JP2017535181A5 - - Google Patents

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Claims (16)

  1. 画像データを処理する方法であって、前記方法は、
    高ダイナミックレンジ画像データ(HDR)を提供することと、
    高ダイナミックレンジ画像データ(HDR)の低ダイナミックレンジ画像データ(LDR)を提供することと、
    第1の符号ストリームにおける低ダイナミック画像データ(LDR)を符号化する(E7-E18)ことと、
    処理された画像(LDR*)を得るために低ダイナミックレンジ画像データ(LDR)を処理することと、
    高ダイナミックレンジ画像データ(HDR)の成分および処理された低ダイナミックレンジ画像データ(LDR*)の対応する成分を選択することと、
    処理された低ダイナミックレンジ画像データ(LDR*)の選択された成分の各ピクセル値を、高ダイナミックレンジ画像データ(HDR)の対応する成分の対応する値で除算することにより、選択された成分の残余データを計算することと、
    選択された成分の残余データを、0と1との間に含まれる値の範囲にスケーリングする(E12)ことと、
    スケーリングされた残余データをガンマ補正する(E13)ことと、
    残余符号ストリームにおける選択された成分のスケーリングされた残余データを符号化する(E15-E17)ことと、を含み、
    前記処理するステップは、前記低ダイナミックレンジ画像データを範囲[0,1]における値および浮動小数点表示を有するデータに変換することを含み、
    前記残余データをガンマ補正するステップは、入力スケーリングされた残余データの各成分を、1/hdr_gammaのべき乗に上げることを含み、hdr_gammaは以下の式に従って計算され、
    Figure 2017535181
    ここで、
    Figure 2017535181
    ここで、max_HDRは、入力高ダイナミックレンジ画像データの最大ピクセル値である方法。
  2. 選択された成分の残余データの範囲[0,1]でのスケーリングは、残余データから選択された成分の最小値を減算した後、選択された成分の最大値と最小値との間の差で、減算した結果を除算することによって得られる請求項1の方法。
  3. スケーリングされた残余データをガンマ補正した(E13)後に、前記方法は、残余符号ストリームにおける符号化前に、2N−1によりガンマ補正されたスケーリングされた残余データを乗算するステップ(E14)をさらに含み、Nが、選択された成分を符号化するために使用されるビット数である請求項1または2の方法。
  4. 低ダイナミックレンジ画像データ(LDR)は、低ダイナミックレンジ画像データ(LDR)のピクセルの値を0から1の値の範囲にマッピングすることを含む請求項1からのうちいずれか1つの方法。
  5. 低ダイナミックレンジ画像データ(LDR)は、高ダイナミックレンジ画像データ(HDR)をトーンマッピングし、トーンマッピングされた画像データにガンマ曲線を適用することにより得られ、ここで、低ダイナミックレンジ画像データ(LDR)の処理は、高ダイナミック画像データ(HDR)から低ダイナミック画像データ(LDR)を得るために使用されるガンマ曲線の逆数であるガンマ曲線を用いて低ダイナミックレンジ画像データ(LDR)を修正する(E2)ことを含む請求項1からのうちいずれか1つの方法。
  6. 低ダイナミックレンジ画像データ(LDR)および高ダイナミックレンジ画像データ(HDR)は、異なる色空間で表現され、ここで、低ダイナミックレンジ画像データ(LDR)の処理(11)は、低ダイナミックレンジ画像データ(LDR)を高ダイナミックレンジ画像データ(HDR)の色空間に変換する(E3)ことを含み、前記残余データは、スケーリングされかつガンマ補正される前に低ダイナミックレンジ画像データ(E11)の色空間に変換される請求項2からのうちいずれか1つの方法。
  7. 低ダイナミックレンジ画像データ(LDR)は、符号化された(10)低ダイナミックレンジ画像データ(LDR)を符号化する(13)ことを含む請求項1からのうちいずれか1つの方法。
  8. 残余データを計算する前に高ダイナミックレンジ画像データ(HDR)を露光する(E10)ステップをさらに含み、残余データを計算するために露光された高ダイナミックレンジ画像データを使用し、前記高ダイナミックレンジ画像データ(HDR)を露光する(E10)ステップは、以下の式により計算される“exposure”のスカラー値により高ダイナミックレンジ画像データ(HDR)を乗算することを含み、
