TR201802291T4 - Çoklu renk kanallı çoklu regresyon öngörücü. - Google Patents

Abstract

Ara-renk görüntü öngörüsü, çok kanallı çoklu regresyon (MMR) modellerine bağlıdır. Görüntü öngörüsü, yüksek dinamik aralıklı video sinyallerinin ve görüntülerin etkili bir şekilde kodlanmasına uygulanır. MMR modelleri birinci derece parametreleri, ikinci derece parametreleri ve çapraz piksel parametrelerini içerebilir. Ayrıca komşu piksel bağlantılarını içeren genişleme parametrelerini kullanan MMR modelleri ortaya koyulmaktadır. Minimum ortalama-kare hatası kriteri kullanarak, öngörü parametrelerine yönelik kapalı biçimli çözümler, birçok MMR modeline yönelik olarak sunulmaktadır.

Description

TARIFNAME ÇOKLU RENK KANALLI ÇOKLU REGRESYON ÖNGÖRÜCÜ TEKNOLOJI Mevcut bulus genel olarak görüntülerle ilgilidir. Daha öncelikli olarak mevcut bulusun bir düzenlemesi, bir çoklu renk kanali, yüksek dinamik aralikli görüntüler ve standart dinamik aralikli görüntüler arasinda çoklu regresyon Öngörücü ile ilgilidir.

ALT YAPI Burada kullanildigi üzere, “dinamik aralik” (DR) terimi, insan psikogörsel sisteminin (HVS) örnegin en koyu koyuluktan en parlak parlakliga dogru bir görüntüdeki bir yogunluk araligini (örnegin Iüminans, Iuma) algilama kapasitesi ile ilgili olabilir. Bu baglamda DR, “sahne-refereli” yogunlukla ilgilidir. DR ayrica, bir ekran cihazinin belirli bir genisligin bir yogunluk araligini yeterli bir sekilde ve yaklasik olarak saglayabilmesi ile ilgili olabilir. Bu baglamda DR, bir “ekran-refereli” yogunluk ile ilgilidir. Belirli bir kavramin, buradaki tarifnamenin herhangi bir noktasinda belirli bir öneme sahip oldugunun açikça belirtilmemesi durumunda, bu terimin baska bir baglamda, örnegin degistirilebilir bir sekilde kullanilabilecegi çikarilmalidir.

Burada kullanildigi üzere yüksek dinamik aralik (HDR) terimi, insan görsel sisteminin (HVS) yaklasik 14-15 büyüklük kertesini kapsayan bir DR genisligi ile ilgilidir. Örnegin, temel olarak normale (örnegin, istatistik, biyometrik veya göz-bilimsel baglamlarin biri veya daha fazlasi açisindan) iyi bir sekilde adapte olan insanlar, yaklasik 15 büyüklük kertesini kapsayan bir yogunluk araligina sahiptir. Adapte olan insanlar, bir avuç dolusu kadar az sayida fotonun los isigini algilayabilir. Ancak ayni insanlar, çölde, denizde veya karda ögle vakti günesinin neredeyse aci veren parlaklik yogunlugunu algilayabilir (veya zarari önlemek amaciyla kisa bir sekilde olsa dahi günese bakabilirler). Ancak bu aralik “adapte olan”, örnegin HVS'Ieri sifirlama ve ayarlamaya yönelik bir zaman periyoduna sahip olan insanlarda mevcuttur.

Bunun aksine, bir insanin bir yogunluk araligindaki kapsamli bir genisligi es zamanli olarak algilayabildigi DR, HDR ile iliskili olarak bir miktar kirpilabilir. Burada kullanildigi üzere, “görsel dinamik aralik” veya “degisken dinamik aralik” (VDR), bir HVS ile es zamanli olarak algilanabilen DR ile ayri ayri veya degistirilebilir bir sekilde ilgili olabilir.

Burada kullanildigi üzere VDR, 5-6 büyüklük kertesini kapsayan bir DR ile ilgili olabilir.

Dolayisiyla, gerçek sahne refereli HDR'ye göre muhtemelen bir miktar daha dar olmasinin yani sira, buna ragmen VDR büyük bir DR genisligini temsil eder. Burada kullanildigi üzere, "es zamanli dinamik aralik” terimi VDR ile ilgili olabilir.

Oldukça yakin bir zamana kadar ekranlar, HDR veya VDR'den büyük ölçüde daha dar bir DR'ye sahip olmustur. Tipik katot isin tüpü (CRT), sabit floresan beyazi geri aydinlatmaya sahip olan sivi kristal ekran (LCD) veya plazma ekran teknolojisi olarak kullanilan televizyon (TV) ve bilgisayar monitörü aparatlari, DR saglama kapasiteleri açisindan yaklasik üç büyüklük kertesine kadar sinirlandirilmis olabilir. Dolayisiyla bu tür klasik ekranlar, VDR ve HDR'ye göre, ayni zamanda bir standart dinamik aralik (SDR) olarak refere edilen bir düsük dinamik araliginin (LDR) tipik örnekleridir.

Bununla birlikte, bunlarin altinda yatan teknolojideki gelismeler, daha az modern ekranlarda elde edildigi gibi, ayni içerikteki çesitli kalite özelliklerindeki önemli gelismeler ile görüntü ve video içerigi elde etmeye yönelik daha modern ekran tasarimlarina olanak saglar. Örnegin daha modern ekran cihazlari, yüksek çözünürlüklü (HD) içerik ve/veya bir görüntü ölçekleyici gibi çesitli ekran kapasitelerine göre ölçeklendirilebilen Içerik elde edebilmektedir. Bununla birlikte, bazi modern ekranlar, klasik ekranlarin SDR'sinden daha yüksek olan bir DR ile içerik elde edebilmektedir. Örnegin bazi modern LCD ekranlar, bir isik yayan diyot (LED) dizisi içeren bir arka isik ünitesine (BLU) sahiptir. BLU dizisinin LEDtleri aktif LCD elemanlarinin polarizasyon modülasyonundan ayri olarak modüle edilebilir. Bu ikili modülasyon yaklasimi, örnegin BLU dizisi ve LCD ekran elemanlari arasina giren kontrol edilebilir katmanlar ile, (örnegin, N”nin ikiden büyük bir tam sayi içerdigi N-modülasyon katmanlarina) genisletilebilir. Bunlarin BLU'Iari ve ikili (veya N-) modülasyona dayanan LED dizisi, bu tür özelliklere sahip olan LCD monitörlerin ekran-refereli DR'sini etkili bir sekilde artirir.

