前言
大家在選購手機時，都會糾結手機拍攝的能力，這與廠商的Lens（鏡頭）設計、相關演算法、Sensor（感測器）和ISP（影像處理器）等密切相關。其中Sensor（感測器）作為手機成像的重要基礎，其尺寸大小、畫素設計和設計工藝等都會一定程度影響最終成像。
不同的Sensor，差距會非常大嗎？為了驗證這一問題，筆者找來了搭載IMX700、IMX766、S5KHMX和GN1的手機，在本文做個測試，這些Sensor在2021年是十分熱門的，多用作手機主攝。
下面是參與測試的Sensor資訊一覽，其中尺寸最大的是IMX700，高達1/1.28英寸，畫素最高的是S5KHMX，高達1.08億畫素，所有Sensor都支援畫素合併以增大單個畫素大小，提升成像水平。
（本次參與測試的4款不同Sensor資訊）
本文共六個環節，分別是測試各Sensor的基準畫質、高感畫質、寬容度、夜景表現、白平衡與色彩、不同照度下的對焦速度，下面測試正式開始。
一、基準畫質
首先是基準畫質測試，為了公平起見，筆者將各Sensor用字母A-D標記，使用手機自帶的專業模式拍攝，以減少AI演算法對成像效果的影響，用重型三腳架和大型齒輪雲臺穩固裝置保證畫面穩定。
畫面曝光正常時，原生iso（感光度）越低，畫質越細膩。由於感測器廠商沒有公佈這些Sensor的原生iso範圍，因此筆者手動調節手機所支援的iso拍攝（有可能使用到了拓展iso）。一般鏡頭的中心成像最佳，但各家廠商不同的Lens設計方案會影響極限邊緣畫質，測試的圖片將擷取中心和非極限邊緣的區域作為參考。
測試場景：室內穩定光源下的解析度標版
（測試場景）
中心畫質是一項非常有意義的參考指標，在Lens的最佳成像區域可以體現Sensor最好的畫質。由於絕大部分手機Sensor比例為4:3，因此筆者按照標版的數字標識對齊，這也是一種避免光線干擾，視覺化呈現Sensor畫質的測試方法。
（拍攝樣例）
我們先來看看這些Sensor在最低iso時中心畫質表現，大家請觀察下圖畫面中的細線和其間隔的銳利程度、清晰度，還有畫面整體的對比度。Sensor A、D的畫質最為紮實，對比度也相當高，Sensor C的對比度和銳度表現不錯。
接著是展示最低iso較邊緣畫質，選取放大的區域位於圖片偏右下角，大家可以觀察數字的清晰程度和細線邊緣的銳利程度。Sensor D的畫質最紮實，對比度和銳度都比較高；而Sensor A、B、C的對比度相近。
二、高感畫質
到這裡想必大家對這4款Sensor的最佳畫質有一定了解了吧，不過光線不佳時的高iso場景下，它們的畫質又如何呢？這幾款Sensor所支援的最高iso範圍是1600~12800，為了公平起見，筆者使用1600的iso為基準再做一次測試。
可以看到，當iso達到1600時，所有Sensor的中心畫質都出現了一定的下降，塗抹和銳化的痕跡逐漸顯現。Sensor D的畫面對比度和清晰度最高，但是畫面較暗。
高iso下的較邊緣區域的畫質塗抹的痕跡和銳化的痕跡非常明顯，但是各Sensor的畫面線條依舊可辨。
三、寬容度
寬容度也是衡量Sensor的重要指標之一，Sensor寬容度越大，記錄的明暗資訊更多，後期調整相對更靈活。隨著HDR演算法的加入，“底大一家壓死人”的定律逐還適用嗎？
由於大部分手機使用者不會專門拍攝RAW或高畫素的素材做後期處理
大部分使用者常手動關閉HDR；
大部分手機修圖軟體不支援RAW格式；
大部分使用者的圖片處理流程一般為JPG拉拉曝光套套濾鏡。
因此筆者用預設畫素大小的JPG的格式，拍攝了典型的欠曝場景、過曝場景和HDR場景。影象iso為各Sensor的最小值，非HDR場景用專業模式拍攝。
測試場景：公司過道的窗戶旁
（興華同學滿臉寫著“高興”）
筆者抓來了路過的興華同學上鏡當工具人參與成像測試，首先拍攝了人物正常曝光的樣張。調整前，天空完全過曝的，看看透過相應的後期手段能否拉回一部分天空的細節。
（拍攝樣例）
筆者將所拍攝的JPG匯入到Adobe Photoshop中，用Camera Raw將曝光壓低兩檔，並將高光和白色的數值拉到了最低。很遺憾的是，所有的Sensor拍攝的圖片均不能拉回天空的細節，依舊死白一片。
除了Sensor A，隱藏在背景高光中的一部分樹葉倒是被還原了少許。看來在拍攝的時候，如果不開啟HDR，手機拍攝畫面中高亮處的細節基本無法還原。
