JP2001339731A - 画像信号処理装置及び画像信号処理方法 - Google Patents

画像信号処理装置及び画像信号処理方法

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JP2001339731A JP2000153857A JP2000153857A JP2001339731A JP 2001339731 A JP2001339731 A JP 2001339731A JP 2000153857 A JP2000153857 A JP 2000153857A JP 2000153857 A JP2000153857 A JP 2000153857A JP 2001339731 A JP2001339731 A JP 2001339731A
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Abstract

(57)【要約】 【課題】使用する表示デバイスに合わせた階調レベル変
換を行い高画質の画像表示を可能とする。 【解決手段】ＳＤ信号からタップ構築部１１によって注
目画素と注目画素周辺の画素の輝度データを切り出し、
切り出した輝度データを用いてクラス分類部１２によっ
て輝度レベル分布のパターン検出を行うことによりパタ
ーンデータを生成し、注目画素の輝度レベルとパターン
データに基づいてクラスを決定する。この決定されたク
ラスに応じた予測係数を予測係数メモリ１５から読み出
すと共に、予測タップ構築部１３によってＳＤ信号から
注目画素に応じて切り出された画素から決定されたクラ
スに応じて予測タップ選択部１４で予測タップを選択
し、選択された予測タップと予測係数を用いて積和演算
部１６で予測演算を行うことにより、注目画素の新たな
輝度データを得る。

Description

【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】この発明は画像信号処理装置
及び画像信号処理方法に関する。詳しくは、入力画像信
号から注目画素と注目画素周辺の画素を切り出し、切り
出した画素の輝度データを用いて輝度レベル分布のパタ
ーン検出を行うことによりパターンデータを生成し、注
目画素の輝度レベルとパターンデータに基づいてクラス
を決定するものとし、決定されたクラスに応じた予測演
算設定情報と、入力画像信号から注目画素に応じて選択
した画素の輝度データを用いて予測演算を行うことによ
り、注目画素の新たな輝度データを得るものである。
【０００２】
【従来の技術】近年、表示デバイスとして陰極線管を用
いた画像表示装置に、様々なディジタル機器を接続して
画像を表示させることが行われていると共に、画像表示
装置では画像を高精細に表示できるように解像度の向上
がはかられている。このため、ディジタル機器から出力
される信号がＮＴＳＣ方式の映像信号に対応するＳＤ(S
tandard Definition)信号であっても、画像を高画質で
表示できるように、ＳＤ信号をハイビジョン等の高解像
度の映像信号に対応するＨＤ(High Definition)信号に
変換して画像表示装置に供給することが行われている。
【０００３】また、画像表示装置では、表示デバイスと
して陰極線管を用いるだけでなく、省電力化や大画面化
及び省スペース化等のために表示デバイスとして液晶表
示パネルやプラズマディスプレイパネル等も用いられる
ようになってきている。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】ところで、画像表示装
置の表示デバイスが異なるものとされると、例えば陰極
線管を用いた画像表示装置で画像表示を行う場合と同様
にしてＳＤ信号をＨＤ信号に変換して画像表示装置に供
給しても、表示デバイスの特性の違いから画像を高画質
で表示することができない場合が生じてしまう。
【０００５】図１０は表示デバイスとして用いられる陰
