当前位置:首页 > 消费购物 > 正文

手机拍照全靠猜?为什么你的手机总拍不出“真实”的照片

时间:2022-02-23 14:03:58   来源:网络  

时间可以追溯到2021年12月。在少数民族团队在大团成立的那一周,几乎每天晚上都会有人跑到平台上,用各种设备记录洱海上空晴朗的星空,其中有几种谷歌像素设备的性能最好。Tiktok一直在感叹计算摄影的魅力,但只有当手机在白天刷微博、摇声音捕捉明亮的星河时,才真正理解算法的巧妙和魅力。除了惊叹之外,团队中几位主要使用Google pixel的编辑也向我讲述了一些有趣的细节:在计算摄影方面,即使是一直被视为行业标准的Google pixel,实际上也存在一些至今难以克服的缺点。其中,最具代表性的问题包括颜色偏差,这一问题自Google pixel 4开始就被提及,但直到最近Google pixel 6才得到有效解决
在夜视算法的支持下,与视觉感知(左)相比,图片的颜色(右)明显存在偏差:克莱德使用谷歌像素4进行拍摄
甚至开始提到的恒星样本都是相同的——对于谷歌这样的计算摄影老手来说,颜色恢复也是一个完全由算法解决的难题。为了让计算出的星空更加美观,在谷歌相册中的图像修改功能中,谷歌甚至为夜视模式下的照片准备了一套“天文滤镜”,以便以后进行颜色修改
那么为什么恢复颜色如此困难
\
▍ 问题的根源在于“猜测”。如果我们按照希腊语词根的方向理解,photo的英语是photo,可以字面理解为“用光制作的绘画”。在摄影领域,我们用来“画画”的第一个载体是胶片。底片上记录的光信息需要经过化学处理才能显影;以光电二极管为核心的CCD和CMOS出现后,更高效的光电信号转换成为主流,然而,在智能手机中更常见的CCD和CMOS都受到光电二极管工作原理的限制。它们只能根据光线强度记录不同的亮度信息。换句话说,传感器接收到的光电信号只能恢复黑白照片
以便让传感器捕捉彩色照明信息,彩色滤光片阵列(CFA)出现了
普通彩色滤光片阵列:拜耳阵列
图:维基百科
你可以将CFA理解为光到达传感器之前的一层“滤光片”。以使用最广泛的拜耳阵列滤色器为例。拜耳阵列以2个绿色像素、1个红色像素和1个蓝色像素为单位,通过滤波器的光不仅能在传感器上留下强度信息,同时还能保留相应的颜色信息。值得注意的是,由于每个像素仅过滤和记录红色、绿色和蓝色三种颜色中的,因此从单个像素获得的信息不能完全反映图片中不同颜色的组成
换句话说,照片细节的丢失始于我们按下手机快门按钮的那一刻。为了得到完整的彩色图像,拜耳阵列获得的颜色信息将依赖于去马赛克算法进行插值和重建。如下图所示,如果采用相邻像素平均值的算法,并根据采集到的像素推测周围缺失像素的颜色信息,则整个去马赛克过程完成后,重建图像甚至会占据整个图像的2/3。
上一篇:realme真我V25渲染图曝光 大胆红蓝撞色让人眼前一亮

下一篇:最后一页