JP2008099054A - ゴースト除去装置 - Google Patents

Abstract

【課題】フィルタの係数の更新時間を適宜調整するともに、フィルタ係数の更新時における画面上の違和感を減らすゴースト除去装置を提供する。
【解決手段】単位時間倍率ｎ変更手段３０と、反映比率ａ変更手段３１と、ｙ（ｎ）とｙ０（ｎ）の差分による差分演算変更手段３３と、パラメータ切替手段３３、３４とを備える。カウント数に応じて、単位時間倍率ｎ変更手段３０により単位時間倍率ｎを変更し、反映比率ａ変更手段３１により、反映比率ａを変更する。また、ＧＣＲ信号演算手段２１からのｙ０（ｎ）、ｙ（ｎ）に応じて、単位時間倍率ｎ及び反映比率ａを変更する。変更した単位時間倍率ｎ及び反映比率ａを入力手段１、ＧＣＲ信号演算手段に対して出力する。
【選択図】図３

Description

本発明は伝送されてくるＴＶ映像信号の伝送歪みやゴーストを除去するための適切かつ安定性のあるフィルタを形成するゴースト除去装置に関する。

一般的に、ＴＶ局から送信されたテレビジョン信号を受信する場合、建物や山等の障害物の反射波等の影響によりテレビジョン受像機にゴースト画像やその他伝送路の環境変化による歪みのある画像が現れ、その画像は大変見づらいものとなる。そのため、ＴＶ局から送信される映像信号に、ゴースト除去用のＧＣＲ（Ｇｈｏｓｔ Ｃａｎｃｅｌｌａｔｉｏｎ Ｒｅｆｅｒｅｎｃｅ）信号が挿入されており、このＧＣＲ信号を用いたゴースト除去装置が開発されている。

以下に、受信した映像信号の中からＧＣＲ信号を抽出する方法と抽出したＧＣＲ信号に基づいてゴースト等を除去する従来のゴースト除去装置の構成・動作について簡単に説明する。

まず、受信されたＧＣＲ信号の抽出方法について説明する。

上記ＧＣＲ信号は、図８（ａ）〜（ｈ）に示すように、垂直帰線消去期間の第１８番目の水平走査期間（１８Ｈ）および第２８１番目の水平走査期間（２８１Ｈ）に８フィールドシーケンスと呼ばれるシーケンスで挿入されている。

ここで、図８（ａ）において、８０は、垂直同期信号であり、８１は、バースト信号である。

この８フィールドシーケンスは、第１、３、６、８フィールドにＧＣＲ信号（Ｓ１、Ｓ３、Ｓ６、Ｓ８）が重畳されており、第２、４、５、７フィールドにはＧＣＲ信号は重畳されておらず、黒レベルのみの信号（Ｓ２、Ｓ４、Ｓ５、Ｓ７）となっている。

上記８フィールド時間を１単位処理時間（Ｔ）として、例えば下記式（１）に示す演算を行うことによって、水平同期信号、バースト信号等が相殺されたステップ形状のみのＧＣＲ信号（以下、Ｓ_GCRと記す）を算出することができる。
Ｓ_GCR＝１／４｛（Ｓ１−Ｓ２）＋（Ｓ３−Ｓ４）−（Ｓ５−Ｓ６）−（Ｓ７−Ｓ８）｝・・・・・・・（１）
図９には、このように算出、抽出されたＧＣＲ信号の波形例を示している。

図９（ａ）は、ＧＣＲ信号が重畳された水平走査期間１ライン（例えば、第１フィールド）を示す波形図であり、（ｂ）は、上記（１）式により算出、抽出されたステップ形状のＳ_GCRを示す波形図である。

ところで、図９（ｂ）に示したＳ_GCR８２は、あくまでも理想的な波形を示したものであって、伝送路中に受けるゴースト、歪（ザグ）、ノイズ（インパルス的なノイズ等）等のさまざまな影響を受けるため、実際の抽出したＳ_GCR８２は、この理想的な波形から変形したものとなる。

通常、従来のゴースト除去装置は、伝送路の影響を受けた上記Ｓ_GCR８２と、内部に記憶している基準ＧＣＲ信号とを時間領域又は周波数領域において比較し、比較した時間成分又は周波数成分の誤差量等に基づいて、Ｓ_GCR８２の波形が基準ＧＣＲ信号の波形と略同等となるようにフィルタを生成（逆伝達関数の形成）し、生成されたフィルタに映像信号を通過させることによって、伝送路での歪みやゴーストを低減している。

次に、抽出されたＧＣＲ信号に基づいて、ゴースト等を除去するゴースト除去装置の構成について図１０を用いて説明する。

図１０は、従来のゴースト除去装置９０の基本的なブロック図の例である。

図に示すように、受信した映像信号ｘ（ｎ）からＳ_GCRを抽出するＧＲＣ信号抽出部９０と、装置内部で記憶されている基準ＧＣＲ信号とＳ_GCRとの時間領域における誤差成分（Ｅ（ｎ））を演算する誤差検出部９４と、この誤差信号からゴースト除去フィルタの係数（例えば、ＦＩＲフィルタの係数）を生成するフィルタ係数生成部９３と、生成された係数に基づいてゴーストを除去するゴースト除去フィルタ９１と、を備えて構成されている。

このように、構成されたゴースト除去装置９０は、基準ＧＣＲ信号と受信した映像信号から抽出したＳ_GCRとの差分によって得られる誤差量（伝送路で発生したゴーストや波形ひずみによる変化成分）に従ってフィルタ係数値を更新し、適宜、ゴースト等の変化に対応し、適切なフィルタを形成しながらゴーストを除去するという動作を基本としている。

なお、一般的に、特許文献１に開示されているように、近いゴーストについては、ゴースト除去フィルタとして、ＦＩＲ型フィルタが使用され、遠いゴーストについては、ＩＩＲ型フィルタが使用される。
特開平６−７０２０２号公報

ところで、前述したように、Ｓ_GCRの抽出は、８Ｆｉｅｌｄｓ単位の単位時間（Ｔ）（以下、単位時間（Ｔ）と略称する）毎に演算されるが、フィルタ係数の演算更新時間をこの単位時間（Ｔ）とすると、フィルタ係数の更新速度は早いが、伝送路で発生するゴースト等の変化に対応した適切なフィルタ係数が生成されず、フィルタ形成が不安定になる場合があるとともに、このような不適切なフィルタの形成が行われると、ゴースト等を除去した結果の映像が元の映像とかなりかけ離れた映像となってしまうという問題点がある。

また、フィルタ係数の演算処理時間を長くした場合（例えば、単位時間（Ｔ）の整数倍ｎの単位時間；以下、単位時間（ｎＴ）、ｎを単位時間倍率と称する）には、フィルタ形成は安定するが、単位時間（ｎＴ）が短い（ｎが小さい）場合に比べて更新速度が遅くなり、ゴーストの変化に追従することが困難となるという欠点が生じる場合がある。

さらに、フィルタ係数の更新を行う際、単位時間（Ｔ）毎に得られる現在のＳ_GCRの演算結果のみでフィルタ係数の更新を行う（過去に得られたＳ_GCRをフィルタ係数の更新には反映させない）と、画面上の雰囲気がフィルタ係数の更新ごとに大きく変化してしまうことがあるという問題点もある。

そこで、本発明は、上記のような問題点に鑑みて、提案されたものであって、フィルタの係数の更新時間を適宜調整するともに、フィルタ係数の更新時における画面上の違和感を減らし、安定性のある適切なフィルタ生成を行うゴースト除去装置を提供する。

上記課題を解決するために、本発明に係るゴースト除去装置は、以下の特徴を備えている。

本発明に係るゴースト除去装置は、ＧＣＲ信号を含む映像信号を入力し、該入力した映像信号から単位時間毎に演算し、抽出した前記ＧＣＲ信号と内部に記憶している基準ＧＣＲ信号とを比較して、フィルタ係数を生成させるＧＣＲ解析部と、ゴースト除去動作開始からの経過時間を測定する単位時間カウント部と、を備え、前記ＧＣＲ解析部は、前記単位時間を変更するパラメータ変更手段を有し、前記パラメータ変更手段は、前記単位時間カウント部によって測定された前記経過時間に従って、前記単位時間を変更し、安定したフィルタを形成して前記ゴーストや波形ひずみを除去するようにしたことを特徴とする。

