【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
能源科技集28 分钟前
不止于“大”:远景动力(AESC)790Ah电芯以系统级思维重塑储能技术路线
人工智能
骥龙36 分钟前
模块五:n8n自动化工作流 + Ollama + Health-MCP
人工智能·ai编程
jonyleek40 分钟前
工业物联网边缘计算架构设计:从数据采集到本地决策
人工智能·物联网·边缘计算·工业物联网·边缘网关·jvs物联网平台·iot架构
桐盛科技41 分钟前
拒绝“漂绿”风险:基于边缘计算的碳排放数据清洗算法与实时校验逻辑
人工智能·算法·边缘计算
Mr数据杨42 分钟前
汽车故障时间与类别预测实战 从 Kaggle 结构化赛题理解预测性维护建模
人工智能·数据分析·kaggle竞赛
147API1 小时前
蒸馏项目什么时候该停,怎样切换到RAG、微调或模型路由
人工智能·深度学习·机器学习·数据挖掘
ltqvibe1 小时前
AI问数、找IT取数、自己导Excel,三条路怎么选
人工智能·excel·数据报表·智能问数·ai问数·本体语义·取数
小饕1 小时前
llama‑cpp边缘部署内存溢出(OOM)问题排查报告
人工智能·大模型端侧部署
paopaokaka_luck1 小时前
基于springboot3+vue3的精准扶贫管理系统(AI 问答、ECharts 图形化分析)
前端·人工智能·echarts
Wang's Blog1 小时前
Vibe Coding一人即团队系列51: AI赋能项目交付与产品文档自动化生成实践
人工智能·自动化·devops