Nó không còn là vấn đề lựa chọn nữa. Không giống như những công nghệ khác hứa hẹn một cuộc cách mạng trên thị trường TV nhưng đã chết trên bãi biển, độ phân giải 4k nó đã là một thực tế hợp nhất và ngày càng khó tìm được mô hình để bán mà không có nguồn lực.
Mặc dù, thoạt nhìn, sự thay đổi này không thể hiện bước nhảy vọt lớn về chất lượng như việc chuyển đổi từ độ phân giải tiêu chuẩn (480p) sang FullHD (1080p), chẳng hạn như độ phân giải tăng độ phân giải trở nên cần thiết hơn khi màn hình ngày càng lớn hơn.
Trên TV 42 inch, một trong những kích thước phổ biến nhất trong số những lần ra mắt đầu tiên hỗ trợ FullHD, sự khác biệt về chất lượng do 4k mang lại gần như không thể nhận ra, nhưng mỗi inch trên màn hình càng giúp thể hiện rõ tác động của việc tăng độ phân giải. trên chất lượng hình ảnh được cảm nhận.
Công nghệ về cơ bản có mặt khắp nơi trên TV mới nhưng nội dung vẫn khan hiếm
Vấn đề là, như quy luật trong những thời điểm mô hình thay đổi này, nội dung có sẵn ở dạng 4k vẫn còn bị hạn chế phần nào. Ngoài tất cả các tài liệu được sản xuất trước khi xuất hiện tiêu chuẩn mới và được quay ở độ phân giải thấp hơn, vẫn còn giới hạn nhân tạo không nhất thiết phải do công nghệ áp đặt mà vì lý do kinh tế.
Ví dụ, trong thế giới phát trực tuyến, ngoài nhu cầu về băng thông cao hơn để truyền khi độ phân giải tăng lên, nhiều dịch vụ vẫn sử dụng 4k như một lợi thế mà người tiêu dùng sẵn sàng bỏ tiền túi để có được.
Netflix, công ty tiên phong tại thị trường Brazil và vẫn là một trong những dịch vụ phổ biến nhất, cung cấp các gói bắt đầu từ R$18,90 mỗi tháng, nhưng ai Những người sử dụng tối đa dung lượng của chiếc tivi mới sẽ phải trả nhiều tiền hơn.
Và sự khác biệt không hề nhỏ: hỗ trợ cho chuẩn 4k chỉ có trong gói Premium, có giá 55,90 BRL mỗi tháng, đắt hơn gần gấp ba lần.
Sự khác biệt về độ phân giải cản trở trải nghiệm
Sự không phù hợp này giữa sự chấp nhận của người tiêu dùng và việc phân phối nội dung có độ phân giải cao hơn đảm bảo rằng một từ nhỏ có mặt khắp nơi trong thông số kỹ thuật của TV: nâng cấp.
Mặc dù một số thương hiệu quảng cáo như “tính năng” đối với TV của họ, việc nâng cấp còn lâu mới đạt được. Là nhu cầu cơ bản và có sẵn trên những chiếc TV đầu tiên ở định dạng HD Ready (720p).
Hiểu cách nâng cấp hoạt độngđó là lý do tại sao trong thực tế không thể cung cấp một chiếc tivi mà không có nó và giúp bạn không bị nhầm lẫn bởi các nhà tiếp thị khi mua chiếc tivi tiếp theo của bạn, hãy bắt đầu với bảng bên dưới.
Hình ảnh không có độ phân giải chính xác và thậm chí nó sẽ không có ý nghĩa gì vì rất có thể màn hình bạn đang đọc văn bản này không hỗ trợ 4k, nhưng tỷ lệ giữa các độ phân giải khác nhau được duy trì.
Hãy thử tưởng tượng khung cảnh đó. Bạn lắp đặt chiếc TV 4k hoàn toàn mới của mình, chuẩn bị bắp rang và guarana, nằm dài trên ghế sofa, nhấn play trên đĩa Blu-ray Beijo do Vampiro của bạn và…
Thay vì say sưa xem phim dài 60 inch của Nicholas Cage đưa ra một bài học về sự tinh tế và khéo léo trong vai Peter Loew, tác giả văn học nghĩ rằng mình bị ma cà rồng cắn, phải chấp nhận một hộp chiếm một phần tư màn hình xung quanh có viền đen.
