【手続補正書】
【提出日】平成26年7月11日(2014.7.11)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
多様な複数チャネル多重回帰（MMR）予測モデルを提供する段階であって、各MMR予測モデルは、色間画像予測を適用することにより、第二のダイナミックレンジをもつ画像および当該MMR予測モデルの予測パラメータを用いて、第一のダイナミックレンジをもつ画像を近似するよう適応されている、段階と；
第一の画像および第二の画像を受領する段階であって、前記第二の画像は前記第一の画像とは異なるダイナミックレンジを有する、段階と；
前記多様なMMRモデルから複数チャネル多重回帰（MMR）予測モデルを選択する段階と；
選択されたMMRモデルの予測パラメータの値を決定する段階と；
前記第二の画像および選択された前記MMR予測モデルに適用される前記予測パラメータの決定された値に基づいて、前記第一の画像を近似する出力画像を計算する段階と；
前記予測パラメータの決定された値および計算された前記出力画像を出力する段階とを含み、
前記多様なMMRモデルは、公式
【数１】
2014520414.tif 000001
に従って各ピクセルの色成分間の相互乗算を組み込む一次複数チャネル多重回帰予測モデルを含み、ここで、
【数２】
2014520414.tif 000002
は前記第一の画像のi番目のピクセルの予測された三つの色成分を表し、
【数３】
2014520414.tif 000003
は前記第二の画像のi番目のピクセルの三つの色成分を表し、
【数４】
2014520414.tif 000004
は3×3行列であり、nは1×3ベクトルであり、
【数５】
2014520414.tif 000005
【数６】
2014520414.tif 000006
【数７】
2014520414.tif 000007
であり、前記一次複数チャネル多重回帰予測モデルの前記予測パラメータは、前記第一の画像と前記出力画像との間の平均二乗誤差を最小化することによって数値的に得られる、
方法。
【請求項２】
前記第一の画像がVDR画像であり、前記第二の画像がSDR画像である、請求項１記載の方法。
【請求項３】
前記選択されたMMRモデルが：一次MMRモデル、二次MMRモデル、三次MMRモデル、相互積のある一次MMRモデル、相互積のある二次MMRモデルまたは相互積のある三次MMRモデルの少なくとも一つである、請求項１記載の方法。
【請求項４】
前記MMRモデルのいずれかがさらに、近隣ピクセルに関係した予測パラメータを含む、請求項３記載の方法。
【請求項５】
前記近隣ピクセルが左隣のピクセル、右隣のピクセル、上の隣接ピクセルおよび下の隣接ピクセルを含む、請求項４記載の方法。
【請求項６】
前記VDR画像中のピクセルが前記SDR画像中のピクセルより多くの色成分を有する、請求項２記載の方法。
【請求項７】
前記多様なMMR予測モデルからMMR予測モデルを選択する段階がさらに：
（ａ）初期MMR予測モデルを選択して適用する段階と；
（ｂ）前記第一の画像と前記出力画像との間の残差誤差を計算する段階と；
（ｃ）前記残差誤差が誤差閾値より小さく、さらなるMMR予測モデルが選択可能でない場合には前記初期MMRモデルを選択し、そうでない場合には、前に選択されたMMR予測モデルとは異なる新しいMMR予測モデルを前記多様なMMR予測モデルから選択して段階（ｂ）に戻る段階とを含む、
逐次反復的な選択プロセスを含む、請求項１記載の方法。
【請求項８】
第一のダイナミックレンジをもつ第一の画像を受領する段階と；
メタデータを受領する段階であって、前記メタデータは、色間画像予測を適用することにより、前記第一の画像およびMMR予測モデルの予測パラメータを用いて、第二のダイナミックレンジをもつ第二の画像を近似するよう適応されている多重回帰（MMR）予測モデルを含み、前記メタデータはさらに、前記予測パラメータの以前に決定された値を含む、段階と；
前記第一の画像および前記予測パラメータの前記以前に決定された値を前記MMR予測モデルに適用して、前記第二の画像を近似する出力画像を計算する段階とを含み、前記第二のダイナミックレンジは前記第一のダイナミックレンジとは異なり、前記MMR予測モデルは、公式
【数８】
2014520414.tif 000008
に従って各ピクセルの色成分間の相互乗算を組み込む一次複数チャネル多重回帰予測モデルであり、ここで、
【数９】
2014520414.tif 000009
は前記第一の画像のi番目のピクセルの予測された三つの色成分を表し、
【数１０】
2014520414.tif 000010
は前記第二の画像のi番目のピクセルの三つの色成分を表し、
【数１１】
2014520414.tif 000011
は3×3行列であり、nは1×3ベクトルであり、
【数１２】
2014520414.tif 000012
【数１３】
2014520414.tif 000013
【数１４】
2014520414.tif 000014
である、画像デコード方法。
【請求項９】
前記一次MMR予測モデルがピクセル横断乗算をもつ二次または三次MMR予測モデルに拡張される、請求項８記載の方法。
【請求項１０】
前記MMR予測モデルがさらに、近隣のピクセルに関係した予測パラメータを含む、請求項８または９記載の方法。
【請求項１１】
前記第一の画像がSDR画像であり、前記第二の画像がVDR画像である、請求項８記載の方法。
【請求項１２】
請求項１ないし１１のうちいずれか一項記載の方法を実行するよう構成された、プロセッサを有する装置。
【請求項１３】
請求項１ないし１１のうちいずれか一項記載の方法を実行するためのコンピュータ実行可能命令を記憶しているコンピュータ可読記憶媒体。
【請求項１４】
