京东方研发推出 8K+AI 超高清视频图像技术方案：支持自动化修复、HDR 调色算法

最新 11 月 19 日消息，经典影视画面承载着一代人记忆。但是，随着时间飞逝，模糊、划痕、噪点…… 为记忆中的画面蒙上了"尘土"。而近几年的人工智能技术飞速发展，又为影像作品带来了新的生机。

京东方技术创新中心研发推出了 8K+AI 超高清技术方案，并基于独有的超高清算法模型，有效解决影像清晰度、色彩、流畅度等问题，目前已实现为北京电视台、广东电视台等专业客户提供符合超高清标准的 AI 修复服务，深度赋能超高清显示领域。

京东方技术创新中心 8K+AI 超高清技术，在图像和视频处理领域具有丰富的技术积累，可针对不同的场景需求进行定制化的处理。在现有设备情况下，京东方 AI 修复的自动化流程，可以提升影像修复效率 2-3 倍，降低人工成本 50% 以上。

京东方 8K+AI 超高清技术方案图像分辨率智能提升，"一个图像，一套参数"自适应监控，采用 8K+AI 超高清技术修复"老照片"，性能十分强悍。

京东方表示，以修复《紫禁城》史料照片为例，有的照片已经 100 多年了，清晰度低，每张照片质量参差不齐，存在很大的挑战。

针对这些难点，采用了"先整体后局部"的思路，先通京东方技术创新中心超分辨率技术，对图像的分辨率进行自适应拉伸，得到高分辨率的图像。通过"一个图像，一套参数"的方法，对图像处理过程进行自适应监控，解决参数不固定的问题。关于人脸处理，会对人脸进行定位，进行针对性的细节提升。

最新获悉，具体来说，它采用了多重反向递归深度网络，能够对低分辨率图像进行倍数级提升，最大可实现 16 倍拉伸，转化为 4K 至 8K 的高分辨率图像，实现图片无损放大。同时通过 GAN（对抗生成网络，一种机器学习架构），智能补充图像像素细节特征，兼顾从宏观到微观的效果，使生成的图像更加逼真、自然。

多重反向递归深度网络，是一种基于深度学习的算法模型，它通过上百层脑神经网络，学习图像的特征参数，采用"渐进式拉伸"的方式实现图像拉伸，并将每次拉伸之后的图像都与原始输入的低分辨率图像做特征比对，有利于增强拉伸图像的精度，大大减少图像特征损失，具有系统占用内存小、处理图像速度快、图像拉伸视觉效果好等优点。

另外，色彩增强技术已经能对黑白照片进行智能上色，进一步拉近观众与历史的距离。

压缩失真修复技术 + AI HDR 调色算法，让视频修复效果更佳。应用 8K+AI 超高清技术提升视频画质的效果，同样令人惊艳。

在提升视频画质时，如果依照传统的思路，单纯将暗部提亮，会导致暗部的噪声、压缩块更加明显。对此，京东方采用了压缩失真修复技术，有效抑制视频暗部的噪点干扰。

此外，京东方设计了 HDR 智能调色算法模型，通过有效学习调色师的 HDR 调色经验，形成可适配不同场景的调色模型池，自适应的对超高清视频进行 HDR 上变换及不同风格的智能化色彩创作。经过智能化 HDR 调色，可将超高清视频扩展到 HDR 标准及 BT.2020 色域，并且充分利用色域广度进行色彩重映射，有效提升了视频图像丰富的色彩及层次，提高了明暗对比，并且使得色彩表达更加饱满，细节表现更加丰富。

京东方技术创新中心 8K+AI 超高清技术，在文博领域也成功实现应用。一方面，8K+AI 技术能够有效对艺术素材进行超高清修复，让素材的可塑性更强；另一方面，通过京东方性能卓越的超高清显示产品，让文物展示更人性化，帮助观众深入理解文物背后的文化价值。

目前，京东方已经为包括故宫博物院在内的博物馆行业提供了丰富的数字展示方案，让艺术品"活"起来，焕发蓬勃生机。