CN1252615C - 存储装置、数据处理设备、方法及系统 - Google Patents

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Abstract

视频处理卡存储抽头发生信息并向视频处理接口提供抽头发生信息，当抽头发生信息和存储在另一视频处理卡中的抽头发生信息一起被使用时，确定预定抽头系数。视频处理接口从所安装的一个视频处理卡和另一视频处理卡的抽头发生信息产生抽头系数。视频处理接口提取具有用于预测目标像素的预测抽头的视频数据和具有用于分类目标数据的类抽头的视频数据，类根据类抽头来分类目标数据。视频处理接口根据抽头系数和目标像素的类的预测抽头来确定目标像素。

Description

存储装置、数据处理设备、方法及系统
技术领域
本发明涉及一种存储装置、数据处理设备、数据处理方法、程序、存储介质和数据处理系统，本发明尤其涉及一种用于使电视接收机执行添加方式(add-on fashion)的改进功能的存储装置、数据处理设备、数据处理方法、程序、存储介质和数据处理系统。
背景技术
响应电视广播信号，电视接收机呈现对应于电视广播信号的图像并提供与图像关联的相应声音输出。
Y/C分离处理和其它信号处理迅速发展，连续开发出执行优异质量的信号处理的改进的电视接收机并被商品化。
即使是比用户目前所拥有的型号更先进的电视接收机可以买到，用户也不能享受到改进的功能，除非用户用新型号更新当前的电视接收机。
在计算机领域中，可以装配具有预定功能的卡，诸如视频处理卡或音频处理卡。可以在计算机中安装接收电视信号并执行MPEG编码操作的视频处理卡。该计算机实时记录电视广播程序，同时将该程序MPEG编码。
计算机中，希望提供新功能的卡可以适合电视接收机。用户购买能执行信号处理的卡并将其装配在他或她的电视接收机中。这样，用户享受新的功能而不需购买新型号。
如果具有改进功能的新卡在购买了具有某一信号处理功能的先前的卡之后上市，先前的卡就过时了。
信号处理技术快速发展，一种高度改进的卡会迅速替代另一种。这样用户购买卡的动机就减少了。
如果可以利用先前购买的卡的功能，或者如果通过在先前购买的卡上再添加新购买的卡，使电视接收机的功能得到改进，用户购买板的动机就会增加。
发明内容
因此，本发明的目的是以添加方式(add-on fashion)改进电视接收机的功能。
在本发明的第一方面，一种存储装置包括：抽头发生信息存储单元，存储抽头发生信息，抽头发生信息用于产生抽头系数，抽头系数用于数据转换处理处理的每个预定的类，数据转换处理处理将第一数据转换为质量等级(quality level)比第一数据更高的第二数据；抽头系数发生器，在数据处理设备的控制下，从抽头发生信息产生抽头系数；抽头提取器，从数据处理设备提供的第一数据提取预测抽头(predictive tap)，预测抽头用于预测第二数据中感兴趣的(interest)目标数据(targe tdata)；类抽头(class tap)提取器，从数据处理设备提供的第一数据提取类抽头，类抽头用于将目标数据分类到多个类(class)的一个类中；类分类器(class classifier)，根据类抽头分类目标数据；和预测器，从抽头系数和目标数据的类的预测抽头预测目标数据并向数据处理设备提供目标数据。
在本发明的第二方面，数据处理方法包括：抽头系数发生步骤，在数据处理设备的控制下从抽头发生信息产生抽头系数；预测抽头提取步骤，从数据处理设备提供的第一数据，提取用于预测目标数据的预测抽头，目标数据是第二数据中感兴趣的数据；类抽头提取步骤，从数据处理设备提供的第一数据，提取类分类中所使用的类抽头，类分类将目标数据分类到多个类的一个类中；类分类步骤，根据类抽头将目标数据分类到多个类中；和预测步骤，从抽头系数和目标数据的类的预测抽头来预测目标数据，并将目标数据提供给数据处理设备。
在本发明的第三方面，计算机程序包括：抽头系数发生步骤，在数据处理设备的控制下，从抽头发生信息产生抽头系数；预测抽头提取步骤，从数据处理设备提供的第一数据，提取预测目标数据时所使用的预测抽头，目标数据是第二数据中感兴趣的数据；类抽头提取步骤，从数据处理设备提供的第一数据提取类分类时所使用的类抽头，类分类将目标数据分类到多个类的一个类中；类分类步骤，根据类抽头将目标数据分类到多个类中；和预测步骤，从抽头系数和目标数据的类的预测抽头来预测目标数据，并将目标数据提供给数据处理设备。
在本发明的第四方面，存储介质存储数据处理方法的计算机程序，包括：抽头系数发生步骤，在数据处理设备的控制下，从抽头发生信息产生抽头系数；预测抽头提取步骤，从数据处理设备提供的第一数据提取预测目标数据时所使用的预测抽头，目标数据是第二数据中感兴趣的数据；类抽头提取步骤，从数据处理设备提供的第一数据提取类分类时所使用的类抽头，类分类将目标数据分类到多个类的一个类中；类分类步骤，根据类抽头将目标数据分类到多个类中；和预测步骤，从抽头系数和目标数据的类的预测抽头来预测目标数据，并将目标数据提供给数据处理设备。
在本发明的第五方面，数据处理设备包括：加载和卸载单元，在上面装配第一到第N存储装置；抽头系数发生控制单元，控制从装配在加载和卸载单元上的第一到第N′存储装置(N′≤N)中的抽头发生信息产生抽头系数；输入和输出路由设定单元，设定用于第一到第N′存储装置中的每一个存储装置的数据输入和输出路由；和数据提供控制单元，根据输入和输出路由设定单元设定的输入和输出路由，控制在第一到第N′存储装置中从一个存储装置向另一装置的数据供应。
在本发明的第六方面，数据处理方法包括：抽头系数发生控制步骤，控制从装配在加载和卸载单元上的第一到第N′存储装置(N′≤N)中的抽头发生信息产生抽头系数；输入和输出路由设定步骤，设定用于第一到第N′存储装置中每一个存储装置的数据输入和输出路由；和数据提供控制步骤，根据输入和输出路由设定步骤设定的输入和输出路由，控制在第一到第N′存储装置中，从一个存储装置向另一装置的数据提供。
在本发明的第七方面，用于数据处理方法的计算机程序包括：抽头系数发生控制步骤，控制从装配在加载和卸载单元上的第一到第N′存储装置(N′≤N)中的抽头发生信息产生抽头系数；输入和输出路由设定步骤，设定用于第一到第N′存储装置中每一个存储装置的数据输入和输出路由；和数据提供控制步骤，根据输入和输出路由设定步骤设定的输入和输出路由，控制从一个存储装置向第一到第N′存储装置中的另一装置的数据提供。
在本发明的第八方面，存储介质存储用于数据处理方法的计算机程序，包括：抽头系数发生控制步骤，控制从装配在加载和卸载单元上的第一到第N′存储装置(N′≤N)中的抽头发生信息产生抽头系数；输入和输出路由设定步骤，设定用于第一到第N′存储装置中每一个存储装置的数据输入和输出路由；和数据提供控制步骤，根据输入和输出路由设定步骤设定的输入和输出路由，控制从一个存储装置向第一到第N′存储装置中的另一装置的数据提供。
在本发明的第九方面，数据处理系统包括：第一到第N存储装置，存储抽头发生信息，抽头发生信息用于产生抽头系数，抽头系数用于数据转换处理的每个预定的类，数据转换处理将第一数据转换为质量等级比第一数据更高的第二数据；和数据处理设备，允许第一到第N存储装置可分离地安装在里面。第一到第N存储装置均包括：抽头发生信息存储单元，存储用于产生抽头系数的抽头发生信息；抽头系数发生器，在数据处理设备的控制下从抽头发生信息产生抽头系数；抽头提取器，从数据处理设备提供的第一数据提取预测抽头，预测抽头用于预测目标数据，目标数据是第二数据中感兴趣的数据；类抽头提取器，从数据处理设备提供的第一数据提取类抽头，类抽头用于将目标数据分类到多个类的一个类中；类分类器，根据类抽头来分类目标数据；和预测器，从抽头系数和目标数据的类的预测抽头预测目标数据，并向数据处理设备提供目标数据。数据处理设备包括：加载和卸载单元，在上面装配所有第一到第N存储装置；抽头系数发生控制单元，控制从装配在加载和卸载单元上的第一到第N′存储装置(N′≤N)中的抽头发生信息产生抽头系数；输入和输出路由设定单元，设定用于第一到第N′存储装置中每一个存储装置的数据输入和输出路由；和数据提供控制单元，根据输入和输出路由设定单元设定的输入和输出路由，控制从一个存储装置向第一到第N′存储装置中的另一装置的数据提供。
在本发明的第十方面，存储装置包括：抽头发生信息存储单元，存储抽头发生信息，抽头发生信息用于产生抽头系数，抽头系数用于数据转换处理的每个预定的类，数据转换处理将第一数据转换为质量等级比第一数据更高的第二数据，从存储在存储装置中的抽头发生信息和存储在另一存储装置中的抽头发生信息产生抽头系数；抽头发生信息提供单元，向数据处理设备提供抽头发生信息。
在本发明的第十一方面，数据处理设备包括：加载和卸载单元，在上面装配所有第一到第N存储装置；抽头系数发生器单元，从装配在加载和卸载单元上的第一到第N′存储装置(N′≤N)中的抽头发生信息产生抽头系数；预测抽头提取器，提取具有预测抽头的第一数据，预测抽头用于预测目标数据，目标数据是第二数据中感兴趣的数据；类抽头提取器，提取具有类抽头的第一数据，类抽头用于将目标数据分类到多个类的一个类中；类分类器，根据类抽头分类目标数据；和预测器，根据抽头系数和目标数据的类的预测抽头来预测目标数据。
在本发明的第十二方面，数据处理方法包括：抽头系数发生步骤，从安装在数据处理设备中的第一到第N′存储装置(N′≤N)中的抽头发生信息产生抽头系数；预测抽头提取步骤，提取具有预测抽头的第一数据，预测抽头用于预测目标数据，目标数据是第二数据中感兴趣的数据；类抽头提取步骤，提取具有类抽头的第一数据，类抽头用于将目标数据分类到多个类的一个类中；类分类步骤，根据类抽头来分类目标数据；和预测步骤，根据抽头系数和目标数据的类的预测抽头来预测目标数据。
在本发明的第十三方面，数据处理方法的计算机程序包括：抽头系数发生步骤，从安装在数据处理设备中的第一到第N′存储装置(N′≤N)中的抽头发生信息产生抽头系数；预测抽头提取步骤，提取具有预测抽头的第一数据，预测抽头用于预测目标数据，目标数据是第二数据中感兴趣的数据；类抽头提取步骤，提取具有类抽头的第一数据，类抽头用于将目标数据分类到多个类的一个类中；类分类步骤，根据类抽头来分类目标数据；和预测步骤，根据抽头系数和目标数据的类的预测抽头来预测目标数据。
在本发明的第十四方面，存储介质存储用于数据处理方法的计算机程序，包括：抽头系数发生步骤，从安装在数据处理设备中的第一到第N′存储装置(N′≤N)中的抽头发生信息产生抽头系数；预测抽头提取步骤，提取具有预测抽头的第一数据，预测抽头用于预测目标数据，目标数据是第二数据中感兴趣的数据；类抽头提取步骤，提取具有类抽头的第一数据，类抽头用于将目标数据分类到多个类的一个类中；类分类步骤，根据类抽头来分类目标数据；和预测步骤，根据抽头系数和目标数据的类的预测抽头来预测目标数据。
在本发明的第十五方面，数据处理系统包括：第一到第N存储装置，存储抽头发生信息，抽头发生信息用于产生抽头系数，抽头系数用于数据转换处理的每个预定的类，数据转换处理将第一数据转换为质量等级比第一数据更高的第二数据；和数据处理设备，在上面可分离地安装第一到第N存储装置。第一到第N存储装置均包括：抽头发生信息存储单元，存储用于产生抽头系数的抽头发生信息，从抽头发生信息和存储在另一存储装置中的抽头发生信息产生抽头系数；和抽头发生信息提供单元，向数据处理设备提供抽头发生信息。数据处理设备包括：加载和卸载单元，在上面装配第一到第N存储装置的每一个存储装置；抽头系数发生器，从装配在加载和卸载单元上的第一到第N′存储装置(N′≤N)中的抽头发生信息产生抽头系数；预测抽头提取器，提取具有预测抽头的第一数据，预测抽头用于预测目标数据，目标数据是第二数据中感兴趣的数据；类抽头提取器，提取具有类抽头的第一数据，类抽头用于将目标数据分类到多个类的一个类中；类分类器，根据类抽头来分类目标数据；和预测器，根据抽头系数和目标数据的类的预测抽头来预测目标数据。
根据本发明的第一到第四方面，在数据处理设备的控制下，从抽头发生信息产生抽头系数。从数据处理设备提供的第一数据提取预测抽头和类抽头，预测抽头用于预测第二数据中感兴趣的目标数据，类抽头用于将目标数据分类到多个类的一个类中。根据类抽头分类目标数据，根据抽头系数和目标数据的类的预测抽头预测目标数据，然后将其馈送到数据处理设备。
根据本发明的第一、第六、第七和第八方面，控制从装配在加载和卸载单元上的第一到第N′存储装置(N′≤N)中的抽头发生信息产生抽头系数，设定用于所有第一到第N′存储装置的数据输入和输出路由。根据输入和输出路由设定单元设定的输入和输出路由，控制在第一到第N′存储装置中从一个存储装置向另一装置的数据提供。
根据本发明第九方面的数据处理系统，在数据处理设备的控制下，从所有第一到第N存储装置中的抽头发生信息产生抽头系数。从数据处理设备提供的第一数据提取预测抽头和类抽头，预测抽头用于预测第二数据中感兴趣的目标数据，类抽头用于将目标数据分类到多个类的一个类中。根据类抽头来分类目标数据。从抽头系数和目标数据的类的预测抽头来预测目标数据，然后将其馈送到数据处理设备。在数据处理设备中，在装配在上面的第一到第N′存储装置(N′≤N)中控制从抽头发生信息产生抽头系数。分别为第一到第N′存储装置中的每个装置设定数据输入和输出路由。用设定的输入和输出路由，在第一到第N′存储装置之间控制从一个存储装置到另一存储装置的数据提供。
根据第十方面的存储装置，抽头发生信息存储单元存储抽头发生信息，抽头发生信息用于产生抽头系数，抽头系数用于数据转换处理的每个预定的类，数据转换处理将第一数据转换为质量等级比第一数据更高的第二数据。从存储装置中的抽头发生信息和另一存储装置中的抽头发生信息产生抽头系数。然后将抽头发生信息馈送到数据处理设备。
根据本发明的第十一到第十四方面，从装配在加载和卸载单元上的第一到第N′存储装置(N′≤N)中的抽头发生信息产生抽头系数。提取具有预测抽头的第一数据，预测抽头用于预测目标数据，目标数据是第二数据中感兴趣的数据。提取具有类抽头的第一数据，类抽头用于将目标数据分类到多个类的一个类中。根据类抽头来分类目标数据。根据抽头系数和目标数据的类的预测抽头来预测目标数据。
根据本发明第十五方面的数据处理系统，第一到第N存储装置均存储抽头发生信息，抽头发生信息用于产生抽头系数。从存储装置中的抽头发生信息和存储在另一存储装置中的抽头发生信息产生抽头系数。向数据处理设备提供抽头发生信息。从装配在加载和卸载单元上的第一到第N′存储装置(N′≤N)中的抽头发生信息产生抽头系数。提取具有预测抽头的第一数据，预测抽头用于预测目标数据，目标数据是第二数据中感兴趣的数据。提取具有类抽头的第一数据，类抽头用于将目标数据分类到多个类的一个类中。根据类抽头来分类目标数据。根据抽头系数和目标数据的类的预测抽头来预测目标数据。
附图说明
图1是说明根据本发明一个实施例的电视接收机的结构的透视图；
图2是电视接收机的主要部件的后视图；
图3是主要部件的电路框图；
图4是遥控器的平面图；
图5是说明视频处理接口40的第一结构的框图；
图6是说明视频处理卡13的第一结构的框图；
图7是说明视频接口40的处理的流程图；
图8是说明视频处理卡13的处理的流程图；
图9是说明用于确定抽头系数的学习装置的框图；
图10是说明用于确定抽头系数的学习处理的流程图；
图11是说明用于确定系数种子数据(coefficient seed data)的学习装置的结构的框图；
图12是说明用于确定系数种子数据的学习处理的流程图；
图13说明了从学习数据和训练数据产生的抽头系数和系数种子数据；
图14说明了存储在视频处理卡13中的系数种子数据的发生方法；
图15说明了存储在视频处理卡13中的系数种子数据的发生方法；
图16说明了存储在视频处理卡13中的系数种子数据的发生方法；
图17说明了视频处理卡131的处理；
图18说明了视频处理卡131和132的处理；
图19说明了用于从差数据(difference data)产生系数种子数据的发生方法；
图20是说明视频处理卡13的第二结构的框图；
图21说明了视频处理卡131的处理；
图22说明了视频处理卡131和132的处理；
图23说明了视频处理卡131的实存储空间(real memory space)；
图24说明了视频处理卡131的实存储空间；
图25说明了视频处理卡132的实存储空间；
图26说明了在其虚拟存储空间中存储抽头系数的视频处理卡131和132；
图27是说明视频处理卡13的处理的流程图；
图28说明了存储在视频处理卡13中的系数种子数据的生成方法；
图29说明了存储在视频处理卡13中的系数种子数据的生成方法；
图30说明了存储在视频处理卡13中的系数种子数据的生成方法；
图31说明了存储在视频处理卡13中的系数种子数据的生成方法；
图32是说明视频处理接口40的第二结构的框图；
图33是说明视频处理卡13的第三结构的框图；
图34是说明视频处理接口40的处理的流程图；
图35是说明视频处理卡13的处理的流程图；
图36是解释类的数量随所装配的视频处理卡13的数量增加的图表；
图37说明了视频处理卡131和视频处理接口40的处理；
图38说明了视频处理卡131和132以及视频处理接口40的处理；
图39说明了视频处理卡131和132以及视频处理接口40的处理；
图40说明了在第一合成类码(synthesis class code)和第二合成类码的抽头数量之间的关系；
图41是说明产生抽头发生信息的方法的流程图；
图42是说明视频处理接口40和系数发生器136的处理的流程图；
图43是说明视频处理接口40的第三结构的框图；
图44是说明视频处理卡13的第四结构的框图；和
图45是说明实现本发明的计算机的一个实施例的结构的框图。
具体实施方式
图1是本发明的一个实施例的电视接收机的外形图。
如图所示，电视接收机包括主要单元1和遥控器2。
在主要单元1的前面装配CRT(Cathode Ray Tube，阴极射线管)11，在CRT11上呈现诸如电视节目的视频。
在主要单元1的底部布置6个槽121到126。视频处理卡13i装入槽12i中或从槽12i卸载。
在图1所示的实施例中，在缺省设置中，已经在6个槽121到126中的槽121装配了视频处理卡131。用盖子将槽121盖上，使得视频处理卡131不易拔出。
虽然在图1所示的实施例中布置了6个槽121到126，但是槽的数量不限于6个。可以使用5个或5个以下的槽，或者7个或7个以上的槽。
视频处理卡13是IC(集成电路)卡或存储卡，它向电视接收机的主要单元1添加功能。将视频处理卡13插入槽12i中，用户享受了下述多种功能。
视频处理卡13遵循诸如PCMCIA(个人计算机存储卡国际联盟)标准的现有标准。或者，视频处理卡13可以是遵循诸如室内(in-house)标准的任何其它标准的视频处理卡。
遥控器2被操作用来改变接收频道或音量控制设置，或者向主要单元1输入其它命令。响应操作输入，遥控器2发射红外光(infrared light)。主要单元1接收红外光，执行响应遥控器2的操作的过程。
遥控器2可以使用遵循蓝牙(商标名)的无线电波来代替红外光。
图2是图1的主要单元1的后视图。
天线端子21、输入端子22和输出端子23布置在主要单元1的背面，天线(未示出)通过电缆与天线端子21连接，输入端子22用于在主要单元1中接收视频和音频信号，输出端子23用于从主要单元1输出视频和音频信号。
如图1表示的实施例中所示的布置在主要单元1的前面板上的槽121到126可以布置在如图2所示的主要单元1的后面板上。
与其将所有的槽121到126都安装在前面板或后面板上，不如将一些槽布置在前面板上，其余的槽布置在后面板上。
视频处理卡13i可以被构造成类似于PCI卡，PCI卡一般用作计算机的扩充存储器。这种情况下，槽12i必须构造成能容纳PCI卡。
图3是图1的主要单元1的电路框图。
调谐器31通过天线端子21从天线(未示出)接收信号。在控制器37的控制下，调谐器31检测并解码在预定频道上的电视广播信号，并向A/D(模/数)转换器32提供解码后信号。
A/D转换器32对来自调谐器31的电视广播信号进行模/数转换，并向y/C分离器33提供得到的数字信号的视频数据。
A/D转换器32还向扬声器(未示出)输出电视广播信号的音频数据。
