బ్రౌజర్‌లో అధిక-నాణ్యత గల వీడియో స్ట్రీమింగ్‌ను అన్‌లాక్ చేయండి. వెబ్‌కోడెక్స్ API మరియు వీడియోఫ్రేమ్ మానిప్యులేషన్‌ను ఉపయోగించి నాయిస్ రిడక్షన్ కోసం అధునాతన టెంపోరల్ ఫిల్టరింగ్‌ను అమలు చేయడం నేర్చుకోండి.
వెబ్‌కోడెక్స్‌లో నైపుణ్యం: టెంపోరల్ నాయిస్ రిడక్షన్ తో వీడియో నాణ్యతను మెరుగుపరచడం
వెబ్ ఆధారిత వీడియో కమ్యూనికేషన్, స్ట్రీమింగ్ మరియు రియల్-టైమ్ అప్లికేషన్‌ల ప్రపంచంలో, నాణ్యత చాలా ముఖ్యం. ప్రపంచవ్యాప్తంగా ఉన్న వినియోగదారులు వ్యాపార సమావేశంలో ఉన్నా, ప్రత్యక్ష ప్రసారాన్ని చూస్తున్నా, లేదా రిమోట్ సేవతో సంభాషిస్తున్నా, స్పష్టమైన మరియు క్లీన్ వీడియోను ఆశిస్తారు. అయితే, వీడియో స్ట్రీమ్‌లు తరచుగా శబ్దం అనే నిరంతర మరియు పరధ్యానానికి గురిచేసే ఒక లోపంతో బాధపడుతుంటాయి. ఈ డిజిటల్ శబ్దం, తరచుగా గ్రెయిన్‌గా లేదా స్టాటిక్‌గా కనిపించే టెక్స్చర్‌గా ఉంటుంది, ఇది వీక్షణ అనుభవాన్ని దెబ్బతీస్తుంది మరియు ఆశ్చర్యకరంగా, బ్యాండ్‌విడ్త్ వినియోగాన్ని పెంచుతుంది. అదృష్టవశాత్తూ, ఒక శక్తివంతమైన బ్రౌజర్ API, వెబ్‌కోడెక్స్, డెవలపర్‌లకు ఈ సమస్యను నేరుగా ఎదుర్కోవడానికి అపూర్వమైన తక్కువ-స్థాయి నియంత్రణను ఇస్తుంది.
ఈ సమగ్ర గైడ్ మిమ్మల్ని ఒక నిర్దిష్ట, అధిక-ప్రభావం గల వీడియో ప్రాసెసింగ్ టెక్నిక్ కోసం వెబ్‌కోడెక్స్‌ను ఉపయోగించడంలో లోతైన విశ్లేషణకు తీసుకెళ్తుంది: టెంపోరల్ నాయిస్ రిడక్షన్. మేము వీడియో నాయిస్ అంటే ఏమిటి, అది ఎందుకు హానికరం, మరియు బ్రౌజర్‌లో నేరుగా ఫిల్టరింగ్ పైప్‌లైన్‌ను నిర్మించడానికి మీరు VideoFrame ఆబ్జెక్ట్‌ను ఎలా ఉపయోగించవచ్చో అన్వేషిస్తాము. మేము ప్రాథమిక సిద్ధాంతం నుండి ప్రాక్టికల్ జావాస్క్రిప్ట్ అమలు, వెబ్ అసెంబ్లీతో పనితీరు పరిశీలనలు మరియు ప్రొఫెషనల్-గ్రేడ్ ఫలితాలను సాధించడానికి అధునాతన భావనల వరకు ప్రతిదీ కవర్ చేస్తాము.
వీడియో నాయిస్ అంటే ఏమిటి మరియు అది ఎందుకు ముఖ్యం?
ఒక సమస్యను పరిష్కరించే ముందు, మనం దానిని మొదట అర్థం చేసుకోవాలి. డిజిటల్ వీడియోలో, నాయిస్ అంటే వీడియో సిగ్నల్‌లోని ప్రకాశం లేదా రంగు సమాచారంలో యాదృచ్ఛిక వైవిధ్యాలు. ఇది ఇమేజ్ క్యాప్చర్ మరియు ప్రసార ప్రక్రియ యొక్క అవాంఛనీయ ఉప-ఉత్పత్తి.
నాయిస్ యొక్క మూలాలు మరియు రకాలు
- సెన్సార్ నాయిస్: ఇది ప్రాథమిక కారణం. తక్కువ కాంతి పరిస్థితులలో, కెమెరా సెన్సార్లు తగినంత ప్రకాశవంతమైన చిత్రాన్ని సృష్టించడానికి ఇన్‌కమింగ్ సిగ్నల్‌ను యాంప్లిఫై చేస్తాయి. ఈ యాంప్లిఫికేషన్ ప్రక్రియ యాదృచ్ఛిక ఎలక్ట్రానిక్ హెచ్చుతగ్గులను కూడా పెంచుతుంది, ఫలితంగా కనిపించే గ్రెయిన్ ఏర్పడుతుంది.
- థర్మల్ నాయిస్: కెమెరా ఎలక్ట్రానిక్స్ ద్వారా ఉత్పత్తి చేయబడిన వేడి ఎలక్ట్రాన్‌లు యాదృచ్ఛికంగా కదలడానికి కారణమవుతుంది, ఇది కాంతి స్థాయికి సంబంధం లేకుండా నాయిస్‌ను సృష్టిస్తుంది.
