圖像數字化

即將一幅畫面轉化成計算機能處理的形式——數字圖像的過程。

要在計算機中處理圖像，必須先把真實的圖像（照片、畫報、圖書、圖紙等）通過數字化轉變成計算機能夠接受的顯示和存儲格式，然後再用計算機進行分析處理。圖像的數字化過程主要分採樣、量化與編碼三個步驟。 ^[2] 

採樣就是對二維空間上連續的圖像進行在水平、垂直方向上等間距的分割，分割結果為矩形網狀結構，其中的微小方格稱為像素點。

簡單來講，一副圖像被採樣後會形成有限個像素點構成的集合。

用多少像素點來描述一幅圖像

圖像分辨率是指圖像中存儲的信息量(即像素每英寸)，一般被用於ps中，用來改變圖像的清晰度。

採樣頻率(又稱採樣速度或採樣率)是指一秒鐘內採樣的次數，反映了採樣間隔(即採樣點之間的間隔大小)。

在進行採樣時，採樣頻率決定了採樣後的圖像能真實地反映原圖像的程度(即採樣頻率越高，得到的圖像樣本越逼真，圖像的質量越高)。 ^[3] 

一般來説，原圖像中的畫面越複雜，色彩越豐富，則採樣間隔應越小。 ^[3] 

二維圖像的採樣是一維的推廣，根據信號的採樣原理可得到圖像採樣的奈奎斯特定理：(要從取樣樣本中精確地復原圖像)圖像採樣的頻率必須大於或等於源圖像最高頻率分量的兩倍。 ^[3] 

量化是指要使用多大範圍的數值來表示圖像採樣之後的每一個點。量化的結果是圖像能夠容納的顏色總數，它反映了採樣的質量。

例如：如果以4位存儲一個點，就表示圖像只能有16種顏色；若採用16位存儲一個點，則有2¹⁶=65536種顏色。所以，量化位數越來越大，表示圖像可以擁有更多的顏色，自然可以產生更為細緻的圖像效果。但是，也會佔用更大的存儲空間。兩者的基本問題都是視覺效果和存儲空間的取捨。

假設有一幅黑白灰度的照片，因為它在水平於垂直方向上的灰度變化都是連續的，都可認為有無數個像素，而且任一點上灰度的取值都是從黑到白可以有無限個可能值。通過沿水平和垂直方向的等間隔採樣可將這幅模擬圖像分解為近似的有限個像素，每個像素的取值代表該像素的灰度（亮度）。對灰度進行量化，使其取值變為有限個可能值。

經過這樣採樣和量化得到的一幅空間上表現為離散分佈的有限個像素，灰度取值上表現為有限個離散的可能值的圖像稱為數字圖像。只要水平和垂直方向採樣點數足夠多，量化比特數足夠大，數字圖像的質量就比原始模擬圖像毫不遜色。

在量化時所確定的離散取值個數稱為量化級數。為表示量化的色彩值（或亮度值）所需的二進制位數稱為量化字長，一般可用8位、16位、24位或更高的量化字長來表示圖像的顏色；量化字長越大，則越能真實第反映原有的圖像的顏色，但得到的數字圖像的容量也越大。

例如：圖“線段AB（量化）”，沿線段AB（左圖）的連續圖像灰度值的曲線（右圖），取白色值最大，黑色值最小。

先採樣：沿線段AB等間隔進行採樣，取樣值在灰度值上是連續分佈的，如圖“線段的採樣和量化”左圖；

再量化：連續的灰度值再進行數字化（8個級別的灰度級標尺），如圖“線段的採樣和量化”右圖。 ^[2] 

數字化後得到的圖像數據量十分巨大，必須採用編碼技術來壓縮其信息量。在一定意義上講，編碼壓縮技術是實現圖像傳輸與儲存的關鍵。已有許多成熟的編碼算法應用於圖像壓縮。常見的有圖像的預測編碼、變換編碼、分形編碼、小波變換圖像壓縮編碼等。

當需要對所傳輸或存儲的圖像信息進行高比率壓縮時，必須採取複雜的圖像編碼技術。但是，如果沒有一個共同的標準做基礎，不同系統間不能兼容，除非每一編碼方法的各個細節完全相同，否則各系統間的連接十分困難。

為了使圖像壓縮標準化，20世紀90年代後，國際電信聯盟(ITU)、國際標準化組織ISO和國際電工委員會IEC已經制定並繼續制定一系列靜止和活動圖像編碼的國際標準，已批准的標準主要有JPEG標準、MPEG標準、H.261等。 ^[2] 

空間上連續/不分割、信號值不分等級的圖像。

空間上被分割成離散像素，信號值分為有限個等級、用數碼0和1表示的圖像。 ^[1] 

主要是掃描技術，該技術已非常成熟。