无论是捕捉转瞬即逝的表情、快速移动的野生动物，还是电影级的视频片段，自动对焦系统都旨在让被摄体保持清晰、反应灵敏且呈现准确。但在这种便捷背后，是相机的检测系统与镜头内置马达之间复杂的相互作用。
基于相机的自动对焦系统
自动对焦过程的前半部分发生在相机机身内部。在这里，系统通过各种检测策略分析场景并测量清晰度，从而 “决定” 对焦位置。
对比度检测自动对焦
对比度检测是最直观且在数学上最简单的自动对焦方法。它基于一个大家熟悉的原理：最清晰的图像是局部对比度最高的图像，就像人们眯起眼睛对焦时的感受一样。
在采用这种方法的数码相机中，传感器通过测量相邻像素之间的亮度差异来评估对比度。随着对焦变化，对比度会逐渐增加直至达到峰值。此时相机停止对焦，因为它已确定达到了最大清晰度。这个过程是迭代且非预测性的，镜头必须越过最佳对焦位置再返回，以确认找到最清晰的对比度点。
虽然在静态场景中精度很高，但对比度检测在速度上存在不足。由于它无法预先知道镜头需要移动的方向和距离，在低光环境或拍摄低对比度被摄体时，经常会出现 “对焦 hunting（反复搜索）” 现象。这可能导致在动作摄影中出现延迟，错失对焦瞬间。不过，这种方法的精度使其在拍摄静态被摄体、 studio 工作或视频场景中很有价值，因为在这些情况下，精度比速度更重要。
相位检测自动对焦
相位检测自动对焦将对焦转化为一个几何问题。与对比度检测在移动镜头后评估清晰度不同，相位检测在开始移动镜头之前，就能估算出所需的移动方向和幅度。这种预先计算使相位检测的速度快得多。
在单反系统中，相位检测通常涉及位于相机机身内的一个独立 AF 模块，它利用反光镜和分光镜将部分入射光导向专用传感器。在无反系统中，相位检测像素直接嵌入图像传感器中。这使得相机能够同时捕捉图像和分析对焦情况。
该系统的工作原理是比较从镜头两侧投射的两个版本的图像。当这两个投影同相时，图像即处于对焦状态。如果它们不同相，系统能立即判断镜头需要移近还是移远，以及大致的移动量。这种速度和方向性使相位检测非常适合拍摄快速移动的被摄体和进行连续自动对焦追踪。
然而，在单反结构中，相位检测容易出现校准误差。由于 AF 传感器和图像传感器在物理上是分离的，可能会出现轻微的对齐偏差，即所谓的前对焦或后对焦。带有传感器上相位检测的无反系统在很大程度上解决了这个问题，将精度与速度结合起来。
混合自动对焦
认识到对比度检测和相位检测的互补优势后，许多制造商现在将这两种技术结合成混合系统。在这些系统中，相位检测提供快速的粗略对焦估计，而对比度检测则对结果进行细化，以实现精确的清晰度。
这种协同作用减少了对焦搜索，同时保持了精度，已成为大多数现代无反相机的标准方法。混合系统在视频自动对焦中尤其有效，因为平滑的过渡和准确的追踪至关重要。这些技术的融合还能在更广泛的拍摄场景中提供更好的性能，从高速运动到安静的采访都适用。
双像素自动对焦
双像素 CMOS 自动对焦（DPAF）是一种独特的（且专有的）相位检测实现方式，完全依赖于图像传感器。
由于几乎每个像素都同时参与图像创建和对焦检测，DPAF 实现了近乎 100% 的 AF 覆盖范围和非常流畅的被摄体追踪。该系统在视频领域特别有价值，它能够跟随被摄体进行复杂的运动而不会出现对焦搜索或跳动，因此广受赞誉。
基于 AI 的自动对焦和被摄体识别
越来越多的现代自动对焦系统与人工智能相结合。这些系统不仅能基于对焦指标，还能通过模式识别和预测学习来检测并优先处理特定被摄体 —— 人脸、眼睛、动物、车辆等。这些算法分析视觉数据，并对场景中哪个部分应该保持清晰做出具有上下文感知的决策，即使被摄体部分被遮挡或运动不可预测。
AI 自动对焦不仅使追踪更准确，还更直观。它让摄影师可以专注于时机和构图，相信相机将处理技术精度方面的问题。
基于镜头的自动对焦系统
虽然相机决定对焦位置，但镜头负责执行这一决定。镜头内的自动对焦马达物理移动内部元件以调整焦平面。这些马达在性能、噪音和视频兼容性方面差异很大。
结论
自动对焦不再仅仅是一种便利，而是摄影师与被摄体互动方式的基本方面。从相位检测的快速计算到对比度检测的刻意细化，自动对焦技术多种多样。
随着相机系统的发展，自动对焦仍然是激烈创新的领域。
