JP2000102006A - 画像データ変換装置及び画像データ変換方法 - Google Patents
画像データ変換装置及び画像データ変換方法Info
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Abstract
比して一段と画質を向上し得るようにする。 【解決手段】所定の画像単位毎に異なるデータ処理の種
類(S104)を抽出するデータ処理種類抽出手段(1
01、104、105)と、当該データ処理の種類に応
じてクラス(S112)を決定するクラス決定手段(1
06)とを設けたことにより、データ処理の種類にかか
わらずクラスを決定する場合に比して、生成される第2
の画像データに時間方向の歪みやフリッカが生じること
を回避することができ、かくして従来に比して一段と画
質を向上し得る。
Description
及び画像データ変換方法に関し、例えば画像データの画
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。
てMPEG(Moving Picture ExpertsGroup)2規格に
よる符号化方式がある。このMPEG2規格による符号
化方式を用いた送受信システムは、送信側で、画像デー
タに対してMPEG2規格による圧縮符号化処理を施し
て送信し、受信側で、受信した画像データを伸長復号化
することにより元の画像データを復元している。
受信システムの受信装置においては、伸長復号化された
標準精細度の画像データ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た後、予測係数と呼ばれるデー
タが予め格納されているメモリからそのクラスに対応す
る予測係数を読み出し、当該予測係数と伸長復号化され
た標準精細度の画像データとから高精細度の画像データ
を予測演算するいわゆるクラス分類適応処理を用いたア
ップコンバータが考えられている。
化された画像データは、Iピクチャ(Intra coded pictu
re) と、Pピクチャ(Predictive coded picture)と、B
ピクチャ(Bidirectionally predictive coded picture)
とから形成されている。Iピクチャは、フレーム内符号
化を施し、そのフレーム画像内の情報だけを符号化して
生成されたものである。Pピクチャは、そのフレーム画
像よりも過去のIピクチャ又はPピクチャから予測符号
化して生成されたものである。Bピクチャは、そのフレ
ーム画像よりも過去及び又は未来のPピクチャ又はIピ
クチャの双方から予測符号化して生成されたものであ
る。
式を用いた送受信システムでは、フレーム毎に異なる圧
縮符号化処理が行われていることから、圧縮符号化され
た画像データを伸長復号化しても、フレーム画像に対し
て施された符号化処理に応じてその再現率が異なり、フ
レーム毎に精細度の異なる画像データが生成されること
になる。
された画像データに対して全て同様のクラス分類適応処
理を施しているが、フレーム毎に画像の再現率すなわち
精細度が異なることから、予測演算された画像データに
時間方向の歪みや表示画面上のちらつきいわゆるフリッ
カが生じてしまい、画質の改善を妨げる問題が生じるこ
とになる。
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。
め本発明においては、所定の画像単位毎に異なる種類の
データ処理が施された第1の画像データを第2の画像デ
ータに変換する画像データ変換装置において、データ処
理の種類を所定の画像単位毎に抽出するデータ処理種類
抽出手段と、第1の画像データから第2の画像データの
注目画素を基準とする複数の画素を選定してその特徴量
を抽出する特徴量抽出手段と、データ処理の種類及び特
徴量から注目画素に対するクラスを決定するクラス決定
手段と、クラスに対応する予測データを発生する予測デ
ータ発生手段と、予測データから第2の画像データの注
目画素を発生する画素データ発生手段とを設けるように
した。
類に応じてクラスを決定することにより、データ処理の
種類にかかわらずクラスを決定する場合に比して、時間
方向の歪みやフリッカのない第2の画像データを生成す
ることができる。
施の形態を詳述する。
ンバータ51の回路構成を示す。アップコンバータ51
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S
D画像データS51をクラス分類部52及び予測演算部
53に入力する。クラス分類部52は、例えば図2に示
すように、SD画像データS51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S52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。
