关于图片概念的一些知识

1.像素：图像中不可分割的单位或者是元素

2.分辨率：单位面积的能呈现的像素点数，越高图片越细腻，越清晰

3.大小：图片的存储物理空间

像素数不变：设备分辨率增加，尺寸减小;反之亦然

像素数不变：减小压缩比，文件大小增加

像素数减小，                        尺寸减小

4.压缩：不仅是可以将数据一样的像素点进行集合描述，也可以把近似的数据也一起集合进来以得到更大的压缩比例，这样做的代价就是在数据恢复的时候，也只能进行近似的数据还原，可能会造成视觉上的失真（数据损失）。所以有无损压缩和有损压缩的说法

5.压缩比：被压缩的像素数占原始数据的比例

6.深度

图像中像素点占得bit位数，就是图像的深度，比如：
二值图像：图像的像素点不是0 就是1 （图像不是黑色就是白色），图像像素点占的位数就是 1 位，图像的深度就是1，也称作位图。
灰度图像：图像的像素点位于0-255之间，（0：全黑，255代表：全白，在0-255之间插入了255个等级的灰度）。2^8=255，图像的深度是8。
依次轮推，我们把计算机中存储单个像素点所用的 bit 位称为图像的深度。

7.通道

有了图像深度的概念，我们知道如果是24位的图像，则这个像素点的颜色的取值范围是：从0到2^24。这个范围特别大，如果我们知道了某店的像素值怎么判断像素点的颜色呢？
我们知道 RGB是基本的三原色，如果我们用8位代表一种颜色，每种颜色最大是255，这样每个像素点的颜色值的范围就是（0-255,0-255,0-255）。这样图像的通道就是3。
灰度图的图像存储模型

灰度图像像素点的存储就是对应的原图从左到右，从上到下，依次排列，每个点的值就是就是像素点的值，每个点的地址就是像素像素点的地址。

RGB图的图像存储模型

RGB彩色图像和灰度图相比，每个像素点都有3个通道。每个通道占的内存空间都是8位。在内存中，RGB 图像的存储是以二维数组的形式。

学习图像的存储就是为了理解图像中像素点的存储情况，有助于我们对每个像素点的操作。

8.像素点遍历

注意：我们对图像像素的遍历其实对每个像素点中通道的遍历。以后我们对像素以及通道有关的操作时候，能够更好的理解像素以及通道的概念。

 

（转）https://blog.csdn.net/u013355826/article/details/64905921

https://blog.csdn.net/mrliuzhe/article/details/46503337