JP6039763B2 - 局所トーンマッピングのための方法、装置及び記憶媒体 - Google Patents
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Description
1.総括
2.マルチスケール局所トーンマッピングシステム
3.マルチスケール局所トーンマッピングオペレータ
4.局所マルチスケール画像処理方法
5.局所マルチスケールオペレータ
6.例となる処理フロー
7.実施メカニズム−ハードウェア概要
8.同等物、拡張、代替物、他。
この概要は、本発明の可能な実施形態の幾つかの態様の基本的な説明を与える。この概要は可能な実施形態の態様の広範囲に及ぶ又は包括的な要約ではない点に留意すべきである。更に、この概要は、可能な実施形態のあらゆる特に有意な態様又は要素を特定し且つ可能な実施形態、特に概して本発明のあらゆる適用範囲を線引きすると理解されるよう意図されない。この概要は単に、例となる可能な実施形態に関する幾つかの概念を要約及び簡単化された形で提示するにすぎず、以下に続く例となる可能な実施形態のより詳細な記載に対する単なる考え方の前置きとして理解されるべきである。
図1Aは、本発明の幾つかの可能な実施形態に従う局所マルチスケールトーンマッピングシステム(100)の例を表す。幾つかの可能な実施形態において、局所マルチスケールトーンマッピングシステム(100)は、入力されたHDR画像(例えば、102)を入力フォーマット(例えば、浮動小数点値を有するRGBフォーマット)から局所マルチスケールトーンマッピング(TM)画像(例えば、110)及び局所マルチスケールレシオ画像(例えば、106)を含む出力フォーマットへ変換する局所マルチスケールトーンマッピング処理を実施するソフトウェア及び/又はハードウェア部品により構成されてよい。
図1Bは、本発明の幾つかの可能な実施形態に従う局所マルチスケールレシオオペレータ(例えば、104)の例を表すブロック図である。
幾つかの可能な実施形態において、局所マルチスケールレシオオペレータ(104)は、一般的に、直接的に又は間接的に大域レシオ画像(122)に基づき、大域レシオ画像(122)自体ではないレシオ画像の組の中の各レシオ画像を生成するよう構成されるソフトウェア及び/又はハードウェア部品を有してよい。ここで使用されるように、“直接的に大域レシオ画像に基づき特定のレシオ画像を生成する”とは、その特定のレシオ画像を生成するために演算が直接に大域レシオ画像(例えば、122)に対して実行されることを意味し、一方、“間接的に大域レシオ画像に基づき特定のレシオ画像を生成する”とは、その特定のレシオ画像を生成するために演算が、大域レシオ画像に対して直接に実行されるのではなく、間接的又は直接的に大域レシオ画像(例えば、122)に基づき生成されていた中間レシオ画像に対して直接に実行されることを意味する。幾つかの可能な実施形態において、ここで記載されるように大域レシオ画像又は中間レシオ画像に対して実行される演算は、ダウンサンプリング動作、アンサンプリング動作、非対数領域における乗算/除算(若しくは対数領域における加算/減算)、非対数領域における階乗の増減演算(若しくは対数領域における乗算/除算)等であってよい。
図2は、本発明の幾つかの可能な実施形態に従う局所マルチスケール画像処理方法(200)の例を表すブロック図である。図2における実線の矢印はデータの流れを示し、一方、破線の矢印は制御の流れを示す。方法(200)は、1又はそれ以上のコンピュータ装置によって実行されてよい。
図3は、本発明の幾つかの可能な実施形態に従う局所マルチスケールレシオオペレータ(例えば、図2の220又は図1Aの104)の例を表すブロック図を示す。局所マルチスケールレシオオペレータ(220)は、1又はそれ以上のコンピュータ装置によって実行される処理フロー(300)を実施してよい。
mx Nx≦Dx 式(1)
を満足する最大値として計算されてよい。
my Ny≦Dy 式(2)
を満足する最大値として計算されてよい。
gammai=2×i/(N×(N+1)) 式(3)
