8-Bit Plane Slicing 位元平面分割 詳細解說 # 附 Python 程式碼
[影像處理 Image Processing] 8-Bit Plane Slicing 位元平面分割 詳細解說 # 附 Python 程式碼 觀念解說︰ 8-bit plane slicing 主要作用於進行影像處理時，在影像中 切割出高頻與低頻的資訊 。 8-bit plane slicing 分割抽像圖 如上圖所示，你可以想像，在一張灰階(8-bits)圖片的每一個像素pixel將被分層切割(0-7層)， 總共8層 ，像漢堡一樣，這就是 8-bit plane slicing 。 在一張 灰階圖片 ，其像素值範圍是 0 - 255 ，分別用於表達不同的深淺灰度，而圖片中每一個像素點(pixel)，都會有一個像素值(pixel value)。這一章將會以灰階圖片作為示例。 像素點、像素值的解釋，可以參考這篇文章。 其實圖片在數值處理上，就像一張 網格 ， 網格裡每一個格子都有不同的數值，代表著不同的顏色 。(RGB色彩圖示則用了三層的網格去表示，每一格由 RED, GREEN, BLUE 三種顏色組成) 計算方法︰ 8-bit plane slicing 其實就是將每一個像素值(pixel value)的二進制值，以其每個位數 (2 0 - 2 7 ) 進行過濾。 假設以下表格是一張 灰階圖片 的像素值(數值範圍0-255)︰ 217 97 85 21 219 115 177 204 104 e.g. 網格裡每一個格子都有不同的數值，代表著不同的顏色。(如上所示) ( 0 - 255) 1. 首先我們可以將灰階圖片裡的所有像素值 (範圍︰0 - 255) 轉為2進制表達。 十進制 二進制 0 0000 0000 1 0000 0001 2 0000 0010 3 0000 0011 ...... ...... 127 0111 1111 ...... ...... 255 1111 1111 2. 然後我們將圖片裡的每一格像素(pixel)，抽取其二進制值每個位數的值，成為Bit-plane。我將會以下方像素值為例︰ 217 97 85 21 219 115 177 204 104 像素值(十進制表示)