1.如何获取一幅满意数字**？数字图像质量如何评价？
在成像过程中，不一幅图画分割成一个个小区即像元或像素，并将各小区灰度用整数来表示，这样便形成一幅数字图像。
首先要进行采样，即将空间上连续的图像变换成离散点的操作。其中采样间隔和采样孔径大小是两个很重要的参数。一般来说，采样间隔大，所得图像像素数越少，图像控件分辨率低，质量差，严重时出现像素呈块状的国际棋盘效应；采样间隔越小，所得图像像素数越多，图像空间分辨率高，***，但数据量大。
采样孔径的形状和大小与采样方式有关，通常有圆形、正方形、长方形、椭圆形四种。在实际使用时，采样孔径会在一定程度上发生畸变，使其边缘出现模糊，降低输入图像性噪比。采样方式是指采样间隔确定后，相邻像素间的位置关系，通常有有缝、无缝和重叠采样三种情况，具体采用方法根据实际情况而定。
经采样后图像被分割成空间上的离散的像素，但其灰度是连续的，不能用计算机进行处理，所以要进行量化，即将像素灰度装换成离散的整数值的过程。从视觉效果来说，采用大于或等于6bit量化的灰度图像视觉效果就能令人满意。一般数字图像灰度级数g是2的整数幂，若g的幂数g过小，在3bit以下量化，会出现伪轮廓现象。
量化等级越多，所得图像层次越丰富，灰度分辨率越高，质量越好，但数据量过大。在少数情况下如对细节比较丰富的复杂图像，减少灰度级能改善质量，因为减少灰度级一般会提高图像的对比度。
最后用矩阵表示数字图像，这样做的优点是在于能应用矩阵理论对图像进行分析处理在表示数字图像的能量、相关特性时，采用图像的矢量表示比矩阵方便。
**的质量评价包括对图像的层次、对比度和清晰度的评定。图像的层次即灰度级用来表示像的明暗程度；对比度即图像中灰度差的大小；清晰度受亮度、对比度、主题内容的大小细微层次的联系，及颜色的饱和度问题的影响。随着数字成像系统的发展和普及，传统上对模拟成像进行评价的指标(包括客观评价中的调制传递函数和噪声功率谱)主观评价中的受试者操作特性曲线解析法，自然也运用到了数字成像的评价中。
图像质量评价时，为使影像检查的物理参数和成像技术条件符合具体要求，有必要将主观方法和客观方法有机地结合起来，进行定量分析，这样得到的图像质量综合评价结果更具说服力。
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