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        決定手機拍照效果的三大因素

        2015-04-29 00:00:00
        電腦迷 2015年5期

        隨手拍改變了人們日常拍照的體驗,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)字成像技術成為拍攝主流后,感光芯片成為了成像畫質最關鍵的因素。在一代代技術革新后,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,高像素設備會比低像素設備收集到更多的細節(jié),放大來看會更清晰。但是由于目前手機尺寸的關系,機身內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焦距的調節(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,也就是拍照應用打開之后的默認焦距,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手段實現(xiàn),最終效果并不理想。

        當光圈大小和光學焦距成為恒定值后,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,而且光學折射和熱膨脹系數(shù)遠低于塑膠,但是唯一的缺點就是制造成本高、工序復雜,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量的重要因素,而軟件算法與調試則直接影響手機拍照質量。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OPPO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。

        對應不同的場景特征,自動從數(shù)據(jù)庫中選擇最適應的曝光數(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、色彩的復雜等等都會對應一種場景特征,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。

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