(完整版)图像大小的计算.doc

图像大小的计算

一直片大小算所吸引，近日搜索料得知，与大家分享。

数照片文件大小和拍置的分辨率和品有关，和被拍景物的色彩，理复程度有关，同的相机置拍白和景文件大小是不一的。找个片的件，如 Photoshop 就可以只改片占用空的大小，不会改和高，但要牲量。用 ACDsee也可另存，然后可改量，降低文件就小，大小不。

文件大小是指一个文件占用的磁空的大小。不光是片文件，其它任何型的文件都要占用空，而片文件的大小与文件格式（ JPG、BMP、PSD、GIF、TIFF、PNG、CDA等等）、文件的像素、尺寸都有直接的关系，但就算两片的以上几点都完全一，文件的大小可能是不相等的，因每一

片所包含的色彩信息量是不同的，一面白的相片跟一个 MM的照片，文件大小定

是不同的。

首先，片大小的存基本位是字（ byte ），每个字是由 8 个比特（ bit ）成。

1、位（ bit ）

来自英文 bit ，音“比特”，表示二制位。位是算机内部数据存的最

小位， 11010100是一个 8 位二制数。一个二制位只可以表示0 和 1 两种状（ 21）；两个二制位可以表示00、01、10、11 四种（ 22）状；三位二

制数可表示八种状（23）??

2、字（ byte ）

字来自英文 Byte ，音“拜特”，上用大写的“ B”表示。字是算机中数据理的基本位。算机中以字位存和解信息，定一个字由八个二制位构成，即 1 个字等于 8 个比特（ 1Byte=8bit ）。八位二制数最小 00000000，最大 11111111；通常 1 个字可以存入一个 ASCII ，

2个字可以存放一个字国。

位在算机中极少独出。它几乎是定在一起成8 位集合，称字。什么一个字中有8 位呢？一个似的是：什么一打蛋有12 个呢？ 8 位字是人在去50 年中不断及行而确定下来的。

1 字（ Byte ）= 8 位（ bit ）。所以，一个字在十制中的范是[0~255], 即 256 个数。

片大小跟色模式有直接关系：

1. 灰度模式：片每一个像素是由 1 个字数表示，也就是每一像素是由8

01 代构成。比如： 240*320=76800px；76800*1（byte ）/1024=75k ；

2.RGB模式：即 red blue green三原色写。片每一个像素是由 3 个字数

表示，也就是每一像素是由2401 代构成。比如： 240*320=76800px；76800*3（byte ）/1024=225k ；

3.CMYK模式：即青色（ c）洋（ m）黄色（ y）黑色（ k）构成。片每一个像素是由 4 个字数表示，也就是每一像素是由8 01 代构成。 . 比如：240*320=76800px；76800*4（byte ）/1024=300k ；

4.dpi 是指位面内像素的多少，也就是描精度，目前国上都是算一平方英寸面

内像素的多少。 dpi 越小，描的清晰度越低，由于受网速

度的影响， web上使用的图片都是72dpi, 但是冲洗照片不能使用这个参数，必须是300dpi 或者更高 350dpi 。例如要冲洗 4*6 英寸的照片，扫描精度必须是 300，那么文件尺寸应该是 (4*300)*(6*300)=1200 像素 *1800 像素 =2160000px。

2160000px*4Byte/1024/1024=0.823M

实例 1：一幅 1024x768 的 256 色图像大小是多少 ? 未压缩的。

答： 1024x768*8bit=6291456bit/8/1024/1024=0.75M

的。

怎么计算图片大小 ?