のように与えられてよい。
Ri:=gammai×Ri 式(4)
のように、対数領域におけるレシオ値に対する乗算により達成されてよい。
Ri:=Ri’+gammai×Ri 式(5)。
よって、(320)におけるRiは、重み付けされた局所レシオ画像の和として考えることができる。一実施形態において、重み係数は、繰り返しの夫々におけるgammaiの値に対応する。指数べき乗演算は、Riにおける全てのレシオ値について実行されてよい。乗算演算は、Ri及びRi’における空間位置のレシオ値の全ての対について実行されてよい。
図4Aは、本発明の可能な実施形態に従う処理フローの例を表す。幾つかの可能な実施形態において、画像処理ユニットのような1又はそれ以上のコンピュータ装置又は部品がこの処理フローを実行してよい。ブロック410で、画像処理ユニットは、入力される高ダイナミックレンジ(HDR)画像から得られる輝度値に大域レシオオペレータを適用して、輝度レシオ値を含む高分解能グレースケールレシオ画像を生成してよい。幾つかの可能な実施形態において、高分解能グレースケール画像は、HDR画像と同じ空間分解能レベルを有するグレースケールレシオ画像である。幾つかの可能な実施形態において、画像処理ユニットは最初に、入力HDR画像における輝度値を対数領域に変換する。
一実施形態に従って、ここで記載される技術は、1又はそれ以上の特別目的のコンピュータ装置によって実施される。特別目的のコンピュータ装置は、それらの技術を実行するようハードワイヤードであってよく、あるいは、それらの技術を実行するよう持続的にプログラミングされる1又はそれ以上の特定用途向け集積回路(ASIC)又はフィールドプログラマブルゲートアレイ(FPGA)のようなデジタル電子デバイスを含んでよく、あるいは、ファームウェア、メモリ、他の記憶装置、又は組み合わせにおいてプログラム命令に従ってそれらの技術を実行するようプログラミングされた1又はそれ以上の汎用のハードウェアプロセッサを含んでよい。そのような特別目的のコンピュータ装置はまた、それらの技術を達成するようカスタムハードワイヤードロジック、ASIC又はFPGAをカスタムプログラミングと結合してよい。特別目的のコンピュータ装置は、それらの技術を実施するようハードワイヤード及び/又はプログラムロジックを組み込むデスクトップ型のコンピュータシステム、ポータブル型のコンピュータシステム、携帯機器、ネットワーキング装置、又はその他の装置であってよい。
上記の記載において、本発明の可能な実施形態が、実施ごとに異なりうる多数の具体的な詳細を参照して記載されてきた。よって、何が本発明であり且つ出願により本発明であると意図されるのかについての唯一且つ排他的な指針は、本願に由来する特許請求の範囲であり、かかる特許請求の範囲が与える具体的な態様において、あらゆるその後の補正を含む。特許請求の範囲に含まれる語についてここで明示的に記載されている如何なる定義も、特許請求の範囲において使用されるそれらの用語の意味を決定すべきである。従って、特許請求の範囲において明示的に挙げられていない制限、要素、特性、特徴、利点又は属性は、決してその請求の適用範囲を限定すべきではない。明細書及び図面は、然るべく、限定の意味よりむしろ例示の意味で捉えられるべきである。
上記の実施形態に加えて、以下の付記を開示する。
(付記1)
輝度レシオ値を含む高分解能グレースケールレシオ画像を生成するよう、入力高ダイナミックレンジ画像から得られる輝度値へ大域レシオオペレータを適用するステップと、
少なくとも部分的に前記高分解能グレースケールレシオ画像に基づき、異なった空間分解能レベルを夫々有する少なくとも2つの異なるグレースケールレシオ画像の重みつき結合を含む局所マルチスケールグレースケールレシオ画像を生成するステップと、
トーンマッピングされたグレースケール画像を生成するよう、前記入力高ダイナミックレンジ画像から得られる前記輝度値とともに、前記局所マルチスケールグレースケールレシオ画像におけるレシオ値を用いるステップと
を有する方法。
(付記2)
