相机 · aiwiki.page

相机是一种通过将场景中的光线聚焦到感光表面上并记录结果来形成图像的装置。其基本结构是一个不透光的外壳，带有透过镜头让光线进入的开口，这一原理自19世纪早期以来几乎没有改变，而记录介质已从经过化学处理的底片和胶片发展为电子传感器。现代相机的种类繁多，从大画幅影棚设备中源自暗箱的光学结构，到智能手机中的多镜头系统都有。它们被用于摄影、电影、科学、医学、工业和机器视觉等领域。由于相机将光转化为数据，它连接了光学、化学、电子学和计算机科学。

本词条涵盖图像形成的物理原理和镜头设计，从暗箱到光化学过程再到数字成像的历史发展，以及传感器、曝光控制、对焦和图像处理的工程技术。随后介绍主要的相机类型、电影和视频拍摄、相机手机与计算摄影，以及专门的科学和工业仪器。最后几节讨论图像质量及其物理极限、相机在计算机视觉和人工智能中的应用、成像行业的经济转型，以及普遍的图像采集所引发的社会、法律和伦理问题。

成像的基本原理

相机通过让景物的光线穿过一个小孔，并将其投射到一个表面上来形成影像。最简单的相机就是一个只开了一个小孔的箱子。景物发出的光沿直线穿过小孔，射到对面的内壁上，形成一个实像，可以在半透明的屏幕上看到，也可以由传感器记录下来。箱体必须严格遮光。如果有杂光从其他途径进入，就会在影像上形成一层较为均匀的雾状光晕，降低对比度，使画面显得灰暗发白。

景物上的每一点都会向各个方向发出光线，但小孔只允许沿着该点与小孔连线方向传播的那一细束光线通过。因此，每个景物点都会映射到背面表面上的一个对应点。景物顶部的光线到达影像的下部，底部的光线到达影像的上部，所以影像在垂直和水平方向上都是倒置的。这种倒置源于光线的直线几何关系，无需任何聚焦元件。将成像面靠近小孔移动，影像会按距离比例缩小，因为光线几何关系随小孔与成像面之间的距离成比例变化。

小孔从来不是数学意义上的点，其大小决定了清晰度与亮度之间的权衡。直径为 $d$ 的小孔会使每个景物点在像平面上形成一个大小约为 $d(u+v)/u$ 的小光斑，其中 $u$ 为物体到小孔的距离， $v$ 为小孔到像平面的距离。小孔越小，细节越清晰，但透过的光越少；小孔越大，影像越亮，但越模糊。然而，当小孔小到一定程度时，光的衍射（一种波动效应）会再次使每个光点扩散开来，因此无限缩小小孔并不能持续提高清晰度。

影像的亮度由辐照度决定，即单位面积的像面所接收到的光功率；而曝光量则是辐照度与像面受光时间的乘积。对于针孔相机而言，透过的光量与小孔面积成正比，而像的面积则随像距的平方增长。因此，辐照度大致与 $(d/v)^2$ 成正比，即与 $1/N^2$ 成正比，其中 $N = v/d$ 为针孔的光圈数。这就是针孔影像较暗的原因，也说明为什么将小孔直径减半会使亮度降至原来的四分之一。由于每个点发出的光线被限制在一个狭窄的锥体内，针孔还能在较大的物距范围内使模糊光斑保持较小，因此场景中的大部分内容能够同时保持清晰。

透镜解决了亮度的问题：它收集来自较宽锥体的光线，并使其折射，从而让每个物点发出的光线重新汇聚到一个像点上。物距、像距与焦距之间的这一关系由薄透镜方程 $1/f = 1/u + 1/v$ 描述。在像距固定的情况下，只有位于某一特定距离上的物体会被成像为清晰的点；距离更近或更远的物体则会形成模糊的圆斑。这就是基于透镜的影像只有在特定距离上的物体才清晰的原因，而针孔对距离变化的较大容忍度，则是它为此付出的代价，即影像较暗。两种设计都建立在光学所描述的同一套光传播和几何学基本规律之上。

镜头与光学设计

焦距是镜头的基本参数。对于远处的被摄物体，焦距是镜头到成像平面的距离，它决定了像的比例和视角。对于矩形传感器，水平视角为 $2\arctan\left(\frac{w}{2f}\right)$ ，其中 $w$ 为传感器宽度， $f$ 为焦距。在宽约 36 毫米的全画幅传感器上，50 毫米镜头的水平视角约为 40 度，200 毫米镜头约为 10 度。焦距越长，远处景物越大，但视野越窄。

当镜头厚度与焦距相比很小时，物距 $d_o$ 、像距 $d_i$ 和焦距 $f$ 之间的光学关系遵循薄透镜近似： $\frac{1}{f} = \frac{1}{d_o} + \frac{1}{d_i}$ 。横向放大率为 $m = -\frac{d_i}{d_o}$ ，负号表示成像是倒立的。将 50 毫米镜头对焦于 2 米外的物体时，像位于镜头后方约 51.3 毫米处，放大率约为 −0.026。实际镜头是复合光学系统，其有效焦距需从主平面量取，但薄透镜近似是大多数一阶设计的基础。它来源于将斯涅尔定律应用于每个弯曲表面，而这种折射使光线向焦点弯折。对近距离物体对焦时，像距必须增大，因此镜头会向远离传感器的方向移动。

光圈数 $N = \frac{f}{D}$ 是焦距与光圈直径 $D$ 之比。像面照度与 $1/N^2$ 成正比，因此每增加一挡， $N$ 约乘以 $\sqrt{2}$ ，进光量减半。景深随 $N$ 增大而增加：当物距 $u$ 远大于 $f$ 时，总景深近似为 $\frac{2Nc\,u^2}{f^2}$ ，其中 $c$ 为可接受的弥散圆直径。因此，小光圈可以增大景深，但代价是进光量减少；而在非常小的光圈下，衍射会限制清晰度。

实际镜头会因光学像差而偏离理想成像。球面像差是指通过镜头边缘的光线与通过中心的光线聚焦于不同位置；缩小光圈、选择合适的表面形状以及使用非球面镜片都可以减小它。色差源于折射率随波长变化，这一性质称为色散（光学），因此不同颜色的光会在不同距离和不同放大率下成像。消色差双合透镜将色散不同的冕牌玻璃与火石玻璃组合，以抵消大部分此类误差；复消色差设计则further加入低色散镜片。彗差使轴外点光源呈彗星状，畸变则使直线弯曲成桶形或枕形，因为放大率随离开中心的距离而变化。场曲和像散也会降低画面边缘的清晰度。设计者借助光线追迹软件优化多片镜组，使符号相反的误差相互抵消，在清晰度与体积、重量和成本之间取得平衡。

表面镀膜用于减少光能损失和杂散光。折射率约为 1.5 的未镀膜玻璃表面会反射约 4% 的正入射光，这些损失在众多表面上累积，同时反射还会造成眩光和鬼影。增透膜是厚度通常约为四分之一波长的薄层，其反射波相互干涉而抵消；多层镀膜可将这一效果扩展到整个可见光谱。这是反射（光学）与干涉原理的一项实际应用。

紧凑型设计依赖专门的元件。非球面镜片的表面不是球面，它能以更少的玻璃镜片校正球面像差，从而减小体积和重量；模压玻璃和塑料非球面镜片在大批量生产的镜头和智能手机镜头中十分常见。高折射率玻璃允许更大的曲率，从而使镜头更短、像差更小；低色散玻璃则可减小色差。这些方法共同使小型镜头能够达到过去需要大得多的光学组件才能实现的清晰度。

