(57)【要約】コストファンクションを用いて複数のエンハンスメント機能に対するエンハンスメントベクトルを選択するシステム及び方法である。入力画像（２２）を受け、エンハンスド画像（２４）を出力するシャープネスエンハンスメントシステム（２０）であって、該シャープネスエンハンスメントシステム（２０）は、前記入力画像（２２）をエンハンスする複数のエンハンスメント機能（２６）、及び前記複数のエンハンスメント機能（２６）に対してエンハンスメントベクトルを選択する画質アナライザ（３０）を有し、前記エンハンスメントベクトルは、（１）傾き分析及び（２）ダイナミックレンジ分析を有するコストファンクションに基づいてベクトルの組から選択されるシャープネスエンハンスメントシステムが述べられる。
2005523655.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力画像を受け、エンハンスド画像を出力するシャープネスエンハンスメントシステムであって、当該シャープネスエンハンスメントシステムは、
−  前記入力画像をエンハンスする複数のエンハンスメント機能、及び
−  前記複数のエンハンスメント機能に対してエンハンスメントベクトルを選択する画質アナライザを有し、
前記エンハンスメントベクトルは、（１）傾き分析及び（２）ダイナミックレンジ分析を有するコストファンクションに基づいてベクトルの組から選択されることを特徴とするシャープネスエンハンスメントシステム。
【請求項２】
前記エンハンスメントベクトルは前記入力画像の各ブロックに対して選択されることを特徴とする請求項１に記載のシャープネスエンハンスメントシステム。
【請求項３】
前記ダイナミックレンジ分析は、
−  前記入力画像からブロックの制御されたダイナミックレンジを計算するメカニズム、及び
−  前記ブロックが少なくとも１つのエンハンスメント機能によりエンハンスされた後前記制御されたダイナミックレンジに対して前記ブロック内の各ピクセルを評価するメカニズムを含むことを特徴とする請求項１に記載のシャープネスエンハンスメントシステム。  
【請求項４】
前記制御されたダイナミックレンジは、
−  前記ブロック内の最大及び最小ピクセル値、及び
−  前記ブロックに関連するオーバーシュート及びアンダーシュートの許容される量に基づいて計算されることを特徴とする請求項３に記載のシャープネスエンハンスメントシステム。
【請求項５】
前記各ピクセルを評価するメカニズムは、前記制御されるダイナミックレンジを越える各ピクセルに対して前記コストファンクションを増大させることを特徴とする請求項３に記載のシャープネスエンハンスメントシステム。  
【請求項６】
前記各ピクセルを評価するメカニズムは、前記制御されるダイナミックレンジ内の各ピクセルに対して前記コストファンクションを減少させることを特徴とする請求項３に記載のシャープネスエンハンスメントシステム。  
【請求項７】
前記傾き分析は、
−  前記入力画像からブロックのエッジセンタを計算するメカニズム、及び
−  前記ブロックが少なくとも１つのエンハンスメント機能によりエンハンスされた後前記エッジセンタ近傍の傾き値を計算するメカニズムを含むことを特徴とする請求項１に記載のシャープネスエンハンスメントシステム。  
【請求項８】
前記傾き値は前記エッジセンタ近傍の３つのピクセル対の絶対差の合計に等しいことを特徴とする請求項７に記載のシャープネスエンハンスメントシステム。
【請求項９】
前記傾き値は前記コストファンクションから減じられることを特徴とする請求項８に記載のシャープネスエンハンスメントシステム。
【請求項１０】
前記画質アナライザは前記ベクトルの組における各ベクトルに対して前記コストファンクションを計算することを特徴とする請求項１に記載のシャープネスエンハンスメントシステム。
【請求項１１】
前記画質アナライザは最低の計算されたコストを持つベクトルを前記エンハンスメントベクトルとして選択することを特徴とする請求項１０に記載のシャープネスエンハンスメントシステム。
【請求項１２】
入力画像を受け、エンハンスド画像を出力する記録媒体に記憶されたプログラムであって、当該プログラムは、
−  前記入力画像をエンハンスする複数のエンハンスメント機能、及び
−  前記複数のエンハンスメント機能に対してエンハンスメントベクトルを選択する手段を有し、
前記エンハンスメントベクトルは、（１）傾き分析及び（２）ダイナミックレンジ分析を有するコストファンクションに基づいてベクトルの組から選択されることを特徴とするプログラム。
【請求項１３】
入力画像のシャープネスをエンハンスしてエンハンスド画像を生成する方法であって、当該方法は、
