RU2377652C2 - Способ и устройство для представления зернистости изображения одним или несколькими параметрами - Google Patents

Способ и устройство для представления зернистости изображения одним или несколькими параметрами Download PDF

Info

Publication number
RU2377652C2
RU2377652C2 RU2005139138/09A RU2005139138A RU2377652C2 RU 2377652 C2 RU2377652 C2 RU 2377652C2 RU 2005139138/09 A RU2005139138/09 A RU 2005139138/09A RU 2005139138 A RU2005139138 A RU 2005139138A RU 2377652 C2 RU2377652 C2 RU 2377652C2
Authority
RU
Russia
Prior art keywords
grain
film
film grain
correlation
information
Prior art date
Application number
RU2005139138/09A
Other languages
English (en)
Other versions
RU2005139138A (ru
Inventor
Кристина ГОМИЛА (US)
Кристина ГОМИЛА
Александр КОБИЛАНСКИ (US)
Александр КОБИЛАНСКИ
Original Assignee
Томсон Лайсенсинг
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Family has litigation
First worldwide family litigation filed litigation Critical https://patents.darts-ip.com/?family=33476739&utm_source=google_patent&utm_medium=platform_link&utm_campaign=public_patent_search&patent=RU2377652(C2) "Global patent litigation dataset” by Darts-ip is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.
Application filed by Томсон Лайсенсинг filed Critical Томсон Лайсенсинг
Publication of RU2005139138A publication Critical patent/RU2005139138A/ru
Application granted granted Critical
Publication of RU2377652C2 publication Critical patent/RU2377652C2/ru

Links

Images

Classifications

    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N19/00—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals
    • H04N19/10—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using adaptive coding
    • H04N19/134—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using adaptive coding characterised by the element, parameter or criterion affecting or controlling the adaptive coding
    • H04N19/157—Assigned coding mode, i.e. the coding mode being predefined or preselected to be further used for selection of another element or parameter
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T5/00—Image enhancement or restoration
    • G06T5/70—Denoising; Smoothing
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T5/00—Image enhancement or restoration
    • G06T5/10—Image enhancement or restoration using non-spatial domain filtering
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T9/00—Image coding
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N19/00—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals
    • H04N19/60—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using transform coding
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N19/00—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals
    • H04N19/60—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using transform coding
    • H04N19/61—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using transform coding in combination with predictive coding
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N19/00—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals
    • H04N19/85—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using pre-processing or post-processing specially adapted for video compression
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N5/00—Details of television systems
    • H04N5/222—Studio circuitry; Studio devices; Studio equipment
    • H04N5/262—Studio circuits, e.g. for mixing, switching-over, change of character of image, other special effects ; Cameras specially adapted for the electronic generation of special effects
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N5/00—Details of television systems
    • H04N5/76—Television signal recording
    • H04N5/84—Television signal recording using optical recording
    • H04N5/87—Producing a motion picture film from a television signal
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/10—Image acquisition modality
    • G06T2207/10016—Video; Image sequence
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/10—Image acquisition modality
    • G06T2207/10024—Color image
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/20—Special algorithmic details
    • G06T2207/20048—Transform domain processing
    • G06T2207/20056—Discrete and fast Fourier transform, [DFT, FFT]
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/20—Special algorithmic details
    • G06T2207/20172—Image enhancement details
    • G06T2207/20204—Removing film grain; Adding simulated film grain

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Compression Or Coding Systems Of Tv Signals (AREA)
  • Image Processing (AREA)
  • Investigating Or Analysing Materials By Optical Means (AREA)
  • Compression Of Band Width Or Redundancy In Fax (AREA)
  • Color Television Systems (AREA)
  • Facsimile Image Signal Circuits (AREA)
  • Two-Way Televisions, Distribution Of Moving Picture Or The Like (AREA)
  • Studio Devices (AREA)
  • Crystals, And After-Treatments Of Crystals (AREA)

Abstract

Изобретение относится к устройствам моделирования зерна пленки. Техническим результатом является обеспечение моделирования зерна пленки для смешения с изображением после декодирования. Для определения параметров зерна пленки средство определения параметров зерна пленки принимает входящий поток информации и фильтрованный поток информации, из которого было удалено зерно пленки. Средство определения параметров зерна пленки выводит из этих потоков сообщение, которое содержит идентификатор модели для моделирования зерна, а также по меньшей мере один из набора из нескольких параметров, включающих в себя параметры корреляции, параметры, не зависящие от интенсивности, и параметры, зависящие от интенсивности, используемых идентифицированной моделью. Кодер кодирует информацию зерна пленки для последующей передачи. 2 н. и 24 з.п. ф-лы, 3 ил.

