(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
ピクチャ内の画素を前処理する方法であって、
ＲＧＢ色空間における前記画素の線形色（ＲｏＧｏＢｏ）に基づいて決定されるＸＹＺ色空間における前記画素の元の線形輝度成分値（Ｙｏ）を得ること（Ｓ１）と、
前記ＸＹＺ色空間における前記元の線形輝度成分値と、Ｙ’ＣｂＣｒ色空間における非線形輝度成分値、前記Ｙ’ＣｂＣｒ色空間における非線形クロマＣｂ成分値、および、前記Ｙ’ＣｂＣｒ色空間における非線形クロマＣｒ成分値に基づいて決定される前記ＸＹＺ色空間における線形輝度成分値（Ｙ）との間の差異を最小にする、前記画素の前記Ｙ’ＣｂＣｒ色空間における非線形輝度成分値（Ｙ’）を導出すること（Ｓ２）と、を含む、方法。
【請求項２】
ピクチャ内の画素を符号化する方法であって、
前記画素のＹ’ＣｂＣｒ色空間における非線形輝度成分値（Ｙ’）を導出するために請求項１に記載の前記画素を前処理すること（Ｓ１、Ｓ２）と、
前記非線形輝度成分値、前記Ｙ’ＣｂＣｒ色空間におけるサブサンプリングされた非線形クロマＣｂ成分値、および、前記Ｙ’ＣｂＣｒ色空間におけるサブサンプリングされた非線形クロマＣｒ成分値を符号化すること（Ｓ３）と、を含む、方法。
【請求項３】
ピクチャ内の画素を前処理するためのデバイス（１００、１１０）であって、
前記デバイス（１００、１１０）は、ＲＧＢ色空間における前記画素の線形色（ＲｏＧｏＢｏ）に基づいて決定されるＸＹＺ色空間における前記画素の元の線形輝度成分値（Ｙｏ）を得るように構成され、
前記デバイス（１００、１１０）は、前記ＸＹＺ色空間における前記元の線形輝度成分値と、Ｙ’ＣｂＣｒ色空間における非線形輝度成分値、Ｙ’ＣｂＣｒ色空間における非線形クロマＣｂ成分値、および、前記Ｙ’ＣｂＣｒ色空間における非線形クロマＣｒ成分値に基づいて決定される前記ＸＹＺ色空間における線形輝度成分値（Ｙ）との間の差異を最小にする、前記画素の前記Ｙ’ＣｂＣｒ色空間における非線形輝度成分値（Ｙ’）を導出するように構成される、デバイス。
【請求項４】
前記デバイス（１００、１１０）は、前記ＲＧＢ色空間における前記線形色（ＲｏＧｏＢｏ）に基づいて前記ＸＹＺ色空間における前記元の線形輝度成分値を決定するように構成される、請求項３に記載のデバイス。
【請求項５】
前記デバイス（１００、１１０）は、前記Ｙ’ＣｂＣｒ色空間におけるサブサンプリングされた非線形クロマＣｂ成分値、前記Ｙ’ＣｂＣｒ色空間におけるサブサンプリングされた非線形クロマＣｒ成分値、および、前記ＸＹＺ色空間における前記元の線形輝度成分値に基づいて、前記Ｙ’ＣｂＣｒ色空間における前記非線形輝度成分値を導出するように構成される、請求項３または４に記載のデバイス。
【請求項６】
前記デバイス（１００、１１０）は、前記ＲＧＢ色空間における非線形色（Ｒ’Ｇ’Ｂ’）を捕えるために前記ＲＧＢ色空間における前記元の線形色に第１の伝達関数を適用するように構成され、
前記デバイス（１００、１１０）は、前記Ｙ’ＣｂＣｒ色空間における非線形色を得るために前記ＲＧＢ色空間における前記非線形色に第１の色変換を適用するように構成され、前記Ｙ’ＣｂＣｒ色空間における前記非線形色は、最初の非線形クロマＣｂ成分値および最初の非線形クロマＣｒ成分値を含み、
前記デバイス（１００、１１０）は、前記Ｙ’ＣｂＣｒ色空間におけるサブサンプリングされた前記非線形クロマＣｂ成分値および前記Ｙ’ＣｂＣｒ色空間におけるサブサンプリングされた前記非線形クロマＣｒ成分値を得るために、前記Ｙ’ＣｂＣｒ色空間における前記最初の非線形クロマＣｂ成分値および前記Ｙ’ＣｂＣｒ色空間における前記最初の非線形クロマＣｒ成分値をサブサンプリングするように構成される、請求項５に記載のデバイス。
【請求項７】
前記デバイス（１００、１１０）は、前記Ｙ’ＣｂＣｒ色空間におけるアップサンプリングされた非線形クロマＣｂ成分値および前記Ｙ’ＣｂＣｒ色空間におけるアップサンプリングされた非線形クロマＣｒ成分値を得るために、前記Ｙ’ＣｂＣｒ色空間における前記サブサンプリングされた非線形クロマＣｂ成分値および前記Ｙ’ＣｂＣｒ色空間における前記サブサンプリングされた非線形クロマＣｒ成分値をアップサンプリングするように構成され、
前記デバイス（１００、１１０）は、前記ＲＧＢ色空間における非線形色を得るために、前記Ｙ’ＣｂＣｒ色空間における候補の非線形輝度成分値、前記Ｙ’ＣｂＣｒ色空間における前記アップサンプリングされた非線形クロマＣｂ成分値、および前記Ｙ’ＣｂＣｒ色空間における前記アップサンプリングされた非線形クロマＣｒ成分値に第２の色変換を適用するように構成され、
前記デバイス（１００、１１０）は、前記ＲＧＢ色空間における線形色（ＲｏＧｏＢｏ）を得るために前記ＲＧＢ色空間における前記非線形色に第２の伝達関数を適用するように構成され、
前記デバイス（１００、１１０）は、前記ＸＹＺ色空間における線形輝度成分（Ｙ）値を得るために前記ＲＧＢ色空間における前記線形色に第３の色変換を適用するように構成され、
前記デバイス（１００、１１０）は、前記ＸＹＺ色空間における前記元の線形輝度成分値と前記ＸＹＺ色空間における前記線形輝度成分値との比較に基づいて前記非線形輝度成分値を導出するように構成される、請求項５または６に記載のデバイス。
【請求項８】
前記デバイス（１００、１１０）は、前記ＸＹＺ色空間における前記元の線形輝度成分値と前記ＸＹＺ色空間における前記線形輝度成分値との間の差異を低減する、前記Ｙ’ＣｂＣｒ色空間における候補の非線形輝度成分値を選択するように構成される、請求項７に記載のデバイス。
【請求項９】
前記デバイス（１００、１１０）は、前記Ｙ’ＣｂＣｒ色空間における候補の非線形輝度成分値、前記Ｙ’ＣｂＣｒ色空間における前記アップサンプリングされた非線形クロマＣｂ成分値、および前記Ｙ’ＣｂＣｒ色空間における前記アップサンプリングされた非線形クロマＣｒ成分値への第２の色変換の適用と、前記ＲＧＢ色空間における前記非線形色への前記第２の伝達関数の適用と、前記Ｙ’ＣｂＣｒ色空間における種々な候補の非線形輝度成分値のための前記ＲＧＢ色空間における前記線形色への第３の色変換の適用とを行うように構成され、
前記デバイス（１００、１１０）は、前記ＸＹＺ色空間における前記元の線形輝度成分値と前記ＸＹＺ色空間における前記線形輝度成分値との間に最小の差異を生じさせる、前記Ｙ’ＣｂＣｒ色空間における前記種々な候補の非線形輝度成分値の中から前記候補の非線形輝度成分値を選択するように構成される、請求項８に記載のデバイス。
【請求項１０】
前記デバイス（１００、１１０）は、前記ＸＹＺ色空間における前記元の線形輝度成分値と前記ＸＹＺ色空間における前記線形輝度成分値との間の差異を最小化する、前記Ｙ’ＣｂＣｒ色空間における候補の非線形輝度成分値を選択するために二分探索を行うように構成される、請求項７から９のいずれか一項に記載のデバイス。
【請求項１１】
前記デバイス（１００、１１０）は、前記Ｙ’ＣｂＣｒ色空間におけるアップサンプリングされた非線形クロマＣｂ成分値、および前記Ｙ’ＣｂＣｒ色空間におけるアップサンプリングされた非線形クロマＣｒ成分値を得るために、前記Ｙ’ＣｂＣｒ色空間における前記サブサンプリングされた非線形クロマＣｂ成分値、および前記Ｙ’ＣｂＣｒ色空間における前記サブサンプリングされた非線形クロマＣｒ成分値をアップサンプリングするように構成され、
前記デバイス（１００、１１０）は、ルックアップテーブルへの入力として、前記ＸＹＺ色空間における前記元の線形輝度成分値またはこの非線形バージョン、前記Ｙ’ＣｂＣｒ色空間における前記アップサンプリングされた非線形クロマＣｂ成分値、および前記Ｙ’ＣｂＣｒ色空間における前記アップサンプリングされた非線形クロマＣｒ成分値またはこの量子化バージョンを使用して、前記ルックアップテーブルから前記Ｙ’ＣｂＣｒ色空間における前記非線形輝度成分値を検索するように構成される、請求項５または６に記載のデバイス。
【請求項１２】
前記デバイス（１００、１１０）は、前記ＸＹＺ色空間における元の非線形輝度成分値を得るために前記ＸＹＺ色空間における前記元の線形輝度成分値に第１の伝達関数を適用するように構成され、
前記デバイス（１００、１１０）は、前記ルックアップテーブルへの入力として、前記ＸＹＺ色空間における前記元の非線形輝度成分値、前記Ｙ’ＣｂＣｒ色空間における前記アップサンプリングされた非線形クロマＣｂ成分値、および前記Ｙ’ＣｂＣｒ色空間における前記アップサンプリングされた非線形クロマＣｒ成分値またはこの前記量子化バージョンを使用して、前記ルックアップテーブルから前記Ｙ’ＣｂＣｒ色空間における前記非線形輝度成分値を検索するように構成される、請求項１１に記載のデバイス。
【請求項１３】
請求項３から１２のいずれか一項に記載のデバイス（１００、１１０、１２０）を含むユーザ機器（５、２００）であって、ビデオデータを受信しかつ処理するように構成されるデバイスまたは装置である、ユーザ機器。
【請求項１４】
請求項３から１２のいずれか一項に記載のデバイス（１００、１１０、１２０）を含むユーザ機器（５、２００）であって、前記ユーザ機器（５、２００）は、コンピュータ、ラップトップ、スマートフォン、タブレット、およびセットトップボックスから成るグループから選択される、ユーザ機器。
【請求項１５】
プロセッサ（２１０）によって実行されたとき、前記プロセッサ（２１０）に、
ＲＧＢ色空間における画素の線形色（ＲｏＧｏＢｏ）に基づいて決定される、ＸＹＺ色空間におけるピクチャにおける前記画素の元の線形輝度成分値（Ｙｏ）を得させ、
前記ＸＹＺ色空間における前記元の線形輝度成分値と、Ｙ’ＣｂＣｒ色空間における非線形輝度成分値、Ｙ’ＣｂＣｒ色空間における非線形クロマＣｂ成分値、および、前記Ｙ’ＣｂＣｒ色空間における非線形クロマＣｒ成分値に基づいて決定される前記ＸＹＺ色空間における線形輝度成分値（Ｙ）との間の差異を最小にする、前記画素のＹ’ＣｂＣｒ色空間における非線形輝度成分値（Ｙ’）を導出させる命令を含む、コンピュータプログラム（２４０）。
【請求項１６】
前記コンピュータプログラム（２４０）は、前記プロセッサ（２１０）によって実行されたとき、前記プロセッサ（２１０）に、前記非線形輝度成分値、前記非線形クロマＣｂ成分値、および前記非線形クロマＣｒ成分値を符号化させる命令をさらに含む、請求項１５に記載のコンピュータプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本実施形態は、一般的に、ピクチャ内の画素の前処理および符号化に関し、特に、画素の輝度値を改善する前処理および符号化に関する。
【背景技術】
【０００２】
デジタルビデオ信号において、各サンプル、すなわち、画素成分は、整数または浮動小数点値によって表される。ビデオをレンダリングするスクリーン、テレビ、またはモニタなどのディスプレイは、ビデオ信号のデジタル値に基づいて可視光を除外する。デジタル値Ｖを可視光Ｙに変える関数は、光電気伝達関数（ＥＯＴＦ）である。従来、ＥＯＴＦは、ガンマ関数と呼ばれる指数関数として表現されており、この場合、ガンマ（γ）は指数値である。これは典型的には、２．４（他の値の可能性もある）：Ｙ＝Ｖγである。
【０００３】
ガンマ関数を使用することは、低輝度信号にはうまくいくが、輝度が１００ニト（ｃｄ／ｍ２）を超えるとき、ガンマ関数は、人間の視覚系のコントラスト感度とうまく整合しない。したがって、より非線形である伝達関数は例えば以下のように規定される。
0006516851.tif 000002
【０００４】
この伝達関数は、０から１までの範囲を超えるその一次導関数の最大値がガンマ関数の最大値より大きいという意味でガンマ関数よりも非線形である。
【０００５】
クロマサブサンプリングは、典型的には、データ量を低減する最初のステップとして圧縮前に行われる。４：２：２において、クロマ信号は、垂直方向において解像度が半分に低減される。４：２：０において、クロマ信号は、垂直方向および水平方向両方において解像度が半分に低減される。これは、典型的には、良質の信号を捕えるようにあるフィルタリング演算によって行われるが、最近傍法を使用して行うこともできる。
【０００６】
４：２：０または４：２：２のビデオを表示するために、デコーダはクロマ信号のアップサンプリングを行い、これは、双線形フィルタまたはより長いフィルタを使用して行うことが可能である。
【０００７】
しかしながら、非常に非線形の伝達関数、４：２：０または４：２：２サブサンプリング、および非一定輝度順序の組み合わせは、特に、飽和色、すなわち、色域の縁に近い色について、ビデオデータに対して極度のアーティファクトを引き起こす。
【０００８】
この問題に対処するいくつかのやり方がある。１つのやり方は、４：２：０または４：２：２のサブサンプリングを使用せずに代わりに４：４：４のサブサンプリングを使用することである。しかしながら、それは高価となり、なぜなら、４：２：０は圧縮前のビット数を半減させ、４：２：２はビット数を３分の２に低減するからである。別のやり方は、非常に非線形の伝達関数を使用しないことである。しかしながら、これは、暗い領域にバンディングを有することなしには非常に高いピーク明るさのコンテンツを表現することが難しいことを意味する。第３のやり方は、一定の輝度を使用する、すなわち、ＣＩＥ１９３１  ＸＹＺ色空間に変換後に伝達関数を適用することである。しかしながら、このような解決策は、放送産業内で一般的な慣行に合わず、いくつかのシナリオでは、実現するのが困難であり、かつ費用がかかる恐れがある。
【発明の概要】
【０００９】
本発明の目的は、アーティファクトを抑制するために画素の前処理を行うことである。
【００１０】
これらのおよび他の目的は、本明細書に開示される実施形態によって満たされる。
【００１１】
実施形態の一態様は、ピクチャ内の画素を前処理する方法に関する。この方法は、第１の色空間における画素の線形色に基づいて決定される第３の色空間における画素の元の線形輝度成分値を得ることを含む。この方法はまた、第２の色空間における第１の非線形クロマ成分値、第２の色空間における第２の非線形クロマ成分値、および、第３の色空間における元の線形輝度成分値に基づいて、画素の第２の色空間における非線形輝度成分値を導出することを含む。
【００１２】
実施形態の別の態様は、ピクチャ内の画素を前処理するためのデバイスに関する。デバイスは、第１の色空間における画素の線形色に基づいて決定される第３の色空間における画素の元の線形輝度成分値を得るように構成される。デバイスはまた、第２の色空間における第１の非線形クロマ成分値、第２の色空間における第２の非線形クロマ成分値、および、第３の色空間における元の線形輝度成分値に基づいて、画素の第２の色空間における非線形輝度成分値を導出するように構成される。
【００１３】
実施形態の関連の態様は、ピクチャ内の画素を前処理するためのデバイスを規定する。デバイスは、第１の色空間における画素の線形色に基づいて決定される第３の色空間における画素の元の線形輝度成分値を得るための決定部を含む。デバイスはまた、第２の色空間における第１の非線形クロマ成分値、第２の色空間における第２の非線形クロマ成分値、および、第３の色空間における元の線形輝度成分値に基づいて、画素の第２の色空間における非線形輝度成分値を導出するための導出部を含む。
【００１４】
実施形態のさらなる態様は、ピクチャ内の画素を符号化するためのデバイスに関する。デバイスは、プロセッサと、プロセッサによって実行可能な命令を含むメモリとを含む。プロセッサは、第１の色空間における画素の線形色に基づいて決定される第３の色空間における画素の元の線形輝度成分値を得るように動作可能である。プロセッサはまた、画素の第２の色空間における非線形輝度成分値を、第２の色空間における第１の非線形クロマ成分値、第２の色空間における第２の非線形クロマ成分値、および、第３の色空間における元の線形輝度成分値に基づいて導出するように動作可能である。プロセッサは、非線形輝度成分値、第１の非線形クロマ成分値、および、第２の非線形クロマ成分値を符号化するようにさらに動作可能である。
【００１５】
実施形態の関連の態様は、ピクチャ内の画素を符号化するためのデバイスを規定する。デバイスは、第１の色空間における画素の線形色に基づいて決定される第３の色空間における画素の元の線形輝度成分値を得るための決定部を含む。デバイスはまた、画素の第２の色空間における非線形輝度成分値を、第２の色空間における第１の非線形クロマ成分値、第２の色空間における第２の非線形クロマ成分値、および、第３の色空間における元の線形輝度成分値に基づいて導出するための導出部を含む。デバイスは、非線形輝度成分値、第１の非線形クロマ成分値、および、第２の非線形クロマ成分値を符号化するためのエンコーダをさらに含む。
