JP3632987B2 - 処理装置および方法 - Google Patents
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Description
【０００１】
【産業上の利用分野】
この発明は、例えばＮＴＳＣ信号からＹ（輝度）信号、およびＣ（色差変調）信号へ分離するＹ／Ｃ分離装置に関するものであり、特に、クラス分類適応学習処理によって構成される処理装置および方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】
現行のテレビジョン放送で用いられているＮＴＳＣ信号は、画像の明暗を表す輝度信号Ｙと色を表す色差変調信号Ｃが、走査変換後、周波数多重され、１次元の信号として伝送される。ＮＴＳＣ信号を受信側で輝度信号Ｙと色差変調信号Ｃに分離するには、帯域通過型フィルタ、１ライン（走査）分の遅延処理を持った垂直くし形フィルタ、或いは、これらを組み合わせることによって、夫々の信号帯域を分離する手法が一般的である。
【０００３】
しかしながら、ＮＴＳＣ信号では、画像信号の種類（性質）によっては、周波数多重部分にオーバーラップを生ずることがあり、上述の手法では、輝度信号Ｙと色差変調信号Ｃを効果的に分離することは難しい。分離が不十分であると、クロスカラー、クロスルミナンス（ドット障害）といった画質劣化が起きる。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
これらの問題を解決するために、クラス分類適応学習処理による分離装置を提案した。この提案は、ＮＴＳＣ信号を２次元画像信号のある近傍単位ごとにブロック化し、ブロック信号をパターン別へ変換し、変換された各パターンに対して、最適なフィルタ処理を行うものである。
【０００５】
最適なフィルタは、予め学習によって決定され、その手法は、例えば、色差変調信号用の分離フィルタを学習する場合、周波数多重直前の色差変調信号Ｃと多重直後のＮＴＳＣ信号とを用いて、ＮＴＳＣ信号から色差変調信号Ｃを得るための積和演算のためのフィルタ係数が最小自乗法を使用することにより決定される。
【０００６】
周波数多重直前の色差変調信号Ｃは、２種類の色差信号（Ｉ、Ｑ）が直交する、すなわち２つの副搬送波によって直交変調されているため、周波数の高い帯域の信号となる。これに対して、周波数多重が施される前の輝度信号Ｙは、直流成分（オフセット）を含むベースバンド、すなわち、周波数の低い帯域の信号である。
【０００７】
周波数多重された信号を分離するための分離フィルタの次数を一定とした場合、高域のバンドパスフィルタより低域のローパスフィルタを用い、周波数帯域の低い信号である輝度信号Ｙの分離を行う方が高い分離度が得られる。すなわち、急峻な特性を表現できることが知られている。
【０００８】
これらのことから鑑みると、周波数多重された信号を分離する場合、輝度信号Ｙを分離した方が効果的に思える。しかしながら、色差変調信号Ｃは、一般的に占有帯域が狭く、一箇所にパワーが集中しているため、急峻な特性のフィルタを使用できるならば、色差変調信号用の分離フィルタを使用した方が、各種妨害を防ぐ点で有利である。
【０００９】
これらのことより、もし、色差変調信号Ｃを低域のベースバンド信号として扱うことができたら、より急峻な特性のローパスフィルタを設計することができる。すなわち、クロスカラー等のクロストーク妨害を軽減することが可能である。
【００１０】
従って、この発明は、色差変調信号Ｃを低域変換して、ベースバンド信号として扱い、周波数多重前のコンポーネント色差信号（Ｕ、Ｖ）とＮＴＳＣ信号との間で色差変調信号用の分離フィルタを学習し、ＮＴＳＣ信号から学習用の分離フィルタを通して直接コンポーネント信号を得る処理装置および方法を提供することを目的とする。
【００１１】
【課題を解決するための手段】
請求項１記載の発明は、入力コンポジット信号を輝度信号と第１および第２の色信号からなるコンポーネント信号へ変換する処理装置において、