- క్వాంటైజేషన్ నాయిస్: అనలాగ్-టు-డిజిటల్ మార్పిడి మరియు కంప్రెషన్ ప్రక్రియల సమయంలో ఇది ప్రవేశపెట్టబడుతుంది, ఇక్కడ నిరంతర విలువలు పరిమిత సంఖ్యలో వివిక్త స్థాయిలకు మ్యాప్ చేయబడతాయి.
ఈ నాయిస్ సాధారణంగా గాస్సియన్ నాయిస్‌గా వ్యక్తమవుతుంది, ఇక్కడ ప్రతి పిక్సెల్ యొక్క తీవ్రత దాని నిజమైన విలువ చుట్టూ యాదృచ్ఛికంగా మారుతూ ఉంటుంది, ఇది మొత్తం ఫ్రేమ్‌లో ఒక సన్నని, మినుకుమినుకుమనే గ్రెయిన్‌ను సృష్టిస్తుంది.
నాయిస్ యొక్క రెండు రెట్లు ప్రభావం
వీడియో నాయిస్ కేవలం ఒక కాస్మెటిక్ సమస్య కంటే ఎక్కువ; దీనికి ముఖ్యమైన సాంకేతిక మరియు గ్రహణశక్తి పరిణామాలు ఉన్నాయి:
- క్షీణించిన వినియోగదారు అనుభవం: అత్యంత స్పష్టమైన ప్రభావం దృశ్య నాణ్యతపై ఉంటుంది. నాయిస్‌తో కూడిన వీడియో వృత్తిపరంగా కనిపించదు, పరధ్యానంగా ఉంటుంది, మరియు ముఖ్యమైన వివరాలను గుర్తించడం కష్టతరం చేస్తుంది. టెలికాన్ఫరెన్సింగ్ వంటి అప్లికేషన్‌లలో, ఇది పాల్గొనేవారిని గ్రెయిన్‌గా మరియు అస్పష్టంగా కనిపించేలా చేస్తుంది, ఇది ఉనికి భావనను దెబ్బతీస్తుంది.
- తగ్గిన కంప్రెషన్ సామర్థ్యం: ఇది తక్కువ స్పష్టమైనది కానీ అంతే కీలకమైన సమస్య. ఆధునిక వీడియో కోడెక్‌లు (H.264, VP9, AV1 వంటివి) రిడెండెన్సీని ఉపయోగించుకోవడం ద్వారా అధిక కంప్రెషన్ నిష్పత్తులను సాధిస్తాయి. అవి ఫ్రేమ్‌ల మధ్య (టెంపోరల్ రిడెండెన్సీ) మరియు ఒకే ఫ్రేమ్‌లో (స్పేషియల్ రిడెండెన్సీ) సారూప్యతల కోసం చూస్తాయి. నాయిస్, దాని స్వభావం ప్రకారం, యాదృచ్ఛికమైనది మరియు ఊహించలేనిది. ఇది ఈ రిడెండెన్సీ నమూనాలను విచ్ఛిన్నం చేస్తుంది. ఎన్‌కోడర్ యాదృచ్ఛిక నాయిస్‌ను అధిక-ఫ్రీక్వెన్సీ వివరంగా చూస్తుంది, దానిని భద్రపరచాలి, ఇది వాస్తవ కంటెంట్ బదులుగా నాయిస్‌ను ఎన్‌కోడ్ చేయడానికి ఎక్కువ బిట్‌లను కేటాయించమని బలవంతం చేస్తుంది. దీని ఫలితంగా అదే గ్రహించిన నాణ్యతకు పెద్ద ఫైల్ పరిమాణం లేదా అదే బిట్‌రేట్‌లో తక్కువ నాణ్యత ఉంటుంది.
ఎన్‌కోడింగ్ ముందు నాయిస్‌ను తొలగించడం ద్వారా, మనం వీడియో సిగ్నల్‌ను మరింత ఊహించగలిగేలా చేయవచ్చు, ఇది ఎన్‌కోడర్ మరింత సమర్థవంతంగా పనిచేయడానికి అనుమతిస్తుంది. ఇది మెరుగైన దృశ్య నాణ్యత, తక్కువ బ్యాండ్‌విడ్త్ వినియోగం, మరియు ప్రతిచోటా వినియోగదారులకు సున్నితమైన స్ట్రీమింగ్ అనుభవానికి దారితీస్తుంది.
వెబ్‌కోడెక్స్‌తో పరిచయం: తక్కువ-స్థాయి వీడియో నియంత్రణ యొక్క శక్తి
సంవత్సరాలుగా, బ్రౌజర్‌లో ప్రత్యక్ష వీడియో మానిప్యులేషన్ పరిమితంగా ఉండేది. డెవలపర్లు ఎక్కువగా <video> ఎలిమెంట్ మరియు కాన్వాస్ API యొక్క సామర్థ్యాలకు పరిమితమయ్యారు, ఇది తరచుగా GPU నుండి పనితీరును దెబ్బతీసే రీడ్‌బ్యాక్‌లను కలిగి ఉంటుంది. వెబ్‌కోడెక్స్ ఈ ఆటను పూర్తిగా మారుస్తుంది.
వెబ్‌కోడెక్స్ అనేది ఒక తక్కువ-స్థాయి API, ఇది బ్రౌజర్ యొక్క అంతర్నిర్మిత మీడియా ఎన్‌కోడర్‌లు మరియు డీకోడర్‌లకు ప్రత్యక్ష ప్రాప్యతను అందిస్తుంది. ఇది వీడియో ఎడిటర్‌లు, క్లౌడ్ గేమింగ్ ప్లాట్‌ఫారమ్‌లు మరియు అధునాతన రియల్-టైమ్ కమ్యూనికేషన్ క్లయింట్‌ల వంటి మీడియా ప్రాసెసింగ్‌పై ఖచ్చితమైన నియంత్రణ అవసరమయ్యే అప్లికేషన్‌ల కోసం రూపొందించబడింది.
