采样与量化

采样与量化

为了用计算机来处理,图像必须用合适的离散数据结构来表达,例如矩阵。传感器获取的图像是平面上两个坐标的连给函数$f(x, y)$图像数字化是指将$f(x, y)$采样(sampled)为一个$M$$N$列的矩阵。图像量化(quantization)给每个连续的样本数值一个整数数字,图像函数$f(x, y)$的连续范围被划分为$K$个区间。采样及量化越精细(即,$M, N, K$越大),对连续函数$f(x, y)$的近似就越好。

图像函数采样有两个问题,其一是确定采样的间隔,即相邻两个采样图像点的距离,其二是设置采样点。

采样

一个连续图像在采样点(sampling point)处被数字化。这些采样点是在平面上排列的,称它们的几何关系为栅格(grid)。因此数字图像是一个数据结构,通常是矩阵。在实践中,栅格一般是方的或者是正六边形的。

方形栅格与正六边形栅格

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