KR101426324B1 - 비디오 디스플레이 디바이스들에 대한 색역 압축 - Google Patents

Abstract

색역외 지점들을 색역내 지점들로 맵핑하기 위한 장치 및 방법들이 제공된다. 실시예들은 이미지 데이터의 색역과 상이한 색역을 가진 디스플레이 또는 매체 상의 표시를 위한 이미지 데이터를 변환한다. 상이한 맵핑 알고리즘들은 맵핑되는 지점들의 휘도에 부분적으로 기초하여 적용될 수 있다. 실시예들은 색역 경계를 표현하는 감소된 데이터 세트를 적용한다. 불규칙한 색역들이 수용될 수 있다.

Description

비디오 디스플레이 디바이스들에 대한 색역 압축{GAMUT COMPRESSION FOR VIDEO DISPLAY DEVICES}

관련 출원들에 대한 교차 참조

본 출원은 2010년 5월 13일 출원되고 본 명세서에 전체적으로 참조로서 포함된 미국 가특허 출원 제61/334,249호에 대한 우선권을 주장한다.

기술 분야

본 발명은 이미지들의 처리 및 디스플레이에 관한 것이다. 본 발명은 컬러 이미지들에 대한 특정 응용을 가진다. 본 발명의 양태들은 특정 형태들의 디스플레이들 상에 디스플레이하기 위한 이미지 데이터를 조정하기 위한 장치 및 방법들을 제공한다.

디스플레이들은 텔레비전들, 컴퓨터 모니터들, 홈 시네마 디스플레이들, 디지털 시네마 디스플레이들, 태블릿 컴퓨터들, 셀룰러 전화들, 디지털 카메라들, 복사기들, 산업용 제어기들과 같은 디바이스들 상의 전용 디스플레이들, 의료용 이미징, 가상 현실, 차량 시뮬레이션에 대한 디스플레이들과 같은 특수 디스플레이들 등을 포함한다. 컬러 디스플레이들은 이미지 데이터에 의해 지정된 컬러 이미지들을 디스플레이하기 위해 이용될 수 있다.

디스플레이들은 매우 다양한 기본적인 디스플레이 기술들 중 어느 하나를 포함할 수 있다. 예를 들면, 디스플레이들은: 음극선관(CRT) 디스플레이; 백라이트형 액정 디스플레이들(LCDs); 플라즈마 디스플레이들; 유기 LED 디스플레이들(OLED 디스플레이들); 레이저 프로젝터들; 디지털 미러 디바이스(DMD: digital mirror device) 디스플레이들; 및 전자발광식 디스플레이들을 포함할 수 있다. 이들 일반적인 기술들 중 어느 하나 내에서, 발광 및/또는 필터링 소자들에 대한 매우 다양한 상이한 구조들 및 구성들이 가능하다. 결과적으로, 상이한 디스플레이들은 디스플레이될 수 있는 상이한 컬러들의 범위(색역); 이용 가능한 동적 범위; 백색 지점 등과 같은 영역들에서 상당히 상이한 능력들을 가질 수 있다.

이미지 데이터(비디오 데이터 및 스틸 이미지 데이터를 포함)는 매우 다양한 상이한 포맷들 중 어느 하나를 가질 수 있다. 일부 예시적인 이미지 포맷들은 다음과 같다: RGB, YUV, GIF, TIFF, JPEG/JIF, PNG, BMP, PDF, RAW, FITS, MPEG, MP4, 및 BEF, HDRi, JPEG XR, JPEG HDR, RGBE, ScRGB과 같은 HDR(high dynamic range) 포맷들 및 그 외 다수. 이미지 포맷들은 지정될 수 있는 색역(컬러들의 범위), 지정될 수 있는 휘도의 범위, 지정될 수 있는 색역 내의 이산 컬러들의 수, 지정될 수 있는 이산 휘도 레벨들의 수 등과 같은 영역들에서 상당히 상이한 능력들을 가질 수 있다. 일부 이미지 포맷들은 상이한 능력들을 가진 다수의 버전들을 가진다.

이미지들은 디스플레이들 이외의 매체들 상에 디스플레이될 수 있다. 예를 들면, 이미지들은 인쇄될 수 있다. 이러한 다른 매체들은 또한 이미지 데이터와 상이할 수 있고 달성 가능한 이미징 특성들이 서로 상이할 수 있다.

컬러들은 많은 상이한 컬러 공간들에서 지정될 수 있다. 일부 예들은 RGB, HSV, LUV, YCbCr, YIQ, YCbCr, xvYCC, HSL, XYZ, CMYK, CIE LAB, IPT 등을 포함한다. 상이한 이미지 데이터 포맷들은 상이한 컬러 공간들에서 컬러들을 지정할 수 있다.

이미지 데이터에 지정된 컬러들 및/또는 휘도의 전범위(full range)를 디스플레이하기에는 너무 제한된 색역을 가진 디스플레이 상에 이미지 데이터를 디스플레이하는 것이 바람직할 수 있다. 이미지 데이터의 이미지 규격 특성들과 이미지가 재생될 디스플레이 또는 다른 매체의 이미지 재생 특성들 사이의 미스매치가 존재하는 경우들에서도 양호한 뷰잉 경험을 제공하기 위해 이미지 데이터를 조정할 수 있는 장치 및 방법들이 필요하다.

본 발명은 다수의 상이한 양태들을 가진다. 이들은 컬러 디스플레이들; 이미지 데이터를 전송 및/또는 처리하기 위한 장치; 이미지 데이터가 디스플레이될 디스플레이들의 능력들을 고려하도록 이미지 데이터를 변경하기 위한 방법들; 색역외 컬러들의 규격을 포함하는 이미지 데이터를 재생하도록 디스플레이들을 구동하기 위한 방법들; 포맷들 사이에서 비디오 데이터를 변환하기 위한 방법들 등을 포함하지만 이에 제한되지 않는다.

본 발명의 다른 양태들 및 본 발명의 특정 실시예들의 특징들이 하기에 기술된다.

도 1은 색역의 경계들을 정하는 세로 및 가로선들을 가진 컬러 공간의 개략도.
도 2는 색역외 화소들을 포함하는 이미지 데이터를 조정하기 위해 적용될 수 있는 방법을 도시한 흐름도.
도 2a 및 도 2b는 화소를 통과하는 세로선의 평면 및 화소를 통과하는 가로선의 평면에서 각각 색역외 화소(컬러 지점) 및 컬러 색역을 통한 슬라이스들을 도시하는 도면.
도 3a, 도 3b, 도 3c 및 도 3d는 색역외 지점들이 위치될 수 있는 반-평면(세그먼트)의 영역들이 분할될 수 있는 예시적인 방법들을 도시한 도면들.
도 4는 예시적 실시예에 적용될 수 있는 압축을 도시한 도면.
도 4a는 적용될 수 있는 압축의 형태들에 대한 일부 가능성들을 도시한 도면.
도 4b는 컬러 색역을 통해 불균일한 두께인 색역외 지점들이 압축될 수 있는 영역을 보여주는 섹션을 도시한 도면.
도 5, 도 5a 및 도 5b는 세그먼트가 섹션들로 세분될 수 있는 예시적 방법들을 도시한 도면들.
도 6a 내지 도 6b는 예시적인 실시예에서 세그먼트의 섹션들로의 세분에서 중간 단계들을 도시한 개략도들.
도 7은 색역 경계를 표현하는 데이터 구조의 개략도.
도 8은 색역외 지점들을 색역내 지점들로 맵핑하기 위한 예시적인 맵핑 방법을 도시한 흐름도.
도 9는 색역외 지점을 변환할 색역내 위치를 결정하는데 적용될 수 있는 한 방법을 도시한 도면.
도 10은 예시적 색역을 통한 가로 평면을 도시하고 세그먼트들 사이의 색역 경계의 변동을 도시한 도면.
도 10a는 지점에 대한 맵핑을 확립하기 위해 2개의 인접한 세그먼트들에 대해 결정된 거리들 사이에 보간을 적용하는 방법을 도시한 흐름도.
도 11은 예시적 색역 압축 장치의 블록도.
도 12는 일부 예시적 실시예들에 따른 색역 맵핑에 이용하기 위한 구성 정보의 가능한 세트를 도시한 도면.
도 13은 이미지 데이터의 실시간 색역 맵핑에 적용될 수 있는 방법을 도시한 흐름도.
도 14는 그레이 라인이 모두 곡선이 그려지고 컬러 공간의 축에 대해 변환되는 색역의 컬러 공간에서의 단면을 도시한 도면.
도 14a는 도 14의 색역의 변환된 버전을 도시한 도면이고, 도 14b는 불규칙한 색역을 수용하기 위해 추가의 변환들이 수행되는 색역 변환 방법의 데이터 흐름도.
도 15는 색역외 지점들을 색역내 지점들로 맵핑하기 위한 예시적 맵핑 방법을 도시한 흐름도.

첨부 도면들은 본 발명의 비제한적인 실시예들을 도시한다.

다음의 설명 전반에 걸쳐, 본 발명의 더욱 철저한 이해를 제공하기 위해 구체적인 상세들이 기재된다. 그러나, 본 발명은 이들 상세들 없이 실시될 수 있다. 다른 예들에서, 잘 알려진 요소들은 본 발명을 불필요하게 모호하게 하는 것을 회피하기 위해 상세히 도시 또는 기술되지 않았다. 따라서, 명세 및 도면들은 제한적이기보다는 예시적인 의미로 간주되어야 한다.

도 1은 명도 축(11) 및 2개의 컬러-지정 축들(12A 및 12B)에 의해 규정되는 예시적 컬러 공간(10)을 도시한다. 축들(12A 및 12B)은 명도 축(11)에 수직인 면을 규정한다. 컬러 색역(14)은 컬러 공간(10)에서 3차원 영역의 형태를 가진다. 색역(14)의 경계(15)는 세로선들(17) 및 가로선들(16)에 의해 경계가 정해지는 것으로 도시된다. 색역(14)은 흑색 지점(18) 및 백색 지점(19)을 가진다. 이 실시예에서, 흑색 지점(18) 및 백색 지점(19)은 둘다 명도 축(11) 상에 있다. 색역(14)은 예를 들면, 특정 디스플레이 또는 다른 특정 이미지 재생 처리의 색역을 포함할 수 있다.

유리하게, 컬러 공간(10)의 지점들은 원통형 좌표에 의해 규정될 수 있다. 하나의 좌표 z는 축들(12A 및 12B)에 의해 규정된 평면 위의 지점의 높이를 표시하고, 제 2 좌표 r은 축(11)으로부터 지점의 방사 거리를 표시하고, 제 3 좌표

는 지점이 위치되는 축(11) 주위의 각을 표시한다. 컬러 공간(10)에서의 임의의 지점은 트리플렛(r,

, z)에 의해 식별될 수 있다. 컬러-대립 컬러 공간들과 같은 일부 컬러 공간들에서, r은 지점이 얼마나 컬러가 있는지(컬러의 포화 또는 세기)를 표시하는 색도 좌표이고, z는 예를 들면, 기준 백색, 휘도 등에 관한 지점의 지각된 밝기를 표시하는 명도 좌표이고,

는 지점의 컬러(예를 들면, 특정 적색, 청색, 분홍색, 오렌지색, 녹색 등)를 식별하는 색상 좌표이다.

도 2는 모든 화소들에 대한 컬러들이 색역(14)내에 있는(경계(15) 상의 지점들은 색역(14)내에 있는 것으로 간주될 수 있음) 조정된 이미지 데이터를 제공하기 위해 색역외 화소들을 포함하는 이미지 데이터를 조정하기 위해 적용될 수 있는 방법(20)을 도시한다. 각각의 화소는 컬러 공간(10)에서 한 지점으로 표현될 수 있다. 컬러 공간(10)에서의 동일한 지점은 임의의 수의 화소들과 연관될 수 있다.

방법(20)은 블록(22)에서 선택적으로 다른 컬러 공간으로부터 이미지 데이터를 컬러 공간(10)으로 변환한다. 이미지 데이터는 컬러 공간(10)내에서 이미 표현될 수 있고 그 경우 블록(22)은 필요하지 않다. 일부 실시예들에서, 이미지 데이터는 초기에, 컬러-대립 컬러 공간이 아닌 제 1 컬러 공간에서 표현되고 블록(22)은 컬러-대립 컬러 공간으로의 변환을 포함한다.

