(57)【要約】本発明の態様では、低ビット深度表示で表示されるデジタル画像を高ビット深度表示に変換するシステム及び方法が提供される。飽和領域における画素群のカラーモデル値が上側飽和閾値を上回る、または下側飽和閾値を下回る構成の飽和領域が特定される。次に、飽和領域における各画素のカラーモデル値が該当する調整量によって調整される。各画素に関する調整量の絶対値は、画像データの特性に基づいて決定される。
2007534060.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像データを低ビット深度表示から高ビット深度表示に変換する方法であって、
飽和領域における画素群を特定する工程であって、飽和領域における個々の各画素のカラーモデル値が、上側飽和閾値を上回る状態、及び下側飽和閾値を下回る状態の内の一方の状態である前記工程と、
飽和領域における個々の画素の各々のカラーモデル値を該当する調整量によって調整する工程であって、各調整量の絶対値は、該当する画素と飽和領域のエッジとの間の画素の数によって少なくとも部分的に変わる前記工程と、
からなる方法。
【請求項２】
飽和領域における画素群を、画像データの画素群のカラーモデル値を第１走査軸に沿って走査して、飽和領域の一つのエッジの始点画素、及び飽和領域の別のエッジの終点画素、を求めることにより特定する請求項１記載の方法。
【請求項３】
各調整量の絶対値を、該当する画素と飽和領域のエッジとの間の画素の数の関数に少なくとも部分的に基づいて決定し、前記関数は極値を飽和領域に有する請求項１乃至２のいずれか一項に記載の方法。
【請求項４】
飽和領域における画素群を、画像データの画素群のカラーモデル値を第１走査軸に沿って走査して、飽和領域の一つのエッジの始点画素、及び飽和領域の別のエッジの終点画素を求めることにより特定する請求項３記載の方法。
【請求項５】
前記関数の極値は始点画素と終点画素との間のほぼ中間に位置する請求項４記載の方法。
【請求項６】
前記関数は、始点画素と終点画素との間のほぼ中間に位置する頂点を有する放物線を含む請求項５記載の方法。
【請求項７】
極値における前記関数の絶対値は、始点画素と終点画素との間の画素の数によって少なくとも部分的に変わる請求項４乃至６のいずれか一項に記載の方法。
【請求項８】
極値における前記関数の絶対値は、始点画素のカラーモデル値と始点画素の前の少なくとも一つの画素のカラーモデル値との間の勾配、及び終点画素のカラーモデル値と終点画素の後の少なくとも一つの画素のカラーモデル値との間の勾配の内の少なくとも一つに基づいて決定される請求項４乃至７のいずれか一項に記載の方法。
【請求項９】
前記関数は、始点画素から、始点画素と終点画素との間のほぼ中間に位置する画素に向かって直線的に上昇し、そして前記関数は、始点画素と終点画素との間のほぼ中間に位置する前記画素から終点画素からに向かって直線的に下降する、請求項５記載の方法。
【請求項１０】
前記関数は、始点画素及び終点画素の内の少なくとも一つにおいて１となる請求項４乃至９のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１１】
各調整量の絶対値を、始点画素と終点画素との間の画素の数に少なくとも部分的に基づいて決定する請求項２記載の方法。
【請求項１２】
各調整量の絶対値を、始点画素のカラーモデル値と始点画素の前の少なくとも一つの画素のカラーモデル値との間の勾配、及び終点画素のカラーモデル値と終点画素の後の少なくとも一つの画素のカラーモデル値との間の勾配の内の少なくとも一つに基づいて決定する請求項２記載の方法。
【請求項１３】
極値の位置を、始点画素のカラーモデル値と始点画素の前の少なくとも一つの画素のカラーモデル値との間の勾配、及び終点画素のカラーモデル値と終点画素の後の少なくとも一つの画素のカラーモデル値との間の勾配の内の少なくとも一つに基づいて決定する請求項４記載の方法。
【請求項１４】
各調整量の絶対値を、飽和領域における画素の数に少なくとも部分的に基づいて決定する、請求項１乃至１３のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１５】
各調整量の絶対値を、飽和領域のエッジに位置する少なくとも一つの画素のカラーモデル値と飽和領域の外側の少なくとも一つの画素のカラーモデル値との間の勾配に少なくとも部分的に基づいて決定する請求項１乃至１４のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１６】
各調整量の絶対値を、該当する画素に関するカラーモデル値が前の時点で一時的にとった一つ以上の値に少なくとも部分的に基づいて決定する、請求項１乃至１５のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１７】
各調整量の絶対値を、該当する画素に関する一つ以上の他のカラーモデル値に少なくとも部分的に基づいて決定する、請求項１乃至１６のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１８】
各調整量の絶対値を、飽和領域を取り囲むレンズフレアパターンを検出する処理、及びレンズフレアパターンのモデルを使用して飽和領域における画素群のカラーモデル値を予測する処理に少なくとも部分的に基づいて決定する、請求項１乃至１７のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１９】
最初に画像データの画素群のカラーモデル値を調整して画像データの中間の高ビット深度表示を行ない、そして飽和領域における個々の画素の各々のカラーモデル値を調整する処理を中間の高ビット深度表示の画素群に対して実行する、請求項１乃至１８のいずれか一項に記載の方法。
【請求項２０】
最初に画像データの画素群のカラーモデル値を調整する処理は、画像データの画素群のカラーモデル値をスケーリングする処理、及び画像データの画素群のカラーモデル値にオフセットを持たせる処理の内の少なくとも一つの処理を含む請求項１９記載の方法。
【請求項２１】
画像データの画素群のカラーモデル値をスケーリングし、そして画像データの画素群のカラーモデル値に対するスケーリングは、画像データの画素群に対して均一である請求項２０記載の方法。
【請求項２２】
飽和領域における画素群を特定する処理は中間の高ビット深度表示の画素群に対して行なわれる請求項１９記載の方法。
【請求項２３】
画像データの画素群のカラーモデル値を第１走査軸に沿って走査する処理では、画素ライン内の一つ以上の更に別の飽和領域に関する始点画素及び終点画素を求め、一つ以上の更に別の飽和領域における個々の各画素のカラーモデル値は、上側飽和閾値を上回る状態、及び下側飽和閾値を下回る状態の内の一方の状態である請求項２及び４乃至１３のいずれか一項に記載の方法。
【請求項２４】
一つ以上の更に別の飽和領域における個々の画素の各々のカラーモデル値を該当する調整量によって調整し、一つ以上の更に別の飽和領域の各々における各画素に関する各調整量の絶対値は、該当する画素と、更に別の飽和領域の始点画素及び更に別の飽和領域の終点
画素の内の少なくとも一つの画素との間の画素の数によって少なくとも部分的に変わる請求項２３記載の方法。
【請求項２５】
画像データの複数の画素ラインに関するカラーモデル値を第１走査軸に沿って繰り返し走査し、そして各飽和領域における個々の画素の各々のカラーモデル値を、画像全体が第１走査軸に沿って走査され、そして調整されてしまうまで調整する、請求項２，４乃至１３、及び２３乃至２４のいずれか一項に記載の方法。
【請求項２６】
画像データの複数の画素ラインに関するカラーモデル値を第２走査軸に沿って繰り返し走査し、そして各飽和領域における個々の画素の各々のカラーモデル値を、画像全体が第２走査軸に沿って走査され、そして調整されてしまうまで調整する、請求項２５記載の方法。
【請求項２７】
第１走査軸に沿って走査され、かつ調整された画像データのカラーモデル値を、第２走査軸に沿って走査され、かつ調整された画像データのカラーモデル値と合成して高ビット深度表示を行なう請求項２６記載の方法。
【請求項２８】
カラーモデル値を合成する処理では、第１走査軸に沿って走査され、かつ調整された画像データのカラーモデル値と、第２走査軸に沿って走査され、かつ調整された画像データのカラーモデル値との平均を取る請求項２７記載の方法。
【請求項２９】
カラーモデル値を合成する処理では、第１走査軸に沿って走査され、かつ調整された画像データのカラーモデル値と、第２走査軸に沿って走査され、かつ調整された画像データのカラーモデル値との平均を取って中間値を取得し、そして中間値を有する一つ以上の隣接画素から成るグループをブラー処理して高ビット深度表示を行なう請求項２７記載の方法。
