JP2004173012A - 画像信号の処理装置および処理方法、それに使用される係数データの生成装置および生成方法、並びに各方法を実行するためのプログラム - Google Patents

画像信号の処理装置および処理方法、それに使用される係数データの生成装置および生成方法、並びに各方法を実行するためのプログラム Download PDF

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Abstract

【課題】クラス分類の精度を上げ、変換後の画像信号の品質の向上を図る。
【解決手段】クラス生成部121は、リファレンスデータおよび残差データのエッジ成分を抽出し、このエッジ成分から復号時に用いられた動き補償用ベクトル情報の不正確さを示す情報としての動きベクトル情報を検出し、この動きベクトル情報に基づいてクラスコードCL0を生成する。クラス分類部123は、クラスコードCL0等を用いて、画像信号Vbにおける注目位置の画素データが属するクラスを示すクラスコードCLを得る。タップ選択回路122は、予測タップの画素データxiを選択的に取り出す。演算回路125は、画素データxiと、係数メモリ124よりクラスコードCLに対応して読み出される係数データWiとを用いて、推定式に基づいて、画像信号Vbにおける注目位置の画素データyを求める。
【選択図】 図1

Description

【0001】
【発明の属する技術分野】
この発明は、画像信号の処理装置および処理方法、それに使用される係数データの生成装置および生成方法、並びに各方法を実行するためのプログラムに関する。
【0002】
詳しくは、この発明は、動き補償予測符号化が行われたデジタル画像信号を復号化することによって生成される、複数の画素データからなる第1の画像信号を、複数の画素データからなる符号化雑音が軽減された第2の画像信号に変換する際、第2の画像信号における注目位置に対応した第1の画像信号の画素データを得る際に用いられたリファレンスデータの動き補償に使用された第1の動きベクトル情報の不正確さを示す情報を取得し、少なくともこの不正確さを示す情報を用いて第2の画像信号における注目位置の画素データが属するクラスを検出し、このクラスに対応して第2の画像信号における注目位置の画素データを生成することによって、クラス分類の精度を上げ、第2の画像信号の品質の向上を図るようにした画像信号処理装置等に係るものである。
【0003】
【従来の技術】
画像信号の圧縮符号化方式として、DCT(Discrete Cosine Transform)を用いたMPEG2(Moving Picture Experts Group 2)による符号化方式がある。この符号化方式では、ブロック毎に動き補償予測符号化が行われる。
【0004】
DCTは、ブロック内の画素に対して離散コサイン変換を施し、その離散コサイン変換により得られた係数データを再量子化し、さらにこの再量子化された係数データを可変長符号化するものである。この可変長符号化には、ハフマン符号等のエントロピー符号化が用いられることが多い。画像信号は直交変換されることにより、低周波から高周波までの多数の周波数データに分割される。
【0005】
この分割された周波数データに再量子化を施す場合、人間の視覚特性を考慮し、重要度の高い低周波データに関しては、細かく量子化を施し、重要度の低い高周波のデータに関しては、粗く量子化を施すことで、高画質を保持し、しかも効率が良い圧縮が実現できるという特長を有している。
【0006】
従来のDCTを用いた復号は、各周波数成分毎の量子化データをそのコードの代表値に変換し、それらの成分に対して逆DCT(IDCT:Inverce DCT)を施すことにより、再生データを得る。この代表値へ変換する時には、符号化時の量子化ステップ幅が使用される。
【0007】
【発明が解決しようとする課題】
上述のように、DCTを用いたMPEGによる符号化方式では、人間の視覚特性を考慮した符号化を行うことにより、高画質を保持し、高効率の圧縮が実現できるという特長がある。
【0008】
しかし、DCTを行う符号化はブロックを単位とした処理であることから、圧縮率が高くなるに従い、ブロック状の雑音、いわゆるブロック雑音(ブロック歪み)が発生することがある。また、エッジ等の急激な輝度変化がある部分には、高周波成分を粗く量子化したことによるざわざわとした雑音、いわゆるモスキート雑音が発生する。
【0009】
これらブロック雑音、モスキート雑音等の符号化雑音を、クラス分類適応処理によって軽減することが考えられる。すなわち、符号化雑音を含む画像信号を第1の画像信号とし、符号化雑音が軽減された画像信号を第2の画像信号とし、第2の画像信号における注目位置の画素データが属するクラスを検出し、このクラスに対応して第2の画像信号における注目位置の画素データを生成するものである。この場合、第2の画像信号の品質の向上を図るには、クラス分類の精度を上げる必要がある。
【0010】
なお、第2の画像信号における注目位置に対応した第1の画像信号の画素データのうち、Pピクチャ、Bピクチャに係る画素データは、DCT変換を施して得られた残差データに、動き補償用ベクトル情報で動き補償されたリファレンスデータを加算することで生成される。
【0011】
そのため、このPピクチャ、Bピクチャに係る画素データは、動き補償用ベクトル情報の不正確さにより影響を受けたものとなっている。したがって、この動き補償用ベクトル情報の不正確さの情報に基づいてクラス分類を行えば、クラス分類の精度が上がるものと考えられる。
【0012】
この発明は、クラス分類の精度を上げ、第2の画像信号の品質の向上を図ることを目的とする。
【0013】
【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、動き補償予測符号化が行われたデジタル画像信号を復号化することによって生成される、複数の画素データからなる第1の画像信号を、複数の画素データからなる第2の画像信号に変換する画像信号処理装置であって、第2の画像信号における注目位置に対応した第1の画像信号の画素データを得る際に用いられたリファレンスデータの動き補償に使用された第1の動きベクトル情報の不正確さを示す情報を取得する情報取得手段と、少なくとも情報取得手段で取得された不正確さを示す情報を用いて、第2の画像信号における注目位置の画素データが属するクラスを検出するクラス検出手段と、このクラス検出手段で検出されたクラスに対応して、第2の画像信号における注目位置の画素データを生成する画素データ生成手段とを備えるものである。
【0014】
また、この発明に係る画像信号処理方法は、動き補償予測符号化が行われたデジタル画像信号を復号化することによって生成される、複数の画素データからなる第1の画像信号を、複数の画素データからなる第2の画像信号に変換する画像信号処理方法であって、第2の画像信号における注目位置に対応した上記第1の画像信号の画素データを得る際に用いられたリファレンスデータの動き補償に使用された第1の動きベクトル情報の不正確さを示す情報を取得する第1のステップと、少なくとも第1のステップで取得された不正確さを示す情報を用いて、第2の画像信号における注目位置の画素データが属するクラスを検出する第2のステップと、この第2のステップで検出されたクラスに対応して、第2の画像信号における注目位置の画素データを生成する第3のステップとを備えるものである。
【0015】
また、この発明に係るプログラムは、上述の画像信号処理方法をコンピュータに実行させるためのものである。
【0016】
この発明において、複数の画素データからなる第1の画像信号は、動き補償予測符号化が行われたデジタル画像信号を復号化することによって生成されたものである。例えば、デジタル画像信号は、MPEG方式の符号化が行われたものである。
【0017】
第2の画像信号における注目位置に対応した第1の画像信号の画素データは、その注目位置に対応した残差データに、第1の動きベクトル情報で動き補償されたリファレンスデータを加算することで生成される。この第1の動きベクトル情報の不正確さを示す情報が取得される。
【0018】
例えば、この不正確さを示す情報は、以下のようにして取得される。すなわち、第1の画像信号の画素データを得る際に用いられた残差データからエッジ成分が抽出され、このエッジ成分からなるフレームが第1のフレームとされる。また、第1の画像信号の画素データを得る際に用いられたリファレンスデータからエッジ成分が抽出され、このエッジ成分からなるフレームが第2のフレームとされる。そして、これら第1、第2のフレームが用いられて、第2の画像信号における注目位置に対応した第2の動きベクトル情報が検出され、これが不正確さを示す情報とされる。
【0019】
この場合、第2の動きベクトル情報は、例えば以下のようにして得られる。すなわち、第1または第2のフレームが参照フレームとされ、第2または第1のフレームが探索フレームとされる。そして、参照フレームの第2の画像信号における注目位置に対応したエッジ成分を含む参照ブロックと、探索フレームの第2の画像信号における注目位置を中心とした所定の探索範囲内の複数の候補ブロックとの間の相関情報が検出される。そして、検出された複数の候補ブロックに対応した相関情報に基づき、参照ブロックと最も相関の高い候補ブロックの位置情報が、第2の動きベクトル情報として出力される。
【0020】
少なくとも、この第1の動きベクトル情報の不正確さを示す情報を用いて、第2の画像信号における注目位置の画素データが属するクラスが検出される。なお、この不正確さを示す情報として、上述したように第2の動きベクトル情報を出力するものにあっては、例えば最も相関の高い候補ブロックの相関情報で示される相関レベルが予め設定された閾値より小さいときは、その旨を示す所定情報を出力するようにされる。その場合には、第2の動きベクトル情報に代わって、この所定情報を用いて、第2の画像信号における注目位置の画素データが属するクラスが検出される。この場合には、この第2の動きベクトル情報自体の不正確さが大きいことから、これを用いたクラス分類をすることによって、逆にクラス分類の精度の低下を招くからである。
