像素的概念

像素

像素是图像的最小元素。每个像素对应任意一个值。在 8 位灰度图像中，像素的值介于 0 到 255 之间。任何一点的像素值对应于撞击该点的光子强度。每个像素存储的值与该特定位置的光强度成比例。

像素也称为 PEL。您可以从下面的图片中进一步了解像素。

在上图中，可能有数千个像素，它们共同构成了此图像。我们将放大该图像，直到我们能够看到一些像素划分的程度。如下图所示。

我们已经了解了图像在 CCD 阵列中是如何形成的。因此，像素也可以定义为

CCD 阵列的最小分区也称为像素。

CCD 阵列的每个分区都包含与撞击它的光子强度相对应的值。该值也可以称为像素。

我们将图像定义为二维信号或矩阵。那么在这种情况下，PEL 的数量将等于行数乘以列数。

这可以用数学表示如下：

像素总数 = 行数 (X) 列数

或者我们可以说 (x,y) 坐标对的数量构成了像素总数。

我们将在图像类型教程中更详细地介绍如何计算彩色图像中的像素。

任何一点的像素值表示该位置图像的强度，这也称为灰度级。

我们将在图像存储和每像素位数教程中更详细地了解像素的值，但现在我们只讨论一个像素值的概念。

正如本文开头已经定义的那样教程中，每个像素只能有一个值，每个值表示图像该点的光强度。

现在我们将看一个非常独特的值 0。值 0 表示没有光。这意味着 0 表示黑暗，并且它进一步意味着当一个像素的值为 0 时，意味着在该点会形成黑色。

看看这个图像矩阵

现在这个图像矩阵已经全部填充了 0。所有像素的值都是 0。如果我们要计算这个矩阵的像素总数，我们将这样做。

像素总数 = 行数 X 列数

= 3 X 3

= 9。

这意味着一个图像将由 9 个像素组成，并且该图像的尺寸为 3 行 3 列，最重要的是该图像将是黑色的。

生成的图像将如下所示

现在为什么这张图片全黑了。因为图像中的所有像素的值都是 0。