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[2.1 数字图像的基本类型](#2.1 数字图像的基本类型)
[2.1 数字图像的基本类型](#2.1 数字图像的基本类型)
[2.2 图像数字化器](#2.2 图像数字化器)
[1. 图像数字化器的组件](#1. 图像数字化器的组件)
[2. 数字化器的性能](#2. 数字化器的性能)
[(2) 扫描仪](#(2) 扫描仪)
[4. 图像数字化器的组成](#4. 图像数字化器的组成)
[2.3 图像的采样和量化](#2.3 图像的采样和量化)
[1. 空间采样](#1. 空间采样)
[2.4 像素基本关系](#2.4 像素基本关系)
[2.5 图像文件格式](#2.5 图像文件格式)
[2.6 数字图像的显示特性](#2.6 数字图像的显示特性)
[1. 图像的显示](#1. 图像的显示)
[2. 图像的打印](#2. 图像的打印)
[2.7 图像质量评价](#2.7 图像质量评价)
[1. 均方误差](#1. 均方误差)
[2. 信噪比与峰值信噪比](#2. 信噪比与峰值信噪比)
[3. 结构相似度](#3. 结构相似度)
[2.8. 图像的灰度直方图](#2.8. 图像的灰度直方图)
[2.9 图像的统计特征](#2.9 图像的统计特征)
[2. 多维图像的统计特性](#2. 多维图像的统计特性)
2.1 数字图像的基本类型
为方便对数字图像进行处理，静态数字图像分为矢量图和位图.
矢量图:用一系列绘图指令表示一幅图，是以数学和几何学中的公式描述一幅图像.
位图是数字图像中最常用的一种类型。根据颜色和灰度级数量，可以将位图分为二值图像、灰度图像、索引图像和真彩色RGB图像四种基本类型.
1.黑白图像（二值图像）
是指图像的每个像素只能是黑或者白，没有中间的过渡，故又称为二值图像。二值图像的像素值为0、1。
黑白图像
2.灰度图像
灰度图像是指各像素信息由一个量化的灰度级来描述的图像，没有彩色信息。
灰度取值范围为(0～255),"0"表示纯黑色，"255"表示纯白色，中间的数字表示黑白之间的过渡色。
灰度信息的表达 选8×8区域
灰度图像
3.索引图像
索引图像既包括存放图像数据的二维矩阵，还包括一个颜色索引矩阵（称为MAP），因此称为索引图像，又称为映射图像。MAP矩阵也可以由二维数组表示，矩阵大小由存放图像的矩阵元素的值域（灰度值范围）决定。
若矩阵元素值域为0~255，则MAP矩阵的大小为256×3，矩阵的三列分别为R、G、B值。
图像矩阵的每一个灰度值对应于MAP中的一行，如某一像素的灰度值为64，则表示该像素与MAP矩阵的第64行建立了映射关系，该像素在屏幕上的显示颜色由MAP矩阵第64行的[R G B]叠加而成。
4.彩色图像
彩色图像是指每个像素的信息由RGB三原色构成的图像，其中RGB是由不同的灰度级来描述的。
2.1 数字图像的基本类型
彩色图像
2.2 图像数字化器
1. 图像数字化器的组件
采样孔：使图像数字化器能不受图像其他部分的影响，而在整幅图像中扫描特定的独立像素单元；
扫描器件：使采样孔以预先确定的方式在图像上移动，按照顺序依次扫描图像的每一个像素；
光传感器：测量每一像素的亮度，将光亮度转化为电流或电压信号；
量化器：将传感器输出的连续值转化为整数值；
输出介质：将量化的灰度值以适当的格式存储.
2. 数字化器的性能
分辨率：单位尺寸能够采样的像素数，由采样孔的大小和像素间距的大小决定；
灰度级：量化为多少等级；
图像大小：允许输入图像的大小；
扫描速度：采样数据的传输速度；
噪声：数字化器的噪声水平;
线性度：线性度是指对光强进行数字化时，灰度正比于图像亮度的实际精确程度，图像数字化设备的线性度是一个重要的性能指标，非线性的数字化器会影响后续处理的有效性.
