数字图像基础知识详解

数字图像大致分为两种：点阵图(有些书也叫位图）和矢量图。

点阵图由像素组成，像素也就是图像中表示颜色的最小单位，如果我们把一张位图放大几百倍就可以看到像素。下图里的小方格就是像素。每个像素有一个值，以24位的RGB为例（下面要讲到），某一点的颜色值就可能为（38，220，107），三个值分别为红色、绿色、蓝色通道的颜色值。所有的像素的值就组成一个数字矩阵，这样图像就数字化了而存储为文件。

而矢量图顾名思义“矢量”，矢量图里的数据是一些数学函数，用以描述图像中曲线的起点及走行，也就是说图像可以看成有很多曲线组成，而矢量图则用数学方法描述曲线的锚点和路径，这也就是矢量图放大不会出现“马赛克”的原因，但矢量图中也可以有点阵图。矢量图主要用于工业制图，例如AUTOCAD就是用的矢量图。总的来说，位图是“图像”，矢量图是“图形”，下面两张图就是对比：

搞清楚矢量图与位图以后，我们讨论的是位图，因为医学图像采集回来的数据基本都是以位图存储。其次，要讲讲几个概念：分辨率，位深，通道。

分辨率指单位面积内像素的个数，一般以PPI(pixels per inch)为单位。同样大小的图片图像清晰度是分辨率决定的。数码相机所标识的多少多少像素指的是拍出来的图片里总的像素，所以有时候那些所谓的600万像素的相机拍出来的效果反而不如2、300百万的好（当然还有成像技术方面的很多因素的影响），一些好的相机能达到高的分辨率。还记得前段时间19寸液晶很火的时候我很想买一台，结果一看，都19寸了，总像素却还是1024×768，无形中分辨率降了很多，显示效果反而远不如17寸的，一问才知道，点距小的面板（分辨率就髙）都是工业级的，买都买不到。同时分辨率也是进行比例换算的一个参数，园子里那篇用PS计算创口面积的帖子也就是根据分辨率、像素值算出图像大小，最后与标尺比，算出比例尺。

位深（color depth)，指存储像素数据的二进制位宽。至于二进制位（bit）是什么，如果你不懂的话也就不用往下看了。例如二值图像，颜色只有两种：黑（0），白（1），某个像素的颜色值只需要一个二进制位存储，所以位深为1。用IMAGE J做面积计算的一个方法就是先将图像BINARY，然后再算出黑白各自的面积。而灰度模式则用更多的数值来记录图像的黑白明暗变化，使图像的过渡更平滑。例如8bit的Grayscale，位深为8，有8个二进制位，所以颜色范围就从0－255（2的8次幂－1），一共256种颜色，16位灰度就有2的16次幂种颜色，很显然位深越宽，颜色越多，图像色彩越细腻。24位的RGB图像的像素值则是由一个8bit的红(R)色值，一个8bit的绿（G)色值，一个8bit的蓝(

色值组成，显示时将三个值代表的颜色叠加，从而得到一幅彩色图像，至于三原色能组成所有颜色我想不用多说。

这里就引申出通道的概念,像素点所包含的某一种原色信息便构成了一个颜色通道，例如RGB图像中的红色、绿色、蓝色值就分别存储在红色、绿色、蓝色通道内，当然通道还可以存储其它信息，例如32位的RGB图像除了分别有一个8bit的R、G、B通道外还有一个8bit的alpha通道，在PHOTOSHOP中用于存储选区的信息，也就是说一个通道存储的只是一个参数的数据，一个图像除了颜色外还有很多东西需要我们将它数字化，参数越多，图像所表现出来的内容越多。



下面要讲的也是最重要的：色彩模式(颜色模型）

1、RGB模式与CMYK模式。之所以两个一起讲，大家看看这个图就知道它们的关系了。



RGB模式在前面已经多次提到，原理就是将图像的颜色分解为红、绿、蓝三原色进行存储。颜色范围由每种颜色通道的位深决定，如24位RGB则有256×256×256，约1670万种颜色。0－255反映原色的亮度，颜色越深，亮度越低，值就越小。当三种原色亮度值相等时产生灰色，当3种亮度都为255时产生纯白色，当三种亮度都为0时产生纯黑色，三种色光混合产生的颜色一般比原来的颜色亮度髙，所以RGB模式采用的是色光加色法。

