CN100340108C - 信息及图像信号处理装置、系数种类数据生成装置及方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及例如在将SD信号变换成HD信号时最适用的信息信号处理装置等。使用从SD信号中有选择地取出的、与HD信号的关注位置对应的抽头的像素数据，来获得关注位置的像素数据所属的类别(class)CL。系数生成电路(136)根据各类别的系数种类数据、用户操作产生的图像质量调整参数h、v的值，来生成各类别的系数数据Wi。运算电路(127)使用由抽头选择电路(121)从SD信号中有选择地取出的、与HD信号的关注位置对应的抽头的数据xi、以及从存储器(134)读出的与类别CL对应的系数数据Wi，使用估计式来求HD信号的关注位置的像素数据。可以生成与任意的参数值对应的系数数据Wi，可以节约存储器。

Description

信息及图像信号处理装置、系数种类数据生成装置及方法

本发明是以下专利申请的分案申请：申请号：01803725.9，申请日：2001.11.14，

发明名称：信息及图像信号处理装置、系数种类数据生成装置及方法

                       技术领域

本发明涉及例如将NTSC方式的视频信号变换成高清晰度的视频信号时采用的信息信号处理装置、信息信号处理方法、图像信号处理装置和使用该装置的图像显示装置、用于该装置的系数种类数据生成装置和生成方法、以及信息提供媒体。具体地说，涉及以下的信息信号处理装置：该装置通过使用包含规定参数的生成式中的系数数据的系数种类数据和输入后的参数值，按照该生成式来生成用于将第1信息信号变换成第2信息信号时使用的估计式中的系数数据，不需要存储大量的系数数据的存储器，可以生成与任意的参数值对应的估计式的系数数据，节省存储器。

                       背景技术

近年来，随着声像设备的需求不断提高，所以期望开发能够获得更高清晰度的图像的电视接收机。对应于这种需求，开发出所谓的高清晰度电视。相对于525条的NTSC方式的扫描线数，高清晰度电视的扫描线为其2倍以上的1125条。此外，相对于3∶4的NTSC方式的高宽比，高清晰度电视的高宽比为9∶16。因此，在高清晰度电视中，与NTSC方式相比，可以按高清晰度显示现场感的图像。

高清晰度电视具有这样的优良特性，但即使照样供给NTSC方式的视频信号，仍不能进行高清晰度方式的图像显示。这是因为在上述NTSC方式和高清晰度电视中规格有所不同。

因此，为了用高清晰度电视方式来显示与NTSC方式的视频信号对应的图像，本申请人曾提出过将NTSC方式的视频信号变换成高清晰度电视的视频信号的变换装置(参照(日本)特愿平6-205934号)。该变换装置从NTSC方式的视频信号中提取与高清晰度电视的视频信号中的关注位置对应的块(区域)的像素数据，根据该块的像素数据的电平分布图形来决定上述关注位置的像素数据的类别，对应于该类别来生成上述关注位置的像素数据。

在上述变换装置中，将各类别的估计式的系数数据预先存储在存储器中，如果分类的类别数多，则需要的估计式的系数数据的数目也增加，需要大容量的存储器。

此外，在上述变换装置中，将高清晰度电视的视频信号产生的图像的清晰度固定，不能按照图像内容等来形成期望的清晰度，不象以往能调整对比度和清晰度等。于是，为了获得期望的图像质量，考虑将各图像质量的估计式的系数数据预先存储在存储器中，但必要的估计式的系数数据的数目增加，需要大容量的存储器。

                       发明内容

本发明的目的在于提供一种信息信号处理装置，在使用估计式将第1信息信号变换成第2信息信号时，不需要存储大量系数数据的存储器，可节省存储器容量。此外，本发明的目的在于提供一种信息处理装置，例如可以平滑无等级地调整图像的图像质量。

本发明的系数种类数据生成装置，生成在以生成式生成系数数据时所使用的系数种类数据，所述系数数据在将多个信息数据组成的第1信息信号变换成多个信息数据组成的第2信息信号时使用的估计式中被使用，该装置包括：信号处理部件，获得与所述第1信息信号对应的第1学习信号；参数调整部件，按照所述生成式中包含的参数，调整对由所述第1学习信号获得的输出质量做决定的参数的值；第1数据选择部件，根据所述第1学习信号，选择位于与所述第2信息信号对应的第2学习信号的关注位置周边的多个第1信息数据；类别检测部件，根据所述第1数据选择部件选择出的所述多个第1信息数据，检测所述关注位置的信息数据所属的类别；第2数据选择部件，根据所述第1学习信号，选择位于所述第2学习信号的关注位置周边的多个第2信息数据；标准方程式生成部件，使用所述类别检测部件检测出的类别、所述第2数据选择部件选择出的所述多个第2信息数据和所述第2学习信号的关注位置的信息数据，按每个类别生成用于获得所述系数种类数据的标准方程式；以及运算部件，求解所述标准方程式，按每个类别获得所述系数种类数据。

本发明的系数种类数据生成方法，生成在以生成式生成系数数据时所使用的系数种类数据，所述系数数据在将多个信息数据组成的第1信息信号变换成多个信息数据组成的第2信息信号时使用的估计式中被使用，该方法包括：第1步骤，获得与所述第1信息信号对应的第1学习信号；第2步骤，根据所述第1学习信号，选择位于与所述第2信息信号对应的第2学习信号的关注位置周边的多个第1信息数据；第3步骤，根据所述第2步骤选择出的所述多个第1信息数据，检测所述关注位置的信息数据所属的类别；第4步骤，根据所述第1学习信号，选择位于所述第2学习信号的关注位置周边的多个第2信息数据；第5步骤，使用所述第3步骤检测出的类别、所述第4步骤选择出的所述多个第2信息数据和所述第2学习信号的关注位置的信息数据，按每个类别生成用于获得所述系数种类数据的标准方程式；以及第6步骤，求解所述标准方程式，按所述每个类别获得系数种类数据。

本发明的系数种类数据生成装置，生成在以生成式生成系数数据时所使用的系数种类数据，所述系数数据在将多个信息数据组成的第1信息信号变换成多个信息数据组成的第2信息信号时使用的估计式中被使用，该装置包括：信号处理部件，获得与所述第1信息信号对应的第1学习信号；参数调整部件，对应于所述生成式中包含的参数，调整对由所述第1学习信号获得的输出质量做决定的参数的值；第1数据选择部件，根据所述第1学习信号，选择位于与所述第2信息信号对应的第2学习信号的关注位置周边的多个第1信息数据；类别检测部件，根据所述第1数据选择部件选择出的所述多个第1信息数据，检测所述关注位置的信息数据所属的类别；第2数据选择部件，根据所述第1学习信号，选择位于所述第2学习信号的关注位置周边的多个第2信息数据；第1标准方程式生成部件，使用所述类别检测部件检测出的类别、所述第2数据选择部件选择出的所述多个第2信息数据和所述第2学习信号的关注位置的信息数据，按所述类别检测部件检测的类别和所述参数调整部件调整的参数的值的每个组合来生成用于获得所述估计式的系数数据的第1标准方程式；系数数据运算部件，求解所述第1标准方程式，按所述每个组合获得所述估计式的系数数据；第2标准方程式生成部件，使用所述系数数据运算部件获得所述每个组合的系数数据，按每个类别生成用于获得所述系数种类数据的第2标准方程式；以及系数种类数据运算部件，求解所述第2标准方程式，按每个类别获得所述系数种类数据。

本发明的系数种类数据生成方法，生成在以生成式生成系数数据时所使用的系数种类数据，所述系数数据在将多个信息数据组成的第1信息信号变换成多个信息数据组成的第2信息信号时使用的估计式中被使用，该方法包括：第1步骤，获得与所述第1信息信号对应的第1学习信号；第2步骤，对应于所述生成式中包含的参数，调整对通过所述第1学习信号获得的输出质量做决定的参数的值；第3步骤，根据所述第1学习信号，选择位于与所述第2信息信号对应的第2学习信号的关注位置周边的多个第1信息数据；第4步骤，根据所述第3步骤选择出的所述多个第1信息数据，检测所述关注位置的信息数据所属的类别；第5步骤，根据所述第1学习信号，选择位于所述第2学习信号的关注位置周边的多个第2信息数据；第6步骤，使用所述第4步骤检测出的类别、所述第5步骤选择出的所述多个第2信息数据和所述第2学习信号的关注位置的信息数据，按类别和参数值的每个组合生成用于获得所述估计式的系数数据的第1标准方程式；第7步骤，求解所述第1标准方程式，按所述每个组合获得所述估计式的系数数据；第8步骤，使用所述第7步骤获得的所述每个组合的系数数据，按每个类别生成用于获得所述系数种类数据的第2标准方程式；以及第9步骤，求解所述第2标准方程式，按所述每个类别获得所述系数种类数据。

本发明的系数种类数据生成装置，生成系数种类数据，所述系数种类数据在将多个信息数据构成的第一信息信号变换为多个信息数据构成的第二信息信号时所使用的估计式中使用的系数数据，以具有所述第二信息信号中对应的第二学习信号的关注位置的信息数据所属的类别所对应的参数的生成式生成时使用，该装置包括：信号处理部件，获得与所述第1信息信号对应的第1学习信号；第1数据选择部件，根据所述第1学习信号，选择位于所述第2学习信号的关注位置周边的多个第1信息数据；类别检测部件，根据所述第1数据选择部件选择出的所述多个第1信息数据，检测所述关注位置的信息数据所属的类别；第2数据选择部件，根据所述第1学习信号，选择位于所述第2学习信号的关注位置周边的多个第2信息数据；标准方程式生成部件，使用所述类别检测部件检测出的类别、所述第2数据选择部件选择出的所述多个第2信息数据和所述第2学习信号的关注位置的信息数据，生成用于获得所述系数种类数据的标准方程式；以及系数种类数据运算部件，求解所述标准方程式来获得所述系数种类数据。

本发明的系数种类数据生成方法，用于生成系数种类数据，所述系数种类数据在将多个信息数据构成的第一信息信号变换为多个信息数据构成的第二信息信号时所使用的估计式中使用的系数数据，以具有所述第二信息信号中对应的第二学习信号的关注位置的信息数据所属的类别所对应的参数的生成式生成时使用，该方法包括：第1步骤，获得与所述第1信息信号对应的第1学习信号；第2步骤，根据所述第1学习信号，选择位于所述第2学习信号的关注位置周边的多个第1信息数据；第3步骤，根据所述第2步骤选择出的所述多个第1信息数据，检测所述关注位置的信息数据所属的类别；第4步骤，根据所述第1学习信号，选择位于所述第2学习信号的关注位置周边的多个第2信息数据；第5步骤，使用所述第3步骤检测出的类别、所述第4步骤选择出所述多个第2信息数据和所述第2学习信号的关注位置的信息数据，生成用于获得所述系数种类数据的标准方程式；以及第6步骤，求解所述标准方程式来获得所述系数种类数据。

本发明的系数种类数据生成装置，生成系数种类数据，所述系数种类数据在将多个信息数据构成的第一信息信号变换为多个信息数据构成的第二信息信号时所使用的估计式中使用的系数数据，以具有所述第二信息信号中对应的第二学习信号的关注位置的信息数据所属的类别所对应的参数的生成式生成时使用，该装置包括：信号处理部件，获得与所述第1信息信号对应的第1学习信号；第1数据选择部件，根据所述第1学习信号，选择位于所述第2学习信号的关注位置周边的多个第1信息数据；类别检测部件，根据所述第1数据选择部件选择出的所述多个第1信息数据，检测所述关注位置的信息数据所属的类别；第2数据选择部件，根据所述第1学习信号，选择位于所述第2学习信号的关注位置周边的多个第2信息数据；第1标准方程式生成部件，使用所述类别检测部件检测出的类别、所述第2数据选择部件选择出的所述多个第2信息数据和所述第2学习信号的关注位置的信息数据，按所述类别检测部件检测出的每个类别生成用于获得所述估计式的系数数据的第1标准方程式；系数数据运算部件，求解所述第1标准方程式，按所述每个类别获得所述估计式的系数数据；第2标准方程式生成部件，使用所述系数数据运算部件获得的所述每个类别的系数数据，生成用于获得所述系数种类数据的第2标准方程式；以及系数种类数据运算部件，求解所述第2标准方程式，获得所述系数种类数据。

本发明的系数种类数据生成方法，用于生成系数种类数据，所述系数种类数据在将多个信息数据构成的第一信息信号变换为多个信息数据构成的第二信息信号时所使用的估计式中使用的系数数据，以具有所述第二信息信号中对应的第二学习信号的关注位置的信息数据所属的类别所对应的参数的生成式生成时使用，该方法包括：第1步骤，获得与所述第1信息信号对应的第1学习信号；第2步骤，根据所述第1学习信号，选择位于所述第2学习信号的关注位置周边的多个第1信息数据；第3步骤，根据所述第2步骤选择出的所述多个第1信息数据，检测所述关注位置的信息数据所属的类别；第4步骤，根据所述第1学习信号，选择位于所述第2学习信号的关注位置周边的多个第2信息数据；第5步骤，使用所述第3步骤检测出的类别、所述第4步骤选择出的所述多个第2信息数据和所述第2学习信号的关注位置的信息数据，按每个类别生成用于获得所述估计式的系数数据的第1标准方程式；第6步骤，求解所述第1标准方程式，按所述每个类别获得所述估计式的系数数据；第7步骤，使用所述第6步骤获得的所述每个类别的系数数据，生成用于获得所述系数种类数据的第2标准方程式；以及第8步骤，求解所述第2标准方程式，获得所述系数种类数据。

                       附图说明

图1是表示作为实施例的电视接收机的结构方框图。

图2是表示用于调整图像质量的用户接口例的图。

图3是表示放大调整画面的图。

图4是说明525i信号和525p信号的像素位置关系的图。

图5是说明525i信号和1050i信号的像素位置关系的图。

图6是表示一例525i信号和525p的像素位置关系、预测抽头的图。

图7是表示一例525i信号和525p的像素位置关系、预测抽头的图。

图8是表示一例525i信号和1050i的像素位置关系、预测抽头的图。

图9是表示一例525i信号和1050i的像素位置关系、预测抽头的图。

图10是表示一例525i信号和525p的像素位置关系、空间类别抽头的图。

图11是表示一例525i信号和525p的像素位置关系、空间类别抽头的图。

图12是表示一例525i信号和1050i的像素位置关系、空间类别抽头的图。

图13是表示一例525i信号和1050i的像素位置关系、空间类别抽头的图。

图14是表示一例525i信号和525p的像素位置关系、移动类别抽头的图。

图15是表示一例525i信号和1050i的像素位置关系、移动类别抽头的图。

图16是说明输出525p信号情况下行倍速处理的图。

图17是表示一例系数种类数据的生成方法的概念的图。

图18是表示系数种类数据生成装置的结构例的方框图。

图19是表示一例带通滤波器的频率特性的图。

图20是表示系数种类数据的生成方法的另一例概念的图。

图21是表示系数种类数据生成装置的另一结构例的方框图。

图22A～图22C是说明噪声附加方法的图。

图23是表示SD信号(参数r、z)的生成例的图。

图24是表示一例参数r、z的调整画面的图。

图25是表示SD信号(参数h、v、z)的生成例的图。

图26是表示一例参数h、v、z的调整画面的图。

图27是表示用软件实现的图像信号处理装置的结构例的方框图。

图28是表示图像信号的处理步骤的流程图。

图29是表示系数种类数据生成处理(其1)的流程图。

图30是表示系数种类数据生成处理(其2)的流程图。

图31是表示作为另一实施例的电视接收机的结构方框图。

图32是表示系数种类数据生成装置的结构例的方框图。

图33是表示系数种类数据生成方法的概念的图。

                       具体实施方式

以下，参照附图来说明本发明的实施例。图1表示作为实施例的电视接收机100的结构。该电视接收机100从广播信号中获得作为SD(StandardDefinition；标准清晰度)信号的525i信号，将该525i信号变换成作为HD(HighDefinition；高清晰度)信号的525p信号或1050i信号，显示该525p信号或1050i信号产生的图像。

这里，525i信号指行数为525行隔行方式的图像信号，525p信号指行数为525行逐行方式(非隔行方式)的图像信号，而1050i信号指行数为1050行隔行方式的图像信号。

