JP6571899B1 - 別トーンでの描画をサポートするための動的メタデータの変換 - Google Patents
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Abstract
Description
本願は、2017年5月2日に出願された米国特許出願第15/584,368号(そしてこの出願は2016年6月20日に出願された米国特許仮出願第62/364,780に基づく優先権を主張する)に基づく優先権を主張するものであり、両出願の開示内容を全て本願に援用する。
本発明は、メタデータの変換全般に関する。より詳細には、本発明のある実施形態は、あるカラーボリューム変換(CVT)モデルに対して固有であるメタデータセットを、明らかに異なったCVTモデルに対して固有である既存のメタデータセットを用いて算出することに関する。
超高精細テレビ(UHDTV)に対してマスタリングされたコンテンツが、ハイダイナミックレンジ(HDR)システムの導入とともに広く利用可能になりつつある。これらのシステムは、映像コンテンツのより迫真的な再生によって、没入的体験を提供する。典型的なHDRシステムは、以下を特徴とする。すなわち、
・高いピーク輝度(例えば少なくとも700、1000、2000、または10000cd/m2)
・HDR電気−光学伝達関数(EOTF)(例えばSMPTE ST 2084:2014, "High Dynamic Range Electro-Optical Transfer Function of Mastering Reference Displays;" or Hybrid Log-Gamma, ITU-R Recommendation BT.2100-0 (07/2016)、ならびにBBC Research & Development White Paper WHP 283, July 2014, "Non-linear Opto-Electrical Transfer Functions for High Dynamic Range Television")
・広色域(例えばDCI-P3,ITU-R Recommendation BT. Rec.2020以上)
・より大きなコントラスト比(例えば少なくとも800:1、5000:1、または10000:1)
・4K以上の画素解像度(例えば3840×2160画素、4096×2160画素、7680×4320画素など)
本発明は、特許請求の範囲に示した要素に均等ないかなる要素も妥当に考慮に入れた、独立請求項によって定義される。従属請求項は、本発明のいくつかの実施形態の選択的な特徴に関する。
本明細書において、異なるCVTモデルにおける所与のメタデータの組み合わせから、CVTモデルパラメータを作成、抽出、および/または導出するための手法を提供する。これらの手法は、HDR能力を有するデバイス(例えばテレビ、セットトップボックス、コンピュータタブレット、スマートフォン、またはスマートウォッチ)、エンコーダまたはデコーダ、あるいはカラーグレーディングツールによって用いられ得る。一つ以上の処理ステップ、または全てのステップの総体を、クラウドまたはオフラインにおいて、単一のデバイスまたは複数のデバイスにより、リアルタイム、非リアルタイム、または準リアルタイムで行うことができる。
図1Aは、本発明の一実施形態を示す単純化したフローチャートを示す。
(i)JPEG 2000 (ISO/IEC 15444-1:2004)、
(ii)Recommendation ITU-T H.265 (04/ 2015), "High efficiency video coding," (Mainの10プロファイルを含む)、
(iii)Recommendation ITU-T H.264 (02/16), "Advanced video coding for generic audiovisual services"、または
(iv)VP9(例えば"VP9 Bitstream & Decoding Process Specification ‐ v0.6" 2016年3月31日付け)
で圧縮され得る。
上記(i)〜(iv)の各々を、本願においてあらゆる目的で援用する。
a.そのシーン中における全画像を通じ選択された画素の、知覚的量子符号化された最大RGB値のうち、最低、平均および最高のもの([0,1]で正規化可能)、
