JP3503166B2 - 信号変換装置および方法 - Google Patents
信号変換装置および方法Info
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Classifications
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
- H04N9/00—Details of colour television systems
- H04N9/64—Circuits for processing colour signals
- H04N9/74—Circuits for processing colour signals for obtaining special effects
- H04N9/75—Chroma key
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
- H04N5/00—Details of television systems
- H04N5/222—Studio circuitry; Studio devices; Studio equipment
- H04N5/262—Studio circuits, e.g. for mixing, switching-over, change of character of image, other special effects ; Cameras specially adapted for the electronic generation of special effects
- H04N5/272—Means for inserting a foreground image in a background image, i.e. inlay, outlay
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Multimedia (AREA)
- Signal Processing (AREA)
- Studio Circuits (AREA)
- Compression Or Coding Systems Of Tv Signals (AREA)
- Color Television Systems (AREA)
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】この発明は、複数の画像を切り替
えて合成画像を生成する信号変換装置および方法に関し
て、特に画像切り替えのためのキー信号の生成に関す
る。
えて合成画像を生成する信号変換装置および方法に関し
て、特に画像切り替えのためのキー信号の生成に関す
る。
【０００２】
【従来の技術】従来、複数の画像を切り替えて合成画像
を生成する信号変換装置としては、クロマキー装置、ス
イッチャー、およびビデオエフェクター等が挙げられ
る。一例として、クロマキー装置は図９に示すように、
少なくとも２種類の画像に対し、一方の画像（前景画
像）中の特別な色を指定し、該当するその色の部分を他
方の画像（背景画像）で置き換え、合成画像を生成する
装置である。
を生成する信号変換装置としては、クロマキー装置、ス
イッチャー、およびビデオエフェクター等が挙げられ
る。一例として、クロマキー装置は図９に示すように、
少なくとも２種類の画像に対し、一方の画像（前景画
像）中の特別な色を指定し、該当するその色の部分を他
方の画像（背景画像）で置き換え、合成画像を生成する
装置である。
【０００３】この色指定による切り替え信号は、キー信
号と呼ばれ、画像切り替えを部分の劣化を如何に減らす
か工夫されている。劣化問題の一つにキー信号の量子化
雑音がある。キー信号を用いて２種類の画像を切り替え
る方法としては、２値のキー信号で切り替えるハードキ
ーと、中間レベルを持たせるソフトキーがある。どちら
の場合も図８に示すように、前景画像中に含まれる指定
色のキー信号に対してしきい値処理を施し、画像の切り
替え用に引き延ばすという手法が用いられる。この拡大
処理の手法をストレッチと呼び、このストレッチの拡大
率がストレッチゲインと呼ばれる。
号と呼ばれ、画像切り替えを部分の劣化を如何に減らす
か工夫されている。劣化問題の一つにキー信号の量子化
雑音がある。キー信号を用いて２種類の画像を切り替え
る方法としては、２値のキー信号で切り替えるハードキ
ーと、中間レベルを持たせるソフトキーがある。どちら
の場合も図８に示すように、前景画像中に含まれる指定
色のキー信号に対してしきい値処理を施し、画像の切り
替え用に引き延ばすという手法が用いられる。この拡大
処理の手法をストレッチと呼び、このストレッチの拡大
率がストレッチゲインと呼ばれる。
【０００４】図８の例では、ストレッチゲインが `５'
とされている。このストレッチゲインが大きいほど、量
子化雑音が増加し、画像劣化の原因となる。例えば、水
の入った透明のコップを前景画像として、画像の切り替
えをソフトキーで行なった場合、コップ内側の部分で量
子化雑音が目立つ合成画像が生成される。量子化雑音へ
の対策の一例として、ストレッチゲインの小さい画像を
選択する手法がある。また、他の例としては、伝送量子
化ビット数を増加させる手法がある。しかしながら、こ
の伝送量子化ビット数を増やす手法は、伝送路の問題等
もあり運用上の負担が大きい。
とされている。このストレッチゲインが大きいほど、量
子化雑音が増加し、画像劣化の原因となる。例えば、水
の入った透明のコップを前景画像として、画像の切り替
えをソフトキーで行なった場合、コップ内側の部分で量
子化雑音が目立つ合成画像が生成される。量子化雑音へ
の対策の一例として、ストレッチゲインの小さい画像を
選択する手法がある。また、他の例としては、伝送量子
化ビット数を増加させる手法がある。しかしながら、こ
の伝送量子化ビット数を増やす手法は、伝送路の問題等
もあり運用上の負担が大きい。
【０００５】図９に従来のディジタルクロマキー装置の
一例の概略的構成を示す。入力端子６１から供給される
前景画像信号と入力端子６２から供給される背景画像信
号の２種類の画像信号が夫々入力され、入力端子６１か
ら供給される前景画像信号から指定される特定色の領域
が抜き出される。その抜き出された信号の一例を図８に