【請求項３０】
飽和領域における個々の画素の各々のカラーモデル値を、飽和領域における個々の画素の各々のカラーモデル値を該当するスケーリング係数によってスケーリングすることにより調整する、請求項１乃至２９のいずれか一項に記載の方法。
【請求項３１】
カラーモデル値は、他のカラーモデル値を数学的に合成した値を含む請求項１乃至３０のいずれか一項に記載の方法。
【請求項３２】
飽和領域における個々の画素のカラーモデル値を調整した後、更に、画像データの画素群の全てのカラーモデル値を調整して、高ビット深度表示のカラーモデル値の範囲を最大にする、請求項１乃至３１のいずれか一項に記載の方法。
【請求項３３】
コンピュータ読み取り可能な命令を記録した媒体を備えるコンピュータプログラム製品であって、プロセッサがこれらの命令を実行すると、これらの命令によってプロセッサが、画像データを低ビット深度表示から高ビット深度表示に変換する方法を実行し、前記方法では、
飽和領域における画素群を特定し、飽和領域における個々の各画素のカラーモデル値が、上側飽和閾値を上回る状態、及び下側飽和閾値を下回る状態の内の一方の状態であり、そして
飽和領域における個々の画素の各々のカラーモデル値を該当する調整量によって調整し、各調整量の絶対値は、該当する画素と飽和領域のエッジとの間の画素の数によって少なくとも部分的に変わる、
コンピュータプログラム製品。
【請求項３４】
画像データ処理システムであって、前記システムは、画像データを低ビット深度表示から高ビット深度表示に変換するプロセッサを備え、前記プロセッサは、
飽和領域における画素群を特定し、飽和領域における個々の各画素のカラーモデル値が、上側飽和閾値を上回る状態、及び下側飽和閾値を下回る状態の内の一方の状態であり、そして
飽和領域における個々の画素の各々のカラーモデル値を該当する調整量によって調整し、各調整量の絶対値は、該当する画素と飽和領域のエッジとの間の画素の数によって少なくとも部分的に変わる、ように構成される、
システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明はデジタル撮像システムの分野に関する。本発明の特定の実施形態は、デジタル画像を、相対的に低いダイナミックレンジ表示から相対的に高いダイナミックレンジ表示に変換する動作に関する。
【背景技術】
【０００２】
デジタル画像は通常、画素アレイからなる。カラー画像では、各画素は画像の特定ポイントのカラーを示す。黒白（またはグレイスケール）画像では、各画素は画像の特定ポイントの輝度レベルを示す。
【０００３】
デジタル画像の特定画素に関連するカラー（または階調レベル）を符号化するモデルはたくさんある。通常、カラー画像に関して、このようなモデルは３つのカラーモデル値を含む。例えば、良く知られているＲＧＢカラーモデルでは、各画素は、原色赤のレベルに対応する値（Ｒ）、原色緑のレベルに対応する値（Ｇ）、及び原色青のレベルに対応する値（Ｂ）によって表わされる。ＹＩＱモデルと呼ばれる別の基本的なカラーモデルでは、各画素は、輝度（ｌｕｍｉｎａｎｃｅ）と呼ばれる値（Ｙ）、及びクロミナンス（ｃｈｒｏｍｉｎａｎｃｅ：色相と彩度に関する色の部分）と呼ばれる値ペア（Ｉ，Ｑ）によって表わされる。ＹＩＱモデルはＮＴＳＣテレビ規格に使用される。この技術分野において良く知られている多くの他のカラーモデルがある。本発明を制限しない他のカラーモデルの例として、ＣＭＹ及びＣＭＹＫ（印刷分野で使用される）、ＹＵＶ（ＰＡＬビデオ規格において使用される）、ＹＣｂＣｒ（ＪＰＥＧ及びＭＰＥＧ規格において使用される）、ＨＳＶ及びＨＳＬを挙げることができる。
【０００４】
実際、デジタル撮像システムは所定画素の各カラーモデル値を多数の２進ビットを使用して符号化する。各カラーモデル値に対応するビットの数は、当該カラーモデル値の「ビット深度（ｂｉｔ  ｄｅｐｔｈ）」と呼ぶことができる。多くの先行技術によるデジタル撮像システムは、８ビット（すなわち、０〜（２８−１）＝２５５の有効範囲）を各カラーモデル値に関して使用する。例えば、ＲＧＢカラーモデルを使用する先行技術によるシステムは、Ｒ，Ｇ，及びＢカラーモデル値の各々に関して８ビット数を使用することができる。従って、このようなシステムにおいて表示することができる異なるカラーの最大数は２８×２８×２８＝２２４となる。これらのデジタル撮像システムは低ダイナミックレンジ（ｌｏｗ  ｄｙｎａｍｉｃ  ｒａｎｇｅ：ＬＤＲ）システムと呼ぶことができる。
【０００５】
デジタル撮像システムにおける近年の開発によって、デジタル撮像システムは２２４を超える異なるカラーを有する画像を表示する機能を備えるようになっている。このようなデジタル撮像システムは高ダイナミックレンジ（ｈｉｇｈ  ｄｙｎａｍｉｃ  ｒａｎｇｅ：ＨＤＲ）システムと呼ぶことができる。或るＨＤＲ撮像システムは、カラーモデル値を高いビット深度（すなわち、８ビット超が各カラーモデル値に関して使用される）で処理し、表示する機能を備える。
【０００６】
上述のＹＩＱモデルのようなカラーモデルは、ヒトの眼の視覚特性を利用するように構成されている。ヒトの眼はクロミナンス（Ｉ，Ｑ）の差よりも輝度（Ｙ）の差に対する感度が高いことが分かっている。従って、或るデジタル撮像システムは、高いビット深度を
輝度（Ｙ）に関連するカラーモデル値において持ち、かつ低いビット深度をクロミナンス（Ｉ，Ｑ）に関連するカラーモデル値において持つように構成することができる。
【０００７】
新世代ＨＤＲシステムを旧世代システムで得られるデータにも利用したいという広い要望がある。従って、高いビット深度の撮像システムに、低ダイナミックレンジシステムで撮像する画像、または相対的に低いビット深度で表示される画像を変換し、そして使用する機能を付与することが広く必要とされている。
【０００８】
デジタル画像の一つの画素に対応する一つ以上のカラーモデル値が、当該画素のとり得る最大値を示す場合、カラーモデル値が「飽和している（ｓａｔｕｒａｔｅｄ）」と表現することができる。例えば、ＹＩＱカラーモデルを使用する８ビットＬＤＲ撮像システムでは、輝度値（Ｙ）は、輝度が２８−１＝２５５の値を採るときに飽和する。輝度の飽和は、例えばライトまたは陽光のような非常に明るいスポットを含むデジタル画像を撮像する場合に生じ得る。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
この技術分野の当業者であれば、デジタル画像におけるカラーモデル値のいずれかの飽和は、画像情報の欠落を伴なう恐れがあることが分かるであろう。或るアプリケーションでは、デジタル画像の一つ以上のカラーモデル値が飽和するときに欠落する画像情報の或る部分を再構成したい、または推定したいという要望がある。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
本発明の一の態様は、画像データを低ダイナミックレンジ表示から高ダイナミックレンジ表示に変換する方法を実現する。本方法では、飽和領域における画素群を特定する。飽和領域における個々の各画素のカラーモデル値は上側閾値を上回る、そして／または下側閾値を下回る。本方法では更に、飽和領域における個々の画素の各々のカラーモデル値を、該当する調整量によって調整し、各調整量の絶対値は、該当する画素と飽和領域のエッジとの間の画素の数によって少なくとも部分的に変わる。
【００１１】
本発明の別の態様は、コンピュータ読み取り可能な命令を記録した媒体を備えるコンピュータプログラムを実現するものであり、プロセッサがこれらの命令を実行すると、これらの命令によってプロセッサが、画像データを低ビット深度表示から高ビット深度表示に変換する方法を実行する。この方法では、飽和領域における画素群を特定する。飽和領域における個々の各画素のカラーモデル値は上側飽和閾値を上回る、そして／または下側閾値を下回る。この方法では更に、飽和領域における個々の画素の各々のカラーモデル値を、該当する調整量によって調整し、各調整量の絶対値は、該当する画素と飽和領域のエッジとの間の画素の数によって少なくとも部分的に変わる。
【００１２】
本発明の更に別の態様は画像データ処理システムを実現するものであり、このシステムは、画像データを低ビット深度表示から高ビット深度表示に変換するプロセッサを備える。プロセッサは、飽和領域における画素群を特定するように構成される。飽和領域における個々の各画素のカラーモデル値は上側飽和閾値を上回る、そして／または下側閾値を下回る。プロセッサは更に、飽和領域における個々の画素の各々のカラーモデル値を該当する調整量によって調整し、各調整量の絶対値は、該当する画素と飽和領域のエッジとの間の画素の数によって少なくとも部分的に変わるように構成される。
