Новый инструмент для тестирования SR-алгоритмов
Учёные факультета вычислительной математики и кибернетики МГУ создали уникальный бенчмарк для оценки алгоритмов суперразрешения при компрессии видео. В исследовании проанализированы 19 передовых SR-моделей с применением современных кодеков H.264, H.265, H.266, AV1 и AVS3. Этот инструмент точно определяет эффективность восстановления деталей и устранения артефактов, открывая путь к созданию видеоформатов нового поколения без потерь качества.
Преодоление барьеров видеосжатия
Современные технологии передачи сталкиваются с ключевым вызовом: как обеспечить высокое качество изображения при минимальном битрейте. Видеокомпрессия закономерно вызывает потерю деталей и дефекты, особенно при низких битрейтах. Суперразрешение предлагает прорывное решение для реконструкции изображений, однако различные SR-модели демонстрируют неравнозначные результаты.
Масштабный эксперимент ВМК МГУ
Для выявления оптимальных алгоритмов команда провела комплексное тестирование 19 SR-моделей с пятью видеокодеками. Результатом стал специализированный бенчмарк, анализирующий качество реконструкции изображения с учётом визуального восприятия и потенциал снижения битрейта при сохранении чёткости.
Как подчеркнул Евгений Богатырев, магистрант Лаборатории компьютерной графики и мультимедиа, суперразрешение раскрывает новые горизонты видеосжатия, позволяя значительно сократить передаваемый объём данных без ущерба для изображения. Выбор оптимальной SR-методики зависит от специфики кодека и уровня компрессии, а разработка учёных упрощает этот процесс для различных сценариев.
Ключевые критерии оценки
В фокусе исследования – способность моделей восстанавливать утраченные детали, нивелировать артефакты сжатия и сохранять визуальное качество. Особое внимание уделялось определению степени снижения битрейта при комбинации SR-алгоритмов с конкретными видеокодеками.
Объективность оценки обеспечена масштабным краудсорсинговым анализом с участием более 5000 экспертов, сравнивавших результаты на реальных видеозаписях. Дополнительно использовались метрики PSNR, LPIPS и MDTVSFA для выявления максимально точных методов автоматической оценки.
Перспективные результаты
Иван Молодецких, инженер Лаборатории, отметил главный вывод: отдельные SR-модели позволяют снизить битрейт на 65% без ощутимых потерь качества. Это создаёт возможности для применения в сфере живой трансляции и видеосвязи, где критична минимизация сетевой нагрузки.
Открытие ВМК МГУ найдёт применение во многих индустриях. Технологии суперразрешения революционизируют передачу видео в мобильных сетях, экономя трафик при слабом интернете. Системы видеонаблюдения повысят точность аналитики благодаря восстановлению деталей в сжатых потоках. Медиаиндустрия получит инструмент для реставрации архивов и улучшения исторических записей.
Будущее видеотехнологий
По мнению Дмитрия Ватолина, старшего научного сотрудника лаборатории, суперразрешение трансформирует всю сферу видеотехнологий. Исследование доказывает: сочетание передовых SR-методик и кодеков радикально сокращает расходы на хранение и передачу данных при неизменном качестве картинки, открывая глобальные перспективы для рынка.
Источник: scientificrussia.ru
