JP5249784B2 - 高ダイナミックレンジコーデック - Google Patents

Description

本発明は、画像データの符号化に関する。本発明は、画像を符号化するための又は一連の映像データを符号化するための特定の用途を有する。

ダイナミックレンジは、画像の最も明るい部分と及び最も暗い部分との相対的な輝度の単位である。最近まで、ほとんどのテレビ、コンピュータ、モニタ及び他の表示装置は、わずか数百対１のダイナミックレンジを再生することが可能なだけであった。これは、人間の目によって認識し得るダイナミックレンジよりはるかに小さい。ダイナミックレンジが大きくなった表示装置が、利用可能になりつつある。そのような高ダイナミックレンジ表示装置は、従来の“低ダイナミックレンジ”表示装置によって生成される画像よりはるかに自然で現実的な画像を提供する。

高ダイナミックレンジ表示装置は、広範囲の用途において有益である。例えば、高ダイナミックレンジ表示装置は、映画やゲーム画像から、飛行シミュレータ等のシミュレータにおける表示装置までの範囲に渡る現実的な映像を表示するために用いられる。高ダイナミックレンジ表示装置には、更に、医療用の画像表示等の要求の厳しい画像表示での使途がある。

多くの現在の画像データフォーマットは、画素当り２４ビット以下を用いて、画素値を指定する。これらのビットは、画素の輝度及び色の双方を指定する。２４ビットは、全範囲の色及び高ダイナミックレンジ表示装置が再生できる範囲で円滑に変え得る輝度の双方を指定するには、少な過ぎる。高ダイナミックレンジ表示装置から全ての恩典を得るためには、広範囲の画素値を指定することが可能な画像データを提供することが必要である。より大きな数の画素当りのビットを提供する様々な高ダイナミックレンジデータフォーマットが、開発され提案されている。そのような高ダイナミックレンジデータフォーマットは、通常、従来の低ダイナミックレンジデータフォーマットと下位互換性がない。

例えば、マンティク（Ｒ．Ｍａｎｔｉｕｋ）、クロウツィク（Ｇ．Ｋｒａｗｃｚｙｋ）、ミツコウスキ（Ｋ．Ｍｙｓｚｋｏｗｓｋｉ）、及びザイデル（Ｈ−Ｐ．Ｓｅｉｄｅｌ）によるＡＣＭグラフィックス会報（ＳＩＧＧＲＡＰＨ２００４の議事録）、２３（３）７３０−３８、２００４年の“知覚目的の高ダイナミックレンジ映像符号化”に記載されたＨＤＲＶ“知覚目的のＨＤＲ映像符号化”は、損失の大きいＨＤＲ映像圧縮法であり、下位互換性を提供しない。本方法は、輝度用に１１ビット及びクロミナンス用に２倍の８ビットを用いて、ＨＤＲ画素を符号化する。結果的に生じる映像ストリームは、ＬＤＲフレームに関する情報を一切含まない。

ＪＰＥＧ ＨＤＲについては、グレッグ・ウォード（Ｇｒｅｇ Ｗａｒｄ）及びマルヤン・シモンズ（Ｍａｒｙａｎｎ Ｓｉｍｍｏｎｓ）によるＡＰＧＶ０４：グラフィックス及び視覚化における応用知覚に関する第１回シンポジウムの議事録、ページ８３−９０、ニューヨーク、ＮＹ、米国，２００４年、ＡＣＭ出版社の“高ダイナミックレンジ画像のサブバンド符号化”に述べられている。本方法は、二次サンプリングサブバンド層を伴い、これにより、高周波の損失が生じ得る。それを防止するために、本方法は、３つの手法、即ち、この層内において、二次サンプリングにより失われる可能性がある高周波を符号化するためのＬＤＲ層の事前補正、ＬＤＲ画像を修正するよりもむしろ失われた高周波を復旧しようとする事後補正、二次サンプリングが実施されない全サンプリングを提案する。

ＨＤＲ画像、特に、ＨＤＲビデオ画像を符号化及び復号化するための実用的な方法及び装置に対するニーズがある。低ダイナミックレンジ画像を再生するための既存のハードウェアとの下位互換性を提供する方法及び装置に対する特別なニーズがある。

本発明は、高ダイナミックレンジ画像データを符号化し、また、そのデータを復号して、低ダイナミックレンジ画像データ及び高ダイナミックレンジ画像データ双方を提供するための方法及び装置を提供する。本方法及び装置は、画像データの符号化に適用し得る。本発明の幾つかの実施形態において、低ダイナミックレンジデータは、ＭＰＥＧ（Ｍｏｔｉｏｎ Ｐｉｃｔｕｒｅｓ Ｅｘｐｅｒｔｓ Ｇｒｏｕｐ）フォーマット等の標準フォーマットで符号化される。

本発明の１つの態様は、高ダイナミックレンジ画像を符号化するための方法を提供する。本方法には、高ダイナミックレンジ画像に対応する低ダイナミックレンジ画像を取得する段階と、低ダイナミックレンジ画像の対応する画素が全て同じ画素値を有する高ダイナミックレンジ画像における画素のグループを識別する段階と、複数のグループの各々に属する高ダイナミックレンジ画像の画素の画素値に少なくとも部分的に基づき、予測関数を生成する段階と、低ダイナミックレンジ画像に予測関数を適用して、予測画像を取得する段階と、予測画像の画素値と高ダイナミックレンジ画像の対応する画素値との間の差を表す残留画像を演算する段階と、低ダイナミックレンジ画像、予測関数及び残留画像を表すデータを符号化し記憶する段階と、が含まれる。

本発明の他の態様は、本発明により符号化された高ダイナミックレンジ画像を復号するための方法、及び高ダイナミックレンジ画像を符号化及び／又は復号するための装置を提供する。

本発明の更なる態様及び本発明の特定の実施形態の特徴については、以下に記載する。
図面は、本発明の非限定的な実施形態を示す。
以下の説明では、本発明の理解を更に深めるために、具体的な詳細について記載する。しかしながら、本発明は、これら細目がなくても実施し得る。その他、公知の要素については、本発明が不必要に不明瞭になるのを避けるために、詳細な例示や説明を行っていない。従って、本明細書及び図面は、限定的でなく例示的であると見なすべきものである。

図１は、本発明の基本的な実施形態によるフレームの画像データを符号化するための方法１０を示す。方法１０は、高ダイナミックレンジ（ＨＤＲ）データ１２及び低ダイナミックレンジ（ＬＤＲ）データ１４双方を符号化画像データ３８に符号化する。後に記載するように、符号化画像データ３８を復号化して、ＬＤＲデータ及びＨＤＲデータ双方を再構築することができる。

