图片存储价格：图片存储原理和组成

图片存储是一种专门用来处理图像文件和存储的特殊设备，图片存储服务器一般拥有更大的存储容量，并具有磁盘镜像、多个网络接口卡、热备援多电源供应器等特殊器件。图像的存储方式主要是点阵方式，点阵即点的阵列，阵列中的点称为像素。图像中的像素越多，能表示的细节（如物体）也就越多，每个像素的表示范围越大，能表示的细节（如颜色，灰度）也就越多。

一、图片存储原理

1、从结构上讲：位图和矢量图

位图即图像由许多屏幕小点（像素px）组成，这些点对应显存中的“位”，而这些“位”决定了像素的图形属性，比如像素的颜色、灰度、明暗对比度等。（显存：一版指显卡内存，也被叫做帧缓存。它的作用是用来存储显卡芯片处理过或者即将提取的渲染数据。如同计算机的内存一样，显存是用来存储要处理的图形信息的部件），当一个像素所占的位数多时，它所能表现的颜色就更多、更丰富，从整体上看，图像的色彩就更艳丽，分辨率就更高。

位图中所分的二位图、八位图等正是指像素所占的位数。当位图被放大或缩小时，由于像素的数量没有改变，图像的分辨率就会降低，图像的外观自然就大打折扣；矢量图就是用矢量代替位图中的“位”，简单来说就是不以像素为单位，而是用矢量给图的几何部分做标记（矢量：有大小有方向的量，又称向量。与之相对的是标量，即只有大小而没有方向的量）。优点是：文件小，与分辨率和图像大小无关，只与图像复杂度有关、图像可无级缩放，不会产生锯齿效果、可采用高分辨率印刷、最大缺点就是难以表现色彩层次丰富的逼真图像效果。

矢量图与位图的效果是天壤之别，矢量图无限放大不模糊，大部分位图都是由矢量导出来的，也可以说矢量图就是位图的源码，源码是可以编辑的。位图即在矢量图的基础上新增了很多图形的属性、比如颜色、对比度啥的，而这些属性需要用像素来标识，也就解释了位图和矢量图的各自特点。简单理解位图是带有图形属性的图形文件，图形属性丰富（大），矢量图是单纯的图像文件，通常是单色、无对比度的。

2、从颜色上讲：索引色VS直接色

计算机在表示颜色的时候，有两种形式，一种称作索引颜色(Index Color)，一种称作直接颜色(Direct Color)。

索引色用一个数字来代表（索引）一种颜色，在存储图片的时候，存储一个数字的组合，同时存储数字到图片颜色的映射。这种方式只能存储有限种颜色，通常是256种颜色，对应到计算机系统中，使用一个字节的数字来索引一种颜色。

直接色（RGBA）使用四个数字来代表一种颜色，这四个数字分别代表这个颜色中红色、绿色、蓝色以及透明度。现在流行的显示设备可以在这四个维度分别支持256种变化，所以直接色可以表示2的32次方种颜色。当然并非所有的直接色都支持这么多种，为压缩空间使用，有可能只有表达红、绿、蓝的三个数字，每个数字也可能不支持256种变化之多。

二、图片存储的组成

1、图像数据

图像是人对视觉感知的物质再现。图像可以由光学设备获取，如照相机、镜子、望远镜及显微镜等；也可以人为创作，如手工绘画。图像可以记录、保存在纸质媒介、胶片等等对光信号敏感的介质上。随着数字采集技术和信号处理理论的发展，越来越多的图像以数字形式存储。因而，有些情况下“图像”一词实际上是指数字图像。数字图像，是二维图像用有限数字数值像素的表示。通常，像素在计算机中保存为二维整数数组的光栅图像，这些值经常用压缩格式进行传输和储存。

