从硬件上讨论iPhone4s的拍照能力手机拍摄功能全解析.docx
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从硬件上讨论iPhone4s的拍照能力手机拍摄功能全解析
iPhone4拍照性能分析以及iPhone4S拍照性能展望
一楼：
手机拍摄功能详解，用最简单的语言全面介绍和讨论手机的拍摄功能
二楼：
历史上的拍照强机
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关于手机的拍摄功能，我早想写点什么。
手机作为唯一需要时时携带的电子产品，大概从诞生起，人们就没有停止过在其身体内塞入尽可能多功能的想法（这句话稍显邪恶）。
这其中拍照功能一直被人所瞩目。
直到目前为之，不管一部手机采用什么芯片组，采用什么开放系统，但是于硬件来说，LCM和Camera还是最被人关注度的硬件配置之一。
一部手机，卖点大抵分为屏幕素质，外型设计，系统功能，外设功能等。
而在外设中，拍摄能力一直是消费者最为关注的。
其实这么说是有根据的，手机的拍摄功能确实给我们带来了很多快乐，典型的比如摄影大师陈冠希，成功的用一组写实风格的记录照片，让全球的男性都沉浸在撸管的乐趣中。
从此以后广大男性们除了收集AV后，也养成了收集各种“门”之片片的习惯。
你瞧，这不就是用手机拍摄改变了世人习惯的证据吗？
iPhone4拍照性能分析以及iPhone4S拍照性能展望
一iPhone4的拍照性能
同学们，朋友们，老师们，阿姨们…
你们拿着iPhone4，戴上美瞳，嘟着嘴巴，摆好姿势，喀嚓一下拍了一张照片。
然后要干什么？
废话，当然是发微博啊，发开心网啊，发米聊啊，传彩信给男朋友啊。
这就是我要说的，iPhone的拍摄理念，和之前的手机以及相机的拍摄理念不尽相同。
iPhone的拍照，之所以关注度这么高，其实和iOS上众多的后期工具以及社交工具关联性极大。
在前面的介绍中，我们知道，对原片进行进一步后期，会极大的影响画质，而且，手机上的图像后期处理工具，多功能简单，特效化较多，处理效果模块化。
这会比在电脑上用Photoshop慢慢的后期，对图像画质的影响更加大。
Sowhat？
大家不在乎啊，一般人也很少将iPhone拍摄的照片打印出来，甚至导入电脑保存的都比较少。
大家要的只是在iPhone的Retina上屏幕上，能显示出清晰的好玩的图像而已，并且还能把这个图像发到各种社交网络上。
大家对于手机拍照，本来就不希望有多大的后期空间，谁用手机拍出来原片，放到电脑上100%缩放去看细节呢？
所以，对于拍照后的JPG原片的后期，我们这里不讨论。
因为毕竟相机也内置很多特效，其他手机也可以简单的编辑图像。
我们就来从硬件着手iPhone4的拍照能力。
iPhone4的拍照硬件配置
摄像头（Camera模组）：
OminiVisionOV5650
镜头（Lens模组）：
大立光电9457F改进型
音圈对焦马达（VCM模组）：
MitsumiVCM
ISP：
AP处理器（A4）内置
1OminiVisionOV5650
OV5650是OminiVision公司专供苹果的一款Camera模组。
OV5650的基本参数如下图：
可以看到基本的信息：
1/3.2英寸的背照式CMOS传感器，最大采样分辨率2592×1944；
模组直接输出Raw-RGB原始数据，不进行ISP处理；
模组最大的输出速率是2592×1944分辨率下15帧每秒；
快门类型为卷帘快门（RollingShutter）；
分析一下，世界上比较通用的小型摄像头模组厂商，有美光，OV，三星等。
OV的市场占有率比较高，技术很成熟，而且驱动工程师最熟悉OV的方案，优化起来游刃有余啊呵呵，优化好了还能指望公司发点股票涨点工资呢哦呵呵。
所以，这个专供苹果的500万像素背照式CMOS，素质在手机摄像头模组中，是排列中上等的。
然后是曝光类型，卷帘快门就是CMOS行曝光的一种，可以提高输出速率，所以带来的效果就是1080P摄像可以轻松实现。
当然，首先要解决取景时曝光不均匀，斜坡和晃动等缺点。
这个不用担心苹果工程师。
另外一点，OV5650是简化过的摄像头模组，它没有ISP的过程，输出Raw-RGB原始数据。
也许苹果对于自己的图像处理能力比较放心，所以这么对OV说：
给我Raw数据，不要YUV数据，我TM自己处理。
OV一听，心想这位爷我惹不起啊，我就去掉ISP吧，给您慢慢玩去吧……