【0021】
このように検出されたクラスに対応して、第2の画像信号における注目位置の画素データが生成される。例えば、以下のようにして、画素データが生成される。すなわち、クラスに対応した、推定式で用いられる係数データが発生される。また、第1の画像信号に基づいて、第2の画像信号における注目位置の周辺に位置する複数の画素データが選択される。そして、これら係数データおよび複数の画素データが用いられ、推定式に基づいて第2の画像信号における注目位置の画素データが算出される。
【0022】
このように、第2の画像信号における注目位置に対応した第1の画像信号の画素データを得る際に用いられたリファレンスデータの動き補償に使用された第1の動きベクトル情報の不正確さを示す情報を取得し、少なくともこの不正確さを示す情報を用いて第2の画像信号における注目位置の画素データが属するクラスを検出し、このクラスに対応して第2の画像信号における注目位置の画素データを生成するものであり、クラス分類の精度を上げることができ、第2の画像信号の品質の向上を図ることができる。
【0023】
この発明に係る係数データ生成装置は、動き補償予測符号化が行われたデジタル画像信号を復号化することによって生成される、複数の画素データからなる第1の画像信号を、複数の画素データからなる第2の画像信号に変換する際に使用される推定式の係数データを生成する装置であって、第2の画像信号に対応する教師信号が符号化されて得られたデジタル画像信号を復号化して第1の画像信号に対応した生徒信号を得る復号化手段と、教師信号における注目位置に対応した生徒信号の画素データを得る際に用いられたリファレンスデータの動き補償に使用された動きベクトル情報の不正確さを示す情報を取得する情報取得手段と、少なくとも情報取得手段で取得された不正確さを示す情報を用いて、教師信号における注目位置の画素データが属するクラスを検出するクラス検出手段と、生徒信号に基づいて、教師信号における注目位置の周辺に位置する複数の画素データを選択するデータ選択手段と、クラス検出手段で検出されたクラス、データ選択手段で選択された複数の画素データおよび教師信号における注目位置の画素データを用いて、クラス毎に、係数データを求める演算手段とを備えるものである。
【0024】
また、この発明に係る係数データ生成方法は、動き補償予測符号化が行われたデジタル画像信号を復号化することによって生成される、複数の画素データからなる第1の画像信号を、複数の画素データからなる第2の画像信号に変換する際に使用される推定式の係数データを生成する方法であって、第2の画像信号に対応する教師信号が符号化されて得られたデジタル画像信号を復号化して第1の画像信号に対応した生徒信号を得る第1のステップと、教師信号における注目位置に対応した生徒信号の画素データを得る際に用いられたリファレンスデータの動き補償に使用された動きベクトル情報の不正確さを示す情報を取得する第2のステップと、少なくとも第2のステップで取得された不正確さを示す情報を用いて、教師信号における注目位置の画素データが属するクラスを検出する第3のステップと、生徒信号に基づいて、教師信号における注目位置の周辺に位置する複数の画素データを選択する第4のステップと、第3のステップで検出されたクラス、第4のステップで選択された複数の画素データおよび教師信号における注目位置の画素データを用いて、クラス毎に、係数データを求める第5のステップとを備えるものである。
【0025】
また、この発明に係るプログラムは、上述の係数データ生成方法をコンピュータに実行させるためのものである。
【0026】
この発明において、複数の画素データからなる第1の画像信号は、動き補償予測符号化が行われたデジタル画像信号を復号化することによって生成されたものである。この発明は、この第1の画像信号を、複数の画素データからなる第2の画像信号に変換する際に使用される推定式の係数データを生成するものである。
【0027】
教師信号における注目位置に対応した生徒信号の画素データは、その注目位置に対応した残差データに、第1の動きベクトル情報で動き補償されたリファレンスデータを加算することで生成される。この第1の動きベクトル情報の不正確さを示す情報が取得される。そして、少なくとも、この不正確さを示す情報を用いて、教師信号における注目位置の画素データが属するクラスが検出される。
【0028】
また、生徒信号に基づいて、教師信号における注目位置の周辺に位置する複数の画素データが選択される。そして、教師信号における注目位置の画素データが属するクラス、選択された複数の画素データおよび教師信号における注目位置の画素データを用いて、クラス毎に、係数データが求められる。
【0029】
上述したようにして第1の画像信号を第2の画像信号に変換する際に使用される推定式の係数データが生成されるが、第1の画像信号から第2の画像信号に変換する際には、第2の画像信号における注目位置の画素データが属するクラスに対応した係数データが選択的に使用されて、推定式により、第2の画像信号における注目位置の画素データが算出される。
【0030】
これにより、推定式を使用して第1の画像信号から第2の画像信号に変換する場合に、クラス分類の精度を向上させることができ、第2の画像信号の品質の向上を図ることができる。
【0031】
【発明の実施の形態】
以下、図面を参照しながら、この発明の実施の形態について説明する。図1は、実施の形態としてのデジタル放送受信機100の構成を示している。
【0032】
このデジタル放送受信機100は、マイクロコンピュータを備え、システム全体の動作を制御するためのシステムコントローラ101と、リモートコントロール信号RMを受信するリモコン信号受信回路102とを有している。リモコン信号受信回路102は、システムコントローラ101に接続され、リモコン送信機200よりユーザの操作に応じて出力されるリモートコントロール信号RMを受信し、その信号RMに対応する操作信号をシステムコントローラ101に供給するように構成されている。
【0033】
また、デジタル放送受信機100は、受信アンテナ105と、この受信アンテナ105で捕らえられた放送信号(RF変調信号)が供給され、選局処理、復調処理および誤り訂正処理等を行って、所定番組に係る符号化された画像信号としてのMPEG2ストリームを得るチューナ部106とを有している。
【0034】
また、デジタル放送受信機100は、このチューナ部106より出力されるMPEG2ストリームを復号化して画像信号Vaを得るMPEG2復号化器107と、このMPEG2復号化器107より出力される画像信号Vaを一時的に格納するバッファメモリ108とを有している。
【0035】
なお、本実施の形態において、MPEG2復号化器107からは、画像信号Vaを構成する各画素データの他に、ピクチャ情報PIも出力される。バッファメモリ108には、各画素データと対にしてピクチャ情報PIも格納される。ピクチャ情報PIは、出力される画素データがIピクチャ(Intra−Picture)、Pピクチャ(Predictive−Picture)、Bピクチャ(Bidirectionally predictive−Picture)のいずれのピクチャに係るものであったかを示す情報である。
【0036】
さらに、MPEG2復号化器107からは、画像信号Vaを構成する画素データのうちPピクチャ、Bピクチャに係る画素データに対応して、その画素データを得る際に使用された残差データおよびリファレンスデータも出力される。この場合、リファレンスデータは、動き補償用ベクトル情報MIに基づいて、動き補償されたものである。バッファメモリ108には、Pピクチャ、Bピクチャの画素データと対にして、残差データおよびリファレンスデータも格納される。
【0037】
ここで、Pピクチャの場合には前方向からの予測符号化であるので、1個の画素データに対応してリファレンスデータは前方向についてのみ存在するが、Bピクチャの場合には両方向からの予測符号化であるので、1個の画素データに対応してリファレンスデータはそれぞれの方向について存在する。因に、Bピクチャの場合には、これらそれぞれの方向についてのリファレンスデータの加算平均値が、残差データに加算すべきリファレンスデータVrefとなる。
【0038】
図2は、MPEG2復号化器107の構成を示している。
この復号化器107は、MPEG2ストリームが入力される入力端子71と、この入力端子71に入力されたMPEG2ストリームを一時的に格納するストリームバッファ72とを有している。
【0039】
また、この復号化器107は、ストリームバッファ72に格納されているMPEG2ストリームより周波数係数としてのDCT(Discrete Cosine Transform:離散コサイン変換)係数を抽出する抽出回路73と、この抽出回路73で抽出された可変長符号化、例えばハフマン符号化されているDCT係数に対して可変長復号化を行う可変長復号化回路74とを有している。
【0040】
また、この復号化器107は、ストリームバッファ72に格納されているMPEG2ストリームより量子化特性指定情報QIを抽出する抽出回路75と、この量子化特性指定情報QIに基づいて、可変長復号化回路74より出力される量子化DCT係数に対して逆量子化を行う逆量子化回路76と、この逆量子化回路76より出力されるDCT係数に対して逆DCTを行う逆DCT回路77とを有している。
【0041】
また、復号化器107は、IピクチャおよびPピクチャの画素データをメモリ(図示せず)に記憶すると共に、これらの画素データを用いて逆DCT回路77からPピクチャまたはBピクチャの残差データが出力されるとき、対応するリファレンスデータVrefを生成して出力する予測メモリ回路78を有している。
【0042】
