数字图像处理(1)-采样，量化，空间分辨率，灰度级分辨率

数字图像的表示

一幅图像可以被定义为一个二维函数f(x,y)，其中(x,y)是空间（平面）坐标，在任何坐标(x,y)处的幅度f被定义为图像在这一位置的亮度。
图像在x和y坐标以及在幅度变化上是连续的。要将这样的一幅图像转换成数字形式，要求对坐标和幅度进行数字化。将坐标值数字化称为取样，将幅值数字化称为量化。因此，当x、y分量及幅值f都是有限且离散的量时，我们称图像为数字图像。

等式右边是定义的一幅数字图像, 阵列中每个元素都被称为图像元素、图画元素或像素(对于RGB格式图像f(0, 0)可能取值(33, 250, 12)，对于gray类型图像f(0, 0)可能取值33)

图像采样

◆ 在取样时，若横向的像素数（列数）为M ，纵向的像素数（行数）为N，则图像总像素数为M*N个像素。
◆ 一般来说，采样间隔越大，所得图像像素数越少，空间分辨率低，质量差，严重时出现马赛克效应；采样间隔越小，所得图像像素数越多，空间分辨率高，图像质量好，但数据量大。

图像的量化

◆ 量化等级越多，所得图像层次越丰富，灰度分辨率高，图像质量好，但数据量大；量化等级越少，图像层次欠丰富，灰度分辨率低，会出现假轮廓现象，图像质量变差，但数据量小。

图像空间分辨率

指的是图像数字化的空间精细程度，用像素来衡量，比如256256,128128等等，数值越高，空间分辨率的精细程度越高。

灰度级分辨率

即颜色深度，表示每一像素的颜色值所占的二进制位数。颜色深度越大表示的颜色数目越多。比如二值图像就只有一位(0/1)，灰度图像为8位(256)，位数越多，图像效果也越好(清晰)。