本文提出的數學模型，特別是基於功率函數的影像二分法概念，能夠有效地應用於影像處理的多個任務，包括影像分割和特徵提取。首先，在影像分割方面，透過調整影像的對比度和亮度，模型可以幫助強化影像中的邊緣和區域，從而使得不同物體或區域之間的界限更加明顯。具體而言，利用模型中的對比度增強技術，可以將影像中的重要特徵（如邊緣和紋理）突出，進而提高分割算法的準確性。
在特徵提取方面，該模型能夠通過調整影像的亮度和對比度，增強特定特徵的可見性。例如，對於紋理特徵的提取，模型可以通過調整不同的γ值來強化影像中的紋理細節，這樣在後續的特徵提取過程中，機器學習算法能夠更容易地識別和分類這些特徵。此外，該模型的可逆性使得在特徵提取後，原始影像數據仍然可以保留，這對於後續的分析和處理至關重要。