JP2002199349A - 画像処理装置および方法 - Google Patents
画像処理装置および方法Info
- Publication number
- JP2002199349A JP2002199349A JP2000392253A JP2000392253A JP2002199349A JP 2002199349 A JP2002199349 A JP 2002199349A JP 2000392253 A JP2000392253 A JP 2000392253A JP 2000392253 A JP2000392253 A JP 2000392253A JP 2002199349 A JP2002199349 A JP 2002199349A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- image signal
- pixel
- image
- class
- image processing
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
Landscapes
- Television Systems (AREA)
Abstract
(57)【要約】
【課題】 予め学習した関係を用いることで、より高精
細で自然な画像信号の変換を可能とする。 【解決手段】 動きベクトルおよび時間モード値からタ
ップ中心位置が決定され、タップ中心位置に基づいて、
複数の生徒画素からなる生徒画素群が取り出され、取り
出された生徒画素群が予測係数学習部１０７に供給され
る。タップ中心位置に基づいて、複数の生徒画素からな
るクラス画素群が取り出され、取り出されたクラス画素
群からクラス値が決定される。位置モード値決定部１０
９は、タップ中心位置、動きベクトルおよび時間モード
値に基づいて位置モード値を決定する。予測係数学習部
１０７には、時間モード値、位置モード値、クラス値、
生徒学習群、教師画素の情報を使用して生徒画素群から
教師画素を予測するための予測係数を学習する。
細で自然な画像信号の変換を可能とする。 【解決手段】 動きベクトルおよび時間モード値からタ
ップ中心位置が決定され、タップ中心位置に基づいて、
複数の生徒画素からなる生徒画素群が取り出され、取り
出された生徒画素群が予測係数学習部１０７に供給され
る。タップ中心位置に基づいて、複数の生徒画素からな
るクラス画素群が取り出され、取り出されたクラス画素
群からクラス値が決定される。位置モード値決定部１０
９は、タップ中心位置、動きベクトルおよび時間モード
値に基づいて位置モード値を決定する。予測係数学習部
１０７には、時間モード値、位置モード値、クラス値、
生徒学習群、教師画素の情報を使用して生徒画素群から
教師画素を予測するための予測係数を学習する。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】この発明は、第１の画像信号
をより高品質な第２の画像信号へ変換するのに適用可能
な画像処理装置および方法に関する。
をより高品質な第２の画像信号へ変換するのに適用可能
な画像処理装置および方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】ある放送方式で作成された画像信号を他
の放送方式で利用するために、フレーム周波数を変換す
ることが行なわれている。従来のフレーム周波数変換
は、フレーム周波数の関係に基づいて、フレーム数を変
換し、また、検出された動きベクトルに基づいて画素を
移動することによって、変換先の画像を生成している。
従来のフレーム周波数変換は、元の画像（入力画像）の
性質と無関係になされるものであった。
の放送方式で利用するために、フレーム周波数を変換す
ることが行なわれている。従来のフレーム周波数変換
は、フレーム周波数の関係に基づいて、フレーム数を変
換し、また、検出された動きベクトルに基づいて画素を
移動することによって、変換先の画像を生成している。
従来のフレーム周波数変換は、元の画像（入力画像）の
性質と無関係になされるものであった。
【０００３】また、フィルムに撮影された映画素材をテ
レビ放送用のビデオ信号へ変換するテレシネ変換が行な
われている。テレシネ変換においては、一般的にフィル
ムのコマ数が毎秒２４コマであるので、変換先のビデオ
信号のフレーム周波数によって、フィルムの１コマの画
像を２回繰り返して表示したり、２回繰り返しと３回繰
り返しの組を周期的に行なう２−３プルダウンと呼ばれ
る方法で表示したりしている。
レビ放送用のビデオ信号へ変換するテレシネ変換が行な
われている。テレシネ変換においては、一般的にフィル
ムのコマ数が毎秒２４コマであるので、変換先のビデオ
信号のフレーム周波数によって、フィルムの１コマの画
像を２回繰り返して表示したり、２回繰り返しと３回繰
り返しの組を周期的に行なう２−３プルダウンと呼ばれ
る方法で表示したりしている。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】従来のフレーム周波数
変換方法は、入力画像の性質と無関係に固定の方法で出
力画像を生成するので、出力画像の解像度の面で問題が
生じることがあった。また、従来のテレシネ変換方法
は、動きのぎごちなさが変換先の画像で非常に目立つ問
題があった。
変換方法は、入力画像の性質と無関係に固定の方法で出
力画像を生成するので、出力画像の解像度の面で問題が
生じることがあった。また、従来のテレシネ変換方法
は、動きのぎごちなさが変換先の画像で非常に目立つ問
題があった。
【０００５】従って、この発明の目的は、画像信号の変
換を行なう際に、より高解像度で、動きが自然な画像信
号を得ることが可能な画像処理装置および方法を提供す
ることにある。
換を行なう際に、より高解像度で、動きが自然な画像信
号を得ることが可能な画像処理装置および方法を提供す
ることにある。
【０００６】
【課題を解決するための手段】上述した課題を解決する
ために、請求項１の発明は、第１の画像信号を、第１の
画像信号より高品質の第２の画像信号へ変換する装置に
おいて、第１の画像信号に基づいて、第２の画像信号の
注目画素の動き情報を第２の画像信号の画素間隔以下の
精度で求める動き情報検出手段と、動き情報に基づい
て、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、クラスに基づいた生成方式で、注目画素を生
成する画素生成手段とを有することを特徴とする画像処
理装置である。
ために、請求項１の発明は、第１の画像信号を、第１の
画像信号より高品質の第２の画像信号へ変換する装置に
おいて、第１の画像信号に基づいて、第２の画像信号の
注目画素の動き情報を第２の画像信号の画素間隔以下の
精度で求める動き情報検出手段と、動き情報に基づい
て、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、クラスに基づいた生成方式で、注目画素を生
成する画素生成手段とを有することを特徴とする画像処
理装置である。
【０００７】請求項１５の発明は、第１の画像信号を、
第１の画像信号より高品質の第２の画像信号へ変換する
方法において、第１の画像信号に基づいて、第２の画像
信号の注目画素の動き情報を第２の画像信号の画素間隔
以下の精度で求める動き情報検出ステップと、動き情報
に基づいて、注目画素を複数のクラスの一つに分類する
クラス分類ステップと、クラスに基づいた生成方式で、
注目画素を生成する画素生成ステップとを有することを
特徴とする画像処理方法である。
第１の画像信号より高品質の第２の画像信号へ変換する
方法において、第１の画像信号に基づいて、第２の画像
信号の注目画素の動き情報を第２の画像信号の画素間隔
以下の精度で求める動き情報検出ステップと、動き情報
に基づいて、注目画素を複数のクラスの一つに分類する
クラス分類ステップと、クラスに基づいた生成方式で、
注目画素を生成する画素生成ステップとを有することを
特徴とする画像処理方法である。
【０００８】請求項２９の発明は、第１の画像信号を、
第１の画像信号より高品質の第２の画像信号へ変換する
画像処理装置であって、第１の画像信号に基づいて、第
２の画像信号の注目画素の動き情報を第２の画像信号の
画素間隔以下の精度で求め、動き情報に基づいて、注目
画素を複数のクラスの一つに分類し、クラスに基づいた
生成方式で、注目画素を生成する画像処理装置における
生成方式を予め学習する画像処理装置において、第１の
画像信号に相当する生徒画像信号に基づいて、第２の画
像信号に相当する教師画像信号の注目画素の動き情報を
教師画像信号の画素間隔以下の精度で求める動き情報検
出手段と、動き情報に基づいて、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、生徒画像信号お
よび教師画像が入力され、クラス毎に生成方式を求める
学習手段とからなる画像処理装置である。
第１の画像信号より高品質の第２の画像信号へ変換する
画像処理装置であって、第１の画像信号に基づいて、第
２の画像信号の注目画素の動き情報を第２の画像信号の
画素間隔以下の精度で求め、動き情報に基づいて、注目
画素を複数のクラスの一つに分類し、クラスに基づいた
生成方式で、注目画素を生成する画像処理装置における
生成方式を予め学習する画像処理装置において、第１の
画像信号に相当する生徒画像信号に基づいて、第２の画
像信号に相当する教師画像信号の注目画素の動き情報を
教師画像信号の画素間隔以下の精度で求める動き情報検
出手段と、動き情報に基づいて、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、生徒画像信号お
よび教師画像が入力され、クラス毎に生成方式を求める
学習手段とからなる画像処理装置である。
【０００９】請求項３０の発明は、第１の画像信号を、
第１の画像信号より高品質の第２の画像信号へ変換する
画像処理方法であって、第１の画像信号に基づいて、第
２の画像信号の注目画素の動き情報を第２の画像信号の
画素間隔以下の精度で求め、動き情報に基づいて、注目
画素を複数のクラスの一つに分類し、クラスに基づいた
