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2k 4k 8k解析度的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦李悟寫的 Action前的真情告白：電影人完全幸福手冊 可以從中找到所需的評價。
另外網站快來台灣大哥大申辦OP影音劇院套裝方案$0起也說明：... 8K輸出; 全新「光線追蹤」技術; 支援Disney+串流平台; 相容4,000多款PS4遊戲. 技術支援. 4K HDR. 4K 畫面具有約8,290,000 像素的解析度，為全高畫質(2K) 的4 倍。即使在大 ...
國立中正大學 通訊工程研究所 李昌明所指導 錢君叡的 基於小波轉換與光流估測之遞歸結構視頻超解析技術 （2018），提出2k 4k 8k解析度關鍵因素是什麼，來自於超解析、神經網路、卷積網路、運動補償、光流估測、小波轉換。
而第二篇論文國立臺灣科技大學 電機工程系 陳建中所指導 邱昱穎的 利用深度資訊加速FVC/H.266 畫面內編碼單位決策 （2017），提出因為有 視訊編碼、畫面內編碼、深度資訊的重點而找出了 2k 4k 8k解析度的解答。
最後網站電視都已經達到4k、8k解析度了，為什麼手機還是2k解析度？則補充：謝謝邀請。手機不上4K、8K解析度，因為確實沒有必要。1、4K電視起碼50寸，而手機屏幕尺寸最多6寸，相當於電視機十分之一的尺寸。5-6寸的屏幕，解析度1080P其...
Action前的真情告白：電影人完全幸福手冊
為了解決2k 4k 8k解析度 的問題，作者李悟 這樣論述：
你知道拍片為什麼要打板嗎？ 你知道好萊塢編劇為什麼不用WORD寫劇本嗎？ 場記要怎麼做？劇組便當要怎麼訂？ 格數、光圈、RAW、SSD……所有跟電影有關的概念，全都在這裡── 作者李悟導演在多校傳播影視相關科系進行拍片實務教學，同時具備創作者／教學者的身分，他整理自身的教學和拍攝經驗，以工具書概念出發寫成此書，不僅有電影史及理論相關知識作為脈絡支撐，更包含美式製片實踐細則、劇本寫作模式、攝影運鏡內涵與導演創作觀點等五大範疇。從所有劇組工作人員職務到拍片時劇組訂便當實務，從劇本寫作軟體到編劇故事架構及大綱撰寫，完整收錄。 全書各章節並無前後順序之分，讀者皆可獨立閱讀，適合喜愛電影
、進而想了解電影製作的讀者，以及提供電影系、廣電系及其他大學影視科系學生當作工具書使用。隨書所附之劇組實用表單，皆可自行更改成為劇組所需之格式，不僅讓學生進入業界時不再盲目摸索，更能讓我國影視產業向制度化、產業化邁進。 本書特色 ★解答影視製作每一環節的疑惑，最良心的經驗分享！影視工作入門的絕佳工具書！ ★剖析好萊塢及華人劇組的異同，最真誠的真情告白！實務工作和教學的完整參考！ 名人推薦 孔繁芸（春暉影業執行長） 王育麟（電影《父後七日》導演） 石光生（台藝大表藝博士班授課教授） 杜子樹（好萊塢線上編導製片） 張智崴（廣告導演／電影製片） 張逸方（福相數
位總經理） 陳淑津（第41屆金馬獎最佳造型獎得主） 程予誠（第19屆金馬獎最佳紀錄片導演） 黃嘉俊（電影《一首搖滾上月球》導演） 解孟儒（剪輯師） 蕭正偉（《寶島一村》演員） 彌勒熊（資深專業影評人） 薛易欣（收音師） （按姓氏筆畫排序）贊聲推薦
基於小波轉換與光流估測之遞歸結構視頻超解析技術
為了解決2k 4k 8k解析度 的問題，作者錢君叡 這樣論述：
隨著數位多媒體技術的進步，多媒體影像、圖片的解析度越來越高。硬體設備方面，8K (7680×4320)、4K (3840×2160) 顯示器的出現也使我們對於高解析度的影像需求日益增加。在日常生活中4K、2K (1920×1080) 影片已隨處可見，但高解析度影像的傳輸與儲存是非常消耗資源，尤其在行動裝置上，無線網路的傳輸成本更是昂貴，一般會使用影像壓縮技術減少資源的消耗，若採用影像超解析技術則可進一步降低壓縮與傳輸成本且維持高品質的服務，主要的概念是參考低解析的資料與利用時域與空間的相關性來重建高頻資訊，將低品質的影像恢復成高品質的影像。 近年來因為運算硬體設備的發展，使得神經網路 (N
eural Network) 在各個領域都有不錯的表現，其中以卷積神經網路 (Convolutional Neural Network, CNN)與遞迴神經網路 (Recurrent Neural Network, RNN) 最廣為人知。本論文以卷積神經網路為基礎，參考現有的光流估測網路模型與超解析網路模型，再結合小波轉換改良光流演算法，並調整超解析網路模型的資料型態。當實驗結果以 PSNR 作效能評估時，只考慮將前一時刻超解析影像與當前時刻的光流經 Warp 後所得的重建影像，訓練與測試部分的品質可分別獲得1.101dB 與2.756dB 的增益，而在最後完成超解析後的重建影像，訓練與測試階
段的重建影像品質分別獲得0.005dB 與0.073dB 的增益。未來可將四個頻帶分開訓練各自的超解析網路，希望可以得到各頻帶更精細的結果，以提升最終影像品質。
利用深度資訊加速FVC/H.266 畫面內編碼單位決策
為了解決2k 4k 8k解析度 的問題，作者邱昱穎 這樣論述：
多媒體通信傳播品質日漸提升，其中高畫質視訊處理技術更是顯著提升，高效率視訊編碼(HEVC/H.265)即為了處理高畫質視頻需求而制定，但也僅支援解析度2K的視訊。最近幾年來已經出現高解析度4K甚至8K的視訊，高解析度的視訊必定是未來發展的主流，因此聯合視訊探索小組(Joint Video Exploration Team, JVET)，從2015年開始招開會議討論新的視訊壓縮標準FVC/H.266(Future Video Coding)，參考軟體為JEM(Joint Exploration Model)，JEM是在HEVC參考軟體HM(HEVC Test Model)的基礎上發展而來，預計
在近幾年發布為國際視訊壓縮的標準。FVC/H.266與HEVC/H.265相比具有更好的編碼效能，相對的編碼架構複雜度也大大的提升，其中最大的不同在於CU(Coding Unit)使用QTBT(Quadtree plus Binary Tree)的區塊編碼結構，在QTBT結構中消除了多個分割類型的概念，即拋棄了CU、PU(Predict Unit)及TU(Transform Unit)分離的概念，提供更靈活的CU分割類型，且支援大小從最小8×8到最大256×256的正方形區塊，甚至一個CU可以有一個正方形或者矩形的形狀，因此編碼時間也大幅增加，在畫面內編碼增加的更是明顯，所以如何在畫面內編碼單
位決策中加速，就是要來探討的問題。針對此問題，本論文提出在QTBT結構中參考鄰近深度資訊，利用鄰近LCU( Largest Coding Unit)區塊平均深度來判斷是否適合提前終止(early termination)CU切割的方法。實驗結果顯示，我們所提出的方法，整體而言在BDBR僅上升0.31%的情況下，編碼時間上可以達到25.423%的加速效果，達到降低FVC/H.266運算複雜度之目的。