暗箱与早期光学知识

现存最早关于暗箱（camera obscura）的记述来自中国和希腊。已知最早对这一原理的解释出自中国哲学家墨子，他正确地指出，影像倒置是由光沿直线传播造成的。关于墨子著作的成书年代存在争议：一种说法将其定在约公元前500年，另一种说法则将该文本定在公元前4世纪。之后，公元前330年，希腊哲学家亚里士多德注意到，透过筛子上的孔洞和树叶间的缝隙，一次局部日食被投射到了地面上。亚里士多德的这一观察常被视为同一效应的早期实例，即许多小孔各自形成一个太阳的像。

最详尽的早期研究来自伊本·海赛姆（阿勒哈增），其《光学之书》写于11世纪初。《光学之书》是一部七卷本的光学专著，它反驳了视觉的发射理论，提出了现代的进入理论，即视觉是光线进入眼睛而产生的，这一模型现已被普遍接受。他在一间昏暗的房间里工作，他称之为“Al-Beit Al-Muzlim”，后来被译成拉丁文，即 camera obscura。在这间屋子里，他观察到月光穿过一个小孔，并追问为什么投影是倒置的。这个问题使他得出光沿直线传播的结论。他还注意到，越小的孔会形成越清晰的像。他的研究也很有条理，其方法包括观察、假设、实验和独立验证的循环。一些通俗的说法把他认作这一装置的发明者，但历史学家较为谨慎；摄影史记载，他据说是第一个真正制作出暗箱的人。

文艺复兴时期，这一装置从光学研究走进了画室。莱昂纳多·达·芬奇的笔记，包括《大西洋古抄本》（Codex Atlanticus）和《D手稿》（Manuscript D），包含了已知最早的针孔相机示意图和详细描述，约作于1490年。莱昂纳多认识到，由于光线穿过小孔时相互交叉，投影的图像是倒置的。16世纪，这一装置又有所改进。开口处加装双凸透镜（1550年由吉罗拉莫·卡尔达诺首次描述）以及限制孔径的光阑（1568年由丹尼埃莱·巴尔巴罗提出），使影像更亮也更清晰。詹巴蒂斯塔·德拉·波尔塔在其广为流传的著作中，于1558年首次描述了将暗箱用作绘画辅助工具的方法。画家利用投影图像核对比例，而暗箱所成的像是一种真实透视下的图像，即它以精确的数学方式将世界的三维映射到二维表面上。这使该装置成为线性透视的实用辅助工具。约翰内斯·维米尔和卡纳莱托等画家都利用暗箱来增强绘画中的透视效果和准确性。到17世纪末，帐篷式和箱式的便携暗箱已作为绘图工具投入使用。

这一装置有一个根本性的局限：它能呈现图像，却无法保存图像。在摄影术发明之前，这些早期暗箱所成的像只能靠人工描摹来留存。清晰度与亮度之间的矛盾也尚未解决：孔越小，像越清晰，但也越暗。透镜提高了亮度，却带来了自身的对焦问题，因此后来的使用者会调整透镜的位置以使影像清晰。最清晰的影像可以在屏幕上看到，但屏幕上的影像无法被存留。这一空白使得“定影”成为摄影发明者的核心难题。后来的设计者直接改造了这些箱子：路易·达盖尔和威廉·福克斯·塔尔博特正是以此类相机拍摄出了最早的照片。

关于这一名称本身也存在争议。一种说法认为，该词由17世纪的天文学家约翰内斯·开普勒创造，而其他流行说法则将其归于伊本·海赛姆。历史记录更支持将这一光学原理的起源定在更早的时期，而不是认为该术语只有单一的创造者。

影像的定型：早期的光化学工艺

暗箱能够投射出景物，但投影无法固定下来。因此，1820年代至1850年代的核心问题，是如何让投影的图像在化学上持久保存。尼埃普斯（Nicéphore Niépce）约在1816年用氯化银纸进行早期实验，获取了小型的暗箱图像，但这些图像被拿到光下观看时会变暗，他无法阻止这一过程。他最初似乎用氯化银纸取得了成功，却无法让图像永久定型，图像最终整体变暗。随后，他转而使用犹太沥青（bitumen of Judea），这是一种天然沥青，雕刻师早已将其用作耐酸涂层，他在1820年代便开始使用这种材料。这种材料最初可溶于酒精和油类，图像最亮的部分会因光照而硬化，变得不溶。冲洗掉未硬化的部分后，便留下了持久的影像记录。他将这一方法称为日光摄影术。

尼埃普斯将这一方法应用于暗箱。他于1826年或1827年在勒格拉（Le Gras）的庄园中拍下的景象，印在一块锡板上，是现存最古老的相机照片。传统上认为曝光时间约为八小时，依据是建筑物上的日照痕迹；但一位按他的工艺重现实验的研究者得出结论，曝光时间必定长达数日。这样的曝光时间并不实用。尼埃普斯于1833年去世后，达盖尔（Daguerre）将注意力集中在银盐的感光特性上。

达盖尔的工艺于1839年公布，改变了化学处理的思路。他将一块薄的镀银铜板暴露于碘蒸气中，形成一层感光的碘化银涂层。将感光板放入暗箱曝光，关键的发现在于：较短的曝光可以形成肉眼看不见的微弱“潜影”，这种潜影又能通过化学方式“显影”为可见影像。潜影的显影使用加热至75°C的汞所产生的蒸气。关于曝光时间，各方说法不一：一种说法称感光板的曝光时间超过20分钟，另一种则认为曝光时间从几秒到数分钟不等，取决于光照条件。法国政府向达盖尔提供了终身年金，以换取该方法的细节，他于1839年8月公开了这一方法。每一幅达盖尔银版摄影法影像都是独一无二、无法复制的单幅图像，其细节表现远胜卡罗摄影法，在早期也远比后者流行。

威廉·亨利·福克斯·塔尔博特（William Henry Fox Talbot）则沿着另一条以负片为基础的路线前进。他于1835年发表了关于纸质负片的成果，这些被称为“感光绘图”的作品基本上是感光纸上的接触印相，遗憾的是，影像发暗且带有斑点。他改进后的工艺即卡罗摄影法，于1840年经过修改并定名为卡罗摄影法。与最初的工艺不同，它的曝光时间大幅缩短，并且在曝光后需要进行显影处理。塔尔博特于1841年为该工艺申请了专利，这是早期摄影方法专利的典型例子之一。由于卡罗摄影法得到的是负片，塔尔博特能够从同一影像制作出多张正片。这种可复制性，而非达盖尔银版法更为清晰的细节，成为了后来摄影发展的基础。

后续的改进着眼于缩短曝光时间和简化操作。弗雷德里克·斯科特·阿彻（Frederick Scott Archer）在1850年代初期发明的湿版火棉胶法，将碘化的火棉胶（溶解于酒精和乙醚中的硝化纤维素）涂布在玻璃板上形成乳剂，溶剂挥发后便形成透明的涂层。感光板必须在潮湿时完成敏化和曝光，这限制了它在野外的使用，但其曝光速度远快于早期方法。自1870年代起出现的干明胶版，无需即时冲洗，使摄影无论对专业人士还是业余爱好者而言都变得切实可行。

