JP2012532335A - ゾーン・ベースのトーン・マッピング - Google Patents

Abstract

低ダイナミックレンジ・ディスプレイ上での表示のために高ダイナミックレンジ画像をトーン・マッピングする方法。高ダイナミックレンジ画像がまずアクセスされる。高ダイナミックレンジ画像は種々の領域にセグメント分割される。各領域はマトリクスによって表現され、マトリクスの各要素はピクセルの重みまたは確率である。各領域の露出が決定または計算され、露出値は前記重みまたは確率に応答して諸領域に適用される。前記種々の領域は次いで融合されて、最終的なトーン・マッピングされた画像が得られる。

Description

〈関連出願への相互参照〉
本願は2009年6月29日に出願された米国仮出願第61/269,760号の利益を主張する。該文献はここにその全体において参照によって組み込まれる。

〈発明の分野〉
本発明は、低ダイナミックレンジ（LDR: low dynamic range）ディスプレイ上での高ダイナミックレンジ（HDR: high dynamic range）コンテンツのトーン再現に関する。これはトーン・マッピング（tone mapping）問題としても知られる。特に、少なくとも一つの実施形態は、（１）HDRデータから、HDRシーンの人間の知覚に合う表示可能なLDR画像を自動的に生成し、（２）マニュアル調整のためのユーザー・フレンドリーなコントロールを提供する方法を含む。

トーン・マッピング問題は、低ダイナミックレンジ（LDR）ディスプレイ上での高ダイナミックレンジ（HDR）コンテンツのトーン再現に関する。たいていの応用では、トーン・マッピング・プロセスは、通例、二つの要件を満たす必要がある：画像詳細、たとえば局所的なコントラストを保持すること、および相対輝度（brightness）の見かけを維持することである。トーン・マッピングについての現在知られている業績は、第一の要件に焦点を当て、アーチストの観点から通例最も重要である第二の要件は単に無視してしまう。さらに、現在利用可能なトーン・マッピング・アルゴリズムは、画像の種々の部分のトーンを操作することを許容せず、しばしば、もとのHDRコンテンツの感覚に合致しない。

高ダイナミックレンジ（HDR）は近年、デジタル・イメージングの代替フォーマットとして多くの注目を集めている。伝統的な低ダイナミックレンジ（LDR）画像フォーマットは、二桁のダイナミックレンジしか達成できないITU-R勧告BT709（別名Rec.709）に準拠するディスプレイのために設計された。しかしながら、現実世界のシーンは、日中では十桁ほどの、ずっと大きなダイナミックレンジをもち、人間の視覚系（HVS）は同時に五桁の範囲を知覚できる。

HDRフォーマットで利用可能な視覚コンテンツの量は増加しつつある：デジタル・センサーおよびフィルム材料における最新の進歩は、コンテンツ・クリエーターが、非常に高ダイナミックレンジで画像を取り込むことを許容し、コンピュータ生成グラフィック（たとえばアニメーション・フィルム、視覚効果およびゲーム）は事実上無制限のダイナミックレンジをもつ視覚コンテンツを生成することを許容する。しかしながら、HDRディスプレイはまだメインストリーム・デバイスではない。若干のHDRディスプレイ装置がすでに試作機および最上位機種HDTVとして入手可能であるが、そのようなディスプレイの数は、広く使われているLDRディスプレイに比べて、まだ非常に少ない。

LDRディスプレイ装置上でHDR画像を表示するために、通例放射輝度（radiance）として利用可能であるHDR画像を８ビットRGBインデックス数にマッピングするためのトーン・マッピング方法が用いられる。トーン・マッピング・プロセスは、トーン・マッピングされたLDR画像がHVSをだましてもとのHDR画像に十分近いと思わせることができるよう、HVSにおいて起こるプロセスをシミュレートしなければならないので、自明ではない。これは、トーン・マッピング・アルゴリズムが、局所的コントラストおよび知覚上の輝度（brightness）の両方を維持できることを要求する。

HDR画像のためのトーン・マッピングは、近年、画像／ビデオ処理業界のほかコンピュータ・グラフィクスにおいても研究されている。大雑把に言って、トーン・マッピング方法は、二つの主要な範疇に分類できる：グローバル・トーン・マッピングおよびローカル・トーン・マッピングである。