既然過曝時天空的細節拉不回來了，那麼讓天空正常曝光，通過後期手段提亮人物，效果又如何呢？畢竟數碼攝影中有一句老話叫“寧欠勿曝”，那就試試看。
（拍攝樣例）
筆者將所拍攝的JPG匯入到Adobe Photoshop中，用Camera Raw將曝光提高兩檔，將高光數值-100，陰影數值+100。可以看到這4款Sensor都能在保證天空有細節的情況下，將興華同學大致還原出來，但是畫質都十分的感人，並伴有大量的明度、彩色噪點，暗部也有些許的色彩失真。
從剛才的兩組照片看，由於手機Sensor與主流相機Sensor的尺寸差距太大，若不依靠演算法，則被“底大即正義”的物理定律壓制得死死的，過曝或者欠曝的恢復調整都會對畫質造成較大的損失，這也是為喜歡用手機JPG修圖的同學提供一個參考了。
那麼開啟HDR演算法後，畫面的觀感如何呢？這就與手機廠商的HDR演算法技術有關了。
（拍攝樣例）
根據實拍場景來看，Sensor A、D還原更真實自然，Sensor B天空色彩更豔麗。也許是不同的曝光優先權衡，Sensor C的人物看起來更討喜，但天空區域已有些過曝。
興華同學急著去開會，於是筆者就趕緊放他走了，看完這幾款Sensor的畫質和寬容度的測試表現，你有什麼想說的呢？閱讀完本文後歡迎在評論區一起互動。
四、夜景表現
夜景拍攝一直是手機的噩夢，小底Sensor直接拍出來的照片還沒眼睛看到的清晰，同時細節損失嚴重。現在的Sensor為了應對夜景，某些型號還採用了RYYB的畫素排列以增大進光量，同時加持了強大的夜景演算法。那麼開啟裝置自帶的夜景模式，這些Sensor夜景表現如何呢？筆者將這些手機固定上三腳架，並啟用裝置的三腳架模式拍攝。
測試場景：晚上公司正門
（測試場景）
夜景模式的原理與大光比時的HDR類似，都是由高速幀與低速幀相疊加合成，讓成片具備“高”動態範圍。
（拍攝樣例）
這種“高”動態範圍的體現就是高光不過曝，暗部有細節。在夜景這種更為複雜的大光比環境，看看哪款Sensor的夜景能力更吸睛。筆者截取了畫面高亮的部分，就是我們PConline的Logo，可以明顯的感受到Sensor D的高光壓制能力最為強悍，其次是Sensor A，而其餘的Sensor都有過曝的情況出現，Sensor A夜景模式的畫面紮實度相當佔優。
再來看看暗處的情況，Sensor A、C的暗處既有大量細節又有明顯的色彩層次。總的來說，在畫面的高光、暗處的權衡，Sensor A、D各有千秋，其次就是Sensor C，而Sensor B仍需努力。
五、白平衡與色彩
“直出”的意思就是圖片沒有經過修飾輸出，因此圖片的白平衡和色彩傾向就決定“直出”的味道了，在此環節大家可以自行感受各Sensor的直出效果。
測試場景：組裡影棚
（測試場景）
六、對焦速度
最後一個環節，就是測試各Sensor在光線不同時的對焦速度，這裡筆者擺放了兩個距離不同的玩偶，一個在較近處，一個在較遠處，用150W的影視燈控制環境光的亮度。
測試場景：組裡影棚
（測試場景）
筆者首先將影視燈的亮度調整至100%，可以看到各Sensor的對焦速度都相當迅速，基本都是指哪打哪，毫不拖泥帶水。
那麼當光線不佳時，各Sensor的對焦速度將發生什麼變化呢？於是筆者將造型燈的亮度降至1%。結果顯而易見，各Sensor的對焦速度出現了一定的下降，表現最佳的是Sensor C、D，速度下降不明顯。
七、結語
最後就是對應的Sensor型號了，Sensor A是GN1，Sensor B是S5KHMX，Sensor C是IMX766，Sensor D是IMX700。雖然它們的引數各異，但是某些環節的表現，差距也沒有想象中的大。
從整個測試結果中可以看出，手機Sensor雖然存在引數差距，但不放大200%-300%看，其實並不明顯，這些Sensor的綜合能力都十分優秀，但是在寬容度的環節上，“底大一級壓死人”的物理定律仍是羈絆，同時這些Sensor的HDR、夜景模式出片效果與我們肉眼所見仍有較大的差距。
（iPhone 13 Pro Max主攝搭載定製的IMX703）
近幾年，我們也可以看到，許多廠商採用了定製Sensor的方案，在Sensor的尺寸無法明顯增大的情況下，聚焦最佳化畫素排列和畫素設計，增強色彩採集、光線感知能力和對焦速度，還在一定程度上提升了畫質或解析度。結合越來越成熟的演算法和影象資訊鏈路的最佳化後，相信2022年的手機影像將會有精彩十足的表現，感謝大家的閱讀。
