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相机像素尺寸（像元大小）和成像系统分辨率之间的关系 在显微成像系统中，常常会用分辨率来评价其成像能力的好坏。这里的分辨率通常是指光学系统的极限分辨率以及成像探测器的图像分辨率。最终图像所呈现出的实际分辨率，取决于二者的综合影响。过高的光学分辨率如果没有足够精细的图像分辨率来体现，则实际分辨率会降低到图像分辨率以下；如果相机解析能力过高但光学系统的分辨率低，同样也看不清物体的精细结构。所以在选择相机的时候，我们也不妨根据自己这套系统需要达到的分辨率来综合考虑一下（实操性的结论部分请直接移动到文章最下方）。  1. 光学系统的分辨率 光学系统的分辨率，是指“物”在经过光学系统后的“像”在细节上能被分辨的最小距离。一般我们会用光学系统所能分辨的两个像点的最小距离来表示，大于这个距离的两个像点就能被识别为两个点，而小于这个距离的两个点经过光系统后就会被识别为一个点。而对于黑白图样（荧光样品其实也是一种黑白图样）来说，这个分辨能力也可以用单位距离里内能够分辨的黑白线对数来表示，间隔越宽的黑白条纹越容易分别（想象一下细胞的Lamellipodia和Filopodia的差别）。 图一   从”物”到”像”的失真 存在这个分辨率的原因是因为光学系统的衍射和像差导致从“物”到“像”的过程中会发生“失真”。这种失真是空间上高频信号丢失所导致的（光学系统可以看作是一个空间上的低通滤波器，只能允许一定带宽范围内的空间频率信号通过），通俗的理解就是削弱了由“黑”到“白”过渡的锐度和对比度，使其变得平滑和模糊。下图所示，黑白条纹的真实灰度可以用一个方波信号表示。在经过光学系统之后，如图像 A 和下方波形所示，原始信号被“平滑”，方波的每一个峰都展宽成一个贝塞尔峰，黑白相交处的信号变化斜率下降到一个固定水平（这个斜率的下降就是以该系统带宽所做的滤波效果）。当我们将原始条纹变的密集（增加空间频率），该系统仍以固定带宽进行滤波，这样这些被展宽的峰就会互相交叠，损失重叠部分的对比度从而产生图像B的效果。如果我们换一个带宽更宽的系统 2，其信号的高频部分会被更好的保留，表现为黑白交界处的信号变化斜率更大，对比度也越接近真实情况，如图像 B’。 回归到我们熟悉的生物荧光成像，上述分辨率的概念通过瑞利判据与样品的发射光波长和光学系统的数值孔径相联系起来。即在传统宽场荧光下，光学系统的极限分辨率 d = 0.6λ/NA，波长越短，NA值越大，分辨率越高（可以理解为对空间高频信号的保留越充分）。 2. 相机的图像分辨率 说完了光学系统的分辨率之后我们来看看相机的图像分辨率。图像分辨率比较好理解，就是单位距离内的像用多少个像素来显示。以我们的ORCA-Flash4.0为例，芯片的像元大小为 6.5 μm，在 40X物镜的放大倍率下，1 μm的物经光学系统放大为 40 μm的像，这样的像会由 40/6.5 = 6.15 个像素来显示，所以图像分辨率为 6.15 pixel/μm。反推回实际物体，则图像中的一个像素点表示的实际距离为 1/6.15 = 162 nm （其实就是像元尺寸/放大倍数）。根据这个原理，我们可以得出像元尺寸越小，其图像分辨率越高。 3. 相机采样与光学分辨率的匹配关系 那么要使整个系统达到光学上的极限分辨率，我们要如何选择成像系统使其图像分辨率相匹配呢？ 这里还需要借助上图中黑白条纹的例子。图中不管是图像 A,B还是 B‘，其图像在x方向上的灰度都可以用图像下方的波形图来展示。相机的芯片则会在该方向上以像元尺寸为单位距离均匀对曲线作积分，得到每个像素的数值。这个过程就是对一个连续信号的离散采样。因为芯片上的像素以固定的距离排列，所以这个采样在空间上的采样周期 l 对应的就是像元尺寸（更准确的说是两像素中心点的间距，因为需要考虑芯片的填充因子），其频率就是单位距离内像素点的个数。上述黑白条纹图样的空间频率就是白色/黑色条纹重复出现的频率，而其条纹间距就是他们在空间上的周期 d。频率越高，这个周期 d 就越短。根据Nyquist采样定理（可参考：https://www.zhihu.com/question/24490634），我们需要以连续信号最高频率的2倍作为离散采样的频率，才能刚好还原连续信号的特征。因此我们所需要的芯片采样周期 l，就应该小于等于条纹间距 d 的一半。同样类推到相距很近的两个物点也是如此。如此这样一来我们就能够将光学极限分辨率和像元尺寸联系在一起了。对于生物成像系统，光学上的极限分辨率就是荧光信号变化的最大频率所对应的空间周期 d = 0.6λ/NA，因此像元尺寸 l = […]

