матрица камеры смартфона

Камера смартфона для «чайников» №3. Погружаемся в матрицу!

Оценка этой статьи по мнению читателей:
5
(37)

Мы продолжаем погружаться в удивительный мир фотографии и в этой части подробно поговорим не только о матрицах и пикселях, но и о мобильной фотографии в целом.

Моя статья о влагозащите фитнес-браслетов для многих стала откровением, так как противоречила всему тому, о чем писали другие сайты. Эта статья, надеюсь, вызовет похожий эффект.

Проблема с интернетом заключается в том, что при смене технологий, популярные ресурсы не удаляют старый материал (да и с чего бы им это делать?). Затем приходят молодые авторы, читают и пересказывают информацию, которая уже давно не соответствует действительности.

Так было с часами и влагозащитой. В 2010 году многое изменилось, но куда девать все те статьи, что были написаны в течение двух предыдущих десятилетий? То же происходит и с камерами. Каждый человек видит просто феноменальный прорыв в области мобильных камер за последнее десятилетие, но продолжает повторять одну и ту же ерунду о маленьких матрицах и прочих ограничениях камерофонов.

Пришло время разобраться, на что именно влияет размер матрицы и пикселя, что такое шум и от чего он зависит, почему современные смартфоны снимают гораздо лучше, чем первые мобильные камеры и можно ли уменьшать размеры, увеличивая качество.

Чтобы сделать эту статью максимально понятной, я постараюсь избегать сложных терминов, заменяя их более простыми аналогиями. Тем не менее, информации будет очень много, поэтому на легкое чтение рассчитывать не стоит.

Для тех, кто попал сюда впервые

Вначале давайте вкратце вспомним, о чем говорилось ранее. В первой части мы разобрались с тем, каким образом свет переносит изображение в пространстве. Как оказалось, даже через окна в наши дома попадает не «простой свет», а картинка всего того, что происходит за окном. Но так как окна слишком большие, эта картинка получается настолько размытой, что мы не видим никаких четких очертаний.

У камеры смартфона есть такое же окошко — небольшое отверстие в объективе, через которое свет попадает внутрь устройства. Размер этого окошка обозначается в характеристиках смартфона буквами f/1.8 или f/2.4. Первая часть подробно объяснила, как понимать эти значения и на что они влияют.

Во второй части мы проследили за тем, что происходит дальше, когда свет прошел через отверстие объектива. В частности, мы детально рассмотрели, чем отличаются объективы смартфонов, что такое фокусное расстояние, за счет чего происходит приближение картинки и как определить настоящий (оптический) зум.

Вторая часть объяснила еще один важный параметр любой камеры, который в характеристиках указывается в миллиметрах, например, 26 мм или 130 мм.

Если посмотреть на типичные характеристики камеры любого смартфона, то мы увидим, что осталось еще много непонятных букв и цифр:

Основная камера: 108 Мп, 1/1.33″, f/1.8, 26 мм, 0.8 мкм, PDAF

В этой части я расскажу, как понимать характеристики, выделенные жирным шрифтом. Все они относятся к матрице: ее размерам, количеству пикселей и размеру одного пикселя.

Собираем отпечатки света

Для начала нужно понять, каким образом свет, прошедший через объектив и попавший на матрицу камеры, оставляет там свои «следы».

Если кто-то не знает, матрица — это аналог пленки, на которую объектив камеры проецирует изображение. Если бы вместо матрицы мы просто разместили белый фон, на нем бы точно также появилось качественное цветное изображение, но вот сохранить его нам бы не удалось.

Вместо белого фона мы размещаем специальную пластинку, сделанную из песка. Точнее, делается она из кремния, а кремний в соединении с кислородом (диоксид кремния) и есть песок.

Так вот, если специально обработать чистый кремний и подключить к нему небольшое питание, можно добиться от него очень интересного поведения. Когда фотон (мельчайшая частичка света) попадает на такую пластинку, он поглощается кремнием и тут же высвобождает электрон:

превращение фотона в электрон

Правда, фотон должен обладать достаточной энергией, чтобы выбить электрон из атома кремния, поэтому поглощается далеко не весь свет, а только тот, длина волны которого колеблется в пределах примерно от 400 до 1100 нанометров. И так уж совпало, что видимый нами свет идеально попадает в этот диапазон.

