上一节简要介绍了数字图像的原理及特点，这一节主要介绍静态数字图像的两大分类：矢量图（Vector）和位图（Bitmap）。其中，位图也称为栅格图像、点阵图、像素图。下面分别介绍这两种图像。
（1）矢量图
假设使用Auto CAD绘制指定中心位置及半径大小的圆，就构成了一幅简单的矢量图。矢量图与传统的绘画或通过图像采集器件获取的图像不同，它是采用数学与机器语言表达的图像。简单来说，矢量图是用一系列绘图指令来表示一幅图，图可以分解为一系列由点、线、面等组成的子图，其表示过程即是通过数学公式描述图像，形成数学表达式，再通过计算机语言编程实现。矢量图的每一个形状称为一个对象，矢量图不仅记录了对象的几何形状，还记录了对象的线条粗细和色彩等信息。由于对象都是各自封闭的整体，所以矢量图中的任意对象的变化都不会影响到图像中的其他对象。常见的矢量图处理软件有Corel Draw、AutoCAD、Illustrator和FreeHand等。
根据矢量图的形成原理可知，矢量图具有以下特点。
矢量图的2个优点：矢量图的文件数据量很小；图像质量与分辨率无关，这意味着无论将图像放大或缩小多少倍，图像总能以显示设备允许的最大清晰度显示。
矢量图的3个缺点：矢量图只能表示由规律的线条或形状组成的图形，主要用于工程图、三维造型或艺术字等，而风景、人物、山水等图像元素繁杂且没有规律性，则难以用数学形式表达，因此不适宜用矢量图表述；矢量图由计算机绘制，表达色彩受机器性能限制，因而不适宜制作色彩丰富的图像，绘制的图像也不太真实，而且在不同的软件之间交换数据也不方便；矢量图无法通过扫描原画获得，它们主要依靠设计软件生成。
（2）位图
如果说矢量图是依靠规则和数学公式，通过自上而下的绘图指令形成的图形，那么位图就是从微观的角度绘制图像中的每个像素点，通过自下而上的像素点汇聚形成的图像。
仔细观察计算机屏幕或电视屏幕，可以发现显示图像实际是由屏幕中的发光点（即像素）构成的，这就是最基本的位图表现形式。由前两节的介绍可知，像素点离散分布，且采用二进制数据来描述其颜色及亮度信息，最后组成的二维点阵图就是位图。假设有一幅M×N的位图，M、N为整数，f（0，0）到f（M-1，N-1）每个代表一个像素，那么该图二维数组矩阵如图4-1所示。
图4-1 位图像素矩阵
Windows把位图分为两类：设备相关位图DDB、设备无关位图DIB。其中，DDB位图没有调色板，其数据结构与设备有关，显示方式视显卡而定，显示颜色依赖硬件，因此在图像传输过程中可能出现各种问题；DIB位图自带调色板，且任何运行Windows的机器都可以处理DIB位图，该类型位图通常以后缀为.BMP的格式保存在磁盘中或作为资源存在于程序的EXE或DLL文件中。
以图像颜色划分，位图可分为四种：线画稿（LineArt）、灰度图像（GrayScale）、索引颜色图像（IndexColor）、真彩色图像（TrueColor）。
①线画稿：只有黑白两种颜色，每个像素占1位，其值为0或1。
②灰度图像：像素灰度一般用8 b表示，像素亮度以0～255之间的整数数值表示，黑色为0，白色为1，其他数值表示介于这两色之间的灰色。
③索引图像：又称伪彩色图像。该类图像出现在真彩色图像之前，由于受当时的技术所限，计算机无法为位图的每个像素提供R、G、B三通道总共224位的真彩色，为此人们创造了索引颜色。就像绘画时使用调色盘一样，使用颜色表中的预定义颜色表达位图，索引图像的颜色最多为256种。
④真彩色图像：如上所述，显示颜色达到或超过人眼辨别极限224位的就是真彩色图像。目前，主流真彩色分为24位色和32位色，它们的R、G、B三通道各有28位，发色数都为224，达到1 677多万，只是32位色增加了256阶颜色灰度。另外，还有少量显卡能达到36位色，与前两者不同，36位色由27位发色数加上512阶颜色灰度形成。
将位图进行放大，当放大到一定限度时会发现，位图是由一个个小方格（像素点）组成，因此，位图的大小和质量由图像中像素点的数量和像素点密度决定。像素点密度越高，图像越清晰，图像放大时的模糊速度越慢；像素点数量越多，图像数据量越大。
根据位图的形成原理可知位图具有如下特点。
位图的3个优点：可通过数字相机、扫描或PhotoCD获得，也可以通过其他设计软件生成，获得途径多样；可通过图像输入设备获取真实图像，逼真地表现自然界各种景物；表现力强、细腻、富于层次感，可表现色彩丰富而繁杂的图像画质。
