koyatenn
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画質マニアです。また音質マニアでもあります。 質感と立体の表現を好みCRT, 撮像管, 70mmフィルムなどの画を好みます。 普段はTwitterにいます。 LaserDiscを主とした…

マイルーム

koyatenn Room
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その他 / その他 / オーディオ・シアター兼用ルーム / ~6畳 / 防音なし / スクリーンなし / ~2ch
主にLaserDiscを扱っております。 現在はLaserDiscをファイル化しPC Transportで再生するファイルベースのシステムの研究に注力しているため、その関係の機器が多いです。 …
所有製品
  • TOS(光・角形)デジタルケーブル
    1ST STORAGE AUDIO SMO6
  • USBケーブル
    SUPRA USB 2.0
  • D端子ケーブル
    FURUTECH FVD-77
  • D端子-RCA色差ケーブル
    FURUTECH FVD-73
  • その他ケーブル
    FURUTECH FVS-71

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日記

Lanczos8

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2020年10月20日

今朝はTransport SystemとAudioADCを単一のSPGへGenLockさせてのPSNRを行う事でオーディオケーブルの差異の定量化を行える可能性やその実践方法について考えており。
その後は嘗て三管式プロジェクター使いのハイエンドホームシアター愛好家の間で評価の高かった某有名メーカーのスケーラーシリーズの優位性の訳について情報収集を行っておりました。
今回はスケーラーについて知りたく思った訳ではなく同社の別製品に期待度の高い製品が一つか二つ存在しておりその調査の最中、スケーラーとしての同世代他社製品についても調べ知る事となりました。


さて先日私、PIONEER製LaserDisc Player「LD-200」「LD-S1」「LD-X1」の画質比較を行える動画をアップロードいたしました。

4320p/8K UHDTV版

2160p/4K UHDTV版

1125p(1080p)/HDTV版

これらの動画は先日も述べた通り、アップコンバートのクオリティが非常に低いです。
YouTubeでのビットレートの割り当てを大きく取る事と4320p/8K UHDTVでのアップロードテストを行う事を理由にアップコンバート作業を行った事や、現在使用中の製作環境の都合でこのような状態でアップロードを行う事となりました。

理由があり止む無く行った事といえそのクオリティの低さは迚も気になります。
その為、本日静止画での処理のみですけれども少し真面目にアップコンバートを行ってみました。
過度に寝ぼけた画ではなくなっただけ大分マシになった様には思います。
https://twitter.com/koyatenn1/status/1318513558083182594

少し真面目にと言いましても再標本化に現在実用化されている一般的な二次元フィルタの窓関数にとしては最も優秀な部類に入ると考えられるLanczos系の関数を用いただけです。
LanczosはSinc関数と呼ばれる窓関数の一つであり一般的にSpline系の関数よりもより理想的で優れていると言われていたり最良の妥協点と言われていたりする物です。
私は数学的な事には疎いもので数学的な部分についてはあまり詳しく解りませんけれども、画質的には極力暈さず解像度を損なわずそれでもジャギーは見せずと徹底した物である様に思います。

Lanczosは半径を指定出来、その半径が広ければ広い程にジャギーが減る反面オーバーシュートやリンギングが生じやすくなる傾向が有り、この辺りはDACの再構成フィルタとして用いられるLPF(= Low Pass Filter)の減衰特性に非常に良く似ている様に思います。カットオフ周波数が同じであればより急峻な減衰特性を持つもの程阻止帯域減衰量が増え結果ジャギーを構成するサンプリングクロック成分をより大きく減衰させる事が出来る反面インパルス応答, ステップ応答の特性に影響しオーバーシュートやリンギングをもたらす事になる…といった感じで。
つまり、Lanczosはアナログ回路で実装された一次元LPFに非常に良く似た挙動を示す二次元LPFのデジタルフィルタと言えると思います。

半径を1に設定するとジャギーが気になり半径2では傾斜の緩い斜め線にジャギーが残りますので半径は最低でも3にする必要があると私は判断しております。
リンギングやオーバーシュートは目障りでこそありますが、騒がしい帯域外ノイズの許容や帯域内成分の減衰した眠い画との取捨選択となる事が現実ですから私は過度にそれが生じない限りは許容してしまった方が結果的な画質は良好になる様に思い、私はより急峻な減衰特性を持つフィルタを好んでおります。
今回テストした所、目立ったリンギングやオーバーシュートの発生を確認出来なかったため使用したアプリケーションで設定可能な最大値である8を用いる事としました。


当然の事ですけれども、アップコンバートやリサンプリングは画質や音質を向上させる物ではなく損失, 劣化を許容した変換でしかありません。
その為、極力損失, 劣化の少ないアルゴリズムを用いた処理を行う事が好ましいのです。

因に一般的なリサイズアルゴリズムを実際に比較してみて、画質的印象は良いものから順に以下の様になると私は認識しております。
Lanczos > Spline36 > Spline16 > 平均画素法 > BlackmanSinc > Bicubic > Bilinear > Gaussian > NearestNeighbor

最近ではWaifu2x, Anime4K, Next Generation Upscalingなどのアルゴリズムが話題になりがちですけれども、Waifu2xはシャープなエッジを出そうとするあまり輪郭が暴れがちな欠点がありAnime4Kはエッジのみ極端に先鋭にしてしまい不自然な画になったり急角度の斜め線に弱くジャギーが気になったりと正直良い印象がございません。Next Generation Upscalingは比較的無難な仕上がりでLanczosの置き換えて行く事になる可能性を考える事もありますがエッジの強調がもう少し甘ければ違和感無く使えるのでは無いかと私は考えております。

正直な所、現時点ではこれら深層畳み込みニューラルネットワークによるリサンプリングは期待はずれでしかない様に私は思っております。
今後は深層畳み込みニューラルネットワークによる既存のリサンプリングアルゴリズムの置き換えではなくESRGANなどの敵対的生成ネットワークによる既存のアップコンバート, リサンプリングの常識からのブレイクスルーに期待すべきなのでは無いかと私は考えております。

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