JP2000059738A

JP2000059738A - 画像データ変換装置及び画像データ変換方法

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Publication number: JP2000059738A
Application number: JP22633998A
Authority: JP
Inventors: Tetsujiro Kondo; 哲二郎近藤; Yasushi Tatsuhira; 靖立平
Original assignee: Sony Corp
Current assignee: Sony Corp
Priority date: 1998-08-10
Filing date: 1998-08-10
Publication date: 2000-02-25

Abstract

(57)【要約】【課題】本発明は、画像データ変換装置に関し、従来に
比して一段と画質を向上し得るようにする。【解決手段】第１のインタレース走査画像データ（Ｓ１
２０）に対してフィールド周波数変換及びクラス分類適
応処理を施すことによって当該第１のインタレース走査
画像データの所定倍のフィールド周波数でなり、かつ第
１のインタレース走査画像データには存在しないフィー
ルド画像を有する第２のインタレース走査画像データ
（Ｓ１４４）を生成することにより、時間解像度を向上
して自然な動画像を生成し得ると共に、垂直解像度を向
上して高精細画像を生成し得、従って表示画面に発生す
るフリッカを除去し得、従来に比して一段と画質を向上
し得る。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は画像データ変換装置
及び画像データ変換方法に関し、例えば入力画像の画質
を改善する画像データ変換装置に適用して好適なもので
ある。

【０００２】

【従来の技術】従来、テレビジヨンの走査方式として
は、水平走査線（ライン）を１本おきに飛び越して走査
するインタレース走査方式が最も広く採用されている。
このインタレース走査方式では、奇数番目のラインを走
査してなる奇数フィールドと偶数番目のラインを走査し
てなる偶数フィールドとの２枚のフィールドによって１
枚のフレームを形成している。

【０００３】このインタレース走査方式は、世界各国の
テレビジョン標準方式として採用されており、このうち
例えば欧州のテレビジョン放送では、フィールド周波数
が５０〔Ｈｚ〕でなるインタレース走査方式を用いてい
る。

【０００４】

【発明が解決しようとする課題】ところで、このような
フィールド周波数が５０〔Ｈｚ〕でなるインタレース走
査方式を用いたテレビジョン受像機では、奇数フィール
ドから偶数フィールドに切り替わるまでに所定の時間を
要することから、各ラインが所定時間間隔毎に表示され
ることによって生じるちらつき（いわゆるフリッカ）
が、表示画面の広い範囲にわたって発生する問題があっ
た。

【０００５】このような問題を回避するもとのとして、
いわゆるメディアンフィルタを用いて表示中のフィール
ド画像から表示されていないフィールド画像を補間する
方法がある。この方法では、例えば補間画素に対して垂
直方向に上下に位置する画素の各画素値と、当該補間画
素の１フィールド前の画素値との３つの画素値のうち、
中間の値を補間画素の画素値として求めるものである。

【０００６】しかしながらこの方法では、補間対象の画
像が静止画の場合、垂直解像度の高い領域に不自然な歪
みが発生する一方、動画像の場合には、１フィールド前
の画素の画素値を補間画素の画素値と選定する場合があ
り、この場合には不自然な動きが生じる問題があった。

【０００７】本発明は以上の点を考慮してなされたもの
で、従来に比して一段と画質を向上し得る画像データ変
換装置及び画像データ変換方法を提案しようとするもの
である。

【０００８】

【課題を解決するための手段】かかる課題を解決するた
め本発明においては、第１のインタレース走査画像デー
タを第２のインタレース走査画像データに変換する画像
データ変換装置において、第１のインタレース走査画像
データを所定量遅延させて第３のインタレース走査画像
データを生成する第１のデータ遅延手段と、第３のイン
タレース走査画像データをさらに所定量遅延させて第４
のインタレース走査画像データを生成する第２のデータ
遅延手段と、第１のインタレース走査画像データと第３
のインタレース走査画像データと第４のインタレース走
査画像データとから注目画素を含む複数の画素を抽出す
る抽出手段と、抽出手段によって抽出された複数の画素
の信号レベル分布に基づいて注目画素をクラス分類する
ことによりクラスコードを生成するクラスコード生成手
段と、クラスコードに基づいて予測データを発生する予
測データ発生手段と、予測データ発生手段によって発生
された予測データを基に第５のインタレース走査画像デ
ータの注目画素を予測演算する予測演算手段と、第１の
インタレース走査画像データのフィールド周波数を所定
倍する第１のフィールド周波数変換手段と、第５のイン
タレース走査画像データのフィールド周波数を所定倍す
る第２のフィールド周波数変換手段と、第１のフィール
ド周波数変換手段によってフィールド周波数が所定倍さ
れた第１のインタレース走査画像データと第２のフィー
ルド周波数変換手段によってフィールド周波数が所定倍
された第５のインタレース走査画像データとのうち所望
のフィールド画像を順次選択して出力する選択手段とを
設けるようにした。

【０００９】第１のインタレース走査画像データに対し
てフィールド周波数変換及びクラス分類適応処理を施す
ことによって当該第１のインタレース走査画像データの
所定倍のフィールド周波数でなり、かつ第１のインタレ
ース走査画像データには存在しないフィールド画像を有
する第２のインタレース走査画像データを生成すること
により、時間解像度を向上して自然な動画像を生成し得
ると共に、垂直解像度を向上して高精細画像を生成し
得、従って表示画面に発生するフリッカを除去し得る。

【００１０】また本発明においては、第１のインタレー
ス走査画像データを第２のインタレース走査画像データ
に変換する画像データ変換装置において、第１のインタ
レース走査画像データのフィールド周波数を所定倍して
第３のインタレース走査画像データを生成するフィール
ド周波数変換手段と、第３のインタレース走査画像デー
タを所定量遅延させて第４のインタレース走査画像デー
タを生成する第１のデータ遅延手段と、第４のインタレ
ース走査画像データをさらに所定量遅延させて第５のイ
ンタレース走査画像データを生成する第２のデータ遅延
手段と、第３のインタレース走査画像データと第４のイ
ンタレース走査画像データと第５のインタレース走査画
像データとから注目画素を含む複数の画素を抽出する抽
出手段と、抽出手段によって抽出された複数の画素の信
号レベル分布に基づいて注目画素をクラス分類すること
によりクラスコードを生成するクラスコード生成手段
と、クラスコードに基づいて予測データを発生する予測
データ発生手段と、予測データ発生手段によって発生さ
れた予測データを基に第２のインタレース走査画像デー
タの注目画素を予測演算する予測演算手段とを設けるよ
うにした。

