数字图像处理技术浅析
电子信息工程中的数字图像处理技术
电子信息工程中的数字图像处理技术数字图像处理技术是电子信息工程领域中的重要组成部分，它在各个领域中都有广泛的应用。
本文将从数字图像处理技术的定义、原理和应用三个方面进行论述。
首先，我们来看一下数字图像处理技术的定义。
数字图像处理是指利用计算机和数字信号处理技术对图像进行获取、处理和分析的过程。
它主要包括图像获取、图像增强、图像压缩、图像恢复和图像分析等几个方面。
通过数字图像处理技术，我们可以对图像进行各种操作，如去噪、增强细节、改变图像的亮度和对比度等，从而得到更好的图像质量。
其次，我们来了解一下数字图像处理技术的原理。
数字图像处理技术主要是基于数字信号处理的原理进行的。
在数字图像处理中，图像被分割成若干个像素点，每个像素点都有一个灰度值或颜色值。
通过对这些像素点的处理，我们可以改变图像的外观和质量。
数字图像处理的核心原理是离散傅里叶变换（DFT）和离散余弦变换（DCT）。
通过这些变换，我们可以将图像从空间域转换到频域，从而实现对图像的各种处理。
最后，我们来看一下数字图像处理技术的应用。
数字图像处理技术在各个领域中都有广泛的应用。
在医学领域，数字图像处理技术可以用于医学图像的增强和分析，帮助医生更好地诊断疾病。
在安防领域，数字图像处理技术可以用于视频监控系统，实现对图像的实时分析和识别。
在艺术领域，数字图像处理技术可以用于图像的美化和艺术创作，帮助艺术家表达自己的创意。
此外，数字图像处理技术还可以应用于遥感、无人驾驶、虚拟现实等领域。
综上所述，数字图像处理技术在电子信息工程中扮演着重要的角色。
它的应用范围广泛，可以帮助我们改善图像质量、提高图像分析的准确性，并在各个领域中发挥重要作用。
随着科技的不断发展，数字图像处理技术将会不断进步和创新，为我们的生活带来更多的便利和惊喜。
浅谈数字图像处理
浅谈数字图像处理数字图像处理（Digital Image Processing）又称为计算机图像处理，它是指将图像信号转换成数字信号并利用计算机对其行处理的过程。
随着经济发展、科技进步，数字图像处理在许多领域已经得到较大程度的应用。
如农林部门通过遥感图像对植物生长及植物病害进行实时检测，水利部门通过遥感图像分析预测水灾，以及在气象部门、国防及测绘部门、机械部门、医疗部门等多方面得到实际应用。
一、数字图像处理的目的方法1.主要目的。
有三个方面：（1）提高图像的视感质量。
（2）提取图像中某些特殊信息，以方便计算机分析图像。
（3）对图像数据的变换、编码和压缩，以方便图像的存储与传输。
但是所有处理过程都需要计算机和专用设备进行加工。
2.应用方法。
一般来讲，数字图像处理常用方法有图像变换、图像编码压缩、图像增强和复原、图像分割、图像描述、图像识别。
二、数字图像处理应用工具1.第一类包括各种正交变换和图像滤波等方法。
2.第二类方法是直接在空间域中处理图像。
3.第三类是数学形态学运算。
4.研究方向。
伴随科技的进步，数字图像处理技术得到了高速发展，在该领域内需要进一步研究的问题主要有以下方向：（1）提高精度的同时提高速度的问题。
（2）提高软件研究，改善方法。
（3）对理论当面进行研究，创建自身体系。
三、数字图像处理特点1.再现性好。
数字图像处理与模拟图像处理的根本不同在于，它不会因图像的存储、传输或复制等一系列变换操作而导致图像质量的退化。
只要图像在数字化时准确地表现了原稿，则数字图像处理过程始终能保持图像的再现。
2.数组，这主要取决于图像数字化设备的能力。
现代扫描仪可以把每个像素的灰度等级量化为16位甚至更高，这意味着图像的数字化精度可以达到满足任一应用需求。
对计算机而言，不论数组大小，也不论每个像素的位数多少，其处理程序几乎是一样的。
