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화소

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1. 개요

픽셀(pixel)은 그림을 뜻하는 'pix'와 요소를 뜻하는 'el'을 결합한 단어로, 디지털 이미지의 가장 작은 단일 구성 요소를 의미한다. 픽셀은 디지털 이미지, 인쇄물, 디스플레이 장치 등 다양한 형태로 존재하며, 디지털 이미지의 픽셀 수는 해상도를 나타낸다. 픽셀은 색상 표현을 위해 빨강, 녹색, 파랑의 명도 정보를 가지며, 픽셀당 할당되는 비트 수에 따라 표현 가능한 색상 수가 결정된다. 픽셀과 관련된 기술적 특징으로 서브픽셀, 앤티에일리어싱, 픽셀 종횡비 등이 있으며, 메가픽셀은 100만 픽셀을 나타내는 단위로 사용된다.

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화소

2. 용어

노트북의 LCD 화면에서 서브픽셀 표시 요소의 사진


단어 '화소'(pixel)는 'pictures'(사진)에서 유래한 'pix'와 'element'(요소)를 뜻하는 'el'을 합쳐 만든 말이다. 'el'이 들어간 비슷한 단어로는 '복셀'(voxel, 부피 화소)[4]과 '텍셀'(texel, 텍스처 화소)[4]이 있다. 'pix'라는 단어는 1932년 버라이어티 잡지 헤드라인에서 영화를 가리키는 'Pictures'의 약어로 처음 등장했다.[5] 1938년부터는 사진 기자들이 정지 사진을 가리킬 때 'pix'를 사용하기 시작했다.[7]

'화소'(picture element)라는 개념 자체는 텔레비전 기술 초창기까지 거슬러 올라간다. 예를 들어 파울 니프코프(Paul Nipkow)가 1888년에 낸 독일 특허에는 'Bildpunkt'(독일어로 화소를 의미하며, 글자 그대로는 '그림 점'이라는 뜻)라는 용어가 등장한다. 여러 어원 연구에 따르면, 'picture element'라는 용어가 공식적으로 처음 인쇄물에 등장한 것은 1927년 ''와이어리스 월드'' 잡지였다.[8] 하지만 이 용어는 이미 1911년경 제출된 여러 미국 특허에서도 사용된 바 있다.[9]

'픽셀'(pixel)이라는 단어는 1965년 JPL의 프레데릭 C. 빌링슬리(Frederic C. Billingsley)가 달과 화성으로 보낸 우주 탐사선이 찍은 이미지의 구성 요소를 설명하면서 처음 사용하고 발표했다.[6] 빌링슬리는 팰로앨토에 있는 제너럴 프리시전(General Precision)의 링크 부서(Link Division) 소속 키스 E. 맥팔랜드(Keith E. McFarland)에게서 이 단어를 배웠다고 한다. 하지만 맥팔랜드는 이 단어가 어디서 왔는지 몰랐으며, 단지 1963년경에 "이미 쓰이고 있던 말"이라고만 했다.[7]

일부 저술가들은 1972년경부터 '픽셀'을 '픽처 셀'(picture cell)로 설명하기도 한다.[10] 그래픽이나 이미지 및 비디오 처리 분야에서는 '픽셀' 대신 'pel'이라는 용어도 자주 쓰인다.[11] 예를 들어, IBM은 초기 개인용 컴퓨터(PC) 관련 기술 문서에서 이 용어를 사용했다.

한편, 철자가 비슷한 픽실레이션(pixilation)은 살아있는 배우를 프레임 단위로 촬영하여 스톱 모션 애니메이션처럼 보이게 하는 영화 기법으로, '픽셀'과는 관련이 없다. 이 용어는 '픽시에게 홀림'을 뜻하는 옛 영어 단어에서 유래했으며, 1950년대 초부터 노먼 맥라렌(Norman McLaren)과 그랜트 먼로(Grant Munro) 등에 의해 애니메이션 기법을 설명하는 데 사용되었다.[12]

3. 기술적 특징

픽셀은 작은 사각형으로 렌더링될 필요가 없다. 이 이미지는 점, 선 또는 부드러운 필터를 사용하여 픽셀 값 집합에서 이미지를 재구성하는 대체 방법을 보여준다.


