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典型图像传感器的核心是CCD单元（charge-coupled device，电荷耦合器件）或标准CMOS单元（complementary meta-oxide semiconductor，互补金属氧化物半导体）。CCD和CMOS传感器具有类似的特性，它们被广泛应用于商业摄像机上。不过，现代多数传感器均使用CMOS单元，这主要是出于制造方面的考虑。传感器和光学器件常常整合在一起用于制造晶片级摄像机，这种摄像机被用在类似于生物学或显微镜学等领域，如图1所示。
图1：整合了光学器件和颜色过滤器的图像传感器的常用排列
图像传感器是为满足不同应用的特殊目标而设计的，它提供了不同级别的灵敏度和质量。想要熟悉各种传感器，可查阅其厂商信息。例如，为了在硅基模和动态响应（用于实现光强度和颜色检测）之间有一个最好的折中，对一个特定的半导体制造过程，需优化每个光电二极管传感器单位的大小和组成成分。
对计算机视觉而言，采样理论的效果具有重要意义，如目标场景的像素范围就会用到Nyquist频率。传感器分辨率和光学器件能一起为每个像素提供足够的分辨率，以便对感兴趣特征进行成像，因此有这样的结论：兴趣特征的采样（或成像）频率应该是重要像素（对感兴趣的特征而言）中最小像素大小的两倍。当然，对成像精度而言，两倍的过采样仅仅是一个最低目标，在实际应用中，并不容易决定单像素宽度的特征。
对于给定的应用，要取得最好的结果，需校准摄像机系统，以便在不同光照和距离条件下确定像素位深度（bit depth）的传感器噪声以及动态范围。为了能处理传感器对任何颜色通道所产生的噪声和非线性响应，并且检测和校正像素坏点、处理几何失真的建模，需发展合适的传感器处理方法。如果使用测试模式来设计一个简单标定方法，这种方法在灰度、颜色、特征像素大小等方面具有由细到粗的渐变，就会看到结果。
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