（6）位元平面分層(Bit Plane Slicing)

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對於灰階圖而言，一個像素點由8個位元組成。代替突出灰階級範圍，我們可以突出特定位元來為整個映像外觀作出貢獻（理解這一點很重要）一副8位元灰階圖可考慮分層1到8個位元平面。很容易理解的是，4個高階位元平面，特別是最後兩個位元平面，包含了在視覺上很重要的大多數資料。而低階位元平面則在映像上貢獻了更精細的灰階細節。

 

位元平面分層最重要的是它的分層演算法，演算法依據就是上段的黑體字，突出該層的位元，如何突出則是每一層分層演算法需要考慮的。開始看這一章節內容的時候，沒有關注到位元平面分層的作用是什麼，以為只是簡單的把每一層的位元提取出來建立位元平面圖。所以有了下面的演算法：

//下面的color都是爭對灰階而言的

private int bitLevel(int color, int level) {int color_lev1 = color & 1;   //00000001int color_lev2 = color & 0x2; //00000010int color_lev3 = color & 0x4; //00000100int color_lev4 = color & 0x8; //00001000int color_lev5 = color & 0x10;//00010000int color_lev6 = color & 0x20;//00100000int color_lev7 = color & 0x40;//01000000int color_lev8 = color & 0x80;//10000000int color_lev;// = color & 0x80;color_lev = color & (1 << level)//level取值為0到7return (255 << 24) + (color_lev << 16) + (color_lev << 8) + color_lev;}

 這個演算法的作用就是簡單的提取每一層的位元，但我忽略了“突出該層位元”的要義。實際結果也證明是錯誤的，例如第一層，值不是0就是1，這樣的色值顯示出來就是純黑，根本顯現不了第一層位元的貢獻。突出分層的最好做法就是二值化，因為每個像素點每層位元的值只有1（有貢獻）和0（無貢獻），我們要做的就是突出1值。真正的分層演算法如下：

第一層：

第一層位置上的值只能是0和1，所以值為0時，可令其轉換值為255

private int bitLevelOne(int color){int gray = color >> 8 & 0xFF;int color_lev;if(gray == 1)color_lev = 255;else color_lev = 0;return (255 << 24) + (color_lev << 16) + (color_lev << 8) + color_lev;}

 （實驗是以《數位影像處理》書中提供的樣圖作處理的，該圖本身就是8位元的灰階圖，傳給函數的參數值是argb像素點值，該值a=r=g=b，所以取出右邊的8位即得到它的灰階圖，同樣為了“突出”考慮，alpha通道取255）

原圖：（500x1192像素的灰階圖）

第一層平面圖：

 

其它層級的分層演算法如上依次類推，如果該層級的位元值為1，則二值化為255，如果為0，則二值化為0。比如第六層分層演算法如下

private int bitLevelSixth(int color) {int gray = color >> 8 & 0xFF;int color_lev6 = gray & 0x20;// 00100000int color_lev;if (color_lev6 == 0x20)color_lev = 255;elsecolor_lev = 0;return (255 << 24) + (color_lev << 16) + (color_lev << 8) + color_lev;}

 注意：上述演算法涉及到各種移位等操作，實際結果效率比較低，這裡暫不考慮這一點，只說明實際的位元平面分層演算法的原理。

第6,7,8層結果如下：

　　　　

 

位元平面分層的另一個應用是在映像壓縮中，從上面的分層圖結果來看，我們只需要使用高階的幾層便能重建原圖，這也就意味著可以使用比原來更少的位元層來構建原圖（比如4層，這樣就減少了50%的儲存量）。

使用6，7，8三個平面重建的演算法和結果如下：

private int combine678(int color){int gray = color >> 8 & 0xFF;int colors = gray & 0xE0;//11100000return (255 << 24) + (colors << 16) + (colors << 8) + colors;}

 

 

（6）位元平面分層(Bit Plane Slicing)