グローバル・トーン・マッピングは、放射輝度を画像強度にマッピングするためにグローバルな曲線を使う。低計算量および簡単な手動制御といった利点があるものの、かなりの高ダイナミックレンジになると、すべての詳細を保持できない。したがって、グローバル・トーン・マッピングは、（ポストプロダクションのような）非常に高品質の出力を要求する用途には好適ではない。

他方、ローカル・トーン・マッピングは、個々の各ピクセルを局所的な画像特性に従って圧縮することにより、より高品質を提供する。具体的には、これらの方法は、HVSにおいて生起する視覚適応をシミュレートしようとするものの、実際には、その大半はHVSの振る舞いを明示的に模倣はしない。その代わり、HVSについての単純な仮定をし、これらの仮定を使って、視覚的によく見える結果を得るよう画像のダイナミックレンジを圧縮しようとする。ローカル・トーン・マッピング方法の入念な微調整により、比較的広い範囲のHDR画像について説得力のある結果を生じることが可能であるとしても、視覚適応の理解はまだ完全にはほど遠い。したがって、人間の目のように振る舞うアルゴリズムはない。さらに、これらの方法は、トーン・マッピング・プロセスの良好な手動制御は提供せず、典型的にトーン補正処理に伴う創造力の発揮を厳しく制限している。

トーン・マッピングは、画像処理研究者によって研究されるばかりでなく、画家やフィルム写真家によっても研究されている。彼らは、高ダイナミックレンジのシーンを表現するために限られたダイナミックレンジの媒体（すなわち、画家にとってはカンバス、写真家にとっては印画紙）を使うという同じ問題に直面している。図１を参照して「ゾーン・システム」１００を概観する。これはアンセル・アダムズ（Ansel Adams）およびフレッド・アーチャー（Fred Archer）によって定式化された写真技法である。ゾーン・システムは、0が黒を表し、5が真ん中の灰色を表し、10が純粋な白を表すとして、種々の知覚上の輝度に0ないし10の数を割り当てる。これらの値はゾーンとして知られる。ゾーン・システムの理論では、写真家はまず、シーンにおけるキー要素を識別し、それらの要素を所望されるゾーンに置く。

このプロセスは、放射輝度の測定よりはむしろシーンの知覚に依拠する。次いで、露出計を使って、シーン内の各キー要素についての放射輝度を測定する。ショット当たり単一の露出値しかありえないので、露出値は、最も重要な要素が所望されるゾーンにマッピングされるよう、選ばれる。結果として、他の（やはり重要な）要素が「誤った」ゾーンにマッピングされて、暗すぎたり明るすぎたりすることがありうる。その後、プリント・プロセスにおいて、この問題は、「覆い焼き（dodge）および焼き込み（burn）」操作を適用することによって治癒される。これは、現像中にプリントの一部からいくらかの光が遮られる（覆い焼き）またはその領域により多くの光が加えられる（焼き込み）プリント技法である。したがって、所望されるゾーンより低いゾーンにマッピングされるキー要素は、写真の残りの部分より長く光に露出される。同様に、所望されるゾーンより高いゾーンにマッピングされるキー要素はより少なく露光される。この局所的な処理は、写真のキー要素が、最終的な出力において所望されるゾーンにマッピングされることを保証する。換言すれば、これらのキー要素の知覚上の明るさは、本物においてどのように見えるかと整合したままである。

このアプローチはデジタル画像でも使えるが、自動モードにおいて良好なパフォーマンスをもち、同時にユーザー支援されるモードにおいて直観的な制御を提供する方法はない。

低ダイナミックレンジ・ディスプレイ上での表示のために高ダイナミックレンジ画像をトーン・マッピングする方法が提供される。高ダイナミックレンジ画像がまずアクセスされる。高ダイナミックレンジ画像は次いで種々の領域にセグメント分割される。各領域はマトリクスによって表現され、マトリクスの各要素はピクセルの重みまたは確率である。各領域の露出が決定または計算され、露出値は前記重みまたは確率に応答して諸領域に適用される。前記種々の領域は次いで融合されて、最終的なトーン・マッピングされた画像が得られる。本方法は、さらに、高ダイナミックレンジ画像または最終的なトーン・マッピングされた画像についての種々の知覚的輝度（brightness）レベルを同定または確立する段階を含むことができる。さらに、本方法は、ルミナンス（luminance）・データに応答して諸領域を決定するステップ；アンカー値を確立するステップであって、各アンカー値は前記領域の一つを確立するステップ；およびトーン・マッピングが個々の色チャネルに基づいて実行されるのうちのいずれかを含むことができる。トーン・マッピングは、ルミナンス・チャネルに基づいて実行され、後処理によって色チャネルに適用されることができ、トーン・マッピングは個々の色チャネルに基づいて実行されることができる。

