JP2002300430A - 入力データサンプルに適応フィルタ操作を実行するためのデータ処理装置と方法 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】 デリンギングに伴って行われる適応フィルタ
操作をより効果的に実行する。 【解決手段】 論理データ項目に論理計算を実行し、入
力データサンプルにフィルタリング計算を適用するかど
うかを判別する方法であって、（ａ）フィルタリング計
算を含む等価な論理計算へ論理計算を変換するステップ
と、（ｂ）入力データサンプルと論理データ項目をデー
タワードに記憶するステップと、（ｃ）データ処理装置
を使用してフィルタリング計算をデータワードに適用
し、フィルタ済みデータサンプルと修正済み論理データ
項目とをデータワードに記憶させるステップと、（ｄ）
修正済み論理データ項目と所定の基準とを比較するステ
ップと、（ｅ）前記ステップ（ｄ）の比較に従い、入力
データサンプルまたはフィルタ済みデータサンプルから
取り出したデータサンプルのいずれかを出力データサン
プルとして出力するステップと、を含む。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、入力データサンプ
ルに適応フィルタ操作を実行して出力データサンプルを
生成するデータ処理装置と方法に関する。適応フィルタ
操作は、論理データ項目に論理計算を実行し、入力デー
タサンプルにフィルタリング計算を適用するかどうかを
判別する操作である。したがって、フィルタリング計算
は、通常はすべてのデータサンプルではなく一部のデー
タサンプルにだけ適用するもので、かつ、各ケースにお
いて実行される論理計算に従属する他のサンプルには適
用しない。

【０００２】

【従来の技術】適応フィルタ操作は、各種データ処理ア
プリケーションで必要になることがある。適応フィルタ
操作が使用される分野には、たとえば、イメージ処理ア
プリケーションがある。この分野における適応フィルタ
操作への入力データサンプルはイメージピクセルのデー
タ、例えば、当該イメージピクセルの輝度またはクロマ
データを表している。適応フィルタ操作を使用する具体
的なイメージ処理アプリケーションは、圧縮による影響
を抑制するために伸長イメージのデリンギング（dering
ing）を実行するときである。イメージを圧縮してから
記憶したり送信したりすると、圧縮技法がロッシー（lo
ssy、可逆）の場合は、伸長イメージに圧縮の影響が現
れることがある。リンギングの影響はロッシー圧縮技法
を使用する場合に発生する影響の１つで、この影響は均
一のイメージエリアなどでは、通常は、目で見て分かる
ものである。

【０００３】例えば、ＭＰＥＧ−４圧縮はロッシーなイ
メージ圧縮技法であるため、ＭＰＥＧ−４イメージを伸
長した後はデリンギング操作を実行することが望ましい
ことがある。ＭＰＥＧ−４標準で定義している伸長に関
する詳細事項、及びＭＰＥＧ−４標準と互換性を保つた
めにデリンギングを実行した方がよい機能については、
ビデオ圧縮に関するＭＰＥＧ−４標準「ＩＳＯ／ＩＥＣ
１４４９６」、第２部で記述している。

【０００４】デリンギングでは、通常、論理規則を使用
して２Ｄ有限長インパルス応答（ＦＩＲ）フィルタの出
力で各ピクセルを上書きするかまたはそのまま残すかを
判別している。したがって、デリンギングを行うと適応
フィルタ操作が行われる。したがって、通常のデリンギ
ング技法では、各ピクセルについて当該ピクセルをＦＩ
Ｒフィルタの出力で上書きするかどうかを決定するため
に必要な論理規則または計算を最初に実行する。出力を
上書きすることを決定したら、元のピクセルの場所にフ
ィルタ済みのデータサンプルを出力するために、ＦＩＲ
フィルタリング計算を実行する。したがって、デリンギ
ング処理はプロセッサ集中処理になることが分かる。こ
れは、各ピクセルに論理計算を実行し、ＦＩＲフィルタ
の出力でピクセル値を上書きすることを決定した場合
は、その論理計算に続けてフィルタリング計算を実行し
なければならないからである。このデリンギング処理
は、ＭＰＥＧ−４イメージの復号に必要な他の各種処理
ステージを実行してからさらに実行する必要がある。し
かも、通常は、１秒間に複数回（例えば１／１５秒に１
回）イメージフレームを作成する必要がある。

【０００５】したがって、適応フィルタ操作をより効果
的に実行する技法を提供することが望まれている。

【０００６】

【発明の要約】第１の側面から考えると、本発明は、入
力データサンプルに適応フィルタ操作を実行して出力デ
ータサンプルを生成する方法で、論理データ項目に論理
計算を実行し入力データサンプルにフィルタリング計算
を適用するかどうかを判別する方法であって、（ａ）フ
ィルタリング計算を含む等価な論理計算へ論理計算を変
換するステップと、（ｂ）入力データサンプルと論理デ
ータ項目をデータワードに記憶するステップと、（ｃ）
データ処理装置を使用してフィルタリング計算をデータ
ワードに適用し、フィルタ済みデータサンプルと修正済
み論理データ項目とをデータワードに記憶させるステッ
プと、（ｄ）修正済み論理データ項目と所定の基準とを
比較するステップと、（ｅ）前記ステップ（ｄ）の比較
に従い、入力データサンプルまたはフィルタ済みデータ
サンプルから取り出したデータサンプルのいずれかを出
力データサンプルとして出力するステップと、を含むこ
とを特徴とする方法を提供する。

【０００７】したがって、本発明では、フィルタリング
計算を適用するかどうかを決定するのに必要な論理計算
を、フィルタリング計算を含む等価な論理計算に変換す
る。次に、入力データサンプルと対応論理データ項目と
を適当なパック技法などを使用してデータワードに記憶
させ、その後、フィルタリング計算をデータワードに適
用して、フィルタ済みデータサンプルと修正済み論理デ
ータ項目とをデータワードに記憶させる。修正済み論理
データ項目と所定の基準とを比較することで、出力デー
タサンプルを元の入力データサンプルのままするかまた
はフィルタ済みデータサンプルから取り出したデータサ
ンプルにするかを決定できる。

