JP2639323B2 - 画像拡大装置 - Google Patents
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-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T3/00—Geometric image transformation in the plane of the image
- G06T3/40—Scaling the whole image or part thereof
- G06T3/403—Edge-driven scaling
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T3/00—Geometric image transformation in the plane of the image
- G06T3/40—Scaling the whole image or part thereof
- G06T3/4084—Transform-based scaling, e.g. FFT domain scaling
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Description
【０００１】
【産業上の利用分野】この発明は、画像を拡大して出力
する装置に関し、特にスケール解像度を補償して画像を
拡大する画像拡大装置に関する。
する装置に関し、特にスケール解像度を補償して画像を
拡大する画像拡大装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】従来、画像の拡大縮小方法及び装置で
は、異なる解像度を持つ画像出力装置間での表示及び出
力を行うとき、例えば線形補間や３次補間等の補間を行
うことにより解像度の補償を行っている。
は、異なる解像度を持つ画像出力装置間での表示及び出
力を行うとき、例えば線形補間や３次補間等の補間を行
うことにより解像度の補償を行っている。
【０００３】これらの方法及び装置は、与えられデジィ
タル信号をｖ（ｔ）とし、フィルタをφ（ｔ）とする
と、次の式 ｆ（ｔ）＝Σｖ（ｔ）φ（ｔ） により、一度連続信号に置き換え、この連続した信号を
サンプリングして拡大したディジタル信号を得る方法で
ある。このフィルタは次式に表わすことができる。
タル信号をｖ（ｔ）とし、フィルタをφ（ｔ）とする
と、次の式 ｆ（ｔ）＝Σｖ（ｔ）φ（ｔ） により、一度連続信号に置き換え、この連続した信号を
サンプリングして拡大したディジタル信号を得る方法で
ある。このフィルタは次式に表わすことができる。
【０００４】 線形補間 φ（ｔ）＝１−｜ｔ｜ 但し ｔ≦｜１｜ ＝０ その他 三次補間 φ（ｔ）＝ｓｉｎ（πｔ）／πｔ 但し三次で近似した関数 上述の線形補間あるいは三次補間の方法で得た拡大信号
の細かさ、つまり解像度は、最初に与えられたデイクジ
タル信号ｖ（ｔ）と、あらかじめ決めたフィルタφ
（ｔ）の持つ解像度で決まり、拡大された画像信号はフ
ィルタφ（ｔ）によって平滑化されたものとして得られ
る。
の細かさ、つまり解像度は、最初に与えられたデイクジ
タル信号ｖ（ｔ）と、あらかじめ決めたフィルタφ
（ｔ）の持つ解像度で決まり、拡大された画像信号はフ
ィルタφ（ｔ）によって平滑化されたものとして得られ
る。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】従来の線形補間や３次
補間を行う拡大方法では、最初に与えられたデジィタル
信号ｖ（ｔ）と、あらかじめ決めたフィルタφ（ｔ）に
含まれる解像度成分しか含まれていないことが原因で、
拡大した画像のエッジがボケたりガタツキが目立つとい
う問題がある。
補間を行う拡大方法では、最初に与えられたデジィタル
信号ｖ（ｔ）と、あらかじめ決めたフィルタφ（ｔ）に
含まれる解像度成分しか含まれていないことが原因で、
拡大した画像のエッジがボケたりガタツキが目立つとい
う問題がある。
【０００６】
【課題を解決するための手段】この発明の目的は、画像
を拡大するとき、解像度を補償し、エッジがボケたりガ
タツキが目立たない画像の拡大を行うことにある。
を拡大するとき、解像度を補償し、エッジがボケたりガ
タツキが目立たない画像の拡大を行うことにある。
【０００７】このため、この発明は、スケール解像度次
数ｎの入力画像信号を直交ウェ−ブレット変換し、スケ
ール解像度次数ｎ＋１，ｎ＋２，ｎ＋３におけるそれぞ
れのウェ−ブレット成分を算出する手段と、前記スケー
