第二节：数字图像描述
图8:矢量图法与点位图法
▲图8
像素：数字图像是由二维的元素组成，每一个元素具有一个特定的位置（x,y）和幅值f（x,y），幅值f（x,y）又叫该点图像的强度或灰度,这些元素被成为像素。
在计算机编程中，像素组成的图像叫位图或者光栅图像。简单说起来，像素就是图像的点的数值，点画成线，线画成面。
矢量图：可以无限放大永不变形。
点位图：受图像分辨率和像素深度影响。分辨率越高，就是组成一幅图的像素越多，图像文件越大。像素深度越深，就是表达单个像素的颜色和亮度的位数越多，图像文件越大。
黑白图像：只有黑白两种颜色，又称单色图像和二值图像。
单色图像指图像的每个像素只能是黑或者白，没有中间的过度。
二值图像是指像素值只能是0和1，图像中的每个像素值用1位存储。
灰色图像：是指每个像素的信息由一个量化的灰度级来描述的图像。它只有亮度信息，没有颜色信息。
每个像素的亮度用一个数值来表示，通常数值范围在0到255之间，0表示黑、255表示白，其它值表示处于黑白之间的灰度。
用于显示的灰度图像通常用每个采样像素8 bits的非线性尺度来保存，这样可以有256种灰度（8bits就是2的8次方=256）。这种精度刚刚能够避免可见的条带失真，并且非常易于编程。
自然界中的大部分物体平均灰度为18%。
图9:黑灰对比
▲图9
彩色图像：除有亮度信息外，还包含了颜色信息，即，由三个（如RGB,HSV）二维灰度组成。各个二维灰度相当于一个单纯的灰度图像。