【０００８】したがって、本発明では、論理計算をフィ
ルタリング計算と同時に実行するため、フィルタリング
計算を大部分のデータサンプルに適用しなければならな
い「最悪のケース」のシナリオなどでは、適応フィルタ
操作の効率を大幅に向上させる。最悪のケースのシナリ
オに要する時間が非常に重要な課題になることがある。
これは、最終的なシステムのリアルタイムパフォーマン
スを低下させる可能性があるからである。

【０００９】本発明を使用することで、適応フィルタ操
作は通常は上記で説明した従来技法に比べ短いクロック
サイクルで実行できるため、適応フィルタ操作の実行速
度が向上する。速度を向上させる代わりに、クロック周
波数を低減させることも可能である。これは、適応フィ
ルタ操作の所要時間が従来技術と同じであっても実行す
る処理装置のクロックが遅いため、消費電力を大幅に節
減できるようにするためである。具体的に実現する場合
は、当然のことながら、操作の速度向上と電力消費の低
減とのバランスを考慮して決めることができる。

【００１０】従来技術の適応フィルタ操作では、通常
は、適応フィルタ操作を入力データサンプルごとに順次
に実行しなければならない。しかし、本発明の好ましい
実施例では、複数の入力データサンプルと対応論理デー
タ項目とをデータワードに格納し、複数の入力データサ
ンプルについてフィルタリング計算を同時に実行でき
る。したがって、本発明の好ましい実施例では単一命令
多重データ（ＳＩＭＤ）型の方法を使用し、複数のデー
タ値を単一のデータワードにパックした後にそのデータ
ワードに複数のＳＩＭＤ操作を適用する。しかし、各デ
ータサンプルをフィルタリング計算の出力で上書きする
かどうかを決定するために論理計算を実行しなければな
らない適応フィルタ操作の場合は、ＳＩＭＤ型の操作を
使用することは通常は好ましくない。しかし、本発明の
好ましい実施例では、論理計算の幾つかの側面をフィル
タリング計算と平行して実行し、ＳＩＭＤ型の方法を採
用することで大幅に速度が向上するため、非常に有益で
あることが分かった。

【００１１】好ましい実施例ではデータワード内にパッ
クされた複数の入力データサンプルについて同時にフィ
ルタリング計算を適用するが、その計算に続いて好まし
い実施例でステップ（ｄ）と（ｅ）を各データサンプル
について独立して実行する。

【００１２】修正済み論理データ項目との比較するため
にステップ（ｄ）で使用する所定の基準は、論理データ
項目の形式に依存し、また、フィルタ済みデータサンプ
ルから得られたデータサンプルによる入力データサンプ
の上書き処理を呼び出すための条件に依存する。しか
し、好ましい実施例では、前記ステップ（ｄ）で使用す
る所定の基準は修正済み論理データ項目がとることがで
きる最大値または最小値であって、フィルタ済みデータ
サンプルから取り出したデータサンプルは、対応する論
理データ項目が最大値または最小値の場合前記ステップ
（ｅ）で出力される。

【００１３】データワード内における入力データサンプ
ルと対応論理データ項目との正確な格納場所は、設計の
選択により可変である。しかし、好ましくは、入力デー
タサンプルと対応論理データ項目とはデータワード内で
お互いに所定ビット数だけ離し、相互間で調整しなくて
もフィルタリング計算適用時に値が増加できるようにし
ている。

【００１４】フィルタリング計算の形式は様々である。
しかし、好ましい実施例では、フィルタリング計算では
所定の有限長インパルス応答（ＦＩＲ）フィルタをデー
タワードに適用することで、各入力データサンプルにつ
いて、それぞれが所定の整数係数により乗算された入力
データサンプルと隣接データサンプルとの累算に等しい
フィルタ済みデータサンプルを生成する。

【００１５】通常のＦＩＲフィルタでは、整数係数は使
用せず、分数係数を使用する。しかし、本発明の好まし
い実施例では、すべての係数から分数因数を抽出して分
数係数を整数係数に変換し、抽出した分数因数は後続の
ステップまで使用しないようにしている。その結果、分
数因数はフィルタリング計算では使用されない。これに
より、データワード内における入力データサンプルと対
応論理データ項目間に必要な間隔を簡単に決定できるよ
うになる。これは、整数入力データに整数係数を使用す
ると出力は整数になり、不要な分数ビットは出力されな
くなるからである。

【００１６】好ましい実施例ではＦＩＲフィルタを適用
するときに整数係数を使用するため、前記ステップ
（ｄ）でフィルタ済みデータサンプルを使用して出力デ
ータサンプルを作成するように決定した場合は、前記ス
テップ（ｅ）には、フィルタ済みデータサンプルを所定
の因数で除算してフィルタリング計算における整数係数
の使用を訂正することでフィルタ済みデータサンプルか
ら取り出したデータサンプルを生成するステップを含む
ようにする。

【００１７】好ましい実施例では、ＦＩＲフィルタは実
際には、データワードに順次に適用する複数のカスケー
ドフィルタにより構成される。この方法によりデータワ
ードに対しＦＩＲフィルタを高速に適用できることが分
かっている。

【００１８】上記で説明したように、適応フィルタ操作
が必要なアプリケーションは多数ある。しかし、好まし
い実施例では、適応フィルタ操作は、各入力データサン
プルがイメージピクセルのデータを表しているイメージ
処理アプリケーションの一部に適用される。したがっ
て、入力データサンプルは、イメージピクセルの輝度ま
たはクロマデータなどを表すことができる。

