数字图像的采样和量化——理论与实践

数字图像处理：采样与量化原理及Python实现

最新推荐文章于 2024-10-31 20:21:31 发布

IpyVariable

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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/IpyVariable/article/details/133255381

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本文探讨了计算机视觉中数字图像的采样和量化过程，采样涉及将连续图像离散化，量化则将像素值映射到离散范围。文章通过Python代码展示了最近邻插值的采样方法和均匀量化的实现，这些技术广泛应用于图像压缩和恢复等领域。

数字图像的采样和量化是计算机视觉中的重要概念，它们涉及到将连续的图像转换为离散的数字形式。采样是指在空间域中对图像进行离散采样，而量化则是将采样后的图像像素值映射到离散的取值范围内。本文将详细介绍数字图像的采样和量化的理论与实践，并提供相应的源代码示例。

采样
在数字图像中，采样是指将连续的图像在空间上进行离散化处理，将图像转换为由离散像素构成的图像。采样过程中的一个重要概念是采样率，它决定了在单位距离内采集多少个像素点。常见的采样方法包括最近邻插值、双线性插值和双立方插值。

下面是一个使用Python实现最近邻插值进行图像采样的示例代码：

import numpy as np
from PIL import Image

def nearest_neighbor_sampling(image, scale_factor)

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采样;就是把一幅连续图像在空间上分割成M×N个网格，每个网格用一亮度值来表示。一个网格称为一个像素。M×N的取值满足采样定理。量化;就是把采样点上对应的亮度连续变化区间转换为单个特定数码的过程。量化后，图像就被表示成一个整数矩阵。每个像素具有两个属性：位置和灰度。位置由行、列表示。灰度表示该像素位置上亮暗程度的整数。此数字矩阵M×N就作为计算机处理的对象了。灰度级一般为0－255（8bit量化）。量化示意图(a)为量化过程(b)为量化为8bit 在现实生活中，采集到的图像都需要经过离散...

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1 条评论

优快云-Ada助手 2024.01.23
恭喜作者发布了新的博客！标题看起来非常有吸引力，我期待着能够了解更多关于数字图像采样和量化的理论与实践。同时，我建议作者可以在下一篇博客中加入一些实际案例分析，让读者更好地理解理论知识在实践中的应用。希望作者能够继续保持创作的热情，为我们带来更多有价值的内容！

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采样：连续信号变为离散信号。就是把一幅连续图像在空间上分割成M×N个网格，每个网格用一亮度值来表示。一个网格称为一个像素。M×N的取值满足采样定理。量化：把采样点上对应的亮度连续变化区间转换为单个特定数码的过程。量化后，图像就被表示成一个整数矩阵。每个像素具有两个属性：位置和灰度。位置由行、列表示。灰度表示该像素位置上亮暗程度的整数。此数字矩阵M×N就作为计算机处理的对象了。灰度级一般为0－2...

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### 数字图像处理中的图像采样与量化技术详解 #### 图像采样的定义与过程在数字图像处理领域，图像是通过传感器获取连续变化的光强度分布并将其转换成离散数值表示的过程。其中第一步就是采样(Sampling)，即将空间上连续的模拟信号转化为有限数量的空间坐标点上的值[^1]。对于一幅二维图像来说，在水平方向(x轴)和垂直方向(y轴)按照一定间隔选取像素位置形成网格结构；每个交叉点对应着原始场景的一个样本点即像素中心。理想情况下希望这个间距越小越好以便更精确地捕捉细节特征但是受到设备分辨率等因素制约实际操作中往往采用均匀矩形阵列方式来简化计算复杂度同时满足大多数应用场景需求。 ```python import numpy as np from PIL import Image, ImageDraw def sample_image(image_path, sampling_rate=0.5): img = Image.open(image_path).convert('L') # 转灰度图便于展示效果 width, height = img.size sampled_img = Image.new('L', (width, height), color='white') draw = ImageDraw.Draw(sampled_img) for y in range(0, height, int(height * (1-sampling_rate))): for x in range(0, width, int(width * (1-sampling_rate))): pixel_value = img.getpixel((x,y)) draw.point([x,y], fill=pixel_value) return sampled_img ``` #### 图像量化的原理及其重要性当完成上述采样之后得到的是具有固定坐标的亮度等级序列——这些数据仍然属于实数范围内的连续变量因此还需要进一步加工使之成为计算机能够存储处理的形式这就是所谓的量化(Quantization)。简单来讲就是把无限多可能取到的颜色深浅程度映射到有限集合上去比如8位二进制编码可以表达从0~255共256种不同色调从而实现了由模拟向数字化转变的目的同时也决定了最终输出质量的好坏因为过多压缩可能会丢失部分视觉信息造成失真现象而保留更多层次则意味着占用更大容量资源消耗成本增加。 ```python def quantize_image(image_array, levels=256): max_val = image_array.max() min_val = image_array.min() step_size = (max_val - min_val)/(levels-1) quantized_image = ((image_array-min_val)/step_size).astype(int)*step_size + min_val/2 return quantized_image.clip(min_val,max_val) ```