人工智能：图像数字化相关的知识介绍

1、图像的采样和量化概念

灰度值代表空间的部分点就是采样点。

图像在空间上的离散化过程称为采样，简单来说采样是将一幅连续在空间上按照一定的采样定理，沿着横向和纵向分成若干个网格，每一个网格用一个亮度值进行表示。

把采样后得到各像素的灰度值转换为离散量的过程就是图像的量化。量化就是将采样点上对应的亮度连续变化区间转化成单个特点数码的过程，一般量化后的图像可以用矩阵表示。每个像素都有位置和灰度两个属性。行、列表示位置，灰度表示位置上的明暗程度，灰度级一般为0~255

数字图像的采样和量化参数直接决定图像的数据大小和图像的清晰度。理论上采样点越多就表示量化等级越高、图像数据量越大、图像清晰度越高，当然占有的存储空间也会越大。

图像分辨率分为空间分辨率和灰度分辨率两种。

空间分辨率是最直观表现图像的清晰程度，单位是ppi，空间分辨率是图像数字化过程中对空间坐标离散处理的精度，属于数字图像非常重要的参数之一。采样点数减少时，其分辨率值越高，所表达的场景细节越丰富，数据量也会越大。

灰度分辨率是表示图像亮度的指数标准，当采样点数不变时，灰度级数越高表示图像质量越高，反之图像质量越差。

当我实际应用当中，我们需要根据需要合理设置图像分辨率，既能符合实际的业务要求，也可以节省存储空间。

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