(1)数码相机
数码相机的组成
数码相机的基本原理
数码相机的工作原理
(1)镜头将光线会聚到感光器件CCD上；
(2)半导体器件CCD代替了传统相机中的胶卷；
(3)CCD将光强信号转变为电信号，得到物体的图像信息；
(4)ADC将模拟信号转换数字信号；
(5)MPU(微处理器)对数字信号进行压缩并转化为图像格式（JPEG、BMP），并将图像文件存储在内置存储器中；
(6)LCD显示拍摄照片；
部分数字相机还提供连接计算机和电视机的接口。
(2) 扫描仪
扫描仪结构图1
扫描仪结构图2
扫描仪各部分的功能
① 上盖：主要是将要扫描的原稿压紧，以防止扫描灯光线泄露。
② 原稿台：主要是用来放置扫描原稿的地方，其四周设有标尺线以方便原稿放置，并能及时确定原稿扫描尺寸。中间为透明玻璃，称为稿台玻璃。
③ 光学成像部分：它是扫描仪的核心部件，其精度直接影响扫描图像的还原逼真程度。它包括以下主要部件：灯管、反光镜、镜头以及电荷耦合器件(CCD)。
④ 光电转换部分：是指扫描仪内部的主板，它是一块安置有各种电子元件的印刷电路板。它是扫描仪的控制系统，在扫描仪扫描过程中，它主要完成CCD信号的输入处理，以及对步进电机的控制，
⑤ 机械传动装置：主要包括步进电机、驱动皮带、 滑动导轨和齿轮组。
典型数字摄像机
4. 图像数字化器的组成
2.3 图像的采样和量化
图像数字化：指将模拟图像经过离散化之后，得到用数字表示的图像。
模拟图像：照片、电视、录象、电影。
数学表达式： 
图像是二维分布函数，t表示时间变量。
数字图像：用矩阵来描述。
数字化过程
1. 空间采样
空间采样：
将在空间上连续的图像转换成离散的采样点（即像素）集的操作。由于图像是二维分布的信息，所以采样是在x轴和y轴两个方向上进行。
采样处理：将xy平面分配到一个网格上。
观察一幅看过的图像 以8×8区域为例
、与采样相关的概念(分辨率)
(1) 分辨率
传感器摄像的精确度。通常指要精确测量和再现一定尺寸的图像所必需的像素个数。
单位：像素*像素
决定了图像的清晰度
显示分辨率大于图像分辨率时，会产生图像模糊的情况
图像分辨率大于显示分辨率时， 则只能显出图像的一部分
影响数字图像显示效果的因素
①显示分辨率大于图像分辨率，会出现图像模糊
②图像分辨率大于显示分辨率，则仅能显示图像的一部分
显示器越大，分辨率也自然就越大
19寸（参考） 方屏 1024X768; 宽屏:1440X900
显示器都有可支持的分辨率范围，过高的分辨率会造成显示器显象管无法承担，反而造成屏幕发钭，变形等情况
图像的像素数 = 水平像素×垂直像素
(2)位深度：
记录每个像素点的数据位数.
