给出一个灰度变换函数扩展图像的灰度使得最低灰度为0最高灰度为l 1

灰度变换是一种常见的图像处理技术，用于调整图像的亮度和对比度。一个简单的灰度扩展函数，通常会将图像中的每个像素值映射到新的灰度范围，例如0到l (假设l是一个整数，如255 for 8位图像)。这里有一个基本的线性伸缩函数示例：

def gray_scale_extension(image, new_min=0, new_max=l):
    old_range = image.max() - image.min()
    normalized_image = (image - image.min()) * ((new_max - new_min) / old_range)
    extended_image = normalized_image.astype(int).clip(min=new_min, max=new_max)
    return extended_image

这个函数首先计算原始图像的灰度范围，然后对每个像素值进行标准化，使其位于0到1之间。接着，将这个比例应用到新的灰度区间上，并确保结果不会超出指定的新最小值(new_min)和最大值(new_max)。

如果你想要了解更多关于这个函数的细节或者有其他特定的实现需求，可以继续提问哦。