単なる一例として、ＨＤＲデータ１２は、各画素の色及び輝度が、３つの浮動小数点数によって指定される絶対ＣＩＥ ＸＹＺ（２Ｅ標準観察者）色空間等の色空間で表現される。ＬＤＲデータ１４は、各画素の色及び輝度が、３バイトで指定されるｓＲＧＢ色空間等の色空間で表現される。幾つかの実施形態において、ＬＤＲデータ１４は、適切なダイナミックレンジ低減プロセス１６によって、ＨＤＲデータ１２（又はＨＤＲデータ１２の先行物）から導出される。

ダイナミックレンジ低減には、例えば、色合いマッピング及び／又は色域マッピングを含む。任意の適切な色合いマッピング演算子又は色域マッピングを用いてよい。例えば、色合いマッピング演算子は、輝度及び色双方を飽和し、色値を変更し、また、局所的なコントラストを強化するように選択される。そのような変更によって、圧縮比が低下するが、ＬＤＲ及びＨＤＲフレーム双方は、結果的に生じる映像ストリームに保持される。

ブロック１８において、方法１０は、予測関数１９を確立する。予測関数１９は、出力として、ＬＤＲデータ１４の対応する画素の画素値に基づき、ＨＤＲデータ１２における画素の予測画素値を提供する。目標は、符号化画像データ３８からＨＤＲデータ１２及びＬＤＲデータ１４を再生できることであるため、符号化画像データ３８から再構築し得るＬＤＲデータ１４のバージョンにベース予測関数９を基づかせることが好ましい。

ＬＤＲデータ１４が、損失の大きいアルゴリズムを用いて、符号化され圧縮される場合、ＬＤＲデータ１４を再構築したバージョンが、元のＬＤＲデータ１４と同じであることを保証することができない。この理由により、図１は、ブロック１９が、入力として、再構築されたＬＤＲデータ２６を受信することを示す。再構築ＬＤＲデータ２６は、ブロック２０において、ＬＤＲデータ１４を符号化／圧縮して符号化され圧縮されたＬＤＲデータ２２を提供し、ブロック２４において、符号化され圧縮されたＬＤＲデータ２２を復号／復元することによって得られる。符号化され圧縮されたＬＤＲデータ２２は、符号化画像データ３８に含まれる。線１５は、低精度の選択肢を示し、この場合、ブロック１８は、ＬＤＲデータ１４を直接用いて、予測関数１９を確立する。

予測関数１９は、好適には、再構築ＬＤＲデータ２６の画素値とＨＤＲデータ１２の対応する画素値との間の統計的な関係を利用する。一般的に、画素が全て同じ特定の画素値を有する再構築ＬＤＲ画像２６の全ての画素を選択すると、ＨＤＲ画像データ１２の対応する画素は、全て同じ画素値を有さない。即ち、一般的に、ＬＤＲ画素値とＨＤＲ画素値との間に１対多の関係がある。

図１Ａは、横軸が、全ての可能なＨＤＲ画素値全体に達し、縦軸が、ＨＤＲ画像データ１２によって表される画像における幾つの画素が、その値を有するかを示すヒストグラムである。画像がその画素値を有する如何なる画素も有さない多数の画素値が存在し得る。図１Ａの陰影付き棒は、再構築ＬＤＲ画像データ２６における対応する画素が、全て同じ画素値Ｘ_ＬＤＲを有するＨＤＲ画像データ１２における画素の値を表す。ＬＤＲ画素値Ｘ_ＬＤＲに対応するＨＤＲ画素値は、ＡからＢの範囲に及ぶ。再構築ＬＤＲ画像データ２６における同じ画素値に対応する画素の全ＨＤＲ画素値は、ビンと呼ばれる。異なるビンは、普通重なり合わないが、強制されるものではない。

画像用の予測関数１９は、ＨＤＲ画素値をビンに集めることによって、また、各ビンを統計的に解析することによって、ＨＤＲ画像データ１２及び再構築ＬＤＲ画像データ２６から得られる。ＨＤＲ画素値をビンに集める段階には、再構築ＬＤＲ画像データ２６を選択し、再構築ＬＤＲ画像データ２６に表された各画素値について、その画素値を有する全ての画素の組を識別する段階と、各組の画素について、ＨＤＲデータ１２の対応する画素を識別し、また、それらの対応する画素の画素値を決定して、各ＬＤＲ画素値に対応する全てのＨＤＲ画素値の組を生成する段階と、が含まれる。

予測関数１９は、
各ビンにおけるＨＤＲ画素値の算術平均を求める段階と、
各ビンにおけるＨＤＲ画素値の中央値を求める段階と、
ビンを区切る値Ａ及びＢの平均を求める段階と、
これらの幾つかの組合せと、
これらに類似する段階
のいずれかによって得ることができる。
多くの用途について、算術平均は、精度及び計算効率の良好な組合せを提供すると考えられている。

予測関数１９が与えられた場合、予測関数１９によって予測された値とＨＤＲ画像データ１２からの実際の値との間の差を符号化するだけが必要とされる。そのような差は、通常、ゼロに近く、従って、残留フレームで効率的に圧縮される。

予測関数１９は、ＬＤＲデータ１４における可能な画素値（画素値が８ビット数によって表される場合、２５６個の値）のためだけに定義する必要がある。予測関数１９は、ＬＤＲ画素用の有効な値によって索引付けされたルックアップ表を含み得る。予測関数１９は、各索引値に対応する１つの出力値を有するルックアップ表として実現され得る。例えば、ＬＤＲ画素が８ビット値を有する場合、ルックアップ表には、１乃至２５６の範囲の整数によって索引付けされた２５６の異なる値を含む。予測関数１９は、その主要な役割が、残留フレームの値をできるだけ小さくすることであるため、連続的である必要がない。他の選択肢では、予測関数１９は、適切にパラメータ化された連続曲線によって部分的に又は全体的に表わされる。

ブロック２８において、方法１０は、予測関数１９を再構築ＬＤＲデータ２６に適用することによって、予測ＨＤＲ画像を取得する。再構築ＬＤＲデータ２６の各画素用の画素値は、入力として、予測関数１９に適用され、画素値は、予測関数１９からの結果的に生じる出力で置き換えられ、予測ＨＤＲ画像２９を生成する。

