8位伪彩图转换为16位灰度图的步骤

将8位伪彩图像（通常包含RGB三个通道，每个通道8位）转换为16位灰度图像，可以按照以下步骤进行：

1. **合并颜色通道**：首先，你需要把RGB三通道的数据合并成单个灰度值。一种常见的方法是加权平均，例如，可以按50%的红色、33%的绿色和17%的蓝色的比例计算灰度值。这称为伽马校正（Gamma Correction），因为实际应用中可能会涉及色彩空间的调整。

   gray_value = (r * 0.5 + g * 0.33 + b * 0.17) / 255.0

2. **舍入到16位**：得到的灰度值通常是0-255的小数范围，需要将其转换为整数并保持在16位精度内。由于16位能表示的最大值是65535，所以需要对值进行取模运算。

   gray_value = int(gray_value * 65535)

3. **保存为16位灰度图像**：最后，将这个灰度值存储到新的16位图像文件的对应像素位置。如果你在处理的是像素数据数组，可以直接替换原来的伪彩色像素。

# 假设img是一个8位伪彩图像数组，width和height是图像尺寸
gray_img = np.zeros((width, height, 2), dtype=np.uint16)
for y in range(height):
    for x in range(width):
        r, g, b = img[x][y]
        gray_img[x][y][0] = gray_img[x][y][1] = gray_value