【００１３】
本発明の特定の実施形態の更に別の特徴及び適用形態について以下に説明する。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１４】
次の記述全体を通じて、特定の詳細を示して本発明を更に完全に理解することができるようにする。しかしながら、本発明はこれらの特定の詳細を用いることなく実施することができる。例えば、公知の要素について詳細に示す、または記載するということを行なって本発明を不必要に不明瞭にしてしまうことがないようにしている。従って、明細書及び図は例示として捉えられるべきであり、本発明を制限するものとして捉えられるべきではない。
【００１５】
本発明の態様は、低ビット深度で表示されるデジタル画像を、高ビット深度を持つ表示に変換する、システム及び方法を実現する。飽和領域（群）は画像データの内部において特定される。飽和領域の画素群は、上側飽和閾値を上回る、または下側飽和閾値を下回るカラーモデル値を有する。従って、飽和領域の各画素に関するカラーモデル値は画像データの一つ以上の特性に従って調整される。例えば、飽和領域の各画素に関するカラーモデル値は該当するスケーリング係数によってスケーリングすることができる。特定画素に対応する調整量（例えば、スケーリング係数の絶対値）は、次の項目の内の一つ以上によって変わるようにすることができる。
・飽和領域のエッジからの特定画素の距離；
・飽和領域のサイズ；
・飽和領域の直ぐ外側の画素群のカラー値の勾配；
・特定画素のカラー値の一時的な動作；
・特定画素に対応する他のカラー値の動作；そして
・飽和領域を取り囲むレンズフレアパターンの存在。
調整済みカラーモデル値は画像の高ビット深度表示を形成し、この高ビット深度表示を使用して後続の処理や表示を行なうことができる。
【００１６】
図１Ａは、本発明の特定の実施形態による、低ビット深度で表示される画像のカラーモデル値を高ビット深度に変換する方法１００の模式図である。説明を容易にするために、（ｉ）方法１００に従う画像がＹＩＱカラーモデルで符号化され、（ｉｉ）方法１００に従うカラーモデル値が輝度（Ｙ）であり、そして（ｉｉｉ）画像の低ダイナミックレンジ表示でのＹ値が標準の８ビットＬＤＲ深度を持ち、高ダイナミックレンジ表示でのＹ値が１６ビットＨＤＲ深度を持つ、と仮定する。この技術分野の当業者であれば、方法１００は、他のカラーモデルを使用して符号化される画像データに、そしてこのようなカラーモデルの内部の異なるカラーモデル値に適用することができることが分かるであろう。方法１００は、個々のカラーモデル値ではなく、カラーモデル値の組み合わせ（例えば、カラーモデル値の線形または非線形組み合わせ）に適用することもできる。或る実施形態では、カラーモデル値の組み合わせを使用して適切な調整量を求め、次にこの調整量を個々のカラーモデル値に適用する。方法１００を使用してどのような低ビット深度表示も高ビット深度表示に、ビット深度の差に関係なく、変換することもできる。
【００１７】
方法１００は、ＬＤＲ画像データの各画素に関するＹ値１０２をまず、高ビット深度表示に合うように調整するブロック１１０から始まる。一の特定の実施形態では、ブロック１１０での初期調整は各画素のＹ値に関して均一になるように（すなわち、一定になるように）行なわれる。他の実施形態においては、ブロック１１０での初期調整ではガンマ補正を行なう、または線形または非線形調整のような他の或る不均一調整を行なうこともできる。ブロック１１０での初期調整ではルックアップテーブルを使用することができる。ブロック１１０での初期調整の後、方法１００はブロック１２０に進み、このブロックでは、画像データの飽和領域（群）を特定する。飽和領域（群）の特定では、上側飽和閾値を上回る、または下側飽和閾値を下回るＹ値を有する画素群を特定する。
【００１８】
ブロック１３０では、飽和領域（群）における画素群のＹ値を更に一つ以上の画像特性に従って調整する。飽和領域における画素群のＹ値の調整は不均一調整とすることができ
る。すなわち、飽和領域における個々の画素のＹ値は、異なる量だけ調整することができる。好適には、飽和領域（群）における個々の画素のＹ値に対する更なる調整は、画像データの一つ以上の特性に従って決定される。適切な画像データ特性の例として、
・飽和領域のエッジからの特定画素の距離；
・飽和領域のサイズ；
・飽和領域の直ぐ外側の画素群のカラー値の勾配；
・特定画素のカラー値の一時的な動作；
・特定画素に対応する他のカラー値の動作；そして
・飽和領域を取り囲むレンズフレアパターンの存在；
を挙げることができる。
【００１９】
飽和領域（群）における画素群のＹ値を更に調整した後、方法１００はブロック１４０に進み、このブロックでは、調整済みのＹ値（すなわち、ブロック１３０の出力）を任意に使用してＨＤＲ処理／表示／印刷などを更に行なう。方法１００は容易に実行することができ、かつ方法１００によって、ＬＤＲ画像データから変換されるＨＤＲ画像の見映えが極めて良くなる。詳細には、方法１００によって、ＬＤＲ画像データから変換されるＨＤＲ画像の見映えが、簡単な線形スケーリング法と比べると良くなる。
【００２０】
図１Ｂの方法１００’は、図１Ａの方法１００の特定の実施形態の例である。説明を行なうために、方法１００’についての記述では、（ｉ）方法１００’に従う画像がＹＩＱカラーモデルで符号化され、（ｉｉ）方法１００’に従うカラーモデル値が輝度（Ｙ）であり、そして（ｉｉｉ）画像の低ダイナミックレンジ表示でのＹ値が標準の８ビットＬＤＲ深度を持ち、高ダイナミックレンジ表示でのＹ値が１６ビットＨＤＲ深度を持つ、と仮定する。この技術分野の当業者であれば、方法１００’は、他のカラーモデルを使用して符号化される画像データに、そしてこのようなカラーモデルの内部の異なるカラーモデル値に適用することができることが分かるであろう。方法１００’は、個々のカラーモデル値ではなく、カラーモデル値の組み合わせ（例えば、カラーモデル値の線形または非線形組み合わせ）に適用することもできる。或る実施形態では、カラーモデル値の組み合わせを使用して適切な調整量を求め、次にこの調整量を個々のカラーモデル値に適用する。方法１００’を使用してどのような低ビット深度表示も高ビット深度表示に、ビット深度の差に関係なく、変換することもできる。
【００２１】
方法１００’は、画像データ１０２における画素群のＹ値に対する初期調整（ブロック１１０）から始まる。方法１００’の特定の実施形態では、ブロック１１０での初期調整は、均一なスケーリング（ブロック１１２）及び均一なオフセット処理（ブロック１１４）に分割される。上述したように、別の実施形態においては、ブロック１１０での初期調整ではガンマ補正を行なう、または線形または非線形調整のような他の或る不均一調整を行なうことができる。ブロック１１０での初期調整では、ルックアップテーブルを使用することができる。
【００２２】
ブロック１１２のスケーリングでは、画像データにおける各画素のＹ値に関する一定のスケーリング係数を適用する。Ｙ値１０２に対する一様なスケーリングは、８ビットＬＤＲ深度と１６ビットＨＤＲ深度との間の１次変換と見なすことができる。例えば、８ビットＬＤＲのＹ値は２８個の使用可能な値の範囲を有する。８ビット値が２５６（２８）によりスケーリングされている場合、使用可能な値の範囲は２１６にまで増加するので、１６ビット表示の全範囲を使用することができる。しかしながら、方法１００’によれば、ブロック１１２において行なわれる線形スケーリングでは、一様なスケーリング係数を使用し、この係数によって、１６ビットＨＤＲ値の使用可能な全範囲よりも狭い範囲が設定される。
【００２３】
図２Ａ及び２Ｂはそれぞれ、ブロック１１２でのスケーリング前後のＹ値の値範囲を模式的に示している。図２Ａ及び２Ｂの図示の例では、ブロック１１２でのスケーリングでは、一様なスケーリング係数１００を使用する。図２Ｂに示すように、ＨＤＲ値の使用可能な全範囲よりも狭い範囲を設定するブロック１１２に関するスケーリング係数を選択することにより余裕１０４ができるので、この余裕によって、以下に更に詳細に議論するように、Ｙ値データの上限値での調整を更に行なうことができる。他のアプリケーションでは、ブロック１１２において適用される一様なスケーリング係数は他の値を採ることができ、これらの値は、低ビット深度カラーモデル値のビット深度及び／又は高ビット深度カラーモデル値のビット深度によって変わり得る。或る実施形態では、ブロック１１２でのスケーリング係数は、低ビット深度範囲に対する高ビット深度範囲の比の０．２５〜０．７５倍の範囲となるように選択される。８ビットＬＤＲ表示から１６ビットＨＤＲ表示への変換を行なう例では、ブロック１１２でのスケーリング係数の範囲は、０．２５＊（２１６／２８）＝６４〜０．７５＊（２１６／２８）＝１９２とすることができる。
