1.色彩深度：

• 1位：2种颜色，单色光，黑白二色，用于compact Macintoshes。

• 2位：4种颜色，CGA，用于gray-scale早期的NeXTstation及color Macintoshes。

• 3位：8种颜色，用于大部分早期的电脑显示器。

• 4位：16种颜色，用于EGA及不常见及在更高的分辨率的VGA标准，color Macintoshes。

• 5位：32种颜色，用于Original Amiga chipset。 6位：64种颜色，用于Original Amiga chipset。

• 8位：256种颜色，用于最早期的彩色Unix工作站，低分辨率的VGA，Super VGA，AGA，color Macintoshes。

• 12位：4,096种颜色，用于部分硅谷图形系统，Neo Geo，彩色NeXTstation及Amiga系统于HAM mode。

• 16位：65,536种颜色，用于部分color Macintoshes。

• 24位：16,777,216种颜色，真彩色，能提供比肉眼能识别更多的颜色，用于拍摄照片。

• 灰阶：有256种灰色（包括黑白）。若以24位模式来表示，则RGB的数值均一样，例如(200,200,200)。

  另外有高动态范围影像(High Dynamic Range Image)，这种影像使用超过一般的256色阶来储存影像，通常来说每个像素会分配到32+32+32个bit来储存颜色资讯，也就是说对于每一个原色都使用一个32bit的浮点数来储存.

2.灰度：

• 灰度图像经常是在单个电磁波频谱如可见光内测量每个像素的亮度得到的。

• 用于显示的灰度图像通常用每个采样像素8 bits的非线性尺度来保存，这样可以有256种灰度（8bits就是2的8次方=256）。这种精度刚刚能够避免可见的条带失真，并且非常易于编程。在医学图像与遥感图像这些技术应用中经常采用更多的级数以充分利用每个采样10或12 bits的传感器精度，并且避免计算时的近似误差。在这样的应用领域流行使用16 bits即65536个组合（或65536种颜色）。

• 将灰度对象转换为 RGB 时，每个对象的颜色值代表对象之前的灰度值。也可以将灰度对象转换为 CMYK 对象。

• 自然界中的大部分物体平均灰度为18%。

• 在物体的边缘呈现灰度的不连续性，图像分割就是基于这个原理。（？）

• 表示方法：
  所谓颜色或灰度级指黑白显示器中显示像素点的亮暗差别，在彩色显示器中表现为颜色的不同，灰度级越多，图像层次越清楚逼真。灰度级取决于每个像素对应的刷新存储单元的位数和显示器本身的性能。如每个象素的颜色用16位二进制数表示，我们就叫它16位图，它可以表达2的16次方即65536种颜色。如每一个象素采用24位二进制数表示，我们就叫它24位图，它可以表达2的24次方即16777216种颜色。
  灰度就是没有色彩，RGB色彩分量全部相等。如果是一个二值灰度图象，它的象素值只能为0或1，我们说它的灰度级为2。用个例子来说明吧:一个256级灰度的图象，如果RGB三个量相同时，如：RGB(100,100,100)就代表灰度为100,RGB(50,50,50)代表灰度为50。
  （彩色图象的灰度其实在转化为黑白图像后的像素值（是一种广义的提法），转化的方法看应用的领域而定，一般按加权的方法转换，R， G，B 的比一般为3：6：1。

• 任何颜色都由红、绿、蓝三基色组成，假如原来某点的颜色为RGB(R，G，B)，那么，我们可以通过下面几种方法，将其转换为灰度：
  1.浮点算法：Gray=R0.3+G0.59+B0.11
  2.整数方法：Gray=(R30+G59+B11)/100
  3.移位方法：Gray =(R77+G151+B*28)>>8;
  4.平均值法：Gray=（R+G+B）/3;
  5.仅取绿色：Gray=G；
  通过上述任一种方法求得Gray后，将原来的RGB(R,G,B)中的R,G,B统一用Gray替换，形成新的颜色RGB(Gray,Gray,Gray)，用它替换原来的RGB(R,G,B)就是灰度图了。）

• 虽然灰度共有256级，但是由于Photoshop的灰度滑块只能输入整数百分比，因此实际上从灰度滑块中只能选择出101种(0%也算一种)灰度。大家可以在灰度滑块中输入递增的数值然后切换到RGB滑块察看，可以看到：0%的灰度RGB数值是255,255,255；1%灰度的RGB数值是253,253,253；2%灰度RGB值为250,250,250。也就是说，252,252,252这样的灰度是无法用Photoshop的灰度滑块选中的。相比之下Illustrator的灰度允许输入两位小数，使得选色的精确性大大提高了 。

