1.線性點運算
原始圖像的灰度值我們可以使用f(x,y)來表示在（x,y）處的圖像灰度值，我們經過點運算輸出的圖像灰度值則為：g(x,y).為了表示的方便，我們通常使用r來表示原始圖像的灰度值，s用來表示處理后圖像的灰度值。
線性點運算的公式如下：s=ar+b,如下圖所示：
a和b取值的大小影響着我們輸出灰度圖像的性質，總結也在上圖當中實現了。如果a為負值，那么圖像當中的亮色區域將會變暗，暗色的區域將會變亮。
2.分段線性點運算
我們對自己感興趣的區域分別進行相應的點運算，最后得到自己理想的效果，如下圖所做的分段線性運算所示：
分段函數描述如下：
當然除了線性點運算，我們還有一種更加普遍的運算則是非線性點運算了，我們下面來看看
3.非線性點運算
一般常見的有對數變換，變換的公式為s=clog(1+r),其中的c僅僅是一個常數，變換后的圖像如下：
這個方法主要用於降低對比度，將低灰度的地方進行擴展，高灰度的地方進行壓縮，這樣就得到了最終圖像輸出的結果。
2.冪次變換
變換的公式和圖像如下：
但是很遺憾的是，我們的在opencv的開發當中一般不知道如何進行線性點運算，一般都是進行將整張圖的灰度值增加多少或者減少多少的運算，而非線性或者非線性的運算，有點難堪，但是matlab實現起來卻簡單得多了。matlab的實現可以參考這篇博文：https://www.cnblogs.com/geeksongs/p/11037415.html