ES2692444T3

ES2692444T3 - Gestión de visualización para vídeo de alto rango dinámico

Info

Publication number: ES2692444T3
Application number: ES16706272.8T
Authority: ES
Inventors: Robin Atkins
Original assignee: Dolby Laboratories Licensing Corp
Current assignee: Dolby Laboratories Licensing Corp
Priority date: 2015-01-19
Filing date: 2016-01-14
Publication date: 2018-12-03
Anticipated expiration: 2036-01-14
Also published as: CN107211076B; SG10201710918XA; US9961237B2; KR20170091744A; EP3248367A1; KR102117522B1; JP2018510574A; MX359721B; RU2017143016A3; IL253409B; EP3248367B1; US20180013927A1; RU2755873C2; SG11201705702XA; AU2016209615B2; ZA201704922B; AU2016209615C1; MX2017009230A; CA2973909C; JP6362793B2

Abstract

Un procedimiento que comprende: acceder a una imagen de entrada (102) en un primer espacio de color con un primer rango dinámico; aplicar una etapa de transformación de color (110) a la imagen de entrada (102) para determinar una primera imagen de salida (112) en un espacio de color IPT cuantificado perceptualmente (IPT-PQ), comprendiendo la primera imagen de salida (112) valores de píxel de intensidad (302) y valores de píxel de componentes de croma (304), en el que la etapa de transformación de color (110) comprende aplicar una función de cuantificador perceptual no lineal a una función de la imagen de entrada (102); aplicar una función de mapeo de volumen de color (115) a la primera imagen de salida (112) para generar una imagen de salida con tonos mapeados, comprendiendo la imagen de salida con tonos mapeados valores de píxel de intensidad (314) y valores de píxel de componentes de croma (327), en el que la función de mapeo de volumen de color (115) comprende una función de mapeo de tono (310), una función de mapeo de saturación (320) y una función de estimación de saturación de píxel (330), en el que la función de mapeo de tono (310) genera los valores de píxel de intensidad (314) de la imagen de salida con tonos mapeados aplicando un mapeo no lineal a los valores de píxel de intensidad (302) de la primera imagen de salida (112), en el que la función de mapeo de saturación (320) genera los valores de píxel de componentes de croma (327) de la imagen de salida con tonos mapeados ajustando los valores de píxel de componentes de croma (304) de la primera imagen de salida (112) basándose en cambios en la intensidad, en el que la función de estimación de saturación de píxel (330) calcula una métrica de saturación (S) como la suma de cuadrados de los valores de píxel de componentes de croma (304) de la primera imagen de salida (112), en el que la métrica de saturación se aplica a la imagen de salida con tonos mapeados para oscurecer los colores brillantes saturados y para desaturar los colores muy saturados, modificando así los valores de píxel de intensidad (314) y los valores de píxel de componentes de croma (327); y aplicar una función de conservación de detalles (125) a los valores de píxel de intensidad modificados (314) de la imagen de salida con tonos mapeados para generar valores de píxel de intensidad (127) de una imagen de salida con tonos mapeados filtrada, comprendiendo la imagen de salida con tonos mapeados filtrada los valores de píxel de componentes de croma modificados (327) de la imagen de salida con tonos mapeados, y en el que la imagen de salida con tonos mapeados filtrada tiene un rango dinámico que es menor que el de la imagen de entrada (102).

Description

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DESCRIPCION

Gestion de visualizacion para video de alto rango dinamico Tecnologia

La presente invencion se refiere en general a imagenes. Mas particularmente, una forma de realizacion de la presente invencion se refiere al proceso de gestion de visualizacion de imagenes con alto rango dinamico o rango dinamico mejorado.

Antecedentes

Como se utiliza en el presente documento, el termino ’rango dinamico’ (DR) puede referirse a la capacidad del sistema visual humano (HVS) para percibir un rango de intensidad (por ejemplo, luminancia, luma) en una imagen, por ejemplo, desde los oscuros mas oscuros (negros) hasta los brillos mas brillantes (blancos). En este sentido, DR se refiere a una intensidad ’referida a la escena’. DR tambien se puede referir a la capacidad de un dispositivo de visualizacion para generar de manera adecuada o aproximada un rango de intensidad de una amplitud particular. En este sentido, DR se refiere a una intensidad ’referida a la visualizacion’. A menos que de manera explicita se especifique que un sentido particular tiene un significado particular en cualquier punto en la descripcion en el presente documento, debe deducirse que el termino puede utilizarse en cualquier sentido, por ejemplo, de manera intercambiable.

Como se utiliza en el presente documento, el termino alto rango dinamico (HDR) se refiere a una amplitud de DR que se extiende por los 14-15 ordenes de magnitud del sistema visual humano (HVS). En la practica, el DR por el cual un ser humano puede percibir simultaneamente una amplitud extensa en el rango de intensidad puede estar algo truncado, en relacion con HDR. Como se utiliza en el presente documento, los terminos rango dinamico mejorado (EDR) o rango dinamico visual (VDR) pueden referirse de manera individual o intercambiable al DR que puede percibirse simultaneamente por el sistema visual humano (HVS). Como se utiliza en el presente documento, EDR puede referirse a un DR que se extiende de 5 a 6 ordenes de magnitud. Por tanto, aunque quizas sea algo mas estrecho en relacion con el HDR referido a un escenario real, no obstante el EDR representa una gran amplitud de DR y tambien puede denominarse HDR.

En la practica, las imagenes comprenden una o varias componentes de color (por ejemplo, luma Y y croma Cb y Cr) estando representada cada componente de color por una precision de n bits por pixel (por ejemplo, n=8). Utilizando codificacion de luminancia lineal, las imagenes en las que n < 8 (por ejemplo, imagenes JPEG a color de 24 bits) se consideran imagenes de rango dinamico convencional, mientras que las imagenes en las que n > 8 pueden considerarse imagenes de rango dinamico mejorado. Las imagenes de EDR y HDR tambien pueden guardarse y distribuirse utilizando formatos de punto flotante de alta precision (por ejemplo, 16 bits), tales como el formato de archivo OpenEXR desarrollado por Industrial Light and Magic.