極線管と液晶表示素子の特性を示している。ここで、陰
極線管の場合には、図１０Ａに示すように入力画像信号
と輝度の関係が入力画像信号のγ(=約2.2)乗に比例して
変化することが知られている。一方、液晶表示素子の場
合には、入力画像信号と光透過率（輝度）の関係が、図
１０Ｂに示すように入力画像信号の信号レベルが低いと
きや高いときには輝度の変化量が少なく、信号レベルが
中間レベルであるときに入力画像信号の信号レベルに応
じて輝度が大きく変化する。このため、例えば入力画像
信号が領域Ａの範囲であるとき、液晶表示素子では入力
画像信号の変化が輝度差として現れず、輝度情報が欠落
してしまう。また、液晶表示素子では、液晶セルの厚み
方向のばらつきによって液晶層に印加される電界の強さ
が異なることから、輝度がばらつきを生じてしまう場合
も生じる。さらに、液晶表示素子でのコントラスト比は
陰極線管の数分の１程度である。このため、表示デバイ
スとして液晶表示素子を用いる場合には、解像度を向上
させるよりも階調を補うことで高画質な表示画像を得る
ことができる。
【０００６】ここで、階調を補うために、入力画像信号
のレベル変化が輝度差として現れるように入力画像信号
のレベル変換を行うものとした場合、例えば入力画像信
号の信号レベルが小さいときに、変換テーブルを用いて
信号レベルの大きい信号に変換した場合、レベル変換が
非線形な変換となる。例えば図１１に示すように、入力
画像信号の信号レベルが「３」であるときに変換テーブ
ルによって「２３」に変換され、信号レベルが「４」で
あるとき「２８」に変換されると、中間の階調である
「２４」〜「２７」のレベルが失われてしまい、高画質
な表示画像を得ることができない。
【０００７】そこで、この発明では使用する表示デバイ
スに合わせて階調を向上させることにより高画質の画像
表示を行うことができる画像信号処理装置及び画像信号
処理方法を提供するものである。
【０００８】
【課題を解決するための手段】この発明に係る画像信号
処理装置は、入力画像信号から注目画素と前記注目画素
周辺の画素の輝度データを切り出すタップ構築手段と、
前記タップ構築手段によって切り出された輝度データを
用いて輝度レベル分布のパターン検出を行うことにより
パターンデータを生成し、前記注目画素の輝度レベルと
前記パターンデータに基づいてクラスを決定するクラス
決定手段と、予めクラス毎に予測演算設定情報を記憶し
て、前記クラス決定手段で決定されたクラスに応じた予
測演算設定情報を出力する情報記憶手段と、前記入力画
像信号から前記注目画素に応じて画素の輝度データを選
択する予測タップ設定手段と、前記情報記憶手段から出
力された予測演算設定情報と前記予測タップ設定手段で
選択された輝度データを用いた予測演算によって、前記
注目画素の輝度データを算出する予測演算手段とを備え
るものである。
【０００９】また、画像信号処理方法は、入力画像信号
から注目画素と前記注目画素周辺の画素の輝度データを
切り出し、切り出した輝度データを用いて輝度レベル分
布のパターン検出を行うことによりパターンデータを生
成し、前記注目画素の輝度レベルと前記パターンデータ
に基づいてクラスを決定するものとし、前記決定された
クラスに応じた予測演算設定情報と、前記入力画像信号
から前記注目画素に応じて選択した画素の輝度データを
用いて予測演算を行うことにより、前記注目画素の新た
な輝度データを得るものである。
【００１０】この発明においては、入力画像信号から注
目画素と注目画素周辺の画素が切り出されて、この切り
出された画素の輝度レベル分布のパターン検出をＡＤＲ
Ｃを用いて行いパターンデータが生成される。このパタ
ーンデータと注目画素の輝度レベルとに基づいてクラス
が決定されて、決定されたクラスに応じた予測演算設定
情報例えば予測係数と、入力画像信号から注目画素に応
じて選択された画素の輝度データを用いて予測演算が行
われて、注目画素の新たな輝度データが生成される。ま