【００１６】
実施形態のさらに別の態様は、プロセッサによって実行されたとき、プロセッサに、第１の色空間における画素の線形色に基づいて決定される第３の色空間におけるピクチャの画素の元の線形輝度成分値を得させる命令を含むコンピュータプログラムに関する。プロセッサにはまた、第２の色空間における第１の非線形クロマ成分値、第２の色空間における第２の非線形クロマ成分値、および、第３の色空間における元の線形輝度成分値に基づいて、画素の第２の色空間における非線形輝度成分値を導出させる。
【００１７】
実施形態の関連の態様は、上記に従ってコンピュータプログラムを含むキャリアを規定する。キャリアは、電子信号、光信号、電磁信号、磁気信号、電気信号、無線信号、マイクロ波信号、または、コンピュータ可読記憶媒体のうちの１つである。
【００１８】
実施形態のさらなる態様は、ピクチャ内の画素の符号化バージョンを表す信号に関する。符号化バージョンは、第２の色フォーマットにおけるサブサンプリングされた第１の非線形クロマ成分値の符号化バージョンと、第２の色空間におけるサブサンプリングされた第２の非線形クロマ成分値の符号化バージョンと、上記に従って導出された、第２の色フォーマットにおける非線形輝度成分値の符号化バージョンとを含む。
【００１９】
本実施形態は、そうでない場合にクロマサブサンプリングと組み合わせた非線形伝達関数の使用によって生じ得るアーティファクトを抑制する画素の前処理および符号化を提供する。主観的には、輝度の品質改善は、非圧縮ビデオに対しても明確に可視である。
【００２０】
実施形態は、これらのさらなる目的および利点と共に、添付の図面と併せて以下の説明を参照することによって最も良く理解できる。
【図面の簡単な説明】
【００２１】
【図１】一実施形態による、画素の前処理方法を示すフローチャートである。
【図２】一実施形態による、図１に示される方法の追加の任意選択のステップを示すフローチャートである。
【図３】別の実施形態による、図１に示される方法の追加の任意選択のステップを示すフローチャートである。
【図４】一実施形態による、図３に示される方法の追加の任意選択のステップを示すフローチャートである。
【図５】図１における導出ステップを実施する一実施形態を示すフローチャートである。
【図６】一実施形態による、図５に示される方法の追加の任意選択のステップを示すフローチャートである。
【図７】一実施形態による、画素を符号化する方法を形成するための、図１に示される方法の追加のステップを示すフローチャートである。
【図８】一実施形態による、補正されたＹ’を導出する技術を示す図である。
【図９】種々な線形化が異なる領域で使用できることを示す図である。
【図１０】エンコーダで、またはエンコーダに対する前処理で行うことができる方法を示すフローチャートである。
【図１１】一実施形態による、デバイスのハードウェア実装形態の概略図である。
【図１２】プロセッサおよびメモリによる実施形態によるデバイスの実装形態の概略図である。
【図１３】一実施形態によるユーザ機器の概略図である。
【図１４】関数モジュールを用いる実施形態による、デバイスの実装形態の概略図である。
【図１５】複数のネットワークデバイスの中の実施形態の分散された実装形態を概略的に示す図である。
【図１６】一実施形態による、１つまたは複数のクラウドベースのネットワークデバイスを有する無線通信システムの一例の概略図である。
【図１７】Ａは、圧縮されておらず、ダウンサンプリングおよびアップサンプリングのみの場合の、元の４：４：４のピクチャを示す図である。Ｂは、圧縮されておらず、ダウンサンプリングおよびアップサンプリングのみの場合の、従来の処理４：２：０の後のピクチャを示す図である。Ｃは、圧縮されておらず、ダウンサンプリングおよびアップサンプリングのみの場合の、提案された処理４：２：０の後のピクチャを示す図である。
【図１８】Ａは、圧縮されておらず、ダウンサンプリングおよびアップサンプリングのみの場合の、元の４：４：４のピクチャを示す図である。Ｂは、圧縮されておらず、ダウンサンプリングおよびアップサンプリングのみの場合の、従来の処理４：２：０の後のピクチャを示す図である。Ｃは、圧縮されておらず、ダウンサンプリングおよびアップサンプリングのみの場合の、提案された処理４：２：０の後のピクチャを示す図である。
【図１９】元のピクチャ（下部）および処理されたピクチャ（上部）において、線形輝度の、ＣＩＥ１９３１  ＸＹＺ空間におけるＹがかなり異なっていることを示す図である。
【図２０】個々の画素におけるＹ’値を変更することによって、所望の線形輝度Ｙに適合する線形輝度
【化１】
0006516851.tif 000003
に到達することができる技術を示す図である。
【図２１】コントラスト感度のＢａｒｔｅｎ曲線を示す図である。
【図２２】Ｒｅｃ７０９の色域とＢＴ．２０２０の色域との比較を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００２２】
図面全体を通して、同様の要素または対応する要素については同じ参照番号が使用される。
【００２３】
本実施形態は、一般的に、ピクチャ内の画素の前処理および符号化に関し、特に、画素の輝度値を改善する前処理および符号化に関する。
【００２４】
従来の圧縮の連鎖は、典型的には０〜１０，０００ｃｄ／ｍ２の入来する線形光の画素を逆伝達関数に与えることを伴い、これによって、０〜１の新しい画素値が生じる。この後に、画素に対して色変換が行われ、これによって、輝度成分および２つのクロマ成分が生じる。その後、２つのクロマ成分は、４：２：０または４：２：２など、サブサンプリングされる。展開後、４：２：０または４：２：２のシーケンスは、逆色変換される４：４：４にアップサンプリングされ、最終的に、伝達関数によってモニタ上で出力できる線形光の画素に戻される。
【００２５】
非常に非線形の伝達関数、クロマサブサンプリング、および非一定輝度順序の組み合わせは、特に飽和色について、ビデオデータに対して極度のアーティファクトを引き起こす。クロマ成分が補間されるのに対し、輝度成分は補間されないことから問題が生じる。故に、画素における輝度成分の急激なシフトがあり得るが、クロマ成分は補間されないためそうならない。特に飽和色といったいくつかの色について、完全に誤った強度の画素が生じ、これは、アーティファクトとして明確に可視になる。
【００２６】
実施形態による画素の前処理は、アーティファクトの強い影響を抑制するまたは少なくとも低減するために使用可能であり、それによって、入来する画素の「真の」色により近い色が生じる。
【００２７】
色空間または色フォーマットは、色モデルの色成分の組み合わせから生じる色のタイプおよび数である。色モデルは、色が数のタプル、すなわち色成分として表され得る様式を描写する抽象構成である。色成分は、成分のタイプ、例えば色相、およびその単位、例えば度またはパーセンテージ、または、スケールのタイプ、例えば線形または非線形、および、色の深さまたはビット深さと呼ばれる値のその意図される数などのいくつかの際立った特徴を有する。
【００２８】
ピクチャおよびビデオにおける画素に対して通常使用される、非限定的であるが例示的な色空間は、赤、緑、青（ＲＧＢ）色空間、輝度、クロマ青、およびクロマ赤（ＹＣｂＣｒ、時にはＹ’ＣｂＣｒ、Ｙ’Ｃｂ’Ｃｒ’、ＹＣＢＣＲ、Ｙ’ＣＢＣＲ、またはＹ’ＣＢ’ＣＲ’と表記される）の色空間、ならびに輝度およびクロミナンス（ＸＹＺ）色空間を含む。
【００２９】
図１は、ピクチャ内の画素を前処理する方法を示すフローチャートである。方法は、ステップＳ１において、第１の色空間における画素の線形色に基づいて決定される第３の色空間における画素の元の線形輝度成分値を得ることを含む。次いで方法は、ステップＳ２に続き、このステップは、第２の色空間における第１の非線形クロマ成分値、第２の色空間における第２の非線形クロマ成分値、および、第３の色空間における元の線形輝度成分値に基づいて、画素の第２の色空間における非線形輝度成分値を導出することを含む。
【００３０】
図１における画素前処理は、第２の色空間における２つの非線形クロマ成分を採用する。第２の色空間における２つの非線形クロマ成分は、第２の色空間におけるサブサンプリングされた第１の非線形クロマ成分値、および、第２の色空間におけるサブサンプリングされた第２の非線形クロマ成分値とすることが可能である。特定の実施形態では、これらの２つの非線形クロマ成分はＣｂ’成分およびＣｒ’成分である。より好ましくは、非線形クロマ成分は、４：２：０または４：２：２フォーマットのＣｂ’およびＣｒ’成分である。したがって、第２の色空間は、この実施形態では、ＹＣｂＣｒ色空間である。アポストロフィの「‘」は、２つのクロマ成分が非線形クロマ成分であることを示すために使用される。
【００３１】
このような場合、図１のステップＳ２は、好ましくは、第２の色空間におけるサブサンプリングされた第１の非線形クロマ成分値、第２の色空間におけるサブサンプリングされた第２の非線形クロマ成分値、および、第３の色空間における元の線形輝度成分値に基づいて、第２の色空間における非線形輝度成分値を導出することを含む。
【００３２】
代替的な実施形態では、第２の色空間における２つの非線形クロマ成分値は、必ずしもサブサンプリングされなくてもよい。これらの成分値は、むしろ、第２の色空間におけるサンプリングされない非線形クロマ成分値、および第２の色空間におけるアップサンプリングされた非線形クロマ成分値の形態とすることができ、この場合、アップサンプリングされた非線形クロマ成分値は、第２の色空間におけるサブサンプリングされた非線形クロマ成分値のアップサンプリング後に得られる。この代替的な実施形態では、非線形クロマ成分は、４：４：４フォーマットにおけるＣｂ’成分およびＣｒ’成分である。
【００３３】
一実施形態では、画素の第２の色空間における第１の非線形クロマ成分値および第２の非線形クロマ成分値は、第１の色空間における画素の線形色に基づいて得られる。特定の実施形態では、この第１の線形色空間はＲＧＢ色空間である。したがって、第１の色空間における画素の線形色は、この特定の実施形態では、画素のＲＧＢ色である。
【００３４】
一実施形態では、上で述べられる第３の色空間はＸＹＺ色空間である。したがって、第３の色空間における画素の線形輝度は、この実施形態ではＹ成分である。
【００３５】
よって、図１の前処理によって、第１の色空間における画素の線形色に基づいて決定される第３の色空間における画素の元の線形輝度成分値が得られるまたは提供される。この元の線形輝度成分値は、好ましくは、画素の真の輝度、すなわち、任意の色変換、伝達関数の適用、およびサブサンプリングの前の画素の元の輝度を反映する。この元の線形輝度成分値は、第１の色空間における画素の線形色に基づいて決定される。一実施形態では、第１の色空間における画素のこの線形色は、画素の、入来する元の色である。特定の実施形態では、この入来する元の色は、本明細書ではＲＯＧＯＢＯと表記され、元の線形輝度成分はＹＯと表記される。
【００３６】
よって、元の線形輝度は、多くの種々なやり方で算出可能な目標輝度である。この元の線形輝度は、ピクチャを撮るまたはビデオ録画するカメラにおける、またはディスプレイのパネルにおけるセンサの実際の輝度に直接必ずしも対応しなくてもよい。
【００３７】
第３の色空間における元の線形輝度成分値は、あらかじめ決定されるまたはあらかじめ算出される形態で、好ましくはＹＯ値である元の線形輝度成分値として前処理および符号化機能に対して得られることが可能である。これは、第１の色空間における線形色に基づく、元の線形輝度成分値の決定が既に行われており、前処理および符号化機能にはその決定の結果のみが提供されることを意味する。
【００３８】
代替的な実施形態では、実施形態の前処理は、元の線形輝度成分値の決定または算出を含む。このような実施形態では、図１のステップＳ１は、好ましくは、第１の色空間における線形色に基づいて第３の色空間における元の線形輝度成分値を決定することを含む。
【００３９】
次いで、第２の色空間における非線形輝度成分値は、第２の色空間における第１の非線形クロマ成分値および第２の非線形クロマ成分値、ならびに、第３の色空間における元の線形輝度成分値に基づいて、ステップＳ２において画素に対して導出される。故に、一実施形態では、ＹＣｂＣｒ色空間における非線形輝度成分Ｙ’は、ＹＣｂＣｒ色空間におけるＣｂ’およびＣｒ’成分、ならびに、ＸＹＺ色空間におけるＹＯ成分の関数、すなわち、Ｙ’＝ｆ（Ｃｂ’、Ｃｒ’ＹＯ）である。次に、ＹＯ成分は、ＲＧＢ色空間における画素のＲＯＧＯＢＯ色に基づいて決定される、すなわち、ＹＯ＝ｇ（ＲＯ、ＧＯ、ＢＯ）になる。したがって、Ｙ’＝ｆ（Ｃｂ’、Ｃｒ’ｇ（ＲＯ、ＧＯ、ＢＯ））である。
【００４０】
前処理された画素は、次いで、導出された非線形輝度成分（Ｙ’）、および、第２の色空間における２つサブサンプリングされた非線形クロマ成分（Ｃｂ’、Ｃｒ’）、すなわち、Ｙ’Ｃｂ’Ｃｒ’によって表される。よって、タプルＹ’Ｃｂ’Ｃｒ’は、前処理された画素の色を、好ましくは４：２：０または４：２：２フォーマットで、すなわち、サブサンプリングされない輝度成分を除くサブサンプリングされたクロマ成分で表す。
【００４１】
一実施形態では、図１のステップＳ２は、第２の色空間における非線形輝度成分値、第２の色空間における第１の非線形クロマ成分値、および、第２の色空間における第２の非線形クロマ成分値に基づいて決定される、第３の色空間における元の線形輝度成分値と第３の色空間における線形輝度成分値との間の差異を最小化する第２の色空間における非線形輝度成分値を導出することを含む。
【００４２】
故に、この実施形態では、ステップＳ２は、第３の色空間（ＸＹＺ）における、元の線形輝度成分（ＹＯ）値と線形輝度成分（Ｙ）値との間の差異を最小化する第２の色空間（ＹＣｂＣｒ）における非線形輝度成分（Ｙ’）値を見つけることを伴う。第３の色空間（ＸＹＺ）における線形輝度成分（Ｙ）値は、次に、第２の色空間（ＹＣｂＣｒ）における、非線形輝度成分（Ｙ’）値および２つの非線形クロマ成分（Ｃｂ’Ｃｒ’）値に基づいて得られる。
【００４３】
よって、この実施形態は、差異｜ＹＯ−Ｙ｜または（ＹＯ−Ｙ）２を最小化するＹ’成分値を見つけることを伴う。この場合、Ｙ＝ｈ（Ｙ’Ｃｂ’Ｃｒ’）であり、ｈ（．）はＹがＹ’、Ｃｂ’、およびＣｒ’に基づいて決定されることを規定する。
【００４４】
代替的であるが関連の実施形態では、ステップＳ２は、第３の色空間における元の輝度成分値の関数と第３の色空間における線形輝度成分値の関数との間の差異を最小化する第２の色空間における非線形輝度成分値を導出することを伴う。第３の色空間におけるこの線形輝度成分値は、第２の色空間における非線形輝度成分値、第２の色空間における第１の非線形クロマ成分値、および第２の色空間における第２の非線形クロマ成分値に基づいて決定される。
【００４５】
よって、この実施形態は、差異｜ｋ（ＹＯ）−ｋ（Ｙ）｜または（ｋ（ＹＯ）−ｋ（Ｙ））２を最小化するＹ’成分値を見つけることを伴う。式中、Ｙ＝ｈ（Ｙ’Ｃｂ’Ｃｒ’）である。
【００４６】
関数（ｋ（．））は、好ましくは、Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ  Ｏｒｇａｎｉｚａｔｉｏｎ  ｆｏｒ  Ｓｔａｎｄａｒｄｉｚａｔｉｏｎ、ＩＳＯ／ＩＥＣ  ＪＴＣ１／ＳＣ２９／ＷＧ１１、Ｃｏｄｉｎｇ  ｏｆ  ｍｏｖｉｎｇ  ｐｉｃｔｕｒｅｓ  ａｎｄ  ａｕｄｉｏ、ＭＰＥＧ２０１３／Ｍ３５２５５、２０１４年１０月、ストラスブール、フランスのＦｒａｎｃｏｉｓらの「Ａｂｏｕｔ  ｕｓｉｎｇ  ａ  ＢＴ．２０２０  ｃｏｎｔａｉｎｅｒ  ｆｏｒ  ＢＴ．７０９  ｃｏｎｔｅｎｔ」の伝達関数［１］の逆関数などの、逆伝達関数である。
【００４７】
図１の方法ステップＳ１およびＳ２は、ビデオシーケンスなどのピクチャにおける少なくとも１つの画素に対して行われる。一実施形態では、ステップＳ１およびＳ２は、好ましくは、ピクチャにおける複数の、すなわち少なくとも２つの画素に対して行われる。これは、線Ｌ１によって概略的に示される。特定の実施形態では、ステップＳ１およびＳ２はピクチャにおける全ての画素に対して行われる。
【００４８】
