JP3613405B2 - 帯域圧縮信号復元装置及び帯域圧縮信号復元方法 - Google Patents
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Description
【０００１】
【目次】
以下の順序で本発明を説明する。
産業上の利用分野
従来の技術（図８及び図９）
発明が解決しようとする課題（図８及び図９）
課題を解決するための手段（図１、図２、図４及び図６）
作用（図１、図２、図４及び図６）
実施例
（１）帯域圧縮信号の形成（図１〜図３）
（２）第１実施例の帯域伸長デコーダ
（２−１）全体構成（図１及び図４）
（２−２）重み係数メモリの作成（図５）
（２−３）動作（図１及び図４）
（２−４）効果
（３）第２実施例の帯域伸長デコーダ（図１、図６及び図７）
（４）他の実施例
発明の効果
【０００２】
【産業上の利用分野】
本発明は帯域圧縮信号復元装置に関し、例えば高品位テレビジヨン信号などのように取り扱う周波数帯域が広帯域の信号を帯域圧縮して伝送する場合に適用して好適なものである。
【０００３】
【従来の技術】
例えば高品位画像を再現するためのビデオ信号は非常に広い帯域を占有するので、このような広帯域ビデオ信号をデイジタル化してビデオテープレコーダにより記録したり所定の伝送路を介して伝送する場合には、記録帯域又は伝送帯域が広くなり、ハードウエアの実現が困難となる問題がある。
【０００４】
この問題を解決するため従来、広帯域のビデオ信号を帯域圧縮する方法が提案されている。この方法は、広帯域ビデオ信号をナイキスト定理を満足するサンプリング周波数ｆ０ でサンプリングすることにより得たサンプリングデータを１つおきに抽出し、当該抽出したサンプリングデータのみを伝送又は記録する方法である。
この方法によれば、図８に示すように、サンプリング周波数ｆ０ の１／２の周波数のサンプリング周波数ｆＳ で広帯域ビデオ信号をサンプリングした場合とほぼ等価となつて、周波数帯域を６０〔％〕程度まで圧縮できる。
【０００５】
しかし、一つおきに抽出したサンプリングデータだけでは元の広帯域ビデオ信号を忠実に再現できないので、再生系又は受信系において所定の補間手段を用いて非伝送サンプリングデータ（すなわち記録又は伝送されなかつたサンプリングデータ）を補間する必要がある。この非伝送サンプリングデータの補間方法としては、隣接する伝送サンプリングデータを用いて平均補間する方法が一般的である。
【０００６】
この帯域圧縮処理及び平均補間処理を図９に従つて具体的に説明する。すなわち帯域圧縮された記録信号又は伝送信号を形成する際には、ナイキスト定理を満足するサンプリング周波数ｆ０ を用いて破線で示す広帯域ビデオ信号をサンプリングすることによりサンプリング点Ｐ１、Ｐ２、……に対応した位置のサンプリングデータを得、このうち奇数番目のサンプリング点Ｐ１、Ｐ３、……に対応する位置のサンプリングデータのみを抽出して記録又は伝送する。
【０００７】
そして、復元時には、これら奇数番目のサンプリングデータの互いに隣合うサンプリングデータを平均することにより、偶数番目のサンプリング点Ｐ２、Ｐ４、……に対応する平均補間データ（図中△印）を求めるようにする。
【０００８】
【発明が解決しようとする課題】
ところで、上述のような方法によれば、復元側においても一応ナイキスト定理を満足するため、広帯域ビデオ信号を再現できる。
ところが、その信号再現性は極めて悪いものとなる問題がある。何故なら、平均値補間後の広帯域ビデオ信号は、図９の一点鎖線で示すようになり、元の広帯域ビデオ信号のエンベロープとはかなり違つたエンベロープとして復元されてしまうからである。これは、元のサンプリングデータのうち非伝送サンプリングデータを参照せずに、単純に平均値補間しているためである。
【０００９】
かかる課題を解決する一つの方法として、送信側において予め非伝送サンプリングデータの実際の値とこれに対応する非伝送サンプリングデータの平均補間値との誤差を検出し、この誤差を複数集めてその平均値を算出し、伝送サンプリングデータと共に当該平均値誤差データを伝送する方法が提案されている（特開昭６１−１３１９８５ 号公報）。
【００１０】
この方法によれば、受信側において、伝送サンプリングデータから形成した平均補間データに平均値誤差データをその極性を加味しながら加えるようにしたことにより、伝送データ量をあまり増やさずに、単純に平均値補間する場合に比して、真値に近い補間データを得ることができる。
【００１１】
しかしながら、この方法では、復号時に単純に誤差の平均値を極性に応じて加味しているにすぎないため、特に画像の平坦部で画質劣化が発生する問題があつた。
【００１２】
本発明は以上の点を考慮してなされたもので、広帯域信号を帯域圧縮して伝送する場合に、受信した帯域圧縮された信号からほぼ元通りに近い広帯域信号を復元し得る帯域圧縮信号復元装置及び帯域圧縮信号復元方法を提案しようとするものである。
【００１３】
【課題を解決するための手段】
かかる課題を解決するため第１の本発明においては、所定のサンプリング周波数ｆ０ でサンプリングされたサンプリングデータＡ、Ｂ、Ｃ、……、Ｉ、Ｊ、Ｋ、……を所定間隔で抽出することにより形成された伝送サンプリングデータＡ、Ｂ、Ｃ、……と、互いに隣合う伝送サンプリングデータＡ、Ｂ、Ｃ、……を平均することにより非伝送サンプリングデータＩ、Ｊ、Ｋ、……に対応する平均補間データＩ’、Ｊ’、Ｋ’、……を形成し、平均補間データＩ’、Ｊ’、Ｋ’、……と真の非伝送サンプリングデータＩ、Ｊ、Ｋ、……との誤差εｉ を複数集めて平均することにより形成された平均誤差データεと、各平均補間データＩ’、Ｊ’、Ｋ’、……が、対応する真の非伝送サンプリングデータＩ、Ｊ、Ｋ、……に対して大きいか小さいかを表わす極性データＱｉ とでなる帯域圧縮信号ＳＤ から、非伝送サンプリングデータを補間することによりサンプリング周波数ｆ０ にほぼ等しい帯域の信号Ｓ１０を復元する帯域圧縮信号復元装置２０において、非伝送サンプリングデータＩ、Ｊ、Ｋ、……周辺の複数の伝送サンプリングデータＡ、Ｂ、Ｃ、……の変化の度合いに応じて非伝送サンプリングデータをクラス分類するクラス分類手段３３、３４と、クラス分類手段３３、３４により分類されたクラスに対応する重み係数αｉ を発生する重み係数発生手段３５と、重み係数αｉ を極性データＱｉ を加味した平均誤差データ±εに乗ずることにより各非伝送サンプリングデータＩ、Ｊ、Ｋ、……に対応した重み付けされた誤差データεｉ ’を求める乗算手段３２と、互いに隣合う伝送サンプリングデータＡ、Ｂ、Ｃ、……を平均することにより非伝送サンプリングデータＩ、Ｊ、Ｋ、……に対応する平均補間データＩ’、Ｊ’、Ｋ’、……を形成する平均補間手段２５と、平均補間データＩ’、Ｊ’、Ｋ’、……に重み付けした誤差データεｉ ’を加算することにより、各非伝送サンプリングデータＩ、Ｊ、Ｋ、……に対応する補間データＩ”、Ｊ”、Ｋ”、……を算出する加算手段２８とを設け、重み係数発生手段３５から発生する重み係数αｉが、サンプリングデータに対応する学習用サンプリングデータにおける平均補間データの真値からの複数の絶対値誤差データの平均値と各非伝送サンプリング点での誤差値との比βｉをクラス毎に平均化することによつて予め求められたものであるとした。
【００１４】
また第２の本発明においては、所定のサンプリング周波数ｆ０ でサンプリングされたサンプリングデータＡ、Ｂ、Ｃ、……、Ｉ、Ｊ、Ｋ、……を所定間隔で抽出することにより形成された伝送サンプリングデータＡ、Ｂ、Ｃ、……と、互いに隣合う伝送サンプリングデータＡ、Ｂ、Ｃ、……を平均することにより非伝送サンプリングデータＩ、Ｊ、Ｋ、……に対応する平均補間データＩ’、Ｊ’、Ｋ’、……を形成し、平均補間データＩ’、Ｊ’、Ｋ’、……と真の非伝送サンプリングデータＩ、Ｊ、Ｋ、……との誤差εｉ を複数集めて平均することにより形成された平均誤差データεと、各平均補間データＩ’、Ｊ’、Ｋ’、……が、対応する真の非伝送サンプリングデータＩ、Ｊ、Ｋ、……に対して大きいか小さいかを表わす極性データＱｉ とでなる帯域圧縮信号ＳＤ から、非伝送サンプリングデータを補間することによりサンプリング周波数ｆ０ にほぼ等しい帯域の信号Ｓ１０を復元する帯域圧縮信号復元装置７０において、非伝送サンプリングデータＩ、Ｊ、Ｋ、……周辺の複数の極性データＱｉ のパターンを非伝送サンプリングデータＩ、Ｊ、Ｋ、……のクラスとし、当該クラスの情報を出力するクラス情報出力手段７２と、当該クラスの情報に対応する重み係数αｉ を発生する重み係数発生手段７３と、重み係数αｉ を極性データＱｉ を加味した平均誤差データ±εに乗ずることにより各非伝送サンプリングデータＩ、Ｊ、Ｋ、……に対応した重み付けされた誤差データεｉ ’を求める乗算手段３２と、互いに隣合う伝送サンプリングデータＡ、Ｂ、Ｃ、……を平均することにより非伝送サンプリングデータＩ、Ｊ、Ｋ、……に対応する平均補間データＩ’、Ｊ’、Ｋ’、……を形成する平均補間手段２５と、平均補間データＩ’、Ｊ’、Ｋ’、……に重み付けした誤差データεｉ ’を加算することにより、各非伝送サンプリングデータＩ、Ｊ、Ｋ、……に対応する補間データＩ”、Ｊ”、Ｋ”、……を算出する加算手段２８とを設けるようにした。
【００１５】
【作用】
第１の発明においては、非伝送サンプリングデータＩ、Ｊ、Ｋ、……周辺の複数の伝送サンプリングデータＡ、Ｂ、Ｃ、……の変化の度合いに応じて非伝送サンプリングデータをクラス分類し、この分類されたクラスに対応する重み係数αを平均誤差データεｉ に乗ずることにより誤差データεｉ ’を得、この重み付けした誤差データεｉ ’を平均補間データＩ’、Ｊ’、Ｋ’、……に加えることによつて補間データＩ”、Ｊ”、Ｋ”、……を求めるようにした。またこの重み係数αが、学習用サンプリングデータにおける平均補間データの真値からの複数の絶対値誤差データの平均値と各非伝送サンプリング点での誤差値との比βをクラス毎に平均化することによつて予め求められたものであるとした。これにより、単に重み付けされていない平均誤差データεｉ を平均補間データＩ’、Ｊ’、Ｋ’、……に加えた場合に比して、一段と真値に近い補間データＩ”、Ｊ”、Ｋ”、……を得ることができる。
【００１６】
また第２の発明においては、非伝送サンプリングデータＩ、Ｊ、Ｋ、……周辺の複数の極性データＱｉ のパターンを非伝送サンプリングデータＩ、Ｊ、Ｋ、……のクラスの情報とし、当該クラスの情報に対応する重み係数αを発生するようにしたことにより、クラス分類のための新たな構成を付加することなく容易にクラス分類ができる。
【００１７】
【実施例】
以下図面について、本発明の一実施例を詳述する。
【００１８】
（１）帯域圧縮信号の形成
