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亞像素，什么是亞像素精度

來源：整理時間：2023-08-24 06:14:24 編輯：智能門戶手機版

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1，什么是亞像素精度
2，亞像素的介紹
3，圖像處理中子像素與亞像素是一回事嗎
4，圖像亞像素級具體到多少值
5，什么是防鋸齒技術什么是亞像素
6，亞像素的英文名Sub Pixel

1，什么是亞像素精度

亞像素精度是指相鄰兩像素之間細分情況。輸入值通常為二分之一，三分之一或四分之一。這意味著每個像素將被分為更小的單元從而對這些更小的單元實施插值算法。例如，如果選擇四分之一，就相當于每個像素在橫向和縱向上都被當作四個像素來計算。因此，如果一張5x5像素的圖像選擇了四分之一的亞像素精度之后，就等于創(chuàng)建了一張16x16的離散點陣，進而對該點陣進行插值。請參考下圖，紅色的點代表本來的像素點，黑色點代表新產(chǎn)生的亞像素點。ps：來自百度文庫

什么是亞像素精度

2，亞像素的介紹

面陣攝像機的成像面以像素為最小單位。例如某CMOS攝像芯片，其像素間距為5.2微米。攝像機拍攝時，將物理世界中連續(xù)的圖像進行了離散化處理。到成像面上每一個像素點只代表其附近的顏色。至于“附近”到什么程度？就很困難解釋。兩個像素之間有5.2微米的距離，在宏觀上可以看作是連在一起的。但是在微觀上，它們之間還有無限的更小的東西存在。這個更小的東西我們稱它為“亞像素”。實際上“亞像素”應該是存在的，只是硬件上沒有個細微的傳感器把它檢測出來。于是軟件上把它近似地計算出來。

亞像素的介紹

3，圖像處理中子像素與亞像素是一回事嗎

估計這種高手他媽還沒有生出來！不過有一個方法是可以的，但是哥哥不想教你，想學，給錢！嘿嘿

不是一回事。一般的液晶面板上每個像素由紅藍綠（RGB）三原色組成，每個像素上的每種顏色叫一個“子像素”。而亞像素不是一種“顏色”。數(shù)碼攝像機的成像面的分辨率以像素數(shù)量來衡量。隔行TV的分辨率是576x768個像素。像素中心之間的距離有幾個至十幾個微米不等。為了最大限度利用圖像信息來提高分辨率，有人提出了Sub-Pixel概念。意思是說，在兩個物理像素之間還有像素，稱之為Sub-Pixel，它完全是通過計算方法得出來的。

圖像處理中子像素與亞像素是一回事嗎

4，圖像亞像素級具體到多少值

這個是根據(jù)你屏幕的色素決定的，一般來講，一塊屏幕的像素其實就是有多少個色素點組成一點像素的，如果色素數(shù)量多那么圖像就越清晰。就好比1600萬色其實就是1600萬個色素點組成一個像素一樣的道理。

成員變量： bitmap m_bmp; cbitmap m_bitmap;讀取 1.bmp 到內存：bool cyourclassname::read1bmp() hbitmap hbitmap = (hbitmap)::loadimage(null, _t("1.bmp"), image_bitmap, 0, 0, lr_loadfromfile); if (null == hbitmap || !m_bitmap.attach(hbitmap)) messagebox(_t("1.bmp 讀取失敗。")); return false; } if (!m_bitmap.getbitmap(&m_bmp) || 32 != m_bmp.bmbitspixel) messagebox(_t("轉成 32bit 的位圖。")); return false; } dword count = m_bmp.bmwidth * m_bmp.bmheight; m_bmp.bmbits = new dword [count]; if (null == m_bmp.bmbits) messagebox(_t("申請內存失敗。")); oncancel(); } m_bitmap.getbitmapbits(count * sizeof(dword), m_bmp.bmbits);}這樣就都在 m_bmp.bmbits 里了。然后用這個函數(shù)讀：dword cyourclassname::getcolordword(const cpoint & point) dword index = point.x * m_bmp.bmbitspixel / 8 + point.y * m_bmp.bmwidthbytes; dword realcolor = *reinterpret_cast((byte*)m_bmp.bmbits + index); return realcolor; } 估計你不會的就這些了，剩下的自己弄吧。看著給分。

