（如X光图像、热红外图像和超声波图像等），尽管这些图像生成体系中的设备规模和精度各不相同，但当把这些图像数字化后，对于计算机来说，都可同样进行处理，这就是数字处理图像的通用性。另外，改变处理图像的计算机程序，可对图像进行各种各样的处理，如上下滚动、漫游、拼接、合成、变换、放大、缩小和各种逻辑运算等，所以灵活性很高。第二讲图像数字化是将一幅画面转化成计算机能处理的形式数字图像的过程。具体来说，就是把一幅图画分割成如上图所示的一个个小区域（像元或像素pixel），并将各小区域灰度用整数来表示，形成一幅点阵式的数字图像。它包括取样和量化两个过程。像素的位和灰度就是像素的属性。对连续坐标（xy）的离散化，称为取样。例如将像素灰度转换成离散整数值的过程叫量化表示像素明暗程度的整数称为像素的灰度级（或灰度值或灰度）。灰度级数就代表一幅数字图像的层次。图像数据的实际层次越多视觉效果就越好。一幅数字图像中不同灰度级的个数称为灰度级数，用L表示。L2kk就是表示存储图像像素灰度值所需的比特位数。1024×768像素
f若一幅数字图像的量化灰度级数值，因此常称8bit量化。
，28L256灰度取值范围一般是0255的整数，由于用8bit就能表示灰度图像像素的灰度
一幅大小为M×N、灰度级数为L的图像所需的存储空间，即图像的数据量（或比特数），大小为量化参数与数字化图像间的关系Therelatio
shipbetwee
qua
tizi
gparametera
ddigitizedimagebMNk
数字化方式可分为均匀采样、量化和非均匀采样、量化。
所谓“均匀”，指的是采样、量化为等间隔方式。图像数字化一般采用均匀采样和均匀量化方式。非均匀采样是根据图象细节的丰富程度改变采样间距。细节丰富的地方，采样间距小，否则间距大。非均匀量化是对图像层次少的区域采用间隔大量化，而对图像层次丰富的区域采用间隔小量化。采用非均匀采样与量化，均会使问题复杂化，因此很少采用。通常把大小为M×N，灰度级为L级的数字图像称为空间分辨率为M×N像素，灰度级分辨率为L级的数字图像。图像空间分辨率变化对图像质量的影响空间分辨率SpatialResolutio
率高，图像质量好，但数据量大。图像灰度分辨率变化对图像质量的影响（灰度分辨率GrayLevelResolutio
）量化等级越多，所得图像层次越丰富，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。r