图片的颜色位数

，因为 256 色图像是8 位

单色的图象一位用来存储颜色信息， 1 位=1/8 字节，所以体积 =120*120*1/8=1.7k

因为软盘簇大小为 512B，所以，只能占用 2k 了；

4 位（ 2^4=16）占半字节， 16 色，所以，算体积时用一半就可以；

8 位应该是 2 的 8 次方，就是 256 种颜色， 256 色要占用 8 位（2^8=256）也就是

一字节；

16 位是 65536 种颜色；

32 位就是 4294967269种颜色 (42.9 亿种颜色，真的有所以，图形体积 =分辨率 * 占用位数（即常说的16/32 信息占用的字节数

32bit的颜色吗？)；

位色） /8 或 =分辨率 * 颜色

*. 一幅彩色静态图像（RGB ），设分辨率为256× 512，每一种颜色用8bit 表示，则该彩色静态图像的数据量为多少？

图像文件大小计算：文件的

图像分辨率 =X 方向的像素数图像量化数 =二进制颜色位数字节数 =图像分辨率

*Y 方向的像素数

* 图像量化位数/8

256*512*3*8/8= 393216B =384K

实例 1 ：

1600*1200 的解析度192 万像素，在屏幕上用72DPI 显示，那就是说每英寸上会有

72 个像素点，实际的图像大小就是 5.64 米 *4.23 米计算是1600/72*25.4/100 和1200/72*25.4/100

同样的如果要用于印刷300DPI ，就是每英寸300 个像素，就是1600/300*25.4/100 和 1200/300*25.4/100 ，图像的实际大小就变成了 1.35 米 *1.01 米了。

实例 2 ：

问：一幅 1024x768 的 256 色图像大小是多少 ?

答： 1024x768*8bit ，因为 256 色图像是 8 位的。

实例 3 ：

130w 象素的是1280*1024 ，大小和文件格式于压缩率有关，普通的jpeg 大约在 100 到 300 之间。

象素数 =横象素数 *纵象素数，比如 1280*1024=1310720,这就是130万。可以用公式12xy= 象素数来计算图片大小，其中的x 是横象素数的1/4 ，y 是纵象素数的1/3 。可以算得320w 的图片大小是1920 ＊ 1600 左右。

同样格式的图片，以同样的比率压缩，那么Kb 数于面积成正比。

颜色模式

颜色模式，是将某种颜色表现为数字形式的模型，或者说是一种记录图像颜色的方式。分为：

RGB 模式、 CMYK 模式、 HSB 模式、 Lab 颜色模式、位图模式、灰度模式、索引颜色模式、

双色调模式和多通道模式。

目录

简介

原理

RGB 颜色模式

CMYK模式

HSB 颜色模式

Lab 颜色模式

位图模式

灰度模式

索引颜色模式

双色调模式

多通道模式

简介

CorelDRAW 、3Ds MAX 、Photoshop 等，都具有强大的图像处理功能，而对颜色的处理则是

其强大功能不可缺少的一部分。因此，了解一些有关颜色的基本知识和常用的视频颜色模式，

对于生成符合我们视觉感官需要的图像无疑是大有益处的。

原理

颜色的实质是一种光波。它的存在是因为有三个实体：光线、被观察的对象以及观察者。人

眼是把颜色当作由被观察对象吸收或者反射不同波长的光波形成的。例如，当在一个晴朗的

日子里，我们看到阳光下的某物体呈现红色时，那是因为该物体吸收了其它波长的光，而把

红色波长的光反射到我们人眼里的缘故。当然，我们人眼所能感受到的只是波长在可见光范

围内的光波信号。当各种不同波长的光信号一同进入我们的眼睛的某一点时，我们的视觉器

官会将它们混合起来，作为一种颜色接受下来。同样我们在对图像进行颜色处理时，也要进行颜色的混合，但我们要遵循一定的规则，即我们是在不同颜色模式下对颜色进行处理的。

RGB颜色模式

虽然可见光的波长有一定的范围，但我们在处理颜色时并不需要将每一种波长的颜色都单独

表示。因为自然界中所有的颜色都可以用红、绿、蓝(RGB) 这三种颜色波长的不同强度组合

而得，这就是人们常说的三基色原理。因此，这三种光常被人们称为三基色或三原色。有时候我们亦称这三种基色为添加色 (Additive Colors) ，这是因为当我们把不同光的波长加到一起的

时候，得到的将会是更加明亮的颜色。把三种基色交互重叠，就产生了次混合色：青

(Cyan)、洋红 (Magenta) 、黄 (Yellow) 。这同时也引出了互补色 (Complement Colors) 的概念。基

色和次混合色是彼此的互补色，即彼此之间最不一样的颜色。例如青色由蓝色和绿色构成，

而红色是缺少的一种颜色，因此青色和红色构成了彼此的互补色。在数字视频中，对RGB 三基色各进行8 位编码就构成了大约1677 万种颜色，这就是我们常说的真彩色。顺便提一