仅有黑、白两种灰度的图像称为二值图像。
思考：二值图像的每个像素需使用几位二进制数表示？
二值图像的一个像素只需1个二进制位（1bit） 记录，可以表示出两种灰度， 如用"0"表示黑，"1"表示白。
位深度再举例一例：灰度图像
灰度图像：除了黑白两种灰度外，将由黑到白不同亮度分为若干等级来表示，若用8个二进制位（8bit）记录像素的灰度信息，则可产生256种不同的灰度。
文件大小 位图图像文件的大小可通过以下的方法计算：
、
如：分辨率为640×480的灰度(8位)图像，文件大小为：
（640×480×8）÷8＝307200(B)
（3）均匀采样
在对图像进行采样的过程中，若在(x，y)方向上均进行等间距的采样，则称为均匀采样
（4）非均匀采样
非均匀采样是指在图像的不同区域，根据图像的具体情况进行不等间隔的采用。
非均匀采样的间隔选取要依据原图像中像素的浓淡变化和色度深浅等细微情况决定。
图像中细节越多，采样间隔应越小。即在图像细节少的区域采用比较稀疏的采样;细节变化大的区域采用较密的采样.这样，所获得的图像有用信息量并没有减少，但总数据量却有效地降低了。
分配采样点时，应在灰度变化的边界上记录下非均匀采样的边界。
比如，均匀的背景上放置一束花或其他物体构成一幅图像，则背景可采用稀疏采样，而花的部分应采用较密的采样，并标出非均匀采样的边界。
分辨率 320x240
分辨率 160x120
分辨率 80x60
图像尺寸：127*176 分辨率：(a)127*176 (b)63*88 (c)31*44 (d)15*22
2.量化
将各像素的明暗信息离散化，用数字表示像素点信息称为图像的量化。
量化值一般用整数来表示。考虑人眼的识别能力，目前非特殊用途的图像均为8bit量化，即用0~255描述"黑~白"。
（1）线性量化
如图所示，若将灰度值区间[Lmin，Lmax]分成K个等间距的子区间，则称为线性量化，又称为等间隔量化。
图2-3 量化示意图 （a）量化； (b) 量化为8 bit
图像的量化与数字图像的质量
对于彩色图像，是按照颜色成分------红（R）、绿（G）、蓝（B）分别采样和量化的。若各种颜色成分均按8bit量化，即每种颜色量级别是256， 则可以处理256×256×256=16 777 216种颜色。
（2）非线性量化
将表示数字图像的灰度级范围分为不等间隔的子区间，则称为非线性量化或非均匀量化。
与非均匀采样类似，对灰度级出现频度高的范围，可以选择较窄的量化区间，另于一些灰度级出现频度较低的范围可以选择较宽的量化区间。
（3）采样与量化参数的选择
采样和量化参数都对数字图像的质量具有影响，而且两个参数之间的匹配关系也非常重要。并不是一味地提高采样点数和灰度级数量就可以获得高清晰度且高质量的数字图像，在确定采样和量化参数时，还应根据原始图像的性质与质量进行科学、合理的选择。
在某些情况下，对细节比较少的图像，当采样点数一定时，图像的质量有可能会随着灰度级的减少而得到一定程度的改善，原因是减少灰度级会增加图像的对比度。
2.4 像素基本关系
空间排列规律 (1) 像素的邻域 (2) 像素间的邻接， 连接和连通 (3) 像素间的距离
像素的邻域
(2)像素间的邻接，连接和连通
连接和连通
（adjacency, 邻接）vs. (connectivity, 连接) 邻接仅考虑像素间的空间关系 两个像素是否连接：
(1) 是否接触（邻接）
(2) 灰度值是否满足某个特定的相似准 则（同在一个灰度值集合中取值）
3种连接
(1) 4-连接： 2个像素 p 和 r 在V 中取值且 r 在N4(p)中
(2) 8-连接： 2个像素 p 和 r 在V 中取值且 r 在N8(p)中
(3) m-连接（混合连接）： 2个像素 p 和 r 在V 中取值 且满足下列条件之一
① r 在N4(p)中
② r 在ND(p)中且集合N4(p)∩N4(r)是空集
3种连接
混合连接的应用：消除8-连接可能产生的歧义性
原始图 8-连接 m-连接
(3) 像素间的距离
距离量度函数 {例: 测度空间}
3个像素p，q，r，坐标(x, y)，(s, t)，(u, v)
(1) 
两个像素之间的距离总是正的
(2)
距离与起终点的选择无关
(3)
最短距离是沿直线的