た、予測演算に用いる予測係数は、新たに生成された注
目画素の輝度データと基準画像データにおける注目画素
の輝度データとの誤差を最小とするように、予め学習に
よってクラス毎に求められる。
【００１１】
【発明の実施の形態】以下、図面を参照しながら、この
発明の実施の一形態について説明する。この実施の一形
態では、入力画像信号例えばＮＴＳＣ方式の映像信号に
対応するＳＤ(Standard Definition)信号の階調変換を
行い、輝度の補正と階調創造を行うものである。
【００１２】また、階調変換では、クラス分類適応処理
を行うことで階調を入力画像信号のもの以上に高めるこ
とが可能となる。すなわち、クラス分類適応処理は、入
力画像信号の輝度レベル分布に応じてクラス分類を行
い、さらにクラス毎に予め学習により獲得されて記憶さ
れている予測演算設定情報を用いて予測演算を行うこと
により最適な推定値を得ることで、階調を入力画像信号
のもの以上に高めるものである。
【００１３】図１は、画像信号処理装置の構成を示して
いる。ディジタルのＳＤ信号は、クラスタップ構築部１
１と予測タップ構築部１３に供給される。クラスタップ
構築部１１では輝度レベルを補正する出力画素（以下
「注目画素」という）と、注目画素の周囲の複数画素
（以下「周辺画素」という）の領域の切り出しを行い、
領域内の画素の輝度レベルをクラス分類部１２に供給す
る。
【００１４】クラス分類部１２では、注目画素だけでな
く周辺画素の輝度レベル分布のパターンを判別してクラ
ス分類を行う。このクラス分類としてはＡＤＲＣ(Adapt
iveDynamic Range Coding)を用いた方法、ＤＰＣＭ(Dif
ferential Pulse Code Modulation)を用いた方法、ＢＴ
Ｃ(Block Truncation Coding)を用いた方法、ＶＱ(Vect
or Quantization)を用いた方法等が提案されている。こ
こで、ＡＤＲＣはＶＴＲ（Video Tape Recorder）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り、
注目データ近傍の数画素（数タップ）で定義されるダイ
ナミックレンジ（最大値−最小値）をもとにｋaビット
再量子化を行い、注目データ近傍の数タップのデータを
再量子化することでクラス分類を行うことができると共
にクラス数を削減できるものである。このため、クラス
分類部１２では、ＡＤＲＣを用いてクラス分類を行うも
のとして以下の説明を行う。
【００１５】図２はクラス分類部１２の構成を示してお
り、クラスタップ構築部１１で切り出された画素（クラ
スタップ）の輝度データは、データ区分回路１２１に供
給される。
【００１６】データ区分回路１２１では、注目画素の輝
度データを輝度クラス判別回路１２２に供給すると共
に、注目画素と周辺画素の輝度データをＡＤＲＣ回路１
２３に供給する。
【００１７】輝度クラス判別回路１２２では、注目画素
の輝度データを判別して、図３Ａに示すように、注目画
素の輝度レベルに応じた例えば８ビットのクラスコード
ＭＹＣ（図３Ａでは10010111）を生成してクラス分類コ
ード発生回路１２４に供給する。
【００１８】ＡＤＲＣ回路１２３では、例えば図３Ｂに
示すように、注目画素と周辺の４画素の合わせて５画素
の輝度レベルに基づき、輝度レベル分布のパターンを判
別してクラス分けを行う。このとき、クラス数が膨大と
なることを防ぐために、注目画素と周辺画素の輝度デー
タに基づくクラス分けに対しては、ＡＤＲＣを用いる。
【００１９】ここで、図４を用いてＡＤＲＣについて説
明する。なお、図４は一般的な場合を示している。画素
のレベル分布をパターン化してクラス分類を行うものと
した場合、例えば図４Ａに示すように切り出された画素
のデータを８ビットのレベル毎の度数分布を計数してパ
ターン化することができる。しかし、この場合には度数
分布を示すデータ量が大きいことから、図４Ｂに示すよ
