2.2　数字图像的采样与量化［3］

在计算机内部，所有的信息都表示为一连串的0或1码（二进制的字符串）。每一个二进制位（bit）有0和1两种状态，八个二进制位可以组合出256（28=256）种状态，这被称为一个字节（byte）。也就是说，一个字节可以用来表示从0000000到11111111的256种状态，每一个状态对应一个符号，这些符号包括英文字符、阿拉伯数字和标点符号等。采用国标GB 2312—1980编码的汉字是2字节，可以表示256×256÷2=32768个汉字。标准的数字图像数据也是采用一个字节的256个状态来表示。

计算机和数码照相机等数码设备中的图像都是数字图像，在拍摄照片或者扫描文件时输入的是连续模拟信号，需要经过采样和量化两个步骤，将输入的模拟信号转化为最终的数字信号。

（1）采样

采样（sampling）是把空间上的连续的图像分割成离散像素的集合。如图2.1所示，采样越细，像素越小，越能精细地表现图像。采样的精度有许多不同的设定，例如，采用水平256像素×垂直256像素、水平512像素×垂直512像素、水平640像素×垂直480像素的图像等，目前智能手机相机1200万像素（水平4000像素×垂直3000像素）已经很普遍。我们可以看出一个规律，图像长和宽的像素个数都是8的倍数，也就是以字节为最小单位，这是计算机内部标准操作方式。

（2）量化

量化（quantization）是把像素的亮度（灰度）变换成离散的整数值的操作。最简单是用黑（0）和白（1）的2个数值即1比特（bit）（2级）来量化，称为二值图像（binary image）。图2.2表示了量化比特数与图像质量的关系。量化越细致（比特数越大），灰度级数表现越丰富，对于6比特（64级）以上的图像，人眼几乎看不出有什么区别。计算机中的图像亮度值一般采用8比特（28=256级），也就是一个字节，这意味着像素的亮度是0～255之间的数值，0表示最黑，255表示最白。

图2.1　不同空间分辨率的图像效果

图2.2　灰度分辨率的影响