JP5747136B2 - Hdr画像のための画像処理 - Google Patents

Hdr画像のための画像処理 Download PDF

Info

Publication number
JP5747136B2
JP5747136B2 JP2014547579A JP2014547579A JP5747136B2 JP 5747136 B2 JP5747136 B2 JP 5747136B2 JP 2014547579 A JP2014547579 A JP 2014547579A JP 2014547579 A JP2014547579 A JP 2014547579A JP 5747136 B2 JP5747136 B2 JP 5747136B2
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
ratio image
image
level
log ratio
log
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
JP2014547579A
Other languages
English (en)
Other versions
JP2015508589A (ja
Inventor
シャフ,アンクール
ニナン,アジット
ジア,ウエンヒュイ
トング,ヒュイミング
ヤング,チアオリ
テン,アルカディ
ワング,ガヴェン
Original Assignee
ドルビー ラボラトリーズ ライセンシング コーポレイション
ドルビー ラボラトリーズ ライセンシング コーポレイション
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by ドルビー ラボラトリーズ ライセンシング コーポレイション, ドルビー ラボラトリーズ ライセンシング コーポレイション filed Critical ドルビー ラボラトリーズ ライセンシング コーポレイション
Publication of JP2015508589A publication Critical patent/JP2015508589A/ja
Application granted granted Critical
Publication of JP5747136B2 publication Critical patent/JP5747136B2/ja
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T5/00Image enhancement or restoration
    • G06T5/50Image enhancement or restoration using two or more images, e.g. averaging or subtraction
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T5/00Image enhancement or restoration
    • G06T5/90Dynamic range modification of images or parts thereof
    • G06T5/92Dynamic range modification of images or parts thereof based on global image properties
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00Image analysis
    • G06T7/90Determination of colour characteristics
    • HELECTRICITY
    • H04ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04NPICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N19/00Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals
    • H04N19/10Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using adaptive coding
    • H04N19/102Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using adaptive coding characterised by the element, parameter or selection affected or controlled by the adaptive coding
    • H04N19/117Filters, e.g. for pre-processing or post-processing
    • HELECTRICITY
    • H04ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04NPICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N19/00Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals
    • H04N19/10Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using adaptive coding
    • H04N19/102Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using adaptive coding characterised by the element, parameter or selection affected or controlled by the adaptive coding
    • H04N19/119Adaptive subdivision aspects, e.g. subdivision of a picture into rectangular or non-rectangular coding blocks
    • HELECTRICITY
    • H04ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04NPICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N19/00Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals
    • H04N19/10Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using adaptive coding
    • H04N19/102Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using adaptive coding characterised by the element, parameter or selection affected or controlled by the adaptive coding
    • H04N19/124Quantisation
    • HELECTRICITY
    • H04ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04NPICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N19/00Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals
    • H04N19/10Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using adaptive coding
    • H04N19/134Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using adaptive coding characterised by the element, parameter or criterion affecting or controlling the adaptive coding
    • H04N19/136Incoming video signal characteristics or properties
    • HELECTRICITY
    • H04ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04NPICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N19/00Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals
    • H04N19/10Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using adaptive coding
    • H04N19/169Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using adaptive coding characterised by the coding unit, i.e. the structural portion or semantic portion of the video signal being the object or the subject of the adaptive coding
    • H04N19/182Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using adaptive coding characterised by the coding unit, i.e. the structural portion or semantic portion of the video signal being the object or the subject of the adaptive coding the unit being a pixel
    • HELECTRICITY
    • H04ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04NPICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N19/00Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals
    • H04N19/10Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using adaptive coding
    • H04N19/169Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using adaptive coding characterised by the coding unit, i.e. the structural portion or semantic portion of the video signal being the object or the subject of the adaptive coding
    • H04N19/184Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using adaptive coding characterised by the coding unit, i.e. the structural portion or semantic portion of the video signal being the object or the subject of the adaptive coding the unit being bits, e.g. of the compressed video stream
    • HELECTRICITY
    • H04ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04NPICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N19/00Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals
    • H04N19/10Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using adaptive coding
    • H04N19/169Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using adaptive coding characterised by the coding unit, i.e. the structural portion or semantic portion of the video signal being the object or the subject of the adaptive coding
    • H04N19/186Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using adaptive coding characterised by the coding unit, i.e. the structural portion or semantic portion of the video signal being the object or the subject of the adaptive coding the unit being a colour or a chrominance component
    • HELECTRICITY
    • H04ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04NPICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N19/00Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals
    • H04N19/30Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using hierarchical techniques, e.g. scalability
    • H04N19/33Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using hierarchical techniques, e.g. scalability in the spatial domain
    • HELECTRICITY
    • H04ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04NPICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N19/00Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals
    • H04N19/44Decoders specially adapted therefor, e.g. video decoders which are asymmetric with respect to the encoder
    • HELECTRICITY
    • H04ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04NPICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N19/00Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals
    • H04N19/46Embedding additional information in the video signal during the compression process
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/20Special algorithmic details
    • G06T2207/20004Adaptive image processing
    • G06T2207/20008Globally adaptive
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/20Special algorithmic details
    • G06T2207/20024Filtering details
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/20Special algorithmic details
    • G06T2207/20172Image enhancement details
    • G06T2207/20208High dynamic range [HDR] image processing

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Image Processing (AREA)
  • Facsimile Image Signal Circuits (AREA)
  • Compression Of Band Width Or Redundancy In Fax (AREA)
  • Compression Or Coding Systems Of Tv Signals (AREA)

