(57)【要約】  ハイダイナミックレンジ画像を表示する際の画像ノイズ除去のための方法およびシステムを記載する。第１のダイナミックレンジにある入力画像と、符号語を第１のダイナミックレンジから第２のダイナミックレンジにマッピングする入力逆方向再構成関数とが与えられると（第２のダイナミックレンジは、第１のダイナミックレンジに等しいか、それよりも高い）、入力画像および入力逆方向再構成関数に基づいて、統計的データを生成し、入力逆方向再構成関数を入力画像に適用して生成される第２のダイナミックレンジにあるターゲット画像におけるノイズアーチファクトのリスクを推定する。連続した入力フレームのヒストグラムにおける符号語ビン内の分散（時間ヒストグラム分散と呼ぶ）の尺度を使用して、修正逆方向再構成関数を生成する。修正逆方向再構成関数は、入力画像に適用されてターゲット画像を生成する際に、ターゲット画像におけるノイズアーチファクトを除去または低減する。
2021535688.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ノイズを低減するための方法であって、
第１のダイナミックレンジにある入力画像シーケンスを受信する工程と、
前記入力画像シーケンスにおける入力画像に対して、
符号語を前記第１のダイナミックレンジから第２のダイナミックレンジにマッピングする入力逆方向再構成関数（ＢＬＵＴ）を受け取る工程であって、前記第２のダイナミックレンジは、前記第１のダイナミックレンジに等しいか、それよりも高い、工程と、
前記入力画像シーケンスおよび前記入力逆方向再構成関数に基づいて、前記入力画像に対する統計的データを生成して、前記第２のダイナミックレンジにあるターゲット画像におけるノイズアーチファクトのリスクを推定する工程であって、前記ターゲット画像は、前記入力逆方向再構成関数を前記入力画像に適用することによって生成され、前記統計的データは、前記シーケンスのうちの２つ以上の入力画像に対して、前記シーケンスのうちの前記２つ以上の入力画像の対応する時刻における符号語ビンの対応する２つ以上の時間ヒストグラムを計算し、前記計算された時間ヒストグラムの分散の尺度を計算することを含む、工程と、
前記統計的データに基づいて、前記入力画像におけるノイズ尤度の尺度を計算する工程と、
前記入力逆方向再構成関数の１階微分を計算する工程と、
前記ノイズ尤度の尺度が閾値より高い場合に、前記入力逆方向再構成関数の前記１階微分を調節して、前記ターゲット画像における前記ノイズを低減するための前記逆方向再構成関数の修正１階微分を生成する工程と、
前記逆方向再構成関数の前記修正１階微分に基づいて、出力逆方向再構成関数を生成する工程と、
前記入力逆方向再構成関数を前記出力逆方向再構成関数に置き換える工程と、
を包含する、方法。
【請求項２】
エンコーダにおいて、前記入力画像シーケンスを符号化して、符号化ビットストリームを生成し、前記出力逆方向再構成関数および前記符号化ビットストリームをデコーダに送信する工程をさらに包含する、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記第１のダイナミックレンジは、スタンダードダイナミックレンジを含み、前記第２のダイナミックレンジは、ハイダイナミックレンジを含む、請求項１または２に記載の方法。
【請求項４】
前記符号語ビンの時間ヒストグラムを生成する工程は、
映像シーケンスにおけるＭ個の連続したフレームのスライディングウィンドウを決定する工程であって、前記連続したフレームは、前記入力画像を含む、工程と、
前記第１のダイナミックレンジをＮ個のビンに分割する工程であって、各ビン（ｂ）は、前記第１のダイナミックレンジ内の等しい数の符号語を含む、工程と、
前記入力画像におけるすべてのビンに対して、ルマ画素値のヒストグラム（Ｈｔ（ｂ））を計算する工程と、
を包含する、請求項１から３のいずれか１項に記載の方法。
【請求項５】
前記時間ヒストグラムの分散の尺度を計算する工程は、
前記スライディングウィンドウ内の残りのフレームにおけるルマ画素値のヒストグラムにアクセスする工程と、
前記スライディングウィンドウ内の前記ヒストグラムの時間微分を計算する工程であって、時刻ｔおよびｔ−１におけるフレームに対する２つのヒストグラムの時間微分が以下のように計算され、
【数２１】
2021535688.tif 000033
ここで、Ｈｔ（ｂ）は、前記ｂ番目のビンにおけるルマ値を有する時刻ｔにおける前記フレームにおけるルマ画素値の数を表す、工程と、
前記スライディングウィンドウ内の前記ヒストグラムのすべての時間微分の分散（Ｊｔ（ｂ））を計算する工程と、を包含する、請求項４に記載の方法。
【請求項６】
前記スライディングウィンドウ内の前記ヒストグラムのすべての時間微分の前記分散（Ｊｔ（ｂ））を計算する工程は、
【数２２】
2021535688.tif 000034
、を計算する工程を包含する、請求項５に記載の方法。
【請求項７】
前記Ｊｔ（ｂ）値の正規化分散である、
【数２３】
2021535688.tif 000035
ここで、Ｈｔ（ｂ）は、前記入力画像におけるビンｂに対する前記ルマ画素値のヒストグラムを示す、
を計算する工程をさらに包含する、請求項５または６に記載の方法。
【請求項８】
【数２４】
2021535688.tif 000036
ここで、ＬＰＦ（）は、ローパスフィルタ関数を表す、
を計算する工程
をさらに包含する、請求項５から７のいずれか１項に記載の方法。
【請求項９】
前記統計的データに基づいて前記入力画像における前記ノイズ尤度の尺度を計算する工程は、
前記第１のダイナミックレンジをＮ個のビンに分割する工程であって、各ビン（ｂ）は、前記第１のダイナミックレンジ内の等しい数の符号語を含む、工程と、
【数２５】
2021535688.tif 000037
ここで、
2021535688.tif 000038
は、ビンｂにおける前記入力画像の前記時間ヒストグラム分散の尺度を表し、ｆｔ’（ｂ）は、ビンｂにおける前記逆方向再構成関数の前記１階微分を表す、工程と、を包含する、請求項１から８のいずれか１項に記載の方法
【請求項１０】
前記入力画像を含む前記入力画像シーケンスにおけるシーン内のすべてのフレームにわたるＬｔ（ｂ）値の平均を計算する工程をさらに包含する、請求項９に記載の方法。
【請求項１１】
シーン内のすべてのＫ個のフレームにわたる前記Ｌｔ（ｂ）値の平均を計算する工程は、
【数２６】
2021535688.tif 000039
ここで、Ｌ（ｂ）は、ビンｂにおける前記ノイズ尤度の尺度を表す、を包含する、請求項１０に記載の方法。