Матрица камеры смартфона состоит из миллионов крохотных пикселей — таких вот необычных кусочков кремния, реагирующих на свет. Помимо светочувствительного кремния, пиксель содержит еще множество других элементов, но для простоты восприятия пока упустим эти детали.

Итак, фотон успешно проник внутрь кремния и, «растворившись» в нём, образовал один электрон. Что же происходит с этим электроном дальше? Он попадает в специальную ловушку и оказывается на дне потенциальной ямы, выбраться самостоятельно из которой очень непросто.

Бывают ситуации, когда фотон подлетает к пикселю, но это не приводит к появлению электрона. Почему? Причины могут быть разными. К примеру, если длина волны этого фотона очень короткая, он будет поглощен еще в самом верхнем слое пикселя, а для очень длинной световой волны кремний и вовсе окажется прозрачным, фотон пролетит его насквозь, даже не заметив.

квантовая эффективность пикселя камеры смартфона

И здесь мы подходим к первому важному понятию, которое частично объясняет, почему современные смартфоны снимают так хорошо — это квантовая эффективность пикселя. Звучит страшно, но по сути это очень простое явление.

Если к поверхности пикселя подлетают 10 фотонов, но только 3 из них поглощаются кремнием (и, соответственно, высвобождаются 3 электрона), то 7 фотонов просто потерялись. Они оказались бесполезными. Получается, эффективность такого пикселя составила всего 30%, то есть, только 3 из 10 фотонов, попадающих на пиксель, будут высвобождать электроны. А значит, квантовая эффективность равняется 30%.

Исследовательские центры крупных производителей смартфонов постоянно работают над увеличением этого показателя. Если в «древности» квантовая эффективность не превышала 10%, то в современных мобильных матрицах она может достигать 120% в зависимости от длины волны света.

Как это возможно? Весь секрет в том, что в новых светочувствительных материалах один фотон может создавать более одного электрона (более одной пары электрон-дырка, если говорить научным языком). Вот, к примеру, посмотрите на зависимость квантовой эффективности нового пикселя от Samsung, используемого в матрицах на 64 и 108 Мп (технология ISOCELL Plus):

квантовая эффективность сенсора Samsung ISOCELL Plus

А ведь еще каких-то пару лет назад квантовая эффективность пикселей была на 20-30% ниже. Получается, пиксели уменьшаются, а их квантовая эффективность возрастает. То есть, современный маленький пиксель будет более светочувствительным, нежели крупный пиксель старого камерофона.

Но вернемся к нашим электронам на дне ямы. В момент, когда происходит снимок, каждый из миллионов пикселей на матрице начинает ловить фотоны и поглощать их, высвобождая при этом электроны, которые сваливаются в ловушки. Снимок сделан!

Теперь камере нужно просто подсчитать, какое количество электронов оказалось в потенциальной яме каждого пикселя. Чем больше этих электронов, тем ярче будет нарисована соответствующая этому пикселю точка на фотографии. Именно так свет превращается в картинку.

Маленький или большой пиксель — что лучше?

Предположим, у нас есть две матрицы одного физического размера. На первой из них размещено 12 миллионов крупных пикселей (12 Мп), а на второй — в несколько раз больше, но размером они поменьше.

большие и маленькие пиксели матрицы

И возникает вопрос — есть ли какая-то разница между этими матрицами? Ведь они обе имеют один и тот же физический размер, а пиксели покрывают всю площадь.

Я сразу хочу отбросить теорию о том, что между пикселями есть пространство и много света просто теряется, так как он не попадает на светочувствительный элемент. Да, пространство между пикселями действительно есть, кроме того, внутри самого пикселя далеко не вся поверхность — это светочувствительный кремний.

