KR102385015B1 - 상이한 디스플레이 능력들을 통한 지각적 휘도 비선형성―기반 이미지 데이터 교환을 향상시키는 방법 - Google Patents

상이한 디스플레이 능력들을 통한 지각적 휘도 비선형성―기반 이미지 데이터 교환을 향상시키는 방법 Download PDF

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Abstract

소형 이미징 디바이스는 기준 인코딩된 이미지 데이터를 수신하도록 구성된 데이터 수신기를 갖는다. 데이터는 외부 코딩 시스템에 의해 인코딩된 기준 코드 값들을 포함한다. 기준 코드 값들은 기준 그레이 레벨들을 나타내고, 기준 그레이 레벨들은 공간적 주파수들에 대한 상이한 광 레벨들에 적응된 인간 시각의 지각적 비-선형성에 기초하는 기준 그레이스케일 디스플레이 함수를 이용하여 선택된다. 이미징 디바이스는 또한 기준 코드 값들과 이미징 디바이스의 디바이스-고유 코드 값들 간의 코드 매핑을 액세스하도록 구성된 데이터 변환기를 갖는다. 디바이스-고유 코드 값들은 이미징 디바이스에 특정한 그레이 레벨들을 생성하도록 구성된다. 코드 매핑에 기초하여, 데이터 변환기는 기준 인코딩된 이미지 데이터를, 디바이스-고유 코드 값들로 인코딩되는 디바이스-고유 이미지 데이터로 트랜스코딩하도록 구성된다.

Description

상이한 디스플레이 능력들을 통한 지각적 휘도 비선형성―기반 이미지 데이터 교환을 향상시키는 방법{METHOD OF IMPROVING THE PERCEPTUAL LUMINANCE NONLINEARITY-BASED IMAGE DATA EXCHANGE ACROSS DIFFERENT DISPLAY CAPABILITIES}
관련 출원들에 대한 교차-참조
본원은, 모든 목적들에 대해 전부 참조로서 모두 통합되는, 2011년 12월 6일 출원된 미국 가 출원 제 61/567,579 호; 2012년 7월 23일 출원된 미국 가 출원 제 61/674,503 호; 및 2012년 9월 20일 출원된 미국 가 출원 제 61/703,449 호에 대한 우선권을 청구한다.
본 발명은 일반적으로 이미지 데이터에 관한 것이다. 특히, 본 발명의 실시예는 상이한 디스플레이 능력들에 대한 지각적 비선형성-기반 이미지 데이터 교환에 관한 것이다.
기술의 진보는 현대 디스플레이 디자인들로 하여금, 덜 현대적인 디스플레이들에서 렌더링될 때의 동일한 이미지 및 비디오 콘텐트에 비해, 다양한 품질 특성들이 상당히 개선된 이미지 및 비디오 콘텐트를 렌더링하도록 하는 것을 가능하게 한다. 예를 들면, 일부 더욱 현대적인 디스플레이들은 종래의 또는 표준 디스플레이들의 표준 동적 범위(standard dynamic range; SDR)보다 높은 동적 범위(DR)를 갖는 콘텐트를 렌더링할 수 있다.
예를 들면, 일부 현대 액정 디스플레이들(LCDs)은 개개의 부분들이 활성 LCD 소자들의 액정 정렬 상태들의 조절과는 별도로 조절될 수 있는 라이트 필드(light field)를 제공하는 라이트 유닛(백라이트 유닛, 사이드 라이트 유닛 등)을 갖는다. 이 이중 조절 방식은, 디스플레이의 전기-광학 구성에서의 제어가능한 개재 층들(예를 들면, 개별적으로 제어가능한 LCD 층들의 다수의 층들)에 의해서와 같이, (N-조절 층들(N은 2 보다 큰 정수를 포함한다)로) 확장가능하다.
반대로, 일부 기존의 디스플레이들은 고 동적 범위(HDR)보다 상당히 좁은 동적 범위(DR)를 갖는다. 일반적인 음극선관(CRT), 고정 형광 화이트 백 라이팅에 의한 액정 디스플레이(LCD) 또는 플라즈마 스크린 기술을 이용하는 모바일 디바이스들, 컴퓨터 패드들, 게임 디바이스들, 텔레비전(TV) 및 컴퓨터 모니터 장치는 약 세 자릿수로 그들의 DR 렌더링 능력이 제약될 수 있다. 따라서, 이러한 기존의 디스플레이들은 HDR과 비교하여, 종종 "저 동적 범위" 또는 "LDR"이라고도 하는, 표준 동적 범위(SDR)를 특징으로 한다.
HDR 카메라들에 의해 캡쳐(capture)된 이미지들은 모두는 아니더라도 대부분의 디스플레이 디바이스들의 동적 범위들보다 상당히 큰 장면-관련 HDR을 가질 수 있다. 장면-관련 HDR 이미지들은 대량의 데이터를 포함할 수 있고, 송신 및 저장을 용이하게 하기 위해 후-생성 포맷들(예를 들면, 8비트 RGB, YCbCr 또는 딥 컬러 옵션들을 갖는 HDMI 비디오 신호들; 10비트 4:2:2 샘플링 레이트를 갖는 1.5Gbps SDI 비디오 신호들; 12비트 4:4:4 또는 10비트 4:2:2 샘플링 레이트를 갖는 3Gbps SDI; 및 다른 비디오 또는 이미지 포맷들)로 변환될 수 있다. 후-생성 이미지들은 장면-관련 HDR 이미지들보다 훨씬 작은 동적 범위를 포함할 수 있다. 또한, 이미지들은 렌더링을 위해 최종 이용자들의 디스플레이 디바이스들에 전달될 때, 디바이스-고유 및/또는 제조자-고유 이미지 변환들이 발생하고, 이는 원래의 장면-관련 HDR 이미지들과 비교하여 렌더링된 이미지들에서 시각적으로 눈에 띄는 대량의 에러들을 유발한다.
상이한 능력들의 디스플레이들을 통한 지각적 휘도 비선형성-기반 이미지 데이터 교환과 관련된 예시의 실시예들이 본원에서 서술된다. 다음의 서술에서, 설명의 목적상, 본 발명의 전반적인 이해를 제공하기 위해 많은 구체적인 세부사항들이 제시된다. 그러나, 본 발명은 이들 구체적인 세부사항들 없이 실시될 수 있다는 것이 명백할 것이다. 다른 예들에 있어서, 본 발명을 불필요하게 가리거나, 애매하게 하거나 혼란스럽게 하는 것을 피하기 위해서, 공지되어 있는 구조들 및 디바이스들은 완전히 상세히 기술되지는 않는다.
이 단락에서 기술되는 방식들은 추구될 수 있는 방식들이지만, 반드시 이전에 생각되거나 추구되어 온 방식들은 아니다. 따라서, 달리 언급되지 않는다면, 이 단락에서 기술되는 방식들 중 어떠한 것도 단지 이 단락에 포함된다는 것만으로 종래 기술이 되는 것으로 가정되지 않아야 한다. 유사하게, 하나 이상의 방식들과 관련하여 식별되는 문제들은, 달리 나타내지 않는다면, 이 단락에 기초하여 임의의 종래 기술에서 인식되어 온 것으로 가정하지 않아야 한다.
본 발명은 첨부 도면들에서의 수치들에 있어서 제한적인 방식이 아니라 예시의 방식으로 설명되고, 도면들에서 동일한 참조 부호들은 유사한 소자들을 나타낸다.
본원에서 기술되는 것과 같은 기술들 하에서, 콘트라스트 감도 함수(CSF) 모델은 광 레벨들의 광범위한 범위(예를 들면, 0 내지 12,000cd/㎡)에 걸쳐 JND들을 결정하기 위해 이용될 수 있고, 기준 GSDF(또는 기준 인코딩된 이미지 데이터)에 기초하여 인코딩된 이미지 데이터는 기준 GSDF에서 모든 기준 휘도 값들을 충분히 지원하지 않을 수 있는 매우 다양한 덜 유능한 디스플레이들을 지원하기 위해 이용될 수 있는 효과가 있다.
도 1은, 본 발명의 일 예시의 실시예에 따른, 복수의 광 적응 레벨들(light adaptation levels)에 걸쳐 이어지는 콘트라스트 감도 함수(constrast sensitivity function)의 곡선들의 일 예시적인 군을 도시하는 도면.
도 2는, 본 발명의 일 예시의 실시예에 따른, 일 예시의 적분 경로를 도시하는 도면.
도 3은, 본 발명의 일 예시의 실시예에 따른, 일 예시의 그레이 스케일 디스플레이 함수를 도시하는 도면.
도 4는, 본 발명의 일 예시의 실시예에 따른, 베버 분수를 묘사하는 곡선을 도시하는 도면.
도 5는, 본 발명의 일 예시의 실시예에 따른, 상이한 GSDF들의 디바이스들과의 이미지 데이터 교환의 일 예시의 프레임워크를 도시하는 도면.
도 6은, 본 발명의 일 예시의 실시예에 따른, 일 예시의 변환 유닛을 도시하는 도면.
도 7은, 본 발명의 일 예시의 실시예에 따른, 일 예시의 SDR 디스플레이를 도시하는 도면.
도 8a 및 도 8b는, 본 발명의 일 예시의 실시예에 따른, 예시의 처리 흐름들을 도시하는 도면들.
도 9는, 본 발명의 일 예시의 실시예에 따른, 본원에서 기술되는 것과 같은 컴퓨터 또는 컴퓨팅 디바이스가 구현될 수 있는 일 예시의 하드웨어 플랫폼을 도시하는 도면.
도 10a는, 일부 예시의 실시예들에 따른, 하나 이상의 상이한 비트 길이들 중 각각 상이한 비트 길이를 갖는 복수의 코드 공간들에서의 JND들 단위의 코드 에러들에 대한 최대치들을 도시하는 도면.
도 10b 내지 도 10e는, 일부 예시의 실시예들에 따른, 코드 에러들의 분포들을 도시하는 도면들.
도 11은, 일 예시의 실시예에 따른, 함수 모델에서의 파라미터들의 값들을 도시하는 도면.
예시의 실시예들은 다음의 개요에 따라 본원에서 기술된다.
1. 일반적인 개관
2. 콘트라스트 감도 함수(CSF) 모델
3. 지각적 비선형성
4. 디지털 코드 값들 및 그레이 레벨들
5. 모델 파라미터들
6. 가변 공간 주파수들
7. 함수 모델들
8. 기준 GSDF에 기초한 이미지 데이터 교환
9. 기준 인코딩된 이미지 데이터의 변환
10. 예시의 처리 흐름들
11. 구현 메커니즘들-하드웨어 개관
12. 열거된 예시의 실시예들, 등가물들, 확장들, 대안들 및 기타
1. 일반적인 개관
이 개관은 본 발명의 일 실시예의 일부 양태들의 기본적인 서술을 나타낸다. 이 개관은 실시예의 양태들의 광범위한 또는 완전한 요약이 아니라는 점을 유념해야 한다. 또한, 이 개관은 실시예의 임의의 특히 중요한 양태들 또는 소자들을 식별하기 위한 것으로서, 특히 실시예의 임의의 범위나 일반적으로는 발명을 설명하는 것으로서 이해되도록 하려는 것이 아니라는 점을 유념해야 한다. 이 개관은 단지 압축되고 간략화된 포맷으로 예시의 실시예와 관련되는 일부 개념들을 나타내고, 단지 다음에 이어지는 예시의 실시예들의 더욱 상세한 설명에 대한 개념적 서론으로서 이해되어야 한다.
인간 시각은 두 개의 휘도 값들이 서로 충분히 다르지 않은 경우에 두 휘도 값들의 차이를 인지하지 못할 수 있다. 대신, 인간 시각은 단지 휘도 값의 차이가 최소 식별 차이(just noticeable difference; JND) 보다 작지 않은 경우의 차이를 감지한다. 인간 시각의 지각적 비선형성으로 인해, 개별 JND들의 양들은 광 레벨들의 범위에 걸쳐 균일하게 크기가 정해지거나 스케일링되지 않고, 오히려, 상이한 개별 광 레벨들에 따라 변한다. 또한, 지각적 비선형성으로 인해, 개별 JND들의 양들은 특정 광 레벨에서의 공간 주파수들의 범위에 걸쳐 균일하게 크기가 정해지거나 스케일링되지 않고, 오히려 차단 공간 주파수 미만의 상이한 공간 주파수들에 의해 변한다.
동일한 크기들 또는 선형으로 스케일링된 크기들의 휘도 양자화 스텝들에 의한 인코딩된 이미지 데이터는 인간 시각의 지각적 비선형성과 매치되지 않는다. 고정된 공간 주파수에서의 휘도 양자화 스텝들에 의한 인코딩된 이미지 데이터는 또한 인간 시각의 지각적 비선형성과 매치되지 않는다. 이들 기술들 하에서, 양자화된 휘도 값들을 나타내기 위해 코드 워드들이 할당될 때, 광 레벨들의 범위의 특정 영역(예를 들면, 밝은 영역)에 너무 많은 코드 워드들이 분포될 수 있는 반면, 광 레벨들의 영역의 상이한 영역(예를 들면, 어두운 영역)에는 너무 적은 코드 워드들이 분포될 수 있다.
과밀 영역에서, 아주 많은 수의 코드 워드들은 지각적 차이들을 생성하지 않을 수 있고, 따라서, 모든 실시 목적상, 낭비된다. 과소 영역에서, 2개의 인접한 코드 워드들은 JND보다 훨씬 큰 지각 차이를 생성할 수 있고, 가능하게는, (밴딩이라고 공지되어 있는) 윤곽 왜곡 시각적 아티팩트들을 생성한다.
본원에서 기술되는 것과 같은 기술들 하에서, 콘트라스트 감도 함수(CSF) 모델은 광 레벨들의 광범위한 범위(예를 들면, 0 내지 12,000cd/㎡)에 걸쳐 JND들을 결정하기 위해 이용될 수 있다. 일 예시의 실시예에서, 특정 광 레벨에서의 공간 주파수의 함수로서의 피크 JND는 특정 광 레벨에서의 인간 지각량을 나타내기 위해 선택된다. 비슷하지만 상이한 휘도 값들의 배경이 보여질 때, 피크 JND들의 선택은 증가된 시각적 지각력의 레벨에 적응하는 인간 시각의 거동들에 따르고, 이것은 종종 크리스프닝 효과(crispening effect) 및/또는 휘틀의 크리스프닝 효과로서 비디오 및 이미지 디스플레이 분야에서 언급되고 이와 같이 본원에서 기술될 수 있다. 본원에서 이용되는 것과 같이, 인간 시각이 광 레벨에 적응된다는 것을 가정하면, 용어 "광 적응 레벨"은 (예를 들면, 피크) JND가 선택/결정되는 광 레벨을 언급하기 위해 이용될 수 있다. 본원에서 기술되는 것과 같이 피크 JND들은 상이한 광 적응 레벨들에서 공간적 주파수에 따라 변한다.
본원에서 이용되는 것과 같이, 용어 "공간 주파수"는 이미지들의 공간적 변조/변화의 레이트를 나타낼 수 있다(여기서, 레이트는, 시간과 관련하여 레이트를 연산하는 것과는 대조적으로, 공간 거리와 관련하여 또는 공간 거리에 따라 연산된다). 특정 값에서 공간 주파수를 고정할 수 있는 종래의 방식들과 대조적으로, 본원에서 기술되는 것과 같은 공간 주파수는, 예를 들면, 범위에서 또는 범위 위에서 변할 수 있다. 일부 실시예들에서, 피크 JND들은 특정 공간 주파수 범위(예를 들면, 0.1 내지 5.0, 0.01 내지 8.0 사이클/도, 또는 더 작거나 더 큰 범위) 내로 제한될 수 있다.
기준 그레이 스케일 디스플레이 함수(GSDF)는 CSF 모델에 기초하여 생성될 수 있다. 일부 실시예들에서, 엔터테인먼트 디스플레이 분야들을 더 잘 지원하는 기준 GSDF를 생성하기 위해 CSF 모델에 대해 매우 넓은 시야가 가정된다. GSDF는 기준 디지털 코드 값들(또는 기준 코드 워드들)의 세트, 기준 그레이 레벨들의 세트(또는 기준 휘도 값들)와 이 두 세트들 간의 매핑을 참조한다. 일 예시의 실시예에서, 각 기준 디지털 코드 값은 JND(예를 들면, 광 적응 레벨에서의 피크 JND)에 의해 표현되는 것과 같이 인간 지각량에 대응한다. 일 예시의 실시예에서, 동일한 수의 기준 디지털 코드 값들이 인간 지각량에 대응할 수 있다.
GSDF는 초기 값으로부터 JND들을 누적함으로써 얻어질 수 있다. 일 예시의 실시예에서, 중간 코드 워드 값(예를 들면, 12-비트 코드 공간에 대해 2048)이 초기 값으로서 기준 디지털 코드에 주어진다. 기준 디지털 코드의 초기 값은 초기 기준 그레이 레벨(예를 들면, 100cd/㎡)에 대응할 수 있다. 기준 디지털 코드의 다른 값들에 대한 다른 기준 그레이 레벨들은, 기준 디지털 코드가 1씩 증가될 때 JND들을 양의 방향으로 누적함으로써(더함으로써), 그리고 기준 디지털 코드가 1씩 감소될 때 JNC들을 음의 방향으로 누적함으로써(뺌으로써) 얻어질 수 있다. 일 예시의 실시예에서, 대비 임계치들과 같은 양들은, JND들 대신, GSDF에서 기준 값들을 연산할 때 이용될 수 있다. GSDF의 연산시 실제로 이용되는 이들 양들은 단위없는 비율들로서 규정될 수 있고, 공지되어 있는 또는 결정가능한 승수들, 나누기 인자들 및/또는 오프셋들에 의해서만 대응하는 JND들과 다를 수 있다.
코드 공간은 GSDF에 모든 기준 디지털 코드 값들을 포함하도록 선택될 수 있다. 일부 실시예들에서, 모든 기준 디지털 코드 값들이 존재하는 코드 공간은 10-비트 코드 공간, 11-비트 코드 공간, 12-비트 코드 공간, 13-비트 코드 공간, 14-비트 코드 공간, 15-비트 코드 공간 또는 더 크거나 작은 코드 공간 중 하나일 수 있다.
큰 코드 공간(>15비트)이 모든 기준 디지털 코드 값들을 관리하기 위해 이용될 수 있지만, 특정한 실시예에서, 기준 GSDF에서 생성된 모든 기준 디지털 코드 값들을 관리하기 위해 가장 효율적인 코드 공간(예를 들면, 10 비트, 12 비트 등)이 이용된다.
기준 GSDF는, 예를 들면, HDR 카메라들, 스튜디오 시스템들, 또는 대부분의 그렇지 않으면 모든 디스플레이 디바이스들의 동적 범위들보다 상당히 더 큰 장면-관련 HDR을 갖는 다른 시스템들에 의해 캡쳐되거나 생성된 이미지 데이터를 인코딩하기 위해 이용될 수 있다. 인코딩된 이미지 데이터는 아주 다양한 분배 또는 송신 방법들(예를 들면, 8 비트 RGB, YCbCr 또는 딥 컬러 옵션들을 갖는 HDMI 비디오 신호들; 10 비트 4:2:2 샘플링 레이트를 갖는 1.5Gbps SDI 비디오 신호들; 12 비트 4:4:4 또는 10 비트 4:2:2 샘플링 레이트를 갖는 3Gbps SDI; 및 다른 비디오 또는 이미지 포맷들)로 다운스트림 디바이스들에 제공될 수 있다.
일부 실시예들에서, 기준 GSDF에서의 인접하는 기준 디지털 코드 값들은 JND 내에 있는 그레이 레벨들에 대응하기 때문에, 인간 시각이 구별할 수 있는 디테일들은 기준 GSDF에 기초하여 인코딩된 이미지 데이터에서 완전히 또는 실질적으로 지각될 수 있다. 기준 GSDF를 충분히 지원하는 디스플레이는 가능하게는 밴딩 또는 윤곽 왜곡 아티팩트들이 없는 이미지들을 렌더링할 수 있다.
기준 GSDF(또는 기준 인코딩된 이미지 데이터)에 기초하여 인코딩된 이미지 데이터는 기준 GSDF에서 모든 기준 휘도 값들을 충분히 지원하지 않을 수 있는 매우 다양한 덜 유능한 디스플레이들을 지원하기 위해 이용될 수 있다. 기준 인코딩된 이미지 데이터는 (디스플레이들이 지원하는 것의 수퍼세트가 되도록 설계될 수 있는) 지원되는 휘도 범위에 있는 모든 지각적 디테일들을 포함하기 때문에, 기준 디지털 코드 값들은 특정 디스플레이가 지원할 수 있는 것만큼 디테일들을 지각하고 시각적으로 눈에 띄는 에러들을 가능한 한 적게 유발하도록 디스플레이-고유 디지털 코드 값들로 최적으로 또는 효과적으로 트랜스코딩될 수 있다. 부가적으로 및/또는 선택적으로, 디컨투어링(decontouring) 및 디더링(dithering)은 이미지 또는 비디오 품질을 더욱 개선하기 위해서 기준 디지털 코드 값들을 디스플레이-고유 디지털 코드 값들로 트랜스코딩하는 것과 함께 또는 그 일부로서 수행될 수 있다.
본원에 서술되는 것과 같은 기술들은 색-공간에 종속적이지 않다. 이 기술들은 RGB 색 공간, YCbCr 색 공간 또는 상이한 색 공간에서 이용될 수 있다. 또한, 공간 주파수에 따라 변하는 JND들을 이용하여 기준 값들(예를 들면, 기준 디지털 코드 값들 및 기준 그레이 레벨들)을 유도해내는 기술들이, 휘도 채널을 포함할 수 있거나 포함하지 않을 수 있는 상이한 색 공간(예를 들면, RGB)에서의 휘도 채널 이외의 상이한 채널(예를 들면, 적색, 녹색 및 청색 채널들 중 하나)에 적용될 수 있다. 예를 들면, 기준 청색 값들은 청색 색 채널에 적용할 수 있는 JND들을 이용하여 기준 그레이 레벨들 대신 유도될 수 있다. 따라서, 일부 실시예들에서, 그레이 스케일은 컬러로 대체될 수 있다. 부가적으로 및/또는 선택적으로, 상이한 CSF 모델들이 또한 바튼(Barten)의 모델 대신 이용될 수 있다. 따라서, 상이한 모델 파라미터들이 동일한 CSF 모델을 위해 이용될 수 있다.
