数字图像和图像数字化的区别
区别如图所示：
以下是图像数字化的相关介绍：
图像数字化是将空间分布和亮度取值军连续分布的模拟图像经采样和量化转换成计算机能够处理的数字图像的过程。
图像数字化运用的是计算机图形和图像技术，在测绘学与摄影测量与遥感学等学科中得到广泛应用。
具体来说，就是在成像过程中，将一幅连续分布的图像先经过电视摄像机、转鼓、CCD电荷耦合器件和密度计等装置进行采样来获得离散化空间位置坐标后的离散的像素，再通过量化将像素灰度转换成离散的整数值，然后进行编码的过程。
以上资料参考百度百科——图像数字化
图像数字化的步骤是什么？
图像数字化的过程主要分为三个步骤：采样、量化、编码。
1、 采样：采样的实质就是要用多少点来描述一幅图像，采样结果质量的高低就是用前面所说的图像分辨率来衡量。简单来讲，对二维空间上连续的图像在水平和垂直方向上等间距地分割成矩形网状结构，所形成的微小方格称为像素点。一副图像就被采样成有限个像素点构成的 *** 。
2、 量化：量化是指要使用多大范围的数值来表示图像采样之后的每一个点。量化的结果是图像能够容纳的颜色总数，它反映了采样的质量。
3、 压缩编码：数字化后得到的图像数据量十分巨大，必须采用编码技术来压缩其信息量。在一定意义上讲，编码压缩技术是实现图像传输与储存的关键。已有许多成熟的编码算法应用于图像压缩。常见的有图像的预测编码、变换编码、分形编码、小波变换图像压缩编码等。
1、 采样：采样的实质就是要用多少点来描述一幅图像，采样结果质量的高低就是用前面所说的图像分辨率来衡量。简单来讲，对二维空间上连续的图像在水平和垂直方向上等间距地分割成矩形网状结构，所形成的微小方格称为像素点。一副图像就被采样成有限个像素点构成的 *** 。
2、 量化：量化是指要使用多大范围的数值来表示图像采样之后的每一个点。量化的结果是图像能够容纳的颜色总数，它反映了采样的质量。
3、 压缩编码：数字化后得到的图像数据量十分巨大，必须采用编码技术来压缩其信息量。在一定意义上讲，编码压缩技术是实现图像传输与储存的关键。已有许多成熟的编码算法应用于图像压缩。常见的有图像的预测编码、变换编码、分形编码、小波变换图像压缩编码等。
下面分享相关内容的知识扩展：
数字图像处理——知识点
啥也先不说，Lena镇个楼。
* 数字图像 ：能够在计算机行显示和处理的图像。
* 数字图像处理 ：利用计算机对图像进行分析、加工等处理，使其能够满足各种目的。
* 数字图像的特点：
1、图像中信息量大
2、图像处理数据量大
3、处理过程重复运算量大
4、处理技术综合性强
* 人类视觉构造：
* 锥状细胞： 感受光、色。对颜色敏感。
* 杆状细胞： 只感受光，不能感受颜色。（缺乏得夜盲症）
* 亮度 ：光线的明暗程度
* 色调 ：色彩模式下，原色的明暗程度，如RGB下为红绿蓝三原色的明暗程度。
* 饱和度 ：色彩的浓度。
* 亮度对比效应 ：
1、 同时对比效应 ：按对比度感觉物体量度对比。
2、 马赫带效应 ：视觉的主管感受在亮度有变化的地方出现需要的明亮或黑暗的条纹。
* 图像数字化 ：将连续的模拟信号转为离散的数字信号。
* Nyquist采样定理 ：
离散信号替代连续信号的条件：
1、原始信号为有限带宽信号。
2、采样频率不小于信号更高频率的2倍。
* 空间分辨率：
单位：像素/英寸，像素/厘米，像素*像素
数字图像的量化：将灰度转为整数代表。
eg 8位可以表示2^8个灰度级（ 0 - 256）
幅度分辨率：灰度级越多，该分辨率越高
（虚假轮廓：由于灰度级过少，导致颜 *** 别在离散化的时候被加大，导致出现类似轮廓的东西）
* 计算数字图像的数据量
像素分辨率为M*N，Q bits/像素
数据量为：M*N*Q/8 Bytes
（该量化级数：2^8）
* 数字图像分类：
1、灰度图像：在纯黑到纯白之间量化。
2、二值图像：只有黑白
3、彩色图像：如RGB图像，每个颜色通道都用相应bits表示。
* 像素间的基本关系：
* 位置关系：
* 邻接性：
邻接条件：
1、4相邻或8相邻
2、灰度值相近
* 连通性 ：由邻接性产生的性质
连通集：由连通性产生
4-连通：6个
8-连通：2个
