图像分辨率和对比度的概念 图像与图形分辨率概念

计算机的图像和图形分为两大类，是根据图像数据的方式不同划分的，“图像”又称为“位图”或“栅格图像”“像素图”，是使用被称为“像素”的小方格组成的网格来表示图像，每个像素有特定的位置和颜色值，位图图像是连续色调图像。位图图像是由像素点组成。而矢量图像则是一系列由线连接的点组成。就像上图说示的有很多的黑色块状组成，位图图像放大，会使得图像不清晰，变得模糊。而矢量图像无论放大缩小都不会变形。如图

放大前

放大后

对比

“图形”专业成为“矢量图形”是指被称为“矢量”的的数学对象定义和曲线组成，他是根据图像的几何特征来描绘图像，设定长度高度宽度或者图形并以指定的颜色填充，图像大小与分辨率多少无关，不论改变位置或者大小都不会降低品质

分辨之前先提出一个概念“图像分辨率”图像分辨率是用来描述图像的一个信息，指的是在一定长度上像素的数量，其单位为ppi（pixelsperinch），即每英寸上的像素数量。图像的分辨率越高（表示每英寸长度上的像素数量越多），图像越精细，颜色过渡越平滑，且图像包含的信息量也越大，图像文件也越大。而矢量图形是特定的数学对象描述的图形，是描述一个形状的轮廓，填充等数字信息，与分辨率无关，直观表现就是放大和缩小的时候，位图是固定像素组成的，所以放大到一定程度观看的时候就会呈现锯齿，当对于创建分辨率打印的时候就会出现马赛克一样的锯齿。

看似矢量图形在输出的时候占有优势，想放多大都可以，但是矢量图形的确有利于编辑，好输出的特点，矢量图形是通过计算数学语言描述图像，对于一根直线只需要两个端点的位置，直线的角度和颜色就够了，位图比较麻烦，直线有多长就要有多少像素点去记载每个点的位置，颜色和坐标值，因此文件数据也比较大，但正是数学描述的优点的同时也决定了矢量的局限性，因为对于颜色和轮廓简单图形时很好描述，但是对于复杂的照片就比较麻烦了，因为那些具有细微过渡的明暗层次，繁杂的轮廓计算起来就比较麻烦了，这种计算是无法实现的。

1 位图
（1） 概念：在位图图象上不管是直线或圆形，应用程序都会将它转换成为一个小小的正方形，我们称每个小方格为像素，而每个像素都有明确的颜色。
（2） 特点
a、可以表现出色彩丰富的图象--图象效果
b、可逼真表现自然界各类景物
c、不能任意放大缩小，且图象数据量大
2 矢量图
（1） 概念：由数学方式描述的线条，组成的图形。记录图形中的内容，形状
（2） 特点
a、任意放大缩小，且图象数据量小
b、色彩不丰富，无法表现逼真的景物
3、 两种图象的存储方式
矢量图，简单说来，就是通过数学计算画图。在计算机里，矢量图的存储表现为一个描述该图基本形状的数学方程的算法。位图，最基本的组成单位是像素，计算机必须精确存储每个组成位图的像素的位置，颜色等信息。矢量图的装载要比位图快，因为计算机里的对应方程要描述的只是图形（直线或曲线），而不是一个一个的象素。

分辨率（屏幕分辨率）是屏幕图像的精密度，是指显示器所能显示的像素有多少。由于屏幕上的点、线和面都是由像素组成的，显示器可显示的像素越多，画面就越精细，同样的屏幕区域内能显示的信息也越多，所以分辨率是个非常重要的性能指标之一。

可以把整个图像想象成是一个大型的棋盘，而分辨率的表示方式就是所有经线和纬线交叉点的数目。显示分辨率一定的情况下，显示屏越小图像越清晰，反之，显示屏大小固定时，显示分辨率越高图像越清晰。

图像分辨率则是单位英寸中所包含的像素点数，其定义更趋近于分辨率本身的定义。