手扫传感器 索尼IMX型号传感器大盘点 谁是成像之王
索尼IMX型号传感器大盘点 谁是成像之王
目前索尼在手机摄像头传感器的市场上几乎处于统治地位，基本大部分的旗舰手机都采用索尼的相机传感器，但由于目前包括索尼、OminiVision、三星这些传感器厂商的命名比较混乱，每一款产品的数字型号让普通消费者无从知晓其具体的含义，像IMX214、IMX298、IMX378等等型号究竟有何差距呢？本篇文章就来解析一下索尼各个传感器的差别。
介绍传感器之前，首先要了解一下什么是像素。相当大的一部分用户群体认为，像素是组成屏幕的一个个小点点，像素越高拍照效果越清晰，成像也就越好。这种理解是错误的，像素仅仅只是分辨率的尺寸单位，而不是画质，例如某手机商家大力宣传像素提高到1400万，意思也仅仅是“用我家手机拍出来的照片可以洗两三米那么长”罢了。
那到底画质和什么有关呢？几个重要的因素：镜头的材质和结构设计、光圈类型、内部软件图像算法、更重要的也就是本篇要讲的：感光元件的大小。
感光元件从字面上看，和光有关系，画质的好坏取决于感光元件捕捉到的光子多少来决定，感光元件越大，可捕捉的光子越多，感光性能越好，能够带来更细腻的画质，分辨率自然就越高。而为什么说和像素的多少和画质无关呢？
这里可以把感光元件理解为承载像素的一个载体，有一支能写一万个字的笔，拿它写在一张小名片上，很挤，写在一张A4纸上，很宽敞。载体越大，性能也越好。同样，在两张A4纸上写字，字写的特别大，写不了多少就写满了，反之字写的很小，会写的特别多，字与字之间相对也十分拥挤。 像素也一样，在感光元件面积一定的情况下，像素越高，pixel size（单个像素尺寸）就越小，理论上图像的噪声越大，动态范围幅度更小，并且可能受到弥散圆的影响，即像素之间的互相影响。
理论上Pixel Size（单个像素尺寸）越大成像
反之，pixel size越大，图像的噪声和动态范围也就可以控制的更好，而且受弥散圆的影响也更小。苹果此前一直采用800W的低像素，很大的原因就是为了保持大pixel size。
再举个例子：一共有一百个人，住在一个50平的小草屋里，很挤，住在一个8000平的大城堡里，很宽裕，两个房子都可以住得下100个人，如果你要从字面上“能住一百个人的房子”是判断不出这个房子的大小的。
这也是为什么苹果的800W像素比其他1200W像素的手机拍照效果要好，500W像素的单反照样秒杀1600W的手机相机，很大的原因就是因为它的房子（感光元件）大，并且它住的人（pixel size）也够大够胖，把房子撑起来了。
全画幅感光元件与手机感光元件面积对比
现在大部分手机常见的CMOS像素尺寸为1.12微米，而作为单反相机的D800像素尺寸是4.88微米，感光元件更是大于手机数倍。
像素的尺寸不是固定的，它的排列顺序也不唯一。 例如普遍的RGB子像素排列、RGBW技术排列、Pentile排列等等，这种排列方式的改变也可以提高画面的分辨率和拍照体验，但更重要的还是取决感光元件的大小。
像素的几种排列方式（图片引自百度百科）
感光元件是相机的核心，也是关键的技术，目前主要有两种感光元件：一是CDD（电荷耦合）元件；另一种是CMOS（互补金属氧化物导体）器件。虽CCD成像更为优异，但只有少数几个厂商例如索尼。松下等掌握这种技术，而且其制造工艺复杂，价格成本昂贵，而CMOS的制造成本和功耗要低于CCD不少，所以如今的大多数摄像头生产厂商采用的是CMOS感光元件，并且它被看作是未来的成像器件，手机上的传感器也全部属于CMOS感光元件。
得知了影响画质的因素，再来比较索尼IMX传感器孰强孰弱一目了然，虽然结构上的升级可以在对焦速度、噪点控制、以及色彩表现上略有升级，但是其关键因素还是要比较CMOS尺寸的大小。
SONY CMOS规格天梯图
从天梯图来看，小米5S及Google Pixel配备的索尼IMX375传感器在CMOS尺寸上具有绝对的优势，单位像素面积也大，尽管只有1200万像素，成像效果理论上依旧要优于下面型号的手机。
IMX378和其他型号面积大小对比（图片引自中国经济网）
但小米5S并非目前CMOS尺寸最大的智能手机，例如2012年MWC上诺基亚发布的一款具有4100万像素卡尔蔡司摄像头的手机808 PureView，该机CMOS传感器达到1/1.2英寸，可以说是震撼全球，2014年9月，松下在德国Photokina 2014展会上发布了当时最强的手机摄影王者——Lumix CM1，其传感器尺寸更是达到了前所未有的1英寸的“变态”级别，这么大CMOS尺寸也导致松下Lumix CM1的镜头异乎寻常的大。