Sikça adlandirildigi üzere (bunlarin kapasitelerinin VDR dizisine daha yakin olmasina ragmen) bu tür “HDR ekranlar" ve klasik SDR ekranlara göre bunlarin kapasitelerindeki DR genislemesi, görüntü, video içerigi ve diger görsel bilgileri görüntüleme kapasitesinde önemli bir gelisme sunmaktadir. Ayrica bu tür bir HDR ekranin saglayabildigi renk gami, daha klasik ekranlarin renk gamini, bir genis renk gami (WCG) saglayabilme noktasina kadar dahi büyük ölçüde asabilir. “Yeni nesil" film ve TV kameralari ile olusturulabilen gibi sahne ile ilgili HDR veya VDR ve WCG görüntü içerigi, günümüzde “HDR” ekranlar (asagida “HDR ekranlar" olarak refere edilir) ile daha dogru ve etkili bir sekilde görüntülenebilir. Ölçeklendirilebilir video kodlama ve HDTV teknolojileri ile birlikte oldugu gibi, görüntü DR'sini genisletmek tipik olarak iki dalli bir yaklasimi içerir. Örnegin, HDR kapasiteli modern bir kamera ile yakalanan sahne refereli HDR içerigi, klasik SDR ekranlarinda görüntülenebilen, içerigin bir SDR versiyonunu olusturmak amaciyla kullanilabilir. Bir yaklasima göre, yakalanan VDR versiyonundan SDR versiyonunun olusturulmasi, HDR içerigindeki ilgili piksel degerlerini yogunlastirmak (örnegin, Iüminans, Iuma) amaciyla global bir ton esleme operatörünün (TMO) uygulanmasini içerebilir. Ikinci bir yaklasima göre, 23 Agustos 2011ide dosyalanan Uluslararasi Patent Basvuru No.

PCT/US2011/O48861 içinde açiklandigi gibi, burada bütün amaçlara yönelik referans ile kapsanan, bir SDR görüntüsünün olusturulmasi, bir çevrilebilir operatörün (veya öngörücü) VDR verisine uygulanmasini içerebilir. Bant genisligini korumak amaciyla veya diger kaygilara yönelik olarak, yakalanan gerçek VDR içeriginin iletimi en iyi bir yaklasimi içerebilir.

Bu nedenle, orijinal TMO'ya göre çevrilen bir ters ton esleme operatörü (iTMO) veya orijinal öngörücüye göre bir ters operatör, öngörülecek bir VDR içeriginin bir versiyonunu saglayarak, olusturulmus olan SDR içerik versiyonuna uygulanabilir. Öngörülen VDR içerik versiyonu, orijinal olarak yakalanmis HDR içerigine kiyaslanabilir. Örnegin, öngörülen VDR versiyonunun orijinal VDR versiyonundan çikarilmasi bir kalinti görüntü olusturabilir. Bir kodlayici, olusturulan SDR içerigini bir taban katmani (BL) olarak gönderebilir ve olusturulan SDR içerik versiyonunu, herhangi bir kalinti görüntüyü ve iTMO'yu veya diger öngörücüleri bir güçlendirme katmani (EL) olarak veya üst veri olarak paketleyebilir.

EL ve üst verinin, SDR içerigi ile birlikte gönderilmesi durumunda, bir bitakisindaki kalinti ve öngörücüler, HDR ve SDR içeriklerinin dogrudan bitakisina gönderildiginde tüketildiginden tipik olarak daha az bant genisligi tüketir. Kodlayici ile gönderilen bitakisini alan uyumlu kod çözücüler klasik ekranlarda kod çözebilir ve SDR olusturabilir. Ancak uyumlu kod çözücüler, daha kapasiteli ekranlarda kullanima yönelik olarak, buradan HDR içeriginin öngörülen bir versiyonunun hesaplanmasi amaciyla, kalinti görüntüyü, iTMO öngörücüleri veya üst veriyi ayrica kullanabilir. Etkili kodlama, iletim ve ilgili SDR verisini kullanarak VDR verisinin kod çözülmesine olanak saglayan öngörücülerin olusturulmasina yönelik yeni yöntemlerin saglanmasi, bu bulusun amacidir.

Bu bölümde açiklanan yaklasimlar, takip edilebilecek yaklasimlardir, ancak gerekli olarak önceden tasarlanan veya takip edilen yaklasimlar degildir. Bu nedenle, aksi belirtilmedikçe, bu bölümde açiklanan herhangi bir yaklasimin, bu bölümdeki içerikleri nedeniyle önceki teknik olarak nitelendirilecegi varsayilmamalidir. Benzer sekilde, bir veya daha fazla yaklasima göre tanimlanan hususlarin, aksi belirtilmedikçe, bu bölüme dayanarak herhangi bir önceki teknikte kabul edildigi varsayilmamalidir.

Farkli konumsal, zamansal veya SNR çözünürlüge sahip bir videonun iki veya daha fazla versiyonuna yönelik bir taban katmani (BL) ve bir güçlendirme katmani (EL) renk bit derinligine sahip iki veya daha fazla versiyonun farkli renk kodlama kullandigi katman öngörüsüne dayanan ton eslemeyi, yani tüm renk bilesenlerine dayanan ortak öngörüyü önerir.

Kod çözücüdeki bir görüntünün ters ton eslemesi ile ilgili olan EP 2 009 921 A2'ye ayrica referans yapilmistir. Görüntünün her bir renk kanalinin her bir bloguna yönelik olarak, asagidaki adimlar gerçeklestirilmistir. Öngörülen ölçeklendirme faktörü ve bitisik bir blogun ölçeklendirme faktörü arasindaki bir farka mevcut bloga yönelik olarak bir öngörülen ölçeklendirme faktörü ekleyerek, görüntünün mevcut bir bloguna yönelik bir ölçeklendirme faktörü belirlenir. Mevcut bloga yönelik bir aralik deger, öngörülen aralik degeri ile bitisik blogun aralik degeri arasindaki bir farka mevcut bloga yönelik bir öngörülen aralik ekleyerek belirlenir. Ölçeklendirme faktörü ve aralik deger, eslenen blogun bir bit derinliginin mevcut blogun bit derinliginden daha büyük oldugu bir eslenmis blogun olusturulmasi amaciyla mevcut blogun piksel yogunluk degerlerine uygulanir.

SEKILLERIN KISA AÇIKLAMASI Mevcut bulusun bir düzenlemesi, örnek yoluyla ve bununla sinirli olmaksizin, benzer elemanlarin ayni referans numaralari ile refere edildigi, eslik eden çizimlerin sekillerinde gösterilmektedir ve burada: SEKIL 1, mevcut bulusun bir düzenlemesine göre, bir VDR-SDR sistemine yönelik bir örnek veri akisini gösterir; SEKIL 2, mevcut bulusun bir düzenlemesine göre, bir örnek VDR kodlama sistemini gösterir; SEKIL 3, mevcut bulusun bir düzenlemesine göre, bir çok degiskenli çoklu-regresyon öngörücünün girdi ve çikti arayüzlerini gösterir; SEKIL 4, mevcut bulusun bir düzenlemesine göre, bir çok degiskenli çoklu regresyon öngörü prosesi örnegini gösterir; SEKIL 5, mevcut bulusun bir düzenlemesine göre, bir çok degiskenli çoklu regresyon öngörücünün modeline karar veren bir örnek prosesi gösterir; SEKIL 6, mevcut bulusun düzenlemelerine göre çalisan bir öngörücüye sahip bir görüntü kod çözücü örnegini gösterir. ÖRNEK DÜZENLEMELERIN AÇIKLAMASI Çok degiskenli çoklu regresyon modellemeye dayanan ara-renk görüntü öngörüsü burada açiklanir. Ilgili bir çift VDR ve SDR görüntüsü, diger bir deyisle ayni sahneyi farkli dinamik aralik seviyelerinde temsil eden görüntüler göz önünde bulundurularak, bu bölüm, SDR görüntüsü ve bir çok degiskenli çoklu regresyon (MMR) öngörücü açisindan bir kodlayicinin VDR görüntüsüne yaklasmasina olanak saglayan yöntemleri açiklar. Asagidaki tarifte, açiklama amaçlarina yönelik olarak, mevcut bulusun tam olarak anlasilmasini saglamak amaciyla birçok spesifik detay ortaya koyulur. Bununla birlikte mevcut bulusun, bu spesifik detaylar olmadan gerçeklestirilebilecegi görülecektir. Diger örneklerde, mevcut bulusun gereksiz bir sekilde engellenmesini, gizlenmesini veya karartilmasini engellemek amaciyla, iyi bilinen yapilar ve cihazlar fazla ayrintili detaylar ile açiklanmamaktadir.

