我們常說，成像技術與摩爾定律是背道而馳的，即工藝越先進，圖像傳感器上的像素越小，并不意味著性能越好，有時甚至成像質量會變差。不過，有一點趨勢是肯定的，即智能手機這些年拍照，是越來越強的，像素也的確是越來越小。當然，手機攝像頭的圖像傳感器總面積這些年一直是在變大。 但如今的1億像素的手機，對比當年的1200萬像素和4100萬像素的較量，似乎全然不是一個量級，1億像素拍照的畫質體現也沒比4800萬像素的手機好到哪去。甚至還有堅持“祖傳”1200萬像素手機拍照能力“叫座”的“奇怪”現象...

進入信息化時代，自從夏普發布第一款帶攝像頭的功能手機開始，人們對手機的相機功能的追求一直未曾停止，以至于時至今日，各大主流廠商的新機發布會上，拍照畫質都會作為主講重點之一。

一般來說，提高拍照像素，是手機廠商提升照片畫質最常用、最直觀體現差距的方法之一。相比起軟件向的優化，通過直接升級相機傳感器，能給照片畫質帶來立竿見影的效果。

自從諾基亞2012年就在手機實現4100萬像素相機后，“千萬級像素”成為了宣傳手機拍照能力的關鍵詞之一，不過提升畫質一直靠“堆像素”真的可行嗎？

來自面包板社區的明星博主——歐陽洋蔥就這一角度，結合自身經驗發表了自己的看法。

我們常說，成像技術與摩爾定律是背道而馳的，即工藝越先進，圖像傳感器上的像素越小，并不意味著性能越好，有時甚至成像質量會變差。當然了，摩爾定律更具體的定義其實不是這么說的，但我們姑且就這么信了。

不過我們知道手機這些年的拍照是越來越強的，像素也的確是越來越小——之前探討1 億像素圖像傳感器的文章其實就提到過這個問題，這也是這些年手機圖像傳感器實質上的發展趨勢，甭管多少媒體喜歡大談單像素尺寸這件事，像三星如今的圖像傳感器像素尺寸做到了 0.7μm——雖然還沒有應用到 1 億像素的圖像傳感器上。

當然了，手機攝像頭的圖像傳感器總面積這些年一直是在變大的，起碼從 10 年前的對角線 1/3 英寸，變成了現在的 1/1.33 英寸——這個轉變其實還是巨大的。其實圖像傳感器變大，也就意味著拍攝一個相同的場景，光圈、快門、iso 參數相同時（或者說照片亮度一致），則實際的光通量是明顯更多的。從直覺上來看，拍照一定更好——畢竟吃了更多的光，光總量變大，也就意味著前端的散粒噪聲會更低。

但好像 1 億像素的手機，拍的照片其實也沒比 4800 萬像素的手機厲害到哪里去；跟當年的 1200 萬像素和 4100 萬像素的較量，似乎全然不是一個量級。或者說，如果我們拋開什么光學/混合變焦、超廣角這些多攝加成不說，當代手機的 28mm 主攝拍下的照片，其實也就那么回事：你說好能好到哪里去，壞又能壞到哪里去？

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前一陣還有朋友說想買個拍照好的手機，問我應該買哪款。其實以手機“攝影”框定的范疇，即便華為、小米之類的廠商把手機拍照吹破天際，如果同樣是 0 塊錢的手機，它們的成像質量差異真的會大到哪里去嗎？所以我跟他說：你喜歡哪個，就買哪款吧，你又不搞什么嚴肅攝影，沒事難道還跟別人去拼一拼寬容度、邊角失色的問題不成？

畢竟這會兒早不是十多年前，手機拍照幾乎就只有蘋果一家能把自動白平衡做好；也不是十年前，諾基亞手機的解析力和信噪比可以把同時代競爭對手拋到天邊去。

dxomark 在 3 月份發布的一篇文章，我覺得特別能回答為什么 1 億像素手機拍照其實也不過爾爾。這篇文章中提到，智能手機 10 多年來，成像質量提升超過 4ev（stop）；其中 1.3ev 是來自圖像傳感器/光學技術的提升；有 3ev 是來自圖像處理器（soc 的 isp、npu 之類），或者說智能手機的處理能力提升。

總體，智能手機拍照越來越好，是攝像頭光學系統（包含圖像傳感器技術提升），以及圖像數字信號處理能力的雙重提升。而后者占了大頭；前者有價值，但在手機這個門類的產品中，其提升相對緩慢——這其實也符合相機市場的發展，單畫質提升速度，完全不可能像半導體技術發展那樣瘋狂。

圖像傳感器（光學系統）的技術提升

dxomark 認為，近 10 年 aps-c 畫幅的圖像傳感器，以 dxomark 針對圖像傳感器的測試標準來看，其性能提升是 1.3ev。那么手機拍照 4ev+ 的程度是怎么做到的？

從光學系統來看，對于手機來說，bsi 背照式 cmos 圖像傳感器技術，算是一個偉大的發明（即便它也是相機->;手機攝像頭的技術下放，不過相機從 bsi 技術上的獲益遠少于手機），其實質就是把像素內部的色彩 filter 與感光層（光電二極管）之間的電路層，移到后方去。我們所知，bsi 解決的主要問題是串擾，而且還能提升光的利用率。

感覺背照式和堆棧式，已經是基礎教育級別的名詞了吧...