电视接收机100包括微计算机，具有用于控制整个系统工作的系统控制器101、以及接收遥控信号的遥控信号接收电路102。遥控信号接收电路102被连接到系统控制器101，从遥控发送机200接收按照用户的操作输出的遥控信号RM，将与该信号RM对应的操作信号供给系统控制器101。

此外，电视接收机100包括：接收天线105；调谐器106，被供给由该接收天线105捕捉到的广播信号(RF调制信号)，进行选台处理、中频放大处理、检波处理等来获得上述的SD信号Va(525i信号)；外部输入端子107，从外部输入SD信号Vb(525i信号)；切换开关108，有选择地输出这些SD信号Va、Vb的某一个；以及缓冲存储器109，暂时保存从该切换开关108输出的SD信号。

从调谐器106输出的SD信号Va被供给切换开关108的a侧的固定端子，从外部输入端子107输入的SD信号Vb被供给切换开关108的b侧的固定端子。该切换开关108的切换操作由系统控制器101控制。

电视接收机100包括：将缓冲存储器109中暂时保存的SD信号(525i信号)变换成HD信号(525p信号或1050i信号)的图像信号处理部110；显示从该图像信号处理部110输出的HD信号产生的图像的显示部111；产生用于在该显示部111的画面上进行文字图形等显示的显示信号SCH的OSD(OnScreen Display；屏幕显示)电路112；将该显示信号SCH与从上述的图像信号处理部110输出的HD信号进行合成并供给到显示部111的合成器113。

显示部111例如由CRT(cathode-ray tube；阴极射线管)显示器，或LCD(liquid crystal display；液晶显示)等平板显示器构成。此外，OSD电路112中的显示信号SCH的产生动作由系统控制器101控制。

下面说明图1所示的电视接收机100的工作情况。

在按用户的遥控发送机200的操作选择进行与从调谐器106输出的SD信号Va对应的图像显示模式的情况下，通过系统控制器101的控制将切换开关108连接到a侧，从该切换开关108输出SD信号Va。另一方面，在按用户的遥控发送机200的操作选择进行与输入到外部输入端子107的SD信号Vb对应的图像显示模式的情况下，通过系统控制器101的控制将切换开关108连接到b侧，从该切换开关108输出SD信号Vb。

从切换开关108输出的SD信号(525i信号)被暂时保存在缓冲存储器109中。然后，将该缓冲存储器109中暂时保存的SD信号供给图像信号处理部110，变换成HD信号(525p信号或1050i信号)。即，图像信号处理部110从构成SD信号的像素数据(以下称为‘SD像素数据’)中获得构成HD信号的像素数据(以下称为‘HD像素数据’)。这里，通过用户的遥控发送机200的操作进行525p信号或1050i信号的选择。从该图像信号处理部110输出的HD信号通过合成器113被供给到显示部111，在显示部111的画面上显示该HD信号产生的图像。

此外，上述未曾提及，用户还可以通过操作遥控发送机200平滑无等级地调整上述显示部111的画面上显示的图像的水平和垂直清晰度。如后所述，图像信号处理部110通过估计式来计算HD像素数据，但作为该估计式的系数数据，与决定通过用户的遥控发送机200的操作调整后的水平、垂直清晰度的参数h、v相对应，通过包含这些参数h、v的生成式来生成使用。由此，从图像信号处理部110输出的HD信号产生的图像的水平、垂直清晰度与调整后的参数h、v相对应。

图2表示一例用于调整参数h、v的用户接口。在调整时，在显示部111中，将用☆符号的图符115a表示参数h、v调整位置的调整画面115进行OSD显示。此外，遥控发送机200配有作为用户操作部件的控制杆200a。

用户通过操作控制杆200a可以在调整画面115上移动图符115a的位置，还可任意调整决定水平、垂直清晰度的参数h、v的值。图3放大表示调整画面115的部分。通过使图符115a左右移动来调整决定水平清晰度的参数h的值，另一方面，通过使图符115a上下移动来调整决定垂直清晰度的参数v的值。用户参照显示部111上显示的调整画面115，可以调整参数h、v的值，可以容易地进行该调整。

再有，遥控发送机200也可以配有鼠标器或跟踪球等其他指向器件来代替控制杆200a。

下面，说明图像信号处理部110的细节。该图像信号处理部110具有从缓冲存储器109中存储的SD信号(525i信号)中有选择地取出并输出位于HD信号(1050i信号或525p信号)的关注位置周边的多个SD像素的数据的第1～第3抽头选择电路121～123。

第1抽头选择电路121有选择地取出用于预测的SD像素(称为‘预测抽头’)的数据。第2抽头选择电路122有选择地取出与SD像素数据的电平分布图形对应的类别分类中使用的SD像素(称为‘空间类别抽头’)的数据。第3抽头选择电路123有选择地取出与移动对应的类别分类中使用的SD像素(称为‘移动类别抽头’)的数据。再有，在决定使用使空间类别属于多个场的SD像素数据的情况下，在该空间类别中也包含移动信息。

图4表示525i信号和525p信号的某个帧(F)的奇数(o)场的像素位置关系。大的圆点是525i信号的像素，小的圆点是被输出的525p信号的像素。在偶数(e)场中，525i信号的行在空间上错开0.5行。从图4可知，作为525p信号的像素数据，存在与525i信号的行相同位置的行数据L1、以及525p信号的上下行的中间位置的行数据L2。此外，525p信号的各行的像素数据是525i信号的各行像素数的2倍。

图5是表示525i信号和1050i信号的某个帧(F)的像素位置关系的图，实线表示奇数(o)场的像素位置，虚线表示偶数(e)场的像素位置。大的圆点是525i信号的像素，小的圆点是被输出的1050i信号的像素。从图5可知，作为1050i信号的像素数据，存在距525i信号的行位置近的行数据L1、L1’，以及距525i信号的行位置远的行数据L2、L2’。这里，L1、L2是奇数场的行数据，L1’、L2’是偶数场的行数据。此外，1050i信号的各行的像素数是525i信号的各行像素数的2倍。

图6和图7表示从525i信号变换成525p信号情况下由第1抽头选择电路121选择的预测抽头(SD像素)的具体例。图6和图7表示时间上连续的帧F-1、F、F+1的奇数(o)、偶数(e)的场的垂直方向的像素位置关系。

如图6所示，对场F/o的行数据L1、L2进行预测时的预测抽头是以下像素：包含在下一个场F/e中，对于要形成的525p信号的像素(关注位置的像素)在空间上相邻位置的SD像素T1、T2、T3；包含在场F/o中，对于要形成的525p信号的像素在空间上相邻位置的SD像素T4、T5、T6；包含在前一个场F-1/e中，对于要形成的525p信号的像素空间上相邻位置的SD像素T7、T8、T9；以及包含在前一个场F-1/o中，对于要形成的525p信号的像素在空间上相邻位置的SD像素T10。

如图7所示，对场F/e的行数据L1、L2进行预测时的预测抽头是以下像素：包含在下一个场F+1/o中，对于要形成的525p信号的像素在空间上相邻位置的SD像素T1、T2、T3；包含在场F/e中，对于要形成的525p信号的像素在空间上相邻位置的SD像素T4、T5、T6；包含在前一个场F/o中，对于要形成的525p信号的像素空间上相邻位置的SD像素T7、T8、T9；以及包含在前一个场F-1/e中，对于要形成的525p信号的像素在空间上相邻位置的SD像素T10。

再有，在预测行数据L1时，可不将SD像素T9选择为预测抽头，另一方面，在预测行数据L2时，可不将SD像素T4选择为预测抽头。

图8和图9表示从525i信号变换成1050i信号情况下由第1抽头选择电路121选择的预测抽头(SD像素)的具体例。图8和图9表示时间上连续的帧F-1、F、F+1的奇数(o)、偶数(e)的场的垂直方向的像素位置关系。

如图8所示，对场F/o的行数据L1、L2进行预测时的预测抽头是以下像素：包含在下一个场F/e中，对于要形成的1050i信号的像素(关注位置的像素)在空间上相邻位置的SD像素T1、T2；包含在场F/o中，对于要形成的1050i信号的像素在空间上相邻位置的SD像素T3、T4、T5、T6；包含在前一个场F-1/e中，对于要形成的1050i信号的像素在空间上相邻位置的SD像素T7、T8。

如图9所示，对场F/e的行数据L1’、L2’进行预测时的预测抽头是以下像素：包含在下一个场F+1/o中，对于要形成的1050ip信号的像素在空间上相邻位置的SD像素T1、T2；包含在场F/e中，对于要形成的1050i信号的像素在空间上相邻位置的SD像素T3、T4、T5、T6；包含在前一个场F/o中，对于要形成的1050i信号的像素空间上相邻位置的SD像素T7、T8。

再有，在预测行数据L1’时，可不将SD像素T6选择为预测抽头，另一方面，在预测行数据L2’时，可不将SD像素T3选择为预测抽头。

而且，如图6～图9所示，除了处于多个场的相同位置的SD像素以外，也可以将水平方向的一个或多个SD像素选择为预测抽头。

图10和图11表示从525i信号变换成525p信号情况下由第2抽头选择电路122选择的空间类别抽头(SD像素)的具体例。图10和图11表示时间上连续的帧F-1、F、F+1的奇数(o)、偶数(e)的场的垂直方向的像素位置关系。

如图10所示，对场F/o的行数据L1、L2进行预测时的空间类别抽头是以下像素：包含在下一个场F/e中，对于要形成的525p信号的像素(关注位置的像素)在空间上相邻位置的SD像素T1、T2；包含在场F/o中，对于要形成的525p信号的像素在空间上相邻位置的SD像素T3、T4、T5；包含在前一个场F-1/e中，对于要形成的525p信号的像素在空间上相邻位置的SD像素T6、T7。

如图11所示，对场F/e的行数据L1’、L2’进行预测时的空间类别抽头是以下像素：包含在下一个场F+1/o中，对于要形成的525p信号的像素在空间上相邻位置的SD像素T1、T2；包含在场F/e中，对于要形成的525p信号的像素在空间上相邻位置的SD像素T3、T4、T5；包含在前一个场F/o中，对于要形成的525p信号的像素在空间上相邻位置的SD像素T6、T7。

再有，在预测行数据L1时，可不将SD像素T7选择为空间类别抽头，另一方面，在预测行数据L2时，可不将SD像素T6选择为空间类别抽头。

图12和图13表示从525i信号变换成1050i信号情况下由第2抽头选择电路122选择的空间类别抽头(SD像素)的具体例。图12和图13表示时间上连续的帧F-1、F、F+1的奇数(o)、偶数(e)的场的垂直方向的像素位置关系。

如图12所示，对场F/o的行数据L1、L2进行预测时的空间类别抽头是以下像素：包含在下一个场F/e中，对于要形成的1050i信号的像素(关注位置的像素)在空间上相邻位置的SD像素T1、T2、T3；包含在前一场F-1/e中，对于要形成的1050i信号的像素在空间上相邻位置的SD像素T4、T5、T6、T7。

如图13所示，对场F/e的行数据L1’、L2’进行预测时的空间类别抽头是以下像素：包含在场F/e中，对于要形成的1050i信号的像素在空间上相邻位置的SD像素T1、T2、T3；包含在前一个场F/o中，对于要形成的1050i信号的像素在空间上相邻位置的SD像素T4、T5、T6、T7。

再有，在预测行数据L1’时，可不将SD像素T7选择为空间类别抽头，另一方面，在预测行数据L2’时，可不将SD像素T4选择为空间类别抽头。

而且，如图10～图13所示，除了处于多个场的相同位置的SD像素以外，也可以将水平方向的一个或多个SD像素选择为空间类别抽头。

图14表示从525i信号变换成525p信号情况下由第3抽头选择电路123选择的移动类别抽头(SD像素)的具体例。图14表示时间上连续的帧F-1、F的奇数(o)、偶数(e)的场的垂直方向的像素位置关系。如图14所示，对场F/o的行数据L1、L2进行预测时的移动类别抽头是以下像素：包含在下一个场F/e中，对于要形成的525p信号的像素(关注位置的像素)在空间上相邻位置的SD像素n2、n4、n6；包含在场F/o中，对于要形成的525p信号的像素在空间上相邻位置的SD像素n1、n3、n5；包含在前一个场F-1/e中，对于要形成的525p信号的像素在空间上相邻位置的SD像素m2、m4、m6；及包含在前一个场F-1/o中，对于要形成的525p信号的像素在空间上相邻位置的SD像素m1、m3、m5。SD像素n1～n6的各自的垂直方向的位置与SD像素m1～m6各自的垂直方向的位置一致。

图15表示从525i信号变换成1050i信号情况下由第3抽头选择电路123选择的移动类别抽头(SD像素)的具体例。图15表示时间上连续的帧F-1、F的奇数(o)、偶数(e)的场的垂直方向的像素位置关系。如图15所示，对场F/o的行数据L1、L2进行预测时的移动类别抽头是以下像素：包含在下一个场F/e中，对于要形成的1050i信号的像素在空间上相邻位置的SD像素n2、n4、n6；包含在场F/o中，对于要形成的1050i信号的像素在空间上相邻位置的SD像素n1、n3、n5；包含在前一个场F-1/e中，对于要形成的1050i信号的像素在空间上相邻位置的SD像素m2、m4、m6；及包含在前一个场F-1/o中，对于要形成的1050i信号的像素在空间上相邻位置的SD像素m1、m3、m5。SD像素n1～n6的各自的垂直方向的位置与SD像素m1～m6各自的垂直方向的位置一致。

返回到图1，图像信号处理部110具有检测由第2抽头选择电路122有选择地取出的空间类别抽头的数据(SD像素数据)的电平分布图形，根据该电平分布图形来检测空间类别，输出该类别信息的空间类别检测电路124。

空间类别检测电路124例如对各SD像素数据进行从8位数据压缩到2位数据的运算。然后，从空间类别检测电路124将与各SD像素数据对应的压缩数据作为空间类别的类别信息输出。在本实施例中，通过ADRC(AdaptiveDynamic Range Coding；自适应动态范围编码)来进行数据压缩。再有，作为信息压缩手段，除ADRC以外，也可以使用DPCM(预测编码)、VQ(矢量量化)等。

ADRC原来是面向VTR(Video Tape Recorder；录象机)高性能编码而开发的自适应再量化方法，但由于可将信号电平的局部图形以短字长高效率地表现，所以适用于上述数据压缩。在使用ADRC的情况下，假设空间类别抽头的数据(SD像素数据)的最大值为MAX，其最小值为MIN，空间类别抽头的数据的动态范围为DR(＝MAX-MIN+1)，再量化位数为P，对于空间类别抽头的数据的各SD像素数据ki，通过式(1)的运算，可获得作为压缩数据的再量化码qi。其中，在式(1)中，[]指截断处理。作为空间类别抽头的数据，在有Na个的SD像素数据时，i＝1～Na。

qi＝[(ki-MIN+0.5)·2^P/DR]               …(1)

此外，图像信号处理部110具有从第3抽头选择电路123有选择地取出的移动类别抽头的数据(SD像素数据)中检测表示主动移动程度的移动类别，输出该类别信息的移动类别检测电路125。

该移动类别检测电路125根据第3抽头选择电路123有选择地取出的移动类别的数据(SD像素数据)mi、ni来计算帧间差分，进而对该差分的绝对值的平均值进行阈值处理后检测作为移动指标的移动类别。即，移动类别检测电路125根据式(2)来计算差分的绝对值的平均值AV。第3抽头选择电路123例如如上所述取出12个SD像素数据m1～m6、n1～n6时，式(2)中的Nb为6。

$\mathrm{AV}=\frac{\underset{i=1}{\overset{\mathrm{Nb}}{\mathrm{\Σ}}}|\mathrm{mi}-\mathrm{ni}|}{\mathrm{Nb}}...\left(2\right)$

然后，移动类别检测电路125将上述算出的平均值AV与一个或多个阈值进行比较来获得移动类别的移动信息MV。例如，准备3个阈值th1、th2、th3(th1＜th2＜th3)，在检测4个移动类别的情况下，在AV≤th1时为MV＝0，在th1＜AV≤th2时为MV＝1，在th2＜AV≤th3时为MV＝2，在th3＜AV时为MV＝3。

