【TECH】摄像头 PPG：为什么手机能看见脉搏

第一次用手机摄像头测心率时，我真正意外的不是算法，而是信号居然已经在画面里了。手指盖住镜头和闪光灯后，预览画面只是一片柔和的红色，但连续看几百帧，会发现红色强度在轻微起伏。

MonoPump 的起点就是这个现象。它不是在照片里识别心脏，而是把摄像头当作光学传感器：用闪光灯照亮指尖，观察血液流动带来的红色通道变化，再从变化周期估算 BPM。

先看到现象，再谈算法

当手指覆盖摄像头时，闪光灯的光进入指尖。每一次心跳都会带来血容量变化，光的吸收和散射也随之变化。单帧没有意义，连续帧才会组成波形。

flowchart LR
    A[闪光灯照亮指尖] --> B[血容量随心跳变化]
    B --> C[红色通道逐帧轻微波动]
    C --> D[形成时间序列信号]
    D --> E[检测峰值并估算 BPM]

我一开始以为难点会是复杂 DSP。后来发现，更早的难点是信号到底有没有资格被拿来算。如果手指没盖严、漏光、用力不稳定，或者相机曝光一直自动调整，最终得到的就不是脉搏，而是相机和手指姿势的混合噪声。

先稳住相机，再处理信号

MonoPump 的采集链路刻意保持简单：后置广角摄像头、BGRA 像素帧、30 fps、打开闪光灯，并在光线稳定后锁定曝光。锁曝光很关键，因为自动曝光如果持续变化，会把我们要观察的微小亮度波动补偿掉。

sequenceDiagram
    participant UI as 测量界面
    participant C as CameraManager
    participant F as 帧分析器
    UI->>C: 请求相机帧
    C->>C: 配置 30 fps BGRA 输出
    C->>C: 打开闪光灯并锁定曝光
    C-->>F: 发送 CMSampleBuffer
    F-->>UI: 覆盖状态、波形、置信度

一帧图像本身不是心率样本。MonoPump 采样画面中心区域，计算平均 R/G/B、亮度、红色比例、红色占优程度，以及红色明显领先的像素比例。

redRatio = avgRed / max((avgGreen + avgBlue) / 2, 1)
redDominance = avgRed / max(avgGreen, avgBlue)
redIntensity = redRatio * (avgRed / 255.0)

这里最重要的是拆开两个问题：这一帧像不像手指覆盖镜头的画面；如果像，它应该贡献什么信号值。早期把这两个问题混在一起，坏帧也会进入波形，后面再怎么滤波都很被动。

摄像头 PPG 有价值，但它不是魔法。肤色、指压、温度、相机硬件、闪光灯发热、环境漏光都会影响结果。所以 MonoPump 把结果定位为带质量分和置信度的描述性估算，而不是医疗诊断。