3.Quad Bayer、Tetracell 与 Nona Bayer：多像素融合阵列的成像机制与实战解析

Quad Bayer、Tetracell 与 Nona Bayer：多像素融合阵列的成像机制与实战解析

关键词：
Quad Bayer；Tetracell；Nona Bayer；像素合并；Pixel Binning；高像素传感器；多帧合成；图像解析；低光优化；手机摄影

摘要：
随着移动影像设备对超高像素和暗光成像性能的双重需求提升，Sensor 厂商普遍采用多像素阵列结构，如 Quad Bayer、Tetracell 和 Nona Bayer，以实现兼顾解析力与感光能力的图像系统设计。本文基于当前主流高像素 Sensor（如 Samsung ISOCELL HP2、Sony IMX890 等）的工程实测与数据分析，从感光结构、本地像素合并逻辑、ISP 解码流程到 AI 驱动的多帧合成机制，全景剖析这些 Bayer 变种的技术原理与实际表现，适合从事影像系统开发、图像调优及终端影像架构设计的工程师深入参考。

目录：

第 1 节：标准 Bayer 与 Quad Bayer 的结构对比

• Bayer CFA 排列规律简述
• Quad Bayer 结构的像素分布逻辑
• 像素合并前后的成像流程路径变化

第 2 节：Quad Bayer 的合成原理与 ISP 解析路径

• 四合一（2x2）像素合并机制
• 高像素模式下的独立解码策略
• 与传统 CFA 的兼容性问题与边界伪影处理

第 3 节：Samsung Tetracell 架构的特性与成像优势

• 像素物理堆叠与电信号处理路径
• 亮度恢复与动态范围扩展机制
• 在 ISOCELL GW1 / HM2 / GN2 中的应用经验

第 4 节：Nona Bayer 架构（9-in-1）融合机制解析

• 三阶像素融合与分段读出策略
• 多模式成像路径（3×3 合并 vs 原生输出）
• SNR 评价与噪声抑制能力实测

第 5 节：低光环境下的 Pixel Binning 实战表现

• 实拍对比：Quad Bayer vs Nona Bayer 在夜景场景下的表现差异
• 合并像素下 ISO 噪声与纹理残留控制策略
• 多帧融合 vs 单帧像素合并的调优侧重点

第 6 节：ISP 层对多像素阵列的算法适配挑战

• 对齐误差、插值边界伪影与算法收敛性
• AWB、AE、AF 在多像素阵列下的漂移补偿逻辑
• 多模组中各 ISP 对 Quad/Nona Bayer 的支持差异

第 7 节：AI 驱动下的超分辨率与虚拟像素重建策略

• 图像重建网络在 Quad Bayer 图像上的应用
• 手机芯片平台中集成的 AI 超清引擎能力对比
• 与物理像素输出的主观与客观差异指标

第 8 节：架构选型建议与未来趋势预判

• Quad vs Tetracell vs Nona：应用场景适配建议
• 大底 Sensor 与多像素阵列的协同演进路径
• AI 感知像素阵列与动态结构 CFA 的发展方向

第 1 节：标准 Bayer 与 Quad Bayer 的结构对比

Bayer CFA 排列规律简述

Bayer 彩色滤光片阵列（Color Filter Array, CFA）是目前图像传感器中最广泛使用的色彩感知方式，由 Eastman Kodak 工程师 Bryce Bayer 于 1976 年提出。其核心思想是通过在像素表面覆盖红（R）、绿（G）、蓝（B）滤光片，以获取原始场景的三通道信息。

标准 Bayer 阵列采用 2×2 的基本单元排列方式：

G R
B G

在整个图像传感器中，这一模式周期性地重复排列。其中绿色像素占比达到 50%，主要为了提升图像亮度解析与人眼视觉敏感度之间的匹配。

这一排列结构的输出是一幅“马赛克”图像，后续必须通过 ISP（Image Signal Processor）执行去马赛克（Demosaic）算法重构出完整的 RGB 图像。

标准 Bayer 结构适用于传统百万级像素传感器，其简单结构、成熟算法与高效解析已被广泛应用于手机、相机、安防、工业视觉等领域。然而，随着像素密度提升和暗光需求增加，其局限性逐渐暴露。