ル解像度次数ｎ＋１，ｎ＋２，ｎ＋３のウェ−ブレット
成分から、スケール解像度次数ｎにおけるウェ−ブレッ
ト成分を予測する手段と、前記スケール解像度次数ｎに
おけるウェ−ブレット成分と前記入力画像信号とを逆変
換し、スケール解像度次数ｎ−１における拡大画像を生
成する手段と、を含む。
数ｎの入力画像信号を直交ウェ−ブレット変換し、スケ
ール解像度次数ｎ＋１，ｎ＋２，ｎ＋３におけるそれぞ
れのウェ−ブレット成分を算出する手段と、前記スケー
ル解像度次数ｎ＋１，ｎ＋２，ｎ＋３のウェ−ブレット
成分から、スケール解像度次数ｎにおけるウェ−ブレッ
ト成分を予測する手段と、前記スケール解像度次数ｎに
おけるウェ−ブレット成分と前記入力画像信号とを逆変
換し、スケール解像度次数ｎ−１における拡大画像を生
成する手段と、を含む。
【０００８】
【作用】直交ウェ−ブレット変換は多重解像度解析と密
接な関係にある。多重解像度解析によって得られる階層
的構造を持つデータ間には相関が生じる。この相関分を
含んだ多重解像度データから互いに相関のない独立な成
分を取り出すと、画像信号を直交ウェ−ブレット変換し
て得られるウェ−ブレット展開したときの各成分にな
る。
接な関係にある。多重解像度解析によって得られる階層
的構造を持つデータ間には相関が生じる。この相関分を
含んだ多重解像度データから互いに相関のない独立な成
分を取り出すと、画像信号を直交ウェ−ブレット変換し
て得られるウェ−ブレット展開したときの各成分にな
る。
【０００９】上述の直交ウェ−ブレット展開に関する参
考文献には、「Ａ Ｔｈｅｏｒｙｆｏｒ Ｍｕｌｔｉｒ
ｅｓｏｌｕｔｉｏｎ Ｓｉｇｕｎａｌ Ｄｅｃｏｍｐｏ
ｓｉｔｉｏｎ：Ｔｈｅ Ｗａｖｅｌｅｔ Ｒｅｐｒｅｓ
ｅｎｔａｔｉｏｎ、ＩＥＥＥ Ｔｒａｎｓ Ｐａｔｔｅ
ｒｎ Ａｎａｌ．Ｍａｃｈｉｎｅ Ｉｎｔｅｌｌ．、Ｖ
ｏｌ．ＰＡＭＩ−１１、Ｎｏ７、１９８９」がある。以
下、これに従って、ウェ−ブレット展開について、要旨
を述べる。
考文献には、「Ａ Ｔｈｅｏｒｙｆｏｒ Ｍｕｌｔｉｒ
ｅｓｏｌｕｔｉｏｎ Ｓｉｇｕｎａｌ Ｄｅｃｏｍｐｏ
ｓｉｔｉｏｎ：Ｔｈｅ Ｗａｖｅｌｅｔ Ｒｅｐｒｅｓ
ｅｎｔａｔｉｏｎ、ＩＥＥＥ Ｔｒａｎｓ Ｐａｔｔｅ
ｒｎ Ａｎａｌ．Ｍａｃｈｉｎｅ Ｉｎｔｅｌｌ．、Ｖ
ｏｌ．ＰＡＭＩ−１１、Ｎｏ７、１９８９」がある。以
下、これに従って、ウェ−ブレット展開について、要旨
を述べる。
【００１０】先ず、多重解像度空間の定義をする。
【００１１】定義 次の性質を有するＬ2(Ｒ) の閉部分
線形空間列Ｖn をＬ2(Ｒ) の多重解像度近似という。
線形空間列Ｖn をＬ2(Ｒ) の多重解像度近似という。
【００１２】
【００１３】ここで空間Ｖn をハール（Ｈａａｒ）基底
を適用する。基本スケーリング関数φ（ｔ）を以下で定
義する。
を適用する。基本スケーリング関数φ（ｔ）を以下で定
義する。
【００１４】 ＝１ ｉｆ ０≦ｔ＜１ φ（ｔ） （６） ＝０ ｏｔｈｅｒｗｉｓｅ そして、ｎ次解像度のスケーリング関数を次式で定義す
る。
る。
【００１５】 φn,j （ｔ）＝２-n/2φ（２-nｔ−ｊ） （７） この例ではそれぞれのｎに対して、φn,j は正規直交基
底になっている。
底になっている。
【００１６】関数ｆ（ｔ）のｎ次解像度成分ｖ（ｎ，
ｊ）は次のように定義される。
ｊ）は次のように定義される。
【００１７】 ｖ（ｎ，ｊ）＝∫ｄｔφn,j (t）ｆ(t） （８） このときに｛φn,j ｝の任意の線形結合が作る関数空間
をｎ次解像度空間と呼び、Ｖn で表わす。図７に画像信
号ｆ（ｔ）に対する多重解像度空間のｖ（ｎ，ｊ），ｖ
（ｎ＋１，ｊ），ｖ（ｎ＋２，ｊ）と、図８にスケーリ
ング関数のφ0,0 ，φ0,2 ，φ1,2 、とを例示する。
をｎ次解像度空間と呼び、Ｖn で表わす。図７に画像信
号ｆ（ｔ）に対する多重解像度空間のｖ（ｎ，ｊ），ｖ
（ｎ＋１，ｊ），ｖ（ｎ＋２，ｊ）と、図８にスケーリ
ング関数のφ0,0 ，φ0,2 ，φ1,2 、とを例示する。
【００１８】図７（ｂ），（ｃ），（ｄ）から
【００１９】
【００２０】が成り立つことが分る。
【００２１】この関係からスケーリング関数φn,j はフ
ィルタｈ（ｋ）を用いて、次のように表わすことができ
る。
ィルタｈ（ｋ）を用いて、次のように表わすことができ
る。
【００２２】 φn,j （ｔ）＝Σｈ（ｋ−２ｊ）φn-1,k(ｔ） （９） 両辺のφn-1,j との内積をとるとフィルタｈ（ｋ）が得
られる。
られる。
【００２３】 ｈ（ｋ−２ｊ）＝∫ｄｔφn-1,k(ｔ）φn,j （ｔ） （１０） このフィルタｈ（ｋ）を用いて、ｎ次解像度成分は（ｎ
