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像素

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像素像素,為影像顯示的基本單位,譯自英文pixel」,pix是英語單詞picture的常用簡寫,加上英語單詞「元素」element,就得到pixel,故「像素」表示「畫像元素」之意,有時亦被稱為pelpicture element)。每個這樣的訊息元素不是一個或者一個方塊,而是一個抽象的取樣。仔細處理的話,一幅影像中的像素可以在任何尺度上看起來都不像分離的點或者方塊;但是在很多情況下,它們採用點或者方塊顯示。每個像素可有各自的顏色值,可採三原色顯示,因而又分成紅色綠色藍色三種子像素RGB色域),或者青色洋紅色紫色)、黃色黑色CMYK色域,印刷行業以及印表機中常見)。相片是一個個取樣點的集合,在影像沒有經過不正確的/有損的壓縮或相機鏡頭合適的前提下,單位面積內的像素越多代表解像度越高,所顯示的影像就會接近於真實物體。

綜述

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一個像素通常被視為影像的最小的完整取樣。這個定義和上下文很相關。例如,我們可以說在一幅可見的影像中的像素(例如列印出來的一頁)或者用訊號表示的像素,或者用數碼表示的像素,或者螢幕上的像素,或者數碼相機(感光元素)中的像素。這個列表還可以添加很多其它的例子,根據上下文,會有一些更為精確的同義詞,例如像素,取樣點,位元組,位元,點,斑,超集,三合點,條紋集,窗口,等等。我們也可以抽象地討論像素,特別是使用像素作為解像度的衡量時,例如每英寸2400像素(ppi,Pixels per inch)或者640像素/線。「點」有時用來表示像素,特別是電腦市場,由於彩色電腦顯示器如LCDCRT是由三個三原色子像素 (紅、綠、藍)組成一個色彩像素,或稱點來描繪影像的,LCD螢幕在標準螢幕解像度下,對於一個像素可認為是由顯示器的一個「點」來顯示,因此ppi有時縮寫為DPI(dots per inch,每英寸點數)。通常DPI這個單位用於印刷領域,而PPI用於電腦領域。

這個例子顯示一組電腦的配件被放大的一部分。不同的陰影混合在一起產生了光滑影像的錯覺。注意,有時候(例如在這個例子中),文字的邊緣像素其色彩被減弱以減少在正常大小時鋸齒狀的走樣。這被稱為抗失真(AntiAliasing,縮寫為AA,顯示卡領域更通俗的叫法是「消除鋸齒」)。

用來表示一幅影像的像素越多,結果更接近原始的影像。一幅影像中的像素個數有時被稱為影像解像度,雖然解像度有一個更為特定的定義。像素可以用一個數表示,譬如一個"3百萬像素"數碼相機,它有額定三百萬像素,或者用一對數字表示,例如"640乘480",它有橫向640像素和縱向480像素(就像VGA顯示器那樣),因此其總數為640 × 480 = 307,200像素(30.72萬像素)。

數碼圖像的彩色取樣(例如網頁中常用的JPG檔案)也稱為像素。取決於電腦螢幕,這些可能不是和螢幕解像度有一一對應的。在這種區別很明顯的區域,可交換圖檔格式中的點更接近紋素。

在電腦編輯中,像素組成的圖像叫點陣圖。點陣圖像可用於數碼圖像和某些類型的電腦生成技術。

原始和邏輯像素

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因為多數電腦螢幕的解像度可以通過電腦的作業系統來調節,螢幕像素的解像度可能不是一個絕對的衡量標準。

現代液晶螢幕按設計有一個原始解像度,它代表像素和三元素組之間的完美匹配。(陰極射線管也是用紅-綠-藍熒光三元素組,但是它們和影像像素並不重合,因此和像素無法比較)。

對於該顯示器,原始解像度能夠產生最精細的影像。但是因為用戶可以調整解像度,顯示器必須能夠顯示其它解像度。非原始解像度必須通過在液晶螢幕上擬合重新取樣來實現,要使用插值演算法。這經常會使螢幕看起來破碎或模糊。例如,原始解像度為1280×1024的顯示器在解像度為1280×1024時看起來最好,也可以通過用幾個物理三元素組來表示一個像素以顯示800×600,但可能無法完全顯示1600×1200的解像度,因為物理三元素組不夠。

像素可以是長方形的或者方形的。有一個數稱為長寬比,用於表述像素有多方。例如1.25:1的長寬比表示每個像素的寬是其高度的1.25倍。電腦螢幕上的像素通常是方的,但是用於數碼圖像的像素有矩形的長寬比,例如那些用於CCIR 601數碼圖像標準的變種PAL和NTSC格式的,以及所對應的闊螢幕格式。

單色影像的每個像素有自己的灰階影像。0通常表示黑,而最大值通常表示白色。例如,在一個8位元影像中,最大的無號整數是255,所以這是白色的值。

在彩色影像中,每個像素可以用它的色調,飽和度,和亮度來表示,但是通常用紅綠藍強度來表示(參看紅綠藍).

