对比度拉伸 读入一张灰度图像，进行对比度拉伸（线性变换）： （ 1）均匀变亮。 （ 2）均匀变暗。 （ 3）选择一个合适的[a,b]区间，进行线性变换。 将灰度图像、均匀变亮图像、均匀变暗图像、 [a,b]区间线性变 换图像在同一个窗口带标题显示。

以下是基于Python的代码实现：

import cv2
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt

# 读入灰度图像
img = cv2.imread('gray_image.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

# 均匀变亮
bright_img = cv2.addWeighted(img, 1.2, np.zeros(img.shape, img.dtype), 0, 0)

# 均匀变暗
dark_img = cv2.addWeighted(img, 0.8, np.zeros(img.shape, img.dtype), 0, 0)

# [a,b]区间线性变换
a = 50
b = 200
linear_img = cv2.convertScaleAbs(img, alpha=(255.0/(b-a)), beta=(-255.0*a/(b-a)))

# 显示图像
titles = ['Original Image', 'Bright Image', 'Dark Image', 'Linear Image']
images = [img, bright_img, dark_img, linear_img]
for i in range(4):
    plt.subplot(2, 2, i+1)
    plt.imshow(images[i], cmap='gray')
    plt.title(titles[i])
    plt.xticks([]), plt.yticks([])
plt.show()

其中，需要将灰度图像替换为你自己的灰度图像。该代码将显示四张图像，分别是原始图像、均匀变亮图像、均匀变暗图像和 [a,b] 区间线性变换图像。你可以根据需要更改参数 a 和 b 来调整线性变换的效果。