047、Quad Bayer 四合一像素：Binning 模式下的分辨率与信噪比权衡

047、Quad Bayer 四合一像素：Binning 模式下的分辨率与信噪比权衡

一、一个让我熬夜三天的Bug

去年Q2，某款旗舰机型的夜景模式在实验室测出诡异现象：暗光下预览画面噪点控制极好，但一旦按下快门，成片反而比预览更糊。我盯着示波器看了两天，最后发现是Binning模式下ISP的降噪强度与像素合并后的等效像素尺寸不匹配——预览走的是Binning后的低分辨率通路，降噪参数按2μm等效像素调；成片却走了全分辨率输出，降噪参数没跟着切，等效像素只有1μm，降噪过强导致细节全糊。

这个坑让我意识到，Quad Bayer的Binning模式远不是“把四个像素加一起”那么简单。分辨率与信噪比的权衡，是ISP pipeline里最容易被低估的数学题。

二、Binning到底在干什么

先别急着调代码。Binning的本质是空间域上的像素合并，但不同厂家的实现有细微差别：

• 加法Binning：四个像素的电荷直接相加，读出后除以4（或不做除法）。信噪比提升约6dB，但容易饱和——高光场景下四个像素都接近满阱，一加就爆。
• 平均Binning：加法后做归一化除法。动态范围保留更好，但噪声模型变了：加法Binning的读出噪声是单像素的√4倍，平均Binning则是单像素的1/√4倍。这里踩过坑，别以为平均Binning一定更好——它