图像处理基本算法-比特分层

图像处理核心那是算法，至于使用OpenCV还是matlab还是MFC，现在看来真的都无所谓

下面是对一张灰度图片进行比特分层，看一下一张图片的8bit共有几个bit是真正起作用的，

这对以后的图像压缩具有很大的指导意义。

matlab源码：

A  =imread('huidu.bmp')A1 = A subplot(3,3,1)imshow(A)for n = 1:8    for i = 1:256     for j = 1 :256         if(A(i,j) > 8*2^(n-1) && A(i,j) < 8*2^n )             A1(i,j) = A(i,j);         else A1(i,j) = 0;                      end     end     end     subplot(3,3,n+1)    imshow(A1)end 

由图片可知，事实上几乎只有第3 4 5bit是有效地，其余的几个bit几乎不起作用。

那下面我们3 4 5bit合并进行显示这张图片，看一下会显示出多少的细节。

A2 = Asubplot(2,2,1)imshow(A)for n = 3:5    for i = 1:256     for j = 1 :256         if(A(i,j) > 8*2^(n-1) && A(i,j) < 8*2^5 )             A1(i,j) = A(i,j);         else A1(i,j) = 0;                      end     end     end     subplot(2,2,n -1)    imshow(A1)end 

四张图片分别为：

原图，第3 4 5bit合成，第4 5 bit合成，第5bit 合成

由图像可知：采用第3 4 5 bit这3bit已经基本可以显示大部分的图像细节，如果用于压缩，

可以压缩至37.5%