JP7037584B2 - 効率的なエンド・ツー・エンドシングルレイヤー逆ディスプレイマネジメント符号化 - Google Patents
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Description
本出願は、2017年6月16日に出願された米国仮特許出願第62/520,832号および2017年6月16日に出願された欧州特許出願第17176416.0号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本願に援用する。
本明細書に記載される例示の実施形態は、コンポーザメタデータを用いたシングルレイヤー映像データの符号化に関する。SDR画像が受信される。SDR画像をEDR画像にマッピングするためにコンポーザメタデータが生成される。コンポーザメタデータは、訓練データベースにおける複数のSDR-EDR画像対から生成された逆方向再構成マッピングを特定する。複数のSDR-EDR画像対は、上記のSDR画像を含まない複数のSDR画像と、その複数のSDR画像に対応する複数のEDR画像とを含む。上記のSDR画像およびコンポーザメタデータは、出力SDR映像信号において符号化される。出力SDR映像信号の受信機とともに動作するEDRディスプレイに、EDRディスプレイ画像を描画させる。EDRディスプレイ画像は、コンポーザメタデータに基づいて上記のSDR画像から構成(compose)された構成(composed)EDR画像から導出される。
図1Aは、映像のキャプチャから映像コンテンツの表示までの種々の段階を示す、映像供給パイプライン(100)のプロセス例を示す。なお、本明細書に記載される技術は、図1Aに示すSDRコンテンツ生成方法など(これに限定されない)の種々のSDRコンテンツ生成方法を用いて行われ得る。いくつかの実施形態において、本明細書に記載されるSDRコンテンツは、図1Aに例示されるように、芸術的な意図を有するいずれのプロフェッショナルのスタジオ編集もカラーグレーディングも行われることなく、生成され得る。したがって、本明細書に記載される技術のうちの一部または全ては、SDRビットストリーム(例えば、単純SDRビットストリームなど)を入力として行われ得る。ビットストリームにおけるSDR画像は、カラーグレーディングされていてもよいし、カラーグレーディングされていなくてもよい。図1Aに例示するように、1シーケンスの映像フレーム(102)は、画像生成ブロック(105)を用いてキャプチャまたは生成される。映像フレーム(102)は、(例えば、デジタルカメラによって)デジタル的にキャプチャされるか、または(例えば、コンピュータアニメーションを用いて)コンピュータによって生成されることにより、映像データ(107)が得られ得る。あるいは、映像フレーム(102)は、銀塩カメラによってフィルム上にキャプチャされてもよい。フィルムがデジタルフォーマットに変換されることによって、映像データ(107)が得られる。プロダクションフェーズ(110)において、映像データ(107)は、編集され、映像プロダクションストリーム(112)を得る。
過去数十年において、非常に多くの映像/映画が世界中で制作、記録、および/または公開されてきた。これらの映像/映画のほぼ全てがSDRコンテンツである。SDRコンテンツの一例は、図1Aのプロダクションストリーム(112)の映像データから得られるSDR画像(117)などであり得るが、これだけに必ずしも限定されない。
図1Bは、リファレンスモードで動作する映像エンコーダによって実装される例示のエンコーダアーキテクチャを示す。リファレンスモードにおいて、EDR画像コンテンツは、予測関連演算のためのリファレンスとして機能する。図示されるように、シーンカット検出器170は、シーンカット検出を行って、SDR画像(117)に関連するシーンカット情報を決定する。シーンカット検出器(170)は、シーンカット情報を逆DMモジュール172に与える。逆DMモジュール172は、SDR-EDR変換ツール(例えば、逆トーンマッピングツールなど)を表し得る。逆DMモジュール(172)は、逆DM演算をSDR画像(117)に適用して、逆DM画像(例えば、リファレンスEDR画像など)を生成する。SDR画像(117)および逆DM画像の両方は、コンポーザ予測モジュール174に与えられ、コンポーザ予測係数などのコンポーザメタデータを生成する。コンポーザメタデータは、SDR画像(117)とともに使用され、SDR画像(117)から予測されたEDR画像を生成し得る。予測係数は、逆DMモジュール(172)によって生成された逆DM画像をリファレンス(または、予測ターゲット)として用いて生成され得る。