ここでは先ず本発明の帯域圧縮信号復元装置を説明する前に、本発明の帯域圧縮信号復元装置による復元対象となる帯域圧縮信号（デイジタル信号）をどのように形成するかについて説明する。
【００１９】
図１において、破線で示す信号Ｓ０ は帯域圧縮すべき広帯域ビデオ信号で、「○」印がサンプリング周波数ｆ０ によつてサンプリングされるポイントであり、Ａ、Ｂ、Ｃ、……、Ｉ、Ｊ、Ｋ、……はそのサンプリングデータ（量子化ビツトは例えば８ビツト）である。これらのサンプリングデータのうち奇数番目のサンプリングデータ、すなわちサンプリングデータＡ、Ｂ、Ｃ、……を抽出して伝送又は記録することにより帯域圧縮し、デコーダ側において偶数番目のサンプリングデータＩ、Ｊ、Ｋ、……を補間処理によつて生成することにより元の広帯域ビデオ信号Ｓ０ を復元する。
【００２０】
実施例のエンコーダは、先ず一つおきに抽出したサンプリングデータＡ、Ｂ、Ｃ、……の互いに隣合うデータを用いて平均補間データＩ’、Ｊ’、Ｋ’……を形成し、次にこの平均補間データＩ’、Ｊ’、Ｋ’……と真のサンプリングデータＩ、Ｊ、Ｋ……との差を求める。そして、その差の絶対値を誤差データεｉ とし、平均補間データＩ’、Ｊ’、Ｋ’……がそれぞれ真のサンプリングデータＩ、Ｊ、Ｋ……に対して大きいか小さいかを表わすパラメータを極性データＱｉ とする。
すなわちエンコーダは非伝送サンプリングデータＩ、Ｊ、Ｋ、……に対応する誤差データεｉ と極性データＱｉ とを、次式
【数１】
により求める。
【００２１】
図１の場合、Ｉ＞Ｉ’（＝（Ａ＋Ｂ）／２）で、Ｊ＞Ｊ’（＝（Ｂ＋Ｃ）／２）で、Ｋ＜Ｋ’（＝（Ｃ＋Ｄ）／２）であるから、ε１ 、ε２ は負、ε３ は正となる。図１の場合には、εｉ ＜０であるときその極性を示すビツトＱｉ を「０」、逆にεｉ ＞０であるときその極性を示すビツトＱｉ を「１」とすれば、極性データＱｉ は（１）式のようになる。
【００２２】
次にエンコーダは、誤差データεｉ と極性データＱｉ とをｎ個のサンプリングポイントにわたつて求めた後、誤差データεｉ の平均値を求める（以下、この平均値を平均誤差データεと呼ぶ）。ここでｎはデイジタル信号処理を容易にするため、２の巾乗となるように選定する。従つてｎは８、１６、……等の数をとりうる。実施例ではｎ＝８とした。そのため、平均誤差データ（８ビツトデータ）εは、次式
【数２】
となる。また極性データＱｉ は８ビツト（Ｑ１ 〜Ｑ８ ）まとめて１サンプルのデータＱで表わす。
【００２３】
エンコーダは、図２に示すように、このようにして求めた平均誤差データεと、極性データＱと、伝送サンプリングデータＡ、Ｂ、……、Ｈ（ビデオデータブロツクＳＶＤ）とをまとめてブロツクデータＳＤ を構成して、このブロツクデータＳＤ を最小単位として伝送又は記録する。
【００２４】
因に、このように平均誤差データεを用いた符号化方式を平均誤差符号化方式と呼称すれば、この平均誤差符号化方式を採用した際の帯域圧縮率は、上述のように、単位ブロツクデータＳＤ が、８個の伝送サンプリングデータＡ〜Ｈ（それぞれ８ビツト）と、平均誤差データε（８ビツト）と、極性データＱ（８ビツト）で構成されている場合には、元々のサンプリングポイントが１６個であるため、次式
【数３】
となる。すなわち広帯域ビデオ信号は６２．５〔％〕に圧縮されて伝送されることになる。勿論、ｎを１６個にすれば、広帯域ビデオ信号を５０〔％〕程度に圧縮することもできる。
【００２５】
実際上、このように平均誤差符号化方式を用いて広帯域ビデオ信号を圧縮する帯域圧縮エンコーダは、図３に示すような構成により実現できる。帯域圧縮エンコーダ１は、端子２にそれぞれ８ビツトデータにデイジタル変換されたサンプリングデータＡ、Ｂ、……、Ｉ、Ｊ、……が与えられると、これをサブサンプリングデータストア回路３に送出する。サブサンプリングデータストア回路３は、サンプリングデータＡ、Ｂ、……、Ｉ、Ｊ、……を一つおきに抽出することにより伝送サンプリングデータＡ、Ｂ……を抜き出し、これをストアする。
【００２６】
また帯域圧縮エンコーダ１は、端子２に与えられたサンプリングデータＡ、Ｂ、……、Ｉ、Ｊ、……を直列接続された第１及び第２の遅延回路（その遅延時間はサンプリング周波数分の１）４及び５を介して平均値データ形成回路６に供給する。平均値データ形成回路６は加算回路７と１／２演算回路８とで構成されている。加算回路７には端子２に与えられたサンプリングデータが直接供給されると共に、第２の遅延回路５の出力が供給される。この結果平均値データ形成回路６からは、非伝送サンプリングデータＩ、Ｊ、……に対応する平均補間データＩ’、Ｊ’、……（図１）が出力される。
【００２７】
この平均補間データＩ’、Ｊ’、……は差分回路９において、第１の遅延回路４の出力である真の非伝送サブサンプリングデータとの差分がとられることにより誤差データが形成される。この誤差データは平均値算出回路１１及び極性判別回路１２に送出される。平均値算出回路１１は複数の誤差データ（実施例の場合、合計８個の誤差データ）の平均値を算出することにより平均誤差データεを形成する。極性判別回路１２は、誤差データが正か負かを判別することにより極性データＱｉ を形成する。
【００２８】
帯域圧縮エンコーダ１は、このようにして形成した伝送サンプリングデータＡ、Ｂ、Ｃ、……、極性データＱｉ 及び平均誤差データεをデータ変換回路１５において図２に示すように配列することにより単位ブロツクデータＳＤ を形成し、当該単位ブロツクデータＳＤ を所定の伝送路やＶＴＲの記録部へと送出する。
【００２９】
（２）第１実施例の帯域伸長デコーダ
（２−１）全体構成
図４において、２０は全体として第１実施例の帯域伸長デコーダを示し、図３について上述した帯域圧縮エンコーダ１によつて帯域圧縮されて伝送又は記録されたビデオ信号を伸長することにより、元のサンプリング周波数にほぼ等しい広帯域ビデオ信号を復元する。
【００３０】
帯域伸長デコーダ２０は重み係数発生部２１を有し、当該重み係数発生部２１において発生した重み係数αを極性が加味された平均誤差データ±εｉ に乗じることにより新たな誤差データεｉ ’を得、当該誤差データεｉ ’を用いて補間データを形成することにより、一段と真値に近い補間データＩ”、Ｊ”、……を形成し得るようになされている。
【００３１】
帯域伸長デコーダ２０は、入力端子２２に供給されたブロツクデータＳＤ を第３及び第４の遅延回路（その遅延時間はサブサンプリング周波数分の１）２３及び２４を介してデータ逆変換回路３６及び平均値データ形成回路２５に送出する。
【００３２】
平均値データ形成回路２５は図３について上述した帯域圧縮エンコーダ１の平均値データ形成回路６と同様の構成でなり、加算回路２６によつて隣接する伝送サンプリングデータＡ、Ｂ、Ｃ、……間の加算演算を行い、続く１／２演算回路２７よつて非伝送サンプリングデータＩ、Ｊ、……に対応する平均補間データＩ’、Ｊ’、Ｋ’、……を形成し、当該平均補間データＩ’、Ｊ’、Ｋ’、……を加算回路２８に送出する。
【００３３】
また帯域伸長デコーダ２０は、ブロツクデータＳＤ に含まれる平均誤差データεをエラーレジスタ２９にストアすると共に、極性データＱを極性レジスタ３０にストアする。極性レジスタ３０は、ストアした８ビツトの極性データＱのうちサブサンプリングデータに対応した極性データＱｉ をサブサンプリングタイミング毎に順次極性付与回路３１に与える。
【００３４】
極性付与回路３１はエラーレジスタ２９から与えられた平均誤差データεに、極性レジスタ３０から与えられた極性データＱｉ を順次付与する。この結果極性付与回路３１からは極性が加味された平均誤差データ±εが出力され、当該平均誤差データ±εが乗算器３２に与えられる。
【００３５】
重み係数発生部２１はブロツク化回路３３にブロツクデータＳＤ を入力する。ブロツク化回路３３はブロツクデータＳＤ のうちビデオブロツクデータＳＶＤを抜き出すと共に、着目する非伝送サンプリングデータＩ、Ｊ、……の周囲の伝送サンプリングデータＡ、Ｂ、……を複数個集めてブロツクを形成する。
【００３６】
ＡＤＲＣ回路３４は、ブロツク化された複数の伝送サンプリングデータＡ、Ｂ、……に対して適応ダイナミツクレンジ符号化処理を施すことによりパターン圧縮データを形成し、当該パターン圧縮データを重み係数メモリ３５のインデツクス（すなわち読出しアドレス）として出力する。例えばそれぞれ８ビツトで表現されている各伝送サンプリングデータＡ、Ｂ、……を１ビツトに圧縮する。
この結果重み係数メモリ３５からは、周辺の伝送サンプリングデータＡ、Ｂ、Ｃ、……の分布状態に応じた重み係数αｉ が読み出され、当該重み係数αｉ が重み係数発生部２１の出力として乗算器３２に与えられる。
【００３７】
乗算器３２では、極性が加味された平均誤差データ±εと重み係数αｉ が掛け合わされ、この結果新たな誤差データεｉ ’が形成される。すなわち乗算器３２は、次式
【数４】
により新たな誤差データεｉ ’を求める。
この誤差データεｉ ’は、加算器２８において平均補間データＩ’、Ｊ’、Ｋ’、……と加算されることにより最終的な補間データＩ”、Ｊ”、Ｋ”、……が算出される。すなわち加算器２８は、次式
【数５】
により補間データＩ”、Ｊ”、Ｋ”、……を求める。
【００３８】
データ逆変換回路３６は、第４の遅延回路２４から出力されたサブサンプリングデータＡ、Ｂ、Ｃ、……の間に、補間データＩ”、Ｊ”、Ｋ”、……を挿入することにより復元画像データＳ１０を形成する。この復元画像データＳ１０のサンプリング周波数はｆ０ となり、従つて帯域が元通りに伸長されたビデオ信号が得られる。
【００３９】
かくして圧縮伸長デコーダ２０においては、帯域圧縮されたブロツクデータＳＤ から元のサンプリング周波数にほぼ等しい広帯域ビデオ信号を復元する際、非伝送サンプリングデータの周辺の伝送サンプリングデータを用いて非伝送サンプリングデータをクラス分類し、そのクラスに応じた重み係数αｉ を平均誤差データ±εに乗ずることによつて新たな誤差データεｉ ’を形成し、この誤差データεｉ ’を用いて、非伝送サンプリングデータに対応する補間データＩ”、Ｊ”、Ｋ”、……を形成するようにしたことにより、平均誤差データεをそのまま用いて補間データを形成する場合に比して、一段と真値に近い補間データＩ”、Ｊ”、Ｋ”、……を得ることができる。従つて復元画像の画質を向上させることができる。
【００４０】
（２−２）重み係数メモリの作成
ここで重み係数メモリ３５に格納するクラス毎（インデツクス毎）の重み係数は、予め学習により求めるようにする。実際上、各クラス毎の重み係数は、図５に示すような重み係数作成回路４０によつて求めることができる。
【００４１】
