图片是怎么由什么组成的？
 
电脑处理出来的图形通常分2种，一种是矢量图，一种是点阵图，就是图象由无数个点组成。每个点就是PS中说的像素， 每个像素里都由一个颜色表现，所以点阵图是有一个个有颜色的点（像素）排列而成。我们平时看到的文件格式有PSD、TIF、JPG、GIF等都是点阵图，数码相机拍摄的照片就是点阵图。
 
像素是什么？
 
既然图片是由很多点组成，那每个点就是1个像素，一个像素就是一种颜色的色块，图5是10像素X10像素（即图片大小为100像素）的图放大出来的，其实就是每边10个点（小色块）组合而成。
 
分辨率、尺寸与图片大小的关系？
 
很多人说分辨率越高的图片越清晰、越大，这是半错误的看法，分辨率其实是密度，是1英寸里有多少像素，所以，文件大小（重量）＝面积×密度。举个简单例子：比如现在有一小堆沙子，文件大小是重量，像素是一颗沙，不管你怎么装这堆沙子，它的重量和数量都一样，就算你在1cm地方放几万颗沙子，跟你在1cm的地方只放1颗沙子的都一样的，因为沙子（像素）总量不变，只是密度变了而导致面积变了而已。
 
RGB色彩模式位图的象素总量与文件大小
 
大家都知道文件越大图片就越清晰，但却不知道自己的图片为什么不能放大或放大了就模糊了，为了让淘友清楚道理，我先从这几个名字说起。
 
文件大小的单位分：bit、B、KB、MB、GB 等，1GB=1024MB，1MB=1024KB，1KB=1024字节，一般图片用到的单位多为MB和KB，GB和字节应用较少。
 
像素与图片文件大小的关系是怎样？
 
算法：
 
图片文件大小＝A像素×B像素×C（RGB为3种颜色）×D（8位为1，16位为2），如新建文件的大小＝10×10×3×1＝300字节。而新建文件的大小＝1000×1000×3×1＝300000字节＝2.86MB。
 
所以，总的来说：
 
1、  图片的大小由像素的多少决定，分辨率是单位密度，同量像素图片的分辨率越高，面积越小。
 
2、  小的图片放大是会模糊的，把小图片改大的清晰度不变。所以平时数码相机的最高像素决定你拍出来照片的最大像素。
 
转：http://blog.sina.com.cn/s/blog_9e1e8c1301015xat.html

像素深度、分辨率与图片大小的关系？图片大小怎么计算？
 
像素深度是什么？
 
像素深度是指储存每个像素所用的位数，像素深度决定色彩图像的每个像素有可能的颜色数或者确定灰度图像的每个像素可能有的灰度级数。
 一个像素的颜色在计算机中有多少个字节数据来描述，计算机中用二进制来表示一个像素的数据，用来显示一个像素的数据位数越多，则这个像素的颜色纸更加丰富、更加细腻、颜色深度越深。
 常见的像素深度有1位、8位、16位、24位、32位
 1位：用一个二进制来表示颜色的，这叫单色显示。例小饭店门口的LED屏。
 8位：用8个二进制表示颜色，2的8次方也就是256中颜色，256种颜色只能显示出黑白。例以前的老式黑白电视机。
 16位：可以表示出65536种颜色。表示RGB565（用5位二进制表示R红色、用6位二进制表示G绿色、用5位二进制表示B黄色）。这种情况下，颜色显示色彩失真比较严重，人眼看到不真实。
 24位：可以表示出16777216种颜色。表示RGB888（用8位二进制表示R红色、用8位二进制表示G绿色、用8位二进制表示B黄色）。这种情况下，还原色彩真实度，这种RGB888表示的方法叫做真彩色。
 32位：32位是在24位基础上加上了A阿尔法-表示透明度。表示为ARGB。
 
理解像素深度对于图片的计算是有很大的帮助。分辨率比较简单，就不做介绍。
 
图片大小的计算公式：
 
大小（MB）=分辨率位深 /（810241024）（在分母中810241024–8表示位深/8=字节数，一个像素的深度；2个1024对应单位B和KB的转换到MB* ）
 
