圖元

圖元

圖元（Pixel）是構成數字圖像的基本單位，英文全稱為"Picture Element"，中文也譯作"像素"。每個圖元代表圖像中的一個小點，具有特定的顏色和亮度值。當大量圖元組合在一起時，就形成了我們所看到的完整數字圖像。

顏色深度

每個圖元可以存儲的顏色信息量稱為顏色深度，通常以位(bit)為單位。常見的顏色深度包括：

• 1位：黑白二值圖像

• 8位：256色灰度或索引色圖像

• 24位：真彩色，可表示約1677萬種顏色（RGB各8位）

解析度

解析度是指單位長度內包含的圖元數量，常用單位有：

• PPI（Pixels Per Inch）：每英寸圖元數

• DPI（Dots Per Inch）：每英寸點數（印刷用）

矩形網格排列

大多數數字圖像採用規則的矩形網格排列方式，圖元按行和列整齊排列，形成矩陣結構。

其他排列方式

某些特殊顯示設備可能採用：

• 三角形排列

• 六邊形排列

• 不規則排列

圖元數量

圖像包含的圖元總數直接影響圖像的清晰度和細節表現能力。常見表示方法：

• 總圖元數：如800×600=480,000圖元

• 百萬圖元（Megapixel）：1百萬圖元=1,000,000圖元

圖元密度

單位面積內的圖元數量決定圖像的細膩程度，高密度圖元可呈現更平滑的邊緣和更豐富的細節。

數位攝影

• 相機感光元件由數百萬至數千萬個光敏圖元組成

• 圖元大小影響感光能力和動態範圍

顯示技術

• LCD、OLED等顯示器由物理圖元陣列構成

• 子圖元（紅、綠、藍）組合形成全彩顯示

計算機圖形學

• 3D渲染最終輸出為2D圖元矩陣

• 圖元著色器處理每個圖元的最終顏色

高動態範圍(HDR)圖元

新一代顯示技術支持更高亮度範圍和更廣色域的圖元表現。

虛擬圖元技術

通過軟硬件協同，實現比物理圖元更高解析度的虛擬圖元效果。

量子點圖元

利用量子點材料實現更純淨、更鮮艷的色彩表現。

圖元化效應

當圖像放大到一定程度時，會出現明顯的"馬賽克"效果，這是圖元離散特性的直接表現。

採樣限制

根據奈奎斯特採樣定理，圖元數量不足會導致圖像信息丟失和混疊現象。

存儲與傳輸壓力

高解析度圖像意味著更多圖元數據，對存儲空間和傳輸帶寬提出更高要求。

更高解析度

8K及更高解析度顯示技術推動圖元密度不斷提升。

柔性與可變形圖元

可折疊顯示設備促使圖元排列方式創新。

智能圖元

集成傳感器或處理能力的"智能圖元"可能成為未來發展方向。