【請求項１２】
前記逆方向再構成関数の前記１階微分を調節して、前記逆方向再構成関数の修正１階微分を生成する工程は、
【数２７】
2021535688.tif 000040
ここで、０≦α≦１は、定数を表し、
2021535688.tif 000041
は、前記逆方向再構成関数の前記修正１階微分を表し、Ｃは、ノイズ閾値である、
を計算する工程を包含する、請求項１１に記載の方法。
【請求項１３】
前記逆方向再構成関数の前記修正１階微分に基づいて、出力逆方向再構成関数を生成する工程は、
【数２８】
2021535688.tif 000042
ここで、
2021535688.tif 000043
は、ビンｂにおける前記出力逆方向再構成関数を表す、
を計算する工程を包含する、請求項１２に記載の方法。
【請求項１４】
デコーダにおいて、前記出力逆方向再構成関数を前記入力画像に適用して、前記第２のダイナミックレンジにある出力画像を生成する工程をさらに包含する、請求項１から１３のいずれか１項に記載の方法。
【請求項１５】
請求項１から１４のいずれか１項に記載の方法を１つ以上のプロセッサを用いて実行するためのコンピュータ実行可能な命令を記憶した、非一時的なコンピュータ読み取り可能な記憶媒体。
【請求項１６】
プロセッサを備え、請求項１から１４のいずれか１項に記載の方法を行うように構成された装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
関連出願への相互参照
本願は、２０１８年９月２４日に出願された米国仮特許出願第６２／７３５，２８８号および２０１８年９月２４日に出願された欧州特許出願第１８１９６２３２．５号に基づく優先権を主張するものであり、両出願の開示内容を全て本願に援用する。
技術
【０００２】
本発明は、画像全般に関する。より詳細には、本発明のある実施形態は、スタンダードダイナミックレンジ（ＳＤＲ）画像における時間ヒストグラム分散の尺度（ｍｅａｓｕｒｅ）に基づくＳＤＲ−ハイダイナミックレンジ（ＨＤＲ）再構成関数の適切な適応化を介した、再構築ＨＤＲ画像におけるノイズの低減に関する。
【背景技術】
【０００３】
背景
本明細書において、用語「ダイナミックレンジ」（ＤＲ）は、人間の視覚システム（ＨＶＳ）が画像においてある範囲の強度（例えば、輝度、ルマ）（例えば、最も暗いグレー（黒）から最も明るい白（ハイライト）まで）を知覚する能力に関連し得る。この意味では、ＤＲはシーン−リファード（ｓｃｅｎｅ−ｒｅｆｅｒｒｅｄ）の強度に関する。ＤＲはまた、ディスプレイデバイスが特定の幅を有する強度範囲を妥当にまたは近似的に描画する能力にも関連し得る。この意味では、ＤＲは、ディスプレイ−リファード（ｄｉｓｐｌａｙ−ｒｅｆｅｒｒｅｄ）の強度に関する。本明細書中の任意の箇所において、ある特定の意味が特に明示的に指定されている場合を除いて、この用語はどちらの意味としても（例えば、区別なく）使用できるものとする。
【０００４】
本明細書において、ハイダイナミックレンジ（ＨＤＲ）という用語は、人間の視覚システム（ＨＶＳ）において１４〜１５桁ほどにわたるＤＲ幅に関する。実際において、人間が広範囲の強度範囲を同時に知覚し得るＤＲは、ＨＤＲに対して幾分端折られ得る。本明細書において、視覚ダイナミックレンジ（ＶＤＲ）またはエンハンストダイナミックレンジ（ＥＤＲ）という用語は、個別にまたは区別なく、人間の視覚システム（ＨＶＳ）（眼球運動を含み、シーンまたは画像にわたってある程度の明順応変化を可能にする）が、あるシーンまたは画像中において知覚可能なＤＲに関する。本明細書において、ＶＤＲは、５〜６桁にわたるＤＲに関連し得る。従って、真のシーンリファードのＨＤＲに対しては幾分狭いものの、ＶＤＲまたはＥＤＲは広いＤＲ幅を表し、ＨＤＲとも呼ばれ得る。
【０００５】
実際において、画像は１つ以上の色成分（例えばルマＹおよびクロマＣｂおよびＣｒ）を有しており、各色成分は、画素あたりｎビットの精度（例えばｎ＝８）で表される。線形輝度符号化（ｌｉｎｅａｒ  ｌｕｍｉｎａｎｃｅ  ｃｏｄｉｎｇ）を用いた場合、ｎ≦８の画像（例えばカラー２４ビットＪＰＥＧ画像）はスタンダードダイナミックレンジとされ、ｎ＞８の画像はエンハンストダイナミックレンジの画像とされる。ＨＤＲ画像はまた、Ｉｎｄｕｓｔｒｉａｌ  Ｌｉｇｈｔ  ａｎｄ  Ｍａｇｉｃが開発したＯｐｅｎＥＸＲファイルフォーマットなどの高精度の（例えば１６ビット）浮動小数点フォーマットを用いて、格納および配信され得る。
【０００６】
ほとんどのコンシューマー用デスクトップディスプレイは現在、２００〜３００ｃｄ／ｍ２またはニトの輝度をサポートしている。ほとんどのコンシューマー用ＨＤＴＶは３００〜５００ニトの範囲であるが、新しいモデルは１０００ニト（ｃｄ／ｍ２）に達する。このような従来のディスプレイはしたがって、ＨＤＲに対し、より低いダイナミックレンジ（ＬＤＲ）（またはスタンダードダイナミックレンジ（ＳＤＲ）とも呼ばれる）の典型例となる。キャプチャ機器（例えばカメラ）およびＨＤＲディスプレイ（例えばＤｏｌｂｙ  ＬａｂｏｒａｔｏｒｉｅｓのＰＲＭ−４２００プロフェッショナルリファレンスモニター）両方の進化によって、ＨＤＲコンテンツの普及率が高まるにつれ、ＨＤＲコンテンツはカラーグレーディングされてより高いダイナミックレンジ（例えば１，０００ニトから５，０００ニト以上）をサポートするＨＤＲディスプレイ上に表示されることがある。
【０００７】
従来の画像パイプラインにおいて、撮像画像は、非線形光電気関数（ＯＥＴＦ）を使用して量子化される。光電気関数は、線形シーン光を非線形映像信号（例えば、ガンマ符号化ＲＧＢまたはＹＣｂＣｒ）に変換する。次いで、受信側で、ディスプレイ上に表示する前に、信号は、電気光伝達関数（ＥＯＴＦ）によって処理される。電気光伝達関数は、映像信号値を変換（ｔｒａｎｓｌａｔｅ）して、スクリーンカラー値を出力する。そのような非線形関数としては、従来の「ガンマ」カーブ（ＩＴＵ−Ｒ  Ｒｅｃ．    ＢＴ．７０９  ａｎｄ  ＢＴ．  ２０２０に記載）、「ＰＱ」（知覚量子化）カーブ（ＳＭＰＴＥ  ＳＴ  ２０８４に記載）、および「ハイブリッドログ−ガンマ」または「ＨＬＧ」カーブ（Ｒｅｃ．  ＩＴＵ−Ｒ  ＢＴ．  ２１００に記載）がある。
【０００８】
