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Pixel手机相机技术大解密

  • 吴冠仪

近年来手机相机的发展趋势,不仅在数量上快速成长,在软硬件设计上也不断优化,目前全世界有数十亿支手机相机,其数量仍在快速成长中。拥有更佳的画素、镜头和更大的光圈、多相机镜头成为发展趋势。

日前邀请到Google杰出工程师Marc Levoy,来说明Pixel手机到底应用了哪里些技术,让单镜头手机就能达到出色的HDR+、具备景深的人像模式、高解析变焦以及夜视模式。

Google杰出工程师Marc Levoy分享计算摄影与机器学习在Google Pixel手机的应用。

HDR的典型作法是捕捉不同曝光程度的影像,将从曝光时间短的影像所捕捉的亮处细节,与从曝光时间长的影像所捕捉到的暗处细节结合,呈现出最终的影像。在Google Pixel手机相机应用中的HDR+,则是捕捉曝光不足下的连拍影像:透过捕捉在相同曝光程度下的连拍影像,并且避免亮处过度曝光;在相同曝光程度下的连拍影像,由于影像相似因此更容易校准,减少阴影处的杂讯及采用色调反映增强阴影,降低亮处:牺牲整体色调和对比度,以保留局部对比度。

Google Pixel 2肖像模式优秀的相机表现,获得2017年DXO评分最高的智能型手机,也获得DPReview Awards Innovation of the Year年度创新奖的肯定。

Google Pixel 2 与Pixel 3手机在仅有单一个后置镜头的条件下,透过以下两项技术达到景深的效果:利用机器学习技术分割影像中的人物,当使用Pixel手机自拍时,前置镜头虽无搭载「双画素 (Dual-pixels)」科技,但仍可透过机器学习执行肖像模式及运用相机中的硬件技术「双画素(Dual pixels)」预估深度图(Depth Map),当使用Pixel手机对一般物件进行拍摄时,因物件非人物,故无法使用机器学习的方式,但仍可透过拥有「双画素」的后置镜头技术完成。

Pixel 3手机相机肖像模式的优化:Google进一步训练机器学习藉由输入RGB颜色、左和右,就能得到深度图,取代在立体空间中查找、计算每一个二分之一画素中影像呈现是来自现实世界中的左半部或右半部。Google运用特殊的相机装置,拍摄成千上万的的照片,透过机器学习中的Ground Truth来训练Dual-pixels更好产生深度图(Depth Map)。

Google在Pixel 3手机相机中推出高解析变焦功能,虽然此功能背后并无搭载人工智能及机器学习技术,但它可将多层影像合成为更高画素的照片,不仅提升照片细节的呈现之外,分辨率与许多搭载2x光学变焦镜头的智能型手机不相上下。

以软件定义为主的相机、导入机器学习,运用机器学习技术取代传统的算法,且在训练机器学习的过程中获得许多训练用的数据,有助提升执行的准确度。以及更公开的科技与技术都是未来手机相机系统的发展趋势。以Google为例,Google具备软件和机器学习的优势,而在发展手机相机技术的过程中,不断公开对外分享技术成果,不仅有助于驱动更快速的创新,也吸引更多博士新秀加入Google AI研究团队。