德国VOLFA位移传感器KDW-75-A1

（广州洋奕）现在的传感器已经是CMOS的天下。KDW-75-A1但无论CMOS还是CCD，作为感光器件本身，都有滤镜。前面的被称之为低通滤镜，低通滤镜有两大作用：消除摩尔纹以及过滤电磁波普。当我们用机去拍摄屏幕的时候，KDW-75-A1还是会看到间隔均匀的明暗条纹，这就是摩尔纹，如果没有低通滤镜，这将会是很普遍的现象，当然低通滤镜会牺牲一部分画质，所以Nikon的D800有专门追求更高画质、取消了低通滤镜的型号D800E。

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德国KDW-75-A1传感器

感光器结构是多层的

佳能曾经推出过去掉低通、增强红外波段的产品，用a表示天文

照片中星云的红色都是红外波段，肉眼看不到

另外一层过滤电磁波谱的滤镜就更重要一些：过滤红外线和紫外线UV。

感光元件本身能接收的光谱远不止可见光，还包括红外线紫外线等等。这方面单反相机领域都推出过去掉红外低通、能曝光红外线的天文机。经过这两道过滤之后才是可见光用来拍照。

德国VOLFA位移传感器KDW-75-A1传感器的色彩滤镜

我们都知道红绿蓝RGB构成三原色。但是对应感光元器件来说，它还是“照单全收”的，所以必须给每个像素加上滤镜。

当然不加滤镜的传感器也不是没有，比如以前的柯达有无滤镜CCD，适合天文摄影这种可以单色独立滤镜、长时间曝光后进行色彩、亮度通道的拼合。

Bayer型RGGB滤镜排布方式

不同品牌的传感器排布方式不同

所以下一个问题就变成了RGB像素怎么排列的问题。

因为像素一般来说都切割成四方的，RGB是三个颜色不是四个，富余的那个怎么办？

还好我们人眼的感光原理是通过视锥细胞来感受颜色，学名叫做G蛋白耦合受体，它的发现在前几年还获得了诺贝尔生理医学奖。研究发现人眼对绿光更敏感，所以多出来的那个像素也是绿色，这也就是RGGB排列的来历。

当然不同的企业有自己的实现方式，比如富士的像素就不是四个一组，这不是关键，关键在于像素排列表R：G：B≈1:2:1的数字关系。

从RGGB排列中，用黄色Y替换G，变成了RYYB排列。熟悉打印、印刷的人都知道，Y，也就是黄色，并不是白光三元色之一，而是印刷色，怎么理解？

黄色可以看作是红和绿的组合

这就是怎么看待黄色。这里我们把黄色可以看成是R+G。那么华为传感器的RYYB就相当于R+（R+G)X2+B？显然不能这么算。这要看优化。

首先要确定的是我们拍照拍日光下应该更多，那么G的进光量不能少，或者说不能少太多，华为给出的说法是进光量增加40%。

夜景下算法更重要

目前已知的夜视设备只有两种：微光夜视仪和红外夜视仪，机没有红外发射装置，只能是被动接收。

那么更强的夜景能力，除了高感光度能力，是红外波段增强？是Y滤镜透光率更好？但这就又回到问题的初始：华为动了低通了吗？

如果这么定制，应该会大量增加成本。现在的夜景还是靠多帧拼合为主，打开摄像头的那一刻开始其实机就开始了缓存，当用户在屏幕上按下快门的瞬间T，这前后的十几张HDR图像进行拼合、处理，成就了更高的清晰度、更低的噪声。

多出来的红色怎么办？

传感器信息，那么颜色一定会很怪异，画面会偏黄而绿色不足。但事实上这种情况并未发生，这背后是怎么实现的？

用标准色卡来分析RYYB的色彩表现与标准色的区别

很多评测里都可以看到色卡护照

其实要实现这一点并不难，有两种靠谱的途径。*种其实和照片打印、处理是一样的，那就是通过ICC色彩描述文件来实现。

比如日光场景，华为只要用RGGB的传感器和RYYB传感器拍摄一样的色彩图片，就可以分析得到正常的颜色。

我们在很多评测里面都可以看到这个东西，那就是爱色丽的24色标准色块，用标准色来比较获得的颜色，得到摄像头的色彩描述文件。

要知道的是，真实、标准的色彩并不好看，所有机都会优化照片，所有的优化都是建立在这套色彩标准流程体系之上的。

通过机器学习来掌握RYYB色彩倾向也不难

第二个办法则稍微麻烦一些，需要用大量的图片进行机器学习，进而得到RGGB传感器排列下色彩如何转换成RGGB色调。

机器学习训练量有几十亿张图片的比对即可，这其实并不复杂。

判断场景、目标，快速的使用针对性的优化算法是今天高质量拍照的基本功

当然我们说的只是在某个具体场景下使用的办法，现如今机拍照，都用了场景识别功能。

也就是说拍月亮、拍夜空、拍风景、拍人像这些不同场合，使用不同的优化算法，是一套组合拳。所有企业都在这么做，华为的P30系列能获得DXO的高分，也充分说明了它从感光设备到算法上的综合实力已经达到了水平。

广州洋奕跟随时代发展，以科技创新的企业文化在各大地区活跃，为称重行业解决多种方案问题，提高各领域对德国VOLFA位移传感器KDW-75-A1的使用。