Sự trình bày có phần phóng đại, nhưng về cơ bản thì nó Đây là điều sẽ xảy ra nếu bạn cố chạy phim FullHD trên màn hình 4k mà không cần xử lý. Cảnh tượng này không có gì đáng ngạc nhiên đối với những ai có cơ hội xem phim DVD trên TV ống và tức giận với những dải đen chiếm không gian quý giá trên màn hình, thường không quá 14 inch.
Cách lấp đầy màn hình – và không chọc tức người tiêu dùng
Và đó là lúc việc nâng cấp phát huy tác dụng. để chắc chắn rằng 3/4 của màn hình không hết thứ để hiển thị, tivi sử dụng thuật toán phóng to hình ảnh.
Nó không có gì mới. Cái đó nó đã xảy ra kể từ thời “HD sẵn sàng” trong đó hình ảnh ở chế độ “Độ nét tiêu chuẩn” được phóng to để lấp đầy màn hình.
Nhưng tại sao thuật ngữ nâng cấp thậm chí còn không xuất hiện trong tâm trí người tiêu dùng ai đã mua TV HD đầu tiên của họ?
Từ quan điểm tiếp thị, có rất nhiều lợi ích khi kinh doanh một thiết bị tạo hình ảnh với một thiết bị kỷ Jura. ống tia âm cực (CRT) mặt khác, sử dụng các công nghệ như màn hình LCD và plasma rằng nó vừa trôi qua, nhưng ngay cả về mặt kỹ thuật, sự khác biệt tuyệt đối về độ phân giải từ hình ảnh SD sang hình ảnh HD cũng không đáng kể.
Để hiểu tại sao, chúng ta cần biết pixel là gì.
Cơ sở của tất cả là pixel
Hình ảnh kỹ thuật số về cơ bản bao gồm một ma trận điểm, được gọi là pixel. Để dễ dàng hơn, hãy tưởng tượng một hình ảnh đen trắng TRONG 8 chút ít.
Nó giống như một bảng tính Excel, có các hàng và cột trong đó mỗi ô lưu trữ một giá trị TRONG 0 đến 255. Các giá trị này lần lượt đại diện cho một vàchia tỷ lệ độ sáng chuyển từ màu đen (0) sang màu trắng (255).
Để đơn giản hóa mọi việc, hãy bỏ qua 254 sắc thái xám giữa chúng và hãy tưởng tượng một màn hình 10 pixel x 10 pixel chỉ có thể hiển thị màu đen và trắng. Tôi tưởng tượng rằng nó sẽ không phải là một sản phẩm thành công lắm trên thị trường game thủ, nhưng về nguyên tắc thì nó là thứ gì đó rất gần với màn hình tinh thể lỏng của máy tính và đồng hồ kỹ thuật số.
Lưu ý các giá trị được sắp xếp theo hàng và cột trong hình bên trái. Mỗi ô đại diện cho một pixel và giá trị số tương ứng với độ sáng của nó, tối thiểu (0) cho màu đen và tối đa (255) cho màu trắng. Ở bên phải chúng ta có thể thấy hình ảnh mà màn hình giả định của chúng tôi sẽ hiển thị nếu nó là sự thật.
Vì chúng tôi chỉ sử dụng hai màu nên chúng tôi tạo ra thứ thường được gọi là màu hình ảnh nhị phâncó thể được biểu diễn bằng chỉ một chút (giá trị 0 cho màu đen và 1 chuyển sang màu trắng). 254 sắc thái khác đang bị lãng phí ở đây, nhưng hãy tiếp tục với chúng vì nó giúp hiểu biết của màn hình “thực”, cần nhiều biến thể hơn giữa đen và trắng để hiển thị hình ảnh chất lượng.