入力コンポジット信号をゲイン補正した輝度信号成分と、入力コンポジット信号から分離された副搬送波から生成された位相が異なる第１および第２の搬送波と入力コンポジット信号とを使用して低域変換されると共に、ゲイン補正がそれぞれなされた第１および第２の色信号成分とを生成する手段と、
輝度信号成分と、第１および第２の色信号成分とのそれぞれの注目画素を複数のクラスの１つに分類する第１、第２および第３のクラス分類手段と、
クラスの情報がそれぞれ入力され、それぞれの注目画素に対応して、輝度信号と第１および第２の色信号の画素値が出力される第１、第２および第３のフィルタ手段とからなり、
第１、第２および第３のフィルタ手段のそれぞれは、
予め学習によって求められた、クラスに対応したフィルタ係数が格納された格納手段と、フィルタ係数と注目画素と相関を有する複数の画素の値との積和演算によって注目画素の値を推定する手段とからなることを特徴とする処理装置である。
【００１２】
【作用】
この発明は、コンポーネント信号を構成している各信号からコンポジット信号を生成し、この生成されたコンポジット信号からコンポーネント信号を生成し、生成されたコンポジット信号と、生成されたコンポーネント信号とを用いて学習が行われ、その学習より得られたフィルタ係数を使用することによりコンポジット信号からコンポーネント信号を直接得ることが出来るＹ／Ｃ分離装置を提供するものである。
【００１３】
【実施例】
以下、この発明に係るＹ／Ｃ分離装置の一実施例について、図面を参照しながら説明する。この一例として、分離フィルタを学習する方法、およびクラス分類適応学習処理において、コンポジット信号ＮＴＳＣをコンポーネント信号（Ｙ、Ｕ、Ｖ）へ分離する装置について説明する。
【００１４】
図１は、この発明の分離フィルタを学習するために必要な入力データを生成する装置を示したものである。１で示す入力端子からコンポーネント輝度信号Ｙ（以下、輝度信号Ｙと称する）が供給され、ゲイン補正回路４において、コンポジット信号ＮＴＳＣに合うように輝度信号Ｙは、補正される。２で示す入力端子からコンポーネント色差信号Ｕ（以下、色差信号Ｕと称する）が供給され、ゲイン補正回路５において、コンポジット信号ＮＴＳＣのレベルに合うように補正される。
【００１５】
３で示す入力端子からコンポーネント色差信号Ｖ（以下、色差信号Ｖと称する）が供給され、ゲイン補正回路６において、コンポジット信号ＮＴＳＣのレベルに合うように補正される。このゲイン補正回路５、６の出力は、マトリックス演算回路７へ供給され、マトリックス演算回路７において、ゲイン補正回路が施された色差信号Ｕは、色差信号Ｉへ変換され、ゲイン補正回路が施された色差信号Ｖは、色差信号Ｑへ変換される。
【００１６】
副搬送波発生回路１０から生成される副搬送波〔ｃｏｓ （ｘ）〕と色差信号Ｉが乗算回路８において、掛け合わされ９０度の移相変換が行われる。また、副搬送波発生回路１０から移相回路１１へ副搬送波が供給され−９０度の移相変換が施された副搬送波〔ｓｉｎ （ｘ）〕と色差信号Ｑが乗算回路９において、掛け合わされる。乗算回路８、９の出力は、加算回路１２において、加算され、その加算結果は、色差変調信号Ｃとして出力される。加算回路１３では、輝度信号Ｙと色差変調信号Ｃが加算され、コンポジット信号ＮＴＳＣが生成される。
【００１７】
生成されたコンポジット信号ＮＴＳＣは、ゲイン補正回路１６、１７、および１８において、所定のゲイン（係数）が乗算される。ゲイン補正回路１６では、輝度信号Ｙのレベルに合うように変換され、この変換された輝度信号ＹをＮＴＳＣ−Ｙ信号とする。このＮＴＳＣ−Ｙ信号は、後のフィルタ処理によって、輝度信号Ｙを得るためのコンポジット信号ＮＴＳＣであり、出力端子２１から取り出される。
【００１８】
また、ゲイン補正回路１７において、コンポジット信号ＮＴＳＣと所定のゲインが乗算され、乗算回路１９へ供給される。移相回路１１から供給された副搬送波〔ｓｉｎ （ｘ）〕に対して、移相回路１５では、−３３度の移相が施された副搬送波〔ｓｉｎ （ｘ−３３°）〕とゲイン補正回路１７の出力が乗算回路１９において、乗算される。この乗算回路１９の出力信号は、ＮＴＳＣ−Ｕ信号として、取り出される。
【００１９】