GENEL BAKIS Burada açiklanan örnek düzenlemeler, yüksek dinamik araligina sahip görüntülerin kodlanmasi ile ilgilidir. Bir düzenleme, bir VDR görüntüsünün, bunun ilgili SDR temsili ile iliskili olarak ifade edilmesine olanak saglayan bir MMR öngörücü olusturur. ÖRNEK VDR-SDR SISTEMI Sekil 1, mevcut bulusun bir düzenlemesine göre, bir VDR-SDR sisteminde (100) örnek bir veri akisini gösterir. Bir HDR görüntüsü veya video dizini, HDR kamera (110) kullanilarak yakalanir. Yakalamanin ardindan, yakalanan görüntü veya video, bir hedef VDR görüntüsü (125) olusturmak amaciyla bir son halini verme prosesi ile islenir. Son halini verme prosesi, düzeltme, birincil ve ikincil renk düzeltme, renk dönüstürme ve gürültü filtreleme gibi çesitli isleme adimlarini içerebilir. Bu prosesin VDR çiktisi (125), yakalanan görüntünün bir hedef VDR ekrani üzerinde nasil görüntülenecegi ile ilgili yönetmenin amacini temsil eder.

Son halini verme prosesi ayrica, görüntünün bir mevcut SDR ekrani üzerinde nasil görüntülenecegi ile ilgili yönetmenin amacini temsil eden ilgili bir SDR görüntüsü (145) çikarabilir. SDR çiktisi (145) dogrudan son halini verme devresinden (120) saglanabilir veya ayri bir VDR'den SDR'ye çevirici (140) ile üretilebilir.

Bu örnek düzenlemede, VDR ( içine girer. Kodlayicinin (130) amaci, VDR ve SDR sinyallerinin iletilmesinde gerekli olan bant genisligini azaltan, bunun yaninda ilgili kod çözücünün (150) kod çözmesine ve SDR veya VDR sinyallerini saglamasina olanak saglayan bir kodlanmis bitakisi olusturmaktir. Bir örnek uygulamada, MPEG-2 ve H.264 kodlama standartlari ile tanimlananlardan biri gibi, çiktisini bir taban katman, istege bagli bir güçlendirme katmani ve üst veri olarak temsil eden kodlayici (130), katmanli bir kodlayici olabilir.

Burada kullanildigi gibi, “üst veri” terimi, kodlanan bitakisinin bir parçasi olarak iletilen ve kodu çözülen bir görüntü saglamak amaciyla bir kod çözücüye yardimci olan herhangi bir yardimci bilgi ile ilgilidir. Bu tür bir üst veri bununla sinirli olmaksizin, burada açiklananlar gibi, renk alani veya gam bilgisi, dinamik aralik bilgisi, ton esleme bilgisi veya MMR öngörücü operatörler gibi verileri içerebilir.

Alici üzerinde bir kod çözücü (150), hedef ekranin kapasitelerine göre bir SDR görüntüsü veya bir VDR görüntüsü saglamak amaciyla alinan kodlanmis bitakislarini ve üst veriyi kullanir. Örnegin bir SDR ekran, bir SDR görüntüsü saglamak amaciyla sadece taban katmani ve üst veri kullanabilir. Bunun aksine bir VDR ekran, bir VDR sinyali saglamak amaciyla bütün girdi katmanlarindan gelen bilgiyi ve üst veriyi kullanabilir.

Sekil 2, kodlayicinin (130) bu buIUSun yöntemlerini içeren bir örnek uygulamasini daha detayli bir sekilde gösterir. Sekil 2'de SDR', güçlendirilmis bir SDR sinyalini belirtir.

Günümüzde SDR video, 8-bit, 4:2:0, ITU Rec. 709 verisidir. SDR', SDR ile ayni renk alanina (ana renkler ve beyaz nokta) sahip olabilir, ancak tam konumsal çözünürlükte (örnegin, bütün renk bilesenleri ile, örnegin piksel basina 12 bit gibi, yüksek kesinlik kullanabilir. Sekil 2`de SDR, örnegin piksel basina 12 bitten piksel basina 8 bite kadar nicemlemeyi, örnegin RGB'den YUV'ye renk dönüstürmeyi ve örnegin 4:4:4'ten 4:2:0'a renk altörneklemesini içerebilen bir ileri dönüsümler dizisini kullanan bir SDR' sinyalinden kolayca türevlenebilir. Çeviricinin (210) SDR çiktisi, sikistirma sistemine (220) uygulanabilir. Uygulamaya bagli olarak, sikistirma sistemi (220) H.264 veya MPEG-2 gibi kayipli veya kayipsiz olabilir. Sikistirma sisteminin (220) çiktisi, bir taban katman (225) olarak iletilebilir. Kodlanan ve kodu çözülen sinyaller arasindaki sapmayi azaltmak amaciyla, kodlayicinin (130) ilgili bir sikistirmayi açma prosesi (230) ile sikistirma prosesini (220) ve 210'un ileri dönüsümleri ile ilgili olarak ters dönüsümleri (240) takip etmesi sira disi degildir. Dolayisiyla, öngörücü (250) bu girdilere sahip olabilir: VDR girdisi (205) ve ilgili bir kod çözücü ile alinacak SDR' sinyaline karsilik gelen SDR' sinyali (. Girdi VDR ve SDR' verisi kullanan öngörücü ( bir tahminini veya bir yaklasik degerini temsil eden sinyali (257) olusturacaktir. Ekleyici (260), çikti kalinti sinyali (265) olusturmak amaciyla, öngörülen VDR'yi ( çikarir. Ardindan (gösterilmemistir), kalinti (265), diger bir kayipli veya kayipsiz kodlayici ile ayrica kodlanabilir ve bir güçlendirme katmani olarak kod çözücüye iletilebilir. Öngörücü (250) ayrica, üst veri (255) olarak öngörü prosesinde kullanilan öngörü parametrelerini saglayabilir. Öngörü parametrelerinin, örnegin kare-kare bazinda veya sahne-sahne bazinda kodlama prosesi sirasinda degisebilmesi nedeniyle, bu üst veriler ayrica taban katmanini ve güçlendirme katmanini içeren verilerin bir parçasi olarak kod çözücüye iletilebilir.