胶片相机与大众摄影的兴起

整个19世纪，大多数摄影师使用的都是笨重易碎的玻璃底板，必须手工制备和装填。1884年，伊士曼不仅发明了卷式胶片，即将感光胶片卷成卷，便于装入相机，这种柔性的卷式胶片为玻璃底板提供了更轻便的替代品。1888年9月4日，发明家乔治·伊士曼获得美国第388,850号专利，该专利涵盖一款小型卷片手持相机，同时他注册了"Kodak"商标。这一受专利保护的设计把这种新媒介带给了普通消费者。它的吸引力既在于硬件，也在于商业模式。

相机出厂时已装好一卷可拍100张的柔性胶片。买家无需自己冲洗任何东西。拍完这卷100张的胶片后，用户可将相机寄回位于纽约州罗切斯特的伊士曼工厂。公司随后冲洗胶片，将装裱好的照片、底片以及重新装上新胶片的相机寄还给机主。伊士曼把这一模式概括为一个承诺：顾客只需按下快门，其余一切由公司负责。相机连同密封在内的胶片售价25美元。每次曝光都会得到直径约2.5英寸（6厘米）的圆形照片。需求旺盛，一年之内买家购买了超过5000台。这一流行促使公司于1892年采用"伊士曼柯达"之名（相机的迅速成功促使伊士曼在1892年将公司名称从"伊士曼干版与胶片公司"改为"伊士曼柯达公司"）。由于不需要化学或暗房技能，摄影从一门专业手艺转变为一种大众消费活动。

第二个变化来自电影。1913至1914年间，他研制了Ur-Leica，这是一款使用35毫米电影胶片的原型相机。24×36毫米的静态画幅是通过将普通电影画面的尺寸加倍得到的。第一次世界大战打断了商业化计划，直到1925年，第一批徕卡相机才正式上市。柯达后来将这一规格命名为"135"，该名称由柯达于1934年创用。这一规格的影响远远超出了莱茨公司：莱茨此后推出的徕卡（Leitz Camera）系列商用相机都采用35毫米胶片进行静态摄影，之后这一做法也在整个静态摄影行业中普及。这使得同一种胶片规格得以在几代相机中沿用。

第三个发展是即时摄影。埃德温·兰德是美国发明家，以价格低廉的偏振滤光片而闻名。他于1943年开始了这项工作，之后受女儿启发又取得了另一项突破。女儿问他，为什么拍完照片后不能马上看到照片。公开首次亮相是在1947年2月21日的美国光学学会会议上。1948年11月26日，型号95产品上架：第一台"兰德相机"，即今天更为人熟知的宝丽来即时成像相机，在波士顿的乔丹·马什百货公司以89.75美元出售，首日即在数分钟内售罄。

这一工艺把暗房步骤集成到了胶片本身。胶片从相机中送出时，相机出口处的一对滚轴会压破药剂包，使试剂均匀地涂布在胶片上，覆盖整个成像区域。试剂扩散时，各种化学物质会将底片上未曝光的卤化银去除，并将其转移到胶片单元顶部的正像层上，再加以还原，从而形成最终图像。大约一分钟即可得到棕褐色照片。彩色即时成像则晚得多，直到1963年世界上第一款即时彩色胶片问世。

每张即时照片都是独一无二的原件，每次曝光都要付出胶片和冲洗的实际成本。这些限制塑造了胶片时代摄影的经济模式。在电子传感器开始取代化学感光介质之前，胶片一直是默认的选择（相关的基本原理参见摄影和化学）。

电子图像传感器：CCD 与 CMOS

数字图像传感器是由感光单元组成的网格，制作在半导体材料上，通常是硅。被吸收的光子可以通过光电效应释放一个电子，因此每个像素在曝光期间积累的电荷与其接收到的光量成正比。工程上的难题在于如何快速、准确且低成本地读出数百万个这样的微小电荷。两种主要的架构，即电荷耦合器件（CCD）和CMOS传感器，以不同的方式解决了这一问题。

电荷耦合器件

CCD 最初并不是作为成像器件出现的。1969 年，威拉德·博伊尔（Willard Boyle）和乔治·史密斯（George Smith）在贝尔实验室工作，当时他们想制造一种电子器件来替代磁泡存储器。同样是在 1969 年，两人在贝尔实验室工作期间用大约一小时勾勒出了 CCD 的基本结构，并在不到一周的时间里做出了可工作的原型。此后，同在贝尔实验室的迈克尔·F·汤普塞特（Michael F. Tompsett）在 20 世纪 70 年代将 CCD 专门发展用于成像应用。正是成像方面的应用，使博伊尔和史密斯获得了 2009 年的诺贝尔物理学奖。

工作时，电荷以离散的电荷包形式保存在紧密排列的半导体电容器列中。存储的信息通过将电荷逐位沿列向下移动来读出。最后一个单元的电荷被送入单个输出放大器，并转换为电压。由于所有像素共用这一个放大器，该器件通常能产生均匀、低噪声的图像，但与其竞争对手相比，它耗电更多，读出速度也更慢。

CMOS 传感器

CMOS 传感器采取了相反的思路。CMOS 传感器的每个像素中不仅包含一个光电二极管，还包含一个小型放大器和其他电路，能够直接在像素内部将累积的电荷转换为电压信号。由于这种转换在整个阵列中并行进行，读出速度可以很快。读出时每次只需激活一行像素，而且在图像采集过程中，像素之间不存在电荷转移（及相关的开关操作），因此功耗很低，这对电池供电的设备尤为重要。

CMOS 传感器的制造成本也较低。CMOS 图像传感器可以在生产全球几乎 90% 半导体芯片的标准制造工厂中生产，这大幅降低了设计和制造成本。由于光电探测器与处理电路集成在同一块芯片上，相机控制逻辑和模数转换可以与像素一同集成。早期的 CMOS 成像器在灵敏度、动态范围和线性度方面较弱，但得益于技术进步，现代传感器的表现已与之相当。到 20 世纪 90 年代末，CMOS 图像传感器开始在要求较低的成像应用中取代 CCD。如今，你的智能手机和消费级相机中很可能都装有 CMOS 传感器。

柯达 1975 年原型机

第一台独立的数码相机于 1975 年 12 月由史蒂文·萨森（Steven Sasson）在柯达公司制造。它使用了一块 100 × 100 像素阵列的 CCD，该阵列由装置中心的仙童（Fairchild）芯片提供。相机机身大小如同烤面包机，重 8 磅，将一张 0.01 百万像素的图像记录到盒式磁带上需要 23 秒。传感器本身速度很快：CCD 约 50 毫秒即可采集一幅图像。真正的瓶颈在之后：数据先被转入临时存储器，再写入盒式磁带，在传输完成之前，相机无法进行下一次拍摄。

这一原型证明了相机无需胶片也能工作，但它还不是一件可供销售的产品。由于公司的业务依赖胶片，管理层对推进该项目并不积极。商用电子静态相机是后来才出现的；最早投放市场的电子静态相机可以追溯到 1981 年，当时索尼展示了原型机 Pro Mavica。

