Phương pháp upscale truyền thống
Upscale không phải là một khái niệm mới. Nó là quá trình nâng cao độ phân giải của hình ảnh. Khi xem một bộ phim Full-HD (1080p) hoặc xem truyền hình cáp HD trên TV 4K, trước tiên, TV phải chuyển đổi (upscale) độ phân giải của bộ phim từ 2 triệu điểm ảnh ban đầu (1920 x 1080 pixel) lên 8 triệu điểm ảnh (3840 x 2160 pixel) để hiển thị trên màn hình TV 4K, còn được gọi là Ultra HD (UHD).
Bạn đang xem: Những điều bạn cần biết về upscale – tính năng thần kỳ giúp TV biến hình ảnh thường thành sắc nét như 8K
Trước đây, các hãng TV truyền thống thường sử dụng cách nâng cao độ phân giải của bộ phim bằng phương pháp nội suy tuyến tính, tức là dựa vào việc phán đoán để tạo ra các điểm ảnh mới dựa trên các điểm ảnh xung quanh. Ví dụ, nếu các vật thể xung quanh một vật thể được nhận dạng là con gà, thì có khả năng cao vật thể ở giữa cũng là con gà. Theo cách này, mỗi pixel trong bộ phim chất lượng Full-HD 1080p khi chuyển đổi (upscale) sẽ trở thành bốn điểm ảnh trên màn hình TV 4K. Thông thường, bốn điểm ảnh này chỉ là bản sao của điểm ảnh gốc hoặc có sự khác biệt rất nhỏ do phương pháp nội suy không hiệu quả. Do đó, không phải lúc nào điểm ảnh mới cũng chính xác (giữa bốn con gà có thể có một con mèo, ví dụ).
Xem thêm : OPS Là Gì? Mô Tả Công Việc Nhân Viên Giao Nhận Hiện Trường
Vậy phương pháp upscale sử dụng công nghệ hiện đại hơn sẽ giải quyết vấn đề tạo điểm ảnh sai như thế nào? Câu trả lời là thông qua trí tuệ nhân tạo.
Trí tuệ nhân tạo – lời giải cho vấn đề upscale
Hãy tưởng tượng trí tuệ nhân tạo như bộ não của một đứa trẻ. Nếu chỉ cho đứa trẻ đó thấy một con mèo trắng được gọi là A, nó sẽ không biết được rằng con mèo đen tên B cũng thuộc loài mèo. Nhưng nếu chúng ta cho đứa trẻ đó nhìn thấy 1000 con mèo khác nhau, dù con mèo có màu lông như thế nào, đứa trẻ vẫn biết rằng đó là con mèo. Đây được gọi là phương pháp huấn luyện máy học, thông qua việc cung cấp cho máy tính rất nhiều thông tin cần thiết, máy tính có thể học cách suy đoán và kết luận chính xác như con người.
Đó là cách mà các kỹ sư của Samsung đã giải quyết vấn đề upscale trên dòng TV QLED 8K mới nhất. Bằng cách sử dụng vi xử lý máy học tiên tiến nhất, có tên là Quantum Processor 8K, và cung cấp hàng triệu hình ảnh và đoạn video khác nhau để “học”, chiếc TV có thể nhận biết chính xác từng điểm ảnh để nâng cao độ nét một cách chính xác. Không phải dựa vào phương pháp phán đoán, khi hàng triệu ví dụ cho ra một kết quả, điểm ảnh mới được tạo ra sẽ chính xác hơn bao giờ hết. Nhờ đó, từ hình ảnh thông thường, chúng ta có thể có hình ảnh nâng cao độ phân giải lên 8K.
Xem thêm : Tác Dụng Của Băng Vệ Sinh Hàng Ngày Là Gì? Có Nên Dùng?
Điều này cũng cho thấy sức mạnh của chip xử lý hình ảnh trên TV QLED 8K của Samsung. Khi không chỉ là vấn đề suy đoán một điểm ảnh đơn lẻ, mà có tới hơn 33 triệu điểm ảnh liền nhau, gấp 4 lần số lượng điểm ảnh trên bất kỳ TV 4K nào hiện có trên thị trường. TV QLED 8K của Samsung có thể biến bất kỳ hình ảnh nào, từ nội dung trên YouTube, phim từ DVD trở nên sắc nét như 8K.
Công nghệ upscale tiên tiến nhất nhờ khả năng học tập
Công nghệ upscale bằng trí tuệ nhân tạo của Samsung không chỉ tạo thêm điểm ảnh mới, mà còn thay đổi ánh sáng, màu sắc và độ tương phản. Điều này là điều mà TV truyền thống sử dụng phương pháp nội suy tuyến tính không thể làm được. Bằng cách học tập các bối cảnh thực tế có sẵn, TV QLED 8K của Samsung có thể phát hiện khi nào cần tăng độ sáng, khi nào cần làm màu nhạt đi. Đặc biệt, với khả năng học tập không ngừng của trí tuệ nhân tạo, Samsung cam kết liên tục cập nhật thêm hình ảnh, video để ngày càng cải thiện khả năng upscale của TV. Do đó, khi sử dụng lâu, bạn sẽ thấy hình ảnh trên TV nhà mình trở nên đẹp hơn, chi tiết hơn và chân thực hơn.
Hình ảnh được nâng cao độ phân giải trên TV QLED 8K của Samsung luôn sắc nét hơn, rõ ràng hơn và trông giống thật hơn. Điều này nhỏ nhưng chứng tỏ tính năng upscale bằng trí tuệ nhân tạo vượt trội hơn so với công nghệ truyền thống, ví dụ như chữ viết trên TV QLED 8K luôn dễ đọc hơn, giúp giảm mỏi mắt.
Nguồn: https://stamboom-boden.com
Danh mục: Là Gì