本明細書において、用語「順方向再構成」は、デジタル画像を、その元のビット深度および元の符号語分布または表現（例えば、ガンマまたはＰＱまたはＨＬＧなど）から同じまたは異なるビット深度および異なる符号語分布または表現の画像へ、サンプル−サンプルまたは符号語−符号語マッピングする処理を表す。再構成によって、固定ビットレートにおける圧縮性の向上または画質の向上が可能になる。例えば、限定しないが、再構成は、１０ビットまたは１２ビットＰＱ符号化ＨＤＲ映像に適用されて、１０ビット映像符号化アーキテクチャにおける符号化効率を向上させ得る。受信側では、受信信号（再構成されていてもよいし、そうでなくてもよい）を復元した後、受信側は、「逆（または逆方向）再構成関数」を適用して、信号をその元の符号語分布に回復させるか、かつ／または、より高いダイナミックレンジを達成する。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
ＳＤＲコンテンツをＨＤＲコンテンツに変換する際に、ＳＤＲコンテンツにもともと存在したが許容と見なされていたノイズが、ＳＤＲ−ＨＤＲ変換中に増大されて今や許容不可と見なされることがある。ノイズが目に付くと視覚的に不快であり得、低品位な符号化または低品位なディスプレイの指標と考えられることが多い。ここで、発明者らの考えでは、映像コンテンツ、特にＨＤＲコンテンツを表示する際の画像ノイズ除去のための改善された技術が所望される。
【００１０】
本節に記載された手法は、検討され得る手法であって、必ずしもこれまでに着想または検討されてきた手法ではない。従って、特に断らない限り、本節に記載された手法はいずれも、本節に記載されているというだけで従来技術とみなされるべきではない。同様に、特に断らない限り、１つ以上の手法に関して特定される問題が、本節に基づいて、いずれかの先行技術分野においてすでに認識されていると考えるべきではない。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
図面の簡単な説明
本発明のある実施形態を添付の図面に、限定することなく、例示する。図において、同様の参照符号は、同様の要素を示す。
【００１２】
【図１Ａ】図１Ａは、本発明のある実施形態による再構成関数を使用するＨＤＲデータのためのシングルレイヤーエンコーダの例を示す。
【００１３】
【図１Ｂ】図１Ｂは、本発明のある実施形態による、図１Ａのエンコーダに対応するＨＤＲデコーダの例を示す。
【００１４】
【図２】図２は、本発明のある実施形態によるノイズ推定およびノイズ除去のための処理の例を示す。
【００１５】
【図３Ａ】図３Ａは、本発明のある実施形態による時間ヒストグラムの正規化分散のプロットの例を示す。
【００１６】
【図３Ｂ】図３Ｂは、本発明のある実施形態による時間ヒストグラムの平滑化分散のプロットの例を示す。
【００１７】
【図３Ｃ】図３Ｃは、逆方向再構成関数の元の１階微分のプロットの例を示す。
【００１８】
【図３Ｄ】図３Ｄは、本発明のある実施形態による画像ノイズ除去に適応させた、逆方向再構成関数の１階微分の修正バージョンのプロットの例を示す。
【００１９】
【図３Ｅ】図３Ｅは、元の逆方向再構成関数のプロットの例を示す。
【００２０】
【図３Ｆ】図３Ｆは、本発明のある実施形態による画像ノイズ除去に適応させた、修正逆方向再構成関数のプロットの例を示す。
【発明を実施するための形態】
【００２１】
例示的な実施形態の説明
ＨＤＲ画像および映像コンテンツにおけるノイズアーチファクトを、再構成画像マッピング関数の適切な適応化（ａｄａｐｔａｔｉｏｎ）によって低減することを、本明細書に記載する。ＳＤＲ画像および逆方向再構成関数が与えられると、更新された再構成関数が導出されるが、この更新された再構成関数は、当該更新された再構成関数を入力画像に適用することによって生成された出力ＨＤＲ画像においてノイズアーチファクトが低減されるようにするものである。以下の説明において、便宜上、本発明を完全に理解できるように、多数の詳細事項を説明する。ただし、これらの詳細事項が無くても本発明が実施可能であることは明白であろう。他方、本発明の説明を不必要に煩雑にしたり、不明瞭にしたり、難読化したりしないように、周知の構造およびデバイスの細かな詳細までは説明しない。
【００２２】
概要
本明細書に記載の例示的な実施形態は、ＳＤＲピクチャから再構築されたＨＤＲピクチャにおいて知覚されるノイズを低減することに関する。ある実施形態において、プロセッサを有するシステムは、第１のダイナミックレンジにある画像シーケンスと、符号語を第１のダイナミックレンジから第２のダイナミックレンジにマッピングする入力逆方向再構成関数とを受け取る。ここで、第２のダイナミックレンジは、第１のダイナミックレンジに等しいか、それよりも高い。入力画像シーケンスにおける入力画像に対して、プロセッサは、入力画像シーケンスおよび入力逆方向再構成関数に基づいて統計的データを生成し、第２のダイナミックレンジにあるターゲット画像におけるノイズアーチファクトのリスクを推定する。ここで、ターゲット画像は、入力逆方向再構成関数を入力画像に適用することによって生成される。ここで、統計的データは、入力画像の時間ヒストグラム分散の尺度（ｍｅａｓｕｒｅ）を含む。統計的データは、上記シーケンスのうちの２つ以上の入力画像に対して、上記シーケンスのうちの２つ以上の入力画像の対応する時刻における符号語ビンの対応する２つ以上の時間ヒストグラムを計算し、計算された時間ヒストグラムの分散の尺度を計算することを含む。次に、プロセッサは、統計的データおよび逆方向再構成関数の１階微分に基づいて、入力画像におけるノイズ尤度の尺度を計算する。ノイズ尤度の尺度が閾値よりも高ければ、プロセッサは、逆方向再構成関数の１階微分を調節して、逆方向再構成関数の修正１階微分を生成する。最後に、プロセッサは、逆方向再構成関数の修正１階微分に基づいて出力逆方向再構成関数を生成し、入力逆方向再構成関数を出力逆方向再構成関数に置き換える。
【００２３】
ある実施形態において、符号語ビンの時間ヒストグラムを計算することは、映像シーケンスにおける、Ｍ個の連続したフレーム（または、入力画像）のスライディングウィンドウを決定すること（ここで、連続したフレーム（または、入力画像）は、入力画像を含む）と、第１のダイナミックレンジをＮ個のビンに分割すること（ここで、各ビン（ｂ）は、第１のダイナミックレンジ内の等しい数の符号語を含む）と、入力画像におけるすべてのビンに対してルマ画素値のヒストグラム（Ｈｔ（ｂ））を計算することとを含む。
【００２４】
ある実施形態において、時間ヒストグラムの分散の尺度を計算することは、スライディングウィンドウ内の残りのフレーム（または、入力画像）におけるルマ画素値のヒストグラムにアクセスすることと、スライディングウィンドウ内のヒストグラムの時間微分を計算すること（ここで、時刻ｔおよび時刻ｔ−１におけるフレーム（または、入力画像）に対する２つのヒストグラムの時間微分は、以下のように計算される。