颜色捕捉与图像重建

彩色摄影源于对人类视觉的研究。1855年，詹姆斯·克拉克·麦克斯韦提出，可以将一幅全彩场景记录为三幅单色图像，每幅都通过不同的滤光片拍摄，之后再合成以重现颜色。1861年，他在皇家研究所对这一设想进行了实验。摄影师托马斯·萨顿透过红、绿、蓝三种滤光片为一条格子呢缎带拍摄了三张底片，随后将得到的正片通过相应的滤光片投影，直至三者叠合成一幅彩色图像。麦克斯韦记录三个通道的原理，至今仍是几乎所有彩色成像工艺的基础，从胶片到数字传感器皆是如此。

数字传感器并不直接测量颜色。每个光电位点只响应到达其上的光的总强度，因此制造商会在像素上覆盖一层彩色滤光阵列。最常见的排列方式是拜耳模式，即一个重复的2×2单元，其中两个对角位置为绿色滤光片，另一对角位置分别为红色和蓝色滤光片。绿色占两份，是因为人眼对光谱中这一部分更为敏感。由于这种排布，每个像素只记录RGB值中的一个分量，传感器输出的图像是由单色采样点拼成的马赛克，而非完整的画面。

因此，要还原全彩图像，需要进行一种称为去马赛克的插值处理，即根据相邻采样点估算每个位点缺失的两个颜色值。最简单的方法是双线性插值，即对邻近数值取平均，但在颜色急剧变化处可能产生伪彩色。更精细的算法会先检测边缘，然后沿边缘而非穿过边缘进行插值。去马赛克效果不佳时，沿边缘会出现假色，细密重复的细节上则会出现摩尔纹。因此，许多传感器会在感光位点前加装光学低通滤镜，在精细结构到达感光位点之前将其柔化，代价是损失一些清晰度。由于最终效果同时取决于传感器设计与算法，相同的原始数据在不同相机或软件中可能呈现明显不同的图像。

颜色数值补全之后，相机还须校正光源的影响，并将结果转换到标准色彩空间中。白平衡用于消除照明造成的色偏，其最简单的形式是对红、绿、蓝三个通道进行缩放，使中性色表面呈现为中性色。这一校正通常在相机施加非线性的色调与色彩处理之前，对线性的传感器数据进行。处理后的结果通常以sRGB编码，这是一种标准色彩空间，采用伽马编码以匹配常见显示器的响应。由于原始颜色值取决于具体的传感器，处理多台相机图像的软件通常会先将其转换为与设备无关的色彩空间（如CIE XYZ），再进行比较或编辑。若相机已输出sRGB文件，此后再校正白平衡就困难得多，因为非线性处理已经改变了记录数值与原始场景颜色之间的关系。

数字处理流程与文件格式

CMOS 或 CCD 传感器将光线转换为电压之后，这些电压还需要转换为数字。模数转换器会把每个像素的电压对应到一组固定的整数编码之一。编码的数量由位深决定。相机传感器通常以 12 位或 14 位深度采集数据。12 位文件每个通道有 4,096 个色调值，14 位文件则有 16,384 个。位深决定的是色调的细分程度，而与分辨率或图像清晰度无关。更细的分级能减少平滑渐变中可见的色带，也为提亮阴影等后期编辑留出更多余量。

数字化后的数据随后进入图像信号处理器（ISP），这是一系列固定功能或可编程的处理阶段。第一步通常是黑电平校正。即使在完全黑暗的环境中，传感器也会产生一个微小的信号，黑电平校正用于去除这一偏移量。其他常见阶段还包括坏点校正、镜头暗角校正、白平衡、彩色滤光阵列的去马赛克处理、降噪、色彩校正以及伽马编码。处理顺序很重要。有一种专利方案把降噪放到黑电平校正之前，因为如果先进行黑电平校正，可能会截断暗部噪声，并在暗部区域造成非线性失真。

伽马编码将线性光强值转换为一种非线性表示，使其符合人眼对亮度的响应方式。非线性的伽马编码（例如 sRGB 传递函数）会把线性的场景亮度映射到感知上更均匀的空间，以适应标准显示器。之后是锐化处理，通过增强高频成分来提升视觉上的清晰感。处理完成的数据随后被量化并编码为某种文件格式，过程中可能会进行色度子采样，并嵌入元数据。

相机输出的主要路径有两种：RAW 文件和已处理文件。RAW 文件保存的是去马赛克和白平衡处理之前的线性传感器数据。由于这些数据还不是完整的图像，需要通过 RAW 处理软件才能得到可编辑的图像。大多数 RAW 文件保留了传感器的完整位深，通常为 12 位或 14 位。相比之下，JPEG 是一种 8 位格式，即每个颜色通道用 8 位描述每个像素的色调值。

压缩可以减小文件体积，分为两种形式。无损压缩（即通用数据压缩以及无损压缩方法中使用的压缩方式）能够将数据完全还原，但节省的空间较少。有损压缩则会丢弃编码器认为人眼不易察觉的信息，例如细微纹理和细腻的色彩过渡，以换取文件体积大幅减小。JPEG 是人们熟悉的有损格式，其质量设置决定了牺牲多少细节。较新的格式可以改变这种取舍：HEIF 文件虽然是 10 位文件，而 JPEG 是 8 位文件，但其体积通常不比 JPEG 大。反复进行有损保存会不断累积损失，因此在最终导出之前，后期编辑工作通常保留在 RAW 或其他高精度格式中进行。

曝光控制：快门、光圈与感光度

曝光量是单位面积上到达传感器或胶片的总光能，可以写作 $H = E \times t$ ，其中 $E$ 为成像面上的照度， $t$ 为进光的时间。三个控制项共同决定这一数值。快门速度决定 $t$ ，光圈决定有多少光穿过镜头（参见光学），感光度（ISO）则决定记录介质对一定量光线的响应强度。由于这些设置相互影响，摄影师往往可以通过不同的组合获得相同的明暗效果。改变快门速度也会改变运动模糊，提高 ISO 则会同时放大信号与噪点，因此这三个设置通常被视为一个整体，称为"曝光三角"，而不是孤立地加以考虑。

快门机制

快门决定光线进入的时长。在焦平面快门的设计中，两块帘幕在胶片或传感器前方移动，在高速快门下，第二块帘幕紧随第一块运动，因此任意时刻只有一道移动的狭缝处于开启状态。现代焦平面相机通常只能在约 1/125 至 1/250 秒的速度下与闪光灯同步，因为单次闪光必须在整个画幅都未被遮挡时发出。与之相对，镜间快门由镜头内的叶片组成，像光圈一样开合，可以一次性使整个画幅曝光。这使得闪光同步可以在快门的最高速度范围内进行，不过在最高速时，叶片可能会遮挡闪光脉冲的尾部。镜间快门还更加安静，在一些中画幅和大画幅系统中，它还允许同一快门服务于可更换的镜头；而焦平面快门在小画幅相机中仍然占据主流，因为它能以更低的成本达到非常高的最高速度。

电子快门与卷帘快门效应

电子快门通过重置并读取传感器像素来控制曝光，没有任何活动部件。这使其无声工作，并能实现极高的速度，也适用于视频拍摄，因为无需机械装置来回动作。其代价是卷帘快门效应。大多数 CMOS 传感器按顺序逐行读取，因此图像的不同部分是在略有差异的时刻记录的。快速运动的被摄体在画面高度方向上会被记录到不同的位置，从而使螺旋桨、车辆或摇摄画面中的物体出现倾斜或波浪状的变形。全局快门传感器通过同时曝光所有像素来避免这一问题，不过传统上其成本较高。设计者也会利用软件中的电子校正来减轻这种变形，许多相机还提供机械快门或电子前帘模式的选项，使摄影师能够在两种特性之间做出选择。