−  前記入力画像をエンハンスする複数のエンハンスメント機能を備え、
−  前記複数のエンハンスメント機能に対してエンハンスメントベクトルを選択し、
前記エンハンスメントベクトルは、計算されたコストファンクションに基づいてベクトルの組から選択され、前記コストファンクションは、（１）傾き分析及び（２）ダイナミックレンジ分析を用いて計算されることを特徴とする方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、広くは、ビデオイメージのシャープネスエンハンスメントに関し、とりわけ、エンハンスメントの最適レベルを割り出すためのコストファンクション(cost function)を計算するシステム及び方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
結果の画像が改善されるように画像コンテンツを修正する多くのビデオエンハンスメント技術が存在する。改善は、画像内のあるアーチファクトの減衰に起因したり、画像内のある情報の強調に起因したり、まして新しいビデオデータの付加に起因するかもしれない。ビデオエンハンスメントの一例は、画像の望ましくないデータにフィルタをかけ最終的な画質を改善するノイズリダクション機能である。ビデオエンハンスメントの他の例は、既存の高周波を選択的にエンハンスするか、新しい高周波を画像に付加して知覚されるシャープネスを改善するシャープネス改善である。
【０００３】
しかしながら、同一の画像データが一連のビデオエンハンスメントアルゴリズムを通過していくことは珍しくないので、最適な画質を保証することは困難である。簡単な例として、ノイズリダクション及びシャープネスエンハンスメントアルゴリズムの縦続接続を考える。ノイズリダクションアルゴリズムは、ノイズと捉える、ランダムに見える画像内の高周波を低減し、一方、シャープネスエンハンスメント機能は、テクスチャと捉える、これらの周波数をブーストするであろう。ノイズリダクションを首尾よく行うためにノイズリダクションアルゴリズムは期待されているであろうが、必ずしもノイズのない画像を生成するとは限らない。そして当然そのようなものとして、シャープネスエンハンスメントアルゴリズムは“残された”ノイズを考慮する必要がある。
【０００４】
要約すると、画像をエンハンスするために用いられる機能は、本質的に複雑であり、同一の画像データに作用し、互いに依存する。かくして、種々のビデオエンハンスメント機能を設計し、縦続接続する際には多大な注意を払う必要がある。
【０００５】
同様の問題は、単にシャープネスエンハンスメントシステムを設計する際にも直面する。なぜなら、２以上のシャープネスエンハンスメント機能を実現する要求がよくあるからである。すなわち、複数のシャープネスエンハンスメント機能を利用するシステムにおいては、これら機能の相互依存性により、上述と同様のタイプの問題が生じる恐れがある。
【０００６】
シャープネスエンハンスメント機能は、例えば、エッジの傾き(gradient)を修正してシャープネスエンハンスメントをもたらしてもよく、これは、“ＬＴＩ(Luminance Transient Improvement)”とよく呼ばれる。傾き近傍にオーバーシュート及びアンダーシュートを加えることがシャープネスの印象を改善する他のやり方（すなわち“マッハバンド”効果(“Mach Band”effect)）である。これは、画像内の中域及び／又は高域周波数を選択的にブーストすることによりなされ、”ピーキング(peaking)”と呼ばれる。
【０００７】
図１は、一対のアルゴリズム、すなわち、エンハンスメント機能１６（例えばピーキング及びＬＴＩ）を用いてオリジナル画像１２をエンハンスするシャープネスエンハンスメントシステム１０の実現を示している。エンハンスド画像出力１４は、
【数１】
2005523655.tif 000003
により規定される。ここで、
【数２】
2005523655.tif 000004
は入力ビデオ信号、
【数３】
2005523655.tif 000005
は位置、ｎは画像番号、Fenh1はエンハンスメント１、例えば、ピーキングの出力、Fenh2はエンハンスメント２、例えば、ＬＴＩの出力である。係数α及びβは、“エンハンスメントベクトル”として規定される。
【０００８】
従来の方法においては、入力信号
【数４】
2005523655.tif 000006
