Привет, Хабр! Я Кирилл, работаю в техподдержке Selectel. Как-то я решил посмотреть легендарное аниме 1995 года «Призрак в доспехах» и не смог сдержать слез. В первую очередь оттого, что частота кадров в этом аниме – убийственные для моего зрения 23 кадра в секунду. В силу особенностей жанра аниме частота кадров на некоторых отрезках видео может достигать до 12 в секунду.
Страдать я не хотел, поэтому начал гуглить, какое решение может предложить мне мир IT. В итоге наткнулся на крайне интересную технологию — интерполяцию, которая используется почти везде, но мы о ней очень мало знаем. Под катом рассказываю, как она, нейросеть RIFE и сервер с GPU помогли мне посмотреть «Призрака» без головной боли.
Немного теории
Начнем с самого главного — с понятия, вокруг которого построена статья.
Интерполяция кадров видео, или Video Frame Interpolation (VFI), — это обобщенное название целого ряда различных подходов, ориентированных на то, чтобы выполнить одну единственную цель — улучшить качество видеоконтента путем добавления промежуточных кадров в видеоряд. Суть подхода в том, чтобы взять два ключевых кадра и создать на их основе промежуточный. Так, в перспективе, их общее число увеличивается в несколько раз.
ВСЕ О ВИДЕО — Что такое размер и частота кадров, интерлейс, развертка, соотношение сторон картинки?
Стандартный метод интерполяции
Стандартная интерполяция использует метод преобразования видеопотока. Сама по себе технология довольно старая и уходит корнями в 90-е годы. Главным недостатком метода является то, что стандартные алгоритмы интерполяции состоят только из математической модели и не подразумевают анализ содержимого кадра, его глубину и движение объектов внутри него. Это зачастую приводит к неприятным артефактам в обработанном видео. Лучше всего иллюстрируют пример таких артефактов видео с котиками.
У такого подхода есть и плюсы: стандартная межкадровая интерполяция не требует больших мощностей для эффективной работы, что делает ее очень распространенной в различных видеокодеках.
Еще технология повсеместно используется в современных телевизорах и проекторах: различие между герцовкой экрана и скоростью видеопотока, по словам производителей, вызывает ощущение рваной картинки, поэтому телевизоры автоматически интерполируют кадры, чтобы этот эффект нивелировать.
Однако это может нарушить планы некоторых режиссеров. В особенности это раздражает создателей боевиков, специально снимающих свои фильмы с 30 FPS. Дело в том, что во многих современных телевизорах опция интерполяции кадров включена по умолчанию. Картинка становится слишком плавной, из-за чего фильм выглядит совсем не так, как он был изначально задуман, а зритель перестает верить в происходящее.
В 2018 году Том Круз высказывался в пользу отключения данной функции перед просмотром полнометражного кино. Картинка действительно выглядит странно и неестественно, будто снята на цифровую камеру, а не на пленку. У этого явления даже появилось название — «Эффект мыльной оперы». Я не удержался и сделал на эту тему мем.
Judder(Дрожание) на телевизоре. Объяснение. | ABOUT TECH
Современный метод интерполяции
Современные методы интерполяции основаны на слаженной работе сразу нескольких алгоритмов, включающих в себя стандартный анализ видеопотока и связки различных нейросетей.
Этот метод решает часть недостатков стандартной интерполяции — например, неприятные артефакты, появляющиеся на фоне кадра, когда на экране происходит движение.
Но как? Давайте разберемся.
Современные алгоритмы представляют из себя своеобразный многослойный пирог из программных решений. На каждом слое происходит обработка кадра с помощью нейросетей и сложных математических моделей. Этот подход дает ряд преимуществ перед стандартным методом:
- Картинка становится намного плавнее и выглядит естественнее.
- На выходе алгоритм выдает меньше артефактов за счет более глубокого анализа.
- Такой подход дает нам возможность увеличивать количество кадров неограниченное количество раз. То есть с помощью этих алгоритмов можно сделать slow motion 5 000 кадров в секунду из двухсекундного видео.
- Самым главным недостатком метода является его прожорливость к ресурсам. Чтобы качественно обработать видео в высоком разрешении с помощью нейросетей, понадобится либо очень мощный графический ускоритель, либо значительное количество времени.
- Из первого минуса выходит следующий — высокая стоимость обработки одного кадра.