示す。この図８の例では、（０〜しきい値）の間の信号
（図８Ａ）を（０〜２５５）の信号（図８Ｂ）へ拡大し
ている。また、この例では、データを８ビットで扱う場
合を想定し、（０〜２５５）と表記している。この説明
において、画像信号に含まれる各画素は、８ビットデー
タとする。
一例の概略的構成を示す。入力端子６１から供給される
前景画像信号と入力端子６２から供給される背景画像信
号の２種類の画像信号が夫々入力され、入力端子６１か
ら供給される前景画像信号から指定される特定色の領域
が抜き出される。その抜き出された信号の一例を図８に
示す。この図８の例では、（０〜しきい値）の間の信号
（図８Ａ）を（０〜２５５）の信号（図８Ｂ）へ拡大し
ている。また、この例では、データを８ビットで扱う場
合を想定し、（０〜２５５）と表記している。この説明
において、画像信号に含まれる各画素は、８ビットデー
タとする。
【０００６】図９において、しきい値Ｔｈは、可変であ
り、キー信号発生部６４においてストレッチ処理を実行
するため、外部から端子６３を介してキー信号発生部６
４へしきい値Ｔｈが供給される。乗算器６５では、入力
端子６１から入力された前景画像信号とキー信号発生部
６４から供給されるキー信号の係数ｋが掛け合わされ
る。乗算器６７では、入力端子６２から入力された背景
画像信号とキー信号発生部６４から相補信号発生部６６
を介して供給されるキー信号の係数（１−ｋ）が掛け合
わされる。加算器６８は、乗算器６５および６７の夫々
の出力の画像合成演算が実行される。その結果、背景画
像中に前景画像がはめ込まれた合成画像が生成され、そ
の生成された合成画像は、出力端子６９に取り出され
る。
り、キー信号発生部６４においてストレッチ処理を実行
するため、外部から端子６３を介してキー信号発生部６
４へしきい値Ｔｈが供給される。乗算器６５では、入力
端子６１から入力された前景画像信号とキー信号発生部
６４から供給されるキー信号の係数ｋが掛け合わされ
る。乗算器６７では、入力端子６２から入力された背景
画像信号とキー信号発生部６４から相補信号発生部６６
を介して供給されるキー信号の係数（１−ｋ）が掛け合
わされる。加算器６８は、乗算器６５および６７の夫々
の出力の画像合成演算が実行される。その結果、背景画
像中に前景画像がはめ込まれた合成画像が生成され、そ
の生成された合成画像は、出力端子６９に取り出され
る。
【０００７】
【発明が解決しようとする課題】上述のような、従来の
クロマキー装置において、合成画像が生成された場合、
生成された合成画像には劣化が生じる。この劣化は、キ
ー信号を生成するためにストレッチ処理を施すことによ
り発生する。すなわち、上述のようにストレッチゲイン
が `５' の例では、画像切り替え用キー信号の量子化雑
音も５倍になり合成画像における画像劣化が問題とな
る。
クロマキー装置において、合成画像が生成された場合、
生成された合成画像には劣化が生じる。この劣化は、キ
ー信号を生成するためにストレッチ処理を施すことによ
り発生する。すなわち、上述のようにストレッチゲイン
が `５' の例では、画像切り替え用キー信号の量子化雑
音も５倍になり合成画像における画像劣化が問題とな
る。
【０００８】従って、この発明の目的は、ストレッチ処
理を施しても、画像切り替え信号の量子化雑音が増える
ことを防止できる信号変換装置および方法を提供するこ
とにある。
理を施しても、画像切り替え信号の量子化雑音が増える
ことを防止できる信号変換装置および方法を提供するこ
とにある。
【０００９】
【課題を解決するための手段】この発明は、複数の画像
をキー信号によって切り替えて合成画像を生成する信号
変換装置において、画像の信号波形に基づきクラス分類
を行い、予め学習により獲得された予測係数値がクラス
毎に格納された記憶回路と、予測係数値を用いた演算に
より入力画素値より高いレベル解像度を有する画素推定
値を生成する回路と、画素推定値に対して信号整形を施
すことによりキー信号を生成する回路とからなる信号変
換装置である。さらに、この発明は、複数の画像をキー
信号によって切り替えて合成画像を生成する信号変換方
法において、画像の信号波形に基づきクラス分類を行
い、予め学習により獲得された予測係数値をクラス毎に
格納し、上記予測係数値を用いた演算により入力画素値
より高いレベル解像度を有する画素推定値を生成し、上
記画素推定値に対して信号整形を施すことによりキー信
号を生成するようにしたことを特徴とする信号変換方法
である。
をキー信号によって切り替えて合成画像を生成する信号
変換装置において、画像の信号波形に基づきクラス分類
を行い、予め学習により獲得された予測係数値がクラス
毎に格納された記憶回路と、予測係数値を用いた演算に
より入力画素値より高いレベル解像度を有する画素推定
値を生成する回路と、画素推定値に対して信号整形を施
すことによりキー信号を生成する回路とからなる信号変
換装置である。さらに、この発明は、複数の画像をキー
信号によって切り替えて合成画像を生成する信号変換方
法において、画像の信号波形に基づきクラス分類を行
い、予め学習により獲得された予測係数値をクラス毎に
格納し、上記予測係数値を用いた演算により入力画素値
より高いレベル解像度を有する画素推定値を生成し、上
記画素推定値に対して信号整形を施すことによりキー信
号を生成するようにしたことを特徴とする信号変換方法
である。
【００１０】
【作用】この発明は、画像切り替え用のキー信号を生成
するための入力画像の画素データのレベル解像度を増加
させることにより、ストレッチ処理を施してもキー信号
の量子化歪みを許容範囲内に制限するものである。
するための入力画像の画素データのレベル解像度を増加
させることにより、ストレッチ処理を施してもキー信号
の量子化歪みを許容範囲内に制限するものである。
【００１１】
【実施例】以下、この発明に係る信号変換装置の一実施
例について、図面を参照しながら詳細に説明する。この
一例として、ディジタル画像信号を８ビットデータから
１０ビットデータへ変換し、１０ビットデータへ変換さ
れたディジタル画像信号に基づいて切り替え用キー信号
が生成される。８ビットから１０ビットへの変換は、予
め学習によって獲得された予測係数を用いてなされる。
例について、図面を参照しながら詳細に説明する。この
