JP2018537056A - 高ダイナミックレンジ色変換補正 - Google Patents

Abstract

【要約書】 本発明の一実施形態は、色値を補正するための技法を記載する。本技法は、第１の色空間値をダウンサンプリングしてダウンサンプリング済み色空間値を生成するステップ、及び上記ダウンサンプリング済み色空間値をアップサンプリングして第２の色空間値を生成するステップを含む。本技法は更に、上記ダウンサンプリング済み色空間値に含まれる少なくとも１つの成分値を、上記第１の色空間値に含まれる第１の成分値、第２の色空間値に含まれる第２の成分値、及び非線形伝達関数の近似関数に基づいて変調するステップを含む。

Description

関連出願の相互参照

本出願は、２０１６年６月１０日出願の米国特許出願第１５／１７９，８５７号（代理人整理番号ＮＥＴＦ／０１０９ＵＳ）、２０１５年１１月９日出願の米国仮特許出願第６２／２５３，０９８号（代理人整理番号ＮＥＴＦ／０１０９ＵＳＬ）、及び２０１５年１１月１６日出願の米国仮特許出願第６２／２５６，０８０号（代理人整理番号ＮＥＴＦ／０１０９ＵＳＬ２）に対する優先権を主張するものである。これらの関連出願の主題は、参照により本出願に援用される。

本発明の実施形態は一般に音響映像処理に関し、より詳細には、高ダイナミックレンジ（ＨＤＲ）色変換補正に関する。

高ダイナミックレンジ（ＨＤＲ）イメージングは、従来のイメージング技法によって典型的に可能なものよりも幅広い輝度値を表現できる技法である。特に、従来のイメージング設備は、限定的な輝度範囲しかキャプチャ及び再生できず、これは一般に、影及び／又はハイライトに関連する輝度範囲の細部の損失につながる。対照的に、ＨＤＲ技法は、ヒトの視覚系が知覚する範囲により近い輝度範囲をキャプチャ及び表現できる。従ってＨＤＲ技法は、多くのタイプのマルチメディアコンテンツの視覚的品質を大幅に改善することが期待される。

中程度のビットデプス（例えばサンプルあたり１０〜１２ビット）を用いてＨＤＲコンテンツに関連する輝度値（例えばおよそ０〜１０，０００ｃｄ／ｍ^２の輝度値）を表現するために、様々な規格は、ＨＤＲコンテンツに高度に非線形の伝達関数を適用する。ビットデプスは一般に、１つの画像成分サンプル（例えば輝度又は彩度値）を表現するために使用されるビット数を指す。より具体的には、ヒトの視覚系は、輝度値が低い場合に輝度値の差異に対してより敏感となるため、非線形伝達関数をＨＤＲコンテンツに関連する線形色値（例えばＲＧＢ値）に共通して適用することにより、輝度範囲の下端に対してより大きい値を割り当てる。輝度範囲の下端に対してより大きい値を割り当てることにより、視認者の視点からのいずれの知覚可能なアーティファクトを発生させずに、中程度のビットデプスでの量子化を達成できる。

非線形伝達関数をＨＤＲコンテンツに適用した後、得られた非線形値を所望の色空間に変換し、ＨＤＲコンテンツをより効率的に伝送及び放送できるように更に処理する。これらの追加の処理操作は典型的には、彩度サブサンプリング及び動画圧縮を含み、これらはそれぞれ、ＨＤＲコンテンツのビットレートを低減するために実施される。例えばＤｉｇｉｔａｌ Ｅｎｔｅｒｔａｉｎｍｅｎｔ Ｃｏｎｔｅｎｔ Ｅｃｏｓｙｓｔｅｍｓ （ＤＥＣＥ）が最近採用したＨＤＲ１０仕様に関しては、ＳＴ．２０８４非線形伝達関数が線形ＲＧＢ値に適用される。続いて非線形Ｒ’Ｇ’Ｂ’値をＢＴ．２０２０色空間に変換し、得られたＹ’ＣｂＣｒ４：４：４値をサブサンプリングして、Ｙ’ＣｂＣｒ ４：２：０値を生成する。次にＹ’ＣｂＣｒ ４：２：０値を、Ｈｉｇｈ Ｅｆｆｉｃｉｅｎｃｙ Ｖｉｄｅｏ Ｃｏｄｉｎｇ（ＨＥＶＣ）Ｍａｉｎ１０エンコーディングによって圧縮して、圧縮動画ストリームを生成する。

従来のＨＤＲ変換プロセスの１つの欠点は、ＨＤＲコンテンツに関連する色値（例えばＹ’ＣｂＣｒ４：４：４値）をサブサンプリングする際、彩度値は、平均化に類似したプロセスによって、例えばローパスフィルタの適用及びこれに続く（例えばＹ’ＣｂＣｒ４：２：２値又はＹ’ＣｂＣｒ４：２：０値を生成するための）サンプルのデシメーションによってサブサンプリングされるものの、輝度値はそうではないことである。ＨＤＲコンテンツの再構成時、平均化された彩度値をアップサンプリングした後、元の輝度値と組み合わせる。よって、彩度値が最初の段階で修正されているため、上記非線形伝達関数の逆関数をアップサンプリングされた値に適用すると、再構成された色値が、元のＨＤＲコンテンツに存在する色値とは大きく異なってしまう場合がある。これらのタイプの差異は、急峻な傾斜を有する非線形光電気的伝達関数の範囲内にある色値（例えば低輝度値の色成分）については非常に知覚されやすくい。というのはこれらの領域では、色成分の値のわずかな変動が、Ｙ’、Ｃｂ及びＣｒ値に大きな影響を及ぼし得るためである。

例えばある色成分がゼロに近い値を有し、他の色成分がより大きい値を有する場合（これは一般に色域境界に近い色に関する場合である）、低強度の色成分値は、得られるＹ’ＣｂＣｒ４：４：４信号に対して反比例的に高い寄与を有することになる。即ちこの低強度色成分値のわずかな変動が、対応する線形ＲＧＢ値が同様であるにもかかわらず、Ｙ’、Ｃｂ及びＣｒ成分に関して有意に異なる値をもたらすことになる。その結果、Ｙ’ＣｂＣｒ４：２：０色値を後にＹ’ＣｂＣｒ４：４：４色値へとアップサンプリングして、非線形伝達関数の逆関数を提供すると、サブサンプリングによるＣｂ及び／又はＣｒ値の変化によって、大きく異なる値に再構成された、飽和した色が発生する場合があり、これは最終的な画像にアーティファクトを生成する。

上述の問題に対する１つの解決策は、（例えばＹ’ＣｂＣｒ４：２：０色値をＹ’ＣｂＣｒ４：４：４色値にアップサンプリングすることによって）再構成した場合に、元の信号の線形輝度に最も近い線形輝度をもたらす輝度値を選択することを、異なる輝度値にわたって繰り返すことである。しかしながら、例えば１０ビット信号に関して輝度値を選択するために、この特定のアプローチは、各輝度サンプルに関して１０回の反復を必要とする。１回の反復は、非線形伝達関数の逆関数の算出、及び色の逆変換の適用を必要とするため、これらのタイプの従来の技法は、光電気的伝達関数をルックアップテーブルとして実装した場合でさえ、極めて遅くなり得る。

以上に示すように、高ダイナミックレンジ（ＨＤＲ）色値を変換及び補正するための改善された技法が有用である。

本発明の一実施形態は、色値を補正するための方法を記載する。本方法は、第１の色空間値をダウンサンプリングしてダウンサンプリング済み色空間値を生成するステップ、及び上記ダウンサンプリング済み色空間値をアップサンプリングして第２の色空間値を生成するステップを含む。本方法は更に、上記ダウンサンプリング済み色空間値に含まれる少なくとも１つの成分値を、上記第１の色空間値に含まれる第１の成分値、第２の色空間値に含まれる第２の成分値、及び非線形伝達関数の近似に基づいて修正するステップを含む。

