Image processing 我可以将任何矩阵转换为图像吗？

我有一个关于图像处理的假设问题：

假设我们有一个大小为2x2的灰度图像，它可以由一个具有相同尺寸的整数矩阵（强度值）表示：

(050, 150)
(100, 250)

应用某些数学函数（可以是任何数学函数）后，值发生了更改，例如：

(550, 825)
(990, 1120)

(0, 48)
(77, 255)

是否有任何方法可以将此矩阵再次表示为图像（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查找较低的值并从每个值中减去它来“规范化”这些值：

(0, 275)
(440, 570)

然后，找到更高的值并将其视为255，例如：

(550, 825)
(990, 1120)

(0, 48)
(77, 255)

我不确定这种方法是否有意义（或者对于表示原始图像是否有效）

无论如何，这个问题只是一个概念上的疑问，我不想实现它，所以我没有任何代码可以显示。

有没有任何方法可以将这个矩阵再次表示为图像
（考虑到像素强度范围是0-255）？ 哦，是的，我们可以

问题在于颜色空间映射

不仅是从未知的

范围的转换，而且在两个不同颜色空间范围的特定和合理的上下文中，后者（目标）是所述
（int）<0，255>
范围

考虑到许多2x2矩阵是通过一些未知过程生成的，它们的颜色空间转码应该保留一些基本原理，即如果所有矩阵并排放置，所使用的转码应该是“非局部的”（具有一些全局锚，用于各个颜色空间转码值的全局均衡归一化），以免“破坏”任何现象，这是在4096 x 4096图像源的原始颜色空间中观察到的，但通过局部标准化
2x2
转码，“撕裂”了（这将导致目标颜色空间不一致，并且由于不兼容的颜色空间转码，在一组目标
2x2
子视图中无法看到全局可见的视觉现象——由于全局不协调的颜色空间转码和初始信息，将引入一种新的非线性无序原作的价值将丢失）
有数百万种方法可以做到这一点。从字面上看。但谁能说什么是“正确的”这样做的方法是。你到底想实现什么？你正在执行的这些转换的意义是什么？我不认为存在一种“正确”的方法，但根据每种情况有一种更好的方法。正如我在问题中提到的，我在这里没有一个具体的目标。实际上，我只是想知道这是否可能，并看到一些有效的方法在这种情况下，你可以假设我们想要基于矩阵创建一个新的图像，它与原始图像相似/近似。