图像数字化技术的优化与应用

图像数字化是进行数字图像处理的前提，为了能用计算机处理，图像函数f(x，y)在空间和取值上必须数字化，因此，要在计算机中处理图像，必须先把真实的图像，如照片、画报、图书、图纸等，通过数字化转变成计算机能够接受的显示和存储格式，然后再用计算机进行分析处理，即图像数字化是将模拟图像转换为数字图像的过程。图像数字化运用的是计算机图形图像技术，在测绘学、摄影测量与遥感学等学科中得到了广泛应用。图像数字化主要包含有采样、量化两个过程，下面展开详细介绍。

2.2.1.1　采样

采样是指将在空间上连续的图像转换成离散的采样点(即像素)集的操作，简单来说，如图2－12所示，采样就是把一幅连续图像在空间上分割成M×N个网格，一个网格称为一个像素。采样的实质是图像空间坐标的数字化，就是要用多少个网格来描述一幅图像，采样结果质量的高低用图像分辨率来衡量。一幅图像最终被采样成有限个像素点构成的集合，如一幅640×480分辨率的图像是由640×480＝307 200个像素点组成的。

图2－12　均匀采样与非均匀采样(附彩插)

(a)采样示意；(b)均匀采样；(c)非均匀采样

采样间隔和采样孔径的大小是采样的两个重要参数。在进行采样时，采样间隔大小的选取很重要，它决定了采样后的图像能真实地反映原图像的程度，如图2－13(a)所示，采样间隔指采样点之间的距离，采样间隔越大，图像像素就越少，空间分辨率低，质量差；采样间隔越小，所得图像像素越多，空间分辨率高，图像质量好，但数据量大。一般来说，原图像中的画面越复杂，色彩越丰富，则采样间隔应越小。采样孔径一般分为圆形、正方形、长方形、椭圆形，如图2－13(b)所示。

图2－13　采样间隔和采样孔径

(a)采样间隔；(b)采样孔径

采样孔径的概念比较抽象，以图2－14为例进行讲解。

图2－14　采样孔径

(a)正方形孔径；(b)圆形孔径

图2－14(a)中的光射到图像内的任何一个正方形像素都只影响该像素值，而不会影响别的像素值，因为图中显示的黑色采样孔径，精确地填补了正方形像素区域，所有的光都被检测到，相邻像素之间没有重叠或串扰，换句话说，采样孔径与采样间隔完全相等；而在图2－14(b)中，采样孔径比采样间隔大得多，且呈高斯分布，换句话说，一束窄光束射到探测器将贡献几个相邻像素的值。(www.xing528.com)

采样还分为均匀采样和非均匀采样两种。如图2－12所示，均匀采样是将图像分成离散的且横竖均匀的网格点；非均匀采样是根据图像细节的丰富程度改变采样间距，细节丰富的地方，采样间距小，反之采样间距大。在灰度级变化尖锐的区域，用细腻的采样；在灰度级比较平滑的区域，用粗糙的采样。数字图像一般采用均匀采样。

图像采样与数字图像的质量之间的关系如图2－15所示。由图2－15可知，图像质量随图像采样点数的减少而降低。

图2－15　不同采样点数对图像质量的影响(附彩插)

(a)原始图像(256×180)；(b)采样图像1(133×90)；(c)采样图像2(66×45)；(d)采样图像3(33×22)

2.2.1.2　量化

模拟图像经过采样后，离散化为像素，但像素值(即灰度值)仍为连续量，把采样后所得的各像素的灰度值转换为整数的过程称为量化。如图2－16所示，将图像的灰度分为256级，由0～255，亮度从黑到白变化，简而言之，量化是图像灰度值的数字化。

图2－16　量化示意

(a)连续灰度值；(b)灰度值量化

不同量化级别对图像质量的影响如图2－17所示，量化等级越多，所得图像层次越丰富，灰度分辨率越高，质量越好，但数据量大；量化等级越少，图像层次不太丰富，灰度分辨率低，质量变差，会出现假轮廓现象，但数据量小。

量化分为均匀量化和非均匀量化两种。均匀量化指对整幅图像采用同样灰度级的量化；非均匀量化指对图像层次少的区域采用间隔大的量化，而对图像层次丰富的区域采用间隔小的量化。数字图像一般采用均匀量化处理。

图2－17　不同量化级别对图像质量的影响(附彩插)

(a)原始图像(256灰度级)；(b)量化图像1(16灰度级)；(c)量化图像2(8灰度级)；(d)量化图像3(4灰度级)