Description

本出願は、参照することによりその全体がここに援用される、2012年8月8日に出願された米国仮特許出願第61/681,061号に対する優先権を主張する。
本発明は、一般に画像処理に関する。より詳細には、本発明の実施例は、ハイダイナミックレンジ(HDR)を有する画像のための画像処理に関する。
現在又は従来のデジタル画像は、24ビットフォーマットに従う。これらの画像は、画像の各ピクセルについてルミナンス及びクロミナンスデータなどのカラーと輝度情報との双方を格納するため24ビットと同程度のビットを有する。このようなフォーマットは、従来の電子ディスプレイにより画像がレンダリング又は再生されることを可能にするのに十分な画像情報を保持し、出力参照規格であると考えられる。従来のディスプレイは、典型的には、3桁のダイナミックレンジ(DR)を有する。通常の肉眼は1:10,000までの又はそれ以上のコントラスト比を識別できるが、有意に高いダイナミックレンジを有する画像が知覚される可能性がある。
現在の電子ディスプレイ技術の発展は、より高いダイナミックレンジによる画像レンダリング及び再生を可能にし、これは、従来のディスプレイのDRを大きく超過する。ハイダイナミックレンジ(HDR)画像は、出力参照規格に準拠した画像フォーマットより忠実に実世界のシーンを表現する。従って、HDR画像は、シーン参照(scene referred)とみなされるかもしれない。HDR画像とこれをレンダリング可能なディスプレイとに関して、より限定的なDRの従来画像及び他の画像及びディスプレイは、ここではローダイナミックレンジ(LDR)画像/ディスプレイと呼ばれる。
本セクションにおいて説明されるアプローチは、追求可能なアプローチであるが、以前に想到又は追求されたアプローチである必要はない。従って、特段の断りがない場合、本セクションにおいて説明されるアプローチの何れも単に本セクションに含まれることによって従来技術として認められることが想定されるべきでない。同様に、1以上のアプローチに関して特定される問題は、特段の断りがない場合、本セクションに基づき従来技術において認識された者であると想定されるべきでない。
本発明が、添付した図面により限定することなく具体例により説明され、同様の参照番号は同様の要素を参照する。
図1Aは、本発明の実施例による一例となるローカルマルチスケールトーンマッピングシステムを示す。 図1Bは、本発明の実施例による一例となる画像符号化処理を示す。 図2は、本発明の実施例による一例となるローカルマルチスケール画像処理方法を示す。 図3Aは、本発明の実施例による一例となるHCTNブロックを示す。 図3Bは、本発明の実施例による一例となる対応するマルチスケールフィルタリングを示す。 図4Aは、本発明の実施例による一例となるマルチスケールフィルタブロックを示す。 図4Bは、本発明の実施例による一例となる対応する一例となるマルチスケールフィルタリング実現形態を示す。 図4Cは、本発明の実施例による一例となる方法を示す。 図5は、本発明の実施例による一例となるレシオ画像プロセッサを示す。 図6Aは、本発明の実施例によるHDR画像のための一例となる符号化処理データフローを示す。 図6Bは、本発明の実施例によるHDR画像のための一例となる符号化処理データフローを示す。 図7は、本発明の実施例によるHDR画像を表示するためのフュージョン・マージエクスポージャ処理を示す。 図8Aは、本発明の実施例による広範な色域と複数のカラー空間とをサポートする一例となるJPEG−HDR符号化復号化処理を示す。 図8Bは、本発明の実施例による広範な色域と複数のカラー空間とをサポートする一例となるJPEG−HDR符号化復号化処理を示す。
HDR画像の画像処理に関する実施例がここで説明される。以下の説明では、説明のため、多数の具体的な詳細が本発明の完全な理解を提供するため与えられる。しかしながら、本発明がこれらの具体的な詳細なしに実現可能であることは明らかであろう。他の例では、本発明の態様を不必要に閉塞、曖昧又は難解にすることを回避するため、周知の構成及び装置は網羅的に詳細には説明されない。
[概略−HDR画像]
本概略は、発明の実施例のいくつかの態様の基本的説明を提供する。本概略は可能な実施例の態様の広範な又は網羅的なサマリでないことに留意すべきである。さらに、本概略は可能な実施例の特に重要な態様又は要素を特定するものとして理解されることを意図しておらず、一般に特定の可能な実施例又は本発明の範囲を限定するものとして理解されることを意図していないことに留意すべきである。本概略は、単に凝縮された簡略されたフォーマットによる可能な実施例に関連するいくつかのコンセプトしか提供せず、以下の実施例のより詳細な説明に対する単なる概念的な準備として理解されるべきである。
本発明の実施例は、HDR画像の符号化に関する。HDR入力画像におけるログルミナンスは、ロググローバルトーンマッピングされたルミナンス画像が計算されると共に、トーンマップを生成するようヒストグラム化される。ロググローバルトーンマッピングされたルミナンス画像がダウンスケーリングされる。ログルミナンス及びロググローバルトーンマッピングされたルミナンス画像は、ログレシオ画像を生成する。ログレシオ画像をフィルタリングするマルチスケール解像度は、ログマルチスケールレシオ画像を生成する。ログマルチスケールレシオ画像及びログルミナンスは、第2ログトーンマッピングされた画像を生成し、ダウンスケーリングされたロググローバルトーンマッピングされたルミナンス画像及び正規化された画像に基づきトーンマッピングされた画像を出力するよう正規化される。HDR入力画像及び出力されるトーンマッピングされた画像は、量子化される第2レシオ画像を生成する。
アクティブデバイス(トランジスタなど)のアレイが、半導体ダイに配置される。アクティブデバイスは、画像エンコーダとして機能するよう構成又は動作相互接続される。エンコーダは、HDR(High Dynamic Range)入力画像の各ピクセルから導出される複数のログルミナンス値をヒストグラム化するための第1トーンマッパを有する。第1トーンマッピング手段は、第1レシオ画像をダウンスケーリングし、それの各ピクセルを水平方向及び垂直方向に再帰的にローパス処理する。第1レシオ画像のサイズに依存して、第1レシオ画像は1、2又は3つのレベルに対して破棄及びフィルタリングされる。従って、対応するレシオ画像は、各レベルにおいてレンダリングされる。対応するレシオ画像のそれぞれは、ICデバイスから独立した(例えば、外部の)ストレージ(メモリなど)に書き込まれる。各レベルにおけるアンプは、デシメータが機能する各レベルに対応するスケーリングファクタにより対応するレシオ画像のそれぞれのフィルタリングされたピクセルを重み付けする。バイリニア補間手段は、前のレベルのそれぞれに次に後続するレベルに重み付けされた各レシオ画像をアップスケーリングする。各レベルにおける加算手段は、重み付けされたレシオ画像のそれぞれを次の前のレベルからの重み付けされたレシオ画像と加算する。第2トーンマッピング手段は、ベース画像とそれのトーンマッピングされたレシオ画像とをマッピングし、そのそれぞれはより低いダイナミックレンジの入力HDR画像に対応する。ベース画像とそれのベースレシオ画像とは量子化される。量子化されたベース画像とベースレシオ画像とは、JPEGフォーマットによる圧縮用のJPEGエンコーダなどに出力されてもよい。
いくつかの現在の電子ディスプレイは、従来のディスプレイのDR能力を超える本質的にシーン参照されるHDR画像をレンダリングする。ディスプレイのDR能力に関して、“レンダリング”、“再生”、“復元”、“提示”、“生成”、“回復”及び“生成”という用語は、ここでは同義的及び/又は互換的に利用されてもよい。本発明の実施例は、従来のディスプレイと共に現在のディスプレイにより効果的に機能する。実施例は、対応可能な現在のディスプレイが実質的にそのフルコントラスト比及び後方互換性によちHDR画像をレンダリングすることを可能にし、従来及びLDRディスプレイデバイスが自らのより限定的なDR再生能力の範囲内で画像をレンダリングすることを可能にする。実施例は、LDRディスプレイと新たなHDRディスプレイ技術とに対するこのような後方互換性をサポートする。
実施例は、画像に関する付加的な情報を提供する符号化されたメタデータと共に、トーンマッピングされたベース画像(画像の対応するHDRインスタンスより低いDRを有する画像のインスタンスなど)により本質的にHDR画像を表現する。付加的な情報は、画像強度関連(ルミナンス、ルマなど)データ及び/又はカラー関連(クロミナンス、クロマなど)データを有する。付加的データは、HDR画像インスタンスと対応するベース画像インスタンスとの間のDRの差分に関する。従って、相対的に限定的なDR再生能力を有する第1(例えば、従来の)ディスプレイは、トーンマッピングされた画像を利用して、既存の、確立された又は一般的な画像圧縮/解凍(codec)規格などに従って通常のDR画像を提示してもよい。
実施例は、通常のDR画像が、ここに完全に提供されるかのように、全ての目的のためその全体が参照することにより援用されるthe Joint Photographic Experts Group of the International Telecommunication Union and the International Electrotechnical Commission,JPEG ISO/IEC10918−1 ITU−T Rec.T.81のJPEG規格に従って処理されることを可能にする。さらに、第2(例えば、現在の)HDR対応可能なディスプレイは、HDR画像を効果的に提示するための画像メタデータと共に、トーンマッピングされた画像を処理してもよい。一方では、トーンマッピングされた画像は、従来のディスプレイに通常のダイナミックレンジ画像を提示するのに利用される。他方、付加的なメタデータは、HDR画像を生成、復元又は提示するため、トーンマッピングされた画像と共に利用されてもよい(例えば、HDRディスプレイなどにより)。実施例は、トーンマッピングオペレータ(TMO)を用いて、HDR画像に基づきトーンマッピングされた画像インスタンスを生成する。
Reinhardグローバルフォトグラフィックオペレータなどの各種TMOが、トーンマッピングされた画像を相対的に効率的に生成するのに利用されてもよい。計算コストが無関係、利用可能又は無視できる場合、バイラテラルフィルタが、相対的に高品質のトーンマッピングされた画像を生成するのに利用されてもよい。バイラテラルフィルタリングは、典型的にはより計算効率的なReinhardtオペレータが失う可能性のある明るいエリアなどの画像詳細を保存することに役立つ。さらに又は代わりに、ヒストグラム調整オペレータTMO及び/又は勾配ドメインオペレータTMOが利用されてもよい。
実施例では、画像フォーマットは、非HDR画像と共に、HDR画像を良好かつ効率的にレンダリングする。実施例は、JPEGフォーマット及び/又は他の各種画像フォーマットと共に機能してもよい。例えば、実施例は、画像関連の分野において当業者が精通するMPEG、AVI、TIFF、BMP、GIF又は他の適切なフォーマットの1以上により機能するものであってもよい。実施例はJPEG−HDR画像フォーマットに従って機能し、それは、ここに完全に提供されたかのように、全ての目的のため参照することによりその全体が援用される、Ward,Greg and Simmons,Maryanne,“Subband Encoding of High Dynamic Range Imagery”,in First ACM Symposium on Applied Perception in Graphics and Visualization(APGV),pp.83−90(2004);Ward,Greg and Simmons,Maryanne,“JPEG−HDR:Backwards−Compatible,High Dynamic Range Extension to JPEG”,in Proceedings of the Thirteenth Color Imaging Conference,pp.283−290(2005);and E.Reinhard,G.Ward,et al.High Dynamic Range Imaging−Acquisition,Display and Image−Based Lighting,pp.105−108,Elsevier,MA(2010)に説明される。
広範な画像レンダリング装置上に画像を表示するため、トーンマッピングオペレータ(TMO)は、入力HDR画像をトーンマッピング(TM)されたベース画像に処理する。TMベース画像は、入力画像に対するカラー変化(例えば、色相変化、カラークリッピング、芸術的様相など)を含むものであってもよい。いくつかの技術の下、TMベース画像は、入力HDR画像に等しいHDR画像を再構成するためのルミナンスレシオと共にダウンストリーム画像デコーダに提供される。しかしながら、ダウンストリーム画像デコーダは、TMベース画像及びグレイスケールルミナンスレシオに依拠して、再構成されたHDR画像におけるカラー変化を削除することができないであろう。この結果、カラー変化は、再構成されたHDR画像において顕著なままである。
ここに説明される実施例のHDR画像エンコーダは、入力HDR画像及びTMベース画像に基づきルミナンスレシオだけでなくカラー残差値もまた生成する。ルミナンスレシオ及びカラー残差値は、HDR再構成データとして総称されてもよい。任意的に及び/又はさらに、ルミナンスレシオは、相対的に広範なルミナンス値をサポートするため、対数領域に変換される。任意的に及び/又はさらに、結果としての対数ルミナンスレシオ及びカラー残差値は量子化される。任意的に及び/又はさらに、量子化された対数レシオ及びカラー残差値は、残差画像に格納される。量子化された対数レシオ及びカラー残差値、又はいくつかの実施例では残差画像は、TMベース画像と共にダウンストリーム画像デコーダに提供される。任意的に及び/又はさらに、量子化された対数レシオ及びカラー残差値(レンジリミットなど)に関連するパラメータがまた、TMベース画像と共に提供される。
ここに説明される実施例のTMOは、低い(黒の)又は高い(白の)ルミナンスレベルを有する個々のピクセルについてカラーチャネルにおいてカラークリッピングを自由に実行してもよい。また、ここに説明されるTMOは、各ピクセルにおける色相を維持することを要求されない。ここに説明される技術の下、ユーザは、画像コンテンツ(例えば、人間の姿、屋内画像、屋外シーン、夜間のビュー、日没など)又はアプリケーション(例えば、映画、ポスター、ウェディング写真、雑誌などにおいて使用される)に基づきTMOを自由に選択する。カラークリッピング又は変更は、画像の芸術的様相を作成するのに慎重かつ自由に利用されてもよい。HDR画像エンコーダ及びデコーダは、広範な可能なカラー変化を導入しうる異なるタイプの編集ソフトウェア及びカメラメーカーにより実行されるTMOをサポートする。ここに説明された技術の下、HDRエンコーダは、カラー残差値をHDRデコーダに提供する。次に、HDRデコーダは、カラー変更が再構成されたHDR画像に存在することを防ぐ(又は最小化)するため、カラー残差値を利用する。
実施例は、ビットストリーム及び/又は画像ファイルを利用して、TMベース画像及びそれらの各自の対応するHDR再構成データを格納し、復号化及び/又はレンダリングのためダウンストリーム画像ビューワ又はデコーダに提供してもよい。実施例では、画像フォーマットは、各種編集ソフトウェアアプリケーション及び/又はカメラメーカーにより実装されうるTMOをサポートする。実施例は、例えば、標準的なJPEG画像フォーマットと、JPEG−HDRなどの拡張、エンハンス又は改良されたJPEG関連フォーマットを含む各種画像フォーマットにより機能してもよい。さらに、あるいは又は任意的に、実施例は、JPEG関連画像フォーマットと共に利用されてもよいものに関連して、1以上の実質的な態様、属性、オブジェクト、符号化仕様又はパフォーマンスパラメータが変更されるコーデック/規格に基づく又は一緒に利用される画像フォーマットを利用してもよい。実施例は、JPEG−HDR画像フォーマットを利用して、ルミナンスレシオ及びカラー残差値と共にTMベース画像の格納をサポートする。さらに、任意的に又はあるいは、画像ファイルに格納されているTMベース画像と残差画像との1以上が圧縮されてもよい。実施例では、画像データ圧縮が、JPEG規格に従って実行される。さらに、あるいは又は任意的には、実施例は、JPEG関連画像フォーマットにより利用可能なものに関連して、1以上の実質的な態様、属性、オブジェクト、符号化仕様又はパフォーマンスパラメータが変更される規格に従って圧縮を実行してもよい。
JPEGフォーマットがLDR画像に限定されるとき、JPEG−HDRは、JPEGフォーマットに対する実質的に後方互換的なHDRの拡張を有する。JPEG−HDRは、新たなHDRディスプレイデバイス上へのHDR画像レンダリングと、HDR又は非HDRディスプレイデバイス上への非HDR(LDRなど)画像レンダリングとを同時にサポートする。JPEG−HDRは、JPEGにおいて規定されるような標準的な位置にトーンマッピングされた画像を格納し、非HDRディスプレイデバイスにより無視されうる新たな位置に付加的なメタデータを格納する。付加的なメタデータは、オリジナルHDR画像のHDRバージョンを生成/復元するため、トーンマッピングされた画像と共に利用されてもよい。
実施例では、JPEG HDRエンコーダは、集積回路(IC)デバイスにより実現又は配置される。実施例では、ここに説明されるデバイス、回路及び/又は機構は、カメラや他の画像レンダリング及びレンダリング又はディスプレイシステム、セルラ無線電話、PDA(Personal Digital Assistant)、パーソナル、ポータブル若しくはコンシューマ電子デバイス(例えば、写真、計算、映画、音楽、情報、娯楽、音声用など)におけるコンポーネントから構成される。
実施例は、そのコピーがAnnex Aとして(出願された)本明細書に付属され、全ての目的のためにここに援用される、Wenhui Jia,et alにより特許協力条約に従って2012年4月16日に出願された特許出願番号PCT/US2012/033795“ENCODING,DECODING,AND REPRESENTING HIGH DYNAMIC RANGE IMAGES、又はDolby Laboratoriesによる明細書”JPEG−HDR Encoder and Decoder Algorithm Specification“に記載されるような1以上の機能を実行してもよい。
実施例は、参照することにより全ての目的のためにその全体がここに援用される、Gregory John WardによるPCTに従って2012年3月1日に出願された特許出願番号PCT/US2012/027267号“LOCAL MULTI−SCALE TONE MAPPING OPERATOR”に記載されるような1以上の機能を実行してもよい。
ここに記載される好適な実施例と汎用的な原理及び特徴とに対する各種変更は、当業者に容易に明らかであろう。従って、本開示は、図示された実施例に限定されることを意図としておらず、ここに記載された原理及び特徴に整合した最も広範な範囲が与えられるべきである。
[一例となるJPEG HDRエンコーダ]
実施例では、JPEG HDRエンコーダは、通常はチップとして参照されるIC(Integrated Circuit)デバイスにより実現される。例えば、エンコーダは、ICデバイス内に配置されてもよい。ICデバイスは、ASIC(Application Specific IC)デバイス、デジタル信号プロセッサ(DSP)、FPGA(Field Programmable Gate Array)及び/又はグラフィックプロセッサとして実現されてもよい。ICデバイスは、マイクロプロセッサ、プログラマブルロジックデバイス(PLD)、FPGA又はマイクロコントローラなどの1以上の設定可能又はプログラム可能なデバイス又はASICを備えたシステム・オン・チップ(SOC)として実現されてもよい。
ICデバイスは、半導体ダイ内に配置されるトランジスタなどのアクティブデバイスコンポーネントのアレイを有する。アクティブデバイスコンポーネントは、モジュール、レジスタ、キャッシュ、ロジックゲート、ロジック及び計算(算術/浮動小数点など)ユニットとして機能するか、又はJPEG HDR符号化に整合しうる他の処理を実行するようアレイ化、構成、設定及び/又はプログラムされる。アレイのアクティブコンポーネントは、アクティブデバイスコンポーネントとそれと共に形成される各種機能モジュールとの間の信号及びデータの電気的/電子的やりとりを可能にするためダイ内に配置されるトレース/ビアのネットワーク、アドレス/ワードラインの格子などの少なくとも部分的に導電性のルーティングファブリックにより相互接続される。アクティブコンポーネントは、ICデバイスの外部の信号、データ及び電源との電気的、電子的及び/又は通信接続を可能にする少なくとも部分的に導電性のインタフェースにより動作的にアドレス指定可能である(ルーティングファブリックのノード又は一部などを介し)。
JPEG HDRエンコーダの実施例が、ASICにより実現されるものとしてここでは説明される。簡単化のため、ここで説明されるASICの実装はまた、設定可能及びプログラム可能なICの実装を表す。図1Aは、本発明の実施例による一例となるJPEG HDRエンコーダ10を示す。
エンコーダ10は、ASICにより実現される。エンコーダ10は、アドバンストハイパフォーマンスバス(AHB)インタフェースを介し入力画像を受信する。プレトーンマッピングPre_TMは、入力画像データをトーンマッピングに有用なフォーマットに変換する。PRE_TMは、4:2:2クロマサンプリングフォーマットから4:4:4フォーマットなどへのクロマアップサンプリングを実行する。PRE_TMは、画像入力のカラー空間(YCbCrなど)をRGBなどの三刺激カラー空間に変換する。Pre_TMは、RGB変換された画像に対してリバース(インバース)ガンマ(γ)訂正を実行する。
