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坚持后置单摄的 Google,今年又用算法玩出了哪些拍照「黑科技」? - 少数派
2018-10-23 · via 少数派

在最近几年,手机后置多摄像头的现象越来越普遍。包括近期发布的 iPhone XS 在内,大多数旗舰手机都采用了后置双摄的设计,部分厂商甚至推出了后置 三摄像头 乃至 四摄像头 的机型。

Samsung Galaxy A9 / 图:三星

在这样一股潮流中,Google 最近发布的 Pixel 3 显得格外特立独行。在 Pixel 3 使用后置单摄像头上,Google 有着怎样的考量?如果你也有这样的疑问,不妨看看 Google 的高管在接受 采访 时怎么说。

硬件小幅升级,AI 依然是中流砥柱

和 Pixel 2 相比,依然采用了 1220 万后置摄像头的 Pixel 3 似乎并没有什么变化。因而如果仅看硬件,Pixel 3 还不足以与其他品牌拉开差距。

AI 和算法,才是 Pixel 3 的「秘密武器」。

去年 Pixel 2 拍照的 出色表现 ,已经让我们看到了 Google 在机器学习和图像处理领域的深厚功底。按 Google 的话说,「凡是你能用人工智能做到的,我们都可以做得更好」。

Anything you can do in AI, we can do better.

也正是出于对自家算法的自信,Pixel 3 延续了上一代的后置单摄像头的设计。在接受国外媒体采访时,负责产品管理的 Google 副总裁 Mario Queiroz 表示,额外的后置摄像头对 Pixel 3 「毫无必要」。「借助 Google 在机器学习领域的领先地位,单摄像头传感器已经为我们提供了足够的深度信息。通过用数百万张图片训练我们的算法,Pixel 3 可以凭单摄像头拍出理想的照片。」

尽管如此,不少人可能依然有疑问。既然单摄像头可以实现目前的成像效果,假如 Pixel 3 采用双摄,相机水平岂不可以更进一步。但 Google 表示,第二枚镜头往往在传感器、镜头组件和对焦的的表现上逊于主镜头,因此在夜景下可能适得其反。

AI + 硬件,带来数项新功能

在借助机器学习和算法来优化摄影方面,正在发力的并非只有 Google 一家。在推出 iPhone 7 Plus 时,苹果就利用 机器学习 配合后置的双摄像头,带来了 Beta 版的人像模式。而在今年,iPhone XR 同样利用算法,实现了与 iPhone XS 相似的拍摄体验。

iPhone XR / 图:苹果官网

然而对苹果来说,用软件层级的算法代替硬件上的双摄,更像是一种出于成本和价格考量的妥协。相比更贵的 iPhone XS,iPhone XR 依然无法实现部分人像光效1 。反观 Google,则是从一开始就确定了 Pixel 3 单摄+AI 的模式。

根据负责 Pixel 相机团队的产品经理 Isaac Reynolds 介绍,早在 Pixel 2 发布前,Pixel 3 相机的研发就已经展开。在此期间,整个团队总共提出了十余个可能的新功能。通过综合判断可实现性和实用性,团队最终将保留下来的功能带到了 Pixel 3 中。这些新功能的实现,都离不开 AI 的深度参与。例如,「Top Shot」功能会捕捉一段动态图像,然后自动筛选出效果最好的一张。当拍摄人像时,Pixel 3 会尽量选出有笑容、眼睛张开的人像,并剔除含有模糊的人脸或被风吹乱的头发的照片。要实现这样的筛选,离不开 AI 的支持。

通过 AI 与硬件的深度融合,Pixel 3 的相机带来了以下新功能。

更进一步的 HDR+

去年,Pixel 2 的 HDR+ 功能拍摄出的 样片 惊艳四座。在相机 app 启动后,即使快门没有被按下,Pixel 2 也会持续捕捉图像,并将最近的 9 张保存在内存中。按下快门后,Pixel 2 会将内存中的图像与当前照片一道进行处理,从而在高对比度的条件下获得较高的动态范围。