【００２４】
次に、方法１００’は、設けるかどうかは任意のブロック１１４に進み、このブロックでは、ブロック１１２から出力されるスケーリング済みＹ値データに一様に正のオフセットを加える。ブロック１１４においてオフセットを加える処理では、画像データの各画素に一定のオフセットを持たせる。ブロック１１４においてオフセットを加えることによる影響を図２Ｂに（オフセットを加える前のスケーリング済みのＹ値）、そして図２Ｃに（スケーリング済みの、かつオフセットを加えた後のＹ値）模式的に示す。図２Ｂ及び２Ｃを比較すると分かるように、一様な正のオフセットをスケーリング済みのＹ値の各々に加えることによって、画像全体のＹ値範囲のレベルが上向きに上がり、かつ画像全体のＹ値範囲がゼロ値から離れるように「スライドさせる」ことができる。図２Ｂ及び２Ｃの例においては、ブロック１１４においてオフセットを加える処理では、正のオフセット１０００を持たせる。図２Ｃに示すように、１０００のオフセットをブロック１１４において持たせることにより、Ｙ値データを１０００〜２６５００の範囲に収めることができる。他のアプリケーションでは、ブロック１１４において加えられる一定のオフセットレベルは他の値を有することができ、これらの値は低ビット深度カラーモデル値のビット深度及び／又は高ビット深度カラーモデル値のビット深度によって変わる。或る実施形態では、ブロック１１４において加えられるオフセットは、高ビット深度範囲の０．０１〜０．１倍の範囲となるように選択される。例えば、高ビット深度が１６ビットの場合、ブロック１１４において加えられるオフセットは、０．０１＊２１６＝６５５〜０．１＊２１６＝６５５４の範囲となるように選択される。
【００２５】
以下に更に詳細に説明するように、設けるかどうかが任意のブロック１１４においてオフセットを加えることによって、Ｙ値データがゼロから離れるので、余裕１０６が生じてＹ値データの下端での更なる調整が可能になる。或るアプリケーションでは、Ｙ値データの下端で更に部分的に調整することは必要ではない、または望ましくない。このようなアプリケーションでは、ブロック１１４においてオフセットを加える処理は必要ではない。
【００２６】
方法１００の場合と同じように、方法１００’のブロック１２０では飽和領域群の特定を行なう。方法１００’の特定の実施形態においては、ブロック１２０における飽和領域群の特定では、画像データのＹ値をブロック１２２において走査して、Ｙ値が飽和する領域（群）を探し出す。ブロック１２２において走査される実際の画像データは、ブロック１１０（ブロック１１２または１１４の内の一方）から出力されるＹ値データとすることができる、または元のＬＤＲ画像１０２のＹ値データとすることができる。
【００２７】
実際、ブロック１２２における走査プロセスでは、画素群のＹ値が上側飽和閾値（Ｓｔｈ）を上回る領域（群）に関する画像データの画素群を走査することができる。この上側飽和閾値（Ｓｔｈ）は必ずしも、Ｙ値が厳密な意味で飽和していることを示す必要はない
。例えば、ブロック１２２において走査されるＹ値が８ビットのビット深度を持つ場合、上側飽和閾値Ｓｔｈは２５０のＹ値レベルに対応させることができる。他のアプリケーションでは、上側飽和閾値Ｓｔｈは真の飽和閾値（すなわち、８ビットのビット深度に関して２５５のＹ値レベル）とすることができる。本記述では、かつ添付の請求項においては、特に断らない限り、飽和領域は、注目するカラーモデル値が上側飽和閾値を上回る領域を指すものとして理解されるべきであり、厳密な意味での飽和に制限されるものとして捉えられてはならない。
【００２８】
図４Ａは、画像データのＹ値をブロック１２２において走査する一の例示としての方法を示している。走査方法２００では、画像データのＹ値を第１軸（ブロック２１０）、第２軸（ブロック２２０）、及び第３軸（ブロック２３０）に沿って走査する。画像データを特定の軸に沿って走査する処理では、画像データを当該軸に平行な一連のラインに沿って、画像全体が走査されるまで走査する。一の特定の実施形態では、第１及び第２走査軸（ブロック２１０，２２０）は水平軸及び垂直軸であり、そして第３走査軸（ブロック２３０）は対角軸である。或る実施形態では、第２及び／又は第３軸（ブロック２２０，２３０）に沿った走査は必要ではない。他の実施形態では、画像データのＹ値を更に別の軸（図示せず）に沿って走査し、これらの更に別の軸は第４対角軸を含むことができ、この第４対角軸はブロック２３０における対角軸とは反対の方向に向いている。
【００２９】
図３Ａは、走査ライン３００上のＹ値の例を示し、この走査ラインはブロック２１０，２２０，または２３０における走査の一部分を構成することができる。この技術分野の当業者であれば、画像全体を走査する処理（ブロック２１０，２２０，及び２３０において行なわれるように）では、走査ライン３００と同様の複数の走査ラインを使用する。説明を簡単にするために、走査ライン３００は、水平寸法が５１２画素の画像を横切る水平走査ラインであると仮定する。図３Ａのグラフの垂直軸に示すように、例示としての走査ライン３００は元のＬＤＲ画像１０２の８ビットＹ値データに対して行われる走査を表わす。
【００３０】
図１Ｂに戻ってこの図を参照すると、画像データをブロック１２２において走査する目的は、画像データの内、Ｙ値が上側飽和閾値Ｓｔｈを上回る飽和領域（群）を特定することにあることが分かる。（図３Ａに示すように）上側飽和閾値Ｓｔｈが２５０のＹ値レベルに設定されると仮定すると、図３Ａから、走査ライン３００が２つの飽和領域３０２，３０４を含むことが分かる。飽和領域３０２は画素番号３９２〜３９５の間に位置する相対的に小さい飽和領域であり、そして飽和領域３０４は画素番号３９８〜４１９の間に位置する相対的に大きい飽和領域である。
【００３１】
上に議論したように、ブロック１２２での走査プロセスは画像データの内、ブロック１１２，１１４の一部分としてスケーリングされている、そして／またはオフセットを持たせているＹ値に対して行なうこともできる。図３Ｂは、走査ライン３００（図３Ａ）に対応する走査ライン３１０を示すグラフであり、走査ライン３００とは、走査ライン３１０に沿った走査が画像データの内、１００倍にスケーリングされ（ブロック１１２において）、かつ１０００のオフセットを持たせた（ブロック１１４において）Ｙ値に対して行なわれる点が異なる。図３Ｃは、画素番号３５０〜４５０の領域における走査ライン３１０（図３Ｂ）の拡大図である。図３Ａの例における上側飽和閾値Ｓｔｈもスケーリングされ、かつオフセットを持っている場合、図３Ｂ，３Ｃの例に該当する上側飽和閾値（Ｓｔｈ’）は、Ｓｔｈ’＝１００Ｓｔｈ＋１０００＝２６，０００となる。図３Ｂ，３Ｃから、走査ライン３１０も２つの飽和領域３１２，３１４を画素番号３９２〜３９５に、そして画素番号３９８〜４１９にそれぞれ含むことが分かる。
【００３２】
ブロック１２０において、画像データのＹ値が一つ以上の飽和領域を含むことが判明す
ると、飽和領域における画素群のＹ値を更にブロック１３０において調整する。図１Ｂの特定の例示としての実施形態では、ブロック１３０における更なる調整では、飽和領域（群）における画素群のＹ値をブロック１３２において更にスケーリングする。この技術分野の当業者であれば、スケーリング以外の調整方法を或る実施形態において使用することができることが分かるであろう。飽和領域（群）における画素群のＹ値をブロック１３２においてスケーリングする処理では、飽和領域（群）における画像情報の或る部分を再構成することにより、ＨＤＲ画像全体の見栄えを良くしようとする。図３Ｂ，３Ｃの例示としての走査ライン３１０、及び図２Ｃに示され、かつ走査及びスケーリングされたＹ値の範囲について考察すると、ブロック１１２におけるスケーリング及びブロック１１４におけるオフセット付加によって余裕１０４が生じて、Ｙ値を飽和領域３１２，３１４において更に上側にスケーリングすることができることが明らかである。
【００３３】
好適には、ブロック１３２におけるスケーリングが特定の飽和領域の内部の画素群に対して画素ごとに決定され、そしてこのスケーリング処理では、個々の画素のＹ値がどのように飽和領域内で変化し得るのかについて予測する。飽和領域内の特定画素に関して、この予測（及び該当するスケーリング係数）は、飽和領域の内部、そして／または飽和領域に隣接する画像データの一つ以上の特性に基づいて行なうことができる。飽和領域における特定画素に関して、飽和領域の内部、そして／または飽和領域に隣接する画像データのこのような特性は次の項目を含むことができる。
・飽和領域のエッジからの特定画素の距離；
・飽和領域のサイズ；
・飽和領域の直ぐ外側の画素群におけるＹ値の勾配；
・特定画素のＹ値の一時的な動作；
