图像数字化的三个关键步骤，你知道吗？处理与压缩储存详解

将图像信息转为数字符号，借助电脑技术加以处理和解析，这种做法运用很广，让我们的生活和劳动变得非常方便。

基础概念

图像的数字化主要包含三个步骤：首先，通过采样将连续的图像在空间上分解成独立的点；其次，量化将每个采样点对应的灰度信息转换成数字形式；最后，编码将这些数字信息编码成计算机可以识别的格式。压缩和储存是处理经过量化的图像信息时进行的操作，目的是让数据变小，这样传输和保存起来更方便。比如，数码相机拍照时会自动处理这些过程。

实际操作中图像数字化处理，比如数码相机拍照，会按固定顺序完成采样、量化和编码这三步。先进行采样，把连续图像在空间上分解成许多像素点。然后执行量化，把每个像素的灰度值转换成数字，变成电脑能识别的数值。最终进行编码操作，将量化后的像素数值加以压缩并加以保存，目的是为了减少数据容量，使得后续的传输和储存更为便利，这一系列操作连贯进行且无需人工干预。

常用软件

图像的数字化加工行业里，有很多实用的程序，Adobe Photoshop是知名度最高的一个。这个软件功能很全面，可以用来修改图片、调整色彩、组合画面等，在广告制作、照片处理等行业使用得非常普遍。

GIMP是一个开源的图像编辑工具。它不收取费用，而且包含很多实用的功能，很适合初学者练习，也能处理一些简单的图片调整。不少小型公司和个人制作者都选择用它来应对自己的图片要求。

应用领域

医疗行业里，影像的数字化加工作用显著。借助X光、CT、MRI等仪器采集的医学照片，在转化为数字信息后，医生能够更清楚看到病灶区域，从而进行精准判断。在交通方面，监控相机拍下的画面经过分析，可以完成车牌识别、违规行为侦测等任务，对维护交通秩序和保障出行安全有重要帮助。

技术优势

数字化的图像比传统图像更有好处。它存储起来很方便，只需要很少的硬盘容量，而且能长久保存不会坏。还可以精确地改动和优化图像，比如调整明暗、反差和色调，还能去掉图像的污点和杂乱，让画面效果大大改善。

发展趋势

图像的数字化处置正在走向智能化的阶段，通过人工智能和机器学习手段，可以自动辨识图像里的物体和场景，从而完成更为准确的分析工作。同时，它和虚拟现实、增强现实等技术的结合也日益紧密，能够为使用者提供更加深入的体验，在游戏、教育等行业拥有很大的发展空间。

面临挑战

图片转换成数字形式已经取得了长足的发展，不过也存在一些困难。首先，整理众多图片资料需要很强的计算能力和存放空间图像数字化处理，开销比较大。其次，照片的版权维护是个棘手的事，数字照片容易被仿制和分发，怎样维护设计者的利益是一个迫切需要处理的议题。

你平时有没有用过跟图片转换成数据有关的程序？欢迎大家在讨论区说说自己的经历，同时别忘记给这篇文章点个赞，并且转发出去。