测光与自动曝光

曝光测光用于测量场景的亮度，通常通过镜头进行，或借助专用的传感器，并据此给出推荐的快门速度、光圈与 ISO 组合。常见的测光模式包括中央重点平均测光、整幅画面平均测光和点测光等。由于测光表假定场景的反射光量处于一般的平均水平，雪景或深色被摄体可能会被还原得过暗或过亮，除非摄影师施加曝光补偿。自动模式会利用测光结果来设定一个或多个参数，例如光圈优先模式下由摄影师选择光圈、相机选择快门速度，或全自动程序模式下由相机决定所有设置。这些模式依赖于测光系统的可靠性，因此在高反差场景中可能会出现误判。

实际取舍

每一项设置的影响都不仅限于明暗。较短的快门时间可以凝固运动，但需要更多光线或更高的感光度，而增加的感光度会提高图像噪点（有关图像采集的更广泛背景，参见摄影）。较小的光圈可以增加景深，但会减少到达传感器的光量，并可能引入衍射。现代传感器与计算摄影方法，包括大多数当代相机所采用的 CMOS 技术，使得高感光度的实际可用性远胜于胶片时代，从而在实践中改变了这些取舍之间的平衡。

对焦与自动对焦

对焦是调整镜头，使所选拍摄对象的像恰好落在记录平面上。在薄透镜近似下， $\frac{1}{f} = \frac{1}{d_o} + \frac{1}{d_i}$ ，其中 f 为焦距，d_o 为物距，d_i 为像距。传感器或胶片的位置固定，因此改变焦点实际上是改变有效像距，通常通过沿光轴移动一片或多片镜片来实现。手动对焦时，旋转的对焦环通过螺旋或凸轮机构带动这一运动。摄影者可以通过毛玻璃取景屏、裂像或微棱镜对焦辅助装置，或电子取景器来判断清晰度。大画幅座机则通过在皮腔上移动镜头支架或底片框来达到同样的效果。

对比度检测自动对焦

对比度检测自动对焦把图像传感器本身当作测量工具。处理器在选定区域内计算一个清晰度数值，该数值通常基于高空间频率细节的强度或局部亮度差异。在跟踪该数值的同时，镜头马达驱动对焦组移动。散焦的图像是模糊的，因此数值会在最佳焦点处升至单一峰值。控制器朝峰值方向调整，越过后再反向，这就是镜头在合焦前可能看起来来回“搜索”的原因。该方法无需额外硬件且精度高，因此在微单相机和实时取景拍摄中很常见。不过，每次测量都需要获取新的一帧，所以速度相对较慢。在弱光环境以及白墙、晴空等低对比度表面上，它也表现不佳。

相位检测自动对焦

相位检测自动对焦可以通过一次读数确定对焦误差。从镜头光圈一侧射入的光线和从另一侧射入的光线分别形成两个像。当拍摄对象失焦时，这两个像相对错开；当拍摄对象合焦时，两个像重合。位移的方向指示镜头应当移动的方向，位移的大小则表示需要移动的距离。在传统单镜头反光相机中，分光镜或副反光镜将光线导向一个专用传感器，该传感器上配有成对的线阵列。许多现代传感器则在像素层面进行分割或遮挡，使每一半像素只接收镜头光瞳的一部分光线，从而能在画面的大部分区域进行相位检测。由于系统同时知道方向和大小，它几乎可以直接将镜头驱动到合焦位置。因此，该方法速度快，适合拍摄移动的对象。不过，它的精度取决于光路的精细校准。

混合系统与主体跟踪

目前的系统通常会结合两种方法：相位检测提供快速但近似的镜头移动，对比度检测则对最终位置进行精修。主体跟踪又增加了一个层次。人脸、眼睛和人体检测器通常基于卷积神经网络，用于在每一帧中识别目标；随后，目标检测方法估计目标的运动方向，对焦点随之移动。这种行为被称为连续对焦或伺服自动对焦。整个过程构成一个反馈回路：相机测量对焦误差，调整镜头，再次测量。视频自动对焦还必须平稳地移动镜头，因为对焦的突然变化在影像中会显得很明显，因此镜头马达被设计为安静且渐进地调整。这些算法依赖与成像本身相同的传感器数据和图像处理流程，而它们在拥挤或杂乱场景中的可靠性，仍然是实际应用中的一个限制。

主要相机类型

大画幅座机（view camera）是现存设计中最古老的一种。其前座架承载镜头，后座架承载胶片，两者以不透光的皮腔相连。大画幅相机本质上就是放置胶片的位置、放置镜头的位置，以及两者之间的皮腔。由于每个座架都可以独立地进行升降、平移、倾斜和摆转，摄影师便能控制焦平面、景深以及汇聚的垂直线条。单轨型号将两个座架安装在同一导轨上，适合棚内摄影；折叠式野外型号较为轻便，深受风光摄影师欢迎。大多数座机使用散页胶片，其中4×5英寸最为常见。这种控制能力的代价是操作缓慢、需要审慎进行，并且工作流程离不开三脚架。

单镜头反光（SLR）相机解决了取景问题：取景器中看到的正是镜头所见。一面成角度放置的反光镜将影像向上反射到对焦屏，然后五棱镜将反转的影像校正为正立像。改变单反相机面貌的创新包括五棱镜平视取景器和瞬时复位反光镜，后者在曝光期间短暂翘起，随即立即回到取景位置。最早内置五棱镜的35毫米单反相机是1949年的Contax S，这一设计在胶片时代成为专业及严肃业余摄影者相机的标准。当数字感光元件取代胶片后，相同的光学结构被保留在数码单反相机（DSLR）中，只是以感光元件取代了胶片平面。然而，反光镜箱和五棱镜也为机身增添了体积与重量。

无反相机去掉了反光镜和光学取景器。光线直接落在感光元件上，影像则显示在背面屏幕或电子取景器（EVF）上，后者呈现感光元件的实时输出。没有反光镜箱，镜头到感光元件的距离可以更短，因此机身更小更轻，并允许改装其他系统的镜头。电子取景器还能在按下快门前预览曝光及其他设置，并且可与直接利用感光元件的自动对焦方式配合使用。自2010年代以来，无反相机在可换镜头机型的销量中占有越来越大的份额，多家主要厂商已将旗舰机型的研发重心从数码单反转向无反系统。

还有几种其他设计分别处于便携性、影像质量和耐用性之间的不同权衡点上。旁轴测距相机使用独立的取景器，其光路与镜头对焦联动，因此取景不经过摄影镜头；它们安静小巧，但搭配长焦镜头时较为笨拙。袖珍或傻瓜相机将固定镜头与小型感光元件及自动控制结合在一起，在日常使用中已基本被智能手机取代。中画幅相机使用比35毫米格式更大的胶片或感光元件，以体积、价格和速度为代价换取更高的细节和更丰富的影调层次。运动相机体积小巧、视角宽广，通常具备防水或抗震功能，设计用于安装在头盔、交通工具或其他运动物体上，而非用于手持构图。

这些类别并非泾渭分明，随着感光元件、镜头以及智能手机成像技术的进步，类别之间的界线已日趋模糊。大画幅座机、针孔暗箱和现代无反机身，都仍然依赖相同的基本光学原理，即让光线穿过镜头形成影像；但它们在取景、对焦和记录影像的方式上各不相同。