ドS52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S52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S52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。
DRC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
いてクラスコードS52を生成する手法を用いている。
ここで、ci はADRCコード、xi 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。
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。
y Memory)54は、後述する学習回路60によって予め
生成された各クラス毎に対応する予測係数データS53
を格納しており、クラス分類部52から供給されるクラ
スコードS52に応じた予測係数データS53を読み出
し、これを予測演算部53に送出する。予測演算部53
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S51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S
53とを用いて、線形一次結合でなる次式
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S54を生成し、これを外部に出力す
る。ここで、x′は各HD画素値、xi は各予測タップ
の画素値、wi 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。
納されている予測係数データを生成する学習回路60の
回路構成を示し、当該学習回路60は、予測係数データ
を予め生成して、これを予測係数ROM54に格納する
ようになされている。学習回路60は、いわゆる教師信
号としてのHD画像データS60を垂直間引きフィルタ
61及び予測係数算出回路62に入力する。学習回路6
0は、HD画像データS60を垂直間引きフィルタ61
及び水平間引きフィルタ62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S61を生成し、
これをクラス分類部64及び予測係数算出回路62に入
力するようになされている。
ンバータのクラス分類部52と同様の構成でなり、SD
画像データS61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S62を生成した
後、これを予測係数算出回路62に送出する。予測係数
算出回路62は、HD画像データS60及びSD画像デ
ータS61を基に、クラスコードS62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S63を予測係数ROM54に格納する。
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
62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
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。
式を基に、次式
係数wi は、この(4)式から、次式
る。すなわち次式
る。
ある(6)式を満たすようなw1 、w2 、……、wn を
算出すればよいことになり、上述の(4)式から、次式
式
は、上述の(4)及び(8)式から、次式
このようにして予測係数算出回路62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wi を算出する。
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SP61から入ったステップSP62にお
いて、学習回路60は、教師信号としてのHD画像デー
タS60から生徒信号としてのSD画像データS61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SP63において、学習
回路60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SP63において否定結果を得ることによりステ
ップSP64に移行する。
は、SD画像データS61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SP65において、学習回路60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S