【数１】
2021535688.tif 000003
ここで、Ｈｔ（ｂ）は、ｂ番目のビンにおけるルマ値を有する時刻ｔにおけるフレーム内のルマ画素値の数を表す）と、スライディングウィンドウ内のヒストグラムのすべての時間微分の分散（Ｊｔ（ｂ））を計算することとを含む。
ある実施形態において、スライディングウィンドウ内のヒストグラムのすべての時間微分の分散（Ｊｔ（ｂ））を計算することは、
【数２】
2021535688.tif 000004
を計算することを含む。
【００２５】
ＨＤＲ符号化システムの例
２０１７年１０月４日に出願され、米国特許出願公開ＵＳ２０１８／００９８０９４として公開された、Ｂ．Ｗｅｎらの米国特許出願Ｓｅｒ．Ｎｏ．１５／７２５，１０１（「１０１出願」）「Ｉｎｖｅｒｓｅ  ｌｕｍａ／ｃｈｒｏｍａ  ｍａｐｐｉｎｇｓ  ｗｉｔｈ  ｈｉｓｔｏｇｒａｍ  ｔｒａｎｓｆｅｒ  ａｎｄ  ａｐｐｒｏｘｉｍａｔｉｏｎ」（この出願の開示内容を全て本願に援用する）に記載されるように、図１Ａおよび図１Ｂは、画像再構成を使用するシングルレイヤー逆ディスプレイマネジメント（ＳＬｉＤＭ）コーデックフレームワークの例を示す。より詳細には、図１Ａは、上流映像エンコーダにおいて１つ以上のコンピューティングプロセッサを用いて実装され得るエンコーダ側コーデックアーキテクチャの例を示す。図１Ｂは、１つ以上の下流映像デコーダにおいて、また、１つ以上のコンピューティングプロセッサを用いて実装され得るデコーダ側コーデックアーキテクチャの例を示す。
【００２６】
このフレームワークにおいて、ＳＤＲコンテンツ（１１７）は、エンコーダ側コーデックアーキテクチャを実装する上流符号化デバイスによって、符号化映像信号（１４４）のシングルレイヤーにおいて、符号化され、送信される。ＳＤＲコンテンツは、デコーダ側コーデックアーキテクチャを実装する下流復号化デバイスによって、当該映像信号のシングルレイヤーにおいて、受信され、復号化される。また、逆方向再構成メタデータ（１５２）は、ＨＤＲディスプレイデバイスがＳＤＲコンテンツおよび逆方向再構成メタデータに基づいてＨＤＲコンテンツを再構築できるように、ＳＤＲコンテンツとともに、映像信号において、符号化され、送信される。
【００２７】
いくつかの実施形態において、図１Ａに示すように、ＳＤＲ画像（１１７）などの後方互換性のあるＳＤＲ画像は、コーデックフレームワークのエンコーダ側において、入力として受信される。ここで、「後方互換性のあるＳＤＲ画像」は、ＳＤＲディスプレイに対して特別に最適化またはカラー調整（ｃｏｌｏｒ  ｇｒａｄｅｄ）されたＳＤＲ画像を指し得る。
【００２８】
圧縮ブロック１４２（例えば、ＡＶＣ、ＨＥＶＣ、ＡＶ１などのようないずれかの公知の映像符号化アルゴリズムにしたがって実装されたエンコーダ）は、映像信号のシングルレイヤー１４４におけるＳＤＲ画像（１１７）を圧縮／符号化する。例えば、限定しないが、逆ダイナミックレンジマッピング（ＤＭ）モジュール１４６（ＳＤＲ−ＨＤＲ変換ツールを表し得る）を使用して、ＳＤＲ画像（１１７）をリファレンスＨＤＲ画像１４８に変換する。いくつかの実施形態において、また、逆ＤＭモジュールは、逆トーンマッピングツールと呼ばれ得る。いくつかの実施形態において、ＳＤＲ画像（１１７）をターゲットＨＤＲ画像（１４８）に変換する代わりに、ＳＤＲ画像（１１７）を導出するために使用した同じソース／入力映像コンテンツから直接ＨＤＲコンテンツ（１４８）を導出してもよい（図示せず）。
【００２９】
ＨＤＲ画像（１４８）がＳＤＲ画像（１１７）から導出されるか否かにかかわらず、逆方向再構成関数生成器１５０は、ＳＤＲ画像（１１７）およびリファレンスＨＤＲ画像（１４８）の両方を入力として受信し、最適化を行って、最適な逆方向再構成関数を見つける。この最適な逆方向再構成関数は、当該最適な逆方向再構成関数を用いてＳＤＲ画像（１１７）を逆方向再構成することによって生成される逆方向再構成画像がリファレンスＨＤＲ画像（１４８）にできるだけ近づくようにするものである。最適な逆方向再構成関数は、逆方向再構成メタデータ１５２を用いて表され得るか、または特定され得る。
【００３０】
最適な逆方向再構成関数を表現／特定する逆方向再構成メタデータの例は、逆トーンマッピング関数、逆ルママッピング関数、逆クロママッピング関数、ルックアップテーブル（ＬＵＴ）、多項式、逆ＤＭ係数／パラメータなどをいずれも含み得るが、それらのみに必ずしも限定されない。様々な実施形態において、ルマ逆方向再構成関数およびクロマ 逆方向再構成関数は、共にまたは別々に導出／最適化され得るし、累積分布関数（ＣＤＦ）ヒストグラム近似／伝達技術を使用して導出され得るし、「１０１出願」および／または２０１８年６月１３日に出願された、Ｎ．Ｊ．ＧａｄｇｉｌらのＰＣＴ出願Ｓｅｒ．Ｎｏ．ＰＣＴ／ＵＳ２０１８／０３７３１３、「Ｅｆｆｉｃｉｅｎｔ  ｅｎｄ−ｔｏ−ｅｎｄ  ｓｉｎｇｌｅ  ｌａｙｅｒ  ｉｎｖｅｒｓｅ  ｄｉｓｐｌａｙ  ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ  ｃｏｄｉｎｇ」（この出願の開示内容を全て本願に援用する）に記載されるような様々な技術を使用して導出され得る。
【００３１】
逆方向再構成関数生成器（１５０）によって生成されるような逆方向再構成メタデータ（１５２）は、映像信号１４４の一部として多重化され得る。
【００３２】
いくつかの実施形態において、逆方向再構成メタデータ（１５２）は、総画像メタデータの一部として、映像信号において搬送される。総画像メタデータは、映像信号において、ＳＤＲ画像が符号化される映像信号のシングルレイヤーとは分離されて搬送される。例えば、逆方向再構成メタデータ（１５２）は、符号化ビットストリームにおけるコンポーネントストリーム内に符号化され得る。このコンポーネントストリームは、ＳＤＲ画像（１１７）が符号化されるシングルレイヤー（符号化ビットストリームのシングルレイヤー）から分離されてもよいし、そうでなくてもよい。
【００３３】
このように、逆方向再構成メタデータ（１５２）は、エンコーダ側で生成または予め生成され得るので、エンコーダ側で利用可能な強力なコンピューティングリソースおよびオフライン符号化フロー（コンテンツ適応性マルチプルパス、ルックアヘッド演算、逆ルママッピング、逆クロママッピング、ＣＤＦベースヒストグラム近似および／または伝達などを含むが、これらに限定されない）を活用できる。
【００３４】