区域 ：R是图像的像素子集，若R为连通集，则R为一个区域。
边界 ：区域R中，有一个或多个领域像素不在该区域中，则该像素为其边界。（上图都是边界）
像素距离：
1、欧式距离
2、街区距离 = |x1-x2| + |y1 - y2|
3、棋盘距离= max（|x1-x2| ，|y1 - y2|）
数字图像 代数运算 ：
应用：
加法 ：去除加性噪声，图像叠加。
减法 ：检测图像变化
乘法 ：抠图，改变灰度
* 点运算 ：对单个像素进行变换
* 空间滤波 ：基于领域进行处理
* 灰度变换 ：
原像素->映射函数->变换后的像素
应用：
1、图像求反（底片效果）
以8bits为例：变换像素灰度 = 255 - 原像素灰度
2、线性变换（1）
扩张 ：将灰度集中的图像（曝光不足或者过曝）灰度动态范围拉大，加大反差，使得图像更清晰。
压缩 ：反之，可以柔和图像。
* 分段线性变换 （2）：
3、非线性变换：
目的对不同灰度范围的像素做不同程度的处理，比如暗部和高光就没必要拉大灰度值动态范围。
* 对数扩展：
指数扩展：
灰度直方图：反映灰度分布
横轴灰度级，纵轴像素数或者百分比
* 计算：
直方图均衡化
eg 练习题
灰度级 0 - 7
分布概率为：0.19， 0.25，0.21，0.16，0.08，0.06，0.03，0.02
求直方图均匀化后的像素分布：
答案：
均匀化后只有5个灰度级，1，3，5，6，7概率如下：
1:0.19，3:0.25，5:0.21，6:0.24，7:0.11
直方图规定化
简而言之，给定一个模版，使得变换后的图像像素灰度分布与模版相似。
比如该题，0灰度的占0.19接近目标模版0.2，那么就变为目标模版的灰度3。中间灰度1，2，3加起来0.62接近目标模版的0.6所以就变为5。
* 空域滤波器/模版 ：一个矩阵
* 滤波过程：
1、在图像中依次将滤波器对齐图像的像素
2、做卷积（相应像素与k乘，最后求和）
3、将结果赋值给滤波器中间位置对应的图像像素
* 边缘问题 ：因为滤波器无法超出图像范围，所以边缘无法滤波。
* 处理 *** ：
1、忽略
2、假想边缘外有与边缘灰度值一样的像素
空域滤波分类：
1、平滑滤波：平滑图像，去除高频分量，使得图像灰度值变化不那么大，同时降低噪声。
2、锐化滤波：去除低频分量，使得图像反差增大，边缘明显。
1、 领域平均法
可以减少噪声，但图像也模糊了
2、 加权平均法
不同位置的灰度重要性（权重）不一样，中间的最为重要，旁边的重要性降低。
3、 非线性平滑滤波
1、利用差分反映相邻像素的灰度变化大小（连续的变化程度叫微分，离散的叫差分，其实就是差值。是一个概念）
2、通过差分的出梯度。（梯度可用来检测边缘，因为边缘像素灰度变化很大）
3、锐化后的像素灰度值 = 原像素灰度值 + 锐化程度系数*梯度
实际应用 ：
1、
2、二阶差分模版——拉普拉斯算子
算 梯度：
直接锐化：
> 前面我们用的矩阵滤波器是在空域对图像进行处理，现在要转到频率区域。
> 对频域不理解的同学，可以去知乎搜一搜。
> 简单介绍：
> 天才数学家傅立叶发现，任何周期信号都能用正弦函数级数表示，任何非周期信号都可以用正弦信号的加权积分表示。
> 所以这些正弦函数的分布就产生了频域的概念。
将图像二维离散傅立叶变换后：
四个角，为低频部分。中心为频率更高处。
最亮说明低频能量更高（看图片，黑大衣，背景等这些灰度变化小的像素占了大多数，它们就是低频分量）。
由于二维DFT的周期性和共轭对称性，我们可以将频率谱中心化。
频谱图的纵横交错性：
* 频率滤波基础
步骤：
1、图像空域转频域
2、将频谱与频率滤波器相乘
3、进行傅立叶反变换得到图像
* 频域滤波分类：
1、低通滤波
2、高通滤波
3、带通和带阻滤波
4、同态滤波
* 陷波滤波器
思想：噪声和边缘属于高频成分，低通，顾名思义低频通过，滤去高频。
分类：
1、理想低通滤波器
其中D0为人为确定的截止频率
缺点：可能产生 振铃现象
振铃现象产生的原因：
2、Butterworth低通过滤器
缺点：平滑效果不如理想低通
当Butterworth的阶数n升高时，振铃现象加大。但是优于理想低通，因为低频与高频之间是平滑过度的。而阶数越高，平滑程度越低，所以振铃现象增强。