また、本発明に係るゴースト除去装置において、前記ＧＣＲ解析部は、現在算出されているＧＣＲ信号及び現在の単位時間内の計算によって新たに算出され前記ＧＣＲ信号に対してそれぞれの前記反映比率を掛けて合成し、新たなＧＣＲ信号を演算するＧＣＲ信号演算手段を備え、前記パラメータ変更手段は、前記単位時間カウント部によって測定された前記経過時間に従って、前記反映比率を変化させ、安定したフィルタ形成して前記ゴーストや波形ひずみを除去するようにしたことを特徴とする。

また、本発明に係るゴースト除去装置において、前記ＧＣＲ解析部は、現在の単位時間内の計算によって新たに算出され前記ＧＣＲ信号と、現在算出されているＧＣＲ信号と、過去に算出されたＧＣＲ信号に対してそれぞれの反映比率を掛けて合成し、新たなＧＣＲ信号を演算するＧＣＲ信号演算手段を備え、前記パラメータ変更手段は、前記単位時間カウント部によって測定された前記経過時間に従って、前記反映比率を変化させ、安定したフィルタ形成して前記ゴーストや波形ひずみを除去するようにしたことを特徴とする。

また、本発明に係るゴースト除去装置において、前記パラメータ変更手段は、ゴースト除去開始直後から前記経過時間に従って、前記反映比率を減少するようにしたことを特徴とする。

また、本発明に係るゴースト除去装置において、前記パラメータ変更手段は、ゴースト除去開始直後から前記経過時間に従って、前記反映比率を１／反映回数となるようにしたことを特徴とする。

また、本発明に係るゴースト除去装置において、前記パラメータ変更手段は、前記経過時間に従って、前記ＧＣＲ信号演算手段によって算出された前記現在算出されているＧＣＲ信号及び前記新たに算出されたＧＣＲ信号との差分演算を行い、該差分演算結果が所定の値以上である場合に反映比率を“０”又は“０”に近づけ、前記現在使用しているＧＣＲ信号に反映させず、又は反映量を小さくする制御に切り替えるようにしたことを特徴とする。

また、本発明に係るゴースト除去装置において、前記パラメータ変更手段は、前記ＧＣＲ信号演算手段によって算出された前記現在使用しているＧＣＲ信号と前記新たに算出されたＧＣＲ信号との差分演算を行い、該差分演算結果が所定の値以上であり、さらに、前記現在使用しているＧＣＲ信号と前記過去に算出されたＧＣＲ信号との差分演算を行い、所定の値以内の場合に、前記新たに算出され前記ＧＣＲ信号の反映比率を“０”又は“０”に近づけ、前記現在使用しているＧＣＲ信号に反映させず、又は反映を小さくすることを特徴とする。

また、本発明に係るゴースト除去装置において、前記パラメータ変更手段は、前記差分演算結果が所定の値以上である場合に前記単位時間を短くする制御に切り替えるようにしたことを特徴とする。

また、本発明に係るゴースト除去装置において、前記ＧＣＲ解析部は、抽出した前記ＧＣＲ信号と内部に記憶している前記基準ＧＣＲ信号とから受信映像信号に重畳されているノイズ量を検出するノイズ量検出手段を備え、前記パラメータ変更手段は、前記ノイズ量検出手段により検出したノイズ量が大きいほど、前記単位時間を長くする制御に切り替えるようにしたことを特徴とする。

また、本発明に係るゴースト除去装置において、前記パラメータ変更手段は、前記ノイズ量検出手段により検出したノイズ量が一定のレベル以上である場合に、前記新たに算出され前記ＧＣＲ信号の反映比率を“０”又は“０”に近づけ、前記現在使用しているＧＣＲ信号に反映させず、又は反映を小さくし、前記単位時間を短くする制御に切り替えるようにしたことを特徴とする。

また、本発明に係るゴースト除去装置において、前記ＧＣＲ解析部は、現在の単位時間内の計算によって新たに抽出した前記ＧＣＲ信号と内部に記憶している前記基準ＧＣＲ信号とから検出されたノイズ量と、現在算出されているノイズ量と、過去に検出されたノイズ量とに対してそれぞれの重み係数を掛けて合成し、新たなノイズ量を算出するノイズ量検出手段と、を備え、前記パラメータ変更手段は、前記ノイズ量検出手段によって算出された前記現在算出されているノイズ量と新たに検出されたノイズ量との差分演算を行い、該差分演算結果が所定の値以上であり、さらに、前記現在算出されているノイズ量と前記過去に算出されたノイズ量との差分演算を行い、所定の値以内の場合に、前記新たに算出され前記ＧＣＲ信号の反映比率を“０”又は“０”に近づけ、前記現在使用しているＧＣＲ信号に反映させず、又は反映を小さくするとともに、前記単位時間を短くする制御に切り替えるようにしたことを特徴とする。

また、本発明に係るゴースト除去装置において、前記ノイズ量検出手段は、映像信号に重畳されているノイズの周波数成分を解析する解析手段を備え、前記解析手段は、前記ノイズの周波数成分量を算出し、前記周波数成分量に基づいて前記ＧＣＲ信号の反映比率又は／及び前記単位時間を変化させる制御に切り替えたことを特徴とする。

また、本発明に係るゴースト除去装置において、前記ＧＣＲ解析部は、さらに、ザグ量検出手段を備え、前記パラメータ変更手段は、前記ザグ量検出手段により検出したザグ量が大きいほど、前記単位時間を長くする制御に切り替えるようにしたことを特徴とする。

また、本発明に係るゴースト除去装置において、前記パラメータ変更手段は、前記ザグ量検出手段により検出したザグ量が一定のレベル以上である場合に、前記新たに算出され前記ＧＣＲ信号の反映比率を“０”又は“０”に近づけ、前記現在使用しているＧＣＲ信号に反映させず、又は反映を小さくし、前記単位時間を短くする制御に切り替えるようにしたことを特徴とする。

また、本発明に係るゴースト除去装置において、前記ＧＣＲ解析部は、現在検出されたザグ量と、現在算出されているザグ量と、過去に検出されたザグ量に対してそれぞれの重み係数を掛けて合成し、新たなザグ量を算出するザグ量検出手段と、を備え、前記パラメータ変更手段は、前記ザグ量検出手段によって算出された前記現在算出されているザグ量と新たに検出されたザグ量との差分演算を行い、該差分演算結果が所定の値以上であり、さらに、前記現在算出されているザグ量と前記過去に算出されたザグ量との差分演算を行い、所定の値以内の場合に、前記新たに算出され前記ＧＣＲ信号の反映比率を“０”又は“０”に近づけ、前記現在使用しているＧＣＲ信号に反映させず、又は反映を小さくするとともに、前記単位時間を短くする制御に切り替えるようにしたことを特徴とする。

また、本発明に係るゴースト除去装置において、前記パラメータ変更手段は、前記ＧＣＲ信号演算手段に対して、前記反映比率を変化させる場合において、前記単位時間を変化させないようにしたことを特徴とする。

本発明に係るゴースト除去装置は、ＧＣＲ信号を含む映像信号を入力し、該入力した映像信号から単位時間毎に演算し、抽出した前記ＧＣＲ信号と内部に記憶している基準ＧＣＲ信号とを比較して、フィルタ係数を生成させるＧＣＲ解析部と、ゴースト除去動作開始からの経過時間を測定する単位時間カウント部と、を備え、前記ＧＣＲ解析部は、現在算出されているＧＣＲ信号及び現在の単位時間内の計算によって新たに算出され前記ＧＣＲ信号に対してそれぞれの前記反映比率を掛けて合成し、新たなＧＣＲ信号を演算する第１のＧＣＲ信号演算手段と、該ＧＣＲ信号演算手段により算出された前記新たなＧＣＲ信号の周波数成分と基準ＧＣＲ信号の周波数成分との変化成分を算出する第１の周波数変化情報算出手段とからなり、前記第１の周波数変化情報算出手段は、任意の周波数の周波数変化成分量に応じて前記経過時間に従って、単位時間を変更し、安定したフィルタを形成して前記ゴーストや波形ひずみを除去するようにしたことを特徴とする。