Description

Перекрестная ссылка на связанные заявки
Эта заявка по 35 U.S.С.119(е) притязает на приоритет предварительной заявки на патент США 60/470712, поданной 15 мая 2003 г., которая включена в настоящую заявку в качестве ссылки.
Область техники, к которой относится изобретения
Это изобретение относится к способу моделирования зерна пленки.
УРОВЕНЬ ТЕХНИКИ
Кинопленки содержат кристаллы галогенида серебра, рассредоточенные в светочувствительной фотографической эмульсии, которая наносится тонкими слоями на основу пленки. Экспозиция и проявление этих кристаллов формируют фотоизображение, состоящее из очень маленьких дискретных частиц серебра. В цветных негативах, где серебро химически удаляется после проявления, на участках, где формируются кристаллы серебра, возникают очень маленькие пятна красителя. Эти вкрапления мелких фракций красителя, обычно, в цветной кинопленке называются "зерном". Зерно появляется, распределяясь случайным образом на результирующем изображении, из-за случайного образования кристаллов серебра на исходной фотографической эмульсии. Внутри равномерно экспонированной области некоторые кристаллы проявляются после экспозиции, тогда как другие нет.
Зерно варьируется по размеру и форме. Чем более чувствительная пленка, тем больше размеры сгенерированных скоплений серебра и пятен красителя и тем большую они имеют тенденцию группироваться совместно в случайных структурах. Зернистая структура, обычно, известна как "зернистость". Невооруженный глаз не может различить отдельные зерна, которые варьируются от 0,0002 мм приблизительно до 0,002 мм. Вместо этого глаз различает группы зерен, называемые пятнами. Наблюдатель идентифицирует эти группы пятен как зерно пленки. При увеличении четкости изображения восприятие зерна пленки становится сильнее. Зерно пленки становится явно заметным в кино и на изображениях с высокой четкостью, тогда как в SDTV зерно пленки постепенно теряет значение и становится незаметным в меньших форматах.
Кинопленка обычно содержит шум, зависящий от изображения, возникающий в результате или физического процесса экспозиции и проявления фотопленки, или последующего редактирования изображений. Фотопленка обладает характерной псевдослучайной структурой, или текстурой, возникающей в результате физической зернистости фотографической эмульсии. В виде варианта подобная структура может моделироваться через изображения, сгенерированные компьютером, для смешения их с фотопленкой. В обоих случаях указанный шум, зависящий от изображения, определяется как зерно. Очень часто умеренная зернистая текстура представляет предпочтительное свойство в кинофильмах. В некоторых случаях зерно пленки обеспечивает визуальные оттенки, которые способствуют правильному восприятию двумерных изображений. Качество пленки часто варьируется внутри одной пленки, чтобы обеспечивать различные оттенки, например, относящиеся к опорному времени, точке обзора и т.д. Существуют многие другие технические и художественные направления использования для управления зернистой текстурой в индустрии кинофильмов. Следовательно, в индустрии кинофильмов стало требованием сохранение зернистого вида изображений при обработке изображения и в цепочке доставки.
Несколько продуктов, имеющихся в продаже, обеспечивают возможность моделирования зерна пленки часто для добавления в естественную сцену объекта, сгенерированного компьютером. Cineon® от Eastman Kodak Co, Rochester, Нью-Йорк является одним из первых цифровых приложений для пленки, для реализации моделирования зерна, которое достигает очень реалистичных результатов для многих видов зерна. Однако приложение Cineon® не дает хорошей эффективности для многих высокочувствительных пленок из-за заметных диагональных полос, которые приложение создает для установочных параметров большого размера зерна. Помимо этого, приложение Cineon® не имеет успеха в моделировании зерна с адекватной точностью, когда изображения подвергаются предварительной обработке, например, такой как копирование или цифровая обработка изображения.
Другим коммерческим продуктом, моделирующим зерно пленки, является Grain SurgeryTM от Visual Infinity Inc., который используется в виде сменных модулей продукта Adobe® After Effects®. Grain SurgeryTM появляется для генерирования искусственного зерна посредством фильтрования набора случайных чисел. Этот подход страдает от недостатка, состоящего в высокой вычислительной сложности.
Ни одна из указанных известных схем не решает проблему восстановления зерна пленки при восстановлении сжатого видеоизображения. Зерно пленки составляет высокочастотное псевдослучайное явление, которое обычно не может подвергаться сжатию с использованием стандартных пространственных и временных способов, использующих преимущество избыточностей в последовательностях видеоизображения. Попытки обрабатывать изображения, исходящие с пленки, с использованием способов сжатия MPEG-2 или ITU-T/ISO H.264 обычно приводят или к неприемлемо низкой степени сжатия или к полной потере зернистой текстуры.
Соответственно, существует потребность в способе представления характеристик зерна пленки через один или большее количество из набора параметров.
РАСКРЫТИЕ ИЗОБРЕТЕНИЯ
Вкратце, согласно предпочтительному варианту осуществления представленных принципов предложен способ моделирования зерна пленки. Способ начинается с характеризации в потоке информации изображения, таком как, например, поток видеоизображения, содержащий кинокадр, для обеспечения информации, показательной для зерна пленки внутри потока информации изображения. Информация зерна пленки включает по меньшей мере один параметр из набора возможных параметров, определяющих различные атрибуты зерна пленки в потоке изображения. Затем информация зерна пленки кодируется для последующей передачи.
КРАТКОЕ ОПИСАНИЕ ЧЕРТЕЖЕЙ
Фиг.1 иллюстрирует блок-схему первого варианта осуществления системы, согласно представленным принципам, для моделирования зерна пленки, согласно представленным принципам.
Фиг.2 иллюстрирует блок-схему второго варианта осуществления системы, согласно представленным принципам, для моделирования зерна пленки, согласно представленным принципам.
Фиг.3 иллюстрирует блок-схему третьего варианта осуществления системы, согласно представленным принципам, для моделирования зерна пленки, согласно представленным принципам.
ОСУЩЕСТВЛЕНИЕ ИЗОБРЕТЕНИЯ
Фиг.1 изображает схематичную блок-схему первого варианта осуществления системы 10, согласно представленным принципам, для выполнения моделирования зерна пленки, согласно представленным принципам. Система 10 содержит средство 22 удаления зерна пленки, которое служит для удаления зерна пленки из входного потока 12 видеоизображения для выдачи фильтрованного потока 24 видеоизображения, принимаемого в видеокодере 13. Удаление зерна пленки составляет определенный случай фильтрования шума, где появляется шумовой сигнал, коррелированный с сигналом изображения. Соответственно, средство 22 удаления зерна пленки может иметь вид классического фильтра изображений, хотя такой фильтр может не обеспечивать оптимальной эффективности. Видеокодер 13 кодирует фильтрованный поток 24 видеоизображения для выдачи кодированного потока 14 видеоизображения для приема в видеодекодере 15, который декодирует кодированный поток для выдачи декодированного потока 16 видеоизображения. Видеокодер 13 и видеодекодер 15 используют идентичную схему кодирования видеоизображения, известную в технике. Например, схема кодирования видеоизображения может содержать стандарт кодирования видеоизображения ITU-T H.264 или другой вид кодирования на основе блоков. Кодеры и декодеры, которые используют стандарт ITU-T H.264 и MPEG-2, хорошо известны.
Система 10 также содержит средство 23 характеризации зерна пленки, которое принимает входной поток 12 видеоизображения и фильтрованный поток 24 видеоизображения. Из этих потоков видеоизображения средство 23 характеризации зерна пленки выводит сообщение, далее по тексту определенное как сообщение относительно зерна, которое содержит идентификатор модели для моделирования зерна, а также, по меньшей мере, один из набора нескольких параметров, включающих в себя параметры корреляции, параметры, не зависящие от интенсивности, параметры, зависящие от интенсивности, используемых идентифицированной моделью. Как подробно описано ниже, параметры в сообщении относительно зерна пленки обеспечивают возможность моделирования, с использованием идентифицированной модели, исходного шума, зависящего от изображения. При отсутствии каких-либо параметров этому отсутствующему параметру присваивается значение по умолчанию. (Действительно, если модель не идентифицирована, то присваивается модель зерна пленки, заданная по умолчанию). В одном варианте осуществления средство 23 характеризации зерна пленки генерирует параметры в соответствии с моделью, основанной на физическом процессе экспозиции и проявления фотопленки или на процессах, добавленных при последующем редактировании изображений.