一例として、ディジタル画像信号を８ビットデータから
１０ビットデータへ変換し、１０ビットデータへ変換さ
れたディジタル画像信号に基づいて切り替え用キー信号
が生成される。８ビットから１０ビットへの変換は、予
め学習によって獲得された予測係数を用いてなされる。
【００１２】図１は、この発明の一実施例の信号変換装
置の学習時の構成を示すブロック図である。１は、入力
端子で１０ビットで生成された原ディジタルキー信号が
入力され、入力された原ディジタルキー信号は、ビット
数変換回路２と学習部３へ夫々供給される。この一実施
例の図では、省略したが、色領域抽出部において、特定
色領域が検出された原ディジタルキー信号が入力端子１
から供給されてもよい。
置の学習時の構成を示すブロック図である。１は、入力
端子で１０ビットで生成された原ディジタルキー信号が
入力され、入力された原ディジタルキー信号は、ビット
数変換回路２と学習部３へ夫々供給される。この一実施
例の図では、省略したが、色領域抽出部において、特定
色領域が検出された原ディジタルキー信号が入力端子１
から供給されてもよい。
【００１３】ビット数変換回路２は、原ディジタルキー
信号の１０ビットデータを８ビットデータへ変換する。
変換の簡単な一例として、１０ビット中の下位２ビット
を除去することにより８ビットデータへ変換するもので
もよい。学習部３に対して、入力端子１から１０ビット
データが供給され、ビット数変換回路２から８ビットデ
ータが学習部３へ供給される。学習部３は、クラスコー
ドｃと予測係数ｗ0 ，ｗ1 ，ｗ2 を予測係数メモリ４へ
出力する。このクラスコードｃと予測係数ｗ0，ｗ1 ，
ｗ2 は、後述する手法から生成される。予測係数メモリ
４は、クラスコードｃと予測係数ｗ0 ，ｗ1 ，ｗ2 を記
憶する。
信号の１０ビットデータを８ビットデータへ変換する。
変換の簡単な一例として、１０ビット中の下位２ビット
を除去することにより８ビットデータへ変換するもので
もよい。学習部３に対して、入力端子１から１０ビット
データが供給され、ビット数変換回路２から８ビットデ
ータが学習部３へ供給される。学習部３は、クラスコー
ドｃと予測係数ｗ0 ，ｗ1 ，ｗ2 を予測係数メモリ４へ
出力する。このクラスコードｃと予測係数ｗ0，ｗ1 ，
ｗ2 は、後述する手法から生成される。予測係数メモリ
４は、クラスコードｃと予測係数ｗ0 ，ｗ1 ，ｗ2 を記
憶する。
【００１４】この一実施例に用いる画素（サンプル値）
の配置を図２に示す。キー信号自身は、時間的に劣化す
る１次元波形であるが、図２は、このキー信号を時系列
変換し、２次元分布されたキー信号の画素（サンプル
値）として表している。学習の場合、８ビットデータｘ
0 〜ｘ8 の中からｘ0 〜ｘ2 と１０ビットデータＹを用
いて予測係数ｗ0 ，ｗ1 ，ｗ2 を学習する。各８ビット
データは、線形１次結合式で表現される。その一例とし
て、式（１）を下記に示す。 Ｙ＝ｗ0 ｘ0 ＋ｗ1 ｘ1 ＋ｗ2 ｘ2 （１）
の配置を図２に示す。キー信号自身は、時間的に劣化す
る１次元波形であるが、図２は、このキー信号を時系列
変換し、２次元分布されたキー信号の画素（サンプル
値）として表している。学習の場合、８ビットデータｘ
0 〜ｘ8 の中からｘ0 〜ｘ2 と１０ビットデータＹを用
いて予測係数ｗ0 ，ｗ1 ，ｗ2 を学習する。各８ビット
データは、線形１次結合式で表現される。その一例とし
て、式（１）を下記に示す。 Ｙ＝ｗ0 ｘ0 ＋ｗ1 ｘ1 ＋ｗ2 ｘ2 （１）
【００１５】学習部３では各クラス毎に、式（１）に代
入された複数の信号データに基づいて正規方程式が生成
され、最小自乗法を使用し、誤差の自乗が最小となるよ
うな予測係数ｗ0 ，ｗ1 ，ｗ2 が決定される。ここで一
例として、クラス分類に後述する１ビットＡＤＲＣ（適
応ダイナッミクレンジ符号化）を使用した場合、図２に
示すように（３×３）ブロックに含まれる１０ビットデ
ータからなる注目画素Ｙ（ｘ8 ）を除く、８個の画素ｙ
（ｘ0 〜ｘ7 ）から８ビットのクラスコードｃを取り出
すことができる。この１ビットＡＤＲＣでは、下式が成
立するときに `１' の出力データが形成され、それ以外
は `０' のデータが形成される。 （ｙ−ＭＩＮ）／ＤＲ ≧ 0.5 （２）
入された複数の信号データに基づいて正規方程式が生成
され、最小自乗法を使用し、誤差の自乗が最小となるよ
うな予測係数ｗ0 ，ｗ1 ，ｗ2 が決定される。ここで一
例として、クラス分類に後述する１ビットＡＤＲＣ（適
応ダイナッミクレンジ符号化）を使用した場合、図２に
示すように（３×３）ブロックに含まれる１０ビットデ
ータからなる注目画素Ｙ（ｘ8 ）を除く、８個の画素ｙ
（ｘ0 〜ｘ7 ）から８ビットのクラスコードｃを取り出
すことができる。この１ビットＡＤＲＣでは、下式が成
立するときに `１' の出力データが形成され、それ以外
は `０' のデータが形成される。 （ｙ−ＭＩＮ）／ＤＲ ≧ 0.5 （２）
【００１６】８ビットのクラスコードｃが、例えば（01
011001）となった場合、このクラスコードｃの値は、画
素ｙ（ｘ0 〜ｘ7 ）、ブロック内の画素の最小値ＭＩＮ
およびダイナッミクレンジＤＲの相互の関係から複数の
学習対象が考えられる。この複数の学習対象を用いて正
規方程式を生成する場合、ダイナッミクレンジＤＲ、す
なわちアクティビティーの小さい画素の分布は、学習対
象から除外される。この理由として、アクティビティー
の小さい分布は、ノイズの影響が大きく、クラスの本来
の推定値から外れることが多いので、アクティビティー
の小さい画素分布を学習に含むと予測精度が低下する。
よって、予測精度の低下を避けるため、学習において、
アクティビティーの小さい画素分布は、学習対象から除
外される。
011001）となった場合、このクラスコードｃの値は、画
素ｙ（ｘ0 〜ｘ7 ）、ブロック内の画素の最小値ＭＩＮ
およびダイナッミクレンジＤＲの相互の関係から複数の
学習対象が考えられる。この複数の学習対象を用いて正
規方程式を生成する場合、ダイナッミクレンジＤＲ、す
なわちアクティビティーの小さい画素の分布は、学習対
象から除外される。この理由として、アクティビティー
の小さい分布は、ノイズの影響が大きく、クラスの本来
の推定値から外れることが多いので、アクティビティー
