从国外照片分享网站Flicker的数据来看，手机已经取代了单反和卡片机成为了人们最常用的拍照设备。但手机上的摄像头相比于传统相机依然存在着许多先天上的差距，而这些差距如果不通过一些拍摄方法予以弥补，我们就依然难以拍到不错的照片。今天笔者就“”问题做一个理论解读，希望让大家从根本上了解手机拍照的一些局限，以便可以针对性得进行补偿。
不管是手机还是相机，拍照的物理过程都是记录下当时的光线。光线通过镜头被收集，然后在感光芯片上为电信号，最后经过整理就成为了我们相册中的照片。
但遗憾的是，这样的方案记录下来的光线并不完整。首先是镜头收集光线时会不可避免得产生相差和色散，这就使得照片的锐度和色彩会有一定损失；其次，感光芯片所能够的明暗范围也只有人眼的一部分，不能够完全记录下我们眼中看到的光影层次。而这有限的明暗范围，我们称之为“动态范围”或是“宽容度”。
宽容度一般定义为感光芯片单像素面积所能识别的最亮细节与最暗细节的亮度比值，这个比值代表了能在多大程度上“还原”拍摄场景的明暗细节。
宽容度计算的方式是一般是传感器的”满井容量“除以“读出噪声”。“满井容量”了传感器所能接收的最大光子数量，一旦超过这个数值，像素就“饱和”了，即便有更多的光子进入，传感器也只能输出同样的最高亮度。而“读出噪声”则了传感器所能够分辨的最小光电子数量，如果接收到的光线再弱一些，得到的信号就会淹没在噪声中无法分辨了。
在相同工艺和结构条件下，感光芯片的“读出噪声”一般比较固定。但是感光芯片的“满井容量”一般会随着单像素面积的减少而减少，“动态范围”也就跟着变小了。所以“宽容度”不够这个问题在手机上会反映得更为明显，如何应对我们会在下面提到。
宽容度不够在摄影领域从来都是一个大问题，惯常的解决手法有两种：一种是根据需要表达的东西来控制宽容度的范围；另一种则是通过补光减光的手法将无法表现的明暗细节纳入到相机的动态范围之内。这两种方法各有利弊，我们先来看第一种方法是如何实现的：
这幅摄影作品就是典型的第一种做法。作者采用了逆光的拍摄手法，这时天空和人之间的明暗相差太多，相机是不可能记录下如此大的“动态范围”的，所以我们就必须做一个取舍。如果让人正确，那么天空的亮度就会超出相机的宽容度，看上去就会一片“死白”。如果让天空正确，那么人看上去就会一片“死黑”。这时我们就需要通过判断表达内容来选择宽容度区间落在哪里。
由于此时拍摄的题材是部队行军上的状态，这时候的细节就比士兵的衣物服饰等细节更加重要。所以作者就选择了将天空正常，而将士兵的衣物细节纳入到“剪影”之中。除了能够更好得表现天空云朵阳光等细节之外，被抹除了“细节”的士兵剪影相较于“全部都清晰的士兵”更能表现此时行军的状态，毕竟我们要表现的是“状态”，而不是士兵本身。为了便于大家理解，我们下面再举一个反例。
上图这张照片依然是逆光拍摄，此时人脸部细节与窗户外透入的光线相比亮度相差悬殊。与之前那副剪影正好相反，此时作者要表现的题材是人物的神态，所以此时人脸部的细节就显得最为重要，而类似窗户以及墙壁的细节就相对不重要了。这是选择将人脸正确，那么窗户以及墙壁就会超过有限的宽容度范围而呈现“死白”。
虽然此时窗户以及墙壁细节已经基本看不见（全白），但却更加凸显了人物神态，让整张照片的主题更加突出。这与的“剪影”效果也是一致的。当然笔者举的两个例子都比较极端，大多数情况下宽容度不够不会表现得那么明显，只会隐约感觉到眼睛看到的和手机拍到的会“不一样”，而这种“不一样”很大程度上就是“宽容度不够”所引起。
如果说上一种方式是对相机性能的一种变相，那么这一种方式将相对来说更积极，当然了，需要花费的成本也更高，一般只有专业的摄影师才会采用这种方法。比如下面的一个例子：
这是一部电影中的画面截图。人物同样是坐在窗户边上，照理来讲窗户外场景与室内人物的明暗相差应该是极大的，但在电影这两处却都正常。虽然一般摄影机的宽容度会高上不少，但这样的宽容度已经超出了目前的技术极限。所以我们可以肯定在该镜头之外，一定存在相应的补光设备。但是这样说可能比较抽象，再举一个更加直观点的例子：
上图是dustin diaz在国内十分著名的一张夜景人像布光图，我们可以看到dustin diaz主要对人物进行了补光处理。假如不这么做，作为前景的人物和背景街灯也是无法同时得到准确的，这超出了感光芯片的记录范围。但如果进行了补光处理，那么就能将自然界中的明暗层次“压缩”到感光芯片的可记录范围，拍出的照片就能够接近人眼直接看见的效果了。
由于这种技巧的成本太高，学习周期也长，所以在手机这类随拍随用的设备上显得不太实用（当然手机的闪光灯在特定条件下也有一定的补光作用）。
由于时间的关系，第一季手机摄影教程就到这里，笔者只介绍了一些基本的。在下周的第二季中，笔者会介绍几个常见的技巧以解决我们今天谈到的宽容度的问题，尽请期待。
推荐：