−１）次解像度成分から以下のように求めることができ
る。
−１）次解像度成分から以下のように求めることができ
る。
【００２４】 ｖ（ｎ，ｊ）＝Σｈ（ｋ）ｖ（ｎ−１，２ｊ＋ｋ） （１１） ｎは整数である。また、ｈ（ｋ）は、ｈ（０）＝ｈ
（１）＝２-1/2、他のｈ（ｋ）＝０である。
（１）＝２-1/2、他のｈ（ｋ）＝０である。
【００２５】関数φnj（ｔ）は信号ｆ(t）からｎ次解像
度データｖ（ｎ，ｊ）を直接計算するための関数、また
ｈ（ｋ）はｖ（ｎ，ｊ）を一つ細かい解像度レベルの成
分ｖ（ｎ−１，ｊ）、から計算するための離散フィルタ
と考えることができる。
度データｖ（ｎ，ｊ）を直接計算するための関数、また
ｈ（ｋ）はｖ（ｎ，ｊ）を一つ細かい解像度レベルの成
分ｖ（ｎ−１，ｊ）、から計算するための離散フィルタ
と考えることができる。
【００２６】直交ウェ−ブレット変換とは、ｎ次解像度
では見えないが、より細かい（ｎ−１）次の解像度で見
ると、初て見える信号の特徴であると考えることができ
る。単純には、直交ウェ−ブレットはｖ（ｎ）とｖ（ｎ
−１）との差なのでバンドパスフィルタと対応する。
では見えないが、より細かい（ｎ−１）次の解像度で見
ると、初て見える信号の特徴であると考えることができ
る。単純には、直交ウェ−ブレットはｖ（ｎ）とｖ（ｎ
−１）との差なのでバンドパスフィルタと対応する。
【００２７】先ず、ウェ−ブレットを構成するためにＶ
n-1 の中でＶn の直交補空間Ｗn を考える。すなわち、
n-1 の中でＶn の直交補空間Ｗn を考える。すなわち、
【００２８】
【００２９】ハール基底による多重解像度空間の例で
は、以下で定義する基本ウェ−ブレット関数ψ（ｔ）を
考える。
は、以下で定義する基本ウェ−ブレット関数ψ（ｔ）を
考える。
【００３０】 ウェ−ブレット基底関数ψn,j （ｔ）は以下で与えられ
る。
る。
【００３１】 ψn,j （ｔ）＝２-n/2ψ（２-nｔ−ｊ） （１７） ウェ−ブレット成分をｗ（ｎ，ｊ）とすると、これは以
下で定義される。
下で定義される。
【００３２】 ｗ（ｎ，ｊ）＝∫ｄｔψn,j (t）ｆ(t） （１８） 図９に画像信号ｆ（ｔ）に対するウェ−ブレット空間Ｗ
n におけるウェ−ブレット成分ｗ（ｎ，ｊ），ｗ（ｎ＋
１，ｊ） ｗ（ｎ＋２，ｊ）を例示し、図１０にウェ−
ブレット基底関数ψ1,0 ，ψ2,1 を例示する。
n におけるウェ−ブレット成分ｗ（ｎ，ｊ），ｗ（ｎ＋
１，ｊ） ｗ（ｎ＋２，ｊ）を例示し、図１０にウェ−
ブレット基底関数ψ1,0 ，ψ2,1 を例示する。
【００３３】この場合、ψn,j (t）は正規直交基底を成
す。
す。
【００３４】また、｛ψn,j ｝の任意の線形結合が作る
関数空間をｎ次ウェ−ブレット空間呼び、Ｗn で表わ
す。
関数空間をｎ次ウェ−ブレット空間呼び、Ｗn で表わ
す。
【００３５】このとき、
【００３６】
【００３７】である。
【００３８】
【００３９】の関係からウェ−ブレット関数はフィルタ
ｇ（ｋ）を用いて次のように表わすことができる。
ｇ（ｋ）を用いて次のように表わすことができる。
【００４０】 ψn,j （ｔ）＝Σｇ（ｋ−２ｊ）φn-1,k(ｔ） （１９） 両辺のφn-1,k との内積をとるとフィルタｇ（ｋ）が得
られる。
られる。
【００４１】 ｇ（ｋ−２ｊ）＝∫ｄｔφn-1,k(ｔ）ψnj（ｔ） （２０） このフィルタｇ（ｋ）を用いて、ｎ次ウェ−ブレット空
間のデータは、（ｎ−１）次解像度データから以下のよ
うに求めることができる。
間のデータは、（ｎ−１）次解像度データから以下のよ
うに求めることができる。
【００４２】 ｗ（ｎ，ｊ）＝Σｇ（ｋ）ｖ（ｎ−１，２ｊ＋ｋ） （２１） ｎは整数である。ここでｇ（０）＝−ｇ（１）＝
２-1/2、他のｇ（ｋ）＝０である。関数ψn,j （ｔ）は
信号ｆ（ｔ）からｎ次ウェ−ブレット空間のデータｗ
（ｎ，ｊ）を直接計算するための関数である。また、ｇ
（ｋ）はｗ（ｎ，ｊ）を一つ細かい解像度レベルのデー
タｖ（ｎ−１）から計算するための離散フィルタと考え
ることができる。
２-1/2、他のｇ（ｋ）＝０である。関数ψn,j （ｔ）は
信号ｆ（ｔ）からｎ次ウェ−ブレット空間のデータｗ
（ｎ，ｊ）を直接計算するための関数である。また、ｇ
（ｋ）はｗ（ｎ，ｊ）を一つ細かい解像度レベルのデー
タｖ（ｎ−１）から計算するための離散フィルタと考え
ることができる。