Однако над каждым пикселем установлена специальная микролинза, которая собирает весь свет и фокусирует его на кремний:

структура одного пикселя CMOS-матрицы

И если раньше даже между линзами были какие-то зазоры, то сейчас их нет вовсе и расстояние между пикселями не играет никакой роли.

Теперь давайте определимся с терминами. Размер одного пикселя практически всегда указывается в характеристиках любого смартфона. Если вы посмотрите на параметры камеры, которые я приводил вначале, то увидите, что размер пикселя там составляет 0.8 мкм (микрометра). Есть пиксели размером 1 мкм, есть и более крупные, например, 1.4 мкм и даже 1.8 мкм (в Samsung Galaxy S20 или Sony Xperia 1 II).

И здесь любой профессиональный фотограф скажет вам, что размер пикселя важнее их количества. Почему? На это есть две причины.

Размер ловушки

Когда мы делаем снимок, в ловушку попадают электроны. Естественно, потенциальная яма пикселя не резиновая и в зависимости от освещения очень быстро заполняется до отказа. Если снимок всё еще делается, новые электроны будут попадать в яму и сразу же «вываливаться» оттуда в специально отведенное место — эдакий дренаж.

переполнение потенциальной ямы пикселя
Образное представление пикселя

Одной из самых популярных мобильных матриц 2019-2020 гг является Sony IMX586. Она установлена в огромном количестве самых разных моделей от средне-бюджетного до премиального сегмента. В наших обзорах она также встречалась очень часто.

Так вот, размер пикселя этой матрицы составляет 0.8 микрометра, а емкость потенциальной ямы — минимум 4500 электронов. Если в ловушке уже оказалось 5000 электронов, а смартфон еще продолжает делать снимок, принимая новые фотоны света, этот пиксель будет переполнен и уже никакой информации, кроме яркой белой точки, в этом месте на снимке не будет.

В другом популярном сенсоре от Samsung на 64 Мп (используется в Redmi Note 8/9 Pro, Galaxy S20, Galaxy Note20) емкость потенциальной ямы — 6000 электронов.

Для сравнения, емкость потенциальной ямы одного пикселя многих зеркальных камер составляет 25 тысяч электронов, что всего в 4-5 раз больше микроскопических пикселей (0.8 мкм) от Sony и Samsung.

Основная задача таких внушительных «ловушек» — обеспечить широчайший динамический диапазон. То есть, чтобы на снимке не было ни одной белой точки с потерянными деталями. Посмотрите на эти две фотографии с разным динамическим диапазоном:

вычислительная фотография - из обычной в HDR

Слева мы видим, как пиксели, отвечающие за цвет неба в правом углу и плитку на полу, не справились со своей задачей. Их ловушки электронов просто переполнились от огромного количества фотонов, прилетевших с неба и отразившихся от плитки. А вот на снимке справа у пикселей оказались достаточно глубокие ловушки, что позволило рассмотреть детали даже в самых светлых областях.

Но этой проблемы практически не существует сегодня в мире смартфонов. Дело в том, что ее научились компенсировать двумя способами:

  • Вычислительная фотография. Смартфон делает серию снимков с разной выдержкой. То есть, во время первого снимка все пиксели собирают фотоны в течение, например, 5 миллисекунд. Этого времени не хватает, чтобы собрать достаточно фотонов с темных мест сцены, но пиксели, на которые попадают фотоны с ярких участков, не успевают переполняться и камера прекрасно видит все детали. Затем делается повторная фотография и пиксели собирают фотоны уже в течение 50 миллисекунд. Этого времени хватит, чтобы собрать фотоны с самых темных мест сцены, при этом произойдет переполнение потенциальных ям в пикселях светлых участков. Затем алгоритмы соединяют две фотографии, чтобы в результате не оказалось ни белых, ни черных точек.
  • Объединение (биннинг) пикселей. Благодаря технологиям Tetracell и Quad Bayer мы можем сделать ровно то же, что было описано выше, только при помощи одного снимка. В таких матрицах пиксели собраны в группы по 4 штуки. Когда мы делаем снимок, два из них собирают фотоны, скажем, в течение 5 миллисекунд, а остальные — в течение 50 мс. Результат получается тот же.