の特性に基づいて、係数α及びβは、エンハンスメント機能１６の各々を設計する際に互いに独立して選択される。パラメータはよく実験的に最適化されて、図１に示される組み合わせスキームにおける妥当なセッティングに到達する。これはクリティカルな作業であり、システムが大きくなるほど極めて単調で退屈なものとなりうる。また、係数α及びβは互いに独立しているとみなされるので、相互依存性が機能内で明白に分からず、徹底した試験が行われない場合にアーチファクトをもたらし得る。
【０００９】
このシステムの他の不利な点は、“マニュアルの”最適化作業を繰り返す必要があるので機能の組１６を拡張又は修正することが容易ではないことである。また、機能１６内の空間的及び時間的なコンシステンシ(consistency)が追求されていない。まして、個々のアルゴリズムの設計時にコンシステンシが考慮されたとしても、アルゴリズムの組み合わせがこれを変えてしまうかもしれない。
【００１０】
従って、ビデオエンハンスメントを実行するシステム及び方法にとって、完全に拡張可能であり、種々の機能の相互依存性を考慮し、空間的及び時間的なコンシステンシを保証する必要性が存在する。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１１】
本発明は、シャープネスの質の指示(indication)を与えるコストファンクションを計算するシステム及び方法を提供することにより上述の問題その他に取り組むものである。コストファンクションは、複数のエンハンスメント機能を持つシステムにおけるベクトルの組からのエンハンスメントベクトルの選択を支援するために用いられても良い。
【課題を解決するための手段】
【００１２】
第１の側面において、本発明は、入力画像を受け、エンハンスド画像を出力するシャープネスエンハンスメントシステムであって、当該シャープネスエンハンスメントシステムは、前記入力画像をエンハンスする複数のエンハンスメント機能、及び前記複数のエンハンスメント機能に対してエンハンスメントベクトルを選択する画質アナライザを有し、前記エンハンスメントベクトルは、（１）傾き分析及び（２）ダイナミックレンジ分析を有するコストファンクションに基づいてベクトルの組から選択されることを特徴とするシャープネスエンハンスメントシステムを提供する。
【００１３】
第２の側面において、本発明は、入力画像を受け、エンハンスド画像を出力する記録媒体に記憶されたプログラムであって、当該プログラムは、前記入力画像をエンハンスする複数のエンハンスメント機能、及び前記複数のエンハンスメント機能に対してエンハンスメントベクトルを選択する手段を有し、前記エンハンスメントベクトルは、（１）傾き分析及び（２）ダイナミックレンジ分析を有するコストファンクションに基づいてベクトルの組から選択されることを特徴とするプログラムを提供する。
【００１４】
第３の側面において、本発明は、入力画像のシャープネスをエンハンスしてエンハンスド画像を生成する方法であって、当該方法は、前記入力画像をエンハンスする複数のエンハンスメント機能を備え、前記複数のエンハンスメント機能に対してエンハンスメントベクトルを選択し、前記エンハンスメントベクトルは、計算されたコストファンクションに基づいてベクトルの組から選択され、前記コストファンクションは、（１）傾き分析及び（２）ダイナミックレンジ分析を用いて計算されることを特徴とする方法を提供する。
【００１５】
本発明のこれらの及び他の特徴は、添付の図面と関連して述べられる本発明の種々の側面の以下の詳細な説明からより明らかに理解されるであろう。  
【発明を実施するための最良の形態】
【００１６】
１．概要
ここでは、シャープネスエンハンスメントシステムにおける一組のエンハンスメント機能のパフォーマンスを改善するシステム及び方法が述べられる。これを達成するために、出力の質が客観的に測られ、個々のエンハンスメント機能と関連するゲインが、最高の質が達成されるように修正される。個々の機能の出力とは対照的にシステム出力を分析することにより、相互依存性の問題が解消される。
【００１７】
図２は、提案された技術を利用するシステム２０の模範的な図を示す。図２においては、付加的なブロック、すなわち、画質アナライザ３０が含まれ、単に係数α及びβを持つことに代えて、一組の候補ベクトル（αｉ、βｉ）が含まれている。以下に述べられるように、本発明は、エンハンスメントベクトルを構成する係数α及びβが独立して選択されないシステムを提供する。正確に言えば、画質アナライザ３０が、ベクトルの候補の組（αｉ、βｉ）から最適なエンハンスメントベクトル（αｏｐｔ、βｏｐｔ）を、該組における各ベクトルにより生成される出力の質に基づいて選択する。これを達成するために、コストファンクションが、エンハンスメントベクトルの組からのどのベクトルが用いられるべきかを決定するために利用される。コストファンクションの実現を以下詳細に述べる。