OV5650的框图如下，可以看到，ISP完全被省略，只有一个坏点校正功能。
OV5650模组体现了苹果的对自我技术能力的自信，完全制定化，一个手机商，如同一个相机厂商去实行自己的ISP算法，是蛮了不起的。
对于这个模组，我评价是上等，因为部件结构简化了，越简化的东西缺点越少。
2大立光电9457F改进型
9457F是台湾大立光电的一款手机定焦镜头模组，苹果同样定制了9457F的改进型，使其光圈达到F2.4。
9457F的参数如下：
成像圈适用的传感器尺寸：
1/3.2英寸
镜头的最大光学分辨率：
800万像素
光圈：
F2.8（定制后F2.4）
镜头出舍视角（至CMOS）：
<27度
有效焦距（非焦点）：
4.28mm
大立光电提供的一般为性价比较高的定焦镜头，采用大立的定制镜头是基于成本和光学性能的折中考虑。
9457F是大立的高端定焦镜头，适用于手机和NB。
9457F的定制信号具体比9457F有哪些改进我尚不清楚，对于此镜头模组，我评价是中等。
不过基于手机镜头的通光口径，其实像N8那样的蔡司认证镜头，对成像提升并没有想象中的大。
在保持光学分辨率的情况下，大光圈带来一些浅景深的实现，对于手机成像来说还是不错的。
而且在小Sensor尺寸的条件下，光学性能的小缺点可以大部分通过ISP来补正。
3MitsumiVCM
VCM的作用，就是控制镜头中聚焦镜片的移动，以此来在物理上实现对焦的过程。
位移的步进越小，位移的速度越快，VCM的性能越好，摄像头的AF自动对焦性能就好。
主流VCM厂家有SHICOH和TDK，MWT，以及Mitsumi（三美），iPhone4就是采用三美的VCM。
相比MWT，三美的VCM也许displacement与lilt性能并不是最好的，但三美的VCM一直是高性价比的代名词，且其耗电和尺寸方面也同样有优势，苹果选用的供应商也基本基于此出发点。
对于iPhone4的VCM，我的评价是中上等。
4ISP及其他
iPhone4的camera模组使用了飞利浦的白光LED颗粒，集成了LED驱动IC。
具体参数不详。
从效果来看还不错，亮度和频闪时间应该都是白光LED中的上级，给中上评价。
上面已经说了，苹果的ISP直接集成在AP处理器中，接口开放直出JPG/PNG/GIF等格式。
从自带拍照软件直出PNG的画质来看，苹果的ISP算法在手机和DC中是非常不错的，属于严重讨好人眼的算法。
这里我评价也是上等。
Well，Well，Well，最后让我们来总结一下。
硬件基础配置85分，ISP优化90分。
现实就是这样，我们拿着iPhone4到处拍照，得益于拍照理念的更迭，以及算不错的硬件配备，iPhone4的拍照功能越来越被发扬光大了。
二iPhone4s的拍照性能展望
1.iPhone4s的Camera模组是OV还是传闻中的Sony，还不得而知，看对比图中好像iPhone4s的摄像头孔径大了一点，可能是成像圈变大了，那么是否采用了大于1/3.2英寸的CMOS？
如果是的话，基本上可以确定是Sony的模组了，成像么当然有很大的期待（有回复说已证实是Sony的模组，:
>，Thks！
）；
2.确定的是Lens模组中，台湾大立和玉晶成为了供应商。
5片镜片结构（当然有一片是聚焦镜），加了个什么IR滤镜，宣传中说是降低CMOS对红外线的敏感性，其实就是个噱头，的确CMOS硅结构对红外线敏感，不过本身CMOS相对于CCD的抗红外干扰性就好一点，再加上CMOS表层有一层红外滤膜，这个估计是镜头供应商给Apple的一个宣传建议。
不过，孔径增大成像圈增大，更好的光学素质是可以期待的；
3.依旧是白光LED，有消息是说Apple抛弃了飞利浦，选用了台湾某厂家的LED颗粒，具体如何咱们看效果吧；
4.A5的ISP模块必然会针对8M像素图像进行进一步的算法优化，本已相当完美的ISP算法进一步优化，对于非Raw直出照片的画质，可以大大的期待一下；
以上，iPhone4s的拍照性能在稳步前进中，画质方面是不是能媲美卡片DC呢，同样让我们一边用IP4自拍，一边拭目以待吧。
:
>
手机拍摄功能详解
拍摄功能硬件一Camera模组
大家都知道，手机背面的那个小小的孔，就叫摄像头。
这个小孔幽幽的泛着光泽，深邃又迷人，如同一个含苞待放的小萝莉一样，这个小萝莉还是个傲娇娘，像零之使魔的614一样惹人怜爱，而且在小萝莉身体里面，不对，是在小孔的里面，还有层膜…..哦，这是镀膜。
看了上面一段大家别惊慌，我不是we1琐的宅男，我也有女朋友的……她叫姐崎宁宁……囧!
