任意读取一幅灰度图像，计算和显示图像的统计特性参数，至少包括图像的大小、灰度平均值、灰度标准差SD，并对图像进行采样和量化处理的程序

我可以为您提供一段 Python 代码来解决您的问题：

import cv2
import numpy as np

# 任意读取一幅灰度图像
img = cv2.imread('path/to/image', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

# 计算图像的大小
height, width = img.shape

# 计算图像的灰度平均值
mean_value = np.mean(img)

# 计算图像的灰度标准差SD
std_value = np.std(img)

# 对图像进行采样和量化处理
sampled_img = cv2.resize(img, (width//2, height//2))
quantized_img = cv2.normalize(img, None, 0, 255, cv2.NORM_MINMAX)

# 显示处理后的图像
cv2.imshow('Sampled Image', sampled_img)
cv2.imshow('Quantized Image', quantized_img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

这段代码使用了 OpenCV 库来读取和处理图像。它首先读取一幅灰度图像，然后计算了图像的大小、灰度平均值和灰度标准差SD。接着，它进行了采样和量化处理。

采样处理使用了 `resize` 函数，它将图像缩小了一半。量化处理使用了 `normalize` 函数，它将图像的灰度值归一化到 0-255 的范围内。

最后，代码使用 `imshow` 函数显示处理后的图像。注意，您需要将 `path/to/image` 修改为您自己的图像路径。