이미지 데이터를 컬러 공간(10)으로 변환하도록 적용된 변환은 백색 지점을 관련시킬 수 있다. 예를 들면, CIELAB 또는 IPT 컬러 공간들로의 변환들은 백색 지점이 지정될 것을 요구한다. 일부 경우들에서, 이미지 데이터에 대한 백색 지점은 출력 디바이스 또는 매체의 것과 상이할 수 있다. 그러한 경우들에서, 디바이스 또는 매체의 백색 지점은 컬러 공간(10)으로의 변환을 위한 백색 지점으로서 이용되는 것이 바람직하다.

일부 경우들에서, 이미지 데이터와 연관되는 백색 지점을 유지하면서 이미지 데이터에 의해 지정된 이미지가 디스플레이되는 것이 바람직할 수 있다. 이러한 경우들을 다루기 위한 한 가지 옵션은 타겟 디바이스 또는 매체의 백색 지점을 이용하여 타겟 디바이스 또는 매체에 대한 색역 경계를 컬러 공간(10)으로 변환하고, 중간 컬러 공간 변환을 통해 이미지 데이터를 컬러 공간(10)으로 변환하는 것이다. 중간 컬러 공간은 예를 들면, XYZ 컬러 공간일 수 있다. 이미지 데이터는 이미지 데이터와 연관되는 백색 지점을 이용하여 중간 컬러 공간으로 변환된다. 중간 컬러 공간에서의 이미지 데이터는 그 후에 목적지 디바이스 또는 매체의 백색 지점을 이용하여 컬러 공간(10)으로 변환된다. 이러한 절차는 예를 들면 RGB 이미지 데이터를 IPT 또는 CIELAB 컬러 공간으로 변환하기 위해 이용될 수 있다.

다른 옵션은 타겟 디바이스 또는 매체의 백색 지점을 이용하여 타겟 디바이스 또는 매체에 대한 색역 경계를 컬러 공간(10)으로 변환하고 중간 컬러 공간을 통해 이미지 데이터를 컬러 공간(10)으로 변환하는 것이다. 이미지 데이터는 이미지 데이터와 연관되는 백색 지점을 이용하여 중간 컬러 공간으로 변환된다. 중간 컬러 공간은 예를 들면 XYZ 컬러 공간일 수 있다. 색도 적응은 중간 컬러 공간에서 이미지 데이터에 대해 수행되고, 그 후에 이러한 이미지 데이터는 목적지 디바이스 또는 매체의 백색 지점을 이용하여 중간 컬러 공간에서 컬러 공간(10)으로 변환된다.

색도 적응 변환 또는 CAT(Chromatic Adaptation Transform)는 신호의 백색 지점을 변환하는 변환이다. CAT는 컬러 밸런스를 조정하기 위해 흔히 이용된다. CAT는 디스플레이에 의해 도입되는 컬러 캐스트를 제거/처리하기 위해 적용될 수 있다. CAT 적용은 소스 이미지 데이터 용도의 컬러들을 타겟 디바이스에 맵핑하는데 유용할 수 있다. CAT는 예를 들면: G.D. Finlayson 및 S. Susstrunk, Spectral Sharpening and the Bradford Transform, Proc. Color Imaging Symposium (CIS 2000), pp. 236-243, 2000; G.D. Finlayson 및 S. Susstrunk, Performance of a Chromatic Adaptation Transform Based on Spectral Sharpening, Proc. IS&T/SID 8th Color Imaging Conference, Vol. 8, pp. 49-55, 2000; S. Susstrunk, J. Holm 및 G.D. Finlayson, Chromatic adaptation performance of different RGB sensors, Proc. IS&T/SPIE Electronic Imaging 2001: Color Imaging, Vol. 4300, pp. 172-183, 2001; G. Sharma (Ed.) Digital Color Imaging Handbook, CRC Press 2003 ISBN 0-8493-0900-X에 기술되고; 이들 모두는 본 명세서에 참조로서 포함된다. CAT는 예를 들면, 브래드포드(Bradford) CAT 또는 선형화된 브래드포드 CAT 또는 스펙트럼 첨예화 변환 또는 본 크리스(von Kries) 적응 변환을 포함할 수 있다.

다른 옵션은 미리 결정된 백색 지점, 예를 들면 D65 백색 지점을 이용하여 타겟 디바이스 또는 매체의 색역 경계 및 이미지 데이터 둘다를 컬러 공간(10)으로 변환하는 것이다. 일단 컬러 공간(10)으로 변환되면, 변환된 이미지 데이터 및 색역 경계 둘다에 대해 변환/회전이 수행될 수 있다. 변환/회전은 컬러 공간(10)의 축(11)과 일치하도록 색역의 그레이스케일 라인을 이동시키기 위해 선택된다. 본 명세서에 기술된 바와 같이 색역 압축 후에, 결과로서 생긴 색역-압축된 데이터를 타겟 디스플레이 상에 이미지를 디스플레이하거나 타겟 매체 상에 이미지를 표시하기 위한 응용에 적합한 컬러 공간으로 변환하기 전에, 변환/회전의 역이 수행될 수 있다.

방법(20)의 블록들(24 내지 28)은 각각의 화소마다 수행된다. 화소들은 병렬 또는 순차적으로, 임의의 순서로, 또는 그것의 일부 조합으로 처리될 수 있다. 블록(24)은 화소가 색역내인지 또는 색역외인지를 결정한다. 블록(24)은 예를 들면, 타겟 디스플레이 또는 매체의 색역(14)에 대한 경계 데이터와 화소에 대한 컬러 좌표(예를 들면, 도 1의 축들(11, 12A 및 12B)을 참조한 좌표)를 비교하는 단계를 포함할 수 있다. 화소가 색역내(14)인 경우, 이 실시예에서 요구되는 동작은 없다. 화소가 색역외인 경우, 블록(26)에서, 화소에 대해 맵핑 방향이 결정된다. 맵핑 방향은 화소가 맵핑될 색역 경계(15)에 대한 지점쪽을 가리키는 벡터를 포함할 수 있다. 맵핑 방향은 화소에 대한 휘도의 함수일 수 있다. 블록(28)에서, 화소에 대한 컬러 좌표는 색역 경계(15) 상으로의 맵핑 방향으로 투영된다(따라서 컬러 좌표들은 색역 경계의 맵핑 방향의 라인과의 교차 지점으로 조정된다). 블록(28)의 결과는 색역-압축된 이미지 데이터이다.

맵핑 방향은 화소의 색상을 보존하기 위해 선택될 수 있다(즉, 블록(28) 조정 전의 색상 값은 적어도 일부 허용오차 내에서, 블록(28) 조정 후의 색상 값과 동일하다). 컬러 공간(10)이 컬러-대립 컬러 공간인 일부 실시예들에서, 색상은 축(11) 및 세로선(17)에 의해 규정되고 축(11)에 의한 한쪽 에지를 따라 경계가 되는 반-평면들 내에서 보존된다. 이러한 실시예들에서, 맵핑 방향이 이러한 반 평면에 놓이는 한, 색상이 보존될 것이다. 달성 가능한 컬러 공간들은 세로 반-평면들에서 완전하게 색상-보존을 하는 것이 아니라 많은 응용들에 대해 수용 가능하게 근접할 수 있다. IPT 및 CIE LAB 컬러 공간들은 본 명세서에 기술된 방법들이 적용될 수 있는 적합한 컬러-대립 컬러 공간들의 예들이다.

선택적 블록(30)에서, 색역-압축된 이미지 데이터는 타겟 디스플레이 상에 이미지를 디스플레이하거나 타겟 매체 상에 이미지를 표시할 때의 응용에 적합한 컬러 공간으로 변환된다. 유리하게, 축(11) 상의 지점들은 타겟 디바이스 또는 매체에 대한 그레이스케일 값들에 대응한다. 일부 실시예들에서, 블록(30)은 2개의 단계들(이것은 선택적으로 조합된 수학 연산을 이용하여 실행될 수 있음)을 포함한다. 예를 들면, 블록(30)의 변환은 중간 컬러 공간으로의 제 1 변환 및 중간 컬러 공간에서 타겟 디스플레이를 구동 및/또는 색역-압축된 이미지를 타겟 매체에 적용할 때 이용하기에 편리한 컬러 공간으로의 제 2 변환을 수행함으로써 실행될 수 있다.

일부 실시예들에서, 지점에 대한 맵핑 방향을 선택하기 위한 알고리즘은 지점에 대한 휘도 값에 적어도 부분적으로 기초하여 선택된다. 예를 들면, 일부 실시예들에서, 맵핑 방향은 화소의 z-좌표인지의 여부(축(11)을 따른 화소의 위치)가 임계값의 위인지 아래인지에 의존하여 상이하게 선택된다. 임계값은 자체적으로, 컬러 좌표들(12A 및 12B)을 따른 화소의 위치 중 하나 또는 둘다의 함수일 수 있다. 일부 실시예들에서, 임계값은 더욱 상세히 하기에 기술되는 바와 같이 경계(15)에서의 첨점 위치의 함수에 대응하거나 상기 첨점 위치의 함수이다.

도 15는 색역외 지점들을 색역내 지점들로 맵핑하기 위한 방법(400)을 도시한다. 방법(400)은 한 지점에 대해 들어오는 화소 데이터(401)를 수신한다. 지점이 블록(402)에서 색역외인 것으로 결정되는 경우, 방법(400)은 지점이 위치되는 세그먼트(예를 들면, 컬러 공간에서 일정한 색상을 가진 표면)를 블록(404)에서 식별한다. 세그먼트는 웨지형 섹션들과 같은 섹션들로 분할될 수 있다. 블록(406)에서, 방법(400)은 지점이 위치되는 세그먼트의 섹션을 식별한다. 블록(408)에서, 맵핑 알고리즘은 색역외 지점을 색역내에 있는 컬러 공간에서의 위치로 맵핑하기 위해 선택된다. 맵핑 알고리즘은 지점이 위치되는 섹션 또는 어떤 다른 팩터(들)에 적어도 부분적으로 기초하여 선택될 수 있다. 예를 들면, 특정 맵핑 알고리즘이 세그먼트의 각각의 섹션과 연관될 수 있다. 블록(410)에서, 색역외 지점을 대응하는 색역내 지점으로 맵핑하기 위해 블록(408)에서 선택된 맵핑 알고리즘이 적용되어, 색역-압축된 화소 데이터(411)를 유발한다. 방법(400)은 블록(403)에서 다음 화소에 대한 화소 데이터를 수신한 후에 반복된다.

도 2a 및 도 2b는 각각, 화소를 통과하는 세로선의 평면(도 2a) 및 화소를 통과하는 가로선의 평면(도 2b)에서 색역외 화소 및 컬러 색역(14)을 통한 슬라이스들이다. 도 2a에 도시된 평면은 세로 평면이라고 칭해질 수 있다. 도 2b에 도시된 평면은 가로 평면이라고 칭해질 수 있다. 축(11) 및 경계(15)의 일부는 도 2a 및 도 2b의 각각에서 보여질 수 있다. 컬러 공간(10)이 컬러-대립 컬러 공간인 경우, 색상은 도 2a의 평면에서의 지점을 도 2a의 평면에서의 다른 지점들로 취한 변환들, 또는 더욱 일반적으로, 세로 반-평면에서의 지점을 동일한 세로 반-평면에서의 다른 지점으로 취한 변환들 또는

좌표의 값을 보존하는 변환들에 의해 보존된다. 이러한 변환들은 축(11) 쪽으로 향해진(예를 들면, 이와 교차하는) 맵핑 방향들을 수반한다.

도 2a는 경계(15)가 백색 지점(19)과 흑색 지점(18) 사이에서 첨점(25)을 나타내는 경우를 도시한다. 첨점들(25)의 존재는 대부분의 디스플레이들 및 다른 매체들의 색역들을 대표한다. 첨점(25)은 축(11)으로부터 가장 먼 세로 반-평면에서의 경계(15) 상의 지점이다. 축(11)을 따른 첨점(25)의 위치(도 2a에서 L1로 표시됨) 및 축(11)으로부터 첨점(25)의 거리(도 2a에서 R로서 표시됨)는 상이한 세로 반-평면들에 대해 상이할 수 있다.

