從結果上面來看整體目標是實現了，灰度拉伸只是線性的拉寬對比度，對圖像的整體影響不大。
而灰度直方圖均衡化卻對圖像的整體效果有影響，對直方圖的改變也比較大；
https://www.cnblogs.com/zvmxvm1991/p/7977872.html
直方圖均衡化：
直方圖均衡化的作用是圖像增強。這種方法對於背景和前景都太亮或者太暗的圖像非常有用
有兩個問題比較難懂，一是為什么要選用累積分布函數，二是為什么使用累積分布函數處理后像素值會均勻分布。
第一個問題。均衡化過程中，必須要保證兩個條件：①像素無論怎么映射，一定要保證原來的大小關系不變，較亮的區域，依舊是較亮的，較暗依舊暗，只是對比度增大，絕對不能明暗顛倒；②如果是八位圖像，那么像素映射函數的值域應在0和255之間的，不能越界。綜合以上兩個條件，累積分布函數是個好的選擇，因為累積分布函數是單調增函數（控制大小關系），並且值域是0到1（控制越界問題），所以直方圖均衡化中使用的是累積分布函數。
第二個問題。累積分布函數具有一些好的性質，那么如何運用累積分布函數使得直方圖均衡化？比較概率分布函數和累積分布函數，前者的二維圖像是參差不齊的，后者是單調遞增的。直方圖均衡化過程中，映射方法是
其中，n是圖像中像素的總和，
是當前灰度級的像素個數，L是圖像中可能的灰度級總數。
來看看通過上述公式怎樣實現的拉伸。假設有如下圖像：
得圖像的統計信息如下圖所示，並根據統計信息完成灰度值映射：
映射后的圖像如下所示：
灰度拉伸：分為線性變換和非線性變換。