【００１８】
ひとたびエンハンスメントベクトル（αｏｐｔ、βｏｐｔ）が画質アナライザ３０により選択されると、該エンハンスメントベクトルはエンハンスメント機能と共に現在のブロックに適用される。画質アナライザは、画像の各ブロックに対するエンハンスメントベクトルを選択する。
【００１９】
図２のシステム３０の出力は、
【数５】
2005523655.tif 000007
として与えられる。ここで、エンハンスメントベクトル（αｏｐｔ、βｏｐｔ）を構成する係数はベクトルの組（αｉ、βｉ）（ｉ＝１、２、．．．、候補の数）から選択される。ここに述べられるシステムは２つのエンハンスメント機能２６に限定されないことを理解されたい。画像のシャープネスに貢献するより多くの機能がある場合、エンハンスメントベクトルは（α、β、γ．．．）と拡張され得る。
【００２０】
２．画質アナライザ
図３を参照して、模範的な画質アナライザ３０を示す。画質アナライザ３０は、候補ベクトルの組４６からエンハンスメントベクトル４０を選択するエンハンスメントベクトル選択システム３８を含む。エンハンスベクトルの選択は、傾き分析３４及びダイナミックレンジ制御３６を含むコストファンクション３２を用いて達成される。
【００２１】
候補の組からの最高のすなわち最適なエンハンスベクトルの評価は、最小コストを生じるもの、すなわち、
【数６】
2005523655.tif 000008
として規定される。ここで、ｉ＝１、２、．．．、候補の数であり、ｅ（）はパラメータとしてベクトルαｉ、βｉを持つコストファンクションである。
【００２２】
コストファンクション３２は、良好な質を規定する全てのファクタを取り入れ、またアーチファクト防止メカニズムを備えるべきである。例えば、シャープネスエンハンスメント機能の場合、傾きの険しさ(steepness)が重要なファクタであり、コストファンクションにおいて考慮されるべきである。シャープネス改善から生じるかもしれないエイリアシング等のアーチファクトが防止されるべきである。それ故、保護メカニズムもコストファンクション３２に含まれるべきである。コストファンクション３２は、画質改善の相対量を規定する。
【００２３】
【数７】
2005523655.tif 000009
がコストファンクション３２において相対的な質を測るために用いられることに留意されたい。これは、α及びβが別個に扱われる従来の方法と異なる。かくして、エンハンスメント機能２６における相互依存性が対処される。
【００２４】
コンシステンシを改善し、計算量を低減させるために、エンハンスメントベクトル４０は、標準規定“ＳＤ”格子上の８×８ピクセルの典型的なブロックサイズを持つブロック毎に基づいて決定される。かくして、各８×８サイズのブロックが、従来の方法における各ピクセルと比べて当該ブロックに関連するエンハンスメントベクトル４０（α、β）を持つ。ブロックロケーション
【数８】
2005523655.tif 000010
におけるエンハンスメントベクトル（α、β）は
【数９】
2005523655.tif 000011
と書くことができ、ここで、ｂｘはフレームｎに対するｘ方向のブロック番号であり、ｂｙはフレームｎに対するｙ方向のブロック番号であることに留意されたい。しかしながら、簡単にするために（α、β）が用いられる。
【００２５】
３．コストファンクションの詳細
この模範的な実施例によれば、コストは、画像の各ブロックに対する各候補ベクトルに対して計算される。この場合、コストファンクションにより決定される最低コストを持つベクトルが利用される。提案されたコストファンクションは、（１）傾き評価(Gradient Evaluation)及び（２）ダイナミックレンジ制御(Dynamic Range Control)なる２つの部分を持つ。
【００２６】
Ａ．傾き評価
シャープネスを改善する１つの方法は、エンハンスド画像２４におけるエッジの傾きをオリジナル画像２２におけるよりも急峻にすることである。これを達成するために、画像内のエッジセンタ(edge center)を含むエッジ位置が先ず探し出されなければならない。エッジセンタが先ずオリジナル画像２２の各ブロック内の何れのエッジに対しても見つけられる。エッジ検出器が、エッジマップ及び対応するエッジセンタを見つけるために各ブロックについて利用されても良い。エッジを含まないブロックがある可能性もあることに留意されたい。この場合、当該ブロックはスキップできるであろう。ひとたびエッジセンタが見つかると、エッジセンタ周囲の“ｎ”個のピクセル対の傾きがコストファンクション３２から減じられる。この例が図４に示されている。
