图像的量化与采样
🎯Image sampling and quantization——图像的采样和量化
Basic Concepts
Image Digitization——图像数字化
将模拟图像经过离散化之后，得到用数字表示的图像。图像的数字化包括采样和量化两个过程。
采样(Sampling)
是将在空间上连续的图像转换成离散的采样点（即像素）集的操作。即：空间坐标的离散化。(Digitizing the coordinate values)
量化(Quantization)
把采样后所得的各像素的灰度值从模拟量到离散量的转换称为图像灰度的量化。即：灰度的离散化。(Digitizing the amplitude values)
量化过程在每个像素点的幅度值用与它接近的离散的量来表示时存在失真,此为量化噪声
量化的精细程度(表示这个点幅度值的二进制位数)决定量化噪声的多少
🏁二进制位数越多，则量化的越精细，量化噪声越少，图像质量越好。
Gray level——灰度级
表示某像素位置上亮暗程度的整数称为灰度。
目前，使用的灰度级一般是64~256，以256级灰度为例，一般以0表示全黑，而255表示全白。
实际上，人眼所能分辨的灰度级大约是40级，并不能分辨256灰阶中相邻的两个灰度。
The number of gray levels typically is an integer power of 2:
灰度级的一般是2的整数次幂，k表示像素值所需要的二进制的位数
如果一个图像它的像素值为k,则称其为k位位图
Representing Digital Images——数字图像的表示
An image can be represented as a two-dimensional function f (x, y). (x, y) are spatial or plane coordinates, the amplitude of f is known as brightness, intensity, or gray level. When (x, y) and f values are finite, discrete quantities, the image is a digital image.
x表示行，y表示列.每一个像素点都具有相应的灰度级
Compact matrix form——数字图像的矩阵表示
The number, b, of bits required to store a digitized image is
若一位k位位图的像素个数位为M*N，则其位数为:
It is common practice to refer to the image as a “k-bit image”. For example, an image with 256 possible gray-level values is called an 8-bit image.
Spatial and Gray-Level Resolution——空间分辨率与灰度分辨率
空间分辨率(Spatial resolution): 一副图像中可分辨的最小细节，或单位距离可分辨的最小线对数目。
空间分辨率由采样来决定，采样越细，空间分辨率越大
灰度分辨率(Gray-level resolution): 图像灰度级中可分辨的最小变化。
通常将灰度级数作为灰度分辨率，灰度分辨率主要由量化所决定。