同様に、ゲイン補正回路１８において、コンポジット信号ＮＴＳＣと所定のゲインが掛け合わされ、乗算回路２０へ供給される。副搬送波発生回路１０から供給された副搬送波〔ｃｏｓ （ｘ）〕に対して、移相回路１４では、−３３度の移相が施された副搬送波〔ｃｏｓ （ｘ−３３°）〕とゲイン補正回路１８の出力が乗算回路２０において、乗算される。この乗算回路２０の出力信号は、ＮＴＳＣ−Ｖ信号として、出力端子２３から取り出される。
【００２０】
学習時において、輝度信号ＹとＮＴＳＣ−Ｙ信号、色差信号ＵとＮＴＳＣ−Ｕ信号、および色差信号ＶとＮＴＳＣ−Ｖ信号の間で学習がなされ、最適なフィルタ係数が夫々求められる。
【００２１】
図２は、上述のようにして求められたデータを使用して、フィルタ係数を学習する時の学習方法をフローチャートを用いて示したものである。このフローチャートは、ステップ３１から始まり、ステップ３２の正規方程式生成において、正規方程式が生成される。また、このステップ３４は、上述した図１の装置から生成されたＮＴＳＣ−Ｙ信号、ＮＴＳＣ−Ｕ信号、ＮＴＳＣ−Ｖ信号、および輝度信号Ｙ、色差信号Ｕ、色差信号Ｖの入力のステップである。
【００２２】
ここで、入力データの内で、輝度信号Ｙ、色差信号Ｕ、色差信号Ｖは、ステップ３２（正規方程式生成）で使用され、ＮＴＳＣ−Ｙ信号、ＮＴＳＣ−Ｕ信号、ＮＴＳＣ−Ｖ信号は、ステップ３３のクラス分類で使用される。このステップ３３（クラス分類）では、後述する所定の方法でクラス分類され、注目画素がステップ３２（正規方程式生成）に対して、クラスを指示するクラスコードＰとブロック化されたデータＢ、ＮＴＳＣ−Ｙ信号、ＮＴＳＣ−Ｕ信号、ＮＴＳＣ−Ｖ信号が得られる。ステップ３２（正規方程式生成）では、各クラス毎に正規方程式が夫々生成される。
【００２３】
ステップ３５のデータ終了において、予め学習に必要なデータ数は、決められているため、データ入力が全て終了すればステップ３６の係数生成へ制御が移り、データ入力が終了していなければ、ステップ３２の正規方程式生成へ制御が移る。上述したようにステップ３２（正規方程式生成）では、ステップ３４（入力データ）、およびステップ３３（クラス分類）から供給されるデータに対して逐次的に正規方程式が生成される。
【００２４】
一例として、ＮＴＳＣ−Ｙ信号から輝度信号Ｙを生成するとき、２次元フィルタで処理しようとする場合、
Ｙｉ ＝ａ×ＮＴＳＣ−Ｙ１ｉ＋ｂ×ＮＴＳＣ−Ｙ２ｉ （１）
【００２５】
となり、Ｎ個のデータから上述のａ、ｂが決定される。この時、用いられる正規方程式は、
【００２６】
【数１】
【００２７】
となり、この（２）式の左辺の正規行列と、右辺のベクトル初期値を夫々、
【００２８】
【数２】
【００２９】
として、データが入力される毎に
【００３０】
【数３】
【００３１】
となり、この（４）式を実行することにより、データ入力に対して逐次的に正規方程式が生成される。
【００３２】
また、全データ入力の終了後、ステップ３６の係数生成では、コレンスキー法、ハウスホルダー法、ヤコビ法等によって正規方程式を解き、その解を学習フィルタ係数とする。得られた解は、ステップ３７のフィルタ係数において、各クラス毎にフィルタ係数が保持され、入力されたデータ全てに対してフィルタ係数の生成が終了した場合、ステップ３８へ制御が移り、このフローチャートは、終了する。
【００３３】
図３は、コンポジット信号ＮＴＳＣをクラス分類適応学習処理によって、コンポーネント信号（Ｙ、Ｕ、Ｖ）へ分離するＹ／Ｃ分離装置の一実施例を示す。４１で示す入力端子からコンポジット信号ＮＴＳＣが供給され、副搬送波再生回路４２において、供給されたコンポジット信号ＮＴＳＣに付加されている副搬送波が抽出され、再生される。
【００３４】
同時に、供給されたコンポジット信号ＮＴＳＣは、ゲイン補正回路４３、４４、４５へ供給され、ゲイン補正回路４３では、コンポジット信号ＮＴＳＣから輝度信号Ｙのレベルへ変換するためのゲイン補正が施される。このゲイン補正回路４３から出力される信号は、ＮＴＳＣ−Ｙ信号となり、クラス分類回路５０へ供給される。
【００３５】
