在機器視覺系統中，視覺信息的處理技術一般依賴于圖像的處理方法，通常它包括數據編碼、圖像增強、圖像傳輸和數據平滑、邊緣銳化、圖像分割、圖像的特征抽取、圖像識別與理解等相關內容。通過這些圖像處理后，輸出圖像的質量有了相當程度的改善，這不僅改善了圖像的視覺效果，而且有利于計算機對圖像進行分析、處理和識別。
  　　機器視覺系統的圖像增強，圖像的增強是用來調整圖像的對比度，飽和度等質量指標，突出圖像中的重要細節，從而改善圖像的質量和視覺效果。通常我們采用灰度直方圖修改技術進行圖像增強，從多方面多角度增強圖像的現實效果和顯示質量。反映圖像質量的工具叫做灰度直方圖，這是一種表示一幅圖像灰度分布情況的統計特性圖表，其所表示的參數與對比度緊密相連，也是反應圖片質量的重要指標。
  　　

   一般情況下，在計算機中表示的一幅二維數字的圖像，可表示為一個數字矩陣，其矩陣中的元素是處在相應坐標位置的圖像灰度值，這個灰度值是離散化的整數，一般取0，1，……，255，這些離散的數據。
  　　有人可能想知道為什么是一串離散的數字。實際上這是由于計算機中的一個字節所表示的數值范圍通常在0~255之間。另外，我們的人眼肉眼也只能分辨32個左右的灰度級。所以，用一個字節表示灰度即可，也是非常適合用來表示圖像質量的。
  　　但是，從直方圖僅能統計某級灰度像素出現的概率上看，用直方圖反映圖像質量，顯示不出該像素在圖像中的二維坐標。正因如此，不一樣的圖像就有非常大的可能性，也就是具有相同的直方圖。而通過灰度直方圖的形狀，就能判斷出該圖像的清晰度和黑白對比度。這就是機器視覺系統中圖片處理技術，以及反映圖片質量的灰度直方圖。