【００２７】
図４は、４つの候補ベクトルを用いて計算された４つのエッジマッピング、系列１−４を示す。各エッジマッピングすなわち“エッジ”は、ブロックがエンハンスメント機能の１つによりエンハンスされた後のビデオデータのブロックへの各ベクトルの適用を表す。各エッジはピクセルすなわちデータポイント４において１００の輝度値を持つエッジセンタを持つ。図４に示される例において、各エッジは同じ高さ及び同じ幅を持つが、傾きが異なることに留意されたい。コストファンクションに傾き情報を正確に取り込むための１つの模範的な方法は、コストファンクションからエッジセンタの周りの３つのピクセル対の絶対差(absolute difference)を減じることである。この式を用いると、４つの候補ベクトルに対するコストファンクションは以下のようになる。
【数１０】
2005523655.tif 000012
かくして、最も急峻なエッジを持つ候補ベクトル１が最小コストを持つ。
【００２８】
Ｂ．ダイナミックレンジ制御
先に述べたように、エッジの傾きを改善することは、画像内のシャープネスを改善する１つのやり方である。シャープネスを高める他のやり方は、エッジの周りに幾らかの量のオーバーシュート及びアンダーシュート（すなわちマッハバンド効果）を加えることによる。これら方法の両方ともシャープネスを高めるが、常に結果の画像が改善される、特に、オーバーシュート及びアンダーシュートが加えられる場合に改善されるとは限らないことに留意されたい。とりわけ、傾きはエッジの高さ以上に増加すべきではないので、どの程度傾きが増加可能であるかについて制限が課されなければならない。しかしながら、オーバーシュート及びアンダーシュートを加える場合、制限は無い。唯一の制限は、ピクセル値がクリップされる輝度範囲の制限（８ビット輝度値に対しては０−２５５）である。従って、シャープネス増加が“ピーキング”タイプの方法を用いてなされる場合は常に、アンダーシュート及びオーバーシュートの量に対して制限を課す必要がある。
【００２９】
この分析をコストファンクションに取り入れるために、以下の技術が制限を課すために用いられる。先ず、オリジナル画像からのブロックのダイナミックレンジが計算される。如何なる方法がブロックのダイナミックレンジを計算するために用いられても良い。例えば、ブロック内で最高の輝度値を持つ５個のピクセルの平均が、最大値を設けるために用いられても良い。同様に、ブロック内で最低の輝度値を持つ５個のピクセルの平均が、最小値を設けるために用いられても良い。この場合、ダイナミックレンジは最大値−最小値に等しい。
【００３０】
ブロックのダイナミックレンジがそれ程大きくない場合、ノイズ領域であるかもしれないので、如何なるシャープネス増加も回避されるべきである点に留意されたい。同様に、ブロックのダイナミックレンジが非常に大きい場合、ブロックは既にシャープであり、如何なる更なる増加もクリッピングしかもたらさないであろうから、如何なるシャープネス増加も回避されるべきである。かくして、残りの領域においてのみオーバーシュート及びアンダーシュートが加えられるべきである。ダイナミックレンジ並びにブロック内で最高及び最低のピクセル値に基づいて、許容されるオーバーシュート及びアンダーシュートが以下に述べられるようにして計算され得る。
【００３１】
オーバーシュート及びアンダーシュートの量はブロック内で最高及び最低のピクセル値に依存することに留意されたい。かくして、ブロック内のピクセルの最高輝度値が２５５（８ビット輝度値範囲）に非常に近い場合、たとえダイナミックレンジが大きくなくてもオーバーシュートは許容されるべきではない。同様に、ブロック内のピクセルの最低値が０に非常に近い場合、それら値は０にクリップされるであろうからアンダーシュートは許容されるべきではない。
【００３２】
図５は、上述のアイデアを例示し、どのようにしてオーバーシュートの量がブロックのダイナミックレンジに基づいて及び該ブロック内で最高輝度のピクセルの値に基づいて制御されるかが示されている。図５に示されるように、ブロックに対するダイナミックレンジは０及び２５５の間である。最高輝度のピクセルの組の値及びダイナミックレンジに依存して、オーバーシュートの量が決定され得る。
【００３３】
