JP2861151B2 - ゴースト除去装置 - Google Patents
ゴースト除去装置Info
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- JP2861151B2 JP2861151B2 JP1305461A JP30546189A JP2861151B2 JP 2861151 B2 JP2861151 B2 JP 2861151B2 JP 1305461 A JP1305461 A JP 1305461A JP 30546189 A JP30546189 A JP 30546189A JP 2861151 B2 JP2861151 B2 JP 2861151B2
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- ghost removal
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Description
【発明の詳細な説明】 産業上の利用分野 本発明は、Ghost Cancel Reference（GCR）信号を用
いてゴースト除去を行うゴースト除去装置に関するもの
である。
いてゴースト除去を行うゴースト除去装置に関するもの
である。
従来の技術 現行のテレビ方式と互換性を保ちつつ高画質化を図る
第一世代のEDTV放送が始まろうとしており、そのなかで
もゴースト除去が大きな注目を集めている。このなかで
要求されているゴースト除去性能に改善後の画質評価、
除去時間の項目がある。これは、言い換えればいかに短
時間で除去後の残留ゴースト量を少なくゴースト除去で
きるかということになる。
第一世代のEDTV放送が始まろうとしており、そのなかで
もゴースト除去が大きな注目を集めている。このなかで
要求されているゴースト除去性能に改善後の画質評価、
除去時間の項目がある。これは、言い換えればいかに短
時間で除去後の残留ゴースト量を少なくゴースト除去で
きるかということになる。
従来のゴースト除去装置の一例として、「テレビジョ
ン学会技術報告RE80−６、pp.9−14、昭和55年２月」で
報告されているゴーストキャンセラがある。これは、テ
レビジョン信号固有の垂直同期信号の前縁部の微分信号
を基準波形に用いてゴースト検出を行うものであり、検
出されたゴースト信号を用いて時間軸上で相関演算を行
ってトランスバーサルフィルタのタップ係数を逐次修正
してゴーストを除去する。また、GCR信号を用いたゴー
スト除去装置としては「テレビジョン学会技術報告ROFT
89−６、PP.31−36、平成元年６月］で報告されている
ゴーストキャンセラがある。これは、ゴースト除去部に
は前記ゴーストキャンセラと同じくトランスバーサルフ
ィルタを用いているが、トランスバーサルフィルタの入
力、および出力をメモリをかいしてCPUに取りこんで同
期加算、送出シーケンスに従ったフィールド間での処理
を含めてゴースト除去演算すべてを行う。
ン学会技術報告RE80−６、pp.9−14、昭和55年２月」で
報告されているゴーストキャンセラがある。これは、テ
レビジョン信号固有の垂直同期信号の前縁部の微分信号
を基準波形に用いてゴースト検出を行うものであり、検
出されたゴースト信号を用いて時間軸上で相関演算を行
ってトランスバーサルフィルタのタップ係数を逐次修正
してゴーストを除去する。また、GCR信号を用いたゴー
スト除去装置としては「テレビジョン学会技術報告ROFT
89−６、PP.31−36、平成元年６月］で報告されている
ゴーストキャンセラがある。これは、ゴースト除去部に
は前記ゴーストキャンセラと同じくトランスバーサルフ
ィルタを用いているが、トランスバーサルフィルタの入
力、および出力をメモリをかいしてCPUに取りこんで同
期加算、送出シーケンスに従ったフィールド間での処理
を含めてゴースト除去演算すべてを行う。
以下図面を参照しながら従来のゴースト除去装置の一
例について説明する。第３図は、従来のゴースト除去装
置の構成を示す概略ブロック図である。第３図において
３はCPU、14はトランスバーサルフィルタ、13はA/D変換
器、15はD/A変換器、16は波形メモリである。
例について説明する。第３図は、従来のゴースト除去装
置の構成を示す概略ブロック図である。第３図において
３はCPU、14はトランスバーサルフィルタ、13はA/D変換
器、15はD/A変換器、16は波形メモリである。
以上のように構成されたゴースト除去装置について動
作を説明する。入力されたビデオ信号は、A/D変換器13