本発明についてこれから、例として、付属の図面を参照しつつ述べる。
既知のゾーン・システム・スケールの図である。 本発明に基づくゾーン・ベースのトーン・マッピング方法の流れ図である。 図２の方法のカラーHDR画像についての応用の流れ図である。 図２の方法のカラーHDR画像についてのもう一つの応用の流れ図である。 図２の方法を使ったLDR画像のトーン補正を示す流れ図である。 一方が本発明の諸方法に基づいて向上されている、サンプル画像の対を示す図である。

伝統的な手動トーン・マッピングのためのフィルム写真術において開発された「ゾーン・システム」の概念と類似して、本方法は、概括的には四つのステップにおいて記述されうる：
ａ．映像中のキー要素を同定する；
ｂ．各キー要素をそれぞれゾーンにマッピングする；
ｃ．各キー要素についての放射輝度を測定する；
ｄ．グローバル露出値を決定する；
ｅ．各キー要素が最終的なプリントにおいて正しいゾーンになるよう、プリント・プロセスにおいて覆い焼きおよび焼き込みをする。

本方法をより詳細に記述するため、まずトーン・マッピング問題の入力および出力を定義することができる。まず、入力は、既知の原色を用いた既知の色空間におけるシーンの放射輝度（radiance）であるとする。放射輝度データは、絶対放射輝度または線形にスケールされた放射輝度であることができる。後者は、HDRデータが較正されない場合が当てはまる。出力は、トーン・マッピングされた画像である。

HDRデータからルミナンス（luminance）画像が計算できる。HDRデータがXYZ色空間にあれば、Y成分がルミナンス画像として使用できる。HDRデータがRec.709と同じ原色を使う場合、RGB色空間からの変換は、次のように行われてもよい。

L(i,j)＝0.2126×R(i,j)＋0.7152×G(i,j)＋0.0722×B(i,j)
入力画像のフォーマットに依存して、RGB（または他の色空間）とルミナンス画像との間の他の変換が使われることもできる。

次に、トーン・マッピングの最も単純な形：単一露出を定義する。一般性を失うことなく、HDRデータは一つの色チャネルしかもたないとする。該一つの色チャネルはルミナンス画像であることができる。線形スケーリングを用いて「アンカー点」が指定される。ピクセルのルミナンスがアンカー点を超える場合は、そのピクセルは飽和されて１にマッピングされる。それ以外の場合は、そのピクセルは0から1までの間の値にマッピングされる。したがって、線形スケーリング単一露出は、Aをアンカー点として、

として定義されてもよく、S(x)は

として定義できる。ここで、ρは典型的には[2.2,2.4]の範囲の値を取り、（トーン・マッピングされた画像が示される）出力装置のガンマを表す。

結果として得られる画像Iは、量子化され、通常のLDRディスプレイ上に表示されることができる。S(x)の他の定義も可能であることを注意しておく。たとえば、冪関数の代わりにS字形曲線を使うこともできる。一般に、Sとしていかなるグローバル・マッピング曲線を使うこともできる。

次いでゾーン・システムがデジタル・トーン・マッピングに適用される。図２に示されるように、主要ステップは次のようになる。入力の高ダイナミックレンジ画（HDR）画像がまずステップ１０で種々の領域に分割される。これは硬セグメント分割であっても、ファジーなセグメント分割であってもよい。いずれの場合でも、各領域はマトリクスによって表現でき、マトリクスの各要素はピクセルの確率（重み）である。硬セグメント分割が使用される場合、画像ピクセルは単一領域に属し、したがって確率は0か1のいずれかである。ファジー・セグメント分割が使われる場合には、各ピクセルはいくつかの領域（すべてでもよい）にわたって拡散することができ、したがって確率は0から1までの間の任意の値を取ることができる。

次いで、ステップ１２において、アルゴリズムは、各領域がどのゾーンにマッピングされるかを決定する。これは本質的には、各領域についての露出の推定である。領域とゾーンの間のマッピングは、適切なユーザー・インターフェースを提供することにより、ユーザー対話を用いて行うこともできる。

