JP3557650B2 - テレビジョン信号の補間方法及び補間回路 - Google Patents
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Description
【０００１】
【産業上の利用分野】
本発明は、１フィールドのテレビジョン信号から１フレームのテレビジョン信号を生成するテレビジョン信号の補間方法及び回路に関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来より、例えばテレビジョン画像のハードコピーを得るようなビデオプリンタにおいて、１フレームの画像をプリントした場合、インターレース走査のために、得られる画像がブレる問題が生ずる。
【０００３】
したがって、テレビジョン信号の１フィールドから疑似的にフレーム画像を生成し、このフレーム画像をプリントすることが行われる。このように、フィールド信号から疑似的なフレーム信号を形成するためには、不足している情報を補間で生成することが必要である。
【０００４】
このようなフィールド信号から疑似的なフレーム信号を形成するための補間の方法としては、例えば、１ライン前のデータをそのまま補間値として使用する方法や、上下の画素の平均値を補間値として扱う方法、補間されることになる画素位置の上下３画素のパターン認識により補間値を演算する方法がある。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】
ここで、上記１ライン前のデータをそのまま補間値として使用する方法では、当該補間値を求める方法を実現するための回路は非常に簡単に構成できるものの、階調性や解像度、ジャーキネス等の点で３つの補間方法の中で最も悪く、画質も良くない。
【０００６】
また、上記上下の画素の平均値を補間値として扱う方法では、回路的には比較的簡単に実現でき、階調性にも改善がみられるが、解像度やジャーキネスの点では依然問題が残る。
【０００７】
最後の補間画素の上下３画素のパターン認識による補間値を演算する方法では、回路規模が中規模程度で実現でき、階調性やジャーキネスの点でも他の２つの方法よりも改善が見られる。しかし、この方法でも、例えば斜めの解像度やジャーキネスの点で充分とは言えない。また、この方法では、パターン認識する領域が小さいため、パターンの認識ミスが発生するおそれがあり、当該パターン認識ミスが発生すると、補間後の画像にノイズのような箇所が見受けられるようになることがある。さらに、この方法を発展させて、上下３画素以上からパターン認識することも考えられるが、パターン認識のための画素数を増やすと、それに応じて回路規模は指数関数的に大きくなり、実用性に欠けてくる。
【０００８】
さらに、従来の補間回路においては、補間演算を行うためのラインバッファメモリと、得られた補間データを格納するためのメモリとが必要となり、このことも回路規模の大型化の原因の一つとなっている。
【０００９】
そこで、本発明は、このような実情を鑑みてなされたものであり、回路規模が大型化することなく、さらに、例えば斜めの画像であっても階調性、解像度、ジャーキネスの点で充分な補間画像を得ることもできるテレビジョン信号の補間回路を提供することを目的とするものである。
【００１０】
【課題を解決するための手段】
本発明はこのような実情を鑑みてなされたものであり、テレビジョン信号の１フィールドの原信号から１フレームの信号を生成するテレビジョン信号の補間方法において、１フィールドの原信号の水平方向及び垂直方向の列であって隣接する複数の列からなる所定領域内の複数画素データに対して、所定のテーブルに従ったパターン分類を行うと共に、当該パターン分類結果に基づいて上記所定領域の大きさを適応的に制御し、上記パターン分類して大きさを適応制御した所定領域内の複数画素データを用いて、上記パターン分類結果に応じた補間演算を行うことを特徴としている。
【００１１】
ここで、上記所定領域の大きさの適応的な制御の際には、上記１フィールドの原信号の水平方向及び垂直方向の隣接する複数列からなる小領域内の複数画素のデータに対して、所定のテーブルに従ったパターン分類を行い、当該小領域内の複数画素のパターン分類結果に基づいて、当該小領域内の複数画素のデータを用いた補間演算を行うか、又は、当該小領域を中心にして拡大した水平方向及び垂直方向の隣接する複数列からなる大領域内の複数画素のデータを用いた補間演算を行うかの判別を行う。また、上記小領域は、上記１フィールドの原信号の隣接する水平方向３列及び垂直方向２列の３×２画素のデータからなり、上記大領域は、上記小領域の３×２画素を中心にして拡大した水平方向７列及び垂直方向２列の７×２画素のデータからなる。
【００１２】
次に、本発明のテレビジョン信号の補間回路は、テレビジョン信号の１フィールドの原信号から１フレームの信号を生成するものであり、１フィールドの原信号の水平方向及び垂直方向の列であって隣接する複数の列からなる第１の領域内の複数画素データを格納する格納手段と、当該格納手段に格納されている上記第１の領域内であって隣接する水平方向及び垂直方向の複数列からなる第２の領域内の複数画素データに対して、所定のテーブルに従ったパターン分類を行うと共に、当該パターン分類結果に基づいて上記第２の領域の大きさを適応的に制御し、当該パターン分類して大きさを適応制御した第２の領域内の複数画素データを用いて、上記パターン分類結果に応じた補間演算を行う補間演算手段とを有することを特徴としている。
【００１３】
ここで、上記補間演算手段は、上記第２の領域内の複数画素のデータに対する所定のテーブルに従ったパターン分類結果に基づいて、当該第２の領域内の複数画素のデータを用いた補間演算を行うか、又は、上記第１の領域内の複数画素のデータを用いた補間演算を行うかの判別を行う。また、上記第１の領域の複数画素データは、上記１フィールドの原信号の隣接する水平方向７列及び垂直方向２列の７×２画素のデータであり、上記第２の領域は、当該第１の領域内の隣接する水平方向３列及び垂直方向２列の３×２画素のデータである。
【００１４】
【作用】
本発明の補間方法及び回路によれば、１フィールドの原信号の水平方向及び垂直方向の列であって隣接する複数の列からなる領域内の複数画素データに対して、所定のテーブルに従ったパターン分類を行い、このパターン分類結果に基づいてパターン分類する領域の大きさを適応的に制御するようにしており、パターン分類の領域を小さくできるときにはこのパターン分類が容易にでき、また、パターン分類の領域が小さいと補間によって得られる画像の質が劣化するときにはパターン分類の領域を大きくすることで、補間画像の質の劣化を防止している。
【００１５】
【実施例】
以下、本発明の好ましい実施例について、図面を参照しながら説明する。
【００１６】
本発明のテレビジョン信号の補間方法を実現する本実施例の補間回路は、図１に示すように、テレビジョン信号の１フィールドの原信号から１フレームの信号を生成するものであり、１フィールドの原信号の水平方向及び垂直方向の列であって隣接する複数の列からなる第１の領域（本実施例では７×２画素領域）内の７×２画素データを格納する格納手段としてのシフトレジスタ１３と、当該シフトレジスタ１３に格納されている上記第１の領域内であって隣接する水平方向及び垂直方向の複数列からなる第２の領域（本実施例では３×２画素領域）内の複数画素データに対して、後述する表２〜表１０にて示す所定のテーブルに従ったパターン分類（以下パターン認識と言い換える）を行うと共に、当該パターン認識結果に基づいて上記第２の領域の大きさを適応的に制御し、当該パターン認識して大きさを適応制御した第２の領域内の複数画素データを用いて、上記パターン認識結果に応じた補間演算を行う補間演算手段である補間演算回路１４及び補間値レジスタ１５とを有するものである。
【００１７】
すなわちこの図１において、本実施例の補間回路は、例えばテレビジョン画像のハードコピーを得るようなビデオプリンタに適用させるものであり、したがって、端子１にはプリントデータ書き込みクロックが供給され、端子３にはフレームメモリからの８ビットの画像データすなわちプリントデータが、端子４には各色印画状態を示す信号であるヘッドアクティブ信号が、端子５には印画タイミングパルスが供給される。また、端子２からはフレームメモリに対するプリントデータ要求信号が出力される。これら端子１〜５のうち、端子１，２，３は図示を省略しているフレームメモリとインタフェース回路を介して、また、端子４，５は図示を省略しているＣＰＵ（中央処理ユニット）とインタフェース回路を介して、入力制御回路６と接続される。なお、入力制御回路６の前段のメモリは、フィールドメモリとすることもできる。
【００１８】
上記入力制御回路６は、上記フレームメモリから次段のラインバッファメモリ１０ａ及び１０ｂへのデータの取り込みをコントロールする。
【００１９】
メモリ１０ａと１０ｂは、それぞれ上記端子３に供給されて入力制御回路６を介したプリントデータである画像データを保持するための１ラインバッファメモリであり、例えば、スタティックＲＡＭ（ＳＲＡＭ）からなるものである。
【００２０】
当該メモリ１０ａと１０ｂからのデータの取り出しは、ワークテーブル転送制御回路９によりなされる。すなわち、当該ワークテーブル転送制御回路９は、後述する本発明の補間方法が適用される補間演算に必要な画像データを上記メモリ１０ａと１０ｂから取り出すためのアドレス制御を行う回路である。当該ワークテーブル転送制御回路９によって上記メモリ１０ａ，１０ｂから必要なデータ（本実施例の場合は７×２画素のデータ）が取り出され、例えばシフトレジスタ１３からなるワークテーブルに転送される。
【００２１】
当該ワークテーブルのシフトレジスタ１３に転送された画像データのうち、後述する補間演算に必要な画素データは、補間演算回路１４に送られ、ここで当該シフトレジスタ１３に転送された画像データを用いたパターン認識を行うと共に、補間値を計算する補間演算を行う。
【００２２】
当該補間演算回路１４により求められた補間値は、補間値レジスタ１５に一時保持される。すなわち、当該補間値レジスタ１５は、次の画素の補間演算を行うときに過去の補間画素をデータとして使用するので、当該過去の補間画素のデータを一時的に保持するためのデータレジスタである。
【００２３】
補間値レジスタ１５に保持された補間画素のデータは、メモリ１０ａ又は１０ｂの記憶領域のうち、補間演算が終了した画素データが記憶されていた領域に、後述するような理由から上書きされる。
【００２４】
その後、当該メモリ１０ａ，１０ｂからは、上記補間演算に使用した画素データと上記上書きされた補間画素のデータが順次読み出され、転送制御回路７に送られる。当該転送制御回路７は、端子８を介して次段のプリントのための構成にデータを転送するときのタイミングをコントロールする。
【００２５】
ここで、入力制御回路６によってフレームメモリから読み出されてメモリ１０ａ，１０ｂに送られる入力ラインのデータの並びは、以下のようになる。なお、以下に示すｉはフィールド画像の第ｉラインを示す。また、 Ａｊ ，Ｂｊ ，Ｃｊ ，Ｄｊ ，・・・，Ｘｊ ，Ｙｊ ，Ｚｊ はフィールド画像のいずれか１つのライン中の各画素値を示す。
【００２６】
【００２７】
すなわち、例えば上記メモリ１０ａ，１０ｂのうちの一方のメモリに入力ラインとして第ｎ−２ラインが入力されると、続いてそれと同じデータである第ｎ−１ラインが他方のメモリに入力される。以下同様に、一方のメモリに第ｎラインのデータが入力されると他方のメモリには同じデータである第ｎ＋１ラインのデータが、一方のメモリに第ｎ＋２のデータが入力されると他方のメモリには同じデータである第ｎ＋３ラインのデータが入力されるような具合に、順次メモリ１０ａ，１０ｂには同じ画像データが入力される。
【００２８】
ここで、本実施例回路では、上記メモリ１０ａ或いは１０ｂに対して、保持された２ライン同一の入力画像データの一方を、補間を行ったデータに書き換え、当該補間を行ったデータと、書き換えられていない方の画像データとを順次出力するようにしている。
【００２９】
すなわち例えば、メモリ１０ａに対して既に例えば第ｎ−１ラインのデータが保持されており、メモリ１０ｂに対して第ｎラインのデータが転送されて来るとする。
【００３０】
第ｎラインの画像データがメモリ１０ｂに入力され、補間演算を行えるデータ数以上のデータが当該メモリ１０ｂに揃い始めると、ワークテーブル転送制御回路９によって演算に必要なデータがメモリ１０ａと１０ｂからワークテーブルのシフトレジスタ１３に転送される。
【００３１】
すなわち、シフトレジスタ１３は２つのシフトレジスタ１３ａと１３ｂとからなり、一方のシフトレジスタ１３ａにはメモリ１０ａからの第ｎ−１ラインの各画素データが各レジスタａｍ ，ａｍ＋１ ，ａｍ＋２ ，ａｍ＋３ ，ａｍ＋４ ，ａｍ＋５ ，ａｍ＋６ に順にシフトされて格納され、他方のシフトレジスタ１３ｂにはメモリ１０ｂからの第ｎラインの各画素データが各レジスタｂｍ ，ｂｍ＋１ ，ｂｍ＋２ ，ｂｍ＋３ ，ｂｍ＋４ ，ｂｍ＋５ ，ｂｍ＋６ に順にシフトされて格納される。
【００３２】
当該シフトレジスタ１３に第ｎ−１ラインと第ｎラインの所定数の画素データが揃うと、当該シフトレジスタ１３からは各画素データが出力されて補間演算回路１４に送られる。
【００３３】
当該補間演算回路１４では、供給された第ｎ−１ラインと第ｎラインの画素データを用いて後述するパターン認識を行い、当該第ｎ−１ラインと第ｎラインとの間のラインの補間値を算出する。
