从 Matlab 中的图像中提取位平面

2025年3月17日 | 阅读 7 分钟

在 MATLAB 中从图像中提取位平面是一种基本图像处理方法，用于检查和可视化图像中包含的各种信息级别。位平面由像素强度在特定位位置（从最高有效位 (MSB) 到最低有效位 (LSB)）的二进制值表示。许多应用，例如图像分析、压缩和水印，都可以从这个过程中受益。

要从 MATLAB 中的图像中提取位平面，必须先将图像分割成单独的二进制位平面，每个位平面对应于图像中的特定强度级别。
最低有效位 (LSB) 平面包含最低阶位，对图像的总强度贡献最小。相比之下，最高有效位 (MSB) 平面包含最高阶位。

这是一个简单的解释和一个分步指南

读取和加载图像：在可以从图像中提取位平面之前，必须先读取并加载它。可以使用 imread 函数来完成此操作。

% Read and load the image
original image = imread('your image.jpg');

将图像转换为灰度（如果需要）：为了简化位平面提取过程，如果输入图像当前是彩色图像，则可能需要将其转换为灰度。

% Convert the image to grayscale (if necessary)
if size(originalImage, 3) == 3
    grayImage = rgb2gray(originalImage);
else
    grayImage = originalImage;
end

提取位平面

通过使用位运算和迭代从最高有效位 (MSB) 到最低有效位 (LSB) 的每个位位置的循环，可以从灰度图像中提取各个位平面。可以使用 bitget 函数来完成此操作。

% Initialize an empty array to store bit planes
bitPlanes = zeros(size(gray image, 1), size(gray image, 2), 8);

for i = 1:8  % Iterate through each bit position (from MSB to LSB)
    bitPlanes(:,:,i) = bitget(grayImage, i);
end

在此循环中使用 bitget 函数从灰度图像中提取位平面（第 i 位），并将其存储在 bitPlanes 数组中。

显示或保存位平面

您可以选择显示或将提取的位平面保存为单独的图像。在这里，我们将使用 imshow 函数显示它们。

% Display the extracted bit planes
figure;
for i = 1:8
    subplot(2, 4, i);
    imshow(bitPlanes(:,:,i), []);
    title(['Bit Plane ' num2str(i-1)]);
end

借助此代码，将生成一个带有子图的图形，每个子图显示一个提取的位平面。为确保正确缩放，imshow 函数使用空的 [] 范围。

位平面作为图像（可选）：存储您可以 inside 循环使用 imwrite 函数将位平面存储为单独的图像文件。

% Save the bit planes as separate images (optional)
for i = 1:8
    bitPlaneFileName = ['BitPlane_' num2str(i-1) '.png'];
    imwrite(bitPlanes(:,:,i), bitPlaneFileName);
end

使用此代码，每个位平面都将保存为 PNG 图像，并将位位置包含在文件名中。

MATLAB 中的输入图像的位平面已成功恢复和查看。MSB 承载最重要的信息，LSB 包含最重要的信息，每个位平面将揭示不同级别的视觉细节。

实现

% Clear the output screen
clc;

% Read the input image
c = imread('download.jpg');

% Convert the image to grayscale if necessary
if size(c, 3) == 3
    c = rgb2gray(c);
end

% Store image information as a double
cd = double(c);

% Initialize an array to store bit planes
bitPlanes = zeros(size(c, 1), size(c, 2), 8);

% Extract all bit planes (from 1st to 8th)
for i = 1:8
    bitPlanes(:,:,i) = mod(floor(cd / 2^(i-1)), 2);
end

% Create a subplot layout for displaying bit planes
subplotRows = 2;
subplotCols = 8;

% Plot the original image
subplot(subplotRows, subplotCols, 1);
imshow(c);
title('Original Image');

% Plot each bit plane from 1 to 8
for i = 1:8
    subplot(subplotRows, subplotCols, i+1);
    imshow(bitPlanes(:,:,i));
    title(['Bit Plane ' num2str(i)]);
end

% Recombine the bit planes to form an equivalent grayscale image
cc = uint8(sum(bitPlanes .* 2.^(0:7), 3));

% Plot the recombined image
subplot(subplotRows, subplotCols, [9:16]);
imshow(cc);
title('Recombined Image');