Chúng ta có thể nghĩ, trong trường hợp màn hình đơn sắc, như thể mỗi pixel là một chiếc đèn nhỏ có cường độ ánh sáng có 256 mức độ khác nhau. Để hiển thị màu sắc, nguyên tắc cơ bản là giống nhau, nhưng chúng tôi cần ba bóng đèn cho mỗi pixelmỗi cường độ được điều khiển riêng.
Chuẩn RGB: Biến số thành màu sắc
Thay vì một giá trị chỉ biểu thị độ sáng, mỗi pixel cần ba giá trị riêng biệt, một giá trị cho mỗi đèn: đỏ (R), xanh lá cây (G) và xanh lam (B). Vì thế từ RGB (Đỏ, Xanh lục và Xanh lam)mà tôi chắc chắn bạn đã thấy ở đâu đó.
Màn hình TV và màn hình hoạt động chiếu ánh sáng vào mắt chúng ta, nhờ đó chúng ta có thể nhìn thấy hình ảnh rõ hơn trong môi trường tối. Tất cả màu sắc được tái tạo từ tổng của ba màu này. Cường độ của mỗi tia càng lớn thì ánh sáng đến mắt chúng ta càng nhiều. Đó là lý do tại sao chúng tôi gọi là RGB tiêu chuẩn sistema phụ gia.
Trong hình trên, chúng tôi sử dụng cùng một ma trận như hình ảnh trước, nhưng được chia thành ba kênh và đảo ngược (đó là 0 trở thành 255 và ngược lại). Trong mỗi pixel màu có như thể chỉ có đèn có màu tương ứng được bật ở độ sáng tối đa.
Các màu trong bảng dưới đây là kết quả của tổng của hai trong số ba kênh màu ở cường độ tối đa của chúng. Đó là điều sẽ xảy ra nếu hai trong số ba bóng đèn trong pixel của chúng tôi đã bật Với đầy đủ lực lượng. Nếu chúng ta kết nối cái thứ ba, chúng ta sẽ có màu trắng.
Lưu ý rằngoma của màu sắc của sistema phụ gia ở dạng “tinh khiết” của nó tạo ra các màu lục lam (C), đỏ tươi (M) và vàng (Y), điều này chắc chắn rất quen thuộc với bất kỳ ai làm việc trong lĩnh vực thiết kế đồ họa, hoặc thậm chí với bất kỳ ai có máy in có hộp mực riêng cho từng màu. Họ, cùng với màu đen, là nền tảng của sistema trừ (CMYK), đó là hình thức tiêu chuẩn cho tái tạo màu sắc bằng cách trộn sơn.
Hơn 16 triệu biến thể từ ba màu
sử dụng chỉ có hai giá trị có thể có cho mỗi màu, chúng tôi đạt được tổng cộng 8 màu sắc (đỏ, xanh lá cây, xanh dương, lục lam, đỏ tươi, vàng, trắng và đen). nếu chúng ta sử dụng tất cả các kết hợp có thể có trong số 256 giá trị có thể có cho mỗi kênh, chúng tôi đã đạt hơn 16 triệu màu. Điều này cho mỗi pixel.
Sau khi hiểu lý thuyết, việc hiểu cách TV tạo ra hình ảnh màu sẽ trở nên đơn giản hơn. Nó hoạt động giống như màn hình tưởng tượng của chúng ta, nhưng ở quy mô lớn hơn một cách vô lý.
Thay vì 10 dòng và cột ít ỏi trên màn hình giả định của chúng tôi, 1080 dòng và 1920 cột ở FullHD. Trong hình ảnh 4k, về cơ bản bạn cần nhân mọi thứ với 4.
Có nhiều biến thể theo từng công nghệ (LED, OLED, Plasma…), nhưng về cơ bản tất cả màn hình ngày nay đều tuân theo nguyên tắc nàycho dù trên TV 90 inch hay một chiếc đồng hồ thông minh nhỏ.
