行動大膽， 這種 PM 決策到底是對是錯。消費者要如何從眾多似是而非的雜訊中取得正確的資訊以供判斷。
畫素的迷思，
人眼到底需要多少畫素才能感覺舒服。
一個人那樣高的超級漂亮海報燈箱，它的原圖很少含有超過 100萬真實畫素。經過三色或七色分色噴印後也是只有1000~3000 萬個畫元 (color Sub-pixel)。
那在 1920X1080 27吋螢幕，及 3~5 吋小液晶螢幕上需要多少真實畫素。才能感覺清晰。
下面這張圖只有600X400= 24萬畫素，是 400萬的 16分之1
請按 CTRL+滑鼠滾輪 將他縮為4.7吋對角線 (就是你食指到拇指端長度)
看看夠不構精細。
一個畫面的品質主要是由 解析度、對比動態、色飽和、訊噪比....... 決定。
解析度 : 主要是由CMOS畫素及玻璃鏡片品質決定。
對比動態: 主要是由 CMOS 每個畫元面積加上製程能力決定。
色飽和 : 主要是由CMOS 濾光膜及玻璃鏡片品質決定
訊噪比 : 除上述外 CDS AGC-AMP DSP 室溫 電磁干擾及所有電子元件都有關系。
其中則以動態比對畫質影響最大。
有人說沒有解析度，動態有何用? 其實解析度也是一種小區域動態比。
以現在的主流手機大小厚度，1/3吋CMOS 相機幾乎是極限尺寸，1/2吋或更大之CMOS雖更好，但很難塞入，火山口會很大。 1/4吋體積雖小但會損失動態 33%，所以可能會被漸漸放棄。
甚麼是動態
舉起你的手機、小相機、拍一下路邊紅綠燈及小綠人，疑!! 怎麼變成小白人，紅綠燈怎麼變成 白、白燈加紅綠框。相機壞了嗎? 回家換價值15萬元的高級單眼相機 D-800 加高級鏡頭 24-70mm F2.8 再照一次，噯! 怎麼還是一樣，縮小光圈再照一次，還是一樣，再縮小光圈看看..................
這就是動態不足，因為 CMOS 上的三色資訊已全部飽和而無法分出顏色。
人眼之桿狀體 等效ISO感度約在 800~1600 左右， 錐狀體等效 ISO感度約在100~200左右，因人而異。又因網膜上面的感光化學成分可以在30~180秒鐘替換成另一組藥水，所以在暗處一段時間後，ISO 感度會再提高，但是色分辨力會大幅降低。(所以很多夢是黑白的可能是因為比較省電、省記憶體。)
人眼之瞳孔光圈一說是約在 F=1:1~1:8 左右，也有一說是 F1:8~1:11 它是用人肉做的自動光圈。
在一般生活範圍應可以假設約在 F=1:8 附近
網膜底片之動態比因種族而異，有一說是 1,000,000:1 但我認為可能高估了，那可能是含瞳孔自動光圈，加大腦 HDR 多張影像組合計算後的 動態-動態比。
人眼如果瞳孔不縮放，眼睛不亂動，只看一次，不用大腦做動態 HDR 影像組合，其動態應在 1000:1 ~3000:1 附近。
那相片、海報燈箱、螢幕要做到多少對比才能使人眼感到愉快呢?
實測結果是要 50:1 以上的動態才能使麻瓜的眼睛覺得可以接受，要 100:1 以上動態才能使經過訓練的眼睛覺得好看。但是既然人眼的本質動態可達 1000:1 以上。那麼它的視覺經驗是可以訓練的，一旦大家都看到過動態好的像片，就回不去了。當人們都發現"對比動態" 比 "解析度"重要時，一場眼球革命即將開始。所以CMOS可能會越用越大，直到能產生 1000:1 之影像。當然如果出現像 BSI那種將感度提升3倍之新科技，就更好，假如類似 Foveon 的方法有大突破，就又有機會再提升2~3倍，順便也可解決 Color Bayer 產生之問題，希望有一天人類真的可以將3個Photo cell 疊在一起，上層感應藍光，中層感應綠光，下層感應紅光，各色光各依波長鑽入矽晶中不同深度，對不同深度之 Photo Cell 起作用，就如同彩色負片或幻燈片一樣，當然 LCD 螢幕當然也要有相應的配合。
請看下面兩張照片你會喜歡哪一張
畫素戰爭:
手機一但因尺寸限制，而選擇採用1/3吋之 CMOS， 那畫素應選多少呢?
