34 数字图像处理（第三版） 2.4.3空间和灰度分辨率 直观上看，空间分辨率是图像中可辨别的最小细节的度量。在数量上，空间分科单可以有很多 方法来说明，其中每单位距离线对数和每单位距离点故（像素数）是最通用的度量。假设我们用交林的 里鱼和白角垂直线来的浩一幅图形.其中线富为W个单位(W可以小于1)。线对的窗度就是2W.每 单位距离有1/2w个线对。例如，如果一条线的宽度是0.1mm.每单位距离(mm)就有5个线对。广 泛使用的图像分辨率的定义是每单位距离可分辨的最大线对数量（臂如每毫米100个线对）。每单位距 离点数是印刷和出版业中常用的图像分辨率的度量。在美国，这一度量通常使用每英寸点数(p)来 表示，例如，为给您一个质量概念，报纸用75dpi的分辨率来印刷，杂志是133dp,光鲜的小册子 是175dDi.您正在看的书页是以2044dDi印别的 前一段中的关键点是空间分辨率的度量必须针对空间单位来规定才有意义。图像大小本身并不 会告诉我们全部内容。如果没有规定图像包含的空间维数，那么我们说一幅图像的分辨率为 1024×1024像素是没有意义的。尺寸本身只是在图像容量间做比较时才有帮助。例如，带有20兆 像素成像芯片的CCD数字摄像机与8兆像素的摄像机相比有较高的分辨细节的能力，假定两部摄像 机都配备了可比较的镜头。并在相同的距离拍摄可比较的图像。 类似地，灰度分率是指在灰度级中可分辨的最小变化。我们有值得考虑的关于产生数字图像 的样本数的判断，但是对于灰度级来说这并不真实。基于硬件考虑，正如前一节中提到的那样，灰度 级数通常是2的整数次幂。最通用的数是8比特，在某些特殊的图像增强应用中，用16比特也是必 要的。灰度量化用32比特是很罕见的。有时，我们会发现使用10比特或12比特来数字化图像灰度 级的系统，但这些系统都是特例而不是常规系统。不像空间分辨率必须以每单位距离为基础才有意义， 而灰度分辨率指的则是用于量化灰度的比特数。例如，通常说一幅被量化为256级的图像有8比特的 灰度分辨率。因为灰度中可分辨的真实变化不仅受噪声和饱和度值的影响，也受人类感知能力的影响 (见2.1节)，所以说一幅图像有8比特的灰度分辨率并不比以灰度幅值为1256的固定增量量化为8 比特的系统能力的规定有更多的内容 下面的两个例子分别说明了图像尺寸和灰度分辨率对可分辨细节比较的效果。在本节稍后，我 们将讨论决定感知图像质量中的两个参数是如何相互影响的 例2.2降低图像空间分辨率的效果说明 图2.20显示了降低一幅图像的空间分辨率的效果。图2.20(a)到(d)显示了分辨率分别为1250dpi 300dp1,150dpi和72dpi的图像。很自然，低分辨率的图像与原图像相比要小。例如，原图像的大小为 3692×2812像素，但72dp图像是一个大小为213×162的阵列。为便于比较，所有的小图像都放大到了 原图像的大小（采用244节中讨论的放大方法）。这对较小图像的归靠来说稍微有些对等之意，因此，我 们可就可见细节做可比性的说明 图2.20(a)和图2.20（化6）之问有一此较小的视觉差别.最明显的差别是大的里针稍微有占失直然而 图220(6)的大部分还是可以接受的。事实上，300p是书籍印刷所用的最小空间分辨率。因此。这里我 们不能期望看到很大的不同。图2.20()显示了可见的退化（例如，计时器的圆形边缘和右侧指向60处的 小针)。图2,20()显示了图像中多数可见特征的退化。如45.4节中讨论的那样，当以这样低的分辨率印 刷时，印和出版业会使用一些“技巧”（例如，像素尺寸的局部变化）来产生比图2.20（更好的结果。 此外，如24.4节所示，选择所用的内插方法也可以改进图2.20的结果 8 例2.3改变数字图像中灰度级数的典型效果 在这个例子中，我们保持样本数恒定，而将灰度级数以2的整数次幂从256减少到2。图2.21(a)是