3、高斯低通过滤器（GLPF）
缺点：平滑效果不如前两个
平滑效果与截止频率的关系：
高频通过，滤去低频。实现锐化。
高通滤波模版 = 1 - 低通滤波模版
效果：
同样IHPF有振铃现象。
高通滤波得到的仅仅为边缘信息，非边缘信息全变黑了。为了得到增强的锐化图像，使用高频增强滤波 *** 。
*** ：
k * 高通滤波器 + c
k 为 > 1 的系数，c为常数
对于动态范围很大图像（黑的很黑，白的很白），而且细节在黑或者白的部分。
使用灰度级扩展提高反差，图像动态范围进一步加大。
压缩灰度级，动态范围变小，但是细节更加无法分辨。
此时需要将频率过滤与灰度变换结合起来——同态滤波。
* 理论基础：
图像是根据 照度/反射率 模型组成的。
照度 ：太阳光或者其他光源，一般变化较小，为低频。
反射率 ：由物体表面材质决定，变化大，为高频。
（举个例子，比方你望去窗外，太阳光照射所有物体的光几乎是一致的。但呈现出的不同细节等是由花草房子之类的反射率决定的）
那么，
减弱入射光i（x，y）可以缩小灰度范围。
怎强反射光r（x，y）可以提高图像对比度。
过程：
这样同态滤波器就自动的对低频的入射光进行虚弱，降低动态范围。对高频进行增强，提高对比度。
图像退化 ：图像在产生、存储、传输过程中，由于设备等的不完善使得图像质量损坏。
图像复原 ：在图像退化模型的基础上，根据先验知识建立退化模型，再进行反运算恢复原始图像。
* 图像增强与图像复原的联系与区别
联系 ：都是改善图像的视觉质量
区别 ：增强是主观的，不考虑图像退化原因。复原是客观的，目的是更大程度还原成原图像。
图像 退化模型 ：
使用 概率密度函数 进行描述。
分类：
1、高斯噪声
2、瑞利噪声
3、伽马噪声
4、均匀分布噪声
5、脉冲噪声（椒盐噪声）
6、周期噪声
一些噪声的灰度直方图：
案例 ：
分析：
取一块变化很小的地方，绘制直方图。发现是高斯噪声模型。
处理加性噪声（高斯噪声、均匀分布噪声）——空域滤波
1、算数均值滤波 ，做算术平均
2、几何均值滤波 ，做几何平均
优点：几何均值滤波图像细节保留更多，平滑程度和算术差不多。
3、谐波均值滤波
处理“盐”噪声效果较好，不适用于“椒”噪声。
4、逆谐波均值滤波
Q-滤波器阶数 ：
Q > 0 处理“椒”噪声
Q == 0 为算术均值滤波
Q < 0 处理“盐”噪声（Q == -1，为谐波均值滤波）
5、统计排序滤波器：
中值滤波器 ：相同尺寸下，比均值滤波器引起的模糊小。处理脉冲噪声很有效。但多次使用会模糊图像。
更大值滤波器 ：处理“椒”噪声效果好，但会从黑色物体边缘移走一些黑 *** 素。
最小值滤波器 ：处理“盐”噪声效果好，但会从白色物体边缘移走一些白 *** 素。
中点滤波器 ：计算滤波模版内更大值最小值的算术平均，即为中点值。处理高斯和均匀噪声效果 更好 。
6、自适应滤波器 （可根据当前处理的像素信息，自行确定修复强度）
效果：
7、自适应中值滤波
在模版内找中值，中值不是脉冲，则看中心值Zxy是不是脉冲。中心值Zxy是
* 数字图像 ：能够在计算机行显示和处理的图像。
* 数字图像处理 ：利用计算机对图像进行分析、加工等处理，使其能够满足各种目的。
* 数字图像的特点：
1、图像中信息量大
2、图像处理数据量大
3、处理过程重复运算量大
4、处理技术综合性强
* 人类视觉构造：
* 锥状细胞： 感受光、色。对颜色敏感。
* 杆状细胞： 只感受光，不能感受颜色。（缺乏得夜盲症）
* 亮度 ：光线的明暗程度
* 色调 ：色彩模式下，原色的明暗程度，如RGB下为红绿蓝三原色的明暗程度。
* 饱和度 ：色彩的浓度。
* 亮度对比效应 ：
1、 同时对比效应 ：按对比度感觉物体量度对比。
2、 马赫带效应 ：视觉的主管感受在亮度有变化的地方出现需要的明亮或黑暗的条纹。
* 图像数字化 ：将连续的模拟信号转为离散的数字信号。
* Nyquist采样定理 ：
离散信号替代连续信号的条件：
1、原始信号为有限带宽信号。
2、采样频率不小于信号更高频率的2倍。
* 空间分辨率：
单位：像素/英寸，像素/厘米，像素*像素
数字图像的量化：将灰度转为整数代表。
