ccyy's coding zone
往前走,不要留恋路边的风景.
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     电脑中的图像类型分为两大类,一类称为点阵图(位图),一类称为矢量图。 
  点阵图顾名思义就是由点构成的,如同用马赛克去拼贴图案一样,每个马赛克就是一个点,若干个点以矩阵排列成图案。 
  数码相机拍摄的照片、扫描仪扫描的稿件以及绝大多数的图片都属于点阵图,如一个典型的点阵图: 
  把这幅图片调入Photoshop,使用菜单【图像>图像大小】就可以看到图像信息:
  注意上部像素大小中的宽度和高度,分别是400像素和225像素。 
  像素是什么?像素就是组成点阵图像中的那些点,是点阵图最小的单位。如同拼成图案的那许多马赛克一样。 
  在Photoshop状态栏左端的缩放倍数往右一些的区域,按住ALT键单击也会出现像素数量信息,如果没有状态栏可用菜单【窗口>状态栏】打开。  如果我们放大图像〖快捷键 CTRL +〗,就会看到点也同时被放大了,这时就会出现所谓的马赛克现象(也称锯齿现象)。  
    我们可以看到有许多不同颜色的小正方形,那就是被放大的像素。每个像素只能有一个颜色。 
  宽400像素,高225像素,意味这幅图像由横方向400个点、竖方向225个点组成,400x225=90000,图像的总像素数量就是9万。 
  数码相机有一个很重要的指标就是300万像素、500万像素这样的称呼,就是指拍摄出来图像中的像素总量。 

  放大缩小图像的快捷键是〖CTRL +〗〖CTRL -〗,这种放大会沿着图像的中心点放大。 
  还有一种定点放大方式是按住空格和CTRL键,用鼠标单击图像的一个部分,这样会以单击的地方作为中心放大。缩小是按住空格和ALT键单击。 
  如果缩放程度不够可重复以上操作。图像窗口的标题栏、以及Photoshop下方状态栏的左端,都会显示缩放倍数。 
  严格来说应该是先按CTRL再按空格。但是在中文Windows下这正好是默认的中文输入法切换方式。因此建议先按空格再按CTRL。 
  如果图像超过了图像窗口的大小,将在右方和下方出现滚动条,此时拉动滚动条即可移动观看区域(不是移动图像)。 
  也可按住空格键在图像中按下鼠标拖动。当鼠标开始拖动以后,空格键可以松开。 
  以上的几个快捷键是最常用的。要把它们记住,这将让你的操作变得迅速。 
    像素是不是越多越好呢?从大部分情况来说是的,图像的像素越多,记录的信息也越详细,图像的局部就越细致 



     矢量格式图象 

  假设我们写了一首新的乐曲,要把它交给唱片公司,可以通过两种方式: 
  把这首乐曲弹奏出来并录制在磁带上。 
  把这首乐曲的乐谱写下来。 
  这两种方式的最大区别在于记录的形式。 
  前者是记述性的。包含乐曲的音频信息。其中的所有信息都是固定的,如演奏速度、乐器音色等。如果你想把笛子换成排箫,那就要重新录制一遍。 
  后者是描述性的,不包含音频信息,只包含对乐曲音律的描述。如果要改变演奏速度或乐器音色,只要在乐谱中修改一下就好。 
  点阵图像就属于记述性,以点为记录的对象。而矢量图像属于描述性,以线段和计算公式作为记录的对象。 

  比如直线: 
  如果以点阵方式来记录,就是从左上角第一个点开始,到右下角最后一个点结束,记录所有像素的颜色。 
  记录这幅图像(200 x 50像素)就需要1万个信息。即使这条直线本身并没有那么多像素,但点阵方式也是完整的把整幅图的像素记录下来。 
  因此不管是一条直线还是两条三条,对于点阵图像来说都是一样的。都是去逐个记录图像中的所有像素。 

  如果用矢量来记录这条直线,只需要三个信息:直线起点坐标、直线终点坐标、直线的颜色。 
  在还原的时候就利用这三个信息去生成图像,就如同乐队把乐谱演奏出来一样。

  由于矢量的这种特点,使得它非常便于修改。 
  比如要把上图的直线旋转一下,点阵方式就需要重新记录所有改动过的像素信息。而矢量图只需要改动起点和终点的坐标就好了。 
  当放大图像的时候,点阵图像会产生模糊和锯齿。就如同录音带播放时候加速产生的变调。对图像质量是有损失的。 
  而矢量图像是根据放大后的坐标重新生成图像,不会产生模糊和锯齿。就如同乐队根据新乐谱重新演奏。对图像质量是没有损失的。 
  为什么在第一次缩小之后没有看出区别呢? 
  这是因为缩小点阵图像是不会产生模糊的,在丢弃原先的一些像素后,剩下的像素是足够描述图像的,并没有产生像素空缺。而放大后才产生了像素空缺。 

  为什么矢量图像“饱经风霜”却依旧“面不改色”呢?这就是因为前面说过的矢量图像的特点:通过记忆线段的坐标来记录图像。 
  图像放大缩小的同时坐标也放大缩小,而各个坐标之间的相对位置并没有改变。然后根据改动后的坐标重新生成图像。因此无论放大多少都不会失真。

posted on 2011-02-15 11:05 ccyy 阅读(988) 评论(0)  编辑 收藏 引用 所属分类: Image Prossesing

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