生成方式で、注目画素を生成する画像処理装置における
生成方式を予め学習する画像処理方法において、第１の
画像信号に相当する生徒画像信号に基づいて、第２の画
像信号に相当する教師画像信号の注目画素の動き情報を
教師画像信号の画素間隔以下の精度で求める動き情報検
出ステップと、動き情報に基づいて、注目画素を複数の
クラスの一つに分類するクラス分類ステップと、生徒画
像信号および教師画像が入力され、クラス毎に生成方式
を求める学習ステップとからなる画像処理方法である。
第１の画像信号より高品質の第２の画像信号へ変換する
画像処理方法であって、第１の画像信号に基づいて、第
２の画像信号の注目画素の動き情報を第２の画像信号の
画素間隔以下の精度で求め、動き情報に基づいて、注目
画素を複数のクラスの一つに分類し、クラスに基づいた
生成方式で、注目画素を生成する画像処理装置における
生成方式を予め学習する画像処理方法において、第１の
画像信号に相当する生徒画像信号に基づいて、第２の画
像信号に相当する教師画像信号の注目画素の動き情報を
教師画像信号の画素間隔以下の精度で求める動き情報検
出ステップと、動き情報に基づいて、注目画素を複数の
クラスの一つに分類するクラス分類ステップと、生徒画
像信号および教師画像が入力され、クラス毎に生成方式
を求める学習ステップとからなる画像処理方法である。
【００１０】この発明によれば、第２の画像信号の画素
間隔以下の精度で注目画素の動き情報を求め、動き情報
に基づいて注目画素をクラス分類することによって、よ
り高解像度で、動きが自然な画像信号を得ることができ
る。
間隔以下の精度で注目画素の動き情報を求め、動き情報
に基づいて注目画素をクラス分類することによって、よ
り高解像度で、動きが自然な画像信号を得ることができ
る。
【００１１】
【発明の実施の形態】以下、この発明をフレーム周波数
の変換処理に適用した一実施形態について図面を参照し
て説明する。図１は、一実施形態の全体的構成を示すも
のである。参照符号１００が画像信号関係学習装置であ
り、参照符号２００が画像信号関係適用装置である。学
習装置１００に対しては、教師画像信号と生徒画像信号
とが供給される。教師画像信号は、変換後フレーム周波
数の画像信号であり、生徒画像信号は、教師画像信号と
同一の画像を内容とし、変換前フレーム周波数の画像信
号である。フレーム周波数の変換としては、テレビジョ
ン方式の違いに基づく場合、時間解像度を高くする場合
等によって、変換前フレーム周波数と変換後フレーム周
波数の値としては、種々の値をとりうる。学習装置１０
０において、教師画像信号と生徒画像信号の関係が学習
され、画像信号関係係数が学習装置１００から出力され
る。
の変換処理に適用した一実施形態について図面を参照し
て説明する。図１は、一実施形態の全体的構成を示すも
のである。参照符号１００が画像信号関係学習装置であ
り、参照符号２００が画像信号関係適用装置である。学
習装置１００に対しては、教師画像信号と生徒画像信号
とが供給される。教師画像信号は、変換後フレーム周波
数の画像信号であり、生徒画像信号は、教師画像信号と
同一の画像を内容とし、変換前フレーム周波数の画像信
号である。フレーム周波数の変換としては、テレビジョ
ン方式の違いに基づく場合、時間解像度を高くする場合
等によって、変換前フレーム周波数と変換後フレーム周
波数の値としては、種々の値をとりうる。学習装置１０
０において、教師画像信号と生徒画像信号の関係が学習
され、画像信号関係係数が学習装置１００から出力され
る。
【００１２】学習装置１００で得られた係数が適用装置
２００に与えられる。適用装置２００は、学習装置１０
０によって学習した係数と変換前フレーム周波数の画像
信号を入力とし、変換後フレーム周波数の画像信号を出
力する。
２００に与えられる。適用装置２００は、学習装置１０
０によって学習した係数と変換前フレーム周波数の画像
信号を入力とし、変換後フレーム周波数の画像信号を出
力する。
【００１３】図２は、学習装置１００の一例を示すもの
である。学習装置１００に対しては、変換前フレーム周
波数を有する生徒画像、変換後フレーム周波数を有する
教師画像、変換前後の周波数情報を入力する。生徒画像
信号が動きベクトル検出部１０１に供給され、所定数の
フレーム間での動きベクトルが検出される。変換前後の
周波数情報は、周波数情報コントローラ１０２から出力
される。周波数情報が時間モード値決定部１０３に供給
され、時間モード値が決定される。時間モード値は、学
習すべきフレームの時間位置に関する値である。
である。学習装置１００に対しては、変換前フレーム周
波数を有する生徒画像、変換後フレーム周波数を有する
教師画像、変換前後の周波数情報を入力する。生徒画像
信号が動きベクトル検出部１０１に供給され、所定数の
フレーム間での動きベクトルが検出される。変換前後の
周波数情報は、周波数情報コントローラ１０２から出力
される。周波数情報が時間モード値決定部１０３に供給
され、時間モード値が決定される。時間モード値は、学
習すべきフレームの時間位置に関する値である。
【００１４】動きベクトルおよび時間モード値がタップ
中心位置決定部１０４に供給され、タップ中心位置が決
定される。タップ中心位置が生徒画素群取り出し部１０
５およびクラス画素群取り出し部１０６に供給される。
取り出し部１０５は、タップ中心位置に基づいて、複数
の生徒画素からなる生徒画素群を取り出す。取り出され
た生徒画素群が予測係数学習部１０７に供給される。
中心位置決定部１０４に供給され、タップ中心位置が決
定される。タップ中心位置が生徒画素群取り出し部１０
５およびクラス画素群取り出し部１０６に供給される。
取り出し部１０５は、タップ中心位置に基づいて、複数
の生徒画素からなる生徒画素群を取り出す。取り出され
た生徒画素群が予測係数学習部１０７に供給される。
【００１５】取り出し部１０６は、タップ中心位置に基
づいて、複数の生徒画素からなるクラス画素群を取り出
す。取り出されたクラス画素群がクラス値決定部１０８
に供給される。クラス値決定部１０８は、クラス画素群
からクラス値を決定する。クラス値が予測係数学習部１
０７に供給される。
づいて、複数の生徒画素からなるクラス画素群を取り出
す。取り出されたクラス画素群がクラス値決定部１０８
に供給される。クラス値決定部１０８は、クラス画素群
からクラス値を決定する。クラス値が予測係数学習部１
０７に供給される。
【００１６】位置モード値決定部１０９は、タップ中心
位置、動きベクトルおよび時間モード値に基づいて後述
するように、位置モード値を決定する。位置モード値が
予測係数学習部１０７に供給される。さらに、時間モー
ド値に基づいて教師画素切り出し部１１０が教師画素を
切り出す。切り出された教師画素が予測係数学習部１０
７に供給される。
位置、動きベクトルおよび時間モード値に基づいて後述
するように、位置モード値を決定する。位置モード値が
予測係数学習部１０７に供給される。さらに、時間モー
ド値に基づいて教師画素切り出し部１１０が教師画素を
切り出す。切り出された教師画素が予測係数学習部１０
７に供給される。
【００１７】予測係数学習部１０７には、時間モード
値、位置モード値、クラス値、生徒学習群、教師画素が
供給される。予測係数学習部１０７は、これらの情報を
使用して後述するように、生徒画素群から教師画素を予
測するための予測係数を学習する。
値、位置モード値、クラス値、生徒学習群、教師画素が
供給される。予測係数学習部１０７は、これらの情報を
使用して後述するように、生徒画素群から教師画素を予
測するための予測係数を学習する。
【００１８】図２では、学習装置１００がブロック図で
示されているが、学習装置１００をソフトウェアによっ
て実現することも可能である。図３は、学習方法の処理
を示すフローチャートである。最初にステップＳ１おい
て、生徒画像および教師画像が入力される。周波数情報
に基づいてステップＳ２において時間モード値が決定さ
れる。
示されているが、学習装置１００をソフトウェアによっ
て実現することも可能である。図３は、学習方法の処理
を示すフローチャートである。最初にステップＳ１おい
て、生徒画像および教師画像が入力される。周波数情報
に基づいてステップＳ２において時間モード値が決定さ
れる。
【００１９】ステップＳ３では、生徒画像から動きベク
トルが検出される。ステップＳ４では、時間モード値と
動きベクトルに基づいてタップ中心位置が検出される。
時間モード値、動きベクトルおよびタップ中心位置から
ステップＳ５において、位置モード値が決定される。
トルが検出される。ステップＳ４では、時間モード値と
動きベクトルに基づいてタップ中心位置が検出される。
時間モード値、動きベクトルおよびタップ中心位置から
ステップＳ５において、位置モード値が決定される。
【００２０】ステップＳ６では、タップ中心位置の情報
に基づいて生徒画像からクラス画素群が取り出される。
ステップＳ７では、クラス画素群を使用してクラス分類
処理がなされ、クラス値が決定される。ステップＳ８で
は、タップ中心位置の情報に基づいて生徒画像から生徒
画素群が取り出される。ステップＳ９では、教師画像か
ら教師画素が取り出される。
に基づいて生徒画像からクラス画素群が取り出される。
ステップＳ７では、クラス画素群を使用してクラス分類
処理がなされ、クラス値が決定される。ステップＳ８で
は、タップ中心位置の情報に基づいて生徒画像から生徒
画素群が取り出される。ステップＳ９では、教師画像か
ら教師画素が取り出される。
【００２１】ステップＳ１０からステップＳ１５までの
処理は、最小二乗法に基づく予測係数学習処理である。
すなわち、複数の予測係数と生徒画素との線型１次結合
によって予測値を推定した時に、予測値と教師画像中の
真値との誤差の二乗和を最小とするように、予測係数を
定める。実際的な計算方法としては、誤差の二乗和に関
する式を偏微分し、偏微分値が０となるように予測係数
が定められる。その場合に正規方程式がたてられ、正規
方程式が掃き出し法等の一般的な行列解法にしたがって
解かれ、予測係数が算出される。
処理は、最小二乗法に基づく予測係数学習処理である。
すなわち、複数の予測係数と生徒画素との線型１次結合