- Современные алгоритмы еще не научились суперкачественно достраивать кадры, на которых движение каких-либо объектов происходит слишком быстро. Так, например, при интерполяции видео игры в теннис на части кадров мяча не будет видно. Нейросеть просто не дорисует его как незначительный элемент кадра.
Но есть исключения. Компания NVIDIA научилась использовать методы, применяемые при анализе кадров, для улучшения картинки в играх. Так появилась технология DLSS, которая одновременно убивает двух зайцев: улучшает картинку в игре и увеличивает частоту кадров в секунду почти в два раза.
Помимо крупных компаний вроде NVIDIA, методы интерполяции с помощью нейросетей используют небольшие стартапы, такие как neural.love. Это проект нашего соотечественника, который применяет современные нейросети для решения целого ряда различных задач — от апскейлинга видео в 4К и интерполяции в 60 FPS до восстановления старинных фотографий. Выглядит как магия.
Этот текст — не ВКР по нейросетям, но чтобы чуть лучше разобраться, на каких нейросетях работает современный метод интерполяции, давайте познакомимся с популярной «исследовательской» нейросетью.
DAIN — самая известная VFI-нейросеть
Эта нейросеть не является готовым продуктом, это исследовательский алгоритм, разработанный с целью пересмотреть подход к интерполяции и сделать ее «произведением искусства». Модель получает на вход видео и проходится по нему несколько раз, применяя к кадрам разные методы. На выходе мы получаем максимально качественно обработанный контент.
DAIN состоит из следующих «слоев»:
Алгоритм преобразования оптического потока
На этом этапе происходит хорошо знакомая нам межкадровая интерполяция «старым» стандартным методом, ничего особенного. Идем дальше.
Построение карты глубины
На этом этапе включается вспомогательная нейросеть, которая берет кадр и выстраивает его карту глубины. Как раз эта особенность алгоритма помогает сделать более качественную картинку на выходе.
Анализ контекста
Алгоритм как правило берет все кадры предоставленного ему видео и интерполирует сразу все. Как правило, это приводит к ситуациям, когда на стыке двух планов (например, герой в анфас → герой со спины) нейросеть выдает кашу из двух сцен, на которой ничего не понятно. При единичном увеличении количества кадров в два раза это практически незаметно. Но при многократном увеличении фреймрейта видео просто невозможно смотреть, так как оно состоит сплошь из мешанины.
Для нивелирования этого эффекта в работу включается вторая нейросеть, которая сравнивает кадры в поисках сильных различий в контексте. Если кадры значительно отличаются, они войдут в разные сцены, а значит, на выходе видео будет смотрибельным.
Интерполяция нейросетью
На этом этапе включается нейросеть, которая берет два соседних изображения, сопоставляет их с картой глубины и анализом оптического потока (их мы получили на предыдущем этапе). Затем генерирует кадры с промежуточным изображением.
Сборка видео
На последнем этапе остается только взять все кадры, предоставленные нейросетью, соединить их с кадрами, которые были в видео изначально, и подобрать правильный фреймрейт. После этого на видео можно со спокойной душой накладывать звук и получать удовольствие от плавной картинки.
Более наглядно это в реализации. Например, вот мое любимое видео, интерполированное с помощью DAIN.
Технологии интерполяции видео развиваются очень быстро, поэтому по меркам искусственного интеллекта DAIN считается устаревшей. В 2020 году группа исследователей из Китая пересмотрела работу ряда похожих алгоритмов — в результате получился RIFE.
Какую нейронную сеть использовал я
Для своей благой цели и сохранения зрения я решил использовать более новый трансформер, занимающийся интерполяцией, – RIFE. Сама по себе нейросеть использует подход, при котором не применяется метод анализа оптического потока (первый слой DAIN).
Разработчики написали собственный алгоритм, который был обучен на двух гигантских датасетах из видео в высоком качестве. Этот алгоритм так же, как в классических нейросетях для интерполяции, строит карту глубины и выделяет на ней отдельные объекты. Но дорисовывает только те части кадров, на которых происходит движение объектов.
Благодаря пересмотру стандартного подхода разработчикам удалось добиться головокружительного успеха: по их слова, RIFE работает в 4 раза (а в некоторых случаях — до 27 раз) быстрее предшественников.
Интерполяция своими руками
Итак, что нам понадобится, чтобы сделать интерполяцию с помощью RIFE самостоятельно?
Первым делом нам нужны достаточные вычислительные мощности. В качестве стенда я выбрал облачный сервер с видеокартой NVIDIA Tesla T4.