Những pixel mà chúng tôi tạo trên màn hình tưởng tượng của mình dựa trên bảng tính Excel tồn tại ở dạng vật lý trên màn hình TV. Mỗi người trong số họ là một chấm nhỏ với ba nguồn sáng, một trong mỗi màu, có cường độ khác nhau ít nhất 256 cấp độ. MỘT tổng ánh sáng từ ba nguồn này sẽ tạo ra màu pixel.
Không giống như bảng tính Excel, nơi chúng ta có thể tăng hoặc giảm kích thước của mỗi cột để có số lượng ô lớn hơn hoặc ít hơn trong cùng một không gian, trong “thế giới thực” mọi thứ hoàn toàn khác. Mỗi pixel có một kích thước cố định và tất cả chúng đều cần phải được “sáng”, nếu không sẽ có một chấm đen ở vị trí của chúng.đôi khi xảy ra với màn hình bị lỗi trong đó một hoặc nhiều pixel ngừng hoạt động.
Tức là màn hình 4k cần các giá trị R, G và B cho tất cả pixel trong 3840 cột và 2160 hàng của nó.
Vậy phải làm gì nếu ma trận video của bạn chỉ có 1920 cột và 1080 hàng?
Đó là nơi nâng cấp.
quy mô của vấn đề
BẰNG không thể giảm số lượng pixel trên màn hìnhvì chúng là cấu trúc vật lý và là thông tin cần thiết để “tạo” màu của các pixel bị thiếu đơn giản là không tồn tại TV cần bằng cách nào đó tăng kích thước của hình ảnh và “đoán” màu sắc của các pixel sẽ là gì được tạo ra với sự gia tăng này.
VÀ quá trình này rất tốn công sức. Hãy nghĩ về một video có tốc độ 30 khung hình mỗi giây và độ phân giải FullHD. Chỉ cần lấy máy tính đó thách thức tính toán là rõ ràng quá trình “kéo dài” nội dung này để lấp đầy màn hình 4k là gì.
Trong khi video gốc có những “khổ sở” 20,073.600 pixel mỗi khung hình là 8294.400 pixel mỗi khung hình trên màn hình 4k. Vâng, cả hai con số đều tính bằng triệu.
Điều này có nghĩa là TV sẽ phải “tạo ra” ba giá trị 0 ở mức 255 mỗi 60,220.800 lần trong mỗi khung hình. Đó là nó nhiều thông tin hơn trong video gốc và thao tác này được lặp lại 30 lần mỗi giây.
trong thực tế có thuật toán nén và các quy trình khác giúp việc này trở nên dễ dàng hơn một chút sự việc và giảm con số đó trong thực tế. Ví dụ, các phần cố định của một cảnh không được tính toán lại ở mỗi khung hình và điều này làm giảm đáng kể khả năng xử lý cần thiết. Tuy nhiên, nó vẫn còn rất nhiều.
Các thuật toán nâng cao: cùng một mục tiêu, các phương pháp và kết quả khác nhau
Để phóng to hình ảnh, về cơ bản TV cố gắng “đoán” giá trị của những pixel này sẽ là bao nhiêu sẽ tồn tại trong hình ảnh nếu nó được chụp hoặc sản xuất ban đầu ở 4k.
Chúng ta thậm chí có thể nói đó là một cú đá, nhưng làm thế nào cơ hội đạt được ngẫu nhiên một giá trị hợp lý trong số hàng triệu điểm ảnh có thể có cho mỗi pixel thực tế là bằng khôngmột số thuật toán đã được phát triển để đảm bảo rằng ít nhất bóng đi theo hướng khung thành của đội đối phương – và bàn phản lưới nhà không được ghi.
Quá trình “đoán có căn cứ” này được gọi là phép nội suy và nó đã được sử dụng từ lâu, dưới nhiều hình thức khác nhau, trong các lĩnh vực kiến thức khác. VÀ một cách phổ biến để lấp đầy khoảng trống dữ liệu thống kê chẳng hạn như trong nghiên cứu mà không ảnh hưởng nhiều đến kết quả cuối cùng.