上記のように、本明細書に記載される技術を使用して、EDR画像および/または逆DM画像をリファレンスとして使用せずに、コンポーザ予測係数などのコンポーザメタデータを生成し得る。これらの予測係数は、静的予測、機械学習(ML)に基づく予測などを含むがこれらに限定されない種々の方法を使用して、非リファレンスモードで生成または決定され得る。
図1Fは、EDR画像を構成または予測するためのコンポジションメタデータを生成するために使用され得る機械学習(ML)に基づくプロセス例を例示する。MLに基づくプロセスは、訓練プロセス160(または、訓練フェーズ)および推定プロセス162(または、推定フェーズ)を含む。訓練データベース(例えば、訓練映像データベースなど)を訓練プロセス(160)において使用して、推定プロセス(162)において使用され得るMLモデルの重みを訓練し、本明細書に記載されるコンポーザ予測係数を生成し得る。
NL=NC=8 (4)
推定プロセス(162)において、入力SDR映像(例えば、SDR画像(117)を含む、など)は、訓練されたMLモデル(または、一般線形モデル)によって生成された、最適化された重み値を使用して処理され、入力SDR映像における各フレーム(または画像)についてコンポーザ予測係数が生成される。さらに、オプションまたは代替として、ポストプロセッシングモジュールを推定プロセス(162)において使用して、入力SDR映像のための予測された逆方向再構成関数が平滑性および/または単調な非低減特性を有することを確実にし得る。
図2Bおよび図2Cは、いくつかのBLUT例を例示する。図2Bに例示する第1のBLUT例204-1は、単調非低減条件を満たす、補間されたBLUT
種々の方法およびアルゴリズムのうちの1つ以上を使用し、コンポジションメタデータに少なくとも部分的に基づいて、EDRドメインにおいてDMメタデータを生成するための技術が使用され得る。これらの方法およびアルゴリズムは、EDRドメイン(例えば、DM色空間における、EDR RGB色空間における、など)においてDMメタデータを計算するための元の式を使用すること、EDRドメイン(例えば、コンポジション色空間における、EDR YCbCr色空間における、など)においてDMメタデータを計算するための近似式を使用すること、SDRドメイン(例えば、SDR YCbCr色空間における、など)において計算されたDM関連値をマッピング(例えば、1D-LUT介して、など)することによって、EDRドメインにおいてDMメタデータを生成することなどのいずれかを含み得るが、これらのみに限定されない。
元のEDR RGB式に表されるL1およびL4メタデータを含むがこれらに限定されないEDRドメインにおけるDMメタデータの一部または全ては、実際にはEDR RGB画像を生成せずに、EDR YCbCr色空間におけるY成分の予測されたEDRコードワードなどの、コンポジション色空間における予測されたEDRコードワード(または値)を使用して推定され得る。
上記に例示したように、EDRドメインにおけるDMメタデータは、EDRドメインにおけるEDRコードワードの統計量を含む。リファレンスモード(例えば、図1Bに例示、など)において、EDRコードワードの統計量は、予測演算におけるリファレンスとして機能するリファレンスEDR画像または逆DM(EDR)画像のいずれかにおいてEDRコードワードから収集され得る。非リファレンスモード(例えば、図1Cに例示、など)において、EDRコードワードの統計量は、構成/予測の前にはリファレンスEDR画像および逆DM画像のどちらも存在しない場合があるので、構成/予測されたEDR画像におけるEDRコードワードから収集され得る。
多くの場合、入力SDR映像信号は、1080pまたは2160pとは異なるフレームサイズを有する8ビットYUV映像信号である。しかし、いくつかの映像ディスプレイアプリケーションは、10ビットYUV映像信号におけるSDR画像データおよび画像関連メタデータを受信およびプロセッシングするように構成され得る。
αR=1<<(n0-ni) (28)
PR=Pout-Pin (30)
である。
L1 DMメタデータは、映像エンコーダ(例えば、図1Aの符号化ブロック(120)など)によって、画像関連メタデータの一部として受信機(例えば、EDRディスプレイとともに動作する映像復号化デバイスなど)に送信され、受信機によって構成されることになるEDR画像の最小、最大、および平均値を提供し得る。L4 DMメタデータは、映像エンコーダによって、画像関連メタデータの一部として受信機に送信され、フレーム平均値およびフレーム標準偏差値を提供し得る。