また、復号化器107は、逆DCT回路77からPピクチャまたはBピクチャの残差データが出力されるとき、その残差データに予測メモリ回路78で生成されたリファレンスデータVrefを加算する加算回路79と、この加算回路79より出力される各ピクチャの画素データを画像信号Vaとして出力する出力端子81とを有している。なお、逆DCT回路77からIピクチャの画素データが出力されるとき、予測メモリ回路78から加算回路79にリファレンスデータVrefは供給されず、従って加算回路79からは逆DCT回路77より出力されるIピクチャの画素データがそのまま出力される。
【0043】
ここで、MPEG方式の符号化では、従来周知のように、実際のフレーム/フィールドの順番とは異なる順番で符号化が行われている。すなわち、Iピクチャ、Pピクチャの画像信号が先に符号化され、それらの間に挟まれたBピクチャの画像信号はその後に符号化される。出力端子81には、その符号化の順番で各ピクチャの画像信号Vaが出力される。なお、本実施の形態においては、上述したバッファメモリ108から画像信号Vaを読み出す際に、各ピクチャの画像信号が符号化の順番から実際のフレーム/フィールドの順番に並べ直される。
【0044】
また、復号化器107は、ストリームバッファ72に格納されているMPEG2ストリームより符号化制御情報、すなわちピクチャ情報PI、動き補償用ベクトル情報MIを抽出する抽出回路82と、この抽出回路82で抽出されたピクチャ情報PIを出力する出力端子83とを有している。
【0045】
抽出回路82で抽出される動き補償用ベクトル情報MIは予測メモリ回路78に供給され、この予測メモリ回路78ではこの動き補償用ベクトル情報MIを用いてリファレンスデータVrefを生成する際に動き補償が行われる。抽出回路82で抽出されるピクチャ情報PIも予測メモリ回路78に供給される。予測メモリ回路78ではこのピクチャ情報PIに基づいてピクチャの識別が行われる。
【0046】
また、復号化器107は、逆DCT回路77から出力されるPピクチャ、Bピクチャに係る残差データを出力する出力端子84と、予測メモリ回路78より出力されるPピクチャ、Bピクチャに係るリファレンスデータを出力する出力端子85とを有している。
【0047】
図2に示すMPEG2復号化器107の動作を説明する。
ストリームバッファ72に記憶されているMPEG2ストリームが抽出回路73に供給されて周波数係数としてのDCT係数が抽出される。このDCT係数は可変長符号化されており、このDCT係数は可変長復号化回路74に供給されて復号化される。そして、この可変長復号化回路74より出力される各DCTブロックの量子化DCT係数が逆量子化回路76に供給されて逆量子化が施される。
【0048】
逆量子化回路76より出力される各DCTブロックのDCT係数に対して逆DCT回路77で逆DCTが施されて各ピクチャのデータが得られる。この各ピクチャのデータは加算回路79を介して出力端子81に出力される。この場合、逆DCT回路77からPピクチャまたはBピクチャの残差データが出力されるとき、加算回路79で予測メモリ回路78より出力されるリファレンスデータVrefが加算される。
【0049】
なお、出力端子81より出力される画像信号Vaを構成する各画素データと対となって、出力端子83に、ピクチャ情報PIが出力される。また、出力端子81より出力される画像信号Vaを構成する画素データのうちPピクチャ、Bピクチャに係る画素データと対となって、出力端子84および出力端子85に、それぞれ、その画素データを得る際に使用された残差データおよびリファレンスデータも出力される。
【0050】
図1に戻って、また、デジタル放送受信機100は、バッファメモリ108に記憶されている画像信号Vaを、ブロック雑音(ブロック歪み)やモスキート雑音などの符号化雑音が低減された画像信号Vbに変換する画像信号処理部110と、この画像信号処理部110より出力される画像信号Vbによる画像を表示するディスプレイ部111とを有している。ディスプレイ部111は、例えばCRT(Cathode−Ray Tube)ディスプレイ、あるいはLCD(Liquid Crystal Display)等の表示器で構成されている。
【0051】
図1に示すデジタル放送受信機100の動作を説明する。
チューナ部106より出力されるMPEG2ストリームはMPEG2復号化器107に供給されて復号化される。そして、この復号化器107より出力される画像信号Vaは、バッファメモリ108に供給されて一時的に格納される。
【0052】
この場合、復号器107からは、画像信号Vaの各画素データと対となって、ピクチャ情報PIが出力される。また、符号化器107からは、Pピクチャ、Bピクチャに係る画素データと対となって、残差データおよびリファレンスデータも出力される。これらの情報およびデーターもバッファメモリ108に一時的に格納される。
【0053】
このようにバッファメモリ108に一時的に格納された画像信号Vaは画像信号処理部110に供給され、符号化雑音が低減された画像信号Vbに変換される。この画像信号処理部110では、画像信号Vaを構成する画素データから、画像信号Vbを構成する画素データが生成される。この画像信号処理部110では、バッファメモリ108に格納されているピクチャ情報PI、さらには残差データおよびリファレンスデータが用いられて、後述するように変換処理が行われる。
【0054】
画像信号処理部110より出力される画像信号Vbはディスプレイ部111に供給され、このディスプレイ部111の画面上にはその画像信号Vbによる画像が表示される。
【0055】
次に、画像信号処理部110の詳細を説明する。
画像信号処理部110は、画像信号Vbにおける注目位置の画素データが属する、動き補償用ベクトル情報MIの不正確さに基づくクラスを示すクラスコードCL0を生成するクラス生成部121を有している。クラス生成部121では、バッファメモリ108に格納されている、ピクチャ情報PI、残差データおよびリファレンスデータが用いられて、クラスコードCL0が生成される。
【0056】
図3は、クラス生成部121の具体的な構成を示している。
このクラス生成部121は、上述したバッファメモリ108にPピクチャ、Bピクチャに係る画素データと対となって格納されているリファレンスデータが入力される入力端子31と、この入力端子31に入力されたリファレンスデータからエッジ成分を抽出するエッジ成分抽出回路32と、この抽出回路32で抽出されたリファレンスデータのエッジ成分を一時的に格納するバッファメモリ33とを有している。
【0057】
エッジ成分抽出回路32は、2次元微分フィルタ、例えば3×3のラプラシアンフィルタで構成される。図4は、3×3のラプラシアンフィルタの係数比の一例を示している。上述したように、Pピクチャの場合には1個の画素データに対応してリファレンスデータは前方向についてのみ存在するが、Bピクチャの場合には1個の画素データに対応してリファレンスデータはそれぞれの方向について存在する。そのため、エッジ成分抽出回路32は、Pピクチャの場合には前方向のリファレンスデータからエッジ成分を検出するが、Bピクチャの場合には前方向および後方向のリファレンスデータのそれぞれからエッジ成分を検出する。
【0058】
また、クラス生成部121は、上述したバッファメモリ108にPピクチャ、Bピクチャに係る画素データと対となって格納されている残差データが入力される入力端子34と、この入力端子34に入力された残差データからエッジ成分を抽出するエッジ成分抽出回路35と、この抽出回路35で抽出されたリファレンスデータのエッジ成分を一時的に格納するバッファメモリ36とを有している。
【0059】
エッジ成分抽出回路35も、上述したエッジ成分抽出回路32と同様に、2次元微分フィルタ、例えば3×3のラプラシアンフィルタで構成される。この場合、残差データは負の値も採るので、残差データの全ての値が正の値となるようにオフセットした上で、エッジ成分の抽出処理をする。例えば、残差データが−128〜+128の値を採る場合、残差データに+128を加算した後に、エッジ成分の抽出処理をする。
【0060】
また、クラス生成部121は、画像信号Vbにおける注目位置に対応した動きベクトル情報(第2の動きベクトル情報)を、動き補償用ベクトル情報MI(第1の動きベクトル情報)の不正確さを示す情報として得る、動きベクトル取得手段としての相関判定部37を有している。相関判定部37は、第1のフレームおよび第2のフレームを用いて、画像信号Vbにおける注目位置に対応した動きベクトル情報を取得する。
【0061】
ここで、第1のフレームは、バッファメモリ36に格納された、画像信号Vbにおける注目位置の画素データに対応した画像信号Vaの画素データに係る残差データのエッジ成分を含むフレームである。第2のフレームは、バッファメモリ33に格納された、画像信号Vbにおける注目位置の画素データに対応した画像信号Vaの画素データに係るリファレンスデータのエッジ成分を含むフレームである。
【0062】
相関判定部37は、例えばブロックマッチング法によって、動きベクトル情報を取得する。この場合、画素毎またはブロック毎に、動きベクトル情報を取得する。
【0063】
図5を参照して、画素毎に、動きベクトル情報(Δx,Δy)を取得する場合について説明する。
この場合、例えば、図示のように、第1のフレームを参照フレームとし、第2のフレームを探索フレームとする。なお、第2のフレームを参照フレームとし、第1のフレームを探索フレームとしてもよい。そして、参照フレームに、画像信号Vbにおける注目位置に対応した注目画素を中心とした参照ブロックを考える。また、探索フレームに、画像信号Vbにおける注目位置を中心とした探索範囲を考える。探索範囲は、例えば垂直、水平のそれぞれの方向に±2程度とする。
【0064】
そして、参照ブロックと探索範囲内の複数の候補ブロックとの間の相関情報を検出する。相関情報は、例えば参照ブロックと候補ブロックとの間の対応するエッジ成分同士の差分絶対値を加算した差分絶対値和とされる。この差分絶対値和は、参照ブロックと候補ブロックとの相関レベルが高いほど小さくなる。
【0065】
そして、このように検出された複数の候補ブロックに対応した相関情報に基づき、最も相関の高い候補ブロックの位置情報を、動きベクトル情報(Δx,Δy)として出力する。この場合、相関情報が上述の差分絶対値和であるときは、その差分絶対値和が最も小さい候補ブロックが最も相関の高い候補ブロックとなる。