Y/C分离器33对来自A/D转换器32的视频数据执行Y/C分离处理，并将Y/C分离后的信号馈送到选择器34。在控制器37的控制下，选择器34在Y/C分离器33提供的视频数据和通过输入端子22提供的视频数据之间进行选择，然后将所选择的视频数据馈送到帧存储器35。
帧存储器35存储从选择器34馈送的视频数据，并将该视频数据馈送到输出端子23和矩阵转换器36。帧存储器35存储从选择器34提供的视频数据，然后将所存储的视频数据馈送到视频处理接口40。而且，帧存储器35在进行预定视频处理之后存储来自视频处理接口40的视频数据，然后将该视频数据馈送到输出端子23和矩阵转换器36。
帧存储器35包含至少第一到第四存储体(bank)，用于存储视频数据的一个帧(字段)。帧存储器35在第一存储体和第二存储体上交替存储来自选择器34的视频数据。从第一和第二存储体之一读取视频数据并将其馈送到视频处理接口40，所述存储体中没有从选择器34写入的视频数据。帧存储器35在第三和第四存储体上交替存储从视频处理接口40输出的视频数据。从第三和第四存储体之一读取视频数据并将其馈送到矩阵转换器36，所述存储体中没有从视频处理接口40写入的视频数据。
帧存储器35以这种方式执行存储体转换，从而向其写入从选择器34提供的视频数据，从其将视频数据读到视频处理接口40中，从视频处理接口40向其写入视频数据，并实时从其读取视频数据到矩阵转换器36。
矩阵转换器36将从帧存储器35提供的视频数据转换为RGB视频数据，然后，将RGB视频数据转换为模拟数据。从矩阵转换器36输出的视频数据馈送到CRT11。
控制器37包括CPU37A，EEPROM37B，和RAM37C，并控制调谐器31、选择器34、通信接口38和视频处理接口40。
在存储在CPU37A和EEPROM37B中的程序的控制下执行多种处理。如此控制调谐器31、选择器34、通信接口38和视频处理接口40。CPU37A执行响应从IR(红外线)接口39馈送的命令的处理。CPU37A控制通信接口38，从而通过，例如，电话线，来访问服务器(未示出)，并从服务器获取升级程序和所需数据。
EEPROM37B存储甚至在电源断开之后也必须存储的程序和数据。可以通过简单地用新程序和数据重写(overwriting)现有程序和数据来执行程序升级。
RAM37C在操作时暂时存储CPU37A所需数据和程序。
例如，通信接口38包括模拟调制解调器、ADSL(非对称数字用户线)调制解调器、DSU(数字服务单元)、TA(终端适配器)、LAN(局域网)等。在控制器37的控制下，通信接口38通过电话线或其它通信线路控制通信。
响应来自遥控器2的红外光，IR接口39将红外光光电转换为电信号并将电信号馈送到控制器37。
视频处理接口40有槽121到126，其中，分别插有视频处理卡131到136。与视频处理卡13i一起插入槽12i中，视频处理接口40对存储在帧存储器35中的视频数据执行视频处理(数据转换处理)，将在下面描述。
如图3所示的实施例中，视频处理卡13i插入槽12i中。视频处理卡13i可以插入6个槽121到126的任何一个中。本实施例中，为了简化说明，视频处理卡13i插入槽12i中。
本实施例中，视频处理接口40有6个槽121到126，可以分别在其中插入六种类型的视频处理卡131到136。在图3所示的实施例中，分别在槽121到123中插入三种类型的视频处理卡131到133。
本实施例中，槽12i在其中有预定端子。将视频处理卡13i放入其中与这些端子物理接触，视频处理卡13i与视频处理接口40电连接，在其间交换多条数据。或者，可以用无线电通信来执行在视频处理卡13i和视频处理接口40之间的数据交换。
图4是遥控器2的平面图。
选择按钮开关51在8个方向上操作，即，垂直上和下、水平左和右、4个对角线方向(方向性操作)。选择按钮开关51可以相对于遥控器2的上表面垂直按下(选择操作)。操作菜单按钮开关54用来在主要单元1的CRT11上呈现菜单屏幕，在菜单屏幕上输入用于执行预定处理的多种设置和命令。
当呈现菜单屏幕时，光标出现在CRT11上，指向菜单的项目。当选择按钮开关51操作用于方向性操作时，光标在对应于方向性操作的方向上移动。如果在使用置于预定项目上的光标，进行的选择操作中，选择按钮开关51被操作，则输入相应项目的选择。可以在菜单上呈现图标。当选择按钮开关51点击图标时，执行选择操作。
操作退出按钮开关55，从菜单屏幕返回标准屏幕。
操作音量按钮开关52用于高音量设置或低音量设置。操作频道上/下按钮开关53，将接收频道变为高频道号或低频道号。
操作标为0到9的数字按钮开关58以输入相应数字。每个数字按钮开关58的操作之后，按下ENTER按钮开关57，以实际输入相应数字。当切换频道时，在主要单元1的CRT11的屏幕上的OSD(On-Screen Display，屏幕显示)中呈现新的频道号，持续预定时间。显示按钮56打开和关闭当前选择的频道号和音量级的OSD。
TV/视频转换按钮59用于在来自调谐器31的信号和来自输入端子22的信号之间切换向主要单元1的输入。操作TV/DSS转换按钮60以在TV模式和DSS模式之间切换，TV模式用于通过调谐器31接收地波(ground wave)，DSS模式(数字卫星系统(Hughes Communication的商标名)用于接收卫星广播。当操作数字按钮开关58来执行频道转换时，存储频道转换之前的频道。跳转按钮开关61用于返回先前的频道。
当以两种或多种语言进行广播时，语言按钮62用于选择预定语言。操作指南(Guide)按钮开关63以在CRT11上显示EPG(Electronic ProgramGuide，电子节目单)。操作设定(Favorite)按钮开关64以选择用户所喜爱的预定频道。
有线按钮开关65、TV开关66和DSS按钮开关67用于切换命令代码所指示的设备类别，所述命令代码对应于由遥控器2发射的红外光。具体地说，除了电视接收机的主要单元1之外，遥控器2能遥控STB(Set Top Box，机顶盒)或IRD(Integrated Received Decorder，集成接收和解码设备)(未示出)。有线按钮开关65用于控制STB，STB使用遥控器2，通过CATV网络接收来到的信号。紧随操作有线按钮开关65，遥控器2发射红外光，红外光对应于分配给STB的设备类别的命令代码。类似地，当主要单元1受遥控器2控制时，使用TV开关66。当遥控器2控制IRD时，使用DSS按钮开关67，IRD接收通过卫星发射的信号。
当电缆按钮开关65、TV开关66和DSS按钮开关67接通时，LED(发光二极管)68、69和70分别点亮。这样，这些LED向用户指明遥控器2当前控制的是哪种设备类别。当有线按钮开关65、TV开关66和DSS按钮开关67断开时，LED68、69和70分别熄灭。
分别操作有线电源按钮开关71、TV电源按钮开关72和DSS电源按钮开关73，以打开或关闭STB、主要单元1和IRD的电源。
操作静音按钮开关74以设定或重设主要单元1的静音状态。睡眠按钮开关75设定或重设睡眠模式，当达到预定时间或已经经过了预定时期时，自动关闭电源。
当用户操作遥控器2时，光发射器76发射对应于遥控器2上的输入的红外光。
图5说明了图3所示视频处理接口40的第一实施例的结构。
接口控制器81控制存储器接口82。响应连接检测器84的输出，接口控制器81检测向槽12i中安装视频处理卡13i或从槽12i卸载视频处理卡13i。响应检测结果，接口控制器81控制卡接口83。接口控制器81控制在存储器接口82和卡接口83之间的数据交换。
在接口控制器81的控制下，存储器接口82从帧存储器35(见图3)读取视频数据，并将视频数据馈送到接口控制器81。存储器接口82接收从接口控制器81提供的视频数据，并将视频数据馈送到逐行转换器85(line-by-line converter)。
由接口控制器81控制的卡接口83向插在槽12i中的视频处理卡13i提供从接口控制器81提供的视频数据。
与槽121到126连接的卡接口83接收从接口控制器81提供的视频数据和控制信号，并将视频数据和控制信号馈送到插在槽12i中的视频处理卡13i。
卡接口83接收来自插在槽12i中的视频处理卡13i的数据，诸如视频数据和控制信号，然后将视频数据和控制信号馈送到接口控制器81和插在另一槽12j中的视频处理卡13j。
卡接口83在槽12i的端子向连接检测器84提供电压(端子电压)。
连接检测器84通过卡接口83监控槽121到126中的每个槽的端子电压，并检查看是否在槽12i中安装视频处理卡13i或从槽12i卸载视频处理卡13i，响应以端子电压的改变。连接检测器84将测得的结果馈送到卡接口83。或者，可以机械地执行检测视频处理卡13i的安装或卸载。
逐行转换器85转换从存储器接口82提供的视频数据扫描方法，例如，从隔行扫描方法转换为逐行扫描方法(非隔行扫描方法)，或者从逐行扫描方法适当地转换为隔行扫描方法，并将视频数据馈送到帧存储器35用于存储。
图6说明了与构成如图5所示的视频处理接口40兼容的视频处理卡13i的结构。
在图6所述的实施例中，视频处理卡13i对向其提供的、作为第一视频数据的视频数据执行数据转换处理，将其转换为质量等级高于第一视频数据的第二视频数据。
假设第一视频数据为低分辨率的视频数据，而第二视频数据为高分辨率的视频数据，则数据转换处理可以成为分辨率提高处理。如果第一视频数据有低的信噪比，而第二视频数据有高的信噪比，数据转换处理就可以成为消除噪声处理。如果第一视频数据是具有预定大小的视频数据，而第二视频数据的尺寸小于或大于第一视频数据，数据转换处理就可以成为视频大小调整处理(比例压缩或比例放大)。
数据转换处理依照第一和第二视频数据的清晰度提供多种功能。
抽头提取器91和92从卡接口83(见图5)接收第一视频数据，必须对第一视频数据进行数据转换处理。
抽头提取器91陆续将形成第二视频数据的每个像素设定为目标像素。抽头提取器91提取几个形成第一像素数据的像素(值)作为预测抽头，用于预测目标像素的像素值。
具体地说，抽头提取器91提取多个像素(即，最接近目标像素相同位置的第一视频数据的像素)作为预测抽头。所述多个像素在空间或时间上接近对应于目标像素的第一数据的像素。例如，多个像素包括对应于目标像素的像素和邻近该像素的像素。
抽头提取器92提取形成第一数据的多个像素作为类抽头，用于将目标像素分类到多个类中。
卡控制器98将控制信号馈送到抽头提取器91和92。在抽头提取器91中构成的预测抽头的抽头结构和在抽头提取器92中构成的类抽头的抽头结构由来自卡控制器98的控制信号来设定。
预测抽头和类抽头可以有相同或不同的抽头结构。
将抽头提取器91获得的预测抽头馈送到预测器95，将抽头提取器92获得的类抽头馈送到类分类器93。
类分类器93根据来自抽头提取器92的类抽头来分类目标像素，并将得到的对应于类的类码(class code)馈送到系数存储器94。
类分类方法可以是例如ADRC(Adaptive Dynamic Range Coding，自适应动态范围编码)方法。
在使用ADRC的方法中，对构成类抽头的像素的像素值进行ADRC处理，根据得到的ADRC码确定目标像素的类。
在K位ADRC处理中，检测形成类抽头的像素的像素值的最大值MAX和最小值MIN。DR＝MAX-MIN是一组局部化(localized)的动态范围，形成类抽头的像素值根据动态范围DR重新量化为K位。具体地说，从形成类抽头的每个像素的像素值减去最小值MIN，剩余值除以(量化)DR/2k。形成类抽头的K位像素的像素值以预定顺序排列为位列(bit train)，并作为ADRC码输出。例如，如果用1位ADRC处理来处理类抽头，则从形成该类抽头的像素的像素值减去最小值MIN，剩余值除以最大值MAX和最小值MIN的平均数(以十进制四舍五入)。以这种方式，每个像素的像素值变为二进制的1位，输出位列作为ADRC码，位列中，以预定顺序排列1位像素值。
类分类器93可以输出形成类抽头的像素的像素值的均匀分布(leveldistribution)的模数(pattern)作为类码。如果假设类抽头包括N个像素的像素值，且允许用K位表示像素的像素值，从类分类器93输出的类码的数量就变为(2N)K。类码的数量可以是随像素的像素值的位数K指数递增的大数字。
类分类器93最好用上述ADRC处理或者矢量量化来压缩类抽头的信息量用于类分类(class classification)。
如上所述，根据形成类抽头的像素的像素值的均匀分布的模数(pattern)来执行类分类。或者，根据是否存在相应于类抽头的目标像素的像素的边缘，或根据像素是否移动(根据距离和方向)来执行类分类。
系数存储器94存储抽头系数，抽头系数用于通过系数规范器99，从系数发生器96提供的每个类。系数存储器94向预测器95提供存储在其中的抽头系数，所提供的抽头系数存储在对应于从类分类器93提供的类码的地址中(即，从类分类器93提供的类码所表达的类的抽头系数)。该抽头系数相应于一个系数，它乘以数字滤波器中的抽头中的输入数据。
预测器95获取从抽头提取器91输出的预测抽头和从系数存储器94输出的抽头系数，并执行预定预测计算，以便用预测抽头和抽头系数确定目标像素的真值(true value)的预测值。以这种方式，预测器95确定并输出目标像素的像素值(的预测值)，即，构成第二视频数据的像素的像素值。
系数发生器96根据存储在抽头发生存储单元97中的抽头发生信息和从卡控制器98提供的参数，产生用于每个类的抽头系数，然后将抽头系数通过系数规范器99馈送到系数存储器94，以重写方式(overwrite fashion)在系数规范器99上写入。
抽头发生存储单元97存储抽头发生信息以便产生用于每个类的抽头系数。
抽头发生信息可以是系数种子数据(coefficient seed data)或者要产生系数种子数据的信息，所述系数种子数据是抽头系数的种子并通过下述学习过程(learning process)来确定。
已经如参考图6所述构成了视频处理接口40中的槽121到126和视频处理卡131到136。存储在抽头发生存储单元97中的抽头发生信息在视频处理卡13与视频处理卡13之间产生不同的抽头系数。
抽头发生存储单元97存储过程信息，过程信息表示数据转换处理的内容，在视频处理中用视频处理卡13i来执行数据转换处理。
过程信息包含抽头提取器91产生(构成)的预测抽头、表示抽头提取器92产生的类抽头的抽头结构的信息、表示类分类器93执行的类分类方法的信息(例如，根据像素值的均匀分布模数(pattern)、边缘存在与否或像素是否移动执行类分类的信息)、从抽头发生信息产生的抽头系数的类的数量，等等。
过程信息包含视频处理卡13i的卡ID(标识符)。视频处理卡13i由卡ID顺序编号。例如，本实施例中，分别在6个槽121到126中的视频处理卡131到136分配从1到6的卡ID。
除了视频处理卡131用卡ID中等级最高的#1编号之外，如果没有装载比视频处理卡13i的卡ID等级高1的编号为13i-1(i≥2)的视频处理卡，则编号为#i(i≥2)的视频处理卡13i就无法工作。
例如，为了允许编号为#6卡ID的视频处理卡136操作，编号为卡ID#5的视频处理卡135就必须插在其槽中。为了允许编号为卡ID#5的视频处理卡135操作，编号为卡ID#4的视频处理卡134就必须插在其槽中。类似地，为了允许编号为卡ID#6的视频处理卡136操作，等级高于系数发生器136的所有视频处理卡131到135都必须仍插在各自的槽中。
在本实施例中，如果安装了等级高于视频处理卡13i的所有视频处理卡13i-1，13i-2，...，131的话，具有卡ID#i的视频处理卡13i的过程信息包含表示视频处理卡13i所执行的数据转换处理内容和视频处理卡13i-1，13i-2，...，131所执行的数据转换处理的内容的过程信息。
例如，本实施例中，具有卡ID#1的视频处理卡131的功能(数据转换处理的内容)在只安装视频处理卡131时与同时安装视频处理卡131和132时不同。当只安装视频处理卡131时，在视频处理卡131的过程信息中定义其数据转换处理的内容。当同时安装视频处理卡131和132时，在视频处理卡132的过程信息中定义视频处理卡131的数据转换处理的内容。此外，当同时安装视频处理卡131和132时，在视频处理卡132的过程信息中定义视频处理卡132的数据转换处理的内容。
类似地，当安装视频处理卡131到13i时，在具有最大ID号(最低等级)的视频处理卡13i的过程信息中定义视频处理卡131到13i的数据转换处理的内容。
本实施例中，在安装了视频处理卡131到13i时，通过参考具有最大卡ID的视频处理卡13i的过程信息，识别视频处理卡131到13i的数据转换处理的内容。
卡控制器98控制与卡接口83(见图5)的视频数据和其它数据的交换。卡控制器98控制抽头提取器91和92以及类分类器93。此外，卡控制器98响应来自视频处理接口40的请求，从抽头发生存储单元97读取过程信息，然后将过程信息馈送到视频处理接口40。卡控制器98向系数发生器96提供下述参数。
系数规范器99对系数发生器96提供的抽头系数进行归一化，然后将归一化后的抽头系数馈送到系数存储器94。
参考图7所示的流程图，讨论图5所示的视频处理接口40的过程。
在步骤S1，视频处理接口40中的接口控制器81根据连接检测器84的输出，确定是否在槽121到126的任何一个槽12i中新装配(安装)了视频处理卡13i。
如果在步骤S1确定视频处理卡13i安装在槽12i中，换句话说，如果连接检测器84响应在槽12i中安装视频处理卡13i，检测到槽12i的端子电压有改变，算法就进行到步骤S3，跳过步骤S2。
如果确定在槽12i中没有安装视频处理卡13i，算法就进行到步骤S2。接口控制器81根据连接检测器84的输出，确定是否卸载了插在槽121和126中的槽12i中的视频处理卡13i。
如果在步骤S2确定没有从槽12i卸载视频处理卡13i，算法就循环到步骤S1以重复上述过程。
如果在步骤S2确定从槽12i卸载了视频处理卡13i，换句话说，如果确定连接检测器84响应从槽12i卸载视频处理卡13i，检测到槽12i的端子电压的改变，算法就进行到步骤S3。接口控制器81控制卡接口83，从而从安装在槽121到126的所有视频处理卡13(下文中称为安装卡)读取过程信息。
将用于请求视频处理卡13i传输过程信息的控制信号通过槽12i馈送到视频处理卡13i中的卡控制器98(见图6)。当收到请求过程信息的控制信号时，卡控制器98就从抽头发生存储单元97读取过程信息，并将过程信息馈送到卡接口83。卡接口83接收从视频处理卡13i提供的过程信息，并将过程信息馈送到接口控制器81。
算法进行到步骤S4。接口控制器81检查从作为安装的卡的视频处理卡13读取的过程信息中所包含的卡ID，并确定安装的可是操作的(下文中也称为有效卡)。
接口控制器81以升序排列作为安装卡的视频处理卡13的所有卡ID。如果卡ID从1到n是连续的，分别具有从1到n的卡ID的(安装的)视频处理卡131到13n就成为有效卡。
如果在卡ID#1中没有安装视频处理卡131，即使在多个槽121到126中安装了视频处理卡13，视频处理卡13也都无效。即使具有卡ID#1的视频处理卡131和具有卡ID#3的视频处理卡133安装在它们各自的槽中而卸载了具有卡ID#2的视频处理卡132，也仅有具有卡ID#1的视频处理卡131有效。具有卡ID#3的视频处理卡133不是有效卡。
如果具有相同卡ID的视频处理卡13安装在多个槽121到126中，接口控制器81就从具有相同卡ID的视频处理卡13中选择一个视频处理卡13，从而使所选择的视频处理卡13有效。
如果安装了具有相同卡ID的多个视频处理卡13或者如果安装了不连续卡ID的视频处理卡13，接口控制器81就向控制器37提供使其有效的控制信号。这种情况下，控制器37通过选择器34、帧存储器35和矩阵转换器36在CRT11上呈现预定消息。就这样通知用户安装了具有相同卡ID的多个视频处理卡13或具有不连续卡ID的视频处理卡13。
在接口控制器81在上述步骤S4确定有效卡之后，算法进行到步骤S5。接口控制器81控制卡接口83，从而将从有效视频处理卡13i中具有最大卡ID的视频处理卡13i(max)读取的过程信息(下文中称为最大ID过程信息)传输到每个有效视频处理卡13i的卡控制器98(见图6)。以这种方式，接口控制器81控制预测抽头和类抽头的抽头结构、类分类方法和每个有效视频处理卡13i中抽头系数的发生。