別の特定の実施形態では、ステップＳ１およびＳ２は、本明細書に先に説明されたような視覚的アーティファクトを生じさせる、ピクチャにおけるような画素に対して行われる。これらの画素は、画素に対する第３の色空間における元の線形輝度成分（ＹＯ）値と、第２の色フォーマットにおける非線形輝度およびクロマ成分（Ｙ’Ｃｂ’Ｃｒ’）値に基づいて画素に対して決定される第３の色空間における線形輝度成分（Ｙ）値とを比較することによって特定可能であり、これらの非線形輝度およびクロマ成分値は、本発明に従って、いずれの前処理も行わずに典型的な圧縮の連鎖に従って導出される。すぐ前の実施形態では、実施形態の前処理は、結果的に、ピクチャにおけるそれらの画素に適用されるだけであり、これら画素において、典型的な圧縮の連鎖によって輝度成分の誤差が生じる。
【００４９】
代替的には、視覚的アーティファクトを生じさせるピクチャ内の画素は、Ｃｂ’およびＣｂ成分値ならびに／またはＣｒ’およびＣｒ成分値、すなわち、アップサンプリングされたＣｂ’および／またはＣｒ’成分値と、第１の色変換をＲ’Ｇ’Ｂ’色に適用することによって得られる対応するＣｂおよび／またはＣｒ’成分値とを比較することによって特定可能である。この場合、Ｒ’、Ｇ’、およびＢ’は、逆伝達関数を、元のＲＯＧＯＢＯ色のＲＯ、ＧＯ、およびＢＯそれぞれに適用することによって得られる。
【００５０】
さらなる変形は、飽和色、すなわち、色域の縁におけるまたはこれに近い色を有するそれらの画素に対してステップＳ１およびＳ２を行うことである。
【００５１】
図２は、図１に示される方法の追加の任意選択のステップを示すフローチャートである。図２のステップは、第１の色空間における線形色に基づいて第２の色空間におけるサブサンプリングされた非線形クロマ成分値を導出するために使用される典型的な処理の連鎖を示す。方法はステップＳ１０で開始し、このステップは、第１の色空間における非線形色を捕えるために第１の色空間における線形色に第１の伝達関数を適用することを含む。次のステップＳ１１は、第２の色空間における非線形色を捕えるために第１の色空間における非線形色に第１の色変換を適用することを含む。第２の色空間における非線形色は、最初の第１の非線形クロマ成分値および最初の第２の非線形クロマ成分値を含む。続くステップＳ１２は、第２の色空間におけるサブサンプリングされた第１の非線形クロマ成分値および第２の色空間におけるサブサンプリングされた第２の非線形クロマ成分値を捕えるために、第２の色空間における最初の第１の非線形クロマ成分値および第２の色空間における最初の第２の非線形クロマ成分値をサブサンプリングすることを含む。方法は次いで、図１におけるステップＳ１に続く。
【００５２】
図２の典型的な処理の連鎖の一実施形態では、伝達関数［１］の逆関数などの第１の伝達関数は、ＲＧＢ色空間における非線形色Ｒ’Ｇ’Ｂ’を捕えるために、画素のＲＯＧＯＢＯ色、すなわち、画素の元の色に適用される。Ｒ’Ｇ’Ｂ’色は次いで、色変換などの第１の色変換を使用してＲＧＢ色空間からＹＣｂＣｒ色空間に色変換される。
Ｙ＝０．２９９Ｒ＋０．５８７Ｇ＋０．１１４Ｂ
Ｃｂ＝−０．１６８７３６Ｒ−０．３３１２６４Ｇ＋０．５Ｂ
Ｃｒ＝０．５Ｒ−０．４１８６８８Ｇ−０．０８１３１２Ｂ
【００５３】
ステップＳ１１における第１の色変換の適用後に生じる画素のＹ’Ｃｂ’Ｃｒ’色は、要するに４：４：４フォーマットにおける非圧縮のＹ’Ｃｂ’Ｃｒ’色である。以下のステップＳ１２では、４：２：０または４：２：２フォーマットにおける色を捕えるために２つのクロマ成分Ｃｂ’およびＣｒ’をサブサンプリングする、要するに、非線形クロマ成分Ｃｂ’およびＣｒ’がサブサンプリングされている。
【００５４】
ステップＳ１２におけるサブサンプリングは、既知のサブサンプリング技法に従って行われることが可能である。例えば、フィルタリング演算または最近傍演算が使用可能である。実施形態に従って使用できるサブサンプリング技法の一例は、Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ  Ｏｒｇａｎｉｚａｔｉｏｎ  ｆｏｒ  Ｓｔａｎｄａｒｄｉｚａｔｉｏｎ、ＩＳＯ／ＩＥＣ  ＪＴＣ１／ＳＣ２９／ＷＧ１１、Ｃｏｄｉｎｇ  ｏｆ  ｍｏｖｉｎｇ  ｐｉｃｔｕｒｅｓ  ａｎｄ  ａｕｄｉｏ、ＭＰＥＧ２０１４／Ｎ１５０８３、２０１５年２月、ジェノバ、スイスのＬｕｔｈｒａらの「Ｃａｌｌ  ｆｏｒ  Ｅｖｉｄｅｎｃｅ  （ＣｆＥ）  ｆｏｒ  ＨＤＲ  ａｎｄ  ＷＣＧ  Ｖｉｄｅｏ  Ｃｏｄｉｎｇ」の文献［４］における、セクションＢ．１．５．５、「Ｃｈｒｏｍａ  ｄｏｗｎｓａｍｐｌｉｎｇ  ｆｒｏｍ  ４：４：４  ｔｏ  ４：２：０」に開示されている。
【００５５】
図３は、図１に示される方法の追加の任意選択のステップを示すフローチャートである。これらのステップは、ピクチャ内の画素の最適な非線形輝度成分値を導出するための追加の処理を示す。方法は、図１におけるステップＳ１または図２におけるステップＳ１２から続く。方法は、ステップＳ２０における、第２の色空間におけるアップサンプリングされた第１の非線形クロマ成分値および第２の色空間におけるアップサンプリングされた第２の非線形クロマ成分値を捕えるために、第２の色空間におけるサブサンプリングされた第１の非線形クロマ成分値および第２の色空間におけるサブサンプリングされた第２の非線形クロマ成分値をアップサンプリングすることによって、続行する。次のステップＳ２１は、第１の色空間における非線形色を捕えるために、第２の色空間における候補の線形輝度成分値、第２の色空間におけるアップサンプリングされた第１の非線形クロマ成分値、および第２の色空間におけるアップサンプリングされた第２の非線形クロマ成分値に第２の色変換を適用することを含む。次のステップＳ２２は、第１の色空間における非線形色を捕えるために第２の色空間における非線形色に第２の伝達関数を適用することを含む。最終的に、第３の色変換は、ステップＳ２３において、第３の色空間における線形輝度成分値を捕えるために第１の色空間における線形色に適用される。方法はその後、図１におけるステップＳ２に続き、このステップは、第３の色空間における元の線形輝度成分値と第３の色空間における線形輝度成分値との比較に基づいて非線形輝度成分値を導出することを含む。
【００５６】
よって、一実施形態では、４：２：０または４：２：２フォーマットのサブサンプリングされたＣｂ’およびＣｒ’成分値は、初めに４：４：４フォーマットにアップサンプリングされる。ステップＳ２０におけるアップサンプリングは、既知のアップサンプリング技法に従って行われることが可能である。例えば、アップサンプリングは、双線形フィルタまたはより長いフィルタを使用することによって行うことができる。実施形態に従って使用可能であるアップサンプリング技法の一例は、文献［４］における、セクションＢ．１．５．６、「Ｃｈｒｏｍａ  ｕｐｓａｍｐｌｉｎｇ  ｆｒｏｍ  ４：２：０  ｔｏ  ４：４：４（Ｙ’ＣｂＣｒドメイン）」に開示されている。
【００５７】
これらの２つのアップサンプリングされたＣｂ’およびＣｒ’成分値は、次いで、色変換などの非線形Ｒ’Ｇ’Ｂ’色を捕えるために、候補のＹ’成分値と共に、第２の色変換に入力される。
Ｒ’＝Ｙ’＋ａ１３Ｃｒ’
Ｇ’＝Ｙ−ａ２２ｂ’−ａ２３Ｃｒ’
Ｂ’＝Ｙ＋ａ３２Ｃｂ’
【００５８】
Ｒｅｃ．７０９の色空間については、ａ１３＝１．５７４８０、ａ２２＝０．１８７３２、ａ２３＝０．４６８１２、ａ３２＝１．８５５６０であり、ＢＴ．２０２０の色空間については、ａ１３＝１．４７４６０、ａ２２＝０．１６４５５、ａ２３＝０．５７１３５、ａ３２＝１．８８１４０である。
【００５９】
一般的に、Ｒ’、Ｇ’、およびＢ’は、間隔［０、１］内の値を仮定できる。したがって、第２の色変換は、Ｒ’成分に対するＲ’＝ｃｌｉｐ（Ｙ’＋ａ１３Ｃｒ’、０．１）などのクランプまたはクリップ演算を含むこともできる。この場合、ｃｌｉｐ（ｘ、ａ、ｂ）は、ｘ＜ａである場合はａに等しく、ｘ＞ｂである場合はｂに等しく、その他の場合はｘに等しい。
【００６０】
このＲ’Ｇ’Ｂ’色は、その後、伝達関数［１］などの第２の伝達関数に入力されて、線形ＲＧＢ色を捕える。このＲＧＢ色は、次いで、下記の色変換などの第３の色変換を使用してＲＧＢ色空間からＸＹＺ色空間に変換される。
Ｘ＝０．６３６９５８Ｒ＋０．１４４６１７Ｇ＋０．１６８８８１Ｂ
Ｙ＝０．２６２７００Ｒ＋０．６７７９９８Ｇ＋０．０５９３０２Ｂ
Ｚ＝０．００００００Ｒ＋０．０２８０７３Ｇ＋１．０６０９８５Ｂ
【００６１】
第３の色変換から出力された線形輝度成分Ｙ値は、次いで、ステップＳ２における画素の元の線形輝度成分ＹＯ値と比較される。
【００６２】
一実施形態では、図１のステップＳ２は、第３の色空間における元の線形輝度成分値と第３の色空間における線形輝度成分値との間の差異を低減する、第２の色空間における候補の非線形輝度成分値を選択することを含む。
【００６３】
よって、ステップＳ２は、好ましくは、元の線形輝度成分値とステップＳ２３において得られた線形輝度成分値との間の差異の少なくとも低減をもたらす、第２の色空間における候補の非線形輝度成分値を選択することを含む。特定の実施形態では、ステップＳ２は、第３の色空間における、元の線形輝度成分値と線形輝度成分値との間の差異を最小化する、第２の色空間における候補の非線形輝度成分値を選択することを含む。
【００６４】
この差異は、前述されるように、｜ＹＯ−Ｙ｜または（ＹＯ−Ｙ）２として表すことが可能である。この場合、Ｙは図３のステップＳ２３で得られる。
【００６５】
代替的ではあるが関連の実施形態では、ステップＳ２は、第３の色空間における元の輝度成分値の関数と第３の色空間における線形輝度成分値の関数との間の差異を、低減する、好ましくは最小化する、第２の色空間における候補の非線形輝度成分値を選択すること、すなわち、差異｜ｋ（ＹＯ−）−ｋ（Ｙ）｜または（ｋ（ＹＯ）−ｋ（Ｙ））２を最小化する候補のＹ’成分値を選択することを伴う。
【００６６】
一実施形態では、図３におけるステップＳ２１〜Ｓ２３は、第２の色空間における種々な候補の非線形輝度成分値に対して行われ、これは線Ｌ２によって概略的に示される。このような場合、ステップＳ２は、好ましくは、第３の色空間における元の線形輝度成分値と第３の色空間における線形輝度成分値との間の最小差異、または、第３の色空間における元の線形輝度成分値の関数と第３の色空間における線形輝度成分値の関数との間の最小差異を生じさせる、第２の色空間における種々な候補の非線形輝度成分値の中から候補の非線形輝度成分値を選択することを含む。
【００６７】
これは、ステップＳ２１〜Ｓ２３のループが複数回行われ、かつ、ステップＳ２１における種々な候補のＹ’成分値を使用することを意味する。後に、ＹＯとＹとの間またはｋ（ＹＯ）とｋ（Ｙ）との間の最小差異をもたらす候補のＹ’成分値は次いで選択され、かつ、画素の色表現としてのサブサンプリングされたＣｂ’およびＣｒ’成分値と共に使用される。
【００６８】
続く実施形態では、第３の色空間における元の線形輝度成分値と第３の色空間における線形輝度成分値との間の差異に関してより詳細に説明される。これらの実施形態はまた、第３の色空間における元の線形輝度成分値の関数と第３の色空間における線形輝度成分値の関数との間の差異を包含する。該関数は、好ましくは、本明細書に先述されるように、伝達関数［１］の逆関数などの伝達関数の逆関数である。
【００６９】
複数の候補のＹ’成分値の中からの最適な候補のＹ’成分値の選択は、本明細書にさらに説明されるようにさまざまな実施形態に従って行うことが可能である。
【００７０】
第１の実施形態は二分探索を行うことを伴う。故に、この実施形態では、方法は、第３の色空間における元の線形輝度成分値と第３の色空間における線形輝度成分値との間の差異を最小化する第２の色空間における候補の非線形輝度成分値を選択するために二分探索を行うことを含む。
【００７１】
二分探索は、最適な候補の非線形輝度成分値を見つけるために使用可能である効率的な技法である。一般的に、二分探索アルゴリズムは、第３の色空間における元の輝度成分値と、第２の色空間における可能な候補の非線形輝度成分値の分類されたアレイの中間要素を使用して得られる第３の色空間における線形輝度成分値とを比較することによって始める。第３の色空間における線形輝度成分値が第３の色空間における元の線形輝度成分値に等しい、または、既定量未満で、第３の色空間における元の線形輝度成分値と異なっている場合、中間要素の位置に戻され、この探索を終える。線形輝度成分値が元の線形輝度成分値を上回る場合、この探索は該アレイの下半分について続行する、または、線形輝度成分値が元の線形輝度成分値を下回る場合、この探索は該アレイの上半分について続行する。このプロセスは、要素の半分を削除すること、および、生じる線形輝度成分値と元の線形輝度成分値とを、その間の差異がゼロになるまで、またはアレイ全体が探索されるまで、すなわち、１以外の全ての要素が削除されるまで比較することを続行する。これは、ｌｏｇ２（Ｎ）ステップのみに保証され、この場合、Ｎはアレイにおける可能な候補の非線形輝度成分値の数である。例えば、候補の非線形輝度成分値が［０、１０２３］のアレイから選択可能であると仮定する。すると、Ｎ＝１０２４であり、ｌｏｇ２（１０２４）＝１０である。
【００７２】
一実施形態では、二分探索は、探索間隔の中ほどで第２の色空間における候補の非線形輝度成分値に対して図３におけるステップＳ２１〜Ｓ２３を行うことによって行われる。方法は、次いで、図４に示されるステップを続行する。以下のステップＳ２５は、好ましくはステップＳ２４において算出される際に、第３の色空間における元の輝度成分値と第３の色空間における線形輝度成分値との間の差異がゼロに等しい場合、探索間隔の中ほどで候補の非線形輝度成分値を選択することを含む。その他の場合、すなわち、ステップＳ２４において算出された差異がゼロに等しくない場合、方法はステップＳ２６を続行する。このステップＳ２６は、上で使用される探索間隔と比較するとサイズが半分の探索間隔を選択すること、および、第３の色空間における線形輝度成分値が第３の色空間における元の線形輝度成分値より大きい場合、上で使用される候補の非線形輝度成分値で終了すること、または、上で使用される探索間隔と比較するとサイズが半分の探索間隔を選択すること、および、第３の色空間における線形輝度成分値が第３の色空間における元の線形輝度成分値より小さい場合、上で使用される候補の非線形輝度成分値で開始することを含む。
【００７３】
ループＬ２、すなわちステップＳ２１〜Ｓ２３およびＳ２４〜Ｓ２６を伴うステップは、その後、第３の色空間における元の線形輝度成分値と第３の色空間における線形輝度成分値との間の差異がゼロに等しくなる、探索間隔がこれ以上半分にすることができなくなる、ループが既定回数繰り返されている、または探査間隔があらかじめ定められた間隔のサイズに到達している、すなわち、探索間隔があらかじめ定められた間隔のサイズより小さくなる、または等しくなるまで、繰り返される。
【００７４】
ステップＳ２６における探索間隔の選択は、一般的に、上で使用される探索間隔と比較すると、サイズがおよそ半分の探索間隔を選択することを伴う。例えば、探索間隔が値１００、１０１、１０２、１０３を含有する場合、「中央値」として１０１または１０２のどちらかを選定することができ、これによって、［１００、１０１］（探索間隔の真の半減）もしくは［１０１、１０３］（探索間隔のほぼ半減）の「半減した」探索間隔、または、［１００、１０２］（探索間隔のほぼ半減）もしくは［１０２、１０３］（探索間隔の真の半減）の「半減した」探索間隔が生じる。
【００７５】
別の実施形態は非線形輝度成分値の選択を最適化問題と見なすことであり、Ｙ’に対する誤差Ｅ＝（ＹＯ−Ｙ）２またはＥ＝｜ＹＯ−Ｙ｜を最小化する。これは、例えば、Ｙ’に対するＥの勾配を算出すること、すなわち、ｄＥ／ｄＹ’による、勾配降下によって行うことができ、勾配の反対方向に少量Ｙ’を更新すること、すなわち、式中、αは小定数として、Ｙ’ｎ＋１＝Ｙ’ｎ−α（ｄＥ／ｄＹ’）が可能である。
【００７６】
勾配降下は低速になり得るため、二階微分値ｄ２Ｅ／ｄＹ’２を算出するまたは概算する二次最適化アルゴリズムを使用するより迅速なやり方を取ることができる。ガウス−ニュートンはかかるアルゴリズムの一例である。
【００７７】
