JP2002536764A - 分類適応複合処理装置 - Google Patents
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Abstract
Description
詳しくは、本発明は、入力された処理選択信号に基づき、入力された画像、音声
、又はその他の関連付けられたデータに対して異なる分類適応処理を実行する装
置、方法及びコンピュータにより読取可能な記録媒体に関する。
て、所望の出力データを得るために、入力データに対して異なる処理を実行する
必要があることが多い。入力データに対して実行される異なる処理には、誤りの
ある入力データの修正(以下、エラー修正(error recovery)とも呼ぶ。)、入
力データの雑音レベルの低減(以下、雑音低減とも呼ぶ。)、及び入力データの
サブサンプルの補間(以下、サブサンプル補間とも呼ぶ。)等が含まれる。
別に実行されている。したがって、入力データに対し2つ以上の異なる処理を施
す必要がある場合、所望の処理を実行するためには、2つ以上の装置又は回路が
必要であった。例えば、入力データに対し、エラー修正及び雑音低減を実行する
必要がある場合、まず、エラー修正回路により、個別に入力データを処理して、
エラー修正されたデータを生成する必要がある。次に、エラー修正されたデータ
は、雑音低減回路により処理され、これにより雑音が低減された出力データが生
成される。
かの問題点がある。まず、従来の連続的に処理を行う構造は、実現が複雑であり
、通常、ハードウェアの構成は著しく冗長となる。次に、連続的に処理を行う構
造では、処理の効率が悪い。例えば、入力データの一部にしかエラーが含まれて
いない場合でも、エラー修正回路では、入力データのストリーム全体を処理する
必要がある。このように、入力データの状態を考慮しない無分別な(indiscrimi
nate)処理の結果、処理時間及び処理資源が大幅に浪費される。さらに、このよ
うなシリアルパイプラインの構成(serial, pipelined configuration)により
入力データ全体に対して異なる処理を施すため、入力データの異なる部分にどの
ような処理を施すかを制御する制御メカニズムが存在しない。例えば、ユーザは
、データの一部に対して雑音低減処理を施し、他の部分に対してエラー修正処理
を施すといった選択を行うことができない。
例えば、処理要求の変更に対応するためには、装置を大きく変更し、再構成する
必要がある。さらに、新たな又は追加的な処理に対応するために、連続的な構造
を拡張することは困難である。
する方法、装置及びコンピュータにより読取可能な記録媒体を提供する。一具体
例においては、入力データが供給される。各分類適応処理用の複合クラスIDは
、入力データストリーム及び制御信号に基づいて生成される。各分類適応処理用
のフィルタタップデータは、入力データストリームと、複合クラスIDと、制御
信号とに基づいて選択される。各分類適応処理用の係数データは、複合クラスI
D及び制御信号に基づいて読み出される。分類適応処理されたデータは、フィル
タタップデータ及び係数データに基づいて生成される。出力データは、制御デー
タに基づいて生成された、異なる分類適応処理が施されたデータを含む。
ついて記述する。しかしながら、これらの特定の詳細に限定されることなく本発
明を実施できることは、当業者にとって明らかである。
ltiple processing system)に適用される。本発明に基づく分類適応複合処理装
置は、制御信号に基づき、例えばエラー修正及びサンプル補間等の異なる処理を
実行し、入力データを記述するために定義された様々なクラスのクラス識別子に
基づいて出力データを生成する。しかしながら、本発明は、これらの処理に限定
されるものではなく、例えば音声データ及び画像データを含む関連付けられたデ
ータを操作するための他の処理に適用することができる。
す。この具体例において、分類適応複合処理装置は、例えばエラー修正及びサン
プル補間などの異なる分類適応処理を並列的な構造により選択的に実行する。分
類適応処理の基礎的な概念は、入力データの所定の特性を記述するために定義さ
れた様々なクラスのクラス識別子に基づき、対応する入力データから出力データ
を生成するものである。
御フラグ103が入力される。入力データ101は、画像、音声、その他の関連
付けられたデータのいずれであってもよい。例えば、入力データ101は、画素
として知られる離散データ点により表現されるデジタル画像データであってもよ
い。各データ点は、例えば、8ビットの2進数を用いて、個別に表現することが
できる。データ点は、例えば、生のデータをブロックとして知られるデータ点の
互いに素な集合に分割する等、他の表現法により表現してもよい。入力データ1
01は、エンコードされていてもよく、エンコードされていなくてもよい。
制御信号を生成し、クラス生成器113、フィルタタップ選択器121及び係数
メモリ125は、この制御信号に基づいてそれぞれ対応する機能を実行する。一
具体例において、制御フラグ103は、サブサンプルフラグ105と、エラーフ
ラグ107を含んでいる。サブサンプルフラグ105は、入力データ101内に
おいて、補間すべきサンプルを含む位置を指定するために使用される。例えば、
サブサンプルフラグ105は、現在処理されている特定のデータ点が補間処理す
べきデータ点であるか否かを示すために使用することができる。エラーフラグ1
07は、入力データ101内において、誤りのあるサンプルを含む位置を指定す
るために使用される。例えば、エラーフラグ107は、現在処理されている特定
のデータ点がエラーを含んでいるか否かを示すために使用することもできる。
い。一具体例においては、入力データ101及びエラーフラグ107は、前処理
回路111に供給され、これにより前処理されたデータが生成される。入力デー
タ101は、前処理され、エラーを含むことを示すフラグが付された入力データ
101の推定データが生成される。このように前処理されたデータは、後に説明
する後続する処理において有効に利用される。一具体例において、前処理された
データは、対応するエラーフラグ107の組を有する入力データに関して提供さ
れた値(以下、ターゲットデータという。)である。前処理により得られたター
ゲットデータの値は、関連するタップの値から生成される。関連するタップは、
周辺データ(peripheral data)の1つ又は周辺データの組合せであってもよい
。一具体例において、ターゲットデータに対してエラーフラグ107が設定され
、このターゲットデータに水平方向に隣接する周辺データにはエラーフラグ10
7が設定されていない場合、ターゲットデータは、この周辺データに置換される
。また、ターゲットデータに水平方向に隣接する周辺データもエラーを含んでい
る場合、ターゲットデータに垂直方向に隣接する周辺データが使用される。さら
に、水平方向及び水平方向の周辺データのいずれもエラーを含んでいる場合、前
フレームのデータが使用される。
レーム201におけるターゲット画素X1が前処理され、ターゲット画素X1に
関するエラーを示すエラーフラグが設定されている。この具体例においては画素
X1の前処理に使用される周辺データは、現フレーム201の画素X0,X2,
X3,X4と、前フレーム203の画素X5である。コード205に示すように
、X1’は、ターゲットデータX1に対して提案された値(proposed value)で
ある。周辺データにXiがエラーを含む場合は、周辺データXiに対応するエラ
ーフラグE(Xi)は1に設定され、周辺データXiにエラーが検出されない場
合は、周辺データXiに対応するエラーフラグE(Xi)は0に設定される。
応するエラーフラグがエラーを示していない場合、X1’はX0とX2の平均値
に設定される。一方、この他の場合、ステップ235において、X0に対応する
エラーフラグが設定されており、X2に対応するエラーフラグが設定されていな
い場合、X1’はX2と同じ値に設定される。ステップ239において、X2に
対応するエラーフラグが設定されており、X0に対応するエラーフラグが設定さ
れていない場合、ステップ241においてX1’はX0と同じ値に設定される。
X0及びX2の両方にエラーフラグが設定されている場合、処理はステップ24
3に進む。ステップ243において、垂直方向に位置する周辺データX3,X4
に対してエラーフラグが設定されていない場合、X1’はX3とX4の平均値に
設定される。一方、ステップ247において、X3に対応するエラーフラグが設
定されており、X4に対応するエラーフラグが設定されていない場合、ステップ
249においてX1’はX4と同じ値に設定される。また、ステップ251にお
いて、X4に対応するエラーフラグが設定されており、X3に対応するエラーフ
ラグが設定されていない場合、ステップ253においてX1’はX3と同じ値に
設定される。一方、ターゲットデータX1の水平方向及び垂直方向に位置する周
辺データが全てエラーを含んでいる場合、ステップ255において、X1’は、
前フレームの同じ位置の画素であるX5と同じ値に設定される。
例では、動き情報(motion information)を用いて、ターゲットデータX1に対
する前処理された出力X1’を生成するために使用する周辺データを決定する。
例えば、動きが検出された場合、現フレームにおいて使用される周辺データは、
フレーム272内で特定され、前フレームにおいて使用されるデータはフレーム
274内で特定される。一方、動きが検出されなかった場合、すなわち、データ
が静止しており、変更されていない場合、現フレームにおいて使用される周辺デ
ータは、フレーム276に示すものとし、前フレームにおいて使用されるデータ
はフレーム278に示すものとする。フレーム272,274,276,278
は、使用するタップを単に例示的に示したものにすぎない。この他のタップ構造
を使用してもよい。
いて、動きを示す値は、例えば前処理回路111(FIG.1)により決定する
ことができる。これに代えて、分類適応複合処理装置は、前処理回路に動きに関
する情報を供給する制御入力端子を有していてもよい。一具体例においては、動
きは、エラーのない周辺データからの動き情報を平均化し、この平均化により得
られた動きを示す値と、動きを示す所定の閾値とを比較することにより検出して
もよい。
す。ステップ273において、周辺データを評価して、動き閾値を超えているか
否かが判定される。この判定により動きが検出されたか否かに基づいて、ステッ
プ275において、タップが選択される。すなわち、この具体例においては、上
述のように、動きが検出された場合は、フレーム272、274に示すタップが
使用され、動きが検出されなかった場合には、フレーム276、278に示すタ
ップが使用される。
287,289,291,293,295,297,298,299が選択的に
実行され、選択されたタップに基づいて出力X1’が生成される。
