Google Pixel 2夺得DxOMark排名第一,是否说明双摄并没什么用?

尽管Google Pixel 2是一款单摄像头手机,但它在DxOMark评测中获得了史上最高分。尤其在视频拍摄方面表现出色,但在变焦和焦外成像上仍逊于双摄像头手机。

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最近,DxOMark的智能手机拍照排行榜真是风起云涌,iPhone 8 plus才以94分的高分超越Google Pixel获得第一名,随后三星Note 8以同样的分数与iPhone 8 plus并列第一,紧接着Google Pixel 2就以98分这史无前例的高分重新夺回了第一名的位置。短短10几天,DxOMark的智能手机拍照排名榜首位就三易其主,可谓是缤彩纷呈。

然而,部分人一眼就发现了Google Pixel 2竟然是一台单摄手机!这在如今这个“没有双摄就不好意思说自己是拍照手机”的时代,显得非常的格格不入。一瞬间,国内各个科技媒体都高潮了。大家快看 DxOMark 啊,他们给 Google Pixel 2的拍照评了史上最高分,拍照之王啊,Pixel 2是单摄啊单摄,双摄手机都没用啊没用!

事实真的是这样吗?

在弄清楚这个问题之前,我们首先还是要弄明白DxOMark的评分规则。

DxOMark的智能手机拍照排行榜不单单是评测手机的拍照功能,还有视频拍摄。为什么Google Pixel 2能比第二名的iPhone 8 plus和三星Note 8高了4分,很重要的一个原因就是Google Pixel 2的视频拍摄得到了史无前例的96分高分,一下子就把差距拉开了。

那么,如果单论拍照,Google Pixel 2iPhone 8 plus、三星Note 8这些双摄手机相比有什么优劣呢?

 

 

 

我们都知道,DxOMark前段时间推出了他们最新的手机拍照测评的标准,在原来的基础上新增了Zoom(变焦)和Bokeh(焦外),这两个测试项目我们一看就知道这是专门为日益流行的双摄手机而设的。

仔细看一看上面再细分项目的得分:

·Google Pixel 2在“Zoom(变焦)”项目的得分是32分,而Galaxy Note 866 分,iPhone 8 Plus51分;

·Google Pixel 2在“Bokeh(焦外)”项目的得分是45分,而iPhone 8 Plus55 分,Galaxy Note 8则也是45分。

由上面的得分我们可以非常清楚看到,单摄手机即便能通过算法做到虚化,但是和双摄手机还是有比较明显的差距。要想做到比较完美的虚化效果,双摄依然是最好的选择。虽然无论是单摄还是双摄,目前的智能手机拍照的虚化效果都需要算法合成,但是双摄手机能记录景深数据,能比较好实现虚化的效果。DxOMark在评测中提到,用Google Pixel 2来模拟虚化效果,穿帮的情况(Artifacts)不少见。


目前,图像传感器制造商(如索尼、OV)、解决方案提供商(如 Corephotonics、虹软)都在做双摄,甚至高通、MTK已经把双摄作为ISP集成算法放在芯片方案中,双摄绝对不是个简单的市场营销概念。

DxOMark也认为双摄是手机拍照未来的不可阻挡的趋势之一,去年的时候,他们举行了双摄多帧图像技术研讨会,分享了他们对于各种双摄方案的看法。今年,他们更新了手机拍照测评的标准,并于1019日在深圳益田威斯汀酒店举办一场DxOMark最新评测标准的研讨会,详细解读新的测试基准。除此之外,他们还推出了关于HDR的测试方式。如果大家感兴趣,千万不要错过了这次盛会,欢迎访问英迈吉官网了解更多关于这次研讨会的信息。

<think>嗯,用户想了解DXO和Imatest在图像质量客观测试方面的区别。我需要先回忆这两个工具的基本信息和它们的主要功能。首先,DXO应该是DXOMARK,他们做相机和手机的图像质量评测,而Imatest是更专业的软件,用于实验室环境下的图像分析。 然后,用户提到的“客观测试”是关键点,需要明确两者在测试方法上的不同。DXO可能使用整体评分系统,比如综合多个测试项目给出一个总分,而Imatest可能更侧重于提供详细的测试结果,让用户自行分析。比如,Imatest可能有更多的模块化测试,比如SFR、噪声、色彩准确性等。 接下来要比较它们的测试流程和应用场景。DXO的测试可能更自动化,适合消费级产品的整体评估,而Imatest需要用户手动设置参数,适合研发和工业环境。例如,相机厂商在开发过程中可能会用Imatest来详细调校,而媒体评测则用DXO的分数来快速比较不同设备。 还需要考虑它们的指标覆盖范围。DXO可能涵盖一些实际使用场景的测试,比如低光性能、变焦等,而Imatest可能更专注于实验室环境下的精确测量,比如MTF、噪声频谱等。此外,输出结果的形式也不同,DXO提供的是易于理解的评分和报告,Imatest则生成详细的图表和数据,供专业人员解读。 另外,用户可能想知道在哪些情况下选择哪个工具更合适。比如,如果是做产品研发,需要详细的数据来优化图像处理算法,Imatest会更合适。如果是做媒体评测或消费者参考,DXO的评分体系更有帮助。 最后,要确保回答结构清晰,分点比较,生成相关问题,帮助用户进一步探索。可能需要检查一下是否有遗漏的重要区别,比如价格、可访问性、支持的测试标准等,但根据已知信息,主要区别应该集中在测试方法、应用场景和结果呈现上。</think>### DXO vs Imatest 图像质量客观测试对比 #### 1. **测试方法与原理** - **DXO Mark** 采用黑箱测试模式,通过拍标准化测试图卡(如TE42)和实际场景样本,结合人眼视觉模型和算法生成综合评分。其测试流程包含$MTF50$(调制传递函数)、$SNR$(信噪比)、动态范围等指标,最终输出如$DXOMARK\ Sensor\ Score$等标准化评分[^1]。 - **Imatest** 基于实验室环境,支持模块化测试(如SFR、Colorcheck、Noise等)。用户需手动控制测试条件,通过解析RAW数据或JPEG图像,计算$MTF\_curve$、$CIE\ Lab\ \Delta E$等具体参数,强调数据透明性和可重复性。 #### 2. **应用场景差异** - **DXO** 面向消费级设备(手机/相机)的横向对比,提供直观排名。例如iPhone 15 Pro Max与Google Pixel 8 Pro的成像性能对比[^1]。 - **Imatest** 服务于研发端,用于镜头校准、传感器调试等工业场景。例如验证$f/1.8$光圈下镜头的边缘锐度衰减是否符合$ISO\ 12233$标准。 #### 3. **指标覆盖范围** | 测试项 | DXO Mark | Imatest | |--------------|----------------|-------------------| | 动态范围 | 整体评分 | 分段测量(如$DR=20\log_{10}(S_{\text{max}}/N_{\text{min}})$) | | 色彩还原 | 基于场景模拟 | CIE图表+$\Delta E$计算 | | 噪点分析 | 视觉权重算法 | 频域分解(FFT噪声谱) | #### 4. **典型输出对比** ```python # Imatest SFR测试数据示例(简化) sfr_data = { 'MTF50': 0.78, # 周期/像素 'Nyquist_freq': 0.92, 'LoCA': 0.015 # 纵向色差(mm) } # DXO Mark手机像头评分示例 dxo_score = { 'Photo': 148, 'Video': 132, 'Zoom': 65 } ```
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