• 分辨率和灰度值是显示器的两个重要技术指标：一般，像素值量化后用一个字节（8b）来表示。灰度值的范围为0~255，表示亮度从深到浅，对应图像中的颜色为从黑到白。黑白照片中每个像素值都是介于黑色和白色之间的256种灰度中的一种。

3.分辨率：

单位及种类：
每一个方向上的像素数量，比如640X480等。某些情况下也可以同时表示成“每英寸像素”（ppi）以及图形的长度和宽度。比如72ppi，和8X6英寸。
DPI（点每英寸）、LPI（线每英寸）、PPI（像素每英寸）和PPD（PPPixels Per Degree 角分辨率，像素每度）。
【

• LPI：是描述光学分辨率的尺度的。即网屏分辨率（Screen Resolution）又称网幕频率（是印刷术语），指的是印刷图像所用网屏的每英寸的网线数（即挂网网线数），以（LPI）来表示。例如150LPI是指每英寸加有150条网线。lpi与dpi无法换算，只能凭经验估算。
• PPD：指视场角中的平均每1°夹角内填充的像素点的数量,是头戴影院、VR眼镜、VR一体机类产品的参数，可以衡量用户使用该类型产品时的对显示画面的清晰感受.计算方式：PPD = 线段ab ÷ FOV（线段ab：单眼成像外接圆的直径像素点数量；FOV：视场角）平均1°视场角FOV的区域像素点数量：。
• PPI：图像分辨率（Image Resolution）指图像中存储的信息量。这种分辨率有多种衡量方法，典型的是以每英寸的像素数（PPI，pixel per inch）来衡量。也有以每厘米的像素数（PPC，pixel per centimeter）来衡量的。图像分辨率决定了图像输出的质量，图像分辨率和图像尺寸(高宽)的值一起决定了文件的大小，且该值越大图形文件所占用的磁盘空间也就越多。图像分辨率以比例关系影响着文件的大小， 即文件大小与其图像分辨率的平方成正比。如果保持图像尺寸不变，将图像分辨率提高一倍，则其文件大小增大为原来的四倍。计算方程式：(X：长度像素数；Y：宽度像素数；Z：屏幕尺寸即对角线长度)
• DPI：设备分辨率（Device Resolution）又称输出分辨率，指的是各类输出设备每英寸上可产生的点数，如显示器、喷墨打印机、激光打印机、绘图仪的分辨率。PC显示器的设备分辨率在60至120DPI之间，打印设备的分辨率在360至2400DPI之间。
  PPI和DPI经常都会出现混用现象。从技术角度说，“PPI像素”只存在于电脑显示领域，而“DPI点”只出现于打印或印刷领域
• SPI：扫描分辨率，指在扫描一幅图像之前所设定的分辨率，它影响所生成的图像文件的质量和使用性能，决定了图像将以何种方式显示或打印。如果扫描图像用于640×480像素的屏幕显示，则扫描分辨率不必大于一般显示器屏幕的设备分辨率，即一般不超过120DPI。大多数情况下，扫描图像是为了通过高分辨率的设备输出。如果图像扫描分辨率过低，会导致输出的效果非常粗糙。但如果扫描分辨率过高，数字图像中会产生超过打印所需要的信息，不但减慢打印速度，而且会在打印输出时使图像色调的细微过渡丢失。一般情况下，图像分辨率应该是网屏分辨率的2倍，这是中国大多数输出中心和印刷厂都采用的标准。然而实际上，图像分辨率应该是网幕频率的1.5 倍。具体到不同的图像本身，情况各不相同。要了解详细内容，请看《网屏角度及输出分辨率》。
• 位分辨率：图像的位分辨率（Bit Resolution）又称位深，是用来衡量每个像素储存信息的位数。即色彩深度
  】

显示器高分辨率的基础：
1.点距，大屏幕彩色显示器的点距一般为0.28，0.26，0.25。
2.显示器在水平和垂直显示方面能够达到的最大像素点，一般有320×240，640×480，1024×768，1280×1024等几种，好的大屏幕彩显通常能够达到1600×1280的分辨率
较高的分辨率不仅意味着较高的清晰度，也意味着在同样的显示区域内能够显示更多的内容。比如在640×480分辨率下只能显示一页内容，在1600×1280分辨率下则能同时显示两页。