Quad Bayer 结构的像素分布逻辑

Quad Bayer 是 Bayer CFA 的一种结构级变体，由 Sony 最早在 IMX586（4800 万像素）中正式商用，后被 Samsung 命名为 Tetracell 并广泛推广。其像素排列结构以 4 个同色滤光像素构成一个 2×2 的大像素单元，从而实现“像素合并”或“高像素输出”的灵活切换。

典型排列如下：

G G R R
G G R R
B B G G
B B G G

在 Quad Bayer 架构下，每组 2×2 同色像素被视为一个逻辑大像素单元，在低光或特定场景下可合并为一个“虚拟大像素”，在充足光照条件下则可以单独读取每一个像素用于高分辨率图像输出。

该结构的技术目标包括：

• 提升暗光拍摄时的感光面积（信噪比 SNR 更优）；
• 支持更灵活的多分辨率输出模式；
• 兼容 AI HDR、多帧合成等软件计算路径。

目前主流 Sensor，如 IMX890（Sony）、ISOCELL GN2（Samsung）、OV64B（Omnivision）均已采用 Quad Bayer 排列，以适应 50MP–200MP 等高像素时代下的多样化成像需求。

像素合并前后的成像流程路径变化

在标准 Bayer 架构下，每一个像素均作为独立单位完成曝光、读出与解码，而在 Quad Bayer 中，Sensor 具备灵活的读出模式：

1. 像素合并模式（Binning Mode）：
   将四个同色滤波像素进行模拟/数字合并，从而形成一个逻辑“超级像素”，实际输出图像分辨率降低至 1/4，但每像素感光面积变为原来的四倍，适用于夜景、人像虚化等暗光或动态范围压力较大的场景。

2. 全像素输出模式（High Resolution Mode）：
   不进行合并，逐像素读取原始数据并通过 ISP 后处理得到高像素图像，适用于白天、光照良好的风景拍摄、数码裁剪等。

3. HDR/多帧路径混合模式：
   在部分场景中，Sensor 会通过 Quad Bayer 结构支持同时读取不同曝光值的像素（交错读取），并在 ISP 层完成合成，从而实现无需机械快门的实时 HDR。

这一结构带来的最大变化是像素本身与图像输出之间的映射不再是固定 1:1 关系，而是根据场景适配动态调整，极大增强了图像系统的灵活性，也对 ISP 算法提出更高解析与复原能力的要求。

第 2 节：Quad Bayer 的合成原理与 ISP 解析路径

四合一（2×2）像素合并机制

Quad Bayer 合成的核心是将 2×2 同色像素进行空间上、亮度上的合并，以模拟出一个大像素的响应特性。其基本流程包括：

• 模拟合并（Analog Binning）：在像素端进行电荷级别的组合，直接合并电流信号，SNR 提升最显著；
• 数字合并（Digital Binning）：在 Sensor 读出后合并数字信号，适配更多处理模式，但合成效果稍弱；
• ISP 合成（Post Binning）：由图像信号处理器在 RAW 数据层进行合并和降采样，更适合定制场景优化。

合并模式下，相机通常输出 12MP（从原生 48MP 合并），单像素等效尺寸从 0.8μm 提升至 1.6μm，成像纯净度、动态范围、边缘解析力均明显提升。

实测表明，在低于 20Lux 的环境下，Quad Bayer 合并输出图像的 SNR 可提升 4~6dB，暗部细节保留更完整，画面发灰与彩噪问题显著缓解。

高像素模式下的独立解码策略

在光照充足或需要保留图像细节的场景下，相机会选择“全像素解码模式”，直接读取 Quad Bayer 阵列中每个物理像素，实现高分辨率图像（如 48MP、64MP、108MP）输出。

此模式需要 ISP 实现以下关键功能：

• 精细去马赛克算法（Fine Demosaic）：由于 Quad Bayer 存在重复色块区域，传统的 Bayer 去马算法易出现“栅格效应”，需通过边缘引导、相邻块特性重建等方法解决；
• 色彩交叉补偿：高像素输出时像素之间干扰（串扰、色偏）更敏感，需加入 CFA 重建与边缘矫正模型；
• 多级降噪与锐化动态调整：面对更高信噪比波动范围，ISP 需按区域动态执行非线性 NR、HDR 抑制与纹理保护处理。