La mayor parte de pantallas de escritorio de consumidor soportan una luminancia de 200 a 300 cd/m2 o nits. La mayor parte de televisiones de alta definicion (HDTV) de consumidor oscilan entre 300 y 1000 cd/m2. Por tanto, estas pantallas convencionales tipifican un bajo rango dinamico (LDR), tambien denominado rango dinamico convencional (SDR), en relacion con HDR o EDR. Como la disponibilidad de contenido EDR aumenta debido a los avances tanto en el equipo de captura (por ejemplo, camaras) como en las pantallas EDR (por ejemplo, el monitor de referencia profesional PRM-4200 de Dolby Laboratories), el contenido EDR puede tener una graduacion de colores y visualizarse en pantallas EDR que soportan rangos dinamicos mas altos (por ejemplo, de 1.000 nits a 5.000 nits o mas). En general, los procedimientos de la presente divulgacion se refieren a cualquier rango dinamico superior a SDR. Como aprecian los inventores en este caso, son deseables tecnicas mejoradas para la gestion de visualizacion de imagenes de alto rango dinamico sobre pantallas HDR y SDR tanto para retrocompatibilidad como para una experiencia de inmersion superior.

Como se utiliza en el presente documento, el termino “gestion de visualizacion” indica el procesamiento (por ejemplo, mapeo de tono y gama) requerido para mapear una senal de video de entrada de un primer rango dinamico (por ejemplo, 1000 nits) a una visualizacion de un segundo rango dinamico (por ejemplo, 500 nits).

Los enfoques descritos en esta seccion son enfoques que podrian buscarse, pero no necesariamente enfoques que se hayan concebido o buscado anteriormente. Por tanto, a menos que se indique de otro modo, no debe suponerse que ninguno de los enfoques descritos en esta seccion se califica como estado de la tecnica simplemente por su inclusion en esta seccion. De manera similar, no debe suponerse que los aspectos identificados con respecto a uno o varios enfoques se han reconocido en ningun estado de la tecnica basandose en esta seccion, a menos que se indique de otro modo.

Breve descripcion de los dibujos

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Una forma de realizacion de la presente invencion se ilustra a modo de ejemplo, y no en forma de limitacion, en las figuras de los dibujos adjuntos y en los que numeros de referencia similares se refieren a elementos similares y en los que:

la figura 1 representa un proceso de ejemplo para la gestion de visualizacion de imagenes de EDR segun una forma de realizacion de la presente invencion;

la figura 2 representa un proceso de ejemplo para convertir datos EDR de entrada de un espacio de color de entrada en un espacio cuantificado perceptualmente segun una forma de realizacion de la presente invencion;

la figura 3 representa un proceso de ejemplo para mapeo de volumen de color para imagenes de EDR segun una forma de realizacion de la presente invencion;

la figura 4 representa un proceso de ejemplo para la conservacion de detalles segun una forma de realizacion de la presente invencion; y

la figura 5 representa un proceso de ejemplo para la conversion de color de salida segun una forma de realizacion de la presente invencion.

Descripcion de formas de realizacion de ejemplo

En el presente documento se describe la gestion de visualizacion eficaz (por ejemplo, mapeo de tono y gama) de imagenes de rango dinamico mejorado (EDR). En la siguiente descripcion, a efectos explicativos, se exponen numerosos detalles especificos con el fin de proporcionar una comprension profunda de la presente invencion. Sin embargo, resultara evidente que la presente invencion puede ponerse en practica sin estos detalles especificos. En otros casos, no se describen en detalle las estructuras y dispositivos bien conocidos con el fin de evitar innecesariamente interferir en, complicar o confundir la presente invencion.

Sumario

Las formas de realizacion a modo de ejemplo descritas en el presente documento se refieren a la gestion de visualizacion eficaz de imagenes de EDR. Un procesador de gestion de visualizacion recibe una imagen de entrada con rango dinamico mejorado para su visualizacion en una visualizacion objetivo que tiene un rango dinamico diferente en comparacion con una pantalla de referencia de origen. La imagen de entrada se transforma en primer lugar de un espacio de color de entrada (por ejemplo, RGB o YCbCr) en un espacio de color cuantificado perceptualmente (PQ), preferiblemente el espacio de color IPT-PQ. Una funcion de mapeo de volumen de color, que incluye una funcion de mapeo de tono adaptativa y una funcion de mapeo de gama de color adaptativa, genera una primera imagen mapeada. Se aplica una etapa de conservacion de detalles a la componente de intensidad de la primera imagen mapeada para generar una imagen mapeada final con una imagen de intensidad con tonos mapeados filtrada. A continuacion se convierte la imagen mapeada final de vuelta al espacio de color preferido de la pantalla. Se proporcionan ejemplos de las funciones de mapeo de tono y mapeo de gama adaptativas.

Flujo de procesamiento de gestion de visualizacion de ejemplo

La figura 1 representa un proceso de ejemplo para la gestion de visualizacion de imagenes de EDR (que tambien pueden denominarse imagenes de HDR) segun una forma de realizacion de la presente invencion. Este proceso comparte muchas similitudes con el proceso de gestion de visualizacion descrito en la solicitud PCT con n.° de serie PCT/US2014/016304, que en adelante se denominara solicitud ’304, presentada el 13 de febrero de 2014; sin embargo, las formas de realizacion propuestas incluyen multiples mejoras que permiten una complejidad computacional reducida mejorando al mismo tiempo la calidad de imagen global.

Como se representa en la figura 1, un procesador de video (por ejemplo, un servidor multimedia, un decodificador de television, una pantalla de imagenes, u otro procesador de imagenes adecuado) recibe una entrada EDR Vi (102) y opcionalmente metadatos de origen y contenido asociados (104) y metadatos objetivo (106). La entrada EDR (102) puede comprender parte de un fotograma o un fotograma completo de una secuencia de imagenes, tal como una senal de video EDR. Como se utiliza en el presente documento, el termino “metadatos” se refiere a cualquier informacion auxiliar que se transmite como parte del flujo de bits codificado y ayuda a un decodificador a generar una imagen decodificada. Tales metadatos pueden incluir, pero no se limitan a, informacion de gama o espacio de color, parametros de visualizacion de referencia y parametros de senales auxiliares, como los que se describen en el presente documento.

La entrada EDR recibida (102) puede estar en formato de color RGB o cualquier otro espacio de color, tal como YCbCr, XYZ, y similar. La imagen recibida puede haberse sometido a graduacion de colores en un monitor EDR de referencia que puede tener diferentes caracteristicas de gama de color y rango dinamico en comparacion con un monitor de visualizacion objetivo. Como se utiliza en el presente documento, el termino “graduacion de colores”

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indica el proceso de ajustar el color de una imagen o video para corregir alteraciones de color y/o coincidir con la intencion del director.