位图的2个缺点：由于位图是由像素构成的点状图，因此，对图像进行拉伸、放大或缩小等处理时，其清晰度和光滑度会受到影响；位图文件的数据量较大。
2.矢量图与位图对比试验
选取相同图案的矢量图与位图进行放大对比试验。以树木中的金色树叶作为观察对象，分别进行两轮放大试验，放大过程中树叶清晰度的变化过程如下。
矢量图放大过程如图4-2所示。
图4-2 矢量图放大过程
（a）矢量图原图，高亮为待放大区域；（b）矢量图亮部放大8倍；
（c）高亮显示图（b）待放大区域；（d）图（c）亮部放大8倍
位图放大过程如图4-3所示。
图4-3 位图放大过程
（a）位图原图，高亮为待放大区域；（b）位图亮部放大8倍；
（c）高亮显示图（b）待放大区域；（d）图（c）亮部放大8倍
对比上述两组图的变化过程可以看出，矢量图就好比画在质量非常好的橡胶膜上的图，不管怎样拉伸橡胶膜，画面依然清晰，无论观察者靠得多近，也不会看到组成图案的细小颗粒。相对而言，位图就像是幅面巨大的沙画，从远处看时，画面多彩细腻，然而观察者走近时，会清晰地看到沙盘中的每一粒细沙。
在现实生活中，位图广泛应用于各领域，大到闹市街头悬挂的巨型海报，小到间谍手中的微缩照片。也许你会问，如果位图图像一经放大，画面就会模糊不堪，那为什么高清照片放大后依然十分清晰，为什么不采用矢量图全面取代位图。这时就要再次提到位图的像素密度和表现力。一方面，像素密度越大的图像，在放大过程中模糊的速度越慢，就像是用大块单色瓷砖和细沙铺成同种图案、同样大小的两幅图，明显后者的细节保留得更多。然而，该过程也带来另一个问题：为保证位图中保存尽可能多的细节信息，位图文件的数据量一般较大，且随着像素数量的增加迅速上升。相比之下，矢量图是根据数学表达式生成的图像，从原理上说，可以进行无限放大都不会出现画面模糊的效果，且图像信息存储量较小，因此广泛应用于科学计算、简单图案设计等领域。另一方面，位图的获取方式多种多样，在表现色彩层次丰富的逼真图像效果时远优于矢量图。试想一下，我们需要构建一幅真实的春季森林场景，如果采用矢量图形式表现，那么绘制各种树木花朵及叶片形状、表现光影明暗交错将是多么庞大的计算过程；而采用位图形式，仅仅只是一台相机一张照片的工作量。
矢量图与位图作为数字图像的两大组成部分，广泛应用于工业、医学、军事等各大领域。位图色彩变化丰富、图像层次细腻，可通过调整局部像素点的信息改变任意区域的色彩显示效果。相应地，位图表达信息越复杂，需要的像素数越多，图像文件的大小（长宽）和体积（存储空间）越大。相比之下，矢量图的轮廓的形状更容易修改和控制，但是对于单独的对象，色彩变化上的实现不如位图来得方便直接。另外，支持矢量格式的应用程序也远远没有支持位图的多，很多矢量图形都需要专门设计的程序才能打开浏览和编辑。位图与矢量图的比较参见表4-1。
综上所述，矢量图和位图的成像原理和表现形式不同，在实际应用中各有优势。然而，这两种图像并不是完全割离而毫无联系的：一方面，矢量图可以轻松转化成位图，但位图转化为矢量图的过程却并不简单，往往需要比较复杂的运算和手工调节；另一方面，在实际应用中，往往将矢量和位图结合使用，同时发挥两种图像各自的优势，例如，在矢量文件中嵌入位图实现特别效果，或者在三维影像中用矢量建模和位图贴图实现逼真的视觉效果等。
表4-1 位图与矢量图比较
3.矢量图与位图的应用领域对比
矢量图主要应用领域：
①广告艺术和表现其他对比鲜明、外观质量要求高、真实感强的图形。
②建筑设计图、产品设计或其他精密线条绘图。
③商业图形、图标和反映数据、演示工作方式的信息图。
④传统的、需要边缘非常平滑的标志和文字效果，尤其适用于美术字体的创作。
⑤宣传彩页和其他包含插图、标志和标准大小文字的单页文档。
⑥网页设计中用到的各种图形以及网页动画的基本素材。
位图主要应用领域：
①通过相机等视觉传感器获得的图片以及通过扫描仪获得的图片。
②依赖高光与阴影来体现画面层次与真实感的图画。
③印象派作品和其他按照纯个人风格或美学意义创作的图画。
④具有柔和边缘、反光或细小阴影的现实图像。
⑤利用绘图软件较难实现的、需要使用滤镜等特技效果的图像。
免责声明：以上内容源自网络，版权归原作者所有，如有侵犯您的原创版权请告知，我们将尽快删除相关内容。
