2)位图切割:提出一组能够产生8比特图像所有单独位平面的灰度分层变换,对图像dollars.tif分别画出这8个分层,编程展示每个分层,展示时每图需要有图题(标明层数和姓名)。请讨论各分层的特点,基于这些特点,至少描述一个图像压缩的方案(以流程图方式描述),并以实验结果展示方案可行性。可能用到的函数bitand()
时间: 2023-04-08 07:00:51 浏览: 156
我可以回答这个问题。对于图像dollars.tif,我们可以使用以下代码进行位图切割:
```
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>
using namespace cv;
using namespace std;
int main()
{
Mat img = imread("dollars.tif", IMREAD_GRAYSCALE);
for (int i = 0; i < 8; i++)
{
Mat layer = img & (1 << i);
imshow("Layer " + to_string(i+1), layer);
}
waitKey(0);
return 0;
}
```
这段代码将图像dollars.tif进行灰度处理,并对每个位平面进行分层,最后展示每个分层的图像。其中,`&`运算符表示按位与运算,`(1 << i)`表示将1左移i位,得到一个只有第i位为1的二进制数,用于提取对应位平面。
对于各分层的特点,我们可以发现,低位平面(如第1、2层)包含了图像的大部分细节信息,而高位平面(如第7、8层)则包含了图像的整体轮廓信息。因此,我们可以基于这些特点,设计一个简单的图像压缩方案:
1. 对图像进行位图切割,提取低位平面(如前4层)和高位平面(如后4层);
2. 对低位平面进行无损压缩(如Huffman编码),以保留图像的细节信息;
3. 对高位平面进行有损压缩(如JPEG压缩),以减小图像的文件大小;
4. 将压缩后的低位平面和高位平面合并,得到最终的压缩图像。
我们可以使用OpenCV中的相关函数(如`imwrite()`和`imread()`)来实现这个方案,并通过实验验证其可行性。
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