Nhiều kỹ thuật nội suy đã được biết đến rộng rãi và được ghi lại, nhưng không có gì là hoàn hảo. Một số phù hợp hơn với phần cứng trong xử lý hình ảnh, trong khi một số khác yêu cầu sistema mạnh mẽ hơn, chẳng hạn, nhưng điều phức tạp nhất là kết quả của mỗi quá trình phụ thuộc rất nhiều vào loại hình ảnh bạn đang cố phóng to. Đây là những gì chúng tôi sẽ cố gắng trình bày dưới đây.
Nội suy lân cận gần nhất
có lẽ là Kỹ thuật đơn giản nhất, lâu đời nhất và được sử dụng rộng rãi nhất là nội suy lân cận gần nhất.. Cái tên này thật kỳ lạ nhưng về cơ bản là dễ hiểu: pixel có giá trị chưa xác định được gán giá trị của pixel đã biết gần nhất. Đây là một phương pháp dễ dàng, nhanh chóng, đòi hỏi ít sức mạnh xử lý nhưng lại chỉ phù hợp nhất trong một số trường hợp.
Để chứng minh nguyên tắc, cách dễ nhất là quay lại Excel cũ. Hãy bắt đầu bằng cách xử lý chỉ một dòng với 4 các cột có pixel màu xanh lục và đỏ.
Ở dòng thứ hai của hình ảnh có thể thấy rằng nếu chúng ta muốn hàng của mình có 10 cột, 6 các pixel mới sẽ phải được tạo và không phải ban đầu chúng ta không biết giá trị của chúng là gì. Trong phần thứ ba, chúng tôi áp dụng phép nội suy lân cận gần nhất, trong đó mỗi pixel có màu chưa xác định sẽ lấy màu của pixel gần nhất có màu mà chúng ta đã biết.
Trong thực tế, có vẻ như các pixel ngày càng lớn hơn và không mất tỷ lệ, làm mịn các cạnh và không giảm độ tương phản, Ví dụ. Dạng nội suy này được hoàn hảo cho những số liệu đơn giản như mã barras và mã QRhình ảnh chỉ có các đường thẳng, góc 90 độ và hai màu đồng nhất, không có độ dốc.
Để có được ý tưởng chính xác hơn về các hiệu ứng, Hãy đi đến các ví dụ thực tế.
Trong hình ảnh trên, chúng ta thấy logo Mundo Conectado ở độ phân giải được tìm thấy ở tiêu đề trang của chúng tôi và phóng to lên gấp 2 và 3 lần kích thước ban đầu sử dụng phép nội suy lân cận gần nhất.
Và bây giờ là một trong những hình ảnh thuộc phạm vi công cộng nổi tiếng nhất trong lịch sử. Gương mặt của người đầu tiên đi bộ trên mặt trăng, Neil Armstronglấy từ bức ảnh chính thức của sứ mệnh Apollo 11.
Chúng tôi cố tình giữ huy hiệu tên để chứng minh hiệu ứng thuật toán trên văn bản. Hình ảnh đã được giảm đi 2x và 4x và phóng to lại về cùng kích thước như ban đầu, luôn sử dụng phép nội suy lân cận gần nhất.
Các ví dụ cho thấy rõ những hạn chế của mô hình trong những hình ảnh phức tạp hơn. Không có sự thành lập của gradient làm mượt quá trình chuyển đổi từ màu này sang màu khác và điều này làm cho hình ảnh có vẻ ngoài ca rô. Các mô hình tiếp theo tìm cách khắc phục vấn đề này nhưng không phải không có những hạn chế khác.
Nội suy song tuyến tính
Cũng khá phổ biến, nâng cấp bằng nội suy song tuyến tính tìm kiếm làm mềm giao diện bàn cờ với việc sử dụng kỹ thuật tinh tế hơn một chút nhưng đòi hỏi khả năng xử lý cao hơn.
Thay vì chỉ lặp lại các giá trị của pixel gần nhất, thuật toán tính trung bình các giá trị của bốn pixel gần nhất cái mà giá trị của nó đang được ước tính.