每个有效视频处理卡13i参考从视频处理接口40(接口控制器81所在的)提供的最大ID过程信息，并识别固有视频处理卡13i必须执行的数据转换处理的内容。有效视频处理卡13i根据最大ID过程信息产生具有抽头结构的预测抽头和类抽头，根据预定类分类方法执行类分类，并产生预定抽头系数。
在步骤S6，接口控制器81确定用于有效视频处理卡13的视频数据的输入和输出路由，并根据输入和输出路由设定卡接口83以传输视频数据。算法循环到步骤S1。
接口控制器81确定输入和输出路由以便以卡ID的顺序将从帧存储器35读取的视频数据传输到有效视频处理卡13。例如，如果具有卡ID#1到#6的视频处理卡131到136分别安装在与卡接口83连接的所有槽121到126中，确定输入和输出路由，使得以视频处理卡131、132、133、134、135和136的顺序传输视频数据。
在由卡接口83确定的输入和输出路由传输视频数据。如果确定输入和输出路由，使得视频数据以视频处理卡131、132、133、134、135和136的顺序传输到视频处理卡13，卡接口83向视频处理卡131传输通过存储器接口82从帧存储器35读取的视频数据，然后通过接口控制器81提供该视频数据。当收到视频处理卡131数据转换后的视频数据时，卡接口83将该视频数据传输到视频处理卡132。类似地，卡接口83以视频处理卡133、134、135而后是136的顺序传输视频数据。当卡接口83从视频处理卡136接收视频数据时，卡接口83将视频数据馈送到接口控制器81。将提供给接口控制器81的视频数据通过存储器接口82和逐行转换器85存储在帧存储器35中，然后呈现在CRT11上。
如上所述，视频数据仅传输到有效视频处理卡13。没有被设为有效的视频处理卡13不处理视频数据(因为不向其传输视频数据)。
参考图8所示的流程图，讨论图6所示视频处理卡131的数据转换处理。
在步骤S11，卡控制器98确定是否收到了在图7的步骤S5从接口控制器81(见图5)传输的过程信息。
在图7的步骤S5中，从接口控制器81发射的过程信息是最大ID过程信息，包含作为有效卡的视频处理卡131所要执行的数据转换处理的内容。
如果在步骤S11确定已经收到了过程信息，换句话说，如果在步骤S11确定新安装了槽121到126中的任何一个，或者卸载了槽121到126中的任何一个，算法进行到步骤S12。当已经收到了过程信息时，具有最大卡ID的视频处理卡13改变，存储在具有最大ID的视频处理卡13中的过程信息(最大ID过程信息)从视频处理接口40(卡接口83所在的)传输到卡控制器98，卡控制器98接收过程信息。在步骤S12，卡控制器98参考最大ID过程信息，从而识别必须由固有视频处理卡13执行的数据转换处理的内容。依照识别的结果，卡控制器98控制抽头提取器91和92以及类分类器93。
卡控制器98设定抽头提取器91或92中的操作模式，以构成具有在最大ID过程信息中描述的抽头结构的预测抽头或类抽头。卡控制器98设定类分类器93的操作模式，以根据在最大ID过程信息中描述的类分类方法来执行类分类。
在步骤S13，卡控制器98根据最大ID过程信息控制系数发生器96，从而从抽头发生信息产生抽头系数。
过程信息包含关于将从抽头发生信息产生的抽头系数的信息(下文中称为抽头系数信息)。根据抽头系数信息，卡控制器98控制系数发生器96以从抽头发生信息产生抽头系数。在卡控制器98的控制下，系数发生器96从存储在抽头发生存储单元97中的抽头发生信息产生用于每个类的抽头系数，然后将抽头系数馈送到系数规范器99，然后，卡控制器98向系数生成器96提供参数，该参数将在下文中讨论，是系数生成器96要求的，以从抽头发生信息生成抽头系数。
当系数生成器96生成用于每个类的抽头系数，并馈送抽头系数到系数规范器99，系数规范器99在步骤S14对用于每个类的抽头系数执行归一化过程，用于下述等级调整。将归一化过程之后用于每个类的抽头系数馈送到系数存储器94，用于存储。然后算法进行到步骤S15。
在步骤S15，抽头提取器91将视频数据设为将进行数据转换处理的第一视频数据，所说的视频数据是从卡接口83(见图5)，通过在图7所示步骤S6设定的输入和输出路由提供的，并陆续将构成第二数据(数据转换处理之后获得的视频数据)的每个像素设为目标像素，第二视频数据对应于第一视频数据。抽头提取器91用具有在步骤S12设定的抽头结构的预测抽头提取第一视频数据的像素。在步骤S15，抽头提取器92用具有在步骤S12设定抽头结构的类抽头提取第一视频数据的像素，用于目标像素。预测抽头从抽头提取器91馈送到预测器95，类抽头从抽头提取器92馈送到类分类器93。
类分类器93从抽头提取器92接收目标像素的类抽头。在步骤S16，类分类器93用在步骤S12设定的类分类模式，根据类抽头分类目标像素。此外，类分类器93向系数存储器94输出类码，类码表示作为类分类结果而获得的目标像素的类。然后算法进行到步骤S17。
在步骤S17，系数存储器94读取存储在对应于从类分类器93提供的类码的地址中的抽头系数，即，对应于类码的类的抽头系数，并输出抽头系数。也是在步骤S17，预测器95获取从系数存储器94输出的抽头系数。然后算法进行到步骤S18。
在步骤S18，预测器95用从抽头提取器91输出的预测抽头和从系数存储器94检索的抽头系数来执行预定预测计算(预测计算是用下述方程(1)表示的)。预测器95确定目标像素的像素值，并将像素值馈送到卡接口83(见图5)。算法循环到步骤S11以重复相同的过程。
如果在步骤S11确定没有收到过程信息，那么算法就进行到步骤S15，跳过步骤S12到S14。然后重复上述相同过程。根据卡控制器98预先收到的过程信息(最大ID过程信息)执行步骤S15到S18所述的过程。
下面讨论预测器95的预测计算、系数发生器96的抽头系数发生和系数种子数据的学习过程，所述系数种子数据作为存储在图6所述抽头发生存储单元97中的一条抽头发生信息。
现在，假设第二视频数据为高质量视频数据，而第一视频数据为低质量视频数据，它是通过降低高质量视频数据的图像质量(分辨率)得到的，例如通过LPF(低通滤波器)滤波高质量视频数据来获得低质量视频数据。从低质量数据提取预测抽头，根据预测抽头和预定抽头系数，用预定预测计算来确定(预测)高质量像素的像素值。
如果预定预测计算是一阶线性预测计算，用下面的一阶方程来确定高质量像素的像素值y。
y = Σ n = 1 N w n x n . . . . . . ( 1 )
这里，xn表示形成用于高质量像素y的预测抽头的第n低质量视频数据的像素的像素值，wn是第n个抽头系数，将乘以第n低质量像素(的像素值)。
在方程(1)中，预测抽头包括N个低质量像素x1，x2，...，XN。根据方程(1)，通过以N个抽头系数w1、w2、...、wN分别加权N个低质量像素x1、x2、...、xN，并对加权后的低质量像素求和来确定高质量像素y。为了防止方程(1)所确定的高质量像素y的级别波动(level variation)，抽头系数之和，即权w1、w2、...、wN必须是1。视频处理卡13(见图6)中的系数规范器99对从系数发生器96提供的用于每个类的抽头系数求和。通过用每个类的抽头系数除以抽头系数的和，对每个抽头系数归一化。
高质量像素的像素值y可以用二次或更高次的方程而非方程(1)中的一阶方程来确定。
假设yk表示第k取样的高质量像素的真实像素值，yk′表示从方程(1)确定的真实值yk的预测值，预测误差ek由方程(2)来表达：
ek＝yk-yk′        ......(2)
从方程(1)确定方程(2)中的预测值yk′。如果方程(1)所确定的预测值yk′由方程(2)来代替，就得到方程(3)。
e k = y k - Σ n = 1 N ( w n x n , k ) . . . . . . ( 3 )
在方程(3)中，xn，k表示在第k取样形成高质量图像的预测抽头的第n低质量像素。
方程(3)中使预测误差ek为0的抽头系数wn，对于预测高质量图像是最佳的。通常，难以对所有高质量像素确定这种抽头系数wn。
可以根据最小二乘方法来度量最佳抽头系数wn。通过使均方误差的和E最小来获得最佳抽头系数wn。
E = Σ k = 1 K e k 2 . . . . . . ( 4 )
这里，K表示多组取样的数量(学习取样的数量)，每组包括高图像质量像素yi和由相对于高图像质量像素yi的x，1，k，x2，k，...，xN，k形成的低图像质量像素的预测抽头。
用于使均方误差的和E最小的抽头系数wn使得和E对抽头系数wn的偏微分为0。这样就得到方程(5)。
∂ E ∂ w n = e 1 ∂ e 1 ∂ w n + e 2 ∂ e 2 ∂ w n + . . . + e k ∂ e n ∂ w n = 0 ( n = 1,2 , . . . , N ) . . . . . . ( 5 )
如果上述方程(3)相对于抽头系数wn偏微分，就得到方程(6)。
∂ e k ∂ w 1 = - x 1 , k , ∂ e k ∂ w 2 = - x 2 , k , . . . , ∂ e k ∂ w N = - x N , k ( k = 1,2 , . . . , K ) . . . . . . ( 6 )
从方程(5)和(6)，得到方程(7)。
Σ k = 1 K e k x 1 , k = 0 , Σ k = 1 K e k x 2 , k = 0 , . . . . . . Σ k = 1 K e k x N , k = 0 . . . . . . ( 7 )
通过用方程(3)代替方程(7)中的ek，方程(7)成为归一化方程(8)。
( Σ k = 1 K X 1 , k x 1 , k ) ( Σ k = 1 K X 1 , k x 2 , k ) · · · ( Σ k = 1 K X 1 , k x N , k ) ( Σ k = 1 K X 2 , k x 1 , k ) ( Σ k = 1 K X 2 , k x 2 , k ) · · · ( Σ k = 1 K X 2 , k x N , k ) · · · · · · · · · · · · ( Σ k = 1 K X N , k x 1 , k ) ( Σ k = 1 K X N , k x 2 , k ) · · · ( Σ k = 1 K X N , k x N , k ) w 1 w 2 · · · w N = = = ( Σ k = 1 K X 1 , k y k ) ( Σ k = 1 K X 2 , k y k ) · · · ( Σ k = 1 K X N , k y k ) - - - ( 8 ) ......(8)
可以用扫除法(Sweep method)(Guass-Jordan elimination，高斯-约当消去法)解抽头系数wn的方程(8)。
通过写和解用于每个类的归一化方程(8)，为每个类确定最佳抽头wn(使均方误差的和E最小的抽头系数)。
图9说明了执行学习过程的学习装置的结构，学习过程用于通过写和解归一化方程(8)来确定用于每个类的抽头系数wn。
学习装置接收学习过程中所使用的教育视频数据(education video)。教育视频数据在这里对应于第二视频数据是，例如高分辨率视频数据。
在学习装置中，教育视频数据馈送到训练数据发生器111和学习数据发生器113。
训练数据发生器111从所提供的教育视频数据产生训练数据，并将训练数据馈送到训练数据存储单元112。具体地说，训练数据发生器111向训练数据存储单元112提供高质量视频数据作为训练数据。
训练数据存储单元112存储高质量数据作为训练数据，由训练数据发生器111提供。
响应教育视频数据，学习数据发生器113产生学习数据作为第一视频数据，并将学习数据馈送到学习数据存储单元114。具体地说，学习数据发生器113滤波作为教育视频数据的高质量视频数据，从而降低了高质量视频数据的分辨率。这样产生低质量视频数据，并将其馈送到学习数据存储单元114作为学习数据。
学习数据存储单元114存储从学习数据发生器113提供的学习数据。
抽头提取器115陆续将构成高质量视频数据的每个像素设为目标训练像素，高质量视频数据作为存储在训练数据存储单元112中的训练数据，并相对于目标训练像素，提取构成低质量视频数据的低质量像素的预定像素，所述的低质量视频数据作为存储在学习数据存储单元114中的学习数据。这样，抽头提取器115构成了与图6所示抽头提取器91构成的预测抽头的抽头结构相同的预测抽头，并将预测抽头馈送到因式分解单元118。
抽头提取器116相对于目标训练像素，提取构成低质量视频数据的低质量像素的预定像素，所述的低质量视频数据作为存储在学习数据存储单元114中的学习数据。这样，抽头提取器116构成了与图6所示抽头提取器92构成的类抽头的抽头结构相同的类抽头，并将类抽头馈送到类分类器117。
抽头提取器115和116接收过程信息发生器120产生的过程信息。抽头提取器115和116分别构成具有过程信息发生器120提供的过程信息表示的抽头结构的预测抽头和类抽头。
类分类器117根据从抽头提取器116输出的类抽头，执行与图6所示类分类器93所执行的类分类一致的类分类。作为类分类结果获得的类码输出到因式分解单元118。
类分类器117接收从过程信息发生器120产生的过程信息。类分类器117用从过程信息发生器120提供的过程信息所表示的类分类方法执行类分类。
因式分解单元118从训练数据存储单元112读取目标训练像素，为每个类，对读取的目标训练像素和形成预测抽头的学习数据执行因式分解操作，所述的预测抽头对应于从抽头提取器115提供的目标训练像素构成。
具体地说，因式分解单元118为对应于从类分类器117提供的类码的每个类使用预测抽头(学习数据)xi，k(xj，k)。这样，因式分解单元118用学习数据(xi，k xj，k)乘以学习数据，然后对得到的学习数据的乘积执行求和操作，以确定方程(8)左侧的矩阵中每个元素。
此外，因式分解单元118为对应于从类分类器117提供的类码的每个类使用预测抽头(学习数据)xi，k和训练数据yk。这样，因式分解单元118用训练数据yk乘以学习数据xi，k，然后对得到的学习数据和训练数据的乘积(xi，kyk)执行求和操作，以确定方程(8)右侧的矢量中的每个元素。
具体地说，因式分解单元118在内置存储器(未示出)中存储方程(8)左侧的矩阵的先前元素(previous element)和右侧的矢量中的先前元素。所述的方程是为作为目标训练像素的训练数据确定的。对于作为新训练像素的训练数据，因式分解单元118在元素xi，kxj，k或xi，kyk中分解因式，用训练数据yk和学习数据xi，k(xj，k)来计算元素xi，kxj，k或xi，kyk，作为矩阵中的元素和矢量中的元素。
因式分解单元118通过将存储在训练数据存储单元112中的所有训练数据作为目标像素来执行分解因式操作，为每个类写出归一化方程(8)，然后将归一化方程(8)馈送到抽头系数计算器119。
抽头系数计算器119为每个类解从因式分解单元118提供的归一化方程(8)，从而确定和输出用于每个类的抽头系数wn。
过程信息发生器120产生诸如由视频处理卡131到136构成的预测抽头和类抽头的抽头结构的过程信息，类分类的类分类方法由每个视频处理卡131到136来执行，并将过程信息馈送到抽头提取器115和116以及类分类器117。过程信息发生器120中的过程信息中包含的类结构和类分类方法预先存储(登记)在过程信息发生器120中。
参考图10所述的流程图，讨论图9说明的学习装置的学习过程。
在步骤S21，训练数据发生器111和学习数据发生器113分别响应教育视频数据，产生并输出训练数据和学习数据。具体地说，训练数据发生器111直接输出教育视频数据作为训练数据。学习数据发生器113通过LPF滤波教育视频数据，从教育视频数据产生相应于每个帧(或每个字段)的训练数据(教育视频数据)的学习数据。
从训练数据发生器111输出的训练数据馈送到训练数据存储单元112用于存储，从学习数据发生器113输出的学习数据馈送到学习数据存储单元114用于存储。
在步骤S22，过程信息发生器120产生预定过程信息，并将过程信息馈送到抽头提取器115和116以及类分类器117。以这种方式设定抽头提取器115构成的预测抽头的抽头结构、抽头提取器116构成的类抽头的抽头结构和类分类器117的类分类方法。
在步骤S23，抽头提取器115将存储在训练数据存储单元112中且还不是目标的训练数据设为目标训练像素。也是在步骤S23，抽头提取器115从存储在学习数据存储单元114中的与目标训练像素有关的学习数据构成预测抽头，并将预测抽头馈送到因式分解单元118。抽头提取器116从存储在学习数据存储单元114中的与目标训练像素有关的学习数据构成类抽头，并将类抽头馈送到类分类器117。
抽头提取器115构成具有在步骤S22设定的抽头结构的预测抽头。抽头提取器116构成具有在步骤S22设定的抽头结构的类抽头。
在步骤S24，类分类器117根据目标训练像素的类抽头来分类目标训练像素，将对应于得到的类的类码输出到因式分解单元118。算法进行到步骤S25。
类分类器117根据在步骤S22设定的类分类方法分类目标训练像素。
在步骤S25，因式分解单元118从训练数据存储单元112读取目标训练像素，用读取的目标训练像素和从抽头提取器115提供的预测抽头，计算方程(8)左侧矩阵中的元素xi，kxj，k和方程(8)右侧的矢量中的元素xi，kyk。此外，因式分解单元118在已经获得的矩阵和矢量中的元素里，将矩阵中的元素xi，kxj，k以及从目标像素和预测抽头确定的矢量中的元素xi，kyk因式分解为对应于来自类分类器117的类码的元素。算法进行到步骤S26。
在步骤S26，抽头提取器115确定训练数据存储单元112是否仍存储有还没作为目标训练像素的训练数据。如果在步骤S26确定训练数据存储单元112仍存储有还没作为目标训练像素的训练数据，抽头提取器115就将该训练数据设为新的目标训练像素。算法循环到步骤S23以执行相同的过程。
如果在步骤S26确定训练数据存储单元112未存储还没作为目标训练像素的训练数据，因式分解单元118就从上述过程向抽头系数计算器119提供为每个类获得的方程(8)左侧的矩阵和右侧的矢量。然后算法进行到步骤S27。
在步骤S27，抽头系数计算器119解用于每个类的归一化方程，它由从因式分解单元118提供的用于每个类的方程(8)左侧的矩阵和右侧的矢量形成。因此，抽头系数计算器119确定并输出抽头系数wn并结束过程。
因为教育视频数据的条数不足，其要求确定抽头系数wn的归一化方程数量不足，类可以产生。对于这种类，抽头系数计算器119输出，例如，缺省抽头系数。缺省抽头系数可以是没执行类分类(类的总个数设为1)的抽头系数。在上述情况下，教育视频数据成为作为第二视频数据的训练数据，将通过降低教育视频数据的空间分辨率获得的低质量视频数据并将它设为学习数据，作为第一视频数据。用第一视频数据和第二视频数据执行抽头系数的学习过程。获得抽头系数以便执行数据转换处理作为分辨率提高处理，用于将第一视频数据转换为分辨率提高了的第二视频数据。通过将抽头系数存储在视频处理卡13的系数存储器94(见图6)中，视频处理卡13提高了视频数据的空间分辨率。
抽头系数执行多种数据转换处理，这取决于选择作为第一视频数据的学习数据和作为第二视频数据的训练数据的方式。
例如，执行学习过程时，将高质量视频数据设为训练数据，将其上叠加有噪声的视频数据设为学习数据。利用抽头系数，数据转换处理起消除噪声过程的作用，用于将第一视频数据转换为去除(降低)了噪声的第二视频数据。
执行学习过程时可以将视频数据设为训练数据，将像素数量减少了的视频数据设为学习数据。执行学习过程时可以将具有预定大小的视频数据设为学习数据，将以预定抽取率(predetermined decimation ratio)减少了像素的视频数据设为训练数据。利用抽头系数，数据转换处理起数据调整大小处理的作用，用于将第一视频数据转换为第二视频数据，第二视频数据是第一视频数据的扩大版或压缩版。
