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影像质量应用于多个不同领域，无论是在娱乐、医疗或工业应用中，高质量的影像都是决策的关键基础。清晰的影像不仅能提升观看体验，还能保证关键细节的准确传达，例如：在医学影像中，它对诊断结果有着直接的影响！ 不仅如此，影像质量还影响了： ▶ 压缩技术 ▶ 存储需求 ▶ 传输效率 随着技术进步，影像质量的标准不断提高，对于研究与开发领域，理解并提升影像质量已成为不可忽视的重要课题。在图像处理的过程中，硬件与软件除了各自扮演着不可或缺的基础角色，有效地协作能够确保图像处理过程既高效又具有优异的质量。 软硬件各扮演了什么样的角色？ ◆ 硬件扮演以下的角色: 数据处理效能： 硬件如中央处理器(CPU)和图形处理器(GPU)负责处理大量的影像数据，确保高速且高效的计算能力。 影像输出质量： 显示设备(如显示器和投影仪)直接影响影像的呈现效果，确保颜色、对比度、亮度等参数达到预期效果。 硬件编码器： 用于影像编码的硬件能加速影像压缩和解压缩过程，提高实时图像处理的性能。 ◆ 软件扮演以下的角色： 算法灵活性： 软件决定使用的影像算法，允许对压缩、去噪、锐化等图像处理功能进行调整。 格式转换与兼容性： 软件能处理不同的影像格式，并进行跨格式的转换和优化，确保不同设备的兼容性。 图像处理调整： 软件可以对影像进行色彩校正、特效处理、分辨率调整等，提升影像质量。 硬件提供了高效能计算的支撑，能快速处理大量数据，并进行实时的影像编码与译码，同时影像输出的设备如显示器，直接影响最终的影像呈现效果。 另一方面，软件则提供了灵活性与可扩展性，能够调整不同的影像算法、进行画质增强、格式转换等操作。 影像压缩的潜在风险及问题： 在影像压缩中，软、硬件都会是影响成像的原因，因此二者间需要互相协调较正，找到最佳的平衡。了解各自的优劣势后，才能做出最好的调校。 软件在影像压缩中有哪些劣势？ 软件编码效能较硬件编码器低，处理速度通常较慢。 需消耗大量系统资源，如CPU和内存，可能导致性能瓶颈。 在高分辨率图像处理上，可能无法达到实时效能。 硬件在影像压缩中又有哪些劣势？ 灵活性差：硬件设计针对特定压缩算法，若有新算法出现，则无法灵活更新。 开发与更新成本高：设计与生产专用硬件成本昂贵，且更新或改进设计通常需要更长的周期。 硬件上常遇到的瓶颈与商机 针对硬件规格(Hardware specs)、成本(Cost) 及其他变量进行了多次量测，特别是关注影像延迟(Video Latency) 的表现。透过对这些参数的精确测试，发现不同硬件规格与成本组合对影像延迟有显著影响。 以此为依据，得以挑选出潜在的商业机会。例如表一中，Sample 4 的高规格硬件以 153ms 的低延迟表现脱颖而出，这在低延迟需求高的应用场景中展现了商业潜力，而低规格的硬件则在成本较低的情况下表现相对较慢。 软件优化的技术难点与解决方案 在软件优化技术的支撑下，我们协助客户进行影像质量的提升，并帮助他们完成开发与验证的流程。具体过程包括分析客户的需求，针对图像处理中的问题进行诊断，提供有效的技术解决方案，并运用如 PSNR、VMAF 和 SSIM 等质量指针进行反复测试验证。 从上表二，可以了解软件优化对影像质量指针(如 PSNR、VMAF 和 SSIM)的显著影响。优化后的数据(右侧)显示，无论是 PSNR 、 VMAF及SSIM，质量都大幅度提升。