JP5744318B2 - 複数色チャネル多重回帰予測器 - Google Patents
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Description
本願は2011年4月14日に出願された米国仮特許出願第61/475,359号の優先権を主張する。該出願の内容はここにその全体において参照によって組み込まれる。
本発明は概括的には画像に関する。より詳細には、本発明のある実施形態は、高ダイナミックレンジ画像と標準ダインミックレンジ画像との間の複数色チャネル、多重回帰予測器に関する。
本稿に記載される例示的な実施形態は、高ダイナミックレンジをもつ画像の符号化に関する。ある実施形態は、VDR画像がその対応するSDR表現との関係において表現されることを許容するMMR予測器を生成する。
図1は、本発明のある実施形態に基づくVDR-SDRシステム100における例示的なデータ・フローを描いている。HDR画像またはビデオ・シーケンスはHDRカメラ110を使って捕捉される。捕捉に続いて、捕捉された画像またはビデオは、マスタリング・プロセスによって処理されて、ターゲットVDR画像125を生成する。マスタリング・プロセスは、編集、一次および二次色補正、色変換およびノイズ・フィルタリングなどといった多様な処理ステップを組み込んでいてもよい。このプロセスのVDR出力125は、捕捉された画像がターゲットVDRディスプレイ上でどのように表示されるかについての監督(director)の意図を表す。
図3は、本発明の例示的な実装に基づくMMR予測器300の入力および出力インターフェースを示している。図3から、予測器330はそれぞれVDRおよびSDR画像データを表す入力ベクトルv 310およびs 320を受け取り、入力vの予測された値を表すベクトル340(^付きのv)を出力する。
SDR画像320中のi番目のピクセルの三つの色成分を次のように表す。
多変量多重回帰(MMR)モデルを使って一次予測モデルは次のように表せる。
rank(S')=4≦p
である場合、M(1)は、SVD、QRまたはLU分解を含む多様な代替的な数値的技法を使っても解くことができる。
式(4)は一次のMMR予測モデルを表している。次に述べるように、より高次の予測を採用することを考えることもできる。
ある代替的なMMRモデルでは、式(4)の一次の予測モデルは、各ピクセルの色成分間の相互乗算を組み込むよう次のように向上させることができる。
一次のMMC-1Cモデルは二次のデータをも含むよう拡張できる。たとえば、
ここまでに記述したMMRモデルのすべてにおいて、予測されたピクセルの値(^付きのvi)は対応する、通常共位置の、入力値siのみに依存する。MMRベースの予測のもとでは、近隣ピクセルからのデータを考慮に入れることによっても裨益しうる。このアプローチは、MMRモデルに、FIRタイプのフィルタリングのような、空間領域における入力の何らかの線形タイプの処理を統合することに対応する。
もう一つの例示的な実装として、式(4)の一次MMRモデル(MMR-1)を再び、ただし今度は色成分の一つまたは複数において空間的拡張を組み込むよう向上させたものを考えてもよい。たとえば、第一の色成分中の各ピクセルの四つの近隣ピクセルに適用されるとき、
提案されるMMR予測モデルのすべては、四つ以上の原色をもつ信号空間に簡単に拡張できる。例として、SDR信号が三原色、たとえばRGBをもつがVDR信号は六つの原色をもつP6色空間において定義されている場合を考えてもよい。この場合、式(1)〜(3)は次のように書き換えられる。
図4は、我々の発明の例示的な実装に基づく複数チャネル多重回帰予測のための例示的なプロセスを示している。
本発明の実施形態は、画像エンコーダまたは画像デコーダのいずれにおいて実装されてもよい。図6は、本発明音ある実施形態に基づくデコーダ150の例示的な実装を示している。
本発明の実施形態は、コンピュータ・システム、電子回路およびコンポーネントにおいて構成されたシステム、マイクロコントローラのような集積回路(IC)デバイス、フィールド・プログラマブル・ゲート・アレイ(FPGA)または他の構成設定可能またはプログラム可能な論理デバイス(PLD)、離散時間またはデジタル信号プロセッサ(DSP)、特定用途向けIC(ASIC)および/またはそのようなシステム、デバイスまたはコンポーネントの一つまたは複数を含む装置をもって実装されてもよい。コンピュータおよび/またはICは、本稿に記載されたもののようなMMRベースの予測に関係する命令を実行、制御または執行してもよい。コンピュータおよび/またはICは、本稿に記載されるようなMMR予測に関係する多様なパラメータまたは値の任意のものを計算してもよい。画像およびビデオのダイナミックレンジ拡張の実施形態は、ハードウェア、ソフトウェアおよびそれらのさまざまな組み合わせにおいて実装されてもよい。