픽셀은 일반적으로 디지털 이미지의 가장 작은 단일 구성 요소로 간주된다. 그러나 이 정의는 사용되는 맥락에 따라 다양하게 해석될 수 있다. 예를 들어, 페이지에 인쇄된 CMYK 방식의 '인쇄된 픽셀', 전자 신호로 전송되는 픽셀, 디지털 값으로 표현되는 픽셀, 디스플레이 장치에 나타나는 픽셀, 또는 디지털 카메라의 광 센서 요소로서의 픽셀 등이 있다. 이 외에도 상황에 따라 펠(pel), 샘플(sample), 바이트(byte), 비트(bit), 점(dot), 스폿(spot) 등 다양한 용어가 픽셀과 유사한 의미로 사용되기도 한다. 또한, 픽셀은 '인치당 2400 픽셀', '라인당 640 픽셀', '10 픽셀 간격'과 같이 측정 단위로도 활용될 수 있다.

픽셀 아트


"인치당 도트 수"(dpi)와 "인치당 픽셀 수"(ppi)는 때때로 혼용되지만, 특히 프린터의 경우 뚜렷한 의미 차이가 있다. dpi는 프린터가 잉크 방울과 같은 점을 얼마나 조밀하게 배치하는지를 나타내는 단위이다.[13] 예를 들어, 고품질 사진 이미지는 600 ppi의 해상도를 가질 수 있지만, 이를 1200 dpi 성능의 잉크젯 프린터로 인쇄할 수 있다.[14] 2002년 이후 프린터 제조사들이 제시하는 4800 dpi와 같은 매우 높은 dpi 수치는 실제 달성 가능한 이미지 해상도 측면에서는 큰 의미를 갖기 어려울 수 있다.[15]

이미지를 표현하는 데 사용되는 픽셀 수가 많을수록 결과물은 원본 이미지에 더 가깝게 표현될 수 있다. 이미지의 픽셀 수는 때때로 해상도라고 불리기도 하지만, 해상도는 보다 구체적인 정의를 가진 용어이다. 픽셀 수는 "3 메가픽셀" 디지털 카메라처럼 단일 숫자로 표현되기도 하는데, 이는 약 300만 개의 픽셀을 의미한다. 또는 "640 x 480 디스플레이"와 같이 가로와 세로 픽셀 수를 곱한 형태로 표현되기도 한다. 예를 들어, VGA 디스플레이는 가로 640 픽셀, 세로 480 픽셀로, 총 640 × 480 = 307,200 픽셀(약 0.3 메가픽셀)을 가진다.

웹 페이지에서 흔히 사용되는 JPEG 파일과 같은 디지털화된 이미지를 구성하는 픽셀(또는 색상 샘플)은 컴퓨터 화면에 표시될 때 화면의 물리적인 픽셀과 항상 일대일로 대응하지는 않을 수 있다. 컴퓨터에서 픽셀로 구성된 이미지는 비트맵 이미지 또는 래스터 이미지라고 불린다. '래스터(raster)'라는 용어는 텔레비전 스캔 방식에서 유래했으며, 유사한 하프톤 인쇄 및 저장 기술을 설명하는 데 널리 사용되어 왔다.

3. 1. 서브픽셀

다양한 CRT 및 LCD 디스플레이의 컬러 요소의 기하학적 구조 모음. CRT 컬러 디스플레이의 형광체 점은 픽셀 또는 서브픽셀과 직접적인 관련은 없다.


