JP2000312364A - 画像処理装置及び画像処理方法 - Google Patents
画像処理装置及び画像処理方法Info
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- JP2000312364A JP2000312364A JP2000090728A JP2000090728A JP2000312364A JP 2000312364 A JP2000312364 A JP 2000312364A JP 2000090728 A JP2000090728 A JP 2000090728A JP 2000090728 A JP2000090728 A JP 2000090728A JP 2000312364 A JP2000312364 A JP 2000312364A
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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】所定の符号化方式で符号化された第１の画
像データと符号化された第１の画像データを復号する際
に必要な情報である付加データＳ２００とを含む符号化
データを、所定の符号化方式での符号化に対する復号化
がなされた第２の画像データに変換する際に、付加デー
タＳ２００に基づいて、第２の画像データの注目画素を
複数のクラスの一つに分類し、注目画素毎に、クラスに
対応した予測方式を決定し、クラスに対応した予測方式
によって、符号化された第１の画像データに基づいて注
目画素毎に第２の画像データを生成することにより、付
加データＳ２００に基づき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を決定することができ、
生成される第２の画像データの画質を向上し得る。
比して一段と画質を向上し得るようにする。 【解決手段】所定の符号化方式で符号化された第１の画
像データと符号化された第１の画像データを復号する際
に必要な情報である付加データＳ２００とを含む符号化
データを、所定の符号化方式での符号化に対する復号化
がなされた第２の画像データに変換する際に、付加デー
タＳ２００に基づいて、第２の画像データの注目画素を
複数のクラスの一つに分類し、注目画素毎に、クラスに
対応した予測方式を決定し、クラスに対応した予測方式
によって、符号化された第１の画像データに基づいて注
目画素毎に第２の画像データを生成することにより、付
加データＳ２００に基づき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を決定することができ、
生成される第２の画像データの画質を向上し得る。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は画像処理装置及び画
像処理方法に関し、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。
像処理方法に関し、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。
【０００２】
【従来の技術】従来、画像データの圧縮符号化方式とし
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。
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。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】ところでこのような送
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。
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。
【０００４】一般に、ＭＰＥＧ２規格によって圧縮符号
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。
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。
【０００５】このようにＭＰＥＧ２規格による符号化方
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。
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。
【０００６】上述のアップコンバータでは、伸長復号化
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。
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。
【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。
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、所定の符号化方式で符号化された
第１の画像データと符号化された第１の画像データを復
号する際に必要な情報である付加データとを含む符号化
データを、所定の符号化方式での符号化に対する復号化
がなされた第２の画像データに変換する際に、付加デー
タに基づいて、第２の画像データの注目画素を複数のク
ラスの一つに分類し、注目画素毎に、クラスに対応した
予測方式を決定し、クラスに対応した予測方式によっ
て、符号化された第１の画像データに基づいて注目画素
毎に第２の画像データを生成することにより、付加デー
タに基づき所定の画像単位毎に異なるデータ処理の種類
に応じてクラスを決定することができる。
め本発明においては、所定の符号化方式で符号化された
第１の画像データと符号化された第１の画像データを復
号する際に必要な情報である付加データとを含む符号化
データを、所定の符号化方式での符号化に対する復号化
がなされた第２の画像データに変換する際に、付加デー
タに基づいて、第２の画像データの注目画素を複数のク
ラスの一つに分類し、注目画素毎に、クラスに対応した
予測方式を決定し、クラスに対応した予測方式によっ
て、符号化された第１の画像データに基づいて注目画素
毎に第２の画像データを生成することにより、付加デー
タに基づき所定の画像単位毎に異なるデータ処理の種類
に応じてクラスを決定することができる。
【０００９】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。
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。
【００１０】
【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。
施の形態を詳述する。
【００１１】（１）クラス分類適応処理の原理 ここで図１は、クラス分類適応処理を実現するアップコ
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。
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。
【００１２】このクラス分類部５２によってクラスコー
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。
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。
【００１３】そこで実際には、クラス分類部５２は、Ａ
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
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
【００１４】
【数１】
【００１５】によって求め、当該ＡＤＲＣコードに基づ
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。
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。
【００１６】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。
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。
【００１７】図１に戻って、予測係数ＲＯＭ（Read Onl
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
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
【００１８】
【数２】
【００１９】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。
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。
【００２０】ところで図４は、予測係数ＲＯＭ５４に格
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。
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。
【００２１】クラス分類部６４は、図１に示すアップコ
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。
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。
【００２２】この場合、予測係数算出回路６２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
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
