importancia de usar la ecualización del histograma

Estoy leyendo tutoriales de opencv y me estoy sumergiendo en la ecualización de histogramas. He buscado en Wikipedia , hay un buen ejemplo que resume exactamente el problema:

original:

ecualizado:

pero para obtener este resultado, tomaría un enfoque diferente:

1. encuentra el mínimo y el máximo en el original

2. normalizar (reasignar) todo sobre él.

sin histograma, sin función de distribución acumulativa. seguro un enfoque más estúpido pero no puedo ver la diferencia ... ¿por qué usar ecualización de histograma? ¿Alguien puede ayudarme a entender la razón?

La diferencia es que con su método, si imagina el histograma, simplemente lo estirará para abarcar de 0 a 255, pero su forma se conservará. La ecualización del histograma no solo estira su histograma, sino que también trata de hacerlo plano, de modo que obtenga una distribución aproximadamente uniforme de píxeles de cada tono de gris.

En términos de por qué uno es mejor para ciertas aplicaciones que otras, eso es específico de la aplicación.

Editar:

Aquí hay algunos ejemplos de Bruzed :

Estiramiento de contraste (su método):

Ecualización de histograma:

Como puede ver, la mayor parte de los píxeles en la imagen original era gris, representada por un gran pico en el medio. Cuando haces estiramientos de contraste, el pico sigue ahí, aunque tu píxel más oscuro ahora sea negro y tu píxel más brillante ahora sea blanco. Por el contrario (juego de palabras), al usar el histograma se obtiene una respuesta de histograma mucho más plana. En realidad, esto aumenta el contraste general de la imagen.