非均匀采样与量化：图像数字化的关键环节

非均匀采样和量化是图像处理中的关键技术环节，它们在图像数字化过程中发挥着至关重要的作用。在第2章的"图像处理基础知识"中，这两个概念主要集中在2.1图像数字化部分，特别是2.1.2数字化原理。 图像数字化的核心在于将连续的模拟信号转换为离散的数字信号，以便于计算机处理。这个过程包括两个关键步骤：采样和量化。 1. 采样（Sampling）： - 采样是指在空间上对图像进行离散化，它决定了数字图像的分辨率。在这个阶段，通过在特定频率下对图像进行测量，将图像分解成一系列的像素点。对于正方形网格点阵，每个像素代表图像上的一小块区域，其位置由水平和垂直坐标决定。例如，若像素间距为1单位，那么沿斜线方向的间距会根据网格的几何特性变化，如正方形网格中为1.414单位。 2. 量化（Quantization）： - 量化是将模拟信号的灰度级别转换为离散的整数值，通常通过分配更多的采样点到灰度变化大的区域，而在灰度突变部分则使用较少的灰度级数。这样做可以减少存储空间，并在一定程度上保留图像的细节。在数字化过程中，模拟图像的亮度或灰度值被映射到一个预设的离散灰度等级，比如8位灰度（256级）、16位灰度（65536级）等。 在图像传感器方面，有两个主要类型被提及： - CCD传感器 (Charge-Coupled Device)：这种传感器能感应可见光强度，并通过逐行扫描的方式将光信号转换为电信号，然后进行量化。 - CMOS传感器 (Complementary Metal-Oxide Semiconductor)：与CCD不同，CMOS传感器采用互补金属氧化物半导体技术，能实现更高效的能源利用，成为现代许多设备（如手机摄像头）的首选。 数学模型在数字化原理中扮演着重要角色，模拟图像和数字图像的数学表示形式不同，前者是连续的二元函数，而后者则是离散的整数函数。整个图像数字化的过程确保了图像能够在数字计算机中进行精确和有效的处理。 非均匀采样和量化策略是一种灵活的技术手段，能够适应不同的图像特征，优化存储需求并保持图像质量，是图像处理中的基础且关键步骤。