図１Ａのエンコーダ側アーキテクチャを使用して、ターゲットＨＤＲ画像（１４８）を映像信号において符号化／圧縮ＨＤＲ画像に直接符号化することを回避し得る。代わりに、映像信号における逆方向再構成メタデータ（１５２）を使用して、下流復号化デバイスに、ＳＤＲ画像（１１７）（映像信号において符号化されている）を、リファレンスＨＤＲ画像（１４８）と同一であるか、またはそれに近く／最適に近似する再構築画像に逆方向再構成させることができる。
【００３５】
いくつかの実施形態において、図１Ｂに示すように、シングルレイヤー（１４４）においてＳＤＲ画像（１１７）を用いて符号化されている映像信号、および、総画像メタデータの一部としての逆方向再構成メタデータは、コーデックフレームワークのデコーダ側で入力として受信される。復元ブロック１５４は、映像信号のシングルレイヤー（１４４）における圧縮映像データを復号化ＳＤＲ画像（１５６）に復元／復号化する。復元１５４は、典型的には、圧縮１４２の逆に対応する。復号化ＳＤＲ画像（１５６）は、ＳＤＲ画像（１１７）と同じであり得るが、圧縮ブロック（１４２）および復元ブロック（１５４）において量子化エラーを受け得る。復号化ＳＤＲ画像（１５６）は、ＳＤＲディスプレイデバイス用に最適化されていてもよい。復号化ＳＤＲ画像（１５６）は、出力ＳＤＲ映像信号において（例えば、ＨＤＭＩインタフェースを介して、映像リンクを介して、など）出力され、ＳＤＲディスプレイデバイス上に描写され得る。
【００３６】
さらに、逆方向再構成ブロック１５８は、入力映像信号から逆方向再構成メタデータ（１５２）を抽出し、逆方向再構成メタデータ（１５２）に基づいて最適な逆方向再構成関数を構築し、最適な逆方向再構成関数に基づいて復号化ＳＤＲ画像（１５６）に対して逆方向再構成演算を行って、逆方向再構成画像（１６０）（または、再構築ＨＤＲ画像）を生成する。いくつかの実施形態において、逆方向再構成画像は、リファレンスＨＤＲ画像（１４８）と同一であるか、またはそれに近く／最適に近似するプロダクション品質または近プロダクション品質のＨＤＲ画像を表す。逆方向再構成画像（１６０）は、出力ＨＤＲ映像信号において（例えば、ＨＤＭＩインタフェースを介して、映像リンクを介して、など）出力され、ＨＤＲディスプレイデバイス上に描画され得る。
【００３７】
いくつかの実施形態において、ＨＤＲディスプレイデバイスに特定的なディスプレイマネジメント演算を、逆方向再構成画像（１６０）をＨＤＲディスプレイデバイス上に描写するＨＤＲ画像描写演算の一部として、逆向き再構成画像（１６０）に対して行い得る。
【００３８】
ノイズアーチファクトを低減するためのシステムの例
より多くのＨＤＲ対応可能なテレビが市場に普及するにつれ、過去のＳＤＲコンテンツ（例えば、映画およびテレビシリーズ）をＨＤＲコンテンツに変換することにより大きな関心が寄せられている。ＳＤＲ−ＨＤＲ変換は、完全自動（例えば、ＳＤＲ−ＨＤＲ変換関数（１４６）を介する）、完全マニュアル（例えば、コンテンツを調整するプロのカラー調整者（ｃｏｌｏｒ  ｇｒａｄｅｒ）のサービスを利用して、コンテンツを再調整することによって）、または半自動（例えば、変換ツールおよびマニュアルカラー調整の組み合わせを介して）であり得る。使用している技術にかかわらず、人間の視覚系は、より明るい輝度においてノイズに対する感度がはるかに高くなるので、あるダイナミックレンジ内のノイズは、ＳＤＲ領域では目立たなくても、ＨＤＲ領域では目立ち得る。そのようなノイズの例は、元のコンテンツを映像コーデック（例えば、ＭＰＥＧ−２、ＭＰＥＧ−４、ＡＶＣなど）を使用して圧縮することによる「量子化雑音」、フィルムに固有のノイズなどの「フィルムノイズ」、カラーノイズなどを含む。
【００３９】
ノイズ汚損は、ＨＤＲ映像品質を著しく低下させるので、低減する必要がある。ノイズ検出やノイズ除去の課題は、これまで広く研究されてきたが、普及しているノイズ検出やノイズ除去アルゴリズムの大半は、空間フィルタリング、部分空間解析、またはスパースコーディングなどの複雑な演算を含む。元のディレクタの意図または「見え方（ｌｏｏｋ）」を維持しながら、上記の複雑な演算をリアルタイム映像プロセッシングパイプラインに組み込むことは困難であるか、またはコストがかかる。なぜなら、ある種のノイズ（例えば、「フィルムノイズ」）は、実際には許容可能であったり、さらには望ましくさえあるからである。さらに、映像コンテンツは、通常、異なる設定の下で得られるので、ノイズ汚損源は、互いに異質である。すなわち、ノイズ分布および強度は、既知でなく、通常、空間または時間において均一でないことがある。そのような状況は、ノイズ検出および除去の課題を困難にする。
【００４０】
図２は、ある実施形態による、知覚されるノイズを検出し、低減するためのデータフローの例（２００）を示す。図２に示すように、このワークフローへの入力は、ＳＤＲ画像シーケンス（２０２）（例えば、入力映像シーケンス１１７の一部）およびリファレンス逆方向ルックアップテーブル（ＢＬＵＴ）または逆方向再構成関数２０４（例えば、上記ブロック１５０にしたがって設計されたもの）である。この処理は、新しいＢＬＵＴ（２２７）を構築し、このＢＬＵＴ（２２７）がデコーダにおいてＳＤＲデータに適用されると（例えば、図１Ｂを参照）、得られるＨＤＲ画像（例えば、１６０）において知覚されるノイズが低減される。
【００４１】
本提案の方法は、ＳＤＲ画像に適用され、ＨＤＲ出力を生成するように設計された任意の有効なリファレンスＢＬＵＴを用いて機能する。例えば、有効なＢＬＵＴのための１つの条件は、再構成関数が単調な非低減（ｍｏｎｏｔｏｎｉｃａｌｌｙ  ｎｏｎ−ｄｅｃｒｅａｓｉｎｇ）であることを必要とする。したがって、本提案の方法は、リファレンスＢＬＵＴ（２０４）を生成するために使用される方法に依存しない。
【００４２】
本提案の方法は、入力ＳＤＲ画像（２０２）がターゲットＨＤＲ画像（例えば、ＨＤＲ画像１６０）よりもダイナミックレンジが低いＶＤＲまたはＨＤＲ画像によって置き換えられる場合にも機能する。
【００４３】
Ｂビット深度（例えば、Ｂ＝１０）のＰ個のルマ画素を有する入力ＳＤＲ画像をＩｓとする。ＳＤＲ符号語の総数は、Ｎｓ＝２Ｂによって与えられる。このルマ符号語空間をＮ個のビン（例えば、Ｎ＝５１２）に分割する。各ビンには、等しい数の符号語を含める。映像シーケンスにおけるｔ番目のフレームに対して、リファレンス逆方向再構成関数をｆｔ（ｓ）と表す。リファレンス逆方向再構成関数は、符号語をＳＤＲ表現からＨＤＲ表現の符号語にマッピングする。いくつかの実施形態において、リファレンス逆方向再構成関数は、ルックアップテーブル（ＢＬＵＴと表す）として表され得る。いくつかの実施形態において、限定しないが、ｆｔ（ｓ）は、ＳＤＲ符号語からそれに対応する正規化（０と１との間）ＨＤＲ符号語へのリファレンスマッピングを特定し得る。本明細書において、ｓは、符号語インデックスを表し、ｂは、ビンインデックスを表す。