自動シーンカット検出(例えば、人間が入力を全くまたはほとんどせずに、自動画像コンテンツ分析に基づく、など)は、映画などのいくつかの映像コンテンツに対しては良く機能し得る。しかし、誤ったまたは逃したシーンカット検出が特に映画以外の映像コンテンツにおいて生じ得る場合がある。
図4Aは、本発明のある実施形態によるプロセスフロー例を例示する。いくつかの実施形態において、1つ以上のコンピューティングデバイスまたは構成要素(例えば、符号化デバイス/モジュール、トランスコーディングデバイス/モジュール、復号化デバイス/モジュール、逆トーンマッピングデバイス/モジュール、トーンマッピングデバイス/モジュール、メディアデバイス/モジュールなど)は、このプロセスフローを行い得る。ブロック402において、画像プロセッシングデバイス(例えば、符号化ブロック(120)など)がスタンダードダイナミックレンジ(SDR)画像を受信する。
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(FPG
A)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、本明細書に記載のエンハンストダイナミックレンジを有する画像の適応型知覚的量子化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、本明細書に記載の適応型知覚的量子化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、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。
EEE1.
スタンダードダイナミックレンジ(SDR)画像を受信するステップと、
前記SDR画像をエンハンストダイナミックレンジ(EDR)画像にマッピングするためのコンポーザメタデータを生成するステップであって、前記コンポーザメタデータは、訓練データベースにおける複数のSDR-EDR画像対から生成された逆方向再構成マッピングを特定し、前記複数のSDR-EDR画像対は、前記SDR画像を含まない複数のSDR画像と、前記複数のSDR画像に対応する複数のEDR画像とを含む、ステップと、
前記SDR画像および前記コンポーザメタデータを出力SDR映像信号において符号化するステップと、
前記出力SDR映像信号の受信機とともに動作するEDRディスプレイにEDRディスプレイ画像を描画させるステップであって、前記EDRディスプレイ画像は、前記コンポーザメタデータに基づいて前記SDR画像から構成された構成EDR画像から導出される、ステップと、
を含む方法。
EEE2.
前記SDR画像は、前記出力SDR映像信号において符号化されている1シーケンスのSDR画像である、
EEE1の方法。
EEE3.
前記コンポーザメタデータは、前記構成EDR画像が生成されたコンポジション色空間、または前記構成EDR画像用のリファレンスEDRディスプレイによってサポートされるピーク輝度値のうちの1つ以上に基づいて選択された逆方向再構成関数を特定する、
先行するEEEのいずれかに記載の方法。
EEE4.
前記SDR画像から複数の画像関連特徴を抽出するステップと、
前記複数の画像関連特徴、および前記複数のSDR-EDR画像対を使用して生成された複数の最適化された重み値に基づいて、前記逆方向再構成マッピングを特定する1セットのパラメータを生成するステップと、
をさらに含む、先行するEEEのいずれかに記載の方法。
EEE5.
複数の最適化された重み値は、前記複数のSDR-EDR画像対を使用して、一般線形モデルにおいて生成される、
先行するEEEのいずれかに記載の方法。
EEE6.
前記複数の画像関連特徴は、前記SDR画像におけるSDRルマコードワードから計算される1セットのルマ統計値に関連する特徴、前記SDR画像における前記SDRルマコードワードの分布に関連する特徴、または前記SDR画像における前記SDRルマコードワードの前記分布に対応するクロマ値に関連する特徴のうちの1つ以上を含む、
先行するEEEのいずれかに記載の方法。
EEE7.
SDRコードワード空間にわたって分布する1セットのSDRコードワードについての1セットの推定されたEDRコードワードを生成するステップと、
前記1セットの推定されたEDRコードワードに基づいて、補間された逆方向再構成マッピングを生成するステップと、
前記補間された逆方向再構成マッピングを、前記出力SDR映像信号において符号化される前記再構成関数に変更するステップであって、前記逆方向再構成関数は、単調非低減条件を満たす、ステップと、
をさらに含むEEE4に記載の方法。
EEE8.