b.最大RGB値の、最小、平均、最大オフセット、
c.トーンマッピングオフセット、
d.トーンマッピングゲイン、
e.トーンマッピングガンマ(一例として、0.001刻みで[0.5,1.5]の範囲を有し、1.0をデフォルトとする)、
g.クロマ補償重み、これはクロマ調整対象の量である(一例として、[−0.5,0.5]の範囲を有する、および
h.彩度ゲイン、これは彩度調整対象の量である(一例として、[−0.5,0.5]の範囲を有する)。
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で構成されたシステム、マイクロコントローラ、フィールドプログラマブルゲートアレイ(FPGA)または他のコンフィギュラブルまたはプログラマブルロジックデバイス(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)などの集積回路(IC)デバイス、および/または、このようなシステム、デバイスまたはコンポーネントを1つ以上含む装置、を用いて実施し得る。このコンピュータおよび/またはICは、本明細書に記載のようなハイダイナミックレンジを有する画像のカラーボリューム変換に関する命令を行い、制御し、または実行し得る。このコンピュータおよび/またはICは、本明細書に記載のカラーボリューム変換プロセスに関する様々なパラメータまたは値のいずれを演算してもよい。画像およびビデオ実施形態は、ハードウェア、ソフトウェア、ファームウェア、および、その様々な組み合わせで実施され得る。
この明細書中において、各実装毎に異なり得る多数の具体的な詳細に言及しながら本発明の実施形態を説明した。従って、本発明が如何なるものかおよび出願人は本発明が如何なるものであると意図しているかについての唯一且つ排他的な指標は、後の訂正を含む、これら請求項が生じる具体的な形態の、本願から生じる1組の請求項である。当該請求項に含まれる用語に対して本明細書中に明示したあらゆる定義が、請求項内で使用される当該用語の意味を決定するものとする。よって、請求項に明示的に記載されていない限定事項、構成要素、特性、特徴、利点または属性は、いかなる形であれ請求の範囲を限定するものではない。従って、本明細書および図面は、限定的ではなく、例示的であると認識されるべきものである。
Claims (19)
- 動的メタデータを変換する方法であって、
第1のカラーボリューム変換モデルに対するソースコンテンツメタデータを受け取ることと、
受け取られた前記ソースコンテンツメタデータに基づき、前記第1のカラーボリューム変換モデルについての第1の伝達曲線を決定することと、
前記第1のカラーボリューム変換モデルの第1の伝達曲線を、第2のカラーボリューム変換モデルの第2の伝達曲線にマッピングすることであって、前記マッピングすることは、前記第1のカラーボリューム変換モデルの第1の伝達曲線を前記第2のカラーボリューム変換モデルの第2の伝達曲線に曲線フィッティングすることを包含する、マッピングすることと、
を包含し、
前記マッピングすることは、前記第2のカラーボリューム変換モデルに対するコンテンツメタデータを生成する、方法。 - 前記マッピングすることは、前記第1のカラーボリューム変換モデルの第1の伝達曲線を前記第2のカラーボリューム変換モデルの第2の伝達曲線にベストフィットマッチすることを包含し、前記第1の伝達曲線は第1のトーン伝達曲線であり、前記第2の伝達曲線は第2のトーン伝達曲線である、請求項1に記載の方法。
- 前記マッピングすることは、前記第1のカラーボリューム変換モデルの第1の伝達曲線を前記第2のカラーボリューム変換モデルの第2の伝達曲線に知覚的に妥当にマッチさせることを包含し、前記第1の伝達曲線は第1のトーン伝達曲線であり、前記第2の伝達曲線は第2のトーン伝達曲線である、請求項1に記載の方法。
- 前記第2のカラーボリューム変換モデルの前記生成されたコンテンツメタデータは、ベジエ曲線に対する少なくともニーポイント、およびアンカーを含む、請求項1に記載の方法。
- 前記第1のカラーボリューム変換モデルのソースコンテンツメタデータは、ピクチャおよび区切られたピクチャグループのうち少なくとも一方の、最小、平均、および最大の色成分値を含む、請求項4に記載の方法。
- 前記第2のカラーボリューム変換モデルの生成されたコンテンツメタデータは、ピクチャおよび区切られたピクチャグループのうち少なくとも一方の、最小、平均、および最大の色成分値を含む、請求項1に記載の方法。