回到正题来吧。
虽然Camera的构成大家都知道很简单，就是镜头+感光芯片而已。
不过大家也都知道光学成像是一门非常深奥且尖端的科学，这其中消费者可以拿来讨论的话题非常之多。
我们现在就来谈谈摄像头，从camera的构成开始。
Camera最概念性的结构框图，就是镜头+图像传感器+DSP。
如果图像传感器类型是CCD，那么在图像传感器采光后还需要一个A/D转换的过程。
下面具体介绍。
Camera结构一图像传感器（Sensor）
一感光二极管阵列
图像传感器（imagesensor），这个大家都耳熟能详了，目前买个相机或手机，一般都会标注sensor的参数，人们也都知道了，sensor是相机中最重要的器件之一，没错，是之一，不是唯一。
Sensor的作用通俗点讲就等效于胶片相机的底片。
两者的作用都是保存曝光时间内的光线数据，这些原始数据就含有基色/亮度等成像的全部要素。
区别在于胶片要在暗房里面慢慢用光显影液和定影液冲洗出影像，而sensor要经过数字信号处理和数据转换才能成为通用的影像格式。
大家也知道，Sensor的类型，按照工作原理可分为两类CCD和CMOS。
CCD:
电荷耦合元件
CMOS:
互补型金属氧化物半导体
这两个名字非常拗口，咱们略过，来说说他们的工作原理吧。
其实我觉得，我们能记住这些专业名词的，还是要记住。
如果连名字都记不住，就去研究原理的话，总觉得好像有什么奇怪的怨念混进来了。
这就好比你看上个姑娘，追的死去活来，终于追到手了，然后海誓山盟，各种美好，结果到领证登记时，登记员问你：
未婚妻名字？
你才拍脑袋：
我艹我老婆叫什么来着…?
对！
就是这种感觉。
首先要说明，图像sensor既然要保存光线，首先要做的就是能感应光线，即不同的光线照射到材料上，可以输出不同的信号电平。
CCD和CMOS就是对应两种感光二级管的类型。
以此带入后，大家都将这两种感光二极管所构成的sensor，简称为CCD和CMOS。
下面是CCD和CMOS的感光二极管排列，看图也能看出来，因为感光二极管的构造不同，所以CCD和CMOS的感光阵列结构也不同。
CCD的阵列，是在一根总线后加A/D转换，而CMOS在每个感光二极管旁都加入了A/D转换（红色的二极管标注）。
大家把视线焦点聚集在阵列图的总线上，CMOS结构的阵列有水平和竖直两条传输总线，而CCD只有水平或者竖直一条传输总线。
那么大家就有疑问了，CMOS有两条总线，可以以坐标方式直接读取总线的电平来保存每个像素的电平值，而CCD只有一条总线，怎么输出数据呢？
很简单，大学学过数电吧，CCD传出数据就是在时钟信号同步下，一步一步的移位读出对应二极管的电平值。
这也就带出CCD和CMOS采集信息的不同点了。
CMOS是主动式输出采集的数据信息，CCD是在同步电路控制下被动式的输出采集的数据。
至此，CCD和CMOS的大多数特性就可以解释了。
第一，CCD保存图像速度慢，不适合快速连拍。
你瞧，CCD传感器需在同步时钟的控制下以行为单位一位一位的输出信息，速度当然慢，不慢不舒服斯基。
第二，CMOS保存图像速度快，适合快速连拍。
你瞧，CMOS阵列有坐标嘛，传感器采集光信号的同时就可以取出电信号，还能同时处理各单元的图像信息，速度当然比CMOS快，不快不舒服斯基。
第三，CCD耗电大。
本来CCD感光二极管工作就需要多个源极，所需要施加源极的电平很高（见图），加上CCD的阵列要在同步信号控制下一位一位的实施转移后读取，所以需要时钟控制电源和三组电源供电，耗电当然大了。
不大不舒服斯基。
第四，CMOS耗电小。