После этого переходим в официальный GitHub репозиторий авторов нейросети RIFE и клонируем его себе на сервер:
Далее для корректной работы нейросети нам понадобится установить необходимые зависимости. Они лежат в файле requirements.txt. Выполняем команду:
pip3 install -r requirements.txt
Для работы алгоритма также необходима обученная модель. Можно обучить самостоятельно или воспользоваться моделью, которую любезно натренировали за нас разработчики RIFE. Скачать модель можно тут.
Скачанную модель необходимо переместить в каталог train_log/
Дальше все очень просто. Загружаем на сервер необходимое нам видео. После окончания загрузки можно приступать к магии.
Для создания видео с удвоенной частотой кадров запускаем команду:
python3 inference_video.py —exp=1 —video=video.mp4
Процесс пошел! Можно отойти попить чаю или включить очередную серию любимого сериала, если видео длинное: интерполяция с помощью нейросетей — довольно долгий процесс. Например, на полный прогон «Призрака в доспехах» мне понадобилось два с половиной часа.
Когда алгоритм закончит обрабатывать видео, в каталоге, который мы скачали с GitHub, появится готовое видео с увеличенным количеством кадров. Посмотрим на итоги нашей работы:
Слева находится оригинальная запись, в то время как видео справа — результат работы RIFE. Ровно половина кадров этого видео создана нейросетью на основе полученных на входе кадров.
И еще чуть-чуть.
Изображение стало более плавным — все благодаря интерполяции.
Вот так желание смотреть аниме без дискомфорта подтолкнуло меня разобраться в механизмах интерполяции и увеличить FPS аниме с помощью нейросети на облачном сервере с GPU. Пишите в комментариях, знакомы ли с этой технологией и страдаете ли вы при просмотре аниме.
- Блог компании Selectel
- Работа с видео
- Машинное обучение
- Видеокарты
Источник: habr.com
Чем DLSS 3 отличается от эффекта мыльной оперы вашего телевизора
В то время как DLSS 3 и сглаживание движения на телевидении, которое приводит к эффекту мыльной оперы, принципиально схожи, DLSS 3 предназначен для решения проблем, которые сглаживание движения на телевидении вызывает, в частности, в видеоиграх. Это делает любое сравнение этих двух технологий бессмысленным.
Возможно, вы слышали, что новая технология NVIDIA DLSS 3 для графических процессоров RTX 40-й серии ничем не отличается от страшного эффекта «мыльной оперы» на телевизорах, но правда в том, что это качественно иная версия той же идеи.
Как работает NVIDIA DLSS 3
Программы для Windows, мобильные приложения, игры — ВСЁ БЕСПЛАТНО, в нашем закрытом телеграмм канале — Подписывайтесь:)
DLSS 3 (Deep Learning Super Sampling) — это функция, эксклюзивная для видеокарт NVIDIA 40-й серии и (предположительно) более поздних моделей. Это технология, предназначенная для повышения частоты кадров в игре при сохранении высокого разрешения изображения.
DLSS 3 состоит из трех компонентов: DLSS 2, NVIDIA Reflex и интерполяции кадров.
DLSS 2 использует алгоритм машинного обучения и специальное аппаратное ускорение на графическом процессоре, чтобы взять кадр с низким разрешением, обычно визуализируемый графическим процессором, и «увеличить» его до целевого разрешения, например 1440p или 4K UHD. Это увеличивает частоту кадров, потому что графическому процессору не нужно рендерить столь детализированное изображение, но все же обеспечивает финальное изображение, которое выглядит так, как будто оно было визуализировано с высоким разрешением.
NVIDIA Reflex — это технология, оптимизирующая конвейер рендеринга игры для уменьшения задержки между вводом данных в игру (например, нажатием на спусковой крючок в шутере) и отображением ввода на экране.
Интерполяция кадров занимает два кадра, прежде чем они будут отправлены на дисплей. Затем он генерирует совершенно новый кадр, который помещается между ними, используя машинное обучение и специальное оборудование, которое ускоряет создание этого промежуточного кадра.
Примечание. Возможно, вы думаете, что это не тот случай, когда DLSS 3 заменяет DLSS 2, и вы правы! DLSS 3 на самом деле вовсе не «DLSS». Вместо этого более подходящим было бы название вроде DLFG (Генерация кадров глубокого обучения). У нас нет никакого понимания, почему NVIDIA выбрала такое соглашение об именах, но DLSS 3 — это DLSS 2 плюс NVIDIA Reflex плюс интерполяция кадров.