前記逆方向再構成関数を移動SDRコードワードウィンドウにわたって平滑化するステップ、
をさらに含むEEE7に記載の方法。
EEE9.
前記逆方向再構成マッピングは、逆方向再構成曲線、逆方向再構成関数、パラメータ化マッピング関数、逆方向ルックアップテーブル(BLUT)、1セットの近似多項式区分、または行列に基づくマッピングのうちの1つを表す、
先行するEEEのいずれかに記載の方法。
EEE10.
前記出力SDR映像信号は、ディスプレイマネジメント(DM)メタデータを用いてさらに符号化され、前記ディスプレイマネジメント(DM)メタデータは、前記受信機によって、リファレンスEDRディスプレイ用に最適化された前記構成EDR画像に対してDM演算を行うために使用され、前記EDRディスプレイ用に最適化された前記EDRディスプレイ画像を生成することになる、
先行するEEEのいずれかに記載の方法。
EEE11.
前記方法は、映像エンコーダによって行われ、前記DMメタデータは、DM色空間について、コンポジション色空間において構成されたEDRコードワードを使用する近似に基づいて、前記映像エンコーダによって生成される、
EEE10に記載の方法。
EEE12.
前記方法は、映像エンコーダによって行われ、前記DMメタデータは、DM色空間について、前記DM色空間について生成されたEDRコードワードに基づいて、前記映像エンコーダによって生成される、
EEE10に記載の方法。
EEE13.
前記方法は、映像エンコーダによって行われ、前記DMメタデータは、DM色空間について、前記SDR画像におけるSDRコードワードの分布から導出されたマッピング統計値に基づいて、前記映像エンコーダによって生成される、
EEE10に記載の方法。
EEE14.
前記DMメタデータは、フレームレベルのDMメタデータ、シーンレベルのDMメタデータ、マルチシーンレベルのDMメタデータ、手動シーンカット情報に少なくとも部分的に基づいて生成されるDMメタデータ、自動的に検出されたシーンカット情報に少なくとも部分的に基づいて生成されるDMメタデータ、またはスライディングウィンドウを用いて生成される、フィルタリングされたDMメタデータのうちの1つ以上を含む、
EEE10~13のいずれかに記載の方法。
EEE15.
前記フィルタリングされたDMメタデータは、前記スライディングウィンドウに基づいて平滑化フィルタによって平滑化された平均シーンに基づく輝度値を含み、前記スライディングウィンドウは、前記自動的に検出されたシーンカット情報において示されるシーンカットにわたって移動する、
EEE14に記載の方法。
EEE16.
前記SDR画像、前記構成EDR画像、または前記EDRディスプレイ画像のうちの少なくとも1つは、IPT PQ(ICtCp)色空間、YCbCr色空間、RGB色空間、Rec.2020色空間、Rec.709色空間、拡張ダイナミックレンジ(EDR)色空間、ガンマ/HLG/PQ色空間、またはスタンダードダイナミックレンジ(SDR)色空間のうちの1つにおいて表される、
先行するEEEのいずれかに記載の方法。
EEE17.
前記SDR画像のビット深度は、8、9、または10+ビットうちの1つである、
先行するEEEのいずれかに記載の方法。
EEE18.
前記SDR画像は、前記出力SDR映像信号を同じビット深度の入力SDR映像信号において受信される、
先行するEEEのいずれかに記載の方法。
EEE19.
前記SDR画像は、前記出力SDR映像信号とは異なるビット深度の入力SDR映像信号において受信され、前記出力SDR映像信号は、ビット深度がスケーリングされたバージョンの前記SDR画像を含む、
先行するEEEのいずれかに記載の方法。
EEE20.
前記SDR画像は、映像プロフェッショナルの芸術的な意図に基づいて生成される、
先行するEEEのいずれかに記載の方法。
EEE21.