మేము దృష్టి పెట్టే ముఖ్య భాగం VideoFrame ఆబ్జెక్ట్. ఒక VideoFrame ఒకే వీడియో ఫ్రేమ్‌ను ఒక చిత్రం వలె సూచిస్తుంది, కానీ ఇది ఒక సాధారణ బిట్‌మ్యాప్ కంటే చాలా ఎక్కువ. ఇది ఒక అత్యంత సమర్థవంతమైన, బదిలీ చేయగల ఆబ్జెక్ట్, ఇది వివిధ పిక్సెల్ ఫార్మాట్‌లలో (RGBA, I420, NV12 వంటివి) వీడియో డేటాను కలిగి ఉంటుంది మరియు ముఖ్యమైన మెటాడేటాను కలిగి ఉంటుంది:
timestamp: మైక్రోసెకన్లలో ఫ్రేమ్ యొక్క ప్రదర్శన సమయం.duration: మైక్రోసెకన్లలో ఫ్రేమ్ యొక్క వ్యవధి.codedWidthమరియుcodedHeight: పిక్సెల్‌లలో ఫ్రేమ్ యొక్క కొలతలు.format: డేటా యొక్క పిక్సెల్ ఫార్మాట్ (ఉదా., 'I420', 'RGBA').
ముఖ్యంగా, VideoFrame copyTo() అనే ఒక పద్ధతిని అందిస్తుంది, ఇది రా, కంప్రెస్ చేయని పిక్సెల్ డేటాను ఒక ArrayBufferలోకి కాపీ చేయడానికి అనుమతిస్తుంది. ఇది విశ్లేషణ మరియు మానిప్యులేషన్ కోసం మన ప్రవేశ ద్వారం. మనకు రా బైట్లు వచ్చిన తర్వాత, మనం మన నాయిస్ రిడక్షన్ అల్గారిథమ్‌ను వర్తింపజేసి, ఆపై సవరించిన డేటా నుండి ఒక కొత్త VideoFrameను నిర్మించి, ప్రాసెసింగ్ పైప్‌లైన్‌లో ముందుకు పంపవచ్చు (ఉదా., ఒక వీడియో ఎన్‌కోడర్‌కు లేదా ఒక కాన్వాస్‌పైకి).
టెంపోరల్ ఫిల్టరింగ్‌ను అర్థం చేసుకోవడం
నాయిస్ రిడక్షన్ టెక్నిక్‌లను స్థూలంగా రెండు రకాలుగా వర్గీకరించవచ్చు: స్పేషియల్ మరియు టెంపోరల్.
- స్పేషియల్ ఫిల్టరింగ్: ఈ టెక్నిక్ ఒకే ఫ్రేమ్‌పై ఒంటరిగా పనిచేస్తుంది. ఇది నాయిస్‌ను గుర్తించడానికి మరియు సున్నితంగా చేయడానికి పొరుగు పిక్సెల్‌ల మధ్య సంబంధాలను విశ్లేషిస్తుంది. ఒక సాధారణ ఉదాహరణ బ్లర్ ఫిల్టర్. నాయిస్‌ను తగ్గించడంలో ప్రభావవంతంగా ఉన్నప్పటికీ, స్పేషియల్ ఫిల్టర్‌లు ముఖ్యమైన వివరాలు మరియు అంచులను కూడా మృదువుగా చేయగలవు, ఇది తక్కువ పదునైన చిత్రానికి దారితీస్తుంది.
- టెంపోరల్ ఫిల్టరింగ్: ఇది మనం దృష్టి పెడుతున్న మరింత అధునాతన విధానం. ఇది కాలక్రమేణా బహుళ ఫ్రేమ్‌లలో పనిచేస్తుంది. ప్రాథమిక సూత్రం ఏమిటంటే, వాస్తవ దృశ్య కంటెంట్ ఒక ఫ్రేమ్ నుండి తదుపరి దానికి పరస్పర సంబంధం కలిగి ఉండే అవకాశం ఉంది, అయితే నాయిస్ యాదృచ్ఛికమైనది మరియు సంబంధం లేనిది. అనేక ఫ్రేమ్‌లలో ఒక నిర్దిష్ట ప్రదేశంలో ఒక పిక్సెల్ విలువను పోల్చడం ద్వారా, మనం స్థిరమైన సిగ్నల్ (నిజమైన చిత్రం) నుండి యాదృచ్ఛిక హెచ్చుతగ్గులను (నాయిస్) వేరు చేయవచ్చు.