によりA/D変換されて各々トランスバーサルフィルタ14
および波形メモリ16に入力される。トランスバーサルフ
ィルタ14の入力および出力は波形メモリ16を介してCPU3
に入力される。第一世代のEDTV放送では、第４図
（ａ）、（ｂ）に示すWRB信号と０ペデスタル信号がWRB
信号０ペデスタル信号WRB信号０ペデスタル信号
０ペデスタル信号WRB信号０ペデスタル信号WRB
信号の８フィールドで一巡するシーケンスで同一水平期
間に送出される。これらの８フィールドの信号に対して
以下第１式に示す演算を行うことにより第４図（Ｃ）に
示す信号を得ることができる。ただし、Fn（ｎ＝１〜
８）は第ｎフィールドの信号を表しており、F1〜F8を総
称してGCR信号と呼ぶ。以後、第１式に示すように送出
シーケンスに従ったフィールド間での処理をフィールド
シーケンス処理と呼ぶことにする。
作を説明する。入力されたビデオ信号は、A/D変換器13
によりA/D変換されて各々トランスバーサルフィルタ14
および波形メモリ16に入力される。トランスバーサルフ
ィルタ14の入力および出力は波形メモリ16を介してCPU3
に入力される。第一世代のEDTV放送では、第４図
（ａ）、（ｂ）に示すWRB信号と０ペデスタル信号がWRB
信号０ペデスタル信号WRB信号０ペデスタル信号
０ペデスタル信号WRB信号０ペデスタル信号WRB
信号の８フィールドで一巡するシーケンスで同一水平期
間に送出される。これらの８フィールドの信号に対して
以下第１式に示す演算を行うことにより第４図（Ｃ）に
示す信号を得ることができる。ただし、Fn（ｎ＝１〜
８）は第ｎフィールドの信号を表しており、F1〜F8を総
称してGCR信号と呼ぶ。以後、第１式に示すように送出
シーケンスに従ったフィールド間での処理をフィールド
シーケンス処理と呼ぶことにする。
Ｆ＝1/4｛（F1−F5）＋（F6−F2） ＋（F3−F7）＋（F8−F4）｝ …（１） 実際には第４図（ｃ）の信号を微分した第４図（ｄ）
に示す信号をゴースト検出の基準信号に用いて以下のゴ
ースト除去演算を行う。一般にトランスバーサルフィル
タのタップ係数を求める手法としてMSE（Mean Square
Error）法またはZF（Zero Forcing）法等があり、こ
れらは一定のアルゴリズムに従い時間軸上で逐次修正し
て最終的に最適なタップ係数を求めるものである。トラ
ンスバーサルフィルタの出力信号を｛Yk｝、基準信号を
｛Rk｝、トランスバーサルフィルタの出力信号と基準信
号との差分信号を｛Ek｝、タップ総数をＭ＋Ｎ＋１とす
ればトランスバーサルフィルタのｎ回目のタップ係数Ｃ
｛ｉ｝(n)はMSE法では以下第２式、ZF法では第３式に基
づいて修正される。ただし、α、βは修正量を決めるた
めの係数である。
に示す信号をゴースト検出の基準信号に用いて以下のゴ
ースト除去演算を行う。一般にトランスバーサルフィル
タのタップ係数を求める手法としてMSE（Mean Square
Error）法またはZF（Zero Forcing）法等があり、こ
れらは一定のアルゴリズムに従い時間軸上で逐次修正し
て最終的に最適なタップ係数を求めるものである。トラ
ンスバーサルフィルタの出力信号を｛Yk｝、基準信号を
｛Rk｝、トランスバーサルフィルタの出力信号と基準信
号との差分信号を｛Ek｝、タップ総数をＭ＋Ｎ＋１とす
ればトランスバーサルフィルタのｎ回目のタップ係数Ｃ
｛ｉ｝(n)はMSE法では以下第２式、ZF法では第３式に基
づいて修正される。ただし、α、βは修正量を決めるた
めの係数である。
CPU3は、第１式に示す、フィールドシーケンス処理を行
った後、第２式または第３式の演算を行ってタップ係数
の修正を繰り返し行う。これら一連の処理はソフトウェ
アで行われ、ゴースト検出において残留ゴースト量が十
分小さくなるまで処理が繰り返される。
った後、第２式または第３式の演算を行ってタップ係数
の修正を繰り返し行う。これら一連の処理はソフトウェ
アで行われ、ゴースト検出において残留ゴースト量が十
分小さくなるまで処理が繰り返される。
従来の構成では入力ビデオ信号のS/Nが低い場合に
は、第１式で示す８フィールドの同期加算だけでは、残
留ゴースト量がノズル信号レベルにほぼ等しいレベルに
なるともはやゴーストとノイズとの判別をすることがで
きなくなり、このレベルがゴースト除去の性能限界にな
ってしまう。したがって、残留ゴースト量を低減してゴ
ースト除去性能を改善するには、上記の理由により十分
同期加算を行ってS/Nを改善しておかなければならな
い。