【００１９】本発明を使用することが特に有利なイメー
ジ処理アプリケーションの１つは、適応フィルタ操作を
実行して伸長イメージのデリンギングを実行することで
圧縮の影響を抑制する場合である。具体的には、好まし
い実施例では、適応フィルタ操作を使用してＭＰＥＧ−
４伸長イメージのデリンギングを実行することができ
る。この場合、各入力データサンプルの論理データ項目
は入力データサンプルと所定のしきい値とを比較するこ
とで生成されるインデックス値で、該インデックス値は
その比較の結果に従い第１または第２の論理値に設定さ
れる。したがって、例として、入力データサンプルがし
きい値以上の場合、対応するインデックス値は論理１の
値に設定され、そうでない場合、インデックス値は論理
０の値に設定される。

【００２０】本発明の特定の実施例では、データワード
は３２ビットで、各入力データサンプルは８ビットで、
各インデックス値は１ビットである。この場合、前記ス
テップ（ｂ）は、第１及び第２の入力データサンプルと
対応インデックス値とを３２ビットのデータワードに格
納するステップで、データワード内では各入力データサ
ンプルは対応インデックス値と４つの間隔ビットにより
分離し、データワードに記憶されている第２の入力デー
タサンプルと第１の入力データサンプルのインデックス
値とは３つの間隔ビットにより分離している。

【００２１】この実施例では、間隔ビットは既知の値を
持ち、好ましい実施例では、間隔ビットはすべて論理０
の値に設定される。

【００２２】上記で説明した特定の実施例では、整数係
数を使用するＦＩＲフィルタを使用すると、フィルタリ
ング計算に使用する整数係数はフィルタ済みデータサン
プルと修正済み論理データ項目が対応入力データサンプ
ルと論理データ項目の最大１６倍とする方法であって、
第１の入力データサンプルから作成したフィルタ済みの
データサンプルの出力を前記ステップ（ｄ）において決
めた場合は、第１の入力データサンプルに対応する修正
済み論理データ項目が最大値の場合に第２の入力データ
サンプルから作成したフィルタ済みデータサンプルを訂
正するための操作を適用するステップをさらに含むこと
を特徴とする方法である。

【００２３】訂正が必要な理由は、この特定の実施例で
は、インデックス値としては拡張用に４ビットしか割り
当てられていないのに対し、値１６は５ビット（つまり
１００００）を必要とするからである。したがって、第
１の入力データサンプルに対応する修正済みインデック
ス値が最大値の場合、第２の入力データサンプルから作
成されたフィルタ済みデータサンプルに論理１の値を加
算することになり、したがって、そのフィルタ済みデー
タサンプルから１を減算する訂正が必要になる。

【００２４】第２の側面から考えると、本発明は、入力
データサンプルに適応フィルタ操作を実行して出力デー
タサンプルを生成するデータ処理装置であって、論理デ
ータ項目に論理計算を実行して入力データサンプルにフ
ィルタリング計算を適用するかどうかを決定し、該論理
計算はフィルタリング計算を含む等価の論理計算に変換
される装置であって、入力データサンプルと論理データ
項目とを含むデータワードを記憶する記憶装置と、
（ｉ）入力データサンプルと論理データ項目とを含むデ
ータワードを作成し、（ｉｉ）フィルタリング計算をデ
ータワードに適用して、フィルタ済みデータサンプルと
修正済み論理データ項目とをデータワードに記憶させ、
（ｉｉｉ）修正済み論理データ項目と所定の基準とを比
較し、（ｉｖ）前記ステップ（ｉｉｉ）の比較結果に従
い、入力データサンプルまたはフィルタ済みデータサン
プルから取り出したデータサンプルのいずれかを出力デ
ータサンプルとして出力する、一連のデータ処理操作を
適用するデータ処理装置と、を備えることを特徴とする
装置と提供する。

【００２５】第３の側面から考えると、本発明は、本発
明の第１の側面による方法を実行するようにデータ処理
装置を作動できるコンピュータプログラムを提供する。
また、本発明は、本発明の第３の側面によるコンピュー
タプログラムで構成されるキャリア媒体に関する。

【００２６】

【好ましい実施例の説明】本発明の好ましい実施例を説
明するために、ＭＰＥＧ−４伸長イメージのデリンギン
グのプロセスを説明する。

【００２７】デリンギングでは論理規則を使用し、２Ｄ
ＦＩＲフィルタの出力で各ピクセルを上書きするかま
たはそのまま残すかを判別している。したがって、デリ
ンギングでは適応フィルタ操作を適用することになる。
この論理規則、つまりここで述べる論理計算は、次のス
テップを実行する。− 各入力データサンプルと既知の
しきい値とを比較し、サンプル＞＝しきい値の場合はイ
ンデックス値ｉ（ｘ，ｙ）を１に設定し、そうでない場
合はインデックス値を０に設定する。− 次に、各ピク
セルについて、現在のピクセルを中心にした９ピクセル
のブロックからのインデックス値を加算する。言いかえ
ると、ｉ（ｘ−１，ｙ−１）＋ｉ（ｘ，ｙ−１）＋ｉ
（ｘ＋１，ｙ−１）＋ｉ（ｘ−１，ｙ）＋ｉ（ｘ，ｙ）
＋ｉ（ｘ＋１，ｙ）＋ｉ（ｘ−１，ｙ＋１）＋ｉ（ｘ，
ｙ＋１）＋ｉ（ｘ＋１，ｙ＋１）を計算する。− この
合計が０または９の場合、ＦＩＲフィルタをこのピクセ
ルに適用する。そうでない場合は、ピクセルを修正しな
い。ＦＩＲフィルタの係数は次の通りである。 １／１６ ２／１６ １／１６ ２／１６ ４／１６ ２／１６ １／１６ ２／１６ １／１６