4.颜色模型：

RGB颜色模型

RGB（Red, Green, Blue）颜色模型通常使用于彩色阴极射线管等彩色光栅图形显示设备中，彩色光栅图形的显示器都使用R、G、B数值来驱动R、G、B 电子枪发射电子，并分别激发荧光屏上的R、G、B三种颜色的荧光粉 发出不同亮度的光线，并通过相加混合产生各种颜色；扫描仪也是通过吸收原稿经反射或透射而发送来 的光线中的R、G、B成分，并用它来表示原稿的颜色。

RGB颜色模型称为与设备相关的颜色模型，RGB颜色模型所覆盖的颜色域取决于显示设备荧光点的颜色特性，是与硬件相关的。它是我们使用最多最熟悉的颜色模型。它采用三维直角坐标系。红、绿、蓝原色是加性原色，各个原色混合在一起可以产生复合色。

RGB颜色模型通常采用如图所示的单位立方体来表示。在正方体的主对角线上，各原色的强度相等，产生由暗到明的白色，也就是不同的灰度值。（0，0，0）为黑色，（1，1，1）为白色。正方体的其他六个角点分别为红、黄、绿、青、蓝和品红。

CMYK颜色模型

CMYK（Cyan, Magenta, Yellow）颜色空间应用于印刷工业，印刷业通过青（C）、品（M）、黄（Y）三原色油墨的不同网点面积率的叠印来表现丰富多彩的颜色和阶调，这便是三原色的CMY颜色空间。实际印刷中，一般采用青（C）、品（M）、黄（Y）、黑（BK）四色印刷，在印刷的中间调至暗调增加黑版。当红绿蓝三原色被混合时，会产生白色，但是当混合蓝绿色、紫红色和黄色三原色时会产生黑色。既然实际用的墨水并不会产生纯正的颜色， 黑色是包括在分开的颜色，而这模型称之为CMYK。CMYK颜色空间是和设备或者是印刷过程相关的，则工艺方法、 油墨的特性、纸张的特性等，不同的条件有不同的印刷结果。所以CMYK颜色空间称为与设备有关的表色空间。

而且，CMYK具有多值性，也就是说对同一种具有相同绝对色度的颜色，在相同的印刷过程前提下，可以用分种 CMYK数字组合来表示和印刷出来。这种特性给颜色管理带来了很多麻烦，同样也给控制带来了很多的灵活性。

在印刷过程中，必然要经过一个分色的过程，所谓分色就是将计算机中使 用的RGB颜色转换成印刷使用的CMYK 颜色。在转换过程中存在着两个复杂的问题，其一是这两个颜色模型在表现颜色的范围上不完全一样，RGB的色域较大而CMYK则较小，因此就要进行色域压缩；其二是这两个颜色都是和具体的设备相关的，颜色本身没有 绝对性。因此就需要通过一个与设备无关的颜色模型来进行转换，即可以通过以下介绍的XYZ或LAB色空间来进行转换。

Lab颜色模型

Lab颜色模型是由CIE（国际照明委员会）制定的一种色彩模式。自然界中任何一点色都可以在Lab空间中表达出来，它的色彩空间比RGB空间还要大。另外，这种模式是以数字化方式来描述人的视觉感应， 与设备无关，所以它弥补了RGB和CMYK模式必须依赖于设备色彩特性的不足。

由于Lab的色彩空间要比RGB模式和CMYK模式的色彩空间大。这就意味着RGB以及CMYK所能描述的色彩信息在Lab空间中都能得以影射。Lab颜色模型取坐标Lab，其中L亮度；a的正数代表红色，负端代表绿色；b的正数代表黄色， 负端代表蓝色(a,b)有
$L=116f(y)-16$
$a=500[f(x/0.982)-f(y)]$
$b=200[f(y)-f(z/1.183)]$
其中： f(x)=7.787x+0.138, x<0.008856;
f(x)=(x)1/3,x>0.008856

HSI颜色模型

HSI色彩空间是从人的视觉系统出发，用色调（Hue）、色饱和度（Saturation或Chroma）和亮度 （Intensity或Brightness）来描述色彩。HSI色彩空间可以用一个圆锥空间模型来描述。用这种描述HIS色彩空间的圆锥模型相当复杂，但确能把色调、亮度和色饱和度的变化情形表现得很清楚。通常把色调和饱和度通称为色度，用来表示颜色的类别与深浅程度。