ブロック３０は、予測ＨＤＲ画像２９とＨＤＲデータ１２の画像との間の差を計算して、残留画像３２を提供する。残留画像３２は、ブロック３４において符号化／圧縮され、符号化画像データ３８に対する残留画像データ３５として出力される。ブロック３４には、残留画像３２をフィルタ処理し量子化し、符号化画像データ３８から再構築されたＨＤＲ画像の忠実度に対して、認識可能な効果を有さない（又は、より大きなフィルタ処理及び／又は量子化を伴う過度に有害な効果を有する）情報を除去する段階が含まれる。

図２は、符号化画像データ３８を復号するための方法４０を示す。ＬＤＲデータ２２は、ブロック３２において、符号化画像データ３８から抽出し、復号／復元して、ＬＤＲデータ出力４４として出力されるＬＤＲデータ４３を生成する。ＬＤＲデータ出力４４が、要求される全てである場合、それ以上処理を行う必要はない。

ＨＤＲデータ出力５６も要求される場合、予測関数３７が、ブロック４６において復号され、予測関数４７を生成し、ブロック５０において、残留画像データ３５が、復号／復元され、残留画像５２を生成する。

ブロック４８において、予測関数４７は、ＬＤＲデータ４３に適用され、予測ＨＤＲ画像４９を生成する。ブロック５４において、予測ＨＤＲ画像４９は、残留画像５２と組み合わせられ、ＨＤＲデータ出力５６を生成する。図２に示すように動作するデコーダは、ＨＤＲデータ出力５６において高品質ＨＤＲデータを提供しつつ、ＬＤＲデータ出力４４を必要とするシステム及び装置と下位互換性を有することができる。

方法１０及び４０は、
プログラム式データプロセッサであって、データプロセッサに本方法を実施させるソフトウェアを実行する１つ又は複数のマイクロプロセッサ、デジタル信号プロセッサ、その幾つかの組合せ等を含み得るプログラム式データプロセッサ、又は類似物を備える、プログラム式データプロセッサか、
例えば、協働して本方法を実現する機能ブロックを含み、例えば、適切に構成された現場でプログラム可能なゲートアレイ（ＦＰＧＡ）又は特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）を含む、ハードウェア回路か、
本方法の幾つかの部分をプログラム式データプロセッサにおいて実施し、本方法の他の部分を適切なハードウェア回路において実施することか
によって、実施される。

図３は、更に特定の実施形態例による方法７０を示す。方法７０は、ＭＰＥＧ（Ｍｏｔｉｏｎ Ｐｉｃｔｕｒｅｓ Ｅｘｐｅｒｔｓ Ｇｒｏｕｐ）標準によって設定された標準に準拠するやり方で映像フレームを符号化する。方法７０は、映像データの２つの着信ストリームを受信する。ＨＤＲフレーム７４を含むストリームは、入力７２において受信される。ＬＤＲフレーム７６を含むストリームは、入力７８において受信される。ＬＤＲフレーム７６は、入力７８の上流で、ＨＤＲフレーム７４又はＨＤＲフレーム７４の何らかの先行物から導出される。

図３に示すように動作するエンコーダは、３つの圧縮されたストリームを生成する。即ち、ＭＰＥＧと完全に互換性があり得るＬＤＲストリーム８０と、ＬＤＲフレーム７６と対応するＨＤＲフレーム７４との間の差を含む残留ストリーム８２と、ＨＤＲフレーム７４を再構築するための補助データを含む補助ストリーム８４と、を生成する。最良の性能は、残留ストリーム８２及び補助ストリーム８４が、ＬＤＲストリーム８０において符号化された情報を複製しない場合、達成される。

ＬＤＲフレーム７６は、ブロック８８において、適切なエンコーダを用いて符号化される。例えば、ブロック８８は、ＩＳＯ／ＩＥＣ１４４９６−２標準と互換性があるＭＰＥＧ映像エンコーダを用いる。他の映像エンコーダは、他の選択肢として用いられる。結果的に生じる映像ストリームは、音声映像インターリーブ（ＡＶＩ）又はＱｕｉｃｋＴｉｍｅ（登録商標）等の、適切な媒体コンテナフォーマットにカプセル化することで、既存のソフトウェアによって認識し再生される。

ブロック９０において、ＭＰＥＧ符号化ＬＤＲフレームが復号される。計算を最小限に抑えるために、ブロック９０の復号は、ブロック８８で用いられるＭＰＥＧエンコーダによって実施される。ＭＰＥＧエンコーダは、通常、運動ベクトルを推定するために用いるフレームを内部で復号する。ブロック９０には、ＭＰＥＧエンコーダによって生成された復号フレームにアクセスする段階を含む。他の選択肢では、ブロック９０は、ブロック８８とは独立に実施される。

ブロック９０からの出力は、一般的に、ＭＰＥＧが不可逆圧縮方法であることから、ブロック８８への入力と異なる。ＭＰＥＧ符号化され、そして復号されるＬＤＲフレームは、元のＬＤＲフレームと厳密に同じではなく、圧縮歪み（ｃｏｍｐｒｅｓｓｉｏｎ ａｒｔｉｆａｃｔ）を含む。

ブロック９２Ａ及び９２Ｂにおいて、ＬＤＲフレーム７６及びＨＤＲフレーム７４の一方又は双方の色空間が、必要ならば、変換され、互いに互換性がある色空間で表されるＬＤＲフレーム及びＨＤＲフレームを提供する。もしいずれかの変換が実施される場合、どちらの変換がブロック９２Ａ及び９２Ｂにおいて実施されるかは、着信ＬＤＲフレーム７６及びＨＤＲフレーム７４の色空間に依存する。場合によっては、ブロック９２Ａ及び９２Ｂは、不要である。他の場合、ブロック９２Ａ及び９２Ｂの内の一方だけが、必要である。

ＨＤＲ及びＬＤＲ色空間は、ＬＤＲ及びＨＤＲ色空間双方の色チャネルが、ほぼ同じ情報を表す場合、互換性がある。ＨＤＲ及びＬＤＲ色空間が、知覚的に均一であることも望ましい。知覚的均一性は、計算よりもむしろ知覚可能な差による色差の推定を円滑にする。ＨＤＲ色空間が、広範囲の全色領域、理想的には全ての可視の全色領域を保持することは、全可視色領域が既存の表示装置に表示できない場合であっても望ましい。

