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電子發(fā)燒友網報道（文/周凱揚）盡管消費市場的圖像傳感器內卷不止，隨著計算攝影的發(fā)展，不少人開始猜測，計算攝影是否可以成為解決一切的問題的方案？但各種不同的應用證明，圖像傳感器作為一個面世已久又無處不在的元件，單靠計算攝影還是沒辦法實現全方位的提升。

動態(tài)范圍

作為一個成像元件，圖像傳感器的動態(tài)范圍決定了明暗部分所能展示出來的細節(jié)。對于車載圖像傳感器來說，動態(tài)范圍可謂至關重要，這也是為何目前這類圖像傳感器都選了往高動態(tài)范圍上發(fā)力。

比如在逆光或者隧道出入口這種明暗反差對比較大的場景中，如果圖像傳感器不能準確獲取高動態(tài)范圍的信息，就很容易出現亮部或暗部細節(jié)丟失的情況，這在ADAS場景中是需要極力避免的。人眼的動態(tài)范圍在100db，卻也會在逆光場景中出現信息丟失的情況，所以車載圖像傳感器需要更高的動態(tài)范圍。諸如思特威的SC850AT、豪威的OX03J10、安森美的AR0820等汽車傳感器，都可以做到140dB的動態(tài)范圍。

Alex 35的圖像傳感器 / Arri

與此同時，動態(tài)范圍對于專業(yè)攝影設備來說同樣重要，雖說這種設備產出的影視作品也是交給人眼來感知的，但更大的動態(tài)范圍意味著更多的明暗和色彩信息被記錄下來，在后期制作的調整空間也更大。比如索尼的VENICE 2專業(yè)8K攝影機用到了他們自研的圖像傳感器，該傳感器可以實現16檔的動態(tài)范圍，約合100dB。而Arri的Alexa 35專業(yè)攝影機則用到了安森美的ALEV 4 4.6K圖像傳感器，可以實現高達17檔的動態(tài)范圍。

量子效率和感光面積

在天文觀測和深空/行星攝影這樣的特殊應用中，感光能力最為重要，往往我們認為ISO才是影響感光能力的參數，但它只是影響信號器放大倍率而已，真正影響其感光性能應當是量子效率，也就是我們常說的QE。

GSENSE1081BSI / 長光辰芯

長光辰芯就在近日推出了超大靶面的背照式可拼接sCMOS圖像傳感器GSENSE1081BSI，具備8100萬的超高像素，可以實現最高大于95%的峰值量子效率。因為QE決定了進入感光區(qū)域的光子有多少概率產生電信號，所以高量子效率對于捕獲深空天體微弱信號至關重要。

除此之外，由于這類傳感器的超大感光面積，在拍攝時景深極淺。我們可以與當下手機的圖像傳感器對比，小米和Vivo新機都用上的IMX989傳感器尺寸為13.1mm x 9.8mm，而長光辰芯的GSENSE1081BSI感光面積達到了89mm x 91.2mm，近乎前者的64倍。這就對圖像傳感器本身的制備提出了更高要求，一旦表面存在不平整的情況，就很容易出現失焦的情況，所以長光辰芯用到了表面平整度較高的碳化硅基底。

快門

然而，對于一些高速工業(yè)場景來說，動態(tài)范圍、量子效率或感光度等參數其實都不是最重要的參數，反而是實現高速拍攝作為第一要求。但這并不是單純實現高拍攝速度，而忽略成像質量。傳統(tǒng)的滾動快門（卷簾快門）在噪聲、動態(tài)范圍和感光度上都有著優(yōu)異的成績，但在捕捉高速移動的對象時，難免還是會有些吃力。

滾動快門在進行高速拍攝時，快速移動的物體往往會產生失真形變，這是因為不同位置像素的逐行采樣時間不同造成的，也就是我們常說的果凍效應。雖說如今的堆棧式背照傳感器已經實現了很高的讀取速度，但也只是解決了我們日常生活中常見的高速移動場景，工業(yè)系統(tǒng)中存在著更多高速移動的場景，所以這才有了全局快門傳感器的出現。

全局快門在同一時間采集所有的像素，再將光信號轉換成電信號，就解決了高速拍攝時的失真問題。但全局快門也有一個取舍的問題，那就是對全像素的采取對處理器都提出了更高的要求，所以往往要做到超高速就要犧牲別的參數，比如高像素、低功耗等等。

像索尼的IMX661-AAMR就可以做到1.27億的超高像素，但最大幀率就只能降低至21fps，而長光辰芯的GMAX32152可以做到1.52億像素，最高幀率也被限制在了16fps。Phantom 的超高速攝影機TMX 7510雖然可以支持到最高30萬的FPS，但其全局快門CMOS還是撐不起這樣的高速度記錄，因此限制在了1280x192和640x384這樣的低分辨率下，要想輸出1280x800這樣的分辨率就只能降至76000fps，像素也只有百萬而已。

但這樣的像素對于一些運動跟蹤應用來說已經綽綽有余了，比如AR/VR設備。如今的AR/VR加上元宇宙概念的出現，也對需要運動檢測的頭戴設備提出了更高的要求，所以豪威也推出了0G0VE這一全局快門圖像傳感器方案，可以在VGA的分辨率下實現240fps的幀率，功耗卻低至68mW。

小結

從以上幾個指標的應用場景可以看出，圖像傳感器還有很大的性能提升空間，而這些并非計算攝影在短時間內能夠解決的問題，甚至因為追求成像數據真實性而不可能去解決的問題。但計算攝影也并非都是用于美顏或景深計算的，在一些機器視覺應用中，計算攝影反而能大幅提高我們的工作效率。所以，未來計算攝影與圖像傳感器雙管齊下才是最完美的方案。