广义的GAMMA值 Gamma值的广义定义就是输入值和输出值的Gamma幂指数关系，用来补偿人眼对自然亮度的非线性感知。 Gamma为了解决人眼对自然亮度非线性感知的问题，其二是因为记录存储的有限性。 人眼感觉黑->白范围“有限”，灯泡可以无限，但感觉会趋于一个有限制值； 分析：此时输入是灯泡的强度，输出是人眼的感觉，大自然中，感觉的差别阈限随原来刺激量的变化而变化，这是著名的韦伯定律。 当物理亮度达到白色的20%左右的时候，人的心目中已经感受到中灰色(即0.5处)的概念。而剩下的一半高光区的灰阶，需要用白色80%的物理能量才能照亮成白色。根据输入和输出的关系，可确定此时的Gamma大约在1.8~2.5，而现在大多数用2.2。 所以，GAMMA值的应用非常多，如图像的拍摄中的相机的GAMMA、图像显示中的显示器的GAMMA、图像输出中的打印机、印刷机等GAMMA等，不同设备的GAMMA描述的都是此设备的信号值对应的亮暗关系，而且，这些关系都是非线性的。 显示器的GAMMA值 显示器的Gamma值表示了输入信号的颜色值以及发光的亮度之间的关系，也就是输出时从黑到白的亮度过渡。同样，其也是非线性关系的。使用不同的Gamma值：1.0(线性响应)，1.8~2.2(较暗的图像)，3.0(过暗的图像)显示同一幅图像： 可见，较低的Gamma值(1.0)有一个较亮，较平稳的显示；而较高的Gamma值(2.2)有更高对比度的较暗的显示。现在显示器一般用8位深的RGB来记录数字图像，所以最大的数据存储量就是28 * 28 * 28 = 16,777,216，如果使用线性的方式进行存储自然中的亮度，那可能根本不够用。所以拍摄的图像先用GAMMA进行压缩，保留了大部分的中间和暗调细节，再通过GAMMA释放(校正)并显示，展示给人眼看见，保证了人眼在显示器上感觉和自然中相同。 什么是GAMMA值为1.0线性响应? 对于采集设备，如相机或者扫描仪，Gamma为1.0的时候，图像不存在压缩和释放，直接将原自然高动态亮度1:1输出为高动态显示信号，如果不对图像进行GAMMA校正，整体图像会显得更亮，会失去更多的中间调和暗调，同时图像文件的大小也会更大。如我们熟知的RAW工作流程就是一种线性GAMMA流程。 显示器的GAMMA值标准是多少? GAMMA值没有标准，如果要正确的找到GAMMA的标准，只能通过每台显示器的调整GAMMA更适合人眼的感觉，即感觉白-黑之间的渐变平滑，而且中间灰处于0.5中间的位置。 一般而言，显示器的GAMMA值会在1.8~2.5之间。由于最初的CRT显示器的GAMMA采用2.2，所以现在大部分显示器还是沿用2.2作为推荐的GAMMA值，但Mac中使用1.8。没有对与错，最正确的方法则是通过灰介自己找到最佳的GAMMA值。 未使用GAMMA校正和使用1.8GAMMA校正的图像对比 打印机、印刷机GAMMA值? 流程中的所有设备都有它们自己独有的Gamma特性，这也是为什么用Gamma查找表(LUTs)来生成显示器的Gamma以匹配其它设备的Gamma。如专业的扫描仪的Gamma值一直都是1.0，这样可以在扫描过程中得到最大的线性响应，而便宜的扫描仪则使用较高的Gamma值来避免多余的暗调噪声。 对于胶印，GAMMA是CMYK比例和人眼的亮度刺激关系，也就是密度值大小，所以我们通常使用“网点扩大”或者“TVI”，而不是“Gamma”，但是两者同理。它是设备的阶调响应以及中间调的主要影响因素，这点与Gamma类似。印刷机的网点扩大有点像1.7，1.8的Gamma。但是实际的值取决于印刷机、纸张、油墨等。相关的因素比显示器的GAMMA校正多很多。 印刷机GAMMA与显示器的GAMMA的比较 事实上，如果观察一幅印刷图像，你实际会看到低亮度和高光部分的压缩，因此，在曲线图上，印刷图像的色调曲线或Gamma曲线会呈现S形。 显示器的Gamma曲线在端点只会沿着一个方向伸展，这取决于显示器的模拟状况。这就是为什么显示器上的图像一直比印刷图像呈现出更大的对比度的原因。