В совокупности эти три технологии дают результаты, которые мы видим в играх, поддерживающих DLSS 3, но почему люди сравнивают его с ненавистным «эффектом мыльной оперы» на телевизорах?
Интерполяция кадров и «эффект мыльной оперы»
Кадровая интерполяция доступна практически на любом современном плоскопанельном дисплее. Плоские дисплеи с функцией «сэмплировать и хранить», включая все ЖК- и OLED-панели, страдают от кажущегося «размазывания». Существуют различные способы борьбы с этим, такие как вставка черного кадра, но более распространенным решением является интерполяция кадров. Он носит разные названия в зависимости от марки вашего телевизора, но обычно его называют что-то вроде Smooth Motion или Motion Plus.
Это называют эффектом «мыльной оперы», потому что мыльные оперы имеют определенный плавный вид благодаря использованию видеокамер с высокой частотой кадров, а не пленочных камер с более «кинематографической» скоростью 24 кадра в секунду.
Сглаживание движения может испортить контент, созданный не для просмотра с частотой кадров, отличной от той, на которой оно было снято, но сглаживание движения имеет свое место. В основном это улучшает контент, такой как спортивные мероприятия, устраняя размытие, которое производят эти динамичные действия.
Поскольку многие производители телевизоров использовали эту функцию по умолчанию, она быстро приобрела плохую репутацию, но сглаживание движения — отличная технология, если вы используете ее правильно. К сожалению, поскольку DLSS 3 также использует форму сглаживания движения, часть этого негативного отношения к эффекту мыльной оперы, похоже, стирается.
Чем отличается DLSS 3?
Есть несколько ключевых различий между сглаживанием движения на ТВ и DLSS 3. Если вы включите сглаживание движения, чтобы попытаться сделать игру более плавной, вы получите большую задержку ввода. То есть время с момента, когда вы нажимаете кнопку на контроллере, до момента, когда вы видите, как ваше действие отражается на экране, как мы упоминали выше.
Это происходит потому, что телевизору требуется много времени для создания этих интерполированных кадров. Это не имеет значения, когда вы пассивно смотрите фильм или шоу, но если вы пытаетесь взаимодействовать с чем-то в реальном времени, это может сделать игру неиграбельной.
Вот почему большинство современных телевизоров имеют своего рода «игровой режим», в котором эффекты постобработки изображения, такие как сглаживание, отсутствуют. Это означает, что качество изображения может пострадать, но ваши игры будут работать быстро и отзывчиво.
DLSS 3 специально пытается устранить эту слабость сглаживания движения, сокращая задержку ввода. Поскольку NVIDIA Reflex является обязательной частью DLSS 3, это уже компенсирует дополнительную задержку процесса интерполяции. Кроме того, графические процессоры DLSS 3 имеют специальное аппаратное ускорение, которое увеличивает скорость генерации интерполированного кадра, сохраняя при этом приемлемый уровень качества.
Основываясь на тестах и тестах, которые мы видели, конечный результат заключается в том, что, в отличие от сглаживания движения на телевизоре, включение DLSS 3 уменьшает задержка ввода по сравнению с исходным рендерингом игры, хотя, как правило, задержка немного больше, чем у DLSS 2 с активированным Reflex.
Это, вероятно, делает его непригодным для конкурентоспособных игроков, которые играют в такие игры, как Counter-Strike, но для всех остальных эта небольшая разница в задержке, вероятно, не будет иметь значения перед лицом более плавного движения.
Программы для Windows, мобильные приложения, игры — ВСЁ БЕСПЛАТНО, в нашем закрытом телеграмм канале — Подписывайтесь:)
Источник: cpab.ru
Интерполяция движения — Motion interpolation
Воспроизвести медиа
Сравнение замедленного видео без межкадровой интерполяции (слева) и с интерполяцией движения (справа).
Интерполяция движения или интерполяция кадров с компенсацией движения ( MCFI ) — это форма обработки видео, при которой промежуточные кадры анимации генерируются между существующими посредством интерполяции в попытке сделать анимацию более плавной, чтобы компенсировать размытие изображения при движении и поддельные эффекты замедленного движения .