CMYK模式中的四个字母分别代表青（Cyan)、品红(Megenta)、黄（Yellow)、黑（Black)，是彩色印刷的一个工业标准，四种颜色分别就是四种印刷油墨的颜色。有的战友可能已经注意到上面那张图里青、品红、黄叠加后就出现了三原色，但为什么还有个“K”？理论上，C、M、Y三种颜色叠加应该是纯黑色，但是由于现实中油墨的纯度、透明度、载体性质等的影响，单靠叠加无法得到纯黑，因此要加入纯黑的油墨。在RGB模式中，由三原色光源发出来的光混合生成颜色，为色光加色法；而CMYK模式不同。在CMYK模式中，由复合白色光（包含了所有波长的色光）照在不同比例青、品红、黄、黑油墨的纸上，特定部分的光谱被吸收后，反射到人眼中产生颜色。随着青、品红、黄、黑四种成分的增多，反射到人眼中的光会越来越少，光线的亮度越来越低，因此，各通道的值越大，亮度越低颜色越深，而RGB中各通道值越大亮度越高颜色越浅(注意，CMYK各通道的值使用的是百分比）。CMYK的成色方法是色光减色法。

latiny 战友给了个很不错的链接，我觉得园子里的这些资源就是应该整合一下，看一张帖子，园子里相关内容也就一并学习了。下面继续。

2.HSB模式H色相或色调（Hue),S饱和度（Saturation),B亮度（Brightness)。IPP中的HSI（I,intensity)，还有HSV(V,value)实现的原理与HSB一样。HSI中I值由红绿蓝三色的值平均而来，HSV中V值由三色中的最小、最大值平均而来。有些书将HSB与HSV等同，到底有没区别，还请战友指点。

色彩存在客观的三属性，它包括: 主波长（dominant wavelength）、纯度（purity）和亮度（luminance）。主波长是所见彩色光中占支配地位的光波长度，它决定色光的色彩（色相）；纯度是光谱纯度的量度，即纯色光中混有白色光的多少；而亮度是指光的明亮程度。它们是三个物理量，可以用仪器测量来得到。这三个物理量对光色特征的描述，与色相、明度及饱和度是等效的。色相就是物体反射或透射的光的波长，用“度”表示，范围从0－360度。饱和度，饱和度表示颜色的纯度，用色相中的灰色成分所占比例表示，亮有0％－100％，有100个等级。

3.Lab模式根据色彩理论，任何一种白光颜色可由色光三源色R、G、B匹配出来，但三原色的比例不是唯一的；任何一种中性灰都可心用色料三源色C、M、Y匹配出来。然而由于色料对光的不完全吸收，要达到理想的中性灰和满足实际印刷的效果，必须用黑墨来弥补。这样对同一色块，用不同的设备来表现，得出的C、M、Y、K比例是不同的。Lab模式就是一种与设备无关的色彩模式。Lab色彩理论认为，在一个物体中，红色和绿色两种原色不能同时并存，黄色和蓝色两种原色也不能同时并存，因此,用a表示从深绿色（低亮度值）到红色（中亮度值），用b表示从亮蓝色（低亮度值）再到黄色（高亮度值），a、b的取值范围都是是－120－120；L（Luminosity）表示明度值0－100（注意不是亮度，两者差别看"色度学“有关书籍)。Lab色彩模型除了上述不依赖于设备的优点外，还具有它自身的优势：色域宽阔。它不仅包含了RGB，CMY的所有色域，还能表现它们不能表现的色彩。人的肉眼能感知的色彩，都能通过Lab模型表现出来。所以在处理对色彩要求较高的图像时现转换为Lab模式处理，然后再按要求输出，TIFF文件支持Lab模式。另外，Lab色彩模型的绝妙之处还在于它弥补了RGB色彩模型色彩分布不均的不足，因为人眼对颜色过渡的判断与RGB模型颜色值的线性变化并不一致。

3.灰度模式（Grayscale)。灰度模式只记录图像的亮度，位深越宽，过渡更平滑。

4.位图模式（Bitmap，与点阵位图含义不同) 即位深为1的二值模式。

5.索引颜色模式（Index Color)。索引颜色图像包含一个颜色表，表中存放颜色在调色板中的索引值。GIF就是一种索引模式的图像格式，只有256色定义允许用户为图像设置背景的透明(transparency)属性，而JPEG则不支持透明，所以有时会觉得GIF比JPEG漂亮。

6.多通道模式（Multichannel)例如PS的PSD文件。

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