句，电视机和计算机的监视器都是基于RGB 颜色模式来创建其颜色的。

CMYK模式

CMYK 颜色模式是一种印刷模式。其中四个字母分别指青（Cyan）、洋红（ Magenta）、黄（Yellow ）、黑（ Black ），在印刷中代表四种颜色的油墨。 CMYK 模式在本质上与 RGB 模式没

有什么区别，只是产生色彩的原理不同，在 RGB 模式中由光源发出的色光混合生成颜色，而在CMYK 模式中由光线照到有不同比例 C、 M 、 Y 、 K 油墨的纸上，部分光谱被吸收后，

反射到人眼的光产生颜色。由于C、M 、Y 、K 在混合成色时，随着C、M 、Y 、K 四种成分的增多，反射到人眼的光会越来越少，光线的亮度会越来越低，所有CMYK模式产生颜色的方法又被称为色光减色法。

HSB颜色模式

从心理学的角度来看，颜色有三个要素：色泽(Hue) 、饱和度 (Saturation) 和亮度 (Brightness) 。HSB 颜色模式便是基于人对颜色的心理感受的一种颜色模式。它是由RGB 三基色转换为Lab 模式，再在 Lab 模式的基础上考虑了人对颜色的心理感受这一因素而转换成的。因此这种颜色模式比较符合人的视觉感受，让人觉得更加直观一些。它可由底与底对接的两个圆锥

体立体模型来表示，其中轴向表示亮度，自上而下由白变黑；径向表示色饱和度，自内向外逐渐变高；而圆周方向，则表示色调的变化，形成色环。

Lab 颜色模式

Lab 颜色是由 RGB 三基色转换而来的，它是由 RGB 模式转换为 HSB 模式和 CMYK 模式的桥梁。该颜色模式由一个发光率 (Luminance) 和两个颜色 (a,b)轴组成。它由颜色轴所构成的平面上的环形

线来表示色的变化，其中径向表示色饱和度的变化，自内向外，饱和度逐渐增高；

圆周方向表示色调的变化，每个圆周形成一个色环；而不同的发光率表示不同的亮度并对应不同

环形颜色变化线。它是一种具有“独立于设备”的颜色模式，即不论使用任何一种监视器或者

打印机， Lab 的颜色不变。其中 a 表示从洋红至绿色的范围， b 表示黄色至蓝色的范围。

位图模式

位图模式用两种颜色（黑和白）来表示图像中的像素。位图模式的图像也叫作黑白图像。因

为其深度为1，也称为一位图像。由于位图模式只用黑白色来表示图像的像素，在将图像转

换为位图模式时会丢失大量细节，因此 Photoshop 提供了几种算法来模拟图像中丢失的细节。

在宽度、高度和分辨率相同的情况下，位图模式的图像尺寸最小，约为灰度模式的1/7 和RGB 模式的 1/22 以下。

灰度模式

灰度模式可以使用多达 256 级灰度来表现图像，使图像的过渡更平滑细腻。灰度图像的每个像素

有一个 0（黑色）到 255（白色）之间的亮度值。灰度值也可以用黑色油墨覆盖的百分

比来表示（ 0%等于白色， 100% 等于黑色）。使用黑折或灰度扫描仪产生的图像常以灰度显

示。

索引颜色模式

索引颜色模式是网上和动画中常用的图像模式，当彩色图像转换为索引颜色的图像后包含近

256 种颜色。索引颜色图像包含一个颜色表。如果原图像中颜色不能用256 色表现，则Photoshop 会从可使用的颜色中选出最相近颜色来模拟这些颜色，这样可以减小图像文件的

尺寸。用来存放图像中的颜色并为这些颜色建立颜色索引，颜色表可在转换的过程中定义或

在生成索引图像后修改。

双色调模式

双色调模式采用2-4 种彩色油墨来创建由双色调（ 2 种颜色）、三色调（ 3 种颜色）和四色调（4 种颜色）混合其色阶来组成图像。在将灰度图像转换为双色调模式的过程中，可以对色