此外，图像信号处理部110具有根据从空间类别检测电路124输出的作为空间类别的类别信息的再量化码qi、以及从移动类别检测电路125输出的移动类别的移动信息MV，获得表示要形成的HD信号(525p信号或1050i信号)的像素数据、即关注位置的像素数据所属的类别的类别码CL的类别合成电路126。

该类别合成电路126根据式(3)进行类别码CL的运算。再有，在式(3)中，Na表示空间类别抽头的数据(SD像素数据)的个数，P表示ADRC中的再量化位数。

$\mathrm{CL}=\underset{i=1}{\overset{\mathrm{Na}}{\mathrm{\Σ}}}\mathrm{qi}{\left(2^P\right)}^i+\mathrm{MV}\·2^{P^{\mathrm{Na}}}...\left(3\right)$

此外，图像信号处理部110具有寄存器130～133、以及系数存储器134。后述的线性序列变换电路129在输出525p信号的情况和输出1050i信号的情况下，需要切换其操作。寄存器130存储指定线性序列变换电路129的操作的操作指定信息。线性序列变换电路129根据从寄存器130供给的操作指定信息进行操作。

寄存器131存储由第1抽头选择电路121选择的预测抽头的抽头位置信息。第1抽头选择电路121根据由寄存器131供给的抽头位置信息来选择预测抽头。抽头位置信息是例如对有选择可能性的多个SD像素进行号码附给，指定要选择的SD像素的号码的信息。以下的抽头位置信息也是同样。

寄存器132存储由第2抽头选择电路122选择的空间类别抽头的抽头位置信息。第2抽头选择电路122根据由寄存器132供给的抽头位置信息来选择空间类别抽头。

这里，在寄存器132中，存储移动比较小情况下的抽头位置信息A和移动比较大情况下的抽头位置信息B。根据从移动类别检测电路125输出的移动类别的移动信息MV来选择将这些抽头位置信息A、B的哪一个供给第2抽头选择电路122。

即，在因没有移动或移动小而使MV＝0或MV＝1时，将抽头位置信息A供给第2抽头选择电路122，如图10～图13所示，该第2抽头选择电路122选择的空间类别抽头跨越多个场。此外，在因移动比较大而使MV＝2或MV＝3时，将抽头位置信息B供给第2抽头选择电路122，该第2抽头选择电路122选择的空间类别抽头虽未图示，但仅形成与要形成的像素相同场内的SD像素。

再有，在上述寄存器131中也存储移动比较小情况下的抽头位置信息和移动比较大情况下的抽头位置信息，也可以根据从移动类别检测电路125输出的移动类别的移动信息MV来选择供给到第1抽头选择电路121的抽头位置信息。

寄存器133存储由第3抽头选择电路123选择的移动类别抽头的抽头位置信息。第3抽头选择电路123根据从寄存器133供给的抽头位置信息来选择移动类别抽头。

而且，系数存储器134按每个类别来存储由后述的估计预测运算电路127使用的估计式的系数数据。该系数数据是将作为SD信号的525i信号变换成作为HD信号的525p信号或1050i信号的信息。在系数存储器134中读出从上述类别合成电路126输出的类别码CL并作为地址信息供给，从该系数存储器134读出与类别码CL对应的系数数据，供给估计预测运算电路127。

图像信号处理部110有信息存储体135。在该信息存储体135中，预先存储用于存储在寄存器130中的操作指定信息、以及用于存储在寄存器131～133中的抽头位置信息。

这里，作为存储在寄存器130中的操作指定信息，在信息存储体135中，预先存储使线性序列变换电路129输出525p信号的操作的第1操作指定信息、以及使线性序列变换电路129输出1050i信号的操作的第2操作指定信息。

用户通过操作遥控发送机200，可以选择输出525p信号作为HD信号的第1变换方法或输出1050i信号作为HD信号的第2变换方法。由系统控制器101将该变换方法的选择信息供给信息存储体135，根据该选择信息，将第1操作指定信息或第2操作指定信息从该信息存储体135装入到寄存器130。

此外，在信息存储体135中，预先存储与第1变换方法(525p)对应的第1抽头位置信息作为存储于寄存器131的预测抽头的抽头位置信息、以及与第2变换方法(1050i)对应的第2抽头位置信息。根据上述变换方法的选择信息，将第1抽头位置信息或第2抽头位置信息从该信息存储体135装入到寄存器131。

此外，在信息存储体135中，预先存储与第1变换方法(525p)对应的第1抽头位置信息作为存储于寄存器132的空间类别抽头的抽头位置信息、以及与第2变换方法(1050i)对应的第2抽头位置信息。再有，第1和第2抽头位置信息分别是移动比较小的情况下的抽头位置信息、以及移动比较大情况下的抽头位置信息。根据上述变换方法的选择信息，将第1抽头位置信息或第2抽头位置信息从该信息存储体135装入到寄存器132。

此外，在信息存储体135中，预先存储与第1变换方法(525p)对应的第1抽头位置信息作为存储于寄存器133的移动类别的抽头位置信息、以及与第2变换方法(1050i)对应的第2抽头位置信息。根据上述变换方法的选择信息，将第1抽头位置信息或第2抽头位置信息从该信息存储体135装入到寄存器133。

此外，在信息存储体135中，预先存储与第1和第2变换方法分别对应的各类别的系数种类数据。该系数种类数据是存储在上述系数存储器134中的用于生成系数数据的生成式的系数数据。

后述的估计预测运算电路127根据预测抽头的数据(SD像素数据)xi、以及由系数存储器134读出的系数数据Wi，根据式(4)的估计式来运算要形成的HD像素数据y。在第1抽头选择电路121选择的预测抽头如图4和图7所示为10个时，式(4)中的n为10。

$y=\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{W}_i\·x_i...\left(4\right)$

然后，该估计式的系数数据Wi(i＝1～n)如式(5)所示，由包含参数h、v的生成式生成。在信息存储体135中，按每个变换方法及每个类别来存储作为该生成式的系数数据的系数种类数据w₁₀～w_n9。有关该系数种类数据的生成方法将后述。

W₁＝w₁₀+w₁₁v+w₁₂h+w₁₃v²+w₁₄vh+w₁₅h²

    +w₁₆v³+w₁₇v²h+w₁₈vh²+w₁₉h³

W₂＝w₂₀+w₂₁v+w₂₂h+w₂₃v²+w₂₄vh+w₂₅h²

    +w₂₆v³+w₂₇v²h+w₂₈vh²+w₂₉h³



W_i＝w_i0+w_i1v+w_i2h+w_i3v²+w_i4vh+w_i5h²

    +w_i6v³+w_i7v²h+w_i8vh²+w_i9h³

W_n＝w_n0+w_n1v+w_n2h+w_n3v²+w_n4vh+w_n5h²

    +w_n6v³+w_n7v²h+w_n8vh²+w_n9h³              …(5)

此外，图像信号处理部110具有使用各类别的系数种类数据和参数h、v的值，根据式(5)，按每个类别来生成与参数h、v的值对应的估计式的系数数据Wi(i＝1～n)的系数生成电路136。根据上述变换方法的选择信息，将与第1变换方法或第2变换方法对应的各类别的系数种类数据从信息存储体135装入到该系数生成电路136。此外，将参数h、v的值从系统控制器101供给该系数生成电路136。

该系数生成电路136生成的各类别的系数数据Wi(i＝1～n)被存储在上述系数存储器134中。该系数生成电路136中的各类别的系数数据Wi的生成例如在各垂直消隐期间进行。由此，即使用户通过操作遥控发送机200来变更参数h、v，也可以将系数存储器134中存储的各类别的系数数据Wi立即变更为与该参数h、v的值对应的系数数据，可使用户的清晰度的调整平滑地进行。

此外，图像信号处理部110具有：根据式(6)来运算与系数生成电路136生成的各类别的系数数据Wi(i＝1～n)对应的归一化系数S的归一化系数生成电路137；以及按每个类别存储这里生成的归一化系数S的归一化系数存储器138。读出从上述类别合成电路126输出的类别码CL并作为地址信息供给归一化系数存储器138，可从该归一化系数存储器138中读出与类别码CL对应的归一化系数S，供给后述的归一化运算电路128。

$S=\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{W}_i...\left(6\right)$

此外，图像信号处理部110具有根据第1抽头选择电路121有选择地取出的预测抽头的数据(SD像素数据)xi、以及从系数存储器134读出的系数数据Wi，来运算要形成的HD信号的像素数据(关注位置的像素数据)的估计预测运算电路127。

该估计预测运算电路127在输出525p信号的情况下，如上述图4所示，在奇数(o)场和偶数(e)场时，生成与525i信号的行相同位置的行数据L1、以及处于525i信号的上下行的中间位置的行数据L2，而需要将各行的像素数设为2倍。此外，该估计预测运算电路127在输出1050i信号的情况下，如上述的图5所示，在奇数(o)场和偶数(e)场时，生成与525i信号的行位置近的行数据L1、L1’、以及距525i信号的行位置远的行数据L2、L2’，而需要将各行的像素数设为2倍。

因此，估计预测运算电路127同时生成构成HD信号的4像素的数据。例如，4像素的数据是使用各自系数数据不同的估计式同时生成的数据，从系数存储器134供给各自估计式的系数数据。这里，估计预测运算电路127根据预测抽头的数据(SD像素数据)xi、以及从系数存储器134读出的系数Wi，根据上述式(4)的估计式，运算要形成的HD像素数据y。

此外，图像信号处理部110具有从归一化系数存储器138中读出从估计预测运算电路127输出的构成行数据L1、L2(L1’、L2’)的各HD像素数据y，将该像素数据除以与其各自生成中使用的系数数据Wi(i＝1～n)对应的归一化系数S来进行归一化的归一化运算电路128。上述未曾提及，系数生成电路136根据系数种类数据用生成式来求估计式的系数数据，但生成的系数数据包含舍入误差，不能保证系数数据Wi(i＝1～n)的总和为1.0。因此，由估计预测运算电路127运算的HD像素数据y因舍入误差而成为电平变动的像素数据。如上所述，通过由归一化运算电路128进行归一化，可以除去该变动。

此外，图像信号处理部110具有进行将水平周期设为1/2倍的行倍速处理，将从估计预测运算电路127通过归一化运算电路128供给的行数据L1、L2(L1’、L2’)进行线性序列化的线性序列变换电路129。

图16是使用模拟波表示输出525p信号情况下的行倍速处理的图。如上所述，由估计预测运算电路127来生成行数据L1、L2。在行数据L1中依次包含a1、a2、a3、…的行，在行数据L2中依次包含b1、b2、b3、…的行。线性序列变换电路129将各行的数据在时间轴方向上压缩到1/2，通过交替地选择压缩过的数据，形成线性序列输出a0、b0、a1、b1、…。

再有，在输出1050i信号的情况下，线性序列变换电路129产生线性序列输出，以便在奇数场和偶数场时满足隔行关系。因此，线性序列变换电路129在输出525p信号的情况和输出1050i信号的情况下，需要切换其操作。如上所述，由寄存器130供给该操作指定信息。

下面，说明图像信号处理部110的工作情况。

根据缓冲存储器109中存储的SD信号(525i信号)，第2抽头选择电路122有选择地取出空间类别抽头的数据(SD像素数据)。这种情况下，第2抽头选择电路122根据从寄存器132供给的用户选择后的变换方法、以及与移动类别检测电路125检测的移动类别对应的抽头位置信息，来选择抽头。

将该第2抽头选择电路122有选择地取出的空间类别抽头的数据(SD像素数据)供给空间类别检测电路124。该空间类别检测电路124对作为空间类别抽头的数据的各SD像素数据实施ADRC处理，获得作为空间类别(主要用于空间内的波形表现的类别分类)的类别信息的再量化码qi(参照式(1))。

此外，根据缓冲存储器109中存储的SD信号(525i信号)，第3抽头选择电路123有选择地取出移动类别的数据(SD像素数据)。这种情况下，第3抽头选择电路123根据从寄存器133供给的、与用户选择后的变换方法对应的的抽头位置信息，来选择抽头。

将该第3抽头选择电路123有选择地取出的移动类别抽头的数据(SD像素数据)供给移动类别检测电路125。该移动类别检测电路125由作为移动类别抽头的数据的各SD像素数据来获得移动类别(主要用于表示移动的程度的类别分类)的移动信息MV。

将该移动信息MV和上述再量化码qi供给类别合成电路126。该类别合成电路126从这些移动信息MV和再量化码qi中获得表示要形成的HD信号(525p信号或1050i信号)的像素数据(关注位置的像素数据)所属的类别的类别码CL(参照式(3))。然后，将类别码CL作为读出地址信息供给系数存储器134和归一化系数存储器138。

例如在各垂直消隐期间，由系数生成电路136生成与用户调整后的参数h、v的值和变换方法对应的各类别的估计式的系数数据Wi(i＝1～n)，并存储在系数存储器134中。此外，如上所述，由归一化系数生成电路137生成与系数生成电路136生成的各类别的系数数据Wi(i＝1～n)对应的归一化系数S，并存储在归一化系数存储器138中。

如上所述，通过读出类别码CL，并作为地址信息供给系数存储器134，可从该系数存储器134中读出与类别码CL对应的系数数据Wi后供给估计预测运算电路127。此外，根据缓冲存储器109中存储的SD信号(525i信号)，由第1抽头选择电路121有选择地取出预测抽头的数据(SD像素数据)。这种情况下，第1抽头选择电路121根据由寄存器131供给的、与用户选择的变换方法对应的的抽头位置信息，来进行抽头的选择。由该第1抽头选择电路121有选择地取出的预测抽头的数据(SD像素数据)xi被供给到估计预测运算电路127。

估计预测运算电路127根据预测抽头的数据(SD像素数据)xi、及从系数存储器134读出的系数数据Wi，来运算要形成的HD信号的像素数据、即关注位置的像素数据(HD像素数据)y(参照式(4))。这种情况下，同时生成构成HD信号的4像素数据。

由此，在选择输出525p信号的第1变换方法时，在奇数(o)场和偶数(e)场时，生成与525i信号的行相同位置的行数据L1、以及525i信号的上下行的中间位置的行数据L2(参照图4)。此外，在选择输出1050i信号的第2变换方法时，在奇数(o)场和偶数(e)场时，生成与525i信号的行位置近的行数据L1、L1’、以及距525i信号的行位置远的行数据L2、L2’(参照图5)。

于是，估计预测运算电路127生成的行数据L1、L2(L1’、L2’)被供给到归一化运算电路128。如上所述，通过读出类别码CL并作为地址信息供给归一化系数存储器138，可从该归一化系数存储器138中读出与类别码CL对应的归一化系数S、即构成从估计预测运算电路127输出的行数据L1、L2(L1’、L2’)的各HD像素数据y的生成中使用的系数数据Wi(i＝1～n)所对应的归一化系数S，并供给归一化运算电路128。归一化运算电路128将构成从估计预测运算电路127输出的行数据L1、L2(L1’、L2’)的各HD像素数据y分别除以对应的归一化系数S来进行归一化。由此，除去使用系数种类数据按生成式(参照式(5))求估计式(参照式(4))的系数数据时的舍入误差造成的关注位置的信息数据的电平变动。

于是，归一化运算电路128归一化后的行数据L1、L2(L1’、L2’)被供给线性序列变换电路129。然后，该线性序列变换电路129将行数据L1、L2(L1’、L2’)线性序列化来生成HD信号。这种情况下，线性序列变换电路129根据从寄存器130供给的、与用户选择的变换方法对应的操作指示信息来进行操作。因此，在用户选择第1变换方法(525p)时，从线性序列变换电路129输出525p信号。另一方面，在用户选择第2变换方法(1050i)时，从线性序列变换电路129输出1050i信号。

如上所述，系数生成电路136使用从信息存储体135装入的系数种类数据，按每个类别来生成与参数h、v的值对应的估计式的系数Wi(i＝1～n)，该系数数据被存储在系数存储器134中。然后，使用与类别码CL对应的从该系数存储器134读出的系数Wi(i＝1～n)，由估计预测运算电路127来运算HD像素数据y。因此，用户通过调整参数h、v的值，可以平滑无等级地调整由HD信号获得的图像的水平和垂直的图像质量。这种情况下，每次都由系数生成电路136生成并使用与调整后的参数h、v的值对应的各类别的系数数据，而不需要存储大量系数数据的存储器。