【0066】
図6を参照して、ブロック毎に、動きベクトル情報を取得する場合について説明する。
この場合、例えば、図示のように、第1のフレームを参照フレームとし、第2のフレームを探索フレームとする。なお、第2のフレームを参照フレームとし、第1のフレームを探索フレームとしてもよい。そして、参照フレームに、画像信号Vbにおける注目位置に対応した注目画素を含む参照ブロックを考える。この参照ブロックは、例えば画像信号Vbにおける注目位置に対応した画像信号Vaの画素データを得る際に用いられたDCTブロックに対応したブロックである。また、探索フレームに、画像信号Vbにおける注目位置を中心とした探索範囲を考える。例えば、探索範囲は、例えば垂直、水平のそれぞれの方向に±2程度とする。
【0067】
そして、参照ブロックと探索範囲内の複数の候補ブロックとの間の相関情報を検出する。相関情報は、例えば参照ブロックと候補ブロックとの間の対応するエッジ成分同士の差分絶対値を加算した差分絶対値和とされる。この差分絶対値和は、参照ブロックと候補ブロックとの相関レベルが高いほど小さくなる。
【0068】
そして、このように検出された複数の候補ブロックに対応した相関情報に基づき、最も相関の高い候補ブロックの位置情報を、動きベクトル情報(Δx,Δy)として出力する。この場合、相関情報が上述の差分絶対値和であるときは、その差分絶対値和が最も小さい候補ブロックが最も相関の高い候補ブロックとなる。
【0069】
このように、相関判定部37は、相関情報を検出する相関検出手段および動きベクトル情報を出力する情報出力手段として機能し、動きベクトル情報(Δx,Δy)を出力する。上述したように、リファレンスデータは、復号化器107(図2参照)において、動き補償用ベクトル情報MIに基づいて動き補償されたものである。そのため、本来、第2のフレームにおけるリファレンスデータから抽出されたエッジ成分と第1のフレームにおける残差データから抽出されたエッジ成分とは対応しており、動きベクトル情報(Δx,Δy)=(0,0)となるはずである。
【0070】
しかし、動き補償用ベクトル情報MIが不正確である場合には、動きベクトル情報(Δx,Δy)=(0,0)とはならず、不正確の度合いが高くなるほどΔx,Δyの値(絶対値)は大きくなる。したがって、この動きベクトル情報(Δx,Δy)は、動き補償用ベクトル情報MIの不正確さを示す情報と言える。
【0071】
なお、上述したように、Pピクチャの場合には1個の画素データに対応してリファレンスデータは前方向についてのみ存在するが、Bピクチャの場合には1個の画素データに対応してリファレンスデータはそれぞれの方向について存在する。そのため、相関判定部37は、Pピクチャの場合には前方向のリファレンスデータに係る動きベクトル情報(Δx,Δy)のみを取得するが、Bピクチャの場合には前方向および後方向のリファレンスデータのそれぞれに係る動きベクトル情報(Δx,Δy)を取得する。
【0072】
また、相関判定部37は、最も相関の高い候補ブロックの相関レベルが予め設定された閾値より小さいとき、例えば最も相関の高い候補ブロックに係る差分絶対値和が閾値より大きいときは、動きベクトル情報に代えてその旨を示す情報NGを出力する。これは、不正確な動きベクトル情報(Δx,Δy)によるクラス分類を回避し、クラス分類の精度が低下を防止するためである。
【0073】
また、クラス生成部37は、クラス生成回路38と、このクラス生成回路38で生成されたクラスコードCL0を出力する出力端子39とを有している。クラス生成回路38には、画像信号Vbにおける注目位置に対応した画像信号Vaの画素データと対となっているピクチャ情報PIが、動作制御情報として供給される。
【0074】
クラス生成回路38は、ピクチャ情報PIがIピクチャを示す場合には、残差クラスコードCL0として、特定のコードを生成する。また、クラス生成回路38は、ピクチャ情報PIがPピクチャまたはBピクチャを示すときは、相関判定部37より出力される動きベクトル情報(Δx,Δy)または情報NGに基づいて、クラスコードCL0を生成する。
【0075】
図3に示す残差クラス生成部121において、画像信号Vbにおける注目位置の画素データが属する、動き補償用ベクトル情報MIの不正確さに基づくクラスを示すクラスコードCL0を生成するための動作を説明する。
【0076】
入力端子31には、バッファメモリ108にPピクチャ、Bピクチャに係る画素データと対となって格納されているリファレンスデータが入力され、このリファレンスデータはエッジ成分抽出回路32に供給される。エッジ成分抽出回路32はリファレンスデータからエッジ成分を抽出する。この抽出回路32で抽出されたエッジ成分はバッファメモリ33に供給されて一時的に格納される。
【0077】
また、入力端子34には、バッファメモリ108にPピクチャ、Bピクチャに係る画素データと対となって格納されている残差データが入力され、この残差データはエッジ成分抽出回路35に供給される。エッジ成分抽出回路35は残差データからエッジ成分を抽出する。この抽出回路35で抽出されたエッジ成分はバッファメモリ36に供給されて一時的に格納される。
【0078】
相関判定部37は、バッファメモリ36に格納された、画像信号Vbにおける注目位置の画素データに対応した画像信号Vaの画素データに係る残差データのエッジ成分を含むフレームを第1のフレームとし、またバッファメモリ33に格納された、画像信号Vbにおける注目位置の画素データに対応した画像信号Vaの画素データに係るリファレンスデータのエッジ成分を含むフレームを第2のフレームとする。そして、相関判定部37は、これら第1のフレームおよび第2のフレームを用いて、画像信号Vbにおける注目位置に対応した動きベクトル情報(Δx,Δy)を、例えばブロックマッチング法によって取得する。この動きベクトル情報(Δx,Δy)は、動き補償用ベクトル情報MIの不正確さを示す情報となる。
【0079】
この場合、相関判定部37は、Pピクチャの場合には前方向のリファレンスデータに係る動きベクトル情報(Δx,Δy)のみを取得するが、Bピクチャの場合には前方向および後方向のリファレンスデータのそれぞれに係る動きベクトル情報(Δx,Δy)を取得する。また、最も相関の高い候補ブロックの相関レベルが予め設定された閾値より小さいときは、動きベクトル情報に代えてその旨を示す情報NGを出力する。
【0080】
相関判定部37より出力される動きベクトル情報(Δx,Δy)または情報NGは、クラス生成回路38に供給される。クラス生成回路38は、ピクチャ情報PIがIピクチャを示す場合には、残差クラスコードCL0として、特定のコードを生成する。また、クラス生成回路38は、ピクチャ情報PIがPピクチャまたはBピクチャを示すときは、動きベクトル情報(Δx,Δy)または情報NGに基づいて、クラスコードCL0を生成する。このように生成されたクラスコードCL0は出力端子39に出力される。
【0081】
このように図3に示すクラス生成部121では、画像信号Vbにおける注目位置の画素データが属する、動き補償用ベクトル情報MIの不正確さに基づくクラスを示すクラスコードCL0が生成される。
【0082】
図1に戻って、また、画像信号処理部110は、バッファメモリ108に記憶されている画像信号Vaより、画像信号Vbにおける注目位置の周辺に位置する複数の画素データを選択的に取り出して出力するデータ選択手段としての予測タップ選択回路122を有している。この予測タップ選択回路122は、予測に使用する予測タップの複数の画素データを選択的に取り出すものである。
【0083】
また、画像信号処理部110は、画像信号Vbにおける注目位置の画素データが属するクラスを検出するクラス検出手段としてのクラス分類部123を有している。
【0084】
このクラス分類部123は、バッファメモリ108に記憶されている画像信号Vaを構成する複数の画素データおよびクラス生成部121で生成されクラスコードCL0を用いて、画像信号Vbにおける注目位置の画素データが属するクラスを示すクラスコードCLを生成する。
【0085】
図6は、クラス分類部123の構成を示している。
このクラス分類部123は、画像信号Vaを入力する入力端子50Aと、この入力端子50Aに入力される画像信号Vaに基づいて、画像信号Vbにおける注目位置の画素データが属するn種類のクラスを検出するために使用するクラスタップの複数の画素データをそれぞれ選択的に取り出すタップ選択回路50B〜50Bと、このタップ選択回路50B〜50Bで取り出された画素データをそれぞれ用いてn種類のクラスを示すクラスコードCL1〜CLnを生成するクラス生成回路50C〜50Cとを有している。
【0086】
本実施の形態においては、6種類のクラスを示すクラスコードCL1〜CL6を生成する。6種類のクラスは、空間波形クラス、時間変動クラス、AC変動クラス、フラットクラス、ライン相関クラス、ブロックエッジクラスである。各クラスについて簡単に説明する。
【0087】
▲1▼空間波形クラスを説明する。タップ選択回路50Bおよびクラス生成回路50Cは、この空間波形クラスの検出系を構成しているものとする。
タップ選択回路50Bは、画像信号VaのTフレーム(現在フレーム)およびT−1フレーム(1フレーム前のフレーム)より、画像信号Vbにおける注目位置に対して空間方向(水平方向、垂直方向)の周辺に位置する複数の画素データを選択的に取り出すものであり、上述した予測タップ選択回路122と同様のものである。クラス生成回路50Cは、タップ選択回路50Bで選択された複数の画素データのそれぞれに例えば1ビットのADRC(Adaptive Dynamic Range Coding)等の処理を施し、空間波形クラスを示すクラスコードCL1を生成する。
【0088】
▲2▼時間変動クラスを説明する。タップ選択回路50Bおよびクラス生成回路50Cは、この時間変動クラスの検出系を構成しているものとする。
