CMOS传感器（SENSOR）

来自CMOS的物理瓶颈

对智能手机而言，它在拍照方面的终极目标，就是拥有媲美专业相机的成像水准。然而，受限于两类设备的体型差异，手机镜头的开孔普遍只有8mm，这又如何能与单反专用的“长枪大炮”对决？

传感器尺寸

智能手机想要缩短与专业相机之间的差距，只有不断提升CMOS成像画质这么一条出路。比如，增加CMOS传感器尺寸，获得“底大一级压死人”的先天优势。

问题来了，想在追求纤薄的智能手机体内塞进更大尺寸的传感器是不现实的，历史上诺基亚808PureView所武装的1/1.2英寸就已经是极限了。

时至今日，无论是IMX586、IMX600还是IMX650，这些顶级超大像素传感器的尺寸也只有1/2.0英寸和1/1.7英寸左右，虽然较手机常用的那些1/2.x英寸传感器相比算是“大底”，但是和专业相机的镜头相比就完全不够看了。

提升进光量

在这个大环境下，大家就只能另辟蹊径，从改造CMOS传感器的底层架构尝试着手了。

神奇的拜耳阵列

我们之所以能够看到缤纷的色彩，是因为人眼上拥有感知不同频率光线的多种细胞。CMOS传感器同样存在可以感知不同颜色的“细胞”，只是它们被称之为像素点，并以“拜耳阵列”（Bayerarray）的形式加以排列。

什么是拜耳阵列

历史上，柯达公司的影像科学家布莱斯·拜耳（BryceBayer）最早发现人眼对红绿蓝三原色中的绿色敏感度最高，于是他尝试在CMOS上方增加了一块滤镜，采用1红2绿1蓝（RGBG，也可称为RGGB）的排列方式将灰度信息转换成彩色信息，让呈现在CMOS上的色彩最接近人眼的视觉效果。

因此，几乎所有的CMOS传感器就都采用了RGBG排列方式，也就是我们常听说的“拜耳阵列”，或者是“拜耳滤镜”。

拜耳阵列的缺陷

需要注意的是，CMOS在进行光电转换的过程中是无法得到颜色信息的，它只能取得不同的强度信息。拜耳阵列的机制类似于“分色”，其滤镜上的红色、绿色和蓝色像素只允许与之相对应颜色的光线通过，阻挡其他色光进入，这样一来每个像素就都获得了颜色和明暗信息。

然而，“分色”的过程存在一个缺陷，过滤光线的同时会折损一部分光的强度，在同一个点上也只能获得一种颜色信息，而该位置上的其他颜色信息就全部损失掉了。

想要得到最接近于真实的颜色，需要根据相邻像素点上的颜色信息来“猜出”这个位置上所损失掉的其余颜色信息，业内将这种“猜色”的过程称为“反拜耳运算”。

换句话说，由于拜耳阵列存在“猜色”的环节，所以理论上CMOS永远也无法100%还原真实景物的色彩，它只能无限接近于真实，现实中拍出的照片出现了“偏色”现象，就是“猜色”过程中猜错了。

对拜耳阵列的改良

“拜耳阵列”之所以流行，是因为它是公认的最佳CMOS结构。但是，随着手机内置ISP单元性能的提升和各种成像算法的不断优化，给了优化CMOS结构的空间。于是，我们就看到了所谓的“RGBW”、“RWWB”和“RYYB”等CMOS结构。

RGBW结构

由于人眼对绿色敏感度最高，所以拜耳才会在每个RGBG阵列中用上2个绿色像素（G）。此时，如果我们将其中一个绿色像素（G）换成透光性更强的白色像素（W），组成所谓的“RGBW”阵列排布，不就可以解决提升进光量的问题了吗？

历史上，最早推出RGBW结构CMOS的厂商来自OmniVision（OV），摩托罗拉旗下的MotoX，MotoDroidMini、DroidUltra、DroidMaxx等产品都曾用过这类CMOS，只是摩托罗拉当年将其称为“ClearPixel”技术。可惜，OV在传感器、摩托罗拉在手机市场的影响力有限，这种RGBWCMOS并没被太多用户知晓。

RWWB结构

既然RGBW已经“抠掉”了一个绿色像素替换成白色像素，那何不更进一步，将另外一个绿色像素也换成白色呢？同样是2015年，联发科在发布曦力HelioP10时就曾主打一项名为“TrueBright”的图像引擎，其主要的构成部分就是采用“RWWB”结构的CMOS传感器，将传统拜耳阵列上的两个绿色像素全部替换为白色，进光量比RGBW结构还要大。

可惜，虽然联发科在发布HelioX20时依旧主打这一技术，但时至今日也没有一款RWWBCMOS出炉，我们可以将其视为“理论上的存在”。

纯黑白结构

RYYB结构

华为P30系列和荣耀20应该算是时下夜拍效果最好的智能手机代表，抛开传感器尺寸、光圈和单个像素感光面积等参数不谈，这几款手机采取了剑走偏锋的一招险棋——将传统RGBG拜耳滤镜（为了便于对比，下文将以RGGB描述）换成了“RYYB”滤镜，将2个绿色像素（G）用黄色像素（Y）替代。

和RGGB相比，RYYB可以减轻前者在滤色过程中所带来的光之强度折损，可以让进光量提升高达40%。以华为P30Pro为例，该产品的ISO高达409600，是iPhoneXsMax的64倍！从而只需一丝亮光就能记录下纯黑环境下的颜色细节。

问题来了，光的三原色是红、绿和蓝，也就是RGBG拜耳滤镜的组成部分，而黄色只是印刷颜料的三原色之一（还包含红色和青色），缺少了关键的绿色又该如何还原真实的颜色？

实际上，黄色是可以由红色+蓝色得来（R+G=Y），即黄色是绿色和红色的结合，在亮度上是两者的叠加。将三原色重塑后，RYYBCMOS在色彩原理上就将与RGGB产生根本性变化——RGGB光学三原色是加色法，表现的是吸收的光（绿色通道吸收绿光），R+G+B是白色，即吸收了一切光；RYB三原色是减色法，表现的是反射的光（黄色反射了红光和绿光），R+Y+B是黑色，即反射了一切光。

需要注意的是，RYYB滤镜虽然可以提升进光量，但其本质却是变相增加了红色的进光量，从而提升了弱光环境下的表现。同时，由于黄色像素较多，偏色问题将难以避免，同时绿色像素的缺失也会影响饱和度。

因此，想要完美驾驭RYYBCMOS，背后需要一套更加强大的硬件ISP和更为成熟的成像算法支持。华为终端手机产品线总裁何刚就曾表示，为了保证RYYB阵列在调色方面的准确性，华为付出了整整3年的时间。但是，P30系列上市初期，依旧有不少用户曝出了拍照偏色的问题，随着后续固件的升级这个现象才慢慢变少。

小结

在智能手机的外观设计、SoC和其他硬件趋于同质化的今天，谁能在影像之路上走的更远，势必可以显著提升竞争力。而定制CMOS的滤镜结构，就是现阶段最能体现厂商技术实力的表现之一，而我们也期待会有更多的厂商可以拿出自己对影像的独到见解，向传统宣战。毕竟，随着AI技术的不断革新，新一代成像算法已经足以弥补各种“猜色”和“偏色”的问题，也给了CMOS供应商和手机厂商更多发挥的空间。