像素

光柵圖像中的物理點
(重定向自百萬畫素

像素像素,为影像显示的基本单位,译自英文pixel”,pix是英语单词picture的常用简写,加上英语单词“元素”element,就得到pixel,故“像素”表示“画像元素”之意,有时亦被称为pelpicture element)。每个这样的消息元素不是一个或者一个方块,而是一个抽象的取样。仔细处理的话,一幅影像中的像素可以在任何尺度上看起来都不像分离的点或者方块;但是在很多情况下,它们采用点或者方块显示。每个像素可有各自的颜色值,可采三原色显示,因而又分成红色绿色蓝色三种子像素RGB色域),或者青色洋红色紫色)、黄色黑色CMYK色域,印刷行业以及打印机中常见)。照片是一个个取样点的集合,在影像没有经过不正确的/有损的压缩或相机镜头合适的前提下,单位面积内的像素越多代表分辨率越高,所显示的影像就会接近于真实物体。

综述

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一个像素通常被视为影像的最小的完整取样。这个定义和上下文很相关。例如,我们可以说在一幅可见的影像中的像素(例如打印出来的一页)或者用信号表示的像素,或者用数字表示的像素,或者屏幕上的像素,或者数字相机(感光元素)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,例如像素,取样点,字节,比特,点,斑,超集,三合点,条纹集,窗口,等等。我们也可以抽象地讨论像素,特别是使用像素作为分辨率的衡量时,例如每英寸2400像素(ppi,Pixels per inch)或者640像素/线。“点”有时用来表示像素,特别是电脑市场,由于彩色电脑显示器如LCDCRT是由三个三原色子像素 (红、绿、蓝)组成一个色彩像素,或称点来描绘影像的,LCD屏幕在标准屏幕分辨率下,对于一个像素可认为是由显示器的一个“点”来显示,因此ppi有时缩写为DPI(dots per inch,每英寸点数)。通常DPI这个单位用于印刷领域,而PPI用于电脑领域。

 
这个例子显示一组电脑的配件被放大的一部分。不同的阴影混合在一起产生了光滑影像的错觉。注意,有时候(例如在这个例子中),文本的边缘像素其色彩被减弱以减少在正常大小时锯齿状的走样。这被称为抗失真(AntiAliasing,缩写为AA,显卡领域更通俗的叫法是“消除锯齿”)。

用来表示一幅影像的像素越多,结果更接近原始的影像。一幅影像中的像素个数有时被称为影像分辨率,虽然分辨率有一个更为特定的定义。像素可以用一个数表示,譬如一个"3百万像素"数字相机,它有额定三百万像素,或者用一对数字表示,例如"640乘480",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(30.72万像素)。

数字图像的彩色取样(例如网页中常用的JPG文件)也称为像素。取决于电脑屏幕,这些可能不是和屏幕分辨率有一一对应的。在这种区别很明显的区域,可交换图像文件格式中的点更接近纹素。

在电脑编辑中,像素组成的图像叫位图。位图像可用于数字图像和某些类型的电脑生成技术。

原始和逻辑像素

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因为多数电脑屏幕的分辨率可以通过电脑的操作系统来调节,屏幕像素的分辨率可能不是一个绝对的衡量标准。

现代液晶屏幕按设计有一个原始分辨率,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,但是它们和影像像素并不重合,因此和像素无法比较)。

对于该显示器,原始分辨率能够产生最精细的影像。但是因为用户可以调整分辨率,显示器必须能够显示其它分辨率。非原始分辨率必须通过在液晶屏幕上拟合重新取样来实现,要使用插值算法。这经常会使屏幕看起来破碎或模糊。例如,原始分辨率为1280×1024的显示器在分辨率为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的分辨率,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。电脑屏幕上的像素通常是方的,但是用于数字图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。

单色影像的每个像素有自己的灰阶影像。0通常表示黑,而最大值通常表示白色。例如,在一个8位影像中,最大的无号整数是255,所以这是白色的值。

在彩色影像中,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(参看红绿蓝).