Выходит, даже маленькие пиксели по 0.8 мкм идеально справляются с динамическим диапазоном. Но, есть и другая проблема.

Ах эти грязные фотоны! Или откуда шум на снимках?

Оказывается, на снимках откуда-то появляется непонятный шум! Особенно, когда света очень мало, на фотографиях по всей площади можно заметить характерные маленькие точки или отклонения яркости и цвета. Даже если мы сделаем снимок белого листа бумаги при плохом освещении, то получим такой грязный кадр:

шум на фото

Откуда берется эта грязь? И какое отношение к этому шуму имеет размер пикселя?

Этот мусор на матрицу приносят с собой фотоны. И дело совершенно не в том, что существуют нечистоплотные фотоны. Конечно нет. Всё дело в самой природе света.

Представьте, что на улице идет град и вы решили подсчитать, какое количество градин упадет в ведро за одну минуту. Чтобы увеличить точность эксперимента, вы решаете использовать сразу десять ведер. Итак, ведра расставлены — град идет. Проходит одна минута и вы делаете подсчет. Будет ли в каждом ведре одинаковое количество градин? Конечно же, нет! Любой человек ответит на этот вопрос и без каких-либо экспериментов.

Ровно то же происходит и с фотонами! Если какой-то пиксель за одну секунду поймал 100 фотонов, то в следующую секунду их могло легко оказаться 70, а может и 120. Добавьте к этому еще тот факт, что не каждый фотон будет поглощен в кремнии.

В общем, это ровно такое же непредсказуемое явление, как и пример с градом. Но если градины ни на что не влияют, то вот количество фотонов, упавших на пиксель, напрямую влияет на яркость этого пикселя на итоговом снимке.

Если бы у нас была матрица только с одним гигантским пикселем и мы делали снимок белой стены каждую секунду, на такой фотографии не было бы никакого шума, просто цвет стены каждый раз немного бы отличался. Собрали больше фотонов — снимок ярче, меньше фотонов — темнее.

Но у нас-то пикселей миллионы! И здесь происходит интересная вещь. Несмотря на то, что мы делаем снимок белой стены, на один пиксель может попасть 80 фотонов, на пиксель рядом — 120, а еще на другой — 100.

В итоге мы получаем вместо однородного белого цвета какие-то пятна, точки и прочие артефакты. Это и есть фотонный шум, связанный с самой природой света, который невозможно никак ни отследить, ни предугадать.

Конечно, существуют и другие источники шума, но этот — основной.

Помните, вначале я говорил, что мы подаем небольшое питание на кусочек кремния, чтобы он мог ловить фотоны и преобразовывать их в электроны? Так вот, когда ни один фотон не попадает на такой пиксель, слабый ток из-за небольшого нагрева кремния вызывает ровно тот же эффект — генерацию электронов, а матрица собирает их и считает, что это были фотоны. Но для того, чтобы этот шум был хоть как-то заметен, нужны длинные выдержки и мало света. На смартфонах длинные выдержки — большая редкость.

Кроме того, сам процесс считывания электронов может вносить шум. Но, опять-таки, он просто ничтожен в случае со смартфонами, так как смартфоны используют CMOS-сенсоры, а этот шум характерен для CCD-сенсоров (ниже я расскажу об этом чуть подробнее).

Так причем здесь размер пикселя?

Дело в том, что чем больше фотонов упадет на один пиксель, тем больше в нем появится электронов. А чем больше электронов, тем больше разница между шумом и реальной картиной. Когда мы говорим о шуме, нужно брать каждый пиксель, а не матрицу в целом.

Это очень просто понять даже интуитивно. Вот смотрите, если на все пиксели в среднем падает 9 фотонов, то мы можем легко посчитать уровень шума для всей матрицы. Согласно распределению Пуассона, шум — это просто квадратный корень из количества попавших на пиксель фотонов.