삼성 TV의 서브픽셀 구조


많은 디스플레이 및 이미지 획득 시스템은 동일한 위치에서 서로 다른 색상 채널을 표시하거나 감지하기 어렵다. 따라서 픽셀 그리드는 단일 색상 영역으로 나뉘며, 이 영역들이 모여 전체 색상을 표현하게 된다. LCD, LED, 플라즈마 디스플레이 등에서는 이러한 단일 색상 영역을 개별적으로 제어할 수 있는데, 이를 '''서브픽셀'''(subpixel)이라고 부른다.[18] 서브픽셀은 주로 RGB(빨강, 녹색, 파랑) 세 가지 색상으로 구성된다. 예를 들어, 일반적인 LCD는 각 정사각형 픽셀을 세 개의 수직으로 긴 직사각형 모양의 서브픽셀로 나눈다. 디스플레이 업계에서는 하드웨어적으로 개별 제어가 가능한 서브픽셀을 종종 '픽셀'이라고 부르기도 하여, "픽셀 회로"라는 용어가 사용되기도 한다.

디지털 카메라이미지 센서 역시 비슷한 개념을 사용한다. 대부분의 컬러 디지털 카메라는 베이어 필터와 같은 컬러 필터 배열을 사용하여 각 센서 영역이 특정 색상(주로 빨강, 녹색, 파랑 중 하나)만을 감지하도록 한다. 카메라 업계에서도 이러한 개별 센서 영역을 '픽셀'이라고 부른다.

서브픽셀을 활용하는 시스템은 크게 두 가지 방식으로 이미지를 처리할 수 있다.

  • 서브픽셀을 개별적으로 고려하지 않고, 여러 서브픽셀이 모인 풀 컬러 픽셀을 이미지 처리의 기본 단위로 삼는다.
  • 서브픽셀 렌더링 기술을 사용하여 각 서브픽셀을 계산에 포함시킨다. 이 방식은 더 복잡한 분석과 처리 시간이 필요하지만, 디스플레이의 픽셀 기하학 정보를 활용하여 겉보기 해상도를 높여 더 선명한 이미지를 만들 수 있다. ClearType이 대표적인 예시다.


과거에 사용되던 CRT 디스플레이는 전자빔이 형광체 점들을 때려 색상을 표현하는 방식이었다. 이 형광체 점들은 섀도 마스크라는 격자에 의해 배치되었지만, 화면에 표시되는 픽셀 격자와 정확히 일치시키기 위한 보정 작업이 매우 어려웠기 때문에 CRT에서는 서브픽셀 렌더링 기술이 사용되지 않았다.

3. 2. 앤티에일리어싱

컴퓨터 화면에서는 화소 단위보다 세밀하게 표현할 수 없다. 이 때문에 벡터 방식이 아닌 비트맵 방식의 사진이나 그림을 확대하면 화소가 거칠게 각져서 두드러져 보이게 된다. 또한, 물체의 윤곽선에는 재기(jaggy)라고 불리는 계단 모양의 톱니 현상이 발생한다.

이러한 현상을 줄이기 위해 화소의 경계면 색상을 주변의 색과 비슷하게 혼합하여 매끄럽게 보이도록 처리하는 기술을 앤티에일리어싱(anti-aliasing)이라고 한다. 앤티에일리어싱은 물체 윤곽의 재기 현상을 줄여주지만, 윤곽선이 다소 흐려지는 단점이 있을 수 있다. 이 때문에 비트맵 글꼴 등 선명함이 중요한 경우에는 앤티에일리어싱 처리를 하지 않기도 한다. 앤티에일리어싱 처리에는 알파 채널 정보가 활용되기도 한다.

3. 3. 픽셀 종횡비

이미지의 가로 세로비가 화면의 세로와 가로 비율을 의미하는 것처럼(화면 비율 참조), 화소의 가로 세로비는 한 화소의 세로와 가로 비율을 의미한다. 이를 픽셀 종횡비라고 한다.