うに、レベルを適当なしきい値Ｌthでもってｓ個（図４
Ｂではs=5）の領域に分割し、その領域番号とレベルと
の対応付けることで度数分布を示すデータ量を少なくで
きる。さらに、１ビットＡＤＲＣによって度数レベルＬ
thで量子化すれば図４Ｃに示すように（ｓ×１ビット）
のデータでレベルの分布を表すことができる。
【００２０】ＡＤＲＣ回路１２３は図５に示す構成とさ
れており、注目画素と周辺画素の輝度データは、最大値
検出回路２３１と最小値検出回路２３２と遅延回路２３
３に供給される。最大値検出回路２３１では、切り出さ
れた注目画素と周辺画素の輝度データから最大値ＭＸを
検出して減算器２３４に供給する。また、最小値検出回
路２３２では、切り出された注目画素と周辺画素の輝度
データから最小値ＭＮを検出して減算器２３４，２３５
に供給する。減算器２３４では、最大値ＭＸから最小値
ＭＮを減算して、ダイナミックレンジＤＲを算出する。
この算出されたダイナミックレンジＤＲは、適応再量子
化回路２３６へ供給される。
【００２１】遅延回路２３３では、最大値検出回路２３
１及び最小値検出回路２３２がそれぞれ検出にかかる時
間だけ画素の輝度データを遅延させて減算器２３５に供
給する。減算器２３５では、供給された輝度データから
最小値を減算して、得られた減算値ＭＳを適応再量子化
回路２３６に供給する。適応再量子化回路２３６では、
ダイナミックレンジＤＲに応じた所定の量子化ステップ
幅を用いて、減算値ＭＳの量子化を画素毎に行う。さら
に、量子化によって得られたデータを並列化回路２３７
で画素切り出し単位毎に並列化して、図３Ｂに示すよう
に輝度レベル分布のパターンに応じた例えば５ビットの
クラスコードＭＹＳ（図３Ｂでは001101）を生成してク
ラス分類コード発生回路１２４に供給する。
【００２２】クラス分類コード発生回路１２４ではクラ
スコードＭＹＣ，ＭＹＳを用いて（８＋５）ビットのク
ラス分類コードＭＹ（クラスコードＭＹＣ，ＭＹＳが図
３に示す場合のときには10010111×001101）を生成して
図１に示す予測タップ選択部１４と予測係数メモリ１５
に供給する。
【００２３】予測タップ構築部１３では、ＳＤ信号から
注目画素を中心とした複数の周辺画素を予測演算用の画
素（以下、これを予測タップと呼ぶ）として切り出し、
予測タップの輝度データを予測タップ選択部１４に供給
する。予測タップ選択部１４では、クラス分類部１２か
らのクラス分類コードＭＹに基づき、予測タップ構築部
１３から供給された画素の選択を行い、選択した画素の
輝度データを積和演算部１６に供給する。
【００２４】予測係数メモリ１５には、補正を行う前の
正しい階調の信号パターンと表示デバイスで表示される
画像の輝度の関係を学習することにより、取得された予
測係数が予測演算設定情報としてクラス毎に記憶されて
いる。予測係数は、線形推定式により輝度レベルが補正
されて階調創造が行われた信号へ変換するための情報で
ある。なお、予測係数の取得方法については後述する。
【００２５】予測係数メモリ１５では、クラス分類コー
ドＭＹに対応したアドレス位置から、そのクラスの予測
係数を読み出して積和演算部１６に供給する。積和演算
部１６では、予測タップ選択部１４からの予測タップの
輝度データＴ1，Ｔ2，‥‥Ｔiと、予測係数ｗ1 ，ｗ2
，‥‥ｗiとの線形１次結合式（式（１））の演算を行
うことにより、注目画素の新たな輝度データを算出でき
る。
【００２６】 Ｌ１＝ｗ1×Ｔ1＋ｗ2×Ｔ2＋‥‥＋ｗi×Ｔi ・・・（１）
【００２７】また、注目画素の位置を順次移動させると
共に新たな輝度データを算出することで、表示デバイス
の特性に応じてＳＤ信号の輝度補正及び階調創造が行わ
れた出力信号ＳＤＣを得ることができる。
【００２８】次に、予測係数の作成（学習）について図
６を用いて説明する。予測係数を学習によって得るため
には、表示デバイスに応じた関数フィルタ３１によって