То есть, если в среднем пиксели ловят по 9 фотонов, значит шум всей матрицы — это квадратный корень из 9 или 3 фотона. На один пиксель упало 9 фотонов, на второй — 6, на третий — 10, на четвертый — 8 и так далее. Но в среднем, их количество отличается на +/- 3 фотона. Эта неравномерность и выльется в шум на снимке. И мы его прекрасно заметим, так как яркость точек на фотографии будет отличаться очень сильно (на 30% в среднем или на +/- 3 фотона на каждые 9 фотонов).

РЕКЛАМА

Но что произойдет, если пикселей будет в 4 раза меньше и они будут в 4 раза крупнее? Каждый пиксель будет собирать в среднем уже не по 9, а по 36 фотонов. И шум матрицы составит 6 фотонов (корень из 36).

зависимости шума от размера пикселя
Большие пиксели (слева) против маленьких (справа)

Теперь разница в яркости между точками будет отличаться не более, чем на 16% (+/-6 фотонов на каждые 36 фотонов). Мы ничего, кроме размера пикселя, не изменили. Но фотография стала в 2 раза чище.

То есть, мы видим закономерность, что с увеличением количества фотонов, шум становится совершенно незначительным (относительно общего числа фотонов). Им можно пренебречь. Для 100 фотонов шум составит 10 фотонов. Если же увеличить количество фотонов в 100 раз, чтобы их было 10 тысяч, то шум возрастет только в 10 раз (корень из 10 тысяч = 100). И сигнал будет еще чище.

Получается, нам важно, чтобы как можно больше фотонов падало на один пиксель. Даже если на матрицу упало 1000 фотонов, лучше, чтобы пикселей было всего 10, тогда на каждый из них попадет в среднем по 100 фотонов. А если пикселей будет 100 (при том же размере матрицы), на каждый из них в среднем попадет по 10 фотонов. В первом случае шум будет едва заметен, так как яркость точек будет отличаться незначительно (+/- 10 фотонов на каждые 100 фотонов), а во втором случае — гораздо сильнее (+/- 3 фотона на каждые 10 фотонов).

Именно по этой причине большие пиксели меньше «шумят», чем маленькие (при одинаковом размере матрицы). У них соотношение сигнала (количества фотонов) к шуму (погрешности) гораздо выше.

И здесь я снова должен сказать «но»…

Но ведь у нас есть Quad Bayer и даже Nonacell!

Производители смартфонов нашли элегантное решение этой проблемы. Все современные матрицы смартфонов с размером пикселя <1 мкм сделаны так, чтобы под одним цветным фильтром размещались 4 отдельных фотодиода (кусочка кремния, реагирующего на свет). А, к примеру, Samsung решила объединить под одним «колпаком» сразу 9 пикселей (в Galaxy Note 20 Ultra и Galaxy S20 Ultra).

С одной стороны мы, конечно, теряем значительную часть информации о цвете (ведь в 108 Мп Nonacell-камере только 12 млн цветных фильтров). Но с другой, мы имеем полноценное представление о яркости каждой из 108 млн точек.

И здесь есть один интересный и важный нюанс. Существует два основных типа матриц: CMOS и CCD. Все смартфоны, за редчайшим исключением, используют CMOS-сенсоры, так как у них масса преимуществ.

Одним из таких преимуществ является тот факт, что считывание и усиление сигнала с каждого пикселя происходит непосредственно внутри каждого из них. То есть, помимо светочувствительного элемента, внутри каждого пикселя есть еще и транзисторы. А в CCD-матрицах нет активных схем, так как накопленный заряд построчно переносится в отдельное место за пределы матрицы, где затем и обрабатывается (считывается, усиливается).

Так вот, когда мы говорим об объединении пикселей, в CCD-сенсорах это реальное физическое объединение заряда еще до считывания. При таком объединении мы просто складываем фотоны, а значение шума оставляем прежним.