は、第１式で示す８フィールドの同期加算だけでは、残
留ゴースト量がノズル信号レベルにほぼ等しいレベルに
なるともはやゴーストとノイズとの判別をすることがで
きなくなり、このレベルがゴースト除去の性能限界にな
ってしまう。したがって、残留ゴースト量を低減してゴ
ースト除去性能を改善するには、上記の理由により十分
同期加算を行ってS/Nを改善しておかなければならな
い。
発明が解決しようとする課題 しかしながら上記のような構成では、ゴースト残留量
をできるだけ低減してゴースト除去性能を改善するため
には、十分同期加算を行いS/Nを良くしておかなければ
ならない。一方、同期加算の回数を多くすることは結果
としてゴースト除去の時間を長くしてしまうことにな
る。この同期加算回数の決定にはビデオ信号のノイズレ
ベルを検出し、残留ゴースト成分とノイズ成分を分離す
る必要がある。従来の構成では、このノイズレベルの検
出ができないという課題を有していた。
をできるだけ低減してゴースト除去性能を改善するため
には、十分同期加算を行いS/Nを良くしておかなければ
ならない。一方、同期加算の回数を多くすることは結果
としてゴースト除去の時間を長くしてしまうことにな
る。この同期加算回数の決定にはビデオ信号のノイズレ
ベルを検出し、残留ゴースト成分とノイズ成分を分離す
る必要がある。従来の構成では、このノイズレベルの検
出ができないという課題を有していた。
本発明は上記課題に鑑み、ノイズレベルを検出してゴ
ースト残留量をより低減することを目的とする。
ースト残留量をより低減することを目的とする。
課題を解決するための手段 上記課題を解決するために本発明のゴースト除去装置
は、８フィールドシーケンスで送出されたGCR信号F1、F
2、F3、F4、F5、F6、F7、F8を用いて、 Ｎ＝（F1−F5）＋（F6−F2）−（F3−F7）−（F8−F4） の計算式で与えられた演算を行うことによりGCR信号が
重畳された水平期間にわたりノイズレベルを判定するこ
とができるようにしたものである。
は、８フィールドシーケンスで送出されたGCR信号F1、F
2、F3、F4、F5、F6、F7、F8を用いて、 Ｎ＝（F1−F5）＋（F6−F2）−（F3−F7）−（F8−F4） の計算式で与えられた演算を行うことによりGCR信号が
重畳された水平期間にわたりノイズレベルを判定するこ
とができるようにしたものである。
作用 本発明は上記した構成によって、ビデオ信号のノイズ
成分を検出することにより、十分なS/Nを取れるように
最小の同期加算回数を予測することができ、同期加算後
のS/Nを管理することによりゴースト残留量を低減する
ことができる。
成分を検出することにより、十分なS/Nを取れるように
最小の同期加算回数を予測することができ、同期加算後
のS/Nを管理することによりゴースト残留量を低減する
ことができる。
実施例 以下本発明の一実施例のゴースト除去装置について、
図面を参照しながら説明する。第１図は本発明の一実施
例におけるゴースト除去装置の回路構成の概略ブロック
図である。第１図において１はゴースト除去回路、２は
メモリ、３はCPUである。
図面を参照しながら説明する。第１図は本発明の一実施
例におけるゴースト除去装置の回路構成の概略ブロック
図である。第１図において１はゴースト除去回路、２は
メモリ、３はCPUである。
以上のように構成されたゴースト除去装置について、
以下その動作を説明する。トランスバーサルフィルタよ
りなるゴースト除去回路１にはディジタル変換された入
力ビデオ信号が入力される。ゴースト除去回路１の入力
および出力はメモリ２を介してCPU3に取り込まれる。CP
U3は、繰り返し入力ビデオ信号を取り込む。このとき、
CPU3において第４式に示したノイズレベル検出処理を行
うことによりノイズレベルを算出し、十分なS/Nが得ら
れるまで取り込みを繰り返す。
以下その動作を説明する。トランスバーサルフィルタよ
りなるゴースト除去回路１にはディジタル変換された入
力ビデオ信号が入力される。ゴースト除去回路１の入力
および出力はメモリ２を介してCPU3に取り込まれる。CP
U3は、繰り返し入力ビデオ信号を取り込む。このとき、
CPU3において第４式に示したノイズレベル検出処理を行
うことによりノイズレベルを算出し、十分なS/Nが得ら
れるまで取り込みを繰り返す。
Ｎ＝（F1−F5）＋（F6−F2）−（F3−F7）−（F8−F4） …（４） ここで、F1,F6,F3,F8は図４（ａ）で示されるWRB波形
を、F5,F2,F7,F4は図４（ｂ）で示される０ペデスタル
波形を指す。４ラインにおきにカラーバースト位相が一
