對於許多用戶來說,相機的性能已經成為一支智慧型手機最重要的部份。社交媒體和線上業務讓每個人都成為攝影師或影片導演,再輔以幾百萬畫素的感測器和手機內建的處理程式,就能讓使用者進入手機預設環境時體驗到專業品質。

目前市場上的智慧型手機感測器比幾年前的專業數位相機擁有更高畫素。影像解析度現在完全可以勝任大多數的用途。然而,能成就絕佳的攝影不止要有百萬畫素。瞬間捕捉、敏銳清晰、快速和準確的自動對焦(AF)等超越緩慢和功能有限的系統,如今已廣泛應用於智慧型手機了。

對比檢測技術成熟

用於智慧型手機相機和一些專用攝影機中的傳統自動對焦功能,通常按照對比檢測的原理運作。這種方法可用於普通的影像感測器應用環境,因此實現起來相對容易且低成本。

在對比檢測的自動對焦中,聚焦馬達將鏡頭移向感測器或遠離它,並在相鄰畫素之間以相機現場中的一個或多個點監測對比度。焦點是指在峰值對比度檢測到的點。這種方法可能很慢,因為系統最初並沒有資訊來指示鏡頭應該移動的方向以改善聚焦過程。此外,還可能需要檢查多格影像,才能確保適當地檢測峰值對比度。但這可能在拍攝靜止影像時產生延遲,對焦移動中的物體或錄製影片時的性能可能較差。

隨著智慧型手機用戶對於相機性能的期望不斷提高,市場需要反應更靈敏的系統。

相位檢測自動對焦和工作原理

相位檢測自動對焦(PDAF)已經用於數位單眼相機(DSLR)一段時間了,而且較對比檢測方法更快速的找到焦點。

在PDAF系統中,比較具有對角響應特性的專用對焦畫素輸出。圖1比較了不對稱PDAF畫素響應與一般用於影像擷取的畫素響應。圖中以安森美半導體(ON Semiconductor)的先進PDAF畫素為例,其高靈敏度的特點提高了在低光條件下的自動對焦性能。當然還有其他解決方案傾向於使用阻擋光照的方法,導致低光下的PDAF性能折衷。

20170322 OnSemi TA31P1 圖1:相反極性的PDAF畫素與標準畫素響應比較

當聚焦影像時,PDAF畫素的響應趨近於相位,如圖2所示。相反的,聚焦誤差導致畫素響應之間的相位位移。圖2還顯示了PDAF感測器提供鏡頭對焦時所需的鏡頭移動幅度資訊以及鏡頭應該移動的方向資訊:無論是接近或是遠離感測器。這將有助於讓PDAF系統較傳統的對比度檢測可能更快速對焦。

20170322 OnSemi TA31P2 圖2:PDAF畫素資訊包含對焦誤差的大小與方向

自動對焦機制重複此擷取步驟,直到PDAF畫素響應完美校準。而在實際操作時,該PDAF演算法必須計算大量畫素的平均響應,以實現正確的對焦。

PDAF性能的挑戰

數位單眼相機通常有一個單獨專用的對焦感測器,並配置一個副鏡,讓進入相機的一定比例光線導入畫素陣列(圖3)。但這對於典型智慧型手機的外形尺寸並不實用,因為智慧型手機感測器需要一系列PDAF畫素整合於主影像感測器中,並能以多種方式排列,例如在單行連成一線或成對位於感測器的不同位置。在單行中並排排列的畫素通常能為視訊或子採樣模式帶來更好的性能。然而,由於PDAF畫素並不用於影像擷取,使得這種排列可能在靜止影像上產生一條明顯的線。另一方面,採用分散的模式雖然易於校正影像誤差,但更大的畫素間距可能導致無法對焦,也無法使用子採樣模式。值得一提的是,擾動效應意味著PDAF畫素可能讓相鄰影像擷取畫素的響應失真達30%,這將會影響缺陷校正的程度。

20170322 OnSemi TA31P3 圖3:高階數位單眼相機的專用對焦感測器

圖4所示為典型PDAF處理子系統的關鍵要素。校正和交互關聯應用於感測器,PDAF演算法則執行於主應用處理器的CPU。如圖中所示,交互關聯描述了將畫素輸出串流轉換成資料進行分析的過程,並正確地校準訊號,以實現相位檢測。最終,結果傳送至AF馬達驅動器,並在PDAF畫素重新採樣前,將鏡頭移至下一個所需的位置。

20170322 OnSemi TA31P4 圖4:PDAF系統原理方塊圖

為了確保PDAF的性能令人滿意,還必須考慮幾個因素。光學模糊比通常比觀察到的相位差更高九倍,這意味著人眼可以檢測聚焦誤差,即使相位檢測畫素輸出更加匹配。鏡頭效果也為對焦帶來挑戰:焦點位移通常大於畫素相位差20倍。這些影響需要對於PDAF畫素響應極其準確地解析,才能實現靈敏可靠的對焦。可以應用幾種技術將準確度拉到最高,包括最佳化畫素性能和畫素模式等。

PDAF感測器也對顏色敏感、與位置相關,而且可能易於受到光學誤差影響。必須運用特別的校正,例如鏡頭陰影和自適應校正,才能克服這些影響。

最佳化智慧型手機應用

例如,安森美半導體藉由與知名品牌合作累積在數位單眼相機世界的經驗,為智慧型手機用戶提供增強的PDAF體驗。目前在感測器的創新如AR1337,這款整合高性能PDAF畫素(SuperPD)的影像感測器具有較高的光靈敏度(如圖1所示),以及最佳化的PDAF畫素模式。

採樣頻率理論有助於確定最佳的定位與PDAF畫素數,畢竟,PDAF畫素無法聚焦於厚度超過PDAF畫素之間距離的線條或紋理,而高頻影像需要大量的樣本點才能準確地確定峰值。特殊模式如虛線或2X1畫素對,則可以用來確保穩固性,以及將缺陷校正降到最低。

此外,還可以使用諸如傳統的鏡頭陰影或更先進的自適應陰影等技術來管理畫素輸出值,以便將參考值提供給缺陷校正演算法。再者,一般的影像擷取畫素值可用來幫助校正PDAF畫素值。串擾則可透過平衡畫素平均值消除。進一步的最佳化包括鏡頭增強,使其得以較目前手機普遍使用的傳統金屬快門,能有更多的光線能直接到達畫素表面。這些快門可能阻斷高達50%的光直達畫素。

例如,安森美半導體為其智慧型手機相機感測器中的PDAF畫素提高光靈敏度,也表現在各種廣泛照明條件下實現更快的自動對焦,甚至是在低光環境,如圖5所示。

20170322 OnSemi TA31P5 圖5:高靈敏度PDAF畫素支援更快對焦

總結

PDAF是增強智慧型手機相機性能的未來,有機會實現媲美專用攝影機(包括DSLR)的響應時間、對焦準確度和再現性。然而,該技術需要適當地設計,才能為智慧型手機應用提供最佳性能。可應用的技術包括最佳化PDAF畫素,以便最大化相位靈敏度,並將一般相鄰畫素的影響減至最低,建立最佳化PDAF畫素模式,實現強勁的自動對焦性能,以及增強PDAF演算法以加速對焦時間與缺陷校正。

這些針對AF性能的改進,結合了現在可實現的高影像品質,可能很快就能讓智慧型手機成為攝影愛好者以及社交和商用的理想工具。