同様に、ゲイン補正回路４４において、ゲイン補正が施される。副搬送波再生回路４２から再生された副搬送波に対して、−１２３度、移相された副搬送波と、ゲイン補正回路４４の出力とが、乗算回路４８において、掛け合わされ、ＮＴＳＣ−Ｕ信号が生成される。このＮＴＳＣ−Ｕ信号は、クラス分類回路５１へ供給される。
【００３６】
さらに、同様に、ゲイン補正回路４５において、ゲイン補正が施される。副搬送波再生回路４２から再生された副搬送波に対して、−３３度、移相された副搬送波と、ゲイン補正回路４５の出力とが、乗算回路４９において、乗算され、ＮＴＳＣ−Ｖ信号が生成される。このＮＴＳＣ−Ｖ信号は、クラス分類回路５２へ供給される。
【００３７】
後述するクラス分類回路５０は、供給されたＮＴＳＣ−Ｙ信号から生成したクラスコードＰとデータＢを学習フィルタ５３へ出力する。後述する学習フィルタ５３では、供給されたクラスコードＰに対応したフィルタ係数が読み出され、読み出されたフィルタ係数と、供給されたデータＢが演算され、輝度信号Ｙが生成される。生成された輝度信号Ｙは、出力端子５６から取り出される。
【００３８】
また、後述するクラス分類回路５１は、供給されたＮＴＳＣ−Ｕ信号から生成したクラスコードＰとデータＢを学習フィルタ５４へ出力する。後述する学習フィルタ５４では、供給されたクラスコードＰに対応したフィルタ係数が読み出され、読み出されたフィルタ係数と、供給されたデータＢが演算され、色差信号Ｕが生成される。生成された色差信号Ｕは、出力端子５７から取り出される。
【００３９】
同様に、後述するクラス分類回路５２は、供給されたＮＴＳＣ−Ｖ信号から生成したクラスコードＰとデータＢを学習フィルタ５５へ出力し、学習フィルタ５５から色差信号Ｖが出力端子５８を介して取り出される。このようにして、コンポーネント信号（Ｙ、Ｕ、Ｖ）を得ることができる。
【００４０】
ここで、コンポーネント信号（Ｙ、Ｕ、Ｖ）とコンポジット信号ＮＴＳＣ、および変換されたコンポジット信号（ＮＴＳＣ−Ｙ、ＮＴＳＣ−Ｕ、ＮＴＳＣ−Ｖ）との関係を論理式を用いて示す。
【００４１】
Ｆ（Ｙ´）＝Ｆ（Ｙ）−１６．０ （５）
Ｆ（Ｕ´）＝Ｆ（Ｕ）−１２８．０
Ｆ（Ｖ´）＝Ｆ（Ｖ）−１２８．０
【００４２】
（５）式において、Ｆ（Ｙ）、Ｆ（Ｕ）、Ｆ（Ｖ）は、コンポーネント信号を示し、Ｆ（Ｙ´）、Ｆ（Ｕ´）、Ｆ（Ｖ´）は、オフセットを除去したコンポーネント信号を示す。ここで、オフセットを除去する目的は、ゲイン補正を正しく行うためである。
【００４３】
下記の（６）式は、コンポジット信号ＮＴＳＣのうち、輝度信号Ｆ（Ｙ−ｎｔｓｃ）だけをコンポーネント輝度信号Ｆ（Ｙ´）で表したものである。ゲイン補正が行われ、オフセットが追加される。
【００４４】
Ｆ（Ｙ−ｎｔｓｃ ）＝０．７３０５９３６１Ｆ（Ｙ´）＋６０．０ （６）
【００４５】
さらに、（７）式は、コンポジット信号ＮＴＳＣのうち、色差信号Ｆ（Ｉ）、Ｆ（Ｑ）をコンポーネント色差信号Ｆ（Ｕ´）、Ｆ（Ｖ´）で表したものである。ゲイン補正が行われ、＋３３度の回転変換、すなわちマトリックス変換が行われる。
【００４６】
【数４】
【００４７】
ここで、図４に示す色差信号ベクトル図に上述したＦ（Ｕ´）、Ｆ（Ｖ´）とＦ（Ｉ）、Ｆ（Ｑ）の関係を示す。また、この関係を論理式で表すと、以下のものとなる。まず、（８）式は、コンポジット信号ＮＴＳＣをその成分である輝度信号Ｆ（Ｙ−ｎｔｓｃ）と色差変調信号Ｆ（Ｃ）で表し、色差変調信号Ｆ（Ｃ）をその成分である色差信号Ｆ（Ｉ）、Ｆ（Ｑ）で表したものである。色差信号Ｆ（Ｉ）、Ｆ（Ｑ）を２つの直交する副搬送波ｃｏｓ （ｆｓｃ ）、ｓｉｎ （ｆｓｃ ）で変調することにより色差変調信号Ｆ（Ｃ）が得られる。さらに、輝度信号Ｆ（Ｙ−ｎｔｓｃ）を加え、コンポジット信号ＮＴＳＣ、すなわちＦ（ｎｔｓｃ）となる。
【００４８】
Ｆ（Ｃ）＝Ｆ（Ｉ）ｃｏｓ （ｆｓｃ ）＋Ｆ（Ｑ）ｓｉｎ （ｆｓｃ ） （８）
Ｆ（ｎｔｓｃ）＝Ｆ（Ｙ−ｎｔｓｃ ）＋Ｆ（Ｃ）
【００４９】
次の（９）式は、（７）式とは逆にコンポーネント色差信号Ｆ（Ｕ´）、Ｆ（Ｖ´）をコンポジット色差信号Ｆ（Ｉ）、Ｆ（Ｑ）で表したものである。変換されたコンポジット信号の計算で必要とされる。
