所謂灰度圖像，即指8位256顏色的圖像。將圖像的每一位分別取出來，我們就可以將一幅圖像分解開來，形成8幅圖像。下面我們分別介紹使用matlab分解圖像與使用halcon/c++分解圖像的方法。

matlab8位分解

clc; clear all; A = imread('lena.tif'); % 顯示原始圖像 subplot(3,3,1); imshow(A);title('原始圖像'); % 顯示8個位平面圖像 for i=8:-1:1A_bitplane = bitshift(bitget(A,i),i-1);subplot(3, 3, 9-i+1);imshow(A_bitplane);title(['位平面 ' num2str(i)]); end
效果：

matlab8位合并復原

clc; clear all; A = imread('lena.tif'); Array=cell(1,8); % 顯示8個位平面圖像 for i=8:-1:1Array{i} = bitshift(bitget(A,i),i-1); end %%%復原 %%定義全0矩陣 [M,N]=size(Array{1}); B=zeros(M,N,'uint8');for i=1:8B=bitset(B,i,bitget(Array{i},i)); end figure; subplot(1,2,1); imshow(A);title('原始圖像'); subplot(1,2,2) imshow(B);title('復原后圖像');


結果：

halcon分解

方法一，自己實現

void Bit() {using namespace Halcon;cout << endl << "Shifting & cutting out bit values:" << endl;HByteImage image("mreut");HWindow w(0,0,image.Width(),image.Height());w.SetPart(0,0,image.Height()-1,image.Width()-1);image.Display(w);int i;cout << "- cutting out bit slices" << endl; for (i=0; i<8; i++) {HRegion reg = (image & (1<<i)) != 0; //按照位切片w.ClearWindow();reg.Display(w);cout << " & bit " << i << endl;}}

方法二，使用自帶函數

void Bit() {using namespace Halcon;cout << endl << "Shifting & cutting out bit values:" << endl;HByteImage image("mreut");HWindow w(0,0,image.Width(),image.Height());w.SetPart(0,0,image.Height()-1,image.Width()-1);image.Display(w);int i;cout << "- cutting out bit slices2" << endl;for (i = 0; i < 8; i++){HRegion reg = (image.BitSlice(i+1)) != 0; //按照位切片w.ClearWindow();reg.Display(w);cout << " & bit " << i << endl;}}
附加matlab一個好的教程：

• http://www-rohan.sdsu.edu/doc/matlab/toolbox/images/images.html
• bitget,bitset說明文檔
  
  
  

參考文獻：

1.?MATLAB實現256色灰度圖像的8位平面分解

2.?Matlab bitget() 函數的使用










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總結

以上是生活随笔為你收集整理的灰度图像的8位平面分解的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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