得益于计算摄影、机器学习等技术的飞速发展及其在手机影像系统上的深度应用，如今智能手机的拍照表现突飞猛进，各大手机厂商在拍照画质上的比拼就像是一场你追我赶的马拉松竞赛。
不同于马拉松比赛的成绩有着唯一的指标——跑完全程用时，当我们谈论起一张手机拍出的 照片的画面质量优劣 时，我们应该主要看哪些具体的维度指标？也就是如何评价一张照片的画面质量呢？
注：本文仅讨论手机最终成片的图像质量，不考虑拍照成像过程中的使用体验。
下面，展开描述评价照片画质的几个具体维度：
照片的曝光包括了动态范围、对比度、曝光重复精度，曝光控制的好坏体现了相机根据拍摄对象和背景的亮度进行调整和拍摄的能力高低。
在一些困难的光线场景，比如逆光、强光、暗光、光线明暗对比强烈的场景，可能会出现过曝或欠曝的现象，导致画面亮部或暗部细节丢失。
色彩是人类对物体在被光照射或自发光时的视觉感知。在HSV颜色空间中，色彩用 色调（Hues）、饱和度（Saturation）、亮度（Brightess） 三个参数表示。
照片的清晰度表示各细部影纹及其边界的清晰程度。
适度的锐化会让画面更清晰。对人的五官、毛发的锐化能够吸引眼球。但过度的锐化处理反而破坏原先的平滑感，画面边缘出现比实物对比度更高的黑白边，影响画面质量。
一些降噪技术（例如更长的快门时间和后期处理）可能会使物体产生运动模糊，柔化处理会使物体表面细节变少，导致无法准确还原物体的表面纹理特征。
噪点又称 图像噪声 ，是图像中一种亮度或颜色信息的随机变化（被拍摄物体本身并没有）。噪点可能来自场景本身的光线，也可能是摄像头的图像传感器和电子元件造成的。
纹理和噪点在图像处理时会相互影响 ：消除噪点的图像处理也会减少细节并抹去纹理，使图像看起来更平滑。
杂散光就是不需要的噪音(光)， 它是由光机结构、视场外光源或者不完善的光学零件产生的，或者由光学或者照明系统自身的热辐射引起的。
又称 “紫边” ，是指相机在拍摄取物过程中由于被摄物体反差较大，在高光与低光部位交界处出现的色斑的现象，其与镜头的色散、信号处理算法等有关。
由于光学透镜的固有特性（凸透镜汇聚光线、凹透镜发散光线）产生的透视失真，照片中的物体相对于实物出现扭曲和变形。
在一张照片中，有清晰的部分，有虚化的部分。虚化包括前景虚化、背景虚化。虚化部分的成像就叫焦外成像（散景），实际上焦外成像的好不好说的就是虚化的部分成像质量好不好。手机的相机系统由于厚度、空间的限制、无法做到数码相机的光学意义上浅景深的效果，只能通过图像算法在后期对照片进行背景模糊处理，模拟传统相机的焦外虚化。
摄像头在任意照明和运动条件下都需要准确地针对拍摄对象进行对焦，使被摄主体成像清晰。这十分考验手机相机自动对焦系统的速度、准确性、可靠性。
不是。有时我们希望获得的照片呈现的是我们 想要看到的画面 ，而不是真实看到的画面。例如：
不是。摄影的目的并不是为了表现更好的照片画质，而是为了 更好地表达拍摄者的想法 。所以我们会有意地改变照片的画质，创造出我们所期望的某种特定的视觉效果，例如：
更好的硬件规格，就好比更好的跑鞋和运动装备；一次次的算法训练，就好比一次次的跑步训练；而DxOMark上的评分和用户的喜爱，就好比我们在马拉松比赛中获得的成绩和观众的欢呼。
正如村上春树在《当我谈跑步时，我谈些什么》中所说：“跑过一趟马拉松便会明白，在比赛中胜过或负于某个特定的人，对跑者来说并不是特别重要。对长跑选手而言，在跑完全程时能否感到自豪或类似自豪的东西，可能才是最重要的。” 我们努力提高手机拍照的画质表现，并不就是为了追求在DxOMark排名上比竞争对手高个一分两分，更重要的目的是希望把更好的拍照体验带给我们的用户，让每个人都能享受摄影的乐趣！
[1] DXOMARK如何为智能手机摄像头评分——DXOMARK Camera评测解析 - DXOMARK
[2] Jonathan B. Phillips&Henrik Eliasson《Camera Image Quality Benchmarking》
[3] 中国摄影出版社《美国纽约摄影学院摄影教材（上册）》
[4] IQ1. 如何定义图像的质量？如何评价图像的质量? - 知乎
[5] 华泰证券《多功能叠加多场景，光学赛道优且长-光学产业链研究报告》