ryyb传感器是啥 RYYB传感器是个什么鬼？手机镜头能否靠它逆袭单反？

发布时间：2024-10-07 00:10:07

RYYB传感器是个什么鬼？手机镜头能否靠它逆袭单反？

在智能手机的各个组成部件中，摄像头应该算是物理结构最为复杂的元件之一，它通常都是由PCB主板、CMOS传感器（SENSOR）、固定器（HOLDER）和镜头（LENS ASS′Y）构成。

CMOS传感器（SENSOR）

其中，镜头又是由透镜（5片起步，数量越多越好，玻璃材质优于树脂）、滤光装置（以RGB原色分色法和CMYK补色分色法为主）和镜筒组成，不同的光圈和焦距可胜任不同的拍摄环境，如果想支持OIS光学防抖，还需集成额外的马达和陀螺仪等单元。

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808 PureView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

再比如，提升CMOS传感器的进光量，从而具备捕捉更多光线的能力，这样就能在同样环境下，拍摄出亮度更高、噪点更少、更清晰的照片。对CMOS而言，提升进光量的手段有很多，增加传感器尺寸、增大镜头光圈、增加单个像素感光面积、引入UltraPixel超像素摄像头（如HTC One M7）等都是可行的手段。

然而，历史已经证明UltraPixel超像素摄像头这条路走不通，镜头光圈和传感器尺寸一样，对手机的小身板而言f/1.6差不多就是极限。IMX586通过Quad Bayer阵列和四合一像素聚合技术可实现等效1.6μm的单个像素感光面积，更高端的IMX600传感器也不过2.0μm，依旧存在天花板。

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”（Bayer array）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（Bryce Bayer）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Moto X，Moto Droid Mini、Droid Ultra、Droid Maxx等产品都曾用过这类CMOS，只是摩托罗拉当年将其称为“Clear Pixel”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RGBW CMOS并没被太多用户知晓。

真正将RGBW发扬光大的，则要数2015年索尼推出的IMX278传感器（后续推出的IMX298也是这种结构，后者曾被用于华为Mate8、小米5、一加3和vivo X7 Plus等手机），其主打改善手机暗光拍摄，号称在低亮度下感光能力可提升32%，噪点降低78%，并曾被华为P8、OPPO R7 Plus和魅蓝 6T等产品所武装。

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Helio P10时就曾主打一项名为“True Bright”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Helio X20时依旧主打这一技术，但时至今日也没有一款RWWB CMOS出炉，我们可以将其视为“理论上的存在”。

纯黑白结构

虽然联发科提倡的RWWB CMOS一直停留在纸面阶段，但这并不妨碍大家拿来借鉴参考。既然RWWB已经将2个绿色像素点给替换了，那为何不干脆彻底丢掉分色滤镜，让CMOS实现光线全透呢？于是，索尼就第一家推出了专业的IMX Mono黑白摄像头，拥有极高的进光量，可以记录暗光环境下的更多细节。

当然，由于Mono黑白镜头无法记录彩色信息，所以它必须和另外一颗彩色CMOS搭配，通过双摄+算法的方式获得远比采用传统RGBG以及RGBW CMOS的单摄更好的夜拍效果。时至今日，这种黑白+彩色镜头的组合还在流行，而RGBW CMOS则已经被扫进了历史的尘埃。

RYYB结构

得益于多摄矩阵模块的流行，RGBW CMOS已经彻底失去了市场。但是，CMOS对进光量的需求却没有减少，如何进一步拉近手机与专业单反（或其他竞品手机）在夜拍时的成像差距，更是成为了智能手机未来的重点发展方向。

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P30 Pro为例，该产品的ISO高达409600，是iPhone Xs Max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，RYYB CMOS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RYYB CMOS，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。