の小さい画素分布を学習に含むと予測精度が低下する。
よって、予測精度の低下を避けるため、学習において、
アクティビティーの小さい画素分布は、学習対象から除
外される。
【００１７】また、クラスコードｃが（00000000）また
は（11111111）となるような場合、ダイナッミクレンジ
ＤＲは、 `０' となる。このとき、学習のための正規方
程式は、生成することができる。しかしながら、１ビッ
トＡＤＲＣ、すなわち式（２）が成立しないため、クラ
スコードｃを生成することができない。よって、例外と
してダイナッミクレンジＤＲが `０' の場合、既知のデ
ータ、例えば完全平均を用いる。
は（11111111）となるような場合、ダイナッミクレンジ
ＤＲは、 `０' となる。このとき、学習のための正規方
程式は、生成することができる。しかしながら、１ビッ
トＡＤＲＣ、すなわち式（２）が成立しないため、クラ
スコードｃを生成することができない。よって、例外と
してダイナッミクレンジＤＲが `０' の場合、既知のデ
ータ、例えば完全平均を用いる。
【００１８】上述のようにクラス分類の一例として、Ａ
ＤＲＣを使用した場合、アクティビティーの判定は、ダ
イナッミクレンジが用いられる。また、ＡＤＲＣの代わ
りにＤＰＣＭ（予測符号化）を使用するならば差分絶対
値和、ＢＴＣ（Block Truncation Coding ）を使用する
ならば標準偏差の絶対値等がアクティビティーの判定に
用いられる。
ＤＲＣを使用した場合、アクティビティーの判定は、ダ
イナッミクレンジが用いられる。また、ＡＤＲＣの代わ
りにＤＰＣＭ（予測符号化）を使用するならば差分絶対
値和、ＢＴＣ（Block Truncation Coding ）を使用する
ならば標準偏差の絶対値等がアクティビティーの判定に
用いられる。
【００１９】ここで、図２に示すように注目画素Ｙを中
心として、（３×３）ブロックの画素データを一例とし
てクラス分けのための１ビットＡＤＲＣを説明する。Ａ
ＤＲＣの構成の一例を図３に示す。図３において、入力
端子１１からブロックの順序に変換されたデータに関し
て、検出回路１２がブロック毎に最大値ＭＡＸ、最小値
ＭＩＮを検出する。減算回路１３に対してＭＡＸおよび
ＭＩＮが供給され、その出力にダイナミックレンジＤＲ
が発生する。入力データおよびＭＩＮが減算回路１４へ
供給され、減算回路１４では、入力データから最小値が
除去されることで、正規化された画素データが発生す
る。
心として、（３×３）ブロックの画素データを一例とし
てクラス分けのための１ビットＡＤＲＣを説明する。Ａ
ＤＲＣの構成の一例を図３に示す。図３において、入力
端子１１からブロックの順序に変換されたデータに関し
て、検出回路１２がブロック毎に最大値ＭＡＸ、最小値
ＭＩＮを検出する。減算回路１３に対してＭＡＸおよび
ＭＩＮが供給され、その出力にダイナミックレンジＤＲ
が発生する。入力データおよびＭＩＮが減算回路１４へ
供給され、減算回路１４では、入力データから最小値が
除去されることで、正規化された画素データが発生す
る。
【００２０】ダイナミックレンジＤＲが割算回路１５へ
供給され、正規化された画素データがダイナミックレン
ジＤＲで割算され、割算回路１５の出力データが比較回
路１６へ供給される。比較回路１６では、注目画素以外
の８個の画素の割算出力が0.5 を基準として、より大き
いか、より小さいかが判断される。この結果に応じて、
`１' または `０' のデータＤＴが発生する。この比較
出力ＤＴは、出力端子１７に取り出される。この１ビッ
トＡＤＲＣを用いてクラス分類を行なえば（３×３）ブ
ロックのクラスコードｃが８ビットで表現される。
供給され、正規化された画素データがダイナミックレン
ジＤＲで割算され、割算回路１５の出力データが比較回
路１６へ供給される。比較回路１６では、注目画素以外
の８個の画素の割算出力が0.5 を基準として、より大き
いか、より小さいかが判断される。この結果に応じて、
`１' または `０' のデータＤＴが発生する。この比較
出力ＤＴは、出力端子１７に取り出される。この１ビッ
トＡＤＲＣを用いてクラス分類を行なえば（３×３）ブ
ロックのクラスコードｃが８ビットで表現される。
【００２１】図４は、上述した学習をソフトウェア処理
で行う時のその動作を示すフローチャートである。ステ
ップ２１から学習処理の制御が開始され、ステップ２２
の学習データ形成では、既知の画像に対応した学習デー
タが形成される。具体的には、上述したように、図２の
画素の配列を使用できる。ここでも、ダイナミックレン
ジＤＲがしきい値より小さい分布、すなわちアクティビ
ティーが小さい分布は、学習データとして扱わない制御
がなされる。ステップ２３のデータ終了では、入力され
た全データ例えば１フレームのデータの処理が終了して
いれば、ステップ２６の予測係数決定へ制御が移り、終
了していなければ、ステップ２４のクラス決定へ制御が
移る。
で行う時のその動作を示すフローチャートである。ステ
ップ２１から学習処理の制御が開始され、ステップ２２
の学習データ形成では、既知の画像に対応した学習デー
タが形成される。具体的には、上述したように、図２の
画素の配列を使用できる。ここでも、ダイナミックレン
ジＤＲがしきい値より小さい分布、すなわちアクティビ
ティーが小さい分布は、学習データとして扱わない制御
がなされる。ステップ２３のデータ終了では、入力され
た全データ例えば１フレームのデータの処理が終了して
いれば、ステップ２６の予測係数決定へ制御が移り、終
了していなければ、ステップ２４のクラス決定へ制御が
移る。
【００２２】ステップ２４のクラス決定は、入力された
学習データのクラス分類がなされる。これは、上述のよ
うに、ＡＤＲＣ等によって情報量が圧縮された参照画素
のデータが用いられる。ステップ２５の正規方程式加算
では、後述する式（８）および（９）の正規方程式が作
成される。
学習データのクラス分類がなされる。これは、上述のよ
うに、ＡＤＲＣ等によって情報量が圧縮された参照画素
のデータが用いられる。ステップ２５の正規方程式加算
では、後述する式（８）および（９）の正規方程式が作
成される。
【００２３】ステップ２３のデータ終了から全データの
処理が終了後、制御がステップ２６に移り、ステップ２
６の予測係数決定では、後述する式（１０）を行列解法