టెంపోరల్ ఫిల్టరింగ్ యొక్క సరళమైన రూపం టెంపోరల్ యావరేజింగ్. మీకు ప్రస్తుత ఫ్రేమ్ మరియు మునుపటి ఫ్రేమ్ ఉన్నాయని ఊహించుకోండి. ఏదైనా ఒక పిక్సెల్ కోసం, దాని 'నిజమైన' విలువ ప్రస్తుత ఫ్రేమ్‌లోని దాని విలువ మరియు మునుపటి ఫ్రేమ్‌లోని దాని విలువ మధ్య ఎక్కడో ఉండే అవకాశం ఉంది. వాటిని కలపడం ద్వారా, మనం యాదృచ్ఛిక నాయిస్‌ను సగటు చేయవచ్చు. కొత్త పిక్సెల్ విలువను ఒక సాధారణ వెయిటెడ్ యావరేజ్‌తో లెక్కించవచ్చు:
new_pixel = (alpha * current_pixel) + ((1 - alpha) * previous_pixel)
ఇక్కడ, alpha అనేది 0 మరియు 1 మధ్య ఉండే బ్లెండింగ్ ఫ్యాక్టర్. అధిక alpha అంటే మనం ప్రస్తుత ఫ్రేమ్‌ను ఎక్కువగా నమ్ముతాము, ఫలితంగా తక్కువ నాయిస్ రిడక్షన్ కానీ తక్కువ మోషన్ ఆర్టిఫ్యాక్ట్‌లు ఉంటాయి. తక్కువ alpha బలమైన నాయిస్ రిడక్షన్‌ను అందిస్తుంది కానీ కదలిక ఉన్న ప్రాంతాలలో 'గోస్టింగ్' లేదా ట్రయల్స్‌కు కారణమవుతుంది. సరైన సమతుల్యతను కనుగొనడం కీలకం.
ఒక సాధారణ టెంపోరల్ యావరేజింగ్ ఫిల్టర్‌ను అమలు చేయడం
వెబ్‌కోడెక్స్‌ను ఉపయోగించి ఈ భావన యొక్క ప్రాక్టికల్ అమలును నిర్మిద్దాం. మన పైప్‌లైన్ మూడు ప్రధాన దశలను కలిగి ఉంటుంది:
VideoFrameఆబ్జెక్ట్‌ల స్ట్రీమ్‌ను పొందండి (ఉదా., వెబ్‌క్యామ్ నుండి).- ప్రతి ఫ్రేమ్ కోసం, మునుపటి ఫ్రేమ్ డేటాను ఉపయోగించి మన టెంపోరల్ ఫిల్టర్‌ను వర్తింపజేయండి.
- ఒక కొత్త, శుభ్రపరచబడిన
VideoFrameను సృష్టించండి.
దశ 1: ఫ్రేమ్ స్ట్రీమ్‌ను సెటప్ చేయడం
VideoFrame ఆబ్జెక్ట్‌ల లైవ్ స్ట్రీమ్‌ను పొందడానికి సులభమైన మార్గం MediaStreamTrackProcessorను ఉపయోగించడం, ఇది ఒక MediaStreamTrackను (getUserMedia నుండి ఒకటి లాగా) తీసుకుంటుంది మరియు దాని ఫ్రేమ్‌లను చదవగలిగే స్ట్రీమ్‌గా బహిర్గతం చేస్తుంది.
కాన్సెప్చువల్ జావాస్క్రిప్ట్ సెటప్:
async function setupVideoStream() {
const stream = await navigator.mediaDevices.getUserMedia({ video: true });
const track = stream.getVideoTracks()[0];
const trackProcessor = new MediaStreamTrackProcessor({ track });
const reader = trackProcessor.readable.getReader();
let previousFrameBuffer = null;
let previousFrameTimestamp = -1;
while (true) {
const { value: frame, done } = await reader.read();
if (done) break;
// ఇక్కడ మనం ప్రతి 'frame' ను ప్రాసెస్ చేస్తాము
const processedFrame = await applyTemporalFilter(frame, previousFrameBuffer);
// తదుపరి పునరావృతం కోసం, మనం *అసలైన* ప్రస్తుత ఫ్రేమ్ డేటాను నిల్వ చేయాలి
// మీరు అసలు ఫ్రేమ్ డేటాను 'previousFrameBuffer'కి మూసివేసే ముందు ఇక్కడ కాపీ చేస్తారు.
// మెమరీని విడుదల చేయడానికి ఫ్రేమ్‌లను మూసివేయడం మర్చిపోవద్దు!
frame.close();
// processedFrame తో ఏదైనా చేయండి (ఉదా., కాన్వాస్‌కు రెండర్, ఎన్‌కోడ్)
// ... ఆ తర్వాత దాన్ని కూడా మూసివేయండి!
processedFrame.close();
}
}
దశ 2: ఫిల్టరింగ్ అల్గారిథమ్ - పిక్సెల్ డేటాతో పనిచేయడం
ఇది మన పని యొక్క ప్రధాన భాగం. మన applyTemporalFilter ఫంక్షన్ లోపల, మనం ఇన్‌కమింగ్ ఫ్రేమ్ యొక్క పిక్సెల్ డేటాను యాక్సెస్ చేయాలి. సరళత కోసం, మన ఫ్రేమ్‌లు 'RGBA' ఫార్మాట్‌లో ఉన్నాయని అనుకుందాం. ప్రతి పిక్సెల్ 4 బైట్‌ల ద్వారా సూచించబడుతుంది: రెడ్, గ్రీన్, బ్లూ, మరియు ఆల్ఫా (పారదర్శకత).
async function applyTemporalFilter(currentFrame, previousFrameBuffer) {
// మన బ్లెండింగ్ ఫ్యాక్టర్‌ను నిర్వచించండి. 0.8 అంటే 80% కొత్త ఫ్రేమ్ మరియు 20% పాతది.
const alpha = 0.8;
// కొలతలు పొందండి
const width = currentFrame.codedWidth;
const height = currentFrame.codedHeight;
// ప్రస్తుత ఫ్రేమ్ యొక్క పిక్సెల్ డేటాను కలిగి ఉండటానికి ఒక ArrayBuffer కేటాయించండి.
const currentFrameSize = width * height * 4; // RGBA కోసం ప్రతి పిక్సెల్‌కు 4 బైట్లు
const currentFrameBuffer = new Uint8Array(currentFrameSize);
await currentFrame.copyTo(currentFrameBuffer);
// ఇది మొదటి ఫ్రేమ్ అయితే, కలపడానికి మునుపటి ఫ్రేమ్ లేదు.