距离量度函数 (1) 欧氏（Euclidean）距离
(2) 城区（city-block）距离
(3) 棋盘（chessboard）距离
距离量度函数
等距离轮廓图案 （圆面）
DE距离
D4距离
D8距离
距离量度函数应用
距离计算示例
用距离定义邻域
考虑在空间点 (xp, yp)的像素 p
4-邻域------N4(p)
8-邻域------N8(p)
2.5 图像文件格式
常用图形、图像的存储格式：
图形与图像常见文件存储格式：
⑴ BMP格式 ⑵ JPG格式 ⑶ GIF格式 ⑷ TIFF格式 ⑸ PNG格式像文
⑹ PCX格式 ⑺ DIB格式 ⑻ EPS格式 ⑼ TGA格式 （10）动态图像文件格式
有AVI，MPG等
最常见的三种格式
1.BMP格式
BMP格式的典型应用程序是Windows的画笔； bmp文件几乎不压缩，它的颜色存储格式有1位、4位、8位及24位； Windows环境下，BMP格式是最不易出问题的格式；DOS、Windows图像软件都支持该格式，应用广泛； 缺点：文件比较大，用于单机较多，不受网络欢迎
2.JPG格式
JPEG文件的扩展名为.jpg或.jpeg；
压缩技术较先进，它用有损压缩方式去除冗余的图像和彩色数据；
可获得极高的压缩率并能展现十分丰富生动的图像；
性能优异，应用非常广泛，是Internet上主流图像格式
JPG优缺点
是压缩位图格式，占用存储空间小，色彩丰富，广泛用于 Internet 上，以节约宝贵的网络传输资源。
缺点
放大存在一定程度失真，不适合放大观看，压缩与还原速度慢。
3.GIF格式
GIF是Internet网络图像标准之一，GIF存储格式由1位到8位，是经过压缩的格式，占用存储空间少。
是2D动画软件早期支持的文件格式，曾被广泛使用。但由于8位存储格式的限制，使其不能存储超过256色的图像。
虽然如此，但该格式依然在Internet上被广泛应用，原因主要有两个：
(1)256色基本能满足网页图像需要； (2)文件比较小，适合像网络环境传输和使用.
优点
文件小巧，支持2D动画，广泛流行于网络。
缺点
它的最大缺点是颜色深度最多为8位，故不能用于存储真彩色的图像文件。
三种格式比较
PSD格式（PHOTOSHOP格式）
ADOBE公司开发的图像处理软件PHOTOSHOP中自建的标准文件格式就是PSD格式，在该软件所支持的各种格式中，其存取速度比其它格式快很多，功能也很强大。
由于PHOTOSHOP软件越来越广泛地应用，所以这个格式也逐步流行起来。PSD格式是Photoshop的专用格式，里面可以存放图层、通道、遮罩等多种设计草稿。以便于下次打开文件可以修改上一次的设计。
实践一：
（1）用Photoshop打开一幅.jpeg图像，按如下表格另存为bmp和png格式。与源文件比较大小。
文件名自己命名即可，可以通过Photoshop手工保存为不同格式文件， 或者通过编程实现保存为不格式的文件
总结：jpeg是一种 压缩 位图格式，是目前为止用于摄影图像的最好压缩方法。
实践：
（2） 将刚才的图片.jpeg（图像分辨率为1280×1024），用Photoshop更改图像分辨率为800×600像素，存储为**1.jpeg，记录在下表中，与源文件比较大小。（提示：Photoshop图像菜单）
总结：位图图像文件的大小：文件的字节数=图像分辨率×色彩深度÷8
（3）用Photoshop打开如下jpg图像，分别存储为不同颜色深度的（16位、32位）bmp图片， 观察图像变
数据压缩是对数据重新进行编码，以消除序列中的冗余性，实现原数据序列变换成较短的输出数据序列的技术。
图像数据压缩技术主要有两类方法：
无损压缩：使用数学方法来表示图像中相同或相似的数据或数据特征，也就是通过改变图像的描述方式减少数据量。
有损压缩：利用人眼的视觉特性，有针对简化不重要的数据，以减少总的数据量。
压缩比：压缩前后文件大小的比值。
实践：用 WinRar 工具分别对一个word文档和一个图像文件（.jpeg）进行压缩，并按如下表格填写文件信息。
利用"画图"软件，绘制下表中图例所示的文件，以不同格式分别保存，并将各文件的存储容量填入表中。
2.6 数字图像的显示特性
数字图像处理的结果依然是图像，还需要将图像显示或打印供观看或保存.
