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数字图像的表示图像采样图像的量化图像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)。
