JP2021184249A - 画像処理方法、端末デバイスにおけるイメージシグナルプロセッサ - Google Patents
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Abstract
Description
本願は、2020年5月22日に出願された欧州特許出願第EP201761012号に基づいており、それへの優先権を主張し、その内容は、それら全体が参照によって本明細書中に援用される。
本開示は、画像処理方法に関しており、特に、画像のトーンマッピングプロセス、方法を実行するためのイメージシグナルプロセッサ(ISP)、およびそのようなISPを備えている端末に関している。
今日、デジタルカメラおよび画像センサは、現実に存在するダイナミックレンジのうちの限定された範囲のみを捕捉し得る。さらに、捕捉された画像のためのモバイルデバイスディスプレイ、コンピュータディスプレイ、TV等の視認環境は、デジタルカメラおよび画像センサが捕捉し得るダイナミックレンジより遥かに狭いダイナミックレンジをサポートし得る。
本開示の目的は、画像処理方法、とくに、最終画像のダイナミックレンジを向上させるためのトーンマッピング方法を提供することである。
Imgk(i,j)=Lk(i,j), (k=Top_level)
k=N−1,...,1、および、
N画像ピラミッド層に関して、Imgk(i,j)=Upscale(Imgk+1(i,j))+Lk(i,j)
によって実施される。
Imgk(i,j)=ToneMapping(Imgk(i,j))
によって適用される。
本発明は、例えば以下を提供する。
(項目1)
画像処理方法であって、前記方法は、
画像センサから初期画像データを入手することと、
前記画像データを複数のN個の画像ピラミッド層に分解することと、
k=N画像ピラミッド層をk=N−1画像ピラミッド層と共に折り畳み、中間層を創出することであって、k=N,...,1である、ことと、
前記中間層を次の画像ピラミッド層と共に折り畳み、新たな中間層を創出することと、最後の中間層をk=1画像ピラミッド層と共に折り畳んで最終画像を生成するまで、このステップを繰り返すことと、
を含み、
トーンマッピング演算子が、前記中間層のうちの少なくとも1つに適用される、方法。
(項目2)
前記トーンマッピング演算子は、前記中間層の各々に適用され、および/または、前記トーンマッピング演算子は、前記複数のN個の画像ピラミッド層の各々に適用される、上記項目に記載の方法。
(項目3)
前記トーンマッピング演算子は、前記それぞれの中間層および/または前記それぞれの画像ピラミッド層のサブ領域に局所的に適用される、上記項目のいずれかに記載の方法。
(項目4)
前記トーンマッピング演算子は、前記全てのそれぞれの中間層に全体的に適用される、上記項目のいずれかに記載の方法。
(項目5)
前記トーンマッピング演算子は、前記最終画像および/または前記画像データおよび/またはk=N画像ピラミッド層に適用される、上記項目のいずれかに記載の方法。
(項目6)
折り畳むことは、
IMGk(i,j)=UPSCALE(IMGk+1(i,j))+Lk(i,j), (k=N−1,...,1)および、
N画像ピラミッド層に関して、IMGk(i,j)=Lk(i,j)
によって実施され、Lk(i,j)は、k画像ピラミッド層の画像ピラミッド層であり、UPSCALEは、k+1画像ピラミッド層とk画像ピラミッド層との間の解像度適合関数であり、IMGk(i,j)は、前記それぞれの中間層であり、IMGk=1は、前記最終画像である、上記項目のいずれかに記載の方法。
(項目7)
前記トーンマッピング演算子は、
IMGk(i,j)=ToneMapping(IMGk(i,j))、および/または、
Lk(i,j)=ToneMapping(LK(i,j))
によって適用される、上記項目のいずれかに記載の方法。
(項目8)