【００５０】
【数５】
【００５１】
下記の（１０）式は、コンポーネント信号（Ｙ、Ｕ、Ｖ）をコンポジット信号（Ｙ、Ｉ、Ｑ）のレベルへ変換するためのフィルタ係数をシンボルで示したものである。ｗ１は、輝度信号Ｙに対するゲイン、ｗ２１は、色差信号Ｕに対するゲイン、ｗ３は、色差信号Ｖに対するゲインを示す。
【００５２】
ｗ１＝０．７３０５９３６１ （１０）
ｗ２＝０．６２３８７３９１
ｗ３＝０．８７８７７４７８
【００５３】
下記の（１１）式は、変換されたコンポジット色差信号Ｆ（ｎｔｓｃ−Ｙ）の成分を示している。変換されたコンポジット色差信号Ｆ（ｎｔｓｃ−Ｙ）は、コンポジット信号ＮＴＳＣをｗ１によってゲイン補正することによって得られる。ベースバンド（低域）には、コンポーネント輝度信号Ｆ（Ｙ）が存在する。
【００５４】
【数６】
【００５５】
さらに、（１２）式は、変換されたコンポジット色差信号Ｆ（ｎｔｓｃ−Ｕ）の成分を示している。変換されたコンポジット色差信号Ｆ（ｎｔｓｃ−Ｕ）は、コンポジット信号ＮＴＳＣをｗ２によってゲイン補正し、再生副搬送波を−１２３度遅らせた搬送信号をかけることによって得られる。この搬送信号は、図４に示す再生搬送波信号の位相を色差信号ベクトル図のＩの位置とすると、Ｕ´の位置に相当する。Ｕ´の位置に相当する搬送信号をコンポジット信号ＮＴＳＣにかけることによって、コンポーネント色差信号Ｆ（Ｕ´）、すなわちコンポジット色差信号Ｆ（Ｕ）信号をベースバンド（低域）に変換することが可能である。
【００５６】
【数７】
【００５７】
同様に、（１３）式は、変換されたコンポジット色差信号Ｆ（ｎｔｓｃ−Ｖ）の成分を示している。Ｆ（ｎｔｓｃ−Ｖ）は、コンポジット信号ＮＴＳＣをｗ３によってゲイン補正し、再生副搬送波−３３度遅らせた搬送信号を掛けるとによって得られる。ベースバンド（低域）には、コンポーネント色差信号Ｆ（Ｖ）が存在する。
【００５８】
【数８】
【００５９】
図５は、クラス分類回路５０、５１、または５２の一例をブロック図で示したものである。６１は、入力端子を示し、入力信号としてＮＴＳＣ−Ｙ信号、ＮＴＳＣ−Ｕ信号、或いは、ＮＴＳＣ−Ｖ信号が供給される。供給された信号は、ブロック化処理部６２において、時空間画素の近傍データが時系順になるように変換される。ブロック化処理部６２の出力、すなわちブロックＢは、相関処理部６３へ供給されると共に、学習フィルタ５３、５４、および５５へ出力端子６８を介して供給される。
【００６０】
相関処理ブロック６３では、後述するように時空間の各方向の画素値の相関量が演算され、その演算結果が２値化処理部６４へ供給される。２値化処理部６４では、相関処理部６３から得られた値を端子６５から供給されるしきい値ＴＨと比較し、１／０のパターンになされる。この２値化処理部６４の出力がパッキング処理部６６へ供給される。パッキング処理部６６において、クラスコードを表す値、すなわちクラスコードＰへ変換される。変換されたクラスコードＰは、学習フィルタ処理５３、５４、および５５へ出力端子６７を介して供給される。
【００６１】
図６は、学習フィルタ５３、５４、および５５の一例をブロック図で示したものである。上述のクラスコードＰが入力端子７１から入力され、ＲＯＭテーブル７３へ供給される。ＲＯＭテーブル７３では、供給されたクラスコードＰに対応したフィルタ係数Ａが読み出される。ここで、フィルタ係数Ａは、予め学習により、クラス別に決定されている。
【００６２】
読み出されたフィルタ係数Ａは、上述のブロックＢが入力端子７２から入力され、線形推定処理部７４へ供給される。フィルタ係数ＡとブロックＢが供給された線形推定処理部７４では、フィルタ係数ＡとブロックＢとを対応する画素値の積和をとる線形推定式を用い、線形推定値としてコンポーネント信号（Ｙ、Ｕ、Ｖ）が生成され出力端子７５から取り出される。
【００６３】
図７は、相関処理部６３において、用いられる相関判定方法の一例を示したものである。＃０で示される現フィールドにおいて、注目画素を中心として、３画素×３ラインの８画素（Ｘ３〜Ｘ１０）と、＃−２で示される１フレーム前、すなわち２フィールド前の注目画素の位置に配置された１画素（Ｘ１）と、＃＋２で示される１フレーム後、すなわち２フィールド後の注目画素の位置に配置された１画素（Ｘ２）の合計１０画素を用いて判定される。