さらなる実施形態は、非線形輝度成分値を選択するとき、ルックアップテーブル（ＬＵＴ）を使用することを伴う。このようなＬＵＴは、例えば、Ｃｂ’、Ｃｒ’、およびＹＯ成分値のあらゆる可能な組み合わせに対する最良のＹ’成分値を含むことができる。例えば、Ｃｂ’およびＣｒ’成分が１０ビットまで量子化され、かつ、ＹＯ成分も１０ビットまで量子化されると仮定する。さらに、ＬＵＴは、２１０×２１０×２１０異なるＹ’成分値を含有するものとする。これは、２３０のＹ’成分値と同等である。各このようなＹ’成分値が２バイトである場合、ＬＵＴは２３１バイトまたは２Ｇｂを有することになる。
【００７８】
より小さいＬＵＴを使用することも可能とすることができる。例えば、ＹＯ、Ｃｂ’、およびＣｒ’成分をより小さいサイズ、例えば６ビットに量子化可能とすることができる。さらに、ＬＵＴは、２１８Ｙ’成分値、または５１２ｋｂに等しい２１９バイトとなる。
【００７９】
ＹＯ成分は線形であるため、該成分をただ量子化することは非効率である場合がある。むしろ、最適なＹ’成分を捕えるためにＬＵＴへの入力としてＣｂ’およびＣｒ’と共にＹＯの関数を使用することがより良い場合がある。該関数は、好ましくは、ＹＯ成分の非線形表現を出力し、例えば、伝達関数［１］の逆関数などの逆伝達関数（ＴＦ−１（．））とすることができる。最適なＹ’成分値は、その後、Ｙ’＝ＬＵＴ（Ｃｂ’、Ｃｒ’、ＴＦ−１（ＹＯ））としてＬＵＴから導出される。
【００８０】
図５は、ＬＵＴを使用するときの、図１におけるステップＳ２の一実施形態を示すフローチャートである。方法は、図１のステップＳ１から続行する。次のステップＳ３０は、第２の色空間におけるアップサンプリングされた第１の非線形クロマ成分値、および第２の色空間におけるアップサンプリングされた第２の非線形クロマ成分値を捕えるために、第２の色空間におけるサブサンプリングされた第１の非線形クロマ成分値、および第２の色空間におけるサブサンプリングされた第２の非線形クロマ成分値をアップサンプリングすることを含む。
【００８１】
次のステップＳ３２は、ルックアップテーブルへの入力として、第３の色空間における元の非線形輝度成分値、またはこの非線形バージョン、第２の色空間におけるアップサンプリングされた第１の非線形クロマ成分値、および第２の色空間におけるアップサンプリングされた第２の非線形クロマ成分値、またはこの量子化バージョンを使用して、ルックアップテーブルから第２の色空間における非線形輝度成分値を検索することを含む。
【００８２】
図６は、図５に示される方法の追加の任意選択のステップを示すフローチャートである。方法は図５におけるステップＳ３０から続行する。次のステップＳ３１は、第３の色空間における元の非線形輝度成分値を捕えるために第３の色空間における元の線形輝度成分値に第１の逆伝達関数を適用することを含む。方法は次いで、図５におけるステップＳ３２に続行する。この実施形態では、ステップＳ３２は、ルックアップテーブルへの入力として、第３の色空間における元の非線形輝度成分値、第２の色空間におけるアップサンプリングされた第１の非線形クロマ成分値、および第２の色空間におけるアップサンプリングされた第２の非線形クロマ成分値、またはこの量子化バージョンを使用して、ルックアップテーブルから第２の色空間における非線形成分値を検索することを含む。
【００８３】
一実施形態では、ルックアップテーブルは、第３の色空間における元の非線形輝度成分値、またはこの非線形バージョン、第２の色空間におけるアップサンプリングされた第１の非線形クロマ成分値、および第２の色空間におけるアップサンプリングされた第２の非線形クロマ成分値、またはこの量子化バージョンの各組み合わせに対して、第２の色空間における最適な非線形輝度成分値、第２の色空間におけるサブサンプリングされた第１の非線形クロマ成分値、および第２の色空間におけるサブサンプリングされた第２の非線形クロマ成分値に基づいて決定される、第３の色空間における元の非線形輝度成分値と第３の色空間における非線形輝度成分値との間の差異を最小化する、第２の色空間における最適な非線形輝度成分値を含む。
【００８４】
図３におけるステップＳ２０および図５におけるステップＳ５で行われる際の、第２の色空間における非線形クロマ成分値のアップサンプリングは、好ましくは、第２の色空間における非線形輝度成分値と同じ数のサンプルに、非線形クロマ成分値をアップサンプリングする。よって、これらのステップにおいて行われるアップサンプリングは、好ましくは、図２におけるステップＳ１２などにおいて、任意のサブサンプリングの適用の前と同じ数のサンプルを有する非線形クロマ成分値をもたらす。これは、サブサンプリングおよび続くアップサンプリングの前に、Ｙ’、Ｃｂ’、およびＣｒ’成分全てが、４：４：４フォーマットなどにおいて同じ数のサンプルを含むことを意味する。サブサンプリング後、Ｙ’成分は、Ｃｂ’およびＣｒ’成分と比較するとより多くのサンプルを含み、好ましくは、４：２：０または４：２：２フォーマットなどにおいて、同じ数のサンプルを含む。
【００８５】
ピクチャ内の画素は、本明細書に説明されるように導出されるのが好ましい、第２の色空間における非線形輝度成分値を有する。画素に関連付けられ、かつアップサンプリング後に得られる第２の色空間における非線形クロマ成分値は、アップサンプリング技法によって、第２の色空間におけるそれぞれのサブサンプリングされた第１の非線形クロマ成分値および第２の非線形クロマ成分値に基づいて、または、第２の色空間における複数のサブサンプリングされた第１の非線形クロマ成分値および第２の非線形クロマ成分値に基づいて、生成可能である。例えば、双線形アップサンプリングが使用される場合、４つのサブサンプリングされたＣｂ’成分値、および４つのサブサンプリングされたＣｒ’成分値は、アップサンプリングされたＣｂ’およびＣｒ’成分の画素および値に影響を及ぼすことになる。それに応じて、最近傍アップサンプリングが使用される場合、典型的には、単一のサブサンプリングされたＣｂ’成分値、および単一のサブサンプリングされたＣｒ’成分値は、画素のアップサンプリングされたＣｂ’およびＣｒ’成分値を導出するために使用される。
【００８６】
実施形態による画素の前処理は、種々な応用例で、特に、ビデオ符号化を含む種々なビデオ応用例で使用可能である。
【００８７】
したがって、一実施形態は、ピクチャ内の画素を符号化する方法に関する。方法は、画素の第２の色空間における非線形輝度成分値を導出するために本明細書に開示されるような実施形態のいずれかに従って画素を前処理することを含む。方法はまた、図７に示されるステップＳ３において、非線形輝度成分値、第２の色空間におけるサブサンプリングされた第１の非線形クロマ成分値、および、第２の色空間におけるサブサンプリングされた第２の非線形クロマ成分値を符号化することを含む。
【００８８】
よって、画素の前処理は、ビデオシーケンスのピクチャを符号化することなどに関連して、ピクチャの画素の符号化中の追加の処理として使用可能である。
【００８９】
４：２：０または４：２：２フォーマットなどにおける前処理の出力、すなわちＹ’Ｃｂ’Ｃｒ’は、次いで、Ｈ．２６４ビデオエンコーダ、高効率ビデオエンコーダ（ＨＥＶＣ）、Ｈ．２６５ビデオエンコーダ、または、別のビデオエンコーダなどのビデオエンコーダに入力される。ビデオエンコーダによって行われる符号化は、インター予測、イントラ予測、モード判断、残留変換、および、例えば、コンテキスト適応型二値算術符号化方式（ＣＡＢＡＣ）エンコーダといった、エントロピーエンコーダなどにおいて、変換されかつ量子化された残差の量子化および符号化などの従来のビデオ符号化ステップを含むことができる。
【００９０】
実施形態を前処理する利点は、ビデオエンコーダまたはピクチャエンコーダにおけるいずれの調節も、または対応するビデオデコーダまたはピクチャデコーダにおけるいずれの調節も行う必要なく、いずれのビデオまたはピクチャ符号化プロセスにも適用可能であることである。明確な対照をなして、前処理は、追加の処理、すなわち、伝達関数の適用、色変換の適用、およびクロマサブサンプリングを伴う、Ｙ’Ｃｂ’Ｃｒ’色への、符号化されるべきピクチャ内の画素のＲＯＧＯＢＯ色といった、元の色の従来の転換の代わりに、入力されたピクチャに適用される前処理として、理解できる。
【００９１】
ビデオシーケンスなどのピクチャ内の画素の前処理はまた、ビデオ符号化以外の他の応用例で使用可能である。例えば、実施形態は、高精細マルチメディアインターフェース（ＨＤＭＩ）、ディスプレイポート、またはサンダーボルトといった、インターフェース上でビデオを転送する前に適用される前処理として使用可能である。例えば、ＨＤＭＩ２．０ａにおいて、毎秒５０または６０フレーム（ｆｐｓ）で４Ｋ解像度を伝達するただ１つのやり方は、４：２：０または４：２：２のＹＣｂＣｒサブサンプリングを使用することである。ビデオデータが完全なクロマサンプリングフォーマット（４：４：４）である場合、サブサンプリング前処理ステップは、ＨＤＭＩケーブル上でビデオデータを送る前に適用されなければならない。４：２：０または４：２：２のビデオデータは、次いで、さらなる圧縮なくインターフェース上で転送される。実施形態の前処理を適用することによって、ビデオ品質は、Ｙ’成分のいずれの補正も、または最適なＹ’成分の発見もない従来の４：２：０または４：２：２のサブサンプリングと比較して改善されている。
【００９２】
典型的な圧縮の連鎖について後述されている。例えば、０から１０，０００までの範囲の入来する線形光画素（Ｒ、Ｇ、Ｂ）は、初めに伝達関数に与えられ、それによって、０〜１の新しい画素（Ｒ’、Ｇ’、Ｂ’）がもたらされる。この後、画素は色変換され、これによって（Ｙ’、Ｃｂ’、Ｃｒ’）がもたらされる。次いで、Ｃｂ’およびＣｒ’成分は４：２：０にサブサンプリングされる。
【００９３】
展開後、４：２：０のシーケンスは、再び４：４：４にアップサンプリングされ、逆色空間転換によって（Ｒ’、Ｇ’、Ｂ’）がもたらされ、最終的に、逆伝達関数によってモニタ上で出力できる線形光画素（Ｒ、Ｇ、Ｂ）に戻される。
【００９４】
Ｃｂ’およびＣｒ’成分が補間されるのに対し、Ｙ’成分は補間されないことから問題が生じる。故に、画素におけるＹ’成分の急激なシフトがあり得るが、Ｃｂ’およびＣｒ’成分は補間されないためそうならない。いくつかの色、とりわけ飽和色について、完全に誤った強度の画素が生じ、これは、明確に可視である。
【００９５】
これらの場合では、補間された色から生成されたタプル（Ｙ’、Ｃｂ’、Ｃｒ’）が元のものとそれほど異ならないようにＹ’成分を変更することが提案される。理想的には、その差異は、はっきりしないくらい小さいものとする。
【００９６】
基本的に、Ｃｂ’およびＣｒ’成分が偽であるという認識が生じることで、Ｙ’成分も偽とし、それによって（Ｙ’、Ｃｂ’、Ｃｒ’）は真の色により近くなる。換言すれば、Ｙ’成分に誤差を導入することによって、Ｃｂ’およびＣｒ’成分に既に存在している誤差を補償して、実際の画素により近づけることができる。例えば、初めにクロマ（４：２：０）をサブサンプリング後（４：４：４へ）アップサンプリングすることから捕えるＣｂ’をサブサンプリング前の元のＣｂ’４４４およびＣｒ’４４４値と比較することによって、（Ｃｂ’−Ｃｂ’４４４）および（Ｃｒ’−Ｃｒ’４４４）を閾値と比較することによって、Ｃｂ’およびＣｒ’成分が偽であると決定することができる。
【００９７】
補正されたＹ’成分は後述される異なる実施形態に従って導出可能である。故に、補正されたＹ’成分、ならびにＣｂ’およびＣｒ’成分は次いで圧縮されることで、画像またはビデオがより高い品質で感知されることになる。
【００９８】
Ｙ’成分を変更する、すなわち、補正されたＹ’成分を導出することによって、もたらされる輝度値を補償できる。目は、クロミナンス変化よりも輝度変化に対してはるかにずっと敏感であるため、第１のルールは、輝度が元の値からそれほど多くずれていないことを確認することとする。
【００９９】
上述されるように、非線形輝度Ｙ’は、画素の線形輝度Ｙがその補正値により近くなるように、圧縮前に調節される。これはさらに後述される。
【０１００】
例えば０〜９６画素のスクリーンの左部分が値（２１４２、０、１３８）を有し、例えば９７〜１９２０画素のスクリーンの右部分が値（２１４２、４、１３８）を有するピクチャを仮定する。従来の処理の連鎖によって、表１の結果がもたらされることになる。
0006516851.tif 000004
【０１０１】
ここで、Ｙ値は線形輝度である。すなわち、元のＹ値は、元の線形光ＲＧＢ（２１４２、４、１３８）を捕え、かつこれをＸＹＺに転換するときに捕えられる値である。例えば、ＲＧＢがＢＴ．２０２０色空間にある場合、以下を使用して転換できる。
Ｘ＝０．６３６９５８×Ｒ＋０．１４４６１７×Ｇ＋０．１６８８８１×Ｂ
Ｙ＝０．２６２７００×Ｒ＋０．６７７９９８×Ｇ＋０．０５９３０２×Ｂ
Ｚ＝０．００００００×Ｒ＋０．０２８０７３×Ｇ＋１．０６０９８５×Ｂ
【０１０２】
このＹ成分は、目に敏感な輝度である。該Ｙ成分は、ＲＧＢに非線形的に依存する、上記のＹ’成分と混同しないようにすべきである。
【０１０３】
表１においてわかるように、Ｙ値は、ＲＧＢ４：２：０のサブサンプリングおよびアップサンプリングを使用するとき、画素９７に対して大きく誤っている。この例では、圧縮は行われておらず、１０ビットに対する量子化のみが行われ、しかも、Ｙ値は８５％の相対誤差を有する。目で見ることができる差異がどれほど大きいかを予測するＢａｒｔｅｎのモデルを使用して、この誤差が１９５のＢａｒｔｅｎステップである、または、ただ目につくこととなるであろうものより１９５倍大きいことがわかる。
【０１０４】
表２を見ると、何が起こっているかがわかる。
0006516851.tif 000005
【０１０５】
Ｃｂ’成分を見る場合、この成分は値６０７を有し、これは、不連続点、すなわち画素９４の前の６５０と、不連続点の後の５７５との間のほぼ中間であるが、正しい値は５７５である。その誤差は画素のクロミナンスだけでなく輝度にも影響を及ぼし、画素を大きくし過ぎることになるという問題がある。本発明者らの着想は、これを、画素のＹ’成分を変更することによって補償することである。実施形態によると、Ｙ成分を、画素に対して４２２とせずに、代わりに値３６３を選択する。表３では、その結果を示す。
0006516851.tif 000006
【０１０６】
ここで、新しい色がその正しい値にさらに一層類似していることがわかる。緑成分は誤った方向に向かっているが、１．７２ｃｄ／ｍ２のみである。しかしながら、同時に、赤成分はその正しい値のほぼ半分であって、動きが１８４９ｃｄ／ｍ２あり、青成分は同様に変化している。表４では、輝度に何が起こるかを示す。
0006516851.tif 000007
【０１０７】
表４に見られるように、輝度Ｙにおいてよりはるかに小さい誤差が生じる。相対誤差は０．２４６５％であり、これは、Ｂａｒｔｅｎステップの０．５６０２と同等である、すなわち、見ることは不可能である。
【０１０８】
誤差は、ここではむしろクロミナンスにあるが、人間の視覚系が輝度ほどクロミナンスにおいては誤差に敏感ではないことを考えると、これは大した問題ではない。さらに、サブサンプリングが行われるため、いずれにしてもクロミナンスに誤差が生じることになる。また、Ｙ’成分を変更して、輝度における誤差とクロミナンスにおける誤差との間で良好なトレードオフを生じさせることが可能である。
【０１０９】
さらに、クロミナンスの変化ははっきりしない場合さえあり、その差異は、緑成分が３．９７５０ｃｄ／ｍ２ではなく０．７００８ｃｄ／ｍ２だけであるが、これは、ほぼ１０００倍大きい２１４５であるため、たいがいは、いずれにしても赤成分によって小さくされる。この変化を見るための別のやり方では、緑成分と赤成分との間の割合が、正しい３．９７５０／２１４２．６６１７＝０．００１８５５ではなく、０．７００８／２１４５．１１＝０．０００３２７となる。色相のこのわずかなシフトを人間の目で見ることが可能であるかは明らかでない。故に、ただ目につくものより２００倍大きい輝度の誤差を、見ることができないかもしれない程小さいクロミナンスの誤差と交換されている。
【０１１０】
良い点としては、変更されたＹ’値のみが個々の画素に影響することである。故に、Ｙ’成分を変更することによって他の画素が犠牲になることはない。
【０１１１】
一実施形態では、値Ｙ’は、Ｃｂ’およびＣｒ’の特有の値に対して最適化されない。むしろ、Ｙ’値は、Ｃｂ’およびＣｒ’のいくつかの異なる値に対する、または、Ｃｂ’およびＣｒ’値の範囲に対する輝度誤差を最小化するように選択される。これは、クロマアップサンプリング方法が未知であるシナリオで行われる可能性がある。
