讓我開始說“真實分辨率”一詞沒有設定的含義。 Snapsort是一個術語，用於嘗試簡化相機可以捕獲的有意義的細節。

最基本的分辨率是攝像機可以捕獲的細節的粒度級別。您可能擁有200百萬像素的攝像頭，但是如果圖像沒有聚焦並且只有一個巨大的棕色斑點，那麼有意義的分辨率將幾乎沒有，因為您無法分辨出任何細節級別。

很多因素都會影響您可以捕捉到多少細節，鏡頭的質量，速度和清晰度，所查看框內的位置（中心通常比外部要高），尺寸傳感器的靈敏度（以及相應的衍射極限），傳感器上的噪聲水平，甚至是大氣條件也會影響相機可以捕獲的實際有意義的細節的總水平。

“真分辨率”僅僅是Snapsort試圖將其歸納為一個容易消耗的數字，但是由於它是對複雜主題的過度簡化，因此幾乎是無用的。例如，一個廉價的鏡頭可能具有超銳利的中心，但在拐角處會散開。由於平均水平，最終的總分辨率會很低，但是，另一個通常是均勻但質量很差的鏡頭最終可能會被標記為更高的“總分辨率”。

問題是，如果例如，以主體位於中央的肖像進行拍攝，由於您想要的所有細節都將位於中央，因此您可能不關心邊緣清晰度。因此，“低分辨率”鏡頭實際上是更好的選擇。

Snapsort是相機之間進行基本統計比較的一個很好的來源，但是它們的大量信息過於簡化，因此毫無用處。不要在比較中放很多股票，因為它們不是特別值得信賴或可靠。

“真實分辨率”是該特定網站（snapsort.com）編造的一個術語，旨在解釋像素大小和密度也起一定作用的事實。您可以在此處查看他們的整個頁面。沒有稱為“真實分辨率”的行業標準術語。

他們正在根據Airy磁盤的大小進行計算，假設每個 Airy磁盤的最大像素為f / 5.6。這樣的概念是，每個Airy磁盤的像素密度超過4個就不會產生更多細節。因此，考慮到傳感器的物理尺寸和鏡頭可能的焦距，他們似乎正在嘗試從實際的百萬像素中計算出單獨的量度-更像是用於測量傳感器捕捉細節能力的``有效''百萬像素。 / p>

這是一個有爭議的問題，恐怕您在任何地方都找不到統一的通用定義。有問題的網站正在使用相對簡單的計算方法，該計算方法並未真正涵蓋所有涉及的變量（以及rfusca的答案地址）。帶有部分正確答案的多項選擇題）著眼於調製傳遞函數（MTF）；也就是說，傳感器可以記錄什麼對比度級別的尺寸大小並將其轉換為像素。也就是說，答案是通過實驗來獲得的，方法是拍攝測試圖片（或將圖像直接投射到傳感器上），並確定在以可接受的對比度和細節水平呈現圖案之前，圖案需要具有多大的尺寸。

對於典型的拜耳模式傳感器（或類似的顏色陣列傳感器），此數量永遠不能與傳感器元件的數量相同。由於每個傳感器元素僅記錄一種顏色，因此在確定任何一個像素的值之前，需要先諮詢其相鄰元素的顏色信息。充其量，您可以期望“真實”分辨率約為傳感器元素/像素數量的1 / sqrt（2）。 （這裡的明顯例外是像哈蘇50MS後背這樣的多鏡頭工作室相機，它具有拜耳濾鏡，但可以拍攝四個連續圖像，每個圖像偏移一個像素，因此圖像中的每個像素都有自己完整的色彩信息以及亮度信息。）

當有一個抗混疊（光學低通）濾波器時，也要考慮。它的工作是故意在受控方向上使圖像模糊受控數量，以防止當細節的尺寸和圖案接近傳感器元件的尺寸和圖案時，圖像偽像（像莫爾圖案）出現在圖像中。也就是說，您故意要記錄的詳細信息量被限制為小於理論上裸傳感器可以記錄的數量（奈奎斯特極限），以防止出現虛假的詳細信息輸出圖像。這與由於顏色陣列濾鏡而使您失去的分辨率有些重疊，因此效果不如累積。 （也就是說，您不能只將濾色鏡陣列的損耗乘以光學低通濾鏡的損耗並得出一個數字。）