La entrada EDR (102) tambien puede incluir metadatos de visualizacion de origen (104) relacionados con la pantalla utilizada para realizar una graduacion de colores de la imagen durante la produccion del programa. Por ejemplo, estos metadatos pueden incluir la funcion de transferencia electrooptica de referencia (EOTF) (por ejemplo, Rec. ITU-R BT.1866 (03/2011) o SMPTE ST 2084:2014). La entrada EDR tambien puede incluir metadatos de visualizacion y contenido de origen adicionales (104), tales como el brillo maximo y minimo de la pantalla de origen o referencia, el tono maximo, minimo y tono medio promedio de los datos y la intensidad de la luz ambiente durante la graduacion de colores. Por ejemplo, los metadatos para un monitor de referencia pueden incluir los siguientes parametros de ejemplo utilizados en produccion:

brillo minimo de monitor de origen, Smin= 0,005 nits;

brillo maximo de monitor de origen, Smax = 4000 nits;

Luz ambiente, Samb = 10 nits;

Gamma, Sgamma = 2,4;

Espacio de color = DCI P3, Punto blanco = D65;

Los metadatos para el monitor de referencia tienen que transmitirse normalmente solo una vez; sin embargo, los metadatos para los datos de video pueden transmitirse por cada fotograma, por cada escena o siempre que haya un cambio. Si no hay metadatos relacionados con el contenido de origen, entonces en algunas formas de realizacion tales datos pueden extraerse analizando el contenido de video de origen. Los metadatos objetivo (106) se suministran mediante la visualizacion objetivo y pueden describir las caracteristicas de visualizacion objetivo (por ejemplo, brillo maximo, gama de colores, y similares).

El espacio de color IPT-PQ

El flujo de procesamiento (100) se realiza en lo que se denomina el espacio de color IPT cuantificado perceptualmente o IPT-PQ. Como se aprecia por el inventor, la operacion en el espacio de color IPT-PQ ofrece una serie de ventajas, tales como: llevar a cabo el flujo de gestion de visualizacion en un punto fijo y a una profundidad de bits menor y reducir las alteraciones de color debido a las operaciones de mapeo de tono y mapeo de gama. IPT, tal como se describe en “Development and testing of a color space (ipt) with improved hue uniformity”, de F. Ebner y M.D. Fairchild, en Proc. 6th Color Imaging Conference: Color Science, Systems, and Applications, IS&T, Scottsdale, Arizona, noviembre de 1998, pags. 8-13 (al que se hara referencia como articulo de Ebner), es un modelo de la diferencia de color entre conos en el sistema visual humano. En este sentido es como los espacios de color YCbCr o CIE-Lab; sin embargo, se ha demostrado en algunos estudios cientificos que imitan mejor el procesamiento visual humano que estos espacios. Como CIE-Lab, IPT es un espacio normalizado con respecto a cierta luminancia de referencia. En una forma de realizacion, la normalizacion se basa en la luminancia maxima de la visualizacion objetivo.

El termino “PQ” como se utiliza en el presente documento se refiere a cuantificacion perceptual. El sistema visual humano responde a niveles de luz crecientes de una manera muy no lineal. La capacidad del ser humano para ver un estimulo se ve afectada por la luminancia de ese estimulo, el tamano del estimulo, la(s) frecuencia(s) espacial(es) que constituye(n) el estimulo, y el nivel de luminancia al que se han adaptado los ojos en el momento particular en el que se visualiza el estimulo. En una forma de realizacion preferida, una funcion de cuantificador perceptual mapea niveles de gris de entrada lineales a niveles de gris de salida que coinciden mejor con los umbrales de sensibilidad al contraste en el sistema visual humano. Ejemplos de funciones de mapeo de PQ se describen en la solicitud PCT con numero de serie PCT/US2012/068212 (a la que se hara referencia como solicitud ’212) titulada “Perceptual luminance nonlinearity-based image data exchange across different display capabilities”, de J. S. Miller et al., presentada el 6 de diciembre de 2012, en la que dado un tamano de estimulo fijo, para cada nivel de luminancia (es decir, el nivel de estimulo), se selecciona una etapa de contraste visible minimo a ese nivel de luminancia segun el nivel de adaptacion mas sensible y la frecuencia espacial mas sensible (segun los modelos HVS). Comparado con la curva gamma tradicional, que representa la curva de respuesta de un dispositivo de tubos de rayos catodicos (CRT) fisico y de manera coincidente puede tener una similitud muy aproximada con la manera en que responde el sistema visual humano, una curva PQ, como se determina mediante la solicitud ’212, imita la respuesta visual verdadera del sistema visual humano utilizando un modelo funcional relativamente simple.

Un ejemplo de una EOTF basada en una curva PQ se define en SMPTE ST 2084:2014 “High Dynamic Range EOTF of Mastering Reference Displays”. Otro ejemplo de una EOTF cuantificada perceptualmente se presenta en “Chromaticity based color signals for wide color gamut and high dynamic range”, de J. Stessen et al., ISO/IEC JTC1/SC29/WG11 MPEG2014/M35065, octubre de 2014.

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La tabla 1 describe el calculo de la curva perceptual EOTF para convertir valores de codigo de video digital en niveles de luminancia lineal absoluta en un punto de visualizacion. Tambien se incluye el calculo de la EOTF inversa (OETF) para convertir la luminancia lineal absoluta en valores de codigo digital

Tabla 1

Definiciones de ecuaciones a modo de ejemplo:

D = valor de codigo digital de curva perceptual, numero entero sin signo valido para SDI, 10 o 12 bits b = numero de bits por componente en representacion de senales digitales, 10 o 12

V = valor de senal de curva perceptual normalizada, 0 < V < 1

Y = valor de luminancia normalizada, 0 < Y < 1

L = valor de luminancia absoluta, 0 < L < 10.000 cd/m2 * Ecuaciones de decodificacion de EOTF a modo de ejemplo:

imagen1

Ecuaciones de codificacion de EOTF inversa a modo de ejemplo:

imagen2

D = INT( 1015 ■ V ■ 2b~10) + 4 ■ 2b~10

Constantes a modo de ejemplo:

2610 1

n =

4096 4

2523

x —« 0,

m

4096

Ci = c3-c2 + l

c2 =

2413

4096

15930176

x 128 = 78,84375

= 0,8359375

x 32 = 18,8515625

3424

4096

2392

c3 = —— X 32 = 18,6875 3 4096

Notas:

1. El operador INT devuelve el valor de 0 para partes fraccionarias en el intervalo de 0 a 0,4999... y +1 para partes fraccionarias en el intervalo de 0,5 a 0,9999..., es decir, redondea por exceso fracciones por encima de 0,5.

