对比度增强直方图均衡化

对比度增强和直方图均衡化都是图像处理中常用的方法，用于增强图像的视觉效果。

对比度增强是通过调整图像中亮度的分布来增强对比度，使得图像中不同灰度级之间的差异更加明显。常见的对比度增强方法有线性拉伸和非线性拉伸，其中线性拉伸是通过将图像的最小灰度值映射到0，最大灰度值映射到255，中间的灰度值进行线性插值，从而拉伸图像的灰度级分布，使得图像的对比度增强。

直方图均衡化也是通过调整图像的灰度级分布来增强对比度，但是相比于对比度增强，直方图均衡化更加精细。它首先计算图像的灰度直方图，然后对灰度直方图进行均衡化，得到一个累计分布函数，最后将原始图像中每个像素的灰度值替换成经过均衡化后的灰度值。这样可以使得图像的灰度级分布更加均匀，从而增强图像的对比度，同时保留了图像的全局信息。

总的来说，对比度增强适用于简单的图像增强，适用于灰度级分布比较均匀的图像，而直方图均衡化则适用于对比度比较低、灰度级分布比较不均匀的图像。