手机镜头能否依靠RYYB传感器而实现逆袭
（文章来源：网络整理）
我们之所以能够看到缤纷的色彩，是因为人眼上拥有感知不同频率光线的多种细胞。cmos传感器同样存在可以感知不同颜色的“细胞”，只是它们被称之为像素点，并以“拜耳阵列”（bayer array）的形式加以排列。
历史上，柯达公司的影像科学家布莱斯拜耳（bryce bayer）最早发现人眼对红绿蓝三原色中的绿色敏感度最高，于是他尝试在cmos上方增加了一块滤镜，采用1红2绿1蓝（rgbg，也可称为rggb）的排列方式将灰度信息转换成彩色信息，让呈现在cmos上的色彩最接近人眼的视觉效果。
因此，几乎所有的cmos传感器就都采用了rgbg排列方式，也就是我们常听说的“拜耳阵列”，或者是“拜耳滤镜”。需要注意的是，cmos在进行光电转换的过程中是无法得到颜色信息的，它只能取得不同的强度信息。拜耳阵列的机制类似于“分色”，其滤镜上的红色、绿色和蓝色像素只允许与之相对应颜色的光线通过，阻挡其他色光进入，这样一来每个像素就都获得了颜色和明暗信息。
然而，“分色”的过程存在一个缺陷，过滤光线的同时会折损一部分光的强度，在同一个点上也只能获得一种颜色信息，而该位置上的其他颜色信息就全部损失掉了。想要得到最接近于真实的颜色，需要根据相邻像素点上的颜色信息来“猜出”这个位置上所损失掉的其余颜色信息，业内将这种“猜色”的过程称为“反拜耳运算”。
换句话说，由于拜耳阵列存在“猜色”的环节，所以理论上cmos永远也无法100%还原真实景物的色彩，它只能无限接近于真实，现实中拍出的照片出现了“偏色”现象，就是“猜色”过程中猜错了。“拜耳阵列”之所以流行，是因为它是公认的最佳cmos结构。但是，随着手机内置isp单元性能的提升和各种成像算法的不断优化，给了优化cmos结构的空间。于是，我们就看到了所谓的“rgbw”、“rwwb”和“ryyb” 等cmos结构。
得益于多摄矩阵模块的流行，rgbw cmos已经彻底失去了市场。但是，cmos对进光量的需求却没有减少，如何进一步拉近手机与专业单反（或其他竞品手机）在夜拍时的成像差距，更是成为了智能手机未来的重点发展方向。
华为p30系列和荣耀20应该算是时下夜拍效果最好的智能手机代表，抛开传感器尺寸、光圈和单个像素感光面积等参数不谈，这几款手机采取了剑走偏锋的一招险棋——将传统rgbg拜耳滤镜（为了便于对比，下文将以rggb描述）换成了“ryyb”滤镜，将2个绿色像素（g）用黄色像素（y）替代。
ryyb具体的原理简言之就是用黄色替换绿色，而黄色是绿色和红色的结合，在亮度上是两者的叠加。黄色=红色+绿色，得出ryyb=25%红色+2（25%红色+25%绿色）+25%蓝色，进光量理论上是rgb阵列的150%。尽管绿色通道的的确确被牺牲掉了，但实际上红色通道的进光量上升了，因此余承东先生所说的进光量提升40%并非虚言。
与此同时，理论上，由于ryyb阵列黄色像素较多，照片容易发黄，同时绿色像素的缺失也会影响饱和度。我们看一下华为p30 pro的样张，看看ryyb阵列的色偏问题解决得怎样。而实际上，我们并没有发现照片出现发黄或发蓝的问题，可见为了达到这一效果，华为在算法和ai优化方面下了多大功夫。不过，我们可以看出，照片存在些许的发白的问题，需要后期通过算法更新进行进一步校正。
作为“试吃螃蟹”的产品，华为p30 pro能做到有效的色温控制已经相当优秀。即使在拍摄较为鲜艳的照片的时候，华为p30 pro的饱和度控制非常到位，不存在过粉或者过绿的问题。无论是鲜艳模式还是黑白模式，华为p30 pro都能够玩得转，饱和度调校非常到位。
