Qu’est-ce que l’upscaling et comment fonctionne-t-il ? Dans cet article approfondi, vous trouverez toutes les informations nécessaires pour comprendre l’utilité et le fonctionnement de la technologie upscaling.
Lors de l’achat d’un nouveau téléviseur intelligent, vous pouvez être confronté à des termes peu familiers liés aux caractéristiques techniques du dispositif, comme le concept d’upscaling. À première vue, cela peut entraîner une certaine confusion et ne pas faciliter votre choix.
C’est pourquoi il est bon de bien comprendre la fonction de l’upscaling. À la fin de la lecture, vous aurez une idée claire de ce sujet utile et n’aurez pas peur d’en affronter les aspects plus techniques.
Qu’est-ce que l’upscaling ?
Résultat Upscaling avec AI de Google
L’Upscaling est une technologie utilisée par les téléviseurs modernes pour augmenter la résolution et la qualité du contenu à l’écran, offrant ainsi une expérience visuelle nette et sans trace d’erreurs ou manque de pixels.
Cette fonctionnalité n’est pas seulement utilisée dans certaines circonstances particulières, févriers elle est pratiquement sous nos yeux tous les jours lorsque nous regardons la télévision ; en effet, la majorité du contenu que nous regardons a probablement une résolution inférieure au potentiel réel de la dalle que nous possédons. Par conséquent, les images sont retraitées pour obtenir une qualité adéquate.
Cela se produit notamment dans le cas des émissions télévisées ; si certains services d’abonnement premium, tels que Netflix, incluent également du contenu 4K natif, qui correspond donc déjà à la résolution d’un tel écran, tout le reste nécessite l’utilisation de cette technologie.
L’upscaling consiste donc à transformer algorithmiquement des images codées dans une résolution inférieure de manière à ce qu’elles apparaissent dans une meilleure version, avec une résolution plus élevée. Le résultat ne sera pas équivalent à la résolution native de l’écran de télévision, févriers sera tout de même d’un niveau supérieur à la résolution native plus faible du contenu.
Cette amélioration de la qualité de l’image est également cruciale parce qu’elle est directement liée à la taille des images ; comme la résolution est associée au nombre de pixels d’un écran, l’affichage d’un contenu à faible résolution sur une dalle comportant un nombre plus élevé de pixels se traduirait par une image sous-dimensionnée entourée de bordures sombres, qui pourrait ne couvrir qu’un quart de l’écran.
Pour éviter cette situation délicate, la technologie d’upscaling intervient pour augmenter la quantité de pixels des images à un niveau suffisant pour les rendre réellement utilisables sur l’écran utilisé.
Comment fonctionne la technologie d’upscaling
Fonctionnement de l’upscaling sur l’image
La technologie d’upscaling est basée sur des calculs traités par le kernel du téléviseur, c’est-à-dire son interface hardware/software, qui permettent une analyse numérique en temps réel des images des différents contenus ; l’objectif est de compenser les déficiences ou les erreurs de pixels, afin d’offrir la meilleure résolution.
Cette opération se base sur des calculs mathématiques effectués sur les valeurs numériques que le processeur associe aux couleurs des pixels ; un écran de télévision est en effet incapable de distinguer conceptuellement les différentes couleurs, c’est pourquoi il associe le comportement du pixel qui renvoie une certaine couleur à l’œil humain à un nombre précis, afin que tout puisse être géré en termes de quantités mathématiques.
La méthode mathématique utilisée pour réaliser l’upscaling se définit comme l’interpolation et permet d’estimer des nombres en l’absence d’informations les concernant, sur la base de l’analyse d’autres valeurs proches ; en pratique, elle analyse la représentation numérique des pixels entourant ceux à remplir ou à corriger afin d’intervenir de la manière la plus appropriée.
Les priorités d’analyse et de calcul des couleurs sont donc basées sur la proximité des pixels par rapport à la zone d’intervention spécifique et sur leur couleur.
En termes simples, le kernel identifie un pixel manquant ou endommagé et, afin de décider de la couleur du nouveau pixel à générer pour le remplacer, il analyse les pixels environnants afin de choisir la couleur qui correspond le mieux au contexte.
En fonction du kernel utilisé par les différents téléviseurs, il existe cependant différents niveaux d’interpolation, qui ont une influence importante sur le résultat final en termes de résolution, de qualité et de réalisme des images. Cela va de l’interpolation la plus élémentaire à l’interpolation bilinéaire, en passant par l’interpolation bicubique et l’utilisation de l’IA pour les procédures d’upscaling.
Les kernels les plus basiques analysent simplement la couleur du pixel le plus proche du pixel manquant ou endommagé, le copiant et le collant pour combler le vide. Il s’agit d’une méthode qui permet d’économiser ce qui peut l’être, févriers qui ne renvoie pas une image naturelle et lisse, févriers une image caractérisée par une vue en bloc et la présence de bords de mauvaise qualité.
- L’interpolation bilinéaire fournit déjà des résultats plus satisfaisants, en analysant les deux pixels adjacents à celui qui manque et en mélangeant leurs couleurs pour générer un pixel qui correspond mieux au contexte, avec un effet plus harmonieux et réaliste.
