数字图像有解析度、大小和颜色3个基本参数，具体如下：

图像解析度是指图像沿宽度和高度方向单位长度内所包含的像素数（以“像素/英寸”或“像素/厘米”为单位）。对于同一幅图像，解析度越高，对图像的描述就越精细，需要的数据量就越大；分辨越低，图像越粗糙，数据量越小。多媒体图像素的图像解析度通常採用72ppi。

图像大小指整幅图像所包含的总像素数，用宽度方向像素与高度方向像素的乘积表示。多媒体图像素材的大小，通常不超过作品演示视窗的大小。多媒体作品演示视窗大小最常採用1024×768（标屏）或者1366×768（宽屏），如果追求视频效果的作品，还可以採用更大的解析度。

图像颜色是指图像中所包含的颜色的多少，与描述颜色所使用的位数（bits）有关。前者称为色深度，后者称为位深度。它们之间的关係是色深度=2位深度。图像的位深度越低，数据量越小，显示质量越低；位深度越高，数据量越大，显示质量越高。

图像的参数调整包括改变图像的解析度与图像的物理尺寸两个方面，这两种操作均可能需要利用灰度插值计算对图像进行重新採样。

图像的解析度和物理尺寸是影响图像档案数据量的主要因素，它们与输出密切相关，即与输出设备有关。图像的物理尺寸是指图像实际输出到纸张或其它有形介质时在水平方向的宽度和垂直方向的高度。

（1）如果图像的最终目标是用于印刷，则图像的物理尺寸由客户决定，因此图像的物理尺寸在一般情况下没有调整的余地；图像的解析度则取决于印刷时所採用的加网线数，通常取为加网线的2倍。

（2）如果被调整的图像将用于多媒体产品、网路传输和萤幕观看，则图像的解析度不是需要重点考虑的因素，因为计算机显示器的解析度通常仅为72dpi。在这种情况下，图像的物理尺寸比解析度更重要。为了让读者看清楚图像细节，在可能的情况下应该採用较大的尺寸。

在Photoshop中使用“图像大小（Image Size）”命令设定图像解析度和图像的物理尺寸。图像的物理尺寸可直接在“像素大小”区域进行设定，通常是以像素为单位，也可採用百分比方式来度量；该区域同时显示了当前图像的数据量和图像调整前的数据量。大多数情况下，在“文档大小”区域设定图像的宽度、高度以及解析度，此时宽度和高度值可採用点、cm、in等不同度量方式。

在调整图像的物理尺寸时可能发生两种情况。一种情况是无需要採集计算，如果图像中已经有了足够的信息量，则可以关闭图像处理软体的重新採样功能，即取消核准“重定图像像素（Resampling）”选项。例如，一副4.5in×6in的图像，当解析度为150ppi时，它在水平方向应该有675个像素，在垂直方向有900个像素，如果最终输出尺寸为2.25in×3in，解析度为300ppi，则没有必要进行重新採样计算，只需要改变其宽度和高度。另一种情况则是改变图像物理尺寸后像素不够，需要进行重新计算，此时需要启用图像处理软体的重新採样计算功能，即需核准图像大小对话框中的“重定图像像素（Resampling）”选项。重採样时所採用的插值算法软体的默认设定一致，用户可根据图像调整的需要临时改变插值算法，但是下一次打开“图像大小”对话框时仍然会出现原来的默认插值算法。

调整图像参数还要面对的是图像高度与宽度比例在调整前后是否需要保持一致。如果取消图像参数调整前后对高度和宽度比例的约束，此时图像的高度、宽度和解析度均可以自由调整，需要产生的像素由灰度插值计算完成。另外，若取消软体的重新採样功能，则图像的物理尺寸（高度和宽度）以及图像的解析度均受到约束，这三者将不能自由选择。

当涉及重新採样计算时，如果有可能，应该保持调整前后的参数成倍数关係。这一点对于要从图像中删除像素的场合特别重要，因为在倍数关係得到满足时，图像中的数据被删除像素外均保持不变。对于增加解析度重新採样计算，做到这一点也是很有意义的。例如，若参数调整到对解析度进行，假定原解析度为148ppi，图像最终按150lpi印刷，则机械的把它增加到300ppi其实并不合适，因为此时几乎所有的像素都需要由插值方法重新产生；如果换一种方法，把图像解析度提高到296ppi，虽然解析度比300ppi低一点，但该图像中有一半的像素是原来的，仅另一半像素由重新採样产生。况且，按45°加网角度这一最不利情况考虑，1.414倍于原图像解析度的数据量已经够了。

如果在降低了图像解析度后又增加了图像解析度，会造成图像质量的退化。这是因为降低图像解析度时，随着某些像素的删除会丢失一些信息；在增加解析度时，重新採样算法里图在已有像素信息的基础上重新构建原图像，但是新图像只是原图像的近似，因此没有原图像那样轮廓清晰。

图像形状参数测量是最基本的图像测量方式，图像形状测量是完成图像形状几何参数测量的途径之一。在常用的医学图像检查中，常常需要对医学图像作测量，其中最常用的测量主要集中在面积、周长和直径等方面。形状参数测量的过程如下：

预处理是修整个别图像像素的灰度级以补偿原来生成图像时的不均匀“曝光”。

二值化处理是指灰度的单色图像变成黑白二值图像。

二值图像处理是指将二值图像进行修整，例如膨胀处理、收缩出理等，使之适合于图像测量。

图像测量主要为形状测量，它包括面积测量、周长测量、长度测量等。

在图像生成时，往往由于曝光不均，使得原本亮度一致的图像背景的各点灰度不均匀，因而给图像测量带来一些问题。除去图像的背景曝光不均匀最简单的方法是在生成物体图像f(x,y)的同时生成另一幅纯背景图像b(x,y)，然后对这两幅图像进行减算，即进行g(x,y)=f(x,y)-b(x,y)，则图像g(x,y)是背景均匀的物体图像。但是，当不能得到纯背景图像时，可以採用背景补正的方法。这就是首先对图像进行最大值滤波、平均滤波和灰度增强后，将得到的图像f1(x,y)进行下述运算：g(x,y)=f1(x,y)/f(x,y)，得到背景均匀的物体图像g(x,y)。