简单科普：计算摄影“算”的是什么？

按下快门之后，手机在干什么？

手机摄影的硬件已经碰到天花板，等明年1英寸传感器满街跑之后，以后厂商的宣传重点可能会越来越偏向于“算法”和“计算摄影”。这里先立个flag，帮大家预习/温习一下“计算摄影”相关内容。

“计算摄影”，对于用户是个不明所以的黑箱，也是个很模糊的概念。从耳熟能详的HDR、夜景模式、美颜与特效，到“摇摇乐”像素位移、超分、多摄融合，就连以前的人像虚化、超广角边缘校正也是“计算摄影”的一部分。

Google Pixel 7 ↑

Google有在Google AI Blog做技术分享的优良传统，所以本文以Google的视角，简单整理大家最关心的HDR和夜景模式等计算摄影算法的演变与特征，最后提几句苹果。

像打怪一样，克服问题、改进和利用各种技术的过程，时常会让人忍不住大喊“妙啊”，我们这就开波回顾历史。

HDR与HDR+

数码摄影最早遇到的问题之一，就是小底CMOS的动态范围完全不够用。 

数码多当年非常直观的原理说明↑

为了让相机传感器几千比一的记录范围，能记录明暗对比度动辄几万比一的真实世界，工程师搞出了多帧接力的“曝光包围”，用欠曝的短曝光照片去记录高光+过曝的长曝光照片记录暗部，然后合成明暗细节具备的高动态范围HDR（High-Dynamic Range）图像，现在回看也是个非常妙的方法。

2010年的9月，苹果在iOS 4.1上为iPhone 4（刚升级成500万像素，首次加入前置摄像头）引入HDR。但HDR的大规模宣传，还得等iPhone 4s （升级到800万像素，支持1080P录像）的发布会。

而类似的功能，当时的移动摄影霸主诺基亚，要等2013年的Lumia 1020才有（这锅微软要背一半），而且其包围曝光功能，要把照片导到电脑手动合成。

下一个里程碑是Google的HDR+。Google从斯坦福挖来Marc Levoy（马克·勒沃伊）教授，其研究成果，就是2013年Nexus 5搭载的HDR+，后者要等到2015年的Nexus 5X/6P才大放异彩。

Marc Levoy教授在2020年跳槽到Adobe做副总裁，跳槽时他说会搞个通用的相机app，大家以为无数算法一塌糊涂的手机会得到救赎，然而这app现在都没影。

而下面是HDR/HDR+遇到的一系列问题和很妙的解决方案。

糊片和运动鬼影：

HDR+的初衷，是要解决传统HDR容易糊片和运动鬼影（移动物体的“多重影分身”）的问题。

传统HDR起码由长短2帧合成，长快门帧容易因手抖或被摄物移动而糊片，所以HDR+改用多帧相同时长的短曝光（既然长快门不安全，那就全用短快门好了）。

HDR+会拍下2到15帧快门时长相同的欠曝照片，然后对齐、选出基础帧、预留抖动的废片去做多帧降噪，然后合并输出HDR+照片。

快门延时：

因为要等多帧拍摄完才能合成，所以当时做不到“零延时快门”，点完快门还要等进度条转完圈才能拍下一张（现在的夜景模式也是这样）。

Google用了“预载快门前的图片”的方法，来做到0延时快门（Zero Shutter Lag，ZSL）。只要打开相机，手机就会开始拍摄图像帧并储在缓冲区，按快门时，相机会将最近9帧或15帧送去做HDR+或Super Res Zoom（超分辨率）处理。

成像速度问题（算力）：

要对齐和合成多张照片，算力需求很大，真的是“计算摄影”。

当年Nexus 6P的骁龙810不降频时，拍HDR+照片需要2.5到4秒（具体取决于多帧合成的帧数）。光线好的场景总耗时2.5秒，当中拍摄耗时100毫秒，对齐要250毫秒，合并要580毫秒。暗光场景的拍摄总时长4秒，包括1秒的拍摄，500毫秒对齐，1200毫秒用于合并。拍照时转圈圈的等待，依然会让你感觉时间凝固了。

2016年后的Pixel系列，即便连高通骁龙的Hexagon DSP都拉进来帮忙处理，但算力还是完全不够用（其实现在也不够用）。

为此，在2017年的Pixel 2，Google和英特尔合作设计了专门的Pixel Visual Core芯片来硬件加速，帮忙处理HDR+照片并让第三方app也能调用HDR+。其宣称运行HDR+只需要1/5的时间和1/10的功耗。接近时代的，还有华为海思的NPU、增加“仿生后缀”的苹果A系列芯片，多年后的vivo V1+、OPPO马里亚纳X，初始核心用途也是搞计算摄影。