また、本発明に係るゴースト除去装置において、前記第１の周波数変化情報算出手段は、新たな単位時間で算出された任意の周波数の周波数変化成分量が、所定の基準値と大きく異なる場合、前記新たに算出され前記ＧＣＲ信号の反映比率を“０”又は“０”に近づけ、前記現在使用しているＧＣＲ信号に反映させず、又は反映量を小さくするように制御したことを特徴とする。

本発明に係るゴースト除去装置は、前記ＧＣＲ解析部は、前記第１のＧＣＲ信号演算手段と、前記第１の周波数変化情報算出手段の代わりに、現在の単位時間内の計算によって新たに算出され前記ＧＣＲ信号と、現在使用しているＧＣＲ信号と、過去に算出されたＧＣＲ信号に対してそれぞれの反映比率を掛けて合成し、新たなＧＣＲ信号を演算する第２のＧＣＲ信号演算手段と、現在の単位時間内の計算によって新たに算出された周波数変化成分量と、現在算出されている周波数変化成分量と、過去に検出された周波数変化成分量とに対してそれぞれの重み係数を掛けて合成し、新たな周波数変化成分量を算出する第２の周波数変化情報算出手段とからなり、前記第２の周波数変化情報算出手段は、前記現在算出されている周波数変化成分量と前記新たに算出された周波数変化成分量との差分演算を行い、差分演算結果が所定の値以上であり、さらに、前記現在算出されている周波数変化成分量と前記過去に算出された周波数変化成分量との差分演算を行い、所定の値以内の場合に、前記新たに算出され前記ＧＣＲ信号の反映比率を“０”又は“０”に近づけ、前記現在使用しているＧＣＲ信号に反映させず、又は反映を小さくするように制御したことを特徴とする。

また、本発明に係るゴースト除去装置において、前記ＧＣＲ解析部は、前記周波数変化情報算出手段の代わりに、前記新たなＧＣＲ信号と基準ＧＣＲ信号との時間領域での時間変化成分を算出する時間変化情報算出手段を備えたことを特徴とする。

以上説明したような構成を備えた本発明に係るゴースト除去装置によれば、下記の効果を奏することができる。

本発明に係るゴースト除去装置によれば、ＧＣＲ信号演算手段から出力される現在及び過去のＧＣＲ信号演算結果の差分量又は経過時間に応じて単位時間（ｎＴ）の変更や反映比率を変化させて、フィルタ係数の演算更新時間を適宜制御することにより、不適切なフィルタ形成や不安定なフィルタ形成を防止することができる。

さらには、差分量又は経過時間の他に、ノイズ、サグ量を算出し、これら算出量の組み合わせや切替等により、単位時間（ｎＴ）の変更や反映比率を変化させて、より効果的に、不適切なフィルタ形成や不安定なフィルタ形成を防止することが可能である。

また、本発明に係るゴースト除去装置によれば、演算したＧＣＲ信号と基準ＧＣＲ信号の周波数成分の差分量によって、単位時間（ｎＴ）や反映比率を変化させて、不適切なフィルタ形成や不安定なフィルタ形成を防止することができる。

さらには、本発明に係るゴースト除去装置によれば、不適切なフィルタ形成や不安定なフィルタ形成が行われた場合でも、即座に、正常なフィルタ形成が行われるように復帰させることも可能である。

以下、本発明に係るゴースト除去装置１の実施形態について図面を参照して説明する。

図１〜図８は、本発明に係るゴースト除去装置１の実施形態の一例であって、図中、同一の符号を付した部分は同一物を表わすものである。

まず、図１を用いて、本発明のゴースト除去装置１の構成とその基本動作について説明する。

図１は、本発明に係るゴースト除去装置１の構成を示すブロック図である。

図１に示すように、ＧＣＲ信号を含む受信した映像信号からＳ_GCRを単位時間（Ｔ）毎に算出し抽出するＧＣＲ信号抽出部１２と、抽出されたＳ_GCRと比較するための基準ＧＣＲ信号を発生する基準ＧＣＲ信号発生部１４と、Ｓ_GCRと基準ＧＣＲ信号との比較演算（伝達関数の演算）を行うＧＣＲ信号解析部１３とからなる波形解析部１１と、ＧＲＣ信号解析部１３からの演算結果を受けてフィルタ係数を生成するＧＣＲフィルタ係数生成部１６と、入力した映像信号からゴースト等を除去するＧＣＲフィルタ部１５と、単位時間（Ｔ）をカウントし、ゴースト等の除去開始後の経過時間（カウント数）を出力する単位時間カウント部１０と、を備えて構成されている。

上記のように構成されたゴースト除去装置１の全体動作について以下に概略説明する。

ゴースト除去装置１の動作を説明するにあたって、Ｓ_GCRを単位時間（Ｔ）毎に抽出するＧＣＲ信号抽出部１２と、抽出されたＳ_GCRと比較するための基準ＧＣＲ信号を発生する基準ＧＣＲ信号発生部１４と、ＧＲＣ信号解析部１３からの演算結果を受けてフィルタ係数を生成するＧＣＲフィルタ係数生成部１６と、入力した映像信号からゴースト等を除去するＧＣＲフィルタ部１５については、従来の技術と同等な動作を行うため、ここでは説明を省き、主としてＳ_GCRと基準のＧＣＲ信号とを比較演算（伝達関数の演算）を行うＧＣＲ信号解析部１３及び単位時間（Ｔ）カウント部１０について説明する。

波形解析部１１のＣＲ信号解析部１３は、ＧＣＲ信号抽出部１２によって算出・抽出されたＳ_GCRと装置内部に記憶している基準ＧＣＲ信号に対してそれぞれＦＦＴを施し、チャンネル周波数レスポンス（Ｓ_GCRと基準ＧＣＲ信号との伝達関数）を計算し、さらに、ＩＦＦＴを行い、Ｓ_GCRを基準ＧＣＲ信号に戻すためのチャンネルインパルスレスポンスを算出し、ＧＲフィルタ係数生成部１６へ出力する。

上記算出されたチャンネルインパルスレスポンスに基づいて、伝送路中で受けたゴーストや歪み成分をキャンセルするフィルタ係数が生成され、このフィルタ係数を用いてＧＣＲフィルタ１５はゴースト等を除去する。

ここで、Ｓ_GCRと基準ＧＣＲ信号は、上記ＦＦＴ演算により、各周波数成分が得られているため、後述するように、各の周波数成分の差分演算を行い、周波数領域における変化情報を容易に取得することが可能である。

また、単位時間カウント部１０は、単位時間（Ｔ）毎のフィールドをＧＣＲフィルタ部１５によるゴースト除去開始時点からカウントし、そのカウント数（経過時間に対応する）をＧＣＲ信号解析部１３に出力する。

後述するように、このカウント数又は周波数領域における変化情報を基準にして、ＧＣＲ信号解析部１３は、Ｓ_GCRの更新速度やＳ_GCRの演算係数の変更制御を行うことで、安定したフィルタ形成を行う。
＜第１の実施形態の説明＞
次に、波形解析部１１の第１の実施形態に係るＧＣＲ信号解析部１３の動作について図２を用いて詳細に説明する。

図２は、第１の実施形態に係るＧＣＲ信号解析部１３のブロック図である。

まず、ＧＣＲ信号解析部１３の入力手段１（２０）において、上記ｙ（Ｔ）を入力し、パラメータ変更手段２３により単位時間倍率ｎが与えられて、ｙ（ｎ）を定め、後段のＧＣＲ信号演算手段２１に出力する。

ここで、ｙ（Ｔ）は、ＧＣＲ信号抽出部１２において単位時間（Ｔ）毎に算出されるＳ_GCRであり、ｙ（ｎ）は、上記与えられた単位時間倍率ｎに基づいて、単位時間（ｎＴ）毎にｙ（Ｔ）から選択されたＳ_GCRである。

ＧＣＲ信号演算手段２１は、現在までの演算結果ｙ０（ｎ）に新たに演算された結果ｙ（ｎ）を反映させ、安定なフィルタの形成等のために以下の漸化式の演算を行う。

ｙ０（ｎ）＝（１−ａ）×ｙ０（ｎ）＋ａ×ｙ（ｎ）・・・・・（２）
上式において、係数ａは、新たな結果ｙ（ｎ）を現在までの結果ｙ０（ｎ）にどの程度反映させるかを示す反映比率（忘却係数ともいう）である。