エンコーダ10は、入力HDR画像からトーンマッピングされたベース画像を生成するトーンマッピング機能を実行する。エンコーダ10は、以下のテーブル1に示される一例となる入力フォーマットなどの各種フォーマットにより入力されるHDR画像を処理するよう実現されてもよい。
Figure 0005747136
トーンマッピング機能は、contrast−limited adaptive histogram equalization(CLAHE)を利用して、入力HDR画像に対してトーンマップ正規化機能を実行するhistogram adjusted multi−scale tone mapping operator(HAMS−TMO)を有する。正規化機能は、入力画像に対するhistogram CLAHE tone map normalization(HCTN)により実現されてもよい。HAMS−TMO HCTNは、12ビットリニアRGBフォーマットにより正規化されたトーンマッピングされたベース画像を出力する。HAMS−TMO HCTNの実施例が以下に説明される(図2及び3)。レシオ画像プロセッサRI_Procは、正規化されたトーンマッピングされたベース画像から1以上のレシオ画像を計算及び処理してもよい。
HAMS−TMO HCTN処理によって、ポストトーンマッピングPost_TMは、正規化された12ビットRGB画像に対してガンマ訂正を復元し、これにより8ビットRBG画像を生成する。Post_TMは、トーンマッピングされたベース画像を圧縮用にJPEGエンコーダに送信する。Post_TMは、ガンマ再訂正された8ビット画像のRGBカラー空間をJPEG互換的なカラーフォーマットによるYCbCr画像(4:2:2又は4:2:0など)に変換する。例えば、Post_TMOは、ガンマ符号化(典型的には、ユーザにより規定されたルックアップテーブルを介し12ビットRGB入力が8ビット入力に変換される場合)、RGBからYCbCrカラー変換(3×3カラーマトリックス変換などを介し)、及びクロマカラー平面の適切なサブサンプリングを介した4:4:4から4:2:2又は4:2:0への変換を含むものであってもよい。エンコーダ10は、複数のポストトーンマッピングモジュールPost_TMサブブロックを有してもよい。例えば、エンコーダ10は、3つのPost_TMサブブロックにより実現されてもよい。
図1Bは、本発明の実施例による一例となる画像符号化処理100を示す。実施例では、エンコーダ10は、入力HDR画像を受信又はアクセスすると、処理100に関して説明されたように機能する。ステップ101において、HDR入力画像のピクセルの対数(ログ)ルミナンス値に基づきヒストグラムが計算される。ステップ102において、トーンマップ曲線が計算されたヒストグラムに基づき生成される。ステップ103において、対数グローバルトーンマッピングされたルミナンス画像が、入力HDR画像の対数ルミナンスピクセル値及びトーンマップ曲線に基づき計算される。
ステップ104において、対数グローバルトーンマッピングされたルミナンス画像は、ダウンスケーリングされた対数グローバルトーンマッピングされたルミナンス画像を計算するためダウンサンプリングされる(例えば、垂直方向及び水平方向に間引かれるなど)。ステップ105において、HDR入力画像のダウンスケーリングされた対数グローバルトーンマッピングされたルミナンス画像及び対数ルミナンスピクセル値に基づき、対数レシオ画像が計算される。ステップ106において、マルチスケールフィルタリングが、対数マルチスケールレシオ画像を生成するため、対数レシオ画像に対して実行される。ステップ107において、第2対数トーンマッピングされた画像が、HDR入力画像の対数マルチスケールレシオ画像及び対数ルミナンスピクセル値に基づき生成される。
ステップ108において、第2対数トーンマッピングされた画像は、ピクセル強度値のレンジを変更し、コントラスト伸張を実現するため正規化される。出力されたトーンマッピングされた画像が、それとダウンスケーリングされた対数グローバルトーンマッピングされたルミナンス画像とに基づき生成される。ステップ109において、第2レシオ画像が、出力されるトーンマッピングされた画像及び入力HDR画像に基づき生成される。ステップ110において、第2レシオ画像が量子化される。ステップ111において、出力されるトーンマッピングされた画像及び量子化された第2レシオがJPEGエンコーダに出力される。一例となる処理100の各ステップにおいて、生成されたグローバルトーンマッピングされた画像及びレシオ画像が、エンコーダ10のインタフェースなどを介し外部メモリに対して読み書きされる。
図2は、本発明の実施例による一例となるヒストグラム調整マルチスケールトーンマッピング手段200を示す。実施例は、ヒストグラム調整マルチスケールトーンマッピング手段200は、上述されたようなHAMS−TMO HCTN機能を実現する(図1)。HAMS−TMO200は、三刺激(RGBなど)又は他の(YCbCrなど)カラー空間によるHDR画像を受信する。ルミナンスモジュール(201)は、入力HDR RGB画像に対して16ビットルミナンス値Yを計算する。対数ルミナンスモジュールLOG(202)は、ルミナンス値Yをリニアドメインから対数ドメインに変換する。LOGモジュール202は、ルミナンス値Yのベース2の対数“logY”への変換を実現する。
16ビットリニアルミナンス値を変換すると、LOGモジュールは、結果としてのベース2の対数(log)値であるlogYをQ4.12データとして保存する(例えば、想定バイナリポイント前の4ビットとその後の12ビットなど)。例えば、対数は整数コンポーネントと小数コンポーネントとを有する。従って、実施例は、ベース2の対数logYを実現するため、整数logYコンポーネントと小数logYコンポーネントを分離する。整数部分は、正規化における左シフト数に従って計算され、小数の8ビットは、以下のテーブル2の一例となる擬似コードに示されるように、ルックアップテーブルLUTにインデックス化される。
Figure 0005747136
512個のビンを有するヒストグラムHIST(203)は、小数logYコンポーネントから構成される。小数ログルミナンス値は、16ビット整数値として扱われる。従って、ビン間のインターバルは、65536/512=128からなる。その後、HAMS−TMO200は、ヒストグラムに対してCLAHE調整を実行する。ダイナミックレンジは、例えば、以下のテーブル3Aに示される一例となる擬似コードなどに従ってヒストグラムから計算される。
Figure 0005747136
出力ダイナミックレンジ(ODR)は、5のベース2の値に変換される自然対数(ベースe)対数ドメインにおいてデフォルト値3.5により設定可能である。ヒストグラムクリッピングファクタ“cf”は、例えば、
cf=((odr*(bmax−bmin+1))<<12)/(drin)
などにより計算され、ヒストグラムは、以下のテーブル3Bに示される擬似コードなどに従って複数の繰り返しにより調整されてもよい。
Figure 0005747136
累積ヒストグラムは、調整されたヒストグラムから計算され、例えば、以下のテーブル3Cに示される擬似コードなどに従ってQ4.12データフォーマットの12ビット対数ドメインにマッピングされる。
Figure 0005747136
このようなCLAHEヒストグラム等価は、logY画像のグローバルトーンマッピングオペレータとして実現されるマッピング曲線を生成する。マッピング極性は512個のビンを有するため、リニア補間が、例えば、以下のテーブル3Dに示される擬似コードなどに従って512個のビンのそれぞれのルミナンス値に対して計算される。
Figure 0005747136
CLAHEマッピング出力は、Q4.12フォーマットのlogY画像(204)を有する。実施例では、HAMS−TMO200は、ヒストグラムCLAHE(contrast−limited adaptive histogram equalization)トーンマップ正規化機能を実行するブロックにより実現される。
図3A及び3Bはそれぞれ、本発明の実施例による一例となるヒストグラムCLAHEトーンマップ正規化(HCTN)ブロック30と、対応する一例となるHCTN処理300のフローとを示す。HCTNブロック30は、2500万以上のピクセルの画像をサポートするよう実現されてもよい。三刺激値(RGBなど)又は他の(YCbCrなど)カラー空間による入力画像を受信すると、HCTN30は、それのルミナンス値Yを計算する(処理ステップ301)。ステップ302において、Y値は、HCTNブロック30に返される対応する対数値logYの計算用の共有ロジックに出力される。ステップ303において、logY値に基づきヒストグラムが計算され、テーブル“ht0”に格納される。全ての入力画像ピクセルを計数すると、CLAHEが、ステップ304において、ht0ヒストグラム値を正規化するため計算される。
全ての入力画像ピクセルを計数すると、CLAHEが、ステップ304において、ht0ヒストグラム値を正規化するため計算される。ステップ305において、バッファされるlogY値が補間され、対数トーンマッピングされた画像logYtmが生成される。例えば、トーンマッピング曲線は、ヒストグラムの512個のビンに対して実現される。従って、リニア補間が、logYtmを実現するため、512個のビンのそれぞれにおけるルミナンス値に対して計算される。ステップ306において、対数レシオ画像logRIが、logRI=logYtm−logYの対数ドメインに対して実行される減算関数によりlogY値及びlogYtm画像から計算される。ステップ307において、logYヒストグラムがクリッピングされる。ステップ308において、マルチスケールフィルタリング後、トーンマッピングされたlogY値が、リニアルミナンス値Y’に正規化される。ステップ309において、任意的な曲線関数が、最終的なトーンマッピングされた画像を出力するため、リニアトーンマッピングされたY’値に対して適用されてもよい。
図4A、4B及び4Cはそれぞれ、本発明の実施例による一例となるマルチスケールフィルタ(MSF)ブロック4000、対応する一例となるマルチスケールフィルタリング実現形態及び一例となる処理400を示す。HCTNブロック30(図3A)と同様に、MSF4000は、2500万以上のピクセルの画像をサポートするよう実現されてもよい。MSF4000は、それの水平方向のサイズと垂直方向のサイズとに対して予め計算された係数(8など)によって入力対数レシオ画像IBIを間引きする。MSF4000は、7つなどの複数のタップに対して間引きされた画像を有する各ピクセルをローパスフィルタリングする。ローパスダウンスケーリングされた画像は、以前にダウンスケーリングされた予め計算された同一の係数などによって、以降にアップスケーリングされてもよい。
MSF4000は、msn=floor(logmin(width,height))+1=floor(logmin(width,height)/3)+1の一例となる実現式に従って、入力におけるそれのオリジナルのサイズに基づき入力画像がスケーリングされるステージ数msnを予め計算する。MSF4000は、各サイズにおいてトータルで64の4つのステージのそれぞれに対して水平方向のサイズと垂直方向のサイズとに対して、8までの係数により入力対数レシオ画像IBIを間引きするよう実現されてもよい。
従って、実施例では、図4Bに示されるように、フィルタリング実現形態は4つのステージ40、41、42、43を有する。ステージ40〜43のそれぞれは、画像サイズが8=64の係数により低減され、MSF4000が64のトータルの係数により画像を間引きするように、8の係数によって垂直方向及び水平方向に画像を間引く。従って、各ステージにおいて、対数レシオ画像が8の係数によりダウンスケーリングされる。8の係数によるダウンスケーリングは、以下のテーブル4に示される擬似コードなどに従ってmsnレベル(ステージなど)のそれぞれにおいて繰り返される。
Figure 0005747136
各ステージにおいて、7タップローパスフィルタリングが、間引きされた画像の各ピクセルに対して実行されてもよい。間引きされた各画像が第1空間方向に対応する水平方向においてまずフィルタリングされ、その後に、第1方向に関して空間的に垂直な垂直方向にフィルタリングされる実施例が実現される。各種のスケーリング画像が、ミラー拡張などのパディングなどによって、それらの境界において揃えられる。
アンプは、各ステージにおいて加重係数“Alpha”をレシオ画像に適用する。ステージkのそれぞれについて(kはゼロからmsn−1までの整数(k=0,1,...,msn−1))、実施例は、A=2*(k+1)/(msn(msn+1))に従って加重係数Alpha(A)を計算する。当該ウェイトの合計は1である。加重係数が2*(msn−(k−1)+1)/msn*(msn+1)又は1/msnとして計算される実施例が実現されてもよい。
アップスケーリングが、ダウンスケーリングされたフィルタリングされたレシオ画像に対して(msn−1)回実行される。重み付けされた対数レシオ画像が、各ステージにおいてアップスケーリングされた画像に加えられる。実施例は、例えば、画像の空間的なコーナーにおける4つのポイントなどを利用して前のステージの低解像度画像の補間(バイリニア補間など)と、アップサンプリングされたブロックを構成するため、それの水平方向のサイズ及び垂直方向のサイズに対する補間とによるアップスケーリングを実現する。
ステージ401は、入力画像Rをダウンスケーリング及びフィルタリングし、第1レシオ画像Rをステージ402にわたす。同様に、ステージ402及びステージ403〜407のそれぞれは、各自の前のステージのそれぞれによりわたされたレシオ画像の順序的に以降のダウンスケーリングされたローパスレシオ画像を各自の次のステージにわたす。各ステージからの重み付けされたレシオ画像は、次のステージからのアップスケーリングされた画像との和がとられる。
MSF4000は、レジスタインタフェースを介しオフボードメモリにコンフィギュレーションレジスタにより書き込まれるトーンマッピングされたルマ、ルミナンス又は他の強度関連のトーンマッピングされた値を生成する。
実施例では、MSF4000及び/又は実現形態400は、一例となるマルチスケール解像度フィルタリング処理400の1以上のステップに従って機能する。一例となる処理400は図4B及び図4Cに示されるフローチャートを参照して後述される。処理400は、レベル41、42及び43のそれぞれに対して画像をプログレッシブにダウンスケーリングすることによって、対数レシオ画像R(図1Bのステップ105において生成される)の処理を開始する。ダウンスケーリングの各レベルにおいて、画像は垂直方向及び水平方向においてプログレッシブに間引きされる。
ステップ401において、対数レシオ画像Rは、Nの係数によって垂直方向及び水平方向にダウンスケーリングされる。ここで、Nは8などの正の整数からなる。第1レベルダウンスケーリングされた対数レシオ画像Rが生成される。第1レベルダウンスケーリングされた対数レシオ画像Rは、その後、第2レベルダウンスケーリングされた対数レシオ画像Rを生成するため、ステップ402において、係数Nにより間引きされる。第2レベルダウンスケーリングされた対数レシオ画像Rは、その後に第3レベルダウンスケーリングされた対数レシオ画像Rを生成するため、ステップ403において係数Nにより間引きされる。実施例では、各レベルのダウンスケーリングされた画像出力がローパスされる。実施例では、全てのレベルが利用される必要はない。
ステップ404において、第3レベルダウンスケーリングされた対数レシオ画像Rのピクセル値が、第3レベルの重み付けされたレシオ画像R’を生成するため、第3レベルスケール係数(Alpha[3]など)によりスケーリングされる。ステップ405において、第2レベルダウンスケーリングされた対数レシオ画像Rのピクセル値は、第2レベルスケーリングされた重み付けされたレシオ画像R’を生成するため、第2レベルスケール係数(Alpha[2]など)によりスケーリングされる。ステップ406において、第3レベル重み付けされたレシオ画像R’が係数Nによりアップスケーリングされ、第2レベルアップスケーリングされた対数レシオ画像
Figure 0005747136
を生成するため、第2レベルスケーリングされた重み付けされたレシオ画像R’との和がとられる。
ステップ407において、第1レベルダウンスケーリングされたレシオ画像R’が、第1レベル重み付けされた対数レシオ画像R’を生成するため、第1レベルスケール係数(Alpha[1]など)によりスケーリングされる。ステップ408において、第2レベルアップスケーリングされた対数レシオ画像
Figure 0005747136
が係数Nによりアップスケーリングされ、第1レベルアップスケーリングされた対数レシオ画像
Figure 0005747136
を生成するため、第2レベルスケーリングされた重み付けされたレシオ画像R’と和がとられる。ステップ409において、対数レシオ画像Rは、ゼロレベル重み付けされた対数レシオ画像R’を生成するため、ゼロレベルスケーリング係数(Alpha[0]など)によりスケーリングされる。ステップ410において、第1レベルアップスケーリングされた対数レシオ画像
Figure 0005747136
が、係数Nによりアップスケーリングされ、対数マルチスケールレシオ画像
Figure 0005747136
を生成するため、ゼロレベルスケーリングされた重み付けされたレシオ画像R’との和がとられる。一例となる処理400のステップは任意的であってもよい。
図5は、本発明の実施例による一例となるレシオ画像プロセッサ500を示す。実施例は、レシオ画像プロセッサ500によりRI_Proc(図1)を実現する。レシオ画像プロセッサ500は、TMO200(図2)から入力画像を受信する。ルミナンスレシオが、オリジナルのHDR入力画像からのルミナンス値Yと、トーンマッピングされた画像からのルミナンス値とから計算される。最大値及び最小値がピクチャ全体に対して計算され、対数ルミナンス値logY及び差分画像のCbCrクロミナンス値DiffCbCrを量子化するのに利用される。
logY及びDiffCbCr値は、Advanced Microcontroller Bus Architecture Advanced eXtensible Interface(AXI)インタフェース又は同様に対応可能なインタフェースなどを介し外部メモリに保存/書き込まれる。外部に保存/格納された値は、タイムリに量子化するためAXIを介しリード/ロードされる。リアにフィードバックシフトレジスタ(LFSR)は、量子化中にlogYチャネルによりディザリングのため乱数値を生成する。RI_Proc500は、量子化されたDiffCbCr及びlogY値をJPEGエンコーダに出力し、JPEGエンコーダは、入力画像に対応するJPEGフォーマットにより画像を出力する。
図6A及び6Bはそれぞれ、本発明の実施例による一例となる符号化処理60及びそれの一例となるデータフロータイムラインを示す。HDR入力ピクチャを受信すると(61)、ステップ62において、ヒストグラム及びダウンスケーリングされたLogY画像LogY1が生成される。ヒストグラムは正規化される。フロー600において、JPEG−HDRエンコーダ(図1のエンコーダ100など)コアは、HDR入力画像全体を読み込む。エンコーダは、入力画像ピクセルのLogY値に基づきヒストグラムを生成し、ヒストグラムを等化し、LogY1をダウンスケーリングされた画像バッファBuff_Log1に書き込む。実施例では、ヒストグラムは、CLAHEを用いて等化される。
ステップ63において、トーンマッピングにおいて利用される実際のピクセル単位のスケーリング係数を生成するマルチスケールフィルタリングが実行される。ステップ64において、ピクセル単位のスケーリング係数が各ピクセルに対して適用される。トーンマッピングされたベース画像は、8ビットガンマ符号化されたYCbCr4:2:2/4:2:0/4:4:4に変換され、外部メモリに圧縮されたベース画像を書き込むJPEGエンコーダに送信されてもよい。オリジナルのトーンマッピングされたRGBデータは、外部メモリにまた書き込まれる生の予め量子化されたレシオ画像を生成するのに処理される。ステップ65において、生のレシオ画像が外部メモリから読み出され、量子化される。量子化されたレシオ画像は、JPEGエンコーダに出力され(66)、圧縮されてもよい。
[一例となるHDR画像のための重み付けされたマルチリージョンベースエクスポージャ]
スマートフォン、コンピュータモニタなどの従来のローエンドコンシューマディスプレイデバイスは、JPEG−HDR画像のフルダイナミックレンジを表示することができないかもしれない。このような場合、ディスプレイは、典型的には、対応するHDR画像のトーンマッピングされたローダイナミックレンジ(LDR)バージョンを出力する。このトーンマッピングされた画像は、典型的には、ユーザからの入力なくカメラによって自動生成され、撮影者の意図をキャプチャしていない。
いくつかの実施例では、ユーザは、タッチ画面、コンピュータマウス、スクロールバーなどのデバイスのユーザインタフェースを利用して、HDRピクチャをスクロールしてもよい。この場合、ユーザは、フルダイナミックレンジにより画像の一部を観察可能であってもよいが、画像の残りは暗すぎるか又は明るすぎて表示される可能性がある。しかしながら、ユーザは、画像の複数の部分の詳細を閲覧することを所望するかもしれない。従って、ユーザが関心領域に基づきHDR画像のエクスポージャを調整することを可能にすることが有用であろう。
