数字图像处理入门（1）-采样和量化

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一、前言

  • 源图片：24位RGB图
  • JPEG

二、采样

  • 颜色空间转换
    根据以下公式从RGB颜色空间转换到YUV颜色空间。其中Y表示亮度信息，$C_b$表示饱和度信息，$C_r$表示的色度信息。看公式就好，只是一种色彩定义标准，和RGB功能类似，但是由于人眼对亮度信息更加敏感，对色彩变化却不怎么敏感，于是YUV（$Y,C_b,C_r$）用作图片处理更加直观。
  • 采样原理
    对源图片的像素信息进行采用，比如直接提取24位RGB也是可以的。但是研究发现，人眼对亮度变换的敏感度要比对色彩变换的敏感度高出很多，因此，我们可以认为Y分量要比Cb,Cr分量重要的多。在BMP图片中，RGB三个分量各采用一个字节进行采样，也就是我们常听到的RGB888的模式；而JPEG图片中，通常采用两种采样方式：YUV411和YUV422，它们所代表的意义是Y,Cb,Cr三个分量的数据取样比例一般是4：1：1或者4：2：2。
  • 无损采样
    原来图片是什么样子的，采集后就是什么样子的，只是简单进行了颜色空间的变化。
  • 有损采样
    1. 将4个像素压缩成为一个像素，也会损失数据，图片的分辨率变小
    2. 有损换来的好处是图片储存空间变小
  • 采样的特点
    采样是为了方便后续的数据处理压缩，对于场景缓慢变化的图片如纯白，纯黑，采用粗采样可以节省储存空间。

三、量化

  • 量化的概念
    量化是一个中性词，与图像处理本身没有什么关系。用公式来表示的话，他的意义如下比如量化系数为2，输出的值表示为输出值的多少倍，那么问题来了，有什么用？
    1. 有什么用
      量化后的数据，一般用来取整数，可以缩小数据储存空间，比如0~256的色彩空间，变成了0~128的色彩空间。但这不是最厉害的。
    2. 最厉害的
      如果对每一个不同的数据的量化系数不同，可以达到对数据的间接处理，具体接着看下文
  • 在图像处理中的作用
    在JPEG中，量化是对DCT变化出来的频率分量进行量化（从小到大排序好），由于人眼对高频分量不敏感，可以将高频分量的量化系数设置的很大，这样高频分量取整之后就全部变成了0，于是剩下的都是有用数据。
  • 参数说明
    1. 细量化：量化系数设置的小（>=1）
    2. 粗量化：量化系数设置的大

四、总结

  • 对于图像来说，如果图片储存大小要求一致
    1. 对于变化缓慢的图片，比如蓝天白云，采用粗采样，细量化。
    2. 对于细节较多的图片，比如人物照片，采用细采用，粗量化。
    3. 以上两点都是简单处理，专业人士表示有更好的。
  • 问题提出
    对于图像处理来说，量化后的高频分量虽然为0，但是依旧存在，没有起到压缩效果，其作用是：
    答：采用，量化只是压缩的前置步骤，类似于预处理。
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