其中，f(x,y)为输入图像在点（x,y）的灰度值，g(x,y)为相应的输出点的灰度值。显然，如果P=1和L=0，g(x,y)就是f(x,y)的复制；如果P<1，输出图像的对比度将增大；如果P>1，则对比度将减少；如果P=1而L≠0，该操作仅使所有像素的灰度值上移或下移，其效果是使整个图像在显示时更暗或更亮；如果P为负值，暗区域将变亮，亮区域将变暗，该操作完成了图像求补。
直方图灰度拉伸
灰度拉伸也属于线性点运算的一种，如果一幅图像的灰度值分布在全等级灰度范围内，即在0~255之间，那么它更容易被区别确认出来。
灰度拉伸，也称对比度拉伸，是一种简单的线性点运算。它扩展图像的直方图，使其充满整个灰度等级范围内。
设f(x,y)为输入图像，它的最小灰度级A和最大灰度级B的定义为：
Ａ＝min[f(x,y)]            B=max[f(x,y)]                    (2.3)
我们的目标是按照公式（2.3），把A和B分别线性映射到0和255，因此，最终的图像g(x,y)为： C3灰度图像的直方图匹配及其均衡化程序设计(7):http://www.youerw.com/jisuanji/lunwen_4359.html