・特定画素に対応する他のカラー値の動作；そして
・飽和領域を取り囲むレンズフレアパターンが存在。
【００３４】
図４Ｂは、飽和領域内の個々の画素のＹ値をブロック１３２においてスケーリングする一の例示としての方法４００を模式的に示している。スケーリング方法４００はブロック４１０から始まり、このブロックでは、特定走査ラインにおける飽和領域のエッジを求める。例えば、図３Ｃの走査ライン３１０において、ブロック４１０では、飽和領域３１２が画素番号３９２から始まり、そして画素番号３９５で終わる、そして／または飽和領域３１４が画素番号３９８から始まり、そして画素番号４１９で終わると判断することができる。一つの飽和領域のこれらのエッジ画素の差によって飽和領域のサイズが得られる。例えば、図３Ｃの走査ライン３１０では、飽和領域３１２は３画素の寸法を有し、そして飽和領域３１４は２１画素の寸法を有する。一つの飽和領域のこれらのエッジを使用して飽和領域の中心を求めることもできる。例えば、図３Ｃの走査ライン３１０では、飽和領域３１２は画素３９４を中心とし、そして飽和領域３１４は画素４０９を中心とする。
【００３５】
ブロック４２０では、飽和領域における個々の画素の各々のＹ値に関するスケーリング係数を決定する。各スケーリング係数は特定画素に関連付けられ、そして各画素のスケーリング係数は異ならせることができる。本発明の一の実施形態では、各画素に関連するＹ値のスケーリング係数は、飽和領域のエッジからの特定画素の距離に基づいて決定される。スケーリング係数は、飽和領域のエッジに相対的に近い画素に対して小さくし、そして飽和領域のエッジに相対的に遠い画素に対して大きくすることができる。各画素に関連するＹ値のスケーリング係数を決定する追加の、または別の基本要素は、飽和領域のサイズとすることができる。
【００３６】
一の特定の実施形態では、ブロック４２０において飽和領域内の特定画素に関するスケーリング係数を決定する処理は、放物線の極値（すなわち頂点）が飽和領域の中心に位置する構成の放物型方程式に基づいて行なわれる。放物線の高さを飽和領域のサイズと明確
に相関させることができる。これらのスケーリング係数を計算するための放物型方程式の例として次式を挙げることができる。
【００３７】
【数１】
2007534060.tif 000003
【００３８】
上の式において、ｘは飽和領域における画素番号のインデックスであり、そしてｘ＝０を第１飽和画素と仮定し；ｖは飽和領域における中心画素（すなわち頂点画素）のインデックスであり；Ｌｖは最大スケーリング係数（すなわち、放物線の頂点におけるスケーリング係数）であり；そしてｋは尖鋭度（ｓｔｅｅｐｎｅｓｓ）パラメータである。
【００３９】
飽和領域のこれらのエッジが周囲画素と一致することが望ましいとすると、スケーリング係数は、飽和領域の始点画素及び終点画素で１となるように選択することができる。このような境界条件により、放物型方程式（１）では残り２つのパラメータ、すなわち最大スケーリング係数Ｌｖ及び尖鋭度パラメータｋを選択する必要がある。
【００４０】
一の実施形態では、最大スケーリング係数Ｌｖは所定のレベルに設定することができる。このような所定の最大スケーリング係数Ｌｖは、ブロック１１２（図１Ｂ）において行なわれる初期スケーリングの大きさ、及び元の低ビット深度画像データのビット深度、及び結果として得られる高ビット深度画像データのビット深度によって変わる。
【００４１】
別の実施形態では、最大スケーリング係数Ｌｖの選択は、飽和領域のサイズに少なくとも部分的に基づいて行なわれる。好適には、最大スケーリング係数Ｌｖは、飽和領域のサイズに明確に相関させる。すなわち、最大スケーリング係数Ｌｖは、大きな飽和領域に対して大きくなり、そして小さな飽和領域に対して小さくなるように選択される。一の例では、最大スケーリング係数Ｌｖは、飽和領域のサイズに或る最大値を上限として直接比例するように選択される。
【００４２】
Ｌｖが特定の値を有するように選択され、かつスケーリング係数が飽和領域の始点画素及び終点画素で１となるように選択される場合、尖鋭度パラメータｋは次式により与えられる。
【００４３】
【数２】
2007534060.tif 000004
【００４４】
ブロック４２０において決定されるスケーリング係数を使用して、飽和領域における画素群の各々に関するＹ値をブロック４３０においてスケーリングする。図５は、ブロック４２０において方程式（１）に従ってスケーリングを行なった後の走査ライン３１０’の一部分を示している。走査ライン３１０’に対するスケーリングの様子は、スケーリングされた走査ライン３１０’の領域３１２’，３１４’ （図５）を、スケーリングされて
いない走査ライン３１０の領域３１２，３１４（図３Ｃ）と比較することにより分かる。
図５は、領域３１２’，３１４’におけるスケーリングにより放物線の形状が得られることを示している。
【００４５】
図５はまた、領域３１４’における放物線状のスケーリングの大きさが領域３１２’における放物線状のスケーリングの大きさよりも大きいことを示している。すなわち、図５のグラフでは、領域３１４’の最大スケーリング係数Ｌｖは領域３１２’の最大スケーリング係数Ｌｖよりも大きくなるように選択されている、というのは、飽和領域３１４（図３Ｃ）が飽和領域３１２（図３Ｃ）よりも大きいからである。これは、本発明の特定の実施形態による最大スケーリング係数Ｌｖの選択と飽和領域のサイズとの間に明確な相関があることを示している。この技術分野の当業者であれば、最大スケーリング係数Ｌｖが飽和領域３１２及び３１４に関して同じ所定のレベルに設定されるとした場合には、図５の放物線領域３１２’及び３１４’がほぼ同じ高さを有することになることが理解できるであろう。
【００４６】
好適には、最大スケーリング係数Ｌｖの選択は最悪の状態を考慮に入れて行なわれる。最大スケーリング係数Ｌｖが大きくなり過ぎるように選択される場合、ブロック１３２におけるスケーリングによってアーチファクトが生じる恐れがある。Ｙ値（輝度）をスケーリングする場合、最大スケーリング係数Ｌｖが大きくなり過ぎるように選択を行なうことによって、飽和領域が明かり過ぎるように飽和領域をスケーリングしてしまう恐れがある。最大スケーリング係数Ｌｖの選択を飽和領域のサイズと相関させ、かつ最大スケーリング係数の選択が最悪の状態を考慮に入れて行なわれて最大スケーリング係数がＬｖに決定される場合、非常に明るくなると予想される幾つかの小領域が小さくスケーリングされる恐れがある。都合の良いことに、人間の眼のシステムは、小領域の輝度を非常に正確に感知する能力を持たない。
【００４７】
飽和領域における個々の画素の各々のＹ値に関するスケーリング係数は、飽和領域のエッジからの個々の画素の距離によって変わる他の方法を使用して決定することができる。例えば、１次方程式または高次方程式を使用してスケーリング係数を決定することができる。適切な１次方程式の例は次式により与えられる。
【００４８】
【数３】
2007534060.tif 000005
【００４９】
上の式において、ｘは飽和領域における画素番号のインデックスであり、そしてｘ＝０を第１飽和画素と仮定し；ｖは飽和領域における中心画素のインデックスであり；そしてＬｖは最大スケーリング係数である。最大スケーリング係数Ｌｖは、本明細書において開示する方法の内のいずれかの方法によって決定することができる。
【００５０】
スケーリング方法４００をブロック４４０において、各飽和領域に関して特定の走査ラインに沿って繰り返して、走査ラインのスケーリングを完了させることができる。特定の軸に沿った画像の走査ラインの全てを同様の方法でスケーリングすることができる。このプロセスが完了すると、特定の軸に沿って走査される画像データのＹ値（例えば、ブロック２１０において走査される画像データのＹ値（図４Ａ））が全てスケーリングされることになる。同様のスケーリングプロセスを使用して、他の軸に沿って走査される画像データのＹ値、例えばブロック２２０，２３０において走査される画像データのＹ値（図４Ａ
）をスケーリングすることができる。
【００５１】
一の特定の実施形態では、第１軸に沿って走査され、かつスケーリングされる画像データのスケーリング済みＹ値は、一つ以上の他の軸に沿って走査され、かつスケーリングされる画像データのＹ値と合成することができる。異なる軸に沿って走査し、かつスケーリングして得られる複数のＹ値に関するこのような合成は、設けるかどうかが任意のブロック１３５（図１Ｂ）において行なうことができる。図６Ａは、第１軸、例えば水平軸に沿って走査され、かつスケーリングされている、図５の走査ライン３１０’のＹ値を示している。図６Ａはまた、同じプロセスを使用するが第２軸、例えば垂直軸に沿ってスケーリングされ、かつ走査されている画素群のスケーリング済みのＹ値３１０”を示している（破線で）。図６Ａから、第２軸に沿って走査され、かつスケーリングされているＹ値３１０”が同じ飽和領域３１２”，３１４”においてスケーリングされているが、スケーリングが異なることが分かる。