eg 8位可以表示2^8个灰度级（ 0 - 256）
幅度分辨率：灰度级越多，该分辨率越高
（虚假轮廓：由于灰度级过少，导致颜 *** 别在离散化的时候被加大，导致出现类似轮廓的东西）
* 计算数字图像的数据量
像素分辨率为M*N，Q bits/像素
数据量为：M*N*Q/8 Bytes
（该量化级数：2^8）
* 数字图像分类：
1、灰度图像：在纯黑到纯白之间量化。
2、二值图像：只有黑白
3、彩色图像：如RGB图像，每个颜色通道都用相应bits表示。
* 像素间的基本关系：
* 位置关系：
* 邻接性：
邻接条件：
1、4相邻或8相邻
2、灰度值相近
* 连通性 ：由邻接性产生的性质
连通集：由连通性产生
4-连通：6个
8-连通：2个
区域 ：R是图像的像素子集，若R为连通集，则R为一个区域。
边界 ：区域R中，有一个或多个领域像素不在该区域中，则该像素为其边界。（上图都是边界）
像素距离：
1、欧式距离
2、街区距离 = |x1-x2| + |y1 - y2|
3、棋盘距离= max（|x1-x2| ，|y1 - y2|）
数字图像 代数运算 ：
应用：
加法 ：去除加性噪声，图像叠加。
减法 ：检测图像变化
乘法 ：抠图，改变灰度
* 点运算 ：对单个像素进行变换
* 空间滤波 ：基于领域进行处理
* 灰度变换 ：
原像素->映射函数->变换后的像素
应用：
1、图像求反（底片效果）
以8bits为例：变换像素灰度 = 255 - 原像素灰度
2、线性变换（1）
扩张 ：将灰度集中的图像（曝光不足或者过曝）灰度动态范围拉大，加大反差，使得图像更清晰。
压缩 ：反之，可以柔和图像。
* 分段线性变换 （2）：
3、非线性变换：
目的对不同灰度范围的像素做不同程度的处理，比如暗部和高光就没必要拉大灰度值动态范围。
* 对数扩展：
指数扩展：
灰度直方图：反映灰度分布
横轴灰度级，纵轴像素数或者百分比
* 计算：
直方图均衡化
eg 练习题
灰度级 0 - 7
分布概率为：0.19， 0.25，0.21，0.16，0.08，0.06，0.03，0.02
求直方图均匀化后的像素分布：
答案：
均匀化后只有5个灰度级，1，3，5，6，7概率如下：
1:0.19，3:0.25，5:0.21，6:0.24，7:0.11
直方图规定化
简而言之，给定一个模版，使得变换后的图像像素灰度分布与模版相似。
比如该题，0灰度的占0.19接近目标模版0.2，那么就变为目标模版的灰度3。中间灰度1，2，3加起来0.62接近目标模版的0.6所以就变为5。
* 空域滤波器/模版 ：一个矩阵
* 滤波过程：
1、在图像中依次将滤波器对齐图像的像素
2、做卷积（相应像素与k乘，最后求和）
3、将结果赋值给滤波器中间位置对应的图像像素
* 边缘问题 ：因为滤波器无法超出图像范围，所以边缘无法滤波。
* 处理 *** ：
1、忽略
2、假想边缘外有与边缘灰度值一样的像素
空域滤波分类：
1、平滑滤波：平滑图像，去除高频分量，使得图像灰度值变化不那么大，同时降低噪声。
2、锐化滤波：去除低频分量，使得图像反差增大，边缘明显。
1、 领域平均法
可以减少噪声，但图像也模糊了
2、 加权平均法
不同位置的灰度重要性（权重）不一样，中间的最为重要，旁边的重要性降低。
3、 非线性平滑滤波
1、利用差分反映相邻像素的灰度变化大小（连续的变化程度叫微分，离散的叫差分，其实就是差值。是一个概念）
2、通过差分的出梯度。（梯度可用来检测边缘，因为边缘像素灰度变化很大）
3、锐化后的像素灰度值 = 原像素灰度值 + 锐化程度系数*梯度
实际应用 ：
1、
2、二阶差分模版——拉普拉斯算子
算 梯度：
直接锐化：
> 前面我们用的矩阵滤波器是在空域对图像进行处理，现在要转到频率区域。
> 对频域不理解的同学，可以去知乎搜一搜。
> 简单介绍：
> 天才数学家傅立叶发现，任何周期信号都能用正弦函数级数表示，任何非周期信号都可以用正弦信号的加权积分表示。
> 所以这些正弦函数的分布就产生了频域的概念。
将图像二维离散傅立叶变换后：
四个角，为低频部分。中心为频率更高处。
最亮说明低频能量更高（看图片，黑大衣，背景等这些灰度变化小的像素占了大多数，它们就是低频分量）。