松下Lumix CM1（图片引自phonearana）
看完本篇文章相信你对CMOS和像素之间的关系有了更进一步的了解，当然手机成像也离不开光圈大小、镜片质量以及软件处理等因素。当你在观看某智能手机新品发布会，又听到主持人高喊：这次的新品像素又提升到XX千万时，可以理直气壮的说“几千万又怎样，谁知道你的‘房子’有多大呢？”
计算摄影只需使用环境光传感器就能捕捉手的位置和手势
研究人员发现了一种利用大多数移动设备和笔记本电脑上的环境光传感器拍照的方法。这项研究引起了一些恐惧制造者和点击率很高的头条新闻。虽然研究结果引人入胜，并证明有可能被坏人滥用，但利用现有技术将其作为攻击载体的可行性受到严重限制。
麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室（CSAIL）的研究人员开发出了一种仅使用大多数移动设备和许多笔记本电脑上的环境光传感器捕捉图像的方法。这项名为"来自环境光传感器的隐私威胁成像"的研究提出了一个潜在的安全威胁，因为它与自拍相机不同，没有关闭该组件的设置。应用程序也无需获得用户许可即可使用。
CSAIL博士生刘洋说："人们都知道笔记本电脑和平板电脑上的自拍摄像头，有时会使用物理遮挡器来遮挡它们，他是发表在1月份《科学进展》（Science Advances）上的研究文章的共同作者。但对于环境光传感器来说，人们甚至根本不知道应用程序正在使用这些数据。而这个传感器是一直开着的。"
通常情况下，使用光线传感器的应用程序并不多，因为它只能提供光线到达的数据，这限制了它的实用性。它的主要功能是向操作系统提供环境光数据，用于自动调整屏幕亮度，但它确实也提供了API。因此，开发人员可以访问和使用它。例如，应用程序可以使用 API 打开弱光模式。大多数设备上的相机应用都能做到这一点。
捕捉图像要复杂得多，因为它基本上是一个没有镜头的单像素传感器，以每秒约五"帧"的速度测量亮度。为了克服这一缺陷，研究人员牺牲了时间分辨率来换取空间分辨率，这样就能从最少的数据中重建出一幅图像。
这一过程采用了一种名为亥姆霍兹互易性的物理学原理。这一概念表明，如果光线反向经过相同的路径，那么光线路径中经历的反射、折射和吸收都是相同的。简单地说，计算机算法将传感器数据反转（倒置），从光源（显示器）的角度创建图像，例如屏幕上方的阴影。
研究人员使用一台全新的、未经修改的三星 Galaxy View2 平板电脑（配备 17 英寸显示屏）进行了演示。他们将平板电脑放在一个人体模型的头部前，用纸板剪裁和实际人手来模拟手势。
要使这一技巧可靠地发挥作用，照明必须是特定的。记住，算法使用的是从传感器到光源（即显示屏）的反向路径追踪。因此，研究人员必须照亮屏幕的特定部分，才能获得可读图像。由于这会产生一种非常不寻常的行为，用户可能会觉得可疑，因此他们还使用修改过的汤姆和杰瑞卡通复制了这一过程，以实现正确的照明模式。
这种双摄影方法生成的低分辨率图像（32x32）足够清晰，可以显示双指滚动或三指捏合等手势。由于分辨率极低，这种技术只能在平板电脑和笔记本电脑等较大的显示屏上使用。手机屏幕太小了。
它最大的缺点是速度慢。传感器一次只能记录一个像素，因此生成一个 32x32 的图像需要 1024 次扫描（每秒不到 5 次）。实际上，这意味着使用静态黑白模式生成一幅图像需要 3.3 分钟。而使用修改后的视频方法则需要 68 分钟。
额外的收获是，这种程度的迟缓过于"繁琐"，不会成为吸引黑客的攻击载体。处理一张图像需要等待 3 分钟到 1 小时，效率太低，这种方法只能用于概念验证。攻击者需要一个速度快得多的传感器，这种方法才足以获得有用的信息。
独立安全研究员兼顾问 Lukasz Olejnik 告诉 IEEE Spectrum："以分钟为单位的采集时间过于繁琐，无法大规模发起简单而普遍的隐私攻击。不过，我不排除有针对性地收集信息，以便对选定目标采取有针对性的行动。"
即便如此，如果没有办法在短时间内连续捕捉多个手部位置，就不可能获得任何有用的信息，比如 PIN 码或密码。
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