调进行编辑，产生特殊的效果。而使用双色调模式最主要的用途是使用尽量少的颜色表现尽

量多的颜色层次，这对于减少印刷成本是很重要的，因为在印刷时，每增加一种色调都需要

更大的成本。

多通道模式

多通道模式对有特殊打印要求的图像非常有用。例如，如果图像中只使用了一两种或两三种

颜色时，使用多通道模式可以减少印刷成本并保证图像颜色的正确输出。 6. 8 位 /16 位通道模式在灰度 RGB 或 CMYK 模式下，可以使用16 位通道来代替默认的8 位通道。根据默认情况， 8 位通道中包含 256 个色阶，如果增到16 位，每个通道的色阶数量为65536 个，这样能得到更多的色彩细节。Photoshop 可以识别和输入 16 位通道的图像，但对于这种图像限制很多，所有的滤镜都不能使用，另外16 位通道模式的图像不能被印刷。

名词解释——图像压缩色彩空间位数

图像压缩（ Compression）

图像文件有两种压缩方式：无损压缩和有损压缩。

无损压缩

无损压缩的效果与 WinZip 压缩相似。在 WinZip 压缩中，如果你把一个文件压缩成 Zip 文件，然后重新解压缩，打开原来的文件，你会发现解压后的文件跟原文件并没有任何差异。在压缩和解压缩的过程中并没有任何信息缺失。数码图像的 TIFF 格式便能让用户对其进行无损压缩。

有损压缩

有损压缩通过丢弃信息减少图像体积（大小），就像为文件编写摘要。当你需要为 10 页的文件编写摘要时，这些摘要可能只占 9 页甚至 1 页，没看过原文

件的人不可能从你的摘要中还原出原文件，因为你在编写摘要的过程中已经丢弃

了一部分原文件的信息。JPEG就是一种有损压缩的图像格式。

下面的表格展示了一张500 万象素图片 (2,560 x 1,920)以不同格式压缩的效果。

色彩空间（ Color Spaces ）

RGB加色法（ Additive RGB Colors）

人类肉眼中的锥形细胞对红、绿、蓝（RGB）三种颜色最为敏感。我们感知到的其他颜色都是由这三种颜色按不同比例混合所得的。电脑显示屏发射出红、

绿、蓝三种颜色的混合光线，产生不同颜色。例如，红色和绿色混合产生黄色；

红、绿、蓝三原色混合产生白色。

CMYk减色法（ Subtractive CMYk Colors）

一件印刷品通过反射落在其身上的光线，间接地让我们看到它的颜色。例如，一张黄色的纸会吸收白光（自然光）中的蓝色部分，反射红色和绿色部分，因而

显出黄色。这种做法跟显示器直接发出红色和绿色光线而产生黄色的效果是非常

相似的。打印机通过青色（Cyan），洋红（ Magenta），黄色（ Yellow ）墨水的

不同比例混合，创造出其他不同的颜色。CMYk的原色结合并相减，得产生黑色。但实际上打印机会用到黑色的墨水，加强黑色的效果。因此，CMYk最后的“ k”就是代表黑色（ black ）。

CMYk减色法（ Subtractive CMYk Colors）

一件印刷品通过反射落在其身上的光线，间接地让我们看到它的颜色。例如，一张黄色的纸会吸收白光（自然光）中的蓝色部分，反射红色和绿色部分，因而

显出黄色。这种做法跟显示器直接发出红色和绿色光线而产生黄色的效果是非常

相似的。打印机通过青色（Cyan），洋红（ Magenta），黄色（ Yellow ）墨水的

不同比例混合，创造出其他不同的颜色。 CMYk的原色结合并相减，得产生黑色。

但实际上打印机会用到黑色的墨水，加强黑色的效果。因此， CMYk最后的“ k”

就是代表黑色（ black ）。

数码相机传感器上的象素负责收集光子，并通过光电二极管把光子转化成电荷，继而通过一系列处理，形成图像。我们在“动态范围”专题里面已经谈到，一

旦接收光子的“桶”（ bucket ）满载，由额外光子转化成的电荷便会溢出，并且

这种溢出对象素值是没有影响的，因此会导致象素值的感光不足或感光过度。

当电荷溢出至其旁边的象素，使旁边的象素在处理光子过程中感光过度（例如描

述天空的明亮的象素有电荷溢出，使树叶或树枝边缘的较暗的象素感光过度），这

时候就是“高光溢出”。高光溢出不仅会使画面损失细节，而且增加了紫边出现

的机会。

一些传感器带有“高光溢出保护”（ anti-blooming gates ）功能，吸收溢出的电荷，减少溢出电荷对附近象素的滋扰。这种功能基本能抑止高光溢出，除非照片光暗对比非常强烈或由于人为原因造成照片严重过曝。

