数字图像处理>>>2.4 采样与量化

图像二维函数表示方法

以一幅仅包含灰度层次的图像为例，若将灰度值视为坐标（x,y）的函数，则可表示为I=f(x,y)。对图像进行采样，即是对连续图像在空间上划分成多个被称为像素的小区域，每个像素的特性通过一个或多个数值进行描述，例如在灰度图像中，该特性则由一个整数来体现其亮度或灰度等级。由此可见，采样的过程实质上是将图像的空间坐标进行离散化处理，从而决定了图像的空间分辨率。完成采样后，原本连续的模拟图像已被转换为空间上离散化的像素集合。然而，此时所获取的像素值仍属于连续量范畴。将采样所得各像素的灰度值由模拟量转化为离散量的过程称为量化。量化操作则直接影响了图像灰度的分辨率水平。

存储一幅画需要的内存：

灰度分辨率指的是在灰度级别中能够被识别的最小变化量，一般情况下，灰度级L被用来表示灰度分辨率。

空间分辨率N和幅度分辨率k分别变化对图像质量产生的影响的结论：

• 图像质量通常随着N与k数值的提升而改善，但存在极少数例外情况，当N保持不变时，适当降低k值反而有助于质量的提升。
  • 对于细节丰富的图像而言，仅需采用较少的灰度层级即