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对连续的灰度值赋予量化级的，即灰度值方法有：均匀量化（uniform quantization），线性量化（liner quantization），对数量化，MAX量化，锥形量化（tapered quantization）等。
3.1.3 量化
上面的数字化过程，需要确定数值N和灰度级的级数K。在数字图像处理中，一般都取成2的整数幂，即:
(3.1)
(3.2)
一幅数字图像在计算机中所占的二进制存储位数b为:
(3.3)
例如，灰度级为256级(m=8)的512×512的一幅数字图像，需要大约210万个存储位。随着N和m的增加，计算机所需要的存储量也随之迅速增加。
由于数字图像是连续图像的近似，从图像数字化的过程可以看到。这种近似的程度主要取决于采样样本的大小和数量(N值)以及量化的级数K(或m值)。N和K的值越大，图像越清晰[3]。
3.2 数字图像处理概述
3.2.1 基本概念
数字图像处理（Digital Image Processing）是指用计算机对数字图像进行的处理，因此也被称为计算机图像处理（Computer Image Processing）。数字图像处理主要有两个目的：其一，为了便于分析而对图像信息进行改进；其二，为使计算机自动理解而对图像数据进行存储、传输及显示。简单的说，数字图像就是能够在计算机上显示和处理的图像，根据其特性可分为两大类-----矢量图和位图。位图通常使用数字阵列来表示，常见的格式有 BMP、JPG、GIF等；矢量图由矢量数据库表示，我们接触最多就是PNG图形[1]。
3.2.2 研究内容
（1） 算术处理(Arithmetic Processing)
数字图像处理是一门伴随着计算机技术发展而产生的交叉学科，它综合了信息技术、数学、光学、电子技术以及工程技术等多学科知识与技术，其中所涉及的许多数学工具是必不可少的。算数图像处理主要对图像施以加、减、乘、除等运算。
（2） 图像编码（Image Encoding）
在计算机处理中，图像的最大特点和难点就是海量数据的表示与传输，因此如何有效快速存储和传输这些图像数据成为当今信息社会的迫切需求。图像数据的压缩技术从总体上说就是利用图像固有的冗余性和相关性，将一个大的图像数据文件转换成较小的同性质的文件。图像编码与压缩从本质上来说就是对要处理的图像源数据按一定的规则进行变换和组合，从而达到以尽可能少的代码（符号）来表示尽可能多的数据信息。
（3） 图像复原（Image Restoration）
图像在形成、传输和记录过程中，由于受到多种原因的影响，图像的质量会有所下降，典型表现为图像模糊、失真、有噪声等，这一过程称为图像的退化。引起图像退化的原因很多，有大气湍流效应、传感器特性的非线性、光学系统的像差、成像设备与物体之间的相对运动等。
图像复原和图像增强有共同之处，即它们的主要目的都是要改善给定图像的质量。但是这两者之间是有重大区别的。图像复原是利用退化现象的某种先验知识（即退化模型）对已经退化的图像加以重建和复原，使复原的图像尽量接近原始图像。而图像增强技术则根据人们的主要观察对图像进行处理，不需要或很少需要建立退化或降质的过程模型。图像复原的目的就是尽可能复原被退化图像的本来面目。实现图像复原需要弄清楚退化的原因、建立相应的数学模型，并沿着图像质量降低的逆过程对图像进行复原。
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