このように、VDRおよびSDR画像を符号化する際にMMR予測を適用することに関係する例示的な実施形態が記述されている。以上の明細書では、本発明の諸実施形態について、実装によって変わりうる数多くの個別的詳細に言及しつつ述べてきた。このように、何が本発明であるか、何が出願人によって本発明であると意図されているかの唯一にして排他的な指標は、この出願に対して付与される特許の請求項の、その後の訂正があればそれも含めてかかる請求項が特許された特定の形のものである。かかる請求項に含まれる用語について本稿で明示的に記載される定義があったとすればそれは請求項において使用される当該用語の意味を支配する。よって、請求項に明示的に記載されていない限定、要素、属性、特徴、利点もしくは特性は、いかなる仕方であれかかる請求項の範囲を限定すべきではない。よって、明細書および図面は制約する意味ではなく例示的な意味で見なされるべきものである。
Claims (21)
- 多様な複数チャネル多重回帰(MMR)予測モデルを提供する段階であって、各MMR予測モデルは、色間画像予測を適用することにより、第二のダイナミックレンジをもつ画像および当該MMR予測モデルの予測パラメータを用いて、第一のダイナミックレンジをもつ画像を近似するよう適応されている、段階と;
第一の画像および第二の画像を受領する段階であって、前記第二の画像は前記第一の画像とは異なるダイナミックレンジを有する、段階と;
前記多様なMMRモデルから複数チャネル多重回帰(MMR)予測モデルを選択する段階と;
選択されたMMRモデルの予測パラメータの値を決定する段階と;
前記第二の画像および選択された前記MMR予測モデルに適用される前記予測パラメータの決定された値に基づいて、前記第一の画像を近似する出力画像を計算する段階と;
前記予測パラメータの決定された値および計算された前記出力画像を出力する段階とを含み、
前記多様なMMRモデルは、公式
方法。 - 前記第一の画像がVDR画像であり、前記第二の画像がSDR画像である、請求項1記載の方法。
- 前記選択されたMMRモデルが:一次MMRモデル、二次MMRモデル、三次MMRモデル、相互積のある一次MMRモデル、相互積のある二次MMRモデルまたは相互積のある三次MMRモデルの少なくとも一つである、請求項1記載の方法。
- 前記MMRモデルのいずれかがさらに、近隣ピクセルに関係した予測パラメータを含む、請求項3記載の方法。
- 前記近隣ピクセルが左隣のピクセル、右隣のピクセル、上の隣接ピクセルおよび下の隣接ピクセルを含む、請求項4記載の方法。
- 前記多様なMMR予測モデルからMMR予測モデルを選択する段階がさらに:
(a)初期MMR予測モデルを選択して適用する段階と;
(b)前記第一の画像と前記出力画像との間の残差誤差を計算する段階と;
(c)前記残差誤差が誤差閾値より小さく、さらなるMMR予測モデルが選択可能でない場合には前記初期MMRモデルを選択し、そうでない場合には、前に選択されたMMR予測モデルとは異なる新しいMMR予測モデルを前記多様なMMR予測モデルから選択して段階(b)に戻る段階とを含む、
逐次反復的な選択プロセスを含む、請求項1記載の方法。 - 第一のダイナミックレンジをもつ第一の画像を受領する段階と;
メタデータを受領する段階であって、前記メタデータは、色間画像予測を適用することにより、前記第一の画像およびMMR予測モデルの予測パラメータを用いて、第二のダイナミックレンジをもつ第二の画像を近似するよう適応されている多重回帰(MMR)予測モデルを含み、前記メタデータはさらに、前記予測パラメータの以前に決定された値を含む、段階と;
前記第一の画像および前記予測パラメータの前記以前に決定された値を前記MMR予測モデルに適用して、前記第二の画像を近似する出力画像を計算する段階とを含み、前記第二のダイナミックレンジは前記第一のダイナミックレンジとは異なり、前記MMR予測モデルは、公式
