2.1　图像的颜色表示

2.1.1　像素的颜色

色度学理论认为，任何颜色都可由红（Red）、绿（Green）、蓝（Blue）三种基本颜色按照不同的比例混合得到。红、绿、蓝被称为三原色，简称RGB三原色。在PC的显示系统中，显示的图像是由一个个像素组成的，每一个像素都有自己的颜色属性，像素的颜色是基于RGB模型的，每一个像素的颜色均由红、绿、蓝三原色组合而成。三种颜色分量值的结合确定了在图像上显示的颜色。人眼看到的图像都是连续的模拟图像，其形状和形态表现由图像各位置的颜色所决定。因此，自然界的图像可用基于位置坐标的三维函数来表示，即：

其中f表示空间坐标为(x,y,z)位置点的颜色，fred、fgreen、fblue分别表示该位置点的红、绿、蓝三种原色的颜色分量值。它们都是空间的连续函数，即连续空间的每一点都有一个精确的值与之相对应。

为了研究方便，主要考虑平面图像。平面上每一点仅包括两个坐标值，因此，平面图像函数是连续的二维函数，即：

2.1.2　图像的存储结构

图像是以栅格结构存储画面内容的，如图2-1所示。栅格结构将一幅图划分为均匀分布的栅格，每个栅格称为像素，显式地记录每一像素的光度值（亮度或颜色），所有像素位置按规则方式排列，而像素位置的坐标值却是有规则地隐含。图像由数字阵列信息组成，用以描述图像中各像素点的强度与颜色，因此图像适于表现含有大量细节（如明暗变化、场景复杂度和颜色等）的画面，并可直接、快速地在屏幕上显示出来。图像占用存储空间较大，一般需要进行数据压缩。

图像通常用由采样点的值所组成的矩阵来表示。每一个采样单元叫作一个像素（pixel），如图2-2所示。

在计算机内通常用二维数组来表示数字图像的矩阵，抽象为数字矩阵：

其中， f 代表该像素的彩色或灰度值；括号内的坐标点代表像素的坐标位置； M 、 N 分别为数字图像在横、纵方向上的像素总数。

把像素按不同的方式进行组织或存储，就会得到不同的图像格式，把图像数据存储成文件就得到图像文件。图像文件按其数字图像格式的不同一般具有不同的扩展名。最常见的图像格式是位图格式，其文件名以bmp为扩展名。

1.单色图像

单色图像具有比较简单的格式，一般由黑色区域和白色区域组成，如图2-3所示。每个像素点仅占一位，其值只有0或1∶0代表黑，1代表白，或相反，如图2-4所示。因为图像中的每个像素仅需1位信息，常把单色图像称为1位图像。

2.8位灰度图像

8位灰度图像具有如下特征：

（1）8位灰度图像的存储文件带有图像颜色表（如表2-1所示），此图像颜色表共有256项，图像颜色表中每一表项均由红（R）、绿（G）、蓝（B）颜色分量值组成，并且红、绿、蓝颜色分量值都相等，即：

f _red ( x , y ) = f _green ( x , y )= f _blue ( x , y )

（2）图像中每一个像素信息是图像颜色表的索引号。每个像素由8位组成，其值的范围为0～255，表示256种不同的灰度级。每个像素的像素值 f ( x , y )是图像颜色表的表项入口地址。图2-5表明从图像中取出一子块灰度图像（16×6）。

子块灰度图像（16×6）对应的数值矩阵如下所示，其数据值的含义是图像颜色表的索引号，没有彩色信息。

3.8位伪彩色图像

8位伪彩色图像与灰度图像相似，其存储文件中也带有图像颜色表。伪彩色图像具有如下特征：

（1）图像颜色表中的红、绿、蓝颜色分量值不全相等，如表2-2所示，即：

f _red ( x , y ) ≠ f _green ( x , y ) ≠ f _blue ( x , y )

（2）图像中每一个像素信息也是图像颜色表的索引号。整幅图像仅有256种颜色，要表示256种不同的颜色，像素必须由8位组成，每个像素值不是由每个基色分量的数值直接决定的，而是把像素值当作图像颜色表的表项入口地址。256色图像有照片效果，比较真实。

4.24位真彩色图像

具有全彩色照片表达能力的图像为24位真彩色图像。24位真彩色图像存储文件中不带有图像颜色表，它具有如下特征：

（1）图像中每一个像素信息由R、G、B三个分量组成，每个分量各占8位，每个像素需24位。

（2） f _red ( x , y )、 f _green ( x , y )、 f _blue ( x , y )取值范围均为0～255。

例如，某彩色图像（6×8）对应的数值矩阵如下：

将红（R）、绿（G）、蓝（B）三种颜色的数据分离出来，分别提取，可以得到三个8位平面数据，如图2-6所示。

2.1.3　图像的精度

数字化图像的精度包括两部分，即空间分辨率和灰度级的分辨率。

1.空间分辨率

空间分辨率指图像数字化的空间精细程度，是数字图像中划分图像的像素密度，即单位长度内的像素数，其单位是DPI（Dots Per Inch，每英寸的点数）。图像分辨率说明了数字图像的实际精细度。如图2-7所示，图像空间分辨率从高到低变化，可见空间分辨率越高，图像越逼真。

2.灰度级分辨率

数字化图像的灰度级分辨率表示每一像素的颜色值所占的二进制位数，也叫颜色深度。图2-8表明图像灰度级分辨率越高，则能表示的颜色数目越多，图像越清晰。