Следом за генерированием сообщения относительно зерна кодер информации характеризации зерна пленки кодирует сообщение для передачи в декодер 28 информации характеризации зерна пленки в полосе или вне полосы из кодированного потока 14 видеоизображения, передаваемого видеокодером 13 в видеодекодер 15. И видеокодер 13, и кодер 26 информации характеризации зерна пленки используют идентичную схему кодирования. Соответственно, например, когда кодер 26 использует для кодирования стандарт кодирования видеоизображения ITU-T Н.264, кодированный поток 27 информации характеризации зерна пленки может иметь вид сообщения с дополнительной расширенной информацией (ДРИ, SEI) определения параметров зерна пленки, определенного в стандарте кодирования видеоизображения ITU-T H.264.
Декодер 28 информации характеризации зерна пленки декодирует кодированное сообщение 27 относительно зерна пленки для выдачи декодированного потока 29 информации характеризации зерна пленки для ввода в процессор 30 восстановления зерна пленки. Как здесь подробно описано далее, процессор 30 должен моделировать зерно пленки с использованием модели, идентифицированной в сообщении относительно зерна, с использованием параметров в сообщении. При отсутствии идентификации модели процессор 30 должен присвоить модель, заданную по умолчанию. Аналогично, при отсутствии определенного значения данного параметра процессор 30 должен присвоить этому параметру значение, заданное по умолчанию.
В предпочтительном варианте осуществления сообщение 25 относительно зерна фиг.1 обычно должно включать в себя один или большее количество параметров корреляции, определяющих пространственную корреляцию, аспектное отношение, цветовую корреляцию и временную корреляцию. Каждый из этих параметров описан ниже.
Пространственная корреляция
В возможном варианте осуществления зависящая от изображения корреляция зерна пленки в пространственной области может быть смоделирована по меньшей мере одним параметром, пространственной корреляцией. Измеренная пространственная корреляция определяет размер пятен. Далее здесь описаны авторегрессионная модель второго порядка и модель свертки для пространственной корреляции.
Аспектное отношение
В идеале, зерно пленки должно выглядеть изотропным, с идентичными характеристиками в направлении Х и в направлении Y. Однако, практически, зерно пленки действительно может выглядеть вытянутым в одном направлении, что часто происходит из-за факторов, относящихся к записи пленки, например, использования анаморфирующей оптики или не квадратной геометрической формы детектора. По этой причине при моделировании зерна пленки показатель пространственной корреляции должен быть дополнен параметром, не зависящим от интенсивности, представляющим коэффициент аспектного отношения. Аспектное отношение пятен зерна определяется, по меньшей мере, одним параметром.
Цветовая корреляция
Согласно представленным принципам, зависимость от слоев зерна пленки в цветных изображениях представляется с использованием цветовой корреляции. Измеренная цветовая корреляция определяет воспринимаемый оттенок зерна. Слабая цветовая корреляция подразумевает, что пятна зерна, созданные на различных цветовых слоях, накладываются друг на друга случайным образом. Следовательно, наблюдатель будет воспринимать зерно, как цветное. Высокая цветовая корреляция подразумевает, что пятна зерна на одной составляющей цвета зависят от других составляющих цвета. В этом случае наблюдатель будет воспринимать зерно, как монохроматическое. Временная корреляция
Временная корреляция зерна в последовательностях представляется по меньшей мере одним параметром. Непосредственно зерно не может проявлять никакой временной корреляции между кадрами, но введение параметра, представляющего временную корреляцию, может способствовать моделированию других наблюдаемых эффектов, вызванных редактированием пленки.
Интенсивность шума
Существует потребность в том, чтобы совместно с ранее описанными параметрами, представляющими зависимость зерна пленки от кинокадра, была представлена интенсивность шума, возникающая в результате случайных процессов, которые порождают зерно пленки. Интенсивность шума может варьироваться для каждой составляющей цвета и будет зависеть от кинокадра. Интенсивность зерна определяет уровень, на котором воспринимается шум в изображении. Малые уровни интенсивности зерна вносят малые изменения в исходное изображение и выглядят едва заметными. Высокие уровни интенсивности становятся ясно видимыми как пики, наложенные в изображении.
Другие параметры
Дополнительно к параметрам, описанным выше, сообщение относительно зерна может также включать в себя параметры, которые идентифицируют цветовое пространство, в которое добавляется зерно пленки, и режим смешивания, используемый для смешивания зерна с видеосигналом. Следует отметить, что для каждой составляющей цвета и для различных уровней интенсивности кинокадра может передаваться разный набор параметров. Например, известно, что зерно пленки зависит от локальной интенсивности изображения, и что разные составляющие цвета могут содержать разное зерно в зависимости от вида стока пленки.
Средство 23 характеризации зерна пленки (фиг.1) может генерировать разные наборы параметров в соответствии с уровнями интенсивности изображения. Если требуется, то декодер 28 зерна пленки может интерполировать набор параметров для различных уровней интенсивности, чтобы получить гладкий переход характеристик зерна пленки.
Для интерпретации набора параметров декодер 28 зерна пленки должен иметь описание модели, которая генерирует параметры. Для понимания, как может быть определена такая модель, будут полезны следующие математические отношения. Сначала значение пикселя декодированного изображения в позиции изображения (х, у) для цветового канала с и номера кадра t представляется I (х, у, с, t). Для удобства предполагается, что значения пикселя масштабированы, чтобы иметь максимальное значение, равное единице. Дополнительно предполагается, что представлением изображения является RGB (с=1, 2 или 3), хотя эта модель может быть применена непосредственно для монохроматических изображений и, с очевидными изменениями, для представления YUV.
При аддитивной модели зерна моделирование зерна заменяет каждое значение пикселя на J(x, у, с, t), где J(x, у, с, t) задано отношением
Figure 00000001
где L(x, у, t) является показателем локальной интенсивности в изображении и G(x, у, с, t, L(x, у, t)) определяет значение зерна. Одной возможной реализацией является определение L как яркости или взвешенной суммы интенсивностей I (х, у, с, t) по всем цветовым каналам.
Аддитивная модель, заданная уравнением (1), является соответствующей, когда используется логарифмический масштаб интенсивности. Для линейного масштаба модель уравнения (1) может быть заменена следующим мультипликативным видом:
Figure 00000002
Должна ли быть реализована аддитивная или мультипликативная модель зерна, зависит от формата декодированного изображения. В основном, зерно должно содержать малую долю от максимального значения пикселя.
Далее описываются некоторые возможные варианты различного вида моделей для извлечения набора параметров, согласно настоящему изобретению.
1. Авторегрессионное моделирование структуры зерна пленки
В возможном варианте осуществления для моделирования пространственной корреляции может использоваться авторегрессионная схема второго порядка, а для моделирования межцветовой и временной корреляций может использоваться регрессионная схема первого порядка. Все коэффициенты корреляции зависят от интенсивности декодированного изображения. Горизонтальные и вертикальные коэффициенты пространственной корреляции связаны постоянным коэффициентом аспектного отношения. При таких условиях смоделированные значения зерна должна выдавать следующая формула:
Figure 00000003
где N является случайным значением с нормированным гауссовым распределением, А является постоянным аспектным отношением пикселя, р, q, r, s, u и v являются параметрами корреляции. Параметр и всегда является нулевым для первого цветового канала, и значению зерна G присваивается значение, равное нулю, каждый раз, когда какой-либо индекс находится вне допустимого диапазона.
Как может быть замечено из структуры уравнения (2), значения зерна для данного пикселя в данном цветовом канале вычисляются рекурсивно с использованием предварительно вычисленных значений зерна. В частности, кадры вычисляются в порядке возрастания номера кадра (то есть с возрастанием t). Внутри каждого кадра обработка цветовых каналов происходит в порядке возрастания номера цветового канала (то есть с возрастанием с). Внутри каждого цветового канала пиксели растеризуются горизонтально и затем вертикально в порядке возрастания х и у. При следовании указанному порядку все значения зерна, требуемые в уравнении (2), вычисляются предварительно автоматически.