一実施例では、最終的なHDR画像のエクスポージャは、ユーザにより選択された2以上の関心領域を考慮してもよい。これらの領域は、画像をキャプチャする前(カメラ又は他のキャプチャリング装置などにより)又は画像のキャプチャ後(例えば、対応するLDR画像を表示するときなど)に選択されてもよい。タッチ画面インタフェース(iPhone又はiPadなど)によるいくつかの実施例では、これらの領域は、ユーザによりタッチされる1以上のピクセルを囲むほぼ同一のルミナンスのピクセルを表すものであってもよい。他の実施例では、ユーザは、コンピュータマウス、トラックボール、キーボードなどの他のインタフェースを用いてこれらの領域を選択してもよい。さらなる他の実施例では、これらの領域は、予め選択されたユーザの嗜好(顔、動物、テキストなど)に基づき自動的に選択されてもよい。
一実施例では、第1タッチポイントを囲むエリアが、第1最適エクスポージャガンマに設定可能である(18%グレイなど)。次に、第2タッチポイントについて、第2の最適エクスポージャガンマが計算される。最終的な画像は、第1及び第2エクスポージャガンマにより重み付けされた最終的なエクスポージャガンマを用いて表示されてもよい。これは、結果のピクチャの残りを合成しながら、ディスプレイのダイナミックレンジ内に第1及び第2タッチポイントの双方をもたらす。3、4又はN個などの何れかの個数のタッチポイントが特定可能である。重み付け係数は、平均値、中間値、中央値、比例するウェイト、線形、非線型及び/又はキャップされた(最大値/最小値)ものに等しくすることができる。特定の実施例では、当該技術はユーザコマンド(アンドゥボタンなど)により取り消すことができる。
図7に示されるように、他の実施例では、結果としてのピクチャがフュージョン・マージ処理を用いて生成可能である。この処理では、選択された各関心ポイントについて(710)、当該処理は、対応するエクスポーズされたLDR画像を生成する(720)。オリジナルのHDR画像から生成されるこのようなN個のエクスポージャ(又はLDR画像)が与えられると、実施例は、N個全てのエクスポージャを単一の出力画像に適切に合成することによって、合成画像を生成してもよい(730)。このような合成処理の一例は、ここに完全に与えられるかのように、参照することにより全体が援用される“Exposure Fusion”,by T.Mertens.et al.,15th Pacific Conference on Computer Graphics and Applications(Pacific Graphics,2007),at pp.382−390に記載される技術を用いて実現されてもよい。
[一例となる適応的レシオ画像量子化]
上述されたように、ルミナンスHDR画像(Y)及びそれのトーンマッピングされた表現(Y)が与えられると、レシオ画像Yは、
Figure 0005747136
として表現されてもよい。レシオ画像のダイナミックレンジは、対数関数や平方根関数などの可逆関数を適用することによって圧縮されてもよい。従って、対数関数が適用される一実施例では、
Figure 0005747136
である。
対数レシオ画像(log(Y))はまた、8ビットレシオ画像を生成するため、さらに量子化されてもよい。
Figure 0005747136
高精度により表現されたピクセル値又はダイナミックレンジを有するオリジナルレシオ画像では(浮動小数点数などを用いて)、レシオ画像を8ビットピクセル値に量子化することは、逆量子化関数を適用する際に復元不可な丸め誤差を生成する。この誤差は、画像符号化の精度に影響を与え、JPEG−HDRフォーマットを用いて符号化可能な画像のダイナミックレンジを限定するものであってもよい。
実施例では、対数関数は、任意の可逆関数Fにより置換される。Fが与えられると、量子化された8ビットレシオ画像は、
Figure 0005747136
として表現されてもよい。これは、デコーダが
Figure 0005747136
に従ってオリジナルのレシオ画像を復元することを可能にする。ここで、Y’は復元されたレシオ画像を示す。実施例では、最大値及び最小値F(Y)は、JPEGデコーダによりアクセス可能なメタデータとしてJPEG−HDR画像データに含まれる。
実施例では、F関数は、M(Y’,Y)を最小化するように選択されてもよい。ここで、Mは、平均2乗誤差、SNR(Signal to Noise Ratio)又はPSNR(Peak Signal to Noise Ratio)などのある品質基準に従って、Y’とYとの間の差分を測定する指標を示す。M(2つの画像の間のMSEなど)は、Fの最適化処理のための目的関数を表す。Fは、パラメータ関数とすることが可能であり、あるいは、ルックアップテーブル(LUT)を介し定義可能である。Mが与えられると、“A simple method for function minimization”,by J.A Nelder,John and R.Mead,Computer Journal,No.7,pp.308−313,1965に記載されるNelder−Mead法などの周知な最適化技術を適用して、Fを決定してもよい。
実施例では、JPEG−HDRヘッダは、逆符号化関数F−1を表す復号化LUTを含むものであってもよい。準拠するJPEG−HDRデコーダは、LUTを用いて受信したレシオ画像を8ビットデータからより高い精度の(浮動小数点など)Yチャネルデータに変換してもよい。LUTは、8ビットデータを浮動小数点値に直接マッピングする256個のエントリを有してもよい。
[一例となるヒストグラム等化ベース方法]
実施例は、ヒストグラムの等化又はコントラスト限定ヒストグラムの等化がF関数を導出するための処理を提供する点で、計算効率性に関する。ヒストグラムの等化は、任意の分布を有するソースルミナンスを、一様なヒストグラムを有するルミナンスに変換し、これによりレシオ画像がより効率的に符号化される。ヒストグラムの等化を利用する実施例では、Fは後述されるように計算されてもよい。
a)Yのヒストグラムhistを計算する。ヒストグラムは、単にピクセル値iがレシオ画像に出現するインスタンス数(histなど)を示す。
b)histの累積ヒストグラムc_histを計算する。例えば、累積ヒストグラムは、
Figure 0005747136
として計算されてもよい。
c)c_histを正規化及びスケーリングすることによってFを決定する。例えば、
Figure 0005747136
である。ここで、変数scaleは、255などのFの最大値を決定する。
上述されるように計算された符号化関数Fは、無限の微分係数又は傾きを有するエリアを有してもよく、このため、Fは一意的なマッピングを提供せず、逆関数F−1は存在しない。Fの傾き又は微分係数を制限することは、実施例がFにより提供されるマッピングの一意性及びF−1の存在を保証することを可能にする。
ヒストグラム等化アプローチは、符号化精度をルミナンス値の出現頻度に比例させる。従って、より低い頻度で出現するルミナンス値はより大きな誤差により等化され、頻繁に出現するルミナンス値はより小さな誤差により等化される。
[JPEG−HDRにおける一例となるカスタム色域サポート]
典型的な単一の画像ファイルフォーマットは、ICC(International Color Consortium)又はWCS(Windows Color management System)プロファイルを用いて、レンダリングデバイス(ディスプレイなど)にカラー情報を通信してもよい。ICCプロファイル及びWCSプロファイルは、画像が特定のカラー空間にレンダリングされることを要求する。レンダリングの一部として、ターゲットカラー空間において表現できない全てのカラーは、表現可能なカラーに色域マッピングされるべきである。この色域マッピングの結果として、カラー情報の一部はレンダリングされた画像において消失される可能性がある。
例えば、画像はハイエンドで広範な色域のカメラによりキャプチャされてもよく、あるいは、コンピュータグラフィック(CG)ソフトウェアを用いて生成されてもよい。その後、結果として得られる画像は、sRGBカラー空間にレンダリングされてもよい。sRGBカラー空間は最も一般的なカラー空間であり、オペレーティングシステム及びディスプレイデバイスの大部分によりサポートされる。しかしながら、sRGBカラー空間が相対的に小さな色域を有するとき、sRGBによりカバーされない全ての画像カラーは、sRGBカラーにマッピングされる必要がある。sRGB画像がその後にはるかに広範な色域を有する撮像デバイスに送信された場合、オリジナルのより広範な色域マッピングされたカラーを復元するための確実な方法はない。従って、色域マッピングは、非可逆的な情報の消失を生じさせ、サブ最適なカラー再生を生じさせる可能性がある。
画像レンダリングの他の態様は、視聴状態の指定に関する。例えば、家庭とオフィスの視聴状態は、典型的には、カラーグレーディング又はカラーマッチング環境に用いられる視聴状態と異なる。ICCワークフローは正確な視聴状態(VC)を指定するため、ワークフローをフレキシブルでないものにする。WCSは、ある程度のVCフレキシビリティを可能にするが、画像がレンダリングされると、変更を逆転させることは実際的に不可能である。
色域マッピングとVCとの双方は、画像がどのようにレンダリングされるかに関する仮定に基づきコンテンツ作成者が行うべきレンダリング決定セットを規定する。実生活では、可能性のある全ての利用ケース及び対象となる撮像デバイスと共に、全ての可能性のある目的のための最適なレンダリング決定を行うことは不可能である。
実施例では、JPEG−HDRファイルフォーマットは、1つのセットはキャプチャデバイス又はオリジナルのHDRデータに関するものであり、他のセットはカラー化された画像を利用する対象となる従来のワークフローに関するものである2つの別個の色域関連メタデータセットを可能にする。従って、標準的な色域及びダイナミックレンジを有する従来の撮像デバイスは、カラーが正確な画像コンテンツを提供するため、従来のICC及びWCSワークフローに基づくデフォルトのレンダリングされた画像を依然として示すことが可能である。同時に、広範な色域、より高いダイナミックレンジ及び/又はジャストインタイムなレンダリングをサポートするデバイスはまた、視聴状態とデバイス特性との双方を考慮したダイナミックレンダリングのためオリジナルの画像データを復元することが可能であってもよい。例えば、アプリケーションは、オリジナルのシーンデータを復元し、対象となるディスプレイデバイスの特性及び現在の視聴状態に基づきこれをレンダリングする。従って、JPEG−HDRメタデータがより正確かつフレキシブルなジャストインタイムなレンダリングを可能にしながら、ベース画像は、既存のカラー管理ワークフローとの後方互換性を提供する。
JPEG−HDR画像は、ベース画像(ベースラインJPEG画像など)とHDRメタデータ(レシオ画像及びカラー残差データなど)とを含む。ベース画像は、トーンマッピング及び色域マッピングされたレンダリングされた画像であり、典型的には、sRGBカラー空間にレンダリングされる。JPEGコンテナは、ベース画像のカラー空間を示すか、又は各種撮像デバイスに関する整合性のあるカラー再生を可能にするICC/WCSカラープロファイルを含むものであってもよい。
HDRメタデータはまた、XYZプライマリなどのデバイスから独立した空間か、又は付属の第2のICC/WCSカラープロファイルの何れにカラー空間情報を含めてもよい。HDRメタデータカラー空間は、ベース画像のカラー空間とは異なるものであってもよい。メタデータの色域は、典型的には、ベース画像の色域より大きい。例えば、カメラのメタデータカラー空間は、典型的には、カメラセンサのカラー空間に一致する。CG画像について、メタデータカラー空間は、オリジナル画像に提示される全てのカラーを含むものであってもよい。従って、実施例は、プロファイルなどの2以上のカラー空間記述子を用いて、JPEG−HDRにおける広範な色域のエンハンスされたサポートを提供する。1つのプロファイルはベース画像の符号化カラー空間を規定し、第2プロファイルはHDRメタデータの符号化カラー空間を規定する。
図8Aは、実施例によるデュアルカラー空間をサポートする符号化処理を示す。図8Aに示されるように、カラー空間Bにおいてキャプチャされた入力HDR画像805は、カラー空間Bにおいてトーンマッピングされた画像815を生成するため、TMO処理810によりトーンマッピングされてもよい。画像815は、カラー空間Aにおいてベース画像825を生成するため、色域変換処理820によりさらに処理されてもよい。2つのカラー空間に関する情報を利用して、カラー空間Aからカラー空間Bに画像を変換するためのカラー変換TABを生成してもよい。変換TABは、カラー空間Bにおいてベース画像845を生成するため、カラー変換ステップ840においてベース画像825に適用されてもよい。
オリジナルHDR画像805及びベース画像845を利用して、処理830は、本発明において上述された方法に従ってHDRメタデータ835を生成してもよい。最後に、画像825(カラー空間Aにおける)及びHDRメタデータ835(カラー空間Bにおける)は、JPEG−HDR画像を生成するため、符号化及び合成されてもよい(855)。JPEG−HDR画像855のファイルフォーマットは、2つのカラー空間に適したカラー記述子を含むものであってもよい。いくつかの実施例では、処理ステップ810,820は単一のステップに合成されてもよく、カラー空間BによるHDR画像(805)が与えられると、それはカラー空間Aによりトーンマッピングされた画像を出力する(825)。マトリックスTRC(Tone Reproduction Curve)などの加算的カラー空間を利用することは、色域マッピングとトーンマッピングとの双方がオリジナルなカラー空間(Bなど)において実行可能であるとき、符号化中にステップ810と820とを組み合わせることを可能にする。また、カラー空間の間のカラー変換は、より正確になり、より計算効率的になる。
図8Bは、実施例によるデュアル色域をサポートする復号化処理を示す。図8Bに示されるように、カラー空間Aによるベース画像とカラー空間BによるHDRメタデータとの2つのカラー空間によりデータを規定する入力JPEG−HDR画像が与えられると、ベースデコーダは、カラー空間A(sRGB)によるベース画像865を抽出する。画像865は、標準的なダイナミックレンジによる従来のディスプレイデバイスにベース画像を表示するのに利用されてもよい。
2つのカラー空間に関する情報を利用して、カラー空間Aからカラー空間Bに画像を変換するためのカラー変換TABを生成してもよい。変換TABは、カラー空間Bによるベース画像875を生成するため、カラー変換ステップ870においてベース画像865に適用されてもよい。入力855が与えられると、メタデータ復号化処理890は、カラー空間BによるHDRメタデータ895を抽出する。最後に、HDRデコーダ880は、カラー空間BによるHDR画像885を生成するため、ベース画像875及びメタデータ895を合成してもよい。
HDRメタデータが画像の可能性のある全てのカラーを含む広範なカラー空間にある場合、符号化された画像の値は常に正である。正の値は、符号化ステージ及び復号化ステージの間に画像を確認することを可能にする。すなわち、負の値が検出された場合、これらの値はゼロにされ、及び/又はエラーメッセージが発信されてもよい。ここに説明される方法はまた、従来のSDR画像より広範な色域を有する入力された標準的なダイナミックレンジ(SDR)画像の符号化に適用されてもよい。入力されたSDR画像(805など)について、TMO処理ステップ(810)は省略されてもよい。
画像885は、特定の及び現在の視聴状態について対象となる撮像デバイスに以降においてレンダリングされてもよい。標準的なディスプレイであるHDRディスプレイ、広範な色域のディスプレイ及びプリンタが、対象となる撮像デバイスの具体例である。薄暗い自然色で塗装された部屋及び明るく黄色で塗装された部屋は、異なる視聴状態の具体例である。
本発明の実施例は、HDR画像の符号化に関して説明される。HDR入力画像における対数ルミナンスはトーンマップを生成するためヒストグラム化されると共に、対数グローバルトーンマッピングされたルミナンス画像が計算される。対数グローバルトーンマッピングされたルミナンス画像はダウンスケーリングされる。対数ルミナンス及び対数グローバルトーンマッピングされたルミナンス画像は、対数レシオ画像を生成する。対数レシオ画像をフィルタリングするマルチスケール解像度は、対数マルチスケールレシオ画像を生成する。対数マルチスケールレシオ画像及び対数ルミナンスは、第2対数トーンマッピングされた画像を生成し、それは、ダウンスケーリングされた対数グローバルトーンマッピングされたルミナンス画像及び正規化された画像に基づきトーンマッピングされた画像を出力するため正規化される。HDR入力画像及び出力されるトーンマッピングされた画像は、量子化される第2レシオ画像を生成する。量子化されたベース画像及びベースレシオ画像は、例えば、JPEGフォーマットによる圧縮用のJPEGエンコーダなどに出力されてもよい。
[一例となるマルチスケールレシオ画像形成によるJPEG−HDR符号化]
実施例では、追加的な画像メタデータは、オリジナルのHDR画像から導出されるローカルマルチスケールグレイスケールレシオ画像を有する。実施例は、ここでの画像フォーマットにより発信された拡張YCC色域などの色域を利用して、トーンマッピングされた画像及びローカルマルチスケールグレイスケールレシオ画像から生成/復元されるようなオリジナルのHDR画像のHDRバージョンによる各ピクセルにおけるフル復元を可能にする。実施例では、ここに説明される技術は、オリジナルHDR画像のHDRバージョンによる各ピクセルにおけるフル復元を可能にするため、閾値(トーンマッピングされた画像のトータルのピクセル数の0.01%、0.1%、1%、2%など)以下のトーンマッピングされた画像における完全に黒のトーンマッピングされた値の個数を最小化する。
ここでの技術では、所望されるルミナンス値の出力レンジを適合させるためにグローバルコントラストを圧縮し、人間の視覚に重要なローカルコントラストを失わせるグローバルトーンマッピング(TM)オペレータを利用する代わりに、ローカルマルチスケールトーンマッピング処理が、マッピング全体をそのままにしながら、グローバルTMオペレータにおいて危険となるローカルコントラストを向上させるトーンマッピングされた画像を生成するのに利用されてもよい。実施例では、ローカルマルチスケールTM処理は、グローバル曲線(ヒストグラム調整TM曲線など)を用いて、詳細を失うことなくルミナンス値をマッピングする。実施例では、ローカルマルチスケールTM処理が、処理における新たなアーチファクト(ハローなど)を生成/導入することなく、効率的に実行される。特定の実施例では、効率的な再帰的処理が、高い計算効率性によりここに説明されるようなローカルマルチスケール処理を実行するため実現される。特定の可能な実施例では、ローカルマルチスケール処理は、グローバルTMオペレータによるTM処理より30%長い時間しか費やさない。
実施例では、入力HDR画像がロードされ、それのルミナンス値は対数ドメインに変換される。ヒストグラム調整TM曲線が計算され、グローバルレシオグレイスケール画像を決定するため、ルミナンス値に適用される。ここで用いられるレシオ画像は、一般にトーンマッピング前の画像(入力HDR画像又はそれの対数等価など)におけるルミナンス値と、トーンマッピング後の画像(トーンマッピングされた画像又はそれの対数等価など)におけるルミナンス値との間のレシオ値を有する画像を表す。実施例では、レシオ画像は、非対数ドメインにおける各ピクセル位置におけるトーンマッピング後の画像により除算されたトーンマッピング前の画像として論理的には表現されるか、又は対数ドメインにおける各ピクセル位置のトーンマッピング前の画像からトーンマッピング後の画像を差し引いたものとして等価的に表される。他の実施例では、レシオ画像は、非対数ドメインにおける各ピクセル位置においてトーンマッピング前の画像により除算されたトーンマッピング後の画像として論理的に表されるか、又は対数ドメインの各ピクセル位置におけるトーンマッピング後の画像からトーンマッピング前の画像を差し引いたものとして等価的に表される。これらの全ての実施例において、レシオ画像(ローカルマルチスケールTM画像など)とトーンマッピング前の画像(入力HDR画像など)が既知である場合、トーンマッピング前の画像(ローカルマルチスケールTM画像など)は、シンプルな代数演算(非対数ドメインにおける乗算/除算、対数ドメインにおける加算減算など)を介し取得されてもよいことに留意すべきである。
実施例では、対数ドメインでは、ローカルマルチスケールレシオにマージされる他のレシオ画像を生成するのに利用されるグローバルレシオ画像は、16ビット整数値を用いて減算により効率的に計算される。実施例では、トーンマッピングされた画像における参照最大値が計算され、トーンマッピングされた画像が、少ないパーセンテージのピクセル以下しかサポートされている色域(拡張YCC色域など)の範囲外にならないように修正されてもよい。
実施例では、対数ドメインでは、ローカルマルチスケールレシオにマージされる他のレシオ画像を生成するのに利用されるグローバルレシオ画像が、16ビット整数値を用いて減算により効率的に計算される。実施例では、トーンマッピングされた画像における参照最大値が計算され、トーンマッピングされた画像が、少ないパーセンテージのピクセル以下しかサポートされている色域(拡張YCC色域など)の範囲外にならないように修正されてもよい。
[均等、拡張、代替及びその他]
上記明細書では、本発明の実施例が実現形態毎に変化しうる多数の具体的な詳細を参照して説明された。従って、本発明が何であるか、また出願により本発明であると意図されているもの唯一及び排他的な指標は、以降の訂正を含む請求項の具体的な形式による本出願から発行された請求項のセットである。請求項に含まれる用語についてここで明示的に提供される定義は、請求項に用いられるような用語の意味を規定する。従って、請求項に明示的には記載されない限定、要素、性質、特徴、効果又は属性は、請求項の範囲を限定すべきでない。明細書及び図面は、限定的な意味でなく例示的なものとしてみなされるべきである。