由于二维DFT的周期性和共轭对称性，我们可以将频率谱中心化。
频谱图的纵横交错性：
* 频率滤波基础
步骤：
1、图像空域转频域
2、将频谱与频率滤波器相乘
3、进行傅立叶反变换得到图像
* 频域滤波分类：
1、低通滤波
2、高通滤波
3、带通和带阻滤波
4、同态滤波
* 陷波滤波器
思想：噪声和边缘属于高频成分，低通，顾名思义低频通过，滤去高频。
分类：
1、理想低通滤波器
其中D0为人为确定的截止频率
缺点：可能产生 振铃现象
振铃现象产生的原因：
2、Butterworth低通过滤器
缺点：平滑效果不如理想低通
当Butterworth的阶数n升高时，振铃现象加大。但是优于理想低通，因为低频与高频之间是平滑过度的。而阶数越高，平滑程度越低，所以振铃现象增强。
3、高斯低通过滤器（GLPF）
缺点：平滑效果不如前两个
平滑效果与截止频率的关系：
高频通过，滤去低频。实现锐化。
高通滤波模版 = 1 - 低通滤波模版
效果：
同样IHPF有振铃现象。
高通滤波得到的仅仅为边缘信息，非边缘信息全变黑了。为了得到增强的锐化图像，使用高频增强滤波 *** 。
*** ：
k * 高通滤波器 + c
k 为 > 1 的系数，c为常数
对于动态范围很大图像（黑的很黑，白的很白），而且细节在黑或者白的部分。
使用灰度级扩展提高反差，图像动态范围进一步加大。
压缩灰度级，动态范围变小，但是细节更加无法分辨。
此时需要将频率过滤与灰度变换结合起来——同态滤波。
* 理论基础：
图像是根据 照度/反射率 模型组成的。
照度 ：太阳光或者其他光源，一般变化较小，为低频。
反射率 ：由物体表面材质决定，变化大，为高频。
（举个例子，比方你望去窗外，太阳光照射所有物体的光几乎是一致的。但呈现出的不同细节等是由花草房子之类的反射率决定的）
那么，
减弱入射光i（x，y）可以缩小灰度范围。
怎强反射光r（x，y）可以提高图像对比度。
过程：
这样同态滤波器就自动的对低频的入射光进行虚弱，降低动态范围。对高频进行增强，提高对比度。
图像退化 ：图像在产生、存储、传输过程中，由于设备等的不完善使得图像质量损坏。
图像复原 ：在图像退化模型的基础上，根据先验知识建立退化模型，再进行反运算恢复原始图像。
* 图像增强与图像复原的联系与区别
联系 ：都是改善图像的视觉质量
区别 ：增强是主观的，不考虑图像退化原因。复原是客观的，目的是更大程度还原成原图像。
图像 退化模型 ：
使用 概率密度函数 进行描述。
分类：
1、高斯噪声
2、瑞利噪声
3、伽马噪声
4、均匀分布噪声
5、脉冲噪声（椒盐噪声）
6、周期噪声
一些噪声的灰度直方图：
案例 ：
分析：
取一块变化很小的地方，绘制直方图。发现是高斯噪声模型。
处理加性噪声（高斯噪声、均匀分布噪声）——空域滤波
1、算数均值滤波 ，做算术平均
2、几何均值滤波 ，做几何平均
优点：几何均值滤波图像细节保留更多，平滑程度和算术差不多。
3、谐波均值滤波
处理“盐”噪声效果较好，不适用于“椒”噪声。
4、逆谐波均值滤波
Q-滤波器阶数 ：
Q > 0 处理“椒”噪声
Q == 0 为算术均值滤波
Q < 0 处理“盐”噪声（Q == -1，为谐波均值滤波）
5、统计排序滤波器：
中值滤波器 ：相同尺寸下，比均值滤波器引起的模糊小。处理脉冲噪声很有效。但多次使用会模糊图像。
更大值滤波器 ：处理“椒”噪声效果好，但会从黑色物体边缘移走一些黑 *** 素。
最小值滤波器 ：处理“盐”噪声效果好，但会从白色物体边缘移走一些白 *** 素。
中点滤波器 ：计算滤波模版内更大值最小值的算术平均，即为中点值。处理高斯和均匀噪声效果 更好 。
6、自适应滤波器 （可根据当前处理的像素信息，自行确定修复强度）
效果：
7、自适应中值滤波
在模版内找中值，中值不是脉冲，则看中心值Zxy是不是脉冲。中心值Zxy是
计算机视觉基础：图像的数字表示
自然界的图像是模拟形式的，计算机无法直接处理，需要将自然界中的图像进行数字化处理之后，再传给计算机来处理。