P62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。
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60は
ステップSP66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 、……、wn を各クラス毎に生成する。そし
てステップSP67において、学習回路60は、生成し
た各クラス毎の予測係数w1 、w2 、……、wn を予測
係数ROM54に格納し、ステップSP68に移って処
理を終了する。
上述したクラス分類適応処理の原理を用いた第1の実施
の形態のアップコンバータの構成を示す。アップコンバ
ータ100は、外部からMPEG2方式を用いて圧縮符
号化された符号化画像データS100が供給されると、
これをデコーダ101に入力する。デコード101は、
この符号化画像データS100を伸長復号化することに
より画像データS101を復元し、これを領域切り出し
部102及び103に送出する。その際、デコーダ10
1は、フレーム毎に異なるデコード情報、例えば図7
(A)に示すように、現在のフレームとその周辺のフレ
ームにおけるピクチャタイプの変化情報を示すピクチャ
タイプパターンデータS102を生成し、これを範囲切
り出し部104に送出する。
チャタイプパターンデータS102の中から参照範囲、
例えば現在のフレームとその前後3フレームとを切り出
し、この切り出されたピクチャタイプパターンデータS
103を判定部105に送出する。判定部105は、図
7(B)に示すように、この切り出されたピクチャタイ
プパターンデータS103をそのパターン列に応じた分
類コードS104に変換し、これをクラスコード発生部
106に送出する。
ータS101からクラスタップを抽出し、それらの信号
レベル分布を示すクラスタップデータS110を特徴量
抽出部110に送出する。特徴量抽出部110は、クラ
スタップデータS110に対して1ビットADRCを施
すことによりADRCコードS111を生成し、これを
クラスコード発生部106に送出する。
コードS104とADRCコードS111とを合成する
ことによりクラスコードS112を生成し、これをRO
M111に送出する。ROM111は、後述する学習回
路によって予め生成されたクラス毎に対応する予測係数
を格納しており、クラスコード発生部106から供給さ
れるクラスコードS112に応じた予測係数データS1
13を読み出し、これを予測演算部112に送出する。
タS101から予測タップを抽出し、それらの信号レベ
ル分布を示す予測タップデータS114を予測演算部1
12に送出する。予測演算部112は、予測係数データ
S113と予測タップデータS114との積和演算を施
すことにより高精細度の画像データS115を生成し、
これを外部に出力する。
納されている予測係数を生成する学習回路120の構成
を示す。学習回路120は、教師画像として高精細度の
画像データS120をエンコーダ121及び正規方程式
演算部122に送出する。エンコーダ121は、画像デ
ータS120をMPEG2方式を用いて圧縮符号化し、
その結果得られる符号化画像データS121をデコーダ
123に送出する。
0のデコーダ101(図6)と同様に構成されており、
符号化画像データS121を伸長復号化することにより
生徒画像としての標準精細度の画像データS122を生
成し、これを領域切り出し部124及び125に送出す
る。その際、デコーダ123は、フレーム毎に異なるデ
コード情報、例えば現在のフレームとその周辺のフレー
ムにおけるピクチャタイプの変化情報を示すピクチャタ
イプパターンデータS123を生成し、これを範囲切り
出し部126に送出する。
タ100の範囲切り出し部104(図6)と同様に構成
されており、供給されたピクチャタイプパターンデータ
S123の中から参照範囲、例えば現在のフレームとそ
の前後3フレームとを切り出し、この切り出されたピク
チャタイプパターンデータS124を判定部127に送
出する。判定部127は、アップコンバータ100の判
定部105(図6)と同様に構成されており、この切り
出されたピクチャタイプパターンデータS124をその
パターン列に応じた分類コードS125に変換し、これ
をクラスコード発生部128に送出する。
コンバータ100の領域切り出し部102(図6)と同
様に構成されており、画像データS122からクラスタ
ップを抽出し、それらの信号レベル分布を示すクラスタ
ップデータS130を特徴量抽出部130に送出する。
特徴量抽出部130は、アップコンバータ100の特徴
量抽出部110(図6)と同様に構成されており、クラ
スタップデータS130に対して1ビットADRCを施
すことによりADRCコードS131を生成し、これを
クラスコード発生部128に送出する。
バータ100のクラスコード発生部106(図6)と同
