我們在計算機屏幕上看到的各種畫面大致分為兩種：一種是位圖，還有一種是矢量圖。

位圖是由像素組成的，像素說得通俗一點就是一個一個不同顏色的小點，這些不同顏色的點一行行、一列列整齊地排列起來，最終我們就看到了由這些不同顏色的點組成的畫面，我們稱之為圖像。

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這是一幅照片

將照片中的局部放大到1200%，可以清楚地看到像素了。

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歸納起來就是：

位圖————像素————圖像
矢量圖———數學————圖形

由此我們知道了：圖形和圖像是兩回事。

簡單地說，圖像是我們看到的自然景物的直接反映，比如照片、攝像的畫面等等。

而圖形是我們按照自己的理解表述出來的形狀，比如一條線、一個圓、一個卡通人物等等。

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我們的photoshop是圖像處理軟件，是以處理位圖為主的。

photoshop從6.0以后，加強了軟件中的矢量功能，但最終還是要落實到像素，還是一個位圖圖像處理軟件。

現在，你已經可以清楚地分辨下邊的兩幅畫面中，哪一個是位圖，哪一個是矢量圖了吧。

計算機是如何記錄位圖和矢量圖的呢？且聽下回分解！

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我們已經知道了位圖和矢量的概念，計算機是如何來記錄位圖和矢量圖的呢？
例如這張圖：

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圖中有一條曲線。大家已經知道這應該是一個矢量圖形。你不要把它看成是一個“2”。
而位圖也可以用像素來記錄這條曲線，在黑線的位置上是黑色的像素，沒有黑線的地方是白色像素，一行一行的像素整齊地排列，最終我們看到了由所有的黑色像素所組成的這條黑線。

所有白色的地方都是白色的像素，在rgb圖像中，每一個像素是由24位數字來記錄的。仔細一想，盡管這些白色像素，對于我們這條黑色的曲線是沒有意義的，但是卻一個也不能少，這樣下來，文件就非常的大。

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同樣是這張圖，矢量就好辦了，只需要確定這條曲線的起點、終點等相關的坐標，給定相關的函數，表述曲線的顏色和粗細，這條曲線就有了。也就是說，用數學的方式將這條曲線表述清楚了。沒有曲線圖形的地方，矢量圖根本不管。這樣一來，記錄的文件就非常小。
既然矢量圖這么好，我們所有的畫面何不都用矢量圖呢？比如這幅色彩極其豐富的照片。

如果用矢量來記錄這幅照片呢，實際上也是可以的。無非是一個點一個點地建立數學的計算公式，細致地表述每一點的顏色、形狀、位置。但是因為這些顏色的變化太豐富，顏色點之間的跳躍非常激烈，沒有一致的規律，因此，矢量圖要按照每一個顏色點來建立數量浩瀚的數學公式。而每一個數學公式的信息量，肯定要大于一個像素的信息量，由此可知，這幅圖片轉換成矢量圖以后，比位圖還要大得多的多，計算機會不堪重負。也就是說，一般來說，位圖大于矢量圖，但并不是絕對的。
現在我們知道了：
圖像——像素——位圖
圖形——數學——矢量
關于位圖像素與圖像之間的關系，且聽下回分解。

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如果現有圖像的尺寸和分辨率不符合我們的要求，通常使用image size命令來做設置。
在image size面板中，可以清楚地看到當前圖像的各項參數。改變這些參數，有三條基本原則：
1.改變像素寬度、高度的數量，它與圖像的輸出尺寸、文件容量成正比關系，而與圖像分辨率沒有關系。也就是說，只改變圖像的尺寸，并沒有改變圖像的分辨率；
2.改變圖像的分辨率，它與像素寬度、高度的數量以及文件容量成正比關系，而與圖像尺寸沒有關系。也就是說，只改變分辨率，并沒有改變圖像的尺寸；
3.鎖定像素寬度、高度的參數不變，圖像的尺寸與分辨率成反比關系