【００３４】
この補間値のデータは、メモリ１０ｂに転送され、補間演算に必要なくなった部分に上書きされていく。
【００３５】
ここで、上記メモリ１０ｂに補間値のデータを上書きしていくことが可能なのは、次の理由による。
【００３６】
例えば入力ラインと、入力されるフィールド信号のラインデータと、出力ラインデータとの関係は、表１のようになっている。
【００３７】
【表１】
【００３８】
すなわち、この表１の入出力データの関係に示すように、次段に引き渡すデータの順番としては、先ず第ｎ−１ラインの画像データ（メモリ１０ａからの出力）、次に第ｎ−１ラインと第ｎラインのデータから算出される補間ラインの画像データ、その次に第ｎラインと同一データの第ｎ＋１ライン（又は第ｎライン自身）の画像データと言う順に、次段に引き渡していくこととなる。
【００３９】
このような順番で画像データを次段に引き渡していく場合、先ず必要なデータは、第ｎ−１ライン、補間ライン、第ｎ又は第ｎ＋１ラインの順となる。すなわち、第ｎラインのデータを出力する前に２ライン出力しなければならないデータがある。
【００４０】
さらに、次に入力される第ｎ＋１ラインは、第ｎラインと同じものであることを考えると、上述のように補間ラインのデータを、第ｎラインを保持しているメモリ１０ｂに上書きすることが可能になる。すなわち、第ｎラインのデータが当該上書きにより消去されてしまっても、当該第ｎラインのデータと同じデータである第ｎ＋１ラインのデータが入力されれば、同じデータを得ることができるからである。
【００４１】
なお、上記メモリ１０ｂに第ｎ＋１ラインのデータを上書きしているとき、補間データレジスタ１５には補間演算回路１４での補間結果の過去１画素のデータが書き込まれて保持され、次の補間演算のデータとして使われる。
【００４２】
これにより、通常では補間演算に必要なラインバッファは、入力されたフィールドの２ライン分のデータを保持する２個のラインバッファと、補間結果のラインデータを保持する１個のラインバッファとが必要となるのに対して、本実施例の補間回路では、ラインバッファ２個のみで補間演算が可能となっている。すなわち、本実施例回路では、入力されたフィールドの２ライン分のデータを保持するラインバッファのいずれか一方に補間結果のラインデータを上書きすることによって、当該補間ライン用のラインバッファを１個削減できるようになっている。これは、補間演算に用いるデータを２ライン以上としたとしても同様のことが言える。
【００４３】
次に、本実施例の補間回路において採用している補間方法について以下に説明する。
【００４４】
ここで、上記ラインバッファメモリ１０ａと１０ｂから出力されてシフトレジスタ１３ａのレジスタａｍ ，ａｍ＋１ ，ａｍ＋２ ，ａｍ＋３ ，ａｍ＋４ ，ａｍ＋５ ，ａｍ＋６ と、シフトレジスタ１３ｂの各レジスタｂｍ ，ｂｍ＋１ ，ｂｍ＋２ ，ｂｍ＋３ ，ｂｍ＋４ ，ｂｍ＋５ ，ｂｍ＋６ に格納されたデータ（既存ラインのデータ）が、例えば図２に示すように、シフトレジスタ１３ａにおいてはＡｉ ，Ｂｉ ，Ｃｉ ，Ｄｉ ，Ｅｉ ，Ｆｉ ，Ｇｉ で示すデータとなり、シフトレジスタ１３ｂにおいてはＡｉ＋１ ，Ｂｉ＋１ ，Ｃｉ＋１ ，Ｄｉ＋１ ，Ｅｉ＋１ ，Ｆｉ＋１ ，Ｇｉ＋１ で示すデータとなっているとする。また、これらシフトレジスタ１３ａ及び１３ｂに格納されたデータを用いて算出される補間画素のデータをＸとすると、図２の図中Ｘｋ は今現在補間する画素を表し、Ｘｋ−２ はＸｋ の２画素前の補間画素を、Ｘｋ−１ はＸｋ の１画素前の補間画素を、Ｘｋ＋１ はＸｋ の次に補間する画素を表している。
【００４５】
ここで、本実施例補間回路の補間演算回路１４では、上記画素ｘｋ を補間演算によって求める場合、上記２つのシフトレジスタ１３ａ及び１３ｂに格納されている図２のような各７画素（すなわち７×２画素）のデータの内、図２の図中破線で囲った２つの既存ラインの各３つの画素（すなわち３×２画素）のデータを用いてパターン認識を行う。
【００４６】
このパターン認識の際には、先ず、上下左右方向において隣合う画素との大小関係を求める。すなわち、画素Ｘｋ を補間演算によって求める場合、シフトレジスタ１３ａに格納されている画素データのうちＣｉ ，Ｄｉ ，Ｅｉ とシフトレジスタ１３ｂに格納されている画素データのうちＣｉ＋１ ，Ｄｉ＋１ ，Ｅｉ＋１ を用いて、上下左右方向に隣合う画素の大小関係を求める。ただし、Ｄｉ とＤｉ＋１ との間の大小関係は除外する。
【００４７】
この時の隣合う画素の組み合わせは６通りあり、そのそれぞれに対し、等号、不等号の向きの３通りを考えると、図２の図中破線で囲う上記３×２画素領域の大小関係による組み合わせ（すなわちパターン）は、３６ 通り（＝７２９通り）存在する。補間演算回路１４では、この７２９通りのパターンの認識を行い、この認識領域をさらに広げるかどうかを決定する。
【００４８】
この時点で、認識されたパターンが、これ以上認識領域を広げてもあまり情報量の変わらないパターンや、最大７×２画素の認識領域では認識しきれないパターンであることがわかれば、上記３×２画素の認識領域から補間値ｘｋ を求める。
【００４９】
一方、上記３×２画素の認識領域をさらに広げることによって、より正確なパターン認識ができると判定されるパターンであれば、当該３×２画素の認識領域よりもさらに広げた認識領域（この場合は最大７×２画素の認識領域まで広げることができる）でパターン認識を行う。
【００５０】
図３を用いて上記補間演算のアルゴリズムを概略的に説明する。
この図３において、ステップＳ１では先ず３×２画素領域でパターン認識を行う。次のステップＳ２では、認識領域をさらに広げるかどうかの判断を行い、広げる（イエス）と判断した場合にはステップＳ３へ、広げない（ノー）と判断した場合にはステップＳ４に進む。
【００５１】
ステップＳ４では、後述する表２〜表１０に示すテーブルを参照して３×２画素領域でパターン認識を行い、次のステップＳ６では、以下の３つの式から最適なものを選択して、補間演算決定を行う。
Ｘｋ ＝（Ｃｉ ＋Ｅｉ＋１ ）／２
Ｘｋ ＝（Ｄｉ ＋Ｄｉ＋１ ）／２
Ｘｋ ＝（Ｅｉ ＋Ｃｉ＋１ ）／２
【００５２】
また、ステップＳ３では、後述する表２〜表１０に示すテーブルを参照して７×２画素領域でパターン認識を行い、次のステップＳ５では、以下の８つの式から最適なものを選択して補間演算決定を行う。
Ｘｋ ＝（Ａｉ ＋Ｇｉ＋１ ）／２
Ｘｋ ＝（Ｂｉ ＋Ｆｉ＋１ ）／２
Ｘｋ ＝（Ｃｉ ＋Ｅｉ＋１ ）／２
Ｘｋ ＝（Ｄｉ ＋Ｄｉ＋１ ）／２
Ｘｋ ＝（Ｄｉ ＋Ｄｉ＋１ ＋２Ｘｋ−１ ）／４
Ｘｋ ＝（Ｅｉ ＋Ｃｉ＋１ ）／２
Ｘｋ ＝（Ｆｉ ＋Ｂｉ＋１ ）／２
Ｘｋ ＝（Ｇｉ ＋Ａｉ＋１ ）／２
【００５３】
すなわち、本実施例では、上述のように、パターン認識する領域を広げてもあまり情報量の変わらないパターンであるときには、後述する表２〜表１０に示すテーブルを参照して上記３×２画素の認識領域から補間値を求めるようにし、一方、パターン認識する領域を広げることによってより正確なパターン認識ができると判定されるパターンであるときには、後述する表２〜表１０に示すテーブルを参照して７×２画素の領域から補間値を求めることによって、補間後の画質を高画質に保ったままパターン認識する回路の規模の拡大を抑えるようにしている。
【００５４】
これは、例えば、上記７×２画素の全領域を最初からパターン認識領域とすると、その隣接画素間の大小関係の組み合わせ（すなわちパターン）は、３１８（＝３８７４２０４８９）通りとなり、この全パターンに対してパターン認識を行い、それぞれ補間演算方法を決定するのは、非常に難しく、回路規模的にも大きくなり過ぎると思われるためであり、したがって、本実施例では、上述のように、先ず３×２画素の領域で認識し、その後適応的に最大７×２画素の領域まで広げることにより、考慮する組み合わせを減らし、さらに７×２画素の領域まで広げたときも補間演算の式を前記８つの式のみとしているため、回路規模が大きくなるのが抑制されている。なお、本実施例の回路では、その組み合わせ（パターン）は、約９２０通りにまで削減されている。
【００５５】
以下、上述した補間演算についてより具体的な例を挙げて説明する。
図２の例において、補間画素Ｘｉ を求める際には、図２の図中破線内部の画素Ｃｉ ，Ｄｉ ，Ｅｉ とＣｉ＋１ ，Ｄｉ＋１ ，Ｅｉ＋１ の６個のデータの大小関係から、補間方向が斜めであるか上下であるかを決定する。この大小関係によって決定される補間方向を表したテーブルを、表２〜表１０に示す。これらのテーブルは、上記６個の画素の組み合わせの数である３６ ＝７２９と対応している。
【００５６】
【表２】
【００５７】
【表３】
【００５８】
【表４】
【００５９】
【表５】
【００６０】
【表６】
【００６１】
【表７】
【００６２】
【表８】
【００６３】
【表９】
【００６４】
【表１０】
【００６５】
これらのテーブルに従い、３×２画素の領域のパターン認識により、補間画素Ｘは、各表中の無印と／印と＼印とに応じて、次のように決定される。
無印 Ｘ＝（Ｄｉ ＋Ｄｉ＋１ ）／２
／印 Ｘ＝（Ｅｉ ＋Ｃｉ＋１ ）／２
＼印 Ｘ＝（Ｃｉ ＋Ｅｉ＋１ ）／２
【００６６】
ただし、表中の／印，＼印の横又は上にＤｉ ＞Ｃｉ＋１ ，Ｄｉ＋１ ＞Ｃｉ ，Ｄｉ ≦Ｅｉ＋１ ，・・・等とある場合は、その条件が満たされるときのみ当該斜めの補間を行うことを表している。また、テーブル上の▲１▼〜▲５▼の部分は後述する７×２画素の領域のパターン認識によって補間画像を得る部分を示している。
【００６７】
また、表２〜表１０のテーブルの行と列には、それぞれ０〜２６までの番号を付けており、ここで行番号をｑとし、列番号をｒとしてテーブルの各マトリクスを座標（ｒ，ｑ）と表現したとき、以下の▲１▼から▲５▼で示すテーブル上の座標部分については、７×２画素のデータから補間を行う。
【００６８】
▲１▼
（０，１２），（９，１２）
（１４，２），（１４，１１）
（１４，２３），（１４，２６）
（２１，１２），（２４，１２）
【００６９】
▲２▼
（１７，１４），（２６，１４）
（１２，１５），（１２，２４）
（１２，０），（１２，３）
（２，１４），（５，１４）
【００７０】
▲３▼
（２６，０），（０，２６）
【００７１】
▲４▼
（７，１３），（８，１４），（１２，６），（１３，７）， （１２，１９），（１３，２０），（１８，１２），（１９，１３）
【００７２】
▲５▼
（０，２３），（９，２６），（１７，０），（２６，３）
（０，１７），（３，２６），（２３，０），（２６，９）
【００７３】
以下、これらテーブル中の▲１▼〜▲５▼の座標部分で示す７×２画素でパターン認識を行う領域での補間アルゴリズムについて説明する。
【００７４】
先ず、テーブル中の▲１▼の座標部分の補間の一例として、例えばＣｉ ＜Ｄｉ ＜Ｅｉ ＞Ｅｉ＋１ ＝Ｄｉ＋１ ＝Ｃｉ＋１ ＜Ｃｉ の時は、図４のフローチャートの大小判別を行って補間する。すなわち、データの小さい方に探す処理を行って補間する。なお、上記Ｃｉ ＜Ｄｉ ＜Ｅｉ ＞Ｅｉ＋１ ＝Ｄｉ＋１ ＝Ｃｉ＋１ ＜Ｃｉ は、表７の（ｒ，ｑ）＝（２４，１２）の座標に対応する例である。
【００７５】
すなわち、この図４において、ステップＳ１０ではＢｉ ＜Ｃｉ 及びＥｉ＋１ ＝Ｆｉ＋１ であるか否かの判断を行い、ノーと判断した場合にはステップＳ１１に、イエスと判断した場合にはステップＳ１２に進む。
【００７６】
ステップＳ１１では、Ｘｋ ＝（Ｃｉ ＋Ｅｉ＋１ ）／２の演算を行って補間値を求める。ステップＳ１２では、Ａｉ ＜Ｂｉ の判断を行い、ノーと判断した場合にはステップＳ１３に、イエスと判断した場合にはステップＳ１４に進む。
【００７７】
ステップＳ１３では、Ｘｋ ＝（Ｂｉ ＋Ｆｉ＋１ ）／２の演算を行って補間値を求め、ステップＳ１４では、Ｘｋ ＝（Ａｉ ＋Ｇｉ＋１ ）／２の演算を行って補間値を求める。
【００７８】
次に、▲２▼の部分の補間では、例えばＣｉ ＞Ｄｉ ＞Ｅｉ ＜Ｅｉ＋１ ＝Ｄｉ＋１ ＝Ｃｉ＋１ ＞Ｃｉ の時、図５のフローチャートの大小判別を行って補間する。すなわち、データの大きい方に探す処理を行って補間する。なお、このＣｉ ＞Ｄｉ ＞Ｅｉ ＜Ｅｉ＋１ ＝Ｄｉ＋１ ＝Ｃｉ＋１ ＞Ｃｉ は、表５の（ｒ，ｑ）＝（２，１４）の座標に対応する例である。
【００７９】
すなわち、この図５において、ステップＳ２０ではＢｉ ＞Ｃｉ 及びＥｉ＋１ ＝Ｆｉ＋１ であるか否かの判断を行い、ノーと判断した場合にはステップＳ２１に、イエスと判断した場合にはステップＳ２２に進む。
【００８０】
ステップＳ２１では、Ｘｋ ＝（Ｃｉ ＋Ｅｉ＋１ ）／２の演算を行って補間値を求める。ステップＳ２２では、Ａｉ ＞Ｂｉ の判断を行い、ノーと判断した場合にはステップＳ２３に、イエスと判断した場合にはステップＳ２４に進む。
【００８１】
ステップＳ２３では、Ｘｋ ＝（Ｂｉ ＋Ｆｉ＋１ ）／２の演算を行って補間値を求め、ステップＳ２４では、Ｘｋ ＝（Ａｉ ＋Ｇｉ＋１ ）／２の演算を行って補間値を求める。
【００８２】
ここで、▲１▼，▲２▼の部分の補間演算においては、これら両方とも補間値Ｘｋ の上限と下限を設定する。すなわち、Ｄｉ ＜Ｘｋ ＜Ｄｉ＋１ 又はＤｉ ＞Ｘｋ ＞Ｄｉ＋１ のように上限と下限を設定し、補間結果Ｘｋ がこの関係を満たすときは、そのまま補間値Ｘｋ を採用する。この関係を満たさないときは、最内斜め補間値をＸｋ とする。すなわち、▲１▼の部分の補間演算の時はＸｋ ＝（Ｅｉ ＋Ｃｉ＋１ ）／２を補間結果とし、▲２▼の部分の補間演算の時はＸｋ ＝（Ｃｉ ＋Ｅｉ＋１ ）／２を補間結果とする。
