数字图像处理 - 比特平面分层 的python实现

本文主要介绍对《数字图像处理》第三章 比特平面分层 的介绍 p70

对于8位256灰度级图像来说，如果它的每个灰度值用二进制表示，选择将这8个数字用8个字节来表示，如32的二进制表示是00100000，将其储存为[0 0 1 0 0 0 0 0]，则其二维图像可以理解为一个8层的三维图像，每一层代表一个比特平面

对比每个比特平面可以发现，高阶平面(如1所在第六比特平面)储存的信息比低阶平面的多。

下图显示了dollar的8比特平面图，依次分别是原图和比特平面8~1

下面是它的python代码实现（基于opencv）

import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

#更改为需要的图片路径
img = cv2.imread(r'C:\Users\xxx\Desktop\dollar.tif',0)
h,w = img.shape[0],img.shape[1]

#处理过程
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]

#依次显示
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

重构是使用第n个平面的像素值乘以常数 2^(n-1)
用128乘以比特平面8，用64乘以比特平面7，然后将这两个平面相加，原图的主要特征便被复原了。

下图是使用几个高阶平面重建的图像

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