致するNTSC信号の特性を利用すれば、（F1−F5），（F6
−F2），（F3−F7），（F8−F4）はWRB信号よりカラー
バースト信号及び０ペデスタル信号を除去した信号とな
る。さらに、上記４種のデータのバー信号部を除去する
為に、第（４）式の加減算を行います。その結果はF1か
らF8に含まれるノイズ成分を加算平均した数値となる。
すなわち、第（１）式で計算されるゴースト成分に対応
したノイズ成分と位置づけることができる。この後、第
１式にしたがってフィールドシーケンス処理を行って第
４図（ｄ）に示す信号を算出する。CPU3において、あら
かじめ内部にもっている基準信号との差分をおこない、
第２式または第３式で示す演算を行ってゴースト除去回
路１を制御する。
を、F5,F2,F7,F4は図４（ｂ）で示される０ペデスタル
波形を指す。４ラインにおきにカラーバースト位相が一
致するNTSC信号の特性を利用すれば、（F1−F5），（F6
−F2），（F3−F7），（F8−F4）はWRB信号よりカラー
バースト信号及び０ペデスタル信号を除去した信号とな
る。さらに、上記４種のデータのバー信号部を除去する
為に、第（４）式の加減算を行います。その結果はF1か
らF8に含まれるノイズ成分を加算平均した数値となる。
すなわち、第（１）式で計算されるゴースト成分に対応
したノイズ成分と位置づけることができる。この後、第
１式にしたがってフィールドシーケンス処理を行って第
４図（ｄ）に示す信号を算出する。CPU3において、あら
かじめ内部にもっている基準信号との差分をおこない、
第２式または第３式で示す演算を行ってゴースト除去回
路１を制御する。
以上のように構成されたゴースト除去装置について、
以下第２図を用いその動作を説明する。
以下第２図を用いその動作を説明する。
第２図は本発明の具体的な実施例を示すフローチャー
トである。まず、第一のステップでは入力ビデオ信号の
GCR信号部分をA/D変換し、デジタル信号としてメモリに
取り込まれる。取り込まれたGCR信号は次のステップ５
としてF1〜F8まで順次垂直同期に合わせて同期加算され
る。本発明の一例では８フィールド取り込むごとに、取
り込んだデータのノイズレベルの検出をステップ６で行
う。ノイズレベルは（４）式の計算式で与えられた演算
を行うことにより求められる。次のステップ７のS/N判
定では計算されたノイズレベルが十分なS/Nを確保して
いるかの判定が行われる。十分なS/Nが確保されない場
合には信号取り込みおよび同期加算の各ステップ４、５
を繰り返す。十分なS/Nの場合は、（１）式をもとにフ
ィールドシーケンス処理８が行われる。処理結果をもと
にステップ９でゴースト検出を行い、タップ係数修正の
ための演算処理10をもとに、タップ係数修正処理11が行
われる。以上の処理を逐次等化終了まで繰り返すことに
よりゴースト除去が可能となる。処理終了12にてゴース
ト除去の逐次等化終了の判定が行われる。
トである。まず、第一のステップでは入力ビデオ信号の
GCR信号部分をA/D変換し、デジタル信号としてメモリに
取り込まれる。取り込まれたGCR信号は次のステップ５
としてF1〜F8まで順次垂直同期に合わせて同期加算され
る。本発明の一例では８フィールド取り込むごとに、取
り込んだデータのノイズレベルの検出をステップ６で行
う。ノイズレベルは（４）式の計算式で与えられた演算
を行うことにより求められる。次のステップ７のS/N判
定では計算されたノイズレベルが十分なS/Nを確保して
いるかの判定が行われる。十分なS/Nが確保されない場
合には信号取り込みおよび同期加算の各ステップ４、５
を繰り返す。十分なS/Nの場合は、（１）式をもとにフ
ィールドシーケンス処理８が行われる。処理結果をもと
にステップ９でゴースト検出を行い、タップ係数修正の
ための演算処理10をもとに、タップ係数修正処理11が行
われる。以上の処理を逐次等化終了まで繰り返すことに
よりゴースト除去が可能となる。処理終了12にてゴース
ト除去の逐次等化終了の判定が行われる。
以上のように本実施例によれば、ノイズレベル検出の
ステップを追加することによりノイズレベルの監視が容
易となる。
ステップを追加することによりノイズレベルの監視が容
易となる。
発明の効果 以上のように本発明によれば、ノイズレベル検出をフ
ィールドシーケンスをもとに算出することにより、同期
加算回数を最適にすることができ処理時間の短縮と共
に、安定性よくゴースト検出を行うことが可能となる。
ィールドシーケンスをもとに算出することにより、同期
