人工智能:圖像數字化相關的知識
今天給大家分享圖像數字化相關的知識,希望對大家能有所幫助!
1、圖像的采樣和量化概念
1.1 采樣點
灰度值代表空間的部分點就是采樣點。
1.2 圖像的采樣
圖像在空間上的離散化過程稱為采樣,簡單來說采樣是將一幅連續在空間上按照一定的采樣定理,沿著橫向和縱向分成若干個網格,每一個網格用一個亮度值進行表示。
1.3 圖像的量化
把采樣后得到各像素的灰度值轉換為離散量的過程就是圖像的量化。量化就是將采樣點上對應的亮度連續變化區間轉化成單個特點數碼的過程,一般量化后的圖像可以用矩陣表示。每個像素都有位置和灰度兩個屬性。行、列表示位置,灰度表示位置上的明暗程度,灰度級一般為0~255。
2、圖像分辨率
數字圖像的采樣和量化參數直接決定圖像的數據大小和圖像的清晰度。理論上采樣點越多就表示量化等級越高、圖像數據量越大、圖像清晰度越高,當然占有的存儲空間也會越大。
圖像分辨率分為空間分辨率和灰度分辨率兩種。
2.1 空間分辨率
空間分辨率是最直觀表現圖像的清晰程度,單位是ppi,空間分辨率是圖像數字化過程中對空間坐標離散處理的精度,屬于數字圖像非常重要的參數之一。采樣點數減少時,其分辨率值越高,所表達的場景細節越豐富,數據量也會越大。
2.2 灰度分辨率
灰度分辨率是表示圖像亮度的指數標準,當采樣點數不變時,灰度級數越高表示圖像質量越高,反之圖像質量越差。
3、總結
當我實際應用當中,我們需要根據需要合理設置圖像分辨率,既能符合實際的業務要求,也可以節省存儲空間。