【００８３】
次に、▲３▼の部分の補間演算では、例えばＣｉ ＜Ｄｉ ＜Ｅｉ ＞Ｅｉ＋１ ＜Ｄｉ＋１ ＜Ｃｉ＋１ ＞Ｃｉ の時、Ｃｉ とＥｉ＋１ との間に大小関係の谷があるか、また、Ｅｉ とＣｉ＋１ との間に大小関係の尾根があるか判らない。そこで、次の条件で補間する。なお、当該▲３▼の補間演算における上記Ｃｉ ＜Ｄｉ ＜Ｅｉ ＞Ｅｉ＋１ ＜Ｄｉ＋１ ＜Ｃｉ＋１ ＞Ｃｉ の符号が全て入れ代わったパターンの場合には、Ｃｉ とＥｉ＋１ の間で尾根、Ｅｉ とＣｉ＋１ の間で谷のようになる。また、Ｃｉ ＜Ｄｉ ＜Ｅｉ ＞Ｅｉ＋１ ＜Ｄｉ＋１ ＜Ｃｉ＋１ ＞Ｃｉ は、表４の（ｒ，ｑ）＝（２６，０）の座標に対応する例である。
【００８４】
このとき、上記大小関係の尾根か谷かの判断は、次の基準で行う。
例えば、Ａｉ 〜Ｅｉ の大小関係が、以下のような場合に、Ｂｉ 又はＣｉ に谷があるとする。
【００８５】
Ａｉ ＞Ｂｉ ＜Ｃｉ ＜Ｄｉ ＜Ｅｉ 、又は、Ａｉ ＞Ｂｉ ＝Ｃｉ ＜Ｄｉ ＜Ｅｉ 、又は、Ａｉ ＞Ｂｉ ＞Ｃｉ ＜Ｄｉ ＜Ｅｉ
【００８６】
したがって、Ｂｉ とＣｉ との間の大小関係はなく、Ａｉ とＢｉ との間の大小関係がＡｉ ＞Ｂｉ となっていれば、谷があると判断する。
【００８７】
ここで、第１の条件として、
Ａｉ ＞Ｂｉ 、及びＦｉ＋１ ＜Ｇｉ＋１ のとき、
Ｂｉ 又はＣｉ に谷があるか、及び、Ｅｉ＋１ 又はＦｉ＋１ に谷があるか否かの判断を行い、共に谷があるときはＱ１ ＝１とし、いずれか一方又はいずれにも谷がないときはＱ１ ＝０とする。
【００８８】
また、第２の条件として、
Ａｉ＋１ ＜Ｂｉ＋１ 、及びＦｉ ＞Ｇｉ のとき、
Ｂｉ＋１ 又はＣｉ＋１ に尾根があるか、及び、Ｅｉ 又はＦｉ に尾根があるか否かの判断を行い、共に尾根があるときはＱ２ ＝１、いずれか一方又はいずれにも尾根がないときはＱ２ ＝０とする。
【００８９】
この時点で、先ず次のように補間方法を決定する。
Ｑ１ ＝１，Ｑ２ ＝１であればＸｋ ＝（Ｄｉ ＋Ｄｉ＋１ ）／２
Ｑ１ ＝１，Ｑ２ ＝０であればＸｋ ＝（Ｃｉ ＋Ｅｉ＋１ ）／２
Ｑ１ ＝０，Ｑ２ ＝１であればＸｋ ＝（Ｅｉ ＋Ｃｉ＋１ ）／２
Ｑ１ ＝０，Ｑ２ ＝０であれば次の判定を行う。
【００９０】
次に、第３の条件として、
Ａｉ ＞Ｂｉ 、又はＦｉ＋１ ＜Ｇｉ＋１ のとき、
Ｂｉ 又はＣｉ 又はＥｉ＋１ 又はＦｉ＋１ に谷があるか否かの判断を行い、いずれかに谷があるときはＱ３ ＝１とし、いずれにも谷がないときはＱ３ ＝０とする。
【００９１】
また、第４の上限として、
Ａｉ＋１ ＜Ｂｉ＋１ 、又はＦｉ ＞Ｇｉ のとき、
Ｂｉ＋１ 又はＣｉ＋１ 又はＥｉ 又はＦｉ に尾根があるか否かの判断を行い、いずれかに尾根があるときはＱ４ ＝１、いずれにも尾根がないときはＱ４ ＝０とする。
【００９２】
第５の条件として、
Ｃｉ ＝Ｅｉ＋１ 、又はＣｉ ＝Ｆｉ＋１ 、又はＢｉ ＝Ｅｉ＋１ 、又はＢｉ ＝Ｆｉ＋１ の判断において、イエスのときはＱ５ ＝１、ノーのときはＱ５ ＝０とする。
【００９３】
第６の条件として、
Ｅｉ ＝Ｃｉ＋１ 、又はＥｉ ＝Ｂｉ＋１ 、又はＦｉ ＝Ｃｉ＋１ 、又はＦｉ ＝Ｂｉ＋１ の判断において、イエスのときはＱ６ ＝１、ノーのときはＱ６ ＝０とする。
【００９４】
以上の各条件から、最終的に次のように補間方法を決定する。
すなわち、
Ｑ３ ＝１，Ｑ４ ＝１，Ｑ５ ＝ＸＫ ，Ｑ６ ＝ＸＫ ならばＸＫ ＝（Ｄｉ ＋Ｄｉ＋１ ）／２とし、
Ｑ３ ＝１，Ｑ４ ＝０，Ｑ５ ＝ＸＫ ，Ｑ６ ＝１ならばＸＫ ＝（Ｅｉ ＋Ｃｉ＋１ ）／２とし、
Ｑ３ ＝０，Ｑ４ ＝１，Ｑ５ ＝１，Ｑ６ ＝ＸＫ ならばＸＫ ＝（Ｃｉ ＋Ｅｉ＋１ ）／２とし、
Ｑ３ ＝０，Ｑ４ ＝０，Ｑ５ ＝ＸＫ ，Ｑ６ ＝ＸＫ ならばＸＫ ＝（Ｄｉ ＋Ｄｉ＋１ ）／２とする。ただし、Ｑ１ ＝Ｑ２ ＝０である。
【００９５】
次に、▲４▼の部分の補間演算では、補間画素Ｘｋ の一つ左の画素がＸｋ−１ で、例えばＣｉ ＜Ｄｉ ＞Ｅｉ ＞Ｅｉ＋１ ＝Ｄｉ＋１ ＝Ｃｉ＋１ ＜Ｃｉ の時は、次の条件で補間を行う。なお、Ｃｉ ＜Ｄｉ ＞Ｅｉ ＞Ｅｉ＋１ ＝Ｄｉ＋１ ＝Ｃｉ＋１ ＜Ｃｉ は、表７の（ｒ，ｑ）＝（１８，１２）の座標に対応する例である。
【００９６】
例えば、当該条件として、Ｃｉ＋１ ＝Ｘｋ−１ の判断を行い、イエスのときはＱ７ ＝１、ノーのときはＱ７ ＝０とする。このときの補間方法は、
Ｑ７ ＝０ならばＸｋ ＝（Ｄｉ ＋Ｄｉ＋１ ）／２とし、
Ｑ７ ＝１ならばＸｋ ＝（Ｄｉ ＋Ｃｉ＋１ ＋２Ｘｋ−１ ）／４とする。
【００９７】
次に、▲５▼の部分の補間では、Ｄｉ とＤｉ＋１ の間の補間画素はＸｋ であり、例えばＣｉ ＝Ｄｉ ＜Ｅｉ ＞Ｅｉ＋１ ＜Ｄｉ＋１ ＜Ｃｉ＋１ ＞Ｃｉ の時は次の条件で補間を行う。なお、Ｃｉ ＝Ｄｉ ＜Ｅｉ ＞Ｅｉ＋１ ＜Ｄｉ＋１ ＜Ｃｉ＋１ ＞Ｃｉ は、表３の（ｒ，ｑ）＝（１７，０）の座標に対応する例である。
【００９８】
例えば、当該条件として、Ｃｉ ＝Ｅｉ＋１ 、又はＣｉ ＝Ｆｉ＋１ 、又はＢｉ ＝Ｅｉ＋１ 、又はＢｉ ＝Ｆｉ＋１ の判断において、イエスのときはＱ８ ＝１、ノーのときはＱ８ ＝０とする。このときの補間方法は、
Ｑ８ ＝１ならばＸｋ ＝（Ｃｉ ＋Ｅｉ＋１ ）／２とし、
Ｑ８ ＝０ならばＸｋ ＝（Ｄｉ ＋Ｄｉ＋１ ）／２とする。
【００９９】
さらに、上述した各大小判別時の条件として、２つのデータの大小判別は、次の条件で行う。
すなわち、一方のデータをＹとし、他方のデータをＷとすると、
ＩＮＴ（（Ｙ−Ｗ）／Ｌ）＝０であればＹ＝Ｗとし、
ＩＮＴ（（Ｙ−Ｗ）／Ｌ）＞０であればＹ＞Ｗとし、
ＩＮＴ（（Ｙ−Ｗ）／Ｌ）＜０であればＹ＜Ｗとする。
なお、ＩＮＴは組み込み関数である。
【０１００】
ここで、Ｌによって±（Ｌ−１）の範囲を等号とみる。Ｌについては、１又は４又は８又は１６を使用する。このＬの値は、画像の必要とするＳＮ比によって変更し、小さくすると敏感になり、大きくすると７×２画素の領域まで参照することが少なくなる。
【０１０１】
上述したような▲１▼〜▲５▼の部分の補間演算のアルゴリズムを用いることで、以下のような効果が得られる。
【０１０２】
先ず、▲１▼及び▲２▼の部分の補間演算のアルゴリズムを用いることで、２つの領域が斜めの境界を持っているとき、その境界が滑らかになるように補間することができる。
【０１０３】
例えば、図６に補間前後の画像の第１の具体例として、上述した▲１▼の部分の補間演算の効果について説明する。また、図６の各枡目は、図２の各画素データと対応し、当該図６の各枡目の画素データは図１のシフトレジスタ１３の各レジスタに格納される画素データの一例でもある。なお、上記▲２▼の部分の補間演算においても、前記表２〜表１０のテーブルに従って補間演算を行うことで、同様の効果を得ることができる。
【０１０４】
この第１の具体例として、図６の（ａ）に示すような既存ラインの画像（補間前の画像）が存在したとする。このとき、図６の（ａ）の既存ラインの各画素の色濃度を１６進数表現で表し、例えば上側の既存ラインの各画素Ａｉ ，Ｂｉ ，Ｃｉ ，Ｄｉ ，Ｅｉ ，Ｆｉ ，Ｇｉ の色濃度の実際のデータが（１０）（５０）（７０）（９０）（Ｆ０）（Ｆ０）（Ｆ０）であり、下側の既存ラインの各画素Ａｉ＋１ ，Ｂｉ＋１ ，Ｃｉ＋１ ，Ｄｉ＋１ ，Ｅｉ＋１ ，Ｆｉ＋１ ，Ｇｉ＋１ の色濃度の実際のデータが（１０）（１０）（１０）（１０）（１０）（１０）（１０）であるとする。なお、（１０）は濃い色を表し、（Ｆ０）に行くにしたがって薄い色を表している。
【０１０５】
すなわち、図２に対応させて表した補間画素Ｘｋ と各既存ラインの画素との位置関係が、
既存ライン （１０） （５０） （７０） （９０） （Ｆ０） （Ｆ０） （Ｆ０）
補間ライン Ｘｋ
既存ライン （１０） （１０） （１０） （１０） （１０） （１０） （１０）
となっているとすると、この補間画素Ｘｋ に対する上下既存ラインの３×２画素Ｃｉ ，Ｄｉ ，Ｅｉ 及びＣｉ＋１ ，Ｄｉ＋１ ，Ｅｉ＋１ の大小関係は、上側の既存ラインの３画素が左から順に（７０）（９０）（Ｆ０）となり、下側の既存ラインの３画素が（１０）（１０）（１０）となっていることから、（７０）＜（９０）＜（Ｆ０）＞（１０）＝（１０）＝（１０）＜（７０）となる。
【０１０６】
この場合は、パターン認識領域を拡大し、残りの画素の大小関係を認識する。すなわち、この図６の（ａ）の場合は、Ａｉ ，Ｂｉ ，Ｃｉ とＥｉ ，Ｆｉ ，Ｇｉ 、及びＡｉ＋１ ，Ｂｉ＋１ ，Ｃｉ＋１ とＥｉ＋１ ，Ｆｉ＋１ ，Ｇｉ＋１ の大小関係は、Ａｉ ＜Ｂｉ ＜Ｃｉ とＥｉ ＝Ｆｉ ＝Ｇｉ 、及びＡｉ＋１ ＝Ｂｉ＋１ ＝Ｃｉ＋１ とＥｉ＋１ ＝Ｆｉ＋１ ＝Ｇｉ＋１ となり、７×２画素のマトリクスから、Ｘｋ ＝（Ａｉ ＋Ｇｉ＋１ ）／２の補間式を決定する。
【０１０７】
すなわち、この図６の（ａ）の例は、前述した▲１▼の部分の補間演算の一例として前記表７の（ｒ，ｑ）＝（２４，１２）の座標に対応する例であり、Ｃｉ ＜Ｄｉ ＜Ｅｉ ＞Ｅｉ＋１ ＝Ｄｉ＋１ ＝Ｃｉ＋１ ＜Ｃｉ となっている。したがって、前述の図４のフローチャートの大小判別を行って補間する。
【０１０８】
具体的には、データの小さい方に向かってパターンを探し、Ｂｉ ＜Ｃｉ 及びＥｉ＋１ ＝Ｆｉ＋１ であるか否かの判断（図４のステップＳ１０）を行い、この図６の（ａ）の例では、Ｂｉ が（５０）で、Ｃｉ が（７０）でＥｉ＋１ 及びＦｉ＋１ が共に（１０）となっているため、（５０）＜（７０）及び（１０）＝（１０）となってイエスと判断されるので、さらにＡｉ ＜Ｂｉ の判断を行う（図４のステップＳ１２）。この判断において、図６の（ａ）の例では、Ａｉ が（１０）でＢｉ が（５０）となっているので、図４のステップＳ１２ではイエスと判断され、したがって、図４のステップＳ１４のＸｋ ＝（Ａｉ ＋Ｇｉ＋１ ）／２の補間演算を行う。これにより、Ｘｋ ＝（１０＋１０）／２の演算を行って補間値（この場合は（１０））を求める。
【０１０９】
図６の上記補間画素Ｘｋ 以外の補間画素Ｘｋ−３ ，Ｘｋ−２ ，Ｘｋ−１ ，Ｘｋ＋１ ，Ｘｋ＋２ ，Ｘｋ−３ に対しては、前記表２〜表１０のテーブルに従って補間演算を行うことで、図６の（ａ）の補間前の画像から図６の（ｂ）に示すような補間後の画像を得ることができるようになる。
【０１１０】
すなわち本実施例の補間演算を行えば、補間前の画像の斜めの線の画像をより滑らかに補間することができる。また、本実施例の補間演算によれば、補間値が上下の既存ラインの画素値の間にあるのが妥当であるだろうから、補間値のとれる値をその上下の画素値の範囲に抑えるようにしているため、ノイズを低減できることになる。例えば、カラー画像の場合、画像のエッジの部分などで、シアン、マゼンダ等のノイズが減少する。
【０１１１】
次に、▲３▼及び▲５▼の部分の補間演算のアルゴリズムを用いることで、補間前の画像の斜めの線の画像をより滑らかに補間することができる。
【０１１２】
例えば、図７に補間前後の画像の第２の具体例として、上述した▲３▼の部分の補間演算の効果について説明する。また、この図７も前述の図６と同様に表している。なお、上記▲５▼の部分の補間演算においても、前記表２〜表１０のテーブルに従って補間演算を行うことで、同様の効果を得ることができる。
【０１１３】
この第２の具体例として、図７の（ａ）に示すような既存ラインの画像（補間前の画像）が存在したとする。このとき、図７の（ａ）の既存ラインの各画素の色濃度を１６進数表現で表し、例えば上側の既存ラインの各画素Ａｉ ，Ｂｉ ，Ｃｉ ，Ｄｉ ，Ｅｉ ，Ｆｉ ，Ｇｉ の色濃度の実際のデータが（１０）（１０）（１０）（７０）（Ｆ０）（７０）（１０）であり、下側の既存ラインの各画素Ａｉ＋１ ，Ｂｉ＋１ ，Ｃｉ＋１ ，Ｄｉ＋１ ，Ｅｉ＋１ ，Ｆｉ＋１ ，Ｇｉ＋１ の色濃度の実際のデータが（１０）（７０）（Ｆ０）（７０）（１０）（１０）（１０）であるとする。
【０１１４】
すなわち、図２に対応させて表した補間画素Ｘｋ と各既存ラインの画素との位置関係が、
既存ライン （１０） （１０） （１０） （７０） （Ｆ０） （７０） （１０）
補間ライン Ｘｋ
既存ライン （１０） （７０） （Ｆ０） （７０） （１０） （１０） （１０）
となっているとすると、この補間画素Ｘｋ に対する上下既存ラインの３×２画素Ｃｉ ，Ｄｉ ，Ｅｉ 及びＣｉ＋１ ，Ｄｉ＋１ ，Ｅｉ＋１ の大小関係は、上側の既存ラインの３画素が左から順に（１０）（７０）（Ｆ０）となり、下側の既存ラインの３画素が（Ｆ０）（７０）（１０）となっていることから、（１０）＜（７０）＜（Ｆ０）＞（１０）＜（７０）＜（Ｆ０）＞（１０）となる。
【０１１５】
この場合、当該図７の（ａ）の例は、前述した▲３▼の部分の補間演算の一例として前記表４の（ｒ，ｑ）＝（２６，０）の座標に対応する例であり、Ｃｉ ＜Ｄｉ ＜Ｅｉ ＞Ｅｉ＋１ ＜Ｄｉ＋１ ＜Ｃｉ＋１ ＞Ｃｉ となっている。したがって、前述した▲３▼の部分の補間で述べたように各条件に従って補間演算を行う。
【０１１６】