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
【００２３】
【数３】
【００２４】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。
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。
【００２５】次に予測係数算出回路６２は、この（３）
式を基に、次式
式を基に、次式
【００２６】
【数４】
【００２７】に示す残差方程式を立てる。従って各予測
係数ｗi は、この（４）式から、次式
係数ｗi は、この（４）式から、次式
【００２８】
【数５】
【００２９】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
る。すなわち次式
【００３０】
【数６】
【００３１】を満たすように予測係数ｗi が算出され
る。
る。
【００３２】そこで予測係数算出回路６２は、このｎ個
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
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
【００３３】
【数７】
【００３４】を得、これら（６）及び（７）式から、次
式
式
【００３５】
【数８】
【００３６】を求める。そして予測係数算出回路６２
は、上述の（４）及び（８）式から、次式
は、上述の（４）及び（８）式から、次式
【００３７】
【数９】
【００３８】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。
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。
【００３９】以下、学習回路６０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。
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。
【００４０】ステップＳＰ６４において、学習回路６０
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。
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。
【００４１】これに対してステップＳＰ６３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。
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。
【００４２】（２）第１の実施の形態 図６において、１００は全体として図１〜図５について
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。
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。
【００４３】範囲切り出し部１０４は、供給されたピク
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。
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。
【００４４】ところで領域切り出し部１０２は、画像デ
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。
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。
【００４５】クラスコード発生部１０６は、上述の分類
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。
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。
【００４６】一方、領域切り出し部１０３は、画像デー
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。
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。
【００４７】続いて図８は、ＲＯＭ１１１（図６）に格
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。
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。
【００４８】デコーダ１２３は、アップコンバータ１０
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。
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。
【００４９】範囲切り出し部１２６は、アップコンバー
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。
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。
【００５０】ところで領域切り出し部１２４は、アップ
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。
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。
【００５１】クラスコード発生部１２８は、アップコン
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。
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。
【００５２】一方、領域切り出し部１２５は、アップコ
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。
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。
【００５３】予測係数決定部１３１は、正規方程式デー
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。
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。
【００５４】以上の構成において、アップコンバータ１
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。
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。
【００５５】このようにフレーム毎に変化するピクチャ
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。
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。
【００５６】以上の構成によれば、フレーム毎に異なる
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。
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。
【００５７】（３）第２の実施の形態 図６との対応部分に同一符号を付して示す図９におい
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。
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。
【００５８】アップコンバータ１４０は、外部からＭＰ
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。
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。
【００５９】範囲切り出し部１０４は、供給されたピク
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。
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。
【００６０】領域切り出し部１４１は、分類コードＳ１
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。
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。
【００６１】このように領域切り出し部１４１は、現フ
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。
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。
【００６２】クラスコード発生部１０６は、上述の分類
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。
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。
【００６３】一方、領域切り出し部１４２は、領域切り
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。
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。
【００６４】続いて図８との対応部分に同一符号を付し
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。
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。
【００６５】デコーダ１２３は、アップコンバータ１４
