为什么相机图像质量的提高速度没有智能手机智商那么快

在过去的十年里，智能手机的图像质量取得了突飞猛进的发展。并非每部手机都能提供足以应对像素窥视的结果，但曝光、色彩和噪点性能越来越超出大多数人的要求。当社交媒体成为大多数照片的主要目的地，智能手机成为查看照片的最常见方式时，智能手机不久前就跨过了大多数人“足够好”的门槛。

那么为什么无反光镜相机的智商没有以类似的速度提高呢?因素有很多，但这并不是因为大型传感器错过了最新技术。

小型传感器有不同的需求

确实，智能手机比专用相机更先采用最新的传感器技术。你可以简单地把它归结为两个市场的相对规模：预计2023年智能手机销量将在1.45B左右，而ILC的市场预计将在580万部左右，当然发展将集中在以下市场：放大 250 倍。

但智能手机有相当不同的要求。为了保持手机体积较小并控制电池使用，智能手机需要微型传感器，这就产生了对微型像素的需求。

因此，智能手机和紧凑型相机传感器比大型传感器早几年就采用了背面照明 (BSI) 技术。在非常小的像素中，通过翻转传感器并将布线推到背面，可以在弱光性能方面获得重大好处。在大型传感器中，布线在每个像素中所占的比例要小得多，因此带来的好处要少得多。相反，好处来自于将光敏感区域放在像素的前面，让传感器边缘的像素以更锐利的角度接收光线。将接线移至背面还可以自由地构建更复杂(即更快)的读出电路。

同样，Stacked CMOS 技术在智能手机中出现的时间大约比索尼a9早了五年。同样，在智能手机中，这为像素的光电二极管部分提供了更多空间，从而允许更小的像素和更快的读出。这项技术在大型传感器中更难生产，因此到目前为止，我们只在需要快速读出的相机中看到它。智能手机堆叠式 CMOS 的下一个发展似乎是进一步分离像素元素，允许小像素具有更大的存储容量，有助于提高其动态范围，但同样集中于最小像素特有的问题。

同样，正在采用诸如 Quad Bayer/Tetracell 滤色器布局等非硅方法，提供在低光下组合像素、在像素交替行上使用不同曝光或增益级别以增强高对比度情况下的 DR 或尝试的选项对强光下的完整标称分辨率进行反卷积。同样，这些都是针对亚 1μm 像素带来的挑战的解决方法，当应用于大型传感器相机时，其带来的好处会较少(尽管有一些四拜耳和四像素 AF 相机并不总是推广或认可该技术)。

在某种程度上，所有专用相机都受益于这些发展。随后，这些技术和制造它们的精细生产线就会被用来制造更大的传感器。这可能会导致最严重的开发成本已经由智能手机市场承担，而不是由相机买家承担。

但你越仔细地研究最新技术，就会发现，直接花更多的钱在大型传感器上会导致智商显着提高的证据就越少。过去几年智能手机图像质量的飞跃得益于多镜头的复杂对齐和组合，以及机器学习衍生的处理。传感器通过更快的读出对此做出了贡献，但并不是通过其输出质量的任何固有改进来实现的，而大型传感器用户却以某种方式拒绝了这一点。

即使是最昂贵的大型堆叠式 CMOS 传感器也很难与具有微小像素的小型传感器的超快速读出相匹配，因此在大型传感器相机中提供这些计算方法并不容易(假设相机制造商可以匹配研发数量)苹果和谷歌等公司正在解决这个问题)。但你希望他们这么做吗?值得停下来思考摄影作为一种追求的目的是什么。仅仅是为了获得一个有吸引力的版本，无论你将相机对准什么，还是理解工具并决定如何捕捉和传达图像都起作用吗?