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对于许多用户来说，相机的性能已经成为一支智慧型手机最重要的部份。社交媒体和线上业务让每个人都成为摄影师或影片导演，再辅以几百万画素的感测器和手机内建的处理程式，就能让使用者进入手机预设环境时体验到专业品质。
目前市场上的智慧型手机感测器比几年前的专业数位相机拥有更高画素。影像解析度现在完全可以胜任大多数的用途。然而，能成就绝佳的摄影不止要有百万画素。瞬间捕捉、敏锐清晰、快速和準确的自动对焦(AF)等超越缓慢和功能有限的系统，如今已广泛应用于智慧型手机了。
对比检测技术成熟
用于智慧型手机相机和一些专用摄影机中的传统自动对焦功能，通常按照对比检测的原理运作。这种方法可用于普通的影像感测器应用环境，因此实现起来相对容易且低成本。
在对比检测的自动对焦中，聚焦马达将镜头移向感测器或远离它，并在相邻画素之间以相机现场中的一个或多个点监测对比度。焦点是指在峰值对比度检测到的点。这种方法可能很慢，因为系统最初并没有资讯来指示镜头应该移动的方向以改善聚焦过程。此外，还可能需要检查多格影像，才能确保适当地检测峰值对比度。但这可能在拍摄静止影像时产生延迟，对焦移动中的物体或录製影片时的性能可能较差。
随着智慧型手机用户对于相机性能的期望不断提高，市场需要反应更灵敏的系统。
相位检测自动对焦和工作原理
相位检测自动对焦(PDAF)已经用于数位单眼相机(DSLR)一段时间了，而且较对比检测方法更快速的找到焦点。
在PDAF系统中，比较具有对角响应特性的专用对焦画素输出。图1比较了不对称PDAF画素响应与一般用于影像撷取的画素响应。图中以安森美半导体(ON Semiconductor)的先进PDAF画素为例，其高灵敏度的特点提高了在低光条件下的自动对焦性能。当然还有其他解决方案倾向于使用阻挡光照的方法，导致低光下的PDAF性能折衷。
图1：相反极性的PDAF画素与标準画素响应比较
当聚焦影像时，PDAF画素的响应趋近于相位，如图2所示。相反的，聚焦误差导致画素响应之间的相位位移。图2还显示了PDAF感测器提供镜头对焦时所需的镜头移动幅度资讯以及镜头应该移动的方向资讯：无论是接近或是远离感测器。这将有助于让PDAF系统较传统的对比度检测可能更快速对焦。
图2：PDAF画素资讯包含对焦误差的大小与方向
自动对焦机制重複此撷取步骤，直到PDAF画素响应完美校準。而在实际操作时，该PDAF演算法必须计算大量画素的平均响应，以实现正确的对焦。
PDAF性能的挑战
数位单眼相机通常有一个单独专用的对焦感测器，并配置一个副镜，让进入相机的一定比例光线导入画素阵列(图3)。但这对于典型智慧型手机的外形尺寸并不实用，因为智慧型手机感测器需要一系列PDAF画素整合于主影像感测器中，并能以多种方式排列，例如在单行连成一线或成对位于感测器的不同位置。在单行中并排排列的画素通常能为视讯或子採样模式带来更好的性能。然而，由于PDAF画素并不用于影像撷取，使得这种排列可能在静止影像上产生一条明显的线。另一方面，採用分散的模式虽然易于校正影像误差，但更大的画素间距可能导致无法对焦，也无法使用子採样模式。值得一提的是，扰动效应意味着PDAF画素可能让相邻影像撷取画素的响应失真达30%，这将会影响缺陷校正的程度。
图3：高阶数位单眼相机的专用对焦感测器
图4所示为典型PDAF处理子系统的关键要素。校正和交互关联应用于感测器，PDAF演算法则执行于主应用处理器的CPU。如图中所示，交互关联描述了将画素输出串流转换成资料进行分析的过程，并正确地校準讯号，以实现相位检测。最终，结果传送至AF马达驱动器，并在PDAF画素重新採样前，将镜头移至下一个所需的位置。
图4：PDAF系统原理方块图
为了确保PDAF的性能令人满意，还必须考虑几个因素。光学模糊比通常比观察到的相位差更高九倍，这意味着人眼可以检测聚焦误差，即使相位检测画素输出更加匹配。镜头效果也为对焦带来挑战：焦点位移通常大于画素相位差20倍。这些影响需要对于PDAF画素响应极其準确地解析，才能实现灵敏可靠的对焦。可以应用几种技术将準确度拉到最高，包括最佳化画素性能和画素模式等。
PDAF感测器也对颜色敏感、与位置相关，而且可能易于受到光学误差影响。必须运用特别的校正，例如镜头阴影和自适应校正，才能克服这些影响。
最佳化智慧型手机应用
例如，安森美半导体藉由与知名品牌合作累积在数位单眼相机世界的经验，为智慧型手机用户提供增强的PDAF体验。目前在感测器的创新如AR1337，这款整合高性能PDAF画素(SuperPD)的影像感测器具有较高的光灵敏度(如图1所示)，以及最佳化的PDAF画素模式。
採样频率理论有助于确定最佳的定位与PDAF画素数，毕竟，PDAF画素无法聚焦于厚度超过PDAF画素之间距离的线条或纹理，而高频影像需要大量的样本点才能準确地确定峰值。特殊模式如虚线或2X1画素对，则可以用来确保稳固性，以及将缺陷校正降到最低。
此外，还可以使用诸如传统的镜头阴影或更先进的自适应阴影等技术来管理画素输出值，以便将参考值提供给缺陷校正演算法。再者，一般的影像撷取画素值可用来帮助校正PDAF画素值。串扰则可透过平衡画素平均值消除。进一步的最佳化包括镜头增强，使其得以较目前手机普遍使用的传统金属快门，能有更多的光线能直接到达画素表面。这些快门可能阻断高达50%的光直达画素。
例如，安森美半导体为其智慧型手机相机感测器中的PDAF画素提高光灵敏度，也表现在各种广泛照明条件下实现更快的自动对焦，甚至是在低光环境，如图5所示。
图5：高灵敏度PDAF画素支援更快对焦
总结
PDAF是增强智慧型手机相机性能的未来，有机会实现媲美专用摄影机(包括DSLR)的响应时间、对焦準确度和再现性。然而，该技术需要适当地设计，才能为智慧型手机应用提供最佳性能。可应用的技术包括最佳化PDAF画素，以便最大化相位灵敏度，并将一般相邻画素的影响减至最低，建立最佳化PDAF画素模式，实现强劲的自动对焦性能，以及增强PDAF演算法以加速对焦时间与缺陷校正。
这些针对AF性能的改进，结合了现在可实现的高影像品质，可能很快就能让智慧型手机成为摄影爱好者以及社交和商用的理想工具。