换言之，从原理上讲不论图像的精度有多高，处理总是能实现的，只要在处理时改变程序中的数组参数就可以了。
浅析数字图像处理技术及应用
浅析数字图像处理技术及应用摘要：数字图像处理技术源于上世纪60年代, 是伴随着计算机和VLSI技术发展起来的全新科学领域, 随着社会与科技的不断发展, 对于图像处理技术也提出了新的要求。
本文分析图像处理技术的现状和优点, 阐释如何将图像进行数字处理和分析, 并从农业、交通管理、医学、教育等领域阐述了数字图像处理技术在如今社会所得到的应用。
关键词：数字图像处理; 数字化; 实际应用;0.前言如今是数字化的时代, 在高度数字化的科技环境下, 数字图像处理技术得到了飞速发展, 用数字化的信息表现出图像, 方便运用计算机进行处理识别, 根据人们的意识和要求对图像进行分析处理, 能够更加便捷的分析图像, 达到对图像的完全控制。
如何合理的应用数字图像处理技术, 将其作用最大化, 并寻求未来的前景, 是现在的重点研究课题。
1.数字图像处理技术的现状和优点现今, 数字图像处理技术得到高速发展, 在多个领域受到广泛关注并得到运用。
根据运用领域需求的不同, 数字图像处理技术可以分为图像获得和输出、图像变换、图像分割、图像编码压缩、图像增强和复原、图像描述、图像检测和识别等分支。
数字图像处理技术有着以下的优点:其一、精准度强, 可以通过数据将图像更为准确的表现出来, 不会造成图像的失真丢失信息, 可以准确达到实际工作中对图像处理的需求。
其二、通过计算机进行数据处理, 因为计算机处理数据的高精准度, 所以通过计算机进行的数字图像处理技术, 数据精准度也极高, 随着计算机的发展, 数字图像处理技术也能够随之满足更多更高的图像处理要求。
其三、灵活性高。
可以根据对不同图像的不同要求进行相应的处理和改变, 比起传统图像处理技术, 数字图像处理技术更有优势。
2.数字图像的采集2.1 如何获得图像由于数码产品的广泛运用, 如今很多图像在获取时就是以电子形式存在, 例如数码相机, 表现出的图像无需进行采集就可以进行数字化处理。
现在提到的获得图像, 主要针对的是物理的可见光图像进行数字转化。
数字图像处理技术分析及应用
数字图像处理技术分析及应用数字图像处理技术是指利用计算机技术对数字图像进行处理和分析的一种技术。
在现代科技应用中，数字图像处理技术已经成为一个不可或缺的技术手段，它被广泛应用在医学图像处理、航空航天、地理信息系统、军事侦察等领域。
本文将从图像处理的基本原理、几种主要的数字图像处理技术以及他们的应用等多个方面对数字图像处理技术进行分析并探讨其未来发展的前景。
数字图像处理技术的基本原理数字图像处理技术的处理对象是数字图像，因此我们先来了解一下数字图像。
数字图像是以像素为基本单位构成的二维矩阵，每个像素点都有着不同的灰度值或彩色值。
例如一张640x480像素的数字图像，它以640列480行像素矩阵的形式构成，而每个像素点的灰度值或彩色值则通常使用8位表示 (0~255)。
数字图像处理技术主要分为图像预处理、图像增强、图像分割、物体识别等几个方面。
其中，基本的数字图像处理步骤包括：数字图像采集、数字图像存储、数字图像预处理、数字图像处理、数字图像输出和图像後处理等。
数字图像的预处理通常起到降低信号噪声，使得图像处理更加舒适准确的作用。
这部分通常涉及到灰度校正，增加对比度、噪声去除等处理。
图像增强则是在原始图像的基础上通过各种算法将图像更加清晰、明亮、细节更加丰富。
包括了灰度变换、傅里叶变换、滤波等等。
数字图像处理技术的应用数字图像处理技术在现代科技应用中所起的作用是无可替代的。