様に構成されており、上述の分類コードS125とAD
RCコードS131とを合成することによりクラスコー
ドS132を生成し、これを正規方程式演算部122に
送出する。
ンバータ100の領域切り出し部103(図6)と同様
に構成されており、画像データS122から予測タップ
を抽出し、それらの信号レベル分布を示す予測タップデ
ータS133を正規方程式演算部122に送出する。正
規方程式演算部122は、高精細度の画像データS12
0と予測タップデータS133とから、クラスコードS
132毎に正規方程式を生成し、この正規方程式データ
S134を予測係数決定部131に送出する。
タS134が必要な数だけ供給されると、最小自乗法を
用いて当該正規方程式を解くことにより予測係数を算出
し、その予測係数データS135をメモリ132に送出
して当該メモリ132に格納する。その後、このメモリ
132に格納されている予測係数は、図6に示すROM
111に書き込まれるようになされている。
00は、符号化画像データS100を伸長復号化して元
の画像データS101を復元すると共に、当該符号化画
像データS100からピクチャタイプの変化情報を示す
ピクチャタイプパターンデータS102を生成し、当該
ピクチャタイプパターンデータS102に応じたクラス
コードS112を発生してクラス分類適応処理を施すこ
とにより、高精細度の画像データS115を生成する。
タイプに応じてクラス分類適応処理を施すことにより、
全フレームに対して全て同様のクラス分類適応処理を施
す場合に比して、画像の再現率すなわち精細度に応じた
クラス分類適応処理が行われ、予測演算された画像デー
タS115における各フレーム間の時間方向の歪みやフ
リッカが生じることが回避される。
符号化及び復号化処理が行われたことに応じてクラス分
類適応処理を施すことにより、全フレームに対して全て
同様のクラス分類適応処理を施す場合に比して、時間方
向の歪みやフリッカのない画像データS115を生成す
ることができ、かくして従来に比して一段と画質の改善
を行い得る。
て、140は全体として第2の実施の形態のアップコン
バータの構成を示し、領域切り出し部141及び14
2、判定部143並びにROM144の構成を除いて、
第1の実施の形態のアップコンバータ100と同様に構
成されている。
EG2方式を用いて圧縮符号化された符号化画像データ
S140が供給されると、これをデコーダ101に入力
する。デコード101は、この符号化画像データS14
0を伸長復号化することにより画像データS141を復
元し、これを領域切り出し部141及び142に送出す
る。その際、デコーダ101は、フレーム毎に異なるデ
コード情報、現在のフレームとその周辺のフレームにお
けるピクチャタイプの変化情報を示すピクチャタイプパ
ターンデータS142を生成し、これを範囲切り出し部
104に送出する。
チャタイプパターンデータS142の中から参照範囲、
例えば現在のフレームとその前後3フレームとを切り出
し、この切り出されたピクチャタイプパターンデータS
143を判定部143に送出する。判定部143は、こ
の切り出されたピクチャタイプパターンデータS143
をそのパターン列に応じた分類コードS144に変換
し、これをクラスコード発生部106並びに領域切り出
し部141及び142に送出する。
44に応じて切り出す領域を切り換えながらクラスタッ
プを抽出するようになされている。例えば図10(A)
に示すように、領域切り出し部141は、分類コードS
144が0であってかつ現フレームがIピクチャの場合
には、現フレームより過去のフレームは参照せずに、未
来のフレームのみを参照することにより、I、B、B、
Pピクチャの範囲からクラスタップを抽出する。また図
10(B)に示すように、領域切り出し部141は、分
類コードS144が1であってかつ現フレームがPピク
チャの場合には、現フレームの過去及び未来のフレーム
を参照することにより、P、B、B、P、B、B、Pピ
クチャの範囲からクラスタップを抽出する。
レームと互いに参照関係にあるフレームを参照範囲とし
て、当該参照範囲からクラスタップを抽出する。従って
領域切り出し部141は、分類コードS144に応じて
画像データS141からクラスタップを抽出し、それら
の信号レベル分布を示すクラスタップデータS150を
特徴量抽出部110に送出する。特徴量抽出部110
は、クラスタップデータS150に対して1ビットAD
RCを施すことによりADRCコードS151を生成
し、これをクラスコード発生部106に送出する。
コードS144とADRCコードS151とを合成する
ことによりクラスコードS152を生成し、これをRO
M144に送出する。ROM144は、後述する学習回
路によって予め生成されたクラス毎に対応する予測係数
を格納しており、クラスコード発生部106から供給さ
れるクラスコードS152に応じた予測係数データS1
