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我們之所以能夠看到繽紛的色彩，是因?yàn)槿搜凵蠐碛懈兄煌l率光線的多種細(xì)胞。CMOS傳感器同樣存在可以感知不同顏色的“細(xì)胞”，只是它們被稱之為像素點(diǎn)，并以“拜耳陣列”（Bayer array）的形式加以排列。

歷史上，柯達(dá)公司的影像科學(xué)家布萊斯拜耳（Bryce Bayer）最早發(fā)現(xiàn)人眼對紅綠藍(lán)三原色中的綠色敏感度最高，于是他嘗試在CMOS上方增加了一塊濾鏡，采用1紅2綠1藍(lán)（RGBG，也可稱為RGGB）的排列方式將灰度信息轉(zhuǎn)換成彩色信息，讓呈現(xiàn)在CMOS上的色彩最接近人眼的視覺效果。

因此，幾乎所有的CMOS傳感器就都采用了RGBG排列方式，也就是我們常聽說的“拜耳陣列”，或者是“拜耳濾鏡”。需要注意的是，CMOS在進(jìn)行光電轉(zhuǎn)換的過程中是無法得到顏色信息的，它只能取得不同的強(qiáng)度信息。拜耳陣列的機(jī)制類似于“分色”，其濾鏡上的紅色、綠色和藍(lán)色像素只允許與之相對應(yīng)顏色的光線通過，阻擋其他色光進(jìn)入，這樣一來每個像素就都獲得了顏色和明暗信息。

然而，“分色”的過程存在一個缺陷，過濾光線的同時(shí)會折損一部分光的強(qiáng)度，在同一個點(diǎn)上也只能獲得一種顏色信息，而該位置上的其他顏色信息就全部損失掉了。想要得到最接近于真實(shí)的顏色，需要根據(jù)相鄰像素點(diǎn)上的顏色信息來“猜出”這個位置上所損失掉的其余顏色信息，業(yè)內(nèi)將這種“猜色”的過程稱為“反拜耳運(yùn)算”。

換句話說，由于拜耳陣列存在“猜色”的環(huán)節(jié)，所以理論上CMOS永遠(yuǎn)也無法100%還原真實(shí)景物的色彩，它只能無限接近于真實(shí)，現(xiàn)實(shí)中拍出的照片出現(xiàn)了“偏色”現(xiàn)象，就是“猜色”過程中猜錯了。“拜耳陣列”之所以流行，是因?yàn)樗枪J(rèn)的最佳CMOS結(jié)構(gòu)。但是，隨著手機(jī)內(nèi)置ISP單元性能的提升和各種成像算法的不斷優(yōu)化，給了優(yōu)化CMOS結(jié)構(gòu)的空間。于是，我們就看到了所謂的“RGBW”、“RWWB”和“RYYB” 等CMOS結(jié)構(gòu)。

得益于多攝矩陣模塊的流行，RGBW CMOS已經(jīng)徹底失去了市場。但是，CMOS對進(jìn)光量的需求卻沒有減少，如何進(jìn)一步拉近手機(jī)與專業(yè)單反（或其他競品手機(jī)）在夜拍時(shí)的成像差距，更是成為了智能手機(jī)未來的重點(diǎn)發(fā)展方向。

華為P30系列和榮耀20應(yīng)該算是時(shí)下夜拍效果最好的智能手機(jī)代表，拋開傳感器尺寸、光圈和單個像素感光面積等參數(shù)不談，這幾款手機(jī)采取了劍走偏鋒的一招險(xiǎn)棋——將傳統(tǒng)RGBG拜耳濾鏡（為了便于對比，下文將以RGGB描述）換成了“RYYB”濾鏡，將2個綠色像素（G）用黃色像素（Y）替代。

RYYB具體的原理簡言之就是用黃色替換綠色，而黃色是綠色和紅色的結(jié)合，在亮度上是兩者的疊加。黃色=紅色+綠色，得出RYYB=25%紅色+2（25%紅色+25%綠色）+25%藍(lán)色，進(jìn)光量理論上是RGB陣列的150%。盡管綠色通道的的確確被犧牲掉了，但實(shí)際上紅色通道的進(jìn)光量上升了，因此余承東先生所說的進(jìn)光量提升40%并非虛言。

與此同時(shí)，理論上，由于RYYB陣列黃色像素較多，照片容易發(fā)黃，同時(shí)綠色像素的缺失也會影響飽和度。我們看一下華為P30 Pro的樣張，看看RYYB陣列的色偏問題解決得怎樣。而實(shí)際上，我們并沒有發(fā)現(xiàn)照片出現(xiàn)發(fā)黃或發(fā)藍(lán)的問題，可見為了達(dá)到這一效果，華為在算法和AI優(yōu)化方面下了多大功夫。不過，我們可以看出，照片存在些許的發(fā)白的問題，需要后期通過算法更新進(jìn)行進(jìn)一步校正。

作為“試吃螃蟹”的產(chǎn)品，華為P30 Pro能做到有效的色溫控制已經(jīng)相當(dāng)優(yōu)秀。即使在拍攝較為鮮艷的照片的時(shí)候，華為P30 Pro的飽和度控制非常到位，不存在過粉或者過綠的問題。無論是鮮艷模式還是黑白模式，華為P30 Pro都能夠玩得轉(zhuǎn)，飽和度調(diào)校非常到位。

華為終端手機(jī)產(chǎn)品線總裁何剛先生表示，為了保證RYYVB陣列在調(diào)色方面的準(zhǔn)確性，華為付出了整整3年的時(shí)間。這場“算法之戰(zhàn)”背后的故事我們們無從得知，但絕對夠精彩。
（責(zé)任編輯：fqj）