電子發燒友早八點訊：對許多用戶來說，相機的性能已經成為一部智能手機最重要的部分。社交媒體和在線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傳感器和手機內建的處理程序，就能讓用戶進入手機預設環境時體驗到專業質量。

目前市場上的一些智能手機傳感器比幾年前的專業數字相機擁有更高像素。圖像分辨率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像素。瞬間捕捉、敏銳清晰、要求快速和準確的自動對焦(AF)等超越緩慢和功能有限的系統，如今已廣泛應用于智能手機了。

對比檢測，成熟升級

用于智能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行。這種方法可用于普通的圖像傳感器應用環境，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傳感器或遠離它，并在相鄰像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，因為系統最初并沒有信息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圖像，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制視頻時的性能可能較差。

隨著智能手機用戶對于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)已經用于數字單反相機(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像素輸出。圖1比較了不對稱PDAF像素響應與一般用于圖像捕捉的像素響應。圖中以安森美半導體(ON Semiconductor)的先進PDAF像素為例，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于使用阻擋光照的方法，導致低光下的PDAF性能折衷。

圖1：相反極性的PDAF像素與標準像素響應的比較。

當聚焦圖像時，PDAF像素的響應趨近于相位，如圖2所示。相反的，聚焦誤差導致像素響應之間的相位位移。圖2還顯示了PDAF傳感器提供鏡頭對焦時所需的鏡頭移動幅度信息以及鏡頭應該移動的方向信息：無論是接近或是遠離傳感器。這將有助于讓PDAF系統較傳統的對比度檢測可能更快速對焦。

圖2：PDAF像素信息包含對焦誤差的大小與方向。

自動對焦機制重復此捕捉步驟，直到PDAF像素響應完美對齊。而在實際操作時，該PDAF算法必須計算大量像素的平均響應，以實現正確的對焦。

PDAF性能的挑戰

數字單反相機通常有一個單獨專用的對焦傳感器，并配置一個副鏡，讓進入相機的一定比例光線導入像素數組(圖3)。但這對于典型智能手機的外形尺寸并不實用，因為智能手機傳感器需要一系列PDAF像素整合于主圖像傳感器中，并能以多種方式排列，例如在單行連成一線或成對位于傳感器的不同位置。在單行中并排排列的像素通常能為視頻或子采樣模式帶來更好的性能。然而，由于PDAF像素并不用于圖像捕捉，使得這種排列可能在靜止圖像上產生一條明顯的線。另一方面，采用分散的模式雖然易于校正圖像誤差，但更大的像素間距可能導致無法對焦，也無法使用子采樣模式。值得一提的是，擾動效應意味著PDAF像素可能讓相鄰圖像捕捉像素的響應失真達30%，這將會影響缺陷校正的程度。

圖3：高級數字單反相機的專用對焦傳感器。

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于傳感器，PDAF算法則執行于主應用處理器的CPU。如圖中所示，交互關聯描述了將像素輸出串流轉換成數據進行分析的過程，并正確地校準信號，以實現相位檢測。最終，結果傳送至AF馬達驅動器，并在PDAF像素重新采樣前，將鏡頭移至下一個所需的位置。

圖4：PDAF系統原理方框圖。

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，即使相位檢測像素輸出更加匹配。鏡頭效果也為對焦帶來挑戰：焦點位移通常大于像素相位差20倍。這些影響需要對于PDAF像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，包括優化像素性能和像素模式等。

PDAF傳感器也對顏色敏感、與位置相關，而且可能易于受到光學誤差影響。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。

優化智能手機應用

例如安森美半導體藉由與知名品牌合作累積在數字單反相機世界的經驗，為智能手機用戶提供增強的PDAF體驗。目前在傳感器的創新如AR1337，這款整合高性能PDAF像素(SuperPD)的圖像傳感器具有較高的光靈敏度(如圖1所示)，以及優化的PDAF像素模式。

采樣頻率理論有助于確定最佳的定位與PDAF像素數，畢竟，PDAF像素無法聚焦于厚度超過PDAF像素之間距離的線條或紋理，而高頻圖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像素對，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像素輸出值，以便將參考值提供給缺陷校正算法。再者，一般的圖像捕捉像素值可用來幫助校正PDAF像素值。串擾則可通過平衡像素平均值消除。進一步的優化包括鏡頭增強，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像素表面。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能手機相機傳感器中的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。

總結

PDAF是增強智能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，才能為智能手機應用提供最佳性能。可應用的技術包括優化PDAF像素，以便最大化相位靈敏度，并將一般相鄰像素的影響減至最低，建立優化PDAF像素模式，實現強勁的自動對焦性能，以及增強PDAF算法以加速對焦時間與缺陷校正。

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