도 2a는 다수의 색역외 지점들(P1, P2, P3 및 P4)을 도시한다. 지점 P2는 또한 도 2b에 도시된다. 일부 예시적인 색상-보존 맵핑 방향들 T1, T2, T3이 P1에 대해 도시된다. T1은 축(11)을 따라 P1과 동일한 값을 가진 경계(15) 상의 지점쪽에서 P1을 취한다. T1은 일정한 휘도 변환이라고 칭해질 수 있다. T2는 축(11) 상의 특정 지점 P5쪽에서 P1을 취한다. 지점 P5는 예를 들면, 전역 중심 지점을 포함할 수 있다. T3은 축(11) 상의 상이한 특정 지점 P6쪽에서 P1을 취한다. 예시된 실시예에서, 지점 P6은 첨점(25)과 동일한 휘도를 가진다. 첨점(25)은 축(11)으로부터 가장 먼 경계(15) 상의 세그먼트에서의 지점으로서 식별될 수 있다. 디바이스 색역이 섹션에서의 지점들이 동일한 최대 색도인 세그먼트에서 경계 섹션을 가지는 경우, 섹션의 중간 지점은 첨점으로서 식별될 수 있다.

일부 실시예들에서, 적어도 일부의 지점들에 대한 맵핑 방향은 축(11) 상이 아닌 지점쪽의 방향에 있을 수 있다. 일부 실시예들에서, 적어도 일부의 지점들에 대한 맵핑 방향은 맵핑되는 지점으로부터 축(11)의 먼쪽 상에 있는 초점 쪽이다.

일부 실시예들은 축(11)을 따라 색역외 지점의 거리(일부 실시예들에서 지점의 "명도(lightness)")에 적어도 부분적으로 의존하여 맵핑 방향들을 결정하기 위한 상이한 알고리즘들을 적용한다. 예를 들면, 맵핑 방향은 첨점(25) 아래의 지점들(예를 들면, L1보다 낮은 명도의 값들을 가진 지점들)에 대한 제 1 알고리즘 및 첨점(25) 위의 지점들(예를 들면, L1보다 높은 명도의 값들을 가진 지점들)에 대한 제 2 알고리즘에 따라 결정될 수 있다. 일부 실시예들에서, 맵핑 방향들은 첨점(25) 위의 지점들에 대해 하나의 방식으로 선택되고 첨점(25) 아래의 지점들에 대해 다른 방식으로 선택된다. 일부 실시예들에서, 선 위의 지점들은 제 1 알고리즘에 따라 맵핑되고 선 아래의 지점들은 제 1 알고리즘과 상이한 제 2 알고리즘에 따라 맵핑된다.

예를 들면, 색역외 지점이 대응하는 첨점(25)보다 낮은 경우, 맵핑 방향은 지점이 맵핑되는 것과 동일한 가로 평면에 놓이도록 선택될 수 있다(예를 들면, 명도를 일정하게 유지). 동일한 예에서, 대응하는 첨점(25)보다 색역외 지점이 높은 경우, 맵핑 방향은 상이하게 선택될 수 있고, 예를 들면, 축(11) 상의 고정된 지점쪽으로 맵핑될 수 있다. 고정된 지점은 예를 들면: 백색 지점(19)과 흑색 지점(18) 사이의 중간에 있는 지점쪽의 맵핑 방향(도 2a에서 값 L50을 가진 것으로 표시됨); 축(11)을 따라 첨점(25)의 위치쪽의 맵핑 방향(예를 들면, 도 2a의 값 P6을 가진 축(11) 상의 지점); 등과 같은 다양한 방식들로 선택될 수 있다.

다른 알고리즘들은 맵핑 방향을 결정하기 위해 적용될 수 있다. 일부 예들은 변환되는 지점과 동일한 색상을 가진 경계(15) 상의 가장 근접한 지점쪽을 향한 방향을 선택하는 알고리즘; 등이다.

일부 실시예들에서, 선택적인 잘못된-컬러 알고리즘들(false-color algorithms)을 제공하는 것이 바람직할 수 있다. 예를 들면, 색역외 지점들을 어떤 뜻으로 색역외 지점들에 '가장 근접한(closest)' 색역 경계 상의 지점들로 맵핑하는 대신에, 색역외 지점들을 지점(으로부터 가장 먼)으로부터 먼 색역내 컬러들 또는 예비된 컬러(reserved color)로 맵핑될 수 있다. 일부 실시예들에서, 색역외 지점들은 색역외 지점으로부터 축(11)의 먼쪽 상의 색역 경계 상에 있는 대응하는 지점들에 맵핑된다. 일부 실시예들에서, 대응하는 지점들은 축(11) 및 색역외 지점을 통과하는 라인 상의 색역 경계 상에 위치된다. 이러한 맵핑은 인근 색역내 지점들에 대해 색역외 지점들을 눈에 띄게 할 것이다. 이러한 잘못된 컬러 맵핑은 색역외 지점들을 가진 이미지의 영역들을 연구하기 위한 채색파 화가 또는 다른 전문가를 보조하는데 유용할 수 있다.

일부 실시예들에서, 색역외 지점들에 대한 맵핑 방향을 결정하는데 적용되는 알고리즘의 선택은 지점들의 위치에 의존한다. 일부 이러한 실시예들에서, 색역외 지점들이 위치될 수 있는 세로 평면들은 섹션들로 분할되고, 각각의 섹션은 섹션 내에 있는 색역외 지점들에 대한 맵핑 방향들을 결정하기 위한 대응하는 알고리즘과 연관된다. 도 3a, 도 3b, 도 3c 및 도 3d는 색역외 지점들이 위치될 수 있는 반-평면의 영역들이 분할될 수 있는 예시적 방식들을 도시한다. 일부 실시예들에서, 섹션 경계들의 위치들은 반-평면에 놓인 경계(15)의 형상들의 위치들에 기초하여 적어도 부분적으로 기초하여 결정된다. 예를 들면, 섹션 경계들은 백색 지점(19), 흑색 지점(18), 첨점(25), 구간적인 선형 곡선의 선형 세그먼트들에 의해 근사된 경계(15)의 섹션들 등 중 하나 이상의 위치들에 기초하여 위치될 수 있다. 일부 실시예들에서, 지점을 맵핑하는데 이용되는 맵핑 알고리즘은 축(11)을 따른 지점의 좌표 값(예를 들면, 화소에 대한 명도 값)에 기초하여 선택된다.

도 3a는 가로 평면들 사이에 규정된 섹션들(18A, 18B 및 18C)(예를 들면, 섹션 경계들은 축(11) 상에서 일정한 값들을 가짐)을 도시한다. 도 3b는 축(11) 상의 지점들을 통과하고 규정된 각도들에서 축(11)으로부터 떨어져 연장하는 선들 사이에 규정된 섹션들(18D 내지 18G)을 도시한다. 도 3c는 축(11) 상의 지점 및 첨점(25) 둘다를 통과하는 경계에 의해 기술된 2개의 섹션들(18H 및 18I)을 도시한다. 도 3d는 경계(15)를 규정하는 구간적인 선형 세그먼트들의 종점들을 통과하는 경계들에 의해 기술된 섹션들(18J 내지 18N)을 도시한다. 반-평면에서의 섹션들의 수가 가변될 수 있음을 알 수 있다.

상술된 실시예들에서, 색역외 지점들은 색역외 지점들을 맵핑 궤도가 경계(15)를 교차하는 지점으로 변환함으로써 경계(15)로 클리핑된다. 다른 실시예들에서, 색역외 지점들의 일부 또는 전부는 색역(14) 내 및 경계(15)에 인접한 영역으로 압축된다. 이러한 실시예들에서, 더 먼 색역외에 있는 지점들은 경계(15) 상에 또는 그에 더 근접한 위치들로 맵핑될 수 있는 반면, 그다지 멀지 않은 색역외에 있는 지점들은 색역(14)의 내부를 향해 더 먼 지점들로 맵핑될 수 있다.

도 4는 예시적 실시예에서 적용될 수 있는 압축을 도시한다. 색역외 지점들은 색역(14)의 내부에 있고 경계(15)에 인접한 영역(29)으로 맵핑된다. 영역(29) 내의 색역내 지점들은 또한 색역외 지점들을 위한 공간을 남겨두기 위해 색역(14)에서 내부로 맵핑된다. 실시예에서, 색역외 지점들에 대해 맵핑 궤도들이 결정되고, 각각의 색역외 지점은 색역외에 얼마나 많은 지점이 존재하는지의 측정(경계(15)로부터의 색역외 지점의 거리)에 적어도 부분적으로 기초하여 결정되는 맵핑 궤도를 따라 대응하는 지점으로 맵핑된다. 경계(15)에 근접한 색역내 지점들은 맵핑 궤도를 따라, 색역내 지점들이 얼마나 경계(15)에 근접한지의 측정(경계(15)에 대한 색역내 지점들의 거리)에 적어도 부분적으로 기초하여 결정되는 대응하는 지점들로 맵핑된다.

도 4는 적용될 수 있는 압축의 형태에 대한 일부 가능성들을 도시한다. 수평축은 경계(15)와 맵핑 궤도의 교차점에서 1의 값을 가진 파라미터 A에 의해 측정되는 맵핑 궤도를 따라 정규화된 거리를 표현한다. 색역(14)의 내부에 위치된 지점들(즉, A1 < 1인 A에 대한 지점들)이 그 자신에 맵핑된다. A1 < A 1의 범위에 있는 A의 값들을 가진 지점들은 경계(15) 내부의 적어도 일부의 색역외 지점들에 대한 공간을 만들기 위해 색역(14)의 내부쪽으로 맵핑된다. A > 1에 대한 지점들은 영역(29)의 외부 위치들로 맵핑된다. 일부 실시예들에서, 일부 임계량 이상 만큼 색역외에 있는 궤도 상의 모든 지점들은 경계(15) 상의 지점으로 맵핑된다.

도 4a에서, 곡선(30A)은 모든 색역외 지점들이 경계(15) 상의 대응하는 지점들에 맵핑되는 경우의 예를 도시한다; 곡선(30B)은 색역의 더 외부에 있는 지점들이 경계(15)에 맵핑되고, 색역외 지점들이 근접할수록 경계(15) 내부의 영역에 맵핑되고, 경계(15)에 근접한 일부 색역내 지점들은 더 근접한 색역외 지점들에 대한 공간을 만들기 위해 컬러 공간(10)에서 내부쪽으로 압축되는 경우의 예를 도시한다.

도 4a에 도시된 실시예에서, 영역(29)은 불균일한 두께를 가진다. 예시된 실시예를 포함하는 일부 실시예들에서, 영역(29)은 백색 지점(19) 및/또는 흑색 지점(18)에서 두께가 제로가 되도록 테이퍼된다. 예시된 실시예에서, 영역(29)은 백색 지점(19) 및 흑색 지점(18) 둘다에서 두께가 제로가 되도록 테이퍼된다. 일부 실시예들에서, 영역(29)은 축(11)으로부터 경계(15)의 거리의 함수인 두께를 가질 수 있다. 예를 들면, 일부 실시예들에서, 영역(29)은 축(11)과 경계(15) 사이의 거리의 고정된 비율인 두께를 가진다. 다른 실시예들에서, 영역(29)의 두께는 축(11)을 따른 위치의 함수(흑색 지점(18) 및 백색 지점(19)에 대응하는 위치들에서 두께가 영이 됨)이다. 일부 이러한 실시예들에서, 맵핑들은 세기의 함수인 구성요소를 포함한다.

