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Sandbox Physics

光学 037 · 成像、仪器与视觉系统

手机相机模组

折叠光路、自动对焦和防抖在薄手机相机里各管什么,哪些限制谁也改不了? 它们各管一件事。折叠光路把光拐个弯,长镜头才塞得进薄机身;自动对焦前后挪动镜头找准焦点;镜组横移防抖则侧向挪镜头,抵消手的轻微抖动。衍射带来的模糊和像素尺寸限定的细节,这些手段都改变不了。

搭建传感器固定的广角、潜望或微距模组。自动对焦移动的是镜组本身;横移防抖与不透光的转折镜、计算出的 Airy 曝光点像、精确的像素积分,以及采样前带符号的运动传递联动。

交互模型手机相机模组
视场/合焦间距/倍率 θh,v,∣m∣\theta_h,v,|m|0.500.50
Airy 直径/光学截止/Nyquist dA,νc,νNd_A,\nu_c,\nu_N50%50\%
镜组横移/残余像素运动/厚度 δpk,Ares/p,T\delta_{\mathrm{pk}},A_{\mathrm{res}}/p,T0.00π0.00\pi
模型适用区间模型适用\text{模型适用}

物理教程

检验手机相机模组的物理过程

背景传感器固定不动,接收倒立的实像。自动对焦时镜组前后移动,到传感器的距离按下式变化:v=fss−fv=\frac{fs}{s-f}。潜望结构用一块不透光的反射镜把入射光转个弯,光程并没有缩短,也没有光穿过镜面。

为什么值得理解折叠光路、自动对焦和防抖在薄手机相机里各管什么,哪些限制谁也改不了?

先抓重点

核心问题
折叠光路、自动对焦和防抖在薄手机相机里各管什么,哪些限制谁也改不了?
一句话直觉
抖动角度很小时,理想镜组横移可以抵消像的运动,剩下的残余为 Ares=vαpk(1−g)A_{\mathrm{res}}=v\alpha_{\mathrm{pk}}(1-g)。它消除不了衍射,也找不回被粗像素混叠掉的信息。图像卡对一个完整的抖动周期积分,装置显示的是峰值时刻的快照。

核心数学模型

有限物距下的对焦与视场

v=fss−f,m=−vs,θh=2arctan⁡w2vv=\frac{fs}{s-f},\quad m=-\frac{v}{s},\quad \theta_h=2\arctan\frac{w}{2v}

物体在有限距离时,用主光线估算视场要代入像距,不能拿焦距代替。镜组移动,宽 6.4、高 4.8 mm 的传感器固定不动。光圈改变的是真实的开口,不是玻璃的曲率。

用反射镜折转光路

dr=di−2(di⋅n^)n^\mathbf d_r=\mathbf d_i-2(\mathbf d_i\cdot\hat{\mathbf n})\hat{\mathbf n}

有限大小的圆镜把轴上光线转折九十度。光线如果错过镜面、被镜组孔径挡住或落到传感器外,就停在第一次被挡的地方。开放线框标出 8 mm 的厚度上限,不是不透光的机壳;厚度读数包含安装边框。

按有效光圈数计算衍射

Neff=v2a=N(1+∣m∣),dA≃2.44λNeff,νc=1λNeffN_{\mathrm{eff}}=\frac{v}{2a}=N(1+|m|),\quad d_A\simeq2.44\lambda N_{\mathrm{eff}},\quad \nu_c=\frac{1}{\lambda N_{\mathrm{eff}}}

在 550 nm 下,圆形光瞳的点像按总通量归一,有效光圈数越大,点像越宽。这里的直径指第一暗环的直径,不是像素分辨率。固定的物理窗口和平方根显示增益让各图可以直接比较;这张卡不测量光子通量。

圆形光瞳的对比度传递

Hopt(t)=2π(arccos⁡t−t1−t2),t=∣ν∣νc≤1H_{\mathrm{opt}}(t)=\frac{2}{\pi}\left(\arccos t-t\sqrt{1-t^2}\right),\quad t=\frac{|\nu|}{\nu_c}\le1

理想非相干成像中,光瞳的自相关给出这条光学传递曲线,超过截止频率就为零。青色 MTF 不含像素和抖动;绿色曲线把二者都算进去,画的是带符号传递的绝对值。

像素先积分,再采样

Hpix(ν)=sin⁡(πνp)πνp,νN=12pH_{\mathrm{pix}}(\nu)=\frac{\sin(\pi\nu p)}{\pi\nu p},\quad \nu_N=\frac{1}{2p}

每个方形像素先在自身面积上积分强度,再在中心取样。四个独立的测试图样都是无限长的正弦条纹,频率和窗口都固定。超过 Nyquist 频率后,条纹可能冒充成较低的频率;这时剩下的对比度并不是恢复出来的细节。

镜组横移防抖与完整周期曝光

δ(t)=gfαpksin⁡ωt,H(ν)=HoptHpixJ0(2πνAres)\delta(t)=gf\alpha_{\mathrm{pk}}\sin\omega t,\quad H(\nu)=H_{\mathrm{opt}}H_{\mathrm{pix}}J_0(2\pi\nu A_{\mathrm{res}})

残余像运动由平移后的薄透镜对光线的偏折推出,物体处在有限距离。把正弦位移在一个完整周期内平均,得到 Bessel 因子,图像保留它的正负号。这是理想的增益模型,不是商用执行器,也不是 DeepOIS 算法的实现。

常见难点

像素越多或防抖完美,细节就一定越多

容易误解只要缩小像素,或者把补偿开满,丢掉的信息就都能回来。

正确理解防抖只能消除模型中的角运动。光学截止依然存在,采样也有自己的极限。真实像差、Bayer 处理、噪声、卷帘快门和控制器带宽,都有意没有放进这个理想模型。

动手实验

  1. 01

    场景 1:紧凑广角模组

    对比广角模组和潜望模组。找到不透光的折转镜,沿金色光线一直追到同一块固定传感器。改变焦距,同时看几何结构和厚度怎样变化。

    你会看到: 所有硬件都按同一毫米比例绘制,只有入射光线段被截短。放大的图像卡是视场中央的测试,不是整块传感器的照片。
  2. 02

    场景 2:不透光镜潜望折叠

    选微距,改变物距。看镜组滑座怎样移动,有效衍射尺度怎样变化。

    你会看到: 中央测试窗口里的圆形光瞳没有渐晕。示意用的离轴光线可能错过有限大小的折转镜;波动图像卡不宣称全视场的像差或渐晕是准确的。
  3. 03

    场景 3:微距自动对焦与防抖

    保持抖动不变,把防抖增益先设为零,再设为一。然后分别改变光圈和像素间距,对照点像、像素保持图和 Nyquist 线。

    你会看到: 采样测试块保留平均强度和传递的正负号。曝光不自动归一,微弱或混叠的条纹不会被提亮成看似已分辨的细节。
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