计算机是如何存储和表示图像的

通过以上几 种方法，计 算机就可以 把图像表示 出来
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因此，研究人员开发出一种新的图 形格式——矢量图。顾名思义，矢 量图就是用矢量代替位图中的 “位”。简单说来，矢量图不再给 图的全部像素作统一的标记，而是 用矢量给图的几何部分作标记。例 如，一幅矢量图是绿色背景上，有 一个黑色的圆圈。
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它的表达方式是先用语句调用调色 板描述背景，再用带矢量的数学公 式来描述圆圈的大小、形状等，这 就使得图形的放大、缩小和移动变 得十分简单，仅仅把公式中的矢量 变量改一改就可以了
四分法
四分树是用树的根节点表示整个图像：假使 图像的灰度都取同一数值，就把根节点标上 该灰度，并停止产生后继节点，否则就对根 节点加入四个后继节点，每个后继点表示图 像的一个象限。假使其中的某个象限有同一 灰度，就把和它对应的节点标上该灰度，并 停止产生该节点的后继节点，否则重复上述 产生四个后继节点的过程，直到所有的节点 所对应的区域灰度都相同为止。
JPG、JPEG（Joined Photographic Experts Group）——静态图像专家组
JPEG格式的过人之处，它提供2:1到40:1
的压缩比例，在8×8面积像素单元内进行 压缩，当单元颜色值较单一时，则输出一 种颜色，也就是说，它在压缩时只储存单 元内相差较大的颜色值，随着压缩比例的 上升，这一储存值便相应减少，利用人的 视觉的灵敏度，将一些常人不易察觉的颜 色变化略去。
GIF——动态位图开国元老
GIF包括三种格式，均为8位位图， 最大支持256种颜色。一种是静态的 GIF图，数据经过一定的压缩。另外两 种是GIF89a和GIF87a。支持动画格式 和透明效果，压缩方式与静态GIF图类 似，可说是GIF的延续，但是由于它对 颜色的支持不是很丰富，所以不论是 动态的还是静态的GIF图，它都会使用 真彩色的图像失真。
可以说矢量图的优点是很多的：能无限放 大、缩小而不失真；不需要将图像每一点 的状态记录下来，因而比相同质量和大小 的位图占用的空间少得多，它甚至可以方 便地通过更改内部公式制作动画，比位图 省事多了。像Flash和CorelDraw等就是这 样。
多样化的图像存储方式
我们现在所用的各式各样的图像存储方 式，归根到底都离不开上面提到的两种 最基本的原理。下面我就现在大家常见 的几种图形存储方式作一个肤浅的介绍。
最基本的物理图像是根据矩形网格 抽样原理从连续图像域中抽取二维 灰度阵列（矩阵）得到的。也可以 用长向量表示二维灰度矩阵，它是 按列（或行）扫描灰度矩阵，把下 一列（或行）的头和前一列（或行） 的尾相接而成。
基本物理图像表示方法
它们的线性可逆变换同样可以 用来表示图像。图像的每一行 由行程（具有同一灰度的邻近 像元集合）序列所组成，因此 也可以用行程长度编码（见图 像编码）表示图像。
位图图像
当一个像素所占的位数多时，它所能 表现的颜色就更多、更丰富，从整体 上看，图像的色彩就更艳丽，分辨率 就更高。位图中所分的二位图、八位 图等正是指像素所占的位数。当位图 被放大或缩小时，由于像素的数量没 有改变，图像的分辨率就会降低，图 像的外观自然就大打折扣。
相信大家在Word或WPS当中插入图 像，安排图文结构时，或多或少都会 遇到这种情况。就这方面来看，位图 的缺点是显而易见的——分辨率的固 定导致大分辨率的清晰图像占用大量 空间；像素的分散性使动态图像的表 达显得困难，例如看VCD时出现马赛 克现象，就是像素丢失造成的。
这种表示方法能够减少存储量而且有 相应的算法进行图像的基本运算，如 邻域查找等。其缺点是图像的相对位 移会使四分树表示发生改变，从而很 难从四分树表示判断两幅图像是否全 同。
描述法
描述法是在抽取对象的边界或区域 的基础上，对边界或区域进行描述， 例如从边界上任意点出发沿边界进 行跟踪，用数字表示跟踪方向，从 而得到边界的数字链码表示。也可 以用形状分析的方法表示对象的区 域（见图像分割）。
计算机是如何存储和表 示图像的
想知道为什么，我们就得知道图像 的存储原理与表示原理
一：图像的存储原理 二：图像的表示原理
图像的存储原理
从结构上讲，图形文件分为 两种，即位图和矢量图。在 位图中，图像由许多的屏幕 小点（我们通常说的像素） 组成，这些小点对应显存中 的“位”，而就是这些“位” 决定了像素的图形属性，如 像素的颜色、灰度、明暗对 比度等。
图像表示原理
图像表示是图像信息在计算机中的表 示和存储方式。
图像表示和图像运算一起组成图像模型， 是模式分析中的重要组成部分。更高一 级的图像表示是描述图像中的物体和物 体间的关系。这样一种图像常常称为逻 辑图像。
图片表示的方法
一：基本幻物理图像表示方法
二：四分法 三：描述法 四：高级图像表示方法
高级图像表示方法 高级图像表示方法是描述图像中的物 体和物体间的关系。这样一种图像常 常称为逻辑图像。图像中的物体或组 成部分可以用区域或一组几何特性来 表征，还可以详细说明组成部分的位 臵和其他非几何的属性。
一般用图表示逻辑图像，图中节点表 示物体的组成部分，每个节点用组成 部分的有关性质作成的表作为标签， 必要时还可以用指针指向低一级水平 的图像数据结构（如形成该区域的灰 度阵列数据）。节点之间的有向弧用 来表示相应组成部分之间的关系，用 关系性质作成的表作为弧的标签。