Claims (83)

  1. 集積回路(IC)デバイスによりHDR画像を符号化する方法であって、
    前記HDR画像における対数ルミナンスピクセル値のヒストグラムを計算するステップと、
    前記ヒストグラムに基づきトーンマッピングされた曲線を生成するステップと、
    前記HDR画像における対数ルミナンスピクセル値と前記トーンマッピングされた曲線とに基づき、対数グローバルトーンマッピングされたルミナンス画像を計算するステップと、
    前記対数グローバルトーンマッピングされたルミナンス画像に基づきダウンスケーリングされた対数グローバルトーンマッピングされたルミナンス画像を計算するステップと、
    前記HDR画像における対数ルミナンスピクセル値と前記ダウンスケーリングされた対数グローバルトーンマッピングされたルミナンス画像とに基づき対数レシオ画像を計算するステップと、
    対数マルチスケールレシオ画像を生成するため、前記対数レシオ画像についてマルチスケール解像度フィルタリングを実行するステップと、
    前記対数マルチスケールレシオ画像と前記HDR画像における対数ルミナンスピクセル値とに基づき第2対数トーンマッピングされた画像を生成するステップと、
    前記ダウンスケーリングされた対数グローバルトーンマッピングされたルミナンス画像と前記第2対数トーンマッピングされた画像とに基づき出力トーンマッピングされた画像を生成するため、前記第2対数トーンマッピングされた画像を正規化するステップと、
    前記入力HDR画像と前記出力トーンマッピングされた画像とに基づき第2レシオ画像を生成するステップと、
    量子化された第2レシオ画像を生成するため、前記第2レシオ画像を量子化するステップと、
    を有する方法。
  2. 前記量子化された第2レシオ画像と前記出力トーンマッピングされた画像とは、JPEG−HDR画像を生成するため、エンコーダに提供される、請求項1記載の方法。
  3. 前記対数レシオ画像についてマルチスケール解像度フィルタリングを実行するステップは更に、第1レベルダウンスケーリングされた対数レシオ画像を生成するため、係数N(Nは正の整数)により前記対数レシオ画像をダウンスケーリングすることを含む、請求項1記載の方法。
  4. 前記対数レシオ画像についてマルチスケール解像度フィルタリングを実行するステップは更に、第2レベルダウンスケーリングされた対数レシオ画像を生成するため、前記係数Nにより前記第1レベルダウンスケーリングされた対数レシオ画像をダウンスケーリングすることを含む、請求項3記載の方法。
  5. 前記対数レシオ画像についてマルチスケール解像度フィルタリングを実行するステップは更に、第3レベルダウンスケーリングされた対数レシオ画像を生成するため、前記係数Nにより前記第2レベルダウンスケーリングされた対数レシオ画像をダウンスケーリングすることを含む、請求項4記載の方法。
  6. 前記対数レシオ画像についてマルチスケール解像度フィルタリングを実行するステップは更に、第3レベル重み付けされた対数レシオ画像を生成するため、第3レベルスケール係数により前記第3レベルダウンスケーリングされた対数レシオ画像のピクセル値をスケーリングすることを含む、請求項5記載の方法。
  7. 前記対数レシオ画像についてマルチスケール解像度フィルタリングを実行するステップは更に、第2レベル重み付けされた対数レシオ画像を生成するため、第2レベルスケール係数により前記第2レベルダウンスケーリングされた対数レシオ画像のピクセル値をスケーリングすることを含む、請求項6記載の方法。
  8. 前記対数レシオ画像についてマルチスケール解像度フィルタリングを実行するステップは更に、第2レベルアップスケーリングされた対数レシオ画像を生成するため、前記係数Nにより前記第3レベル重み付けされた対数レシオ画像をアップスケーリングし、前記第2レベル重み付けされた対数レシオ画像を加算することを含む、請求項7記載の方法。
  9. 前記対数レシオ画像についてマルチスケール解像度フィルタリングを実行するステップは更に、第1レベル重み付けされた対数レシオ画像を生成するため、第1レベルスケール係数により前記第1レベルダウンスケーリングされた対数レシオ画像のピクセル値をスケーリングすることを含む、請求項8記載の方法。
  10. 前記対数レシオ画像についてマルチスケール解像度フィルタリングを実行するステップは更に、第1レベルアップスケーリングされた対数レシオ画像を生成するため、前記係数Nにより前記第2レベルアップスケーリングされた対数レシオ画像をアップスケーリングし、前記第1レベル重み付けされた対数レシオ画像を加算することを含む、請求項9記載の方法。
  11. 前記対数レシオ画像についてマルチスケール解像度フィルタリングを実行するステップは更に、ゼロレベル重み付けされた対数レシオ画像を生成するため、ゼロレベルスケール係数により前記対数レシオ画像のピクセル値をスケーリングすることを含む、請求項10記載の方法。
  12. 前記対数レシオ画像についてマルチスケール解像度フィルタリングを実行するステップは更に、前記対数マルチスケールレシオ画像を生成するため、前記係数Nにより前記第1レベルアップスケーリングされた対数レシオ画像をアップスケーリングし、前記ゼロレベル重み付けされた対数レシオ画像を加算することを含む、請求項11記載の方法。
  13. 前記入力対数レシオ画像を係数Nによりダウンスケーリングすることは、前記係数Nにより前記対数画像の水平方向のピクセル解像度と垂直方向のピクセル解像度とを低減することを含む、請求項3記載の方法。
  14. 前記正の整数は8に等しい、請求項3記載の方法。
  15. 前記ダウンスケーリングステップのそれぞれの出力をローパスフィルタリングするステップを更に有する、請求項3記載の方法。
  16. 前記対数レシオ画像についてマルチスケール解像度フィルタリングを実行するステップは更に、
    第1レベルダウンスケーリングされた対数レシオ画像を生成するため、係数N(Nは正の整数)により前記対数レシオ画像をダウンスケーリングするステップと、
    第2レベルダウンスケーリングされた対数レシオ画像を生成するため、前記係数Nにより前記第1レベルダウンスケーリングされた対数レシオ画像をダウンスケーリングするステップと、
    第3レベルダウンスケーリングされた対数レシオ画像を生成するため、前記係数Nにより前記第2レベルダウンスケーリングされた対数レシオ画像をダウンスケーリングするステップと、
    第3レベル重み付け対数レシオ画像を生成するため、第3レベルスケール係数により前記第3レベルダウンスケーリングされた対数レシオ画像のピクセル値をスケーリングするステップと、
    第2レベル重み付けされた対数レシオ画像を生成するため、第2レベルスケール係数により前記第2レベルダウンスケーリングされた対数レシオ画像のピクセル値をスケーリングするステップと、
    第2レベルアップスケーリングされた対数レシオ画像を生成するため、前記係数Nにより前記第3レベル重み付けされた対数レシオ画像をアップスケーリングし、前記第2レベル重み付けされた対数レシオ画像を加算するステップと、
    第1レベル重み付けされた対数レシオ画像を生成するため、第1レベルスケール係数により前記第1レベルダウンスケーリングされた対数レシオ画像のピクセル値をスケーリングするステップと、
    第1レベルアップスケーリングされた対数レシオ画像を生成するため、前記係数Nにより前記第2レベルアップスケーリングされた対数レシオ画像をアップスケーリングし、前記第1レベル重み付けされた対数レシオ画像を加算するステップと、
    ゼロレベル重み付けされた対数レシオ画像を生成するため、ゼロレベルスケール係数により前記対数レシオ画像のピクセル値をスケーリングするステップと、
    前記対数マルチスケールレシオ画像を生成するため、前記係数Nにより前記第1レベルアップスケーリングされた対数レシオ画像をアップスケーリングし、前記ゼロレベル重み付けされた対数レシオ画像を加算するステップと、
    を有する、請求項1記載の方法。
  17. 前記ダウンスケーリングするステップのそれぞれの出力をローパスフィルタリングするステップを更に有する、請求項16記載の方法。
  18. 前記計算されたヒストグラムを正規化するステップを更に有する、請求項1記載の方法。
  19. 前記ヒストグラムの正規化は、CLAHE(Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization)を含む、請求項18記載の方法。
  20. 前記ヒストグラムの正規化は、HCTN(Histogram CLAHE Tone−map Normalization)を含む、請求項19記載の方法。
  21. 半導体ダイと、
    前記半導体ダイに配置され、トーンマッピング手段を有するよう構造的に構成され、設定され、又はプログラムされるアクティブデバイスのアレイであって、前記トーンマッピング手段は、
    入力HDR(High Dynamic Range)画像における対数ルミナンスピクセル値のヒストグラムを計算し、
    前記ヒストグラムに基づきトーンマッピングされた曲線を生成し、
    前記HDR画像における対数ルミナンスピクセル値と前記トーンマッピングされた曲線とに基づき、対数グローバルトーンマッピングされたルミナンス画像を計算し、
    前記対数グローバルトーンマッピングされたルミナンス画像に基づきダウンスケーリングされた対数グローバルトーンマッピングされたルミナンス画像を計算し、
    前記HDR画像における対数ルミナンスピクセル値と前記ダウンスケーリングされた対数グローバルトーンマッピングされたルミナンス画像とに基づき対数レシオ画像を計算する、
    よう機能する、アクティブデバイスのアレイと、
    対数マルチスケールレシオ画像を生成するため、前記対数レシオ画像についてマルチスケール解像度フィルタリングを実行し、
    前記対数マルチスケールレシオ画像と前記HDR画像における対数ルミナンスピクセル値とに基づき第2対数トーンマッピングされた画像を生成し、
    前記ダウンスケーリングされた対数グローバルトーンマッピングされたルミナンス画像と前記第2対数トーンマッピングされた画像とに基づき出力トーンマッピングされた画像を生成するため、前記第2対数トーンマッピングされた画像を正規化し、
    前記入力HDR画像と前記出力トーンマッピングされた画像とに基づき第2レシオ画像を生成する、
    よう機能するマルチスケールフィルタと、
    量子化された第2レシオ画像を生成するため、前記第2レシオ画像を量子化する量子化手段と、
    を有する集積回路(IC)デバイス。
  22. 前記量子化された第2レシオ画像と前記出力トーンマッピングされた画像とは、JPEG−HDR画像を生成するため、エンコーダに提供される、請求項21記載のICデバイス。
  23. 前記対数レシオ画像についてマルチスケール解像度フィルタリングを実行することは更に、第1レベルダウンスケーリングされた対数レシオ画像を生成するため、係数N(Nは正の整数)により前記対数レシオ画像をダウンスケーリングすることを含む、請求項21記載のICデバイス。
  24. 前記対数レシオ画像についてマルチスケール解像度フィルタリングを実行することは更に、第2レベルダウンスケーリングされた対数レシオ画像を生成するため、前記係数Nにより前記第1レベルダウンスケーリングされた対数レシオ画像をダウンスケーリングすることを含む、請求項23記載のICデバイス。
  25. 前記対数レシオ画像についてマルチスケール解像度フィルタリングを実行することは更に、第3レベルダウンスケーリングされた対数レシオ画像を生成するため、前記係数Nにより前記第2レベルダウンスケーリングされた対数レシオ画像をダウンスケーリングすることを含む、請求項24記載のICデバイス。
  26. 前記対数レシオ画像についてマルチスケール解像度フィルタリングを実行することは更に、第3レベル重み付けされた対数レシオ画像を生成するため、第3レベルスケール係数により前記第3レベルダウンスケーリングされた対数レシオ画像のピクセル値をスケーリングすることを含む、請求項25記載のICデバイス。
  27. 前記対数レシオ画像についてマルチスケール解像度フィルタリングを実行することは更に、第2レベル重み付けされた対数レシオ画像を生成するため、第2レベルスケール係数により前記第2レベルダウンスケーリングされた対数レシオ画像のピクセル値をスケーリングすることを含む、請求項26記載のICデバイス。
  28. 前記対数レシオ画像についてマルチスケール解像度フィルタリングを実行することは更に、第2レベルアップスケーリングされた対数レシオ画像を生成するため、前記係数Nにより前記第3レベル重み付けされた対数レシオ画像をアップスケーリングし、前記第2レベル重み付けされた対数レシオ画像を加算することを含む、請求項27記載のICデバイス。
  29. 前記対数レシオ画像についてマルチスケール解像度フィルタリングを実行することは更に、第1レベル重み付けされた対数レシオ画像を生成するため、第1レベルスケール係数により前記第1レベルダウンスケーリングされた対数レシオ画像のピクセル値をスケーリングすることを含む、請求項28記載のICデバイス。
  30. 前記対数レシオ画像についてマルチスケール解像度フィルタリングを実行することは更に、第1レベルアップスケーリングされた対数レシオ画像を生成するため、前記係数Nにより前記第2レベルアップスケーリングされた対数レシオ画像をアップスケーリングし、前記第1レベル重み付けされた対数レシオ画像を加算することを含む、請求項29記載のICデバイス。
  31. 前記対数レシオ画像についてマルチスケール解像度フィルタリングを実行することは更に、ゼロレベル重み付けされた対数レシオ画像を生成するため、ゼロレベルスケール係数により前記対数レシオ画像のピクセル値をスケーリングすることを含む、請求項30記載のICデバイス。
  32. 前記対数レシオ画像についてマルチスケール解像度フィルタリングを実行することは更に、前記対数マルチスケールレシオ画像を生成するため、前記係数Nにより前記第1レベルアップスケーリングされた対数レシオ画像をアップスケーリングし、前記ゼロレベル重み付けされた対数レシオ画像を加算することを含む、請求項31記載のICデバイス。
  33. 前記入力対数レシオ画像を係数Nによりダウンスケーリングすることは、前記係数Nにより前記対数画像の水平方向のピクセル解像度と垂直方向のピクセル解像度とを低減することを含む、請求項23記載のICデバイス。
  34. 前記正の整数は8に等しい、請求項23記載のICデバイス。
  35. 前記ダウンスケーリングステップのそれぞれの出力をローパスフィルタリングすることを更に有する、請求項32記載のICデバイス。
  36. 前記対数レシオ画像についてマルチスケール解像度フィルタリングを実行することは更に、
    第1レベルダウンスケーリングされた対数レシオ画像を生成するため、係数N(Nは正の整数)により前記対数レシオ画像をダウンスケーリングし、
    第2レベルダウンスケーリングされた対数レシオ画像を生成するため、前記係数Nにより前記第1レベルダウンスケーリングされた対数レシオ画像をダウンスケーリングし、
    第3レベルダウンスケーリングされた対数レシオ画像を生成するため、前記係数Nにより前記第2レベルダウンスケーリングされた対数レシオ画像をダウンスケーリングし、
    第3レベル重み付け対数レシオ画像を生成するため、第3レベルスケール係数により前記第3レベルダウンスケーリングされた対数レシオ画像のピクセル値をスケーリングし、
    第2レベル重み付けされた対数レシオ画像を生成するため、第2レベルスケール係数により前記第2レベルダウンスケーリングされた対数レシオ画像のピクセル値をスケーリングし、
    第2レベルアップスケーリングされた対数レシオ画像を生成するため、前記係数Nにより前記第3レベル重み付けされた対数レシオ画像をアップスケーリングし、前記第2レベル重み付けされた対数レシオ画像を加算し、
    第1レベル重み付けされた対数レシオ画像を生成するため、第1レベルスケール係数により前記第1レベルダウンスケーリングされた対数レシオ画像のピクセル値をスケーリングし、
    第1レベルアップスケーリングされた対数レシオ画像を生成するため、前記係数Nにより前記第2レベルアップスケーリングされた対数レシオ画像をアップスケーリングし、前記第1レベル重み付けされた対数レシオ画像を加算し、
    ゼロレベル重み付けされた対数レシオ画像を生成するため、ゼロレベルスケール係数により前記対数レシオ画像のピクセル値をスケーリングし、
    前記対数マルチスケールレシオ画像を生成するため、前記係数Nにより前記第1レベルアップスケーリングされた対数レシオ画像をアップスケーリングし、前記ゼロレベル重み付けされた対数レシオ画像を加算する、
    ことを有する、請求項21記載のICデバイス。
  37. 前記ダウンスケーリングするステップのそれぞれの出力をローパスフィルタリングすることを更に有する、請求項36記載のICデバイス。
  38. 前記計算されたヒストグラムを正規化することを更に有する、請求項21記載のICデバイス。
  39. 前記ヒストグラムの正規化は、CLAHE(Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization)、又はHCTN(Histogram CLAHE Tone−map Normalization)の1以上を含む、請求項38記載のICデバイス。
  40. 当該ICデバイスは、
    マイクロプロセッサ、
    ASIC(Application Specific IC)、
    デジタル信号プロセッサ(DSP)、
    プログラマブルロジックデバイス(PLD)、
    FPGA(Field Programmable Gate Array)、
    マイクロコントローラ、
    システム・オン・チップ(SOC)、
    グラフィックプロセッサ、又は
    カメラ制御IC、
    の1以上を含む、請求項21記載のICデバイス。
  41. 符号化された命令を格納する非一時的なプロセッサ可読記憶媒体であって、前記命令は、プロセッサ上で実行されると、HDR(High Dynamic Range)画像を符号化するための処理を実行又は制御するよう前記プロセッサを制御、プログラム又は構成し、