- 1 Аппаратные приложения
- 1.1 Дисплеи
- 1.2 Отличие от частоты кадров дисплея
- 1.3 Связь с объявленной частотой кадров дисплея
- 2.1 Программное обеспечение для воспроизведения видео
- 2.2 Программное обеспечение для редактирования видео
- 2.3 Виртуальная реальность
- 3.1 Визуальные артефакты
- 3.2 Эффект мыльной оперы
Аппаратные приложения
Дисплеи
Интерполяция движения — обычная, дополнительная функция различных современных устройств отображения, таких как телевизоры высокой четкости и видеоплееры, направленная на увеличение воспринимаемой частоты кадров или уменьшение размытости изображения при движении , что является распространенной проблемой для плоскопанельных ЖК -дисплеев .
Отличие от частоты кадров дисплея
Частота кадров дисплея не всегда эквивалентна отображаемому контенту. Другими словами, дисплей, способный или работающий с высокой частотой кадров, не обязательно означает, что он может или должен выполнять интерполяцию движения. Например, телевизор, работающий на частоте 120 Гц и отображающий контент со скоростью 24 кадра в секунду, просто отображает каждый кадр контента для пяти из 120 кадров дисплея в секунду. Это не оказывает никакого влияния на изображение, кроме устранения необходимости в уменьшении 3: 2 и, следовательно, дрожании пленки, как само собой разумеющееся (поскольку 120 делится на 24 без остатка). Устранение дрожания приводит к тому, что движение становится менее «скачущим» и соответствует движению театрального проектора . Для уменьшения дрожания можно использовать интерполяцию движения, но для этого она не требуется.
Отношение к рекламируемой частоте кадров дисплея
Объявленная частота кадров конкретного дисплея может относиться либо к максимальному количеству кадров контента, которые могут отображаться в секунду, либо к количеству раз, когда дисплей каким-либо образом обновляется , независимо от контента. В последнем случае фактическое наличие или сила любой опции интерполяции движения может отличаться. Кроме того, способность дисплея отображать контент с определенной частотой кадров не означает, что дисплей способен принимать контент, работающий с этой частотой; большинство потребительских дисплеев с частотой выше 60 Гц не принимают сигнал с более высокой частотой , а скорее используют возможность дополнительного кадра для устранения дрожания, уменьшения двоения изображения или создания интерполированных кадров.
Например, телевизор может рекламироваться как «240 Гц», что будет означать одно из двух:
- Телевизор изначально может отображать 240 кадров в секунду и выполнять расширенную интерполяцию движения, которая вставляет от 2 до 8 новых кадров между существующими (для контента, работающего со скоростью от 60 до 24 кадров в секунду, соответственно). Для активного 3D частота кадров будет уменьшена вдвое.
- Телевизор изначально способен отображать только 120 кадров в секунду и базовую интерполяцию движения, которая вставляет от 1 до 4 новых кадров между существующими. Обычно единственное отличие от телевизора «120 Гц» в этом случае — добавление стробирующей подсветки , которая мигает с частотой 240 Гц один раз после каждого кадра с частотой 120 Гц. Назначение стробирующей подсветки — увеличить скорость видимого отклика и, таким образом, уменьшить двоение изображения, что в целом приводит к более плавному движению. Однако этот метод не имеет ничего общего с реальной частотой кадров. Для активного 3D частота кадров уменьшается вдвое, и функции интерполяции движения или понижения обычно не предусмотрены. 600 Гц — это часто рекламируемый показатель для плазменных телевизоров , и, хотя он технически верен, он относится только к времени отклика между кадрами в 1,6 миллисекунды. Это может значительно уменьшить двоение изображения и, таким образом, улучшить качество движения, но не связано с интерполяцией и частотой кадров контента. Нет потребительских фильмов, снятых со скоростью 600 кадров в секунду, или телевизионных процессоров, способных генерировать 576 интерполированных кадров в секунду.
Программные приложения
Программное обеспечение для воспроизведения видео
Функции интерполяции движения включены в несколько приложений видеопроигрывателя.
- WinDVD использует Philips Trimension DNM для интерполяции кадров.
- PowerDVD использует TrueTheater Motion для интерполяции DVD и видео файлов до 72 кадров / с.
- Splash PRO использует технологию Mirillis Motion² для интерполяции видео вплоть до Full HD.
- DmitriRender использует алгоритм преобразования частоты кадров, ориентированный на графический процессор, с встроенной поддержкой DXVA для интерполяции кадров.
- Bluesky Frame Rate Converter — это фильтр DirectShow, который может преобразовывать частоту кадров с помощью AMD Fluid Motion.
