一、引言

隨著智能手機(jī)攝影功能的日益強(qiáng)大，用戶對(duì)拍攝效果的要求也越來越高。端側(cè)AI（Edge AI）作為一種將人工智能算法直接部署在終端設(shè)備上運(yùn)行的技術(shù)，在智能手機(jī)攝影中發(fā)揮著越來越重要的作用。通過算法與硬件的協(xié)同設(shè)計(jì)，端側(cè)AI能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)拍攝場(chǎng)景的實(shí)時(shí)優(yōu)化，提升拍攝效果。

二、端側(cè)AI在智能手機(jī)攝影中的實(shí)時(shí)場(chǎng)景優(yōu)化原理

端側(cè)AI在智能手機(jī)攝影中的實(shí)時(shí)場(chǎng)景優(yōu)化主要依賴于對(duì)拍攝場(chǎng)景的智能識(shí)別和分析。通過內(nèi)置的AI芯片和算法，手機(jī)能夠?qū)崟r(shí)感知拍攝環(huán)境的光線、色彩、物體等信息，并根據(jù)這些信息對(duì)拍攝參數(shù)進(jìn)行動(dòng)態(tài)調(diào)整，如曝光時(shí)間、白平衡、對(duì)焦等，從而實(shí)現(xiàn)最佳的拍攝效果。

三、算法與硬件協(xié)同設(shè)計(jì)的關(guān)鍵作用

（一）算法優(yōu)化

算法是端側(cè)AI實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)場(chǎng)景優(yōu)化的核心。先進(jìn)的算法能夠更準(zhǔn)確地識(shí)別拍攝場(chǎng)景，并根據(jù)場(chǎng)景特點(diǎn)進(jìn)行針對(duì)性的優(yōu)化。例如，在低光環(huán)境下，算法可以自動(dòng)增加曝光時(shí)間、提高ISO值，以提升畫面亮度；在拍攝人像時(shí)，算法可以進(jìn)行背景虛化、美顏等處理，突出人物主體。

（二）硬件支持

硬件是端側(cè)AI算法運(yùn)行的基礎(chǔ)。高性能的AI芯片能夠提供強(qiáng)大的計(jì)算能力，確保算法能夠?qū)崟r(shí)、高效地運(yùn)行。同時(shí)，優(yōu)質(zhì)的攝像頭傳感器能夠捕捉到更清晰、更豐富的圖像信息，為算法提供更好的輸入數(shù)據(jù)。

四、具體案例分析

以驍龍8至尊版移動(dòng)平臺(tái)為例，它采用了包括第二代定制的高通Oryon CPU、全新切片架構(gòu)的高通Adreno GPU以及增強(qiáng)的高通Hexagon NPU，實(shí)現(xiàn)了性能和能效的顯著提升。Hexagon NPU增加了額外內(nèi)核，擁有6核向量處理器和8核標(biāo)量處理器，可進(jìn)一步滿足生成式AI運(yùn)算不斷增長(zhǎng)的需求。其AI性能提升45%，并支持70+ tokens/s的處理速度，可直接在終端側(cè)為拍照時(shí)的智能識(shí)別與優(yōu)化等生成式AI應(yīng)用提供強(qiáng)大的底層算力支持。

在算法方面，驍龍8至尊版支持的AI ISP可以通過全新Hexagon直連，從底層與Hexagon NPU進(jìn)行協(xié)同工作。憑借這一直連技術(shù)，NPU能夠直接訪問ISP上的原始RAW傳感器數(shù)據(jù)，并通過深度集成，實(shí)現(xiàn)對(duì)4K 60fps視頻拍攝進(jìn)行實(shí)時(shí)AI補(bǔ)光等輔助增強(qiáng)。

五、代碼示例

以下是一個(gè)簡(jiǎn)單的Python代碼示例，模擬了端側(cè)AI在智能手機(jī)攝影中對(duì)光線場(chǎng)景的識(shí)別和優(yōu)化：

python

import cv2

import numpy as np

def adjust_exposure(image, target_brightness):

   # 計(jì)算當(dāng)前圖像的平均亮度

   current_brightness = np.mean(image)

   # 根據(jù)目標(biāo)亮度調(diào)整曝光

   alpha = target_brightness / current_brightness

   adjusted_image = cv2.convertScaleAbs(image, alpha=alpha, beta=0)

   return adjusted_image

def main():

   # 讀取圖像

   image = cv2.imread('input.jpg')

   # 設(shè)置目標(biāo)亮度

   target_brightness = 128

   # 調(diào)整曝光

   adjusted_image = adjust_exposure(image, target_brightness)

   # 顯示結(jié)果

   cv2.imshow('Original Image', image)

   cv2.imshow('Adjusted Image', adjusted_image)

   cv2.waitKey(0)

   cv2.destroyAllWindows()

if __name__ == '__main__':

   main()

六、結(jié)論

端側(cè)AI在智能手機(jī)攝影中的實(shí)時(shí)場(chǎng)景優(yōu)化通過算法與硬件的協(xié)同設(shè)計(jì)，為用戶帶來了更出色的拍攝體驗(yàn)。隨著技術(shù)的不斷發(fā)展，未來端側(cè)AI將在智能手機(jī)攝影中發(fā)揮更加重要的作用，推動(dòng)攝影技術(shù)向更高水平邁進(jìn)。同時(shí)，開發(fā)者應(yīng)繼續(xù)探索算法與硬件的協(xié)同優(yōu)化方法，不斷提升端側(cè)AI的性能和效率，為用戶創(chuàng)造更多的價(jià)值。