ここしばらく、スマートフォンメーカーは写真分野での技術革新を増やしてきました。 SuperSpectrum、HDR Plus、デュアル アパーチャ、デュアル ピクセル、これらのマーケティング用語の背後にあるものは何ですか?また、メーカーはどのようにして本物のカメラの品質にどんどん近づいているのでしょうか?スマートフォン撮影に関するファイルですべてを説明しています。

S22 Ultraのフォトモジュール。 // ソース: Frandroid – Anthony Wonner

特定のミッドレンジスマートフォンには最も強力なチップが搭載されていますが、エントリーレベルのデバイスによって最長の自律性が維持されたり、500ユーロのスマートフォンでも設計革新が行われたりすることがあります。差別化要因となっているのは写真です。最もハイエンドなスマートフォン

これを実現するために、スマートフォン メーカーは優れた製品を提供するために懸命に努力してきました。フォトフォン。彼らは、キヤノン、ソニー、ニコン、パナソニックのような伝統的なデジタル写真技術を採用しただけでなく、さらに進化させました。スマートフォンの光センサーのサイズが小さいため、スマートフォンに内在するこの欠点を補うために、デジタル写真は数多くの技術革新によって強化されてきました。これらすべてについては、ファイルで詳しく説明します。

デジタル写真、それはどのように機能するのでしょうか?

デジタル写真は、少なくとも光、したがって情報を捕捉し、露出を調整する点では、フィルム写真とほぼ同じ考え方を使用します。

デジタル カメラで記録する光が多くなるほど、写真の露出も多くなります。それどころか、取り込む光が少ないほど、ショットは暗くなります。それまでは、非常に論理的でしかなく、まさにその原則です。三角関係

光を最適に管理するために、デジタル カメラはセンサー サイズ、焦点絞り、シャッター スピード、ISO 感度の 4 つの異なる設定を使用します。撮影するショットのタイプに応じて、撮影する写真を環境光だけでなく、画面上のアクションやタイプにも適応させるために、多かれ少なかれそのパラメータを変更します。撮影の様子(ポートレート、風景、マクロなど)。

センサーサイズ

フォトセンサーデバイスの性能はメガピクセル数では測定されません。最も重要なデータの 1 つは、実際にはその物理サイズです。センサーが大きいほど、光を捉えることができる表面積が大きくなります。

写真では、と呼ばれる最大のセンサーを備えたデバイスフルフレーム(24 x 36 mm) が最も高価であることが多いですが、APS-C (16 x 24 mm)、4/3 (13 x 17.5 mm)、または 1 インチ タイプのセンサー (8.8 x 13.2 mm) も見つかります。

Nikon Z9 フォトセンサー // 出典: Frandroid の Olivier Gonin

焦点絞り

これは横隔膜の開口部であり、内側に引っ込んだり開いたりする膜です。写真レンズ光を通すため。絞りは f/x として定義されます。絞りが大きくなるほど、f の後ろの数字は小さくなります。したがって、f/16 は非常に小さな絞りですが、f/1.4 は大きな絞りになります。

ここで使用される絞り (f/16) は非常に小さい絞りであり、センサーに到達する光はほとんどありません。

絞りは、センサー サイズと組み合わせて、背景のぼかしを調整する場合に特に便利です。絞りが大きいほど、つまりより多くの光が記録されるため、撮影対象の背後の背景はより多くぼやけます。これは、Panasonic Lumix GX7 で撮影した以下の写真でわかるように、ポートレートなどで強調すると興味深いパラメータです。 1 つ目は f/16 の絞りで撮影し、2 つ目は f/1.7 の絞りで撮影します。

シャッタースピード

その名前が示すように、シャッター スピードは、センサーがキャプチャされる画像を記録する時間に対応します。速度が高くなると、センサーが記録できるデータが少なくなるため、写真は暗くなります。逆に、速度が遅いと、画像が数秒間記録される場合があり、より多くの光を取り込むことができます。

シャッタースピードはブレに大きな影響を与える可能性があります。確かに、カメラを手で持っていて、動く被写体を撮影したい場合は、速い速度を使用する方が良いでしょう。そうしないと、撮影中に被写体が動いてブレてしまう可能性があります。逆に、夜中に高速道路に架かる橋の上でヘッドライトの光の筋を撮影したい場合は、カメラを三脚に固定して速度を遅くした方が良いでしょう。

