要给出代码示例的解决方法，我们需要先理解问题的背景和具体要求。根据问题描述，我们需要找到一种方法来处理图像，使其保持归一化的状态而不重新转换。

代码示例如下：

import cv2
import numpy as np

def normalize_image(image):
    # 获取图像的最小值和最大值
    min_val = np.min(image)
    max_val = np.max(image)
    
    # 归一化图像
    normalized_image = (image - min_val) / (max_val - min_val)
    
    return normalized_image

# 读取图像
image = cv2.imread('image.jpg', 0)

# 归一化处理
normalized_image = normalize_image(image)

# 显示归一化后的图像
cv2.imshow('Normalized Image', normalized_image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在上述代码中，我们首先定义了一个名为normalize_image的函数，该函数接受一个图像作为输入，并返回归一化后的图像。在函数内部，我们使用np.min和np.max函数获取图像的最小值和最大值。然后，我们使用这些值来计算归一化后的图像，通过将图像中的每个像素值减去最小值，再除以最大值与最小值的差。

接下来，我们使用cv2.imread函数读取图像，并将其作为参数传递给normalize_image函数进行归一化处理。最后，我们使用cv2.imshow函数显示归一化后的图像，并通过cv2.waitKey和cv2.destroyAllWindows函数来控制图像窗口的显示。

请注意，上述代码只是一种可能的解决方法，具体的实现方式可能因应用场景和需求而有所不同。