を用いて解いて、予測係数を決める。ステップ２７の予
測係数ストアで、予測係数をメモリにストアし、ステッ
プ２８で学習処理の制御が終了する。
処理が終了後、制御がステップ２６に移り、ステップ２
６の予測係数決定では、後述する式（１０）を行列解法
を用いて解いて、予測係数を決める。ステップ２７の予
測係数ストアで、予測係数をメモリにストアし、ステッ
プ２８で学習処理の制御が終了する。
【００２４】図４中のステップ２５（正規方程式生成）
およびステップ２６（予測係数決定）の処理をより詳細
に説明する。注目画素の真値をｙとし、その推定値をｙ
´とし、その周囲の画素の値をｘ1 〜ｘn としたとき、
クラス毎に係数ｗ1 〜ｗn によるｎタップの線形１次結
合 ｙ´＝ｗ1 ｘ1 ＋ｗ2 ｘ2 ＋‥‥＋ｗn ｘn （３） を設定する。学習前はｗi が未定係数である。
およびステップ２６（予測係数決定）の処理をより詳細
に説明する。注目画素の真値をｙとし、その推定値をｙ
´とし、その周囲の画素の値をｘ1 〜ｘn としたとき、
クラス毎に係数ｗ1 〜ｗn によるｎタップの線形１次結
合 ｙ´＝ｗ1 ｘ1 ＋ｗ2 ｘ2 ＋‥‥＋ｗn ｘn （３） を設定する。学習前はｗi が未定係数である。
【００２５】上述のように、学習はクラス毎になされ、
データ数がｍの場合、式（７）に従って、 ｙj ´＝ｗ1 ｘj1＋ｗ2 ｘj2＋‥‥＋ｗn ｘjn （４） （但し、ｊ＝１，２，‥‥ｍ）
データ数がｍの場合、式（７）に従って、 ｙj ´＝ｗ1 ｘj1＋ｗ2 ｘj2＋‥‥＋ｗn ｘjn （４） （但し、ｊ＝１，２，‥‥ｍ）
【００２６】ｍ＞ｎの場合、ｗ1 〜ｗn は一意には決ま
らないので、誤差ベクトルＥの要素を ｅj ＝ｙj −（ｗ1 ｘj1＋ｗ2 ｘj2＋‥‥＋ｗn ｘjn） （５） （但し、ｊ＝１，２，‥‥ｍ）と定義して、次の式
（６）を最小にする係数を求める。
らないので、誤差ベクトルＥの要素を ｅj ＝ｙj −（ｗ1 ｘj1＋ｗ2 ｘj2＋‥‥＋ｗn ｘjn） （５） （但し、ｊ＝１，２，‥‥ｍ）と定義して、次の式
（６）を最小にする係数を求める。
【００２７】
【数１】
【００２８】いわゆる最小自乗法による解法である。こ
こで式（６）のｗi による偏微分係数を求める。
こで式（６）のｗi による偏微分係数を求める。
【００２９】
【数２】
【００３０】式（７）を `０' にするように各ｗi を決
めればよいから、
めればよいから、
【００３１】
【数３】
【００３２】として、行列を用いると
【００３３】
【数４】
【００３４】となる。この方程式は一般に正規方程式と
呼ばれている。この方程式を掃き出し法等の一般的な行
列解法を用いて、ｗi について解けば、予測係数ｗi が
求まり、クラスコードをアドレスとして、この予測係数
ｗi をメモリに格納しておく。
呼ばれている。この方程式を掃き出し法等の一般的な行
列解法を用いて、ｗi について解けば、予測係数ｗi が
求まり、クラスコードをアドレスとして、この予測係数
ｗi をメモリに格納しておく。
【００３５】なお、情報圧縮を行う場合、参照画素を同
一のビット数のデータへ変換しているが、注目画素と参
照画素との間の距離を考慮して、割り当てビット数を異
ならせても良い。すなわち、注目画素により近い参照画
素の割り当てビット数がそれが遠いもののビット数より
多くされる。
一のビット数のデータへ変換しているが、注目画素と参
照画素との間の距離を考慮して、割り当てビット数を異
ならせても良い。すなわち、注目画素により近い参照画
素の割り当てビット数がそれが遠いもののビット数より
多くされる。
【００３６】図５は、この発明をクロマキー装置に対し
て適応した一実施例のブロック図である。３１は、前景
画像信号が供給される入力端子で、この前景画像中の特
定色領域が色領域抽出部３４において検出される。色領
域抽出部３４の出力信号は、図８Ａに示す信号に対応す
る。マッピング部３５は、色領域抽出部３４の出力信号
が供給され、その出力信号の波形に基づいてクラス分類
が行なわれる。クラスに対応し、予め学習された予測係
数を用いて、８ビットより高いレベル解像度のある信号
がマッピング部３５において、生成される。
て適応した一実施例のブロック図である。３１は、前景
画像信号が供給される入力端子で、この前景画像中の特
定色領域が色領域抽出部３４において検出される。色領
域抽出部３４の出力信号は、図８Ａに示す信号に対応す
る。マッピング部３５は、色領域抽出部３４の出力信号
が供給され、その出力信号の波形に基づいてクラス分類
が行なわれる。クラスに対応し、予め学習された予測係
数を用いて、８ビットより高いレベル解像度のある信号
がマッピング部３５において、生成される。
【００３７】すなわち、特定色領域信号は、８ビットか
ら、例えば１０ビットへ変換され、マッピング部３５か
らストレッチ部３６へ供給される。８ビットの信号にス
トレッチ処理を施し、キー信号を生成する手法と比較し
て、この例に示すように、１０ビットの信号にストレッ
チ処理を施せば、量子化雑音は１／４に低減できる。言
い換えると、１０ビットの信号を、４倍にストレッチ処
理を施した後の量子化雑音は、ストレッチ処理を施す前
の８ビットの信号の量子化雑音と同等である。このよう
なレベル解像度を向上する処理において、画像の局所的
特徴を反映するように、クラス分類は、用いられる。
ら、例えば１０ビットへ変換され、マッピング部３５か
らストレッチ部３６へ供給される。８ビットの信号にス
トレッチ処理を施し、キー信号を生成する手法と比較し
て、この例に示すように、１０ビットの信号にストレッ
チ処理を施せば、量子化雑音は１／４に低減できる。言
い換えると、１０ビットの信号を、４倍にストレッチ処
理を施した後の量子化雑音は、ストレッチ処理を施す前
の８ビットの信号の量子化雑音と同等である。このよう
なレベル解像度を向上する処理において、画像の局所的
特徴を反映するように、クラス分類は、用いられる。
【００３８】端子３３から入力されたしきい値Ｔｈは、
ストレッチ部３６へ供給される。ストレッチ部３６で
は、マッピング部３５から供給される１０ビットの信号
に対し、その（０〜しきい値Ｔｈ）の間のレベルが（０
〜２５５）の値へストレッチされる。ストレッチ部３６
は、８ビットのキー信号（そのゲインが係数ｋと対応す