タップ選択回路50Bは、画像信号Vaの現在フレーム(Tフレーム)から、画像信号Vbにおける注目位置の画素データに対応したDCTブロック(図8に示す注目ブロック)の画素データを取り出すと共に、画像信号Vaの1フレーム前の過去フレーム(T−1フレーム)から、注目ブロックに対応したブロック(図8に示す過去ブロック)の画素データを取り出す。
【0089】
クラス生成回路50Cは、注目ブロックの8×8個の画素データと過去ブロックの8×8個の画素データとの間で対応する画素毎に減算を行って8×8個の差分値を求め、さらにこの8×8個の差分値の二乗和を求め、この二乗和を閾値判定して、時間変動クラスを示すクラスコードCL2を生成する。
【0090】
▲3▼AC変動クラスを説明する。タップ選択回路50Bおよびクラス生成回路50Cは、このAC変動クラスの検出系を構成しているものとする。
タップ選択回路50Bは、画像信号Vaの現在フレームから、画像信号Vbにおける注目位置の画素データに対応したDCTブロック(図8に示す注目ブロック)の画素データを取り出すと共に、画像信号Vaの1フレーム前の過去フレームから、注目ブロックに対応したブロック(図8に示す過去ブロック)の画素データを取り出す。
【0091】
クラス生成回路50Cは、注目ブロックの8×8個の画素データと、過去ブロックの8×8個の画素データとのそれぞれに対して、DCT処理を施してDCT係数(周波数係数)を求める。そして、クラス生成回路50Cは、AC部分の各基底位置において、どちらかに係数が存在する基底位置の数mと、そのうち符号反転しているものおよび片方の係数が0であるものの基底位置の数mを求め、m/mを閾値判定して、AC変動クラスを示すクラスコードCL3を生成する。時間変動の少ないブロックでは、このAC変動クラスにより、モスキート歪みに対応したクラス分類を行うことが可能である。
【0092】
▲4▼フラットクラスを説明する。タップ選択回路50Bおよびクラス生成回路50Cは、このフラットクラスの検出系を構成しているものとする。
タップ選択回路50Bは、画像信号Vaの現在フレームから、画像信号Vbにおける注目位置の画素データに対応したDCTブロック(図8に示す注目ブロック)の画素データを取り出す。クラス生成回路50Cは、注目ブロックの8×8個の画素データの最大値と最小値を検出し、その差分であるダイナミックレンジを閾値判定して、フラットクラスを示すクラスコードCL4を生成する。
【0093】
▲5▼ライン相関クラスについて説明する。タップ選択回路50Bおよびクラス生成回路50Cは、このライン相関クラスの検出系を構成しているものとする。
タップ選択回路50Bは、画像信号Vaの現在フレームから、画像信号Vbにおける注目位置の画素データに対応したDCTブロック(図8に示す注目ブロック)の画素データを取り出す。
【0094】
クラス生成回路50Cは、注目ブロックの8×8個の画素データの1ライン目と2ライン目、3ライン目と4ライン目、5ライン目と6ライン目、7ライン目と8ライン目の画素間で対応する画素毎に減算を行って8×4個の差分値を求め、さらにこの8×4個の差分値の二乗和を求め、この二乗和を閾値判定して、ライン相関クラスを示すクラスコードCL5を生成する。このライン相関クラスは、静止画像などフレーム内の相関が高いか、あるいは動きが速くフレーム内よりもフィールド内の相関が高いかを示すものとなる。
【0095】
▲6▼ブロックエッジクラスについて説明する。タップ選択回路50Bおよびクラス生成回路50Cは、このブロックエッジクラスの検出系を構成しているものとする。
タップ選択回路50Bは、画像信号Vaの現在フレームから、画像信号Vbにおける注目位置の画素データに対応したDCTブロック(図8に示す注目ブロック)の画素データを取り出すと共に、その現在フレームから、注目ブロックに対して上下左右に隣接したブロック(図8に示す隣接ブロック)の画素データを取り出す。
【0096】
クラス生成回路50Cは、注目ブロックの4辺の各8個の画素データとそれに隣接する隣接ブロックの画素データとの間で対応する画素毎に減算を行って4×8個の差分値を求め、さらにこの各8個の差分値の二乗和を求め、注目ブロックの4辺にそれぞれ対応した4個の二乗和をそれぞれ閾値判定して、ブロックエッジクラスを示すクラスコードCL6を生成する。
【0097】
また、クラス分類部123は、クラスコードCL0を入力する入力端子50Dと、クラス生成回路50C〜50Cで生成されるクラスコードCL1〜CLn、入力端子50Dに入力されるクラスコードCL0を統合して1個のクラスコードCLとするクラス統合回路50Eと、このクラスコードCLを出力する出力端子50Fとを有している。本実施の形態において、クラス統合回路50Eは、クラス生成回路50C〜50Cで生成されたクラスコードCL1〜CL6、さらにはクラスコードCL0を統合して、1つのクラスコードCLとする。
【0098】
図1に戻って、また、画像信号処理部110は、係数メモリ124を有している。この係数メモリ124は、後述する推定予測演算回路125で使用される推定式で用いられる係数データWi(i=1〜n、nは予測タップの個数)を、クラス毎に、格納するものである。
【0099】
この係数データWiは、画像信号Vaを画像信号Vbに変換するための情報である。この係数メモリ124に格納される係数データWiは、予め画像信号Vaに対応した生徒信号と画像信号Vbに対応した教師信号との間の学習によって生成される。この係数メモリ124には上述したクラス分類部123より出力されるクラスコードCLが読み出しアドレス情報として供給され、この係数メモリ124からはクラスコードCLに対応した推定式の係数データWiが読み出されて、推定予測演算回路125に供給される。係数データWiの生成方法については後述する。
【0100】
また、画像信号処理部110は、予測タップ選択回路122で選択的に取り出される予測タップの画素データxiと、係数メモリ124より読み出される係数データWiとから、(1)式の推定式によって、作成すべき画像信号Vbにおける注目位置の画素データyを演算する推定予測演算回路125を有している。
【0101】
【数1】
Figure 2004173012
【0102】
この画像信号処理部110の動作を説明する。
クラス生成部121では、バッファメモリ108に格納されている、ピクチャ情報PI、残差データおよびリファレンスデータが用いられて、画像信号Vbにおける注目位置の画素データが属する、動き補償用ベクトル情報MIの不正確さに基づくクラスを示すクラスコードCL0を生成される。
【0103】
また、クラス分類部123では、バッファメモリ108に記憶されている画像信号Vaを構成する複数の画素データおよびクラス生成部121で生成されるクラスコードCL0を用いて、画像信号Vbにおける注目位置の画素データが属するクラスを示すクラスコードCLが生成される。
【0104】
このようにクラス分類部123で生成されるクラスコードCLは読み出しアドレス情報として係数メモリ124に供給される。これにより、係数メモリ124からクラスコードCLに対応した係数データWiが読み出されて、推定予測演算回路125に供給される。
【0105】
また、バッファメモリ108に記憶されている画像信号Vaより、予測タップ選択回路122で、画像信号Vbにおける注目位置の周辺に位置する予測タップの画素データが選択的に取り出される。
【0106】
推定予測演算回路125では、予測タップの画素データxiと、係数メモリ124より読み出される係数データWiとを用いて、上述の(1)式に示す推定式に基づいて、作成すべき画像信号Vbにおける注目位置の画素データyが求められる。
【0107】
このように画像信号処理部110では、画像信号Vaから係数データWiを用いて画像信号Vbが得られる。この場合、画像信号Vaに基づいて選択された、画像信号Vbにおける注目位置の周辺に位置する複数の画素データ(予測タップの画素データ)、およびこの画像信号Vbにおける注目位置の画素データが属するクラスCLに対応した係数データWiを用いて、推定式に基づいて画像信号Vbにおける注目位置の画素データyを生成するものである。
【0108】
したがって、係数データWiとして、画像信号Vaに対応しこの画像信号Vaと同様の符号化雑音を含む生徒信号と画像信号Vbに対応した符号化雑音を含まない教師信号とを用いた学習によって得られた係数データWiを用いることで、画像信号Vbとして画像信号Vaに比べて符号化雑音が大幅に軽減されたものを良好に得ることができる。
【0109】
また、クラス生成部121では、動き補償用ベクトル情報MIの不正確さに基づくクラスを示すクラスコードCL0が生成される。そして、クラス分類部123では、このクラスコードCL0が他のクラスコードと統合されて、クラスコードCLが生成される。そのため、画像信号処理部110では、動き補償用ベクトル情報MIの不正確さの情報に基づいてクラス分類が行われることとなり、画像信号Vbの品質の向上を図ることができる。
【0110】
また、クラス生成部121の相関判定部37は、最も相関の高い候補ブロックの相関レベルが予め設定された閾値より小さいときは、動きベクトル情報に代えてその旨を示す情報NGを出力する。そして、クラス生成回路38は、クラスコードCL0としてその情報NGに対応したものを出力する。したがって、クラス生成部121から不正確な動きベクトル情報(Δx,Δy)によるクラスコードCL0が出力されることがなく、クラス分類の精度が低下することを防止できる。
【0111】
次に、係数メモリ124に記憶される係数データWiの生成方法について説明する。この係数データWiは、予め学習によって生成されたものである。
【0112】
まず、この学習方法について説明する。上述の、(1)式において、学習前は係数データW,W,‥‥,Wは未定係数である。学習は、クラス毎に、複数の信号データに対して行う。学習データ数がmの場合、(1)式に従って、以下に示す(2)式が設定される。nは予測タップの数を示している。
=W×xk1+W×xk2+‥‥+W×xkn ・・・(2)
