问题

华为P30 Pro使用的超光谱Quad Bayer RYYB CMOS相比传统RGB排列有何异同呢?

回答
P30 Pro的超光谱Quad Bayer RYYB CMOS,这玩意儿听起来就挺玄乎的,跟咱手机里常见的RGB摄像头比起来,它到底有啥不一样,好在哪,或者说又有哪些妥协,咱们掰扯掰扯。

核心不同:颜色怎么“感知”的

简单粗暴地说,传统手机摄像头里,那片CMOS传感器上排列着无数个像素点,每个像素点前面都盖着一层滤光片,决定了它能“看到”哪种颜色。

传统RGB排列: 这是最常见的,就像咱们平时看到的世界一样,有红(R)、绿(G)、蓝(B)三种基本色。每个像素点都只能看到其中一种颜色。而且,为了让画面色彩更均衡,这三种颜色的像素点是以一种特定的模式(比如拜耳阵列)排列的,通常是绿色的像素点最多(因为人眼对绿色最敏感),红和蓝的像素点数量相当。当传感器捕捉到光线时,每个像素点只记录下自己的颜色信息。然后,手机的图像处理器会通过一个叫“色彩插值”的过程,根据周围像素点的颜色信息,去“猜”这个像素点应该是什么颜色,最终合成出一张完整的彩色照片。

华为P30 Pro的RYYB排列: 这是它的“独门绝技”。RYYB就把传统的红绿蓝配色给改了。它保留了红色(R)和蓝色(B),但把两个绿色的像素点,换成了两个黄色的像素点(Y)。也就是说,它的像素排列是红、黄、黄、蓝(RYYB)。

这么一改,有啥不一样呢?

1. 进光量的飞跃: 这是RYYB最直接、最显著的好处。黄色光,其实是红光和绿光混合产生的。而且,黄色滤光片相比绿色滤光片,对光线允许通过的比例更高。你可以理解为,它让更多的光线“溜”进了传感器。
传统RGB: 绿色的像素点虽然对人眼最敏感,但它只捕捉绿色光谱中的一部分。到了RYYB,两个黄色的像素点,相当于把人眼感知范围内的绿色和一部分红色光都给“收”了过来。这带来的直接结果就是,传感器在同等光照条件下,能捕捉到更多的总光量。
举个例子: 想象你在一个昏暗的房间里,RGB就像是戴着有色眼镜,只能看到特定颜色的光。RYYB则是戴着一副能让更多颜色光穿透的眼镜,看到的当然就更亮了。

2. 暗光表现的提升: 由于进光量更大,RYYB传感器在光线不足的环境下,拍照效果就有了质的飞跃。
噪点控制: 光线不足时,为了得到一张清晰的照片,传感器需要加大曝光时间,或者提高感光度(ISO)。这两者都会导致画面出现“噪点”,也就是颗粒感。RYYB通过“吃”更多的光,可以在更短的时间内获得足够的曝光,或者在同样的曝光时间内获得更纯净的信号,从而有效减少噪点,让暗光照片更干净、细腻。
亮度更足: 自然而然地,画面会显得更亮,之前在暗光下“死黑一片”的区域,现在也能看到一些细节了。

3. 色彩还原的挑战(以及华为的解决方案): 既然把绿色变成了黄色,色彩的“纯粹度”就成了问题。
色彩插值算法的难度: 传统RGB的插值算法是基于对红、绿、蓝三种基本色的已知信息进行的。RYYB由于缺少了直接捕捉纯绿色的像素,算法就需要更“聪明”地去推断。它需要从黄色像素中分离出绿色和红色的信息,这比直接从绿色像素获取信息要复杂得多,也容易出现偏差。
华为的应对: 华为在这个地方下了很大的功夫。他们开发的超光谱相机技术,不仅仅是换了RYYB传感器。关键在于配合了这个传感器进行“色彩科学”的调校。这意味着,他们开发了一套非常复杂的算法,来处理RYYB带来的色彩信息。比如,通过对场景的分析、对色彩饱和度的优化、对白平衡的精细调整,以及可能引入的AI色彩矫正,来弥补RYYB在色彩准确性上可能存在的不足。他们甚至加入了“超光谱”的概念,暗示了可能不仅仅是捕捉可见光,而是对整个光谱有更精细的理解和处理。

同与不同的小结:

| 特性 | 传统RGB CMOS | 华为RYYB CMOS |
| : | : | : |
| 像素排列 | 红、绿、蓝(RGB) | 红、黄、黄、蓝(RYYB) |
| 进光量 | 相对于RYYB较低 | 相对于RGB更高,黄色像素允许更多光线通过 |
| 暗光表现 | 噪点相对较多,亮度受限 | 噪点控制更佳,画面更明亮,细节更丰富 |
| 色彩还原 | 相对直接、易于插值,色彩准确性通常较高 | 需要更复杂的算法进行色彩插值和校正,存在理论上的色彩准确性挑战 |
| 技术门槛 | 相对成熟 | 需要更先进的传感器制造工艺和强大的图像处理算法配合 |

总结来说:

