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vivo x|我在vivo X70系列上，找到了手机未来影像的突破点( 三 )


ISP图像处理过程
但是 ， 随着摄像头数量增加、越来越大的图像传感器和像素带来的计算处理量也呈指数级增加 ， 特别是在极夜、视频拍摄等场景下 ， 更是面临计算量的暴增 。 所以才会导致我们前文所说的 ， 虽然摄像头数量上去了 ， 底也更大了 ， 但是在一些极限场景中成像效果并不如意 。
而V1芯片为实现其同期处理能力最大化 ， vivo优化数据在芯片内部的储存架构和高速读写电路 ， 实现等效32MB的超大缓存 ， 全片上储存 ， 超越了目前部分旗舰级桌面电脑处理器 ， 做到了低时延实时降噪插帧 。 这就是为什么V1芯片敢拍着胸脯说自己「高算力、低时延」的底气所在 。
当然了 ， V1芯片超纲的「低功耗」特性也是有技术支撑的 。 这是因为在主芯片ISP强大成像能力的基础上 ， 叠加专业影像芯片V1内计算成像算法 ， 在高速处理同等计算量任务时 ， 相比软件实现的方式 ， V1的专用算法使硬件电路功耗降低50% 。
而有了「主芯片ISP+专业影像芯片V1」的强强组合 ， 也让vivo X70系列的算法有了算力支撑的底气 。 在此基础上 ， vivo发展出了一整套自己的「超清算法、色彩算法、运动算法、夜景算法、 人像算法 」等特别针对不同场景的vivo算法矩阵 ， 各个击破老大难拍摄场景 。
器件、芯片和算法 ， vivo X70系列从手机成像的底层入手 ， 全链路对影响成像素质的要素进行解构 ， 从而成就了vivo X70系列面向未来影像提供的全局最优解 。
总结像素发展到亿级 ， 摄像头数量超过了3个 ， 已经卷得不成样子的手机影像还能如何发展？随着X70系列的发布 ， 这个问题慢慢揭开面纱 。
vivo给出的答案是：器件、芯片、算法全链路升级 。 器件上 ， 和蔡司打磨光学镜头、镀膜系统 ， 自研微云台；芯片上 ， 自主研发ISP；算法上研发了一整套算法矩阵 。 使得vivo X70系列即便在面对极夜、视频拍摄以及运动拍摄等极端场景时 ， 也能自如拍出好照片 。
vivo这么做是为了什么？为了让消费者随时随地随手拍出好照片 。
毫无疑问 ， 这也是所有手机厂商努力发展影像的愿景 。 而这次在vivo X70系列上 ， 通过全链路升级 ， 我们看到了这一愿景实现的可能 。

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