图像量化

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from skimage import data
from matplotlib import pyplot as plt
image=data.coffee()#原始图像
ratio=128#设置量化比率
for i in range(image.shape[0]):#图片垂直尺寸
    for j in range(image.shape[1]):#图片水平尺寸
        for k in range(image.shape[2]):#图片通道数 
            image[i][j][k]=int(image[i][j][k]/ratio)*ratio#对图像中的每个像素进行量化
plt.imshow(image)#打印采样后的图像
plt.show()

算法：图像量化是将图像经过离散化后，将表示图像色彩的连续变化值离散化为整数值的过程，即通过具体的一个整数值表示像素点所对应的色彩。

本文的图像量化过程是将256级的彩色图像量化到2级的彩色图像。量化等级越多，量化比率越低，所得图像层次越丰富，灰度分辨率越高，图像质量好，但数据量大；量化等级越少，量化比率越高，图像层次欠丰富，灰度分辨率低，可能会出现假轮廓，图像质量变差，但数据量较小。但是，在极少数情况下，固定图像大小，减少灰度级能改善图像质量，产生这种情况的原因可能是减少灰度级一般会增加图像的对比度。图像量化的作用是在一定主观保真图像质量的前提下，丢掉对视觉影响不大的信息，以获得较高的压缩比。

量化

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