图像处理：非均匀采样与量化策略详解

图像的非均匀采样与量化是数字图像处理中的关键概念，它们在处理图像质量、压缩效率等方面起着重要作用。首先，"图像的非均匀采样"是指在图像处理过程中，针对灰度级变化不同的区域采用不同的采样密度。在灰度级变化较大的区域，为了保留细节，使用高密度采样（如高频像素密集），而在灰度级变化较小或平滑的区域，采样密度较低（如低频像素稀疏）。这种方法可以优化存储和处理效率，同时尽可能减少信息丢失。 "图像的非均匀量化"则是针对每个像素的灰度值进行处理，根据像素灰度值出现的概率分布进行量化。量化过程的目标是找到一种方法，使得总的量化误差最小。具体来说，对于概率高的灰度值区间，分配更细的量化级，而对于出现概率低的区间，采用较宽的量化级。这样做的目的是为了平衡精度和效率，确保图像质量的同时减小数据量。 在冈萨雷斯的《数字图像处理》一书中，第二章详细讨论了这些基础知识。本章涵盖了图像的数字化过程，包括分辨率变化对图像的影响，以及数字图像的不同表示形式和特性。此外，还重点讲解了像素间的各种关系，如相邻性、领域、连通性和距离度量，以及如何进行线性和非线性操作。对于视觉感知要素，如人眼的适应性和辨别光强度变化的能力，进行了深入探讨，特别是韦伯定律，它揭示了人眼对亮度对比度的敏感性而非绝对亮度。 理解这些概念对于从事图像处理和信号处理的专业人士至关重要，它们在诸如图像编码、压缩、增强、分析等领域都有广泛应用。通过非均匀采样和量化，可以设计出更高效、更适应实际需求的图像处理算法，提高图像质量和用户体验。