以現在IC 製程水準要將1/3 吋CMOS 做到 100:1 動態，畫元 (element)一定要要大於 2X2微米。所以1/3吋 CMOS就只能擠進100萬畫素pixel，即400萬畫元 element。
再以鏡頭製程考慮，現今商用1/3吋CMOS 用的全玻璃3~5鏡片鏡頭的空間頻率解析度 (line pair)，色像差 (abbreviation)還算夠用。假如為了縮小手機厚度而改用2片或更少鏡片，那色像差就會更大。如要做到 1300萬畫元，量產就很難穩定，而且色像差容易變更壞。所以若以現今非球面玻璃鏡頭科技考慮，400~800萬畫元應是甜蜜區。
這張圖在你的 27吋螢幕上應有 4X6 吋以上吧!
知道他有多少畫素嗎? 960X640=0.614 M 看~ 才61萬畫素而已就這麼漂亮。
原因不是畫素多，而是對比動態高，色飽和度高。
1/3吋商用CMOS 這些年來進步神速，尤其是BSI 技術使開口率大增，ISO感度提高約3倍。 CMOS 輸出影像電壓也由 350mV 提高到 1500mV 或更高。使影像動態更佳。所以現在手機照出之相片或攝影都非常晶瑩剔透。
如果以相片來源考慮，依 Minimum Sub-Niquest Sampling 之理論，訊源攝影機之空間頻率解析度應比顯示器好兩倍，才可消除抽樣誤差。長寬若各兩倍總畫素變成四倍。如果手機LCD 螢幕是1920X1080=200萬畫素。那最佳訊源應有800萬畫素 pixel，也就是2400或3200萬畫元 (Sub-pixel)(看畫元是用哪一種排列)
但是古代CCD 在 2400萬畫元element 時無法每秒輸出60個圖場(frame) 所以專業攝影機都是使用分色鏡 (chroma splitter)將影像分成RGB 三色光，再分別由3顆 800萬畫素之 2/3吋黑白CCD擷取影像。黑白CCD 800萬畫素 pixel也是800萬畫元 element。 乘以3正好是2400萬畫元。 但是它是分光組合不是磁磚(Mosic)排列。 倒很像Foveon 的相反。
那手機應到底如何選照相攝影機之CMOS總畫素呢? 可以不可以學攝影棚用3顆800萬畫素呢? 或是一顆2400萬畫素呢?
