计算机中图像的表示主要可以分为两大类：位图和矢量图。
位图（Bitmap）
位图，也称为栅格图像或点阵图像，是由像素点构成的矩阵，每个像素点包含亮度信息，通常用来表示彩色或灰度图像。位图文件通常以.jpg、.png等格式存储。位图的优点是易于查看和分享，但缺点是文件较大，且放大到一定程度后会出现模糊。
位图在计算机中通常以二维数组的形式存储，数组中的每个元素对应一个像素的灰度值或颜色信息。例如，一个640×480像素的位图图像可以用一个包含38400个元素的数组来表示。
矢量图（Vector Graphic）
矢量图，也称为向量图像，是通过数学公式（如线条、曲线和形状）来描述图像的。矢量图可以在任何分辨率下保持清晰，适合用于需要缩放的图形设计，如徽标、图标等。
矢量图通常以.cdr、.ai等格式保存，并且可以在专业软件中自由编辑，例如添加、删除图形元素，填充颜色，编辑文字等。
颜色深度与数据类型
颜色深度：指每个像素所占用的位数，决定了该像素能表示的颜色数量。常见的颜色深度有8位、16位、24位等。
数据类型：
8位无符号整数（uint8）：最常见的图像数据类型，每个像素值范围为0到255。
16位无符号整数（uint16）：适用于高动态范围图像，像素值范围更广。
32位浮点数（float32）：常用于图像处理算法中，可以表示更精确的数值。
图像表示的数学描述
灰度图像可以用一个二维数组表示，其中每个元素对应一个像素的灰度值（通常范围从0到255）。
彩色图像通常采用RGB色彩模型，即每个像素由红色（Red）、绿色（Green）、蓝色（Blue）三个颜色通道组成，可以表示为一个三维数组，其中第三个维度表示颜色通道。
实际应用中的表示方法
在实际应用中，图像数据可以根据具体需求选择合适的数据类型和存储格式。例如，在数字图像处理中，常用的数据类型为8位无符号整数，用于表示灰度图像或彩色图像的每个像素值。
总结：
计算机中图像的表示主要依赖于位图和矢量图两种方式，每种方式有其独特的优点和使用场景。位图适合查看和分享，而矢量图适合需要高分辨率和缩放的图形设计。颜色深度和数据类型的选择则根据图像的具体应用需求而定。