华为终端手机产品线总裁何刚先生表示，为了保证ryyvb阵列在调色方面的准确性，华为付出了整整3年的时间。这场“算法之战”背后的故事我们们无从得知，但绝对够精彩。
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我们之所以能够看到缤纷的色彩，是因为人眼上拥有感知不同频率光线的多种细胞。cmos传感器同样存在可以感知不同颜色的“细胞”，只是它们被称之为像素点，并以“拜耳阵列”（bayer array）的形式加以排列。
历史上，柯达公司的影像科学家布莱斯拜耳（bryce bayer）最早发现人眼对红绿蓝三原色中的绿色敏感度最高，于是他尝试在cmos上方增加了一块滤镜，采用1红2绿1蓝（rgbg，也可称为rggb）的排列方式将灰度信息转换成彩色信息，让呈现在cmos上的色彩最接近人眼的视觉效果。
因此，几乎所有的cmos传感器就都采用了rgbg排列方式，也就是我们常听说的“拜耳阵列”，或者是“拜耳滤镜”。需要注意的是，cmos在进行光电转换的过程中是无法得到颜色信息的，它只能取得不同的强度信息。拜耳阵列的机制类似于“分色”，其滤镜上的红色、绿色和蓝色像素只允许与之相对应颜色的光线通过，阻挡其他色光进入，这样一来每个像素就都获得了颜色和明暗信息。
然而，“分色”的过程存在一个缺陷，过滤光线的同时会折损一部分光的强度，在同一个点上也只能获得一种颜色信息，而该位置上的其他颜色信息就全部损失掉了。想要得到最接近于真实的颜色，需要根据相邻像素点上的颜色信息来“猜出”这个位置上所损失掉的其余颜色信息，业内将这种“猜色”的过程称为“反拜耳运算”。
换句话说，由于拜耳阵列存在“猜色”的环节，所以理论上cmos永远也无法100%还原真实景物的色彩，它只能无限接近于真实，现实中拍出的照片出现了“偏色”现象，就是“猜色”过程中猜错了。“拜耳阵列”之所以流行，是因为它是公认的最佳cmos结构。但是，随着手机内置isp单元性能的提升和各种成像算法的不断优化，给了优化cmos结构的空间。于是，我们就看到了所谓的“rgbw”、“rwwb”和“ryyb” 等cmos结构。
得益于多摄矩阵模块的流行，rgbw cmos已经彻底失去了市场。但是，cmos对进光量的需求却没有减少，如何进一步拉近手机与专业单反（或其他竞品手机）在夜拍时的成像差距，更是成为了智能手机未来的重点发展方向。
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ryyb具体的原理简言之就是用黄色替换绿色，而黄色是绿色和红色的结合，在亮度上是两者的叠加。黄色=红色+绿色，得出ryyb=25%红色+2（25%红色+25%绿色）+25%蓝色，进光量理论上是rgb阵列的150%。尽管绿色通道的的确确被牺牲掉了，但实际上红色通道的进光量上升了，因此余承东先生所说的进光量提升40%并非虚言。
与此同时，理论上，由于ryyb阵列黄色像素较多，照片容易发黄，同时绿色像素的缺失也会影响饱和度。我们看一下华为p30 pro的样张，看看ryyb阵列的色偏问题解决得怎样。而实际上，我们并没有发现照片出现发黄或发蓝的问题，可见为了达到这一效果，华为在算法和ai优化方面下了多大功夫。不过，我们可以看出，照片存在些许的发白的问题，需要后期通过算法更新进行进一步校正。
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华为终端手机产品线总裁何刚先生表示，为了保证ryyvb阵列在调色方面的准确性，华为付出了整整3年的时间。这场“算法之战”背后的故事我们们无从得知，但绝对够精彩。
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