- 前記MMR予測モデルがさらに、近隣のピクセルに関係した予測パラメータを含む、請求項7記載の方法。
- 前記第一の画像がSDR画像であり、前記第二の画像がVDR画像である、請求項7記載の方法。
- 請求項1ないし6のうちいずれか一項記載の方法を実行するよう構成された、プロセッサを有する装置。
- 請求項7ないし9のうちいずれか一項記載の方法を実行するよう構成された、プロセッサを有する装置。
- 請求項1ないし6のうちいずれか一項記載の方法を実行するためのコンピュータ実行可能命令を記憶しているコンピュータ可読記憶媒体。
- 請求項7ないし9のうちいずれか一項記載の方法を実行するためのコンピュータ実行可能命令を記憶しているコンピュータ可読記憶媒体。
- 多様な複数チャネル多重回帰(MMR)予測モデルを提供する段階であって、各MMR予測モデルは、色間画像予測を適用することにより、第二のダイナミックレンジをもつ画像および当該MMR予測モデルの予測パラメータを用いて、第一のダイナミックレンジをもつ画像を近似するよう適応されている、段階と;
第一の画像および第二の画像を受領する段階であって、前記第二の画像は前記第一の画像とは異なるダイナミックレンジを有する、段階と;
前記多様なMMRモデルから複数チャネル多重回帰(MMR)予測モデルを選択する段階と;
選択されたMMRモデルの予測パラメータの値を決定する段階と;
前記第二の画像および選択された前記MMR予測モデルに適用される前記予測パラメータの決定された値に基づいて、前記第一の画像を近似する出力画像を計算する段階と;
前記予測パラメータの決定された値および計算された前記出力画像を出力する段階とを含み、
前記多様なMMRモデルは、公式
方法。 - 前記MMRモデルのいずれかがさらに、近隣ピクセルに関係した予測パラメータを含む、請求項14記載の方法。
- 前記近隣ピクセルが左隣のピクセル、右隣のピクセル、上の隣接ピクセルおよび下の隣接ピクセルを含む、請求項15記載の方法。
- 前記多様なMMR予測モデルからMMR予測モデルを選択する段階がさらに:
(a)初期MMR予測モデルを選択して適用する段階と;
(b)前記第一の画像と前記出力画像との間の残差誤差を計算する段階と;
(c)前記残差誤差が誤差閾値より小さく、さらなるMMR予測モデルが選択可能でない場合には前記初期MMRモデルを選択し、そうでない場合には、前に選択されたMMR予測モデルとは異なる新しいMMR予測モデルを前記多様なMMR予測モデルから選択して段階(b)に戻る段階とを含む、
逐次反復的な選択プロセスを含む、請求項14記載の方法。 - 第一のダイナミックレンジをもつ第一の画像を受領する段階と;
メタデータを受領する段階であって、前記メタデータは、色間画像予測を適用することにより、前記第一の画像およびMMR予測モデルの予測パラメータを用いて、第二のダイナミックレンジをもつ第二の画像を近似するよう適応されている多重回帰(MMR)予測モデルを含み、前記メタデータはさらに、前記予測パラメータの以前に決定された値を含む、段階と;
前記第一の画像および前記予測パラメータの前記以前に決定された値を前記MMR予測モデルに適用して、前記第二の画像を近似する出力画像を計算する段階とを含み、前記第二のダイナミックレンジは前記第一のダイナミックレンジとは異なり、前記MMR予測モデルは、公式
画像デコード方法。 - 前記MMR予測モデルがさらに、近隣のピクセルに関係した予測パラメータを含む、請求項18記載の方法。
- 請求項14ないし17のうちいずれか一項記載の方法を実行するよう構成された、プロセッサを有する装置。
- 請求項14ないし17のうちいずれか一項記載の方法を実行するためのコンピュータ実行可能命令を記憶しているコンピュータ可読記憶媒体。
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JP2016167834A (ja) * | 2011-04-14 | 2016-09-15 | ドルビー ラボラトリーズ ライセンシング コーポレイション | 複数色チャネル多重回帰予測器 |
JP2018057019A (ja) * | 2011-04-14 | 2018-04-05 | ドルビー ラボラトリーズ ライセンシング コーポレイション | 複数色チャネル多重回帰予測器 |
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