前記逆方向再構成マッピングは、前記複数のSDR-EDR画像対を用いて予測係数を訓練することによって得られた、最適化された予測係数値から生成される、
先行するEEEのいずれかに記載の方法。
EEE22.
前記SDR画像から抽出された複数の特徴、および前記複数のSDR-EDR画像対に基づいて訓練された複数の最適化された予測係数に基づいて、それぞれSDRサンプルコードワードを、マッピングされたEDRサンプルコードワードにマッピングする複数のサンプル点マッピングを生成するステップと、
前記複数のサンプル点マッピングに基づいて、利用可能なSDRコードワードの全範囲にわたって補間された逆方向再構成マッピングを生成するステップと、
前記利用可能なSDRコードワードの全範囲における各利用可能なSDRコードワードを中心としたスライディングウィンドウを使用して、平均フィルタリングを前記補間された逆方向再構成マッピングに適用することによって、前記補間された逆方向再構成マッピングから前記逆方向再構成マッピングを生成するステップと、
をさらに含む、先行するEEEのいずれかに記載の方法。
EEE23.
SDR画像およびコンポーザメタデータを用いて符号化されたスタンダードダイナミックレンジ(SDR)映像信号を受信するステップと、
前記コンポーザメタデータを使用して、前記SDR画像を、構成されたエンハンストダイナミックレンジ(EDR)画像にマッピングするステップであって、前記コンポーザメタデータは、訓練データベースにおける複数のSDR-EDR画像対から映像エンコーダによって生成された逆方向再構成マッピングを特定し、前記複数のSDR-EDR画像対は、前記SDR画像を含まない複数のSDR画像と、前記複数のSDR画像に対応する複数のEDR画像とを含む、ステップと、
前記SDR映像信号の受信機とともに動作するEDRディスプレイにEDRディスプレイ画像を描画させるステップであって、前記EDRディスプレイ画像は、前記コンポーザメタデータに基づいて前記SDR画像から構成された前記構成EDR画像から導出される、ステップと、
を含む方法。
EEE24.
前記コンポーザメタデータは、前記SDR画像とは別の画像メタデータとして前記SDR映像信号において搬送される、
EEE23に記載の方法。
EEE25.
前記構成EDR画像に対して色空間変換を行うステップ、
をさらに含む、EEE23またはEEE24に記載の方法。
EEE26.
前記SDR映像信号からディスプレイマネジメント(DM)メタデータを抽出するステップと、
前記構成EDR画像から前記EDRディスプレイ画像を生成するステップの一部として、前記構成EDR画像に対してDM演算を適用するステップと、
をさらに含む、EEE23~25のいずれかに記載の方法。
EEE27.
ハイブリッドログガンマ(HLG)画像を受信するステップと、
前記HLG画像をエンハンストダイナミックレンジ(EDR)画像にマッピングするためのコンポーザメタデータを生成するステップであって、前記コンポーザメタデータは、訓練データベースにおける複数のHLG-EDR画像対から生成された逆方向再構成マッピングを特定し、前記複数のHLG-EDR画像対は、前記HLG画像を含まない複数のHLG画像と、前記複数のSDR画像に対応する複数のEDR画像とを含む、ステップと、
前記HLG画像および前記コンポーザメタデータを出力HLG映像信号において符号化するステップと、
前記出力HLG映像信号の受信機とともに動作するEDRディスプレイにEDRディスプレイ画像を描画させるステップであって、前記EDRディスプレイ画像は、前記コンポーザメタデータに基づいて前記HLG画像から構成された構成EDR画像から導出される、ステップと、
を含む方法。
EEE28.
前記HLG画像から抽出された複数の特徴、および前記複数のHLG-EDR画像対に基づいて訓練された複数の最適化された予測係数に基づいて、それぞれHLGサンプルコードワードを、マッピングされたEDRサンプルコードワードにマッピングする複数のサンプル点マッピングを生成するステップと、
前記複数のサンプル点マッピングに基づいて、利用可能なHLGコードワードの全範囲にわたって補間された逆方向再構成マッピングを生成するステップと、
利用可能なHLGコードワードの全範囲における各利用可能なHLGコードワードを中心としたスライディングウィンドウを使用して、平均フィルタリングを前記補間された逆方向再構成マッピングに適用することによって、前記補間された逆方向再構成マッピングから前記逆方向再構成マッピングを生成するステップと、
をさらに含む、EEE27に記載の方法。
EEE29.