1. 图像的显示
图像需通过屏幕显示或打印才可观察到，屏幕显示的效果由图像的大小、光度分辨率、低频响应、高频响应、点间距和噪声特性等因素决定的.
显示系统性能包括显示器物理尺寸和分辨率等.
2. 图像的打印
(1) 半调输出技术
打印中为了获得灰度图像，常采用半调输出技术。半调输出技术充分利用了人类的视觉原理。
半调输出的基本原理是将输出图像中的灰度转换为二值点的模式，从而使现有的仅能输出二值图像的打印设备输出灰度图像。
半调输出本质上是一种利用人类视觉原理的特定输出方法，即通过控制二值点输出模式的形式（包括数量、尺寸和形状等）使人类视觉系统获得灰度级别上的视觉效果。
即半调输出利用了视觉系统在微观上的视觉平均特性，以单位面积上二值墨点的多少、墨点的大小来体现不同的灰度等级。
若对半调输出的图像进行足够放大，呈现出来的依然是二值图像.
（2）半调输出模板
半调输出模板是半调输出的一种具体实现方法，是指将图像输出的单元进行细分，将邻近的二值点结合起来组成图像输出单元.
3×3模板如下所示：
（2）半调输出的种类
半调输出技术主要包括幅度调制技术和频率调制技术两种.
幅度调制
半调输出技术的早期主要通过控制输出墨点的尺寸来形成灰度图像的显示效果，这就是半调输出技术中的幅度调制（AM）技术。 实际上，输出模式不仅取决于每个点的尺寸，也取决于网格的间隔距离大小，间隔越大，分辨率越低，间隔越小，输出的分辨率越高.
频率调制
频率调制技术（FM）是相对于幅度调制而言的，所谓频率调制的半调输出是指输出二值点的尺寸是不变的，二值点在空间的分布与灰度有关.
2.7 图像质量评价
图像是人们获取信息的重要途径，图像在获取、处理、传输和存储的过程中，由于各种因素的影响，可能会影响到图像质量。因此，建立图像质量评价机制具有重要的意义。
常用的图像质量评价方法
包括主观评价和客观评价两大类方法：
主观评价：评价人员的主观感知来评价图像质量
客观评价：依据评价的数学模型给出量化评价模型，模拟人类视觉系统感知机制衡量图像质量。
1. 均方误差
均方误差评价（MSE）指被评价图像与参考图像对应位置像素值误差的平方均值误差。
设参考图像f(x,y)，另一受到污染的图像g(x,y)，如欲对图像g(x,y)进行质量评价，其均方误差计算公式如下：
MSE越大，说明图像对应像素值整体差异大，图像质量越差； 反之，MSE越小，说明图像质量越好。
2. 信噪比与峰值信噪比
图像的信噪比是指参考图像像素值的平方均值与均方误差的比值的对数值之10倍。信噪比（SNR）误差计算公式如下：
为了消除图像自身像素值大小对评价指标产生的影响，通常采用峰值信噪比（Peak Signal Noise Ration,PSNR）。
PSNR定义为图像所容许的最大像素值平方与均方误差比值对数的10倍值。如以8位灰度图像为例，由于最大像素值为255，因此峰值信噪比公式如下：
3. 结构相似度
MSE、SNR、PSNR等评价方法有时与人的感受出现较大的差异。 近年来提出了一些更接近人类视觉特性的客观评价方法，其中得到广泛应用和认可的是Wang等提出的结构相似度评价法。该方法考虑了两幅图像的亮度、对比度和结构等因素对相似性的影响。下图是结构相似度算法流程。
其中c1、c2、和c3为三个远小于最大灰度值平方的常数，
分别为两幅图像的均值、标准差和互相关性系数，计算方法如下：
2.8. 图像的灰度直方图
定义 性质 用途
灰度直方图是灰度级的函数，描述的是图像中该灰度级的像素个数。即：横坐标表示灰度级，纵坐标表示图像中该灰度级出现的个数。
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 |
| 6 | 4 | 3 | 2 | 2 | 1 |
| 1 | 6 | 6 | 4 | 6 | 6 |
| 3 | 4 | 5 | 6 | 6 | 6 |
| 1 | 4 | 6 | 6 | 2 | 3 |
| 1 | 3 | 6 | 4 | 6 | 6 |
|---|---|---|---|---|----|
| 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 |
| 5 | 4 | 5 | 6 | 2 | 14 |
灰度直方图另一种定义方式
在如下图示，有一条灰度级为D1的轮廓线，在更高的灰度级D2处还画有第二条轮廓线.