る）が出力される。そして、乗算器３７へ係数ｋが供給
され、乗算器３９へは、相補信号発生部３８から発生す
る係数（１−ｋ）を夫々供給する。入力端子３１から供
給される前景画像と係数ｋが乗算器３７で乗算され、入
力端子３２から供給される背景画像が係数（１−ｋ）が
乗算器３９で乗算される。乗算器３７および３９の夫々
の出力が加算器４０で加算され、出力端子３１からクロ
スフェードされ、量子化雑音の低減された合成画像が供
給される。
ストレッチ部３６へ供給される。ストレッチ部３６で
は、マッピング部３５から供給される１０ビットの信号
に対し、その（０〜しきい値Ｔｈ）の間のレベルが（０
〜２５５）の値へストレッチされる。ストレッチ部３６
は、８ビットのキー信号（そのゲインが係数ｋと対応す
る）が出力される。そして、乗算器３７へ係数ｋが供給
され、乗算器３９へは、相補信号発生部３８から発生す
る係数（１−ｋ）を夫々供給する。入力端子３１から供
給される前景画像と係数ｋが乗算器３７で乗算され、入
力端子３２から供給される背景画像が係数（１−ｋ）が
乗算器３９で乗算される。乗算器３７および３９の夫々
の出力が加算器４０で加算され、出力端子３１からクロ
スフェードされ、量子化雑音の低減された合成画像が供
給される。
【００３９】ここで、マッピング部３５の構成を図６に
示し、説明する。入力端子４５から入力された８ビット
の信号は、クラス分類部４６と予測演算部４７へ供給さ
れる。クラス分類部４６は、クラスコードｃの生成にお
いて、上述の学習時と同様ＡＤＲＣに限らずＤＰＣＭお
よびＢＴＣ等によるクラス分類を採用することができ
る。ここで、クラス数の制限が無い場合は、ＰＣＭによ
り生成されたクラスコードｃの値をそのまま使用するこ
とも可能である。しかしながら、そのときのクラスコー
ドは、８ビット×８画素＝６４ビットとなり、クラス数
が２64という膨大な数になる。
示し、説明する。入力端子４５から入力された８ビット
の信号は、クラス分類部４６と予測演算部４７へ供給さ
れる。クラス分類部４６は、クラスコードｃの生成にお
いて、上述の学習時と同様ＡＤＲＣに限らずＤＰＣＭお
よびＢＴＣ等によるクラス分類を採用することができ
る。ここで、クラス数の制限が無い場合は、ＰＣＭによ
り生成されたクラスコードｃの値をそのまま使用するこ
とも可能である。しかしながら、そのときのクラスコー
ドは、８ビット×８画素＝６４ビットとなり、クラス数
が２64という膨大な数になる。
【００４０】クラス分類部４６の出力、すなわちクラス
コードｃは、予測係数メモリ４へ供給され、クラスコー
ドｃに対応した予測係数ｗ0 ，ｗ1 ，ｗ2 が予測係数メ
モリ４から読み取られる。予測演算部４７では、入力端
子４５から供給された８ビットの信号と予測係数メモリ
４から得た予測係数ｗ0 、ｗ1 、ｗ2 が夫々供給され、
上述した式（１）により演算された、１０ビットデータ
の最適推定値Ｙが得られ、出力端子４８から取り出され
る。
コードｃは、予測係数メモリ４へ供給され、クラスコー
ドｃに対応した予測係数ｗ0 ，ｗ1 ，ｗ2 が予測係数メ
モリ４から読み取られる。予測演算部４７では、入力端
子４５から供給された８ビットの信号と予測係数メモリ
４から得た予測係数ｗ0 、ｗ1 、ｗ2 が夫々供給され、
上述した式（１）により演算された、１０ビットデータ
の最適推定値Ｙが得られ、出力端子４８から取り出され
る。
【００４１】ここで、学習をソフトウェアで行う場合の
他の実施例として、図７に示す重心法を用いた学習フロ
ーチャートに沿ってその手法を説明する。ステップ５１
は、このフローチャートの開始を表し、ステップ５２
は、この学習を行うための準備として、クラスの度数カ
ウンタＮ（＊）およびクラスのデータテーブルＥ（＊）
の初期化を行うために全ての度数カウンタＮ（＊）およ
び全てのデータテーブルＥ（＊）へ `０' データが書き
込まれる。ここで、 `＊' は、全てのクラスを示し、ク
ラスｃ０に対応する度数カウンタは、Ｎ（ｃ０）とな
り、データテーブルは、Ｅ（ｃ０）となる。ステップ５
２（初期化）の制御が終了するとステップ５３へ制御が
移る。
他の実施例として、図７に示す重心法を用いた学習フロ
ーチャートに沿ってその手法を説明する。ステップ５１
は、このフローチャートの開始を表し、ステップ５２
は、この学習を行うための準備として、クラスの度数カ
ウンタＮ（＊）およびクラスのデータテーブルＥ（＊）
の初期化を行うために全ての度数カウンタＮ（＊）およ
び全てのデータテーブルＥ（＊）へ `０' データが書き
込まれる。ここで、 `＊' は、全てのクラスを示し、ク
ラスｃ０に対応する度数カウンタは、Ｎ（ｃ０）とな
り、データテーブルは、Ｅ（ｃ０）となる。ステップ５
２（初期化）の制御が終了するとステップ５３へ制御が
移る。
【００４２】ステップ５３は、注目画素を中心とした学
習対象画素近傍データからクラスｃが決定される。この
ステップ５３（クラス決定）では、上述のＰＣＭ、ＡＤ
ＲＣ、ＤＰＣＭ、ＢＴＣ等による表現方法が可能であ
る。そして、ステップ５４では、この学習対象となる１
０ビット画素値ｅが検出される。このとき、１０ビット
画素値ｅそのものを検出する場合、近傍データから補間
された基準値からの差分を画素値ｅとして検出する場合
等が考えられる。後者は、学習条件に応じ推定値の精度
を向上させる目的で使用される。
習対象画素近傍データからクラスｃが決定される。この
ステップ５３（クラス決定）では、上述のＰＣＭ、ＡＤ
ＲＣ、ＤＰＣＭ、ＢＴＣ等による表現方法が可能であ
る。そして、ステップ５４では、この学習対象となる１
０ビット画素値ｅが検出される。このとき、１０ビット
画素値ｅそのものを検出する場合、近傍データから補間
された基準値からの差分を画素値ｅとして検出する場合
等が考えられる。後者は、学習条件に応じ推定値の精度
を向上させる目的で使用される。
【００４３】こうしてステップ５３（クラス決定）およ
びステップ５４（データ検出）から制御がステップ５５
へ移り、ステップ５５のデータ加算では、クラスｃのデ
ータテーブルＥ（ｃ）の内容に画素値ｅが加算される。
次に、ステップ５６の度数加算において、そのクラスｃ
の度数カウンタＮ（ｃ）が `＋１' インクリメントされ
る。
びステップ５４（データ検出）から制御がステップ５５
へ移り、ステップ５５のデータ加算では、クラスｃのデ