13とフィルタタップ選択器121に供給される。制御信号生成器109には、
制御フラグ103が供給されており、制御信号生成器109は、制御フラグ10
3の値に基づいて、制御信号を生成する。この分類適応複合処理装置は、例えば
エラー修正及びサブサンプル補間等の異なる分類適応処理を選択的に実行する。
クラス生成器113は、前処理されたデータ及び制御信号に基づいて、各分類適
応処理に対して複合クラスIDを生成し、フィルタタップ選択器は、前処理され
たデータと、複合クラスIDと、制御信号とに基づいて、フィルタタップデータ
を選択する。係数メモリ125は、複合クラスIDと、制御信号とに基づいて、
ターゲットデータに対応する各処理用のフィルタIDを出力する。フィルタ13
3は、フィルタタップ及びフィルタ係数に基づいて、フィルタリング処理を実行
し、各この分類適応複合処理装置の出力データ141を生成する。FIG.1に
示す分類適応複合処理装置を構成する各回路については、後にさらに詳細に説明
する。
ラグ103を受け取り、制御フラグ103の値に基づいて、制御信号を生成する
。この具体例においては、制御フラグ103は、サブサンプルフラグ105とエ
ラーフラグ107とを含んでいる。制御信号は、制御フラグ103の値に基づい
て生成することができる。一具体例においては、制御信号は、サブサンプルフラ
グ105の値とエラーフラグ107の値とを単純に連結して生成される。また、
制御信号は、サブサンプルフラグ105の値とエラーフラグ107の値の関数と
して算出してもよい。
この制御信号生成器109により生成された制御信号に基づいて、後述するそれ
ぞれの機能を実行する。
に基づいて、各分類適応処理に対して複合クラス(a multiple class)IDを生
成する。一具体例において、クラス生成器113は、サブ生成器(sub-generato
rs)115,117・・・119を備え、これらのサブ生成器115,117・
・・119は、ターゲットデータを記述するために定義された様々なクラスのク
ラス識別子を生成する。ターゲットデータは、その値が決定又は推定される特定
のデータである。一具体例においては、複合クラスIDは、ターゲットデータを
複数のクラスタイプに分類することにより決定される。また、一具体例において
、クラスは、ターゲットデータの所定の特性を記述するために使用される特定の
値の集合である。例えば、動きクラス(a motion class)、空間クラス(a spat
ial class)、エラークラス(a error class)、空間的活動クラス(a spatial
activity class)等、様々な異なる種類のクラスを設けてもよい。クラスは、タ
ーゲットデータの1つ以上の特定に基づいて定義してもよい。さらに、クラスは
、ターゲットデータを含むグループの1つ以上の特性に基づいて定義してもよい
。
スを用いて、本発明を説明する。もちろん、他のクラスを用いてもよい。説明の
ため、動きクラスは、ターゲットデータの動き特性を記述するために使用される
特定の値の集合とする。一具体例において、動きクラスは、ターゲットデータを
含むブロックに関する、例えば動きなし、小さな動き、大きな動き等、異なる動
きレベルに基づいて定義される。
布パターンを記述するために使用される特定の値の集合であってもよい。一具体
例においては、ターゲットデータに隣接するデータにエラーが含まれているか否
かを示すことにより定義される。
合であってもよい。データの空間的な分類は、例えば、適応ダイナミックレンジ
コーディング(Adaptive Dynamic Range Coding:ADRC)、差分PCM(Dif
ferential PCM:DPCM)、ベクトル量子化(Vector Quantization:VQ)、
離散コサイン変換(Discrete Cosine Transform:DCT)等を含む様々な手法
により決定することができる。ここでは、説明のため、ADRCにより決定され
た空間クラスをADRCクラスと呼ぶ。
使用する特定の値の集合である。データの空間的活動は、例えば、ローカルの領
域のダイナミックレンジ、ラプラス値(Laplacian value)、標準偏差、空間的
傾斜(spatial gradient)等を含む様々な手法で決定することができる。
性に関して、特定のターゲットデータを他のデータから区別するために使用され
るクラス内の特定の値であってもよい。クラスIDは、所定の範囲内の数値、シ
ンボル、コード等により表現してもよい。一具体例においては、動きクラスID
は、ターゲットデータの動き量の特定のレベルを示すために使用される動きクラ
ス内の特定の値である。例えば、動きクラスID「0」は、動きがないことを示
し、動きクラスID「3」は大きな動きがあることを示す。同様に、エラークラ
スIDは、ターゲットデータに隣接するエラーを含むデータの特定の分布パター
ンを記述するために使用されるエラークラス内の特定の値としてもよい。例えば
、エラークラスID「0」は、ターゲットデータの左右のデータが、エラーを含
まないことを示し、エラークラスID「1」は、ターゲットデータの左に隣接す
るデータがエラーを含んでいることを示す。さらに、空間クラスIDは、グルー
プ内のターゲットデータ又はターゲットデータを含むブロックの相対的位置又は
相対的値を記述するために使用される空間クラス内の特定の値としてもよい。こ
こで、ADRCクラスIDは、空間クラスIDの特定の具体例の1つである。
エラークラス生成器117と、動きクラス生成器119とを備える。さらに、ク
ラス生成器113内にこの他のクラス生成器を設けてもよい。クラス生成器11
3内の各サブ生成器は、ターゲットデータに対し、それぞれのクラスに関するク
ラスIDを生成する。例えば、動きクラス生成器119は、動きクラスIDを生
成し、エラークラス生成器117は、エラークラスIDを生成し、ADRCクラ
ス生成器115は、ADRCクラスIDを生成する。以下、上述の異なるクラス
のクラスIDの生成の詳細について説明する。
ation)を行い、ターゲットデータを含むブロック内の動きレベルに基づいて、
ターゲットデータの動きクラスIDを生成する。FIG.3は、ターゲットデー
タに隣接する8つのタップを有する動きクラスのタップ構造の具体例を示す図で
ある。この具体例においては、8つのタップの時間的差分の累算値は、以下に示
す式1により算出され、動きクラスIDは、式2に基づいて算出される。この具
体例において、動きクラスは、所定の3つの閾値th0,th1,th2に基づ
いて、4つの異なる動きクラスID0,1,2,3のいずれかに定義される。動
きクラスIDの数及び閾値は、アプリケーションに応じて変更できる。この具体
例においては、ターゲットデータの動きクラスIDは、以下のようにして決定さ
れる。
ラスタップデータを表し、x’iは現フレームに対応する前フレームのタップデ
ータを表し、mcは動きクラスIDを表す。この具体例においては、動きの分類
に3つの閾値th0、th1、th2を使用する。例えば、th0を3とし、t
h1を8とし、th2を24とする。
信号の値に基づいて、ターゲットデータ用のエラークラスIDを生成する。FI
G.4は、ターゲットデータに隣接するエラーを含むデータの4つの異なる分布
パターンを記述する4つの異なるエラークラスIDを有するエラークラスの具体
例を示す図である。他の具体例として、様々な数のエラークラスID及び分布パ
ターンを用いてもよい。この具体例では、エラークラスID0は、ターゲットデ
ータの左右にエラーを含むデータがないことを示し(独立エラー状態:independ
ent error case)、エラークラスID1は、ターゲットデータの左にエラーを含
むデータが存在することを示し(左エラー状態:left erroneous case)、エラ
ークラスID2は、ターゲットデータの右にエラーを含むデータが存在すること
を示し(右エラー状態:right erroneous case)、エラークラスID3は、ター
ゲットデータの右及び左にエラーを含むデータが存在することを示す(連続エラ
ー状態)。
ンプルフラグ105の値を単純に連結して形成されている。したがって、「10
」又は「11」の2ビット値を有する制御信号は、処理中の特定のデータ点にエ
ラーが含まれていることを示し、一方、「01」又は「00」の値の2ビット値
を有する制御信号は、処理中の特定のデータ点にはエラーが含まれていないこと
を示す。したがって、ターゲットデータの正しいエラークラスIDは、制御信号
の値を調べることにより生成することができる。
ータ用のADRCクラスIDを生成する。FIG.5は、クラスタップが4つの
具体例を示す図である。クラスタップの数は、アプリケーションに応じて変更す
ることができる。1ビットADRCを用いる一具体例においては、式5によって
得られる16個のADRCクラスIDを使用することができる。ADRC値は、
以下に示す式3により算出されるローカルのダイナミックレンジ(DR)を用い
て、式4に基づいて算出することができる。
のデータの最大レベルを表し、MINは4つのデータの最小レベルを表し、qi はADRC符号化されたデータを表し、Qは量子化ビット数を表し、[・]は大
括弧内の値に対する丸め処理(truncation operation)を表し、cはADRCク
ラスIDに対応する。例えば、1ビットADRC方式において、cはQ=1とと
もに0〜15の値をとる。
クラスタップ構造(adaptive class tap structure)を用いてもよい。適応クラ
スタップ構造は、複合分類方式において使用されるクラスタップ構造である。適
応クラスタップ構造は、ターゲットデータの2つ以上の特性を記述するので、タ
ーゲットデータを含む領域のクラスタップ構造をより正確に表現することができ
る。FIG.1に示す具体例では、空間クラスタップは、ターゲットデータの動
きクラスID及びエラークラスIDと、前処理されたデータとに基づいて選択さ
れる。
クラスタップ構造の具体例をFIG.6a、FIG.6b、FIG.6c、FI
G.6dに示す。このように、分析される各ターゲットデータについて、動きク
ラス生成器119により生成された動きクラスIDと、エラークラスID生成器
117により生成されたエラークラスIDとに基づいて、ADRCクラスタップ
構造をターゲットデータに適応させて選択することができる。ターゲットデータ
用のADRCクラスIDは、上述した式を用いて、選択された適応クラスタップ
構造に基づいて生成することができる。
)のために、分類適応エラー修正法(classified adaptive error recovery met
hod)を用いることができる。上述のように、ADRCクラスは、空間的分類の
1種類として導入され、これは式5に基づいて決定できる。一具体例においては
、この分類法により、4タップ1ビットADRC構造を用いて、16個のクラス
IDを生成する。これら16個のクラスIDは、以下の式6に基づき、FIG.
