[发明专利]用于增强动态范围信号的分层编码的自适应整形有效
申请号: | 201480034679.4 | 申请日: | 2014-06-16 |
公开(公告)号: | CN105324997B | 公开(公告)日: | 2018-06-29 |
发明(设计)人: | 苏冠铭;R·阿特肯斯;J·S·米勒 | 申请(专利权)人: | 杜比实验室特许公司 |
主分类号: | H04N19/186 | 分类号: | H04N19/186;G06T5/00;G06T5/50;H04N19/36;H04N19/105;H04N19/136;H04N19/126;H04N19/192;H04N19/46 |
代理公司: | 中国国际贸易促进委员会专利商标事务所 11038 | 代理人: | 张劲松 |
地址: | 美国加*** | 国省代码: | 美国;US |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 多项式近似 视频编码器 反向映射 输入图像 非线性映射函数 动态范围信号 解码器 分层编码 函数参数 输出码字 颜色偏移 映射函数 编码器 查找表 量化层 重映射 自适应 整形 分层 减小 可用 色度 伽玛 算法 感知 分段 近似 图像 压缩 转化 | ||
1.一种用于对包括图像块的输入增强动态范围EDR图像的序列进行编码的方法,所述方法包括:
接收所述输入增强动态范围EDR图像的序列;
对于所述输入EDR图像的序列中的至少一个输入图像中的图像块中的一个或多个计算块复杂性度量,所述块复杂性度量表示像素值的变化;
构造图像块的第一集合,所述第一集合包括其计算的块复杂性度量满足预定标准的图像块;
对于所述图像块的第一集合中的每个块,根据用于线性量化模型的斜率产生函数来确定最优斜率,所述最优斜率表示用于所述块的线性量化模型的最小斜率;
对于所述输入EDR图像的序列的每个输入码字:
构造图像块的第二集合,所述第二集合包括属于所述图像块的第一集合的块,并且其中,所述输入码字在图像块的最小像素值和最大像素值内;并且
产生所述输入码字的包络斜率,所述包络斜率使用所述图像块的第二集合中的块的最优斜率当中的最大的最优斜率而计算;
计算所有码字的所有包络斜率的和;以及
对于每个输入码字:
产生累积斜率,其中,所述累积斜率等于直到所述输入码字并且包括所述输入码字的包络斜率的和;并且
产生所述输入码字与输出码字之间的映射函数,所述映射函数从码字的累积斜率以及所有码字的所有包络斜率的和而计算。
2.根据权利要求1所述的方法,还包括:
将所述映射函数应用于输入EDR图像以产生整形图像;
将所述整形图像分解为一个或多个层;以及
使用一个或多个视频编码器来对所述一个或多个层进行编码。
3.根据权利要求2所述的方法,其中,给定整形像素s和L个层,所述分解步骤包括将s像素映射到sl像素值:
sl=Clip3(s,pl,pl+1-1)-pl,
其中,l=0,1,...,L-1,表示所述L个层中的一个,Clip3()是在pl与pl+1-1的值之间裁剪所述整形像素s的裁剪函数,并且pl表示整形序列在层级l处的最小像素值。
4.根据权利要求3所述的方法,其中,p0=0,并且
对于i=1,...,L,
其中,Nj表示层级j处的视频编码器可用的码字的数量。
5.根据权利要求1所述的方法,其中,所述线性量化模型包括由下式表示的函数:
其中,vL和νH表示EDR输入序列中的最小码字值和最大码字值,cL和cH表示最小输出码值和最大输出码值,k(j,n)表示所述EDR输入序列中的第j帧中的第n块的最优斜率,vi表示输入码字,并且si表示对应的输出码字。
6.根据权利要求5所述的方法,其中,通过计算下式来产生最优斜率k(j,n):
其中,Tth是预定阈值,B(j,n)表示帧j中的块n中的最大像素值,并且A(j,n)表示帧j中的块n中的最小像素值。
7.根据权利要求1所述的方法,其中,计算图像块的块复杂性度量包括计算所述图像块中的最大像素值与最小像素值之间的差,并且其中,所述图像块的第一集合包括其块复杂性度量大于0的所有图像块。
8.根据权利要求1所述的方法,其中,产生码字vc的包络斜率k(vc)包括计算:
其中,k(j,n)表示所述输入EDR图像的序列的帧j中的块n的最优斜率,并且θ(vc)表示所述图像块的第二集合。
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