일 실시예에서, 하기에 기술된 룩업 테이블 Ⅰ과 같은 주요 맵핑 테이블은 전역 중심 지점과 색역 경계의 첨점 사이의 기준선 상의 지점들에 대한 맵핑을 지정한다. 흑색 및 백색 지점들에 대한 개별 맵핑 테이블이 제공될 수 있다. 개별 맵핑 테이블은 예를 들면 모든 색역외 지점들이 색역 경계로 클리핑되는 것을 제공할 수 있다. 이것은 통상적인 색역들이 흑색 및 백색 지점들에서 값을 가지지 않기 때문에 행하는 것이 타당하다. 축(11) 또는 기준선 상에 있지 않은 지점들에 대해, 주요 맵핑 테이블과 개별 맵핑 테이블 사이에서 보간에 의해 특정 맵핑이 결정될 수 있다. 보간은 위치(예를 들면, 축(11)과 기준선 사이의 지점의 각 위치)에 기초할 수 있다. 그 위치에 기초하여 지점의 맵핑을 가변하는 알고리즘을 이용하여 유사한 결과가 달성될 수 있다.

일부 실시예들에서, 임계 명도 값 아래(예를 들면, 첨점(25) 아래 또는 50% 명도 값 아래 또는 어떤 다른 지정된 임계값 아래)의 지점들은 경계(15)로 클리핑되는 반면, 임계값 위의 명도 값을 가진 지점들은 색역(14)에서의 일부 지점들의 압축을 제공하는 알고리즘을 이용하여 색역(14)으로 맵핑된다. 일부 실시예들에서, 영역(29)은 임계값에 대응하는 경계(15) 상의 위치에서 제로로 테이퍼된다. 이러한 실시예의 예들은 도 4b에 도시된다.

본 명세서에 기술된 색역 및 톤 맵핑 방법들은 프로그래밍된 데이터 처리기(하나 이상이 마이크로프로세서들, 그래픽 처리기들, 디지털 신호 처리기들 등과 같은) 및/또는 특수화된 하드웨어(하나 이상의 적합하게 구성된 필드 프로그래밍 가능한 게이트 어레이들(FPGA들), 주문형 반도체(ASIC들), 논리 파이프라인들 등과 같은)을 이용하여 구현될 수 있다. 상업적 응용들에서의 문제는 이미지 처리가, 이미지들이 비디오 이미지들인 경우에 특히, 바람직하지 않게 느릴 수 있고, 바람직하지 않게 대량의 계산 리소스들을 소비할 수 있고 및/또는 원하는 레벨의 성능을 위해 바람직하지 않게 값비싼 하드웨어를 필요로 할 수 있다. 일부 예시적 실시예들은 비교적 간단한 하드웨어 및/또는 감소된 계산 리소스들로 구현될 수 있는 효율적인 색역 및 톤 맵핑을 용이하게 하는 특징들을 포함한다.

색역(14)의 외부에 있는 지점인지의 여부를 결정하는 것은 경계(15)가 매우 큰 수의 이산 지점들로 구성될 수 있기 때문에 계산적이고 메모리-집중적일 수 있다. 일부 실시예들은 감소된 데이터 세트에 의해 경계(15)를 표현한다. 도 5는 일부 이러한 실시예들에서 취해진 방식을 도시한다. 색역(14)은 세그먼트들(32)로 분할된다. 각각의 세그먼트(32)는 색역(14)의 주위의 몇 도 정도에 걸친다. 예시된 실시예에서, 각각의 세그먼트(32)는 웨지-형상이고, 세그먼트의 내부 에지는 축(11)을 따라 놓인다. 세그먼트들(32)의 수는 가변할 수 있다. 일부 실시예들에서, 색역(14)은 30개의 세그먼트들 내지 720개의 세그먼트들의 범위에서 다수의 세그먼트들로 분할된다. 세그먼트들(32)은 경계(15)에서 바람직하게 충분히 얇아서, 축(11)으로부터의 경계(15)의 거리가 세그먼트의 두께에 걸쳐 거의 일정하다.

세그먼트들(32)은 색상이 각각의 세그먼트(32) 내의 모든 지점들에 대해 동일하거나 거의 동일할 때 "색상 세그먼트들(hue segments)"이라고 칭해질 수 있다.

각각의 세그먼트 내에서, 경계(15)는 구간적 함수에 의해 근사화될 수 있다. 양호한 실시예들에서, 구간적 함수는 구간적-선형 함수이다. 예를 들면, 각각의 세그먼트는 다수의 섹션들로 분할될 수 있다. 각각의 세그먼트에 대해, 2의 제곱인 섹션들의 수로 분할되는 것이 편리하다. 예를 들면, 일부 실시예들에서, 각각의 세그먼트는 16 내지 128개의 섹션들로 분할된다.

예시적 실시예들에서, 인접한 섹션들 사이의 경계들은 축(11)과 교차하는 직선들이다. 도 5a 및 도 5b는 세그먼트가 섹션들로 세분될 수 있는 방법들의 예들을 도시한다. 도 5a에서, 모든 섹션 경계들은 공통 지점에서 교차한다. 도 5b에서, 섹션 경계들은 공통 지점에서 모두 교차하지 않는다. 섹션 경계들은 모든 색역외 지점이 단 하나의 섹션과 연관되도록 구성된다.

세그먼트를 섹션들로 분할하기 위한 일 예시적 방법이 도 6a 및 도 6b에 도시된다. 도 6a에서, 세그먼트(32)가 미리 결정된 섹션 라인들(50)을 따라 다수의 섹션들(52)로 분할된다. 각각의 섹션(52)은 색역 경계(15) 상에 다수의 지점들(53)을 포함한다. 각각이 섹션에서의 지점들(53)은 예를 들면, 각각의 섹션(52)에서 단일 표시 지점(53A)을 산출하기 위해 평균에 의해 조합된다.

흑색 지점(18) 및 백색 지점(19)은 각각의 세그먼트에서 최소 및 최대 휘도들을 각각 가진 경계(15) 상의 지점들을 찾은 다음 보간함으로써 축(11) 상에 확립된다. 많은 경우들에서, 이들 지점들은 축(11) 상에 이미 놓일 것이다. 그렇지 않은 경우들에 대해, 예를 들면, 흑색(최소 휘도) 또는 백색(최대 휘도) 지점들에 대한 휘도 값들을 평균함으로써 축 교차 지점을 결정할 수 있다. 일부 실시예들에서, 축 교차 지점을 식별하기 위해 가중 평균이 취해진다. 예를 들면, 각각의 흑색 또는 백색 지점에 대한 가중들은 지점들이 휘도 축(11)으로부터 떨어진 거리들을 합산하고, 합산에 의해 나누어진, 지점이 축(11)으로부터 떨어진 거리에 의해 각각의 지점에 대한 휘도 값을 가중함으로써 결정될 수 있다.

도 6b에 도시된 바와 같이, 새로운 섹션 라인들(54)은 각각의 표시 지점(53A)을 통해 도시된다. 그 후에 세그먼트(32)에 놓인 경계(15)의 부분은 표시 경계 지점들(53A)과 흑색 및 백색 지점들(18 및 19)을 연결하는 직선 세그먼트들(55)의 세트를 포함하는 구간적 곡선에 의해 근사화될 수 있다.

일부 실시예들에서, 섹션 라인들(50)의 위치들은 세그먼트에서 색역 경계의 부분에 대한 구간적 곡선의 맞춤을 개선하기 위해 최적화된다. 이것은 계속되는 계산 부담을 감소시키기 위해 1회 행해질 수 있다.

이러한 실시예들에서, 경계(15)는 비교적 소량의 데이터로 표현될 수 있다. 예를 들면, 도 7은 경계(15)를 표현하는 데이터 구조(60)를 도시한다. 데이터 구조(60)는 각각의 세그먼트(32)에 대응하는 테이블(62)을 포함한다. 각각의 테이블(62)은 각각의 섹션 라인에 대한 기록(63)을 포함한다. 각각의 기록(63)은 섹션 라인을 지정하기 위한 충분한 정보를 포함한다. 예를 들면, 예시된 실시예에서, 각각의 기록(63)은 기울기(63A) 및 섹션 라인이 축(11)을 교차하는 장소를 표시하는 교차 지점(63B)을 저장한다. 예시된 실시예에서, 데이터 구조(60)는 각각의 세그먼트(32)에 대한 부가 테이블(64)을 포함한다. 테이블(64)은 세그먼트의 각각의 섹션에 대한 기록(65)을 포함한다. 예시된 실시예에서, 기록(65)은 각각의 섹션에 대해 경계 시점(65A), 경계 종점(65B) 및 섹션 라인 교차 지점(65C)을 표시하는 데이터를 포함한다. 섹션 라인 교차 지점(65C)은 섹션 라인이 서로 접한 섹션 라인과 교차하는 지점을 지정한다.

데이터 구조(60)는 경계(15)의 컴팩트한 표시일 수 있다. 예를 들면, 색역(14)이 각각 64개의 섹션들을 가진 60개의 세그먼트들로 분할되는 경우에 대해, 지점 맵핑을 결정하기 위해 16개의 엔트리 테이블이 이용될 수 있고, 데이터 구조(60)는 32523개의 값들을 포함할 수 있다. 각각의 값은 예를 들면 32비트 플로팅 지점 값을 포함할 수 있다.

도 8은 색역외 지점들을 색역내 지점들로 맵핑하기 위한 맵핑 방법(70)을 도시한다. 방법(70)은 어떤 세그먼트의 어떤 섹션에 각각의 화소외 지점이 속하는지를 결정하는 블록(72)을 포함한다. 블록(73)에서, 방법(70)은 색역외 화소에 대한 맵핑 방법을 결정한다. 블록(74)에서, 방법(70)은 색역외 지점을 색역내 지점으로 맵핑한다.

도 9는 도 8의 블록(74)에 적용될 수 있는 방식을 도시한다. 각각의 색역외 지점(80)에 대해, 색역 경계(15) 상의 대응하는 경계 인터셉트 지점(81)이 식별된다. 경계 인터셉트 지점은 색역외 지점(80)과, 색역외 지점(80)이 위치되는 섹션(85)의 경계를 정하는 섹션 라인들(84A 및 84B)의 교차 지점(83) 사이의 라인(82) 상에 있다. 섹션(85)에 놓인 색역 경계(15)의 일부를 구성하는 라인 세그먼트(86)와 라인(82) 사이의 교차 지점(81)은 임의의 적합한 라인 교차 알고리즘(구현에 의존하여 하드웨어 또는 소프트웨어로 구현된)을 이용하여 결정될 수 있다.

일단 경계 인터셉트 지점(81)이 식별되었으면, 경계 인터셉트 지점(81)은 색역외 지점(80)이 얼마나 먼지의 측정을 확립하기 위해 이용될 수 있다. 예를 들면, 경계 인터셉트 지점(81)과 축 인터셉트 지점(87) 사이의 거리 R1이 결정될 수 있고, 경계 인터셉트 지점(81)과 색역외 지점(80) 사이의 거리 R3이 결정될 수 있다. 이 경우, 비 R3/R1은 색역외 지점(80)이 얼마나 먼지의 예시적 측정을 제공한다. 다른 예시적 실시예에서, 지점(80)과 축 인터셉트 지점(87) 사이의 거리 R2가 결정된다. 이 경우, 측정은 색역외 지점들에 대해 1보다 큰 값을 가진 R2/R1에 의해 주어질 수 있다.

이러한 실시예들에서, 라인(82)은 맵핑 방향을 제공할 수 있고, 지점(80)은 색역내에 있는 지점으로 맵핑될 수 있고, 임의의 측정의 함수(예를 들면, R3/R1 또는 R2/R1의 함수)인 라인(82)을 따른 위치를 가진다. 일부 실시예들에서, 함수는 처리되는 이미지에서, 또는 일부 실시예들에서, 처리되는 이미지들의 세트에서(예를 들면, 2 이상의 비디오 프레임들의 세트에서), 얼마나 먼 색역외가 가장 먼 색역외 지점인지를 파라미터로서 취한다.

일부 실시예들에서, 측정이 임계값 아래인 색역외 지점들은 색역(14)의 내부 영역으로 맵핑되는 반면, 측정이 임계값 이상인 색역외 지점들은 경계(15)로 클리핑될 수 있다(예를 들면, 지점(80)은 지점(80)을 경계 교차 지점(81)으로 맵핑함으로써 경계(15)로 클리핑될 수 있다). 지점(80)을 경계(15)로 클리핑할지의 여부를 결정하기 위해 적용되는 임계값은 고정될 수 있거나, 현재 이미지 데이터 또는 하나 이상의 관련 이미지들에 대한 이미지 데이터에 어떻게든 기초하여 결정될 수 있다(처리되는 이미지는 비디오 시퀀스의 프레임이고, 관련 이미지들은 예를 들면 비디오 시퀀스에서 인접한 또는 근처의 프레임들을 포함할 수 있다).

