1.1.1　从连续图像到数字图像

传统意义上，二维光强度函数通常称为连续图像，又称为模拟图像。在电子传感器开发和采用以前，胶片照相机利用感光胶片的化学反应来检测场景内能量的变化，通过胶片的显影来获得其检测信号的记录，这样胶片就成了场景探测与信息记录的成像工具。连续图像的最大特点是物理概念明确，从信息论的角度，信息量无穷大。但连续图像的最大问题是不利于传输、保存和处理。随着数字计算机技术的发展，再加上计算机只能处理离散数字信号，因此人们发展了数字图像处理技术。数字图像处理又可以理解为计算机图像处理，它是指将图像信号转换成数字信号并利用计算机对其进行处理的过程。连续图像到数字图像的转换通常包括图像空间坐标采样、能量函数值量化两个数字化过程。这种数字化过程的完成通常被称为模数转换（analog-to-digital conversion，ADC），具体的采样、量化原理将在第2章详细介绍，这里只对其概念进行简单的描述。

利用扫描式传感器，图像被扫描成行、行再被采样成列，这样就构成了一幅二维空间网格；接着对网格上的函数值进行量化，就形成了一个所谓的图像像素或像元，其像素值称为灰度值，被量化成离散量级，即数值（digital number，DN）。离散化的网格所有像素的集合矩阵就构成了一幅数字图像，如图1-2所示。

图1-2　从模拟图像到数字图像

对于数字图像，有两点需要进一步说明。① 图像网格的大小决定了图像空间分辨率。对于扫描式成像系统，扫描的行距离由传感器性能决定，采样间隔大小根据采样定理的采样频率决定（采样频率大于或等于信号最高频率的两倍，即，第2章将详细介绍）。采样间隔为采样频率的倒数，这样采样频率越高，采样间隔越小，图像空间分辨率越高，如图1-3所示。图1-3（a）中的和分别为低分辨率图像的网格尺寸，和为对应轴和轴方向的采样间隔；图1-3（b）中的和分别为高分辨率图像的网格尺寸，和为对应轴和轴方向的采样间隔。如果低分辨率图像和高分辨率图像之间的放大倍数为，则、。从信息论的角度，高的采样频率意味着可以获得更多的信号高频信息，体现图像的细节信息就越丰富。② 图像像素的量化尺度大小决定了图像辐射分辨率。量化尺度的大小通常用二进制比特的位数来度量，由模数转换器的性能决定。一般来说，量化的比特位数越多，图像辐射分辨率越高，数字信号对模拟信号近似的精度越高。例如，对于光电转换的峰峰值为1 V的电压信号，如果采用8 bit进行数字化量化，则量化尺度为256（28）个灰度级，其模数转换精度为1/256。总之，图像空间分辨率和辐射分辨率越高，数字图像与模拟图像的近似程度越高，其数据量也随之增加。数据量的增加给数字图像传输、存储以及处理等环节的性能提出了更高的要求。因此，如何确定图像的采样间隔和量化等级，还需要根据实际应用的指标要求来确定。

图1-3　采样间隔与图像分辨率之间的关系

特别需要指出的是，随着电荷耦合器件（charged couple device，CCD）等电子传感器的出现，数字图像处理技术获得了蓬勃发展。这些电子传感器可以直接产生一种与原始场景能量变化相对应的电信号，并可把图像记录到磁性或光学存储介质中。相对而言，数字图像处理方法操作简单，构建满足特定处理任务需求的图像处理系统较容易。同时，随着计算机硬件和软件技术的发展，信号处理效率越来越高，提取的各种图像信息也越来越准确。