如上所述，将系数种类数据按每个变换方法并且每个类别存储在信息存储体135中。该系数种类数据是通过预先学习生成的数据。

首先，说明该生成方法的一例。假设表示求作为式(5)的生成式中的系数数据的系数种类数据w₁₀～w_n9的例子。

这里，为了以下的说明，如式(7)所示，定义ti(i＝0～9)

t₀＝1，t₁＝v，t₂＝h，t₃＝v²，t₄＝vh，t₅＝h²，t₆＝v³，t₇＝v²h，t₈＝vh²，t₉＝h³

                                                 …(7)

使用该式(7)，将式(5)改写为式(8)。

$W_j=\underset{i=0}{\overset{9}{\mathrm{\Σ}}}{W}_{\mathrm{ji}}{t}_i---\left(8\right)$

最终，通过学习来求未定系数w_xy。即，按每个变换方法及每个类别，使用多个SD像素数据和HD像素数据，决定使平方误差最小的系数值。这是基于所谓的最小平方法的解法。假设学习数为m，第k(1≤k≤m)号的学习数据中的残差为e_k，平方误差的总和为E，使用式(4)和式(5)，将E用式(9)表示。这里，x_ik表示SD图像的第i号的预测抽头位置的第k号的像素数据，y_k表示与其对应的第k号的HD图像的像素数据。

$E=\underset{k=1}{\overset{m}{\mathrm{\Σ}}}{e}_k^2$

$=\underset{k=1}{\overset{m}{\mathrm{\Σ}}}{[y_k-(w_1{x}_{1k}+w_2{x}_{2k}+\·\·\·+w_n{x}_{\mathrm{nk}})]}^2$

$=\underset{k=1}{\overset{m}{\mathrm{\Σ}}}{\{y_k-[(t_0{w}_{10}+t_1{w}_{11}+\·\·\·+t_9{w}_{19})x_{\mathrm{ik}}+\·\·\·+(t_0{w}_{n0}+t_1{w}_{n1}+\·\·\·+t_9{w}_{n9})x_{\mathrm{nk}}\left]\right\}}^2$

$=\underset{k=1}{\overset{m}{\mathrm{\Σ}}}{\{y_k-[(w_{10}+w_{11}v+\·\·\·+w_{19}{h}^3)x_{\mathrm{ik}}+\·\·\·+(w_{n0}+w_{n1}v+\·\·\·+w_{n9}{h}^3)x_{\mathrm{nk}}\left]\right\}}^2$

                                        …(9)

在基于最小平方法的解法中，求基于式(9)的w_xy偏微分为0的w_xy。这可用式(10)表示。

$\frac{\∂E}{\∂w_{\mathrm{ij}}}=\underset{k=1}{\overset{m}{\mathrm{\Σ}}}2\left(\frac{{\∂e}_k}{{\∂w}_{\mathrm{ij}}}\right)e_k=-\underset{k=1}{\overset{m}{\mathrm{\Σ}}}{2t}_j{x}_{\mathrm{ik}}{e}_k=0...\left(10\right)$

以下，假设如式(11)、式(12)来定义X_ipjq、Y_ip，将式(10)用矩阵改写成式(13)。

$X_{\mathrm{ipjq}}=\underset{k=1}{\overset{m}{\mathrm{\Σ}}}{x}_{\mathrm{ik}}{t}_p{x}_{\mathrm{jk}}{t}_q...\left(11\right)$

$Y_{\mathrm{ip}}=\underset{k=1}{\overset{m}{\mathrm{\Σ}}}{x}_{\mathrm{ik}}{t}_p{y}_k...\left(12\right)$

                                        …(13)

该方程式一般被称为标准方程式。该标准方程式使用调出法(Gauss-Jordan消去法)等求解w_xy，计算系数种类数据。

图17表示上述系数种类数据的生成方法的概念。由HD信号来生成多个SD信号。例如，将可改变由HD信号来生成SD信号时使用的滤波器的水平频带和垂直频带的参数h、v分别按9个等级来改变，生成合计81种类的SD信号。在这样生成的多个SD信号和HD信号之间进行学习来生成系数种类数据。

图18表示按上述概念生成系数种类数据的系数种类数据生成装置150的结构。

该系数种类数据生成装置150包括输入作为教师信号的HD信号(525p信号/1050i信号)的输入端子151，以及对该HD信号进行水平和垂直的内插处理，获得作为输入信号的SD信号的SD信号生成电路152。

变换方法选择信号作为控制信号被供给到该SD信号生成电路152。在选择第1变换方法(由图1的图像信号处理部110根据525i信号获得525p信号)的情况下，SD信号生成电路152对525p信号实施内插处理来生成SD信号(参照图4)。另一方面，在选择第2变换方法(由图1的图像信号处理部110根据525i信号获得1050i信号)的情况下，SD信号生成电路152对1050i信号实施内插处理来生成SD信号(参照图5)。

此外，参数h、v作为控制信号被供给到SD信号生成电路152。对应于该参数h、v，可改变从HD信号生成SD信号时使用的滤波器的水平频带和垂直频带。这里，有关滤波器的细节，示出几个例子。

例如，可考虑将滤波器由限制水平频带的带通滤波器和限制垂直频带的带通滤波器构成。这种情况下，如图19所示，设计与参数h或v的等级值对应的频率特性，通过进行傅立叶逆变换，可以获得具有与参数h或v的等级值对应的频率特性的一维滤波器。

例如，可考虑将滤波器由限制水平频带的一维高斯滤波器和限制垂直频带的一维高斯滤波器构成。该一维高斯滤波器用式(14)表示。这种情况下，对应于参数h或v的等级值，通过逐级地改变标准偏差σ的值，可以获得具有与参数h或v的等级值对应的频率特性的一维高斯滤波器。

$\mathrm{Out}=\frac{1.0}{\mathrm{\σ}\sqrt{2.0\mathrm{\π}}}{e}^{\frac{-{(4.0x-37)}^2}{2.0{\mathrm{\σ}}^2}}...\left(14\right)$

此外，例如，考虑将滤波器由按参数h、v两方面决定水平和垂直的频率特性的二维滤波器F(h、v)构成。该二维滤波器的生成方法与上述一维滤波器同样，设计与参数h、v的等级值对应的二维频率特性，通过进行二维的傅立叶逆变换，可以获得具有与参数h、v的等级值对应的二维频率特性的二维滤波器。

系数种类数据生成装置150具有根据从SD信号生成电路152输出的SD信号(525i信号)，有选择地取出并输出位于HD信号(1050i信号或525p信号)的关注位置周边的多个SD像素数据的第1～第3抽头选择电路153～155。

这些第1～第3抽头选择电路153～155有与上述图像信号处理部110的第1～第3抽头选择电路121～123同样的结构。通过来自抽头选择控制部156的抽头位置信息来指定这些第1～第3抽头选择电路153～155选择的抽头。

将变换方法选择信号作为控制信号供给抽头选择控制电路156。在选择第1变换方法的情况和选择第2变换方法的情况下，使供给到第1～第3抽头选择电路153～155的抽头位置信息有所不同。此外，将从后述的移动类别检测电路158输出的移动类别的移动信息MV供给抽头选择控制电路156。由此，使供给第2抽头选择电路154的抽头位置信息因移动的大或小而有所不同。

此外，系数种类数据生成装置150具有检测由第2抽头选择电路154有选择地取出的空间类别抽头的数据(SD像素数据)的电平分布图形，根据该电平分布图形来检测空间类别，输出该类别信息的空间类别检测电路157。该空间类别检测电路157有与上述图像信号处理部110的空间类别检测电路124同样的结构。从该空间类别检测电路157输出将作为空间类别抽头的数据的每个SD像素数据的再量化码qi作为表示空间类别的类别信息输出。

此外，系数种类数据生成装置150具有根据第3抽头选择电路155有选择地取出的移动类别抽头的数据(SD像素数据)，检测用于主要表示移动程度的移动类别，输出该移动信息MV的移动类别检测电路158。该移动类别检测电路158有与上述的图像信号处理部110的移动类别检测电路125同样的结构。该移动类别检测电路158根据第3抽头选择电路155有选择地取出的移动类别抽头的数据(SD像素数据)来计算帧间差分，进而对于该差分的绝对值的平均值进行阈值处理后检测作为移动指标的移动类别。

此外，系数种类数据生成装置150具有根据从空间类别检测电路157输出的作为空间类别的类别信息的再量化码qi、以及从移动类别检测电路158输出的移动类别的移动信息MV，获得表示HD信号(525p信号或1050i信号)的关注位置的像素数据所属的类别的类别码CL的类别合成电路159。该类别合成电路159也有与上述图像信号处理部110的类别合成电路126同样的结构。

此外，系数种类数据生成装置150具有根据供给到输入端子151的HD信号获得的作为关注位置的像素数据的各HD像素数据y、与各HD像素数据y分别对应并由第1抽头选择电路153有选择地取出的预测抽头的数据(SD像素数据)xi、以及与各HD像素数据y分别对应并从类别合成电路159输出的类别码CL，按每个类别来生成用于获得系数种类数据w₁₀～w_n9的标准方程式(参照式(13))的标准方程式生成部160。

这种情况下，通过一个HD像素数据y和与其对应的n个预测抽头像素数据的组合来生成学习数据，但随着依次变更对SD信号生成电路152的参数h、v来依次生成逐级地改变水平和垂直频带的多个SD信号，由此，标准方程式生成部160生成记录许多学习数据的标准方程式。

这里，在HD信号和根据该HD信号使频带窄的滤波器起作用而生成的SD信号之间进行学习后算出的系数种类数据为用于获得清晰度高的HD信号的系数种类数据。相反，在HD信号和根据该HD信号使频带宽的滤波器起作用而生成的SD信号之间进行学习后算出的系数种类数据为用于获得清晰度低的HD信号的系数种类数据。如上所述，通过依次生成多个SD信号并注册学习数据，可求出用于获得连续的清晰度的HD信号的系数种类数据。

再有，虽未图示，但通过在第1抽头选择电路153的前级配置同时使用的延迟电路，可以与从该第1抽头选择电路153供给到标准方程式生成部160的SD像素数据xi的定时一致。

此外，系数种类数据生成装置150包括：系数种类数据决定部161，由标准方程式生成部160供给按每个类别生成的标准方程式的数据，按每个类别求解标准方程式，并求各类别的系数种类数据w₁₀～w_n9；以及系数种类存储器162，存储该求出的系数种类数据w₁₀～w_n9。系数种类数据决定部161例如通过调出法等来求解标准方程式，从而求系数种类数据w₁₀～w_n9。

下面说明图18所示的系数种类数据生成装置150的工作情况。将作为教师信号的HD信号(525p信号或1050i信号)供给输入端子151，然后对该HD信号用SD信号生成电路152进行水平和垂直的内插处理，从而生成作为输入信号的SD信号(525i信号)。

这种情况下，在选择第1变换方法(由图1的图像信号处理部110根据525i信号来获得525p信号)的情况下，SD信号生成电路152对525p信号实施内插处理来生成SD信号。另一方面，在选择第2变换方法(由图1的图像信号处理部110根据525i信号来获得1050i信号)的情况下，SD信号生成电路152对1050i信号实施内插处理来生成SD信号。此外，在该情况下，将参数h、v作为控制信号供给SD信号生成电路152，依次生成逐级地改变水平和垂直频带的多个SD信号。

由第2抽头选择电路154从该SD信号(525i信号)中有选择地取出位于HD信号(525p信号或1050i信号)的关注位置周边的空间类别抽头的数据(SD像素数据)。该第2抽头选择电路154根据从抽头选择控制电路156供给的选择后的变换方法、以及与移动类别检测电路158检测的移动类别对应的抽头位置信息，进行抽头的选择。

由该第2抽头选择电路154有选择地取出的空间类别抽头的数据(SD像素数据)被供给到空间类别检测电路157。该空间类别检测电路157对作为空间类别抽头的数据的各SD像素数据实施ADRC处理来获得作为空间类别(主要是用于空间内波形表现的类别分类)的类别信息的再量化码qi(参照式(1))。

此外，由第3抽头选择电路155从SD信号生成电路152生成的SD信号中有选择地取出位于HD信号的关注位置周边的移动类别抽头的数据(SD像素数据)。这种情况下，第3抽头选择电路155根据从抽头选择控制电路156供给的与选择后的变换方法对应的抽头位置信息，进行抽头的选择。

由该第3抽头选择电路155有选择地取出的移动类别抽头的数据(SD像素数据)被供给到移动类别检测电路158。该移动类别检测电路158从作为移动类别抽头的数据的各SD像素数据中获得移动类别(主要用于表示移动的程度的类别分类)的移动信息MV。

该移动信息MV和上述再量化码qi被供给到类别合成电路159。该类别合成电路159从这些移动信息MV和再量化码qi中获得表示HD信号(525p信号或1050i信号)的关注位置的像素数据所属的类别的类别码CL(参照式(3))。

此外，由第1抽头选择电路153从SD信号生成电路152生成的SD信号中有选择地取出位于HD信号的关注位置周边的预测抽头的数据(SD像素数据)。这种情况下，第1抽头选择电路153根据从抽头选择控制电路156供给的与选择后的变换方法对应的抽头位置信息，进行抽头的选择。

然后，从作为供给到输入端子151的HD信号获得的关注位置的像素数据的各HD像素数据y、与各HD像素数据y分别对应并由第1抽头选择电路153有选择地取出的预测抽头的数据(SD像素数据)xi、以及与各HD像素数据y分别对应并从类别合成电路159输出的类别码CL中，标准方程式生成部160按每个类别来生成用于生成系数种类数据w₁₀～w_n9的标准方程式(参照式(13))。

然后，由系数种类数据决定部161求解该标准方程式，求出每个类别的系数种类数据w₁₀～w_n9，将该系数种类数据w₁₀～w_n9存储在按不同类别分配了地址的系数种类存储器162中。

于是，在图18所示的系数种类数据生成装置150中，可以生成存储于图1的图像信号处理部110的信息存储体135的各类别的系数种类数据w₁₀～w_n9。这种情况下，SD信号生成电路152根据选择后的变换方法来使用525p信号或1050i信号而生成SD信号(525i信号)，可以生成与第1变换方法(由图像信号处理部110从525i信号中获得525p信号)和第2变换方法(由图像信号处理部110从525i信号中获得1050i信号)对应的系数种类数据。

下面，说明系数种类数据的生成方法的另一例。在该例中，也假设表示求作为上述式(5)中的系数数据的系数种类数据w₁₀～w_n9的实例。

图20表示该例的概念。由HD信号来生成多个SD信号。例如，将可改变由HD信号来生成SD信号时使用的滤波器的水平频带和垂直频带的参数h、v分别按9个等级来改变，生成合计81种类的SD信号。在这样生成的各SD信号和HD信号之间进行学习，来生成式(4)的估计式的系数数据Wi。然后，使用与各SD信号对应生成的系数数据Wi来生成系数种类数据。

首先，说明估计式的系数数据的求出方法。这里，假设表示通过最小平方法来求式(4)的估计式的系数数据Wi(i＝1～n)的实例。作为一般化的实例，设X为输入数据，W为系数数据，Y为预测值，考虑式(15)的观测方程式。在该式(15)中，m表示学习数据的数目，n表示预测抽头的数目。

XW＝Y                                   …(15)

$X=\left[\begin{array}{cccc}{x}_{11}& x_{12}& ...& x_{1n}\\ x_{21}& x_{22}& ...& x_{2n}\\ ...& ...& ...& ...\\ x_{m1}& x_{m2}& ...& x_{\mathrm{mn}}\end{array}\right],W=\left[\begin{array}{c}{W}_1\\ W_2\\ ...\\ W_n\end{array}\right],Y=\left[\begin{array}{c}{y}_1\\ y_2\\ ...\\ y_m\end{array}\right]$

对按照式(15)的观测方程式收集到的数据使用最小平方法。根据该式(15)的观测方程式，考虑式(16)的残差方程式。

$\mathrm{XW}=Y+E,E=\left[\begin{array}{c}{e}_1\\ e_2\\ ...\\ e_m\end{array}\right]...\left(16\right)$