重み係数作成回路４０は重心法を用いた学習により重み係数を求める。重み係数作成回路４０は、入力端子４１を介してサンプリング周波数ｆ０ でサンプリングされたサンプリングデータ（但し、サンプリング対象とする広帯域ビデオ信号としては、図１のビデオ信号Ｓ０と同じような信号を用いる）を入力すると、これを直接平均値データ形成回路４４に与えると共にそれぞれ１サンプル分の遅延時間を有する遅延回路４２及び４３を介して平均値データ形成回路４４に与える。
平均値データ形成回路４４は、加算回路４５及び１／２演算回路４８によつて隣接する伝送サンプリングデータ（図１のＡ、Ｂ、Ｃ、……に対応する）を用いて非伝送サンプリングデータの平均補間データ（図１のＩ’、Ｊ’、Ｋ’、……に対応する）を求め、当該平均補間データを差分回路４７に与える。
【００４２】
差分回路４７は平均補間データと当該平均補間データに対応する真の非伝送サンプリングデータとの差分演算を行うことにより平均補間データの真値からの誤差を表わす誤差データを求める。この誤差データが絶対値化回路４８により絶対値化されることにより、絶対値誤差データεｉ が形成される。
【００４３】
平均値計算回路４９は、絶対値誤差データεｉ を複数個集めてその平均値を計算することによりその平均誤差値を得、これを比率計算回路５１に送出する。比率計算回路５１にはまた絶対値誤差データεｉ が遅延回路５０を介して順次与えられる。この結果比率計算回路５１では、平均誤差値と各非伝送サンプリング点での誤差値との比βｉ が求められ、これが遅延回路５２を介して係数学習回路５３に与えられる。
【００４４】
一方、入力端子４１に与えられたサンプリングデータは、サブサンプリング回路５４に与えられる。サブサンプリング回路５４はサンプリングデータを一つおきに抽出することにより伝送サンプリングデータを形成し、当該伝送サンプリングデータをブロツク化回路５５に送出する。
ここでブロツク化回路５５及びＡＤＲＣ回路５６は図４について上述したブロツク化回路３３及びＡＤＲＣ回路３４と同様の構成でなり、複数の伝送サンプリングデータを集めて形成したブロツク毎にパターン圧縮データを形成し、当該パターン圧縮データをクラス分類のインデツクス情報として係数学習回路５３に送出する。
【００４５】
係数学習回路５３は、比率データβｉ と当該比率データβｉ の個数を順次積算する積算用メモリ５９を有し、この積算用メモリ５９にはインデツクスデコーダ５７から出力されるクラス分のメモリセル５９Ａ、５９Ｂ、５９Ｃ、……が形成されている。
そしてインデツクスデコーダ５７から出力されるクラスデータに対応したメモリセル５９Ａ、５９Ｂ、５９Ｃ、……に格納された比率データβｉ を読み出して、読み出した比率データβｉ と遅延回路５２の出力である比率データβｉ を加算回路５８によつて加算した後、この加算結果を再び対応するメモリセル５９Ａ、５９Ｂ、５９Ｃ、……に格納する。
【００４６】
この結果積算用メモリ５９の各メモリセル５９Ａ、５９Ｂ、５９Ｃ、……にはクラス毎の比率データβｉ の和とその個数が格納される。積算用メモリ５９は、各クラスの比率データβｉ の個数が所定の個数に達すると、そのクラスの比率データβｉ の和と個数とを平均値計算回路６０に送出する。
【００４７】
平均値計算回路６０は、そのクラスの比率データβｉ の和を個数で割ることにより、比率データβｉ の平均値を求める。かくして重み係数作成回路４０においては、クラス毎の比率データβｉ の平均値αｉ が求められ、この平均値αｉ が重み係数として重み係数メモリ３５の対応するクラスのアドレスに格納される。このようにして各クラス毎の重み係数αｉ が格納された重み係数メモリ３５を作成することができる。
【００４８】
（２−３）動作
以上の構成において、帯域伸長デコーダ２０は、１サンプルおきの伝送サンプルデータ、平均値誤差データε及び極性データＱでなる帯域圧縮されたブロツクデータＳＤ を入力すると、重み係数発生回路２１において、注目する非伝送サンプリングデータ周辺の複数の伝送サンプリングデータを用いて注目する非伝送サンプリングデータをクラス分類する。
【００４９】
例えば８個の伝送サンプリングデータを用い、かつＡＤＲＣ回路３４によつてこれらの伝送サンプリングデータに対して１ビツトの適応ダイナミツクレンジ符号化を施すと、全体として８ビツトの符号にまとめることができる。この結果注目非伝送サンプリングデータを周辺の伝送サンプリングデータの変化の度合いに応じて２５６通りのクラスに分類できる。
【００５０】
帯域伸長デコーダ２０は、このクラス分類結果に基づいて重み係数メモリ３５から、予め学習により求められた重み係数αｉ を読み出す。帯域伸長デコーダ２０はこの重み係数αｉ を極性を加味した平均値誤差データ±εに乗ずることにより、新たな誤差データεｉ ’を得る。この結果クラスに応じた重み係数αｉ を用いて誤差データεｉ ’を形成するようにしたことにより、補間するデータ周辺の変化の度合いをも加味した誤差データεｉ ’を得ることができる。
【００５１】
帯域伸長データ２０は、この誤差データεｉ ’を、隣接する伝送サンプルデータの平均により形成した平均値データＩ’、Ｊ’、Ｋ’、……に加えることにより、最終的な補間データＩ”、Ｊ”、Ｋ”、……を得る。かくしてより真値に近い誤差データεｉ ’を使つて、補間データＩ”、Ｊ”、Ｋ”、……を形成し得ることにより、真値に近い補間データＩ”、Ｊ”、Ｋ”、……を得ることができる。
【００５２】
（２−４）効果
以上の構成によれば、ナイキスト定理を満足するサンプリング周波数ｆ０ でサンプリングされたサンプリングデータＡ、Ｂ、Ｃ、……、Ｉ、Ｊ、Ｋ、……を所定間隔おきに抽出することにより形成された伝送サンプリングデータＡ、Ｂ、Ｃ、……と、平均値誤差データ±εとを受信したとき、各非伝送サンプリングデータＩ、Ｊ、Ｋ、……を周辺の伝送サンプリングデータＡ、Ｂ、Ｃ、……を用いてクラス分類し、そのクラスに応じた重み係数αｉ を平均誤差データεに乗じて新たな誤差データεｉ ’を算出し、当該誤差データεｉ ’を平均補間データ±εに加えるようにしたことにより、帯域圧縮された信号ＳＤ を受信した場合でも、ほぼ元通りのデータでなる広帯域信号Ｓ１０を復元することができる。
【００５３】
（３）第２実施例の帯域伸長デコーダ
図４との対応部分に同一符号を付して示す図６において、７０は全体として第２実施例の帯域伸長デコーダを示し、重み係数発生部７１を除いて図４と同様の構成を有する。
帯域伸長デコーダ７０は、伝送された極性データＱｉ に基づいて非伝送サンプリングデータＩ、Ｊ、Ｋ、……をクラス分類する。これにより圧縮伸長デコーダ７０は、簡易な構成で容易にクラス分類処理を行うことができるようになされている。
【００５４】
帯域伸長デコーダ７０の重み係数発生部７１はブロツク化回路７２及び重み係数メモリ７３によつて構成されている。ブロツク化回路７２はブロツクデータＳＤ を入力すると、当該ブロツクデータＳＤ のうち極性デコーダＱｉ を抜き出すと共に、このとき注目する非伝送サンプリングデータＩ、Ｊ、Ｋ、……の周辺の極性データＱｉ を複数個集めてブロツクを形成する。ブロツク化回路７２は、この複数の極性データＱｉ を所定の順序で並べたものをインデツクス（すなわち読出しアドレス）として重み係数メモリ７３に送出するようになされている。重み係数メモリ７３は、後述する学習により予め各クラス毎に求められた重み係数のうち、このインデツクスに応じたクラスの重み係数αｉ を出力する。
【００５５】
すなわちこの実施例の重み係数発生部７１においては、送信側から伝送されてくる極性データＱｉ を使用してそれを所定の順序で並べることによつて注目する非伝送サンプリングデータＩ、Ｊ、Ｋ、……をクラス分類するようになされており、これにより周辺画素を圧縮してクラス分類する場合に比して容易に非伝送サンプリングデータＩ、Ｊ、Ｋ、……をクラス分類できる。この結果周辺画素を圧縮するための圧縮手段（例えば図４のＡＤＲＣ回路３４）を省略でき、この分構成を簡易化することができる。
【００５６】
実際上、ブロツク化回路７２は、注目点を含めたブロツクを考え、このブロツク内の極性データＱｉ をｎ個集め、これを所定の順番に並べることによりｎビツトの信号とする。従つてこのｎビツトの信号の取り得るパターンは、２のｎ乗通り存在する。例えばｎ＝５とすると、注目する非伝送サンプリングデータを３２通りのパターンで表わすことができることになる。
重み係数発生部７１は、このようにして得られたｎビツト信号をインデツクスとして、重み係数メモリ７３をアクセスし、クラスに応じた重み係数αｉ を読み出す。
【００５７】
帯域伸長デコーダ７０は、以下上述の第１実施例と同様にして、この重み係数αｉ を、極性付与回路３１の出力である極性が加味された平均誤差データ±εに掛け合わせることにより、精度の高い新たな誤差データεｉ ’を得る。次に、この誤差データεｉ ’を加算回路２８において、平均補間データＩ’、Ｊ’、Ｋ’、……に加算することにより補間データＩ”、Ｊ”、Ｋ”、……を得る。このようにして真値に近い補間データＩ”、Ｊ”、Ｋ”、……を得ることができる。
【００５８】
かくして以上の構成によれば、送信側から伝送される極性データＱｉ に基づいて各非伝送サンプリングデータＩ、Ｊ、Ｋ、……をクラス分類するようにしたことにより、帯域圧縮された信号ＳＤ からほぼ元通りの広帯域ビデオ信号Ｓ１０を復元できる簡易な構成の帯域伸長デコーダ７０を実現できる。
【００５９】
因に、第２実施例の重み係数メモリ７３は、図７に示すような重み係数作成回路８０によつて重心法を用いた学習を行うことにより作成できる。ここで図７では、図５との対応部分に同一符号を付して示している。重み係数作成回路８０は、加算回路４７から出力される誤差データの極性を判定する極性判定回路８１を有し、この極性判定回路８１により得た各非伝送サンプリング点（すなわち補間対象点）についての極性データをブロツク化回路８２に送出する。
【００６０】
ブロツク化回路８２は、図６について上述したブロツク化回路７２と同様の構成でなり、極性データをｎ個集めてｎビツトのインデツクスデータを形成する。このインデツクスデータは、インデツクスデコーダ８４によりデコードされた後、積算用メモリ８５に与えられる。
【００６１】
積算用メモリ８５は、インデツクスデコーダ８４から出力されるクラス数分のメモリセル８４Ａ、８４Ｂ、８４Ｃ、……が形成されている。積算用メモリ８５では、インデツクスデコーダ８４から出力されるクラスに対応したメモリセル８４Ａ、８４Ｂ、８４Ｃ、……に格納した比率データβｉ が読み出され、当該比率データβｉ と遅延回路５２の出力である比率データβｉ が加算回路５８によつて加算された後、当該加算結果が再び対応するメモリセル８４Ａ、８４Ｂ、８４Ｃ、……に格納される。
【００６２】
