🎯Image sampling and quantization——圖像的采樣和量化
Basic Concepts
Image Digitization——圖像數字化
將模擬圖像經過離散化之后，得到用數字表示的圖像。圖像的數字化包括采樣和量化兩個過程。
采樣(Sampling)
是將在空間上連續的圖像轉換成離散的采樣點（即像素）集的操作。即：空間坐標的離散化。(Digitizing the coordinate values)
量化(Quantization)
把采樣后所得的各像素的灰度值從模擬量到離散量的轉換稱為圖像灰度的量化。即：灰度的離散化。(Digitizing the amplitude values)
量化過程在每個像素點的幅度值用與它接近的離散的量來表示時存在失真,此為量化噪聲
量化的精細程度(表示這個點幅度值的二進制位數)決定量化噪聲的多少
🏁二進制位數越多，則量化的越精細，量化噪聲越少，圖像質量越好。
Gray level——灰度級
表示某像素位置上亮暗程度的整數稱為灰度。
目前，使用的灰度級一般是64~256，以256級灰度為例，一般以0表示全黑，而255表示全白。
實際上，人眼所能分辨的灰度級大約是40級，並不能分辨256灰階中相鄰的兩個灰度。
The number of gray levels typically is an integer power of 2:
灰度級的一般是2的整數次冪，k表示像素值所需要的二進制的位數
如果一個圖像它的像素值為k,則稱其為k位位圖
Representing Digital Images——數字圖像的表示
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.每一個像素點都具有相應的灰度級
Compact matrix form——數字圖像的矩陣表示
The number, b, of bits required to store a digitized image is
若一位k位位圖的像素個數位為M*N，則其位數為:
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——空間分辨率與灰度分辨率
空間分辨率(Spatial resolution): 一副圖像中可分辨的最小細節，或單位距離可分辨的最小線對數目。
空間分辨率由采樣來決定，采樣越細，空間分辨率越大
灰度分辨率(Gray-level resolution): 圖像灰度級中可分辨的最小變化。
通常將灰度級數作為灰度分辨率，灰度分辨率主要由量化所決定。