При некоторых условиях вертикальная растеризация оказывается более практичной, то есть сначала происходит обработка пикселей по столбцам. В таких случаях потребуется небольшое изменение уравнения (2) для использования только предварительно вычисленных значений:
Figure 00000004
Для реализации уравнения (2) или уравнения (2а) требуются некоторые минимальные возможности декодера. Во-первых, декодер 28 информации зерна пленки должен выполнять все вычисления в реальном масштабе времени. Во-вторых, требуется, чтобы декодер 28 информации зерна пленки хранил в памяти некоторое количество предварительно вычисленных значений зерна. В частности, для реализации временной корреляции (то есть, последний член в уравнениях (2) и (2а)) требуется, чтобы декодер 28 информации зерна пленки хранил значения зерна полностью для предыдущего кадра. С этой точки зрения существенно, чтобы модель уравнения (2) обеспечивала возможность постепенного понижения требований с некоторым ухудшением точности.
Система с несколько меньшей точностью может игнорировать последний (временной) член в уравнении (2). Это должно устранить потребность в наличии дополнительного буфера кадров для хранения значений зерна из предыдущего кадра. Пренебрежение в уравнении (2) указанными членами, зависящими от s(c, L), дополнительно приводит к снижению расходов. Это также устраняет потребность в хранении второй предыдущей строки в памяти и уменьшает количество вычислений. При пренебрежении диагональными корреляциями, описанными членами r(c, L) и т.д., достигается дополнительное снижение сложности. Устройство моделирования зерна с наиболее низким качеством использует только член белого шума.
Каждый раз при пренебрежении членом в системе с понижением требований осуществляется выигрыш, если декодер 28 информации зерна пленки корректирует оставшиеся параметры так, чтобы действительная корреляция первого порядка и, что даже более существенно, автокорреляция (мощность шума) оставались такими, какими они должны быть в полномасштабной реализации модели, реализованной уравнением (2). При отсутствии доступности всех предыдущих значений зерна идентичная коррекция должна осуществляться для первых строк и столбцов каждого кадра.
Гибкость модели, реализованной уравнением (2), станет более очевидной при установке параметров р, q, r и s в ноль для всех цветовых каналов, кроме первого, и при установке цветовых корреляций u(c, L) для с>1 в 1. При таких условиях зерно становится полностью монохроматическим. Указанный набор значений параметров может описывать случай для цветовых вариаций, которые выбрасываются при предыдущем преобразовании YUV 4:2:0 цветового пространства.
Для набора трех цветов модель уравнения (2) описывает структуру зерна в терминах группы из семнадцати параметров для каждого уровня яркости плюс аспектное отношение, которое не зависит от яркости. Параметры, зависящие от яркости, могут кодироваться для нескольких фиксированных уровней яркости. Декодер должен интерполировать значения параметров для промежуточных уровней яркости.
Параметры зерна не должны представляться точно в виде уравнения (2). Например, может использоваться любое однозначное преобразование параметров. Дополнительно, могут использоваться разные наборы опорных уровней интенсивности для разных параметров и разные схемы интерполяции и т.д.
2. Свертка в пространственной области для моделирования зернистой структуры пленки
В другом возможном варианте осуществления зернистрая структура пленки может моделироваться посредством свертки набора случайных чисел х линейным, независимым от времени цифровым фильтром h, определенным в виде:
Figure 00000005
Это выражает, что выходные данные фильтра, моделирующие зерно пленки у(n), являются сверткой входных данных х(n) с импульсной характеристики фильтра h(n):
Figure 00000006
Хотя уравнение (4) выдает моделирование в одной размерности, двумерная модель может быть получена при конкатенировании вертикальной и горизонтальной сверток в одной размерности. При таких условиях дополнительно к коэффициенту аспектного отношения должны передаваться коэффициенты фильтра.
Декодер 28 информации зерна пленки с ограниченными возможностями может ограничивать пространственный размер ядра свертки, что должно привести к пониженным требованиям на память и вычислительную мощность.
3. Фильтрация в преобразованной области для моделирования зернистой структуры пленки
Как описано выше, свертка импульсной характеристики фильтра h с набором случайных чисел х может характеризовать зернистую структуру пленки. Эта же операция может быть описана также умножением в частотной области преобразования Фурье импульсной характеристики Н и преобразования Фурье набора случайных чисел X:
Figure 00000007
Фильтрация в частотной области дает преимущество, так как она является более быстрой в вычислительном отношении, если преобразование Фурье изображения доступно, например, как часть процесса фильтрации или сжатия.
Следом приведен набор параметров, дающих удовлетворительные результаты для представления зерна, зависящего от изображения, согласно представленным принципам. Указанные параметры предполагают авторегрессионный способ моделирования зерна. Параметры для других способов должны представляться подобными таблицами.
Цветовое пространство: логарифмическое RGB
Режим смешивания: аддитивный
Аспектное отношение: 1
Количество уровней интенсивности: 3
Параметры для составляющей R:
    q r u v p
Уровень [0,84]: 0,1 0,01 0,0 0,2 0,02
Уровень [85,168]: 0,1 0,01 0,0 0,15 0,03
Уровень [169,255]: 0,3 -0,01 0,0 0,15 0,05
Параметры для составляющей G:
    q r u v p
Уровень [0,84]: 0,3 0,0 0,1 0,2 0,01
Уровень [85,168]: 0,2 0,01 0,1 0,15 0,03
Уровень [169,255]: 0,1 -0,01 0,2 0,1 0,05
Параметры для составляющей B:
    q r u v p
Уровень [0,84]: 0,4 0,01 0,1 0,2 0,02
Уровень [85,168]: 0,1 0,0 0,1 0,15 0,03
Уровень [169,255]: 0,1 0,0 0,2 0,1 0,04
Параметры корреляции, не представленные в этой таблице, установлены в 0.
После определения цветового пространства, режима смешивания, аспектного отношения и количества уровней интенсивности, для которых определены разные параметры, кодируется зерно пленки на каждой составляющей цвета. Следует отметить, что дополнительно к информации некоторого уровня (интенсивности) должны передаваться только данные, отмеченные курсивом.
Фиг.2 изображает второй вариант осуществления 10' системы для моделирования зерна пленки согласно представленным принципам. Система 10' использует многие элементы, идентичные используемым системой 10 (фиг.1), и указанные подобные элементы указаны подобными ссылочными позициями. Действительно, система 10' (фиг.2) отличается только отсутствием кодера 26 информации характеризации зерна пленки и декодера 28 информации характеризации зерна пленки (фиг.1). Система 10' (фиг.2) использует видеокодер 13 и видеодекодер 15, соответственно, для кодирования и декодирования информации 25 характеризации зерна пленки, выводимой из средства 23 характеризации зерна пленки. Для системы 10' (фиг.2) требуется использование стандарта кодирования видеоизображения, поддерживающего информацию характеризации зерна пленки передачи в виде параллельной расширенной информации.
Фиг.3 изображает третий вариант осуществления 10" системы для моделирования зерна пленки согласно представленным принципам. Система 10" использует многие элементы, идентичные используемым системой 10' (фиг.2), и подобные элементы указаны подобными ссылочными позициями. Действительно, система 10" (фиг.3) отличается только отсутствием средства 22 удаления зерна пленки (фиг.2). Система 10" (фиг.3) для моделирования результата удаления зерна пленки использует восстановленные изображения, доступные в видеокодере 13. Система 10" (фиг.3) имеет два преимущества по сравнению с системами 10 (фиг.1) и 10' (фиг.2). Во-первых, система 10" (фиг.3) понижает вычислительную сложность, которая относится к удалению зерна пленки, и во-вторых, она приводит характеризацию зерна пленки в соответствие количеству зерна пленки, подавляемому видеокодером 13. Так как средство характеризации зерна пленки (фиг.3) имеет в своем распоряжении и входное видеоизображение 12 с зерном пленки, и восстановленное видеоизображение 24, результирующее из видеокодера 13, оно может выполнять задачу характеризации наблюдаемого зерна пленки.
Выше. описан способ моделирования зерна пленки в видеосигнале. Хотя способ моделирования зерна пленки был описан в связи с кодированием и декодированием видеосигнала, в равной степени способ может быть применен для других задач, например, таких как завершающий этап создания кинопленок. В этом отношении исходное изображение может существовать как информация изображения в виде, отличном от сжатого видеосигнала, и информация зерна пленки может существовать в виде, отличном от сообщения, такого как сообщение SEI. Например, информация изображения может существовать в одном из разнообразных различных форматов, существующих в технике.