前記大域レシオオペレータは、大域トーンマッピングオペレータに関連して大域輝度ヒストグラム調整オペレータを有する、
付記1に記載の方法。
(付記3)
前記少なくとも2つの異なるグレースケールレシオ画像は、前記高分解能グレースケールレシオ画像を含む、
付記1に記載の方法。
(付記4)
前記高分解能グレースケールレシオ画像は、前記高ダイナミックレンジ画像と同じ空間分解能レベルを有するグレースケールレシオ画像である、
付記1に記載の方法。
(付記5)
前記少なくとも2つの異なるグレースケールレシオ画像は、前記高分解能グレースケールレシオ画像における輝度レシオ値をダウンサンプリングすることによって前記高分解能グレースケールレシオ画像に基づき決定される少なくとも1つのグレースケールレシオ画像を含む、
付記1に記載の方法。
(付記6)
前記トーンマッピングされたグレースケール画像におけるトーンマッピング輝度値は、前記入力高ダイナミックレンジ画像における輝度値よりも低い低減されたダイナミックレンジを有する、
付記1に記載の方法。
(付記7)
前記入力高ダイナミックレンジ画像における輝度値を対数領域に変換するステップ
を更に有する付記1に記載の方法。
(付記8)
前記入力高ダイナミックレンジ画像は、浮動小数点RGB画像又は固定小数点RGB画像の一方であり、前記トーンマッピングされたグレースケール画像は、前記入力高ダイナミックレンジ画像と同じ空間次元を有する固定小数点グレースケール画像を有する、
付記1に記載の方法。
(付記9)
前記トーンマッピングされたグレースケール画像におけるトーンマッピング輝度値は、ガンマ符号化スケールにある、
付記1に記載の方法。
(付記10)
前記入力高ダイナミックレンジ画像から得られる輝度値に基づき、ヒストグラム調整曲線を計算するステップと、
前記高分解能グレースケールレシオ画像を生成するよう、前記入力高ダイナミックレンジ画像から得られる輝度値へ前記ヒストグラム調整曲線を適用するステップと
を更に有する付記1に記載の方法。
(付記11)
非対数領域において、前記高分解能グレースケールレシオ画像における輝度レシオ値は複数のレシオ値を有し、該レシオ値の夫々は、前記入力高ダイナミックレンジ画像から得られる輝度値の1つで割られる大域トーンマッピング画像の大域的にトーンマッピングされた輝度値である、
付記1に記載の方法。
(付記12)
色域の外にあるピクセルのパーセンテージが閾値よりも大きくないように前記トーンマッピングされたグレースケール画像にわたって基準最大値を計算するステップ
を更に有する付記1に記載の方法。
(付記13)
前記局所マルチスケールグレースケールレシオ画像は、再帰処理により得られる、
付記1に記載の方法。
(付記14)
前記少なくとも2つの異なるグレースケールレシオ画像へ少なくとも2つの重み係数を割り当てるステップ
を更に有する付記1に記載の方法。
(付記15)
前記局所マルチスケールグレースケールレシオ画像を生成するために使用される複数のグレースケールレシオ画像へ複数の重み係数の値を割り当てるステップ
を更に有し、
前記複数のグレースケールレシオ画像は、前記少なくとも2つのグレースケールレシオ画像を含み、
前記複数の重み係数の値は、事前設定された値へ正規化される、
付記1に記載の方法。
(付記16)
前記少なくとも2つの異なるグレースケールレシオ画像へ少なくとも2つの重み係数を割り当てるステップ
を更に有する付記15に記載の方法。
(付記17)
前記局所マルチスケールグレースケールレシオ画像を生成するために使用される複数のグレースケールレシオ画像における第1のグレースケールレシオ画像のための第1の重み係数へ第1の値を割り当てるステップと、
前記複数のグレースケールレシオ画像における第2のグレースケールレシオ画像のための第2の重みへ第2の値を割り当てるステップと
を更に有し、
前記第1の値は前記第2の値よりも高く、
前記第1のグレースケールレシオ画像は、前記第2のグレースケールレシオ画像よりも高い空間分解能レベルを有する、
付記1に記載の方法。
(付記18)
