JP2000069435A - 画像情報変換装置、画像情報変換方法、およびテレビジョン受像機 - Google Patents

画像情報変換装置、画像情報変換方法、およびテレビジョン受像機

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Yasushi Tatsuhira
靖 立平
Nobuyuki Asakura
伸幸 朝倉
Masashi Uchida
真史 内田
Takuo Morimura
卓夫 守村
Kazutaka Ando
一隆 安藤
Hideo Nakaya
秀雄 中屋
Tsutomu Watanabe
勉 渡辺
Masaru Inoue
賢 井上
Wataru Niitsuma
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Abstract

(57)【要約】 【課題】 画像情報変換において、画素を予測生成すべ
き位置と入力画像信号の走査線との位置関係等の条件に
応じて適切なクラス数を割当てるようにする。 【解決手段】 クラス分類適応処理において、ラインデ
ータｙ１，ｙ２について検出されるクラスを示す第１の
クラス値がクラス合成回路３０、３１によってそれぞれ
生成され、クラス値変換回路３２、３３にそれぞれ供給
される。ここで、ｙ１は入力画像信号の走査線に対応す
るものであり、ｙ２は入力画像信号の走査線に対応しな
いものである。クラス値変換回路３２、３３は、供給さ
れる第１のクラス値にクラス値変換処理を施し、第２の
クラス値を得る。ここで、クラス値変換処理は、ライン
データの生成に使用される係数データ間の距離に基づく
クラス統合の結果に従ってなされる。かかる処理によ
り、ｙ１，ｙ２の予測生成の困難さ等の条件に応じてク
ラス数を適切なものとすることができる。

Description

【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】この発明は、入力画像信号か
らより高い解像度を有する画像信号を生成する機能を有
する画像情報変換装置、画像情報変換方法、およびテレ
ビジョン受像機に関する。
【０００２】
【従来の技術】入力画像信号よりも解像度の高い画像信
号を得る等の目的で、入力画像信号とは走査線構造が異
なる出力画像信号を形成する画像情報変換処理が行われ
る。画像情報変換処理として、入力画像信号の信号レベ
ルの３次元（時空間）分布に応じてクラス分割を行い、
それによって得られるクラス値を参照して画素の予測生
成を行う、クラス分類適応処理が提案されている。かか
る処理において、入力画像信号の走査線に対応する位置
において画素を予測生成する場合には、入力画像信号の
走査線に対応しない位置において画素を予測生成する場
合よりも、大きな困難さを伴う。
【０００３】このため、入力画像信号の走査線に対応し
ない位置についてより多くのクラス数を割当てることに
より、かかる位置における画素の予測生成をよりきめ細
かく行うようにすれば、特に、クラス分類に対応して保
持される予測生成処理に係るデータを記憶するメモリの
使用方法等の観点から、より効率的な処理が可能とな
る。
【０００４】一方、より多くのクラス数を用いる程、画
像情報変換処理を行うために必要なメモリの記憶容量が
増大する。従って、実際の装置において記憶容量が限ら
れることを考慮すると、クラスの総数を削減することが
必要となる。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】従って、この発明の目
的は、画素が予測生成されるべき位置と入力画像信号の
走査線との位置関係、装置内に設けられるメモリの記憶
容量等の条件に応じて適切なクラス数を割当てることを
可能とする画像情報変換装置、画像情報変換方法、およ
びテレビジョン受像機を提供することにある。
【０００６】
【課題を解決するための手段】請求項１の発明は、入力
画像信号から走査線構造の異なる出力画像信号を形成す
るようにした画像情報変換装置において、入力画像信号
の走査線との位置関係が異なる複数種類の注目点に対し
て所定の位置関係にある近傍画素を、入力画像信号から
選択する第１の画像データ選択手段と、第１の画像デー
タ選択手段によって選択される画像データから、レベル
分布のパターンを検出し、検出したパターンに基づいて
注目点が属する空間クラスを示す空間クラス値を決定す
る空間クラス検出手段と、入力画像信号から、注目点を
含み、注目点に対して所定の位置関係にある近傍画素を
選択する第２の画像データ選択手段と、第２の画像デー
タ選択手段によって得られる画像データに基づいて、注
目点に対して所定の位置関係を有する位置に画素を予測
生成するための演算処理を行う演算処理手段と、演算処
理手段による演算処理に使用される、予め決定された予
測係数データを記憶する記憶手段と、第１のクラス値に
注目点と入力画像信号との位置関係に関連したクラス値
変換処理を施して、予測係数データに対応付けられる第
２のクラス値を生成するクラス値変換手段とを有するこ
とを特徴とする画像情報変換装置である。
【０００７】請求項２の発明は、入力画像信号から走査
線構造の異なる出力画像信号を形成するようにした画像
情報変換装置において、入力画像信号の走査線との位置
関係が異なる複数種類の注目点に対して所定の位置関係
にある近傍画素を、入力画像信号から選択する第１の画
像データ選択手段と、第１の画像データ選択手段によっ
て選択される画像データから、レベル分布のパターンを
検出し、検出したパターンに基づいて注目点が属する空
間クラスを示す空間クラス値を決定する空間クラス検出
手段と、入力画像信号から、入力画像信号内の複数のフ
レーム内において、注目点と所定の位置関係にある近傍
画素を選択する第２の画像データ選択手段と、第２の画
像データ選択手段によって選択される画像データから、
フレーム間差分絶対値の総和を計算し、計算結果に基づ
いて動きを表す動きクラス値を決定する動きクラス検出
手段と、空間クラス値と動きクラス値とを合成して第１
のクラス値を生成するクラス合成手段と、入力画像信号
から、注目点を含み、注目点に対して所定の位置関係に
ある近傍画素を選択する第３の画像データ選択手段と、
第３の画像データ選択手段によって得られる画像データ
に基づいて、注目点に対して所定の位置関係を有する位
置に画素を予測生成するための演算処理を行う演算処理
手段と、演算処理手段による演算処理に使用される、予
め決定された予測係数データを記憶する記憶手段と、第
１のクラス値に注目点と入力画像信号との位置関係に関
連したクラス値変換処理を施して、予測係数データに対
応付けられる第２のクラス値を生成するクラス値変換手
段とを有することを特徴とする画像情報変換装置であ
る。
【０００８】請求項９の発明は、入力画像信号から走査
線構造の異なる出力画像信号を形成するようにした画像
情報変換方法において、入力画像信号の走査線との位置
関係が異なる複数種類の注目点に対して所定の位置関係
にある近傍画素を、入力画像信号から選択する第１の画
像データ選択ステップと、第１の画像データ選択ステッ
プによって選択される画像データから、レベル分布のパ
ターンを検出し、検出したパターンに基づいて注目点が
属する空間クラスを示す空間クラス値を決定する空間ク
ラス検出ステップと、入力画像信号から、注目点を含
み、注目点に対して所定の位置関係にある近傍画素を選
択する第２の画像データ選択ステップと、第２の画像デ
ータ選択ステップによって得られる画像データに基づい
て、注目点に対して所定の位置関係を有する位置に画素
を予測生成するための演算処理を行う演算処理ステップ
と、演算処理ステップによる演算処理に使用される、予
め決定された予測係数データを記憶する記憶ステップ
と、第１のクラス値に注目点と入力画像信号との位置関
係に関連したクラス値変換処理を施して、予測係数デー
タに対応付けられる第２のクラス値を生成するクラス値
変換ステップとを有することを特徴とする画像情報変換
方法である。
【０００９】請求項１０の発明は、入力画像信号から走
査線構造の異なる出力画像信号を形成するようにした画
像情報変換方法において、入力画像信号の走査線との位
置関係が異なる複数種類の注目点に対して所定の位置関
係にある近傍画素を、入力画像信号から選択する第１の
画像データ選択ステップと、第１の画像データ選択ステ
ップによって選択される画像データから、レベル分布の
パターンを検出し、検出したパターンに基づいて注目点
が属する空間クラスを示す空間クラス値を決定する空間
クラス検出ステップと、入力画像信号から、入力画像信
号内の複数のフレーム内において、注目点と所定の位置
関係にある近傍画素を選択する第２の画像データ選択ス
テップと、第２の画像データ選択ステップによって選択