根據這三條原則：我們將一個圖像從小尺寸改變為大尺寸的時候，就要增加新的像素；我們將一個低分辨率的圖像提高分辨率的時候，也是要增加新的像素。這些新增加進來的像素，我們稱為“插值”。
建立一個新文件，參數為：2px*1px，分辨率72px/inch

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將這個圖像放大到1600%，并且將其中的一個像素填充為黑色，另一個像素為白色。
打開image size面板，將像素寬度參數2px改為20px，單擊ok鍵。

圖像的尺寸擴大了10倍，由2px*1px變成了20px*10px。


放大點看得清楚

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這時候我們發現，新增加進來的18個像素竟然是一個過渡的灰色，從一邊的白色逐漸過渡到另一邊的黑色。也就是說：像素插值插的是兩個像素之間的過渡值。這就是photoshop中默認的“二次立方”的插值方法。
這帶來了一個非常嚴重的問題：原來的黑白兩個像素應該說是“黑白分明”的，經過插值以后，產生了過度灰色，黑白不再分明。他告訴我們，差值所產生的最嚴重的后果是：圖像越插值越虛！
在下邊這個實例中，把左上角的小圖像的尺寸擴大10倍，經過二次立方的差值，大圖像中的質量只能說“目不忍睹”。

在photoshop中還有另外兩種不同的插值方式：二次線性和鄰近方式。這兩種插值方式也不能盡善盡美的解決問題。三種插值方式的對比，我在過去的帖子“插值是位圖心中永遠的痛”中有過詳細的講解。

應該說，沒有一種插值方式能夠使我們完全滿意，那么在實際工作中應該面對不同的圖像，采取不同的插值方式，這個問題且聽下回分解.

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如果我們不得不將小尺寸的圖像擴大尺寸，不得不將低分辨率的圖像提高分辨率，這就不得不增加像素，也就是說不得不“插值”。
在image size命令中為我們提供了三種不同的插值方式：
bicubic 二次立方
nearest neighbor 鄰近
bilinear 二次線性

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這是三種不同的插值算法。所有的教科書（除了我的以外）都鸚鵡學舌地說“二次立方的插值是最好的”，這種說法是極不負責任的。
我們來做一個試驗。從屏幕上截取一小部分圖像建立一個新文件，并且將這個圖像文件在制作兩個副本備用。
打開image size命令面板，可以看到當前圖像文件的各項參數。

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將目前的圖像分辨率從72px/inch改成300px，單擊ok鍵。圖像以默認的二次立方的插值方式大大提高了分辨率。我們已經知道二次立方的插值方式是在原有的兩個像素之間插過渡值，因此我們看到：盡管畫面已經虛了，可畫面中的圖像部分還是合乎情理的，但文字部分已經虛的不能忍受了。

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將另外一個副本圖像的分辨率也提高到300px，設定鄰近的差值方式，單擊ok鍵。我們可以看到：按照鄰近方式插值后，畫面中的文字部分十分清晰，而圖像部分則呈現明顯的馬賽克現象。當然，文字的這種所謂“清晰”也是相對的，它在曲線上是不可能做到平滑的。

再將最后一個副本圖像的分辨率也提高到300px，設定二次線性的差值方式，單擊ok鍵，可以看到這種插值的結果介于二次立方與二次線性之間。圖像部分比二次立方要軟，文字部分比鄰近要硬。

將三種插值方式所產生的效果放在一起，仔細比較可以看出它們的明顯差別。這個結果告訴我們：如果畫面中以圖像為主，應該用二次立方或者二次線性的辦法來插值；如果畫面中以文字為主，則應該用鄰近的方式來插值。

對于畫面中圖像和文字都要兼顧的問題，只好采取一個變通的辦法：將圖像分別用兩種方式做插值，然后從一個圖像中拷貝局部圖像粘貼到另一個圖像中。我們形象的稱這種做法為：打補丁。

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