7に示すように、8個のクラスIDに削減することができる。
されたデータを表す。
(1's complement operation)に対応し、これは、各信号波形の対照的特性に関
連している。ADRC分類は、ターゲット波形の正規化であるため、各ADRC
コードにおいて1の補数関係を有する2つの波形は、同一のクラスIDに分類す
ることができる。これにより、ADRCクラスIDの数を削減することができる
。
器により生成されたクラスIDを用いて、各分類適応処理のための複合クラスI
Dを生成することができる。複合クラスとは、ターゲットデータの少なくとも2
つの異なる特性を記述するために使用される特定の値又は値の組の集合である。
複合クラスは、少なくとも2つの異なるクラスの組合せとして定義してもよい。
例えば、複合クラスは、エラークラスと、動きクラスと、ADRCクラスとの組
合せとして定義することもできる。
ットデータを記述するために使用できる複合クラス内の特定の値又は値の組であ
る。一具体例においては、複合クラスIDは、異なるクラスIDの組により表現
される。一具体例においては、複合クラスIDは、サブ生成器により生成された
クラスIDを連結することにより形成される。例えば、複合クラスIDは、エラ
ークラスIDと、動きクラスIDと、ADRCクラスIDを単純に連結したもの
として実現できる。
エラークラスIDをJとし、動きクラスIDをKとし、ADRCクラスIDをL
といして、J×K×Lにより表現される。すなわち、仮にエラークラスIDが4
であり、動きクラスIDが4であり、ADRCクラスIDが8である場合、この
複合クラスにおける複合クラスIDは、4×4×8すなわち128となる。これ
に代えて、複合クラスIDは、クラスIDの関数として算出してもよい。
、異なるグループ又はクラスの組を生成するようにしてもよい。例えば、サブ生
成器115により、動きクラスID、エラークラスID及びADRCクラスID
を生成し、サブ生成器117により、動きクラスID及びADRCクラスIDを
生成し、サブ生成器119により動きクラスID及びエラークラスIDを生成す
るようにしてもよい。動きクラスID、エラークラスID及びADRCクラスI
Dの生成は上述と同じ方法により行うことができる。そして、所定の選択法を用
いて、制御信号に基づいて複数のサブ生成器の出力信号のうちの1つを選択し、
クラス生成器113からの複合クラスIDとして出力してもよい。例えば、制御
信号が2ビット形式で「10」又は「11」である場合、{エラークラスID、
動きクラスID及びADRCクラスID}の組であるサブ生成器115の出力信
号が選択され、制御信号が2ビットの形式で「01」である場合、{動きクラス
ID及びADRCクラスID}の組であるサブ生成器117の出力信号が選択さ
れ、制御信号が2ビット形式で「00」である場合、{動きクラスID及びエラ
ークラスID}の組であるサブ生成器119の出力信号が選択される。制御信号
に基づいて、複数のサブ生成器の出力信号のうちの1つが一旦選択されると、複
合クラスIDは、選択された様々なクラスIDの単純な連結として、あるいは選
択されたクラスIDの関数として生成することもできる。
連結を複合クラスIDとして使用する。例えば、制御信号及び複合クラスIDを
用いて、ターゲットデータの値を決定又は推定するための適切なフィルタタップ
データ及び適切なフィルタ係数のアドレスの位置を示すメモリアドレスを指定す
るようにしてもよい。一具体例においては、制御信号と複合クラスIDの単純な
組合せをメモリアドレスとして用いて、必要とされる適切なデータを指定しても
よい。
信号及び複合クラスIDに基づいて、適切な適応フィルタタップ構造を選択する
。この処理は、各分類適応処理について適用してもよい。適応フィルタタップ構
造は、1つ以上の対応するクラスに基づいて定義されたタップの組であってもよ
い。例えば、適応フィルタタップ構造は、動きクラスID、エラークラスID又
はこれらの両方に基づいて定義してもよい。
ラスID及びエラークラスIDに基づいて定義される。動きクラスID及びエラ
ークラスIDの異なる組合せに対応する様々な適応フィルタタップ構造をFIG
.8a、FIG.8b、FIG.8c、FIG.8dに示す。一具体例では、係
数の分布及び視覚的結果を評価することにより、フィルタタップの拡張に関する
定義(filter tap expansion definition)を実現することができる。
」に対応する適応フィルタタップ構造は、同じ4つの係数w3を有する。したが
って、幾つかのタップ係数は、同じ係数によって置換することができる。FIG
.8dに示すように、水平方向及び垂直方向に対称性を有する4つの係数w3と
、水平方向に対称性を有する2つの係数w4とが存在する。したがって、1つの
係数w3により4つのタップを表現することができ、1つの係数w4により、2
つのタップを表現することができる。したがって、14個の係数により18個の
タップを表現することができる。このような方法をここではフィルタタップ拡張
(filter tap expansion)と呼び、これにより係数メモリ及び例えば加算器や乗
算器等のフィルタのハードウェアを削減することができる。
ータ用の適切なフィルタタップ構造は、制御信号及び複合クラスIDをメモリア
ドレスとして用いて、ランダムアクセスメモリ(random access memory:RAM
)等の記憶素子における所定の位置から読み出すことができる。しかしながら、
本発明においては、普遍性(generality)を失うことなく、他の方法によりター
ゲットデータ用のフィルタタップ構造を生成又は算出してもよい。
メモリアドレスとして使用して、適切なフィルタタップ構造を読み出す。一具体
例においては、メモリアドレスの第1の部分を構成する制御信号を用いて、ター
ゲットデータに対して実行される処理の種類を示す。例えば、2ビット形式で「
11」又は「10」の制御信号は、ターゲットデータに対してエラー修正処理が
行われることを示し、2ビット形式で「01」の制御信号は、ターゲットデータ
に対してサブサンプル補間処理が行われることを示し、2ビット形式で「00」
の制御信号は、ターゲットデータに対して雑音低減処理が行われることを示す。
メモリアドレスの他の部分を構成する複合クラスIDは、上述のようなターゲッ
トデータの様々な特性に対応させることができる。
と複合クラスIDに対応するフィルタ係数の組を出力する。フィルタは、1組の
フィルタ係数により表現することができる。フィルタ係数は、フィルタリング処
理より先に準備処理として実行されるトレーニング処理により生成することがで
きる。一具体例においては、異なる複数のクラスIDに対応するフィルタ係数が
RAM等のメモリ素子に格納される。出力データは、以下の式7に示す線形組合
処理(linear combination operation)により生成することができる。
数を表し、yはフィルタリング処理の後の出力データを表す。
、分類適応処理より先に実行されるトレーニング処理により生成することができ
る。例えば、トレーニング処理は、次のような基準に基づいて実行することがで
きる。
れる入力フィルタタップデータ行列を表し、Wは式10により定義される係数行
列を表し、Yは式11により定義されるターゲットデータ行列を表す。
タに対する推定誤差を最小化することができる。 上述したようなトレーニング処理を用いることにより、ターゲットデータを推定
する各複合クラスIDに対応する係数の組を決定することができる。
具体例においては、分類適応処理の各種類のための様々な複合クラスID用のフ
ィルタ係数は、それぞれ係数メモリ125の独立したメモリ領域に格納される。
例えば、エラー修正処理及びサブサンプル補間処理に使用される異なる複合クラ
スID用のフィルタ係数は、それぞれ異なるメモリアドレスに格納される。すな
わち、制御信号及び複合クラスIDの単純な組合せをメモリアドレスとして用い
ることにより、特定のターゲットデータに対する特定の処理を実行するために使
用される適切なフィルタ係数を読み出すことができる。
ドレスとして使用しているが、制御信号と複合クラスIDに基づくこの他のアド
レス指定法を用いてもよい。さらに、この具体例においては、フィルタ係数をメ
モリ素子内に格納しているが、フィルタ係数を他の方法により算出又は生成する
ようにしてもよい。
に基づくフィルタリング処理を行い、出力データを生成する。一具体例において
は、出力データは、次の式12に示す線形組合処理により生成される。
タタップ構造を用いて選択したフィルタタップデータを表し、wiは係数メモリ
125から読み出されたトレーニングされた係数の組の各フィルタ係数を表し、
yはフィルタリング処理後のフィルタ133の出力データを表す。
記述するよう定義された様々なクラスのクラスIDと制御信号とに基づいて、例
えばエラー修正やサブサンプル補間等の異なる分類適応処理を選択的に実行する
。
理を並列形式(parallel structure)で選択的に実行する分類適応複合処理装置
の他の具体例を示す図である。