【００４４】
統計収集（ｓｔａｔｉｓｔｉｃｓ  ｃｏｌｌｅｃｔｉｏｎ）
ブロック２０５において、統計的データは、以下のようにしてＳＤＲ入力（２０２）からが収集される。
ａ）ＳＤＲ入力のルマヒストグラム
限定しないが、Ｎ個のビンに等しく分割された（Ｎ≦２Ｂ）、[０，１］内に正規化されたルマ画素値（例えば、ＹＣｂＣｒ表現におけるＹ）を有する映像シーケンスにおけるピクチャまたはフレームを考える。ｔ番目フレームのビンｂにおけるヒストグラムは、Ｈｔ（ｂ）と表記され、ｔ番目のフレームにおいて、
【数３】
2021535688.tif 000005
の間の正規化ルマ値を有する画素数を表す。
ｂ）ルマヒストグラムの時間微分
ｔおよびｔ−１における２つの連続したフレームが与えると、時刻ｔおよびビンｂにおけるルマヒストグラムの時間微分は、以下のように定義される。
【数４】
2021535688.tif 000006
【００４５】
ヒストグラムの時間微分を計算する動機としては、映像が単純な動きを含む場合、ヒストグラムの時間経過による変化は、比較的平滑でかつ指向性を有するが、付加的なノイズによって、ヒストグラム内に、比較的ランダムで任意の方向への変化が生じることが知見されていることがある。したがって、ノイズを検出するために、フレームヒストグラムの時間微分の関数を使用し得る。
【００４６】
工程２１０において、工程２０５において計算された各ビンに対する時間ヒストグラム微分を使用して、各ビンにおける時間ヒストグラム分散の尺度を計算する。長さＭ（例えば、Ｍ＝３）の時間スライディングウィンドウに対して、ある実施形態において、時間スライディングウィンドウ内のΔＨｔ（ｂ）値の分散を以下のように計算する。
すべてのｂに対して
【数５】
2021535688.tif 000007
は、スライディングウィンドウ内のフレームのヒストグラムの時間微分の平均を表す。式（２）において、Ｊｔ（ｂ）は、過去のフレームのウィンドウだけを使用して計算される（例えば、Ｍ＝３に対して、ｔ−１およびｔ−２におけるフレーム）。別の実施形態において、スライディングウィンドウは、過去および未来のフレーム（例えば、ｔ−１およびｔ＋１におけるフレーム）の両方を含み得る。
【００４７】
Ｊｔ（ｂ）の値は、各ビンにおけるノイズの存在の尤度に対して強い相関を有することが知見されている。しかし、以下の知見は、Ｊｔ（ｂ）を直接使用することは、検出の正確性に影響を与え得ることを示す。
１．Ｊｔ（ｂ）値の高さは、ターゲット映像フレームにおけるｂ番目のビン内の画素数に依存し、当該ビン内のノイズの強度に無関係であり得る。
２．また、Ｊｔ（ｂ）におけるピークは、連続したフレーム間の素早い動きの変化に関係し、誤ノイズ検出警告を作動させ得る。
３．Ｊｔ（ｂ）値は、ＳＤＲソースを使用してノイズ尤度を反映し得る。しかし、通常、目立ち得るノイズを有するのは、マッピングされたＨＤＲ映像である。ＳＤＲからＨＤＲへの変換時に、異なるダイナミックレンジ内のノイズが異なるスケーラ（ｓｃａｌｅｒ）で増幅され、このことは、最終のノイズ検出計量（ｍｅｔｒｉｃ）において考慮される必要がある。
ある実施形態において、これらの知見は、以下のように、工程２１５および２２０を適用することによって対処される。 
【００４８】
上記知見（１）に対処するために、工程２１５において、Ｊｔ（ｂ）値がまず以下のように正規化される。
【数６】
2021535688.tif 000008
これにより、Ｇｔ（ｂ）は、ビンｂにおける画素数によって影響されずに、ノイズの存在を表す。次いで、正規化値は、ローパスフィルタによって平滑化されて、誤ポジティブ（ｆａｌｓｅ−ｐｏｓｉｔｉｖｅ）ノイズ検出数を低減する。ある実施形態において、ガウスカーネルを有し、σ＝１５である２１タップのローパスフィルタを使用したが、当該分野で公知の代替のローパスフィルタを使用し得る。ただし、これに限定されない。したがって、
【数７】
2021535688.tif 000009
例として、図３Ａは、１０２４個のビンに対するＧｔ（ｂ）のプロットの例を示し、図３Ｂは、ガウスローパスフィルタを使用する場合の対応する
2021535688.tif 000010
のプロットの例を示す。
【００４９】
上記のように、ＳＤＲからＨＤＲに変換する際に、異なるダイナミックレンジ内のノイズが異なるスケーラで増幅され、したがって、ある実施形態において、工程２２０で、フィルタリングされたＧｔ（ｂ）値が逆方向再構成関数の１階微分ｆｔ（ｓ）によってスケーリングされる（２０４）。したがって、
【数８】
2021535688.tif 000011
ここで、ｆｔ’（ｂ）は、ビンｂにおけるｆｔ（ｓ）の１階微分を示す。ビンｂにおけるノイズの尤度を表すＬｔ（ｂ）値が与えられると、最終の工程（２２５）は、逆方向再構成関数を調節して、ノイズの影響を低減することである。入力映像におけるシーンベースの変化を吸収するために、ある実施形態において、Ｌｔ（ｂ）は、シーン全体にわたって平均化され得る。したがって、Ｋ個のフレームを有するシーンが与えられると、ノイズ尤度のシーンベース計量は、以下のように表され得る。
【数９】
2021535688.tif 000012
【００５０】
実験により、ノイズの挙動は、シーン全体内で比較的一貫していることが知見された。しかし、また、映像が時間変化ノイズ挙動を示す場合、シーンを２つ以上のサブシーンに細分し得る。
【００５１】
Ｌ（ｂ）値（ｂ＝１，２，．．．，Ｎ）が与えられると、ある実施形態において、単純な閾値演算を適用して、画素領域をノイズありまたはノイズなしに分類し得る。例えば、閾値Ｃ（例えば、Ｃ＝６×１０−３）が与えられると、
if L(b)<C; thenビンｂ内にノイズがない、
else, ビンｂ内にノイズがある
【００５２】
知覚されたノイズと逆方向再構成関数の微分との間の関係が与えられると、ある実施形態において、ノイズを低減するために、以下の関係が適用される。
【数１０】
2021535688.tif 000013
ここで、０≦α≦１は、ノイズ除去の程度を調節することを可能にする定数を表し、
2021535688.tif 000014
は、逆方向再構成関数の１階微分の修正バージョンを表す。いくつかの実施形態において、
2021535688.tif 000015
を生成する際に、さらなる拘束条件を与えて、出力ＨＤＲがＨＤＲ的見え方をなおも維持するようにし得る。例えば、以下を与え得る。