2. Todas las constantes se definen como multiplos exactos de racionales de 12 bits para evitar problemas de

redondeo.

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3. Las componentes de senal R, G o B se calcularan de la misma manera que la componente de senal Y descrita anteriormente.

La figura 2 representa en mas detalle un proceso de ejemplo para la etapa de conversion de color (110), segun una forma de realizacion. Como se representa en la figura 2, dada la senal EDR de entrada Vi (102) que esta en un primer formato de color (por ejemplo, YCbCr 4:2:0 o RGB gamma 4:4:4), la etapa de transformacion de espacio de color (110) la convierte en la senal Vil (112) en el espacio de color IPT corregido perceptualmente (IPT-PQ). Esta transformacion de color puede comprender las etapas siguientes:

a) La etapa (215), en caso necesario, puede realizar el aumento de la tasa de muestreo de crominancia u otras operaciones de preprocesamiento (por ejemplo, ajustar a escala la entrada para que este dentro del intervalo (0, 1)) para generar la salida (217).

b) La senal EDR de entrada (102) puede someterse a codificacion gamma o codificacion PQ, lo que se senaliza normalmente utilizando metadatos de origen (104). La etapa (220) puede utilizar la EOTF (segun lo establecido por los metadatos (104)) para revertir o deshacer la conversion de la visualizacion de origen de los valores de codigo a la luminancia. Por ejemplo, si la senal de entrada se somete a codificacion gamma, entonces esta etapa aplica una funcion gamma inversa. Si la senal de entrada se somete a codificacion PQ (por ejemplo, segun SMPTE ST 2084), entonces esta etapa aplica una funcion PQ inversa. En la practica, la etapa de linealizacion (220) puede realizarse utilizando tres tablas de consulta (LUT) 1-D previamente calculadas.

c) La etapa (225) convierte la senal linealizada (222) en una senal (227) en el espacio de color LMS. Normalmente, esta etapa se realiza a) convirtiendo la entrada al espacio de color XYZ utilizando transformadas convencionales, y a continuacion aplicando una matriz de 3 x 3 para convertir la senal de XYZ a LMS.

d) (Etapa 230). Segun el articulo de Ebner, la conversion tradicional de espacio de color LMS a IPT comprende aplicar en primer lugar una funcion de potencia no lineal a los datos LMS y a continuacion aplicar una matriz de transformacion lineal. Aunque se puede transformar los datos de LMS a IPT y a continuacion aplicar la funcion PQ para estar en el dominio IPT-PQ, en una forma de realizacion preferida, en la etapa (230) la funcion de potencia tradicional para una codificacion no lineal de LMS a IPT se sustituye por la codificacion no lineal PQ. Por ejemplo, los valores L, M y S no lineales se calculan de la misma manera que la senal V en la ecuacion (t2), en la que la senal Y se sustituye por los valores de componente L, M o S lineales. En algunas formas de realizacion, puede utilizarse una version normalizada de codificacion PQ, en la que puede omitirse la etapa de la ecuacion (t3) y el intervalo de valores PQ de salida esta entre 0 y 1. En algunas formas de realizacion, tambien pueden aplicarse codificaciones PQ alternativas (por ejemplo, como la sugerida por Stessen).

e) Utilizando una transformada lineal 3 x 3 LMS a IPT convencional, la etapa (235) completa la conversion de la senal (102) al espacio de color IPT-PQ.

En algunas formas de realizacion, el flujo de transformacion de color completo (por ejemplo, 110) puede calcularse utilizando una LUT 3D. Ademas, en formas de realizacion en las que la senal de entrada ya esta en el espacio IPT- PQ, puede saltarse la conversion de espacio de color de entrada (110).

Mapeo de volumen de color

Despues de la etapa de transformacion de color (110), la intensidad (lo) y croma (P/T) de la senal Vil (112) tiene que mapearse para entrar dentro de las restricciones de la visualizacion objetivo. La figura 3 representa una implementacion de ejemplo de un proceso de mapeo de volumen de color (115) segun una forma de realizacion. La primera parte del proceso de mapeo de volumen de color (115) determina una cantidad para oscurecer los colores basandose tanto en su saturacion como en su intensidad. En una forma de realizacion, sin limitacion, puede calcularse una metrica de saturacion S como la suma del cuadrado de las componentes de croma, o

imagen3

La funcion de mapeo de tono (310) aplica un mapeo no lineal a la intensidad lo (302) de los datos de entrada Vil (112) para generar datos de intensidad con tonos mapeados lm (314) (por ejemplo, lm = fr(lo)). A. Ballestad et al., en la patente estadounidense 8.593.480 (a la que se hara referencia como patente ’480), titulada “Method and apparatus for image data transformation” describen una transformada de mapeo no lineal de ejemplo.

Segun la patente ’480, una funcion de transferencia de ejemplo para mapeo no lineal puede indicarse como

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donde Ci, C2 y C3 son constantes, Yen es el valor de entrada para un canal de color (por ejemplo, Io), Ysai es el valor de salida para el canal de color, y pendiente y cafda son parametros. Esta funcion de transferencia es un ejemplo de una funcion de curva de tono sigmoidea parametrizada. El exponente pendiente especifica el contraste deseado en el punto medio. Puede derivarse de la razon entre visualizaciones de origen y objetivo para permitir un contraste ligeramente superior para imagenes mas oscuras. El exponente cafda determina como de pronunciada es la cafda de la curva en la parte superior e inferior de la curva. Un valor menor da como resultado una cafda mas pronunciada. Los parametros Ci, C2 y C3 se determinan basandose en la definicion de tres puntos de anclaje, que a su vez se definen basandose en las caracteristicas de brillo de la visualizacion de referencia (o de origen), que normalmente se extraen de metadatos de entrada (104), y las caracteristicas de brillo de la visualizacion objetivo, que normalmente ya se conocen por el procesador que realiza el proceso de gestion de visualizacion a traves de metadatos objetivo (106).

