底大一级就真的强?四款手机传感器实测样张分析
前言
大家在选购手机时,都会纠结手机拍摄的能力,这与厂商的Lens(镜头)设计、相关算法、Sensor(传感器)和ISP(影像处理器)等密切相关。其中Sensor(传感器)作为手机成像的重要基础,其尺寸大小、像素设计和设计工艺等都会一定程度影响最终成像。
不同的Sensor,差距会非常大吗?为了验证这一问题,笔者找来了搭载IMX700、IMX766、S5KHMX和GN1的手机,在本文做个测试,这些Sensor在2021年是十分热门的,多用作手机主摄。
下面是参与测试的Sensor信息一览,其中尺寸最大的是IMX700,高达1/1.28英寸,像素最高的是S5KHMX,高达1.08亿像素,所有Sensor都支持像素合并以增大单个像素大小,提升成像水平。
(本次参与测试的4款不同Sensor信息)
本文共六个环节,分别是测试各Sensor的基准画质、高感画质、宽容度、夜景表现、白平衡与色彩、不同照度下的对焦速度,下面测试正式开始。
一、基准画质
首先是基准画质测试,为了公平起见,笔者将各Sensor用字母A-D标记,使用手机自带的专业模式拍摄,以减少AI算法对成像效果的影响,用重型三脚架和大型齿轮云台稳固设备保证画面稳定。
画面曝光正常时,原生iso(感光度)越低,画质越细腻。由于传感器厂商没有公布这些Sensor的原生iso范围,因此笔者手动调节手机所支持的iso拍摄(有可能使用到了拓展iso)。一般镜头的中心成像最佳,但各家厂商不同的Lens设计方案会影响极限边缘画质,测试的图片将截取中心和非极限边缘的区域作为参考。
测试场景:室内稳定光源下的分辨率标版
(测试场景)
中心画质是一项非常有意义的参考指标,在Lens的最佳成像区域可以体现Sensor最好的画质。由于绝大部分手机Sensor比例为4:3,因此笔者按照标版的数字标识对齐,这也是一种避免光线干扰,可视化呈现Sensor画质的测试方法。
(拍摄样例)
我们先来看看这些Sensor在最低iso时中心画质表现,大家请观察下图画面中的细线和其间隔的锐利程度、清晰度,还有画面整体的对比度。Sensor A、D的画质最为扎实,对比度也相当高,Sensor C的对比度和锐度表现不错。
接着是展示最低iso较边缘画质,选取放大的区域位于图片偏右下角,大家可以观察数字的清晰程度和细线边缘的锐利程度。Sensor D的画质最扎实,对比度和锐度都比较高;而Sensor A、B、C的对比度相近。
二、高感画质
到这里想必大家对这4款Sensor的最佳画质有一定了解了吧,不过光线不佳时的高iso场景下,它们的画质又如何呢?这几款Sensor所支持的最高iso范围是1600~12800,为了公平起见,笔者使用1600的iso为基准再做一次测试。
可以看到,当iso达到1600时,所有Sensor的中心画质都出现了一定的下降,涂抹和锐化的痕迹逐渐显现。Sensor D的画面对比度和清晰度最高,但是画面较暗。
高iso下的较边缘区域的画质涂抹的痕迹和锐化的痕迹非常明显,但是各Sensor的画面线条依旧可辨。
三、宽容度
宽容度也是衡量Sensor的重要指标之一,Sensor宽容度越大,记录的明暗信息更多,后期调整相对更灵活。随着HDR算法的加入,“底大一家压死人”的定律逐还适用吗?