具体的には、各既存ラインの画素の大小関係によって尾根か谷かの判断を行う。この図７の（ａ）の例では、上側の既存ラインの各画素値が（１０）（１０）（１０）（７０）（Ｆ０）（７０）（１０）であり、したがって、Ａｉ ＝Ｂｉ ＝Ｃｉ ＜Ｄｉ ＜Ｅｉ ＞Ｆｉ ＞Ｇｉ となり、Ｅｉ が尾根である。また、下側の既存ラインの各画素値は（１０）（７０）（Ｆ０）（７０）（１０）（１０）（１０）であり、したがって、Ａｉ＋１ ＜Ｂｉ＋１ ＜Ｃｉ＋１ ＞Ｄｉ＋１ ＞Ｅｉ＋１ ＝Ｆｉ＋１ ＝Ｇｉ＋１ となり、Ｃｉ＋１ が尾根である。
【０１１７】
すなわち、前述した第１の条件において上側の既存ラインのＢｉ 又はＣｉ 、及び下側の既存ラインのＥｉ＋１ 又はＦｉ＋１ に谷がないのでＱ１ ＝０となり、また、前述した図２の条件において上側及び下側の既存ラインのＢｉ＋１ 又はＣｉ＋１ 、及びＥｉ 又はＦｉ に共に尾根があることを示すＱ２ ＝１となり、したがって、この時点での補間方法は、前述したように、
Ｑ１ ＝０，Ｑ２ ＝１なのでＸｋ ＝（Ｅｉ ＋Ｃｉ＋１ ）／２
の補間演算を行う。
【０１１８】
これにより、Ｘｋ ＝（Ｆ０＋Ｆ０）／２の演算を行って補間値（この場合は（Ｆ０））を求める。
【０１１９】
なお、この図７の例では、前記第２の条件までで補間演算式を求めることができたので、前記第３の条件〜第６の条件の判断は行わない。
【０１２０】
上記図７の上記補間画素Ｘｋ 以外の補間画素Ｘｋ−３ ，Ｘｋ−２ ，Ｘｋ−１ ，Ｘｋ＋１ ，Ｘｋ＋２ ，Ｘｋ−３ に対しては、前記表２〜表１０のテーブルに従って補間演算を行うことで、図７の（ａ）の補間前の画像から図７の（ｂ）に示すような補間後の画像を得ることができるようになる。
【０１２１】
次に、▲４▼の部分の補間演算のアルゴリズムの効果について、第３の具体例として図８を用いて説明する。この図８の（ｂ）及び（ｃ）も前述の図６の（ａ）及び（ｂ）と同様に表している。また、この図８の（ａ）は、全体の画像１００を示し、その中の一例の画像１０２と、シフトレジスタ１３に格納される画像領域１０１を示している。すなわち、当該図９では、例えば三角形の画像１００の頂点部分について補間を行う例について説明する。
【０１２２】
この第３の具体例では、図８の（ｂ）に示すような既存ラインの画像（補間前の画像）が存在することになる。このとき、図８の（ｂ）の既存ラインの各画素の色濃度を１６進数表現で表し、上側の既存ラインの各画素Ａｉ ，Ｂｉ ，Ｃｉ ，Ｄｉ ，Ｅｉ ，Ｆｉ ，Ｇｉ の色濃度の実際のデータが（Ｆ０）（Ｆ０）（Ｆ０）（Ｆ０）（Ｆ０）（Ｆ０）（Ｆ０）であり、下側の既存ラインの各画素Ａｉ＋１ ，Ｂｉ＋１ ，Ｃｉ＋１ ，Ｄｉ＋１ ，Ｅｉ＋１ ，Ｆｉ＋１ ，Ｇｉ＋１ の色濃度の実際のデータが（Ｆ０）（Ｆ０）（７０）（１０）（７０）（Ｆ０）（Ｆ０）であるとする。
【０１２３】
すなわち、図２に対応させて表した補間画素Ｘｋ と各既存ラインの画素との位置関係が、
既存ライン （Ｆ０） （Ｆ０） （Ｆ０） （Ｆ０） （Ｆ０） （Ｆ０） （Ｆ０）
補間ライン Ｘｋ
既存ライン （Ｆ０） （Ｆ０） （７０） （１０） （７０） （Ｆ０） （Ｆ０）
となっているとすると、この補間画素Ｘｋ に対する上下既存ラインの３×２画素Ｃｉ ，Ｄｉ ，Ｅｉ 及びＣｉ＋１ ，Ｄｉ＋１ ，Ｅｉ＋１ の大小関係は、上側の既存ラインの３画素が左から順に（Ｆ０）（Ｆ０）（Ｆ０）となり、下側の既存ラインの３画素が（７０）（１０）（７０）となっていることから、（Ｆ０）＝（Ｆ０）＝（Ｆ０）＞（７０）＞（１０）＜（７０）＜（Ｆ０）となる。
【０１２４】
すなわち、この図８の（ｂ）の例は、前述した▲４▼の部分の補間演算の一例として、Ｃｉ ＝Ｄｉ ＝Ｅｉ ＞Ｅｉ＋１ ＞Ｄｉ＋１ ＜Ｃｉ＋１ ＜Ｃｉ の場合を示したものであり、前記表３の（ｒ，ｑ）＝（１２，６）の座標に対応する例であり、したがって、前述した▲４▼の部分の補間で述べたように各条件に従って補間演算を行う。
【０１２５】
この場合、パターン認識領域を拡大し、補間画素Ｘｋ の一つ左の先に補間演算で求められている補間画素Ｘｋ−１ とＣｉ との関係において、Ｃｉ ＝Ｘｋ−１ の判断を行う。図８の（ｂ）の例では、Ｃｉ ＝Ｘｋ−１ であるため、前記Ｑ７ ＝０となり、このときの補間演算は、前述したようにＸｋ ＝（Ｄｉ ＋Ｄｉ＋１ ＋２Ｘｋ−１ ）／４となる。
【０１２６】
上記図８の上記補間画素Ｘｋ 以外の補間画素Ｘｋ−３ ，Ｘｋ−２ ，Ｘｋ−１ ，Ｘｋ＋１ ，Ｘｋ＋２ ，Ｘｋ−３ に対しては、前記表２〜表１０のテーブルに従って補間演算を行うことで、図８の（ｂ）の補間前の画像から図８の（ｃ）に示すような補間後の画像を得ることができるようになる。すなわち、従来の補間方法のように単純補間のみを行った場合には図８の（ａ）の頂点の分が延びてしまい、さらには強調されることでいわゆるヒゲ状に見えてしまうのに対し、本実施例の補間演算によれば、当該頂点の延びるところの濃度が、ぼかされて薄くなりヒゲ状の画像が目立たなくなる。
【０１２７】
次に、前記表２〜表１０のテーブルに従って前記３×２画素の補間演算を行う具体例について説明する。
【０１２８】
すなわち第４の具体例として、図９の（ａ）に示すような既存ラインの画像（補間前の画像）が存在したとする。なお、この図９も前記図６と同様に表している。このとき、図９の（ａ）の既存ラインの各画素の色濃度を１６進数表現で表し、例えば上側の既存ラインの各画素Ａｉ ，Ｂｉ ，Ｃｉ ，Ｄｉ ，Ｅｉ ，Ｆｉ ，Ｇｉ の色濃度の実際のデータが（Ｆ０）（９０）（６０）（１０）（６０）（９０）（Ｆ０）であり、下側の既存ラインの各画素Ａｉ＋１ ，Ｂｉ＋１ ，Ｃｉ＋１ ，Ｄｉ＋１ ，Ｅｉ＋１ ，Ｆｉ＋１ ，Ｇｉ＋１ の色濃度の実際のデータが（Ｆ０）（９０）（６０）（１０）（６０）（９０）（Ｆ０）であるとする。
【０１２９】
すなわち、図２に対応させて表した補間画素Ｘｋ と各既存ラインの画素との位置関係が、
既存ライン （Ｆ０） （９０） （６０） （１０） （６０） （９０） （Ｆ０）
補間ライン Ｘｋ
既存ライン （Ｆ０） （９０） （６０） （１０） （６０） （９０） （Ｆ０）
となっているとすると、この補間画素Ｘｋ に対する上下既存ラインの３×２画素Ｃｉ ，Ｄｉ ，Ｅｉ 及びＣｉ＋１ ，Ｄｉ＋１ ，Ｅｉ＋１ の大小関係は、上側の既存ラインの３画素が左から順に（６０）（１０）（６０）となり、下側の既存ラインの３画素が（６０）（１０）（６０）となっていることから、Ｃｉ ＞Ｄｉ ＜Ｅｉ ＝Ｅｉ＋１ ＞Ｄｉ＋１ ＜Ｃｉ＋１ ＝Ｃｉ となっている。
【０１３０】
この場合は、パターン認識領域は拡大せず、表２〜表１０の３×２画素のマトリクステーブルから補間式を決定する。したがって、表２〜表１０のテーブルから、上記Ｃｉ ＞Ｄｉ ＜Ｅｉ ＝Ｅｉ＋１ ＞Ｄｉ＋１ ＜Ｃｉ＋１ ＝Ｃｉ の場合の補間演算式は、Ｘｋ ＝（Ｄｉ ＋Ｄｉ＋１ ）／２が決定され、これにより、Ｘｋ ＝（１０＋１０）／２＝１０を求める。
【０１３１】
図９の上記補間画素Ｘｋ 以外の補間画素Ｘｋ−３ ，Ｘｋ−２ ，Ｘｋ−１ ，Ｘｋ＋１ ，Ｘｋ＋２ ，Ｘｋ−３ に対しても、前記表２〜表１０のテーブルに従って補間演算を行うことで、図９の（ａ）の補間前の画像から図９の（ｂ）に示すような補間後の画像を得ることができるようになる。
【０１３２】
また、本実施例の補間回路における上述した補間アルゴリズムによる補間は、副走査方向について行っており、主走査方向については前後の画素の単純平均による補間を行うようにしている。また、補間を行う際の順序は、副走査方向、主走査方向の順としている。さらに、４倍補間が必要なときは、２度補間を行うようにする。
【０１３３】
ここで、主走査方向には、単純平均としたのは、以下の理由による。
すなわち、副走査方向と同じアルゴリズムにすると７ラインメモリが必要となってコストが大幅に上がること、また、補間を行ってドット数を増やすことは、サンプリング数を増やすことと同等であり、信号の立ち上がりはある程度線型とみなすことができるので、この場合には前後の画素の平均を補間値としても誤りではないはずであるという観点からである。なお、信号の立ち上がりは、約２００ｎｓで５ｆｓｃのサンプリング信号であるとすると、約４ドットがその立ち上がりに使用されることになる。
【０１３４】
さらに、主走査方向には上述のような理由から単純平均を採用し、副走査方向の補間は、主走査方向の補間を行う前に行う方が実質的なパターン認識領域が広く取れるので、補間方向の順序は、上記のように副走査方向、主走査方向の順としている。
【０１３５】
なお、パターン認識を行う領域を拡大した場合の認識領域の大きさは、前記７×２画素領域よりも更に大きくすることも可能である。例えば、ライン数を増やす方向での領域の拡大では、例えば７×４画素や、７×６画素を例に挙げることができ、この場合にはよりよい補間を行えることになる。例えばＬ字の領域などである。
【０１３６】
上述したように、本発明実施例の補間回路においては、適応的な補間を行っているので、画質がより向上し、特に、斜めの解像度、ジャーキネスの点で画質の向上を図ることができる。また、回路規模はそれほど大きくなっていないので実用的である。さらに静止画出力における画質も格段な向上が期待できる。
【０１３７】
【発明の効果】
以上の説明からも明らかなように、本発明のテレビジョン信号の補間方法及び回路によれば、１フィールドの原信号の水平方向及び垂直方向の列であって隣接する複数の列からなる領域内の複数画素データに対して、所定のテーブルに従ったパターン分類を行い、このパターン分類結果に基づいてパターン分類する領域の大きさを適応的に制御するようにしているため、分類の領域を小さくできるときにはパターン分類が容易にでき、また、パターン分類の領域が小さいと補間によって得られる画像の質が劣化するときにはパターン分類の領域を大きくすることで、補間画像の質の劣化を防止することが可能となる。したがって、本発明のテレビジョン信号の補間方法及び回路においては、回路規模を小型化することが可能で、かつ、斜めの画像であっても階調性、解像度、ジャーキネスの点で充分な補間画像を得ることが可能となっている。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明実施例のテレビジョン信号の補間回路の概略構成を示すブロック回路図である。
【図２】ワークテーブルのデータについて説明するための図である。
【図３】補間アルゴリズムのフローチャートである。
【図４】７×２画素のパターン認識により補間演算を行う際の補間アルゴリズムの一例を示すフローチャートである。
【図５】７×２画素のパターン認識により補間演算を行う際の補間アルゴリズムの他の例を示すフローチャートである。
【図６】７×２画素のパターン認識により補間演算を説明するための第１の具体例の画像を示す図である。
【図７】７×２画素のパターン認識により補間演算を説明するための第２の具体例の画像を示す図である。
【図８】７×２画素のパターン認識により補間演算を説明するための第３の具体例の画像を示す図である。
【図９】３×２画素のパターン認識により補間演算を説明するための第４の具体例の画像を示す図である。
【符号の説明】
１ 入力制御回路
７ 転送制御回路
９ ワークテーブル転送制御回路
１０ａ，１０ｂ ラインバッファメモリ
１３ シフトレジスタ
１４ 補間演算回路
１５ 補間レジスタ
【産業上の利用分野】
本発明は、１フィールドのテレビジョン信号から１フレームのテレビジョン信号を生成するテレビジョン信号の補間方法及び回路に関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来より、例えばテレビジョン画像のハードコピーを得るようなビデオプリンタにおいて、１フレームの画像をプリントした場合、インターレース走査のために、得られる画像がブレる問題が生ずる。
【０００３】
したがって、テレビジョン信号の１フィールドから疑似的にフレーム画像を生成し、このフレーム画像をプリントすることが行われる。このように、フィールド信号から疑似的なフレーム信号を形成するためには、不足している情報を補間で生成することが必要である。
【０００４】
このようなフィールド信号から疑似的なフレーム信号を形成するための補間の方法としては、例えば、１ライン前のデータをそのまま補間値として使用する方法や、上下の画素の平均値を補間値として扱う方法、補間されることになる画素位置の上下３画素のパターン認識により補間値を演算する方法がある。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】
ここで、上記１ライン前のデータをそのまま補間値として使用する方法では、当該補間値を求める方法を実現するための回路は非常に簡単に構成できるものの、階調性や解像度、ジャーキネス等の点で３つの補間方法の中で最も悪く、画質も良くない。
【０００６】
また、上記上下の画素の平均値を補間値として扱う方法では、回路的には比較的簡単に実現でき、階調性にも改善がみられるが、解像度やジャーキネスの点では依然問題が残る。
【０００７】
最後の補間画素の上下３画素のパターン認識による補間値を演算する方法では、回路規模が中規模程度で実現でき、階調性やジャーキネスの点でも他の２つの方法よりも改善が見られる。しかし、この方法でも、例えば斜めの解像度やジャーキネスの点で充分とは言えない。また、この方法では、パターン認識する領域が小さいため、パターンの認識ミスが発生するおそれがあり、当該パターン認識ミスが発生すると、補間後の画像にノイズのような箇所が見受けられるようになることがある。さらに、この方法を発展させて、上下３画素以上からパターン認識することも考えられるが、パターン認識のための画素数を増やすと、それに応じて回路規模は指数関数的に大きくなり、実用性に欠けてくる。