によって予測値を推定した時に、予測値と教師画像中の
真値との誤差の二乗和を最小とするように、予測係数を
定める。実際的な計算方法としては、誤差の二乗和に関
する式を偏微分し、偏微分値が０となるように予測係数
が定められる。その場合に正規方程式がたてられ、正規
方程式が掃き出し法等の一般的な行列解法にしたがって
解かれ、予測係数が算出される。
【００２２】ステップＳ１０は、各クラス毎の正規方程
式にデータを足し込む処理である。ステップＳ１１で
は、フレーム内全画素を処理したか否かが決定される。
処理が終了していなならば、ステップＳ４（タップ中心
位置決定）に戻る。フレーム内全画素を処理したと判断
されると、ステップＳ１２において、画像内の全フレー
ムの処理を終了したか否かが決定される。処理が終了し
ていないならば、ステップＳ２（時間モード値決定）に
戻る。さらに、ステップＳ１３では、入力全画像を処理
したか否かが決定される。処理が終了していないなら
ば、ステップＳ１（画像を入力）に戻る。
式にデータを足し込む処理である。ステップＳ１１で
は、フレーム内全画素を処理したか否かが決定される。
処理が終了していなならば、ステップＳ４（タップ中心
位置決定）に戻る。フレーム内全画素を処理したと判断
されると、ステップＳ１２において、画像内の全フレー
ムの処理を終了したか否かが決定される。処理が終了し
ていないならば、ステップＳ２（時間モード値決定）に
戻る。さらに、ステップＳ１３では、入力全画像を処理
したか否かが決定される。処理が終了していないなら
ば、ステップＳ１（画像を入力）に戻る。
【００２３】ステップＳ１３において、入力された全画
像を処理したものと決定されると、ステップＳ１４にお
いて掃き出し法によって正規方程式が解かれる。そし
て、ステップＳ１５において求められた予測係数が出力
される。
像を処理したものと決定されると、ステップＳ１４にお
いて掃き出し法によって正規方程式が解かれる。そし
て、ステップＳ１５において求められた予測係数が出力
される。
【００２４】さらに、この発明の一実施形態について説
明する。最初に動きベクトル検出部１０１における動き
ベクトル検出について説明する。動きベクトルの検出の
方法としては、ブロックマッチング法、勾配法等を使用
できる。動きベクトルの精度は、画素単位精度以上あれ
ば良い。動きベクトルを検出する領域単位は、画素毎で
も良いし、最終的に生成する画像が劣化しない範囲であ
れば、水平および／または垂直方向に数画素おきでも良
い。
明する。最初に動きベクトル検出部１０１における動き
ベクトル検出について説明する。動きベクトルの検出の
方法としては、ブロックマッチング法、勾配法等を使用
できる。動きベクトルの精度は、画素単位精度以上あれ
ば良い。動きベクトルを検出する領域単位は、画素毎で
も良いし、最終的に生成する画像が劣化しない範囲であ
れば、水平および／または垂直方向に数画素おきでも良
い。
【００２５】動きベクトルを検出するフレーム数は、生
徒画像の２フレーム間以上とする。フレーム数を多くす
れば、空間アクティビティの低い領域や、繰り返しパタ
ーンを含む領域での誤検出を減らすことができる。一
方、仮定した直線性から外れる動きや、カバード／アン
カバードバックグラウンドでの誤検出が増える可能性が
ある。以降の説明では、一例として生徒画像の２フレー
ム間で画素毎に画素単位精度で動きベクトルを検出する
ものとして説明する。
徒画像の２フレーム間以上とする。フレーム数を多くす
れば、空間アクティビティの低い領域や、繰り返しパタ
ーンを含む領域での誤検出を減らすことができる。一
方、仮定した直線性から外れる動きや、カバード／アン
カバードバックグラウンドでの誤検出が増える可能性が
ある。以降の説明では、一例として生徒画像の２フレー
ム間で画素毎に画素単位精度で動きベクトルを検出する
ものとして説明する。
【００２６】次に、時間モード値決定部１０３につい
て、図４を参照して説明する。時間モード値決定部１０
３は、変換前後の周波数から学習すべきフレームの時間
位置に関する時間モード値を決定する。変換前後のフレ
ーム周波数の比と、生徒画像と教師画像で同じ時間位置
のフレームで学習を行なうか否かによって、モードの数
と決定方法とが異なる。
て、図４を参照して説明する。時間モード値決定部１０
３は、変換前後の周波数から学習すべきフレームの時間
位置に関する時間モード値を決定する。変換前後のフレ
ーム周波数の比と、生徒画像と教師画像で同じ時間位置
のフレームで学習を行なうか否かによって、モードの数
と決定方法とが異なる。
【００２７】図４Ａは、フレーム周波数を２倍にする変
換のための係数を学習する場合を示す。この場合では、
生徒画像の２フレームの間に教師画像の２フレームが入
る時間関係とされる。そして、教師画像フレームのどち
らの時間的位置の係数を学習するかによって、モード０
およびモード１が規定される。例えば２フレーム間で、
より時間的に前の教師画像フレーム上の画素値を予測す
るための係数を学習する場合には、時間モード値が０と
され、他方の教師画像フレーム上の画素値を予測するた
めの係数を学習する場合には、時間モード値が１とされ
る。
換のための係数を学習する場合を示す。この場合では、
生徒画像の２フレームの間に教師画像の２フレームが入
る時間関係とされる。そして、教師画像フレームのどち
らの時間的位置の係数を学習するかによって、モード０
およびモード１が規定される。例えば２フレーム間で、
より時間的に前の教師画像フレーム上の画素値を予測す
るための係数を学習する場合には、時間モード値が０と
され、他方の教師画像フレーム上の画素値を予測するた
めの係数を学習する場合には、時間モード値が１とされ
る。
【００２８】図４Ｂは、フレーム周波数を２．５倍にす
る変換のための係数を学習する場合を示す。この場合で
は、生徒画像と教師画像とが同じ時間的位置のフレーム
では、係数を学習しないものとしており、生徒画像の２
フレーム間に教師画像の２フレームが入る。したがっ
て、４種類の時間的位置の教師画像フレーム上の画素値
を予測する係数を学習することになる。どのフレーム位
置の係数を学習するかによって、時間モード値が０から
３までの何れかの値をとる。
る変換のための係数を学習する場合を示す。この場合で
は、生徒画像と教師画像とが同じ時間的位置のフレーム
では、係数を学習しないものとしており、生徒画像の２
フレーム間に教師画像の２フレームが入る。したがっ
て、４種類の時間的位置の教師画像フレーム上の画素値
を予測する係数を学習することになる。どのフレーム位
置の係数を学習するかによって、時間モード値が０から
３までの何れかの値をとる。
【００２９】次に、動きベクトル値と時間モード値を受
け取ってタップ中心位置を決定するタップ中心位置決定
部１０４について、図５を参照して説明する。図５Ａ
は、フレーム周波数を５倍に変換する処理において、教
師画像と、生徒画像の２フレームから決定された動きベ
クトルとを示している。一例として、動きベクトルが垂
直方向の成分のみとし、２画素分の下方向の動きベクト
ルが検出されたものとしている。タップ中心位置は、次
の手順で決定される。
け取ってタップ中心位置を決定するタップ中心位置決定
部１０４について、図５を参照して説明する。図５Ａ
は、フレーム周波数を５倍に変換する処理において、教
師画像と、生徒画像の２フレームから決定された動きベ
クトルとを示している。一例として、動きベクトルが垂
直方向の成分のみとし、２画素分の下方向の動きベクト
ルが検出されたものとしている。タップ中心位置は、次
の手順で決定される。
【００３０】まず、教師フレーム上に設定した注目画素
位置に対応する生徒フレーム上の画素位置での動きベク
トルを注目画素位置にシフトする。次に、時間モード値
によって、動きベクトルを検出するのに使用した生徒画
像の２フレームに対して動きベクトルを割り振る。注目
画素位置から割り振られた動きベクトル分ずれた位置を
計算する。その位置を四捨五入、切り捨て、または切り
上げによって、整数画素位置に丸めたものをタップ中心
位置とする。タップ中心位置は、教師画像のフレームの
前後に位置する生徒画像の２フレームに対してそれぞれ
設定される。タップ中心位置を中心として画素（生徒画
素群およびクラス画素群）を切り出す時には、この前後
の２フレームのそれぞれから画素が切り出される。
位置に対応する生徒フレーム上の画素位置での動きベク
トルを注目画素位置にシフトする。次に、時間モード値
によって、動きベクトルを検出するのに使用した生徒画
像の２フレームに対して動きベクトルを割り振る。注目
画素位置から割り振られた動きベクトル分ずれた位置を
計算する。その位置を四捨五入、切り捨て、または切り
上げによって、整数画素位置に丸めたものをタップ中心
位置とする。タップ中心位置は、教師画像のフレームの
前後に位置する生徒画像の２フレームに対してそれぞれ
設定される。タップ中心位置を中心として画素（生徒画
素群およびクラス画素群）を切り出す時には、この前後
の２フレームのそれぞれから画素が切り出される。
【００３１】図５Ｂおよび図５Ｃの例は、異なる時間モ
ード値の場合を示している。図５Ｂの例では、割り振ら
れた動きベクトル分ずれた位置を計算し、その位置を整
数画素位置に丸めても、生徒画像上のタップ中心位置の
画素が１画素移動しない。一方、図５Ｃの例では、丸め
た結果、生徒画像上のタップ中心位置の画素が１画素ず
れている。
ード値の場合を示している。図５Ｂの例では、割り振ら
れた動きベクトル分ずれた位置を計算し、その位置を整
数画素位置に丸めても、生徒画像上のタップ中心位置の
画素が１画素移動しない。一方、図５Ｃの例では、丸め
た結果、生徒画像上のタップ中心位置の画素が１画素ず
れている。
【００３２】図６は、タップ中心位置決定処理をソフト
ウェア処理で行なう場合の流れを示すフローチャートで
ある。ステップＳ２１では、教師画像上の注目画素位置
を決定する。次のステップＳ２２では、生徒画像上の注
目画素位置の動きベクトルを読み出す。ステップＳ２３
では、フレーム間時間距離比に応じた動きベクトルを計
算する。この処理は、時間モード値によって、動きベク
トルを検出するのに使用した生徒画像の２フレームに対
