您可以这样解释它，但这会产生有限的解释，因为例如图像可能有一个最大值不同于$255$. 我认为掩蔽是一种产品操作。对于二进制掩码，值为$0$和$1$. 因此，如果$p$表示一个像素值，你得到$0\times p = 0$在面具之外，和$1\times p = p$里面。

这样，您不再依赖图像的范围。该产品可以解释为二进制操作，如您在Image maskAND中所见。和乘积之间的关系可以在格和布尔代数的更全局框架中理解，它们在数学形态学中很有用，并帮助您定义其他类型的有用掩码。 minmax

要对“实值”图像进行更连续的操作，您可以使用带有值的掩码$[0,1]$，其与图像的乘积允许使用中间值在白色和黑色蒙版区域之间进行调光。例如在下面的例子中，遮罩遮住了图像的左侧部分（黑色遮罩值），保留右侧部分，并影响中间部分的衰减值（平滑过渡）。