最佳量化 最佳量化 使量化误差最小的量化方法为最佳量化。 最佳量化方法： 思想：计算所有可能灰度级出现的概率分布，根据灰度级出现概率的多少决定分层的疏密。对于出现次数较多的大部分灰度作精确分层，对出现次数少的灰度级做粗糙分层。（这将比均匀量化更易获取良好的图象质量） 使用均方误差测度讨论最佳量化。 设：Z和q分别代表数字图像像素幅度和其量化值；p(Z)为像素幅度概率密度函数；Z的取值范围在H1~H2之间，量化总层数为K，δ2表示量化器量化的均方误差。 解：根据均方误差定义可得

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非均匀采样和量化 对给定的空间分辨率，图像的质量可以根据图像特性利用自适应的采样过程来改进。例如，在灰度变化显著的有很多细节的区域应当采用较密的采样。又例如，可以计算所有灰度值出现的频率。若某范围内的灰度值出现频繁，而在其他范围内灰度值出现较稀，则在该范围内量化灰度就要较密，在其他范围内较稀。

非均匀量化 为了减小量化误差，引入了非均匀量化的方法。 非均匀量化依据一幅图像具体的灰度值分布的概率密度函数，按总的量化误差最小的原则来进行量化。 具体做法是对图像中像素灰度值频繁出现的灰度值范围，量化间隔取小一些； 而对那些像素灰度值极少出现的范围，则量化间隔取大一些。 显然，在需要以少的数据量来描述图像的场合，可以采用非均匀量化技术，以达到尽量少的数据使所描述的图像效果尽可能地好。 x y f(x,y) N M

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