して動きベクトルを割り振ることである。例えば生徒画
像の２フレーム間の中心位置に教師画像のフレームが位
置する時には、動きベクトルが１／２とされる。
ウェア処理で行なう場合の流れを示すフローチャートで
ある。ステップＳ２１では、教師画像上の注目画素位置
を決定する。次のステップＳ２２では、生徒画像上の注
目画素位置の動きベクトルを読み出す。ステップＳ２３
では、フレーム間時間距離比に応じた動きベクトルを計
算する。この処理は、時間モード値によって、動きベク
トルを検出するのに使用した生徒画像の２フレームに対
して動きベクトルを割り振ることである。例えば生徒画
像の２フレーム間の中心位置に教師画像のフレームが位
置する時には、動きベクトルが１／２とされる。
【００３３】そして、ステップＳ２４においては、ステ
ップＳ２３で計算された動きベクトルに応じた生徒画像
上の対応画素位置（小数精度）の計算を行なう。ステッ
プＳ２５では、切り捨て、切り上げ、四捨五入等の処理
で、整数画素位置へ対応画素位置を丸める。以上でタッ
プ中心位置の決定処理が終了する。
ップＳ２３で計算された動きベクトルに応じた生徒画像
上の対応画素位置（小数精度）の計算を行なう。ステッ
プＳ２５では、切り捨て、切り上げ、四捨五入等の処理
で、整数画素位置へ対応画素位置を丸める。以上でタッ
プ中心位置の決定処理が終了する。
【００３４】図７は、上述したタップ中心位置に基づい
て、クラス画素群取り出し部１０６によって取り出され
るクラス画素群のいくつかの例を示している。生徒画像
上で、上述したように決定されたタップ中心位置の画素
が図７では、黒丸で示されている。また、周辺の画素
で、クラス画素として使用される画素には、斜線が付さ
れている。時間的に連続する生徒画像の２フレームのそ
れぞれにおいて、同一の配置関係にあるクラス画素群が
取り出される。
て、クラス画素群取り出し部１０６によって取り出され
るクラス画素群のいくつかの例を示している。生徒画像
上で、上述したように決定されたタップ中心位置の画素
が図７では、黒丸で示されている。また、周辺の画素
で、クラス画素として使用される画素には、斜線が付さ
れている。時間的に連続する生徒画像の２フレームのそ
れぞれにおいて、同一の配置関係にあるクラス画素群が
取り出される。
【００３５】クラス画素群を取り出す場合には、タップ
中心位置決定部１０４で決めておいたタップ中心位置か
らの相対位置をメモリから読み出し、タップ中心位置か
らそれぞれのクラス画素位置を求め、対応する画素値を
フレームバッファから読み出すようになされる。クラス
画素の数および位置は、学習の効率、メモリの制限、処
理速度などの点を考慮して適宜定められる。
中心位置決定部１０４で決めておいたタップ中心位置か
らの相対位置をメモリから読み出し、タップ中心位置か
らそれぞれのクラス画素位置を求め、対応する画素値を
フレームバッファから読み出すようになされる。クラス
画素の数および位置は、学習の効率、メモリの制限、処
理速度などの点を考慮して適宜定められる。
【００３６】次に、クラス値決定部１０８におけるクラ
ス値の決定処理について図８を参照して説明する。上述
したように取り出されたクラス画素群の画素値を１ビッ
トＡＤＲＣ（Adaptive Dynamic Range Coding)によって
符号化し、符号化の結果（ビット列）を整数としてみた
値をクラス値とする。
ス値の決定処理について図８を参照して説明する。上述
したように取り出されたクラス画素群の画素値を１ビッ
トＡＤＲＣ（Adaptive Dynamic Range Coding)によって
符号化し、符号化の結果（ビット列）を整数としてみた
値をクラス値とする。
【００３７】画素値が８ビットで表現されている時に
は、画素値として０から２５５までの値がありうる。図
８では、時間的に連続する生徒画像の２フレームの各フ
レームに５個のクラス画素が含まれ、合計１０画素によ
ってクラス画素群が構成されている。この１０画素のク
ラス画素値の最大値と最小値の差がダイナミックレンジ
ＤＲである。１ビットＡＤＲＣであるので、ＤＲが１／
２とされた値が中値とされ、この中値に対するクラス画
素値の大小関係が調べられる。クラス画素値が中値より
小であれば、"0" と符号化され、クラス画素値が中値以
上であれば、"1"と符号化される。図８の例では、１ビ
ットＡＤＲＣの結果の符号化値のビット列が（００００
１００００１）となる。このビット列を整数としてみた
値（＝３３）がクラス値とされる。
は、画素値として０から２５５までの値がありうる。図
８では、時間的に連続する生徒画像の２フレームの各フ
レームに５個のクラス画素が含まれ、合計１０画素によ
ってクラス画素群が構成されている。この１０画素のク
ラス画素値の最大値と最小値の差がダイナミックレンジ
ＤＲである。１ビットＡＤＲＣであるので、ＤＲが１／
２とされた値が中値とされ、この中値に対するクラス画
素値の大小関係が調べられる。クラス画素値が中値より
小であれば、"0" と符号化され、クラス画素値が中値以
上であれば、"1"と符号化される。図８の例では、１ビ
ットＡＤＲＣの結果の符号化値のビット列が（００００
１００００１）となる。このビット列を整数としてみた
値（＝３３）がクラス値とされる。
【００３８】クラス数を削減するために、符号化結果の
ビット列をビット毎に反転させた値をクラス値としても
良い。この場合は、クラス数は半分となる。また、タッ
プ配置が左右／上下に対称な場合、画素値を並び替えて
同様の計算を行なって、クラス数をそれぞれ半分として
も良い。
ビット列をビット毎に反転させた値をクラス値としても
良い。この場合は、クラス数は半分となる。また、タッ
プ配置が左右／上下に対称な場合、画素値を並び替えて
同様の計算を行なって、クラス数をそれぞれ半分として
も良い。
【００３９】次に、位置モード値決定部１０９における
位置モード値の決定処理について、図９を参照して説明
する。位置モード値決定部１０９には、動きベクトル、
時間モード値およびタップ中心位置が与えられる。前述
したように、タップ中心位置を決定する際に、教師フレ
ーム上の注目画素位置から生徒画像の２フレームにそれ
ぞれ動きベクトルを割り振っている。動きベクトルは、
画素単位精度で求めるようにしている。したがって、注
目画素位置から動きベクトル割り振り分シフトした位置
と整数格子点位置との小数以下のずれは、フレーム周波
数２倍の時には、０および０．５の二通りが存在する。
図５に示した例のように、フレーム周波数が５倍の時に
は、０，０．２，０．４，０．6 ，０．８の５通りのパ
ターンがある。フレーム周波数が２．５倍の時でも、フ
レーム周波数が５倍の時と同様の５通りのパターンがあ
る。
位置モード値の決定処理について、図９を参照して説明
する。位置モード値決定部１０９には、動きベクトル、
時間モード値およびタップ中心位置が与えられる。前述
したように、タップ中心位置を決定する際に、教師フレ
ーム上の注目画素位置から生徒画像の２フレームにそれ
ぞれ動きベクトルを割り振っている。動きベクトルは、
画素単位精度で求めるようにしている。したがって、注
目画素位置から動きベクトル割り振り分シフトした位置
と整数格子点位置との小数以下のずれは、フレーム周波
数２倍の時には、０および０．５の二通りが存在する。
図５に示した例のように、フレーム周波数が５倍の時に
は、０，０．２，０．４，０．6 ，０．８の５通りのパ
ターンがある。フレーム周波数が２．５倍の時でも、フ
レーム周波数が５倍の時と同様の５通りのパターンがあ
る。
【００４０】この小数以下のずれ量を水平方向および垂
直方向毎に考えると、フレーム周波数が２倍の時は、２
×２＝４通りの位置モード値を決定する。フレーム周波
数が５倍の時は、５×５＝２５通りの位置モード値を決
定する。図９は、生徒フレームの２フレームの一方のフ
レームにおける画素位置を示し、フレーム周波数を５倍
に変換する例である。図９Ａは、切り捨てによって位置
モード値を決定する場合を示す。小数位置タップ中心
（白丸で示す）が５×５の領域内にある時に、切り捨て
処理によって、黒丸で示す整数位置タップ中心に変更さ
れる。四捨五入による場合では、図９Ｂに示すように、
５×５の領域内に小数位置タップ中心がある時に、その
中心の黒丸の画素が四捨五入後の整数位置タップ中心と
なる。５×５の２５通りの位置モード値が規定される。
位置モード値は、予測係数学習部１０７に供給される。
直方向毎に考えると、フレーム周波数が２倍の時は、２
×２＝４通りの位置モード値を決定する。フレーム周波
数が５倍の時は、５×５＝２５通りの位置モード値を決
定する。図９は、生徒フレームの２フレームの一方のフ
レームにおける画素位置を示し、フレーム周波数を５倍
に変換する例である。図９Ａは、切り捨てによって位置
モード値を決定する場合を示す。小数位置タップ中心
（白丸で示す）が５×５の領域内にある時に、切り捨て
処理によって、黒丸で示す整数位置タップ中心に変更さ
れる。四捨五入による場合では、図９Ｂに示すように、
５×５の領域内に小数位置タップ中心がある時に、その
中心の黒丸の画素が四捨五入後の整数位置タップ中心と
なる。５×５の２５通りの位置モード値が規定される。
位置モード値は、予測係数学習部１０７に供給される。
【００４１】図１０を参照してソフトウェア処理によっ
て位置モード値を決定する時の処理の流れを説明する。
ステップＳ３１では、教師画像上の注目画素位置が決定
される。ステップＳ３２では、生徒画像上の注目画素位
置の動きベクトルを読み出す。ステップＳ３３では、フ
レーム間時間距離比に応じて動きベクトルを計算する。
ステップＳ３４では、計算した動きベクトルに応じた生
徒画像上の対応画素位置（小数精度）を計算する。ステ
ップＳ３５では、対応画素位置とタップ中心位置との差
分を計算する。そして、ステップＳ３６において、差分
を位置モード値に変換する。
て位置モード値を決定する時の処理の流れを説明する。
ステップＳ３１では、教師画像上の注目画素位置が決定
される。ステップＳ３２では、生徒画像上の注目画素位
置の動きベクトルを読み出す。ステップＳ３３では、フ
レーム間時間距離比に応じて動きベクトルを計算する。
ステップＳ３４では、計算した動きベクトルに応じた生