Claims (26)

1. Способ обеспечения информации зерна пленки, заключающий в себе этапы, на которых
характеризуют поток информации изображения перед кодированием для обеспечения информации, показательной для зерна пленки внутри потока изображения, причем информация зерна пленки включает в себя, по меньшей мере, один параметр среди набора возможных параметров, определяющих разные атрибуты зерна пленки в потоке изображения,
кодируют информацию зерна пленки отдельно от кодирования информации изображения для последующей передачи вместе, для возможности моделирования зерна пленки в потоке изображения после декодирования с использованием информации зерна пленки после декодирования.
2. Способ по п.1, в котором набор параметров включает в себя множество параметров корреляции и множество параметров, не зависящих от интенсивности.
3. Способ по п.2, в котором, по меньшей мере, один параметр корреляции определяет пространственную корреляцию в воспринимаемой структуре зерна пленки.
4. Способ по п.2, в котором, по меньшей мере, один параметр корреляции определяет корреляцию между цветовыми слоями.
5. Способ по п.2, в котором, по меньшей мере, один параметр корреляции определяет временную корреляцию, возникшую в результате предыдущей обработки последовательности изображений.
6. Способ по п.2 в котором, по меньшей мере, один из параметров, не зависящих от интенсивности, определяет аспектное отношение зерна пленки.
7. Способ по п.1, в котором, по меньшей мере, один параметр определяет интенсивность случайной составляющей зерна пленки.
8. Способ по п.2, в котором, по меньшей мере, один из параметров, не зависящих от интенсивности, определяет цветовое пространство и операцию в режиме смешивания, используемые для объединения смоделированного зерна пленки с изображением.
9. Способ по п.1, дополнительно заключающий в себе этап, на котором передают информацию зерна пленки, передаваемую вне полосы относительно передачи информации, представляющей изображение.
10. Способ по п.1, дополнительно заключающий в себе этап, на котором передают информацию зерна пленки, передаваемую внутри полосы относительно передачи информации, представляющей изображение.
11. Способ по п.2, где набор параметров вычисляются в соответствии с авторегрессионным представлением второго порядка для пространственной корреляции и регрессионным представлением первого порядка для межцветовой и временной корреляций.
12. Способ по п.3, в котором, по меньшей мере, один параметр, описывающий пространственную корреляцию зерна, устанавливается в соответствии с моделью пространственной свертки.
13. Способ по п.3, в котором, по меньшей один, параметр, описывающий пространственную корреляцию зерна, получается из урезанных частот фильтра в области Фурье.
14. Способ по п.1, в котором этап кодирования заключается в том, что кодируют информацию зерна пленки в соответствии со стандартом кодирования видеоизображения 1Т0-Т Н.264.
15. Устройство для обеспечения зерна пленки, содержащее
первое средство для характеризации потока информации изображения перед кодированием для обеспечения информации зерна пленки внутри потока изображения, причем информация включает в себя, по меньшей мере, один параметр среди набора возможных параметров, определяющих разные атрибуты зерна пленки в потоке изображения,
второе средство, кодирующее информацию зерна пленки отдельно от кодирования информации изображения для последующей передачи вместе, для возможности моделирования зерна пленки в потоке изображения после декодирования с использованием информации зерна пленки после декодирования.
16. Устройство по п.15, в котором набор параметров включает в себя множество параметров корреляции и множество параметров, не зависящих от интенсивности.
17. Устройство по п.16, в котором, по меньшей мере, один параметр корреляции определяет пространственную корреляцию в воспринимаемой структуре зерна пленки.
18. Устройство по п.16, в котором, по меньшей мере, один параметр корреляции определяет корреляцию между цветовыми слоями.
19. Устройство по п.16, в котором, по меньшей мере, один параметр корреляции определяет временную корреляцию, возникшую в результате предыдущей обработки последовательности изображений.
20. Устройство по п.16, в котором, по меньшей мере, один из параметров, не зависящих от интенсивности, определяет аспектное отношение зерна пленки.
21. Устройство по п.15, в котором, по меньшей мере, один параметр определяет интенсивность случайной составляющей зерна пленки.
22. Устройство по п.16, в котором, по меньшей мере, один из параметров, не зависящих от интенсивности, определяет цветовое пространство и операцию в режиме смешивания, используемые для объединения смоделированного зерна пленки с изображением.
23. Устройство по п.16, в котором первое средство вычисляет набор параметров в соответствии с авторегрессионным представлением второго порядка пространственной корреляции и регрессионным представлением первого порядка межцветовой и временной корреляций.
24. Устройство по п.17, в котором, по меньшей мере, один параметр, описывающий пространственную корреляцию зерна, устанавливается в соответствии с моделью пространственной свертки.
25. Устройство по п.17, в котором, по меньшей мере, один параметр, описывающий пространственную корреляцию зерна, получается из урезанных частот фильтра в области Фурье.
26. Устройство по п.15, в котором второе средство кодирует информацию зерна пленки в соответствии со стандартом кодирования видеоизображения 1Т0-Т Н.264.
RU2005139138/09A 2003-05-15 2004-03-30 Способ и устройство для представления зернистости изображения одним или несколькими параметрами RU2377652C2 (ru)