ここで、過去の結果情報を反映させない場合には、ａ＝１とする。すなわち、ｙ０（ｎ）＝ｙ（ｎ）となる。

また、新たな結果を全く使用しない場合、すなわち、伝送路の環境状態が変動せずに新たな情報を必要としない場合には、ａ＝０とし、式（２）は、ｙ０（ｎ）＝ｙ０（ｎ）となる。

また、単位時間倍率ｎを強制的に“１”とすることにより、ｎを変更させない構成とすることもできる。

パラメータ変更手段２３は、上述したカウント数に応じて、単位時間倍率ｎ及び反映比率ａを変更することも、ＧＣＲ信号演算手段２１からのｙ０（ｎ）、ｙ（ｎ）に応じて、単位時間倍率ｎ及び反映比率ａを変更することもできる構成となっており、変更した単位時間倍率ｎ及び反映比率ａを入力手段１（２０）、ＧＣＲ信号演算手段２１に対して出力する。

なお、パラメータ変更手段２３による単位時間倍率ｎ及び反映比率ａを変更する動作については後述する。

続いて、ＧＣＲ信号演算手段２１から出力されるｙ０（ｎ）及び基準ＧＣＲ信号ｘとからチャンネルインパルスレスポンスｚ（ｎ）を算出する動作について説明する。

ＧＣＲ信号演算手段２１から出力されるｙ０（ｎ）に対してＦＦＴを施し、ＦＦＴ２２によってＹ０（ｋ）を算出する。

一方、入力手段２（２４）によって入力された基準ＧＣＲ信号ｘに対してＦＦＴを施し、ＦＦＴ２５によってＸ（ｋ）を算出する。

ｙ０（ｎ）が伝送路においてゴーストや歪みを受けると、その周波数成分が基準ＧＣＲ信号の周波数成分とからずれてくることから、その周波数領域での比（周波数レスポンスＹ０（ｋ）／Ｘ（ｋ））を算出（伝達関数計算手段２６）し、ＩＦＦＴ２７によりＩＦＦＴすることによって、簡単にチャンネルインパルスレスポンスｚ（ｎ）を求めることが可能である。

このチャンネルインパルスレスポンスｚ（ｎ）をフィルタ係数生成部１６に出力し、フィルタ係数生成部１６は、チャンネルインパルスレスポンスｚ（ｎ）に基づいて、フィルタ係数を生成することができる。

上記のように、周波数領域での解析のほか、ｙ０（ｎ）に対して、微分演算を行い、この微分波形の応答から、どれくらい遅延した場所にゴースト等があるか、また、ゴースト等の大きさ、位相などを解析し、その場所にフィルタを形成することによりゴースト等を低減することも可能である。

次に、ＧＣＲ信号解析部１３のパラメータ変更手段２３の構成及び動作について図３を用いて詳細に説明する。

図３に示すように、パラメータ変更手段２３は、単位時間倍率ｎ変更手段３０と、反映比率ａ変更手段３１と、ｙ（ｎ）とｙ０（ｎ）の差分による差分演算変更手段３３と、パラメータ切替手段３３、３４とから構成されている。

単位時間倍率ｎ変更手段３０は、カウント数から、単位時間倍率を決定する。決定の方法としては、図に示すようなグラフを数式で表し、関数演算により決定しても良いし、テープルにカウント数と単位時間倍率ｎとを記憶しておき、この表を読み出すようにしても良い。

図に示す関数は、単位時間倍率ｎを小さく設定し、カウント数がＮ１に達するまで、所定の傾きで単位時間倍率ｎを徐々に増加し、その後は一定とするものである。

この関数によれば、ゴースト除去開始直後に生成されたフィルタが不安定であり、フィルタの形成が破綻する可能性が高いことから、フィルタの形成が破綻した場合、できる限り早く破綻から復帰することができる。

一方、反映比率ａ変更手段３１は、図に示す例では、ゴースト除去開始時に、反映比率ａを大きくし、カウント数がＮ２に達するまで、所定の傾きで単位時間倍率ｎを徐々に減少させ、その後は一定とするものである。なお、ゴースト除去開始直後の一回目の反映比率ａの値は「１」であり、ｙ０（ｎ）＝ｙ（ｎ）である。

上記のような関数とすることにより、不適切なフィルタが形成された場合のリカバリを早くすることができる。そして、経過時間が長くなるに従って反映比率ａの値を徐々に小さくすることによってフィルタの更新時の画面上の違和感を減らすことが可能である。

なお、反映比率ａ変更手段も単位時間倍率ｎ変更手段３０と同様にテーブル方式によって反映比率ａを決定するようにしてもよい。

また、反映比率ａ変更する他の例としては、反映比率ａを１／反映回数で変化させるようにすることも可能である。すなわち、一回目ａ＝１、２回目ａ＝１／２、３回目ａ＝１／３、４回目ａ＝１／４・・・・１０回目ａ＝１／１０とするようにする。

ところで、図には図示していないが、パラメータ変更手段２３は、単位時間倍率ｎ変更手段３０と反映比率ａ変更手段３１は、独立に動作可能で、両方の変更手段を同時に動作させることも、また、どちらか一方の変更手段のみを動作することも可能である。

次に、単位時間倍率ｎ変更手段３０の他の実施例について図４を用いて説明する。

（ａ）に例では、ゴースト除去開始直後は、単位時間倍率ｎを大きく設定し、カウント数がＮａに達するまで、所定の傾きで単位時間倍率ｎを徐々に減少させ、その後は一定とするものであり、図３の場合と逆の動作を行うものである。

この例では、フィルタが安定するまでに時間がかかることからフィルタの形成までの時間を大きく取ることができ、安定後は、小さい単位時間ｎを設定してゴースト変化への追従性を上げることが可能である。

さらに、フィルタ効果までの時間が長くなるが、ゴースト除去開始直後の不適切なフィルタ形成を避ける効果を有する。

同図（ｂ）の例では、１回目の演算時（Ｎｂ）までは単位時間ｎを大きくし、２回目以降、所定の傾きで単位時間倍率ｎを徐々に増加させ、カウント数がＮｃに達した後は、一定とするものであり、最初のフィルタ形成の不安定性を避けることが可能である。

次に、単位時間倍率ｎ変更手段３０と反映比率ａ変更手段３１のようなオープン制御型のものに加えて、ＧＣＲ信号演算手段２１の出力であるｙ（ｎ）及びｙ０（ｎ）を利用して単位時間倍率ｎと反映比率ａを変更する差分演算変更手段３３について説明する。

この差分演算変更手段３３は、現在の新たな結果ｙ（ｎ）とこれまでの結果ｙ０（ｎ）との差分を演算し、その結果、所定の値よりも大きく異なる場合に、反映比率ａ＝０とし、現在の演算結果ｙ（ｎ）をｙ０（ｎ）に反映させず、また、単位時間倍率ｎを大きく設定し、単位時間（ｎＴ）を長くするようにしたものである。

また、反映比率ａを小さくし、ｙ０（ｎ）に対する反映を小さくするようにしても良い。

これにより、ＧＣＲ信号を含む映像信号又はｙ（ｎ）の演算結果が突然不安定となった場合にゴースト除去動作の破綻を防ぐことが可能である。

さらに、反映比率ａを大きくするようにしてもよく、また、単位時間倍率ｎを小さくする、すなわち、単位時間（ｎＴ）を短くするように制御してもよい。

これにより、ＧＣＲ信号を含む映像信号又はｙ（ｎ）の演算結果が突然変化した場合にゴースト除去動作の追従性を早くする効果を有するとともに、ゴースト除去動作の破綻から早く復帰させる効果もある。

上記差分演算変更手段３３の他の実施例について説明する。
＜実施例１＞
上述したＧＣＲ信号演算手段２１では、現在の演算結果ｙ０（ｎ）と新たな演算結果ｙ（ｎ）を用いて式（２）の演算を行って、新たな現在の演算結果ｙ０（ｎ）を算出する方法について説明したが、ここでは、新たな演算結果ｙ（ｎ）に対して、さらに１つ過去の演算結果ｙ２（ｎ）を用いた下式の例で説明する。

ｙ０（ｎ）＝（１−ａ１−ａ２）×ｙ０（ｎ）＋ａ１×ｙ（ｎ）＋ａ２×ｙ２（ｎ）
・・・・・（３）
上記式（３）において、ａ１は、新たな演算結果ｙ（ｎ）に対する反映比率であり、ａ２は、新たな演算結果ｙ（ｎ）の１つ前の過去に算出された演算結果ｙ２（ｎ）の反映比率である。