【００６４】
ここで、一例として、相関判定方法を説明する。時間方向の相関判定は、２フレーム（＝４フィールド）離れた注目画素と同じ位置の画素Ｘ１（＃−２）、Ｘ２（＃＋２）の差分の絶対値（｜Ｘ１−Ｘ２｜）をもって時間方向の相関量とする。垂直方向の相関判定は、画素Ｘ３、Ｘ４の差分の絶対値（｜Ｘ３−Ｘ４｜）をもって垂直方向の相関量とする。
【００６５】
水平方向の相関判定は、画素Ｘ５、Ｘ６の差分の絶対値（｜Ｘ５−Ｘ６｜）をもって水平方向の相関量とする。右上がり斜め方向の相関量は、画素Ｘ７、Ｘ８の差分の絶対値（｜Ｘ７−Ｘ８｜）で求められ、右下がり斜め方向の相関量は、画素Ｘ９、Ｘ１０の差分の絶対値（｜Ｘ９−Ｘ１０｜）で求められる。このようにして求められた各方向の相関量が２値化処理部６４において、しきい値判定されることによって、２値化される。
【００６６】
図８は、フィルタ係数を学習するときの使用タップの一例を示したものである。例えば、注目画素となるフィールド（＃０）から注目画素を中心として、１５タップ、１フレーム（＝２フィールド）離れた前後のフィールドから夫々１５タップ、すなわちフィールド（＃０）とその前後のフィールドの合計４５タップを使用する。
【００６７】
次に、この発明の他の実施例として、コンポジット信号ＮＴＳＣを３原色コンポーネント信号（Ｒ、Ｇ、Ｂ）へ分離する装置について説明する。図９は、この発明の分離フィルタを学習するために必要な入力データを生成する装置を示したものである。
【００６８】
８１で示す入力端子からコンポーネント信号Ｒが供給され、８２で示す入力端子からコンポーネント信号Ｇが供給され、８３で示す入力端子からコンポーネント信号Ｂが供給される。供給されたコンポーネント信号Ｒ、Ｇ、Ｂは、マトリックス演算回路８４へ供給される。マトリックス演算回路８４において、供給されたコンポーネント信号Ｒは、輝度信号Ｙへ変換され、供給されたコンポーネント信号Ｇは、色差信号Ｉへ変換され、供給されたコンポーネント信号Ｂは、色差信号Ｑへ変換される。
【００６９】
変換された輝度信号Ｙ、色差信号Ｉ、Ｑは、ゲイン補正回路８５、８６、および８７へ夫々供給される。ゲイン補正回路８５において、供給された輝度信号Ｙは、コンポジット信号ＮＴＳＣのレベルに合うように補正され、加算回路９３へ供給される。ゲイン補正回路８６において、供給された色差信号Ｉは、コンポジット信号ＮＴＳＣのレベルに合うように補正され、乗算回路８８へ供給される。ゲイン補正回路８７において、供給された色差信号Ｑは、コンポジット信号ＮＴＳＣのレベルに合うように補正され、乗算回路８９へ供給される。
【００７０】
副搬送波発生回路９１から生成される副搬送波〔ｃｏｓ （ｘ）〕と色差信号Ｉが乗算回路８８において、乗算される。また、副搬送波発生回路９１から移相回路９２へ副搬送波が供給され−９０度の移相が施された副搬送波〔ｓｉｎ （ｘ）〕と色差信号Ｑが乗算回路８９において、乗算される。乗算回路８８、８９の出力は、加算回路９０において、加算され、その加算結果は、色差変調信号Ｃとして出力される。加算回路９３では、輝度信号Ｙと色差変調信号Ｃが加算され、コンポジット信号ＮＴＳＣが生成される。
【００７１】
生成されたコンポジット信号ＮＴＳＣは、ゲイン補正回路９６、乗算回路９５、９４へ供給される。ゲイン補正回路９６において、供給されたコンポジット信号ＮＴＳＣに対して、所定のゲインが乗算される。ゲイン補正回路９６において、ゲイン補正された信号は、マトリックス演算回路９９へ供給される。乗算回路９５では、副搬送波生成回路９１から生成された副搬送波とコンポジット信号ＮＴＳＣとが掛け合わされ、ゲイン補正回路９７へ供給される。ゲイン補正回路９７では、供給された信号に対して所定のゲインが乗算され、ゲイン補正回路９７の出力信号がマトリックス演算回路９９へ供給される。
【００７２】