(k=1,2,‥‥,m)
【0113】
m>nの場合、係数データW,W,‥‥,Wは、一意に決まらないので、誤差ベクトルeの要素eを、以下の式(3)で定義して、(4)式のeを最小にする係数データを求める。いわゆる最小2乗法によって係数データを一意に定める。
=y−{W×xk1+W×xk2+‥‥+W×xkn} ・・・(3)
(k=1,2,‥‥m)
【0114】
【数2】
Figure 2004173012
【0115】
(4)式のeを最小とする係数データを求めるための実際的な計算方法としては、まず、(5)式に示すように、eを係数データWi(i=1,2,・・・,n)で偏微分し、iの各値について偏微分値が0となるように係数データWiを求めればよい。
【0116】
【数3】
Figure 2004173012
【0117】
(5)式から係数データWiを求める具体的な手順について説明する。(6)式、(7)式のようにXji,Yiを定義すると、(5)式は、(8)式の行列式の形に書くことができる。
【0118】
【数4】
Figure 2004173012
【0119】
【数5】
Figure 2004173012
【0120】
(8)式は、一般に正規方程式と呼ばれるものである。この正規方程式を掃き出し法(Gauss−Jordanの消去法)等の一般解法で解くことにより、係数データWi(i=1,2,・・・,n)を求めることができる。
【0121】
図9は、図1の画像信号処理部110の係数メモリ124に格納すべき係数データWiを生成する係数データ生成装置150の構成を示している。
この係数データ生成装置150は、画像信号Vbに対応した教師信号STが入力される入力端子151と、この教師信号STに対して符号化を行ってMPEG2ストリームを得るMPEG2符号化器152と、このMPEG2ストリームに対して復号化を行って画像信号Vaに対応した生徒信号SSを得るMPEG2復号化器153とを有している。ここで、MPEG2復号化器153は、図1に示すデジタル放送受信機100におけるMPEG2復号化器107およびバッファメモリ108に対応したものである。
【0122】
また、係数データ生成装置150は、クラス生成部154を有している。このクラス生成部154は、上述した画像信号処理部110のクラス生成部121と同様に構成され、教師信号STにおける注目位置の画素データが属する、動き補償用ベクトル情報MIの不正確さに基づくクラスを示すクラスコードCL0を生成する。このクラス生成部154では、復号化器153より出力されるピクチャ情報PI、残差データおよびリファレンスデータが用いられて、クラスコードCL0が生成される。
【0123】
また、係数データ生成装置150は、MPEG2復号化器153より出力される生徒信号SSより、教師信号STにおける注目位置の周辺に位置する複数の画素データを選択的に取り出して出力する予測タップ選択回路155を有している。この予測タップ選択回路155は、上述した画像信号処理部110の予測タップ選択回路122と同様に構成される。
【0124】
また、係数データ生成装置150は、教師信号STにおける注目位置の画素データが属するクラスを検出するクラス検出手段としてのクラス分類部156を有している。このクラス分類部156は、上述した画像信号処理部110のクラス分類部123と同様に構成される。
【0125】
このクラス分類部156は、MPEG2復号化器153より得られる生徒信号SSを構成する複数の画素データおよびクラス生成部154で生成されるクラスコードCL0を用いて、教師信号STにおける注目位置の画素データが属するクラスを示すクラスコードCLを生成する。
【0126】
また、係数データ生成装置150は、入力端子151に供給される教師信号STの時間調整を行うための遅延回路157と、この遅延回路157で時間調整された教師信号STより得られる各注目位置の画素データyと、この各注目位置の画素データyにそれぞれ対応して予測タップ選択回路155で選択的に取り出される予測タップの画素データxiと、各注目位置の画素データyにそれぞれ対応してクラス分類部156で生成されるクラスコードCLとから、クラス毎に、係数データWi(i=1〜n)を得るための正規方程式(上述の(8)式参照)を生成する正規方程式生成部158を有している。
【0127】
この場合、1個の画素データyとそれに対応するn個の予測タップの画素データxiとの組み合わせで1個の学習データが生成されるが、教師信号STと生徒信号SSとの間で、クラス毎に、多くの学習データが生成されていく。これにより、正規方程式生成部158では、クラス毎に、係数データWi(i=1〜n)を得るための正規方程式が生成される。
【0128】
また、係数データ生成装置150は、正規方程式生成部158で生成された正規方程式のデータが供給され、その正規方程式を解いて、各クラスの係数データWiを求める係数データ決定部159と、この求められた各クラスの係数データWiを格納する係数メモリ160とを有している。
【0129】
次に、図9に示す係数データ生成装置150の動作を説明する。
入力端子151には画像信号Vbに対応した教師信号STが供給され、そしてMPEG2符号化器152で、この教師信号STに対して符号化が施されて、MPEG2ストリームが生成される。このMPEG2ストリームは、MPEG2復号化器153に供給される。MPEG2復号化器153で、このMPEG2ストリームに対して復号化が施されて、画像信号Vaに対応した生徒信号SSが生成される。
【0130】
クラス生成部154では、復号化器153より出力されるピクチャ情報PI、残差データおよびリファレンスデータを用いて、教師信号STにおける注目位置の画素データが属する、動き補償用ベクトル情報MIの不正確さに基づくクラスを示すクラスコードCL0が生成される。
【0131】
クラス分類部156では、MPEG2復号化器153より得られる生徒信号SSを構成する複数の画素データおよびクラス生成部154で生成されたクラスコードCL0が用いて、教師信号STにおける注目位置の画素データが属するクラスを示すクラスコードCLが生成される。
【0132】
また、MPEG2復号化器153より得られる生徒信号SSより、予測タップ選択回路155で、教師信号STにおける注目位置の周辺に位置する予測タップの画素データが選択的に取り出される。
【0133】
そして、遅延回路157で時間調整された教師信号STから得られる各注目位置の画素データyと、この各注目位置の画素データyにそれぞれ対応して予測タップ選択回路155で選択的に取り出される予測タップの画素データxiと、各注目位置の画素データyにそれぞれ対応してクラス分類部156で生成されるクラスコードCLとを用いて、正規方程式生成部158では、クラス毎に、係数データWi(i=1〜n)を得るための正規方程式((8)式参照)が生成される。この正規方程式は係数データ決定部159で解かれて各クラスの係数データWiが求められ、その係数データWiは係数メモリ160に格納される。
【0134】
このように、図9に示す係数データ生成装置150においては、図1の画像信号処理部110の係数メモリ124に格納される各クラスの係数データWiを生成することができる。
【0135】
生徒信号SSは、教師信号STに対して符号化を施してMPEG2ストリームを生成し、その後このMPEG2ストリームに対して復号化を施して得たものである。したがって、この生徒信号SSは、画像信号Vaと同様の符号化雑音を含んだものとなる。そのため、図1に示す画像信号処理部110において、画像信号Vaからこの係数データWiを用いて得られる画像信号Vbは、画像信号Vaに比べて符号化雑音が軽減されたものとなる。
【0136】
なお、図1の画像信号処理部110における処理を、例えば図10に示すような画像信号処理装置300によって、ソフトウェアで実現することも可能である。
【0137】
まず、図10に示す画像信号処理装置300について説明する。この画像信号処理装置300は、装置全体の動作を制御するCPU301と、このCPU301の制御プログラムや係数データ等が格納されたROM(Read Only Memory)302と、CPU301の作業領域を構成するRAM(Random Access Memory)303とを有している。これらCPU301、ROM302およびRAM303は、それぞれバス304に接続されている。
【0138】
また、画像信号処理装置300は、外部記憶装置としてのハードディスクドライブ(HDD)305と、フロッピー(登録商標)ディスク306をドライブするドライブ(FDD)307とを有している。これらドライブ305,307は、それぞれバス304に接続されている。
【0139】
また、画像信号処理装置300は、インターネット等の通信網400に有線または無線で接続する通信部308を有している。この通信部308は、インタフェース309を介してバス304に接続されている。
【0140】
また、画像信号処理装置300は、ユーザインタフェース部を備えている。このユーザインタフェース部は、リモコン送信機200からのリモコン信号RMを受信するリモコン信号受信回路310と、LCD(liquid Crystal Display)等からなるディスプレイ311とを有している。受信回路310はインタフェース312を介してバス304に接続され、同様にディスプレイ311はインタフェース313を介してバス304に接続されている。
【0141】
また、画像信号処理装置300は、画像信号Vaを入力するための入力端子314と、画像信号Vbを出力するための出力端子315とを有している。入力端子314はインタフェース316を介してバス304に接続され、同様に出力端子315はインタフェース317を介してバス304に接続される。
【0142】
ここで、上述したようにROM302に制御プログラムや係数データ等を予め格納しておく代わりに、例えばインターネットなどの通信網400より通信部308を介してダウンロードし、ハードディスクやRAM303に蓄積して使用することもできる。また、これら制御プログラムや係数データ等をフロッピー(登録商標)ディスク306で提供するようにしてもよい。