输出

Extract bit planes from an Image in Matlab

清除输出屏幕 (clc)：此行通过清除 MATLAB 命令窗口来确保输出干净清晰。

检查输入图像：代码使用 imread 函数读取名为“download.jpg”的文件。可以使用彩色或灰度图像作为输入。如果需要，请将图像转换为灰度。

这决定了图像是彩色（三个通道）还是灰度（一个通道）。
为了简化位平面提取过程，它使用 rgb2gray 函数将任何彩色图像转换为灰度。

将图像数据存储为双精度数组：图像数据被转换。

将图像数据存储为双精度：为了能够进行数值运算，图像数据被转换为双精度数组 cd。

初始化位平面数组：提取的位平面存储在初始化的 bitPlanes 数组中。它具有与输入图像相同的尺寸，并额外有一个 8 维用于存储每个位平面（从第一个到第八个）。

提取第一到第八个位平面：循环遍历第一到第八个位。在循环中使用 mod 和 floor 函数将图像数据除以 2 的 (i-1) 次幂以提取每个位平面。bitPlanes 数组用于存储结果。

创建可显示的子图布局：由代码确定布局。可视化每个位平面如何为原始图像做出贡献，以及它们如何协同工作来重现原始图像。这是一种有用的方法，可以弄清楚图像数据的二进制编码如何影响图像质量。

实施

% Clear the output screen
clc;

% Read the input image
c = imread('download1.jpg');

% Convert the image to grayscale if necessary
if size(c, 3) == 3
    c = rgb2gray(c);
end

% Store image information as a double
cd = double(c);

% Initialize an array to store bit planes
bitPlanes = zeros(size(c, 1), size(c, 2), 8);

% Extract all bit planes (from 1st to 8th)
for i = 1:8
    bitPlanes(:,:,i) = mod(floor(cd / 2^(i-1)), 2);
    
    % Save each bit plane as an individual image
    bitPlaneFileName = ['BitPlane_' num2str(i) '.png'];
    imwrite(bitPlanes(:,:,i), bitPlaneFileName);
end

% Display the original image
imshow(c);
title('Original Image');

输出

在 MATLAB 中清除命令窗口以显示干净的输出，方法是键入 clc（清除输出屏幕）。
'Yourimg.jpg' 是应用程序从输入中读取的图像。如果您用要处理的图像的精确文件名和目录替换“download.jpg”，那将很有帮助。
将图像数据存储为双精度：为了能够进行数值运算，图像数据被转换为双精度数组 cd。
初始化位平面数组：提取的位平面存储在名为 bitPlanes 的数组中。它具有测量值。
全部提取：循环遍历第一到第八个位。在循环中使用 mod 和 floor 函数将图像数据除以 2 的 (i-1) 次幂以提取每个位平面。bitPlanes 数组用于存储结果。
显示原始图像：最后，使用 imshow 函数显示带有“原始图像”标签的原始图像。

实施

% Clear the output screen
clc;

% Read the input image (replace 'cameraman.tif' with your image's path)
input image = imread('download.jpg');

% Convert the image to grayscale if necessary
if size(input image, 3) == 3
    input image = rgb2gray(input image);
end

% Convert the input image to double for bit manipulation
image double = double(input image);

% Initialize an array to store bit planes
bitPlanes = zeros(size(input image, 1), size(input image, 2), 8, 'uint8');

% Extract all bit planes (from 1st to 8th)
for i = 1:8
    bitPlanes(:,:,i) = bitget(imageDouble, i);
end

% Create subplots for displaying the bit planes and recombined image
figure;

% Display each bit plane
for i = 1:8
    subplot(2, 5, i);
    imshow(bitPlanes(:,:,i), []);
    title(['Bit Plane ' num2str(i)]);
end

% Recombine the bit planes to form an equivalent grayscale image
recombinedImage = uint8(sum(bitPlanes .* 2.^(0:7), 3));

% Display the recombined image
subplot(2, 5, 10);
imshow(recombinedImage);
title('Recombined Image');

输出

提供的 MATLAB 程序旨在分离和显示图像的位平面，然后再重新组合以显示原始图像。

程序的功能列表如下

清除输出屏幕 (clc;)：通过清除 MATLAB 命令窗口来创建干净的输出。读取输入图像时，应将“Download.jpg”替换为您图像的路径。

要处理彩色图像，会将其转换为灰度。读取输入图像时，应将“Download.jpg”替换为您图像的路径。
要处理彩色图像，会将其转换为灰度。

将输入图像转换为双精度：对于位操作，将输入图像转换为双精度数组。

初始化位平面数组：创建一个与输入图像尺寸匹配且数据类型为 uint8 的 bitPlanes 数组，以容纳各个位平面。

提取所有位平面（从第 1 位到第 8 位）：使用 bitget 函数，循环提取每个位平面并将其存储在 bitPlanes 数组中。

创建用于显示的子图：该软件构建一个图形，设置子图以单独显示每个八位位平面，并安排主图。

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