ハイブリッドログガンマ(HLG)画像およびコンポーザメタデータを用いて符号化されたHLG映像信号を受信するステップと、
前記コンポーザメタデータを使用して、前記HLG画像を、構成されたエンハンストダイナミックレンジ(EDR)画像にマッピングするステップであって、前記コンポーザメタデータは、訓練データベースにおける複数のHLG-EDR画像対から映像エンコーダによって生成された逆方向再構成マッピングを特定し、前記複数のHLG-EDR画像対は、前記HLG画像を含まない複数のHLG画像と、前記複数のHLG画像に対応する複数のEDR画像とを含む、ステップと、
前記HLG映像信号の受信機とともに動作するEDRディスプレイにEDRディスプレイ画像を描画させるステップであって、前記EDRディスプレイ画像は、前記コンポーザメタデータに基づいて前記HLG画像から構成された前記構成EDR画像から導出される、ステップと、
を含む方法。
EEE30.
EEE1~29にいずれかに記載の方法を行うように構成されたコンピュータシステム。
EEE31.
プロセッサを備え、EEE1~29のいずれかに記載の方法を行うように構成されたコンピュータシステム。
EEE32.
EEE1~29のいずれかに記載の方法を実行するためのコンピュータ実行可能な命令を記憶した、非一時的なコンピュータ読み取り可能な記憶媒体。
Claims (13)
- スタンダードダイナミックレンジ(SDR)画像を受信するステップと、
前記SDR画像をエンハンストダイナミックレンジ(EDR)画像にマッピングするためのコンポーザメタデータを生成するステップであって、前記コンポーザメタデータは、訓練データベースにおける複数のSDR-EDR画像対から生成された逆方向再構成マッピングを特定し、前記複数のSDR-EDR画像対は、前記SDR画像を含まない複数のSDR画像と、前記複数のSDR画像に対応する複数のEDR画像とを含む、ステップと、
前記SDR画像および前記コンポーザメタデータを出力SDR映像信号において符号化するステップと、
前記出力SDR映像信号の受信機とともに動作するEDRディスプレイがEDRディスプレイ画像を描画できるように前記SDR映像信号を出力するステップであって、前記EDRディスプレイ画像は、前記コンポーザメタデータに基づいて前記SDR画像から構成された構成EDR画像から導出される、ステップと、
を含む方法であって、
前記コンポーザメタデータを生成するステップは、
前記SDR画像から複数の画像関連特徴を抽出するステップであって、前記複数の画像関連特徴は、前記SDR画像におけるSDRルマコードワードから計算された1セットのルマ統計値に関連する特徴、前記SDR画像における前記SDRルマコードワードの分布に関連する特徴、または前記SDR画像における前記SDRルマコードワードの分布に対応するクロマ値に関連する特徴のうちの1つ以上を含む、ステップと、
前記複数の画像関連特徴および前記複数のSDR-EDR画像対を用いて予測係数を訓練することによって得られた複数の予測係数に基づいて、前記逆方向再構成マッピングを特定する1セットのパラメータを含む前記コンポーザメタデータを生成するステップと、
をさらに含む方法。 - 前記逆方向再構成マッピングは、前記構成EDR画像が生成されたコンポジション色空間、または前記構成EDR画像用のリファレンスEDRディスプレイによってサポートされるピーク輝度値のうちの1つ以上に基づいて選択された逆方向再構成関数を表す、
請求項1に記載の方法。 - 前記逆方向再構成マッピングは、逆方向再構成曲線、逆方向再構成関数、パラメータ化マッピング関数、逆方向ルックアップテーブル(BLUT)、1セットの近似多項式区分、または行列に基づくマッピングのうちの1つを表す、
請求項1または2に記載の方法。 - 前記出力SDR映像信号は、ディスプレイマネジメント(DM)メタデータを含むように符号化され、前記ディスプレイマネジメント(DM)メタデータは、前記受信機によって、リファレンスEDRディスプレイ用に最適化された前記構成EDR画像に対してDM演算を行うために使用され、前記EDRディスプレイ用に最適化された前記EDRディスプレイ画像が生成される、