次に、ステップ１４において、各領域はその独自の露出パラメータを用いて露光される。

その後、ステップ１６において、融合（fusion）または混合（blending）プロセスが用いられて、ステップ１０で得られた重みを使って（それぞれ独自の露出値を用いて露光された）種々の領域を一緒に融合することによって、最終的なトーン・マッピングされた画像が生成される。

任意的に、ステップ１８および２０において、ユーザーは、トーン・マッピングされた画像の見え方をチェックし、諸ステップにおけるパラメータへの変更への適切なユーザー・インターフェースを通じて、一つまたは複数の領域の露出値に変更を加え、結果が満足いくまでステップ１４〜１８を繰り返すことができる。

ビデオトーン・マッピングのためには、このプロセスは、シーン内の一つのキー・フレームについて実行され、次いで、そのシーンのすべてのフレームに同じパラメータをもって適用されることができる。

前記主要ステップのそれぞれについての実施形態をこれからより詳細に述べる。

〈ステップ１０における画像のセグメント分割〉
セグメント分割の目的は、画像を諸領域に分割して、各領域が同じゾーンにマッピングされるべきオブジェクトを含むようにすることである。セグメント分割は、さまざまな画像処理技法を使っていくつもの仕方で行うことができる。ここでは、単純だが効率的なアプローチを述べておく。まず、HDR放射輝度データからルミナンス画像が計算される。セグメント分割はそのルミナンス画像に対してのみ実行される。次いで、該画像の平均、最大および最小ルミナンスが次のように計算される。

ここで、RminおよびRmaxは二つのあらかじめ定義された割合であり、maxR(X)はXにおける諸値のRパーセント以上の、Xにおける最小値であり、minR(X)はXにおける諸値のRパーセント以下の、Xにおける最大値である。

上述したように、各領域内では、ピクセルは同じ露出をもつべきである。一連のアンカー点A_i（i＝1,…,N）が、各A_iが領域を定義し、また単一露出画像を生成するために使われるよう、定義される。

この実施形態において、アンカー点が
A₁＝L_avg/E A_n+1＝4・A_n (n＝2,…,N−1)
として選ばれる。ここで、上式でEは定数であり、たとえば8の値を取ることができる。上式において領域の数Nは、すべてのルミナンス範囲をカバーできる、下記のように計算できる。

二つの隣り合うアンカー点の間の距離が、写真でいう絞り値２「段」（two "stops"）であることは簡単に見て取れる。

ひとたび各領域のアンカー点がわかれば、各領域について各ピクセルの重みが計算される。一般に、（対応するアンカー点A_iによって定義される）各領域について、単一露出画像におけるピクセルの値が0.5に近いほど、（対応するアンカー点A_iによって定義される）その領域についてのそのピクセルの重みが大きくなる。

よって、（アンカー点A_nによって定義される）領域nについての位置(i,j)にあるピクセルの重みは、次のように計算できる。

ここで、Cは規格化因子であり、次のように定義される。

上記の計算された重みは、範囲[0,1]内の値を取り、よってルミナンス画像のN個の領域へのファジーなセグメント分割を定義する。これは、一部のピクセルのみが大きな重みをもつことがありうるものの、各領域が画像中のすべてのピクセルを含みうることを意味する。

もう一つの実装では、重みは二値化され（すなわち、0か1のどちらかにする）、結果として硬セグメント分割になる。

ひとたびセグメント分割が行われたらアンカー点A_nおよび重みW_nは固定されることを注意しておく。次節において、重みが不変のままであっても、各領域についての露出が調整できることを見ることにする。

〈ステップ１２における露出の推定〉
ひとたびセグメント分割されると、各領域はゾーンにマッピングされる。換言すれば、単一露出後に各領域が適正に露出できるよう、各領域についてアンカー点が定義される。

各領域がどのゾーンにマッピングされるべきかの決定は、HVSが視覚適応をどのように完成させるかに依存するので、非常に主観的なタスクである。伝統的なゾーン・システムでは、キー要素のゾーンへのマッピングは、写真家によって視覚的に決定される。

各領域の露出を推定するために、多くの異なるアルゴリズムを使うことができる。単純な実装では、すべての領域が中間の灰色にマッピングされ、次いでユーザーが対話的にアンカー点を変えることができる。これは、推定される露出が、領域を定義するのに使われるのと同じアンカー点であることを意味する。