要理解自动对焦的工作原理，以及为何有些系统在特定场景中表现出色而另一些则不尽如人意，我们必须探究相机如何确定对焦位置，以及镜头如何实际执行这一指令。这两个组件协同工作，其中一个的有效性往往取决于另一个的精度。自动对焦并非单一的系统，而是由光学、电子和机械过程构成的分层架构，不同品牌、甚至不同镜头之间都存在差异。
基于相机的自动对焦系统
自动对焦过程的前半部分发生在相机机身内部。在这里，系统通过各种检测策略分析场景并测量清晰度，从而 “决定” 对焦位置。
对比度检测自动对焦
对比度检测是最直观且在数学上最简单的自动对焦方法。它基于一个大家熟悉的原理：最清晰的图像是局部对比度最高的图像，就像人们眯起眼睛对焦时的感受一样。
在采用这种方法的数码相机中，传感器通过测量相邻像素之间的亮度差异来评估对比度。随着对焦变化，对比度会逐渐增加直至达到峰值。此时相机停止对焦，因为它已确定达到了最大清晰度。这个过程是迭代且非预测性的，镜头必须越过最佳对焦位置再返回，以确认找到最清晰的对比度点。
虽然在静态场景中精度很高，但对比度检测在速度上存在不足。由于它无法预先知道镜头需要移动的方向和距离，在低光环境或拍摄低对比度被摄体时，经常会出现 “对焦 hunting（反复搜索）” 现象。这可能导致在动作摄影中出现延迟，错失对焦瞬间。不过，这种方法的精度使其在拍摄静态被摄体、 studio 工作或视频场景中很有价值，因为在这些情况下，精度比速度更重要。
相位检测自动对焦
相位检测自动对焦将对焦转化为一个几何问题。与对比度检测在移动镜头后评估清晰度不同，相位检测在开始移动镜头之前，就能估算出所需的移动方向和幅度。这种预先计算使相位检测的速度快得多。
在单反系统中，相位检测通常涉及位于相机机身内的一个独立 AF 模块，它利用反光镜和分光镜将部分入射光导向专用传感器。在无反系统中，相位检测像素直接嵌入图像传感器中。这使得相机能够同时捕捉图像和分析对焦情况。
该系统的工作原理是比较从镜头两侧投射的两个版本的图像。当这两个投影同相时，图像即处于对焦状态。如果它们不同相，系统能立即判断镜头需要移近还是移远，以及大致的移动量。这种速度和方向性使相位检测非常适合拍摄快速移动的被摄体和进行连续自动对焦追踪。
然而，在单反结构中，相位检测容易出现校准误差。由于 AF 传感器和图像传感器在物理上是分离的，可能会出现轻微的对齐偏差，即所谓的前对焦或后对焦。带有传感器上相位检测的无反系统在很大程度上解决了这个问题，将精度与速度结合起来。
混合自动对焦
认识到对比度检测和相位检测的互补优势后，许多制造商现在将这两种技术结合成混合系统。在这些系统中，相位检测提供快速的粗略对焦估计，而对比度检测则对结果进行细化，以实现精确的清晰度。
这种协同作用减少了对焦搜索，同时保持了精度，已成为大多数现代无反相机的标准方法。混合系统在视频自动对焦中尤其有效，因为平滑的过渡和准确的追踪至关重要。这些技术的融合还能在更广泛的拍摄场景中提供更好的性能，从高速运动到安静的采访都适用。
双像素自动对焦
双像素 CMOS 自动对焦（DPAF）是一种独特的（且专有的）相位检测实现方式，完全依赖于图像传感器。
由于几乎每个像素都同时参与图像创建和对焦检测，DPAF 实现了近乎 100% 的 AF 覆盖范围和非常流畅的被摄体追踪。该系统在视频领域特别有价值，它能够跟随被摄体进行复杂的运动而不会出现对焦搜索或跳动，因此广受赞誉。
基于 AI 的自动对焦和被摄体识别
越来越多的现代自动对焦系统与人工智能相结合。这些系统不仅能基于对焦指标，还能通过模式识别和预测学习来检测并优先处理特定被摄体 —— 人脸、眼睛、动物、车辆等。这些算法分析视觉数据，并对场景中哪个部分应该保持清晰做出具有上下文感知的决策，即使被摄体部分被遮挡或运动不可预测。
AI 自动对焦不仅使追踪更准确，还更直观。它让摄影师可以专注于时机和构图，相信相机将处理技术精度方面的问题。
基于镜头的自动对焦系统
虽然相机决定对焦位置，但镜头负责执行这一决定。镜头内的自动对焦马达物理移动内部元件以调整焦平面。这些马达在性能、噪音和视频兼容性方面差异很大。
结论
自动对焦不再仅仅是一种便利，而是摄影师与被摄体互动方式的基本方面。从相位检测的快速计算到对比度检测的刻意细化，自动对焦技术多种多样。
随着相机系统的发展，自动对焦仍然是激烈创新的领域。