位数（ Bits ）

在计算机术语中，信息的最小单位是1“位”（ bit ），而这 1 位的值就是 0 或者 1。位数和二进制的结合，使电脑就像被数以百万个“开关”所控制。由此

我们可以推出，假如某幅图像位数为 1 位，则这二进制中的 1 位只可以记录两个

信号：黑（ 0）和白（ 1）。假如图像变成 2 位，这 2 位便能记录（ 2*2 ） 4 个色调： 00 ( 黑), 01 (灰), 10 (灰), and 11 (白)。同理，当图像位数为8 位时，图像便可记录从00000000 (0) 至 11111111 (255) 一共（ 2*8 ） 256 个色调。

JPEG通常是 24 位图像，因为 24 位刚好能为 3 个颜色通道（ RGB）分别储存8 位信息。 24 位的 JPEG图像能记录 256 x 256 x 256 = 16.7百万种颜色。

32 位浮点格式（ Floating Point Format，面向高级用户）在“传感器的线

性特征”专题中，我们知道超过半数的色调是用来描述光亮的环境的。因此，即使一幅 16 位的图像也只有 16 级色调用来描述昏暗的环境，而描述光亮环境的则

有 32,768 级色调。人类肉眼的非线性特征与传感器的线性特征恰恰相反，人类

视觉对昏暗部分的细节比光亮部分的细节敏感得多。一幅 32 位的整数图像为图像的描述提供了更多色调，但是它同样受高光部分不成比例色调级数的限制。然而，32 位的浮点图像更有效的运用了这“ 32 位”，更好地解决了以上问题。传统的整数图像用 32 位描述 4,294,967,296 个整数，而浮点图像用 23 位描述分数， 8 位描述指数， 1 位作为标记，详情如下：

V = (-1)^S * 1.F * 2 ^ (E-127):

S = 标记（ Sign ）,1 位，有 2 个可能值；

F = 分数（ Fraction ）,23 位，有 8,388,608 个可能值；

E = 指数（ Exponent）,8 位，有 256 个可能值。

实际上，浮点图像让"0" 级和"1" 级之间几乎拥有无数个色调级数，"1" 级和"2" 级之间拥有超过 800 万个色调， "65,534" 级和 "65,535" 级之间也拥有 128 个色调－－这比 32 位整数图像更加符合我们人类视觉的非线性特征。正是由于能

储存无穷小的数字， 32 位浮点格式可以记录无限的动态范围。换句话说， 32 位浮点格式能记录无限动态范围，即记录更多昏暗的细节，而它所占的体积仅为每通道 16 位图像的一倍，非常节省空间和减低处理难度。一个更精确的格式会使

动态和色调范围的压缩更加平滑。这种格式计算机绘图中十分常用， Adobe Photoshop CS2 也开始支持该格式的图像处理。

色彩位数

色彩位数：色彩深度又称色彩位数，是指扫描仪对图像进行采样的数据位数，也就是扫描仪所能辨析的色彩范围。目前有18 位、 24 位、 30 位、 36 位、 42 位和 48 位等多种。

色彩深度计算机图形学领域表示在位图或者视频帧缓冲区中储存 1 像素的颜色所用的位数，它也称为位 /像素（ bpp）。色彩深度越高，可用的颜色就越多。

目录

组成单位

应用领域

1.数码摄像头

2.扫描仪

组成单位

色彩深度是用“n位颜色”（ n-bit colour ）来说明的。若色彩深度是n 位，即有 2∧ n 种颜色选择，而储存每像素所用的位数就是n。常见的有：

（单色）：黑白二色。

2 位： 4 种颜色，用于 CGA 。

4 位： 16 种颜色，用于 CGA 、EGA 及 VGA 。

8 位灰阶：都是黑、灰、白色之间，有256 个层次。

15 或 16 位彩色（高彩色）：电脑所用的三原色是红、绿和蓝。在15 位彩色中，每种原色有25=32 个层次，共 32768 种颜色；而在16 位彩色中，绿色有26=64 个，共有65536 个颜色。