【００２８】上記で述べた既知のデリンギングプロセス
を、図１のフロー図で模式的に示す。この図は典型的な
従来技術の方法を示したものである。図１から分かるよ
うに、ステップ１００で、現在のピクセルを中心とした
９ピクセルで構成されるブロックからのインデックス値
を加算し、ステップ１１０で、インデックスの合計が最
大値または最小値（この場合は９または０）かどうかを
判別する。９または０の場合、プロセスはステップ１２
０へ進み、フィルタリング計算が適用される（つまりＦ
ＩＲフィルタを適用する）。次に、ステップ１３０で、
フィルタ済みデータサンプルを出力し、元の入力データ
サンプルを上書きする。しかし、ステップ１１０で、イ
ンデックスの合計が０でも９でもないと判別された場合
は、プロセスはパス１３５を経由してステップ１４０へ
進み、プロセスは終了する。

【００２９】上記のプロセスは、通常、各ピクセルに順
次繰り返される。

【００３０】図２は、本発明の好ましい実施例で使用す
るプロセスを模式的に示したフロー図である。まず、後
述する図でも詳しく説明するように、まず、入力データ
サンプルと対応インデックスとをステップ２００でデー
タワードにパックする。次に、ステップ２１０で、この
データワードにフィルタリング計算を適用する。これに
より、入力データサンプルからフィルタ済みデータサン
プルが得られるだけでなく、現在のピクセルを中心とし
た９ピクセルのインデックス値の重み付き合計が得られ
る。この重み付き合計については後で詳しく説明する
が、ここでは、ＦＩＲフィルタが使用している係数の結
果としてこの重み付けが行われるという点に注意してお
く。

【００３１】次に、ステップ２２０で、インデックスの
合計が最大値または最小値であるかどうかを判別する。
ただし、ステップ２１０で実行する合計に重み付けが使
用されているため、合計は９でも０でもない。詳細は後
述するが、好ましい実施例では、最大値は１６で最小値
は０であり、したがって、ステップ２２０ではインデッ
クス値の合計が１６か０かを判別する。インデックスの
合計が１６または０の場合プロセスはステップ２３０へ
進み、フィルタ済みデータサンプルからのデータサンプ
ルを出力する。この段階で、フィルタリング計算を適用
してフィルタ済みデータサンプルを判別する必要はな
い。これは、インデックス値の重み付け合計を生成する
操作と同時にステップ２１０ですでにこの操作は実行さ
れているからである。ステップ２２０でインデックスの
合計が１６でも０でもないと判別された場合、プロセス
はパス２３５を経由してステップ２４０へ行き、プロセ
スを終了する。

【００３２】図１の従来技術の方法と同様に、図２のプ
ロセスはイメージ内の各ピクセルについて繰り返され
る。しかし、後で詳細に説明するように、好ましい実施
例では、複数の入力データサンプルとその対応インデッ
クス値とをステップ２００でデータワードにパックす
る。これは、図２のプロセスでは複数ピクセルを一度に
同時に処理するために使用するためである。

【００３３】図１と２では、各フロー図の最遅（最悪）
のケースは、すべてのピクセルにフィルタリング計算を
適用しなければならない場合である。つまり、判断ブロ
ック１１０及び２２０で、それぞれ、“ｙｅｓ”のパス
でブランチするプロセスである。この場合、好ましい実
施例である図２の方法は明らかに高速である。これは、
フィルタリング計算を適用する場合にインデックス値を
別々に合計する代わりに（図１のステップ１００及び１
２０のように）、これら２つのプロセスをステップ２１
０で同時に実行するからである。インデックス合計が最
大値でも最小値でもない場合、つまり、プロセスがステ
ップ１１０及び２２０からそれぞれ“ｎｏ”にブランチ
する場合、図１及び２の図からは、図２に示す方法が明
らかに有利であるとは必ずしも言えない。しかし、好ま
しい実施例では、１つのピクセルを同時に処理する機能
を考慮すれば、図２に示したプロセスの方が明らかに高
速であることが分かる。さらに、一般的には、最悪の場
合に要する時間は最終的なシステムのリアルタイムパフ
ォーマンスを低下させることが多いため、最重要課題で
あることを考慮すべきである。

【００３４】図３は、デリンギングを実行するために本
発明の好ましい実施例で使用しているプロセスの詳細な
フローチャートである。この図では、２つの入力データ
サンプル（つまり、２つのピクセルからのサンプル）を
同時に処理する。図３を詳細に説明する前に注意してお
きたい点は、図３のプロセスではどのピクセルでも同時
に処理できること、したがって、２つのピクセルをお互
いに近づけておくなどの必要はない点である。実際、好
ましい実施例では、ピクセルをお互いに独立させ、ＦＩ
Ｒフィルタリングアルゴリズムが行われる領域がオーバ
ーラップしないようにしている。

【００３５】ステップ３００では、２つの入力データサ
ンプルを読み取り、データワードにパックする。好まし
い実施例では、入力データサンプルは８ビットのサンプ
ルで、データワード長は３２ビットであるため、２つの
８ビットサンプルは３２ビットデータワードに収まる。
しかし、これは単なる例であって、同じプロセスは別の
長さのデータサンプルと別の長さのデータワードにも適
用でき、例えば、１６ビットデータサンプルを６４ビッ
トデータワードにパックすることもできる。

【００３６】ステップ３１０では、２つの各入力データ
サンプルを所定のしきい値と比較して対応インデックス
値を判別し、これら２つのインデックス値をデータワー
ドにパックする。好ましい実施例では、ＭＰＥＧ−４標
準に精通している人であれば分かるように、しきい値は
８ｘ８ピクセルの正方形ごとに設定され、その６４ピク
セルのブロックで最も明るいピクセルと最も暗いピクセ
ルの中間の値が選ばれる。対象となっている特定データ
サンプルの値がしきい値以上の場合、インデックス値は
１に設定され、そうでない場合は、インデックス値は０
に設定される。

