Как работает и для чего нужна интерполяция видео. - KinoSklad.ru

Интерполяция: описание технологии и особенностей использования

В математике интерполяция - это метод аппроксимации функции, который позволяет строить промежуточные значения функции между заданными значениями. Он основан на предположении, что функция может быть описана с помощью линейной комбинации заданных значений. К примеру, если нам известные данные по температуре воздуха на 11 и 13 часов, то мы будем иметь возможность вычислить значение температуры воздуха по состоянию на 12 часов.

В видео интерполяция - это процесс создания промежуточных кадров между уже существующими кадрами, чтобы создать плавный переход между ними. Это позволяет улучшить качество видео и сделать его более гладким и реалистичным. Данную технологию часто можно встретить в телевизорах, применяется она для повышения частоты и обеспечения плавности изображения. Для интерполяции в видеоролике используются различные алгоритмы, такие как линейная интерполяция, кубическая интерполяция и другие. Каждый из этих алгоритмов имеет свои особенности и применяется в зависимости от задачи.

Схема работы интерполяции

Существует ряд методов интерполяции: усреднение кадров, оценка движения и интерполяция на основе AI. Усреднение кадров - это один из методов интерполяции видео, который используется для создания промежуточных кадров. Этот метод основан на предположении, что каждый кадр содержит некоторую информацию о следующем кадре, и что эта информация может быть использована для создания более плавного перехода между кадрами. Для реализации усреднения кадров необходимо иметь несколько кадров, которые будут использоваться для создания нового кадра. Затем каждый пиксель нового кадра вычисляется как среднее значение пикселей соседних кадров. При этом учитываются только те пиксели, которые находятся в области перекрытия между кадрами.

Усреднение кадров позволяет создать более плавный переход между кадрами, но также может привести к потере деталей в некоторых областях изображения. Поэтому, при использовании этого метода, необходимо учитывать баланс между плавностью перехода и сохранением деталей в изображении.

Оценка движения (motion estimation) - это метод интерполяции видео, основанный на анализе движения объектов в видео. Этот метод используется для создания промежуточных кадров, которые позволяют улучшить качество видео при воспроизведении на старых телевизорах или при передаче видео по сети.

Оценка движения включает в себя следующие шаги:

1. Определение областей движения в видео. Для этого используются специальные алгоритмы анализа видео, такие как детектор движения или оптический поток.
2. Определение направления движения в каждой области. Это делается путем сравнения пикселей соседних кадров и определения направления движения.
3. Создание промежуточных кадров на основе полученных данных. Промежуточные кадры создаются путем интерполяции направления движения и сохранения яркости пикселей в соответствии с этим направлением.
4. Проверка качества созданных промежуточных кадров. Для этого используется специальный алгоритм оценки качества, который сравнивает промежуточные кадры с исходными кадрами и определяет, насколько хорошо они соответствуют оригиналу.
5. Если качество промежуточных кадров не удовлетворяет требованиям, то процесс повторяется с использованием более точных данных или других алгоритмов интерполяции.

Именно метод оценки движения как метод интерполяции мы можем наблюдать в работе многих брендовых телевизоров. Методы оценки движения, усреднения кадров достаточно давно задействуются в сфере постобработки отснятого видео. Ведь помимо постановки света, записи и наложения звука иногда требуется и откорректировать визуальный контент.

Нейросети как метод обеспечения плавности видео

Искусственный интеллект (ИИ) может быть использован как метод интерполяции видео для создания более качественного и реалистичного результата. ИИ может анализировать видео и определять, какие кадры содержат наиболее важную информацию для создания промежуточных кадров. Также ИИ может использовать машинное обучение для создания новых алгоритмов интерполяции, которые могут учитывать особенности каждого конкретного видео. Применение данного метода позволяет сократить количество артефактов, исключить мыльный эффект.