更なる実施形態は特に、上述の方法を実装するために構成された、非一時的コンピュータ可読媒体及び計算デバイスを提供する。

本開示の技法の少なくとも１つの利点は、得られる再構成されたＨＤＲ画像が、従来の彩度ダウンサンプリングによって生成される画像に比べて、元のＨＤＲ画像に対してより正確である点である。更に本開示の技法の複雑さは従来のアプローチより大幅に低く、これにより、１回の反復によって最適な成分値（例えば輝度値）をリアルタイムで決定できる。

本発明の上述の特徴を詳細に理解できるよう、上で簡潔にまとめた本発明のより詳細な説明を、実施形態を参照して行うことができ、上記実施形態の一部は添付の図面に図示されている。しかしながら、添付の図面は本発明の典型的な実施形態のみを図示しているため、本発明の範囲の限定とみなしてはならないことに留意されたい。というのは、本発明は他の同等に有効な実施形態も許容し得るためである。

本発明の１つ以上の態様を実装するために構成された計算デバイスの概念図 本発明の様々な実施形態による、線形光／色値を非線形光／色値に変換するために実装できる非線形光電気的伝達関数（ｏｐｔｏ‐ｅｌｅｃｔｒｉｃａｌ ｔｒａｎｓｆｅｒ ｆｕｎｃｔｉｏｎ：ＯＥＴＦ） 本発明の様々な実施形態による、高ダイナミックレンジ（ＨＤＲ）コンテンツを変換、圧縮及び再構成するためのプロセス 元のＨＤＲ画像 従来の技法に従って処理された画像 本発明の１つ以上の実施形態に従って処理された画像 元のＨＤＲ画像 従来の技法に従って処理された画像 本発明の１つ以上の実施形態に従って処理された画像 本発明の様々な実施形態による、ＨＤＲ色変換補正をある画像に対して実施するための方法ステップのフローチャート

以下の説明では、本発明の実施形態のより完全な理解を提供するために、多数の具体的詳細を記載する。しかしながら、本発明の実施形態を、これらの具体的詳細のうちの１つ以上を用いずに実践してよいことは、当業者には明らかであろう。

図１は、本発明の１つ以上の態様を実装するために構成された計算デバイス１００の概念図である。図示されているように、色変換システムは計算デバイス１００を含む。計算デバイス１００は、プロセッサ１０２、入出力（Ｉ／Ｏ）デバイス１０４及びメモリ１１０を含む。メモリ１１０は、データベース１１４と対話するよう構成された色変換アプリケーション１１２を含む。

プロセッサ１０２は、データを処理してプログラムコードを実行するよう構成された処理デバイスの、いずれの技術的に実行可能な形態であってよい。プロセッサ１０２は例えば、限定するものではないが、中央演算処理装置（ＣＰＵ）、画像処理装置（ＧＰＵ）、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、デジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ）、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）等であってよい。

メモリ１１０は、メモリモジュール、又は複数のメモリモジュールの集合を含んでよい。メモリ１１０内の色変換アプリケーション１１２をプロセッサ１０２が実行することにより、色変換システムの全体的な機能性が実装される。例えば限定するものではないが、色変換システムが受信したマルチメディアコンテンツ（例えば画像、動画等）を色変換アプリケーション１１２が処理することにより、線形及び／若しくは非線形伝達関数を上記マルチメディアコンテンツに適用し、上記マルチメディアコンテンツを１つ以上の色空間の間で変換し、ダウンサンプリング、サブサンプリング、アップサンプリング等を上記マルチメディアコンテンツに対して実施し、並びに／又は１つ以上の圧縮アルゴリズムを上記マルチメディアコンテンツに適用してよい。メモリ１１０内のデータベース１１４は、画像、動画、アルゴリズム、パラメータ、ルックアップテーブル、並びに／又は伝達関数、色空間、不可逆及び／若しくは可逆コーデック等に関連する他のタイプのデータを保存してよい。

Ｉ／Ｏデバイス１０４は、入力デバイス、出力デバイス、並びに入力の受信及び出力の提供の両方が可能なデバイスを含んでよい。例えば限定するものではないが、Ｉ／Ｏデバイス１０４は、データをカメラ、ディスプレイスクリーン、メディアプレーヤー、ストレージデバイス、スピーカ、マイクロフォン、ネットワーキングデバイス及び／若しくは別の計算デバイスにデータを送信する、並びに／又はこれらからデータを受信する、有線及び／又は無線通信デバイスを含んでよい。

一般に、計算デバイス１００は、色変換システム全体の動作を協調させるよう構成される。他の実施形態では、計算デバイス１００は色変換システムに結合されてよいが、色変換システムの他の成分からは分離されていてよい。しかしながら、本明細書に記載の実施形態は、色変換システムの機能性を実装するよう構成されたいずれの技術的に実行可能なシステムを想定している。

図２は、本発明の様々な実施形態による、線形光／色値を非線形光／色値に変換するために実装できる非線形光電気的伝達関数（ＯＥＴＦ）を示す。図示されているように、上記伝達関数の傾斜は、低輝度領域において急峻であり、高輝度領域において緩やかである。というのは、ヒトの視覚系は、輝度値が低い場合に輝度値の差異に対してより感受性となるためである。その結果、上記非線形伝達関数は、低輝度領域においてより多くの符号語を割り当て、またより小さい量子化ステップを使用し、これにより、量子化が画像に視認可能なアーティファクトを生成する可能性を低減する。本明細書に記載の技法は、図２に示すＯＥＴＦと組み合わせて説明されるが、様々な実施形態において、いずれの形態を有する他のいずれのタイプの非線形伝達関数を、線形色値の変換及び再構成のために実装してよい。

図３は、本発明の様々な実施形態による、ＨＤＲコンテンツを変換、圧縮及び再構成するためのプロセスを示す。図示されているように、非線形伝達関数を線形ＲＧＢ値に適用して、非線形Ｒ’Ｇ’Ｂ’値を生成する。次に上記非線形Ｒ’Ｇ’Ｂ’値を所望の色空間に変換し、得られた色値を、上記ＨＤＲコンテンツをより効率的に伝送及び放送できるように処理する。

例えばいくつかの実施形態では、ＯＥＴＦ知覚量子化器（ｐｅｒｃｅｐｔｕａｌ ｑｕａｎｔｉｚｅｒ：ＰＱ）を各線形光Ｒ、Ｇ及びＢ成分に対して別個に適用することにより、非線形Ｒ’Ｇ’Ｂ’値を生成する。次に非線形Ｒ’Ｇ’Ｂ’値を、以下に示す式１に従って、非定常輝度ＢＴ．２０２０色空間へと変換する。次に例えばＹ’ＣｂＣｒ４：４：４色値に対して更なる処理を実施することにより、伝送を容易にするためにビットレートを低減してよい。

いくつかの実施形態では、色値を特定の色空間に変換した後、色値を、彩度サブサンプリング等のサブサンプリングによって更に処理する。色値をサブサンプリングする際、輝度及び／又は彩度情報を隣接するピクセルにわたって平均することにより、処理済み画像のビットレートを低減する。典型的には、輝度成分の元の解像度を保持したまま、画像の彩度成分をサブサンプリングする。というのは、ヒトの視覚系は、色の差異よりも輝度の差異を容易に検出できるためである。従って図３に示すように、Ｙ’ＣｂＣｒ４：４：４フォーマットで特定される色値をサブサンプリングして、Ｙ’ＣｂＣｒ４：２：２値又はＹ’ＣｂＣｒ４：２：０値を生成してよい。続いて、得られた色値を、ＨＥＶＣ、Ｈ．２６４等のコーデックによって任意に圧縮する。