CMOS传感器经光电转换后直接产生电流或电压信号，信号读取十分简单，而且感光二极管所需的电压，直接由晶体放大输出，所以需要施加在源极的电平很小（见图）。
不小不舒服斯基。
另外，大家还记得上面的摄像头结构框图吗？
为什么CCD传感器后面会有个A/D转换电路，而CMOS却没有？
现在知道原因了吧？
OK，再来说下一个话题。
CMOS之于CCD的弱点和优势。
在几年前，大家普遍存在一种说法，就是CCD画质比CMOS好。
时至今日，这个说法越来越站不住脚了，当然是CMOS传感技术在高速发展的结果。
说CMOS画质弱于CCD，其实也就是采集的数据完整性不同罢了。
1.CMOS是主动式输出数据，阵列上每个点都要经过两条传输总线，路程长，虽然经过了放大，但传输时的噪声引入多。
2.CMOS阵列的每个二极管旁边都有A/D，光电传感元件与电路之间距离很近，相互之间的光电磁干扰较为严重，放大的同时可能带入的噪声也大。
3.如上一点，CMOS因为二极管旁带有A/D电路，所以同样尺寸的sensor，CMOS的二极管能受到的光线面积就小（其他的面积留给A/D电路），所以一部分光线被浪费了，受光弱于CCD的感光二极管，所以带入的一点小噪声就会被放大。
4.CCD传感器制作技术起步较早，技术比较成熟，采用PN结和二氧化硅隔离层隔离噪声。
不过，近年来，CMOS技术发展是一日千里，在中小尺寸传感器上，CMOS和CCD的画质区别已经很小了。
CMOS可以通过改善微透镜，在硅表面上掺入杂质等来减小噪声信号。
（什么是微透镜？
下面慢慢介绍）
这时候，大家又有疑问了，为什么CMOS在发展，而CCD却没有技术更新了呢？
这个我只能说，CCD成本高又耗电，结构设计又复杂，谁TM闲着没事去钻研它啊。
而且CCD技术起步很早，发展的已经很成熟了，可改善的余地真的不算大。
感慨一下，说起CCD和CMOS的发展，就好像猎人和海贼王一样。
猎人就是CCD啊，神作啊，可惜它是被富奸这个2B给画出来的。
于是可怜的猎人Fans等了八年，还没等到主角再次登场…
二微透镜和滤光层
再来，就是微透镜了。
微透镜是什么？
是镜头吗？
错！
给你打个叉。
微透镜不是镜头，微透镜是CCD/CMOS传感器表面的一层小透镜阵列。
光线不是经由镜头，然后直接照射到CCD/CMOS的感光二极管阵列上的。
在光线射到感光阵列前，还要经过传感器表层的微透镜和滤光层。
在感光二极管之上，有很多微型的透镜。
这些透镜按照二极管的阵列排列，也就是每个感光二极管的上面都有附着一个微型透镜，即一个透镜对应一个像素来排列。
下图为CCD传感器的纵向结构图。
为什么这种结构？
聪明的读者已经猜到了。
猜到的同学请举手，叔叔要奖励你一个轻轻的吻，不伸出舌头的那种哦~~~
微透镜的作用：
初中物理老师都会告诉你，凸透镜用来聚集透射光线的。
微透镜当然是用来聚集光线的。
在阵列中，感光二极管的感光面有限，对应一格像素内的大部分面积是无效受光区域，所以要把阵列中每格二极管前的光线集中起来，射到二极管的受光面上。
滤光层的作用：
注意了，不是孙燕姿的绿光，是滤光。
滤光就是把色彩滤掉。
保证每个二极管感受到的光是单色的。
为什么要滤成单色光？
把你生锈的脑袋转动起来。
前面说了感光二极管只能输出不同的电平，也就是只能表示光的强度而已，没办法表示颜色信息。
也就是黄色光和红色光，只要对应的亮度相同，二极管都会输出一样的电平信息。
所以，聪明的开发者就在二极管阵列前面，加个滤光层，指定这个二极管感受一种颜色的光强，光线中其他的颜色就去掉。
这样每个二极管的输出信号就对应为一种颜色的强度了。
