技术巅峰 飞思IQ260的感光元件深度解析

·超越的传感器：A/D转换器和FPGA控制器

    还有其它很多因素影响着图像质量。其中一个很明显的证据就是使用同一款传感器的不同数码后背所产生的图像质量是不同的。例如飞思与哈苏许多数码后背都使用同一款 KAF-39000传感器，但最后出来的结果都不一样，尤其是长时间曝光功能：
-飞思P45：大约五分钟
-飞思P45+：60分钟
-哈苏H3D-39/ii：32秒（后来增加至64秒）

Phase One IQ260. 8 min @ ISO140. Cambo Wide RS w/ Schneider 43mm XL Doug Peterson拍摄

上图的100% 截图

    与此相关的两样东西就是A/D转换器和FPGA处理器。A/D转换器一块电子板，将纯模拟信号（包括电压）转换为数字信号（由1和0组成）。许多用户都会迷恋上A/D转换器出来的色彩深度。事实上，选择最好的A/D转换器只是复杂的工程游戏的一小部分。除了色彩深度，速度，热量产生，可靠性，灵活性以及与色彩深度无关的一直更改的转换质量属性。飞思选择A/D转换器就是将图像质量放在第一位，第二位，第三位。

    FPGA是一个可编程处理器，负责从传感器中读取数据和输送数据到A/D转换器中。FPGA类似于运用在大部分相机中的ASIC处理器 （例如佳能或者尼康数码单反相机），其中有两个重要的差别：FPGA安装在相机后依然可以使用新代码升级（而ASIC芯片在制造的一瞬间就是固定的），FPGA对于价格低的相机来说成本过高。

    FPGA 和A / D转换器作为传感器和系统其余部分的关键联系。因此飞思相对于其他制造商进步最快。就像一个汽车修理工学习如何运用经验和学习的内容将汽车的引擎优化到最好，飞思公司的工程队伍不断地改善如何令A/D转换在第一期完成后继续调整激活，读出和持续下去。他们把学习成果转换成更新的FPGA代码并发布為更新的固件给现有的用户。这一工作相当重要，因为飞思数码后背是以履行超过十年的主动式服务而设计的（根据经验，许多用户仍然使用2001年购买的飞思H20数码后背）。

·暗帧 

    与FPRA以及A/D转换器一起研究的还有暗帧减法，硬件/固件会在主曝光完成后自动增加额外曝光。这些额外曝光是用于映射和测量传感器的位置、类型以及产生的热量（亦叫做噪点）。使用这个作为指导，可以准确地在图片上映射出对细节、色彩或者动态范围影响较少的噪点。飞思在暗帧技术领域的专利和工程能力是世界领先的，使得他们制造的传感器远远超过其他制造商可以达到的。

    一般来说电脑的降噪功能十分差，因为它们对于噪点特性的认识十分缺乏，但如果噪点变成可描绘的并且可理解的，那么我们就可以随意去除它。例如最近的手机 都开始将额外的麦克风远离说话者的口来吸纳说话者周围的噪声。通过同时使用听[演讲者和噪声]以及[只听噪声]这两种方式，手机可以极大地减少噪声，即使在一个十分嘈杂的房间中也可以清晰听见说话者的声音。同样的原理也适用于暗帧减法。通过将图片的[景象与噪点]和[只有噪点]分离就可以使噪点的去除更简单。

    但不仅仅是噪点数量问题；噪点的类型也同样是一个大问题。试想一下，我们在一个喧嚷的咖啡厅进行交谈与在一个遍布引擎轰轰声的飞机客舱中进行同一场对话的对比。在这两种情况下噪声的绝对水平可能是一样的，但随机性和充满混乱声音的咖啡厅的嘈杂性使得挑出一个单一声音是十分困难的；虽然飞机的轰轰声是连续的，但持续发出舒缓的隆隆声的客舱更容易挑出声音。对于数码图像来说，结构、规律和噪点的分布问题同样十分重要。相同数量的噪点在系统中可以表现为丑陋的、点状的、块状的噪点，或者是细小的、呈高斯分布的、像结构清晰的纹理。在IQ260的开发过程中，更多的精力不仅是用于考虑在特定决策/条件下可以产生多少噪点，还要考虑那些噪点以什么形式表现。这个过程的一部分涉及到硬件和软件团队的密切合作。