不同平台的 ISP 在高像素解码路径上存在差异。例如：

与传统 CFA 的兼容性问题与边界伪影处理

Quad Bayer 的结构变化也带来了一些兼容性问题，尤其在未做优化的 ISP 或软件堆栈下，容易出现以下成像问题：

• 边缘伪影（Edge Aliasing）：像素融合边界处理不当，图像边缘出现重影或锯齿；
• 色彩伪影（Color Moiré）：色彩交错区域产生错误干涉纹；
• 细节误判（Texture Blending）：过度降噪导致纹理丢失、图像塑料感增强。

这些问题需要依赖 ISP 中的纹理保留模型、学习型去马赛克算法、图像识别增强模块等处理路径进行修正。

当前厂商在实际工程中通常通过深度神经网络训练 ISP 图像重建路径（如 SRNet、RAWNet）来进一步提升 Quad Bayer 模式下的图像质量，使其在面对复杂光线、运动模糊或多模态场景时，依旧维持良好的成像表现。

第 3 节：Samsung Tetracell 架构的特性与成像优势

像素物理堆叠与电信号处理路径

Samsung 在其 ISOCELL 产品系列中率先提出了“Tetracell”技术，实质上是对 Quad Bayer 架构的实现与品牌化。其核心在于通过同色四像素阵列（2×2）实现动态像素合并，以在不同光照条件下进行图像输出模式切换。

与普通 Quad Bayer 相比，Tetracell 在物理层和信号处理路径上做了更深层次的定制：

1. 物理电荷合并支持：在特定传感器型号中，如 ISOCELL HM2，支持在模数转换（ADC）之前将相邻四个像素的光电电荷在模拟电路层面合并，提升低照度下的 SNR（信噪比）；
2. 多重转换增益（MCG）路径：不同像素组合采用不同转换增益（如低 ISO 对应高增益通路，高 ISO 对应低增益通路），增强在 HDR 场景下的动态响应；
3. 读出链路调度优化：支持逐行/逐块的动态通路切换，提升高速摄影或多帧 HDR 的帧内读取能力。

通过以上路径，Tetracell 实际上在硬件上形成了一种“半绑定的复合像素阵列”，同时配合 ISP 动态识别与合成，实现更高的暗部表现与色彩控制能力。

亮度恢复与动态范围扩展机制

Tetracell 架构在动态范围处理方面引入了以下关键策略：

• Smart ISO：通过在同一帧图像中对不同区域自动切换 ISO（如 100/400 同帧存在），动态调节增益，使得高光不过曝、暗部不死黑；
• Staggered HDR（时序错位式 HDR）：在部分 Sensor（如 HM3）中，Tetracell 架构支持三帧不同曝光时间的拍摄，并在 ISP 层以时域合成方式重建高动态范围图像；
• 交错像素增益映射：同一组四像素可同时执行不同增益控制，在提升动态范围的同时保留局部对比度。

实测显示，在复杂的 HDR 场景中（如逆光室内人像），Tetracell 架构可有效减少过曝区域面积（降低超过 25% 高光裁剪区），同时保留暗部纹理细节。

在 ISOCELL GW1 / HM2 / GN2 中的应用经验

Samsung 的 Tetracell 架构已广泛部署于多款高端 Sensor，其中典型代表如下：

这些 Sensor 广泛应用于中高端旗舰，如 Redmi K40 Pro、Samsung S21 Ultra、小米 11T Pro 等机型中，用户反馈在低光夜景、视频防抖、HDR 背光场景中的成像体验优于同等价位传统 Bayer 结构 Sensor。

第 4 节：Nona Bayer 架构（9-in-1）融合机制解析

三阶像素融合与分段读出策略

Nona Bayer 架构是 Samsung 在 ISOCELL HM1 和 HP 系列 Sensor 中引入的新一代超高像素处理架构，其主要设计逻辑是在 3×3 的同色像素阵列基础上执行 9 像素合并，从而在 108MP（0.8μm）等原始输入条件下输出 12MP（2.4μm 等效）图像。