컴퓨터 디스플레이의 픽셀은 이미지를 2차원 평면으로 다루기 때문에 일반적으로 정사각형 모양이다. 정사각형 픽셀은 화면에 이미지를 표시할 때 별도의 보정 계산이 필요 없다는 장점이 있다.

반면, 텔레비전(NTSC 규격 등)처럼 픽셀의 종횡비가 1:1(정사각형)이 아닌 경우도 있다.[29] 이런 경우에는 화면에 이미지를 올바르게 표시하기 위해 항상 보정 과정을 거친다.

4. 색상 표현

대부분의 컬러 이미지에서 하나의 픽셀삼원색빨강, 녹색, 파랑 각각의 독립적인 명도 정보를 가진다.[30] 픽셀에 할당되는 정보량, 즉 픽셀당 비트 수(bpp, bits per pixel)에 따라 표현할 수 있는 색상의 수가 결정된다. 픽셀당 비트 수가 늘어날수록 표현 가능한 색상 수가 두 배씩 증가한다.


  • 1 bpp: 21 = 2색 (흑백)
  • 2 bpp: 22 = 4색
  • 3 bpp: 23 = 8색
  • 4 bpp: 24 = 16색
  • 8 bpp: 28 = 256색
  • 16 bpp: 216 = 65,536색 ("하이컬러")
  • 24 bpp: 224 = 16,777,216색 ("트루컬러")


일반적으로 픽셀당 15비트 이상의 색 깊이에서는 각 빨강, 녹색, 파랑 구성 요소에 할당된 비트 수를 합하여 표현한다. 하이컬러(Highcolor)는 보통 16 bpp를 의미하며, 일반적으로 빨강파랑에 각각 5비트, 녹색에 6비트를 할당한다. 이는 사람의 눈이 다른 두 원색보다 녹색의 미세한 차이에 더 민감하게 반응하기 때문이다. 투명도 표현이 필요한 경우, 16비트를 빨강, 녹색, 파랑에 각각 5비트씩 할당하고 남은 1비트를 투명도 정보에 사용하기도 한다.

트루컬러(Truecolor)는 24 bpp를 의미하며, 각 원색 채널당 8비트(256단계)를 할당하여 총 224 = 16,777,216가지 색상을 표현할 수 있다. 이는 일반적으로 사람의 눈이 구별할 수 있는 색상(약 750만 ~ 1000만 색상)을 충분히 표현할 수 있는 수준이다.

32비트 색 깊이도 사용되는데, 이는 트루컬러의 24비트에 추가로 8비트의 알파 채널 정보를 할당하여 투명도를 표현하는 방식이다. 알파 채널은 이미지를 다른 이미지와 합성할 때 유용하게 사용된다. 디스플레이 장치에서는 알파 채널 정보가 직접 표시되지 않지만, 데이터 처리의 효율성(예: 메모리 주소 정렬) 때문에 24비트 색상 정보를 32비트 단위로 처리하는 경우도 있다.

전문적인 그래픽 디자인이나 상업 인쇄 분야에서는 더 높은 색상 정밀도를 위해 48비트(채널당 16비트, 65,536단계) 색 깊이를 사용하기도 한다.

5. 해상도

해상도는 이미지를 구성하는 화소(픽셀)가 얼마나 조밀하게 배열되어 있는지를 나타내는 척도이다. 이는 이미지나 디스플레이 장치의 선명도와 세밀함을 결정하는 중요한 요소로, 다양한 분야에서 사용된다. 대표적으로 컴퓨터 모니터텔레비전 화면의 성능을 나타내는 디스플레이 해상도가 있으며, 천문학 분야에서는 망원경의 성능을 나타내는 데에도 해상도 개념이 활용된다.

