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采样和量化

下一节:像素、分辨率和色深

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采样和量化课程教案、知识点、字幕

前面我们花了一些时间来了解

数码相机里的

图像传感器是如何成像的

之所以了解它

就是为了更好的来理解

数字化图像里边的采样和量化

在数字化的过程当中

这样就是把连续的模拟信号

转换为离散的数字信号

也就是把连续的图像函数

在空间和色彩

这两个维度上进行离散化的处理

这个过程啊

包含了采样和量化

这两个关键动作

我们用一个动画

来解释这个过程

我们可以看到

在空间和幅值上

无穷多的连续的图像

经过采样这个动作以后

在空间维度上

我们就用了有限个点的点阵图像

来代替了原来的

无穷多个点的连续图像

而且每个点的色彩

我们也可以通过量化这个动作

用数量有限的色彩来表示它

这两个动作都是离散化的

自然界的景象

通过这两个离散化的动作

就形成了计算机能够识别的

数字图像

正如前面我们介绍的

图像传感器

传感器的表面上

每一个感光点

就像每一个带有刻度的

这样的一个小桶

光线啊就像雨滴一样

洒在这个小桶里

小桶的容量越大

它所能度量的雨的大小范围就越大

桶的刻度越精细

度量的精度就越高

这要说明什么问题呢

我们结合后面的问题

一起来理解

讲到这里啊

很多同学都会有这样一个问题

相对于连续和无穷

离散的有限处理

不免要损失一部分的信息

那么离散化后的信息量

还能不能够胜任呢

如果以我们人类

是否能够察觉到这些损失

为评判标准的话

答案是

离散化后的处理是绝对能够胜任的

想必大家

对苹果ipone4配备的视网膜显示屏

并不陌生

它可以将一个960×640的分辨率

压缩到一个3.5英寸的显示屏内

这是一个什么概念呢

这就使得显示屏的像素密度啊

达到了每英寸326个点

你知道人眼的分辨能力有多强吗

当像素密度超过了每英寸300个点以后

其实人眼就无法区分出

单独的像素点

就不会再出现颗粒感

这样的视觉感受

因此

这类具备

超高像素密度的显示屏呢

就得名视网膜显示屏

虽然

它仍是数字化的

离散化的

有限的

但它的损失啊

我们已经觉察不到了

这样一类比啊

我们就知道

采样就是图像传感器上的感光点阵列

它决定了

要用多少个点来描述一个图像的细节

比如

这样的一幅图像

256×256的图像

这就表明

这幅图像将有65536个点所组成

采样点个数

也就是采样密度

对图像的质量

是有着显著的影响

这里给出了同一幅图像

不同采样密度

呈现出来的不同的效果

其实这个不同啊

是取决于我们

人眼的细节的辨识能力

比如256×256

就是6万多个点组成的

它与128×128

这1万多个点组成的图像

实际上从某种程度上来说

区别不是很明显

到了64×64

将近5000个点

这马赛克效应就出现了

而到了32×32

就1024个点

我们就会看到

它的这个马赛克效应就更加明显

继续往下再减

几乎就不能看

或者看不懂

那我们再来看

量化这个动作

量化我们要决定的是

量化的位数

量化的位数就明确的像我们刚才的

小桶的容量

和刻度单位的精度

所以位数越多

表明能够表示的颜色范围就越大

越能准确的表示

每个采样点的色彩信息

对于一幅图像来说

当采样点的点数不变

也就是说密度不变的时候

量化位数越多

图像色彩或者是亮度信息

就越接近我们看到的质量

首先

我们以只有亮度变化

的这样一种灰度图来举例

来看一看

我们可以看到

量化位数由8位

也就是2的8次方

256个刻度

这样的一个精度表示

到了2的5次方

量化位数有5位

32个台阶

到了4位

有16个台阶

再到3位

有8个台阶

两位

有4个台阶

我们可以看到

随着这个量化位数的减少

灰度图像就会出现

虚假的轮廓线

极端的情况

那就是采用的1位量化位

那么

这样的话

它就只能表示黑白这样的色彩

我们把它称之为二值图

我们再举一个彩色的例子来看一看

量化位数越多

能够表示的颜色数就越多

比如我们看

量化位数为24

它就意味着

它能够表示2的24次方

1677万种颜色

非常接近人眼能够识别的

颜色范围

通常

我们把这类图片的颜色范围

称为真彩色

如果降低量化位数

比如我们看

8位

那么这个时候

图像它就会出现这种色滩的现象

也就是虚假的轮廓线

如果我们再继续减少到4位

也就意味着

它能够表示的颜色数

只有16种颜色

那么图像颜色的效果

变化就非常明显

除非啊

你是在追求某种风格

否则这时候的色彩质量

下降的已经不能够接受了

讲到这里啊

我们已经对数字化过程中的

两个关键概念有了认识

那么大家试着和我

一起来完成一下

这道计算题

换一种方式来验证一下

所学的概念

我们来看看这道题

如果对一幅图像

水平方向采样了640个点

垂直方向采样了480个点

并且

每个点的色彩信息

采用了8个比特来量化

请你计算一下

这个数字图像

它的数据量有多大

能计算出来吗

有思路吗

好我们来看看

我们能不能用这样一个计算

来表示刚才的描述呢

640×480×8个bit

640×480就刚才的采样密度

决定了最终得到了多少个采样点

而8个bit

就刚才选用了

每个采样点用8个bit

来进行量化

这样的一个环节

也正因为

在量化这个环节当中

引入了比特

所以也才有了

这个图像在数字世界当中的大小的概念

那好了

这就是计算结果

那么多bit

接下来我们把它除以8

是为了把bit转换成字节byte

然后再除以1024

是为了在byte这个字节前

加上一个常见的单位K

所以我们可以看到

这就是结果

也就是我们这道题

通过计算数字化

图像后的文件大小

它是300KB

这样的一个大小

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第1课:说在前面的话

-由一个短片引出......

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--采样和量化

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-实践:常用网络资源下载

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- 第3课习题作业

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--操作系统的演变1

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-实践:如何利用注册表进行系统优化

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-第4课习题作业

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第5课:数据如何安好

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-如何找到所需的数据?

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-实践:文章排版基本技能

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--利用样式润色文件段落

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--设置插图润色排版

--LaTeX入门

-第5课习题作业

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-制作演示文稿

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