- 前記第1のカラーボリューム変換モデルのソースコンテンツメタデータは、ベジエ曲線に対する少なくとも1つのニーポイント、およびアンカーを含む、請求項6に記載の方法。
- 前記マッピングすることは、カラー彩度マッピングを行うことを包含する、請求項1に記載の方法。
- 前記マッピングすることは、輝度マッピングを行うことを包含する、請求項1に記載の方法。
- 前記マッピングすることは、トーンマッピングを行うことを包含する、請求項1に記載の方法。
- 前記マッピングすることは、リアルタイムおよび準リアルタイムのうち少なくとも一方で行われる、請求項1に記載の方法。
- 前記マッピングすることはネットワーク化クラウドにおいて行われる、請求項1に記載の方法。
- 前記マッピングすることはオフラインで行われる、請求項1に記載の方法。
- ハイダイナミックレンジコンテンツの再生をエンハンスする装置であって、
第1のカラーボリューム変換モデルに対するソースコンテンツメタデータを受け取る手段と、
受け取られた前記ソースコンテンツメタデータに基づき、前記第1のカラーボリューム変換モデルについての第1の伝達曲線を決定する手段と、
前記第1のカラーボリューム変換モデルの第1の伝達曲線を第2のカラーボリューム変換モデルの第2の伝達曲線にマッピングする手段であって、前記マッピングすることは、前記第1のカラーボリューム変換モデルの第1の伝達曲線を前記第2のカラーボリューム変換モデルの第2の伝達曲線に曲線フィッティングすることを包含する、マッピングする手段と、
を備え、
前記マッピングすることは、前記第2のカラーボリューム変換モデルに対するコンテンツメタデータを生成する、装置。 - ハイダイナミックレンジコンテンツの再生をエンハンスする装置であって、
第1のカラーボリューム変換モデルに対するソースコンテンツメタデータを受け取る、少なくとも1つの電子デバイスと、
受け取られた前記ソースコンテンツメタデータに基づき、前記第1のカラーボリューム変換モデルについての第1の伝達曲線を決定する少なくとも1つの二次的な電子デバイスであって、前記少なくとも1つの二次的な電子デバイスは、前記少なくとも1つの電子デバイスおよび別の電子デバイスのうちの少なくとも一方である、二次的な電子デバイスと、
前記第1のカラーボリューム変換モデルの第1の伝達曲線を第2のカラーボリューム変換モデルの第2の伝達曲線へ曲線フィッティングすることによって、前記第1のカラーボリューム変換モデルの第1の伝達曲線を前記第2のカラーボリューム変換モデルの第2の伝達曲線にマッピングする少なくとも1つの三次的なデバイスであって、前記少なくとも1つの三次的なデバイスは、前記少なくとも1つの電子デバイス、少なくとも1つの二次的な電子デバイス、および別の電子デバイスのうち少なくとも1つである、三次的なデバイスと、
を備え、
前記マッピングすることは、前記第2のカラーボリューム変換モデルに対するコンテンツメタデータを生成する、装置。 - 動的メタデータを変換する方法であって、
ソースコンテンツを受け取ることと、
前記ソースコンテンツに関連付けられた第1のカラーボリューム変換モデルに対するソースコンテンツメタデータを生成することと、
前記生成されたソースコンテンツメタデータに基づき、前記第1のカラーボリューム変換モデルについての第1の伝達曲線を決定することと、
前記第1のカラーボリューム変換モデルの第1の伝達曲線を第2のカラーボリューム変換モデルの第2の伝達曲線にマッピングすることであって、前記マッピングは、前記第1のカラーボリューム変換モデルの第1の伝達曲線を前記第2のカラーボリューム変換モデルの第2の伝達曲線に曲線フィッティングすることを包含する、マッピングすることと、
を包含し、
前記マッピングすることは前記第2のカラーボリューム変換モデルに対するコンテンツメタデータを生成する、方法。 - 前記マッピングすることはカラー彩度マッピングを行うことをさらに包含する、請求項16に記載の方法。
- 前記マッピングすることは輝度マッピングを行うことをさらに包含する、請求項16に記載の方法。
- 前記マッピングすることはトーンマッピングを行うことをさらに包含する、請求項16に記載の方法。
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