5. 1. 표준 디스플레이 해상도

(메가픽셀)가로 x 세로CGA0.064320×200EGA0.224640×350VGA0.3640×480SVGA0.5800×600XGA0.81024×768SXGA1.31280×1024UXGA1.91600×1200


5. 2. 컴퓨터 모니터 해상도

컴퓨터는 픽셀을 사용하여 이미지를 표시하며, 이는 종종 GUI(그래픽 사용자 인터페이스)와 같은 추상적인 이미지를 나타낸다. 이 이미지의 해상도를 디스플레이 해상도라고 하며, 이는 컴퓨터의 비디오 카드에 의해 결정된다.

평판 디스플레이(예: OLED, LCD 모니터, 전자 종이) 역시 픽셀을 사용하여 이미지를 표시하며, 일반적으로 고유 해상도를 가지고 있다. 이 고유 해상도는 모니터의 물리적인 픽셀 수에 의해 결정되며, 각 픽셀은 보통 빛의 삼원색(빨강, 초록, 파랑)을 내는 트라이어드로 구성된다. 트라이어드의 총 개수가 모니터의 고유 해상도가 된다. 평판 디스플레이에서 가장 선명한 이미지를 얻으려면, 컴퓨터의 디스플레이 해상도를 모니터의 고유 해상도와 일치시키는 것이 이상적이다.

과거에 주로 사용되었던 음극선관(CRT) 모니터의 경우, 해상도를 사용자가 조절할 수 있는 경우가 많았다. 대부분의 CRT 모니터는 빔 주사율이 고정되어 있지 않아 특정한 고유 해상도가 없었고, 대신 지원하는 여러 해상도 중 하나를 선택하여 사용할 수 있었다. 하지만 일부 CRT 모니터나 TV 세트는 빔 주사율이 고정되어 고유 해상도를 가지기도 했다. 현재 사용되는 평판 디스플레이는 일반적으로 고정된 고유 해상도를 가지므로, 최적의 화질을 위해서는 해당 해상도에 맞춰 사용하는 것이 권장된다.

5. 3. 망원경 해상도

천문학에서 사용되는 화소 크기는 감지기(CCD 또는 적외선 칩)에서 1픽셀 간격으로 떨어져 있는 하늘의 두 물체 사이의 각도 거리를 의미한다. 라디안 단위로 측정되는 크기 ''s''는 픽셀 간격 ''p''와 앞선 광학 장치의 초점 거리 ''f''의 비율, 즉 ''s'' = ''p'' / ''f''이다. (초점 거리는 관련 렌즈 또는 거울의 직경에 F수를 곱한 값이다.)

''s''는 보통 픽셀당 각초 단위로 표현되며, 1 라디안은 (180/π) × 3600 ≈ 206,265 각초와 같다. 초점 거리는 종종 밀리미터 단위로, 픽셀 크기는 마이크로미터 단위로 주어지므로 1,000의 또 다른 인수가 나오기 때문에, 공식은 종종 ''s'' = 206 ''p'' / ''f''로 인용된다.

6. 메가픽셀

일반적인 디지털 카메라의 센서 해상도를 메가픽셀 값과 함께 나타낸 다이어그램


0.3 메가픽셀과 24 메가픽셀 이미지의 디테일 수준 비교


'''메가픽셀'''('''MP''' 또는 '''Mpx''')은 100만(1,000,000) 화소(픽셀)를 의미하는 단위이다. 주로 이미지의 픽셀 수뿐만 아니라 디지털 카메라이미지 센서 요소 수나 디지털 디스플레이의 표시 요소 수를 나타내는 데에도 사용된다. 예를 들어, 가로 2048개, 세로 1536개의 픽셀로 이루어진 이미지(총 3,145,728 픽셀)를 만드는 카메라는 일반적으로 센서 가장자리의 사용되지 않는 여분의 픽셀 열과 행을 포함하며, 실제로 이미지 형성에 사용되는 '유효 픽셀' 수인지 센서 전체의 '총 픽셀' 수인지에 따라 "3.2 메가픽셀" 또는 "3.4 메가픽셀" 등으로 불린다.[21] 픽셀 수는 종종 사진의 해상도로 인용되며, 이는 센서의 가로 픽셀 수와 세로 픽셀 수를 곱하여 계산할 수 있다.