Cái đó mang lại hình ảnh mượt mà và dễ chịu hơn, đặc biệt trong trường hợp hệ số phóng đại nhỏ. Cái giá của sự mượt mà này là sự mất chi tiết ở các đường nét của ảnh gốc, không còn nổi bật nữa. Cuối cùng tất cả đều quy về một nhìn hơi mờ.
Việc sử dụng giá trị trung bình cũng có tác dụng vấn đề bổ sung khi nói đến hình ảnh nhị phân, chỉ gồm hai màu. Nếu có các pixel trắng và đen xung quanh pixel có giá trị ước tính, thuật toán sẽ trả về giá trị trung bình của hai màu: một màu xám không có trong ảnh gốc. Điều này có thể dẫn đến các vấn đề về đọc thông tin như barras và mã QR.
Hãy quay lại các ví dụ thực tế của chúng ta, đầu tiên là logo Mundo Conectado.
Và với phi hành gia Neil Armstrong.
Sự khác biệt là khá đáng kể. Hình ảnh mượt mà hơn nhiều nhưng lại bị mất chi tiết đáng kể.. Nó hoạt động tốt ở một số phần, nhưng lại thiếu ở những phần khác.
nội suy hai khối
Có thể nói rằng nội suy hai khối là một sự phát triển của nội suy song tuyến tính. Về cơ bản thì quá trình này giống nhau, dựa trên mức trung bình của các giá trị pixel xung quanh cái có giá trị đang được ước tính, nhưng có hai thay đổi cơ bản.
Phần đầu tiên đề cập đến việc lấy mẫu được sử dụng, trong đó tăng từ 4 lên 16 pixel gần hơn với những gì đang được ước tính. Chỉ riêng mức tăng này sẽ không đảm bảo độ chính xác cao hơn trong ước tính và có thể làm cho hình ảnh mờ hơn nữa trong vài trường hợp. Để tránh điều này, có giới thiệu thêm một yếu tố nữa làm cho việc tính toán trở nên phức tạp hơn.
Thay vì tính trung bình đơn giản của các giá trịtrong phép nội suy hai chiều có trọng số dựa trên khoảng cách tuyệt đối của các pixel. Điều này giống như thể một trọng lượng khác biệt được áp dụng để đảm bảo rằng các pixel gần nhất ảnh hưởng nhiều hơn đến việc xây dựng mức trung bình.
Hãy đi đến các ví dụ để thấy sự khác biệt trong thực tế.
Trong một hình ảnh tương đối đơn giản như logo của chúng tôi, sự khác biệt không đủ để khiến bất cứ ai phải kinh ngạc, nhưng có. Có thêm một chút giữ lại các chi tiết của ảnh gốc với sự xuất hiện ít mờ nhạt hơn về ranh giới của từng ký tựVí dụ.
Ngay cả trong bức ảnh, kết luận cũng tương tự. Đây là một bảo quản chi tiết tốt hơn và hình thức ít mờ hơnđặc biệt là ở phiên bản phóng đại 2x.
Nhưng thuật toán tốt nhất là gì?
Điều này có thể gây bực bội, nhưng thật không may, câu trả lời có lẽ nằm đâu đó giữa “không thể nói” và “còn tùy”.
MỘT sự khác biệt giữa các phương pháp là khá rõ ràng, và điều này có thể nhận thấy ngay cả chỉ dựa trên thử nghiệm ngắn của chúng tôi. Có những trường hợp nội suy hai khối tạo ra hình ảnh đẹp nhất, nhưng vào những thời điểm khác, kỹ thuật lân cận gần nhất lại phù hợp hơn.
Ngay cả khi chỉ tính đến chất lượng cảm nhận của hình ảnh cuối cùng, không dễ để xác định người chiến thắng, nhưng thực tế còn phức tạp hơn và còn nhiều yếu tố khác cần được xem xét.
Mỗi lần chỉ xử lý một hình ảnh, hiệu suất của thuật toán có thể bị bỏ qua. Trên một TV hoặc màn hình cần xử lý hơn 30 loại hình ảnh mỗi giây, mọi thứ sẽ thay đổi..