制御フラグ903及び外部ソースからの仕様データ(specification data)が供
給される。前処理回路911は、入力データ901を前処理して、前処理された
データを生成する。制御信号生成器909は、制御フラグ903の値に基づいて
、制御信号を生成する。外部インターフェイス951は、外部通信線から仕様デ
ータを受け取り、この仕様データをクラス生成器913と、フィルタタップ選択
器921と、係数メモリ925とに供給する。各分類適応処理に対して、クラス
生成器913は、前処理されたデータ、制御信号及び仕様データに基づいて、複
合クラスIDを生成する。フィルタタップ選択器921は、前処理されたデータ
、制御信号、複合クラスID及び仕様データに基づいてフィルタタップデータを
選択する。各分類適応処理に対して、係数メモリ925は、制御信号、複合クラ
スID及び仕様データに基づいて、係数データを出力する。フィルタ933は、
フィルタタップデータ及び係数データを使用して、フィルタリング処理を実行し
、この分類適応複合処理装置の出力信号を生成する。
あってもよい。一具体例では、入力データ901は、ブロックとして知られるデ
ータ点の互いに素な集合に分割される画素として知られる離散的なデータ点によ
り表現されるデジタル画素データであってもよい。
ス生成器913、フィルタタップ選択器921及び係数メモリ925は、この制
御信号に基づいて、それぞれの機能を実行する。この具体例において、制御フラ
グ903は、サブサンプルフラグ905と、エラーフラグ907を含んでいる。
サブサンプルフラグ905は、入力データ901内において、補間すべきサンプ
ルを含む位置を指示するために使用される。例えば、サブサンプルフラグ905
は、現在処理されている特定のデータ点が補間処理すべきデータ点であるか否か
を示すために使用することができる。エラーフラグ907は、入力データ901
内において、誤りのあるサンプルを含む位置を指示するために使用される。例え
ば、エラーフラグ907は、現在処理されている特定のデータ点がエラーを含ん
でいるか否かを示すために使用することができる。これに代えて、前処理回路9
11により、入力データ901を前処理して、前処理されたデータを生成しても
よい。前処理されたデータの生成にしては、先に詳細に説明したものと同じであ
る。
信線961は、有線方式であっても無線方式であってもよい。一具体例において
は、外部通信線961は、処理装置に接続されており、この処理装置から仕様デ
ータをダウンロードできるようにしてもよく、また、現在のバージョン情報を処
理装置にアップロードできるようにしてもよい。
トワークは、ローカルエリアネットワークであっても、ワイドエリアネットワー
クであっても、インターネットであってもよい。外部インターフェイス951は
、この分類適応複合処理装置が保守モード(maintenance mode)にあるか処理モ
ード(processing mode)にあるかに基づいて、2つの異なる動作を実行する。
一具体例において、この分類適応複合処理装置が処理モードにある場合、外部イ
ンターフェイス951は、外部通信線961から仕様データを受け取り、この仕
様データをクラス生成器913、フィルタタップ選択器921及び係数メモリ9
25に供給する。仕様データは、クラス生成器913により使用されるクラス定
義データと、フィルタタップ選択器921により使用されるフィルタタップ定義
データと、係数メモリ925により使用される係数定義データとを含んでいる。
さらに、仕様データは、例えば分類適応複合処理装置の動作特性に関するデータ
、装置性能データ、装置構成データ等、装置に関連するデータを含んでいてもよ
い。
クラス生成器913に供給し、フィルタタップ定義データをフィルタタップ選択
器921に供給し、係数定義データを係数メモリ925に供給する。さらに、こ
の具体例においては、クラス定義データは、クラス生成器913が複合クラスI
Dを生成するために使用する様々なクラスタップ構造の定義を含み、フィルタタ
ップ定義データは、フィルタタップ選択器921がフィルタタップデータを選択
するために使用する様々なフィルタタップ構造の定義を含み、係数定義データは
、係数メモリ925が係数データを出力するために使用する様々なフィルタ係数
の定義を含んでいる。
イス951は、クラス生成器913、フィルタタップ選択器921及び係数メモ
リ925からバージョン情報を抽出し、この抽出したバージョン情報を外部通信
線961を介して外部ソースに送信する。一具体例において、このバージョン情
報は、クラス生成器913、フィルタタップ選択器921及び係数メモリ925
がそれぞれの対応する機能を実行するために現在用いている処理規則及び定義の
バージョンを示すために使用される。
13とフィルタタップ選択器921に供給される。上述のように、制御信号生成
器909は、入力データ901に対応する制御フラグ903を受け取り、制御フ
ラグ903の値に基づいて、制御信号を生成する。この具体例においては、制御
フラグ903は、サブサンプルフラグ905とエラーフラグ907とを含んでい
る。この具体例においては、制御信号は、サブサンプルフラグ905の値とエラ
ーフラグ907の値とを単純に連結して生成される。これに代えて、制御信号は
、サブサンプルフラグ905の値とエラーフラグ907の値の関数として算出し
てもよい。
御信号に基づいて、各分類適応処理に対して複合クラスIDを生成する。一具体
例において、クラス生成器913は、サブ生成器915,917・・・919を
備え、これらサブ生成器915,917・・・919は、ターゲットデータを記
述するために定義された様々なクラスのクラス識別子を生成する。
エラークラス生成器917と、動きクラス生成器919とを備える。さらに、ク
ラス生成器913内にこの他のクラス生成器を設けてもよい。クラス生成器91
3内の各サブ生成器は、ターゲットデータに対し、それぞれのクラスに関するク
ラスIDを生成する。例えば、動きクラス生成器919は、動きクラスIDを生
成し、エラークラス生成器917は、エラークラスIDを生成し、ADRCクラ
ス生成器915は、ADRCクラスIDを生成する。
て、4つの異なる動きクラスID0,1,2,3のいずれかにより定義される。
エラークラスは、エラークラスID0(独立エラー状態:independent error ca
se)、エラークラスID1(左エラー状態:left erroneous case) エラークラ
スID2(右エラー状態:right erroneous case)、エラークラスID3(連続
エラー状態)の4つの異なるエラークラスIDにより定義される。ADRCクラ
スは8つの異なるADRCクラスIDにより定義される。この具体例では、異な
るクラスのクラスIDを生成するために使用される様々なクラスタップ構造は、
外部インターフェイス951を介して供給され、各サブ生成器に記憶される。例
えば、動きクラスIDの生成に使用される動きクラスタップ構造は、外部インタ
ーフェイス951を介して供給され、動きクラス生成器919に記憶され、エラ
ークラスIDの生成に使用されるエラークラスタップ構造は、外部インターフェ
イス951を介して供給され、エラークラス生成器917に記憶され、ADRC
クラスIDの生成に使用されるADRC適応クラスタップ構造は、外部インター
フェイス951を介して供給され、ADRCクラス生成器917に記憶される。
器により生成されたクラスIDを用いて、各分類適応処理のための複合クラスI
Dを生成することができる。これに代えて、上述のように、複合クラスIDは、
エラークラスID、動きクラスID、ADRCクラスID及び他のクラスのID
の関数として算出してもよい。
サブ生成器により、異なるグループ又はクラスの組を生成するようにしてもよい
。例えば、サブ生成器915により、動きクラスID、エラークラスID及びA
DRCクラスIDを生成し、サブ生成器917により、動きクラスID及びAD
RCクラスIDを生成し、サブ生成器919により動きクラスID及びエラーク
ラスIDを生成するようにしてもよい。この具体例では、上述のように、異なる
クラスのクラスIDを生成するために使用される様々なクラスタップ構造は、外
部インターフェイス951を介して供給され、各サブ生成器に記憶される。各サ
ブ生成器が異なるクラスの複数のクラスIDを生成する場合、所定の選択法を用
いて、制御信号に基づいて複数のサブ生成器の出力信号のうちの1つを選択し、
クラス生成器913からの複合クラスIDとして出力してもよい。
するための適切なフィルタタップデータ及び適切なフィルタ係数のアドレスの位
置を示すメモリアドレスを指定するようにしてもよい。例えば、制御信号と複合
クラスIDの単純な組合せをメモリアドレスとして用いて、必要とされる適切な
データを指定してもよい。
信号及び複合クラスIDに基づいて、適切な適応フィルタタップ構造を選択する
。一具体例においては、様々な適応フィルタタップ構造が外部インターフェイス
951を介して供給され、フィルタタップ選択器921内に設けられたランダム
アクセスメモリ(RAM)等のメモリ素子に格納される。