上述のように、これらの従来のＨＤＲ変換プロセスの１つの欠点は、サブサンプリング済みの色値の再構成によってアーティファクトが生成され得る点である。特に、色空間変換の逆変換及び非線形伝達関数の逆関数（例えばＥＯＴＦ ＰＱ）をＹ’ＣｂＣｒ４：４：４色値に適用することにより、元の線形ＲＧＢ信号と略同一の再構成済み色値が得られるが、Ｙ’ＣｂＣｒ４：４：４色値にサブサンプリングを適用する場合、彩度値は効果的に平均される。その結果、これらのダウンサンプリング済み彩度値をアップサンプリングしてＹ’ＣｂＣｒ４：４：４色値に戻し、このアップサンプリング済みの値に上記非線形伝達関数の逆関数を適用すると、再構成された色値は、元の線形ＲＧＢ信号に存在した色値とは大幅に異なるものとなり得る。このようなアーティファクトは、飽和した色において特に知覚でき、これは、色成分（例えばＲ、Ｇ及び／又はＢ）のうちの１つ以上が０に近い値を有する場合であり、この場合、特定の成分値（例えば、Ｒ、Ｇ又はＢ）のわずかな変動によって、線形光ＲＧＢ値のそれぞれが同等であるにもかかわらず有意に異なるＹ’、Ｃｂ及びＣｒ成分値がもたらされ得る。このようなアーティファクトの例を図４Ｂ及び５Ｂに示し、これらはそれぞれ、図４Ａ及び５Ａに示す元の画像には存在しなかった細部を含む。

従って様々な実施形態では、アーティファクトの発生率及び／又は視認性を低減するために、色変換アプリケーション１１２は、ダウンサンプリング済み成分値のうちの１つ以上を調整することにより、上記値が、アップサンプリング及び再構成された場合に、元のＨＤＲコンテンツに存在した色値と同様の色値を生成するようにする。より具体的には、色変換アプリケーション１１２は彩度値をダウンサンプリングする。いくつかの実施形態では、色変換アプリケーション１１２は、図３に示すように、Ｙ’ＣｂＣｒ４：４：４色値から直接、ダウンサンプリング済み彩度を得ることができる。あるいは色変換アプリケーション１１２は、線形ＲＧＢ色値を直接ダウンサンプリングした後、ダウンサンプリング済みの値にＯＥＴＦ ＰＱ及び色変換を適用してよい。

ダウンサンプリング済み彩度を得た後、色変換アプリケーション１１２は、選択されたアップサンプリングフィルタを適用することにより、上記彩度をアップサンプリングする。次に色変換アプリケーション１１２は、Ｙ’、Ｃｂ及びＣｒ値のうちの１つ以上を修正することにより、これらの値を線形ＲＧＢ信号へと再構成することによって、元の線形ＲＧＢ信号に存在した色値と同様の色値が生成されるようにする。参考のために、非線形Ｒ’Ｇ’Ｂ’値から線形ＲＧＢ値を再構成するために使用してよいＥＯＴＦ ＰＱの例を以下の式２で示す。

いくつかの実施形態では、色変換アプリケーション１１２は、Ｙ’、Ｃｂ及びＣｒ値のそれぞれを同時に推定することにより、Ｙ’、Ｃｂ及びＣｒ値を修正する。他の実施形態では、より迅速な推定を得るために、Ｃｂ及びＣｒの値を一定に保ったまま、Ｙ’の値を得てよい。後者のアプローチは、彩度成分のアップサンプリングに使用されるフィルタが規格によって定義されておらず、従って異なる複数のハードウェア及びソフトウェアプラットフォーム間で変更してよいため、有益となり得る。更に、どのアップサンプリングフィルタを用いるかに応じて、彩度サンプルの修正は、近接した位置にあるアップサンプリング済み彩度値も変更してよい。

従って様々な実施形態では、色変換アプリケーション１１２は、元のＲＧＢ_ｏｒｇ（ｘ，ｙ）値と略同様のＲＧＢ_ｎｅｗ（ｘ，ｙ）値に対応する新規のＹ’、Ｃｂ及びＣｒ成分値を見出すことによって、輝度成分Ｙ’（ｘ，ｙ）の値を決定する。この表記法では、ｘ及びｙはそれぞれ、サンプルの水平及び垂直位置である。

実施例１‐一次コスト関数
いくつかの実施形態では、ＲＧＢ_ｎｅｗ（ｘ，ｙ）とＲＧＢ_ｏｒｇ（ｘ，ｙ）との間の距離（Ｄ）は、ユークリッドノルム（例えば各成分の二乗誤差）として測定してよい：

より単純な表記のためにサンプルの座標を省略すると、コスト関数は以下のようになる：

より一般的なケースでは、各色成分Ｒ、Ｇ及びＢに、重み付け係数ｗ_Ｘで重み付けすることもでき、ここでＸは、色成分、ｗ_Ｒ、ｗ_Ｇ及びｗ_Ｂに対応する。すると、本発明者らによるコスト関数は式５又は式６の形態を取り、ここでｆは、ＳＴ．２０８４ ＥＯＴＦ ＰＱ等のＥＯＴＦ関数である：

値Ｒ’、Ｇ’及びＢ’は、元のＹ’ＣｂＣｒ値から、上記Ｙ’ＣｂＣｒ値に関連する色空間に応じた色の逆変換を適用することによって得ることができる。例えばＢＴ．７０９及びＢＴ．２０２０色空間内のＹ’ＣｂＣｒ値に関する色の逆変換は、以下の形態を有する：

ＳＴ．２０８４等の複雑な表現を有するＥＯＴＦに関するコスト関数を最小化する試みには、相当な処理リソースが必要となる。従って、ＥＯＴＦを、切り捨てテイラー級数（例えば一次、二次又は三次多項式）を用いて近似して、閉じた形の解によってコスト関数Ｄを最小化できる。式３〜６に示されているコスト関数Ｄを最小化するための閉じた形の解の２つの例は、式８〜１７と合わせて以下で説明する。特に、以下で記載される技法はＲＧＢ値を実装するが、ＲＧＢ以外の色空間も使用できる。

ＥＯＴＦ（一次コスト関数）の線形近似
元のＲＧＢ_ｏｒｇ（ｘ，ｙ）値と略同様のＲＧＢ_ｎｅｗ（ｘ，ｙ）値に対応するより良好な輝度成分Ｙ’（ｘ，ｙ）を推定するための、閉じた形の一次解を得るために、ＥＯＴＦ ｆ（Ｘ）を、一次多項式を用いて近似してよく、ここでｆ’（Ｘ_ｉ）は、点Ｘ_ｉにおけるＸに関するｆ（Ｘ’）の導関数の値である：

続いて、式８のＥＯＴＦ近似を式６に代入することにより、コスト関数を以下のように近似できる；

次に、式９のΔ_Ｒに、色の逆変換に基づいて（ａ_１，１Ｙ’_ｎｅｗ＋ｅ_Ｒ）を代入し、同様の代入をΔ_Ｇ及びΔ_Ｂに関して行う。続いてコスト関数ＤをＹ’に関して微分して、極小値に関する閉じた形の解を求める。Ｙ’の値に関するこの閉じた形の解を、以下のようにして得ることができる。まず、新規の彩度値、元の彩度値及び色の逆変換パラメータに基づいて、ｅ_Ｒ、ｅ_Ｇ及びｅ_Ｂを算出する：