// దానిని అలాగే తిరిగి ఇవ్వండి, కానీ తదుపరి పునరావృతం కోసం దాని బఫర్‌ను నిల్వ చేయండి.
if (!previousFrameBuffer) {
const newFrameBuffer = new Uint8Array(currentFrameBuffer);
// మనం మన గ్లోబల్ 'previousFrameBuffer'ను ఈ ఫంక్షన్ బయట దీనితో అప్‌డేట్ చేస్తాము.
return { buffer: newFrameBuffer, frame: currentFrame };
}
// మన అవుట్‌పుట్ ఫ్రేమ్ కోసం ఒక కొత్త బఫర్‌ను సృష్టించండి.
const outputFrameBuffer = new Uint8Array(currentFrameSize);
// ప్రధాన ప్రాసెసింగ్ లూప్.
for (let i = 0; i < currentFrameSize; i++) {
const currentPixelValue = currentFrameBuffer[i];
const previousPixelValue = previousFrameBuffer[i];
// ప్రతి రంగు ఛానెల్ కోసం టెంపోరల్ యావరేజింగ్ ఫార్ములాను వర్తింపజేయండి.
// మనం ఆల్ఫా ఛానెల్‌ను (ప్రతి 4వ బైట్) దాటవేస్తాము.
if ((i + 1) % 4 !== 0) {
outputFrameBuffer[i] = Math.round(alpha * currentPixelValue + (1 - alpha) * previousPixelValue);
} else {
// ఆల్ఫా ఛానెల్‌ను అలాగే ఉంచండి.
outputFrameBuffer[i] = currentPixelValue;
}
}
return { buffer: outputFrameBuffer, frame: currentFrame };
}
YUV ఫార్మాట్‌లపై ఒక గమనిక (I420, NV12): RGBA అర్థం చేసుకోవడం సులభం అయినప్పటికీ, చాలా వీడియోలు సామర్థ్యం కోసం స్థానికంగా YUV కలర్ స్పేస్‌లలో ప్రాసెస్ చేయబడతాయి. YUVను నిర్వహించడం మరింత క్లిష్టంగా ఉంటుంది, ఎందుకంటే రంగు (U, V) మరియు ప్రకాశం (Y) సమాచారం వేరుగా ('ప్లేన్‌లలో') నిల్వ చేయబడతాయి. ఫిల్టరింగ్ లాజిక్ అలాగే ఉంటుంది, కానీ మీరు ప్రతి ప్లేన్ (Y, U, మరియు V)పై వేరుగా పునరావృతం చేయాలి, వాటి సంబంధిత కొలతలను (రంగు ప్లేన్‌లు తరచుగా తక్కువ రిజల్యూషన్‌లో ఉంటాయి, ఈ టెక్నిక్‌ను క్రోమా సబ్‌శాంప్లింగ్ అంటారు) దృష్టిలో ఉంచుకుని.
దశ 3: కొత్త ఫిల్టర్ చేయబడిన `VideoFrame`ను సృష్టించడం
మన లూప్ పూర్తయిన తర్వాత, outputFrameBuffer మన కొత్త, క్లీనర్ ఫ్రేమ్ కోసం పిక్సెల్ డేటాను కలిగి ఉంటుంది. మనం ఇప్పుడు దీనిని ఒక కొత్త VideoFrame ఆబ్జెక్ట్‌లో చుట్టాలి, అసలు ఫ్రేమ్ నుండి మెటాడేటాను కాపీ చేసేలా చూసుకోవాలి.
// మీ ప్రధాన లూప్ లోపల applyTemporalFilter ను పిలిచిన తర్వాత...
const { buffer: processedBuffer, frame: originalFrame } = await applyTemporalFilter(frame, previousFrameBuffer);
// మన ప్రాసెస్ చేయబడిన బఫర్ నుండి ఒక కొత్త VideoFrameను సృష్టించండి.
const newFrame = new VideoFrame(processedBuffer, {
format: 'RGBA',
codedWidth: originalFrame.codedWidth,
codedHeight: originalFrame.codedHeight,
timestamp: originalFrame.timestamp,
duration: originalFrame.duration
});
// ముఖ్యమైనది: తదుపరి పునరావృతం కోసం మునుపటి ఫ్రేమ్ బఫర్‌ను అప్‌డేట్ చేయండి.
// మనం *అసలు* ఫ్రేమ్ డేటాను కాపీ చేయాలి, ఫిల్టర్ చేసిన డేటాను కాదు.
// ఫిల్టరింగ్ చేసే ముందు ఒక ప్రత్యేక కాపీ చేయాలి.
previousFrameBuffer = new Uint8Array(originalFrameData);
// ఇప్పుడు మీరు 'newFrame' ను ఉపయోగించవచ్చు. దానిని రెండర్ చేయండి, ఎన్‌కోడ్ చేయండి, మొదలైనవి.
// renderer.draw(newFrame);
// మరియు ముఖ్యంగా, మెమరీ లీక్‌లను నివారించడానికి మీరు పూర్తి చేసినప్పుడు దానిని మూసివేయండి.
newFrame.close();
మెమరీ నిర్వహణ చాలా ముఖ్యం: VideoFrame ఆబ్జెక్ట్‌లు పెద్ద మొత్తంలో కంప్రెస్ చేయని వీడియో డేటాను కలిగి ఉంటాయి మరియు జావాస్క్రిప్ట్ హీప్ వెలుపల మెమరీ ద్వారా బ్యాకప్ చేయబడవచ్చు. మీరు పూర్తి చేసిన ప్రతి ఫ్రేమ్‌పై తప్పనిసరిగా frame.close() ను పిలవాలి. అలా చేయడంలో విఫలమైతే త్వరగా మెమరీ అయిపోతుంది మరియు ట్యాబ్ క్రాష్ అవుతుంది.