ここで、λ_nは、ユーザーによって変えることのできる変数である。

λ_nについてのデフォルト値はゼロであるが、本方法は、所望される見え方に到達するためにそれを手動で修正することを許容する。

〈ステップ１４における露出パラメータの適用〉
ひとたびユーザーがHDR画像のセグメント分割および各領域についてのアンカー点をもつと、HDRデータから、上で推定した露出を使って、対応するLDR画像が生成されうる。

〈ステップ１６における画像融合および向上〉
このステップの目標は、（それぞれ独自の露出パラメータで露光された）すべての領域を一緒に混合することである。いくつかの融合方法が可能である。そのいくつかを下記で述べる。

画像融合――第一実施形態
LDR画像の重み付けされた平均を計算して、トーン・マッピング結果Tを次のように生成する。

これは低計算量の方法である。残念ながら、この方法は画像重みに非常に敏感であり、たいていの実装において目に見えるアーチファクトを生じる。

画像融合――代替実施形態
より洗練された融合プロセスは、これらのLDR画像を組み合わせる。もう一つの画像融合方法は、ピラミッドを使った多解像度アプローチに従う。これは計算量は多くなるが、重み（すなわち、画像の諸領域へのセグメント分割）に対してずっと堅牢であり、結果として、領域間のほぼシームレスな遷移を与える。

〈カラーHDR画像のトーン・マッピング〉
図３は、提案されるゾーン・ベースのトーン・マッピング・アプローチ３００がいかにしてカラーHDR画像をトーン・マッピングするために使用できるかを示す。まず、カラーHDR画像がRGB色空間にあると想定される場合、上で与えた式を使ってルミナンス画像が計算される。次いで、記載される方法フレームワークに従ってルミナンス画像が処理される。最後に、色処理ステップがルミナンス画像のトーン・マッピングを各色成分に適用する。ある個別的な実装では、色処理ステップは、各色成分の各ピクセルを、ルミナンス画像の対応するピクセルがスケーリングされたのと同じ量だけスケーリングし、次いでガンマ補正および量子化を実行する。このプロセスは、次の式によってまとめられる。

ここで、Q(.)は量子化関数を表し、γは出力装置のガンマである。

カラーLDR画像のトーン補正は、上記のゾーン・ベースのトーン・マッピング方法を使って達成されうる。図５の処理フロー５００に示されるように、HDR画像の処理と比較しての追加的なステップは、LDRからHDRへの変換である。これは、逆量子化および逆ガンマ変換を使ってできる。

このステップに対するいくつかの変形が可能である。たとえば、図４に最もよく示されるように、ルミナンス画像を使う代わりに、トーン・マッピングは、各色成分に対して独立して実行されてもよい（たとえば、赤色マッピング・フロー４０１、緑色マッピング・フロー４０２および青色マッピング・フロー４０３）。また、ルミナンス画像を使う代わりに、トーン・マッピングはある色成分に対して実行されてもよい。

さらにもう一つの変形では、単一成分（たとえば色成分の一つまたはルミナンス画像）がいくつかのステップにおいて使用されてもよく、他のステップでは複数の色成分が使用されてもよい。たとえば、ステップ１０〜１２についてはルミナンス、ステップ１４〜１６については諸色成分である。

本稿で記載されるゾーン・ベースのトーン・マッピング方法は、特にHDR画像をLDR画像に変換することに関し、向上した画像表示を与える。これらの結果の例が図６に示されている。ここで、右側の画像６０１が上記の方法に従って処理されており、左側の画像６０２はそのような処理をされていない。ここで、改善されたトーン変動が、画像の空および陸の両方の部分において見て取れる。

個別的な特徴および側面をもつ一つまたは複数の実装をもつ代替的な実施形態についてこれから述べる。しかしながら、記載される実装の特徴および側面は、他の実装のために適応されてもよい。

たとえば、これらの実装および特徴は、ビデオの符号化および／または他の型のデータの符号化のコンテキストにおいて使用されてもよい。さらに、これらの実装および特徴は、H.264/MPEG-4 AVC（AVC）規格、MVC拡張付きAVC規格、SVC拡張付きAVC規格、3DV規格および／または（既存のまたは将来の）他の規格のコンテキストあるいは規格に関わらないコンテキストにおいて使用されたり、あるいはそれらのコンテキストでの使用のために適応されたりしてもよい。