일부 실시예들에서, 본원에 기술되는 것과 같은 메커니즘들은, 소형 디바이스, 게임기, 텔레비전, 랩탑 컴퓨터, 노트북 컴퓨터, 셀룰러 무선전화, 전자 서적 리더기, 판매점 단말, 데스크탑 컴퓨터, 컴퓨터 워크스테이션, 컴퓨터 키오스크, 또는 다양한 다른 유형들의 단말들 및 매체 처리 유닛들을 포함하지만 이들로 제한되지는 않는 매체 처리 시스템의 일부를 형성한다.
본원에 기술되는 바람직한 실시예들 및 일반 원리들과 특징들에 대한 다양한 수정들이 당업자들에게는 쉽게 명백할 것이다. 따라서, 개시는 제시된 실시예들로 제한되도록 의도되지 않지만, 본원에 기술된 원리들 및 특징들과 일치하는 넓은 범위에 따른다.
2. 콘트라스트 감도 함수(CSF) 모델
렌더링된 이미지들에서의 공간 구조들에 대한 인간 시각 감도는 콘트라스트 감도 함수들(CSF들)로 가장 잘 기술될 수 있으며, 이 CSF들은 공간 주파수의 함수들(또는 인간 관찰자에 의해 지각되는 이미지들에서의 공간 변조/변화의 비율)로서 콘트라스트 감도를 기술한다. 본원에서 이용되는 것과 같이, 콘트라스트 감도(S)는 인간 시각 신경 신호 처리시의 이득으로서 고려될 수 있고, 대비 임계치들(CT)은, 예를 들면, 다음과 같이, 콘트라스트 감도의 역으로부터 결정될 수 있다:
콘트라스트 감도 = S = 1/CT 식(1)
본원에서 이용되는 것과 같이, 용어 "대비 임계치"는 대비에 있어서의 차이를 지각하기 위해 인간의 눈을 위해 필요한 (상대) 대비의 최저 값(예를 들면, 최소 식별 차이)을 나타내거나 그와 관련될 수 있으며; 일부 실시예들에서, 대비 임계치들은 또한 휘도 값들의 범위에 걸쳐 광 적응 레벨로 나누어진 최소 식별 차이의 함수로서 표현될 수 있다.
일부 실시예들에서, 대비 임계치들은 어떠한 CSF 모델도 이용하지 않고 실험적으로 직접 측정될 수 있다. 그러나, 일부 다른 실시예들에서, 대비 임계치들은 CSF 모델에 기초하여 결정될 수 있다. CSF 모델은 다수의 모델 파라미터들로 만들어질 수 있고, 그레이 레벨들에서의 양자화 스텝들이 휘도 값들 및 공간 주파수를 특징으로 하는 광 레벨들에 의존하여 및 그 광 레벨들에 의해 변하는 GSDF를 유도하기 위해 이용될 수 있다. 일 예시의 실시예는 피터 지.제이. 바튼(Peter G.J. Barten)의 인간 눈의 콘트라스트 감도 및 이미지 품질에 대한 그의 효과들(Contrast Sensitivity of the Human Eye and its Effects on Image Quality) (1999년)(이하, 바튼의 모델 또는 바튼의 CSF 모델이라고 함), 또는 에이. 비. 왓슨(A. B. Watson)에 의해 편집된 스코트 데일리(Scott Daly)의 디지털 이미지들 및 인간 시각(Digital Images and Human Vision 의 17장, MIT 출판부(1993년)(이하, 데일리의 모델이라고 함)에 기술되어 있는 것과 같은 다양한 CSF 모델들 중 하나 이상에 기초하여 구현될 수 있다. 본 발명의 예시의 실시예들과 관련하여, 기준 그레이스케일 디스플레이 함수(GSDF)를 생성하기 위해 이용되는 대비 임계치들은 CSF 모델에 의해 실험적으로, 이론적으로, 또는 그의 조합으로 유도될 수 있다.
본원에서 이용되는 것과 같이, GSDF는 복수의 디지털 코드 값들(예를 들면, 1, 2, 3, ..., N)을 복수의 그레이 레벨들(L1, L2, L3, ..., LN)에 매핑하는 것을 나타낼 수 있으며, 표 1에 나타낸 것과 같이, 디지털 코드 값들은 대비 임계치들의 인덱스 값들을 나타내고 그레이 레벨들은 대비 임계치들에 대응한다.
[표 1]
Figure 112021135665003-pat00001
일 실시예에서, 디지털 코드 값(예를 들면, i)에 대응하는 그레이 레벨(예를 들면, Li) 및 인접하는 그레이 레벨(예를 들면, Li+1)은 다음과 같이 대비(예를 들면, C(i))에 대하여 연산될 수 있고:
Figure 112021135665003-pat00002
식(2)
여기서, C(i)는 Li와 Li+1 사이를 경계로 하는 휘도 범위에 대한 대비를 나타내고, Lmean(i,i+1)은 2개의 인접하는 그레이 레벨들인 Li와 Li+1의 산술 평균을 포함한다. 대비 C(i)는 2의 인자로 베버 분수 △L/L와 산술적으로 관련된다. 여기서, △L은 (Li+1-Li)를 나타내고 L은 Li, Li+1 또는 Li 및 Li+1 사이의 중간 값을 나타낸다.
일부 실시예들에서, GSDF 생성기는 대비 C(i)를, Li 내지 Li+1의 휘도 레벨 L에서 대비 임계치(예를 들면, CT(i))와 같거나 그렇지 않으며 그에 비례하는 값으로 다음과 같이 설정할 수 있고:
Figure 112021135665003-pat00003
식(3)
여기서, k는 곱셈 상수를 나타낸다. 본 발명의 실시예들과 관련하여, 다른 서술적 통계들/규정들(예를 들면, 기하 평균, 중앙값, 최빈값, 분산, 또는 표준 편차) 및/또는 스케일링(스케일링 인자에 의해 나누어지거나 곱해지는 x2, x3 등) 및/또는 오프세팅(오프셋만큼 감산되거나 더해지는 +1, +2, -1, -2 등) 및/또는 가중(예를 들면, 동일하거나 상이한 가중 인자들을 갖는 2개의 인접한 그레이 레벨들을 할당)이 GSDF에서 그레이 레벨들을 연산하기 위해 대비 임계치들을 대비들과 관련시키기 위해 이용될 수 있다.
식(1), 식(2) 및 식(3)에서 연산되는 것과 같이, 대비들 또는 대비 임계치들은 상대 값을 포함할 수 있고, 따라서, 단위 없는 양(예를 들면, S는 단위가 없을 수 있다)을 포함할 수 있다.
CSF 모델은 CSF 모델을 나타내는 CSF에 기초하여 기본 대비 임계치 측정들 또는 연산들로부터 만들어질 수 있다. 인간 시각은 유감스럽게도 복잡하고 적응적이며 비선형적이어서, 인간 시각을 나타내는 단일 CSF 곡선이 없다. 대신, CSF 곡선들의 군이 CSF 모델에 기초하여 생성될 수 있다. 동일한 CSF 모델에 의해서라도, 모델 파라미터들의 상이한 값들은 CSF 곡선들의 군에 대해 상이한 플롯들을 생성한다.
3. 지각적 비선형성
도 1은 복수의 광 적응 레벨들에 걸쳐 이어지는 예시의 CSF 곡선들의 군을 도시한다. 단지 예시의 목적상, 도 1에 도시되어 있는 가장 높은 CSF 곡선은 1000(cd/㎡ 또는 'nits')의 휘도 값에서의 광 적응 레벨에 대한 것이고, 다른 아래족으로 낮아지는 곡선들은 연속하는 10 감소 인자들을 갖는 감소하는 휘도 값들에서의 광 적응 레벨들에 대한 것이다. CSF 곡선들로부터 알 수 있는 주목할 만한 특징들은 휘도 증가(광 적응 레벨들의 증가)에 의해, 최대(또는 피크) 콘트라스트 감도를 포함한 전체 콘트라스트 감도가 증가한다는 점이다. 콘트라스트 감도가 도 1의 CSF 곡선들에서 피크인 피크 공간 주파수는 더 높은 공간 주파수들로 이동한다. 유사하게, CSF 곡선들의 수평(공간 주파수) 축과의 차단인 CSF 곡선들에서의 최대 지각가능한 공간 주파수(차단 주파수) 또한 증가한다.
일 예시의 실시예에서, 도 1에 도시되어 있는 것과 같이 CSF 곡선들의 군을 발생시키는 CSF 함수는 인간 지각과 관련한 다수의 핵심 효과들을 고려하는 바튼의 CSF 모델에 의해 유도될 수 있다. 바튼의 CSF 모델 하에서의 일 예시의 CSF S(u)(또는 대응하는 대비 임계치(m i )의 역)는 다음 식(4)에서 나타낸 것과 같이 연산될 수 있다.
Figure 112021135665003-pat00004
식(4)
상기 식(4)에서 이용되는 예시의 모델 파라미터들은 다음에 나열되는 표현들을 포함한다:
○ 2(숫자 인자)는 양안시(binocular vision)에 대응한다(단안시(monocular)인 경우에는 4);
○ k는 신호/잡음 비(예를 들면, 3.0)를 나타낸다;
○ T는 눈의 통합 시간(예를 들면, 0.1초)을 나타낸다;
○ X 0 은 (예를 들면, 정사각형 모양의) 대상의 각도 크기를 나타낸다;
○ X max 는 눈의 통합 면적의 최대 각도 크기(예를 들면, 12도)를 나타낸다;
○ N max 는 확률 합산을 통해 누적되는 사이클들의 최대 수(예를 들면, 15 사이클)를 나타낸다;
○
Figure 112021135665003-pat00005
는 눈의 양자 효율(예를 들면, 0.03)을 나타낸다;
○ p는 광자 변환 인자를 나타낸다;
○ E는, 예를 들면, 트롤랜드 단위의 망막 조도를 나타낸다;
○ Φ 0 은 신경 잡음의 스펙트럼 밀도(예를 들면, 3x10-8초*도2)를 나타낸다;
○
Figure 112021135665003-pat00006
은 측면 억제를 위한 최대 공간 주파수(예를 들면, 7사이클/도)를 나타낸다.
광학 변조 전달 함수(M opt )는 다음과 같이 주어질 수 있고:
Figure 112021135665003-pat00007
식(5)
여기서, σ는 동공 및/또는 광 레벨과 관련된 모델 파라미터를 나타낸다.
위에서 논의된 것과 같은 바튼의 CSF 모델은 휘도에 대한 지각적 비선형성을 기술하기 위해 이용될 수 있다. 지각적 비선형성을 기술하기 위해 다른 CSF 모델들이 또한 이용될 수 있다. 예를 들면, 바튼의 CSF 모델은 CSF의 높은 공간 주파수 영역에서 차단 공간 주파수의 하락을 유발하는 순응(accommodation)의 효과를 설명하지 않는다. 순응으로 인한 이러한 하락 효과는 시거리 감소의 함수로서 표현될 수 있다.
예를 들면, 1.5 미터 이상의 시거리들에 대해서, 바튼의 CSF 모델에 의해 묘사되는 것과 같은 최대 차단 공간 주파수는 지각적 비선형성을 기술하기 위한 적절한 모델로서의 바튼의 모델의 유효성에 영향을 주지 않으면서 달성될 수 있다. 그러나, 1.5 미터 보다 작은 거리들에 대해서, 순응의 효과가 중요하게 되기 시작하며, 바튼 모델의 정확도가 낮아진다.
따라서, 0.5 미터와 같이, 가까운 시거리를 갖는 태블릿 디스플레이들 및 0.125 미터 정도로 가까운 시거리를 가질 수 있는 스마트폰들에 대해서, 바튼의 CSF 모델은 최적으로 조정되지 않을 수 있다.
일부 실시예들에서, 순응 효과를 고려하는 데일리의 CSF 모델이 이용될 수 있다. 일 특정한 실시예에서, 데일리의 CSF 모델은, 예를 들면, 식(5)에서의 광학 변조 전이 함수 M opt 를 수정함으로써 상기 식(4)에서의 바튼의 CSF S(u)에 부분적으로 기초하여 구성될 수 있다.
4. 디지털 코드 값들 및 그레이 레벨들
표 1에 예시되어 있는 것과 같은 GSDF는 인간 시각의 대비 임계치들에 결합된 그레이 레벨들을 나타내기 위해 디지털 코드 값들을 이용하여 지각적 비선형성을 매핑한다. 모든 매핑된 휘도 값들을 포함하는 그레이 레벨들은 인간 시각의 지각적 비선형성을 매치시키기 위해 최적으로 이격되도록 분포될 수 있다.
일부 실시예들에서, GSDF에서의 그레이 레벨들의 최대 수가 휘도 값들의 최대 범위에 대해 충분히 클 때, GSDF에서의 디지털 코드 값들은, 그레이 레벨 스텝 전이(gray level step transition)의 가시성(예를 들면, 이미지에서 잘못된 윤곽 또는 밴드로서 보이는; 또는 이미지의 어두운 영역들에서의 색 변이(color shift))을 유발하는 일 없이 최소 수(예를 들면, 총 4096개 이하의 디지털 코드 값들)의 그레이 레벨들을 달성하도록 이용될 수 있다.
일부 다른 실시예들에서, 제한된 수의 디지털 코드 값들은 여전히 그레이 레벨들의 넓은 동적 범위를 나타내기 위해 이용될 수 있다. 예를 들면, GSDF에서의 최대 수의 그레이스케일 레벨들이 그레이스케일 레벨들의 최대 범위(예를 들면, 0 내지 12,000nits의 그레이스케일 레벨들의 범위를 갖는 8-비트 표현에서의 디지털 코드 값들)에 대해 충분히 크지 않을 때, GSDF는 여전히 그레이 레벨 스텝 전이의 가시도를 감소시키거나 최소화하기 위해 최소 수의 그레이 레벨들(예를 들면, 총 256개 이하의 디지털 코드 값들)을 달성하도록 이용될 수 있다. 이러한 GSDF에 의해, 스텝 전이의 지각가능한 에러들/아티팩트들의 양들/정도들은 GSDF에서 비교적 적은 수의 그레이 레벨들의 계층 전반에 걸쳐 고르게 분포될 수 있다. 본원에서 이용되는 것과 같이, 용어 "그레이스케일 레벨" 또는 "그레이 레벨"은 서로 바꿔서 이용될 수 있고, 표현된 휘도 값(GSDF에서 표현된 양자화된 휘도 값)을 나타낼 수 있다.
GSDF에서의 그레이 레벨들은 (상이한 휘도 값들에서) 광 적응 레벨들에 걸쳐 대비 임계치들을 스태킹하거나 적분함으로써 유도될 수 있다. 일부 실시예들에서, 그레이 레벨들 간의 양자화 스텝들은 임의의 2개의 인접한 그레이 레벨들 간의 양자화 스텝이 JND 내에 있도록 선택될 수 있다. 특정 광 적응 레벨(또는 휘도 값)에서의 대비 임계치는 그 특정 적응 레벨에서의 최소 식별 차이(JND) 보다 작지 않을 수 있다. 그레이 레벨들은 대비 임계치들(또는 JND들)의 일부를 적분하거나 스태킹함으로써 유도될 수 있다. 일부 실시예들에서, 디지털 코드 값들의 수는 휘도의 표현된 동적 범위에서 모든 JND들을 나타내기에 충분한 것보다 많다.
그레이스케일 레벨들을 연산하기 위해 이용되는 대비 임계치들 또는 반대로 콘트라스트 감도들은 특정 광 적응 레벨(또는 휘도 값)에 대한 고정 공간 주파수와는 다른 상이한 공간 주파수에서의 CSF 곡선으로부터 선택될 수 있다. 일부 실시예들에서, 대비 임계치들 각각은 광 적응 레벨에 대한 (예를 들면, 휘틀의 크리스프닝 효과로 인해) 피크 콘트라스트 감도에 대응하는 공간 주파수에서 CSF 곡선으로부터 선택된다. 또한, 대비 임계치들은 상이한 광 적응 레벨들에 대한 상이한 공간 주파수들에서의 CSF 곡선들로부터 선택될 수 있다.
GSDF에서의 그레이 레벨들을 연산/스태킹하기 위한 일 예시의 식은 다음과 같고:
Figure 112021135665003-pat00008
식(6)
여기서,
Figure 112021135665003-pat00009
는 본원에서 기술되는 것과 같은 기술들 하에서의 고정된 숫자와는 다를 수 있는 공간 주파수를 나타내고; L A 는 광 적응 레벨을 나타낸다. L min 은 모든 매핑된 그레이 레벨들에서의 최저 휘도 값일 수 있다. 본원에서 이용되는 것과 같이, 용어 "Nit" 또는 약어인 "nt"는, 동의어로 또는 서로대체가능하게, 1cd/㎡과 동등하거나 같은 이미지 강도, 밝기, 루마 및/또는 휘도의 단위와 관련되거나 그 단위를 나타낼 수 있다.(1Nit=1nt=1cd/㎡). 일부 실시예들에서, L min 은 0의 값을 포함할 수 있다. 일부 다른 실시예들에서, L min 은 0이 아닌 값(예를 들면, 디스플레이 디바이스들이 일반적으로 달성할 수 있는 것보다 낮을 수 있는 특정 어두운 블랙 레벨인 10-5nit, 10-7nit 등)을 포함할 수 있다. 일부 실시예들에서, L min 은 뺄셈 또는 음의 덧셈에 의한 연산들을 스태킹하는 것을 가능하게 하는, 중간 값 또는 최대 값과 같은, 최소 초기 값 이외의 것으로 대체될 수 있다.
일부 실시예들에서, GSDF에서 그레이 레벨들을 유도하기 위해 JND들을 스태킹하는 것은, 예를 들면, 식(6)에서 나타낸 것과 같이 합산에 의해 수행된다. 일부 다른 실시예들에서, 개별 합산을 대신하여 적분이 이용될 수 있다. 적분은 CSF로부터 결정된 적분 경로를 따라 적분할 수 있다(예를 들면, 식(4)). 예를 들면, 적분 경로는 CSF에 대한 (기준) 동적 범위에서 모든 광 적응 레벨들에 대한 피크 콘트라스트 감도들(예를 들면, 상이한 공간 주파수들에 대응하는 상이한 피크 감도들)을 포함할 수 있다.
본원에서 이용되는 것과 같이, 적분 경로는 인간 지각 비선형을 나타내고 디지털 코드 값들의 세트와 기준 그레이 레벨들의 세트(양자화된 휘도 값들) 간에 매핑을 확립하기 위해 이용되는 가시 동적 범위(visible dynamic range; VDR)를 나타낼 수 있다. 매핑은 각 양자화 스텝(예를 들면, 표 1에서의 2개의 인접하는 그레이 레벨들의 휘도 차이)이 대응하는 광 적응 레벨(휘도 값) 이상이거나 미만인 JND들보다 적다고 하는 기준을 충족시키기 위해 필요할 수 있다. 특정 광 적응 레벨(휘도 값)에서의 적분 경로의 (nit/공간-사이클 단위들의) 순간 도함수는 특정 적응 레벨에서의 JND에 비례한다. 본원에서 이용되는 것과 같이, 용어 "VDR" 또는 "가시 동적 범위"는 표준 동적 범위보다 넓은 동적 범위를 나타낼 수 있고, 인간 시각이 동시에 지각할 수 있는 순간적으로 지각가능한 동적 범위 및 색 공간까지의 넓은 동적 범위를 포함할 수 있지만 이것으로 제한되지는 않는다.
본원에서 기술되는 것과 같은 기술들에 기초하여, 임의의 특정 디스플레이들 또는 이미지 처리 디바이스들과 무관한 기준 GSDF가 개발될 수 있다. 일부 실시예들에서, 광 적응 레벨(휘도), 공간 주파수 및 각 크기 이외의 하나 이상의 모델 파라미터들이 상수(또는 고정) 값들로 설정될 수 있다.
5. 모델 파라미터들
일부 실시예들에서, CSF 모델은 광범위한 디스플레이 디바이스들을 커버하는 보수적인 모델 파라미터 값들로 구성된다. 보수적인 모델 파라미터 값들의 이용은 기존의 표준 GSDF들보다 작은 JND들을 제공한다. 따라서, 일부 실시예들에서, 본원에서 기술되는 기술들 하에서의 기준 GSDF는 이들 디스플레이 디바이스들의 요건들을 넘어서는 높은 정밀도를 갖는 휘도 값들을 지원할 수 있다.
일부 실시예들에서, 본원에서 기술되는 것과 같은 모델 파라미터들은 시야(field-of-vision; FOV) 파라미터를 포함한다. FOV 파라미터는 스튜디오들, 극장들 또는 하이-엔드 엔터테인먼트 시스템들에서 이용되는 것을 포함한 광범위한 디스플레이 디바이스들 및 시청 시나리오들을 지원하는 45도, 40도, 35도, 30도, 25도, 또는 또 다른 크고 작은 값으로 설정될 수 있다.
본원에서 기술되는 것과 같은 모델 파라미터들은, 예를 들면, 시야와 관련될 수 있는 각 크기 파라미터를 포함할 수 있다. 각 크기 파라미터는 광범위한 디스플레이 디바이스들 및 시청 시나리오들을 지원하는 45도×45도, 40도×40도, 35도×35도, 30도×30도, 25도×25도 또는 또 다른 크고 작은 값으로 설정될 수 있다. 일부 실시예들에서, 기준 GSDF를 유도하기 위해 부분적으로 이용되는 각 크기 파라미터는 n도×m도로 설정되고, 여기서, n과 m 중 어느 하나는 30과 40 사이의 수치 값일 수 있고, n과 m은 같을 수 있거나 그렇지 않을 수 있다.