メモリアドレスとして使用して、適切なフィルタタップ構造を読み出すことがで
きる。
対応するフィルタ係数の組を出力する。続いて、各分類適応処理用の各複合クラ
スIDに関して、適切なフィルタが準備される。フィルタは、例えばトレーニン
グ処理により得られる一組のフィルタ係数により表現してもよい。一具体例では
、各分類適応処理用の各複合クラスIDに対するフィルタ係数は、外部インター
フェイス951から供給され、係数メモリ925に格納される。制御信号及び複
合クラスIDの単純な組合せをメモリアドレスとして用いることにより、適切な
フィルタ係数を読み出すことができる。
し、フィルタタップデータ及びフィルタ係数に基づくフィルタリング処理を行い
、出力データを生成する。
される仕様データを利用し、ターゲットデータを記述するよう定義された様々な
クラスのクラスIDと制御信号とに基づいて、例えばエラー修正やサブサンプル
補間等の異なる分類適応処理を選択的に実行することができる。
類適応処理を実質的に並列的に(parallel manner)選択的に実行する方法の具
体例を示すフローチャートである。ステップ1001において、入力データを受
け取る。ステップ1003において、制御情報を受け取る。ステップ1005に
おいて、制御情報に基づいて制御信号を生成し、複数の分類適応処理から1つの
分類適応処理を選択する。ステップ1007において、複合分類処理を実行し、
入力データ及び制御信号に基づいて、選択された分類適応処理用の複合クラスI
Dを生成する。ステップ1009において、入力データ、制御信号及び複合クラ
スIDに対応する選択された分類適応処理用のフィルタタップデータを選択する
。ステップ1011において、制御信号及び複合クラスIDに基づいて、選択さ
れた分類適応処理用の係数データを選択する。ステップ1013において、フィ
ルタタップデータ及び係数データに基づいて、出力データを生成する。
修正、変形及び用途が当業者にとって明らかである。
ロック図である。
ルタタップ構造を用いた分類適応エラー修正処理を説明する図である。
図である。
フローチャートである。
Claims (120)
- 【請求項1】 入力データに対し、異なる分類適応処理を選択的に実行するデ
ータ処理装置において、 入力データ(901)が供給される入力端子と、 上記入力端子に接続され、上記入力データと制御信号とに基づいて各分類適応
処理用の複合クラス識別子を生成するクラス生成器(913)と、 上記入力端子とクラス生成器(913)とに接続され、上記入力データと、制
御信号と、複合クラス識別子とに基づいて、各分類適応処理用のフィルタタップ
データを選択するフィルタタップ選択器(921)と、 上記クラス生成器に接続され、上記制御信号と複合クラス識別子とに基づいて
、各分類適応処理用の係数データを出力する係数メモリ(925)と、 上記フィルタタップ選択器(921)と、係数メモリ(925)とに接続され
、上記フィルタタップデータと係数データに基づいて、各分類適応処理の出力デ
ータを生成するフィルタ(933)とを備えるデータ処理装置。 - 【請求項2】 上記入力データは、オーディオデータ、ビデオデータ及び関連
付けられたデータのいずれかであることを特徴とする請求項1記載のデータ処理
装置。 - 【請求項3】 上記クラス生成器(913)と、フィルタタップ選択器(92
1)と、係数メモリ(925)とに接続され、制御データを受け取って制御信号
を生成する制御信号生成器(909)を備える請求項1記載のデータ処理装置。 - 【請求項4】 上記制御信号は、複数の処理選択信号を含み、上記クラス生成
器(913)、フィルタタップ選択器(921)及び係数メモリ(925)は、
該複数の処理選択信号の少なくとも1つを使用することを特徴とする請求項1記
載のデータ処理装置。 - 【請求項5】 上記制御データは複数のフラグを含み、上記制御信号生成器は
、該複数のフラグの少なくとも1つを用いて上記制御信号を生成することを特徴
とする請求項3記載のデータ処理装置。 - 【請求項6】 上記複数のフラグはエラーフラグ(907)及びサブサンプル
フラグ(905)を含むことを特徴とする請求項5記載のデータ処理装置。 - 【請求項7】 上記複合クラス識別子は、複数のクラスの種類の分類に基づい
て決定されることを特徴とする請求項1記載のデータ処理装置。 - 【請求項8】 上記クラスの種類は、空間クラス、空間的活動クラス、エラー
クラス及び動きクラスからなるグループから選択されることを特徴とする請求項
7記載のデータ処理装置。 - 【請求項9】 上記空間クラスは、適応ダイナミックレンジコーディング(A
DRC)クラス、差分パルスコード変調(DPCM)クラス、ベクトル量子化(
VQ)クラス、離散コサイン変換(DCT)からなるグループから選択されるこ
とを特徴とする請求項8記載のデータ処理装置。 - 【請求項10】 上記空間的活動クラスは、ダイナミックレンジクラス、標準
偏差クラス、ラプラス値クラス、空間的傾斜クラスからなるグループから選択さ
れることを特徴とする請求項8記載のデータ処理装置。 - 【請求項11】 上記クラス生成器(913)は、複数のサブ生成器(915
、917、919)を備えることを特徴とする請求項1記載のデータ処理装置。 - 【請求項12】 各サブ生成器(915、917、919)は、入力データ及
び制御信号に基づいて対応するクラス内のクラス識別子を生成することを特徴と
する請求項11記載のデータ処理装置。 - 【請求項13】 上記クラスの種類は、空間クラス、空間的活動クラス、エラ
ークラス及び動きクラスからなるグループから選択されることを特徴とする請求
項12記載のデータ処理装置。 - 【請求項14】 上記空間クラスは、適応ダイナミックレンジコーディング(
ADRC)クラス、差分パルスコード変調(DPCM)クラス、ベクトル量子化
(VQ)クラス、離散コサイン変換(DCT)からなるグループから選択される
ことを特徴とする請求項13記載のデータ処理装置。 - 【請求項15】 上記空間的活動クラスは、ダイナミックレンジクラス、標準
偏差クラス、ラプラス値クラス、空間的傾斜クラスからなるグループから選択さ
れることを特徴とする請求項13記載のデータ処理装置。 - 【請求項16】 上記係数メモリ(925)は、複合クラス識別子及び制御信
号に基づいて係数データを格納する複数の領域を備えることを特徴とする請求項
1記載のデータ処理装置。 - 【請求項17】 上記クラス生成器(913)は、クラス定義データを使用し
て、上記複合クラス識別子を生成することを特徴とする請求項1記載のデータ処
理装置。 - 【請求項18】 上記フィルタタップ選択器(921)は、フィルタタップ定
義データを使用して、上記フィルタタップデータを選択することを特徴とする請
求項1記載のデータ処理装置。 - 【請求項19】 上記係数メモリ(925)は、係数定義データを使用して、
上記係数データを出力することを特徴とする請求項1記載のデータ処理装置。 - 【請求項20】 外部通信線と、上記クラス生成器(961)と、上記フィル
タタップ選択器(921)と、上記係数メモリ(925)とに接続され、外部ソ
ースから仕様データを受け取り、該仕様データを上記クラス生成器と、上記フィ
ルタタップ選択器(921)と、上記係数メモリ(925)とに供給する外部イ
ンターフェイス(951)を備え、 上記外部ソースは、有線ソース、無線ソース、処理装置、ネットワーク、ロー
カルエリアネットワーク、ワイドエリアネットワーク、インターネットからなる
グループから選択されることを特徴とする請求項1記載のデータ処理装置。 - 【請求項21】 外部通信線と、上記クラス生成器(961)と、上記フィル
タタップ選択器(921)と、上記係数メモリ(925)とに接続され、該クラ
ス生成器と、該フィルタタップ選択器と、該係数メモリとから仕様データを受け
取り、該仕様データを外部ソースに送信する外部インターフェイス(951)を
備える請求項1記載のデータ処理装置。 - 【請求項22】 入力データに対し、異なる分類適応処理を選択的に実行する
データ処理方法において、 入力データストリームを受け取るステップと(100)、 上記入力データストリーム(1009)及び制御信号に基づいて、各分類適応
処理用の複合クラス識別子を生成するステップと(1007)、 上記入力データストリームと、複合クラス識別子と、制御信号とに基づいて各
分類適応処理用のフィルタタップデータを選択するステップと、 上記制御信号と複合クラス識別子に基づいて、各分類適応処理用のフィルタ係
数の組を出力するステップと(1011)、 上記フィルタタップデータ及び係数データに基づいて、各分類適応処理用のデ
ータを生成するステップと(1013)を有するデータ処理方法。 - 【請求項23】 上記入力データストリームは、オーディオデータ、ビデオデ
ータ及び関連付けられたデータのいずれかであることを特徴とする請求項22記
載のデータ処理方法。 - 【請求項24】 上記制御信号は複数の処理選択信号を有し、上記複合クラス
識別子を生成するステップは、上記複数の処理選択信号のうちの少なくとも1つ