El concepto clave en el mapeo de tono es conservar el aspecto de imagen global haciendo el menor cambio posible del contraste y la intensidad al punto medio. A continuacion se mapean suavemente las sombras y los reflejos en el rango de luminancia de la visualizacion objetivo. En una forma de realizacion de ejemplo, la etapa (310) puede calcular los parametros de curva de tono de la ecuacion (2) de la siguiente manera:

Tmfn y Tmax designaran el brillo minimo y maximo de la visualizacion objetivo, representada con la codificacion PQ. Smfn y Smax tambien designaran el brillo minimo y maximo de la visualizacion de origen, tambien con codificacion PQ, a continuacion, en una forma de realizacion, s2Trazon puede definirse como:

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S2Trazon = Smed - Tmed.

Dada S2Trazon, en una forma de realizacion,

S2TraZon

y

Pendiente— S2.T razon -|- 1

El valor de Desplazamiento indica el punto medio de la curva de mapeo, o la cantidad a oscurecer la imagen de entrada para adaptarla a las capacidades de la visualizacion objetivo. Sin perder la generalidad, en una forma de realizacion, se elige quedarse a mitad de camino entre los puntos medio de visualizacion de origen y objetivo para conservar parte de la intencion creativa del director para la imagen.

En una forma de realizacion, de manera subjetiva se ha determinado un valor de cafda = 1/3 para proporcionar una buena calidad de imagen para una amplia variedad de imagenes.

Dadas las ecuaciones (2-4), pueden derivarse los parametros Ci, C2 y C3 resolviendo el sistema de ecuaciones que determinan la curva de mapeo de tono que pasa a traves de los puntos de control minimo, maximo y medio.

[xlr x2, x3] = [Smin, Smeci, Smax] y± = max (Smin — Despiaz. Tmin) Y2 = Smed -Despiaz. y3 — mm(Smax —Despiaz., Tmax)

(cA

c

r

e = x3 v3 (A3 - x,) + x, yn (x3 — Xj) + Xj (x, - x3)

'*2*3(v2 - y3): •v v;(y;-y ) *i*2(yi-y2f

*3.V3-*2.V2: *i.Vi-*3.V3 *2.V2-*i.Vi .v2

V *3 _ *2: Xj - x3 *2 “ *1 , ,-V3,

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En algunas formas de realizacion, puede ser deseable una modificacion de la curva de tono descrita anteriormente, por ejemplo cuando se realiza un mapeo a un entorno de visualizacion mas brillante o mas oscuro. Esto puede alcanzarse a traves de dos parametros adicionales que pueden ajustarse de manera subjetiva: contraste y brillo. Dado el contraste y brillo, los parametros de desplazamiento y pendiente originales de la ecuacion (4) pueden ajustarse como

S2Traz6n , ,

Desplaz. =----------------------------\- brillo,

2

Pendiente = S2.T razon + 1 + contraste.

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El control del brillo tiene el efecto de aumentar o disminuir de manera global el brillo de toda la imagen, aunque puede afectar solo al punto medio dependiendo del rango dinamico de la visualizacion objetivo. El control del contraste tiene el efecto de elevar o disminuir el contraste alrededor del punto medio, aunque puede disminuir el contraste en las sombras o reflejos dependiendo del rango dinamico de la visualizacion objetivo.

Los controles de brillo y contraste pueden modificarse para alcanzar dos propositos. En primer lugar pueden ajustarse con respecto a una visualizacion final con el fin de compensar un entorno de vision diferente. Esto se realiza a traves de una operacion de tipo PLUGE, en la que un usuario ajusta el brillo y/o contraste hasta que el detalle en negro y blanco es visible de manera subjetiva en una imagen. El segundo uso de estos parametros es como parte de los metadatos para ajustar de manera fina el mapeo por defecto para una foto particular con el fin de conseguir una impresion subjetiva particular.

Dado el parametro Ci, C2 y C3 anterior, en una forma de realizacion, la intensidad mapeada puede calcularse como:

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En la practica, el calculo de la imagen con tonos mapeados (314) se implementa normalmente utilizando una tabla de consulta.

Como se representa en la figura 3, el mapeo de volumen de color (115) incluye una funcion de mapeo de saturacion (320) que se utiliza para ajustar los valores de croma (P/T) (304) basandose en los cambios en la intensidad. A medida que se reduce la intensidad de colores, tambien se disminuye su saturacion para mantener su aspecto o equilibrio. En una forma de realizacion, el mapeo de saturacion (320) puede expresarse como

/sa?(7o) - tm-I0 + I- (8)

Las curvas de saturacion y el mapeo de tono se calculan para las capacidades de visualizacion de origen y objetivo especificadas, y opcionalmente, cualquier ajuste de usuario. Una vez calculadas, pueden aplicarse a cada pixel independientemente para mapear de un volumen de color de origen a un volumen de color objetivo. La parte principal del procedimiento es aplicar en primer lugar la curva de tono a la intensidad de entrada, y a continuacion ajustar a escala cada uno de los canales de croma mediante la curva de saturacion. Aplicando la misma escala a ambos canales de croma se conservan las tonalidades, que en IPT se definen por el angulo entre P y T. Por tanto, en una forma de realizacion,

An = /t(Aj)>

Pm=fsM0o)*P, (9)

Tm = fsiviOo) * T •

Esto produce en general buenos resultados para colores que terminan dentro del volumen de color de la visualizacion objetivo. Sin embargo, no tiene en cuenta el hecho de que la visualizacion objetivo puede no ser capaz de producir colores brillantes, saturados. En ese caso, como se aprecia por el inventor, puede ser necesario algun ajuste de croma adicional.

Despues del mapeo de volumen de color, cualquier color que quede fuera del volumen de color de visualizacion objetivo se recortara en el espacio RGB, lo que puede introducir alteraciones. Para reducir los colores que quedan fuera, una forma de realizacion proporciona dos medios para mapear adicionalmente colores con el volumen de color de visualizacion objetivo. El primero es oscurecer los colores brillantes, saturados, y el segundo es desaturar los colores muy saturados. A continuacion puede modificarse el procedimiento de mapeo de volumen de color de la ecuacion (9) como se muestra a continuacion

5

10

15

20

25

30

35

40

45

S = P2+T2,

Im = fTQo)*a-S*a),

Pm=P*fsMVo)*V-S*P),

(10)

Tm = T*fSM(I0)*(l-S*P),

donde a y p son pesos, normalmente recibidos a traves de los metadatos.