일부 실시예들에서, 더 큰 수의 그레이스케일 레벨들 및 그에 따른 더 높은 콘트라스트 감도를 갖는 기준 GSDF를 생성하기 위해 더 큰 각 크기(예를 들면, 40도×40도)가 이용된다. GSDF는 ~30 내지 40도의 넓은 시야각을 필요로 할 수 있는 광범위한 시청 및/또는 디스플레이 시나리오들(예를 들면, 대형 스크린 비디오 디스플레이들)을 지원하기 위해 이용될 수 있다. 큰 각 크기의 선택으로 인해 감도가 증가된 GSDF는 또한 크게 변할 수 있는 시청 및/또는 디스플레이 시나리오들(예를 들면, 영화들)을 지원하기 위해 이용될 수 있다. 더 큰 각 크기들을 선택하는 것도 가능하지만; 각 크기를 특정 각 크기(예를 들면, 40도) 이상으로 크게 증가시키는 것은 비교적 제한된 미미한 이득들을 생성할 수 있다.
일부 실시예들에서, 기준 GSDF 모델은 큰 휘도 범위를 커버한다. 예를 들면, 기준 GSDF 모델에 의해 표현되는 그레이 레벨들 또는 양자화된 휘도 값들은 0 또는 약 0(예를 들면, 10-7cd/㎡) 내지 12,000cd/㎡의 범위에 있다. 기준 GSDF 모델에서의 표현된 휘도 값들의 하한은 10-7cd/㎡ 또는 더 낮거나 더 높은 값(예를 들면, 0, 10-5, 10-8, 10-9cd/㎡ 등)일 수 있다. GSDF는 상이한 주변 광 레벨들을 갖는 광범위한 시청 및/또는 디스플레이 시나리오들을 지원하기 위해 이용될 수 있다. GSDF는 (극장들, 실내 또는 야외에서) 상이한 어두운 블랙 레벨들을 갖는 광범위한 디스플레이 디바이스들을 지원하기 위해 이용될 수 있다.
기준 GSDF 모델에서의 표현된 휘도 값들의 상한은 12,000cd/㎡, 또는 더 낮거나 더 높은 값(예를 들면, 6000 내지 8000, 8000 내지 10000, 10000 내지 12000, 12000 내지 15000cd/㎡ 등)일 수 있다. GSDF는 높은 동적 범위들을 갖는 광범위한 시청 및/또는 디스플레이 시나리오들을 지원하기 위해 이용될 수 있다. GSDF는 상이한 최대 휘도 레벨들을 갖는 광범위한 디스플레이 디바이스들(HDR TV들, SDR 디스플레이들, 랩탑들, 태블릿들, 소형 디바이스들 등)을 지원하기 위해 이용될 수 있다.
6. 가변 공간 주파수들
도 2는, 본 발명의 일 예시의 실시예에 따른, 본원에서 기술되는 것과 같이 기준 GSDF에서 그레이 레벨들을 얻기 위한 적분 경로로서 이용될 수 있는 예시의 적분 경로(VDR로 표기됨)를 도시한다. 실시예들에 있어서, VDR 곡선은 휘도 값들의 높은 동적 범위에 걸쳐 인간 시각의 피크 콘트라스트 감도를 정확하게 캡쳐하기 위해 이용된다.
도 2에 도시되어 있는 것과 같이, 피크 콘트라스트 감도들은 고정 공간 주파수 값에서는 발생하지 않고, 오히려, 광 적응 레벨들(휘도 값들)이 떨어질 때 더 작은 공간 주파수들에서 발생한다. 이것은 고정 공간 주파수에 의한 기술들(예를 들면, DICOM)이 어두운 광 적응 레벨들(저 휘도 값들)에 대한 인간 시각의 콘트라스트 감도들을 상당히 과소추정할 수 있다는 것을 의미한다. 낮은 콘트라스트 감도들은 높은 대비 임계치들을 유발하고, 결과적으로, 양자화된 휘도 값들에서 더 큰 양자화 스텝 크기들을 생성한다.
의료용 디지털 영상 및 통신(Digital Imaging and Communications in Medicine; DICOM) 표준과 달리, 본원에서 기술되는 것과 같은 기술들 하에서의 VDR 곡선은 4사이클/도와 같은 고정 값으로 공간 주파수 모델 파라미터를 고정하지 않는다. 오히려, VDR 곡선은 공간 주파수에 의해 변하고, 복수의 광 적응 레벨들에서 인간 시각의 피크 콘트라스트 감도들을 정확히 캡쳐한다. VDR 곡선은 가능하게는 광범위한 광 적응 레벨들에 대한 인간 시각의 적응성으로 인한 크리스프닝 효과를 고려하고, 고-정밀도의 기준 GSDF를 발생시키는데 도움을 준다. 여기서, 용어 "고-정밀도"는 휘도 값들의 양자화로 인한 지각적 에러들이, 고정 크기 코드 공간(예를 들면, 10 비트, 12 비트 등 중 하나)의 제약 내에서 인간 시각 비선형성을 가장 잘 그리고 최고로 유효하게 캡쳐하는 기준 GSDF에 기초하여 제거되거나 실질적으로 감소된다는 것을 의미한다.
연산 처리는 기준 GSDF에서의 그레이 레벨들을 연산하기 위해 이용될 수 있다(예를 들면, 표 1). 일 예시의 실시예에서, 연산 처리는 VDR 곡선으로부터 대비 임계치들(또는 변조 임계치들, 예를 들면, 식(4)에서의 m i )을 반복적으로 또는 되풀이하여 결정하고, 기준 GSDF에서 연속하는 그레이 레벨들을 얻기 위해 대비 임계치들을 적용한다. 이 연산 처리는 다음 식(7)로 구현될 수 있고:
Figure 112021135665003-pat00010
따라서:
Figure 112021135665003-pat00011
및
Figure 112021135665003-pat00012
식(7)
여기서, j-1, j 및 j+1은 3개의 인접한 디지털 코드 값들에 대한 인덱스들을 나타내고; L j-1 , L j 및 L j+1 은 디지털 코드 값들 j-1, j 및 j+1이 각각 매핑되는 그레이 레벨들에 대응한다. L max 및 L min 은 JND 또는 JND의 일부에 걸쳐 최대 휘도 값 및 최소 휘도 값을 나타낸다. JND 또는 그 일부를 이용하는 것은 기준 GSDF의 고정밀도를 유지한다.
JND와 연관된 대비 임계치(m i )는 L max 나 L min 중 어느 하나, 또는 L max 와 L min 의 중간(예를 들면, L max 와 L min 의 평균)의 특정 휘도 값으로 나누어지는 것과 같은 상대량, 예를 들면, L max 와 L min 간의 차이로서 규정될 수 있다. 일부 실시예들에서, m i 는 대안적으로 L max 나 L min 중 어느 하나, 또는 L max 와 L min 의 중간의 특정 휘도 값의 승수(예를 들면, 2)로 나누어지는 것과 같은 L max 와 L min 간의 차이로서 규정될 수 있다. GSDF에서의 휘도 값들을 복수의 그레이 레벨들로 양자화하는데 있어서, L max 와 L min 은 복수의 그레이 레벨들에서의 인접한 그레이 레벨들을 나타낼 수 있다. 결과적으로, L j 는 식(7)에서 나타낸 것과 같이 m i 를 통해 L j-1 및 L j+1 과 관련될 수 있다.
대안적인 실시예들에서, 식(7)에서 나타낸 것과 같이 선형 표현들을 이용하는 대신, JND들 또는 대비 임계치들을 그레이 레벨들과 관련시키기 위해 비-선형 식이 이용될 수 있다. 예를 들면, 평균으로 나누어진 표준 편차에 기초한 대안적인 식이 예시된 것과 같은 대비 임계치에 대한 단비(simple ratio)를 대신하여 이용될 수 있다.
일부 실시예들에서, 기준 GSDF는 12-비트 정수 값으로서 나타낸 디지털 코드 값들을 갖는 0 내지 12,000cd/㎡의 범위를 커버한다. 기준 GSDF의 정밀도를 더욱 향상시키기 위해서, m i 에는 분수 값 f가 곱해질 수 있다. 또한, 중심 디지털 값 L2048(디지털 코드 값들은 SDI와 호환가능한 12-비트 코드 공간에서와 같이 적어도 0 내지 4096으로 제한된다는 것을 유념해야 한다)이 100cd/㎡에 매핑될 수 있다. 식(7)은 다음 식(8)을 산출할 수 있고:
Figure 112021135665003-pat00013
및
Figure 112021135665003-pat00014
식(8)
여기서, 분수 값 f는 0.918177로 설정된다. 예시의 실시예에서, 디지털 코드들에 대한 최소 허용 값은, 코드 워드(또는 정수 값) 16이 0(cd/㎡)으로 설정되도록 설정된다. 제 2 최저 디지털 코드 값 17은 결국 5.27×10-7cd/㎡이 되지만, 디지털 코드 값 4076은 결국 12,000cd/㎡가 된다.
도 3은, 본 발명의 일 예시의 실시예에 따른, (대수 휘도 값들의) 복수의 그레이 레벨들 및 12-비트 코드 공간에서의 복수의 디지털 코드 값들 간에 매핑하는 예시의 GSDF를 도시한다.
도 4는 도 3의 예시의 GSDF의 그레이 레벨들에 기초하여 베버 분수들(델타 L/L, 또는 △L/L)을 묘사하는 곡선을 도시한다. 도 4에 예시되어 있는 것과 같은 인간 시각의 지각적 비선형성은 대수 휘도 축 상에서의 휘도 값들의 함수로서 표현된다. 인간 시각의 비슷한 시각 차이들(예를 들면, JND들)은 낮은 휘도 값들에서 큰 델타 L/L에 대응한다. 베버 분수들의 곡선은 높은 휘도 값들에 대한 상수 값에 대한 점근선들이다(예를 들면, 베버의 법칙이 높은 휘도 값들에서 충족되는 경우에 0.002의 베버 분수).
7. 함수 모델들
본원에서 기술되는 것과 같이 GSDF(기준 GSDF 또는 디바이스-고유 GSDF)에서 디지털 코드 값들과 그레이 레벨들 간의 매핑을 얻기 위해 하나 이상의 분석적 함수들이 이용될 수 있다. 하나 이상의 분석적 함수들은 독점적 함수, 표준-기반 함수, 또는 표준-기반 함수들로부터의 확장들일 수 있다. 일부 실시예들에서, GSDF 생성기(예를 들면, 도 5의 504)는 하나 이상의 분석적 함수들(또는 공식들)에 기초하여 하나 이상의 순방향 룩-업 테이블들(LUT들) 및/또는 하나 이상의 역방향 LUT들의 형태로 GSDF를 생성할 수 있다. 이들 LUT들의 적어도 일부는 기준 이미지 데이터를 인코딩하기 위한 기준 그레이 레벨들과 기준 디지털 코드 레벨들 간의 변환에 이용될 매우 다양한 이미지 데이터 코덱들(예를 들면, 도 5의 506) 또는 다양한 디스플레이 디바이스에 제공될 수 있다. 부가적으로, 선택적으로, 또는 대안적으로, (정수 또는 부동소수점 표현들의 계수들을 갖는) 분석적 함수들 중 적어도 일부는 본원에서 기술되는 것과 같은 GSDF에서의 디지털 코드 값들과 그레이 레벨들 간의 매핑들의 획득 및/또는 이미지 데이터를 인코딩하기 위한 그레이 레벨들과 디지털 코드 레벨들 간의 변환에 이용될 이미지 데이터 코덱들 또는 매우 다양한 디스플레이 디바이스에 직접 제공될 수 있다.
일부 실시예들에서, 본원에서 기술되는 것과 같은 분석적 함수들은, 다음과 같이, 대응하는 그레이 레벨에 기초하여 디지털 코드 값을 예측하기 위해 이용될 수 있는 순방향 함수를 포함하고:
Figure 112021135665003-pat00015
식(9)
여기서, D는 디지털 코드의 (예를 들면, 12 비트의) 값을 나타내고, L은 nits 단위의 휘도 값 또는 그레이 레벨을 나타내고, n은 식(9)에 의해 주어지는 것과 같이 logD/logL 곡선의 중앙 부분에서의 기울기를 나타낼 수 있고, m은 logD/logL 곡선의 굴곡부의 가파른 정도(sharpness)를 나타낼 수 있고, c1, c2 및 c3은 logD/logL 곡선의 끝 및 중앙 지점들을 규정할 수 있다.
일부 실시예들에서, 분석적 함수들은 식(9)에서의 순방향 함수에 대응하는 역방향 함수를 포함하고, 대응하는 디지털 코드 값에 기초하여 다음과 같이 휘도 값을 예측하기 위해 이용될 수 있다:
Figure 112021135665003-pat00016
식(10)
식(9)를 이용하여 복수의 휘도 값들에 기초하여 예측된 디지털 코드 값들은 관찰된 디지털 코드 값들과 비교될 수 있다. 관찰된 디지털 코드 값들은, 앞서 논의된 것과 같이, CSF 모델에 기초한 수치 계산일 수 있지만 그 중 임의의 것으로만 제한되는 것은 아니다. 일 실시예에서, 예측된 디지털 코드 값들과 관찰된 디지털 코드 값들 간의 편차가 연산되어 식(9)에서의 파라미터들 n, m, c 1 , c 2 및 c 3 의 최적의 값들을 유도하기 위해 최소화될 수 있다.
마찬가지로, 식(10)을 이용하여 복수의 디지털 코드 값들에 기초하여 예측된 휘도 값들은 관찰된 휘도 값들과 비교될 수 있다. 관찰된 휘도 값들은 앞서 논의된 것과 같은 CSF 모델에 기초한 수치 연산들을 이용하여 또는 인간 시각 실험 데이터를 이용하여 생성될 수 있지만 이것으로 제한되는 것은 아니다. 일 실시예에서, 예측된 휘도 값들과 관찰된 휘도 값들 간의 편차는 파라미터들 n, m, c 1 , c 2 및 c 3 의 함수로서 유도되어 식(10)에서 파라미터들 n, m, c 1 , c 2 및 c 3 의 최적의 값들을 유도하기 위해 최소화될 수 있다.
식(9)에 의해 결정되는 파라미터들 n, m, c 1 , c 2 및 c 3 의 최적의 값들의 세트는 식(10)에 의해 결정되는 파라미터들 n, m, c 1 , c 2 및 c 3 의 최적의 값들의 세트와 동일할 수 있거나 그렇지 않을 수 있다. 두 세트들 간에 차이가 있는 경우에, 두 세트들 중 하나의 세트 또는 두 세트 모두는 디지털 코드 값들과 휘도 값들 간의 매핑을 생성하기 위해 이용될 수 있다. 일부 실시예들에서, 파라미터들 n, m, c 1 , c 2 및 c 3 의 최적의 값들의 두 세트들이, 만일 상이하다면, 예를 들면, 식(9) 및 식(10)에 의해 순방향 및 역방향 코딩 동작들 모두를 수행함으로써 도입되는 라운드 트립 에러들의 최소화에 기초하여 조화될 수 있다. 일부 실시예들에서, 다중 라운드 트립들은 디지털 코드 값들에서의 및/또는 휘도 값들 또는 그레이 레벨들에서의 결과적인 에러들을 연구하기 위해 이루어질 수 있다. 일부 실시예들에서, 식(9) 및 식(10)에서의 파라미터들의 선택은 중요한 에러가 한번, 두 번 또는 그 이상의 라운드 트립들에서 발생하지 않는 기준에 적어도 부분적으로 기초할 수 있다. 중요한 라운드 트립 에러들이 없는 예들은 0.0001%, 0.001%, 0.01%, 0.1%, 1%, 2% 또는 다른 설정 가능한 값들보다 작은 에러들을 포함할 수 있지만 그 중 임의의 것으로만 제한되는 것은 아니다.
실시예들은 디지털 제어 값들을 나타내기 위해 하나 이상의 상이한 비트 길이들 중 하나의 비트 길이의 코드 공간을 이용하는 것을 포함한다. 식(9) 및 식(10)에서의 파라미터들의 최적화된 값들은 하나 이상의 상이한 비트 길이들 중 하나의 상이한 것을 각각 갖는 복수의 코드 공간들 각각에 대해 얻어질 수 있다. 식(9) 및 식(10)의 최적화된 값들에 기초하여, 코드 에러들의 분포(예를 들면, 식(9) 및 식(10)에 기초한 디지털 코드 값들에서의 순방향 변형 에러들, 역방향 변형 에러들 또는 라운드 트립 에러들)가 결정될 수 있다. 일부 실시예들에서, 2개의 디지털 코드 값들에서의 1의 수치 차이는 2개의 디지털 코드 값들에 의해 표현되는 2개의 휘도 값들 간의 광 레벨에서의 대비 임계치에 대응한다(또는 JND에 대응한다). 도 10a는, 일부 예시의 실시예들에 따른, (상이한 비트 길이들을 갖는) 하나 이상의 상이한 정밀도들 중 하나의 상이한 것을 각각 갖는 복수의 코드 공간들에서의 JND들 단위의 코드 에러들에 대한 최대치들을 도시한다. 예를 들면, 본원에서 기술되는 것과 같은 함수 모델들에 기초하여, 무한의 또는 비제한된 비트 길이의 코드 공간에 대한 최대 코드 에러는 11.252이다. 이와 비교하여, 본원에서 기술되는 것과 같은 함수 모델에 기초하여, 12 비트 길이(4096)의 코드 공간에 대한 최대 코드 에러는 11.298이다. 이것은 디지털 코드 값들에 대한 12 비트 길이의 코드 공간이 식(9) 및 식(10)에 의해 표현되는 것과 같은 기능 모델에 대한 우수한 선택이라는 것을 나타낸다.
도 10b는, 일 예시의 실시예에 따른, 식(9)에 의해 명시된 것과 같은 (휘도 값들로부터 디지털 코드 값들로의) 순방향 변형에 의한 12비트 길이(또는 4096)의 코드 공간에 대한 코드 에러들의 분포를 도시한다. 도 10c는, 일 예시의 실시예에 따른, 식(10)에 의해 명시된 것과 같은 (디지털 코드 값들로부터 휘도 값들로의) 역방향 변형에 의한 12비트 길이(또는 4096)의 코드 공간에 대한 코드 에러들의 분포를 도시한다. 도 10b 및 도 10c는 12.5 보다 작은 최대 코드 에러들을 나타낸다.
도 11은, 일 예시의 실시예에 따른, 식(9) 및 식(10)에서 이용될 수 있는 파라미터들의 값들을 예시한다. 일부 실시예들에서, 예시되어 있는 것과 같이, 정수-기반 공식들은 본원에서 기술되는 것과 같은 함수 모델의 특정 구현에서 이들 비-정수 값들을 나타내기 위해/근사치를 구하기 위해 이용될 수 있다. 일부 다른 실시예들에서, 하나 이상의 정밀도들(예를 들면, 14 비트, 16 비트, 또는 32 비트)을 갖는 고정점, 부동소수점 값들은 본원에서 기술되는 것과 같은 함수 모델의 특정 구현에서 이들 비-정수 값들을 나타내기 위해 이용될 수 있다.
실시예들은 식(9) 및 식(10)에서 주어지는 (톤-매핑 곡선일 수 있는) 것과는 다른 공식들을 갖는 함수 모델을 이용하는 것을 포함한다. 예를 들면, 다음과 같은 나카-러쉬톤(Naka-Rushton) 공식들에 의한 콘 모델(cone model)이 본원에서 기술되는 것과 같은 함수 모델에 의해 이용될 수 있고:
Figure 112021135665003-pat00017
식(11)
여기서, L은 휘도 값들을 나타내고, n, m 및 σ는 콘 모델과 연관된 모델 파라미터들을 나타내고, L d 는 디지털 코드 값들에 의해 인코딩될 수 있는 예측된 값들을 나타낸다. 편차들을 최소화함으로써 모델 파라미터들을 획득하는 유사한 방법들은 식(11)에 대한 모델 파라미터들의 최적의 값들을 유도하기 위해 이용될 수 있다. 도 10d는, 일 예시의 실시예에 따른, 식(11)에 의해 명시된 것과 같은 (휘도 값들로부터 디지털 코드 값들로의) 순방향 변형에 의한 12 비트 길이(또는 4096)의 코드 공간에 대한 코드 에러들의 분포를 도시한다. 일 실시예에서, 도 10d에 도시되어 있는 것과 같은 최대 코드 에러는 25JND들이다.
또 다른 예에서, 함수 모델은 다음과 같이 높은 뮤(Raised mu) 공식에 의해 생성될 수 있고:
Figure 112021135665003-pat00018
식(12)
여기서, x는 휘도 값들을 나타내고, y는 예측된 디지털 코드 값들을 나타낸다. 모델 파라미터
Figure 112021135665003-pat00019
의 최적의 값은 편차들을 최소화함으로써 얻어질 수 있다. 도 10e는, 일 예시의 실시예에 따른, 식(12)에 의해 명시되는 것과 같은 (휘도 값들로부터 디지털 코드 값들로의) 순방향 변형에 의한 12 비트 길이(또는 4096)의 코드 공간에 대한 코드 에러들의 분포를 도시한다. 일 실시예에서, 도 10d에 도시되어 있는 것과 같은 최대 코드 에러는 17JND들이다.
