意义与机制
栅格图像用像素值在行和列来表示。 即使屏幕尺寸相同，更大的像素数量，也能存储更详细的空间信息。
随着位深度增加，用于表示亮度及颜色的步数也会增加。然而，这并不意味着仅仅通过增加像素数量，就能自动创造之前不存在的细节。
关系与条件
初始的位数计算是通过将宽度乘以高度乘以每像素的位数来计算的。 使用 8 将其转换为字节，并在实际存储中，会进行字节填充和文件格式验证。
本次实验的计算，基于原始尺寸，不包括压缩、标题和行排列。 此外，还需要区分不同的通道配置，例如 24 位 RGB 和 8 位灰度。
观察实验中需要注意的事物
原始大小与像素数量和位深度成比例。
原始灰度图像大小不包括标题、行填充以及压缩。 在24位情况下，RGB通道共享一个灰度值。
关键关系与符号
bytes = width × height × depth / 8
| 符号 | 含义 | 单位 |
|---|---|---|
| W, H | 水平·垂直像素数 | pixel |
| depth | 每像素位数 | bit/pixel |
工作实例
固定分辨率下，深度增加会如何变化？
更多颜色层次 · 原始大小与像素数量和位深度成比例。
常见误解
- 如果宽度和高度各自加倍，像素的数量不会加倍，而是变为四倍。