数字图像处理中，如何通过采样和量化控制图像质量？请结合《数字图像处理（第三版）》详细说明。

在数字图像处理领域，采样和量化是图像数字化过程中的两个核心步骤，它们直接影响到最终图像的质量和可用性。为了深入理解这两个概念，以及它们如何影响图像质量，推荐参考《数字图像处理（第三版）》一书，该书由数字图像处理领域的权威作者Rafael C. Gonzalez和Richard E. Woods撰写，对这一主题进行了全面而深入的讲解。

参考资源链接：[《数字图像处理（第三版）》：Gonzalez & Woods权威指南](https://wenku.csdn.net/doc/3b3qvqnw6o?spm=1055.2569.3001.10343)

采样是指将连续的图像转换为离散的像素阵列的过程。在这个过程中，空间采样率（即每单位长度的采样点数量）决定了图像的空间分辨率。根据奈奎斯特采样定理，为了能够不失真地重建图像，采样频率必须至少是图像中最高频率成分的两倍。当采样率低于这一标准时，会发生混叠现象，导致高频信号被错误地重建为低频信号，从而破坏图像质量。

量化则是将连续的像素值转换为有限数量的离散值的过程。量化级别决定了图像的动态范围和颜色深度。量化级别越高，表示图像的灰度级（或颜色深度）越多，图像层次就越丰富，细节也更清晰。然而，量化级别的提高也会导致数据量的增加，对存储和传输要求更高。

在实践中，通过调整采样和量化参数，可以平衡图像质量和数据存储之间的关系。例如，在医学成像或遥感应用中，对图像质量有着极高的要求，因此可能会选择更高的采样率和量化级别以保证图像的细节和准确性。而在对存储空间和传输带宽有限制的场合，如网络图像传输，可能会采用较低的采样和量化级别，以减少数据量。

为了进一步理解和应用这些概念，建议深入阅读《数字图像处理（第三版）》中关于图像采样和量化的章节，书中不仅详细介绍了理论知识，还包含了丰富的实例和问题解答，帮助读者掌握如何在实际项目中进行采样和量化操作，确保得到高质量的图像处理结果。

参考资源链接：[《数字图像处理（第三版）》：Gonzalez & Woods权威指南](https://wenku.csdn.net/doc/3b3qvqnw6o?spm=1055.2569.3001.10343)