階調の正しい輝度レベルの教師信号ＢＹから、階調を落
とした生徒信号ＤＳを形成してクラス分類部３２と予測
タップ領域切出部３３に供給する。この関数フィルタ３
１に入力された教師信号ＢＹと関数フィルタ３１から出
力される生徒信号ＤＳとを学習用の対として、予測係数
の作成が行われる。
【００２９】この関数フィルタ３１は、生徒信号ＤＳと
表示デバイスとの総合特性が直線状となるように、教師
信号ＢＹのレベルを調整するためのものあり、例えば表
示デバイスの特性が図１０Ｂに示すような特性であると
きには、総合特性を直線状として画像の階調を表示デバ
イスの画面上に正しく再現できるように教師信号ＢＹを
図７に示すように補正して生徒信号ＤＳを生成する。
【００３０】クラス分類部３２は、図１に示す画像信号
処理装置におけるクラス分類部１２と同様にしてクラス
検出コードを発生する。また予測タップ領域切出部３３
では、例えば注目画素を中心とした複数の周辺画素を予
測タップとして切り出す。このクラス分類部３２で発生
されたクラス検出コードと予測タップ領域切出部３３で
切り出された予測タップは正規方程式加算部３４に供給
される。
【００３１】正規方程式加算部３４では、正規方程式デ
ータを生成して予測係数決定部３５に供給し、予測係数
決定部３５では、正規方程式データを用いて演算処理を
行い予測係数を算出する。
【００３２】以下、予測係数の算出について、より一般
化してｎ画素による予測を行う場合について説明する。
予測タップとして選択される入力画素の輝度レベルをそ
れぞれｘ1 ,‥‥，ｘn とし、出力画素の輝度レベルを
ｙとしたとき、クラス毎に予測係数ｗ1 ，‥‥，ｗn に
よるｎタップの線形推定式を設定する。これを下記の式
（２）に示す。
【００３３】 ｙ＝ｗ1×ｘ1 ＋ｗ2×ｘ2 ＋‥‥＋ｗn×ｘn ・・・（２）
【００３４】この式（２）における予測係数ｗ1 ，‥
‥，ｗnを求める方法としては、最小二乗法による解法
が考えられる。この解法では、Ｘを入力画素の輝度レベ
ル、Ｗを予測係数、Ｙを出力画素の輝度レベルとして式
（３）の観測方程式を作るようにデータを収集する。こ
の式（３）において、ｍは学習データ数を表し、ｎは上
述したように予測タップ数を示している。
【００３５】
【数１】
【００３６】次に式（３）の観測方程式をもとに、式
（４）の残差方程式をたてる。
【００３７】
【数２】
【００３８】この式（４）から、各予測係数ｗiの最確
値は、式（５）を最小にする条件が成り立つ場合と考え
られる。
【００３９】
【数３】
【００４０】すなわち、式（６）の条件を考慮すればよ
い。
【００４１】
【数４】
【００４２】式（６）のｉに基づくｎ個の条件を考え、
これを満たすｗ1 ，……，ｗn を算出すればよい。そこ
で、式（４）から次式（７）を得て、さらに式（６）と
次式（７）から式（８）を得るものとする。
【００４３】
【数５】
【００４４】
【数６】
【００４５】そして式（４）及び式（８）から、次式
（９）の正規方程式を得ることができる。
【００４６】
【数７】
【００４７】式（９）の正規方程式は、未知数の数がｎ
個の連立方程式であるから、これにより各ｗi の最確値
を求めることができる。実際には、掃き出し法（Gauss-
Jordanの消去法）を用いて連立方程式を解く。この式
（９）の正規方程式を解いて、クラス毎の予測係数ｗ
1，……，ｗn を決定する。
【００４８】以上のように学習を行った結果、クラス毎
に注目画素の輝度レベルを推定するための、統計的にも
っとも真値に近い推定ができる予測係数が算出されるこ
ととなる。この算出された予測係数は、上述の画像信号
処理装置の予測係数メモリ１５に書き込まれる。
【００４９】また、予測タップ領域切出部３３からの予
測タップの個数が、画像信号処理装置において使用され
る予測タップの個数より大きいとき、予測係数決定部３
５では、クラス毎により多くの予測係数が求まる。この
