A legegyszerűbb alacsony szintű képfeldolgozó műveletek közé tartoznak az úgynevezett pont-operációk. Egy kép minden képpontját egyenként megvizsgáljuk, és az értéke alapján határozzuk meg az újat. Ez azt jelenti, hogy a képen való elhelyezkedéstől és környezettől függetlenül minden azonos intenzitásértékű képpont új értéke egyforma lesz. Ez lehetővé teszi azt, hogy keresőtáblát (angolul look-up table, vagy rövidítve LUT) készítsünk a képen előfordulható intenzitásértékek és transzformált értékek megadásával.

Az új intenzitásértéket meghatározhatjuk egy képlet alapján, aritmetikai műveletek felhasználásával. A legegyszerűbb ilyen az inverzió, amely a sötét és világos intenzitásértékeket cseréli fel. Megismerkedünk még a gamma-korrekcióval, a fényesség-kontraszt módosításával, valamint a tónusgörbék fogalmával. Ezek az alapvető funkciók a legtöbb képmegjelenítő szoftverben elérhetők.

Egy másik megközelítés lehet, hogy döntünk, hogy megváltozzon-e az érték (egy döntési kritérium kiértékelésével), és ha igen, hogyan? Ilyen műveletek például a globális küszöbölés és vágás. A vágás segítségével egy meghatározott intenzitástartományt, például rekonstrukciós hiba okozta zajt, el tudunk tüntetni a képről. A küszöbölés segítségével egyszerű szegmentálási feladatokat oldhatunk meg, amely alkalmas lehet kontrollált, egyenletes megvilágítás mellett készült képeken homogén intenzitású objektumok detektálására. Az OpenCV lehetőséget biztosít globális és lokális küszöbölésre és vágásra is, viszont csak egy küszöbértékkel. Sávos/intervallumos műveleteket külön kell megvalósítanunk, ráadásul a függvény használata nehézkes lehet. A korábban tárgyalt feltételes Numpy mátrix indexeléssel viszont hatékony és áttekinthető kód készíthető.

A következő fejezetben foglalkozunk majd a hisztogram-alapú műveletekkel. Ezek is hasonlóak, a fő különbség annyi, hogy ott az új érték meghatározásánál figyelembe vételre kerül az a plusz információ is, hogy az adott intenzitásérték a képen milyen gyakorisággal fordul elő, míg a jelen fejezet algoritmusai ezt figyelmen kívül hagyják.