53を読み出し、これを予測演算部112に送出する。
出し部141と同様に分類コードS144に応じて切り
出す領域を切り換えながら画像データS141から予測
タップを抽出し、それらの信号レベル分布を示す予測タ
ップデータS154を予測演算部112に送出する。予
測演算部112は、予測係数データS153と予測タッ
プデータS154との積和演算を施すことにより高精細
度の画像データS155を生成し、これを外部に出力す
る。
て示す図11は、ROM144(図9)に格納されてい
る予測係数を生成する第2の実施の形態の学習回路15
0の構成を示し、領域切り出し部151及び152並び
に判定部153の構成を除いて、第1の実施の形態の学
習回路120と同様に構成されている。学習回路150
は、教師画像として高精細度の画像データS150をエ
ンコーダ121及び正規方程式演算部122に送出す
る。エンコーダ121は、画像データS150をMPE
G2方式を用いて圧縮符号化し、その結果得られる符号
化画像データS151をデコーダ123に送出する。
0のデコーダ101(図9)と同様に構成されており、
符号化画像データS151を伸長復号化することにより
生徒画像としての標準精細度の画像データS152を生
成し、これを領域切り出し部151及び152に送出す
る。その際、デコーダ123は、フレーム毎に異なるデ
コード情報、例えば現在のフレームとその周辺のフレー
ムにおけるピクチャタイプの変化情報を示すピクチャタ
イプパターンデータS153を生成し、これを範囲切り
出し部126に送出する。
タ100の範囲切り出し部104(図9)と同様に構成
されており、供給されたピクチャタイプパターンデータ
S153の中から参照範囲、例えば現在のフレームとそ
の前後3フレームとを切り出し、この切り出されたピク
チャタイプパターンデータS154を判定部153に送
出する。判定部153は、アップコンバータ140の判
定部143(図9)と同様に構成されており、この切り
出されたピクチャタイプパターンデータS154をその
パターン列に応じた分類コードS155に変換し、これ
をクラスコード発生部128に送出する。
コンバータ140の領域切り出し部141(図9)と同
様に構成されており、分類コードS155に応じて切り
出す領域を切り換えながら画像データS152からクラ
スタップを抽出し、それらの信号レベル分布を示すクラ
スタップデータS160を特徴量抽出部130に送出す
る。特徴量抽出部130は、アップコンバータ140の
特徴量抽出部110(図9)と同様に構成されており、
クラスタップデータS160に対して1ビットADRC
を施すことによりADRCコードS161を生成し、こ
れをクラスコード発生部128に送出する。
バータ140のクラスコード発生部106(図9)と同
様に構成されており、上述の分類コードS155とAD
RCコードS161とを合成することによりクラスコー
ドS162を生成し、これを正規方程式演算部122に
送出する。
ンバータ140の領域切り出し部142(図9)と同様
に構成されており、分類コードS155に応じて切り出
す領域を切り換えながら画像データS152から予測タ
ップを抽出し、それらの信号レベル分布を示す予測タッ
プデータS163を正規方程式演算部122に送出す
る。正規方程式演算部122は、高精細度の画像データ
S150と予測タップデータS163とから、クラスコ
ードS162毎に正規方程式を生成し、この正規方程式
データS164を予測係数決定部131に送出する。
タS164が必要な数だけ供給されると、最小自乗法を
用いて当該正規方程式を解くことにより予測係数を算出
し、その予測係数データS165をメモリ132に送出
して当該メモリ132に格納する。その後、このメモリ
132に格納されている予測係数は、図9に示すROM
144に書き込まれるようになされている。
40は、符号化画像データS140を伸長復号化して元
の画像データS141を復元すると共に、当該符号化画
像データS140からピクチャタイプの変化情報を示す
ピクチャタイプパターンデータS142を生成して、当
該ピクチャタイプパターンデータS142に応じて切り
出す領域を切り換えながらクラスタップ及び予測タップ
を抽出した上で、ピクチャタイプパターンデータS14
2に応じたクラスコードS152を発生してクラス分類
適応処理を施すことにより、高精細度の画像データS1
55を生成する。
タイプに応じたクラスコードS152を発生してクラス
分類適応処理を施すことにより、全フレームに対して同
様のクラス分類適応処理を施す場合に比して、画像の再
現率すなわち精細度に応じたクラス分類適応処理が行わ
れ、予測演算された画像データS155に各フレーム間
の時間方向の歪みやフリッカが生じることが回避され
る。また、フレーム毎に変化するピクチャタイプに応じ
てクラスタップ及び予測タップを切り出す領域を切り換
