我有一个关于图像处理的假设性问题：
假设我们有一个大小为2x2的灰度图像，可以用相同尺寸的整数矩阵（强度值）表示：
(050, 150)
(100, 250)
应用一些数学函数（可以是任何数学函数）后，值会发生变化，例如：
(550, 825)
(990, 1120)
有没有办法可以再次将此矩阵表示为图像（考虑到像素强度范围为0-255）？
我可以考虑的一个选项是通过找到较低的值并从每个值中减去它来“标准化”这些值：
(0, 275)
(440, 570)
然后，找到更高的值并将其视为255，例如：
(0, 48)
(77, 255)
我不确定这种方法是否有意义（或者有效地表示原始图像）。
无论如何，这个问题只是一个概念上的疑问，我并没有尝试实现它，所以我没有任何代码可以显示。
答案 0 :(得分：2)
哦，是的，我们可以。
问题在于颜色空间映射。
不仅是来自 < A, B > 的未知范围的翻译，而且还在两个不同颜色空间范围的某个合理的上下文中，后者（目标）是所述(int) < 0, 255 >绑定。
鉴于许多2x2矩阵是由某个未知过程产生的，它们的色彩空间转码应该保留一些基本原理，如果所有这些都并排放置，则所使用的转码应该是非本地的＃34; （具有一些全局锚点，用于对各个颜色空间 - 转码值进行全局均衡归一化），以免“摧毁”＃34;在4096 x 4096图像源上的原始色彩空间中观察到的任何现象，但是被撕裂了＃34;通过本地标准化2 x 2转码（这将导致不相关的目标色彩空间，并且由于不兼容的色彩空间转码，在一组目标2x2子视图中将无法看到全局可观察的视觉现象 - 由于全局不协调的色彩空间转码，将引入一种新的非线性障碍，并且原始的信息价值将丢失）