1.2 点阵图

点阵图在生活中十分常见，例如计算机的某个界面截屏、用数码相机拍摄的照片等都属于点阵图。图1-3 是一张用数码相机拍摄的鸷鸟图，是一张典型的点阵图。我们将图片置入PS中，执行“图像”＞“图像大小”命令，按快捷键“Alt+Ctrl+I”调出“图像大小”对话框，可以看到图片信息，如图1-4 所示。

从“图像大小”对话框中，可以看到图片中的信息，包括图片像素大小、分辨率等。“分辨率”的概念将在后续的章节中具体说明，而“像素”即前面所提到的马赛克般的点，它们通过离散矩阵的方式排列，形成图像。当一张点阵图被无限放大时，我们可以看到画面中布满了各种颜色的小方块，即“像素点”。这些像素点是点阵格式图像的最小单位，它们可以通过不同的排列和着色构成各种各样的图像。从图1-4 中可知，案例图片的尺寸为 764 像素×437 像素，也就是说这张图片在电脑里完全显示一共需要 333868 个像素点（宽度像素×高度像素=总像素点）。

值得注意的是，虽然我们把点阵图等同于位图与像素图，但位图与像素图之间是有细微差别的。像素图是人为创作的，是在有限的范围、区域内，像素点有规律地排列组合形成的图片，通常用于特定的地方，如网页界面、游戏图片等。

位图等同于点阵图。一张位图通常包含几百甚至几千万个复杂颜色和坐标点。我们看一张位图时，视觉上一般无法察觉像素点的存在，但将图片放大多倍后会看到超大量看似无序且颜色不一的像素点。我们生活中常接触的电子照片就是位图。

1.2.1 点阵格式图像的特点

PS和其他绘图软件在处理图像时通常使用点阵图。点阵图中的每个像素点都有自己的颜色和位置，因此，当我们处理点阵图时，处理的是每一个像素点、每一个构成图片的小方格，而并非形状。每一个小方格代表一个像素点，而每一个像素点只显示一种颜色。点阵图通过不同像素点的颜色之差及不同的排列顺序而达到逼真的效果。点阵图具有以下特点。

（1）点阵图文件较大，且色彩变化丰富。

点阵图文件所占的存储空间相对较大，因为每一个像素点都是独立的。图像分辨率越高，色彩变化越多，点阵图所需要的储存空间就越大。简单来说，点阵图的质量取决于图像中像素点的数量。一平方英寸的图像所含的像素点越多，色彩就越丰富，颜色过渡就越自然，相应地，图像所需要的储存空间也就越大。因此，点阵图更善于表现色彩的微妙变化与色调变化。

（2）点阵图被放大到一定倍数后，边缘会产生锯齿。图1-5 就是一张典型的点阵图。

我们找到工具栏中的缩放工具，如图1-6 所示，点击后将图像放大。

可以看到，放大后的图像边缘非常不规则，线条已经变成锯齿状，如图1-7 所示。

（3）点阵图的储存格式多样。

执行操作“文件”＞“存储为”，如图1-8 所示，或者使用快捷键“Shift+Ctrl+S”，调出“另存为”对话框。

点击“保存类型”下拉选项，可以看到文件储存格式有PSD、BMP、PNG、EPS、GIF、JPG、TIF等，如图1-9 所示。除了EPS格式外，其他储存格式都属于点阵图的储存格式。

1.2.2 改变图像尺寸

许多人在刚学习PS时可能会以为缩放图片和改变图像尺寸是一回事。其实，缩放图片指的是利用缩放工具将图片放大或缩小。当我们使用缩放工具放大点阵图时，实质上是增大单个像素点的面积，若仅仅放大图像，则得到的会是模糊的、由各种色块组成的图像轮廓。因此，当放大点阵图时，会发现线条和形状会显得参差不齐，图像也变得不可辨认了。

首先，我们置入一张如图1-10 所示的图片，然后选择缩放工具。当小草图像被放大数次后，我们可以发现小草的边缘出现锯齿，如图1-11 所示。

继续放大，图像中的小草则变得更加模糊，如图1-12 所示。

但是如果我们从远处看它或是将图片缩小，则会发现小草又变清晰了，边缘也变得相对平滑。这样对图片进行放大，就像我们用放大镜观察一个事物一样，事物本身不会发生改变。

改变图像尺寸指的是对图像的像素进行增加或减少，是对图片本身进行处理，这样的处理会让图片产生质的变化，并且变化是不可逆的。具体操作如下，执行操作“图像”＞“图像大小”，或使用快捷键“Alt+Ctrl+I”，调出“图像大小”对话框，如图1-13 所示。

将宽度数值改为 100，单位不变，我们可以看到，高度也随之发生变化。这是因为宽度、高度中间有链接符号，如图1-14 所示，它是“限制长宽比”选项，能保证图片的宽、高比例不变，通过鼠标左键点击链接符号将它解除，如图1-15 所示，便可以自定义宽度、高度了。

解除限制长宽比后，将图像宽度改为“200”，然后点击“确定”，图片就变得很小了，如图1-16 所示。

这时我们执行“图像”＞“图像大小”命令，或使用快捷键“Alt+Ctrl+I”，调出“图像大小”对话框，将宽度改为“2592”、高度改为“3242”，会发现图像变得不清晰了，如图1-17 所示。

将反复修改图像尺寸的图1-18 与前文中的图1-10 进行对比，可以发现，图像原本的很多细节都丢失了，图像也变得模糊了许多。

这是因为改变数值缩小图像时，是等距离地将原本的像素抽取出来丢弃，再将剩余的像素拼合，数值变大时虽然数值恢复了，但是添加的像素是计算机弥补的，或者说是“捏造”的。这样“捏造”出来的图像就会和原先的图像存在很大的误差，因此细节便不会再与之前一样了。