- SVP (SmoothVideo Project) по умолчанию интегрирован с MPC-HC ; платная версия может интегрироваться с большим количеством плееров, включая VLC .
Программное обеспечение для редактирования видео
Некоторые программы и плагины для редактирования видео предлагают эффекты интерполяции движения для улучшения видео с цифровым замедлением . FFmpeg — это бесплатный программный неинтерактивный инструмент с такой функциональностью. Adobe After Effects имеет это в функции, называемой «Pixel Motion». Плагин эффектов Twixtor доступен для большинства основных программ редактирования видео и предлагает аналогичные функции.
Виртуальная реальность
6 октября 2016 года Oculus VR объявила, что позволит использовать интерполяцию движения на гарнитуре виртуальной реальности Oculus Rift за счет реализации таких функций, как Asynchronous SpaceWarp и Asynchronous TimeWarp . Это позволило использовать устройство на компьютерах, спецификации которых недостаточно высоки для рендеринга в гарнитуре со скоростью 90 кадров в секунду.
Побочные эффекты
Визуальные артефакты
Основная статья: Визуальный артефакт
Интерполяция движения на телевизорах определенных марок иногда сопровождается визуальными аномалиями на изображении, которые Дэвид Карной из CNET описал как «небольшую трещину или сбой» на изображении, появляющуюся на долю секунды. Он добавляет, что эффект наиболее заметен, когда технология внезапно срабатывает во время быстрого панорамирования камеры. Производители телевизоров и дисплеев называют это явление разновидностью цифрового артефакта . Из-за совершенствования соответствующей технологии с течением времени такие артефакты появляются реже в современных потребительских телевизорах, хотя их еще предстоит полностью устранить, «артефакты возникают чаще, когда промежуток между кадрами больше».
Эффект мыльной оперы
Как побочный продукт воспринимаемого увеличения частоты кадров, интерполяция движения может привносить вид «видео» (по сравнению с «фильмом»). Этот взгляд обычно называют как « мыльной оперой эффект » ( SOE ), со ссылкой на характерный внешний вид большинство телевизионного вещания мыльных опер или предварительно 2000 — х года MULTICAM комедий , которые, как правило , сняты с использованием менее дорогой 60i видео , а не фильм. Многие жалуются, что эффект мыльной оперы портит театральный облик кинематографических произведений, создавая впечатление, будто зритель находится на съемочной площадке или смотрит короткометражку за кадром . Практически все производители предоставляют способы отключить эту функцию, но поскольку методы и терминология различаются, UHD Alliance предложил, чтобы все телевизоры имели кнопку «Режим режиссера» на пультах дистанционного управления, чтобы отключить сглаживание движения.
Дополнительный шаг в эффекте мыльной оперы (слева) и без него (справа), просмотр обоих клипов в полноэкранном режиме и того, как они выглядят на видеопроекторе. Быстрое панорамирование слева похоже на покадровую анимацию. Многие люди ненавидят этот эффект, некоторым он нравится, а другие не замечают. Мне это нравится, и поэтому в моих видео вы видите много побочных эффектов.
Зрители спортивных состязаний ценят интерполяцию движения, поскольку она уменьшает размытость изображения, создаваемую панорамированием и трясущимися камерами , и, таким образом, обеспечивает лучшую четкость таких изображений. Его также можно использовать для увеличения кажущейся частоты кадров видеоигр для более реалистичного ощущения, хотя добавление задержки отображения может быть нежелательным побочным эффектом. Этот «вид видео» создается специально с помощью техники VidFIRE для восстановления архивных телевизионных программ, которые выживают только в виде телезаписи фильмов . Основные различия между искусственно (интерполированной) и естественной (в камере) высокой частотой кадров заключаются в том, что в камере не наблюдается никаких вышеупомянутых артефактов, она содержит более точные (или «реалистичные») данные изображения и требует большего пространство для хранения и пропускная способность, поскольку кадры не создаются в реальном времени.
Смотрите также
- Промежуточный
- Компенсация движения
- Интерполяция движения (компьютерная графика)
- Без мерцания
- Преобразование телевизионных стандартов
- 3: 2 раскрытие
использованная литература
внешние ссылки
- Интерполяция кадров с компенсацией движения с высокой частотой кадров при обработке видео высокой четкости
- Метод интерполяции кадров с компенсацией движения с низкой степенью сложности
Источник: ru.abcdef.wiki