24 位彩色（真彩色）：每种原色都有256 个层次，它们的组合便有256*256*256 种颜色。

32 位彩色：除了24 位彩色的颜色外，额外的8 位是储存重叠图层的图形资料(alpha 频道 )。另外有高动态范围影像(High Dynamic Range Image)，这种影像使用超过一般的256 色阶来储存影像，通常来说每个像素会分配到32+32+32 个 bit 来储存颜色资讯，也就是说对于每

一个原色都使用一个32bit 的浮点数来储存.

应用领域

数码摄像头

色彩位数又称彩色深度，数码摄像头的彩色深度指标反映了摄像头能正确记录色调有多少，色彩位数的值越高，就越可能更真实地还原亮部及暗部的细节。色彩位数以二进制的位（ bit）为单位，用位的多少表示色彩数的多少。目前几乎所有的数码摄像头的色彩位数都达到了

24 位（也就是能表达 2 的 24 次方种颜色），可以生成真彩色的图象。总之色彩位数高，就

可以得到更大的色彩动态范围。也就是说，对颜色的区分能够更加细腻。

数码摄像头最常见的是24 位， 30 位的摄像头极少见到。具体来说，一般摄像头中每种基色

采用 8 位或 10 位表示，三种基色红、绿、蓝总的色彩位数为基色位数乘以3，即 8×3=24 位或者 10×3=30 位。摄像头色彩位数反映了摄像头能正确表示色彩的多少，以24 位为例，三基色 (红、绿、蓝 )各占 8 位二进制数，也就是说红色可以分为 2 的 8 次方 =256 个不同的等级，绿色和蓝色也是一样。那么它们的组合为256×256×256=16777216 ，即大约1600 万种颜色，而 30 位可以表示10 亿种。色彩深度值越高，就越能真实地还原色彩。

扫描仪

色彩位数（色彩深度）又称色深。是用于表示扫描仪所能辨析的色彩范围的指标。通常，扫描仪的色彩位数越多，就越能真实反映原始图像的色彩，扫描仪所反映的色彩就越丰富，

所扫出图像的效果也越真实，当然所形成的数据量也随之增大，造成图像文件体积也加大。

对于某些应用环境，扫描仪色彩位数指标，甚至比分辨率更重要。色彩位数的具体指标是用“位” (bit，即 2 的多少次方 )来描述， 24 位彩色表明扫描仪可分辨1670 万种颜色， 30 位真彩是 6.87 亿种颜色，而 36 位真彩色是 1670 亿种颜色。尽管大多数显卡只支持24 位色彩，但由于 CCD 与人眼感光曲线的不同，为了保证色彩还原的准确，就需要进行修正，这就要

求扫描仪的色彩位数至少要达到36 位才能获得比较好的色彩还原效果。因此，现在尽量应

选购 36 位以上色彩位数的扫描仪。

色彩位数是扫描仪对采样来的每一个象素点，提供的不同通道的数字化位数的叠加值。

它一般采用 RGB 三通道的数值总和来表达。常见的24bit 、 30bit、 36bit 彩色扫描仪，它们每通道的量化数值分别为8 位， 10 位， 12 位，表示其每通道内有256、1024 、 4096 阶层次的信息。扫描仪的色彩位数是指对扫描进来的每一个彩色象素点的色彩位数，这是扫描仪与打印机指标上的一个最大的不同点。一般，扫描仪的色彩位数取决于扫描仪内部的模

数转换器的精度。当色彩位数精度增加时，扫描设备可以捕捉的色彩细节也会增多。但是，

如想仅仅通过增加模数转换器的精度，来提高扫描仪的色彩精度，其对扫描图象品质的提高

程度也较为有限。因为影响扫描仪的色彩精度的因素，除了有较高的模数转换精度外，还需要有完善的光路系统设计。透镜质量、CCD 质量以及扫描时光学器件的振动，都会增加扫

描仪的噪声，从而影响扫描品质。