它不仅可以应用到人们日常生活，例如手机的拍照功能、智能家居中的人脸识别等，还可以应用在医学图像处理、大气环境监测和地理信息系统等领域。
1、医学图像处理医疗保健产业是数字图像处理领域的一个重要研究领域，应用于医生的辅助诊断和手术操作上。
在医疗保健领域中，数字图像处理技术主要涉及到CT扫描、磁共振成像、超声成像等众多医疗成像模式的图像等。
比如说在癌症治疗中，数字图像处理技术被应用于癌症的早期诊断、疾病的定量评估以及疾病的治疗等。
例如对于癌症肿瘤的辅助诊断和治疗方向的确定、对于神经元的特征提取和定量评估等方面，都有着非常广泛的应用。
数字图像处理技术解析
数字图像处理技术解析第一章：数字图像处理基础知识数字图像处理是一门研究如何处理和操作数字图像的学科。
数字图像是离散的表示了光的强度和颜色分布的连续图像。
数字图像处理技术可以应用于许多领域，如医学影像、机器视觉、遥感图像等。
1.1 数字图像表示与存储数字图像可以使用像素（pixel）来表示，每个像素包含一定数量的位元（bit），用于表示图像的灰度值或颜色信息。
常见的像素表示方法有灰度图像和彩色图像。
在计算机中，数字图像可以以不同的方式进行存储，如位图存储、压缩存储等。
1.2 数字图像处理的基本操作数字图像处理的基本操作包括图像增强、图像恢复、图像压缩和图像分割等。
图像增强可以改善图像的质量，使其更适于人眼观察或用于其他应用。
图像恢复是指通过去除图像中的噪声、模糊等不良因素，使图像恢复到原始清晰状态。
图像压缩可以减少图像的存储空间和传输带宽。
图像分割是将图像分成几个具有独立特征的区域，用于目标检测、目标跟踪等应用。
第二章：数字图像增强技术数字图像增强技术可以提高图像的质量和信息内容，使其更适合进行后续处理或人眼观察。
常用的图像增强方法包括灰度变换、直方图均衡化和空域滤波等。
2.1 灰度变换灰度变换是通过对图像的灰度值进行变换，来改变图像的对比度和亮度。
常见的灰度变换方法包括线性变换、非线性变换和直方图匹配等。
线性变换通过对灰度值进行线性和平移变换，可改变图像的对比度和亮度。
非线性变换使用非线性函数对灰度值进行变换，如对数变换、反转变换等。
直方图匹配是将图像的直方图变换为期望直方图，以达到对比度和亮度的调整。
2.2 直方图均衡化直方图均衡化是一种常用的图像增强方法，可以通过对图像的直方图进行变换，使得图像的灰度分布更加均匀。
直方图均衡化可以增加图像的对比度，使得图像细节更加清晰。
该方法适用于灰度图像和彩色图像。
2.3 空域滤波空域滤波是一种基于像素的图像处理方法，通过对图像的局部像素进行加权平均或非线性操作，来改变图像的特征。
浅析数字图像处理技术特点及其应用
浅析数字图像处理技术特点及其应用摘要:在计算机出现之前，模拟图像处理占主导地位。
随着计算机的发展，数字图像处理发展速度越来越快。
本文对数字图像处理主要研究内容、数字图像处理技术特点及其应用领域进行相关探讨。
关键词: 数字图像处理技术；精度高；再现性；智能化0 引言图像处理是指对图像信息进行加工,从而满足人类的心理、视觉或者应用需求的一种行为。
图像处理方法一般有数字法和光学法两种,其中数字法的优势很明显,因此,已经被应用到了很多领域中,相信随着科学技术的发展,其应用空间将会更加广泛。
数字图像处理技术其实就是利用各种数字硬件与计算机,对图像信息通过转换而得到的电信号进行相应的数学运算，例如图像去噪、图像分割、提取特征、图像增强、图像复原等,以便提高图像的实用性。
与人类对视觉机理着迷的历史相比，它是一门相对年轻的学科。
尽管目前一般采用顺序处理的计算机，对大数据量的图像处理速度不如光学方法快，但是其处理的精度高，实现多功能的、高度复杂的运算求解非常灵活方便。
在其短短的历史中，它却成功地应用于几乎所有与成像有关的领域，并正在发挥相当重要的作用。