样片(压缩后) / 图:Google

Pixel 3 则进一步提升了 HDR+ 的成像效果。首先,相机自动缓存的图像从 9 张增加到了 15 张。此外,Pixel 3 还运用了 超高分辨率成像 (super-resolution)技术来获取传统的传感器和镜头无法捕捉的细节。这项结合了机器学习算法的新技术与光学防抖(OIS)一道,保障了 HDR+ 出色的成像。具体来说,OIS 负责在传感器的层级上提高拍摄时的稳定性,而算法则从亚像素的层面上对图像细节进行综合和校准。

这些进步已经相当出色,但 Pixel 相机的研发团队并没有就此止步。要进一步理解他们的研究,我们需要先了解一些相机成像的基本知识。

要要形成一张图片,就需要得到它每个像素点的颜色(RGB 值)。然而,要想在成像时实现这一目标,就需要在每个像素点上合理地布置红、绿、蓝三色滤镜。要在像素层级做到这一点,其难度可想而知。因此,目前被广泛采用的是 拜尔式排列的滤色镜 。在这种方案下,每个像素点只有单色的滤色镜,而不同颜色的滤色镜则按照一定的规则进行排布。

拜耳式滤色镜

在借助传感器得到颜色信息后,手机的相应芯片会通过一系列 去马赛克(demosaic)的手段,通过相邻像素点的颜色来还原每个像素点的 RGB 值。然而这样的还原并非 100% 准确,必然会带来一定误差。

针对这一问题,Pixel 团队的解决方法依然是机器学习。借助海量的模型训练,算法可以更精准地测定每个像素点的 RGB 值。通过省去去马赛克的步骤,Pixel 3 的相机能够更好地抑制图像上的噪点。

超级变焦(Super Res Zoom)

自 iPhone 7 Plus 起,拥有后置双摄像头的 iPhone 均提供了 2 倍的光学变焦模式。相比常见的数码变焦,利用额外的长焦镜头实现的光学变焦有着更为优良的成像效果。

iPhone XS / 图:苹果官网

而借助名为「Super Res Zoom」的新功能,Pixel 3 在没有长焦镜头的情况下,实现了类似光学变焦的高质量数码变焦。这也是 Pixel 3 硬件与 AI 融合的另一例证。在硬件上,Pixel 3 镜头所使用的透镜在分辨率上要优于传感器, 从而使成像效果不会受硬件上的限制。而在 AI 层级,机器学习被 Google 用来消除拍摄时手的抖动对成像的影响。此外,上文提及的 HDR+ 中用到的技术也在这里发挥了作用,帮助 Pixel 3 的相机获得更多细节。

不过目前,这一功能也有一点缺陷。只有当缩放倍数超过 1.2 倍后,Super Res 功能才会被激活。自然地,缩放倍数越小,成像的效果也就越好。在 2 倍变焦下,按照 Google 高管的描述,Super Res 的成像效果足以媲美光学变焦。

样片(压缩后)/ 图:Google

Raw 格式输出(Computational Raw)

在 Pixel 3 上,Google 首次引入了 Raw 格式的拍摄选项。根据 Isaac Reynolds 的介绍,Pixel 3 的 Raw 格式成像充分利用了其搭载芯片的强大运算能力。通过合并和校准多张图像,Pixel 3 的 Raw 格式效果更加接近单反相机。

Our Raw file is the result of aligning and merging multiple frames, which makes it look more like the result of a DSLR

一般来说,相机传感器的尺寸与成像效果息息相关。由于尺寸的限制,手机镜头在进光量等方面有着先天的劣势,因而在 Raw 格式的成像效果上也往往无法与单反抗衡。而 Pixel 3 通过上文提到的合并多张图像的方式,弥补进光量上的不足,从而提高照片在高光和阴影部分的细节,并减少成片的噪点。

图/Dpreview

此外,正如上文所述,Pixel 3 在获取像素点的 RGB 值时,并没有采用通常的去马赛克手段。这也就让 Pixel 3 输出的 Raw 格式图像更为纯正。

升级版人像模式(Portrait Mode)