본원에 예시되어 있는 것과 같이, 일부 실시예들에서, 함수 모델은 휘도 값들로부터 코드 값들을 예측하기 위해 또는 코드 값들로부터 휘도 값들을 예측하기 위해 이용될 수 있다. 함수 모델에 의해 이용되는 공식들은 역전 가능할 수 있다. 이들 값들 간의 순방향 및 역방향 변형을 수행하기 위해 동일한 또는 유사한 처리 로직이 구현될 수 있다. 일부 실시예들에서, 지수들 중 임의의 것을 포함하지만 이들로 제한되지는 않는 모델 파라미터들이 고정점 값들 또는 정수-기반 공식들에 의해 표현될 수 있다. 따라서, 처리 로직의 적어도 일부는 하드웨어만으로, 소프트웨어만으로, 또는 하드웨어와 소프트웨어의 조합으로 효과적으로 구현될 수 있다. 유사하게, (식(9) 내지 식(12)와 같은) 함수 모델 또는 모델 공식들에 의해 생성되는 LUT들의 적어도 일부는 하드웨어만으로, 소프트웨어만으로, 또는 (ASIC 또는 FPGA를 포함하는) 하드웨어와 소프트웨어의 조합으로 효과적으로 구현될 수 있다. 일부 실시예들에서, 단일 컴퓨팅 디바이스, 다중 컴퓨팅 디바이스들의 구성, 서버 등에서 하나, 둘, 또는 그 이상의 함수 모델들이 구현될 수 있다. 일부 실시예들에서, 예측된 코드 값들에서의 에러들은 휘도 값들의 가시 동적 범위의 전체 범위에 대해 타겟 또는 관찰된 값들의 14 코드 값들 내에 있을 수 있다. 일부 실시예들에서, 이것은 순방향 변형 및 역방향 변형 모두에 대해 참을 유지한다. 모델 파라미터들의 동일한 또는 상이한 세트들은 순방향 변형 및 역방향 변형에 이용될 수 있다. 라운드-트립 정확도는 모델 파라미터들의 최적의 값들로 최대화될 수 있다. 상이한 코드 공간들이 이용될 수 있다. 특정한 실시예에서, 가시 동적 범위의 전체 범위에 걸쳐 최소 코드 에러들을 갖는 디지털 코드 값들을 관리하기 위해 12 비트 길이(4096)의 코드 공간이 이용될 수 있다.
본원에서 이용되는 것과 같이, 기준 GSDF는, CSF 모델에 기초하여 (예를 들면, 디지털 코드 값들과 휘도 값들 간의 매핑의 어떠한 함수 표현도 결정하는 일 없이) 수치 연산들에 의해 결정되는 것과 같이, 또는 인간 시각 연구들로부터의 데이터에 의해 결정되는 것과 같이, 함수 모델(CSF 모델 하에서 타겟 또는 관찰된 값들에 의해 결정될 수 있는 모델 파라미터들) 하에서 관련되는 것과 같은 기준 디지털 코드 값들 및 기준 그레이 레벨들을 포함하는 GSDF를 나타낼 수 있다. 일부 실시예들에서, 디바이스 GSDF는 또한 본원에서 기술되는 것과 같은 함수 모델에 의해 분석적으로 표현될 수 있는 디지털 코드 값들과 그레이 레벨들 간의 매핑을 포함할 수 있다.
8. 기준 GSDF에 기초한 이미지 데이터 교환
예시의 목적을 위해서, 디지털 코드 값들을 12 비트 코드 공간에 있는 것으로 기술되었다. 그러나, 본 발명은 이것으로 제한되지 않는다. 상이한 코드 공간들(예를 들면, 12 비트 이외의 상이한 비트 깊이들)을 갖는 디지털 코드 값들이 기준 GSDF에서 이용될 수 있다. 예를 들면, 10 비트 정수 값들이 디지털 코드들을 표현하기 위해 이용될 수 있다. 디지털 코드들의 12-비트 표현시 디지털 코드 값 4076을 휘도 값 12000cd/㎡에 매핑하는 대신, 디지털 코드 값 1019는 디지털 코드들의 10-비트 표현시 휘도 값 12000cd/㎡에 매핑될 수 있다. 따라서, 코드 공간들(비트 깊이들)에 있어서의 이들 및 다른 변형들이 기준 GSDF에서 디지털 코드 값들을 위해 이용될 수 있다.
기준 GSDF는 각종 이미지 획득 디바이스 또는 이미지 렌더링 디바이스를 위해 개별적으로 설계될 수 있는 상이한 GSDF들에 걸쳐 이미지 데이터를 교환하기 위해 이용될 수 있다. 예를 들면, 특정 유형의 이미지 획득 디바이스 또는 이미지 렌더링 디바이스에 의해 구현되는 GSDF는 표준 GSDF 또는 디바이스-고유 GSDF의 모델 파라미터들을 또 다른 유형의 이미지 획득 디바이스 또는 이미지 렌더링 디바이스와 매치시키지 않는 모델 파라미터들에 암시적으로 또는 명시적으로 의존할 수 있다.
기준 GSDF는 도 3 및 도 4에 도시되어 있는 것과 같은 곡선 형태들에 대응할 수 있다. 일반적으로 말해서, GSDF들의 형태들은 GSDF들을 유도하거나 설계하기 위해 이용되는 파라미터들에 의존한다. 따라서, 기준 GSDF는 기준 CSF 모델로부터 기준 GSDF를 생성하기 위해 이용되는 기준 CSF 모델 및 기준 모델 파라미터들에 의존한다. 디바이스-고유 GSDF의 곡선 형태는 특정 디바이스가 디스플레이일 경우 디스플레이 파라미터들 및 시청 조건들을 포함하여 특정 디바이스에 의존한다.
일례에서, 휘도 값들의 지원 범위가 500cd/㎡ 미만으로 제한되는 디스플레이는, 도 3에 도시되어 있는 것과 같이, (인간 시각이 모든 주파수들에 대해 대수 행동으로 바뀔 때 발생하는) 고 휘도 값 영역의 슬로프에서의 증가를 경험하지 않을 수 있다. 도 3의 곡선 형태를 갖는 디스플레이를 구동하는 것은, 밝은 영역들에는 너무 많은 그레이 레벨들이 할당되고 어두운 영역들에는 그레이 레벨들이 충분히 할당되지 않는 것과 같은, 그레이 레벨들의 최선이 아닌(예를 들면, 차선의) 할당을 유발할 수 있다.
또 다른 예에서, 저 대비 디스플레이는 다양한 일광 조건들의 야외에서 이용되도록 설계된다. 디스플레이의 휘도 범위는 도 3의 대수 행동 영역에서 대체로 또는 거의 전적으로 발생할 수 있다. 도 3의 곡선 형태를 갖는 이러한 저 대비 디스플레이를 구동하는 것은 또한, 어두운 영역들에는 너무 많은 그레이 레벨들이 할당되고 밝은 영역들에는 그레이 레벨들이 충분히 할당되지 않는 것과 같은, 그레이 레벨들의 최선이 아닌(예를 들면, 차선의) 할당을 유발할 수 있다.
본원에서 서술되는 것과 같은 기술들 하에서, 각 디스플레이는 기준 GSDF에 의해 인코딩된 이미지 데이터에서의 지각적 정보를 최적으로 지원하기 위해 (예를 들면, 실제 블랙 레벨에 영향을 미치는 디스플레이 파라미터들 뿐만 아니라, 시청 조건들에도 의존하는) 그의 고유 GSDF를 이용할 수 있다. 기준 GSDF는 가능한 한 많은 지각적 디테일들을 지각하기 위해 이미지 데이터의 전체 인코딩에 대한 하나 이상의 업스트림(예를 들면, 인코딩) 디바이스들에 의해 이용된다. 기준 GSDF에서 인코딩된 이미지 데이터는 하나 이상의 다운 스트림(예를 들면, 디코딩) 디바이스들에 전달된다. 일 예시의 실시예에서, 기준 GSDF에 기초한 이미지 데이터의 인코딩은 이미지 데이터를 후속하여 디코딩하고/디코딩하거나 렌더링하기 위한 특정 디바이스들과 무관하다.
각 디바이스(예를 들면, 디스플레이)는 디바이스-고유 그레이 레벨들이 지원되는/최적화되는 경우에 그의 특정 GSDF를 갖는다. 특정 그레이 레벨들은 디스플레이의 제조자에게 공지되어 있을 수 있거나, (표준에 기반할 수 있거나 그렇지 않을 수 있는) 디바이스-고유 GSDF를 지원하기 위해 제조자에 의해 명확히 설계되었을 수 있다. 디바이스의 라인 구동기는 디바이스에 고유한 양자화된 휘도 값들로 구현될 수 있다. 최적화는 디바이스에 고유한 양자화된 휘도 값들에 기초하여 디바이스에 대해 가장 잘 행해질 수 있다. 부가적으로, 디바이스-고유 그레이 레벨들의 범위에 대한 하한으로서 이용될 수 있는 어두운 블랙 레벨(예를 들면, 최저 디바이스-고유 그레이 레벨)은 (제조자에게 공지되어 있을 수 있는) 현재의 주변 광 레벨 및/또는 디바이스의 광학 반사도에 부분적으로 기초하여 설정될 수 있다. 일단 어두운 블랙 레벨이 그렇게 설정되면, 디바이스-고유 그레이 레벨들은 디바이스의 라인 구동기에서 양자화 스텝들을 암시적으로 또는 명시적으로 누적(예를 들면, 스태킹/적분) 함으로써 얻어지거나 설정될 수 있다. 그레이 레벨들의 유도 및/또는 조정은 디바이스가 이미지들을 동시에 렌더링할 때 런타임으로 행해질 수 있거나 그렇지 않을 수 있다.
따라서, 본원에서 서술되는 것과 같은 기술들 하에서, 본 발명의 실시예들은 기준 GSDF로 이미지 데이터를 인코딩하고 디스플레이-고유 GSDF로 이미지 데이터를 디코딩 및 렌더링하는 것으로 포함할 수 있지만 이것으로만 제한되는 것은 아니다.
본원에서 기술되는 것과 같은 기술들은 상이한 GSDF들을 갖는 다양한 디바이스들에 걸쳐 이미지 데이터를 교환하기 위해 이용될 수 있다. 도 5는, 본 발명의 일 예시의 실시예에 따른, 상이한 GSDF들의 디바이스들과 이미지 데이터를 교환하는 예시의 프레임워크(500)를 도시한다. 도 5에 도시되어 있는 것과 같이, 적응형 CSF 모델(502)은 기준 GSDF(504)를 생성하기 위해 이용될 수 있다. 용어 "적응형"은 인간 시각 비선형성 및 행동들에 대한 CSF 모델의 적응력을 나타낼 수 있다. 적응형 CSF 모델은 복수의 CSF 파라미터들(또는 모델 파라미터들)에 적어도 부분적으로 기초하여 만들어질 수 있다. 복수의 모델 파라미터들은, 예를 들면, 광 적응 레벨, 각도 폭의 디스플레이 면적, 잡음 레벨, 순응(물리적 시청 거리), (예를 들면, 적응형 CSF 모델(502)에서 이용되는 테스트 이미지들 또는 이미지 패턴들과 관련될 수 있는) 휘도 또는 컬러 변조 벡터를 포함한다.
업스트림(예를 들면, 인코딩) 디바이스는 이미지 데이터 또는 그 파생물이 다운스트림(예를 들면, 디코딩) 디바이스들로 송신 또는 분배되기 전에 기준 GSDF(504)로 인코딩될 이미지 데이터를 수신할 수 있다. 인코딩될 이미지 데이터는 초기에 복수의 포맷들(표준 기반, 독점, 확장 등) 중 임의의 포맷일 수 있고/있거나 복수의 이미지 소스들(카메라, 이미지 서버, 유형의 매체 등) 중 임의의 것으로부터 유도될 수 있다. 인코딩될 이미지 데이터의 예들은 원시 또는 다른 높은 비트-깊이 이미지(들)(530)를(을) 포함하지만 이들로만 제한되는 것은 아니다. 원시 또는 다른 높은 비트-깊이 이미지(들)는(은) 카메라, 스튜디오 시스템, 아트 디렉터 시스템, 또 다른 업스트림 이미지 처리 시스템, 이미지 서버, 콘텐트 데이터베이스 등에서 비롯될 수 있다. 이미지 데이터는 디지털 사진들, 비디오 이미지 프레임들, 3D 이미지들, 비-3D 이미지들, 컴퓨터-생성 그래픽 등을 포함할 수 있지만 이들로만 제한되는 것은 아니다. 이미지 데이터는 장면-관련 이미지들, 디바이스-관련 이미지들 또는 다양한 동적 범위들을 갖는 이미지들을 포함할 수 있다. 인코딩될 이미지 데이터의 예들은 메타데이터에 따라 이미지 수신 시스템들(다양한 제조자들의 디스플레이들과 같은 다운스트림 이미지 처리 시스템)로의 분배를 위한 코딩된 비트스트림으로 편집되고, 다운-샘플링되고/다운-샘플링되거나 압축될 원래의 이미지들의 고-품질 버전을 포함할 수 있다. 원시 또는 다른 높은 비트-깊이 이미지(들)는(은) 전문가, 아트 스튜디오, 방송사, 하이-엔드 매체 제작 단체 등에 의해 이용되는 높은 샘플링 레이트를 가질 수 있다. 인코딩될 이미지 데이터는 또한 전체적으로 또는 부분적으로 컴퓨터에 의해 생성될 수 있거나, 전체적으로 또는 부분적으로 올드 무비들 및 다큐멘터리들과 같은 기존의 이미지 소스들에 기초하여 얻어질 수 있다.
본원에서 이용되는 것과 같이, "인코딩될 이미지 데이터"의 구절은 하나 이상의 이미지들의 이미지 데이터를 나타낼 수 있고; 인코딩될 이미지 데이터는 부동소수점 또는 고정점 이미지 데이터를 포함할 수 있고, 임의의 색 공간에 있을 수 있다. 일 예시의 실시예에서, 하나 이상의 이미지들은 RGB 색 공간에 있을 수 있다. 또 다른 예시의 실시예에서, 하나 이상의 이미지들은 YUV 색 공간에 있을 수 있다. 일례에서, 본원에서 기술되는 것과 같은 이미지에서의 각 화소는 색 공간에서 규정되는 모든 채널들(예를 들면, RGB 색 공간에서의 적색, 녹색 및 청색 색 채널들)에 대한 부동소수점 화소 값들을 포함한다. 또 다른 예에서, 본원에서 기술되는 것과 같은 이미지에서의 각 화소는 색 공간에서 규정되는 모든 채널들에 대한 고정점 화소 값들(예를 들면, RGB 색 공간에서의 적색, 녹색 및 청색 색 채널들에 대한 16 비트 또는 더 많은/더 적은 수의 비트의 고정점 화소 값들)을 포함한다. 각 화소는 선택적으로 및/또는 대안적으로 색 공간에서의 채널들 중 하나 이상에 대한 다운샘플링된 화소 값들을 포함한다.
일부 실시예들에서, 인코딩될 이미지 데이터를 수신하는데 응답하여, 프레임워크(500)에서의 업스트림 디바이스는 이미지 데이터에 의해 명시되거나 이미지 데이터로부터 결정되는 것과 같은 휘도 값들을 기준 GSDF에서의 기준 디지털 코드 값들에 매핑하고, 인코딩될 이미지 데이터에 기초하여, 기준 디지털 코드 값들로 인코딩된 기준 인코딩된 이미지 데이터를 생성한다. 인코딩될 이미지 데이터에 기초한 휘도 값들로부터 기준 디지털 코드 값들로의 매핑 동작은 (예를 들면, 표 1에 보여지는 것과 같이) 대응하는 기준 그레이 레벨들이 기준 GSDF에서의 임의의 다른 기준 휘도 값들, 인코딩될 이미지 데이터에 의해 명시되거나 이미지 데이터로부터 결정되는 휘도 값들과 매치되거나 그 정도로 가까운 기준 디지털 코드 값들을 선택하는 것, 및 휘도 값들을 기준 인코딩된 이미지 데이터에서의 기준 디지털 코드 값들로 대체하는 것을 포함할 수 있다.
부가적으로, 선택적으로 또는 대안적으로, (색 공간 변환, 다운 샘플링, 업샘플링, 톤 매핑, 컬러 그레이딩, 압축 해제, 압축 등을 포함할 수 있지만 이들로만 제한되지는 않는) 선처리 및 후처리 단계들이 기준 인코딩된 이미지 데이터를 발생시키는 것의 일부로서 수행될 수 있다.
일 예시의 실시예에서, 프레임워크(500)는 기준 인코딩된 이미지 데이터를 하나 이상의 코딩된 비트스트림들 또는 이미지 파일들로 인코딩하고/인코딩하거나 포매팅하도록 구성된 소프트웨어 및/또는 하드웨어 구성요소들(예를 들면, 인코딩 또는 포매팅 유닛(506))을 포함할 수 있다. 코딩된 비트스트림들 또는 이미지 파일들은 표준-기반 포맷, 독점적 포맷 또는 표준-기반 포맷에 적어도 부분적으로 기초하는 확장 포맷일 수 있다. 부가적으로 및/또는 선택적으로, 코딩된 비트스트림들 또는 이미지 파일들은 기준 인코딩된 이미지 데이터를 생성하기 위해 이용되는 기준 GSDF, 선처리 또는 후처리와 관련되는 관련 파라미터들(예를 들면, 모델 파라미터들; 표 1, 도 3 및 도 4에 예시되어 있는 것과 같은 최소 휘도 값, 최대 휘도 값, 최소 디지털 코드 값, 최대 디지털 코드 값 등; 복수의 CSF들 중에서 CSF를 식별하는 식별 필드; 기준 시청 거리) 중 하나 이상을 포함하는 메타데이터를 포함할 수 있다.
일부 실시예들에서, 프레임워크(500)는 하나 이상의 별개의 업스트림 디바이스들을 포함할 수 있다. 예를 들면, 프레임워크(500)에서의 하나 이상의 업스트림 디바이스들 중 적어도 하나는 기준 GSDF에 기초하여 이미지 데이터를 인코딩하도록 구성될 수 있다. 업스트림 디바이스들은 도 5의 502, 504 및 506과 관련된 기능을 수행하도록 구성된 소프트웨어 및/하드웨어 구성요소들을 포함할 수 있다. 코딩된 비트스트림들 또는 이미지 파일들은 네트워크 접속들, 디지털 인터페이스들, 유형의 저장 매체 등을 통해 업스트림 디바이스들(도 5의 502, 504 및 506)에 의해 출력되고, 이미지 데이터 흐름(508)에서 처리 또는 렌더링을 위해 다른 이미지 처리 디바이스들로 전달될 수 있다.
일부 예시의 실시예들에 있어서, 프레임워크(500)는 또한 하나 이상의 별개의 디바이스들로서 하나 이상의 다운스트림 디바이스들을 포함한다. 다운스트림 디바이스들은, 이미지 데이터 흐름(508)으로부터, 하나 이상의 업스트림 디바이스들에 의해 출력되는 코딩된 비트스트림들 또는 이미지 파일들을 수신/액세스하도록 구성될 수 있다. 예를 들면, 다운스트림 디바이스들은 코딩된 비트스트림들 및 이미지 파일들을 디코딩 및/또는 재포매팅하도록 구성된 소프트웨어 및/또는 하드웨어 구성요소들(예를 들면, 디코딩 또는 재포매팅 유닛(510))을 포함할 수 있고, 거기에서 기준 인코딩된 이미지 데이터를 복구/검색할 수 있다. 도 5에 도시되어 있는 것과 같이, 다운스트림 디바이스들은 다양한 세트의 디스플레이 디바이스들을 포함할 수 있다.
일부 실시예들에서, (도시되어 있지 않은) 디스플레이 디바이스는 기준 GSDF를 지원하도록 설계 및/또는 구현될 수 있다. 디스플레이 디바이스가 기준 GSDF에서의 각각의 및 모든 그레이 레벨을 지원하면, 고-정밀도 HDR 이미지 렌더링이 제공될 수 있다. 디스플레이 디바이스는 인간 시각이 아마도 검출할 수 있는 것보다 우수한 레벨 또는 그와 동일한 레벨에서 이미지들을 상세히 렌더링할 수 있다.
일부 실시예들에서, 디바이스-고유 GSDF에서의 (디스플레이 시스템에서 디지털화된 전압 값들, 예를 들면, 디지털 구동 레벨들 또는 DDL들로서 구현될 수 있는) 디스플레이 디바이스의 본래의 디지털 코드 값들은 기준 GSDF에서와는 상이한 디바이스-고유 그레이 레벨들(또는 휘도 값들)에 대응할 수 있다. 디바이스-고유 그레이 레벨들은 sRGB, Rec.709, 또는 상보적 밀도들(complementary densities)과 관련된 표현들을 이용하는 것을 포함하는 다른 명세들을 지원하도록 설계될 수 있다. 부가적으로, 선택적으로 또는 대안적으로, 디바이스-고유 그레이 레벨들은 디스플레이 구동의 본질적인 DAC 특성들에 기초할 수 있다.
일부 실시예들에서, 디스플레이 디바이스 A(512-A)는 가시 동적 범위(VDR) 디스플레이의 디바이스-고유 GSDF A(514-A)를 지원하도록 설계 및/또는 구현될 수 있다. GSDF A(514-A)는 디바이스-고유 디지털 코드 값들, 10,000:1 대비 비(CR), 및 a>P3 색역에 대한 12 비트의 비트 깊이(12 비트 코드 공간)에 기초할 수 있다. GSDF A(514-A)는 기준 GSDF(504)의 전체 범위에서 제 1 서브-범위(예를 들면, 0 내지 5,000cd/㎡) 내의 그레이 레벨들을 지원할 수 있다. 대안적으로 및/또는 선택적으로, GSDF A(514-A)는 기준 GSDF(504)에서의 전체 범위(예를 들면, 0 내지 12,000cd/㎡)를 지원할 수 있지만, 기준 GSDF(504)에서의 모든 기준 그레이 레벨들보다 적게 포함할 수 있다.
일부 실시예들에서, 디스플레이 디바이스 B(512-B)는 VDR보다 좁은 동적 범위에 대한 디바이스-고유 GSDF B(514-B)를 지원하도록 설계 및/또는 구현될 수 있다. 예를 들면, 디스플레이 디바이스 B(512-B)는 표준 동적 범위(SDR) 디스플레이일 수 있다. 본원에서 이용되는 것과 같이, 용어 "표준 동적 범위" 및 용어 "저 동적 범위" 및/또는 그의 대응하는 약어들인 "SDR" 및 "LDR"은 동의어로 및/또는 상호 교환하여 이용될 수 있다. 일부 실시예들에서, GSDF B(514-B)는 디바이스-고유 디지털 코드 값들에 대한 8 비트의 비트 깊이, 500 내지 5,000:1의 대비 비(CR), 및 Rec.709에 규정되어 있는 것과 같은 색역을 지원할 수 있다. 일부 실시예들에서, GSDF B(514-B)는 기준 GSDF(504)의 제 2 서브-범위(예를 들면, 0 내지 2000cd/㎡) 내의 그레이 레벨들을 제공할 수 있다.