そして、Ｙ’の値は以下に等しくなる：

ＢＴ．７０９及びＢＴ．２０２０におけるように、ａ_１，１＝ａ_２，１＝ａ_３，１＝１である場合、この表現は以下のように簡略化される：

更に全ての重みを１に設定すると、Ｙ’は以下のようになることが分かる：

いくつかの実施形態では、ＥＯＴＦの導関数の２乗ｆ’（Ｘ）^２の値を事前に計算して、ルックアップテーブルに記憶させることができる。特に、ビットデプス１０の動画に関して、１０ビットの固定小数点処理を使用する場合、１０２４のエントリを含むルックアップテーブルを使用できる。より高い固定小数点又は浮動小数点精度の場合、より多くのテーブルエントリを用いて精度を向上させることができる。

ＥＯＴＦ（一次コスト関数）の二次近似
あるいは、式１４に示すような二次多項式を用いてＥＯＴＦを近似してもよい：

得られる近似は、線形近似よりも実際のＥＯＴＦに近い。しかしながら、コスト関数Ｄの極小値を得るには、三次方程式の根を得る必要があり、これは、上述の線形近似に比べてより高い複雑性及びより多くの処理リソースを伴う。

二次近似に関して、線形近似と同様の方法で導出を実施してよく、また簡潔にするためにこの導出を省略してもよい。ａ_１，１＝ａ_２，１＝ａ_３，１＝１とした場合の解は以下の通りである：

そして、以下のようになる：

ここでＸはＲ、Ｇ及びＢを表し、ｆ’（Ｘ）は一次導関数ｆ’（Ｒ’_ｏｒｇ）、ｆ’（Ｇ’_ｏｒｇ）又はｆ’（Ｂ’_ｏｒｇ）を表し、ｆ”（Ｘ）は二次導関数ｆ”（Ｒ’_ｏｒｇ）、ｆ”（Ｇ’_ｏｒｇ）又はｆ”（Ｂ’_ｏｒｇ）を表す。これらの導関数は、対応する非線形色成分に関して得られたものである。

コスト関数Ｄを最小化するために、以下の三次方程式をＹ’_ｎｅｗに関して解く：

上記三次方程式は、１つ又は３つの実根を有する。実根が３つである場合、コスト関数Ｄが４次項に正の係数を有する二次式であるという事実により、最大値又は最小値を有する根において最小化が達成される。次にコスト関数Ｄの値を両方の根に関して算出し、より小さい値をもたらした根をＹ’_ｎｅｗとして選択する。

式３が実根を１つしか有しない場合、２つの複素根の実部を、更に可能な解とみなすことができる。具体的には、ＥＯＴＦの近似を使用することにより、式の項の値のわずかな変化が、３つの実根ではなく１つの実根しか有しない式１７に発生し得る。しかしながら場合によっては、２つの実根（その一方はコスト関数の最小化をもたらす）が２つの複素根となる場合、複素根のペアの実部は、残りの実根の値よりも良好な解の近似を表す。

実施例２‐二次コスト関数
いくつかの実施形態では、距離（Ｄ）は、ＲＧＢ_ｎｅｗ（ｘ，ｙ）及びＲＧＢ_ｏｒｇ（ｘ，ｙ）の個々のＲ、Ｇ及びＢ成分の間の重み付けの差の合計として測定できる。このような実施形態では、これら２つの値の間の差異を式１８に従って算出してよく、ここでｗ_Ｒ、ｗ_Ｇ及びｗ_Ｂは、各色成分Ｒ、Ｇ及びＢに対応する重みである：

次に、より簡潔な表記のためにピクセルの座標を省略した後、式１９又は式２０によってコスト関数を定義し、ここでｆ（Ｘ）はＥＯＴＦ関数である：

上述のように、伝達関数の定義域値Ｒ’、Ｇ’及びＢ’を、ＢＴ．７０９及びＢＴ．２０２０変換等の色の逆変換を適用することによって、Ｙ’ＣｂＣｒから得ることができる：

様々な実施形態では、式１８〜２０に示されているコスト関数Ｄの絶対値（即ち｜Ｄ｜）を最小化することにより、ＲＧＢ_ｎｅｗ（ｘ，ｙ）とＲＧＢ_ｏｒｇ（ｘ，ｙ）との間の差異を最小化してよい。しかしながら、絶対値関数は０において微分できないため、Ｄの絶対値の最小化は些細な作業ではない。従っていくつかの実施形態では、代わりに関数Ｄ^２を最小化する。というのは、｜Ｄ｜及びＤ^２は同一の点において最小値に到達し、かつ関数Ｄ^２は、全範囲の実数Ｒに関して微分可能であるためである。従って、最適化を代わりに関数Ｄ_１に関して実施する。

次にＥＯＴＦを、切り捨てテイラー級数を用いて近似して、閉じた形の解によってコスト関数Ｄ_１を最小化できる。

ＥＯＴＦ（二次コスト関数）の線形近似
（８）を（２２）に代入すると、コスト関数を以下のように近似できる：

次に、式２３のΔ_Ｒに（ａ_１，１Ｙ’_ｎｅｗ＋ｅ_Ｒ）を代入し、同様の代入をΔ_Ｇ及びΔ_Ｂに関しても行う。続いてコスト関数ＤをＹ’に関して微分して、極小値に関する閉じた形の解を求める。Ｙ’の値に関するこの閉じた形の解を得るために、まず式１０に従ってｅ_Ｒ、ｅ_Ｇ及びｅ_Ｂを算出する。Ｙ’の値は以下となる：

ＢＴ．７０９及びＢＴ．２０２０におけるように、ａ_１，１＝ａ_２，１＝ａ_３，１＝１である場合、この表現は以下のように簡略化される：

いくつかの実施形態では、ＥＯＴＦの導関数ｆ’（Ｘ）の値を事前に計算して、ルックアップテーブル（例えば、１０ビットの固定小数点処理を用いる場合に、ビットデプス１０の動画に関して１０２４のエントリを有するテーブル）に記憶させることができる。より高い固定小数点又は浮動小数点精度の場合、より多くのテーブルエントリを用いて精度を向上させることができる。

ＥＯＴＦ（二次コスト関数）の二次近似
あるいは、式１４に示すような二次多項式を用いてＥＯＴＦを近似してもよい。ａ_１，１＝ａ_２，１＝ａ_３，１＝１とした場合の解は以下の通りである：

そして、以下のようになる：

ここでＸはＲ、Ｇ及びＢを表し、ｆ’（Ｘ）は一次導関数ｆ’（Ｒ’_ｏｒｇ）、ｆ’（Ｇ’_ｏｒｇ）又はｆ’（Ｂ’_ｏｒｇ）を表し、ｆ”（Ｘ）は二次導関数ｆ”（Ｒ’_ｏｒｇ）、ｆ”（Ｇ’_ｏｒｇ）又はｆ”（Ｂ’_ｏｒｇ）を表す。

コスト関数Ｄを最小化するために、以下の三次方程式をＹ’_ｎｅｗに関して解く：

上述のように、上記三次方程式は、１つ又は３つの実根を有する。実根が３つである場合、最大値又は最小値を有する根において最小化が達成される。次にコスト関数Ｄの値を両方の根に関して算出し、より小さい値をもたらした根をＹ’_ｎｅｗとして選択する。式２８が実根を１つしか有しない場合、残りの複素根の実部を解とみなすことができる。