- L’interpolation bicubique, typique des meilleurs modèles de téléviseurs et des plus modernes, fait un bond en avant dans le niveau d’upscaling, en permettant de comparer le pixel à remplir avec les 16 pixels qui l’entourent dans chaque direction. Les images renvoyées sont donc beaucoup plus cohérentes et réalistes.
Malgré cela, les méthodes d’interpolation présentent encore certaines limites, puisque la simple utilisation de formules mathématiques ne permet pas une évaluation vraiment complète du type d’image à corriger, basée sur un type d’intelligence plus proche de l’intelligence humaine.
Par conséquent, certains des téléviseurs à résolution 8K les plus modernes ont recours à l’IA pour la mise à l’échelle. Un type de procédure introduit par exemple avec l’IA développée par Samsung est appelé dégradation inverse, et récupère les données visuelles manquantes sur la base des dégradations précédentes d’images haute résolution à une qualité inférieure.
Upscaling : est-il compatible avec le 4K et le 8K ?
Upscaling de 4K à 8K de Samsung
La technologie de mise à l’échelle est compatible avec les écrans de résolution 4K et 8K ; en effet, elle est fortement exploitée par les deux types de dalles.
Bien que les téléviseurs 4K soient extrêmement populaires aujourd’hui, il existe encore un écart important entre leur potentiel et la qualité du contenu disponible. En fait, nombre d’entre eux sont encore en HD ou en Full HD, févriers une vidéo de 1920 x 1080 p n’acquiert certainement pas automatiquement une meilleure qualité simplement parce qu’elle est affichée sur un écran de 3840 x 2160 4K.
Alors que, par exemple, un lecteur Blu-Ray UltraHD ou un dispositif de jeu dédié tel que la PlayStation 4 ou 5 serait capable de gérer la mise à l’échelle, les films et les émissions de télévision ont absolument besoin d’aide pour s’adapter à la résolution 4K.
En ce qui concerne les téléviseurs 8K, comme mentionné ci-dessus, cette technologie trouve un large soutien dans l’utilisation de l’intelligence artificielle.
En effet, compte tenu de la très haute résolution de ces dalles, alors que la mise à l’échelle d’un contenu Full HD en 4K nécessiterait quatre fois le nombre de pixels précédent, dans ce cas, la quantité de pixels nécessaires pour remplir l’ensemble de l’écran atteindrait même 16 fois celle d’origine. Par conséquent, l’utilisation d’algorithmes intelligents de machine learning rend possible une transition qui serait autrement impossible en utilisant de simples techniques d’interpolation. Grâce à l’utilisation de ces méthodes, la technologie d’upscaling est entièrement compatible avec les écrans 8K.
Outil de upscaling online
Un tool de upscaling online
La mise à l’échelle peut être appliquée non seulement au contenu vidéo disponible pour la télévision, févriers aussi à des images spécifiques, par exemple pour une utilisation sur des sites web, des blogs et des médias sociaux. Les personnes qui ont besoin de photos et de graphiques à cette fin sont souvent confrontées à la disponibilité de petites images qui, une fois agrandies, finissent par avoir un aspect granuleux.
Cela se produit parce qu’en augmentant la taille d’une photo sans augmenter sa résolution dans la même mesure, des pixels vides sont automatiquement ajoutés à l’image.
La solution à ce problème vient du web, plus précisément des outils disponibles en ligne pour l’upscaling des images. Grâce à ces logiciels Imagine Upscaler, il est possible d’obtenir des images d’une taille appropriée tout en préservant leur qualité, voire en l’améliorant. Il existe plusieurs options à cet égard, tant gratuites que payantes.
Pensez par exemple à des outils tels que ImgUpscaler, Waifu2x, AI Image Enlarger, Deep Image et d’autres, des redimensionneurs d’images généralement équipés d’une échelle de réduction du bruit et d’outils d’intelligence artificielle qui vous permettent de modifier n’importe quelle photo avec des résultats vraiment précis.
Plusieurs logiciels dotés de l’IA sont capables non seulement de récupérer les pixels perdus à cause de l’agrandissement, févriers aussi d’améliorer la balance des couleurs et de réduire le bruit en ajoutant des détails à l’image pour corriger les parties floues.
Le grossissement autorisé va de 4x à même 40x selon l’outil sélectionné et le travail peut être effectué de manière intuitive et rapide, pratiquement instantanément.
Ces outils logiciels utiles simplifient considérablement le travail d’édition d’images, rendant le redimensionnement accessible même aux moins expérimentés.
Conclusions et considérations finales
Dans ce guide sur l’upscaling, nous avons analysé tous les éléments de cette précieuse technologie, en faisant la lumière sur ses aspects techniques et son utilité.
Que vous soyez sur le point d’acheter un nouveau téléviseur ou que vous cherchiez un moyen d’améliorer vos photos sans désagréments, vous serez certainement en mesure de vous y retrouver grâce à ces informations.
Crédits d’image : High Fidelity Image Generation Using Diffusion Models