1数字图像处理技术的主要内容数字图像处理又称为计算机图像处理，它是指将图像信号转换成数字信号并利用计算机对其进行处理的过程，以提高图像的实用性，从而达到人们所要求的预期结果。
自20世纪60年代以来，由于数字技术和微电子技术的迅猛发展给数字图像处理提供了先进的技术手段，数字图像处理也就从信息处理、自动控制系统论、计算机科学、数据通信、电视技术等学科中脱颖而出，成为研究“图像信息的获取、传输、存储、变换、显示、理解与综合利用”的一门崭新学科。
数字图像处理主要研究的内容有以下几个方面：（1）图像的数字化是指将模拟图像经过离散化之后,得到用数字表示的图像。
主要包括图像的采样与量化。
采样是将在空间上连续分布的图像转换成为离散的采样点集的操作；量化是将各个采样点所含的明暗信息离散化后,用数字来表示。
数字图像处理技术
数字图像处理技术近年来，随着数字技术的发展，数字图像处理技术也在不断地发展壮大，并得到了广泛的应用。
下面结合数字图像处理技术的历史背景及其应用领域，探讨其发展历程及未来发展趋势。
一、数字图像处理技术概述数字图像处理技术是利用计算机对数字图像进行处理的技术。
它可以通过使用技术工具、算法和策略，快速、准确地处理摄像头捕捉到的图像。
它的功能优势在于可以将模糊的图像变成清晰的图像，并将模糊的图像转换为具有良好可视性的图像。
二、数字图像处理技术的历史背景1970年代，数字图像处理技术被科学家们发现和实现。
这项技术结合了计算机科学和图像处理技术，将数字图像转化为可以被处理、分析和可视化的数据。
由于其特殊的数字处理能力，数字图像处理技术开始被广泛应用于多个行业，如制造业、医疗卫生和军事等。
三、数字图像处理技术的应用领域1.疗卫生：数字图像处理技术可以用于诊断，例如CT和MRI模拟等，可以帮助医生判断病情的严重程度。
此外，它还可以用于治疗，例如用于显示核磁共振成像和数字减影成像。
2.造业：工业企业利用数字图像处理技术来检测工件内部缺陷，以及控制产品质量。
这样可以减少工件错误和损坏，有效提高产品质量。
3.事：军事领域也大量使用数字图像处理技术。
它可以用来监控敌方活动、监视战略要点和识别非常低的图像，以准确掌握战术状况。
此外，它还可以用于航空监视和航空攻击，使用导弹识别准确、真实的目标图像，以有效控制攻击力度。
四、数字图像处理技术的未来发展趋势1.泛应用：数字图像处理技术已经在多个行业中得到了广泛应用，未来会有更多行业开始使用这项技术。
2.细化处理：数字图像处理技术将会更加精细，可以更快、更准确地进行处理，以确保输出的图像是更加精确、逼真的。
3.能化：未来数字图像处理技术将更加智能化，使用人工智能来实现图像识别和分析，从而替代人类人工分析图像。
综上所述，数字图像处理技术在近年来蓬勃发展，并得到了多领域的广泛应用，将进一步拓展使用范围并被更多的行业所使用。
数字图像处理技术
数字图像处理技术数字图像处理技术是一种针对数字图像进行处理和分析的技术。
随着计算机技术的不断发展和普及，数字图像处理技术在图像处理领域中扮演着越来越重要的角色。
本文将详细介绍数字图像处理技术的概念、原理、应用及未来发展方向。
概念数字图像处理技术是指利用计算机对数字图像进行处理和分析的技术。
数字图像是通过像素表示的图像，而像素是图像最小的单元，每个像素都有其特定的数值表示颜色和亮度。
数字图像处理技术可以对图像进行各种操作，如增强图像的质量、提取图像特征、恢复图像信息等。
原理数字图像处理技术的原理主要包括图像获取、图像预处理、图像增强、图像分割、特征提取和图像识别等基本步骤。
1.图像获取：通过相机或扫描仪等设备获取数字图像，将图像转换为数字信号。
