在过去十年里，智能手机的图像质量突飞猛进。并不是每一款手机都能达到pixel peeping（像素放大）的效果，但曝光、色彩和噪点性能越来越超出大多数人的需求。当社交媒体是大多数照片的主要目的地，智能手机是查看照片最常见的方式时，智能手机不久前已经超过了大多数人“足够好”的门槛。
那么，为什么无反相机的图像质量没有类似智能手机那样的速度提高?有很多因素，但这并不是因为大型传感器错过了最新的技术。
小型传感器有不同的需求
的确，智能手机比相机更早采用最新的传感器技术。你可以把它简单地归结为两个市场的相对规模：据估计，2023年将售出14.5亿部智能手机，而相机市场预计将达到580万部左右，开发将专注于250倍大的市场。
但智能手机有相当不同的需求。为了保持手机体积小、电池用量可控，智能手机需要小型传感器，这就产生了对小像素的需求。
因此，智能手机和紧凑型相机的传感器比大型传感器早几年获得了背照式(BSI)技术。在非常小的像素中，通过翻转传感器并将线路放到后面，可以获得更好的低光照性能。在大型传感器中，线路在每个像素中所占的比例要小得多，因此它（采用背照式）带来的好处要少得多。将感光区域放在像素的前面，让传感器边缘的像素以更尖锐的角度接收光。将布线移到后面还可以自由地构建更复杂(即更快)的读出电路。
搭载堆栈式传感器的无反相机
同样，堆栈式CMOS技术在索尼A9发布的5年前就出现在智能手机上。同样在智能手机中，这为像素的光电二极管部分提供了更多的空间，从而实现更小的像素和更快的读出速度。这种技术很难在大型传感器上实现，所以到目前为止，我们只在需要快速读出的相机上看到它。用于智能手机的堆栈式CMOS下一个发展似乎是进一步分离像素部分，允许小像素具有更大的接受光的容量，有助于提高其动态范围，这一技术再次关注小像素特有的问题。
类似地，如Quad Bayer/Tetracell彩色滤光片布局，提供了在弱光下组合像素的选择，在高对比度的情况下使用不同的曝光或像素替代线的增益水平来提高动态范围，或者试图在明亮的光线下利用反卷积算法输出完整的标称分辨率。同样，这些都是针对低于1μm像素所面临挑战采用的变通方法，当应用于大型传感器相机时，这将带来较少的好处(尽管有一些Quad Bayer和Quad Pixel自动对焦相机并不总是推广或承认这项技术)。
在某种程度上，所有相机都受益于这些在发展。这些技术和精细的生产线随后会被用于生产更大的传感器。这可能导致一种情况，即最糟糕的开发成本已经由智能手机市场承担，而不是由相机买家承担。
但是，你越仔细观察最新的技术，就越没有证据表明，直接把更多的钱花在大型传感器上，就能显著提高图像质量。过去几年，智能手机图像质量的飞跃来自于多张照片的复杂对齐（堆叠）和组合，以及AI机器学习衍生的处理。传感器通过更快的读出速度做出了贡献，但并不是通过其输出图像质量有任何固有改进，这在某种程度上这种做法被大型传感器用户拒绝。
即使是最昂贵的大型堆栈式CMOS传感器也很难与小型传感器的超快读出速度相媲美，因此在大型传感器相机中实现这些计算方法并不容易(假设相机制造商能够与苹果和谷歌等公司的研发投入相匹配高速处理)。但你希望他们这么做吗?值得停下来思考一下，摄影作为一种追求是为了什么。
可能是一些技术成为智能手机摄影的基础，但与相机无关。例如，采用飞行时间传感器来测量场景的深度，使智能手机更容易有选择地虚化背景，但这是大多数摄影师在相机中想要的吗?
智能手机和相机之间的界限，或许将越来越多地体现在哲学上，而不是技术上。但就目前而言，让相机变得更好的技术是否会被禁锢，还不明显。
文章来源：Why isn’t camera image quality improving as fast as smartphone IQ?
