Samsung ha annunciato che i suoi TV 4K del 2017 potranno gestire l’HDR 10+, evoluzione dell’HDR 10 che promette una gestione dinamica della luminosità dai risultati eccellenti.
Dopo la notizia di ieri che il Dolby Vision farà il suo ingresso prossimamente anche sugli Ultra HD Blu-ray, oggi tocca allo standard “aperto” HDR 10 (a oggi il più diffuso fra i produttori di TV e di lettori UHD Blu-ray) riservare nuove sorprese.
Che l’HDR 10, con il suo funzionamento statico, fosse un HDR a metà non era certo un mistero, visto che in questo caso l’intervento dell’HDR rimane il medesimo per l’intera traccia video e non si adatta alle particolarità di ogni singola scena più o meno luminosa e contrastata.
Capacità ulteriori e più rifinite finora comuni solo al più avanzato Dolby Vision, ma al CES 2017 di Las Vegas Samsung ha annunciato che i suoi nuovi TV in uscita nei prossimi mesi saranno in grado di gestire lo standard SMPTE ST 2094-40, detto anche HDR 10+.
Teoricamente l’HDR 10+, di cui si conosce l’esistenza già da un anno e che rimane comunque uno standard open-source, è in grado di agire non solo fotogramma per fotogramma ma anche nelle singole zone di un fotogramma, intervenendo sul livello di luminosità a seconda della composizione “fotografica” della scena.
In pratica un altro modo che avrà l’HDR di gestire i metadati dinamici e che promette una resa ben superiore a quella dell’HDR 10. Non lo vedremo comunque in azione in tempi brevissimi. Per quanto riguarda gli Ultra HD Blu-ray infatti, bisognerà aspettare l’arrivo della nuova connessione HDMI 2.1, ma sul versante streaming si potrebbe muovere qualcosa già prima.
Amazon Video ha infatti in progetto di proporre le prime serie TV codificate in HDR 10+ già a metà anno (le vedremo subito anche in Italia?), mentre Netflix non dovrebbe tardare più di tanto.
L’unico dubbio è legato all’impegno dei produttori nel fornire master adeguati. L’HDR 10+ richiede infatti una lavorazione scena per scena per rendere al meglio, ma ciò potrebbe rivelarsi un costo troppo esoso e di conseguenza i produttori potrebbero affidarsi a sistemi di I.A. e di machine learning per eseguire questo processo, con risultati che non è detto saranno sempre all’altezza.
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