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龍華科技大學 機械工程系碩士班 阮耀弘、高進鎰所指導 張佑倫的 應用TRIZ理論創新改良噴墨式印表機設計 （2016），提出解析度dpi關鍵因素是什麼，來自於萃思、噴墨印表機。
而第二篇論文國立臺灣師範大學 圖文傳播學系 王希俊所指導 何笳綺的 以綠雜訊半色調資訊隱藏技術結合圖像化二維條碼之多重防偽設計 （2016），提出因為有 圖像化二維條碼、綠雜訊、半色調、QR code、數位浮水印的重點而找出了 解析度dpi的解答。
最後網站學術圖表清晰度的四大要點 - Wordvice Blog則補充：關於圖元（pixel）的概念，以掃描一張5´3英寸的照片為例，如果選擇的解析度是1000 dpi（dots per inch），那麼掃描後的圖片就有5000´3000像素，即1500萬 ...
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為了解決解析度dpi 的問題，作者高俊茂 這樣論述：
解析度dpi進入發燒排行的影片
我們所說的解析度是指Resolution(圖像解析度)，而dpi就是它的計算單位，事實上在數位影像的內容裡的單位是像素，所以"數位解析度"的正確單位說法應該是ppi，我們由字面來翻譯就知道兩者的不同，dpi - dots per inch (每一英吋的點數量)，ppi - pixel per inch (每一英吋的像素量)。
在印刷上的解析度也是，印刷的解析度計算單位應為Lpi - Line per inch (每一英吋的線數量)，Lpi應該只有在印刷領域的人才知道，同理，印刷廠也是告訴你檔案製作300dpi，相當於150Lpi，除了300dpi也是被測試出來最佳解析度外，也是方便與客戶的溝通，統一使用dpi來作為解析度的單位。
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應用TRIZ理論創新改良噴墨式印表機設計
為了解決解析度dpi 的問題，作者張佑倫 這樣論述：
市面上各式各樣的印表機琳朗滿目，在環保意識抬頭下，消費者在購買印表機的同時，亦會同時考慮紙張的使用是否能夠達到更精省及符合環保的期待。TRIZ方法則是最常採用的系統性創新與解決問題的方法，主要基於分析專利為出發點，透過不斷的搜集資料與分析流程、案例比對下所推導出之方法。TRIZ能夠針對系統性創新的概念為出發點並提出解決問題的方法，同時能夠摒除設計師因設計習慣而無法跳脫自設侷限因素所進行之設計，因此，能夠有效在考量技術及創新目的下，提出使用者面對的問題並得到所要之創新方案。本文主要目的透過TRIZ的分析及解決問題的方法，提出一種可重複使用紙張之印表機方案，並分析此印表機針對缺點再改良，最後提供
一個產品設計的可行方案及架構參考。
以綠雜訊半色調資訊隱藏技術結合圖像化二維條碼之多重防偽設計
為了解決解析度dpi 的問題，作者何笳綺 這樣論述：
隨著電腦與網路科技的快速發展，各類圖文、影像資訊的處理、傳播及儲存，在電腦網路的環境下變得更為便捷且有效率，但電腦的虛擬世界及人們所處的現實世界仍須互相連結，才能更有效的傳達訊息，而二維條碼則能成為今日虛擬世界與現實世界連結的重要媒介，其中最常用的二維條碼類型為QR code (Quick Response Code)，搭配網際網路後更成為廣告文宣、網路購物以及下載連結等的重要角色。由於條碼外顯圖案設計是供機器所判讀，視覺上並不美觀，尤其在結合商品或證件等產品使用時，可能因產品尺寸或設計版面受限而影響整體外觀，因此有許多學者著手進行QR code圖像美化研究，但礙於條碼本身結構的限制，其美化
效果仍有許多的發展空間。另一方面QR code 亦用於產品之防偽認證或網頁連結等，但有些不肖業者卻透過偽造與利用機會詐騙或非法取得個人資料的方式危害使用者安全，因此，條碼本身的安全防衛機制亦須加強。有鑑於此，故本研究使用誤差擴散之半色調技術結合資訊隱藏技術，透過半色調技術在影像數位過網的過程中將QR code資訊藏入，製成圖像化二維條碼。另以綠雜訊半色調技術產生種子網點，計算點之間的距離後進行區域劃分，再將各區域與原灰階影像比對後，佈入大小與間距皆不同的隨機網點，形成綠雜訊浮水印底紋，其網點隨機分佈的特性，結合圖像化二維條碼後，較不易產生干擾問題，並以四種不同解析度(dpi)之綠雜訊浮水印底紋
進行結果測試，使圖像化二維條碼兼具視覺美觀及防偽驗證之效果，先以手機或複印設備偵測浮水印後，再透過手機條碼掃瞄判讀條碼內容，實現多重防偽設計的概念。經研究結果顯示，圖像化二維條碼除資訊隱藏效果較佳外，能以低成本達到美觀兼具多重防偽之功能，並在任何解析度之綠雜訊浮水印底紋的環境下皆可成功判讀。關鍵字：圖像化二維條碼、綠雜訊、半色調、QR code、數位浮水印