数字化就是将模拟图像转化为数字图像的过程，包括扫描、采样、量化三个步骤。采样就是对图像空间的离散化处理，将图像分成一个一个的小像素，而量化就是对图像幅值的离散化处理，使图像像素的数值与有限数值范围中的某一个相对应。而采样点数和量化级数会直接影响分辨率，采样点数越多，量化级数越高，则图像分辨率越高，图像越清晰，但存储图像所需要的空间也就越大，这需要根据不同的情况来选择不同的分辨率，例如微信等软件发送图片时便可自己选择原图或者是压缩后的图片。
图像数字化之后在计算机中其实就是一个数字矩阵，阵列中的元素称为像素(Pixel)。像素（或像元）是数字图像的基本元素。每个像素具有整数行（高）和列（宽）位置坐标，同时每个像素都具有一个整数值。
按照像素值的不同通常可以将数字图像表示成三种形式，二值图像，灰度图像，彩色图像。
（1）二值图像 (Binary Image)
二值图像只有一个通道，0表示黑，255表示白。（255是怎么来的？因为图像的每个像素是使用8位二进制来表示的，2^8=256，对应数字为0-255。）
（2）灰度图像 (Gray Scale Image)
灰度图像也只有一个通道，像素值数值越大则图片越白。0表示黑，255表示白，0-255之间其他数字表示不同的灰度。
（3）彩色图像 (Color Image)
彩色图像一般有三个通道，它们组成了颜色空间。常见的颜色空间有RGB、HSV、HLS三种。
在图像实际进行存储时，通常会转换成各种格式，常见的有JPG，PNG，GIF等。
PNG（Portable Network Graphic Format），适合在 *** 上传输和打开，本来是想替代GIF格式，但是不支持动画。
JPG（Joint Photographic Experts Group），是一种用有损压缩方式来去除冗余的数据，获得质量高，尺寸小，略有失真的图像，是目前最常用的图像格式，各种相机都是这个格式。
BMP（位图，BitMap），这是图像未经压缩的原始数据，可以存储真彩色的图像数据。
GIF（Graphics Interchange Format）是将多幅图像保存为一个图像文件，从而形成动画。采用无损压缩技术，既减少了文件的大小，又保证了图像的质量。
TIF／TIFF等，这些格式由一些公司为了自己的产品而研发的格式，需要用特定的软件打开。
数字化就是将模拟图像转化为数字图像的过程，包括扫描、采样、量化三个步骤。采样就是对图像空间的离散化处理，将图像分成一个一个的小像素，而量化就是对图像幅值的离散化处理，使图像像素的数值与有限数值范围中的某一个相对应。而采样点数和量化级数会直接影响分辨率，采样点数越多，量化级数越高，则图像分辨率越高，图像越清晰，但存储图像所需要的空间也就越大，这需要根据不同的情况来选择不同的分辨率，例如微信等软件发送图片时便可自己选择原图或者是压缩后的图片。
图像数字化之后在计算机中其实就是一个数字矩阵，阵列中的元素称为像素(Pixel)。像素（或像元）是数字图像的基本元素。每个像素具有整数行（高）和列（宽）位置坐标，同时每个像素都具有一个整数值。
按照像素值的不同通常可以将数字图像表示成三种形式，二值图像，灰度图像，彩色图像。
（1）二值图像 (Binary Image)
二值图像只有一个通道，0表示黑，255表示白。（255是怎么来的？因为图像的每个像素是使用8位二进制来表示的，2^8=256，对应数字为0-255。）
（2）灰度图像 (Gray Scale Image)
灰度图像也只有一个通道，像素值数值越大则图片越白。0表示黑，255表示白，0-255之间其他数字表示不同的灰度。
（3）彩色图像 (Color Image)
彩色图像一般有三个通道，它们组成了颜色空间。常见的颜色空间有RGB、HSV、HLS三种。
在图像实际进行存储时，通常会转换成各种格式，常见的有JPG，PNG，GIF等。
PNG（Portable Network Graphic Format），适合在 *** 上传输和打开，本来是想替代GIF格式，但是不支持动画。
JPG（Joint Photographic Experts Group），是一种用有损压缩方式来去除冗余的数据，获得质量高，尺寸小，略有失真的图像，是目前最常用的图像格式，各种相机都是这个格式。
BMP（位图，BitMap），这是图像未经压缩的原始数据，可以存储真彩色的图像数据。