【００１１】第１のインタレース走査画像データに対し
てフィールド周波数変換及びクラス分類適応処理を施す
ことによって当該第１のインタレース走査画像データの
所定倍のフィールド周波数でなり、かつ第１のインタレ
ース走査画像データには存在しないフィールド画像を有
する第２のインタレース走査画像データを生成すること
により、時間解像度を向上して自然な動画像を生成し得
ると共に、垂直解像度を向上して高精細画像を生成し
得、従って表示画面に発生するフリッカを除去し得る。

【００１２】また本発明においては、第１のインタレー
ス走査画像データを第２のインタレース走査画像データ
に変換する画像データ変換装置において、第１のインタ
レース走査画像データのフィールド周波数を所定倍して
第３のインタレース走査画像データを生成するフィール
ド周波数変換手段と、第３のインタレース走査画像デー
タを所定量遅延させて第４のインタレース走査画像デー
タを生成するデータ遅延手段と、第３のインタレース走
査画像データと第４のインタレース走査画像データとか
ら注目画素を含む複数の画素を抽出する抽出手段と、抽
出手段によって抽出された複数の画素の信号レベル分布
に基づいて注目画素をクラス分類することによりクラス
コードを生成するクラスコード生成手段と、クラスコー
ドに基づいて予測データを発生する予測データ発生手段
と、予測データ発生手段によって発生された予測データ
を基に第２のインタレース走査画像データの注目画素を
予測演算する予測演算手段とを設けるようにした。

【００１３】第１のインタレース走査画像データに対し
てフィールド周波数変換及びクラス分類適応処理を施す
ことによって当該第１のインタレース走査画像データの
所定倍のフィールド周波数でなり、かつ第１のインタレ
ース走査画像データには存在しないフィールド画像を有
する第２のインタレース走査画像データを生成すること
により、時間解像度を向上して自然な動画像を生成し得
ると共に、垂直解像度を向上して高精細画像を生成し
得、従って表示画面に発生するフリッカを除去し得る。

【００１４】

【発明の実施の形態】以下図面について、本発明の一実
施の形態を詳述する。

【００１５】（１）クラス分類適応処理の原理ここでは例えば標準解像度の画像データ（以下、これを
ＳＤ（Standard Definition ）画像データと呼ぶ）をそ
の各画素の信号レベル分布に応じたクラスに分類し、ク
ラス毎に所定のデータ処理を施すことにより高解像度の
画像データ（以下、これをＨＤ（High Definition ）画
像データと呼ぶ）を生成するいわゆるクラス分類適応処
理の原理について説明する。

【００１６】図１は、このクラス分類適応処理を実現す
るアップコンバータ１の回路構成を示す。アップコンバ
ータ１は、外部から供給される例えば８ビットのパルス
符号変調（ＰＣＭ：Pulse Code Modulation ）データで
なるＳＤ画像データＳ１をクラス分類部２及び予測演算
部３に入力する。クラス分類部２は、例えば図２に示す
ように、ＳＤ画像データＳ１のうち注目画素及び当該注
目画素を中心とした複数の周辺画素でなる合計７画素
（タップ）をクラス分類用の画素（以下、これをクラス
タップと呼ぶ）として設定し、それらの信号レベル分布
に基づいてクラスコードＳ２を生成する。因みに、図中
実線は第１フィールドを示し、点線は第２フィールドを
示す。

【００１７】このクラス分類部２によってクラスコード
Ｓ２を生成する方法としては、ＰＣＭデータを直接使用
する（すなわちＰＣＭデータをそのままクラスデータＳ
２とする）方法や、ＡＤＲＣ（Adaptive Dynamic Range
Coding ）等のデータ圧縮方法を用いてクラス数を削減
するような方法が考えられる。このうちＰＣＭデータを
そのままクラスコードＳ２とする方法では、クラスタッ
プとして８ビットのＰＣＭデータを７タップ用いること
から、クラス数が２⁵⁶という膨大な数のクラス数に分類
されることになり、実用上問題がある。

【００１８】そこで実際には、クラス分類部２は、ＡＤ
ＲＣのようなデータ圧縮処理（すなわち再量子化処理）
を施すことによりクラス数を削減するようになされてい
る。このＡＤＲＣによる分類法は、注目画素を中心とす
る近傍領域内の数タップからＡＤＲＣコードを、次式

【００１９】

【数１】

【００２０】によって求め、当該ＡＤＲＣコードに基づ
いてクラスコードＳ２を生成する手法を用いている。こ
こで、ｃ_iはＡＤＲＣコード、ｘ_iは各クラスタップの
入力画素値、ＭＩＮは領域内にある各クラスタップの入
力画素値のうちの最小画素値、ＤＲは領域内のダイナミ
ックレンジ（最大画素値と最小画素値との差分）、ｋは
再量子化ビット数である。

【００２１】すなわちＡＤＲＣによる分類法は、領域内
のダイナミックレンジから再量子化ビット数に応じた量
子化ステップ幅を算出し、入力画素値から最小画素値を
減算した画素値を量子化ステップ幅に応じて再量子化す
るものである。例えば領域内の７タップにおいて各クラ
スタップを１ビットに再量子化する１ビットＡＤＲＣを
行う場合では、領域内のダイナミックレンジに基づいて
７タップの各入力画素値を適応的に１ビット量子化し、
その結果、７タップの入力画素値を７ビットのデータに
削減することができるので、全体としてクラス数を１２
８クラスにまで削減することができる。

【００２２】図１に戻って、予測係数ＲＯＭ（Read Onl
y Memory）４は、後述する学習回路１０によって予め生
成された各クラス毎に対応した予測係数データＳ３を格
納しており、クラス分類部２から供給されるクラスコー
ドＳ２に応じた予測係数データＳ３を読み出し、これを
予測演算部３に送出する。予測演算部３は、例えば図３
に示すように、外部から入力されるＳＤ画像データＳ１
のうち、注目画素及び当該注目画素を中心とした複数の
周辺画素でなる合計１３タップを予測演算用の画素（以
下、これを予測タップと呼ぶ）として選定し、当該予測
タップの各画素値と予測係数データＳ３とを用いて、線
形一次結合でなる次式