2021535688.tif 000016
）に対する下限、ここで、ｇｍｉｎは、所定の閾値（例えば、ｇｍｉｎ＝２．５×１０−６）であって、ＨＤＲ映像は、局所テクスチャまたはディテールを失わない、または
・以下となるような最大バジェット（ｂｕｄｇｅｔ）Ｇ（例えば、Ｇ＝０．２５２６）
【数１１】
2021535688.tif 000017
これは、ＨＤＲ出力における総明るさおよびダイナミックレンジの維持を実現しようとする。
【００５３】
逆方向再構成関数
2021535688.tif 000018
の修正微分が与えられると、対応する修正逆方向再構成関数
2021535688.tif 000019
（または、新しいＢＬＵＴ２２７）が単純な積分、すなわち、
【数１２】
2021535688.tif 000020
を使用して生成され得る。
修正ＢＬＵＴは、連続であり、単調に増加する。しかし、修正ＢＬＵＴの勾配は、非連続であり得、符号化に関して潜在的な問題を起こし得る。したがって、ある実施形態において、必要に応じて、平滑化工程（例えば、ローパスフィルタリングを介する）を修正ＢＬＵＴ
2021535688.tif 000021
に適用し、それを使用する前に、元のＢＬＵＴを置き換えてもよい。
【００５４】
計算の観点からは、もちろん、本提案のノイズ推定およびノイズ除去工程をエンコーダの一部（例えば、逆方向再構成関数１５０の生成の一部）として実装することがはるかにより効率的である。そのような場合、送信された逆方向再構成関数（例えば、メタデータ１５２を介して）は、ソースＳＤＲ（１１７）のノイズ推定特性にしたがってすでに適応化されているであろう。しかし、上記処理は、デコーダの一部としても行われ得る。そのような場合、ノイズ推定工程は、復元されたＳＤＲ信号１５６に基づく必要があるであろう。メタデータ（１５２）によって生成されるような元の逆方向再構成関数が与えられると、デコーダは、ＳＤＲ信号１５６の推定されたノイズ特性に基づいて元の逆方向再構成関数を修正した後、修正逆方向再構成関数を適用して、再構築ＨＤＲ信号１６０を生成し得る。
【００５５】
コンピュータシステムの実装例
本発明の実施形態は、コンピュータシステム、電子回路およびコンポーネントで構成されたシステム、マイクロコントローラ、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）または他のコンフィギュラブルまたはプログラマブルロジックデバイス（ＰＬＤ）、離散時間またはデジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ）、特定用途向けＩＣ（ＡＳＩＣ）などの集積回路（ＩＣ）デバイス、および／または、このようなシステム、デバイスまたはコンポーネントを１つ以上含む装置、を用いて実施し得る。このコンピュータおよび／またはＩＣは、本明細書に記載するようなノイズ除去に関する命令を行い、制御し、または実行し得る。このコンピュータおよび／またはＩＣは、本明細書に記載するようなノイズ除去に関する様々なパラメータまたは値のいずれを演算してもよい。画像および映像ダイナミックレンジ拡張実施形態は、ハードウェア、ソフトウェア、ファームウェア、および、その様々な組み合わせで実施され得る。
【００５６】
本発明の特定の態様は、本発明の方法をプロセッサに行わせるためのソフトウェア命令を実行するコンピュータプロセッサを含む。例えば、ディスプレイ、エンコーダ、セットトップボックス、トランスコーダなどの中の１つ以上のプロセッサは、そのプロセッサがアクセス可能なプログラムメモリ内にあるソフトウェア命令を実行することによって、上記のようなノイズ除去方法を実装し得る。本発明は、プログラム製品形態で提供されてもよい。このプログラム製品は、データプロセッサによって実行された時に本発明の方法をデータプロセッサに実行させるための命令を含む１セットの、コンピュータ読み取り可能な信号を格納する任意の非一時的媒体を含み得る。本発明によるプログラム製品は、様々な形態をとり得る。例えば、このプログラム製品は、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憶媒体、ＣＤ  ＲＯＭ、ＤＶＤを含む光学データ記憶媒体、ＲＯＭ、フラッシュＲＡＭなどを含む電子データ記憶媒体、などの物理的媒体を含み得る。このプログラム製品上のコンピュータ可読信号は、任意に、圧縮または暗号化されていてもよい。
【００５７】
上記においてあるコンポーネント（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）に言及している場合、そのコンポーネントへの言及（「手段」への言及を含む）は、そうでないと明記されている場合を除いて、当該コンポーネントの機能を果たす（例えば、機能的に均等である）あらゆるコンポーネント（上記した本発明の実施形態例に出てくる機能を果たす開示構造に対して構造的に均等ではないコンポーネントも含む）を、当該コンポーネントの均等物として、含むものと解釈されるべきである。
【００５８】
均等物、拡張物、代替物、その他
このように、ＨＤＲ画像用の画像ノイズ除去の例示的な実施形態を記載した。この明細書中において、実装毎に異なり得る多数の具体的な詳細に言及しながら本発明の実施形態を説明した。従って、本発明が如何なるものかおよび出願人は本発明が如何なるものであると意図しているかについての唯一且つ排他的な指標は、後の訂正を含む、これら請求項が生じる具体的な形態の、本願から生じる１組の請求項である。当該請求項に含まれる用語に対して本明細書中に明示したあらゆる定義が、請求項内で使用される当該用語の意味を決定するものとする。よって、請求項に明示的に記載されていない限定事項、構成要素、特性、特徴、利点または属性は、いかなる形であれ請求の範囲を限定するものではない。従って、本明細書および図面は、限定的ではなく、例示的であると認識されるべきものである。
【００５９】
本発明の様々な局面は、以下の列挙実施形態例（ｅｎｕｍｅｒａｔｅｄ  ｅｘａｍｐｌｅ  ｅｍｂｏｄｉｍｅｎｔ：ＥＥＥ）から理解され得る。
ＥＥＥ１．
１つ以上のプロセッサを備える映像処理システムにおいて、ノイズを低減するための方法であって、
第１のダイナミックレンジにある入力画像シーケンス（２０２）を受信する工程と、
前記入力画像シーケンスにおける入力画像に対して、
符号語を前記第１のダイナミックレンジから第２のダイナミックレンジにマッピングする入力逆方向再構成関数（２０４）（ＢＬＵＴ）を受け取る工程であって、前記第２のダイナミックレンジは、前記第１のダイナミックレンジに等しいか、それよりも高い、工程と、
