小米12T相机测试

为了进行评分和分析，SBMARK 工程师使用相机的默认设置，在受控实验室环境以及自然室外、室内和低光场景中捕获和评估了 2,600 多张测试图像。摄影协议的设计考虑了主要用例，并基于典型的拍摄场景，例如肖像、家庭照片和风景。评估是通过目视检查自然场景参考图像并在 1 至 1,000+ 勒克斯的各种照明条件和 2,300K 至 6,500K 色温的各种照明条件下对实验室捕获的图形图像进行客观测量来完成的。

曝光和色彩是技术上良好图像的关键属性。对于曝光，评估的主要属性是风景、肖像或静物等各种用例中主要拍摄对象的亮度。评估的其他因素是对比度和动态范围，例如。使图像的明暗区域的细节可见的能力。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个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包括肤色渲染、白平衡、色彩渐晕和可重复性。对于颜色和肤色的渲染，我们惩罚不自然的颜色，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、快门时滞和景深。快门时滞是用户按下拍摄按钮的时间与实际拍摄图像的时间之间的差异。它包括对焦速度和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。虽然浅景深对于单个主体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。

纹理测试分析实验室以及现实生活场景中拍摄的图像中主体的细节和纹理水平。对于自然拍摄，要特别注意图像明暗区域的细节水平。对在 1 至 1000 勒克斯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) 图和 Dead Leaves 图。

噪声测试分析噪声的各种属性，例如现实生活图像和实验室拍摄的图形图像的强度、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，还要注意暗区和高动态范围条件下的噪点。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拍摄的图形图像进行客观测量。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、几何畸变、边缘环、光晕、重影、量化、色调的意外变化以及照片上可能出现的其他类型的不自然效果。伪影越严重、越频繁，从分数中扣除的分数就越大。下面列出了观察到的主要伪影和相应的点损失。

预览测试分析相机应用程序图像预览的图像质量，特别关注拍摄和预览之间的差异，尤其是动态范围和散景效果的应用。当从最小可用变焦系数变焦到最大可用变焦系数时，还会评估曝光、颜色和焦点适应的平滑度。预览帧速率使用通用计时器 LED 进行测量。

SBMARK 工程师在受控实验室环境以及弱光条件下的室外、室内和自然场景中捕获并评估了 400 多张测试图像，使用相机的默认设置并以各种变焦系数（从超广角到超长距离变焦）进行放大。评估是通过目视检查自然场景参考图像并对实验室在 20 至 1000 勒克斯和色温 2300K 至 6500K 的不同条件下捕获的图形进行客观测量来完成的。

这些测试分析了超广角相机在12mm至20mm不同焦距下的性能。所有图像质量属性均经过评估，特别关注色差、镜头柔软度和畸变等伪像。下图是测试场景的摘录。

所有图像质量属性均在约 40 毫米至 300 毫米的焦距下进行评估，重点关注纹理和细节。该分数源自实验室中的一系列客观测量以及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，在室内和室外的受控实验室环境和自然低光场景中捕获和评估超过 2.5 小时的视频。该评估包括目视检查在各种条件下拍摄的自然视频，并对实验室在 1 至 1000+ 勒克斯、色温 2,300 K 至 6,500 K 的不同条件下录制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。使图像的明暗区域的细节可见的能力。还分析了暴露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、白平衡稳定性和光线变化时的适应性。

一致性测试分析现实生活视频以及实验室录制的图形视频的细节和纹理水平。自然视频录制通过视觉进行评估，特别注意明亮区域和黑暗区域的细节水平。对在 1 至 1000 勒克斯的各种条件下拍摄的图表图像进行客观测量。使用的图表是 SBMARK (DMC) 图和 Dead Leaves 图。

噪声测试分析现实生活视频记录和实验室拍摄的图形视频的各种噪声属性，例如强度、色度、颗粒、纹理、时间方面。自然视频通过视觉进行评估，重点关注黑暗区域和高动态范围条件下的噪点。对在 1 至 1000 lux 的各种条件下录制的卡片视频进行客观测量。使用的图表是 SBMARK 视觉噪声图。

稳定性评估验证设备使用软件或硬件技术（例如 OIS、EIS 或任何其他方式）稳定素材的能力。该评估检查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。下面的视频是测试场景之一的摘录。

在实验室中通过 SFR 图上的 MTF 和环测量以及使用通用定时器 LED 的帧速率测量来评估伪影。对自然视频进行视觉评估，特别关注锯齿、量化、锁定和色调等伪影。伪影越严重、越频繁，从分数中扣除的分数就越大。下面列出了主要的伪影和相应的点损失。