深圳印深圳市步壳印工廠圖像種類

  深圳印深圳市步壳印工廠圖像種類

  根據圖像的記錄方式不同，可以將其劃分為模擬圖像和數字圖像兩種。

（1）模擬圖像模擬圖像是通過某種物理量的強弱變化來表現圖像上各個點的顏色信息的。例如：印畫冊印深圳市步壳印品圖像、相片、畫稿上的圖像都是模擬圖像。

其中，印深圳市步壳印品是由承印物上油墨的濃淡或網點的大小來表示顏色的信息；相片是通過染料的深淺表現圖像上各個點不同的顏色；畫稿是通過顏料的多少和濃淡來表示畫面的顏色和意境，所以模擬圖像依賴的是顏色媒體。

（2）數字圖像數字圖像是指把圖像分解為被稱作像素的若乾小的離散點，並將各像素的顏色值用量化的離散值，即整數值來表示的圖像。但數字圖像必須依賴於計算機，才能表現出來，必須通過光和模擬圖像進行顯示，否則不能被人們所感受。

數字圖像主要包括位圖圖像和矢量圖像，在印前系統中同一個文件可以同時包含位圖圖像和矢量圖像位圖圖像是由被稱為圖像元素或像素的微小正方形排列而成，並將每個正方形的顏色值用數字來表示的圖像。

它最終要用顏色媒體才能顯示和表現，即還是要通過模擬圖像來表現。印畫冊它與解析度有關，且移動縮放都有可能降低圖像的品質；可以長時間保存而不失真。所以位圖圖像主要用來表現陰影和色彩較豐富的原稿，

矢量圖像是由叫做矢量的數學對象所定義的直線和曲線組成的。矢量圖像與解析度無關，移動、縮放都不會降低圖形的品質；由圖形軟件創作：可以長時間保存不會失真；

使用任何解析度打印輸出都不會丟失任何細節和清晰度，可以用來表示細節變化較少的圖如一般的企業標志、卡通圖片，包裝產品線條色塊圖等。

   圖像的數字化

模擬圖像經過數字化過程，印畫冊例如通過數字掃描設備（掃描儀）或數字攝影設備（數碼照相機）採集到計算機中，就可以轉換為數字圖像。掃描儀在對原稿進行掃描時，要逐點逐行採集色彩信息。

也就是把連續的圖片分割成像素點陣，素（樣點數字化數字圖像意圖印圖義信息的輸人，就是將模擬的連續調的平面圖像，轉變為印前圖文信息處理系統中可以接受和處理的數子圖像的過程圖像分解為像素的方法根據平面設置有正方正六角、正三角陣到。

中正方形最為常用，圖像的數子化就是指將擬圖像轉變成數字圖像的過程過程下和量採樣和量化過程。

（1）採樣採樣是指使空間連續變化的圖像離散化，即用空間上的部分點的灰度值來表示圖像，這些離散點稱為樣點，或者是像素、像元。一幅圖像取點的多少，是受一定條件約束的，即由這些樣點採用某種方法，

能確保不失真的重建原稿為前提條件的假設一幅圖像，採樣時在橫向上的像素為M個，縱向上的像素為N個，則該圖像用的離散的MxN個像素來代替，在對該圖像進行處理的時候，只需要處理MxN個點的圖像灰度。也就是說將圖像變成每行有M個像素，

每列有N個像素，全圖由M×N像素構成像素點集。其中M和N可以相等，也可以不等。在採樣時，M和N點數越多越好，但並不是一直無限的多，這里只需要滿足採樣定理，足夠的點就可以了

。但在我們實際操作過程中，採樣點的間隔是非常重要的，其直接決定了圖像反映原稿的信息，所以M和N點數的多少，是要根據實際情況而定。

（2）解析度要想將圖像所包含的信息，完好無損的進行離散化，在採樣時需要選擇採樣孔徑尺寸，也就是與其解析度有很直接的關系。解析度是一個表示平面圖像精細程度的概念，通常它是以橫向和縱向點的數量來衡量的，

表示成水平點數×垂直點數的形式。在一個固定的平面內，解析度越高，意味著可使用的點數越多，圖像越細致。解析度不同的圖像，通過對照圖片可以發現圖像的清晰度有明顯的不同，

這說明：解析度越高，圖像越清晰，圖像質量越好。當然在實際選擇中並不是一味的提高解析度，要根據實際圖像最終處理的目的和處理。

  速度進行確定

（3）量化經過採樣後，圖像已經按照要求將其分解成離散的像素，但這些像素值仍是連續量。量化就是指對這些採樣點的灰度值的離散化，印畫冊即指把圖像中連續變化的灰度值變成離散值（整數值）的過程，

通常稱之為整量化過程量化圖像的梯級數目隨著圖像的內容及處理的目的不同而不同，一般量化後每個像素的量度值用一進制的位數（m）表示，如射理文字和圖形時，各個像素只需有“

（1）兩個值，即1h（比特）的信息，這種用h信息表示的圖也稱之為二值圖像，表示是量化後不同梯要數目圖院圖2=9同一圖片不同分辨幸效果圖

（2）分率為（b）分率為20）（）分率為10（d）解析度為72量化後不同梯級數目圖圖210中位圖是指2=2，表示的是01兩種狀態，即黑白兩色；2位圖為24。表示的是001、10.四種狀態：同理位圖，8位圖分別表示8個和256個層次。

對於風景、人物照片來說，則至少需要用32-64梯級層次來表現。圖像像素的梯級數目為NxN個時，量化時N的數目大小會直接影響圖像質量，N為256時圖像質量好；N為128時圖像略微變粗；N為64或者32時圖像質量較差：

N為更小值時效果更差，所以一般量化級別大於128為最佳選擇