关于位图图像的深度
这里只涉及位图图像
首先图像总像素个数=宽 * 高，每个像素的颜色深浅信息是通过图像的位深度来决定的。所以位深度也直接影响着一个图像占用的总字节数，常见的图像多数都是位图。
位深度的解释：在记录数字图像的颜色时，计算机实际上是用每个像素需要的位深度来表示的。黑白二色的图像是数字图像中最简单的一种，它只有黑、白两种颜色，也就是说它的 每个像素只有1位颜色，位深度是1，用2的一次幂来表示；考虑到位深度平均分给R, G, B和Alpha，而只有RGB可以相互组合成颜色。所以4位颜色的图，它的位深度是4，只有2的4次幂种颜色，即16种颜色或16种灰度等级 ) 。8位颜色的图，位深度就是8，用2的8次幂表示，它含有256种颜色 ( 或256种灰度等级 )。24位颜色可称之为真彩色，位深度是24，它能组合成2的24次幂种颜色，即：16777216种颜色 ( 或称千万种颜色 )，超过了人眼能够分辨的颜色数量。当我们用24位来记录颜色时，实际上是以2^（8×3），即红、绿、蓝 ( RGB ) 三基色各以2的8次幂，256种颜色而存在的，三色组合就形成一千六百万种颜色。
注意1个字节8位
所以常见图像中的位深与像素的关系可以理解为：
24位深：一个像素占24/8=3个字节，通常的彩色图片是24位深
8位深：一个像素占8/8=1个字节，灰度图
1位深：一个像素占1/8个字节，二值图
关于图像宽度和图像扫描宽度
此处以.NET Framework下的BitmapData类来解释，关于BitmapData类的详细信息看官网https://msdn.microsoft.com/zh-cn/library/system.drawing.imaging.bitmapdata%28v=vs.110%29.aspx
在BitmapData类中图像宽度即为Bitmap.Width，图像扫描宽度是BitmapData.Stride。
首先需要知道使用BitmapData类对图像进行操作时的扫描行宽度并不是图像宽度，而是等于离图像宽度最近的4的整数倍，也就是这个数字必须是4的倍数，所以在计算实际处理的字节数时也必须使用扫描宽度，即Stride。当然如果图像宽度刚好是4的倍数，那么此时BitmapData.Stride = Bitmap.Width。具体为什么要这样处理，有人说是考虑性能问题。
假设有一张宽度为6的位图，其格式为Format24bppRgb，即24位深，从上面可以知道，它一个像素占3个字节。那么每一行需要6*3=18字节存储，由于在BitmapData中Stride必须是离宽度最近的4的整数倍且，所以Stride应该为20，在内存中可以理解为：
1 | -----｜－－－－－－－ Ｓｔｒｉｄｅ －－－－－－－｜ |
常用到的计算：
在使用BitmapData类对图像扫描时，整个图像的存储所占的字节数即为扫描宽度乘以图像高度，即BitmapData.Stride x Bitmap.height，它们都是int类型。
扫描间隙即一行中未使用的字节 = 扫描宽度 - 图像宽度 * (位深 / 8) = (4 - (图像宽度 * (位深 / 8) % 4)
扫描宽度=图像宽度 * 一个像素所占的字节数 + (4 - (图像宽度*(位深/8)%4)