పనితీరు పరిశీలనలు: జావాస్క్రిప్ట్ వర్సెస్ వెబ్ అసెంబ్లీ
పైన ఉన్న స్వచ్ఛమైన జావాస్క్రిప్ట్ అమలు నేర్చుకోవడానికి మరియు ప్రదర్శనకు అద్భుతమైనది. అయితే, 30 FPS, 1080p (1920x1080) వీడియో కోసం, మన లూప్ సెకనుకు 248 మిలియన్లకు పైగా లెక్కలు చేయాలి! (1920 * 1080 * 4 బైట్లు * 30 fps). ఆధునిక జావాస్క్రిప్ట్ ఇంజన్లు చాలా వేగంగా ఉన్నప్పటికీ, ఈ పర్-పిక్సెల్ ప్రాసెసింగ్ మరింత పనితీరు-ఆధారిత టెక్నాలజీకి సరైన ఉపయోగం: వెబ్ అసెంబ్లీ (Wasm).
వెబ్ అసెంబ్లీ విధానం
వెబ్ అసెంబ్లీ C++, రస్ట్, లేదా గో వంటి భాషలలో వ్రాసిన కోడ్‌ను బ్రౌజర్‌లో దాదాపు స్థానిక వేగంతో అమలు చేయడానికి మిమ్మల్ని అనుమతిస్తుంది. మన టెంపోరల్ ఫిల్టర్ కోసం లాజిక్ ఈ భాషలలో అమలు చేయడం సులభం. మీరు ఇన్‌పుట్ మరియు అవుట్‌పుట్ బఫర్‌లకు పాయింటర్‌లను తీసుకునే ఒక ఫంక్షన్‌ను వ్రాసి, అదే పునరావృత బ్లెండింగ్ ఆపరేషన్‌ను నిర్వహిస్తారు.
Wasm కోసం కాన్సెప్చువల్ C++ ఫంక్షన్:
extern "C" {
void apply_temporal_filter(unsigned char* current_frame, unsigned char* previous_frame, unsigned char* output_frame, int buffer_size, float alpha) {
for (int i = 0; i < buffer_size; ++i) {
if ((i + 1) % 4 != 0) { // ఆల్ఫా ఛానెల్‌ను దాటవేయండి
output_frame[i] = (unsigned char)(alpha * current_frame[i] + (1.0 - alpha) * previous_frame[i]);
} else {
output_frame[i] = current_frame[i];
}
}
}
}
జావాస్క్రిప్ట్ వైపు నుండి, మీరు ఈ కంపైల్డ్ Wasm మాడ్యూల్‌ను లోడ్ చేస్తారు. ముఖ్య పనితీరు ప్రయోజనం మెమరీని పంచుకోవడం నుండి వస్తుంది. మీరు జావాస్క్రిప్ట్‌లో ArrayBufferలను సృష్టించవచ్చు, అవి Wasm మాడ్యూల్ యొక్క లీనియర్ మెమరీ ద్వారా బ్యాకప్ చేయబడతాయి. ఇది ఎలాంటి ఖరీదైన కాపీయింగ్ లేకుండా ఫ్రేమ్ డేటాను Wasmకు పంపడానికి మిమ్మల్ని అనుమతిస్తుంది. మొత్తం పిక్సెల్-ప్రాసెసింగ్ లూప్ అప్పుడు ఒకే, అత్యంత ఆప్టిమైజ్ చేయబడిన Wasm ఫంక్షన్ కాల్‌గా నడుస్తుంది, ఇది జావాస్క్రిప్ట్ `for` లూప్ కంటే గణనీయంగా వేగంగా ఉంటుంది.
అధునాతన టెంపోరల్ ఫిల్టరింగ్ టెక్నిక్‌లు
సాధారణ టెంపోరల్ యావరేజింగ్ ఒక గొప్ప ప్రారంభ స్థానం, కానీ దీనికి ఒక ముఖ్యమైన లోపం ఉంది: ఇది మోషన్ బ్లర్ లేదా 'గోస్టింగ్' ను ప్రవేశపెడుతుంది. ఒక వస్తువు కదిలినప్పుడు, ప్రస్తుత ఫ్రేమ్‌లోని దాని పిక్సెల్‌లు మునుపటి ఫ్రేమ్ నుండి నేపథ్య పిక్సెల్‌లతో కలపబడతాయి, ఇది ఒక ట్రయల్ ను సృష్టిస్తుంది. నిజంగా ప్రొఫెషనల్-గ్రేడ్ ఫిల్టర్‌ను నిర్మించడానికి, మనం కదలికను పరిగణనలోకి తీసుకోవాలి.
మోషన్-కాంపెన్సేటెడ్ టెంపోరల్ ఫిల్టరింగ్ (MCTF)
టెంపోరల్ నాయిస్ రిడక్షన్ కోసం గోల్డ్ స్టాండర్డ్ మోషన్-కాంపెన్సేటెడ్ టెంపోరల్ ఫిల్టరింగ్. ఒక పిక్సెల్‌ను మునుపటి ఫ్రేమ్‌లోని అదే (x, y) కోఆర్డినేట్‌లోని దానితో గుడ్డిగా కలపడానికి బదులుగా, MCTF మొదట ఆ పిక్సెల్ ఎక్కడ నుండి వచ్చింది అని కనుగొనడానికి ప్రయత్నిస్తుంది.