【００２３】

【数２】

【００２４】によって表される積和演算を行うことによ
り、予測タップには存在しないＨＤ画素の集まりである
ＨＤ画像データＳ４を生成し、これを外部に出力する。
ここで、ｘ_i′は各ＨＤ画素値、ｘ_iは各予測タップの
画素値、ｗ_iは予測係数、ｎは予測タップ数であり、こ
の場合ｎは１３である。

【００２５】ところで図４は、予測係数ＲＯＭ４に格納
されている予測係数データを生成する学習回路１０の回
路構成を示し、当該学習回路１０は、予測係数データを
予め生成して、これを予測係数ＲＯＭ４に格納するよう
になされている。学習回路１０は、いわゆる教師信号と
してのＨＤ画像データＳ１０を垂直間引きフィルタ１１
及び予測係数算出回路１２に入力する。学習回路１０
は、ＨＤ画像データＳ１０を垂直間引きフィルタ１１及
び水平間引きフィルタ１２によって間引くことにより、
生徒信号としてのＳＤ画像データＳ１１を生成し、これ
をクラス分類部１４及び予測係数算出回路１２に入力す
るようになされている。

【００２６】クラス分類部１４は、図１に示すアップコ
ンバータのクラス分類部２と同様の構成でなり、ＳＤ画
像データＳ１１からクラスタップを選定し、その信号レ
ベル分布に基づいてクラスコードＳ１２を生成した後、
これを予測係数算出回路１２に送出する。予測係数算出
回路１２は、ＨＤ画像データＳ１０及びＳＤ画像データ
Ｓ１１を基に、クラスコードＳ１２が示すクラスに応じ
た予測係数をクラス毎に算出し、その結果得た予測係数
データＳ１３を予測係数ＲＯＭ４に格納する。

【００２７】この場合、予測係数算出回路１２は、上述
の（２）式における予測係数ｗを最小自乗法によって求
めるようになされている。具体的には予測係数算出回路
１２は、ＸをＳＤ画素値、Ｗを予測係数、ＹをＨＤ画素
値として、いわゆる観測方程式と呼ばれる次式

【００２８】

【数３】

【００２９】を生成するように各データを収集する。こ
こでｍは予測するＨＤ画素の画素数を示す学習データ
数、ｎは予測タップ数である。

【００３０】次に予測係数算出回路１２は、この（３）
式を基に、次式

【００３１】

【数４】

【００３２】に示す残差方程式を立てる。従って各予測
係数ｗ_iは、この（４）式から、次式

【００３３】

【数５】

【００３４】が最小のときに最適な値となることがわか
る。すなわち次式

【００３５】

【数６】

【００３６】を満たすように予測係数ｗ_iが算出され
る。

【００３７】そこで予測係数算出回路１２は、このｎ個
ある（６）式を満たすようなｗ₁、ｗ₂、……、ｗ_nを
算出すればよいことになり、上述の（４）式から、次式

【００３８】

【数７】

【００３９】を得、これら（６）及び（７）式から、次
式

【００４０】

【数８】

【００４１】を求める。そして予測係数算出回路１２
は、上述の（４）及び（８）式から、次式

【００４２】

【数９】

【００４３】によって表される正規方程式を生成する。
このようにして予測係数算出回路１２は、予測タップ数
ｎと同一次数の連立方程式でなる正規方程式を生成し、
掃き出し法（Gauss Jordanの消去法）を用いてこの正規
方程式を解くことにより、各予測係数ｗ_iを算出する。

【００４４】以下、学習回路１０による予測係数生成手
順について図５に示すフローチャートを用いて説明す
る。ステップＳＰ１から入ったステップＳＰ２におい
て、学習回路１０は、教師信号としてのＨＤ画像データ
Ｓ１０から生徒信号としてのＳＤ画像データＳ１１を生
成することにより、予測係数を生成するのに必要な学習
データを生成する。ステップＳＰ３において、学習回路
１０は、予測係数を生成するのに必要十分な学習データ
が得られたか否か判定し、その結果、未だ必要十分な学
習データが得られていないと判断された場合にはステッ
プＳＰ３において否定結果を得ることによりステップＳ
Ｐ４に移行する。

【００４５】ステップＳＰ４において、学習回路１０
は、ＳＤ画像データＳ１１からクラスタップを選定し、
その信号レベル分布に基づいてクラス分類を行う。ステ
ップＳＰ５において、学習回路１０は、各クラス毎に上
述の（９）式でなる正規方程式を生成し、ステップＳＰ
２に戻って同様の処理手順を繰り返すことにより、予測
係数を生成するのに必要十分な正規方程式を生成する。

【００４６】これに対してステップＳＰ３において肯定
結果が得られると、このことは必要十分な学習データが
得られたことを表しており、このとき学習回路１０はス
テップＳＰ６に移って、上述の（９）式でなる正規方程
式を掃き出し法によって解くことにより、予測係数
ｗ₁、ｗ₂、……、ｗ_nを各クラス毎に生成する。そし
てステップＳＰ７において、学習回路１０は、生成した
各クラス毎の予測係数ｗ₁、ｗ₂、……、ｗ_nを予測係
数ＲＯＭ４（図１）に格納し、ステップＳＰ８において
当該予測係数生成手順を終了する。

【００４７】（２）第１の実施の形態（２−１）順次走査変換学習回路の構成図６において、１００は全体として順次走査変換学習回
路の構成を示し、順次走査方式の画像データ（以下、こ
れを順次走査画像データと呼ぶ）を教師画像として、生
徒画像としてのインタレース走査方式の画像データ（以
下、これをインタレース走査画像データと呼ぶ）を生成
し、これら順次走査画像データ及びインタレース走査画
像データから予測係数を決定するようになされている。

【００４８】順次走査変換学習回路１００は、教師画像
としての順次走査画像データＳ１００を垂直間引きフィ
ルタ１０１及び予測係数算出回路１０２に入力する。垂
直間引きフィルタ１０１は、図７に示すように、順次入
力されてくる順次走査画像データＳ１００（図７
（Ａ））をフィールド毎に偶数ライン又は奇数ラインを
交互に間引くことにより、インタレース走査画像Ｓ１０
１（図７（Ｂ））を生成し、これを領域切り出し回路１
０３、１０４及び１０５に出力する。

【００４９】領域切り出し回路１０３は、インタレース
走査画像データＳ１０１からクラスタップを選定し、そ
のクラスタップデータＳ１０２をＡＤＲＣ回路１０６に
出力する。ＡＤＲＣ回路１０６は、このクラスタップデ
ータＳ１０２に対してＡＤＲＣ方式によるデータ圧縮処
理を施すことによりＡＤＲＣコードＳ１０３を生成し、
これをクラスコード発生回路１０７に出力する。