【０１１２】
１つの変形は、一定の数のクロマアップサンプリング方法を行い、次いで、種々なアップサンプリング方法のための平均２乗誤差を最小化するＹ’値を選択することである。別のバージョンでは、Ｙ’値は、最悪のケース、すなわち最大誤差が最小化されるように選択される。
【０１１３】
別の変形は、Ｃｂ’およびＣｒ’の２つ以上の近傍値を使用し、かつ、それらを直接的に使用して、可能なＣｂ’およびＣｒ’値の範囲を算出することである。
【０１１４】
Ｙ’の最良値を見つけるためのいくつかのやり方があり、これらのうちのいくつかを行うようにする。１つのやり方が図８に示されている。
【０１１５】
最初に最適化対象の値ＹＯを見つける必要がある。元の画素ＲＯ、ＧＯ、ＢＯは、上記のようにＲＧＢからＸＹＺに変換される。これによって、ＸＯ、ＹＯ、ＺＯが生じ、この中ではＹＯのみに関心がある。実際、ＸＯおよびＺＯを算出する必要はない。このＹＯは線形光における元の輝度であり、これは目に敏感なものである。テストケースでは、ＹＯは５７３．５９９１に等しい（表１を参照）。
【０１１６】
第２に、Ｃｂ’およびＣｒ’値と共に既存のＹ’値を採り入れる。上のケースでは（４２２、６０７、８１２）を与えることになる（表２を参照）。ここで、Ｙ’Ｃｂ’Ｃｒ’からＲ’Ｇ’Ｂ’への色変換を行うようにする。これは以下を使用して行われる。
Ｒ＝Ｙ’＋１．４７４６０×Ｃｒ’
Ｇ＝Ｙ’−０．１６４５５×Ｃｂ’−０．５７１３５×Ｃｒ’
Ｂ＝Ｙ’＋１．８８１４０×Ｃｂ’
【０１１７】
次に、伝達関数を呼び出す。この場合、ＰＱ−ＥＯＴＦを使用し、これは、例えば、以下のＭａｔｌａｂコードを使用して実装できる。
関数Ｌ＝ｐｑ＿ｅｏｔｆ（ｃ）
％％％
％％％ｃは０，０〜１．０になる
％％％Ｌはニトによる出力輝度である
％％％
ｃ１＝０．８３５９３７５；
ｃ２＝１８．８５１５６２５；
ｃ３＝１８．６８７５；
ｎ＝０．１５９３０１７５７８１２５；
ｍ＝７８．８４３７５；
ｃ＝ｍａｘ（ｃ、０）；
ｃ＝ｍｉｃ（ｃ、１）；
Ｌ＝１００００＊（（ｍａｘ（ｃ．＾（１／ｍ）−ｃ１、０）．／（ｃ２−ｃ３＊ｃ．＾（１／ｍ）））．＾（１／ｎ））；
【０１１８】
その結果は、線形光における色（Ｒ、Ｇ、Ｂ）である。ここで、これを上記のようにＸＹＺに転換する、または、実際には、Ｙを算出することだけが必要である。このＹは画素の線形輝度であり、ＹＯにできるだけ近づけさせたいのはこの輝度である。Ｙは１０６６．４３１１から始まる（表１を参照）。
【０１１９】
ここで、ＹとＹＯとを比較する。ＹがＹＯより大きい場合、Ｙ’値を４２２からより小さいものに縮小する。例えば、１つのステップを行って４２１を試みることができる。次いで、算出全体が再び行われて、新しいＹ値を生成する。これは再びＹＯと比較され、これが依然大きすぎる場合、Ｙ’をさらに小さくする。最終的に、３６３に到達し、結果としてのＹ値が生じ、すなわち、５７２．１８５２がここでＹＯより小さくなる、すなわち、５７３．５９９１になる。プロセスはここで停止する。
【０１２０】
上の実施形態では、４２２−３６３＝５９を繰り返し行って、最良値に到達する。これには費用がかかる場合がある。
【０１２１】
したがって、一実施形態として、最良のＹ’値を見つけるために二分探索を行う。任意選択で、まず、最大Ｙ’値、例えば１０２３を試みる。任意選択で、最小Ｙ’値、例えば０を試みる。次いで、中間の値、例えば５１２を試みる。Ｙ’＝５１２から生じるＹ値がＹＯより大きい場合、間隔［０、５１２］で探索するものとする。Ｙ値がＹＯより小さい場合、代わりに間隔［５１２、１０２３］を探索するものとする。次に進んで、選択された間隔の中ほどで新しい値を算出し、かつ、その間隔のみが［３６３、３６３］または「３６３、３６４」などの単一数を含有するまで進む。これは、ｌｏｇ２（Ｎ）ステップだけを取ることを保証し、この場合、Ｎは可能な値の数であり、この場合１０２４である。故に、ｌｏｇ２（１０２４）＝１０のステップで十分である。
【０１２２】
最良値を算出する別のやり方は、最適化問題として図８を参照して、誤差Ｅ＝（Ｙ−ＹＯ）２をＹ’に対して最小化することである。これは、Ｙ’に対するＥの勾配を算出すること、すなわち、ｄＥ／ｄＹ’による、勾配降下によって行うことができ、勾配の反対方向に少量Ｙ’を更新すること、つまり、式中αは小定数として、Ｙ’ｎ＋１＝Ｙ’ｎ−α×ｄＥ／ｄＹ’が可能である。
【０１２３】
勾配降下は低速になり得るため、より迅速なやり方として、二階微分値ｄ２Ｅ／ｄＹ’２を算出するまたは概算する二次最適化アルゴリズムを使用することが可能である。ガウス−ニュートンはかかるアルゴリズムの一例である。
【０１２４】
別の実施形態では、Ｙ’を算出するために以下のプロセスが適用される：
−Ｘ、ＹＯ、およびＺはＸＹＺ／ＲＧＢ転換によって転換されて、新しい値Ｒ１、Ｇ１およびＢ１がもたらされる
−Ｒ１、Ｇ１、およびＢ１は逆伝達関数によって転換されて、Ｒ１’、Ｇ１’、およびＢ１’がもたらされる
−Ｒ１’、Ｇ１’、およびＢ１’は逆色変換によって転換されてＹ’がもたらされる
【０１２５】
一実施形態では、ある画像またはピクチャにおける全ての画素のＹ’値は補正される。代替的な実施形態では、可視の輝度誤差を有する危険性がある画素のみが補正される。これは、色域の縁に近い画素を含むことができるが、色域三角形の中間により近い画素を除くことができる。
【０１２６】
図９における最下行を見ると、処理の第１のステップは以下になる。
Ｒ’＝Ｙ’＋１．４７４６０×Ｃｒ’
Ｇ’＝Ｙ’−０．１６４５５×Ｃｂ’−０．５７１３５×Ｃｒ’
Ｂ’＝Ｙ’＋１．８８１４０×Ｃｂ’
【０１２７】
しかしながら、Ｃｒ’およびＣｂ’は固定され、補間されて、送られないため、Ｙ’の右側の全てを定数に置き換えることができる。
Ｒ’＝Ｙ’＋ｃ１
Ｇ’＝Ｙ’＋ｃ２
Ｂ’＝Ｙ’＋ｃ３
【０１２８】
次のステップとして、色成分の伝達関数を行う：
Ｒ＝ＴＦ（Ｒ’）
Ｇ＝ＴＦ（Ｇ’）
Ｂ＝ＴＦ（Ｂ’）
これらは次いで以下になる
Ｒ＝ＴＦ（Ｙ’＋ｃ１）
Ｇ＝ＴＦ（Ｙ’＋ｃ２）
Ｂ＝ＴＦ（Ｙ’＋ｃ３）
【０１２９】
処理の最後のステップはＲＧＢからＸＹＺまで行う。これは以下を使用して行われる。
Ｘ＝０．６３６９５８×Ｒ＋０．１４４６１７×Ｇ＋０．１６８８８１×Ｂ
Ｙ＝０．２６２７００×Ｒ＋０．６７７９９８×Ｇ＋０．０５９３０２×Ｂ
Ｚ＝０．００００００×Ｒ＋０．０２８０７３×Ｇ＋１．０６０９８５×Ｂ
【０１３０】
このうち、Ｙ成分のみに関心があるため、以下を使用する。
Ｙ＝０．２６２７００×Ｒ＋０．６７７９９８×Ｇ＋０．０５９３０２×Ｂ
【０１３１】
先の式をこれに挿入すると、以下になる。
Ｙ＝０．２６２７００×ＴＦ（Ｙ’＋ｃ１）＋０．６７７９９８×ＴＦ（Ｙ’＋ｃ２）＋０．０５９３０２×ＴＦ（Ｙ’＋ｃ３）、または短くすると、
Ｙ＝ｆ（Ｙ’）になる。
【０１３２】
この式の出力された値Ｙを元のＹＯに適合させることが望まれる。非線形の形態では、Ｙは３つの異なる場所におけるＹ’に依存するため、Ｙ’＝ｆ−１（Ｙ）を捕えることができるように、関数を逆関数にする容易なやり方があるようには思われない。
【０１３３】
しかしながら、非線形のＴＦ（ｘ）〜ｋｘ＋ｍを線形にすることが可能である。３つの異なる場所でこれを行うと、
Ｙ〜ｋ１×Ｙ’＋ｍ１＋ｋ２×Ｙ’＋ｍ２＋ｋ３×Ｙ’＋ｍ３になり、これは、
Ｙ〜（ｋ１＋ｋ２＋ｋ３）×Ｙ’＋（ｍ１＋ｍ２＋ｍ３）と同等である。
【０１３４】
これは、以下のような逆関数にすることができる。
Ｙ’〜Ｙ’ｋ＝（ＹＯ−（ｍ１＋ｍ２＋ｍ３））／（ｋ１＋ｋ２＋ｋ３）
【０１３５】
よって、Ｙ’ｋは前よりもＹＯに近い値Ｙｋを生じさせる可能性がある。関数はこの新しい点Ｙ’ｋで再び線形にすることができ、これによって新しい値、Ｙ’ｋ＋１などが生じる。
【０１３６】
これらの反復技法全てについて、ＹＯ値に最も近いＹ値を生成する絶対的に最良の１０ビット値を見つける必要はないことは留意されるべきである。反復法を数回または１回でも使用するだけで十分な場合がある。１回の反復から生じる補正されたＹ値は、全く補正されていないものよりもはるかに良好なものになる可能性が最も高くなる。
【０１３７】
いくつかの線形化は前もって行われてもよい。上で指摘されるように、最悪の問題は、色域の縁上で生じる。故に、赤色原色を緑色原色に連結する線に対する１つの線形化、赤色原色を青色原色に連結する線に対する１つの線形化、および、緑色原色を青色原色に連結する線に対する１つの線形化を有することが可能である。別のやり方として、赤色原色に近い線形化、緑色原色に近い別の線形化、および青色原色に近い第３の線形化を使用させるようにすることができる。さらにまた、図９に示されるように、色域の線に沿っていくつかの線形化を有することができる。
【０１３８】
よって、種々な領域において種々な線形化があるようにすることができる。色が実線による円の中にある場合、緑色原色に近くなり、１つの線形化を使用できる。赤色原色にさらに沿ってそれに向かって、すなわち破線ボックス内の場合、第２の線形化を使用できる。色域の縁、および、おおむね、赤色原色と緑色原色との中間、すなわち点線ボックス内部の場合、第３の線形化が使用可能である。赤色原色により一層近い、すなわち、実線によるボックス内部の場合、第４の線形化が使用可能である。点線の円内部にある、すなわち、赤色原色に近い場合、第４の線形化が使用可能である。三角形における他の２つの線の同じ仕切りも使用可能である。最終的に、三角形内部であるがボックスまたは円内ではない領域は、１つまたは複数の領域に区分されることが可能であり、各領域は異なる線形化を有する。
【０１３９】
別のやり方は、ルックアップテーブル（ＬＵＴ）を作成することである。上の公式化からわかるように、Ｃｂ’、Ｃｒ’、および望まれるＹ’値を有する場合、上記の反復技法のいずれかを使用して最良のＹ’を見つけることができる。故に、Ｃｂ’、Ｃｒ’、およびＹの全ての可能な組み合わせについてルックアップテーブルを作成できる。例えば、Ｃｂ’およびＣｒ’が１０ビットに量子化されると仮定する。さらに、Ｙの１０ビットへの量子化も仮定する。すると、ルックアップテーブルにおいて２１０×２１０×２１０の異なる値が必要とされる。それは、２３０の値と同等である。各値が２バイトである場合、これは、２３１バイト、すなわち２Ｇｂを意味する。これは大きい値であるが、恐らくは、特に将来的に実行不可能ではない。
【０１４０】
Ｙを量子化するときに慎重になる必要がある場合がある。Ｙが完全に線形であるためこれをただ量子化することは非効率的である場合がある。その代わりに、入力される変数として、Ｃｂ’、Ｃｒ’、およびＹｎｏｎｌｉｎｅａｒを使用して、Ｙｎｏｎｌｉｎｅａｒ＝ＴＦ（Ｙ）を作成し、かつ代わりにＹのためのＬＵＴを作成する方がより良い場合がある。Ｃｂ’、Ｃｒ’、Ｙ’として、初めに、Ｙｎｏｎｌｉｎｅａｒ＝ＴＦ（Ｙ）を算出後、Ｙ’＝ＬＵＴ（Ｃｂ’、Ｃｒ’、Ｙｎｏｎｌｉｎｅａｒ）を見つけるようにする。
【０１４１】
また、より小さいＬＵＴを使用することが可能である。例えば、Ｙ（またはＹｎｏｎｌｉｎｅａｒ）、Ｃｂ’、およびＣｒ’を、例えば６ビットに量子化可能とすることができる。次いで、テーブルサイズは、２（６＋６＋６）＝２１８の値、または５１２ｋバイトに等しい２１９バイトとなる。これは現在のハードウェアでも合理的なサイズである。
【０１４２】
真の値に最も近い量子化された値Ｃｂ’、Ｃｒ’、およびＹを捕えて、それらを補間可能とすることができる。例として、Ｃｂ’の実際の値が６ビットに量子化されたＣｂ’より大きいが、６ビット＋１に量子化されたＣｂ’より小さい場合、以下は良好な近似となる場合がある。
Ｙ’＝（ＬＵＴ（Ｃｂ’６ｂｉｔ、Ｃｒ’６ｂｉｔ、Ｙ６ｂｉｔ）＋（ＬＵＴ（Ｃｂ’６ｂｉｔ＋１、Ｃｒ’６ｂｉｔ、Ｙ６ｂｉｔ））／２
【０１４３】
２つ以上の値の間での補間も可能である。
【０１４４】
一実施形態では、ルックアップテーブルはＹ’の値を導出するために使用される。１つのバージョンでは、ルックアップテーブルは、ＹＯ、Ｃｂ’、およびＣｒ’の全ての可能な値を含有する。これによって、１０ビットのビデオに対して、１０２４×１０２４×１０２４のエントリが生じることになり、いくつかの応用例では、このサイズは受け入れ可能である。別のバージョンでは、ルックアップテーブル（ＬＵＴ）は、例えば、ＹＯ、Ｃｂ’、およびＣｒ’のうちの１つまたは複数を例えば８ビットに丸めることによって簡潔にされる。簡潔にされたルックアップテーブルが使用される場合、アルゴリズムは、ＬＵＴから検索されたＹ’から最良のＹ’を見つける改良ステップによって拡張可能である。あるバージョンでは、Ｃｂ’値および／またはＣｒ’値によってＹ’がＹＯとあまりにも異なってくる可能性があるとき、すなわち、最初に算出されたＹ’によってＹＯとはあまりにも異なっている線形Ｙ値が与えられるときだけにＬＵＴが使用され、それによって、ＬＵＴのサイズは、Ｃｂ’およびＣｒ’の多くの値がいずれの問題も引き起こさないため、実質的に低減可能である。
【０１４５】
一実施形態では、ＹＯ、Ｃｂ’、およびＣｒ’の関数、例えば、一次結合、多項式関数、指数関数、対数関数、三角関数などは、Ｙ’を導出するために使用される。該関数は、ＹＯ、Ｃｂ’、およびＣｒ’のいずれの値に対しても、ＹとＹＯとの間の差異がある特定の閾値を下回る、または、導出されたＹ’と最適なＹ’との間の差異がある特定の閾値を下回るように規定できる。
【０１４６】
一実施形態では、ＹＯ、Ｃｂ’、およびＣｒ’のいくつかの異なる関数はＹ’を導出するために規定される。どの関数を使用するかについての選択は、ＹＯ、Ｃｂ’、およびＣｒ’の値に基づく。
【０１４７】
本明細書に説明される各実施形態について、Ｙ’を導出するための方法が、Ｙ’とＴＦ（ＹＯ）との間の差異が開始するためのある特定の閾値を上回る場合にだけ呼び出される場合があり得る。
【０１４８】
一態様によると、方法は、図１０に示されるように提供される。方法は、エンコーダにおいて、またはエンコーダへの前処理において行われることが可能である。方法において、Ｃｂ’成分および／またはＣｒ’成分が誤差を含むと決定されるとき、補正されたＹ’成分は、Ｃｂ’成分および／またはＣｒ’成分における誤差を補償するために導出される。方法は、任意選択で、補正されたＹ’成分によってビデオを符号化することも含む。
【０１４９】
実施形態の別の態様は、ピクチャ内の画素を前処理するためのデバイスに関する。デバイスは、第１の色空間における画素の線形色に基づいて決定される第３の色空間における画素の元の線形輝度成分値を得るように構成される。デバイスはまた、第２の色空間における第１の非線形クロマ成分値、第２の色空間における第２の非線形クロマ成分値、および、第３の色空間における元の線形輝度成分値に基づいて、画素の第２の色空間における非線形輝度成分値を導出するように構成される。
【０１５０】
一実施形態では、デバイスは、第１の色空間における線形色に基づいて第３の色空間における元の線形輝度成分値を得るための決定するように構成される。
【０１５１】
一実施形態では、デバイスは、第２の色空間における非線形輝度成分値、第２の色空間における第１の非線形クロマ成分値、および、第２の色空間における第２の非線形クロマ成分値に基づいて決定される、第３の色空間における元の線形輝度成分値と第３の色空間における線形輝度成分値との間の差異を最小化する第２の色空間における非線形輝度成分値を導出するように構成される。
【０１５２】
一実施形態では、デバイスは、第２の色空間におけるサブサンプリングされた第１の非線形クロマ成分値、第２の色空間におけるサブサンプリングされた第２の非線形クロマ成分値、および、第３の色空間における元の線形輝度成分値に基づいて、第２の色空間における非線形輝度成分値を導出するように構成される。
【０１５３】
一実施形態では、デバイスは、第１の色空間における非線形色を捕えるために第１の色空間における元の線形色に第１の伝達関数を適用するように構成される。デバイスはまた、第２の色空間における非線形色を捕えるために第１の色空間における非線形色に第１の色変換を適用するように構成される。第２の色空間における非線形色は、最初の第１の非線形クロマ成分値および最初の第２の非線形クロマ成分値を含む。デバイスは、第２の色空間におけるサブサンプリングされた第１の非線形クロマ成分値および第２の色空間におけるサブサンプリングされた第２の非線形クロマ成分値を捕えるために、第２の色空間における最初の第１の非線形クロマ成分値および第２の色空間における最初の第２の非線形クロマ成分値をサブサンプリングするようにさらに構成される。
