连分式在数字图像处理中的应用数字图像处理，即用计算机对图像进行处理。
将一幅物理图像在计算机里用一个数整数矩阵表示，
这个矩阵的每一个元素均是一个像素，每个像素具有两个属性：位置和灰度。位置是指像素所在的行和列；灰度是指像素的亮暗程度。由于图像通常是来自于我们的现实世界，它们可以用数学函数来描述，因此可以用数学方法对其进行分析和处理。
用于图像处理的方法很多，但多数是基于线性的方法。经过对图像性质的研究，我们发现连分式也可用来描述图像的某些特征，可以作为图像处理的一个数学工具。如可用连分式计算的有效递推性、
逼近性来进行图像的重建，图像的放大和变形等。
下面我们举两个具体的例子来说明连分式的应用价值。
连分式用于图像缩放以位图 Panda.bmp为例，利用 Newton-Thiele型有理分式 分别对其进行放大和缩小,
307 460?
205 128?
256 256?
连分式用于图像重建以位图 girl.bmp（ 256X256） 为例，对其进行随机采样 20000个像素点，尔后利用 Newton-
Thiele型有理分式 对采样图像进行重建。
原始图像（ 256X256） 重建图像