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と共に、選択された
予測係数が予測係数メモリ１５のクラスに対応するアド
レスにそれぞれ格納される。
【００５０】以上の処理により、線形推定式によって階
調創造が行われた輝度データを作成するための予測係数
の学習が終了する。
【００５１】次に、画像信号処理装置の動作について説
明する。クラスタップ構築部１１と予測タップ構築部１
３では、例えば注目画素に対してＳＤ信号の切り出しを
行い、図３Ｂに示したように注目画素に対して上下左右
方向に位置する画素の切り出しを行う。なお、予測タッ
プ構築部１３では、輝度クラス分類コードに応じて予測
タップを例えば多くしたり少なくして切り換えることが
できるように画素の切り出しを行う。
【００５２】クラス分類部１２では、クラスタップ構築
部１１で切り出された画素のデータをクラスタップとし
て用いて、注目画素の輝度レベルと注目画素周辺の画素
の輝度レベル分布パターンからクラス分類を行い、得ら
れた輝度クラス分類コードを予測タップ選択部１４と予
測係数メモリ１５に供給する。
【００５３】予測タップ選択部１４では、輝度クラス分
類コードに基づいた予測タップの選択を行う。例えば、
画像の輝度傾斜が緩やかでレベルのばらつきが少ないと
輝度クラス分類コードで示されているとき、予測タップ
として選択する領域が狭いと積和演算部１６によって算
出された輝度データの差が現れない。このため、予測タ
ップとして選択する領域を広くして輝度データの差が生
じるように、すなわち階調差が生じるように予測タップ
の選択を行う。
【００５４】このようにして予測タップ選択部１４で選
択された予測タップと、予測係数メモリ１５に記憶され
ている予め学習により求められたクラス毎の予測係数か
ら輝度クラス分類コードに基づいて読み出した予測係数
を用いて式（１）に示す積和演算を行うことにより輝度
データが算出されて、注目画素の輝度データが補正され
ることとなる。
【００５５】ここで、予測係数メモリ１５から読み出さ
れた予測係数は、入力画像信号に基づいて画像表示を行
ったときの総合特性が直線状となるように、液晶表示素
子の特性に対応させてクラス毎に設定されていることか
ら、入力画像信号の信号レベルが小さいときや信号レベ
ルが大きくても正しく階調が表示されるように輝度レベ
ルが変換されると共に、周辺画素を含めた輝度レベル分
布のパターンに応じて輝度レベルを調整して階調創造が
行われて、液晶表示素子を用いたときに高画質な画像を
表示できる画像信号が生成される。
【００５６】また、上述の場合には、式（１）の線形１
次結合式で用いる予測係数を予測演算設定情報として記
憶するものとしたが、クラス毎に最適な推定式も記憶す
るものとして、決定されたクラスの推定式と予測係数を
用いて演算を行うことにより、さらに高精度の階調創造
を行うことができる。
【００５７】このように、上述の実施の形態によれば、
例えば図８に示すように、入力画像信号の信号レベルが
「３」であるときには、周辺画素を含めた輝度レベル分
布のパターンに応じて信号レベルが「２０」〜「２５」
のいずれかに変換され、信号レベルが「４」であるとき
には、パターンに応じて信号レベルが「２６」〜「２
９」のいずれかに変換される。このため、液晶表示素子
を用いて画像表示を行うものとしたときに、図９Ａに示
すように画面上の輝度レベルが小さいために画像が黒く
つぶれてしまい、十分な階調で画像を表示することがで
きない場合であっても、十分な階調を得ることができる
ように輝度レベルの変換が行われると共に、周辺画素の
輝度レベルによって階調創造が行われて、図９Ｂに示す
テーブル変換の場合のように輝度レベルが高いものとさ
れるが、輝度レベルの差が少ないためにコントラストの
少ないフラットな画像となってしまうことなく、図９Ｃ
に示すように輝度レベルが高いものとされると共に階調
創造も行われて画像を高画質で表示できる。
【００５８】なお、上述の実施の形態では、表示デバイ
