谷歌 Pixel 7 相机测试

为了进行评分和分析，SBMARK 工程师使用相机预设在受控实验室环境以及室外、室内和低光自然场景中捕获和评估 2,600 多张测试图像。 摄影协议旨在考虑主要用例，并基于典型的拍摄场景，例如人像、家庭和风景摄影。 评估是通过目视检查自然场景参考图像以及在 1 到 1,000+ lux 的各种照明条件和 2,300 K 到 6,500 K 的色温下对实验室获取的图形图像进行客观测量来进行的。

曝光和颜色是技术上好的图像的关键属性。 对于曝光，评估的主要属性是风景、人像或静物等各种用例中主要拍摄对象的亮度。 其他评估的因素是对比度和动态范围，例如使图像的明暗区域中的细节可见的能力。 可重复性也很重要，因为它展示了相机在拍摄同一场景的多张图像时提供相同渲染的能力。
对于颜色，分析的图像质量属性是肤色渲染、白平衡、颜色渐晕和可重复性。 关于色彩再现和肤色，我们会惩罚不自然的色彩，但尊重制造商对色彩签名的选择。

自动对焦测试重点关注对焦精度、对焦重复性、快门延迟和景深。快门延迟是用户按下拍摄按钮时与实际拍摄图像时之间的差异。它包括对焦速度以及设备在正确时刻捕捉图像的能力，即所谓的“零快门延迟”能力。虽然浅景深对于单人肖像或特写镜头来说可能很好，但在某些特定条件下（例如集体肖像）也可能是一个问题；两种情况都经过测试。对焦精度也会在拍摄的所有现实图像中进行评估，从无限远到特写物体，从弱光到室外条件。

纹理测试分析在实验室和现实生活场景中拍摄的图像中主体的细节和纹理水平。 对于自然照片，要特别注意图像明暗区域的细节水平。 对在 1 到 1000 lux 的各种照明条件和不同类型的动态范围条件下拍摄的地图图像进行客观测量。 使用的图表是专有的 SBMARK (DMC) 图表和枯叶图表。

噪声测试分析各种噪声属性，例如现实生活图像和实验室捕获的图形图像的强度、色度、颗粒、纹理。对于自然图像，要特别注意脸部、风景上的噪点，还要注意黑暗区域和高动态范围条件。移动物体上的噪声也会在自然图像上进行评估。对在 1 至 1000 勒克斯的各种条件和不同类型的动态范围条件下捕获的图表图像进行客观测量。使用的图表是枯叶图和标准化测量，例如源自 ISO 15739 的视觉噪声。

伪影评估检查镜头阴影、色差、几何失真、振铃边缘、光晕、重影、量化、意外的色调偏移，以及其他类型的可能对照片造成的不自然影响。 伪影越严重、越频繁，扣分越多。 下面列出了观察到的主要伪影和相应的失分。

散景在专用模式（通常是肖像或光圈模式）下进行测试，并通过目视检查在实验室和自然条件下捕获的所有图像进行分析。目标是重现一张与使用 DSLR 和大光圈拍摄的人像照片相媲美的人像照片。关注的主要图像质量属性是深度估计、伪影、模糊梯度和散景模糊反射器形状。垂直图像质量属性（曝光、颜色、纹理）也被考虑在内。

预览测试分析相机应用程序图像预览的图像质量，特别注意捕获和预览之间的差异，特别是关于动态范围和散景效果的应用。 还评估了从最小可用缩放系数缩放到最大可用缩放系数时曝光、颜色和焦点适应的均匀性。 预览帧速率是使用通用定时器 LED 测量的。

SBMARK 工程师在受控的实验室环境和自然的室外、室内和低光场景中捕捉和评估 400 多张测试图像，使用相机预设和捏拉变焦，从超广角到超长变焦的各种变焦倍数。 评估是通过目视检查自然场景参考图像以及在 20 至 1000 勒克斯和 2300K 至 6500K 色温的不同条件下对实验室捕获的地图图像进行客观测量来进行的。

这些测试分析了超广角相机在 12mm 到 20mm 不同焦距下的性能。 评估图像质量的所有属性，特别注意色差、镜头柔软度和失真等伪影。 下面的图片是测试场景的摘录。

所有图像质量属性都在大约 40 毫米到 300 毫米的焦距范围内进行评估，重点是纹理和细节。 该分数来自一系列客观的实验室测量和对现实生活图像的感知分析。

SBMARK 工程师使用摄像机的默认设置，在室内外受控实验室环境和低自然光场景中捕捉和评估超过 2.5 小时的视频。 评估包括目视检查在各种条件下拍摄的自然视频，以及在 1 到 1000+ lux 和色温 2,300K 到 6,500K 的各种条件下对实验室记录的图形视频进行客观测量。

曝光测试评估主要拍摄对象的亮度和动态范围，例如使图像的明暗区域中的细节可见的能力。 还分析了曝光的稳定性和时间适应性。
图像质量颜色分析检查颜色再现、肤色再现、白平衡、颜色阴影、白平衡稳定性及其在光线变化时的适应性。

纹理测试分析真实视频和实验室录制的图形视频的细节和纹理水平。 对自然视频记录进行视觉评估，特别注意明亮区域和黑暗区域的细节水平。 对在 1 到 1000 勒克斯的各种条件下拍摄的卡片图像进行客观测量。 使用的图表是 SBMARK (DMC) 图表和枯叶图表。

噪声测试分析各种噪声属性，例如真实视频记录的强度、色度、颗粒、纹理、时间方面，以及在实验室拍摄的图形视频。 自然视频在视觉上进行评估，重点是黑暗区域和高动态范围条件下的噪声。 对在 1 到 1000 勒克斯的各种条件下记录的图形视频进行客观测量。 使用的图形是 SBMARK 视觉噪声图。

稳定性等级测试设备使用软件或硬件技术（例如 OIS、EIS 或任何其他方式）稳定镜头的能力。 评估着眼于各种照明条件下步行和跑步用例中的残余运动、平滑度、黄色伪影和残余运动模糊。 下面的视频是其中一个测试场景的摘录。

在实验室中使用 SFR 图上的 MTF 和振铃测量以及使用通用定时器 LED 的帧速率测量来评估伪像。 通过密切关注混叠、量化、块化和音高偏移等伪像，对自然视频进行视觉评估。 神器越严重、越频繁，扣分越多。 下面列出了主要的工件和相应的点损失。