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。
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。
【００６６】範囲切り出し部１２６は、アップコンバー
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。
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。
【００６７】ところで領域切り出し部１５１は、アップ
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。
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。
【００６８】クラスコード発生部１２８は、アップコン
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。
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。
【００６９】一方、領域切り出し部１５２は、アップコ
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。
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。
【００７０】予測係数決定部１３１は、正規方程式デー
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。
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。
【００７１】以上の構成において、アップコンバータ１
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。
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。
【００７２】このようにフレーム毎に変化するピクチャ
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。
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。
【００７３】以上の構成によれば、フレーム毎に異なる
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。
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。
【００７４】（４）他の実施の形態 なお上述の実施の形態においては、フレーム毎に異なる
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の付加情報Ｓ２０
０（図６、図９）としてＧＯＰ(Group of Pictures）層
に存在するＣＧ(Closed GOP)情報（ＧＯＰ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ＩＤＣ(Intra DC Pr
ecision)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。
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の付加情報Ｓ２０
０（図６、図９）としてＧＯＰ(Group of Pictures）層
に存在するＣＧ(Closed GOP)情報（ＧＯＰ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ＩＤＣ(Intra DC Pr
ecision)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。
【００７５】また上述の第２の実施の形態においては、
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。
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。
【００７６】また上述の実施の形態においては、フレー
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。
【００７７】また上述の実施の形態においては、フレー
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。
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。
【００７８】また上述の実施の形態においては、データ
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。
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。
【００７９】また上述の実施の形態においては、特徴量
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。
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。
【００８０】また上述の実施の形態においては、クラス
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。
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。
【００８１】また上述の実施の形態においては、予測デ
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。
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。
【００８２】さらに上述の実施の形態においては、画素
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。
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。
【００８３】
【発明の効果】上述のように本発明によれば、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。
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。
【図１】アップコンバータの構成を示すブロック図であ
る。
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。
る。
【図６】本発明によるアップコンバータの第１の実施の
形態を示すブロック図である。
形態を示すブロック図である。
【図７】ピクチャタイプパターンの判定方法の説明に供
する略線図である。
する略線図である。
【図８】学習回路の構成を示すブロック図である。
【図９】本発明によるアップコンバータの第２の実施の
形態を示すブロック図である。
形態を示すブロック図である。
【図１０】分類コードに応じた領域の切り出しの説明に
供する略線図である。
供する略線図である。
【図１１】学習回路の構成を示すブロック図である。
１００、１４０……アップコンバータ、１０１、１２３
……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。
……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。
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 浜松 俊彦 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 服部 正明 東京都品川区北品川６丁目７番35号ソニー 株式会社内
Claims (18)
- 【請求項１】所定の符号化方式で符号化された第１の画
像データと上記符号化された第１の画像データを復号す
る際に必要な情報である付加データとを含む符号化デー
タを、上記所定の符号化方式での符号化に対する復号化
がなされた第２の画像データに変換する画像処理装置に
おいて、 上記付加データに基づいて、上記第２の画像データの注
目画素を複数のクラスの一つに分類するクラス分類手段
と、 上記注目画素毎に、上記クラスに対応した予測方式を決
定する予測方式決定手段と、 上記クラスに対応した上記予測方式によって、上記符号
化された第１の画像データに基づいて上記注目画素毎に
上記第２の画像データを生成する画像データ生成手段と
を具えることを特徴とする画像処理装置。 - 【請求項２】上記符号化は、圧縮符号化であることを特
徴とする請求項１に記載の画像処理装置。 - 【請求項３】上記符号化は、ＭＰＥＧ(Moving Picture
Experts Group)規格による符号化であり、 上記付加データは、ＧＯＰ(Group of Picture)層のパラ
メータであることを特徴とする請求項１に記載の画像処
理装置。 - 【請求項４】上記符号化は、ＭＰＥＧ(Moving Picture
Experts Group)規格による符号化であり、 上記付加データは、ピクチャ層のパラメータであること
を特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。 - 【請求項５】上記画像データ生成手段は、 上記第１の画像データを、上記所定の符号化方式に対応
する復号方式で復号する復号手段と、 上記注目画素の位置に基づいて、上記復号された第１の
画像データから１又は複数の画素を予測タップとして抽
出する予測タップ抽出手段とを具え、上記クラス毎の上
記予測方式によって、上記予測タップに基づいて上記注