を使用して、複合クラス識別子を生成し、上記フィルタタップデータを選択する
ステップは、上記複数の処理選択信号のうちの少なくとも1つを使用して、フィ
ルタタップデータを選択し、上記係数データを読み出すステップは、上記複数の
処理選択信号のうちの少なくとも1つを使用して、係数データを読み出すことを
特徴とする請求項22記載のデータ処理方法。 - 【請求項25】 制御データを受け取るステップと(1003)、 上記制御データに基づいて制御信号を生成するステップと(1005)を有す
る請求項22記載のデータ処理方法。 - 【請求項26】 上記制御データは複数のフラグを含み、上記制御信号を生成
するステップは、該複数のフラグの少なくとも1つを用いて上記制御信号を生成
することを特徴とする請求項25記載のデータ処理方法。 - 【請求項27】 上記複数のフラグはエラーフラグ(907)及びサブサンプ
ルフラグ(905)を含むことを特徴とする請求項26記載のデータ処理方法。 - 【請求項28】 上記複合クラス識別子を生成するステップは、複数のクラス
の種類の分類から複合クラス識別子を決定することを特徴とする請求項22記載
のデータ処理方法。 - 【請求項29】 上記対応するクラスは、空間クラス、空間的活動クラス、エ
ラークラス及び動きクラスからなるグループから選択されることを特徴とする請
求項28記載のデータ処理方法。 - 【請求項30】 上記空間クラスは、適応ダイナミックレンジコーディング(
ADRC)クラス、差分パルスコード変調(DPCM)クラス、ベクトル量子化
(VQ)クラス、離散コサイン変換(DCT)からなるグループから選択される
ことを特徴とする請求項29記載のデータ処理方法。 - 【請求項31】 上記空間クラスは、ダイナミックレンジクラス、標準偏差ク
ラス、ラプラス値クラス、空間的傾斜クラスからなるグループから選択されるこ
とを特徴とする請求項29記載のデータ処理方法。 - 【請求項32】 外部機器から仕様データを受け取るステップを有する請求項
22記載のデータ処理方法。 - 【請求項33】 外部ソースに仕様データを送信するステップを有する請求項
22記載のデータ処理方法。 - 【請求項34】 上記複合クラス識別子を生成するステップは、上記仕様デー
タを使用して複合クラス識別子を生成することを特徴とする請求項32記載のデ
ータ処理方法。 - 【請求項35】 上記フィルタタップデータを選択するステップは、上記仕様
データを使用してフィルタタップデータを選択することを特徴とする請求項32
記載のデータ処理方法。 - 【請求項36】 上記係数データを読み出すステップは、上記仕様データを使
用して係数データを読み出すことを特徴とする請求項32記載のデータ処理方法
。 - 【請求項37】 上記仕様データは、クラス定義データと、フィルタタップ定
義データと、係数定義データとを含み、上記複合クラス識別子を生成するステッ
プは、上記クラス定義データを使用して複合クラス識別子を生成し、上記フィル
タタップデータを選択するステップは、上記上記フィルタタップ定義データを使
用してフィルタタップデータを選択し、上記係数データを読み出すステップは、
上記係数定義データを使用して、係数データを読み出すことを特徴とする請求項
32記載のデータ処理方法。 - 【請求項38】 上記仕様データを受け取るステップは、処理装置から仕様デ
ータを受け取ることを特徴とする請求項32記載のデータ処理方法。 - 【請求項39】 上記仕様データを送信するステップは、処理装置に仕様デー
タを送信することを特徴とする請求項33記載のデータ処理方法。 - 【請求項40】 上記仕様データを受け取るステップは、ネットワークから仕
様データを受け取ることを特徴とする請求項32記載のデータ処理方法。 - 【請求項41】 上記仕様データを送信するステップは、ネットワークに仕様
データを送信することを特徴とする請求項32記載のデータ処理方法。 - 【請求項42】 プロセッサにより実行され、該プロセッサにより、入力デー
タに対し、異なる分類適応処理を選択的に実行するデータ処理を実行させる命令
を有するコンピュータにより読取可能な媒体であって、上記プロセッサは、上記
命令を実行することにより、 該プロセッサによって読取可能な入力データストリームを受け取るステップと
(1001)、 上記入力データストリーム及び制御信号に基づいて、各分類適応処理用の複合
クラス識別子を生成するステップと(1007)、 上記入力データストリームと、複合クラス識別子と、制御信号とに基づいて各
分類適応処理用のフィルタタップデータを選択するステップと(1009)、 上記制御信号と複合クラス識別子に基づいて、各分類適応処理用のフィルタ係
数の組を出力するステップと(1001)、 上記フィルタタップデータ及び係数データに基づいて、各分類適応処理用のデ
ータを生成するステップと(1013)を実行するコンピュータにより読取可能
な媒体。 - 【請求項43】 上記入力データストリームは、オーディオデータ、ビデオデ
ータ及び関連付けられたデータのいずれかであることを特徴とする請求項42記
載のコンピュータにより読取可能な媒体。 - 【請求項44】 上記制御信号は複数の処理選択信号を有し、上記複合クラス
識別子を生成するステップは、上記複数の処理選択信号のうちの少なくとも1つ
を使用して、複合クラス識別子を生成し、上記フィルタタップデータを選択する
ステップは、上記複数の処理選択信号のうちの少なくとも1つを使用して、フィ
ルタタップデータを選択し、上記係数データを読み出すステップは、上記複数の
処理選択信号のうちの少なくとも1つを使用して、係数データを読み出すことを
特徴とする請求項42記載のコンピュータにより読取可能な媒体。 - 【請求項45】 上記命令により、上記プロセッサは、 制御データを受け取るステップと(1003)、 上記制御データに基づいて制御信号を生成するステップと(1005)を実行
する請求項42記載のコンピュータにより読取可能な媒体。 - 【請求項46】 上記制御データは複数のフラグを含み、上記制御信号を生成
するステップは、該複数のフラグの少なくとも1つを用いて上記制御信号を生成
することを特徴とする請求項45記載のコンピュータにより読取可能な媒体。 - 【請求項47】 上記複数のフラグはエラーフラグ(907)及びサブサンプ
ルフラグ(905)を含むことを特徴とする請求項46記載のコンピュータによ
り読取可能な媒体。 - 【請求項48】 上記複合クラス識別子を生成するステップは、複数のクラス
の種類の分類から複合クラス識別子を決定することを特徴とする請求項42記載
のコンピュータにより読取可能な媒体。 - 【請求項49】 上記対応するクラスは、空間クラス、空間的活動クラス、エ
ラークラス及び動きクラスからなるグループから選択されることを特徴とする請
求項48記載のコンピュータにより読取可能な媒体。 - 【請求項50】 上記空間クラスは、適応ダイナミックレンジコーディング(
ADRC)クラス、差分パルスコード変調(DPCM)クラス、ベクトル量子化
(VQ)クラス、離散コサイン変換(DCT)からなるグループから選択される
ことを特徴とする請求項49記載のコンピュータにより読取可能な媒体。 - 【請求項51】 上記空間的活動クラスは、ダイナミックレンジクラス、標準
偏差クラス、ラプラス値クラス、空間的傾斜クラスからなるグループから選択さ
れることを特徴とする請求項49記載のコンピュータにより読取可能な媒体。 - 【請求項52】 上記プロセッサは、上記命令により仕様データを受け取るス
テップを実行する請求項42記載のコンピュータにより読取可能な媒体。 - 【請求項53】 上記複合クラス識別子を生成するステップは、上記仕様デー
タを使用して複合クラス識別子を生成することを特徴とする請求項52記載のコ
ンピュータにより読取可能な媒体。 - 【請求項54】 上記フィルタタップデータを選択するステップは、上記仕様
データを使用してフィルタタップデータを選択することを特徴とする請求項52
記載のコンピュータにより読取可能な媒体。 - 【請求項55】 上記係数データを読み出すステップは、上記仕様データを使
用して、係数データを読み出すことを特徴とする請求項52記載のコンピュータ
により読取可能な媒体。 - 【請求項56】 上記仕様データは、クラス定義データと、フィルタタップ定
義データと、係数定義データとを含み、上記複合クラス識別子を生成するステッ
プは、上記クラス定義データを使用して複合クラス識別子を生成し、上記フィル
タタップデータを選択するステップは、上記上記フィルタタップ定義データを使
用してフィルタタップデータを選択し、上記係数データを読み出すステップは、
上記係数定義データを使用して、係数データを読み出すことを特徴とする請求項
52記載のコンピュータにより読取可能な媒体。 - 【請求項57】 上記仕様データを受け取るステップは、処理装置から仕様デ
ータを受け取ることを特徴とする請求項52記載のコンピュータにより読取可能
な媒体。 - 【請求項58】 上記プロセッサは、上記命令により仕様データを送信するス
