关于分辨率和百万像素的所有宣传的真实性探讨（上）
2026-06-29 来源:本站 点击次数:26
在有关图像传感器的文章中，分辨率描述了用于创建图像的像素总数。仅用像素数来表征图像传感器的分辨率，一般表示为水平像素数乘以垂直像素数，例如：
例如，sCMOS 图像传感器 CIS2521 具有以下分辨率：
上述计算被用于科学相机的技术数据表和市场材料中，似乎越多像素总是更有益的，但标题所述问题仍然存在，为什么像素数很重要？
相机用户的利益和相关性
假设图像传感器或带有图像传感器的相机系统常用于检测图像和物体，那么关键问题就是分辨率对图像质量会有何影响。首先，如果分辨率越高，获得的空间信息就越多，产生的数据文件也就越大。其次，相机所能获取的信息量与所应用的成像光学系统密不可分，光学系统的特点——其自身的光学分辨率或解析细节的能力——也必须要被考虑进去。
图1说明了在“模糊”和“清晰”限制之间分辨率的变化对图像质量的影响，以及在“柔和”和“明亮”限制之间的对比度的变化对图像质量的影响。其中，光学系统（由相机和成像光学元件组成）的分辨率越高，图像越“清晰”，而“明亮”的对比度有助于区分白线和黑线，即使这些线并不清晰。
图1说明了在“模糊”和“清晰”限制之间分辨率的变化对图像质量的影响，以及在“柔和”和“明亮”限制之间的对比度的变化对图像质量的影响。其中，光学系统（由相机和成像光学元件组成）的分辨率越高，图像越“清晰”，而“明亮”的对比度有助于区分白线和黑线，即使这些线并不清晰。
图 1：该图说明了在分辨率“模糊”-“清晰”（y 轴）限制之间以及
对比度“柔和”-“明亮”限制之间（x-轴），黑/白线的测试图像如何被影响。
图像传感器和相机对比度“柔和”-“明亮”限制之间（x-轴），黑/白线的测试图像如何被影响。
起源于相机系统中的图像传感器，调制传递函数 (MTF) 描述了相机系统解析精细结构的能力。它是光学传递函数1 (OTF) 的一种变体，而OTF在数学上描述了系统如何处理光学信息或场景或样本的对比度，并将其传输到图像传感器上，然后转换为数字格式以通过计算机进行处理。分辨率取决于像素的数量和像元的大小。
最大空间分辨率被描述为分离黑白线图案的能力，它以每毫米线对 (line pairs per millimeter [lp/mm]) 的形式给出。在文献中给出了最大空间分辨率的理论极限，并定义其为当一条黑线成像在一个像元上而一条白线成像到相邻像元时所达到的最大分辨率。假设方形像元 bx = by = b 和 px = py = p（参见图 2 像素示意图），那么最大可能的轴向 Raxis 分辨率和对角 Rdiagonal 分辨率能力由像元尺寸给出：
最大空间分辨率被描述为分离黑白线图案的能力，它以每毫米线对 (line pairs per millimeter [lp/mm]) 的形式给出。在文献中给出了最大空间分辨率的理论极限，并定义其为当一条黑线成像在一个像元上而一条白线成像到相邻像元时所达到的最大分辨率。假设方形像元 bx = by = b 和 px = py = p（参见图 2 像素示意图），那么最大可能的轴向 Raxis 分辨率和对角 Rdiagonal 分辨率能力由像元尺寸给出：
图 2：左：CCD 图像传感器的宏观图像，显示成像区域边缘的像元，
右：具有特征几何参数的图像传感器：x，y - 水平和垂直尺寸，
px，py - 水平和垂直像元间距，bx，by - 水平和垂直像元尺寸
右：具有特征几何参数的图像传感器：x，y - 水平和垂直尺寸，
px，py - 水平和垂直像元间距，bx，by - 水平和垂直像元尺寸
下表描述了具有各种像素尺寸的图像传感器的最大分辨率能力值。
表 1：选定图像传感器的最大理论 MTF 数据
通过由相机和成像光学器件组成的光学系统来传输的对比度被定义为对比度或调制度 M，图像中的强度为 I [count] 或 [DN] 2：
调制取决于空间频率，这意味着 M 是分辨率 R 的函数：M = M(R)。成像过程的质量由调制传递函数 MTF 描述。因此，分辨率和对比度这两个参数定义了图像的质量，如图 1 所示。提高分辨率可以提高图像的清晰度，同时提高对比度会增加“亮度”。
请记住，上述等式仅表示最大可能的 MTF 并要求测量图案处于最佳位置，如果线对图案移动半个像素，将看不到任何东西，如图 4 所示。这里由三个不同的使用案例来演示。让我们假设要解析的结构由这些黑白线对给出。图 3 显示了如果图像传感器的像元间距与一对线对的宽度相同时会发生什么。
图 3：线对结构被优化成像到一排像元的图示，这些像元的间距与线对的宽度相似。
左：以每个像元“看到”一组线对的方式对结构进行成像。
下方的像素行显示了相应像元所测得的光信号。
右：结构相对像元发生了位置偏移，下方的像素行显示了上面相应像元的最终测量光信号。
左：以每个像元“看到”一组线对的方式对结构进行成像。