【０１５４】
一実施形態では、デバイスは、第２の色空間におけるアップサンプリングされた第１の非線形クロマ成分値および第２の色空間におけるアップサンプリングされた第２の非線形クロマ成分値を捕えるために、第２の色空間におけるサブサンプリングされた第１の非線形クロマ成分値および第２の色空間におけるサブサンプリングされた第２の非線形クロマ成分値をアップサンプリングするように構成される。デバイスはまた、第１の色空間における非線形色を捕えるために、第２の色空間における候補の非線形輝度成分値、第２の色空間におけるアップサンプリングされた第１の非線形クロマ成分値、および第２の色空間におけるアップサンプリングされた第２の非線形クロマ成分値に第２の色変換を適用するように構成される。デバイスは、第１の色空間における線形色を捕えるために第１の色空間における非線形色に第２の伝達関数を適用するようにさらに構成される。デバイスは、さらに、第３の色空間における線形輝度成分値を捕えるために第１の色空間における線形色に第３の色変換を適用するように構成される。デバイスはまた、第３の色空間における元の線形輝度成分値と第３の色空間における線形輝度成分値との比較に基づいて非線形輝度成分値を導出するように構成される。
【０１５５】
一実施形態では、デバイスは、第３の色空間における元の線形輝度成分値と第３の色空間における線形輝度成分値との間の差異を低減する、例えば最小化する、第２の色空間における候補の非線形輝度成分値を選択するように構成される。
【０１５６】
一実施形態では、デバイスは、第２の色空間における候補の非線形輝度成分値、第２の色空間におけるアップサンプリングされた第１の非線形クロマ成分値、および第２の色空間におけるアップサンプリングされた第２の非線形クロマ成分値への第２の色変換の適用と、第１の色空間における非線形色への第２の伝達関数の適用と、第２の色空間における種々な候補の非線形輝度成分値のための第１の色空間における線形色への第３の色変換の適用とを行うように構成される。デバイスはまた、第３の色空間における元の線形輝度成分値と第３の色空間における線形輝度成分値との間に最小の差異を生じさせる、第２の色空間における種々な候補の非線形輝度成分値の中から候補の非線形輝度成分値を選択するように構成される。
【０１５７】
一実施形態では、デバイスは、第３の色空間における元の線形輝度成分値と第３の色空間における線形輝度成分値との間の差異を最小化する第２の色空間における候補の非線形輝度成分値を選択するために二分探索を行うように構成される。
【０１５８】
一実施形態では、デバイスは、探索間隔の中ほどで、第２の色空間における候補の非線形輝度成分値、第２の色空間におけるアップサンプリングされた第１の非線形クロマ成分値、および第２の色空間におけるアップサンプリングされた第２の非線形クロマ成分値への第２の色変換の適用と、第１の色空間における非線形色への第２の伝達関数の適用と、第２の色空間における種々な候補の非線形輝度成分値のための第１の色空間における線形色への第３の色変換の適用とを行うように構成される。デバイスはまた、第３の色空間における元の線形輝度成分値と第３の色空間における線形輝度成分値との間の差異がゼロに等しい場合、探索間隔の中ほどで候補の非線形輝度成分値を選択するように構成される。デバイスはまた、その他の場合、第３の色空間における線形輝度成分値が第３の色空間における元の線形輝度成分値より大きい場合適用を行うときに、デバイスによって使用される候補の非線形輝度成分値で適用を行いかつ終了するときにデバイスによって使用される探索間隔と比較するとサイズが半分の探索間隔を選択するように、または、第３の色空間における線形輝度成分値が第３の色空間における元の線形輝度成分値より小さい場合適用を行うときに、デバイスによって使用される候補の非線形輝度成分値で適用を行いかつ開始するときにデバイスによって使用される探索間隔と比較するとサイズが半分の探索間隔を選択するように構成される。デバイスは、第３の色空間における元の線形輝度成分値と第３の色空間における線形輝度成分値との間の差異がゼロに等しくなる、または、探索間隔が第２の色空間における単一の候補の非線形輝度成分値を含むまで、探索間隔の適用および選択を行うことを繰り返すようにさらに構成される。
【０１５９】
一実施形態では、デバイスは、第２の色空間におけるアップサンプリングされた第１の非線形クロマ成分値、および第２の色空間におけるアップサンプリングされた第２の非線形クロマ成分値を捕えるために、第２の色空間におけるサブサンプリングされた第１の非線形クロマ成分値、および第２の色空間におけるサブサンプリングされた第２の非線形クロマ成分値をアップサンプリングするように構成される。デバイスはまた、ルックアップテーブルへの入力として、第３の色空間における元の非線形輝度成分値、またはこの非線形バージョン、第２の色空間におけるアップサンプリングされた第１の非線形クロマ成分値、および第２の色空間におけるアップサンプリングされた第２の非線形クロマ成分値、またはこの量子化バージョンを使用して、ルックアップテーブルから第２の色空間における非線形輝度成分値を検索するように構成される。
【０１６０】
一実施形態では、デバイスは、第３の色空間における元の非線形輝度成分値を捕えるために第３の色空間における元の線形輝度成分値に第１の伝達関数を適用するように構成される。デバイスは、ルックアップテーブルへの入力として、第３の色空間における元の非線形輝度成分値、第２の色空間におけるアップサンプリングされた第１の非線形クロマ成分値、および第２の色空間におけるアップサンプリングされた第２の非線形クロマ成分値、またはこの量子化バージョンを使用して、ルックアップテーブルから第２の色空間における非線形輝度成分値を検索するように構成される。
【０１６１】
図１１は、一実施形態による、ピクチャを前処理するためのデバイス１００の特定のハードウェア実装形態を概略的に示す。一実施形態では、デバイス１００は、第３の色空間における元の線形輝度成分値を得るように構成される決定部１０１を含む。デバイス１００はまた、画素の第２の色空間における非線形輝度成分値を導出するように構成される導出部１０２を含む。
【０１６２】
別の実施形態では、デバイス１００は、Ｃｂ’および／またはＣｒ’が誤差を含むかを決定するように構成される決定部１０１を含む。デバイス１００はまた、補正されたＹ’を導出するように構成される導出部１０２を含む。デバイス１００は、補正されたＹ’でピクチャを符号化するように構成されるビデオエンコーダ１０３をさらに含む。
【０１６３】
一実施形態では、デバイス１００はまた、符号化されるべきビデオを検索するように興亜精される入力部１０４と、符号化されたビットストリームを出力するように構成される出力部１０５とを含む。
【０１６４】
入力部１０４は、特に、外部デバイスへの有線接続の場合、一般的な入力部の形態とすることができる。代替的には、入力部１０４は、特に、外部デバイスへの無線接続の場合、受信機またはトランシーバの形態とすることができる。それに応じて、出力部１０５は、特に、外部デバイスへの有線接続の場合、一般的な出力部の形態とすることができる。代替的には、出力部１０５は、特に、外部デバイスへの無線接続の場合、送信機またはトランシーバの形態とすることができる。
【０１６５】
入力部１０４は、好ましくは、決定部１０１、導出部１０２、およびビデオエンコーダ１０３に接続されて、符号化されるべきビデオをこれらに送付する。決定部１０１は、好ましくは、導出部１０２およびビデオエンコーダ１０３に接続される。ビデオエンコーダ１０３は、好ましくは、出力部１０５に接続されて、符号化されたビットストリームを例えばデコーダに送付する。
【０１６６】
適したハードウェア回路構成の特定の例は、１つまたは複数の適当に構成された、または場合によっては再構成可能な電子回路構成、例えば、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）、または適したレジスタ（ＲＥＧ）および／またはメモリ部（ＭＥＭ）と接続した専門機能を果たすように相互接続された離散論理ゲートおよび／またはフリップフロップに基づいた回路などの任意の他のハードウェア論理を含む。
【０１６７】
代替的には、本明細書に説明されるステップ、関数、手順、モジュール、および／またはブロックの少なくともいくつかは、１つまたは複数のプロセッサもしくは処理部などの適した処理回路構成によって実行するためにコンピュータプログラムなどのソフトウェアに実装されてよい。
【０１６８】
処理回路構成の例は、１つまたは複数のマイクロプロセッサ、１つまたは複数のデジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ）、１つまたは複数の中央処理装置（ＣＰＵ）、ビデオアクセラレーションハードウェア、および／または、１つもしくは複数のＦＰＧＡ、または１つもしくは複数のプログラマブルロジックコントローラ（ＰＬＣ）などの任意の適したプログラマブル論理回路構成を含むが、これらに限定されない。
【０１６９】
提案された技術が実装される任意の従来のデバイスまたはユニットの一般的な処理機能を再利用することを可能とすることができることも理解されるべきである。また、例えば、既存のソフトウェアの再プログラミングによって、または新しいソフトウェア構成要素を追加することによって、既存のソフトウェアを再利用可能とすることができる。
【０１７０】
特定の例では、デバイス１１０（図１２を参照）は、プロセッサ１１１、および、プロセッサ１１１によって実行可能な命令を含むメモリ１１２を備える。一実施形態では、プロセッサ１１１は第３の色空間における画素の元の線形輝度成分値を得るように動作可能である。プロセッサ１１１はまた、画素の第２の色空間における非線形輝度成分値を導出するように動作可能である。
【０１７１】
別の実施形態では、プロセッサ１１１は、Ｃｂ’および／またはＣｒ’成分が誤差を含むか、かつ、Ｃｂ’および／またはＣｒ’成分が誤差を含むかはいつ決定されるかを決定するように動作可能である。プロセッサ１１１はまた、Ｃｂ’および／またはＣｒ’成分における誤差を補償するために補正されたＹ’成分を導出するように動作可能である。
【０１７２】
一実施形態では、デバイス１１０はまた、符号化されるべきビデオを受信するように構成される入力部１１３を含む。このような場合、プロセッサ１１１は入力部１１３から符号化されるべきビデオを受信するように動作可能である。
【０１７３】
一実施形態では、デバイス１１０はまた、プロセッサ１１１から受信されるような符号化されたビットストリームを出力するように構成される出力部１１４を含む。
【０１７４】
特定の実施形態では、プロセッサ１１１は、上述される動作を行うためにメモリ１１２に記憶された命令を実行するとき、動作可能である。そのため、プロセッサ１１１は、通常のソフトウェアによる実行を可能にするためにメモリ１１２に相互接続される。
【０１７５】
図１３は、プロセッサ２１０、関連付けられたメモリ２２０、および通信回路構成２３０を含むユーザ機器（ＵＥ）２００の一例を示す概略ブロック図である。
【０１７６】
この特定の例では、本明細書に説明されるステップ、関数、手順、モジュール、および／またはブロックの少なくともいくつかは、コンピュータプログラム２４０に実装され、このコンピュータプログラム２４０は、１つまたは複数のプロセッサ２１０を含む処理回路構成による実行のためにメモリ２２０にロードされる。プロセッサ２１０およびメモリ２２０は、通常のソフトウェアによる実行を可能にするために互いに相互接続される。通信回路構成２３０も、ビデオデータの入力および／または出力を可能にするためにプロセッサ２１０および／またはメモリ２２０に相互接続される。
【０１７７】
ユーザ機器２００は、ビデオデータを受信しかつ処理することができる任意のデバイスまたは装置とすることができる。例えば、ユーザ機器２００は、ラップトップ、スマートフォン、タブレット、セットトップボックス、ビデオカメラといった、固定型または携帯型のどちらのコンピュータとすることができる。
【０１７８】
「プロセッサ」という用語は、特定の処理、決定、またはコンピューティングタスクを行うためのプログラムコードまたはコンピュータプログラム命令を実行可能である任意のシステムまたはデバイスとしての一般的な意味で解釈されるべきである。
【０１７９】
よって、１つまたは複数のプロセッサを含む処理回路構成は、コンピュータプログラムを実行するとき、本明細書に説明されるものなどの明確に定義された処理タスクを行うように構成される。
【０１８０】
処理回路構成は、上述されるステップ、関数、手順、および／またはブロックのみを実行する専用のものとする必要はなく、他のタスクも実行してよい、
【０１８１】
一実施形態では、コンピュータプログラム２４０は、プロセッサ２１０によって実行されたとき、プロセッサ２１０に、第１の色空間における画素の線形色に基づいて決定される第３の色空間におけるピクチャの画素の元の線形輝度成分値を得させる命令を含む。プロセッサ２１０にはまた、第２の色空間における第１の非線形クロマ成分値、第２の色空間における第２の非線形クロマ成分値、および、第３の色空間における元の線形輝度成分値に基づいて、画素の第２の色空間における非線形輝度成分値を導出させる。
【０１８２】
一実施形態では、コンピュータプログラム２４０は、プロセッサ２１０によって実行されたとき、プロセッサ２１０に、非線形輝度成分値、第１の非線形クロマ成分値、および第２の非線形クロマ成分値を符号化させる命令をさらに含む。
【０１８３】
別の実施形態では、コンピュータプログラム２４０は、プロセッサ２１０によって実行されたとき、プロセッサ２１０に、Ｃｂ’およびＣｒ’成分が誤差を含むかを決定させ、Ｃｂ’および／またはＣｒ’成分が誤差を含むと決定されたとき、プロセッサ２１０に、Ｃｂ’および／またはＣｒ’成分における誤差を補償するために、補正されたＹ’成分を導出させる命令を含む。
【０１８４】
提案された技術はまた、コンピュータプログラム２４０を含むキャリア２５０を提供する。キャリア２５０は、電子信号、光信号、電磁信号、磁気信号、電気信号、無線信号、マイクロ波信号、または、コンピュータ可読記憶媒体２５０のうちの１つである。
【０１８５】
例として、ソフトウェアまたはコンピュータプログラム２４０は、通常は、コンピュータ可読媒体２４０、好ましくは、不揮発性コンピュータ可読記憶媒体２５０上に保持されるまたは記憶されるコンピュータプログラム製品として実現されてよい。コンピュータ可読媒体２５０は、読み取り専用メモリ（ＲＯＭ）、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、コンパクトディスク（ＣＤ）、デジタル多用途ディスク（ＤＶＤ）、ブルーレイディスク、ユニバーサルシリアルバス（ＵＳＢ）メモリ、ハードディスクドライブ（ＨＤＤ）記憶デバイス、フラッシュメモリ、磁気テープ、または、任意の他の従来のメモリデバイスを含むがこれらに限定されない、１つまたは複数の取り外し可能なまたは取り外し不可能なメモリデバイスを含むことができる。よって、コンピュータプログラム２４０は、図１９におけるユーザ機器２００によって表される、コンピュータまたは同等の処理デバイスのオペレーティングメモリに、このプロセッサ２１０による実行のためにロードされてよい。
【０１８６】
実施形態のさらなる態様は、ピクチャ内の画素の符号化バージョンを表す信号にも関する。符号化バージョンは、第２の色フォーマットにおけるサブサンプリングされた第１の非線形クロマ成分値の符号化バージョンと、第２の色フォーマットにおけるサブサンプリングされた第２の非線形クロマ成分値と、実施形態のいずれかに従って導出された、第２の色フォーマットにおける非線形輝度成分値の符号化バージョンとを含む。
【０１８７】
一実施形態では、信号は、電子信号、光信号、電磁信号、磁気信号、電気信号、無線信号、およびマイクロ波信号のうちの１つである。
【０１８８】
したがって、本明細書に提示されるフロー図または図表は、１つまたは複数のプロセッサによって行われるときの、コンピュータフロー図または図表と見なされてよい。対応するデバイスは、関数モジュールのグループとして規定されてよい。この場合、プロセッサによって行われる各ステップは関数モジュールに対応する。この場合、関数モジュールは、プロセッサ上で起動しているコンピュータプログラムとして実装される。故に、デバイスは、代替的には、関数モジュールのグループとして規定されてよく、この場合、関数モジュールは、少なくとも１つのプロセッサ上で起動しているコンピュータプログラムとして実装される。
