In den letzten Jahren steigt die Bildqualität von Videoinhalten stetig. Dennoch ist die Darstellung von Szenen mit großen Kontrast- und Farbumfang selbst bei Ultra-High-Definition TV immer noch eine Herausforderung. Oftmals gehen beim Übergang von HDTV zu UHDTV Bildinformationen verloren, da zu helle Bereiche nur noch weiß und zu dunkle Bereiche nur noch schwarz dargestellt werden können. Eine neue Methode, die hier helfen soll ist das sogenannte High-Dynamic-Range-Verfahren (HDR). Mithilfe von HDR wirken Bilder kontrastreicher, lebhafter und natürlicher – und entfalten ihre Wirkung damit nah an der menschlichen Wahrnehmung.
Die Wunschvorstellung von Rundfunkanstalten und Fernsehsendern wäre natürlich, neues Videomaterial direkt in UHDTV und HDR aufzuzeichnen. In der Praxis liegt allerdings häufig nur HDTV-Material mit Standard-Dynamic-Range (SDR) vor. Das liegt einerseits an der Verwendung von Archivmaterial, andererseits an hohen Anschaffungskosten von HDR-fähigen Aufnahmetechnologien sowie der Nutzung spezieller Kameras, die überhaupt in der Lage sind, derart hohe Kontrastumfänge abzubilden.
Ziel des gemeinsamen Forschungsprojekts der Hochschule RheinMain, der Lynx Technik AG und DeepVA ist es, Algorithmen zu entwickeln, die Kontrast-, Dynamik- und Farbräume von SDR in HDR konvertieren, oder besser gesagt „Upkonvertieren“ (UPCON). Diese Technologie soll sowohl in Echtzeit direkt bei der Aufnahme von Videomaterial zum Einsatz kommen, als auch nachträglich in Form einer cloudbasierten, nicht-echtzeit Konvertierung. Wichtig sind hierbei die Skalierbarkeit über Cloud-Systeme, das Schaffen einer ökonomischen Hardware-Lösung für den Einsatz im Übertragungswagen, sowie der Einsatz von KI-basierten Bildverarbeitungsalgorithmen, die für den Nutzer intuitiv handhabbar und leicht zugänglich sind.
Die Hochschule RheinMain verfügt im Rahmen des Studiengangs Medientechnik über außerordentliches Know-how im Bereich Deep Learning und hochauflösender Fernsehsysteme. Sie ist für die Entwicklung der Algorithmen eines modularen echtzeitfähigen Systems der Ausführung KI-basierter Bildverarbeitungsmethoden zuständig. Die Firma Lynx Technik AG ist auf die Entwicklung, die Fertigung und der Vertrieb von hardwarebasierten Spezialgeräten für professionelle Fernsehtechnik fokussiert und liefert demnach die passende Hardwareeinheit, die den komplexen und rechenintensiven Verfahren mittels GPU-Technik gerecht wird. Der Schwerpunkt liegt hierbei auf der Geschwindigkeit, in der die Daten in Echtzeit verarbeitet werden. DeepVA übernimmt die Bildverarbeitung ohne Echtzeitkomponente. Diese findet auf einer Cloud-Plattform statt, für die die erforderliche KI-Infrastruktur bereits vorliegt. Hierbei steht hauptsächlich die Qualität der Konvertierung im Vordergrund. DeepVA unterstützt die Hochschule RheinMain ebenfalls mit ihrer Deep-Learning-Expertise und ihrem KI-Wissen.
Das neuartige und ambitionierte Forschungsvorhaben wird durch Fördermittel aus dem „Zentralen Innovationsprogramm Mittelstand“ (ZIM) mitfinanziert, welches durch das Bundesministerium für Wirtschaft und Klimaschutz ins Leben gerufen wurde. Nicht nur Rundfunkanstalten und Fernsehsender profitieren von den Ergebnissen, die neuen Technologien wären auch im Bereich der Sicherheits- und Überwachungstechnik und des autonomen Fahrens z.B. bei der Aufbereitung von On-Board-Kamerabildern für den virtuellen Rückspiegel oder andere Assistenzsysteme einsetzbar.