电影摄影机与摄像机

电影摄影机以快速连续的方式曝光一系列静态图像，观众所感知到的平滑运动取决于这些画面切换的速度。传统解释将其归因于视觉暂留，但这一说法存在争议。批评者认为，运动知觉仅来自眼睛的观点是一种误解，马克斯·韦特海默1912年的研究被认为动摇了这一观点。如今，许多研究者更倾向于把这种效应归因于知觉错觉，例如似动现象（phi现象）和β运动。

帧率与闪烁是两个不同的问题。早期的放映人员发现，通过在每幅画面之间进行遮断，可以使较低的帧率变得可以接受。卢米埃尔兄弟将每一帧多次闪示：每秒16帧，每帧放映三次，形成48赫兹的闪烁频率，既避免了可见的闪烁，又节省了胶片。在胶片系统中，画面必须在两次曝光之间移动，因此需要由快门遮挡这一移动过程。所以，胶片至少需要在每帧之间中断一次。

胶片摄影依赖精确的机械输片系统。每个周期中，快门打开使画面曝光，同时定位销使胶片保持稳定；随后快门关闭，爪片将下一帧拉入片门（快门打开，使片门中的感光胶片在极短时间内曝光，同时定位销使胶片保持静止）。每次曝光时胶片都完全静止，因此每一帧都是一张独立的静态照片（每次曝光即为一张静态照片，也就是一帧）。工程师还必须减轻爪片对片孔造成的磨损，以及凸轮驱动运动所产生的振动。胶片本身也有所改变：柯达公司从醋酸片基转向聚酯片基，后者可以更快地通过机器，且尺寸稳定性更好。标准速度逐渐通过惯例固定下来。影院电影通常以每秒24帧拍摄，每秒30帧是北美和日本的广播标准，每秒25帧则是世界其他大部分地区的标准。摄影师还遵循一项惯例，将快门设置为180度开角，以保留观众所熟悉的运动模糊效果。

数字电影摄影机和摄像机用电子图像传感器取代了片门，记录格式现在决定了过去由胶片所固定的特性。这些特性包括帧率、空间分辨率、色深以及对视频流施加的压缩。色深以每通道比特数衡量，压缩方式（数据压缩的一种形式）决定了文件大小以及保留了多少细节。CMOS传感器逐个像素读出数据，这使得更高的帧率切实可行（在CMOS相机中，每个像素都可以单独读出）。这一能力已普及到消费级设备，手机和消费级相机在分辨率相对较低且采用卷帘快门的情况下，可提供每秒120至240帧的帧率。卷帘快门的读出方式可能使快速移动的物体产生变形，随着速度提高，这一局限会变得更加严重。

高速摄影机是一类按捕捉速率定义的专门设备。高速摄影机是指能够以小于1/1000秒的曝光时间，或每秒超过250帧的帧率捕捉运动影像的设备。现代电子型号通常每秒可记录1000帧以上，随后以慢速回放，用于研究瞬态现象的运动。这种方法之所以有用，是因为人眼无法跟上非常快速的事件。例如，蜂鸟每秒可振翅多达80次，快到人眼无法分辨每一次振翅，而高速摄影机可以把翅膀的振动放慢到可以观察的速度。其应用包括观察碰撞现象和冲击波，以及材料测试中的破坏性观测。由于此类记录会产生大量数据，一些系统会持续录入缓冲区，并在触发器检测到事件后停止记录（借助电子触发器，高速摄影机持续录制，并用较新的图像替换最旧的图像；事件发生后，机器视觉传感器停止录制）。

相机手机与计算摄影

相机手机把一块小型 CMOS 图像传感器和一枚或多枚紧凑型镜头装入一个人们本就随身携带的设备中。传感器和镜头受限于手机的厚度：焦距短，光圈小，无法复现大画幅或单反镜头的光学特性。随着时间推移，智能手机成为世界上使用最广泛的相机，而它所呈现的大部分影像质量来自软件而非光学器件。这一转变通常被称为计算摄影，指的是利用数字处理来生成或改善影像的一类技术。

如今大多数手机背面配有多个镜头模组，通常包括广角镜头、长焦镜头和超广角镜头。每个模组覆盖不同的视角，因此手机可以在用户变焦时在它们之间切换，或融合相邻模组的数据以生成中间焦距。当两个模组从略有不同的位置拍摄同一场景时，两幅图像之间的差异（立体视差）也会被用来估算物体的距离，供后续处理使用。

高动态范围（HDR）成像是最常见的应用。由于传感器的动态范围有限，单次曝光无法同时捕捉明亮的天空和深暗的阴影。因此，手机会在短时间内连续拍摄多帧不同曝光量的画面，对齐这些画面以抵消手抖，再将它们合并。有些实现会合并十帧以上的画面。结果是高光和阴影中都保留了细节。现代的自动化实现效果也远比早年过度处理的图像自然。夜景模式在更低的光照条件下应用了相似的原理：手机拍摄一组较长曝光的连拍画面，用软件校正手部移动，再对各帧取平均。平均可以抑制传感器的随机噪点，使微弱的细节显现出来。谷歌将其版本称为“Night Sight”，苹果则称之为“夜间模式”，两者都可能需要数秒的拍摄时间。

人像模式模拟的是浅景深效果，即主体清晰而背景柔和虚化。物理上的浅景深需要长焦距或大光圈，而手机无法提供这些条件。取而代之的是，设备会估算场景的深度图，其来源可以是两个摄像头、专用的深度传感器，或是将主体与背景分割开来的机器学习模型。随后，设备对背景施加渐变模糊，模糊程度随与主体的距离增加而增强。这种方法并不完美：头发、织物边缘和细小物体等精细结构难以分割，而深度图中的误差可能产生光晕，或出现与场景不符的模糊区域。这些局限是当前持续改进的一个已知课题。

这些功能需要大量的运算能力，现代手机为此配备了专门的图像信号处理器和神经网络处理硬件。人脸检测、图像分割、多帧合并和降噪等任务都在拍摄过程中完成，使结果几乎能立即显示在取景器中。因此，手机的摄影质量不仅取决于硬件，也在很大程度上取决于其软件和图像处理设计，厂商也部分地通过这些算法来区分自家产品。

计算摄影也改变了用户对相机的期待。过去需要手动包围曝光、长曝光技巧或大口径镜头才能实现的效果，如今已自动完成。批评者指出，大量的处理可能抹平纹理、改变色彩，并产生与场景实际外观不同的结果，这引发了一个问题：智能手机照片在多大程度上真实再现了物理场景。这种在忠实记录与增强修饰之间的张力，在关于图像重建以及摄影的社会和伦理维度的章节中有进一步讨论。

科学、工业与专用相机

天文相机使用与消费级设备相同类型的 CMOS 和 CCD 传感器，但需要制冷，以抑制暗电流。暗电流是由热量而非光线产生的信号。暗电流随温度升高而迅速增加，因此探测器通常被维持在远低于环境温度的状态，现代仪器多采用热电（珀耳帖）制冷器。一个暗弱的星系每个像素可能只接收到几个光子，因此观测者会记录大量长时间曝光的图像，再将它们合并。20 世纪 80 年代和 90 年代，大型望远镜上的光学照相底片被电子探测器取代，因为后者灵敏得多，而且输出呈线性，便于定标。

