分辨率可以定义为传感器所能捕捉到的不同点的数量，即传感器区分两个间隔很近的点的能力。它以像素单位。像素越高，图像越清晰，细节越丰富。高分辨率的图像能让你看到更精细、更平滑的色彩过渡。您可以近距离放大高分辨率图像，而图像不会变得模糊。这是因为即使放大图像，也有足够的像素显示所有细节。
什么是空间频率？如何用频率域来定义分辨率？
空间频率描述了图像亮度变化的频率。这就好比测量在一定距离内你能看到多少次明暗循环。信号的空间频率可以用频域来表示，频域是将信号表示为不同频率的正弦分量之和的数学方法。
以下是空间频率与分辨率的关系：
高空间频率：在高空间频率图像中，亮度频繁变化，显示出尖锐边缘或细线等细微细节。像素强度变化快，对比度高。这就是高分辨率图像。成像中有许多相距很近的波峰与波谷。
图1 ：高频正弦波
低空间频率： 在低空间频率图像中，亮度变化很小，显示大面积的统一颜色或模糊细节。这表示像素间距的逐渐变化，通常出现在轮廓极小的平滑图像或大而模糊的物体中。这意味着图像分辨率较低，图像中只有一些宽大的凹凸。
图2 ：低频正弦波
所需的分辨率是指分辨率信号中间隔较强的频率成分的能力。分辨率基本上决定了图像所能捕捉到的最大空间频率。高分辨率图像可以捕捉到高空间频率（较多的细节），而较低分辨率图像只能捕捉低空间频率（较少的细节）。让我们通过一个可变的例子来理解空间频率。
图 3:空间皮频率示例图像
图像中不同的场景具有不同的空间频率。有栅栏的区域空间频率随着强度震荡的加快而增加。天空的频率很低，因此没有明显的强度变化。水塔是中频的。
什么是取样？如何利用取样获得更好的分辨率？
采样是将连续信号转换为一系列离散测量的过程。采样频率越高，原始信号的细节就越多。就数字图像而言，传感器将场景分割成一个个小方格，就像马赛克一样，从而捕捉到场景的片段。每一个方格俗称为一个像素，代表整个图像的一个微小样本，这就是采样。传感器对场景（宽度和高度）的采样次数决定了图像的分辨率，采样（像素）越多，分辨率越高，图像越细腻。图像分辨率以像素尺寸表示（如1920×1080 Pixels）。这表示用于捕捉原始场景的样本（像素）数量。分辨率越好，样本数量越多，图像越清晰，但文件大小也越大。
欠采样如何影响分辨率？
欠采样是指传感器上的单个像素数量过多或过少，无法准确捕捉所有成像的细节。如果没有足够的像素对场景中的细节进行采样，就会导致不同类型的图像伪影。
图 4： 低频输入信号和低频采样
图 5 ：高频输入信号和低频采样（欠采样）
从上面的给出的图（参考图4 和图5）可以了解欠采样的情况。从图5 中可以看出，由于采样率不足，高频输入被表示为低频输出。由于采样不足而造成的成像伪影称为混叠。当场景细节太小，传感器无法正确分辨时，就会出现混叠现象，从而导致误读。
混叠现象可能以以下形式出现：
1.锯齿状边缘：直线看上去呈阶梯或梯形，而不是平滑的。
图 6 ：锯齿状边缘
2. 摩尔纹： 场景中细小的重复图案（如人物的条纹或砖墙）会在图像中形成波浪形或摩尔纹干扰图案。
图 7 ：摩尔纹边缘
3.色彩呈现：色彩之间的鲜明过渡。尤其是高对比度的边缘，可能会在其周围出现彩色的晕轮或边缘。
图 7 ：色晕或色差
Nyquist-Shannon采样定理
Nyquist-Shannon采样准测指出，要准确捕捉原始场景（信号）中的细节，采样率（像素数）至少需要是场景中最高频率（最小细节）的两倍。也就是说，如果信号的最高频率为f_max，那么采样率（单位时间内的采样次数）必须大于或等于2*f_max。 要真实再现输入频率，至少需要两个采样点来代表一个周期。
图 8 ：取样
因此，分辨率越高（百万像素越多）的相机传感器捕捉细节的像素就越多。这样就能捕捉到更细腻的光线和色彩变化，从而获得更清晰的图像。
抗锯齿滤波器，避免采样不足
消除采样不足及其产生的混叠现象的基本技术是使用抗混叠滤波器（AA 滤波器）。这些滤波器放置在传感器的前面，作用类似于低通滤波器。它们能在入射光进入前传感器之间衰减其中的高频成分，通过降低信号带宽，它们能有效防止因采样不足而产生的混叠现象。
图 9 ：预滤波
了解取样及其成像的相关性的一个重要启示：“取样分辨率比最终输出分辨率更重要”。这意味着，4K传感器拍摄的1080P分辨率经过缩放的图像总是比1080P传感器拍摄的1080P图像更好（参考图9和图10）。
图 9 ：来自1080P传感器的1080P图像
图 10： 来自4K传感器的分档1080P图像

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