【００４３】さらに、（１１）式と、（２１）式から、 ｖ（ｎ，ｊ）＝Σｈ（ｋ）ｖ（ｎ−１，２ｊ＋ｋ） （１１） ｗ（ｎ，ｊ）＝Σｇ（ｋ）ｖ（ｎ−１，２ｊ＋ｋ） （２１） によって、 ｖ（ｎ−１，ｊ）＝Σ（ｈ（２ｋ−ｊ）ｖ（ｎ，ｋ） ＋ｇ（２ｋ−ｊ）ｗ（ｎ，ｋ） （２２） が成り立つ。つまり、（ｎ−１）次解像度のデータｖ
（ｎ−１，ｊ）は、互い独立なｖ（ｎ，ｊ）と、ｗ
（ｎ，ｊ）に直和分解できることが分かる。
（ｎ−１，ｊ）は、互い独立なｖ（ｎ，ｊ）と、ｗ
（ｎ，ｊ）に直和分解できることが分かる。
【００４４】 Ｖn-1 ＝Ｖn ＋Ｗn （２３） 直交ウェ−ブレット変換は、基準解像度レベル（例えば
ｎ＝０）において、２n 個のデータ｛ｖ（０，１）｝が
与えられているとき、フィルタｈ（ｋ）を用いて次次に
ｖ（１，ｊ），ｖ（２，ｊ），…を計算することができ
る。同様にフィルタｇ（ｋ）を用いて次次にｗ（１，
ｊ），ｗ（２，ｊ），…も計算することができる。
ｎ＝０）において、２n 個のデータ｛ｖ（０，１）｝が
与えられているとき、フィルタｈ（ｋ）を用いて次次に
ｖ（１，ｊ），ｖ（２，ｊ），…を計算することができ
る。同様にフィルタｇ（ｋ）を用いて次次にｗ（１，
ｊ），ｗ（２，ｊ），…も計算することができる。
【００４５】次に、画像の拡大縮小を説明する図１１を
参照すると、与えられた画像をＶnとすると、縮小はＶn
からＶn+1 ，Ｖn+2 ，…と粗い解像度成分を求めるこ
とに相当する。したがって、画像を拡大することは、Ｖ
n からＶn-1 を求めることである。る。Ｖn-1 を求める
ためには、式２３からｎ次ウェ−ブレット成分Ｗn が必
要である。与えられた画像Ｖn の中にはｎ次のウェ−ブ
レット成分Ｗn が含まれていないので、これを予測によ
って求めることが必要になる。
参照すると、与えられた画像をＶnとすると、縮小はＶn
からＶn+1 ，Ｖn+2 ，…と粗い解像度成分を求めるこ
とに相当する。したがって、画像を拡大することは、Ｖ
n からＶn-1 を求めることである。る。Ｖn-1 を求める
ためには、式２３からｎ次ウェ−ブレット成分Ｗn が必
要である。与えられた画像Ｖn の中にはｎ次のウェ−ブ
レット成分Ｗn が含まれていないので、これを予測によ
って求めることが必要になる。
【００４６】ウェ−ブレット成分は、図９（ｂ），
（ｃ），（ｄ）に例示されているように、スケール間の
各成分間の相関を有しているので、この相関を用いて、
与えられていない、より細かい解像度のｎ次ウェ−ブレ
ット成分Ｗn を予測することができる。この予測には、
図１２に示されているウェ−ブレット成分Ｗn+1 ，Ｗ
n+2，Ｗn+3 ，…を入力し、予測ウェ−ブレット成分ｄ
Ｗn を求め、Ｖn とｄＷn とから、ウエ−ブレット逆変
換することによって、拡大画像Ｖn-1 を得ることができ
る。
（ｃ），（ｄ）に例示されているように、スケール間の
各成分間の相関を有しているので、この相関を用いて、
与えられていない、より細かい解像度のｎ次ウェ−ブレ
ット成分Ｗn を予測することができる。この予測には、
図１２に示されているウェ−ブレット成分Ｗn+1 ，Ｗ
n+2，Ｗn+3 ，…を入力し、予測ウェ−ブレット成分ｄ
Ｗn を求め、Ｖn とｄＷn とから、ウエ−ブレット逆変
換することによって、拡大画像Ｖn-1 を得ることができ
る。
【００４７】上述の予測手段は図１３に例示する学習手
順によって、ｄＷn を求めることができる。
順によって、ｄＷn を求めることができる。
【００４８】スケーリング関数φ（ｔ）とウェ−ブレッ
ト関数ψ（ｔ）は直交ウェ−ブレット変換になるものを
用い、高次のウェ−ブレット成分の予測に用いるウェ−
ブレット成分は複数成分を与える。従来の線形補間や三
次補間は、Ｖn からＶn-1 を求めるとき、ｎ次のウェ−
ブレット成分を無視する補間方法といえる。
ト関数ψ（ｔ）は直交ウェ−ブレット変換になるものを
用い、高次のウェ−ブレット成分の予測に用いるウェ−
ブレット成分は複数成分を与える。従来の線形補間や三
次補間は、Ｖn からＶn-1 を求めるとき、ｎ次のウェ−
ブレット成分を無視する補間方法といえる。
【００４９】
【実施例】次に、この発明について図面を参照して説明
する。
する。
【００５０】この発明の第１の実施例の構成を示す図１
を参照すると、連続した画像信号ｆ（ｔ）を入力して画
像データＶnに変換し、記憶する入力部１と、入力部１
からデータバス２を通して送付される画像データＶnを
直交ウェーブレット変換し、ウェーブレット成分
Ｗn+1、Ｗn+2、Ｗn+3と、前記画像データＶnを出力する
ウェーブレット変換部３と、ウェーブレット変換部３か
らデータバス４を通じて送付されるウェーブレット成分
