MATLAB--数字图像处理 图像的采样与量化

实验题目

    1.对于给定图片，在MATLAB软件下编程实现对图片的不同程度的采样。
    2.对于给定图片，在MATLAB软件下编程实现对图片的不同程度的量化。

实验原理

1．采样

    我们获取到的图像一般为模拟图像，要让计算机进行处理需将其数字化，采样的作用就是将模拟图像转变为数字图像。一般来说，采样间隔越大，所得图像像素数越少，空间分辨率越低，质量差，严重时出现马赛克效应；采样间隔越小，所得图像像素数越多，空间分辨率越高，图像质量好，但数据量大。

2．量化

    计算机软件得到了一个样本点（图片）的数据，然后它要用多少个二进制位去表示它（重现图片），如下图

根据上图，可以知道图像有一个灰度的概念

1bit 只有 2 个灰度级，0 和 1

2bit 有 4 个灰度级，0, 1, 2, 3

8bit 有 256 个灰度级，0 到 255

实验代码

1.采样

t=imread('t1.jpg')
t1=rgb2gray(t)
imshow(t1),title('原图') %原图像 需要将其先转换为灰度图像
t2=t1(1:2:end,1:2:end)
t3=t1(1:4:end,1:4:end)
t4=t1(1:8:end,1:8:end)
t5=t1(1:16:end,1:16:end)
figure,subplot(2,2,1),imshow(t2),title('1:2采样')
subplot(2,2,2),imshow(t3),title('1:4采样')
subplot(2,2,3),imshow(t4),title('1:8采样')
subplot(2,2,4),imshow(t5),title('1:16采样')

2.量化

t=imread('t1.jpg');
r=imread('t1.png');
t1=rgb2gray(t);
r1=rgb2gray(r);
t2=histeq(t1,64);
t3=histeq(t1,32);
t4=histeq(t1,16);
t5=histeq(t1,2);
r2=histeq(r1,64);
r3=histeq(r1,32);
r4=histeq(r1,16);
r5=histeq(r1,2);
imshow(t1);
figure,subplot(2,2,1),imshow(t2),title('量化 64')
subplot(2,2,2),imshow(t3),title('量化 32')
subplot(2,2,3),imshow(t4),title('量化 16')
subplot(2,2,4),imshow(t5),title('量化 2')
figure,imshow(r1)
figure,subplot(2,2,1),imshow(r2),title('量化 64')
subplot(2,2,2),imshow(r3),title('量化 32')
subplot(2,2,3),imshow(r4),title('量化 16')
subplot(2,2,4),imshow(r5),title('量化 2')

实验结果图

原图

采样对比图

采样分析：

    对于同样一副图像，不同的采样比例，所得的结果图是不一样的。拿采样比例1:2来说，意思是：对于原图像，每个2个像素点进行采样，采样图像与原图像差别不大。当采样比例为1：4和1:8时，采样所得的图像开始出现模糊。当采样比例达到1:16时，图像已经完全模糊掉了。这是因为对于原图像，1：16的比例只能获得原图像很少的特征点，很多像素点都被丢失了，所以看起来模糊。原图

量化对比图

量化分析：

    其实量化的本质就是对0~255个灰度级进行分级，每个级用一个灰度值来表示。级数越多，其越接近原图像。当级数只有2时，会被分成0和255，也就是我们所说的黑白图像了。

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