【００３７】好ましい実施例において、ステップ３１０
のプロセスを適用した後のデータワードの模式図を図４
Ａに示す。したがって、最初の入力データサンプルＳ０
はビット位置０から７に記憶され、対応インデックス値
ｉ０はビット位置１２に記憶される。同様に、第２の入
力データサンプル４２０はビット位置１６から２３に記
憶され、対応インデックス値４３０はビット位置２８に
記憶される。間隔ビットは、ビット位置８から１１、１
３から１５、２４から２７、及び２９から３１にあり、
好ましい実施例では論理０値に設定される。

【００３８】後で詳しく説明するように、データワード
にパックされているデータ項目間に間隔ビットを用意す
る理由は、ＦＩＲ処理ステージによりデータ項目のサイ
ズが拡張するからであり、また、データワード内の「衝
突」の程度を最小限にとどめたいためである（このよう
なビットを「解決」するために、通常、修正コーディン
グが必要）。好ましい実施例では、データワード内の関
連データ項目のパッキングは、通常、以下の命令で行わ
れる。ＯＲＲ Ｒ_SIMDword，Ｒ_SIMDword，Ｒ
_ValueToPack，ＬＳＬ ＃ＤｅｓｉｒｅｄＢｉｔＰｏｓ
ｉｔｉｏｎ

【００３９】したがって、この命令への入力は、Ｒ
_SIMDwordと言われるデータワードを含んだレジスタとＲ
_ValueToPackと言われるパックされるデータ項目を含ん
だレジスタである。レジスタＲ_ValueToPackのデータ項
目は所望のビット位置だけ左にシフトされ、データワー
ドが含まれたレジスタの内容に加算され、その結果は当
該レジスタ（つまり、レジスタＲ_SIMDword）に入れられ
る。

【００４０】図３の説明を続けると、図４Ａに示すよう
にデータワードにデータ項目をパックした後、ステップ
３２０でＦＩＲフィルタをデータワードに適用する。図
５Ａ及び５Ｂは、好ましい実施例で使用されるＦＩＲフ
ィルタの形式を詳細に示したものである。図５Ａに示す
ように、ＦＩＲフィルタをピクセルＥのデータサンプル
に適用する場合、ピクセルＥを中心にした９つのピクセ
ルのデータサンプルを考慮する必要がある。特に、必要
なフィルタされたデータサンプルは、図５Ａのボックス
５１０に示す方程式で与えられる。

【００４１】しかし、本発明の好ましい実施例では、す
べての係数から因数１／１６を取り除き、係数を整数の
係数にする。図３のプロセスでは「１６で除算する」プ
ロセスは後で実行するように延期されるため、ＦＩＲフ
ィルタプロセスの一部ではない。これを図５Ｂで示す
と、分数の係数５２０を整数の係数５３０で置き換え、
後で「１６で除算」を実行するようにする。このステッ
プを実行する理由は、図４Ａに示すデータワード内にパ
ックされたデータ項目４００、４１０、４２０、及び４
３０における間隔空け要件を簡単にするためである。整
数の係数を使用すれば、ＦＩＲフィルタを適用すること
で各データ項目のサイズが拡張されることが明らかにな
り、好ましい実施例で、各データ項目の最大利得が１６
であることが明らかになる。

【００４２】したがって、図３のステップ３２０におい
てＦＩＲフィルタを適用した後、データワードの内容は
図４Ｂに示すようになる。したがって、フィルタされた
データサンプルＳ’０とＳ’１（４４０と４６０）は１
２ビットになり、データワードのビット位置０から１１
と１６から２７に記憶される。さらに、対応する修正済
みインデックス値ｉ’０とｉ’１（４５０と４７０）
は、長さが５ビットに拡張される。ｉ’０はビット位置
１２から１６で、ｉ’１の最下位４ビットはビット位置
２８から３１になる。図４Ｂから明らかなように、修正
済みインデックス値ｉ’１の最上位ビットは失われる
が、後続の説明で明らかになるように、このビットはい
ずれにしても不要である。さらに、図４Ｂから明らかな
ように、修正済みインデックス値ｉ’０とフィルタ済み
データサンプルｓ’１間でビット位置１６において衝突
が発生する可能性がある。実際に衝突が発生するのは修
正済みインデックス値ｉ’０が最大値、つまり１６、に
なった時で、この場合、ビット位置１６では論理１の値
になり、これによりｓ’１の値が変わる。しかし、後で
説明するように、この問題は修正コードを使用し簡単に
処理できる。

【００４３】また、元の入力データサンプルは最大値と
して２５５になることがあるが、値２５５ｘ１６＋１で
も１２ビットの数に収まるため、ｉ’０の上位ビットが
論理１の値の場合でも、フィルタ済みデータサンプル
ｓ’１の値は割り当てられた１２ビットをオーバーフロ
ーすることはない。

【００４４】ＦＩＲフィルタの説明を先に進める前に、
ＦＩＲフィルタ自身を分解できる点つまり、一連の「カ
スケード」ですべて実行される幾つかのフィルタに変換
できる点に注意する。適当なカスケードフィルタの３つ
の例を図６Ａ、６Ｂ、及び６Ｃに示す。このような複数
のカスケードフィルタを適用しても元のＦＩＲフィルタ
５３０を適用する場合と結果は同じであるが、通常、結
果は高速で生成される。好ましい実施例では、図６Ｃの
３つのカスケードフィルタ６６０、６７０、及び６８０
を使用する。