Ｗn+1、Ｗn+2、Ｗn+3を用いて、ｎ次ウェーブレット成
分Ｗnを予測する高解像度予測部５と、高解像度予測部
５からデータバス６を通じて送付されるｎ次ウェーブレ
ット成分Ｗnとデータバス４を通じて送付される画像デ
ータＶnとを逆変換して拡大された画像信号Ｖn-1を出力
する逆変換部７と、逆変換部７からデータバス８を通じ
て送付される画像信号Ｖn-1を可視化する出力部９と、
を備える。
を参照すると、連続した画像信号ｆ（ｔ）を入力して画
像データＶnに変換し、記憶する入力部１と、入力部１
からデータバス２を通して送付される画像データＶnを
直交ウェーブレット変換し、ウェーブレット成分
Ｗn+1、Ｗn+2、Ｗn+3と、前記画像データＶnを出力する
ウェーブレット変換部３と、ウェーブレット変換部３か
らデータバス４を通じて送付されるウェーブレット成分
Ｗn+1、Ｗn+2、Ｗn+3を用いて、ｎ次ウェーブレット成
分Ｗnを予測する高解像度予測部５と、高解像度予測部
５からデータバス６を通じて送付されるｎ次ウェーブレ
ット成分Ｗnとデータバス４を通じて送付される画像デ
ータＶnとを逆変換して拡大された画像信号Ｖn-1を出力
する逆変換部７と、逆変換部７からデータバス８を通じ
て送付される画像信号Ｖn-1を可視化する出力部９と、
を備える。
【００５１】次に、この実施例の動作を図面を参照し、
説明する。
説明する。
【００５２】入力部１は、画像信号を取得し、画像信号
の画像データＶn を記憶する。ウェ−ブレット変換部３
の動作の流れを示す図２を参照すると、ウェ−ブレット
変換部３は、データバス２を通じて送付される画像デー
タＶn を取込む（ステップ２１）。画像データＶn を直
交ウェ−ブレット変換し（ステップ２２）、得られたウ
ェ−ブレット成分Ｗn+1 ，Ｗn+2 ，Ｗn+3 と画像データ
Ｖn を高解像度予測部５にデータバス４を通じて送付す
る（ステップ２３）。高解像度予測部５の動作の流れを
示す図３を参照すると、送付されたウェ−ブレット成分
Ｗn+1 ，Ｗn+2 ，Ｗn+3 を取込み（ステップ３１）、ウ
ェ−ブレット成分Ｗn+1 ，Ｗn+2 ，Ｗn+3 の各成分間の
相関から、ｎ次のウェ−ブレット成分Ｗn を予測し（ス
テップ３２）、予測ウェ−ブレット成分ｄＷn を得て、
データバス６を通じ、逆変換部７に送付する（ステップ
３３）。
の画像データＶn を記憶する。ウェ−ブレット変換部３
の動作の流れを示す図２を参照すると、ウェ−ブレット
変換部３は、データバス２を通じて送付される画像デー
タＶn を取込む（ステップ２１）。画像データＶn を直
交ウェ−ブレット変換し（ステップ２２）、得られたウ
ェ−ブレット成分Ｗn+1 ，Ｗn+2 ，Ｗn+3 と画像データ
Ｖn を高解像度予測部５にデータバス４を通じて送付す
る（ステップ２３）。高解像度予測部５の動作の流れを
示す図３を参照すると、送付されたウェ−ブレット成分
Ｗn+1 ，Ｗn+2 ，Ｗn+3 を取込み（ステップ３１）、ウ
ェ−ブレット成分Ｗn+1 ，Ｗn+2 ，Ｗn+3 の各成分間の
相関から、ｎ次のウェ−ブレット成分Ｗn を予測し（ス
テップ３２）、予測ウェ−ブレット成分ｄＷn を得て、
データバス６を通じ、逆変換部７に送付する（ステップ
３３）。
【００５３】逆変換部７の動作の流れを示す図４を参照
すると、高解像度予測部５から送付された画像データＶ
n と予測ウェ−ブレット成分ｄＷn を取込み（ステップ
４１）、画像データＶn と予測ウェ−ブレット成分ｄＷ
n を式２３に基づいて、逆変換し（ステップ４２）、ｎ
−１次の拡大画像の画像データを出力部９にデータバス
８を通じて送付する（ステップ４３）。
すると、高解像度予測部５から送付された画像データＶ
n と予測ウェ−ブレット成分ｄＷn を取込み（ステップ
４１）、画像データＶn と予測ウェ−ブレット成分ｄＷ
n を式２３に基づいて、逆変換し（ステップ４２）、ｎ
−１次の拡大画像の画像データを出力部９にデータバス
８を通じて送付する（ステップ４３）。
【００５４】出力部９は、ｎ−１次の拡大画像の画像デ
ータＶn-1 をディスプレイ装置あるいはプリンタ装置に
よって可視化する。
ータＶn-1 をディスプレイ装置あるいはプリンタ装置に
よって可視化する。
【００５５】次に、この発明の第２の実施例について説
明する。
明する。
【００５６】第２の実施例の構成を示す図５を参照する
と、連続した画像信号ｆ（ｔ）を入力して画像データＶ
n に変換して、記憶する入力部５１と、画像データＶn
をウェ−ブレット変換し、ウェ−ブレット成分Ｗn+1 ，
Ｗn+2 ，Ｗn+3 ，と、画像データＶn を出力するウェ−