根据式(16)的残差方程式，各Wi的最大概率值被认为是式(17)的e²为最小的条件成立的情况。即，最好考虑式(18)的条件。

$e^2=\underset{i=1}{\overset{m}{\mathrm{\Σ}}}{e}_i^2...\left(17\right)$

$e_1\frac{\∂e_1}{{\∂W}_i}+e_2\frac{{\∂e}_2}{{\∂W}_i}+\·\·\·+e_m\frac{{\∂e}_m}{{\∂W}_i}=0(i=\mathrm{1,2},\·\·\·,n)...\left(18\right)$

即，根据式(18)的i来考虑n个条件，计算满足这些条件的W₁、W₂、…、W_n就可以。因此，由式(16)的残差方程式，可获得式(19)。而且，由式(19)和式(15)，可获得式(20)。

$\frac{\∂e_i}{{\∂W}_1}=x_{i1},\frac{{\∂e}_i}{{\∂W}_2}=x_{i2},\·\·\·,\frac{{\∂e}_i}{{\∂W}_n}=x_{\mathrm{in}}(i=\mathrm{1,2},\·\·\·,m)...\left(19\right)$

$\underset{i=1}{\overset{m}{\mathrm{\Σ}}}{e}_i{x}_{i1}=0,\underset{i=1}{\overset{m}{\mathrm{\Σ}}}{e}_i{x}_{i2}=0,\·\·\·,\underset{i=1}{\overset{m}{\mathrm{\Σ}}}{e}_i{x}_{\mathrm{in}}=0...\left(20\right)$

然后，由式(16)和式(20)，可获得式(21)的标准方程式。

$\left\{\begin{array}{c}\{\left(\underset{j=1}{\overset{m}{\mathrm{\Σ}}}{x}_{j1}{x}_{j1}\right)w_1+\left(\underset{j=1}{\overset{m}{\mathrm{\Σ}}}{x}_{j1}{x}_{j2}\right)w_2+\·\·\·+\left(\underset{j=1}{\overset{m}{\mathrm{\Σ}}}{x}_{j1}{x}_{\mathrm{jn}}\right)w_n=\left(\underset{j=1}{\overset{m}{\mathrm{\Σ}}}{x}_{j1}{y}_j\right)\\ \{\left(\underset{j=1}{\overset{m}{\mathrm{\Σ}}}{x}_{j2}{x}_{j1}\right)w_1+\left(\underset{j=1}{\overset{m}{\mathrm{\Σ}}}{x}_{j2}{x}_{j2}\right)w_2+\·\·\·+\left(\underset{j=1}{\overset{m}{\mathrm{\Σ}}}{x}_{j2}{x}_{\mathrm{jn}}\right)w_n=\left(\underset{j=1}{\overset{m}{\mathrm{\Σ}}}{x}_{j2}{y}_j\right)\\ \{\left(\underset{j=1}{\overset{m}{\mathrm{\Σ}}}{x}_{\mathrm{jn}}{x}_{j1}\right)w_1+\left(\underset{j=1}{\overset{m}{\mathrm{\Σ}}}{x}_{\mathrm{jn}}{x}_{j2}\right)w_2+\·\·\·+\left(\underset{j=1}{\overset{m}{\mathrm{\Σ}}}{x}_{\mathrm{jn}}{x}_{\mathrm{jn}}\right)w_R=\left(\underset{j=1}{\overset{m}{\mathrm{\Σ}}}{x}_{\mathrm{jn}}{y}_j\right)\end{array}\right....\left(21\right)$

式(21)的标准方程式是能够使与未知数的数目n相同数目的方程式成立的方程式，可以求各Wi的最大概率值。这种情况下，使用调出法等来求解联立方程式。

下面，说明使用与各SD信号对应生成的系数数据，来求系数种类数据的方法。

假设通过使用与参数h、v对应的SD信号的学习，某个类别的系数数据为k_vhi。这里，i是预测抽头的号码。根据该k_vhi，来求该类别的系数种类数据。

各系数数据Wi(i＝1～n)使用系数种类数据w₁₀～w_n9，用上述式(5)表现。这里，对系数数据Wi考虑使用最小平方法，则残差用式(22)表示。

e_whi＝K_vhi-(w_i0+w_i1v+w_i2h+w_i3v²+w_i4vh+w_i5h²+w_i6v³+w_i7v²h+w_i8vh²+w_i9h³)

$=K_{\mathrm{vhi}}-\underset{j=0}{\overset{9}{\mathrm{\Σ}}}{w}_{\mathrm{ij}}{t}_j...\left(22\right)$

这里，t_j示于上述的式(7)。如果将最小平方法用于式(22)，则可获得式(23)。

$\frac{\∂}{{\∂w}_{\mathrm{ij}}}=\underset{v}{\mathrm{\Σ}}\underset{h}{\mathrm{\Σ}}{\left(e_{\mathrm{vhi}}\right)}^2=\underset{v}{\mathrm{\Σ}}\underset{h}{\mathrm{\Σ}}2\left(\frac{{\∂e}_{\mathrm{vhi}}}{\∂w_{\mathrm{ij}}}\right)e_{\mathrm{vhi}}=-\underset{v}{\mathrm{\Σ}}\underset{h}{\mathrm{\Σ}}2t_j{e}_{\mathrm{vhi}}=0...\left(23\right)$

这里，分别按式(24)、式(25)定义X_jk、Y_j时，可将式(23)按式(26)来改写。该式(26)也是标准方程式，通过按调出法等一般解法求解该式，可以计算系数种类数据w₁₀～w_n9。

$X_{\mathrm{jk}}=\underset{v}{\mathrm{\Σ}}\underset{h}{\mathrm{\Σ}}{t}_j{t}_k...\left(24\right)$

$Y_j=\underset{v}{\mathrm{\Σ}}\underset{h}{\mathrm{\Σ}}{t}_j{k}_{\mathrm{vhi}}...\left(25\right)$

图21表示根据图20所示的概念生成系数种类数据的系数种类数据生成装置的150’的结构。在该图21中，对于与图18对应的部分附以同一标号，并省略其详细说明。

系数种类数据生成装置150’具有根据由供给到输入端子151的HD信号获得的作为关注位置的像素数据的各HD像素数据y、分别对应于各HD像素数据y由第1抽头选择电路153有选择地取出的预测抽头的数据(SD像素数据)xi、以及分别从对应于各HD像素数据的类别合成电路159输出的类别码CL，按每个类别生成用于获得系数数据Wi(i＝1～n)的标准方程式(参照式(21))的标准方程式生成部171。

这种情况下，通过一个HD像素数据y和与其对应的n个预测抽头像素数据的组合来生成学习数据，但随着依次变更对SD信号生成电路152的参数h、v来依次生成逐级地改变水平和垂直频带的多个SD信号，在HD信号和各SD信号之间进行各个学习数据的生成。由此，标准方程式生成部171对应于各SD信号，按每个类别生成用于获得系数数据Wi(i＝1～n)的标准方程式。

此外，系数种类数据生成装置150’具有供给由标准方程式生成部171生成的标准方程式的数据，求解该标准方程式，从而求与各SD信号分别对应的各类别的系数数据Wi的系数数据决定部172，以及按每个类别生成用于获得系数种类数据w₁₀～w_n9的标准方程式(参照式(26))的标准方程式生成部173。

此外，系数种类数据生成装置150’具有供给由标准方程式生成部173按每个类别生成的标准方程式的数据，按每个类别求解标准方程式，从而求各类别的系数种类数据w₁₀～w_n9的系数种类数据决定部174；以及存储该求出的系数种类数据w₁₀～w_n9的系数种类存储器162。

图21所示的系数种类数据生成装置150’的其他结构与图18所示的系数种类数据生成装置150的结构相同。

下面说明图21所示的系数种类数据生成装置150’的工作情况。将作为教师信号的HD信号(525p信号或1050i信号)供给输入端子151，然后对该HD信号由SD信号生成电路152进行水平和垂直的内插处理，生成作为输入信号的SD信号(525i信号)。

这种情况下，在选择第1变换方法(由图1的图像信号处理部110从525i信号中获得525p信号)的情况下，SD信号生成电路152对525p信号实施内插处理来生成SD信号。另一方面，在选择第2变换方法(由图1的图像信号处理部110根据525i信号来获得1050i信号)的情况下，SD信号生成电路152对1050i信号实施内插处理来生成SD信号。此外，在该情况下，将参数h、v作为控制信号供给SD信号生成电路152，依次生成逐级地改变水平和垂直频带的多个SD信号。

第2抽头选择电路154从该SD信号(525i信号)中有选择地取出位于HD信号(525p信号或1050i信号)的关注位置周边的空间类别抽头的数据(SD像素数据)。该第2抽头选择电路154根据由抽头选择控制电路156供给的选择后的变换方法、以及与移动类别检测电路158检测的移动类别对应的抽头位置信息，进行抽头的选择。

由该第2抽头选择电路154有选择地取出的空间类别抽头的数据(SD像素数据)被供给到空间类别检测电路157。该空间类别检测电路157对作为空间类别抽头的数据的各SD像素数据实施ADRC处理来获得作为空间类别(主要是用于空间内波形表现的类别分类)的类别信息的再量化码qi(参照式(1))。

此外，由第3抽头选择电路155从SD信号生成电路152生成的SD信号中有选择地取出位于HD信号的关注位置周边的移动类别抽头的数据(SD像素数据)。这种情况下，第3抽头选择电路155根据从抽头选择控制电路156供给的与选择后的变换方法对应的抽头位置信息，进行抽头的选择。

由该第3抽头选择电路155有选择地取出的移动类别抽头的数据(SD像素数据)被供给到移动类别检测电路158。该移动类别检测电路158从作为移动类别抽头的数据的各SD像素数据中获得移动类别(主要用于表示移动的程度的类别分类)的移动信息MV。

该移动信息MV和上述再量化码qi被供给到类别合成电路159。该类别合成电路159从这些移动信息MV和再量化码qi中获得表示HD信号(525p信号或1050i信号)的关注位置的像素数据所属的类别的类别码CL(参照式(3))。

此外，由第1抽头选择电路153从SD信号生成电路152生成的SD信号中有选择地取出位于HD信号的关注位置周边的预测抽头的数据(SD像素数据)。这种情况下，第1抽头选择电路153根据从抽头选择控制电路156供给的与选择后的变换方法对应的抽头位置信息，进行抽头的选择。

然后，从作为供给到输入端子151的HD信号获得的关注位置的像素数据的各HD像素数据y、与各HD像素数据y分别对应并由第1抽头选择电路153有选择地取出的预测抽头的数据(SD像素数据)xi、以及与各HD像素数据y分别对应并从类别合成电路159输出的类别码CL中，标准方程式生成部171分别对应于SD信号生成电路152生成的各SD信号，按每个类别来生成用于获得系数数据Wi(i＝1～n)的标准方程式(参照式(21))。

然后，由系数数据决定部172求解该标准方程式，求出与各SD信号分别对应的各类别的系数数据Wi。标准方程式生成部173根据与各SD信号分别对应的各类别的系数数据Wi，按每个类别生成用于获得系数种类数据w₁₀～w_n9的标准方程式(参照式(26))。

然后，系数种类数据决定部174求解该标准方程式，求各类别的系数种类数据w₁₀～w_n9，将该系数种类数据w₁₀～w_n9存储在按不同类别分配了地址的系数种类存储器162中。

于是，在图21所示的系数种类数据生成装置150’中，可以生成存储于图1的图像信号处理部110的信息存储体135的各类别的系数种类数据w₁₀～w_n9。这种情况下，SD信号生成电路152根据选择后的变换方法来使用525p信号或1050i信号而生成SD信号(525i信号)，可以生成与第1变换方法(由图像信号处理部110从525i信号中获得525p信号)和第2变换方法(由图像信号处理部110从525i信号中获得1050i信号)对应的系数种类数据。

再有，图1的图像信号处理部110使用式(5)的生成式来生成系数数据Wi(i＝1～n)，但例如也可以使用式(27)、式(28)等，而且即使是按次数不同的多项式或其他函数表现的公式，也能够实现。

W₁＝w₁₀+w₁₁v+w₁₂h+w₁₃v²+w₁₄h²+w₁₅v³+w₁₆h³

W₂＝w₂₀+w₂₁v+w₂₂h+w₂₃v²+w₂₄h²+w₂₅v³+w₂₆h³



W_i＝w_i0+w_i1v+w_i2h+w_i3v²+w_i4h²+w_i5v³+w_i6h³



W_n＝w_n0+w_n1v+w_n2h+w_n3v²+w_n4h²+w_n5v³+w_n6h³

                                        …(27)

W₁＝w₁₀+w₁₁v+w₁₂h+w₁₃v²+w₁₄vh+w₁₅h²

W₂＝w₂₀+w₂₁v+w₂₂h+w₂₃v²+w₂₄h+w₂₅h²



W_i＝w_i0+w_i1v+w_i2h+w_i3v²+w_i4vh+w_i5h²



W_n＝w_n0+w_n1v+w_n2h+w_n3v²+w_n4vh+w_n5h²

                                        …(28)

此外，图1的图像信号处理部110设定指定水平清晰度的参数h和指定垂直清晰度的参数v，通过调整这些参数h、v的值能够调整图像的水平和垂直的清晰度，但例如设置指定噪声除去度(噪声降低度)的参数z，通过调整该参数z的值，同样可以调整图像的噪声除去度。

这种情况下，作为生成系数数据Wi(i＝1～n)的生成式，例如可以使用式(29)、式(30)等，而且即使是用次数不同的多项式或其他函数表现的公式，也可以实现。

W₁＝w₁₀+w₁₁z+w₁₂z²+w₁₃z³

W₂＝w₂₀+w₂₁z+w₂₂z²+w₂₃z³

W_i＝w_i0+w_i1z+w_i2z²+w_i3z³



W_n＝w_n0+w_n1z+w_n2z²+w_n3z³

                                        …(29)

W₁＝w₁₀+w₁₁z+w₁₂z²

W₂＝w₂₀+w₂₁z+w₂₂z²



W_i＝w_i0+w_i1z+w_i2z²



W_n＝w_n0+w_n1z+w_n2z²

                                        …(30)

再有，如上所述，包含参数z的生成式的系数数据的系数种类数据与生成包含上述参数h、v的生成式的系数数据的系数种类数据的情况同样，可以由图18所示的系数种类数据生成装置150或图21所示的系数种类数据生成装置150’生成。

该情况下，将参数z作为控制信号供给SD信号生成电路152，对应于该参数z的值，在由HD信号生成SD信号时，可逐级地改变相对于SD信号的噪声附加状态。于是，通过逐级地改变相对于SD信号的噪声附加状态来记录学习数据，可以生成用于获得连续的噪声除去度的系数种类数据。

这里，对于与参数z的值对应的噪声附加方法的细节，示出几个实例。

例如，如图22A所示，将逐级地改变了振幅电平的噪声信号附加在SD信号上，生成噪声电平逐级改变的SD信号。

此外，例如，如图22B所示，将固定振幅电平的噪声信号附加在SD信号上，可逐级地改变附加的画面区域。

例如，如图22C所示，作为SD信号(1画面部分)，准备不包含噪声的信号和包含噪声的信号。然后，在生成标准方程式时，对各个SD信号进行多次学习。

例如，在‘噪声0’时对没有噪声的SD信号进行100次的学习，在‘噪声i’时对没有噪声的SD信号进行30次的学习，同时对有噪声的SD信号进行70次的学习。这种情况下，‘噪声i’的噪声除去度高，成为计算系数种类数据的学习系统。于是，通过逐级改变对于无噪声和有噪声的SD信号的学习次数来进行学习，可以获得用于获得连续的噪声除去度的系数种类数据。

上述未曾说明，但也可以按标准方程式的加法运算形式来实现该方法。

首先，进行计算‘噪声0’～‘噪声i’的估计式的系数数据的学习。此时的标准方程式如上述的式(21)所示。这里，分别按式(31)、式(32)来定义P_ij、Q_j，将式(21)按式(33)改写。这里，x_ij表示第j号的预测抽头位置的SD像素数据的第i号的学习值，y_I表示HD像素数据的第i号的学习值，W_I表示系数。

$P_{\mathrm{ij}}=\underset{p}{\mathrm{\Σ}}{x}_{\mathrm{pi}}{x}_{\mathrm{pj}}...\left(31\right)$