【０１８９】
よって、メモリに常駐するコンピュータプログラムは、プロセッサによって実行されたとき、本明細者に説明されるステップおよび／またはタスクの少なくとも一部を行うように構成される適切な関数モジュールとして組織化可能である。このような関数モジュールの一例は図１４に示されている。
【０１９０】
図１４は、関数モジュールによってピクチャ内の画素を前処理するためのデバイス１２０の概略ブロック図である。一実施形態では、デバイス１２０は、第１の色空間における画素の線形色に基づいて決定される第３の色空間における画素の元の線形輝度成分値を得るための決定部１２１を含む。デバイス１２０はまた、第２の色空間における第１の非線形クロマ成分値、第２の色空間における第２の非線形クロマ成分値、および、第３の色空間における元の線形輝度成分値に基づいて、画素の第２の色空間における非線形輝度成分値を導出するための導出部１２２を含む。
【０１９１】
別の実施形態では、デバイス１２０は、Ｃｂ’および／またはＣｒ’が誤差を含むかを決定するための決定部１２１を含む。デバイス１２０はまた、補正されたＹ’を導出するための導出部１０２を含む。デバイス１２０は、補正されたＹ’を使用してビットストリームを符号化するためのビデオエンコーダ１２３をさらに任意選択で備える。
【０１９２】
実施形態のさらなる態様（図１２を参照）は、ピクチャ内の画素を符号化するためのデバイス１１０に関する。デバイス１１０は、プロセッサ１１１と、プロセッサ１１１によって実行可能な命令を含むメモリ１１２とを含む。プロセッサ１１１は、第１の色空間における画素の線形色に基づいて決定される第３の色空間における画素の元の線形輝度成分値を得るように動作可能である。プロセッサ１１１はまた、第２の色空間における第１の非線形クロマ成分値、第２の色空間における第２の非線形クロマ成分値、および、第３の色空間における元の線形輝度成分値に基づいて、画素の第２の色空間における非線形輝度成分値を導出するように動作可能である。プロセッサ１１１は、非線形輝度成分値、第１の非線形クロマ成分値、および、第２の非線形クロマ成分値を符号化するようにさらに動作可能である。
【０１９３】
実施形態の別のさらなる態様（図１４を参照）は、ピクチャ内の画素を符号化するためのデバイス１２０に関する。デバイス１２０は、第１の色空間における画素の線形色に基づいて決定される第３の色空間における画素の元の線形輝度成分値を得るための決定部１２１を含む。デバイス１２０はまた、第２の色空間における第１の非線形クロマ成分値、第２の色空間における第２の非線形クロマ成分値、および、第３の色空間における元の線形輝度成分値に基づいて、画素の第２の色空間における非線形輝度成分値を導出するための導出部１２２を含む。デバイス１２０は、非線形輝度成分値、第１の非線形クロマ成分値、および、第２の非線形クロマ成分値を符号化するためのエンコーダ１２３をさらに含む。
【０１９４】
一態様によると、プリプロセッサまたはエンコーダなどのユニットが提供される。ユニットは、Ｃｂ’および／またはＣｒ’成分が誤差を含むかを決定するように構成され、Ｃｂ’および／またはＣｒ’成分が誤差を含むと決定されたとき、該ユニットは、Ｃｂ’およびＣｒ’成分における誤差を補償するために、補正されたＹ’成分を導出するように構成される。
【０１９５】
本実施形態はまた、実施形態による、画素を前処理するためのデバイス、または画素を符号化するためのデバイスを含むユーザ機器に関する。ユーザ機器は、好ましくは、ビデオデータを受信しかつ処理するように構成されるデバイスまたは装置である。ユーザ機器は、例えば、ＨＤＭＩなどのインターフェース上でビデオデータを送付するように構成されるデバイスまたは装置とすることができる。
【０１９６】
別の実施形態は、実施形態による、画素を前処理するためのデバイス、または画素を符号化するためのデバイスを含むユーザ機器に関する。この実施形態では、ユーザ機器は、コンピュータ、ラップトップ、スマートフォン、タブレット、およびセットトップボックスから成るグループから選択されるのが好ましい。
【０１９７】
ネットワーク上での遠隔地へのサービスなどのリソースがもたらされる、ネットワークノードおよび／またはサーバなどのネットワークデバイスにおけるハードウェアおよび／またはソフトウェアなどのコンピューティングサービスを提供することがますます普及してきている。例として、これは、機能が、本明細書に説明されるように、１つまたは複数の別個の物理ノードもしくはサーバに分散または再配置可能であることを意味する。機能は、別個の物理ノードに、すなわち、いわゆるクラウドに位置付け可能である１つまたは複数の共同で作動する物理および／または仮想マシンに再配置または分散されてよい。これは時にクラウドコンピューティングとも呼ばれ、ネットワーク、サーバ、記憶域、アプリケーション、および、一般サービスまたはカスタマイズされたサービスなどの構成可能なコンピューティングリソースのプールへのユビキタスオンデマンドネットワークアクセスを可能にするモデルである。
【０１９８】
図１５は、機能が、一般的なケースにおける、異なるネットワークデバイス３００、３０１、３０２の間でどのように分散または区分可能であるかの一例を示す概略図である。この例では、少なくとも２つの個別ではあるが相互接続されたネットワークデバイス３００、３０１があり、これらは、ネットワークデバイス３００、３０１の間で区分される、異なる機能、または同じ機能の一部を有することができる。このような分散実装形態の一部である追加のネットワークデバイス３０２があってよい。ネットワークデバイス３００、３０１、３０２は、同じワイヤレス通信システムの一部であってよく、または、ネットワークデバイスの１つまたは複数は、ワイヤレス通信システムの外部に位置するいわゆるクラウドベースのネットワークデバイスであってよい。
【０１９９】
図１６は、１つまたは複数のクラウドベースのネットワークデバイス３００と協働する、アクセスネットワーク１および／またはコアネットワーク２および／または運用支援システム（ＯＳＳ）３を含む、ワイヤレス通信システムの一例を示す概略図である。図はまた、実施形態による、アクセスネットワーク１のネットワークノード４、およびユーザ機器５も示す。
【０２００】
実施例
近年、解像度を高めて標準精細から高精細によって４ｋにすることによって、デジタルビデオにおいて途方もない品質の向上が達成されている。ハイダイナミックレンジ（ＨＤＲ）ビデオは、要するに、コントラストを高めることによって、感知される画像品質を高めるための別のやり方を使用する。従来のテレビシステムは、１平方メートル当たり０．１カンデラ（ｃｄ／ｍ２）〜１００ｃｄ／ｍ２の輝度、すなわち約１０倍増の輝度に対して構築されたもので、これは、一般的に、標準的なダイナミックレンジ（ＳＤＲ）ビデオと呼ばれる。比較すると、いくつかのＨＤＲモニタは、０．０１〜４０００ｃｄ／ｍ２、すなわち、１８倍増を上回って表示可能である。
【０２０１】
従来のＳＤＲ処理
テレビまたはコンピュータモニタなどの典型的なＳＤＲシステムは、０が暗さをかつ２５５が明るさを表す、８ビット表現を使用することが多い。上記の、コード値範囲［０；２５５］から輝度範囲［０．１；１００］ｃｄ／ｍ２へただ線形にスケーリングすることは理想的ではないことになる。最初の２つのコード語の０および１は、それぞれ、０．１ｃｄ／ｍ２および０．４９ｃｄ／ｍ２にマッピングされることになり、相対的差異は３９０％になる。一方、最後の２つのコード語の２５４および２５５は、それぞれ、９９．６１ｃｄ／ｍ２および１００ｃｄ／ｍ２にマッピングされることになり、相対的差異は０．３％のみになる。相対的なステップサイズにおけるこの大きい差異を回避するために、ＳＤＲシステムは、非線形的にコード値を輝度にマッピングする電気光学伝達関数（ＥＯＴＦ）を含む。例として、赤成分は最初に、２５５で除算されて値Ｒ０１∈［０；１］を得た後、べき関数Ｒ’＝（Ｒ０１）γによって与えられる。
【０２０２】
最終的に、Ｒ’は、［０．１；１００］の範囲にスケーリングされて、ｃｄ／ｍ２の光表現を捕える。緑成分および青成分は同じように扱われる。γ＝２．４を選択することによって、第１の２つのコード語の間の相対的差異は０．１６％になり、最後の２つのコードの間の相対的差異は０．９５％になり、これはさらに一層バランスがとられている。
【０２０３】
ＳＤＲ取得プロセス
カメラセンサが線形光（Ｒ、Ｇ、Ｂ）をｃｄ／ｍ２で測定すると仮定し、第１のステップは、正規化線形光（Ｒ０１、Ｇ０１、Ｂ０１）にたどり着くためにピークの明るさで除算することである。次いで、ＥＯＴＦの逆関数はＲ’（Ｒ０１）１／γが適用され、同様に、緑および青に対して行われる。色成分の相関を失わせるために、ＲＧＢ色空間からＹＣｂＣｒへの色変換が適用される。次のステップは、データを量子化することである。この例では、１０ビットに量子化して、０から１０２３まで変化する成分（Ｙ’４４４、Ｃｂ’４４４、Ｃｒ’４４４）を生じさせる。最終的に、２つのクロマ成分は、（Ｙ’４２０、Ｃｂ’４２０、Ｃｒ’４２０）を捕えるためにサブサンプリングされる。データはここで、ＨＥＶＣエンコーダなどのビデオエンコーダに送られることが可能である。
【０２０４】
ＳＤＲデータの表示、
受信側では、ＨＥＶＣビットストリームは（Ｙ’４２０、Ｃｂ’４２０、Ｃｒ’４２０）または、むしろ、ＨＥＶＣが損失の多いデコーダであることによる、これらの値の復号化バージョンを回復するように復号される。次いで、信号は、上述されるものとは逆に処理される。最終結果として線形光表現（Ｒ、Ｇ、Ｂ）がもたらされ、これは表示される。
【０２０５】
ＨＤＲ処理
１０，０００ｃｄ／ｍ２の輝度を含むことができるＨＤＲデータについて、単純なべき関数は、輝度の全範囲にわたって人間の目のコントラス感度に合致しない。γの任意の固定値は、原色調、明るい色調、または中間調のいずれかの粗すぎる量子化をもたらすことになる。この問題を解決するために、下記のように規定されるＥＯＴＦが使用される。
0006516851.tif 000008
ピーク輝度はまた、１００から１００００まで変更される。
【０２０６】
問題
上で概説される従来のＳＤＲ処理を適用するが上で規定される新しいＥＯＴＦを共に適用し、ピーク輝度が１０，０００に等しい場合、予想外のことが生じる。図１７Ａ、図１７Ｂ、図１８Ａ、および図１８Ｂを比較することによって示されるように、アーティファクトが現れる。図１７Ａ、図１７Ｂ、図１８Ａ、図１８Ｂについて、サブサンプリングおよび１０ビットへの量子化以外の圧縮は行われていないことに留意されたい。さらにまた、アーティファクトの妨害が生じる。
【０２０７】
分析
以下の２つの画素がピクチャにおいて隣り合わせであると仮定する。
ＲＧＢ１＝（１０００；０；１００）；、および
ＲＧＢ２＝（１０００；４；１００）
これらの色がかなり類似していることに留意されたい。しかしながら、第１の処理ステップは、
Ｙ’４４４Ｃｂ’４４４Ｃｒ’４４４１＝（２６３；６４６；８３１）および
Ｙ’４４４Ｃｂ’４４４Ｃｒ’４４４２＝（４０１；５７１；７３５）
を生じさせ、これらは互いにかなり異なっている。これらの２つの値の平均は、Ｙ’ＣｂＣｒ’＝（３３２；６０８．５；７８３）である。ここで、処理の連鎖で後退して、これが表すのは何の線形ＲＧＢ値なのかを見る場合、ＲＧＢ＝（１００１；０．４８；１００．５）を捕え、これは、ＲＧＢ１およびＲＧＢ２両方にかなり近い。よって、３つの成分全てをただ平均化することは問題ではない。Ｃｂ’およびＣｒ’のみが補間されるときにより大きな問題が生じ、補間なしで画素からＹ’値を使用する。これは、従来のクロマサブサンプリングで行われることであり、４：２：０表現をもたらすために行われる。例えば、Ｙ’を上の第１の画素を取り出すこと、すなわち、Ｙ’Ｃｂ’Ｃｒ’＝（２６３；６０８．５；７８３）は（４８４；０．０３；４５）の線形ＲＧＢ色を表し、この色は暗すぎる。同様に、Ｙ’を第２の画素から取り出すこと、すなわち、Ｙ’Ｃｂ’Ｃｒ’＝（４０１；６０８．５；７８３）は、（２０６１；２．２；２１６）のＲＧＢ値を与え、この値は明るすぎる。
【０２０８】
可能な回避策
第３の画素を該例に追加することを検討すると、
ＲＧＢ３＝（１０００；８；１００）
これらの線形入力をＲ’Ｇ’Ｂ’に転換する場合、以下が得られる。
Ｒ’Ｇ’Ｂ’１＝（０．７５１８；０．００００；０．５０８１）
Ｒ’Ｇ’Ｂ’２＝（０．７５１８；０．２３２４；０．５０８１）
Ｒ’Ｇ’Ｂ’３＝（０．７５１８；０．２８２４；０．５０８１）
明確には、Ｇ’での飛越は、第１の画素と第２の画素との間ではより大きいが、線形Ｇは４の等しいステップで変更する。同様に、Ｙ’Ｃｂ’Ｃｒ’座標間の差異は、最後の２つよりも最初の２つの画素間の方がより大きくなる。故に、この影響は、成分のうちの１つまたは２つが線形光においてゼロに近いときに、すなわち、色が色域の縁に近いときに、最も大きくなる。よって、アーティファクトを回避する１つのやり方は、ただ飽和色の回避を行うことで可能である。しかしながら、ＢＴ．２０２０のより大きい色空間は、具体的には、より飽和された色に対して可能にするために導入されたため、解決策は所望されない。
【０２０９】
これは別の問題点を強調する。多くのテストコンテンツがＲｅｃ．７０９で撮られて、ＢＴ．２０２０への転換後、色はどれも十分に飽和されなくなるため、アーティファクトは小さくなる。例として、Ｒｅｃ．７０９で取得される画素、例えば、ＲＧＢ７０９＝（０；５００；０）は、ＢＴ．２０２０への転換後、もはやいずれのゼロ成分もなく、ＲＧＢ２０２０＝（１６５；４６０；４４）になる。後に、カメラがＢＴ．２０２０で録画できるとき、はるかに強力なアーティファクトが出現することになる。ＢＴ．２０２０コンテナにおけるＢＴ．２０２０の効果をエミュレートするために、この例における図の処理のために、結果としてＲｅｃ．７０９コンテナにおいてＲｅｃ．７０９の材料を使用している。しかしながら、数学的に、座標Ｒ０１Ｇ０１Ｂ０１は、両方の場合、［０；１］の全範囲にわたることになるため、差異はない。
【０２１０】
別の回避策は、一定の輝度処理（ＣＬ）を使用することである。非一定輝度処理（ＮＣＬ）と呼ばれる上で提示された処理において輝度Ｙ’において保持される輝度の大部分のみと対照的に、ＣＬでは、輝度の全てはＹ’において保持される。しかしながら、ＣＬによる１つの問題は、連鎖全体に影響を及ぼすことであり、つまり、４：２：０／４：２：２のＣＬ表現と４：２：０／４：２：２のＮＣＬ表現との間の前後の転換は、全ての転換ステップにおいてアーティファクトの導入を危険にさらす。実際には、結果として、従来のＮＣＬからＣＬへの産業全体の転換は困難になっている。
【０２１１】
提案される解決策：輝度調節
基本的な着想は、生じる輝度が所望の輝度に適合するかを確認することである。輝度では、（線形）ＣＩＥ１９３１  ＸＹＺ色空間のＹ成分を意味する。このＹは、上記の輝度Ｙ’とは異なるが、これは、Ｙ＝ｗＲＲ＋ｗＧＧ＋ｗＢＢ（１）のように、Ｙが線形ＲＧＢ値から算出されるからである。式中、ｗＲ＝０．２６２７、ｗＧ＝０．６７８０、およびｗＢ＝０．０５９３である。輝度Ｙは、人間の視覚系がどのように明るさを認識するかにうまく対応するため、その輝度を良好に保存することは興味深い。これは図１９に示され、ここで、処理された信号（上部）および元の信号（下部）の両方は線形ＸＹＺに転換される。次いで、Ｙ成分は図に見られるようにかなり異なっている。重要な洞察としては、輝度値Ｙ’が各画素において独立して変更できるため、図２０に示されるように、
0006516851.tif 000009
がＹＯに等しくなるまでＹ’を変更することによって所望されたまたは元の正しい線形輝度ＹＯに想到することができることである。また、
0006516851.tif 000010
がＹ’で単調に増加する場合があり、これは、Ｙ’が変更されるべきである方向を知ることが可能であることを意味する。したがって、間隔の半減などの単純な方法を使用して、１０ビット量子化に対するたかだか１０のステップにおいて最適なＹ’を見つけることができる。ワンステップ解決策が好ましい場合、Ｃｂ、Ｃｒ、および所望される線形輝度ＹＯにおいて採用し、かつＹ’をもたらす３Ｄルックアップテーブルを使用することができる。
【０２１２】
実装の態様