えることにより、第1の実施の形態によるアップコンバ
ータ100に比してさらに精細度の向上した画像データ
S155が生成される。
符号化及び復号化処理が行われたことに応じてクラス分
類適応処理を施すことにより、全フレームに対して同様
のクラス分類適応処理を施す場合に比して、時間方向の
歪みやフリッカのない画像データS155を生成するこ
とができ、かくして従来に比して一段と画質を向上し得
る。
ピクチャタイプの変化情報を示すピクチャタイプパター
ンデータS102及びS142に応じてクラス分類適応
処理を施して、各フレーム間における歪みを低減した場
合について述べたが、本発明はこれに限らず、例えば符
号化画像データS100及びS140のGOP(Group o
f Pictures)層に存在するCG(Closed GOP)情報(GO
P内の画像が他のGOPから独立再生可能なことを示す
フラグ)を検出して、当該CG情報を参照しながらクラ
ス分類適応処理を施すことにより、各GOP間における
歪みを低減させたり、又は、ピクチャ層に存在するID
C(Intra DC Precision)情報(DC係数の精度を示すフ
ラグ)を検出して、当該IDC情報を参照しながらクラ
ス分類適応処理を施すことにより、レベル方向の歪みを
低減させることも可能である。
判定部143から供給される分類コードS144に応じ
て切り出す領域を切り換えながらクラスタップ及び予測
タップを抽出した場合について述べたが、本発明はこれ
に限らず、ピクチャタイプの変化情報を示すピクチャタ
イプパターンデータS142に応じて切り出す領域を切
り換えながらクラスタップ及び予測タップを抽出しても
良い。
ム毎に異なるピクチャタイプの変化情報を示すピクチャ
タイプパターンデータS102及びS142に応じたク
ラス分類適応処理を施す場合について述べたが、本発明
はこれに限らず、例えばGOP内における各ピクチャタ
イプの配列情報に応じてクラス分類適応処理を施しても
良い。
ム毎に異なるピクチャタイプの変化情報を示すピクチャ
タイプパターンデータS102及びS142に応じたク
ラス分類適応処理を施す場合について述べたが、本発明
はこれに限らず、例えばフィールド毎に変化する情報に
応じてクラス分類適応処理を施しても良く、要は、所定
の画像単位毎に異なるデータ処理の種類に応じてクラス
分類適応処理を施すようにすれば良い。
処理種類抽出手段として、デコーダ101、領域切り出
し部104、判定部105又は143を適用した場合に
ついて述べたが、本発明はこれに限らず、要は、データ
処理の種類を所定の画像単位毎に抽出するデータ処理種
類抽出手段であれば良い。
抽出手段として、領域切り出し部102又は141、特
徴量抽出部110を適用した場合について述べたが、本
発明はこれに限らず、要は、第1の画像データから第2
の画像データの注目画素を基準とする複数の画素を選定
してその特徴量を抽出する特徴量抽出手段であれば良
い。
決定手段として、クラスコード発生部106を適用した
場合について述べたが、本発明はこれに限らず、要は、
データ処理の種類及び特徴量から注目画素に対するクラ
スを決定するクラス決定手段であれば良い。
ータ発生手段として、ROM111又は144を適用し
た場合について述べたが、本発明はこれに限らず、要
は、クラスに対応する予測データを発生する予測データ
発生手段であれば良い。
データ発生手段として、領域切り出し部103又は14
2、予測演算部112を適用した場合について述べた
が、本発明はこれに限らず、要は、予測データから第2
の画像データの注目画素を発生する画素データ発生手段
であれば良い。
像単位毎に異なるデータ処理の種類に応じてクラスを決
定することにより、データ処理の種類にかかわらずクラ
スを決定する場合に比して、生成される第2の画像デー
タに時間方向の歪みやフリッカが生じることを回避する
ことができ、かくして従来に比して一段と画質を向上し
得る。
る。
る。
形態を示すブロック図である。
する略線図である。
形態を示すブロック図である。
供する略線図である。
……デコーダ、102、103、124、125、14
1、142、151、152……領域切り出し部、10
4、126、153……範囲切り出し部、105、12
7、143……判定部、106、128……クラスコー
ド発生部、110、130……特徴量抽出部、111、
144……ROM、112……予測演算部、120、1
50……学習回路。
Claims (16)
- 【請求項1】所定の画像単位毎に異なる種類のデータ処
理が施された第1の画像データを第2の画像データに変
換する画像データ変換装置において、 上記データ処理の種類を上記所定の画像単位毎に抽出す
るデータ処理種類抽出手段と、 上記第1の画像データから上記第2の画像データの注目
画素を基準とする複数の画素を選定してその特徴量を抽