【００５０】領域切り出し回路１０４は、インタレース
走査画像データＳ１０１から動きクラス分類用のタップ
（以下、これを動きクラスタップと呼ぶ）を選定し、そ
れを動きクラスタップデータＳ１０４として動きクラス
決定回路１０８に出力する。動きクラス決定回路１０８
は、この動きクラスタップデータＳ１０４から動きクラ
スコードＳ１０５を決定し、これをクラスコード発生回
路１０７に出力する。クラスコード発生回路１０７は、
ＡＤＲＣコードＳ１０３及び動きクラスコードＳ１０５
からクラスコードＳ１０６を生成し、これを予測係数算
出回路１０２に出力する。

【００５１】領域切り出し回路１０５は、インタレース
走査画像Ｓ１０１から予測タップを選定し、その予測係
数タップデータＳ１０７を予測係数算出回路１０２に出
力する。予測係数算出回路１０２は、この予測係数タッ
プデータＳ１０７と順次走査画像データＳ１００とから
クラスコードＳ１０６に応じたクラス毎に正規方程式を
形成し、これを解くことにより予測係数をクラス毎に算
出し、それを予測係数データＳ１０８として予測係数Ｒ
ＯＭ１０９に格納する。

【００５２】（２−２）画像データ変換装置の構成図８において、１２０は全体として第１の実施の形態に
よる画像データ変換装置の構成を示し、インタレース走
査画像データＳ１２０をフィールドメモリ１２１及び順
次走査変換クラス分類適応処理回路１２２に出力する。
フィールドメモリ１２１は、インタレース走査画像デー
タＳ１２０を１フィールド遅延させ、これをインタレー
ス走査画像データＳ１２１としてフィールドメモリ１２
３に出力すると共に、順次走査変換クラス分類適応処理
回路１２２に出力する。同様にフィールド１２３は、イ
ンタレース走査画像データＳ１２１を１フィールド遅延
させ、これをインタレース走査画像データＳ１２２とし
て順次走査変換クラス分類適応処理回路１２２に出力す
る。

【００５３】図９に示すように、順次走査変換クラス分
類適応処理回路１２２は、インタレース走査画像データ
Ｓ１２０〜Ｓ１２２でなるインタレース走査画像データ
Ｓ１３０を領域切り出し回路１３０〜１３２それぞれに
入力する。領域切り出し回路１３０は、インタレース走
査画像データＳ１３０からクラスタップを選定し、それ
をクラスタップデータＳ１３１としてＡＤＲＣ回路１３
３に出力する。ＡＤＲＣ回路１３３は、このクラスタッ
プデータＳ１３１に対してＡＤＲＣ方式によるデータ圧
縮処理を施すことによりＡＤＲＣコードＳ１３２を生成
し、これをクラスコード発生回路１３４に出力する。

【００５４】領域切り出し回路１３１は、インタレース
走査画像データＳ１３０から動きクラスタップを選定
し、それを動きクラスタップデータＳ１３３として動き
クラス決定回路１３５に出力する。動きクラス決定回路
１３５は、この動きクラスタップデータＳ１３３から動
きクラスコードＳ１３４を決定し、これをクラスコード
発生回路１３４に出力する。クラスコード発生回路１３
４は、ＡＤＲＣコードＳ１３２及び動きクラスコードＳ
１３４からクラスコードＳ１３５を生成し、これを予測
係数ＲＯＭ１３６に出力する。

【００５５】予測係数ＲＯＭ１３６は、図６に示す予測
係数ＲＯＭ１０９と同様の構成でなり、順次走査変換学
習回路１００によって生成された予測係数が各クラス毎
に格納されている。予測係数ＲＯＭ１３６は、クラスコ
ードＳ１３５が示すクラスに基づいて予測係数を読み出
し、これを予測係数データＳ１３６として予測演算回路
１３７に出力する。

【００５６】領域切り出し回路１３２は、インタレース
走査画像Ｓ１３０から予測タップを選定し、その予測タ
ップデータＳ１３７を予測演算回路１３７に出力する。
予測演算回路１３７は、予測タップデータＳ１３７と予
測係数データＳ１３６との積和演算を施すことにより順
次走査画像データを生成し、このうち入力されたインタ
レース走査画像データＳ１２０に相当するフィールド画
像を第１インタレース走査画像データＳ１４０としてフ
ィールドメモリ１４０（図８）に出力すると共に、予測
演算されたフィールド画像を第２インタレース走査画像
データＳ１４１（図８）としてフィールドメモリ１４１
に出力する。

【００５７】第１インタレース走査画像Ｓ１４０は、図
１０（Ａ）に示すように、フィールド画像「1A,1.5B,2
A,2.5B,……」の順に一定の時間間隔でフィールドメモ
リ１４０に順次入力される。ここで例えば「1A」のうち
「1 」はそのフィールド画像をサンプリングしたときの
時間を示し、「A 」は当該フィールド画像が奇数フィー
ルドであることを示す。また「1.5B」のうち「1.5 」
は、「1A」の次のフィールド画像をサンプリングした時
間を示し、「B 」は当該フィールド画像が偶数フィール
ドであることを示す。

【００５８】同様に、第２インタレース走査画像Ｓ１４
１は、図１０（Ｂ）に示すように、フィールド画像「1
B,1.5A,2B,2.5A,……」の順に一定の時間間隔でフィー
ルドメモリ１４１に順次入力される。この第２インタレ
ース走査画像Ｓ１４１は、第１インタレース走査画像Ｓ
１４０が奇数フィールドをフィールドメモリ１４０に入
力するタイミングで、当該奇数フィールドを生成したと
きと同タイミングで偶数ラインを走査してなる偶数フィ
ールドをフィールドメモリ１４１に供給する一方、第１
インタレース走査画像Ｓ１４０が偶数フィールドをフィ
ールドメモリ１４０に供給するタイミングでその奇数フ
ィールドをフィールドメモリ１４１に供給する。