Việc giải quyết ba phương pháp này chỉ là sơ sài của chủ đề.. Có một số thuật toán phức tạp hơn và trong thực tế, nó rất khó có khả năng một chiếc tivi được thiết kế trong những năm gần đây sẽ chỉ sử dụng một kỹ thuật của phép nội suy.
Vì mỗi cái nổi bật về một loại hình ảnh hoặc tiêu chí, nên có Ưu điểm đáng kể khi kết hợp nhiều phương pháp trong cùng một khung hình, “cắt” hình ảnh và xử lý riêng từng phần có đặc điểm khác nhau.
Trí tuệ nhân tạo có thể cải thiện quá trình xử lý và tăng chất lượng hình ảnh cuối cùng
Cũng như nhiều lĩnh vực khác, sự tiến bộ nhanh chóng của trí tuệ nhân tạo và học máy hứa hẹn sẽ gây ra một cuộc cách mạng trong xử lý ảnh.
chắc chắn là Việc sử dụng các nguồn tài nguyên này đã trở thành hiện thực trong nhiều hệ thống độc quyền từ các nhà sản xuất lớn và điều này dường như là một con đường không thể quay lại.
Các hệ thống thông minh không chỉ mang lại lợi thế trong việc lựa chọn thuật toán nâng cao phù hợp cho từng khung hìnhnhưng chẳng hạn, AI có thể nhận ra một diễn viên và dựa vào các hình ảnh được tạo tự nhiên trong 4 hoặc 8k trong kết xuất cao cấp. Như thế này, thay vì “đoán” những pixel bị thiếu có thể tham khảo nguồn khác.
Với bối cảnh như đường phố New York và Los Angeles đã được quay và trình chiếu rộng rãi trong các bộ phim và loạt phim, quá trình có mọi thứ thậm chí còn đơn giản hơn.
Liên quan đến Tiềm năng sử dụng hệ thống thông minhxử lý hình ảnh lại là một lĩnh vực khác mà bầu trời dường như là giới hạn.
Nâng cấp không mới nhưng ngày càng cần thiết
Tóm lại, mặc dù tính năng nâng cấp đã âm thầm hiện diện trên TV từ lâu và là một công nghệ phổ biến nhưng thuật ngữ này tượng trưng cho nhiều hơn là tiếp thị thuần túy.
Mặc dù tất cả đều sử dụng công nghệ, chất lượng của sistema cao cấp tạo nên sự khác biệt ở một chiếc TV có độ phân giải cao và điều đó khó có thể thay đổi sớm.
Bạn chắc chắn sẽ sử dụng tính năng nâng cấp nhiều hơn bạn nghĩvì vậy thật đáng để chú ý đến anh ấy.
Trước khi quẹt thẻ và mang chiếc TV mới về nhà, yêu cầu người bán thay đổi video demo chạy trên các mẫu được hiển thị cho một số video khác ở độ phân giải thấp hơn.
Một cách khác đơn giản là bắt sóng các đài mở ở địa phương và So sánh chất lượng hình ảnh với các model khác.
Ngay cả với việc sản xuất nội dung ở định dạng gốc 4k ngày càng tăng, sẽ luôn có một bộ sưu tập gần như vô tận các sản phẩm nghe nhìn được ghi ở chất lượng thấp hơn.
Và tất cả quá trình này lặp lại với mỗi công nghệ mới. 8k đã có chỗ đứng trên thị trường và chắc chắn có những tiêu chuẩn mới đang được phát triển.
ồ sự không phù hợp giữa việc cung cấp nội dung và tốc độ bán hàng số lượng thiết bị tương thích với tiêu chuẩn độ phân giải mới không phải là chưa từng có và sẽ không kết thúc.
Điều tốt là chúng tôi đã nâng cấp và nó ngày càng tốt hơn.
Thông qua: Hướng tới khoa học dữ liệu, Vinc Mazet – Khái niệm cơ bản về xử lý ảnh
Thông qua: Hướng tới khoa học dữ liệu, Vinc Mazet – Khái niệm cơ bản về xử lý ảnh