他の実施形態では、上述の技法のうちのいずれを、ＳＴ．２０８４又はＢＴ．１８８６を含む他のタイプの伝達関数を用いて実装できる。更に上述の技法を、ＢＴ．７０９及びＢＴ．２０２０等の他の色空間に適用できる。更にいくつかの実施形態では、ＥＯＴＦの導関数を、ＥＯＴＦの微分によって、又は例えば導関数の定義を用いたＥＯＴＦの数値近似（例えば、ＥＯＴＦの値の変化をＥＯＴＦ引数の変化で除算すること）によって、得ることができる。単一のＥＯＴＦの代わりに、２つ以上のＥＯＴＦの平均又は重み付け平均を、閉じた形の解に組み込むことによって、複数の伝達関数への適合性のために本アプローチを最適化することもできる。このような実施形態では、ＥＯＴＦの導関数を、ＥＯＴＦの導関数の平均又は重み付け平均（例えば重み付け合計）に置き換えてよい。

本明細書に記載の技法は、より高次の多項式を用いてＥＯＴＦを近似することもできる。更にいくつかの実施形態では、コスト関数Ｄを、近接したピクセルに対応する複数の値等の複数の値（例えば、Ｙ’、Ｃｂ及びＣｒ）に対して最小化できる。このような実施形態ではＹ’、Ｃｂ及びＣｒ成分それぞれに関して部分導関数を得て、Ｙ’、Ｃｂ及びＣｒの最適な値を得ることができる。

様々な実施形態では、重みｗ_Ｒ、ｗ_Ｇ及びｗ_Ｂは、所望の精度又は各色成分の重要性に基づいて選択できる。例えば重みを１とすることができる。いくつかの実施形態では、重みｗ_Ｒ、ｗ_Ｇ及びｗ_Ｂは、ピクチャベース又はシーケンスベースで選択される。重みｗ_Ｒ、ｗ_Ｇ及びｗ_Ｂはまた、各サンプルに関する元のＲ、Ｇ及びＢ値に基づいて（例えば各サンプルに関するＲ、Ｇ及びＢの強度と逆の関係に基づいて）、又は他の何らかのアルゴリズムに基づいて、サンプル／ピクセルベースで適応するように設定することもできる。他の実施形態では、重みは、輝度に対する各色成分の寄与に基づいて設定できる。例えば重みは、ＸＹＺ色空間のＹ成分に対するＲ、Ｇ及びＢ成分それぞれの寄与と等しく設定できる。ＢＴ．７０９の場合、重み０．２１２６３９、０．７１５１６９及び０．０７２１９２をそれぞれｗ_Ｒ、ｗ_Ｇ及びｗ_Ｂに割り当ててよい。ＢＴ．２０２０の場合、重み０．２６２７００、０．６７７９９８及び０．０５９３０２をそれぞれｗ_Ｒ、ｗ_Ｇ及びｗ_Ｂに割り当ててよい。

図６は、本発明の様々な実施形態による、ある画像のＨＤＲ色変換補正を実施するための方法ステップのフローチャートを示す。これらの方法ステップは、図１〜３のシステムと合わせて説明されるが、当業者であれば、これらの方法ステップをいずれの順序で実施するよう構成されたいずれのシステムが、本発明の範囲内となることを理解するだろう。

図６に示すように、方法６００は、色変換アプリケーション１１２が非線形伝達関数（例えばＯＥＴＦ ＰＱ）に基づいて１つ以上の線形ＲＧＢ値をＲ’Ｇ’Ｂ’_ｏｒｇ（ｘ，ｙ）値に変換するステップ６１０で開始される。次にステップ６２０では、色変換アプリケーション１１２は、標的となる色空間に関連する変換パラメータに基づいて、Ｒ’Ｇ’Ｂ’_ｏｒｇ（ｘ，ｙ）値をＹ’ＣｂＣｒ_ｏｒｇ４：４：４値に変換する。次に色変換アプリケーション１１２は、上記Ｙ’ＣｂＣｒ_ｏｒｇ４：４：４値をサブサンプリングして、Ｙ’ＣｂＣｒ_ｎｅｗ４：２：２値又はＹ’ＣｂＣｒ_ｎｅｗ４：２：０値を生成する。

ステップ６４０では、色変換アプリケーション１１２は上記Ｙ’ＣｂＣｒ４：２：２値又は上記Ｙ’ＣｂＣｒ_ｏｒｇ４：２：０値をアップサンプリングして、Ｙ’ＣｂＣｒ_ｎｅｗ４：４：４値を生成する。次にステップ６５０では、色変換アプリケーション１１２は、ＥＯＴＦの近似から導出した閉じた形の式に基づいて、輝度値Ｙ’_ｎｅｗ（ｘ，ｙ）を算出する。様々な実施形態では、色変換アプリケーション１１２は、式１１〜１３、１７、２４、２５、及び／又は２８のうちのいずれに基づいて輝度値Ｙ’_ｎｅｗ（ｘ，ｙ）を算出できる。例えば色変換アプリケーション１１２は、式１１〜１３、１７、２４、２５、及び／又は２８のうちの１つ以上に従って、Ｒ’Ｇ’Ｂ’_ｏｒｇ（ｘ，ｙ）値、Ｙ’ＣｂＣｒ_ｏｒｇ（ｘ，ｙ）値、Ｙ’ＣｂＣｒ_ｎｅｗ（ｘ，ｙ）値、１つ以上の色空間変換パラメータ、及び／又は非線形伝達関数の近似に基づいて、Ｙ’_ｎｅｗ（ｘ，ｙ）を算出できる。

続いてステップ６６０では、色変換アプリケーション１１２は、Ｙ’_ｎｅｗ（ｘ，ｙ）を対応するピクセル（ｘ，ｙ）に割り当てる。ステップ６７０では、色変換アプリケーション１１２は、１つ以上の追加のピクセルに関してＹ’_ｎｅｗを決定すべきかどうかを決定する。追加のピクセルを処理すべきである場合、方法６００はステップ６５０に戻り、ここでは色変換アプリケーション１１２が、Ｒ’Ｇ’Ｂ’_ｏｒｇ値、Ｙ’ＣｂＣｒ_ｏｒｇ値、Ｙ’ＣｂＣｒ_ｎｅｗ値、１つ以上の色空間変換パラメータ、及び／又は非線形伝達関数の近似に基づいて、１つ以上の追加の輝度値Ｙ’_ｎｅｗを算出する。そして方法６００は終了する。

方法６００を、特定のタイプの色値、色空間パラメータ、伝達関数及び近似に関して説明しているが、色変換アプリケーション１１２は、いずれのタイプの色値、色空間パラメータ、伝達関数及び近似を使用して、Ｙ’、Ｃｂ、及び／又はＣｒ値を修正してよい。

実験結果及び計算の複雑性
上述のように、線形近似アプローチの複雑性は、従来の輝度マイクログレーディングアプローチよりも大幅に低い。本明細書に記載の技法は、閉じた形の解を用いて、１回の反復でＹ’の値を得る。対照的に、従来のマイクログレーディングアプローチは、図２のチェーンの最後の２つのボックス、即ちＲ’Ｇ’Ｂ’値を得るステップ、ＥＯＴＦを適用するステップ、及び線形光輝度を算出するステップを含む、１０ビットの動画に関して１０回の反復を必要とする。従って、ここで提案される線形近似アプローチは、複雑性と品質との間の良好なトレードオフを有し、これにより本アプローチは、リアルタイムシステムに好適なものとなる。

