像素深度为4的灰度图像

一幅灰度图像,若每个像素有8位像素深度,则最大灰度数目为多少?为什么要减1,而且这道题的答案是128,是怎么会事?如果是8位,那么范围就是0~2^8-1=255,2^8表示2的8次方补充：范围是0-255,256级灰度.8位的意思是使用8位

直方图[0,255)灰度级无像素,255灰度级有像素的图像是什么样的是原图像里灰度级不高的部分为白色,灰度级高的部分为黑色吗只有255的话,那这幅图像就是纯白的

灰度级为2的时候,为什么图像的像素灰度值是0和255,不是0和128,或127或255?为2时,是黑白图像,黑就是0,白是255,所以只是0和255,而不是0和128或127和255,127、128都是灰度图,不是黑白图中.黑白图中只有0和

两幅大小相同的bmp图像,之前已经进行了灰度化处理化为了灰度图像,即各像素点灰度值均为一个0到255之间的数值（8位图像?）,现在想对这两幅图像的每个对应像素点的灰度值进行相减,再以这些差值为灰度值输出一幅新的图像,请问应该如何实现阿,最好

matlab像素平均值假定有一张256X256的灰度图像,先将它等分成4块,如何求出每一块像素的平均值?>>I=imread('E:\study\SARimage\seg3.bmp');>>[m,n]=size(I);>>I1=I(1:m/

一幅黑白图像由512*512个像素组成,每个像素256级灰度,则一幅图像的大小是多少?256灰度级（也可以理解为256色）就是2的8次方（每一位有0和1两种状态,8位就是2x2x2x...,256种）,这样一个像素点也就是需要8位即1个字节

使用matlab产生灰度图像用matlab产生一幅200*200像素的灰度图像,其灰度在垂直方向上按正弦信号规律变化clear;clcx=linspace(-3*pi/2,pi/2,200);y=repmat(255*(1+sin(x))/

如何对图像进行灰度拉伸,将现有像素灰度值尽量均匀分布到0~255的范围内?我觉得进行均衡化就行

rgb图像的像素深度为12,那么颜色数目有多少个?为啥4096像素深度,即像素的所有颜色分量的二进制之和,它决定了不同颜色的最大数目.例如单色图像,若其像素深度是8位,则不同亮度等级的数目为：2^8=256；又如,由RGB三基色组成的彩色图

在计算机中,256级灰度的图像,每个像素的存储空间?1字节=8位2进制=256

matlab如何计算一幅图像中某一灰度值的像素个数假设A是图像所代表的矩阵,value为某一灰度值,num为图像A中该灰度值的像素个数,则有：[r,c]=find(A==value);num=length(r);或者num=sum(sum(

一个采用256级灰度来数字化的灰度图像由64x64个像素组成,需要多少位来表示该图像?64*64*864*64是图像的大小,总像素个数8是单像素的位数,8位2进制可以表示从0-255,256级灰度所以该图像需要64*64*8共32768位

图像灰度模式是采用几位表示一个像素1位

黑白图像的灰度级g是多少黑白图像的灰度级数?,彩色为24黑白1灰度8

什么是颜色灰度值?灰度图像的灰度值为0到255之间,彩色图像也有灰度值吗?灰度值是亮度的概念,为黑色,255~白色,依据颜色深浅范围为0~255.（一定介于0-255之间）彩色图像也有灰度值

图像数据量的计算352×240的像素点,图像深度16bit的图像,其数据量约为1.3M.这个是怎么算的啊?一般像素点数据计算是这样的.彩色的是RGB基色组合而成的,所以一个像素大概有3bit；黑白则大概是1bit.数据量=像素点数*每个像素

怎么样得到一幅图像的灰度值和像素值在matlab中怎么样才能得到一幅图像的灰度值和像素值,请高手指点一下,谢谢了是灰度图像吗?如果是灰度值即是像素值；如果是彩色图像,那么还需要套用公式求灰度值

matlab中imread函数读入图像后,产生的矩阵是什么意思,每个元素代表像素的灰度值吗?是的,如果是灰度图的话,如果是彩色图,则矩阵是3维矩阵,存储的是每个像素的r,g,b的值

灰度图像时0到255之间的像素,哪个函数能把它变成0到1之间的用这个函数：voidcvNormalize(constCvArr*src,CvArr*dst,doublea=1,doubleb=0,intnorm_type=CV_L2,con

求用matlab绘制灰度图像的三维立体图的源代码?x,y坐标表示像素位置,z坐标表示像素值,并且Z轴方向是渐变的,一边是白的一边是黑的拉出的渐变比如你的灰度图是Ig.[r,c]=size(Ig);[X,Y]=meshgrid(1:r,1:c