Методики интерполяции на базе искусственного интеллекта отличаются от традиционных методов, таких как линейная или кубическая интерполяция. ИИ-методы могут использовать более сложные алгоритмы и модели для анализа видео и создания промежуточных кадров. Они могут учитывать не только соседствующие кадры, но и контекст, движение объектов и другие факторы, которые могут влиять на качество интерполяции. Кроме того, ИИ-методы могут обучаться на большом количестве видеоданных, что позволяет создавать более точные и реалистичные результаты.

Генерация промежуточного кадра на основе ИИ требует высокой производительности, чем не могут похвастаться телевизоры. Необходимый объем производительности есть у современных видеокарт. Интерполяция на компьютере может быть осуществлена при помощи специальных программ. Существует множество программ для интерполяции видео. Некоторые из них:

• Adobe After Effects - профессиональная программа для редактирования видео и анимации, которая позволяет создавать эффекты, анимацию и переходы между кадрами. Она имеет множество инструментов для интерполяции видео и может использоваться как для коммерческих, так и для любительских проектов.
• Topaz Chronos - простая в использовании программа для создания и редактирования видео, которая также включает в себя функцию интерполяции кадров. Она позволяет быстро и легко создавать промежуточные кадры между уже существующими, что может быть полезно для улучшения качества видео.

Минусом программных решений является то, что они не функционируют в режиме реального времени. Нужно ждать, пока завершится обработка и только потом будет возможность просмотреть его с увеличенной частотой кадров. В режиме настоящего времени способна работать технология Nvidia DLSS 3 - это технология масштабирования изображения, разработанная компанией Nvidia. Она использует нейронные сети для увеличения разрешения изображения без потери качества. Подобных решений от других компаний на рынке к настоящему времени не представлено.

Что будет дальше

Аналоги Nvidia DLSS 3 уже разрабатываются и внедряются. Например, AMD FidelityFX Super Resolution (FSR) от компании AMD, которая также использует нейронные сети для масштабирования изображения. Кроме того, многие производители видеокарт, такие как Intel и Qualcomm, также работают над своими собственными технологиями масштабирования изображения с использованием искусственного интеллекта. В будущем, возможно, появятся и другие аналоги Nvidia DLSS 3, которые будут улучшать качество изображения и производительность игр на ПК. Возможно, что в ближайшем будущем эти решения будут поставляться в ПО телевизоров и мониторов. Это позволит избавиться от эффекта замыливания кадра при интерполяции. По мере наращивания производительности техники будет нарастать и сложность алгоритмов. В будущем должно стать возможным создание сразу ряда промежуточных кадров.

Интерполяция также может использоваться в области дополненной реальности. Интерполяция в виртуальной реальности (VR) - это процесс добавления промежуточных кадров между существующими кадрами в VR-видео. Это позволяет создавать более плавные переходы между сценами и улучшить общее качество видео. Существуют различные методы интерполяции для VR-видео, такие как кубическая интерполяция или линейная интерполяция. Выбор метода зависит от конкретных требований к видео и характеристик оборудования. Игры, построенные на технологиях виртуальной реальности, требуют большой производительности оборудования, как раз для них является полезной интерполяция. С учетом небольшой разницы между соседними кадрами нейросети могут легко справиться с задачей по генерации дополнительных кадров, чтобы сделать картинку более плавной.

По мере развития алгоритмов, лежащих во главе интерполяции, будет обеспечено повышение качества видеосвязи. В настоящее время передача сигнала при видеосвязи осуществляется на основе межкадрового сжатия – такого метода, с которым проводится запись только различных друг от друга кадров. Интерполяция видео может стать полезной и для сферы медицины. Еще в 2020 г. в научной публикации сообщалось об успешном опыте использования алгоритма для синтеза изображений на базе технологий машинного обучения. Этот алгоритм был применен для процедуры кардиокоронарографии. Его широкое внедрение позволит сократить объемы рентгеновского излучения, воздействующего на пациентов.