GIF（Graphics Interchange Format）是将多幅图像保存为一个图像文件，从而形成动画。采用无损压缩技术，既减少了文件的大小，又保证了图像的质量。
TIF／TIFF等，这些格式由一些公司为了自己的产品而研发的格式，需要用特定的软件打开。
数字化成像与传统X线摄影的比较
数字化成像与传统X线摄影的比较
数字影像与传统X线照像之对比
传统的X线摄影在医学领域中应用的最早、最普遍。自1895年德国科学家伦琴发现X线以来至今已100多年了，在医学影像领域CT、MRI、DSA超声等相继实现了图像的数字化，而在传统X线摄影上却是实现图像信息数字化最晚的。1983年日本富士公司首先推出了存储荧光体方式CR系统，领先进入临床应用，从而解决了常规X线摄影数字化问题。1997年荷兰飞利浦公司推出了世界上之一台直接数字X线摄影设备数字影像(DR)系统，为医学摄影全面实现图像数字化奠定了基础。
1 DR与传统X线影像的获取方式与比较
DR是完全以一种有规则的数字量的 *** 来表现的物理图案，数字影像的特点是：灰阶动态范围大、密度分辨率相对较高、线性好、层次丰富；可进行后期处理；辐射剂量小。而模拟影像(传统的X线影像)是一种直观的物理量来连续地、形象地表现出另一种物理特性的图案，它的特点是：连续、直观获取方便；图像表现具有概括性与实时动态获取等特点，但是，模拟影像重复性较差，一但成像无法改变或进行后期处理；灰阶动态范围小。
1.1 数字化成像与传统X线不同探测 *** 的对比(见表Ⅰ) 表Ⅰ 数字化成像与传统X线不同探测 *** 的对比
1.2 数字化成像与传统X线成像比较见表Ⅱ
2 DR优于传统X线的临床应用
DR的诊断依据与传统X线平片基本一致，但数字化图像的后期处理明显扩展了诊断的范围。这是传统的屏胶体系 表Ⅱ 数字化成像与传统X线成像的比较 胸部为DR最适合的部位。胸部组织密度差异大，不同的后期处理，更有利于发现病变，特别是纵隔心影后隔下肋重叠部位的病变。DR明显扩大了常规胸片不能涵盖的范围。特别是胸部体检，快速、清晰、准确。
头颈部及骨关节成像DR根据X线吸收率不同，对所获影像解剖结构，用不同的窗宽窗位观察，不仅可以很好地观察到骨质的细微结构，同时还可以观察到头颈部组织，鼻咽部和气管组织，关节部位可以观察骨质改变，经过处理还可以看到关节软骨，以及肌腱、韧带、关节囊、皮下脂肪及皮肤软组织的改变。通过局部放大处理，更好的观察结构细节。
能量减影是DR在胸部检查中的一种高级应用，可在200 ms的时间间隔内连续采集高能信号和低能信号，一次曝光就可获得三种胸部图像：标准胸片像；移去肋骨的肺组织像，胸部肋骨像。其特点是：使肺组织的小结节得到很好的显示；有利于观察气管支气管的解剖变异；提高肺血管疾病的诊断；提高气胸的诊断效果；有利于观察肋骨病变等。
对腹部的游离气体、肠管梗阻、尿路结石钙化等病变，通过后期处理增加软组织的分辨力，增加对微小病灶的显示能力，对腹部脏器的造影检查，同样可以提高对微细结构的分辨力。
3 DR优于传统X线的主要特性
提高了图像质量，并显著地降低了曝光条件，如胸部后前位，一般采用120 kV，200 mA，20 ms～29 ms，4 mAs～5 mAs之间，明显低于CEC制定的标准。同时动态范围提高了40倍以上。
成像速度快，采集时间10 ms以下，常规照片成像时间仅为5 s，放射 *** 即刻在屏幕上观察图像。数秒即可传送至后期处理工作站。根据需要打印激光胶片。
能量减影使人们之一次在普通X线片上将骨组织和心肺组织分开，对肺部小结节的特异性诊断有很大的提高，对骨科创伤(比如骨折)和肿瘤的鉴别诊断同样有很大帮助，能量减影将是放射科检查的常规手段之一。
因为采用数字化采集方式，具备了强大的后期处理能力，为医院实现 *** 化提供了更佳的数字平台，由于兼顾了图像质量和 *** 传递的要求。拥有标准的DICOM传输/存储/打印，使连接RIS与HIS非常方便。
有效解决了图像的存档管理与传输，采用光盘刻录成本低廉，具有良好的经济效益。提高了放射科的工作效率，增加了患者的流通量。
