Gosto muito do raciocínio da pergunta. Vou fazer uma análise um pouco rigorosa, a fim de tornar essa resposta o mais simples (e prática) possível.
Cada ponto consiste em mais de um pixel ... Existe algum atributo como pixel por ponto?
Isso pode ser, até certo ponto, de outra maneira . Um pixel formado por vários pontos.
E minha resposta curta é sim. Existem algumas correlações.
Um ponto. Ser ou não ser
Um "ponto" impresso (como a unidade básica de uma impressora) pode conter apenas 2 tipos de estados. Ou é impresso ou não.
Um pixel não é apenas um "ponto" digital, pode conter diferentes níveis de informação. O tipo mais básico de pixel é um pixel monocromático de 1 bits . É o mesmo caso. Você tem um pixel preto ou um pixel branco.
Se você usar um bitmap monocromático, o relacionamento poderá ser exatamente de 1 a 1. Um pixel preto = um ponto impresso.
Meios-tons
Na maioria das vezes, não usamos uma imagem monocromática.
Se eu tiver um pixel que possa ter, por exemplo, 3 valores: 1 branco 2-cinza 3-preto, eu poderia resolver isso usando uma grade de pontos 2x1. 0 ponto = branco, 1 ponto = cinza, 2 pontos = preto.
Isso significa que os níveis reproduzíveis de cinza, dependendo de quantos pontos atribuímos, correspondem à profundidade do pixel.
Normalmente, na impressão comercial , temos imagens de 8 bits produzindo nossas imagens impressas. Se tivermos uma grade básica de 16x16 pontos, podemos ter 256 combinações de pontos para ter 256 níveis de cinza.
Essa é a relação básica que você está procurando n_n
Não é uma dependência direta, (é uma questão de otimização), portanto, não é uma relação direta ou é esculpida em pedra. Mas você encontrará na impressão comercial esses números juntos: 300ppi, 150lpi, 2400dpi (150x16 = 2400).
As coisas são um pouco mais complicadas do que isso. Mas esse relacionamento é uma base para otimizar essas conversões.
Preciso terminar um artigo e um vídeo sobre isso. Estou preparando testes físicos, imagens macro, etc.
Algumas outras variáveis, por exemplo, Ângulo da tela
Vamos analisar um pouco mais o caso da impressão comercial 300ppi, 150lpi, 2400dpi
16x150 = 2400 é uma transformação direta quando o ângulo da tela é 0 ° e é o mais fácil de entender.
Mas temos alguns outros ângulos, como uma tela de meio-tom a 45 °, onde precisamos de uma resolução de arquivo de pelo menos 212ppi
Dobrar a resolução
Então, por que usamos 300ppi em vez de 150ppi quando temos 150lpi?
Aqui está uma simulação de uma tela de 150lpi a 0 °. Observe o círculo vermelho.
À esquerda, temos um arquivo de 150ppi. O círculo pode começar a crescer, por exemplo, a partir do centro.
À direita, temos um arquivo de 300ppi. Agora, o rasgo tem melhores informações sobre como começar a crescer o círculo. Ambos têm 150lpi, mas as informações extras ajudaram um pouco a produzir um meio-tom melhor, mas depois disso, as informações extras foram perdidas.
Pixelation
Se usarmos uma resolução mais baixa, por exemplo, 75ppi, cada ponto de linha é repetido 2x na horizontal e 2x na vertical. e isso será perceptível como uma pixelização.
Em telas de meio-tom normais para impressão comercial, precisamos: "
Alguma quantidade de pixels atribuídos a uma linha para produzir tons diferentes de cinza suficientes (16x150 = 2400).
Um intervalo de pixels otimizado e viável designado para produzir um bom ponto de linha. 300-212ppi em uma saída de 150lpi. Em alguns casos, podemos enviar isso para 150ppi.
Muitas outras coisas a considerar
Se quisermos ser grosseiros, estou listando algumas outras coisas a considerar.
Meio-tom ou pontilhado
Distância de visualização
Tipo de papel
Técnica de impressão
O pixel em dispositivos eletrônicos
Densidade de pixels
Sensores
O que realmente é um pixel
Tipos de pixels
etc.
Difusão de erro
Essa era a parte fácil.
Em impressoras jato de tinta (e outros sistemas), não usamos uma linha. Atiramos o ponto diretamente no papel.
A difusão de erro dispara quantidades "aleatórias" de gotículas de tinta de acordo com a porcentagem da cor que eles desejam reproduzir.
Mas eles não precisam preencher uma grade, para que possa disparar, por exemplo, algumas gotículas e disparar uma quantidade diferente de gotículas, se houver alguma nova informação de cor ao lado.
Pense na diferença com a outra abordagem. Usar o LPI será como se "fosse uma formação militar". Mas aqui temos "um monte de pontos civis brincando". Eles produzem uma sombra geral, mas nenhuma formação é detectável.
Isso significa que usar o mesmo arquivo de 300ppi terá um pouco mais de detalhes finais impressos em uma impressora a jato de tinta do que em uma revista (lembre-se de que as informações são perdidas para produzir um bom ponto de 150lpi)
Isso também significa que você pode usar uma imagem de 200ppi e ainda terá mais detalhes do que a contrapartida de 150lpi.
Mas, como isso é aleatório, seria impossível dizer "essa gota corresponde a esse pixel".
Eu ignoro o algoritmo interno usado para produzir a "porcentagem de aleatoriedade", mas há uma chance de que eles tenham uma "grade" de 16x16 ou 256 unidades em algum lugar na matemática dele. Eles precisam produzir alguma densidade de gotículas de acordo com uma unidade máxima.
Você pode parar de ler aqui
Apenas uma observação no comentário de joojaa sobre "um pixel não é um pontinho"
Se tratarmos um pixel apenas como uma matriz de informações digitais, o truque é como converter essas informações entre sistemas de informação.
Se o nosso sistema A suportar informações de 1 bits (2 estados) e o nosso sistema de destino B também suportar informações de 1 bit por unidade, a relação será de 1 para um.
Se o nosso sistema A suportar informações de 2 bits e o nosso sistema de destino B suportar apenas informações de 1 bit, precisamos pegar duas unidades para reproduzir a mesma quantidade de informações que o nosso sistema A.
E assim por diante...
Existe uma correlação direta entre uma profundidade de pixel e uma matriz de pontos em termos de informações.