上述のアルゴリズムを、輝度マイクログレーディングアルゴリズムを実装した従来の技法と比較した。各アルゴリズムを、ＢＴ．７０９コンテナ内において、シーケンスＦｉｒｅＥａｔｅｒ（図４Ａ〜４Ｃに図示）、Ｍａｒｋｅｔ（図５Ａ〜５Ｃに図示）、及びＴｉｂｕｌに対して実行した。各シーケンスは１９２０×１０８０ｐであり、ピーク輝度は４０００ｃｄ／ｍ^２であった。各シミュレーションにおいて、［‐２ １６ ５４ ‐４］／６４及び［‐４ ３６ ３６ ‐４］／６４フィルタをそれぞれ垂直及び水平アップサンプリングのために使用した。アルゴリズムにおいて他のアップサンプリング及びダウンサンプリングフィルタを代わりに使用してもよい。

図４Ａ〜４Ｃ及び５Ａ〜５Ｃは、ＸＹＺ色空間のＹ成分に対するＲ、Ｇ及びＢ成分の寄与の係数と等しい重みｗ_Ｒ、ｗ_Ｇ及びｗ_Ｂを用いた線形近似アルゴリズムの効果を実証する。ＢＴ．７０９の場合、重みはｗ_Ｒ、ｗ_Ｇ及びｗ_Ｂそれぞれに関して０．２１２６３９、０．７１５１６９及び０．０７２１９２としてよい。ＢＴ．２０２０の場合、重みはｗ_Ｒ、ｗ_Ｇ及びｗ_Ｂそれぞれに関して０．２６２７００、０．６７７９９８及び０．０５９３０２としてよい。

図４Ｃ及び５Ｃが示すように、ＥＯＴＦの線形近似に基づく閉じた形の解から得られた画像は、従来の彩度ダウンサンプリングによって生成された画像よりも、元の画像に対してより正確である。

客観的結果を以下の表１〜４に示す。表１〜４中の値は、線形光定義域のＰＳＮＲと、ｔＰＳＮＲとを表す。ｔＰＳＮＲは、ＲＧＢ色空間をＸＹＺ色空間に変換すること、２つの伝達関数ＰＱ（ＳＴ．２０８４）及びＰｈｉｌｉｐｓの出力を平均すること、並びにＸ、Ｙ及びＺ成分のＰＳＮＲを算出することに関わる。

表１〜４の結果から観察されるように、平均ＰＳＮＲは、従来の彩度ダウンサンプリングに比べて１．７５ｄＢ超だけ増大する。更に、ＥＯＴＦの線形近似を実装すると、３．６５ｄＢの改善が見られる。より低速の従来の輝度マイクログレーディングアプローチと比較すると、本明細書において開示されている様々な実施形態は、ＥＯＴＦの線形近似を実装した場合に０．０７ｄＢ低い平均ＰＳＮＲをもたらし、またＥＯＴＦの二次多項式近似に関して０．０１ｄＢ高い平均ＰＳＮＲをもたらす。ｔＰＳＮＲメトリックは、従来の輝度マイクログレーディングアプローチより、平均０．１７ｄＢ低い。更に、二次近似法は、線形近似よりわずかに良好なＰＳＮＲ及びｔＰＳＮＲ測定値をもたらす。

特に、本明細書で開示される各技法は、試験された動画の主観的品質を大幅に改善し、近くできるアーティファクトを除去する。別の観察結果は、本明細書で開示される技法が、従来の彩度ダウンサンプリングより滑らかな輝度を生成し、その結果として、得られる動画を後で圧縮する際の利得がもたらされる可能性があることである。

要約すると、色変換アプリケーションは彩度値をダウンサンプリングし、続いてアップサンプリングフィルタを適用することにより、上記彩度値をアップサンプリングする。次に色変換アプリケーションは、ダウンサンプリング済みＹ’ＣｂＣｒ値のうちの１つ以上を、これらの値を線形ＲＧＢ信号へと再構成することによって元の線形ＲＧＢ信号の値と同等の値が生成されるように修正する。様々な実施形態では、色変換アプリケーションは、非線形伝達関数の近似に基づいた閉じた形の解を評価することによって、Ｃｂ及びＣｒの値を一定に維持しながら、Ｙ’の最適な値を算出する。

本開示の技法の少なくとも１つの利点は、得られる再構成済みＨＤＲ画像が、従来の彩度ダウンサンプリングによって生成される画像よりも、元のＨＤＲ画像に対してより正確である点である。更に、本開示の技法の複雑性は、従来のアプローチの複雑性よりも大幅に低く、これにより、１回の反復によって最適な成分値（例えば輝度値）をリアルタイムで決定できる。

１．いくつかの実施形態では、非一時的コンピュータ可読記憶媒体は、命令を含み、
上記命令は、プロセッサが上記命令を実行した場合に、上記プロセッサに：
第１の色空間値をダウンサンプリングして、ダウンサンプリング済み色空間値を生成するステップ；
上記ダウンサンプリング済み色空間値をアップサンプリングして、第２の色空間値を生成するステップ；並びに
上記ダウンサンプリング済み色空間値に含まれる少なくとも１つの成分値を、上記第１の色空間値に含まれる第１の成分値、上記第２の色空間値に含まれる第２の成分値、及び非線形伝達関数の近似に基づいて修正するステップ
を実施させる、命令である。

２．上記少なくとも１つの成分値は、少なくとも１つの輝度値を含む、項目１の非一時的コンピュータ可読記憶媒体。

３．上記非線形伝達関数の上記近似は、電気光学的伝達関数（ＥＯＴＦ）の線形近似及び上記ＥＯＴＦの二次近似のうちの少なくとも１つを含む、項目１又は２の非一時的コンピュータ可読記憶媒体。

４．上記第１の色空間値は、線形色値及び上記非線形伝達関数に基づいて生成される。項目１〜３のいずれか１項の非一時的コンピュータ可読記憶媒体。

５．上記第２の色空間値に含まれる上記第２の成分値と、上記第１の色空間値に含まれる上記第１の成分値との間の第１の差を算出するステップを更に含み、
上記少なくとも１つの成分値は、上記第１の差に基づいて修正される、項目１〜４のいずれか１項の非一時的コンピュータ可読記憶媒体。

６．上記第１の成分値、上記第２の成分値、上記第１の色空間値に含まれる第３の成分値、及び上記第２の色空間値に含まれる第４の成分値は、彩度値を含み、
上記少なくとも１つの成分値は、上記彩度値、及び上記第１の色空間値に含まれる輝度値に基づいて修正される、項目１〜５のいずれか１項の非一時的コンピュータ可読記憶媒体。

７．上記第１の色空間値及び上記第２の色空間値は、４：４：４Ｙ’ＣｂＣｒ値を含み、
上記ダウンサンプリング済み色空間値は、４：２：２Ｙ’ＣｂＣｒ値及び４：２：０Ｙ’ＣｂＣｒ値のうちの少なくとも１つを含む、項目１〜６のいずれか１項の非一時的コンピュータ可読記憶媒体。

８．上記少なくとも１つの成分値は、上記非線形伝達関数の上記近似に関連するルックアップテーブルに基づいて修正される、項目１〜７のいずれか１項の非一時的コンピュータ可読記憶媒体。

９．上記少なくとも１つの成分値は、非線形色空間成分値及び色空間変換パラメータに基づいて修正され、
上記第１の色空間値は、上記色空間変換パラメータを上記非線形色空間成分値に適用することによって生成される、項目１〜８のいずれか１項の非一時的コンピュータ可読記憶媒体。

１０．上記少なくとも１つの成分値は、赤色値に適用される第１の重み付け、緑色値に適用される第２の重み付け、及び青色値に適用される第３の重み付けのうちの少なくとも１つに基づいて修正される、項目１〜９のいずれか１項の非一時的コンピュータ可読記憶媒体。

