由于计算机的离散特性，需要将自然界的连续光强图像离散化为数字图像。
一幅亮度图像可离散为像素阵列的方式表示，其行和列表示图像中对应的像素点（pictureelement,简称pixel），如像素（xi,yj）（i=0,1,…,M-1;j=0,1,…,N-1）,M和N是图像分别在x和y两个方向的像素个数，M*N的数值越大，图像被分割成越多的像素，则称图像的空间分辨率（spaceresolution）越高；而相应阵列中像素的值一般称做灰度值（graylevel）,若将图像的亮度范围均匀分成G个等间隔，则G为灰度的分割级数或量化级数，G的数值越大，则图像的亮度分辨率（brightnessresolustion）越高。
灰度级数通常用二进制的位数k（比特数）表示，即G=2k，k根据A/D转换的位数常有8，16位等，分别对应256、65536个灰度级数。
经离散后的数字图像从数学形式上看，就是一个M*N的数学矩阵。
这幅数字图像的基本特征就可以用M*N*2k个状态来描述，也就是M,N,k决定了数字图像占用的存储空间的大小。
图像的空间分辨率和亮度分辨率越高，则图像所占用的存储空间也越大，计算机所要对图像进行处理的时间也越长。
2.数字图像的特征
通过数字图像设备可将一幅自然界的光学图像转换为一幅数字图像。
那么一幅数字图像与原自然界景象有什么区别和联系？
为了更好地掌握图像的本质和特征，进而通过图像来进行精密测量。
这里总结出如下与光学测量有关的数字图像特点：
1）数字图像是通过成像设备将自然界景象的光强分布函数在空间上离散成像素点，在光强上离散为灰度等级而形成的。
其中景象的几何位置与图像成中心投影关系；灰度级与对应光强成正比关系。
因此数字图像在几何位置和光强分布上与自然界存在一定的相似性。
2）数字图像的数学表示为一数学矩阵，因此对数学矩阵所能做的所有的数学运算都能用于数字图像。
这些运算包括加、减、乘、除、卷积和数学变换，以及各种局域运算、分析等。
不同的运算代表着不同的物理意义，根据处理所要达到的目的就可以设计出相应的算法。
3）数字图像采样具有重建特性。
一幅数字图像是由有限的离散像素点组成的，其采样间隔Δx、Δy满足什么样的条件才可以完全重建空间的连续图像？
或图像所能反映的空间特性的最小细节或最高频率是多少？
这个问题可简单地由著名的奈奎斯特（Nyquist）采样定律来解决，许多图像和信号处理书籍都有该定理的详细阐述，这里只给出结论。
光强度函数f（x,y）中信号的最高频率是由空间物体包含的最高频率和成像系统调制传递函数（MTF）的截止频率来决定的。
设uc、vc为两个方向上空间物体包含的最高频率和成像系统MTF截止频率两者的最小值，则只要采样间隔Δx和Δy满足下式的关系，就可能由f（x,y）的采样图像精确重建f（x,y）。
，
满足奈奎斯特采样定律仅是获得较精确信息的最低要求，换言之，采样图像所能表现的空间物体细节的最高频率为uc,vc。
由于数字图像采集过程中会不可避免地在多个环节中出现各种噪音，而噪音在理论和实践上是不可能完全滤除的，即理想采样不可能实现，所采集的数字图像不可能完全精确重建现实空间连续图像。
4）图像光强量化具有非线性效应。
即将自然景象的光强变成对应的灰度值。
总体说数字化设备的灰度与光强的转化是线性正比关系的，但由于成像材料的特殊性能，实际的光强——灰度曲线通常不是表现为严格的线性关系，而是表现为如下的指数关系：
其中，G是灰度值，I是光强值，α是非线性指数，K是一常数。
灰度与光强曝光曲线如图所示,在光强的中间区域BC段,灰度与光强有较好的线性关系。
在光强的暗区AB段和极亮区CD段，灰度与光强的关系是非线性的。
在AB段，光强低于或接近光敏门限值，处于曝光不足状态。
CD段的光强处于过饱和状态，将难展现高光区的层次。
在实际采图工作中，应尽量使图像系统工作在灰度——光强曲线的线性区BC段。
当工作在非线性区时，可用数字图像处理的方法对图像进行灰度标定和修正。
5）光学成像系统的几何畸变现象。
在实际光学成像系统中，数字图像与自然景象在几何上很难满足严格的中心投影关系，通常存在一定的几何畸变现象。
综上所述，一幅数字图像是自然景物的光学特性、环境光场、成像系统等各环节的特性的综合表现形式。
通过数字图像来提取、恢复自然界景物的特性是数学物理中的一个反问题。
由于数字图像生成过程中引入了许多不确定的因素，从而使得该反问题是个不适定的问题，即无法得到严格真实的解。
目前还没有一种通用的、一般可解的具体算法，因此对不同的应用对象往往需要研究不同的具体算法。
1.4数字图像器件及指标
1.数字成像器件
1）CCD（chargecoupleddevice）电荷藕荷器件
阵列CCD成像器件由许多感光单元（photosite）组成，每个感光单元在接收输入光后，会产生一定的电荷转移，因此形成了和输入光强成正比的输出电压。
按芯片几何组织形式不同，CCD成像器件可分为线阵和面阵两种。
线阵CCD中的感光单元排列成一条直线，只能在一个维度方向上接受感光信息，要获得二维图像信息，必须靠场景和成像系统之间的相对运动来实现。
各类扫描仪就是利用线阵CCD和步进电机的移动来实现图像的扫描，在激光测量中也常用到线阵CCD。
面阵CCD由排列成方型或矩形阵列的感光单元组成，一次曝光可直接得到二维图像，如各种数字成像系统。
面阵CCD相应的后续信号处理系统要比线阵CCD复杂的多，因而成本价格也响应地较高。
CCD成像器件具有灵敏度高、光谱响应宽、线性度好、动态范围大等优点，具体讲就是成像效果好，色彩鲜艳自然、灵敏度高，对于光线要求低等，但CCD的生产成本高，耗电高是其缺点。
目前在中高端成像领域得到广泛应用。
2）CMOS（complementarymetaloxidesemiconductor）成像器件
CMOS图像传感器是近年来发展起来的一种新型光敏器件技术。
与CCD相比，它具有反应快、耗电少、价格低等优点，然而在成像品质方面与CCD还有一定的差距，随着技术的不断发展，这种差距正在缩小。
CMOS在监控等领域广泛应用，中低端数码相机也有采用。
2.数字成像器件的技术指标
1）CCD（CMOS）的成像面积和尺寸（sensingarea）
CCD成像面积定义为成像区的宽度与高度的乘积，如6.4mmx4.8mm。
但习惯上沿用过去摄像管靶面的对角线长度来衡量，如摄像机为2/3，1/2，1/3，1/4英寸等，数码相机为4/3，1/1.8,1/2.7英寸等。
按惯例1/2和1/3英寸的CCD的实际成像面积分别为6.4mmx4.8mm和4.8mmx3.6mm。
2）CCD（CMOS）的像素数
CCD的像素数，即图像的最大空间分辨率，由列像素数M和行像素数N的乘积决定。
3）感光单元尺寸（pixelsize）
感光单元面积是指CCD（CMOS）感光器件上单个感光单元的宽度和高度之积，其宽度和高度尺寸多为4μm~16μm，常用尺寸如6.7μmx6.7μm，9.0μmx9.0μm等，也有宽度和高度不一样的。
一般讲，感光单元面积越大，感光的动态范围也越大。
4）
升级会员 