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1、決定手機拍照效果的三大因素隨手拍改變了人們?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 C

2、MOS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貝U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

3、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“ Ex

4、mor 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

5、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

6、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 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(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?,F(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,

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