总之，DR带给我们的是：高的DQE、大的宽容度、低的曝光剂量、高的分辨力、快的X线转换效率，减轻了放射技术工作人员的劳动强度。今后随着计算机技术、电子技术、信息技术的发展必将为医学影像的发展提供更广阔的空间。
传统的X线摄影在医学领域中应用的最早、最普遍。自1895年德国科学家伦琴发现X线以来至今已100多年了，在医学影像领域CT、MRI、DSA超声等相继实现了图像的数字化，而在传统X线摄影上却是实现图像信息数字化最晚的。1983年日本富士公司首先推出了存储荧光体方式CR系统，领先进入临床应用，从而解决了常规X线摄影数字化问题。1997年荷兰飞利浦公司推出了世界上之一台直接数字X线摄影设备数字影像(DR)系统，为医学摄影全面实现图像数字化奠定了基础。
1 DR与传统X线影像的获取方式与比较
DR是完全以一种有规则的数字量的 *** 来表现的物理图案，数字影像的特点是：灰阶动态范围大、密度分辨率相对较高、线性好、层次丰富；可进行后期处理；辐射剂量小。而模拟影像(传统的X线影像)是一种直观的物理量来连续地、形象地表现出另一种物理特性的图案，它的特点是：连续、直观获取方便；图像表现具有概括性与实时动态获取等特点，但是，模拟影像重复性较差，一但成像无法改变或进行后期处理；灰阶动态范围小。
1.1 数字化成像与传统X线不同探测 *** 的对比(见表Ⅰ) 表Ⅰ 数字化成像与传统X线不同探测 *** 的对比
1.2 数字化成像与传统X线成像比较见表Ⅱ
2 DR优于传统X线的临床应用
DR的诊断依据与传统X线平片基本一致，但数字化图像的后期处理明显扩展了诊断的范围。这是传统的屏胶体系 表Ⅱ 数字化成像与传统X线成像的比较 胸部为DR最适合的部位。胸部组织密度差异大，不同的后期处理，更有利于发现病变，特别是纵隔心影后隔下肋重叠部位的病变。DR明显扩大了常规胸片不能涵盖的范围。特别是胸部体检，快速、清晰、准确。
头颈部及骨关节成像DR根据X线吸收率不同，对所获影像解剖结构，用不同的窗宽窗位观察，不仅可以很好地观察到骨质的细微结构，同时还可以观察到头颈部组织，鼻咽部和气管组织，关节部位可以观察骨质改变，经过处理还可以看到关节软骨，以及肌腱、韧带、关节囊、皮下脂肪及皮肤软组织的改变。通过局部放大处理，更好的观察结构细节。
能量减影是DR在胸部检查中的一种高级应用，可在200 ms的时间间隔内连续采集高能信号和低能信号，一次曝光就可获得三种胸部图像：标准胸片像；移去肋骨的肺组织像，胸部肋骨像。其特点是：使肺组织的小结节得到很好的显示；有利于观察气管支气管的解剖变异；提高肺血管疾病的诊断；提高气胸的诊断效果；有利于观察肋骨病变等。
对腹部的游离气体、肠管梗阻、尿路结石钙化等病变，通过后期处理增加软组织的分辨力，增加对微小病灶的显示能力，对腹部脏器的造影检查，同样可以提高对微细结构的分辨力。
3 DR优于传统X线的主要特性
提高了图像质量，并显著地降低了曝光条件，如胸部后前位，一般采用120 kV，200 mA，20 ms～29 ms，4 mAs～5 mAs之间，明显低于CEC制定的标准。同时动态范围提高了40倍以上。
成像速度快，采集时间10 ms以下，常规照片成像时间仅为5 s，放射 *** 即刻在屏幕上观察图像。数秒即可传送至后期处理工作站。根据需要打印激光胶片。
能量减影使人们之一次在普通X线片上将骨组织和心肺组织分开，对肺部小结节的特异性诊断有很大的提高，对骨科创伤(比如骨折)和肿瘤的鉴别诊断同样有很大帮助，能量减影将是放射科检查的常规手段之一。
因为采用数字化采集方式，具备了强大的后期处理能力，为医院实现 *** 化提供了更佳的数字平台，由于兼顾了图像质量和 *** 传递的要求。拥有标准的DICOM传输/存储/打印，使连接RIS与HIS非常方便。
有效解决了图像的存档管理与传输，采用光盘刻录成本低廉，具有良好的经济效益。提高了放射科的工作效率，增加了患者的流通量。
总之，DR带给我们的是：高的DQE、大的宽容度、低的曝光剂量、高的分辨力、快的X线转换效率，减轻了放射技术工作人员的劳动强度。今后随着计算机技术、电子技术、信息技术的发展必将为医学影像的发展提供更广阔的空间。
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