【数字图像处理】改变图像灰度级别

改变图像灰度级别

首先,对原始图像 O O O进行灰度级量化:

q = int ⁡ ( O 2 i ) × 2 i , q=\operatorname{int}\left(\frac{O}{2^{i}}\right) \times 2^{i}, q=int(2iO)×2i,

灰度级别256,128,64,32,16,8,4,2 对应 i = 0 , 1 , 2 , 3 , 4 , 5 , 6 , 7 i=0,1,2,3,4,5,6,7 i=0,1,2,3,4,5,6,7。

例如,

  • 灰度级别为2时,原始图像中属于[0,128)的值被量化为0,属于[128, 256)的值被量化为128。

  • 灰度级别为4时,原始图像中属于[0, 64)的值被量化为0,属于[64,128)的值被量化为64,属于[128,192)的值被量化为128,属于[192, 256)的值被量化为192.

然后将灰度值范围变换到0,255:

q = int ⁡ ( 255 × q max ⁡ ( O ) ) . q=\operatorname{int}\left(255 \times \frac{q}{\max (O)}\right). q=int(255×max(O)q).

cpp 复制代码
import cv2 as cv
import numpy as np

img = cv.imread('blurry_moon.tif', cv.IMREAD_GRAYSCALE)


print(np.max(img))
# 灰度级别: 256、128、64、32;16、8、4、2
for i in range(8):
    img_q = (img / (2 ** i)).astype(np.uint8) # 保留前8-i比特
    img_q = img_q * (2 ** i)
    img_q=img_q / np.max(img_q) * 255  # [0-255]
    img_q=img_q.astype(np.uint8)

    cv.imwrite('level{}.jpg'.format(i), img_q)

思考:改变图像灰度级别与压缩量化的区别?

相关推荐
clorinda5 分钟前
OpenCV图像增强基础——图像金字塔、直方图与特征提取
人工智能·opencv·计算机视觉
这张生成的图像能检测吗15 分钟前
(论文速读)MANTIS:时间序列分类的轻量级基础模型
人工智能·时序模型·分类模型
u0103055271 小时前
AI Agent加速安卓应用快速落地
人工智能·新浪微博
angered1 小时前
「AI 应用 / AI Agent」行业日报 · 2026-08-21
人工智能
李昊哲小课1 小时前
大模型应用开发课程 —— 项目 09~12 完整教程
大数据·人工智能·大模型
xierui1231231 小时前
AI Agent 隐私架构:本地化重点为什么是登录态与执行权限
java·人工智能·网络安全·架构
u0103055271 小时前
昇腾AI赋能安卓智能助手
人工智能·笔记
回眸&啤酒鸭1 小时前
【回眸】Grok 4.6 核心能力落地与实战应用指南
大数据·人工智能
冬奇Lab1 小时前
Code Agent 解剖(07):外部工具怎么接进来?MCP 集成是怎么做的?
人工智能
日月新著1 小时前
微软2万人调查:天天用AI的你,为什么还是原地踏步?
人工智能·microsoft