ISO感度

この感度は、デジタル写真以前に使用されていたフィルムストックに由来します。基本的に、これは明るさの人工的な飽和であり、実際により多くの光を取り込むことなくデバイスの明るさを高めることができます。 ISO で測定され、多くの場合 ISO 50 で感度が最低になり、ISO 100,000 を超えると最高感度になります。

他のパラメーターでは不十分な場合、これは撮影時に変更する最後のパラメーターであることがよくあります。実際、感度を上げると、デジタル ノイズ、つまり黒いはずの空に青、緑、または赤の点が記録される危険性があります。

小さなセンサーによる制限がなくなったスマートフォン

カメラの露出の原理を理解したので、それらを忘れてスマートフォンの写真に進むことができます。

確かに、カメラには大きなセンサーが搭載されていますが、スマートフォンではそうではありません。たとえば、シャオミ 12S ウルトラ1 インチのメインセンサーのみが組み込まれています。これは市場で最大のカメラ センサーの 1 つであり、Vivo X90 Pro+またはソニー Xperia Pro-I。市場にあるほとんどのスマートフォンは、ハイエンドであっても、現在 1/1.28 インチ フォーマットを提供しています (iPhone14プロ)、1/1,33インチ(サムスンギャラクシーS22ウルトラ) または 1/1.31 インチ (グーグルピクセル7)。つまり、1インチフォーマットよりも小さなセンサーです。

Xiaomi 12S Ultra の写真ブロック // 出典: Chloé Pertuis – Frandroid

このような小さなセンサーを使用すると、ハイブリッド カメラや一眼レフ カメラと同じくらい多くの光を記録するのは必然的に複雑になります。スマートフォンでは感度やシャッタースピードは一貫した基準のままですが、多くの場合、これらは次の条件で変更できます。プロまたはマニュアル写真モード— これはオープン性の場合にははるかに当てはまりません。

光センサーのサイズを指定せずに絞りを指定することは、ほとんど意味がありません。

実際、センサーのフォーマットが大きいため、焦点絞りが異なると、その影響はさらに大きくなります。小型センサーでは、センサー全体が適切に露出されるようにするために、ある意味で大きな開口部を提供することが最低要件となります。センサーが大きいほど、絞りの変化の影響が大きくなります。したがって、多くの場合、光センサーのサイズを指定することなく、f/2.2、f/2.0、f/1.8、さらには f/1.5 の絞りを指定することは、ほとんど意味がありません。 2018 年の Galaxy S9 のテストでこれを確認できました。Galaxy S9 は、可変絞りを提供する最初のスマートフォンの 1 つです。絞りを f/2.4 から f/1.5 に変更しても、最終的にはほんのわずかな影響しかありませんショットの最終露出について。

Huawei Mate 50 Pro の写真モジュール // 出典: Frandroid – Chloé Pertuis

ただし、近年のセンサー サイズの増加により、1 インチ フォーマットに近づき、一部のモデルでは興味深い可変絞りが搭載されていることに注意してください。これは特に Xperia Pro-I やHuawei Mate 50 Pro

メーカーはこれらの欠陥をどのように克服しているのでしょうか?

スマートフォンメーカーの間では、センサーをデジタルカメラよりも小さくすることでこの制約に対応する必要がありました。特にセンサーのサイズが大幅に増加すると、レンズ、モジュール、スマートフォン全般のサイズへの影響

HTC は、センサーのメガピクセル数ではなく、フォトサイト、つまりピクセルのキャプチャを担当する各セルのサイズについて通信した最初のメーカーの 1 つです。とHTC ワン、2013年に、台湾のメーカーは、各フォトサイトのサイズが2ミクロンであり、より大きいため、より多くの光を記録できることを強調しました。

スマートフォンメーカーはセンサーサイズの制約によって制限されるため、より革新的なものになることが求められています。多くの点で、今日のスマートフォンの写真撮影は、従来のデジタル デバイスでの写真撮影よりもはるかに多くのテクノロジーを提供します。

より多くの光を記録するためのセンサーの変更

同じサイズのセンサーでより多くの光を取り込めるようにするために、メーカーはカメラ センサーにいくつかの機能や工夫を追加しています。

モノクロセンサー

1 つ目は、RGB (赤/緑/青) カラー センサーに加えて、グレースケール モノクロ センサーを使用することです。これは、特に Huawei が使用したトリックです。P9メイト9P10などメイト10プロ、だけでなく、によってもPH-1の必需品または、HMD でノキア 9 PureView

