数字图像图像处理的方法有模拟式和数字式两种。我们日常生活中见到的图像一般是连续形式的模拟图像，模拟图像在空间和光强度上是连续的。所以数字图像处理的一个先决条件就是将连续图像离散化，转换为数字图像。图像的数字化包括采样和量化两个过程。1.采样一幅二维图像用f(x,y)表示，x,y表示坐标点的位置，f表示图像在该点的辐射值，辐射值可以是任一波段的辐射能量。模拟图像是连续的，f,x,y可以是任意实数，不利于计算机处理，需要进行离散化。这种离散化了图像就是数字图像。离散化后的f,x,y都在整数集合中取值。图像在空间上的离散化称为采样。用空间部分点的灰度值代表图像，这些点称为采样点。采样时的采样孔径可以是多种形状，采样间隔也可以是多样的。上图是将一个7×8的栅格罩在一幅模拟图像来对其进行采样，经过采样后，就可以用这56个小格子来代替原始图像，每个小格称为像素(pixel)，是图像的基本单元。像素个数越多，图像的空间分辨率越高，图像细节越丰富。2.量化经采样后所得的像素的辐射值仍是连续的，将像素的辐射值离散成整数值的过程叫量化。这种整数值不再具有辐射值的物理意义，称为灰度级。若一幅数字图像的量化灰度级数G=28=256,则像素灰度取值范围为0-255。由于计算机将字节作为最小的存储单位，为便于计算机处理，常将图像量化为256个等级，刚好用一个字节来存储。数字化时需要确定影像的大小(M行,N列)和灰度级数G(通常为2的整数幂，即G=2g)。这时这幅图像的存储大小为M×N×g(bit)。一幅m×n的数字图像可用矩阵表示为：采样3.采样与量化参数的选择对一幅图像，当量化级数G一定时，采样点数M×N对图像质量有着显著影响。如图所示，采样点数越多，图像质量越好；当采样点数减少时，图上的块状效应就逐渐明显。（a）原始图像(256×256);（b）采样图像1(128×128);（c）采样图像2(64×64)（d）采样图像3(32×32);（e）采样图像4(16×16);（f）采样图像5(8×8)同理，当图像的采样点数一定时，采用不同量化级数的图像质量也不一样。如图所示，量化级数越多，图像质量越好，当量化级数越少时，图像质量越差，量化级数最小的极端情况就是二值图像，图像出现假轮廓。（a）原始图像(256色)；（b）量化图像1(64色)；（c）量化图像2(32色)；（d）量化图像3(16色)；（e）量化图像4(4色)；（f）量化图像5(2色)数字图像的类型为了方便地处理数字图像，根据数字图像的特性分为矢量(Vector)图和位图(Bitmap),位图也称为栅格图像。矢量图就是我们说的图形，由点、线、面组成，矢量图形记录的主要是坐标值或坐标值序列，颜色或亮度隐含且统一地描述，矢量文件数据量很小，图像质量与分辨率无关，但矢量图形不易制作色调丰富或色彩变化太多的图像。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。位图像素的位置隐含在栅格的行列号中，可以制作色彩丰富的图像，同时位图的存储量大。位图分成如下四种：单色图像、灰度图像、索引图像和真彩色图像。1.单色图像单色图像只有黑白两种颜色，通常0表示黑，1表示白，一个像素仅占1bit。单色图像也称1位图像，或二值图像。2.单色图像在灰度图像中，像素灰度级用8bit表示，所以每个像素都是介于黑色和白色之间的256(28=256)种灰度中的一种。灰度图像只有灰度颜色而没有彩色。我们通常所说的黑白照片，其实包含了黑白之间的所有灰度色调。从技术上来说，就是具有从黑到白的256种灰度色域的单色图像。3.索引图像颜色预先定义的（索引颜色）。索引颜色的图像最多只能显示256种颜色,因此一个像素占8bit，而这8bit的值不是颜色值，而是颜色表中的索引值，根据索引值在颜色表中找到最终的RGB颜色值。4.真彩色图像真彩色是RGB颜色的另一种叫法。在真彩色图像中，每一个像素由红、绿和蓝三个字节组成，每个字节为8bit，表示0到255之间的不同的亮度值，这三个字节组合可以产生1670万种不同的颜色。5.位图的有关术语像素(Pixel)：在计算机中，图像是由显示器上许多光点组成的，将显示在显示器上的这些点（光的单元）称为像素。像素的分割有不同的方法，实际常用正方形网格点阵分割方案，这是因为其像素网格点阵规范，易于在图像输入、输出设备上实现。点(Dot)和样点(Sample)：扫描一幅图像时，需设置扫描仪的分辨率(Resolution)，分辨率决定了扫描仪从源图像里每英寸取多少个样点。扫描仪将源图像看成由大量的网格组成，然后在每一个网格里取出一点，用该点的颜色值来代表这一网格里所有点的颜色值，这些被选中的点就是样点。扫描仪的分辨率单位为dpi指每英寸点数。获取的图像的分辨率较低，