テップを実行する請求項58記載のコンピュータにより読取可能な媒体。 - 【請求項59】 上記仕様データを送信するステップは、処理装置に仕様デー
タを送信することを特徴とする請求項58記載のコンピュータにより読取可能な
媒体。 - 【請求項60】 上記仕様データを受け取るステップは、ネットワークから仕
様データを受け取ることを特徴とする請求項52記載のコンピュータにより読取
可能な媒体。 - 【請求項61】 上記仕様データを受け取るステップは、ネットワークから仕
様データを受け取ることを特徴とする請求項58記載のコンピュータにより読取
可能な媒体。 - 【請求項62】 入力データに対し、異なる分類適応処理を選択的に実行する
データ処理装置において、 上記入力データストリーム及び制御信号に基づいて、各分類適応処理用の複合
クラス識別子を生成する複合クラス識別子生成手段(913)と、 上記入力データストリームと、複合クラス識別子と、制御信号とに基づいて各
分類適応処理用のフィルタタップデータを選択するフィルタタップ選択手段(9
21)と、 上記制御信号と複合クラス識別子に基づいて、各分類適応処理用のフィルタ係
数の組を出力するフィルタ係数出力手段(925)と、 上記フィルタタップデータ及び係数データに基づいて、各分類適応処理用のデ
ータを生成するデータ生成手段(933)とを備えるデータ処理装置。 - 【請求項63】 制御データを受け取る制御データ受取手段(909)と、 上記制御データに基づいて制御信号を生成する制御信号生成手段(909)と
を備える請求項62記載のデータ処理装置。 - 【請求項64】 外部ソースから仕様データを受け取る仕様データ受取手段を
備える請求項62記載のデータ処理装置。 - 【請求項65】 外部ソースに仕様データを送信する仕様データ送信手段を備
える請求項62記載のデータ処理装置。 - 【請求項66】 入力データに対し、異なる分類適応処理を選択的に実行する
データ処理装置において、 制御データを受け取る制御データ入力端子(903)と、 上記制御データ入力端子に接続され、制御信号を生成する制御信号生成器(9
09)と、 入力データが供給される入力端子(901)と、 上記入力端子に接続され、上記入力データと制御信号とに基づいて各分類適応
処理用の複合クラス識別子を生成するクラス生成器(913)と、 上記入力端子とクラス生成器(913)とに接続され、上記入力データと、制
御信号と、複合クラス識別子とに基づいて、各分類適応処理用のフィルタタップ
データを選択するフィルタタップ選択器(921)と、 上記クラス生成器に接続され、上記制御信号と複合クラス識別子とに基づいて
、各分類適応処理用の係数データを出力する係数メモリ(925)と、 上記フィルタタップ選択器(921)と、係数メモリ(925)とに接続され
、上記フィルタタップデータと係数データに基づいて、各分類適応処理の出力デ
ータを生成するフィルタ(933)と、 処理されたデータを出力する出力端子(941)とを備えるデータ処理装置。 - 【請求項67】 上記入力データは、オーディオデータ、ビデオデータ及び関
連付けられたデータのいずれかであることを特徴とする請求項66記載のデータ
処理装置。 - 【請求項68】 上記クラス生成器(913)と、フィルタタップ選択器(9
21)と、係数メモリ(925)とに接続され、制御データを受け取って制御信
号を生成する制御信号生成器(909)を備える請求項66記載のデータ処理装
置。 - 【請求項69】 上記制御信号は、複数の処理選択信号を含み、上記クラス生
成器(913)、フィルタタップ選択器(921)及び係数メモリ(925)は
、該複数の処理選択信号の少なくとも1つを使用することを特徴とする請求項6
6記載のデータ処理装置。 - 【請求項70】 上記制御データは複数のフラグを含み、上記制御信号生成手
段は、該複数のフラグのうちの少なくとも1つを用いて上記制御信号を生成し、
上記複数のフラグはエラーフラグ(907)及びサブサンプルフラグ(905)
を有することを特徴とする請求項66記載のデータ処理装置。 - 【請求項71】 上記複合クラス識別子は、複数のクラスの種類の分類に基づ
いて決定されることを特徴とする請求項66記載のデータ処理装置。 - 【請求項72】 上記クラスの種類は、空間クラス、空間的活動クラス、エラ
ークラス及び動きクラスからなるグループから選択されることを特徴とする請求
項71記載のデータ処理装置。 - 【請求項73】 上記空間クラスは、適応ダイナミックレンジコーディング(
ADRC)クラス、差分パルスコード変調(DPCM)クラス、ベクトル量子化
(VQ)クラス、離散コサイン変換(DCT)からなるグループから選択される
ことを特徴とする請求項72記載のデータ処理装置。 - 【請求項74】 上記空間的活動クラスは、ダイナミックレンジクラス、標準
偏差クラス、ラプラス値クラス、空間的傾斜クラスからなるグループから選択さ
れることを特徴とする請求項72記載のデータ処理装置。 - 【請求項75】 上記クラス生成器は、複数のサブ生成器(915、917、
919)を備えることを特徴とする請求項66記載のデータ処理装置。 - 【請求項76】 各サブ生成器(915、917、919)は、入力データ及
び制御信号に基づいて対応するクラス内のクラス識別子を生成することを特徴と
する請求項75記載のデータ処理装置。 - 【請求項77】 上記係数メモリ(925)は、複合クラス識別子及び制御信
号に基づいて係数データを格納する複数の領域を備えることを特徴とする請求項
66記載のデータ処理装置。 - 【請求項78】 上記クラス生成器(913)は、クラス定義データを使用し
て、上記複合クラス識別子を生成することを特徴とする請求項66記載のデータ
処理装置。 - 【請求項79】 上記フィルタタップ選択器(921)は、フィルタタップ定
義データを使用して、上記フィルタタップデータを選択することを特徴とする請
求項66記載のデータ処理装置。 - 【請求項80】 上記係数メモリ(925)は、係数定義データを使用して、
上記係数データを出力することを特徴とする請求項66記載のデータ処理装置。 - 【請求項81】 外部通信線と、上記クラス生成器(961)と、上記フィル
タタップ選択器(921)と、上記係数メモリ(925)とに接続され、外部ソ
ースから仕様データを受け取り、該仕様データを上記クラス生成器(913)と
、上記フィルタタップ選択器(921)と、上記係数メモリ(925)とに供給
する外部インターフェイス(951)を備え、上記外部ソースは、有線ソース、
無線ソース、処理装置、ネットワーク、ローカルエリアネットワーク、ワイドエ
リアネットワーク、インターネットからなるグループから選択されることを特徴
とする請求項66記載のデータ処理装置。 - 【請求項82】 外部通信線と、上記クラス生成器(961)と、上記フィル
タタップ選択器(921)と、上記係数メモリ(925)とに接続され、該クラ
ス生成器(913)と、該フィルタタップ選択器(921)と、該係数メモリ(
925)とから仕様データを受け取り、該仕様データを外部ソースに送信する外
部インターフェイス(951)を備えることを特徴とする請求項66記載のデー
タ処理装置。 - 【請求項83】 入力データに対し、異なる分類適応処理を選択的に実行する
データ処理方法において、 入力データストリームを受け取るステップと(1001)、 制御データを受け取るステップと(1003)、 上記制御データに基づいて制御信号を生成するステップと(1005)、 上記入力データストリーム及び制御信号に基づいて、各分類適応処理用の複合
クラス識別子を生成するステップと(1007)、 上記入力データストリームと、複合クラス識別子と、制御信号とに基づいて各
分類適応処理用のフィルタタップデータを選択するステップ(1009)と、 上記制御信号と複合クラス識別子に基づいて、各分類適応処理用のフィルタ係
数の組を出力するステップと(1011)、 上記フィルタタップデータ及び係数データに基づいて、各分類適応処理用のデ
ータを生成するステップと、 上記処理されたデータを出力するステップと(1013)を有するデータ処理
方法。 - 【請求項84】 上記入力データストリームは、オーディオデータ、ビデオデ
ータ及び関連付けられたデータのいずれかであることを特徴とする請求項83記
載のデータ処理方法。 - 【請求項85】 上記制御信号は複数の処理選択信号を有し、上記複合クラス
識別子を生成するステップは、上記複数の処理選択信号のうちの少なくとも1つ
を使用して、複合クラス識別子を生成し、上記フィルタタップデータを選択する
ステップは、上記複数の処理選択信号のうちの少なくとも1つを使用して、フィ
ルタタップデータを選択し、上記係数データを読み出すステップは、上記複数の
処理選択信号のうちの少なくとも1つを使用して、係数データを読み出すことを
特徴とする請求項83記載のデータ処理方法。 - 【請求項86】 上記制御データは複数のフラグを含み、上記制御信号を生成
するステップは、該複数のフラグの少なくとも1つを用いて上記制御信号を生成
することを特徴とする請求項83記載のデータ処理方法。 - 【請求項87】 上記複数のフラグはエラーフラグ(907)及びサブサンプ