视频处理卡13通过允许用于消除噪声处理的抽头系数或用于调整大小处理的抽头系数存储在视频处理卡13的系数存储器94(见图6)中，执行消除噪声处理或调整大小处理(用于扩大或压缩)。
依照一组用于学习抽头系数的训练数据和学习数据，下文中也称为教育对(education pairs)，抽头系数实现了多种图像质量提高，诸如提高了分辨率、去除了噪声或调整大小处理。通过允许视频处理卡131到136存储用于执行多种图像质量提高的抽头系数，视频处理卡131执行用于多种图像质量提高的数据转换处理。
此外，执行学习过程时可以将高质量视频数据设为训练数据，将其空间分辨率降低和其上叠加有噪声的高质量数据设为学习数据。有了抽头系数，数据转换处理起消除噪声处理和分辨率提高处理的作用，其中，通过去除(降低)噪声和提高其空间分辨率将第一视频数据转换为第二视频数据。
可以使用用于执行消除噪声处理和分辨率提高处理两种处理的抽头系数来转换视频数据。可以使用用于消除噪声处理的抽头系数来转换视频数据，然后，转换后的视频数据可以进一步使用用于分辨率提高处理的抽头系数进行转换。在相同的数据转换条件下，得到的这两条视频数据图像质量不同。
预测抽头、具有相同抽头结构的类抽头和相同类分类方法(具有相同数量的类)可以用于：使用用于消除噪声和分辨率提高的抽头系数的数据转换处理；使用用于消除噪声的抽头系数的数据转换处理；和使用用于分辨率提高的抽头系数的数据转换处理。在这些条件下，数据转换处理先用用于消除噪声的抽头系数，再用用于分辨率提高的抽头系数，从该数据转换处理得到的视频数据的图像质量好于使用用于消除噪声和分辨率提高的数据转换处理抽头系数得到的视频数据。
视频处理卡13中的抽头发生存储单元97可以存储在图9所示学习装置中确定的、用于每个类的抽头系数作为抽头发生信息。
假设Z表示类的个数，B表示每个类的一组抽头系数的所占容量大小(抽头系数w1，w2，...，wN定义了方程(1))，形成视频处理卡13的抽头发生存储单元97要求至少Z×B的存储容量。
假设下标n作为这组抽头系数w1，w2，...，wN的第n抽头系数wn的抽头号，在每个抽头号的基础上，压缩用于每个类的抽头系数w1到wN。压缩后的抽头系数可以存储在抽头发生存储单元97(见图6)中作为抽头发生信息。这样就减小了抽头发生存储单元97所要求的存储容量。
可以如下执行在每个抽头号基础上，对用于每个类的抽头系数w1到wN的压缩。
根据方程(9)，现在的抽头系数wn由系数种子数据和预定参数构成，系数种子数据起作为抽头系数的种子的作用。
w n = Σ m = 1 M β m , n z m - 1 . . . . . ( 9 )
这里，βm，n表示用于确定第n抽头系数wn的第m系数种子数据，z表示参数。在方程(9)中，用M条系数种子数据β1，n，β2，n，...，βM，n来确定抽头系数wn。
用于从系数种子数据βm，n和参数z确定抽头系数wn的方程不限于方程(9)。
通过引入新的变量tm，用下面的方程(10)来定义方程(9)中参数z所确定的值zm-1。
tm＝zm-1(m＝1，2，...，M)    ......(10)
可以通过结合方程(9)和(10)来获得方程(11)。
w n = Σ m = 1 M β m , n t m . . . . . . ( 11 )
根据方程(11)，从系数种子数据βm，n和变量tm的线性一阶方程确定(预测)抽头系数wn。假设wn′表示从方程(11)确定的抽头系数，误差en表示合适的抽头系数wn和从方程(11)确定的抽头系数wn′之间的差，使误差en为0的系数种子数据βm，n是用于确定合适的wn的合适的数据。通常难以确定用于所有抽头系数wn的系数种子数据βm，n。
en＝wn-wn′                  ......(12)
通过将方程(11)代入右侧中的wn′来重写方程(12)，如下所示。
e n = w n - ( Σ m = 1 M β m , n t m ) . . . . . . ( 13 )
最佳系数种子数据βm，n的测试可以是基于，例如，最小二乘方法。通过使方程(14)表达的均方误差之和E最小来获得最佳系数种子数据βm，n。
E = Σ n = 1 N e n 2 . . . . . . ( 14 )
方程(14)表达的均方误差之和E的最小值，由如方程(15)表达的那样，和E对系数种子数据βm，n的偏微分为0得到。
∂ E ∂ β m , n = Σ m = 1 M 2 ∂ e n ∂ β m , n · e n = 0 . . . . . . ( 15 )
组合方程(13)和(15)得到方程(16)。
Σ m = 1 M t m ( w n - ( Σ m = 1 M β m , n t m ) ) = 0 . . . . . . ( 16 )
现在，分别用方程(17)和(18)定义Xi，j和Yi。
X i , j = Σ z = 1 Z t i t j ( i = 1 , 2 , . . . , M : j = 1,2 , . . . , M ) . . . . . . ( 17 ) Y i = Σ z = 1 Z t i w n . . . . . . ( 18 )
方程(16)用xi，j和Yi以归一化方程(19)来表达。
Figure C0216111600414
用扫除法(sweep method)，即高斯约当消去法(Gauss-Jordanelimination)，可以解用于系数种子数据βm，n的归一化方程(19)。
根据方程(9)，通过解归一化方程(19)确定的系数种子数据βm，n产生用于每个参数z的抽头系数wn。
当抽头系数的类用作参数z时，利用方程(9)，根据参数(类)z和系数种子数据βm，n确定用于类#z的一组抽头系数。
假设w(z) n表示类#z中的第n抽头系数wn，通过写和解归一化方程(19)来确定系数种子数据βm，n，系数种子数据βm，n用于由方程(9)确定类#z中的第n抽头系数x(z) n。这种情况下，图9所示的学习装置确定的各个类#1，#2，...，#Z中的第n抽头系数w(1) n，w(2) n，...，w(z) n是各自的训练数据，表示类的参数#1，#2，...，#Z是对应用于各个类的训练数据的学习数据。
图11表示学习装置的结构，所述的学习装置执行学习过程以确定系数种子数据βm，n，系数种子数据βm，n用于确定类#z中的第n抽头系数w(z) n。如图所示，用相同的附图参考表示与参考图9所述相同的部件，这里不再赘述。
抽头系数存储器121存储用于从抽头系数计算器119输出的每个类的一组抽头系数。
因式分解单元122表示类的参数#z(变量tm所对应的)和对应于每个抽头号n的、存储在抽头系数存储器121中的每个类#z的抽头系数w(z) n因式分解。
因式分解单元122使用变量ti(tj)来执行分解因式操作，所述的变量ti(tj)由方程(10)从参数z确定。具体地说，方程(19)左侧矩阵中，由方程(17)定义的、用于参数z确定元素Xi，j的变量ti(tj)彼此相乘，为每个抽头号n，将得到的乘积求和。
此外，因式分解单元122使用由方程(10)确定的变量ti和抽头系数w(z) n执行分解因式操作。具体地说，分别对应于参数z的变量ti乘以抽头系数wn，参数z用于确定由方程(18)定义的Yi，为每个抽头号n，对得到的乘积(tiwn)求和。Yi是方程(19)右侧矢量中的一个元素。
因式分解单元122为每个抽头号，确定由方程(17)表达的元素Xi，j和由方程(18)表达的元素Yi，从而为每个抽头号n写归一化方程(19)。然后，因式分解单元122将归一化方程输出到系数种子计算器123。
在图11所述的实施例中，从过程信息发生器120输出的过程信息馈送到因式分解单元122。这种情况下，过程信息包含表示作为抽头计算方程的方程(9)的次数(item)的M，抽头计算方程用于从系数种子数据βm，n确定抽头系数w(z) n。因式分解单元122参考从过程信息发生器120提供的过程信息，从而识别次数M和写归一化方程(19)。
系数种子计算器123通过解归一化方程(19)，所述的归一化方程用于从因式分解单元122提供的每个抽头号n，确定和输出用于每个抽头号的系数种子数据βm，n。
下面参考图12所述的流程图，讨论图11所述的学习装置的学习过程。
步骤S31到S37执行与图10所示步骤S21到S27相同的过程。用于每个类的抽头系数计算器119确定的抽头系数馈送到抽头系数存储器121用于存储。
在步骤S32中设定抽头提取器115构成的预测抽头的抽头结构、抽头提取器116构成的类抽头的抽头结构、类分类器117的类分类方法和因式分解单元122写归一化方程(19)所要求的抽头计算方程(9)的次数M。
图11所示的学习装置中的过程信息发生器120产生的过程信息包括：每个视频处理卡131到136构成的预测抽头和类抽头的抽头结构、每个视频处理卡131到136所执行的类分类的类分类方法以及抽头计算方程(9)的次数M，抽头计算方程(9)用于从每个视频处理卡131到136中的系数种子数据βm，n产生抽头系数wn。然后，过程信息发生器120将过程信息馈送到抽头提取器115和116、类分类器117以及因式分解单元122。根据包含在过程信息中的次数M，因式分解单元122设定其操作模式以写出归一化方程(19)。
在步骤S38，因式分解单元122为每个抽头号n，对表示类#z的参数(对应于变量tm)和存储在抽头系数存储器121中的每个类的抽头系数w(z) n执行分解因式操作。这样，因式分解单元122写出归一化方程(19)并将归一化方程(19)馈送到系数种子计算器123。然后，算法进行到步骤S39。
在步骤S38，因式分解单元122根据在步骤S32中设定的抽头计算方程(9)的次数M写出归一化方程(19)。
在步骤S39，系数种子计算器123解归一化方程(19)，所述的归一化方程用于从因式分解单元122提供的每个抽头号n。从而确定和输出用于每个抽头号n的系数种子数据βm，n。过程结束。
图11所示的学习装置适当修改教育对(education pairs)和过程信息，执行图12所示的学习过程。以这种方式，就确定了用于执行多种图像质量改善的系数种子数据βm，n。分别在视频处理卡131到136中存储用于执行不同的图像改善的不同的系数种子数据βm，n。
假设用于一个类的抽头系数wn的个数是N，类的个数是Z，抽头系数wn的总数就是N×Z。
假设用于一个类的抽头系数wn的个数是N，抽头计算方程(9)的次数是M，系数种子数据βm，n的总数就是N×M。
如果单个抽头系数wn有与系数种子数据βm，n相同数量的数据，所有系数种子数据βm，n的数据量就是所有抽头系数wn的数据量的M/Z倍。
现在，比较M和Z，M是抽头计算方程(9)中的次数，一般是1位或2位的数字(10-99)。另一方面，Z是类的个数。通过对类抽头做ADRC处理来执行用于确定类的类分类操作。例如，如果通过一位ADRC处理来分类由25(5×5)个像素组成的类抽头，类的个数就是225个类。
M/Z的值足够小，抽头系数wn压缩为具有足够小数据量的系数种子数据βm，n。
系数种子数据βm，n作为抽头发生信息，存储在抽头发生存储单元97(见图6)中。与存储抽头系数wn的情况相比，所要求的抽头发生存储单元97的存储容量大大减小。
存储在图6所示视频处理卡131中的过程信息除了包含抽头结构和类分类方法之外，还包含抽头计算方程(9)的次数M和类分类器93的类分类的类的个数Z。系数发生器96参考过程信息，识别抽头计算方程(9)的次数M。卡控制器98参考过程信息，从而识别类的个数Z。卡控制器98将从1到Z的整数作为参数z馈送到系数发生器96。系数发生器96使用作为过程信息的系数种子数据βm，n和从卡控制器98提供的参数z，从而对抽头计算方程(9)右侧的M次求和。这样确定用于每个类的抽头系数wn。
如上所述，图11所示的学习装置将高质量视频数据设为训练数据，将其图像质量降低了的低质量视频数据设为学习数据。产生用于Z类的多组抽头系数。图11所示的学习装置压缩Z类抽头系数，从而产生一组N个抽头的系数种子数据。预测抽头的数量是N。
依照使用了什么(训练数据和学习数据的)学习对，系数种子数据在学习过程中形成了用于不同类型的图像质量改善(诸如噪声降低或分辨率提高)的抽头系数。此外，系数种子数据依照学习过程中所使用的预测抽头的抽头结构(起预测抽头作用的像素的位置和抽头数)、类抽头的抽头结构、类分类方法和抽头计算方程(9)的次数M，形成导致不同图像质量改善的抽头系数。
视频处理卡131到136存储系数种子数据作为抽头发生信息，系数种子数据用于产生抽头系数wn，抽头系数wn用于在类型和/或等级(level)上改善图像质量。参考图14到19，讨论存储在视频处理卡131到136中的视频处理卡131和132里的系数种子数据。
参考图14，视频处理卡131存储一组9个抽头系数种子数据作为抽头发生信息。将高质量视频数据设为训练数据。通过降低高质量视频数据的分辨率，然后向高质量视频数据添加噪声来获得低质量视频数据。执行学习过程时用高质量视频数据作为训练数据，用低质量视频数据作为学习数据。产生用于64个类的一组抽头系数而后再压缩它们，成为用于分辨率提高/消除噪声的一组9个抽头系数种子数据，其中，所述的64个类的抽头系数用于分辨率提高/消除噪声，分辨率提高/消除噪声用于提高分辨率和去除噪声。
参考图15，视频处理卡131除了存储用于图14所示分辨率提高/消除噪声的一组9个抽头系数种子数据之外，还存储一组25个抽头系数种子数据作为抽头发生信息。将高质量视频数据设为训练数据。通过降低高质量视频数据的分辨率来获得低质量视频数据。执行学习过程时用高质量视频数据作为训练数据，用低质量视频数据作为学习数据。产生用于64个类的一组抽头系数而后再压缩它们，成为用于分辨率提高的一组25个抽头系数种子数据，其中，所述的64个类的抽头系数用于分辨率提高。
参考图16，视频处理卡132存储一组25个抽头系数种子数据作为抽头发生信息。将高质量视频数据设为训练数据。通过向高质量视频数据添加噪声来获得低质量视频数据。执行学习过程时用高质量视频数据作为训练数据，用低质量视频数据作为学习数据。产生用于64个类的一组抽头系数而后再压缩它们，成为用于消除噪声的一组25个抽头系数种子数据，所述的64个类的抽头系数用于消除噪声。
如果仅在视频处理接口40中安装了视频处理卡131，视频处理卡131从用于分辨率提高/消除噪声的一组9个抽头系数种子数据和用于分辨率提高的一组25个抽头系数种子数据中，由用于分辨率提高/消除噪声的一组9个抽头系数种子数据，产生用于分辨率提高/消除噪声的64个类的一组抽头系数，如图17所示。用这组用于分辨率提高/消除噪声的64个类的抽头系数，视频处理卡13i对从帧存储器35(见图3)提供的第一视频数据执行数据转换处理，从而输出提高了分辨率并去除了噪声的第二视频数据。
存储在视频处理卡131的抽头发生存储单元97(见图6)中的过程信息包含的信息具有从一组9个抽头系数种子数据产生抽头系数的效果。视频处理卡131中的卡控制器98(见图6)根据过程信息控制系数发生器96，从而，从用于分辨率提高/消除噪声的一组9个抽头系数种子数据，产生用于分辨率提高/消除噪声的64个类的一组抽头系数。
如果在视频处理接口40中安装了视频处理卡131和132，视频处理卡131就从用于分辨率提高/消除噪声的一组9个抽头系数种子数据和用于分辨率提高的一组25个抽头系数种子数据中，由用于分辨率提高的一组25个抽头系数种子数据，产生用于分辨率提高的64个类的一组抽头系数，如图18所示。
参考图18，视频处理卡132从用于消除噪声的一组25个抽头系数种子数据产生一组用于消除噪声的64个类的抽头系数。
利用一组用于分辨率提高的64个类的抽头系数，视频处理卡131对从帧存储器35(见图3)提供的第一视频数据执行数据转换处理，从而输出分辨率提高了的第二视频数据。
第二视频数据通过视频处理接口40中的卡接口83馈送到视频处理卡132中作为第一视频数据。
利用一组用于消除噪声的64个类的抽头系数，视频处理卡132对所提供的第一视频数据执行数据转换处理，从而输出消除噪声后的第二视频数据。
用视频处理卡131和132对存储在帧存储器35中的视频数据进行数据转换，从而成为分辨率提高且去除了噪声的视频数据。
存储在视频处理卡132的抽头发生存储单元97(见图6)中的过程信息包含的信息具有从用于分辨率提高的一组25个抽头系数种子数据产生抽头系数的效果。视频处理卡131的卡控制器98(见图6)根据视频处理卡132的过程信息控制系数发生器96(这种情况下，视频处理卡132的过程信息是最大ID过程信息，如图8所述，视频处理卡131根据最大ID过程信息产生抽头系数)。这样，视频处理卡131从用于分辨率提高的一组25个抽头系数种子数据，产生用于分辨率提高的64个类的一组抽头系数。
不管是仅安装视频处理卡131，还是同时安装视频处理卡131和132，最终获得的视频数据的分辨率都提高了且去除了噪声。
然而，当仅安装视频处理卡131时，视频处理卡131用一组用于分辨率提高/消除噪声的64个类的抽头系数执行数据转换处理，这些抽头系数起提高分辨率和去除噪声的双重作用。当同时安装视频处理卡131和132时，视频处理卡131用一组用于分辨率提高的64个类的抽头系数执行数据转换处理，这些抽头系数仅起提高分辨率的作用，此外，视频处理卡132用一组用于消除噪声的64个类的抽头系数执行数据转换处理，这些抽头系数仅起去除噪声的作用。
甚至在仅安装视频处理卡131时，所获得的视频数据也提高了分辨率并去除了噪声。当同时安装视频处理卡131和132时，得到的视频数据进一步提高了分辨率并去除了噪声。
在安装视频处理卡131之后，通过添加视频处理卡132，电视接收机的主要单元1(见图1)的性能变得更复杂了。
这样，用户即使在他或她已经购买了视频处理卡131之后也会有购买视频处理卡132的动机。
当安装视频处理卡131时，视频处理卡131从用于分辨率提高/消除噪声的一组9个抽头系数种子数据产生用于分辨率提高/消除噪声的64个类的抽头系数。当同时安装视频处理卡131和132时，视频处理卡131从用于分辨率提高的一组25个抽头系数种子数据产生一组用于分辨率提高的64个类的抽头系数。当仅安装视频处理卡131时，预测抽头的数量是9，当同时安装视频处理卡131和132时，预测抽头的数量是25。因为预测抽头的数量增加了，所以同时安装视频处理卡131和132时的分辨率提高的等级一般高于仅安装视频处理卡131的分辨率提高等级。
当除了已经安装的视频处理卡131之外再添加视频处理卡132时，电视接收机的主要单元1的性能进一步改善，其分辨率提高并去除了噪声。但是，主要单元1的性能改善的类型保持不变。关于视频处理卡131的功能，视频处理卡131从提高分辨率和去除噪声的功能变为仅提高分辨率的功能。这样，视频处理卡131自身功能也改变了。
视频处理卡133存储系数种子数据作为抽头发生信息，系数种子数据用于产生用于放大(expansion)的抽头系数，抽头系数用于放大图像。视频处理卡131存储3种类型的系数种子数据，包括：放大/消除噪声/分辨率提高抽头系数，用于放大、消除噪声和分辨率提高；和放大/分辨率提高抽头系数，用于图像放大和分辨率提高。
当仅安装视频处理卡131时，视频处理卡131用放大/消除噪声/分辨率提高抽头系数来执行数据转换处理。当进一步安装视频处理卡132时，视频处理卡131用放大/分辨率提高抽头系数执行数据转换处理，视频处理卡132用消除噪声抽头系数执行数据转换处理。当安装视频处理卡131到133时，视频处理卡131到133分别执行：使用分辨率提高抽头系数的数据转换处理；使用消除噪声抽头系数的数据转换处理；和使用放大抽头系数的数据转换处理。
在上述讨论中，视频处理卡132存储用于消除噪声的一组25个抽头系数种子数据。参考图19，视频处理卡132可以存储一组差数据(differencedata)，即，存储在视频处理卡131中的用于消除噪声的一组25个抽头系数种子数据和用于分辨率提高的一组25个抽头系数种子数据之间的差数据。
当视频处理卡131和132同时装配在视频处理接口40上时，视频处理卡132中的卡控制器98(见图6)通过视频处理接口40中的卡接口83(见图5)，从视频处理卡131读取用于分辨率提高的25个抽头系数种子数据，并将存储在视频处理卡132中的差数据加到用于分辨率提高的读取的25个抽头系数种子数据。这样，视频处理卡132中的卡控制器98产生用于消除噪声的25个抽头系数种子数据。卡控制器98将用于消除噪声的25个抽头系数种子数据馈送到系数发生器96(见图6)，从而产生用于消除噪声的64个类的抽头系数。
