图像是由扫描仪、摄像机等输入设备捕捉实际的画面产生的数字图像。由像素点阵构成的位图。图像是一个矩阵,其元素代表空间的一个点,称之为像素(Pixel),每个像素的颜色和亮度用二进制数来表示,这种图像也称为位图。对于黑白图用1位表示,对于灰度图常用4位(16种灰度等级)或8位(256种灰度等级)来表示某一个点的亮度,而彩色图像则有多种描述方法。位图图像适合于表现比较细致、层次和色彩比较丰富、包含大量细节的图像。[1]
图像用数字任意描述像素点、强度和颜色。描述信息文件存储量较大,所描述对象在缩放过程中会损失细节或产生锯齿。在显示方面它是将对象以一定的分辨率分辨以后将每个点的色彩信息以数字化方式呈现,可直接快速在屏幕上显示。分辨率和灰度是影响显示的主要参数。图像适用于表现含有大量细节(如明暗变化、场景复杂、轮廓色彩丰富)的对象,如:照片、绘图等,通过图像软件可进行复杂图像的处理以得到更清晰的图像或产生特殊效果。
图像可按照不同的准则进行分类。
根据图像的数学模型,图像可分为连续图像和数字图像。
图像根据运动属性,也可分为静止图像和图像序列。
按照通道特性,又可分为标量图像和矢量图像,通俗而言,分为灰度图像和彩色图像。按照波段特性,有多光谱图像等相应概念。
图像主要有分辨率、颜色模型和颜色深度三个技术指标。分辨率是衡量图像细节表现力的技术参数,是指图像采样矩阵的大小。分为显示分辨率、图像分辨率和输出分辨率三种。通常所说的图片大小即指其显示分辨率。
在不同的应用场合,可能需要不同的颜色表示方法,因此有多种颜色模型。图片在显示器上的显示一般采用RGB颜色模型,由红(R)、绿(G)、蓝(B)组合而成。
颜色深度是指用来存储像素的颜色和亮度所用的二进制位数。颜色深度反映了构成图像的颜色的丰富性。
一幅没有经过压缩的数字图像的数据量大小可以按照下面的公式进行计算:
图像数据量大小=图像分辨率×颜色深度/8(字节)
例如一幅800×640的真彩色图像,它保存在计算机中占用的存储空间为:
800×640×24/8=921600B≈1.46MB 。[1]


