像素Pixel
像素Pixel像素简述“像素”（Pixel） 是由 Picture(图像) 和 Element（元素）这两个单词的字母所组成的，是用来计算数码影像的一种单位，如同摄影的相片一样，数码影像也具有连续性的浓淡阶调，我们若把影像放大数倍，会发现这些连续色调其实是由许多色彩相近的小方点所组成，这些小方点就是构成影像的最小单位“像素”（Pixel）。这种最小的图形的单元能在屏幕上显示通常是单个的染色点。越高位的像素，其拥有的色板也就越丰富，越能表达颜色的真实感。
像素的定义
像素定义：像素是指基本原色素及其灰度的基本编码，英文名称：Pixel。
例如，我们可以说在一幅可见的图像中的像素（例如打印出来的一页）或者用电子信号表示的像素，或者用数码表示的像素，或者显示器上的像素，或者数码相机、工业相机（感光元件）中的像素。这个列表还可以添加很多其它的例子，根据上下文，会有一些更为精确的同义词，例如画素，采样点，字节，比特，点，斑，超集，三合点，条纹集，窗口，等等。 http://visionbbs.com/data/uploads/allimg/121002/2-121002135103.jpg
像素
我们也可以抽象地讨论像素，特别是使用像素作为解析度（也称分辨率，下同）地衡量时，例如2400像素每英寸(ppi)或者640像素每线。
点有时用来表示像素，特别是计算机市场营销人员，因此ppi有时缩写为DPI(dots per inch)。 用来表示一幅图像的像素越多，结果更接近原始的图像。一幅图像中的像素个数有时被称为图像解析度，虽然解析度有一个更为特定的定义。
像素可以用一个数表示，譬如一个"0.3兆像素" 数码相机，它有额定三十万像素，或者用一对数字表示，例如“640乘480显示器”，它有横向640像素和纵向480像素(就像VGA显示器那样)，因此其总数为640 × 480 = 307,200像素。 数字化图像的彩色采样点(例如网页中常用的JPG文件）也称为像素。取决于计算机显示器，这些可能不是和屏幕像素有一一对应的。在这种区别很明显的区域，图像文件中的点更接近纹理元素。 在计算机编程中，像素组成的图像叫位图或者光栅图像。光栅一词源于模拟电视技术。位图化图像可用于编码数字影像和某些类型的计算机生成艺术。简单说起来，像素就是图像的点的数值，点画成线，线画成面。图片的清晰度当然不仅仅是由像素决定的。
每种像素大约的尺寸
相机所说的像素，其实是最大像素的意思，像素是分辨率的单位，这个像素值仅仅是相机所支持的有效最大分辨率。
30万 640×480
50万 800×600
80万 1024×768 5” （3.5×5英寸）
130万 1280×960 6” （4×6英寸）
200万 1600×1200 8”（6×8英寸 5”（3.5×5英寸）
310万 2048×1536 10”（8×10寸） 7”（5×7英寸）
430万 2400×1800 12”（10×12英寸） 8”（6×8英寸）
500万 2560×1920 12”（10×12英寸） 8”（6×8英寸）
600万 3000×2000 14”（11×14英寸） 10”（8×10寸）
800万 3264×2488 16”（12×16英寸） 10”（8×10寸）
1100万 4080×2720 20”（16×20英寸） 12”（10×12英寸）
1400万 4536×3024 24”（18×24英寸） 14”（11×14英寸）
……
以上都是大约尺寸
原始像素
因为多数计算机显示器的解析度可以通过计算机的操作系统来调节，显示器的像素解析度可能不是一个绝对的衡量标准。 现代液晶显示器按设计有一个原始解析度，它代表像素和三元素组之间的完美匹配。（阴极射线管也是用红－绿－蓝荧光三元素组，但是它们和图像像素并不重合，因此和像素无法比较）。 对于该显示器，原始解析度能够产生最精细的图像。但是因为用户可以调整解析度，显示器必须能够显示其它解析度。非原始解析度必须通过在液晶屏幕上拟合重新采样来实现，要使用插值算法。这经常会使屏幕看起来破碎或模糊。例如，原始解析度为1280×1024的显示器在解析度为1280×1024时看起来最好，也可以通过用几个物理三元素组来表示一个像素以显示800×600，但可能无法完全显示1600×1200的解析度，因为物理三元素组不够。 像素可以是长方形的或者方形的。有一个数称为长宽比，用于表述像素有多方。例如1.25:1的长宽比表示每个像素的宽是其高度的1.25倍。计算机显示器上的像素通常是方的，但是用于数字影像的像素有矩形的长宽比，例如那些用于CCIR 601数字图像标准的变种PAL和NTSC制式的，以及所对应的宽屏格式。 单色图像的每个像素有自己的灰度。0通常表示黑，而最大值通常表示白色。例如，在一个8位图像中，最大的无符号数是255，所以这是白色的值。 在彩色图像中，每个像素可以用它的色调，饱和度，和亮度来表示，但是通常用红绿蓝强度来表示（参看RGB）。
