為什麼不用解析度來評價手機成像質量？

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在線下賣場里，我們往往會被告知手機攝像頭的像素越大，成像質量就越好。其實不然，最生動的例子就是曾經 iPhone 的 800 萬像素攝像頭將一眾上千萬像素的手機壓製得死死的。

既然像素數不是評價手機成像質量的標準，那又用什麼來評價手機成像質量？

首先得知道，手機攝像頭模組屬於一個小型的光學系統，在這個系統裡面，可以將鏡頭前的任何物體分解為點和各種頻率的譜，所以就產生了兩種不同的評價光學系統的方法。

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先來說第一種方法，以物體點所發出的光能在像空間的分布狀況可以作為成像質量的評價依據。屬於這一類的成像質量評價方法有斯特列爾判斷、瑞利判斷和解析度，前兩個主要使用於望遠鏡和顯微物鏡等小像差系統，這裡就不詳述了，著重說說大家常聽說的解析度。

光學系統的解析度可理解為能被光學系統分辨開的兩個物點之間的最小距離。它反映了光學系統分辨物體細微結構的能力，並且容易測量。既然它能夠評價光學系統的質量，那為什麼不用呢？因為它有一個缺陷，因為測試時候用的解析度圖卡是高對比的，比如常見的 ISO 12233 解析度測試圖。

然而手機攝像頭在使用的時候，景物常常是低對比的，所以測試結果並不足以反應攝像頭的成像質量。而且進行解析度測試的時候，有時候會出現偽分辨的想像，即高於截止頻率的圖案出現對比度反轉，出來的測試結果並無意義。

那使用低對比的解析度圖卡行不行？實際測試表明，當用低對比度的解析度圖卡來檢驗手機攝像頭的時候，測試結果不足以反映不同成像質量的手機攝像頭之間的差距。舉個簡單的例子，比如 500 萬像素的攝像頭測試結果與 800 萬像素和 1200 萬像素是一樣的。

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再來看第二種方法，也是目前為止更加全面客觀的一種方法。大多數情況下，可以把光學系統看成是線性系統，並用傅氏分析法將物體分解為一系列不同頻率的正弦分布（可以理解為畫面里每一處物體都有自己特定的頻率），於是光學系統的特性就表現為它對各種頻率的正弦光柵的傳遞和反應能力，從而建立了一種成像質量的評價標準。

也由於手機攝像頭這類光學系統具有空間不變性，物面上不同的物點在像面上有相同形狀的光能分布，即一個蘋果在光學系統裡面依然是一個蘋果。雖然光學系統在不同的視場會有不同的像差，但對經過像差校正的光學系統，像差隨視場的變化是緩慢的，像面上可劃分出許多「等暈區」，在「等暈區」內光學系統為空間不變線性系統。

所以在畫面上任意點的光強分布可以用點擴散函數來表示，由於點擴散函數非常複雜，物體的光強分布又不可能用顯函數來表示，所以需要將點擴散函數經過傅里葉變換等一系列運算轉換成光學傳遞函數來表達。

前人已經對此進行了許多分析，我們就直接看結論吧，亮度為餘弦分布的物體，經過光學系統（手機攝像頭）所成的像仍為同頻率的餘弦分布，平均亮度不變，但對比度會降低，相位會發生位移，隨著物體空間頻率的變化，表示光學系統傳遞物體對比度的因子和物體相位移動的因子會發生相關聯的變化，這兩種關係就分別為調製傳遞函數（MTF）和相位傳遞函數（PTF），它們共同構成了光學傳遞函數（OTF），隨著空間頻率的增高，調製傳遞函數隨之降低，而且受像差的影響會降低得更快，由此光學傳遞函數才能用來評價光學系統的成像質量。

接下來看一個例子，下圖是 iPhone X 與某款手機的 MTF 曲線圖對比，看這一張圖就能大概知道這兩款手機的成像質量如何。

? iPhone X

MTF 能反映不同頻率不同對比度的傳遞能力，一般來說，高頻傳遞函數反映了物體細節的還原能力，低頻傳遞函數反映了物體輪廓的還原能力，中頻傳遞函數反映了物體層次的還原能力。

在這個圖中，iPhone X 的 MTF 10 數值遠高於對比機型，說明 iPhone X 對細微細節的還原能力優於對比機型，比如拍攝畫面里一個模特的一根頭髮的一道分叉。

MTF 50 則說明了 iPhone X 的銳利度要好於對比機型，也即是圖像里黑白邊緣是否陡峭。

MTF 60-80 則說明了手機的高反差表現如何，主要記錄物體的巨大明暗輪廓，如白色耐克鞋上黑色的 logo。

還有一種比較特殊的情況，雖然 B 手機的 MTF 10 比 A 手機高，但在 MTF 30 以上是 A 手機優於 B 手機，所以 A 手機拍出來的照片層次豐富，真實感強。所以在這種情況下就不能單單用解析度來進行判斷了。

既然用 MTF 可以更客觀地評價手機成像質量，那對於普通消費者來說，沒有專業的測試設備怎樣才能知道自己手機的成像質量呢？

那就要關注我們的微博和微信公眾號 WHYLAB ，市面上的熱門機型我們都會發布相機簡評，在那裡你就能看到關於手機成像質量的一切。