本発明者らは、ＨＤＲ画像データを表す際に用いるための良好な色空間は、ＣＩＥ１９７６色度図（ｕ_０、ｖ_０）と、ｓＲＧＢ色空間のガンマ補正との組合せであると考えているが、他の色空間も用いてもよい。一例において、着信ＬＤＲフレーム７６は、ｓＲＧＢ色空間で表され、他方、着信ＨＤＲフレーム７４は、ＣＩＥ ＸＹＺ（２Ｅ標準観察者）色空間で表される。この場合、ブロック９２Ａには、ｓＲＧＢ色空間からｌ_lｄｒＵ_lｄｒＶ_lｄｒ空間にＬＤＲ画素を変換する段階が含まれる。このことは、ＣＩＥ ＸＹＺ色座標を計算し、ＸＹＺ値からルーマ及びｕ’及びｖ’色座標を計算することによって行われる。ＸＹＺ値は、「ＩＥＣ６１９６６−２−１、１９９９：マルチメディアシステム及び装置‐色測定及び管理‐パート２−１：色管理‐既定ＲＧＢ色空間‐ｓＲＧＢ：国際電気標準会議、１９９９」において与えられたｓＲＧＢ変換公式を用いて求められる。例えば、８ビット色座標であるＲ_８ビットの場合、

Ｇ_８ビット及びＢ_８ビット色座標は、同様に、浮動小数点数に変換され、Ｘ、Ｙ、及びＺは、下式から求められる。

式（３）における行列の例は、白色点Ｄ６５を取る。ルーマは、適切な修正色値を用いることによって、各ＬＤＲ画素について計算される。例えば、ルーマは、下式によって与えられる。

上式において、ｌ_ｌｄｒは、ＬＤＲ画素のルーマ値である。ルーマは、ガンマ補正適用後の非線形Ｒ’Ｇ’Ｂ’成分の加重和である。

色度ｕ’及びｖ’は、下式から得られる。

そして、８ビット数ｕ_ｌｄｒ及びｖ_ｌｄｒは、下式等の適切な換算係数をｕ’及びｖ’の各々に乗ずることによって得られる。

変換された色空間において、ＬＤＲデータの各画素は、画素値ｌ_ｌｄｒ、ｖ_ｌｄｒ、ｕ_ｌｄｒによって表される。

ブロック９２Ｂは、ＬＤＲ画素値について上で記載したのと実質的に同様に、ＨＤＲフレーム７４の色値を変換する。通常、一般的なガンマ補正は、ＨＤＲフレームに指定される輝度値の範囲には用いない。従って、幾つかの実施形態では、人間の観察者のコントラスト検出測定値から導出された知覚的に均一な輝度表現を用いる。この空間は、ＬＤＲ画素値が、ガンマ修正されているが、輝度の全て可視範囲を（例えば、１１乃至１２ビットを用いて）符号化する空間と同様な特性を有する。

一実施形態例において、ＨＤＲ輝度ｙは、以下の公式によって、１２ビットＨＤＲルーマｌ_ｈｄｒに変換される。

上式において、定数は、下表１に挙げられている。逆変換は、下式によって与えられる

上式において、式（９）及び（１０）に用いられる様々な定数は、下表１に挙げられている。

ブロック９４は、ＨＤＲ画像データの予測関数を生成する。予測関数は、ＬＤＲ画像データにおける対応する画素の対応する画素値に基づき、ＨＤＲ画像データにおける画素の画素値を予測しようとする。予測関数は、予測関数によって予測された値と大幅に異なる値を有するＨＤＲ画像データにおける画素の数を最小にするために理想的に選択されている。予測関数は、好適には、対数領域において非線形である。

ＨＤＲデータにおいて色度を表す画素値が、ＬＤＲ画像データにおける対応する画素値とほとんど同じである場合、色度画素値（例えば、ｕ’及びｖ’）に対する予測関数を計算することは、有益ではない。そのような場合には、輝度値（例えば、ルーマ、輝度等）に予測関数を提供するだけで良い。

ＬＤＲフレーム７６及びＨＤＲフレーム７４は、同様な情報を含むことから、これらのフレームは、強い相関がある。ＬＤＲフレーム７６が、色合いマッピングアルゴリズムをＨＤＲフレーム７４に適用することによって得られる場合、相関関係の特定の性質は、どんな色合いマッピングアルゴリズムが用いられたかに依存する。

図４Ａ乃至４Ｆは、ＬＤＲフレームのルーマ値が、対応するＨＤＲフレームのルーマ値にどのように関連するか示す。これらの図は、ＨＤＲ画像例からＬＤＲ画像を導出する異なる色合いマッピング関数に各々該当する。これらの色合いマッピング関数は、値が小さい場合、ｌ_ｌｄｒとｌ_ｈｄｒとの間のほぼ線形の関係を有する。輝度値が更に大きい場合、色合いマッピング関数間には、更なるバリエーションが存在する。図４Ａ乃至４Ｄの各々において、ＬＤＲルーマ値は、横軸にプロットされ、ＨＤＲルーマ値は、縦軸にプロットされる。Ｘと印した点は、ＬＤＲ及びＨＤＲ画像における対応する画素の画素値を示す。