【0143】
また、処理すべき画像信号Vaを入力端子314より入力する代わりに、予めハードディスクに記録しておき、あるいはインターネットなどの通信網400より通信部308を介してダウンロードしてもよい。また、処理後の画像信号Vbを出力端子315に出力する代わり、あるいはそれと並行してディスプレイ311に供給して画像表示をしたり、さらにはハードディスクに格納したり、通信部308を介してインターネットなどの通信網400に送出するようにしてもよい。
【0144】
図11のフローチャートを参照して、図10に示す画像信号処理装置300における、画像信号Vaより画像信号Vbを得るため処理手順を説明する。
まず、ステップST21で、処理を開始し、ステップS22で、例えば入力端子314より装置内に1フレーム分または1フィールド分の画像信号Vaを入力する。この場合、画像信号Vaの各画素データと対となっているピクチャ情報PIも入力する。ピクチャ情報PIは、画素データがIピクチャ、Pピクチャ、Bピクチャのいずれのピクチャに係るものであったかを示す情報である。またこの場合、画像信号Vaの各画素データと対となっている、その画素データを得る際に使用された残差データおよびリファレンスデータも入力する。
【0145】
このように入力端子314より入力される画像信号Va等はRAM303に一時的に格納される。なお、この画像信号Va等が装置内のハードディスクドライブ305に予め記録されている場合には、このドライブ305からこの画像信号Va等を読み出し、この画像信号Va等をRAM303に一時的に格納する。
【0146】
そして、ステップST23で、画像信号Vaの全フレームまたは全フィールドの処理が終わっているか否かを判定する。処理が終わっているときは、ステップST24で、処理を終了する。一方、処理が終わっていないときは、ステップST25に進む。
【0147】
ステップST25では、画像信号Vbにおける注目位置に対応した画像信号Vaの画素データと対となっているピクチャ情報PI、残差データおよびリファレンスデータを用いて、画像信号Vbにおける注目位置の画素データが属する、動き補償用ベクトル情報MIの不正確さに基づくクラスを示すクラスコードCL0を生成し、さらにこのクラスコードCL0および画像信号Vaを構成する複数の画素データを用いて、画像信号Vbにおける注目位置の画素データが属するクラスを示すクラスコードCLを生成する。
【0148】
次に、ステップST26で、ステップST22で入力された画像信号Vaより、画像信号Vbにおける注目位置の周辺に位置する複数の画素データ(予測タップの画素データ)を取得する。そして、ステップST27で、ステップST25で生成されたクラスコードCLに対応した係数データWiとステップST26で取得された予測タップの画素データxiを使用して、(1)式の推定式に基づいて、画像信号Vbにおける注目位置の画素データyを生成する。
【0149】
次に、ステップST28で、ステップST22で入力された1フレームまたは1フィールド分の画像信号Vaの画素データの全領域において画像信号Vbの画素データを得る処理が終了したか否かを判定する。終了しているときは、ステップST22に戻り、次の1フレーム分または1フィールド分の画像信号Vaの入力処理に移る。一方、処理が終了していないときは、ステップST25に戻って、次の注目位置についての処理に移る。
【0150】
このように、図11に示すフローチャートに沿って処理をすることで、入力された画像信号Vaの画素データを処理して、画像信号Vbの画素データを得ることができる。上述したように、このように処理して得られた画像信号Vbは出力端子315に出力されたり、ディスプレイ311に供給されてそれによる画像が表示されたり、さらにはハードディスクドライブ305に供給されてハードディスクに記録されたりする。
【0151】
また、処理装置の図示は省略するが、図9の係数データ生成装置150における処理も、ソフトウェアで実現可能である。
【0152】
図12のフローチャートを参照して、係数データを生成するための処理手順を説明する。
まず、ステップST31で、処理を開始し、ステップST32で、教師信号STを1フレーム分または1フィールド分だけ入力する。そして、ステップST33で、教師信号STの全フレームまたは全フィールドの処理が終了したか否かを判定する。終了していないときは、ステップST34で、ステップST32で入力された教師信号STから生徒信号SSを生成する。
【0153】
この場合、生徒信号SSの各画素データと対となっているピクチャ情報PI、さらには各画素データと対となっているその画素データを得る際に使用された残差データおよびリファレンスデータも得るようにする。
【0154】
そして、ステップST35で、教師信号STの注目位置に対応した生徒信号SSの画素データと対となっているピクチャ情報PIと、残差データおよびリファレンスデータを用いて、教師信号STにおける注目位置の画素データが属する、動き補償用ベクトル情報MIの不正確さに基づくクラスを示すクラスコードCL0を生成し、さらにこのクラスコードCL0および生徒信号SSを構成する複数の画素データを用いて、教師信号STにおける注目位置の画素データが属するクラスを示すクラスコードCLを生成する。
【0155】
次に、ステップST36で、ステップST34で生成された生徒信号SSより、教師信号STにおける注目位置の周辺に位置する複数の画素データ(予測タップの画素データ)を取得する。
【0156】
そして、ステップST37で、ステップST35で生成されたクラスコードCL、ステップST36で取得された予測タップの画素データxiおよび教師信号STにおける注目位置の画素データyを用いて、クラス毎に、(8)式に示す正規方程式を得るための加算をする((6)式、(7)式参照)。
【0157】
次に、ステップST38で、ステップST32で入力された1フレーム分または1フィールド分の教師信号STの画素データの全領域において学習処理が終了したか否かを判定する。学習処理を終了しているときは、ステップST32に戻って、次の1フレーム分または1フィールド分の教師信号STの入力を行って、上述したと同様の処理を繰り返す。一方、学習処理を終了していないときは、ステップST35に戻って、次の注目位置についての処理に移る。
【0158】
上述したステップST33で、処理が終了したときは、ステップST39で、上述のステップST37の加算処理によって生成された、各クラスの正規方程式を掃き出し法などで解いて、各クラスの係数データWiを算出する。そして、ステップST40で、各クラスの係数データWiをメモリに保存し、その後にステップST41で、処理を終了する。
【0159】
このように、図12に示すフローチャートに沿って処理をすることで、図9に示す係数データ生成装置150と同様の手法によって、各クラスの係数データWiを得ることができる。
【0160】
なお、上述実施の形態においては、リファレンスデータから抽出されたエッジ成分と残差データから抽出されたエッジ成分とを用いて動きベクトル情報(Δx,Δy)を検出し、これを復号時に使用した動き補償用ベクトル情報MIの不正確さを示す情報としたものである。
【0161】
しかし、動き補償用ベクトル情報MIの不正確さを示す情報はこの動きベクトル情報(Δx,Δy)に限定されるものではない。例えば、画像信号Vaからブロックマッチング法、勾配法等の方法によって動きベクトル情報を新たに検出し、これと復号時に使用した動き補償用ベクトル情報MIとを比較することで、動き補償用ベクトル情報MIの不正確さを示す情報を得るようにしてもよい。
【0162】
また、上述実施の形態においては、DCTを伴うMPEG2ストリームを取り扱うものを示したが、この発明は、動き補償予測符号化が行われたその他の符号化されたデジタル画像信号を取り扱うものにも同様に適用することができる。また、DCTの代わりに、ウォーブレット変換、離散サイン変換などのその他の直交変換を伴う符号化であってもよい。
【0163】
【発明の効果】
この発明によれば、動き補償予測符号化が行われたデジタル画像信号を復号化することによって生成される、複数の画素データからなる第1の画像信号を、複数の画素データからなる符号化雑音が軽減された第2の画像信号に変換する際、第2の画像信号における注目位置に対応した第1の画像信号の画素データを得る際に用いられたリファレンスデータの動き補償に使用された第1の動きベクトル情報の不正確さを示す情報を取得し、少なくともこの不正確さを示す情報を用いて第2の画像信号における注目位置の画素データが属するクラスを検出し、このクラスに対応して第2の画像信号における注目位置の画素データを生成するものであり、クラス分類の精度を上げることができ、第2の画像信号の品質の向上を図ることができる。
【図面の簡単な説明】
【図1】実施の形態としてのデジタル放送受信機の構成を示すブロック図である。
【図2】MPEG2復号化器の構成を示すブロック図である。
【図3】クラス生成部の構成を示すブロック図である。
【図4】3×3のラプラシアンフィルタの係数比の一例を示す図である。
【図5】相関判定のためのブロックマッチングの一例を説明するための図である。
【図6】相関判定のためのブロックマッチングの他の例を説明するための図である。
【図7】クラス分類部の構成を示すブロック図である。
【図8】タップ選択用ブロックを示す図である。
【図9】係数データ生成装置の構成を示すブロック図である。
【図10】ソフトウェアで実現するための画像信号処理装置の構成例を示すブロック図である。
【図11】画像信号処理を示すフローチャートである。
【図12】係数データ生成処理を示すフローチャートである。
【符号の説明】