    前記処理は、
    前記HDR画像における対数ルミナンスピクセル値のヒストグラムを計算するステップと、
    前記ヒストグラムに基づきトーンマッピングされた曲線を生成するステップと、
    前記HDR画像における対数ルミナンスピクセル値と前記トーンマッピングされた曲線とに基づき、対数グローバルトーンマッピングされたルミナンス画像を計算するステップと、
    前記対数グローバルトーンマッピングされたルミナンス画像に基づきダウンスケーリングされた対数グローバルトーンマッピングされたルミナンス画像を計算するステップと、
    前記HDR画像における対数ルミナンスピクセル値と前記ダウンスケーリングされた対数グローバルトーンマッピングされたルミナンス画像とに基づき対数レシオ画像を計算するステップと、
    対数マルチスケールレシオ画像を生成するため、前記対数レシオ画像についてマルチスケール解像度フィルタリングを実行するステップと、
    前記対数マルチスケールレシオ画像と前記HDR画像における対数ルミナンスピクセル値とに基づき第2対数トーンマッピングされた画像を生成するステップと、
    前記ダウンスケーリングされた対数グローバルトーンマッピングされたルミナンス画像と前記第2対数トーンマッピングされた画像とに基づき出力トーンマッピングされた画像を生成するため、前記第2対数トーンマッピングされた画像を正規化するステップと、
    前記入力HDR画像と前記出力トーンマッピングされた画像とに基づき第2レシオ画像を生成するステップと、
    量子化された第2レシオ画像を生成するため、前記第2レシオ画像を量子化するステップと、
    を有する記憶媒体。
  42. 前記量子化された第2レシオ画像と前記出力トーンマッピングされた画像とは、JPEG−HDR画像を生成するため、エンコーダに提供される、請求項41記載の記憶媒体。
  43. 前記対数レシオ画像についてマルチスケール解像度フィルタリングを実行するステップは更に、第1レベルダウンスケーリングされた対数レシオ画像を生成するため、係数N(Nは正の整数)により前記対数レシオ画像をダウンスケーリングすることを含む、請求項41記載の記憶媒体。
  44. 前記対数レシオ画像についてマルチスケール解像度フィルタリングを実行するステップは更に、第2レベルダウンスケーリングされた対数レシオ画像を生成するため、前記係数Nにより前記第1レベルダウンスケーリングされた対数レシオ画像をダウンスケーリングすることを含む、請求項43記載の記憶媒体。
  45. 前記対数レシオ画像についてマルチスケール解像度フィルタリングを実行するステップは更に、第3レベルダウンスケーリングされた対数レシオ画像を生成するため、前記係数Nにより前記第2レベルダウンスケーリングされた対数レシオ画像をダウンスケーリングすることを含む、請求項44記載の記憶媒体。
  46. 前記対数レシオ画像についてマルチスケール解像度フィルタリングを実行するステップは更に、第3レベル重み付けされた対数レシオ画像を生成するため、第3レベルスケール係数により前記第3レベルダウンスケーリングされた対数レシオ画像のピクセル値をスケーリングすることを含む、請求項45記載の記憶媒体。
  47. 前記対数レシオ画像についてマルチスケール解像度フィルタリングを実行するステップは更に、第2レベル重み付けされた対数レシオ画像を生成するため、第2レベルスケール係数により前記第2レベルダウンスケーリングされた対数レシオ画像のピクセル値をスケーリングすることを含む、請求項46記載の記憶媒体。
  48. 前記対数レシオ画像についてマルチスケール解像度フィルタリングを実行するステップは更に、第2レベルアップスケーリングされた対数レシオ画像を生成するため、前記係数Nにより前記第3レベル重み付けされた対数レシオ画像をアップスケーリングし、前記第2レベル重み付けされた対数レシオ画像を加算することを含む、請求項47記載の記憶媒体。
  49. 前記対数レシオ画像についてマルチスケール解像度フィルタリングを実行するステップは更に、第1レベル重み付けされた対数レシオ画像を生成するため、第1レベルスケール係数により前記第1レベルダウンスケーリングされた対数レシオ画像のピクセル値をスケーリングすることを含む、請求項48記載の記憶媒体。
  50. 前記対数レシオ画像についてマルチスケール解像度フィルタリングを実行するステップは更に、第1レベルアップスケーリングされた対数レシオ画像を生成するため、前記係数Nにより前記第2レベルアップスケーリングされた対数レシオ画像をアップスケーリングし、前記第1レベル重み付けされた対数レシオ画像を加算することを含む、請求項49記載の記憶媒体。
  51. 前記対数レシオ画像についてマルチスケール解像度フィルタリングを実行するステップは更に、ゼロレベル重み付けされた対数レシオ画像を生成するため、ゼロレベルスケール係数により前記対数レシオ画像のピクセル値をスケーリングすることを含む、請求項50記載の記憶媒体。
  52. 前記対数レシオ画像についてマルチスケール解像度フィルタリングを実行するステップは更に、前記対数マルチスケールレシオ画像を生成するため、前記係数Nにより前記第1レベルアップスケーリングされた対数レシオ画像をアップスケーリングし、前記ゼロレベル重み付けされた対数レシオ画像を加算することを含む、請求項51記載の記憶媒体。
  53. 前記入力対数レシオ画像を係数Nによりダウンスケーリングすることは、前記係数Nにより前記対数画像の水平方向のピクセル解像度と垂直方向のピクセル解像度とを低減することを含む、請求項43記載の記憶媒体。
  54. 前記正の整数は8に等しい、請求項43記載の記憶媒体。
  55. 前記ダウンスケーリングステップのそれぞれの出力をローパスフィルタリングするステップを更に有する、請求項52記載の記憶媒体。
  56. 前記対数レシオ画像についてマルチスケール解像度フィルタリングを実行するステップは更に、
    第1レベルダウンスケーリングされた対数レシオ画像を生成するため、係数N(Nは正の整数)により前記対数レシオ画像をダウンスケーリングするステップと、
    第2レベルダウンスケーリングされた対数レシオ画像を生成するため、前記係数Nにより前記第1レベルダウンスケーリングされた対数レシオ画像をダウンスケーリングするステップと、
    第3レベルダウンスケーリングされた対数レシオ画像を生成するため、前記係数Nにより前記第2レベルダウンスケーリングされた対数レシオ画像をダウンスケーリングするステップと、
    第3レベル重み付け対数レシオ画像を生成するため、第3レベルスケール係数により前記第3レベルダウンスケーリングされた対数レシオ画像のピクセル値をスケーリングするステップと、
    第2レベル重み付けされた対数レシオ画像を生成するため、第2レベルスケール係数により前記第2レベルダウンスケーリングされた対数レシオ画像のピクセル値をスケーリングするステップと、
    第2レベルアップスケーリングされた対数レシオ画像を生成するため、前記係数Nにより前記第3レベル重み付けされた対数レシオ画像をアップスケーリングし、前記第2レベル重み付けされた対数レシオ画像を加算するステップと、
    第1レベル重み付けされた対数レシオ画像を生成するため、第1レベルスケール係数により前記第1レベルダウンスケーリングされた対数レシオ画像のピクセル値をスケーリングするステップと、
    第1レベルアップスケーリングされた対数レシオ画像を生成するため、前記係数Nにより前記第2レベルアップスケーリングされた対数レシオ画像をアップスケーリングし、前記第1レベル重み付けされた対数レシオ画像を加算するステップと、
    ゼロレベル重み付けされた対数レシオ画像を生成するため、ゼロレベルスケール係数により前記対数レシオ画像のピクセル値をスケーリングするステップと、
    前記対数マルチスケールレシオ画像を生成するため、前記係数Nにより前記第1レベルアップスケーリングされた対数レシオ画像をアップスケーリングし、前記ゼロレベル重み付けされた対数レシオ画像を加算するステップと、
    を有する、請求項41記載の記憶媒体。
  57. 前記ダウンスケーリングするステップのそれぞれの出力をローパスフィルタリングするステップを更に有する、請求項56記載の記憶媒体。
  58. 前記計算されたヒストグラムを正規化するステップを更に有する、請求項41記載の記憶媒体。
  59. 前記ヒストグラムの正規化は、CLAHE(Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization)を含む、請求項58記載の記憶媒体。
  60. 前記ヒストグラムの正規化は、HCTN(Histogram CLAHE Tone−map Normalization)を含む、請求項59記載の記憶媒体。
  61. HDR画像を符号化するシステムであって、
    前記HDR画像における対数ルミナンスピクセル値のヒストグラムを計算する手段と、
    前記ヒストグラムに基づきトーンマッピングされた曲線を生成する手段と、
    前記HDR画像における対数ルミナンスピクセル値と前記トーンマッピングされた曲線とに基づき、対数グローバルトーンマッピングされたルミナンス画像を計算する手段と、
    前記対数グローバルトーンマッピングされたルミナンス画像に基づきダウンスケーリングされた対数グローバルトーンマッピングされたルミナンス画像を計算する手段と、
    前記HDR画像における対数ルミナンスピクセル値と前記ダウンスケーリングされた対数グローバルトーンマッピングされたルミナンス画像とに基づき対数レシオ画像を計算する手段と、
    対数マルチスケールレシオ画像を生成するため、前記対数レシオ画像についてマルチスケール解像度フィルタリングを実行する手段と、
    前記対数マルチスケールレシオ画像と前記HDR画像における対数ルミナンスピクセル値とに基づき第2対数トーンマッピングされた画像を生成する手段と、
    前記ダウンスケーリングされた対数グローバルトーンマッピングされたルミナンス画像と前記第2対数トーンマッピングされた画像とに基づき出力トーンマッピングされた画像を生成するため、前記第2対数トーンマッピングされた画像を正規化する手段と、
    前記入力HDR画像と前記出力トーンマッピングされた画像とに基づき第2レシオ画像を生成する手段と、
    量子化された第2レシオ画像を生成するため、前記第2レシオ画像を量子化する手段と、
    を有するシステム。
  62. 前記量子化された第2レシオ画像と前記出力トーンマッピングされた画像とは、JPEG−HDR画像を生成するため、エンコーダに提供される、請求項61記載のシステム。
  63. 前記対数レシオ画像についてマルチスケール解像度フィルタリングを実行する手段は更に、第1レベルダウンスケーリングされた対数レシオ画像を生成するため、係数N(Nは正の整数)により前記対数レシオ画像をダウンスケーリングする手段を含む、請求項61記載のシステム。
  64. 前記対数レシオ画像についてマルチスケール解像度フィルタリングを実行する手段は更に、第2レベルダウンスケーリングされた対数レシオ画像を生成するため、前記係数Nにより前記第1レベルダウンスケーリングされた対数レシオ画像をダウンスケーリングする手段を含む、請求項63記載のシステム。
  65. 前記対数レシオ画像についてマルチスケール解像度フィルタリングを実行する手段は更に、第3レベルダウンスケーリングされた対数レシオ画像を生成するため、前記係数Nにより前記第2レベルダウンスケーリングされた対数レシオ画像をダウンスケーリングする手段を含む、請求項64記載のシステム。
  66. 前記対数レシオ画像についてマルチスケール解像度フィルタリングを実行する手段は更に、第3レベル重み付けされた対数レシオ画像を生成するため、第3レベルスケール係数により前記第3レベルダウンスケーリングされた対数レシオ画像のピクセル値をスケーリングする手段を含む、請求項65記載のシステム。
  67. 前記対数レシオ画像についてマルチスケール解像度フィルタリングを実行する手段は更に、第2レベル重み付けされた対数レシオ画像を生成するため、第2レベルスケール係数により前記第2レベルダウンスケーリングされた対数レシオ画像のピクセル値をスケーリングする手段を含む、請求項66記載のシステム。
  68. 前記対数レシオ画像についてマルチスケール解像度フィルタリングを実行する手段は更に、第2レベルアップスケーリングされた対数レシオ画像を生成するため、前記係数Nにより前記第3レベル重み付けされた対数レシオ画像をアップスケーリングし、前記第2レベル重み付けされた対数レシオ画像を加算する手段を含む、請求項67記載のシステム。
  69. 前記対数レシオ画像についてマルチスケール解像度フィルタリングを実行する手段は更に、第1レベル重み付けされた対数レシオ画像を生成するため、第1レベルスケール係数により前記第1レベルダウンスケーリングされた対数レシオ画像のピクセル値をスケーリングする手段を含む、請求項68記載のシステム。
  70. 前記対数レシオ画像についてマルチスケール解像度フィルタリングを実行する手段は更に、第1レベルアップスケーリングされた対数レシオ画像を生成するため、前記係数Nにより前記第2レベルアップスケーリングされた対数レシオ画像をアップスケーリングし、前記第1レベル重み付けされた対数レシオ画像を加算する手段を含む、請求項69記載のシステム。
  71. 前記対数レシオ画像についてマルチスケール解像度フィルタリングを実行する手段は更に、ゼロレベル重み付けされた対数レシオ画像を生成するため、ゼロレベルスケール係数により前記対数レシオ画像のピクセル値をスケーリングする手段を含む、請求項70記載のシステム。
  72. 前記対数レシオ画像についてマルチスケール解像度フィルタリングを実行する手段は更に、前記対数マルチスケールレシオ画像を生成するため、前記係数Nにより前記第1レベルアップスケーリングされた対数レシオ画像をアップスケーリングし、前記ゼロレベル重み付けされた対数レシオ画像を加算する手段を含む、請求項71記載のシステム。
  73. 前記入力対数レシオ画像を係数Nによりダウンスケーリングする手段は、前記係数Nにより前記対数画像の水平方向のピクセル解像度と垂直方向のピクセル解像度とを低減する手段を含む、請求項61記載のシステム。
  74. 前記正の整数は8に等しい、請求項73記載のシステム。
  75. 前記ダウンスケーリング手段のそれぞれの出力をローパスフィルタリングする手段を更に有する、請求項73記載のシステム。
  76. 前記対数レシオ画像についてマルチスケール解像度フィルタリングを実行する手段は更に、
    第1レベルダウンスケーリングされた対数レシオ画像を生成するため、係数N(Nは正の整数)により前記対数レシオ画像をダウンスケーリングする手段と、
    第2レベルダウンスケーリングされた対数レシオ画像を生成するため、前記係数Nにより前記第1レベルダウンスケーリングされた対数レシオ画像をダウンスケーリングする手段と、
    第3レベルダウンスケーリングされた対数レシオ画像を生成するため、前記係数Nにより前記第2レベルダウンスケーリングされた対数レシオ画像をダウンスケーリングする手段と、
    第3レベル重み付け対数レシオ画像を生成するため、第3レベルスケール係数により前記第3レベルダウンスケーリングされた対数レシオ画像のピクセル値をスケーリングする手段と、
    第2レベル重み付けされた対数レシオ画像を生成するため、第2レベルスケール係数により前記第2レベルダウンスケーリングされた対数レシオ画像のピクセル値をスケーリングする手段と、
    第2レベルアップスケーリングされた対数レシオ画像を生成するため、前記係数Nにより前記第3レベル重み付けされた対数レシオ画像をアップスケーリングし、前記第2レベル重み付けされた対数レシオ画像を加算する手段と、
    第1レベル重み付けされた対数レシオ画像を生成するため、第1レベルスケール係数により前記第1レベルダウンスケーリングされた対数レシオ画像のピクセル値をスケーリングする手段と、
    第1レベルアップスケーリングされた対数レシオ画像を生成するため、前記係数Nにより前記第2レベルアップスケーリングされた対数レシオ画像をアップスケーリングし、前記第1レベル重み付けされた対数レシオ画像を加算する手段と、
    ゼロレベル重み付けされた対数レシオ画像を生成するため、ゼロレベルスケール係数により前記対数レシオ画像のピクセル値をスケーリングする手段と、
    前記対数マルチスケールレシオ画像を生成するため、前記係数Nにより前記第1レベルアップスケーリングされた対数レシオ画像をアップスケーリングし、前記ゼロレベル重み付けされた対数レシオ画像を加算する手段と、
    を有する、請求項61記載のシステム。
  77. 前記ダウンスケーリングする手段のそれぞれの出力をローパスフィルタリングする手段を更に有する、請求項76記載のシステム。
  78. 前記計算されたヒストグラムを正規化する手段を更に有する、請求項61記載のシステム。
  79. 前記ヒストグラムの正規化手段は、CLAHE(Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization)を実行する手段を含む、請求項78記載のシステム。
  80. 前記ヒストグラムの正規化手段は、HCTN(Histogram CLAHE Tone−map Normalization)を実行する手段を含む、請求項79記載のシステム。
  81. 当該システムは、集積回路(IC)デバイスに配置される、請求項61記載のシステム。
  82. 当該ICデバイスが配置されたシステムは、システム・オン・チップ(SOC)からなる、請求項81記載のシステム。
  83. 前記ICデバイスは、
    マイクロプロセッサ、
    ASIC(Application Specific IC)、
    デジタル信号プロセッサ(DSP)、
    プログラマブルロジックデバイス(PLD)、
    FPGA(Field Programmable Gate Array)、
    マイクロコントローラ、
    システム・オン・チップ(SOC)、
    グラフィックプロセッサ、又は
    カメラ制御IC、
    の1以上を含む、請求項81記載のシステム。
JP2014547579A 2012-08-08 2013-07-31 Hdr画像のための画像処理 Active JP5747136B2 (ja)