【００４５】ここで図３に戻って説明すると、ステップ
３２０でＦＩＲフィルタを適用した後、プロセスはステ
ップ３３０へ進み、インデックスの合計ｉ’０が最小値
か最大値かを判別する。インデックス値はＦＩＲフィル
タを通しているため、合計は単純合計ではなく、重み付
き合計となる。したがって、ｉ’はｉ’＝ｉ（ｘ−１，
ｙ−１）＋２＊ｉ（ｘ，ｙ−１）＋ｉ（ｘ＋１，ｙ−
１）＋２＊ｉ（ｘ−１，ｙ）＋４＊ｉ（ｘ，ｙ）＋２＊
ｉ（ｘ＋１，ｙ）＋ｉ（ｘ−１，ｙ＋１）＋２＊ｉ
（ｘ，ｙ＋１）＋ｉ（ｘ＋１，ｙ＋１）として計算さ
れ、上書きする条件はｉ’が０または１６に等しいとい
う条件になる。これは、ｉ’の最下位４ビットが０に等
しいことと同じである。この範囲に含まれる他のすべて
の値（つまり１から１５）は、最下位の４ビットすべて
が０になることはない。

【００４６】したがって、ステップ３３０で要求される
テストは、図７に示すマスクを使用することで実行でき
る。具体的には、５ビットの修正インデックス値７００
を論理ＡＮＤ操作により値が０１１１１のマスクと組み
合せることで最上位ビットが０の値７２０を生成し、下
位の４ビットは図７で値“ｂｃｄｅ”として示されてい
るように修正インデックス値の下位４ビットと同じにな
る。“ｂｃｄｅ”が０に等しい場合、インデックスの合
計ｉ’０は最小値か最大値であるためプロセスはステッ
プ３４０へブランチし、ｓ’１の値は必要に応じ修正さ
れる。ステップ３４０を実行するために好ましい実施例
で使用する修正コードは次の通りである。 ＴＳＴ Ｒ_anyFIRinput，＃１＜＜１２ ＳＵＢＮＥ Ｒ_FIRoutput，Ｒ_FIRoutput，＃１＜＜１
６

【００４７】修正インデックス値ｉ’０が最大値になる
場合、ＦＩＲフィルタが実行する重み付き合計の影響を
受けるすべての関連インデックス値の論理値は１でなけ
ればならない。したがって、要求されることは、計算に
使用し特定のレジスタに記憶している元のデータワード
のいずれかを保存することである。これは、データワー
ドに記憶したインデックス値のビット位置１２の値を判
別できるようにするためである。したがって、ＴＳＴ命
令はＦＩＲ入力データワードが含まれたレジスタからビ
ット位置１２の値を取り出し、その値が０か１かを判別
する。０の場合はＥＱフラグをセットし、そうでない場
合はセットしない。

【００４８】次にＳＵＢＮＥ命令を実行する。ビット位
置１２が０の場合、処置は不要である。これは、インデ
ックスの合計ｉ’０は最大値ではなく最小値（つまり、
最上位ビットが０）であって、ｓ’１の値により影響を
受けないからである。この場合、ＥＱフラグがセットさ
れているため、ＳＵＢＮＥ命令は減算を実行しない。し
かし、ビット位置１２の値が論理１の値の場合、ＳＵＢ
ＮＥ命令は減算を実行する。この減算では、ＦＩＲ出力
データワード（図４Ｂに示すデータワード）が含まれる
レジスタのビット位置１６から値１を減算する。

【００４９】上記の修正プロセスを実行したら、プロセ
スはステップ３５０へ進み、フィルタ済みデータサンプ
ルＳ’０を１６で除算した値を出力し、元の入力データ
サンプルを上書きする。

【００５０】次にプロセスはステップ３６０へ進み、イ
ンデックスの合計ｉ’１が最小値か最大値かを判別す
る。図４Ｂにより以前に説明したように、ｉ’１の最上
位ビットは失われているが、図７から明らかなように、
ステップ３６０で要求されているテストを実行するため
にはこのビットは不要である。したがって、インデック
スの合計ｉ’１が最小値または最大値の場合、ビット位
置２８から３１に含まれるｉ’１の最下位４ビットはす
べて０である。ステップ３６０で実行するテストでイン
デックスの合計が最小値または最大値であることが分か
ったら、プロセスはステップ３７０へ進み、フィルタ済
みデータサンプルＳ’１を１６で除算した値を出力し、
元の入力データ値を上書きする。そうでない場合は、プ
ロセスはステップ３６０から３８０へ直接進みし、プロ
セスを終了する。

【００５１】ステップ３５０及び３７０でＳ’０を１６
で除算した値またはＳ’１を１６で除算した値のいずれ
かを出力するプロセスを、それぞれ、図８Ａ及び８Ｂに
示す。１２ビットの数字を１６で除算することはその数
の最上位８ビットを抽出することと等しいため、ステッ
プ３５０及び３７０で要求される１６による除算の値
は、該当するマスクを使用することで直接得られる。

【００５２】したがって、図８Ａに示すように、データ
ワード８００からＳ’０を１６で除算した値を抽出する
場合、まず、データワードをマスク８１０とＡＮＤ操作
し、これにより、ビット位置４から１１にＳ’０／１６
の値が含まれた修正済みデータワード８２０を得る。こ
のデータ値は、右シフト関数を実行してデータを右に４
ビットシフトするだけで抽出することができ、これによ
り、Ｓ’０／１６の値がデータワード８３０で得られ
る。

【００５３】同じ機能をステップ３７０で実行し、デー
タ値Ｓ’１／１６を抽出することができる。この場合、
元のデータワード８４０をマスク８５０とＡＮＤ操作し
てデータワード８６０を作成すると、値Ｓ’１／１６は
ビット位置２０から２７で与えられる。次に２０ビット
右シフトを実行するとデータワード８７０が生成され、
その中にＳ’１／１６が含まれている。

【００５４】好ましい実施例では、切捨てによる偏向エ
ラーを回避するために、フィルタ済みの各データサンプ
ルＳ’０とＳ’１に値８を加算してから図８Ａと８Ｂに
示す実行プロセスを実行することが望ましい。当業者で
あれば分かるように、この操作は「最も近い数への丸
め」関数を組み込むためにこの操作を行う。８／１６は
半分であるため、これは実際には１／２を加えた後に切
り捨てるプロセスである。

