PIL（Python Imaging Library）是Python中用于图像处理和图像操作的一种库。PIL中的图像增强可以通过使用一些内置的函数来改进图像的质量和外观。
以下是PIL中的一些常用的图像增强技术：
1.图像加亮
使用PIL中的“ImageEnhance”模块可以使用以下代码来使图像更加明亮。
from PIL import ImageEnhance, Image
im = Image.open("example.jpg")
enhancer = ImageEnhance.Brightness(im)
enhanced_im = enhancer.enhance(1.5)
enhanced_im.save("enhanced_example.png")
上面的示例中，我们打开了一个图像“example.jpg”，并使用了“ImageEnhance”模块来增强该图像的亮度，并将其保存为“enhanced_example.png”。
2.图像对比度增强
使用PIL中的“ImageEnhance”模块和“ImageFilter”模块可以使用以下代码来增强图像的对比度。
from PIL import ImageFilter, ImageEnhance, Image
im = Image.open("example.jpg")
#滤波处理
im = im.filter(ImageFilter.CONTOUR)
#对比度增强处理
enhancer = ImageEnhance.Contrast(im)
enhanced_im = enhancer.enhance(2)
enhanced_im.save("contour_enhanced_example.png")
上述代码示例中，我们打开了一个图像“example.jpg”，并使用了“ImageFilter”模块的“CONTOUR”方法来对图像进行滤波处理。接着，我们使用了“ImageEnhance”模块提供的“Contrast”类，并调用其“enhance”方法来增强图像的对比度，最后将结果保存为“contour_enhanced_example.png”。
总结：
在PIL中，可以通过使用“ImageEnhance”模块中提供的“Brightness”类和“Contrast”类来改进图像的亮度和对比度。图像亮度的增强操作通过调整亮度值来完成，而对比度的增强操作则需要一些图像滤波处理，这可以通过使用“ImageFilter”模块来完成。
不同图像增强技巧的实际应用需要在具体场景下结合实际情况进行选择。