【００５９】図８に戻って、フィールドメモリ１４０
は、第１インタレース走査画像データＳ１４０を所定の
記憶領域に順次書き込み、読み出しの際には、書き込み
時の２倍の速度で同一のフィールド画像を２回読み出し
ていく。このようにフィールドメモリ１４０は、第１イ
ンタレース走査画像データＳ１４０のフィールド周波数
を２倍にするようなフィールド倍速変換を行うことによ
り図１０（Ｃ）に示すような第１インタレース走査画像
データＳ１４２を生成し、これをフィールドスイッチ１
４２に出力する。同様にフィールドメモリ１４１は、第
２インタレース走査画像データＳ１４１のフィールド周
波数を２倍にするようなフィールド倍速変換を行うこと
により図（Ｄ）に示すような第２インタレース走査画像
データＳ１４３を生成し、これをフィールドスイッチ１
４２に出力する。

【００６０】フィールドスイッチ１４２は、第１インタ
レース走査画像データＳ１４２及び第２インタレース走
査画像データＳ１４３の中から、奇数フィールドと偶数
フィールドとを交互に選択して切り換えることにより、
図１０（Ｅ）に示すようなインタレース走査画像データ
Ｓ１４４を生成し、これを外部に出力する。

【００６１】（２−３）動作及び効果以上の構成において、順次走査変換クラス分類適応処理
回路１２２は、インタレース走査画像データＳ１２０に
対してクラス分類適応処理を施すことにより順次走査画
像データを生成し、当該順次走査画像データを第１イン
タレース走査画像データＳ１４０及び第２インタレース
走査画像データＳ１４１に分離し、それぞれをフィール
ドメモリ１４０及び１４１に出力する。

【００６２】フィールドメモリ１４０及び１４１は、第
１インタレース走査画像データＳ１４０及び第２インタ
レース走査画像データＳ１４１のフィールド周波数をそ
れぞれ２倍にすることにより第１インタレース走査画像
データＳ１４２及び第２インタレース走査画像データＳ
１４３を生成し、これらをフィールドスイッチ１４２に
出力する。フィールドスイッチ１４２は、これら第１イ
ンタレース走査画像データＳ１４２及び第２インタレー
ス走査画像データＳ１４３の中から、奇数フィールドと
偶数フィールドとを交互に選択して切り換えることによ
りインタレース走査画像データＳ１４４を生成し、これ
を外部に出力する。

【００６３】このように元のインタレース走査画像デー
タＳ１２０と当該インタレース走査画像データＳ１２０
にクラス分類適応処理を施すことによって予測されたイ
ンタレース走査画像データとのフィールド周波数をそれ
ぞれ２倍に倍増し、これらの中から奇数フィールドと偶
数フィールドとを順次交互に選択して出力することによ
り、フィールド周波数を倍増すると共に、垂直解像度の
向上した高精細画像を生成し得る。

【００６４】以上の構成によれば、入力されるインタレ
ース走査画像データＳ１２０と当該インタレース走査画
像データＳ１２０をクラス分類適応処理することによっ
て予測されるインタレース走査画像データとのフィール
ド周波数を所定倍し、これらの中から奇数フィールドと
偶数フィールドとを交互に選択して出力することによ
り、フィールド周波数を倍増すると共に、垂直解像度を
向上して高精細画像を生成し得、従って表示画面に発生
するフリッカを除去し得る。

【００６５】（３）第２の実施の形態図１１において、１５０は全体として第２の実施の形態
による画像データ変換装置を示し、図１２（Ａ）に示す
インタレース走査画像データＳ１５０をフィールドメモ
リ１５１に入力する。フィールドメモリ１５１は、イン
タレース走査画像データＳ１５０のフィールド周波数を
２倍にするようなフィールド倍速変換を行うことにより
図１２（Ｂ）に示すインタレース走査画像データＳ１５
１を生成し、これをフィールドメモリ１５２及びクラス
分類適応処理回路１５３に出力する。

【００６６】フィールドメモリ１５２は、インタレース
走査画像データＳ１５１を１フィールド遅延させること
により図１２（Ｃ）に示すインタレース走査画像データ
Ｓ１５２を生成し、これをフィールドメモリ１５４に出
力する。同様にフィールドメモリ１５４は、インタレー
ス走査画像データＳ１５２を１フィールド遅延させるこ
とにより図１２（Ｄ）に示すインタレース走査画像デー
タＳ１５３を生成し、これをクラス分類適応処理回路１
５３に出力する。

【００６７】クラス分類適応処理回路１５３は、第１の
実施の形態による順次走査変換クラス分類適応処理回路
１２２（図８）と同様に構成されており、入力されるイ
ンタレース走査画像データＳ１５１〜Ｓ１５３に対して
クラス分類適応処理を施すことにより図１２（Ｅ）に示
すインタレース走査画像データＳ１５４を生成し、これ
を外部に出力する。

【００６８】具体的にはクラス分類適応処理回路１５３
は、入力されるインタレース走査画像データＳ１５１の
フィールド画像が「1A」、インタレース走査画像データ
Ｓ１５２のフィールド画像が「1A」である場合には、イ
ンタレース走査画像データＳ１５１のフィールド画像
「1A」をそのまま出力する。

【００６９】次にクラス分類適応処理回路１５３は、イ
ンタレース走査画像データＳ１５１のフィールド画像が
「1.5B」、インタレース走査画像データＳ１５２のフィ
ールド画像が「1A」、インタレース走査画像データＳ１
５３のフィールド画像が「1A」の場合には、インタレー
ス走査画像データＳ１５１のフィールド画像「1.5B」と
インタレース走査画像データＳ１５２のフィールド画像
「1A」とを選択して、これらにクラス分類適応処理を施
すことによりフィールド画像「1.25B 」を生成する。

【００７０】続いてクラス分類適応処理回路１５３は、
インタレース走査画像データＳ１５１のフィールド画像
が「1.5B」、インタレース走査画像データＳ１５２のフ
ィールド画像が「1.5B」、インタレース走査画像データ
Ｓ１５３のフィールド画像が「1A」の場合には、インタ
レース走査画像データＳ１５２のフィールド画像「1.5
B」とインタレース走査画像データＳ１５３のフィール
ド画像「1A」とを選択して、これらにクラス分類適応処
理を施すことによりフィールド画像「1.5A」を生成す
る。

【００７１】次いでクラス分類適応処理回路１５３は、
インタレース走査画像データＳ１５１のフィールド画像
が「2A」、インタレース走査画像データＳ１５２のフィ
ールド画像が「1.5B」、インタレース走査画像データＳ
１５３のフィールド画像が「1.5B」の場合には、インタ
レース走査画像データＳ１５１のフィールド画像「2A」
とインタレース走査画像データＳ１５２のフィールド画
像「1.5B」とを選択して、これらにクラス分類適応処理
を施すことによりフィールド画像「1.75B 」を生成す
る。以下、このようなクラス分類適応処理を順次繰り返
すことによりフィールド画像「1A,1.25B,1.5A,1.75B,2
A, ……」でなるインタレース走査画像データＳ１５４
が生成される。

