数字图像处理：采样与量化

"黑白图像例-图像处理讲义" 在图像处理领域，黑白图像是一种常见的表现形式，它通过不同灰度级别的像素来展示图像的细节。本讲义主要围绕图像的基本概念展开，特别是数字图像的概念、存储方式以及图像的数字化过程。 数字图像的概念与描述涉及到将现实世界的图像转化为计算机可以理解的形式。这种转化是通过将图像分解为离散的像素点，每个像素点具有特定的灰度值来实现的。数字图像通常以位图文件的形式存储，其中包含每个像素的灰度信息。 图像的数字化是图像处理的核心步骤，它包括两个主要过程：采样和量化。采样是指将连续的图像空间转换为离散的像素集合。在二维图像中，采样沿着X和Y轴进行，间隔大小的选择直接影响图像质量和数据量。如果采样间隔过小，会产生大量数据，增加存储需求；反之，如果间隔过大，可能会导致图像细节丢失，甚至产生混叠现象。常见的采样指标是分辨率，表示单位面积内的像素数量，如像素/英寸或像素/厘米。 量化则是将像素的灰度值离散化为数字。对于一般的8位图像，灰度值范围从0到255，这足以表达人眼能识别的大部分灰度变化。然而，较低的量化位数（如3位以下）可能导致伪轮廓现象，即图像边缘出现不连续的阶梯状。量化可以分为均匀量化和非均匀量化，前者是等间距分配灰度级别，后者根据像素出现的频率调整量化间隔，以更好地捕捉图像的动态范围。 数字图像的灰度直方图是分析图像特征的重要工具。它显示了图像中各灰度级像素的分布情况，有助于理解和评估图像的对比度、亮度分布以及可能存在的噪声。直方图可以图形化表示，横轴代表灰度级，纵轴表示对应灰度级像素的数量。此外，直方图还可以以数组形式存在，方便进一步的数学处理和分析。 这个讲义提供了关于黑白图像处理的基础知识，包括数字图像的创建、存储和分析，对于理解图像处理技术的基本原理和实践操作具有重要意义。通过对图像的采样和量化，我们可以将连续的视觉信息转换为计算机可处理的数据，并通过灰度直方图进行深入的图像分析。这些概念和技术在图像压缩、增强、识别等多种应用中都起着关键作用。