在计算机中，根据颜色和灰度的多少，图像可被分为四种基本类型：二值图 像、灰度图像、索引图像和真彩色RGB图像。几乎所有图像处理软件都支持处理 这四种类型的图像。

2。2。1 二值图像

二值图像（Binary Image）是指图像上的每一个像素只有两种可能的取值或 灰度等级状态。换言之，组成图像的每个像素不是白就是黑，图像的灰度值不存 在中间过渡。通常情况下，用黑白（B&W）或者单色图像来表示二值图像。二 值图像常用于描述文字和图形，其优点在于所占用的空间少，缺点是当其描述风 景图或者人物时，只能描绘出轮廓，不能描述出细节。[3]

2。2。2 灰度图像

灰度图像指的是图像的每个像素只含有一种采样颜色，直观表现为从最暗的 黑色至最亮的白色的灰度，理论上采样的结果可以是任何颜色的不同深浅，甚至 于不同亮度上的不同颜色。灰度图像与黑白图像有很大的差异，计算机的图像领 域中黑白图像只存在黑白两种颜色，而灰度图像在黑色与白色之间的颜色深度还 包含很多级。[3]

2。2。3 索引图像

索引图像是指把图像的像素值直接作为RGB调色板的下标，意思是说索引图 像能把像素值“直接映射”到调色板数值上。调色板常常与索引图像一起存储， 装载图像时，就能连同图像一起自动装载。索引图像缺点在于只支持一个图层， 并且只有一个索引彩色通道。[3]

2。2。4 RGB 图像

RGB图像，就是真彩图像，在matlab中的储存形式为数据矩阵。图像中每个 像素的红、绿、蓝颜色值通过数组中的元素来定义。需要说明的是，RGB图像并 不使用Windows颜色映射图，通过储存在像素位置上的红、绿、蓝的灰度值的组

合来确定像素的颜色。RGB图像通常被存储为 24 位的图像，红、绿、蓝个占 8

位，这样通过组合可以形成成千上万种颜色。[3]

2。3 图像编码压缩

图像编码压缩技术是一种能够有效减少表示图像数据量（即比特数）的方法， 它的原理是基于图像数据之间存在冗余从而可以通过压缩编码以消除这种冗余。 图像压缩编码技术能够提高图像传输的效率，同时减少图像所需要的存储容量。 压缩既能在不失真的条件下进行，也能在有限的失真前提下获得。编码是压缩技 术中最关键的方法，它是图像处理技术发展中的应用最早且相对成熟的技术。文献综述

2。4 图像增强和复原

图像增强是一种根据人们需要改善图像质量，增强图像的某些特征的技术。 图像复原是一种基于退化现象的先验知识通过数学的反向推演从而恢复图像原 有景象的技术。图像增强和复原的目的在于改善图像的质量，比如滤除噪声，改 善图像的清晰程度等。图像增强将图像降质的原因排除在外，不予考虑，只强调 图像中人们所感兴趣的部分。例如想要使图像中物体轮廓分明可以通过强化图像 高频分量实现；想要减少图像中噪声干扰则需要强化低频分量。而图像复原需要 先了解图像降质的原因，然后按照降质过程来构建“降质模型”，最后采用最适 宜的滤波方法以恢复或重建原来的图像。

2。5 图像分割

图像分割技术是计算机视觉领域里，一种将数字图像细化成多个图像子域的 技术，这种细化的过程又称超像素过程。图像分割技术的作用是提取图像中有意 义的特征部分，例如图像中的边缘、区域等，为进一步进行图像的分析与识别打 下基础。目前已经提出很多边缘提取和区域分割的方法，但是仍然没有一种对各 种图像都普遍适用的方法。因此，图像分割技术一直图像处理领域研究的热点, 成为了数字图像处理技术中的关键技术。