基于matlab实现的利用位平面渐近加载图像源代码

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本文详细介绍了如何使用MATLAB实现位平面分解，将一个8位灰度图像分解为8个位平面，并通过渐近加载的方式逐步叠加这些位平面，以可视化方式展示图像细节的逐渐显现过程。

位平面原理

一个八位的灰度图能够分离出八个位平面，即2^8=256的灰度级能够用八个二进制数0或1表示，每个位平面仅有0/1组成，如原图中灰度值为80的点，由于80 = 01010000，因此，在第五个和第七个位平面中对应点的值是1，其余位平面对应点的值为0，代表80 = 2^4 + 2^6.

matlab代码：

% bitplane-loading
clear all
close all
img = imread('Lena.bmp');
[h,w] = size(img);
subplot(3,3,1);
imshow(img,[]);
title('原始图像');
% 渐近加载
res = im2uint8(zeros(h,w));     %转换类型
for k=1:8
    tmp = bitget(img, 8-k+1); 
    %tmp = double(tmp); 
    tmp1 = im2uint8(zeros(h,w));%转换类型
    for i = 1:h
        for j = 1:w
            tmp1(i,j) = power(2,8-k);  %%初始化值都是2^(8-k)的矩阵，实际传输可预先初始化好以更快显示图像
        end
    end
    res = res + tmp.*tmp1;             %%渐近加载图像
    subplot(3,3,k+1);
    imshow(res,[]);
    ind = num2str(k);
    imti = ['已叠加',ind,'个位平面'];
    title(imti);
end