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计算机如何存储和表示图像
计算机是如何存储与表示图像的 想知道为什么，我们就得知道图像的存储原理与表示原理 一：图像的存储原理 二：图像的表示原理 图像的存储原理 从结构上讲，图形文件分为两种，即位图与矢量图。在位图中，图像由许多的屏幕小点（我们通常说的像素）组成，这些小点对应显存中的“位”，而就是这些“位”决定了像素的图形属性，如像素的颜色、灰度、明暗对比度等。 位图图像 当一个像素所占的位数多时，它所能表现的颜色就更多、更丰富，从整体上看，图像的色彩就更艳丽，分辨率就更高。位图中所分的二位图、八位图等正是指像素所占的位数。当位图被放大或缩小时，由于像素的数量没有改变，图像的分辨率就会降低，图像的外观自然就大打折扣。 相信大家在Word或WPS当中插入图像，安排图文结构时，或多或少都会遇到这种情况。就这方面来看，位图的缺点是显而易见的——分辨率的固定导致大分辨率的清晰图像占用大量空间；像素的分散性使动态图像的表达显得困难，例如看VCD时出现马赛克现象，就是像素丢失造成的。 因此，研究人员开发出一种新的图形格式——矢量图。顾名思义，矢量图就是用矢量代替位图中的“位”。简单说来，矢量图不再给图的全部像素作统一的标记，而是用矢量给图的几何部分作标记。例如，一幅矢量图是绿色背景上，有一个黑色的圆圈。 它的表达方式是先用语句调用调色板描述背景，再用带矢量的数学公式来描述圆圈的大小、形状等，这就使得图形的放大、缩小与移动变得十分简单，仅仅把公式中的矢量变量改一改就可以了 可以说矢量图的优点是很多的：能无限放大、缩小而不失真；不需要将图像每一点的状态记录下来，因而比相同质量与大小的位图占用的空间少得多，它甚至可以方便地通过更改内部公式制作动画，比位图省事多了。像Flash和CorelDraw等就是这样。 多样化的图像存储方式 我们现在所用的各式各样的图像存储方式，归根到底都离不开上面提到的两种最基本的原理。下面我就现在大家常见的几种图形存储方式作一个肤浅的介绍。 JPEG格式的过人之处，它提供2:1到40:1的压缩比例，在8×8面积像素单元内进行压缩，当单元颜色值较单一时，则输出一种颜色，也就是说，它在压缩时只储存单元内相差较大的颜色值，随着压缩比例的上升，这一储存值便相应减少，利用人的视觉的灵敏度，将一些常人不易察觉的颜色变化略去。 JPG、JPEG（Joined Photographic Experts Group）——静态图像专家组 GIF包括三种格式，均为8位位图，最大支持256种颜色。一种是静态的GIF图，数据经过一定的压缩。另外两种是GIF89a与GIF87a。支持动画格式和透明效果，压缩方式与静态GIF图类似，可说是GIF的延续，但是由于它对颜色的支持不是很丰富，所以不论是动态的还是静态的GIF图，它都会使用真彩色的图像失真。 GIF——动态位图开国元老 图像表示原理 图像表示是图像信息在计算机中的表示与存储方式。 图像表示与图像运算一起组成图像模型，是模式分析中的重要组成部分。更高一级的图像表示是描述图像中的物体和物体间的关系。这样一种图像常常称为逻辑图像。 图片表示的方法 一：基本幻物理图像表示方法 二：四分法 三：描述法 四：高级图像表示方法 最基本的物理图像是根据矩形网格抽样原理从连续图像域中抽取二维灰度阵列（矩阵）得到的。也可以用长向量表示二维灰度矩阵，它是按列（或行）扫描灰度矩阵，把下一列（或行）的头与前一列（或行）的尾相接而成。 基本物理图像表示方法 它们的线性可逆变换同样可以用来表示图像。图像的每一行由行程（具有同一灰度的邻近像元集合）序列所组成，因此也可以用行程长度编码（见图像编码）表示图像。 四分树是用树的根节点表示整个图像：假使图像的灰度都取同一数值，就把根节点标上该灰度，并停止产生后继节点，否则就对根节点加入四个后继节点，每个后继点表示图像的一个象限。假使其中的某个象限有同一灰度，就把与它对应的节点标上该灰度，并停止产生该节点的后继节点，否则重复上述产生四个后继节点的过程，直到所有的节点所对应的区域灰度都相同为止。 四分法 这种表示方法能够减少存储量而且有相应的算法进行图像的基本运算，如邻域查找等。其缺点是图像的相对位移会使四分树表示发生改变，从而很难从四分树表示判断两幅图像是否全同。 描述法 描述法是在抽取对象的边界或区域的基础上，对边界或区域进行描述，例如从边界上任意点出发沿边界进行跟踪，用数字表示跟踪方向，从而得到边界的数字链码表示。也可以用形状分析的方法表示对象的区域（见图像分割）。 高级图像表示方法是描述图像中的物体与物体间的关系。这样一种图像常常称为逻辑图像。图像中的物体或组成部分可以用区域或一组几何特性来表征，还可以详细说明组成部分的位置和其他非几何的属性。 高级图像表示