Applications Claiming Priority (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
US47071203P 2003-05-15 2003-05-15
US60/470,712 2003-05-15

Publications (2)

Publication Number Publication Date
RU2005139138A RU2005139138A (ru) 2006-06-27
RU2377652C2 true RU2377652C2 (ru) 2009-12-27

Family

ID=33476739

Family Applications (3)

Application Number Title Priority Date Filing Date
RU2005139131/09A RU2005139131A (ru) 2003-05-15 2004-03-30 Способ и устройство для представления зернистости изображения посредством одного или нескольких параметров
RU2005139138/09A RU2377652C2 (ru) 2003-05-15 2004-03-30 Способ и устройство для представления зернистости изображения одним или несколькими параметрами
RU2010102017/08A RU2010102017A (ru) 2003-05-15 2010-01-22 Способ и устройство для представления зернистости изображения посредством одного или нескольких параметров

Family Applications Before (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
RU2005139131/09A RU2005139131A (ru) 2003-05-15 2004-03-30 Способ и устройство для представления зернистости изображения посредством одного или нескольких параметров

Family Applications After (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
RU2010102017/08A RU2010102017A (ru) 2003-05-15 2010-01-22 Способ и устройство для представления зернистости изображения посредством одного или нескольких параметров

Country Status (19)

Country Link
US (1) US7742655B2 (ru)
EP (8) EP4083923A1 (ru)
JP (5) JP4960703B2 (ru)
KR (2) KR100991707B1 (ru)
CN (3) CN100371955C (ru)
AU (3) AU2004240456B2 (ru)
BR (2) BRPI0410383B1 (ru)
CA (4) CA2875893A1 (ru)
DK (6) DK3457359T3 (ru)
ES (6) ES2834393T3 (ru)
HU (5) HUE055529T2 (ru)
MX (2) MXPA05012294A (ru)
MY (2) MY165687A (ru)
PL (8) PL378934A1 (ru)
PT (6) PT3678097T (ru)
RU (3) RU2005139131A (ru)
SI (6) SI3457359T1 (ru)
WO (2) WO2004105250A2 (ru)
ZA (2) ZA200509231B (ru)

Families Citing this family (42)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
BRPI0408570B1 (pt) 2003-04-10 2018-02-27 Dolby International Ab Processos e aparelho para simular granulação de filme em uma imagem
DK3457359T3 (da) * 2003-05-15 2020-03-23 Dolby Int Ab Fremgangsmåde og apparat til representation af billedgranularitet ved en eller flere parametre
US7738721B2 (en) 2003-08-29 2010-06-15 Thomson Licensing Method and apparatus for modeling film grain patterns in the frequency domain
ZA200602349B (en) 2003-09-23 2007-10-31 Thomson Licensing Technique for simulating film grain using frequency filtering
US7945106B2 (en) 2003-09-23 2011-05-17 Thomson Licensing Method for simulating film grain by mosaicing pre-computer samples
JP2005100100A (ja) * 2003-09-25 2005-04-14 Toyota Motor Corp 車輪情報処理装置および車輪情報処理方法
US7680356B2 (en) 2003-10-14 2010-03-16 Thomson Licensing Technique for bit-accurate comfort noise addition
EP1673944B1 (en) 2003-10-14 2019-09-04 InterDigital VC Holdings, Inc. Technique for bit-accurate film grain simulation
CN100592792C (zh) * 2004-03-19 2010-02-24 皇家飞利浦电子股份有限公司 为伪随机噪声的产生而并入并提取与电视信号有关的种子
US8150206B2 (en) * 2004-03-30 2012-04-03 Thomson Licensing Method and apparatus for representing image granularity by one or more parameters
KR101096916B1 (ko) * 2004-10-18 2011-12-22 톰슨 라이센싱 필름 그레인 시뮬레이션 방법
JP4764883B2 (ja) 2004-10-18 2011-09-07 トムソン ライセンシング フィルムグレイン・シミュレーションの方法、装置及びシステム
EP1803303B1 (en) 2004-10-21 2019-12-04 InterDigital VC Holdings, Inc. Technique for adaptive de-blocking of block-based film grain patterns
GB0424339D0 (en) * 2004-11-03 2004-12-08 Astrazeneca Ab Combination therapy
JP4960877B2 (ja) 2004-11-12 2012-06-27 トムソン ライセンシング 映像再生システムの通常再生及びトリックモード再生に関するフィルムグレインシミュレーション
BRPI0517828A (pt) 2004-11-16 2008-10-21 Thomson Licensing inserção de mensagens sei de grão de filme para uma simulação exata em bits em um sistema de vìdeo
ES2381982T3 (es) * 2004-11-16 2012-06-04 Thomson Licensing Método de simulación del grano de película basado en coeficientes de transformación previamente generados por ordenador
WO2006055430A2 (en) 2004-11-16 2006-05-26 Thomson Licensing Bit-accurate seed initialization for pseudo-random number generators used in a video system
ES2739452T3 (es) * 2004-11-17 2020-01-31 Interdigital Vc Holdings Inc Método de simulación de grano de película con precisión de bits basado en coeficientes transformados calculados previamente
KR101208158B1 (ko) * 2004-11-22 2012-12-05 톰슨 라이센싱 필름 그레인 시뮬레이션을 위한 필름 그레인 캐시 분할방법, 장치 및 시스템
EP1815688B1 (en) 2004-11-23 2009-07-01 Thomson Licensing Low-complexity film grain simulation technique
WO2006057994A2 (en) * 2004-11-24 2006-06-01 Thomson Licensing Film grain simulation technique for use in media playback devices
US7596239B2 (en) * 2005-08-02 2009-09-29 Lsi Corporation Method and/or apparatus for video watermarking and steganography using simulated film grain
US7664337B2 (en) * 2005-12-20 2010-02-16 Marvell International Ltd. Film grain generation and addition
EP2018766A2 (en) * 2006-05-18 2009-01-28 Thomson Licensing Data hiding technique
JP4881999B2 (ja) * 2006-06-21 2012-02-22 トムソン ライセンシング 自動フィルムグレイン調整
JP2008219163A (ja) * 2007-02-28 2008-09-18 Toshiba Corp 情報符号化方法、情報再生方法、及び情報記憶媒体
US10715834B2 (en) 2007-05-10 2020-07-14 Interdigital Vc Holdings, Inc. Film grain simulation based on pre-computed transform coefficients
US20100110287A1 (en) * 2008-10-31 2010-05-06 Hong Kong Applied Science And Technology Research Institute Co. Ltd. Method and apparatus for modeling film grain noise
CN101778300B (zh) * 2008-12-05 2012-05-30 香港应用科技研究院有限公司 模拟胶片颗粒噪声的方法和装置
JP2014093568A (ja) * 2012-10-31 2014-05-19 Canon Inc 動画像符号化装置、撮像装置、及び動画像符号化装置の制御方法
CN103162629B (zh) * 2013-01-31 2015-04-15 浙江大学 一种一维光阱微粒位移检测方法
EP2821962A1 (en) * 2013-07-05 2015-01-07 Thomson Licensing Method and apparatus for superimposing noise on an image sequence
EP2821961A1 (en) * 2013-07-05 2015-01-07 Thomson Licensing Method and apparatus for superimposing noise on an image sequence
US10839489B2 (en) * 2017-08-22 2020-11-17 Netflix, Inc. Techniques for synthesizing film grain
US10791343B2 (en) * 2018-03-13 2020-09-29 Google Llc Mixed noise and fine texture synthesis in lossy image compression
CN112381744B (zh) * 2020-10-27 2022-10-11 杭州微帧信息科技有限公司 一种av1合成胶片颗粒自适应前处理的方法
JP2024506183A (ja) 2021-02-12 2024-02-09 グーグル エルエルシー グラフィックアーチファクトの除去のためのパラメータ化されたノイズ合成
CN119404500A (zh) * 2022-04-19 2025-02-07 杜比实验室特许公司 元数据辅助的胶片颗粒去除
CN116708876B (zh) * 2023-05-06 2024-05-14 神力视界(深圳)文化科技有限公司 视频流处理、展示方法、计算机可读存储介质及电子设备
US20250232460A1 (en) * 2024-01-11 2025-07-17 Beijing Yojaja Software Technology Development Co., Ltd. Film grain measurement using adaptable region selection
WO2025186724A1 (en) * 2024-03-05 2025-09-12 Imax Corporation Systems and methods for assessing perceptual quality of synthesized film grain