Пример биннинга на CCD-матрице

Если на каждый маленький пиксель попадает 49 фотонов, значит шум равняется 7 фотонам (квадратный корень из 49). И соотношение сигнала к шуму равняется 49/7. Когда мы объединяем пиксели на CCD-сенсоре, то просто складываем фотоны. Теперь количество фотонов на одном «супер-пикселе» составляет 196 (49+49+49+49), но шум остался прежним — 7 фотонов. Соотношение сигнал/шум теперь равняется 196/7 против 49/7, а значит, уровень шума снизился значительно.

Пример биннинга на CMOS-матрице

Но со смартфонами (матрицы Quad Bayer и Tetracell) дела обстоят похуже. Здесь мы не можем ничего объединить, пока не считаем информацию с каждого пикселя. Поэтому работает это так. Мы суммируем количество фотонов с 4 пикселей (49+49+49+49), а затем вычисляем общий шум, извлекая квадратный корень из суммы.

В нашем примере до объединения пикселей шум равнялся 7 фотонам (квадратный корень из 49). Но теперь шум будет составлять квадратный корень из общего числа (196), то есть 14 фотонов.

Получается, мы увеличили количество фотонов в 4 раза (49 против 196 фотонов), а шум при этом возрос только в 2 раза (7 против 14 фотонов). То есть, соотношение сигнал/шум выросло в 2 раза.

А если говорить о Nonacell-матрице, там, при объединении пикселей, сигнал возрастает в 9 раз, а шум — в 3 раза. Значит и соотношение сигнал/шум увеличивается также в 3 раза.

Вот таким интересным образом современные смартфоны, несмотря на очень маленькие размеры пикселей, могут показывать хорошие результаты.

Размер матрицы камеры смартфона (не) имеет значение!

До этого момента у вас должно было сложиться впечатление, что размер матрицы не играет никакой роли, так как главное — это размер пикселя и всех связанных с ним характеристик (размер светочувствительной области пикселя, емкость потенциальной ямы, квантовая эффективность).

Если говорить формально, так и есть. Я даже выделю эти слова, чтобы они громче прозвучали:

Размер матрицы сам по себе не оказывает никакого влияния на качество фотографий!

Я понимаю, что эти слова «противоречат» опыту миллионов фотографов. Я сам прекрасно помню, как сменил свою кропнутую зеркалку на полнокадровый фотоаппарат (Canon EOS 5D Mark 2). Разница была просто колоссальной! Камера лучше справлялась при недостаточном освещении, да и с художественной точки зрения снимки выглядели намного интереснее.

Именно из-за личного опыта миллионов фотографов в сети и появились такие заблуждения, как:

  • Более крупная матрица сильнее размывает фон на снимках
  • Более крупная матрица уменьшает количество шума на снимках и позволяет снимать при худших условиях освещения
  • Более крупная матрица добавляет глубину и объем в кадр

А теперь подумайте. Вот перед вами два человека: один с пустыми руками, а второй с большой сумкой. Кто из них сможет унести, скажем, больше конфет? Естественно, всё зависит от того, сколько конфет вообще имеется в наличии. Если вы дадите каждому по две конфеты, ни размер сумки, ни ее наличие не сыграют никакой роли.

Ровно то же и с матрицами. Совершенно не важно, какого размера матрица, если в объективы двух камер залетает одинаковое количество фотонов. Даже если вы каким-то образом сможете заменить маленькую матрицу смартфона с диагональю 7 мм, на огромную матрицу с диагональю 70 мм, ничего не изменится. Ни количество шума, ни размытие заднего плана, ни светочувствительность. Так как на обе матрицы будет попадать идентичное количество фотонов.