される画像データから、フレーム間差分絶対値の総和を
計算し、計算結果に基づいて動きを表す動きクラス値を
決定する動きクラス検出ステップと、空間クラス値と動
きクラス値とを合成して第１のクラス値を生成するクラ
ス合成ステップと、入力画像信号から、注目点を含み、
注目点に対して所定の位置関係にある近傍画素を選択す
る第３の画像データ選択ステップと、第３の画像データ
選択ステップによって得られる画像データに基づいて、
注目点に対して所定の位置関係を有する位置に画素を予
測生成するための演算処理を行う演算処理ステップと、
演算処理ステップによる演算処理に使用される、予め決
定された予測係数データを記憶する記憶ステップと、第
１のクラス値に注目点と入力画像信号との位置関係に関
連したクラス値変換処理を施して、予測係数データに対
応付けられる第２のクラス値を生成するクラス値変換ス
テップとを有することを特徴とする画像情報変換方法で
ある。
【００１０】請求項１５の発明は、入力画像信号から走
査線構造の異なる出力画像信号を形成するようにしたテ
レビジョン受像機において、入力画像信号の走査線との
位置関係が異なる複数種類の注目点に対して所定の位置
関係にある近傍画素を、入力画像信号から選択する第１
の画像データ選択手段と、第１の画像データ選択手段に
よって選択される画像データから、レベル分布のパター
ンを検出し、検出したパターンに基づいて注目点が属す
る空間クラスを示す空間クラス値を決定する空間クラス
検出手段と、入力画像信号から、注目点を含み、注目点
に対して所定の位置関係にある近傍画素を選択する第２
の画像データ選択手段と、第２の画像データ選択手段に
よって得られる画像データに基づいて、注目点に対して
所定の位置関係を有する位置に画素を予測生成するため
の演算処理を行う演算処理手段と、演算処理手段による
演算処理に使用される、予め決定された予測係数データ
を記憶する記憶手段と、第１のクラス値に注目点と入力
画像信号との位置関係に関連したクラス値変換処理を施
して、予測係数データに対応付けられる第２のクラス値
を生成するクラス値変換手段とを有することを特徴とす
るテレビジョン受像機である。
【００１１】請求項１６の発明は、入力画像信号から走
査線構造の異なる出力画像信号を形成するようにしたテ
レビジョン受像機において、入力画像信号の走査線との
位置関係が異なる複数種類の注目点に対して所定の位置
関係にある近傍画素を、入力画像信号から選択する第１
の画像データ選択手段と、第１の画像データ選択手段に
よって選択される画像データから、レベル分布のパター
ンを検出し、検出したパターンに基づいて注目点が属す
る空間クラスを示す空間クラス値を決定する空間クラス
検出手段と、入力画像信号から、入力画像信号内の複数
のフレーム内において、注目点と所定の位置関係にある
近傍画素を選択する第２の画像データ選択手段と、第２
の画像データ選択手段によって選択される画像データか
ら、フレーム間差分絶対値の総和を計算し、計算結果に
基づいて動きを表す動きクラス値を決定する動きクラス
検出手段と、空間クラス値と動きクラス値とを合成して
第１のクラス値を生成するクラス合成手段と、入力画像
信号から、注目点を含み、注目点に対して所定の位置関
係にある近傍画素を選択する第３の画像データ選択手段
と、第３の画像データ選択手段によって得られる画像デ
ータに基づいて、注目点に対して所定の位置関係を有す
る位置に画素を予測生成するための演算処理を行う演算
処理手段と、演算処理手段による演算処理に使用され
る、予め決定された予測係数データを記憶する記憶手段
と、第１のクラス値に注目点と入力画像信号との位置関
係に関連したクラス値変換処理を施して、予測係数デー
タに対応付けられる第２のクラス値を生成するクラス値
変換手段とを有することを特徴とするテレビジョン受像
機である。
【００１２】以上のような発明によれば、例えば、注目
点すなわち画素が予測生成されるべき点が入力画像信号
の走査線に対応する位置にあるか否か等の位置関係、あ
るいは、装置内に設けられるメモリの記憶容量等の条件
に応じて注目位置についてのクラス数が的確に設定され
る。このため、画像情報変換処理をより効率的に行うこ
とが可能となる。
【００１３】
【発明の実施の形態】以下、この発明の一実施形態につ
いての説明に先立ち、その前提となる画像情報変換処理
について説明する。かかる処理は、標準解像度のディジ
タル画像信号（以下、ＳＤ信号と表記する）を高解像度
の画像信号（ＨＤ信号と称されることがある）に変換し
て出力するものである。この際のＳＤ信号としては、例
えばライン数が５２５本でインターレス方式の画像信号
（以下、５２５ｉ信号と表記する）等が用いられる。ま
た、高解像度の画像信号としては、例えばライン数が５
２５本でプログレッシブ方式の出力映像信号（以下、５
２５ｐ信号と表記する）等が用いられる。さらに、出力
画像信号における水平方向の画素数が入力画像信号にお
ける水平方向の画素数の２倍とされる。
【００１４】かかる画像情報変換処理においては、本願
出願人の提案に係るクラス分類適応処理によって解像度
を高めようとしている。クラス分類適応処理は、従来の
補間処理によって高解像度信号を形成するものとは異な
る。すなわち、クラス分類適応処理は、入力ＳＤ信号の
信号レベルの３次元（時空間）分布に応じてクラス分割
を行い、クラス毎に予め学習によって獲得された予測計
数値を所定の記憶部に格納し、予測式に基づいた演算に
よって最適な推定値を出力する処理である。クラス分類
適応処理によって、入力ＳＤ信号の解像度以上の解像度
を得ることが可能となる。
【００１５】図１は、１フィールドの画像の一部を拡大
することによって、入力ＳＤ信号としての５２５ｉ信号
を、出力画像信号としての５２５ｐ信号に変換する画像
情報変換処理における画素の配置の一例を示すものであ
る。大きなドットが５２５ｉ信号の画素を示し、また、
小さなドットが５２５ｐ信号の画素を示す。ここで、図
１は、あるフレームの奇数フィールドの画素配置を示し
ている。他のフィールド（偶数フィールド）では、５２
５ｉ信号のラインが空間的に０．５ラインずれたものと
なる。図１から分かるように、５２５ｉ信号のラインと
同一位置のラインデータｙ１（黒塗りの小さいドットと
して示した）および５２５ｉ信号の上下のラインの中間
位置のラインデータｙ２（白抜きの小さいドットとして
示した）とが形成されることによって５２５ｐ信号が予
測生成される。
【００１６】ここで、ｙ１は既に存在するポイントであ
るのに対し、ｙ２は新たに予測することによって生成さ
れるポイントである。従って、ｙ２を予測生成する方が
ｙ１を予測生成するよりも困難である。このため、ｙ２
を予測生成する場合には、ｙ１を予測生成する場合より
も多くのクラス数を割り当てる必要がある。また、例え
ば装置に備えられるメモリー資産が充分な量を有しない
場合、または、より少ないクラス数を用いて、効率的な
画像情報変換処理を行う場合等においては、クラスの総
数をより少なくするようなクラス値の変換を行う必要が
ある。これらの観点から、この発明は、ｙ１，ｙ２の予
測生成を効率的に、また、きめ細かく行えるように、ク
ラス数を適切に割り当てるようにしたものである。
【００１７】以下、この発明の一実施形態について適宜
図面を参照して説明する。一実施形態は、入力ＳＤ信号
としての５２５ｉ信号を、出力画像信号としての５２５
ｐ信号に変換する画像情報変換処理を行うものである。
但し、他の画像信号形式を有する入力ＳＤ信号／出力画
像信号間の変換を行う場合にも、この発明を適用するこ
とができる。図２は、この発明の一実施形態における画
像情報変換処理系の構成の一例を示すブロック図であ
る。入力ＳＤ信号（５２５ｉ信号）がタップ選択回路
１、１０、２０に供給される。
【００１８】タップ選択回路１は、ラインデータｙ１，
ｙ２を予測推定するための演算処理（後述する式（１）
に従う演算処理）に必要とされる複数の画素が含まれる
領域を切り出し、切り出した領域からラインデータｙ
１，ｙ２を予測推定するために必要なＳＤ画素（以下、
予測タップと表記す）を選択する。選択される予測タッ
プが推定予測演算回路４、５に供給される。ここで、予
測タップとしては、後述する空間クラスタップと同様な
ものを使用することができる。但し、予測精度を向上さ
せるために、クラスに対応する予測タップ位置情報によ
って選択される。
【００１９】また、推定予測演算回路４、５には、後述
する係数メモリ４１からラインデータｙ１，ｙ２を予測
推定するために必要な予測係数を供給される。推定予測
演算回路４、５は、タップ選択回路１から供給される予
測タップ、および係数メモリ４１から供給される予測係
数に基づいて、以下の式（１）に従って画素値ｙを順次
予測生成する。
