像素和采样定理

快捷方式: 差异，相似，杰卡德相似系数，参考。

像素和采样定理之间的区别

像素 vs. 采样定理

--，為影像顯示的基本單位，譯自英文「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「畫像元素」之意，有時亦被稱為pel（picture element）。每个这样的訊息元素不是一个点或者一个方块，而是一个抽象的取樣。仔细處理的话，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。每個像素可有各自的顏色值，可採三原色顯示，因而又分成紅、綠、藍三種子像素（RGB色域），或者青、品红、黄和黑（CMYK色域，印刷行业以及打印机中常见）。照片是一个个取樣点的集合，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，單位面積内的像素越多代表解析度越高，所顯示的影像就會接近于真实物体。. 在数字信号处理领域，采样定理是连续信号（通常称作“模拟信号”）与离散信号（通常称作“数字信号”）之间的一个基本桥梁。它确定了信号带宽的上限，或能捕获连续信号的所有信息的离散采样信号所允许的采样频率的下限。 严格地说，定理仅适用于具有傅里叶变换的一类数学函数，即频率在有限区域以外为零（参照图1）。离散时间傅里叶变换（的一种形式）提供了实际信号的解析延拓，但只能近似该条件。直观上我们希望，当把连续函数化为采样值（叫做“样本”）的离散序列并插值到连续函数中，结果的保真度取决于原始采样的密度（或采样率）。采样定理介绍了对带宽限制的函数类型来说保真度足够完整的采样率的概念；在采样过程中"信息"实际没有损失。定理用函数的带宽来表示采样率。定理也导出了一个数学上理想的原连续信号的重构公式。 该定理没有排除一些并不满足采样率准则的特殊情况下完整重构的可能性。（参见下文非基带信号采样，以及壓縮感知。） 奈奎斯特–香农采样定理的名字是为了紀念哈里·奈奎斯特和克劳德·香农。该定理也被、等人独立发现。所以它还叫做奈奎斯特–香农–科特尔尼科夫定理、惠特克–香农–科特尔尼科夫定理、惠特克–奈奎斯特–科特尔尼科夫–香农定理及插值基本定理。.

印刷四分色模式

印刷四分色模式（CMYK）是彩色印刷时采用的一种套色模式，利用色料的三原色混色原理，加上黑色油墨，共計四种颜色混合疊加，形成所謂「全彩印刷」。四种标准颜色是：.

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取樣

在信号处理领域，采样是将信号从连续时间域上的模拟信号转换到离散时间域上的离散信号的过程，以采样器实现。通常采样与量化联合进行，模拟信号先由采样器按照一定时间间隔采样获得时间上离散的信号，再经模数转换器（ADC）在数值上也进行离散化，从而得到数值和时间上都离散的数字信号。很多情况下所说的“采样”就是指这种采样与量化结合的过程。 通过采样得到的信号，是连续信号（例如，现实生活中的表示压力或速度的信号）的离散形式。连续信号通常每隔一定的时间间隔被模数转换器（ADC）采样，当时时间点上的连续信号的值被表现为离散的，或量化的值。 这样得到的信号的离散形式常常给数据带来一些误差。误差主要来自于两个方面，与连续模拟信号频谱有关的采样频率，以及量化时所用的字长。采样频率指的是对连续信号采样的频度。它代表了离散信号在和时域和空间域上的精确度。字长（比特的数量）用来表示离散信号的值，它体现了信号的大小的精确性。 在一个理论采样器中，一个连续信号乘以将产生另外一个连续信号。只有当信号被量化之后它才变成数字信号，所有三个指数都被离散化。 信号处理中的基础定理采样定理指出，被采样信号不能被清晰地表示出频率超过采样频率一半的组成信号。这个频率（采样频率的一半）称为奈奎斯特频率。超过奈奎斯特频率的频率N能够在数字信号中看到，但是它们的频率是不确定的。也就是说，一个频率为f的成份频率不能从其它的成份频率2N-f、2N+f、4N-f等中区分开来。这个不确定性称为混叠。为了更加完美地处理这个问题，许多模拟信号在转换成数字表示之前使用抗混叠滤波器（通常是低通滤波器）滤除高于奈奎斯特频率的频率分量。 采样定理的推广定理指出，最高频率超过奈奎斯特频率的信号同样能够被采样，前提是已知这一信号的频带范围，并且信号带宽与采样频率须满足一定的关系。 在采样定理的约束的范围内，最初的信号能够在来自于理想样品集合的采样值的精度范围内被完全地重建起来。重建的信号是使用每个样品衡量一个Sinc函数并且使用奈奎斯特－香农插值公式累加结果得到的。.

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三原色光模式

三原色光模式（RGB color model），又称RGB颜色模型或红绿蓝颜色模型，是一种加色模型，将红（Red）、绿（Green）、蓝（Blue）三原色的色光以不同的比例相加，以产生多种多样的色光。 RGB颜色模型的主要目的是在电子系统中检测，表示和显示图像，比如电视和电脑，但是在传统摄影中也有应用。在电子时代之前，基于人类对颜色的感知，RGB颜色模型已经有了坚实的理论支撑。 RGB是一种依赖于设备的颜色空间：不同设备对特定RGB值的检测和重现都不一样，因为颜色物质（荧光剂或者染料）和它们对红、绿和蓝的单独响应水平随着制造商的不同而不同，甚至是同样的设备不同的时间也不同。.

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插值

数学的数值分析领域中，內插或稱插值（interpolation)是一種通过已知的、离散的数据點，在範圍內推求新數據點的过程或方法。求解科学和工程的问题時，通常有許多數據點藉由采样、实验等方法获得，这些数据可能代表了有限個數值函數，其中自變量的值。而根据这些数据，我们往往希望得到一个连续的函数（也就是曲线）；或者更密集的离散方程与已知数据互相吻合，这个过程叫做拟合。 與插值密切相關的另一個問題是通過簡單函數逼近複雜函數。假設給定函數的公式是已知的，但是太複雜以至於不能有效地進行評估。來自原始函數的一些已知數據點，或許會使用較簡單的函數來產生插值。當然，若使用一個簡單的函數來估計原始數據點時，通常會出現插值誤差；然而，取決於該問題领域和所使用的插值方法，以簡單函數推得的插值數據，可能會比所導致的精度損失更大。 內插是曲线必须通过已知点的拟合。参见拟合条目。 例如，已知数据：.

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