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
像処理装置。 - 【請求項６】上記クラス分類手段は、 上記注目画素位置に基づいて、上記復号化された上記第
１の画像データから、１又は複数の画素をクラスタップ
として抽出するクラスタップ抽出手段と、 上記クラスタップに基づいて、上記注目画素に対応する
特徴を検出する特徴検出手段と、 上記特徴に基づいて、上記注目画素をさらに複数のクラ
スの一つに分類する特徴分類手段とを具えることを特徴
とする請求項５に記載の画像処理装置。 - 【請求項７】上記予測タップ抽出手段は、 上記付加データに基づいて、上記復号された第１の画像
データから予測タップを抽出することを特徴とする請求
項５に記載の画像処理装置。 - 【請求項８】上記クラスタップ抽出手段は、 上記付加データに基づいて、上記復号された第１の画像
データからクラスタップを抽出することを特徴とする請
求項６に記載の画像処理装置。 - 【請求項９】上記クラスに対応した予測方式では、上記
各クラスに対応した予測データを用いて上記第２の画像
データを生成し、上記予測データは上記第１の画像デー
タに対応した画像データ及び上記第２の画像データに対
応した画像データに基づいて上記各クラス毎に予め生成
されていることを特徴とする請求項１に記載の画像処理
装置。 - 【請求項１０】所定の符号化方式で符号化された第１の
画像データと上記符号化された第１の画像データを復号
する際に必要な情報である付加データとを含む符号化デ
ータを、上記所定の符号化方式での符号化に対する復号
化がなされた第２の画像データに変換する画像処理方法
において、 上記付加データに基づいて、上記第２の画像データの注
目画素を複数のクラスの一つに分類するステップと、 上記注目画素毎に、上記クラスに対応した予測方式を決
定するステップと、 上記クラスに対応した上記予測方式によって、上記符号
化された第１の画像データに基づいて上記注目画素毎に
上記第２の画像データを生成するステップと、 を具えることを特徴とする画像処理方法。 - 【請求項１１】上記符号化は、圧縮符号化であることを
特徴とする請求項１０に記載の画像処理方法。 - 【請求項１２】上記符号化は、ＭＰＥＧ(Moving Pictur
e Experts Group)規格による符号化であり、 上記付加データは、ＧＯＰ(Group of Picture)層のパラ
メータであることを特徴とする請求項１０に記載の画像
処理方法。 - 【請求項１３】上記符号化は、ＭＰＥＧ(Moving Pictur
e Experts Group)規格による符号化であり、 上記付加データは、ピクチャ層のパラメータであること
を特徴とする請求項１０に記載の画像処理方法。 - 【請求項１４】上記第２の画像を生成するステップは、 上記第１の画像データを、上記所定の符号化方式に対応
する復号方式で復号するステップと、 上記注目画素の位置に基づいて、上記復号された第１の
画像データから１又は複数の画素を予測タップとして抽
出するステップと を具え、上記クラス毎の上記予測方式によって、上記予
測タップに基づいて上記注目画素を生成することを特徴
とする請求項１０に記載の画像処理方法。 - 【請求項１５】上記第２の画像データの注目画素を複数
のクラスの一つに分類するステップは、 上記注目画素位置に基づいて、上記復号化された上記第
１の画像データから、１又は複数の画素をクラスタップ
として抽出するステップと、 上記クラスタップに基づいて、上記注目画素に対応する
特徴を検出するステップと、 上記特徴に基づいて、上記注目画素をさらに複数のクラ
スの一つに分類するステップとを具えることを特徴とす
る請求項１４に記載の画像処理方法。 - 【請求項１６】上記予測タップを抽出する手段では、 上記付加データに基づいて、上記復号された第１の画像
データから予測タップが抽出されることを特徴とする請
求項１４に記載の画像処理方法。 - 【請求項１７】上記クラスタップを抽出する手段では、 上記付加データに基づいて、上記復号された第１の画像
データからクラスタップが抽出されることを特徴とする
請求項１５に記載の画像処理方法。 - 【請求項１８】上記クラスに対応した予測方式では、上
記各クラスに対応した予測データを用いて上記第２の画
像データを生成し、上記予測データは上記第１の画像デ
ータに対応した画像データ及び上記第２の画像データに
対応した画像データに基づいて上記各クラス毎に予め生
成されていることを特徴とする請求項１０に記載の画像
処理方法。
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP27328898A JP4168299B2 (ja) | 1998-09-28 | 1998-09-28 | 画像データ変換装置及び画像データ変換方法 |
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| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP27328898A Division JP4168299B2 (ja) | 1998-09-28 | 1998-09-28 | 画像データ変換装置及び画像データ変換方法 |
Publications (3)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2000312364A true JP2000312364A (ja) | 2000-11-07 |
| JP2000312364A5 JP2000312364A5 (ja) | 2005-11-04 |
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Family Applications (2)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP27328898A Expired - Fee Related JP4168299B2 (ja) | 1998-09-28 | 1998-09-28 | 画像データ変換装置及び画像データ変換方法 |
| JP2000090728A Expired - Fee Related JP4171958B2 (ja) | 1998-09-28 | 2000-03-27 | 画像処理装置及び画像処理方法 |
Family Applications Before (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP27328898A Expired - Fee Related JP4168299B2 (ja) | 1998-09-28 | 1998-09-28 | 画像データ変換装置及び画像データ変換方法 |
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| Country | Link |
|---|---|
| JP (2) | JP4168299B2 (ja) |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN104519353A (zh) * | 2013-09-29 | 2015-04-15 | 联想(北京)有限公司 | 图像处理方法和电子设备 |
| CN111683254A (zh) * | 2020-06-24 | 2020-09-18 | 湖南国科微电子股份有限公司 | 一种图像压缩方法、装置及电子设备和存储介质 |
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| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP4311166B2 (ja) * | 2003-11-05 | 2009-08-12 | ソニー株式会社 | 情報信号の処理装置および処理方法、それに使用される係数種データの生成装置および生成方法、並びに各方法を実行するためのプログラム、そのプログラムを記録した媒体 |
-
1998
- 1998-09-28 JP JP27328898A patent/JP4168299B2/ja not_active Expired - Fee Related
-
2000
- 2000-03-27 JP JP2000090728A patent/JP4171958B2/ja not_active Expired - Fee Related
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| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN104519353A (zh) * | 2013-09-29 | 2015-04-15 | 联想(北京)有限公司 | 图像处理方法和电子设备 |
| CN104519353B (zh) * | 2013-09-29 | 2019-02-05 | 联想(北京)有限公司 | 图像处理方法和电子设备 |
| CN111683254A (zh) * | 2020-06-24 | 2020-09-18 | 湖南国科微电子股份有限公司 | 一种图像压缩方法、装置及电子设备和存储介质 |
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| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JP2000102006A (ja) | 2000-04-07 |
| JP4168299B2 (ja) | 2008-10-22 |
| JP4171958B2 (ja) | 2008-10-29 |
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