SDR' ( ayni sahneyi temsil etmesi, ancak dinamik aralik ve renk gami gibi farkli özelliklere sahip farkli ekranlari hedeflemesi nedeniyle, bu iki sinyal arasinda çok yakin bir korelasyon olmasi beklenir. Bu bulusun örnek bir düzenlemesinde, girdi VDR sinyalinin ilgili SDR' sinyalini ve bir çok degiskenli MMR operatörünü kullanarak öngörülmesine olanak saglayan yeni bir çok degiskenli çoklu regresyon (MMR) öngörücü (250) gelistirilmistir. ÖRNEK ÖNGÖRÜ MODELLERI Sekil 3, bu bulusun örnek bir uygulamasina göre, bir MMR öngörücünün (300) girdi ve çikti arayüzlerini gösterir. Sekil 3'e göre öngörücü (330), sirasiyla VDR ve SDR görüntü verisini temsil eden girdi vektörlerini (v 310 ve 5 320) ve girdi v`nin öngörülen degerini temsil eden çikti vektörünü (V 340) alir. Örnek Gösterim ve Adlandirma SDR görüntüsündeki (320) i. pikselin üç renk bileseni asagidaki sekilde gösterilir: S [5.. i i .] ll i VDR girdisindeki (310) i. pikselin üç renk bileseni asagidaki sekilde gösterilir: Öngörülen VDR'deki (340) i. pikselin öngörülen üç renk bileseni asagidaki sekilde gösterilir: Bir renk bilesenindeki toplam piksel sayisi p olarak gösterilir.

Esitliklerde (1-3) renk pikselleri, RGB, YUV, YCbCr, XYZ veya diger herhangi bir renk temsili olabilir. Esitlikler (1-3), ayrica asagida gösterildigi gibi, bir görüntü veya bir video karesindeki her bir pikselin üç-renkli bir temsilini varsayarken, burada açiklanan yöntemler piksel basina üçten fazla renk bilesenine sahip görüntü ve Video temsillerine veya girdilerden birinin diger girdiden farkli bir renk temsili sayisina sahip piksellere sahip oldugu görüntü temsiline kadar kolayca genisletilebilir.

Birinci Derece Modeli (MMR-1) Bir Çok Degiskenli Çoklu Regresyon (MMR) modelini kullanarak, birinci derece öngörü modeli asagidaki sekilde ifade edilebilir: burada MÜ), bir 3x3 matristir ve ri bir 1x3 vektördür ve asagidaki sekilde tanimlanir: Bunun bir çoklu renk kanali öngörü modeli oldugu unutulmamalidir. Esitligin (4) Visinde her bir renk bileseni, girdideki bütün renk bilesenlerinin dogrusal bir kombinasyonu olarak ifade edilir. Diger bir deyisle, her bir çikti pikseline yönelik olarak, her bir renk kanalinin birbirinden bagimsiz ve kendi basina islendigi diger tek-kanalli renk öngörücülerin aksine, bu model bir pikselin bütün renk bilesenlerini dikkate alir ve dolayisiyla herhangi bir renkler arasi korelasyondan ve fazlaliktan tam olarak faydalanir.

Esitlik (4) tek bir matris-bazli ifade kullanilarak sadelestirilebilir: Bir karenin (veya bir girdinin diger uygun dilimi veya bölümü) bütün p piksellerini bir araya toplayarak, asagidaki matris ifadesine ulasilabilir: öngörülen girdi ve çikti verisini temsil eder, 8' bir px4 veri matrisidir, V bir px3 matrisidir ve MÜ) bir 4x3 matristir. Burada kullanildigi gibi, MÜ), degisebilir bir sekilde, bir çok degiskenli operatör veya bir öngörü matrisi olarak bilinebilir.

Esitligin (8) bu dogrusal sistemine dayanarak, bu MMR sistemi iki farkli problem ile formüle edilebilir: her ikisi yaygin olarak bilinen sayisal yöntemler kullanilarak çözülebilen (a) bir en küçük kareler problemi veya (b) bir toplam en küçük kareler problemi. Örnegin, bir en küçük kareler yaklasimi kullanilarak, M'ye yönelik çözümün problemi, artik veya öngörü ortalama kareler hatasinin minimize edilmesi olarak formüle edilebilir; veya mian-W . iltli burada V ilgili VDR girdi verisi kullanilarak olusturulan bir px3 matrisidir.

Esitlikler (8) ve (10) göz önünde bulundurularak, MW'e yönelik optimal çözüm asagidaki sekilde verilir: burada, 8”, S”nin bir devrigini belirtir ve S'TS' bir 4x4 matristir.

S“nin tam sütun rankina sahip olmasi durumunda, örnegin, bu durumda, M“layrica, SVD, QR veya LU ayrisimlarini içeren birçok alternatif sayisal teknikler kullanilarak çözülebilir.

Ikinci Derece Modeli (MMR-2) Esitlik (4), birinci derece MMR öngörü modelini temsil eder. Asagida açiklandigi gibi daha yüksek bir öngörü derecesinin kabul edildigi ayrica göz önünde bulundurulabilir.

Ikinci derece öngörü MMR modeli, asagidaki sekilde ifade edilebilir: i` s'NI':~s.\}I'1~ii tlîi M'” nig'_ ni; m'îz' .ve s [i i 5_ . (lîi Esitlik (12) tek bir öngörü matrisi kullanilarak sadelestirilebilir, i" s'W-I " . (Hi l 4' I`i NI .. i i m." m. m.: . tlri Bütün p pikselleri bir araya getirilerek, asagidaki matris ifadesi açiklanabilir: ' i - HH› Esitlik (14), önceki bölümde açiklanmis olan ayni optimizasyon ve çözümler kullanilarak çözülebilir. M(2)'ye yönelik, en küçük kare problemi için optimal çözüm: burada, SmTSm bir 7x7 matristir. Üçüncü derece veya daha yüksek MMR modelleri ayrica benzer bir yol ile olusturulabilir. Çapraz Çarpimli Birinci Derece Modeli (MMR-1 C) Alternatif bir MMR modelinde, esitligin (4) birinci derece modeli her bir pikselin renk bilesenleri arasina içler dislar çarpimi dahil etmek amaciyla, asagida oldugu gibi gelistirilebilir: burada lW” bir 3x3 matristir ve n bir 1x3 vektördür, her ikisi esitlikte (5) açiklandigi gibidir veinci?) md:) ”10:71) ÖD : mas) mcg'g nicgg) 5 mes) mail:) mcgg' Önceki yaklasimin aynisini izleyerek, esitligin (20) MMR-1G modeli, asagidaki gibi tek bir öngörü matrisi (MC) kullanilarak sadelestirilebilir: burada ._ , IHL . Hi'ii'. HRK; IYI( :i Hlii'i "Et" Sti-[15. SCJ-[I \ \ x` h.'.\. .iç \_ i ay x '.\_ i_. II-U Bütün p pikselleri bir araya getirilerek, asagidaki gibi sadelestirilmis bir matris ifadesi türevlenebilir, i' srvxir'”. :251 SC bir px(1+7) matristir ve esitlik (25) daha önce açiklanan ayni en küçük kareler çözümü kullanilarak çözülebilir. Çapraz Çarpimli Ikinci Derece Modeli (MMR-2C)Birinci derece MMR-1C modeli ayrica ikinci derece verilerini içerecek sekilde genisletilebilir. Örnegin, ýnii'g` ivii'jf' .imîj'ý (1. m'i 'I im" ' nu' (Ni ve esitligin (27) kalan bilesenleri daha önce esitliklerde (5-26) açiklananlar ile aynidir. Önceki gibi, esitlik (27) basit bir öngörü matrisi MCiz) kullanilarak sadelestirilebilir, NlciI): ön) S( '-I 5 S( s sc . l'3I`i Bütün p piksellerini bir araya getirerek, asagidaki sadelestirilmis bir matris ifadesine ulasilabilir i" 50› -.\i("- . i.`»3'i ve SClZ) bir px(1 + 2*7) matristir ve daha önce açiklandigi gibi ayni en küçük kareler çözümleri uygulanabilir. Çapraz çarpim parametrelerine sahip üçüncü derece veya daha yüksek modeller benzer bir sekilde olusturulabilir. Alternatif olarak, Chapter 5.4.3 of "Digital Color gibi, MMR çapraz çarpim modelinin bir K-derece temsili asagidaki formülasyon kullanilarak açiklanabilir: 4 ` I \ i . 1-41..“ ' burada K, MMR öngörücünün en yüksek derecesini gösterir.