由于大部分手机用户不会专门拍摄RAW或高像素的素材做后期处理
大部分用户常手动关闭HDR;
大部分手机修图软件不支持RAW格式;
大部分用户的图片处理流程一般为JPG拉拉曝光套套滤镜。
因此笔者用默认像素大小的JPG的格式,拍摄了典型的欠曝场景、过曝场景和HDR场景。图像iso为各Sensor的最小值,非HDR场景用专业模式拍摄。
测试场景:公司过道的窗户旁
(兴华同学满脸写着“高兴”)
笔者抓来了路过的兴华同学上镜当工具人参与成像测试,首先拍摄了人物正常曝光的样张。调整前,天空完全过曝的,看看通过相应的后期手段能否拉回一部分天空的细节。
(拍摄样例)
笔者将所拍摄的JPG导入到Adobe Photoshop中,用Camera Raw将曝光压低两档,并将高光和白色的数值拉到了最低。很遗憾的是,所有的Sensor拍摄的图片均不能拉回天空的细节,依旧死白一片。
除了Sensor A,隐藏在背景高光中的一部分树叶倒是被还原了少许。看来在拍摄的时候,如果不开启HDR,手机拍摄画面中高亮处的细节基本无法还原。
既然过曝时天空的细节拉不回来了,那么让天空正常曝光,通过后期手段提亮人物,效果又如何呢?毕竟数码摄影中有一句老话叫“宁欠勿曝”,那就试试看。
(拍摄样例)
笔者将所拍摄的JPG导入到Adobe Photoshop中,用Camera Raw将曝光提高两档,将高光数值-100,阴影数值+100。可以看到这4款Sensor都能在保证天空有细节的情况下,将兴华同学大致还原出来,但是画质都十分的感人,并伴有大量的明度、彩色噪点,暗部也有些许的色彩失真。
从刚才的两组照片看,由于手机Sensor与主流相机Sensor的尺寸差距太大,若不依靠算法,则被“底大即正义”的物理定律压制得死死的,过曝或者欠曝的恢复调整都会对画质造成较大的损失,这也是为喜欢用手机JPG修图的同学提供一个参考了。
那么打开HDR算法后,画面的观感如何呢?这就与手机厂商的HDR算法技术有关了。
(拍摄样例)
根据实拍场景来看,Sensor A、D还原更真实自然,Sensor B天空色彩更艳丽。也许是不同的曝光优先权衡,Sensor C的人物看起来更讨喜,但天空区域已有些过曝。
兴华同学急着去开会,于是笔者就赶紧放他走了,看完这几款Sensor的画质和宽容度的测试表现,你有什么想说的呢?阅读完本文后欢迎在评论区一起互动。
四、夜景表现
夜景拍摄一直是手机的噩梦,小底Sensor直接拍出来的照片还没眼睛看到的清晰,同时细节损失严重。现在的Sensor为了应对夜景,某些型号还采用了RYYB的像素排列以增大进光量,同时加持了强大的夜景算法。那么打开设备自带的夜景模式,这些Sensor夜景表现如何呢?笔者将这些手机固定上三脚架,并启用设备的三脚架模式拍摄。
测试场景:晚上公司正门
(测试场景)
夜景模式的原理与大光比时的HDR类似,都是由高速帧与低速帧相叠加合成,让成片具备“高”动态范围。
(拍摄样例)
这种“高”动态范围的体现就是高光不过曝,暗部有细节。在夜景这种更为复杂的大光比环境,看看哪款Sensor的夜景能力更吸睛。笔者截取了画面高亮的部分,就是我们PConline的Logo,可以明显的感受到Sensor D的高光压制能力最为强悍,其次是Sensor A,而其余的Sensor都有过曝的情况出现,Sensor A夜景模式的画面扎实度相当占优。
再来看看暗处的情况,Sensor A、C的暗处既有大量细节又有明显的色彩层次。总的来说,在画面的高光、暗处的权衡,Sensor A、D各有千秋,其次就是Sensor C,而Sensor B仍需努力。
五、白平衡与色彩
“直出”的意思就是图片没有经过修饰输出,因此图片的白平衡和色彩倾向就决定“直出”的味道了,在此环节大家可以自行感受各Sensor的直出效果。
测试场景:组里影棚
(测试场景)
六、对焦速度
最后一个环节,就是测试各Sensor在光线不同时的对焦速度,这里笔者摆放了两个距离不同的玩偶,一个在较近处,一个在较远处,用150W的影视灯控制环境光的亮度。
测试场景:组里影棚
(测试场景)
笔者首先将影视灯的亮度调整至100%,可以看到各Sensor的对焦速度都相当迅速,基本都是指哪打哪,毫不拖泥带水。
那么当光线不佳时,各Sensor的对焦速度将发生什么变化呢?于是笔者将造型灯的亮度降至1%。结果显而易见,各Sensor的对焦速度出现了一定的下降,表现最佳的是Sensor C、D,速度下降不明显。
七、结语
最后就是对应的Sensor型号了,Sensor A是GN1,Sensor B是S5KHMX,Sensor C是IMX766,Sensor D是IMX700。虽然它们的参数各异,但是某些环节的表现,差距也没有想象中的大。
从整个测试结果中可以看出,手机Sensor虽然存在参数差距,但不放大200%-300%看,其实并不明显,这些Sensor的综合能力都十分优秀,但是在宽容度的环节上,“底大一级压死人”的物理定律仍是羁绊,同时这些Sensor的HDR、夜景模式出片效果与我们肉眼所见仍有较大的差距。
(iPhone 13 Pro Max主摄搭载定制的IMX703)
近几年,我们也可以看到,许多厂商采用了定制Sensor的方案,在Sensor的尺寸无法明显增大的情况下,聚焦优化像素排列和像素设计,增强色彩采集、光线感知能力和对焦速度,还在一定程度上提升了画质或分辨率。结合越来越成熟的算法和图像信息链路的优化后,相信2022年的手机影像将会有精彩十足的表现,感谢大家的阅读。
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- 编辑:崔雪莉
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