差分演算変更手段３３は、式（３）において、新たな演算結果ｙ（ｎ）と、現在算出されている演算結果ｙ０（ｎ）とを比較し（ε＝ｙ（ｎ）−ｙ０（ｎ））、その値εが所定の値よりも大きい場合、さらに、ｙ２（ｎ）とｙ（ｎ）との比較及びｙ２（ｎ）とｙｏ（ｎ）との比較を行い、ｙ（ｎ）とｙ２（ｎ）のそれぞれの反映比率を設定する。

例えば、ｙｏ（ｎ）とｙ（ｎ）が大きく異なっており、ｙ２（ｎ）がｙｏ（ｎ）と近い場合、ａ１＝０とし、ｙ（ｎ）の結果は無視し、ｙ２（ｎ）の結果のみ使用する。

またはａ１をとても小さい値に設定し、ｙ（ｎ）をできる限り無視するようにすると同時に単位時間倍率ｎの値も小さくする。また、単位時間倍率ｎを大きくする、すなわち、単位時間（ｎＴ）を長くするように制御してもよい。

これにより、一瞬発生する大きなノイズなど、瞬間的な変化を無視し、画質を安定させることが可能となり、システムの安定度を高めたり、より瞬間的な変化に対応することができる。

また、現在使用していたフィルタｙ０（ｎ）とｙ（ｎ）が大きく異なっており、ｙ（ｎ）とｙ２（ｎ）が近い場合、ａ１＋ａ２＝１とし、ｙ０（ｎ）の結果を無視し、ｙ（ｎ）とｙ２（ｎ）の結果のみ使用することも可能であり、または、ａ１＋ａ２を１に近い値（ａ１＋ａ２？１）に設定し、ｙ０（ｎ）をできる限り無視するように制御することも可能である。

これにより、突然ゴーストの状況が変化した場合にも速やかに対応することが可能である。

なお、ｙ２（ｎ）の他に、ｙ３（ｎ）、ｙ４（ｎ）、・・・などの多くの過去の情報を使用することも可能である。
＜実施例２＞
ここでは、受信映像信号のノイズ量を検出し、これらの量に応じて、単位時間倍率ｎや反映比率ａを変化させる例を説明する。

ＧＣＲ信号解析部１３は、受信映像信号のノイズ量やザグ量を検出するノイズ／ザグ量検出手段２８と、検出されたノイズ量に応じて、単位時間倍率ｎや反映比率ａを変化させるパラメータ変更手段２３の差分演算変更手段３３と、を備えて、構成されている。

ここで、上記ノイズ等を検出する方法には種々の方法があり、例えば、８フィールドシーケンスの第１、３、６、８フィールドにＧＣＲ信号が重畳されている２つのフィールド信号の差分を取り、さらに、基準ＧＣＲ信号間のノイズの量を測定することができる。

もちろん黒レベルのみ送られているフィールドの映像信号の差分を取ることでも同様にノイズの量を検知することができる。

図５（ａ）は、検知したノイズ量と単位時間倍率ｎとの関係を示す図である。

図に示すように、検知したノイズ量が多いほど単位時間倍率ｎを大きくして、単位時間（ｎＴ）を長くすることで、ノイズによる不適切なフィルタの形成を防ぐことができる。

また、例えば、検知したノイズ量のＭＡＸ値がある閾値を超えた時、単位時間倍率ｎを小さくすることで、ノイズによる不適切なフィルタ形成から早く復帰するようにすることもできる。

次に、ＧＣＲ信号演算手段２１が上記式（２）を演算する場合において、測定したノイズ量に従って反映比率ａ、単位時間倍率ｎを制御する場合について説明する。

パラメータ変更手段２３は、検知したノイズ量が一定量以上の場合、反映比率ａを“０”（ａ＝０）とし、ノイズによる不適切なフィルタの形成を防ぐことが可能である。

また、例えば、図５（ｂ）に示すように、ノイズ量に合わせて反映比率ａを制御することも可能で、ノイズ量が大きい時、反映比率ａを小さくし、ノイズ量が小さいときは反映比率ａを大きくする。

これにより、上記と同様に、ノイズによる不適切なフィルタの形成を防ぐことが可能である。

さらに、突然、ノイズ量が所定の量よりも大きくなった場合、反映比率ａを“０”（ａ＝０）とし、同時に、単位時間倍率ｎを小さくする。

これにより、一瞬発生したノイズを無視し、また、ノイズが収まった後の反映を早くすることが可能である。もちろん、ノイズが収まった後、反映比率ａを大きくすることでも、反映を早くすることが可能である。

次に、ＧＣＲ信号演算手段２１及びノイズ量検出手段２８が式（３）に従って演算する同一の構成を有する場合において、パラメータ変更手段２３が、測定したノイズ量に従って反映比率ａ１、ａ２等及び単位時間倍率ｎを制御する例について説明する。

ノイズ量検出手段２８のノイズ量の検出の演算式の例を下記に示す。

Ｎ０（ｎ）＝（１−ｂ１−ｂ２）×Ｎ０（ｎ）＋ｂ１×Ｎ（ｎ）＋ｂ２×Ｎ２（ｎ）
・・・・・（４）
上式において、Ｎ（ｎ）は、現在の単位時間内の計算によって新たに抽出した前記ＧＣＲ信号と内部に記憶している前記基準ＧＣＲ信号とから検出されたノイズ量、Ｎ０（ｎ）は、現在算出されているノイズ量、Ｎ２（ｎ）は、新たな演算結果Ｎ（ｎ）の１つ前の過去に算出されたノイズ量、ｂ１、ｂ２は、重み係数である。

新たなノイズ測定結果Ｎ（ｎ）と、現在算出されているノイズ測定結果Ｎ０（ｎ）とを比較し、その値が所定の値より異なっている場合、ノイズ測定結果Ｎ２（ｎ）と現在のノイズ測定結果Ｎ０（ｎ）とが近い場合、ａ１＋ａ２＝１とし、ｙ０（ｎ）の結果を無視し、ｙ（ｎ）とｙ２（ｎ）のみに反映率ａ１、ａ２を設定するとともに、単位時間倍率ｎも小さくする制御を行う。なお、反映比率ａ１、ａ２の割り振りは、どちらのノイズ量を重視するかで決定する。

これにより、突然ゴーストの状況が変化した場合でも速やかに対応することが可能となる。

上記説明したノイズ量の検知の代わりに、ノイズの周波数成分量を算出し、この量に応じて、反映比率、単位時間倍率ｎを変化させる方法であってもよい。

ノイズの周波数成分算出手段をノイズ量検出手段２８に含ませるようにしてもよい。

ノイズの周波数成分算出手段によって、例えば、ノイズの周波数成分が高い場合は、ノイズの形状がインパルス的な急峻な波形であることから、不安定なフィルタ形成が行われる可能性が高いことから、単位時間倍率ｎを大きくするとともに、反映比率を小さくすることで、ノイズの影響を減少し、不適切なフィルタ形成を防ぐことが可能である。

また、過去のＧＣＲ信号を参照する場合では、例えば、反映率ａ１を“０”とし、ｙ（ｎ）の結果を無視するようにしてもよい。
＜実施例３＞
次に、単位時間倍率ｎ又は反映率ａ等のパラメータを変化させる情報としてザグ量の場合について説明する。

ザグ量の検出方法は、種々の方法があり、例えば、各フィールドや各ラインの垂直同期信号の底辺の変化量から検出することが可能である。

ＧＣＲ信号解析部１３は、上記実施例２で説明した構成と同様であり、ノイズ量検出手段２８の代わりに、ザグ量検出手段が入れ替わるだけである。

なお、ノイズ量検出手段２８にザグ量検出手段の機能を含ませるようにしても良い。

図５（ａ）に示すように、検知したザグ量が多いほど単位時間倍率ｎを大きくして、単位時間（ｎＴ）を長くすることで、ザグによる不適切なフィルタの形成を防ぐことができる。

また、例えば、検知したザグ量のＭＡＸ値がある閾値を超えた時、単位時間倍率ｎを小さくすることで、ザグによる不適切なフィルタ形成から早く復帰するようにすることもできる。

