季分

無論是數(shù)碼相機還是智能手機，一臺影像設(shè)備的性能取決于許多因素——圖像傳感器、鏡頭等等。其中，最重要的就是圖像處理引擎，它涉及攝影過程中幾乎所有的功能和環(huán)節(jié)。

在我們了解圖像處理引擎的作用之前，讓我們先看看數(shù)碼相機是如何創(chuàng)建圖像的。首先， 來自場景的光線通過鏡頭進(jìn)入相機，光由圖像傳感器收集，圖像傳感器將光中的信息編碼為電信號。

這些電信號經(jīng)過圖像處理引擎處理，形成數(shù)字圖像。比如在佳能EOS相機中，這種圖像處理引擎稱為DIGIC，索尼的相機則采用Bionz影像處理器，各家的技術(shù)稱謂不同但殊途同歸，目的只有一個：適應(yīng)日益增長的需求。比如高速處理高分辨率的圖像，可以在進(jìn)行高感光度拍攝時進(jìn)行降噪，并提高自動對焦、自動曝光、自動白平衡、色彩還原及其他功能的速度和精確度，輸出更高的圖像質(zhì)量等等。

數(shù)碼相機圖像處理引擎的主要工作是幫助圖像傳感器將光線轉(zhuǎn)換為數(shù)字圖像。但它不僅僅如此。數(shù)碼相機由不同的組件組成，例如快門單元和與鏡頭通信的部件，它們一起工作，因為它們從相機的“大腦”——圖像處理引擎接收指令

DIGIC圖像處理引擎起源于佳能打破使用大規(guī)模生產(chǎn)的LSI（大規(guī)模集成）處理器的規(guī)范，決定開發(fā)自己的芯片。由此產(chǎn)生的突破性“成像引擎”能夠高速處理更多數(shù)據(jù)，并為更快速、更高分辨率的相機鋪平了道路。

第一臺搭載該成像引擎的相機是1999年發(fā)布的PowerShot S10，經(jīng)過多輪細(xì)化，最終被整合到EOS 10D（2003年發(fā)布）中，命名為“DIGIC”。其實那個時候，人們只是認(rèn)為相機內(nèi)部發(fā)生了改變，數(shù)字化的芯片成了相機的多任務(wù)大腦。實際上，圖像處理引擎所做的不僅僅是將圖像傳感器捕獲的光轉(zhuǎn)換為數(shù)字圖像。例如，當(dāng)我們在啟用 AF（自動對焦）的自動曝光模式下半按快門按鈕時，至少已經(jīng)有兩個過程在進(jìn)行：

半按快門按鈕時，圖像處理引擎開始測光。從那里，它計算場景的最佳曝光設(shè)置，然后與相關(guān)部分進(jìn)行通信以相應(yīng)地調(diào)整設(shè)置。當(dāng)啟動 AF 時，DIGIC 會分析來自圖像傳感器的信息以檢測和跟蹤對象。同時與鏡頭通信，移動鏡頭內(nèi)部的對焦機構(gòu)，建立對焦。當(dāng)然，這并不是 DIGIC 所做的一切，這只是一個開始。

如果你每秒拍攝 10 幀，上面的過程必須在一秒鐘內(nèi)重復(fù) 10 次。圖像傳感器分辨率越高，每次拍攝要處理的數(shù)據(jù)越多，處理器的負(fù)擔(dān)也就越重。這就是為什么快速、強大的圖像處理引擎對于更好的相機性能至關(guān)重要。

DIGIC發(fā)展史，第十代芯片應(yīng)用在EOS R7和EOS R10上（2022年5月24日發(fā)布）

DIGIC 的最新版本是 DIGIC X，它支持深度學(xué)習(xí)技術(shù)以及其他各種改進(jìn)，為什么深度學(xué)習(xí)技術(shù)需要 DIGIC？

因為深度學(xué)習(xí)是一種機器學(xué)習(xí)形式，它利用多層人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，這些人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基于人腦中的相似結(jié)構(gòu)。深度學(xué)習(xí)技術(shù)的使用加快了主題識別算法的發(fā)展，使其能夠以更高的準(zhǔn)確性檢測更廣泛的主題類型。

相機無法自行“學(xué)習(xí)”：這需要比相機機身更多的處理能力。所以它們裝載了在開發(fā)實驗室學(xué)習(xí)所產(chǎn)生的深度學(xué)習(xí)算法，電路和處理能力就能用在實戰(zhàn)上。