En la ecuacion (10), en primer lugar se calcula la saturacion de pixel S y se utiliza como mascara para el mapeo de gama adaptativo. Esto garantiza que los colores casi neutros no se vean afectados mientras que los colores muy saturados son los mas afectados. La intensidad de colores se ajusta segun su saturacion e intensidad por una cantidad a. Del mismo modo, la saturacion se ajusta segun la saturacion y otra cantidad p. Especificando los pesos entre estos dos indicadores es posible controlar la estrategia de mapeo de volumen de color para mejorar la precision del color y reducir las alteraciones de color en la imagen de salida. El mayor ajuste se aplica a los colores brillantes, saturados. En una forma de realizacion, los valores tipicos de estos pesos oscilan entre 5 y 15. En una forma de realizacion, la ecuacion (10) tambien puede incluir operaciones de recorte de modo que los valores de (1 - S * a) y (1 - S * b) nunca sean negativos o cero.

En otra forma de realizacion, las ecuaciones (10) pueden generalizarse como

An = /r(A) * frs (S) >

Pm = P * /smOo) * fss(S),

(10a)

An = T * /sm(A>) * /ssGAA

donde frs(S) y fss(S) indican funciones lineales o no lineales muy generales de S. Por ejemplo, para frs(S) = (1 - S *

a) y fss(S) = (1 - S * b), la ecuacion (10a) se convierte en la ecuacion (10). Las ecuaciones (10a), a su vez, tambien pueden generalizarse adicionalmente en cuanto a funciones de mapeo conjunto como

An /r; (A>< »

Pm = P * fsjQo>S)’

(10b)

Tm = T.fSJ(l0,S).

La ventaja de las ecuaciones (10) y (10a) frente al enfoque generalizado de (10b) es que los mapeos se expresan como ecuaciones separables, lo que simplifica los requisitos de procesamiento.

Conservacion de detalles

El operador de mapeo de tono de la ecuacion (4) se denomina normalmente operador de mapeo de tono global puesto que se aplica la misma ecuacion a toda una imagen o fotograma. El mapeo de tono global va seguido de un operador de conservacion de detalles (125) que mejora el contraste local. Esta etapa tambien restablece el detalle de alta frecuencia en el canal de intensidad, perdido debido a la operacion de mapeo de tono. Ejemplos de operadores de mapeo de tono local se describen en la patente ’480 y en la solicitud ’304. La figura 4 representa otro ejemplo de conservacion de detalles segun una forma de realizacion. Dadas las entradas Io (302), Im (314) y los metadatos de origen (104), el proceso (125) genera una imagen de intensidad filtrada Imf (127) segun las etapas siguientes.

Wmse y Wms designaran pesos ajustables (por ejemplo, Wms = 1, Wmse = 4), que pueden extraerse de los metadatos de origen. Estos pesos controlan la cantidad de conservacion de detalles a aplicar. Como se representa en la figura 4,

D A> An>

(ID

5

10

15

20

25

30

35

40

45

50

55

B = F(D,H)

(12)

donde F(D,H) indica aplicar a una imagen D un filtro con nucleo H. En un forma de realizacion de ejemplo, H comprende un filtro gaussiano 5 x 11 separable con o=2; sin embargo, tambien pueden aplicarse filtros alternativos.

Los filtros Hx y Hy son filtros de deteccion de bordes 1-D. En una forma de realizacion, los nucleos de filtro para Hx y Hy corresponden a [-1 0 1] y [-1 0 1]T, respectivamente. Por tanto, dado

Ex = F(B,Hx),

Ey = F(B,Hy),

(13)

E = (\Ex\ + \Ey\) * WMSE + (1 - WMS).

En alguna forma de realizacion, tambien puede aplicarse una funcion de restriccion (420) a E para garantizar que su valor siempre oscile entre 0 y 1. Por ejemplo,

E = max(0, mfn(l, QEx\ + \Ey\) * WMSE + (1 - WMS)))

Entonces

Imf=I0-B-E*(D-B) .

(14)

Conversion de color de salida

La figura 5 representa un ejemplo de un proceso de conversion de color (135) para convertir la senal EDR mapeada Vm (que comprende las componentes Im, Pm, Tm o Imf, Pm, Tm) del espacio de color cuantificado perceptualmente (por ejemplo, IPT-PQ) de vuelta a un espacio de color deseado (por ejemplo, RGB o YCbCr). Este proceso reproduce las etapas de procesamiento en el convertidor de color de entrada (110), realizadas ahora en orden inverso. Como se representa en la figura 5, la conversion de color puede incluir las etapas siguientes:

a) Etapa (505): convertir la senal mapeada Vm del espacio IPT-PQ al espacio LMS-PQ utilizando una transformacion IPT a LMS 3 x 3.

b) Etapa (510): convertir la senal LMS-PQ (507) del espacio LMS-PQ al espacio LMS. Esta etapa se calcula utilizando las ecuaciones de la tabla 1. En una forma de realizacion, esta etapa puede realizarse utilizando tres LUT 1-D.

c) Etapa (515): convertir la senal LMS (512) al color de visualizacion objetivo (por ejemplo, RGB) (517), realizado normalmente utilizando una matriz de 3 x 3 basandose en el perfil de la visualizacion objetivo.

d) Etapa (520): aplicar la EOTF de la visualizacion (por ejemplo, codificacion gamma o PQ) a la senal (517) para generar la senal de salida (522).

e) Etapa (525): en caso necesario, aplicar un posprocesamiento adicional (por ejemplo, conversion de color y submuestreo de color).

Esta etapa es puramente colorimetrica, lo que significa que los parametros se derivan de mediciones o especificaciones de visualizacion conocidas, y normalmente no es necesario un ajuste o modificacion subjetiva. Despues de la fase (520) puede haber algunos valores restantes fuera de las capacidades de visualizacion objetivo. En este caso la practica recomendada es recortar en funcion de las capacidades de visualizacion; sin embargo, tambien se puede intentar ajustar los pesos de mapeo de volumen de color (por ejemplo, a y b) para conseguir la salida deseada.