일부 실시예들에서, 디스플레이 디바이스 C(512-C)는 SDR보다 훨씬 좁은 동적 범위에 대해 디바이스-고유 GSDF C(514-C)를 지원하도록 설계 및/또는 구현될 수 있다. 예를 들면, 디스플레이 디바이스 C(512-C)는 태블릿 디스플레이일 수 있다. 일부 실시예들에서, GSDF C(514-C)는 디바이스-고유 디지털 코드 값들에 대한 8 비트의 비트 깊이, 100 내지 800:1의 대비 비(CR), 및 Rec.709에 규정되어 있는 것보다 작은 색역을 지원할 수 있다. 일부 실시예들에서, GSDF C(514-C)는 기준 GSDF(504)의 제 3 서브-범위(예를 들면, 0 내지 1,200cd/㎡) 내의 그레이 레벨들을 지원할 수 있다.
일부 실시예들에서, 디스플레이 디바이스(예를 들면, 디스플레이 디바이스 D(512-D))는 SDR보다 훨씬 좁은 매우 제한된 동적 범위에 대해 디바이스-고유 GSDF(예를 들면, GSDF D(514-D))를 지원하도록 설계 및/또는 구현될 수 있다. 예를 들면, 디스플레이 디바이스 D(512-D)는 전자-종이(e-paper) 디스플레이를 포함할 수 있다. 일부 실시예들에서, GSDF D(514-D)는 디바이스-고유 디지털 코드 값들에 대한 6 비트 이하의 비트 깊이; 10:1 이하의 대비 비(CR), 및 Rec.709에 규정되어 있는 것보다 훨씬 작은 색역을 지원할 수 있다. 일부 실시예들에서, GSDF D(514-D)는 기준 GSDF(504)의 제 4 서브-범위(예를 들면, 0 내지 100cd/㎡) 내의 그레이 레벨들을 지원할 수 있다.
이미지 렌더링에 있어서의 정밀도는 디스플레이 디바이스 A 내지 디스플레이 디바이스 D(512-A 내지 512-D) 각각에 의해 적절하게 다운 스케일링될 수 있다. 일부 실시예들에서, 디바이스 고유 GSDF A 내지 디바이스 고유 GSDF D(514-A 내지 514-D) 각각에 있어서의 그레이 레벨들의 서브세트는, 그 디스플레이 디바이스에 의해 지원되는 그레이 레벨들의 범위에서 지각적으로 눈에 띄는 에러들을 고르게 분포하도록 하는 것과 같은 방식으로 기준 GSDF(504)에서의 지원된 기준 그레이 레벨들과 상관되거나 그에 매핑될 수 있다.
일부 실시예들에서, 디바이스-고유 GSDF(예를 들면, 514-A 내지 514-D 중 하나)를 갖는 디스플레이 디바이스(예를 들면, 512-A 내지 512-D 중 하나)는 기준 GSDF에 기초하여 인코딩된 기준 인코딩된 이미지 데이터를 수신/추출한다. 이에 대응하여, 디스플레이 디바이스 또는 그 안에 있는 변환 유닛(516-A 내지 516-D 중 하나)은 기준 인코딩된 이미지 데이터에서 명시된 것과 같은 기준 디지털 코드 값들을 디스플레이 디바이스에 고유한 디바이스-고유 디지털 코드 값들에 매핑한다. 이것은 여러 가지 방식들 중 하나에서 수행될 수 있다. 일례에서, 기준 디지털 코드 값들로부터 디바이스-고유 디지털 코드 값들로의 매핑은 임의의 다른 디바이스-고유 그레이 레벨들, (기준 디지털 코드 값들에 대응하는) 기준 그레이 레벨들에 매치되거나 그 정도로 비슷한 (디바이스-고유 디지털 코드 값들에 대응하는) 디바이스-고유 그레이 레벨들을 선택하는 것을 포함한다. 또 다른 예에서, 기준 디지털 코드 값들로부터 디바이스-고유 디지털 코드 값들로의 매핑은, (1) 기준 GSDF와 연관된 (기준 디지털 코드 값들에 대응하는) 기준 그레이 레벨들에 기초하여 톤-매핑된 휘도 값들을 결정하는 것, 및 (2) 임의의 다른 디바이스-고유 그레이 레벨들, 톤-매핑된 휘도 값들에 매치하거나 그 정도로 비슷한 (디바이스-고유 디지털 코드 값들에 대응하는) 디바이스-고유 그레이 레벨들을 선택하는 것을 포함한다.
후속하여, 디스플레이 디바이스 또는 그 안에 있는 구동기 칩(518-A 내지 518-D 중 하나)은 디바이스-고유 코드 값들에 대응하는 디바이스-고유 그레이 레벨들을 갖는 이미지들을 렌더링하기 위해 디스플레이-고유 디지털 코드 값들을 이용할 수 있다.
일반적으로 말해서, 기준 GSDF는 디스플레이-고유 GSDF가 기초로 하는 것과는 다른 CSF 모델에 기초할 수 있다. 기준 GSDF와 디바이스-고유 GSDF 간의 변환/매핑이 필요하다. 기준 GSDF 및 디바이스-고유 GSDF 모두를 생성하기 위해 동일한 CSF 모델이 이용되더라도, GSDF들을 유도하는데 있어서 상이한 값들의 모델 파라미터들이 이용될 수 있다. 기준 GSDF에 대해서, 모델 파라미터 값들은 다양한 다운스트림 디바이스들에 대한 디테일들을 유지하기 위해 보수적으로 설정될 수 있지만, 디바이스-고유 GSDF에 대해서, 모델 파라미터 값들은 디스플레이 디바이스가 이미지들을 렌더링하기 위한 특정 설계/구현 및 시청 조건들을 반영할 수 있다. 특정 디스플레이 디바이스의 시청 조건 파라미터들(예를 들면, 주변 광 레벨, 디스플레이 디바이스의 광학 반사율 등)은 기준 GSDF를 유도하기 위해 이용되는 모델 파라미터 값들과는 다르기 때문에, 기준 GSDF와 디바이스-고유 GSDF 간의 변환/매핑이 여전히 필요하다. 여기서, 시청 조건 파라미터들은 디스플레이 품질(예를 들면, 대비 비 등)에 영향을 주고 블랙 레벨(예를 들면, 최저 그레이 레벨 등)을 증가시키는 것을 포함할 수 있다. 본원에서 서술되는 것과 같은 기술들 하에서의 기준 GSDF와 디바이스-고유 GSDF 간의 변환/매핑은 이미지 렌더링시 품질을 향상시킨다(예를 들면, 높은 값 영역들 등에서 휘도 값들을 증가시킴으로써 대비 비를 향상시킨다).
9. 기준 인코딩된 데이터의 변환
도 6은, 본 발명의 일부 실시예들에 따른, 일 예시의 변환 유닛(예를 들면, 516)을 도시한다. 변환 유닛(516)은 도 5에 도시되어 있는 것과 같은 복수의 변환 유닛들(예를 들면, 516-A 내지 516-D) 중 하나(예를 들면, 516-A)일 수 있지만 이것으로만 제한되는 것은 아니다. 일부 실시예들에서, 변환 유닛(516)은 기준 GSDF(REF GSDF)에 대한 제 1 규정 데이터 및 디바이스-고유 GSDF(예를 들면, GSDF-A(도 5의 514-A))에 대한 제 2 규정 데이터를 수신할 수 있다. 본원에서 이용되는 것과 같이, 용어 "디바이스-고유" 및 용어 "디스플레이-고유"는 디바이스가 디스플레이라면 상호교환적으로 이용될 수 있다.
수신된 규정 데이터에 기초하여, 변환 유닛(516)은 변환 룩업 테이블(변환 LUT)을 형성하기 위해 기준 GSDF를 디스플레이-고유 GSDF와 캐스캐이딩(cascading)한다. 2개의 GSDF들 간의 캐스캐이딩은 2개의 GSDF들에서의 그레이 레벨들을 비교하는 것, 및 그레이 레벨들의 비교 결과들에 기초하여, 기준 GSDF에서의 기준 디지털 코드 값들과 디스플레이-고유 GSDF에서의 디스플레이-고유 디지털 코드 값들 간의 매핑을 확립하는 것을 포함할 수 있다.
더 구체적으로, 기준 GSDF에서의 기준 디지털 코드 값을 고려할 때, 그의 대응하는 기준 그레이 레벨은 기준 GSDF에 기초하여 결정될 수 있다. 그렇게 결정된 기준 그레이 레벨은 디바이스-고유 그레이 레벨을 디스플레이-고유 GSDF에 위치시키기 위해 이용될 수 있다. 일 예시의 실시예에서, 위치된 디바이스-고유 그레이 레벨은 디스플레이-고유 GSDF에서의 임의의 다른 디스플레이-고유 그레이 레벨들, 기준 그레이 레벨에 매치되거나 그 정도로 비슷할 수 있다. 또 다른 예시의 실시예에서, 톤-매핑된 휘도 값은 기준 그레이 레벨에서 작동하는 글로벌 또는 로컬 톤-매핑 오퍼레이터에 의해 얻어질 수 있고; 위치된 디바이스-고유 그레이 레벨은 디스플레이-고유 GSDF에서의 임의의 다른 디스플레이-고유 그레이 레벨들, 톤-매핑된 휘도 값에 매치되거나 그 정도로 비슷할 수 있다.
디바이스-고유 그레이 레벨에 의해, 대응하는 디스플레이-고유 디지털 코드 값이 디스플레이-고유 GSDF로부터 식별될 수 있다. 기준 디지털 코드 값 및 디스플레이-고유 코드 값으로 이루어지는 변환 LUT에 엔트리가 부가되거나 규정될 수 있다.
상술된 것과 같은 단계들은 기준 GSDF에서 다른 기준 디지털 코드 값들에 대해 반복될 수 있다.
일부 실시예들에서, 변환 LUT는 변환 LUT에 부분적으로 기초하여 처리가 행해지는 이미지 데이터가 수신되어 처리되기 전에 미리-만들어져서 저장될 수 있다. 대안적인 실시예들에서, 변환 LUT에 의해 처리되는 이미지 데이터가 분석된다. 분석의 결과들은 기준 디지털 코드 값들과 디바이스-고유 디지털 코드 값들 간의 대응성 관계들을 셋업하거나 적어도 조정하기 위해 이용될 수 있다. 예를 들면, 이미지 데이터가 휘도 값들의 특정 집중 또는 분산을 나타내면, 변환 LUT는 휘도 값들의 집중된 영역에서 대량의 디테일들을 유지하도록 셋업될 수 있다.
일부 실시예들에서, 변환 유닛(516)은 기준 GSDF 및 디스플레이-고유 GSDF(514-A) 모두에서의 양자화 스텝들(예를 들면, 인접한 디지털 코드 값들 간의 휘도 값 차이들 또는 △Ls)을 비교하도록 구성된 하나 이상의 소프트웨어 및/또는 하드웨어 구성요소들(비교 서브-유닛(602))을 포함한다. 예를 들면, 기준 GSDF에서의 기준 디지털 코드 값의 양자화 스텝은 기준 휘도 값 차이(기준 GSDF △L)일 수 있지만, 디스플레이-고유 GSDF에서의 디스플레이-고유 디지털 코드 값에서의 양자화 스텝은 디스플레이-고유 휘도 값 차이(디스플레이-고유 GSDF △L)일 수 있다. 여기서, 디스플레이-고유 디지털 코드 값은 기준 디지털 코드 값에 대응한다(또는 기준 디지털 코드 값과 변환 LUT에서 쌍을 형성한다). 일부 실시예들에서, 비교 서브-유닛(602)은 이들 두 휘도 값 차이들을 비교한다. 이 동작은 근본적으로 △L 값들에 기초하거나, 선택적으로 및/또는 대안적으로 2개의 GSDF 곡선들의 상대 기울기들에 기초하여 수행될 수 있는 테스트이다.
(예를 들면, 고 비트-깊이 도메인 등에 대응하는) 기준 GSDF로부터의 하나 이상의 기준 그레이 레벨들이 (예를 들면, 저 비트-깊이 도메인 등에 대응하는) 디스플레이-고유 GSDF로부터의 디스플레이-고유 그레이 레벨들에 병합될 때, 디스플레이-고유 GSDF에서의 휘도 값들에 대한 양자화 스텝들은 일반적으로 기준 GSDF의 것들을 초과할 수 있다. 이들 경우들에 있어서, 밴딩 아티팩트들을 제거하기 위해 디더링이 이용된다. 전체 디더링의 일부로서, (공간 및/또는 시간적으로) 로컬 인근 출력 화소들에 대해서도 디더링이 수행된다. 어떤 의미에서, 인간의 눈은 저역-통과 필터로서 표현될 수 있다. 적어도 이 점에서, 본원에서 기술되는 것과 같은 로컬 인근 화소들을 평균화하는 것은, 디스플레이-고유 GSDF에서의 큰 양자화 스텝들로 인해 존재할 수 있는, 밴딩 시각적 아티팩트들을 감소 및/또는 제거하는 원하는 출력 그레이 레벨들을 생성한다.
덜 일반적인 경우들에 있어서, 기준 GSDF에 대한 휘도 값들에 대한 양자화 스텝들은 가끔 디스플레이-고유 GSDF의 것을 초과할 수 있다. 예를 들면, 이웃하는 입력 화소들을 평균화함으로써, 입력 그레이 레벨에 기초하여 출력 그레이 레벨을 합성하는 디컨투어링 알고리즘-기반 처리가 이용된다.
부응하여, 기준 GSDF △L이 디스플레이-고유 GSDF △L 보다 크면, 즉, 도 6에서 "Y" 경로이면, 기준 디지털 코드 값 및 디스플레이-고유 디지털 코드 값을 포함하는, 변환 LUT에서의, 엔트리에 대해 디컨투어링 알고리즘 플래그가 설정된다.
기준 GSDF △L이 디스플레이-고유 GSDF △L 보다 작으면, 즉, 도 6에서 "N" 경로이면, 기준 디지털 코드 값 및 디스플레이-고유 디지털 코드 값을 포함하는, 변환 LUT에서의, 엔트리에 대해 디더링 알고리즘 플래그가 설정된다.
기준 GSDF △L이 디스플레이-고유 GSDF △L과 같으면, 기준 디지털 코드 값 및 디스플레이-고유 디지털 코드 값을 포함하는, 변환 LUT에서의, 엔트리에 대해 디컨투어링 알고리즘 플래그 및 디더링 알고리즘 플래그 어떠한 것도 설정되지 않는다.
디컨투어링 및 디더링 알고리즘 플래그들은 변환 LUT에 입력들과 함께 저장될 수 있거나, 변환 LUT 외부에 있지만 동작가능하게 그와 결합된 관련 데이터 구조체에 저장될 수 있다.
일부 실시예들에서, 변환 유닛(516)은 고 비트-깊이 또는 부동소수점 입력 이미지의 형태일 수 있는 기준 인코딩된 이미지 데이터를 수신하고, 기준 GSDF에 명시되어 있는 기준 디지털 코드 값들을 디스플레이-고유 GSDF에 명시되어 있는 디스플레이-고유 디지털 코드 값들에 매핑하도록 구성된다. GSDF들 간에 디지털 코드 값들을 매핑하는 것에 더하여, 변환 유닛(516)은 앞서 논의된 알고리즘 플래그들(디컨투어링 알고리즘 플래그들 또는 디더링 알고리즘 플래그들)의 설정들에 기초하여 디컨투어링 또는 디더링을 수행하도록 구성될 수 있다.
논의된 것과 같이, 기준 GSDF는 디스플레이-고유 GSDF 보다 많은 양의 디테일들을 포함할 것이고; 따라서, 도 6의 "Y" 경로가 발생하지 않을 수 있거나 덜 빈번히 발생할 수 있다. 일부 실시예들에서, "Y" 경로 및 관련 처리는 변환 유닛의 구현을 간결하게 하기 위해 생략될 수 있다.
일부 실시예들에서, 기준 인코딩된 이미지 데이터에서 화소에 대해 결정된 기준 디지털 코드 값을 고려할 때, 변환 유닛(516)은 대응하는 디스플레이-고유 디지털 코드 값에 대한 변환 LUT를 찾아보고, 기준 디지털 코드 값을 대응하는 디스플레이-고유 디지털 코드 값으로 대체한다. 부가적으로 및/또는 선택적으로, 변환 유닛(516)은 기준 디지털 코드 값 및 디스플레이-고유 디지털 코드 값을 포함하는, 변환 LUT에서의, 엔트리에 대한 알고리즘 플래그의 존재/설정에 기초하여, 화소에 대해 디컨투어링 알고리즘이 수행되어야 하는지 또는 디더링 알고리즘이 수행되어야 하는지의 여부를 결정한다.
디컨투어링 알고리즘 및 디더링 알고리즘 어떠한 것도 수행되지 않아야 한다고 결정되면(예를 들면, 어느 하나의 알고리즘을 수행하기 위한 표시 또는 프래그가 없다면), 당분간 화소에 대해 디컨투어링 또는 디더링이 수행되지 않는다.
디컨투어링 알고리즘이 수행되어야 한다고 결정되면, 변환 유닛(516)은 하나 이상의 디컨투어링 알고리즘들(디컨투어링 알고리즘)을 수행할 수 있다. 하나 이상의 디컨투어링 알고리즘들을 수행하는 것은 입력 로컬 이웃 화소들의 이미지 데이터를 수신하고 로컬 이웃 화소들의 이미지 데이터를 디컨투어링 알고리즘들에 입력하는 것을 포함할 수 있다.
디더링 알고리즘이 수행되어야 한다고 결정되면, 변환 유닛(516)은 하나 이상의 디더링 알고리즘들(디더링 알고리즘)을 수행할 수 있다.
변환 유닛(516)이 디컨투어링 또는 디더링이 이웃 화소들에 대해 수행될 필요가 있다고 결정하면, 화소는 여전히 디컨투어링 또는 디더링에 관련될 수 있다. 일례에서, 화소의 디바이스-고유 (출력) 그레이 레벨이 로컬 이웃 화소들을 디더링하기 위해 이용될 수 있다. 또 다른 예에서, 화소의 기준 (입력) 그레이 레벨이 로컬 이웃 화소들을 디컨투어링하기 위해 이용될 수 있다.
일부 실시예들에서, 변환 유닛(516)은 선행 단계들의 처리 결과들을 다운스트림 처리 유닛들 또는 서브-유닛들에 출력한다. 처리 결과들은 디스플레이-고유 GSDF(예를 들면, GSDF-A)에서의 디지털 코드 값들로 인코딩된 디스플레이-고유 비트-깊이 출력 이미지의 포맷으로 디스플레이-고유 인코딩된 이미지 데이터를 포함한다.
도 7은 8 비트 이미지 처리를 구현하는 예시의 SDR 디스플레이(700)를 도시한다. SDR 디스플레이(700) 또는 그 안에 있는 VDR 디코드 유닛(702)은 인코딩된 입력을 수신한다. 인코딩된 입력은 복수의 이미지 데이터 콘테이너 포맷들 중 하나일 수 있는 이미지 데이터 콘테이너에 기준 코딩된 이미지 데이터를 포함한다. VDR 디코드 유닛(702)은 인코딩된 입력을 디코딩하고 그로부터 기준 인코딩된 이미지 데이터를 결정/검색한다. 기준 인코딩된 이미지 데이터는 색 공간(예를 들면, RGB 색 공간, YCbCr 색 공간 등)에서 개별 화소들에 대한 이미지 데이터를 포함할 수 있다. 개별 화소들에 대한 이미지 데이터는 기준 GSDF에서 기준 디지털 코드 값들로 인코딩될 수 있다.
부가적으로 및/또는 선택적으로, SDR 디스플레이(700)는 SDR 디스플레이(700)에 대한 디스플레이 파라미터들을 유지하는 디스플레이 관리 유닛(704)을 포함한다. 디스플레이 파라미터들은 SDR 디스플레이(700)와 연관된 디스플레이-고유 GSDF(예를 들면, 도 5의 GSDF-B)를 적어도 부분적으로 규정할 수 있다. 디스플레이-고유 GSDF를 규정하는 디스플레이 파라미터들은 SDR 디스플레이(700)에 의해 지원되는 최대 및 최소 그레이 레벨들을 포함할 수 있다. 디스플레이 파라미터들은 또한 SDR 디스플레이에 의해 지원되는 컬러 프라이머리들(프라이머리들), 디스플레이 크기(크기), SDR 디스플레이의 이미지 렌더링 표면의 광학 반사율, 주변 광 레벨을 포함할 수 있다. 디스플레이 파라미터들 중 일부는 고정 값들로 미리 설정될 수 있다. 디스플레이 파라미터들 중 일부는 SDR 디스플레이(700)에 의해 실시간으로 또는 거의 실시간으로 측정될 수 있다. 디스플레이 파라미터들 중 일부는 SDR 디스플레이(700)의 이용자에 의해 구성가능할 수 있다. 디스플레이 파라미터들 중 일부는 디폴트 값들로 미리 구성될 수 있고, 측정에 의해 또는 이용자에 의해 무효로 될 수 있다. 디스플레이 관리 유닛(704)은 기준 GSDF에 기초하여 디스플레이-고유 그레이 레벨들의 지각적 비선형성을 확립/형성하고; 부가적으로 및/또는 선택적으로 디스플레이-고유 그레이 레벨들을 확립/형성하는 것의 일부로서 톤 매핑을 수행할 수 있다. 예를 들면, 도 5에 도시되어 있는 것과 같은 변환 LUT 및/또는 다른 관련 메타 데이터(예를 들면, 디더링 및 디컨투어링 처리 플래그들 등)는 기준 GSDF에 따라 디스플레이-고유 그레이 레벨들의 지각적 비선형을 확립/형성하기 위한 목적으로 디스플레이 관리 유닛(704)에 의해 확립될 수 있다. 상술된 것과 같은 캐스캐이딩 동작들은 변환 LUT 및/또는 기준 GSDF와 디스플레이-고유 GSDF 중 하나 모두와 관련되는 다른 관련 메타데이터(712)를 생성하기 위해 디스플레이 관리 유닛(704)에 의해 구현될 수 있다. 변환 LUT 및 또는 다른 관련 메타데이터(712)는 SDR 디스플레이(700)에서의 다른 유닛들 또는 서브-유닛들에 의해 액세스되고 이용될 수 있다. 또한, 변환 LUT 및/또는 다른 관련 메타데이터는 지각적 비선형성을 반전시키기 위한 메타데이터(714)로서 이용될 수 있거나 이를 유도하기 위한 것일 수 있다. 본원에서 이용되는 것과 같이, 지각적 비선형성을 반전시키는 것은 디스플레이-고유 디지털 코드 값들을 디스플레이-고유 디지털 구동 레벨들(예를 들면, 디스플레이 디바이스에서의 디지털화된 전압 레벨들)로 변환하는 것을 포함할 수 있다.