$Q_j=\underset{p}{\mathrm{\Σ}}{x}_{\mathrm{pj}}{y}_p...\left(32\right)$

使用这样的学习，将学习了无噪声的SD信号情况下的式(33)的左边定义为[P1_ij]、右边定义为[Q1_i]，同样地，将学习了有噪声的SD信号情况下的式(33)的左边定义为[P2_ij]、右边定义为[Q2_i]。这样的情况下，按式(34)、式(35)所示来定义[P_aij]、[Q_ai]。其中，a(0≤a≤1)。

[P_aij]＝(1-a)[P1_ij]+a[P2_ij]             …(34)

[Q_ai]＝(1-a)[Q1_i]+a[Q2_i]                …(35)

这里，a＝0的情况下的标准方程式用式(36)表示，它与图22C的‘噪声0’的情况下的标准方程式等价，而a＝0.7的情况与‘噪声i’的标准方程式等价。

[P_aij][W_i]＝[Q_ai]                       …(36)

通过使该a逐级改变来形成各噪声电平的标准方程式，可以获得作为目标的系数种类数据。这种情况下，与图21的系数种类数据生成装置150’中说明的同样，可以根据各噪声电平的标准方程式对各个系数数据计算Wi，使用该各等级的系数数据来求系数种类数据。

此外，通过组合各噪声电平的标准方程式，还可以生成用于获得上述式(13)的系数种类数据的标准方程式。以下具体说明该方法。这里，考虑使用上述的式(30)，来生成求系数种类数据的标准方程式的情况。

预先生成与何种类的参数z对应的噪声电平的SD信号并进行学习，准备按上述的式(34)、式(35)表示的[P]、[Q]。将它们表示为[P_nij]、[Q_ni]。此外，上述的式(7)可按式(37)改写。

t₀＝1，t₁＝z，t₂＝z²                    …(37)

这种情况下，上述的式(24)、式(25)可分别按式(38)、式(39)来改写。对于这些公式，通过求解式(40)，可以求出系数种类数据w_ij。这里，将表示预测抽头的总数的变量改写为m。

$X_{\mathrm{ipjq}}=\underset{z}{\mathrm{\Σ}}{t}_p{t}_q{P}_{\mathrm{zij}}...\left(38\right)$

$Y_{\mathrm{ip}}=\underset{z}{\mathrm{\Σ}}{t}_p{Q}_{\mathrm{zi}}...\left(39\right)$

此外，图1的图像信号处理部110设定指定水平清晰度的参数h和指定垂直清晰度的参数v，通过调整这些参数h、v的值，可调整图像的水平和垂直清晰度，但也可以形成用一个参数来调整水平和垂直清晰度的结构。例如，设定指定水平和垂直清晰度的一个参数r。这种情况下，例如形成r＝1与h＝1、v＝1、r＝2与h＝2、v＝2、…、或r＝1与h＝1、v＝2、r＝2与h＝2、v＝3、…那样的对应关系。这种情况下，作为生成系数数据Wi(i＝1～n)的生成式，使用r的多项式。

此外，图1的图像信号处理部110设定指定水平清晰度的参数h和指定垂直清晰度的参数v，通过调整这些参数h、v的值，可调整图像的水平和垂直清晰度，但同样也可以形成以下结构：设定指定上述水平和垂直清晰度的参数r、以及指定上述噪声除去度(噪声降低度)的参数z，通过调整多种类的参数r、z的值，来调整图像的水平和垂直清晰度和噪声除去度。

这种情况下，作为生成系数数据Wi(i＝1～n)的生成式，例如可以使用式(41)等，而且即使使用次数不同的多项式或其他函数表现的公式，也可以实现。

W₁＝w₁₀+w₁₁r+w₁₂z+w₁₃r²+w₁₄rz+w₁₅z²

    +w₁₆r³+w₁₇r²z+w₁₈rz²+w₁₉z³

W₂＝w₂₀+w₂₁r+w₂₂z+w₂₃r²+w₂₄rz+w₂₅z²

    +w₂₆r³+w₂₇rz+w₂₈rz²+w₂₉z³



W_i＝w_i0+w_i1r+w_i2z+w_i3r²+w_i4rz+w_i5z²

    +w_i6r³+w_i7r²z+w_i8rz²+w_i9z³



W_n＝w_n0+w_n1r+w_n2z+w_n3r²+w_n4rz+w_n5z²

    +w_n6r³+w_n7r²z+w_n8rz²+w_n9z³          …(41)

于是，用于调整参数r、z的用户接口也可以如图2所示构成。用户通过操作控制杆200a，可以在调整画面上移动图符115a的位置，可以任意地调整指定清晰度的参数r的值和指定噪声除去度(噪声减低度)的参数z的值。图24放大表示调整画面115的部分。通过左右移动图符115a来调整决定清晰度的参数r的值，另一方面，通过上下移动图符115a来调整决定噪声除去度的参数z的值。

用户参照显示在显示部111(参照图2)上的调整画面115，可以调整参数r、z，可以容易地进行该调整。再有，也可以在调整画面115上数值显示用户调整过的参数r、z的值。

于是，包含参数r、z的生成式的系数数据的系数种类数据与生成包含上述参数h、v的生成式的系数数据的系数种类数据的情况相同，可以由图18所示的系数种类数据生成装置150或图21所示的系数种类数据生成装置150’生成。

该情况下，将参数r、z作为控制信号供给SD信号生成电路152，对应于该参数r、z的值，在由HD信号生成SD信号时，可逐级改变SD信号的水平及垂直频带、以及相对于SD信号的噪声附加状态。

图23表示与参数r、z的值对应的SD信号的生成例。在该例中，参数r、z分别按9个等级来改变，生成合计81种类的SD信号。再有，也可以按比9个等级多的等级来改变参数r、z。在该情况下，算出的系数种类数据的精度提高，但计算量增加。

此外，图1的图像信号处理部110设定指定水平清晰度的参数h和指定垂直清晰度的参数v，通过调整这些参数h、v的值，可调整图像的水平和垂直清晰度，但除了这些参数h、v以外，还可以形成以下结构：设定指定上述噪声除去度(噪声降低度)的参数z，通过调整这些多种类的参数h、v、z的值，同样可以调整图像的水平和垂直清晰度及噪声除去度。

这种情况下，作为生成系数数据Wi(i＝1～n)的生成式，例如可以使用式(42)等，而且即使是用次数不同的多项式或其他函数表现的公式，也可以实现。

W₁＝w_1-0+w_1-1v+w_1-2h+w_1-3z+w_1-4v²+w_1-5h²+w_1-6z²+w_1-7vh+w_1-8hz+w_1-9zv

    +w_1-10v³+w_1-11h³+w_1-12z³+w_1-13v²h+w_1-14vh²+w_1-15vhz

    +w_1-16vz²+w_1-17h²z+w_1-18hz²+w_1-19z³

W₂＝w_2-0+w_2-1v+w_2-2h+w_2-3z+w_2-4v²+w_2-5h²+w_2-6z²+w_2-7vh+w_2-8hz+w_2-9zv

    +w_2-10v³+w_2-11h³+w_2-12z³+w_2-13v²h+w_2-14vh²+w_2-15vhz

    +w_2-16vz²+w_2-17h²z+w_2-18hz²+w_2-19z³



W_i＝w_i-0+w_i-1v+w_i-2h+w_i-3z+w_i-4v²+w_i-5h²+w_i-6z²+w_i-7vh+w_i-8hz+w_i-9zv

    +w_i-10v³+w_i-11h³+w_i-12z³+w_i-13v²h+w_i-14vh+w_i-15vhz

    +w_i-16vz²+w_i-17h²z+w_i-18hz²+w_i-19z³



W_n＝w_n-0+w_n-1v+w_n-2h+w_n-3z+w_n-4v²+w_n-5h²+w_n-6z²+w_n-7vh+w_n-8hz+w_n-9zv

+w_n-10v³+w_n-11h³+w_n-12z³+w_n-13v²h+w_n-14vh²+w_n-15vhz

+w_n-16vz²+w_n-17h²z+w_n-18hz²+w_n-19z³          …(42)

于是，用于调整参数h、v、z的用户接口也可以如图2所示构成。用户通过操作控制杆200a，可以在调整画面115上移动图符115a的位置，可以任意地调整指定清晰度的参数h、v的值和指定噪声除去度(噪声降低度)的参数z的值。

图26放大表示调整画面115的部分。通过左右移动图符115a来调整决定水平清晰度的参数h的值，通过上下移动图符115a来调整决定垂直清晰度的参数v的值，还通过沿进深方向移动图符115a来调整决定噪声除去度的参数z的值。就沿进深方向移动图符115a而言，例如也可以沿斜方向操作控制杆200a。

这种情况下，通过改变图符115a的大小、颜色的浓淡、或配色等，可以表现进深方向。图中虚线所示的图符115a表示改变其大小，而实线表示的图符115a表示沿进深方向移动的状态。

用户参照显示部111(参照图2)上显示的调整画面115，可以调整参数h、v、z，可以容易地进行该调整。再有，也可以在调整画面115上数值显示用户调整过的参数h、v、z的值。

于是，包含参数h、v、z的生成式的系数数据的系数种类数据与生成包含上述参数h、v的生成式的系数数据的系数种类数据的情况相同，可以由图18所示的系数种类数据生成装置150或图21所示的系数种类数据生成装置150’生成。

该情况下，将参数h、v、z作为控制信号供给SD信号生成电路152，对应于该参数h、v、z的值，在由HD信号生成SD信号时，可逐级改变SD信号的水平、垂直频带、以及相对于SD信号的噪声附加状态。

图25表示与参数h、v、z的值对应的SD信号的生成例。在该例中，参数h、v、z分别按9个等级来改变，生成合计729种类的SD信号。再有，也可以按比9个等级多的等级来改变参数h、v、z。在该情况下，算出的系数种类数据的精度提高，但计算量增加。

再有，例如通过图27所示的图像信号处理装置300，也可以用软件实现图1的图像信号处理部110的处理。

首先，说明图27所示的图像信号处理装置300。该图像信号处理装置300包括控制装置整体工作的CPU301、存储该CPU301的工作程序和系数种类数据等的ROM(read only memory；只读存储器)302、以及构成CPU301的作业区域的RAM(random access memory；随机存取存储器)303。这些CPU301、ROM302和RAM303被分别连接到总线304。

此外，图像信号处理装置300包括通过有线或无线连接因特网等通信网400的通信部308。该通信部308通过接口309被连接到总线304。

此外，图像信号处理装置300包括作为外部存储装置的硬盘驱动器(HDD)305、驱动软盘(R)306的软盘(R)驱动器(FDD)307。这些驱动器305、307被分别连接到总线304。

此外，图像信号处理装置300配有用户接口部。该用户接口部包括接收来自遥控发送机200的遥控信号RM的遥控信号接收电路310、以及LCD(liquide crystal display)等组成的显示器311。接收电路310通过接口312被连接到总线304，同样显示器311通过接口313被连接到总线304。

此外，图像信号处理装置300包括用于输入SD信号的输入端子314、以及用于输出HD信号的输出端子315。输入端子314通过接口316被连接到总线304，输出端子315同样通过接口317被连接到总线304。

这里，如上所述，除了将处理程序和系数种类数据等预先存储在ROM302中之外，也可以从例如因特网等通信网400通过通信部308进行装入，存储在硬盘或RAM303中来使用。此外，也可以用软盘(R)306来提供这些处理程序和系数种类数据等。

此外，除了从输入端子314输入要处理的SD信号之外，也可以预先记录在硬盘中，或从因特网等通信网400经通信部308装入。此外，除了将处理后的HD信号输出到输出端315，也可以将该信号同时供给显示器311来进行图像显示，进而存储在硬盘中，并经通信部308送出至因特网等通信网400。

下面参照图28的流程图，说明图27所示的图像信号处理装置300的用于从SD信号获得HD信号的处理步骤。

首先，在步骤ST1中，开始处理，在步骤ST2中，以帧为单位或以场为单位来输入SD像素数据。在从输入端子314输入该SD像素数据的情况下，将该SD像素数据暂时存储在RAM303中。而在该SD像素数据被记录在硬盘中的情况下，用硬盘驱动器305读出该SD像素数据，暂时存储在RAM303中。然后，在步骤ST3中，判定输入SD像素数据的所有帧或所有场的处理是否结束。在处理结束时，在步骤ST4中，结束处理。另一方面，在处理未结束时，进至步骤ST5。

在该步骤ST5中，用户操作遥控发送机200，例如从RAM303读取已输入的图像质量指定值(例如参数h、v的值等)。然后，在步骤ST6中，使用读取后的图像质量指定值和各类别的系数种类数据，根据生成式(例如式(5))，来生成各类别的估计式(参照式(4))的系数数据Wi。

接着，在步骤ST7中，从步骤ST2中输入的SD像素数据中，取得类别抽头和预测抽头的像素数据，来对应于要生成的各HD像素数据。然后，在步骤ST8中，在已输入的SD像素数据的所有区域中，判定获得HD像素数据的处理是否结束。在结束时，返回到步骤ST2，移动至下一个帧或场的SD像素数据的输入处理。另一方面，在处理未结束时，进至步骤ST9。

在该步骤ST9中，由步骤ST7中取得的类别抽头的SD像素数据来生成类别码CL。然后，在步骤ST10中，使用与该类别码CL对应的系数数据和预测抽头的SD像素数据，根据估计式，生成HD像素数据，然后返回到步骤ST7，重复进行与上述相同的处理。

于是，通过按图28所示的流程图进行处理，对构成已输入的SD信号的SD像素数据进行处理，可以获得构成HD信号的HD像素数据。如上所述，这样处理所得的HD信号被输出到输出端子315，同时供给显示器311来显示其产生的图像，而且供给硬盘驱动器305并记录在硬盘上。

此外，将处理装置的图示省略，但也可以用软件来实现图18的系数种类数据生成装置150中的处理。

下面参照图29的流程图，说明用于生成系数种类数据的处理步骤。

首先，在步骤ST21中，开始处理，在步骤ST22中，选择用于学习的图像质量图形(例如，由参数h、v指定)。然后，在步骤ST23中，对所有的图像质量图形判定学习是否结束。在对于所有的图像质量选择图形未结束学习时，进至步骤ST24。

在该步骤ST24中，以帧为单位或以场为单位来输入已知的HD像素数据。然后，在步骤ST25中，对于所有的HD像素数据判定处理是否结束。在结束时，返回到步骤ST22，选择下一个图像质量图形，重复进行与上述相同的处理。另一方面，在未结束时，进至步骤ST26。

在该步骤ST26中，根据步骤ST22中选择出的图像质量图形，由步骤ST24中输入的HD像素数据来生成SD像素数据。然后，在步骤ST27中，从步骤ST26中生成的SD像素数据中取得类别抽头和预测抽头的像素数据，来对应于步骤ST24输入的各HD像素数据。然后，在步骤ST28中，判定在生成的SD像素数据的所有区域中学习处理是否结束。在结束学习处理时，返回到步骤ST24，进行下一个HD像素数据的输入，重复进行与上述相同的处理，另一方面，在未结束学习处理时，进至步骤ST29。

在该步骤ST29中，由步骤ST27中取得的类别抽头的SD像素数据来生成类别码CL。然后，在步骤ST30中，生成标准方程式(参照式(13))。然后，返回到步骤ST27。

此外，在步骤ST23中，在对所有的图像质量图形结束学习时，进至步骤ST31。在该步骤ST31中，通过用调出法等求解标准方程式来计算各类别的系数种类数据，在步骤ST32中，将该系数种类数据保存在存储器中，然后在步骤ST33中，结束处理。

于是，通过按图29所示的流程图进行处理，按照与图18所示的系数种类数据生成装置150相同的方法，可以获得各类别的系数种类数据。

此外，将处理装置的图示省略，但也可以用软件来实现图21的系数种类数据生成装置150’中的处理。

下面参照图30，说明用于生成系数种类数据的处理步骤。

首先，在步骤ST41中，开始处理，在步骤ST42中，选择用于学习的图像质量图形(例如，由参数h、v指定)。然后，在步骤ST43中，判定对所有的图像质量图形进行的系数数据的计算处理是否结束。在未结束时，进至步骤ST44。