MMR'ye dayanan Konumsal Genisleme (MMR-C-S) Buraya kadar açiklanan bütün MMR modellerinde, öngörülen bir pikselin (9,) degeri yalnizca ilgili, normal olarak es konumlu, si'nin girdi degerlerine baglidir. MMR-bazli öngörüde, veriler dikkate alinarak komsu piksellerden fayda saglanabilir. Bu yaklasim, FIR tipi filtreler gibi, konumsal alandaki girdilerin herhangi bir MMR modeli dogrusal-tip islenmesine entegre edilmesi ile ilgilidir.

Bir görüntüde sekiz olasi komsu pikselin hepsinin göz önünde bulundurulmasi halinde, bu yaklasim öngörü matrisimize (M) renk bileseni basina sekiz taneye kadar daha fazla birinci derece degiskenler ekleyebilir. Ancak pratikte genellikle, sadece iki yatay ve iki dikey komsu piksel ile iliskili öngörü degiskenlerini eklemek ve çapraz komsulari yok saymak yeterlidir. Bu durum, öngörü matrisine renk bileseni basina dört taneye kadar degisken, diger bir deyisle üst, sol, alt ve sag pikseller ile ilgili olanlari, ekleyecektir.

Benzer sekilde, komsu piksel degerlerinin daha yüksek derecesi ile iliskili parametreler ayrica eklenebilir.

Bu tür bir MMR-konumsal modelin hesaplama gereksinimlerini ve karmasikligini sadelestirmek amaciyla, Iüminans bileseni (bir Luma-Chroma temsilinde oldugu gibi) veya Yesil bilesenler (RGB temsilinde oldugu gibi) gibi tek bir renk bilesenine yönelik geleneksel modellere konumsal genislemelerin eklenmesi düsünülebilir. Örnegin, esitliklerden (34-36) sadece yesil renk bilesenine yönelik konumsal-bazli piksel öngörüsünün eklendigi varsayilarak, yesil bir çikti piksel degerinin öngörülmesine yönelik genel bir ifade asagidaki gibi olur: KonumsaI-Genisleme ile Birinci Derece Modeli (MMR-1-S) Diger bir örnek uygulamada oldugu gibi, esitligin (4) birinci derece MMR modeli (MMR- 1), ancak burada renk bilesenlerinin biri veya daha fazlasindaki konumsal genislemeyi içermek amaciyla gelistirilmis haliyle göz önünde bulundurulabilir; Örnegin birinci renk bilesenindeki her bir pikselin dört komsu pikseline uygulandiginda: x` süt) ~s\'l'vii. (SM burada IW” bir 3x3 matristir ve n bir 1x3 vektördür, her ikisi asagidaki esitlikte (5) açiklandigi gibidir, 13“) _ iiidgp 0 0 burada, esitlikteki (39) m, m sütunlari ve n satirlarina sahip bir girdi karesindeki sütunlarin sayisini veya mxn = p toplam pikselleri gösterir. Esitlikler (39), bu yöntemleri, diger renk bilesenlerine ve alternatif komsu piksel konfigürasyonlarina uygulamak amaciyla kolayca genisletilebilir.

Yukaridaki yaklasimlarin aynisi izleyerek, esitlik (38) dogrusal esitliklerin bir sistemi olarak kolayca formüle edilebilir, i" SD-Ml) = . ..mi bu, daha önce açiklandigi gibi çözülebilir. Üçten Fazla Ana Renge Sahip VDR Sinyallerine Uygulama Hedeflenen MMR öngörü modellerinin hepsi kolayca, üçten fazla ana renge sahip sinyal alanlarina genisletilebilir. Örnek olarak, bir SDR sinyalinin üç ana renge, diger bir deyisle RGB`ye sahip oldugu durum düsünülebilir, ancak VDR sinyali alti ana renk ile P6 renk alaninda açiklanir. Bu durumda, esitlikler (1-3) asagidaki gibi yeniden yazilabilir, Daha önce oldugu gibi, bir renk bilesenindeki piksellerin sayisi p ile gösterilir. Burada esitligin (4) birinci derece MMR öngörü modeli (MMR-1) göz önünde bulunduruldugunda, x` s 81"' ~n . t-H'i Esitlik (41) asagida oldugu gibi tek bir öngörü matrisi (MW) kullanilarak ifade edilebilir, 1 Il' -.

M 1 II` H.. IJ” Ii I: m 4' mit' m" m'i` nü` m _" Bütün p piksellerini bir araya getirerek, bu öngörü problemi asagidaki gibi açiklanabilir V” 1 bir px6 matristir, 5” ' bir px4 matristir ve M(') bir 4x6 matristir.

Daha yüksel dereceli MMR öngörü modelleri ayrica, benzer sekilde genisletilebilir ve öngörü matrislerine yönelik çözümler daha önce sunulan yöntemler yoluyla elde edilebilir. ÇOK KANALLI ÇOKLU REGRESYON ÖNGÖRÜSÜNE YÖNELIK ÖRNEK PROSES Sekil 4, bulusumuzun bir örnek uygulamasina göre, çok kanalli çoklu regresyon öngörüsüne yönelik bir örnek prosesi gösterir.

Proses adimda (410) baslar, burada öngörücü (250) gibi bir öngörücü girdi VDR ve SDR sinyallerini alir. Iki girdi göz önünde bulunduruldugunda, adimda (420), öngörücü hangi MMR modelini seçecegine karar verir. Önceden açiklandigi gibi (bununla sinirli olmaksizin): birinci derece (MMR-1), ikinci derece (MMR-2) üçüncü veya daha yüksek derece, çapraz çarpimli birinci derece (MMR-1 C), çapraz çarpimli ikinci derece (MMR- 2C), çapraz çarpimli üçüncü veya daha yüksek derece veya ilave konumsal genislemelere sahip yukaridaki modellerin herhangi biri dahil olmak üzere, birçok MMR modeli arasindan seçim yapabilir.