부가적으로 및/또는 선택적으로, SDR 디스플레이(700)는 도 5 및 도 6에 도시되어 있는 것과 같은 변환 유닛(516), 및 8 비트 지각적 양자화기(706)를 포함한다. 일부 실시예들에서, SDR 디스플레이(700), 또는 변환 유닛(516) 및 그 안에 있는 8 비트 지각적 양자화기(706)는 기준 인코딩된 이미지 데이터를 디스플레이-고유 GSDF(예를 들면, 도 5의 GSDF-A 또는 GSDF-B)와 연관된 디스플레이-고유 디지털 코드 값들로 인코딩되는 디스플레이-고유 비트-깊이 출력 이미지로 변환하고, 디스플레이-고유 비트-깊이 출력 이미지를 8 비트 코드 공간에서의 지각적으로 인코딩된 이미지 데이터로 양자화한다. 본원에서 이용되는 것과 같이, 용어 "지각적으로 인코딩되는"은, 기준 GSDF를 발생시키는 CSF와 같은, 인간 시각 지각 모델에 기초하는 인코딩의 유형를 나타낼 수 있다.
부가적으로 및/또는 선택적으로, SDR 디스플레이(700)는 8 비트 휘도 표현의 지각적으로 인코딩된 이미지 데이터에 대한 0개, 하나 그 이상의 이미지 처리 동작들을 수행할 수 있지만 이것으로만 제한되지는 않는 비디오 후-처리 유닛(708)을 포함한다. 이들 이미지 처리 동작들은 압축, 압축 해제, 색 공간 변환, 다운샘플링, 업샘플링 또는 컬러 그레이딩을 포함할 수 있지만, 이들로만 제한되는 것은 아니다. 이들 동작들의 결과들은 SDR 디스플레이(700)의 다른 부분들로 출력될 수 있다.
일 예시의 실시예에서, SDR 디스플레이(700)는 이미지 처리 동작들의 결과들에서의 디스플레이-고유 디지털 코드 값들을 디스플레이-고유 디지털 구동 레벨들(예를 들면, 디지털화된 전압 레벨들)로 변환하도록 구성된 8 비트 역 지각적 양자화기(710)를 포함한다. 역 지각적 양자화기(710)에 의해 생성된 (또는 디지털 코드 값들로부터 다시 변환된) 디스플레이-고유 디지털 구동 레벨들은 구체적으로 SDR 디스플레이(700)에서 지원가능한 여러 유형들의 휘도 비선형성들 중 하나를 지원할 수 있다. 일례에서, 역 지각적 양자화기(710)는 Rec.709와 연관되는 휘도 비선형성들을 지원하기 위해 디스플레이-고유 디지털 코드 값들을 디스플레이-고유 디지털 구동 레벨들로 변환한다. 또 다른 예에서, 역 지각적 양자화기(710)는 (로컬 조광 동작들과 통합되기가 비교적 쉬울 수 있는) 선형 휘도 도메인 또는 대수 휘도 도메인과 연관되는 휘도 비선형성들을 지원하기 위해 디스플레이-고유 디지털 코드 값들을 디스플레이-고유 디지털 구동 레벨들로 변환한다. 또 다른 예에서, 역 지각적 양자화기(710)는, 특정 디스플레이(700)에 대한 디스플레이-고유 그레이 레벨들의 최적의 배치에 의해 및 가능하게는 디스플레이(700)에 고유한 시청 조건들에 대해 조정되는, 디스플레이-고유 CSF(또는 그의 연관된 GSDF)를 지원하기 위해 디스플레이-고유 디지털 코드 값들을 디스플레이-고유 디지털 구동 값들로 변환한다.
10. 예시의 처리 흐름들
도 8a는 본 발명의 일 실시예에 따른 예시의 처리 흐름을 도시한다. 일부 실시예들에서, 하나 이상의 컴퓨팅 디바이스들 또는 프레임워크(500)에서의 하나 이상의 컴퓨팅 디바이스들과 같은 구성요소들은 이 처리 흐름을 수행할 수 있다. 블록 802에서, 컴퓨팅 디바이스는 인코딩될 이미지 데이터를 수신한다.
블록(804)에서, 컴퓨팅 디바이스는, 기준 디지털 코드 값들의 세트와 기준 그레이 레벨들의 세트 간의 기준 매핑에 기초하여, 인코딩될 이미지 데이터를 기준 인코딩된 이미지 데이터로 인코딩한다. 여기서, 인코딩될 이미지 데이터에서의 휘도 값들은 기준 디지털 코드 값들의 세트로 표현된다. 기준 디지털 코드 값들의 세트에서의 2개의 인접하는 기준 디지털 코드 값들에 의해 표현되는 2개의 기준 그레이 레벨들 간의 휘도 차이는 특정 광 레벨에 적응된 인간 시각의 피크 콘트라스트 감도에 반비례할 수 있다.
블록(806)에서, 컴퓨팅 디바이스는 기준 인코딩된 이미지 데이터를 출력한다.
일 실시예에서, 컴퓨팅 디바이스는 콘트라스트 감도 함수(CSF) 모델에 기초하여 기준 그레이 스케일 디스플레이 함수(GSDF)를 결정하고; 기준 GSDF는 기준 디지털 코드 값들의 세트와 기준 그레이 레벨들의 세트 간의 기준 매핑을 명시한다. CSF 모델은 하나 이상의 모델 파라미터들을 포함하고, 이 모델 파라미터들은: 25도×25도와 30도×30도 사이, 30도×30도와 35도×35도 사이, 35도×35도와 40도×40 사이, 40도×40도와 45도×45도 사이, 또는 45도×45도 보다 큰 것 중 하나 이상을 포함하는 범위에 있는 각 크기를 가질 수 있다.
일 실시예에서, 컴퓨팅 디바이스는 기준 그레이 레벨들의 세트에 의해 지원되는 휘도 값들의 범위 내에 있는 중간 휘도 값을 기준 디지털 코드 값들의 세트를 관리하는 코드 공간에서의 중간 디지털 코드 값에 할당하고, 하나 이상의 스태킹 또는 적분 연산들을 수행함으로써 복수의 서브-매핑들을 유도하고, 각 서브-매핑은 기준 디지털 코드 값들의 세트에서의 기준 디지털 코드 값을 기준 그레이 레벨들의 세트에서의 기준 그레이 레벨에 매핑한다. 중간 휘도 값은: 50nits 미만, 50nits 내지 100nits, 100 내지 500nits, 또는 500nits 보다 작지 않음 중 하나 이상을 포함하는 범위 내에서 선택될 수 있다.
일 예시의 실시예에서, 기준 그레이 레벨들의 세트는: 500nits 미만, 500nits 내지 1000nits, 1000nits 내지 5000nits, 5000nits 내지 10000nits, 10000nits 내지 15000nits, 또는 15000nits 보다 큼의 값을 갖는 상한을 갖는 동적 범위를 커버한다.
일 실시예에서, 피크 콘트라스트 감도는 휘도 값 변수, 공간 주파수 변수, 또는 하나 이상의 다른 변수들 중 하나 이상을 포함하는 모델 파라미터들을 갖는 콘트라스트 감도 함수(CSF) 모델에 기초하여 결정되는 복수의 콘트라스트 감도 곡선들 중에서의 콘트라스트 감도 곡선으로부터 결정된다.
일 실시예에서, 복수의 콘트라스트 감도 곡선들에서의 적어도 2개의 콘트라스트 감도 곡선들에 기초하여 결정되는 적어도 2개의 피크 콘트라스트 감도들은 2개의 상이한 공간 주파수 값들에서 발생한다.
일 실시예에서, 컴퓨팅 디바이스는 입력 비디오 신호로부터 인코딩될 이미지 데이터로 표현되거나, 수신되거나, 송신되거나, 저장되는 하나 이상의 입력 이미지들을 출력 비디오 신호에 포함되는 기준 인코딩된 이미지 데이터로 표현되거나, 수신되거나, 송신되거나, 저장되는 하나 이상의 출력 이미지들로 변환한다.
일 실시예에서, 인코딩될 이미지 데이터는 고-해상도 고 동적 범위(HDR) 이미지 포맷, 영화 예술 과학 아카데미(Academy of Motion Picture Arts and Sciences; AMPAS)의 아카데미 컬러 인코딩 명세(Academy Color Encoding Specification; ACES) 표준과 연관되는 RGB 색 공간, 디지털 시네마 위원회(Digital Cinema Initiative)의 P3 색 공간 표준, 기준 입력 매체 메트릭/기준 출력 매체 메트릭(Reference Input Medium Metric/Reference Output Medium Metric; RIMM/ROMM) 표준, sRGB 색 공간, 국제전기통신연합(International Telecommunications Union; ITU)의 BT.709 권고 표준과 연관된 RGB 색공간 등 중 하나로 인코딩되는 이미지 데이터를 포함한다.
일 실시예에서, 2개의 인접한 기준 디지털 코드 값들에 의해 표현되는 2개의 기준 그레이 레벨들 간의 휘도 차이는 특정 광 레벨에서의 최소 식별 차이 임계치보다 작다.
일 실시예에서, 특정 광 레벨은 2개의 휘도 값들 사이의 휘도 값이다.
일 실시예에서, 기준 디지털 코드 값들의 세트는: 12 비트 미만, 12 비트 내지 14 비트; 적어도 14 비트; 14 비트 이상의 비트 깊이를 갖는 코드 공간에서의 정수 값들을 포함한다.
일 실시예에서, 기준 그레이 레벨들의 세트는 양자화된 휘도 값들의 세트를 포함할 수 있다.
도 8b는 본 발명의 일 실시예에 따른 또 다른 예시의 처리 흐름을 도시한다. 일부 실시예들에서, 하나 이상의 컴퓨팅 디바이스들 또는 프레임워크(500)에서의 하나 이상의 컴퓨팅 디바이스들과 같은 구성요소들은 이 처리 흐름을 수행할 수 있다. 블록(852)에서, 컴퓨팅 디바이스는 기준 디지털 코드 값들의 세트와 디바이스-고유 디지털 코드 값들의 세트 간의 디지털 코드 매핑을 결정한다. 여기서, 기준 디지털 코드 값들의 세트는 기준 그레이 레벨들의 세트에 대한 기준 매핑에 매핑되지만, 디바이스-고유 디지털 코드 값들의 세트는 디바이스-고유 그레이 레벨들의 세트에 대한 디바이스-고유 매핑에 매핑된다.
블록(854)에서, 컴퓨팅 디바이스는 기준 디지털 코드 값들의 세트에 의해 인코딩된 기준 인코딩된 이미지 데이터를 수신한다. 기준 인코딩된 이미지 데이터에서의 휘도 값들은 기준 디지털 코드 값들의 세트에 기초한다. 기준 디지털 코드 값들의 세트에서의 2개의 인접한 기준 디지털 코드 값들에 의해 표현되는 2개의 기준 그레이 레벨들 간의 휘도 차이는 특정 광 레벨에 적응된 인간 시각의 피크 콘트라스트 감도에 반비례할 수 있다.
블록(856)에서, 컴퓨팅 디바이스는, 디지털 코드 매핑에 기초하여, 기준 디지털 코드 값들의 세트에 의해 인코딩된 기준 인코딩된 이미지 데이터를 디바이스-고유 디지털 제어 코드들의 세트에 의해 인코딩된 디바이스-고유 이미지 데이터로 트랜스코딩한다. 디바이스-고유 이미지 데이터에서의 휘도 값들은 디바이스-고유 디지털 코드 값들의 세트에 기초한다.
일 실시예에서, 컴퓨팅 디바이스는 기준 디지털 코드 값들의 세트와 디바이스-고유 디지털 코드 값들의 세트 간의 관련성 관계들의 세트를 결정한다. 여기서, 관련성 관계의 세트에서의 관련성 관계는 기준 디지털 코드 값들의 세트에서의 기준 디지털 코드 값을 디바이스-고유 디지털 코드 값에 관련시킨다. 컴퓨팅 디바이스는 또한 기준 디지털 코드 값에서의 제 1 휘도 차이 및 디바이스-고유 디지털 코드 값에서의 제 2 휘도 차이를 비교하고, 제 1 휘도 차이 및 제 2 휘도 차이의 비교에 기초하여, 기준 디지털 코드 값에 대해 디더링이 수행되어야 하는지 디컨투어링이 수행되어야 하는지 아니면 어떠한 동작도 수행되지 않아야 하는지의 여부에 대해 알고리즘 플래그를 저장한다.
일 실시예에서, 컴퓨팅 디바이스는 화소에 대한 기준 인코딩된 이미지 데이터로부터 기준 디지털 코드 값을 결정하고, 또한 알고리즘 플래그가 기준 디지털 코드 값에 대해 설정되는지의 여부를 결정한다. 알고리즘 플래그가 디컨투어링에 대해 설정된다는 결정에 응답하여, 컴퓨팅 디바이스는 회소에 대해 디컨투어링 알고리즘을 수행한다. 대안적으로, 알고리즘 플래그가 디더링에 대해 설정된다는 결정에 응답하여, 컴퓨팅 디바이스는 화소에 대해 디더링 알고리즘을 수행한다.
일 실시예에서, 컴퓨팅 디바이스는 디바이스-고유 디지털 제어 코드들의 세트에 의해 인코딩된 디바이스-고유 이미지 데이터에 기초하여 디스플레이 상에 하나 이상의 이미지들을 렌더링한다. 여기서, 디스플레이는 가시 동적 범위(VDR) 디스플레이, 표준 동적 범위(SDR) 디스플레이, 태블릿 컴퓨터 디스플레이, 또는 소형 디바이스 디스플레이 중 하나일 수 있지만 이것으로만 제한되는 것은 아니다.
일 실시예에서, 디바이스-고유 그레이 스케일 디스플레이 함수(GSDF)는 디바이스-고유 디지털 코드 값들의 세트와 디바이스-고유 그레이 레벨들의 세트 간의 디바이스-고유 매핑을 명시한다.
일 실시예에서, 디바이스-고유 매핑은 하나 이상의 디스플레이 파라미터들 및 0개 이상의 시청 조건 파라미터들에 기초하여 유도된다.
일 실시예에서, 디바이스-고유 그레이 레벨들의 세트는: 100nits 미만, 100nits 이상 500nits 보다 작음, 500nits 내지 1000nits, 1000nits 내지 5000nits, 5000nits 내지 10000nits, 또는 10000nits 보다 큼의 값을 갖는 상한을 갖는 동적 범위를 커버한다.
일 실시예에서, 컴퓨팅 디바이스는 입력 비디오 신호로부터의 기준 인코딩된 이미지 데이터로 표현되거나, 수신되거나, 송신되거나, 저장되는 하나 이상의 입력 이미지들을, 출력 비디오 신호에 포함되는 디바이스-고유 이미지 데이터로 표현되거나, 수신되거나, 송신되거나, 저장되는 하나 이상의 출력 이미지들로 변환한다.
일 실시예에서, 디바이스-고유 이미지 데이터는 고-해상도 고 동적 범위(HDR) 이미지 포맷, 영화 예술 과학 아카데미(AMPAS)의 아카데미 컬러 인코딩 명세(ACES) 표준과 연관되는 RGB 색 공간, 디지털 시네마 위원회의 P3 색 공간 표준, 기준 입력 매체 메트릭/기준 출력 매체 메트릭(RIMM/ROMM) 표준, sRGB 색 공간, 또는 국제전기통신연합(ITU)의 BT.709 권고 표준과 연관된 RGB 색 공간 중 하나에서의 이미지 렌더링을 지원한다.
일 실시예에서, 디바이스-고유 디지털 코드 값들의 세트는: 8 비트; 8비트 초과 12 비트 미만; 12 비트 이상의 비트 깊이를 갖는 코드 공간에서의 정수 값들을 포함한다.
일 실시예에서, 디바이스-고유 그레이 레벨들의 세트는 양자화된 휘도 값들의 세트를 포함할 수 있다.
다양한 실시예들에 있어서, 인코더, 디코더, 시스템 등은 기술된 것과 같은 상기 방법들 중 임의의 방법 또는 상기 방법들의 일부를 수행한다.
11. 구현 메커니즘들 - 하드웨어 개요
일 실시예에 따르면, 본원에서 서술되는 기술들은 하나 이상의 특수-목적 컴퓨팅 디바이스들에 의해 구현된다. 특수-목적 컴퓨팅 디바이스들은 기술들을 수행하기 위해 하드웨어에 내장될 수 있거나, 기술들을 수행하기 위해 지속적으로 프로그래밍되는 하나 이상의 주문형 반도체들(ASICs) 또는 필드 프로그래밍가능한 게이트 어레이들(FPGAs)과 같은 디지털 전자 디바이스들을 포함할 수 있거나, 펌웨어, 메모리, 다른 저장장치, 또는 그 조합에서 프로그램 지시들에 따라 기술들을 수행하도록 프로그래밍되는 하나 이상의 범용 하드웨어 처리기들을 포함할 수 있다. 이러한 특수-목적 컴퓨팅 디바이스들은 또한 기술들을 달성하기 위해 맞춤형 하드웨어에 내장된 로직, ASIC들, 또는 FPGA들을 맞춤형 프로그래밍과 결합할 수 있다. 특수-목적 컴퓨팅 디바이스들은 데스크탑 컴퓨터 시스템들, 휴대용 컴퓨터 시스템들, 소형 디바이스들, 네트워킹 디바이스들 또는 기술들을 구현하기 위해 하드웨어에 내장된 및/또는 프로그램 로직을 통합하는 임의의 다른 디바이스일 수 있다.
예를 들면, 도 9는 본 발명의 일 예시의 실시예가 구현될 수 있는 컴퓨터 시스템(900)을 도시하는 블록도이다. 컴퓨터 시스템(900)은 정보를 통신하기 위한 버스(902) 또는 다른 통신 메커니즘, 및 정보를 처리하기 위해 버스(902)와 결합된 하드웨어 처리기(904)를 포함한다. 하드웨어 처리기(904)는, 예를 들면, 범용 마이크로프로세서일 수 있다.
컴퓨터 시스템(900)은 또한 처리기(904)에 의해 실행될 정보 및 지시들을 저장하기 위해 버스(902)에 결합되는, 랜덤 액세스 메모리(RAM) 또는 다른 동적 저장 디바이스와 같은, 메인 메모리(906)를 포함한다. 메인 메모리(906)는 또한 처리기(904)에 의해 실행될 지시들의 실행 동안 임시 변수들 또는 다른 중간 정보를 저장하기 위해 이용될 수 있다. 이러한 지시들은, 처리기(904)에 액세스가능한 비-일시적 저장 매체에 저장될 때, 컴퓨터 시스템(900)으로 하여금 지시들에서 명시된 동작들을 수행하도록 커스토마이징되는 특수-목적 머신이 되도록 한다.
컴퓨터 시스템(900)은 또한 처리기(904)에 대한 고정 정보 및 지시들을 저장하기 위해 버스(902)에 결합되는 판독 전용 메모리(ROM)(908) 또는 다른 정적 저장 디바이스를 포함한다. 자기 디스크 또는 광학 디스크와 같은 저장 디바이스(910)가 제공되고 정보 및 지시들을 저장하기 위해 버스(902)에 결합된다.
컴퓨터 시스템(900)은 컴퓨터 이용자에게 정보를 디스플레이하기 위한, 액정 디스플레이와 같은, 디스플레이(912)에 버스(902)를 통해 결합될 수 있다. 영숫자 및 다른 키들을 포함하는 입력 디바이스(914)가 정보 및 지시 선택들을 처리기(904)와 통신하기 위해 버스(902)에 결합된다. 또 다른 유형의 이용자 입력 디바이스는 방향 정보 및 지시 선택들을 처리기(904)와 통신하고 디스플레이(912) 상에서의 커서 움직임을 제어하기 위한 마우스, 트랙볼, 또는 커서 방향 키들과 같은 커서 제어부(916)이다. 이 입력 디바이스는 일반적으로 디바이스가 평면에서의 위치들을 명시할 수 있도록 하는 2개의 축들, 즉, 제 1 축(예를 들면, x) 및 제 2 축(예를 들면, y)에서 2도의 자유도를 갖는다.
컴퓨터 시스템(900)은 컴퓨터 시스템과 조합하여 컴퓨터 시스템(900)이 특수-목적 머신이 되도록 하거나 프로그래밍하는 커스토마이징된 하드웨어에 내장된 로직, 하나 이상의 ASIC들 또는 FPGA들, 펌웨어 및/또는 프로그램 로직을 이용하여 본원에서 서술되는 기술들을 구현할 수 있다. 하나의 실시예에 따르면, 본원에서의 기술들은 메인 메모리(906)에 포함되어 있는 하나 이상의 지시들의 하나 이상의 시퀀스들을 실행하는 처리기(904)에 응답하여 컴퓨터 시스템(900)에 의해 수행된다. 이러한 지시들은 저장 디바이스(910)와 같은 또 다른 저장 매체로부터 메인 메모리(906) 내로 읽혀질 수 있다. 메인 메모리(906)에 포함되어 있는 지시들의 시퀀스들의 실행은 처리기(904)가 본원에서 서술되는 처리 단계들을 수행하도록 한다. 대안적인 실시예들에서, 하드웨어에 내장된 회로가 소프트웨어 지시들을 대신하여 또는 그와 함께 이용될 수 있다.
