Многие согласятся, что увеличение с 4K до 8K пикселей будет иметь незначительную пользу для тех, кто смотрит телевизоры на стандартных расстояниях на 65-дюймовых телевизорах. Это поможет немного для больших дисплеев и серьезно, если вы очень находитесь близко к дисплею – но это не режим просмотра ТВ.
Но 8K телевизоры придут в любом случае. Есть две движущие силы. Одна — это Олимпийские игры 2020 года в Японии, где в NHK работает, чтобы стабильно производить, распространять и демонстрировать в трансляции в формате 8к. Их усилиями была создана полная 8к производственная экосистема. Сейчас на рынке есть ограниченные поставщики с очень дорогим оборудованием, но оно есть.
Использование спутников для распространения требует 80-100 Мбит / с. Это будет означать серьезные ограничения для распространения, но для декодирования 8K доступны установленные верхние пределы.
Компания Sharp объявила, что теперь она будет предлагать 70” 8K дисплеи в промышленных объемах для мирового рынка. Компания LG планирует 8к OLED-телевизор на 2019 год и другие, вероятно, будут объявлены на выставке CES 2018. Это будут дорогие телевизоры.
Другой важный фактор, который будет подгонять распространение 8к — это огромные инвестиции в 10.5 G LCD и OLED фабрики. По крайней мере, восемь уже запланировано начать строить в ближайшее время и и будут запущены в 2021 году. Этот поколение производство оптимизирован для 65” и 75” размеров экрана. Можно предположить, что большая часть этого будет посвящена 4K телевизионные панели, но какой-то процент мощностей уйдет также и для 8K. Производство в таком массовом масштабе приведет к снижению цен.
Как было сказано выше, увеличение разрешения будет мало сказываться на качестве изображения (эти 8K телевизоры, несомненно, будет HDR/WCG), но они станут первыми массовыми моделями на рынке. Первым и, может быть, самым значительным рынком будет Китай, где простое представление о том, что 8K больше пикселей и, следовательно, лучшее изображение, чем изображение 4K, будет находить отклик в покупателях. Эта тенденция была замечена при распространении формата 4K и можно ожидать, что история повторится и 4K будет решительно основным потоком в течение нескольких лет. США и Европа будут отставать, но 8K займет место в качестве желательной и премиальной категории.
Что насчет содержания?
Но как насчет контента 8K? Это будет очень трудно по ряду причин, которые вряд ли будут решены в ближайшие несколько лет. В результате потребителю придется полагаться на телевизор или домашнее масштабирование устройства для создания образа 8K.
Встает следующий вопрос — являются ли сегодняшнее оборудование пригодным для такой задачи — особенно в случае масштабирования от формата 2K / FHD контента до 8K? Тем не менее, можно рассчитывать, что задача будет решена, как это было с контентом в 4K
Как насчет масштабирования?
В этой области ведется работа по решению этой проблемы. Недавно вышла статья под названием «EnhanceNet: создание суперразрешение изображений с помощью автоматизированного синтеза текстуры», написанных авторами из Института Макса Планка (Max Planck Institute) для издания Intelligent Systems.
Авторы отмечают, что большинство алгоритмы масштабирования стремятся “минимизировать попиксельное среднеквадратичную ошибку (MSE) между HR [высокое разрешение] образа и его восстановления из LR [низкое разрешение], которое, однако, как было доказано, коррелируют слабо с человеческого восприятия качества изображения.”
С академической точки зрения, “используя полностью свертывающуюся нейронную сетевую архитектуру, мы предлагаем новую модификацию последних сетей синтеза текстур в сочетании с обучающей и восприимчивой к потери для получения реалистичных текстур при больших коэффициентах увеличения. Метод работает на всех каналах RGB одновременно и дает отличные результаты для натуральных изображений с конкурентоспособной скоростью. Обучение с подходящей комбинации потерь, мы достигаем передовых результатов как с точки зрения PSNR, так и использование метрик восприятия.”
По всей видимости, сначала они начинаются с изображений с высокой разрешающей способностью, которые снижаются до низкого разрешения, а затем реконструируются до высокого разрешения. Реконструированные изображения сравниваются с исходной картинкой с помощью нескольких инструментов (PSNR и перцептивные метрики) для определения точности масштабирования.
Их метод использует обычное масштабирование, такое как bi-cubic формулы, но вместо этого определяет текстуру в каждой части изображения, затем пытается найти эту текстуру из ссылочной базы данных. Эта база данных разработана с помощью машинного обучения нейронной сети. Выбранные текстуры затем вставляются в изображение.
19-страничный документ содержит гораздо больше подробностей для тех, кто заинтересован. На иллюстрации к статье красиво обобщены различные методы наряду с их лучшим методом (ENet-PAT) по сравнению с эталоном (IHR).
Метод не совершенен, и они указывают на один провал, но это, безусловно, кажется шагом в правильном направлении.