【００５５】図９は、本発明の好ましい実施例を使用し
たデータ処理装置９６０を模式的に示したブロック図で
ある。中央処理装置９００は、１つまたは複数のバス９
５０を介してキャッシュ９２０、ＲＡＭ ９３０、及び
ＲＯＭ ９４０へ接続されている。ＣＰＵ ９００内に
は、複数の作業レジスタ９１０が備わっていて、ＣＰＵ
が操作しているデータを一時的に記憶する。本発明の好
ましい実施例で使用するデリンギングコードは、好まし
くはＲＯＭ ９４０に記憶し、ＣＰＵ ９００により取
り出して実行する。好ましい実施例では、ＦＩＲフィル
タの適用はＣＰＵ ９００内の加算回路を使用して行わ
れる。入力データサンプルと出力データサンプルは両方
とも好ましくはＲＡＭ ９３０に記憶し、インデックス
値はＣＰＵ ９００により計算し、ＣＰＵレジスタ９１
０またはキャッシュ９２０内のパックされたレジスタに
一時的に記憶する。

【００５６】図９は各構成要素間の接続を模式的に示す
ためのものであって、通常は、ＣＰＵ ９００、キャッ
シュ９２０、ＲＡＭ ９３０、及びＲＯＭ ９４０は１
本のバスで接続されずに、複数バスの複雑な相互接続を
介して接続される。

【００５７】上記の説明から本発明の好ましい実施例に
よれば、ＭＰＥＧ−４標準に準拠した効果的なデリンギ
ング適応フィルタ操作が実行できる。ＭＰＥＧ−４は普
及したオープンな標準であり、かつ、デリンギングは復
号操作の処理要求の大部分を占めるため（通常は全体の
１／３から１／２）、本発明の技法を使用することで、
復号操作の効率の大幅な向上が実現できることは明らか
である。しかし、上記で説明した概念はＭＰＥＧ−４ま
たはイメージ処理アプリケーションに限定されないこと
は明らかで、データ処理アプリケーションにおける適応
フィルタ操作の効率を向上させる様々な状況で使用でき
る。

【００５８】特定の実施例を説明してきたが、本発明は
これらに限定されず、本発明の範囲で様々な変更及び追
加が可能である。例えば、以下に述べる従属項の機能
を、本発明の範囲を逸脱することなく、独立項の機能と
組み合せることができる。

【図面の簡単な説明】

本発明を、添付図面に示す好ましい実施例を参照し、例
を使用してさらに詳細に説明する。

【図１】適応フィルタ操作を適用する従来技術の技法を
説明するフロー図である。

【図２】適応フィルタ操作の適用に使用する本発明の実
施例を模式的に示すフロー図である。

【図３】本発明の好ましい実施例により適用される適応
フィルタ操作をさらに詳細に示すフロー図である。

【図４】Ａは、本発明の好ましい実施例により、フィル
タリング計算を適用する前に入力データサンプルと対応
インデックス値とを３２ビットワードにパックする様子
を模式的に示す図である。Ｂは、フィルタリング計算を
適用した後のデータワードの内容を模式的に示す図であ
る。

【図５】本発明の好ましい実施例で使用されるＦＩＲフ
ィルタを模式的に示す図である。

【図６】図５Ｂに示すフィルタを分解する例、つまり、
「カスケード」で実行される複数の簡単なフィルタに変
換する例を示す図である。

【図７】本発明の好ましい実施例により、修正済みイン
デックス値の値を解釈して最大値または最小値であるか
どうかを判別する図である。

【図８】本発明の好ましい実施例により、フィルタ済み
データサンプルをデータワードから抽出して出力データ
サンプルとして出力する様子を示す図である。

【図９】本発明の技法を使用できるデータ処理装置を模
式的に示すブロック図である。

【符号の説明】

９００ ＣＰＵ ９１０ レジスタ ９２０ キャッシュ ９３０ ＲＡＭ ９４０ ＲＯＭ

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き Ｆターム(参考） 5B056 BB28 HH01 HH03 5C021 PA31 PA53 PA56 PA58 PA66 RB07 XB11 YA01 5C059 KK01 MA00 TA68 TB10 TC02 TD02 TD12 UA02 UA11 5J023 DD05

