数字图像在计算机中通常以二维数组的形式表达。这些数组被称为像素矩阵，每个像素由一个或多个颜色分量（通常是红、绿、蓝）的值表示。每个像素的颜色分量值可以是0到255之间的整数，其中0代表黑色，255代表白色。
在计算机图形学中，数字图像的处理和操作通常涉及到以下几个步骤：
1. 读取图像：首先，我们需要从文件中读取图像数据。这可以通过各种方式实现，例如使用文件I/O函数或者直接从内存中读取二进制数据。
2. 处理图像：接下来，我们需要对图像进行预处理，例如缩放、裁剪、旋转等。这些操作可以通过数学公式和算法来实现，例如线性插值、傅里叶变换等。
3. 图像分割：为了提高图像处理的效率，我们可以将图像分割成多个小区域，然后分别进行处理。这可以通过图像分割算法实现，例如阈值法、边缘检测法等。
4. 特征提取：为了方便后续的图像识别和分类，我们需要提取图像的特征。这可以通过各种特征提取算法实现，例如SIFT、HOG、LBP等。
5. 图像识别和分类：最后，我们需要根据提取的特征对图像进行识别和分类。这可以通过机器学习算法实现，例如支持向量机、神经网络等。
在实际应用中，我们还需要将处理后的图像数据存储到磁盘上，以便后续的分析和处理。这可以通过文件I/O函数实现。
总之，数字图像在计算机中的表达是通过像素矩阵的形式进行的。通过对图像进行预处理、分割、特征提取和识别分类等操作，我们可以实现对图像的有效处理和分析。
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