许多数字图像在计算机上以位图 (bitmap)的形式存在。位图是一个矩形点阵， 上面的每一个点称为像素(Pixel)。像素是数 字图像中的基本单位，一幅m×n大小的图 像，是由m×n个明暗不等的像素组成的
许多数字图像在计算机上以位图 (bitmap)的形式存在。位图是一个矩形点阵， 上面的每一个点称为像素(Pixel)。像素是数 字图像中的基本单位，一幅m×n大小的图 像，是由m× n个明暗不等的像素组成的
在数字图像中，各像素所具有的明暗程 度是由一个称为灰度值(gray Level)的数字 所标识的，如将白色灰度值定义为255，黑 色的灰度值定义为0，将由黑到白之间的明 暗度均匀地划分成256个等级，每个等级由 一个相应的灰度值定义，这样就定义了一个 256个等级的灰度表。任何一幅用这个灰度 表记录的图像，其每个像素的灰度值都是由 0~255之间的某一个数字标定的。因 256=28,所以描述一个像素的灰度需要用8 位(8bit)数据
在数字图像中，各像素所具有的明暗程 度是由一个称为灰度值(gray Level)的数字 所标识的，如将白色灰度值定义为255，黑 色的灰度值定义为0，将由黑到白之间的明 暗度均匀地划分成256个等级，每个等级由 一个相应的灰度值定义，这样就定义了一个 256个等级的灰度表。任何一幅用这个灰度 表记录的图像，其每个像素的灰度值都是由 0～255之间的某一个数字标定的。因 256=28，所以描述一个像素的灰度需要用8 位(8bit)数据
对于一幅单色图像来说，256等级的灰 度变化足以描述它的各个细节。如果采用少 于256等级的灰度表，将发现图像上原来很 清楚的细微部分会变得模糊起来，这显然是 由于记录图像的信息不够而引起的。反之如 果采用多于256等级的灰度表，毫无疑问， 由于信息量的增加，从理论上说图像的表现 会变得更加细致入微，但实际上观察者却感 觉不到明显的变化，这是因为人的肉眼很难 分辨256等级以上的灰度变化。因此，256等 级的灰度表是比较理想的，采用多于256等 级的灰度只会无益地增加图像的数据量
对于一幅单色图像来说，256等级的灰 度变化足以描述它的各个细节。如果采用少 于256等级的灰度表，将发现图像上原来很 清楚的细微部分会变得模糊起来，这显然是 由于记录图像的信息不够而引起的。反之如 果采用多于256等级的灰度表，毫无疑问， 由于信息量的增加，从理论上说图像的表现 会变得更加细致入微，但实际上观察者却感 觉不到明显的变化，这是因为人的肉眼很难 分辨256等级以上的灰度变化。因此，256等 级的灰度表是比较理想的，采用多于256等 级的灰度只会无益地增加图像的数据量
在彩色图像中，因任何彩色图像都可分 解成红(R)、绿(G)、蓝(B)三个单色图像， 任何一种其他的颜色都可以由这三种颜色混 合而成，如黄色就是由红色和绿色混合成的 增加或减少红色或绿色的灰度，就能得到不 同色调的黄色，因此每个像素需用三个字节 的数据来记录。在图像处理中，彩色图像的 处理通常是通过对其三个单色图像分别进行 处理来实现的
在彩色图像中，因任何彩色图像都可分 解成红(R)、绿(G)、蓝(B)三个单色图像， 任何一种其他的颜色都可以由这三种颜色混 合而成，如黄色就是由红色和绿色混合成的。 增加或减少红色或绿色的灰度，就能得到不 同色调的黄色，因此每个像素需用三个字节 的数据来记录。在图像处理中，彩色图像的 处理通常是通过对其三个单色图像分别进行 处理来实现的
7.2.2数字图像的分类 数字图像可分两种：位图（也叫栅图）和矢量图 (1)位图（点阵）图像 位图（点阵）图像是目前最常用的图像表示方 法，可用于任何图像。位图就是将一幅图像分割 成栅格，栅格中的每个像素都单独记录。位图区 域中数据点的位置确定数据点表示的像素。使用 位图产生的图像比较细致，层次和色彩也比较丰 富
7.2.2 数字图像的分类 数字图像可分两种：位图(也叫栅图)和矢量图。 (1)位图(点阵)图像 位图(点阵)图像是目前最常用的图像表示方 法，可用于任何图像。位图就是将一幅图像分割 成栅格，栅格中的每个像素都单独记录。位图区 域中数据点的位置确定数据点表示的像素。使用 位图产生的图像比较细致，层次和色彩也比较丰 富