华为P30 Pro的RYYB CMOS就像是手机拍照领域的一场“大胆尝试”。它牺牲了理论上对纯绿色信息的直接捕捉能力,换来了显著提升的进光量,这在低光环境下带来了惊艳的拍照效果,噪点少,画面亮。但为了实现这一点,它必须依靠华为强大的算法和色彩调校能力,来确保最终的照片在色彩还原上也能令人满意。

所以,RYYB不是一个简单的像素排列替换,而是一整套围绕传感器和算法的系统工程。它让手机在某些极端场景下的拍照能力突破了天花板,但同时,它也迫使工程师们在“玩转”色彩这方面,付出更多的智慧和努力。这就像是武林高手换了一把新的神兵利器,威力大增,但需要更精湛的操控才能发挥出最大潜力。

网友意见

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我不评论手机,只谈论RYYB本身。

彩色拍照的各种基色的组合从原理上来说都不新鲜。

本质上,这是一个信息处理过程。

所有的各个像素中各种波长光量原始信息中获取多少信息,传输多少信息,再还原多少信息。

如果所有模拟信息能够完全的获取,只要选择三个以上坐标基,无论用什么坐标基都是可以通过合适的函数还原的。

但是,模拟信息是不可能完全获取的。

所有,有了量化这个概念。

对于彩色拍照的基本原理 @Navis Li 的回答

华为P30 Pro使用的超光谱Quad Bayer RYYB CMOS相比传统RGB排列有何异同呢?

说得很清楚了。

但是,这未必是绝对进光量的差别,而是等效进光量的差别。

黄色滤镜代替绿色滤镜,本身未必能够带来进光量的增加。

我何以判断黄色滤镜的带宽特性要比绿色滤镜的峰值平坦呢????

取巧的的是,人眼视觉曲线的最高值(555纳米),恰恰是黄绿光。

我个人强烈反对RYYB组合取代RGGB组合,因为Y离R太近了。

如果这会在黄色滤镜的设计时候,陷入两难局面。

过于平坦,会丢失色度信息。

过于尖锐,会损失进光量不说,还会导致绿色光成分的信息丢失。

本来三原色光波长分别为700nm(B),546.1nm(G),435.8nm(R),这是一个比较好的对数分布。

虽然实际的滤镜波长未必等于三原色的对应波长,但是Y(黄光)的波长基本在570左右。

如果想加大绝对进光量,把绿色滤镜带宽特性做平坦就是了!!!!

兼顾黄、青,不仅增大的进光量更多,还更少丢失光的信息。

这个波长的光对于人眼的灵敏度处于最高的那个峰上(虽然不是最高点)

为啥低压纳灯的等效光效率高到令人发指?

并非因为其能量转换效率奇高无比,而是低压钠灯的放电辐射集中在589.0纳米和589.6纳米的两条双D谱线上。但是,其显色性趋无。所以,含有大量气体波长成分的高压钠灯,虽然数值上的光效要低得多,但是显色指数Ra到60左右更能被人接受。

RYYB本质上就是牺牲色度信息的灵敏度(因为这个不好用消费者能懂的数值衡量)换取亮度信息的灵敏度(这个灵敏度好用消费者能懂的数值衡量)

色偏色差,可以用合适的函数来校正(我们说的伽马校正,是其中一种)。

但是色灵敏度无法在后端弥补,因为,原始信息已经丢了。 @字节君 已经说阐述了这点

无论什么伽马转换也好,什么其他函数算法转换也好,都不能增加第一次获取的图像信息的熵。

也就是说,原始信息丢了就丢了,是无法靠算法还原的。

PS:为了解决色噪的问题,我个人甚至想过用RCGB代替RGGB组合(搞色彩的对YMCK都不陌生,C是cyan,青色,当然,这里的G是黄绿),四原色可以覆盖的色度区域可以覆盖所有人眼能感知的范围。

================

我不能赞成如下回答

===========

补色法从来都只是应用于色彩信号的记录段(比如胶片),还原段,而是不是拾取段。

我不担心补色法导致图像处理引擎的压力过大,因为只需要一个简单的矢量转换,现在的图像的分辨率不过是十兆级别,对于现在动辄多少Gflops的芯片来说,所多耗费的运算力只是九年一毛

图片来自网上,侵删。

补色法的缺点是如何保证色域。

如果采用RBG三原色,要保证可以还原多数人眼可以识别的颜色,需要的覆盖是这样的,

三角形的三个顶点是R,G,B,三角形范围内的范围是可以还原的颜色。

在相同的色度灵敏度同动态范围的情况下,补色法应用在拾取段就是这个效果了

三角形的三个顶点是C,M,Y,三角形范围内的范围是可以还原的颜色。

如果需要还原多数颜色怎么办?

通过算法把小三角形内的色域扩展到大三角形内。

但是,这种放大,把拾取段拾取的噪声,不可避免的要一起放大了。

我们为什么要增加进光量?

是为了解决低照度下信噪比不够。

假如我靠吃自己排泄物为生,固然,我能饱。

但是,我摄入食物中的营养能增加么?

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