超越感官,沉浸赛场——大型体育赛事云上实战精选-第二章 NBA 总决赛:窄带高清的视觉渲染力 NBA赛事超清画质的背后:「窄带高清2.0」技术深度解读(上)
在2022年6月的NBA总决赛中,百视TV作为全网唯一采用“主播陪你看NBA”模式的直播平台,以“陪看型”赛事解说来面对内容差异化竞争。与此同时,百视TV还运用了“窄带高清2.0”直播转码技术,为观众在赛事画面质量上打造更进一步的体验提升。 简单来说,“窄带高清”是一套以“主观体验最好”为优化目标的视频编码技术,让我们看一张对比图,感受一下画质提升效果: 上图为主....

超越感官,沉浸赛场——大型体育赛事云上实战精选-第二章 NBA 总决赛:窄带高清的视觉渲染力 NBA赛事超清画质的背后:「窄带高清2.0」技术深度解读(中)
4. 关键技术解析 1) 视频理解 • 极致修复生成 前面已提到我们输入源本身画质不高,同时还经过了多次转码,因此第一个处理步骤为修复生成,其主要目的是修复视频中的多种瑕疵,比如压缩块效应、压缩伪影、边缘毛刺、去交错后残留噪声、模糊等,同时生成一些因压缩丢失的细节纹理。 学术界有不少利用深度学习去专门做去压缩失真、专门做去模糊的研究工作。比如早期做图片去压....

超越感官,沉浸赛场——大型体育赛事云上实战精选-第二章 NBA 总决赛:窄带高清的视觉渲染力 NBA赛事超清画质的背后:「窄带高清2.0」技术深度解读(下)
• ROI 前面所述的JND算法通过对视觉冗余的挖掘能节省30%以上的码率,但这种码率节省是完全基于low level统计信息来获得的,并没有考虑high level语义信息。 针对体育赛事场景中观众们很关注的人物近景特写镜头,我们希望能够让人物特写更清晰地呈现在观众面前。除了通过极致修复生成获得清晰人物特写外,还要通过某种方法使得编码后仍然保持清晰。在此,需要用....

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