Nokia 9 PureView の 5 つのセンサーのうち 3 つはモノクロです

これらのモノクロセンサーの利点は、どの色を記録するかを気にする必要がないため、光と細部のみに焦点を当てることができることです。ファーウェイでは、モノクロセンサーはカラーセンサーよりも解像度が高く、たとえば、優れた詳細レベルを維持しながらハイブリッドズームを提供することが可能になりました。 HMD Global は、モノクロ センサーは RGB センサーの 3 倍多くの光を記録でき、Nokia 9 PureView では 3 つのモノクロ センサーと 2 つのカラー センサーを使用することで、単一のセンサーよりも 10 倍多くの光を捉えることができると説明しています。 RGBセンサー。

RYBカラーセンサー

しかし、メーカーが使用するトリックはモノクロセンサーだけではありません。彼のためにP30などP30プロ, ファーウェイは、赤、緑、青の光ではなく、赤、黄、青の光を記録する、SuperSpectrumと呼ばれる新しいタイプの光センサーを使用することを決定しました。したがって、RGB センサーから RYB センサーに移行します。

ファーウェイが提供した情報によると、このセンサーの選択により、センサーよりも最大 40% 多くの光を記録することが可能になります。P20プロ。したがって、黄色のフォトサイトは赤色光と緑色光の両方を記録できます。黄色の光と緑色の光を区別するために、ファーウェイは人工知能に依存しています。話は戻ります。

ピクセルビニング

最後に、センサーの輝度を向上させるために使用される主なテクノロジーはピクセル ビニングです。実際、そのアイデアは非常に多くのメガピクセルを備えたセンサーを提供することです。メーカーは最初、Sony IMX586 センサーのような 48 メガピクセルのセンサーから始めました。オナービュー20またはシャオミ Mi 9、その後50、108、そして現在は200メガピクセルになりました。このテクノロジーは現在、iPhone 14 Proにも搭載されています。

ただし、デフォルト モードでは、センサーから出力されるショットは 4 ~ 9 メガピクセル狭く、わずか 12 メガピクセルまたは 12.5 メガピクセルです。

ソニーの IMX586 センサーはピクセルを結合して明るくします

その間に何が起こったのでしょうか?とてもシンプルです。実際、理論的には各ピクセルの記録を担当するセンサーのフォトサイトは 4 つに組み立てられていました。記録された 4 つのピクセルを組み合わせて 1 つを作成することで、スマートフォンは記録された平均的な色を分析し、デジタル ノイズを消去します。これは、同じピクセルに対して 4 倍の光を記録するだけでなく、ISO 感度の大幅な増加によって生じる可能性のあるデジタル ノイズをキャンセルする優れた方法です。

ポートレートモードと被写界深度の管理

スマートフォンのフォトセンサーのサイズが小さく、焦点絞りの変動が無視できるため、スマートフォンでは必然的に被写界深度が深くなります。具体的には、ポートレートモードの写真では加工を施さないと背景をきれいにぼかすことが物理的に不可能となり、一眼レフなどで撮影した人物の顔を切り離して撮影することが可能になります。

幸いなことに、3 つの可能性がある治療法が存在します。

2つのセンサーを備えたポートレートモード

被写体のどこに焦点を合わせ、どの領域をぼかすかを知るには、やはりシーンの深さを知る必要があります。これは、スマートフォンで 2 番目のセンサーを使用して計算できます。したがって、背面の 2 つの異なる場所に配置された 2 つのデバイスからの画像を分析することで、スマートフォンが 2 つの画像間の差異を評価し、シーンを 3D で部分的に再構築することが可能になります。これにより、カメラは、どの被写体に焦点が合っているか、誰に焦点が当てられているか、どの領域に焦点が合っていないかを理解できるようになります。

Pixel 7のポートレートモードの写真

さらに、ピクセル7などピクセル 7 プロ深度センサーを使用しない Google の製品でも、同じ結果が得られます。これを行うために、同社は彼女がこう表現するテクノロジーデュアルピクセル»。簡単に言うと、Pixel 7 の各フォトサイトは、実際には左側と右側の 2 つのフォトサイトに分かれています。これにより、スマートフォンは 2 つの非常にわずかにオフセットされた画像を記録し、視差を使用してシーンの深度を分析し、被写体を強調表示することができます。