那么連拍時DIGIC有什么作用？要知道，相機在連拍期間，每次拍攝都會重復(fù)該流程。比如EOS R3 擁有所有EOS相機中最快的連拍能力：使用電子快門時最高可達(dá) 30 fps 的全分辨率圖像，使用固件更新 1.2 時最高可達(dá) 195 fps（最多 50 張照片），這個數(shù)據(jù)吞吐量相當(dāng)大，對芯片要求巨高，否則可能你釋放快門后，寫入存儲卡會宕機。

R7 + RF600mm f/4L IS USM @ f/4， 1/1600秒， ISO 100，比如深度學(xué)習(xí)有助于在配備 DIGIC X 的相機中訓(xùn)練算法以識別鳥

RAW 數(shù)據(jù)就像膠片負(fù)片的數(shù)字版本——在我們查看圖像之前需要進(jìn)行數(shù)字沖洗（處理）。它是 DIGIC 圖像處理引擎，控制圖像傳感器，讀取電信號，進(jìn)行數(shù)字圖像顯影。

就其本身而言，圖像傳感器是“色盲”——它只能捕獲有關(guān)到達(dá)它的光強度的信息，但不能捕獲顏色。獲得彩色圖像主要是由于：

1.位于圖像傳感器前面的RGB 濾色器陣列 （CFA） ，將光過濾成單獨的紅色 （R）、綠色 （G） 和藍(lán)色 （B） 分量。圖像傳感器本身無法區(qū)分顏色，但它可以捕獲每個組件中的光強度，然后將其作為電信號傳輸?shù)綀D像處理器。這些信號也在 RAW 文件中編碼為數(shù)字?jǐn)?shù)據(jù)。

2. Debayering（或去馬賽克）算法，圖像處理引擎使用該算法處理來自圖像傳感器的 R、G 和 B 數(shù)據(jù)，然后渲染圖像中的顏色。

許多攝影愛好者存在相機“色彩科學(xué)”的論調(diào)，即直接從相機渲染顏色的好壞反映了圖像處理引擎處理顏色數(shù)據(jù)的好壞，其實這類判斷手法毫無依據(jù)。

當(dāng)DIGIC對RAW 數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)字化處理時，它通常會進(jìn)行 14 位處理，包括對RGB 數(shù)據(jù)進(jìn)行去馬賽克以“重建”顏色。同時，它還進(jìn)行降噪，調(diào)整銳度、對比度、色調(diào)和白平衡。現(xiàn)在的DIGIC芯片都具備降噪處理算法，有些能控制102400原生 ISO 感光度的噪點。

DIGIC還進(jìn)行后期處理，以提高直出相機圖像的質(zhì)量和視覺外觀。其中包括應(yīng)用：鏡頭像差校正、創(chuàng)意濾鏡、相機內(nèi) HDR 合并和多重曝光。當(dāng)圖像轉(zhuǎn)換為JPEG（8 位）和/或 HEIF（10 位）、壓縮并寫入存儲卡時，圖像處理完成，現(xiàn)在你知道直接出相機的JPEG或HEIF文件在第一眼上為什么那么艷麗，感覺比RAW文件好看得多了吧？

如今，高分辨率視頻錄制已成為所有數(shù)碼相機的必備功能，但是由于每幀中的數(shù)據(jù)量很大，因此要捕獲高質(zhì)量、高分辨率的視頻需要巨大的處理能力

在DIGIC 7之前，佳能在開發(fā)其圖像處理引擎時主要優(yōu)先考慮靜態(tài)攝影。但是，從 DIGIC 8 開始，它開始更多地關(guān)注與視頻相關(guān)的處理功能。從 4K 拍攝到支持更多視頻功能，這使得相機具有比以前更好的視頻功能。

比如一個4K DCI/UHD的影像幀分別為8.85百萬像素和8.3百萬像素，為每一幀重新計算自動對焦和自動曝光，需要拍攝60 fps的視頻，這個處理流程每秒要重復(fù)60次。4K分辨率可能現(xiàn)在看起來不大，但事實上8K幀的數(shù)據(jù)量是4K幀的四倍，這就很考驗DIGIC X的能力。

在討論相機的性能時，很多人都會關(guān)注圖像傳感器的動態(tài)范圍等特性。但是，我們也不應(yīng)該忽視圖像處理引擎，它的性能決定了最終的圖像質(zhì)量