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US5641596A (en) * 1995-12-05 1997-06-24 Eastman Kodak Company Adjusting film grain properties in digital images
US6269180B1 (en) * 1996-04-12 2001-07-31 Benoit Sevigny Method and apparatus for compositing images
WO2002033958A2 (en) * 2000-10-19 2002-04-25 Eastman Kodak Company Methods for automatically and semi-automatically transforming digital image data to provide a desired image look

Family Cites Families (38)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US470712A (en) 1892-03-15 Carl siemens
DE2805528C2 (de) 1978-02-10 1983-06-01 Antonius Maria Adrianus Henricus van Dr.jur. Haarlem Tetering Verfahren und Vorrichtung zur Gewinnung anamorphotischer Bilder
US4935816A (en) 1989-06-23 1990-06-19 Robert A. Faber Method and apparatus for video image film simulation
JPH0497681A (ja) 1990-08-16 1992-03-30 Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> 映像符号化復号化装置
US5687011A (en) 1990-10-11 1997-11-11 Mowry; Craig P. System for originating film and video images simultaneously, for use in modification of video originated images toward simulating images originated on film
US5374954A (en) 1990-10-11 1994-12-20 Harry E. Mowry Video system for producing video image simulating the appearance of motion picture or other photographic film
US5457491A (en) 1990-10-11 1995-10-10 Mowry; Craig P. System for producing image on first medium, such as video, simulating the appearance of image on second medium, such as motion picture or other photographic film
US5140414A (en) 1990-10-11 1992-08-18 Mowry Craig P Video system for producing video images simulating images derived from motion picture film
EP0528609B1 (en) 1991-08-16 1998-07-08 The Grass Valley Group, Inc. Controllable noise pattern generator for use in video special effects
US5235423A (en) 1991-08-16 1993-08-10 The Grass Valley Group, Inc. Controllable pseudo random noise pattern generator for use in video special effects
US5579064A (en) 1991-12-12 1996-11-26 Richard Vetter Compact anamorphic motion picture system
US5335013A (en) * 1992-01-16 1994-08-02 Faber Robert A Method and apparatus for video camera image film simulation
US5471572A (en) 1993-07-09 1995-11-28 Silicon Graphics, Inc. System and method for adding detail to texture imagery in computer generated interactive graphics
US5831673A (en) * 1994-01-25 1998-11-03 Przyborski; Glenn B. Method and apparatus for storing and displaying images provided by a video signal that emulates the look of motion picture film
US5475425B1 (en) 1994-01-25 2000-07-25 Przyborski Production Apparatus and method for creating video ouputs that emulate the look of motion picture film
JP3980659B2 (ja) 1994-08-31 2007-09-26 ソニー株式会社 動画像符号化方法及び装置、動画像復号化方法及び装置。
JPH08149466A (ja) * 1994-09-30 1996-06-07 Sanyo Electric Co Ltd 動画像処理方法及び処理装置
WO1996013006A1 (en) 1994-10-20 1996-05-02 Mark Alan Zimmer Digital mark-making method
US5629769A (en) 1995-06-01 1997-05-13 Eastman Kodak Company Apparatus and method for the measurement of grain in images
JP3353604B2 (ja) 1995-08-09 2002-12-03 ソニー株式会社 動画像符号化方法及び装置、並びに信号記録媒体
WO1997010676A1 (en) 1995-09-12 1997-03-20 Philips Electronics N.V. Hybrid waveform and model-based encoding and decoding of image signals
GB2312124B (en) 1996-04-12 1998-05-13 Discreet Logic Inc Processing image data
JP2852738B2 (ja) 1997-02-10 1999-02-03 富士写真フイルム株式会社 ハロゲン化銀乳剤の製造方法
US6067125A (en) * 1997-05-15 2000-05-23 Minerva Systems Structure and method for film grain noise reduction
JPH11143006A (ja) 1997-11-12 1999-05-28 Konica Corp ハロゲン化銀写真感光材料及び処理方法とその撮影方法
US6269217B1 (en) 1998-05-21 2001-07-31 Eastman Kodak Company Multi-stage electronic motion image capture and processing system
US6317216B1 (en) 1999-12-13 2001-11-13 Brown University Research Foundation Optical method for the determination of grain orientation in films
CA2406459C (en) * 2000-04-07 2006-06-06 Demografx Enhanced temporal and resolution layering in advanced television
CA2309002A1 (en) 2000-05-23 2001-11-23 Jonathan Martin Shekter Digital film grain reduction
JP2002072399A (ja) 2000-08-29 2002-03-12 Fuji Photo Film Co Ltd ハロゲン化銀写真感光材料
KR100382256B1 (ko) 2000-09-16 2003-05-01 이근희 통나무제 보도 블록을 이용한 포장시공방법
US6940993B2 (en) 2000-12-13 2005-09-06 Eastman Kodak Company System and method for embedding a watermark signal that contains message data in a digital image
GB2370934A (en) 2001-01-09 2002-07-10 Sony Uk Ltd Noise reduction in video signals
US7092016B2 (en) * 2001-02-09 2006-08-15 Eastman Kodak Company Method and system for motion image digital processing
JP2003050439A (ja) 2001-05-29 2003-02-21 Konica Corp ハロゲン化銀乳剤とそれを用いたハロゲン化銀感光材料及びカラー反転ハロゲン化銀感光材料
GB2382289B (en) * 2001-09-28 2005-07-06 Canon Kk Method and apparatus for generating models of individuals
US20030206662A1 (en) 2002-05-03 2003-11-06 Avinash Gopal B. Method and apparatus for improving perceived digital image quality
DK3457359T3 (da) 2003-05-15 2020-03-23 Dolby Int Ab Fremgangsmåde og apparat til representation af billedgranularitet ved en eller flere parametre