【０００８】
さらに、従来の補間回路においては、補間演算を行うためのラインバッファメモリと、得られた補間データを格納するためのメモリとが必要となり、このことも回路規模の大型化の原因の一つとなっている。
【０００９】
そこで、本発明は、このような実情を鑑みてなされたものであり、回路規模が大型化することなく、さらに、例えば斜めの画像であっても階調性、解像度、ジャーキネスの点で充分な補間画像を得ることもできるテレビジョン信号の補間回路を提供することを目的とするものである。
【００１０】
【課題を解決するための手段】
本発明はこのような実情を鑑みてなされたものであり、テレビジョン信号の１フィールドの原信号から１フレームの信号を生成するテレビジョン信号の補間方法において、１フィールドの原信号の水平方向及び垂直方向の列であって隣接する複数の列からなる所定領域内の複数画素データに対して、所定のテーブルに従ったパターン分類を行うと共に、当該パターン分類結果に基づいて上記所定領域の大きさを適応的に制御し、上記パターン分類して大きさを適応制御した所定領域内の複数画素データを用いて、上記パターン分類結果に応じた補間演算を行うことを特徴としている。
【００１１】
ここで、上記所定領域の大きさの適応的な制御の際には、上記１フィールドの原信号の水平方向及び垂直方向の隣接する複数列からなる小領域内の複数画素のデータに対して、所定のテーブルに従ったパターン分類を行い、当該小領域内の複数画素のパターン分類結果に基づいて、当該小領域内の複数画素のデータを用いた補間演算を行うか、又は、当該小領域を中心にして拡大した水平方向及び垂直方向の隣接する複数列からなる大領域内の複数画素のデータを用いた補間演算を行うかの判別を行う。また、上記小領域は、上記１フィールドの原信号の隣接する水平方向３列及び垂直方向２列の３×２画素のデータからなり、上記大領域は、上記小領域の３×２画素を中心にして拡大した水平方向７列及び垂直方向２列の７×２画素のデータからなる。
【００１２】
次に、本発明のテレビジョン信号の補間回路は、テレビジョン信号の１フィールドの原信号から１フレームの信号を生成するものであり、１フィールドの原信号の水平方向及び垂直方向の列であって隣接する複数の列からなる第１の領域内の複数画素データを格納する格納手段と、当該格納手段に格納されている上記第１の領域内であって隣接する水平方向及び垂直方向の複数列からなる第２の領域内の複数画素データに対して、所定のテーブルに従ったパターン分類を行うと共に、当該パターン分類結果に基づいて上記第２の領域の大きさを適応的に制御し、当該パターン分類して大きさを適応制御した第２の領域内の複数画素データを用いて、上記パターン分類結果に応じた補間演算を行う補間演算手段とを有することを特徴としている。
【００１３】
ここで、上記補間演算手段は、上記第２の領域内の複数画素のデータに対する所定のテーブルに従ったパターン分類結果に基づいて、当該第２の領域内の複数画素のデータを用いた補間演算を行うか、又は、上記第１の領域内の複数画素のデータを用いた補間演算を行うかの判別を行う。また、上記第１の領域の複数画素データは、上記１フィールドの原信号の隣接する水平方向７列及び垂直方向２列の７×２画素のデータであり、上記第２の領域は、当該第１の領域内の隣接する水平方向３列及び垂直方向２列の３×２画素のデータである。
【００１４】
【作用】
本発明の補間方法及び回路によれば、１フィールドの原信号の水平方向及び垂直方向の列であって隣接する複数の列からなる領域内の複数画素データに対して、所定のテーブルに従ったパターン分類を行い、このパターン分類結果に基づいてパターン分類する領域の大きさを適応的に制御するようにしており、パターン分類の領域を小さくできるときにはこのパターン分類が容易にでき、また、パターン分類の領域が小さいと補間によって得られる画像の質が劣化するときにはパターン分類の領域を大きくすることで、補間画像の質の劣化を防止している。
【００１５】
【実施例】
以下、本発明の好ましい実施例について、図面を参照しながら説明する。
【００１６】
本発明のテレビジョン信号の補間方法を実現する本実施例の補間回路は、図１に示すように、テレビジョン信号の１フィールドの原信号から１フレームの信号を生成するものであり、１フィールドの原信号の水平方向及び垂直方向の列であって隣接する複数の列からなる第１の領域（本実施例では７×２画素領域）内の７×２画素データを格納する格納手段としてのシフトレジスタ１３と、当該シフトレジスタ１３に格納されている上記第１の領域内であって隣接する水平方向及び垂直方向の複数列からなる第２の領域（本実施例では３×２画素領域）内の複数画素データに対して、後述する表２〜表１０にて示す所定のテーブルに従ったパターン分類（以下パターン認識と言い換える）を行うと共に、当該パターン認識結果に基づいて上記第２の領域の大きさを適応的に制御し、当該パターン認識して大きさを適応制御した第２の領域内の複数画素データを用いて、上記パターン認識結果に応じた補間演算を行う補間演算手段である補間演算回路１４及び補間値レジスタ１５とを有するものである。
【００１７】
すなわちこの図１において、本実施例の補間回路は、例えばテレビジョン画像のハードコピーを得るようなビデオプリンタに適用させるものであり、したがって、端子１にはプリントデータ書き込みクロックが供給され、端子３にはフレームメモリからの８ビットの画像データすなわちプリントデータが、端子４には各色印画状態を示す信号であるヘッドアクティブ信号が、端子５には印画タイミングパルスが供給される。また、端子２からはフレームメモリに対するプリントデータ要求信号が出力される。これら端子１〜５のうち、端子１，２，３は図示を省略しているフレームメモリとインタフェース回路を介して、また、端子４，５は図示を省略しているＣＰＵ（中央処理ユニット）とインタフェース回路を介して、入力制御回路６と接続される。なお、入力制御回路６の前段のメモリは、フィールドメモリとすることもできる。
【００１８】
上記入力制御回路６は、上記フレームメモリから次段のラインバッファメモリ１０ａ及び１０ｂへのデータの取り込みをコントロールする。
【００１９】
メモリ１０ａと１０ｂは、それぞれ上記端子３に供給されて入力制御回路６を介したプリントデータである画像データを保持するための１ラインバッファメモリであり、例えば、スタティックＲＡＭ（ＳＲＡＭ）からなるものである。
【００２０】
当該メモリ１０ａと１０ｂからのデータの取り出しは、ワークテーブル転送制御回路９によりなされる。すなわち、当該ワークテーブル転送制御回路９は、後述する本発明の補間方法が適用される補間演算に必要な画像データを上記メモリ１０ａと１０ｂから取り出すためのアドレス制御を行う回路である。当該ワークテーブル転送制御回路９によって上記メモリ１０ａ，１０ｂから必要なデータ（本実施例の場合は７×２画素のデータ）が取り出され、例えばシフトレジスタ１３からなるワークテーブルに転送される。
【００２１】
当該ワークテーブルのシフトレジスタ１３に転送された画像データのうち、後述する補間演算に必要な画素データは、補間演算回路１４に送られ、ここで当該シフトレジスタ１３に転送された画像データを用いたパターン認識を行うと共に、補間値を計算する補間演算を行う。
【００２２】
当該補間演算回路１４により求められた補間値は、補間値レジスタ１５に一時保持される。すなわち、当該補間値レジスタ１５は、次の画素の補間演算を行うときに過去の補間画素をデータとして使用するので、当該過去の補間画素のデータを一時的に保持するためのデータレジスタである。
【００２３】
補間値レジスタ１５に保持された補間画素のデータは、メモリ１０ａ又は１０ｂの記憶領域のうち、補間演算が終了した画素データが記憶されていた領域に、後述するような理由から上書きされる。
【００２４】
その後、当該メモリ１０ａ，１０ｂからは、上記補間演算に使用した画素データと上記上書きされた補間画素のデータが順次読み出され、転送制御回路７に送られる。当該転送制御回路７は、端子８を介して次段のプリントのための構成にデータを転送するときのタイミングをコントロールする。
【００２５】
ここで、入力制御回路６によってフレームメモリから読み出されてメモリ１０ａ，１０ｂに送られる入力ラインのデータの並びは、以下のようになる。なお、以下に示すｉはフィールド画像の第ｉラインを示す。また、 Ａｊ ，Ｂｊ ，Ｃｊ ，Ｄｊ ，・・・，Ｘｊ ，Ｙｊ ，Ｚｊ はフィールド画像のいずれか１つのライン中の各画素値を示す。
【００２６】
すなわち、例えば上記メモリ１０ａ，１０ｂのうちの一方のメモリに入力ラインとして第ｎ−２ラインが入力されると、続いてそれと同じデータである第ｎ−１ラインが他方のメモリに入力される。以下同様に、一方のメモリに第ｎラインのデータが入力されると他方のメモリには同じデータである第ｎ＋１ラインのデータが、一方のメモリに第ｎ＋２のデータが入力されると他方のメモリには同じデータである第ｎ＋３ラインのデータが入力されるような具合に、順次メモリ１０ａ，１０ｂには同じ画像データが入力される。
【００２８】
ここで、本実施例回路では、上記メモリ１０ａ或いは１０ｂに対して、保持された２ライン同一の入力画像データの一方を、補間を行ったデータに書き換え、当該補間を行ったデータと、書き換えられていない方の画像データとを順次出力するようにしている。
【００２９】
すなわち例えば、メモリ１０ａに対して既に例えば第ｎ−１ラインのデータが保持されており、メモリ１０ｂに対して第ｎラインのデータが転送されて来るとする。
【００３０】
第ｎラインの画像データがメモリ１０ｂに入力され、補間演算を行えるデータ数以上のデータが当該メモリ１０ｂに揃い始めると、ワークテーブル転送制御回路９によって演算に必要なデータがメモリ１０ａと１０ｂからワークテーブルのシフトレジスタ１３に転送される。
【００３１】
すなわち、シフトレジスタ１３は２つのシフトレジスタ１３ａと１３ｂとからなり、一方のシフトレジスタ１３ａにはメモリ１０ａからの第ｎ−１ラインの各画素データが各レジスタａｍ ，ａｍ＋１ ，ａｍ＋２ ，ａｍ＋３ ，ａｍ＋４ ，ａｍ＋５ ，ａｍ＋６ に順にシフトされて格納され、他方のシフトレジスタ１３ｂにはメモリ１０ｂからの第ｎラインの各画素データが各レジスタｂｍ ，ｂｍ＋１ ，ｂｍ＋２ ，ｂｍ＋３ ，ｂｍ＋４ ，ｂｍ＋５ ，ｂｍ＋６ に順にシフトされて格納される。
【００３２】
当該シフトレジスタ１３に第ｎ−１ラインと第ｎラインの所定数の画素データが揃うと、当該シフトレジスタ１３からは各画素データが出力されて補間演算回路１４に送られる。
【００３３】
当該補間演算回路１４では、供給された第ｎ−１ラインと第ｎラインの画素データを用いて後述するパターン認識を行い、当該第ｎ−１ラインと第ｎラインとの間のラインの補間値を算出する。
【００３４】
この補間値のデータは、メモリ１０ｂに転送され、補間演算に必要なくなった部分に上書きされていく。
【００３５】
ここで、上記メモリ１０ｂに補間値のデータを上書きしていくことが可能なのは、次の理由による。
【００３６】
例えば入力ラインと、入力されるフィールド信号のラインデータと、出力ラインデータとの関係は、表１のようになっている。
【００３７】
【表１】
すなわち、この表１の入出力データの関係に示すように、次段に引き渡すデータの順番としては、先ず第ｎ−１ラインの画像データ（メモリ１０ａからの出力）、次に第ｎ−１ラインと第ｎラインのデータから算出される補間ラインの画像データ、その次に第ｎラインと同一データの第ｎ＋１ライン（又は第ｎライン自身）の画像データと言う順に、次段に引き渡していくこととなる。
【００３９】
このような順番で画像データを次段に引き渡していく場合、先ず必要なデータは、第ｎ−１ライン、補間ライン、第ｎ又は第ｎ＋１ラインの順となる。すなわち、第ｎラインのデータを出力する前に２ライン出力しなければならないデータがある。
【００４０】
さらに、次に入力される第ｎ＋１ラインは、第ｎラインと同じものであることを考えると、上述のように補間ラインのデータを、第ｎラインを保持しているメモリ１０ｂに上書きすることが可能になる。すなわち、第ｎラインのデータが当該上書きにより消去されてしまっても、当該第ｎラインのデータと同じデータである第ｎ＋１ラインのデータが入力されれば、同じデータを得ることができるからである。
【００４１】
なお、上記メモリ１０ｂに第ｎ＋１ラインのデータを上書きしているとき、補間データレジスタ１５には補間演算回路１４での補間結果の過去１画素のデータが書き込まれて保持され、次の補間演算のデータとして使われる。
【００４２】
これにより、通常では補間演算に必要なラインバッファは、入力されたフィールドの２ライン分のデータを保持する２個のラインバッファと、補間結果のラインデータを保持する１個のラインバッファとが必要となるのに対して、本実施例の補間回路では、ラインバッファ２個のみで補間演算が可能となっている。すなわち、本実施例回路では、入力されたフィールドの２ライン分のデータを保持するラインバッファのいずれか一方に補間結果のラインデータを上書きすることによって、当該補間ライン用のラインバッファを１個削減できるようになっている。これは、補間演算に用いるデータを２ライン以上としたとしても同様のことが言える。
【００４３】
次に、本実施例の補間回路において採用している補間方法について以下に説明する。