徒画像上の対応画素位置（小数精度）を計算する。ステ
ップＳ３５では、対応画素位置とタップ中心位置との差
分を計算する。そして、ステップＳ３６において、差分
を位置モード値に変換する。
【００４２】上述したタップ中心位置決定部１０４で決
定されたタップ中心位置に基づいて、生徒画素群取り出
し部１０５が生徒画素群を取り出す。図１１は、取り出
される生徒画素群のいくつかの例を示している。前述し
たクラス画素群の取り出し（図７参照）と生徒画素群の
取り出しは、タップ中心位置からの相対位置が異なる点
を除いて同様である。生徒画素群として取り出す生徒画
素の数および位置は、学習の効率、メモリの制限、処理
速度などの点を考慮して適宜定めるようになされる。
定されたタップ中心位置に基づいて、生徒画素群取り出
し部１０５が生徒画素群を取り出す。図１１は、取り出
される生徒画素群のいくつかの例を示している。前述し
たクラス画素群の取り出し（図７参照）と生徒画素群の
取り出しは、タップ中心位置からの相対位置が異なる点
を除いて同様である。生徒画素群として取り出す生徒画
素の数および位置は、学習の効率、メモリの制限、処理
速度などの点を考慮して適宜定めるようになされる。
【００４３】教師画素取り出し部１１０は、時間モード
値に基づいて、教師画像から教師画素を取り出すもので
ある。すなわち、現在どの時間モード値の係数を学習し
ているかによって、入力された教師画像のうちの一つを
選択し、注目画素位置に対応する画素値をフレームバッ
ファから読み出す。
値に基づいて、教師画像から教師画素を取り出すもので
ある。すなわち、現在どの時間モード値の係数を学習し
ているかによって、入力された教師画像のうちの一つを
選択し、注目画素位置に対応する画素値をフレームバッ
ファから読み出す。
【００４４】予測係数学習部１０７は、時間モード値、
位置モード値、クラス値、生徒画素群、教師画素に基づ
いて、生徒画素群から教師画素を予測するための予測係
数を学習するものである。以下、学習部１０７の処理に
ついて説明する。ある特定の時間モード値ｍt 、位置モ
ード値ｍp 、クラス値ｃの組み合わせを持つ生徒画素群
ｘsi（１≦ｉ≦ｎ）と教師画素ｘt の対は、ほぼ同様の
性質を持つと考えられる。そで、そのような対を集めて
予測係数（ｗ1〜ｗn）を求める。
位置モード値、クラス値、生徒画素群、教師画素に基づ
いて、生徒画素群から教師画素を予測するための予測係
数を学習するものである。以下、学習部１０７の処理に
ついて説明する。ある特定の時間モード値ｍt 、位置モ
ード値ｍp 、クラス値ｃの組み合わせを持つ生徒画素群
ｘsi（１≦ｉ≦ｎ）と教師画素ｘt の対は、ほぼ同様の
性質を持つと考えられる。そで、そのような対を集めて
予測係数（ｗ1〜ｗn）を求める。
【００４５】一例として、生徒画素群の画素値の１次結
合によって教師画素を予測する。すなわち、 ｘt ＾＝ｗ1 ×ｘs1＋ｗ2 ×ｘs2＋‥‥＋ｗn ×ｘsn と表せる。但し、＾は、予測値を表す。
合によって教師画素を予測する。すなわち、 ｘt ＾＝ｗ1 ×ｘs1＋ｗ2 ×ｘs2＋‥‥＋ｗn ×ｘsn と表せる。但し、＾は、予測値を表す。
【００４６】上述した予測式を同じ（ｍt 、ｍp 、ｃ）
の組み合わせを持つ全ての生徒画素群ｘsji（１≦ｉ≦
ｎ，１≦ｊ≦ｍ）に対して適用すると、次式の関係とな
る。
の組み合わせを持つ全ての生徒画素群ｘsji（１≦ｉ≦
ｎ，１≦ｊ≦ｍ）に対して適用すると、次式の関係とな
る。
【００４７】
【数１】
【００４８】予測係数学習部１０７には、実際の教師画
素値（ｘt1，ｘt2，・・・，ｘtm）が供給されるので、
実際の教師画素値と予測される画素値（ｘt1＾，ｘ
t2＾，・・・，ｘtm＾）との誤差が最小となるように最
小二乗法によって、線型１次結合の係数（ｗ1，ｗ2 ，
・・・，ｗn）を求める。これが予測係数である。予測
係数は、（ｍt 、ｍp 、ｃ）の組み合わせの全てに関し
て求められる。
素値（ｘt1，ｘt2，・・・，ｘtm）が供給されるので、
実際の教師画素値と予測される画素値（ｘt1＾，ｘ
t2＾，・・・，ｘtm＾）との誤差が最小となるように最
小二乗法によって、線型１次結合の係数（ｗ1，ｗ2 ，
・・・，ｗn）を求める。これが予測係数である。予測
係数は、（ｍt 、ｍp 、ｃ）の組み合わせの全てに関し
て求められる。
【００４９】図１２は、画像信号関係適用装置２００の
一例の構成を示す。上述した学習装置１００によって求
められた予測係数が予測係数メモリ２１０に格納されて
いる。メモリ２１０には、時間モード値ｍt 、位置モー
ド値ｍp 、クラス値ｃの組み合わせ（ｍt 、ｍp 、ｃ）
毎に係数が格納されている。
一例の構成を示す。上述した学習装置１００によって求
められた予測係数が予測係数メモリ２１０に格納されて
いる。メモリ２１０には、時間モード値ｍt 、位置モー
ド値ｍp 、クラス値ｃの組み合わせ（ｍt 、ｍp 、ｃ）
毎に係数が格納されている。
【００５０】適用装置２００に対しては、変換前フレー
ム周波数を有する入力画像、変換前後の周波数情報を入
力する。入力画像信号が動きベクトル検出部２０１に供
給され、所定数のフレーム間での動きベクトルが検出さ
れる。なお、入力画像がＭＰＥＧのように動きベクトル
を用いて圧縮したものである場合には、サイド情報とし
て送られてきた動きベクトルが後の処理の要求する精度
を持つならば、復号時に得られる動きベクトルをそのま
ま流用し、動きベクトルの検出処理を省略することがで
きる。変換前後の周波数情報は、周波数情報コントロー
ラ２０２から出力される。周波数情報が時間モード値決
定部２０３に供給され、時間モード値が決定される。時
間モード値は、学習すべきフレームの時間位置に関する
値である。
ム周波数を有する入力画像、変換前後の周波数情報を入
力する。入力画像信号が動きベクトル検出部２０１に供
給され、所定数のフレーム間での動きベクトルが検出さ
れる。なお、入力画像がＭＰＥＧのように動きベクトル
を用いて圧縮したものである場合には、サイド情報とし
て送られてきた動きベクトルが後の処理の要求する精度
を持つならば、復号時に得られる動きベクトルをそのま
ま流用し、動きベクトルの検出処理を省略することがで
きる。変換前後の周波数情報は、周波数情報コントロー
ラ２０２から出力される。周波数情報が時間モード値決
定部２０３に供給され、時間モード値が決定される。時
間モード値は、学習すべきフレームの時間位置に関する
値である。
【００５１】動きベクトルおよび時間モード値がタップ
中心位置決定部２０４に供給され、タップ中心位置が決
定される。タップ中心位置が予測画素群取り出し部２０
５およびクラス画素群取り出し部２０６に供給される。
取り出し部２０５は、タップ中心位置に基づいて、複数
の予測画素からなる予測画素群を取り出す。取り出され
た予測画素群が予測演算部２０７に供給される。
中心位置決定部２０４に供給され、タップ中心位置が決
定される。タップ中心位置が予測画素群取り出し部２０
５およびクラス画素群取り出し部２０６に供給される。
取り出し部２０５は、タップ中心位置に基づいて、複数
の予測画素からなる予測画素群を取り出す。取り出され
た予測画素群が予測演算部２０７に供給される。
【００５２】取り出し部２０６は、タップ中心位置に基
づいて、複数の予測画素からなるクラス画素群を取り出
す。取り出されたクラス画素群がクラス値決定部２０８
に供給される。クラス値決定部２０８は、クラス画素群
からクラス値を決定する。クラス値が予測係数メモリ２
１０に供給される。
づいて、複数の予測画素からなるクラス画素群を取り出
す。取り出されたクラス画素群がクラス値決定部２０８
に供給される。クラス値決定部２０８は、クラス画素群
からクラス値を決定する。クラス値が予測係数メモリ２
１０に供給される。
【００５３】位置モード値決定部２０９は、タップ中心
位置、動きベクトルおよび時間モード値に基づいて、位
置モード値を決定する。位置モード値が予測係数メモリ
２１０に供給される。さらに、時間モード値が予測係数
メモリ２１０に供給される。
位置、動きベクトルおよび時間モード値に基づいて、位
置モード値を決定する。位置モード値が予測係数メモリ
２１０に供給される。さらに、時間モード値が予測係数
メモリ２１０に供給される。
【００５４】予測係数メモリ２１０には、時間モード値
ｍt 、位置モード値ｍp 、クラス値ｃが供給され、（ｍ
t 、ｍp 、ｃ）の組み合わせに対応する予測係数（ｎ個
の係数のセット）（ｗ1，ｗ2 ，・・・，ｗn）が予測係
数メモリ２１０から出力される。この予測係数と、予測
画素群取り出し部２０５からの予測画素群が予測演算部
２０７に供給される。予測演算部２０７では、予測画素
群の予測画素と予測係数との線型１次結合によって、変
換後のフレーム周波数の画像信号を生成する。予測演算
部２０７は、予測した画素値がフレーム単位まで蓄積さ
れたら、フレームの画像データを出力する。
ｍt 、位置モード値ｍp 、クラス値ｃが供給され、（ｍ
t 、ｍp 、ｃ）の組み合わせに対応する予測係数（ｎ個
の係数のセット）（ｗ1，ｗ2 ，・・・，ｗn）が予測係
数メモリ２１０から出力される。この予測係数と、予測
画素群取り出し部２０５からの予測画素群が予測演算部
２０７に供給される。予測演算部２０７では、予測画素
群の予測画素と予測係数との線型１次結合によって、変
換後のフレーム周波数の画像信号を生成する。予測演算
部２０７は、予測した画素値がフレーム単位まで蓄積さ
れたら、フレームの画像データを出力する。
【００５５】予測演算部２０７の予測演算は、予測係数
（ｗ1，ｗ2 ，・・・，ｗn）と予測画素群ｘpi（１≦ｉ
≦ｎ）とを使用し、 ｘ＾＝ｗ1ｘp1＋ｗ2ｘp2＋・・・＋ｗnｘpn の演算によって予測画素値ｘ＾を生成する。
（ｗ1，ｗ2 ，・・・，ｗn）と予測画素群ｘpi（１≦ｉ
≦ｎ）とを使用し、 ｘ＾＝ｗ1ｘp1＋ｗ2ｘp2＋・・・＋ｗnｘpn の演算によって予測画素値ｘ＾を生成する。
【００５６】動きベクトル検出部２０１、周波数情報コ
ントローラ２０２、時間モード値決定部２０３、タップ
中心位置決定部２０４、予測学習群取り出し部２０５、
クラス画素群取り出し部２０６、クラス値決定部２０