본원에서 이용되는 것과 같은 용어 "저장 매체"는 머신이 특정 방식으로 동작하도록 하는 데이터 및/또는 지시들을 저장하는 임의의 비-일시적 매체를 나타낸다. 이러한 저장 매체는 비-휘발성 매체 및/또는 휘발성 매체를 포함할 수 있다. 비-휘발성 매체는, 예를 들면, 저장 디바이스(910)와 같은 광학 또는 자기 디스크들을 포함한다. 휘발성 매체는 메인 메모리(906)와 같은 동적 메모리를 포함한다. 저장 매체의 일반적인 형태들은, 예를 들면, 플로피 디스크, 플렉시블 디스크, 하드 디스크, 고체 상태 드라이브, 자기 테이프 또는 임의의 다른 자기 데이터 저장 매체, CD-ROM, 임의의 다른 광학 데이터 저장 매체, 홀들의 패턴들을 갖는 임의의 물리 매체, RAM, PROM, 및 EPROM, FLASH-EPROM, NVRAM, 임의의 다른 메모리 칩 또는 카트리지를 포함한다.
저장 매체는 송신 매체와는 별개이지만 그와 함께 이용될 수 있다. 송신 매체는 저장 매체 간에 정보를 전송하는데 참여한다. 예를 들면, 송신 매체는 버스(902)를 포함하는 와이어들을 포함한 동축 케이블들, 동선 및 광섬유들을 포함한다. 송신 매체는 또한 전파 및 적외선 데이터 통신들 동안 생성되는 것과 같은 음향 또는 광파들의 형태를 취할 수 있다.
다양한 형태들의 매체는 실행을 위해 하나 이상의 지시들의 하나 이상의 시퀀스들을 처리기(904)에 전달하는데 관련될 수 있다. 예를 들면, 지시들은 처음에 원격 컴퓨터의 자기 디스크 또는 고체 상태 드라이브 상으로 옮겨질 수 있다. 원격 컴퓨터는 그의 동적 메모리에 지시들을 로드하고 모뎀을 이용하여 전화선을 통해 지시들을 전송할 수 있다. 컴퓨터 시스템(900)에 국부적인 모뎀은 전화선 상에서 데이터를 수신하고, 데이터를 적외선 신호를 변환하기 위해 적외선 송수신기를 이용할 수 있다. 적외선 검출기는 적외선 신호로 전달된 데이터를 수신할 수 있고 적절한 회로가 데이터를 버스(902) 상에 위치시킬 수 있다. 버스(902)는 데이터를 메인 메모리(906)로 전달하고, 처리기(904)는 메인 메모리로부터 지시들을 검색하고 실행한다. 메인 메모리(906)에 의해 수신되는 지시들은 처리기(904)에 의한 실행 전에 또는 후에 저장 디바이스(910)에 선택적으로 저장될 수 있다.
컴퓨터 시스템(900)은 또한 버스(902)에 결합된 통신 인터페이스(918)를 포함한다. 통신 인터페이스(918)는 로컬 네트워크(922)에 접속되는 네트워크 링크(920)에 양방향 데이터 통신 연결을 제공한다. 예를 들면, 통신 인터페이스(918)는 종합정보통신망(integrated services digital network; ISDN) 카드, 케이블 모뎀, 위성 모뎀, 또는 대응하는 유형의 전화선에 대한 데이터 통신 접속을 제공하는 모뎀일 수 있다. 또 다른 예로서, 통신 인터페이스(918)는 호환성 근거리통신망(LAN)에 대한 데이터 통신 접속을 제공하는 LAN 카드일 수 있다. 무선 링크들이 구현될 수 있다. 임의의 이러한 구현에 있어서, 통신 인터페이스(918)는 다양한 유형들의 정보를 나타내는 디지털 데이터 스트림들을 전달하는 전기, 전자기 또는 광학 신호들을 전송 및 수신한다.
네트워크 링크(920)는 일반적으로 하나 이상의 네트워크들을 통해 다른 데이터 디바이스들에 대한 데이터 통신을 제공한다. 예를 들면, 네트워크 링크(920)는 로컬 네트워크(922)를 통해 호스트 컴퓨터(924) 또는 인터넷 서비스 제공자(ISP)(926)에 의해 운영되는 데이터 장비에 대한 접속을 제공할 수 있다. ISP(926)는 보통 "인터넷"(928)이라고 하는 월드 와이드 패킷 데이터 통신 네트워크를 통해 데이터 통신 서비스들을 제공한다. 로컬 네트워크(922) 및 인터넷(928) 모두는 디지털 데이터 스트림들을 전달하는 전기, 전자기 또는 광학 신호들을 이용한다. 컴퓨터 시스템(900)으로 및 컴퓨터 시스템(900)으로부터 디지털 데이터를 전달하는, 다양한 네트워크들을 통한 신호들 및 네트워크 링크(920) 상에서의 및 통신 인터페이스(918)를 통한 신호들은 송신 매체의 예시의 형태들이다.
컴퓨터 시스템(900)은 네트워크(들), 네트워크 링크(920) 및 통신 인터페이스(918)를 통해, 프로그램 코드를 포함하는, 메시지들을 전송하고 데이터를 수신할 수 있다. 인터넷의 예에서, 서버(930)는 인터넷(928), ISP(926), 로컬 네트워크(922) 및 통신 인터페이스(918)를 통해 응용 프로그램에 대한 요청된 코드를 송신할 수 있다.
수신된 코드는 수신될 때 처리기(904)에 의해 실행될 수 있고/실행될 수 있거나, 나중의 실행을 위해 저장 디바이스(910) 또는 다른 비-휘발성 저장소에 저장될 수 있다.
12. 열거된 예시의 실시예들, 등가물들, 확장들, 대안들 및 기타
본 발명의 열거된 예시의 실시예들("EEEs")은 상이한 능력들의 디스플레이들에 걸친 지각적 휘도 비선형성-기반 이미지 데이터 교환에 관하여 위에서 기술되었다. 따라서, 본 발명의 실시예는 다음의 표 2에 열거되는 예들 중 하나 이상과 관련될 수 있다.
[표 2] 열거된 예시의 실시예들
(EEE1.) 방법에 있어서:
인코딩될 이미지 데이터를 수신하는 단계;
기준 디지털 코드 값들의 세트와 기준 그레이 레벨들의 세트 간의 기준 매핑에 기초하여, 수신된 이미지 데이터를 기준 인코딩된 이미지 데이터로 인코딩하는 단계로서, 수신된 이미지 데이터에서의 휘도 값들은 기준 디지털 코드 값들의 세트에 의해 표현되고, 수신된 이미지 데이터에서의 2개의 기준 그레이 레벨들 간의 휘도 차이는 기준 디지털 코드 값들의 세트에서의 2개의 인접하는 기준 디지털 코드 값들에 의해 표현되고, 2개의 인접하는 기준 디지털 코드 값들 간의 휘도 차이는 특정 광 레벨에 적응된 인간 시각의 피크 콘트라스트 감도에 반비례하는, 상기 인코딩하는 단계; 및
기준 인코딩된 이미지 데이터를 출력하는 단계를 포함하는, 방법.
(EEE2.) 열거된 예시의 실시예 1에 있어서,
콘트라스트 감도 함수(CSF) 모델에 기초하여 기준 그레이 스케일 디스플레이 함수(GSDF)를 결정하는 단계를 더 포함하고, 기준 GSDF는 기준 디지털 코드 값들의 세트와 기준 그레이 레벨들의 세트 간의 기준 매핑을 명시하는, 방법.
(EEE3.) 열거된 예시의 실시예 2에 있어서,
CSF 모델은 하나 이상의 모델 파라미터들을 포함하고, 하나 이상의 모델 파라미터들은: 25도×25도 내지 30도×30도, 30도×30도 내지 35도×35도, 35도×35도 내지 40도×40도, 40도×40도 내지 45도×45도, 또는 45도×45도 보다 큼 중 하나 이상을 포함하는 범위에 있는 각 크기를 포함하는, 방법.
(EEE4.) 열거된 예시의 실시예 1에 있어서,
기준 그레이 레벨들의 세트에 의해 지원되는 휘도 값들의 범위 내에서, 중간 휘도 값을 기준 디지털 코드 값들의 세트를 관리하는 코드 공간에서의 중간 디지털 코드 값에 할당하는 단계; 및
스태킹 또는 적분 연산들 중 하나 이상을 수행함으로써, 각각 기준 디지털 코드 값들의 세트에서의 기준 디지털 코드 값을 기준 그레이 레벨들의 세트에서의 기준 그레이 레벨에 매핑하는 복수의 서브-매핑을 유도하는 단계를 추가로 포함하는, 방법.
(EEE5.) 열거된 예시의 실시예 4에 있어서,
중간 휘도 값은: 50nits 미만, 50nits 내지 100nits, 100nits 내지 500nits, 또는 500nits 보다 큼 중 하나 이상을 포함하는 범위 내에서 선택되는, 방법.
(EEE6.) 열거된 예시의 실시예 1에 있어서,
기준 그레이 레벨들의 세트는: 500nits 미만, 500nits 내지 1000nits, 1000nits 내지 5000nits, 5000nits 내지 10000nits, 10000nits 내지 15000nits, 또는 15000nits 보다 큼의 값을 갖는 상한을 갖는 동적 범위를 커버하는, 방법.
(EEE7.) 열거된 예시의 실시예 1에 있어서,
피크 콘트라스트 감도는 휘도 값 변수, 공간 주파수 변수, 또는 하나 이상의 다른 변수들 중 하나 이상을 포함하는 모델 파라미터들을 갖는 콘트라스트 감도 함수(CSF) 모델에 기초하여 결정되는 복수의 콘트라스트 감도 곡선들 중에서의 콘트라스트 감도 곡선으로부터 결정되는, 방법.
(EEE8.) 열거된 예시의 실시예 7에 있어서,
복수의 콘트라스트 감도 곡선들에서의 적어도 2개의 콘트라스트 감도 곡선들에 기초하여 결정되는 적어도 2개의 피크 콘트라스트 감도들은 2개의 상이한 공간 주파수 값들에서 발생하는, 방법.
(EEE9.) 열거된 예시의 실시예 1에 있어서,
입력 비디오 신호로부터 인코딩될 이미지 데이터에 의해 표현되거나 수신되거나 송신되거나 저장되는 하나 이상의 입력 이미지들을, 출력 비디오 신호에 포함되는 기준 인코딩된 이미지 데이터에 의해 표현되거나 수신되거나 송신되거나 저장되는 하나 이상의 출력 이미지들로 변환하는 단계를 추가로 포함하는, 방법.
(EEE10.) 열거된 예시의 실시예 1에 있어서,
인코딩될 이미지 데이터는 고-해상도 고 동적 범위(HDR) 이미지 포맷, 영화 예술 과학 아카데미(AMPAS)의 아카데미 컬러 인코딩 명세(ACES) 표준과 연관된 RGB 색 공간, 디지털 시네마 위원회의 P3 색 공간 표준, 기준 입력 매체 메트릭/기준 출력 매체 메트릭(RIMM/ROMM) 표준, sRGB 색 공간, 또는 국제전기통신연합(ITU)의 BT.709 권고 표준과 연관된 RGB 색 공간 중 하나로 인코딩되는 이미지 데이터를 포함하는, 방법.
(EEE11.) 열거된 예시의 실시예 1에 있어서,
2개의 인접하는 기준 디지털 코드 값들에 의해 표현되는 2개의 기준 그레이 레벨들 간의 휘도 차이는 특정 광 레벨에서의 최소 식별 차이(JND)보다 작은, 방법.
(EEE12.) 열거된 예시의 실시예 1에 있어서,
특정 광 레벨은 2개의 휘도 값들 사이의 휘도 값을 포함하는, 방법.
(EEE13.) 열거된 예시의 실시예 1에 있어서,
기준 디지털 코드 값들의 세트는: 12 비트 미만; 12 비트 내지 14 비트; 적어도 14 비트; 또는 14 비트 이상 중 적어도 하나의 비트 깊이를 갖는 코드 공간에서의 정수 값들을 포함하는, 방법.
(EEE14.) 열거된 예시의 실시예 1에 있어서,
기준 그레이 레벨들의 세트는 양자화된 휘도 값들의 세트를 포함할 수 있는, 방법.
(EEE15.) 열거된 예시의 실시예 1에 있어서,
기준 GSDF는 하나 이상의 함수들에 의해 표현되는 함수 모델에 적어도 부분적으로 기초하여 결정되는, 방법.
(EEE16.) 열거된 예시의 실시예 15에 있어서,
함수 모델은 하나 이상의 모델 파라미터들을 포함하고, 모델 파라미터들의 값들은 예측된 코드 값들과 타겟 코드 값들 간의 편차들을 최소화함으로써 최적화되는, 방법.
(EEE17.) 방법에 있어서:
기준 디지털 코드 값들의 세트와 디바이스-고유 디지털 코드 값들의 세트 간의 디지털 코드 매핑을 결정하는 단계로서, 기준 디지털 코드 값들의 세트는 기준 그레이 레벨들의 세트에 대한 기준 매핑에서 매핑되고, 디바이스-고유 디지털 코드 값들의 세트는 디바이스-고유 그레이 레벨들의 세트에 대한 디바이스-고유 매핑에서 매핑되는, 상기 결정하는 단계;
기준 디지털 코드 값들의 세트에 의해 인코딩된 기준 인코딩된 이미지 데이터를 수신하는 단계로서, 기준 인코딩된 이미지 데이터에서의 휘도 값들은 기준 디지털 코드 값들의 세트에 기초하고, 기준 디지털 코드 값들의 세트에서의 2개의 인접한 기준 디지털 코드 값들에 의해 표현되는 2개의 기준 그레이 레벨들 간의 휘도 차이는 특정 광 레벨에서 적응되는 인간 시각의 피크 콘트라스트 감도에 반비례하는, 상기 수신하는 단계; 및
디지털 코드 매핑에 기초하여, 기준 디지털 코드 값들의 세트에 의해 인코딩된 기준 인코딩된 이미지 데이터를 디바이스-고유 디지털 제어 코드들의 세트에 의해 인코딩된 디바이스-고유 이미지 데이터로 트랜스코딩하는 단계로서, 디바이스-고유 이미지 데이터에서의 휘도 값들은 디바이스-고유 디지털 코드 값들의 세트에 기초하는, 상기 트랜스코딩하는 단계를 포함하는, 방법.
(EEE18.) 열거된 예시의 실시예 17에 있어서,
기준 디지털 코드 값들의 세트와 디바이스-고유 디지털 코드 값들의 세트 간의 관련성 관계들의 세트를 결정하는 단계로서, 관련성 관계의 세트에서의 관련성 관계는 기준 디지털 코드 값들의 세트에서의 기준 디지털 코드 값을 디바이스-고유 디지털 코드 값과 관련시키는, 상기 결정하는 단계;
기준 디지털 코드 값에서의 제 1 휘도 차이와 디바이스-고유 디지털 코드 값에서의 제 2 휘도 차이를 비교하는 단계; 및
제 1 휘도 차이 및 제 2 휘도 차이의 비교에 기초하여, 기준 디지털 코드 값에 대해 디더링이 수행되어야 하는지, 디컨투어링이 수행되어야 하는지 아니면 어떠한 동작도 수행되지 않아야 하는지의 여부에 대한 알고리즘 플래그를 저장하는 단계를 추가로 포함하는, 방법.
(EEE19.) 열거된 예시의 실시예 17에 있어서,
화소에 대해 기준 인코딩된 이미지 데이터로부터 기준 디지털 코드 값을 결정하는 단계; 및
알고리즘 플래그가 기준 디지털 코드 값에 대해 설정되었는지의 여부를 결정하는 단계를 추가로 포함하는, 방법.
(EEE20.) 열거된 예시의 실시예 19에 있어서,
알고리즘 플래그가 디컨투어링에 대해 설정된다는 결정에 응답하여, 화소에 대해 디컨투어링 알고리즘을 수행하는 단계를 추가로 포함하는, 방법.
(EEE21.) 열거된 예시의 실시예 19에 있어서,
알고리즘 플래그가 디더링에 대해 설정된다는 결정에 응답하여, 화소에 대해 디더링 알고리즘을 수행하는 단계를 추가로 포함하는, 방법.
(EEE22.) 열거된 예시의 실시예 17에 있어서,
디바이스-고유 디지털 제어 코드들의 세트에 의해 인코딩된 디바이스-고유 이미지 데이터에 기초하여 디스플레이 상에 하나 이상의 이미지들을 렌더링하는 단계를 추가로 포함하고, 디스플레이는 가시 동적 범위(VDR) 디스플레이, 표준 동적 범위(SDR) 디스플레이, 태블릿 컴퓨터 디스플레이, 또는 소형 디바이스 디스플레이 중 하나인, 방법.
(EEE23.) 열거된 예시의 실시예 17에 있어서,
디바이스-고유 그레이 스케일 디스플레이 함수(GSDF)는 디바이스-고유 디지털 코드 값들의 세트와 디바이스-고유 그레이 레벨들의 세트 간의 디바이스-고유 매핑을 명시하는, 방법.
(EEE24.) 열거된 예시의 실시예 17에 있어서,
디바이스-고유 매핑은 하나 이상의 디스플레이 파라미터들 및 0개 이상의 시청 조건 파라미터들에 기초하여 유도되는, 방법.
(EEE25.) 열거된 예시의 실시예 17에 있어서,
디바이스-고유 그레이 레벨들의 세트는: 100nits 미만; 100nits 이상 500nits 미만; 500nits 내지 1000nits; 1000nits 내지 5000nits; 5000nits 내지 10000nits; 또는 10000nits 보다 큼의 값을 갖는 상한을 갖는 동적 범위를 커버하는, 방법.
(EEE26.) 열거된 예시의 실시예 17에 있어서,
입력 비디오 신호로부터의 기준 인코딩된 이미지 데이터에 의해 표현되거나 수신되거나 송신되거나 저장되는 하나 이상의 입력 이미지들을, 출력 비디오 신호에 포함되는 디바이스-고유 이미지 데이터에 의해 표현되거나 수신되거나 송신되거나 저장되는 하나 이상의 출력 이미지들로 변환하는 단계를 추가로 포함하는, 방법.
(EEE27.) 열거된 예시의 실시예 17에 있어서,
디바이스-고유 이미지 데이터는 고-해상도 고 동적 범위(HDR) 이미지 포맷, 영화 예술 과학 아카데미(AMPAS)의 아카데미 컬러 인코딩 명세(ACES) 표준과 연관된 RGB 색 공간, 디지털 시네마 위원회의 P3 색 공간 표준, 기준 입력 매체 메트릭/기준 출력 매체 메트릭(RIMM/ROMM) 표준, sRGB 색 공간, 또는 국제전기통신연합(ITU)의 BT.709 권고 표준과 연관된 RGB 색 공간 중 하나에서의 이미지 렌더링을 지원하는, 방법.
(EEE28.) 열거된 예시의 실시예 17에 있어서,
2개의 인접한 기준 디지털 코드 값들에 의해 표현되는 2개의 기준 그레이 레벨들 간의 휘도 차이는 특정 광 레벨에서의 최소 식별 차이 임계치보다 작은, 방법.
(EEE29.) 열거된 예시의 실시예 17에 있어서,
특정 광 레벨은 2개의 휘도 값들 사이에서의 휘도 값을 포함하는, 방법.
(EEE30.) 열거된 예시의 실시예 17에 있어서,
디바이스-고유 디지털 코드 값들의 세트는: 8 비트, 8 비트 초과 12 비트 미만; 또는 12 비트 이상의 비트 깊이를 갖는 코드 공간에서의 정수 값들을 포함하는, 방법.
(EEE31.) 열거된 예시의 실시예 17에 있어서,
디바이스-고유 그레이 레벨들의 세트는 양자화된 휘도 값들의 세트를 포함하는, 방법.
(EEE32.) 열거된 예시의 실시예 17에 있어서,
기준 매핑 및 디바이스-고유 매핑 중 적어도 하나는 하나 이상의 함수들에 의해 표현되는 함수 모델에 적어도 부분적으로 기초하여 결정되는, 방법.
(EEE33.) 열거된 예시의 실시예 32에 있어서,
함수 모델은 하나 이상의 모델 파라미터들을 포함하고, 모델 파라미터들의 값들은 예측된 코드 값들과 타겟 코드 값들 간의 편차들을 최소화함으로써 최적화되는, 방법.
(EEE34.) 열거된 예시의 실시예 1 내지 열거된 예시의 실시예 16에 있어서의 방법들 중 임의의 방법을 수행하는, 인코더.
(EEE35.) 열거된 예시의 실시예 17 내지 열거된 예시의 실시예 33에 있어서의 방법들 중 임의의 방법을 수행하는, 디코더.
(EEE36.) 열거된 예시의 실시예 1 내지 열거된 예시의 실시예 33에 있어서의 방법들 중 임의의 방법을 수행하는, 시스템.
(EEE37.) 시스템에 있어서:
인코딩될 이미지 데이터를 수신하고,
기준 디지털 코드 값들의 세트와 기준 그레이 레벨들의 세트 간의 기준 매핑에 기초하여, 수신된 이미지 데이터를 기준 인코딩된 이미지 데이터로 인코딩하고, 기준 인코딩된 이미지 데이터를 출력하도록 구성되는 인코더로서, 인코딩될 이미지 데이터에서의 휘도 값들은 기준 디지털 코드 값들의 세트에 의해 표현되고, 기준 디지털 코드 값들의 세트에서의 2개의 인접한 기준 디지털 코드 값들에 의해 표현되는 2개의 기준 그레이 레벨들 간의 휘도 차이는 특정 광 레벨에 적응된 인간 시각의 피크 콘트라스트 감도에 반비례하는, 상기 인코더; 및
기준 디지털 코드 값들의 세트와 디바이스-고유 디지털 코드 값들의 세트 간의 디지털 코드 매핑을 결정하고;
기준 인코딩된 이미지 데이터를 수신하고;
디지털 코드 매핑에 기초하여, 기준 디지털 코드 값들의 세트에 의해 인코딩된 기준 인코딩된 이미지 데이터를 디바이스-고유 디지털 제어 코드들의 세트에 의해 인코딩된 디바이스-고유 이미지 데이터로 트랜스코딩하도록 구성되는 디코더로서, 디바이스-고유 디지털 코드 값들의 세트는 디바이스-고유 그레이 레벨들의 세트에 대한 디바이스-고유 매핑에서 매핑되고, 디바이스-고유 이미지 데이터에서의 휘도 값들은 디바이스-고유 디지털 코드 값들의 세트에 기초하는, 상기 디코더를 포함하는, 시스템.
