最近，科技君被手機圈的一個高頻詞吸引了：計算攝影。大多數人對這個詞彙也許是陌生的，但其實計算攝影已經不是什麼新鮮概念了。

計算攝影究竟是何物？

追本溯源的話，早在1994年時就已有相關學術論文。彼時，照片的主要載體還是膠片。經過近20年的發展，照片的載體發生了變化，攝影也變得逐漸數字化，攝影的設備也不再侷限於傳統單反相機，手機逐漸成爲了主流攝影工具之一。

而"計算攝影"這一概念也隨着手機的普及，再次爲人們所關注。

我們在討論計算攝影之前，必需先弄清楚到底什麼是計算攝影？在查閱了大量資料後，科技君得出一個相對嚴謹的結論：

計算攝影是利用計算機軟件智能算法結合現代傳感器及現代光學等技術創造出新型攝影設備以及相關應用的綜合技術，並讓設備實現超出物理極限的成像質量。

雖然計算攝影起步較早，但其普及過程卻並不順利，直到前幾年手機攝影技術有了長足的進步，計算攝影才逐漸被衆人熟知。其中Google推出的PixelXL算是計算攝影在手機上的首次成功應用。

Google開創手機計算攝影先河

PixelXL所搭載的IMX378傳感器並不算十分出色，但Google卻憑藉着強大的HDR+功能使得PixelXL的最終成像效果十分出色，完全超越了使用同款傳感器的其它機型。

與其它HDR只是依靠傳感器本身壓暗高光和提亮低光不同，Google的HDR+有着十分複雜的軟件算法。其中核心是通過多幀合成來提高畫面寬容度，降低噪點。到Pixel3這一代，HDR+支持最高15張照片的合成。

而且HDR+的合成張數是可以根據不同場景和不同的光線環境智能調節的，說的直白一點，它是靈活的、可變的。這和以往普通HDR"死"的算法大不一樣。

HDR+最終讓Pixel系列擁有了超越傳感器物理極限的成像效果，用並不頂級的傳感器卻帶來了頂級的成像水準。計算攝影的威力得以體現。

HDR+只是Google對計算攝影技術應用的成果之一。大家還記得Pixel3手機的單攝人像虛化嗎？其虛化效果非常好，甚至超越了當時許多搭載多攝像頭的手機。Google也是通過計算攝影技術實現這一功能的。

這裏面涉及到大量的運算、人工智能和機器學習。Google的相機團隊運用5臺不同距離的Pixel3手機，拍攝了大量不同距離的樣張，從而獲得不同的景深和距離信息，並且讓機器不斷地學習這些信息。最後利用這些採集來的大量信息實現對不同距離景物的虛化。

由於前期通過機器學習和大量樣張，手機已經採集到了足夠多的信息，所以即便在面對複雜場景時，單攝的Pixel3也能有較好的虛化效果。

iPhone對計算攝影技術的挖掘

2018年，蘋果在發佈iPhoneXS系列時也引入了SmartHDR功能，這項功能和Google的HDR+有着許多相似之處，其核心也是多幀合成，但得益於蘋果A12芯片更強的性能和神經網絡引擎的加入，SmartHDR更加智能，對不同場景和光線的分析更加細緻。這也使iPhoneXS的HDR效果更加出色。

到了iPhone11這一代，蘋果繼續挖掘計算攝影的潛力，推出了DeepFusion技術，它被認爲是SmartHDR技術的升級迭代，DeepFusion無需像HDR模式那樣單獨開啓，它的運行是完全靜默的，只要你打開相機的拍照模式它就已經在運行了。它的這個運行過程全部由AI完成，無需人工干預。

DeepFusion運作方式是，當按下快門前iPhone就會先連續暫存拍攝8張圖片（4張短曝光照片、4張次要曝光照片），最後按下快門拍攝1張長曝光照片，並搭配AppleA13Bionic的神經引擎和機器學習功能生成最終的照片。

從實際效果上看，DeepFusion確實比SmartHDR更優秀，對被攝體細節的刻畫更出色。

如果你認爲上述的這些太深奧，沒太看懂，那麼科技君再舉一個最簡單的例子：

現在絕大多數手機上都有的拍照場景識別優化。當檢測到有天空的畫面時，畫面中的天空會變得更加湛藍，當有草原的畫面時，草原會被優化的更加翠綠。用手機拍美食，食物往往顯得更加鮮嫩可口，甚至還能對不同類型的食物做出針對性的優化。

這，其實也是計算攝影的一種體現。

計算攝影爲何在手機領域興起？

說到這裏，你大概已經對計算攝影有了初步的瞭解。但科技君還想聊一聊計算攝影對手機的意義以及計算攝影爲何在手機領域興起。

科技君認爲其根本原因在於手機的特性和物理極限，手機由於體積較小，內部電子元器件較多，導致其無法使用大尺寸的圖像傳感器和高質量鏡片繁多的鏡頭模組，而這些都是優秀成像的關鍵因素。

縱然現在手機上所謂的"大底"傳感器也不到1英寸，相比全畫幅的相機傳感器，差距十分明顯，鏡頭由於手機厚度的限制更是不必多言，和單反相機鏡頭動輒十幾片鏡片更是無法比擬。

這種先天硬件上的差距在光學技術獲得革命性突破之前是難以彌補的。既然硬件上有差距，就只能通過軟件上儘量補足。

計算攝影需要複雜的軟件算法，也需要強大的芯片支撐，包括ISP、DSP、NPU、GPU和CPU等多種芯片，因爲其過程需要進行大量的運算。

以iPhone11系列爲例，蘋果爲了保證其多攝像頭的系統工作和平滑的切換，把NPU的算力提高到了每秒1萬億次。如此強大的數據處理能力才得以應付三攝工作時產生的龐大數據量。

而強大的數據處理能力正是手機所擅長的。尤其是這兩年，旗艦手機處理器、ISP和NPU芯片的算力大幅增長，這就爲計算攝影在手機上實現提供了良好的硬件基礎。

就目前的情況看來，計算攝影在手機領域的發展還是很不錯的，至少它的趨勢是良性的。更重要的是計算攝影的確讓手機的拍照質量有了明顯的提高，很大程度上彌補了手機影像系統硬件上的缺陷，甚至在一定程度上超越了手機攝影物理極限。

如果從這個角度考慮的話，手機計算攝影的確很成功。

但計算攝影本質上是人工智能技術的一種，而現在我們對AI技術的發展還處在非常初級的階段。所以科技君認爲計算攝影仍有非常大的潛力值得我們去挖掘。

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