【００２０】 ｙ＝ｗ1 ×ｘ1 ＋ｗ2 ×ｘ2 ＋‥‥＋ｗn ×ｘn （１） ここで、ｘ1 ，‥‥，ｘn が各予測タップであり、
ｗ1 ，‥‥，ｗn が各予測係数である。すなわち、式
（１）は、ｎ個の予測タップを用いて画素値ｙを予測生
成するための式である。画素値ｙの列として、推定予測
演算回路４においてはラインデータｙ１が予測生成さ
れ、推定予測演算回路５においてはラインデータｙ２が
予測生成される。予測係数ｗ1 ，‥‥，ｗn は、ｙ１，
ｙ２についてそれぞれ相違したものである。
【００２１】推定予測演算回路４、５は、それぞれ、ラ
インデータｙ１、ｙ２を線順序変換回路６に供給する。
線順序変換回路６は、供給されるラインデータにライン
倍速処理を施し、高解像度信号を生成する。この高解像
度信号がこの発明の一実施形態における画像情報変換処
理系の最終的な出力画像信号とされる。図示しないが、
出力画像信号がＣＲＴディスプレイに供給される。ＣＲ
Ｔディスプレイは、出力画像信号（５２５ｐ信号）を表
示することが可能なように、その同期系が構成されてい
る。また、入力ＳＤ信号としては、放送信号、またはＶ
ＴＲ等の再生装置の再生信号が供給される。すなわち、
この一実施形態をテレビジョン受像機等に内蔵すること
ができる。
【００２２】一方、タップ選択回路１０、１１は、入力
ＳＤ信号からそれぞれ、ラインデータｙ１，ｙ２につい
ての空間クラスを検出するために必要なＳＤ画素（以
下、空間クラスタップと表記する）を選択する。また、
タップ選択回路２０は、入力ＳＤ信号から動きクラスを
検出するために必要なＳＤ画素（以下、動きクラスタッ
プと表記する）動きクラスタップを選択する。タップ選
択回路１０、１１の出力が空間クラス検出回路１２、１
３にそれぞれ供給され、また、タップ選択回路２０の出
力が動きクラス検出回路２１に供給される。
【００２３】空間クラス検出回路１２、１３は、供給さ
れる空間クラスタップに基づいて、それぞれｙ１，ｙ２
についての空間クラス値を検出する。そして、検出した
空間クラス値をそれぞれクラス合成回路３０、３１に供
給する。また、動きクラス検出回路２１は、供給される
動きクラスタップに基づいて動きクラス値を検出し、検
出した動きクラス値をクラス合成回路３０、３１に供給
する。
【００２４】クラス合成回路３０、３１は、供給される
空間クラス値と、動きクラス値とを合成する。クラス合
成回路３０、３１の出力は、それぞれ、クラス値変換回
路３２、３３に供給される。クラス値変換回路３２、３
３は、それぞれ、クラス合成回路３０、３１の出力に後
述するようなクラス値変換処理を施す。クラス値変換処
理により、クラスの総数が削減される。
【００２５】変換されたクラス値が係数メモリ４１に供
給される。係数メモリ４１は、後述する学習によって予
め決められた予測係数を記憶し、記憶した予測係数の内
でクラス値変換回路３２、３３から供給されるクラス値
によって指定されるものを推定予測演算回路４、５に対
して出力する。このような動作を可能とするためには、
例えば、クラス値変換によって得られるクラス値によっ
て指定されるアドレスに従って予測係数を記憶する等の
方法を用いれば良い。
【００２６】ここで、空間クラス検出についてより詳細
に説明する。一般に、空間クラス検出回路は、空間クラ
スタップのレベル分布のパターンに基づいて画像データ
のレベル分布の空間的パターンを検出し、検出した空間
的パターンに基づいて空間クラス値を生成する。この場
合、クラス数が膨大になることを防ぐために、各画素に
ついて８ビットの入力画素データをより少ないビット数
のデータに圧縮するような処理を行う。このような情報
圧縮処理の一例として、ＡＤＲＣ(Adaptive Dynamic Ra
nge Coding) を用いることができる。また、情報圧縮処
理として、ＤＰＣＭ（予測符号化）、ＶＱ（ベクトル量
子化）等を用いることもできる。
【００２７】ＡＤＲＣは、本来、ＶＴＲ(Video Tape Re
coder)向け高能率符号化用に開発された適応的再量子化
法であるが、信号レベルの局所的なパターンを短い語長
で効率的に表現できるので、この一形態では、ＡＤＲＣ
を空間クラス分類のコード発生に使用している。ＡＤＲ
Ｃは、空間クラスタップのダイナミックレンジをＤＲ，
ビット割当をｎ，空間クラスタップの画素のデータレベ
ルをＬ，再量子化コードをＱとして、以下の（２）によ
り、最大値ＭＡＸと最小値ＭＩＮとの間を指定されたビ
ット長で均等に分割して再量子化を行う。
【００２８】 ＤＲ＝ＭＡＸ−ＭＩＮ＋１ Ｑ＝｛（Ｌ−ＭＩＮ＋０．５）×２／ＤＲ｝ （２） 但し、｛ ｝は切り捨て処理を意味する。
【００２９】上述したように、ラインデータｙ２につい
てのクラス数は、ラインデータｙ１についてのクラス数
よりも大きい。この点について具体的に説明する。ま
ず、ｙ１についての空間クラス検出に使用される空間ク
ラスタップの配置の一例を図３に示す。図３では、水平
方向（左→右）に時間が進行する場合に、各フィールド
内の画素を垂直方向に並べて示されている。
【００３０】図示されているフィールドを、左から順に
Ｆ−１／ｏ、Ｆ−１／ｅ、Ｆ／ｏ、Ｆ／ｅと表記する。
なお、Ｆ−１／ｏは、「Ｆ−１番目のフレームの奇数
（ｏｄｄ）番目の走査線からなるフィールド」である旨
を示す表記である。同様に、Ｆ−１／ｅは、「Ｆ−１番
目のフレームの偶数（ｅｖｅｎ）番目の走査線からなる
フィールド」を意味し、Ｆ／ｏは、「Ｆ番目のフレーム
の奇数番目の走査線からなるフィールド」を意味し、ま
た、Ｆ／ｅは、「Ｆ番目のフレームの偶数番目の走査線
からなるフィールド」を意味する。
【００３１】かかる一例においては、フィールドＦ／ｏ
内のラインデータｙ１についての空間クラスタップとし
て、フィールドＦ−１／ｅ内のＴ４，Ｔ５，およびフィ
ールドＦ／ｏ内のＴ１、Ｔ２、Ｔ３の全部で５個の画素
値が使用される。但し、空間クラスタップの配置はこれ
に限定されるものでは無い。例えば、空間クラスタップ
として、水平方向の複数の入力画素を使用しても良い。
【００３２】同様に、ｙ２についての空間クラス検出に
使用される空間クラスタップの配置の一例を図４に示
す。図４中での表記は図３と同様である。かかる一例に
おいては、フィールドＦ／ｏ内のラインデータｙ２につ
いての空間クラスタップとして、フィールドＦ−１／ｅ
内のＴ６、およびフィールドＦ／ｏ内のＴ２、Ｔ３、Ｔ
４，Ｔ５，およびフィールドＦ／ｅ内のＴ１の全部で６
個の画素値が使用される。但し、空間クラスタップの配
置はこれに限定されるものでは無い。例えば、空間クラ
スタップとして、水平方向の複数の入力画素を使用して
も良い。
【００３３】次に、動きクラス検出についてより詳細に
説明する。動きクラス検出回路２１は、供給される動き
クラスタップに基づいて、以下の式（３）に従ってフレ
ーム間差分絶対値の平均値ｐａｒａｍを計算する。そし
て、計算したｐａｒａｍの値に基づいて、動きクラス値
を検出する。
【００３４】
【数１】
【００３５】式（３）においてｎは動きクラスタップ数
であり、例えばｎ＝６と設定することができる（図５参
照）。そして、ｐａｒａｍの値と、予め設定されたしき
い値とを比較することによって動きの指標である動きク
ラス値が決定される。例えば、ｐａｒａｍ≦２の場合に
は動きクラス値０、２＜ｐａｒａｍ≦４の場合には動き
クラス値１、４＜ｐａｒａｍ≦８の場合には動きクラス
値２、ｐａｒａｍ＞８の場合には動きクラス値３という
ように動きクラス値が生成される。動きクラス値０が動
きが最小（静止）であり、動きクラス値１、２、３とな
るに従って動きが大きいものと判断される。なお、動き
ベクトルを検出し、検出した動きベクトルに基づいて動
きクラスを検出しても良い。
【００３６】動きクラス検出に使用される動きクラスタ
ップの配置の一例を図５に示す。かかる一例においてフ
ィールドＦ／ｏ内のラインデータｙ１およびｙ２を予測
する際に使用される動きクラスタップは、フィールドＦ
／ｏ内の画素ｎ１，ｎ３，ｎ５，およびフィールドＦ／
ｅ内の画素ｎ２，ｎ４，ｎ６，並びにフィールドＦ−１
／ｅ内の画素ｍ２，ｍ４，ｍ６，さらに、フィールドＦ
−１／ｏ内の画素ｍ１，ｍ３，ｍ５である。ここで、画
素ｍ１と画素ｎ１，画素ｍ２と画素ｎ２，‥‥，画素ｍ
６と画素ｎ６の垂直方向の位置が一致している。但し、
動きクラスタップの配置はこれに限定されるものでは無
い。
【００３７】図３および図４に示したような空間クラス
タップ配置を使用して、１ビットＡＤＲＣでクラス分類
する場合には、ｙ１，ｙ２について動きクラス値を共通
とし、動きクラス値の分類数を４とすると、クラス数は
それぞれ以下のようになる。
【００３８】 ｙ１についてのクラス数 ＝ ２5 ×４ ＝ １２８ ｙ２についてのクラス数 ＝ ２6 ×４ ＝ ２５６ この場合、合計のクラス数は３８４である。但し、例え
ば画像情報変換処理系に備えられるメモリー資産（図２