(EEE38.) 이미지 디코더에 있어서:
기준 디지털 코드 값들의 세트와 디바이스-고유 디지털 코드 값들의 세트 간의 디지털 코드 매핑을 결정하는 매핑 결정기로서, 기준 디지털 코드 값들의 세트는 기준 그레이 레벨들의 세트에 대한 기준 매핑에서 매핑되고, 디바이스-고유 디지털 코드 값들의 세트는 디바이스-고유 그레이 레벨들의 세트에 대한 디바이스-고유 매핑에서 매핑되는, 상기 매핑 결정기;
기준 디지털 코드 값들의 세트에 의해 인코딩된 기준 인코딩된 이미지 데이터를 수신하는 수신기로서, 기준 인코딩된 이미지 데이터에서의 휘도 값들은 기준 디지털 코드 값들의 세트에 기초하고, 기준 디지털 코드 값들의 세트에서의 2개의 인접한 기준 디지털 코드 값들에 의해 표현되는 2개의 기준 그레이 레벨들 간의 휘도 차이는 특정 광 레벨에 적응된 인간 시각의 피크 콘트라스트 감도에 반비례하는, 상기 수신기; 및
디지털 코드 매핑에 기초하여, 기준 디지털 코드 값들의 세트에 의해 인코딩된 기준 인코딩된 이미지 데이터를 디바이스-고유 디지털 제어 코드들의 세트에 의해 인코딩된 디바이스-고유 이미지 데이터로 변형하는 트랜스코더로서, 디바이스-고유 이미지 데이터에서의 휘도 값들은 디바이스-고유 디지털 코드 값들의 세트에 기초하는, 상기 트랜스코더를 포함하는, 이미지 디코더.
(EEE39.) 열거된 예시의 실시예 38에 있어서,
디코더는:
기준 디지털 코드 값들의 세트와 디바이스-고유 디지털 코드 값들의 세트 간의 관련성 관계들의 세트를 결정하고;
기준 디지털 코드 값에서의 제 1 휘도 차이를 디바이스-고유 디지털 코드 값에서의 제 2 휘도 차이와 비교하고;
제 1 휘도 차이 및 제 2 휘도 차이의 비교에 기초하여 알고리즘 플래그를 저장하도록 구성되고, 관련성 관계의 세트에서의 관련성 관계는 기준 디지털 코드 값들의 세트에서의 기준 디지털 코드 값을 디바이스-고유 코드 값과 관련시키고; 알고리즘 플래그는 기준 디지털 코드 값에 대해 디더링이 수행되어야 하는지 디컨투어링이 수행되어야 하는지 아니면 어떠한 동작도 수행되지 않아야 하는지의 여부를 표시하도록 기능하는, 이미지 디코더.
(EEE40.) 열거된 예시의 실시예 38에 있어서,
디코더는 또한: 화소에 대한 기준 인코딩된 이미지 데이터로부터 기준 디지털 코드 값을 결정하고; 알고리즘 플래그가 기준 디지털 코드 값에 대해 설정되었는지의 여부를 결정하도록 구성된, 이미지 디코더.
(EEE41.) 열거된 예시의 실시예 40에 있어서,
디코더는 또한 알고리즘 플래그가 디컨투어링에 대해 설정된다는 결정에 응답하여 화소에 대해 디컨투어링 함수를 수행하도록 구성된, 이미지 디코더.
(EEE42.) 열거된 예시의 실시예 40에 있어서,
디코더는 또한 알고리즘 플래그가 디더링에 대해 설정된다는 결정에 응답하여 화소에 대해 디더링 동작을 수행하도록 구성된, 이미지 디코더.
(EEE43.) 열거된 예시의 실시예 38에 있어서,
디코더는 또한 디바이스-고유 디지털 제어 코드들의 세트에 의해 인코딩된 디바이스-고유 이미지 데이터에 기초하여 디스플레이 상에 하나 이상의 이미지들을 렌더링하도록 구성되고, 디스플레이는 가시 동적 범위(VDR) 디스플레이, 표준 동적 범위(SDR) 디스플레이, 태블릿 컴퓨터 디스플레이, 또는 소형 디바이스 디스플레이 중 적어도 하나를 포함하는, 이미지 디코더.
(EEE44.) 열거된 예시의 실시예 38에 있어서,
디바이스-고유 그레이 스케일 디스플레이 함수(GSDF)는 디바이스-고유 디지털 코드 값들의 세트와 디바이스-고유 그레이 레벨들의 세트 간의 디바이스-고유 매핑을 명시하는, 이미지 디코더.
(EEE45.) 열거된 예시의 실시예 38에 있어서,
디바이스-고유 매핑은 하나 이상의 디스플레이 파라미터들 및 0개 이상의 시청 조건 파라미터들에 기초하여 유도되는, 이미지 디코더.
(EEE46.) 열거된 예시의 실시예 38에 있어서,
디바이스-고유 그레이 레벨들의 세트는: 100nits 미만; 100nits 이상 500nits 미만; 500nits 내지 1000nits; 1000nits 내지 5000nits; 5000nits 내지 10000nits; 또는 10000nits 초과의 값을 갖는 상한을 갖는 동적 범위를 포괄하는(예를 들면, 커버하는), 이미지 디코더.
(EEE47.) 열거된 예시의 실시예 38에 있어서,
입력 비디오 신호로부터의 기준 인코딩된 이미지 데이터에 의해 표현되거나, 수신되거나, 송신되거나, 저장되는 하나 이상의 입력 이미지들을 출력 비디오 신호에 포함되는 디바이스-고유 이미지 데이터에 의해 표현되거나, 수신되거나, 송신되거나, 저장되는 하나 이상의 출력 이미지들로 변환하기 위한 변환기를 추가로 포함하는, 이미지 디코더.
(EEE48.) 열거된 예시의 실시예 38에 있어서,
디바이스-고유 이미지 데이터는 고-해상도 고 동적 범위(HDR) 이미지 포맷, 영화 예술 과학 아카데미(AMPAS)의 아카데미 컬러 인코딩 명세(ACES) 표준과 연관되는 RGB 색 공간, 디지털 시네마 위원회의 P3 색 공간 표준, 기준 입력 매체 메트릭/기준 출력 매체 메트릭(RIMM/ROMM) 표준, sRGB 색 공간, 또는 국제전기통신연합(ITU)의 BT.709 권고 표준과 연관된 RGB 색 공간 중 하나에서의 이미지 렌더링을 지원하는, 이미지 디코더.
(EEE49.) 열거된 예시의 실시예 38에 있어서,
2개의 인접한 기준 디지털 코드 값들에 의해 표현되는 2개의 기준 그레이 레벨들 간의 휘도 차이는 특정 광 레벨에서의 최소 식별 차이(JND) 임계값보다 작은, 이미지 디코더.
(EEE50.) 열거된 예시의 실시예 38에 있어서,
특정 광 레벨은 2개의 휘도 값들 사이에 있는 휘도 값을 포함하는, 이미지 디코더.
(EEE51.) 열거된 예시의 실시예 38에 있어서,
디바이스-고유 디지털 코드 값들의 세트는: 8 비트; 8 비트 초과 12 비트 미만; 또는 12 비트 이상의 비트 깊이를 갖는 코드 공간에서의 정수 값들을 포함하는, 이미지 디코더.
(EEE52.) 열거된 예시의 실시예 31에 있어서,
디바이스-고유 그레이 레벨들의 세트는 양자화된 휘도 값들의 세트를 포함하는, 이미지 디코더.
(EEE53.) 열거된 예시의 실시예 38에 있어서,
기준 매핑 및 디바이스-고유 매핑 중 적어도 하나는 하나 이상의 함수들에 의해 표현되는 함수 모델에 적어도 부분적으로 기초하여 결정되는, 이미지 디코더.
(EEE54.) 열거된 예시의 실시예 53에 있어서,
함수 모델은 하나 이상의 모델 파라미터들을 포함하고, 모델 파라미터들의 값들은 예측된 코드 값들과 타겟 코드 값들 간의 편차들을 최소화함으로써 최적화되는, 이미지 디코더.
(EEE55.) 컴퓨터 또는 처리기에 의해 실행될 때, 이미지를 디코딩하기 위한 처리를 실행하거나 수행하거나 제어하도록 컴퓨터 또는 처리기를 유발하거나 제어하거나 프로그래밍하는, 인코딩되어 저장되는 지시들을 포함하는 비-일시적 컴퓨터 판독가능한 저장 매체에 있어서,
이미지 디코딩 처리는:
기준 디지털 코드 값들의 세트와 디바이스-고유 디지털 코드 값들의 세트 간의 디지털 코드 매핑을 결정하는 단계로서, 기준 디지털 코드 값들의 세트는 기준 그레이 레벨들의 세트에 대한 기준 매핑에서 매핑되고, 디바이스-고유 디지털 코드 값들의 세트는 디바이스-고유 그레이 레벨들의 세트에 대한 디바이스-고유 매핑에서 매핑되는, 상기 결정하는 단계;
기준 디지털 코드 값들의 세트에 의해 인코딩된 기준 인코딩된 이미지 데이터를 수신하는 단계로서, 기준 인코딩된 이미지 데이터에서의 휘도 값들은 기준 디지털 코드 값들의 세트에 기초하고, 기준 디지털 코드 값들의 세트에서의 2개의 인접한 기준 디지털 코드 값들에 의해 표현되는 2개의 기준 그레이 레벨들 간의 휘도 차이는 특정 광 레벨에 적응된 인간 시각의 피크 콘트라스트 감도에 반비례하는, 상기 수신하는 단계; 및
디지털 코드 매핑에 기초하여, 기준 디지털 코드 값들의 세트에 의해 인코딩된 기준 인코딩된 이미지 데이터를 디바이스-고유 디지털 제어 코드들의 세트에 의해 인코딩된 디바이스-고유 이미지 데이터로 트랜스코딩하는 단계를 포함하는, 비-일시적 컴퓨터 판독가능한 저장 매체.
(EEE56.) 이미지 디코딩 시스템에 있어서:
기준 디지털 코드 값들의 세트와 디바이스-고유 디지털 코드 값들의 세트 간의 디지털 코드 매핑을 결정하기 위한 수단으로서, 기준 디지털 코드 값들의 세트는 기준 그레이 레벨들의 세트에 대한 기준 매핑에서 매핑되고, 디바이스-고유 디지털 코드 값들의 세트는 디바이스-고유 그레이 레벨들의 세트에 대한 디바이스-고유 매핑에서 매핑되는, 상기 결정 수단;
기준 디지털 코드 값들의 세트에 의해 인코딩된 기준 인코딩된 이미지 데이터를 수신하기 위한 수단으로서, 기준 인코딩된 이미지 데이터에서의 휘도 값들은 기준 디지털 코드 값들의 세트에 기초하고, 기준 디지털 코드 값들의 세트에서의 2개의 인접한 기준 디지털 코드 값들에 의해 표현되는 2개의 기준 그레이 레벨들 간의 휘도 차이는 특정 광 레벨에 적응된 인간 시각의 피크 콘트라스트 감도에 반비례하는, 상기 수신 수단; 및
디지털 코드 매핑에 기초하여, 기준 디지털 코드 값들의 세트에 의해 인코딩된 기준 인코딩된 이미지 데이터를 디바이스-고유 디지털 제어 코드들의 세트에 의해 인코딩된 디바이스-고유 이미지 데이터로 트랜스코딩하기 위한 수단으로서, 디바이스-고유 이미지 데이터에서의 휘도 값들은 디바이스-고유 디지털 코드 값들의 세트에 기초하는, 상기 트랜스코딩 수단을 포함하는, 이미지 디코딩 시스템.
(EEE57.) 방법에 있어서:
기준 코드 값들에 의해 인코딩된 기준 인코딩된 이미지 데이터를 수신하는 단계로서, 기준 코드 값들은 기준 그레이 레벨들의 세트를 나타내고, 그레이 레벨들의 세트에서의 제 1 쌍의 이웃하는 그레이 레벨들은 제 1 광 레벨에 적응된 인간 시각의 제 1 피크 콘트라스트 감도와 관련되고, 그레이 레벨들의 세트에서의 제 2 쌍의 이웃하는 그레이 레벨들은 제 2 상이한 광 레벨에 적응된 인간 시각의 제 2 피크 콘트라스트 감도와 관련되는, 상기 수신하는 단계;
기준 코드 값들과 디바이스-고유 코드 값들 간의 코드 매핑을 액세스하는 단계로서, 디바이스-고유 코드 값들은 디바이스-고유 그레이 레벨들의 세트를 나타내는, 상기 액세스하는 단계; 및
코드 매핑에 기초하여, 기준 인코딩된 이미지 데이터를 디바이스-고유 제어 코드들에 의해 인코딩된 디바이스-고유 이미지 데이터로 트랜스코딩하는 단계를 포함하는, 방법.
(EEE58.) 열거된 예시의 실시예 57에 있어서,
기준 그레이 레벨들의 세트는: 500nits 미만; 500nits 내지 1000nits; 1000 내지 5000nits; 5000nits 내지 10000nits; 10000nits 내지 15000nits, 또는 15000nits 초과의 값을 갖는 상한을 갖는 동적 범위를 커버하는, 방법.
(EEE59.) 열거된 예시의 실시예 57에 있어서,
기준 그레이 레벨들의 세트는 400도 보다 큰 시야를 지원하는 인간 시각 모델에 기초하여 구성되는, 방법.
(EEE60.) 열거된 예시의 실시예 57에 있어서,
기준 그레이 레벨들의 세트는 차단 공간 주파수 미만의 가변 공간 주파수들과 관련되는, 방법.
(EEE61.) 열거된 예시의 실시예 57에 있어서,
코드 매핑은 디바이스-고유 그레이 레벨들에 의해 커버되는 동적 범위에서 지각적으로 눈에 띄는 에러들을 고르게 분포시키도록 구성된, 방법.
(EEE62.) 열거된 예시의 실시예 57에 있어서,
그레이 레벨들의 세트에서의 제 1 쌍의 이웃하는 그레이 레벨들의 제 1 휘도 값 차이는 곱셈 상수에 반비례하여 제 1 피크 콘트라스트 감도와 관련되고, 제 2 쌍의 이웃하는 그레이 레벨들의 제 2 휘도 값 차이는 동일한 곱셈 상수에 반비례하여 제 2 피크 콘트라스트 감도와 관련되는, 방법.
(EEE63.) 열거된 예시의 실시예 57에 있어서,
기준 코드 값들에서의 기준 코드 값 및 기준 코드 값에 의해 표현되는 기준 그레이 레벨은 상이한 수치 값들을 갖는, 방법.
(EEE64.) 열거된 예시의 실시예 57에 있어서,
코드 매핑에 기초하여, 기준 인코딩된 이미지 데이터를 디바이스-고유 제어 코드들에 의해 인코딩된 디바이스-고유 이미지 데이터로 트랜스코딩하는 단계는:
기준 코드 값에서 2개의 인접하는 기준 코드 값들 간의 제 1 휘도 값 차이를 결정하는 단계;
디바이스-고유 코드 값에서 2개의 인접하는 디바이스-고유 코드 값들 간의 제 2 휘도 값 차이를 결정하는 단계로서, 디바이스-고유 코드 값은 기준 코드 값에 대응하는, 상기 제 2 휘도 값 차이를 결정하는 단계; 및
제 1 휘도 값 차이 및 제 2 휘도 값 차이의 비교에 기초하여, 디더링 알고리즘 또는 디컨투어링 알고리즘 중 하나를 디바이스-고유 이미지 데이터에서의 적어도 하나의 화소에 적용하는 단계를 포함하는, 방법.
(EEE65.) 이미징 디바이스에 있어서:
기준 코드 값들을 포함하는 기준 인코딩된 이미지 데이터를 수신하도록 구성된 데이터 수신기로서, 기준 인코딩된 이미지 데이터는 외부 코딩 시스템에 의해 인코딩되고, 기준 코드 값들은 기준 그레이 레벨들을 나타내고, 기준 그레이 레벨들은 공간 주파수들에 대한 상이한 광 레벨들에 적응된 인간 시각의 지각적 비-선형성에 기초하는 기준 그레이스케일 디스플레이 기능을 이용하여 선택되는, 상기 데이터 수신기; 및
기준 코드 값들과 이미징 디바이스의 디바이스-고유 코드 값들 간의 코드 매핑을 액세스하도록 구성된 데이터 변환기로서, 디바이스-고유 코드 값들은 이미징 디바이스에 대해 구성된 디바이스-고유 그레이 레벨들을 생성하도록 구성되고, 데이터 변환기는 코드 매핑에 기초하여 기준 인코딩된 이미지 데이터를 디바이스-고유 코드 값들에 의해 인코딩된 디바이스-고유 이미지 데이터로 트랜스코딩하도록 구성된, 상기 데이터 변환기를 포함하고,
이미징 디바이스는: 게임기, 텔레비전, 랩탑 컴퓨터, 데스크탑 컴퓨터, 넷북 컴퓨터, 컴퓨터 워크스테이션, 셀룰러 무선전화, 전자 서적 리더기, 판매점 단말, 및 컴퓨터 키오스크 중 적어도 하나인, 이미징 디바이스.
다음의 표 3은 디지털 비디오 코드 값들을 디스플레이시의 절대 선형 휘도 레벨들로 변환하기 위한 지각적 곡선 EOTF의 계산을 서술한다. 절대 선형 휘도를 디지털 코드 값들로 변환하기 위한 역 OETF 계산도 포함된다.
[표 3] 지각적 곡선 EOTF에 대한 예시적인 명세
Figure 112021135665003-pat00020
다음의 표 4는 10 비트에 대한 예시적인 값들을 나타낸다.
[표 4] 10 비트에 대한 값들의 예시적인 표
Figure 112021135665003-pat00021
Figure 112021135665003-pat00022
Figure 112021135665003-pat00023
Figure 112021135665003-pat00024
Figure 112021135665003-pat00025
Figure 112021135665003-pat00026
Figure 112021135665003-pat00027
Figure 112021135665003-pat00028
Figure 112021135665003-pat00029
Figure 112021135665003-pat00030
Figure 112021135665003-pat00031
상기 설명에서, 본 발명의 실시예들은 구현을 변경할 수 있는 다수의 특정 세부사항들과 관련하여 기술되었다. 따라서, 본 발명이 무엇인지, 및 본 발명이 되는 출원인들에 의해 의도된 것은 무엇인지의 여부에 대한 유일한 및 독점적인 지표는 임의의 후속하는 정정을 포함하는, 청구항들이 제시하는 특정 형태의, 본원에서 제시되는 청구항들의 집합이다. 이러한 청구항들에 포함되는 용어들에 대해 본원에서 명확히 제시하는 임의의 규정들은 청구항들에서 이용되는 것과 같은 이러한 용어들의 의미를 좌우할 것이다. 따라서, 청구항에서 명확히 언급되지 않는 제한, 소자, 특성, 특징, 이점 또는 속성은 어쨌든 이러한 청구항의 범위를 제한하지 않아야 한다. 따라서, 명세서 및 도면들은 제한적이기보다는 예시적인 것으로 간주될 것이다.
902: 버스 904: 처리기
906: 메인 메모리 910: 저장 디바이스
912: 디스플레이 914: 입력 디바이스
916: 커서 제어기 918: 통신 인터페이스
920: 네트워크 링크 922: 로컬 네트워크
924: 호스트 928: 인터넷
930: 서버

Claims (6)

  1. 데이터 디코더에 의해, 인코딩된 이미지 데이터를 수신하는 단계; 및
    상기 데이터 디코더에 의해, 상기 인코딩된 이미지 데이터를 디코딩하는 단계를 포함하는 방법에 있어서,
    디코딩하는 단계는 인코딩된 이미지 데이터의 디지털 코드 값들을
    함수 모델
    Figure 112021135665003-pat00032
    에 적어도 부분적으로 기초하여 정규화된 휘도 값들에 매핑하는 단계를 포함하고,
    여기서, Y는 정규화된 휘도 값이고, 0≤Y≤1이고,
    V는 인코딩된 이미지 데이터의 대응하는 것의 디지털 코드 값들 D의 정규화된 값이고, 0≤V≤1이고,
    n, m, c1, c2, c3은 미리 결정된 값들이고,
    Figure 112021135665003-pat00033
    인 것을 특징으로 하는, 방법.
  2. 제 1 항에 있어서,
    정규화된 값 V와 대응하는 디지털 코드 값 D 사이의 관계는,
    함수
    Figure 112021135665003-pat00034
    에 의해 제공되고,
    여기서 b는 디지털 코드 값 D를 나타내는데 사용되는 비트 수에 대응하는 비트 깊이인, 방법.
  3. 제 2 항에 있어서,
    상기 비트 깊이 b는 10 비트인, 방법.
  4. 제 2 항에 있어서,
    상기 비트 깊이 b는 12 비트인, 방법.
  5. 제 1 항에 있어서,
    상기 디지털 코드 D는 직렬 디지털 인터페이스(SDI)의 이미지 데이터의 구성요소의 샘플 값을 나타내는, 방법.
  6. 이미지 데이터를 포함하는 비트스트림에 있어서,
    이미지 데이터는
    Figure 112021135665003-pat00035
    의 역함수 모델에 부분적으로 기초하여 정규화된 휘도 Y를 나타내는 디지털 코드 값들 D로 인코딩되고,
    여기서, V는 디지털 코드 값 D의 정규화된 값이고, 0≤Y≤1이고, 0≤V≤1이고,
    n, m, c1, c2, c3은 미리 결정된 값들이고,
    Figure 112021135665003-pat00036
    인 것을 특징으로 하는, 비트스트림.

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