随着科技的进步，我们越来越依赖于数字图像进行信息交流和数据处理。对于数字图像来说，了解其背后的数学模型是至关重要的。图像数字化是一个将连续的模拟信号转换为离散的数字信号的过程。它主要包括三个关键步骤：数字图像模型、采样和量化。
首先，我们需要理解数字图像模型。这是一套描述图像如何被表示和存储的规则。通常情况下，一个图像可以被看作是由一系列像素组成的矩阵，每个像素都有其特定的颜色值。通过这种模型，我们可以更好地理解和处理图像。
接下来是采样。这是将连续的图像转换为离散形式的过程。简单来说，就是将图像分割成许多小块，并对每个小块进行测量。这样做的目的是为了减少数据量，使得图像更容易被计算机处理。
最后一步是量化。量化是指将采样得到的数据转换为有限的数字范围。这个过程可能会导致一些细节的丢失，但是它可以有效地降低数据量，使得图像更容易被传输和存储。
总的来说，理解数字图像模型、采样和量化的过程，可以帮助我们更好地掌握图像数字化的数学模型，从而更高效地处理图像数据。