【００７２】以上の構成において、クラス分類適応処理
回路１５３は、インタレース走査画像データＳ１５０の
２倍のフィールド周波数でなるインタレース走査画像デ
ータＳ１５１と、当該インタレース走査画像データＳ１
５１を１フィールド遅延させたインタレース走査画像デ
ータＳ１５２と、インタレース走査画像データＳ１５１
を２フィールド遅延させたインタレース走査画像データ
Ｓ１５３とに対してクラス分類適応処理を施し、その結
果得たインタレース走査画像データＳ１５４を外部に出
力する。

【００７３】このように元のインタレース走査画像デー
タＳ１５０のフィールド周波数を所定倍してなるインタ
レース走査画像データＳ１５１にクラス分類適応処理を
施すことによって走査タイミングと表示タイミングとが
同一になるようなフィールド画像を順次予測していくこ
とにより、時間解像度を向上して上述の画像データ変換
装置１２０（図８）よりもさらに自然な動画像を生成し
得ると共に、垂直解像度を向上して高精細画像を生成し
得る。

【００７４】以上の構成によれば、元のインタレース走
査画像データＳ１５０のフィールド周波数を所定倍して
なるインタレース走査画像データＳ１５１にクラス分類
適応処理を施すことによって走査タイミングと表示タイ
ミングとが同一になるようなフィールド画像を順次予測
していくことにより、時間解像度を向上して上述の画像
データ変換装置１２０（図８）よりもさらに自然な動画
像を生成し得ると共に、垂直解像度を向上して高精細画
像を生成し得、従って表示画面に発生するフリッカを除
去し得る。

【００７５】（４）第３の実施の形態図１３において、１６０は全体として第３の実施の形態
による画像データ変換装置を示し、図１４（Ａ）に示す
インタレース走査画像データＳ１６０をフィールドメモ
リ１６１に入力する。フィールドメモリ１６１は、イン
タレース走査画像データＳ１６０のフィールド周波数を
２倍にするフィールド倍速変換を行うことにより図１４
（Ｂ）に示すインタレース走査画像データＳ１６１を生
成し、これをフィールドメモリ１６２及びクラス分類適
応処理回路１６３に出力する。

【００７６】フィールドメモリ１６２は、インタレース
走査画像データＳ１６１を２フィールド遅延させること
により図１４（Ｃ）に示すインタレース走査画像データ
Ｓ１６２を生成し、これをクラス分類適応処理回路１６
３に出力する。クラス分類適応処理回路１６３は、図８
に示す順次走査変換クラス分類適応処理回路１２２と同
様の構成でなり、これらインタレース走査画像データＳ
１６１及びＳ１６２に対してクラス分類適応処理回路を
施すことにより図１４（Ｄ）に示すインタレース走査画
像データＳ１６３を生成し、これを外部に出力する。

【００７７】具体的にはクラス分類適応処理回路１６３
は、インタレース走査画像データＳ１６１のうち２番目
のフィールド画像「1A」が入力された場合にはこれをそ
のまま出力する。次にクラス分類適応処理回路１６３
は、インタレース走査画像データＳ１６１のフィールド
画像が「1.5B」、インタレース走査画像データＳ１６２
のフィールド画像が「1A」の場合には、これらにクラス
分類適応処理を施すことによりフィールド画像「1.17B
」のインタレース走査画像データＳ１６３を生成して
出力する。

【００７８】次いでクラス分類適応処理回路１６３は、
続いて入力されるインタレース走査画像データＳ１６１
のフィールド画像が「1.5B」、インタレース走査画像デ
ータＳ１６２のフィールド画像が「1A」の場合には、こ
れらにクラス分類適応処理を施すことによりフィールド
画像「1.33A 」のインタレース走査画像データＳ１６３
を生成して出力する。さらにクラス分類適応処理回路１
６３は、インタレース走査画像データＳ１６１のフィー
ルド画像が「2A」、インタレース走査画像データＳ１６
２のフィールド画像が「1.5B」の場合には、インタレー
ス走査画像データＳ１６２のフィールド画像「1.5B」を
そのままインタレース走査画像データＳ１６３のフィー
ルド画像として出力する。

【００７９】以上の構成において、クラス分類適応処理
回路１６３は、インタレース走査画像データＳ１６０の
２倍のフィールド周波数でなるインタレース走査画像デ
ータＳ１６１と、当該インタレース走査画像データＳ１
６１を２フィールド遅延させたインタレース走査画像デ
ータＳ１６２とに対してクラス分類適応処理を施し、そ
の結果得たインタレース走査画像データＳ１６３を外部
に出力する。

【００８０】このように元のインタレース走査画像デー
タＳ１６０のフィールド周波数を所定倍してなるインタ
レース走査画像データＳ１６１にクラス分類適応処理を
施すことによって存在しないフィールド画像を順次予測
していくことにより、フィールドメモリを削減しなが
ら、時間解像度を向上して自然な動画像を生成し得ると
共に、垂直解像度を向上して高精細画像を生成し得る。

【００８１】以上の構成によれば、元のインタレース走
査画像データＳ１６０のフィールド周波数を所定倍して
なるインタレース走査画像データＳ１６１にクラス分類
適応処理を施すことによって存在しないフィールド画像
を順次予測していくことにより、フィールドメモリの数
を削減しながら、時間解像度を向上して自然な動画像を
生成し得ると共に、垂直解像度を向上して高精細画像を
生成し得、従って簡易な構成で表示画面に発生するフリ
ッカを除去し得る。

【００８２】なお上述の第１の実施の形態においては、
連続するフィールド画像「1A,1B,1.5A,1.5B,2A,2B,2.5
A,2.5B,……」でなるインタレース走査画像データＳ１
４４を生成した場合について述べたが、本発明はこれに
限らず、例えばフィールド画像「1A,1.17B,1.33A,1.5B,
2A,2.17B,2.33A, ……」でなるインタレース走査画像デ
ータや、フィールド画像「1A,1.25B,1.5A,1.75B,2A,2.2
5B,2.5A,……」でなるインタレース走査画像データのよ
うに、他の種々のインタレース走査画像データを生成す
るように予測係数を学習回路１００によって求めておい
ても良い。