８、位置モード決定部２０９は、上述した学習装置１０
０における動きベクトル検出部１０１、周波数情報コン
トローラ１０２、時間モード値決定部１０３、タップ中
心位置決定部１０４、生徒画素群取り出し部１０５、ク
ラス画素群取り出し部１０６、クラス値決定部１０８、
位置モード決定部１０９と同様の機能を有するもので、
その詳細な説明は、省略する。
ントローラ２０２、時間モード値決定部２０３、タップ
中心位置決定部２０４、予測学習群取り出し部２０５、
クラス画素群取り出し部２０６、クラス値決定部２０
８、位置モード決定部２０９は、上述した学習装置１０
０における動きベクトル検出部１０１、周波数情報コン
トローラ１０２、時間モード値決定部１０３、タップ中
心位置決定部１０４、生徒画素群取り出し部１０５、ク
ラス画素群取り出し部１０６、クラス値決定部１０８、
位置モード決定部１０９と同様の機能を有するもので、
その詳細な説明は、省略する。
【００５７】図１３は、画像信号関係適用装置２００を
ソフトウェア処理で実現した場合の処理の流れを示すフ
ローチャートである。ステップＳ４１では、入力画像信
号が供給される。ステップＳ４２において、時間モード
値が決定される。ステップＳ４３において、動きベクト
ルが検出される。ステップＳ４４においては、タップ中
心位置が決定される。ステップＳ４５において、位置モ
ード値が決定される。
ソフトウェア処理で実現した場合の処理の流れを示すフ
ローチャートである。ステップＳ４１では、入力画像信
号が供給される。ステップＳ４２において、時間モード
値が決定される。ステップＳ４３において、動きベクト
ルが検出される。ステップＳ４４においては、タップ中
心位置が決定される。ステップＳ４５において、位置モ
ード値が決定される。
【００５８】ステップＳ４６においては、決定されたタ
ップ中心位置に基づいてクラス画素群が取り出され、ス
テップＳ４７において、クラス値が決定され、また、ク
ラス値、位置モード値および時間モード値によってクラ
ス分類がなされる。ステップＳ４８において、予測画素
群が取り出される。ステップＳ４９において、記憶され
ている予測係数の内で、クラスに応じた予測係数が読み
出される。ステップＳ５０では、予測画素群の複数の画
素と複数の予測係数の線型１次結合（予測演算）によっ
て、予測画素が生成される。ステップＳ５１において、
生成された予測画素が出力される。
ップ中心位置に基づいてクラス画素群が取り出され、ス
テップＳ４７において、クラス値が決定され、また、ク
ラス値、位置モード値および時間モード値によってクラ
ス分類がなされる。ステップＳ４８において、予測画素
群が取り出される。ステップＳ４９において、記憶され
ている予測係数の内で、クラスに応じた予測係数が読み
出される。ステップＳ５０では、予測画素群の複数の画
素と複数の予測係数の線型１次結合（予測演算）によっ
て、予測画素が生成される。ステップＳ５１において、
生成された予測画素が出力される。
【００５９】ステップＳ５２では、フレーム内全画素を
処理したか否かが決定される。処理が終了していななら
ば、ステップＳ４４（タップ中心位置決定）に戻る。フ
レーム内全画素を処理したと判断されると、ステップＳ
５３において、画像内の全フレームの処理を終了したか
否かが決定される。処理が終了していないならば、ステ
ップＳ４２（時間モード値決定）に戻る。さらに、ステ
ップＳ５３では、入力全画像を処理したか否かが決定さ
れる。処理が終了していないならば、ステップＳ４１
（画像を入力）に戻る。
処理したか否かが決定される。処理が終了していななら
ば、ステップＳ４４（タップ中心位置決定）に戻る。フ
レーム内全画素を処理したと判断されると、ステップＳ
５３において、画像内の全フレームの処理を終了したか
否かが決定される。処理が終了していないならば、ステ
ップＳ４２（時間モード値決定）に戻る。さらに、ステ
ップＳ５３では、入力全画像を処理したか否かが決定さ
れる。処理が終了していないならば、ステップＳ４１
（画像を入力）に戻る。
【００６０】この発明は、上述したこの発明の一実施形
態に限定されるものではなく、この発明の要旨を逸脱し
ない範囲内で様々な変形や応用が可能である。例えば線
型１次結合以外の予測演算式を使用しても良い。また、
レベル以外の特徴を使用してクラス分類を行なうように
しても良い。
態に限定されるものではなく、この発明の要旨を逸脱し
ない範囲内で様々な変形や応用が可能である。例えば線
型１次結合以外の予測演算式を使用しても良い。また、
レベル以外の特徴を使用してクラス分類を行なうように
しても良い。
【００６１】
【発明の効果】上述したように、この発明は、実際に撮
影された高精細で動きの自然な変換後フレーム周波数の
教師画像信号と、それに対応し、変換前フレーム周波数
の生徒画像信号との間の関係を、変換前フレーム周波数
の生徒画像信号の性質の分類毎に学習する。また、学習
の結果得られる予測係数を用いて変換前フレーム周波数
の入力画像信号を変換後フレーム周波数の出力画像信号
へ変換する。このような処理によって、空間解像度が高
精細で、動きの自然な出力画像信号を得ることができ
る。
影された高精細で動きの自然な変換後フレーム周波数の
教師画像信号と、それに対応し、変換前フレーム周波数
の生徒画像信号との間の関係を、変換前フレーム周波数
の生徒画像信号の性質の分類毎に学習する。また、学習
の結果得られる予測係数を用いて変換前フレーム周波数
の入力画像信号を変換後フレーム周波数の出力画像信号
へ変換する。このような処理によって、空間解像度が高
精細で、動きの自然な出力画像信号を得ることができ
る。
【図１】この発明の一実施形態の概略的構成を示すブロ
ック図である。
ック図である。
【図２】画像信号関係学習装置の一例のブロック図であ
る。
る。
【図３】画像信号関係学習装置をソフトウェアで実現し
た場合の学習処理の一例を説明するフローチャートであ
る。
た場合の学習処理の一例を説明するフローチャートであ
る。
【図４】この発明の一実施形態における時間モード値を
説明するための略線図である。
説明するための略線図である。
【図５】この発明の一実施形態におけるタップ中心位置
決定方法を説明するための略線図である。
決定方法を説明するための略線図である。
【図６】タップ中心位置決定方法をソフトウェアで実現
した場合の処理の一例を説明するフローチャートであ
る。
した場合の処理の一例を説明するフローチャートであ
る。
【図７】クラス画素群のいくつかの配置例を示す略線図
である。
である。
【図８】クラス決定方法の一例を説明するための略線図
である。
である。
【図９】位置モード値の説明に使用する略線図である。
【図１０】位置モード値を求める方法をソフトウェアで
実現した場合の処理の一例を説明するフローチャートで
ある。
実現した場合の処理の一例を説明するフローチャートで
ある。
【図１１】生徒画素群のいくつかの配置例を示す略線図
である。
である。
【図１２】画像信号関係適用装置の一例のブロック図で
ある。
ある。
【図１３】画像信号関係適用装置をソフトウェアで実現
した場合の処理の一例を説明するフローチャートであ
る。
した場合の処理の一例を説明するフローチャートであ
る。
１０１，２０１・・・動きベクトル検出部、１０３，２
０３・・・時間モード値決定部、１０４，２０４・・・
タップ中心位置決定部、１０５，２０５・・・生徒画素
群取り出し部、１０６，２０６・・・クラス画素群取り
出し部、１０７・・・予測係数学習部、１０８，２０８
・・・クラス値決定部、１０９，２０９・・・位置モー
ド値決定部、１１０・・・教師画素取り出し部、２０７
・・・予測演算部、２１０・・・予測係数メモリ
０３・・・時間モード値決定部、１０４，２０４・・・
タップ中心位置決定部、１０５，２０５・・・生徒画素
群取り出し部、１０６，２０６・・・クラス画素群取り
出し部、１０７・・・予測係数学習部、１０８，２０８
・・・クラス値決定部、１０９，２０９・・・位置モー
ド値決定部、１１０・・・教師画素取り出し部、２０７
・・・予測演算部、２１０・・・予測係数メモリ
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 藤森 泰弘 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） 5C063 AA01 AA06 AC01 BA03 BA08 BA10 BA12 CA05 CA07 CA16
Claims (30)
- 【請求項１】 第１の画像信号を、上記第１の画像信号
より高品質の第２の画像信号へ変換する装置において、 上記第１の画像信号に基づいて、上記第２の画像信号の
注目画素の動き情報を上記第２の画像信号の画素間隔以
下の精度で求める動き情報検出手段と、 上記動き情報に基づいて、上記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、 上記クラスに基づいた生成方式で、上記注目画素を生成
する画素生成手段とを有することを特徴とする画像処理
装置。 - 【請求項２】 請求項１において、 上記動き情報検出手段は、 上記第１の画像信号と上記注目画素との位置関係を示す
画素位置情報を検出する画素位置情報検出手段と、 上記第１の画像信号から上記注目画素の動きベクトルを
検出する動きベクトル検出部と、 上記注目画素位置情報と上記動きベクトルとに基づい
て、上記動き情報を上記第２の画像信号の画素間隔以下
の精度で求める画素以下動き検出手段とを有することを
特徴とする画像処理装置。 - 【請求項３】 請求項２において、 上記画素位置情報は、外部からの入力によって得られる
ことを特徴とする画像処理装置。 - 【請求項４】 請求項２において、 上記画素位置情報は、予め設けられていることを特徴と
する画像処理装置。 - 【請求項５】 請求項２において、 上記画素位置情報は、上記第１の画像信号と上記第２の
画像信号との単位時間あたりのフレーム数であることを
特徴とする画像処理装置。 - 【請求項６】 請求項２において、 上記画素位置情報は、上記第１の画像信号と上記第２の
画像信号とのフレーム数であることを特徴とする画像処