ブレット変換部５２と、ウェ−ブレット変換部５２から
ウェ−ブレット成分Ｗn+1 ，Ｗn+2 ，Ｗn+3 を用いて、
ｎ次ウェ−ブレット成分ｄＷn を予測する高解像度予測
部５３と、ｎ次ウェ−ブレット成分の予測値ｄＷn の算
出を学習によって行う学習部５６と、高解像度予測部５
から送付されるｎ次ウェ−ブレット成分ｄＷn と画像デ
ータＶn とを逆変換して拡大された画像信号Ｖn-1 を出
力する逆変換部５４と、逆変換部５４から送付される画
像信号Ｖn-1 を可視化する出力部５５と、を備える。
と、連続した画像信号ｆ（ｔ）を入力して画像データＶ
n に変換して、記憶する入力部５１と、画像データＶn
をウェ−ブレット変換し、ウェ−ブレット成分Ｗn+1 ，
Ｗn+2 ，Ｗn+3 ，と、画像データＶn を出力するウェ−
ブレット変換部５２と、ウェ−ブレット変換部５２から
ウェ−ブレット成分Ｗn+1 ，Ｗn+2 ，Ｗn+3 を用いて、
ｎ次ウェ−ブレット成分ｄＷn を予測する高解像度予測
部５３と、ｎ次ウェ−ブレット成分の予測値ｄＷn の算
出を学習によって行う学習部５６と、高解像度予測部５
から送付されるｎ次ウェ−ブレット成分ｄＷn と画像デ
ータＶn とを逆変換して拡大された画像信号Ｖn-1 を出
力する逆変換部５４と、逆変換部５４から送付される画
像信号Ｖn-1 を可視化する出力部５５と、を備える。
【００５７】第２の実施例の動作の流れを示す図６を参
照すると、高解像度予測部５３がウェ−ブレット成分Ｗ
n+1 ，Ｗn+2 ，Ｗn+3 を取得する（ステップ６１）。ｎ
次ウェ−ブレット成分の予測値ｄＷn を学習によって予
測する学習部５６は、ニューラルネットワークで構成
し、教師信号と学習信号とを高解像度予測部５３から取
得する（ステップ６２）。教師信号にウェ−ブレット成
分Ｗn+1 とし、学習データとして、ウェ−ブレット成分
Ｗn+2 ，Ｗn+3 を与えてｎ次ウェ−ブレット成分ｄＷn
を予測し、出力する（ステップ６３）。
照すると、高解像度予測部５３がウェ−ブレット成分Ｗ
n+1 ，Ｗn+2 ，Ｗn+3 を取得する（ステップ６１）。ｎ
次ウェ−ブレット成分の予測値ｄＷn を学習によって予
測する学習部５６は、ニューラルネットワークで構成
し、教師信号と学習信号とを高解像度予測部５３から取
得する（ステップ６２）。教師信号にウェ−ブレット成
分Ｗn+1 とし、学習データとして、ウェ−ブレット成分
Ｗn+2 ，Ｗn+3 を与えてｎ次ウェ−ブレット成分ｄＷn
を予測し、出力する（ステップ６３）。
【００５８】逆変換部５５は、ｎ−１次の拡大画像信号
Ｖn-1 を画像信号Ｖn とｎ次ウェ−ブレット成分ｄＷn
に基づいて、生成し、出力する。
Ｖn-1 を画像信号Ｖn とｎ次ウェ−ブレット成分ｄＷn
に基づいて、生成し、出力する。
【００５９】
【発明の効果】以上説明したように、この発明の画像拡
大方法及び装置では、画像信号を直交ウェ−ブレット変
換し、高次のウェ−ブレット成分を成分間の相関に基づ
いて、あるいは学習によって求め、高次解像度成分を補
償するので、拡大した画像のエッジがガタツキやボケを
目立せないで、拡大画像を得ることができる。
大方法及び装置では、画像信号を直交ウェ−ブレット変
換し、高次のウェ−ブレット成分を成分間の相関に基づ
いて、あるいは学習によって求め、高次解像度成分を補
償するので、拡大した画像のエッジがガタツキやボケを
目立せないで、拡大画像を得ることができる。
【図１】この発明の第１の実施例の構成を示す図であ
る。
る。
【図２】図１のウェ−ブレット変換部の動作の流れを示
す図である。
す図である。
【図３】図１の高解像度予測部の動作の流れを示す図で
ある。
ある。
【図４】図１の逆変換部の動作の流れを示す図である。
【図５】この発明の第２の実施例の構成を示す図であ
る。
る。
【図６】図５の高解像度予測部および学習部の動作の流
れを示す図である。
れを示す図である。
【図７】子図（ａ），（ｂ），（ｃ），（ｄ）のそれぞ
れは、画像信号ｆ（ｔ）を示す図、ｎ次のスケール解像
度の画像信号Ｖ（ｎ，ｊ）を示す図、ｎ＋１次のスケー
ル解像度の画像信号Ｖ（ｎ＋２，ｊ）を示す図、ｎ＋２
次のスケール解像度の画像信号Ｖ（ｎ＋２，ｊ）を示す
図、である。
れは、画像信号ｆ（ｔ）を示す図、ｎ次のスケール解像
度の画像信号Ｖ（ｎ，ｊ）を示す図、ｎ＋１次のスケー
ル解像度の画像信号Ｖ（ｎ＋２，ｊ）を示す図、ｎ＋２
次のスケール解像度の画像信号Ｖ（ｎ＋２，ｊ）を示す
図、である。
【図８】スケーリング関数φnjを例示する図である。