Applications Claiming Priority (3)

Application Number Priority Date Filing Date Title
US201261681061P 2012-08-08 2012-08-08
US61/681,061 2012-08-08
PCT/US2013/053036 WO2014025588A1 (en) 2012-08-08 2013-07-31 Image processing for hdr images

Related Child Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2015099100A Division JP5965025B2 (ja) 2012-08-08 2015-05-14 Hdr画像のための画像処理

Publications (2)

Publication Number Publication Date
JP2015508589A JP2015508589A (ja) 2015-03-19
JP5747136B2 true JP5747136B2 (ja) 2015-07-08

Family

ID=48949270

Family Applications (3)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2014547579A Active JP5747136B2 (ja) 2012-08-08 2013-07-31 Hdr画像のための画像処理
JP2015099100A Active JP5965025B2 (ja) 2012-08-08 2015-05-14 Hdr画像のための画像処理
JP2016130681A Active JP6255063B2 (ja) 2012-08-08 2016-06-30 Hdr画像のための画像処理

Family Applications After (2)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2015099100A Active JP5965025B2 (ja) 2012-08-08 2015-05-14 Hdr画像のための画像処理
JP2016130681A Active JP6255063B2 (ja) 2012-08-08 2016-06-30 Hdr画像のための画像処理

Country Status (9)

Country Link
US (3) US9076224B1 (ja)
EP (2) EP3168809B1 (ja)
JP (3) JP5747136B2 (ja)
KR (2) KR101448494B1 (ja)
CN (3) CN105787908B (ja)
BR (1) BR112014008513B1 (ja)
HK (1) HK1221544A1 (ja)
RU (1) RU2580093C2 (ja)
WO (1) WO2014025588A1 (ja)

Families Citing this family (110)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US9485495B2 (en) 2010-08-09 2016-11-01 Qualcomm Incorporated Autofocus for stereo images
CN106204474B (zh) * 2011-03-02 2019-05-03 杜比实验室特许公司 局部多等级色调映射运算器
US9438889B2 (en) 2011-09-21 2016-09-06 Qualcomm Incorporated System and method for improving methods of manufacturing stereoscopic image sensors
US9398264B2 (en) 2012-10-19 2016-07-19 Qualcomm Incorporated Multi-camera system using folded optics
WO2014198574A1 (en) * 2013-06-10 2014-12-18 Thomson Licensing Encoding and decoding methods for adapting the average luminance of high dynamic range pictures and corresponding encoder and decoder
US10178373B2 (en) 2013-08-16 2019-01-08 Qualcomm Incorporated Stereo yaw correction using autofocus feedback
US9275445B2 (en) 2013-08-26 2016-03-01 Disney Enterprises, Inc. High dynamic range and tone mapping imaging techniques
US8879858B1 (en) * 2013-10-01 2014-11-04 Gopro, Inc. Multi-channel bit packing engine
US10045024B2 (en) * 2013-11-27 2018-08-07 Thomson Licensing Method and device for quantising the floating value of a pixel in an image
CN105850129B (zh) 2013-12-27 2019-06-14 汤姆逊许可公司 对高动态范围图像进行色调映射的方法及设备
TWI492187B (zh) * 2014-02-17 2015-07-11 Delta Electronics Inc 超解析度影像處理方法及其裝置
CN111246050B (zh) 2014-02-25 2022-10-28 苹果公司 用于视频数据处理的***、装置和方法
TWI597658B (zh) * 2014-03-10 2017-09-01 緯創資通股份有限公司 電子裝置、顯示系統及影像處理方法
US9383550B2 (en) 2014-04-04 2016-07-05 Qualcomm Incorporated Auto-focus in low-profile folded optics multi-camera system
US9374516B2 (en) 2014-04-04 2016-06-21 Qualcomm Incorporated Auto-focus in low-profile folded optics multi-camera system
PL3324629T3 (pl) * 2014-05-28 2019-11-29 Koninklijke Philips Nv Sposoby i urządzenia do kodowania obrazów hdr oraz sposoby i urządzenia do wykorzystania tak zakodowanych obrazów
US10013764B2 (en) 2014-06-19 2018-07-03 Qualcomm Incorporated Local adaptive histogram equalization
US9541740B2 (en) 2014-06-20 2017-01-10 Qualcomm Incorporated Folded optic array camera using refractive prisms
US9294672B2 (en) 2014-06-20 2016-03-22 Qualcomm Incorporated Multi-camera system using folded optics free from parallax and tilt artifacts
US9549107B2 (en) 2014-06-20 2017-01-17 Qualcomm Incorporated Autofocus for folded optic array cameras
US9819863B2 (en) 2014-06-20 2017-11-14 Qualcomm Incorporated Wide field of view array camera for hemispheric and spherical imaging
US9386222B2 (en) 2014-06-20 2016-07-05 Qualcomm Incorporated Multi-camera system using folded optics free from parallax artifacts
EP2961168A1 (en) * 2014-06-27 2015-12-30 Thomson Licensing Method and apparatus for predicting image samples for encoding or decoding
EP3163894B1 (en) * 2014-06-27 2020-08-19 Panasonic Intellectual Property Management Co., Ltd. Data output device, data output method, and data generation method
US9613407B2 (en) * 2014-07-03 2017-04-04 Dolby Laboratories Licensing Corporation Display management for high dynamic range video
US10277771B1 (en) 2014-08-21 2019-04-30 Oliver Markus Haynold Floating-point camera
US9936199B2 (en) * 2014-09-26 2018-04-03 Dolby Laboratories Licensing Corporation Encoding and decoding perceptually-quantized video content
US10225485B1 (en) 2014-10-12 2019-03-05 Oliver Markus Haynold Method and apparatus for accelerated tonemapping
US9832381B2 (en) 2014-10-31 2017-11-28 Qualcomm Incorporated Optical image stabilization for thin cameras
EP3026912A1 (en) * 2014-11-27 2016-06-01 Thomson Licensing Method and device for encoding and decoding a HDR picture and a LDR picture using illumination information
WO2016092759A1 (ja) * 2014-12-09 2016-06-16 パナソニックIpマネジメント株式会社 送信方法、受信方法、送信装置および受信装置
TW201633779A (zh) * 2014-12-16 2016-09-16 湯姆生特許公司 將圖像之高動態範圍版本轉換至該圖像之標準動態範圍版本之方法及裝置
US9654755B2 (en) * 2015-01-09 2017-05-16 Vixs Systems, Inc. Dynamic range converter with logarithmic conversion and methods for use therewith
US9560330B2 (en) * 2015-01-09 2017-01-31 Vixs Systems, Inc. Dynamic range converter with reconfigurable architecture and methods for use therewith
US9860504B2 (en) 2015-01-09 2018-01-02 Vixs Systems, Inc. Color gamut mapper for dynamic range conversion and methods for use therewith
US9558538B2 (en) * 2015-01-09 2017-01-31 Vixs Systems, Inc. Dynamic range converter with frame by frame adaptation and methods for use therewith
US9589313B2 (en) * 2015-01-09 2017-03-07 Vixs Systems, Inc. Dynamic range converter with pipelined architecture and methods for use therewith
US9544560B2 (en) * 2015-01-09 2017-01-10 Vixs Systems, Inc. Dynamic range converter with generic architecture and methods for use therewith
US9652870B2 (en) * 2015-01-09 2017-05-16 Vixs Systems, Inc. Tone mapper with filtering for dynamic range conversion and methods for use therewith
CN107211076B (zh) 2015-01-19 2018-10-30 杜比实验室特许公司 用于高动态范围视频的显示管理的方法、装置和存储介质
EP3051818A1 (en) * 2015-01-30 2016-08-03 Thomson Licensing Method and device for decoding a color picture
CN107258078B (zh) * 2015-01-30 2019-09-24 皇家飞利浦有限公司 简单但通用的动态范围编码
WO2016140954A1 (en) 2015-03-02 2016-09-09 Dolby Laboratories Licensing Corporation Content-adaptive perceptual quantizer for high dynamic range images
GB201506644D0 (en) * 2015-04-20 2015-06-03 Univ Warwick HDR compression method and application to viewers
WO2016171510A1 (ko) * 2015-04-24 2016-10-27 엘지전자 주식회사 방송 신호 송수신 방법 및 장치
KR102322709B1 (ko) * 2015-04-29 2021-11-08 엘지디스플레이 주식회사 영상 처리 방법 및 영상 처리 회로와 그를 이용한 표시 장치
US20180167597A1 (en) * 2015-05-29 2018-06-14 Thomson Licensing Methods, apparatus, and systems for hdr tone mapping operator
US10136074B2 (en) 2015-06-02 2018-11-20 Samsung Electronics Co., Ltd. Distribution-point-based adaptive tone mapping
US11182882B2 (en) 2015-07-16 2021-11-23 Interdigital Madison Patent Holdings, Sas Method and device for tone-mapping a picture by using a parametric tone-adjustment function
KR102309676B1 (ko) 2015-07-24 2021-10-07 삼성전자주식회사 사용자 적응 이미지 보상기
WO2017030311A1 (ko) * 2015-08-19 2017-02-23 삼성전자 주식회사 이미지 변환을 수행하는 전자 장치 및 이의 방법
US10687080B2 (en) 2015-08-28 2020-06-16 Arris Enterprises Llc Color volume transforms in coding of high dynamic range and wide color gamut sequences
US9767543B2 (en) * 2015-09-22 2017-09-19 Samsung Electronics Co., Ltd. Method and apparatus for enhancing images via white pop-out
US10043251B2 (en) * 2015-10-09 2018-08-07 Stmicroelectronics Asia Pacific Pte Ltd Enhanced tone mapper for high dynamic range images and video
JP6990179B2 (ja) * 2015-10-28 2022-01-12 インターデジタル ヴイシー ホールディングス, インコーポレイテッド 共通の情報データセットによって駆動される候補プロセスセットから、ビデオデータに適用されるプロセスを選択するための方法及び装置
CN106878694B (zh) * 2015-12-10 2018-12-18 瑞昱半导体股份有限公司 高动态范围信号处理***与方法
EP3182704B1 (en) * 2015-12-15 2018-01-31 Axis AB A bit rate controller and a method for limiting output bit rate
EP3364654B1 (en) 2015-12-15 2021-03-03 Huawei Technologies Co., Ltd. High dynamic range image processing method and apparatus
CN105635525A (zh) * 2015-12-23 2016-06-01 努比亚技术有限公司 一种图像细节处理方法和装置
CN105516674B (zh) * 2015-12-24 2018-06-05 潮州响石数码技术有限公司 一种具有hdr显示功能的监视设备
KR102463418B1 (ko) 2016-01-06 2022-11-08 삼성전자 주식회사 영상콘텐츠 제공장치 및 그 제어방법과, 시스템
EP3214600B1 (en) 2016-03-04 2019-02-06 Aptiv Technologies Limited Method for processing high dynamic range (hdr) data from a nonlinear camera
WO2017165494A2 (en) * 2016-03-23 2017-09-28 Dolby Laboratories Licensing Corporation Encoding and decoding reversible production-quality single-layer video signals
CN105894484B (zh) * 2016-03-30 2017-03-08 山东大学 一种基于直方图归一化与超像素分割的hdr重建算法
CN105933617B (zh) * 2016-05-19 2018-08-21 中国人民解放军装备学院 一种用于克服动态问题影响的高动态范围图像融合方法
EP3249605A1 (en) * 2016-05-23 2017-11-29 Thomson Licensing Inverse tone mapping method and corresponding device
WO2018010026A1 (en) * 2016-07-11 2018-01-18 Uti Limited Partnership Method of presenting wide dynamic range images and a system employing same
US10074162B2 (en) * 2016-08-11 2018-09-11 Intel Corporation Brightness control for spatially adaptive tone mapping of high dynamic range (HDR) images
EP3510772B1 (en) * 2016-09-09 2020-12-09 Dolby Laboratories Licensing Corporation Coding of high dynamic range video using segment-based reshaping
GB2554669B (en) * 2016-09-30 2022-04-06 Apical Ltd Image processing
KR102349543B1 (ko) * 2016-11-22 2022-01-11 삼성전자주식회사 사용자의 눈을 추적하는 방법 및 장치와 역변환된 저조도 영상을 생성하는 방법
US10218952B2 (en) 2016-11-28 2019-02-26 Microsoft Technology Licensing, Llc Architecture for rendering high dynamic range video on enhanced dynamic range display devices
GB2558000B (en) 2016-12-21 2020-06-10 Apical Ltd Display control
US10104334B2 (en) * 2017-01-27 2018-10-16 Microsoft Technology Licensing, Llc Content-adaptive adjustment of display device brightness levels when rendering high dynamic range content
US10176561B2 (en) 2017-01-27 2019-01-08 Microsoft Technology Licensing, Llc Content-adaptive adjustments to tone mapping operations for high dynamic range content
EP3559901B1 (en) * 2017-02-15 2020-08-05 Dolby Laboratories Licensing Corporation Tone curve mapping for high dynamic range images
CN111724316B (zh) * 2017-04-11 2023-11-10 华为技术有限公司 处理高动态范围图像的方法和装置
JP6866224B2 (ja) * 2017-05-09 2021-04-28 キヤノン株式会社 画像符号化装置、画像復号装置、画像符号化方法及びプログラム
WO2019000097A1 (en) 2017-06-28 2019-01-03 The University Of British Columbia METHODS AND APPARATUS FOR MAPPING TONE AND MAPPING INVERSE TONE
CN107451974B (zh) * 2017-07-31 2020-06-02 北京电子工程总体研究所 一种高动态范围图像的自适应再现显示方法
US10504263B2 (en) * 2017-08-01 2019-12-10 Samsung Electronics Co., Ltd. Adaptive high dynamic range (HDR) tone mapping with overlay indication
CN107403422B (zh) * 2017-08-04 2020-03-27 上海兆芯集成电路有限公司 用以增强图像对比度的方法及其***
CN107545871B (zh) * 2017-09-30 2020-03-24 青岛海信电器股份有限公司 图像亮度处理方法及装置
US11146737B2 (en) * 2017-10-06 2021-10-12 Panasonic Intellectual Property Management Co., Ltd. Video display system and video display method
KR102413839B1 (ko) 2017-11-15 2022-06-28 삼성전자 주식회사 컨텐츠 제공장치, 그 제어방법 및 기록매체
KR102448497B1 (ko) 2017-11-17 2022-09-28 삼성전자주식회사 디스플레이 장치, 디스플레이 장치의 제어 방법 및 영상 제공 장치
WO2019118319A1 (en) * 2017-12-15 2019-06-20 Gopro, Inc. High dynamic range processing on spherical images
CN108022223B (zh) * 2017-12-18 2021-06-25 中山大学 一种基于对数映射函数分块处理融合的色调映射方法
KR102524671B1 (ko) 2018-01-24 2023-04-24 삼성전자주식회사 전자 장치 및 그의 제어 방법
CN117082247A (zh) * 2018-02-14 2023-11-17 杜比实验室特许公司 在视频编码中利用率失真优化进行图像再成形
CN108632505B (zh) * 2018-03-21 2020-12-01 西安电子科技大学 一种基于SoC FPGA的高动态视频处理***
US10546554B2 (en) 2018-03-26 2020-01-28 Dell Products, Lp System and method for adaptive tone mapping for high dynamic ratio digital images
CN108765304B (zh) * 2018-04-08 2022-06-17 西安电子科技大学 基于自适应梯度增益控制的高动态红外图像增强方法
US11922639B2 (en) 2018-06-07 2024-03-05 Dolby Laboratories Licensing Corporation HDR image generation from single-shot HDR color image sensors
US10943335B2 (en) * 2018-06-15 2021-03-09 Intel Corporation Hybrid tone mapping for consistent tone reproduction of scenes in camera systems
CN108933933B (zh) * 2018-07-05 2019-08-20 华为技术有限公司 一种视频信号处理方法及装置
KR102533723B1 (ko) 2018-09-14 2023-05-18 삼성전자주식회사 전자 장치 및 그 제어 방법
US10957024B2 (en) 2018-10-30 2021-03-23 Microsoft Technology Licensing, Llc Real time tone mapping of high dynamic range image data at time of playback on a lower dynamic range display
CN111294522A (zh) * 2019-02-28 2020-06-16 北京展讯高科通信技术有限公司 Hdr图像成像方法、装置以及计算机存储介质
US11567683B2 (en) * 2019-03-28 2023-01-31 Intel Corporation Technologies for providing edge deduplication
US11544823B2 (en) * 2019-06-12 2023-01-03 Intel Corporation Systems and methods for tone mapping of high dynamic range images for high-quality deep learning based processing
CN110599418B (zh) * 2019-09-05 2023-04-28 西安邮电大学 一种变换域融合的全局色调映射方法
KR102641738B1 (ko) * 2019-09-30 2024-02-29 삼성전자주식회사 영상 처리 방법 및 이를 지원하는 전자 장치
CN113554554B (zh) * 2020-04-24 2024-07-05 京东方科技集团股份有限公司 图像颜色过滤方法及装置、电子设备、存储介质
US11356623B2 (en) 2020-06-01 2022-06-07 City University Of Hong Kong System and method for processing an image
WO2022051775A1 (en) 2020-09-04 2022-03-10 Abova, Inc. Method for x-ray dental image enhancement
US11361476B2 (en) 2020-09-14 2022-06-14 Apple Inc. Efficient color mapping systems and methods
CN113674231B (zh) * 2021-08-11 2022-06-07 宿迁林讯新材料有限公司 基于图像增强的轧制过程中氧化铁皮检测方法与***
US20230206399A1 (en) * 2021-12-24 2023-06-29 Advanced Micro Devices, Inc. Low-latency architecture for full frequency noise reduction in image processing
CN114845093A (zh) * 2022-03-17 2022-08-02 浙江大华技术股份有限公司 图像显示方法、图像显示装置以及计算机可读存储介质