ఈ ప్రక్రియలో ఇవి ఉంటాయి:
- మోషన్ ఎస్టిమేషన్: అల్గారిథమ్ ప్రస్తుత ఫ్రేమ్‌ను బ్లాక్‌లుగా (ఉదా., 16x16 పిక్సెల్‌లు) విభజిస్తుంది. ప్రతి బ్లాక్ కోసం, ఇది మునుపటి ఫ్రేమ్‌లో అత్యంత సారూప్యంగా ఉన్న బ్లాక్‌ను (ఉదా., అత్యల్ప సంపూర్ణ వ్యత్యాసాల మొత్తం ఉన్నది) కనుగొనడానికి శోధిస్తుంది. ఈ రెండు బ్లాక్‌ల మధ్య స్థానభ్రంశాన్ని 'మోషన్ వెక్టర్' అంటారు.
- మోషన్ కాంపెన్సేషన్: అప్పుడు ఇది వాటి మోషన్ వెక్టర్‌ల ప్రకారం బ్లాక్‌లను మార్చడం ద్వారా మునుపటి ఫ్రేమ్ యొక్క 'మోషన్-కాంపెన్సేటెడ్' వెర్షన్‌ను నిర్మిస్తుంది.
- ఫిల్టరింగ్: చివరగా, ఇది ప్రస్తుత ఫ్రేమ్ మరియు ఈ కొత్త, మోషన్-కాంపెన్సేటెడ్ మునుపటి ఫ్రేమ్ మధ్య టెంపోరల్ యావరేజింగ్ చేస్తుంది.
ఈ విధంగా, ఒక కదిలే వస్తువు మునుపటి ఫ్రేమ్ నుండి దానితోనే కలపబడుతుంది, అదిพึ่ง వదిలివచ్చిన నేపథ్యంతో కాదు. ఇది గోస్టింగ్ ఆర్టిఫ్యాక్ట్‌లను గణనీయంగా తగ్గిస్తుంది. మోషన్ ఎస్టిమేషన్‌ను అమలు చేయడం గణనపరంగా తీవ్రమైనది మరియు సంక్లిష్టమైనది, తరచుగా అధునాతన అల్గారిథమ్‌లు అవసరం, మరియు ఇది దాదాపు ప్రత్యేకంగా వెబ్ అసెంబ్లీ లేదా వెబ్‌జిపియు కంప్యూట్ షేడర్‌ల కోసం ఒక పని.
అడాప్టివ్ ఫిల్టరింగ్
మరొక మెరుగుదల ఫిల్టర్‌ను అడాప్టివ్‌గా చేయడం. మొత్తం ఫ్రేమ్ కోసం ఒక స్థిర alpha విలువను ఉపయోగించడానికి బదులుగా, మీరు స్థానిక పరిస్థితుల ఆధారంగా దానిని మార్చవచ్చు.
- మోషన్ అడాప్టివిటీ: అధిక కదలిక కనుగొనబడిన ప్రాంతాలలో, మీరు మోషన్ బ్లర్‌ను నివారించడానికి దాదాపు పూర్తిగా ప్రస్తుత ఫ్రేమ్‌పై ఆధారపడటానికి
alphaను (ఉదా., 0.95 లేదా 1.0 కు) పెంచవచ్చు. స్థిరమైన ప్రాంతాలలో (నేపథ్యంలో ఒక గోడ వంటివి), మీరు చాలా బలమైన నాయిస్ రిడక్షన్ కోసంalphaను (ఉదా., 0.5 కు) తగ్గించవచ్చు. - ల్యూమినెన్స్ అడాప్టివిటీ: నాయిస్ తరచుగా ఒక చిత్రం యొక్క చీకటి ప్రాంతాలలో ఎక్కువగా కనిపిస్తుంది. వివరాలను భద్రపరచడానికి ఫిల్టర్‌ను నీడలలో మరింత దూకుడుగా మరియు ప్రకాశవంతమైన ప్రాంతాలలో తక్కువ దూకుడుగా చేయవచ్చు.
ప్రాక్టికల్ ఉపయోగ సందర్భాలు మరియు అప్లికేషన్‌లు
బ్రౌజర్‌లో అధిక-నాణ్యత నాయిస్ రిడక్షన్ చేసే సామర్థ్యం అనేక అవకాశాలను అన్‌లాక్ చేస్తుంది:
- రియల్-టైమ్ కమ్యూనికేషన్ (WebRTC): ఒక వినియోగదారు యొక్క వెబ్‌క్యామ్ ఫీడ్‌ను వీడియో ఎన్‌కోడర్‌కు పంపే ముందు ప్రీ-ప్రాసెస్ చేయండి. ఇది తక్కువ-కాంతి వాతావరణాలలో వీడియో కాల్స్ కోసం ఒక పెద్ద విజయం, దృశ్య నాణ్యతను మెరుగుపరుస్తుంది మరియు అవసరమైన బ్యాండ్‌విడ్త్‌ను తగ్గిస్తుంది.
- వెబ్-ఆధారిత వీడియో ఎడిటింగ్: ఒక ఇన్-బ్రౌజర్ వీడియో ఎడిటర్‌లో 'డినోయిస్' ఫిల్టర్‌ను ఒక ఫీచర్‌గా ఆఫర్ చేయండి, ఇది వినియోగదారులను సర్వర్-సైడ్ ప్రాసెసింగ్ లేకుండా వారి అప్‌లోడ్ చేసిన ఫుటేజ్‌ను శుభ్రపరచడానికి అనుమతిస్తుంది.
