数字图像处理>>>2.4图像的采样和量化

图像的二维函数表示

以一副只有灰度级的图像为例，假设灰度值是坐标（x,y）的函数，则I=f(x,y)
对图像采样，就是把模拟图像分割成若干个称为像素的小区域，每个像素的属性用一个或几个数值来表示，如灰度图像，改属性用一个整数值表示亮度或灰度值。可见，采样是对图像空间坐标的离散化，确定了图像的空间分辨率。
经过抽样，模拟图像已在空间上离散化为像素。但抽样结果所得的像素的值仍是连续量。把采样所得到的各像素的灰度值从模拟量到离散量的转换为量化。量化决定了图像灰度的分辨率。

存储一幅画需要的内存：

灰度分辨率：灰度级别中可辨别的最小变化，通常把灰度级L称为灰度分辨率

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：

• 图像质量一般随N和k的增加而增加，在极少情况下对固定的N，减少k能改进质量。
• 对具有大量细节的图像只需很少的灰度级数就可较好的表示
• b为常数的一系列图象主观看起来可以有较大的差异

图像量化的方法

• 按量化级别步长的均匀性：

  • 均匀量化：是简单地在灰度范围内等间隔量化
  • 非均匀量化：是对像素出现频度低的部分量化间隔取大而对频率高的部分量化间隔取小。

• 按量化对称性：对称量化和非对称量化

• 按量化时采样点相互间的相关性分：有记忆和无记忆量化

• 按量化是处理的采样点数分：

• 标量量化：将数值逐个量化

• 矢量量化：一次量化2个以上的采样点，量化过程需要用到一个码书
  
  均匀量化：
  
  

图像的非均匀采样和量化

• 图像的非均匀采样：
  需要确定的边缘，不适用用均匀区域较少的图像。
• 图像的非均匀量化：
  非均匀量化是依据衣服图像的具体的灰度值分布的概率密度函数，按总的量化误差最小的原则来进行量化。