中では係数メモリ４１）がこのクラス数に対応するため
に充分な記憶容量を有しない場合、または、より少ない
クラス数で効率的に画像情報変換処理を行う場合等にお
いては、クラスの総数を削減する必要がある。そこで、
この発明は、クラス値変換処理を行うことによってｙ
１，ｙ２についてのクラス数を削減するようにしたもの
である。図６は、この場合のクラス総数の削減について
模式的に示すものである。なお、図６中の仮予測係数に
ついては後述する。
【００３９】次に、学習、すなわち適切な予測係数を設
定する処理について以下に説明する。まず、学習の第１
段階である、クラス値変換テーブルの作成に係る処理系
の構成の一例を図７に示す。出力画像信号と同じ信号形
式を有する既知の信号（例えば５２５ｐ信号）が間引き
フィルタ５１、および正規方程式加算回路６１、６２に
供給される。間引きフィルタ５１は、水平方向および垂
直方向で画素数がそれぞれ１／２とされ、全体として供
給される信号の１／４の画素数を有するＳＤ信号（例え
ば５２５ｉ信号）を生成する。
【００４０】かかる処理として、例えば、入力する画像
信号について垂直方向の周波数が１／２になるように垂
直間引きフィルタによって画素を間引き、さらに、水平
方向の周波数が１／２になるように水平間引きフィルタ
によって画素を間引く等の処理が行われる。間引きフィ
ルタ５１の特性を変えることによって学習の特性を変
え、それによって、変換して得られる画像の画質を制御
することができる。
【００４１】ここで、間引きフィルタ５１に対する入力
ＳＤ信号の一例としての５２５ｐ信号と、間引きフィル
タ５１からの出力画像信号の一例としての５２５ｉ信号
との間の画素の空間的関係を図８に示す。５２５ｐ信号
の奇数番目のフィールドでは、偶数番目のラインが間引
かれ、また、奇数番目のラインにおいて画素が水平方向
に交互に間引かれる。この間引き処理の様子を、図８で
は、第１フィールドと第３フィールドについて図示し
た。一方、５２５ｐ信号の奇数番目のフィールドでは、
奇数番目のラインが間引かれ、また、偶数番目のライン
において画素が水平方向に交互に間引かれる。この間引
き処理の様子を、図８では、第２フィールドについて図
示した。
【００４２】図７において、間引きフィルタ５１が生成
するインターレス画像信号がタップ選択回路１０１、１
１０、１１１および１２０に供給される。タップ選択回
路１０１は、後述する正規方程式の計算において使用さ
れ得る予測タップを選択し、選択した予測タップを正規
方程式加算回路６１、６２に供給する。一方、タップ選
択回路１１０、１１１は、それぞれ、ラインデータｙ
１，ｙ２についての空間クラスタップを選択し、選択し
た空間クラスタップをそれぞれ、空間クラス検出回路１
１２、１１３に供給する。さらに、タップ選択回路１２
０は、動きクラスタップを選択し、選択した動きクラス
タップを動きクラス検出回路１２１に供給する。
【００４３】空間クラス検出回路１１２、１１３は、空
間クラスタップのデータをＡＤＲＣによって圧縮し、そ
れぞれ、ｙ１，ｙ２についての空間クラス値を独立に検
出する。また、動きクラス検出回路１２１は、動きクラ
ス値を検出する。空間クラス検出回路１１２の出力と動
きクラス検出回路１２１の出力とがクラス合成回路１３
０に供給される。また、空間クラス検出回路１１３の出
力と動きクラス検出回路１２１の出力とがクラス合成回
路１３１に供給される。クラス合成回路１３０、１３１
は、それぞれｙ１，ｙ２についての空間クラス値と動き
クラス値とを合成する。クラス合成回路１３０、１３１
の出力が正規方程式加算回路６１、６２に供給される。
【００４４】正規方程式加算回路６１は、入力ＳＤ信
号、タップ選択回路１０１の出力、およびクラス合成回
路１３０の出力に基づいてｙ１の予測生成に係る予測係
数を解とする正規方程式に係るデータを得るための加算
を行う。同様に、正規方程式加算回路６２は、入力ＳＤ
信号、タップ選択回路１０１の出力、およびクラス合成
回路１３１の出力に基づいてｙ２の予測生成に係る予測
係数を解とする正規方程式に係るデータを得るための加
算を行う。
【００４５】正規方程式加算回路６１、６２は、それぞ
れ、算出したデータを仮予測係数決定回路６３に供給す
る。仮予測係数決定回路６３は、供給されるデータに基
づき、正規方程式を解く計算処理を行って、ｙ１，ｙ２
の予測生成に係る仮予測係数を算出する。そして、算出
した仮予測係数を近接係数クラス統合処理部６４に供給
する。ここで、仮予測係数と称するのは、最終的な予測
係数は、後述するように、クラス統合の結果として決定
されるからである。正規方程式を解くための計算処理
は、後述する予測係数決定回路２６３（図９参照）にお
ける計算処理と同様である。
【００４６】近接係数クラス統合処理部６４は、供給さ
れる仮予測係数の間の距離ｄを、例えば以下の式（４）
に従って計算する。
【００４７】
【数２】
【００４８】ここで、ｋl 、ｋl ’は相異なるクラスの
予測係数を示す。また、ｌは、予測タップの番号を示
す。また、ｎが予測タップの総数を表す。
【００４９】さらに、近接係数クラス統合処理部６４
は、上述したようにして求めたクラス間の予測係数の距
離を所定のしきい値と比較し、互いの距離がしきい値よ
り小さくなるような複数個のクラスを１つのクラスに統
合する。クラスを統合することによってクラスの総数を
減らすことができる。この際に、あるクラスと他の幾つ
かのクラスとの間の距離が共にしきい値より小さくなる
場合には、距離が最小となるクラス同志を統合するよう
にすれば良い。上述の所定のしきい値を大きく設定する
程、クラス数を削減することができる。従って、しきい
値を可変することにより、クラス値変換処理によって得
られるクラスの総数を調整することができる。
【００５０】この際に、画像情報変換処理系に備えられ
るメモリ資産（図２中では係数メモリ４１）の記憶容量
等の条件に応じて、ｙ１、ｙ２について的確なクラス数
を割り振るようにすることにより、メモリ資産をより有
効に使用できる、または、より少ないクラス数で効率的
に画像情報変換処理を行うことができる、等の効果を得
ることができる。
【００５１】そして、近接係数クラス統合処理部６４
は、クラスの統合に関する情報をクラス値変換テーブル
生成部６５に供給する。クラス値変換テーブル生成部６
５は、供給される情報に基づいてクラス値変換テーブル
を生成する。このクラス値変換テーブルは、上述したク
ラス値変換回路３２、３３（図２参照）、および後述す
るクラス値変換回路８１、８２（図９参照）に供給さ
れ、記憶される。そして、これらの構成要素の動作にお
いて参照される。
【００５２】次に、学習の第２段階としての予測係数の
算出処理について詳細に説明する。図９に、予測係数を
算出する予測係数算出処理系の構成の一例を示す。出力
画像信号と同じ信号形式を有する既知の信号（例えば５
２５ｐ信号）が間引きフィルタ２５１、正規方程式加算
回路２６１、２６２に供給される。間引きフィルタ２５
１は、水平方向および垂直方向で画素数がそれぞれ１／
２とされ、全体として供給される信号の１／４の画素数
を有するＳＤ信号（例えば５２５ｉ信号）を生成する。
【００５３】かかる処理として、例えば、入力する画像
信号について垂直方向の周波数が１／２になるように垂
直間引きフィルタによって画素を間引き、さらに、水平
方向の周波数が１／２になるように水平間引きフィルタ
によって画素を間引く等の処理が行われる。間引きフィ
ルタ５１の特性を変えることによって学習の特性を変
え、それによって、変換して得られる画像の画質を制御
することができる。間引きフィルタ２５１が生成するＳ
Ｄ信号がタップ選択回路２０１、２１０、２１１、２２
０に供給される。間引きフィルタ２５１の特性を変える
ことによって学習の特性を変え、それによって、変換し
て得られる画像の画質を制御することができる。
【００５４】タップ選択回路２０１は、予測タップを選
択し、選択した予測タップを正規方程式加算回路２６
１、２６２に供給する。一方、タップ選択回路２１０、
２１１が選択する，ｙ１，ｙ２についての空間クラスタ
ップがそれぞれ空間クラス検出回路２１２、２１３に供
給される。さらに、タップ選択回路２２０が選択する予
測タップが動きクラス検出回路２２１に供給される。
【００５５】空間クラス検出回路２１２、２１３は、供
給される空間クラスタップに基づいて、それぞれｙ１，
ｙ２についての空間クラス値を検出する。また、動きク
ラス検出回路２２１は、供給される動きクラスタップに
基づいて、動きクラス値を検出する。空間クラス検出回
路２１２の出力と動きクラス検出回路２２１の出力とが
クラス合成回路２３０に供給される。また、空間クラス
検出回路２１２の出力と動きクラス検出回路２２１の出
力とがクラス合成回路２３１に供給される。クラス合成
