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《数字图像处理（第三版）》的相关内容进行说明。

数字图像处理是计算机视觉和图像分析的基础，涉及到图像的数字化过程，其中包括采样和量化两个关键步骤。在《数字图像处理（第三版）》一书中，作者Rafael C. Gonzalez和Richard E. Woods详细探讨了这些概念及其对图像质量的影响。

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信号转换为离散的点阵的过程，这些点阵称为像素。在采样过程中，根据奈奎斯特采样定律，采样频率必须至少是图像最高频率成分的两倍，以避免混叠现象，从而保证信号的完整性。如果采样频率不够高，将导致图像细节丢失和伪影的出现。

量化则是指将采样得到的连续值转换为有限数目的离散值的过程。这个过程涉及到量化级别的选择，即确定每个像素可用的灰度或颜色值的数量。量化级别越高，每个像素点能够表示的颜色或灰度越精细，图像的动态范围越广，质量也就越高。然而，增加量化级别会增加数据量，导致存储和传输需求增加。

在实际应用中，采样和量化都是数字图像处理系统设计的重要考量因素。不当的采样会导致图像质量下降，而量化误差则会在数字图像中引入固有的噪声，影响后续的图像分析和识别任务。因此，掌握这两个过程对于实现有效的数字图像处理至关重要。

《数字图像处理（第三版）》不仅仅解释了采样和量化的概念，还提供了大量与之相关的深入分析和案例，帮助读者更好地理解这些过程如何影响图像质量，并在实际工作中进行适当的调整和优化。

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)