    Figure 2017535181
    ここで、out_averageは、入力高ダイナミックレンジ画像データ(HDR)の全てのピクセルの平均値であり、scale_factorは、以下の式に従って計算され、
    Figure 2017535181
    ここで、HDR_maxおよびHDR_minはそれぞれ、高ダイナミックレンジ画像データ(HDR)の最大値および最小値である請求項1からのうちいずれか1つの方法。
  9. 符号化された残余データと高ダイナミックレンジ画像データの再構成のステップにおいて復号化された低ダイナミック画像とに付加するために、第1の符号ストリームにおいて、10-5より低いパラメータ“ε”を符号化するステップをさらに含む請求項1からのうちいずれか1つの方法。
  10. 残余データは、対応する低ダイナミックレンジ画像データ(LDR*)がゼロに等しい場合、または対応する高ダイナミックレンジ画像データ(HDR*)がゼロに等しいかあるいはより小さい場合、1に設定され、前記低ダイナミックレンジ(LDR)画像データおよび修正された残余データの符号化は、同一の符号化手順を用いて実施される請求項1からのうちいずれか1つの方法。
  11. 画像データを処理するための方法であって、前記方法は、
    低ダイナミックレンジ画像データ(LDR)を含む第1の符号ストリームを受信することと、
    高ダイナミックレンジ画像データ(HDR)の再構成のために残余データを含む残余符号ストリーム、第1の符号ストリームと同じ成分の数を含む残余符号ストリームを受信することと、
    低ダイナミックレンジ画像データを復号化することと、
    復号化された低ダイナミックレンジ画像データを範囲[0,1]にレンジマッピングする(D4a)ことと、
    残余符号ストリームを復号化し、かつ残余データを抽出することと、
    復号化された残余データを範囲[0,1]にレンジマッピングする(D9)ことと、
    第1の符号ストリームにおいて含まれたパラメータにより定義されたガンマ曲線を使用して、レンジマッピングされ復号された残余データに、ガンマ修正(D10)を適用することと、
    mincおよびmaxcが第1の符号ストリームにおいて含まれる成分に依存するパラメータであって、ガンマ修正され復号化された残余データの各成分をmaxcとmincとの差により乗算すること、またさらに、mincをシフト加算することにより、ガンマ修正され復号化された残余データの各成分を範囲[minc,maxc]にスケーリングする(D11)ことと、
    レンジマッピングされた低ダイナミックレンジ画像データ(LDR)を、スケーリングされた残余データにより除算して、高ダイナミックレンジ画像データ(HDR)を再構成する(D13)こととを含む方法。
  12. 高ダイナミックレンジ画像データ(HDR)の再構成は、レンジマッピングされた低ダイナミックレンジ画像データ(LDR)を、スケーリングされた残余データと第1の符号ストリームで提供されたεパラメータとの和により除算することにより得られる請求項11の方法。
  13. 高ダイナミックレンジ画像データ(HDR)の再構成は、
    第1の符号ストリームからεパラメータを読み取ることと、
    スケーリングされた残余データおよびεパラメータの合計の第1の対数を計算することと、
    レンジマッピングされた低ダイナミックレンジ画像データおよびεパラメータの合計の第2の対数を計算することと、
    第2の対数から第1の対数を減算することと、
    第2の対数から第1の対数の減算の指数を計算することを含む請求項11の方法。
  14. 復号化された低ダイナミックレンジ画像データ(LDR)を線形化するためにガンマ曲線を適用することによって、レンジマッピングされた低ダイナミックレンジ画像データ(LDR)をガンマ修正する(D4b)ステップをさらに含む請求項11または12または13の方法。
  15. 高ダイナミックレンジ画像データ(HDR)の再構成の前に、レンジマッピングされガンマ変換された低ダイナミックレンジ画像データ(LDR)を空間変換する(D4c)ステップをさらに含む請求項14の方法。
  16. 再構成された高ダイナミックレンジ画像データ(HDR)を第1の符号ストリームに含まれる露光パラメータにより乗算または除算する(D14)ステップをさらに含む請求項11から15のうちいずれか1つの方法。
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