存储在视频处理卡132中的抽头发生信息就是这样的差数据(differencedata)。在视频处理卡132的过程信息中描述了从差数据重新构成系数种子数据(coefficient seed data)的方法。视频处理卡132中的卡控制器98参考过程信息，从而从作为抽头发生信息的差数据重新构成系数种子数据。
没有在视频处理卡131中存储用于分辨率提高的25个抽头系数种子数据，就不能产生用于消除噪声的64个类的一组抽头系数，所述抽头系数被视频处理卡132用于数据转换处理。防止没有视频处理卡131的用户非法获得用于消除噪声的64个类的一组抽头系数，所述抽头系数用在视频处理卡132的数据转换处理中。
另一视频处理卡13i可以存储视频处理卡13i在其数据转换处理中所使用、以生成抽头系数的系数种子数据和视频处理卡13i-1在其数据转换处理所使用、以生成抽头系数的系数种子数据之间的差数据，视频处理卡13i-1的在卡ID上的高一级。
图20说明了视频处理卡13i的另一结构。如图所示，与参考图6所述部件相同的部件用相同的附图参考表示，这里不再赘述。除了采用与共享存储空间控制器100连接的系数存储器94替代系数存储器94的电路块之外，视频处理卡13i的结构基本与图6所示的视频处理卡13相同。
共享存储空间控制器100控制由视频处理卡13i的系数存储器94和另一视频处理卡13i′的系数存储器94共享的存储空间。
如果仅有视频处理卡13i的系数存储器94容量不足，共享存储空间控制器100就通过视频处理接口40的卡接口83(见图5)与另一视频处理卡13i′的共享存储空间控制器100通信。如果其它视频处理卡13i′的系数存储器94有剩余容量，那么该剩余空间和视频处理卡13i的系数存储器94的实存储空间(real memory space)就用作视频处理卡13i的虚拟存储空间。
共享存储空间控制器100在虚拟存储空间(视频处理卡13i中的系数存储器94的实存储空间或其它视频处理卡13i′中的系数存储器94的实存储空间)中存储从系数规范器99输出的一组抽头系数。一旦从类分类器93收到类码，共享存储空间控制器100就从虚拟存储空间读取对应于类码的类的一组抽头系数，并将该组抽头系数馈送到预测器95。
如果从系数规范器99和类分类器93来看，共享存储空间控制器100与图6所示系数存储器94等同。
所要求的虚拟存储空间的大小取决于存储在虚拟存储空间中的抽头系数的所占容量大小。如果已知抽头系数的所占容量大小，就从预测抽头N的数量和类Z的数量计算要存储在虚拟存储空间中的抽头系数的所占容量大小。卡控制器98参考在抽头发生存储单元97的过程信息中所述的预测抽头N的数量和类Z的数量，从而计算由系数发生器96产生的抽头系数的整体占据容量。卡控制器98将整体容量信息作为要求的存储容量的馈送到共享存储空间控制器100。
如上所述，共享存储空间控制器100保留具有从卡控制器98馈送的、所要求的存储容量的虚拟存储空间。
如果视频处理卡13i的系数存储器94有剩余容量，共享存储空间控制器100就响应来自其它视频处理卡13i′的共享存储空间控制器100的请求，允许视频处理卡13i′使用该剩余容量。共享存储空间控制器100设定和使用视频处理卡13i的存储器作为虚拟存储空间。
系数存储器94由于如下原因在多个视频处理卡13之间共享。
在图6所述的实施例中，还没有讨论系数存储器94的容量。简单地假设系数存储器94有足够大的存储容量，用于存储从系数规范器99输出的抽头系数。
在图17所述的实施例中，视频处理卡131从用于分辨率提高/消除噪声的一组9个抽头的系数种子数据产生用于分辨率提高/消除噪声的64个类的一组抽头系数。为了存储64个类、每个类有9个抽头的全部抽头系数，视频处理卡131需要64×9×S的存储容量，这里S是单个抽头系数的所占容量大小。
在图18所述的实施例中，视频处理卡131从用于分辨率提高的一组25个抽头的系数种子数据产生用于分辨率提高的64个类的一组抽头系数。为了存储64个类、每个类有25个抽头的全部抽头系数，视频处理卡131需要64×25×S的存储容量。
在图6所述的实施例中，视频处理卡131中的系数存储器94需要64×25×S的存储容量。
仅在同时装配视频处理卡131和132时，使用系数存储器94的整个存储容量，即64×25×S。当仅装配视频处理卡131时，仅使用64×9×S的存储器，系数存储器94的2/3(约等于(25-9)/25)没有被使用。
图20所述实施例中的系数存储器94具有足够的存储容量，以存储一组具有预定个数N的抽头、预定个数Z的类的抽头系数，而没有剩余存储容量。
再次讨论视频处理卡131和132。视频处理卡131存储用于分辨率提高/消除噪声的一组系数种子数据和用于分辨率提高的一组系数种子数据作为抽头发生信息，如图21所示。如果仅在视频处理接口40上装配视频处理卡131，就由用于分辨率提高/消除噪声的一组系数种子数据产生用于分辨率提高/消除噪声的64个类的一组抽头系数，如图21所示。如果在视频处理接口40上同时装配视频处理卡131和132，就产生用于分辨率提高的48个类的一组抽头系数。
视频处理卡132存储用于消除噪声的一组系数种子数据作为抽头发生信息，如图22所示。当在视频处理接口40上同时装配视频处理卡131和132时，视频处理卡132产生用于消除噪声的80个类的一组抽头系数。
为了说明简单，不再考虑预测抽头的数量，即，每个类的抽头系数的数量为常数N。
每个视频处理卡131和132中的系数存储器94具有用于64个类的一组抽头系数的存储容量。
如果仅在视频处理接口40上装配视频处理卡131，视频处理卡131中的系数存储器94就存储用于分辨率提高/消除噪声的64个类的一组抽头系数，所述用于64个类的一组抽头系数是从用于分辨率提高/消除噪声的一组系数种子数据产生的，如图23所示。这种情况下，视频处理卡131中的系数存储器94的存储容量等于用于所产生的64个类的一组抽头系数的所占容量大小，这样，不再剩余没有使用的存储容量。
如果视频处理卡131和132安装在视频处理接口40中，视频处理卡131中的系数存储器94就存储用于分辨率提高的48个类的一组抽头系数，这48个类的一组抽头系数是从用于分辨率提高的一组系数种子数据产生的，如图24所示。用于48个类的这组抽头系数的所占容量大小小于视频处理卡131中的系数存储器94的容量，小了一组16个类的抽头系数的所占容量大小。等于一组16个类的抽头系数所占容量大小的系数存储器94的存储容量部分仍然没有被使用。
然而，如果在视频处理接口40中同时安装了视频处理卡131和132，视频处理卡132就从用于分辨率提高的一组系数种子数据，产生用于分辨率提高的80个类的一组抽头系数，如图25所示。用于80个类的一组抽头系数不能完全存储在系数存储器94中，系数存储器94仅有用于存储64个类的抽头系数组的存储容量。在视频处理卡132中，80个类的一组抽头系数的所占容量大小大于系数存储器94的存储容量，大了用于16个类的一组抽头系数的所占容量大小。为了存储所有这组抽头系数，视频处理卡132中的系数存储器94缺少等于用于16个类的一组抽头系数所占容量大小的存储容量。
在图20所述的实施例中，视频处理卡132中的共享存储空间控制器100请求存储空间R1′，该存储空间R1′具有视频处理卡131中的共享存储空间控制器100的系数存储器94中的、用于16个类的一组抽头系数的容量的实存储空间R1。
视频处理卡131中的共享存储空间控制器100识别出其自身所要求的存储空间是用于存储用于48个类的抽头系数的容量，还识别出，在系数存储器94的实存储空间R1中还有用于16个类的一组抽头系数的容量没有使用。参考图26，视频处理卡131中的共享存储空间控制器100保留用于存储48个类的抽头系数的容量作为其固有虚拟存储空间r1。此外，视频处理卡131中的共享存储空间控制器100允许视频处理卡132中的共享存储空间控制器100使用存储空间R1′，所述存储空间R1′具有存储16个类的一组抽头系数的容量。
参考图26，视频处理卡132中的共享存储空间控制器100保留虚拟存储空间r2，虚拟存储空间r2具有存储80个类的一组抽头系数的容量，即，视频处理卡132中系数存储器94的实存储空间R2与实存储器R1′的组合，该实存储器R1′是被允许的、在视频处理卡131的系数存储器94中用于存储16个类的一组抽头系数的存储空间。视频处理卡132中的共享存储空间控制器100存储用于80个类的一组抽头系数。
现在，参考图27所述的流程图，讨论图20所述视频处理卡13的流程。
在步骤S51，图20所述视频处理卡13中的卡控制器98确定视频处理卡13是否已经收到在步骤S5中，从接口控制器81(见图5)传输的过程信息(最大ID过程信息)，已经参考图7讨论了步骤S5。
如果在步骤S51中，确定还没收到最大ID过程信息，算法就进行到步骤S56，跳过步骤S52到S55。
如果在步骤S51中，确定已经收到最大ID过程信息，算法就进行到步骤S52。卡控制器98参考最大ID过程信息，从而识别需要由卡控制器98自己执行的数据转换处理的内容，象在图8所述步骤S12中那样。根据识别的结果，卡控制器98控制抽头提取器91和92以及类分类器93。
在步骤S53中，卡控制器98通过参考确定从视频处理接口40收到的过程信息(最大ID过程信息)，识别系数发生器96产生的一组抽头系数的所占容量大小。然后，卡控制器98将系数发生器96产生的一组抽头系数的所占容量大小通知给共享存储空间控制器100。最大ID过程信息包含关于从系数种子数据产生的抽头系数的类的个数Z和抽头个数N的信息，作为抽头发生信息。根据这些信息，卡控制器98识别系数发生器96中产生的抽头系数的所占容量大小，将该信息馈送到共享存储空间控制器100。
也是在步骤S53中，共享存储空间控制器100保留虚拟存储空间，该虚拟存储空间有上述卡控制器98所通知的所占容量大小，然后算法进行到步骤S54。
在步骤S54中，卡控制器98根据最大ID过程信息控制系数发生器96，象在图8中所述步骤S13那样，从而从抽头发生信息产生用于每个类的抽头系数。抽头系数馈送到系数规范器99。
在步骤S55中，系数规范器99对来自系数发生器96的抽头系数归一化，并在进行归一化之后将用于每个类的抽头系数馈送到共享存储空间控制器100。也是在步骤S55，共享存储空间控制器100在步骤S53中，使得可用虚拟存储空间，存储来自系数规范器99的用于每个类的抽头系数。然后算法进行到步骤S56。
在步骤S56，抽头提取器91和92以与图8所述步骤S15中相同的方式，分别构成对应于目标像素的预测抽头和类抽头。将预测抽头从抽头提取器91馈送到预测器95，将类抽头从抽头提取器92馈送到类分类器93。
在步骤S57，类分类器93根据从抽头提取器92提供的目标像素的类抽头来分类目标像素，将表示目标像素的类的类码馈送到共享存储空间控制器100。算法进行到步骤S58。
在步骤S58，共享存储空间控制器100从虚拟存储空间读取并获取存储在对应于从类分类器93提供的类码的地址中的抽头系数。将抽头系数从共享存储空间控制器100馈送到预测器95。然后算法进行到步骤S59。
在步骤S59，预测器95用从抽头提取器91输出的预测抽头和从共享存储空间控制器100提供的抽头系数执行方程(1)的预测计算。预测器95确定目标像素的像素值，将像素值馈送到卡接口83(见图5)。算法循环到步骤S51，以重复相同过程。
多个视频处理卡13共享系数存储器94的一部分，保留能存储抽头系数的最小虚拟存储空间。这样，系数存储器94的存储容量被保存而没有剩余未使用的存储空间。
参考图21到26，视频处理卡132仅当在视频处理接口40上安装视频处理卡131和视频处理卡132时，存储系数发生器96产生的用于80个类的一组抽头系数。不能仅用视频处理卡132来执行数据转换处理。防止没有视频处理卡131的用户仅用视频处理卡132非法执行数据转换处理。
如果提高图像的空间分辨率以改善图像质量，视频处理卡131存储图28所述的一组25个抽头的系数种子数据作为抽头发生信息。使用设为训练数据的超高分辨率视频数据和设为学习数据的低分辨率数据执行学习过程。通过将超高分辨率数据降为空间分辨率降低了的高分辨率视频数据，并进一步将高分辨率视频数据降为空间分辨率降低了的低分辨率视频数据，来获得低分辨率视频数据。这样，产生用于超高分辨率的64个类的一组抽头系数，然后压缩该抽头系数，产生用于超高分辨率的一组25个抽头的系数种子数据。在视频处理卡131中存储一组25个抽头的系数种子数据作为抽头发生信息。
如图29所示，视频处理卡131除了存储如图28所述用于超高分辨率的一组25个抽头系数种子数据之外，还存储一组25个系数种子数据作为抽头发生信息。使用设为训练数据的高分辨率视频数据和设为学习数据的低分辨率数据，执行学习过程。通过将高分辨率视频数据降级为空间分辨率降低了的低分辨率视频数据来获得低分辨率视频数据。这样，产生用于将分辨率提高到标准分辨率的64个类的一组抽头系数，然后压缩用于64个类的一组抽头系数，产生用于标准分辨率的一组25个抽头的系数种子数据。在视频处理卡131中存储一组25个抽头的系数种子数据作为抽头发生信息。
如果仅在视频处理接口40中安装视频处理卡131，从用于标准分辨率的25个抽头的系数种子数据产生用于标准分辨率的64个类的抽头系数。用抽头系数，视频处理卡131执行数据转换处理。如果在视频处理接口40中同时安装视频处理卡131和132，就从用于超高分辨率的25个抽头的系数种子数据产生用于超高分辨率的64个类的抽头系数。用抽头系数，视频处理卡131执行数据转换处理。
无论仅安装视频处理卡131还是同时安装视频处理卡131和132，都执行相同类型的图像质量改善的数据转换处理，即，用于分辨率提高的数据转换处理。然而，如果仅安装视频处理卡131，就使用用于分辨率提高到标准分辨率的64个类的抽头系数。如果同时安装视频处理卡131和132，就使用用于分辨率提高到超高分辨率的64个类的抽头系数，它与用于分辨率提高到标准分辨率的64个类的抽头系数不同。数据转换处理得到的视频数据在分辨率方面得到了更多的改善。
本实施例中，根据抽头计算方程(9)，执行从系数种子数据βm，n产生抽头系数wn。
当提高图像的空间分辨率以改善图像质量时，视频处理卡131以与参考图28和29所述相同的方式，存储一组25个抽头系数种子数据作为抽头发生信息。执行学习过程时，将高分辨率视频数据设为训练数据，将通过降级高分辨率视频数据的空间分辨率获得的低分辨率数据设为学习数据，如图30所示。这样，产生用于超高分辨率的64个类的一组抽头系数，然后压缩该抽头系数，然后产生用于超高分辨率的一组25个抽头系数种子数据。这组25个抽头系数种子数据存储在视频处理卡131中作为抽头发生信息。用于将抽头系数压缩为系数种子数据的抽头计算方程(9)是次数为M′的M′次方程。用于一个抽头的一组系数种子数据包括M′个系数种子数据。
视频处理卡131除了存储图30所示用于分辨率提高的一组25个抽头的系数种子数据之外，还存储一组系数种子数据作为抽头发生信息。执行学习过程时将高分辨率视频数据设为训练数据，将通过降级高分辨率视频数据的空间分辨率获得的低分辨率数据设为学习数据，如图31所示。这样产生用于分辨率提高的64个类的一组抽头系数，然后压缩该抽头系数。产生用于分辨率提高的一组25个抽头系数。在视频处理卡131中存储一组25个抽头的系数种子数据作为抽头发生信息。用于将抽头系数压缩为系数种子数据的抽头计算方程(9)是次数为M″的M″次方程，M″大于M′。用于一个抽头的一组系数种子数据包括M″条系数种子数据。
如果仅在视频处理接口40中安装视频处理卡131，就从用于分辨率提高的25个抽头系数种子数据产生用于分辨率提高的64个类的抽头系数，每个抽头有M′条系数种子数据。视频处理卡131用抽头系数执行数据转换处理。如果在视频处理接口40中同时安装视频处理卡131和132，就从用于分辨率提高的25个抽头的系数种子数据产生用于分辨率提高的64个类的抽头系数，每个抽头有M″条系数种子数据。视频处理卡131使用抽头系数执行数据转换处理。
无论是仅安装视频处理卡131还是同时安装视频处理卡131和132，都执行相同类型的图像质量提高的数据转换处理，即，用于分辨率提高的数据转换处理。如果仅安装视频处理卡131，就根据次数为M′的抽头计算方程(9)从用于分辨率提高的25个抽头的系数种子数据产生数据转换处理中所使用的抽头系数，每个抽头有M′条系数种子数据。如果同时安装视频处理卡131和132，就根据次数为M″的抽头计算方程(9)(M″大于M′)从用于分辨率提高的25个抽头的系数种子数据产生数据转换处理中所使用的抽头系数，每个抽头有M″条系数种子数据。以更高的精度重新构成抽头系数。象在图28和29中所述的情况那样，通过数据转换处理，视频处理卡131在安装视频处理卡131和132时比仅仅安装视频处理卡131时，视频数据的空间分辨率提高方面，能够得到更大的改善。
图32说明了图3的视频处理接口40的第二结构。如图所示，与参考图5所述的部件相同的部件用相同的附图参考来表示，在这里就适当地不再赘述。
图32所述实施例中的视频处理接口40从参考图33所述的、并装配在其中的视频处理卡13读取抽头发生信息，并产生抽头系数。利用抽头系数，视频处理接口40对存储在帧存储器35(见图3)中的视频数据执行数据转换处理。
向抽头提取器131和132提供第一视频数据，所述第一视频数据是通过存储器接口82，从帧存储器35读取并将进行数据转换的视频数据。
如图6所示的抽头提取器91那样，抽头提取器131连续将构成第二视频数据的每个像素设为目标像素，并提取构成第一视频数据的几个像素(的像素值)作为预测抽头，所述第一视频数据用于预测目标像素的像素值。
如图6所示的抽头提取器92那样，抽头提取器132提取构成第一视频数据的几个像素作为类抽头，所述第一视频数据用于将目标像素分类在多个类的一个类中。
向抽头提取器131和132提供来自接口控制器81的控制信号。根据来自接口控制器81的控制信号，设定由抽头提取器131构成的预测抽头的抽头结构和由抽头提取器132构成的类抽头的抽头结构。具体地说，接口控制器81通过卡接口83从下述参考图33安装在视频处理接口40中的视频处理卡13读取过程信息。根据过程信息，接口控制器81控制每个抽头提取器131和132中的抽头结构。
在抽头提取器131中获得的预测抽头馈送到预测器135，在抽头提取器132中获得的类抽头馈送到接口控制器81。
根据从接口控制器81提供的信息，类分类器133分类目标像素，并将得到的类的类码(class code)馈送到系数存储器134。接口控制器81通过卡接口83，将从抽头提取器132提供的目标像素的类抽头馈送到参考图33讨论的、安装在视频处理接口40中的视频处理卡13。接口控制器81请求视频处理卡13分类目标像素。接口控制器81通过卡接口83接收类码，所述类码是视频处理卡13在类分类之后，响应请求发送的。然后，将类码馈送到类分类器133。类分类器133合成从接口控制器81提供的类码作为至少一个类分类的结果，所述类分类是由安装在视频处理接口40中的视频处理卡13执行的。类分类器133得到作为最终类分类结果的类码，并将类码馈送到系数存储器134。
例如，根据过程信息指定视频处理卡13的类分类方法，接口控制器81从安装在视频处理接口40中的视频处理卡13读取过程信息。
系数存储器134存储用于从系数发生器136提供的每个类的抽头系数。系数存储器134向预测器135提供所存储的抽头系数中的抽头系数，所述抽头系数存储作为对应于从类分类器133提供的类码的地址(从类分类器133提供的类码所表示的类的抽头系数)。
如图6所述预测器95那样，预测器135获取从抽头提取器131输出的预测抽头和从系数存储器134输出的抽头系数，并执行方程(1)所定义的预测计算，用于由预测抽头和抽头系数来确定目标像素的真实值(true value)的预测值。预测器135确定和输出目标像素的像素值(的预测值)，即，构成第二视频数据的像素的像素值。
