都说自家夜拍技术好 那么手机厂商是怎么做优化的

想解读这个问题得先从入门常识切入，影像行业常被挂在嘴边的两句俗语：

底大一级压死人；摄影是一门讲究用光的艺术。

两句话都强调一个前提：拍照离不开光，对于照片来说“有限时间内，器材能摄取到多少光线信息”是决定性因素。把这个概念换到摄影器材里面，就出来几个调整变量：光线强度、感光元件尺寸、曝光时长。更好的感光不仅仅是画质上的有所提升，在极限环境下测光、对焦的体验很大程度上也倚靠这一参数。

也所以，弱光环境下进光量不足，是所有手机厂商面临的问题。更何况手机本身体积不大，无论是感光元件尺寸还是镜头本身都在进光量上有局限。所以在这个环节手机厂商不仅是比拼硬件技术，还要开脑洞。

一、光圈

从物理层面增加进光量是最直接手段，相机靠提高COMS图像传感器尺寸来提升画质，手机同样也能。但前面我们说过，手机自身体积不大，在这能提升的也有限。并且索尼作为手机行业相机零部件最主要的幕后推手，留给业内的选择空间也不大。所以要想提升光信息收集，还得从其它地方下手。

比如光圈，作为控制进入镜头里面的光线的多少最主要元件，其也决定了进光量的大小。同样环境下，光圈越大自然能有更多光线进入。作为相对好控制的元件，这两年手机光圈数值一直在扩大，从早年F2.4到如今F1.X，可以说是进步明显。曾一度占据“手机夜视仪”美称的三星S8，就率先把夜拍光圈升级到F1.4、夜拍表现优秀的华为P20 Pro是F1.8，新近加入超强夜拍的OPPO R17 Pro也达到了F1.5。

二、光学防抖

光学防抖在整套系统成像系统中是“软硬件结合”的一环，理论上“增加曝光时长，必然会增加画面进光量”。但是由于在长曝光过程中可能会遇到手抖动或者拍摄物体移动而造成的“鬼影”问题，所以要想延长曝光，那光学防抖就是必不可少的，因为它可以有效降低手抖对成像造成的影响。再进一步说，如今夜景大量依靠多张照片合成的技术来达到更好的效果，这当中同样也需要减少镜头抖动。

至于说“光学防抖为什么是软硬结合的一个部分”，其实就涉及到厂商的算法部分。毕竟长曝光本身也不是越久越好。这当中还牵扯到曝光太久局部亮度过高、拍摄主体因为曝光过长自身发生有移动。包括HDR在内的各种多帧合成的算法。都是一个联动过程。

并且光学防抖能延长多少时间也要看算法，OPPO的两秒夜间防抖，华为的四秒夜间防抖，理论上都超过了物理防抖的极限。只有算法来调整像素之间的位移情况，才能实现最终超长防抖效果。

三、最神奇的算法

当然算法原理其实才是核心所在，早几年苹果一颗老镜头吊打安卓手机拍照，靠的就是算法调优。在夜拍这件事上，也一样。举个例子来说，夜拍场景往往存在局部高光、弱光部分又需要强调层次感、纯黑色下噪点需要控制，但不能有过多涂抹。这一系列问题是不能单纯靠控制进光量解决的。

那么解决这个问题靠什么？其实归根结底还是硬件和算法的升级。这几年开始，ISP这个图像运算核心逐渐走入大众视野：作为照片处理的核心元器件，其运算水平和厂家优化能力逐渐取代镜头本身成为真正核心。而在今年AI则成了提升这一环节的动力。

以OPPO R17 Pro为例，其新推出的AI超清引擎里面，就分为AI引擎、超清引擎和色彩引擎三个部分，这是一个全局的算法优化技术，在不同场景需求下会调用不同的引擎来进行优化。

当我们使用R17 Pro拍摄夜景时，AI引擎会识别当前场景并匹配预置好的夜景算法，搭配色彩引擎可以快速拍出一张优秀的夜景照片。

而如果你对于拍摄夜景有更高的要求，还可以手动切换到“超清夜景”模式，在该模式下，AI引擎会判断当前夜景下的细节，例如当前光线场景下是否有曝光不足、发雾、色彩暗淡等问题，进而会启用超清引擎通过长曝防抖、高光压制、暗部细节增加、分区调整、去噪等算法解决这些问题。

两个都是夜景优化，那么它们有什么区别？简单来说，你可以理解为在普通夜景模式下，AI引擎会识别出夜景并匹配一套标准的且不会变化的夜景算法；而在超清夜景模式下，AI引擎可以判断当前场景的光线情况，识别当前是光线较佳的夜景还是光线极差的夜景、判断光线是从什么方向打来、判断是否启用HDR等等 ，也就是它把夜景又细分成更多的场景，可以根据实际情况匹配最佳的 算法，从而拍摄出一张明亮、艳丽、清晰的夜景大片。

而这背后是AI技术的升级，判断场景、判断场景中的物体边缘；识别画面曝光情况、高光抑制、调整灰阶。换句话说，在原有照片基础上，通过算法和AI，学会针对每个场景和每个景物的单独PS，最终展示在一张图片里，是如今解决弱光拍照的新思路。

以上，林林总总介绍了一些关于如今手机厂商在弱光环境的优化思路。在机身结构如此紧密的情况下，不额外增加空间占用，还要提升拍照。其实算是“戴着镣铐起舞了”，至于未来发展如何，可能更多摄像头的多摄方案是破局思路之一，也有可能会有其他的脑洞。