回路２３０、２３１は、それぞれｙ１，ｙ２についてク
ラス値を合成し、各クラス値をクラス値変換処理部８
１、８２に供給する。
【００５６】クラス値変換処理部８１、８２は、上述し
たようにして生成されるクラス値変換テーブルを記憶し
ており、かかるクラス値変換テーブルを参照して、クラ
ス合成回路２３０、２３１の出力に対してクラス値変換
を施す。そして、クラス値変換の結果を、それぞれ、正
規方程式加算回路２６１、２６２に供給する。
【００５７】正規方程式加算回路２６１、２６２は、予
測係数を解とする正規方程式を解くための計算処理に使
用されるデータを算出する。すなわち、正規方程式加算
回路２６１は、入力ＳＤ信号、タップ選択回路２０１の
出力、およびクラス値変換回路８１の出力に基づいて加
算処理を行うことにより、ｙ１の予測生成に係る予測係
数を解とする正規方程式を解くために必要なデータを算
出する。また、正規方程式加算回路２６２は、入力ＳＤ
信号、タップ選択回路２０１の出力、およびクラス値変
換回路８２の出力に基づいて加算処理を行うことによ
り、ｙ２の予測生成に係る予測係数を解とする正規方程
式を解くために必要なデータを算出する。
【００５８】正規方程式加算回路２６１、２６２が算出
したデータが予測係数決定回路２６３に供給される。予
測係数決定回路２６３は、供給されるデータに基づいて
正規方程式を解くための計算処理を行い、ラインデータ
ｙ１，ｙ２の予測生成に係る予測係数を算出する。算出
される予測係数が係数メモリ８４に供給され、記憶され
る。
【００５９】予測係数の決定に係る処理、すなわち正規
方程式加算回路２６１、２６２、および予測係数決定回
路２６３が行う処理について、以下、より詳細に説明す
る。まず、正規方程式について説明する。上述したよう
に、ｎ個の予測タップを使用して、ラインデータｙ１，
ｙ２を構成する各画素を式（１）によって順次予測生成
することができる。
【００６０】式（１）において、学習前は予測係数
ｗ1 ，‥‥，ｗn が未定係数である。学習は、クラス毎
に複数の信号データに対して行う。信号データの総数を
ｍと表記する場合、式（１）に従って、以下の式（５）
が設定される。
【００６１】 ｙk ＝ｗ1 ×ｘk1＋ｗ2 ×ｘk2＋‥‥＋ｗn ×ｘkn （５） （ｋ＝１，２，‥‥，ｍ） ｍ＞ｎの場合、予測係数ｗ1 ，‥‥，ｗn は一意に決ま
らないので、誤差ベクトルｅの要素ｅk を以下の式
（６）で定義して、式（７）によって定義される誤差ベ
クトルｅを最小とするように予測係数を定めるようにす
る。すなわち、いわゆる最小２乗法によって予測係数を
一意に定める。
【００６２】 ｅk ＝ｙk −｛ｗ1 ×ｘk1＋ｗ2 ×ｘk2＋‥‥＋ｗn ×ｘkn｝ （６） （ｋ＝１，２，‥‥ｍ）
【００６３】
【数３】
【００６４】式（７）のｅ2 を最小とする予測係数を求
めるための実際的な計算方法としては、ｅ2 を予測係数
ｗi (i=1,2‥‥）で偏微分し（式（８））、ｉの各値に
ついて偏微分値が０となるように各予測係数ｗi を定め
れば良い。
【００６５】
【数４】
【００６６】式（８）から各予測係数ｗi を定める具体
的な手順について説明する。式（９）、（１０）のよう
にＸji，Ｙi を定義すると、式（８）は、式（１１）の
行列式の形に書くことができる。
【００６７】
【数５】
【００６８】
【数６】
【００６９】
【数７】
【００７０】式（１１）が一般に正規方程式と呼ばれる
ものである。正規方程式加算回路２６１、２６２のそれ
ぞれは、クラス値変換回路８１、８２から供給されたク
ラス値、予測タップ選択回路２０１から供給される予測
タップ、および入力画像信号と同じ信号形式を有する既
知の画像信号を用いて、正規方程式データ、すなわち、
式（９）、（１０）に従うＸji，Ｙi の値を算出する。
そして、算出した正規方程式データを予測係数決定部４
３に供給する。予測係数決定部４３は、正規方程式デー
タに基づいて、掃き出し法等の一般的な行列解法に従っ
て正規方程式を解くための計算処理を行って予測係数ｗ
i を算出する。
【００７１】なお、以上のように生成される予測係数
は、クラス値変換が施されたデータに基づいて算出され
るのに対し、図７を参照して上述した仮予測係数は、ク
ラス値変換が未だ施されていないデータに基づいて算出
される。かかる点以外では、両者は正規方程式の解とし
て全く同様な計算処理によって算出される。従って、仮
予測係数の決定に係る処理、すなわち図７中の正規方程
式加算回路６１、６２、および予測係数決定回路６３が
行う処理も、全く同様なものである。
【００７２】すなわち、図７では、クラス合成回路１３
０、１３１から供給されるクラス値、予測タップ選択回
路１０１から供給される予測タップ、および出力画像信
号と同じ信号形式を有する既知の入力画像信号（例えば
５２５ｐ信号）を用いて、正規方程式加算回路６１、６
２のそれぞれが正規方程式データ、すなわち、式
（９）、（１０）に従うＸji，Ｙi の値を算出する。そ
して、算出した正規方程式データを仮予測係数決定部６
３に供給する。仮予測係数決定部６３は、正規方程式デ
ータに基づいて、掃き出し法等の一般的な行列解法に従
って正規方程式を解くための計算処理を行って仮予測係
数を算出する。
【００７３】このように、仮予測係数を算出し、それに
基づいてクラス値変換テーブルを生成し、さらに、クラ
ス値変換テーブルを参照してクラス値変換を行いながら
予測係数を算出することによって、学習が行なわれる。
その結果として、予測係数メモリ８４には、クラス毎
に、プログレッシブ画像の注目画素を推定するための、
統計的に最も真値に近い推定ができる予測係数が格納さ
れる。予測係数メモリ８４に格納された予測係数は、図
２等を参照して上述した画像情報変換処理系内の予測係
数メモリ４１にロードされる。
【００７４】なお、図５示したような画像信号変換処理
系、図７に示したようなクラス値変換テーブルの作成に
係る処理系、および図９に示した予測係数の決定に係る
処理系は、各々別個に設けても良いし、スイッチ等を適
宜設けることによって構成要素を共通に使用するように
構成しても良い。但し、これらの処理系を別個に設ける
場合には、学習の有効性を担保するため、同一の機能を
有する構成要素は、同一の動作特性を有するものを使用
する必要がある。例えばタップ選択回路１、５１、２０
１は、同一の動作特性を有する必要がある。構成要素を
共通に使用する場合には、スイッチング等に起因して装
置全体の処理が複雑化するが、装置全体に関わる回路規
模、コスト等の削減に寄与することができる。
【００７５】また、タップ選択回路２０１が出力する予
測タップの個数は、画像情報変換処理系において使用さ
れる予測タップの個数より大きいものとされる。従っ
て、図９中の予測係数決定部２６３では、クラス毎によ
り多くの係数が求まる。このようにして求まった予測係
数の中で、絶対値が大きいものから順に使用する数の予
測係数が選択される。
【００７６】次に、線順序変換回路６が行うライン倍速
処理について説明する。上述したようにして推定予測演
算回路４、５が生成する５２５ｐ信号の水平周期は、画
像情報変換処理がなされる前の５２５ｉ信号の水平周期
と同一である。線順序変換回路６は、ラインメモリを有
し、水平周期を２倍とするライン倍速処理を行う。図１
０は、ライン倍速処理をアナログ波形を用いて示すもの
である。推定予測演算回路４、５によって、ラインデー
タｙ１およびｙ２が同時に予測生成される。
【００７７】ラインデータｙ１には、順にａ１，ａ２，
ａ３‥‥のラインが含まれ、ラインデータｙ２には、順
にｂ１，ｂ２，ｂ３‥‥のラインが含まれる。線順序変
換回路５００内には、ラインダブラ（図示せず）とスイ
ッチング回路（図示せず）とが設けられている。ライン
ダブラは、各ラインのデータを時間軸方向に１／２に圧
縮し、圧縮されたデータをスイッチング回路に供給す
る。スイッチング回路は、供給されるデータを交互に選
択して出力する。以上のようにして、線順次出力（ａ
０，ｂ０，ａ１，ｂ１，‥‥）が形成される。なお、こ
の一実施形態では、現存ライン上の出力画素値（ライン
データＬ１）と、作成ライン上の出力画素値（ラインデ
ータＬ２）とを並列構成でもって作成するようにしてい
る。これに対し、メモリを追加し、回路の動作速度が速
ければ時分割処理でラインデータｙ１およびｙ２を順に
生成すると共に、ライン倍速処理を行うように構成して
も良い。
【００７８】上述したこの発明の一実施形態において
は、図３、図４を参照して上述したように、空間クラス
タップの配置がｙ１，ｙ２について別個のもの（ｙ１に
ついて５個、ｙ２について６個）とされていた。これに
対して、空間クラスタップの配置をｙ１，ｙ２について
同一とした、この発明の他の実施形態も可能である。
【００７９】以下、他の実施形態について説明する。他