前記局所マルチスケールグレースケールレシオ画像及び前記入力高ダイナミックレンジ画像から得られる前記トーンマッピングされたグレースケール画像は、トーンマッピングされたカラー画像を得るようコンポーネント画像として使用される、
付記1に記載の方法。
(付記19)
前記局所マルチスケールグレースケールレシオ画像を有さない前記トーンマッピングされたカラー画像は、画像レンダリング装置におけるレンダリングのために使用される、
付記18に記載の方法。
(付記20)
前記局所マルチスケールグレースケールレシオ画像を有する前記トーンマッピングされたカラー画像は、画像レンダリング装置におけるレンダリングのために画像処理システムへ与えられる、
付記18に記載の方法。
(付記21)
前記トーンマッピングされたカラー画像及び前記局所マルチスケールグレースケールレシオ画像は、出力高ダイナミックレンジ画像を生成するよう前記画像処理システムによって使用される、
付記20に記載の方法。
(付記22)
輝度レシオ値を有する高分解能グレースケールレシオ画像を生成するよう、入力高ダイナミックレンジ画像から得られる輝度値へ大域トーンマッピングオペレータを適用するステップと、
最高分解能レベルと最低分解能レベルとの間にある空間分解能レベルの数を決定するステップと、
前記最高分解能レベルから前記最低分解能レベルの直ぐ上の空間分解能レベルまでの夫々の決定された空間分解能レベルについて、当該決定された空間分解能レベルの直ぐ下の空間分解能レベルに対応する後続のレシオ画像を生成するよう、当該決定された空間分解能レベルに対応するレシオ画像をダウンサンプリングするステップと、
前記最低分解能レベルから前記最高分解能レベルの直ぐ下の空間分解能レベルまでの夫々の決定された空間分解能レベルについて、該夫々の空間分解能レベルに対応するアップサンプルレシオ画像を生成するよう、当該決定された空間分解能レベルに対応するレシオ画像をアップサンプリングするステップと
複数の前記決定された空間分解能レベルの空間分解能レベルに夫々対応する複数のレシオ画像の夫々異なるレシオ画像について重み係数値を決定して、複数の重み係数を生じさせるステップと、
前記複数の重み係数によって重み付けされる前記複数のレシオ画像の重みつき結合として局所マルチスケールレシオ画像を決定するステップと
を有する方法。
(付記23)
前記複数の空間分解能レベルは、前記入力高ダイナミックレンジ画像のコンテンツにわたる画像解析を行うことなしに決定される、
付記22に記載の方法。
(付記24)
前記複数の空間分解能レベルは、前記入力高ダイナミックレンジ画像の画像解析コンテンツの結果に少なくとも部分的に基づき決定される、
付記22に記載の方法。
(付記25)
プロセッサを有し、付記1乃至24のうちいずれか一項に記載の方法を実行するよう構成される装置。
(付記25)
1又はそれ以上のプロセッサによって実行される場合に付記1乃至24のうちいずれか一項に記載の方法の実行を引き起こすソフトウェア命令を有するコンピュータ読取可能な記憶媒体。
本願は、その全体を参照により本願に援用される2011年3月2日出願された米国特許仮出願第61/448606号に基づく優先権を主張するものである。
Claims (17)
- 局所トーンマッピングのための方法であって、
入力高ダイナミックレンジ画像を受け取るステップと、
前記入力高ダイナミックレンジ画像における輝度値を対数領域に変換して、対数入力画像を生成するステップと、
大域トーンマッピングオペレータを前記対数入力画像に適用して、対数大域トーンマッピング画像を生成するステップと、
前記対数大域トーンマッピング画像及び前記入力高ダイナミックレンジ画像の輝度値に基づき高分解能レシオ画像を生成するステップと、
前記高分解能レシオ画像に基づき、異なった空間分解能レベルを夫々有する少なくとも2つの異なるスケールレシオ画像を生成するステップと、
前記少なくとも2つの異なるスケールレシオ画像をマージして、該少なくとも2つの異なるスケールレシオ画像の重みつき結合を含む局所マルチスケールレシオ画像を生成するステップであって、該局所マルチスケールレシオ画像は再帰処理により取得されるステップと、