多様な複数チャネル多重回帰（MMR）予測モデルを提供する段階であって、各MMR予測モデルは、色間画像予測を適用することにより、第二のダイナミックレンジをもつ画像および当該MMR予測モデルの予測パラメータを用いて、第一のダイナミックレンジをもつ画像を近似するよう適応されている、段階と；
第一の画像および第二の画像を受領する段階であって、前記第二の画像は前記第一の画像とは異なるダイナミックレンジを有する、段階と；
前記多様なMMRモデルから複数チャネル多重回帰（MMR）予測モデルを選択する段階と；
選択されたMMRモデルの予測パラメータの値を決定する段階と；
前記第二の画像および選択された前記MMR予測モデルに適用される前記予測パラメータの決定された値に基づいて、前記第一の画像を近似する出力画像を計算する段階と；
前記予測パラメータの決定された値および計算された前記出力画像を出力する段階とを含み、
前記多様なMMRモデルは、公式
【数１５】
2014520414.tif 000015
に基づく二次複数チャネル多重回帰予測を含み、ここで、
【数１６】
2014520414.tif 000016
は前記第一の画像のi番目のピクセルの予測された三つの色成分を表し、
【数１７】
2014520414.tif 000017
は前記第二の画像のi番目のピクセルの三つの色成分を表し、
【数１８】
2014520414.tif 000018
は3×3行列であり、nは1×3ベクトルであり、
【数１９】
2014520414.tif 000019
であり、前記二次複数チャネル多重回帰予測モデルの前記予測パラメータは、前記第一の画像と前記出力画像との間の平均二乗誤差を最小化することによって数値的に得られる、
方法。
【請求項１５】
前記MMRモデルのいずれかがさらに、近隣ピクセルに関係した予測パラメータを含む、請求項１４記載の方法。
【請求項１６】
前記近隣ピクセルが左隣のピクセル、右隣のピクセル、上の隣接ピクセルおよび下の隣接ピクセルを含む、請求項１５記載の方法。
【請求項１７】
前記多様なMMR予測モデルからMMR予測モデルを選択する段階がさらに：
（ａ）初期MMR予測モデルを選択して適用する段階と；
（ｂ）前記第一の画像と前記出力画像との間の残差誤差を計算する段階と；
（ｃ）前記残差誤差が誤差閾値より小さく、さらなるMMR予測モデルが選択可能でない場合には前記初期MMRモデルを選択し、そうでない場合には、前に選択されたMMR予測モデルとは異なる新しいMMR予測モデルを前記多様なMMR予測モデルから選択して段階（ｂ）に戻る段階とを含む、
逐次反復的な選択プロセスを含む、請求項１４記載の方法。
【請求項１８】
第一のダイナミックレンジをもつ第一の画像を受領する段階と；
メタデータを受領する段階であって、前記メタデータは、色間画像予測を適用することにより、前記第一の画像およびMMR予測モデルの予測パラメータを用いて、第二のダイナミックレンジをもつ第二の画像を近似するよう適応されている多重回帰（MMR）予測モデルを含み、前記メタデータはさらに、前記予測パラメータの以前に決定された値を含む、段階と；
前記第一の画像および前記予測パラメータの前記以前に決定された値を前記MMR予測モデルに適用して、前記第二の画像を近似する出力画像を計算する段階とを含み、前記第二のダイナミックレンジは前記第一のダイナミックレンジとは異なり、前記MMR予測モデルは、公式
【数２０】
2014520414.tif 000020
に基づく二次複数チャネル多重回帰予測であり、ここで、
【数２１】
2014520414.tif 000021
は前記第二の画像のi番目のピクセルの予測された三つの色成分を表し、
【数２２】
2014520414.tif 000022
は前記第一の画像のi番目のピクセルの三つの色成分を表し、
【数２３】
2014520414.tif 000023
は3×3行列であり、nは1×3ベクトルであり、
【数２４】
2014520414.tif 000024
であり、前記二次複数チャネル多重回帰予測モデルの前記予測パラメータは、前記第一の画像と前記出力画像との間の平均二乗誤差を最小化することによって数値的に得られる、
画像デコード方法。
【請求項１９】
前記二次MMR予測モデルがピクセル横断乗算をもつ二次または三次MMR予測モデルに拡張される、請求項１８記載の方法。
【請求項２０】
前記MMR予測モデルがさらに、近隣のピクセルに関係した予測パラメータを含む、請求項１８または１９記載の方法。
【請求項２１】
請求項１４ないし１７のうちいずれか一項記載の方法を実行するよう構成された、プロセッサを有する装置。
【請求項２２】
請求項１４ないし１７のうちいずれか一項記載の方法を実行するためのコンピュータ実行可能命令を記憶しているコンピュータ可読記憶媒体。
【手続補正２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０００５
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０００５】
本稿での用法では、用語「高ダイナミックレンジ」（HDR:  high  dynamic  range）は人間の視覚系（HVS:  human  visual  system）の14〜15桁ほどにまたがるDR幅に関係する。たとえば、視覚が本質的に正常な（たとえば統計的、バイオメトリックまたは眼科的な意味で）、よく順応した人間は約15桁にまたがる強度範囲をもつ。順応した人間は、ほんの一握りの光子の弱い光源を知覚しうる。しかしながら、これらの同じ人間が、砂漠、海岸または雪原の痛々しいほどの明るい強度を感知することがある（あるいは、傷害を防ぐため短時間とはいえ太陽を見ることさえある）。ただし、この幅は「順応した」人間に利用可能である。たとえば人間のHVSは、リセットし調整するためのある時間期間をもつ。