Tali matrici di solito non sono ricavate a partire dai valori di grigio nativi, ma questi sono di solito scalati usando un valore minimo ed un valore massimo come limiti su cui dividere tutta la scala di grigi, per un numero di intervalli definito. Tale approccio è necessario non solo per ridurre la potenza di calcolo utilizzata nell'elaborazione, ma anche per far studiare l'immagine in modo appropriato. Nelle differenti matrici inoltre il numero di eventi inseriti in ogni cella viene diviso per il numero di eventi totali, in modo che, ad ogni coppia di coordinate della matrice, sia associata una probabilità di eventi (che può variare solo da 0 a 1). Questo approccio consente di confrontare fra loro matrici ricavate da dati con differente numerosità campionaria.