の実施形態におけるｙ１，ｙ２について空間クラスタッ
プの配置について、図１１に示す。図１１での表記は図
３と同様である。フィールドＦ／ｏ内のラインデータｙ
１、ｙ２についての空間クラスタップとして、フィール
ドＦ−１／ｅ内のＴ５，Ｔ６，およびフィールドＦ／ｏ
内のＴ２，Ｔ３，Ｔ４，並びにフィールドＦ／ｅ内のＴ
１の全部で６個の画素値が使用される。この場合、ｙ
１，ｙ２について動きクラス値を共通とし、動きクラス
値の分類数を４とすると、ｙ１，ｙ２の何れについて
も、クラス数は、２6 ×４＝２５６個となる。
【００８０】この場合にクラス値変換を行うことによっ
てクラス数が削減される様子を、図１２に模式的に示
す。クラス値変換が施される前のクラス数は、ｙ１，ｙ
２の何れについても２５６クラスである。これに対し、
クラス値変換が施された後のクラス数は、ｙ１について
のクラス数の方がｙ２についてのクラス数よりも小さ
い。これは、上述したように、ｙ２を予測生成する方が
ｙ１を予測生成するよりも困難であることを考慮したた
めである。
【００８１】他の実施形態における画像情報変換処理系
の構成について、図１３を参照して説明する。図１３に
おいて、図２と同様な構成要素については同一の符号を
付した。上述したように、他の実施形態ではｙ１，ｙ２
についての空間クラスタップの配置が同一とされるの
で、空間クラス検出に係る構成は、ｙ１，ｙ２について
共通に設ければ良い。このような構成として、空間クラ
ス検出回路１６、およびその前段で空間クラスの選択を
行うタップ選択回路１５が設けられている。
【００８２】空間クラス検出回路１６の出力である空間
クラス値と、動きクラス検出回路２１の出力である動き
クラス値とがクラス合成回路１７に供給される。クラス
合成回路１７は、供給される空間クラス値と動きクラス
値とを合成する。クラス合成回路１７の出力がクラス値
変換回路１８、１９に供給される。クラス値変換回路１
８、１９は、クラス合成回路１７の出力にクラス値変換
を施すことにより、それぞれ、ｙ１，ｙ２に係る、変換
されたクラス値を生成する。この際のクラス値変換は、
ｙ１とｙ２のそれぞれを予測生成する際の困難さを考慮
して、的確なクラス数を得るものとされる。クラス値変
換回路１８、１９の出力が係数メモリ４１に供給され
る。
【００８３】以上のような他の実施形態では、空間クラ
ス検出に係る構成をｙ１，ｙ２について共通とすること
ができるので、回路構成の簡素化に寄与することができ
る。その反面、ｙ１について大きな比率でクラス数を削
減するクラス値変換を行う必要があるので、特にｙ１に
ついてのクラス値変換が複雑な処理となる可能性があ
る。なお、図２と同様に空間クラス検出に係る構成をｙ
１，ｙ２について別個に設ける構成を用いても、他の実
施形態に係る画像情報変換処理を実現することは可能で
ある。
【００８４】また、この発明の一実施形態および他の実
施形態は、５２５ｉ信号を５２５ｐ信号に変換するもの
であるが、５２５本のライン数は、一例であって、他の
ライン数であってもこの発明を適用することができる。
例えば、入力ＳＤ信号における水平方向の画素数に対し
て、２倍以外の画素数を含むラインからなる出力画像信
号を予測生成するようにしても良い。より具体的には、
出力画像信号として１０５０ｉ信号、すなわち走査線数
が１０５０本でインターレス方式の画像信号を予測生成
する画像情報変換処理を行う場合に、この発明を適用す
ることができる。
【００８５】このような画像情報変換処理について具体
的に説明する。図１４は、１フィールドの画像の一部を
拡大することによって、５２５ｉ信号と、１０５０ｉ信
号とにおける画素の配置を示すものである。大きなドッ
トが５２５ｉ信号の画素を示し、また、小さなドットが
１０５０ｉ信号の画素を示す。なお、図１４の実線で示
したものは、あるフレームの奇数フィールドの画素配置
である。他のフィールド（偶数フィールド）のライン
は、点線で示すように空間的に０．５ラインずれたもの
であり、ラインデータｙ１’，ｙ２’の画素が形成され
る。
【００８６】図１５に、この場合の空間クラスタップの
配置の一例を示す。図１５中での表記は図３と同様であ
る。フィールドＦ／ｏ内のラインデータｙ１、ｙ２につ
いての空間クラスタップとして、フィールドＦ−１／ｅ
内のＴ４，Ｔ５，Ｔ６，Ｔ７およびフィールドＦ／ｏ内
のＴ１，Ｔ２，Ｔ３の全部で７個の画素値が使用され
る。この場合、ｙ１，ｙ２について動きクラス値を共通
とし、動きクラス値の分類数を４とすると、クラス数は
ｙ１，ｙ２の何れについても、２7 ×４＝５１２個とな
る。
【００８７】このような空間クラスタップ配置を用いる
場合には、例えば図１３等を参照して上述した他の実施
形態と同様な構成によって画像情報変換処理を実現する
ことができる。なお、空間クラスタップの配置はこれに
限定されるものでは無い。例えば、ｙ１，ｙ２について
異なる空間クラスタップ配置を用いても良い。また、水
平方向の複数の入力画素を使用しても良い。
【００８８】また、図１６に、この場合の動きクラスタ
ップの配置の一例を示す。フィールドＦ／ｏ内のライン
データｙ１およびｙ２を予測する際に使用される動きク
ラスタップは、フィールドＦ／ｏ内の画素ｎ１，ｎ３，
ｎ５，およびフィールドＦ／ｅ内の画素ｎ２，ｎ４，ｎ
６，並びにフィールドＦ−１／ｅ内の画素ｍ２，ｍ４，
ｍ６，さらに、フィールドＦ−１／ｏ内の画素ｍ１，ｍ
３，ｍ５である。ここで、画素ｍ１と画素ｎ１，画素ｍ
２と画素ｎ２，‥‥，画素ｍ６と画素ｎ６の垂直方向の
位置が一致している。但し、この場合の動きクラスタッ
プの配置はこれに限定されるものでは無い。
【００８９】
【発明の効果】上述したように、この発明は、入力画像
信号から走査線構造の異なる出力画像信号を形成する画
像情報変換処理を行うに際して、入力画像信号の走査線
との位置関係が異なる複数種類の注目点（具体的には、
入力画像信号の走査線上に位置するｙ１と、入力画像信
号の走査線の間に位置するｙ２等）の各々について決定
されるクラスの数を、注目点の入力画像信号の走査線に
対する位置関係に応じて（例えば、予測生成がより困難
なｙ２に対してより多くのクラス数を割当てる等）、削
減するようにしたものである。
【００９０】このため、装置内のメモリ資産の記憶容量
に応じてクラス数を設定できるので、メモリ資産の記憶
容量が小さい場合にも的確な処理を行うことが可能とな
る。また、より少ないクラス数の下で効率的な処理を行
う場合にも、この発明を適用することが有効となる。
【００９１】また、注目点と入力画像信号の走査線との
位置関係の違い等に起因する（具体的にはｙ１とｙ２の
間での）予測生成の困難さに応じて、各注目点に対して
適切なクラス数が割り当てられる。このため、メモリ資
産の記憶容量が限られている場合にも、きめ細かく、ま
た効率的な画像情報変換処理を行うことが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【図１】この発明の一実施形態によってなされる画像情
報変換処理における画素の配置の一例を示す略線図であ
る。
【図２】この発明の一実施形態における画像情報変換処
理系の構成の一例を示すブロック図である。
【図３】この発明の一実施形態における、ラインデータ
ｙ１についての空間クラスタップ配置の一例を示す略線
図である。
【図４】この発明の一実施形態における、ラインデータ
ｙ２についての空間クラスタップ配置の一例を示す略線
図である。
【図５】この発明の一実施形態における、動きクラスタ
ップ配置の一例を示す略線図である。
【図６】この発明の一実施形態におけるクラス統合につ
いて説明するための略線図である。
【図７】この発明の一実施形態におけるクラス値変換テ
ーブル生成処理系の構成の一例を示すブロック図であ
る。
【図８】クラス値変換テーブル生成処理系および予測係
数算出処理系において使用される間引きフィルタによる
処理について説明するための略線図である。
【図９】この発明の一実施形態における、予測係数算出
処理系の構成の一例を示すブロック図である。
【図１０】ライン倍速処理について説明するための略線
図である。
【図１１】この発明の他の実施形態における、空間クラ
スタップ配置の一例を示す略線図である。
【図１２】この発明の他の実施形態におけるクラス統合
について説明するための略線図である。
【図１３】この発明の他の実施形態における画像情報変
換処理系の構成の一例を示すブロック図である。
【図１４】この発明の他の実施形態によってなされる画
像情報変換処理における画素の配置の一例を示す略線図
である。
【図１５】この発明の一実施形態における、空間クラス
タップ配置の一例を示すブロック図である。
【図１６】この発明の一実施形態における、動きクラス
タップ配置の一例を示すブロック図である。
【符号の説明】