除传统的白平衡算法需求，在把12bit甚至14bit的HDR照片映射到8bit jpg图像时，也容易出现伪影、光晕、梯度反转或局部对比度损失等多种问题。部分用户可能还记得早期Google Nexus/Pixel机型，甚至用Google相机的部分第三方机型，HDR+会有白平衡漂移、高光处会出现特殊纹理等多种问题。

而后来，Pixel 4把Pixel 3上仅用于夜景的机器学习白平衡普及到所有模式，让HDR+的白平衡问题有了大的改观。

暗部噪点问题：

讲白话，HDR+就是用“多次短快门”来规避传统HDR长曝光帧易糊片和运动鬼影问题。但短快门的欠曝样张，注定会损失暗部细节。因为HDR+的每次短快门都会引入新的读取噪声，所以它注定也无法超越同样时长的长曝光。

所以Google在2021年，重新为HDR+加入长曝光帧（兜兜转转又回来了，而苹果2018年的Smart HDR就保留了长曝光）。这次“妙”的地方是，Google继续沿用“开相机就开始缓冲短曝光帧”的策略，新加入的长曝光帧，放在按下快门之后，这样就能兼顾零延时快门和暗部效果。

夜景与天文摄影模式

Google的Night Sight是在2018年底引入Pixel系列的新算法，翻译就是：要等上好几秒、但又可以手持成片“慢快门”的自动夜景模式，对应华为在2018年初P20系列的手持超级夜景模式。

Night Sight是快门速度更慢+正延迟快门（PSL）的HDR+强化版。HDR+是大部分帧都在按快门前拍下的，而Night Sight的所有帧，都是按快门后拍摄的（所以会有取景卡顿还长时间的进度条转圈圈）。

HDR和夜景模式都对手持情况敏感，Google自然也给Night Sight加了自适应的快门和帧数策略。

2018年的Pixel 3在默认拍照模式就用了光流法（optical flow）测量场景运动，然后自动选择曝光时间来降低糊片几率，同时会用短帧作为对齐参考帧，用类似Super Res Zoom的算法决定每个像素是否应该参与合成。

如没太大的运动，Night Sight的每帧曝光时间最多拉长到1/3秒并连拍15张（5秒总时长）。如果使用靠墙或三脚架等物理稳定方法，单帧时长会增加到1秒并连拍6张（6秒总时长）。

而2021年在HDR+里引入长曝光时，Night Sight也引入更多的长曝光帧，手持极限的15帧里，前6帧会梅花间竹地做了3次长曝光，而以前会被舍弃的照片帧，现在也能加以利用来进行降噪。

左侧是长时间曝光产生的热噪声，右侧是算法消除效果↑

天文摄影模式是极限版本的Night Sight，在长达4分钟的长曝光中，包括15张单帧短于16秒的照片。

此外，Google用经过10万张天空夜景图像“训练过”的神经网络，区分天地相交的天际线，然后对天空、陆地风景做针对性降噪或对比度处理，并完成热噪点去除（因传感器的长时间曝光而产生）。

Super Res Zoom超分辨率变焦

同样是在2018年引入的Super Res Zoom（超分辨率变焦），也被称作“摇摇乐”算法。现在不少厂商在1.5到3倍的低倍率，用的是就是像素位移叠加AI超分辨率。

 

Pixel 2与Pixel 3的Super Res Zoom效果对比↑

当时行业主流都是加个长焦副摄，倔强的Google则用Pixel 3告诉大家什么叫“谷人希”，用单摄完成媲美长焦副摄的变焦效果。

 CMOS传感器常用的Bayer拜耳阵列滤光片结构，为了能记录颜色，用了红绿蓝3原色的滤光片（对应常见的RGGB，但也有RYYB等其他方案），用感光效率和像素密度来换取记录颜色的能力。

翻译就是，100万像素的屏幕会有300万个子像素，而100万像素的CMOS只有100万个子像素。我们平时看到的照片，实际上2/3的信息都是去马赛克 (Demosaicing)算法插值、猜色重建的结果。

