点运算又被称为对比度增强，对比度拉伸或灰度变换。 点运算应用 1.光度学标定 人们常常希望数字图像的灰度能反应一些物理特性，例如光照强度、光密度等。通过去掉图像传感器的非线性影响，点运算可以达到该目的。举例：假设一幅图像被一个对光照强度呈非线性反应的仪器所数字化，点运算可以变换灰度级，使之反应光照强度的等步长增量。 2.对比度增强 点运算可以扩展感兴趣特征的对比度，使之占据可显示灰度级的更大部分。又称为对比度增强，或者对比度扩展。 3.显示标定 一些显示设备有能使图像视觉特征突出的优选灰度范围，用这样的显示设备时，数字图像中具有相同对比度的较暗和较亮的特征，在显示时不能同样好的表现出来。此时可以用点运算让感兴趣的所有特征显示同样突出。 4.轮廓线 点运算可以为图像加上轮廓线。可以用点运算的方法进行阈值化，根据灰度级可以将一幅图像划分成一些不连接的区域，有助于在后续运算中确定边界或者用于定义掩模。 5.裁剪 因为数字图像通常以整数格式存储，所以可用的灰度级范围有限，对于8比特图像，在每个像素被存储之前，输出灰度级一定要被裁剪到0-255的范围之间。 点运算种类 1.线性点运算 点运算应用-直方图均衡化 点运算使得输入图像转换为在每一灰度级上都有相同的像素点数的输出图像（输出的直方图是平的）。进行图像比较或者分割前，将图像转换为一致的格式。经过均衡化后，在每一灰度级上的像素个数为D/A，其中，D为灰度级最大值，A是图像面积。 直方图匹配 对图像进行变换，使其直方图与另一幅图像的直方图或者特定函数形式的直方图相匹配。例如，同一场景被在不同的光照条件下数字化为两幅图像，对这两幅图像进行比较之前，可以进行变换。