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US5641596A (en) * 1995-12-05 1997-06-24 Eastman Kodak Company Adjusting film grain properties in digital images
US6269180B1 (en) * 1996-04-12 2001-07-31 Benoit Sevigny Method and apparatus for compositing images
WO2002033958A2 (en) * 2000-10-19 2002-04-25 Eastman Kodak Company Methods for automatically and semi-automatically transforming digital image data to provide a desired image look

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
Syrus Systems. Цифровое телерадиовещание. Новости. "В конце 2003 года в JP был согласован технический проект стандарта сжатия видеосигналов", 14.03.2003, найденная по адресу URL:. http://www.syrus.ru/index.cgi?Template=news&Offset=60&NewsId=96&DeptId=3. *

Also Published As

Publication number Publication date
HUE055529T2 (hu) 2021-12-28
EP1627360A1 (en) 2006-02-22
JP4919804B2 (ja) 2012-04-18
RU2005139131A (ru) 2006-06-10
MXPA05012295A (es) 2006-05-31
ZA200509231B (en) 2007-11-28
KR101017260B1 (ko) 2011-02-28
PT1627360T (pt) 2018-11-29
BRPI0410320A (pt) 2006-05-23
WO2004105250A2 (en) 2004-12-02
CN1791891A (zh) 2006-06-21
JP2011071998A (ja) 2011-04-07
PT3678097T (pt) 2020-12-07
CA2525937C (en) 2015-10-13
AU2004240456A1 (en) 2004-12-02
PT3798988T (pt) 2021-09-08
EP3457359B1 (en) 2020-02-26
AU2004241535A1 (en) 2004-12-02
EP3798988A1 (en) 2021-03-31
HUE059614T2 (hu) 2022-12-28
US20060256873A1 (en) 2006-11-16
JP2007514336A (ja) 2007-05-31
BRPI0410383B1 (pt) 2018-04-17
MY145597A (en) 2012-02-29
PL378934A1 (pl) 2006-06-12
CA2875893A1 (en) 2004-12-02
PL3457359T3 (pl) 2020-07-13
RU2010102017A (ru) 2011-07-27
DK3913579T3 (da) 2022-08-22
SI1627360T1 (sl) 2018-12-31
BRPI0410383A (pt) 2006-07-04
EP3913579B1 (en) 2022-06-29
WO2004105250A3 (en) 2005-03-24
PT3862973T (pt) 2022-02-17
PT3913579T (pt) 2022-08-26
EP3457359A1 (en) 2019-03-20
SI3798988T1 (sl) 2021-11-30
ZA200509227B (en) 2007-05-30
HK1087232A1 (zh) 2006-10-06
PL3862973T3 (pl) 2022-04-04
MY165687A (en) 2018-04-20
HUE057558T2 (hu) 2022-05-28
BRPI0410320B1 (pt) 2018-09-04
CA2525937A1 (en) 2004-12-02
DK3457359T3 (da) 2020-03-23
JP2012124952A (ja) 2012-06-28
JP2007515846A (ja) 2007-06-14
PL1627360T3 (pl) 2019-02-28
EP3862973B1 (en) 2021-12-29
ES2834393T3 (es) 2021-06-17
EP1627359A2 (en) 2006-02-22
EP3862973A1 (en) 2021-08-11
SI3862973T1 (sl) 2022-04-29
US7742655B2 (en) 2010-06-22
ES2925988T3 (es) 2022-10-20
JP4960703B2 (ja) 2012-06-27
DK3678097T3 (da) 2020-11-30
SI3678097T1 (sl) 2021-04-30
PT3457359T (pt) 2020-04-02
CA2526016A1 (en) 2004-12-02
RU2005139138A (ru) 2006-06-27
DK3798988T3 (da) 2021-08-30
ES2886351T3 (es) 2021-12-17
PL3798988T3 (pl) 2021-12-13
ES2697523T3 (es) 2019-01-24
AU2004241535B2 (en) 2009-07-23
CA2875894A1 (en) 2004-12-02
EP1627359B1 (en) 2018-11-28
EP3678097A1 (en) 2020-07-08
KR100991707B1 (ko) 2010-11-04
EP4083923A1 (en) 2022-11-02
DK3862973T3 (da) 2022-02-14
ES2781093T3 (es) 2020-08-28
WO2004104931A1 (en) 2004-12-02
CN1788281A (zh) 2006-06-14
PL378931A1 (pl) 2006-06-12
DK1627360T3 (da) 2019-01-02
PL3678097T3 (pl) 2021-03-08
EP3798988B1 (en) 2021-08-04
CA2526016C (en) 2015-11-17
CA2875894C (en) 2016-10-25
EP1627360B1 (en) 2018-10-03
KR20050121757A (ko) 2005-12-27
ES2907226T3 (es) 2022-04-22
KR20060015725A (ko) 2006-02-20
EP3913579A1 (en) 2021-11-24
MXPA05012294A (es) 2006-05-31
SI3913579T1 (sl) 2022-09-30
HUE052520T2 (hu) 2021-05-28
AU2004240456B2 (en) 2010-06-10
CN100371955C (zh) 2008-02-27
AU2010202031B2 (en) 2012-01-12
PL3913579T3 (pl) 2022-09-19
CN101350891A (zh) 2009-01-21
SI3457359T1 (sl) 2020-04-30
AU2010202031A1 (en) 2010-06-10
JP2010206808A (ja) 2010-09-16
HUE048360T2 (hu) 2020-07-28
EP3678097B1 (en) 2020-11-04

Similar Documents

Publication Publication Date Title
RU2377652C2 (ru) Способ и устройство для представления зернистости изображения одним или несколькими параметрами
US8150206B2 (en) Method and apparatus for representing image granularity by one or more parameters
HK40075784A (en) Method and apparatus for representing image granularity by one or more parameters
HK40025298A (en) Method and apparatus for representing image granularity by one or more parameters
HK40025298B (en) Method and apparatus for representing image granularity by one or more parameters

Legal Events

Date Code Title Description
PD4A Correction of name of patent owner
PC41 Official registration of the transfer of exclusive right

Effective date: 20200313