灰度级分层的两种基本形式如下：
一：将感兴趣的范围内的灰度值显示为一个值，而其他灰度值显示为另一个值
二：将感兴趣的范围内的灰度值变亮或变暗，而其他灰度值保持不变
Python实现过程如下：
使用的图像资源为：
定义新图片生成函数和分层函数：
def logarithm_transformation(img, func):img_data = np.array(img)a = np.shape(img_data)new_img = [[] for _ in range(a[0])]for i in range(a[0]):for j in range(a[1]):data = img_data[i][j]new_data = func(data)new_img[i].append(new_data)return new_img
第一种分层方式，所有灰度值大于150的灰度，全部设为255，其他的灰度设为0：
def power_law1(data):new_data = 0if data >= 150:new_data = 255else:new_data = 0return new_data
第二种分层方式，所有灰度值大于150的灰度，全部设为255，其他的灰度值不变：
def power_law2(data):new_data = []if data >= 150:new_data = 255else:new_data = datareturn new_data
函数调用和可视化如下：
方法一：
img_new = logarithm_transformation(img, power_law1)plt.figure(figsize=(60,107))plt.subplot(121)plt.axis('off')plt.imshow(img_new, cmap='gray')plt.subplot(122)plt.axis('off')plt.imshow(img, cmap = 'gray')plt.show()
左侧为结果，右侧为原图像：
方法二：
img_new = logarithm_transformation(img, power_law2)plt.subplot(121)plt.axis('off')plt.imshow(img_new, cmap='gray')plt.subplot(122)plt.axis('off')plt.imshow(img, cmap = 'gray')plt.show()
左侧为结果，右侧为原图像：
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