在该步骤ST44中，以帧为单位或以场为单位来输入已知的HD像素数据。然后，在步骤ST45中，对于所有的HD像素数据判定处理是否结束。在未结束时，在步骤ST46中，根据步骤ST42选择出的图像质量图形，由步骤ST44输入的HD像素数据来生成SD像素数据。

然后在步骤ST47中，从步骤ST46中生成的SD像素数据中取得类别抽头和预测抽头的像素数据，来对应于步骤ST44输入的各HD像素数据。然后，在步骤ST48中，判定在生成的SD像素数据的所有区域中学习处理是否结束。在结束学习处理时，返回到步骤ST44，进行下一个HD像素数据的输入，重复进行与上述相同的处理，另一方面，在未结束学习处理时，进至步骤ST49。

在该步骤ST49中，由步骤ST47中取得的类别抽头的SD像素数据来生成类别码CL。然后，在步骤ST50中，生成用于取得系数数据的标准方程式(参照式(21))。然后，返回到步骤ST47。

在上述步骤ST45中，在对所有的图像质量图形的处理结束时，在步骤ST51中，通过用调出法等求解步骤ST50中生成的标准方程式，从而计算各类别的系数数据。然后，返回到步骤ST42，选择下一个图像质量图形，重复进行与上述相同的处理，求出与下一个图像质量图形对应的各类别的系数数据。

此外，在上述步骤ST43中，在对于所有的图像质量图形结束了系数数据的计算处理时，进至步骤ST52。在该步骤ST52中，根据与所有的图像质量图形对应的系数数据，来生成用于求出系数种类数据的标准方程式(参照式(26))。

然后，在步骤ST53中，通过用调出法等求解步骤ST52生成的标准方程式来计算各类别的系数种类数据，在步骤ST54中，将该系数种类数据保存在存储器中，然后在步骤ST55中，结束处理。

于是，通过按图30所示的流程图进行处理，按照与图21所示的系数种类数据生成装置150’相同的方法，可以获得各类别的系数种类数据。

下面，说明本发明的另一实施例。图31表示作为另一实施例的电视接收机100A的结构。该电视接收机100A从广播信号中获得作为SD信号的525i信号，将该525i信号变换成作为HD信号的525p信号或1050i信号，显示该525p信号或1050i信号产生的图像。在该图31中，对于与图1对应的部分附以相同标号。

电视接收机100A是将图1所示的电视接收机100的图像信号处理部100置换为图像信号处理部110A的电视接收机，进行与电视接收机100大致相同的操作。

下面说明图像信号处理部110A的细节。在该图像信号处理部110A中，对于与图1所示的图像信号处理部110对应的部分附以相同标号，并省略其详细说明。

该图像信号处理部110A有信息存储体135A。在该信息存储体135A中，与图1所示的图像信号处理部110中的信息存储体135同样，预先存储用于存储于寄存器130中的操作指定信息、以及用于存储于寄存器131～133中的抽头位置信息。而且，在该信息存储体135A中，预先存储与第1变换方法(525p)和第2变换方法(1050i)分别对应的系数种类数据。该系数种类数据是存储在系数存储器134中的用于生成系数数据的生成式的系数数据。

估计预测运算电路127根据预测抽头的数据(SD像素数据)xi、以及从系数存储器134读出的系数数据Wi，按照式(4)的估计式，来运算要形成的HD像素数据y。这里，如式(43)所示，根据包含参数c的生成式来生成该估计式的系数数据Wi(i＝1～n)。该参数c对应于从类别合成电路126输出的类别码CL。将该生成式的系数数据的系数种类数据w_i0～w_i3按每个变换方法存储在信息存储体135A中。有关该系数种类数据的生成方法将后述。

W_i＝w_i0+w_i1c+w_i2c²+w_i3c³                …(43)

此外，图像信号处理部110A从系统控制器101向空间类别检测电路124、类别合成电路16供给参数P。该参数P是表示再量化位数的参数。

类别合成电路126按上述式(1)的运算来运算作为空间类别的类别信息的再量化码qi，类别合成电路126按式(3)的运算来获得类别码CL，但该参数P的值可用作式(1)、式(3)的再量化位数。通过用户的操作，可改变该参数P的值，例如可以进行P＝1、2、3的变更。

于是，通过变更参数P的值，可变化用类别码CL所示的类别分类精度。例如，在P＝1时分类为2⁶个类别，在P＝2时分类为(2²)⁶＝2¹²个类别，在P＝3时分类为(2³)⁶＝2¹⁸个类别。这里，即使变更参数P的值，为了不改变类别码CL的变化范围，在类别合成电路126进行式(3)的运算时，将运算求出的类别码CL除以(2^P-1)⁶。

此外，图像信号处理部110A具有使用系数种类数据w_i0～w_i3和参数P的值，通过式(43)，按每个类别来生成估计式的系数数据Wi(i＝1～n)的系数生成电路136A。根据上述变换方法的选择信息，将与第1变换方法或第2变换方法对应的系数种类数据w_i0～w_i3从信息存储体135A装入到该系数生成电路136A。此外，从系统控制器101将参数P的值供给该系数生成电路136A。

该系数生成电路136A根据参数P的值来知道需要求出的系数数据Wi的类别的值(类别码CL的值)。例如，在P＝1时知道需要求出系数数据Wi的64个类别的值，通过将这些值代入式(43)的c，可以求出64个类别的系数Wi。同样，在P＝2、P＝3时，可以分别求出系数数据Wi。即使按P＝1的64个类别来学习事先存储在信息存储体135A中的系数种类数据，通过输入P＝2、P＝3，也可以分别求将64个类别修正分类为(2²)⁶个类别、(2³)⁶个类别时的系数数据Wi。这是通过输入P＝2，由64个类别的系数数据来生成(2²)⁶个类别的系数数据，通过输入P＝3，由64个类别的系数数据来生成(2³)⁶个类别的系数数据。

该系数生成电路136A生成的各类别的系数数据Wi(i＝1～n)被存储在系数存储器134中。例如在各垂直消隐期间进行系数生成电路136A中的各类别的系数数据Wi的生成。由此，即使用户通过操作遥控发送机200来变更参数P，也可以将系数存储器134中存储的各类别的系数数据Wi立即变更为与该参数P的值对应的系数数据，可使用户的调整平滑地进行。

图像信号处理部110A如上构成，其他与图1的图像信号处理部110相同。

下面，说明图像信号处理部110A的工作情况。

第2抽头选择电路122从缓冲存储器109中存储的SD信号(525i信号)中有选择地取出空间类别抽头的数据(SD像素数据)。这种情况下，第2抽头选择电路122根据从寄存器132供给的用户选择后的变换方法、以及与移动类别检测电路125检测的移动类别对应的抽头位置信息，来进行抽头的选择。

该第2抽头选择电路122有选择地取出的空间类别抽头的数据(SD像素数据)被供给空间类别检测电路124。该空间类别检测电路124对于作为空间类别抽头的数据的各SD像素数据实施ADRC处理，获得作为空间类别(主要用于空间内的波形表现的类别分类)的类别信息的再量化码qi(参照式(1))。

此外，第3抽头选择电路123从缓冲存储器109中存储的SD信号(525i信号)中有选择地取出移动抽头的数据(SD像素数据)。这种情况下，第3抽头选择电路123根据从寄存器133供给的与用户选择后的变换方法对应的抽头位置信息，来进行抽头的选择。

该第3抽头选择电路123有选择地取出的移动类别抽头的数据(SD像素数据)被供给移动类别检测电路125。该移动类别检测电路125从作为移动类别抽头的数据的各SD像素数据中获得移动类别(主要用于表示移动的程度的类别分类)的移动信息MV。

该移动信息MV和上述再量化码qi被供给类别合成电路126。该类别合成电路126从这些移动信息MV和再量化码qi中获得表示要形成的HD信号(525p信号或1050i信号)的像素数据(关注位置的像素数据)所属的类别的类别码CL(参照式(3))。然后，将该类别码CL作为读出地址信息供给系数存储器134和归一化系数存储器138。

例如在各垂直消隐期间，由系数生成电路136A生成与用户调整后的参数P的值对应的各类别的估计式的系数数据Wi(i＝1～n)，并存储在系数存储器134中。此外，由归一化系数生成电路137生成与系数生成电路136A生成的各类别的系数数据Wi(i＝1～n)对应的归一化系数S，并存储在归一化系数存储器138中。

如上所述，通过读出类别码CL并作为地址信息供给到系数存储器134，从该系数存储器134读出与类别码CL对应的类别的系数数据Wi并供给估计预测运算电路127。此外，由第1抽头选择电路121从存储在缓冲存储器109中的SD信号(525i信号)中有选择地取出预测抽头的数据(SD像素数据)。这种情况下，第1抽头选择电路121根据从寄存器131供给的与用户选择后的变换方法对应的抽头位置信息，进行抽头的选择。该第1抽头选择电路121有选择地取出的预测抽头的数据(SD像素数据)xi被供给到估计预测运算电路127。

估计预测运算电路127根据预测抽头的数据(SD像素数据)xi、以及从系数存储器134读出的系数数据Wi，来运算要形成的HD信号的像素数据、即关注位置的像素数据(HD像素数据)y(参照式(4))。这种情况下，同时生成构成HD信号的4像素数据。

由此，在选择输出525p信号的第1变换方法时，在奇数(o)场和偶数(e)场时，生成与525i信号的行相同位置的行数据L1、以及525i信号的上下行的中间位置的行数据L2(参照图4)。此外，在选择输出1050i信号的第2变换方法时，在奇数(o)场和偶数(e)场时，生成与525i信号的行位置近的行数据L1、L1’、以及距525i信号的行位置远的行数据L2、L2’(参照图5)。

于是，估计预测运算电路127生成的行数据L1、L2(L1’、L2’)被供给到归一化运算电路128。如上所述，通过读出类别码CL并作为地址信息供给归一化系数存储器138，可从该归一化系数存储器138中读出与类别CL对应的归一化系数S、即构成从估计预测运算电路127输出的行数据L1、L2(L1’、L2’)的各HD像素数据y的生成中使用的系数数据Wi(i＝1～n)所对应的归一化系数S，并供给归一化运算电路128。归一化运算电路128将构成从估计预测运算电路127输出的行数据L1、L2(L1’、L2’)的各HD像素数据y分别除以对应的归一化系数S来进行归一化。由此，除去使用系数种类数据按生成式(参照式(43))求估计式(参照式(4))的系数数据时的舍入误差造成的关注位置的信息数据的电平变动。

于是，归一化运算电路128归一化后的行数据L1、L2(L1’、L2’)被供给线性序列变换电路129。然后，该线性序列变换电路129将行数据L1、L2(L1’、L2’)线性序列化来生成HD信号。这种情况下，线性序列变换电路129根据从寄存器130供给的、与用户选择的变换方法对应的操作指示信息来进行操作。因此，在用户选择第1变换方法(525p)时，从线性序列变换电路129输出525p信号。另一方面，在用户选择第2变换方法(1050i)时，从线性序列变换电路129输出1050i信号。

如上所述，系数生成电路136A使用从信息存储体135A装入的系数种类数据w_i0～w_i3，按每个类别来生成估计式的系数数据Wi(i＝1～n)，该系数数据被存储在系数存储器134中。然后，使用从该系数存储器134中与类别码CL对应读出的系数Wi(i＝1～n)，由估计预测运算电路127来运算HD像素数据y。

于是，图像信号处理部110A是由系数生成电路136A使用存储在信息存储体135A中的系数种类数据w_i0～w_i3，通过式(43)的生成式来生成各类别的系数数据Wi的处理部。因此，即使分类的类别数多，也不需要存储大量的系数数据的存储器，可以实现存储器的节省。

此外，一般来说，使类别的分类越细，越可以提高HD信号产生的图像质量。但是，对于学习时的类别分类的精度来说，即使精密地进行类别分类，对于活动图像、静止图像、卡通图像等SD信号来说，也不能提高HD信号产生的图像质量，反而存在降低其输出质量的危险。上述图像信号处理部110A输入决定类别分类精度的参数P的值，所以用户可以调整参数P的值来将HD信号产生的图像质量调整到最合适。

再有，图31所示的电视接收机100A可由用户设定参数P的值，但该参数P的值也可以与从SD信号中检测出的规定特征量(能够区别活动图像、静止图像、卡通图像等)对应而自动地变更。例如，提取表示附加在SD信号中的参数P的值的信息，根据该信息而自动地变更该参数P的值。

图31所示的电视接收机100A用系数生成电路136A来生成各类别的系数数据Wi并存储在系数存储器134中，从该系数存储器134中读出使用与从类别合成电路126输出的类别码CL对应的系数数据Wi，但也可以由系数生成电路136A每次生成与来自类别合成电路126的类别码CL对应的系数数据Wi，估计预测运算电路127也可以使用该系数数据。在这种情况下，不需要系数存储器134。此外，不需要向系数生成电路136A供给参数P。

下面，说明被存储于信息存储体135A的系数种类数据w_i0～w_i3的生成。图32表示用于求系数种类数据w_i0～w_i3的系数种类数据生成装置150A的结构。在图32中，对于与图21对应的部分附以相同标号，并省略其详细说明。

首先，使用图33来说明本例的生成方法的概念。由HD信号生成多个SD信号。然后，在SD信号和HD信号之间进行学习，按每个类别来生成式(4)的估计式的系数数据Wi。然后，使用按每个类别生成的系数数据Wi来生成系数种类数据w_i0～w_i3。

返回到图32，系数种类数据生成装置150A具有根据由供给到输入端子151的HD信号获得的作为关注位置的像素数据的各HD像素数据y、与该各HD像素数据y分别对应并由第1抽头选择电路1 53有选择地取出的预测抽头的数据(SD像素数据)xi、以及与该各HD像素数据y分别对应并从类别合成电路159输出的类别码CL，按每个类别生成用于获得系数数据Wi(i＝1～n)的标准方程式(参照式(21))的标准方程式生成部171A。

此外，系数种类数据生成装置150A具有供给由标准方程式生成部171生成的标准方程式的数据，求解该标准方程式，从而求各类别的系数数据Wi的系数数据决定部172A，以及使用各类别的系数数据Wi，生成用于获得系数种类数据w_i0～w_i3的标准方程式的标准方程式生成部173A。

此外，系数种类数据生成装置150A具有供给由标准方程式生成部173A生成的标准方程式的数据，求解标准方程式，从而求系数种类数据w_i0～w_i3的系数种类数据决定部174A；以及存储该求出的系数种类数据w_i0～w_i3的系数种类存储器162A。

图32所示的系数种类数据生成装置150A的其他结构与图21所示的系数种类数据生成装置150’的结构相同。

下面说明图32所示的系数种类数据生成装置150A的工作情况。将作为教师信号的HD信号(525p信号或1050i信号)供给输入端子151，然后对该HD信号由SD信号生成电路152进行水平和垂直的内插处理，生成作为输入信号的SD信号(525i信号)。

这种情况下，在选择第1变换方法(由图3 1的图像信号处理部110从525i信号中获得525p信号)的情况下，SD信号生成电路152对525p信号实施内插处理来生成SD信号。另一方面，在选择第2变换方法(由图31的图像信号处理部110根据525i信号来获得1050i信号)的情况下，SD信号生成电路152对1050i信号实施内插处理来生成SD信号。

第2抽头选择电路154从该SD信号(525i信号)中有选择地取出位于HD信号(525p信号或1050i信号)的关注位置周边的空间类别抽头的数据(SD像素数据)。该第2抽头选择电路154根据由抽头选择控制电路156供给的选择后的变换方法、以及与移动类别检测电路158检测的移动类别对应的抽头位置信息，进行抽头的选择。

由该第2抽头选择电路154有选择地取出的空间类别抽头的数据(SD像素数据)被供给到空间类别检测电路157。该空间类别检测电路157对作为空间类别抽头的数据的各SD像素数据实施ADRC处理来获得作为空间类别(主要是用于空间内波形表现的类别分类)的类别信息的再量化码qi(参照式(1))。

此外，由第3抽头选择电路155从SD信号生成电路152生成的SD信号中有选择地取出位于HD信号(525p信号或1050i信号)的关注位置周边的移动类别抽头的数据(SD像素数据)。这种情况下，第3抽头选择电路155根据从抽头选择控制电路156供给的与选择后的变换方法对应的抽头位置信息，进行抽头的选择。

