我们已经知道了位图和矢量的概念,计算机是如何来记录位图和矢量图的呢?
例如这张图:

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图中有一条曲线。大家已经知道这应该是一个矢量图形。你不要把它看成是一个“2”。
而位图也可以用像素来记录这条曲线,在黑线的位置上是黑色的像素,没有黑线的地方是白色像素,一行一行的像素整齐地排列,最终我们看到了由所有的黑色像素所组成的这条黑线。

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所有白色的地方都是白色的像素,在RGB图像中,每一个像素是由24位数字来记录的。仔细一想,尽管这些白色像素,对于我们这条黑色的曲线是没有意义的,但是却一个也不能少,这样下来,文件就非常的大。
同样是这张图,矢量就好办了,只需要确定这条曲线的起点、终点等相关的坐标,给定相关的函数,表述曲线的颜色和粗细,这条曲线就有了。也就是说,用数学的方式将这条曲线表述清楚了。没有曲线图形的地方,矢量图根本不管。这样一来,记录的文件就非常小。
既然矢量图这么好,我们所有的画面何不都用矢量图呢?比如这幅色彩极其丰富的照片。

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用位图来表述的是时候,只是用不同颜色的像素来排列。在照片的某个点上,应该是什么颜色,就用相应颜色的像素来记录。所有五颜六色的像素整齐地,从头至尾排列下来,我们就看到了由这些像素所组成的这幅图像。

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如果用矢量来记录这幅照片呢,实际上也是可以的。无非是一个点一个点地建立数学的计算公式,细致地表述每一点的颜色、形状、位置。但是因为这些颜色的变化太丰富,颜色点之间的跳跃非常激烈,没有一致的规律,因此,矢量图要按照每一个颜色点来建立数量浩瀚的数学公式。而每一个数学公式的信息量,肯定要大于一个像素的信息量,由此可知,这幅图片转换成矢量图以后,比位图还要大得多的多,计算机会不堪重负。也就是说,一般来说,位图大于矢量图,但并不是绝对的。

现在我们知道了:


图像——像素——位图
图形——数学——矢量

关于位图像素与图像之间的关系,且听下回分解