【図９】子図（ａ），（ｂ），（ｃ），（ｄ）のそれぞ
れは、画像信号ｆ（ｔ）を示す図、ｎ次のウェ−ブレッ
ト成分Ｗ（ｎ，ｊ）を示す図、ｎ＋１次のウェ−ブレッ
ト成分Ｗ（ｎ＋１，ｊ）を示す図、ｎ＋２次のウェ−ブ
レット成分Ｗ（ｎ＋２，ｊ）を示す図、である。
れは、画像信号ｆ（ｔ）を示す図、ｎ次のウェ−ブレッ
ト成分Ｗ（ｎ，ｊ）を示す図、ｎ＋１次のウェ−ブレッ
ト成分Ｗ（ｎ＋１，ｊ）を示す図、ｎ＋２次のウェ−ブ
レット成分Ｗ（ｎ＋２，ｊ）を示す図、である。
【図１０】ウェ−ブレット規程関数ψ1,0 ，ψ2,1 を例
示する図、である。
示する図、である。
【図１１】画像の縮小および拡大を説明する図である。
【図１２】ｎ次のウェ−ブレット成分Ｗ（ｎ，ｊ）を相
関によって予測する方法を説明する図である。
関によって予測する方法を説明する図である。
【図１３】ｎ次のウェ−ブレット成分Ｗ（ｎ，ｊ）を
学習によって予測する方法を説明する図である。
学習によって予測する方法を説明する図である。
１ 入力部 ２ データバス ３ ウェ−ブレット変換部 ４ データバス ５ 高解像度予測部 ６ データバス ７ 逆変換部 ８ データバス ９ 出力部
Claims (4)
- 【請求項１】 スケール解像度次数ｎの入力画像信号を
直交ウェーブレット変換し、スケール解像度次数ｎ＋
１、ｎ＋２、ｎ＋３におけるそれぞれのウェーブレット
成分を算出する手段と、前記スケール解像度次数ｎ＋
１、ｎ＋２、ｎ＋３のウェーブレット成分から、スケー
ル解像度次数ｎにおけるウェーブレット成分を予測する
手段と、前記スケール解像度次数ｎにおけるウェーブレ
ット成分と前記入力画像信号とを逆変換し、スケール解
像度次数ｎ−１における拡大画像を生成する手段と、を
含むことを特徴とする画像拡大装置。 - 【請求項２】 前記直交ウェーブレット変換は、ハール
（Ｈａａｒ）基底であることを特徴とする請求項１記載
の画像拡大装置。 - 【請求項３】 前記ウェーブレット成分を予測する手段
が、ｎ＋１次、ｎ＋２次、ｎ＋３次のウェーブレット成
分から各成分間の相関を用いて予測する手段を含むこと
を特徴とする請求項１記載の画像拡大装置。 - 【請求項４】 前記ウェーブレット成分を予測する手段
が、前記入力画像から得られる最も細かいスケール解像
度のウェーブレット成分を教師データとし、二番目、三
番目に細かいウェーブレット成分を学習データとしてニ
ューラルネットに与え、学習させる手段を含むことを特
徴とする請求項１記載の画像拡大装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP5297171A JP2639323B2 (ja) | 1993-11-29 | 1993-11-29 | 画像拡大装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP5297171A JP2639323B2 (ja) | 1993-11-29 | 1993-11-29 | 画像拡大装置 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH07152907A JPH07152907A (ja) | 1995-06-16 |
| JP2639323B2 true JP2639323B2 (ja) | 1997-08-13 |
Family
ID=17843102
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP5297171A Expired - Fee Related JP2639323B2 (ja) | 1993-11-29 | 1993-11-29 | 画像拡大装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP2639323B2 (ja) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2012059138A (ja) * | 2010-09-10 | 2012-03-22 | Nippon Hoso Kyokai <Nhk> | 画像超解像処理装置及びそのプログラム |
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| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR100367727B1 (ko) * | 1998-09-11 | 2003-01-10 | 삼성전자 주식회사 | 웨이브릿 변환을 이용하여 고선명도 이미지를 저선명도 이미지로 전환하는 방법 및 장치 |
