当算法介入手机摄影

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各位好，欢迎来到本期的渊梦。在这一期中，我想和大家谈谈关于手机摄影，以及手机的成像算法相关一些东西。

当算法介入手机摄影

手机摄影的弯道超车

华为 P30 系列手机发布之后，一些科技媒体中手机摄影即将碾压相机的声音又再次涌现出来，也有人用调侃的口吻做出了很多搞笑的图片来调侃相机的 “挤牙膏” 式发展和手机摄影的进步之大。

手机的拍照能力近年来在多摄像头与算法的双重加持下不断突飞猛进，多摄像头让各个镜头各司其职，广角、长焦、微距都分属不同的摄像头，色彩和明度信息也由不同的摄像头进行采集。在 “底大一级压死人” 的硬伤下，手机只能通过一些特殊的方式来实现对准专业相机的 “弯道超车”。除了多摄像头之外，更多的手机厂商选择了使用 AI 来对照片进行调整，以期待能够抓住更多消费者的眼球。

不过，我认为算法对摄影的介入应该有一个界限，这个界限即在于算法是否修改了照片的原貌，还是只是对照片的影调进行了处理。

算法的参与与越界

通过算法修改照片的影调，即通过人工智能识别拍照的场景，来自动调整诸如对比度、白平衡等参数，使得输出的照片更讨人眼球或更符合需要的场景，如扫描宝与 Office Lens 等 APP，通过调整照片的对比度和色阶来达到媲美扫描仪的效果。而算法修改照片原貌，最被大众所熟知的应用便是智能美颜。从无他相机到美图秀秀，从 b612 再到 FaceU，这一类主打自拍的 APP 风靡了很长一段时间，甚至抖音和 QQ 等应用还拥有对视频进行实时美颜的功能。智能美颜的愈发强大，也使得很多人戏称社交网络上打有各种美颜 APP 水印的图片为 “照骗”。但是自拍不同于摄影，自拍追求的是被拍摄者更完美的面容，而摄影则更追求还原真实的场景。当AI算法突破了影调的调整，开始主动地干预成像画面的内容的时候，我们是不是应该重新审视算法对摄影的作用。

最近这段时间，各大手机厂商都在推崇 “手机拍月亮” 这一无厘头的功能，从小米到华为，厂商都在发布会上鼓吹自家的手机能够把月亮拍得多么清晰，而随后小米则发了一条微博，说他们拍出清晰的大月亮是通过把手机放在单反相机的光学取景器后面，而华为则被爆出疑似使用手机内置的月面图案数据来 “P月亮”，最先提出质疑的测评媒体主笔被闪电般地开除，而后却有人在知乎上给出了支持 “P月亮” 这一说法的证据。

“P 月亮” 这一技术的出现，似乎说明，算法已经越过了 “修改影调” 的界限，开始主动地干预所拍摄图像的内容。

算法主动介入成像是好事还是坏事暂且不表，对于不同的人而言，这个问题的回答可能是走向不同极端的。

存在即价值的算法

我们常说，一个完整的照片工作流包含前期和后期两个部分，那么，有算法介入的手机摄影，是不是等同于将后期的部分交予算法进行处理呢。

对于大部分手机摄影的用户来说，我想这个问题的答案应该是肯定的。手机摄影快速被大多数用户所接受的很大一个原因就是方便，在手机上通过各式各样的修图 APP 和神奇的相机应用，你可以做到手持夜景，一键美颜，可以给照片加上各式各样的滤镜和贴纸，更重要的是手机拍照可以非常快捷的在社交媒体上进行分享。这对于相机来说是难以实现的。

算法的介入，给更多人带来了随手拍出一张不错的照片的能力，让繁杂的后期流程变得简单，让更多的人能够记录下自己生活的瞬间。我们不能因为自己对摄影后期有一定的知识而否认算法的有利之处，因为对于大众而言，智能美颜永远比手动磨皮来得更顺手。

拍照，真实为第一要务

我个人对于手机拍照功能的首要要求就是尽可能真实地反应当时的场景。算法的过度介入必然会影响照片的真实性。就像华为的 “P 月亮” 功能一样，难免哪天拍摄就被算法误判，然后在圆形的灯光上 P 出了月球的图案。

相比于更为专业的相机，手机拍照胜在方便快捷，使用手机拍照的大多数情况下是遇到一些急于记录下的事物，而就目前而言，我不认为手机厂商为摄像头开发出的算法能够准确地识别每一个需要拍照的场景。而目前而言很多手机厂商已经将 AI 算法加入到了默认的拍照模式中，想要调出手动模式则需要一段时间的操作，这样而言手机拍照方便快捷的优点就大打折扣了。