加算回数を最適にすることができ処理時間の短縮と共
に、安定性よくゴースト検出を行うことが可能となる。
第１図は本発明の一実施例におけるゴースト除去装置の
概略ブロック図、第２図は本発明のゴースト除去装置の
処理の流れを示したフローチャート、第３図は従来例の
ゴースト除去装置のブロック図、第４図（ａ）はWRB信
号の信号波形図、（ｂ）は０ペデスタル信号の波形図、
（Ｃ）はフィールドシーケンス処理した後の信号波形
図、（ｄ）は（ｃ）を微分した信号波形図である。 １……ゴースト除去回路、２……メモリ、３……CPU、1
3……A/D変換器、14……トランスバーサルフィルタ、15
……D/A変換器。
概略ブロック図、第２図は本発明のゴースト除去装置の
処理の流れを示したフローチャート、第３図は従来例の
ゴースト除去装置のブロック図、第４図（ａ）はWRB信
号の信号波形図、（ｂ）は０ペデスタル信号の波形図、
（Ｃ）はフィールドシーケンス処理した後の信号波形
図、（ｄ）は（ｃ）を微分した信号波形図である。 １……ゴースト除去回路、２……メモリ、３……CPU、1
3……A/D変換器、14……トランスバーサルフィルタ、15
……D/A変換器。
フロントページの続き (72)発明者 上田 和也 大阪府門真市大字門真1006番地 松下電 器産業株式会社内 (56)参考文献 特開 昭58−117780（ＪＰ，Ａ) 特開 平１−231574（ＪＰ，Ａ) (58)調査した分野(Int.Cl.6，ＤＢ名) H04N 5/14 - 5/217
Claims (1)
- 【請求項１】GCR信号を用いてゴースト除去を行う装置
において、８フィールドシーケンスで送出されたGCR信
号F1、F2、F3、F4、F5、F6、F7、F8を用いて、（F1−F
5）＋（F6−F2）−（F3−F7）−（F8−F4）の計算式で
与えられた演算を行うことによりGCR信号が重畳された
水平期間にわたり、ノイズレベルを判定する機能を有す
る事を特徴とするゴースト除去装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP1305461A JP2861151B2 (ja) | 1989-11-24 | 1989-11-24 | ゴースト除去装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP1305461A JP2861151B2 (ja) | 1989-11-24 | 1989-11-24 | ゴースト除去装置 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH03165670A JPH03165670A (ja) | 1991-07-17 |
| JP2861151B2 true JP2861151B2 (ja) | 1999-02-24 |
Family
ID=17945425
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP1305461A Expired - Fee Related JP2861151B2 (ja) | 1989-11-24 | 1989-11-24 | ゴースト除去装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP2861151B2 (ja) |
Family Cites Families (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPS58117780A (ja) * | 1982-01-05 | 1983-07-13 | Matsushita Electric Ind Co Ltd | ゴ−スト除去装置 |
| JP2882798B2 (ja) * | 1988-03-11 | 1999-04-12 | 日本電気ホームエレクトロニクス株式会社 | ゴースト除去装置 |
-
1989
- 1989-11-24 JP JP1305461A patent/JP2861151B2/ja not_active Expired - Fee Related
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JPH03165670A (ja) | 1991-07-17 |
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| LAPS | Cancellation because of no payment of annual fees |