【００４４】
ここで、上記ラインバッファメモリ１０ａと１０ｂから出力されてシフトレジスタ１３ａのレジスタａｍ ，ａｍ＋１ ，ａｍ＋２ ，ａｍ＋３ ，ａｍ＋４ ，ａｍ＋５ ，ａｍ＋６ と、シフトレジスタ１３ｂの各レジスタｂｍ ，ｂｍ＋１ ，ｂｍ＋２ ，ｂｍ＋３ ，ｂｍ＋４ ，ｂｍ＋５ ，ｂｍ＋６ に格納されたデータ（既存ラインのデータ）が、例えば図２に示すように、シフトレジスタ１３ａにおいてはＡｉ ，Ｂｉ ，Ｃｉ ，Ｄｉ ，Ｅｉ ，Ｆｉ ，Ｇｉ で示すデータとなり、シフトレジスタ１３ｂにおいてはＡｉ＋１ ，Ｂｉ＋１ ，Ｃｉ＋１ ，Ｄｉ＋１ ，Ｅｉ＋１ ，Ｆｉ＋１ ，Ｇｉ＋１ で示すデータとなっているとする。また、これらシフトレジスタ１３ａ及び１３ｂに格納されたデータを用いて算出される補間画素のデータをＸとすると、図２の図中Ｘｋ は今現在補間する画素を表し、Ｘｋ−２ はＸｋ の２画素前の補間画素を、Ｘｋ−１ はＸｋ の１画素前の補間画素を、Ｘｋ＋１ はＸｋ の次に補間する画素を表している。
【００４５】
ここで、本実施例補間回路の補間演算回路１４では、上記画素ｘｋ を補間演算によって求める場合、上記２つのシフトレジスタ１３ａ及び１３ｂに格納されている図２のような各７画素（すなわち７×２画素）のデータの内、図２の図中破線で囲った２つの既存ラインの各３つの画素（すなわち３×２画素）のデータを用いてパターン認識を行う。
【００４６】
このパターン認識の際には、先ず、上下左右方向において隣合う画素との大小関係を求める。すなわち、画素Ｘｋ を補間演算によって求める場合、シフトレジスタ１３ａに格納されている画素データのうちＣｉ ，Ｄｉ ，Ｅｉ とシフトレジスタ１３ｂに格納されている画素データのうちＣｉ＋１ ，Ｄｉ＋１ ，Ｅｉ＋１ を用いて、上下左右方向に隣合う画素の大小関係を求める。ただし、Ｄｉ とＤｉ＋１ との間の大小関係は除外する。
【００４７】
この時の隣合う画素の組み合わせは６通りあり、そのそれぞれに対し、等号、不等号の向きの３通りを考えると、図２の図中破線で囲う上記３×２画素領域の大小関係による組み合わせ（すなわちパターン）は、３６ 通り（＝７２９通り）存在する。補間演算回路１４では、この７２９通りのパターンの認識を行い、この認識領域をさらに広げるかどうかを決定する。
【００４８】
この時点で、認識されたパターンが、これ以上認識領域を広げてもあまり情報量の変わらないパターンや、最大７×２画素の認識領域では認識しきれないパターンであることがわかれば、上記３×２画素の認識領域から補間値ｘｋ を求める。
【００４９】
一方、上記３×２画素の認識領域をさらに広げることによって、より正確なパターン認識ができると判定されるパターンであれば、当該３×２画素の認識領域よりもさらに広げた認識領域（この場合は最大７×２画素の認識領域まで広げることができる）でパターン認識を行う。
【００５０】
図３を用いて上記補間演算のアルゴリズムを概略的に説明する。
この図３において、ステップＳ１では先ず３×２画素領域でパターン認識を行う。次のステップＳ２では、認識領域をさらに広げるかどうかの判断を行い、広げる（イエス）と判断した場合にはステップＳ３へ、広げない（ノー）と判断した場合にはステップＳ４に進む。
【００５１】
ステップＳ４では、後述する表２〜表１０に示すテーブルを参照して３×２画素領域でパターン認識を行い、次のステップＳ６では、以下の３つの式から最適なものを選択して、補間演算決定を行う。
Ｘｋ ＝（Ｃｉ ＋Ｅｉ＋１ ）／２
Ｘｋ ＝（Ｄｉ ＋Ｄｉ＋１ ）／２
Ｘｋ ＝（Ｅｉ ＋Ｃｉ＋１ ）／２
【００５２】
また、ステップＳ３では、後述する表２〜表１０に示すテーブルを参照して７×２画素領域でパターン認識を行い、次のステップＳ５では、以下の８つの式から最適なものを選択して補間演算決定を行う。
Ｘｋ ＝（Ａｉ ＋Ｇｉ＋１ ）／２
Ｘｋ ＝（Ｂｉ ＋Ｆｉ＋１ ）／２
Ｘｋ ＝（Ｃｉ ＋Ｅｉ＋１ ）／２
Ｘｋ ＝（Ｄｉ ＋Ｄｉ＋１ ）／２
Ｘｋ ＝（Ｄｉ ＋Ｄｉ＋１ ＋２Ｘｋ−１ ）／４
Ｘｋ ＝（Ｅｉ ＋Ｃｉ＋１ ）／２
Ｘｋ ＝（Ｆｉ ＋Ｂｉ＋１ ）／２
Ｘｋ ＝（Ｇｉ ＋Ａｉ＋１ ）／２
【００５３】
すなわち、本実施例では、上述のように、パターン認識する領域を広げてもあまり情報量の変わらないパターンであるときには、後述する表２〜表１０に示すテーブルを参照して上記３×２画素の認識領域から補間値を求めるようにし、一方、パターン認識する領域を広げることによってより正確なパターン認識ができると判定されるパターンであるときには、後述する表２〜表１０に示すテーブルを参照して７×２画素の領域から補間値を求めることによって、補間後の画質を高画質に保ったままパターン認識する回路の規模の拡大を抑えるようにしている。
【００５４】
これは、例えば、上記７×２画素の全領域を最初からパターン認識領域とすると、その隣接画素間の大小関係の組み合わせ（すなわちパターン）は、３１８（＝３８７４２０４８９）通りとなり、この全パターンに対してパターン認識を行い、それぞれ補間演算方法を決定するのは、非常に難しく、回路規模的にも大きくなり過ぎると思われるためであり、したがって、本実施例では、上述のように、先ず３×２画素の領域で認識し、その後適応的に最大７×２画素の領域まで広げることにより、考慮する組み合わせを減らし、さらに７×２画素の領域まで広げたときも補間演算の式を前記８つの式のみとしているため、回路規模が大きくなるのが抑制されている。なお、本実施例の回路では、その組み合わせ（パターン）は、約９２０通りにまで削減されている。
【００５５】
以下、上述した補間演算についてより具体的な例を挙げて説明する。
図２の例において、補間画素Ｘｉ を求める際には、図２の図中破線内部の画素Ｃｉ ，Ｄｉ ，Ｅｉ とＣｉ＋１ ，Ｄｉ＋１ ，Ｅｉ＋１ の６個のデータの大小関係から、補間方向が斜めであるか上下であるかを決定する。この大小関係によって決定される補間方向を表したテーブルを、表２〜表１０に示す。これらのテーブルは、上記６個の画素の組み合わせの数である３６ ＝７２９と対応している。
【００５６】
【表２】
【表３】
【表４】
【表５】
【表６】
【表７】
【表８】
【表９】
【表１０】
これらのテーブルに従い、３×２画素の領域のパターン認識により、補間画素Ｘは、各表中の無印と／印と＼印とに応じて、次のように決定される。
無印 Ｘ＝（Ｄｉ ＋Ｄｉ＋１ ）／２
／印 Ｘ＝（Ｅｉ ＋Ｃｉ＋１ ）／２
＼印 Ｘ＝（Ｃｉ ＋Ｅｉ＋１ ）／２
【００６６】
ただし、表中の／印，＼印の横又は上にＤｉ ＞Ｃｉ＋１ ，Ｄｉ＋１ ＞Ｃｉ ，Ｄｉ ≦Ｅｉ＋１ ，・・・等とある場合は、その条件が満たされるときのみ当該斜めの補間を行うことを表している。また、テーブル上の▲１▼〜▲５▼の部分は後述する７×２画素の領域のパターン認識によって補間画像を得る部分を示している。
【００６７】
また、表２〜表１０のテーブルの行と列には、それぞれ０〜２６までの番号を付けており、ここで行番号をｑとし、列番号をｒとしてテーブルの各マトリクスを座標（ｒ，ｑ）と表現したとき、以下の▲１▼から▲５▼で示すテーブル上の座標部分については、７×２画素のデータから補間を行う。
【００６８】
▲１▼
（０，１２），（９，１２）
（１４，２），（１４，１１）
（１４，２３），（１４，２６）
（２１，１２），（２４，１２）
【００６９】
▲２▼
（１７，１４），（２６，１４）
（１２，１５），（１２，２４）
（１２，０），（１２，３）
（２，１４），（５，１４）
【００７０】
▲３▼
（２６，０），（０，２６）
【００７１】
▲４▼
（７，１３），（８，１４），（１２，６），（１３，７）， （１２，１９），（１３，２０），（１８，１２），（１９，１３）
【００７２】
▲５▼
（０，２３），（９，２６），（１７，０），（２６，３）
（０，１７），（３，２６），（２３，０），（２６，９）
【００７３】
以下、これらテーブル中の▲１▼〜▲５▼の座標部分で示す７×２画素でパターン認識を行う領域での補間アルゴリズムについて説明する。
【００７４】
先ず、テーブル中の▲１▼の座標部分の補間の一例として、例えばＣｉ ＜Ｄｉ ＜Ｅｉ ＞Ｅｉ＋１ ＝Ｄｉ＋１ ＝Ｃｉ＋１ ＜Ｃｉ の時は、図４のフローチャートの大小判別を行って補間する。すなわち、データの小さい方に探す処理を行って補間する。なお、上記Ｃｉ ＜Ｄｉ ＜Ｅｉ ＞Ｅｉ＋１ ＝Ｄｉ＋１ ＝Ｃｉ＋１ ＜Ｃｉ は、表７の（ｒ，ｑ）＝（２４，１２）の座標に対応する例である。
【００７５】
すなわち、この図４において、ステップＳ１０ではＢｉ ＜Ｃｉ 及びＥｉ＋１ ＝Ｆｉ＋１ であるか否かの判断を行い、ノーと判断した場合にはステップＳ１１に、イエスと判断した場合にはステップＳ１２に進む。
【００７６】
ステップＳ１１では、Ｘｋ ＝（Ｃｉ ＋Ｅｉ＋１ ）／２の演算を行って補間値を求める。ステップＳ１２では、Ａｉ ＜Ｂｉ の判断を行い、ノーと判断した場合にはステップＳ１３に、イエスと判断した場合にはステップＳ１４に進む。
【００７７】
ステップＳ１３では、Ｘｋ ＝（Ｂｉ ＋Ｆｉ＋１ ）／２の演算を行って補間値を求め、ステップＳ１４では、Ｘｋ ＝（Ａｉ ＋Ｇｉ＋１ ）／２の演算を行って補間値を求める。
【００７８】
次に、▲２▼の部分の補間では、例えばＣｉ ＞Ｄｉ ＞Ｅｉ ＜Ｅｉ＋１ ＝Ｄｉ＋１ ＝Ｃｉ＋１ ＞Ｃｉ の時、図５のフローチャートの大小判別を行って補間する。すなわち、データの大きい方に探す処理を行って補間する。なお、このＣｉ ＞Ｄｉ ＞Ｅｉ ＜Ｅｉ＋１ ＝Ｄｉ＋１ ＝Ｃｉ＋１ ＞Ｃｉ は、表５の（ｒ，ｑ）＝（２，１４）の座標に対応する例である。
【００７９】
すなわち、この図５において、ステップＳ２０ではＢｉ ＞Ｃｉ 及びＥｉ＋１ ＝Ｆｉ＋１ であるか否かの判断を行い、ノーと判断した場合にはステップＳ２１に、イエスと判断した場合にはステップＳ２２に進む。
【００８０】
ステップＳ２１では、Ｘｋ ＝（Ｃｉ ＋Ｅｉ＋１ ）／２の演算を行って補間値を求める。ステップＳ２２では、Ａｉ ＞Ｂｉ の判断を行い、ノーと判断した場合にはステップＳ２３に、イエスと判断した場合にはステップＳ２４に進む。
【００８１】
ステップＳ２３では、Ｘｋ ＝（Ｂｉ ＋Ｆｉ＋１ ）／２の演算を行って補間値を求め、ステップＳ２４では、Ｘｋ ＝（Ａｉ ＋Ｇｉ＋１ ）／２の演算を行って補間値を求める。
【００８２】
ここで、▲１▼，▲２▼の部分の補間演算においては、これら両方とも補間値Ｘｋ の上限と下限を設定する。すなわち、Ｄｉ ＜Ｘｋ ＜Ｄｉ＋１ 又はＤｉ ＞Ｘｋ ＞Ｄｉ＋１ のように上限と下限を設定し、補間結果Ｘｋ がこの関係を満たすときは、そのまま補間値Ｘｋ を採用する。この関係を満たさないときは、最内斜め補間値をＸｋ とする。すなわち、▲１▼の部分の補間演算の時はＸｋ ＝（Ｅｉ ＋Ｃｉ＋１ ）／２を補間結果とし、▲２▼の部分の補間演算の時はＸｋ ＝（Ｃｉ ＋Ｅｉ＋１ ）／２を補間結果とする。
【００８３】
次に、▲３▼の部分の補間演算では、例えばＣｉ ＜Ｄｉ ＜Ｅｉ ＞Ｅｉ＋１ ＜Ｄｉ＋１ ＜Ｃｉ＋１ ＞Ｃｉ の時、Ｃｉ とＥｉ＋１ との間に大小関係の谷があるか、また、Ｅｉ とＣｉ＋１ との間に大小関係の尾根があるか判らない。そこで、次の条件で補間する。なお、当該▲３▼の補間演算における上記Ｃｉ ＜Ｄｉ ＜Ｅｉ ＞Ｅｉ＋１ ＜Ｄｉ＋１ ＜Ｃｉ＋１ ＞Ｃｉ の符号が全て入れ代わったパターンの場合には、Ｃｉ とＥｉ＋１ の間で尾根、Ｅｉ とＣｉ＋１ の間で谷のようになる。また、Ｃｉ ＜Ｄｉ ＜Ｅｉ ＞Ｅｉ＋１ ＜Ｄｉ＋１ ＜Ｃｉ＋１ ＞Ｃｉ は、表４の（ｒ，ｑ）＝（２６，０）の座標に対応する例である。
【００８４】
このとき、上記大小関係の尾根か谷かの判断は、次の基準で行う。
例えば、Ａｉ 〜Ｅｉ の大小関係が、以下のような場合に、Ｂｉ 又はＣｉ に谷があるとする。
【００８５】
Ａｉ ＞Ｂｉ ＜Ｃｉ ＜Ｄｉ ＜Ｅｉ 、又は、Ａｉ ＞Ｂｉ ＝Ｃｉ ＜Ｄｉ ＜Ｅｉ 、又は、Ａｉ ＞Ｂｉ ＞Ｃｉ ＜Ｄｉ ＜Ｅｉ
【００８６】
したがって、Ｂｉ とＣｉ との間の大小関係はなく、Ａｉ とＢｉ との間の大小関係がＡｉ ＞Ｂｉ となっていれば、谷があると判断する。
【００８７】
ここで、第１の条件として、
Ａｉ ＞Ｂｉ 、及びＦｉ＋１ ＜Ｇｉ＋１ のとき、
Ｂｉ 又はＣｉ に谷があるか、及び、Ｅｉ＋１ 又はＦｉ＋１ に谷があるか否かの判断を行い、共に谷があるときはＱ１ ＝１とし、いずれか一方又はいずれにも谷がないときはＱ１ ＝０とする。
【００８８】
また、第２の条件として、
Ａｉ＋１ ＜Ｂｉ＋１ 、及びＦｉ ＞Ｇｉ のとき、
Ｂｉ＋１ 又はＣｉ＋１ に尾根があるか、及び、Ｅｉ 又はＦｉ に尾根があるか否かの判断を行い、共に尾根があるときはＱ２ ＝１、いずれか一方又はいずれにも尾根がないときはＱ２ ＝０とする。
【００８９】
この時点で、先ず次のように補間方法を決定する。
Ｑ１ ＝１，Ｑ２ ＝１であればＸｋ ＝（Ｄｉ ＋Ｄｉ＋１ ）／２
Ｑ１ ＝１，Ｑ２ ＝０であればＸｋ ＝（Ｃｉ ＋Ｅｉ＋１ ）／２
Ｑ１ ＝０，Ｑ２ ＝１であればＸｋ ＝（Ｅｉ ＋Ｃｉ＋１ ）／２
Ｑ１ ＝０，Ｑ２ ＝０であれば次の判定を行う。
【００９０】
次に、第３の条件として、
Ａｉ ＞Ｂｉ 、又はＦｉ＋１ ＜Ｇｉ＋１ のとき、
Ｂｉ 又はＣｉ 又はＥｉ＋１ 又はＦｉ＋１ に谷があるか否かの判断を行い、いずれかに谷があるときはＱ３ ＝１とし、いずれにも谷がないときはＱ３ ＝０とする。
【００９１】
また、第４の上限として、