三阶像素融合过程包括以下步骤：

1. 模拟信号级合并（模拟 binning）：在像素电荷读出阶段，先对 3×3 区域像素进行初级模拟合并；
2. 数字域加权融合：通过 ISP 执行二级噪声压制、权重卷积与亮度均衡；
3. 块内 HDR 融合与局部色彩校正：按块区域执行多重曝光融合，适配不同照度区块。

此类分级读出与融合设计使得 Nona Bayer 架构即便在 0.7μm 小像素下，仍可保持大像素级别的感光能力，同时降低边缘混色与伪影。

多模式成像路径（3×3 合并 vs 原生输出）

Nona Bayer 支持的成像模式主要分为：

• 默认模式：9-in-1 合并输出（如 12MP），用于日常拍摄，特别是低照度场景；
• 原生模式：全像素输出（如 108MP），用于超清模式、数码变焦、AI 放大等功能；
• 中间模式：2.25 合并（4-in-1）输出（如 27MP），可选中等清晰度与感光强度平衡点。

在工程实践中，ISP 与 Camera HAL 需根据拍摄场景、曝光环境、用户设定进行策略判断，动态选择最合适的成像路径。例如在夜景 + 数码变焦场景中，系统可能会选择高 ISO 进行 4-in-1 模式输出，再通过 AI 细节补偿还原图像结构。

SNR 评价与噪声抑制能力实测

基于小米、Samsung、OPPO 等厂商的工程数据实测，Nona Bayer 架构下图像信噪比（SNR）表现如下：

• 在 5lux 环境中，12MP 合并模式下 SNR 提升约 6–7dB 相比 108MP 原生输出；
• 在高 ISO（如 ISO 3200）下的图像残影和色块现象明显减轻，细节保留更平滑；
• 使用 AI NR（如 Spectra AI Denoise）后，边缘轮廓与纹理保持优于传统 Bayer。

此外，在视频拍摄过程中，Nona Bayer 架构可以以 3×3 并行数据通道加速输出，显著缓解高分辨率视频流中的热噪声积累与帧率抖动问题，是 8K 视频或 HDR 视频的关键支持基础。

该架构也为后续的多帧合成、AI 超分辨率、场景识别拍摄提供了数据维度支持，是推动移动影像系统突破像素限制与感光能力瓶颈的重要方案之一。

第 5 节：低光环境下的 Pixel Binning 实战表现

实拍对比：Quad Bayer vs Nona Bayer 在夜景场景下的表现差异

在低光成像场景中，Pixel Binning（像素合并）技术成为提升图像质量的核心机制。实拍对比数据显示，在夜景（1~5 lux）环境下，Quad Bayer 和 Nona Bayer 架构在图像纯净度、细节还原和动态范围方面存在明显差异。

测试设备与场景概况：

• Quad Bayer：Sony IMX890（50MP, 1.0μm）
• Nona Bayer：Samsung ISOCELL HM2（108MP, 0.7μm）

夜景街道拍摄对比结果：

结论： Quad Bayer 架构在暗光下更适合主摄通用拍摄，成像稳定性高；而 Nona Bayer 需依赖 ISP 精细调优与算法支撑，否则暗部控制能力偏弱，色彩易偏移，适用于特定算法驱动平台。

合并像素下 ISO 噪声与纹理残留控制策略

像素合并（Pixel Binning）机制下，噪声控制与纹理保持之间的平衡是一项关键挑战。工程实践中常用如下策略进行调优：

1. 亮度通道降噪（Luma NR）优先级提升：对合并像素的 Y 通道执行空间相关的非线性 NR 滤波（如 Adaptive Median Filtering），抑制高 ISO 下产生的斑点噪声；
2. 细节保护机制（Edge Preservation）：在降噪过程中引入边缘引导掩码（Edge Mask），防止边界模糊或细节“抹掉”；
3. 多尺度 NR：结合局部块状降噪（Block-wise NR）与全局纹理建模（例如 Bilateral + DCT 模型），提升暗光纹理表现；
4. 色彩域伪影校正（Chromatic NR）：抑制合并像素边界处的 RGB 干扰，防止产生色环或色块跳变。