理装置。 - 【請求項７】 請求項２において、 上記画素位置情報は、上記第１の画像信号と上記第２の
画像信号との単位フレームあたりの画素数であることを
特徴とする画像処理装置。 - 【請求項８】 請求項１において、 上記第２の画像信号は、上記第１の画像信号よりも、空
間解像度が高いことを特徴とする画像処理装置。 - 【請求項９】 請求項１において、 上記第２の画像信号は、上記第１の画像信号よりも、１
フレーム当たりの画素数が多いことを特徴とする画像処
理装置。 - 【請求項１０】 請求項１において、 上記第２の画像信号は、上記第１の画像信号よりも、フ
レーム数が多いことを特徴とする画像処理装置。 - 【請求項１１】 請求項１において、 上記第２の画像信号は、上記第１の画像信号よりも、単
位時間あたりのフレーム数が多いことを特徴とする画像
処理装置。 - 【請求項１２】 請求項１において、 上記クラス分類手段は、上記注目画素位置に基づいて、
上記第１の画像信号から１乃至複数の画素をクラスタッ
プとして導出するクラスタップ抽出手段と、 上記クラスタップから上記注目画素に対応した特徴を検
出する特徴検出手段とを有し、 上記動き情報と上記特徴とに基づいて、上記注目画素を
複数のクラスの一つに分類することを特徴とする画像処
理装置。 - 【請求項１３】 請求項１において、 上記画素生成手段は、 上記注目画素位置に基づいて、上記第１の画像信号から
１乃至複数の画素を予測タップとして導出する予測タッ
プ導出手段と、 上記生成方式に従い、上記予測タップを使用して、上記
注目画素を生成することを特徴とする画像処理装置。 - 【請求項１４】 請求項１において、 上記生成方式は、上記クラスに応じた係数と上記予測タ
ップとを演算する方式であることを特徴とする画像処理
装置。 - 【請求項１５】 第１の画像信号を、上記第１の画像信
号より高品質の第２の画像信号へ変換する方法におい
て、 上記第１の画像信号に基づいて、上記第２の画像信号の
注目画素の動き情報を上記第２の画像信号の画素間隔以
下の精度で求める動き情報検出ステップと、 上記動き情報に基づいて、上記注目画素を複数のクラス
の一つに分類するクラス分類ステップと、 上記クラスに基づいた生成方式で、上記注目画素を生成
する画素生成ステップとを有することを特徴とする画像
処理方法。 - 【請求項１６】 請求項１５において、 上記動き情報検出ステップは、 上記第１の画像信号と上記注目画素との位置関係を示す
画素位置情報を検出する画素位置情報検出ステップと、 上記第１の画像信号から上記注目画素の動きベクトルを
検出する動きベクトル検出ステップと、 上記注目画素位置情報と上記動きベクトルとに基づい
て、上記動き情報を上記第２の画像信号の画素間隔以下
の精度で求める画素以下動き検出ステップとを有するこ
とを特徴とする画像処理方法。 - 【請求項１７】 請求項１６において、 上記画素位置情報は、外部からの入力によって得られる
ことを特徴とする画像処理方法。 - 【請求項１８】 請求項１６において、 上記画素位置情報は、予め設けられていることを特徴と
する画像処理方法。 - 【請求項１９】 請求項１６において、 上記画素位置情報は、上記第１の画像信号と上記第２の
画像信号との単位時間あたりのフレーム数であることを
特徴とする画像処理方法。 - 【請求項２０】 請求項１６において、 上記画素位置情報は、上記第１の画像信号と上記第２の
画像信号とのフレーム数であることを特徴とする画像処
理方法。 - 【請求項２１】 請求項１６において、 上記画素位置情報は、上記第１の画像信号と上記第２の
画像信号との単位フレームあたりの画素数であることを
特徴とする画像処理方法。 - 【請求項２２】 請求項１５において、 上記第２の画像信号は、上記第１の画像信号よりも、空
間解像度が高いことを特徴とする画像処理方法。 - 【請求項２３】 請求項１５において、 上記第２の画像信号は、上記第１の画像信号よりも、１
フレーム当たりの画素数が多いことを特徴とする画像処
理方法。 - 【請求項２４】 請求項１５において、 上記第２の画像信号は、上記第１の画像信号よりも、フ
レーム数が多いことを特徴とする画像処理方法。 - 【請求項２５】 請求項１５において、 上記第２の画像信号は、上記第１の画像信号よりも、単
位時間あたりのフレーム数が多いことを特徴とする画像
処理方法。 - 【請求項２６】 請求項１５において、 上記クラス分類ステップは、上記注目画素位置に基づい
て、上記第１の画像信号から１乃至複数の画素をクラス
タップとして導出するクラスタップ抽出ステップと、 上記クラスタップから上記注目画素に対応した特徴を検
出する特徴検出ステップとを有し、 上記動き情報と上記特徴とに基づいて、上記注目画素を
複数のクラスの一つに分類することを特徴とする画像処
理方法。 - 【請求項２７】 請求項１５において、 上記画素生成ステップは、 上記注目画素位置に基づいて、上記第１の画像信号から
１乃至複数の画素を予測タップとして導出する予測タッ
プ導出ステップと、 上記生成方式に従い、上記予測タップを使用して、上記
注目画素を生成することを特徴とする画像処理方法。 - 【請求項２８】 請求項１５において、 上記生成方式は、上記クラスに応じた係数と上記予測タ
ップとを演算する方式であることを特徴とする画像処理
方法。 - 【請求項２９】 第１の画像信号を、上記第１の画像信
号より高品質の第２の画像信号へ変換する画像処理装置
であって、第１の画像信号に基づいて、第２の画像信号
の注目画素の動き情報を上記第２の画像信号の画素間隔
以下の精度で求め、動き情報に基づいて、注目画素を複
数のクラスの一つに分類し、クラスに基づいた生成方式
で、注目画素を生成する画像処理装置における上記生成
方式を予め学習する画像処理装置において、 上記第１の画像信号に相当する生徒画像信号に基づい
て、上記第２の画像信号に相当する教師画像信号の注目
画素の動き情報を上記教師画像信号の画素間隔以下の精
度で求める動き情報検出手段と、 上記動き情報に基づいて、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、 上記生徒画像信号および上記教師画像が入力され、上記
クラス毎に上記生成方式を求める学習手段とからなる画
像処理装置。 - 【請求項３０】 第１の画像信号を、上記第１の画像信
号より高品質の第２の画像信号へ変換する画像処理方法
であって、第１の画像信号に基づいて、第２の画像信号
の注目画素の動き情報を上記第２の画像信号の画素間隔
以下の精度で求め、動き情報に基づいて、注目画素を複
数のクラスの一つに分類し、クラスに基づいた生成方式
で、注目画素を生成する画像処理装置における上記生成
方式を予め学習する画像処理方法において、 上記第１の画像信号に相当する生徒画像信号に基づい
て、上記第２の画像信号に相当する教師画像信号の注目
画素の動き情報を上記教師画像信号の画素間隔以下の精
度で求める動き情報検出ステップと、 上記動き情報に基づいて、注目画素を複数のクラスの一
つに分類するクラス分類ステップと、 上記生徒画像信号および上記教師画像が入力され、上記
クラス毎に上記生成方式を求める学習ステップとからな
る画像処理方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2000392253A JP4483085B2 (ja) | 2000-12-25 | 2000-12-25 | 学習装置、適用装置、学習方法および適用方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2000392253A JP4483085B2 (ja) | 2000-12-25 | 2000-12-25 | 学習装置、適用装置、学習方法および適用方法 |
Publications (3)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2002199349A true JP2002199349A (ja) | 2002-07-12 |
| JP2002199349A5 JP2002199349A5 (ja) | 2007-04-12 |
| JP4483085B2 JP4483085B2 (ja) | 2010-06-16 |
Family
ID=18858269
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2000392253A Expired - Fee Related JP4483085B2 (ja) | 2000-12-25 | 2000-12-25 | 学習装置、適用装置、学習方法および適用方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP4483085B2 (ja) |
Cited By (8)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2005079062A1 (ja) * | 2004-02-13 | 2005-08-25 | Sony Corporation | 画像処理装置と画像処理方法およびプログラム |
| JP2005236634A (ja) * | 2004-02-19 | 2005-09-02 | Sony Corp | 画像処理装置および画像処理方法、プログラム、並びに記録媒体 |
| JP2005260929A (ja) * | 2004-02-13 | 2005-09-22 | Sony Corp | 画像処理装置と画像処理方法およびプログラム |
| JP2005260928A (ja) * | 2004-02-13 | 2005-09-22 | Sony Corp | 画像処理装置と画像処理方法およびプログラム |
| CN100423557C (zh) * | 2004-02-13 | 2008-10-01 | 索尼株式会社 | 图像处理装置以及图像处理方法 |
| WO2019030615A1 (ja) * | 2017-08-11 | 2019-02-14 | 株式会社半導体エネルギー研究所 | 表示装置 |