| WO2000056060A1 (fr) * | 1999-03-15 | 2000-09-21 | Matsushita Electric Industrial Co., Ltd. | Dispositif et procede de traitement d'image, et support enregistre |
| US7085436B2 (en) * | 2001-08-28 | 2006-08-01 | Visioprime | Image enhancement and data loss recovery using wavelet transforms |
| US7525526B2 (en) * | 2003-10-28 | 2009-04-28 | Samsung Electronics Co., Ltd. | System and method for performing image reconstruction and subpixel rendering to effect scaling for multi-mode display |
| KR101006810B1 (ko) * | 2004-03-02 | 2011-01-10 | 주식회사 케이티 | 예제 기반 초해상도 기법을 이용한 고품질 영상 획득 방법 |
| JPWO2006033257A1 (ja) * | 2004-09-24 | 2008-05-15 | 松下電器産業株式会社 | 画像変換方法、画像変換装置、サーバークライアントシステム、携帯機器およびプログラム |
| JP4843528B2 (ja) * | 2007-03-06 | 2011-12-21 | 日本放送協会 | 動画像空間解像度拡大装置および動画像空間解像度拡大プログラム |
| JP5111152B2 (ja) * | 2007-08-29 | 2012-12-26 | ダイハツ工業株式会社 | 物体認識装置 |
| JP5140637B2 (ja) * | 2009-06-22 | 2013-02-06 | 日本放送協会 | 時空間ダウンサンプリング処理装置、時空間アップサンプリング処理装置、符号化装置、復号装置及びプログラム |
| JP5140638B2 (ja) * | 2009-06-22 | 2013-02-06 | 日本放送協会 | 空間ダウンサンプリング処理装置、空間アップサンプリング処理装置、符号化装置、復号装置及びプログラム |
| CN102696217A (zh) | 2009-09-30 | 2012-09-26 | 夏普株式会社 | 图像放大装置、图像放大程序和显示装置 |
| EP2544144A1 (en) | 2010-03-01 | 2013-01-09 | Sharp Kabushiki Kaisha | Image enlargement device, image enlargement program, memory medium on which an image enlargement program is stored, and display device |
| JP5769241B2 (ja) * | 2011-07-15 | 2015-08-26 | 国立大学法人 筑波大学 | 超解像画像処理装置及び超解像画像処理用辞書作成装置 |
| JP6411250B2 (ja) | 2015-03-12 | 2018-10-24 | 株式会社東芝 | 画像処理装置、及び画像処理方法 |
-
1993
- 1993-11-29 JP JP5297171A patent/JP2639323B2/ja not_active Expired - Fee Related
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2012059138A (ja) * | 2010-09-10 | 2012-03-22 | Nippon Hoso Kyokai <Nhk> | 画像超解像処理装置及びそのプログラム |
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| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JPH07152907A (ja) | 1995-06-16 |
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