前記画像データは、ラプラシアンピラミッドに分解され、k=1画像ピラミッド層は、前記画像データの低減させられた解像度を有するラプラシアンフィルタリングされた画像であり、前記次の画像ピラミッド層は、以前の画像ピラミッド層の低減させられた解像度を有するラプラシアンフィルタリングされた画像である、上記項目のいずれかに記載の方法。
(項目9)
前記トーンマッピング演算子は、輝度マニピュレーションとして実装される、上記項目のいずれかに記載の方法。
(項目10)
前記輝度マニピュレーションは、関数関係、ガンマ関数、コントラスト強化シグモイド関数のうちの1つとして実装される、上記項目のいずれかに記載の方法。
(項目11)
前記輝度マニピュレーションは、シーンコンテンツ、環境特性、前記画像センサのトータルゲイン、前記画像センサのノイズ、輝度のヒストグラム、およびユーザの好みのうちの1つ以上に依存して決定される、上記項目のいずれかに記載の方法。
(項目12)
前記輝度マニピュレーションは、ルックアップテーブルとして実装される、上記項目のいずれかに記載の方法。
(項目13)
前記画像データと前記最終画像との間のトータルトーンマッピングは、前記中間層のうちの2つ以上の前記トーンマッピング間で均等に分配される、上記項目のいずれかに記載の方法。
(項目14)
上記項目のいずれかに記載の方法を実行するように構成されているイメージシグナルプロセッサ(ISP)。
(項目15)
上記項目のいずれかに記載のISPと、画像センサとを備えている端末デバイスであって、前記画像センサは、前記画像データを入手し、前記ISPに前記画像データを提供するために前記ISPに接続されている、端末デバイス。
(摘要)
画像処理方法、イメージシグナルプロセッサおよび端末デバイスが提供される。方法は:画像センサから初期画像データを入手することと;画像データを複数のN個の画像ピラミッド層に分解することと;k=N画像ピラミッド層をk=N−1画像ピラミッド層と共に折り畳み、中間層を創出することであって、k=N,...,1である、ことと;中間層を次の画像ピラミッド層と共に折り畳み、新たな中間層を創出することと、最後の中間層をk=1画像ピラミッド層と共に折り畳んで最終画像を生成するまでこのステップを繰り返すことと;を備え、トーンマッピング演算子が、中間層のうちの少なくとも1つに、および/または、複数の画像ピラミッド層(k=N−1,...,2)のうちの少なくとも1つに適用される。
本開示は、添付の図を参照してさらに説明される。
図1は、ピラミッドベースのトーンマッピングプロセスの例を示しており、その例は、好ましくは画像センサからの初期画像データである入力画像から始まるラプラシアンピラミッドベースのトーンマッピングプロセスとして実装され得る。この画像データは、複数のN個の画像ピラミッド層を有する画像ピラミッドに分解される。図1の与えられる例では、N=4であり、ラプラシアンピラミッドベースの画像ピラミッドに関して、ラプラシアンフィルタが、k=1(すなわち、最下層)のために、入力画像の初期画像データに適用される。続いて、ラプラシアンフィルタが、次のk=2画像ピラミッド層を生成するために、ダウンサンプリングステップと組み合わせて最下層に適用される。このステップは、k=Nの最も上のレベルが到達されるまでさらに実行される。ここで、数Nは、入力画像の解像度に依存し得るか、または、演算能力等の他のパラメータに依存して選択され得る。その後、ラプラシアン画像ピラミッドは、最も上のレベルから始まり、レベルごとに最も下のレベルまで折り畳まれ、折り畳むプロセス中、輝度マニピュレーションが、折り畳むプロセス中に生成される中間レベルに適用される。ラプラシアン画像ピラミッドの全ての層が折り畳まれると、向上したダイナミックレンジを備えている最終画像が生成され、影領域が明るくされ、比較的明るい領域内の暗い物体は、画像におけるコントラストの劣化なくそのまま残っている。
ラプラシアンピラミッドの折り畳みは、
Imgk(i,j)=Upscale(Imgk+1(i,j))+Lk(i,j) (k=N−1,...,1)
Imgk(i,j)=Lk(i,j)(ここで、k=N(すなわち、最上層))
によって説明される。
Imgk(i,j)=ToneMapping(Imgk(i,j))