乗算回路９４では、移相回路９２から供給された副搬送波とコンポジット信号ＮＴＳＣとが掛け合わされ、ゲイン補正回路９８へ供給される。ゲイン補正回路９８では、ゲイン補正回路９７と同様に、供給された信号に対して所定のゲインが乗算され、マトリックス演算回路９９へ供給される。マトリックス演算回路９９は、ゲイン補正回路９６から供給された信号をＮＴＳＣ−Ｒ信号へ変換され、出力端子１００へ出力する。
【００７３】
また、マトリックス演算回路９９は、ゲイン補正回路９７から供給された信号をＮＴＳＣ−Ｇ信号へ変換し、出力端子１０１へ出力する。さらに、ゲイン補正回路９８から供給された信号がＮＴＳＣ−Ｂ信号へ変換され、出力端子１０２から取り出される。
【００７４】
学習時において、コンポーネント信号ＲとＮＴＳＣ−Ｒ信号、コンポーネント信号ＧとＮＴＳＣ−Ｇ信号、およびコンポーネント信号ＢとＮＴＳＣ−Ｂ信号の間で学習がなされ、最適なフィルタ係数が夫々求められる。
【００７５】
図１０は、フィルタ係数の学習方法をフローチャートを用いて示したものである。このフローチャートは、ステップ１１１から始まり、ステップ１１２の正規方程式生成において、正規方程式が生成される。上述した図９の装置から生成されたＮＴＳＣ−Ｒ信号、ＮＴＳＣ−Ｇ信号、ＮＴＳＣ−Ｂ信号、およびコンポーネント信号Ｒ、コンポーネント信号Ｇ、コンポーネント信号Ｂがステップ１１４において、入力される（入力ステップ１１４）。
【００７６】
ここで、入力データ中のコンポーネント信号Ｒ、コンポーネント信号Ｇ、コンポーネント信号Ｂは、ステップ１１２（正規方程式生成）で使用され、ＮＴＳＣ−Ｒ信号、ＮＴＳＣ−Ｇ信号、ＮＴＳＣ−Ｂ信号は、ステップ１１３のクラス分類で使用される。このステップ１１３（クラス分類）では、上述したような所定の方法でクラス分類され、ステップ１１３で発生したクラスコードＰとブロック化が施されたデータＢがステップ１１２（正規方程式生成）で使用される。ステップ１１２（正規方程式生成）では、各クラス毎に別の正規方程式が生成される。
【００７７】
ステップ１１５のデータ終了において、予め学習に必要なデータ数は、決められているため、データ入力が全て終了すればステップ１１６の係数生成へ制御が移り、データ入力が終了していなければ、ステップ１１２の正規方程式生成へ制御が移る。上述したようにステップ１１２（正規方程式生成）では、ステップ１１４（入力データ）、およびステップ１１３（クラス分類）から供給されるデータに対して逐次的に正規方程式が生成される。
【００７８】
また、全データ入力の終了後、ステップ１１６の係数生成では、コレンスキー法、ハウスホルダー法、ヤコビ法等によって正規方程式を解き、その解を学習フィルタ係数とする。得られた解は、ステップ１１７のフィルタ係数において、各クラス毎にフィルタ係数が保持され、入力されたデータ全てに対してフィルタ係数の生成が終了した場合、ステップ１１８へ制御が移り、このフローチャートは、終了する。
【００７９】
図１１は、コンポジット信号ＮＴＳＣをクラス分類適応学習処理によって、コンポーネント信号（Ｒ、Ｇ、Ｂ）へ分離する装置の構成図を示す。１２１で示す入力端子からコンポジット信号ＮＴＳＣが供給され、副搬送波再生回路１２２において、供給されたコンポジット信号ＮＴＳＣに付加されている副搬送波が抽出され、再生される。
【００８０】
同時に、供給されたコンポジット信号ＮＴＳＣは、乗算回路１２４、１２５、およびゲイン補正回路１２６へ供給される。副搬送波再生回路１２２から再生された副搬送波〔ｃｏｓ （ｘ）〕に対して、移相回路１２３では、−９０度の移相が施された副搬送波〔ｓｉｎ （ｘ）〕とコンポジット信号ＮＴＳＣとが乗算回路１２４において、掛け合わされる。
【００８１】
掛け合わされた信号は、ゲイン補正回路１２８へ供給され、所定のゲイン補正が施された後、マトリックス演算回路１２９へ供給される。マトリックス演算回路１２９では、ゲイン補正回路１２８から供給された信号をＮＴＳＣ−Ｇ信号へ変換し、変換されたＮＴＳＣ−Ｂ信号は、クラス分類回路１３２へ供給される。
【００８２】