A1表示第一条轮廓线所包围区域的面积，同样，A2表示第二条轮廓线所包围的区域的面积.
在一幅连续图像中，将具有灰度级D的所有轮廓线所包围的面积，称为灰度级D的阈值面积函数，用A(D)表示，则直方图可定义为：
对于离散函数，固定△D为1，则上述定义变为：
H(D)=A(D)-A(D+1)
设r代表像素灰度级，归一化处理后，r取值在[0, 1] ；
一幅图像的像素在［0, 1］中的取值是随机的，即r是随机变量；
若r是连续随机变量，则可用概率密度函数pr(r)表示原图像的灰度分布。
若横轴表示灰度级r，纵轴表示灰度级的概率密度函数pr(r)，这样可以对一幅图像在该坐标系中作出一条曲线，该曲线就是概率密度曲线，如下页图所示。
灰度直方图示例
直方图表明每一个灰度有多少个像素
图像灰度直方图的性质
直方图是一幅图像中各像素灰度值出现次数（或频数）的统计结果，它只反映该图像中不同灰度值出现的次数（或频数），而未反映某一灰度值像素所在位置。
也就是说，直方图只包含了该图像中某一灰度值的像素出现的概率，而丢失了其所在位置的信息。
任一图像，能唯一地确定出一幅与它对应的直 方图，但不同的图像，可能有相同的直方图；
也就是说，图像与直方图之间是多对一的映射关系。如下页图示，即为不同图像具有相同直方图的例子。
图像灰度直方图的用途
用于判断图像量化是否恰当
直方图给出了一个简单可见的指示，用来判断一幅图像是否合理的利用了全部被允许的灰度级范围。一般一幅图应该利用全部或几乎全部可能的灰度级，否则等于增加了量化间隔。丢失的信息将不能恢复。
观察直方图可以看出不合适的数字化
较暗图像的直方图
较亮图像的直方图
对比度较低图像的直方图
对比度较高图像的直方图
边界阈值选取
假设某图像的灰度直方图具有二峰性，则表明这个图像的较亮的区域和较暗的区域可以较好地分离，取这一点为阈值点，可以得到好的二值处理的效果。
灰度图具有二峰性
具有二峰性的灰度图的2值化
灰度分布效果比较示意图
2.9 图像的统计特征
图像的基本统计分析量
(1) 图像的信息量
一幅图像如果共有k种灰度值，并且各灰度值出现的概率分别为p1，p2，p3，......，pk，根据香农定理，图像的信息量可采用如下公式计算：
(2) 图像灰度平均值
灰度均值是指一幅图像中所有像元灰度值的算术平均值，根据算术平均的意义，计算公式如下：
(3). 图像灰度众数
顾名思义，图像灰度众数是指图像中出现次数最多的灰度值。其物理意义是指一幅图像中面积占优的物体的灰度值信息。
(4). 图像灰度中值
图像灰度中值是指数字图像全部灰度级中处于中间的值，当灰度级数为偶数时，则取中间的两个灰度值的平均值。例如，若某一图像全部灰度级如下：
188，176，171 ，166，160
则灰度中值为171。
(5) 图像灰度方差
灰度方差反映各像元灰度值与图像平均灰度值的离散程度，计算公式如下：
(6). 图像灰度值域
图像的灰度值域是指图像最大灰度值和最小灰度值之差，计算公式如下：
2. 多维图像的统计特性