由于人的视觉对亮度的敏感程度远强于对颜色浓淡的敏感程度，为了便于色彩处理和识别，人的视觉系统经常采用HSI色彩空间， 它比RGB色彩空间更符合人的视觉特性。在图像处理和计算机视觉中大量算法都可在HSI色彩空间中方便地使用，它们可以分开处理而且是相互独立的。因此，在HSI色彩空间可以大大简化图像分析和处理的工作量。HSI色彩空间和RGB色彩空间只是同一物理量的不同表示法，因而它们之间存在着转换关系。

5.图像压缩：

• 概念:
  减少表示数字图像时需要的数据量
• 基本原理:
  图像数据中存在着冗余,主要表现为：(1)图像中相邻像素间的相关性引起的空间冗余(2)图像序列中不同帧之间存在相关性引起的时间冗余(3)不同彩色平面或频谱带的相关性引起的频谱冗余。数据压缩的目的就是通过去除这些数据冗余来减少表示数据所需的比特数。
• 基本方法：无损压缩/有损压缩
  1.无损压缩方法有：行程长度编码；熵编码法
  2.有损压缩方法有：
  将色彩空间化减到图像中常用的颜色。所选择的颜色定义在压缩图像头的调色板中，图像中的每个像素都用调色板中颜色索引表示。这种方法可以与抖动(en:dithering)一起使用以模糊颜色边界。
  • 色度抽样。这利用了人眼对于亮度变化的敏感性远大于颜色变化，这样就可以将图像中的颜色信息减少一半甚至更多。
  • 变换编码。这是最常用的方法。首先使用如离散余弦变换（DCT）或者小波变换这样的傅立叶相关变换，然后进行量化和用熵编码法压缩。
  • 分形压缩（en:Fractal compression）。

图像压缩的主要目标就是在给定位速（bit-rate）或者压缩比下实现最好的图像质量。但是，还有一些其它的图像压缩机制的重要特性：
可扩展编码 (en:Scalability) 通常表示操作位流和文件产生的质量下降（没有解压缩和再压缩）。可扩展编码的其它一些叫法有 渐进编码（en:progressive coding）或者嵌入式位流（en:embedded bitstreams）。尽管具有不同的特性，在无损编码中也有可扩展编码，它通常是使用粗糙到精细像素扫描的格式。尤其是在下载时预览图像（如浏览器中）或者提供不同的图像质量访问时（如在数据库中）可扩展编码非常有用 有几种不同类型的可扩展性：

• 质量渐进（en:Quality progressive）或者层渐进（en:layer progressive）：位流渐进更新重建的图像。
• 分辨率渐进（en:Resolution progressive）：首先在低分辨率编码图像，然后编码与高分辨率之间的差别。
• 成分渐进（en:Component progressive）：首先编码灰度数据，然后编码彩色数据。

感兴趣区域编码，图像某些部分的编码质量要高于其它部分，这种方法可以与可扩展编码组合在一起（首先编码这些部分，然后编码其它部分）。

元数据信息，压缩数据可以包含关于图像的信息用来分类、查询或者浏览图像。这些信息可以包括颜色、纹理统计信息、小预览图像以及作者和版权信息。

6.图像文件格式：

文件格式	文件扩展名	分辨率	颜色深度/bit	说明
BITMAP	Bmp、dib、rle	任意	32	Windows以及OS/2用点阵位图格式
GIF	gif	96dpi	8	256索引颜色格式
JPEG	jpg jpe	任意	32	JPGE压缩文件格式
JFIF	jif jfi	任意	24	JFIF压缩文件格式
KDC	kdc	任意	32	Kodak彩色KDC文件格式
PCD	pcd	任意	32	Kodak照片CD文件格式
PCX	pcx dcx	任意	8	Zsoft公司Paintbrush制作的文件格式
PIC	pic	任意	8	SoftImage’s制作文件格式
PIX	png	任意	8	Alias Wavefront文件格式
PNG	png	任意	48	Portable网络传输用的图层文件格式
PSD	psd	任意	24	Adobe Photoshop带有图层的文件格式
TAPGA	tga	96dpi	32	视频单帧图象文件格式
TIFF	tif	任意	24	通用图象文件格式
WMF	wmf	96dpi	24	Windows使用的剪贴画文件格式