디지털 카메라는 전하 결합 소자(CCD) 또는 상보적 금속 산화막 반도체(CMOS) 방식의 이미지 센서를 사용한다. 이 센서들은 빛의 강도를 측정하는 수많은 개별 센서 요소로 구성되어 있다. 대부분의 디지털 카메라 센서 위에는 베이어 필터 배열이라고 불리는, 빨간색, 녹색, 파란색 영역으로 이루어진 미세한 색상 필터 모자이크가 덮여 있다. 이 때문에 각 센서 요소는 빛의 삼원색 중 하나의 색상 정보(강도)만을 기록할 수 있다. 카메라는 촬영된 각 센서 요소의 정보와 주변 요소들의 색상 정보를 종합하여 디모자이킹이라는 과정을 통해 각 픽셀의 완전한 색상 정보를 만들어내고 최종 이미지를 생성한다.

센서의 각 요소는 최종 이미지의 특정 색상 채널(빨강, 초록, 또는 파랑) 하나만을 기록하지만, 종종 이 요소 하나하나를 '픽셀'이라고 부르기도 한다. 따라서 N-메가픽셀 카메라가 생성하는 N-메가픽셀 이미지는 실제로는 각 픽셀 위치에서 세 가지 색상 정보 중 두 가지를 주변 정보를 바탕으로 추정(보간)하여 얻은 것이다. 이는 동일한 해상도의 스캐너에서 얻는 이미지보다 정보량이 적을 수 있음을 의미한다. 특히, 베이어 필터 배열은 인간의 눈이 가장 민감하게 반응하는 녹색 요소가 빨간색이나 파란색보다 두 배 많기 때문에, 이미지 내에서 특정 색상 대비가 다른 색상 대비보다 더 선명하거나 흐릿하게 보일 수 있다.

프랑스의 이미지 품질 평가 전문 기업인 DxO 랩스는 카메라 제조사가 단순히 센서의 화소 수(MP)만을 강조하는 것과 달리, 특정 렌즈와 결합했을 때 카메라가 실제로 얼마나 선명한 이미지를 만들어내는지를 측정하기 위해 지각적 메가픽셀(Perceptual Megapixel, P-MPix)이라는 개념을 도입했다. DxO 랩스는 이 P-MPix 값이 사진가들이 카메라의 실제 선명도를 비교하는 데 더 정확하고 실질적인 정보라고 주장한다.[22] 예를 들어, 2013년 중반 기준으로 36.3 메가픽셀 센서를 가진 니콘 D800 카메라에 시그마의 35mm f/1.4 DG HSM 렌즈를 장착했을 때 가장 높은 23 P-MPix 값을 기록했다. 이는 렌즈 성능 등의 요인으로 인해 센서가 가진 36.3 메가픽셀의 잠재력을 모두 활용하지 못함을 보여준다.[23]

스마트폰 카메라 기술이 발전하면서 메가픽셀 경쟁도 치열해졌다. 2019년 8월, 샤오미는 64MP 카메라를 탑재한 세계 최초의 스마트폰인 Redmi Note 8 Pro를 출시했고,[24] 같은 해 12월에는 삼성전자도 64MP 카메라를 탑재한 갤럭시 A71을 선보였다.[25] 2019년 말에는 샤오미가 108MP의 1/1.33인치 센서를 탑재한 스마트폰을 발표했는데, 이 센서의 크기는 일반적인 브리지 카메라에 주로 사용되는 1/2.3인치 센서보다 크다.[26]