在 MTK、Qualcomm 平台调优过程中，Sensor 配置 + ISO 动态范围建模是 Pixel Binning 模式下噪声控制的首要步骤。

多帧融合 vs 单帧像素合并的调优侧重点

在实际应用中，Pixel Binning 机制与多帧融合算法（如 MFNR、HDR+）可协同使用，也可独立开启，不同路径下调优重点有明显差异：

实战建议是，在夜景模式下应同时启用 Pixel Binning + Multi-Frame Fusion，由 ISP 统一管理曝光帧数、融合方式与输出策略，可获得最优图像质量。

第 6 节：ISP 层对多像素阵列的算法适配挑战

对齐误差、插值边界伪影与算法收敛性

多像素阵列（如 Quad Bayer、Nona Bayer）在像素级处理上存在如下三类典型问题：

1. 像素对齐误差：特别是在动态场景或微光条件下，多像素在合并或复原时产生错位，会导致边缘重影或局部模糊，需通过双向匹配（Bi-directional Matching）与亚像素插值校正；
2. 插值边界伪影：合并区块间因缺失真实像素值，在 Demosaic 时出现颜色断层、马赛克斑点等，需引入区域引导插值或 CNN 图像还原网络提升还原能力；
3. 算法不收敛：ISP 多模块（NR、Demosaic、Sharpen、ToneMapping）联动复杂，参数调控路径多，需通过图像质量评分机制（如 NIQE、BRISQUE）结合迭代调参提升稳定性。

这些挑战在使用第三方 ISP（如 QTI Spectra、MTK Imagiq、Turing）平台时尤为明显，因解码链与 Sensor 排列间存在原生适配差异，需配合 SoC 厂商提供的 HAL 层参数进行逐项调试。

AWB、AE、AF 在多像素阵列下的漂移补偿逻辑

在多像素合并/重构过程中，自动曝光（AE）、自动白平衡（AWB）与自动对焦（AF）均面临感知漂移与数据扰动的问题，常见补偿策略如下：

• AWB 补偿：在不同 Bin 模式下维护独立白平衡统计表（如 Binning AWB Table 与 Full-Res Table），并通过色温预测模型自动切换；
• AE 浮动控制：使用双通道曝光估计机制（Pre-Merge EV + Post-Merge EV），防止曝光漂移导致图像闪变或过曝；
• AF 精度调整：对基于 Contrast-based AF 的系统，需修正合并像素下的细节边缘强度衰减，通过 Gradient Mapping 提高低对比下的聚焦精度。

特别是在大像素（2μm 以上）合并后，AF 系统常因边缘弱化导致拉风箱现象，需引入双帧预测 AF 算法（如 CAF+PDAF）协同补偿。

多模组中各 ISP 对 Quad/Nona Bayer 的支持差异

当前主流移动 ISP 平台在对多像素结构的解析与优化能力上呈现明显梯度：

厂商在采用 Quad 或 Nona Bayer Sensor 时，除选择硬件能力强大的 ISP 外，还需在 Driver 层和 Camera HAL 层进行适配，以确保合并与解码链路稳定，最终实现高质量图像输出。

第 7 节：AI 驱动下的超分辨率与虚拟像素重建策略

图像重建网络在 Quad Bayer 图像上的应用

随着 AI 技术的快速发展，图像重建网络（Super Resolution Network）已广泛应用于手机图像系统中，特别是在 Quad Bayer 与 Nona Bayer 等非标准 CFA 架构下，用于提升像素合并后图像的清晰度与结构细节。

在 Quad Bayer 架构下，典型的应用路径包括：

• 像素级超分重建（Pixel-Level SR）：基于 RAW 或 Bayer 格式输入，使用轻量化 CNN（如 SRCNN、ESRGAN-Mobile）重构 2×2 合并后被“稀释”的纹理与边缘细节；
• 感知引导 Demosaic（Perceptual-aware SR）：结合边缘检测与颜色上下文预测提升去马赛克质量，解决合并像素后边界混叠问题；
• 多帧联合重建（Multi-frame SR）：对连拍序列进行帧间对齐与多视角融合，提升分辨率与清晰度，常用于“夜景超清”、“长焦数码变焦”等模式。