MMR modelinin seçilimi, SDR ve VDR girdileri hakkinda önceki bilgi, mevcut kompütasyonel ve hafiza kaynaklari ve hedef kodlama verimliligi dahil olmak üzere çok sayida kriteri göz önünde bulunduran birçok yöntemi kullanarak yapilabilir. Sekil 5, artigin önceden belirlenen esikten daha az olmasina yönelik gereksinimlerine dayanan adimin (420) bir örnek uygulamasini gösterir.

Daha önce açiklandigi gibi, herhangi bir MMR modeli asagidaki biçimin bir dogrusal esitlikler dizisi olarak temsil edilebilir, burada M bir öngörü matrisidir.

Adimda (430), M, birçok sayisal yöntem kullanilarak çözülebilir. Örnegin, V ve bunun tahmini olan V arasindaki aitigin ortalama karesini minimize etmeye yönelik zorlama NI iS'SrS'V tîl'i Sonuç olarak adimda (440), öngörücü, esitligi (50) kullanarak V ve M çikarir.

Sekil 5, öngörü sürecinde bir MMR modelinin seçilmesine yönelik örnek bir prosesi ( veya MMR-1 gibi olasi daha basit model gibi önceki bir karede veya sahnede kullanilanlardan biri gibi, bir baslangiç MMR modeli ile adimda (510) baslayabilir. M'ye yönelik çözümün akabinde, adimda (520), öngörücü girdi V ve bunun öngörülen degeri arasindaki öngörü hatasini hesaplar. Adimda (530), öngörü hatasinin verili bir esikten daha düsük olmasi halinde, öngörücü mevcut modeli seçer ve seçilim prosesini (540) durdurur, aksi halde adimda (550), daha kompleks bir model kullanip kullanmayacagini arastirir. Örnegin, mevcut modelin MMR-2 olmasi halinde, öngörücü MMR-2-C veya MMR-Z-C-S kullanmaya karar verebilir. Daha önce açiklandigi gibi, bu karar öngörü hatasinin degeri, isleme gücü gereksinimleri ve hedef kodlama verimliligi dahil birçok kritere bagli olabilir. Daha kompleks bir modelin kullaniminin uygulanabilir olmasi halinde, adimda (560) yeni bir model seçilir ve proses adima (520) geri döner. Aksi halde, öngörücü mevcut modeli (540) kullanacaktir. Öngörü prosesi, (400), mevcut hesaplama kaynaklarini kullanirken, kodlama verimliligini sürdürmek amaciyla gerekli görülmesi durumunda çesitli sikliklarda tekrar edilebilir. Örnegin, video sinyallerinin kodlanmasi sirasinda, proses (400), her bir kareye, bir kareler grubuna veya öngörü artiginin belirli bir esigi astigi her duruma yönelik olarak her bir önceden belirlenmis video dilim boyutu bazinda tekrar edilebilir. Öngörü prosesi (400) ayrica, bütün mevcut girdi piksellerini veya bu piksellerin bir alt örneklemini kullanabilir. Bir örnek uygulamada, sadece girdi verisinin her k. piksel sütunundan ve her k. piksel satirindan pikseller kullanilabilir, burada k, bir tam sayi esitidir veya ikiden büyüktür. Baska bir örnek uygulamada, belirli bir kirpma esiginin altindaki (örnegin, sifira çok yakin) girdi piksellerini veya belirli bir doyma esiginin üzerindeki (örnegin, n-bit verisine yönelik, 2"-1'e çok yakin piksel degerleri) pikselleri atlamaya karar verilebilir. Ancak baska bir uygulamada, piksel örneklem boyutunu azaltmak ve belirli bir uygulamanin kompütasyonel zorlamalarini saglamak amaciyla bu tür alt örnekleme ve esikleme tekniklerinin bir kombinasyonu kullanilabilir.

GÖRÜNTÜ KOD ÇÖZME Mevcut bulusun düzenlemeleri, bir görüntü kodlayici veya bir görüntü kod çözücü üzerinde uygulanabilir. Sekil 6, bu bulusun bir düzenlemesine göre kod çözücünün (150) bir örnek uygulamasini gösterir.

Kod çözme sistemi (600), sikistirmayi açma (630) ve çesitli ters dönüsümlerin (640) akabinde çikarilan bir taban katmani (690), istege bagli bir güçlendirme katmani (veya artik) (665) ve üst veriyi (645) kombine edebilen kodlanmis bir bitakisi alir. Örnegin bir VDR-SDR sisteminde, taban katmani (690) kodlanmis sinyalin SDR temsilini temsil edebilir ve üst veri (645), kodlayici öngörücüde (250) kullanilan MMR öngörü modeli hakkindaki bilgiyi ve ilgili öngörü parametrelerini içerebilir. Bir örnek uygulamada, kodlayicinin bu bulusun yöntemlerine göre bir MMR öngörücü kullanmasi durumunda, üst veri kullanilan modelin (örnegin MMR-1, MMR-2, MMR-2G ve benzeri) tanimlanmasini ve belirli bir model ile ilgili bütün matris katsayilarini içerebilir. Taban katmani (690) s ve üst veriden (645) çikarilan renk MMR ile ilgili parametreler göz önünde bulunduruldugunda, öngörücü (650), burada açiklanan herhangi bir ilgili esitligi kullanarak öngörülen Vyi (680) hesaplayabilir. Örnegin, tanimlanan modelin MMR-20 olmasi durumunda, V (680) esitlik (32) kullanilarak hesaplanabilir. Atrtik olmamasi veya artigin göz ardi edilebilir olmasi halinde, öngörülen deger (680) son VDR görüntüsü olarak dogrudan çikarilabilir. Aksi halde, ekleyicide (660), öngörücünün (680) çiktisi VDR sinyali (670) çikarmak amaciyla artiga (665) eklenir. ÖRNEK BILGISAYAR SISTEMI UYGULAMASI Mevcut bulusun düzenlemeleri, bir bilgisayar sistemi, elektronik devre sistemi ve bilesenlerde konfigüre edilen sistemler ve bir mikrokontrolör, bir alanda programlanabilir kapi dizisi (FPGA) veya baska bir konfigüre edilebilir veya programlanabilir lojik cihaz (PLD) gibi bir entegre devre (IC) cihazi, bir kesitli zaman veya dijital sinyal islemcisi (DSP), bir uygulama spesifik IC (ASIC) ve/veya bu tür sistemlerin birini veya daha fazlasini içeren aparatlar, cihazlar veya bilesenler ile uygulanabilir. Bilgisayar ve/veya IC, burada açiklananlar gibi, MMR bazli öngörü ile ilgili talimatlari gerçeklestirebilir, kontrol edebilir veya uygulayabilir. Bilgisayar ve/veya IC, burada açiklandigi gibi MMR öngörüsü ile ilgili birçok parametre veya degerden herhangi birini hesaplayabilir. Görüntü ve video dinamik aralik genislemesi düzenlemeleri, donanim, yazilim, donanim yazilimi ve bunlarin çesitli kombinasyonlarinda uygulanabilir.

