Die Herausforderung: Mit Standard-Video das Gesamtbild erfassen

Moderne Fernseher bieten zwar atemberaubende Ultra-High-Definition (UHDTV)-Funktionen, aber die Darstellung von Szenen mit hohem Kontrast und Farbumfang bleibt eine Herausforderung. Bei der Umstellung von Standard-HDTV auf UHDTV gehen Details in zu hellen oder zu dunklen Bereichen oft verloren.

Einführung von High Dynamic Range (HDR): Eine bessere Zukunft für Videos

High Dynamic Range (HDR) ist die Lösung. HDR-Inhalte bieten einen höheren Kontrast, lebendigere Farben und ein natürlicheres Seherlebnis, das der menschlichen Wahrnehmung näher kommt.
SDR to HDR convertion

Die Lücke schließen: Konvertierung von SDR in HDR mit KI

Fernsehsender stehen vor der Herausforderung, dass vorhandene Bibliotheksinhalte in Standard Dynamic Range (SDR) aufgenommen wurden. Die Anschaffung neuer HDR-Aufnahmegeräte kann teuer sein und nicht alle Kameras können die für HDR erforderlichen hohen Kontrastbereiche erfassen. An dieser Stelle kommt ein neues Forschungsprojekt der Hochschule RheinMain, der Lynx Technik AG und DeepVA ins Spiel. Sie entwickeln Algorithmen zur „Upkonvertieren“ (UPCON) von SDR-Videos zu HDR. Diese Technologie soll sowohl in Echtzeit direkt bei der Aufnahme von Videomaterial als auch später in Form einer Cloud-basierten Nicht-Echtzeit-Konvertierung eingesetzt werden. Wichtige Aspekte sind dabei die Skalierbarkeit über Cloud-Systeme, die Schaffung einer kostengünstigen Hardwarelösung für den Einsatz in Übertragungswagen und der Einsatz von KI-basierten Bildverarbeitungsalgorithmen, die für den Nutzer intuitiv handhabbar und leicht zugänglich sind.

Upkonvertierung in Echtzeit

Konvertieren Sie Videos direkt während der Aufnahme, ideal für Live-Events.

Cloud-basiert

Konvertieren Sie vorhandenes, in der Cloud gespeichertes Filmmaterial.

Über den Rundfunk hinaus hat diese Technologie das Potenzial, verschiedene Bereiche zu revolutionieren. In den Bereichen Sicherheit und Überwachung kann sie die Bildschärfe erhöhen, um kritische Orte besser überwachen zu können. In autonomen Fahrzeugen kann sie die Verarbeitung von Kamerabildern verbessern, was zu genaueren virtuellen Rückspiegeln und anderen Fahrerassistenzsystemen führt.

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gemeinsame Forschung

Zusammenarbeit für den Erfolg

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.

Hochschule RheinMain

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.

Innovationsprogramm

Finanziert durch Innovation

Das neuartige und ambitionierte Forschungsvorhaben wird durch Fördermittel aus dem „Zentrales Innovationsprogramm Mittelstand“ (ZIM) mitfinanziert, welches durch das Bundesministerium für Wirtschaft und Klimaschutz ins Leben gerufen wurde

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