雖然result =(img / 8)* 8確實將范圍[0,255]中的灰度圖像轉換為該范圍的子集但現在僅使用32個值,但它可能會產生不希望的偽像.可能產生視覺上更好的圖像的方法稱為改進的灰度量化(縮寫為IGS).執行它的偽代碼可以如下：

mult = 256 / (2^bits)

mask = 2^(8 - bits) - 1

prev_sum = 0

for x = 1 to width

for y = 1 to height

value = img[x, y]

if value >> bits != mask:

prev_sum = value + (prev_sum & mask)

else:

prev_sum = value

res[x, y] = (prev_sum >> (8 - bits)) * mult

例如,使用上面的方法考慮下圖和bit = 5,bits = 4和bits = 3的相應量化：

現在相同的圖像,但通過做(IM /(256 /(2 ^位)))*(256 /(2 ^位))量化：

這不是一個病態的例子.

總結

以上是生活随笔為你收集整理的MATLAB灰度级数为1,图像处理 – 在matlab中更改灰度图像中的灰度级数的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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