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實際上 bsi 這個工藝改進本身不光是提升像素感光能力，也在于因為光電二極管離上層更近，則傳感器能夠從更多的方向獲取光子，它帶來的價值包括：

光圈因此可以做的更大（更偏角度的光）；鏡頭也因此可以和傳感器靠得更近，也就可以用更大的傳感器；而且鏡片可以更“平”，在增加額外光學組成部分，以及更長的有效焦距時也更具彈性，也不會讓手機的攝像頭模組太厚。

這么看來，bsi 對于手機拍照的貢獻也算是延續至今啊，還影響到了光學系統設計。不過如 dxomark 所說，這么多年的發展，無論是像素阱結構調整，還是什么 ram 堆棧技術、cu-cu 互聯之類，cmos 制造工藝提升、圖像傳感器總尺寸越來越大，其貢獻限定在 1.3ev。

圖像處理器的技術提升

就圖像處理來看，下面這張圖，第一張是用無數年前的尼康 d70s 拍的 raw 照片，iso3200；第二、三、四、五張，分別針對這張原始照片應用了 dxo labs 的 optics pro 3/5/7/9 軟件做后處理（也就是不同時期的軟件后處理）。能夠看出隨著時代發展，不管是算力提升還是算法提升，都對原有相同光學硬件基礎的成像做了怎樣的提升，就表明圖像處理這些年還是十分重要。

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能夠直觀體現手機拍照提升的是下圖，在低照度（5 lux）下從 iphone 5s 開始，一直到 iphone 11 pro max 拍攝的不同照片。按照 dxo 所說，圖像處理器在其中提升比重占得明顯更大，包括現在引入多張堆棧、ai 之類亂七八糟的技術——這本身就需以圖像處理器算力提升為基礎。

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我之前翻譯過好幾篇谷歌 ai blog 相關成像技術的文章，都是將機器學習應用到計算攝影的成果介紹，前一陣才發了一篇谷歌如何利用 dual pixel + dual camera + 機器學習實現背景虛化的文章，有興趣的同學可以去看一看。這些主要建立在圖像處理技術提升的基礎上；而且足夠谷歌在 computational photography 領域發一大堆的 paper。

谷歌在 computational photography 的成像技術介紹上最為透明，無論是 hdr+（高寬容度多張堆棧）、night sight（夜拍模式）、super res zoom（抖動實現的超分辨率數字變焦），還是把機器學習應用到夜間模式的自動白平衡之類，它們對于當代手機拍照畫質的提升顯得十分顯著。即便老一輩革命家們其實總是特別喜歡說，你這技術幾百年前相機就用上了，你這是技術下放。

其實無論包括蘋果、華為在內的廠商，在這些問題上的解決方案有多大差別，它們的核心都是圖像處理的提升，包括用于圖像處理的硬件算力提升，和軟件算法提升。它們如 dxomark 所說，貢獻了 3ev 的畫質提升。

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1億像素的圖像傳感器，在 computational photography 面前，可能在實際產出的收益上，并不會顯得十分巨大——于是，我們才說，這更是一個比拼 post processing 的時代。要不然大家都拿一樣的一億像素圖像傳感器，還哪來差異化競爭？

畢竟現在不像過去那樣，諾基亞隨隨便便就去跟東芝訂個獨家的 1/1.2 英寸的圖像傳感器（808pureview），光學系統還有蔡司參與設計，就把別家手機拍照打到滿地找牙。那是十年前的傳奇了，圖像處理器算力也遠不如現在，那會兒都沒人聽說過 ai 拍照。如今的華為，即便有索尼的圖像傳感器獨家定制資源，它到底有多“獨家”都很值得打個問號，更別說，在圖像處理器上誰技高一籌的問題。

當然其實在光學系統方面的努力，也包括了多攝之類的。不過這些提升，尤其是多攝的圖像合成實現更好的畫質，本身和信號處理又是分不開的——所以算是兩者的相輔相成吧。

最后文章與文首呼應一下：既然手機拍照，圖像處理帶來的效益更大，那么其實手機拍照是否也可以很勉強地說，是符合了摩爾定律的發展規律的。畢竟要做圖像處理，靠的就是數字芯片的發展。那么其實現在手機拍照越來越好，顯然 7nm 的驍龍、麒麟之類的就十分有意義，重要性不亞于攝像頭本身...那還不是要跟摩爾定律掛鉤了嗎？

最后的最后，相機（單反/微單）領域，由于專業攝影職能和手機拍照的差別，其“計算”屬性顯得并沒有那么重要，畢竟攝影師有自己的創作意圖，而且還需要花大量時間去做人工的照片后期，自然不可能允許照片一拍下來就有濃重的飽和度和對比度。

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