2.1 图像的数字化
将一幅画面转化成计算机能处理的形式——数字图像的过程。它包括采样和量化两个过程。像素的位置和灰度就是像素的属性。
2.2 图像的采样和量化
2.2.1 采样
空间坐标的离散化。
将空间中连续的图像变换成离散点的操作成为采样。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。
- 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。
2.2.2 量化
灰度值的离散化。
图像采样后分割成离散的像素，但是其灰度值是连续的，计算机不能处理，将像素灰度转换成离散的数值的过程称为量化。
- 量化等级越多，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；
2.3 像素间的关系
2.3.0 像素
- 数字图像的基本组成单元
- 图像中的每个像素有一定的空间位置，可以理解成坐标
- 在每个像素，有一个值（可以是向量）表示强度
对于一个像素，与他关系最密切的是它的邻近像素。
2.3.1 像素的相邻和邻域
图像中像素的相邻和邻域有3种：
- 相邻像素与4邻域
- 对角相邻像素与4对角邻域
- 8邻域
2.3.2 像素的邻接性和连通性
为了确定两个像素是否连通，必须确定他们是否相邻及它们的灰度时候满足特定的相似性准则（或者说，它们的灰度值是否相等）。
例如：当两个像素是4邻接，但是仅当它们的灰度值相同时才能说是连通的。
令V是用于定义邻接性的灰度值集合，（V是一个规则，例如V={A-B≤2}）如果q在p的四邻域N4(p)集中，且p和q满足V，则称p和q是4邻接，邻接性就是连通性。
注意：
- 4邻接必然是8邻接，反之不然；m邻接必然是8邻接，反之不然。
- m邻接是介于4邻接和8邻接之间的。
- m邻接是8邻接的变形，可以消除8邻接中的多路问题
2.3.3 距离的度量
像素在空间的接近程度可以用像素之间的距离来度量。为测量距离需要定义距离度量函数。给定三个像素，其坐标分别为
2.4 图像的分类
2.4.1 位图
位图是静止图像的一种。位图是通过许多像素点表示一幅图像，每个像素具有颜色属性和位置属性。
本文作者：jujimeizuo
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