图像数字化是将连续色调的模拟图像经采样量化后转换成数字影像的过程。
1.图像数字化过程
要在计算机中处理图像，必须先把真实的图像(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。图像的数字化过程包括图像采样、图像量化与图像编码三个步骤。
(1)采样。图像采样是对连续图像在二维空间上进行离散化处理，将二维空间上的模拟的连续色彩信息转化为一系列有限的离散数值。
采样时，分别在图像的横向和纵向上设置M和N个相等的间隔，得到M×N个点组成的点阵，然后使用点阵中的“点”的属性和特征来描述和记录图像。这样的“点”称为图像的像素。像素是计算机系统生成和渲染图像的基本单位。例如，一副水平方向的像素数为640，垂直方向的像素数为480的图像，则这幅图像由640×480＝307200个像素点组成。
如图3-1所示，左边是要采样的物体，右边是采样后的图像，每个小格即为一个像素点。
图3-1 图像采样
如果将声音采样认为是时间域上的采样，则可以将图像采样理解为空间域上的采样，这种对图像在空间维度的采样与对声音波形在时间维度的采样目的相同，都是使用一组离散值来近似表达连续信号。
采样点间隔如何选取是一个重要的问题，它决定了采样后的图像是否能够真实地反映原来的图像。间隔越小，像素点越多，图像就越逼真，但所需要的存储空间就越大。
描述图像像素密度的指标是图像分辨率。图像分辨率指图像中存储的信息量，是每英寸图像内有多少个像素点，分辨率的单位为PPI(像素/英寸)。
因此，采样的实质是用多少个像素点来描述一幅图像，采样结果质量的高低用图像分辨率来衡量。
(2)量化。图像采样只是解决了图像在空间上的离散化，每个像素点的颜色和亮度仍然是连续的，也需要进行离散化。图像的量化是将连续量表示的像素值进行离散化，即使用有限的离散数值来代替无限的连续量。这些有限的离散数值就是颜色数，颜色数由像素深度决定。(www.xing528.com)
像素深度指的是存储每个像素所使用的二进制的位数，也称为量化位数。像素深度决定彩色图像的每个像素可能有的颜色数，或者确定灰度图像的每个像素可能有的灰度等级。显然，像素深度越大，表示图像的每个像素可以拥有更多的颜色，自然可以产生更为细致的图像效果，但也会占用更大的存储空间。两者的基本问题就是视觉效果和存储空间的取舍。
若使用1位二进制数进行图像量化，则只能表示黑白图像；若使用8位二进制数进行图像量化，则有256种颜色；若使用24位二进制数进行图像量化，则有224(16777216)种颜色。像素深度为24位的颜色，称为真彩色。
(3)压缩编码。当图像采样和图像量化完成后，将图像中的每个像素的颜色使用不同的二进制代码记录下来，这个过程就是图像编码。
数字化后得到的图像数据量十分巨大，必须采用编码技术来压缩其信息量。从一定意义上讲，编码压缩技术是实现图像传输与存储的关键。目前，已有许多成熟的编码算法应用于图像压缩。常见的有图像的预测编码、变换编码、分形编码、小波变换图像压缩编码等。图像压缩标准有JPEG、JPEG2000等。
2.数字图像的存储
将一个连续的模拟图像数字化转换成一串二进制数值后，可以用两种方式对其进行存储:一种是位映射图像或光栅图像，简称图像；另一种是矢量图像，这里简称图形。前者以点阵的形式描述图像，后者以数学方法描述几何元素组成的图像。
图像由若干像素点组成，每个像素点的信息用若干个二进制位描述，并与显示像素对应，这就是“位映射”关系，因此图像又称为位图，如图3-2所示。位图图像适于表现含有大量细节的画面，如自然景观、人物、动物、植物和一切引起人类视觉感受的事物，并可直接、快速地显示或打印。由于位图是一种点阵图像，本身的大小和精度是确定的，因此对图像进行放大会降低图像质量，使图像变得模糊不清。位图文件数据量较大，需要进行压缩。
图形是指经过计算机运算而形成的抽象化结果，由具有方向和长度的矢量线段构成。图形使用坐标、运算关系以及颜色数据进行描述，因此通常把图形称为“矢量图”，如图3-3所示。矢量图形的优势在于数据量小，便于编辑与修改，能准确表示3D图形，易于生成所需的各种视图，与分辨率无关。缺点是生成视图需要经过复杂计算。它适合表现内容规则、边界清晰及颜色分明的图形，不适合描述色彩丰富、复杂的自然影像。
图3-2 位图
图3-3 矢量图
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