以下の例を考える。最大ピクセル値を１５０、最小ピクセル値を５０と仮定すると、ダイナミックレンジは１００である。この場合、ダイナミックレンジ値１００（ｚ軸）及び最大値１５０（ｘ軸）を図５のグラフに当てはめることにより、オーバーシュートの量（ｙ軸）が決定され得る。この例においては、許容されるオーバーシュートの量はほぼ２０であろう。この場合、最大許容される値の量、すなわち、ブロックに対する“最大制御値”は、最大ピクセル値（１５０）＋許容されるオーバーシュートの量（２０）、すなわち、１７０であろう。“最小制御値”を決定するための同様の計算がアンダーシュートに対してもなされ得る。最大及び最小制御値は“制御されたダイナミックレンジ(controlled dynamic range)”を規定する。
【００３４】
ひとたび制御されたダイナミックレンジが決定されると、（ブロックが何れかのエンハンスメント機能によってエンハンスされた後に計算された）ピクセル情報が以下のようにしてコストファンクション３２に取り入れられても良い。エンハンスドピクセルが制御されたダイナミックレンジ内である場合、ピクセルの値はコストファンクションから減じられる。エンハンスドピクセルが制御されたダイナミックレンジ外である場合、ピクセルの値(または超過値)がコストファンクションに加えられる。
【００３５】
かくして、ひとたび制御されたダイナミックレンジ値が決定されると、画質アナライザ３０はブロック内をピクセル毎に移動し、どこでピクセルが制御されたダイナミックレンジを越えているかを確かめるためにテストすることができる。ピクセル値が所与の範囲を越えている場合、超えた量がコストファンクション３２に加えられ、範囲内である場合、該値が減じられる。これは、全ての候補ベクトルに対してなされる。このようにして、画質アナライザは、どのベクトルがブロックに対してオーバーシャープネス(over-sharpening)をなしているか、及びどのベクトルがそうでないかを見つけることができる。
【００３６】
４．コストファンクションの実現
上述の２つ方法を用いて、各候補ベクトルに対するコストが計算され、最低コストを生じるものが最高のエンハンスメントベクトルとして選択される。４つの候補ベクトルを持つコストファンクション３２に対する模範的な擬似コードは以下の通りである。
【数１１】
2005523655.tif 000013
【００３７】
ここに述べられたシステム、機能、メカニズム及びモジュールは、ハードウェア、ソフトウェア又はハードウェアとソフトウェアとの組み合わせで実現され得ることを理解されたい。これらは、ここに述べられた方法を実行するように構成された如何なるタイプのコンピュータシステム又は他の機器によって実現されても良い。ハードウェアとソフトウェアとの典型的な組み合わせは、ロードされ実行されるときに、コンピュータシステムがここに述べられた方法を実行するように該コンピュータシステムを制御するコンピュータプログラムを持つ汎用コンピュータシステムであろう。他の例では、本発明の１以上の機能的なタスクを実行する特殊化されたハードウェアを含む専用のコンピュータが利用され得る。本発明は、ここに述べられた方法及び機能の実現を可能にする全てのフィーチャを有し、コンピュータシステムにロードされたときにこれらの方法及び機能を実行することができるコンピュータプログラムに埋め込まれることもできる。本文脈におけるコンピュータプログラム、ソフトウェアプログラム、プログラム、プログラム製品又はソフトウェアとは、特定の機能を直接に、又は（ａ）他の言語、コード又は表記法への変換と（ｂ）異なるマテリアル形式での再生とのいずれか若しくは両方の後に実行するための情報処理能力をシステムに持たせることを意図した命令のセットの如何なる言語、コード又は表記法による如何なる表現も意味する。
【００３８】
本発明の好適な実施例の上述の記載は、例示及び記述の目的で提示されている。これらは網羅的であること又は開示されたそのままの形式に本発明を限定することを意図しておらず、上述の教えに照らして多くの変更及び変形が可能であることは明らかである。当業者にとって明確である斯様な変更及び変形は、添付する請求項によって規定される本発明の範囲内に含まれることが意図されている。
【図面の簡単な説明】
【００３９】
【図１】エンハンスメントシステムを示す。
【図２】本発明によるエンハンスメントシステムを示す。
【図３】本発明による画質アナライザを示す。
【図４】本発明による傾きを計算する例を示す。
【図５】本発明によるダイナミックレンジを分析するために利用されるグラフを示す。
【図１】
2005523655.tif 000014
【図２】
2005523655.tif 000015
【図３】
2005523655.tif 000016
【図４】
2005523655.tif 000017
【図５】
2005523655.tif 000018
【国際調査報告】
2005523655.tif 000019
2005523655.tif 000020
2005523655.tif 000021