答案是不可以，因為手機頂多只可以擠進1/4~1/3吋 CCD。將來 1/2吋也許還勉強可以，但鏡頭會變很大，如加上自動聚焦，光學防手震，會出現很高很大的火山口。
所以今年最佳像機應為1/3吋 100萬Pixel即 400萬element之時代。
我猜想 HTC 的決策可能是這樣來的。
400萬顆 CMOS 畫元 (element) 以 2688X1520 擠在 1/3 吋 面積上，
每顆只分到 2微米寬， 2X2=4 即 面積約4平方微米。
2X2=4微米平方的光電二極體所能收到的光子已經很少。在星夜下有時一秒鐘才被一兩顆光子 (Photon)撞到。第一次在實驗室看到這種現象還以為是 CDS AGC-AMP 產生之熱雜訊，經在場科學家指導才看出來是光子在跳舞，也是我第一次目睹量子物理秀。
如果1/3吋 CCD 之畫面動態才能達人眼舒服感覺之下限 100:1。
那麼如在如此小的面積中，將總畫素量增至1300萬，每個畫元 (element) 的面積將更小。
1300萬畫元的CMOS 每個畫元 (element) 的面積約為 1.1 X 1.1 = 1.3微米平方，面積約為400萬畫元CMOS之1/3 如果 CMOS 尺寸採用1/4吋 那面積就要再小一些，推算約為0.83X0.83 =0.68 微米平方。
如此小的受光面積，將使動態降 5~6倍，(例如 100:1 >20:1)
即使有 BSI 加持，畫質感覺還是會變壞很多，訊噪比會變差，暗部雜訊變大，色像差，封裝入塵問題，都會隨之而來。
所以我認為手機用採用1/4吋 1300萬畫元之 CMOS 不是聰明的辦法。因為下一批消費者已經聰明多了。
===========================================================================================
近年來廠商廣告都將畫元 (Sub-Pixel element) 稱為畫素 (pixel) ，將 400萬畫元 (Sub-piexel element) 稱為 400萬畫素(pixel) ，將錯就錯，積非成是，已成業界常態。
其實那些宣稱 400萬畫素之 CCD CMOS 都一律只能輸出 100 萬個真實的亮度及彩色資料。也就是只能得到一張 100萬點之照片。黑白彩色都一樣，其它多餘的點都是插補製造出來的。
付出的代價是影像劇烈變化的邊緣產生嚴重假色。(例如一個小白點會被誤為16倍大的 紅點綠點或藍點。)
試想，若攝影機所照之畫面，是一個全黑布，中間只有一個精細白亮點，
這個亮點經過鏡頭後聚焦成一道白光束，這一道細細的白光束
若未經低通濾波器將他弄粗4倍，而直接打到正中心畫素中的R 紅色畫元，
那麼周遭左鄰右舍9家人，是否都要報告DSP 說他被一道紅光照到。
結果是畫面上一個白點竟變成9個紅點。
這就是假色，超級電腦，如何插補也無用，大羅神仙也無法解救。
由於 CCD CMOS 只能分辨光的強弱(黑白)，不能辨別顏色，所以每個畫素 (pixel) 至少需要至少3~4個畫元 (element) ，畫元上面貼上 R紅、B藍、G綠濾光片，如此才能經由 DSP CPU 算出顏色及亮度向量，以組成正確亮度與顏色之照片。
----------------------------------------------------------------
http://en.wikipedia.org/wiki/Pixel
Pixel: 一個像素通常被視為"影像的最小的完整採樣"
完整就是3或4個畫元 (element) 共同解譯出一束光亮度及顏色。
利用Baryer方式計算來提高解析度有其極限，一定會在畫面細緻處，及亮度劇烈變化邊緣產生假色。
每一種算法只是在假色與解析度之間取平衡點。因為每一個畫素(Pixel)上面那三或四顆畫元 (element) 所接收到的光線之亮度跟色彩原始資訊是完全一樣的。DSP 無法從中取得更多的影像資訊。因為影像光束經過鏡頭成像後不是直接打在CMOS上，而是再經過兩片水晶片所形成之光學低通濾波器予以加粗4倍後才打到 CMOS 光電二極體上。
首先第一片水晶將光束上下分裂成兩道完全一樣的光束。另一片則再將兩道光束左右分裂成四道光束。這4道亮度、顏色完全相同的光束再同時打到4個RGGB畫元(Sub-pixel element)上。
所以上下左右隔鄰的畫元(elememt)之資訊不能互相共用來解出更多之彩色或亮度資訊，因此400萬畫元 (element)之 CMOS 實際只能取出 100萬個不同的亮度及彩色資訊。無法得到更多的資訊。
因為兩片水晶組成之低通濾波器，已經將鏡頭送來之影像故意模糊成只剩100萬點，以防產生錯色假色及牛頓環現象。
近年來CCD CMOS 畫素越來越高，1/3 吋CMOS每個畫元element 都小到2微米寬，也就是一個畫素只有4微米寬，面積只有16微米平方，幾乎已達廉價光學鏡頭解析度之極限，一般3~5層玻璃、塑膠合成鏡頭已無法提供那麼細的影像，鏡頭能提供之最細影像點，已經比4微米直徑還粗，所以很多廠商就乾脆把兩片OLPF低通水晶片拿掉不用了。因為反正鏡頭本身產出之影像只剩100萬點細節，光學鏡頭本身已是一個低通濾波器了，就不必再用水晶片予以分裂加粗了。加了效果也不大。
這個答案就順便回答為什麼相鄰上下左右。 element不可以再交叉組合以取得中間光學插補。因為鏡頭根本沒有提供更多細節。沒有原始資料，神仙也無法算出更多資訊量。
至於400萬畫素的CMOS 相機輸出到記憶體儲存點數為何能達到 2688 x 1520= 400萬點呢?