예를 들면, 일부 실시예들에 따른 방법들 및 장치는 색역외 지점들의 수 및 색역외 지점들이 얼마나 먼지의 측정들에 관한 통계를 획득한다. 이러한 통계는 처리되는 이미지 및/또는 관련 이미지들에 대해 획득될 수 있다. 일부 실시예들에서, 임계값은 다음 중 하나 이상과 동일하게 또는 이들에 기초하여 설정된다:

얼마나 먼 색역외가 관련 이미지에서 가장 먼 색역외 지점인지의 측정값;

얼마나 먼 색역외가 처리되는 이미지 및/또는 관련 이미지에서 중간, 평균, 또는 중도 색역외 지점인지의 측정값;

얼마나 먼 색역외가 처리되는 이미지 및/또는 관련 이미지에서 제 N 백분위수의 색역외 지점인지의 측정값;

얼마나 먼 색역외가 처리되는 이미지에서 가장 먼 색역외 지점인지의 측정값;

등.

특정 예시적 실시예에서, 임계값은 이전 프레임 또는 프레임들의 그룹으로부터 대부분의 색역외 지점의 측정값과 동일하게 설정된다. 예를 들면 측정이 R2/R1에 의해 주어지고 측정의 값이 X인 경우, 임계값은 측정이 1 < M X의 범위에서의 값 M을 가지는 지점들이 색역(14) 내의 영역으로 맵핑되고 측정이 M > X의 값을 가지는 지점들이 경계(15)로 클리핑되도록 X로 설정될 수 있다. 다른 특정 예시적 실시예에서, 맵핑 함수는 가장 먼 색역외 지점이 경계(15)에 맵핑되고 모든 다른 색역외 지점들이 색역(15) 내의 영역에 맵핑되도록 선택된다. 다른 특정 예시적 실시예에서, 맵핑 함수는 측정이 관련 이미지로부터의 지점들의 특정 백분위수와 동일하거나 초과하는 색역외 지점들이 경계(15)에 맵핑되고 모든 다른 색역외 지점들이 색역(15) 내의 영역에 맵핑되도록 선택된다.

세그먼트들(32)의 수는 경계(15)가 각각의 세그먼트(32) 내에 있는 모든 색상들의 지점들에 대해 동일하다고 가정함으로써 도입되는 잠재적 오류(potential error)에 영향을 미친다. 일부 실시예들에서, 세그먼트들(52) 사이에 보간이 수행된다. 이것은 색역(14)을 통해 가로 평면을 도시하는 도 10에 도시된다. 색역 지점(80)의 외부는 세그먼트(32A)에 도시된다. 세그먼트들(32)을 양분하는 라인들(90)이 도시된다. 지점(80)은 라인(90A) 쪽에서 라인(90B) 쪽으로의 편각

에서 라인(91) 상에 놓인다. 이 실시예에서, 지점(80)에 대응하는 경계 교차 지점(81)은 세그먼트들(32A 및 32B)의 각각에 대해 지정된 경계(15)의 근사화에 기초하여 결정된다. 보간은 색역(14)으로의 맵핑 지점(80)에 이용되는 경계 교차 지점을 결정하기 위해 결과로서 생긴 지점들 사이에서 수행된다.

일부 실시예들에서, 색역외에서 지점(80)이 얼마나 먼지의 측정을 계산하는데 적합한 거리들(예를 들면, R1, R2 및/또는 R3)이 세그먼트들(32A 및 32B)의 각각에 대해 결정되고, 지점(80)이 색역외인 정도의 측정을 확립하기 위해 결과로서 생긴 측정들이 사이에 보간된다. 결과로서 생긴 측정 및 경계 교차 지점(81C)은 지점(80)을 색역(14)에서의 대응하는 지점으로 맵핑하는데 적용될 수 있다. 보간은 라인(91)과 라인들(90A 및 90B) 사이의 각도들의 상대적 크기들에 기초할 수 있다. 보간은 선형 보간을 포함할 수 있거나, 대안적인 실시예들에서, 다수의 알려진 경계 값들에 기초한 고차의 보간을 포함할 수 있다.

도 10A는 지점에 대한 맵핑을 확립하기 위해 2개의 인접한 세그먼트들에 대해 결정된 거리들 사이에 보간을 적용하는 방법(92)을 도시한 흐름도이다. 블록(92)은 지점이 속하는 제 1 세그먼트를 식별한다. 블록(92B)은 맵핑되는 지점이 가장 근접한 제 1 세그먼트에 인접한 제 2 세그먼트를 식별한다. 블록들(92C-1 및 92C-2)에서, 제 1 및 제 2 세그먼트들에 대해, 맵핑되는 지점에 대한 경계(15)에 대한 거리들 및 축 교차 지점들이 각각 결정된다. 블록(92D)에서, 블록들(92C-1 및 92C-2)에 결정된 값들이 사이에 보간된다(제 1 및 제 2 세그먼트들의 중심들 사이에 맵핑되는 지점의 각 위치를 이용하여). 블록(92E)에서, 지점은 블록(92D)으로부터의 보간된 값들을 이용하여 축(11) 및 지점을 통과하는 라인 상의 새로운 위치에 맵핑된다.

상술된 특정 방법들은 이들이 효율적인 구현들에 잘 적응된다는 점에서 유리하다. 도 11은 예시적인 색역 압축 장치(100)를 도시한다. 장치(100)는 구성 데이터를 포함하는 메모리를 포함하는 구성 파일(102)을 포함한다. 장치(100)가 개시될 때, 셋업 모듈(104)은 구성 파일(102)을 판독하고 구성 데이터에 기초하여 다수의 룩업 테이블들을 만든다. 룩업 테이블들은 구성 구조(106)에서 호스팅된다. 구성 구조(106)는 예를 들면, FPGA, 레지스터들의 세트, 메모리 위치들의 세트 등을 포함할 수 있다.

입력(112) 및 출력(113) 사이의 데이터 경로에 처리 논리(110)가 위치된다. 처리 논리(110)는 출력 이미지 데이터(116)를 산출하기 위해 입력 이미지 데이터(115)의 값들의 맵핑을 수행한다. 맵핑은 구성 구조(106)에 의해 결정된다. 화소 값들의 맵핑이 상이한 화소들에 대해 독립적으로 수행될 수 있기 때문에, 일부 실시예들에서, 여러 화소들에 대한 값들의 맵핑이 병렬로 수행된다. 일부 실시예들에서, 처리 논리(110)는 데이터 처리기 상에서 실행하는 소프트웨어 처리에 의해 구현된다. 일부 이러한 실시예들은, 복수의 화소들에 대한 맵핑이 대응하는 복수의 동시-실행 스레드들에서 수행되는 다중-스레디드 소프트웨어를 제공한다. 예시된 실시예에서, 스레드 셋업 블록(118)은 스레드들을 개시하고 스레드 데이터 구조(119)는 실행 스레드들에 관한 정보를 유지한다. 일부 실시예들에서, 비디오의 각각의 프레임은 스레드 또는 스레드들의 세트에 의해 처리된다. 다른 실시예들에서, 복수의 화소들에 대한 병렬 맵핑이 병렬 논리 파이프라인들에서 수행되고, 처리 논리 회로(110)는 들어오는 화소값들을 이용 가능한 논리 파이프라인들로 향하게 하기 위한 선택 메커니즘을 포함할 수 있다.

도 12는 일부 예시적 실시예들에 따른 색역 맵핑에 이용하기 위한 가능한 세트의 구성 정보(120)를 도시한다. 구성 정보(120)는 일반 구성 정보를 포함하는 테이블(121)을 포함한다. 예시적 실시예에서, 일반 구성 정보는: 다수의 세그먼트들; 각각의 섹션이 분할되는 다수의 섹션들; 및 화소 맵핑 테이블들의 길이를 지정하는 값들을 포함한다. 일부 효율적인 알고리즘들이 개별 지점들이 어떤 세그먼트들에 할당되어야 하는지를 결정하기 위해 세그먼트들의 수의 역을 이용할 수 있기 때문에, 세그먼트들의 수를 세그먼트들의 수의 역으로서 지정하는 것이 편리할 수 있다. 일부 실시예들에서, 일반 구성 정보 테이블(121)은 3개의 데이터 항목들을 포함한다.

세그먼트/섹션 결정 테이블들(122)의 세트가 세그먼트들 내의 섹션들의 경계들을 지정하는 정보를 저장한다. 경계들은 예를 들면 섹션 라인들을 포함할 수 있다. 정보는 예를 들면, 각각의 세그먼트에 대해 각각의 섹션 라인에 대한 기울기 및 경계 인터셉트를 지정할 수 있다. HS개의 세그먼트들 및 세그먼트당 NS개의 섹션들이 존재하는 경우, 일부 실시예들에서, 세그먼트/섹션 결정 테이블들(122)은 HS(2NS-2)개의 데이터 항목들을 포함한다.

경계 인터셉트 결정 테이블들(123)의 세트는 색역외 지점들이 맵핑될 수 있는 경계 인터셉트를 결정하고 및/또는 색역내 지점들이 압축될 수 있는 방향을 결정하기에 유용한 정보를 저장한다. 예시적 실시예에서, 경계 인터셉트 결정 테이블들(123)은 각각의 세그먼트의 각각의 섹션에 대한 3개의 2D 좌표 세트들을 저장한다. 좌표 세트들은 예를 들면 각각의 섹션에 대한 시점, 종점 및 에지 교차점(예를 들면, 섹션 라인 교차 지점(65))을 지정할 수 있다. 이것은 예를 들면 도 7에 도시된다. 일부 실시예들에서, 테이블들(123)은 HS(6SN)개의 데이터 항목들을 포함한다.

화소 맵핑 테이블들(124)의 세트는 지점들에 대한 맵핑들을 지정한다. 화소 맵핑 테이블들(124)은 예를 들면, 색역의 입력 및 출력 백분위수들을 지정할 수 있다. 일부 실시예들에서, 화소 맵핑 테이블들은 TL이 각각의 테이블에서 엔트리들의 수인 HS(2TL)개의 데이터 항목들을 포함한다. 테이블 I는 예시적인 화소 맵핑 테이블을 도시한다.

일부 실시예들은 임의의 색역외 지점들이 얼마나 먼 색역외에 있으려고 하는지를 고려하기 위해 테이블 Ⅰ에 도시된 것과 같은 화소 맵핑 테이블들을 적응적으로 수정한다. 룩업 테이블에서 입력 값들에 대해 이러한 수정들이 이루어질 수 있다. 예를 들면, 데이터의 하나 이상의 이전 프레임들에 대한 통계가 가장 먼 색역외 지점들이 타겟 색역의 150%만큼 색역 외에 있음(예를 들면, 입력 값들은 1.5를 초과하지 않음)을 표시한다고 가정한다. 테이블 I의 룩업 테이블은 테이블 Ⅱ에 예시된 바와 같이 수정될 수 있었다.

일부 실시예들에서, 룩업 테이블들에 대한 이러한 적응성 수정들은 색역외 화소들에 대응하는 입력 값들(예를 들면, 테이블 I 및 테이블 Ⅱ의 예들에서 1.0 이상의 입력 값들)만에 영향을 미친다.

도 13은 이미지 데이터(일부 실시예들에서 비디오 데이터임)의 실시간 색역 맵핑에 적용될 수 있는 방법(200)을 도시한 흐름도이다. 방법(200)은 이미지 데이터의 프레임(202)을 수신한다. 예시된 실시예에서, 프레임(202)의 화소 값들은 XYZ 컬러 공간에서 표현되는 지점들을 규정한다. 블록(204)은 극 IPT(polar IPT) 또는 CIE LAB와 같은 극 컬러 공간으로의 프레임(202)의 데이터의 변환을 수행한다.