分辨率=高宽（如：25921944–5百万像素的工业相机）
 位深：就是像素深度中的32位、24位、16位、8位（工业相机中大部分都是以8位为基础的黑白或24位的真彩色相机）
 
根据这个公式计算图片大小就会简单很多，例：
 5M百万像素分辨率为2592*1944，拍出的图片是多大？
 
如果是黑白相机拍出来的图片，图片位深一般为8位
 图片大小为259419448/（810241024）=4.8MB
 
如果是彩色相机拍出来的图片，图片位深一般为24位
 图片大小为2594194424/（810241024）=14.4MB

什么情况需要调整图片大小？
没有美工接入，PS技术一般般。
为什么需要调整？
网络上找到了合适的图片，但与系统中使用的图片像素大小不一致，无法融合，例如：系统中图标大小像素是64*64,找到的像素大小是128*128
如何调整：
  1使用画图工具打开，点击重新调整大小：
    

2.修改像素大小


3.保存，退出

像素越多越好？像素点的面积越小越好？为何底大一级压死人？
 
 
 
像素是：图像最小单元的数量，例如6000*4000，像素数量就是24*10^6。
 
像素太少当然图像就看不见了，看不清晰了。
 
但是现在几乎所有手机和相机的像素数都远远符合要求。现在限制图像清晰的，通常来说都不是像素的问题，而是镜头和画幅问题。
 
 
 
拍到的图像的清晰程序是镜头和传感器共同决定的。
 
这个具体怎么共同决定可以看我另一个博客：
 
https://blog.csdn.net/tyfwin/article/details/88903326
 
 
 
我们常说底大一级压死人，确实全画幅的相机相对贵不少。
 
全画幅相机既然面积大，那是不是像素就更多呢？
 
我找了淘宝的索尼a6000半画幅和索尼a7m3全画幅来比较一下：
 
 
 
 
我们看，他们两个一个全画幅，一个半画幅，像素数却是差不多的。
 
根据公式：单个像元面积 * 像素数量 = 传感器总面积
 
所以可以看出来全画幅和半画幅最大的差别本质在于：单个像元的大小面积不同。
 
显然在上面这种情况下，像元面积越大，越贵，拍照效果越好。实际上，色彩也越鲜艳。
 
为什么呢？
 
 
 
因为单个像素的尺寸很小的时候：（小面积pixel的坏处）
 
进光量越小，单个像元接受到的信号变弱，信噪比低。
由于衬底内少数载流子横向扩散导致像素之间的信号会互相干扰。
传感器cmos上的每个像元上都有一个微透镜增加接受光的能力，当外界光斜着入射时，像元上微透镜之间光信号串扰。
从波动光学和傅里叶光学理解，光的衍射效应更明显，光斜着入射时，高频光入射引起的信号串扰。
 
 
那是不是像素单元面积越大越好呢，当然不是，如果整个全画幅传感器只有10个像素，够大吧，但是一定啥也看不见。
 
所以像元越大越好的前提是像素数量足够用了，满足奈奎斯特采样定理了，或者说能接受的频率成分大于镜头获取到的频率成分了。
 
 
 
那么有各奇怪的现象，手机厂商为何仍然把像素弄的那么大？比如华为P30Pro的主摄的原始像素是40MP，即4千万像素，但是输出却为1千万像素。
 
这就是小的像元的另一个很重要的好处：
 
当高像素的照片缩小为低像素的照片的时候，图像的噪声也随着变小，信噪比提高。
 
 
 
总结小的像元面积的两个好处：
 
1、同样传感器面积下，容易使得像素数量大，则采集高频成分，细节多，奈奎斯特采样定理。
 
2、当高像素的照片缩小为低像素的照片的时候，图像的噪声也随着变小，信噪比提高。
 
 
 
所以，结论是：
 
在保证像素数够用的前提下，像元面积越大越好，画幅越大越好。
 
但是画幅也不可能无限大，一方面受限于制作cmos工艺，另一方需要配套对应大的镜头。
 
 
 
 
 
这是我经过各种理解总结的，如果不同想法可留言讨论，转载请注明出处。