１１．上記第１の重み付けは、非線形色空間輝度に対する赤色の寄与に対応し、
上記第２の重み付けは、非線形色空間輝度に対する緑色の寄与に対応し、
上記第３の重み付けは、非線形色空間輝度に対する青色の寄与に対応する、項目１〜１０のいずれか１項の非一時的コンピュータ可読記憶媒体。

１２．上記第１の重み付けは、線形色空間輝度に対する赤色の寄与に対応し、
上記第２の重み付けは、線形色空間輝度に対する緑色の寄与に対応し、
上記第３の重み付けは、線形色空間輝度に対する青色の寄与に対応する、項目１〜１１のいずれか１項の非一時的コンピュータ可読記憶媒体。

１３．いくつかの実施形態では、方法は：
第１の色空間値をダウンサンプリングして、ダウンサンプリング済み色空間値を生成するステップ；
上記ダウンサンプリング済み色空間値をアップサンプリングして、第２の色空間値を生成するステップ；並びに
上記ダウンサンプリング済み色空間値に含まれる少なくとも１つの成分値を、非線形伝達関数の近似に基づいて修正するステップ
を含む。

１４．上記少なくとも１つの成分値は、上記第１の色空間値に含まれる第１の成分値、及び上記第２の色空間値に含まれる第２の成分値に基づいて修正され、
上記少なくとも１つの成分値は、少なくとも１つの輝度値を含む、項目１３の方法。

１５．上記第２の色空間値に含まれる上記第２の成分値と、上記第１の色空間値に含まれる上記第１の成分値との間の第１の差を算出するステップを更に含み、
上記少なくとも１つの成分値は、上記第１の差に基づいて修正される、項目１３又は１４の方法。

１６．上記第１の成分値、上記第２の成分値、上記第１の色空間値に含まれる第３の成分値、及び上記第２の色空間値に含まれる第４の成分値は、彩度値を含み、
上記少なくとも１つの成分値は、上記彩度値、及び上記第１の色空間値に含まれる輝度値に基づいて修正される、項目１３〜１５のいずれか１項の方法。

１７．上記第１の色空間値及び上記第２の色空間値は、４：４：４Ｙ’ＣｂＣｒ値を含み、
上記ダウンサンプリング済み色空間値は、４：２：２Ｙ’ＣｂＣｒ値及び４：２：０Ｙ’ＣｂＣｒ値のうちの少なくとも１つを含む、項目１３〜１６のいずれか１項の方法。

１８．上記非線形伝達関数の上記近似は、電気光学的伝達関数（ＥＯＴＦ）の線形近似及び上記ＥＯＴＦの二次近似のうちの少なくとも１つを含む、項目１３〜１７のいずれか１項の方法。

１９．上記第１の色空間値は、線形色値及び上記非線形伝達関数に基づいて生成される、項目１３〜１８のいずれか１項の方法。

２０．上記少なくとも１つの成分値は、上記非線形伝達関数の上記近似に関連するルックアップテーブルに基づいて修正される、項目１３〜１９のいずれか１項の方法。

２１．計算デバイスは：
色補正アプリケーションを記憶するメモリ；及び
上記メモリに連結されたプロセッサ
を備え、
上記色補正アプリケーションを実行する際に：
第１の色空間値をダウンサンプリングして、ダウンサンプリング済み色空間値を生成し；
上記ダウンサンプリング済み色空間値をアップサンプリングして、第２の色空間値を生成し；
上記ダウンサンプリング済み色空間値に含まれる少なくとも１つの成分値を、上記第１の色空間値に含まれる第１の成分値、上記第２の色空間値に含まれる第２の成分値、及び非線形伝達関数の近似に基づいて修正する
よう構成される。

例示を目的として、様々な実施形態の説明を提示したが、これは網羅的なものとなること、又は本開示の実施形態に限定されることを意図したものではない。上述の実施形態の範囲及び精神から逸脱しない多くの修正及び変形が、当業者には明らかであろう。

上記実施形態の複数の態様は、システム、方法又はコンピュータプログラム製品として具現化できる。従って本開示の複数の態様は、完全にハードウェアの実施形態、完全にソフトウェアの実施形態（ファームウェア、常駐ソフトウェア、マイクロコード等を含む）、又は本明細書中ではその全てを一般に「モジュール」若しくは「システム」と呼ぶことができる、ソフトウェア態様とハードウェア態様とを組み合わせた実施形態の形態を取ってよい。更に、本開示の複数の態様は、その上で具現化されたコンピュータ可読プログラムコードを有する、１つ以上のコンピュータ可読媒体内に具現化されたコンピュータプログラム製品の形態を取ってよい。

１つ以上のコンピュータ可読媒体のいずれの組み合わせを利用してよい。コンピュータ可読媒体は、コンピュータ可読信号媒体又はコンピュータ可読記憶媒体であってよい。コンピュータ可読記憶媒体は例えば、限定するものではないが、電子、磁気、光、電磁気、赤外線又は半導体システム、装置、又はデバイス、又はこれらのいずれの好適な組み合わせであってよい。コンピュータ可読記憶媒体のより具体的な例（非網羅的なリスト）には、以下が含まれる：１つ以上のワイヤ、ポータブルコンピュータディスケット、ハードディスク、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、読み出し専用メモリ（ＲＯＭ）、消去可能プログラマブル読み出し専用メモリ（ＥＰＲＯＭ若しくはフラッシュメモリ）、光ファイバ、ポータブルコンパクトディスク読み出し専用メモリ（ＣＤ‐ＲＯＭ）、光学記憶デバイス、磁気記憶デバイス、又はこれらのいずれの好適な組み合わせ。本文書の文脈においては、コンピュータ可読記憶媒体は、命令実行システム、装置若しくはデバイスが使用するための、又は命令実行システム、装置若しくはデバイスと接続された、プログラムを内包又は記憶できるいずれの有形媒体であってよい。

本開示の複数の態様を、本開示の実施形態による方法、装置（システム）及びコンピュータプログラム製品のフローチャート及び／又はブロック図を参照して上述した。フローチャート及び／又はブロック図の各ブロック、並びにフローチャート及び／又はブロック図の複数のブロックの組み合わせは、コンピュータプログラム命令によって実装できることが理解されるだろう。これらのコンピュータプログラム命令を、汎用コンピュータ、特定目的コンピュータ、又は機械を形成する他のプログラマブルデータ処理装置に提供することにより、上記コンピュータ又は他のプログラマブルデータ処理装置のプロセッサによって実行される上記命令は、フローチャート及び／又はブロック図の１つ以上のブロックに明記された機能／動作を実装できる。このようなプロセッサは、限定するものではないが、汎用プロセッサ、特定目的プロセッサ、特定用途向けプロセッサ、又はフィールドプログラマブルプロセッサ若しくはゲートアレイであってよい。

図面中のフローチャート及びブロック図は、本開示の様々な実施形態によるシステム、方法及びコンピュータプログラム製品の可能な実装形態のアーキテクチャ、機能性及び動作を示す。これに関して、フローチャート又はブロック図の各ブロックは、モジュール、セグメント又はコードの一部分を表してよく、これらは、明記された１つ以上の論理機能を実装するための１つ以上の実行可能な命令を含む。また、いくつかの代替的な実装形態では、ブロック内に記された機能は、図面内に記された順序以外の順序で発生し得ることにも留意されたい。例えば、関与する機能性に応じて、連続して示されている２つのブロックを、実際には略同時に実行してよく、又はこれらのブロックを、時には逆の順序で実行してもよい。また、ブロック図及び／又はフローチャートの各ブロック、並びにブロック図及び／又はフローチャートの複数のブロックの組み合わせは、明記された機能若しくは動作を実施する特定目的ハードウェアベースのシステム、又は特定目的ハードウェアとコンピュータ命令との組み合わせによって実装できることにも留意されたい。

