手机的各个摄像头有什么作用？

咱一步一步说，

一、相机模组的种类

A、定焦类——1、广角模组 2、中焦模组* 3、长焦（超长焦）模组 4、超广角模组

B、变焦类（已放弃）

C、特种成像类——1、黑白模组（成像用） 2、微距模组 3、视频模组（已放弃）

D、传感器类（深度副摄）——1、酱油副摄 2、ToF 模组

二、使用例

1、多摄变焦方案

2、相机阵列方案

A、定焦类

1、广角模组

等效焦距通常在 23mm 到 28mm 之间镜头的相机模组，这个焦距属于相机镜头中的广角镜头（下文有简略说法，意思明白就行）。

这个焦段正好处于画质和体积的甜蜜点：因为是广角，实际焦距短，这有助于缩短相机模组的厚度。同时又不是太广（例如超广角）不会引入过多的远轴光线让镜头厂不得不加入更多透镜来校正像差。

所以广角镜头早在手机仅有一颗相机的时代就已经在手机行业应用广泛，同时广角模组通常是多摄系统里画质最好的模组。

不过随着手机图像传感器越来越大，厚度的限制也使得手机主摄的焦段也逐渐从一开始的等效 35mm 变为了现在的 24 到 28mm。

2、中焦模组*

等效焦距 50mm 左右，属于相机镜头中的标准镜头。

也就是 2× 变焦所用的模组，因为厚度限制，图像传感器尺寸会比广角小一些。通常为 1/3" 到 1/4"。

3、长焦（超长焦）模组

等效焦距超过 70mm 的模组，属于相机镜头中的长焦镜头。

3× 以及以上的模组都属于这个范围，等效焦距很大，所以基本只能使用 1/3.5" 到 1/4.5" 的小尺寸感光元件。而 4× 以上为了控制厚度通常都会选用潜望式模组。

在这里需要注意的是：潜望式模组仅仅能缩减模组的厚度（Z 轴高度），相对于传统方案并不能节约内部空间。

4、超广角模组

等效焦距在 12mm 到 16mm 左右的模组，属于相机镜头中的超广角镜头。

通常对应 0.5× 到 0.8×，由于实际焦距短，所以并不用担心大底带来的厚度增加，这也是为何近期手机的超广角模组使用的传感器尺寸普遍达到了主摄级别：1/2.5" 到 1/1.3" ，但是之前提到的像差和体积的权衡问题拖累了超广角模组的画质表现——例如利用软件纠正桶形畸变，边缘的像素被拉伸导致解析力下降。

B、变焦类（已放弃）

相对于定焦模组，变焦模组的体积占用大得多，这导致体积与画质之间更难权衡，现在除了个别概念机以外几乎没有手机使用变焦模组。

C、特种成像类

1、黑白模组（成像用）

即使用黑白传感器（没有色彩滤镜阵列）的传感器的模组。可以用于成像，由于黑白传感器量子效率本来就比彩色传感器来得高，所以通常也没有必要做得很大，1/3" 居多。此外，黑白模组也可用于和主摄合成改善画质或者计算场景深度。

2、微距模组

最近对焦距离很近的模组。通常为带自动对焦的超广角模组，但也有使用长焦模组作为微距镜头的。但两者的共同点都是最近对焦距离比手机里对应焦段的模组近。

如果手机中超广角有自动对焦能力或者中焦长焦有近摄能力的基本就不需要单独的微距模组了。

另外微距模组的像素较低，一般为 2MP 左右的 1/4" 这个级别的底。

3、视频模组（已放弃）

采用低分辨率传感器的模组，主要用于弱光下低分辨率的视频录制。但随着四合一排列甚至十六合一排列的传感器越来越多，视频模组逐渐由采用低分辨率四合一或十六合一排列传感器的超广角模组兼任。

D、传感器类（深度副摄）

1、酱油副摄

由于此类副摄不需要参与成像，所以光圈都不必做得很大。通常是通过分析和主摄画面的视差来出场景的深度图用于人像模式的模拟虚化。一般为黑白模组，当然也有彩色模组的方案。像素数量也从 VGA 到 20MP 不等，由于现在通常都用 AI 算法扣边缘，只要像素数量别差太大基本没啥可见差距，该出 bug 还得出 bug。具体还是需要看价位买得起什么样的模组，但最终反映到成片里的差距并不大。

注意，测距功能也可被中焦、长焦、黑白等模组代劳。

2、ToF

在相机系统中可以看作是酱油副摄的进阶版本。比起传统的酱油副摄，ToF 的深度图精度更高，同时需要的运算也更少。除了出深度图外，ToF 还能用作对焦辅助以及 AR 应用。

1、多摄变焦方案

通过组合多个不同焦段的模组，来实现几个重点焦距的覆盖，而中间的焦段空挡则使用裁剪、超分辨以及多摄合成的方式填满。但正是由于这种方式使得多摄变焦在不同焦距上的画质表现并不平滑，如果不同模组间焦距差距过大，这个问题会更为明显。这也是为何现在有一些厂商会选择在广角（1×）模组和超长焦（5× 及以上）模组之间加一个中焦（2×）或长焦（3×）模组。

另外的一个方法是将中焦（2×）或长焦（3×）和超长焦（5×）合并成一个变焦模组，可是目前除了 APEX2020 概念机以外没有手机在用。

2、相机阵列方案

使用多个同焦段的模组（通常为广角模组，有时也会加入黑白模组），原理上类似射电望远镜阵列。通过合并多个模组的图像来提升画质。同时多摄也可采用不同的曝光参数来获得“单帧 HDR”能力。

这么做的问题是，明明一个相机模组堆栈 5 张能解决的事儿，你却要多加四个摄像头（如果不算高速场景导致多帧 HDR 产生伪像的情况下）。

在实际操作中，这两种方案会互相结合，例如 iPhone 11 Pro 虽然是多摄变焦方案，但 Deep Fusion 却用到了多摄合成。

*并不确定是否应该这么叫。