【００５２】
或る領域３１６では、スケーリング済みのＹ値３１０”はスケーリング済みのＹ値３１０’よりも大きく、そして他の領域３１８では、スケーリング済みのＹ値３１０”はスケーリング済みのＹ値３１０’よりも小さい。これらのスケーリングの差は、最大スケーリング係数Ｌｖの選択が行なわれることにより生じる。上に議論したように、最大スケーリング係数Ｌｖの選択は、飽和領域のサイズに基づいて行なわれる。従って、領域３１６，３１８におけるＹ値のスケーリングの差は、飽和領域が第１及び第２軸に沿って走査されるときの飽和領域の寸法が異なることによって生じ得る。領域３１６，３１８におけるスケーリングの差は、飽和領域が第１及び第２軸に沿って走査されるときの飽和領域のエッジに対する個々の画素の位置が異なることによっても生じ得る。
【００５３】
複数の軸に沿って走査され、かつスケーリングされる画像データのＹ値を合成する（ブロック１３５）一つの方法は平均化（ａｖｅｒａｇｉｎｇ）である。図６Ｂは、Ｙ値３１０’及び３１０”を平均した後の１ラインの画像データのＹ値３２０を示している。図６ＢのＹ値３２０は、２つの軸に沿って走査され、かつスケーリングされる画像データのＹ値３１０’，３１０”の平均を表わすが、この技術分野の当業者であれば、他の軸に沿って走査され、かつスケーリングされる画像データのＹ値を同様の方法で平均することもできることが分かるであろう。
【００５４】
図６ＢのＹ値３２０は従来の平均法を示している。或るアプリケーションでは、種々の軸に沿って走査され、かつスケーリングされる（ブロック１３５）画像データのＹ値を異なる方法で、例えば重み付け平均により、または他の或る関数に従って合成することが有用である。一の特定の別の実施形態では、画像データのＹ値を第１軸に沿って走査し、そしてスケーリングし、最初の走査及びスケーリング操作の結果を続いて異なる軸に沿って走査し、そしてスケーリングする。更に別の実施形態では、異なる軸に沿って走査され、かつスケーリングされる画像データのＹ値を「ブラーによる平均化（ｂｌｕｒｒｙ  ａｖｅｒａｇｉｎｇ）」により合成するが、この平均化では、従来の平均化を行ない、次に２つ以上の隣接画素の平均値をとった結果をブラー処理する。
【００５５】
図６ＢのＹ値３２０を平均すると、非常に急激な或る空間変化が領域３２４に生じることが分かる（すなわち、これらの領域の内の、既に飽和してしまっている一つの領域）。スケーリング係数を最悪の状態を想定して選択することにより、このような非常に急激な空間変化は、不可能ではないにしても、ヒトの眼で感知することが難しくなる。図６Ｂの例では、この空間変化は輝度範囲の上側部分（すなわち、５０，０００近傍のＹ値で）に生じ、そして平均化処理によって生じる最大輝度変化は約５０００ステップである（すなわち、１０％の変化）。通常のＨＤＲディスプレイシステムでは、輝度５０，０００は約８，０００ｃｄ／ｍ２に対応する。当該輝度レベルでは、ヒトの眼は約１０％の最小輝度
コントラストを理想状態において感知することができる。しかしながら、当該輝度レベルで普通に見ている状態では、感知可能な最小輝度コントラストはずっと大きい。従って、スケーリング係数（そして特に、最大スケーリング係数Ｌｖ）は、ユーザが平均化により生じる空間変化の影響を知覚することができるということが不可能になるように選択することができる。更に、上に議論したように、異なる軸に沿って走査され、かつスケーリングされる画像データのＹ値は、「ブラーによる平均化」を使用して合成することができ、これにより、図６Ｂに示す非常に急激な空間変化を小さくすることができる。
【００５６】
スケーリング方法４００では、画像データの他の追加の、または別の特徴を使用して、画像の個々の画素のＹ値に関するスケーリング係数を決定することができる。飽和領域における個々の画素に関するスケーリング係数を決定するために使用することができる画像データの追加の、または別の特徴の一つの特定の例は、飽和領域に隣接する領域群における画像データの動作である。通常の画像では、非常にシャープなコントラスト境界は非常に稀であり、そしてほとんどの飽和領域は、飽和領域を取り囲むＹ値が飽和領域に向かって大きくなるように傾斜する輝度勾配によって取り囲むことができる。
【００５７】
飽和領域に隣接するＹ値の勾配が相対的に大きい場合、飽和領域における画素群のＹ値を相対的に大きいスケーリング係数でスケーリングする必要があり、飽和領域に隣接するＹ値の勾配が相対的に小さい場合、飽和領域における画素群のＹ値を相対的に小さいスケーリング係数でスケーリングする必要があると仮定することができる。この仮定に基づいて、個々の画素のＹ値に関するスケーリング係数（ブロック４０２で決定される）を明確に、飽和領域の直ぐ外側の画素群のＹ値の勾配に相関させることができる。更に詳細には、最大スケーリング係数Ｌｖは、飽和領域の直ぐ外側の画素群のＹ値の勾配に基づいて選択することができる。
【００５８】
一つの例では、飽和領域の前のＹ値の平均勾配は、飽和領域の直ぐ外側の多数の画素に渡って計算することができる。平均を計算することができる対象となる画素の数は、飽和領域の寸法の半分に等しくなるようにすることができる。このような例の場合、飽和領域の前のＹ値の平均勾配は次式により与えられる。
【００５９】
【数４】
2007534060.tif 000006
【００６０】
上の式において、ｘは画素番号のインデックスであり、そしてｘ＝０を第１飽和画素と仮定し、更にＹ（ｘ）はインデックスｘを有する画素のＹ値である。同様に、飽和領域の後のＹ値の平均勾配は次式により与えられる。
【００６１】
【数５】
2007534060.tif 000007
【００６２】
等式（４）及び（５）は、飽和領域に隣接する領域における平均勾配を計算するための一つの方法を表わすが、この技術分野の当業者であれば、これらの領域における勾配情報を取得するために使用することができる他の推定方法が存在することが分かるであろう。このような方法として、例えば勾配を異なる画素ペアを使用して測定する方法、多い数の、または少ない数の画素に渡って平均を取る方法、及び重み平均を取る方法を挙げることができる。
【００６３】
これらの平均勾配値を使用して、最大スケーリング係数Ｌｖを次式による線形補間により選択することができる。
【００６４】
【数６】
2007534060.tif 000008
【００６５】
等式（６）の線形補間法は一つの方法を表わすので、最大スケーリング係数Ｌｖは飽和領域を取り囲む領域における勾配に基づいて選択される。最大スケーリング係数Ｌｖを等式（４），（５），及び（６）に従って選択する方法は、最悪の状態を十分に考慮して、飽和領域における画素群の一つ以上に関するスケーリング係数を過大に見積もることによりアーチファクトを生じるリスクを最小化することができるという利点がある。
【００６６】
或る環境においては、最大スケーリング係数Ｌｖを等式（４），（５），及び（６）の変更版に従って選択することが有用となり得る。例えば、同じ走査ライン上の２つの飽和領域が、これらの飽和領域の２つの頂点画素の合計よりも短い距離によって分離される場合、２つの飽和領域の間の非飽和領域を半分に分割して平均勾配を定めることができる。すなわち、等式（４）及び（５）において表現される平均は、これらの飽和領域の間の画素の数の半分に等しい少ない数の画素に渡って計算することができる。
【００６７】
別の例では、等式（６）によって最大スケーリング係数Ｌｖを得ることができ、この最大スケーリング係数Ｌｖによって、この係数に頂点でのＹ値（Ｙ（ｘ＝ｖ））を乗じた場合に、特定のＨＤＲシステムに関して可能な最大のＹ値よりも大きい結果が得られる。例えば、１６ビットＨＤＲシステムにおいて可能な最大のＹ値はＹ＝２１６−１である。等式（６）により求まる最大スケーリング係数Ｌｖによって、特定のＨＤＲシステムに関して可能な最大のＹ値よりも大きいＹ値が得られる場合、最大スケーリング係数Ｌｖは、特定のＨＤＲシステムに関して可能な最大のＹ値が得られるように設定することができる。例えば、１６ビットＨＤＲシステムでは、最大スケーリング係数ＬｖはＬＶ，ｍａｘ＝（２１６−１）／Ｙ（ｘ＝ｖ）に設定することができる。
【００６８】
更に別の例では、更に別のパラメータαを等式（６）の第２項に挿入すると有利となり得る。このパラメータαを使用して最大スケーリング係数Ｌｖに対する勾配平均の影響を制御することができる。この技術分野の当業者であれば、パラメータαを使用して、システム設計者（または適切に構成されるシステム）は、最大スケーリング係数Ｌｖ及び他の画素の総合スケーリングに関して、どの程度の最悪状態を考慮に入れるかを制御することができる。
