我是靠谱客的博主 缓慢发卡,最近开发中收集的这篇文章主要介绍图像数字化过程:采样与量化,觉得挺不错的,现在分享给大家,希望可以做个参考。

概述

图像的数字化包括采样量化两个过程。

图像在空间上的离散化称为采样,也就是用空间上部分点的灰度值代表图像,这些点称为采样点。

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。

幅图像在采样时,行、列的采样点与量化时每个像素量化的级数,既影响数字图像的质量,也影响到该数字图像数据量的大小。

对一幅图像,当量化级数Q一定时,采样点数M×N对图像质量有着显著的影响。采样点数越多,图像质量越好; 当采样点数减少时,图上的块状效应就逐渐明显。同理, 当图像的采样点数一定时,采用不同量化级数的图像质量也不一样。如图2-5所示,量化级数越多,图像质量越好,当量化级数越少时,图像质量越差,量化级数最小的极端情况就是二值图像, 图像出现假轮廓。

图像数据量:b=M*N*Q*C;(Q即量化级数是指每个像素量化后的灰度二进制数,C是颜色)

注意:例如对于分辨率为1280*960的bmp图像

若是彩色,则b=14+40+1280*960*1*3/8(byte)

若是灰度图像,则b=14+40+1024+1280*960*1*1/8(byte)

最后

以上就是缓慢发卡为你收集整理的图像数字化过程:采样与量化的全部内容,希望文章能够帮你解决图像数字化过程:采样与量化所遇到的程序开发问题。

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