シングルセンサーによるポートレートモード

単一センサーでポートレート モードを提供するためのやや信頼性の低い方法は、単純なアルゴリズムを使用することです。これは、セルフィー用の前面カメラによく当てはまります。

この機能を提供するメーカーは、単一のセンサーからのデータのみに依存しています。したがって、撮影した写真を分析して被写体を強調し、全体のぼかしを統合するかどうかは、プロセッサーとイメージ レンダラーにかかっています。明らかに、特に深度に関する情報が少ないため、結果の精度が低くなり、特に髪や眼鏡のレベルでクリッピングがランダムになることがよくあります。さらに、オブジェクトに対してポートレート モード (絞り) を使用したい場合、このモードは顔に対してのみ機能するため、一部のスマートフォンではそれができない場合があります。

ToFセンサーを使用したポートレートモード

スマートフォン写真の世界におけるもう 1 つの革新は、「」として知られる ToF センサーです。飛行時間」。具体的には、発せられた光信号がカメラ内で転写される速度を分析するセンサーです。センサーは、さまざまなポイントのさまざまな測定値を分析することで、シーンの 3D マップを確立し、奥行きを正確に分析できるようになります。

iPhone 14 Pro には ToF センサーが搭載されています // 出典: Frandroid の Anthony Wonner

したがって、追加の ToF センサーを使用するカメラは、Huawei P30 Pro の場合と同様に、最も複雑な領域を含め、特に正確なポートレート モードを提供できます。

画像処理と機械学習

これについては以前にも説明しましたが、近年、多くのスマートフォン メーカーが写真について語るとき、その口元にある表情はただ 1 つだけです。それは、「人工知能」です。

具体的には、AIにはいくつかの形式があります。これは単純なシーン認識であり、ポートレート写真、食べ物写真、風景写真のいずれを撮影しているかに応じてパラメータを調整することで、自動モードをさらに自動化します。 Huawei と Honor では、AI モードを使用すると、たとえば、風景写真を撮影するときに空の青さを増やして、画像内で空をさらに際立たせたり、植物の緑を強調したりできます。 。サムスンでは、シーン認識、つまり AI モードのおかげで、夜間モードに自動的に切り替えることができます。

ただし、一部のメーカーは特定のモードでより自然なレンダリングを提供できるように取り組んでいることに注意してください。これは特に、Vivo、Xiaomi、Oppo、OnePlus の場合に当てはまります。ツァイス、ライカ、ハッセルブラッドと提携よりニュートラルなレンダリングを提供します。

ただし、機械学習を備えたさらに高度な人工知能が関与する可能性があります。これは、たとえば、Google ピクセル 7 プロ。 Google のサーバーは数十億の画像をホストしており、Pixel 7 Pro はこれらの画像のおかげで、写真から期待できるものを部分的に再構築することができます。このようにして、Pixel 7 Pro の超解像ズームは、何百万もの同じ種類の画像に基づいて、自然な外観を維持しながらショットの詳細レベルを人為的に高めることができます。

複数ショットでダイナミックレンジを向上

写真において、ダイナミック レンジは、画像の最も明るい領域と最も暗い領域の差です。ダイナミック レンジが低いデバイスでは、青い空と建物の色の両方を同時に正しく照らすことは不可能です。空が光で焼けたかのように真っ白になるか、建物が真っ白になります。影の部分にかき消されて黒くなります。

OnePlus 6T で撮影した HDR モードの写真

ダイナミック レンジは、センサーとそのフォトサイトのサイズに本質的に関連しています。センサーが小さくなるほど、ダイナミック レンジは減少します。幸いなことに、このダイナミック レンジを拡大するために、メーカーは HDR モードを統合しました (ハイダイナミックレンジ、またはハイダイナミックレンジ)をカメラに搭載しています。

これはデジタル写真から直接得られた技術です。具体的には、異なる露出で数枚の写真を撮り、画像編集ソフトウェアでそれらを組み立てて、写真のすべての領域が正しく露出されるようにします。たとえば風景写真の例では、露出が最も少ない写真では空が青く、露出が最も高い写真では建物が明るく照らされています。 2 枚の写真を組み合わせると、完璧な写真が得られます。

スマートフォンでは、HDR が標準で組み込まれているため、さらに興味深い機能になります。写真編集ソフトウェアを使用する必要はなく、レンダリングはスマートフォンのプロセッサによってネイティブに計算されます。