次に、ＧＣＲ信号演算手段２１が上記式（２）に従って演算する場合において、ノイズ量の場合と同様に、測定したザグ量に従って、反映比率ａ及び単位時間倍率ｎを制御する例について説明する。

パラメータ変更手段２３は、検知したザグ量が一定量以上の場合、反映比率ａを“０”（ａ＝０）とし、ザグによる不適切なフィルタの形成を防ぐことが可能である。

また、例えば、図５（ｂ）に示すように、ザグ量に合わせて反映比率ａを制御することも可能で、ザグ量が大きい時、反映比率ａを小さくし、ザグ量が小さいときは反映比率ａを大きくする。

これにより、上記と同様に、ザグによる不適切なフィルタの形成を防ぐことが可能である。

さらに、突然、ザグ量が所定の量よりも大きくなった場合、反映比率ａを“０”（ａ＝０）とし、同時に、単位時間倍率ｎを小さくする。

これにより、一瞬発生したザグを無視し、また、ザグが収まった後の反映を早くすることが可能である。もちろん、ザグが収まった後、反映比率ａを大きくすることでも、反映を早くすることが可能である。

次に、ＧＣＲ信号演算手段２１及びノイズ量検出手段２８が式（３）に従って演算する同一の構成を有する場合において、パラメータ変更手段２３は、測定したザグ量に従って反映比率ａ、単位時間倍率ｎを制御する例について説明する。

ザグ量検出手段２８のザグ量の検出の演算式の例を下記に示す。

Ｚ０（ｎ）＝（１−ｃ１−ｃ２）×Ｚ０（ｎ）＋ｃ１×Ｚ（ｎ）＋ｃ２×Ｚ２（ｎ）
・・・・・（５）
上式において、Ｚ（ｎ）は、現在の単位時間内の計算によって新たに検出されたザグ量、Ｚ０（ｎ）は、現在算出されているザグ量、Ｚ２（ｎ）は、新たな演算結果Ｚ（ｎ）の１つ前の過去に算出されたザグ量、ｃ１、ｃ２は、重み係数である。

新たなザグ測定結果Ｚ（ｎ）と、現在算出されているザグ測定結果Ｚ０（ｎ）とを比較し、その値が所定の値より異なっている場合、ザグ測定結果Ｚ２（ｎ）と現在のザグ測定結果Ｚ０（ｎ）とが近い場合、ａ１＋ａ２＝１とし、ｙ０（ｎ）の結果を無視し、ｙ（ｎ）とｙ２（ｎ）のみに反映率ａ１，ａ２を設定するとともに、単位時間倍率ｎも小さくする制御を行う。なお、ノイズの場合と同様に、反映比率ａ１，ａ２の割り振りは、どちらのザグ量を重視するかで決定する。

これにより、突然ゴーストの状況が変化した場合でも速やかに対応することが可能となる。

＜第２の実施形態の説明＞
以下に、波形解析部１１の第２の実施形態に係るＧＣＲ信号解析部１３の動作について図６、図７を用いて詳細に説明する。
図６は、第２の実施形態に係るＧＣＲ信号解析部１３のブロック図である。

図６に示すように、本実施形態のＧＣＲ信号解析部１３は、前述した第１の実施形態において説明したＧＣＲ信号演算手段２１（ここでは、第１のＧＣＲ信号演算手段と呼ぶ）から出力される時間領域でのｙ０（ｎ）、ｙ（ｎ）等のデータを直接使用して、単位時間倍率ｎや反映比率ａを変更する（第１の実施形態のパラメータ変更手段２３）のではなく、ｙ０（ｎ）及び基準ＧＣＲ信号ｘをＦＦＴした結果の周波数領域における周波数変化成分のデータに基づいて、単位時間倍率ｎや反映比率ａを変更するようにした周波数変化情報算出手段６０（ここでは、第１の周波数変化情報算出手段と呼ぶ）を備えて構成されている。

この周波数変化情報算出手段６０は、ｙ０（ｎ）及び基準ＧＣＲ信号ｘをＦＦＴした結果の周波数領域における周波数変化成分である周波数変化情報Ｆを算出する。

下式に周波数変化情報Ｆを示す。
Ｆ（ｋ）＝Ｘ（ｋ）―Ｙ０（ｋ）・・・・・・・（６）
ここで、Ｘ（ｋ）は、基準ＧＣＲ信号ｘをＦＦＴ２５によりＦＦＴした結果であり、Ｙ０（ｋ）は、ＧＣＲ信号演算手段２１の出力信号ｙ０（ｎ）のＦＦＴ２２によりＦＦＴした結果である。なお、ｋは、離散周波数を表すインデックスである。

上記式（６）によって算出されるＦＦＴ後変化情報Ｆ（ｋ）において、例えば、任意の周波数ｆ１の値をｄ１とすれば、ｄ１がスレショールド値ＴＨ１より大きくなると、単位時間倍率ｎを一定量だけ大きくし、ｄ１が上記ＴＨ１より小さくなると、単位時間倍率ｎを一定量だけ小さくする。これによって、周波数変化成分ｄ１の大きさの変化に応じて、単位時間倍率ｎを変化させて、不適切なフィルタの形成を防ぐことが可能である。

勿論、一点の周波数で判断するばかりでなく、複数の周波数を利用することもでき、例えば、周波数ｆ１の成分値をｄ１、周波数ｆ２の成分値をｄ２、周波数ｆ３の成分値をｄ３とすると、ｄ１、ｄ２、ｄ３それぞれの平均値（ｄ＝（ｄ１＋ｄ２＋ｄ３）／３）を使用することも可能である。

次に、ＧＣＲ信号演算手段２１が式（２）の演算を行い、反映比率ａを制御する場合について説明するが、任意の周波数成分値ｄがスレショールド値ＴＨ２より大きくなった場合（ｄ＞ＴＨ２）に、第１の実施形態で説明した場合と同様に、反映比率ａを“０”とし、現在新たに算出した結果ｙ（ｎ）を反映させないようにすることが可能である。

もちろん、いくつかの周波数を使用することもでき、ｆ１の値をｄ１、ｆ２の値をｄ２、ｆ３の値をｄ３とすると、ｄ１ ｏｒ ｄ２ ｏｒ ｄ３＞ＴＨ２ならば、ａ＝０とすることが可能である。

また、ｄ１、ｄ２、ｄ３に対応するスレショールド値をＴＨ１、ＴＨ２、ＴＨ３とすれば、ｄ１＞ＴＨ１ ｏｒ ｄ２＞ＴＨ２ ｏｒ ｄ３＞ＴＨ３のとき、ａ＝０とすることも可能である。

さらに、（ｄ１＋ｄ２＋ｄ３）／３＞ＴＨのとき、ａ＝０とする方法としてもよい。

もちろん、ｄ１＞ＴＨ１の時、ａ＝０、ｄ１＝ＴＨ１〜ＴＨ２の時、ａ＝０．３、ｄ１＝ｅ２〜ｅ３の時、ａ＝０．５、・・・、などのように設定することも可能である。

ここで、ｄ１＞ＴＨ１の時、ａ＝０、ｄ２＝ＴＨ１〜ＴＨ２の時、ａ＝０．３、ｄ３＝ＴＨ２〜ＴＨ３の時、ａ＝０．５、・・・、などのように設定することも可能である。

また、一瞬周波数が大きく変化した場合、反映比率ａ＝０、単位時間倍率ｎを小さくして、反映比率ａと単位時間倍率ｎとを同時に変化させてもよい。

これにより、一瞬の周波数の乱れの影響を無視し、周波数の乱れが収まった後のフィルタ更新の反映を早くすることが可能である。

もちろん、周波数の乱れが収まった後、反映比率ａの値を大きくすることでもフィルタ更新の反映を早くすることが可能である。

図７は、反映比率ａと単位時間倍率ｎとを同時に変化させた場合のＧＣＲ信号解析部１３の代表的な動作例を示すフローチャートである。

図７に示すように、ステップＳ１０１の処理で、Ｆ（ｋ）の算出を行い、ステップＳ１０２からステップＳ１０４までの処理で、周波数成分ｄ１により単位時間倍率ｎを変化させる処理を示している。