比特每像素
一个像素所能表达的不同颜色数取决于比特每像素(BPP)。这个最大数可以通过取二的色彩深度次幂来得到。例如，常见的取值有 ： 8 bpp ； 16 bpp ； 24 bpp ； 48 bpp
子像素
很多显示器和图像获取系统出于不同原因无法显示或感知同一点的不同色彩通道。这个问题通常通过多个子像素的办法解决，每个子像素处理一个色彩通道。例如，LCD显示器通常将每个像素水平分解位3个子像素。多数LED显示器将每个像素分解为3个子像素；一个红，二个绿，和一个蓝。多数数码相机传感器也采用子像素，通过有色滤波器实现。（CRT显示器也采用红绿蓝荧光点，但是它们和图像像素并不对齐，因此不能称为子像素）。 对于有子像素的系统，有两种不同的处理方式：子像素可以被忽略，将像素作为最小可以存取的图像元素，或者子像素被包含到绘制计算中，这需要更多的分析和处理时间，但是可以在某些情况下提供更出色的图像。 后一种方式被用于提高彩色显示器的外观解析度。这种技术，被称为子像素绘制，利用了像素几何来分别操纵子像素，对于设为原始解析度的平面显示器来讲最为有效（因为这种显示器的像素几何通常是固定的而且是已知的）。这是反走样的一种形式，主要用于改进文本的显示。微软的ClearType，在Windows XP上可用，是这种技术的一个例子。
兆像素、百万像素
一个兆像素(megapixel)是一百万个像素，通常用于表达数码相机的解析度。例如，一个相机可以使用2048×1536像素的解析度，通常被称为有“3.1百万像素” (2048 × 1536 = 3,145,728)。 数码相机使用感光电子器件，或者是耦合电荷设备(CCDs)或者CMOS传感器，它们记录每个像素的灰度级别。在多数数码相机中，CCD采用某种排列的有色滤波器，在Bayer滤波器拼合中带有红，绿，蓝区域，使得感光像素可以记录单个基色的辉度。相机对相邻像素的色彩信息进行插值，这个过程称为解拼（de-mosaic），然后建立最后的图像。这样，一个数码相机中的x兆像素的图像最后的彩色解析度最后可能只有同样图像在扫描仪中的解析度的四分之一。这样，一幅蓝色或者红色的物体的图像倾向于比灰色的物体要模糊。绿色物体似乎不那么模糊，因为绿色被分配了更多的像素（因为眼睛对于绿色的敏感性）。参看的详细讨论。 作为一个新的发展，Foveon X3 CCD采用三层图像传感器在每个像素点探测红绿蓝强度。这个结构消除了解拼的需要因而消除了相关的图像走样，例如高对比度的边的色彩模糊这种走样。
与像素类似的概述
从像素的思想衍生出几个其它类型的概念，例如体元素(voxel)，纹理元素(texel)和曲面元素(surfel)，它们被用于其它计算机图形学和图像处理应用。
像素相关应用数码相机
像素是衡量数码相机的最重要指标。像素指的是数码相机的分辨率。它是由相机里的光电传感器上的光敏元件数目所决定的，一个光敏元件就对应一个像素。因此像素越大，意味着光敏元件越多，相应的成本就越大。 数码相机的图像质量部分是由像素决定的,大过一定尺寸再单纯拿像素来比较就没有意义了，目前主流单反数码相机像素在1000万左右,但是普通摄影及家用500万像素已足够用，因为我们使用的显示器的分辨率有限，一般为1024×768至1920×1200，这样的分辨率如果显示像素过高的图片是，图片会被压缩至当前屏幕的大小，此时有的图片就会出现锐利度过高的情况而失真。成像质量主要取决于相机的镜头，感光元件大小及质量。像素越大，照片的分辨率也越大，可打印尺寸也更大。但是，早期的数码相机都是低于100万像素的。从1999年下半年开始，200万像素的产品渐渐成为市场的主流。(现在的手机普遍都是200万像素,家庭用的相机一般都要500~600万像素左右比较合适。) 当前的数码相机的发展趋势，像素宛如PC机的CPU主频，有越来越大的势头。 其实从市场分类角度看，面向普及型的产品，考虑性价比的因素，像素并不是 越大越好。毕竟200万像素的产品，已经能够满足目前普通消费者的大多数应用。因 此大多数厂商在高端数码相机追求高像素的同时，当前其产量最大的，仍是面向普 及型的百万像素产品。顶级专用相机，已有超过1亿像素级的产品。 另外值得消费者注意的是，当前的数码相机产品，在像素标称上分为CCD像素和经软件优化后的像素，后者大大高于前者。如某品牌目前流行的数码相机，其CCD像素为230万，而软件优化后的像素可达到330万。
数码相机的像素分为最大像素数和有效像素数。
最大像素
英文名称为Maximum Pixels，所谓的最大像素是经过插值运算后获得的。插值运算通过设在数码相机内部的DSP芯片，在需要放大图像时用最临近法插值、线性插值等运算方法，在图像内添加图像放大后所需要增加的像素。插值运算后获得的图像质量不能够与真正感光成像的图像相比。