特别是在 2×2 或 3×3 像素合并下，图像存在严重细节丢失，AI SR 网络能有效通过空间先验信息与训练模型进行重构，最大程度弥补合并模式下的画质损失。

手机芯片平台中集成的 AI 超清引擎能力对比

主流手机 SoC 已内置 AI 图像处理模块（AI Imaging Engine），用于图像质量增强、超分辨率重建和伪像抑制。不同平台的 SR 能力存在显著差异：

这些 AI 模块在重建像素细节的同时，也支持边缘锐化、纹理生成、伪影抑制与目标识别，使成像效果更加接近“光学级”表现，缩短虚拟像素与物理像素之间的感知差异。

与物理像素输出的主观与客观差异指标

在实际用户体验中，使用 AI 超分重建的图像与物理像素直出存在以下差异：

主观感受差异：

• AI SR 图像更锐利，纹理结构增强明显，但在过强处理下可能引发“塑料感”或“过锐”；
• 物理像素输出更自然，但在高对比区域容易出现细节丢失，暗部噪声更明显；
• 在人像、风景等场景下，AI SR 表现更具视觉冲击力，而在低光、视频帧中可能产生不一致。

客观指标对比：

工程中推荐使用联合评估机制，在引入 AI SR 方案时，需考虑平台算力、图像风格、处理延迟等平衡因素，避免盲目追求“画质”而牺牲真实感或电量体验。

第 8 节：架构选型建议与未来趋势预判

Quad vs Tetracell vs Nona：应用场景适配建议

在实际项目中，Sensor 架构的选型需综合考虑成本、成像风格、模组空间、电源预算等因素。以下为典型场景建议：

实际选型建议基于以下几点展开：

1. 项目对分辨率的营销依赖是否强烈；
2. 夜景、人像或视频是否为核心拍摄场景；
3. ISP 是否具备复杂像素阵列的解析与重建能力；
4. 成本是否允许采用高阶堆栈式 Sensor + AI ISP 路线。

大底 Sensor 与多像素阵列的协同演进路径

随着 1 英寸级 Sensor（如 IMX989）逐步商业化，Sensor 架构的演进已从单纯提高像素密度，转向提升像素质量与数据路径协同：

• 大底 + 四合一：将 1.6μm–2.4μm 的等效像素通过 Quad/Nona 架构输出暗光优势最大化；
• 堆栈式 DRAM + Pixel Bin：结合大底高速读出路径，支持帧内曝光控制、HDR 分段感知；
• 大底 + 多模态像素（RGBW / IR）：进一步融合多类型感知需求，实现更强适应性与计算成像能力。

这种协同演进使得“大像素 + 多功能”成为旗舰级影像系统的标准配置。

AI 感知像素阵列与动态结构 CFA 的发展方向

未来 Sensor 架构的核心趋势正从静态像素阵列向AI 感知阵列结构（AI-Pixel Matrix）发展：

1. 结构级动态 CFA（Programmable CFA）：通过 MEMS 或电子开关控制滤光片结构，实现像素级别的颜色与亮度采样模式切换；
2. 感知融合型像素阵列（RGBW + IR + Mono）：将多种功能融合于单像素中，通过 AI 进行上下文切换与信号融合；
3. AI-Native Sensor：Sensor 内置轻量 AI Core（如 ARM Ethos-U），实现前端计算与内容识别，减轻 ISP 算力压力；
4. Neural ISP 同构进化：由 ISP 驱动 AI 架构识别，反向优化 Sensor 读出逻辑，形成 Sensor-ISP 联动演化路径。

这些技术正逐步从实验室走向量产平台，未来 2–3 年内将成为旗舰移动影像系统的新常态。对于工程师来说，理解这些架构的物理基础、合成机制与算法耦合点，将成为下一代影像系统开发的核心能力。

本文转自 https://zhxin.blog.csdn.net/article/details/148490230