また、ステップＳ１０５からステップＳ１０７の処理で、周波数成分ｄ２により反映比率ａを変更する場合の処理を示している。

次に、ＧＣＲ信号演算手段２１及び周波数変化情報算出手段６０が式（３）に従って演算する同一の構成を有する場合において、演算した周波数変化量に従ってＧＣＲ信号演算手段２１の反映比率ａ１、ａ２等及び単位時間倍率ｎを同時に制御する例について説明する。ここでは、上記ＧＣＲ信号演算手段２１及び周波数変化情報算出手段６０をそれぞれ第２のＧＣＲ信号演算手段２１及び第２の周波数変化情報算出手段６０と呼ぶことにする。

周波数変化情報算出手段６０の周波数変化量の算出の演算式の例を下記に示す。

Ｆ０（ｎ；ｋ）＝（１−ｇ１−ｇ２）×Ｆ０（ｎ；ｋ）＋ｇ１×Ｆ（ｎ；ｋ）＋ｇ２×Ｆ２（ｎ；ｋ）・・・・（７）
上式において、Ｆ（ｎ；ｋ）は、現在の単位時間内の計算によって新たに算出された周波数変化量、Ｆ０（ｎ；ｋ）は、現在算出されている周波数変化量、Ｆ２（ｎ；ｋ）は、新たな演算結果Ｆ（ｎ；ｋ）の１つ前の過去に算出された周波数変化量、ｇ１、ｇ２は、重み係数である。

新たな周波数変化算出結果Ｆ（ｎ；ｋ）と、現在算出されている周波数変化算出結果Ｆ０（ｎ；ｋ）とを比較し、その値が所定の値より異なっている場合、周波数変化算出結果Ｆ２（ｎ；ｋ）と現在の周波数変化算出結果Ｆ０（ｎ；ｋ）とが近い場合、ａ１＋ａ２＝１とし、ｙ０（ｎ）の結果を無視し、ｙ（ｎ）とｙ２（ｎ）のみに反映率ａ１、ａ２を設定するとともに、単位時間倍率ｎも小さくする制御を行う。なお、反映比率ａ１、ａ２の割り振りは、どちらの周波数変化量を重視するかで決定する。

以上説明したように、突然周波数の変化状況が変化した場合でも速やかに対応することが可能となる。
なお、単位時間倍率ｎを経過時間に応じて変化させることも勿論可能である。また、演算した周波数変化量に従ってＧＣＲ信号演算手段２１の反映比率ａ１、ａ２等及び単位時間倍率ｎを単独で制御することも可能である。

図６に示すように、周波数変化情報算出手段６０により演算される周波数変化量の他に、変化情報算出手段６１により算出されるＧＣＲ変化情報（ｇｃｒ（ｎ）＝ｘ？ｙ（ｎ））により、ＧＣＲ信号演算手段２１の反映比率ａ１、ａ２等及び単位時間倍率ｎを制御することも可能である。

なお、ＧＣＲ変化情報は、周波数領域における変化量ではなく、時間領域におけるｙ（ｎ）と基準ＧＣＲ信号ｘ間の変化量であり、ＧＣＲ信号演算手段２１の反映比率ａ１、ａ２等及び単位時間倍率ｎを制御する方法は、周波数変化情報算出手段６０と同様に行うことができる。

尚、本発明に係るゴースト除去装置は、上記した実施の形態に限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲内において種々変更を加え得ることは勿論である。

本発明に係るゴースト除去装置１の構成を示すブロック図である。 波形解析部１１の第１の実施形態に係るＧＣＲ信号解析部１３のブロック図である。 ＧＣＲ信号解析部１３のパラメータ変更手段２３のブロック図である。 経過時間（カウント数）対単位時間倍率ｎの関係を示すグラフである。 ノイズ・ザグ量対単位時間倍率及び反映比率の関係を示すグラフである。 、第２の実施形態に係るＧＣＲ信号解析部１３のブロック図である。 反映比率ａと単位時間倍率ｎとを同時に変化させた場合のＧＣＲ信号解析部１３の代表的な動作を示すフローチャートである。 （ａ）〜（ｈ）は、８フィールドシーケンスと呼ばれるシーケンスで挿入されているＧＣＲ信号を示す図である。 （ａ）は、ＧＣＲ信号が重畳された水平走査期間１ラインを示す波形図であり、（ｂ）は、算出、抽出されたステップ形状のＳ_GCRを示す波形図である。 従来のゴースト除去装置の基本的なブロック図の例である。

符号の説明

１ ゴースト除去装置
１０ 単位時間カウント部
１１ 波形解析部
１２ ＧＣＲ信号抽出部
１３ ＧＣＲ信号解析部
１４ 基準ＧＣＲ信号発生部
１５ ＧＣＲフィルタ部
１６ ＧＣＲフィルタ係数生成部
２０ 入力手段１
２１ ＧＣＲ信号演算手段
２２、２５ ＦＦＴ
２３ パラメータ変更手段
２４ 入力手段２
２６ 伝達関数計算手段
２７ ＩＦＦＴ
２８ ノイズ量検出手段
３０ 単位時間倍率ｎ変更手段
３１ 反映比率ａ変更手段
３３ 差分演算変更手段
３４ パラメータ切替手段
６０ 周波数変化情報算出手段
６１ 変化情報算出手段
６２ パラメタ切替手段
８０ 垂直同期信号
８１ バースト信号
８２ ＧＣＲ信号
９０ 従来のゴースト除去装置
９１ ゴースト除去フィルタ
９２ ＧＣＲ信号抽出部
９３ フィルタ係数生成部
９４ 誤差検出部

Claims (20)

