ბევრ თანამედროვე ტელევიზორს ახლა აქვს 4K გარჩევადობა, ეს არის 3840 x 2160 პიქსელი, თუმცა "Full HD" ან 1080p სტანდარტი (1920 x 1080) ჯერ კიდევ ძალიან გავრცელებულია. ერთ-ერთი პრობლემა, რომელიც შეიძლება ამოიცნოთ ამ მაღალი გარჩევადობის ეკრანებთან, არის ის, რომ ყველა კონტენტი, რომელსაც თქვენ უყურებთ, არ არის 4K, განსაკუთრებით ძველი კონტენტი. დაბალი გარჩევადობის სურათებისა და ვიდეოს მაღალი გარჩევადობის ეკრანებზე ჩვენების შესაძლებლად, ტელევიზორები ასრულებენ ფუნქციას, რომელსაც ეწოდება სკალირების გაზრდა.
4K ეკრანი ზუსტად ოთხჯერ აღემატება 1080p ეკრანის გარჩევადობას, ეს ნიშნავს, რომ თუ ძალიან გინდოდა მარტივი გაფართოება, თქვენ უბრალოდ შეგიძლიათ აჩვენოთ 1080p ვიდეოს თითოეული პიქსელი ოთხ პიქსელის კვადრატზე 4K-ზე ეკრანი. სამწუხაროდ, ამ მიდგომას ორი ძირითადი პრობლემა აქვს. პირველი ის არის, რომ ეს იმუშავებს მხოლოდ გარკვეულ რეზოლუციებზე, სადაც კონტენტის მასშტაბირება ხდება ოთხის ზუსტი ჯერადებით. მეორე საკითხი ის არის, რომ ის არ გამოიყურება განსაკუთრებით კარგად, შინაარსის თითოეული პიქსელი უფრო დიდი იქნება, ვიდრე დანიშნულებისამებრ, რაც გამოიწვევს გამოსახულების დაბლოკვას.
გაზრდის რეალური გზა არის ანალიზის ჩატარება ინტერპოლაციის ალგორითმით. ინტერპოლაციის ალგორითმი მუშაობს გამოსახულების ინტერპრეტაციით, როგორც არის უფრო მაღალი გარჩევადობით. ეს ზოგადად გულისხმობს, რომ მოწყობილობამ უნდა დაასკვნა, თუ რა ფერები იქნება მრავალ პიქსელს შორის. მაგალითად, თუ თავდაპირველ სურათზე ორი პიქსელი წითელი იყო და გაუმჯობესებული სურათის პიქსელი დევს ამ ორს შორის, მაშინ უსაფრთხოა ვივარაუდოთ, რომ ის ასევე წითელი უნდა იყოს.
სირთულე მოდის პიქსელის ფერის დასკვნასთან, როდესაც არის ფერის გრადიენტი. ფერის გლუვი ცვლილებისთვის, როგორიცაა მზის ჩასვლის სურათზე, შედარებით ადვილია სწორი ფერის დასკვნა მაღალი დონის პიქსელისთვის. თუ ფერების უეცარი განსხვავებაა, მაგალითად, მუქი ტანსაცმლის შემთხვევაში, ღია ფონზე, მაშინ გაცილებით რთულია ზუსტი პიქსელის მნიშვნელობის ზუსტად განსაზღვრა.
პიქსელის ფერის განსაზღვრის მიზნით, გამოიყენება დამარბილებელი ალგორითმი, რომელიც განსაზღვრავს პიქსელის ფერს მის ირგვლივ არსებული პიქსელების დათვალიერებით და ცდილობს შეაერთოს ფერების განსხვავება. სიმკვეთრის ალგორითმი ასევე გამოიყენება გამოსახულების სიცხადის გასაუმჯობესებლად.
შედეგის ხარისხი
როდესაც გაფართოება კარგად არის შესრულებული, შეიძლება ძნელი იყოს განასხვავოთ თავიდან მაღალი გარჩევადობით ჩაწერილი კონტენტი, მთავარი უპირატესობა არის დეტალების ნაკლებობა. დეტალების ნაკლებობა შეიძლება შედარებით აშკარა იყოს კონკრეტულად ადამიანებისთვის, დეტალები, როგორიცაა კანის ნაკლოვანებები, ხშირად შეიძლება აღმოჩნდეს გლუვი, რამაც შეიძლება გამოიწვიოს ცვილისებრი ან მქრქალი იერი.
სკალირების გაზრდა თითქმის ყოველთვის ხორციელდება კონტენტის დაკვრის დროს, ძირითადად ტელევიზორის ან სხვა დასაკრავი მოწყობილობის მიერ. ძველი ფილმების რემასტერინგის შემთხვევაში, სკალირება შეიძლება განხორციელდეს დაკვრამდე და შემდეგ კომბინირებული იყოს უფრო შრომატევადი დამუშავების ტექნიკასთან, რათა მაქსიმალურად გაუმჯობესდეს ხარისხი.
სკალირების გაზრდა შესაძლებელია მხოლოდ ჯერჯერობით. ჰოლივუდის კონცეფცია "გადიდებისა და გაძლიერების" შესახებ ნამდვილად არ მუშაობს, თქვენ არ შეგიძლიათ სურათის მაღალი დონის გაზრდა შორეული ფიგურის სანახავად და იდენტიფიცირებისთვის, რადგან გამოსახულების ხარისხი უბრალოდ არ არის საჭირო.