讓我們再回頭看看Mobile Bravia Engine的四項訴求：為了迎戰蘋果和三星的智慧型手機攻勢，索愛向老大哥索尼要來了Bravia Engine這個秘密武器，意圖在競爭激烈的Android機海中殺出一條血路。
【Color Management】
事實上看過arc實機的人可以發現，它所呈現的顏色在Mobile Bravia Engine (MBE) 開啟的狀況之下，有時候會比實物還鮮豔得多。雖說在手機的小螢幕上使用豔麗的顏色比較吸睛，但是這麼一來，不就違背了”真實”顯示器的精神嗎！？筆者曾把近期拍攝的照片同時載入至搭載Super AMOLED的Galaxy S及Xperia arc，從正視的角度可以發現兩邊都鮮豔無比，但也都明顯和親眼所見的實物不一致。因此，筆者一開始的思考是，Color Management在Mobile Bravia Engine中想作的，可能是要把LCD的顏色透過軟體調校，儘可能增豔到AMOLED-like，尤其是Galaxy S自去年六月推出至今已在全球銷量1,400萬台（某個程度代表消費者buy in手機上的顯示器呈現討喜的鮮豔色彩）、但索愛卻拿不到AMOLED的貨源（註：全球>99%的AMOLED為三星所供貨，且絕大部份使用於自我品牌）。
但是，當筆者多比較了幾張以中階色調自然色為主的圖片後，卻發現用AMOLED-like來全然描述MBE的Color Management似乎太過狹隘。原因在於同樣是追求鮮豔的顏色，現階段AMOLED只作了單純的Color Enhancment色彩增益。此作法固然在遊戲、卡通、操作界面…等圖形為主的情境下相當吸睛，但在播放照片、影集時就容易讓人感覺顏色像雷射光一般鮮豔得過”假”；而Reality Display的鮮豔，則是建立在Color Management色彩管理上，在需要高色濃度時它顯的鮮豔欲滴。而在需要呈現中階色調的自然色時，顏色卻又能像白熾燈泡般地溫暖、明亮。
【Sharpness Enhancement】
暫時解決完了在顏色上和AMOLED比拼，接下來還是要面對硬體解析度上的限制。~250ppi的解析度是否能滿足絕大部份的需求仍需要靠市場檢驗，但如上半段所言仍不啻是一種高CP值的嘗試方向，而索愛在這一部份所作的軟體補強，應該就是Sharpness Enhancement 增加銳利度。不曉得各位是否曾在影像處理軟體上調整自己拍攝照片的銳利度？筆者雖不是這一方面的專家，但直覺地認為這裏講的Sharpness Enhancement應該和這些影像處理軟體所作的差不多，主要目的就是要讓文字和圖形可以看得更清楚。至於作法，推測應該是利用演算法把文字或圖形邊緣的對比作強化，讓肉眼能夠更清楚地辨別輪廓。
若以優先順序去看，”實用”的手機會優先滿足解讀文字時的清晰度，進而再求圖片影像的細緻度。畢竟在Web Browsing中，又以網頁閱讀、社交網站、收發郵件/訊息…等架構在文字的應用為基礎需求。而上述的銳化處理的確會對文字產生更明顯的效果、也因而滿足了絕大部份的使用狀況。
（迷之音：但是”超炫”的手機可是圖文兼顧的哩！如果索愛能夠繼續把硬體的解析度增高，然後再沿續使用Sharpness Enhancement，兩者相輔相成的效果肯定威力更大）
【Contrast Enhancement】
白的更白、黑的更黑是我們普遍對於增加對比度的認知。為什麼要強調這一點，筆者一開始的猜想是要改善畫面反白的現象，不過看完實機還是覺得大視角時畫面反白的情形很嚴重。iPhone 4視網膜顯示器的另一個賣點是IPS液晶模式所帶來的廣視角，看來一般VA液晶模式和IPS之間的差距，仍無法光靠軟體調校就能被拉近。往另一個方向想，倘若Contrast Enhancement能夠增加暗處或亮處的細節呈現，相信對於圖像解析會有更大的幫助。
【Noise Reduction】
索愛在新機上針對照像功能的增進也有著墨，作法是導入背照式的CMOS CCD — Exmor R。它強調感光度提高2倍，在高ISO的狀況下拍攝，可以讓噪點產生的機率下降，獲得清晰度提高4倍的夜拍照片。筆者認為，這裏的Noise Reduction，和相機功能是配對的，可以讓Exmor R 照相機所拍攝的相片及影像，在手機上撥放時，適度壓抑雜訊，讓成像品質更優異。
一般說來，訊號若為程式所產生的理想訊源並不會有Noise，如遊戲程式或操作介面；但若是訊號來自於擷取外界的影像時就會有，如照像及錄影。在LCD電視時的Bravia Engine即宣稱對於傳統的Cable訊號具有雜訊抑制功能，此乃由於Cable的訊源內容大小不足以完全支撐高清電視所能提供的硬體解析度，故在畫面放大的過程中也讓雜訊被放大。手機上的影像觀賞考慮到現行頻寬的限制通常都會把訊號作壓縮，而Noise Reduction對於像是在YouTube或Portable TV上的失真或許都能有幫助。
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2011/6/9