図４Ａ乃至４Ｆは、
パッタネイク（Ｓ．Ｐａｔｔａｎａｉｋ）、タンブリン（Ｊ．Ｅ．Ｔｕｍｂｌｉｎ）、イー（Ｈ．Ｙｅｅ）、及びグリーンバーグ（Ｄ．Ｐ．Ｇｒｅｅｎｂｅｒｇ）によるＡＣＭ ＳＩＧＧＲＡＰＨ２０００の議事録の「現実的な画像表示のための時間依存視覚適合」、コンピュータグラフィックス議事録、年次会議集、４７−５４頁、２０００年７月、
エリック・ラインハード（Ｅｒｉｋ Ｒｅｉｎｈａｒｄ）、マイケル・スターク（Ｍｉｃｈａｅｌ Ｓｔａｒｋ）、ピータ・シャーリー（Ｐｅｔｅｒ Ｓｈｉｒｌｅｙ）、及びジム・ファーベルダ（Ｊｉｍ Ｆｅｒｗｅｒｄａ）による「デジタル画像のための写真色合い再生」、グラフィックスに関するＡＣＭ議事録、２１（３）：２６７−２７６、２００２年、
フレッド・デュランド（Ｆｒｅｄｏ Ｄｕｒａｎｄ）及びジュリー・ドルシー（Ｊｕｌｉｅ Ｄｏｒｓｅｙ）による「高ダイナミックレンジ画像の表示用高速バイラテラルフィルタ処理」、グラフィックスに関するＡＣＭ議事録、２１（３）：２５７−２６６、２００２年、
ラーナン・ファッタル（Ｒａａｎａｎ Ｆａｔｔａｌ）、ダニー・リシンスキー（Ｄａｎｉ Ｌｉｓｃｈｉｎｓｋｉ）、及びマイケル・ベルマン（Ｍｉｃｈａｅｌ Ｗｅｒｍａｎ）による「傾斜領域高ダイナミックレンジ圧縮」、グラフィックスに関するＡＣＭ議事録、２１（３）：２４９−２５６、２００２年、
フレデリック・ドラゴ（Ｆｒｅｄｅｒｉｃ Ｄｒａｇｏ）、カロル・ミスコウスキー（Ｋａｒｏｌ Ｍｙｓｚｋｏｗｓｋｉ）、トーマス・アネン（Ｔｈｏｍａｓ Ａｎｎｅｎ）、及びノリシゲ・チバ（Ｎｏｒｉｓｈｉｇｅ Ｃｈｉｂａ）による「高コントラストシーンを表示するための適応対数マッピング」、コンピュータグラフィックスフォーラム、ユーログラフィックス２００３年議事録、２２（３）：４１９−４２６、２００３年、および
ラファル・マンティク（Ｒａｆａｌ Ｍａｎｔｉｕｋ）、カロル・ミスコウスキー、及びハンス・ピータ・サイデル（Ｈａｎｓ−Ｐｅｔｅｒ Ｓｅｉｄｅｌ）による「高ダイナミックレンジ画像のコントラスト処理のための知覚フレームワーク」、ＡＰＧＶ‘０５：グラフィックス及び視覚化における応用知覚に関する第２シンポジウムの議事録、８７−９４頁、ニューヨーク、ＮＹ、米国、２００５年、ＡＣＭ出版社、
において開示された色合いマッピング関数にそれぞれ対応する。

予測関数は、上記したように生成される。予測関数が、対応するビンに入る全てのＨＤＲ画素の値の算術平均として定義される場合、予測は、以下のように書くことができる。

上式において、Σ_ｉ＝｛ｉ＝１．．．Ｎ＊ｌ_ｌｄｒ（ｉ）＝ｌ｝、ｌ＝０．．．２５５であり、Ｎは、フレームにおける画素の数であり、ｌ_ｌｄｒ（ｉ）及びｌ_ｈｄｒ（Ｉ）は、それぞれ、ＬＤＲ及びＨＤＲフレームにおけるｉ番目の画素のルーマ値である。予測関数は、好適には、フレーム毎に更新される。

図４Ａ乃至４Ｆにおいて、予測関数は、実線として示される。予測関数は、画像コンテンツ並びに用いられる色合いマッピング機能に依存する。図４Ａ乃至４Ｆは、通常のＨＤＲ画像用の予測関数が示される。通常の予測関数が、それらの範囲のかなりの部分に渡って、勾配が大きくなるにつれてゆっくりと変わる傾向があることを、図４Ａ乃至４Ｆは示す。従って、幾つかの実施形態において、ビン毎の予測関数の値を符号化する代わりに、２つの連続したビンの予測関数値間の差が符号化される。ビット数を更に低減するために、これらの差は、例えば、ブロック９５に示すように、適応ハフマン（Ｈｕｆｆｍａｎ）アルゴリズムを用いて圧縮される。補助データストリーム８４のサイズは、幾つかの実施形態において、総ストリームサイズの１％以下である。従って、予測関数の記憶オーバーヘッドは、ほとんど取るに足らないものである。また、予測関数又は予測関数の一部は、他のやり方で、例えば、パラメータ化された多項式曲線、スプライン曲線、又は他のパラメータ化された関数で表わされてもよい。

ブロック９６において、残留フレームが計算される。残留フレームの各画素値は、ＨＤＲフレームの対応する画素の画素値と、ＬＤＲフレームの対応する画素の画素値に予測関数を適用することによって予測された画素の画素値と、の間の差を表す。ブロック９６は、各画素値（本例では、ｌ、ｕ及びｖ）について別個に実施される。輝度値の場合、残留フレームの各画素ｒ_ｌ（ｉ）は、以下のように計算される。

色度値の場合、予測関数は、識別関数であってよく、この場合、以下のようになる。

適切に選択された予測関数は、ＨＤＲフレームを符号化するデータの量を大幅に低減する。この節約にもかかわらず、残留フレームは、依然として、再構築ＨＤＲ画像の品質を視覚的に改善しない大量の雑音を含む。圧縮比は、残留フレームをフィルタ処理して、この雑音を低減又は解消することによって、画像品質の顕著な低下を招くことなく改善する。ブロック９８は、残留フレームをフィルタ処理する。残留フレームの信号は、相対的に視認度しきい値に近いことが多い。従って、フィルタ処理することにより、データから再構築されたＨＤＲ画像の品質を大幅に劣化させることなく、データを大幅に低下することができる。

ブロック９８の出力は、可視でない領域において高周波が減衰された残留フレームである。図５は、残留フレームをフィルタ処理するために適用される方法１１０を示す。方法１１０は、本発明による符号化方法に照らして実施されるが、画像に可視歪みを招くことなく、画像を表すデータの量を低減することが望ましい他の状況における用途も有する。

以下の説明は、ルーマチャネルに行われる処理について記載する。また、同じ処理が、色度チャネルにも適用される。色度チャネルは、例えば、それらの元の解像度の半分に合わせてサブサンプリングし、処理を低減する。この低減は、ほぼ輝度とクロミナンスＣＳＦとの差に相当する。

方法１１０は、残留フレーム１１２と、残留フレームをマスクするＨＤＲフレーム１１４と、を受信する。ブロック１１６及び１１８において、離散的ウェーブレット変換（ＤＷＴ）が、マスキングフレーム１１４及び残留フレーム１１２各々を幾つかの周波数及び方位選択チャネルに分割するために適用される。ワトソン（Ａ．Ｂ．Ｗａｔｓｏｎ）によるコンピュータ視覚グラフィックス及び画像処理、３９：３１１−３２７、１９８７年の「皮質変換：シミュレート神経系画像の高速演算」に記載された皮質変換等の他の適切な変換は、ＤＷＴの代わりに適用され得る。皮質変換は、極めて計算集約的であり、従って、充分な計算資源が利用可能な場合にだけ実用的である。