1. ＧＣＲ信号を含む映像信号を入力し、該入力した映像信号から単位時間毎に演算し、抽出した前記ＧＣＲ信号と内部に記憶している基準ＧＣＲ信号とを比較して、フィルタ係数を生成させるＧＣＲ解析部と、
   ゴースト除去動作開始からの経過時間を測定する単位時間カウント部と、を備え、
   前記ＧＣＲ解析部は、前記単位時間を変更するパラメータ変更手段を有し、
   前記パラメータ変更手段は、前記単位時間カウント部によって測定された前記経過時間に従って、前記単位時間を変更し、安定したフィルタを形成して前記ゴーストや波形ひずみを除去するようにしたことを特徴とするゴースト除去装置。
2. 前記ＧＣＲ解析部は、現在算出されているＧＣＲ信号及び現在の単位時間内の計算によって新たに算出され前記ＧＣＲ信号に対してそれぞれの前記反映比率を掛けて合成し、新たなＧＣＲ信号を演算するＧＣＲ信号演算手段を備え、
   前記パラメータ変更手段は、前記単位時間カウント部によって測定された前記経過時間に従って、前記反映比率を変化させ、安定したフィルタ形成して前記ゴーストや波形ひずみを除去するようにしたことを特徴とする請求項１に記載のゴースト除去装置。
3. 前記ＧＣＲ解析部は、現在の単位時間内の計算によって新たに算出され前記ＧＣＲ信号と、現在算出されているＧＣＲ信号と、過去に算出されたＧＣＲ信号に対してそれぞれの反映比率を掛けて合成し、新たなＧＣＲ信号を演算するＧＣＲ信号演算手段を備え、
   前記パラメータ変更手段は、前記単位時間カウント部によって測定された前記経過時間に従って、前記反映比率を変化させ、安定したフィルタ形成して前記ゴーストや波形ひずみを除去するようにしたことを特徴とする請求項１に記載のゴースト除去装置。
4. 前記パラメータ変更手段は、ゴースト除去開始直後から前記経過時間に従って、前記反映比率を減少するようにしたことを特徴とする請求項２又は請求項３に記載のゴースト除去装置。
5. 前記パラメータ変更手段は、ゴースト除去開始直後から前記経過時間に従って、前記反映比率を１／反映回数となるようにしたことを特徴とする請求項２から請求項４のいずれか１項に記載のゴースト除去装置。
6. 前記パラメータ変更手段は、前記経過時間に従って、前記ＧＣＲ信号演算手段によって算出された前記現在算出されているＧＣＲ信号及び前記新たに算出されたＧＣＲ信号との差分演算を行い、該差分演算結果が所定の値以上である場合に反映比率を“０”又は“０”に近づけ、前記現在使用しているＧＣＲ信号に反映させず、又は反映量を小さくする制御に切り替えるようにしたことを特徴とする請求項２に記載のゴースト除去装置。
7. 前記パラメータ変更手段は、前記ＧＣＲ信号演算手段によって算出された前記現在使用しているＧＣＲ信号と前記新たに算出されたＧＣＲ信号との差分演算を行い、該差分演算結果が所定の値以上であり、さらに、前記現在使用しているＧＣＲ信号と前記過去に算出されたＧＣＲ信号との差分演算を行い、所定の値以内の場合に、前記新たに算出され前記ＧＣＲ信号の反映比率を“０”又は“０”に近づけ、前記現在使用しているＧＣＲ信号に反映させず、又は反映を小さくすることを特徴とする請求項３に記載のゴースト除去装置。
8. 前記パラメータ変更手段は、前記差分演算結果が所定の値以上である場合に前記単位時間を短くする制御に切り替えるようにしたことを特徴とする請求項４又は請求項７に記載のゴースト除去装置。
9. 前記ＧＣＲ解析部は、抽出した前記ＧＣＲ信号と内部に記憶している前記基準ＧＣＲ信号とから受信映像信号に重畳されているノイズ量を検出するノイズ量検出手段を備え、
   前記パラメータ変更手段は、前記ノイズ量検出手段により検出したノイズ量が大きいほど、前記単位時間を長くする制御に切り替えるようにしたことを特徴とする請求項２から請求項８のいずれか１項に記載のゴースト除去装置。
10. 前記パラメータ変更手段は、前記ノイズ量検出手段により検出したノイズ量が一定のレベル以上である場合に、前記新たに算出され前記ＧＣＲ信号の反映比率を“０”又は“０”に近づけ、前記現在使用しているＧＣＲ信号に反映させず、又は反映を小さくし、前記単位時間を短くする制御に切り替えるようにしたことを特徴とする請求項９に記載のゴースト除去装置。
11. 前記ＧＣＲ解析部は、現在の単位時間内の計算によって新たに抽出した前記ＧＣＲ信号と内部に記憶している前記基準ＧＣＲ信号とから検出されたノイズ量と、現在算出されているノイズ量と、過去に検出されたノイズ量とに対してそれぞれの重み係数を掛けて合成し、新たなノイズ量を算出するノイズ量検出手段と、を備え、
    前記パラメータ変更手段は、前記ノイズ量検出手段によって算出された前記現在算出されているノイズ量と新たに検出されたノイズ量との差分演算を行い、該差分演算結果が所定の値以上であり、さらに、前記現在算出されているノイズ量と前記過去に算出されたノイズ量との差分演算を行い、所定の値以内の場合に、前記新たに算出され前記ＧＣＲ信号の反映比率を“０”又は小さくし、前記現在使用しているＧＣＲ信号に反映させず、又は反映を小さくするとともに、前記単位時間を短くする制御に切り替えるようにしたことを特徴とする請求項２から請求項８のいずれか１項に記載のゴースト除去装置。
12. 前記ノイズ量検出手段は、映像信号に重畳されているノイズの周波数成分を解析する解析手段を備え、
    前記解析手段は、前記ノイズの周波数成分量を算出し、前記周波数成分量に基づいて前記ＧＣＲ信号の反映比率又は／及び前記単位時間を変化させる制御に切り替えたことを特徴とする請求項１０から請求項１１のいずれか１項に記載のゴースト除去装置。
13. 前記ＧＣＲ解析部は、さらに、ザグ量検出手段を備え、
    前記パラメータ変更手段は、前記ザグ量検出手段により検出したザグ量が大きいほど、前記単位時間を長くする制御に切り替えるようにしたことを特徴とする請求項２から請求項１２のいずれか１項に記載のゴースト除去装置。
14. 前記パラメータ変更手段は、前記ザグ量検出手段により検出したザグ量が一定のレベル以上である場合に、前記新たに算出され前記ＧＣＲ信号の反映比率を“０”又は“０”に近づけ、前記現在使用しているＧＣＲ信号に反映させず、又は反映を小さくし、前記単位時間を短くする制御に切り替えるようにしたことを特徴とする請求項１３に記載のゴースト除去装置。
15. 前記ＧＣＲ解析部は、現在検出されたザグ量と、現在算出されているザグ量と、過去に検出されたザグ量に対してそれぞれの重み係数を掛けて合成し、新たなザグ量を算出するザグ量検出手段と、を備え、
    前記パラメータ変更手段は、前記ザグ量検出手段によって算出された前記現在算出されているザグ量と新たに検出されたザグ量との差分演算を行い、該差分演算結果が所定の値以上であり、さらに、前記現在算出されているザグ量と前記過去に算出されたザグ量との差分演算を行い、所定の値以内の場合に、前記新たに算出され前記ＧＣＲ信号の反映比率を“０”又は“０”に近づけ、前記現在使用しているＧＣＲ信号に反映させず、又は反映を小さくするとともに、前記単位時間を短くする制御に切り替えるようにしたことを特徴とする請求項２から請求項１２のいずれか１項に記載のゴースト除去装置。
16. 前記パラメータ変更手段は、前記ＧＣＲ信号演算手段に対して、前記反映比率を変化させる場合において、前記単位時間を変化させないようにしたことを特徴とする請求項２から請求項１５のいずれか１項に記載のゴースト除去装置。
17. ＧＣＲ信号を含む映像信号を入力し、該入力した映像信号から単位時間毎に演算し、抽出した前記ＧＣＲ信号と内部に記憶している基準ＧＣＲ信号とを比較して、フィルタ係数を生成させるＧＣＲ解析部と、
    ゴースト除去動作開始からの経過時間を測定する単位時間カウント部と、を備え、
    前記ＧＣＲ解析部は、現在算出されているＧＣＲ信号及び現在の単位時間内の計算によって新たに算出され前記ＧＣＲ信号に対してそれぞれの前記反映比率を掛けて合成し、新たなＧＣＲ信号を演算する第１のＧＣＲ信号演算手段と、該ＧＣＲ信号演算手段により算出された前記新たなＧＣＲ信号の周波数成分と基準ＧＣＲ信号の周波数成分との変化成分を算出する第１の周波数変化情報算出手段とからなり、
    前記第１の周波数変化情報算出手段は、任意の周波数の周波数変化成分量に応じて前記経過時間に従って、単位時間を変更し、安定したフィルタを形成して前記ゴーストや波形ひずみを除去するようにしたことを特徴とするゴースト除去装置。
18. 前記第１の周波数変化情報算出手段は、新たな単位時間で算出された任意の周波数の周波数変化成分量が、所定の基準値と大きく異なる場合、前記新たに算出され前記ＧＣＲ信号の反映比率を“０”又は小さくし、前記現在使用しているＧＣＲ信号に反映させず、又は反映量を小さくするように制御したことを特徴とする請求項１７に記載のゴースト除去装置。
19. 前記ＧＣＲ解析部は、前記第１のＧＣＲ信号演算手段と、前記第１の周波数変化情報算出手段の代わりに、現在の単位時間内の計算によって新たに算出され前記ＧＣＲ信号と、現在使用しているＧＣＲ信号と、過去に算出されたＧＣＲ信号に対してそれぞれの反映比率を掛けて合成し、新たなＧＣＲ信号を演算する第２のＧＣＲ信号演算手段と、現在の単位時間内の計算によって新たに算出された周波数変化成分量と、現在算出されている周波数変化成分量と、過去に検出された周波数変化成分量とに対してそれぞれの重み係数を掛けて合成し、新たな周波数変化成分量を算出する第２の周波数変化情報算出手段とからなり、
    前記第２の周波数変化情報算出手段は、前記現在算出されている周波数変化成分量と前記新たに算出された周波数変化成分量との差分演算を行い、差分演算結果が所定の値以上であり、さらに、前記現在算出されている周波数変化成分量と前記過去に算出された周波数変化成分量との差分演算を行い、所定の値以内の場合に、前記新たに算出され前記ＧＣＲ信号の反映比率を“０”又は“０”に近づけ、前記現在使用しているＧＣＲ信号に反映させず、又は反映を小さくするように制御したことを特徴とする請求項１７に記載のゴースト除去装置。
20. 前記ＧＣＲ解析部は、前記第１の周波数変化情報算出手段及び第２の前記周波数変化情報算出手段の代わりに、前記新たなＧＣＲ信号と基準ＧＣＲ信号との時間領域での時間変化成分を算出する時間変化情報算出手段を備えたことを特徴とする請求項１８から請求項１９に記載のゴースト除去装置。

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