1樓：老吳愛說話
一般人對三原色這個概念有很大誤解，體現在這麼幾種認識上：
1，所有的可見光是三種顏色組成的。實際上不是。儘管光波會合成，疊加。
但實際上一種光的顏色的本質就是頻率或波長，黃光就是黃光，波長在黃色光譜區間的光，不是紅光和綠光的組合，我們也沒辦法把黃光變成紅光加綠光。
2，人的眼睛只能感知三種顏色。實際上也不是，人的眼睛可以感知所有可見光。人有三種視錐細胞，但是每種細胞並不是只能感受一種頻率的光。
實際上每一種視錐細胞都可以感受一段光譜區間的光。
可以看到，紅色基本只有紅視錐細胞能看到，500nm左右的綠光三種視錐細胞都看得到。
更別說還有個視桿細胞。
濾色片也是乙個道理。
3，因為皮皮蝦有十六種視錐細胞，所以它們看到的世界色彩多得多。其實不是，螳螂蝦能看到的色彩確實比人多，但不是因為它視錐細胞種類多。是因為它能感知的電磁波光譜更廣。
人的三原色視錐細胞已經可以覆蓋整個可見光波段的感知需求。
4，人眼對綠色最敏感，所以一點點綠色就能看到，所以拜耳陣列綠色濾光片最多。這種理解是不對的。
在自然界，人眼能看得最多的東西就是綠樹綠草，如果人的眼睛對綠色缺乏強分辨力，那麼人看到的世界就是一片綠，綠樹就是乙個綠糰子，草原就是一片綠布，樹葉、草葉這樣的細節是看不清的，所以人需要能夠十分敏銳地感知淺綠、草綠、翠綠等顏色的區別。
藍色重要嗎？不重要。人看藍天就是一坨藍，但是對人的生存沒有任何影響，反正一般來說只要知道天色不是灰黑就不會下雨就夠用了。
紅色重要嗎？十分重要，但是人只要能看到紅果子，能看到流血就足夠了，不需要分辨細節。青紅的蘋果和洋紅的蘋果都能吃。
所謂「萬綠叢中一點紅」，人對紅色始終是最敏感的。相機行業所謂「人眼對綠色最敏感」，指的是人眼對綠色色彩層次的分辨能力最強，如果相機對綠色的分辨力更弱，人眼更容易感知出來。並不是說綠色更容易引起人的注意。
這也是拜耳陣列雙倍綠色濾光片的真正原因。
對乙個點發出的光線感知，有三個維度：光強，顏色，混色。
如果光源之間只有光強的區別，沒有色彩的區別，更沒有多種顏色，我們只需要一種光強感測器，就可以滿足使用需求。^_^
如果光源之間只有顏色的區別，光強沒有變化，在特定區間，我們只需要一種帶單色濾光片的就可以工作。
如果光源之間色彩和光強都不同就麻煩了。不過如果都是單色光的話，我們只需要兩種感測器就能滿足需求，乙個是純粹的光強感測器，乙個是帶有單色濾光片的光強感測器。如果我們只有光強感測器，我們沒辦法區分色彩的區別，如果我們只有單色感測器，我們又不知道輸出訊號的差異，是由於色彩偏離還是光強變化造成的。
然而自然界就是這麼複雜，純色的光源不是全部，我們想要看清這個世界，就必須對光源之間的光強，色彩以及混色都具備分辨能力。理論上說，光源的混色空間是可以有無窮個維度的，因此人類無法分辨所有的混色。
因為人類只有三種視錐細胞，因此人類只能分辨一種混色，那就是白色。紅色和綠色的混色，在人類看來和黃色差不多，藍色和綠色的混色，在人類看來就是青色，如果多種顏色的混雜，依據不同的比例和光強，給人的感覺分別是灰色、不飽和純色和白色。
另外，由於視錐細胞對色彩頻段的響應特性不是單調性的，三原色還可以起到定向的作用。
同樣叫做黃色濾光片的，其實不一定是同一回事。
一般來說，相機採用的綠色濾光片只允許綠色高效率通過，旁邊的色彩衰減很快，這樣這種濾光片後邊的感測器才能顯著識別顏色之間的差異。
華為採用的黃色濾光片，實質上可以同時高效率透過黃綠那段光譜區間的色彩。看上去通光效率變得很高，然而缺點是，濾光片後面的感測器不知道這麼高的光強，究竟是綠光造成的還是黃光造成的。
既然分不清，就只好通過紅光和藍光濾光片的透光特性來猜測，然而我們知道，藍光和紅光濾光片對綠光的透過特性並不好，另一方面，藍光和紅光濾光片還有自己的演色任務，黃光感測器在黃綠色分辨上的低效能直接降低了整個系統在黃綠光區間演色的壓力。
那麼有人說了，那可不可以讓黃色濾光片只高效通過黃色，對綠色的通過性限制降低，來提公升整個色彩空間的演色效能？
答案是可以，然而不幸的是有兩點：
1，如果黃濾光片把綠光的通過特性砍了，那它和綠濾光片還有什麼區別？反正光線的通過性一樣低。
2，人的眼睛對綠光的分辨力最高啊！你搞個黃片是啥意思？
2樓：
首先Y等於R+G。
把相機獲取的Y按旁邊的R縮放換算後可以得到G，RYYB四捨五入後約等於RRRGGB，優於目前常用的RGGB，把G座標換成Y座標，色準並不會成為問題，在現在強大的AI運算，和好幾個鏡頭的輔助下，優勢明顯。暗光下吊打其他。
難點是用了這麼多年的函式重新改寫，常量要重新計算磨合，極端情況下可能出bug。
預言2年內全面流行，包括蘋果和三星。
而且，哪怕全新的硬體和演算法，你們所謂的缺點——色彩和偽像，超過了三星的上代旗艦。
Galaxy S9 Plus
Galaxy Note 9
p30pro
3樓：高岩
這是手機拍照和相機分道揚鑣的關鍵節點。
相機追求準確，大底，低感，機械快門，RAW輸出，都是為了盡量還原當時的拍攝場景，誤差越小越好。
手機不需要準確，手機要的是好看。所以有了各種美顏，各種AI輻助，以至手持夜景。
未來拍照，相機和手機差異可能會越來越大。比如霧霾天氣，手機可以通過降噪拍出通透的畫畫。雪天，手機可以增減雪花數量和大小，一鍵鵝毛大雪。可以說，你腦補能做到的，手機都給你做到。
4樓：
純門外漢，說一點我的不理解。
任何顏色可以由紅綠藍三基色合成，其中白光的三色比例大致是R：G：B＝0.3:0.6:0.1.