さらに、諸実装は、これに限られないが、SEIメッセージ、スライス・ヘッダ、他の高レベル・シンタックス、非高レベル・シンタックス、帯域外（out-of-band）情報、データストリーム・データおよび暗黙的信号伝達を含む多様な技法を使って情報を信号伝達しうる。したがって、本稿で記載される諸実装は特定のコンテキストにおいて記載されていることがありうるが、そのような記載は決して、諸特徴および概念をそのような実装またはコンテキストに限定するものと解釈すべきではない。

明細書において、本願の原理の「一つの実施形態」または「ある実施形態」または「一つの実装」または「ある実装」またはそれらの他の変形に言及しているのは、その実施形態との関連で記載される特定の特徴、構造、特性などが、本願の原理の少なくとも一つの実施形態に含まれることを意味する。よって、「一つの実施形態では」または「ある実施形態では」または「一つの実装では」または「ある実装では」また何らかの他の変形が本明細書を通じた随所に現れることは、必ずしもみなが同じ実施形態に言及しているのではない。

本稿で記載された実装は、たとえば、方法またはプロセス、装置、ソフトウェア・プログラム、データ・ストリームまたは信号において実装されてもよい。単一の形の実装のコンテキストにおいて論じられているだけだったとしても（たとえば方法としてのみ論じられているとしても）、論じられている特徴の実装は他の形（たとえば装置またはプログラム）でも実装されうる。装置はたとえば、適切なハードウェア、ソフトウェアおよびファームウェアにおいて実装されてもよい。諸方法は、たとえば、プロセッサなどのような装置において実装されてもよい。該プロセッサは、たとえばコンピュータ、マイクロプロセッサ、集積回路またはプログラム可能な論理デバイスを含む処理装置一般をいう。プロセッサは、たとえばコンピュータ、携帯電話、ポータブル／パーソナル・デジタル・アシスタント（「PDA」）およびエンドユーザー間の情報の通信を容易にする他の装置をも含む。

本稿で記載されたさまざまなプロセスおよび特徴の実装は、多様な異なる設備またはアプリケーションにおいて、たとえばデータ・エンコードおよびデコードに関連する設備またはアプリケーションにおいて具現されてもよい。そのような設備の例は、エンコーダ、デコーダ、デコーダからの出力を処理する後処理器、エンコーダへの入力を与える前処理器、ビデオ符号化器、ビデオ・デコーダ、ビデオ・コーデック、ウェブ・サーバー、セットトップ・ボックス、ラップトップ、パーソナル・コンピュータ、携帯電話、PDAおよび他の通信装置を含む。明らかなはずだが、該設備は移動体であっても、移動体乗物（mobile vehicle）に搭載されていてもよい。

さらに、諸方法は、プロセッサによって実行される命令によって実装されてもよく、そのような命令（および／または実装によって生成されるデータ値）は、たとえば、集積回路、ソフトウェア担体または他の記憶デバイスといったプロセッサ可読媒体上に記憶されてもよい。記憶媒体は、たとえばハードディスク、コンパクトディスケット、ランダム・アクセス・メモリ（「RAM」）または読み出し専用メモリ（「ROM」）といったものである。命令は、プロセッサ可読媒体上に物理的に具現されたアプリケーション・プログラムをなしていてもよい。命令はたとえば、ハードウェア、ファームウェア、ソフトウェアまたは組み合わせであってもよい。命令はたとえば、オペレーティング・システム、別個のアプリケーションまたは両者の組み合わせにおいて見出されてもよい。したがって、プロセッサは、たとえば、プロセスを実行するよう構成されたデバイスおよびプロセスを実行するための命令を有するプロセッサ可読媒体（記憶デバイスのような）を含むデバイスの両方として特徴付けられてもよい。さらに、プロセッサ可読媒体は、命令に加えて、あるいは命令の代わりに、実装によって生成されるデータ値を記憶してもよい。

当業者には明白であろうが、諸実装は、たとえば記憶または伝送されうる情報を担持するようフォーマットされた多様な信号を生成しうる。該情報はたとえば、方法を実行するための命令または記載される実装の一つによって生成されるデータを含んでいてもよい。たとえば、信号は、記載される実施形態のシンタックスを書くまたは読むための規則をデータとして担持するようフォーマットされてもよいし、あるいは記載される実施形態によって書かれた実際のシンタックス値をデータとして担持するようフォーマットされてもよい。そのような信号は、たとえば、電磁波として（たとえばスペクトルの電波周波数部分を使って）またはベースバンド信号としてフォーマットされてもよい。フォーマットはたとえば、データ・ストリームをエンコードし、エンコードされたデータ・ストリームで搬送波を変調することを含んでいてもよい。信号が担持する情報は、たとえば、アナログまたはデジタル情報であってもよい。信号は、既知の多様な種々の有線または無線リンクを通じて伝送されてもよい。信号はプロセッサ可読媒体上に記憶されてもよい。