热成像（红外）相机根据物体因温度而发出的辐射成像，这一原理见于黑体辐射。它不需要外部光源，能够在黑暗中或穿过部分烟雾进行观测。大多数手持设备使用非制冷微测辐射热计阵列，每个像素在吸收长波红外辐射后电阻发生变化，所用波段通常在电磁波谱的 8–14 µm 范围内。由锑化铟或碲镉汞制成的制冷型探测器灵敏度更高，应用于军事、科研和高端检测设备中。在建筑检测中，热成像可以显示保温层缺失、漏气和受潮的情况。消防员用它穿过烟雾寻找被困人员和热点。在医学中，热成像用于绘制皮肤温度和体表血流的分布图，不过热成像结果通常只作为辅助信息，而不能单独作为诊断依据。

显微相机安装在显微镜的光路上，通常采用单色、制冷或科学级 CMOS（sCMOS）传感器，以捕捉染色标本发出的微弱荧光。内窥镜则采用另一种方式：一个微型传感器位于硬质或软质管状器械的顶端，这种设计通常被称为芯片置于前端（chip-on-tip），使临床医生能够检查体腔。工业内窥镜采用相同原理，用于检查喷气发动机、管道和机械设备的内部。扫描仪和工业线阵相机则通过让线性传感器扫过文件、卷材或生产线来成像，适用于印刷电路板、纺织品和食品的检测。在这些领域中，照明往往与传感器同样重要。环形灯、背光、紫外或红外光源以及结构光图案，决定了相机能否以足够的对比度捕捉到所需的特征。

卫星和航空相机作为遥感的一部分，从轨道、飞机和无人机上观测地球。消费级相机记录三个较宽的颜色通道，与之不同，许多遥感仪器记录多光谱波段，这些波段延伸到近红外、短波红外和热红外，即人眼无法看到的波长。陆地卫星计划的第一颗卫星于 1972 年发射，半个多世纪以来一直提供此类多波段影像。分析人员会将各波段组合成派生指数。例如，归一化植被指数通过比较近红外和红光的反射率来估算植物健康状况，而热红外波段则有助于追踪地表温度，用于监测作物水分胁迫和城市热岛效应。许多星载成像仪采用推扫式设计，即随着平台沿轨道运行，一排探测器逐行构建图像。高光谱仪器则将这一思路扩展到数百个窄光谱波段，从而能够区分在宽波段下颜色相近的材料。

图像质量、测量与物理极限

清晰度通常用像素数量来描述，但工程师也会使用一种基于对比度的度量。调制传递函数（MTF）比较成像系统相对于原始场景保留了多少对比度，并针对从精细到粗糙的一系列图案进行考察。MTF 是相对图像对比度与相对物体对比度之比。感知清晰度与 MTF 降至一半时所对应的空间频率密切相关。一台完整相机的响应是其各部件 MTF 的乘积，因此，高像素传感器若搭配性能较弱的镜头，并不能发挥出其标称的细节能力。

衍射设定了一个任何镜头设计都无法消除的极限。光线穿过圆形光圈后会扩散成一个中央亮斑，即艾里斑（Airy disk），其直径约为波长乘以光圈值（f 数）的 2.44 倍。取 550 nm 为波长，按该公式计算，光圈值为 1 时艾里斑直径约为 6.7 µm；在 f/16 时，同一公式给出约 21 µm。这一极限取决于光圈值和波长，而与传感器的像素数量无关。像素尺寸决定模糊何时变得可见。较大的像素能够将衍射的影响掩盖到更小的光圈，因此，一台 1200 万像素的相机在出现柔化之前，可以比 3600 万像素的相机把光圈收得更小。这带来了人们熟悉的权衡：光圈变小会增大景深，但超过某个最优值后，清晰度反而会下降。

噪声有一个物理下限。光以离散的光子形式到达，而光子到达的数量会随机涨落。这种涨落的标准差等于平均计数的平方根。实际上，平均 10000 个光子会有约 100 的涨落，因此暗部的相对噪声更大，因为到达的光子更少。光子散粒噪声服从泊松统计，在信号水平高于约 10 个光子时，散粒噪声通常主导传感器噪声。电子读出噪声会叠加在其上，二者共同决定了实际的噪声水平。提高感光度主要是在信号被采集之后进行放大，因此，已存在的噪声也会随图像一起被放大。即使传感器本身不引入任何噪声，动态范围最终仍会受到光子散粒噪声的限制。

动态范围描述传感器在一次曝光中能够记录的明暗层次范围。它是传感器在饱和之前能够容纳的最大信号与刚好高于噪声的最小信号之间的比值。范围的上限由满阱容量决定，即光电二极管能够存储的最大电荷量。动态范围通常以分贝表示，计算方式为比值的以 10 为底的对数乘以 20。例如，有一款传感器的实测动态范围为 54 dB，对应的比值约为 500 比 1。由于摄影中每一档曝光都意味着光量翻倍，6 dB 大约相当于一档，因此传感器的分贝值可以直接换算为档数。

这些指标彼此相互关联。分辨率数据忽略了对比度，MTF 忽略了噪声，动态范围则忽略了精细细节。因此，要对图像质量做出有意义的评估，就必须综合考虑所有这些指标，并在受控的测试条件下进行，将镜头、传感器和图像处理视为一个整体系统。

计算机视觉、人工智能与机器感知

相机是计算机视觉的主要数据来源。该领域将像素阵列转化为对物体、表面和事件的描述。常见任务包括：图像分类，即为整幅图像分配一个标签；目标检测，即用边界框定位并标注多个物体；语义分割，即为每个像素分配一个类别；以及目标跟踪，即在连续帧之间保持同一物体的身份。大约在2012年之前，这些系统依赖人工设计的特征，如SIFT关键点和HOG描述子，并将这些特征输入支持向量机等分类器。基准测试上的进展稳定，但属于渐进式改进。

该领域因深度学习而发生变化。卷积神经网络直接从数据中学习自己的滤波器，而不依赖工程化的特征。2012年，ImageNet大规模视觉识别挑战赛中的AlexNet在约120万张带标注的照片上训练，将前五错误率降至约15%，远优于次优参赛模型约26%的错误率。此后，VGG、GoogLeNet和ResNet等架构扩展了这一方法，其中ResNet的残差连接使极深的网络变得可训练。这些模型依赖于在大规模标注数据集上进行的机器学习，训练时还依赖GPU硬件。基于Transformer的视觉模型此后也加入了卷积模型的行列。模型性能与训练数据密切相关：模型往往在与训练集相似的图像上表现良好，而在陌生的光照、视角或人群条件下，性能可能下降。

机器人、无人机和自动驾驶车辆等移动平台通常将相机与雷达、激光雷达、惯性传感器和卫星定位结合使用，其中相机提供几何信息。立体深度估计使用两台基线长度为已知值 $B$ 的相机。对于焦距 $f$ 和匹配点之间的视差 $d$ ，深度为 $Z = \frac{fB}{d}$ ，因此深度精度取决于标定精度和视差分辨率。标定用于估计内参，如焦距、主点和镜头畸变，通常借助已知图案的标定靶完成；同时还要估计外参，用于确定相机相对于其他传感器的位姿。视觉导航以这些估计为基础，通过同时定位与地图构建（SLAM）和视觉里程计实现，估计出的位姿会反馈到车辆或机器人的控制回路中。