【００８３】この場合、学習回路の構成としては、図６
に示す学習回路１００の垂直間引きフィルタ１０１に代
えて、時間方向及び垂直方向に間引くようになされた時
間・垂直間引きフィルタを用い、教師信号としてフィー
ルド周波数が倍の順次走査方式の画像データを入力し、
これを時間・垂直間引きフィルタによって通常のインタ
レース方式の画像データに変換するようにすれば良い。

【００８４】また上述の実施の形態においては、フィー
ルド周波数を２倍するフィールドメモリ１４０、１４
１、１５１、１６１を用いた場合について述べたが、本
発明はこれに限らず、要は、フィールド周波数を所定倍
するフィールドメモリであれば良い。

【００８５】

【発明の効果】上述のように本発明によれば、第１のイ
ンタレース走査画像データに対してフィールド周波数変
換及びクラス分類適応処理を施すことによって当該第１
のインタレース走査画像データの所定倍のフィールド周
波数でなり、かつ第１のインタレース走査画像データに
は存在しないフィールド画像を有する第２のインタレー
ス走査画像データを生成することにより、時間解像度を
向上して自然な動画像を生成し得ると共に、垂直解像度
を向上して高精細画像を生成し得、従って表示画面に発
生するフリッカを除去し得、従来に比して一段と画質を
向上し得る。

【図面の簡単な説明】

【図１】アップコンバータの構成を示すブロック図であ
る。

【図２】クラスタップ配置例を示す略線図である。

【図３】予測タップ配置例を示す略線図である。

【図４】学習回路の構成を示すブロック図である。

【図５】予測係数生成手順を示すフローチャートであ
る。

【図６】順次走査変換学習回路の構成を示すブロック図
である。

【図７】垂直間引きフィルタによるインタレース走査画
像の生成の説明に供する略線図である。

【図８】第１の実施の形態による画像データ変換装置の
ブロック図である。

【図９】順次走査変換クラス分類適応処理回路の構成を
示すブロック図である。

【図１０】インタレース走査画像データの説明に供する
略線図である。

【図１１】第２の実施の形態による画像データ変換装置
のブロック図である。

【図１２】インタレース走査画像データの説明に供する
略線図である。

【図１３】第３の実施の形態による画像データ変換装置
のブロック図である。

【図１４】インタレース走査画像データの説明に供する
略線図である。

【符号の説明】

１２０、１５０、１６０……画像データ変換装置、１２
１、１２３、１４０、１４１、１５１、１５２、１５
４、１６１、１６２……フィールドメモリ、１２２……
順次走査変換クラス分類適応処理回路、１５３、１６３
……クラス分類適応処理回路。

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続きＦターム(参考） 5C059 KK00 KK09 LA07 LB13 MA28 PP04 PP14 SS03 UA33 5C063 AA03 AA04 BA06 BA10 CA05 CA16 CA34 CA38