N个波段相互间的协方差矩阵用∑表示，其定义形式如下：
(2) 相关系数
数字图像处理技术中的相关系数反映了两个不同波段图像所含信息的重叠程度，它是表示图像不同波段间相关程度的统计量。
相关系数的计算公式如下：
N个波段的相关系数矩阵（简称为相关矩阵）R定义如下：
补充知识：图形与图像
数字图像通常有两种表示形式:
位 图
矢量图
这些指令描述了一幅图中所包含的基本图形，如直线、圆、弧线、矩形等的大小和形状，
用像素点描述的自然影像
转换成矢量图格式后局部放大6倍图
转换成位图格式后局部放大6倍图
矢量图形与位图图像的比较
位图和矢量图的比较(1)
1、点位图由像素构成，矢量图由对象构成
点位图基本构图单位是像素，像素包含了色彩信息。包含不同色彩信息的像素的矩阵组合构成了千变万化的图像。
矢量图形指由代数方程定义的线条或曲线构成的图形。
如:表示一个圆形，矢量图像保存了一个画圆的命令、圆心的坐标、半径的长度等等。欲显示该圆，矢量绘图软件则根据圆的坐标、半径等信息，经过方程式计算，将圆"画"在屏幕上。
矢量图像由许多矢量图形元素构成，这些图形元素称为"对象"。
2、点位图面向像素绘画，矢量图面向对象"构画"
两种图像的构成方式不同，其绘画方式也存在差别。
点位图是通过改变像素的色彩实现绘画和画面的修改。点位图软件提供了模拟手绘习惯的工具实现绘画。这些手绘工具在图像上移动，即可改变相应位置上像素的色彩。
矢量图操纵的是基本的图形（对象），以Corel Draw为例,如图所示,选择贝赛尔曲线工具，用鼠标在页面上定出一些节点，节点之间有线段，构成一个封闭图形。用修改工具把这个图形调整圆滑。然后选择色彩，该图形即可填充上工整的色彩。这个新产生的图形在矢量图像中，就是一个基本的矢量图形对象。
3、点位图受到像素和分辨率的制约，而矢量图形不存在这些制约
点位图是由像素阵列构成的图像，像素的多少和分辨率决定图像的质量。在用点绘图软件开始一幅新作品时，首先应确定图像的长宽大小和分辨率，一旦确定下来，以后要改变分辨率，就会影响图像的质量。另外点位图的缩放也会影响图像的质量。
矢量图形和设备无关，即和分辨率无关。
因为矢量图由数学公式和一些参数决定。图形的放大缩小以及分辨率的改变，仅仅是参数的相对变化，重新计算后再显示出来，依然保持精细的图像质量。当然，这些内部计算，用户是看不出来的，用户也不用理会。如图，一幅矢量图形无论怎样放大，边线依然平滑。而在绘画过程中，则可以任意放大若干倍（甚至上万倍），精确细致地描绘任意细节。如图
4、点位图修改麻烦，矢量图形修改随心所欲
点位图的编辑受到限制。点位图是像素的排列，局部移动或改变会影响到其他部分的像素(包括前面讲的对图像进行放大)。
虽然矢量图形的作画方式特别（如前述例子），但是在修改方面却是比点位图更胜一筹。在矢量图形中，一个图形对象的改变，不会影响其他图形对象。
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