변환된 데이터에서 각각의 화소에 대해 블록들(206 내지 216)이 수행된다. 블록(206)은 화소에 대한 컬러 지점이 위치되는 세그먼트(206A)를 식별한다. 블록(206)은 블록(206)에서 세그먼트들을 규정하는 데이터(211)(예를 들면, 얼마나 많은 세그먼트들이 존재하는지를 지정하는 데이터)를 이용한다. 일부 실시예들에서, 블록(206)은 세그먼트들의 수로 나누어진 색상 값들의 범위의 역으로 극 색상 값을 곱하는 것을 포함한다. 예를 들면, 지점에 대한 세그먼트(206A)는 다음의 계산에 의해 식별될 수 있다:

여기서: Seg의 정수부는 세그먼트를 식별하는 값이고, θ는 극 색상 값(각도값)이고, NS는 세그먼트들의 수이고, 360은 색상 값들의 범위이다.

다른 실시예들에서, 룩업 테이블은 어떤 세그먼트에 지점이 속하는지를 식별하기 위해 자문받는다. 세그먼트들 각각이 동일한 크기이거나 세그먼트들이 규칙적일 필요는 없다. 룩업 테이블은 세그먼트들이 불규칙한 지점에 대응하는 세그먼트를 식별하기에 편리한 방식이다.

블록(208)은 컬러 지점이 속하는 세그먼트의 섹션(208A)을 식별한다. 블록(208)은 어떤 섹션(208A)에 지점이 속하는지를 결정하기 위해 섹션화 룩업 테이블(214; sectioning lookup table)을 이용할 수 있다. 일부 실시예들에서, 블록(208)은 맵핑되는 컬러 지점을 섹션 경계에 의해 교차되는 축(11) 상의 지점에 연결하는 라인의 기울기(경사)를 결정한다. 섹션 경계의 기울기에 대한 이 기울기의 비교는 컬러 지점이 섹션 경계 위(즉, 더 큰 휘도 방향에서)인지 아래인지를 표시한다.

일부 실시예들에서, 이것은 한 섹션에 대한 컬러 지점의 위치를 좁히기 위해 상이한 섹션 경계들에 대해 반복된다. 예를 들면, 바이너리 탐색이 행해질 수 있다. 짝수의 섹션들이 존재하는 경우, 블록(208)은 컬러 지점이 세그먼트의 중앙 섹션 경계 위의 세그먼트의 제 1 부분에 있는지 또는 중앙 섹션 경계 아래의 세그먼트의 제 2 부분에 있는지를 결정하기 위해 기울기 비교를 수행할 수 있다. 이것은 그 후에, 경우에 따라, 컬러 지점이 세그먼트의 제 1 또는 제 2 부분에 대해 중앙 섹션 경계 위인지 또는 아래인지의 여부를 결정하기 위해 기울기 비교를 수행함으로써 반복될 수 있다. 이것은 컬러 지점이 위치되는 섹션이 결정될 때까지 계속될 수 있다. 2ⁿ개의 섹션들(즉, SN = 2ⁿ)이 존재하는 경우, 컬러 지점이 위치되는 섹션은 n번의 기울기 비교들을 수행함으로써 식별될 수 있다.

다른 옵션들도 또한 가능하다. 예를 들면, 장치는 축(11)에 평행한 컬러 지점을 통과하는 라인과의 섹션 라인들의 교차들을 결정하도록 구성될 수 있다. 컬러 지점이 속하는 섹션(208A)은 컬러 지점에 대한 휘도 값과 교차 지점에 대한 휘도 값들의 크기를 비교함으로써 식별될 수 있다.

블록(210)은 색역 경계에 대한 맵핑 궤도의 인터셉트를 결정한다; 인터셉트는 맵핑되는 지점과 이전 계산된 섹션 에지들의 교차 지점 사이에 이어지는 라인과 색역 경계(15) 사이의 교차를 찾음으로써 결정된다. 축(11)과의 맵핑 궤도의 교차 지점, 및 맵핑되는 지점과 색역 경계(15) 둘 다에 대한 거리가 또한 결정된다(예를 들면, 색역외 지점이 얼마나 먼지의 측정(210A)). 블록(210)에서의 인터셉트는 인터셉트 룩업 테이블(215)에 의해 결정될 수 있다.

블록(212)은 지점이 어떻게 맵핑될 것인가를 결정한다. 결과(212A)의 경우, 방법(200)은 지점을 맵핑 룩업 테이블(219)에 의해 결정된 거리 만큼 맵핑 방향에서 변환된 지점으로 맵핑하는 블록(214)으로 진행한다. 결과(212B)의 경우, 방법(200)은 맵핑 파라미터들(217)에 따라 맵핑을 수행하는 블록(216)으로 진행한다. 일부 실시예들에서, 블록(212)에서의 결정은 맵핑될 지점의 좌표에 기초한다.

맵핑 파라미터들은 예를 들면, 맵핑 지점들에 대한 복수의 미리 규정된 규칙들 중 하나를 식별할 수 있다. 맵핑 파라미터들은 또한 선택된 규칙의 동작의 양태들을 제어하는 부가의 입력들을 포함할 수 있다. 예를 들면, 맵핑 파라미터들을 다음으로부터 선택된 규칙을 식별할 수 있다:

1. 색역외의 지점들을 색역 경계(또는 색역 경계 내의 클리핑 경계)로 클리핑하는 규칙.

2. 스케일링 후에 모든 지점들이 색역 내에 있도록 동일한 양만큼 모든 지점들을 스케일링하는 규칙.

3. 모든 지점들을 어떤 양만큼 스케일링한 다음 색역외 스케일링된 지점들을 색역 경계로 클리핑하는 규칙.

4. 지점들이 색역 외에 얼마나 근접하게 있는지(또는 지점들이 색역외에서 얼마나 멀리 있는지)에 의존하여 다양한 스케일링(니 펑션(knee function))에 의해 스케일링하는 규칙.

5. 지점들에 대한 맵핑들을 결정하기 위한 룩업 테이블을 적용하는 규칙(선택될 상이한 룩업 테이블들을 적용하는 복수의 규칙들이 존재할 수 있다).

맵핑 파라미터들은 선택된 규칙의 거동(behaviour)을 식별하는 값들을 포함할 수 있다. 예를 들면, 색역외 화소들을 내부로 스케일링하는 규칙이 선택된 경우에, 파라미터들은 화소들이 어떤 특징(들) 쪽으로 맵핑되는지를 결정할 수 있다. 이러한 파라미터들은 예를 들면 다음을 향한 맵핑 중에서 선택을 제어할 수 있다:

1. 전역 중심(global center).

2. 색상 첨점.

3. 일정한 명도.

파라미터들은 또한 다음과 같은 것들을 제어하는 값들을 지정할 수 있다:

전역 중심의 좌표.

존재한다면, 클리핑 경계가 색역 경계의 내부에 놓이는 양.

스케일링 팩터.

화소들이 스케일링되는(또는 스케일링 변화하는) 외부의 지점.

등.

일부 실시예들에서, 색역 경계에서 첨점의 위 및 아래의 지점들에 대해 개별 맵핑 파라미터들이 제공된다.

블록(218)은 출력 이미지 데이터(221)를 산출하기 위해 맵핑된 데이터 지점들을 XYZ 컬러 공간으로 다시 변환한다.

일부 타겟 디바이스들 또는 매체들은 맵핑이 수행되는 컬러 공간으로의 색역의 변환이 곡선의 그레이 라인을 유발하는 색역들을 지원할 수 있다. 이것은 그레이 라인(304)이 곡선이 되고 컬러 공간(300)의 축(11)에 대해 변환되는 색역(302)의 컬러 공간(300)에서의 단면을 도시하는 도 14에 도시된다.

이러한 상황들은, 그레이 라인(304)이 축(11)과 정렬되는 색역(302)의 변환된 버전과 색역(302) 사이의 컬러 공간(300)에서 변환을 만듦으로써 다루어질 수 있다. 이것은 색역(302)의 변환된 버전(302A)을 도시한 도 14a에 도시된다. 맵핑은 변환된 버전(302A)을 이용하여 수행될 수 있고, 변환된 이미지 데이터를 출력하기 전에 역 변환이 수행될 수 있다.

도 14b는 불규칙한 색역을 수용하기 위해 이러한 부가의 변환들이 수행되는 경우에 대한 데이터 흐름을 도시한다. 맵핑은 하드웨어 및/또는 소프트웨어에서 구현될 수 있는 논리 파이프라인(320)에서 수행된다. 입력 화소 데이터(322)는 출력 화소 데이터(324)를 산출하기 위해 논리 파이프라인(302)에서 처리된다. 논리 파이프라인(320)은 그레이 라인(304)이 축(11)과 정렬되도록 타겟 색역을 맵핑하기 위해 결정된 제 1 변환(326)을 포함한다. 맵핑 블록(327)은 본 명세서에 기술된 방식으로 색역 맵핑을 수행한다. 역 변환 블록(328)은 출력 화소 데이터(324)를 산출하기 위해 제 1 변환(326)에 의해 수행된 변환의 역을 적용한다.

논리 파이프라인은 구성 데이터(330)에 의해 지원된다. 타겟 색역을 규정하는 타겟 색역 데이터(333)는 그레이 라인(304)을 식별하기 위해 블록(335)에서 처리된다. 일부 실시예들에서, 그레이 라인은 각각의 휘도 레벨에 대한 모든 또는 선택된 경계 지점들의 질량 중심을 결정함으로써 식별된다. 일부 실시예들에서, 그레이 라인은 색역 데이터의 일부를 수반하거나 형성하는 파라미터들에 의해 지정될 수 있다. 그레이 라인(304)을 축(11)과 일치하게 하는 변환이 블록(336)에서 결정된다. 블록(336)은 변한을 규정하는 데이터를 제공한다. 예를 들면, 블록(336)은 변환을 규정하는 하나 이상의 룩업 테이블들(337)의 형태로 출력을 제공할 수 있다. 블록(338)은 정규화된 타겟 색역(333A)에 의해 규정되는 타겟 색역의 정규화된 버전을 산출하기 위해 타겟 색역 데이터(333)에 룩업 테이블들(337)에 의해 지정된 변환을 적용한다. 정규화된 타겟 색역은 맵핑 블록(326)에 의해 타겟 색역으로서 적용된다.

블록(339)은 룩업 테이블들(337)에 의해 표시된 변환의 역을 결정한다. 블록(339)은 역 변환을 규정하는 데이터(340)를 제공한다. 예를 들면, 블록(339)은 역 변환을 규정하는 하나 이상의 룩업 테이블들(340)의 형태로 출력을 제공할 수 있다. 룩업 테이블들(340)은 블록(328)에 의해 적용된다.

본 명세서에 기술된 색역 맵핑은 사진들, 컴퓨터-생성된 이미지들, 비디오 이미지들 등과 같은 디지털 이미지들에 적용될 수 있다.

일부 실시예들에서, 이미지 데이터는 지점이 타겟 디스플레이에 대해 색역외인지의 여부를 결정하기가 용이할 수 있는 타겟 디스플레이(RGB와 같은)에 고유한 포맷으로 이용 가능하다. 예를 들면, R, G 및 B의 각각에 대한 좌표는 타겟 디바이스가 재생할 수 있는 영역들에 개별적으로 비교될 수 있다. 지점은 좌표들 중 어느 것이 타겟 디바이스에 의해 도달 가능한 범위의 외부에 있는 경우 색역외인 것으로 결정될 수 있다. 상기 주지된 바와 같이, 본 명세서에 기술된 방법들에 따른 색역 맵핑은 지점들이 축 주위의 각을 표시하는 좌표

의 상수 값에 대해 일정한 색상을 가진 원기둥형 좌표에 의해 지정되는 컬러 공간에서 동작함으로써 용이해진다. 일부 실시예들에서, 이미지 데이터는 RGB와 같은 고유 컬러 공간에서 수용되고, 색역외 화소들은 RGB 컬러 공간에서 식별된다. 이미지 데이터는 색역 변환을 수행하기 위한 더욱 편리한 컬러 공간으로 변환되고, 이전에 식별된 색역외 지점들이 변환된다(예를 들면, 색역 경계(15) 상으로). 색역내 지점들은 그들 값들이 변경되지 않도록 색역 변환에 의해 무시될 수 있다.