31,32・・・入力端子、32,35・・・エッジ成分抽出回路、33,36・・・バッファメモリ、37・・・相関判定部、38・・・クラス生成回路、39・・・出力端子、100・・・デジタル放送受信機、101・・・システムコントローラ、102・・・リモコン信号受信回路、105・・・受信アンテナ、106・・・チューナ部、107・・・MPEG2復号化器、108・・・バッファメモリ、110・・・画像信号処理部、111・・・ディスプレイ部、121・・・クラス生成部、122・・・予測タップ選択回路、123・・・クラス分類部、124・・・係数メモリ、125・・・推定予測演算回路、150・・・係数データ生成装置、300・・・画像信号処理装置

Claims (11)

  1. 動き補償予測符号化が行われたデジタル画像信号を復号化することによって生成される、複数の画素データからなる第1の画像信号を、複数の画素データからなる第2の画像信号に変換する画像信号処理装置であって、
    上記第2の画像信号における注目位置に対応した上記第1の画像信号の画素データを得る際に用いられたリファレンスデータの動き補償に使用された第1の動きベクトル情報の不正確さを示す情報を取得する情報取得手段と、
    少なくとも上記情報取得手段で取得された不正確さを示す情報を用いて、上記第2の画像信号における注目位置の画素データが属するクラスを検出するクラス検出手段と、
    上記クラス検出手段で検出されたクラスに対応して、上記第2の画像信号における注目位置の画素データを生成する画素データ生成手段と
    を備えることを特徴とする画像信号処理装置。
  2. 上記画素データ生成手段は、
    上記クラス検出手段で検出されたクラスに対応した、推定式で用いられる係数データを発生する係数データ発生手段と、
    上記第1の画像信号に基づいて、上記第2の画像信号における注目位置の周辺に位置する複数の画素データを選択するデータ選択手段と、
    上記係数データ発生手段で発生された係数データおよび上記データ選択手段で選択された複数の画素データを用いて、上記推定式に基づいて上記第2の画像信号における注目位置の画素データを算出して得る演算手段とを有する
    ことを特徴とする請求項1に記載の画像信号処理装置。
  3. 上記情報取得手段は、
    上記第1の画像信号の画素データを得る際に用いられた残差データからエッジ成分を抽出する第1の抽出手段と、
    上記第1の画像信号の画素データを得る際に用いられたリファレンスデータからエッジ成分を抽出する第2の抽出手段と、
    上記第1の抽出手段で抽出されたエッジ成分からなるフレームを第1のフレームとし、上記第2の抽出手段で抽出されたエッジ成分からなるフレームを第2のフレームとし、上記第1のフレームおよび上記第2のフレームを用いて、上記第2の画像信号における注目位置に対応した第2の動きベクトル情報を、上記不正確さを示す情報として取得する動きベクトル取得手段とを有する
    ことを特徴とする請求項1に記載の画像信号処理装置。
  4. 上記動きベクトル取得手段は、
    上記第1のフレームまたは上記第2のフレームを参照フレームとし、上記第2のフレームまたは上記第1のフレームを探索フレームとし、上記参照フレームの上記第2の画像信号における注目位置に対応したエッジ成分を含む参照ブロックと上記探索フレームの上記第2の画像信号における注目位置を中心とした所定の探索範囲内の複数の候補ブロックとの間の相関情報を検出する相関検出手段と、
    上記相関検出手段で検出された上記複数の候補ブロックに対応した相関情報に基づき、上記参照ブロックと最も相関の高い候補ブロックの位置情報を、上記第2の動きベクトル情報として出力する情報出力手段とを有する
    ことを特徴とする請求項3に記載の画像信号処理装置。
  5. 上記情報出力手段は、上記最も相関の高い候補ブロックの相関情報で示される相関レベルが予め設定された閾値より小さいときは、その旨を示す所定情報を出力し、
    上記クラス検出手段は、上記情報出力手段が上記所定情報を出力するとき、上記第2の動きベクトル情報に代わって、該所定情報を用いて、上記第2の画像信号における注目位置の画素データが属するクラスを検出する
    ことを特徴とする請求項4に記載の画像信号処理装置。
  6. 上記デジタル画像信号はMPEG方式の符号化が行われたものであって、
    上記参照ブロックは、上記第2の画像信号における注目位置に対応した第1の画像信号の画素データを得る際に用いられたDCTブロックに対応したブロックである
    ことを特徴とする請求項4に記載の画像信号処理装置。
  7. 動き補償予測符号化が行われたデジタル画像信号を復号化することによって生成される、複数の画素データからなる第1の画像信号を、複数の画素データからなる第2の画像信号に変換する画像信号処理方法であって、
    上記第2の画像信号における注目位置に対応した上記第1の画像信号の画素データを得る際に用いられたリファレンスデータの動き補償に使用された第1の動きベクトル情報の不正確さを示す情報を取得する第1のステップと、
    少なくとも上記第1のステップで取得された不正確さを示す情報を用いて、上記第2の画像信号における注目位置の画素データが属するクラスを検出する第2のステップと、
    上記第2のステップで検出されたクラスに対応して、上記第2の画像信号における注目位置の画素データを生成する第3のステップと
    を備えることを特徴とする画像信号処理方法。
  8. 動き補償予測符号化が行われたデジタル画像信号を復号化することによって生成される、複数の画素データからなる第1の画像信号を、複数の画素データからなる第2の画像信号に変換するために、
    上記第2の画像信号における注目位置に対応した上記第1の画像信号の画素データを得る際に用いられたリファレンスデータの動き補償に使用された第1の動きベクトル情報の不正確さを示す情報を取得する第1のステップと、
    少なくとも上記第1のステップで取得された不正確さを示す情報を用いて、上記第2の画像信号における注目位置の画素データが属するクラスを検出する第2のステップと、
    上記第2のステップで検出されたクラスに対応して、上記第2の画像信号における注目位置の画素データを生成する第3のステップと
    を備える画像信号処理方法をコンピュータに実行させるためのプログラム。
  9. 動き補償予測符号化が行われたデジタル画像信号を復号化することによって生成される、複数の画素データからなる第1の画像信号を、複数の画素データからなる第2の画像信号に変換する際に使用される推定式の係数データを生成する装置であって、
    上記第2の画像信号に対応する教師信号が符号化されて得られたデジタル画像信号を復号化して上記第1の画像信号に対応した生徒信号を得る復号化手段と、
    上記教師信号における注目位置に対応した上記生徒信号の画素データを得る際に用いられたリファレンスデータの動き補償に使用された動きベクトル情報の不正確さを示す情報を取得する情報取得手段と、
    少なくとも上記情報取得手段で取得された不正確さを示す情報を用いて、上記教師信号における注目位置の画素データが属するクラスを検出するクラス検出手段と、
    上記生徒信号に基づいて、上記教師信号における注目位置の周辺に位置する複数の画素データを選択するデータ選択手段と、
    上記クラス検出手段で検出されたクラス、上記データ選択手段で選択された複数の画素データおよび上記教師信号における注目位置の画素データを用いて、クラス毎に、上記係数データを求める演算手段と
    を備えることを特徴とする係数データ生成装置。
  10. 動き補償予測符号化が行われたデジタル画像信号を復号化することによって生成される、複数の画素データからなる第1の画像信号を、複数の画素データからなる第2の画像信号に変換する際に使用される推定式の係数データを生成する方法であって、
    上記第2の画像信号に対応する教師信号が符号化されて得られたデジタル画像信号を復号化して上記第1の画像信号に対応した生徒信号を得る第1のステップと、
    上記教師信号における注目位置に対応した上記生徒信号の画素データを得る際に用いられたリファレンスデータの動き補償に使用された動きベクトル情報の不正確さを示す情報を取得する第2のステップと、
    少なくとも上記第2のステップで取得された不正確さを示す情報を用いて、上記教師信号における注目位置の画素データが属するクラスを検出する第3のステップと、
    上記生徒信号に基づいて、上記教師信号における注目位置の周辺に位置する複数の画素データを選択する第4のステップと、
    上記第3のステップで検出されたクラス、上記第4のステップで選択された複数の画素データおよび上記教師信号における注目位置の画素データを用いて、クラス毎に、上記係数データを求める第5のステップと
    を備えることを特徴とする係数データ生成方法。
  11. 動き補償予測符号化が行われたデジタル画像信号を復号化することによって生成される、複数の画素データからなる第1の画像信号を、複数の画素データからなる第2の画像信号に変換する際に使用される推定式の係数データを生成するために、
    上記第2の画像信号に対応する教師信号が符号化されて得られたデジタル画像信号を復号化して上記第1の画像信号に対応した生徒信号を得る第1のステップと、
    上記教師信号における注目位置に対応した上記生徒信号の画素データを得る際に用いられたリファレンスデータの動き補償に使用された動きベクトル情報の不正確さを示す情報を取得する第2のステップと、
    少なくとも上記第2のステップで取得された不正確さを示す情報を用いて、上記教師信号における注目位置の画素データが属するクラスを検出する第3のステップと、
    上記生徒信号に基づいて、上記教師信号における注目位置の周辺に位置する複数の画素データを選択する第4のステップと、
    上記第3のステップで検出されたクラス、上記第4のステップで選択された複数の画素データおよび上記教師信号における注目位置の画素データを用いて、クラス毎に、上記係数データを求める第5のステップと
    を備える係数データ生成方法をコンピュータに実行させるためのプログラム。
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