漫谈手机,HDR,发展史,从,iPhone,4S,到小米,10,至尊纪念版一举斩获( 三 )
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Google 作为玩出这个骚操作的创始人 , 此后对这一技术进行了深度优化 , 通过预载按下快门前的图片做出了零快门迟滞的 HDR+(Zero Shutter Lag , ZSL)还专门了一颗加速用的 Pixel Visual Core 芯片方便第三方应用调用 HDR+ 。
但其它厂商就更加保守 , 绝大多数的厂商只在独立的夜景模式里使用这一思路 。 夜景拍摄并不是一个高频次实用的功能 , 等待曝光就需要数秒甚至数十秒的时间 , 用户们对额外几秒的合成时间和偶尔才感受到的发热也不会太敏感 。
走了一些歪路:BME-HDR , SME-HDR , QBHDR
在之前我们讲到 , 受制于手机这个尺寸 , 使用 CMOS 单帧强吃 HDR 是不现实的 , 那么只能走多帧的路子 , 但多帧又会带来合成的问题 。
多帧异曝光和多帧同曝光的路子分别被苹果和 Google 走了 , 那么接下来还有什么可以提升呢?
我们还是要把目光放回软硬件结合上—软件的路走过了 , 我们可以走硬件的路嘛 。
这里介绍三个昙花一现的硬件 HDR 实现 , 它们都是由上游厂商提供的 。
它们分别是合并多重曝光(BME-HDR)空间多重曝光(SME-HDR)以及四拜尔(QuadBayer HDR)
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BME-HDR/SME-HDR
合并多重曝光 , BME-HDR 是将 CMOS 每两行设定为不同的曝光模式 , 两行短曝光 , 两行长曝光 , 最后纵向方向每四行合并成两行 , 合成出一张横向分辨率保持不变 , 纵向分辨率减半的 HDR 图像 。
也就是说一枚 4000x3000 像素的 1200 万像素的传感器 , 合成后画面还是有 4000 像素的长边 , 但是纵向的像素数量会减少到 1500 , 最终输出 600 万像素的 HDR 照片 。
很显然 50% 的分辨率损失实在是太夸张了 , 这个等效于 1x2 合并(binning)的 BME-HDR(Binned Multiplexed Exposure)用在手机上显然是不现实 。
空间多重曝光 , SME-HDR(Spatially Multiplexed Exposure)的思路就有所不同 , 这类定制的传感器上的像素按照一定规律排列 , 有的像素进行长曝光 , 有的进行短曝光 , 最后合成输出 HDR 图像 , 损失的分辨率轻很多 , 大概只损失 20% 。
1200 万像素的传感器可以输出 960 万像素的 HDR 图像 , 看着还不错 , 是吧?
但是 , 当年可选 SME-HDR 的传感器里有一枚是 IMX378 , 在 Pixel 上也有用 , Pixel 用 HDR+ 的方法实现了不损失分辨率的 HDR 成像 , 而且效果还比 SME-HDR 更好 , 于是 SME-HDR 也成为了在普及前就被淘汰的选型 。
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QB-HDR
QB-HDR 是在 QuadBayer 滤镜普及后诞生的一种新式硬件 HDR 实现 。
其思路继承自 SME-HDR , 同样是让传感器上按照一定规律设置长曝光和短曝光像素 , 不过这次每一组都会落在一个 2x2 的矩阵里 , 对角线一组实现长曝光一组实现短曝光 。
这个技术曾经短暂地在部分手机上应用过 , 但是很快因为效果不佳也退出了市场 。
数次尝试结果都很一般 , 硬件 HDR 的出路在何方呢?
中庸之道:行交织 HDR
让我们重新回到多帧异曝光和多帧同曝光的路线之争上 。
多帧异曝光的问题主要出现在应对运动物体无力 , 容易被手抖影响 , 而多帧同曝光的画质虽然上限很高 , 但代价也很大 , 有没有一种比较折衷的办法 , 既能较好地应对运动物体 , 又能较好地节约宝贵的计算资源和电力呢?
答案就是行交织 HDR 。
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