很多人认为低噪声的干净画面总是伴随着高分辨率。对于传统银盐胶片和某些数码相机，这种判断是正确的，较高的噪音会将图像细节湮没，引起清晰度的下降。对于很多数码相机，情形则完全不同，由于图像传感器来源非常单一，每台相机从CCD(CMOS)到图像引擎的信号都相差不大。但图像数据随后的旅程则造就了每个品牌、机型迥然相异的风格。数码相机会对图像进行大量的优化和调整，这在目前已经成了各厂家核心技术的体现。抛开色彩校正、层次还原等处理不谈，在降噪方面的图像处理技术对分辨率的威胁很大。 

    目前数码相机的降噪处理更多地体现在图像引擎的算法上，如果打个简单的比喻，就是要通过分析画面，用一个像素“应该有”的色彩抹去斑斓的噪声花斑。这个估算过程在很大程度上决定了图像最终的清晰度和噪声值，并带来不同的图像观感。如果单纯为了追求低噪声，加大图像处理的力度，用仿佛水粉画般的处理抹去图像中所有突兀的信息，一些表现物体轮廓和质感的信息很有可能被“误伤”；如果单纯追求分辨率，普遍采用轮廓增强等算法，在线条被塑造得更加鲜明的同时，原本隐藏的噪声信号也会趁机显露出来。 

    数码相机的分辨率和噪声在一定程度上是一对矛盾，在传感器本身信噪比就不高的情况下很难调和，从这次横向评测的数据中我们不难发现这一点。幸好在半导体技术不断寻找突破点的同时，图像处理技术也面临着发展。从一些主流厂家最新数码相机拍摄的图像中，我们闻到了更多智能化图像处理的味道，它们可以分析出连续色块和线条所在，针对不同的对象实施有针对性的处理。于是，我们就得到了线条锐利、层次平滑的图像，在典型场景中，人物的脸部甚至可以被识别，针对肤色进行特殊的优化。看来，鱼与熊掌兼得的日子不远了。

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数码相机高分辨率与低噪声能否兼得