技法は以下のやり方で効率的に実装可能である。最初に、各画素の所望されるまたは元の輝度ＹＯは、各画素の元の（Ｒ、Ｇ、Ｂ）の値に式１を適用することによって得られる。第２に、連鎖全体：（Ｒ、Ｇ、Ｂ）→（正規化）→（Ｒ０１、Ｇ０１、Ｂ０１）→（ＥＯＴＦ−１）→（Ｒ’Ｇ’Ｂ’）→（色変換）→（Ｙ’０１、Ｃｂ’０．５、Ｃｒ’０．５）→（１０−ビット量子化）→（Ｙ’４４４、Ｃｂ’４４４、Ｃｒ’４４４）→（クロマサブサンプリング）→（Ｙ’４２０、Ｃｂ’４２０、Ｃｒ’４２０）→（クロマアップサンプリング）→
0006516851.tif 000011
→（逆量子化）→
0006516851.tif 000012
が実行される。次いで、各画素について、［０；１０２３］の開始間隔が設定される。次に、候補値
0006516851.tif 000013
＝５１２を試みる。
0006516851.tif 000014
は候補値から、かつ先に算出された
0006516851.tif 000015
を使用して算出され、
0006516851.tif 000016
→（逆色変換）→
0006516851.tif 000017
→（ＥＯＴＦ）→
0006516851.tif 000018
→（非正規化）→
0006516851.tif 000019
の連鎖を通して
0006516851.tif 000020
を生じさせる最後の処理ステップを行うことができる。これはここで、式１に与えられて、候補輝度
0006516851.tif 000021
を得る。所与の画素について、
0006516851.tif 000022
ならば、これは、候補値
0006516851.tif 000023
が小さすぎたこと、かつ、正しい輝度値が間隔［５１２；１０２３］になければならないことを意味する。同様に、
0006516851.tif 000024
ならば、正しい輝度値は間隔［０；５１２］になければならない。ここでプロセスは繰り返され、１０回の反復後、間隔は２つの近傍値を含有する。この段階で、２つの値の両方を試み、最小の誤差
0006516851.tif 000025
をもたらす１つが選択される。
【０２１３】
結果
従来の処理の連鎖を実施し、かつこれを、輝度調節ステップを含むがデコーダを同じままにした本発明の連鎖と比較した。図１７Ａ〜図１７Ｃ、および図１８Ａ〜図１８Ｃは、圧縮なしの結果を示す。ここで、従来の処理の連鎖（図１７Ｂおよび図１８Ｂ）および本発明の処理の連鎖（図１７Ｃおよび図１８Ｃ）の両方は、Ｙ’Ｃｂ’Ｃｒ’４：２：０に転換し、その後線形ＲＧＢに戻る。図１７Ａおよび図１８Ｂは元のピクチャを示す。全符号化時間（色転換＋ＨＭ圧縮）は従来の処理と比較すると約３％増加する。
【０２１４】
ＨＤＲの材料について、１つのメトリックがＳＤＲコンテンツに対するＰＳＮＲと同様の役割を果たすことはない。むしろ、輝度に対するｔＰＳＮＲ−Ｙおよびクロミナンスに対するｄｅｌｔａＥの２つのメトリックが報告される。表５では、ＢＴ．７０９コンテナにおけるＢＴ．７０９の材料の非圧縮結果が示される。ここで、平均で１７ｄＢを上回る、かつ１つのシーケンスで２０ｄＢを上回る、ｔＰＳＮＲ−Ｙとして測定される輝度品質の大きな増加が見られる。また、ｄｅｌｔａＥ結果が改善している。表６は、ＢＴ．２０２０コンテナにおけるＢＴ．７０９の材料またはＰ３の材料の非圧縮結果を示す。ここで、ゲインはあまり明白ではないが、これは、直接的に色域の縁上の色が利用可能でないからであるが、ｔＰＳＮＲ−Ｙの改善は、依然平均で８ｄＢであり、いくつかのシーケンスでは１１ｄＢを上回る。ｄｅｌｔａＥ測定値はわずかに改善している。ＢＴ．２０２０の材料では、ゲインが表５におけるゲインとさらに類似することが考えられることに留意されたい。
0006516851.tif 000026
0006516851.tif 000027
【０２１５】
付録
この付録では、４：２：０のサブサンプリングによる色のアーティファクトを究明する。最初に、照合が試みられるが、最悪の値は再生できず、これは、既に固定されているＨＤＲＴｏｏｌｓにおけるバグによる可能性がある。次に、４：２：０のサブサンプリングから生じる、輝度の最悪の相対誤差についての探索が行われる。４０００ニトに限定されるスクリーン上で表示される場合でも、８６％の相対誤差（１９５のＢａｒｔｅｎステップ）が生じ得ることがわかる。データがＲｅｃ７０９に制限され、かつＢＴ．２０２０コンテナにおいて保有されている場合でも、３０のＢａｒｔｅｎステップの誤差が生じる可能性がある。ＢＴ．２０２０コンテナにおけるＰ３コンテンツについて、４０のＢａｒｔｅｎステップの誤差が生じ得る。
【０２１６】
１．概論
圧縮が発生しない場合でも、４：２：０のサブサンプリングが使用されるとき、色の小さな変更が驚くほど大きなアーティファクトを導入する可能性があることが記されている。
【０２１７】
１．１  照合不一致
この究明は、ｍ３５２５５［１］の照合で開始し、以下の表Ａ１に転写される、スライド１３上の結果を再現することを試みる。その結果はテスト画像から生じ、ここで画素９５に至るまでの画像の左部分は色（３０００、０、１００）を有し、画素９６に至るまでの画像の右部分および前方は色（３０００、４、１００）を有する。
0006516851.tif 000028
【０２１８】
アンカー（ｎ１４５４８、Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ  Ｏｒｇａｎｉｚａｔｉｏｎ  ｆｏｒ  Ｓｔａｎｄａｒｄｉｚａｔｉｏｎ、ＩＳＯ／ＩＥＣ  ＪＴＣ１／ＳＣ２９／ＷＧ１１、Ｃｏｄｉｎｇ  ｏｆ  ｍｏｖｉｎｇ  ｐｉｃｔｕｒｅｓ  ａｎｄ  ａｕｄｉｏ、ＭＰＥＧ２０１４／Ｎ１４５４８、２０１４年７月、札幌、日本のＬｕｔｈｒａらの「Ｔｅｓｔ  ｓｅｑｕｅｎｃｅｓ  ａｎｄ  ａｎｃｈｏｒ  ｇｅｎｅｒａｔｉｏｎ  ｆｏｒ  ＨＤＲ  ａｎｄ  Ｗｉｄｅ  Ｇａｍｕｔ  Ｃｏｎｔｅｎｔ  Ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ」［２］）についてと同じ手順を使用した照合時に、表Ａ２に示される結果が得られる。ダウンサンプリングについて、［２］のセクション２．４．７に記載されるフィルタが採り入れられ（２および３タップ）、アップサンプリングについて、［２］のセクション２．４．８に記載されるフィルタが採り入れられる（フィルタを４タップ）。
0006516851.tif 000029
【０２１９】
見られるように、この適合は実に不十分であり、画素番号９４および９８のみが適合するのに対し、画素番号９５〜９７、または９９については適合が見出されない。しかしながら、この不連続点を代わりに画素９７に移動させることで、表Ａ３に示されるように、はるかに良好に適合する。
0006516851.tif 000030
【０２２０】
表Ａ３において、画素番号９６のみが適合しない。これはまた、最も奇妙な値（１００００、１．５７、４０２．２５）の画素であり、正しい解答は（３０００、０、１００）または（３０００、４、１００）であり、これは不連続点を入れた場所に左右される。
【０２２１】
照合における不適合は、ＨＤＲｔｏｏｌｓにおいて既に補正されている誤差によるものであるかのように思われる。改訂４９２に戻る場合、ｍ３５２５５［１］と同じ値がもたらされる可能性がある。ＨＤＲｔｏｏｌｓのより新しいバージョン（改訂５７３）が正しいことを確認するために、Ｍａｔｌａｂにおける処理の連鎖が独立して実施されており、表Ａ３と同じ結果が得られる。不連続点を適合のために移動しなければならなかった理由は、現在のバージョンに固定されている改訂４９２における間違ったフィルタリングによる恐れがある。
【０２２２】
１．２  丸めの問題点
Ｍａｔｌａｂ照合を実施するとき、ＨＤＲｔｏｏｌｓにおけるＥＸＲへの浮動の転換は丸めが欠如している。仮数の２３ビットを１０ビットへ丸める代わりに、単に右にシフトさせて、基本的に丸め（）をフロア（）に置き換える。これは最終結果に影響を及ぼす。例として、３００８．０がはるかに近い値であっても、３００７．９の浮動は３００６．０に転換されることになる。適合させるために、Ｍａｔｌａｂコードによって、ＨＤＲｔｏｏｌｓの現在のバージョンにおけるフロア（）タイプの転換をエミュレートする（ｈｔｔｐｓ：／／ｗｇ１１．ｓｃ２９．ｏｒｇ／ｓｖｎ／ｒｅｐｏｓ／Ｅｘｐｌｏｒａｔｉｏｎｓ／ＸＹＺ／ＨＤＲＴｏｏｌｓ／ｂｒａｎｃｈｅｓ／０．９−ｄｅｖ［３］の改訂５８７）。
【０２２３】
１．３  色の外れ値
画素９６がもはや極端な外れ値でない場合でも、画素９７は依然、（３０００、４、１００）ではなく正しい（５８６０、２．５８、１９９）からは程遠い。これに対して、４：２：０のサブサンプリングが生成するのはどれほど悪い外れ値の可能性があるか、かつこれはどこで発生するのかに関する疑問点が生じる。この疑問点に解答するために、最初に「悪い」が何を意味するのかを規定する必要がある。人間の視覚系はクロミナンスより輝度の変化により敏感であるため、輝度に集中させた。故に、入力されたＥＸＲ画像および出力されたＥＸＲ画像両方の線形光両方をＸＹＺに変換させ、かつ、Ｙの差異を形成した。相対誤差を捕えるために、次いで、元の成分のＹ成分で除算した。次いで、画素９７に対するこの相対誤差を、正にｍ３５２５５［１］で行われたように、左部分が１つの色であり、右部分が同じ色であり、加えて、小さいデルタが長さ４であるタイプの全ての可能な画像にわたって最大化するように小プログラムを書き込んだ。
【０２２４】
このプログラムを起動することによって、表Ａ４に示されるように、左部分における色（２１４２、０、１３８）および右部分における色（２１４２、４、１３８）を有することで、最大の可視誤差が生じるという解答が得られた。「最悪」の誤差を探す最適化ソフトウェアは最大値を見つけることは保証していないため、色域におけるさらに悪い位置が存在する場合がある。
0006516851.tif 000031
【０２２５】
２１４２より高い赤成分を有することはより大きい相対誤差も生成することになることは留意されるべきである。しかしながら、４０００を上回るＲＧＢ値はモニタによって４０００にクリッピングされると仮定したため、実際の画面上の差異はより高い値が使用されたとしたら減少し始めることになると考えられる。
【０２２６】
表Ａ４に見られるように、ＲＧＢ４：４：４の相対誤差は０．０３０４％である。これを全体的に見るために、コントラスト感度に対するＢａｒｔｅｎ曲線を示す図２１に見られるように、これとＢａｒｔｅｎ曲線とを比較した。曲線より下のコントラストははっきりしない。表Ａ５は曲線を図２１にプロットするために使用される値を示す。
0006516851.tif 000032
【０２２７】
図２１に見られるように、相対誤差の許容範囲は輝度が増すにつれ減少する。１００ニトで、０．４４％の誤差がただ目につくことになる可能性があるのに対し、１０００ニトで、０．４０％の誤差がただ目につくことになる可能性がある。これらのちょうど間に４５５ニトあるため、０．４４％のより高い値が使用される。これによって０．０６９のＢａｒｔｅｎステップが示され、これははっきりしないことを意味する。
【０２２８】
一方、４：２：０のサブサンプリングについて、相対誤差は８５．９２％である。これは、１９５を超えるＢａｒｔｅｎステップと同等であるため、明確に可視になるはずである。したがって、４：２：０のサブサンプリングが、アンカー生成時の場合のように、少なくとも、非一定輝度および非常に非線形の伝達関数と共に、明確に可視のアーティファクトをもたらす可能性があると結論付けることは妥当であると思われる。
【０２２９】
緑色がゼロであり、色（２１４２、０、１３８）が赤色原色と緑色原色との間の線上にあるため、最悪の誤差は正に色域の境界上にあることに留意されたい。これは、ｍ３５２５５［１］において報告されたことと一致しており、また、これによって、色域の縁上の色は問題があるとして指摘されている。
【０２３０】
１．４  入力が７０９のデータであるとき
表Ａ１に提示されるデータは、ＢＴ．２０２０原色についてであった。入力データがＲｅｃ７０９原色によるものであるがコンテナがＢＴ．２０２０である場合、色域境界線に到達することは不可能となる。これは、図２２に見られるように、Ｒｅｃ７０９色域三角形が色域境界線に触れずにＢＴ．２０２０三角形内部にあることによる。したがって、相対誤差がより小さくなると仮定することは妥当である。
【０２３１】
ＢＴ．２０２０の転換後に最大の相対誤差を生じさせることになるＲｅｃ７０９色を見つけるための最適化ソフトウェアを起動させる。結果として生じる２つの色は、スクリーンの左部分が（０、０、５０）で右部分が（２、３、４９）である。これは表Ａ６に提示されている。
0006516851.tif 000033
【０２３２】
ここでは、１０ニトでＢａｒｔｅｎステップを使用しており、これは０．５４％に等しい。次いで、ＲＧＢ４：４：４について、１．２３０５のＢａｒｔｅｎステップにおいてただ目につく誤差が生じるのに対し、ＲＧＢ４：２：０における誤差は３３のＢａｒｔｅｎステップに等しく、これは明確に可視になるはずである。また、Ｒｅｃ７０９データで始めることは色がＢＴ．２０２０の色域の縁の部分全てに到達するのを妨げるため、誤差はより小さい（１９５のＢａｒｔｅｎステップに対して３３のＢａｒｔｅｎステップ）ことが妥当である。
【０２３３】
最悪の誤差が青色原色近くで利用可能であることが最適化による結果でどのように見つけられるのかについても注目されたい。これは、可能性として、図２２に見られるように、青のＲＥＣ７０９原色がＢＴ．２０２０の色域の縁に最も近いことによると思われる。
【０２３４】
１．５  入力がＰ３データであるとき
ＢＴ．２０２０コンテナにおいて含有されるＰ３ソースデータについて同じテストが実行可能である。そして、最悪の色は、表Ａ７に示されるように、（２．４８、３．３２、４．６３）および（３．２９、０、６．７１）である。
0006516851.tif 000034
【０２３５】
誤差がＲｅｃ７０９とＢＴ．２０２０との間のどこかにあり、これがまたそのケースであると仮定し、ここで、４０．３８のＢａｒｔｅｎステップと同等の誤差が生じる。Ｂａｒｔｅｎ値が変化するため、ループにおいて最悪の値を探索するときにこの誤差を含むことが重要であることは留意されたい。０．８５％に等しい、１ｃｄ／ｍ２のＢａｒｔｅｎ値が使用されている。
【０２３６】
１．６  おわりに
この付録では、４：２：０のサブサンプリングによる輝度の誤差が究明されている。ｍ３５２５５［１］からの最悪の外れ値の適合は可能ではないが、一般データについてほぼ２００のＢａｒｔｅｎステップに到達する最悪のケースの誤差は依然甚大である。ソースデータがＲｅｃ７０９に拘束され、かつＢＴ．２０２０コンテナに入れられる場合でも、誤差は依然甚大で３０を上回るＢａｒｔｅｎステップがあり、ＢＴ．２０２０コンテナにおけるＰ３データについては、４０を上回るＢａｒｔｅｎステップがある。
【０２３７】
上述される実施形態は、本発明の数個の説明的な例として理解されるべきである。本発明の範囲から逸脱することなく、該実施形態に対するさまざまな修正、組み合わせ、および変更が可能であることは、当業者には理解されるであろう。特に、種々な実施形態における種々な部分的な解決策は、技術的に可能である場合、他の構成で組み合わせ可能である。さりながら、本発明の範囲は添付の特許請求の範囲によって規定される。
【図１】
0006516851.tif 000035
【図２】
0006516851.tif 000036
【図３】
0006516851.tif 000037
【図４】
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【図５】
0006516851.tif 000039
【図６】
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【図７】
0006516851.tif 000041
【図８】
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【図９】
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【図１０】
0006516851.tif 000044
【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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