數位相機使用數百萬個微小的光穴或「光點」陣列（光敏層）來記錄像象。當你按下相機的快門並開始**時，每個「光點」都會被**以收集光子，並將其儲存為電訊號。在**結束後，相機會關閉這些光點，再通過測量電訊號的強度來評估每個空穴中有多少光子。然後，這些訊號會被量化為指定位深（bit depth）的數值。最終結果的精度狀況還會受到所採用的檔案儲存格式的影響，比如8位元的jpeg格式，其數值範圍是0~255。
然而，按照上述僅會產生灰度影象，因為這些光穴無法區分其對每種顏色的收集量。為了獲取彩色影象，必須在每個光穴上放置乙個濾光片，只允許其收集特定顏色的光。實際上，目前所有數位相機，其每個光穴都只能捕獲三原色中的一種，大約丟棄了2/3的入射光。因此，相機必須通過近似生成三原色中的其他兩種，以便在每個畫素處具有完整的三原色表示。最常見的濾色陣列為「拜耳陣列」，如下圖所示。
拜耳陣列由交替的紅綠和綠藍濾波器組成。請注意拜耳陣列是如何包含了兩倍於紅色或藍色的綠色感測器。由於人眼對綠光比對紅光和藍光更敏感，因此每種基色並不會接收總面積的相等部分。具有綠色畫素的冗餘的影象看起來雜訊要更小，並且與平均使用每種基色相比，可以實現更精細的細節。這也解釋了綠色通道中的雜訊遠小於其他兩種基色的原因（具體示例請參閱「了解影象雜訊」）。
注意：並非所有數位相機都使用拜耳陣列，但這是迄今為止最常見的設定。例如，foveon感測器會捕獲每個畫素位置的三基色，而其他感測器可能會捕獲類似陣列中的四種顏色：紅色、綠色，藍色和翠綠色。
拜耳「去馬賽克」是將基色的拜耳陣列轉換為最終影象的過程，該影象在每個畫素處包含全彩色資訊。相機怎麼可能會無法直接測量全彩色呢？有乙個方法可以用來理解這個問題，那就是將每乙個2x2的紅綠藍陣列都視為單個的全色彩空穴。
這種方式可以正常工作，但是大多數相機都會增添額外的操作，以便於從顏色陣列中提取更多的影象資訊。如果相機將每個2x2陣列中的所有顏色都按照落在同一位置進行處理，那麼它只能在水平和垂直方向上達到原本一半的解析度。另一方面，如果相機使用多個重疊的2x2陣列進行顏色計算，那麼它就能夠實現比單組2x2陣列更高的解析度。下圖中的重疊2x2陣列組合可以提取更多的影象資訊。
因為我們假設影象在每個方向上具有連續性，需要注意如何在陣列的最邊緣處不計算影象資訊。實際上，如果是空穴陣列的邊緣，那麼此處的計算是不太準確的，因為在邊緣位置僅一側有畫素。通常不必特別考慮這種情況，因為對於具有數百萬畫素的相機，可以很容易地裁掉影象邊緣的資訊。
對於其他的已有去馬賽克演算法，其能夠提取稍高的解析度，從而可以輸出雜訊更小的影象，或者匹配到影象的每個位置處的最佳近似。
對於某些影象，由於具有接近數字感測器的解析度極限的小尺寸細節，從而可能會誤導去馬賽克演算法，最終產生不切實際的展現效果。最常見的問題是莫爾（發音為「more-ay」），該問題經常出現在具有重複圖案的畫面中，表現為憑空出現的顏色或者不符合實際畫面的類似於迷宮圖案的畫素排列：
上面顯示了兩幅不同的**，每張**都有不同的放大倍數。除了第一張**的第三個子圖（細微）之外，需要注意位於下方的第二張**中所有子圖都出現了莫爾條紋。迷宮排列和彩色問題都可以在縮小版**的第三個子圖中看到。這些問題取決於紋理型別和用於開發數位相機raw檔案的軟體。
然而，即使存在理論上完美的感測器，能夠捕捉和區分每幅**上的所有顏色，莫爾條紋和其他問題仍然不可避免。原因在於系統採用了離散的間隔或位置對連續訊號進行取樣。出於這個原因，幾乎每個數字攝影感測器都需要包含稱為光學低通濾波器（olpf）或抗混疊（aa）濾波器的部件。它通常直接位於感測器前面的薄層中，實現對於任何比感測器解析度更精細的潛在問題細節的有效模糊操作。
你可能想知道，為什麼本教程中的第乙個圖並沒有將每個空穴直接放在彼此旁邊。真實世界的相機感測器，實際上沒有覆蓋感測器整個表面的光點。為了容納其他電子裝置，它們可能僅覆蓋總面積的一半。在兩個空穴之間具有很小的峰值，用以將光子引導到乙個空穴或另乙個空穴。數位相機在每個光點上方都包含「微透鏡」，以增強其聚光能力。這些透鏡類似於漏斗，將光子引導到未被其他光子所佔據的光點位置。
精心設計的微透鏡可以改善每個光點處的光子訊號，並且在相同**時間內建立出具有更少雜訊的影象。在最新的高解析度相機中，儘管通過將更多的百萬畫素壓縮到相同的感測器區域已經具有了更小的光點，相機製造商仍然能夠利用對微透鏡設計的改進來減少或維持的雜訊。
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感光器材分為兩種 cmos 互補金屬氧化物半導體 ccd 電荷耦合 相同解析度cmos便宜但是影象質量沒有ccd好，所以一般好點的數位相機都是ccd。解析度分為插值解析度 軟體計算插值來增加解析度 和真實解析度。消費級數位相機，一般不能更換鏡頭，鏡頭分為光學變焦和定焦，定焦的成像質量 取景和構圖方面...