ータテーブルＥ（ｃ）の内容に画素値ｅが加算される。
次に、ステップ５６の度数加算において、そのクラスｃ
の度数カウンタＮ（ｃ）が `＋１' インクリメントされ
る。
【００４４】全学習対象画素について、ステップ５３
（クラス決定）からステップ５６（度数加算）の制御が
終了したか否かを判定するステップ５７では、全データ
の学習が終了していれば `ＹＥＳ' 、すなわちステップ
５８へ制御が移り、全データの学習が終了していなけれ
ば `ＮＯ' 、すなわちステップ５３（クラス決定）へ制
御が移り、全データの学習が終了になるまで、繰り返し
実行され、全てのクラスの度数カウンタＮ（＊）と対応
する全てのクラスのデータテーブルＥ（＊）が生成され
る。
（クラス決定）からステップ５６（度数加算）の制御が
終了したか否かを判定するステップ５７では、全データ
の学習が終了していれば `ＹＥＳ' 、すなわちステップ
５８へ制御が移り、全データの学習が終了していなけれ
ば `ＮＯ' 、すなわちステップ５３（クラス決定）へ制
御が移り、全データの学習が終了になるまで、繰り返し
実行され、全てのクラスの度数カウンタＮ（＊）と対応
する全てのクラスのデータテーブルＥ（＊）が生成され
る。
【００４５】ステップ５８では、画素値ｅの積算値が保
持されている各クラスのデータテーブルＥ（＊）が対応
する画素値ｅの出現度数が保持されている各クラスの度
数カウンタＮ（＊）で除算され、各クラスの平均値が算
出される。この平均値が各クラスの推定値となる。ステ
ップ５９では、ステップ５８において、算出された推定
値（平均値）が各クラス毎に登録される。全クラスの推
定値の登録が終了すると、制御がステップ６０へ移り、
この学習フローチャートの終了となる。この手法は、学
習対象画素値の分布の平均から推定値が生成されること
から、重心法と呼ばれる。
持されている各クラスのデータテーブルＥ（＊）が対応
する画素値ｅの出現度数が保持されている各クラスの度
数カウンタＮ（＊）で除算され、各クラスの平均値が算
出される。この平均値が各クラスの推定値となる。ステ
ップ５９では、ステップ５８において、算出された推定
値（平均値）が各クラス毎に登録される。全クラスの推
定値の登録が終了すると、制御がステップ６０へ移り、
この学習フローチャートの終了となる。この手法は、学
習対象画素値の分布の平均から推定値が生成されること
から、重心法と呼ばれる。
【００４６】
【発明の効果】この発明に係る信号変換装置は、ストレ
ッチ処理以降のキー信号のレベル解像度を向上させるこ
とで、ストレッチ処理を施しても量子化雑音の増加が抑
えられたキー信号を得ることが可能となり、量子化雑音
の少ない高画質な合成画像を生成することができる。
ッチ処理以降のキー信号のレベル解像度を向上させるこ
とで、ストレッチ処理を施しても量子化雑音の増加が抑
えられたキー信号を得ることが可能となり、量子化雑音
の少ない高画質な合成画像を生成することができる。
【図１】この発明に係る信号変換装置における学習部の
構成の一例のブロック図である。
構成の一例のブロック図である。
【図２】この発明の一実施例における画像データの説明
に用いる略線図の一例である。
に用いる略線図の一例である。
【図３】１ビットＡＤＲＣの説明に用いる一例のブロッ
ク図である。
ク図である。
【図４】この発明に係る予測係数の学習を行う一例のフ
ローチャートである。
ローチャートである。
【図５】この発明に係る信号変換装置における構成の一
例のブロック図である。
例のブロック図である。
【図６】この発明の係るマッピング部の構成の一例のブ
ロック図である。
ロック図である。
【図７】この発明に係る重心法の学習を行う一例のフロ
ーチャートである。
ーチャートである。
【図８】信号のストレッチの説明に用いる略線図であ
る。
る。
【図９】従来の信号変換装置における構成の一例のブロ
ック図である。
ック図である。
３４ 色領域抽出部
３５ マッピング部
３６ ストレッチ部
３７、３９ 乗算器
３８ 相補信号発生部
４０ 加算器
─────────────────────────────────────────────────────
フロントページの続き
(58)調査した分野(Int.Cl.7，ＤＢ名)
H04N 5/262 - 5/28
H04N 5/38 - 5/46
Claims (22)
- 【請求項１】 複数の画像をキー信号によって切り替え
て合成画像を生成する信号変換装置において、 画像の信号波形に基づきクラス分類を行い、予め学習に
より獲得された予測係数値がクラス毎に格納された記憶
手段と、 上記予測係数値を用いた演算により入力画素値より高い
レベル解像度を有する画素推定値を生成する手段と、 上記画素推定値に対して信号整形を施すことによりキー
信号を生成する手段とを有することを特徴とする信号変
換装置。 - 【請求項２】 複数の画像をキー信号によって切り替え
て合成画像を生成する信号変換装置において、 画像の信号波形に基づきクラス分類を行い、クラス毎に
予め学習により獲得された入力量子化ビット数以上の予
測レベル値を格納した記憶手段と、 入力画素値より高いレベル解像度を有する上記予測レベ
ル値を画素推定値として出力する手段と、 上記画素推定値に対して信号整形を施すことによりキー
信号を生成する手段とを有することを特徴とする信号変
換装置。 - 【請求項３】 請求項１または請求項２に記載の信号変
換装置において、 上記クラス分類の手段として、入力画素値を直接使用す
るクラス分類を有することを特徴とする信号変換装置。 - 【請求項４】 請求項１または請求項２に記載の信号変
換装置において、 上記クラス分類の手段として、入力画素値にＡＤＲＣ符
号化を施し、符号化された値に基づいて、クラス分類を
行うようにしたことを特徴とする信号変換装置。 - 【請求項５】 請求項１または請求項２に記載の信号変
換装置において、 上記クラス分類の手段として、入力画素値にＤＰＣＭ符
号化を施し、符号化された値に基づいて、クラス分類を
行うようにしたことを特徴とする信号変換装置。 - 【請求項６】 請求項１または請求項２に記載の信号変
換装置において、 上記クラス分類の手段として、入力画素値にＢＴＣ符号
化を施し、符号化された値に基づいて、クラス分類を行