2.图像预处理：对原始图像进行去噪、几何校正、尺度变换等预处理操作，以提高后续处理的效果。
3.图像增强：通过直方图均衡化、滤波等方法增强图像的对比度、亮度等特征。
4.图像分割：将图像分割成若干个区域或对象，以便更好地分析和处理图像。
5.特征提取：提取图像中的特征信息，如颜色、纹理、形状等，为图像识别和分类提供依据。
6.图像识别：利用机器学习、深度学习等算法对图像进行分类、识别和分析。
应用数字图像处理技术在各个领域都有广泛的应用，如医疗影像分析、无人驾驶、安防监控、智能交通等。
以下列举一些典型的应用场景：•医疗影像分析：利用数字图像处理技术分析医学影像，辅助医生进行疾病诊断和治疗。
•安防监控：通过视频监控系统、人脸识别技术等实现对安全领域的监控和警报。
•智能交通：通过交通监控系统、车辆识别技术等提高交通管理效率和道路安全。
未来发展数字图像处理技术在人工智能、物联网等新兴技术的推动下不断发展和创新，未来的发展方向主要包括以下几个方面：1.深度学习在图像处理中的应用：深度学习技术在图像分类、目标检测等方面取得重大突破，将在数字图像处理领域得到更广泛的应用。
2.虚拟现实与增强现实：数字图像处理技术将与虚拟现实、增强现实技术结合，实现更加沉浸式的用户体验。
探析计算机数字图像处理技术
探析计算机数字图像处理技术一、引言数字图像处理技术是现代科技发展的一个重要分支，随着数字计算机技术的快速发展，数字图像处理技术也得到了迅速发展。
数字图像处理涉及到许多领域能够为实际生活提供各种各样的应用，如医学图像处理、工业质检、智能交通、安全监控等。
本文将从数字图像处理技术的基础部分、算法和应用三个方面出发，简要回顾数字图像处理技术，包括主要的概念元素和处理方法，探讨数字图像处理技术的发展现状和趋势。
二、数字图像处理的基础1.图像概述数字图像是一个空间坐标系统中的像素数组。
一个数字图像通常是由像素矩阵组成的光栅图像，每一个像素矩阵中每一个单元内储存有图像的不同属性信息，这些属性包括像素的位置、亮度、颜色等信息等。
2.图像采集图像采集指的是将现实世界中的图像转换为数字形式。
现实世界中的图像通常是由光线等自然现象形成的，必须借助于物理设备将其转换为数字形式。
数字图像的采集方式有很多，例如：摄影、扫描、视频、数字摄像头等。
对于数字图像的采集过程中，需要考虑如何获取足够的像素数据，以及如何减小噪音、模糊、失真等影响图像质量的因素。
3.颜色空间颜色空间是一种用来描述颜色的数学模型。
在数字图像处理领域，常用的颜色空间有RGB、CMYK、HSV等。
其中，RGB颜色空间以不同的红、绿、蓝三种基本色光的组合来描述颜色，CMYK颜色空间则是以不同的青、洋红、黄、黑色墨水的组合来描述颜色，HSV颜色空间则是将颜色分别看成不同的色相、饱和度和明度，以此来表示颜色。
4.灰度灰度是图像中每一个像素点的亮度值，通常以0~255或0~1的数字表示。
对于彩色图像来说，可以通过对颜色通道进行处理而获得各个像素点的灰度值。
灰度图像常用于边缘检测，图像增强等技术。
三、数字图像处理的算法数字图像处理的算法可以是基于统计学、神经网络、模型等多种形式，常见的算法包括像素操作、滤波等。
1.像素操作像素操作指的是将像素点按照一定的规则一一进行修改的方法。
数字图像处理技术
数字图像处理技术数字图像处理技术是一种利用计算机对图像进行处理和分析的技术。
随着计算机技术和图像采集设备的不断发展，数字图像处理技术已经广泛应用于影像处理、医学图像分析、机器视觉、模式识别等领域。
本文将重点介绍数字图像处理技术的基本原理、常见的图像处理方法和应用领域。
一、数字图像处理技术的基本原理数字图像处理是在计算机中对图像进行数值计算和变换的过程。
图像是由像素组成的二维数组，每个像素包含了图像中某一点的亮度或颜色信息。