下方的像素行显示了相应像元所测得的光信号。
右：结构相对像元发生了位置偏移，下方的像素行显示了上面相应像元的最终测量光信号。
在这种情况下，结构永远不会被解析，即使它被移动，它产生的光信息（参见图 3下方的像素行）也不能提供关于结构的足够信息。如果假设现在有理论最大 MTF，我们会看到图 4 中的演示。
图 4：线对结构被优化成像到一行像元的图示，像元间距约等于线对宽度的一半。
左图：以每个像元“看到”黑线或白线的方式对结构进行成像。
下面的像素行显示了相应像元所测得的光信号。
右图：结构相对于像元行进行了移位，现在像元总是记录一半白色和一半黑色，
下面的像素行显示了上面相应像元的测量光信号。
左图：以每个像元“看到”黑线或白线的方式对结构进行成像。
下面的像素行显示了相应像元所测得的光信号。
右图：结构相对于像元行进行了移位，现在像元总是记录一半白色和一半黑色，
下面的像素行显示了上面相应像元的测量光信号。
只有在以每个像元“看到”黑色或白色的方式来成像结构的情况下，才能达到最大 MTF。如果结构移动了半个像元长度，所有信息都消失了，解析不出任何结构。无论如何，最大理论 MTF 值是一个不错的开始，以防用户必须估计与相机系统一起使用的成像光学器件的一些起始值。一个更实际的案例和条件如图 5 所示。
图 5：线对结构被优化成像到一行像元的图示，像元间距约等于线对宽度的四分之一。
左图：结构被像元完全解析。下面的像素行显示了相应像元所测得的光信号。
右图：结构相对像元行进行位移，但仍然可以解析出结构，只是与左图相比清晰度略低。
下面的像素行再次显示了上面相应像元的测得信号。左图：结构被像元完全解析。下面的像素行显示了相应像元所测得的光信号。
右图：结构相对像元行进行位移，但仍然可以解析出结构，只是与左图相比清晰度略低。
现在像元间距等于线对宽度的四分之一（见图 5）。在这种情况下，即使结构没有完美定位在像元行上，它也总能以不同的清晰度被解析出来。
因此，对于必须解析结构的每种成像应用，重要的是将成像光学器件与相机系统中的分辨率和像素尺寸与图像传感器的像元相匹配，以最终获得可达到的最佳结果。
尾注：
1 https://en.wikipedia.org/wiki/Optical_transfer_function
2 DN = digital number 数字，如计数
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广州市元奥仪器有限公司作为埃赛力达在国内的核心代理商，根据用户的不同需求提供具备高性能、高质量的产品，为客户提供专业的方案与报价，欢迎咨询！
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【关于元奥仪器】
广州市元奥仪器有限公司从事引进欧美高端光电相关领域的仪器设备与提供系统集成的服务商。
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本公司是一家有一定工程技术根基的高质素专业公司，为客户提供专业的高端的仪器与产品。我们拥有充满活力的销售队伍与受过原厂培训、经验丰富的售后服务队伍，同时我们具有丰富仪器技术知识和应用经验的人员，这是我司成功和发展的基本保障，是我们的信心所在，也是客户寄以信任的基础，我们衷心感谢各位客户长期以来对我司的充分信赖和鼎力支持。我司代理众多国际上高端品牌的光学成像系统与光机系统，如德国Excelitas PCO公司、加拿大Excelitas LED光源、美国FLI公司、美国MEDIACY公司、英国Prior公司、美国BNC公司、日本GOYO OPTICAL公司等等。
我司凭借多年在成像领域的应用经验与成功案例，我们为您提供各种成像设备与系统产品，科学级CCD相机、高速摄像机、高灵敏度相机、工业相机、超高灵敏度相机、sCMOS科学相机与水下摄像机。主要应用在天文成像、工业成像、光谱成像分析、机器视觉和其他在科研对成像有高要求的测量领域。
我们以专业的知识及热忱的服务，期望为用户提供途径而达到更好的工作效率而努力，本着不断吸收新知的精神，让用户能享用信息科技所带来的便利。努力保持在物理光学、高速摄影、工业检测、分析化学，环境环保等领域的仪器设备各方面上给用户提供全新的技术产品。
“专业的知识，优质的售后服务，专门的技术支持力量”，这是我公司所一向的待客宗旨，把一整套优质的服务贯彻于售前、售后服务中，这是我们的承诺。
我们所代理的仪器设备已广泛应用于各著名大学、研究单位、工业生产领域、医院等。让我们与新老客户朋友一起，继往开来，与时共进......如对相关产品感到兴趣，欢迎随时联系交流，公司网址：www.gzyaco.com、电话：400-860-2677。
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