- క్లౌడ్ గేమింగ్ మరియు రిమోట్ డెస్క్‌టాప్: కంప్రెషన్ ఆర్టిఫ్యాక్ట్‌లను తగ్గించడానికి మరియు స్పష్టమైన, మరింత స్థిరమైన చిత్రాన్ని అందించడానికి ఇన్‌కమింగ్ వీడియో స్ట్రీమ్‌లను శుభ్రపరచండి.
- కంప్యూటర్ విజన్ ప్రీ-ప్రాసెసింగ్: వెబ్-ఆధారిత AI/ML అప్లికేషన్‌ల కోసం (ఆబ్జెక్ట్ ట్రాకింగ్ లేదా ఫేషియల్ రికగ్నిషన్ వంటివి), ఇన్‌పుట్ వీడియోను డీనోయిస్ చేయడం డేటాను స్థిరీకరించగలదు మరియు మరింత ఖచ్చితమైన మరియు నమ్మదగిన ఫలితాలకు దారితీస్తుంది.
సవాళ్లు మరియు భవిష్యత్ దిశలు
శక్తివంతమైనప్పటికీ, ఈ విధానం సవాళ్లు లేకుండా లేదు. డెవలపర్లు వీటిని దృష్టిలో ఉంచుకోవాలి:
- పనితీరు: HD లేదా 4K వీడియో కోసం రియల్-టైమ్ ప్రాసెసింగ్ డిమాండింగ్‌గా ఉంటుంది. సమర్థవంతమైన అమలు, సాధారణంగా వెబ్ అసెంబ్లీతో, తప్పనిసరి.
- మెమరీ: ఒకటి లేదా అంతకంటే ఎక్కువ మునుపటి ఫ్రేమ్‌లను కంప్రెస్ చేయని బఫర్‌లుగా నిల్వ చేయడం గణనీయమైన మొత్తంలో RAMను వినియోగిస్తుంది. జాగ్రత్తగా నిర్వహణ అవసరం.
- లేటెన్సీ: ప్రతి ప్రాసెసింగ్ దశ లేటెన్సీని జోడిస్తుంది. రియల్-టైమ్ కమ్యూనికేషన్ కోసం, ఈ పైప్‌లైన్ గమనించదగ్గ ఆలస్యాలను నివారించడానికి అత్యంత ఆప్టిమైజ్ చేయబడాలి.
- వెబ్‌జిపియుతో భవిష్యత్తు: అభివృద్ధి చెందుతున్న వెబ్‌జిపియు API ఈ రకమైన పని కోసం ఒక కొత్త సరిహద్దును అందిస్తుంది. ఇది ఈ పర్-పిక్సెల్ అల్గారిథమ్‌లను సిస్టమ్ యొక్క GPUపై అత్యంత సమాంతర కంప్యూట్ షేడర్‌లుగా అమలు చేయడానికి అనుమతిస్తుంది, CPUపై వెబ్ అసెంబ్లీ కంటే కూడా పనితీరులో మరొక భారీ ఎత్తుకు చేరుకుంటుంది.
ముగింపు
వెబ్‌కోడెక్స్ API వెబ్‌లో అధునాతన మీడియా ప్రాసెసింగ్ కోసం ఒక కొత్త శకాన్ని సూచిస్తుంది. ఇది సాంప్రదాయ బ్లాక్-బాక్స్ <video> ఎలిమెంట్ యొక్క అడ్డంకులను కూల్చివేసి, డెవలపర్‌లకు నిజంగా ప్రొఫెషనల్ వీడియో అప్లికేషన్‌లను నిర్మించడానికి అవసరమైన సూక్ష్మ-స్థాయి నియంత్రణను ఇస్తుంది. టెంపోరల్ నాయిస్ రిడక్షన్ దాని శక్తికి ఒక ఖచ్చితమైన ఉదాహరణ: వినియోగదారు-గ్రహించిన నాణ్యత మరియు అంతర్లీన సాంకేతిక సామర్థ్యం రెండింటినీ నేరుగా పరిష్కరించే ఒక అధునాతన టెక్నిక్.
వ్యక్తిగత VideoFrame ఆబ్జెక్ట్‌లను అడ్డగించడం ద్వారా, మనం నాయిస్‌ను తగ్గించడానికి, కంప్రెసిబిలిటీని మెరుగుపరచడానికి మరియు ఉన్నతమైన వీడియో అనుభవాన్ని అందించడానికి శక్తివంతమైన ఫిల్టరింగ్ లాజిక్‌ను అమలు చేయగలమని మేము చూశాము. ఒక సాధారణ జావాస్క్రిప్ట్ అమలు ఒక గొప్ప ప్రారంభ స్థానం అయినప్పటికీ, ఉత్పత్తి-సిద్ధమైన, రియల్-టైమ్ పరిష్కారం యొక్క మార్గం వెబ్ అసెంబ్లీ యొక్క పనితీరు మరియు, భవిష్యత్తులో, వెబ్‌జిపియు యొక్క సమాంతర ప్రాసెసింగ్ శక్తి ద్వారా దారితీస్తుంది.
తదుపరిసారి మీరు ఒక వెబ్ యాప్‌లో గ్రెయిన్‌తో కూడిన వీడియోను చూసినప్పుడు, దానిని సరిచేయడానికి సాధనాలు ఇప్పుడు, మొదటిసారిగా, వెబ్ డెవలపర్‌ల చేతుల్లోనే ఉన్నాయని గుర్తుంచుకోండి. వెబ్‌లో వీడియోతో నిర్మించడానికి ఇది ఒక ఉత్తేజకరమైన సమయం.