系数发生器136接收抽头发生信息，接口控制器81通过卡接口83，从安装在视频处理接口40中的视频处理卡13读取抽头发生信息。根据抽头发生信息，系数发生器136产生每个类的抽头系数。将每个类的抽头系数馈送到系数存储器134用于存储。
图33说明了视频处理卡13的结构，其中，如图32所述构成视频处理接口40。如图所示，与参考图6所述的元件相同的元件用相同的附图参考来表示，这里适当地不再赘述。图33所示的视频处理卡13包括图6所示的类分类器93、抽头发生存储单元97和卡控制器98。
下面参考图34所述的流程图，讨论图32所示视频处理接口40的操作。
视频处理接口40执行步骤S71到S74中的过程步骤，它们与图7所述步骤S1到S4的过程步骤相同。
在步骤S74，接口控制器81确定视频处理卡13i为有效卡。在步骤S75，接口控制器81通过卡接口83从作为有效卡的所有视频处理卡13i读取抽头发生信息。具体地说，接口控制器81通过卡接口83，从作为有效卡的视频处理卡13i中的卡控制器98(见图3)请求抽头发生信息。卡控制器98从抽头发生存储单元97读取抽头发生信息，并通过卡接口83将抽头发生信息馈送到接口控制器81。以这种方式，接口控制器81从作为有效卡的视频处理卡13i中获取所有抽头发生信息。
例如，如果在视频处理接口40中安装视频处理卡131到133，则所有视频处理卡131到133都是有效卡。这样，接口控制器81从所有视频处理卡131到133接收抽头发生信息。如果在视频处理接口40中安装视频处理卡131、132和134，视频处理卡131和132就成为有效卡。接口控制器81从视频处理卡131和132中的每个卡接收抽头发生信息。
在步骤S76，接口控制器81根据从具有最大卡ID(最大ID过程信息)的视频处理卡13i(max)读取的过程信息，识别所要执行的数据转换处理的内容，所读取的过程信息是从作为有效卡的每个视频处理卡13i读取的过程信息中的信息。根据识别结果，接口控制器81控制抽头提取器131和132、类分类器133以及作为有效卡的视频处理卡13i。
接口控制器81设定抽头提取器131或132的操作模式，以构成最大ID过程信息所述的预测抽头或类抽头的抽头结构。
接口控制器81设定类分类器133的操作模式，以根据最大ID过程信息中所述合成方法合成的有效卡的类码。具体地说，视频处理卡13i的过程信息包含对类码的合成方法的描述(例如，用于产生最终类码的信息，所述的最终类码是通过将在视频处理卡132中获得的类码作为最低有效位，附加到在视频处理卡131中获得的类码来产生的)。接口控制器81将类分类器133的操作模式设置成根据该信息合成类码。
接口控制器81设定作为有效卡的每个视频处理卡13i的操作模式，以便根据最大ID过程信息中描述的类分类方法来执行类分类。具体地说，视频处理卡13i的过程信息包含对要在每个视频处理卡131到13i中由类分类器93执行的类分类的类分类方法的描述。接口控制器81设定作为有效卡的视频处理卡13i的类分类器93(见图33)的操作模式。
在步骤S77，接口控制器81将从作为有效卡的视频处理卡13i读取的抽头发生信息馈送到系数发生器136，从而，从抽头发生信息产生每个类的抽头系数。
当系数发生器136产生每个类的抽头系数时，算法进行到步骤S78。系数发生器136对用于级别调节(level adjustment)的用于每个类的抽头系数执行归一化过程，然后将归一化后的抽头系数馈送到系数存储器134用于存储。
在步骤S79，抽头提取器131将存储在帧存储器35(见图3)中的、并从存储器接口82提供的视频数据设为将被数据转换的第一视频数据。将构成第二视频数据(进行数据转换处理之后的视频数据)的每个像素连续设为目标像素，所述第二视频数据对应于第一视频数据。对于目标像素，抽头提取器131提取第一视频数据的像素，该第一视频数据具有在步骤S76中设定的抽头结构的预测抽头。也是在步骤S79，对于目标像素，抽头提取器132提取第一视频数据的像素，该第一视频数据具有在步骤S76中设定的抽头结构的类抽头。将预测抽头从抽头提取器131馈送到预测器135，将类抽头从抽头提取器132馈送到接口控制器81。
一旦从抽头提取器132收到类抽头，接口控制器81就在步骤S80控制卡接口83，从而向有效视频处理卡13i提供来自抽头提取器132的类抽头，从而请求有效视频处理卡13i执行类分类。
如参考图35所述，当前有效的视频处理卡13i响应来自接口控制器81的请求，根据来自接口控制器81的类抽头分类目标像素。然后，将作为类分类结果的类码，通过卡接口83馈送到接口控制器81。
在步骤S81，接口控制器81确定是否已经从所有当前有效视频处理卡13i收到了作为类分类的结果的类码。
如果在步骤S81，确定还没从所有当前有效视频处理卡13i收到作为类分类的结果的类码，就重复步骤S81。
如果在步骤S81确定已经从所有当前有效视频处理卡13i收到作为类分类的结果的类码，就将所有类码馈送到类分类器133。算法进行到步骤S82。
在步骤S82，类分类器133合成，通过接口控制器81从有效视频处理卡13i提供的类码，从而，得到作为目标像素的最终类分类结果的类码。然后将类码馈送到系数存储器134。算法进行到步骤S83。
在步骤S83，系数存储器134读取并输出存储在对应于从类分类器133提供的类码的地址中的抽头系数，即，对应于类码的类的抽头系数。在步骤S83，预测器135接收从系数存储器134输出的抽头系数。算法进行到步骤S84。
在步骤S84，预测器135用从抽头提取器131输出的预测抽头和从系数存储器134获得的抽头系数执行由方程(1)表达的预测计算。以这种方式，预测器135确定目标像素的像素值，然后将像素值馈送到逐行转换器85。算法循环到步骤S71，以重复上述过程。
参考图35所述的流程图，讨论成为有效卡的视频处理卡131的过程。
在步骤S91，有效视频处理卡13i中的卡控制器98确定视频处理卡13i是否已经从视频处理接口40(的接口控制器81)收到了类分类请求和类抽头。如果确定还没收到类分类请求，就重复步骤S91。
如果在步骤S91，确定视频处理卡13i已经收到了类分类请求，算法就进行到步骤S92。卡控制器98从视频处理接口40接收类分类请求和类抽头。卡控制器98请求类分类器93响应类抽头，执行类分类。类分类器93用在图34所述的步骤S76设定的类分类方法，根据类抽头分类目标像素。将得到的类码馈送到卡控制器98。
在步骤S93，卡控制器98将类码从类分类器93传输到视频处理接口40。算法循环到步骤S91，以重复相同过程。
下面，讨论有效视频处理卡13i的类分类器93(见图33)的类分类和视频处理接口40的类分类器133(见图32)的过程，该过程合成作为类分类的结果的类码。
例如，抽头提取器132构成由作为目标像素的9个像素，即3×3像素形成的类抽头。
现在，假设在视频处理接口40中安装视频处理卡131到133，并将它们设为有效。视频处理卡13i的类分类器93(见图33)用1位ADRC处理分类类抽头，从而输出9位类码。
视频处理卡132中的类分类器93(见图33)检测在类抽头中心的像素(中心像素)的运动矢量，并将运动矢量的幅度与预定阈值进行比较。这样，类分类器93确定中心像素是否已经移动，从而输出表示是否存在中心像素的移动的1位类码。视频处理卡132中的类分类器93存储作为前一帧类分类提供的一帧旧视频数据，用类抽头执行与一帧旧视频数据的块匹配，从而检测运动矢量。如果运动矢量的幅度在阈值之上，视频处理卡132中的类分类器93确定中心像素已经移动；否则，视频处理卡132中的类分类器93就确定中心像素保持静止。
视频处理卡133中的类分类器93(见图33)计算类抽头的中心像素和与中心像素相邻的每个像素之间的差，将差的绝对值与预定阈值进行比较。类分类器93确定中心像素中是否存在边缘，从而输出表示是否存在边缘的1位类码。例如，如果像素与中心像素的差的绝对值在预定阈值之上，类分类器93就确定有边缘；否则，类分类器93就确定没有边缘。
下文中，视频处理卡13i中的类分类器93所执行的类分类称为第i类分类，作为第i类分类的结果获得的类码被称为第i类码。
视频处理接口40中的类分类器133(见图32)将第二类码作为最低有效位附加到视频处理卡131中的类分类器93的第一类分类的第一类码上，通过视频处理卡132中的类分类器93的第二类分类获得第二类码，类分类器133进一步将第三类码作为最低有效位附加到第一类码的最低有效位上，通过视频处理卡133中的类分类器93的第三类分类获得第三类码。
如果仅在视频处理接口40中安装视频处理卡131，视频处理接口40中的类分类器133(见图32)就输出第一9位类码作为最终的类码(下文中称为最终类码)，通过视频处理卡131的类分类器93的第一类分类获得第一9位类码。
如果在视频处理接口40中安装视频处理卡131和133，类分类器133(见图32)将1位第二类码作为最低有效位附加到9位第一类码上，通过视频处理卡132中的类分类器93的第二类分类获得所述的1位第二类码，通过视频处理卡131中的类分类器93的第一类分类获得9位第一类码，并输出得到的10位码作为最终类码。
如果在视频处理接口40中安装视频处理卡131到133，视频处理接口40中的类分类器133(见图32)就将1位第二类码作为最低有效位附加到9位第一类码上，通过视频处理卡132中的类分类器93的第二类分类获得1位第二类码，通过视频处理卡131中的类分类器93的第一类分类获得9位第一类码，类分类器133进一步附加通过视频处理卡133中类分类器93的第三类分类获得的1位第三类码，并输出得到的11位作为最终类码。
当在视频处理接口40中安装视频处理卡131到13i时，从类分类器133输出的类码随着安装的视频处理卡131到13i-1将类码增加1，类的个数随着如图36所述安装在作为有效卡的视频处理接口40中的视频处理卡13i的个数而改变。
如果仅在视频处理接口40中安装视频处理卡131，最终类码就成为9位，类的个数成为512(＝29)(见图36的最左列)。如果在视频处理接口40中安装视频处理卡131和132，最终类码是10位，类的个数成为1024(210)个类(见图36从左数第二列)。如果在视频处理接口40中安装视频处理卡131到133，最终类码是11位，类的个数成为2048(211)个类(见图36中的最右列)。
图11所述的学习装置用类分类执行学习过程，它输出通过第一类分类获得的第一类码，作为类分类器117的类分类方法。然后，学习装置由第一类分类产生用于512个类的一组抽头系数，根据第一类分类将用于512个类的一组抽头系数压缩为一组系数种子数据。视频处理卡131根据第一类分类将这组系数种子数据存储为抽头发生信息。
图11所述的学习装置由下述类分类作为类分类器117的类分类方法执行学习过程，该类分类输出通过把第二类码作为最低有效位，附加到第一类码上得到的类码，第二类码利用第二类分类获得，第一类码利用第一类分类获得。学习装置根据第一和第二类分类产生用于1024个类的一组抽头系数，根据第一和第二类分类将用于1024个类的一组抽头系数压缩为一组系数种子数据。这样，视频处理卡132根据第一和第二类分类存储一组系数种子数据。
如果仅在视频处理接口40中安装视频处理卡131，视频处理接口40就根据第一分类读取系数种子数据，第一分类作为抽头发生信息存储在图37所示有效卡中最高等级视频处理卡131内。系数发生器136根据第一类分类从系数种子数据产生用于512个类的一组抽头系数。视频处理卡131中的类分类器93执行第一类分类，从而输出9位第一类码。视频处理接口40中的类分类器133输出第一类码作为最终类码。视频处理卡131根据第一类分类，在用于512个类的一组抽头系数之中，由对应于9位的第一类码的一组抽头系数，执行数据转换处理(由方程(1)定义并由预测器135(见图32)执行的计算)。
如果在视频处理接口40中安装视频处理卡131和132，视频处理接口40就根据第一和第二类分类读取一组系数种子数据，所述的第一和第二类分类作为抽头发生信息存储在图28所示有效卡中的最低级别视频处理卡132中。系数发生器136根据第一和第二类分类，从这组系数种子数据产生用于1024个类的一组抽头系数。视频处理卡131中的类分类器93执行第一类分类，从而输出9位第一类码，视频处理卡132中的类分类器93执行第二类分类，从而输出1位第二类码。视频处理接口40中的类分类器133将第二类码作为最低有效位加到第一类码上，从而产生和输出最终10位类码。此外，视频处理接口40在数据转换处理中，根据第一和第二类分类，使用1024个类的这组抽头系数之中对应于最终10位类码的一组抽头系数。
随着安装在视频处理接口40中并设为有效卡的视频处理卡13i的数量增加，用具有更多类的抽头系数来执行数据转换处理。这样，进一步改善了视频数据的图像质量。
例如，如果用相同的教育对(education pairs)来执行用于学习基于第一和第二类分类的抽头系数组的学习过程以及用于学习基于第一类分类的抽头系数组的学习过程，基于第一和第二类分类的抽头系数组就有比基于第一类分类的抽头系数组更多个数的类。用基于第一和第二类分类的抽头系数组执行的数据转换处理在数据转换处理改善图像质量方面，优于用基于第一类分类的抽头系数组执行的数据转换处理。
视频处理卡131和132可以存储用于执行相同的图像质量改善的系数种子数据。视频处理卡131和132还可以存储用于执行不同的图像质量改善的系数种子数据。例如，视频处理卡131存储用于执行消除噪声的系数种子数据，视频处理卡132存储用于执行分辨率提高的系数种子数据。图32所述的视频处理接口40利用由存储在视频处理卡131中的系数种子数据产生的抽头系数，对存储在帧存储器35(见图3)中的视频数据执行数据转换处理，进一步利用由存储在视频处理卡132中的系数种子数据产生的抽头系数，对得到的视频数据执行数据转换处理。
视频处理卡132除了可以存储在视频处理卡131中存储的用于图像质量改善的系数种子数据之外，还可以存储用于实现另一类型图像质量改善的系数种子数据。具体地说，视频处理卡131存储用于消除噪声的系数种子数据，视频处理卡132存储用于消除噪声和分辨率提高的系数种子数据。在本实施例中，由视频处理卡132的系数种子数据产生的抽头系数的类的个数是由视频处理卡131的系数种子数据产生的抽头系数的类的个数的两倍。由视频处理卡132的系数种子数据产生的抽头系数所实现的消除噪声程度几乎保持与由视频处理卡131的系数种子数据产生的系数种子数据实现的消除噪声相同的程度。当安装视频处理卡131和132时，以与仅安装视频处理卡131时相同的程度来执行消除噪声，并进一步改善分辨率。
除了视频处理卡131和132之外的视频处理卡13i可以存储类似的抽头系数。随着在最高等级视频处理卡131之后，陆续安装较低等级的视频处理卡13i，图像质量改善的种类增加。由于电视接收机的主要单元1的功能又增加了，用户就有购买视频处理卡13的动机了。
除了最高等级视频处理卡131之外的视频处理卡13i可以存储不同的数据，而不是已经参考图19讨论过的系数种子数据。
在上述讨论中，图33所述的视频处理卡13i存储系数种子数据或者视频处理卡13i的系数种子数据和视频处理卡13i-1的系数种子数据之差的数据，作为抽头发生信息，视频处理卡13i-1高一个等级。除了最高等级视频处理卡131之外的视频处理卡13i，存储用于由视频处理卡13i-1中所使用的抽头系数产生新抽头系数的信息(除了差数据之外的信息)，作为抽头发生信息，视频处理卡13i-1高一个等级。
如果在视频处理接口40中安装视频处理卡131和132，视频处理接口40中的系数发生器136(见图32)就从基于存储在图39所示视频处理卡131中的第一类分类的一组系数种子数据，产生基于第一类分类的一组抽头系数。此外，视频处理接口40中的系数发生器136从基于第一类分类的一组抽头系数和存储在视频处理卡132中的抽头发生信息，产生基于第一和第二类分类的一组抽头系数。
下面，讨论用于产生基于第一和第二类分类的一组抽头系数以及基于第一类分类的一组抽头系数的抽头发生信息。
来自第一类分类的第一类码可以是最终类码。那么，将最终类码称为第一合成类码(synthesis class code)。将通过将基于第二类分类的第二类码作为最低有效位加到第一类码而获得的最终类码称为第二合成类码。将通过将第二类码作为最低有效位加到第一类码上，然后再将第三类码加到第二合成类码上而获得的最终类码称为第三合成类码。
这种情况下，第二合成类码是加上1位第二类码作为最低有效位的第一合成类码，第三合成类码是加上1位第三类码的第二合成类码。
第一合成类码#c可以相应地与两个第二合成类码关联，两个第二合成类码即，通过向第一合成类码#c加上1位0作为最低有效位而获得的第二合成类码#c0，和通过向第一合成类码#c加上一位数据1，作为最低有效位而获得的第二合成类码#c1。类似地，第二合成类码#c′可以相应地与两个第三合成类码关联，两个第三合成类码即，通过向第二合成类码#c′加上1位数据0，作为最低有效位而获得的第三合成类码#c′0，和通过向第二合成类码#c′加上1位数据1，作为最低有效位而获得的第三合成类码#c′1。
这里有用于一个类码的一组抽头系数。如果第一合成类码#c相应于上述两个第二合成类码#c0和#c1，基于第一类分类的第一合成类码#c的一组抽头系数就对应于根据图40所述的第一和第二类分类的多组第二合成类码#c0和#c1的多组抽头系数。
抽头发生信息可以用于产生基于第一和第二类分类的多组第二合成类码#c0和#c1的抽头系数，以及基于第一类分类的第一合成类码#c的一组抽头系数。
参考图41所述的流程图，讨论产生抽头发生信息的方法。这里，产生基于第一和第二类分类的第二合成类码#c0的一组抽头系数。
在步骤S101，把第一合成类码#c的一组抽头系数的中心抽头系数与第二合成类码#c0的一组抽头系数的中心抽头系数进行比较，所述的第二合成类码#c0与第一合成类码#c相应地关联。
在给定类的一组抽头系数的中心抽头系数是指当抽头系数以类的抽头号为序排列时，位于中心的抽头系数。参考图40，例如，如果以抽头号为序排列的第一合成类码#c的抽头系数是(0.2，-0.1，0.8，-0.1，0.2)，中心抽头系数就是0.8。如果以抽头号为序排列的第二合成类码#c0的抽头系数是(0.3，-0.4，1.2，-0.4，0.3)，中心抽头系数就是1.2。
在步骤S101比较中心抽头系数之后，算法进行到步骤S102。然后，在步骤S102，确定第二合成类码#c0的中心抽头系数是否(等于)或大于第一合成类码#c的中心抽头系数。
然后，如果在步骤S102确定第二合成类码#c0的中心抽头系数大于第一合成类码#c的中心抽头系数，算法就进行到步骤S103。在步骤S103确定相对于第一合成类码#c的相应抽头系数的一组第二合成类码#c0的抽头系数的每个正抽头系数的变化率(比率)。也是在步骤S103，确定变化率的平均值，然后称为平均变化率v。
在图40所示抽头系数的实例中，第二合成类码#c0的中心抽头系数是1.2，大于第一合成类码#c的中心抽头系数(0.8)。在步骤S103确定第二合成类码#c0中抽头系数的每个正抽头系数的变化率(比率)，即，相对于第一合成类码#c的相应抽头系数，第一抽头系数0.3，第三抽头系数(中心抽头系数)1.2，和第五抽头系数0.3。
由于第一合成类码#c的第一、第三和第五抽头系数分别是0.2、0.8和0，2，第一、第三和第五抽头系数的各自的变化率是0.3/0.2、1.2/0.8和0.3/0.2。
变化率v的平均值是1.5。
算法从步骤S103进行到S104。向平均变化率v加上正号(+)，平均变化率v成为+v。将+v设为(用于第二合成类码#c0的)抽头发生信息，用于由第一合成类码#c的一组抽头系数产生对应于第一合成类码#c的一组抽头系数的第二合成类码#c0的一组抽头系数。过程结束。
本实例中，+1.5是抽头发生信息，用于从第一合成类码#c的一组抽头系数产生第二合成类码#c0的一组抽头系数。
如果在步骤S102确定第二合成类码#c0的中心抽头系数不大于第一合成类码#c的中心抽头系数，算法就进行到步骤S105。在步骤S105确定相对于第一合成类码#c的相应抽头系数的第二合成类码#c0的一组抽头系数的每个负抽头系数的变化率(比率)。也是在步骤S105，确定变化率的平均值，然后称为平均变化率v。
