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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。
根感器工作原理，可分为物理传感器和化学传感器二大类传感器工作原理的分类物理传感器应用的是物理效应，诸如压电效应，磁致伸缩现象，离化、化、热电、光电、磁电等效应。被测信号量的微小变化都将转换成电信号。化学传感器包括那些以化学吸附、电化学反应等现象为因果关系的传感器，被测信号量的微小变化也将转换成电信号。有些传感器既不能划分到物理类，也不能划分为化学类。大多数传感器是以物理原理为基础运作的。化学传感器技术问题较多，例如性问题，规模生产的可能性，价格问题等，解决了这类难题，化学传感器的应用将会有巨大增长。
人是通过视觉、嗅觉、听觉及触觉等感官来感知外界的信息，感知的信息输入大脑进行分析判断（即人的思维）和处理，再指挥人作出相应的动作，这是人类认识世界和改造世界具有的基本的本能。但是通过人的五官感知外界的信息有限，例如，人总不能利用触觉来感知超过几十甚千度的温度吧，而且也不可能辨别温度的微小变化，这就需要电子设备的帮助。同样，利用电子仪器象计算机控制的自动化装置来代替人的劳动，那么计算机类似于人的大脑，而大脑而没有感知外界信息的“五官”显然是不的，处理系统也还需要它们的“五官”——即。