この結果積算用メモリ８５の各メモリセル８５Ａ、８５Ｂ、８５Ｃ、……にはクラス毎の比率データβｉ の和とその個数が格納される。積算用メモリ８５は、各クラスの比率データβｉ の個数が所定の個数に達すると、そのクラスの比率データβｉ の和と個数とを平均値計算回路６０に送出する。
【００６３】
平均値計算回路６０は、そのクラスの比率データβｉ の和を個数で割ることにより、比率データβｉ の平均値を求める。かくして重み係数作成回路８０においては、各クラスの比率データβｉ の平均値αｉ が求められ、当該平均値αｉ が重み係数として重み係数メモリ７３の対応するクラスのアドレスに格納される。このようにして極性データＱｉ に基づき分類した各クラスの重み係数を重心法による学習によつて求めることができる。
【００６４】
（４）他の実施例
なお上述の第１実施例においては、非伝送サンプリングデータの周辺の伝送サンプリングデータをＡＤＲＣ回路３４を用いて圧縮して各非伝送サンプリングデータをクラス分類した場合について述べたが、圧縮手段はこれに限らず、要はあるビツト数で表現されたデータをより少ないビツト数で表現できるような圧縮符号化手段であればどのような圧縮手段を適用しても良く、例えば差分量子化（ＤＰＣＭ）、ベクトル量子化（ＶＱ）や離散サコサイン変換（ＤＣＴ）等の圧縮手段を適用することもできる。さらに圧縮せずに、周辺の伝送サンプリングデータをそのままインデツクスデータとして重み係数メモリ３５に与えるようにしても良い。この場合クラス分類手段としてブロツク化回路３３のみを用いれば良いことになり、構成を簡易化できる。
【００６５】
また上述の実施例においては、重み係数メモリ３５に格納するクラス毎の重み係数αｉ を求める方法として重心法を用いた場合について述べたが、本発明はこれに限らず、クラス毎の重み係数の求め方としては種々の手法を用いることができる。
【００６６】
また上述の実施例においては、ナイキスト定理を満たすサンプリング周波数ｆ０ でサンプリングしたサンプリングデータＡ、Ｂ、Ｃ、……、Ｉ、Ｊ、Ｋ、……を一つおきに抽出することにより、伝送サンプリングデータＡ、Ｂ、Ｃ、……を形成した場合について述べたが、本発明はこれに限らず、例えば２つおきにサンプリングデータを抽出することにより、一段と帯域が圧縮された帯域圧縮信号に本発明を適用した場合にも、上述の実施例と同様の効果を得ることができる。
【００６７】
さらに上述の実施例においては、１次元の信号ブロツクを処理するについて述べたが、本発明はこれに限らず、２次元の信号ブロツクを処理する場合に拡張することもできる。さらに上述の実施例においては、帯域圧縮された広帯域ビデオ信号を復元する装置として本発明を適用した場合について述べたが、取り扱う信号としてはビデオ信号に限らず、種々の広帯域信号を帯域圧縮して伝送又は記録した場合に適用することができる。
【００６８】
【発明の効果】
上述のように本発明によれば、非伝送サンプリングデータ周辺の複数の伝送サンプリングデータの変化の度合いに応じて非伝送サンプリングデータをクラス分類し、分類されたクラスに対応する重み係数によつて重み付けした平均誤差データを平均補間データに加算して非伝送サンプリングデータに対応する補間データを形成するようにした。またこの重み係数が、学習用サンプリングデータにおける平均補間データの真値からの複数の絶対値誤差データの平均値と各非伝送サンプリング点での誤差値との比をクラス毎に平均化することによつて予め求められたものであるとした。これにより、単に重み付けされていない平均誤差データを平均補間データに加えた場合に比して、一段と真値に近い補間データを得ることができるので、より高品質な広帯域信号を復元することができ、かくして帯域圧縮された信号からほぼ元通りに近い広帯域信号を復元し得る帯域圧縮信号復元装置及び帯域圧縮信号復元方法を実現できる。
【００６９】
また本発明によれば、非伝送サンプリングデータ周辺の複数の極性データのパターンを非伝送サンプリングデータのクラスの情報とし、当該クラスの情報に対応する重み係数によつて平均誤差データを重み付けするようにしたことにより、簡易な構成で、より高品質な広帯域信号を復元することができ、かくして帯域圧縮された信号からほぼ元通りに近い広帯域信号を復元し得ると共に簡易な構成の帯域圧縮信号復元装置及び帯域圧縮信号復元方法を実現できる。
【図面の簡単な説明】
【図１】実施例による伝送サンプリングデータ、非伝送サンプリングデータ及び補間データの説明に供する略線図である。
【図２】伝送データのブロツク構成の説明に供する略線図である。
【図３】帯域圧縮エンコーダの構成を示すブロツク図である。
【図４】本発明の第１実施例による帯域伸長デコーダの構成を示すブロツク図である。
【図５】第１実施例の重み係数作成回路の構成を示すブロツク図である。
【図６】本発明の第２実施例による帯域伸長デコーダの構成を示すブロツク図である。
【図７】第２実施例の重み係数作成回路の構成を示すブロツク図である。
【図８】帯域圧縮の説明に供する信号波形図である。
【図９】平均補間データの形成の説明に供する信号波形図である。
【符号の説明】
１……帯域圧縮エンコーダ、６、２５、４４……平均値データ形成回路、２０、７０……帯域伸長デコーダ、２１、７１……重み係数発生部、Ａ、Ｂ、Ｃ……伝送サンプリングデータ、Ｉ、Ｊ、Ｋ……非伝送サンプリングデータ、Ｉ’、Ｊ’、Ｋ’……平均補間データ、Ｉ”、Ｊ”、Ｋ”……補間データ、Ｓ０、Ｓ１０……広帯域ビデオ信号、Ｑｉ ……極性データ、ＳＤ …… ブロツクデータ、ＳＶＤ……ビデオデータブロツク、αｉ ……重み係数、ε……平均誤差データ、εｉ ’……重付け誤差データ。
【目次】
以下の順序で本発明を説明する。
産業上の利用分野
従来の技術（図８及び図９）
発明が解決しようとする課題（図８及び図９）
課題を解決するための手段（図１、図２、図４及び図６）
作用（図１、図２、図４及び図６）
実施例
（１）帯域圧縮信号の形成（図１〜図３）
（２）第１実施例の帯域伸長デコーダ
（２−１）全体構成（図１及び図４）
（２−２）重み係数メモリの作成（図５）
（２−３）動作（図１及び図４）
（２−４）効果
（３）第２実施例の帯域伸長デコーダ（図１、図６及び図７）
（４）他の実施例
発明の効果
【０００２】
【産業上の利用分野】
本発明は帯域圧縮信号復元装置に関し、例えば高品位テレビジヨン信号などのように取り扱う周波数帯域が広帯域の信号を帯域圧縮して伝送する場合に適用して好適なものである。
【０００３】
【従来の技術】
例えば高品位画像を再現するためのビデオ信号は非常に広い帯域を占有するので、このような広帯域ビデオ信号をデイジタル化してビデオテープレコーダにより記録したり所定の伝送路を介して伝送する場合には、記録帯域又は伝送帯域が広くなり、ハードウエアの実現が困難となる問題がある。
【０００４】
この問題を解決するため従来、広帯域のビデオ信号を帯域圧縮する方法が提案されている。この方法は、広帯域ビデオ信号をナイキスト定理を満足するサンプリング周波数ｆ０ でサンプリングすることにより得たサンプリングデータを１つおきに抽出し、当該抽出したサンプリングデータのみを伝送又は記録する方法である。
この方法によれば、図８に示すように、サンプリング周波数ｆ０ の１／２の周波数のサンプリング周波数ｆＳ で広帯域ビデオ信号をサンプリングした場合とほぼ等価となつて、周波数帯域を６０〔％〕程度まで圧縮できる。
【０００５】
しかし、一つおきに抽出したサンプリングデータだけでは元の広帯域ビデオ信号を忠実に再現できないので、再生系又は受信系において所定の補間手段を用いて非伝送サンプリングデータ（すなわち記録又は伝送されなかつたサンプリングデータ）を補間する必要がある。この非伝送サンプリングデータの補間方法としては、隣接する伝送サンプリングデータを用いて平均補間する方法が一般的である。
【０００６】
この帯域圧縮処理及び平均補間処理を図９に従つて具体的に説明する。すなわち帯域圧縮された記録信号又は伝送信号を形成する際には、ナイキスト定理を満足するサンプリング周波数ｆ０ を用いて破線で示す広帯域ビデオ信号をサンプリングすることによりサンプリング点Ｐ１、Ｐ２、……に対応した位置のサンプリングデータを得、このうち奇数番目のサンプリング点Ｐ１、Ｐ３、……に対応する位置のサンプリングデータのみを抽出して記録又は伝送する。
【０００７】
そして、復元時には、これら奇数番目のサンプリングデータの互いに隣合うサンプリングデータを平均することにより、偶数番目のサンプリング点Ｐ２、Ｐ４、……に対応する平均補間データ（図中△印）を求めるようにする。
【０００８】
【発明が解決しようとする課題】
ところで、上述のような方法によれば、復元側においても一応ナイキスト定理を満足するため、広帯域ビデオ信号を再現できる。
ところが、その信号再現性は極めて悪いものとなる問題がある。何故なら、平均値補間後の広帯域ビデオ信号は、図９の一点鎖線で示すようになり、元の広帯域ビデオ信号のエンベロープとはかなり違つたエンベロープとして復元されてしまうからである。これは、元のサンプリングデータのうち非伝送サンプリングデータを参照せずに、単純に平均値補間しているためである。
【０００９】
かかる課題を解決する一つの方法として、送信側において予め非伝送サンプリングデータの実際の値とこれに対応する非伝送サンプリングデータの平均補間値との誤差を検出し、この誤差を複数集めてその平均値を算出し、伝送サンプリングデータと共に当該平均値誤差データを伝送する方法が提案されている（特開昭６１−１３１９８５ 号公報）。
【００１０】
この方法によれば、受信側において、伝送サンプリングデータから形成した平均補間データに平均値誤差データをその極性を加味しながら加えるようにしたことにより、伝送データ量をあまり増やさずに、単純に平均値補間する場合に比して、真値に近い補間データを得ることができる。
【００１１】
しかしながら、この方法では、復号時に単純に誤差の平均値を極性に応じて加味しているにすぎないため、特に画像の平坦部で画質劣化が発生する問題があつた。
【００１２】
本発明は以上の点を考慮してなされたもので、広帯域信号を帯域圧縮して伝送する場合に、受信した帯域圧縮された信号からほぼ元通りに近い広帯域信号を復元し得る帯域圧縮信号復元装置及び帯域圧縮信号復元方法を提案しようとするものである。
【００１３】
【課題を解決するための手段】
