表示对连续函数 f(t) 以时间间隔 \Delta T 的周期采样, \widetilde{f}(t) 表示周期采样后离散函数。 \widetilde{f}(t) 在k\Delta T 处的函数值根据取样特性: f_k = \int^{\infty}_{-\infty}f(t)\delta(t-k\Delta T)\mathrm{d}t = f(k\Delta T) \tag{2.7} 用函数图像表示周期采样过程...
答:图像采样就是将二维空间上模拟的连续亮度(即灰度)或色彩信息,转化为一系列有限的离散数值来表示。由于图像是一种二维分布的信息,所以具体的作法就是对图像在水平方向和垂直方向上等间隔地分割成矩形网状结构,所形成的矩形微小区域,称之为像素点。 3、 答、图像采样后得到的亮度值(或色彩值)在取值空间上仍然是...
它是信息论里面的一个概念,如果对一个连续信号进行采样,然后想要用采样之后的信号来恢复出原有信号的完整信息,那么采样率必须大于等于Nyquist Rate,而这个Rate是此连续信号中最高频分量频率的两倍。 回到图像的下采样中,如果想要消除采样后导致的混叠,我们需要进行足够的滤波,以使得采样频率能够大于滤波后图像的Nyquist ...
采样:图像空间连续坐标的离散化,决定图像的空间分辨率。 量化:图像函数值(幅值)的数字化,决定图像的幅度(灰度级)分辨率。 示例: 1.1 图像采样 对图像空间坐标的离散化,它决定了图像的空间分辨率。用一个网格把待处理的图像覆盖,然后把每一小格上模拟图像的各个亮度取平均值,作为该小方格中点的值。 1.2 图像量化 ...
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)...
图像采样产生的图像失真促使我们去审视采样定理，促使我们发现了采样间隔△x:△y=1:1的约束条件，进而形成了1:1图像采样理论，并验证了1:1图像采样理论的正确性。2 采样定理存在采样频率的不确定性问题 2.1 图像采样的基本原理 模拟图像经过采样转换为数字图像。采样函数为S（x，y）。1式中，△x、△y分别是x...
采样后图像被分割成空间上离散的像素,但其灰度值没有改变。量化是将像素灰度值转换成整数灰度级的过程。采样影响着图像细节的再现程度,间隔越大,细节损失越多,图像的棋盘化效果越明显。量化影响着图像细节的可分辨程度,量化位数越高,细节的可分辨程度越高;保持图像大小不变,降低量化位数减少了灰度级会导致假的轮廓...
Image Digitization——图像数字化 将模拟图像经过离散化之后,得到用数字表示的图像。图像的数字化包括采样和量化两个过程。 采样(Sampling) 是将在空间上连续的图像转换成离散的采样点(即像素)集的操作。即:空间坐标的离散化。(Digitizing the coordinate values) ...
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图像采样(Image Sampling)处理是将一幅连续图像在空间上分割成M×N个网格,每个网格用一个亮度值或灰度值来表示. 图像采样的间隔越大,所得图像像素数越少,空间分辨率越低,图像质量越差,甚至出现马赛克效应;相反,图像采样的间隔越小,所得图像像素数越多,空间分辨率越高,图像质量越好,但数据量会相应的增大。