Bulusun belirli uygulamalari, islemcilerin bulusun bir yöntemini gerçeklestirmesini saglayan yazilim talimatlarini gerçeklestiren bilgisayar islemcilerini içerir. Örnegin, bir ekrandaki, bir kodlayicidaki, bir set üstü kutusundaki, bir transkodlayicidaki veya benzerlerindeki bir veya daha fazla islemci, islemcilere erisebilen bir program hafizasindaki yazilim talimatlarini gerçeklestirerek yukarida açiklandigi gibi MMR-bazli öngörü yöntemlerini uygulayabilir. Bulus ayrica bir program ürünü biçiminde saglanabilir. Program ürünü, bir veri islemcisi tarafindan gerçeklestirilmesi durumunda, veri islemcisinin bulusun bir yöntemini gerçeklestirmesini saglayan talimatlari içeren bir bilgisayarda okunabilir sinyaller dizisini tasiyan herhangi bir vasitayi içerebilir. Bulusa göre program ürünleri, çok çesitli biçimlerin herhangi birinde olabilir. Program ürünü örnegin, flopi disketler, sabit disk sürücülerini içeren manyetik veri deposu, CD ROMIar, DVDIeri içeren optik veri deposu, ROMIar, flash RAM içeren elektronik veri deposu veya benzerleri gibi fiziksel ortamlari içerebilir. Program ürünü üzerindeki bilgisayarda okunabilir sinyaller istege bagli olarak sikistirilabilir veya sifrelenebilir.

Bir bilesenin (örnegin, bir yazilim modülü, islemci, düzenek, cihaz, devre vb.) yukaridakine refere etmesi durumunda, aksi belirtilmedikçe, bu bilesene referans (bir düzenlemelerindeki fonksiyonu gerçeklestiren açiklanan yapiya yapisal olarak esdeger olmayan bilesenler dahil olmak üzere, açiklanan bilesenin fonksiyonunu gerçeklestiren herhangi bir bilesen (örnegin, fonksiyonel olarak esdeger) olarak yorumlanabilir.

ESDEGERLER, GENISLETMELER, ALTERNATIFLER VE DIGERLERI VDR ve SDR görüntülerin kodlanmasinda MMR öngörüsünün uygulanmasi ile ilgili olan örnek düzenlemeler bu sekilde açiklanir. Yukaridaki tarifnamede, mevcut bulusun düzenlemeleri, uygulamadan uygulamaya degisebilen çok sayida spesifik detaya referans ile tanimlanmistir. Dolayisiyla, bulus olanin ve basvuru sahipleri tarafindan bulus olmasi amaçlananin tek ve özel göstergesi, sonraki herhangi bir düzeltme dahil olmak üzere, bu tür istemlerin düzenlendigi spesifik biçimde, bu basvurudan çikan istemler dizisidir. Bu tür istemlerde içerilen kosullara yönelik burada açikça ortaya koyulan bütün tanimlar, istemlerde kullanilan bu tür kosullarin anlamini kontrol edecektir. Bu nedenle, bir istemde açikça anlatilmayan hiçbir sinirlama, eleman, nitelik, özellik, avantaj veya vasif, hiçbir sekilde bu istemin kapsamini sinirlamamalidir. Bu nedenle tarifname ve çizimler, sinirlayici bir baglamdan çok açiklayici bir baglamda dikkate alinacaktir. li DUDLOÜCO lmlm WLWF C_CUE`:HW_V__w ”Etwwstm _ CO: Ild| . m fe& Konu. Ko& _ fox. m E959_ canak whmom l cm› ama mo› mctm› 05me Ongorucu 340 M[ 1 __› Öngörülen VDR 300/ SEKIL 3 Girdi VDR (V) ve SDR (S) sinyallerinin alinmasi Öngörü matrisindeki (M) gerekli parametreleri açiklama amaciyla lvll'le modellerinin bir takimindan bir 430\ r M'ye yönelik çözüm M ve öngörülen çiktinin çikarilmasi Baslangiç lvllle modelinin seçilmesi ve uygulanmasi 520\ " Girdi V ve öngörülen çikti hesaplanmasi Mevcut modelin Hata < Esik ise Yeni MMR modelinin seçilmesi ve uygulanmasi 420/ SEKIL 5 kullanilmasi Kalinti 630\ 640\ Sikistirmanin Ters” _I 5 veri Açilmasi Donusum 645 Öngörücü \ 650 SEKIL 6 Taban katmani 90

Claims (1)

