隨手拍改變了人們?nèi)粘Ｅ恼盏捏w驗，拍照的好壞成為了評判一款手機優(yōu)劣的重要參數(shù)，越發(fā)透明的參數(shù)簡介與技術(shù)名稱出現(xiàn)在我們眼前，經(jīng)過洗禮后的消費者對逐漸明白像素并不是影響拍照效果的唯一參數(shù)，CMOS感光芯片、單像素感光面積、光圈大小、鏡頭以及成像的軟件算法等才是決定手機拍照優(yōu)劣重要因素。

像素不是越高就越好

自從數(shù)字成像技術(shù)成為拍攝主流后，感光芯片成為了成像畫質(zhì)最關(guān)鍵的因素。在一代代技術(shù)革新后，現(xiàn)階段智能手機幾乎都采用了堆棧式CMOS芯片，而索尼IMX214就是堆棧式CMOS芯片代表作，幾乎所有的主流智能手機均采用這一芯片，既然都使用相同的CMOS傳感器，在元器件的基礎(chǔ)上就談不上誰優(yōu)誰劣，在我們略過這一段前還需要了解CMOS的重要參數(shù)：“單芯片感光面積”與“單像素感光面積”。

單芯片感光面積主要是感光芯片的感光總面積，索尼IMX214尺寸為1/3.06英寸，索尼Exmor RS則為1/2.3英寸，這是我們常見智能手機的CMOS尺寸，當(dāng)然我們也不排除CMOS尺寸更大的智能手機的存在；單像素感光面積主要指的是單個像素在感光芯片上的感光面積，計算公式就是單芯片感光面積除以像素數(shù)量。

單芯片感光面積大的未必單像素感光面積就大，這還要取決于像素的數(shù)量。那么像素數(shù)量是否越大越好就成為了一個關(guān)鍵性問題，在恒定的單像素感光面積下，增加像素數(shù)量是可以提高手機的解析力的，高像素設(shè)備會比低像素設(shè)備收集到更多的細(xì)節(jié)，放大來看會更清晰。但是由于目前手機尺寸的關(guān)系，機身內(nèi)部對攝像頭感光元件尺寸也是有很大限制的。所以一般在提升像素數(shù)量的同時，很難再提升單像素面積，甚至是降低單像素面積，這樣就會造成攝像頭對光線的收集能力減弱，從而造成畫質(zhì)變差。再加上我們使用手機拍照的圖片基本都在手機屏幕上觀看，算上剪裁畫面后，1300萬或是2000萬像素的實用性并沒有比800萬像素表現(xiàn)出色。

CMOS傳感器又分為背照式和堆棧式兩種，二者系出同門，技術(shù)最早都由索尼研發(fā)，索尼背照式傳感器品牌名為“Exmor R”，堆棧式傳感器為“Exmor RS”。背照式傳感器的出現(xiàn)，有效地解決了傳感器尺寸與體積成本成正比的問題，在相同尺寸下，它使傳感器感光能力提升了100%，有效地改善了在弱光環(huán)境下的成像質(zhì)量。所以，之前在選購拍照手機時，用戶都會首先考慮攝像頭是否應(yīng)用了Exmor R背照式傳感器。

鏡頭決定成像

CMOS決定了手機攝像頭至關(guān)重要的總像素和感光面積，而手機成像時的光圈和焦距則完全由手機鏡頭來控制，鏡頭采用的不同也是直接導(dǎo)致成像效果差異的主要原因。

手機鏡頭由于空間所限，無法做到光圈大小和光學(xué)焦距的調(diào)節(jié)，所有的手機鏡頭都是恒定光圈的定焦鏡頭。目前手機上分為自動對焦和光學(xué)變焦兩種級別，最常見的便是使用AF固定焦距鏡頭，也就是拍照應(yīng)用打開之后的默認(rèn)焦距，在這個焦段下，通過鏡頭和CMOS協(xié)作就可以在屏幕上顯示圖畫，并且顯示的畫幅是固定的，在數(shù)碼變焦支持下能獲得一定的變焦能力，但往往都是通過技術(shù)手段實現(xiàn)，最終效果并不理想。

當(dāng)光圈大小和光學(xué)焦距成為恒定值后，鏡片則是影響成像的重要因素。鏡片一般有兩種材料，一種是球面玻璃，代號為G；另一種是非球面塑膠，代號為P，手機鏡頭制造商在前面用數(shù)字表示鏡片數(shù)量。例如6P鏡片，就表示手機鏡頭采用了6層塑膠鏡片。玻璃鏡片的透光率高于塑膠鏡片這是眾所周知的事兒，而且光學(xué)折射和熱膨脹系數(shù)遠(yuǎn)低于塑膠，但是唯一的缺點就是制造成本高、工序復(fù)雜，在成本低廉的手機上不可能大規(guī)模采用。好在目前非球面塑膠的工藝在逐漸提高，基本可以滿足民用攝像領(lǐng)域。

圖形引擎優(yōu)化不可缺

CMOS感光元件和鏡頭是影響拍照質(zhì)量的重要因素，而軟件算法與調(diào)試則直接影響手機拍照質(zhì)量。由于軟件算法并不像硬件參數(shù)那么可感知可描述，幾乎所有的用戶對它都不甚了解，圖像處理引擎到底是什么？它是怎樣決定拍照效果好壞的呢？筆者以O(shè)PPO的PI原畫引擎為例來分析。PI原畫引擎主要由場景特征庫和圖像算法庫組兩部分組成。場景特征庫容是一個巨大的、包含了盡可能多的攝影場景數(shù)據(jù)，比如陰天下的花朵、晴天下的花朵、陽光下的建筑、室內(nèi)暖光下的人像、快速運動的物體等等，基本涵蓋了你能想象的所有拍攝場景特征。每一個場景特征下，代表著不同的色彩、光線環(huán)境和白平衡等。

對應(yīng)不同的場景特征，自動從數(shù)據(jù)庫中選擇最適應(yīng)的曝光數(shù)據(jù)和成像算法，以獲得最正確的曝光和成像效果。而正是這一個個對應(yīng)的算法組成了圖像處理引擎的算法庫。現(xiàn)實生活中，一點點光線的變化、色彩的復(fù)雜等等都會對應(yīng)一種場景特征，算起來何止成千上萬。想讓拍照效果變得越來越好，只有不斷地豐富場景特征庫和圖像算法庫的數(shù)據(jù)。所以，獲得越來越好的拍照效果背后，是很多影像工程師苦逼的努力。因為豐富圖像處理引擎是一個耗時耗力的苦活，它沒有捷徑，只能不斷地拍攝，采集特征數(shù)據(jù)，然后成像，實驗室分析優(yōu)劣，進行優(yōu)化，再去拍再分析優(yōu)化，如此反復(fù)。