图像在技术上仅限于原始像素分辨率。图像中的对象在此分辨率下进行空间量化。然而，例如，边缘可能位于原始像素“之间”。像基本渐变这样的传统工具通常会坚持最初的分辨率。然而，使用附加信息（多个数据、运动矢量、先验），可以推断出具有亚像素分辨率的更准确的对象位置，即精度比像素宽度更精细，像素大小的一部分，具有非整数坐标。

这也适用于跟踪/检测尺寸小于像素的对象。参见例如：什么是子像素？

例如，使用巧妙的亚像素移位，可以揭示原始图像中不可见的不对称性，如下所示：

旧的和最近的参考资料：

• 使用亚像素位移的图像序列增强, 1988
• 使用稀疏共现先验和亚像素配准的多帧图像超分辨率重建，2013

注意：子像素也用于显示器上的子像素渲染，是指像单个像素一样显示或查看的彩色像素组件（红色、绿色、蓝色、加上黄色、白色或青色）。

亚像素意味着不是在图像中获取位置$(x,y)$像素级别的坐标，这意味着整数值$x$和$y$，计算位置以可能给出分数像素位置。

例如，而不是得到$(10,12)$作为一个位置，算法可以给出$(9.934, 12.1234)$.

假设你有两个像素值$v_1$和$v_2$它们的像素位置是$p_1$和$p_2$（它们是整数）。平均像素位置计算可以是：

子像素是定义在图像捕捉传感器中两个实际像素之间的虚拟像素。为了提高分辨率或图像质量，亚像素计算非常有用。 https://baike.baidu.com/item/%E4%BA%9A%E5%83%8F%E7%B4%A0/7904986?fr=aladdin