我们已经看到了最新智能手机中计算摄影技术的巨大突破，以及在传统相机中推出了一些优秀的小型传感器。这是否意味着更大的不再是更好？为了回答这个问题，和泪雪网来看看为什么大传感器会产生更好的图像质量，以及更小的摄像头和智能手机如何缩小差距。
更大的传感器的好处
促使人们转向更大尺寸传感器的三个主要优点是能够以浅景深模糊背景，在低光照条件下展现出较少的噪声，并且能够在最亮和最暗区域之间捕捉更宽的动态范围图片。由于这些原因都来自于获得更多光线，因此它预先假定您拥有足够宽光圈的镜头以获得足够的光线，但这通常是可行的。总的来说，这三个因素意味着大型传感器相机通常可以产生更好看的图像。当然，他们无法弥补摄影师的不足，但如果被同一个人使用，更大的传感器通常会“胜利”。
计算摄影使得小型传感器可以模拟较大传感器的效果，而传感器性能的飞跃可以帮助小型传感器产生更美观的图像。但是，这些进步是否意味着您不再需要更大的传感器？
计算摄影
广泛使用的计算摄影最明显的例子是最新智能手机中的肖像模式。这些技术使用了各种技术，但基本上他们会尝试评估场景的深度，然后在不同的深度应用不同数量的模糊，以模拟浅景深。
结果并不总是完全令人信服，并不一定会满足这种要求苛刻的摄影师寻找他们镜头的焦外渲染（散景）的特殊性质。但是，随着处理能力和机器学习的不断提高，结果只会越来越好。对于许多应用来说，将迅速超过越来越多的人认为“ 足够好 ” 的门槛。
计算摄影也可以帮助低光和高动态范围的场景。再次，智能手机能够拍摄多张照片，然后将它们组合起来越来越普遍。处理越来越复杂，甚至可以通过移动主体来完成，而用户甚至不必意识到这是他们的手机正在做的事情。
因为摄影中的大部分噪点都来自光线的随机性，所以一次又一次地拍摄同一场景有助于平均出这种随机性，就像重复滚动骰子一样，可以帮助您更清楚地了解它是否加权。
同样可以在良好的光线下进行，多次对场景进行取样（有时用不同的曝光），以将动态范围扩大到超过单次曝光可实现的范围。
与模拟的浅景深效应不同，这些多次拍摄技术直接与较大的传感器竞争，因为它们允许从更多光线构建图像。在这一点上，只要图像和移动取消的组合足够聪明，结果就会开始与较大传感器的输出相媲美。
更先进的传感器
近年来我们已经看到了一些非常好的小型传感器，其性能可以缩小与上述差距的差距。背光照明等技术的采用使得传感器变得更加高效（捕获更多照射在它们上面的光线）。同样，由于大型传感器的大部分好处都来自它们，通常在任何给定的曝光时都会接收更多的光线，因此提高效率可以帮助较小的传感器缩小这一差距。
这只是迄今为止。部分原因是这些技术在“涓流”到更大的传感器尺寸时也可能会带来一些好处。这只是根据尺寸差异，将这种差距扩大到您所期望的程度。此外，大多数流行的传感器尺寸之间的差距至少与停止的三分之二成正比，这与技术进步倾向于补偿的差别更大。
小传感器的优点
还有一些领域，小型传感器比大型传感器更具优势，读出速度最为明显。通常，从小型传感器读出数据会更快，这带来了一系列好处。最明显的是，它可以通过读取所有像素，实现更详细的捕捉或简单地通过减少卷帘快门来改善视频质量。
当然，另一个优点是它可以使文章中前面讨论的许多计算摄影益处更快更容易。
还有一些方法可以提高大型传感器的读出速度，例如从 Sony 的智能手机和 1“型传感器到全帧 a9”堆积“的堆叠式 CMOS 传感器，它将读出电路和 RAM 集成到传感器中，以允许读取速度更快，但这样做成本相当高，因为这些芯片制造起来非常复杂且耗时，使得大型传感器难以匹配较小芯片的某些功能。
便利的小型传感器
小型传感器的另一个潜在优势是可以让相机更小。这往往意味着具有较小物理孔径的镜头，这是保持小型传感器图像质量的主要因素之一，但是折衷是成本和便利性。因此，尽管您可以购买带有大型传感器的无反光镜相机，但大部分时间都会使用较小的传感器来提供较小的整体包装。
对于你有时遇到的那些声称自己承诺足够多的人来说，他们总是随身携带一个完整的数码单反相机套件，大多数人发现随身携带一个小相机会更容易。而且你知道他们对你与你有关的相机怎么说…
更大更好？
总的来说，对于传统的单拍摄影来说，使用更多光线拍摄照片是无可替代的，并且通常更容易为大型传感器提供更多光线，因为它具有更大的面积来捕捉光线。从这个意义上讲，更大的传感器仍然更好。然而，这与说’你需要更大的传感器’ 不一样。
尽管更大的传感器可能会产生更好的结果，但小型传感器始终会越来越好，传感器技术的改进，带有明亮透镜的大型传感器压块的可用性（有助于获得更多光线）和计算摄影技术的进步使小型传感器获得比以往更好的图像。
在这一点上，我们回到什么是’够好’的问题。这不是关于接受限制的问题，而是关于如何达到你对你想要实现的目标满意的质量。因此，尽管较大的传感器可能会产生更好的结果，但较小的传感器一直在变得越来越好，超出了更高的“足够好”的阈值，因此您可以合理地断定您不需要任何进一步的改进。
