计算光学解析华为这个号称吊炸天的东西

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在华为年度旗舰手机P50系列发布会上,华为公布了两个新东西,一个是计算光学,一个是原色引擎,号称手机影像划时代的创举。

那么,这玩意儿到底是什么?为什么让人这么兴奋?

我们来聊聊。

因为手机本身的限制,影像系统的堆料是有上限的,当手机影像堆料开始影响到手机作为手机的时候,这条路基本就结束了。当小米把1/1.12英寸的底做成11Ultra这样的形态的时候,这条路基本就不能再继续下去了,这不是小米的问题,这是手机本身天然的限制。

华为给出的答案是——XDOptics,计算光学。

当华为在媒体沟通会上第一次抛出这个词儿的时候,大家很不厚度地笑了,但当华为把这个原理真正展开,并且之后大伙体验到实拍素质的时候,大家的笑声就从戏谑变成了尊敬。

这个原理其实也不复杂。

我们都知道,相机主要由三部分组成:CMOS传感器、光学镜头和ISP,成像的基本流程是:光学镜头将光线汇聚到CMOS上,由CMOS将光学信号转化为数字信号,然后由ISP对数字信号进行处理。

对于手机发烧友来说,CMOS是最熟悉和耳熟能详的部分,比如1亿像素,大底,之类的,指的就是这个。但实际上,对于相机素质来说,镜头的影响同样重要,我们经常看到的很多照片问题,比如解析力、炫光、色差、像差、边缘画质崩塌等问题,其实更多的是镜头素质不足导致的。

对于光学问题来说,镜头素质和体积是天然呈正相关的,比如我们说的长焦,高素质的长焦镜头长这样:

FE70-F2.8,镜头长mm,重量g。

又或者50mm的标头,最新的FE.2,72mm口径,g重量,这已经是轻量化之后的结果了。

相机镜头为了消除一系列的光学问题,尤其是各种像差,如彗差、球差、场曲、象散、畸变等等,一般通过采用更多的光学镜片,使用凸透镜和凹透镜相互配合来解决,更多的光学镜片会带来刚大的进光量损失和镜片之间光线折反射带来的色彩问题,这就需要更先进的镀膜工艺了。

这就是为什么越是高端的镜头,整体的体积越大,重量越重,价格越贵。

但对于手机来说,这是不现实的,无论是成本还是体积,都不支持这种方向的镜头素质提升。

光学镜头所带来的一系列的光学问题,本质都是光路的问题,而光路是可逆的,对一颗确定的镜头来说,它的光学特点和潜在的光学问题是固定的。

举个简单的例子:A点发出的光线,理想状态下经过镜头后应该汇聚到B点,这是理想的成像结果,但现在因为镜头的光学问题,它跑到了B1点上,和我们想要的结果出现了偏差。

但同时,只要这颗镜头本身是确定的,在这样的镜头位置下,A点的光都会跑到B1点去,这个是确定的。只要镜头的光学函数是已知的,那么B1点的位置也是已知的,那么,我们就可以通过算法,把B1点的信号再挪到B点上去,利用计算能力去解决光学镜头无法解决的光学问题,这就是华为所说的计算光学。

其和计算摄影的根本区别在于:计算摄影解决的是后期问题,是以RAW原始文件为基础,根据我们想要的效果进行处理和增强,但RAW文件就已经缺失的信息就没办法了;而计算光学解决的的恰恰是因为镜头原因导致的RAW文件信息损失的修补,解决的是前期信息采集过程中的问题。

比如我们做菜,计算摄影相当于是厨师,通过配料和烹饪把案头的原材料做成一道成品菜,而计算光学则是对原材的处理,通过一系列手段,弥补蔬菜、肉类等运输和保存过程中的问题,把烹饪前的菜尽可能还原成更新鲜的菜。

当然,这个只是简单的原理性叙述,实际的实现要远比这个过程复杂得多。对于消费者来说,我们也无需过度

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