以上の記述は、本開示の実施形態を対象としているが、本開示の他の実施形態及び更なる実施形態を、本開示の基本的な範囲から逸脱することなく考案してよく、また本開示の範囲は、以下の特許請求の範囲によって決定される。

１００ 計算デバイス
１０２ プロセッサ
１０４ 入出力（Ｉ／Ｏ）デバイス
１１０ メモリ
１１２ 色変換アプリケーション
１１４ データベース

Claims (21)

1. 非一時的コンピュータ可読記憶媒体であって、
   前記非一時的コンピュータ可読記憶媒体は、命令を含み、
   前記命令は、プロセッサが前記命令を実行した場合に、前記プロセッサに：
   第１の色空間値をダウンサンプリングして、ダウンサンプリング済み色空間値を生成するステップ；
   前記ダウンサンプリング済み色空間値をアップサンプリングして、第２の色空間値を生成するステップ；並びに
   前記ダウンサンプリング済み色空間値に含まれる少なくとも１つの成分値を、前記第１の色空間値に含まれる第１の成分値、前記第２の色空間値に含まれる第２の成分値、及び非線形伝達関数の近似に基づいて修正するステップ
   を実施させる、命令である、非一時的コンピュータ可読記憶媒体。
2. 前記少なくとも１つの成分値は、少なくとも１つの輝度値を含む、請求項１に記載の非一時的コンピュータ可読記憶媒体。
3. 前記非線形伝達関数の前記近似は、電気光学的伝達関数（ＥＯＴＦ）の線形近似及び前記ＥＯＴＦの二次近似のうちの少なくとも１つを含む、請求項１に記載の非一時的コンピュータ可読記憶媒体。
4. 前記第１の色空間値は、線形色値及び前記非線形伝達関数に基づいて生成される。請求項１に記載の非一時的コンピュータ可読記憶媒体。
5. 前記第２の色空間値に含まれる前記第２の成分値と、前記第１の色空間値に含まれる前記第１の成分値との間の第１の差を算出するステップを更に含み、
   前記少なくとも１つの成分値は、前記第１の差に基づいて修正される、請求項１に記載の非一時的コンピュータ可読記憶媒体。
6. 前記第１の成分値、前記第２の成分値、前記第１の色空間値に含まれる第３の成分値、及び前記第２の色空間値に含まれる第４の成分値は、彩度値を含み、
   前記少なくとも１つの成分値は、前記彩度値、及び前記第１の色空間値に含まれる輝度値に基づいて修正される、請求項１に記載の非一時的コンピュータ可読記憶媒体。
7. 前記第１の色空間値及び前記第２の色空間値は、４：４：４Ｙ’ＣｂＣｒ値を含み、
   前記ダウンサンプリング済み色空間値は、４：２：２Ｙ’ＣｂＣｒ値及び４：２：０Ｙ’ＣｂＣｒ値のうちの少なくとも１つを含む、請求項６に記載の非一時的コンピュータ可読記憶媒体。
8. 前記少なくとも１つの成分値は、前記非線形伝達関数の前記近似に関連するルックアップテーブルに基づいて修正される、請求項１に記載の非一時的コンピュータ可読記憶媒体。
9. 前記少なくとも１つの成分値は、非線形色空間成分値及び色空間変換パラメータに基づいて修正され、
   前記第１の色空間値は、前記色空間変換パラメータを前記非線形色空間成分値に適用することによって生成される、請求項１に記載の非一時的コンピュータ可読記憶媒体。
10. 前記少なくとも１つの成分値は、赤色値に適用される第１の重み付け、緑色値に適用される第２の重み付け、及び青色値に適用される第３の重み付けのうちの少なくとも１つに基づいて修正される、請求項１に記載の非一時的コンピュータ可読記憶媒体。
11. 前記第１の重み付けは、非線形色空間輝度に対する赤色の寄与に対応し、
    前記第２の重み付けは、非線形色空間輝度に対する緑色の寄与に対応し、
    前記第３の重み付けは、非線形色空間輝度に対する青色の寄与に対応する、請求項１０に記載の非一時的コンピュータ可読記憶媒体。
12. 前記第１の重み付けは、線形色空間輝度に対する赤色の寄与に対応し、
    前記第２の重み付けは、線形色空間輝度に対する緑色の寄与に対応し、
    前記第３の重み付けは、線形色空間輝度に対する青色の寄与に対応する、請求項１０に記載の非一時的コンピュータ可読記憶媒体。
13. 第１の色空間値をダウンサンプリングして、ダウンサンプリング済み色空間値を生成するステップ；
    前記ダウンサンプリング済み色空間値をアップサンプリングして、第２の色空間値を生成するステップ；並びに
    前記ダウンサンプリング済み色空間値に含まれる少なくとも１つの成分値を、非線形伝達関数の近似に基づいて修正するステップ
    を含む、方法。
14. 前記少なくとも１つの成分値は、前記第１の色空間値に含まれる第１の成分値、及び前記第２の色空間値に含まれる第２の成分値に基づいて修正され、
    前記少なくとも１つの成分値は、少なくとも１つの輝度値を含む、請求項１３に記載の方法。
15. 前記第２の色空間値に含まれる前記第２の成分値と、前記第１の色空間値に含まれる前記第１の成分値との間の第１の差を算出するステップを更に含み、
    前記少なくとも１つの成分値は、前記第１の差に基づいて修正される、請求項１４に記載の方法。
16. 前記第１の成分値、前記第２の成分値、前記第１の色空間値に含まれる第３の成分値、及び前記第２の色空間値に含まれる第４の成分値は、彩度値を含み、
    前記少なくとも１つの成分値は、前記彩度値、及び前記第１の色空間値に含まれる輝度値に基づいて修正される、請求項１４に記載の方法。
17. 前記第１の色空間値及び前記第２の色空間値は、４：４：４Ｙ’ＣｂＣｒ値を含み、
    前記ダウンサンプリング済み色空間値は、４：２：２Ｙ’ＣｂＣｒ値及び４：２：０Ｙ’ＣｂＣｒ値のうちの少なくとも１つを含む、請求項１６に記載の方法。
18. 前記非線形伝達関数の前記近似は、電気光学的伝達関数（ＥＯＴＦ）の線形近似及び前記ＥＯＴＦの二次近似のうちの少なくとも１つを含む、請求項１３に記載の方法。
19. 前記第１の色空間値は、線形色値及び前記非線形伝達関数に基づいて生成される、請求項１３に記載の方法。
20. 前記少なくとも１つの成分値は、前記非線形伝達関数の前記近似に関連するルックアップテーブルに基づいて修正される、請求項１３に記載の方法。
21. 計算デバイスであって、
    前記計算デバイスは：
    色補正アプリケーションを記憶するメモリ；及び
    前記メモリに連結されたプロセッサ
    を備え、
    前記色補正アプリケーションを実行する際に：
    第１の色空間値をダウンサンプリングして、ダウンサンプリング済み色空間値を生成し；
    前記ダウンサンプリング済み色空間値をアップサンプリングして、第２の色空間値を生成し；
    前記ダウンサンプリング済み色空間値に含まれる少なくとも１つの成分値を、前記第１の色空間値に含まれる第１の成分値、前記第２の色空間値に含まれる第２の成分値、及び非線形伝達関数の近似に基づいて修正する
    よう構成される、計算デバイス。

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