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对计算机视觉而言，采样理论的效果具有重要意义，如目标场景的像素范围就会用到Nyquist频率。传感器分辨率和光学器件能一起为每个像素提供的分辨率，以便对感兴趣特征进行成像，因此有这样的结论:兴趣特征的采样(或成像)频率应该是重要像素(对感兴趣的特征而言)中小像素大小的两倍。当然，对成像精度而言，两倍的过采样仅仅是一个目标，在实际应用中，并不容易决定单像素宽度的特征。对于给定的应用，要取得好的结果，需校准摄像机系统，以便在不同光照和距离条件下确定像素位深度(bit depth)的传感器噪声以及动态范围。为了能处理传感器对颜通道所产生的噪声和非线性响应，并且检测和校正像素坏点、处理几何失真的建模，需发展合适的传感器处理方法。如果使用测试模式来设计一个简单标定方法，这种方法在灰度、颜、特征像素大小等方面具有由细到粗的渐变，就会看到结果。
式中，η 内光量子效率高（光生载流子数与人射光子美容数占比）；μc——大多数载流子的迁移率；τ——大多数载流子使用期；d——光敏电阻两电级间距；p——光源射进功率；e——普朗克常数，为6.6261×10-34J s。随光能的提高，光生载流子质量浓度虽然也因之激增，但一块儿电子元器件与空蚀间的复合性速度也加快，因此低于截止波长的光动能与半导体所导致的光电流的特性趋势图并非线性相关。
硅制图像传感器应用广，当然也会使用其他材料，比如在工业和军事应用中会用镓(Ga)来覆盖比硅更长的红外波长。不同的摄像机，其图像传感器的分辨率会有所不同。从单像素光电晶体管摄像机(它通过一维直线扫描阵列用于工业应用)，到普通摄像机上的二维长方形阵列(到球形整列的路径均用于高分辨率成像)，都有可能用到。(本章会介绍传感器配置和摄像机配置)。普通成像传感器采用CCD、CMOS、BSI和Foveon方法进行制造。硅制图像传感器具有一个非线性的光谱响应曲线，这会很好地感知光谱的近红外部分，但对蓝、紫和近紫外部分就感知得不好。