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解析你的手機是如何進行拍照的

電子工程師 ? 來源:fqj ? 2019-04-29 15:44 ? 次閱讀

當你打開手機,準備拍照,鏡頭會首先把被攝景物投影在圖像傳感器上,與此同時,影像處理器會通過測光、測距,算出合適的參數(shù)并指示鏡頭對焦。

隨著你按下拍攝鍵,圖像傳感器就會完成一次曝光,并通過影像處理器變成圖片,再經手機應用的后期處理,最終呈現(xiàn)在屏幕上。

而這其中的每一步,都關系到這張照片的畫質,尤其在光線昏暗的夜晚。

拍照,最基本的是視角。這是凸透鏡的成像原理,一個物體由無數(shù)個點光源組成,單個點光源從各個方向發(fā)出光線經透鏡折射后,都將匯聚在一點上,最終所有點光源都投射在一個平面上,也就是圖像傳感器的位置,形成清晰的倒像,而這個角度就是視角。

其中,平行光經透鏡折射后將匯聚在焦點上,焦點到透鏡的距離稱為焦距,而物體和傳感器到透鏡的距離稱為物距和像距,三者的關系滿足高斯公式。

可以看出,當焦距越長,或傳感器越小,視角就越窄。

受尺寸限制,手機鏡頭的像距很短,所以物理焦距也必須非常短,通常在 4mm 左右,遠小于單反相機標準鏡頭 35-50mm 的焦距。

不過,手機的圖像傳感器也很小,配合短焦鏡頭,視角正好與標準鏡頭類似。

選好視角,好看的照片還要靠曝光,主要由光圈值、快門速度和感光度決定。

光圈是鏡頭上用于控制通光量的結構,相當于人眼的瞳孔。鏡頭焦距越長,視角越窄,入射的光線也就越少,需要更大的光圈直徑以獲得更多的光。

所以,光圈值被設定為焦距的分數(shù),稱為光圈 f 值。對于單反相機鏡頭,光圈值 f/2.8 ,即光圈直徑是焦距的 1/2.8 ,就算大光圈了。

而手機鏡頭由于焦距短,一般最大光圈可達 f/2.0 ,OPPO Reno 系列使用的 IMX 586 甚至達到了 f/1.7 。

f 值越小,就能給圖像傳感器投射越多的光,提高成像質量,這對于夜間拍攝尤其重要。

除了大光圈,夜間拍攝還要盡可能放慢快門,延長曝光,但這樣一來,手持拍攝的抖動就成了大問題。而長焦鏡頭對抖動更加敏感。

于是,OPPO 在 Reno 10 倍變焦版里加入了棱鏡光學防抖,利用兩個以上的壓電傳感器獲取抖動的加速度信息,然后通過長焦鏡頭內一枚棱鏡的移動來補償抖動產生的影像錯位。

當然,影響成像質量最核心的還是圖像傳感器。

這是一塊 CMOS 圖像傳感器,上面排列著上千萬的像素,每個像素里的光電二極管在遇到光時,就會因為光電效應積累一定數(shù)量的電荷,將光信號轉為電信號。

由于光電二極管無法識別顏色,所以不同像素上還要覆蓋紅綠藍三種濾色片,按 1:2:1 的比例設置,以模仿對綠光敏感的人眼,這稱為拜爾陣列,能分別識別三原色。

此外,每個像素周圍都有專門的放大電路,能把轉化出來的電信號不同倍率地放大,可以理解為相機的感光度。

感光度越高,相機對光線越敏感,照片也越亮,但噪點也會越多。這是因為每個像素都會因為電路干擾產生固定的噪音信號,在高感光度下,噪音信號也會被放大,出現(xiàn)噪點。

噪點問題可以通過增大像素面積來緩解。在有噪音信號的情況下,大像素可以收集更多有用的光信號,增加信噪比,從而減少噪點。

手機使用的主流傳感器一般在 1/2.9 到 1/2.3 英寸之間,而 OPPOReno 等機型,就使用了更大的 1/2 英寸傳感器。

Reno 的傳感器還使用了像素聚合技術,通過改變?yōu)V色片的排列方式,在光線充足時使用單像素曝光,而在光線不足時就將四個像素拼成一個,四倍的像素面積,帶來更加純凈的夜景照片。

需要注意,圖像傳感器上的信息輸出后,是拜爾式排列的 RGB 點陣,必須再經過 ISP 圖像信號處理器轉化為我們常見的點陣圖片。

而近年流行的多攝像頭,如加裝黑白攝像頭以保留更多暗部光線信息;或用景深攝像頭拍攝多張對焦距離不同的照片,記錄景深信息,就需要多個 ISP 。

然而,手機鏡頭畢竟太小,圖像傳感器的寬容度有限,無法同時覆蓋太高和太低的亮度范圍。在夜間拍攝時往往高光部分一片全白,而暗部漆黑一片,還有噪點。

這就要靠手機應用的后期力量了。

比如 HDR 高動態(tài)范圍成像,用不同的曝光水平拍攝多張照片,再將這批照片中細節(jié)最好的部分合成為一張照片,讓夜景照片也能擁有更多細節(jié)。

而在 Reno 上,OPPO 的超清夜景 2.0 還實現(xiàn)了對夜景人像的專門優(yōu)化,將人和周圍的景物分別處理,避免出現(xiàn)臉色慘白的情況,還原真實的人臉膚色。

同時,OPPO 還改進了超清夜景模式算法,將拍攝的等待時間從 4-5 秒降低到 2-3 秒。

聲明:本文內容及配圖由入駐作者撰寫或者入駐合作網(wǎng)站授權轉載。文章觀點僅代表作者本人,不代表電子發(fā)燒友網(wǎng)立場。文章及其配圖僅供工程師學習之用,如有內容侵權或者其他違規(guī)問題,請聯(lián)系本站處理。 舉報投訴
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