面向跑分优化

突然想到一个问题：P 月亮功能与 “面现跑分优化” 的手机系统，有多大的区别呢？

小米手机 8 发布以后，DxOMark 测评得分成为了很多消费者判断手机拍照性能的一个重要参考因素。就想手机和电脑的性能跑分一样，DxOMark 给消费者提供了一个可以量化的数据来对比不同手机之间拍照效果的优劣。但是 DxOMark 的测评方式是公开的，既然手机厂商会针对拍月亮进行特别的优化，又难保不会针对 DxOMark 以及其他测评机构的测试进行专门的优化。

但是，专门优化又和造假有什么区别呢？

算法止步于何处

手机拍照受限于成像硬件的限制，而又得益于强大的运算能力。提高手机拍照的画质，采用 AI 以及算法优化成像是必然的选择，而算法参与拍照成像的界限在哪里？

算法应该致力于增强画质而不是篡改现实，经过算法修改的画面一定不是真实的，无论被拍摄的物体是月亮还是面部，“照骗” 永远是虚假的反应。

算法应止步于优化画质，而不越修改画面的雷池。

以上。

杂谈：拜尔滤镜、RAW、手机与相机之争

拜尔滤镜

拜尔滤镜这一成像的必备器件，相比起镜头和 CMOS 好像更少地被提起。一方面拜尔滤镜一定程度上已经属于 CMOS 的一部分，另一方面，拜尔滤镜实在没什么可说的，它诞生之后就几乎没有过什么重大的革新。

拜尔滤镜是一种将RGB滤色器排列在光传感组件方格之上所形成的马赛克彩色滤色阵列。一半手机、相机所使用的 CMOS 只能记录图像的明度信息，也就是只能拍摄黑白的照片。而拜尔滤镜则让只能记录明度信息的 CMOS 能够采集色彩信息，从而生成彩色的照片。

一般而言，拜尔滤镜采用的是 RGGB 排列，即一个像素上有一个红色、一个蓝色以及两个绿色的滤色器。

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而除了 RGGB 滤色片之外，有部分厂商也开发出了一些其他的滤镜，如华为 P30 系列的 RYYB 滤镜，RGBW 的全色滤镜，以及富士相机的 EXR 滤色阵列以及 X-Trans 滤色器。

RGGB 之外的滤镜在直出成像上会有一定的优势，华为 RYYB 滤镜最大的优势就在于暗光环境下的成像效果更好。而富士的 X-Trans 滤色器则可以让成片的伪色减少，还会有类似于胶片的纹理感。

然而更改了拜尔滤镜的相机模组所得出的图像，在使用 RAW 数据进行后期的时候可能会遇到比较麻烦的问题。由于颜色的数据不同于常见的设备，因此在调色的时候可能会比较困难。当然富士为了解决这一问题，也推出了自家的后期软件，可以直接进行调色或导出为更为通用的 DNG 数据。并且随着 X-Trans 滤镜推出的时间已经比较久，各家后期软件厂商也会不断地优化对富士相机的支持。

无 RAW 不欢

RAW 并不是一种图片的格式，而是相机的成像系统所生成的一组数据，RAW 数据可以说是数码相机的底片。对于追求专业或者追求更好的画质的摄影者而言，拍照时使用 RAW 储存图像是必然的。RAW数据给摄影师提供了更充足的后期调整的空间。如果一个摄影师声称 RAW 无用，那他基本上就是一个老法师。

连拍视频都追求 CinemaDNG 的时代，竟然还会有 RAW 无用论的市场。

当然，也并不是所有的场景都需要 RAW 数据，如果你只是为了拍表情包，或者是拍几张为了发朋友圈和微博的图，那确实没有必要使用 RAW 来储存图片。

手机有朝一日能否替代相机

手机上成像模组的发展蚕食了相机的市场，但受限于 “手机” 这一根本的属性，手机中的成像系统永远与相机有巨大的差距。手机在大众生活中替代相机的地位，是由于手机根本上改变了我们分享和浏览照片的方式。在智能手机普及以前，我们浏览照片大多都需要将照片打印或者冲印出来，制成相册之后束之高阁或赠送给朋友。而智能手机普及之后，照片的分享更多地通过社交网络进行，而手机本身就是一个使用社交媒体最为便捷的方式。

相机销量的走低说明本身很多人不需要专业的相机，他们只是需要一个类似于傻瓜相机的设备，而手机则极好地替代了傻瓜相机的任务，并且在这基础上发展得更好，更符合当今消费者的需求，所以消费者也理所当然地选择使用手机而不是相机来拍照。

手机摄影的发展，使得相机越来越向专业的方向演进。相机更多地成为生产力工具，而不是记录生活的笔记本。在这一个前提条件下，手机永远不能取代相机。常言 “闻道有先后，术业有专攻。” 手机和相机在拍照这一方面已经走向了两个不同的领域，手机替代相机也就无从谈起。