Histogram equalization adalah teknik pemrosesan citra yang digunakan untuk meningkatkan kontras dan meningkatkan kejelasan citra. Pada penelitian ini, dilakukan penelitian tentang penggunaan histogram equalization pada citra yang akan diperbesar dengan interpolasi bilinear dan bicubic untuk meningkat kualitas citra hasil interpolasi. Dalam penelitian ini mengimplentasikan metode histogram equalization pada dataset citra DIV2K yang telah melalui proses grayscale dan akan diperbesar dengan interpolasi bilinear dan bicubic dan membandingkannya dengan citra yang hanya diperbesar dengan interpolasi bilinear dan bicubic. Hasil penelitian menunjukan bahwa histogram equalization menghasilkan citra grayscale menjadi lebih kontras karena histogram equalization menyebar ulang intensitas piksel di seluruh rentang histogram, citra dievaluasi tingkat kualitasnya menggunakan metode mean square error (MSE) dan peak signal noise ratio (PSNR). Temuan menunjukan terjadinya penurunan nilai mse dan psnr pada citra yang diterapkan metode histogram equalization dibandingkan dengan citra yang hanya diperbesar dengan interpolasi yang digunakan. Nilai rata-rata mse dan psnr dari citra dengan histogram equalization dan interpolasi bilinear dan bicubic adalah 100,656 dan 100,374, untuk psnr 28,127 db dan 28,143 db. Nilai rata-rata citra yang hanya menggunakan interpolasi bilinear dan bicubic adalah nilai MSE 42,056 dan 38,487, untuk nilai PSNR 32,331 db dan 32,752 db. Pada nilai mean opinion score (MOS), citra dengan histogram equalization memiliki nilai yang lebih tinggi dari citra yang hanya diinterpolasi dengan nilai rata-rata citra histogram equalization bicubic dan bilinear 3,914 dan 3,866 untuk nilai rata-rata citra interpolasi bicubic dan bilinear 3,271 dan 3,253. Dari hasil tersebut, histogram equalization secara visual membuat objek-objek pada citra lebih jelas dan lebih mudah dikenali namun secara nilai tingkat kualitas dengan MSE dan PSNR menjadi lebih rendah.