数字图像处理技术主要包括如下几个基本步骤：1. 图像采集：利用摄像机、扫描仪等设备将实际场景或纸质图像转换成数字图像。
2. 图像预处理：对采集到的图像进行预处理，包括图像增强、去噪、几何校正等操作，以提高图像质量。
3. 图像变换：通过一系列的数值计算和变换，改变图像的亮度、对比度、颜色等特征，以满足特定的需求。
4. 图像分析：对图像进行特征提取、目标检测、模式识别等操作，以获取图像中的各种信息。
5. 图像展示：将处理后的图像显示在计算机屏幕上或输出到打印机、投影仪等设备上，以便人们观看和分析。
二、常见的图像处理方法1. 图像增强：通过调整图像的亮度、对比度、颜色等参数，使图像更清晰、更鲜艳。
2. 图像滤波：利用滤波器对图像进行低通滤波、高通滤波、中值滤波等操作，以去除噪声、平滑图像或增强边缘。
3. 图像分割：将图像分成若干个区域，以便更好地分析和识别图像中的目标。
4. 特征提取：从图像中提取出与目标相关的特征，如纹理特征、形状特征、颜色特征等。
5. 目标检测：利用机器学习、模式识别等方法，从图像中检测和识别出目标，如人脸、车辆等。
三、数字图像处理技术的应用领域数字图像处理技术在很多领域都有广泛的应用，以下列举几个主要的应用领域：1. 影像处理：数字图像处理技术可以应用于电影特效、动画制作、数字摄影等领域，提高影像的质量和逼真度。
2. 医学图像分析：数字图像处理技术可以应用于医学影像的分析、诊断和治疗，如CT扫描、核磁共振等。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
度 取 值 都 有 无 限 个 可 能 值 。通 过 等 间 隔 采 样 可 以 将 这 幅
图 像 分 解 为 近 似 有 限 个 像 素 ，每 个 像 素 的取 值 代 表 该 像 素 的 灰 度 （亮 度 ） 。 通 过 对 灰 度 进 行 量 化 ，可 使 其 取 值 变为有 限个可能值 。 经 过 采 样 和 量 化 后 在 空 间 上 表 现 为 离 散 分 布 的有 限 个 像 素 ，灰 度 取 值 上 表 现 为 有 限 个 离 散 的 可 能 值 的 图 像 称 为 数 字 图 像 。 只 要 采 样 点 数 足 够 多 ，量 化 比 特 数 足 够 大 ，数 字 图 像 的 质量 就 会 很 高 。
例 如 ： 图 三 ，沿 线 段 ＡＢ （ 左 图 ）的 连 续 图 像 灰 度
了 采 样 点 之 间 的 间 隔 大 小 。采 样 间 隔 的大 小 选 取 要 根 据
原 图 像 的 细 微 浓 淡 变 化 来 决 定 ，它 决 定 了 采 样 后 的 图像 能 真 实 地 反 映 原 图像 的 程 度 。 一 般 是 细 节 越 多 ，采 样 间
Ｓ ａ ｍｐ ｉ ｎｇ
簟 重 。 。 口 。 ｑ 。 。 。
图 四 线 段 的 采 样 和 量 化
３ ． 压 缩 编 码
大 ， 则 表 示 图 像 可 以 生 成 更 加 细 致 的 图像 效 果 。但 是 占 用 的存 储 空 间 也会 很 大 。
对 于 一 幅 水 平 与 垂 直 方 向 上 的 灰 度 都 连 续 变 化 的 黑
样 定 理 ，要 从 取 样 样 本 中精 确 地 复 原 图像 ，可 得 到 图像
采样 的 奈奎斯 特 （ Ｎｙ ｑ Ｕ ｉ ｓ ｔ ）定 理 ： 图像 采 样 的频 率 必 须 大 于 或 等 于 源 图像 最 高 频 率 分 量 的 两 倍 。
～
ｇ ） ＝∑ ｇ （ ｉ Ｔ ） ｓ （ ｔ — ｆ ）
印 前 技 术
鞘 嘲蹬麟雕嘲黼 精 簿 瀚霸 黼 黼嬲
技术专栏
原 有 的 图 像 的 颜 色 ，但 得 到 的数 字 图像 的 容 量 也 越 大 。