【００６９】
最大スケーリング係数Ｌｖに関連する画素（例えば、極値をとる画素ｖ）が飽和領域の中心に位置するように画素を選択する処理は任意である。別の実施形態では、最大スケーリング係数Ｌｖに関連する画素の位置は、画像データの特徴に基づいて選択することもできる。一の特定の例では、最大スケーリング係数Ｌｖに関連する画素の位置は、飽和領域を取り囲む領域におけるＹ値の勾配に基づいて選択することができる。例えば、特定の走査ラインに関して、飽和領域の前のＹ値の勾配が飽和領域の後のＹ値の勾配よりも大きい場合、最大スケーリング係数Ｌｖに関連する画素は、飽和領域の終点よりも飽和領域の始点に近く位置していると推定することができる。
【００７０】
或る環境においては、飽和領域が画像のエッジに生じ、そして飽和するＹ値を特定の走査ラインに沿って有する画素群が画像データのエッジに達するまでずっと延在する。このような場合においては、画素を飽和領域の一端で検出することができるが、画素を飽和領域の他端で検出することができない。この状況に対処する一の方法では、画像のエッジの画素が最大スケーリング係数Ｌｖに関連する画素となるように画素を任意に選択する。パラメータＬｖが最悪状態を考慮に入れて選択される場合、この任意の選択によって重大なアーチファクトが生じるとは全く考えられない。
【００７１】
或る実施形態では、画像データの他の特徴は、飽和領域における個々の画素のＹ値に関するスケーリング係数を決定するための追加の、または別の基礎として使用される。例えば、上述の方法では、スケーリング係数を飽和領域の１次元寸法（すなわち、特定の走査ラインに沿った）に基づいて、そして／または走査ラインのいずれかの側の画素群の勾配に基づいて決定することができる。スケーリング係数の決定を、飽和領域の合計２次元面積（すなわち、飽和領域における画素の数）、及び／又は飽和領域を取り囲む画素群の勾配のような画像データの２次元特性に基づいて行なうと有利となる。
【００７２】
スケーリング係数を決定するための追加の、または別の基礎として使用することができる画像データの別の２次元特性は、サンドッグ（ｓｕｎ  ｄｏｇｓ）、ハロ（ｈａｌｏｓ）、またはフレアパターンのようなレンズフレアパターンが入っていることである。レンズフレアパターンは良く知られている複数の特性を示し、これらの特性はいずれも、画像データ内で検出し、かつモデル化することができる。このようなレンズフレアパターンが入っていることが検出される場合、個々の画素のスケーリング係数は、入っていることが検出されたレンズフレアの特性に少なくとも部分的に基づくモデルを使用して決定することができる。
【００７３】
ビデオ画像データにおいては、特定画素に関するＹ値の一時的な変化は、特定画素に関するスケーリング係数を決定するための追加の、または別の基礎として使用することができる。このような場合においては、或る画素に関する前のＹ値が最後の番号のフレームに関して飽和している場合、当該画素には相対的に大きいスケーリング係数を確実に割り当てることができ、或る画素に関する前のＹ値が最後の番号のフレームに関して飽和していない場合、当該画素には相対的に小さいスケーリング係数を割り当てることができる。
【００７４】
特定画素に関するスケーリング係数を決定するための追加の、または別の基礎として使
用することができる画像の特徴の例は、他のカラーモデル値のレベルである。例えば、ＹＩＱカラーモデルでは、Ｉ及びＱカラーモデル値のレベルを使用してＹ値に関するスケーリング係数を決定し易くすることができる。この方法は特に、輝度情報の或る部分がＲ，Ｇ，及びＢカラーモデル値の各々に含まれる構成のＲＧＢカラーモデルのようなカラーモデルに適用することができる。
【００７５】
再度図１Ｂによれば、ブロック１３０からの出力として得られる画像データの別のスケーリング済みＹ値を適宜使用してＨＤＲ処理／表示／印刷などをブロック１４０において更に行なうことができる。方法１００’は容易に実行することができ、そしてこの方法によって、ＬＤＲ画像データから変換されるＨＤＲ画像の見栄えを極めて良くすることができる。詳細には、方法１００’によって、ＬＤＲ画像データから変換されるＨＤＲ画像の見栄えを、簡単な線形スケーリング法よりも良くすることができる。
【００７６】
本発明の或る実施形態はコンピュータプロセッサを含み、これらのプロセッサは、プロセッサに本発明の方法を実行させるソフトウェア命令を実行する。例えば、デュアル変調方式ディスプレイシステムにおける一つ以上のプロセッサは、これらのプロセッサがアクセスすることができるプログラムメモリから取り出されるソフトウェア命令を実行することにより、ここに記載する方法におけるデータ処理ステップを実行することができる。本発明はプログラム製品の形で提供することもできる。プログラム製品は、命令を含む一連のコンピュータ読み取り可能な信号を伝達するいずれかの媒体を含むことができ、データプロセッサがこれらの命令を実行すると、これらの命令によってデータプロセッサに本発明の方法を実行させる。本発明によるプログラム製品は種々の形態のいずれかとすることができる。プログラム製品は、例えばフロッピーディスク、ハードディスクドライブを含む磁気データ記録媒体のような、ＣＤ  ＲＯＭ，ＤＶＤを含む光データ記録媒体のような、ＲＯＭ，フラッシュＲＡＭを含む電子データ記録媒体などのような物理媒体、またはデジタルまたはアナログ通信リンクのような伝送用媒体を含むことができる。命令は、プログラム製品に暗号化及び／又は圧縮フォーマットで組み込むことができる。
【００７７】
或る要素（例えば、ソフトウェアモジュール、プロセッサ、アセンブリ、デバイス、回路など）を上記のように参照する場合、特に断らない限り、当該要素に対する参照（「手段（ｍｅａｎｓ）」に対する参照を含む）は、記載の要素の機能を実行する（すなわち、機能的に均等な）全ての要素を当該要素の均等物として含み、本発明の図示の例示としての実施形態において機能を実行する開示の構造と構造的に均等ではない要素を含むものとして解釈されるべきである。
【００７８】
この技術分野の当業者にとってはこれまでの開示から明らかなことであるが、多くの変更及び変形を本発明の実施局面において、本発明の技術思想または技術範囲から逸脱しない範囲において加え得る。例えば、
・本明細書において記載する方法では、画像データを多数の手順を使用して処理する。上に提示した説明では、画像データの全てを利用することができ、かつ画像データをリアルタイムで処理する必要はないと仮定する。或る環境においては、画像データの全てを利用することができる訳ではない。更に、画像データはリアルタイム処理を必要とする場合がある。この技術分野の当業者であれば、上に記載した手順は異なる順番で実行することができる、またはこれらの手順は部分的に、ループ状に繰り返すように実行することができることが分かるであろう。例えば、方法１００’では、画像データを飽和領域に関して全て走査する処理（ブロック１２２）、画像データを走査した後に画像データをスケーリングする処理（ブロック１３２）、次に画像データを表示する（または、画像データに更に処理を施す）処理（ブロック１４０）について記述している。画像の一部分（例えば、一つの走査ライン）を走査し、画像の当該部分をスケーリングし、次に画像の当該部分を、画像全体の走査及びスケーリングを完了する前に表示すると有用である。画像の一部分を
走査し、スケーリングし、そして表示した後、プロセスはループを描いて戻って画像の次の部分を走査し、スケーリングし、そして表示することができる。この方法は、例えば画像データの全てを利用することができる訳ではない、または画像データをリアルタイムで処理する必要がある場合に使用することができる。別の例として、スケーリング方法４００では、複数の画素のＹ値に関するスケーリング係数をブロック４２０において決定する処理、次にこれらの画素のＹ値を実際にブロック４３０においてスケーリングする処理について記述している。この技術分野の当業者であれば、或る環境においては、特定画素に関するスケーリング係数を決定し、次に個々の画素を、次の画素に関するスケーリング係数を決定する前にスケーリングすることが有用であることが分かるであろう。
・上に記載した方法の内の幾つかの方法では、スケーリング係数を１次方程式または放物型方程式を使用して計算する。この技術分野の当業者であれば、他の関数を使用してスケーリング係数を計算することができることが分かるであろう。好適には、このような関数は極値を飽和領域内に有する。
