手机相机自动对焦：从原理到工程实现的完整解析

在手机影像系统中，自动对焦（Auto Focus，AF） 是决定成像清晰度和拍摄成功率的核心能力之一。
一张“拍虚了”的照片，往往意味着用户体验的直接失败。

随着手机摄影从“能拍照”发展到“拍得好、拍得稳、拍得准”，自动对焦技术也经历了从简单算法到 传感器 + ISP + 算法 + AI 多系统协同的演进过程。

本文将系统性介绍手机相机自动对焦的 技术目标、核心原理、主流实现方案，以及行业发展趋势。

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一、自动对焦要解决的本质问题

从工程角度看，自动对焦系统需要在极短时间内回答四个问题：

1. 现在是不是虚焦？
2. 如果虚焦，该往哪个方向调焦？
3. 需要移动多少镜头行程？
4. 在复杂拍摄场景下能否稳定、可靠地完成？

围绕这四个问题，不同对焦技术给出了不同解法。

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二、CDAF：最基础的对焦方式

1. CDAF 是什么

CDAF（Contrast Detection Auto Focus，对比度对焦）
是一种完全基于图像内容的自动对焦方式。

其理论基础是：

图像越清晰，对比度越高

系统通过不断移动镜头，对比不同焦点位置下图像对比度的变化，找到对比度最大的点作为对焦位置。

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2. CDAF 的优点

• 不依赖 sensor 硬件设计
• 对平台和模组要求低
• 实现成本低、通用性高
• 适配性极强，几乎可用于所有摄像头

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3. CDAF 的局限性

• 无法一次判断对焦方向（只能来回试探）
• 对焦速度慢，容易“拉风箱”
• 暗光、低对比度、运动场景表现较差
• 视频连续对焦体验有限

因此，单独依赖 CDAF 已无法满足现代手机的拍摄需求。

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三、PDAF：手机对焦的核心技术

1. PDAF 的基本原理

PDAF（Phase Detection Auto Focus，相位检测对焦）
通过在 sensor 上引入具有方向信息的相位检测像素，直接获取来自镜头不同区域的光线相位差。

通过相位差，可以一次性计算出：

• 当前是否虚焦
• 虚焦方向（前 / 后）
• 调焦距离

这使得 PDAF 在对焦速度和稳定性上显著优于 CDAF。

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2. PDAF 的优势

• 对焦速度快
• 调焦过程稳定、不反复
• 暗光场景适应性好
• 对运动主体友好
• 已成为智能手机的基础对焦能力

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四、PDAF 的 Type1 / Type2 / Type3 技术分类

需要说明的是，Type1 / Type2 / Type3 并非统一的国际标准，而是行业内常用的工程抽象分类，用于描述 PDAF 的实现方式和平台适配复杂度。

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■ Type1 PDAF：分离式相位像素

技术特征

• 相位检测像素与成像像素分离
• 专用像素只用于对焦，不参与成像

优点

• 相位信号强、算法简单
• 对焦效果稳定

缺点

• 占用成像面积
• 可能影响分辨率
• 成本较高

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■ Type2 PDAF：嵌入式 PDAF（主流方案）

技术特征

• PDAF 像素嵌入在 Bayer 阵列中
• 既参与成像，又可提取相位信息
• 需要 ISP 对 PDAF 数据进行重建和校正

优点

• 成像和对焦平衡性好
• 成本、效果、覆盖率综合最优
• 当前智能手机最大规模应用方案

挑战

• 对 ISP 和平台支持有一定要求

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■ Type3 PDAF：高度定制化 PDAF

技术特征

• PDAF 像素排布或读出方式非通用
• 与标准 Bayer 结构结合度低
• 数据通路定制化程度高

优点

• sensor 设计灵活
• 可针对特定焦距或场景优化

挑战

• ISP 适配复杂
• 算法和通路定制成本高
• 平台通用性和可维护性差

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五、行业中常见的对焦系统组合方案

1. PDAF + CDAF（主流配置）

• PDAF：快速确定焦点方向和位置
• CDAF：用于精调和兜底
  ✅ 当前几乎所有手机的基础配置

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2. 全像素 PDAF（Dual Pixel AF）

特点

• 每个像素都由两个子像素组成
• 全画幅都具备相位检测能力

优势

• 几乎 100% 对焦覆盖
• 视频连续对焦性能极强

代价

• sensor 和 ISP 设计复杂
• 成本与功耗更高

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3. 激光 AF + PDAF（辅助方案）

• 激光测距用于近距离、暗光
• PDAF 负责中远距离
• 提升极端场景下的对焦成功率

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4. AI 语义对焦（趋势方向）

现代手机已不只是“对上焦”，而是：

• 对人脸
• 对眼睛
• 对主体
• 对运动目标

AI 决定“对谁”，AF 系统决定“怎么对”。

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六、从系统视角看自动对焦

一个完整的手机对焦系统，实际是多模块协同：

• Sensor：提供相位 / 图像信息
• ISP：解析、融合、多通路处理
• AF 算法：调焦决策与控制
• 马达（VCM）：物理执行
• AI：目标选择与场景理解

任何一环缺失，都会影响最终体验。

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七、总结

• CDAF：
  通用、稳定，但速度和场景能力有限
• PDAF：
  当前手机自动对焦的核心技术
• Type1 / Type2 / Type3：
  描述的是 PDAF 在 sensor 结构和平台适配复杂度上的差异
• 行业趋势：
  高覆盖 PDAF + CDAF 兜底 + AI 决策，走向更智能、更可靠的对焦体验