在做人脸识别过程中，由于早上或晚上光线不足，需要对图像增强。实现了实际中方法，当做记录
1、Y 混合空间增强
2、opencv detailEnhance
3、Y 直方图均衡化
4、Y 模糊处理 提高对比度
5、拉普拉斯算子增强
6、Y 伽马增强 均值判断 >85 <160 对应伽马值 0.4， 2.5
7、CLAHE 限制对比度自适应直方图均衡
8、ACE 自适应对比度增强
9、RETINEX 技术提出了全局自适应和局部自适应的HDR实现过程 对于低照度图像具有很好的照度提升效果
10、log变换，测试效果不错 使用伽马代替
11、sobel算子
12、对比度拉伸 没什么用 因为图片本身的范围跨度比较大，适用于像素值集中在某一小区间
13、非锐化掩蔽 高滤波提升
14、MSRCR