通常、スマートフォンでは、それぞれ異なる露出で複数のショットを連続して撮影します。

ナイトモード、HDR++++++++モード

近年、メーカーはスマートフォンの写真アプリケーションにナイトモードを統合し始めています。現在、市場に出回っている圧倒的多数のモデルに搭載されており、AI によって自動的に管理される場合もあります。

ナイトモードの Pixel 6a の写真 // 出典: Frandroid

具体的には、このナイトショットモードにはいくつかの技術が使用できます。たとえばサムスンでは、Galaxy S9 の「超低照度」モードの場合、スマートフォンは ISO 感度を上げて 12 種類の異なる画像をキャプチャします。スマートフォンはそれらを比較して、デジタルノイズが発生する可能性のある場所を検出する役割を果たしました。彼がしなければならなかったのは、他の 11 枚ではなく 1 枚のショットにのみ現れたアーティファクトを削除し、すべてを組み合わせて低光量の写真を作成することだけでした。

Huawei では、ナイトモードは強化された HDR モードに似ています。スマートフォンはシャッターを数秒間開き、できるだけ多くの光を取り込み、情報を取り込みます。ソフトウェア安定化のおかげで、スマートフォンは手の動きを分析し、画像処理中にブレをキャンセルすることができます。したがって、たとえば OnePlus の場合のように、三脚を使用したり、スマートフォンを置いたりする必要はありません。動く被写体についても同様で、スマートフォンは人物の最初の静止画のみを保存します。

最初の写真: 私が見ているもの
2枚目の写真:なんだこれ#ピクセル3ナイトモードで見るpic.twitter.com/G2nyDmPGBa

— ウルリッヒ・ロジエ (@UlrichRozier)2019年3月13日

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最後に、Google Pixel スマートフォン側にもモード​​があります。夜景。 HDR モードに似ています。これには、シーンの動きや明るさに応じて異なる露出で複数の画像をキャプチャし、それらを結合してデジタル ノイズをキャンセルするだけでなく、最終ショットからブラーを除去することが含まれます。最後に、機械学習, 同じ種類の画像を参照して、スマートフォンが自動的にホワイトバランスを行うことができます。

固定焦点レンズによるズーム

メーカーは 5 年間にわたり、スマートフォンの背面にあるセンサーや光学系の数を増やしてきました。このカメラの急増を利用して、モノクロ センサーのおかげでより多くの光を取り込んだり、ポートレート モードを提供したりできることがわかった場合、最も最近の用途の 1 つは光学ズーム レンズの統合です。

実際、メーカーは、Huawei P30 Proの場合のように、x2、x3、x5、さらにはx10として認定されたズームを提供できます。ただし注意してください。現状では、この数字はあまり意味がありません。

ズームは、最短焦点距離と最長焦点距離の差に従って定義されます。具体的には、焦点距離が短いほど視野角は広くなります。逆に、焦点距離が長いと視野が狭くなり、より遠くまで見ることができます。

スマートフォンで撮影した写真のほとんどは広角です

現在、市場にあるスマートフォンのすべてではないにしても、大多数は、24 ~ 28 mm に相当する広角レンズを備えたメインカメラを備えています。この広角は、標準として定義されている焦点距離である 50 mm よりも短い焦点距離を提供するため、そのように認定されています。注意してください: 広角を、この後で説明する超広角と混同しないでください。

この広角レンズに加えて、x2、x3、または x5 の「ズーム」と呼ばれる光学系が登場するでしょう。メインレンズの焦点距離に応じてズームになることが多いです。したがって、Samsung Galaxy S22 では、x3 光学ズームは実際には光学式であり、同等の焦点距離は 70 mm です。

スマートフォンの背面にある超広角レンズも同様です。名前が示すように、これらはメインカメラよりもさらに広角で、したがって焦点距離が短いレンズです。したがって、Galaxy S22 の超広角では、120° の視野で 13 mm に相当する焦点距離まで下げることができます。

全体として、非常にまれな例外を除いて、次のようなものがあります。サムスン ギャラクシー S4 ズームまたは最近のソニー エクスペリア 1 IV— スマートフォンには実際のプログレッシブ光学ズームはありません。光学ズーム レベルは、あるレンズから別のレンズに切り替えるときに段階的に行われます。それ以外はすべてハイブリッドズームです。広角レンズと望遠レンズの間では、たとえばスマートフォンによってショットが計算され、2 つのセンサーからのデータを使用してシャープネスが定義されます。

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