| JP2020126442A (ja) * | 2019-02-05 | 2020-08-20 | 株式会社 ディー・エヌ・エー | 画像生成装置、画像識別器、画像生成プログラム及び画像生成方法 |
| JP2021010109A (ja) * | 2019-07-01 | 2021-01-28 | 日本放送協会 | フレームレート変換モデル学習装置およびフレームレート変換装置、ならびに、それらのプログラム |
-
2000
- 2000-12-25 JP JP2000392253A patent/JP4483085B2/ja not_active Expired - Fee Related
Cited By (17)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP4656391B2 (ja) * | 2004-02-13 | 2011-03-23 | ソニー株式会社 | 画像処理装置と画像処理方法およびプログラム |
| CN100423557C (zh) * | 2004-02-13 | 2008-10-01 | 索尼株式会社 | 图像处理装置以及图像处理方法 |
| WO2005079062A1 (ja) * | 2004-02-13 | 2005-08-25 | Sony Corporation | 画像処理装置と画像処理方法およびプログラム |
| JP2005260928A (ja) * | 2004-02-13 | 2005-09-22 | Sony Corp | 画像処理装置と画像処理方法およびプログラム |
| US8139152B2 (en) | 2004-02-13 | 2012-03-20 | Sony Corporation | Image processing apparatus, image processing method and program |
| US7710498B2 (en) | 2004-02-13 | 2010-05-04 | Sony Corporation | Image processing apparatus, image processing method and program |
| JP4596248B2 (ja) * | 2004-02-13 | 2010-12-08 | ソニー株式会社 | 画像処理装置と画像処理方法およびプログラム |
| JP2005260929A (ja) * | 2004-02-13 | 2005-09-22 | Sony Corp | 画像処理装置と画像処理方法およびプログラム |
| JP2005236634A (ja) * | 2004-02-19 | 2005-09-02 | Sony Corp | 画像処理装置および画像処理方法、プログラム、並びに記録媒体 |
| JP4512978B2 (ja) * | 2004-02-19 | 2010-07-28 | ソニー株式会社 | 画像処理装置および画像処理方法、プログラム、並びに記録媒体 |
| WO2019030615A1 (ja) * | 2017-08-11 | 2019-02-14 | 株式会社半導体エネルギー研究所 | 表示装置 |
| JPWO2019030615A1 (ja) * | 2017-08-11 | 2020-09-24 | 株式会社半導体エネルギー研究所 | 表示装置 |
| US11403738B2 (en) | 2017-08-11 | 2022-08-02 | Semiconductor Energy Laboratory Co., Ltd. | Display device comprising an image analysis unit, and image calculation processing unit |
| JP7139333B2 (ja) | 2017-08-11 | 2022-09-20 | 株式会社半導体エネルギー研究所 | 表示装置 |
| JP2020126442A (ja) * | 2019-02-05 | 2020-08-20 | 株式会社 ディー・エヌ・エー | 画像生成装置、画像識別器、画像生成プログラム及び画像生成方法 |
| JP7289199B2 (ja) | 2019-02-05 | 2023-06-09 | 株式会社 ディー・エヌ・エー | 画像生成装置、画像識別器、画像生成プログラム及び画像生成方法 |
| JP2021010109A (ja) * | 2019-07-01 | 2021-01-28 | 日本放送協会 | フレームレート変換モデル学習装置およびフレームレート変換装置、ならびに、それらのプログラム |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JP4483085B2 (ja) | 2010-06-16 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| KR100276789B1 (ko) | 디지탈 데이타 변환 장치 및 방법 | |
| JPS58197984A (ja) | テレビジヨン信号の適応予測符号化装置 | |
| KR20010075478A (ko) | 순차식 칼라 디스플레이에서의 이미지 평면의 움직임보상을 위한 시스템 및 방법 | |
| EP0722252A1 (en) | Boundary matching motion estimation apparatus | |
| JP4147632B2 (ja) | 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 | |
| JP2002199349A (ja) | 画像処理装置および方法 | |
| JP4552261B2 (ja) | ディジタル情報変換装置および方法、並びに画像情報変換装置および方法 | |
| JP3348318B2 (ja) | ディジタル画像信号処理装置および処理方法 | |
| US6597737B1 (en) | Motion determining apparatus, method thereof, and picture information converting apparatus | |
| JPH0795591A (ja) | ディジタル画像信号処理装置 | |
| JP4140091B2 (ja) | 画像情報変換装置および画像情報変換方法 | |
| JP4321468B2 (ja) | 動画像符号化装置及び動画像復号化装置 | |
| JPH09182077A (ja) | 画像符号化方法および画像符号化装置 | |
| JP4144339B2 (ja) | 動画像符号化方法及び動画像複号化方法 | |
| JP4470324B2 (ja) | 画像信号変換装置および方法 | |
| JP2853973B2 (ja) | 階層型動きベクトル検出方法及びその装置 | |
| JP4552262B2 (ja) | ノイズ低減装置および方法 | |
| JP3800638B2 (ja) | 画像情報変換装置および方法 | |
| JP4552263B2 (ja) | ディジタル信号処理装置および方法、並びにディジタル画像信号処理装置および方法 | |
| WO2021117233A1 (ja) | 動画分離装置、プログラム及び動画分離方法 | |
| JP4310847B2 (ja) | 画像情報変換装置および変換方法 | |
| JP4123587B2 (ja) | 画像情報処理装置および方法 | |
| JP3653287B2 (ja) | 画像情報変換装置及び画像情報変換方法 | |
| JP2000083224A (ja) | 画像情報変換装置 | |
| JP4193236B2 (ja) | 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 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| A521 | Written amendment |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20070226 |
|
| A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20070226 |
|
| A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20091215 |
|
| A521 | Written amendment |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20100208 |
|
| TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
| A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20100302 |
|
| A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 |
|
| A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20100315 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20130402 Year of fee payment: 3 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20130402 Year of fee payment: 3 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20140402 Year of fee payment: 4 |
|
| R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
| R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
| LAPS | Cancellation because of no payment of annual fees |