かかる課題を解決するため第１の本発明においては、所定のサンプリング周波数ｆ０ でサンプリングされたサンプリングデータＡ、Ｂ、Ｃ、……、Ｉ、Ｊ、Ｋ、……を所定間隔で抽出することにより形成された伝送サンプリングデータＡ、Ｂ、Ｃ、……と、互いに隣合う伝送サンプリングデータＡ、Ｂ、Ｃ、……を平均することにより非伝送サンプリングデータＩ、Ｊ、Ｋ、……に対応する平均補間データＩ’、Ｊ’、Ｋ’、……を形成し、平均補間データＩ’、Ｊ’、Ｋ’、……と真の非伝送サンプリングデータＩ、Ｊ、Ｋ、……との誤差εｉ を複数集めて平均することにより形成された平均誤差データεと、各平均補間データＩ’、Ｊ’、Ｋ’、……が、対応する真の非伝送サンプリングデータＩ、Ｊ、Ｋ、……に対して大きいか小さいかを表わす極性データＱｉ とでなる帯域圧縮信号ＳＤ から、非伝送サンプリングデータを補間することによりサンプリング周波数ｆ０ にほぼ等しい帯域の信号Ｓ１０を復元する帯域圧縮信号復元装置２０において、非伝送サンプリングデータＩ、Ｊ、Ｋ、……周辺の複数の伝送サンプリングデータＡ、Ｂ、Ｃ、……の変化の度合いに応じて非伝送サンプリングデータをクラス分類するクラス分類手段３３、３４と、クラス分類手段３３、３４により分類されたクラスに対応する重み係数αｉ を発生する重み係数発生手段３５と、重み係数αｉ を極性データＱｉ を加味した平均誤差データ±εに乗ずることにより各非伝送サンプリングデータＩ、Ｊ、Ｋ、……に対応した重み付けされた誤差データεｉ ’を求める乗算手段３２と、互いに隣合う伝送サンプリングデータＡ、Ｂ、Ｃ、……を平均することにより非伝送サンプリングデータＩ、Ｊ、Ｋ、……に対応する平均補間データＩ’、Ｊ’、Ｋ’、……を形成する平均補間手段２５と、平均補間データＩ’、Ｊ’、Ｋ’、……に重み付けした誤差データεｉ ’を加算することにより、各非伝送サンプリングデータＩ、Ｊ、Ｋ、……に対応する補間データＩ”、Ｊ”、Ｋ”、……を算出する加算手段２８とを設け、重み係数発生手段３５から発生する重み係数αｉが、サンプリングデータに対応する学習用サンプリングデータにおける平均補間データの真値からの複数の絶対値誤差データの平均値と各非伝送サンプリング点での誤差値との比βｉをクラス毎に平均化することによつて予め求められたものであるとした。
【００１４】
また第２の本発明においては、所定のサンプリング周波数ｆ０ でサンプリングされたサンプリングデータＡ、Ｂ、Ｃ、……、Ｉ、Ｊ、Ｋ、……を所定間隔で抽出することにより形成された伝送サンプリングデータＡ、Ｂ、Ｃ、……と、互いに隣合う伝送サンプリングデータＡ、Ｂ、Ｃ、……を平均することにより非伝送サンプリングデータＩ、Ｊ、Ｋ、……に対応する平均補間データＩ’、Ｊ’、Ｋ’、……を形成し、平均補間データＩ’、Ｊ’、Ｋ’、……と真の非伝送サンプリングデータＩ、Ｊ、Ｋ、……との誤差εｉ を複数集めて平均することにより形成された平均誤差データεと、各平均補間データＩ’、Ｊ’、Ｋ’、……が、対応する真の非伝送サンプリングデータＩ、Ｊ、Ｋ、……に対して大きいか小さいかを表わす極性データＱｉ とでなる帯域圧縮信号ＳＤ から、非伝送サンプリングデータを補間することによりサンプリング周波数ｆ０ にほぼ等しい帯域の信号Ｓ１０を復元する帯域圧縮信号復元装置７０において、非伝送サンプリングデータＩ、Ｊ、Ｋ、……周辺の複数の極性データＱｉ のパターンを非伝送サンプリングデータＩ、Ｊ、Ｋ、……のクラスとし、当該クラスの情報を出力するクラス情報出力手段７２と、当該クラスの情報に対応する重み係数αｉ を発生する重み係数発生手段７３と、重み係数αｉ を極性データＱｉ を加味した平均誤差データ±εに乗ずることにより各非伝送サンプリングデータＩ、Ｊ、Ｋ、……に対応した重み付けされた誤差データεｉ ’を求める乗算手段３２と、互いに隣合う伝送サンプリングデータＡ、Ｂ、Ｃ、……を平均することにより非伝送サンプリングデータＩ、Ｊ、Ｋ、……に対応する平均補間データＩ’、Ｊ’、Ｋ’、……を形成する平均補間手段２５と、平均補間データＩ’、Ｊ’、Ｋ’、……に重み付けした誤差データεｉ ’を加算することにより、各非伝送サンプリングデータＩ、Ｊ、Ｋ、……に対応する補間データＩ”、Ｊ”、Ｋ”、……を算出する加算手段２８とを設けるようにした。
【００１５】
【作用】
第１の発明においては、非伝送サンプリングデータＩ、Ｊ、Ｋ、……周辺の複数の伝送サンプリングデータＡ、Ｂ、Ｃ、……の変化の度合いに応じて非伝送サンプリングデータをクラス分類し、この分類されたクラスに対応する重み係数αを平均誤差データεｉ に乗ずることにより誤差データεｉ ’を得、この重み付けした誤差データεｉ ’を平均補間データＩ’、Ｊ’、Ｋ’、……に加えることによつて補間データＩ”、Ｊ”、Ｋ”、……を求めるようにした。またこの重み係数αが、学習用サンプリングデータにおける平均補間データの真値からの複数の絶対値誤差データの平均値と各非伝送サンプリング点での誤差値との比βをクラス毎に平均化することによつて予め求められたものであるとした。これにより、単に重み付けされていない平均誤差データεｉ を平均補間データＩ’、Ｊ’、Ｋ’、……に加えた場合に比して、一段と真値に近い補間データＩ”、Ｊ”、Ｋ”、……を得ることができる。
【００１６】
また第２の発明においては、非伝送サンプリングデータＩ、Ｊ、Ｋ、……周辺の複数の極性データＱｉ のパターンを非伝送サンプリングデータＩ、Ｊ、Ｋ、……のクラスの情報とし、当該クラスの情報に対応する重み係数αを発生するようにしたことにより、クラス分類のための新たな構成を付加することなく容易にクラス分類ができる。
【００１７】
【実施例】
以下図面について、本発明の一実施例を詳述する。
【００１８】
（１）帯域圧縮信号の形成
ここでは先ず本発明の帯域圧縮信号復元装置を説明する前に、本発明の帯域圧縮信号復元装置による復元対象となる帯域圧縮信号（デイジタル信号）をどのように形成するかについて説明する。
【００１９】
図１において、破線で示す信号Ｓ０ は帯域圧縮すべき広帯域ビデオ信号で、「○」印がサンプリング周波数ｆ０ によつてサンプリングされるポイントであり、Ａ、Ｂ、Ｃ、……、Ｉ、Ｊ、Ｋ、……はそのサンプリングデータ（量子化ビツトは例えば８ビツト）である。これらのサンプリングデータのうち奇数番目のサンプリングデータ、すなわちサンプリングデータＡ、Ｂ、Ｃ、……を抽出して伝送又は記録することにより帯域圧縮し、デコーダ側において偶数番目のサンプリングデータＩ、Ｊ、Ｋ、……を補間処理によつて生成することにより元の広帯域ビデオ信号Ｓ０ を復元する。
【００２０】
実施例のエンコーダは、先ず一つおきに抽出したサンプリングデータＡ、Ｂ、Ｃ、……の互いに隣合うデータを用いて平均補間データＩ’、Ｊ’、Ｋ’……を形成し、次にこの平均補間データＩ’、Ｊ’、Ｋ’……と真のサンプリングデータＩ、Ｊ、Ｋ……との差を求める。そして、その差の絶対値を誤差データεｉ とし、平均補間データＩ’、Ｊ’、Ｋ’……がそれぞれ真のサンプリングデータＩ、Ｊ、Ｋ……に対して大きいか小さいかを表わすパラメータを極性データＱｉ とする。
すなわちエンコーダは非伝送サンプリングデータＩ、Ｊ、Ｋ、……に対応する誤差データεｉ と極性データＱｉ とを、次式
【数１】
【００２１】
図１の場合、Ｉ＞Ｉ’（＝（Ａ＋Ｂ）／２）で、Ｊ＞Ｊ’（＝（Ｂ＋Ｃ）／２）で、Ｋ＜Ｋ’（＝（Ｃ＋Ｄ）／２）であるから、ε１ 、ε２ は負、ε３ は正となる。図１の場合には、εｉ ＜０であるときその極性を示すビツトＱｉ を「０」、逆にεｉ ＞０であるときその極性を示すビツトＱｉ を「１」とすれば、極性データＱｉ は（１）式のようになる。
【００２２】
次にエンコーダは、誤差データεｉ と極性データＱｉ とをｎ個のサンプリングポイントにわたつて求めた後、誤差データεｉ の平均値を求める（以下、この平均値を平均誤差データεと呼ぶ）。ここでｎはデイジタル信号処理を容易にするため、２の巾乗となるように選定する。従つてｎは８、１６、……等の数をとりうる。実施例ではｎ＝８とした。そのため、平均誤差データ（８ビツトデータ）εは、次式
【数２】
【００２３】
エンコーダは、図２に示すように、このようにして求めた平均誤差データεと、極性データＱと、伝送サンプリングデータＡ、Ｂ、……、Ｈ（ビデオデータブロツクＳＶＤ）とをまとめてブロツクデータＳＤ を構成して、このブロツクデータＳＤ を最小単位として伝送又は記録する。
【００２４】
因に、このように平均誤差データεを用いた符号化方式を平均誤差符号化方式と呼称すれば、この平均誤差符号化方式を採用した際の帯域圧縮率は、上述のように、単位ブロツクデータＳＤ が、８個の伝送サンプリングデータＡ〜Ｈ（それぞれ８ビツト）と、平均誤差データε（８ビツト）と、極性データＱ（８ビツト）で構成されている場合には、元々のサンプリングポイントが１６個であるため、次式
【数３】
【００２５】
実際上、このように平均誤差符号化方式を用いて広帯域ビデオ信号を圧縮する帯域圧縮エンコーダは、図３に示すような構成により実現できる。帯域圧縮エンコーダ１は、端子２にそれぞれ８ビツトデータにデイジタル変換されたサンプリングデータＡ、Ｂ、……、Ｉ、Ｊ、……が与えられると、これをサブサンプリングデータストア回路３に送出する。サブサンプリングデータストア回路３は、サンプリングデータＡ、Ｂ、……、Ｉ、Ｊ、……を一つおきに抽出することにより伝送サンプリングデータＡ、Ｂ……を抜き出し、これをストアする。
【００２６】
また帯域圧縮エンコーダ１は、端子２に与えられたサンプリングデータＡ、Ｂ、……、Ｉ、Ｊ、……を直列接続された第１及び第２の遅延回路（その遅延時間はサンプリング周波数分の１）４及び５を介して平均値データ形成回路６に供給する。平均値データ形成回路６は加算回路７と１／２演算回路８とで構成されている。加算回路７には端子２に与えられたサンプリングデータが直接供給されると共に、第２の遅延回路５の出力が供給される。この結果平均値データ形成回路６からは、非伝送サンプリングデータＩ、Ｊ、……に対応する平均補間データＩ’、Ｊ’、……（図１）が出力される。
【００２７】
この平均補間データＩ’、Ｊ’、……は差分回路９において、第１の遅延回路４の出力である真の非伝送サブサンプリングデータとの差分がとられることにより誤差データが形成される。この誤差データは平均値算出回路１１及び極性判別回路１２に送出される。平均値算出回路１１は複数の誤差データ（実施例の場合、合計８個の誤差データ）の平均値を算出することにより平均誤差データεを形成する。極性判別回路１２は、誤差データが正か負かを判別することにより極性データＱｉ を形成する。
【００２８】
帯域圧縮エンコーダ１は、このようにして形成した伝送サンプリングデータＡ、Ｂ、Ｃ、……、極性データＱｉ 及び平均誤差データεをデータ変換回路１５において図２に示すように配列することにより単位ブロツクデータＳＤ を形成し、当該単位ブロツクデータＳＤ を所定の伝送路やＶＴＲの記録部へと送出する。
【００２９】
（２）第１実施例の帯域伸長デコーダ
（２−１）全体構成
