本文主要介紹對《數字圖像處理》第三章 比特平面分層 的介紹 p70

對于8位256灰度級圖像來說，如果它的每個灰度值用二進制表示，選擇將這8個數字用8個字節來表示，如32的二進制表示是00100000，將其儲存為[0 0 1 0 0 0 0 0]，則其二維圖像可以理解為一個8層的三維圖像，每一層代表一個比特平面

對比每個比特平面可以發現，高階平面(如1所在第六比特平面)儲存的信息比低階平面的多。

下圖顯示了dollar的8比特平面圖，依次分別是原圖和比特平面8~1

下面是它的python代碼實現（基于opencv）

import cv2 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt#更改為需要的圖片路徑 img = cv2.imread(r'C:\Users\xxx\Desktop\dollar.tif',0) h,w = img.shape[0],img.shape[1]#處理過程 new_img = np.zeros((h,w,8)) for i in range(h):for j in range(w):n = str(np.binary_repr(img[i,j],8)) for k in range(8):new_img[i,j,k] = n[k]#依次顯示 for i in range(8):cv2.imshow('image',new_img[:,:,i])cv2.waitKey(0)

第八比特平面

第七比特平面

第六比特平面

第五比特平面

第四比特平面

第三比特平面

第二比特平面

第一比特平面

重構是使用第n個平面的像素值乘以常數 2^(n-1)
用128乘以比特平面8，用64乘以比特平面7，然后將這兩個平面相加，原圖的主要特征便被復原了。

下圖是使用幾個高階平面重建的圖像

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的数字图像处理 - 比特平面分层 的python实现的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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