前記入力画像シーケンスおよび前記入力逆方向再構成関数に基づいて、前記入力画像に対する統計的データを生成（２０５）して、前記第２のダイナミックレンジにあるターゲット画像におけるノイズアーチファクトのリスクを推定する工程であって、前記ターゲット画像は、前記入力逆方向再構成関数を前記入力画像に適用することによって生成され、前記統計的データは、前記入力画像の時間ヒストグラム分散の尺度を含む、工程と、
前記統計的データに基づいて、前記入力画像におけるノイズ尤度の尺度を計算（２２０）する工程と、
前記逆方向再構成関数の１階微分を計算する工程と、
前記ノイズ尤度の尺度が閾値より高い場合に、前記逆方向再構成関数の前記１階微分を調節して、前記逆方向再構成関数の修正１階微分を生成する工程と、
前記逆方向再構成関数の前記修正１階微分に基づいて、出力逆方向再構成関数を生成する工程と、
前記入力逆方向再構成関数を前記出力逆方向再構成関数に置き換える工程と、
を包含する、方法。
ＥＥＥ２．
エンコーダにおいて、前記入力画像シーケンスを符号化して、符号化ビットストリームを生成し、前記出力逆方向再構成関数および前記符号化ビットストリームをデコーダに送信する工程
をさらに包含する、ＥＥＥ１の方法。
ＥＥＥ３．
前記第１のダイナミックレンジは、スタンダードダイナミックレンジを含み、前記第２のダイナミックレンジは、ハイダイナミックレンジを含む、
ＥＥＥ１またはＥＥＥ２の方法。
ＥＥＥ４．
前記入力画像の前記時間ヒストグラム分散の尺度を生成する工程は、
前記映像シーケンスにおけるＭ個の連続したフレームのスライディングウィンドウを決定する工程であって、前記連続したフレームは、前記入力画像を含む、工程と、
前記第１のダイナミックレンジをＮ個のビンに分割する工程であって、各ビン（ｂ）は、前記第１のダイナミックレンジ内の等しい数の符号語を含む、工程と、
前記入力画像におけるすべてのビンに対して、ルマ画素値のヒストグラム（Ｈｔ（ｂ））を計算する工程と、
前記スライディングウィンドウ内の残りのフレームにおけるルマ画素値のヒストグラムにアクセスする工程と、
前記スライディングウィンドウ内の前記ヒストグラムの時間微分を計算する工程であって、時刻ｔおよびｔ−１におけるフレームに対する２つのヒストグラムの時間微分が以下のように計算され、
【数１３】
2021535688.tif 000022
ここで、Ｈｔ（ｂ）は、ｂ番目のビンにおけるルマ値を有する時刻ｔにおける前記フレームにおけるルマ画素値の数を表す、工程と、
前記スライディングウィンドウ内の前記ヒストグラムのすべての時間微分の分散（Ｊｔ（ｂ））を計算する工程と、を包含する、
先行するＥＥＥのいずれかの方法。
ＥＥＥ５．
前記スライディングウィンドウ内の前記ヒストグラムのすべての時間微分の前記分散（Ｊｔ（ｂ））を計算する工程は、
【数１４】
2021535688.tif 000023
を計算する工程を包含する、
ＥＥＥ４の方法。
ＥＥＥ６．
前記Ｊｔ（ｂ）値の正規化分散である、
【数１５】
2021535688.tif 000024
ここで、Ｈｔ（ｂ）は、前記入力画像におけるビンｂに対する前記ルマ画素値のヒストグラムを表す、
を計算する工程
をさらに包含する、ＥＥＥ４またはＥＥＥ５の方法。
ＥＥＥ７．
【数１６】
2021535688.tif 000025
ここで、ＬＰＦ（）は、ローパスフィルタ関数を表す、
を計算する工程
をさらに包含する、ＥＥＥ４〜ＥＥＥ６のいずれか１つの方法。
ＥＥＥ８．
前記統計的データに基づいて前記入力画像における前記ノイズ尤度の尺度を計算する工程は、
前記第１のダイナミックレンジをＮ個のビンに分割する工程であって、各ビン（ｂ）は、前記第１のダイナミックレンジ内の等しい数の符号語を含む、工程と、
【数１７】
2021535688.tif 000026
ここで、
2021535688.tif 000027
は、ビンｂにおける前記入力画像の前記時間ヒストグラム分散の尺度を表し、ｆｔ’（ｂ）は、ビンｂにおける前記逆方向再構成関数の前記１階微分を表す、工程と、を包含する、
先行するＥＥＥのいずれかの方法
ＥＥＥ９．
前記入力画像を含む前記入力画像シーケンスにおけるシーン内のすべてのフレームにわたるＬｔ（ｂ）値の平均を計算する工程
をさらに包含する、ＥＥＥ８の方法。
ＥＥＥ１０．
シーン内のすべてのＫ個のフレームにわたる前記Ｌｔ（ｂ）値の平均を計算する工程は、
【数１８】
2021535688.tif 000028
ここで、Ｌ（ｂ）は、ビンｂにおける前記ノイズ尤度の尺度を表す、を包含する、
ＥＥＥ９の方法。
ＥＥＥ１１．
前記逆方向再構成関数の前記１階微分を調節して、前記逆方向再構成関数の修正１階微分を生成する工程は、
【数１９】
2021535688.tif 000029
ここで、０≦α≦１は、定数を表し、
2021535688.tif 000030
は、前記逆方向再構成関数の前記修正１階微分を表し、Ｃは、ノイズ閾値である、
を計算する工程を包含する、
ＥＥＥ１０の方法。
ＥＥＥ１２．
前記逆方向再構成関数の前記修正１階微分に基づいて、出力逆方向再構成関数を生成する工程は、
【数２０】
2021535688.tif 000031
ここで、
2021535688.tif 000032
は、ビンｂにおける前記出力逆方向再構成関数を表す、
を計算する工程を包含する、
ＥＥＥ１１の方法。
ＥＥＥ１３．
デコーダにおいて、前記出力逆方向再構成関数を前記入力画像に適用して、前記第２のダイナミックレンジにある出力画像を生成する工程
をさらに包含する、先行するＥＥＥのいずれかの方法。
ＥＥＥ１４．
ＥＥＥ１〜１３のいずれか１つの方法を１つ以上のプロセッサを用いて実行するためのコンピュータ実行可能な命令を記憶した、非一時的なコンピュータ読み取り可能な記憶媒体。
ＥＥＥ１５．
プロセッサを備え、ＥＥＥ１〜１３のいずれか１つに記載の方法を行うように構成された装置。
【図１Ａ】
2021535688.tif 000044
【図１Ｂ】
2021535688.tif 000045
【図２】
2021535688.tif 000046
【図３Ａ】
2021535688.tif 000047
【図３Ｂ】
2021535688.tif 000048
【図３Ｃ】
2021535688.tif 000049
【図３Ｄ】
2021535688.tif 000050
【図３Ｅ】
2021535688.tif 000051
【図３Ｆ】
2021535688.tif 000052
【国際調査報告】
2021535688.tif 000053
2021535688.tif 000054