図４において、２０は全体として第１実施例の帯域伸長デコーダを示し、図３について上述した帯域圧縮エンコーダ１によつて帯域圧縮されて伝送又は記録されたビデオ信号を伸長することにより、元のサンプリング周波数にほぼ等しい広帯域ビデオ信号を復元する。
【００３０】
帯域伸長デコーダ２０は重み係数発生部２１を有し、当該重み係数発生部２１において発生した重み係数αを極性が加味された平均誤差データ±εｉ に乗じることにより新たな誤差データεｉ ’を得、当該誤差データεｉ ’を用いて補間データを形成することにより、一段と真値に近い補間データＩ”、Ｊ”、……を形成し得るようになされている。
【００３１】
帯域伸長デコーダ２０は、入力端子２２に供給されたブロツクデータＳＤ を第３及び第４の遅延回路（その遅延時間はサブサンプリング周波数分の１）２３及び２４を介してデータ逆変換回路３６及び平均値データ形成回路２５に送出する。
【００３２】
平均値データ形成回路２５は図３について上述した帯域圧縮エンコーダ１の平均値データ形成回路６と同様の構成でなり、加算回路２６によつて隣接する伝送サンプリングデータＡ、Ｂ、Ｃ、……間の加算演算を行い、続く１／２演算回路２７よつて非伝送サンプリングデータＩ、Ｊ、……に対応する平均補間データＩ’、Ｊ’、Ｋ’、……を形成し、当該平均補間データＩ’、Ｊ’、Ｋ’、……を加算回路２８に送出する。
【００３３】
また帯域伸長デコーダ２０は、ブロツクデータＳＤ に含まれる平均誤差データεをエラーレジスタ２９にストアすると共に、極性データＱを極性レジスタ３０にストアする。極性レジスタ３０は、ストアした８ビツトの極性データＱのうちサブサンプリングデータに対応した極性データＱｉ をサブサンプリングタイミング毎に順次極性付与回路３１に与える。
【００３４】
極性付与回路３１はエラーレジスタ２９から与えられた平均誤差データεに、極性レジスタ３０から与えられた極性データＱｉ を順次付与する。この結果極性付与回路３１からは極性が加味された平均誤差データ±εが出力され、当該平均誤差データ±εが乗算器３２に与えられる。
【００３５】
重み係数発生部２１はブロツク化回路３３にブロツクデータＳＤ を入力する。ブロツク化回路３３はブロツクデータＳＤ のうちビデオブロツクデータＳＶＤを抜き出すと共に、着目する非伝送サンプリングデータＩ、Ｊ、……の周囲の伝送サンプリングデータＡ、Ｂ、……を複数個集めてブロツクを形成する。
【００３６】
ＡＤＲＣ回路３４は、ブロツク化された複数の伝送サンプリングデータＡ、Ｂ、……に対して適応ダイナミツクレンジ符号化処理を施すことによりパターン圧縮データを形成し、当該パターン圧縮データを重み係数メモリ３５のインデツクス（すなわち読出しアドレス）として出力する。例えばそれぞれ８ビツトで表現されている各伝送サンプリングデータＡ、Ｂ、……を１ビツトに圧縮する。
この結果重み係数メモリ３５からは、周辺の伝送サンプリングデータＡ、Ｂ、Ｃ、……の分布状態に応じた重み係数αｉ が読み出され、当該重み係数αｉ が重み係数発生部２１の出力として乗算器３２に与えられる。
【００３７】
乗算器３２では、極性が加味された平均誤差データ±εと重み係数αｉ が掛け合わされ、この結果新たな誤差データεｉ ’が形成される。すなわち乗算器３２は、次式
【数４】
この誤差データεｉ ’は、加算器２８において平均補間データＩ’、Ｊ’、Ｋ’、……と加算されることにより最終的な補間データＩ”、Ｊ”、Ｋ”、……が算出される。すなわち加算器２８は、次式
【数５】
【００３８】
データ逆変換回路３６は、第４の遅延回路２４から出力されたサブサンプリングデータＡ、Ｂ、Ｃ、……の間に、補間データＩ”、Ｊ”、Ｋ”、……を挿入することにより復元画像データＳ１０を形成する。この復元画像データＳ１０のサンプリング周波数はｆ０ となり、従つて帯域が元通りに伸長されたビデオ信号が得られる。
【００３９】
かくして圧縮伸長デコーダ２０においては、帯域圧縮されたブロツクデータＳＤ から元のサンプリング周波数にほぼ等しい広帯域ビデオ信号を復元する際、非伝送サンプリングデータの周辺の伝送サンプリングデータを用いて非伝送サンプリングデータをクラス分類し、そのクラスに応じた重み係数αｉ を平均誤差データ±εに乗ずることによつて新たな誤差データεｉ ’を形成し、この誤差データεｉ ’を用いて、非伝送サンプリングデータに対応する補間データＩ”、Ｊ”、Ｋ”、……を形成するようにしたことにより、平均誤差データεをそのまま用いて補間データを形成する場合に比して、一段と真値に近い補間データＩ”、Ｊ”、Ｋ”、……を得ることができる。従つて復元画像の画質を向上させることができる。
【００４０】
（２−２）重み係数メモリの作成
ここで重み係数メモリ３５に格納するクラス毎（インデツクス毎）の重み係数は、予め学習により求めるようにする。実際上、各クラス毎の重み係数は、図５に示すような重み係数作成回路４０によつて求めることができる。
【００４１】
重み係数作成回路４０は重心法を用いた学習により重み係数を求める。重み係数作成回路４０は、入力端子４１を介してサンプリング周波数ｆ０ でサンプリングされたサンプリングデータ（但し、サンプリング対象とする広帯域ビデオ信号としては、図１のビデオ信号Ｓ０と同じような信号を用いる）を入力すると、これを直接平均値データ形成回路４４に与えると共にそれぞれ１サンプル分の遅延時間を有する遅延回路４２及び４３を介して平均値データ形成回路４４に与える。
平均値データ形成回路４４は、加算回路４５及び１／２演算回路４８によつて隣接する伝送サンプリングデータ（図１のＡ、Ｂ、Ｃ、……に対応する）を用いて非伝送サンプリングデータの平均補間データ（図１のＩ’、Ｊ’、Ｋ’、……に対応する）を求め、当該平均補間データを差分回路４７に与える。
【００４２】
差分回路４７は平均補間データと当該平均補間データに対応する真の非伝送サンプリングデータとの差分演算を行うことにより平均補間データの真値からの誤差を表わす誤差データを求める。この誤差データが絶対値化回路４８により絶対値化されることにより、絶対値誤差データεｉ が形成される。
【００４３】
平均値計算回路４９は、絶対値誤差データεｉ を複数個集めてその平均値を計算することによりその平均誤差値を得、これを比率計算回路５１に送出する。比率計算回路５１にはまた絶対値誤差データεｉ が遅延回路５０を介して順次与えられる。この結果比率計算回路５１では、平均誤差値と各非伝送サンプリング点での誤差値との比βｉ が求められ、これが遅延回路５２を介して係数学習回路５３に与えられる。
【００４４】
一方、入力端子４１に与えられたサンプリングデータは、サブサンプリング回路５４に与えられる。サブサンプリング回路５４はサンプリングデータを一つおきに抽出することにより伝送サンプリングデータを形成し、当該伝送サンプリングデータをブロツク化回路５５に送出する。
ここでブロツク化回路５５及びＡＤＲＣ回路５６は図４について上述したブロツク化回路３３及びＡＤＲＣ回路３４と同様の構成でなり、複数の伝送サンプリングデータを集めて形成したブロツク毎にパターン圧縮データを形成し、当該パターン圧縮データをクラス分類のインデツクス情報として係数学習回路５３に送出する。
【００４５】
係数学習回路５３は、比率データβｉ と当該比率データβｉ の個数を順次積算する積算用メモリ５９を有し、この積算用メモリ５９にはインデツクスデコーダ５７から出力されるクラス分のメモリセル５９Ａ、５９Ｂ、５９Ｃ、……が形成されている。
そしてインデツクスデコーダ５７から出力されるクラスデータに対応したメモリセル５９Ａ、５９Ｂ、５９Ｃ、……に格納された比率データβｉ を読み出して、読み出した比率データβｉ と遅延回路５２の出力である比率データβｉ を加算回路５８によつて加算した後、この加算結果を再び対応するメモリセル５９Ａ、５９Ｂ、５９Ｃ、……に格納する。
【００４６】
この結果積算用メモリ５９の各メモリセル５９Ａ、５９Ｂ、５９Ｃ、……にはクラス毎の比率データβｉ の和とその個数が格納される。積算用メモリ５９は、各クラスの比率データβｉ の個数が所定の個数に達すると、そのクラスの比率データβｉ の和と個数とを平均値計算回路６０に送出する。
【００４７】
平均値計算回路６０は、そのクラスの比率データβｉ の和を個数で割ることにより、比率データβｉ の平均値を求める。かくして重み係数作成回路４０においては、クラス毎の比率データβｉ の平均値αｉ が求められ、この平均値αｉ が重み係数として重み係数メモリ３５の対応するクラスのアドレスに格納される。このようにして各クラス毎の重み係数αｉ が格納された重み係数メモリ３５を作成することができる。
【００４８】
（２−３）動作
以上の構成において、帯域伸長デコーダ２０は、１サンプルおきの伝送サンプルデータ、平均値誤差データε及び極性データＱでなる帯域圧縮されたブロツクデータＳＤ を入力すると、重み係数発生回路２１において、注目する非伝送サンプリングデータ周辺の複数の伝送サンプリングデータを用いて注目する非伝送サンプリングデータをクラス分類する。
【００４９】
例えば８個の伝送サンプリングデータを用い、かつＡＤＲＣ回路３４によつてこれらの伝送サンプリングデータに対して１ビツトの適応ダイナミツクレンジ符号化を施すと、全体として８ビツトの符号にまとめることができる。この結果注目非伝送サンプリングデータを周辺の伝送サンプリングデータの変化の度合いに応じて２５６通りのクラスに分類できる。
【００５０】
帯域伸長デコーダ２０は、このクラス分類結果に基づいて重み係数メモリ３５から、予め学習により求められた重み係数αｉ を読み出す。帯域伸長デコーダ２０はこの重み係数αｉ を極性を加味した平均値誤差データ±εに乗ずることにより、新たな誤差データεｉ ’を得る。この結果クラスに応じた重み係数αｉ を用いて誤差データεｉ ’を形成するようにしたことにより、補間するデータ周辺の変化の度合いをも加味した誤差データεｉ ’を得ることができる。
【００５１】
帯域伸長データ２０は、この誤差データεｉ ’を、隣接する伝送サンプルデータの平均により形成した平均値データＩ’、Ｊ’、Ｋ’、……に加えることにより、最終的な補間データＩ”、Ｊ”、Ｋ”、……を得る。かくしてより真値に近い誤差データεｉ ’を使つて、補間データＩ”、Ｊ”、Ｋ”、……を形成し得ることにより、真値に近い補間データＩ”、Ｊ”、Ｋ”、……を得ることができる。
【００５２】
（２−４）効果
以上の構成によれば、ナイキスト定理を満足するサンプリング周波数ｆ０ でサンプリングされたサンプリングデータＡ、Ｂ、Ｃ、……、Ｉ、Ｊ、Ｋ、……を所定間隔おきに抽出することにより形成された伝送サンプリングデータＡ、Ｂ、Ｃ、……と、平均値誤差データ±εとを受信したとき、各非伝送サンプリングデータＩ、Ｊ、Ｋ、……を周辺の伝送サンプリングデータＡ、Ｂ、Ｃ、……を用いてクラス分類し、そのクラスに応じた重み係数αｉ を平均誤差データεに乗じて新たな誤差データεｉ ’を算出し、当該誤差データεｉ ’を平均補間データ±εに加えるようにしたことにより、帯域圧縮された信号ＳＤ を受信した場合でも、ほぼ元通りのデータでなる広帯域信号Ｓ１０を復元することができる。