Como se aprecia por el inventor, el flujo de gestion de visualizacion propuesto (100) ofrece una serie de diferentes ventajas sobre las soluciones anteriores, que incluyen:

• Mapeo de tono adaptativo

5

10

15

20

25

30

35

40

45

50

55

• Mapeo de gama adaptativo

• Mejor precision de color de salida debido a pesos ajustables relacionados con el croma

• Conservacion de detalles computacionalmente mas simple, pero mejorada

• Ajustes adaptativos (por ejemplo, para brillo y contraste) basandose en el entorno de vision de visualizacion objetivo (tal como caracteristicas de luz ambiente o preferencias del observador).

Implementacion del sistema informatico de ejemplo

Las formas de realizacion de la presente invencion pueden implementarse con un sistema informatico, sistemas configurados en un conjunto de circuitos y componentes electronicos, un dispositivo de circuito integrado (IC) tal como un microcontrolador, una disposicion de puertas programables en campo (FPGA), u otro dispositivo logico configurable o programable (PLD), un procesador de senales digitales (DSP) o de tiempo discreto, un IC de aplicacion especifica (ASIC), y/o aparato que incluya uno o varios de estos sistemas, dispositivos o componentes. El ordenador y/o IC puede realizar, controlar o ejecutar instrucciones relativas a la gestion de visualizacion y visualizacion de imagenes con rango dinamico mejorado, tales como las descritas en el presente documento. El ordenador y/o IC puede calcular cualquiera de una variedad de parametros o valores relativos a los procesos de gestion de visualizacion descritos en el presente documento. Las formas de realizacion de imagen y video pueden implementarse en hardware, software, firmware y diversas combinaciones de los mismos.

Ciertas implementaciones de la invencion comprenden procesadores informaticos que ejecutan instrucciones de software que hacen que los procesadores realicen un procedimiento de la invencion. Por ejemplo, uno o varios procesadores en una pantalla, un codificador, un decodificador de television, un transcodificador o similar pueden implementar procedimientos relacionados con la gestion de visualizacion de imagenes de EDR como se describio anteriormente ejecutando instrucciones de software en una memoria de programa accesible a los procesadores. La invencion tambien puede proporcionarse en forma de producto de programa. El producto de programa puede comprender cualquier medio no transitorio que lleve un conjunto de senales legibles por ordenador que comprenden instrucciones que, cuando se ejecutan por un procesador de datos, hacen que el procesador de datos ejecute un procedimiento de la invencion. Los productos de programa segun la invencion pueden estar en cualquiera de una amplia variedad de formas. El producto de programa puede comprender, por ejemplo, medios fisicos tales como medios de almacenamiento de datos magneticos incluyendo disquetes flexibles, unidades de disco duro, medios de almacenamiento de datos opticos incluyendo CD ROM, DVD, medios de almacenamiento de datos electronicos incluyendo memorias ROM, flash RAM, o similares. Las senales legibles por ordenador en el producto de programa pueden estar opcionalmente comprimidas o cifradas.

Cuando anteriormente se ha hecho referencia a un componente (por ejemplo un modulo de software, procesador, conjunto, dispositivo, circuito, etc.), a menos que se indique de otro modo, la referencia a ese componente (incluyendo una referencia a un “medio”) se interpretara incluyendo como equivalentes de ese componente cualquier componente que realice la funcion del componente descrito (por ejemplo, funcionalmente equivalente), incluyendo componentes que no sean estructuralmente equivalentes a la estructura descrita que realiza la funcion en las formas de realizacion a modo de ejemplo ilustradas de la invencion.

Equivalentes, extensiones, alternativas y varios

Por tanto, se describen formas de realizacion a modo de ejemplo que se refieren a la gestion de visualizacion eficaz de imagenes de EDR. En la memoria descriptiva anterior, se han descrito formas de realizacion de la presente invencion con referencia a numerosos detalles especificos que pueden variar de una implementacion a otra. Por tanto, el unico y exclusivo indicador de lo que es la invencion, y se pretende por los solicitantes que sea la invencion, es el conjunto de reivindicaciones que se derivan de esta solicitud, en la forma especifica en la que se derivan tales reivindicaciones, incluyendo cualquier correccion posterior. Ninguna definicion expuesta expresamente en el presente documento para los terminos contenidos en estas reivindicaciones regira el significado de estos terminos tal como se utilizan en las reivindicaciones. Por tanto, ninguna limitacion, elemento, propiedad, caracteristica, ventaja o atributo no recitado expresamente en una reivindicacion limitara el alcance de tal reivindicacion de ningun modo. Por consiguiente, la memoria descriptiva y los dibujos se consideraran en un sentido ilustrativo en lugar de restrictivo.

Claims

5

10

15

20

25

30

35

40

45

50

55

60

65

REIVINDICACIONES

1. Un procedimiento que comprende:

acceder a una imagen de entrada (102) en un primer espacio de color con un primer rango dinamico;

aplicar una etapa de transformacion de color (110) a la imagen de entrada (102) para determinar una primera imagen de salida (112) en un espacio de color IPT cuantificado perceptualmente (IPT-PQ), comprendiendo la primera imagen de salida (112) valores de pixel de intensidad (302) y valores de pixel de componentes de croma (304), en el que la etapa de transformacion de color (110) comprende aplicar una funcion de cuantificador perceptual no lineal a una funcion de la imagen de entrada (102);

aplicar una funcion de mapeo de volumen de color (115) a la primera imagen de salida (112) para generar una imagen de salida con tonos mapeados, comprendiendo la imagen de salida con tonos mapeados valores de pixel de intensidad (314) y valores de pixel de componentes de croma (327),

en el que la funcion de mapeo de volumen de color (115) comprende una funcion de mapeo de tono (310), una funcion de mapeo de saturacion (320) y una funcion de estimacion de saturacion de pixel (330),

en el que la funcion de mapeo de tono (310) genera los valores de pixel de intensidad (314) de la imagen de salida con tonos mapeados aplicando un mapeo no lineal a los valores de pixel de intensidad (302) de la primera imagen de salida (112),

en el que la funcion de mapeo de saturacion (320) genera los valores de pixel de componentes de croma (327) de la imagen de salida con tonos mapeados ajustando los valores de pixel de componentes de croma (304) de la primera imagen de salida (112) basandose en cambios en la intensidad,