スとして液晶表示素子を用いた場合について説明した
が、表示デバイスの入力画像信号と輝度の特性に応じた
予測演算設定情報を記憶するものとし、総合特性が直線
状となるように入力画像信号に対して階調レベル変換処
理を行うものとすれば、種々の表示デバイスを用いても
高画質な画像を表示することができる。
【００５９】さらに、予測演算設定情報を表示デバイス
毎に設けるものとし、表示デバイスに応じてスイッチを
切り換えて表示デバイスに応じた予測演算設定情報を用
いるものとしたり、画像表示装置との通信、例えばＤＤ
ＷＧ(Digital Display Working Group)が策定したＤＶ
Ｉ(Digital Visual Interface)のように、ホットプラグ
機能によって画像表示装置の接続が検出されたときに、
ＤＤＣ(Display DataChannel)の機能を使用して実現さ
れているプラグ・アンド・プレイによって画像表示装置
の機種名や解像度等の表示装置情報を通信によって入手
して、画像表示装置で用いられている表示デバイスを判
別し、判別された表示デバイスに応じた予測演算設定情
報を自動的に用いるものとすれば、表示デバイスに応じ
た階調変換や階調創造が行われて簡単に高画質な画像を
表示させることができる。なお、上述の実施の形態にお
けるクラスタップの切り出し画素位置等は例示的なもの
であって限定的なものでないことは勿論である。
【００６０】
【発明の効果】この発明によれば、入力画像信号から注
目画素と注目画素周辺の画素を切り出して輝度レベル分
布のパターン検出を行うことによりパターンデータが生
成されて、このパターンデータと注目画素の輝度レベル
に基づいてクラスが決定される。この決定されたクラス
に応じた予測演算設定情報と、入力画像信号から注目画
素に応じて選択した画素の輝度データを用いて予測演算
を行うことにより、注目画素の新たな輝度データが算出
される。このため、表示デバイスの特性に応じた予測演
算設定情報を用いることで、表示デバイスに応じて入力
画像信号の信号レベルを変換することにより階調レベル
変換が行われて、高画質な画像を表示できる。
【００６１】また、予測演算設定情報は、新たに生成さ
れた注目画素の輝度データと基準画像データにおける注
目画素の輝度データとの誤差を最小とするように、予め
学習によってクラス毎に求められるので、この予測演算
設定係数を用いることで、注目画素と注目画素周辺の画
素の輝度レベルに応じて正しく階調レベル変換を行うこ
とができる。
【００６２】さらに、パターン検出を行いパターンデー
タを生成する際にＡＤＲＣが用いられるので、パターン
データのビット数を少なくして、予測演算設定情報が多
くなってしまうことを防止できる。
【図面の簡単な説明】
【図１】この発明に係る画像信号処理装置の構成を示す
図である。
【図２】クラス分類部の構成を示す図である。
【図３】輝度クラス判別回路とＡＤＲＣ回路の動作を説
明するための図である。
【図４】ＡＤＲＣ処理を説明するための図である。
【図５】ＡＤＲＣ回路の構成を示す図である。
【図６】予測係数の学習ブロックを示す図である。
【図７】関数フィルタの特性を示す図である。
【図８】画像信号処理装置の動作を説明するための図で
ある。
【図９】画面上の輝度分布を示す図である。
【図１０】表示デバイスの特性を示す図である。
【図１１】変換テーブルを用いた場合の動作を説明する
ための図である。
【符号の説明】
１１・・・クラスタップ構築部、１２・・・クラス分類
部、１３・・・予測タップ構築部、１４・・・予測タッ
プ選択部、１５・・・予測係数メモリ、１６・・・積和
演算部、３１・・・関数フィルタ、３２・・・クラス分
類部、３３・・・予測タップ領域切出部、３４・・・正
規方程式加算部、３５・・・予測係数決定部、１２１・
・・データ区分回路、１２２・・・輝度クラス判別回
路、１２３・・・ＡＤＲＣ回路、１２４・・・クラス分
類コード発生回路、２３１・・・最大値検出回路、２３