出する特徴量抽出手段と、 上記データ処理の種類及び上記特徴量から上記注目画素
に対するクラスを決定するクラス決定手段と、 上記クラスに対応する予測データを発生する予測データ
発生手段と、 上記予測データから上記第2の画像データの上記注目画
素を発生する画素データ発生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】上記第1の画像データは、 フレーム毎に異なる種類のデータ処理が施されたことを
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】上記第1の画像データは、 フィールド毎に異なる種類のデータ処理が施されたこと
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】上記第1の画像データは、 圧縮符号化処理が施された画像データでなり、 上記データ処理種類抽出手段は、 上記圧縮符号化処理が施された上記第1の画像データを
伸長復号化する際に生じるデコード情報を基に上記デー
タ処理の種類を抽出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5】上記データ処理種類抽出手段は、 上記第1の画像データからフレーム毎に変化するピクチ
ャタイプ情報でなる上記データ処理の種類を抽出するこ
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】上記特徴量抽出手段は、 上記所定の画像単位毎に施された上記データ処理の種類
に応じて、上記第1の画像データから切り出す領域を切
り換えながら上記複数の画素を選定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7】上記予測データは、 上記第1の画像データから抽出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、 上記画素データ発生手段は、 上記クラスに応じて発生された上記各予測係数と上記第
1の画像データから抽出された上記複数の画素とから上
記第2の画像データの上記注目画素を発生することを特
徴とする請求項1に記載の画像データ変換装置。 - 【請求項8】上記予測データは、 上記第2の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9】所定の画像単位毎に異なる種類のデータ処
理が施された第1の画像データを第2の画像データに変
換する画像データ変換方法において、 上記データ処理の種類を上記所定の画像単位毎に抽出
し、 上記第1の画像データから上記第2の画像データの注目
画素を基準とする複数の画素を選定してその特徴量を抽
出し、 上記データ処理の種類及び上記特徴量から上記注目画素
に対するクラスを決定し、 上記クラスに対応する予測データを発生し、 上記予測データから上記第2の画像データの上記注目画
素を発生することを特徴とする画像データ変換方法。 - 【請求項10】上記第1の画像データは、 フレーム毎に異なる種類のデータ処理が施されたことを
特徴とする請求項9に記載の画像データ変換方法。 - 【請求項11】上記第1の画像データは、 フィールド毎に異なる種類のデータ処理が施されたこと
を特徴とする請求項9に記載の画像データ変換方法。 - 【請求項12】上記第1の画像データは、 圧縮符号化処理が施された画像データでなり、 上記圧縮符号化処理が施された上記第1の画像データを
伸長復号化する際に生じるデコード情報を基に上記デー
タ処理の種類を抽出することを特徴とする請求項9に記
載の画像データ変換方法。 - 【請求項13】上記第1の画像データからフレーム毎に
変化するピクチャタイプ情報でなる上記データ処理の種
類を抽出することを特徴とする請求項12に記載の画像
データ変換方法。 - 【請求項14】上記所定の画像単位毎に施された上記デ
ータ処理の種類に応じて、上記第1の画像データから切
り出す領域を切り換えながら上記複数の画素を選定する
ことを特徴とする請求項9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1の画像データから抽出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、 上記クラスに応じて発生された上記各予測係数と上記第
1の画像データから抽出された上記複数の画素とから上
記第2の画像データの上記注目画素を発生することを特
徴とする請求項9に記載の画像データ変換方法。 - 【請求項16】上記予測データは、 上記第2の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9に記載の画
像データ変換方法。
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