注意：這裡等號是不合規的，不代表兩邊相等，只是手機碼字方便隨便代用，僅表示三色所佔比例，下同。
其中綠色佔比例最大，所以感光元件組合是RGGB。
在RGGB排列中，假定三色濾光片透光率一致，為了維持白平衡，其中藍色感光二極體電流讀取值需除以3.
設紅色光電二極體電流為1,那麼RGGB讀取電流比例是：
R：G：G：B＝1:1:1:0.33.
華為把感光元件組合更換為RYYB，而Y＝0.66G+0.33R，為了維持白平衡，各自讀取電流為：
R：Y：Y：
B＝0:1:1:
0.2（這裡依然設前面RGGB排列紅色光電管電流讀取值為1）
紅色光電管廢了！藍色讀取值為2/3！等效進光量大幅減少！
不過索尼可以通過調整黃色濾光片色度來獲得不同比例的紅綠光，於是紅綠比例與等效光通量可以組成乙個函式，然而得出等效光通量最大值時R＝0！不就是RGGB排列麼？
居然得到乙個匪夷所思的結果，我知道這樣計算肯定不對，但是不知道錯在哪兒。
球大佬解惑。
5樓：lzf098
DLP投影機有一些加入了黃色濾光片，目的是提高亮度
我想p30pro的RYYB目的也是一樣(當然官方也說了)，由於黃色天生透光度強於綠色，這種改動可以增強暗光下的成像效果
難點應該在色彩上，螢幕以及影象的記錄方式還是傳統的RGB，而CMOS輸出的是RYB，這裡就涉及乙個轉換，如果這個過程處理不好，影象可能會有明顯的偏色
6樓：ChengJian
今天早上我在google上翻了乙個多小時，中文英文都沒有找到詳細的RYYB資料，它的優點、缺點以及實現的難度都沒有。
憑常識判斷，傳統上影象感測器只用RGGB或者類似濾鏡組合，RYYB必定有其難以克服的缺點。黃色濾鏡相比綠色濾鏡進光量增加了，其他方面應該是會有損失，只是現在索尼和華為一起，能把這些損失想辦法找回來，達到滿意的程度。
同意其他答主的判斷，使用RYYB可能會需要猜顏色。然而在手機拍照這個應用場景下，顏色是不是準確不重要，好不好看更重要。
用AI來幫助相機把顏色猜得更漂亮，應該是可以做到的。而相機一直不用RYYB我想一方面是沒有這個計算能力，另一方面對準確性要求更苛刻。
明天真機到手，傳統專案搞定之後，我們會認真研究一下它的色彩準確度（以前在手機上沒深入研究過）表現怎麼樣。
7樓：HinsWong
引用之前在知乎看到的一張圖，是RGBY四種color filter在可見光波段的響應曲線。
Y filter的確是比G filter的透光能力更強，但色彩合成上是否有問題還存在疑問，取決於debayer的公式。
但是2023年這個問題也可以用look up table的方法解決，結果看出來之後的表現吧。
很期待這種新的色彩排列，昨天晚上我搜尋了一下，富士也有相關的專利。如果證實比傳統RGGB排列要好，希望可以盡早普及。
8樓：
RYYB替代RGGB提公升夜拍是最強優勢（本質是通光時少做減法），另外可以配合高感，對手機來說也能控制sensor size、鏡頭高度、模組厚度，少凸起。
缺點是解色演算法複雜，容易算不准顏色，回顧當年RWWB，RGBW的實際效果
原理+缺點，粗解以下
G=光-紅-藍
Y=光-藍（少做一次減法，所以每個畫素更亮，帶來更高的訊雜比和動態範圍）
缺點原來G就是G，現在Y=R+G，要靠演算法解色，但難度比起W=R+G+B已經小
期待未來演算法強大到可以直接用黑白相機算出色彩，秒拍夜景不再是難事。
以上都是我猜的和臆想，請指正輕拍
9樓：許翔翔
憑感覺強答，純粹拋磚引玉。
黃色RGB是[1 1 0]，也就是說這一枚CMOS的黃色畫素同時當作綠色和紅色來用，通過某種演算法去「猜」被點亮的黃色畫素，其灰度中R和G的分量。通過犧牲分辨力，來增強紅色畫素的感光面積。非常類似於OLED中畫素的Pentile排列方式（Pentile通過共用藍色畫素實現RGB壽命一致）。
至於為什麼選擇黃色（增強紅色畫素）而不是青色(增強藍色畫素），具體的考量我猜可能是這枚CMOS的感光視窗從可見光拓寬一部分到近紅外NIR，為了不浪費近紅外的感光能力增加了紅色畫素。
不過從本質上講，感測器還是那個感測器，進光量還是那個進光量，所謂的「RYYB提公升進光量」就和年初那個「三星GM1的4800w畫素」沒什麼區別，無非是玩數學遊戲罷了。
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