試作実施形態は、（ＪＰＥＧ−２０００標準による画像の不可逆圧縮にも用いられる）ＣＤＦ９／７離散ウェーブレット基底を用いる。このウェーブレット基底は、円滑さと計算効率との間に良好なトレードオフを与える。試作品では、ウェーブレット分解の３つの最も細かいスケールだけが用いられるが、これは、粗いスケールでの低空間周波数のフィルタ処理は、歪みが顕著になる可能性があるためである。

ブロック１２０において、コントラスト感度関数（ＣＳＦ）等の関数は、高空間周波数に対する人の視覚系の感度を取り込むために適用される。ＣＳＦの適用には、定数値によってウェーブレット係数の各帯域を重み付けする段階を伴う。１７００画素の距離を見るための重み付け係数例が、表２に与えられている。

人の視覚チャネルの位相感度は限定されている。これによって、再構築された画像から顕著な劣化なしで情報を廃棄するための更なる機会が提供される。マスキング信号は、ウェーブレット係数の値が最も高い領域に影響を及ぼすだけではなく、隣り合った領域にも影響を及ぼし得る。位相不確定性は、更に大きい量のマスキングを示すテクスチャーとは対照的に、エッジにおけるマスキングの効果も低下させる。

位相不確定性は、Ｌ０．２ノルムでモデル化されるが、これは、ＪＰＥＧ−２０００画像圧縮にも用いられる。Ｌ０．２ノルムは、下式

及びその数学的に同値な式によって与えられるが、ここで、ｌは、係数の近傍を示し（１３Ｈ１３ボックスが、試作実施例において近傍として用いられる）、ＬＣＳＦは、ＣＳＦ係数を適用することによって加重されるウェーブレット係数であり、

は、位相不確定性を考慮した後のＣＳＦ加重ウェーブレット係数である。

ブロック１２４は、元のＨＤＲフレーム１１４からのマスキング信号がある状態で、しきい値コントラストが、どのように変わるか予測する。コントラストマスキングをモデル化する場合、しきい値上昇関数を用いる。しきい値上昇関数は、例えば、以下の形態を有する。

試作実施形態において、式（１６）の定数は、ａ＝０．０９３０７１及びｂ＝１．０２９９及びｃ＝１１．５３５によって与えられる。

残留フレームＲＣＳＦの各ＣＳＦ加重係数が、元のＨＤＲフレーム１１４から計算された対応するしきい値上昇Ｔｅの値と比較される。ＲＣＳＦが、式（１６）からの視認度しきい値Ｔｅより小さい場合、係数は、最終的な再構築画像に顕著な変化をもたらすことなく、ゼロに設定される。このことは、下式によって表される。

最後に、フィルタ処理済みウェーブレット係数Ｒ_ｆｉｌｔは、画像領域に変換して戻される。上記事前フィルタ処理方法は、実質的に残留ストリームのサイズを低減し得る。このフィルタ処理は、視覚モデルの計算効率と精度との間の妥当なトレードオフである。本明細書に述べたフィルタ処理により、通常、符号化時間がわずかに約８０％増加する。符号化中のフィルタ処理では、復号時間は増大しない。

図３に戻ると、ブロック１００は、フィルタ処理された残留フレームを量子化する。残留フレームで符号化された差の大きさは、通常、小さいが、（１２ビットＨＤＲルーマ符号化の場合、）！４０９５乃至４０９５の範囲の値をとる。明らかに、そのような値は、８ビットＭＰＥＧエンコーダを用いて符号化できない。ＭＰＥＧ標準は、１２ビットでルーマ値を符号化するための拡張を提供するが、そのような拡張は、特に、ハードウェアでは、めったに実現されない。

量子化ブロック１００によって、残留値の大きさは、好適には、標準８ビットＭＰＥＧエンコーダを用いて、それらの値を符号化するのに充分なほどに低減される。様々な量子化方式が用いられる。例えば、幾つかの実施形態は、非線形量子化を適用するが、この場合、残留の大きな絶対値は、大きく量子化され、他方、小さい値は、最大精度で保持される。ほとんどの画素が、大きさが大きい残留を含まないことから、ほとんどの画素は、強い量子化による影響を受けない。

強い量子化は、視覚品質の悪い幾つかの画像をもたらし得る。これは、大きな量子化誤差を有するわずかな数の画素であっても、知覚される画像品質が減少するように目立つことによる。

残留値を単純に（例えば、８ビット範囲へ）クランピングすると、極めて明るい又は暗い領域において細部を失うという代価を払って、視覚的に良い結果を生成する。更に、通常の画像では、適切に選択された予測関数の場合、極めて少数の画素だけが、８ビット範囲を超過する残留値を有する。

幾つかの実施形態において、より強い量子化という代価を払ってクランピングを低減するために、残留値を一定の量子化係数で除算する。係数は、クランピングによる誤差と量子化による誤差との間のトレードオフに基づき選択される。そのような量子化係数は、各ビンに対して、そのビンに属する全ての画素の残留の最大の絶対値に基づき、別個に設定される。従って、量子化後の残留値は、下式のように計算される。

上式において、
演算子［ ．］^{−１２７÷１２７}は、角括弧内の値を最も近い整数に丸め、そして、その値が、１２７より大きいか又は−１２７より小さい場合、その値をクランプする。

ｑ（ｌ）は、各ビンΣ_ｋについて、別個に選択される量子化係数である。量子化係数は、下式によって与えられる。

上式において、ｑ_ｍｉｎは、例えば、１又は２である最小量子化係数である。

量子化係数ｑ（ｌ）は、予測関数と共に補助データストリーム８４に格納される。このデータは、まず、ブロック９５のように最初に圧縮される。ほとんどの場合、量子化係数ｑ（Ｊ）のほとんどが、値ｑ_ｍｉｎを有する。従って、ハフマン符号化が続くランレングス符号化は、量子化係数を表すデータを圧縮する効果的なやり方である。

ブロック１０２において、残留値が符号化される。残留値は、８ビット値である場合、普通のＭＰＥＧ圧縮（例えば、ＭＰＥＧ−４圧縮）を用いて符号化される。一試作実施形態において、量子化された残留値

並びに色度残留値ｒ_ｕ及びｒ_ｖは、最も近い整数値に丸められた後、ＭＰＥＧ符号化される。尚、残留値を取得するために適用される演算は、予測関数が、ほぼ線形であり、式（１８）の適応可能な量子化の効果が最小である場合、ほぼ線形である。そのような場合には、残留フレームの視覚情報は、元のＨＤＲフレームと同じ周波数帯であり、残留のＤＣＴ量子化は、元のＨＤＲ画素値に対するのと同様な効果を有する。従って、標準ＤＣＴ量子化行列は、残留フレームを符号化するために用いられる。