ルフラグ(905)を含むことを特徴とする請求項86記載のデータ処理方法。 - 【請求項88】 上記複合クラス識別子を生成するステップは、複数のクラス
の種類の分類から複合クラス識別子を決定することを特徴とする請求項83記載
のデータ処理方法。 - 【請求項89】 上記対応するクラスは、空間クラス、空間的活動クラス、エ
ラークラス及び動きクラスからなるグループから選択されることを特徴とする請
求項88記載のデータ処理方法。 - 【請求項90】 上記空間クラスは、適応ダイナミックレンジコーディング(
ADRC)クラス、差分パルスコード変調(DPCM)クラス、ベクトル量子化
(VQ)クラス、離散コサイン変換(DCT)からなるグループから選択される
ことを特徴とする請求項89記載のデータ処理方法。 - 【請求項91】 上記空間的活動クラスは、ダイナミックレンジクラス、標準
偏差クラス、ラプラス値クラス、空間的傾斜クラスからなるグループから選択さ
れることを特徴とする請求項89記載のデータ処理方法。 - 【請求項92】 外部機器から仕様データを受け取るステップを有する請求項
83記載のデータ処理方法。 - 【請求項93】 外部ソースに仕様データを送信するステップを有することを
特徴とする請求項83記載のデータ処理方法。 - 【請求項94】 上記複合クラス識別子を生成するステップは、上記仕様デー
タを使用して複合クラス識別子を生成することを特徴とする請求項92記載のデ
ータ処理方法。 - 【請求項95】 上記フィルタタップデータを選択するステップは、上記仕様
データを使用してフィルタタップデータを選択することを特徴とする請求項92
記載のデータ処理方法。 - 【請求項96】 上記係数データを読み出すステップは、上記仕様データを使
用して、係数データを読み出すことを特徴とする請求項92記載のデータ処理方
法。 - 【請求項97】 上記仕様データは、クラス定義データと、フィルタタップ定
義データと、係数定義データとを含み、上記複合クラス識別子を生成するステッ
プは、上記クラス定義データを使用して複合クラス識別子を生成し、上記フィル
タタップデータを選択するステップは、上記上記フィルタタップ定義データを使
用してフィルタタップデータを選択し、上記係数データを読み出すステップは、
上記係数定義データを使用して、係数データを読み出すことを特徴とする請求項
92記載のデータ処理方法。 - 【請求項98】 上記仕様データを受け取るステップは、処理装置から仕様デ
ータを受け取ることを特徴とする請求項92記載のデータ処理方法。 - 【請求項99】 上記仕様データを送信するステップは、処理装置に仕様デー
タを送信することを特徴とする請求項93記載のデータ処理方法。 - 【請求項100】 上記仕様データを受け取るステップは、ネットワークから
仕様データを受け取ることを特徴とする請求項92記載のデータ処理方法。 - 【請求項101】 上記仕様データを送信するステップは、ネットワークに仕
様データを送信することを特徴とする請求項93記載のデータ処理方法。 - 【請求項102】 プロセッサにより実行され、該プロセッサにより、入力デ
ータに対し、異なる分類適応処理を選択的に実行するデータ処理を実行させる命
令を有するコンピュータにより読取可能な媒体であって、上記プロセッサは、上
記命令を実行することにより、 該プロセッサによって読取可能な入力データストリームを受け取るステップと
(1001)、 プロセッサにより読取可能な制御データを受け取るステップと(1003)、 該制御データに基づいて制御信号を生成するステップと(1005)、 上記入力データストリーム及び制御信号に基づいて、各分類適応処理用の複合
クラス識別子を生成するステップと(1007)、 上記入力データストリームと、複合クラス識別子と、制御信号とに基づいて各
分類適応処理用のフィルタタップデータを選択するステップ(1009)と、 上記制御信号と複合クラス識別子に基づいて、各分類適応処理用のフィルタ係
数の組を出力するステップと(1011)、 上記フィルタタップデータ及び係数データに基づいて、各分類適応処理用のデ
ータを生成するステップと、 上記処理されたデータを出力するステップと(1013)を実行するコンピュ
ータにより読取可能な媒体。 - 【請求項103】 上記入力データストリームは、オーディオデータ、ビデオ
データ及び関連付けられたデータのいずれかであることを特徴とする請求項10
2記載のコンピュータにより読取可能な媒体。 - 【請求項104】 上記制御信号が複数の処理選択信号を含み、上記複合クラ
ス識別子を生成するステップは、上記複数の処理選択信号のうちの少なくとも1
つを使用して、複合クラス識別子を生成し、上記フィルタタップデータを選択す
るステップは、上記複数の処理選択信号のうちの少なくとも1つを使用して、フ
ィルタタップデータを選択し、上記係数データを読み出すステップは、上記複数
の処理選択信号のうちの少なくとも1つを使用して、係数データを読み出すこと
を特徴とする請求項102記載のコンピュータにより読取可能な媒体。 - 【請求項105】 上記制御データは複数のフラグを含み、上記制御信号を生
成するステップは、該複数のフラグの少なくとも1つを用いて上記制御信号を生
成することを特徴とする請求項102記載のコンピュータにより読取可能な媒体
。 - 【請求項106】 上記複数のフラグはエラーフラグ(907)及びサブサン
プルフラグ(905)を含むことを特徴とする請求項105記載のコンピュータ
により読取可能な媒体。 - 【請求項107】 上記複合クラス識別子を生成するステップは、複数のクラ
スの種類の分類から複合クラス識別子を決定することを特徴とする請求項102
記載のコンピュータにより読取可能な媒体。 - 【請求項108】 上記対応するクラスは、空間クラス、空間的活動クラス、
エラークラス及び動きクラスからなるグループから選択されることを特徴とする
請求項107記載のコンピュータにより読取可能な媒体。 - 【請求項109】 上記プロセッサは、上記命令により、仕様データを受け取
るステップを実行することを特徴とする請求項102記載のコンピュータにより
読取可能な媒体。 - 【請求項110】 上記複合クラス識別子を生成するステップは、上記仕様デ
ータを使用して複合クラス識別子を生成することを特徴とする請求項109記載
のコンピュータにより読取可能な媒体。 - 【請求項111】 上記フィルタタップデータを選択するステップは、上記仕
様データを使用してフィルタタップデータを選択することを特徴とする請求項1
09記載のコンピュータにより読取可能な媒体。 - 【請求項112】 上記係数データを読み出すステップは、上記仕様データを
使用して、係数データを読み出すことを特徴とする請求項109記載のコンピュ
ータにより読取可能な媒体。 - 【請求項113】 上記係数データを読み出すステップは、上記仕様データを
使用して、係数データを読み出すことを特徴とする請求項109記載のコンピュ
ータにより読取可能な媒体。 - 【請求項114】 上記プロセッサは、上記命令により、仕様データを送信す
るステップを実行する請求項102記載のコンピュータにより読取可能な媒体。 - 【請求項115】 上記仕様データを送信するステップは、処理装置に仕様デ
ータを送信することを特徴とする請求項114記載のコンピュータにより読取可
能な媒体。 - 【請求項116】 上記仕様データを送信するステップは、ネットワークに仕
様データを送信することを特徴とする請求項114記載のコンピュータにより読
取可能な媒体。 - 【請求項117】 上記仕様データを受け取るステップは、ネットワークから
仕様データを受け取ることを特徴とする請求項102記載のコンピュータにより
読取可能な媒体。 - 【請求項118】 入力データに対し、異なる分類適応処理を選択的に実行す
るデータ処理装置において、 入力データを受け取る入力データ受取手段(1001)と、 制御データを受け取る制御データ受取手段(1003)と、 上記入力データストリーム及び制御信号に基づいて、各分類適応処理用の複合
クラス識別子を生成する複合識別子生成手段(1007)と、 上記入力データストリームと、複合クラス識別子と、制御信号とに基づいて各
分類適応処理用のフィルタタップデータを選択するフィルタタップデータ選択手
段(1009)と、 上記制御信号と複合クラス識別子に基づいて、各分類適応処理用のフィルタ係
数の組を出力するフィルタ係数出力手段(1011)と、 上記フィルタタップデータ及び係数データに基づいて、各分類適応処理用のデ
ータを生成するデータ生成手段と、 上記処理されたデータを出力するデータ出力手段(1013)とを備えるデー
タ処理装置。 - 【請求項119】 外部ソースから仕様データを受け取る仕様データ受取手段
を備える請求項118記載のデータ処理装置。 - 【請求項120】 外部ソースに仕様データを送信する仕様データ送信手段を
有する請求項118記載のデータ処理装置。
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