在长跑中，如果说有什么必须战胜的对手，那就是过去的自己。——村上春树《当我谈跑步时，我谈些什么》
得益于计算摄影、机器学习等技术的飞速发展及其在手机影像系统上的深度应用，如今智能手机的拍照表现突飞猛进，各大手机厂商在拍照画质上的比拼就像是一场你追我赶的马拉松竞赛。
不同于马拉松比赛的成绩有着唯一的指标——跑完全程用时，当我们谈论起一张手机拍出的照片的画面质量优劣时，我们应该主要看哪些具体的维度指标？也就是如何评价一张照片的画面质量呢？
什么是画质？
在特定观看条件下的图像的感知质量，其由输入和输出成像系统的设置和属性确定，最终影响人对图像的价值判断。——Jonathan B. Phillips&Henrik Eliasson《Camera Image Quality Benchmarking》
注：本文仅讨论手机最终成片的图像质量，不考虑拍照成像过程中的使用体验。
下面，展开描述评价照片画质的几个具体维度：
1 曝光(Exposure)
照片的曝光包括了动态范围、对比度、曝光重复精度，曝光控制的好坏体现了相机根据拍摄对象和背景的亮度进行调整和拍摄的能力高低。
在一些困难的光线场景，比如逆光、强光、暗光、光线明暗对比强烈的场景，可能会出现过曝或欠曝的现象，导致画面亮部或暗部细节丢失。
- 动态范围(Dynamic Range)：拍摄场景最亮部分到最暗部分的细节的能力。
- 对比度：一幅图像中明暗区域最亮的白和最暗的黑之间不同亮度层级的测量，即指一幅图像明暗反差程度。
- 灰阶：每一个像素，都可以呈现出很多不同的颜色，灰阶代表了从最暗到最亮之间不同亮度的层次级别，级别越多，画面效果越好。
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宽容度：表示CMOS对目标画面亮度范围信息的记录（还原）能力。
DXOMARK的曝光测试场景
2 色彩(Color)
色彩是人类对物体在被光照射或自发光时的视觉感知。在HSV颜色空间中，色彩用色调（Hues）、饱和度（Saturation）、亮度（Brightess）三个参数表示。
- 色调：又称色相，指色彩的相貌，比如我们常说的红橙黄绿青蓝紫。
- 饱和度：也称色彩的纯度（艳度），指色彩的鲜艳程度，表示原色在色彩中所占据的百分比。
- 亮度：也叫明度，指色彩的明亮程度。
评价照片的色彩质量好坏的指标主要包括白平衡、色彩还原、演色性。
- 白平衡：即白色的平衡，指不管在任何光源下，都能将白色物体还原为白色的能力。对在特定光源下拍摄时出现的偏色现象，通过加强对应的补色来进行补偿。
- 色彩还原：指成像的颜色是否与实物的颜色一致，表现照片再现场景色彩的准确程度。
- 演色性：指光源照射物体时呈现色彩的视觉效果质量高低的评价，照片呈现的色彩在观众眼里是否赏心悦目。
3 清晰度(Sharpness)
照片的清晰度表示各细部影纹及其边界的清晰程度。
- 锐度：反映图像平面清晰度和图像边缘锐利程度的一个指标。
适度的锐化会让画面更清晰。对人的五官、毛发的锐化能够吸引眼球。但过度的锐化处理反而破坏原先的平滑感，画面边缘出现比实物对比度更高的黑白边，影响画面质量。
- 纹理： 指物体表面上的花纹或线条等可观察到的细节。
一些降噪技术（例如更长的快门时间和后期处理）可能会使物体产生运动模糊，柔化处理会使物体表面细节变少，导致无法准确还原物体的表面纹理特征。
- 图像分辨率：数码相机所能拍摄到的离散光点数，其基本单位是像素。图像分辨率指标的高低反映了图像清晰度的好坏。
4 噪点(Noise)
噪点又称图像噪声，是图像中一种亮度或颜色信息的随机变化（被拍摄物体本身并没有）。噪点可能来自场景本身的光线，也可能是摄像头的图像传感器和电子元件造成的。
纹理和噪点在图像处理时会相互影响：消除噪点的图像处理也会减少细节并抹去纹理，使图像看起来更平滑。
5 杂散光(Stray Light)
杂散光就是不需要的噪音(光)， 它是由光机结构、视场外光源或者不完善的光学零件产生的，或者由光学或者照明系统自身的热辐射引起的。
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杂散光有ghost和flare两种：
Ghost杂光
6 彩色边纹(Color Fringing)
又称“紫边”，是指相机在拍摄取物过程中由于被摄物体反差较大，在高光与低光部位交界处出现的色斑的现象，其与镜头的色散、信号处理算法等有关。
- 色散：指复色光分解为单色光而形成光谱的现象。
7 阴影(Shading)
- Lens Shading：由于镜头的光学特性，Sensor的边缘区域接收的光强比中心源小，所造成的中心和四角亮度不一致的现象，俗称“暗角”。