實情是.............................................
那是一種工業話術，他只是將左右上下畫素加總平均後插補而已。(是畫素高不是畫元哦) 並沒有產生新的資訊量。任何軟體都可以隨時將100萬畫素之相片重製為400 800 1200萬點之照片。只要一直插補就可以。用硬體做，用DSP韌體做，用後製軟體做都一樣。
有人主張，可以用方法將亮度顏色插補出來，但我覺得並沒有不妥協色彩可以取得更好輝度解析度之方法。
讓我用下面的魔術方塊來說明插補的極限何在。
請將你的眼睛對準下圖中某個紅色畫元。然後將左鄰右舍，能與他組成4個色的Bayer都畫出來。
總共有9個畫元，對不對。
現在看我變魔術將他們全部變紅色。
試想，若攝影機所照之畫面，是一個全黑布，中間只有一個精細白亮點，
這個亮點經過鏡頭後聚焦成一道白光束，這一道細細的白光束
若未經低通濾波器將他弄粗4倍，成為4道光，而直接打到正中心畫素中的R 紅色畫元，
那麼周遭左鄰右舍9家人，是否都要報告DSP 說他被一道紅光照到。
結果是畫面上一個白點竟變成9個紅點。
如果畫面上有 44萬個小白點，等距均勻排列。
畫面上就會全部變紅，對不對?
鏡頭左移一小畫素後會怎樣? 全部變綠 右移呢? 上移呢? 下移呢? 右上 右下 左上 左下 呢?
整個畫面，全體都會在紅綠藍劇烈變化。對不對?
這就是假色，如真包換， 超級電腦，如何插補也無用，大羅神仙也無法解救。
那如果加上 OLPF 光學低通濾波器將光束裂成4條白光呢?
請看四周16個點會各自報告什麼顏色
看我再變
現在只要黑布上有25萬點白點，畫面上就會出現彩色萬花筒， 對不對 !!!
一個400萬畫元的 CCD CMOS 上面隨便舉例就有 44萬個例外可以讓它全面崩潰。
怎麼能稱它是有真實400萬個輝度與色彩資訊呢？
即是用RAW 儲存，也是一樣，只能增加各色動態深度，不會增加像素的。
幸好自然界的影像沒有這麼嚴苛，很多像素都是相同或連續的。而且人眼對色的分辨率只有黑白的 1/3~1/8 (紅 1/3 綠 1/5 藍 1/8) (所以男人的西裝大多是藍色!!! ???)
數學家可以設計一些公式來預測畫素，而且常常猜對，但是猜就是猜，也是常常猜錯。
看官有興趣可以找一張 RAW 檔照片，放大10倍到能看清每個畫素，仔細看看裡面的假色有多少。JPEG 襠因為經過壓縮有很多原始資訊不見了，比較不易看出。因為JPEG 的 Algorithm 之一就是會將一群相近的顏色與灰度用完全相同的顏色與灰度來儲存，以節約記憶容量，所以不適用來觀察此現象。
有興趣可跳轉看看 New One 與 One X 畫質之不同。
http://www.mobile01.com/topicdetail.php?f=566&t=3355294&p=1#43682147
