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中的红区域，放大8倍如果传感器有颜过滤排列装置，图像处理器会利用周围象素的信息对边缘象素进行计算插补，消除锯齿。这也是另外一种防锯齿方法。锐化图像会令锯齿明显锐化图像会增加边缘的对比度，使锯齿现象更加明显，读者可以在“锐化”专题看到关于这个问题的详细介绍。在下图中，屋顶与天空交接的边缘锯齿明显，正是因为边缘的对比度由于锐化而变得强烈。插值（Interpolation）插值（Interpolation）插值（Interpolation/resampling）是一种图像处理方法，它可以为数码图像增加或减少象素的数目。某些数码相机运用插值的方法创造出象素比传感器实际能产生象素多的图像，或创造数码变焦产生的图像。实际上，几乎的图像处理软件支持一种或以上插值方法。图像放大后锯齿现象的强弱直接反映了图像处理器插值运算的成熟程度。接近原则插值（NearestNeighborInterpolation）
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调范围（TonalRange）调范围（TonalRange）数码相机的调范围指描述动态范围的调数目。动态范围宽不一定调范围宽，动态范围窄，调范围也不一定窄，下面的例子正好说明了这个问题:调范围宽调范围窄动态范围宽动态范围窄传感器的动态范围和调范围传感器的动态范围和调范围是息息相关的。如果一个传感器的动态范围是1000:1，其AD转换器少有10位，那么它必定会有一个宽阔的调范围。一个拥有10位AD转换器的传感器能输出大约1,000个不同的调，当然传感器的动态范围要不小于1000:1－因为传感器符合线性特征。
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柱状图/直方图（Histogram）柱状图/直方图（Histogram）柱状图是了解数码图像的关键。在下面格数为10x4的方块图中，我们以颜将其分类并堆起来。堆得越高，明属于该种颜的方块越多。因此，颜一起堆出来的“柱状图”就放映了方块图的颜分布情况。在传感器的专题中，我们已经在“传感器”的专题中谈到，数码图像由很多个颜相同的方块（即象素）构成，由于这些方块十分微小，所以它们看上去是一模一样的。既然单单用颜来区分象素很困难，工程师们就把象素按256级光亮度进行区分，从黑（0）到白（255），中间有254级灰阶。就像我们刚才把方块图的颜堆起来一样，图像处理软件自动把图像按照255级光亮度进行分类，并把“光亮度方块”堆起来。每一“堆”或者说每一条“柱”就告诉了我们属于某种光亮度的象素一共有多少个。
根据基本的光学定律，对的光圈大小和直径由焦距决定。打个比方，光圈直径为25mm的100mm镜头与光圈直径为50mm的200mm效果是相等的。在上面的例子中，如果你用焦距值除以光圈开启直径值，你会发现无论焦距是多少，计算结果衡等于1/4。因此，把光圈表达为焦距的分数比直接用对光圈大小表示更加方便。这些“相对的”光圈值叫做f值（f-numbers/f-stops）。如果你在照相机的镜头桶上看到“1/4”，即表明该镜头的大光圈值为f/4。