如何在Python中使用PIL和NumPy库实现图像的比特分层，并对每个比特平面进行位运算滤波处理？请提供代码示例。

在数字图像处理中，比特分层是一种强大的技术，能够让我们深入理解图像的内部结构。为了帮助你掌握这一技术，可以参考《Python实现比特平面分层图像处理》一书。这本书通过实战示例，详细介绍了如何使用Python的PIL库和NumPy库来处理图像数据，尤其是在位运算滤波处理方面。

参考资源链接：[Python实现比特平面分层图像处理](https://wenku.csdn.net/doc/4rrf2mneev?spm=1055.2569.3001.10343)

首先，使用PIL库的Image模块打开一张图像，并将其转换为灰度图像。这里的关键是使用`convert('L')`方法，它将彩色图像转换为单通道灰度图像，这使得后续的比特分层操作更为简单。

from PIL import Image
import numpy as np

# 打开并转换图像为灰度模式
img = Image.open('input_image.jpg').convert('L')

接下来，将PIL的Image对象转换为NumPy数组，以便进行位运算：

arr = np.asarray(img)

为了进行比特分层，我们使用一个全为1的滤波器数组，并根据每个比特平面进行位与操作：

fltr = np.ones_like(arr)

for i in range(8):  # 遍历8个比特平面
    # 使用位运算提取第i个比特平面
    bit_plane = np.right_shift(arr & (1 << i), i)
    
    # 进行位运算滤波处理，例如设置阈值
    bit_plane[bit_plane < 128] = 0
    bit_plane[bit_plane >= 128] = 255
    
    # 将处理后的数组转换回图像并保存
    out_img = Image.fromarray(bit_plane.astype(np.uint8))
    out_img.save(f

参考资源链接：[Python实现比特平面分层图像处理](https://wenku.csdn.net/doc/4rrf2mneev?spm=1055.2569.3001.10343)