在 对 图 像 进 行 采 样 时 ，采 样 点 的 选 取 是 一 个 非 常 重
要 的 问题 ，采 样 频 率 是 指 一 秒 钟 内 采 样 的次 数 ，它 反 映
灰度 级标尺 ） ，如 图 四 右 图 。
Ａ ห้องสมุดไป่ตู้Ｂ
２ ｆ
其 中 为 一 维 信 号 的 最 大 频 率 ， 以 ≤ １ ／ （ ２ ） 为 采 样 间 隔 ， 则 能 够 根 据 采 样 结 果 ｇ（ ｉ Ｔ ） （ …， 一 １ ， ０ ， １ …） 完全恢 复 ｇ（ ｔ ） 。
值 的曲线 （ 右图 ） ，取 白 色 值 最 大 ，黑 色 值 最 小 。
＿ — — ＊ … ＊ … ～ ～ …
隔 应 越 小 。 采 样 频 率 越 高 ，得 到 的 图 像 样 本 越 逼 真 ， 图
像 的质 量 越 高 ，但 要 求 的 存 储 量 也越 大 。 由于 二 维 图 像 的 采 样 是 一 维 的 推 广 ，根 据 信 号 的 采
将会 很困难 。
为 了 使 图 像 压 缩 标 准 化 ，２ ０世 纪 ９ ０年 代 后 ， 国
量化 的色彩值 （ 或 亮度值 ） 所 需的二进 制位数称为量 化
字 长 ，一 般 可 用 ８位 、１ ６位 、２ ４位 或 更 高 的 量 化 字 长
际标 准 化 组织 Ｉ ｓ ｏ、 国 际 电 信 联 盟 （ Ｉ Ｔ ｕ） 和 国 际 电 工
２． 量 化
模 拟 图 像 采 样 后 ，在 空 间 上 离 散 为 像 素 。但 所 得 的 像 素 值 仍 是 连 续 量 。 把 采 样 后 的 各 像 素灰 度 值 从 模 拟 量 转 换 为 离 散 量 的 过 程 成 为量 化 。即 对 于 图 像 采 样 之 后 的 每 一 个 点 要 使 用 多 大 范 围 的 数 值 来 表 示 。如 果 量 化 位 数
ｉ ￣ －ｏ ｏ
图 三 线 段 ＡＢ （量 化 ）
先 采 样 ：沿 线 段 Ａ Ｂ等 间 隔 进 行 采 样 ，取 样 值 在 灰 度 值 上 是 连 续 分 布 的 ，如 图 四 左 图 ；
式 中
、 ：— ｓ ｉ ｎ （ ２ ｒ ｒ ｗ ｔ ）
—
再 量 化 ：连 续 的 灰 度 值 再 进 行 数 字 化 （ ８个 级 别 的
量 化 时 所 确 定 的 离 散 取 值 个 数 称 为 量 化 级 数 。表 示
时 间 。 因此 ， 编码 压 缩 技 术 是 实现 图 像 传 输 与储 存 的 关 键 。 常 见 的编 码 算 法 有 图像 的 变 换 编 码 、预 测 编码 、分 形 编 码 以 及 小 波 变换 图 像 压 缩 编码 等 。
当 需 要 对 所 传 输 或 存 储 的 图 像 信 息 进 行 高 比 率 压 缩 时 ，必 须 采 取 复 杂 的 图像 编 码 技 术 。但 是 ，如 果 没 有 一
个 通 用 的标 准 ，不 同 的 系统 之 间将 不 能 兼 容 ，除 非 每 一
编码 方 法 的各 个 细 节 完 全 相 同 ，否 则 各 系 统 之 间 的 连 接
白灰 度 照 片 ，可 认 为 有 无数 个 像 素 ，对 于 任 一 点 上 的 灰
数 字 化 处 理 后 的 图 像 数 据 量 巨 大 ，必 须 对 其 进 行 编
码 来 压 缩 数 据 量 。图 像 编 码 技 术 是 在 满 足 一 定 保 真 度 条 件 下 ，对 图像 信 息 进 行 编 码 ，可 大 大 压 缩 图像 的 数 据 量
委 员会 Ｉ Ｅｃ 已 经 制 定 并 继 续 制 定 ～ 系 列 静 止 和 活 动 图 像 编 码 的 国 际 标 准 ， 已 批 准 的标 准 主 要 有 Ｔ Ｐ ＥＧ标 准 、