Dans le cas des murs d'images, la résolution du contenu source est généralement beaucoup plus faible que la résolution de sortie combinée en pixels offerte par les écrans du mur d'images. La grande majorité du contenu source existant est en 1080p et la plupart des nouveaux contenus sont créés en 4k.
Les murs vidéo peuvent généralement offrir une résolution de sortie de 6k ou même de 16k pixels. Il n'est donc pas rare de multiplier par quatre, voire seize, le nombre de pixels d'origine d'un contenu pour l'afficher sur le mur vidéo.
Avec quatre écrans 1080p combinés en un mur vidéo 2x2, vous avez en fait la capacité d'afficher une résolution 4k. Par conséquent, le contenu source doit être converti environ quatre fois en 4K pour être diffusé sur le mur 2x2 (quatre écrans). Cela permet de mettre à l'échelle le fichier source 1080p en l'étirant sur quatre écrans. Bien que les algorithmes soient généralement plus complexes, l'approche la plus simple (mise à l'échelle linéaire) consiste à prendre un pixel et à l'étendre en quatre.
La mise à l'échelle est courante dans les murs d'images et il existe de nombreux algorithmes de mise à l'échelle différents qui varient en termes de qualité visuelle perçue - en gros, la capacité d'un spectateur à voir la pixellisation - et de demandes de CPU. Une façon de réaliser la mise à l'échelle consiste à utiliser intelligemment les scalers intégrés à l'écran (ces scalers matériels n'ajoutent aucune charge de performance au serveur et créent généralement une très bonne qualité d'image).
L'un des moyens d'y parvenir consiste à envoyer une source 720p vers un écran 1080p. Dans un mur vidéo en réseau, cette "mise à l'échelle de l'affichage" peut souvent donner d'assez bons résultats car elle sollicite moins le réseau et le processeur hôte. De plus, les scalers intégrés dans la plupart des écrans offrent une qualité de mise à l'échelle visuelle plus que décente.
Une autre approche consiste à utiliser un algorithme de mise à l'échelle optimisé pour les performances de l'unité centrale. Userful propose un mélange optimisé de "mise à l'échelle du serveur" et de "mise à l'échelle de l'affichage" pour équilibrer les performances (bande passante disponible/CPU) et les résultats visuels. Une troisième approche consiste en une mise à l'échelle cubique/Lanczos de haute qualité et une mise à l'échelle côté serveur de haute performance, en exploitant la carte de déchargement optionnelle.
Cela nous permet d'utiliser les meilleurs algorithmes de mise à l'échelle et de mettre à l'échelle, côté serveur, jusqu'à la pleine résolution de sortie sans encombrer le processeur. Userful optimise automatiquement les algorithmes de mise à l'échelle en fonction de la configuration et du contenu d'un utilisateur, mais offre également la possibilité de spécifier manuellement si un utilisateur souhaite améliorer sensiblement la qualité de l'image visuelle sur des murs vidéo fortement mis à l'échelle.
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