抖音世界杯的畫質(zhì)優(yōu)化實踐
背景介紹
卡塔爾世界杯已經(jīng)結(jié)束,29 天賽程,64 場比賽,最終梅西帶領(lǐng)阿根廷時隔三十六年再次捧杯。世界杯期間,抖音提供的穩(wěn)定高質(zhì)直播畫面為觀眾帶來了完美的觀賽體驗,決賽的 PCU 高達 3700W+。
世界杯賽事涉及鏈路眾多,如何保障各鏈路的畫質(zhì)穩(wěn)定并進一步提升畫質(zhì),是一個巨大的挑戰(zhàn)。本文主要介紹火山引擎多媒體實驗室在世界杯期間畫質(zhì)的相關(guān)工作。
畫質(zhì)優(yōu)化鏈路
世界杯涉及鏈路較長,可簡化為下圖流程,F(xiàn)IFA 現(xiàn)場信號首先傳到央視端進行合規(guī)安全處理,然后經(jīng)過演播室的制作傳輸給 CDN 再進一步分發(fā)到用戶側(cè)。從畫質(zhì)角度來看整個鏈路可分為畫質(zhì)檢測與畫質(zhì)優(yōu)化兩個部分,對于 CDN 之前的鏈路以畫質(zhì)監(jiān)測為主,以發(fā)現(xiàn)問題/定位問題/推動對應鏈路人員解決問題為目的。畫質(zhì)優(yōu)化在 CDN 和客戶端兩側(cè)進行,下面的內(nèi)容主要介紹畫質(zhì)優(yōu)化部分。
本次世界杯直播使用支持 HDR(高動態(tài)范圍)設(shè)備錄制,團隊對支持 HDR 的設(shè)備增加了 HDR 檔位,同時提供了多種不同分辨率/幀率的檔位。為了使得觀眾獲得更好的畫質(zhì)體驗,團隊通過自研的自適應 ToneMapping,視頻降噪,ROI,端上超分等算法有效地提升了賽事畫質(zhì)。
卡塔爾世界杯采用 HDR 拍攝方式,HDR 拍攝的片源擁有更廣的色域,更大的動態(tài)范圍。但對很多終端顯示設(shè)備而言,并不支持 HDR 信號播放,所以通過 ToneMapping 算法將 HDR 信號轉(zhuǎn)換為 SDR(標準動態(tài)范圍)信號是十分必要的。
相比 SDR 信號,HDR 信號擁有更廣的色域和更大的動態(tài)范圍,在轉(zhuǎn)換到 SDR 信號的過程中不可避免會產(chǎn)生一些信息損失。常用的一些 ToneMapping 方法,不論是 Reinhard,F(xiàn)ilmic 或者 Hable,其本質(zhì)都是設(shè)計固定的映射曲線實現(xiàn)從 HDR 到 SDR 的轉(zhuǎn)換,同時盡量保持對 HDR 效果的還原。但對于世界杯等大型賽事,現(xiàn)場動態(tài)范圍跨度極大,場館的燈光/草地/球員亮度差異明顯,觀眾感興趣的球員信息實際集中在暗部區(qū)域,這就導致 ToneMapping 之后的 SDR 信號過暗的問題,為了解決這一問題,團隊提出了內(nèi)容自適應 ToneMapping 算法,通過統(tǒng)計視頻內(nèi)容的實際光照情況動態(tài)地進行 ToneMapping,從而得到更優(yōu)效果。
左: Hable 算法,右: 內(nèi)容自適應 ToneMapping
為了兼顧視頻碼率和主觀畫質(zhì),團隊使用了基于 LSTM(長短期記憶網(wǎng)絡(luò))的時域 ROI 技術(shù),通過人眼顯著性區(qū)域檢測和編碼相結(jié)合的方式,讓碼率在畫面上的分配更加合理。目前市面上沒有專門針對足球場景的 saliency(顯著性物體檢測)數(shù)據(jù)集,通用的 saliency 數(shù)據(jù)集在世界杯這類特定場景中表現(xiàn)并不理想。針對這一問題,團隊專門制作了足球場景的 saliency 數(shù)據(jù)集,通過眼動儀追蹤球迷觀看球賽時的關(guān)注區(qū)域得到足球比賽的專用 saliency 數(shù)據(jù)集,從而極大增加了模型的準確性。針對足球場景中顯著性物體較多,顯著性區(qū)域分散的特點,團隊對檢測模型進行了專門的優(yōu)化,在保證檢測速度的前提下,提高了模型的召回率和不同場景的魯棒性,從而實現(xiàn)更優(yōu)的主觀質(zhì)量。
注:紅色框內(nèi)表示 ROI 區(qū)域,左邊為通用方案結(jié)果,右邊為優(yōu)化結(jié)果
同時團隊使用了視頻降噪算法,根據(jù)視頻信息對其進行空域、時域噪聲的去除,將帶有噪聲的視頻處理成干凈、沒有噪聲的視頻。由于去除了視頻的噪聲,在提升視頻質(zhì)量的基礎(chǔ)上同時降低了傳輸?shù)拇a率。由于用戶側(cè)網(wǎng)速的限制,端上存在多個檔位,當看播端網(wǎng)速較慢時,可能會切換到 480P/720P 等低分辨檔位,此時會觸發(fā)端上超分算法提升畫面清晰度。超分辨率技術(shù)指的是,基于機器學習/深度學習方法,根據(jù)視頻信息對其進行空域、時域建模重構(gòu)出缺失的細節(jié),將低分辨率的視頻重建出高分辨率視頻的技術(shù)。這樣即使是在低分辨檔位也能體驗到更清晰的畫質(zhì)。
左:視頻降噪前,右:視頻降噪后
左:視頻超分前,右:視頻超分后
除此之外團隊還提供大分辨率、高幀率、廣色域,并使用色彩增強、自適應銳化等多種畫質(zhì)增強技術(shù),呈現(xiàn)更加沉浸感的超高清畫面。