Claims (17)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 入力データサンプルに適応フィルタ操作
   を実行して出力データサンプルを生成する方法で、論理
   データ項目に論理計算を実行し入力データサンプルにフ
   ィルタリング計算を適用するかどうかを判別する方法で
   あって、（ａ）フィルタリング計算を含む等価な論理計
   算へ論理計算を変換するステップと、（ｂ）入力データ
   サンプルと論理データ項目をデータワードに記憶するス
   テップと、（ｃ）データ処理装置を使用してフィルタリ
   ング計算をデータワードに適用し、フィルタ済みデータ
   サンプルと修正済み論理データ項目とをデータワードに
   記憶させるステップと、（ｄ）修正済み論理データ項目
   と所定の基準とを比較するステップと、（ｅ）前記ステ
   ップ（ｄ）の比較に従い、入力データサンプルまたはフ
   ィルタ済みデータサンプルから取り出したデータサンプ
   ルのいずれかを出力データサンプルとして出力するステ
   ップと、を含むことを特徴とする方法。
2. 【請求項２】 請求項１に記載の方法であって、前記ス
   テップ（ｂ）で、複数の入力データサンプルと対応論理
   データ項目とをデータワードに記憶し、これにより、前
   記ステップ（ｃ）で、複数の入力データサンプルにフィ
   ルタリング計算を同時に適用することを特徴とする方
   法。
3. 【請求項３】 請求項２に記載の方法であって、前記ス
   テップ（ｄ）と（ｅ）とを各データサンプルについて独
   立して実行することを特徴とする方法。
4. 【請求項４】 請求項１に記載の方法であって、前記ス
   テップ（ｄ）で使用する所定の基準は、修正済み論理デ
   ータ項目がとることができる最大値及び最小値であっ
   て、フィルタ済みデータサンプルから取り出すデータサ
   ンプルは、対応する論理データ項目が最大値または最小
   値の場合に前記ステップ（ｅ）で出力されることを特徴
   とする方法。
5. 【請求項５】 請求項１に記載の方法であって、前記ス
   テップ（ｂ）で、入力データサンプルと対応論理データ
   項目とは所定のビット数だけデータワード内で離してお
   き、フィルタリング計算適用時に相互間で調整しなくて
   も値を増加できるようにすることを特徴とする方法。
6. 【請求項６】 請求項１に記載の方法であって、フィル
   タリング計算では所定の有限長インパルス応答（ＦＩ
   Ｒ）フィルタをデータワードに適用して、それぞれが所
   定の整数係数で乗算された入力データサンプルと隣接デ
   ータサンプルの累算に等しいフィルタ済みデータサンプ
   ルを各入力データサンプルについて生成することを特徴
   とする方法。
7. 【請求項７】 請求項６に記載の方法であって、前記ス
   テップ（ｄ）で、フィルタ済みデータサンプルを使用し
   て出力データサンプルを作成することを決定したら、フ
   ィルタ済みデータサンプルを所定の因数で除算してフィ
   ルタリング計算における整数係数の使用を訂正すること
   で、フィルタ済みデータサンプルから導き出されたデー
   タサンプルを生成するステップを、前記ステップ（ｅ）
   に組み込むことを特徴とする方法。
8. 【請求項８】 請求項６に記載の方法であって、データ
   ワードに次々に適用する複数のカスケードフィルタでＦ
   ＩＲフィルタを構成することを特徴とする方法。
9. 【請求項９】 請求項１に記載の方法であって、適応フ
   ィルタ操作をイメージ処理アプリケーションの一部とし
   て適用する方法で、各入力データサンプルはイメージピ
   クセルのデータを表していることを特徴とする方法。
10. 【請求項１０】 請求項９に記載の方法であって、適応
    フィルタ操作を使用して伸長イメージのデリンギングを
    実行し、圧縮の影響を抑制することを特徴とする方法。
11. 【請求項１１】 請求項１０に記載の方法であって、適
    応フィルタ操作を使用してＭＰＥＧ−４伸長イメージの
    デリンギングを実行し、各入力データサンプルの論理デ
    ータ項目は入力データサンプルと所定のしきい値とを比
    較することで生成したインデックス値であり、該インデ
    ックス値は該比較の結果により第１または第２の論理値
    に設定することを特徴とする方法。
12. 【請求項１２】 請求項１１に記載の方法であって、デ
    ータワードは３２ビットで、各入力データサンプルは８
    ビットで、各インデックス値は１ビットで、前記ステッ
    プ（ｂ）は第１及び第２の入力データサンプル及び対応
    インデックス値を３２ビットデータワードに格納するス
    テップを含み、各入力データサンプルは対応インデック
    ス値とデータワード内で４つの間隔ビットにより分離
    し、第１の入力データサンプルのインデックス値はデー
    タワードに記憶されている第２の入力データサンプルと
    ３つの間隔ビットにより分離することを特徴とする方
    法。
13. 【請求項１３】 請求項１２に記載の方法であって、間
    隔ビットには既知の値が割り当てられていることを特徴
    とする方法。
14. 【請求項１４】 請求項１２に記載の方法であって、フ
    ィルタリング計算では所定の有限長インパルス応答（Ｆ
    ＩＲ）フィルタをデータワードに適用することで、それ
    ぞれ所定の整数係数で乗算された入力データサンプルと
    隣接データサンプルとの累算と等しいフィルタ済みデー
    タサンプルを入力データサンプルごとに生成し、フィル
    タリング計算に使用する整数係数はフィルタ済みデータ
    サンプルと修正済み論理データ項目が対応入力データサ
    ンプルと論理データ項目の最大１６倍とする方法であっ
    て、第１の入力データサンプルから作成したフィルタ済
    みのデータサンプルの出力を前記ステップ（ｄ）におい
    て決めた場合は、第１の入力データサンプルに対応する
    修正済み論理データ項目が最大値の場合に第２の入力デ
    ータサンプルから作成したフィルタ済みデータサンプル
    を訂正するための操作を適用するステップをさらに含む
    ことを特徴とする方法。
15. 【請求項１５】 入力データサンプルに適応フィルタ操
    作を実行して出力データサンプルを生成するデータ処理
    装置であって、論理データ項目に論理計算を実行して入
    力データサンプルにフィルタリング計算を適用するかど
    うかを決定し、該論理計算はフィルタリング計算を含む
    等価の論理計算に変換される装置であって、 入力データサンプルと論理データ項目とを含むデータワ
    ードを記憶する記憶装置と、 （ｉ）入力データサンプルと論理データ項目とを含むデ
    ータワードを作成し、 （ｉｉ）フィルタリング計算をデータワードに適用し
    て、フィルタ済みデータサンプルと修正済み論理データ
    項目とをデータワードに記憶させ、 （ｉｉｉ）修正済み論理データ項目と所定の基準とを比
    較し、 （ｉｖ）前記ステップ（ｉｉｉ）の比較結果に従い、入
    力データサンプルまたはフィルタ済みデータサンプルか
    ら取り出したデータサンプルのいずれかを出力データサ
    ンプルとして出力する一連のデータ処理操作を適用する
    データ処理装置と、を備えることを特徴とする装置。
16. 【請求項１６】 請求項１に記載の方法を実行するよう
    にデータ処理装置を作動できるコンピュータプログラ
    ム。
17. 【請求項１７】 請求項１６に記載のコンピュータプロ
    グラムを含むキャリア媒体。