算法从步骤S105进行到S106。将负号(-)符号加到平均变化率v，平均变化率v成为-v。将-v设为抽头发生信息，用于从第一合成类码#c的一组抽头系数，产生相应于第一合成类码#c的一组抽头系数的第二合成类码#c0的一组抽头系数。过程结束。
下面产生抽头发生信息，用于产生基于图40所示第一和第二类分类的第二合成类码#c1的一组抽头系数。第二合成类码#c1的一组抽头系数是(0.17，-0.02，0.7，-0.02.0.17)。中心抽头系数是0.7，它小于第一合成类码#c的抽头系数的中心抽头系数(即，0.8)。
在步骤S105，确定第二合成类码#c1的一组抽头系数的每个负抽头系数的变化率(比率)，即，相对于第一合成类码#c的相应抽头系数，第二抽头系数是-0.02，第四抽头系数是-0.02。
由于第一合成类码#c的第二和第四抽头系数分别是-0.1和-0.1，所以第二和第四抽头系数的变化率分别是0.02/0.1和0.02/0.1。
这样，平均变化率v是0.2(步骤S105)。
加有负号(-)符号的平均变化率v(即，-0.2)是(用于第二合成类码#c1的)抽头发生信息，用于从第一合成类码#c的一组抽头系数产生相应于第一合成类码#c的一组抽头系数的第二合成类码#c1的一组抽头系数(步骤S106)。
下面，参考图42所述的流程图，讨论图32所述系数发生器136的过程。该过程中，根据在图41所述过程中产生的抽头发生信息，从基于第一类分类的第一合成类码#c的一组抽头系数，产生基于第一和第二类分类的第二合成类码#c0的一组抽头系数。
系数发生器136在步骤S111确定关于第二合成类码#c0的抽头发生信息的符号。如果确定符号是正(+)，算法就进行到步骤S112。如果确定符号为负(-)，算法就进行到步骤S114。
在步骤S112，系数发生器136用抽头发生信息的平均变化率v乘以与第二合成类码#c0相应关联的第一合成类码#c的抽头系数组中正抽头系数，将得到的这组抽头系数作为第二合成类码#c0的一组抽头系数。算法进行到步骤S113。
在步骤S113，系数发生器136对在步骤S112确定的第二合成类码#c0的一组抽头系数执行归一化过程用于增益调节(gain adjuestment)，并结束过程。具体地说，在步骤S113，系数发生器136调节在步骤S112确定的第二合成类码#c0的一组抽头系数中的负抽头系数，使得抽头系数之和成为1。
在步骤S114，系数发生器136用抽头发生信息的平均变化率v乘以与第二合成类码#c0相应关联的第一合成类码#c的抽头系数组中负抽头系数，将得到的乘积作为第二合成类码#c0的一组抽头系数。算法进行到步骤S115。
在步骤S115，系数发生器136对在步骤S114确定的第二合成类码#c0的一组抽头系数执行归一化过程用于增益调节，并结束过程。具体地说，在步骤S115，系数发生器136调节在步骤S112确定的第二合成类码#c0的一组抽头系数中的正抽头系数，使得抽头系数之和成为1。
根据图42所述的过程，第一合成类码#c的一组抽头系数是(0.2，-0.1，0.8，-0.1，0.2)，如图40所述。第二合成类码#c0的抽头发生信息是+1.5，如图41所述。抽头发生信息的符号为正(+)，用1.5乘以第一合成类码#c的一组抽头系数(0.2，-0.1，0.8，-0.1，0.2)中的正抽头系数，将得到的乘积(0.3，-0.1，1.2，-0.1，0.3)作为第二合成类码#c0的抽头系数的一组抽头系数(步骤S112)。调节第二合成类码#c0的一组抽头系数(0.3，-0.1，1.2，-0.1，0.3)中的负抽头系数，使得抽头系数之和为1。具体地说，(0.3，-0.1，1.2，-0.1，0.3)的和为1.6，以相同的量将每个第二和第四负抽头系数从-0.1调节到-0.4。这样，第二合成类码#c0的一组抽头系数成为(0.3，-0.4，1.2，-0.4，0.3)，使和为1。
第二合成类码#c0的一组抽头系数(0.3，-0.4，1.2，-0.4，0.3)与图40所述原始的一组抽头系数重合。由第一合成类码#c的一组抽头系数(0.2，-0.1，0.8，-0.1，0.2)和抽头发生信息+1.5，产生与第一合成类码#c相应关联的第二合成类码#c0的一组抽头系数(0.3，-0.4，1.2，-0.4，0.3)。类似地，由与其相应关联的第一合成类码#c的一组抽头系数和如图41所述产生的抽头发生信息-1.2，产生第二合成类码#c1的一组抽头系数。
如上所述，视频处理卡133到136均存储从视频处理卡13i的抽头发生信息产生抽头系数以及用于产生新抽头系数的抽头发生信息，所述视频处理卡13i高一个等级。
在图41所述的实施例中，将正号(+)或负号(-)被简单地加到平均变化率上，从而成为第二合成类码#c0的抽头发生信息。或者，用第二合成类码#c0、与其相应关联的第一合成类码#c和用于产生第二合成类码#c0的第一类码和第二类码中的至少一个，校正平均变化率，将正号(+)或负号(-)加到校正后的平均变化率上。得到的平均变化率被当作第二合成类码#c0的抽头发生信息。
在图41所述的实施例中，如果第二合成类码#c0的中心抽头系数大于第一合成类码#c的中心抽头系数，就确定第二合成类码#c0的正抽头系数的平均变化率v，如果第二合成类码#c0的中心抽头系数不大于第一合成类码#c的中心抽头系数，就确定第二合成类码#c0的负抽头系数的平均变化率v。向得到的平均变化率加上正号或负号，以获得抽头发生信息(下文中称为第一抽头发生信息)。相反，如果第二合成类码#c0的中心抽头系数不大于第一合成类码#c的中心抽头系数，就确定第二合成类码#c0的正抽头系数的平均变化率v，如果第二合成类码#c0的中心抽头系数大于第一合成类码#c的中心抽头系数，就确定第二合成类码#c0的负抽头系数的平均变化率v。向得到的平均变化率加上正号或负号，以获得抽头发生信息(下文中称为第二抽头发生信息)。
当用图42所示过程中的第二合成类码#c0的抽头发生信息确定第二合成类码#c0的一组抽头系数时，得到的抽头系数可以从原始抽头系数偏离(deviate)。可以采用第一抽头发生信息或第二抽头发生信息作为最终抽头发生信息，第一或第二抽头发生信息均提供在从其确定的第二合成类码#c0的一组抽头系数和原始值之间较小的偏差量(误差)。可以在每个第二合成类码、与其相应关联的第一合成类码以及用于产生第二合成类码的第二类码和第一类码，确定是要采用第一抽头发生信息还是第二抽头发生信息。
抽头发生信息可以是用图41所述过程产生的信息，该抽头发生信息用于从第一合成类码#c的一组抽头系数产生第二合成类码#c0的一组抽头系数，第二合成类码#c0的一组抽头系数与第一合成类码#c的一组抽头系数相应关联。或者，图9所述的学习装置用第一合成类码#c的一组抽头系数作为学习数据，用第二合成类码#c0的一组抽头系数作为训练数据，以此来执行学习过程，得到的一组抽头系数用作抽头发生信息。
图43说明了图3所述视频处理接口40的第三结构。与参考图32所述部件相同的部件用相同的附图参考来表示，在这里适当地不再赘述。除了用共享存储空间控制器141代替系数存储器134之外，图43所述的视频处理接口40在结构上与图32所述结构相同。
如图20所述的共享存储空间控制器100那样，共享存储空间控制器141在安装在图44所述视频处理接口40内的视频处理卡13的系数存储器94中，保留虚拟存储空间，用于存储一组由系数发生器136产生的抽头系数。共享存储空间控制器141在虚拟存储空间中存储一组抽头系数。此外，共享存储空间控制器141从虚拟存储空间读取从类分类器133输出的类码的一组抽头系数，并将该组抽头系数馈送到预测器135。
图44说明了与如图43构成的视频处理接口40兼容的视频处理卡13的结构。如图所示，与参考图33所述部件相同的部件用相同的附图参考来表示，在这里适当地不再赘述。图44所述的视频处理卡13包括添加了图20所述系数存储器94的图33所述的视频处理卡13。
如参考图36所述，随着在视频处理接口40中安装的、作为有效卡的视频处理卡131到13i数量增加，视频处理接口40中系数发生器136所产生的抽头系数的类数增加，这组抽头系数的所占容量大小变大。
当在图44所述实施例中，在视频处理接口40中安装视频处理卡131到13i时，指定每个视频处理卡131到13i的系数存储器94的存储容量，以便与视频处理接口40的系数发生器136所产生的这组抽头系数的所占容量大小相匹配。即使非法读取视频处理卡131到13i的存储内容以产生一组抽头系数，也不能存储这组抽头系数，除非在视频处理接口40中安装视频处理卡131到13i。以这种方式，用户防止非法读取视频处理卡131到131的存储内容，从而预防非法使用所产生的该组抽头系数。
当从类分类器133、系数发生器136和预测器135看图43所述的共享存储空间控制器141时，共享存储空间控制器141保留虚拟存储空间，以便安装在视频处理接口40中的、作为有效卡的各个视频处理卡131到13i的系数存储器94的i个单元的实存储空间，看起来象单个连续存储空间。
这种情况下，指定系数存储器94的容量，以便安装在视频处理接口40中的视频处理卡131到13i的系数存储器94的容量总和与所产生的抽头系数所占容量大小匹配。可以指定系数存储器94的容量，使得安装在视频处理接口40中的视频处理卡131到13i所产生的抽头系数的所占容量大小大于(i-1)系数存储器94的容量，而不是等于或小于i系数存储器94的容量。
在图33和44所述的实施例中，在视频处理卡13i上装配类分类器93。或者，可以在图32和44所述的视频处理接口40上装配类分类器93。
可以用硬件来执行上述一系列过程步骤。或者，可以用软件程序来执行这些过程步骤。当使用软件程序来执行过程步骤时，可以在通用计算机中安装软件程序。
图45说明了计算机的一个实施例，其中，安装用于执行一系列过程步骤的程序。
可以预先在作为计算机内置存储介质的硬盘305或ROM303中存储程序。
或者，可以将程序临时或永久存储(记录)在可移动存储媒质311中，可移动存储媒质311诸如软盘、CD-ROM(光盘只读存储器)、M0(磁光)盘、DVD(数字多用途光盘)、磁盘或者半导体存储器。可移动存储媒质311可以设有所谓的分组软件。
可以用可移动存储媒质311将程序安装在计算机中。或者，可以经由用于数字广播的人造卫星，从下载站点向计算机无线传输程序，或者可以用诸如LAN(局域网)或互联网的有线方式向计算机传输程序。计算机在通信单元308接收程序，并将该程序安装在内置硬盘305中。
计算机包含CPU302。输入/输出接口310通过总线301与CPU302连接。当CPU302在用户操作诸如键盘、鼠标或麦克风的输入单元307时通过输入/输出接口310从用户接收命令的时候，CPU302执行存储在ROM(只读存储器)303中的程序。CPU302执行装载在RAM(随机存取存储器)304上的程序、存储在硬盘305中的程序、经卫星或网络发射并由通信单元308接收和安装到硬盘305上的程序或者从安装在驱动器309中的可移动存储媒质311读取并安装在硬盘305上的程序。CPU302执行根据上述流程图的过程或者由上述框图中所述配置执行的过程。CPU302通过输入/输出接口310从诸如LCD(液晶显示器)或扬声器输出过程的结果的输出单元306，或者通过通信单元308传输过程的结果，或者将过程的结果存储在硬盘305上。
不要求以流程图所述时间顺序来执行描述程序的过程步骤，该程序用于使计算机执行所要执行的多种过程。可以并行或分别(例如，并行处理或用对象的处理)执行过程步骤。
可以用单个计算机或者以分布式处理的多个计算机来执行程序。可以传输程序并在远处用计算机来执行程序。
在上面参考的实施例中，将本发明用于视频数据的图像质量改善。本发明可以用于声音(音频)数据的声音质量改善。
在上述实施例中，本发明用于模拟电视接收机。或者，本发明可用于数字电视接收机，或用于处理视频数据和音频数据的VCR(录像机)。
在上面参考的实施例中，在视频处理卡13中存储抽头发生信息，用于产生抽头系数，该抽头系数用于改善空间分辨率。存储在视频处理卡13中的抽头发生信息不限于该信息。视频处理卡13可以存储例如用于改善时间分辨率的抽头系数、用于改善像素的色调等级(像素值的位数)的抽头系数、用于边缘提高(edge enhancement)的抽头系数、用于转换形成了图像的像素数或用于转换图像大小的抽头系数或者用于另一类型图像改善的抽头系数。
存储在视频处理卡131到13i中的抽头发生信息可以执行相同类型而改善级别不同的图像质量改善，或者，可以执行不同类型的图像质量改善。
在上面参考的实施例中，视频处理卡13预先存储抽头发生信息。销售视频处理卡13i时，可不存储特定抽头发生信息。这种情况下，可以从抽头发生信息服务器下载抽头发生信息，然后存储在视频处理卡13i中。当视频处理卡13i安装在视频处理接口40中时，图3中的控制器37控制通信接口38，从而访问抽头发生信息服务器。控制器37和抽头发生信息服务器相互鉴权之后，下载抽头发生信息。在用户的银行账户中记入用于所下载的抽头发生信息的帐单，或者该帐单可以包括在视频处理卡13i的零售价中。
随着安装更低等级的视频处理卡13，主要单元1的功能和/或性能变得更复杂。视频处理卡13i的零售价或用于下载抽头发生信息的费用可以随视频处理卡13i等级升高而增高。
在上面参考的实施例中，电视接收机有已经装配的最高等级视频处理卡131。最高等级视频处理卡131可以是可选项。购买安装有最高等级视频处理卡131的电视接收机的用户在他或她购买较低等级视频处理卡13i时，可以比购买没有最高等级视频处理卡131的电视接收机的用户享受更多的打折。
在实践过程中，通过向常规可用的模拟电视接收机加上视频处理接口40，并修改控制器37所执行的程序，来生产图3所示电视接收机的主要单元1。用常规模拟电视接收机相对容易地制造图3所示电视接收机的主要单元1。考虑到上述参考的功能，视频处理卡13的性价比很高。
根据本发明，电视接收机设有添加方式的改进功能。

Claims (53)

1.一种可拆卸地安装在数据处理设备中的存储装置，包括：
发生信息存储装置，存储发生信息，发生信息用于产生抽头系数，抽头系数用于数据转换处理的每个预定的类，数据转换处理将第一数据转换为质量等级比第一数据更高的第二数据；
抽头系数发生器装置，在数据处理设备的控制下，至少从发生信息产生抽头系数；
抽头提取器装置，从数据处理设备提供的第一数据提取预测抽头，预测抽头用于预测第二数据中感兴趣的目标数据；
类抽头提取器装置，从数据处理设备提供的第一数据提取类抽头，类抽头用于将目标数据分类到多个类的一个类中；
类分类器装置，根据类抽头分类目标数据；
和预测器装置，从抽头系数和目标数据的类的预测抽头，预测目标数据并向数据处理设备提供目标数据。
2.根据权利要求1所述的存储装置，其中，发生信息存储装置存储起抽头系数的种子作用的系数种子数据作为发生信息。
3.根据权利要求2所述的存储装置，其中，另一存储装置可拆卸地安装到数据处理设备上，和
其中，发生信息存储装置存储作为发生信息的信息是：用存储在其它存储装置中的另一系数种子数据产生存储装置的系数种子数据的信息。
4.根据权利要求3所述的存储装置，其中，发生信息存储装置存储作为发生信息的是：存储装置的系数种子数据和其它存储装置中的其它系数种子数据之间的差。
5.根据权利要求1所述的存储装置，其中，另一存储装置可拆卸地安装到数据处理设备上，和
其中，抽头系数发生器装置至少根据存储在发生信息存储装置中的发生信息和存储在其它存储装置中的、并由数据处理设备提供的其它发生信息，产生抽头系数。
6.根据权利要求1所述的存储装置，还包括：
抽头系数存储装置，存储抽头系数；和
抽头系数获取装置，获取目标数据的类的抽头系数。
7.根据权利要求6所述的存储装置，其中，另一存储装置可拆卸地安装到数据处理设备中，和
其中，抽头系数发生器装置产生所占容量大小大于抽头系数存储装置的存储容量的抽头系数，
抽头系数发生器装置所产生的抽头系数存储在抽头系数存储装置和其它存储装置中，和
抽头系数获取装置从抽头系数存储装置和其它存储装置之一获取目标数据的类的抽头系数。
8.根据权利要求1所述的存储装置，其中，抽头系数发生器装置通过计算由发生信息定义的预定计算方程来产生抽头系数。
9.根据权利要求8所述的存储装置，其中，另一存储装置可拆卸地安装在数据处理设备中，和
其中，抽头系数发生器装置通过计算次数多于其它存储装置中所使用的计算方程的预定计算方程来产生抽头系数。
10.根据权利要求1所述的存储装置，其中，另一存储装置可拆卸地安装在数据处理设备中，和
其中，抽头系数发生器装置产生类个数多于其它存储装置中所产生的抽头系数的类个数的抽头系数。
11.根据权利要求1所述的存储装置，其中，另一存储装置可拆卸地安装到数据处理设备中，和
其中，发生信息存储装置存储发生信息，发生信息用于产生用于数据转换处理的抽头系数，数据转换处理执行与其它存储装置中产生的抽头系数得到的质量改善不同的质量改善。
12.根据权利要求1所述的存储装置，其中，抽头系数发生器装置在数据处理设备的控制下，从发生信息以及参数产生抽头系数。
13.根据权利要求12所述的存储装置，还包含控制器，并且所述参数由该控制器提供。
14.一种可拆卸地安装在数据处理设备中的存储装置的数据处理方法，存储装置有用于存储发生信息的发生信息存储装置，发生信息用于产生用于数据转换处理的每个预定类的抽头系数，数据转换处理将第一数据转换为质量等级高于第一数据的第二数据，数据处理方法包括：
抽头系数发生步骤，在数据处理设备的控制下，从发生信息产生抽头系数；
预测抽头提取步骤，从数据处理设备提供的第一数据提取用于预测目标数据的预测抽头，目标数据是第二数据中感兴趣的数据；
类抽头提取步骤，从数据处理设备提供的第一数据提取类分类中所使用的类抽头，类分类将目标数据分类到多个类的一个类中；
类分类步骤，根据类抽头将目标数据分类到多个类中；和
预测步骤，从抽头系数和目标数据的类的预测抽头来预测目标数据，并将目标数据提供给数据处理设备。
15.根据权利要求14所述的可拆卸地安装在数据处理设备中的存储装置的数据处理方法，其中，抽头系数发生步骤在数据处理设备的控制下，从发生信息以及参数产生抽头系数。
16.根据权利要求15所述的可拆卸地安装在数据处理设备中的存储装置的数据处理方法，其中，存储装置还包含控制器，并且所述参数由该控制器提供。
发生信息发生信息发生信息发生信息发生信息发生信息发生信息发生信息
17.一种允许可拆卸地安装第一到第N存储装置的数据处理设备，每个存储装置存储发生信息，发生信息用于产生用于数据转换处理的每个预定类的抽头系数，数据转换处理将第一数据转换为质量等级高于第一数据的第二数据，数据处理设备包括：
加载和卸载装置，在上面装配第一到第N存储装置；
抽头系数发生控制装置，控制从装配在加载和卸载装置上的第一到第N′存储装置(N′≤N)中的发生信息产生抽头系数；
输入和输出路由设定装置，设定用于第一到第N′存储装置中的每个存储装置的数据输入和输出路由；和
数据提供控制装置，根据输入和输出路由设定装置设定的输入和输出路由，控制在第一到第N′存储装置中，从一个存储装置向另一装置的数据提供。
18.根据权利要求17所述的数据处理设备，其中，一个存储装置存储起用于抽头系数的种子作用的系数种子数据作为发生信息，
其中，其它存储装置存储作为发生信息的信息是：用存储在一个存储装置中的系数种子数据产生其它存储装置的系数种子数据的信息，
其中，抽头系数发生控制装置控制其它存储装置，由存储在一个存储装置中的系数种子数据和存储在其它存储装置中的发生信息，产生其它存储装置的系数种子数据，并从所产生的系数种子数据产生抽头系数。
19.根据权利要求18的数据处理设备，其中，其它存储装置存储一个存储装置的系数种子数据和其它存储装置中的系数种子数据之间的差作为发生信息，和
其中，抽头系数发生控制装置控制其它存储装置，通过将存储在一个存储装置中的系数种子数据同存储在其它存储装置中的发生信息相加，产生其它存储装置的系数种子数据，并从所产生的系数种子数据产生抽头系数。
20.根据权利要求17所述的数据处理设备，其中，抽头系数发生控制装置控制其它存储装置，根据存储在一个存储装置中的发生信息和存储在其它存储装置中的发生信息产生抽头系数。