메가픽셀 수를 늘리는 또 다른 방법으로는 마이크로 포서드 시스템 카메라 등에서 사용되는 센서 시프트 기술이 있다. 이 기술은 예를 들어 16MP 센서를 사용하더라도, 센서를 아주 미세하게(반 픽셀 정도) 움직여 여러 번 노출한 다음, 이 이미지들을 합성하여 64MP RAW 파일(또는 40MP JPEG 파일)과 같은 훨씬 높은 해상도의 이미지를 생성하는 방식이다. 이 기능을 사용하기 위해서는 카메라가 흔들리지 않도록 삼각대 등으로 고정해야 한다.[27]

메가픽셀은 100만 단위의 픽셀을 나타내는 단위로, 주로 디지털 카메라의 성능 지표로 사용된다. 그러나 일본에서는 '메가픽셀'이라는 용어 대신, 숫자를 더 크게 보이게 하기 위해 "1000만 '''화소'''"와 같이 '화소' 단위를 직접 사용하여 표현하는 경우가 많다.

참조

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[2] 서적 Modern Dictionary of Electronics https://books.google[...] Newnes
[3] 서적 New Acquisition Techniques for Real Objects and Light Sources in Computer Graphics https://books.google[...] Books on Demand
[4] 서적 Computer Graphics: Principles and Practice Addison-Wesley
[5] 웹사이트 Online Etymology Dictionary http://www.etymonlin[...]
[6] 간행물 "Processing Ranger and Mariner Photography," in ''Computerized Imaging Techniques, Proceedings of SPIE'' 1967-01
[7] 컨퍼런스 A brief history of 'pixel' http://www.dicklyon.[...]
[8] 뉴스 Modem, I'm Odem https://www.nytimes.[...] 2017-12-21
[9] 특허 Transmission of pictures of moving objects https://www.google.c[...]
[10] 학술지 Techniques for Change Detection
[11] 뉴스 Compaq Sharpens Its Video Option https://www.nytimes.[...] 2017-12-21
[12] 서적 Frame by Frame Stop Motion: NonTraditional Approaches to Stop Motion Animation https://books.google[...] Taylor & Francis 2013-01-17
[13] 서적 The Magic of Digital Printing https://archive.org/[...] Lark Books
[14] 웹사이트 Experiments with Pixels Per Inch (PPI) on Printed Image Sharpness http://www.clarkvisi[...] 2005-07-03
[15] 서적 Mastering Digital Printing https://books.google[...] Thomson Course Technology
[16] 웹사이트 Image registration of blurred satellite images http://staff.utia.ca[...] staff.utia.cas.cz 2008-05-09
[17] 학술지 Image representation by a new optimal non-uniform morphological sampling
[18] 사전 "''Subpixel'' in Science" http://dictionary.re[...] 2015-07-04
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[20] 웹사이트 CSS Values and Units Module Level 3 https://www.w3.org/T[...]
[21] 웹사이트 Now a megapixel is really a megapixel http://www.dpreview.[...]
[22] 웹사이트 Looking for new photo gear? DxOMark's Perceptual Megapixel can help you! http://www.dxomark.c[...] 2012-12-17
[23] 웹사이트 Camera Lens Ratings by DxOMark http://www.dxomark.c[...]
[24] 웹사이트 World's First Smartphone with a 64 MP Camera: Xiaomi's Redmi Note 8 Pro https://www.anandtec[...] 2019-08-31
[25] 웹사이트 Samsung Galaxy A51 and Galaxy A71 announced: Infinity-O displays and L-shaped quad cameras https://www.gsmarena[...] 2019-12-12
[26] 웹사이트 Xiaomi Mi Note 10 camera review: The first 108MP phone camera https://www.androida[...] 2020-02-20
[27] 웹사이트 Soon, 40MP without the tripod: A conversation with Setsuya Kataoka from Olympus http://www.dpreview.[...] 2015-03-08
[28] 웹사이트 は行 (CG 用語辞典) http://panda.ecs.cst[...] 日本大学理工学部応用情報工学科吉川・山口研究室 2024-02-09
[29] 문서 走査線
[30] 문서 색공간
[31] 서적 IT융합 시대의 멀티미디어 배움터 2.0



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