图像数据（Image Data）是指用数值表示的各像素（pixel）的灰度值的集合。对真实世界的图像一般由图像上每一点光的强弱和频谱（颜色）来表示，把图像信息转换成数据信息时，须将图像分解为很多小区域，这些小区域称为像素，可以用一个数值来表示它的灰度，对于彩色图像常用红、绿、蓝三原色（trichromatic）分量表示。顺序地抽取每一个像素的信息，就可以用一个离散的阵列来代表一幅连续的图像。在地理信息系统中一般指栅格数据。

2、图形处理器

图形处理器（graphics processing unit，缩写：GPU），又称显示核心、视觉处理器、显示芯片或图形处理器，是一种专门在个人电脑、工作站、游戏机和一些移动设备（如平板电脑、智能手机等）上运行绘图运算工作的微处理器。

图形处理器使显卡减少了对中央处理器的依赖，并分担了部分原本是由中央处理器所担当的工作，尤其是在进行三维绘图运算时，功效更加明显。图形处理器所采用的核心技术有硬件座标转换与光源、立体环境材质贴图和顶点混合、纹理压缩和凹凸映射贴图、双重纹理四像素256位渲染引擎等。

图形处理器可单独与专用电路板以及附属组件组成显卡，或单独一片芯片直接内嵌入到主板上，或者内置于主板的北桥芯片中，现在也有内置于CPU上组成SoC的。个人电脑领域中，在2007年，90%以上的新型台式电脑和笔记本型电脑拥有嵌入式图形处理器，但是在性能上往往低于不少独立显卡。

GPU不同于传统的CPU，如Intel i5或i7处理器，其内核数量较少，专为通用计算而设计。相反，GPU是一种特殊类型的处理器，具有数百或数千个内核，经过优化，可并行运行大量计算。虽然GPU在游戏中以3D渲染而闻名，但它们对运行分析，深度学习和机器学习算法尤其有用。GPU允许某些计算比传统CPU上运行相同的计算速度快10倍至100倍。

3、图像检索

在检索原理上，无论是基于文本的图像检索还是基于内容的图像检索，主要包括三方面：一方面对用户需求的分析和转化，形成可以检索索引数据库的提问；另一方面，收集和加工图像资源，提取特征，分析并进行标引，建立图像的索引数据库；最后一方面是根据相似度算法，计算用户提问与索引数据库中记录的相似度大小，提取出满足阈值的记录作为结果，按照相似度降序的方式输出。

（1）文本检索

基于文本的图像检索沿用了传统文本检索技术，回避对图像可视化元素的分析，而是从图像名称、图像尺寸、压缩类型、作者、年代等方面标引图像，一般以关键词形式的提问查询图像，或者是根据等级目录的形式浏览查找特定类目下的图像，如Getty AAT使用近133,000个术语来描述艺术、艺术史、建筑以及其它文化方面的对象，并推出30多个等级目录，从7方面描述图像的概念、物理属性、类型和刊号等。

又如Gograph）将图像分为动态图像、照片、图标、背景、艺术剪辑图、插图、壁纸、界面、成套图像8个一级类，下设数量不等的子类。在图像数字化之前，档案管理者、图书管理员都是采用这种方式组织和管理图像。图像所在页面的主题、图像的文件名称、与图像密切环绕的文字内容、图像的链接地址等都被用作图像分析的依据，根据这些文本分析结果推断其中图像的特征。

（2）内容检索

基于内容的图像检索根据图像、图像的内容语义以及上下文联系进行查找，以图像语义特征为线索从图像数据库中检出具有相似特性的其它图像。因为图像的规模一般要大于纯粹的文本信息，因此，基于内容的图像检索在检索的速度和效率上要求更高。

通过基于内容的技术检索Web图像，首先需要从Web中剥离图像，组成图像集，对图像集中的各个对象进行基于内容的特征分析、相似度匹配。基于内容的图像检索系统一般包括图像处理模块、查询模块、对象库和特征库和知识库。

三、图片存储的市场价格参考

工程造价中的材料价格受到材料品牌、规格型号及档次等多重因素影响，该材料的市场价仅供参考，广大客户请根据自身的诉求，合理借鉴。有更多材价需求，请点击融建网-【材价数据中心】或【人工在线询价】获取相关信息。

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