２・・・最小値検出回路、２３３・・・遅延回路、２３
４，２３５・・・減算器、２３６・・・適応再量子化回
路、２３７・・・並列化回路
フロントページの続き (72)発明者 井上 孝夫 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 青木 貴史 東京都品川区北品川６丁目７番35号 ソニ ー株式会社内 Ｆターム(参考） 5B057 CA08 CA12 CA16 CB08 CB12 CB16 CC02 CE11 CH09 DB02 DB09 DC05 DC33 DC40 5C058 AA06 BA07 BB01 BB13 5C059 KK01 MA28 PP00 TA36 TA52 TC02 TD02 TD05 TD10 TD13 TD14 UA38 5C063 BA03 CA40

Claims (6)

    【特許請求の範囲】
  1. 【請求項１】 入力画像信号から注目画素と前記注目画
    素周辺の画素の輝度データを切り出すタップ構築手段
    と、 前記タップ構築手段によって切り出された輝度データを
    用いて輝度レベル分布のパターン検出を行うことにより
    パターンデータを生成し、前記注目画素の輝度レベルと
    前記パターンデータに基づいてクラスを決定するクラス
    決定手段と、 予めクラス毎に予測演算設定情報を記憶して、前記クラ
    ス決定手段で決定されたクラスに応じた予測演算設定情
    報を出力する情報記憶手段と、 前記入力画像信号から前記注目画素に応じて画素の輝度
    データを選択する予測タップ設定手段と、 前記情報記憶手段から出力された予測演算設定情報と前
    記予測タップ設定手段で選択された輝度データを用いて
    予測演算を行うことにより、前記注目画素の輝度データ
    を算出する予測演算手段とを備えることを特徴とする画
    像信号処理装置。
  2. 【請求項２】 前記情報記憶手段は、前記新たに生成さ
    れた注目画素の輝度データと基準画像データにおける注
    目画素の輝度データとの誤差を最小とするように、予め
    学習によって前記クラス毎に求めた予測係数を記憶する
    ことを特徴とする請求項１記載の画像信号処理装置。
  3. 【請求項３】 前記クラス決定手段では、ＡＤＲＣ(Ada
    ptive Dynamic Range Coding)を用いたパターン検出を
    行い前記パターンデータを生成することを特徴とする請
    求項１記載の画像信号処理装置。
  4. 【請求項４】 入力画像信号から注目画素と前記注目画
    素周辺の画素の輝度データを切り出し、切り出した輝度
    データを用いて輝度レベル分布のパターン検出を行うこ
    とによりパターンデータを生成し、前記注目画素の輝度
    レベルと前記パターンデータに基づいてクラスを決定す
    るものとし、 前記決定されたクラスに応じた予測演算設定情報と、前
    記入力画像信号から前記注目画素に応じて選択した画素
    の輝度データを用いて予測演算を行うことにより、前記
    注目画素の新たな輝度データを得ることを特徴とする画
    像信号処理方法。
  5. 【請求項５】 前記予測演算設定情報は、前記新たに生
    成された注目画素の輝度データと基準画像データにおけ
    る注目画素の輝度データとの誤差を最小とするように、
    予め学習によって前記クラス毎に求めた予測係数である
    ことを特徴とする請求項４記載の画像信号処理方法。
  6. 【請求項６】 ＡＤＲＣ(Adaptive Dynamic Range Codi
    ng)を用いて前記パターン検出を行いパターンデータを
    生成することを特徴とする請求項４記載の画像信号処理
    方法。
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