Ａｉ＋１ ＜Ｂｉ＋１ 、又はＦｉ ＞Ｇｉ のとき、
Ｂｉ＋１ 又はＣｉ＋１ 又はＥｉ 又はＦｉ に尾根があるか否かの判断を行い、いずれかに尾根があるときはＱ４ ＝１、いずれにも尾根がないときはＱ４ ＝０とする。
【００９２】
第５の条件として、
Ｃｉ ＝Ｅｉ＋１ 、又はＣｉ ＝Ｆｉ＋１ 、又はＢｉ ＝Ｅｉ＋１ 、又はＢｉ ＝Ｆｉ＋１ の判断において、イエスのときはＱ５ ＝１、ノーのときはＱ５ ＝０とする。
【００９３】
第６の条件として、
Ｅｉ ＝Ｃｉ＋１ 、又はＥｉ ＝Ｂｉ＋１ 、又はＦｉ ＝Ｃｉ＋１ 、又はＦｉ ＝Ｂｉ＋１ の判断において、イエスのときはＱ６ ＝１、ノーのときはＱ６ ＝０とする。
【００９４】
以上の各条件から、最終的に次のように補間方法を決定する。
すなわち、
Ｑ３ ＝１，Ｑ４ ＝１，Ｑ５ ＝ＸＫ ，Ｑ６ ＝ＸＫ ならばＸＫ ＝（Ｄｉ ＋Ｄｉ＋１ ）／２とし、
Ｑ３ ＝１，Ｑ４ ＝０，Ｑ５ ＝ＸＫ ，Ｑ６ ＝１ならばＸＫ ＝（Ｅｉ ＋Ｃｉ＋１ ）／２とし、
Ｑ３ ＝０，Ｑ４ ＝１，Ｑ５ ＝１，Ｑ６ ＝ＸＫ ならばＸＫ ＝（Ｃｉ ＋Ｅｉ＋１ ）／２とし、
Ｑ３ ＝０，Ｑ４ ＝０，Ｑ５ ＝ＸＫ ，Ｑ６ ＝ＸＫ ならばＸＫ ＝（Ｄｉ ＋Ｄｉ＋１ ）／２とする。ただし、Ｑ１ ＝Ｑ２ ＝０である。
【００９５】
次に、▲４▼の部分の補間演算では、補間画素Ｘｋ の一つ左の画素がＸｋ−１ で、例えばＣｉ ＜Ｄｉ ＞Ｅｉ ＞Ｅｉ＋１ ＝Ｄｉ＋１ ＝Ｃｉ＋１ ＜Ｃｉ の時は、次の条件で補間を行う。なお、Ｃｉ ＜Ｄｉ ＞Ｅｉ ＞Ｅｉ＋１ ＝Ｄｉ＋１ ＝Ｃｉ＋１ ＜Ｃｉ は、表７の（ｒ，ｑ）＝（１８，１２）の座標に対応する例である。
【００９６】
例えば、当該条件として、Ｃｉ＋１ ＝Ｘｋ−１ の判断を行い、イエスのときはＱ７ ＝１、ノーのときはＱ７ ＝０とする。このときの補間方法は、
Ｑ７ ＝０ならばＸｋ ＝（Ｄｉ ＋Ｄｉ＋１ ）／２とし、
Ｑ７ ＝１ならばＸｋ ＝（Ｄｉ ＋Ｃｉ＋１ ＋２Ｘｋ−１ ）／４とする。
【００９７】
次に、▲５▼の部分の補間では、Ｄｉ とＤｉ＋１ の間の補間画素はＸｋ であり、例えばＣｉ ＝Ｄｉ ＜Ｅｉ ＞Ｅｉ＋１ ＜Ｄｉ＋１ ＜Ｃｉ＋１ ＞Ｃｉ の時は次の条件で補間を行う。なお、Ｃｉ ＝Ｄｉ ＜Ｅｉ ＞Ｅｉ＋１ ＜Ｄｉ＋１ ＜Ｃｉ＋１ ＞Ｃｉ は、表３の（ｒ，ｑ）＝（１７，０）の座標に対応する例である。
【００９８】
例えば、当該条件として、Ｃｉ ＝Ｅｉ＋１ 、又はＣｉ ＝Ｆｉ＋１ 、又はＢｉ ＝Ｅｉ＋１ 、又はＢｉ ＝Ｆｉ＋１ の判断において、イエスのときはＱ８ ＝１、ノーのときはＱ８ ＝０とする。このときの補間方法は、
Ｑ８ ＝１ならばＸｋ ＝（Ｃｉ ＋Ｅｉ＋１ ）／２とし、
Ｑ８ ＝０ならばＸｋ ＝（Ｄｉ ＋Ｄｉ＋１ ）／２とする。
【００９９】
さらに、上述した各大小判別時の条件として、２つのデータの大小判別は、次の条件で行う。
すなわち、一方のデータをＹとし、他方のデータをＷとすると、
ＩＮＴ（（Ｙ−Ｗ）／Ｌ）＝０であればＹ＝Ｗとし、
ＩＮＴ（（Ｙ−Ｗ）／Ｌ）＞０であればＹ＞Ｗとし、
ＩＮＴ（（Ｙ−Ｗ）／Ｌ）＜０であればＹ＜Ｗとする。
なお、ＩＮＴは組み込み関数である。
【０１００】
ここで、Ｌによって±（Ｌ−１）の範囲を等号とみる。Ｌについては、１又は４又は８又は１６を使用する。このＬの値は、画像の必要とするＳＮ比によって変更し、小さくすると敏感になり、大きくすると７×２画素の領域まで参照することが少なくなる。
【０１０１】
上述したような▲１▼〜▲５▼の部分の補間演算のアルゴリズムを用いることで、以下のような効果が得られる。
【０１０２】
先ず、▲１▼及び▲２▼の部分の補間演算のアルゴリズムを用いることで、２つの領域が斜めの境界を持っているとき、その境界が滑らかになるように補間することができる。
【０１０３】
例えば、図６に補間前後の画像の第１の具体例として、上述した▲１▼の部分の補間演算の効果について説明する。また、図６の各枡目は、図２の各画素データと対応し、当該図６の各枡目の画素データは図１のシフトレジスタ１３の各レジスタに格納される画素データの一例でもある。なお、上記▲２▼の部分の補間演算においても、前記表２〜表１０のテーブルに従って補間演算を行うことで、同様の効果を得ることができる。
【０１０４】
この第１の具体例として、図６の（ａ）に示すような既存ラインの画像（補間前の画像）が存在したとする。このとき、図６の（ａ）の既存ラインの各画素の色濃度を１６進数表現で表し、例えば上側の既存ラインの各画素Ａｉ ，Ｂｉ ，Ｃｉ ，Ｄｉ ，Ｅｉ ，Ｆｉ ，Ｇｉ の色濃度の実際のデータが（１０）（５０）（７０）（９０）（Ｆ０）（Ｆ０）（Ｆ０）であり、下側の既存ラインの各画素Ａｉ＋１ ，Ｂｉ＋１ ，Ｃｉ＋１ ，Ｄｉ＋１ ，Ｅｉ＋１ ，Ｆｉ＋１ ，Ｇｉ＋１ の色濃度の実際のデータが（１０）（１０）（１０）（１０）（１０）（１０）（１０）であるとする。なお、（１０）は濃い色を表し、（Ｆ０）に行くにしたがって薄い色を表している。
【０１０５】
すなわち、図２に対応させて表した補間画素Ｘｋ と各既存ラインの画素との位置関係が、
既存ライン （１０） （５０） （７０） （９０） （Ｆ０） （Ｆ０） （Ｆ０）
補間ライン Ｘｋ
既存ライン （１０） （１０） （１０） （１０） （１０） （１０） （１０）
となっているとすると、この補間画素Ｘｋ に対する上下既存ラインの３×２画素Ｃｉ ，Ｄｉ ，Ｅｉ 及びＣｉ＋１ ，Ｄｉ＋１ ，Ｅｉ＋１ の大小関係は、上側の既存ラインの３画素が左から順に（７０）（９０）（Ｆ０）となり、下側の既存ラインの３画素が（１０）（１０）（１０）となっていることから、（７０）＜（９０）＜（Ｆ０）＞（１０）＝（１０）＝（１０）＜（７０）となる。
【０１０６】
この場合は、パターン認識領域を拡大し、残りの画素の大小関係を認識する。すなわち、この図６の（ａ）の場合は、Ａｉ ，Ｂｉ ，Ｃｉ とＥｉ ，Ｆｉ ，Ｇｉ 、及びＡｉ＋１ ，Ｂｉ＋１ ，Ｃｉ＋１ とＥｉ＋１ ，Ｆｉ＋１ ，Ｇｉ＋１ の大小関係は、Ａｉ ＜Ｂｉ ＜Ｃｉ とＥｉ ＝Ｆｉ ＝Ｇｉ 、及びＡｉ＋１ ＝Ｂｉ＋１ ＝Ｃｉ＋１ とＥｉ＋１ ＝Ｆｉ＋１ ＝Ｇｉ＋１ となり、７×２画素のマトリクスから、Ｘｋ ＝（Ａｉ ＋Ｇｉ＋１ ）／２の補間式を決定する。
【０１０７】
すなわち、この図６の（ａ）の例は、前述した▲１▼の部分の補間演算の一例として前記表７の（ｒ，ｑ）＝（２４，１２）の座標に対応する例であり、Ｃｉ ＜Ｄｉ ＜Ｅｉ ＞Ｅｉ＋１ ＝Ｄｉ＋１ ＝Ｃｉ＋１ ＜Ｃｉ となっている。したがって、前述の図４のフローチャートの大小判別を行って補間する。
【０１０８】
具体的には、データの小さい方に向かってパターンを探し、Ｂｉ ＜Ｃｉ 及びＥｉ＋１ ＝Ｆｉ＋１ であるか否かの判断（図４のステップＳ１０）を行い、この図６の（ａ）の例では、Ｂｉ が（５０）で、Ｃｉ が（７０）でＥｉ＋１ 及びＦｉ＋１ が共に（１０）となっているため、（５０）＜（７０）及び（１０）＝（１０）となってイエスと判断されるので、さらにＡｉ ＜Ｂｉ の判断を行う（図４のステップＳ１２）。この判断において、図６の（ａ）の例では、Ａｉ が（１０）でＢｉ が（５０）となっているので、図４のステップＳ１２ではイエスと判断され、したがって、図４のステップＳ１４のＸｋ ＝（Ａｉ ＋Ｇｉ＋１ ）／２の補間演算を行う。これにより、Ｘｋ ＝（１０＋１０）／２の演算を行って補間値（この場合は（１０））を求める。
【０１０９】
図６の上記補間画素Ｘｋ 以外の補間画素Ｘｋ−３ ，Ｘｋ−２ ，Ｘｋ−１ ，Ｘｋ＋１ ，Ｘｋ＋２ ，Ｘｋ−３ に対しては、前記表２〜表１０のテーブルに従って補間演算を行うことで、図６の（ａ）の補間前の画像から図６の（ｂ）に示すような補間後の画像を得ることができるようになる。
【０１１０】
すなわち本実施例の補間演算を行えば、補間前の画像の斜めの線の画像をより滑らかに補間することができる。また、本実施例の補間演算によれば、補間値が上下の既存ラインの画素値の間にあるのが妥当であるだろうから、補間値のとれる値をその上下の画素値の範囲に抑えるようにしているため、ノイズを低減できることになる。例えば、カラー画像の場合、画像のエッジの部分などで、シアン、マゼンダ等のノイズが減少する。
【０１１１】
次に、▲３▼及び▲５▼の部分の補間演算のアルゴリズムを用いることで、補間前の画像の斜めの線の画像をより滑らかに補間することができる。
【０１１２】
例えば、図７に補間前後の画像の第２の具体例として、上述した▲３▼の部分の補間演算の効果について説明する。また、この図７も前述の図６と同様に表している。なお、上記▲５▼の部分の補間演算においても、前記表２〜表１０のテーブルに従って補間演算を行うことで、同様の効果を得ることができる。
【０１１３】
この第２の具体例として、図７の（ａ）に示すような既存ラインの画像（補間前の画像）が存在したとする。このとき、図７の（ａ）の既存ラインの各画素の色濃度を１６進数表現で表し、例えば上側の既存ラインの各画素Ａｉ ，Ｂｉ ，Ｃｉ ，Ｄｉ ，Ｅｉ ，Ｆｉ ，Ｇｉ の色濃度の実際のデータが（１０）（１０）（１０）（７０）（Ｆ０）（７０）（１０）であり、下側の既存ラインの各画素Ａｉ＋１ ，Ｂｉ＋１ ，Ｃｉ＋１ ，Ｄｉ＋１ ，Ｅｉ＋１ ，Ｆｉ＋１ ，Ｇｉ＋１ の色濃度の実際のデータが（１０）（７０）（Ｆ０）（７０）（１０）（１０）（１０）であるとする。
【０１１４】
すなわち、図２に対応させて表した補間画素Ｘｋ と各既存ラインの画素との位置関係が、
既存ライン （１０） （１０） （１０） （７０） （Ｆ０） （７０） （１０）
補間ライン Ｘｋ
既存ライン （１０） （７０） （Ｆ０） （７０） （１０） （１０） （１０）
となっているとすると、この補間画素Ｘｋ に対する上下既存ラインの３×２画素Ｃｉ ，Ｄｉ ，Ｅｉ 及びＣｉ＋１ ，Ｄｉ＋１ ，Ｅｉ＋１ の大小関係は、上側の既存ラインの３画素が左から順に（１０）（７０）（Ｆ０）となり、下側の既存ラインの３画素が（Ｆ０）（７０）（１０）となっていることから、（１０）＜（７０）＜（Ｆ０）＞（１０）＜（７０）＜（Ｆ０）＞（１０）となる。
【０１１５】
この場合、当該図７の（ａ）の例は、前述した▲３▼の部分の補間演算の一例として前記表４の（ｒ，ｑ）＝（２６，０）の座標に対応する例であり、Ｃｉ ＜Ｄｉ ＜Ｅｉ ＞Ｅｉ＋１ ＜Ｄｉ＋１ ＜Ｃｉ＋１ ＞Ｃｉ となっている。したがって、前述した▲３▼の部分の補間で述べたように各条件に従って補間演算を行う。
【０１１６】
具体的には、各既存ラインの画素の大小関係によって尾根か谷かの判断を行う。この図７の（ａ）の例では、上側の既存ラインの各画素値が（１０）（１０）（１０）（７０）（Ｆ０）（７０）（１０）であり、したがって、Ａｉ ＝Ｂｉ ＝Ｃｉ ＜Ｄｉ ＜Ｅｉ ＞Ｆｉ ＞Ｇｉ となり、Ｅｉ が尾根である。また、下側の既存ラインの各画素値は（１０）（７０）（Ｆ０）（７０）（１０）（１０）（１０）であり、したがって、Ａｉ＋１ ＜Ｂｉ＋１ ＜Ｃｉ＋１ ＞Ｄｉ＋１ ＞Ｅｉ＋１ ＝Ｆｉ＋１ ＝Ｇｉ＋１ となり、Ｃｉ＋１ が尾根である。
【０１１７】
すなわち、前述した第１の条件において上側の既存ラインのＢｉ 又はＣｉ 、及び下側の既存ラインのＥｉ＋１ 又はＦｉ＋１ に谷がないのでＱ１ ＝０となり、また、前述した図２の条件において上側及び下側の既存ラインのＢｉ＋１ 又はＣｉ＋１ 、及びＥｉ 又はＦｉ に共に尾根があることを示すＱ２ ＝１となり、したがって、この時点での補間方法は、前述したように、
Ｑ１ ＝０，Ｑ２ ＝１なのでＸｋ ＝（Ｅｉ ＋Ｃｉ＋１ ）／２
の補間演算を行う。
【０１１８】
これにより、Ｘｋ ＝（Ｆ０＋Ｆ０）／２の演算を行って補間値（この場合は（Ｆ０））を求める。
【０１１９】
なお、この図７の例では、前記第２の条件までで補間演算式を求めることができたので、前記第３の条件〜第６の条件の判断は行わない。
【０１２０】
上記図７の上記補間画素Ｘｋ 以外の補間画素Ｘｋ−３ ，Ｘｋ−２ ，Ｘｋ−１ ，Ｘｋ＋１ ，Ｘｋ＋２ ，Ｘｋ−３ に対しては、前記表２〜表１０のテーブルに従って補間演算を行うことで、図７の（ａ）の補間前の画像から図７の（ｂ）に示すような補間後の画像を得ることができるようになる。
【０１２１】
次に、▲４▼の部分の補間演算のアルゴリズムの効果について、第３の具体例として図８を用いて説明する。この図８の（ｂ）及び（ｃ）も前述の図６の（ａ）及び（ｂ）と同様に表している。また、この図８の（ａ）は、全体の画像１００を示し、その中の一例の画像１０２と、シフトレジスタ１３に格納される画像領域１０１を示している。すなわち、当該図９では、例えば三角形の画像１００の頂点部分について補間を行う例について説明する。
【０１２２】
この第３の具体例では、図８の（ｂ）に示すような既存ラインの画像（補間前の画像）が存在することになる。このとき、図８の（ｂ）の既存ラインの各画素の色濃度を１６進数表現で表し、上側の既存ラインの各画素Ａｉ ，Ｂｉ ，Ｃｉ ，Ｄｉ ，Ｅｉ ，Ｆｉ ，Ｇｉ の色濃度の実際のデータが（Ｆ０）（Ｆ０）（Ｆ０）（Ｆ０）（Ｆ０）（Ｆ０）（Ｆ０）であり、下側の既存ラインの各画素Ａｉ＋１ ，Ｂｉ＋１ ，Ｃｉ＋１ ，Ｄｉ＋１ ，Ｅｉ＋１ ，Ｆｉ＋１ ，Ｇｉ＋１ の色濃度の実際のデータが（Ｆ０）（Ｆ０）（７０）（１０）（７０）（Ｆ０）（Ｆ０）であるとする。
【０１２３】
すなわち、図２に対応させて表した補間画素Ｘｋ と各既存ラインの画素との位置関係が、
既存ライン （Ｆ０） （Ｆ０） （Ｆ０） （Ｆ０） （Ｆ０） （Ｆ０） （Ｆ０）