这种做法的缺点是每个像素点得不到真正的信息，只能通过相邻像素的其他颜色强度，来猜测自己这一格内的其他颜色强度，再把颜色组合起来，算出真正的颜色。
这就是所谓的马赛克结构。
目前市面上手机和相机传感器总数的99%是马赛克结构，也就是有先天缺点的。
最常见的马赛克结构就是RGB三个基色相错排列，如下图。
相机将每个像素格的基色信息综合起来，猜出每个像素的实际颜色和强度。
现在还有一种sensor，可以完美解决马赛克的这种先天缺点。
就是适马开发的FOVEONX3传感器，其实就是每个格子的感光电路，可以感受RGB三种基色的信息，缺点是在感光阵列上要加三层滤光层，光线强度会有损失。
适马X3传感器也是被誉为最接近胶片原理的传感器，成像效果比常用的CCD/CMOS确实好很多。
这个好理解嘛，因为每格像素记录的都是全部的基色，不用靠相邻像素去猜了嘛。
不过很可惜，这种传感器目前只用在适马自己的单反和专业DC上，而且卖的很贵。
另外同样的尺寸下，X3传感器比较难以提高总像素数。
三传感器尺寸和画质的关系
传感器尺寸大小对于画质的影响，其实跟之前一样，就是采集的光线数据的正确性和完整性的不同。
在像素相同的情况下：
1.传感器面积越大，感光阵列的面积就越大，相邻感光电路的距离就越大，加电时产生的电磁干扰就越小。
2.传感器面积越大，感光阵列的面积就越大，对应单个像素的透镜就能做的越大，聚集到的光线就越多，感光二极管受光后产生的输出电平就越高。
假设噪声大小不变，那么更大的有用输出电平，带来更高的信噪比，转换后的信息处理时正确率就越高。
3.为什么在光线非常好的时候，传感器尺寸大小间的差异会缩小？
因为即使传感器尺寸小，但是光线强度足够，每个感光二极管都能受到足够的光线，产生的信噪比就大，噪点也就缩小了。
这就是为什么画幅大的单反和单电，比画幅小的手机和卡片DC成像好的本质原因，当然也有镜头素质等其他原因。
下图是各种画幅的大小对比。
（小知识：
32×24mm之所以被称为全画幅，是因为这个尺寸和135胶片的尺寸很接近）
好了，关于传感器就说到这儿。
这里是个浅显的原理讨论，深入的半导体材料特性，驱动电路设计等不是我们关心的了。
另外，关于CCD和CMOS的优劣，被人争论的太多太频繁了。
无忌有个帖子讨论的比较深入，感兴趣的话可以搜索一下。
Camera结构二数字信号处理（DSP）
一图像信号处理的目的
你像我一样，假期宅在家里，肚子饿了想吃碗泡面，然后打开冰箱拿出泡面，这个泡面就是原始数据，是不能吃的。
你要打开桶，撕开调味袋和酱袋，倒进桶中，再倒热水冲泡数分钟，然后才能吃。
这个过程就叫对数据进行处理。
这时候有人大叫：
我吃泡面都是直接吃干面饼的。
对于这种喜欢吐槽的魂淡，我是不会理会的……
关于图像信号的处理，我们先从需求上去探讨。
前文说过了，传感器一般为马赛克结构，阵列输出的信号，在每个像素上都只是单色的，需要用相邻像素的色彩去猜测本像素的其他色彩。
这个由传感器直接输出的，每个像素只有单色信息的数据，叫做RawRGB数据。
而DSP的目的，就是把RawRGB数据，去通过计算和后期加工，变成真正的RGB或YUV格式的数据。
简而言之，DSP的主要工作，就是把RawRGB格式转换成RGB格式或者是YUV格式。
介绍一下各种颜色的数据格式吧。
1.RGB数据:
通用数据格式，因为理论上任何颜色都可以用红绿蓝三种基本颜色混合而成，所以RGB格式的一个数据位由RGB（红绿蓝）三种颜色的比特位组来表示。
RGB格式有RGB565，RGB24，ARGB32等几种标准。
大家都知道，数据传输中，一个字节是8个比特