去年发布的 Pixel 2 的人像模式同样令人 印象深刻 。 除了通过摄像头获取和分析景深数据,Pixel 2 还借助 Google 的出色算法,准确地直接区分出照片的主体和背景。此外,Pixel 2 也在低亮度条件下展示了单摄像头的优势。今年,Pixel 3 也为人像模式带来了明显的提升。

样片 / 图:Google

根据 Google 资深工程师 Marc Levoy 的介绍, Pixel 3 在获取景深信息的过程中,也引入了机器学习的方式。经过训练后的算法可以更准确地判断图像的深度信息。即使面对复杂物体,算法也能保持较高的识别水准,从而实现出色的成像效果。在下面的图片里,可以明显看到改善算法后,Pixel 3 对景深判断的进步。

Pixel 2 的人像模式及景深图,部分背景与前景杂糅在一起 / 图:Dpreview
Pixel 3 的人像模式及景深图,前景与后景得到了较好的区分 / 图:Dpreview

人像光照(Synthetic Fill Flash)

在 Pixel 2 中,前置相机的人像自拍功能已经可以很好地借助算法识别人脸。而在 Pixel 3 中,借助类似的算法,其后置镜头也可以自动检测人脸,并为其添加适当的光效,带来类似反光板的摄影效果。

样片(压缩后)/ 图:Google

值得一提的是,这一算法还被用在了前置相机的视频录制上。当使用者用前置镜头录制视频时,Pixel 3 会通过这一算法对每一帧画面中的人脸进行识别,并尽量稳定人脸的位置,从而抵消抖动,增强画面的稳定性。

夜景模式(Night Sight)

相比许多手机相机单纯依靠长曝光的夜景模式,Pixel 的夜景模式充分利用了 HDR+ 的功能,无需保持长时间的稳定持握,从而更方便地实现低亮度下的摄影。

在夜景模式下,Pixel 2 的快门速度始终保持在 1/15 s 之上。只有这样,Pixel 2 才能保证在缓存 9 张图像的同时不产生延迟。但在某些亮度极低的环境中,这依然不足以拍出足够清晰的照片。为了解决这一问题,Pixel 3 牺牲了原本的零延迟特性,改为要求使用者在按下快门后,继续持稳手机一段时间。这样,Pixel 3 的相机可以储存 15 张图像,每一张的曝光时间可以延长至最高 1/3 s。然而,在总共长达 5 s 的曝光时间里,如果不使用三脚架等额外设备,必然会在拍摄时产生一定的晃动,从而影响成片。

算法在解决这一问题上同样发挥了重要的作用。尽管在总计 5 s 的曝光中难免出现抖动,但由于生成的是 15 张曝光时间较短的图像,因而可以保证这些图像的大部分足够清晰,只是不同的图像之间存在着位移。而上文中介绍的算法可以识别出每张图片的主体和抖动带来的位移,从而对这些图像进行校正,之后再通过 HDR+ 功能进行合成。此外,夜景模式还可以通过机器学习自动调整照片的白平衡。

在下面展示的 Google 提供的样图中,可以明显的看到夜景模式带来的出色效果2

样片(压缩后)/ 图:Google

目前,Pixel 3 的夜景模式还未正式发布,但预计将于今年年内向用户推出。

Pixel 3 相机一系列新功能的背后,是「一键摄影」的理念。

不管是用 Motion Photos 拍摄有趣的活动、用 HDR+ enhanced 捕捉高对比度高动态范围场景,用 Night Sight 拍摄夜景还是用 Top Shot 智能地选择最佳照片……得益于 AI 和硬件的结合,使用者则只需要享受这一时刻,按下快门。

这,或许是 Google 在摄影上的最终目标。

At their best, these technologies allows you to focus on the moment

🔗 参考文章:

  1. How Google Pixel 3's Camera Works Wonders with Just One Rear Lens
  2. 5 ways Google Pixel 3 Camera Pushes the Boundaries of Computational Photography
  3. Pixel 3 Camera Tidbits: Details You Missed
  4. Video Interview: Tech Deep Dive with Google Pixel 3 Camera Team