前記局所マルチスケールレシオ画像を前記対数入力画像に加えて、輝度出力トーンマッピング画像のピクセル値を対数領域において生成するステップと
を有する方法。 - 前記輝度出力トーンマッピング画像の前記ピクセル値を対数領域から線形領域に変換し、該変換された線形な輝度出力トーンマッピング値を前記入力高ダイナミックレンジ画像の色度値と結合して、カラー出力トーンマッピング画像を生成するステップ
を更に有する請求項1に記載の方法。 - 前記輝度出力トーンマッピング画像の前記ピクセル値に基づき基準最大輝度値を計算するステップと、
前記輝度出力トーンマッピング画像のピクセル値から前記基準最大輝度値を減じて、色域補正された輝度トーンマッピング画像を生成するステップと、
前記色域補正された輝度トーンマッピング画像の輝度値を対数領域から線形領域に変換するステップと、
前記変換された線形な色域補正された輝度トーンマッピング値を前記入力高ダイナミックレンジ画像の色度値と結合して、カラー出力トーンマッピング画像を生成するステップと
を更に有する請求項1に記載の方法。 - 前記大域トーンマッピングオペレータは、大域輝度ヒストグラムに基づき計算される、
請求項1に記載の方法。 - 前記少なくとも2つの異なるスケールレシオ画像は、前記高分解能レシオ画像を含む、
請求項1に記載の方法。 - 前記高分解能レシオ画像は、前記入力高ダイナミックレンジ画像の空間分解能レベルと同じ空間分解能レベルを持ったグレースケールレシオ画像である、
請求項1に記載の方法。 - 前記少なくとも2つの異なるスケールレシオ画像は、前記高分解能レシオ画像における輝度レシオ値をダウンサンプリングすることによって前記高分解能レシオ画像に基づき決定される少なくとも1つのスケールレシオ画像を含む、
請求項1に記載の方法。 - 前記大域トーンマッピング画像における輝度値は、前記入力高ダイナミックレンジ画像における輝度値のダイナミックレンジよりも低いダイナミックレンジを有する、
請求項1に記載の方法。 - 前記入力高ダイナミックレンジ画像から導出される輝度値に基づきヒストグラム調整曲線を計算するステップと、
前記ヒストグラム調整曲線を前記入力高ダイナミックレンジ画像から導出される輝度値に適用して、前記高分解能レシオ画像を生成するステップと
を更に有する請求項1に記載の方法。 - 前記高分解能レシオ画像を対数領域において計算することは、前記対数入力画像の輝度値を前記対数大域トーンマッピング画像の輝度値から減じることを含む、
請求項1に記載の方法。 - 非対数領域において、前記高分解能レシオ画像における輝度レシオ値は複数のレシオ値を有し、該レシオ値の夫々は、前記入力高ダイナミックレンジ画像から導出される輝度値の1つで割られる大域トーンマッピング画像の大域的にトーンマッピングされた輝度値である、
請求項1に記載の方法。 - 少なくとも2つの重み係数を前記少なくとも2つの異なるスケールレシオ画像に割り当てるステップ
を更に有する請求項1に記載の方法。 - 前記局所マルチスケールレシオ画像を生成するために使用される複数のスケールレシオ画像へ複数の重み係数の値を割り当てるステップを更に有し、
前記複数のスケールレシオ画像は、前記少なくとも2つのスケールレシオ画像を含む、
請求項1に記載の方法。 - 全ての前記重み係数の和が1になる、
請求項13に記載の方法。 - 前記局所マルチスケールレシオ画像を生成するための前記スケールレシオ画像の中のレベルiにあるスケールレシオ画像のための重み係数gammaiは、
gammai=2i/(N(N+1))
を有し、Nは、前記高分解能レシオ画像の空間分解能を表す、
請求項1に記載の方法。 - プロセッサを有し、請求項1乃至15のうちいずれか一項に記載の方法を実行するよう構成される装置。
- 1つ以上のプロセッサによって実行される場合に請求項1乃至15のうちいずれか一項に記載の方法の実行を引き起こすソフトウェア命令を有する非一時的なコンピュータ読取可能な記憶媒体。
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