在数字图像处理中，采样和量化是如何影响图像质量的？请结合《冈萨雷斯《数字图像处理》第三版英文版：带彩图详解》中的内容，详细解释采样和量化的过程。

采样和量化是数字图像处理中至关重要的步骤，它们共同决定了图像的最终质量。在《冈萨雷斯《数字图像处理》第三版英文版：带彩图详解》一书中，详细地解释了这一过程，为我们理解图像数字化提供了极好的资源。

参考资源链接：[冈萨雷斯《数字图像处理》第三版英文版：带彩图详解](https://wenku.csdn.net/doc/6anqeyhru6?spm=1055.2569.3001.10343)

采样是将连续图像转换为离散图像的过程，涉及到从连续图像中选取样本来代表整个图像。具体来说，它确定了图像中像素点的数量，也就是图像的分辨率。采样频率的选择遵循奈奎斯特采样定理，该定理指出采样频率必须至少是图像中最高频率成分的两倍，否则会引起混叠现象，导致信息的损失。

量化则是将采样得到的每个像素值转换为有限数量的离散值的过程。这个过程涉及到将连续的灰度级或颜色范围映射到有限的数字级别。量化深度决定了每个像素可以采用的可能值的数量，通常用位数来表示。比如，一个8位图像中每个像素的灰度级可以有2^8=256个不同的值。量化过程中的量化噪声是不可逆的，会导致原始信号的失真。

理解采样和量化是至关重要的，因为它们直接关系到数字图像处理的效率和图像存储的需求。采样率过低会导致图像细节的丢失，而量化深度不足则会造成颜色或灰度级的不连续，影响图像的整体视觉质量。通过这本书的学习，我们可以更加深入地理解这些概念，并在实践中更好地控制数字图像的质量。

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