３２、３３・・・クラス値変換回路、４１・・・係数メ
モリ、６４・・・近接係数クラス統合、６５・・・クラ
ス値変換テーブル生成部、８１、８２・・・クラス値変
換回路、１８、１９・・・クラス値変換回路
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 朝倉 伸幸 東京都品川区北品川６丁目７番35号 ソニ ー株式会社内 (72)発明者 内田 真史 東京都品川区北品川６丁目７番35号 ソニ ー株式会社内 (72)発明者 守村 卓夫 東京都品川区北品川６丁目７番35号 ソニ ー株式会社内 (72)発明者 安藤 一隆 東京都品川区北品川６丁目７番35号 ソニ ー株式会社内 (72)発明者 中屋 秀雄 東京都品川区北品川６丁目７番35号 ソニ ー株式会社内 (72)発明者 渡辺 勉 東京都品川区北品川６丁目７番35号 ソニ ー株式会社内 (72)発明者 井上 賢 東京都品川区北品川６丁目７番35号 ソニ ー株式会社内 (72)発明者 新妻 渉 東京都品川区北品川６丁目７番35号 ソニ ー株式会社内 Ｆターム(参考） 5C025 BA05 BA27 CA02 DA01 5C059 LA07 LB07 LB12 MA28 NN27 SS11 TA02 TA07 TA09 TC02 TC34 TC42 TD15 UA17 UA38 5C063 AA02 AA07 AC01 BA04 CA01

Claims (20)

    【特許請求の範囲】
  1. 【請求項１】 入力画像信号から走査線構造の異なる出
    力画像信号を形成するようにした画像情報変換装置にお
    いて、 上記入力画像信号の走査線との位置関係が異なる複数種
    類の注目点に対して所定の位置関係にある近傍画素を、
    入力画像信号から選択する第１の画像データ選択手段
    と、 上記第１の画像データ選択手段によって選択される画像
    データから、レベル分布のパターンを検出し、検出した
    上記パターンに基づいて上記注目点が属する空間クラス
    を示す空間クラス値を決定する空間クラス検出手段と、 上記入力画像信号から、上記注目点を含み、上記注目点
    に対して所定の位置関係にある近傍画素を選択する第２
    の画像データ選択手段と、 上記第２の画像データ選択手段によって得られる画像デ
    ータに基づいて、上記注目点に対して所定の位置関係を
    有する位置に画素を予測生成するための演算処理を行う
    演算処理手段と、 上記演算処理手段による演算処理に使用される、予め決
    定された予測係数データを記憶する記憶手段と、 上記第１のクラス値に上記注目点と上記入力画像信号と
    の位置関係に関連したクラス値変換処理を施して、上記
    予測係数データに対応付けられる第２のクラス値を生成
    するクラス値変換手段とを有することを特徴とする画像
    情報変換装置。
  2. 【請求項２】 入力画像信号から走査線構造の異なる出
    力画像信号を形成するようにした画像情報変換装置にお
    いて、 上記入力画像信号の走査線との位置関係が異なる複数種
    類の注目点に対して所定の位置関係にある近傍画素を、
    入力画像信号から選択する第１の画像データ選択手段
    と、 上記第１の画像データ選択手段によって選択される画像
    データから、レベル分布のパターンを検出し、検出した
    上記パターンに基づいて上記注目点が属する空間クラス
    を示す空間クラス値を決定する空間クラス検出手段と、 上記入力画像信号から、上記入力画像信号内の複数のフ
    レーム内において、上記注目点と所定の位置関係にある
    近傍画素を選択する第２の画像データ選択手段と、 上記第２の画像データ選択手段によって選択される画像
    データから、フレーム間差分絶対値の総和を計算し、計
    算結果に基づいて動きを表す動きクラス値を決定する動
    きクラス検出手段と、 上記空間クラス値と上記動きクラス値とを合成して第１
    のクラス値を生成するクラス合成手段と、 上記入力画像信号から、上記注目点を含み、上記注目点
    に対して所定の位置関係にある近傍画素を選択する第３
    の画像データ選択手段と、 上記第３の画像データ選択手段によって得られる画像デ
    ータに基づいて、上記注目点に対して所定の位置関係を
    有する位置に画素を予測生成するための演算処理を行う
    演算処理手段と、 上記演算処理手段による演算処理に使用される、予め決
    定された予測係数データを記憶する記憶手段と、 上記第１のクラス値に上記注目点と上記入力画像信号と
    の位置関係に関連したクラス値変換処理を施して、上記
    予測係数データに対応付けられる第２のクラス値を生成
    するクラス値変換手段とを有することを特徴とする画像
    情報変換装置。
  3. 【請求項３】 請求項２において、 上記クラス値変換手段は、 出力画像信号と同一の信号形式を有する所定の画像信号
    を基準としてなされる学習によって生成されるクラス値
    変換テーブルを参照して、上記クラス値変換処理を行う
    ことを特徴とする画像情報変換装置。
  4. 【請求項４】 請求項３において、 上記クラス値変換テーブルは、 上記出力画像信号と同一の信号形式を有する所定の画像
    信号中の真の画素値と、上記第３の画像データ選択手段
    によって選択された画像データとの線型一次結合の計算
    値との差を最小とするように、上記第１のクラス値に対
    応する仮予測係数を計算し、計算した上記仮予測係数の
    各々の間の距離を計算し、計算される距離が所定のしき
    い値以下となる場合に、当該仮予測係数に対応する、上
    記第１のクラス値によって示されるクラスが統合される
    ように、上記第１のクラス値に施されるべき変換を表現
    するデータテーブルであり、 上記予測係数データは、 上記仮予測係数の内で、上記第２のクラス値に対応する
    ものであることを特徴とする画像情報変換装置。
  5. 【請求項５】 請求項４において、 上記所定のしきい値は、 上記記憶手段の記憶容量に応じて設定されることを特徴
    とする画像情報変換装置。
  6. 【請求項６】 請求項４において、 上記所定のしきい値は、上記注目点と上記入力画像信号
    の走査線との位置関係に関連して設定されることを特徴
    とする画像情報変換装置。
  7. 【請求項７】 請求項２において、 上記入力画像信号は、 走査線数が５２５本のインターレス画像信号であり、 出力画像信号は、 走査線数が５２５本のプログレッシブ画像信号であるこ
    とを特徴とする画像情報変換装置。
  8. 【請求項８】 請求項２において、 上記入力画像信号は、 走査線数が５２５本のインターレス画像信号であり、 出力画像信号は、 走査線数が１０５０本のプログレッシブ画像信号である
    ことを特徴とする画像情報変換装置。
  9. 【請求項９】 入力画像信号から走査線構造の異なる出
    力画像信号を形成するようにした画像情報変換方法にお
    いて、 上記入力画像信号の走査線との位置関係が異なる複数種
    類の注目点に対して所定の位置関係にある近傍画素を、
    入力画像信号から選択する第１の画像データ選択ステッ
    プと、 上記第１の画像データ選択ステップによって選択される
    画像データから、レベル分布のパターンを検出し、検出
    した上記パターンに基づいて上記注目点が属する空間ク
    ラスを示す空間クラス値を決定する空間クラス検出ステ
    ップと、 上記入力画像信号から、上記注目点を含み、上記注目点
    に対して所定の位置関係にある近傍画素を選択する第２
    の画像データ選択ステップと、 上記第２の画像データ選択ステップによって得られる画
    像データに基づいて、上記注目点に対して所定の位置関
    係を有する位置に画素を予測生成するための演算処理を
    行う演算処理ステップと、 上記演算処理ステップによる演算処理に使用される、予
    め決定された予測係数データを記憶する記憶ステップ
    と、 上記第１のクラス値に上記注目点と上記入力画像信号と
    の位置関係に関連したクラス値変換処理を施して、上記
    予測係数データに対応付けられる第２のクラス値を生成
    するクラス値変換ステップとを有することを特徴とする
    画像情報変換方法。
  10. 【請求項１０】 入力画像信号から走査線構造の異なる
    出力画像信号を形成するようにした画像情報変換方法に
    おいて、 上記入力画像信号の走査線との位置関係が異なる複数種
    類の注目点に対して所定の位置関係にある近傍画素を、