1. ISTEMLER Bir islemci kullanarak, ikinci bir dinamik araliga sahip bir görüntü açisindan bir birinci dinamik araliga sahip bir görüntüyü yaklasiklamaya yönelik bir yöntem olup, özelligi bu yöntemin asagidaki adimlari içermesidir; bir birinci görüntünün ve bir ikinci görüntünün alinmasi, burada ikinci görüntü, birinci görüntüden farkli bir dinamik araliga sahiptir; bir veya daha fazla MMR modelinden bir çok kanalli, çoklu regresyon (MMR) öngörü modelinin seçilmesi; seçilen MMR modelinin öngörü parametreleri degerlerinin belirlenmesi; ikinci görüntüye ve seçilen MMR öngörü modelinin öngörü parametrelerinin belirlenen degerlerine bagli olan birinci görüntüyü yaklasiklayan bir çikti görüntüsünün hesaplanmasi, burada çikti görüntünün en az bir renk bileseninin piksel degerleri, ikinci görüntüdeki bütün renk bilesenlerinin piksel degerlerinin bir kombinasyonuna bagli olarak hesaplanir; ve öngörü parametrelerinin belirlenen degerlerinin ve hesaplanan çikti görüntünün çikarilmasi; burada seçilen MMR öngörü modeli, en az sunlardan biridir: her bir piksele yönelik olarak, bu pikselin renk bilesenleri arasinda içler dislar çarpimlari olusturan çapraz çarpimli bir birinci derece MMR modeli, her bir piksele yönelik olarak, bu pikselin renk bilesenlerinin ikinci güçleri arasinda ayrica içler dislar çarpimlari olusturan çapraz çarpimli bir ikinci derece MMR modeli veya her bir piksele yönelik olarak, bu pikselin renk bilesenlerinin üçüncü güçleri arasinda ayrica içler dislar çarpimlari olusturan çapraz çarpimli bir üçüncü derece MMR modeli ve burada, çikti görüntünün bir pikselini öngörmeye yönelik MMR modellerinin herhangi biri ayrica, çikti görüntüdeki öngörülen bir pikselin söz konusu en az bir renk bileseninin piksel degerleri, ikinci görüntüdeki ilgili pikselin bütün renk bilesenlerinin piksel degerlerinin bir kombinasyonuna ve ayrica ikinci görüntüdeki ilgili pikselin komsu piksellerinin söz konusu en az bir renk bileseninin piksel degerlerine bagli olacak sekilde, ikinci görüntüdeki ilgili bir pikselin komsu pikselleri ile ilgili öngörü parametrelerini içerir. . Istem 1'in yöntemi olup, özelligi birinci görüntünün bir Görsel Dinamik Aralik (VDR) görüntüsü içermesi ve ikinci görüntünün bir Standart Dinamik Aralik (SDR) görüntüsü içermesidir. . Istem 1'in yöntemi olup, özelligi komsu piksellerin ikinci görüntüdeki ilgili pikselin sol komsu pikseli, sag komsu pikseli, üst komsu pikseli ve alt komsu pikselini içermesidir. . Istem 2'nin yöntemi olup, özelligi birinci görüntüdeki piksellerin ikinci görüntüdeki piksellerden daha fazla renk bilesenine sahip olmasidir. . Istem 1”in yöntemi olup, özelligi seçilen MMR öngörü modelinin öngörü parametrelerinin degerlerinin belirlenmesinin, ayrica birinci görüntü ve çikti görüntü arasindaki ortalama kare hatasini minimize eden sayisal yöntemlerin uygulanmasini içermesidir. . Istem 1'in yöntemi olup, özelligi bir veya daha fazla MMR öngörü modelinden MMR öngörü modelinin seçilmesinin, ayrica asagidaki adimlari içeren tekrarli bir seçim prosesini içermesidir: (a) bir baslangiç MMR öngörü modelinin seçilmesi ve uygulanmasi; (b) birinci görüntü ve çikti görüntü arasinda bir artik hatasinin hesaplanmasi; (o) artik hatasinin bir hata esiginden küçük olmasi ve baska bir MMR öngörü modelinin seçilebilir olmamasi halinde, baslangiç MMR modelinin seçilmesi; aksi halde birçok MMR öngörü modeli arasindan yeni bir MMR öngörü modelinin seçilmesi, yeni MMR öngörü modelinin önceden seçilen MMR öngörü modelinden farkli olmasi ve adima (b) dönülmesi. Istem 1'in yöntemi olup, özelligi birinci derece MMR modelinin asagidaki formüle göre bir öngörü modeli içermesidir 9; = [Ün 9,2 V13], birinci görüntünün i. pikselinin öngörülen üç renk bilesenini ifade si = [3,1 siz si3], ikinci görüntünün i. pikselinin üç renk bilesenini ifade eder, asagidakine göre IW”, 3x3 öngörü parametresi matrisidir ve n, bir 1x3 öngörü parametresi vektörüdür, istem 7`nin yöntemi olup, özelligi ayrica birinci derece MMR modelinin asagidaki formüle göre çapraz çarpimlar içermesidir 9,. : scsöt” +s.i\7l(” +n, burada Cl”, bir 4x3 öngörü parametresi matrisidir ve sc;, asagidakilere göre bir 1x4 vektördür, mcfl) mai:) 111053) md? mail:) mcjgJ Istem 1'in yöntemi olup, özelligi ikinci derece MMR modelinin asagidaki formüle göre bir öngörü modeli içermesidir (g. :SSK/[(3) +sl.lçlw +n, 0, = [i7i1 l7i-2 i'/,-3], birinci görüntünün i. pikselinin öngörülen üç renk bilesenini ifade si- : [Sn Si'2 s;3], ikinci görüntünün i. pikselinin üç renk bilesenini ifade eder, SJ: : LS.: '5.32 Sazî J degerlerini ifade eder, lW” ve IWZl , 3x3 öngörü parametresi matrisleridir ve n, bir 1x3 öngörü parametresi vektörüdür. Istem 9'un yöntemi olup, özelligi ikinci derece MMR modelinin asagidaki formüle göre ayrica çapraz çarpimlar içermesidir 9,. = scfêm + sicil:) + scjêm + SEN/IU" + n, matrislerini içerir. Bir görüntü kod çözme yöntemi olup, özelligi asagidaki adimlari içermesidir: bir birinci dinamik araliga sahip bir birinci görüntünün alinmasi; üst verinin alinmasi, burada söz konusu üst veri, birinci görüntü açisindan ikinci bir dinamik araliga sahip olan bir ikinci görüntüyü yaklasiklamaya adapte edilen bir çoklu regresyon (MMR) öngörü modelini ve MMR öngörü modelinin öngörü parametrelerini içerir, üst veri ayrica öngörü parametrelerinin önceden belirlenen degerlerini içerir; ve ikinci görüntüyü yaklasiklamaya yönelik bir çikti görüntüyü hesaplamak amaciyla MMR öngörü modeline birinci görüntünün ve öngörü parametrelerinin önceden belirlenen degerlerinin uygulanmasi, burada ikinci dinamik aralik, birinci dinamik araliktan farklidir ve burada çikti görüntüdeki en az bir renk bileseninin piksel degerleri, birinci görüntüdeki bütün renk bilesenlerinin piksel degerlerinin bir kombinasyona bagli olarak hesaplanir, burada seçilen MMR öngörü modeli, en az sunlardan biridir: her bir piksele yönelik olarak, bu pikselin renk bilesenleri arasinda içler dislar çarpimlari olusturan çapraz çarpimli bir birinci derece MMR modeli, her bir piksele yönelik olarak, bu pikselin renk bilesenlerinin ikinci güçleri arasinda ayrica içler dislar çarpimlari olusturan çapraz çarpimli bir ikinci derece MMR modeli veya her bir piksele yönelik olarak, bu pikselin renk bilesenlerinin üçüncü güçleri arasinda ayrica içler dislar çarpimlari olusturan çapraz çarpimli bir üçüncü derece MMR modeli; ve burada çikti görüntünün bir pikselini öngörmeye yönelik MMR modeli ayrica, çikti görüntüdeki öngörülen bir pikselin söz konusu en az bir renk bileseninin piksel degerleri, birinci görüntüdeki ilgili pikselin bütün renk bilesenlerinin piksel degerlerinin bir kombinasyonuna ve ayrica birinci görüntüdeki ilgili pikselin komsu piksellerinin söz konusu en az bir renk bileseninin piksel degerlerine bagli olacak sekilde, birinci görüntüdeki ilgili bir pikselin komsu pikselleri ile ilgili Istem 11,in yöntemi olup, özelligi ikinci derece MMR modelinin asagidaki formüle göre bir öngörü modeli içermesidir ir, :SSIWÜ +s,lW” +n, V; = [9,1 @-2 i?,3], ikinci görüntünün i. pikselinin öngörülen üç renk bilesenini ifade 5; = [3,1 3,2 5,31, birinci görüntünün i'. pikselinin üç renk bilesenini ifade eder, 5;:[5'5 S5` S] birinci görüntünün i. pikselinin üç renk bileseninin kare degerlerini ifade eder, lWZl ve lWZ) , 3x3 öngörü parametresi matrisleridir ve n, bir 1x3 öngörü parametresi vektörüdür. Istem 12'nin yöntemi olup, özelligi ikinci derece MMR modelinin ayrica asagidaki formüle göre çapraz çarpimlar içermesidir = ['1 i' 'l 'L ] veCl1>veC(2>,4x30ngoru parametresi matrislerini içerir. istem 11'in yöntemi olup, özelligi birinci görüntünün bir SDR görüntüsü içermesi ve ikinci görüntünün bir VDR görüntüsü içermesidir. Bir geçici olmayan bilgisayarda okunabilen depolama ortami olup, özelligi istem 1'e göre bir veya daha fazla islemci ile bir yöntemi gerçeklestirmeye yönelik bunun üzerinde bilgisayarda uygulanabilir talimatlari depolamis olmasidir. Bir geçici olmayan bilgisayarda okunabilen depolama ortami olup, özelligi istem 11'e göre bir veya daha fazla islemci ile bir yöntemi gerçeklestirmeye yönelik bunun üzerinde bilgisayarda uygulanabilir talimatlari depolamis olmasidir.