いくつかの実装を記載してきた。にもかかわらず、さまざまな修正がなされうることは理解されるであろう。たとえば、種々の実装の要素が組み合わされ、補足され、修正され、あるいは除去されて他の実装を生じることがありうる。さらに、当業者は、開示される構造およびプロセスについて、他の構造およびプロセスが代用されてもよく、結果として得られる実装が少なくとも実質的に同じ機能（単数または複数）を、少なくとも実質的に同じ仕方で実行し、開示される実装と少なくとも実質的に同じ結果を達成するであろうことを理解するであろう。したがって、これらおよび他の実装が本開示によって考えられており、本開示の範囲内である。

以上は、本発明を実施するための可能性のいくつかを例解するものである。本発明の範囲および精神内で多くの他の実施形態が可能である。したがって、以上の記述は限定するものではなく、例解するものと見なされるものであり、本発明の範囲は、等価物の全範囲とともに付属の請求項によって与えられることが意図されている。

Claims (14)

1. 低ダイナミックレンジ・ディスプレイ上での表示のために高ダイナミックレンジ画像をトーン・マッピングする方法であって：
   高ダイナミックレンジ画像にアクセスする段階と；
   前記高ダイナミックレンジ画像を種々の領域にセグメント分割する段階であって、各領域はマトリクスによって表現され、前記マトリクスの各要素はピクセルの重みまたは確率である、段階と；
   各領域の露出を決定または計算する段階と；
   前記重みまたは確率に応答して前記諸領域に露出値を適用する段階と；
   前記種々の領域を一緒に融合して最終的なトーン・マッピングされた画像を得る段階とを含む、
   方法。
2. 前記高ダイナミックレンジ画像についての種々の知覚上の輝度レベルを同定または確立する段階をさらに含む、請求項１記載の方法。
3. 前記最終的なトーン・マッピングされた画像についての種々の知覚上の輝度レベルを同定または確立する段階をさらに含む、請求項１記載の方法。
4. ルミナンス・データに応答して諸領域を決定する段階をさらに含む、請求項１記載の方法。
5. アンカー値を確立する段階であって、各アンカー値は前記諸領域の一つを確立する、段階をさらに含む、請求項４記載の方法。
6. トーン・マッピングがルミナンス・チャネルに基づいて実行され、後処理によって諸色チャネルに適用される、請求項１記載の方法。
7. トーン・マッピングが個々の色チャネルに基づいて実行される、請求項１記載の方法。
8. 低ダイナミックレンジ・ディスプレイ上での表示のために高ダイナミックレンジ画像をトーン・マッピングする方法であって：
   高ダイナミックレンジ画像にアクセスする段階と；
   前記高ダイナミックレンジ画像を種々の領域にセグメント分割する段階であって、各領域はマトリクスによって表現され、前記マトリクスの各要素はピクセルの重みまたは確率である、段階と；
   各領域の露出を決定または計算する段階と；
   前記重みまたは確率に応答して前記諸領域に露出値を適用する段階と；
   前記種々の領域を一緒に融合して最終的なトーン・マッピングされた画像を得る段階と；
   ユーザーが前記諸段階におけるパラメータを調整するためのユーザー・インターフェースを提供する段階とを含む、
   方法。
9. 前記高ダイナミックレンジ画像についての種々の知覚上の輝度レベルを同定または確立する段階をさらに含む、請求項８記載の方法。
10. 前記最終的なトーン・マッピングされた画像についての種々の知覚上の輝度レベルを同定または確立する段階をさらに含む、請求項８記載の方法。
11. ルミナンス・データに応答して諸領域を決定する段階をさらに含む、請求項８記載の方法。
12. アンカー値を確立する段階であって、各アンカー値は前記諸領域の一つを確立する、段階をさらに含む、請求項１１記載の方法。
13. トーン・マッピングがルミナンス・チャネルに基づいて実行され、後処理によって諸色チャネルに適用される、請求項８記載の方法。
14. トーン・マッピングが個々の色チャネルに基づいて実行される、請求項８記載の方法。

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