最好的情況下，Bayer模式傳感器僅具有約數據像素比為70％。單色傳感器（無論是用這種方式製造還是通過售後修改製造的）以及Foveon型傳感器，如果沒有被光學低通濾波器“抑制”，將達到100％。 （精確到100％，您無法確定是看到真實數據還是混疊工件。這是離散數據的根本問題；您所能做的就是希望-或確保-您正在記錄的數據比您要錄製的存儲桶“大”。這就是為什麼在大多數情況下，如果沒有光學低通濾波器，超高分辨率傳感器就會消失的原因-您很少錄製任何重複圖案小到足以引起問題的東西一方面，鏡頭本身會對聚焦不很清晰的物體進行一定程度的低通濾波。）

還有其他一些因素也會影響您可以記錄的真實細節的數量，例如傳感器和讀取電路的固有噪聲。由於“有效的百萬像素”取決於您實際上是否能夠看到圖像中的細節，因此無法輕易將其與噪聲區分開的任何事物都不算真正。對於噪聲非常大的傳感器，在客觀地確定由什麼構成圖像信息之前，可能需要獲取幾個相鄰像素的累積數據。不一定，那不是一件可怕的事。諾基亞在其某些設備中使用了一個微小的41MP傳感器來產生5MP圖像，這使其在擁有所有數據丟失的同時，可以進行有效的“數字變焦”。

讓我們從分辨率開始，這與通常稱為分辨率的傳感器像素密度不同。

要獲取相機和鏡頭組合的實際分辨率，您需要拍攝分辨率表，並使用生成的圖像來確定可以復制多少行。您將測量主要水平線，垂直線和對角線的分辨率。

參考：相機測試分辨率表說明

聽起來好像該網站做了一些計算根據傳感器尺寸和傳感器類型，確定理論上理想的鏡頭可能具有的最大可用像素密度。如果傳感器的像素多於其實際使用的像素，則“真實分辨率”將低於傳感器的像素密度。

他們正在簡化一個更加複雜的世界。您的真實分辨率將是鏡頭和傳感器的乘積。但是鏡頭分辨率（lp / mm）將取決於其設置及其質量。因此要進行這些轉換，他們需要做出很多假設。為了闡明分辨率的複雜性：

首先，MP不是分辨率的度量。它在現實世界中始於一條線對（黑色和白色相鄰線），並且將投影投影並擠壓到傳感器平面上。現實世界中的一個點不會以一個點結尾，而是一個與波長有關的圓。您的傳感器以一定的數字分辨率對它們進行採樣。結果取決於傳感器尺寸和每個方向上的像素數。在X和Y軸上，分辨率通常彼此接近（但並不總是相等）。鏡頭在各個方向上也應彼此靠近。這意味著一個4000x3000的傳感器36 * 24mm將在X和Y方向上具有相同的分辨率，但不是對角線！假設一個120lp / mm的透鏡投射了這些線，因此它們在該4000x3000傳感器上完美對齊。然後，您將獲得完美的圖片-但前提是它是單色相機！如果線條未對齊，則會出現波紋。因此，製作者添加了光學模糊濾鏡。然後整潔的圖像就搞砸了。現在，您需要提高鏡頭的分辨率，或者將其移近以獲得更好的放大倍率，並損失一半的圖像，或者在較大的傳感器上投影以將這些“艾里斑”散開。在混合中添加拜耳樣式插值，您需要將分辨率翻倍或翻兩番（在每個軸上，而不是MP上，其分辨率將是4x-16x）。

許多其他答案使此問題變得不必要地複雜，並談論了與OP無關的事情，因此讓我嘗試更加清晰：

許多人認為，百萬像素級的攝像頭可以產生更清晰的照片。但是，對於給定的傳感器尺寸，可以捕獲多少百萬像素的實際信息是有限制的。超過該限制將無濟於事。如果有的話，那很痛苦，因為您的文件較大，沒有明顯的好處。公司之所以這樣做，是因為他們可以宣傳更高的百萬像素數字來愚弄那些不了解的人。在您的情況下，您有一台標榜16兆像素的相機，但其真實分辨率僅為9.7像素。這意味著，與配備9.7百萬像素傳感器的相機相比，您的相機無法捕獲更多細節。