・上に記載した図１Ｂの方法１００’では、飽和領域（群）における画素群のＹ値をスケーリングを行なうことによって（ブロック１３２）更に調整する処理（ブロック１３０）について記述している。この技術分野の当業者であれば、他の調整方法を選択して、飽和領域（群）における画素群のＹ値をブロック１３０において調整する処理を実行することができることが分かるであろう。例えば、個々の画素に関するスケーリング係数を決定するのではなく、ブロック１３０では、飽和領域における画素群に関して所望のＹ値を求め、次に飽和画素のＹ値を所望のＹ値に、飽和しているＹ値を所望のＹ値で置き換えることにより調整することができる。この技術分野の当業者であれば、所望のＹ値を上述のスケーリング係数に関連付けることができることが分かるであろう。一の例では、Ｓｔｈを飽和閾値とする場合に、所望のＹ値（Ｄ（ｘ））を上述のスケーリング係数Ｌ（ｘ）に、Ｄ（ｘ）＝ＳｔｈＬ（ｘ）に従って関連付ける。別の例では、ブロック１３０において、飽和領域における個々の画素に関するＹ値をどのくらい上昇させれば飽和閾値Ｓｔｈを上回るかを求め、次に上昇分を個々の画素に関するＹ値に加算する。
・本明細書に記載する方法は画素当たり少数の処理ステップしか含まず、かつ当該方法をリアルタイムで実行することができる。従って、本明細書に記載する方法は、種々の画像処理システムにおいて種々の異なる環境で実行することができる。本発明を制限しないこのような環境の例としてソフトウェアを挙げることができ、ソフトウェアは：画像編集プログラムの一部分として含まれる；コンピュータのグラフィックカードに搭載される；ビデオディスプレイ（例えば、テレビジョンまたはコンピュータモニタ）内部の専用信号処理ユニットの一部分として含まれる；ＤＶＤプレーヤの一部分として含まれる；テレビチューナの一部分として含まれる；スキャナの一部分として含まれる；そしてデジタルカメラまたは同様の撮像装置の一部分として含まれる。一の特定の実施形態では、本発明の方法及びシステムを使用して、テレビジョンユニットがそれ相応の処理能力を備える場合に、標準のＮＴＳＣテレビ信号のダイナミックレンジを広げることができる。
・本明細書に記載する方法の全てにおいて、飽和領域における画素群に関するスケーリング係数を、画像データの種々の特徴に基づいて推定しようとする。これらの方法では、人手の介入がないことを前提とする。最初に低ダイナミックレンジで撮像された写真のデジタル画像化のような或るアプリケーションでは、ヒトが特定画素に関連するスケーリング係数を選択し、微調整し、そして／または操作することが可能になる。
・本明細書において議論する走査及びスケーリング方法は全て、カラーモデル値の上側境界での飽和に関連する形で記載されている。上に記載した走査及びスケーリング方法は、カラーモデル値の下側境界で使用することもできる。例えば、ブロック１２０において行なわれる走査（例えば、走査方法２００）では、Ｙ値が所定の下側飽和閾値を下回る「下側境界飽和領域（ｌｏｗｅｒ  ｂｏｕｎｄａｒｙ  ｓａｔｕｒａｔｉｏｎ  ｔｈｒｅｓｈｏｌｄ）」を探し出すこともできる。この下側飽和閾値を下回る画素群のＹ値は、縮小スケーリング係数（ｆｒａｃｔｉｏｎａｌ  ｓｃａｌｉｎｇ  ｆａｃｔｏｒｓ）をブロック１２５において、上側境界飽和領域に関して本明細書において記載したスケーリング方法
のいずれかと同様の方法に従って使用してスケーリングすることができる。好適には、ブロック１１５において取り入れるオフセットの絶対値は、画像データのＹ値をゼロ値から、下側境界飽和領域での縮小スケーリングを可能にする量だけ離れるように変位させるために十分な大きさである。
・上に間単に述べたように、本明細書において議論する例示としての方法及びシステムは、ＹＩＱカラーモデルで表現される画素群のＹ値（輝度）に関連する形で記載されている。この技術分野の当業者であれば、本明細書に記載する方法を他のカラーモデル値（すなわち、Ｉ及びＱ）に適用することもでき、かつ本明細書に記載する方法を、例えばＲＧＢ，ＣＭＹ，ＣＭＹＫ，ＹＣｂＣｒ，ＹＵＶ，ＨＳＶ，及びＨＳＬのような他のカラーモデルに適用することもできることが分かるであろう。本明細書に記載する方法を、カラーモデル値の線形合成または非線形合成のようなカラーモデル値の合成に適用することもできる。或る実施形態では、カラーモデル値の合成を使用して適切な調整量を求め、次に調整量を個々のカラーモデル値に適用する。
・上に記載した一の特定の方法では、最大スケーリング係数Ｌｖ（及び、可能であれば最大スケーリング係数Ｌｖの位置）を、飽和領域の直ぐ外側の画素群に関するＹ値の勾配に基づいて決定する。上述の方法は、飽和領域の前の勾配、及び飽和領域の後の勾配を求める特定の方法（等式（４）及び（５））を含んでいる。これらの勾配を求める他の方法を使用することができる。本発明を制限しない例示としてのこのような勾配を求める方法を次のような等式で表わすことができる。
【００７９】
【数７】
2007534060.tif 000009
【００８０】
・或る実施形態では、方法１００または方法１００’は、ブロック１３０の後に、かつブロック１４０の前に別の更なる調整手順を含むことができる。このような更なる調整では、スケーリングを更に行なうことができ、そして当該調整を使用して余ったダイナミックレンジの全てを高ビット深度表示に利用することができる。
【００８１】
従って、本発明の技術範囲は次の請求項により規定される内容に従って解釈されるべきである。
【図面の簡単な説明】
【００８２】
図には、本発明を制限することのない実施形態が例示される。
【図１Ａ】本発明の一の実施形態による、画像のカラーモデル値を低ビット深度表示から高ダイナミックレンジに変換する方法の模式図。
【図１Ｂ】図１Ａの方法の特定の実施形態の例。
【図２Ａ】図１Ｂの方法による、処理前の８ビットカラーモデル値の範囲の模式図。
【図２Ｂ】図１Ｂの方法による、均一なスケーリングを行なった後のカラーモデル値の範囲の模式図。
【図２Ｃ】図１Ｂの方法による、均一なオフセットを加えた後のカラーモデル値の範囲の模式図。
【図３Ａ】走査ライン上の画素群のＹ値の例であって、図１Ｂの方法の一部分を構成することができる例示グラフ。
【図３Ｂ】走査ライン上の画素群のＹ値の別の例であって、図１Ｂの方法の一部分を構成することができる例示グラフ。
【図３Ｃ】図３Ｂの走査ラインの拡大部分のＹ値を示すグラフ。
【図４Ａ】本発明の特定の実施形態による、画像データのカラーモデル値、図１Ｂの方法において走査する特定の方法の例を示す模式図。
【図４Ｂ】本発明の特定の実施形態による、画像データのカラーモデル値を図１Ｂの方法においてスケーリングする特定の方法の例を示す模式図。
【図５】特定のスケーリング方法に従ってスケーリングした後の、図３Ｃの走査ライン部分のＹ値を示すグラフ。
【図６Ａ】図５のスケーリング済み走査ライン部分のＹ値を、異なる軸に沿って走査され、そしてスケーリングされた同じ画素のＹ値と一緒に示すグラフであり、
【図６Ｂ】図６Ａのグラフに示される画素に関するＹ値の平均を示すグラフ。
【図１Ａ】
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【図１Ｂ】
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【図２Ａ】
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【図２Ｂ】
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【図２Ｃ】
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【図３Ａ】
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【図３Ｂ】
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【図３Ｃ】
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【図４Ａ】
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【図４Ｂ】
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【図５】
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【図６Ａ】
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【図６Ｂ】
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【国際調査報告】
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