【００５３】
（３）第２実施例の帯域伸長デコーダ
図４との対応部分に同一符号を付して示す図６において、７０は全体として第２実施例の帯域伸長デコーダを示し、重み係数発生部７１を除いて図４と同様の構成を有する。
帯域伸長デコーダ７０は、伝送された極性データＱｉ に基づいて非伝送サンプリングデータＩ、Ｊ、Ｋ、……をクラス分類する。これにより圧縮伸長デコーダ７０は、簡易な構成で容易にクラス分類処理を行うことができるようになされている。
【００５４】
帯域伸長デコーダ７０の重み係数発生部７１はブロツク化回路７２及び重み係数メモリ７３によつて構成されている。ブロツク化回路７２はブロツクデータＳＤ を入力すると、当該ブロツクデータＳＤ のうち極性デコーダＱｉ を抜き出すと共に、このとき注目する非伝送サンプリングデータＩ、Ｊ、Ｋ、……の周辺の極性データＱｉ を複数個集めてブロツクを形成する。ブロツク化回路７２は、この複数の極性データＱｉ を所定の順序で並べたものをインデツクス（すなわち読出しアドレス）として重み係数メモリ７３に送出するようになされている。重み係数メモリ７３は、後述する学習により予め各クラス毎に求められた重み係数のうち、このインデツクスに応じたクラスの重み係数αｉ を出力する。
【００５５】
すなわちこの実施例の重み係数発生部７１においては、送信側から伝送されてくる極性データＱｉ を使用してそれを所定の順序で並べることによつて注目する非伝送サンプリングデータＩ、Ｊ、Ｋ、……をクラス分類するようになされており、これにより周辺画素を圧縮してクラス分類する場合に比して容易に非伝送サンプリングデータＩ、Ｊ、Ｋ、……をクラス分類できる。この結果周辺画素を圧縮するための圧縮手段（例えば図４のＡＤＲＣ回路３４）を省略でき、この分構成を簡易化することができる。
【００５６】
実際上、ブロツク化回路７２は、注目点を含めたブロツクを考え、このブロツク内の極性データＱｉ をｎ個集め、これを所定の順番に並べることによりｎビツトの信号とする。従つてこのｎビツトの信号の取り得るパターンは、２のｎ乗通り存在する。例えばｎ＝５とすると、注目する非伝送サンプリングデータを３２通りのパターンで表わすことができることになる。
重み係数発生部７１は、このようにして得られたｎビツト信号をインデツクスとして、重み係数メモリ７３をアクセスし、クラスに応じた重み係数αｉ を読み出す。
【００５７】
帯域伸長デコーダ７０は、以下上述の第１実施例と同様にして、この重み係数αｉ を、極性付与回路３１の出力である極性が加味された平均誤差データ±εに掛け合わせることにより、精度の高い新たな誤差データεｉ ’を得る。次に、この誤差データεｉ ’を加算回路２８において、平均補間データＩ’、Ｊ’、Ｋ’、……に加算することにより補間データＩ”、Ｊ”、Ｋ”、……を得る。このようにして真値に近い補間データＩ”、Ｊ”、Ｋ”、……を得ることができる。
【００５８】
かくして以上の構成によれば、送信側から伝送される極性データＱｉ に基づいて各非伝送サンプリングデータＩ、Ｊ、Ｋ、……をクラス分類するようにしたことにより、帯域圧縮された信号ＳＤ からほぼ元通りの広帯域ビデオ信号Ｓ１０を復元できる簡易な構成の帯域伸長デコーダ７０を実現できる。
【００５９】
因に、第２実施例の重み係数メモリ７３は、図７に示すような重み係数作成回路８０によつて重心法を用いた学習を行うことにより作成できる。ここで図７では、図５との対応部分に同一符号を付して示している。重み係数作成回路８０は、加算回路４７から出力される誤差データの極性を判定する極性判定回路８１を有し、この極性判定回路８１により得た各非伝送サンプリング点（すなわち補間対象点）についての極性データをブロツク化回路８２に送出する。
【００６０】
ブロツク化回路８２は、図６について上述したブロツク化回路７２と同様の構成でなり、極性データをｎ個集めてｎビツトのインデツクスデータを形成する。このインデツクスデータは、インデツクスデコーダ８４によりデコードされた後、積算用メモリ８５に与えられる。
【００６１】
積算用メモリ８５は、インデツクスデコーダ８４から出力されるクラス数分のメモリセル８４Ａ、８４Ｂ、８４Ｃ、……が形成されている。積算用メモリ８５では、インデツクスデコーダ８４から出力されるクラスに対応したメモリセル８４Ａ、８４Ｂ、８４Ｃ、……に格納した比率データβｉ が読み出され、当該比率データβｉ と遅延回路５２の出力である比率データβｉ が加算回路５８によつて加算された後、当該加算結果が再び対応するメモリセル８４Ａ、８４Ｂ、８４Ｃ、……に格納される。
【００６２】
この結果積算用メモリ８５の各メモリセル８５Ａ、８５Ｂ、８５Ｃ、……にはクラス毎の比率データβｉ の和とその個数が格納される。積算用メモリ８５は、各クラスの比率データβｉ の個数が所定の個数に達すると、そのクラスの比率データβｉ の和と個数とを平均値計算回路６０に送出する。
【００６３】
平均値計算回路６０は、そのクラスの比率データβｉ の和を個数で割ることにより、比率データβｉ の平均値を求める。かくして重み係数作成回路８０においては、各クラスの比率データβｉ の平均値αｉ が求められ、当該平均値αｉ が重み係数として重み係数メモリ７３の対応するクラスのアドレスに格納される。このようにして極性データＱｉ に基づき分類した各クラスの重み係数を重心法による学習によつて求めることができる。
【００６４】
（４）他の実施例
なお上述の第１実施例においては、非伝送サンプリングデータの周辺の伝送サンプリングデータをＡＤＲＣ回路３４を用いて圧縮して各非伝送サンプリングデータをクラス分類した場合について述べたが、圧縮手段はこれに限らず、要はあるビツト数で表現されたデータをより少ないビツト数で表現できるような圧縮符号化手段であればどのような圧縮手段を適用しても良く、例えば差分量子化（ＤＰＣＭ）、ベクトル量子化（ＶＱ）や離散サコサイン変換（ＤＣＴ）等の圧縮手段を適用することもできる。さらに圧縮せずに、周辺の伝送サンプリングデータをそのままインデツクスデータとして重み係数メモリ３５に与えるようにしても良い。この場合クラス分類手段としてブロツク化回路３３のみを用いれば良いことになり、構成を簡易化できる。
【００６５】
また上述の実施例においては、重み係数メモリ３５に格納するクラス毎の重み係数αｉ を求める方法として重心法を用いた場合について述べたが、本発明はこれに限らず、クラス毎の重み係数の求め方としては種々の手法を用いることができる。
【００６６】
また上述の実施例においては、ナイキスト定理を満たすサンプリング周波数ｆ０ でサンプリングしたサンプリングデータＡ、Ｂ、Ｃ、……、Ｉ、Ｊ、Ｋ、……を一つおきに抽出することにより、伝送サンプリングデータＡ、Ｂ、Ｃ、……を形成した場合について述べたが、本発明はこれに限らず、例えば２つおきにサンプリングデータを抽出することにより、一段と帯域が圧縮された帯域圧縮信号に本発明を適用した場合にも、上述の実施例と同様の効果を得ることができる。
【００６７】
さらに上述の実施例においては、１次元の信号ブロツクを処理するについて述べたが、本発明はこれに限らず、２次元の信号ブロツクを処理する場合に拡張することもできる。さらに上述の実施例においては、帯域圧縮された広帯域ビデオ信号を復元する装置として本発明を適用した場合について述べたが、取り扱う信号としてはビデオ信号に限らず、種々の広帯域信号を帯域圧縮して伝送又は記録した場合に適用することができる。
【００６８】
【発明の効果】
上述のように本発明によれば、非伝送サンプリングデータ周辺の複数の伝送サンプリングデータの変化の度合いに応じて非伝送サンプリングデータをクラス分類し、分類されたクラスに対応する重み係数によつて重み付けした平均誤差データを平均補間データに加算して非伝送サンプリングデータに対応する補間データを形成するようにした。またこの重み係数が、学習用サンプリングデータにおける平均補間データの真値からの複数の絶対値誤差データの平均値と各非伝送サンプリング点での誤差値との比をクラス毎に平均化することによつて予め求められたものであるとした。これにより、単に重み付けされていない平均誤差データを平均補間データに加えた場合に比して、一段と真値に近い補間データを得ることができるので、より高品質な広帯域信号を復元することができ、かくして帯域圧縮された信号からほぼ元通りに近い広帯域信号を復元し得る帯域圧縮信号復元装置及び帯域圧縮信号復元方法を実現できる。
【００６９】
また本発明によれば、非伝送サンプリングデータ周辺の複数の極性データのパターンを非伝送サンプリングデータのクラスの情報とし、当該クラスの情報に対応する重み係数によつて平均誤差データを重み付けするようにしたことにより、簡易な構成で、より高品質な広帯域信号を復元することができ、かくして帯域圧縮された信号からほぼ元通りに近い広帯域信号を復元し得ると共に簡易な構成の帯域圧縮信号復元装置及び帯域圧縮信号復元方法を実現できる。
【図面の簡単な説明】
【図１】実施例による伝送サンプリングデータ、非伝送サンプリングデータ及び補間データの説明に供する略線図である。
【図２】伝送データのブロツク構成の説明に供する略線図である。
【図３】帯域圧縮エンコーダの構成を示すブロツク図である。
【図４】本発明の第１実施例による帯域伸長デコーダの構成を示すブロツク図である。
【図５】第１実施例の重み係数作成回路の構成を示すブロツク図である。
【図６】本発明の第２実施例による帯域伸長デコーダの構成を示すブロツク図である。
【図７】第２実施例の重み係数作成回路の構成を示すブロツク図である。
【図８】帯域圧縮の説明に供する信号波形図である。
【図９】平均補間データの形成の説明に供する信号波形図である。
【符号の説明】
１……帯域圧縮エンコーダ、６、２５、４４……平均値データ形成回路、２０、７０……帯域伸長デコーダ、２１、７１……重み係数発生部、Ａ、Ｂ、Ｃ……伝送サンプリングデータ、Ｉ、Ｊ、Ｋ……非伝送サンプリングデータ、Ｉ’、Ｊ’、Ｋ’……平均補間データ、Ｉ”、Ｊ”、Ｋ”……補間データ、Ｓ０、Ｓ１０……広帯域ビデオ信号、Ｑｉ ……極性データ、ＳＤ …… ブロツクデータ、ＳＶＤ……ビデオデータブロツク、αｉ ……重み係数、ε……平均誤差データ、εｉ ’……重付け誤差データ。
Claims (12)
- 所定のサンプリング周波数でサンプリングされたサンプリングデータを所定間隔で抽出することにより形成された伝送サンプリングデータと、