人脸与生物特征识别是这些方法的一个专门应用。系统首先检测人脸，然后将每张人脸映射为数值特征向量，并与存储的模板进行比对。验证是将一张人脸与一个声称的身份进行比较，而辨认则是在大型库中进行搜索。性能通常以误匹配率和误不匹配率来报告，二者取决于阈值的选择和图像质量。在2019年对人脸识别算法的评测中，美国国家标准与技术研究院发现，许多算法在不同人口群体之间的错误率存在差异，而且这些差异的大小在不同算法之间相差很大。法律上的处理方式也各不相同。根据欧盟《通用数据保护条例》，为唯一识别目的而处理的生物特征数据属于个人数据的特殊类别。欧盟于2024年通过的《人工智能法》限制执法部门在公共场所进行实时远程生物特征识别，但设有狭窄的例外情形。一些城市禁止政府使用该技术。这些问题将准确性和标定等技术问题，与关于数据隐私以及统计学意义上公平性的更广泛讨论联系在一起。

产业、经济与胶片的衰落

2000年后的大约二十年间，摄影产业的重心从销售胶卷、化学药剂和冲印服务的企业，转移到了制造电子元件、传感器和软件的企业。胶片每拍一张都能带来持续收入，而数字成像取消了这一收入来源。消费者转而为设备、存储、编辑软件和网络分享付费。随着智能手机接管了大部分日常拍摄，专业相机的需求也随之下降。

柯达很好地说明了这一转变。其业务基础是通过零售商廉价销售相机，再从胶片、相纸和冲印服务中获利。柯达通过零售商网络售卖廉价相机，并依靠昂贵的配套耗材赚钱，即摄影胶片、相纸和冲印服务。柯达工程师在1975年就造出了可工作的数码相机，但管理层认为数字影像会威胁胶片业务，因而没有将该产品推向商业化。柯达于2012年1月申请《美国破产法》第11章保护，2013年9月走出破产程序，期间甩掉了大量遗留债务并退出了若干业务。柯达的经历常被用作创新与技术变迁的案例研究，也用来说明当新技术侵蚀既有企业的核心收入时，这些企业所面临的困境。这种动态有时被称为创造性破坏。

专利也塑造了这个行业的经济格局。为抵消销量下滑，柯达积极通过专利维权，2010年其专利相关收入达8.38亿美元，其中包括与LG公司达成的和解。此类许可收入无法替代产品销售，但它表明知识产权如何成为一种收入来源，也成为数字成像领域企业竞争的战场。

销量的下降幅度大且有充分记录，尽管不同来源给出的具体百分比有所差异。据CIPA历史数据，相机出货量在2000至2010年数码热潮期间达到峰值，当时售出超过1.2亿台。到2023年，固定镜头相机的出货量已大幅崩塌：CIPA成员企业仅出货170万台内置镜头的相机，而2010年这一数字接近1.09亿台。在较短的时间跨度内，据CIPA统计，2010至2018年全球相机出货量下降了84%。这种崩塌主要集中在卡片机类别，可更换镜头相机的表现则好得多。

剩下的市场在数量上更小，但两极分化更明显。2025年，大疆（DJI）的手持设备出货量超过1000万台，这是其首次突破这一里程碑；同期，所有CIPA成员企业合计出货940万台相机，包括无反相机、单反相机和卡片机，其中630万台为无反相机。2026年上半年，手持智能相机出货量增长了近50%，而CIPA统计的可更换镜头相机出货量则下降了约5%。因此，传统厂商即便在出货量缩减的同时，也维持了单台产品的收入水平：出货量略有下降，但这些出货产品的价值（进而利润）在增长。

底层元器件的生产也日益集中。图像传感器需要建造和运营成本高昂的晶圆厂，精密镜头制造依赖特种玻璃和专用工装，而具有竞争力的图像处理则依赖庞大的软件和算法团队。这些在资本与专业技术上的门槛，限制了能够在高端市场竞争的企业数量，因此该行业的结构如今取决于少数几家供应商，而非二十世纪那众多的胶片和相机制造商。

社会、法律与伦理层面

相机改变了社会记录事件的方式，这种改变也引出了关于真实性、隐私、著作权归属和证据效力的问题。每个领域都形成了各自的规则，而这些规则往往是在技术已经普及多年之后才出现的。

新闻摄影与纪实作品的可信度

照片具有很强的说服力，这也使它容易被误用。专业行业规范直接针对这一问题作出了规定。美国全国新闻摄影记者协会要求视觉新闻工作者抵制摆拍式的"机会照"，不得以误导观众的方式修改影像。加拿大记者协会则规定，经过修改的图像应标明为照片插图。许多规范允许进行轻微的技术处理，例如保留原有语境的裁剪或转换为灰度图像，但对改变事实内容的处理则视为不可接受。数字编辑使这类改动比胶片时代容易得多。2015年，世界新闻摄影奖在查明一名摄影师谎报照片拍摄地点后撤销了其一等奖；此后，该机构依据新的后期制作规则，取消了相当一部分入围者的资格。

隐私与个人数据

相机如今遍布街道、商店、工作场所，几乎每个人的口袋里都有一台，因此谁可以拍摄并保存可识别身份的影像，已成为法律问题。在欧盟，自2018年5月25日起施行的《通用数据保护条例》规定，只要能够通过可见的面部或其他显著特征识别出某人，该影像即构成个人数据。若对面部图像进行技术处理以确认或建立唯一身份识别，则属于"特殊类别"，适用更严格的条件，例如明确同意或具有重大公共利益依据。无法分辨出任何个体的匿名人群场景通常不在该条例的约束范围之内。欧盟《人工智能法》为AI生成内容（包括深度伪造）增加了透明度义务，这些义务于2026年8月起生效。其他司法管辖区采取的做法各不相同，在监控、实时人脸识别等公共安全用途与个人隐私之间如何取得平衡，仍存在争议。

著作权与作者身份

照片通常作为作品受到著作权法保护，创作者由此享有复制、发行和公开展示等专有权利。《伯尔尼公约》于1886年通过，此后多次修订，确立了以下原则：作品一旦以有形形式固定下来即产生保护，无需登记；一个成员国的作者在其他成员国享有同等保护。该公约为摄影作品规定的最低保护期为自创作完成之年起25年，短于对大多数文学和艺术作品规定的最低保护期，不过许多国家提供了更长的保护期限。技术变革不断引出新的问题：经软件处理的图像如何分配权利，由自动化系统或人工智能生成的内容归谁所有，以及受委托拍摄或由员工完成的摄影作品，其权利如何转移。各国和不同合同的答案并不相同，相关问题仍在法院和立法机构中继续探讨。这些问题与更广泛的知识产权讨论密切相关。

证据与记录的完整性

照片和视频被用作法庭、保险理赔和安防系统中的证据。其证明力取决于能否证明其未被改动。因此，调查人员会记录监管链条，即从拍摄、存储到传输的全过程，并检查记录设备、拍摄参数和编辑历史的元数据。由于数字文件可以在不留明显痕迹的情况下被修改，图像作为记录的可靠性，与其说取决于画面本身，不如说取决于其制作和保存过程中的各项控制措施。随着生成式人工智能工具使逼真的伪造内容更容易制作，这些验证做法已成为法院、新闻机构和保险公司共同关注的核心问题。

参考来源

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