直方图均衡化与对比度增强是图像处理中的两个重要概念，它们在一定程度上是相关的，但也有着明显的区别。
1.直方图均衡化
直方图均衡化是一种通过改变图像的灰度分布来增强图像对比度的技术。其基本原理是将原始图像的灰度直方图从比较集中的某个灰度区间变到在全部灰度范围内的均匀分布。这种方法通过对图像进行非线性拉伸，重新分配图像像素值，使一定灰度范围内的像素数量大致相同，从而增强图像的对比度。直方图均衡化可以有效地提高图像的视觉效果，特别适用于那些动态范围偏小的图像。
2.对比度增强
对比度增强是一种通过增加图像中像素间灰度值差别的动态范围来改善图像视觉效果的技术。其目的是使图像中的物体能够更好地分辨出来。对比度增强的方法有很多种，其中包括直方图均衡化。直方图均衡化是对比度增强的一种常用方法，但它并不是唯一的方法。还有其他的算法，如拉普拉斯、Log、伽马变换等，也可以用于增强图像的对比度。
3.区别
虽然直方图均衡化是用于增强图像对比度的一种方法，但它并不等同于对比度增强。对比度增强是一个更广泛的概念，包括了多种方法，而直方图均衡化只是其中的一种。直方图均衡化主要关注的是图像的全局对比度，它通过均匀分布图像的灰度值来实现对比度的增强。而对比度增强则可能涉及到图像的全局对比度增强，也可能涉及到局部对比度的增强。此外，直方图均衡化主要是通过改变图像的灰度分布来增强对比度，而对比度增强的方法可能会更加多样化，包括滤波、变换等多种手段。
总的来说，直方图均衡化是对比度增强的一种具体实现方式，它通过改变图像的灰度分布来增强图像的全局对比度。而对比度增强则是一个更广泛的概念，包括了多种用于改善图像视觉效果的方法。
