广东
一英寸传感器经过机圈大厂几年的超大杯教育，似乎已经成了高端的代名词。但是，随着蓝厂影像探索的再教育，很多用户开始明白一英寸并非终极答案——全焦段创作自由度方为未来方向。
另外，小米的这款全新一英寸底豪威OV50X是基于“2×2 OCL”结构的5000万像素传感器，相较于前代主摄的索尼LYT-900其“等效像素”明显更低。那么，这个“等效像素”具体为何物又有何用呢？
- 1，等效像素
一般来说，图像传感器的像素数量取决于光电二极管数量，并可基于此来衡量分辨率。但随着传感器技术的演进，以往主流的 Bayer 阵列开始被其它像素排列方式取代，这时候就不能再简单对比像素数量来衡量分辨率了。
那该怎么办呢？这时候“等效”的概念就被引进了。例如手机OLED屏幕的“等效PPI”概念，就是将不同排列方式的屏幕像素换算成标准RGB格式的屏幕像素，以方便比较实际分辨率。
所以，若基于 Bayer 阵列的明度即空间分辨率取决于绿色像素数量这个前提，便可得到5000万像素 Bayer 传感器其等效像素为2500万这个结果。这样既可统一不同像素排列方式产生的影响，又能规避后期插值产生的问题。
- 2，Quad Bayer 换算结果
普通 Quad Bayer 传感器可以通过像素重排列算法实现高像素输出，其中可以用到的算法很多，但最常用的还是 Cubic Spline36（三次样条曲线36），经其转换后的空间分辨率 = 16/36。
这样一块5000万像素的传感器其等效像素就约为2222万，即相当于同样像素数量普通 Bayer 传感器等效像素的约89%，也就是说 Quad Bayer 传感器其高像素模式存在少量细节损失。
这时候若将其像素设计成全2PD结构，就变成了索尼高端传感器例如LYT-900所采用的 Octa PD（全像素八核对焦）设计，但由于这并不影响其像素排列故等效像素依然是2222万。
- 3，“2×2 OCL”换算结果
“2×2 OCL”的像素结构对应两种对焦技术，一种是部分“2×2 OCL”设计的全向对焦传感器（例如豪威OV64B），其虽然在等效像素数量方面表现出色但对焦性能非常一般。
另一种则是对焦性能极致化的全像素“2×2 OCL”设计（全像素全向对焦），这种像素设计的好处是既能控制成本又能保证对焦性能。
但由于其同色四像素共享了一个微透镜，故一块5000万像素的全像素“2×2 OCL”传感器实际上仅相当于一块1250万像素的 Bayer 传感器，换算成等效像素就只剩625万了！
那全像素“2×2 OCL”设计在空间分辨率方面就真的没救了吗？这时候2亿全像素“2×2 OCL”传感器便站在了时代浪潮之巅，直接奉上了既能保证对焦性能又能兼顾空间分辨率的完美解决方案。
因为一块2亿全像素“2×2 OCL”传感器，其实际上可看作是5000万像素的 Quad Bayer 传感器，那这样其等效像素不就有2222万了嘛——也就是说与5000万像素的 Octa PD 传感器看齐了！
这就是为什么蓝厂率先在潜望中引入2亿大底传感器效果会那么好之根本原因，毕竟真正的光学细节除了依靠镜头技术进步外还得依靠传感器空间分辨率的提升，算法最终只能起到辅助作用。
- 注：
以上分析皆为基于“等效像素”概念而得出的结果，可简单定性分析各种像素排列的实际空间分辨率，故此结果并不适用于严格对比图像传感器的综合画质（具体需要结合其它技术指标）。
另外，不需要“等效像素”概念仅凭实际像素数量就可确定空间分辨率的也有，例如能够真正全像素感知具体颜色的RGB三层结构彩色传感器，以及完全感知不到颜色的无滤色片黑白传感器。
最后，看到这肯定会有人不服，说OV的索尼2亿主摄还没出来呢，凭啥就确定空间分辨率比小米17 Ultra的主摄好？这个要回答其实很简单，那就是和前代小米15 Ultra的主摄比较一下就知道了。
如下图所示（图源UP主咋拍好ZPH），在主摄的2倍数码变焦场景小米17 Ultra的中心解析力表现相较于小米15 Ultra退步了，这就是“2×2 OCL”结构在ISZ变焦下的空间分辨率不足之具象表现。
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