圖像處理新手知識之二——位圖矢量各千秋

我們已經(jīng)知道了位圖和矢量的概念，計算機是如何來記錄位圖和矢量圖的呢？
例如這張圖：

圖中有一條曲線。大家已經(jīng)知道這應該是一個矢量圖形。你不要把它看成是一個“2”。
而位圖也可以用像素來記錄這條曲線，在黑線的位置上是黑色的像素，沒有黑線的地方是白色像素，一行一行的像素整齊地排列，最終我們看到了由所有的黑色像素所組成的這條黑線。

所有白色的地方都是白色的像素，在RGB圖像中，每一個像素是由24位數(shù)字來記錄的。仔細一想，盡管這些白色像素，對于我們這條黑色的曲線是沒有意義的，但是卻一個也不能少，這樣下來，文件就非常的大。
同樣是這張圖，矢量就好辦了，只需要確定這條曲線的起點、終點等相關(guān)的坐標，給定相關(guān)的函數(shù)，表述曲線的顏色和粗細，這條曲線就有了。也就是說，用數(shù)學的方式將這條曲線表述清楚了。沒有曲線圖形的地方，矢量圖根本不管。這樣一來，記錄的文件就非常小。
既然矢量圖這么好，我們所有的畫面何不都用矢量圖呢？比如這幅色彩極其豐富的照片。

用位圖來表述的是時候，只是用不同顏色的像素來排列。在照片的某個點上，應該是什么顏色，就用相應顏色的像素來記錄。所有五顏六色的像素整齊地，從頭至尾排列下來，我們就看到了由這些像素所組成的這幅圖像。

如果用矢量來記錄這幅照片呢，實際上也是可以的。無非是一個點一個點地建立數(shù)學的計算公式，細致地表述每一點的顏色、形狀、位置。但是因為這些顏色的變化太豐富，顏色點之間的跳躍非常激烈，沒有一致的規(guī)律，因此，矢量圖要按照每一個顏色點來建立數(shù)量浩瀚的數(shù)學公式。而每一個數(shù)學公式的信息量，肯定要大于一個像素的信息量，由此可知，這幅圖片轉(zhuǎn)換成矢量圖以后，比位圖還要大得多的多，計算機會不堪重負。也就是說，一般來說，位圖大于矢量圖，但并不是絕對的。

現(xiàn)在我們知道了：

圖像——像素——位圖
圖形——數(shù)學——矢量

關(guān)于位圖像素與圖像之間的關(guān)系，且聽下回分解