en el que la funcion de estimacion de saturacion de pixel (330) calcula una metrica de saturacion (S) como la suma de cuadrados de los valores de pixel de componentes de croma (304) de la primera imagen de salida (112), en el que la metrica de saturacion se aplica a la imagen de salida con tonos mapeados para oscurecer los colores brillantes saturados y para desaturar los colores muy saturados, modificando asi los valores de pixel de intensidad (314) y los valores de pixel de componentes de croma (327); y

aplicar una funcion de conservacion de detalles (125) a los valores de pixel de intensidad modificados (314) de la imagen de salida con tonos mapeados para generar valores de pixel de intensidad (127) de una imagen de salida con tonos mapeados filtrada, comprendiendo la imagen de salida con tonos mapeados filtrada los valores de pixel de componentes de croma modificados (327) de la imagen de salida con tonos mapeados, y en el que la imagen de salida con tonos mapeados filtrada tiene un rango dinamico que es menor que el de la imagen de entrada (102).
2. El procedimiento segun la reivindicacion 1, en el que aplicar la etapa de transformacion de color (110) comprende ademas:

eliminar cualquier codificacion no lineal (220) de la imagen de entrada (102) para generar una imagen lineal (222); convertir la imagen lineal (222) en una imagen de color LMS (227); y

aplicar la funcion de cuantificador perceptual (PQ) no lineal a la imagen de color LMS para generar la primera imagen de salida (112).
3. El procedimiento segun la reivindicacion 2, en el que la funcion de cuantificador perceptual no lineal comprende la funcion de mapeo SMPTE ST 2084.
4. El procedimiento segun cualquiera de las reivindicaciones 1 -3, en el que la funcion de mapeo de tono (310) se expresa como una funcion de curva de tono sigmoidea parametrizada, en el que los parametros de la funcion se determinan basandose en caracteristicas de una visualizacion de origen y una visualizacion objetivo.
5. El procedimiento segun la reivindicacion 4, en el que las caracteristicas de la visualizacion de origen comprenden un valor de brillo minimo y un valor de brillo maximo para la visualizacion de origen; y/o

en el que las caracteristicas de la visualizacion objetivo comprenden un valor de brillo minimo y un valor de brillo maximo para la visualizacion objetivo.
6. El procedimiento segun la reivindicacion 4 o reivindicacion 5, en el que se accede a las caracteristicas de la visualizacion de origen a traves de metadatos de visualizacion de origen recibidos (104).

5

10

15

20

25

30

35

40

45

50

55
7. El procedimiento segun cualquiera de las reivindicaciones 4-6, en el que la funcion de tono sigmoidea se expresa como

imagen1

donde Ci, C2, C3, pendiente y cafda son constantes que definen los parametros de la funcion de mapeo de tono (310), y para una entrada Io, representada por un valor de pixel de intensidad (302) de la primera imagen de salida, Im es un valor de salida correspondiente, representado por el valor de pixel de intensidad correspondiente (314) de la imagen de salida con tonos mapeados.
8. El procedimiento segun cualquiera de las reivindicaciones 4-7, en el que adicionalmente se determinan parametros de la funcion de mapeo de tono (310) basandose en un valor de brillo y un valor de contraste para ajustar el brillo y contraste global de la imagen de salida con tonos mapeados.
9. El procedimiento segun cualquiera de las reivindicaciones 1-8, en el que la funcion de mapeo de saturacion (320) se expresa como

fsM^Jo) ~ Im Io F 1

donde Im indica la salida de la funcion de mapeo de tono, e Io indica los valores de pixel de intensidad (302) de la primera imagen de salida, y

en el que aplicar la funcion de mapeo de volumen de color (115) comprende calcular:

Im = frOo) * (1 — S * a),

Pm = P * fsM(Jo) * (1 — S * /?),

Tm = T * fsM Ido) * (1 — S * /?),

donde S indica la metrica de saturacion generada por la funcion de estimacion de saturacion de pixeles (330), a y b indican pesos de entrada, fr{Io) indica la funcion de mapeo de tono (310), fsM(Io) indica la funcion de mapeo de saturacion (320), Io indica los valores de pixel de intensidad (302) de la primera imagen de salida, P y T indican los valores de pixel de componentes de croma (304) de la primera imagen de salida, Im indica los valores de pixel (314) de la imagen de salida con tonos mapeados, y Pm y Tm indican los valores de pixel de componentes de croma (327) de la imagen de salida con tonos mapeados.
10. El procedimiento segun la reivindicacion 9, en el que los valores de (1 - S * a) y (1 - S * b) se restringen para ser siempre mayores que cero.
11. El procedimiento segun cualquiera de las reivindicaciones 1-10, en el que la funcion de conservacion de detalles (125) comprende un filtro de desenfoque y filtros de deteccion de bordes horizontales y verticales acoplados al filtro de desenfoque.
12. El procedimiento segun la reivindicacion 11, en el que aplicar la funcion de conservacion de detalles (125) comprende ademas calcular:

D Io Im>

5 = F(D,H),

Ex — F(B,Hx),

Ey = F(B,Hy),

E = (\Ex\ + \Ey\) * WMSE + (1 - WMS), Imf = I0 ~ B ~ E * (D — B)

donde F(D,H) indica aplicar a la imagen D un filtro con nucleo H, Io indica valores de pixel de intensidad de la primera imagen de salida (302), Im indica los valores de pixel de intensidad (314) de la imagen de salida con tonos mapeados, Imf indica los valores de pixel de intensidad (127) de la imagen de salida con tonos mapeados filtrada, B indica la salida del filtro de desenfoque, Ex indica la salida del filtro de deteccion de bordes horizontales, Ey indica la salida del filtro de deteccion de bordes verticales, y Wmse y Wms son pesos.
13. El procedimiento segun la reivindicacion 12, en el que el valor de salida E se restringe ademas para estar entre 0 y 1; y/o

en el que el nucleo H comprende un filtro gaussiano de 5x11 con una desviacion estandar igual a 2; y/o 5

en el que el nucleo H comprende un filtro paso bajo.
14. Un aparato que comprende un procesador y esta configurado para realizar el procedimiento segun cualquiera de las reivindicaciones 1-13.

10
15. Un medio de almacenamiento legible por ordenador no transitorio que tiene almacenado en el mismo una instruccion ejecutable por ordenador para ejecutar el procedimiento segun cualquiera de las reivindicaciones 1-13.