在市面上，有一些商家会标明“经硬件插值可达XXX像素”，这也是相同的原理，只不过在图像的质量和感光度上，以最大像素拍摄的图片清晰度比不上以有效像素拍摄的。
最大像素，也直接指CCD/CMOS感光器件的像素，一些商家为了增大销售额，只标榜数码相机的最大像素，在数码相机设置图片分辨率的时候，的确也有拍摄最高像素的分辨率图片，但是，用户要清楚，这是通过数码相机内部运算而得出的值，再打印图片的时候，其画质的减损会十分明显。
有效像素
有效像素数英文名称为Effective Pixels。与最大像素不同，有效像素数是指真正参与感光成像的像素值。最高像素的数值是感光器件的真实像素，这个数据通常包含了感光器件的非成像部分，而有效像素是在镜头变焦倍率下所换算出来的值。以美能达的DiMAGE7为例，其CCD像素为524万（5.24Megapixel），因为CCD有一部分并不参与成像，有效像素只为490万。
数码图片的储存方式一般以像素（Pixel）为单位，每个象素是数码图片里面积最小的单位。像素越大，图片的面积越大。要增加一个图片的面积大小，如果没有更多的光进入感光器件，唯一的办法就是把像素的面积增大，这样一来，可能会影响图片的锐力度和清晰度。所以，在像素面积不变的情况下，数码相机能获得最大的图片像素，即为有效像素。
用户在购买数码相机的时候，通常会看到商家标榜“最大像素达到XXX”和“有效像素达到XXX”，那用户应该怎样选择呢？在选择数码相机的时候，应该注重看数码相机的有效像素是多少，有效像素的数值才是决定图片质量的关键。
电视像素
电视像素在电视系统中的作用是：
（1）决定图像清晰度。像素分得越小，画面的总像素就越多，图像也就越清晰。
（2）便于图像的电视传送。可以用扫描方式逐点顺次取出图像信息，并转变为可传送的电信号。
（3）便于电视显像。无论用什么形式显像，都可是用扫描方式逐点还原出像点。
像素
画像素其实是由很多个点组成。 我们这里说的“像素画”并不是和矢量图对应的点阵式图像，而是指的一种图标风格的图像，此风格图像强调清晰的轮廓、明快的色彩，同时像素图的造型往往比较卡通，因此得到很多朋友的喜爱。 像素图的制作方法几乎不用混叠方法来绘制光滑的线条，所以常常采用.gif格式，而且图片也经常以动态形式出现.但由于其特殊的制作过程，如果随意改变图片的大小，风格就难以保证了。 像素画的应用范围相当广泛，从小时候玩的FC家用红白机的画面直到今天的GBA手掌机；从黑白的手机图片直到今天全彩的掌上电脑；即使我们日以面对的电脑中也无处不充斥着各类软件的像素图标。如今像素画更是成为了一门艺术，深深的震撼着你我。
有效像素值
首先我们要明确一点，一张数码照片的实际像素值跟感应器的象素值是有所不同的。以一般的感应器为例，每个象素带有一个光电二极管，代表着照片中的一个象素。例如一部拥有500万象素的数码相机，它的感应器能输出分辨率为 2,560 x 1,920的图像—其实精确来讲，这个数值只相等于490万有效象素。有效象素周围的其他象素负责另外的工作，如决定“黑色是什么”。很多时候，并不是所有感应器上的象素都能被运用。索尼F505V就是其中的经典案例。索尼F505V的感应器拥有334万象素，但它最多只能输出1,856 x 1,392即260万象素的图像。归其原因，是索尼当时把比旧款更大的新型感应器塞进旧款数码相机里面，导致感应器尺寸过大，原来的镜头不能完全覆盖感应器中的每个象素。 因此，数码相机正是运用“感应器象素值比有效象素值大”这一原理输出数码图片。在当今市场不断追求高象素的环境下，数码相机生产商常常在广告中以数值更高的感应器象素为对象，而不是反映实际成像清晰度的有效象素。
感应器像素插值
在通常情况下，感应器中不同位置的每个像素构成图片中的每个像素。例如一张500万像素的照片由感应器中的500万个像素对进入快门的光线进行测量、处理而获得（有效像素外的其他像素只负责计算）。但是我们有时候能看到这样的数码相机：只拥有300万像素，却能输出600万像素的照片！其实这里并没有什么虚假的地方，只是照相机在感应器300万象素测量的基础上，进行计算和插值，增加照片象素。 当摄影者拍摄JPEG格式的照片时，这种“照相机内扩大”的成像质量会比我们在电脑上扩大优秀，因为“照相机内扩大”是在图片未被压缩成JPEG格式前完成的。有数码相片处理经验的摄友都清楚，在电脑里面扩大JPEG图片会使画面细腻和平滑度迅速下降。虽然数码相机插值所得的图片会比感应器像素正常输出的图片画质好，但是插值所得的图片文件大小比正常输出的图片大得多（如300万感应器像素插值为600万像素，最终输入记忆卡的图片为600万象像素）。因此，插值所得的高像素看来并没有太多的可取之处，其实运用插值就好像使用数码变焦－并不能创造原像素无法记录的细节地方。
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