5，什么是防鋸齒技術什么是亞像素

在今年的 WWDC 主題演講上，喬布斯用圖示法解釋了為什么像素數(shù)越多，顯示效果越好。與此相關的另一個問題，是所謂的「防鋸齒技術」（anti-aliasing）。或許你在科技類博客上見過這個術語和「亞像素」（sub-pixel，一譯「次像素」）一類的詞匯共舞齊飛，但卻不明究竟。剛好前幾天 @metaphox 分享的這篇短文對防鋸齒技術和亞像素概念解釋得比較簡明易懂，譯出與大家共享。—— 編者防鋸齒技術是一種很微觀的技術，但對圖像的整體形態(tài)會有很大影響。簡單來說，防鋸齒技術是一種視覺上的小騙術，可以讓邊緣不平滑的東西顯得平滑。電腦屏幕上的一顆顆像素并不是一直在發(fā)光，而是根據(jù)屏幕上的內容時亮時滅。由于方形的像素顆粒是以網(wǎng)格矩陣形式排列，故很難呈現(xiàn)圓角的圖像。為了欺騙人眼，讓我們以為那些字母和圖形是圓角的，防鋸齒技術把像素顆粒的邊緣涂成暗色。當你從遠處看時，筆直的線條就產(chǎn)生了模糊感，整個邊緣線條就顯得圓滑了。左為筆記本電腦的液晶屏幕上的亞像素，右為 iPhone 屏幕上的亞像素?？梢钥吹胶笳叩膩喯袼刂g的空隙要小很多。（圖像來自 noopia.com）亞像素防鋸齒則更進一步，把圓角效果做得更加完善。每個像素顆粒都是由藍色、綠色和紅色的三個亞像素組成（見上圖左半），三個亞像素都可以分別點亮，這令我們能夠用不同的顏色來對防鋸齒技術進行更精細的控制。目前市面上的大部分屏幕（包括筆記本屏幕）都用到了亞像素防鋸齒技術。iPhone 的情況則不太一樣（見上圖右半）。雖然它是近兩年的新設備，但卻沒有用到亞像素防鋸齒技術，僅僅是在整個像素的層面進行了防鋸齒處理。這是怎么回事呢？如果仔細看上面的圖，你會發(fā)現(xiàn) iPhone 上各個亞像素之間的距離比普通屏幕小得多（所以像素之間的距離也小得多）。因此，iPhone 即便不用亞像素防鋸齒也能取得不錯得效果。它的屏幕分辨率高，肉眼基本很難分辨全像素顯示和亞像素顯示的區(qū)別。由于防鋸齒技術涉及復雜的計算過程，用以計算相鄰的像素或亞像素的顏色與暗色層級，iPhone 省去了亞像素防鋸齒處理，也就節(jié)省了一些 CPU 資源。iPhone 的屏幕還有其他的特別之處：橫版和豎版之間的切換。這可能也是蘋果不使用亞像素防鋸齒的原因之一。如果用了，切換橫豎版時對 CPU 的消耗可能會非常大。最后這點我并不確定。像素之間的距離小或許是采用全像素顯示的結果，而非原因。

一張jpeg的圖片，你把它放大，放到很大后你就會發(fā)現(xiàn)全是馬賽克（也就是正方形放開組成的），比如說圖片中有個人物，你放大后發(fā)現(xiàn)人物的邊緣全部是正方形方塊組成的鋸齒形狀，那就是像素鋸齒。像素越高，圖片就可以放到更大，圖片也就更大，越低，圖片的大小也就越小！

一張jpeg的圖片，你把它放大，放到很大后你就會發(fā)現(xiàn)全是馬賽克（也就是正方形放開組成的），比如說圖片中有個人物，你放大后發(fā)現(xiàn)人物的邊緣全部是正方形方塊組成的鋸齒形狀，那就是像素鋸齒。像素越高，圖片就可以放到更大，圖片也就更大，越低，圖片的大小也就越?。?/section>

6，亞像素的英文名Sub Pixel

我是來看評論的

數(shù)碼攝像機的成像面的分辨率以像素數(shù)量來衡量。隔行TV的分辨率是576x768個像素。像素中心之間的距離有幾個至十幾個微米不等。為了最大限度利用圖像信息來提高分辨率，有人提出了Sub-Pixel概念。意思是說，在兩個物理像素之間還有像素，稱之為Sub-Pixel，它完全是通過計算方法得出來的。這里提出計算方法。如果原始圖像是n行m列的，希望做k細分的Sub-Pixel，這樣就有新的行N和列M，有N = k*nM = k*m原來相鄰4個像素包含的區(qū)域現(xiàn)在變成了(k+1)*(k+1)的區(qū)域了；要填滿這個(k+1)*(k+1)的區(qū)域，實際上就是從一個小正方形映照到一個大正方形的過程。在數(shù)學上用雙線性插值得算法可以輕松搞定。(二次或者三次樣條曲線)。下面是算法的代碼：XYPNT qdot(XYPNT d[4], //d[4] 順時針排列XYPNT a //含有要插入的點的位置)XYPNT r; //工作單元int i;float x0,y0,x1,y1; //PNT z[4];float ap,bt,ax,ay;x0=d[0].q.x;y0=d[0].q.y;x1=d[2].q.x;y1=d[2].q.y;r=a;ax=a.q.x;ay=a.q.y;for(i=0;i<4;i++)z[i]=d[i].pnt;ap=(ax-x0)/(x1-x0);bt=(ay-y0)/(y1-y0);r.pnt.r=(1.-ap)*(1.-bt)*z[0].r+bt*(1.-ap)*z[3].r+ap*(1.-bt)*z[1].r+ap*bt*z[2].r;r.pnt.g=(1.-ap)*(1.-bt)*z[0].g+bt*(1.-ap)*z[3].g+ap*(1.-bt)*z[1].g+ap*bt*z[2].g;r.pnt.b=(1.-ap)*(1.-bt)*z[0].b+bt*(1.-ap)*z[3].b+ap*(1.-bt)*z[1].b+ap*bt*z[2].b;return r;} struct PNTstruct DXYstruct XYPNTDXY q;PNT pnt;}; for(i=0;id[0].q.x=j*xf ; d[0].q.y=i*xf; d[0].pnt=*(buf+i*WIdth+j); d[1].q.x=(j+1)*xf; d[1].q.y=i*xf; d[1].pnt=*(buf+i*WIdth+j+1); d[2].q.x=(j+1)*xf; d[2].q.y=(i+1)*xf; d[2].pnt=*(buf+(i+1)*WIdth+j+1); d[3].q.x=j*xf ; d[3].q.y=(i+1)*xf; d[3].pnt=*(buf+(i+1)*WIdth+j); for(i0=0;i0 aa.q.x=j*xf+j0;aa.q.y=i*xf+i0; rr=qdot(d,aa); *(Buf+aa.q.y*WIDTH+aa.q.x)=rr.pnt; } } 其中xf是插入亞像素的個數(shù)，也即放大倍數(shù)；Height和Width是原始圖像的尺寸；HEIGHT和WIDTH是方大xf倍的尺寸;原始圖片存放在buf中,目標圖片存放在Buf中。

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