互いに隣合う上記伝送サンプリングデータを平均することにより非伝送サンプリングデータに対応する平均補間データを形成し、当該平均補間データと真の非伝送サンプリングデータとの誤差を複数集めて平均することにより形成された平均誤差データと、
上記各平均補間データが、対応する真の非伝送サンプリングデータに対して大きいか小さいかを表わす極性データと
でなる帯域圧縮信号から、上記非伝送サンプリングデータを補間することにより上記サンプリング周波数にほぼ等しい帯域の信号を復元する帯域圧縮信号復元装置において、
上記非伝送サンプリングデータ周辺の複数の上記伝送サンプリングデータの変化の度合いに応じて上記非伝送サンプリングデータをクラス分類するクラス分類手段と、
上記クラス分類手段により分類されたクラスに対応する重み係数を発生する重み係数発生手段と、
上記重み係数を上記極性データを加味した上記平均誤差データに乗ずることにより上記各非伝送サンプリングデータに対応した重み付けされた誤差データを求める乗算手段と、
互いに隣合う伝送サンプリングデータを平均することにより非伝送サンプリングデータに対応する平均補間データを形成する平均補間手段と、
上記平均補間データに上記重み付けした誤差データを加算することにより、各非伝送サンプリングデータに対応する補間データを算出する加算手段と
を具え、
上記重み係数発生手段から発生する上記重み係数は、
上記サンプリングデータに対応する学習用サンプリングデータにおける平均補間データの真値からの複数の絶対値誤差データの平均値と各非伝送サンプリング点での誤差値との比を求め、当該比を上記クラス毎に平均化することによつて予め求められたものである
ことを特徴とする帯域圧縮信号復元装置。 - 所定のサンプリング周波数でサンプリングされたサンプリングデータを所定間隔で抽出することにより形成された伝送サンプリングデータと、
互いに隣合う上記伝送サンプリングデータを平均することにより非伝送サンプリングデータに対応する平均補間データを形成し、当該平均補間データと真の非伝送サンプリングデータとの誤差を複数集めて平均することにより形成された平均誤差データと、
上記各平均補間データが、対応する真の非伝送サンプリングデータに対して大きいか小さいかを表わす極性データと
でなる帯域圧縮信号から、上記非伝送サンプリングデータを補間することにより上記サンプリング周波数にほぼ等しい帯域の信号を復元する帯域圧縮信号復元装置において、
上記非伝送サンプリングデータ周辺の複数の上記極性データのパターンを上記非伝送サンプリングデータのクラスとし、当該クラスの情報を出力するクラス情報出力手段と、
当該クラスの情報に対応する重み係数を発生する重み係数発生手段と、
上記重み係数を上記極性データを加味した上記平均誤差データに乗ずることにより上記各非伝送サンプリングデータに対応した重み付けされた誤差データを求める乗算手段と、
互いに隣合う伝送サンプリングデータを平均することにより非伝送サンプリングデータに対応する平均補間データを形成する平均補間手段と、
上記平均補間データに上記重み付けした誤差データを加算することにより、各非伝送サンプリングデータに対応する補間データを算出する加算手段と
を具えることを特徴とする帯域圧縮信号復元装置。 - 上記クラス分類手段は、上記伝送サンプリングデータを圧縮するデータ圧縮手段でなる
ことを特徴とする請求項１に記載の帯域圧縮信号復元装置。 - 上記データ圧縮手段は、適応ダイナミツクレンジ符号化手段により構成された
ことを特徴とする請求項３に記載の帯域圧縮信号復元装置。 - 上記重み係数発生手段は、重心法を用いた学習によつて求めた各クラス毎の代表値を上記重み係数として格納したメモリ手段でなる
ことを特徴とする請求項２に記載の帯域圧縮信号復元装置。 - 上記サンプリングデータは画像データでなる
ことを特徴とする請求項１に記載の帯域圧縮信号復元装置。 - 所定のサンプリング周波数でサンプリングされたサンプリングデータを所定間隔で抽出することにより形成された伝送サンプリングデータと、
互いに隣合う上記伝送サンプリングデータを平均することにより非伝送サンプリングデータに対応する平均補間データを形成し、当該平均補間データと真の非伝送サンプリングデータとの誤差を複数集めて平均することにより形成された平均誤差データと、
上記各平均補間データが、対応する真の非伝送サンプリングデータに対して大きいか小さいかを表わす極性データと
でなる帯域圧縮信号から、上記非伝送サンプリングデータを補間することにより上記サンプリング周波数にほぼ等しい帯域の信号を復元する帯域圧縮信号復元方法において、
上記非伝送サンプリングデータ周辺の複数の上記伝送サンプリングデータの変化の度合いに応じて上記非伝送サンプリングデータをクラス分類するクラス分類処理ステツプと、
上記分類されたクラスに対応する重み係数を発生する重み係数発生処理ステツプと、
上記重み係数を上記極性データを加味した上記平均誤差データに乗ずることにより上記各非伝送サンプリングデータに対応した重み付けされた誤差データを求める乗算処理ステツプと、
互いに隣合う伝送サンプリングデータを平均することにより非伝送サンプリングデータに対応する平均補間データを形成する平均補間処理ステツプと、
上記平均補間データに上記重み付けした誤差データを加算することにより、各非伝送サンプリングデータに対応する補間データを算出する加算処理ステツプと
を具え、
上記重み係数発生処理ステツプにおける上記重み係数は、
上記サンプリングデータに対応する学習用サンプリングデータにおける平均補間データの真値からの複数の絶対値誤差データの平均値と各非伝送サンプリング点での誤差値との比を求め、当該比を上記クラス毎に平均化することによつて予め求められたものである
ことを特徴とする帯域圧縮信号復元方法。 - 所定のサンプリング周波数でサンプリングされたサンプリングデータを所定間隔で抽出することにより形成された伝送サンプリングデータと、
互いに隣合う上記伝送サンプリングデータを平均することにより非伝送サンプリングデータに対応する平均補間データを形成し、当該平均補間データと真の非伝送サンプリングデータとの誤差を複数集めて平均することにより形成された平均誤差データと、
上記各平均補間データが、対応する真の非伝送サンプリングデータに対して大きいか小さいかを表わす極性データと
でなる帯域圧縮信号から、上記非伝送サンプリングデータを補間することにより上記サンプリング周波数にほぼ等しい帯域の信号を復元する帯域圧縮信号復元方法において、
上記非伝送サンプリングデータ周辺の複数の上記極性データのパターンを上記非伝送サンプリングデータのクラスとし、当該クラスの情報を出力するクラス情報出力ステツプと、
当該クラスの情報に対応する重み係数を発生する重み係数発生処理ステツプと、
上記重み係数を上記極性データを加味した上記平均誤差データに乗ずることにより上記各非伝送サンプリングデータに対応した重み付けされた誤差データを求める乗算処理ステツプと、
互いに隣合う伝送サンプリングデータを平均することにより非伝送サンプリングデータに対応する平均補間データを形成する平均補間処理ステツプと、
上記平均補間データに上記重み付けした誤差データを加算することにより、各非伝送サンプリングデータに対応する補間データを算出する加算処理ステツプと
を具えることを特徴とする帯域圧縮信号復元方法。 - 上記クラス分類処理ステツプでは、上記伝送サンプリングデータを圧縮するデータ圧縮処理ステツプを具える
ことを特徴とする請求項７に記載の帯域圧縮信号復元方法。 - 上記データ圧縮処理ステツプでは、適応ダイナミツクレンジ符号化処理を行う
ことを特徴とする請求項９に記載の帯域圧縮信号復元方法。 - 上記重み係数発生処理ステツプでは、重心法を用いた学習によつて求めた各クラス毎の代表値を上記重み係数として格納する
ことを特徴とする請求項８に記載の帯域圧縮信号復元方法。 - 上記サンプリングデータは画像データでなる
ことを特徴とする請求項８に記載の帯域圧縮信号復元方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP30821794A JP3613405B2 (ja) | 1994-11-17 | 1994-11-17 | 帯域圧縮信号復元装置及び帯域圧縮信号復元方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
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| JP30821794A JP3613405B2 (ja) | 1994-11-17 | 1994-11-17 | 帯域圧縮信号復元装置及び帯域圧縮信号復元方法 |
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| JPH08149465A JPH08149465A (ja) | 1996-06-07 |
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| JP30821794A Expired - Lifetime JP3613405B2 (ja) | 1994-11-17 | 1994-11-17 | 帯域圧縮信号復元装置及び帯域圧縮信号復元方法 |
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| Country | Link |
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| JP (1) | JP3613405B2 (ja) |
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|---|---|---|---|---|
| JP4645867B2 (ja) * | 2000-08-02 | 2011-03-09 | ソニー株式会社 | ディジタル信号処理方法、学習方法及びそれらの装置並びにプログラム格納媒体 |
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1994
- 1994-11-17 JP JP30821794A patent/JP3613405B2/ja not_active Expired - Lifetime
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| JPH08149465A (ja) | 1996-06-07 |
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