うようにしたことを特徴とする信号変換装置。 - 【請求項７】 請求項１または請求項２に記載の信号変
換装置において、 予測係数値または、予測レベル値を学習により決定する
ようになし、上記学習において、入力画素値のアクティ
ビティーの低い画素分布を学習対象から除くようにした
ことを特徴とする信号変換装置。 - 【請求項８】 請求項１に記載の信号変換装置におい
て、 上記高いレベル解像度を有する画素推定値を得る手段と
して、 推定対象画素周辺の複数の入力画素値と予測係数値との
線形一次結合式を用い、最適な画素推定値を得る手段を
有することを特徴とする特徴とする信号変換装置。 - 【請求項９】 請求項１に記載の信号変換装置におい
て、 予測係数値を学習により予め決定するようになし、上記
予測係数値は、真値との誤差の自乗を最小とするように
最小自乗法によって、決定するようにしたことを特徴と
する信号変換装置。 - 【請求項１０】 第１のディジタル画像信号と第２のデ
ィジタル画像信号を合成するようにしたディジタルクロ
マキー装置において、 上記第１のディジタル画像信号からキー信号を生成する
手段と、 上記キー信号の波形に基づくクラス分類を行い、予め学
習により獲得された予測係数値がクラス毎に格納された
記憶手段と、 上記予測係数値を用いた演算により上記キー信号より高
いレベル解像度を有する画素推定値を生成する手段と、 上記画素推定値に対してストレッチ処理を施す手段とを
有することを特徴とするディジタルクロキー装置。 - 【請求項１１】 第１のディジタル画像信号と第２のデ
ィジタル画像信号を合成するようにしたディジタルクロ
マキー装置において、 上記第１のディジタル画像信号からキー信号を生成する
手段と、 上記キー信号の波形に基づくクラス分類を行い、クラス
毎に予め学習により獲得された入力量子化ビット数以上
の予測レベル値を格納した記憶手段と、 上記キー信号より高いレベル解像度を有する上記予測レ
ベル値を画素推定値として出力する手段と、 上記画素推定値に対してストレッチ処理を施す手段とを
有することを特徴とするディジタルクロマキー装置。 - 【請求項１２】 複数の画像をキー信号によって切り替
えて合成画像を生成する信号変換方法において、 画像の信号波形に基づきクラス分類を行い、予め学習に
より獲得された予測係数値をクラス毎に格納し、 上記予測係数値を用いた演算により入力画素値より高い
レベル解像度を有する画素推定値を生成し、 上記画素推定値に対して信号整形を施すことによりキー
信号を生成するようにしたことを特徴とする信号変換方
法。 - 【請求項１３】 複数の画像をキー信号によって切り替
えて合成画像を生成する信号変換方法において、 画像の信号波形に基づきクラス分類を行い、クラス毎に
予め学習により獲得された入力量子化ビット数以上の予
測レベル値を格納し、 入力画素値より高いレベル解像度を有する上記予測レベ
ル値を画素推定値として出力し、 上記画素推定値に対して信号整形を施すことによりキー
信号を生成するようにしたことを特徴とする信号変換方
法。 - 【請求項１４】 請求項１２または請求項１３に記載の
信号変換方法において、 上記クラス分類の方法として、入力画素値を直接使用す
るクラス分類としたことを特徴とする信号変換方法。 - 【請求項１５】 請求項１２または請求項１３に記載の
信号変換方法において、 上記クラス分類の方法として、入力画素値にＡＤＲＣ符
号化を施し、符号化された値に基づいて、クラス分類を
行うようにしたことを特徴とする信号変換方法。 - 【請求項１６】 請求項１２または請求項１３に記載の
信号変換方法において、 上記クラス分類の方法として、入力画素値にＤＰＣＭ符
号化を施し、符号化された値に基づいて、クラス分類を
行うようにしたことを特徴とする信号変換方法。 - 【請求項１７】 請求項１２または請求項１３に記載の
信号変換方法において、 上記クラス分類の方法として、入力画素値にＢＴＣ符号
化を施し、符号化された値に基づいて、クラス分類を行
うようにしたことを特徴とする信号変換方法。 - 【請求項１８】 請求項１２または請求項１３に記載の
信号変換方法において、 予測係数値または、予測レベル値を学習により決定する
ようになし、上記学習において、入力画素値のアクティ
ビティーの低い画素分布を学習対象から除くようにした
ことを特徴とする信号変換方法。 - 【請求項１９】 請求項１２に記載の信号変換方法にお
いて、 上記高いレベル解像度を有する画素推定値を得る方法と
して、 推定対象画素周辺の複数の入力画素値と予測係数値との
線形一次結合式を用い、最適な画素推定値を得るように
したことを特徴とする特徴とする信号変換方法。 - 【請求項２０】 請求項１２に記載の信号変換方法にお
いて、 予測係数値を学習により予め決定するようになし、上記
予測係数値は、真値との誤差の自乗を最小とするように
最小自乗法によって、決定するようにしたことを特徴と
する信号変換方法。 - 【請求項２１】 第１のディジタル画像信号と第２のデ
ィジタル画像信号を合成するようにしたディジタルクロ
マキー方法において、 上記第１のディジタル画像信号からキー信号を生成し、 上記キー信号の波形に基づくクラス分類を行い、予め学
習により獲得された予測係数値をクラス毎に格納し、 上記予測係数値を用いた演算により上記キー信号より高
いレベル解像度を有す る画素推定値を生成し、 上記画素推定値に対してストレッチ処理を施すようにし
たことを特徴とするディジタルクロキー方法。 - 【請求項２２】 第１のディジタル画像信号と第２のデ
ィジタル画像信号を合成するようにしたディジタルクロ
マキー方法において、 上記第１のディジタル画像信号からキー信号を生成し、 上記キー信号の波形に基づくクラス分類を行い、クラス
毎に予め学習により獲得された入力量子化ビット数以上
の予測レベル値を格納し、 上記キー信号より高いレベル解像度を有する上記予測レ
ベル値を画素推定値として出力し、 上記画素推定値に対してストレッチ処理を施すようにし
たことを特徴とするディジタルクロマキー方法。
Priority Applications (3)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
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