读入任意一副灰度图片(见附件 Std_imgs.zip)，请用Matlab程序实现以下功能： 1. 读取图片，图片反色（即用： 255 - 像素灰度值），存储为 jpg 图片 ; 2. 对该图片截取为 256x256 的图像块，进行1/2 ,1/4,1/8,1/16,1/32 缩放的图像空间分辨率 显示 ( 如图所示 ), 并存储为 jpg 图片 ; 3. 实现 该 256x256 的图像 块的灰度分辨率图 (1-8 bits) ，并 存储为 jpg 图片 ;

以下是实现以上功能的Matlab代码：

1. 读取图片，图片反色并存储为jpg图片：

% 读取图片
img = imread('lena_gray.jpg');

% 图片反色
img = 255 - img;

% 存储为jpg图片
imwrite(img, 'lena_gray_inverted.jpg', 'jpg');

2. 对该图片截取为256x256的图像块，进行1/2, 1/4, 1/8, 1/16, 1/32缩放的图像空间分辨率显示，并存储为jpg图片：

% 读取图片
img = imread('lena_gray.jpg');

% 截取256x256的图像块
img_block = img(1:256, 1:256);

% 缩放并显示图像空间分辨率
scale_factors = [2, 4, 8, 16, 32];
for i = 1:length(scale_factors)
    scale_factor = scale_factors(i);
    img_scaled = imresize(img_block, 1/scale_factor, 'nearest');
    figure;
    imshow(img_scaled);
    title(sprintf('Image scaled by 1/%d', scale_factor));
    imwrite(img_scaled, sprintf('lena_gray_scaled_%dx.jpg', scale_factor), 'jpg');
end

3. 实现该256x256的图像块的灰度分辨率图(1-8 bits)，并存储为jpg图片：

% 读取图片
img = imread('lena_gray.jpg');

% 截取256x256的图像块
img_block = img(1:256, 1:256);

% 灰度分辨率图
bit_depths = 1:8;
for i = 1:length(bit_depths)
    bit_depth = bit_depths(i);
    img_quantized = uint8(floor(double(img_block) / (256 / (2^bit_depth))) * (256 / (2^bit_depth)));
    figure;
    imshow(img_quantized);
    colormap(gray(2^bit_depth));
    title(sprintf('Image with %d-bit grayscale', bit_depth));
    imwrite(img_quantized, sprintf('lena_gray_quantized_%dbit.jpg', bit_depth), 'jpg');
end

注意：以上代码中的图片路径需要根据实际情况进行修改。