RGB565：
共16比特，占两个字节。
其中5个比特表示R，6个比特表示G，剩下来5个比特表示B，所以一共可以表示的颜色数为2^16=65536色，
其中红色R和蓝色B可表示为32种不同值，而绿色G可以表示为64种不同值；
RGB24：
共24比特，占三个字节。
其中RGB三种颜色各种8个比特位，
所以一共可以表示的颜色数为2^24=1677万色，每种颜色可表示成256种不同值；
ARGB32：
共32比特，占四个字节。
其中RGB三种颜色各占8比特，剩下来8比特表示Alpha通道值，
所以一共可以表示的颜色数为2^24=1677万色，每种颜色可表示成256种不同值。
但是因为加了Alpha值，所以每种颜色还可以另外显示为256种不同的透明度；
好，说到这里，大家知道了屏幕参数中6万5千色，26万色，1670万色是怎么来的了吧？
另外RGB颜色在寄存器中的比特位顺序是BGR，所以写驱动时，定义的话是这么定义的：
typedefstructtagRGBTRIPLE{
BYTErgbtBlue;//蓝色分量
BYTErgbtGreen;//绿色分量
BYTErgbtRed;//红色分量
}RGBTRIPLE;
2.YUV数据:
说白了就是色差分量。
大家的电视机上都有色差端口吧？
色差端口传输的数据格式就是YUV422。
YUV中，Y表示亮度信号，U和V表示色差信号。
以前的黑白电视，是只有Y信号而没有UV信号，所以只能表示灰度而不能表示色彩。
YUV数据和标准RGB数据互相转换公式：
Y=0.299R+0.587G+0.114B
U=0.147R-0.289G+0.436B
V=0.615R-0.515G-0.100B
R=Y+1.14V
G=Y-0.39U-0.58V
B=Y+2.03U
3.Raw-RGB数据：
前文所说，马赛克结构的CCD/CMOS，其感受光线后输出的原始数据只有灰度数据，因为滤光层关系每个灰度数据只表示一种颜色的强度，所以Raw-RGB数据就是传感器输出的原始图像数据，其中的颜色信息是不完整的，不通过计算插值出其他颜色信息的话，是还原不出完整图像的。
了解了图像处理的目的之后，我们来看看DSP的简单框图。
下面一步步的来拆分。
1.图像传感器部分：
前面已经说过了，没记住的把鼠标往上面滚动，慢慢看。
ASP/AFE就是感光阵列的辅助电路，控制信号抽样，感光时间长短（也就是曝光）等功能，跟模拟信号的处理相关。
A/D部分前文也有说明，所以这部分带过。
最后一点最重要：
图像传感器输出的就是RawRGB原始数据。
2.DSP部分：
基本上信号处理模块中，90%的功能由ISP完成。
ISP是什么？
ImageSignalProcessing，图像信号处理。
故名思忆就是处理图像的。
ISP将由Sensor输出的原始信号处理成通用的成像数据，这些处理过的成像数据可以直接被AP处理器或者基带芯片来使用，至于这些通用的图像格式数据，是再处理还是显示还是保存，这就看应用需求了。
二Pre-ISP
大家辛辛苦苦工作了一年了，准备带着家人去普吉岛度个假。
难得出国嘛，总觉得不带个好点儿的相机会有遗憾。
于是赶早儿带着女儿去摄影城买相机去了。
到了摄影城门口有人发传单，起手接过一张，佳能小马四，双Digic高速数字图像处理引擎，倍儿牛逼。
没走两步又有人塞了张传单，索尼A77，双Bionz图像处理引擎，忒专业了。
于是您女儿就好奇了，拽着您的衣角问起来了，把拔把拔，这个图像
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