位元每像素

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Pixel art

一個像素所能表達的不同顏色數取決於位元每像素(BPP,bit per pixel)。這個最大數可以通過取2的色彩深度次冪來得到。例如,常見的取值有

  • 8 bpp:256色,亦稱為「8位元」;
  • 16 bpp:216=65,536色,稱為高彩色,亦稱為「16位元」;
  • 24 bpp:224=16,777,216色,稱為真彩色,通常的記法為「1670萬色」,亦稱為「24位元色」;
  • 32 bpp:224 +28,電腦領域較常見的32位元色並不是表示232種顏色,而是在24位元色基礎上增加了8位元(28=256級)的灰階,因此32位元的色彩總數和24位元是相同的,32位元也稱為全彩。
  • 48 bpp:248=281,474,976,710,656色,用於很多專業的掃描器

256色或者更少的色彩的影像經常以平面格式儲存於顯示記憶體中,其中顯示記憶體的每個像素是到一個稱為調色盤的顏色代碼的索引值。這些模式因而有時被稱為索引模式。雖然每次只有256色,但是這256種可以選自一個通常是16百萬色的調色盤,所以可以有多種組合。改變調色盤中的色彩值可以得到一種動畫效果,Windows 95Windows 98的標誌可能是這類動畫最著名的例子了。

對於超過8位元的深度,這些數碼就是三個分量(紅綠藍)的各自的數碼的總和。一個16位元的深度通常分為5位紅色和5位元藍色,6位元綠色(眼睛對於綠色更為敏感)。24位元的深度一般是每個分量8位元。在Windows系統中,32位元深度也是可選的:這意味着24位元的像素有8位元額外的數碼來描述透明度。在老一些的系統中,4bpp(16色)也是很常見的。

可交換圖檔格式顯示在螢幕上,每個像素的數碼對於光柵文字和對螢幕可以是不同的。有些光柵圖形檔案格式相對其他格式有更大的色彩深度。例如GIF格式,其最大深度為8位元(256色),而TIFF檔案可以處理48位元色深。沒有任何螢幕可以顯示48位元色彩,人眼只能分辨約1000種顏色,CRT可以顯示到32位元,而LCD由於自身的局限性最多只能顯示24位元,中低階的LCD只能顯示16位元甚至12位元,但如前所述,超過1000種顏色後人眼無從分辨,因此12位元或者16位元對於人眼區別不大。所以48位元這個深度通常用於特殊專業應用,例如掃描器和列印機。這種檔案在螢幕上採用24位元深度繪製

子像素

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很多螢幕顯示器和影像取得系統出於不同原因無法顯示或感知同一點的不同色彩通道。這個問題通常通過多個子像素的辦法解決,每個子像素處理一個色彩通道。例如,LCD顯示器通常將每個像素水平分解位3個子像素。多數LED顯示器將每個像素分解為4個子像素;一個紅,一個藍,和兩個綠。多數數碼相機感測器也採用子像素,通過藍色光濾波器實現。(CRT顯示器也採用紅綠藍熒光點,但是它們和影像像素並不對齊,因此不能稱為子像素)。

對於有子像素的系統,有兩種不同的處理方式:子像素可以被忽略,將像素作為最小可以存取的影像元素,或者子像素被包含到繪製計算中,這需要更多的分析和處理時間,但是可以在某些情況下提供更出色的影像。

後一種方式被用於提高彩色顯示器的外觀解像度。這種技術,被稱為子像素繪製,利用了像素幾何來分別操縱子像素,對於設為原始解像度的平面顯示器來講最為有效(因為這種顯示器的像素幾何通常是固定的而且是已知的)。這是反鋸齒的一種形式,主要用於改進文字的顯示。微軟ClearType,在Windows XP上可用,是這種技術的一個例子。

百萬像素

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百萬像素(Mega Pixels,縮寫為MP)是指有「一百萬個像素」,通常用於表達數碼相機的解像度。例如,一個相機可以使用2048×1536像素的解像度,通常被稱為有"3.1百萬像素/310萬像素"(2048×1536=3,145,728,通常只計算前兩個位作有效數字)。

數碼相機使用感光電子器件,或者是耦合電荷裝置(CCDs)或者CMOS感測器,它們記錄每個像素的輝度級別。在多數數碼相機中,CCD採用某種排列的藍色光濾波器,在Bayer濾波器合併中帶有紅,綠,藍區域,使得感光像素可以記錄單個基色的輝度。相機對相鄰像素的色彩訊息進行插值,這個過程稱為解鑲嵌(de-mosaic),然後建立最後的影像。這樣,一個數碼相機中的x兆像素的影像最後的彩色解像度最後可能只有同樣影像在掃描器中的解像度的四分之一。這樣,一幅藍色或者紅色的物體的影像傾向於比灰色的物體要模糊。綠色物體似乎不那麼模糊,因為綠色被分配了更多的像素(因為眼睛對於綠色的敏感性)。參看[1]頁面存檔備份,存於互聯網檔案館) 的詳細討論。

作為一個新的發展,Foveon X3 CCD採用三層影像感應器在每個像素點感應紅綠藍強度。這個結構消除了解鑲嵌的需要因而消除了相關的影像失真,例如高對比度的邊的色彩模糊這種失真。

十億像素圖像

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十億像素影像是一種超高解系度的影像,相較於一般1000萬像素的數碼相機,差距高達100倍以上。十億像素影像通常只用在特定用途,例如人造衛星上。

世界解像度最高的相片

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類似概念

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從像素的思想衍生出幾個其它類型的概念,例如體素(voxel)、紋素(texel)和曲面元素(surfel),它們被用於其它電腦圖學影像處理應用。

參看

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外部連結

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