Family Cites Families (56)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US5347374A (en) 1993-11-05 1994-09-13 Xerox Corporation Cascaded image processing using histogram prediction
JPH0851542A (ja) * 1994-05-31 1996-02-20 Fuji Xerox Co Ltd 画像処理方法および装置
US6108047A (en) 1997-10-28 2000-08-22 Stream Machine Company Variable-size spatial and temporal video scaler
US6829301B1 (en) 1998-01-16 2004-12-07 Sarnoff Corporation Enhanced MPEG information distribution apparatus and method
US6348929B1 (en) 1998-01-16 2002-02-19 Intel Corporation Scaling algorithm and architecture for integer scaling in video
EP1126410A1 (en) 2000-02-14 2001-08-22 Koninklijke Philips Electronics N.V. Picture signal enhancement
US6778691B1 (en) 2000-05-16 2004-08-17 Eastman Kodak Company Method of automatically determining tone-scale parameters for a digital image
US6735330B1 (en) 2000-10-17 2004-05-11 Eastman Kodak Company Automatic digital radiographic bright light
US7492375B2 (en) 2003-11-14 2009-02-17 Microsoft Corporation High dynamic range image viewing on low dynamic range displays
KR100520970B1 (ko) * 2003-12-30 2005-10-17 인벤텍 어플라이언시스 코퍼레이션 하이 다이나믹 레인지 이미지를 로우 다이나믹 레인지이미지로 전환하기 위한 방법 및 장치
US8218625B2 (en) * 2004-04-23 2012-07-10 Dolby Laboratories Licensing Corporation Encoding, decoding and representing high dynamic range images
US7433514B2 (en) 2005-07-13 2008-10-07 Canon Kabushiki Kaisha Tone mapping of high dynamic range images
US7565018B2 (en) * 2005-08-12 2009-07-21 Microsoft Corporation Adaptive coding and decoding of wide-range coefficients
JP5249784B2 (ja) * 2006-01-23 2013-07-31 マックス−プランク−ゲゼルシャフト・ツア・フェルデルング・デア・ヴィッセンシャフテン・エー・ファオ 高ダイナミックレンジコーデック
US8014445B2 (en) * 2006-02-24 2011-09-06 Sharp Laboratories Of America, Inc. Methods and systems for high dynamic range video coding
US7639893B2 (en) 2006-05-17 2009-12-29 Xerox Corporation Histogram adjustment for high dynamic range image mapping
US8687087B2 (en) 2006-08-29 2014-04-01 Csr Technology Inc. Digital camera with selectively increased dynamic range by control of parameters during image acquisition
US8320460B2 (en) 2006-09-18 2012-11-27 Freescale, Semiconductor, Inc. Dyadic spatial re-sampling filters for inter-layer texture predictions in scalable image processing
US20080089602A1 (en) 2006-10-17 2008-04-17 Eastman Kodak Company Advanced automatic digital radiographic hot light method and apparatus
CA2570090C (en) 2006-12-06 2014-08-19 Brightside Technologies Inc. Representing and reconstructing high dynamic range images
US7760949B2 (en) 2007-02-08 2010-07-20 Sharp Laboratories Of America, Inc. Methods and systems for coding multiple dynamic range images
US8014027B1 (en) * 2007-03-21 2011-09-06 Adobe Systems Incorporated Automatic selection of color conversion method using image state information
US8150199B2 (en) 2007-03-29 2012-04-03 Texas Instruments Incorporated Methods and apparatus for image enhancement
US7899267B2 (en) 2007-05-23 2011-03-01 Zoran Corporation Dynamic range compensation by filter cascade
US8135230B2 (en) * 2007-07-30 2012-03-13 Dolby Laboratories Licensing Corporation Enhancing dynamic ranges of images
CN101420531A (zh) 2007-10-23 2009-04-29 鸿富锦精密工业(深圳)有限公司 高动态范围图片撷取装置及方法
JP2009118297A (ja) * 2007-11-08 2009-05-28 Dainippon Printing Co Ltd 標本値の量子化方法および量子化装置
JP2009200743A (ja) * 2008-02-20 2009-09-03 Ricoh Co Ltd 画像処理装置および画像処理方法および画像処理プログラムおよび撮像装置
TWI363311B (en) 2008-05-15 2012-05-01 Silicon Motion Inc Method and device for scaling up or scaling down images with the same hardware
ES2389458T3 (es) * 2008-07-10 2012-10-26 The University Of Warwick Métodos y dispositivos para la compresión de datos de vídeo HDR
US8237807B2 (en) 2008-07-24 2012-08-07 Apple Inc. Image capturing device with touch screen for adjusting camera settings
US7844174B2 (en) 2008-07-31 2010-11-30 Fuji Xerox Co., Ltd. System and method for manual selection of multiple evaluation points for camera control
ES2541846T3 (es) 2008-10-14 2015-07-27 Dolby Laboratories Licensing Corporation Simulación de luz posterior a resoluciones reducidas para determinar la modulación espacial de luz para imágenes de alto rango dinámico
KR101520068B1 (ko) 2008-12-16 2015-05-13 삼성전자 주식회사 다중영상 합성장치 및 그 방법
US8339475B2 (en) * 2008-12-19 2012-12-25 Qualcomm Incorporated High dynamic range image combining
KR101520069B1 (ko) 2008-12-26 2015-05-21 삼성전자 주식회사 관심 영역 기반 영상 처리 장치 및 방법
US8363131B2 (en) 2009-01-15 2013-01-29 Aptina Imaging Corporation Apparatus and method for local contrast enhanced tone mapping
KR101346008B1 (ko) * 2009-03-13 2013-12-31 돌비 레버러토리즈 라이쎈싱 코오포레이션 고 동적 범위, 가시 동적 범위, 및 광색역 비디오의 층상 압축
US8570396B2 (en) 2009-04-23 2013-10-29 Csr Technology Inc. Multiple exposure high dynamic range image capture
JP5052569B2 (ja) 2009-06-25 2012-10-17 シャープ株式会社 画像圧縮装置、画像圧縮方法、画像伸張装置、画像伸張方法、画像形成装置、コンピュータプログラム及び記録媒体
JP2011010108A (ja) * 2009-06-26 2011-01-13 Seiko Epson Corp 撮像制御装置、撮像装置及び撮像制御方法
US8345975B2 (en) 2009-06-29 2013-01-01 Thomson Licensing Automatic exposure estimation for HDR images based on image statistics
JP2011028345A (ja) 2009-07-22 2011-02-10 Olympus Imaging Corp 条件変更装置、カメラ、携帯機器、およびプログラム
JP2011077797A (ja) * 2009-09-30 2011-04-14 Sony Corp 画像処理装置、撮像装置、画像処理方法、及び、プログラム
US8558849B2 (en) 2009-12-14 2013-10-15 Samsung Electronics Co., Ltd. Method and apparatus for processing a user interface in an image processor
US20110157089A1 (en) 2009-12-28 2011-06-30 Nokia Corporation Method and apparatus for managing image exposure setting in a touch screen device
US8885978B2 (en) * 2010-07-05 2014-11-11 Apple Inc. Operating a device to capture high dynamic range images
JP2012029029A (ja) * 2010-07-23 2012-02-09 Seiko Epson Corp 画像処理装置、画像処理方法及び撮像装置
CN101951510B (zh) 2010-07-26 2012-07-11 武汉大学 一种基于多尺度DoG滤波器的高动态范围压缩方法
US20120120277A1 (en) 2010-11-16 2012-05-17 Apple Inc. Multi-point Touch Focus
CN106204474B (zh) 2011-03-02 2019-05-03 杜比实验室特许公司 局部多等级色调映射运算器
US8743291B2 (en) * 2011-04-12 2014-06-03 Dolby Laboratories Licensing Corporation Quality assessment for images that have extended dynamic ranges or wide color gamuts
US9036042B2 (en) * 2011-04-15 2015-05-19 Dolby Laboratories Licensing Corporation Encoding, decoding, and representing high dynamic range images
TWI580275B (zh) 2011-04-15 2017-04-21 杜比實驗室特許公司 高動態範圍影像的編碼、解碼及表示
CN102436640A (zh) * 2011-09-21 2012-05-02 北京航空航天大学 一种基于HIS空间的多尺度Retinex模型的雾天图像清晰化方法
CN104471939B (zh) * 2012-07-13 2018-04-24 皇家飞利浦有限公司 改进的hdr图像编码和解码方法和设备

Also Published As

Publication number Publication date
EP2748792A1 (en) 2014-07-02
CN105787909A (zh) 2016-07-20
CN105787908B (zh) 2019-05-14
CN105787908A (zh) 2016-07-20
JP2015508589A (ja) 2015-03-19
CN103843032B (zh) 2016-04-20
HK1221544A1 (zh) 2017-06-02
EP2748792B1 (en) 2016-12-21
CN103843032A (zh) 2014-06-04
US20160205405A1 (en) 2016-07-14
WO2014025588A1 (en) 2014-02-13
US20150249832A1 (en) 2015-09-03
JP5965025B2 (ja) 2016-08-03
RU2580093C2 (ru) 2016-04-10
EP3168809A1 (en) 2017-05-17
JP2016197430A (ja) 2016-11-24
BR112014008513B1 (pt) 2021-08-17
KR101448494B1 (ko) 2014-10-15
US9076224B1 (en) 2015-07-07
JP2015172956A (ja) 2015-10-01
US20150206295A1 (en) 2015-07-23
EP3168809B1 (en) 2023-08-30
KR20150029606A (ko) 2015-03-18
US9374589B2 (en) 2016-06-21
KR20140038566A (ko) 2014-03-28
US9467704B2 (en) 2016-10-11
KR101970122B1 (ko) 2019-04-19
JP6255063B2 (ja) 2017-12-27
RU2014114631A (ru) 2015-10-20
BR112014008513A2 (pt) 2017-04-18
CN105787909B (zh) 2018-07-20

Similar Documents

Publication Publication Date Title
JP6255063B2 (ja) Hdr画像のための画像処理
TWI518638B (zh) 用於高動態範圍影像之產生及顯現的儲存裝置、方法及系統
JP6039763B2 (ja) 局所トーンマッピングのための方法、装置及び記憶媒体
JP5180344B2 (ja) 高ダイナミックレンジ画像データを復号化するための装置及び方法、表示用画像を処理可能なビューア、ならびに表示装置
Bandoh et al. Recent advances in high dynamic range imaging technology
Adams Jr et al. Digital camera image processing chain design
Deever et al. Digital camera image formation: Processing and storage
WO2021093980A1 (en) Device and method for pre-processing image data for a computer vision application
Abebe High Dynamic Range Imaging

Legal Events

Date Code Title Description
A521 Request for written amendment filed

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20150113

TRDD Decision of grant or rejection written
A01 Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01

Effective date: 20150414

A61 First payment of annual fees (during grant procedure)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61

Effective date: 20150511

R150 Certificate of patent or registration of utility model

Ref document number: 5747136

Country of ref document: JP

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150

R250 Receipt of annual fees

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250

R250 Receipt of annual fees

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250

R250 Receipt of annual fees

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250

R250 Receipt of annual fees

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250

R250 Receipt of annual fees

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250

R250 Receipt of annual fees

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250