Super Res Zoom算法的思路，类似单反的“像素偏移多重拍摄”技术，通过精确控制像素偏移来补全缺损的像素信息。其在1.2倍以上放大就会自动触发，拍摄并对齐多帧画面并跳过去马赛克算法。

自然手抖效果↑

其“妙”在Google除了用OIS防抖强制位移（把手机固定，你可能会留意到取景框在做椭圆运动），还利用人类手部的自然抖动做像素位移。

相机上的“摇摇乐”一般建议8张起叠，叠完后会有4倍像素，而且还能再往上叠成16倍，简直就是数毛计算摄影的未来，只是现在的移动芯片性能不允许。

Google给过SuperRes Zoom的内存占用和速度数据，用Adreno 630 GPU（骁龙845）处理1200万像素像素照片会吃掉264MB内存，耗时280ms左右，还是挺吃性能和内存的。

虚化与多摄融合

图片深度信息↑

虚化上的操作，是Google“单摄能搞定的事情绝不用多摄”的最佳例证之一。最早的虚化是靠双摄视差（二年级学过的三角定位与视差）完成距离检测，而Google在Pixel系列上，用祖传IMX363的年代，其用的是全像素双核对焦的绿色子像素（红蓝像素都没用）做距离检测，又是一个妙手。

 

但子像素比起同行的双摄，物理间距实在是小太多了，深度信息精度不足（弱光时更惨），所以Google加了立体算法。

实际操作中，是先搞HDR+，用经过100万张照片训练出来的卷积神经网络去分辨人形区域，综合人物识别和深度信息，对每个像素的模糊程度进行计算。而前置镜头没有双核对焦，全靠人物识别。

为了提高效果，Google当年也玩了些小技巧。例如早期的人像虚化中，前置默认1.2倍放大，后置则是1.5倍放大，让用户自然地离远一点来减少透视畸变。

时至今日，所有厂商都能用最普通的单摄完成虚化，甚至给虚化的光斑自定义形状。但用神经网络虚化的弱点，依然是过于“依靠常识”，非常见物体会识别不出来，例如人和鳄鱼亲吻的照片中，鳄鱼可能会被当做背景模糊掉。遇到理工男格子衫、空白墙面/严重过曝样张等，重复纹理甚至无纹理区域也容易翻车。

而多摄融合，典型的用途就是主摄到3到5倍长焦之间的变焦区间：主摄数码变焦中间叠加长焦的画面（从画面边缘到中间的过程中，会发现画质突然出现跃变）。

又或者像荣耀Magic3系列主推的多摄融合那样，在超广角画面中间叠加主摄的画面。如果恰巧设备的算力雄厚，甚至还能在超广角中间套主摄，然后再套长焦画面。

经过这些年的发展，像是Google HDR+后来重新引入长曝光帧、Google和苹果都跟进了和华为类似的手持超级夜景模式，不同厂商的算法经常会殊途同归。这里简要说一下苹果最常用的是Smart HDR和Deep Fusion（深度融合）算法。

Smart HDR算法在2018年的iPhone Xs系列首发，顾名思义就是应对大光比场景用的。

它一直是传统的长短帧设定，算法目标主要是提高画面宽容度，画质增强的效果不明显。苹果默认是连拍9张合成，而Google则是2-8帧合成，后者会为了画面自然而降低合成数量，明亮场景最低只会用2帧合成。 

 

Deep Fusion算法在iPhone 11那代引入，同样是9合1，但核心用途是提升画质，它是苹果从以前的“真实、还原、淡雅”变成“艳丽的锐化爱好者”的元凶之一。

Deep Fusion无开关，只能通过Metapho等第三方App查看那些样张触发了算法。主摄会在弱光场景触发Deep Fusion，而对于苹果素质孱弱的长焦和超广角，无论白天黑夜几乎都是默认触发的。不喜欢锐化的塑料感，可用NOMO等App规避，但代价是糊片几率提升。

算法供应商

最后提一嘴算法供应商。

移动摄影最早是虹软等传统算法供应商的天下，除了一直搞自研路线的苹果和曾经的计算摄影领头羊Google，其他厂商一直都在用虹软的算法。像旷视、商汤也是现在很重要的第三方算法供应商。

现在华为、小米、vivo、OPPO、荣耀都有自己的自研算法，但三星和vivo依然是虹软算法爱好者。此外，很多厂商会用同一家，甚至同一套算法（像荣耀Magic3系列的多摄融合，和小米11 Ultra的长焦用的都是旷视的同代算法），也有过同时搭载几家算法的机型。

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