補間ライン Ｘｋ
既存ライン （Ｆ０） （Ｆ０） （７０） （１０） （７０） （Ｆ０） （Ｆ０）
となっているとすると、この補間画素Ｘｋ に対する上下既存ラインの３×２画素Ｃｉ ，Ｄｉ ，Ｅｉ 及びＣｉ＋１ ，Ｄｉ＋１ ，Ｅｉ＋１ の大小関係は、上側の既存ラインの３画素が左から順に（Ｆ０）（Ｆ０）（Ｆ０）となり、下側の既存ラインの３画素が（７０）（１０）（７０）となっていることから、（Ｆ０）＝（Ｆ０）＝（Ｆ０）＞（７０）＞（１０）＜（７０）＜（Ｆ０）となる。
【０１２４】
すなわち、この図８の（ｂ）の例は、前述した▲４▼の部分の補間演算の一例として、Ｃｉ ＝Ｄｉ ＝Ｅｉ ＞Ｅｉ＋１ ＞Ｄｉ＋１ ＜Ｃｉ＋１ ＜Ｃｉ の場合を示したものであり、前記表３の（ｒ，ｑ）＝（１２，６）の座標に対応する例であり、したがって、前述した▲４▼の部分の補間で述べたように各条件に従って補間演算を行う。
【０１２５】
この場合、パターン認識領域を拡大し、補間画素Ｘｋ の一つ左の先に補間演算で求められている補間画素Ｘｋ−１ とＣｉ との関係において、Ｃｉ ＝Ｘｋ−１ の判断を行う。図８の（ｂ）の例では、Ｃｉ ＝Ｘｋ−１ であるため、前記Ｑ７ ＝０となり、このときの補間演算は、前述したようにＸｋ ＝（Ｄｉ ＋Ｄｉ＋１ ＋２Ｘｋ−１ ）／４となる。
【０１２６】
上記図８の上記補間画素Ｘｋ 以外の補間画素Ｘｋ−３ ，Ｘｋ−２ ，Ｘｋ−１ ，Ｘｋ＋１ ，Ｘｋ＋２ ，Ｘｋ−３ に対しては、前記表２〜表１０のテーブルに従って補間演算を行うことで、図８の（ｂ）の補間前の画像から図８の（ｃ）に示すような補間後の画像を得ることができるようになる。すなわち、従来の補間方法のように単純補間のみを行った場合には図８の（ａ）の頂点の分が延びてしまい、さらには強調されることでいわゆるヒゲ状に見えてしまうのに対し、本実施例の補間演算によれば、当該頂点の延びるところの濃度が、ぼかされて薄くなりヒゲ状の画像が目立たなくなる。
【０１２７】
次に、前記表２〜表１０のテーブルに従って前記３×２画素の補間演算を行う具体例について説明する。
【０１２８】
すなわち第４の具体例として、図９の（ａ）に示すような既存ラインの画像（補間前の画像）が存在したとする。なお、この図９も前記図６と同様に表している。このとき、図９の（ａ）の既存ラインの各画素の色濃度を１６進数表現で表し、例えば上側の既存ラインの各画素Ａｉ ，Ｂｉ ，Ｃｉ ，Ｄｉ ，Ｅｉ ，Ｆｉ ，Ｇｉ の色濃度の実際のデータが（Ｆ０）（９０）（６０）（１０）（６０）（９０）（Ｆ０）であり、下側の既存ラインの各画素Ａｉ＋１ ，Ｂｉ＋１ ，Ｃｉ＋１ ，Ｄｉ＋１ ，Ｅｉ＋１ ，Ｆｉ＋１ ，Ｇｉ＋１ の色濃度の実際のデータが（Ｆ０）（９０）（６０）（１０）（６０）（９０）（Ｆ０）であるとする。
【０１２９】
すなわち、図２に対応させて表した補間画素Ｘｋ と各既存ラインの画素との位置関係が、
既存ライン （Ｆ０） （９０） （６０） （１０） （６０） （９０） （Ｆ０）
補間ライン Ｘｋ
既存ライン （Ｆ０） （９０） （６０） （１０） （６０） （９０） （Ｆ０）
となっているとすると、この補間画素Ｘｋ に対する上下既存ラインの３×２画素Ｃｉ ，Ｄｉ ，Ｅｉ 及びＣｉ＋１ ，Ｄｉ＋１ ，Ｅｉ＋１ の大小関係は、上側の既存ラインの３画素が左から順に（６０）（１０）（６０）となり、下側の既存ラインの３画素が（６０）（１０）（６０）となっていることから、Ｃｉ ＞Ｄｉ ＜Ｅｉ ＝Ｅｉ＋１ ＞Ｄｉ＋１ ＜Ｃｉ＋１ ＝Ｃｉ となっている。
【０１３０】
この場合は、パターン認識領域は拡大せず、表２〜表１０の３×２画素のマトリクステーブルから補間式を決定する。したがって、表２〜表１０のテーブルから、上記Ｃｉ ＞Ｄｉ ＜Ｅｉ ＝Ｅｉ＋１ ＞Ｄｉ＋１ ＜Ｃｉ＋１ ＝Ｃｉ の場合の補間演算式は、Ｘｋ ＝（Ｄｉ ＋Ｄｉ＋１ ）／２が決定され、これにより、Ｘｋ ＝（１０＋１０）／２＝１０を求める。
【０１３１】
図９の上記補間画素Ｘｋ 以外の補間画素Ｘｋ−３ ，Ｘｋ−２ ，Ｘｋ−１ ，Ｘｋ＋１ ，Ｘｋ＋２ ，Ｘｋ−３ に対しても、前記表２〜表１０のテーブルに従って補間演算を行うことで、図９の（ａ）の補間前の画像から図９の（ｂ）に示すような補間後の画像を得ることができるようになる。
【０１３２】
また、本実施例の補間回路における上述した補間アルゴリズムによる補間は、副走査方向について行っており、主走査方向については前後の画素の単純平均による補間を行うようにしている。また、補間を行う際の順序は、副走査方向、主走査方向の順としている。さらに、４倍補間が必要なときは、２度補間を行うようにする。
【０１３３】
ここで、主走査方向には、単純平均としたのは、以下の理由による。
すなわち、副走査方向と同じアルゴリズムにすると７ラインメモリが必要となってコストが大幅に上がること、また、補間を行ってドット数を増やすことは、サンプリング数を増やすことと同等であり、信号の立ち上がりはある程度線型とみなすことができるので、この場合には前後の画素の平均を補間値としても誤りではないはずであるという観点からである。なお、信号の立ち上がりは、約２００ｎｓで５ｆｓｃのサンプリング信号であるとすると、約４ドットがその立ち上がりに使用されることになる。
【０１３４】
さらに、主走査方向には上述のような理由から単純平均を採用し、副走査方向の補間は、主走査方向の補間を行う前に行う方が実質的なパターン認識領域が広く取れるので、補間方向の順序は、上記のように副走査方向、主走査方向の順としている。
【０１３５】
なお、パターン認識を行う領域を拡大した場合の認識領域の大きさは、前記７×２画素領域よりも更に大きくすることも可能である。例えば、ライン数を増やす方向での領域の拡大では、例えば７×４画素や、７×６画素を例に挙げることができ、この場合にはよりよい補間を行えることになる。例えばＬ字の領域などである。
【０１３６】
上述したように、本発明実施例の補間回路においては、適応的な補間を行っているので、画質がより向上し、特に、斜めの解像度、ジャーキネスの点で画質の向上を図ることができる。また、回路規模はそれほど大きくなっていないので実用的である。さらに静止画出力における画質も格段な向上が期待できる。
【０１３７】
【発明の効果】
以上の説明からも明らかなように、本発明のテレビジョン信号の補間方法及び回路によれば、１フィールドの原信号の水平方向及び垂直方向の列であって隣接する複数の列からなる領域内の複数画素データに対して、所定のテーブルに従ったパターン分類を行い、このパターン分類結果に基づいてパターン分類する領域の大きさを適応的に制御するようにしているため、分類の領域を小さくできるときにはパターン分類が容易にでき、また、パターン分類の領域が小さいと補間によって得られる画像の質が劣化するときにはパターン分類の領域を大きくすることで、補間画像の質の劣化を防止することが可能となる。したがって、本発明のテレビジョン信号の補間方法及び回路においては、回路規模を小型化することが可能で、かつ、斜めの画像であっても階調性、解像度、ジャーキネスの点で充分な補間画像を得ることが可能となっている。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明実施例のテレビジョン信号の補間回路の概略構成を示すブロック回路図である。
【図２】ワークテーブルのデータについて説明するための図である。
【図３】補間アルゴリズムのフローチャートである。
【図４】７×２画素のパターン認識により補間演算を行う際の補間アルゴリズムの一例を示すフローチャートである。
【図５】７×２画素のパターン認識により補間演算を行う際の補間アルゴリズムの他の例を示すフローチャートである。
【図６】７×２画素のパターン認識により補間演算を説明するための第１の具体例の画像を示す図である。
【図７】７×２画素のパターン認識により補間演算を説明するための第２の具体例の画像を示す図である。
【図８】７×２画素のパターン認識により補間演算を説明するための第３の具体例の画像を示す図である。
【図９】３×２画素のパターン認識により補間演算を説明するための第４の具体例の画像を示す図である。
【符号の説明】
１ 入力制御回路
７ 転送制御回路
９ ワークテーブル転送制御回路
１０ａ，１０ｂ ラインバッファメモリ
１３ シフトレジスタ
１４ 補間演算回路
１５ 補間レジスタ
Claims (6)
- テレビジョン信号の１フィールドの原信号から１フレームの信号を生成するテレビジョン信号の補間方法において、
１フィールドの原信号の水平方向及び垂直方向の列であって隣接する複数の列からなる所定領域内の複数画素データに対して、所定のテーブルに従ったパターン分類を行うと共に、当該パターン分類結果に基づいて上記所定領域の大きさを適応的に制御し、
上記パターン分類して大きさを適応制御した所定領域内の複数画素データを用いて、上記パターン分類結果に応じた補間演算を行う
ことを特徴とするテレビジョン信号の補間方法。 - 上記所定領域の大きさの適応的な制御の際には、上記１フィールドの原信号の水平方向及び垂直方向の隣接する複数列からなる小領域内の複数画素のデータに対して、所定のテーブルに従ったパターン分類を行い、当該小領域内の複数画素のパターン分類結果に基づいて、当該小領域内の複数画素のデータを用いた補間演算を行うか、又は、当該小領域を中心にして拡大した水平方向及び垂直方向の隣接する複数列からなる大領域内の複数画素のデータを用いた補間演算を行うかの判別を行う
ことを特徴とする請求項１記載のテレビジョン信号の補間方法。 - 上記小領域は、上記１フィールドの原信号の隣接する水平方向３列及び垂直方向２列の３×２画素のデータからなり、
上記大領域は、上記小領域の３×２画素を中心にして拡大した隣接する水平方向７列及び垂直方向２列の７×２画素のデータからなる
ことを特徴とする請求項２記載のテレビジョン信号の補間方法。 - テレビジョン信号の１フィールドの原信号から１フレームの信号を生成するテレビジョン信号の補間回路において、
１フィールドの原信号の水平方向及び垂直方向の列であって隣接する複数の列からなる第１の領域内の複数画素データを格納する格納手段と、
当該格納手段に格納されている上記第１の領域内であって隣接する水平方向及び垂直方向の複数列からなる第２の領域内の複数画素データに対して、所定のテーブルに従ったパターン分類を行うと共に、当該パターン分類結果に基づいて上記第２の領域の大きさを適応的に制御し、当該パターン分類して大きさを適応制御した第２の領域内の複数画素データを用いて、上記パターン分類結果に応じた補間演算を行う補間演算手段と
を有することを特徴とするテレビジョン信号の補間回路。 - 上記補間演算手段は、上記第２の領域内の複数画素のデータに対する所定のテーブルに従ったパターン分類結果に基づいて、当該第２の領域内の複数画素のデータを用いた補間演算を行うか、又は、上記第１の領域内の複数画素のデータを用いた補間演算を行うかの判別を行う
ことを特徴とする請求項４記載のテレビジョン信号の補間回路。 - 上記第１の領域の複数画素データは、上記１フィールドの原信号の隣接する水平方向７列及び垂直方向２列の７×２画素のデータであり、上記第２の領域は、当該第１の領域内の隣接する水平方向３列及び垂直方向２列の３×２画素のデータである
ことを特徴とする請求項４記載のテレビジョン信号の補間回路。
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|---|---|---|---|
| JP15397794A JP3557650B2 (ja) | 1994-07-05 | 1994-07-05 | テレビジョン信号の補間方法及び補間回路 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP15397794A JP3557650B2 (ja) | 1994-07-05 | 1994-07-05 | テレビジョン信号の補間方法及び補間回路 |
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| Publication Number | Publication Date |
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| JPH0823481A JPH0823481A (ja) | 1996-01-23 |
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Family Applications (1)
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| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
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- 1994-07-05 JP JP15397794A patent/JP3557650B2/ja not_active Expired - Fee Related
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| JPH0823481A (ja) | 1996-01-23 |
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