ブロック８８及び１０２におけるＭＰＥＧ符号化は、独立であることから、各ブロック８８及び１０２のＭＰＥＧ品質パラメータを別個に設定することが可能である。ほとんどの用途において、２つの組のＭＰＥＧ品質パラメータを設定することは、直感的でもなければ便利なものでもない。好適な実施形態において、単一の品質制御は、ブロック８８及び１０２双方の品質パラメータを設定する。ブロック８８及び１０２において品質パラメータを互いに等しく設定すると、ほぼ満足な結果が得られることが見出された。

ブロック８８及び１０２の幾つかの品質設定値は、他より良い圧縮結果を与える。最良品質のＨＤＲ画像を達成するために、ブロック１０２は、最良の品質を用いて符号化する段階を含むべきである。ブロック８８の品質設定値は、本来、ストリーム８０から再構築されるＬＤＲ画像の品質に影響を及ぼすが、ＨＤＲ画像の品質にも何らかの影響を及ぼす。

本発明の幾つかの実施形態は、ＬＤＲ及びＨＤＲフレーム双方が、同じシーンを含むという事実を利用する。従って、光学フローは、それら双方に対して、同じであるべきである。そのような実施形態において、ＬＤＲフレームのために演算された同じ運動ベクトルは、残留フレームにも用いられる。データ構造３８には、一組だけの運動ベクトルが含まれる。本発明の他の選択肢としての実施形態において、運動ベクトルは、ＬＤＲ及び残留フレームに対して別個に演算され、双方の組の運動ベクトルは、符号化画像データ３８に格納される。

本発明による方法を実施するためのソフトウェアは、様々なやり方で実現される。一試作実施形態において、ソフトウェアは、動的なライブラリとして実現され、外部ソフトウェアとの一体化を簡素化する。命令ラインツールの別個の組によって、ＨＤＲ画像ファイルとの間での映像ストリームの符号化及び復号が可能になる。

ＨＤＲ映像再生は、２つのＭＰＥＧストリーム８０及び８２の復号を伴うことから、許容可能なフレームレートを達成することは、普通のＬＤＲ映像再生の場合より困難である。再生フレームレートは、グラフィックスハードウェアを用いて、復号プロセスの幾つかの部分を実施することによって大きくできる。例えば、色空間変換及び色チャネルのアップサンプリング双方は、ＣＰＵ上で実行された場合、計算量が多くなるが、断片プログラムとして、グラフィックスプロセッサ（ＧＰＵ）において、極端に効率的に実施される。更に、幾つかの色変換機能は、固定小数点計算及びルックアップ表を用いて大幅に加速される。

図６は、品質設定値の関数として、試作実施形態の性能を示す。下の点は、ＬＤＲストリーム８０に対応し、上の点は、ＬＤＲストリーム８０と残留ストリーム８２との和に対応する。ｑスケール品質パラメータの小さい値に対して（即ち、高品質画像の場合）、残留ストリーム８２によって構成される全データストリームの割合は、（低品質ＬＤＲ画像に対応する）大きい値の品質パラメータに対して小さいことが分かる。

本明細書に述べたコーデックは、個々の画像及び一連の映像双方を符号化し復号するために用いられる。そのようなコーデックは、ＤＶＤ等の媒体や映画を記憶するために将来普及する他の記憶媒体に記憶される映画を符号化し復号するために用いられる。

本発明の幾つかの態様は、ＨＤＲ表示装置が接続される又は接続できるＨＤＲ画像用の出力が含まれるメディアプレーヤを提供する。メディアプレーヤには、例えば、図２に示す復号方法を実現するハードウェア、ソフトウェア、又はハードウェア及びソフトウェアの組合せが含まれる。

本発明のある実施例には、プロセッサに本発明の方法を実施させるソフトウェア命令を実行するコンピュータプロセッサが含まれる。例えば、データ処理システムにおける１つ又は複数のプロセッサは、プロセッサがアクセス可能なメモリに記憶されたソフトウェア命令を実行することによって、図１又は３の符号化方法や図２の復号方法を実現する。本発明は、また、プログラムプロダクトの形態で提供される。プログラムプロダクトには、データプロセッサによって実行されると、データプロセッサに本発明の方法を実行させる命令が含まれる一組のコンピュータ判読可能信号を伝達する任意の媒体を含む。本発明によるプログラムプロダクトは、任意の多種多様な形態であってよい。プログラムプロダクトには、例えば、フロッピーディスクを含む磁気データ記憶媒体、ハードディスクドライブ、ＣＤＲＯＭ、ＤＶＤを含む光学データ記憶媒体、ＲＯＭ、フラッシュＲＡＭを含む電子データ記憶媒体等の物理的な媒体を含む。プログラムプロダクト上のコンピュータ判読可能信号は、オプションとして、圧縮又は暗号化される。

構成要素（例えば、ソフトウェアモジュール、プロセッサ、組立、装置、回路等）が、上記において言及される場合、他に規定されない限り、その構成要素についての言及（“手段”についての言及を含む）は、その構成要素の均等物として、説明した本発明の代表的な実施形態の機能を実施する開示構造と構造的に均等でない構成要素を含み、記載された構成要素の機能を実施する（即ち、機能的に等価な）任意の構成要素を含むものと解釈すべきである。

上記開示に鑑みて、当業者には明らかなように、本発明の技術思想又は範囲から逸脱することなく、本発明を実践する際、数多くの変更及び修正が可能である。従って、本発明の範囲は、以下の請求項によって定義される内容に基づき解釈されるものである。