比特每像素

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Pixel art

一个像素所能表达的不同颜色数取决于比特每像素(BPP,bit per pixel)。这个最大数可以通过取2的色彩深度次幂来得到。例如,常见的取值有

  • 8 bpp:256色,亦称为“8位”;
  • 16 bpp:216=65,536色,称为高彩色,亦称为“16位”;
  • 24 bpp:224=16,777,216色,称为真彩色,通常的记法为“1670万色”,亦称为“24位色”;
  • 32 bpp:224 +28,电脑领域较常见的32位色并不是表示232种颜色,而是在24位色基础上增加了8位(28=256级)的灰阶,因此32位的色彩总数和24位是相同的,32位也称为全彩。
  • 48 bpp:248=281,474,976,710,656色,用于很多专业的扫描仪

256色或者更少的色彩的影像经常以平面格式存储于显示内存中,其中显示内存的每个像素是到一个称为调色板的颜色代码的索引值。这些模式因而有时被称为索引模式。虽然每次只有256色,但是这256种可以选自一个通常是16兆色的调色板,所以可以有多种组合。改变调色板中的色彩值可以得到一种动画效果,Windows 95Windows 98的标志可能是这类动画最著名的例子了。

对于超过8位的深度,这些数位就是三个分量(红绿蓝)的各自的数位的总和。一个16位的深度通常分为5位红色和5比特蓝色,6比特绿色(眼睛对于绿色更为敏感)。24位的深度一般是每个分量8位。在Windows系统中,32位深度也是可选的:这意味着24位的像素有8位额外的数位来描述透明度。在老一些的系统中,4bpp(16色)也是很常见的。

可交换图像文件格式显示在屏幕上,每个像素的数位对于光栅文本和对屏幕可以是不同的。有些光栅图形文件格式相对其他格式有更大的色彩深度。例如GIF格式,其最大深度为8位(256色),而TIFF文件可以处理48位色深。没有任何屏幕可以显示48位色彩,人眼只能分辨约1000种颜色,CRT可以显示到32位,而LCD由于自身的局限性最多只能显示24位,中低端的LCD只能显示16位甚至12位,但如前所述,超过1000种颜色后人眼无从分辨,因此12位或者16位对于人眼区别不大。所以48位这个深度通常用于特殊专业应用,例如扫描仪和打印机。这种文件在屏幕上采用24位深度绘制

子像素

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很多屏幕显示器和影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4个子像素;一个红,一个蓝,和两个绿。多数数字相机传感器也采用子像素,通过蓝色光滤波器实现。(CRT显示器也采用红绿蓝荧光点,但是它们和影像像素并不对齐,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访问的影像元素,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影像。

后一种方式被用于提高彩色显示器的外观分辨率。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,对于设为原始分辨率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)。这是反锯齿的一种形式,主要用于改进文本的显示。微软ClearType,在Windows XP上可用,是这种技术的一个例子。

百万像素

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百万像素(Mega Pixels,缩写为MP)是指有“一百万个像素”,通常用于表达数字相机的分辨率。例如,一个相机可以使用2048×1536像素的分辨率,通常被称为有"3.1百万像素/310万像素"(2048×1536=3,145,728,通常只计算前两个位作有效数字)。

数字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辉度级别。在多数数字相机中,CCD采用某种排列的蓝色光滤波器,在Bayer滤波器合并中带有红,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消息进行插值,这个过程称为解镶嵌(de-mosaic),然后建立最后的影像。这样,一个数字相机中的x兆像素的影像最后的彩色分辨率最后可能只有同样影像在扫描仪中的分辨率的四分之一。这样,一幅蓝色或者红色的物体的影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[1]页面存档备份,存于互联网档案馆) 的详细讨论。

作为一个新的发展,Foveon X3 CCD采用三层影像感应器在每个像素点感应红绿蓝强度。这个结构消除了解镶嵌的需要因而消除了相关的影像失真,例如高对比度的边的色彩模糊这种失真。

十亿像素图像

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十亿像素影像是一种超高解系度的影像,相较于一般1000万像素的数字相机,差距高达100倍以上。十亿像素影像通常只用在特定用途,例如人造卫星上。

世界分辨率最高的照片

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类似概念

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从像素的思想派生出几个其它类型的概念,例如体素(voxel)、纹素(texel)和曲面元素(surfel),它们被用于其它电脑图形学影像处理应用。

参看

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外部链接

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