如果您在其他相同的12百萬像素相機上購買了這款16百萬像素相機，您將獲得更詳細的照片，但您被愚弄了：) 16兆像素和12部相機實際上都是9.7百萬像素相機。

請注意，這完全是理論上的-Snapsort實際上並沒有通過使用相機拍照來衡量相機的性能。取而代之的是，它根據傳感器的大小進行一些數學計算，以確定其“真實分辨率”。

“真實分辨率”也是上限。您實際上可能無法從該相機獲得價值9.7百萬像素的細節，但是您肯定不會得到更多。

到目前為止，我們僅談論傳感器，但是相機的鏡頭可以而且確實會降低照片質量。回到我們之前的示例，您的“真實分辨率”為9.7兆像素的相機可能裝有鏡頭，該鏡頭使傳感器只能捕獲5百萬像素的信息。這類似於通過模糊的雙筒望遠鏡觀察-即使您擁有出色的視力，也無法看到否則會看到的細節。同樣，傳感器可能捕獲到9.7兆像素的信息，但是當透過這種模糊的鏡頭觀看時卻無法捕獲信息。例如，索尼E卡口35mm F1.8鏡頭的感知百萬像素數為 11。這意味著無論您將這款鏡頭安裝在標有11兆像素，24兆像素或200兆像素的相機上，都不會從中獲得更清晰的照片。

因此，如果您重新比較相機或鏡頭，您可以使用三個測量值來判斷它們的清晰度：

1. 廣告百萬像素。
2. Snapsort的“真實分辨率”
3. Dxomark的“感知百萬像素”。
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其中，感知百萬像素是最準確的測量值，因為它同時考慮了相機和鏡頭，並來自真實世界的測量結果。第二好的指標是Snapsort的“真實分辨率”。忽略製造商宣傳的百萬像素，因為那隻是紙上的數字，實際上您的相機可能永遠無法實現。

最重要的是，清晰度/分辨率只是選擇相機的一個方面。不要盲目使用最清晰的相機。有很多因素，例如低照度性能，自動對焦​​精度和速度，電池壽命，相機是否支持可互換鏡頭，傳感器尺寸，相機類型（單反，無反光鏡相機，超變焦，手機，緊湊型），是否適合您口袋等等。做出決定時，不要僅僅依靠相機的分辨率。

對於我的相機，它列出的真實百萬像素數與實際百萬像素數相同，因此我認為我們不應過多地使用該數字。該站點還列出了傳感器尺寸和像素尺寸。您也可以通過將傳感器區域除以百萬像素數來計算像素大小。如果您計算此數字的平方根，您將獲得像素大小，即兩個相鄰像素之間的距離。然後，可以通過將其除以鏡頭的焦距來計算理論上可獲得的最大分辨率。例如。我的相機傳感器上像素之間的距離為4.2微米，再除以50毫米的鏡頭焦距，得出的分辨率為8.4 * 10 ^（-5）弧度= 4.8 * 10 ^（-3）度= 17

在實踐中，由於噪音，鏡頭缺陷，低通濾波器使圖像略微模糊以消除偽影，分辨率將比17弧秒差。在給出的其他答案中將對此進行詳細討論。但是如果您可以進行多次拍攝並將其組合到後期處理中（例如在strophotography或landcape攝影中），則需要付出很多努力才能接近理論極限。

在約7的F數以上，衍射將變得很重要。波長λ的點光源的角展度θ（從光源方向測量）為θ= 1.22 lambda / d，其中d是透鏡直徑。如果2 * theta等於像素的角尺寸為8.4 * 10 ^（-5）弧度，則衍射圖樣的部分，直到其第一個最小值近似完全覆蓋一個像素。如果將衍射圖樣做得更寬，以使θ等於像素的角度大小，則附近的像素仍將不會接收到太多的光，因為它處於衍射圖樣的最小強度，並且在該點附近強度變化不大。對於綠光λ= 500納米，因此對於我的相機，這發生在d = 7.3毫米處，這對應於F值為50 / 7.3 = 6.9。請注意，這不取決於焦距，因為theta也取決於焦距，然後焦距從臨界F數的公式中退出，在該F數以上，衍射開始限制分辨率。通常，批評性F數由下式給出：關鍵性F數= r /（1.22 * lambda）

其中，r是傳感器上相鄰像素之間的距離。

只需使用Photoshop處理4mp圖像並將其放大到8mp圖像即可。然後將有重複的像素，但從理論上講，現在是8mp的圖像。我相信snapsort的“真實分辨率”是指圖像的實際像素分辨率，而沒有這樣的重複像素。