請求項1から3のいずれかに記載の方法。 - 前記SDR画像、前記構成EDR画像、または前記EDRディスプレイ画像のうちの少なくとも1つは、IPT PQ色空間、YCbCr色空間、RGB色空間、Rec.2020色空間、Rec.709色空間、拡張ダイナミックレンジ(EDR)色空間、HLG色空間、またはスタンダードダイナミックレンジ(SDR)色空間のうちの1つにおいて表される、
請求項1から4のいずれかに記載の方法。 - 前記SDR画像から抽出された複数の画像関連特徴、および前記複数のSDR-EDR画像対に基づいて訓練された複数の予測係数に基づいて、それぞれSDRサンプルコードワードを、マッピングされたEDRサンプルコードワードにマッピングする複数のサンプル点マッピングを生成するステップと、
前記複数のサンプル点マッピングに基づいて、利用可能なSDRコードワードの全範囲にわたって補間された逆方向再構成マッピングを生成するステップと、
前記利用可能なSDRコードワードの全範囲における各利用可能なSDRコードワードを中心としたスライディングウィンドウを使用して、平均フィルタリングを前記補間された逆方向再構成マッピングに適用することによって、前記補間された逆方向再構成マッピングから前記逆方向再構成マッピングを生成するステップと、
をさらに含む、請求項1から5のいずれかに記載の方法。 - SDR画像およびコンポーザメタデータを用いて符号化されたスタンダードダイナミックレンジ(SDR)映像信号を受信するステップと、
前記コンポーザメタデータを使用して、前記SDR画像を、構成されたエンハンストダイナミックレンジ(EDR)画像にマッピングするステップであって、前記コンポーザメタデータは、訓練データベースにおける複数のSDR-EDR画像対から映像エンコーダによって生成された逆方向再構成マッピングを特定し、前記複数のSDR-EDR画像対は、前記SDR画像を含まない複数のSDR画像と、前記複数のSDR画像に対応する複数のEDR画像とを含む、ステップと、
前記SDR映像信号の受信機とともに動作するEDRディスプレイにEDRディスプレイ画像を描画させるステップであって、前記EDRディスプレイ画像は、前記コンポーザメタデータに基づいて前記SDR画像から構成された前記構成EDR画像から導出される、ステップと、
を含み、
前記コンポーザメタデータは、1セットのパラメータを含み、
前記逆方向再構成マッピングは、前記複数のSDR-EDR画像対および前記SDR画像から抽出された複数の画像関連特徴を用いて予測係数を訓練することによって得られた複数の予測係数に基づいて生成された前記1セットのパラメータによって特定され、
前記複数の画像関連特徴は、前記SDR画像におけるSDRルマコードワードから計算された1セットのルマ統計値に関連する特徴、前記SDR画像における前記SDRルマコードワードの分布に関連する特徴、または前記SDR画像における前記SDRルマコードワードの分布に対応するクロマ値に関連する特徴のうちの1つ以上を含む、
方法。 - 前記コンポーザメタデータは、前記SDR画像とは別の画像メタデータとして前記SDR映像信号において搬送される、
請求項7に記載の方法。 - 前記構成EDR画像に対して色空間変換を行うステップ
をさらに含む、請求項7または8に記載の方法。 - 前記SDR映像信号からディスプレイマネジメント(DM)メタデータを抽出するステップと、
前記構成EDR画像から前記EDRディスプレイ画像を生成するステップの一部として、前記構成EDR画像に対してDM演算を適用するステップと、
をさらに含む、請求項7から9のいずれかに記載の方法。 - 請求項1から10のいずれかに記載の方法を行うように構成されたコンピュータシステム。
- プロセッサを備え、請求項1から10のいずれかに記載の方法を行うように構成された装置。
- 請求項1から10のいずれかに記載の方法を実行するためのコンピュータ実行可能な命令を含むコンピュータプログラム。
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