Но почему же опыт говорит об обратном? Многие люди просто путают причину и следствие. Всё дело в диаметре отверстия, через которое свет проникает внутрь камеры. Это и есть важнейший параметр любой камеры смартфона. Именно так просто:

Чем больше диаметр отверстия в камере, тем лучше ее характеристики (светочувствительность, соотношение сигнал/шум, глубина резкости)

А размер матрицы — это лишь следствие. Вот смотрите. Предположим, что у нас есть смартфон с маленькой матрицей и крохотным диаметром входного зрачка объектива (отверстия, через которое свет попадает в камеру):

связь размера матрицы и светочувствительности

Что произойдет, если мы просто заменим маленькую матрицу на более крупную? На самом деле — ничего:

более крупная матрица не дает никакого смысла

Мы будем получать фотографии с огромными черными рамками вокруг, так как линза проецирует такое же пятно света, как и раньше. Если мы хотим полностью задействовать весь сенсор, не меняя при этом угла обзора, нам нужно увеличить фокусное расстояние объектива, то есть, отодвинуть линзы подальше от сенсора:

крупнее матрица и большее фокусное расстояние

Теперь фотоны падают на весь сенсор, а так как он гораздо крупнее, то и фотонов ловит больше. Верно? Нет, конечно.

Свет теперь покрывает весь сенсор, но интенсивность этого света упала (на картинке желтый цвет стал менее насыщенным), то есть, теперь на каждый условный квадратный миллиметр попадает меньше фотонов, чем раньше, так как нам пришлось заполнить тем же количеством фотонов большую площадь матрицы. Общее количество фотонов не возросло, так как диаметр отверстия остался прежним.

Это как фонарик: чем более узконаправленно он светит, тем ярче пятно света (выше интенсивность света).

Выходит, мы заменили маленький сенсор на большой, поставили другой объектив с более длинным фокусным расстоянием, но это никак не повлияло на качество снимков. Хотя кое-что уже изменилось в дизайне смартфона!

Так как нам пришлось увеличить фокусное расстояние, то есть, отодвинуть линзы подальше от сенсора, теперь объектив заметно выступает над корпусом. Вспомните Galaxy Note 20 Ultra:

выступ камеры galaxy note 20 ultra

Чтобы от всей проделанной нами работы был какой-то смысл, единственное, что еще остается сделать — это увеличить диаметр отверстия объектива. Вот теперь все звезды сошлись! В камеру попадает больше фотонов, интенсивность света увеличивается, а так как матрица крупная, то и каждый пиксель этой матрицы более крупный (или работает в режиме объединения пикселей), что приводит к более высокому качеству изображения.

Другими словами, сам по себе размер матрицы ничего не решает. Но именно с более крупными матрицами используют и объективы с большим диаметром отверстия, чтобы обеспечить соразмерное количество света. А это уже меняет всё.

Можно сделать такой вывод: если в смартфоне используется более крупная матрица, тогда диаметр входного зрачка объектива, скорее всего, также крупнее. Кроме того, выступ камеры над корпусом может косвенно свидетельствовать о том, что внутри установлен более крупный сенсор и компании пришлось отодвигать линзы подальше, чтобы компенсировать размер.

Неправильные дюймы. Или как узнать реальный размер матрицы в смартфоне?

Но как посчитать размер матрицы? Что означают цифры 1/2.55″ или 1/1.33″ в характеристиках смартфонов? Возможно, для кого-то это прозвучит странно, но такая маркировка используется производителями лишь по одной банальной причине — скрыть реальный размер матрицы, запутав пользователя.

Когда мы видим число с двойным штрихом, то понимаем, что это дюймы. А в одном дюйме — 25.4 мм. Если бы диагональ матрицы составляла 2″, мы бы легко перевели это в миллиметры, умножив 2 на 25.4 и получив 50.8 мм.

Было бы логичным предположить, что, если диагональ матрицы указана, как 1/1.33″, то нужно просто единицу разделить на 1.33, а потом умножить на 25.4 и мы получим диагональ в миллиметрах: 1 / 1.33 * 25.4 = 19 мм. Но в реальности матрица 1/1.33″ имеет диагональ 12 мм! Как же так?

Все дело в том, что производители используют не обычные дюймы, а видиконовские. Лет 70 назад были популярными телевизионные камеры с электронно-лучевыми трубками внутри. Работали они примерно, как и ЭЛТ-телевизоры. В трубке была маленькая мишень — аналог матрицы современного смартфона, и в эту матрицу выстреливались электроны.