    入力画像信号から選択する第１の画像データ選択ステッ
    プと、 上記第１の画像データ選択ステップによって選択される
    画像データから、レベル分布のパターンを検出し、検出
    した上記パターンに基づいて上記注目点が属する空間ク
    ラスを示す空間クラス値を決定する空間クラス検出ステ
    ップと、 上記入力画像信号から、上記入力画像信号内の複数のフ
    レーム内において、上記注目点と所定の位置関係にある
    近傍画素を選択する第２の画像データ選択ステップと、 上記第２の画像データ選択ステップによって選択される
    画像データから、フレーム間差分絶対値の総和を計算
    し、計算結果に基づいて動きを表す動きクラス値を決定
    する動きクラス検出ステップと、 上記空間クラス値と上記動きクラス値とを合成して第１
    のクラス値を生成するクラス合成ステップと、 上記入力画像信号から、上記注目点を含み、上記注目点
    に対して所定の位置関係にある近傍画素を選択する第３
    の画像データ選択ステップと、 上記第３の画像データ選択ステップによって得られる画
    像データに基づいて、上記注目点に対して所定の位置関
    係を有する位置に画素を予測生成するための演算処理を
    行う演算処理ステップと、 上記演算処理ステップによる演算処理に使用される、予
    め決定された予測係数データを記憶する記憶ステップ
    と、 上記第１のクラス値に上記注目点と上記入力画像信号と
    の位置関係に関連したクラス値変換処理を施して、上記
    予測係数データに対応付けられる第２のクラス値を生成
    するクラス値変換ステップとを有することを特徴とする
    画像情報変換方法。
  11. 【請求項１１】 請求項１０において、 上記クラス値変換ステップは、 出力画像信号と同一の信号形式を有する所定の画像信号
    を基準としてなされる学習によって生成されるクラス値
    変換テーブルを参照して、上記クラス値変換処理を行う
    ことを特徴とする画像情報変換方法。
  12. 【請求項１２】 請求項１１において、 上記クラス値変換テーブルは、 上記出力画像信号と同一の信号形式を有する所定の画像
    信号中の真の画素値と、上記第３の画像データ選択ステ
    ップによって選択された画像データとの線型一次結合の
    計算値との差を最小とするように、上記第１のクラス値
    に対応する仮予測係数を計算し、計算した上記仮予測係
    数の各々の間の距離を計算し、計算される距離が所定の
    しきい値以下となる場合に、当該仮予測係数に対応す
    る、上記第１のクラス値によって示されるクラスが統合
    されるように、上記第１のクラス値に施されるべき変換
    を表現するデータテーブルであり、 上記予測係数データは、 上記仮予測係数の内で、上記第２のクラス値に対応する
    ものであることを特徴とする画像情報変換方法。
  13. 【請求項１３】 請求項１０において、 上記入力画像信号は、 走査線数が５２５本のインターレス画像信号であり、 出力画像信号は、 走査線数が５２５本のプログレッシブ画像信号であるこ
    とを特徴とする画像情報変換方法。
  14. 【請求項１４】 請求項１０において、 上記入力画像信号は、 走査線数が５２５本のインターレス画像信号であり、 出力画像信号は、 走査線数が１０５０本のプログレッシブ画像信号である
    ことを特徴とする画像情報変換方法。
  15. 【請求項１５】 入力画像信号から走査線構造の異なる
    出力画像信号を形成するようにしたテレビジョン受像機
    において、 上記入力画像信号の走査線との位置関係が異なる複数種
    類の注目点に対して所定の位置関係にある近傍画素を、
    入力画像信号から選択する第１の画像データ選択手段
    と、 上記第１の画像データ選択手段によって選択される画像
    データから、レベル分布のパターンを検出し、検出した
    上記パターンに基づいて上記注目点が属する空間クラス
    を示す空間クラス値を決定する空間クラス検出手段と、 上記入力画像信号から、上記注目点を含み、上記注目点
    に対して所定の位置関係にある近傍画素を選択する第２
    の画像データ選択手段と、 上記第２の画像データ選択手段によって得られる画像デ
    ータに基づいて、上記注目点に対して所定の位置関係を
    有する位置に画素を予測生成するための演算処理を行う
    演算処理手段と、 上記演算処理手段による演算処理に使用される、予め決
    定された予測係数データを記憶する記憶手段と、 上記第１のクラス値に上記注目点と上記入力画像信号と
    の位置関係に関連したクラス値変換処理を施して、上記
    予測係数データに対応付けられる第２のクラス値を生成
    するクラス値変換手段とを有することを特徴とするテレ
    ビジョン受像機。
  16. 【請求項１６】 入力画像信号から走査線構造の異なる
    出力画像信号を形成するようにしたテレビジョン受像機
    において、 上記入力画像信号の走査線との位置関係が異なる複数種
    類の注目点に対して所定の位置関係にある近傍画素を、
    入力画像信号から選択する第１の画像データ選択手段
    と、 上記第１の画像データ選択手段によって選択される画像
    データから、レベル分布のパターンを検出し、検出した
    上記パターンに基づいて上記注目点が属する空間クラス
    を示す空間クラス値を決定する空間クラス検出手段と、 上記入力画像信号から、上記入力画像信号内の複数のフ
    レーム内において、上記注目点と所定の位置関係にある
    近傍画素を選択する第２の画像データ選択手段と、 上記第２の画像データ選択手段によって選択される画像
    データから、フレーム間差分絶対値の総和を計算し、計
    算結果に基づいて動きを表す動きクラス値を決定する動
    きクラス検出手段と、 上記空間クラス値と上記動きクラス値とを合成して第１
    のクラス値を生成するクラス合成手段と、 上記入力画像信号から、上記注目点を含み、上記注目点
    に対して所定の位置関係にある近傍画素を選択する第３
    の画像データ選択手段と、 上記第３の画像データ選択手段によって得られる画像デ
    ータに基づいて、上記注目点に対して所定の位置関係を
    有する位置に画素を予測生成するための演算処理を行う
    演算処理手段と、 上記演算処理手段による演算処理に使用される、予め決
    定された予測係数データを記憶する記憶手段と、 上記第１のクラス値に上記注目点と上記入力画像信号と
    の位置関係に関連したクラス値変換処理を施して、上記
    予測係数データに対応付けられる第２のクラス値を生成
    するクラス値変換手段とを有することを特徴とするテレ
    ビジョン受像機。
  17. 【請求項１７】 請求項１６において、 上記クラス値変換手段は、 出力画像信号と同一の信号形式を有する所定の画像信号
    を基準としてなされる学習によって生成されるクラス値
    変換テーブルを参照して、上記クラス値変換処理を行う
    ことを特徴とするテレビジョン受像機。
  18. 【請求項１８】 請求項１７において、 上記クラス値変換テーブルは、 上記出力画像信号と同一の信号形式を有する所定の画像
    信号中の真の画素値と、上記第３の画像データ選択手段
    によって選択された画像データとの線型一次結合の計算
    値との差を最小とするように、上記第１のクラス値に対
    応する仮予測係数を計算し、計算した上記仮予測係数の
    各々の間の距離を計算し、計算される距離が所定のしき
    い値以下となる場合に、当該仮予測係数に対応する、上
    記第１のクラス値によって示されるクラスが統合される
    ように、上記第１のクラス値に施されるべき変換を表現
    するデータテーブルであり、 上記予測係数データは、 上記仮予測係数の内で、上記第２のクラス値に対応する
    ものであることを特徴とするテレビジョン受像機。
  19. 【請求項１９】 請求項１６において、 上記入力画像信号は、 走査線数が５２５本のインターレス画像信号であり、 出力画像信号は、 走査線数が５２５本のプログレッシブ画像信号であるこ
    とを特徴とするテレビジョン受像機。
  20. 【請求項２０】 請求項１６において、 上記入力画像信号は、 走査線数が５２５本のインターレス画像信号であり、 出力画像信号は、 走査線数が１０５０本のプログレッシブ画像信号である
    ことを特徴とするテレビジョン受像機。
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