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手机辨别率越高拍照越好吗？其实你们都错了 图1 首先得知道，手机摄像头模组属于一个小型的光学系统，在这个系统里面，可以将镜头前的任何物体分解为点和各种频率的谱，所以就产生了两种不一样的评价光学系统的方式。 先来说第一种方式，以物体点所发出的光能在像空间的分布状况可以作为成像质量的评价依据。属于这一类的成像质量评价方式有斯特列尔判断、瑞利判断和辨别率，前两个主要运用于望远镜和显微物镜等小像差系统，这里就不详述了，着重说说大家常听说的辨别率。 光学系统的辨别率可理解为能被光学系统辨别开的两个物点之间的最小距离。它反映了光学系统辨别物体细微结构的能力，并且容易测量。既然它能够评价光学系统的质量，那为什么不用呢？因为它有一个缺陷，因为测验时候用的辨别率图卡是高对比的，比如常见的 ISO 12233 辨别率测验图。
手机辨别率越高拍照越好吗？其实你们都错了 图2 那运用低对比的辨别率图卡行不行？实际测验表明，当用低对比度的辨别率图卡来检验手机摄像头的时候，测验结果不够以反映不一样成像质量的手机摄像头之间的差距。举个简单的例子，比如 500 万像素的摄像头测验结果与 800 万像素和 1200 万像素是一样的。 再来看第二种方式，也是现在为止更加全面客观的一种方式。大多数情况下，可以把光学系统看成是线性系统，并用傅氏分析法将物体分解为一系列不一样频率的正弦分布（可以理解为画面里每一处物体都有自己特定的频率），于是光学系统的特点就表现为它对各种频率的正弦光栅的传递和反应能力，从而建立了一种成像质量的评价标准。 也由于手机摄像头这类光学系统具有空间不变性，物面上不一样的物点在像面上有相同形状的光能分布，即一个苹果在光学系统里面依然是一个苹果。虽然光学系统在不一样的视场会有不一样的像差，但对经过像差校正的光学系统，像差随视场的变化是缓慢的，像面上可划分出许多“等晕区”，在“等晕区”内光学系统为空间不变线性系统。 所以在画面上任意点的光强分布可以用点扩散函数来表示，由于点扩散函数非常复杂，物体的光强分布又不可能用显函数来表示，所以需要将点扩散函数经过傅里叶变换等一系列运算转换成光学传递函数来表达。 前人已经对此进行了许多分析，我们就直接看结论吧，亮度为余弦分布的物体，经过光学系统（手机摄像头）所成的像仍为同频率的余弦分布，平均亮度不变，但对比度会降低，相位会发生位移，随着物体空间频率的变化，表示光学系统传递物体对比度的因子和物体相位移动的因子会发生相关联的变化，这两种关系就分别为调制传递函数（MTF）和相位传递函数（PTF），它们共同构成了光学传递函数（OTF），随着空间频率的增高，调制传递函数随之降低，而且受像差的影响会降低得更快，由此光学传递函数才能用来评价光学系统的成像质量。 接下来看一个例子，下图是 iPhone X 与某款手机的 MTF 曲线图对比，看这一张图就能大概知道这两款手机的成像质量如何。
手机辨别率越高拍照越好吗？其实你们都错了 图3 MTF 能反映不一样频率不一样对比度的传递能力，一般来说，高频传递函数反映了物体细节的还原能力，低频传递函数反映了物体轮廓的还原能力，中频传递函数反映了物体层次的还原能力。 在这个图中，iPhone X 的 MTF 10 数值远高于对比机型，说明 iPhone X 对细微细节的还原能力优于对比机型，比如拍摄画面里一个模特的一根头发的一道分叉。 MTF 50 则说明了 iPhone X 的锐利度要好于对比机型，也即是图像里黑白边缘是否陡峭。 MTF 60-80 则说明了手机的高反差表现如何，主要记录物体的巨大明暗轮廓，如白色耐克鞋上黑色的 logo。 还有一种比较特殊的情况，虽然 B 手机的 MTF 10 比 A 手机高，但在 MTF 30 以上是 A 手机优于 B 手机，所以 A 手机拍出来的照片层次丰富，真实感强。所以在这种情况下就不能单单用辨别率来进行判断了。
手机辨别率越高拍照越好吗？其实你们都错了 图4 |
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