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】第１のインタレース走査画像データを第２
のインタレース走査画像データに変換する画像データ変
換装置において、上記第１のインタレース走査画像データを所定量遅延さ
せて第３のインタレース走査画像データを生成する第１
のデータ遅延手段と、上記第３のインタレース走査画像データをさらに所定量
遅延させて第４のインタレース走査画像データを生成す
る第２のデータ遅延手段と、上記第１のインタレース走査画像データと上記第３のイ
ンタレース走査画像データと上記第４のインタレース走
査画像データとから注目画素を含む複数の画素を抽出す
る抽出手段と、上記抽出手段によって抽出された上記複数の画素の信号
レベル分布に基づいて上記注目画素をクラス分類するこ
とによりクラスコードを生成するクラスコード生成手段
と、上記クラスコードに基づいて予測データを発生する予測
データ発生手段と、上記予測データ発生手段によって発生された上記予測デ
ータを基に第５のインタレース走査画像データの上記注
目画素を予測演算する予測演算手段と、上記第１のインタレース走査画像データのフィールド周
波数を所定倍する第１のフィールド周波数変換手段と、上記第５のインタレース走査画像データのフィールド周
波数を所定倍する第２のフィールド周波数変換手段と、上記第１のフィールド周波数変換手段によってフィール
ド周波数が所定倍された上記第１のインタレース走査画
像データと上記第２のフィールド周波数変換手段によっ
てフィールド周波数が所定倍された上記第５のインタレ
ース走査画像データとのうち所望のフィールド画像を順
次選択して出力する選択手段とを具えることを特徴とす
る画像データ変換装置。
【請求項２】上記予測データは、上記第１のインタレース走査画像データから選定された
上記複数の画素に対応して存在する予測係数でなり、上記予測演算手段は、上記クラスコードに応じて発生された上記各予測係数と
上記複数の画素とから上記第５のインタレース走査画像
データの上記注目画素を生成することを特徴とする請求
項１に記載の画像データ変換装置。
【請求項３】上記予測データは、上記第５のインタレース走査画像データに対応する学習
データを用いて予め生成されていることを特徴とする請
求項１に記載の画像データ変換装置。
【請求項４】第１のインタレース走査画像データを第２
のインタレース走査画像データに変換する画像データ変
換装置において、上記第１のインタレース走査画像データのフィールド周
波数を所定倍して第３のインタレース走査画像データを
生成するフィールド周波数変換手段と、上記第３のインタレース走査画像データを所定量遅延さ
せて第４のインタレース走査画像データを生成する第１
のデータ遅延手段と、上記第４のインタレース走査画像データをさらに所定量
遅延させて第５のインタレース走査画像データを生成す
る第２のデータ遅延手段と、上記第３のインタレース走査画像データと上記第４のイ
ンタレース走査画像データと上記第５のインタレース走
査画像データとから注目画素を含む複数の画素を抽出す
る抽出手段と、上記抽出手段によって抽出された上記複数の画素の信号
レベル分布に基づいて上記注目画素をクラス分類するこ
とによりクラスコードを生成するクラスコード生成手段
と、上記クラスコードに基づいて予測データを発生する予測
データ発生手段と、上記予測データ発生手段によって発生された上記予測デ
ータを基に上記第２のインタレース走査画像データの上
記注目画素を予測演算する予測演算手段とを具えること
を特徴とする画像データ変換装置。
【請求項５】上記予測データは、上記第３のインタレース走査画像データから選定された
上記複数の画素に対応して存在する予測係数でなり、上記予測演算手段は、上記クラスコードに応じて発生された上記各予測係数と
上記複数の画素とから上記第２のインタレース走査画像
データの上記注目画素を生成することを特徴とする請求
項４に記載の画像データ変換装置。
【請求項６】上記予測データは、上記第２のインタレース走査画像データに対応する学習
データを用いて予め生成されていることを特徴とする請
求項４に記載の画像データ変換装置。
【請求項７】第１のインタレース走査画像データを第２
のインタレース走査画像データに変換する画像データ変
換装置において、上記第１のインタレース走査画像データのフィールド周
波数を所定倍して第３のインタレース走査画像データを
生成するフィールド周波数変換手段と、上記第３のインタレース走査画像データを所定量遅延さ
せて第４のインタレース走査画像データを生成するデー
タ遅延手段と、上記第３のインタレース走査画像データと上記第４のイ
ンタレース走査画像データとから注目画素を含む複数の
画素を抽出する抽出手段と、上記抽出手段によって抽出された上記複数の画素の信号
レベル分布に基づいて上記注目画素をクラス分類するこ
とによりクラスコードを生成するクラスコード生成手段
と、上記クラスコードに基づいて予測データを発生する予測
データ発生手段と、上記予測データ発生手段によって発生された上記予測デ
ータを基に上記第２のインタレース走査画像データの上
記注目画素を予測演算する予測演算手段とを具えること
を特徴とする画像データ変換装置。
【請求項８】上記予測データは、上記第３のインタレース走査画像データから選定された
上記複数の画素に対応して存在する予測係数でなり、上記予測演算手段は、上記クラスコードに応じて発生された上記各予測係数と
上記複数の画素とから上記第２のインタレース走査画像
データの上記注目画素を生成することを特徴とする請求
項７に記載の画像データ変換装置。
【請求項９】上記予測データは、上記第２のインタレース走査画像データに対応する学習
データを用いて予め生成されていることを特徴とする請
求項７に記載の画像データ変換装置。
【請求項１０】第１のインタレース走査画像データを第
２のインタレース走査画像データに変換する画像データ
変換方法において、上記第１のインタレース走査画像データを所定量遅延さ
せて第３のインタレース走査画像データを生成し、上記第３のインタレース走査画像データをさらに所定量
遅延させて第４のインタレース走査画像データを生成
し、上記第１のインタレース走査画像データと上記第３のイ
ンタレース走査画像データと上記第４のインタレース走
査画像データとから注目画素を含む複数の画素を抽出
し、当該抽出された上記複数の画素の信号レベル分布に基づ
いて上記注目画素をクラス分類することによりクラスコ
ードを生成し、上記クラスコードに基づいて予測データを発生し、上記予測データを基に第５のインタレース走査画像デー
タの上記注目画素を予測演算し、上記第１のインタレース走査画像データのフィールド周
波数を所定倍し、上記第５のインタレース走査画像データのフィールド周
波数を所定倍し、フィールド周波数が所定倍された上記第１及び第５のイ
ンタレース走査画像データのうち所望のフィールド画像
を順次選択して出力することを特徴とする画像データ変
換方法。
【請求項１１】上記予測データは、上記第１のインタレース走査画像データから選定された
上記複数の画素に対応して存在する予測係数でなり、上記クラスコードに応じて発生された上記各予測係数と
上記複数の画素とから上記第５のインタレース走査画像
データの上記注目画素を生成することを特徴とする請求
項１０に記載の画像データ変換方法。
【請求項１２】上記予測データは、上記第５のインタレース走査画像データに対応する学習
データを用いて予め生成されていることを特徴とする請
求項１０に記載の画像データ変換方法。
【請求項１３】第１のインタレース走査画像データを第
２のインタレース走査画像データに変換する画像データ
変換方法において、上記第１のインタレース走査画像データのフィールド周
波数を所定倍して第３のインタレース走査画像データを
生成し、上記第３のインタレース走査画像データを所定量遅延さ
せて第４のインタレース走査画像データを生成し、上記第４のインタレース走査画像データをさらに所定量
遅延させて第５のインタレース走査画像データを生成
し、上記第３のインタレース走査画像データと上記第４のイ
ンタレース走査画像データと上記第５のインタレース走
査画像データとから注目画素を含む複数の画素を抽出
し、当該抽出された上記複数の画素の信号レベル分布に基づ
いて上記注目画素をクラス分類することによりクラスコ
ードを生成し、上記クラスコードに基づいて予測データを発生し、当該発生された上記予測データを基に上記第２のインタ
レース走査画像データの上記注目画素を予測演算するこ
とを特徴とする画像データ変換方法。
【請求項１４】上記予測データは、上記第３のインタレース走査画像データから選定された
上記複数の画素に対応して存在する予測係数でなり、上記クラスコードに応じて発生された上記各予測係数と
上記複数の画素とから上記第２のインタレース走査画像
データの上記注目画素を生成することを特徴とする請求
項１３に記載の画像データ変換方法。
【請求項１５】上記予測データは、上記第２のインタレース走査画像データに対応する学習
データを用いて予め生成されていることを特徴とする請
求項１３に記載の画像データ変換方法。
【請求項１６】第１のインタレース走査画像データを第
２のインタレース走査画像データに変換する画像データ
変換方法において、上記第１のインタレース走査画像データのフィールド周
波数を所定倍して第３のインタレース走査画像データを
生成し、上記第３のインタレース走査画像データを所定量遅延さ
せて第４のインタレース走査画像データを生成し、上記第３のインタレース走査画像データと上記第４のイ
ンタレース走査画像データとから注目画素を含む複数の
画素を抽出し、当該抽出された上記複数の画素の信号レベル分布に基づ
いて上記注目画素をクラス分類することによりクラスコ
ードを生成し、上記クラスコードに基づいて予測データを発生し、上記予測データを基に上記第２のインタレース走査画像
データの上記注目画素を予測演算することを特徴とする
画像データ変換装置。
【請求項１７】上記予測データは、上記第３のインタレース走査画像データから選定された
上記複数の画素に対応して存在する予測係数でなり、上記クラスコードに応じて発生された上記各予測係数と
上記複数の画素とから上記第２のインタレース走査画像
データの上記注目画素を生成することを特徴とする請求
項１６に記載の画像データ変換方法。
【請求項１８】上記予測データは、上記第２のインタレース走査画像データに対応する学習
データを用いて予め生成されていることを特徴とする請
求項１６に記載の画像データ変換方法。