본 명세서에 기술된 바와 같은 실시예들은 상당한(또는 임의의) 양들의 이미지 데이터의 버퍼링을 요구하지 않는 방식들로 구현될 수 있다. 다른 화소들에 적용된 변환들을 참조하지 않고 화소마다 기초하여 색역 압축이 수행될 수 있다. 이미지 데이터가 비디오 데이터인 경우, 비디오 프레임들이 처리될 때 색역외 지점들에 관한 통계들이 축적될 수 있고, 이들 통계들은 미래의 비디오 프레임들의 색역 압축에 적용된다. 본 명세서에 기술된 실시예들은 계산 집중식 처리들을 룩업 테이블들에서 수행되는 룩업 동작들로 대신하는 방식으로 구현될 수 있다.

소스 색역에서의 지점들이 맵핑되는 타겟 색역에서의 지점들과 상이한 광범위한 방식들로 본 명세서에 기술된 색역 변환 방법들 및 장치가 구성될 수 있다. 오리지널 이미지에서 표현되는 창조적인 의도를 유지하고 및/또는 오리지널 이미지들과 매우 유사하게 나타나는 변환된 이미지들을 제공하기를 원하는 실시예들에서, 일반적으로, 색역 변환은 다음의 특성들 중 하나 이상, 및 바람직하게는 이들 모두를 처리하는 것이 바람직하다:

소스 이미지와 변환된 이미지 사이의 컬러 차이들의 최소화(타겟 디바이스 또는 매체의 능력 내에서 소스 이미지에 존재하는 컬러들에 가장 근접하게 도달하도록);

컬러들 사이의 차이들의 보존(즉, 컬러들이 소스 이미지에서 구별될 수 있는 경우, 변환된 이미지에서 대응하는 컬러들도 또한 구별 가능해야 함).

또한, 변환은 광범위한 소스 색역들에서 광범위한 타겟 디바이스들 및/또는 매체들의 색역들로 변환하기에 적응할 수 있는 것이 바람직하다. 유리하게, 본 명세서에 기술된 색역 및/또는 톤 변환들은 이들 특성들에 근접하게 도달하는 방식들로 구현될 수 있다.

본 발명은 광범위한 컨텍스트들에 적용될 수 있음을 알 수 있다. 예를 들면, 일부 실시예들은 본 명세서에 기술된 색역 변환 방법들 또는 장치를 구현하는 디스플레이들로부터의 업스트림에 이용된 디스플레이들 또는 이미지 처리 장치를 제공한다. 일부 실시예들에서 미디어 플레이어, 비디오 서버, 컴퓨터 게임, 가상 현실 소스, 카메라 등과 같은 비디오 또는 이미지 소스는 특정 디스플레이 또는 특정 형태의 디스플레이 상에 디스플레이하기 위한 이미지 데이터(비디오 데이터 및/또는 스틸 이미지 데이터를 포함할 수 있음)를 적응시키도록 본 명세서에 기술된 방법들 또는 장치를 구현한다. 이들 예시적 구현들은 제한하려는 의도가 아니다.

상기 기술 및 첨부 도면들은 본 발명의 다수의 비제한적인 예시적 실시예들을 도시한다. 예시적 실시예들의 특징들은 다른 예시적 실시예들을 제공하기 위해 본 명세서에 명시적으로 기재된 방식들 이외의 방식들로 조합될 수 있다.

본 발명의 특정 구현들은 처리기들이 본 발명의 방법을 수행하게 하는 소프트웨어 명령들을 실행하는 컴퓨터 처리기들을 포함한다. 예를 들면, 디스플레이와 같은 이미지 처리 디바이스에서의 하나 이상의 처리기들은 처리기들에 액세스 가능한 프로그램 메모리에서 소프트웨어 명령들을 실행함으로써 도 2, 도 8, 도 10a, 도 11, 도 13, 도 14b 및 도 15의 방법들을 구현할 수 있다. 본 발명은 또한 프로그램 제품의 형태로 제공될 수 있다. 프로그램 제품은, 데이터 처리기에 의해 실행될 때 데이터 처리기가 본 발명의 방법을 실행하게 하는 명령들을 포함하는 컴퓨터-판독 가능한 신호들의 세트를 운반하는 임의의 매체를 포함할 수 있다. 본 발명에 따른 프로그램 제품들은 매우 다양한 형태들 중 어느 것일 수 있다. 프로그램 제품은 예를 들면, 플로피 디스켓들, 하드 디스크 드라이브들을 포함하는 자기 데이터 저장 매체들, CD ROM들, DVD들을 포함하는 광 데이터 저장 매체들, ROM들, 플래시 RAM을 포함하는 전자 데이터 저장 매체들 등과 같은 물리적 매체들을 포함할 수 있다. 프로그램 제품 상의 컴퓨터-판독 가능한 신호들은 선택적으로 압축되거나 암호화될 수 있다.

구성요소(예를 들면, 소프트웨어 모듈, 처리기, 어셈블리, 디바이스, 회로 등)가 상기에서 참조될 때, 달리 표시되지 않는 한, 그 구성요소에 대한 참조("수단(means)"에 대한 참조를 포함)는, 본 발명의 예시된 실시예들에서의 기능을 수행하는 개시된 구조와 구조적으로 등가이지 않은 구성요소들을 포함하여, 기술된 구성요소의 기능을 수행하는(즉, 기능적으로 등가인) 임의의 구성요소를 그 구성요소의 등가들로서 포함되는 것으로 해석되어야 한다.

다수의 예시적 양태들 및 실시예들이 상기에 논의되었지만, 본 기술분야의 통상의 기술자들은 특정 수정들, 치환들, 추가들 및 부조합들을 알 것이다. 따라서, 다음의 첨부된 청구항들 및 도입된 이후의 청구항들은 모든 이러한 수정들, 치환들, 추가들 및 부조합들이 참된 사상 및 범위 내에 있을 때 이들을 포함하는 것으로 해석되기 위한 것이다.

따라서, 본 발명은 본 발명의 일부들의 구조, 특징들, 및 기능을 기술하는 다음의 열거된 예시적 실시예들(EEE들: Enumerated Example Embodiments)을 포함하지만 이에 제한되지 않는 본 명세서에 기술된 형태들 중 어느 것으로 구현될 수 있다:

EEE1. 색역 맵핑 방법에 있어서:

a) 이미지 데이터에서, 타겟 색역에 대해 색역외에 있는 지점들을 식별하는 단계;

b) 상기 색역외 지점들에 대해,

상기 지점이 위치된 일정한 색상의 표면을 식별하는 단계;

상기 지점이 위치된 상기 표면 상에서 복수의 섹션들 중 하나를 식별하는 단계;

상기 지점이 위치된 섹션에 대응하는 맵핑 알고리즘을 선택하는 단계;

상기 색역외 지점을 대응하는 색역내 지점으로 변환하기 위해 상기 선택된 맵핑 알고리즘을 적용하는 단계를 포함하는, 색역 맵핑 방법.

EEE2. EEE1에 있어서, 상기 일정한 색상의 표면에 놓인 상기 색역의 경계의 일부에 첨점을 위치시키고, 상기 첨점의 명도보다 높은 명도를 가진 지점들을 맵핑하기 위한 제 1 맵핑 알고리즘을 적용하고, 상기 첨점의 명도보다 낮은 명도를 가진 지점들을 맵핑하기 위한 제 2 맵핑 알고리즘을 적용하는 단계를 포함하는, 색역 맵핑 방법.

EEE3. EEE2에 있어서, 상기 첨점의 명도보다 낮은 명도를 가진 지점들에 대해 일정한-휘도 맵핑을 적용하는 단계를 포함하는, 색역 맵핑 방법.

EEE4. EEE2 또는 EEE3에 있어서, 상기 첨점의 명도보다 높은 명도를 가진 지점들에 대해 고정된 지점쪽의 지점들을 취하는 맵핑을 적용하는 단계를 포함하는, 색역 맵핑 방법.

EEE5. EEE1 내지 EEE4 중 어느 하나에 있어서, 상기 타겟 색역은 비선형 그레인 라인을 포함하고, 상기 방법은:

상기 타겟 색역을 상기 그레이 라인이 선형이고 컬러 공간의 축과 정렬되는 변환된 타겟 색역으로 변환하는 변환을 제공하고, 상기 이미지 데이터에서 색역외에 있는 상기 지점들을 식별하기 전에 상기 이미지 데이터에 상기 변환을 적용하는 단계; 및

상기 색역외 지점을 변환하기 위해 상기 선택된 맵핑 알고리즘을 적용한 후에 상기 이미지 데이터에 상기 변환의 역을 적용하는 단계를 포함하는, 색역 맵핑 방법.

EEE6. EEE5에 있어서, 상기 타겟 색역에 상기 변환을 적용하는 단계는 상기 타겟 색역의 흑색 지점을 상이한 지점으로 맵핑하는 단계를 포함하는, 색역 맵핑 방법.

EEE7. EEE1에 있어서, 컬러-대립 컬러 공간에서 수행되는, 색역 맵핑 방법.

EEE8. EEE7에 있어서, 상기 컬러 공간은 IPT 또는 CIE LAB 컬러 공간을 포함하는, 색역 맵핑 방법.

EEE9. 색역 맵핑 방법에 있어서:

a) 이미지 데이터에서, 타겟 색역에 대해 색역외에 있는 지점들을 식별하는 단계;

b) 색역외 지점들에 대해,

상기 지점이 상기 지점에 대응하는 색상에서의 상기 색역 경계내의 첨점에 의해 부분적으로 규정된 표면 위 또는 아래에 있는지를 결정하는 단계;

상기 지점이 상기 표면 위에 있는 경우 제 1 맵핑 알고리즘을 선택하는 단계;

상기 지점이 상기 표면 아래에 있는 경우 제 2 맵핑 알고리즘을 선택하는 단계;

상기 색역외 지점을 대응하는 색역내 지점으로 변환하기 위해 상기 선택된 맵핑 알고리즘을 적용하는 단계를 포함하는, 색역 맵핑 방법.

EEE10. EEE9에 있어서, 상기 제 2 맵핑 알고리즘은 일정한 명도 변환을 포함하는, 색역 맵핑 방법.

EEE11. EEE10에 있어서, 상기 제 2 맵핑 알고리즘은 상기 색역외 지점을 상기 색역 경계로 클리핑하는, 색역 맵핑 방법.

EEE12. EEE10에 있어서, 상기 제 1 맵핑 알고리즘은 상기 색역외 지점을 고정된 지점쪽으로 맵핑하는, 색역 맵핑 방법.

EEE13. EEE12에 있어서, 상기 고정된 지점은 명도 축 상의 고정된 지점을 포함하는, 색역 맵핑 방법.

EEE14. EEE13에 있어서, 상기 고정된 지점은 상기 명도 축 상의 백색 지점과 흑색 지점 사이의 중간인, 색역 맵핑 방법.

EEE15. EEE13에 있어서, 상기 고정된 지점은 상기 첨점의 명도 값과 동일한 명도 값을 가지는, 색역 맵핑 방법.

EEE16. EEE12에 있어서, 상기 고정된 지점은 상기 색역외 지점으로부터 상기 명도 축의 먼쪽 상에 있는, 색역 맵핑 방법.

EEE17. EEE10에 있어서, 상기 제 1 맵핑 알고리즘은 상기 색역외 지점을 상기 색역외 지점에 가장 근접한 상기 색역 경계 상의 지점으로 맵핑하는, 색역 맵핑 방법.

EEE18. EEE10에 있어서, 상기 색역 경계에 인접한 층에서의 상기 색역 내에 놓인 지점들을 내부로 맵핑하는 단계를 포함하는, 색역 맵핑 방법.

EEE19. EEE18에 있어서, 상기 층은 두께가 가변인, 색역 맵핑 방법.

EEE20. EEE19에 있어서, 상기 층은 흑색 및 백색 지점들에서 제로로 테이퍼되는, 색역 맵핑 방법.

EEE21. EEE10에 있어서, 상기 제 1 맵핑 알고리즘은 색역외 지점들을 상기 색역 경계보다 내부에 있고 이에 인접한 영역으로 맵핑하고, 상기 영역 내의 색역내 지점들을 내부로 압축하는 단계를 포함하는, 색역 맵핑 방법.