由该第3抽头选择电路155有选择地取出的移动类别抽头的数据(SD像素数据)被供给到移动类别检测电路158。该移动类别检测电路158从作为移动类别抽头的数据的各SD像素数据中获得移动类别(主要用于表示移动的程度的类别分类)的移动信息MV。

该移动信息MV和上述再量化码qi被供给到类别合成电路159。该类别合成电路159从这些移动信息MV和再量化码qi中获得表示HD信号(525p信号或1050i信号)的关注位置的像素数据所属的类别的类别码CL(参照式(3))。

此外，由第1抽头选择电路153从SD信号生成电路152生成的SD信号中有选择地取出位于HD信号的关注位置周边的预测抽头的数据(SD像素数据)。这种情况下，第1抽头选择电路153根据从抽头选择控制电路156供给的与选择后的变换方法对应的抽头位置信息，进行抽头的选择。

然后，根据作为供给到输入端子151的HD信号获得的关注位置的像素数据的各HD像素数据y、与各HD像素数据y分别对应并由第1抽头选择电路153有选择地取出的预测抽头的数据(SD像素数据)xi、以及与各HD像素数据y分别对应并从类别合成电路159输出的类别码CL，标准方程式生成部171A按每个类别来生成用于获得系数数据Wi(i＝1～n)的标准方程式(参照式(21))。

然后，由系数数据决定部172A求解该标准方程式，求出各类别的系数数据Wi。标准方程式生成部173A根据各类别的系数数据Wi，生成用于获得系数种类数据w_i0～w_i3的标准方程式。

然后，系数种类数据决定部174A求解该标准方程式，求系数种类数据w_i0～w_i3，将该系数种类数据w_i0～w_i3存储在系数种类存储器162A中。

于是，在图32所示的系数种类数据生成装置150A中，可以生成存储于图31的图像信号处理部110A的信息存储体135A的系数种类数据w_i0～w_i3。这种情况下，SD信号生成电路152根据选择后的变换方法来使用525p信号或1050i信号而生成SD信号(525i信号)，可以生成与第1变换方法(由图像信号处理部1 10A从525i信号中获得525p信号)和第2变换方法(由图像信号处理部110A从525i信号中获得1050i信号)对应的系数种类数据。

使用从教师图像生成学生图像的实例，说明了学习(生成系数数据、系数种类数据)。但是，在图像取得时，利用可以取得教师图像和学生图像的摄像装置等，也可以使用独立获得的教师图像、学生图像来进行学习。

虽省略详细说明，但系数种类数据w_i0～w_i3除了能够用对应于上述图21的系数种类数据生成装置来生成以外，也可以用对应于图18的系数种类数据生成装置来生成。

此外，虽省略详细说明，但与图1的图像信号处理部110中的处理同样，使用图27所示的图像信号处理装置300，也可以用软件来实现图31的图像信号处理部110A中的处理(参照图28的流程图)。

再有，在上述实施例中，作为生成HD信号时的估计式，列举了使用线性一次方程式的情况，但并不限于此，例如也可以使用高次方程式来作为估计式。

在上述实施例中，示出了将SD信号(525i信号)变换成HD信号(525p信号或1050i信号)的实例，但本发明不限于此，不用说，同样适用于使用估计式将第1图像信号变换成第2图像信号的其他情况。

在上述实施例中，示出了信息信号是图像信号的情况，但本发明不限于此。例如，即使信息信号是声音信号的情况下，同样可以采用本发明。

根据本发明，使用包含规定的参数的生成式的系数数据的系数种类数据和输入的参数的值，按照该生成式来生成将第1信息信号变换成第2信息信号时使用的估计式的系数数据，不需要存储大量的系数数据的存储器，可以生成与任意的参数的值对应的估计式的系数数据，可以节省存储器。

如上所述，本发明的产业可利用性在于，例如在将NTSC方式的视频信号变换成高清晰度的视频信号时，可采用本发明的信息信号处理装置、信息信号处理方法、图像信号处理装置和使用该装置的图像显示装置、用于这些装置的系数种类数据生成装置和生成方法、系数数据生成装置和生成方法、以及信息提供媒体。

Claims (20)

1.一种系数种类数据生成装置，生成在以生成式生成系数数据时所使用的系数种类数据，所述系数数据在将多个信息数据组成的第1信息信号变换成多个信息数据组成的第2信息信号时使用的估计式中被使用，其特征在于，该装置包括：

信号处理部件，获得与所述第1信息信号对应的第1学习信号；

参数调整部件，按照所述生成式中包含的参数，调整对由所述第1学习信号获得的输出质量做决定的参数的值；

第1数据选择部件，根据所述第1学习信号，选择位于与所述第2信息信号对应的第2学习信号的关注位置周边的多个第1信息数据；

类别检测部件，根据所述第1数据选择部件选择出的所述多个第1信息数据，检测所述关注位置的信息数据所属的类别；

第2数据选择部件，根据所述第1学习信号，选择位于所述第2学习信号的关注位置周边的多个第2信息数据；

标准方程式生成部件，使用所述类别检测部件检测出的类别、所述第2数据选择部件选择出的所述多个第2信息数据和所述第2学习信号的关注位置的信息数据，按每个类别生成用于获得所述系数种类数据的标准方程式；以及

运算部件，求解所述标准方程式，按每个类别获得所述系数种类数据。

2.如权利要求1所述的系数种类数据生成装置，其特征在于：

所述第2学习信号是比所述第1学习信号质量高的信号，

所述信号处理部件从所述第2学习信号中生成所述第1学习信号。

3.如权利要求2所述的系数种类数据生成装置，其特征在于：

所述第1学习信号为SD信号，所述第2学习信号为HD信号。

4.如权利要求2所述的系数种类数据生成装置，其特征在于：

所述第1学习信号为将噪音附加到所述第2学习信号的信号。

5.一种系数种类数据生成方法，生成在以生成式生成系数数据时所使用的系数种类数据，所述系数数据在将多个信息数据组成的第1信息信号变换成多个信息数据组成的第2信息信号时使用的估计式中被使用，其特征在于，该方法包括：

第1步骤，获得与所述第1信息信号对应的第1学习信号；

第2步骤，根据所述第1学习信号，选择位于与所述第2信息信号对应的第2学习信号的关注位置周边的多个第1信息数据；

第3步骤，根据所述第2步骤选择出的所述多个第1信息数据，检测所述关注位置的信息数据所属的类别；

第4步骤，根据所述第1学习信号，选择位于所述第2学习信号的关注位置周边的多个第2信息数据；

第5步骤，使用所述第3步骤检测出的类别、所述第4步骤选择出的所述多个第2信息数据和所述第2学习信号的关注位置的信息数据，按每个类别生成用于获得所述系数种类数据的标准方程式；以及

第6步骤，求解所述标准方程式，按所述每个类别获得系数种类数据。

6.一种系数种类数据生成装置，生成在以生成式生成系数数据时所使用的系数种类数据，所述系数数据在将多个信息数据组成的第1信息信号变换成多个信息数据组成的第2信息信号时使用的估计式中被使用，其特征在于，该装置包括：

信号处理部件，获得与所述第1信息信号对应的第1学习信号；

参数调整部件，对应于所述生成式中包含的参数，调整对由所述第1学习信号获得的输出质量做决定的参数的值；

第1数据选择部件，根据所述第1学习信号，选择位于与所述第2信息信号对应的第2学习信号的关注位置周边的多个第1信息数据；

类别检测部件，根据所述第1数据选择部件选择出的所述多个第1信息数据，检测所述关注位置的信息数据所属的类别；

第2数据选择部件，根据所述第1学习信号，选择位于所述第2学习信号的关注位置周边的多个第2信息数据；

第1标准方程式生成部件，使用所述类别检测部件检测出的类别、所述第2数据选择部件选择出的所述多个第2信息数据和所述第2学习信号的关注位置的信息数据，按所述类别检测部件检测的类别和所述参数调整部件调整的参数的值的每个组合来生成用于获得所述估计式的系数数据的第1标准方程式；

系数数据运算部件，求解所述第1标准方程式，按所述每个组合获得所述估计式的系数数据；

第2标准方程式生成部件，使用所述系数数据运算部件获得所述每个组合的系数数据，按每个类别生成用于获得所述系数种类数据的第2标准方程式；以及

系数种类数据运算部件，求解所述第2标准方程式，按每个类别获得所述系数种类数据。

7.如权利要求6所述的系数种类数据生成装置，其特征在于：

所述第2学习信号是比所述第1学习信号的质量高的信号，

所述信号处理部件从所述第2学习信号中生成所述第1学习信号。

8.如权利要求7所述的系数种类数据生成装置，其特征在于：

所述第1学习信号为SD信号，所述第2学习信号为HD信号。

9.如权利要求7所述的系数种类数据生成装置，其特征在于：

所述第1学习信号是在所述第2学习信号上附加了噪音的信号。

10.一种系数种类数据生成方法，生成在以生成式生成系数数据时所使用的系数种类数据，所述系数数据在将多个信息数据组成的第1信息信号变换成多个信息数据组成的第2信息信号时使用的估计式中被使用，其特征在于，该方法包括：

第1步骤，获得与所述第1信息信号对应的第1学习信号；

第2步骤，对应于所述生成式中包含的参数，调整对通过所述第1学习信号获得的输出质量做决定的参数的值；

第3步骤，根据所述第1学习信号，选择位于与所述第2信息信号对应的第2学习信号的关注位置周边的多个第1信息数据；

第4步骤，根据所述第3步骤选择出的所述多个第1信息数据，检测所述关注位置的信息数据所属的类别；

第5步骤，根据所述第1学习信号，选择位于所述第2学习信号的关注位置周边的多个第2信息数据；

第6步骤，使用所述第4步骤检测出的类别、所述第5步骤选择出的所述多个第2信息数据和所述第2学习信号的关注位置的信息数据，按类别和参数值的每个组合生成用于获得所述估计式的系数数据的第1标准方程式；

第7步骤，求解所述第1标准方程式，按所述每个组合获得所述估计式的系数数据；

第8步骤，使用所述第7步骤获得的所述每个组合的系数数据，按每个类别生成用于获得所述系数种类数据的第2标准方程式；以及

第9步骤，求解所述第2标准方程式，按所述每个类别获得所述系数种类数据。

11.一种系数种类数据生成装置，生成系数种类数据，所述系数种类数据在将多个信息数据构成的第一信息信号变换为多个信息数据构成的第二信息信号时所使用的估计式中使用的系数数据，以具有所述第二信息信号中对应的第二学习信号的关注位置的信息数据所属的类别所对应的参数的生成式生成时使用，其特征在于，该装置包括：

信号处理部件，获得与所述第1信息信号对应的第1学习信号；

第1数据选择部件，根据所述第1学习信号，选择位于所述第2学习信号的关注位置周边的多个第1信息数据；

类别检测部件，根据所述第1数据选择部件选择出的所述多个第1信息数据，检测所述关注位置的信息数据所属的类别；

第2数据选择部件，根据所述第1学习信号，选择位于所述第2学习信号的关注位置周边的多个第2信息数据；

标准方程式生成部件，使用所述类别检测部件检测出的类别、所述第2数据选择部件选择出的所述多个第2信息数据和所述第2学习信号的关注位置的信息数据，生成用于获得所述系数种类数据的标准方程式；以及

系数种类数据运算部件，求解所述标准方程式来获得所述系数种类数据。

12.如权利要求11所述的系数种类数据生成装置，其特征在于：

所述第2学习信号是比所述第1学习信号的质量高的信号，

所述信号处理部件从所述第2学习信号中生成所述第1学习信号。

13.如权利要求12所述的系数种类数据生成装置，其特征在于：

所述第1学习信号是SD信号，所述第2学习信号是HD信号。

14.如权利要求12所述的系数种类数据生成装置，其特征在于：

所述第1学习信号是在所述第2学习信号中附加了噪声的信号。

15.一种系数种类数据生成方法，用于生成系数种类数据，所述系数种类数据在将多个信息数据构成的第一信息信号变换为多个信息数据构成的第二信息信号时所使用的估计式中使用的系数数据，以具有所述第二信息信号中对应的第二学习信号的关注位置的信息数据所属的类别所对应的参数的生成式生成时使用，其特征在于，该方法包括：

第1步骤，获得与所述第1信息信号对应的第1学习信号；

第2步骤，根据所述第1学习信号，选择位于所述第2学习信号的关注位置周边的多个第1信息数据；

第3步骤，根据所述第2步骤选择出的所述多个第1信息数据，检测所述关注位置的信息数据所属的类别；

第4步骤，根据所述第1学习信号，选择位于所述第2学习信号的关注位置周边的多个第2信息数据；

第5步骤，使用所述第3步骤检测出的类别、所述第4步骤选择出所述多个第2信息数据和所述第2学习信号的关注位置的信息数据，生成用于获得所述系数种类数据的标准方程式；以及

第6步骤，求解所述标准方程式来获得所述系数种类数据。

16.一种系数种类数据生成装置，生成系数种类数据，所述系数种类数据在将多个信息数据构成的第一信息信号变换为多个信息数据构成的第二信息信号时所使用的估计式中使用的系数数据，以具有所述第二信息信号中对应的第二学习信号的关注位置的信息数据所属的类别所对应的参数的生成式生成时使用，其特征在于，该装置包括：

信号处理部件，获得与所述第1信息信号对应的第1学习信号；

第1数据选择部件，根据所述第1学习信号，选择位于所述第2学习信号的关注位置周边的多个第1信息数据；

类别检测部件，根据所述第1数据选择部件选择出的所述多个第1信息数据，检测所述关注位置的信息数据所属的类别；

第2数据选择部件，根据所述第1学习信号，选择位于所述第2学习信号的关注位置周边的多个第2信息数据；

第1标准方程式生成部件，使用所述类别检测部件检测出的类别、所述第2数据选择部件选择出的所述多个第2信息数据和所述第2学习信号的关注位置的信息数据，按所述类别检测部件检测出的每个类别生成用于获得所述估计式的系数数据的第1标准方程式；

系数数据运算部件，求解所述第1标准方程式，按所述每个类别获得所述估计式的系数数据；

第2标准方程式生成部件，使用所述系数数据运算部件获得的所述每个类别的系数数据，生成用于获得所述系数种类数据的第2标准方程式；以及

系数种类数据运算部件，求解所述第2标准方程式，获得所述系数种类数据。

17.如权利要求11所述的系数种类数据生成装置，其特征在于：

所述第2学习信号是比所述第1学习信号的质量高的信号，

所述信号处理部件从所述第2学习信号中生成所述第1学习信号。

18.如权利要求17所述的系数种类数据生成装置，其特征在于：

所述第1学习信号是SD信号，所述第2学习信号是HD信号。

19.如权利要求17所述的系数种类数据生成装置，其特征在于：

所述第1学习信号是在所述第2学习信号中附加了噪音的信号。

20.一种系数种类数据生成方法，用于生成系数种类数据，所述系数种类数据在将多个信息数据构成的第一信息信号变换为多个信息数据构成的第二信息信号时所使用的估计式中使用的系数数据，以具有所述第二信息信号中对应的第二学习信号的关注位置的信息数据所属的类别所对应的参数的生成式生成时使用，其特征在于，该方法包括：

第1步骤，获得与所述第1信息信号对应的第1学习信号；

第2步骤，根据所述第1学习信号，选择位于所述第2学习信号的关注位置周边的多个第1信息数据；

第3步骤，根据所述第2步骤选择出的所述多个第1信息数据，检测所述关注位置的信息数据所属的类别；

第4步骤，根据所述第1学习信号，选择位于所述第2学习信号的关注位置周边的多个第2信息数据；

第5步骤，使用所述第3步骤检测出的类别、所述第4步骤选择出的所述多个第2信息数据和所述第2学习信号的关注位置的信息数据，按每个类别生成用于获得所述估计式的系数数据的第1标准方程式；

第6步骤，求解所述第1标准方程式，按所述每个类别获得所述估计式的系数数据；

第7步骤，使用所述第6步骤获得的所述每个类别的系数数据，生成用于获得所述系数种类数据的第2标准方程式；以及

第8步骤，求解所述第2标准方程式，获得所述系数种类数据。

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