华为P30系列RYYB超感光传感器是啥？揭秘背后原理

*本文来自花粉俱乐部论坛-官方产品维护@眸小汐曦

华为P30系列发布会上提到的全球首创RYYB超感光传感器到底是什么？为什么可以提升40%的进光量？

看过P30系列发布会，对P30系列有所了解的朋友应该都知道P30的超感光4000万徕卡三摄和P30 Pro的革命性超感光4000万徕卡四摄，这次的超感光传感器采用了全新的色彩滤镜阵列设计，以黄色像素替换三原色中的绿色像素，进光量增加40%，拥有令人惊叹的暗光表现力。

有人问：

传感器上的这三种颜色有何作用？工作原理是什么？

为什么要把绿色（G）换成黄色（Y）？换了以后，为何进光量会提升？

……

今天小汐给大家讲讲技术起源，好学的亲们快快过来看看吧~

1.Image Sensor上的颜色滤波器CFA

Image sensor若不加颜色滤波器，拍出来的照片就是黑白的，比如P9上的黑白sensor。

上图是最典型的RGB Color Filter Array（CFA），1976年由柯达的拜耳发明。下面灰色的色块就是一个个感光PD部分，光子在这里转换成电信号；上面R/G/B（红/绿/蓝）三种颜色的马赛克色块就是颜色滤波器，白光透过RGB颜色滤波器后，分别滤出红/绿/蓝光，在灰色PD部分被吸收。

RGB Bayer Pattern下，每一个Pixel上只采集一个颜色通道的信息，其他2种颜色信息是缺失的，通过插值算法，利用相邻其他颜色像素的信息，把其缺失的2个颜色信息猜测出来，这样，每一个像素都有了全部的颜色信息。

这个“去马赛克”的过程叫Demosaic，也是整个ISP通路中最重要的模块之一。简而言之，CFA和Demosaic，是彩色照片的物理和算法基础。

2.RGB Bayer的主流地位

从数码相机诞生起，RGB Bayer Pattern就一直是image sensor CFA的主流选择，过去三十多年间诞生过各种不同排布的CFA，比如CMY, RGBE, CYGM, CYGW, RGBW, Pseudo-random等等，始终未能撼动RGB Bayer Pattern的地位。RGGB在颜色还原，Demosaicing过程复杂度，与后端大部分的RGB存储格式的兼容性上，找到了很好的平衡点。

颜色还原的困难，这与人类的色弱现象有共通之处。正常人的三种颜色感知细胞（S, M, L）的峰值响应在420nm, 534nm, 564nm，色弱人群的M和L细胞光谱响应会更得靠近，重叠增加，导致颜色区分能力变弱，比如同一束光线，对正常人眼M/L通道的刺激值为100比70，对色弱人群的M/L通道刺激值比例变成了100/95，差异变小，颜色区分困难。有些色盲患者缺失了某一种细胞，三基色变成了二基色，能识别的颜色种类大大减小。Image sensor的RGB颜色体系近似对应人类眼球的S, M, L三通道体系。

好在数字图像处理可以解决这个问题。RYB（红黄蓝）与RGB体系在数学模型上无质的区别，只是数值上存在差异，RYYB Pattern可以通过与传统RGGB 3x3基本类似的线性矩阵，转换成RGB。因此，通过算法上的处理，RYB依旧能精确还原颜色。

3.RYB的优势

Y的光谱响应更宽，覆盖更多光谱，能捕获更多的光子，进光量可以提升30%-40%左右，在暗光场景中对Luminance信噪比提升显著，夜拍效果更胜一筹。

为了更好体现超感光传感器的性能优势，华为采用了神经网络Demosaic算法（CNN-DM）和全新的色彩和亮度算法管理模块，并整合进Kirin ISP Pipeline图像处理的通路当中。在这其中，DM模块在CNN-DM模型网络经过大量的数据训练后，进一步提升日常的拍照细节和夜景下的颜色；同时，CNN算法在单独的NPU上运行加速，有效提升了神经网络算法的运行性能。

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