1.像素：

像素：数字图像的最小单位。数字图像由像素组成，像素由一系列代码表示的原色组合而成。

2.颜色空间：

颜色空间：也称彩色模型（又称彩色空间或彩色系统）。

（说白了就是用来描述颜色的模型，告诉你如何描述颜色）

最简单的颜色空间要属灰度级空间，只处理黑色和白色，对它们进行组合可以产生不同程度的灰色。

对于彩色，则有更多种类的颜色空间。但不论哪种存储方法，都是把颜色分成3个或者4个基元素，通过组合基元素来产生所有的颜色。RGB颜色空间是最常用的颜色空间之一，它也是人眼内部构成颜色的方式。它的基色是红色、绿色和蓝色，有时为了表示透明颜色也会加入第四个元素alpha (透明度)。

常用的颜色空间：

• RGB（Red：红，Green：绿，Blue：蓝）是最常见的颜色空间之一，这是因为人眼采用相似的工作机制，所以它也被显示设备所采用。
• HSV（Hue：色调或色相，Saturation：饱和度，Value：明度）和HLS（Hue：色调或色相，Lightness：亮度，Saturation：饱和度）把颜色分解成色调、饱和度和明度/亮度。这是描述颜色更自然的方式，比如可以通过抛弃最后一个元素，使算法对输入图像的光照条件不敏感。
• YcrCb（即YUV），“Y”表示明亮度（Luminance或Luma），也就是灰度值；而“U”和“V”表示色度（Chrominance或Chroma），描述影像色彩及饱和度，用于指定像素的颜色，YcrCb在JPEG图像格式中广泛使用。
• CIE L*a*b*是目前最流行的测色系统之一。以明度L*和色度坐标a*、b*来表示颜色在颜色空间中的位置。L*表示颜色的明度，范围由0到100，表示颜色从深（黑）到浅（白），a*正值表示偏红，负值表示偏绿；b*正值表示偏黄，负值表示偏蓝。

3.像素值： 

像素值：是图像被数字化时由计算机赋予的值，代表了图像中某一像素点的平均亮度信息。

(当图像数字化后，一张图像就由很多像素点组成，计算机中图像的像素值一般都可以看作是该点亮度的大小)

人们从现实世界中获取数字图像的途径有数码相机、扫描仪、计算机断层扫描和核磁共振成像等。在任何情况下，人眼所看到的都是图像。然而，实际上数字设备记录的是图像中每个点的数值，如下图所示。

可以看到，在上述图像中，图像的成像只不过是一个包含所有像素点强度值的矩阵。获取和存储像素值的方法可能会根据不同的需要而有所不同，但最终，计算机世界里的所有图像都可以简化为数值矩阵信息。

例如：在一张单通道图像中，像素值为0时为黑色，像素值为255时为白色。

4.通道数：

图像分为单通道图像、双通道图像、三通道图像和四通道图像。每个图像都是由像素组成的，每个像素都是由颜色的组合组成的，更准确地说，就是原色。通道是彩色图像的灰度图像，它仅由构成彩色图像的一种原色组成。

(也可以理解为每个像素点由几个值表示，例如：单通道由一个值表示，三通道由三个值的平均值表示) 

 单通道图像：就是灰度图像。每个像素点用一个值表示颜色，每个像素只携带有关光强度的信息。灰度图是8位深度的图像。（位深度见下面颜色深度）

 二值图像：就是黑白图像。一个像素要么是黑色，要么是白色。

 双通道图像：平时几乎不用。例如RGB555、RGB565。

 三通道图像：彩色图像。每个像素由三个通道组成，每个通道代表一种颜色。常用的RGB图像就是三通道图像。RGB图像有24位颜色深度。它共有三个通道，每个通道都有8位深度。

 四通道图像：在三通道的基础上，加入了alpha通道，表示透明度。常见的PNG格式的图像就是四通道图像。

5.颜色深度：

颜色深度：就是储存1像素的颜色所用的位数。色彩深度越高，可用的颜色就越多。 

(我理解出来就是：一张图片中，每个像素点用几位二进制数来表示颜色)

常见的颜色深度一般有：8bit（256色）、24bit（真彩色）、32bit。

如果一个图片支持256种颜色（如GIF格式），那么就需要256=2^8 个不同的值来表示不同的颜色。也就是从0到255，用二进制表示就是从00000000到11111111，总共需要8位二进制数，所以颜色深度是8 Bit。

颜色深度(位深度) = 通道数 * 每个通道所占位数

例如： 单通道图像(灰度图): 1*8 = 8 bit ，所以存储一个像素值需要1B的内存。

关于“色深”和“位深”：https://zhuanlan.zhihu.com/p/144207333