EEE22. EEE10에 있어서, 상기 제 1 맵핑 알고리즘은 상기 색역외 지점에 대한 맵핑 궤도를 결정하고, 상기 색역 내의 지점을 상기 색역 내의 지점이 색역 밖에 얼마나 멀리 있는지의 측정에 적어도 부분적으로 기초하여 결정되는 상기 맵핑 궤도를 따라 대응하는 지점으로 맵핑하는 단계를 포함하는, 색역 맵핑 방법.

EEE23. EEE10에 있어서, 상기 색역의 일부 지점들의 압축을 제공하는 알고리즘을 이용하여, 상기 첨점의 명도 값보다 아래인 명도 값을 가진 지점들을 상기 색역 경계로 맵핑하고, 상기 첨점의 명도 값보다 위인 명도 값을 가진 지점들을 상기 색역으로 맵핑하는 단계를 포함하는, 색역 맵핑 방법.

EEE24. 색역 맵핑 방법에 있어서:

a) 이미지 데이터에서, 타겟 색역에 대해 색역외에 있는 지점들을 식별하는 단계;

b) 색역외 지점들에 대해,

상기 색역외 지점이 위치된 복수의 in 중 하나를 식별하는 단계로서, 각각의 세그먼트는 상기 색역의 명도 축 상에서 교차하는 평면들에 의해 경계가 되는, 상기 식별 단계;

상기 색역외 지점이 위치된 상기 세그먼트의 복수의 섹션들 중 하나를 식별하는 단계;

상기 색역외 지점이 위치된 상기 세그먼트 및 섹션에 대응하는 복수의 이용 가능한 맵핑 알고리즘들 중 하나를 식별하는 단계; 및

상기 색역외 지점을 대응하는 색역내 지점으로 맵핑하기 위해 상기 식별된 맵핑 알고리즘을 적용하는 단계를 포함하는, 색역 맵핑 방법.

EEE25. 색역 맵핑 방법에 있어서:

상기 색역 내의 적어도 일부의 지점들의 압축을 제공하는 알고리즘을 이용하여, 임계 명도 값보다 아래인 명도 값을 가진 색역외 지점들을 색역의 경계로 맵핑하고, 임계 명도 값보다 위인 명도 값을 가진 색역외 지점들을 상기 색역으로 맵핑하는 단계를 포함하는, 색역 맵핑 방법.

EEE26. EEE25에 있어서, 상기 방법은 상기 색역 경계에 인접한 층 내의 지점들의 압축을 제공하고, 상기 층은 상기 임계 명도 값에서 제로 두께로 테이퍼되는, 색역 맵핑 방법.

EEE27. 색역 맵핑 방법으로서, 지점이 색역 경계를 규정하는 감소된 데이터 세트와 상기 지점의 좌표를 비교함으로써 색역외에 있는지의 여부를 결정하는 단계를 포함하고, 상기 감소된 데이터 세트는 상기 색역의 명도 축을 따라 교차하는 한 쌍의 평면들과 상기 세그먼트들의 각각에 대한 구간적 경계 사이에 각각 규정된 복수의 웨지형 세그먼트들로서 상기 색역을 표현하는, 색역 맵핑 방법.

EEE28. EEE27에 있어서, 상기 구간적 경계는 구간적 선형 경계인, 색역 맵핑 방법.

EEE29. EEE27에 있어서, 상기 색역은 20 내지 720개의 세그먼트들로 분할되는, 색역 맵핑 방법.

EEE30. EEE27에 있어서, 색역외 지점과 2개의 인접한 세그먼트들에 대한 상기 색역 경계 사이의 거리들을 결정하고, 상기 색역외 지점과 상기 색역 경계 사이에 보간 거리를 확립하기 위해 보간하는 단계를 포함하는, 색역 맵핑 방법.

EEE31. 장치에 있어서:

색역 경계에 대해 색역외에 있는 지점을 식별하도록 구성된 비교 유닛;

상기 색역외 지점에 대한 하나 이상의 좌표값들에 기초하여 복수의 맵핑 알고리즘들 중 하나를 선택하도록 구성된 선택 유닛; 및

상기 색역외 지점을 대응하는 색역내 지점으로 맵핑하기 위해 상기 선택 유닛에 의해 선택된 상기 맵핑 알고리즘을 적용하도록 구성된 맵핑 유닛을 포함하는, 장치.

상술된 개시내용에 비추어 본 기술분야의 통상의 기술자들에게 명백한 바와 같이, 본 발명의 사상 및 범위를 벗어나지 않고 본 발명의 실시에서 많은 변경들 및 수정들이 가능하다. 따라서, 본 발명의 범위는 다음의 청구항들에 의해 규정된 요지에 따라 해석되어야 한다.

10 : 컬러 공간 11 : 명도 축
14 : 컬러 색역 15 : 경계
16 : 가로선 17 : 세로선
18 : 흑색 지점 19 : 백색 지점

Claims (16)

1. 색역 맵핑(gamut mapping) 방법에 있어서:
   a) 이미지 데이터에서, 타겟 색역에 대해 색역외(out-of-gamut)에 있는 지점들을 식별하는 단계;
   b) 상기 색역외 지점들에 대해,
   상기 지점이 위치된 일정한 색상(constant hue)의 표면을 식별하는 단계;
   상기 지점이 위치된 상기 표면상에서 복수의 섹션들 중 하나를 식별하는 단계로서, 상기 섹션의 경계들의 위치들은 상기 색역의 경계 형상들의 위치들에 적어도 부분적으로 기초하여 결정되는, 복수의 섹션들 중 하나를 식별하는 단계;
   상기 지점이 위치된 섹션에 대응하는 맵핑 알고리즘을 선택하는 단계;
   상기 색역외 지점을 대응하는 색역내 지점으로 변환하기 위해 상기 선택된 맵핑 알고리즘을 적용하는 단계를 포함하는, 색역 맵핑 방법.
2. 제 1 항에 있어서,
   상기 일정한 색상의 표면에 놓인 상기 색역의 경계의 일부에 첨점(cusp)을 위치시키고, 상기 첨점의 명도보다 높은 명도를 가진 지점들을 맵핑하기 위한 제 1 맵핑 알고리즘을 적용하고, 상기 첨점의 명도보다 낮은 명도를 가진 지점들을 맵핑하기 위한 제 2 맵핑 알고리즘을 적용하는 단계를 포함하는, 색역 맵핑 방법.
3. 제 2 항에 있어서,
   상기 첨점의 명도보다 낮은 명도를 가진 지점들에 대해 일정한-휘도 맵핑을 적용하는 단계를 포함하는, 색역 맵핑 방법.
4. 제 2 항 또는 제 3 항에 있어서,
   상기 첨점의 명도보다 높은 명도를 가진 지점들에 대해 고정된 지점쪽의 지점들을 취하는 맵핑을 적용하는 단계를 포함하는, 색역 맵핑 방법.
5. 제 1 항 내지 제 3 항 중 어느 한 항에 있어서,
   상기 타겟 색역은 비선형 그레인 라인을 포함하고, 상기 방법은:
   상기 타겟 색역을 상기 그레이 라인이 선형이고 컬러 공간의 축과 정렬되는 변환된 타겟 색역으로 변환하는 변환을 제공하고, 상기 이미지 데이터에서 색역외에 있는 상기 지점들을 식별하기 전에 상기 이미지 데이터에 상기 변환을 적용하는 단계; 및
   상기 색역외 지점을 변환하기 위해 상기 선택된 맵핑 알고리즘을 적용한 후에 상기 이미지 데이터에 상기 변환의 역을 적용하는 단계를 포함하는, 색역 맵핑 방법.
6. 제 5 항에 있어서,
   상기 타겟 색역에 상기 변환을 적용하는 단계는 상기 타겟 색역의 흑색 지점을 상이한 지점으로 맵핑하는 단계를 포함하는, 색역 맵핑 방법.
7. 제 1 항에 있어서,
   컬러-대립 컬러 공간(color-opponent color space)에서 수행되는, 색역 맵핑 방법.
8. 제 7 항에 있어서,
   상기 컬러 공간은 IPT 또는 CIE LAB 컬러 공간을 포함하는, 색역 맵핑 방법.
9. 색역 맵핑 방법에 있어서:
   a) 이미지 데이터에서, 타겟 색역에 대해 색역외에 있는 지점들을 식별하는 단계;
   b) 색역외 지점들에 대해,
   상기 지점이 상기 지점에 대응하는 색상에서의 상기 색역 경계내의 첨점에 의해 부분적으로 규정된 표면 위 또는 아래에 있는지를 결정하는 단계;
   상기 지점이 상기 표면 위에 있는 경우 제 1 맵핑 알고리즘을 선택하는 단계;
   상기 지점이 상기 표면 아래에 있는 경우 제 2 맵핑 알고리즘을 선택하는 단계;
   상기 색역외 지점을 대응하는 색역내 지점으로 변환하기 위해 상기 선택된 맵핑 알고리즘을 적용하는 단계를 포함하는, 색역 맵핑 방법.
10. 제 9 항에 있어서,
    상기 제 2 맵핑 알고리즘은 일정한 명도 변환을 포함하는, 색역 맵핑 방법.
11. 제 10 항에 있어서,
    상기 제 2 맵핑 알고리즘은 상기 색역외 지점을 상기 색역 경계로 클리핑(clip)하는, 색역 맵핑 방법.
12. 제 10 항에 있어서,
    상기 제 1 맵핑 알고리즘은 상기 색역외 지점을 고정된 지점쪽으로 맵핑하는, 색역 맵핑 방법.
13. 제 12 항에 있어서,
    상기 고정된 지점은 명도 축 상의 고정된 지점을 포함하는, 색역 맵핑 방법.
14. 색역 맵핑 방법에 있어서:
    a) 이미지 데이터에서, 타겟 색역에 대해 색역외에 있는 지점들을 식별하는 단계;
    b) 색역외 지점들에 대해,
    상기 색역외 지점이 위치된 복수의 in 중 하나를 식별하는 단계로서, 각각의 세그먼트는 상기 색역의 명도 축 상에서 교차하는 평면들에 의해 경계가 되는, 상기 식별 단계;
    상기 색역외 지점이 위치된 상기 세그먼트의 복수의 섹션들 중 하나를 식별하는 단계;
    상기 색역외 지점이 위치된 상기 세그먼트 및 섹션에 대응하는 복수의 이용 가능한 맵핑 알고리즘들 중 하나를 식별하는 단계; 및
    상기 색역외 지점을 대응하는 색역내 지점으로 맵핑하기 위해 상기 식별된 맵핑 알고리즘을 적용하는 단계를 포함하는, 색역 맵핑 방법.
15. 색역 맵핑 방법으로서,
    색역 경계를 규정하는 감소된 데이터 세트와 한 지점의 좌표를 비교함으로써 상기 한 지점이 색역외에 있는지의 여부를 결정하는 단계를 포함하고, 상기 감소된 데이터 세트는 복수의 웨지형 세그먼트들(a plurality of wedge-shaped segments)로서 상기 색역을 표현하고, 상기 복수의 웨지형 세그먼트들의 각각은 상기 색역의 명도 축을 따라 교차하는 한 쌍의 평면들과 상기 복수의 웨지형 세그먼트들의 각각에 대한 구간적 경계(piecewise boundary) 사이에서 정의되는, 색역 맵핑 방법.
16. 장치에 있어서:
    색역 경계에 대해 색역외에 있는 지점을 식별하도록 구성된 비교 유닛;
    상기 색역외 지점에 대한 하나 이상의 좌표값들에 기초하여 복수의 맵핑 알고리즘들 중 하나를 선택하도록 구성된 선택 유닛; 및
    상기 색역외 지점을 대응하는 색역내 지점으로 맵핑하기 위해 상기 선택 유닛에 의해 선택된 상기 맵핑 알고리즘을 적용하도록 구성된 맵핑 유닛을 포함하고;
    상기 맵핑 알고리즘의 선택은 상기 색역외 지점에 대응하는 색상에서 상기 색역 경계의 형상들을 기준으로 한 상기 색역외 지점의 위치에 더 기초하는, 장치.

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