本発明の一実施形態による符号化方法を示すフローチャート。 高ダイナミックレンジ画像からの画素値のヒストグラムであって、その画像の低ダイナミックレンジバージョンにおける対応する画素が全て同じ画素値を有するヒストグラムを示す図。 本発明による復号方法を示すフローチャート。 特定の実施形態によるＭＰＥＧ符号化方法を示すフローチャート。 様々な色合いマッピングアルゴリズム用の対応するＨＤＲ及びＬＤＲ画像におけるルーマ値間の関係を示す図。 様々な色合いマッピングアルゴリズム用の対応するＨＤＲ及びＬＤＲ画像におけるルーマ値間の関係を示す図。 様々な色合いマッピングアルゴリズム用の対応するＨＤＲ及びＬＤＲ画像におけるルーマ値間の関係を示す図。 様々な色合いマッピングアルゴリズム用の対応するＨＤＲ及びＬＤＲ画像におけるルーマ値間の関係を示す図。 様々な色合いマッピングアルゴリズム用の対応するＨＤＲ及びＬＤＲ画像におけるルーマ値間の関係を示す図。 様々な色合いマッピングアルゴリズム用の対応するＨＤＲ及びＬＤＲ画像におけるルーマ値間の関係を示す図。 本発明の一実施形態による残留画像データをフィルタ処理するための方法を示す図。 試作符号化システム用の画像品質パラメータの関数としてビットレートを示すグラフ。

Claims (10)

1. 高ダイナミックレンジ画像（１２）を符号化するための方法であって、
   前記高ダイナミックレンジ画像（１２）に対応する低ダイナミックレンジ画像（１４）を取得する段階（１６）と、
   前記高ダイナミックレンジ画像（１２）及び前記低ダイナミックレンジ画像（１４）に基づいて、予測関数（１９）を生成する段階（１８）と、
   前記低ダイナミックレンジ画像（１４）に前記予測関数（１９）を適用して、予測高ダイナミックレンジ画像（２９）を取得する段階と、
   前記予測高ダイナミックレンジ画像（２９）の画素値と前記高ダイナミックレンジ画像（１２）の対応する画素値との間の差を表す残留画像（３２）を計算する段階と、
   前記低ダイナミックレンジ画像（１４）、前記予測関数（１９）及び前記残留画像（３２）を表すデータを符号化し（２０、３４、３６）記憶する段階と、
   を備える、方法。
2. 請求項１に記載の方法であって、前記低ダイナミックレンジ画像を取得する段階には、前記低ダイナミックレンジ画像（１４）を符号化する段階（２０）と、前記低ダイナミックレンジ画像を復号する段階（２４）と、が含まれる、方法。
3. 請求項１又は２に記載の方法であって、前記予測関数（１９）を確立する前に、色空間の間において、前記高ダイナミックレンジ画像（１２）、前記低ダイナミックレンジ画像（１４）又は前記高ダイナミックレンジ画像及び前記低ダイナミックレンジ画像双方を変換する段階が含まれる、方法。
4. 請求項１乃至３のいずれか１項に記載の方法であって、前記予測関数（１９）を生成する段階は、
   （ａ）対数領域において非線形である関数を生成する段階と、
   （ｂ）前記低ダイナミックレンジ画像（１４）の対応する画素が全て同じ画素値を有する前記高ダイナミックレンジ画像（１２）における画素の複数のグループの各々に属する前記高ダイナミックレンジ画像（１２）における前記画素の前記画素値の算術平均を計算
   する段階と、
   （ｃ）前記複数のグループの各々に属する前記高ダイナミックレンジ画像（１２）における前記画素の前記画素値の中央値を計算する段階と、
   （ｄ）前記複数のグループの各々に属する前記高ダイナミックレンジ画像（１２）における前記画素の前記画素値の最高及び最低画素値の平均を計算する段階と、
   （ｅ）前記複数のグループの各々に属する前記高ダイナミックレンジ画像（１２）における前記画素の前記画素値の部分集合の図心を計算する段階と、
   （ｆ）それらの組合せと
   のうちの１つ又は複数を含む、方法。
5. 請求項１乃至４のいずれか１項に記載の方法であって、前記低ダイナミックレンジ画像（１４）及び高ダイナミックレンジ画像（１２）は、各々一連の映像のフレームを含み、前記方法は、前記一連の映像の各フレーム用の新しい予測関数を生成する段階を含む、方法。
6. 画像エンコーダであって、前記画像エンコーダは、命令を実行するプロセッサを備え、前記命令は、前記プロセッサに、
   高ダイナミックレンジ画像（１２）に対応する低ダイナミックレンジ画像（１４）を取得（１６）させ、
   前記高ダイナミックレンジ画像（１２）及び前記低ダイナミックレンジ画像（１４）に基づいて、予測関数（１９）を生成（１８）させ、
   前記低ダイナミックレンジ画像（１４）に前記予測関数（１９）を適用して、予測高ダイナミックレンジ画像（２９）を取得させ、
   前記予測高ダイナミックレンジ画像（２９）の画素値と前記高ダイナミックレンジ画像（１２）の対応する画素値との間の差を表す残留画像（３２）を計算させ、
   前記低ダイナミックレンジ画像（１４）、前記予測関数（１９）及び前記残留画像（３２）を表すデータを符号化し記憶させる、
   画像エンコーダ。
7. デコーダであって、
   低ダイナミックレンジ画像（２２）と、予測関数（３７）と、残留画像（３５）とを符号化したデータストリームを受信するように構成された入力デバイスと、
   前記予測関数（３７、４７）を前記低ダイナミックレンジ画像（２２、４３）に適用して、予測高ダイナミックレンジ画像（４９）を取得するように構成された変換器と、
   前記残留画像（３５、５２）を前記予測高ダイナミックレンジ画像と結合して、高ダイナミックレンジ画像（５６）を取得するように構成された結合器と
   を備え、前記予測関数（３７、４７）は、前記低ダイナミックレンジ画像が対応する基準高ダイナミックレンジ画像と、前記低ダイナミックレンジ画像（２２）に基づくものである、デコーダ。
8. 請求項７に記載のデコーダであって、前記予測関数（３７、４７）は、前記低ダイナミックレンジ画像が対応する基準高ダイナミックレンジ画像における複数の画素グループの各々における画素のＨＤＲ画素値に少なくとも部分的に基づくものであり、前記基準高ダイナミックレンジ画像における各画素グループの画素は、同じＬＤＲ画素値を有する低ダイナミックレンジ画像の画素に対応する、デコーダ。
9. 請求項８に記載のデコーダであって、前記予測関数（３７、４７）は、同じ画素値を有する低ダイナミックレンジ画像（２２、４３）の画素が、多数の異なる画素値を有する前記予測高ダイナミックレンジ画像（４９）の画素に対応するような、前記低ダイナミッ
   クレンジ画像（２２、４３）の画素及び前記予測高ダイナミックレンジ画像（４９）の対応する画素の間の関係を生じさせるように構成されている、デコーダ。
10. 請求項１に記載の方法であって、前記予測関数（１９）を符号化すること（３６）は、ルックアップ表を符号化することを含む、方法。

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