21.一种数据处理设备的数据处理方法，允许可拆卸地在该设备中安装第一到第N存储装置，每个存储装置存储发生信息，发生信息用于产生用于数据转换处理的每个预定类的抽头系数，数据转换处理将第一数据转换为质量等级高于第一数据的第二数据，该数据处理设备包括加载和卸载装置，在加载和卸载装置上装配每个第一到第N存储装置，数据处理方法包括：
抽头系数发生控制步骤，控制从装配在加载和卸载单元上的第一到第N’存储装置(N′≤N)中的发生信息产生抽头系数；
输入和输出路由设定步骤，设定用于第一到第N′存储装置中的每个存储装置的数据输入和输出路由；和
数据提供控制步骤，根据输入和输出路由设定步骤设定的输入和输出路由，控制在第一到第N′存储装置中，从一个存储装置向另一装置的数据提供。
发生信息发生信息发生信息发生信息发生信息发生信息
22.一种数据处理系统，包括：
第一到第N存储装置，存储发生信息，发生信息用于产生抽头系数，抽头系数用于数据转换处理的每个预定的类，数据转换处理将第一数据转换为质量等级比第一数据更高的第二数据，和
数据处理设备，允许第一到第N存储装置可拆卸地在其中安装；
其中，第一到第N存储装置均包括：
发生信息存储装置，存储用于产生抽头系数的发生信息，
抽头系数发生器装置，在数据处理设备的控制下至少从发生信息产生抽头系数，
抽头提取器装置，从数据处理设备提供的第一数据提取预测抽头，预测抽头用于预测目标数据，目标数据是第二数据中感兴趣的数据，
类抽头提取器装置，从数据处理设备提供的第一数据提取类抽头，类抽头用于将目标数据分类到多个类的一个类中，
类分类器装置，根据类抽头来分类目标数据，和
预测器装置，从抽头系数和目标数据的类的预测抽头预测目标数据，并向数据处理设备提供目标数据；和
其中，数据处理设备包括：
加载和卸载装置，在上面装配从第一到第N存储装置的每一个存储装置，
抽头系数发生控制装置，控制从装配在加载和卸载装置上的第一到第N′存储装置(N′≤N)中的发生信息产生抽头系数，
输入和输出路由设定装置，设定用于第一到第N′存储装置中的每一个存储装置的数据输入和输出路由，和
数据提供控制装置，根据输入和输出路由设定装置设定的输入和输出路由，控制在第一到第N′存储装置中，从一个存储装置向另一装置的数据提供。
23.根据权利要求22所述的数据处理系统，其中，抽头系数发生器装置在数据处理设备的控制下，从发生信息以及参数产生抽头系数。
24.一种可拆卸地安装在数据处理设备中的存储装置，包括：发生信息存储装置，存储发生信息，发生信息用于产生抽头系数，抽头系数用于数据转换处理的每个预定的类，数据转换处理将第一数据转换为质量等级比第一数据更高的第二数据，从存储在存储装置中的发生信息和存储在另一存储装置中的发生信息产生抽头系数；和
发生信息提供装置，向数据处理设备提供发生信息。
25.根据权利要求24所述的存储装置，其中，发生信息存储装置存储作为发生信息的信息是：用于从存储在其它存储装置中的发生信息产生起抽头系数的种子作用的系数种子数据的信息。
26.根据权利要求25所述的存储装置，其中，发生信息存储装置将存储装置的系数种子数据和存储在其它存储装置中的其它系数种子数据之间的差存储作为发生信息。
27.根据权利要求24的存储装置，其中，从存储在发生信息存储装置中的发生信息产生的抽头系数在所占容量大小上大于从存储在其它存储装置中的发生信息产生的抽头系数。
28.根据权利要求24所述的存储装置，其中，通过根据预定计算方程执行计算来确定抽头系数，该预定计算方程是由存储在发生信息存储装置中的发生信息定义的。
29.根据权利要求28所述的存储装置，其中，由存储在发生信息存储装置中的发生信息所定义的预定计算方程的次数高于由存储在其它存储装置中的发生信息所定义的预定计算方程的次数。
30.根据权利要求24所述的存储装置，其中，从存储在发生信息存储装置中的发生信息产生的抽头系数的类多于从存储在其它存储装置中的发生信息产生的抽头系数。
31.根据权利要求24所述的存储装置，其中，从存储在发生信息存储装置中的发生信息产生的抽头系数用在用于质量改善的数据转换处理中，该质量改善与从存储在其它存储装置中的发生信息产生的抽头系数所提供的质量改善不同。
32.根据权利要求24所述的存储装置，还包括抽头系数存储装置，它存储在数据处理设备中产生的抽头系数，并在数据处理设备从发生信息产生抽头系数时，响应请求向数据处理设备提供对应于来自数据处理设备的请求的类的抽头系数。
33.根据权利要求24所述的存储装置，其中还包括类分类器装置，它响应来自数据处理设备的请求根据类抽头分类目标数据，该类抽头是用于分类目标数据的第一数据，目标数据是第二数据中感兴趣的数据，类分类器装置还向数据处理设备提供表示目标数据的类的信息。
34.一种数据处理设备，允许可拆卸地在其中安装第一到第N存储装置，每个存储装置存储发生信息，发生信息用于产生用于数据转换处理的每个预定类的抽头系数，数据转换处理将第一数据转换为质量等级高于第一数据的第二数据，该数据处理设备包括：
加载和卸载装置，在上面装配从第一到第N存储装置的每一个存储装置；
抽头系数发生器装置，至少从装配在加载和卸载单元上的第一到第N′存储装置(N′≤N)中的发生信息产生抽头系数；
预测抽头提取器装置，提取具有预测抽头的第一数据，预测抽头用于预测目标数据，目标数据是第二数据中感兴趣的数据；
类抽头提取器装置，提取具有类抽头的第一数据，类抽头用于将目标数据分类到多个类的一个类中；
类分类器装置，根据类抽头分类目标数据；和
预测器装置，根据抽头系数和目标数据的类的预测抽头来预测目标数据。
35.根据权利要求34所述的数据处理设备，其中，用从第一到第N’存储装置中的发生信息产生的抽头系数获得的第二数据的质量等级高于用从第一到第(N′-1)存储装置中的发生信息产生的抽头系数获得的第二数据。
36.根据权利要求34所述的数据处理设备，其中，由第一到第N’存储装置中的发生信息产生的抽头系数与由第一到第(N′-1)存储装置中的发生信息产生的抽头系数不同。
37.根据权利要求34所述的数据处理设备，其中，抽头系数发生器装置通过根据预定计算方程执行计算来产生抽头系数，该预定计算方程由存储在第一到第N′存储装置中的发生信息定义的。
38.根据权利要求37所述的数据处理设备，由第一到第N′存储装置中的发生信息定义的计算方程的次数多于由第一到第(N′-1)存储装置中的发生信息定义的计算方程。
39.根据权利要求34所述的数据处理设备，其中，当每个第一到第N存储装置包括用于存储抽头系数发生器装置所产生的抽头系数的抽头系数存储装置时，从第一到第N′存储装置中的发生信息产生的抽头系数的所占容量大小大于第一到第(N′-1)存储装置的抽头系数存储装置的整个存储容量，等于或小于第一到第N′存储装置中抽头系数存储装置的整个存储容量。
40.根据权利要求39所述的数据处理设备，其中，当第一到第N存储装置均包括用于存储抽头系数发生器装置所产生的抽头系数的抽头系数存储装置时，存储从每个第一到第N′存储装置中的发生信息产生的抽头系数，跨过第一到第N′存储装置中的抽头系数存储装置。
41.根据权利要求34所述的数据处理设备，其中，从存储在第一到第N′存储装置中的发生信息产生的抽头系数的类多于从第一到第(N′-1)存储装置中的发生信息产生的抽头系数的类。
42.根据权利要求34所述的数据处理设备，其中，抽头系数发生器装置从第一到第N′存储装置中的一个存储装置中的发生信息产生一组抽头系数。
43.根据权利要求42所述的数据处理设备，其中，当仅在加载和卸载装置上装配第一存储装置时，从第一存储装置中的发生信息产生的一组抽头系数执行N个类型的质量改善，和
其中，当第一到第N存储装置里的第一到第N′存储装置装配在加载和卸载装置上时，分别从第一到第N存储装置中的发生信息产生的N组抽头系数分别对应于N个类型的质量改善。
44.根据权利要求42所述的数据处理设备，其中，分别从第一到第N′存储装置中的发生信息产生的N′个类型的抽头系数用于对第一数据执行N次的数据转换处理。
45.根据权利要求34所述的数据处理设备，其中，抽头系数发生器装置从起抽头系数的种子作用的系数种子数据产生抽头系数，系数种子数据是第一到第N′存储装置中的发生信息。
46.根据权利要求45所述的数据处理设备，其中，第N′存储装置存储作为发生信息的信息是：用于用第(N′-1)系数种子数据产生第N′系数种子数据的信息，从第一到第(N′-1)存储装置中的发生信息确定第(N′-1)系数种子数据，和
其中，抽头系数发生器装置从第一到第N′存储装置中的发生信息产生第N′系数种子数据，进一步从第N′系数种子数据产生抽头系数。
47.根据权利要求46所述的数据处理设备，其中，第N′存储装置存储第N′系数种子数据和第(N′-1)系数种子数据之间的差，作为发生信息，和
抽头系数发生器装置通过将从第一到第(N′-1)存储装置中的发生信息确定的第(N′-1)系数种子数据同第N′存储装置中的发生信息相加，产生第N′系数种子数据。
48.根据权利要求34所述的数据处理设备，还包括类分类请求装置，它请求第一到第N′存储装置分类目标数据，
其中，类分类器装置响应类分类请求，通过合成分别由第一到第N′存储装置提供的、表示目标数据的类的信息，确定目标数据的最终类。
49.根据权利要求34所述的数据处理设备，其中，抽头系数发生器装置在数据处理设备的控制下，从发生信息以及参数产生抽头系数。
50.一种数据处理设备的数据处理方法，该数据处理设备允许可拆卸地安装第一到第N存储装置，每个存储装置存储发生信息，发生信息用于产生用于数据转换处理的每个预定类的抽头系数，数据转换处理将第一数据转换为质量等级高于第一数据的第二数据，该数据处理方法包括：
抽头系数发生步骤，从安装在数据处理设备中的第一到第N′存储装置(N′≤N)中的发生信息产生抽头系数；
预测抽头提取步骤，提取具有预测抽头的第一数据，预测抽头用于预测目标数据，目标数据是第二数据中感兴趣的数据；
类抽头提取步骤，提取具有类抽头的第一数据，类抽头用于将目标数据分类到多个类的一个类中；
类分类步骤，根据类抽头来分类目标数据；和
预测步骤，根据抽头系数和目标数据的类的预测抽头来预测目标数据。
51.根据权利要求50所述的数据处理设备的数据处理方法，其中，抽头系数发生器装置在数据处理设备的控制下，从发生信息以及参数产生抽头系数。
发生信息发生信息发生信息发生信息发生信息发生信息
52.一种数据处理系统，包括：
第一到第N存储装置，存储发生信息，发生信息用于产生抽头系数，抽头系数用于数据转换处理的每个预定的类，数据转换处理将第一数据转换为质量等级比第一数据更高的第二数据，和
数据处理设备，在上面可拆卸地安装第一到第N存储装置；
其中，第一到第N存储装置均包括：
发生信息存储装置，存储用于产生抽头系数的发生信息，从发生信息和存储在另一存储装置中的发生信息产生抽头系数；和
发生信息提供装置，向数据处理设备提供发生信息；并且其中数据处理设备允许第一到第N存储装置可拆卸地安装在其中，每个存储装置存储发生信息，发生信息用于产生抽头系数，抽头系数用于数据转换处理的每个预定的类，数据转换处理将第一数据转换为质量等级比第一数据更高的第二数据，和数据处理设备包括：
加载和卸载装置，在上面装配从第一到第N存储装置的每一个存储装置；
抽头系数发生器装置，至少从装配在加载和卸载单元上的第一到第N′存储装置(N′≤N)中的发生信息产生抽头系数；
预测抽头提取器装置，提取具有预测抽头的第一数据，预测抽头用于预测目标数据，目标数据是第二数据中感兴趣的数据；
类抽头提取器装置，提取具有类抽头的第一数据，类抽头用于将目标数据分类到多个类的一个类中；
类分类器装置，根据类抽头来分类目标数据；和
预测器装置，根据抽头系数和目标数据的类的预测抽头来预测目标数据。
53.根据权利要求52所述的数据处理设备，其中，抽头系数发生器装置在数据处理设备的控制下，从发生信息以及参数产生抽头系数。
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Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103188505A (zh) * 2011-12-28 2013-07-03 三星电子株式会社 图像处理设备、升级设备、显示系统及其控制方法

Families Citing this family (14)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP3596770B2 (ja) 2001-12-28 2004-12-02 ソニー株式会社 記憶装置、データ処理装置およびデータ処理方法、プログラムおよび記録媒体、並びにデータ処理システム
TW570449U (en) * 2003-05-30 2004-01-01 Aviquest Technology Co Ltd Multi-media playing TV
US20050105007A1 (en) * 2003-11-14 2005-05-19 Christian John P. Interchangeable media input cartridge for home entertainment
JP4674439B2 (ja) * 2004-02-19 2011-04-20 ソニー株式会社 信号処理装置および信号処理方法、並びに情報記録媒体
US7630576B2 (en) 2004-02-19 2009-12-08 Sony Corporation Signal processing apparatus and method, and command-sequence data structure
JP4650123B2 (ja) * 2005-06-27 2011-03-16 ソニー株式会社 画像処理装置、画像処理方法、およびプログラム
JP4983093B2 (ja) * 2006-05-15 2012-07-25 ソニー株式会社 撮像装置および方法
JP4193871B2 (ja) * 2006-05-18 2008-12-10 ソニー株式会社 画像処理装置、画像処理方法、およびプログラム
JP5186860B2 (ja) * 2007-09-27 2013-04-24 船井電機株式会社 テレビジョン
US8339514B2 (en) * 2008-09-03 2012-12-25 Sony Corporation Modular flexible software architecture for TV
JP5007729B2 (ja) * 2009-03-16 2012-08-22 ソニー株式会社 信号処理装置および信号処理方法、プログラム、並びに記録媒体
KR101292559B1 (ko) * 2011-12-28 2013-08-12 삼성전자주식회사 영상처리장치, 업그레이드장치, 이를 포함하는 디스플레이 시스템 및 그 제어방법
WO2013163224A1 (en) * 2012-04-24 2013-10-31 Vid Scale, Inc. Method and apparatus for smooth stream switching in mpeg/3gpp-dash
EP3570543A4 (en) 2017-01-12 2019-12-25 Sony Corporation IMAGE PROCESSING DEVICE AND IMAGE PROCESSING METHOD

Family Cites Families (17)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US612497A (en) * 1898-10-18 Apparatus for forming tufted upholstery
JP2702423B2 (ja) * 1994-11-11 1998-01-21 埼玉日本電気株式会社 切替式エコーキャンセラ
JPH09245435A (ja) * 1996-03-05 1997-09-19 Sony Corp データ再生装置
JP3772408B2 (ja) 1996-08-22 2006-05-10 ソニー株式会社 画像信号変換装置および方法
US6530083B1 (en) * 1998-06-19 2003-03-04 Gateway, Inc System for personalized settings
JP2000125268A (ja) 1998-10-15 2000-04-28 Sony Corp 画像データ変換装置及び画像データ変換方法
US7573508B1 (en) * 1999-02-19 2009-08-11 Sony Corporation Image signal processing apparatus and method for performing an adaptation process on an image signal
JP4547757B2 (ja) * 1999-03-25 2010-09-22 ソニー株式会社 画像信号処理装置、画像信号処理方法、学習装置、学習方法及び記録媒体
JP2000339061A (ja) 1999-05-31 2000-12-08 Sony Corp 接続装置
KR100356897B1 (ko) * 2000-03-30 2002-10-19 주식회사 텔레게이트 휴대용 데이터 저장 장치
JP4552262B2 (ja) * 2000-04-03 2010-09-29 ソニー株式会社 ノイズ低減装置および方法
JP4552261B2 (ja) * 2000-04-03 2010-09-29 ソニー株式会社 ディジタル情報変換装置および方法、並びに画像情報変換装置および方法
JP4470280B2 (ja) * 2000-05-24 2010-06-02 ソニー株式会社 画像信号処理装置及び画像信号処理方法
JP4038812B2 (ja) * 2001-12-27 2008-01-30 ソニー株式会社 データ処理装置およびデータ処理方法、プログラムおよび記録媒体、並びにデータ処理システム
EP1326436B1 (en) * 2001-12-28 2013-02-13 Sony Corporation Displaying information
JP3596770B2 (ja) * 2001-12-28 2004-12-02 ソニー株式会社 記憶装置、データ処理装置およびデータ処理方法、プログラムおよび記録媒体、並びにデータ処理システム
JP4311258B2 (ja) * 2004-04-02 2009-08-12 ソニー株式会社 係数データの生成装置および生成方法、係数種データの生成装置および生成方法、情報信号処理装置、並びにプログラムおよびそれを記録した記録媒体

Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103188505A (zh) * 2011-12-28 2013-07-03 三星电子株式会社 图像处理设备、升级设备、显示系统及其控制方法
CN103188505B (zh) * 2011-12-28 2016-01-20 三星电子株式会社 图像处理设备、升级设备、显示系统及其控制方法
US9367890B2 (en) 2011-12-28 2016-06-14 Samsung Electronics Co., Ltd. Image processing apparatus, upgrade apparatus, display system including the same, and control method thereof
US9396511B2 (en) 2011-12-28 2016-07-19 Samsung Electronics Co., Ltd. Image processing apparatus, upgrade apparatus, display system including the same, and control method thereof

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