видиконовская трубка

Так вот, если диаметр трубки равнялся одному дюйму, то размер самой мишени («матрицы») внутри составлял 2/3 от диаметра трубки. Соответственно, в дюймовой трубке (25.4 мм) находилась мишень с диагональю 16.93 мм (25.4*2/3).

«Это же просто отличный способ маркировать современные прямоугольные матрицы!» — подумали производители и стали вместо человеческих миллиметров и дюймов использовать видиконовские дюймы, о которых еще помнят 10 человек, заставших 50-е годы прошлого столетия.

Получается, чтобы примерно высчитать диагональ матрицы в миллиметрах, нужно умножать полученное значение не на 25.4 мм (обычный дюйм), а на 16.93 (видиконовский дюйм). Теперь можно легко посчитать размер упомянутой выше матрицы: 1 / 1.33 * 16.93 = 12.7 мм.

Повторю еще раз. Когда вы видите в характеристиках смартфона размер матрицы, скажем, 1/3.2″, нужно просто единицу разделить на 3.2, а затем полученное число умножить на 16.93. Вот вам и диагональ в привычных миллиметрах!

Делаем выводы

Качество камер современных смартфонов возросло очень сильно при том, что размеры одного пикселя продолжают уменьшаться. Так что, маленький пиксель — это не приговор.

Производители постоянно работают над тем, чтобы как можно больше фотонов попадало на один пиксель. Для этого улучшаются материалы цветных фильтров и линз, чтобы они блокировали как можно меньше света. Внутри одного пикселя сокращаются размеры транзисторов и увеличивается площадь светочувствительного элемента (того самого кусочка кремния).

Новые технологии изоляции пикселей (DTI и F-DTI) позволили значительно сократить их размеры без ущерба качеству, а ведь раньше это приводило к тому, что электроны из одного пикселя могли спокойно перескакивать на соседние:

технология F-DTI от Samsung

Но, как вы заметили, с уменьшением пикселя, уменьшался и светочувствительный элемент, а значит и емкость его потенциальной ямы. Эту проблему решили другие технологии, в частности VTG (Vertical Transfer Gate), которая позволила размещать фотодиод внутри пикселя над другими компонентами, а не рядом с ними:

технология VTG и F-DTI

В итоге, пиксель всё уменьшался, а его светосила — увеличивалась.

И в этой связи довольно забавно читать, как многие люди на форумах с грустью вспоминают старые-добрые времена, когда пиксели в смартфонах еще были большими, а не то, что эти модные 0.8 мкм.

Но в действительности, современные маленькие пиксели захватывают больше света, чем старые крупные, так как технологии с тех пор очень сильно ушли вперед и матрицы стали намного качественнее именно с точки зрения физики. Не говоря уже об алгоритмах, нейросетях и машинном обучении.

20 лет назад все говорили, что невозможно нарушить законы физики и телефоны никогда не смогут заменить фотоаппарат. Но проблема оказалась не в законах физики, а в несовершенстве технологий. Физика со своими законами осталась там же, где и была 20 или 2000 лет назад, но технологии продолжают показывать экспоненциальный рост, о чем, собственно, у меня есть отдельная интересная статья

Позвольте еще раз привести характеристики камеры случайно выбранного смартфона:

  • Основная камера: 108 Мп, 1/1.33″, f/1.8, 26 мм, 0.8 мкм, PDAF, OIS

Теперь все эти цифры и буквы не должны вас пугать, так как мы подробно разобрались буквально с каждым параметром, за исключением PDAF и OIS. Но об этом поговорим в другой раз!

Алексей, глав. редактор Deep-Review

 

P.S. Мы открыли Telegram-канал и сейчас готовим для публикации очень интересные материалы! Подписывайтесь в Telegram на первый научно-популярный сайт о смартфонах и технологиях, чтобы ничего не пропустить!

 

Понравилась статья? Поделитесь с другими:
  •  
  • 3
  •  
  • 1
  •  
    4
    Поделились

Как бы вы оценили эту статью?

Нажмите на звездочку для оценки

Внизу страницы есть комментарии...

Напишите свое мнение там, чтобы его увидели все читатели!