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Color Shading：由于不同色彩的光折射率差别，镜头在周边入射角度不足，导致颜色偏差的现象，一般表现中心和四周颜色不一致。
暗角与偏色
8 几何畸变(Geometric Distortion）
由于光学透镜的固有特性（凸透镜汇聚光线、凹透镜发散光线）产生的透视失真，照片中的物体相对于实物出现扭曲和变形。
9 散景(Bokeh)
在一张照片中，有清晰的部分，有虚化的部分。虚化包括前景虚化、背景虚化。虚化部分的成像就叫焦外成像（散景），实际上焦外成像的好不好说的就是虚化的部分成像质量好不好。手机的相机系统由于厚度、空间的限制、无法做到数码相机的光学意义上浅景深的效果，只能通过图像算法在后期对照片进行背景模糊处理，模拟传统相机的焦外虚化。
- 好的焦外成像的特点：除焦点外，整个画面都是扩散的、模糊的，清晰的和不清晰的之间没有明显的边缘，也就是渐进式虚化。
- 手机散景算法的好坏评价：模糊应用的准确程度（准确区分前景和背景）、模糊效果的质量和平滑度。
10 对焦（Focus）
摄像头在任意照明和运动条件下都需要准确地针对拍摄对象进行对焦，使被摄主体成像清晰。这十分考验手机相机自动对焦系统的速度、准确性、可靠性。
为了提升照片画质，手机厂商们都做了哪些努力？
1）镜头模组：
- 多摄像头：高清、广角、超广角、长焦、微距、景深、3D ToF
- 潜望式镜头
- 多片式镜头：7P、8P
- 玻塑混合镜头
2）CMOS传感器
- 大底：1/1.4''（OPPO）；1/1.33''（小米、三星）；1/1.28''（华为）
- 大像素：4800万（OPPO）；5000万（华为）；6400万（Redmi）；10800万（小米、三星）
- 像素阵列：RYYB（华为）
3）ISP/图像算法
- HDR算法：AI Pixel（小米）、AI HDR+（华为）、Hyper-HDR（vivo）、HDR+（谷歌）、智能HDR（苹果）
- 暗光增强算法：单帧降噪、多帧降噪、细节还原、颜色还原、亮度提升、动态范围提升
- 景深算法：语义分割、景深学习
- 防抖算法：AI智能防抖
- 对焦算法：人眼追焦
- 图像理解/场景识别：语义渲染、AI智能场景识别
- AI白平衡算法
- 超采样变焦算法
- 更多……
4）神经网络算力芯片
- Neural Engine+ML加速器（苹果）；Pixel Neural Core（谷歌）；AI Engine（高通）；NPU（华为）
思考
照片是否必须要尽可能接近人眼看到的真实场景？
不是。有时我们希望获得的照片呈现的是我们想要看到的画面，而不是真实看到的画面。例如：
- 夜景：我们希望拍出的照片比人眼看到的更明亮，细节更丰富。
- 人像：我们希望照片中的画面比人眼看到的有更强烈的背景虚化效果，并提高人脸区域的亮度。
- 美食、花卉、风光：我们希望照片中的物体比人眼看到的更加鲜艳，适当增加饱和度，更加赏心悦目。
画质不佳的照片就一定不好吗？
不是。摄影的目的并不是为了表现更好的照片画质，而是为了更好地表达拍摄者的想法。所以我们会有意地改变照片的画质，创造出我们所期望的某种特定的视觉效果，例如：
- 对人脸进行磨皮处理，这减少了皮肤表面纹理细节，但可以消除我们不想要的一些皮肤瑕疵。
- 利用广角镜头的畸变来拍出大长腿。
- 增加照片暗角，来突出主体，并产生复古的效果。
- 有意加入一些图像噪声，来模拟胶片照片的风格。
结尾
更好的硬件规格，就好比更好的跑鞋和运动装备；一次次的算法训练，就好比一次次的跑步训练；而DxOMark上的评分和用户的喜爱，就好比我们在马拉松比赛中获得的成绩和观众的欢呼。
正如村上春树在《当我谈跑步时，我谈些什么》中所说：“跑过一趟马拉松便会明白，在比赛中胜过或负于某个特定的人，对跑者来说并不是特别重要。对长跑选手而言，在跑完全程时能否感到自豪或类似自豪的东西，可能才是最重要的。”我们努力提高手机拍照的画质表现，并不就是为了追求在DxOMark排名上比竞争对手高个一分两分，更重要的目的是希望把更好的拍照体验带给我们的用户，让每个人都能享受摄影的乐趣！
参考资料
[1] DXOMARK如何为智能手机摄像头评分——DXOMARK Camera评测解析 - DXOMARK
[2] Jonathan B. Phillips&Henrik Eliasson《Camera Image Quality Benchmarking》
[3] 中国摄影出版社《美国纽约摄影学院摄影教材（上册）》
[4] IQ1. 如何定义图像的质量？如何评价图像的质量? - 知乎
[5] 华泰证券《多功能叠加多场景，光学赛道优且长-光学产业链研究报告》