によって提供される。
Claims (15)
- 画像処理方法であって、前記方法は、
画像センサから初期画像データを入手することと、
前記画像データを複数のN個の画像ピラミッド層に分解することと、
k=N画像ピラミッド層をk=N−1画像ピラミッド層と共に折り畳み、中間層を創出することであって、k=N,...,1である、ことと、
前記中間層を次の画像ピラミッド層と共に折り畳み、新たな中間層を創出することと、最後の中間層をk=1画像ピラミッド層と共に折り畳んで最終画像を生成するまで、このステップを繰り返すことと、
を含み、
トーンマッピング演算子が、前記中間層のうちの少なくとも1つに適用される、方法。 - 前記トーンマッピング演算子は、前記中間層の各々に適用され、および/または、前記トーンマッピング演算子は、前記複数のN個の画像ピラミッド層の各々に適用される、請求項1に記載の方法。
- 前記トーンマッピング演算子は、前記それぞれの中間層および/または前記それぞれの画像ピラミッド層のサブ領域に局所的に適用される、請求項1または2に記載の方法。
- 前記トーンマッピング演算子は、前記全てのそれぞれの中間層に全体的に適用される、請求項1または3に記載の方法。
- 前記トーンマッピング演算子は、前記最終画像および/または前記画像データおよび/またはk=N画像ピラミッド層に適用される、請求項1〜4のうちのいずれか一項に記載の方法。
- 折り畳むことは、
IMGk(i,j)=UPSCALE(IMGk+1(i,j))+Lk(i,j), (k=N−1,...,1)および、
N画像ピラミッド層に関して、IMGk(i,j)=Lk(i,j)
によって実施され、Lk(i,j)は、k画像ピラミッド層の画像ピラミッド層であり、UPSCALEは、k+1画像ピラミッド層とk画像ピラミッド層との間の解像度適合関数であり、IMGk(i,j)は、前記それぞれの中間層であり、IMGk=1は、前記最終画像である、請求項1〜5のうちのいずれか一項に記載の方法。 - 前記トーンマッピング演算子は、
IMGk(i,j)=ToneMapping(IMGk(i,j))、および/または、
Lk(i,j)=ToneMapping(LK(i,j))
によって適用される、請求項1〜6のうちのいずれか一項に記載の方法。 - 前記画像データは、ラプラシアンピラミッドに分解され、k=1画像ピラミッド層は、前記画像データの低減させられた解像度を有するラプラシアンフィルタリングされた画像であり、前記次の画像ピラミッド層は、以前の画像ピラミッド層の低減させられた解像度を有するラプラシアンフィルタリングされた画像である、請求項1〜7のうちのいずれか一項に記載の方法。
- 前記トーンマッピング演算子は、輝度マニピュレーションとして実装される、請求項1〜8のうちのいずれか一項に記載の方法。
- 前記輝度マニピュレーションは、関数関係、ガンマ関数、コントラスト強化シグモイド関数のうちの1つとして実装される、請求項9に記載の方法。
- 前記輝度マニピュレーションは、シーンコンテンツ、環境特性、前記画像センサのトータルゲイン、前記画像センサのノイズ、輝度のヒストグラム、およびユーザの好みのうちの1つ以上に依存して決定される、請求項9または10に記載の方法。
- 前記輝度マニピュレーションは、ルックアップテーブルとして実装される、請求項9〜11のうちのいずれか一項に記載の方法。
- 前記画像データと前記最終画像との間のトータルトーンマッピングは、前記中間層のうちの2つ以上の前記トーンマッピング間で均等に分配される、請求項1〜12のうちのいずれか一項に記載の方法。
- 請求項1〜13のうちのいずれか一項に記載の方法を実行するように構成されているイメージシグナルプロセッサ(ISP)。
- 請求項14に記載のISPと、画像センサとを備えている端末デバイスであって、前記画像センサは、前記画像データを入手し、前記ISPに前記画像データを提供するために前記ISPに接続されている、端末デバイス。
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