副搬送波再生回路１２２から再生された副搬送波〔ｃｏｓ （ｘ）〕とコンポジット信号ＮＴＳＣとが乗算回路１２５において、掛け合わされる。掛け合わされた信号は、ゲイン補正回路１２７へ供給され、所定のゲイン補正が施された後、マトリックス演算回路１２９へ供給される。マトリックス演算回路１２９では、ゲイン補正回路１２７から供給された信号をＮＴＳＣ−Ｇ信号へ変換し、変換されたＮＴＳＣ−Ｇ信号は、クラス分類回路１３１へ供給される。
【００８３】
ゲイン補正回路１２６では、供給されたコンポジット信号ＮＴＳＣに対して、ゲインが乗算され、マトリックス演算回路１２９へ供給される。マトリックス演算回路１２９では、ゲイン補正回路１２６から供給された信号をＮＴＳＣ−Ｒ信号へ変換し、変換されたＮＴＳＣ−Ｒ信号は、クラス分類回路１３０へ供給される。
【００８４】
クラス分類回路１３０は、供給されたＮＴＳＣ−Ｒ信号から生成したクラスコードＰとデータＢを学習フィルタ１３３へ出力する。学習フィルタ１３３では、供給されたクラスコードＰに対応したフィルタ係数が読み出され、読み出されたフィルタ係数と、供給されたデータＢが演算され、コンポーネント信号Ｒが生成される。生成されたコンポーネント信号Ｒは、出力端子１３６から取り出される。
【００８５】
また、クラス分類回路１３１は、供給されたＮＴＳＣ−Ｇ信号から生成したクラスコードＰとデータＢを学習フィルタ１３４へ出力する。学習フィルタ１３４では、供給されたクラスコードＰに対応したフィルタ係数が読み出され、読み出されたフィルタ係数と、供給されたデータＢが演算され、コンポーネント信号Ｇが生成される。生成されたコンポーネントＧは、出力端子１３７から取り出される。
【００８６】
同様に、クラス分類回路１３２は、供給されたＮＴＳＣ−Ｖ信号から生成したクラスコードＰとデータＢを学習フィルタ１３５へ出力し、学習フィルタ１３５からコンポーネント信号Ｖが出力端子１３８を介して取り出される。このようにして、コンポーネント信号（Ｒ、Ｇ、Ｂ）を得ることができる。
【００８７】
なお、クラス分類における、相関判定法は、上述のものに限定されない。また、クラス分類法についても、上述のものに限定されない。また、学習に使用するタップも、上述のものに限定されない。
【００８８】
【発明の効果】
この発明は、色信号を低域のベースバンド信号へ変換しているので、色信号分離用のフィルタとして、急峻な特性のローパスフィルタを構成でき、クロスカラー等の妨害を軽減してＹ／Ｃ分離を行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】この発明に係る分離フィルタを学習するためのデータを生成する一実施例の構成図である。
【図２】この発明に係るフィルタ係数の学習方法の一例を示すフローチャートである。
【図３】この発明のコンポジット信号からコンポーネント信号へ分離する一実施例の構成図である。
【図４】色差信号をベクトルで示した一例の略線図である。
【図５】この発明に係るクラス分類回路における構成の一例のブロック図である。
【図６】この発明の係る学習フィルタにおける構成の一例のブロック図である。
【図７】この発明に係る相関判定方法の説明に用いる一例の略線図である。
【図８】この発明に係るフィルタ係数を学習方法の説明に用いる一例の略線図である。
【図９】この発明に係る分離フィルタを学習するためのデータを生成する一実施例の構成図である。
【図１０】この発明に係るフィルタ係数の学習方法の一例を示すフローチャートである。
【図１１】この発明のコンポジット信号からコンポーネント信号へ分離する一実施例の構成図である。
【符号の説明】
４２ 副搬送波再生回路
４３、４４、４５ ゲイン補正回路
４６ 移相回路
４７ 移相回路
５０、５１、５２ クラス分類回路
５３、５４、５５ 学習フィルタ
【産業上の利用分野】
この発明は、例えばＮＴＳＣ信号からＹ（輝度）信号、およびＣ（色差変調）信号へ分離するＹ／Ｃ分離装置に関するものであり、特に、クラス分類適応学習処理によって構成される処理装置および方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】
現行のテレビジョン放送で用いられているＮＴＳＣ信号は、画像の明暗を表す輝度信号Ｙと色を表す色差変調信号Ｃが、走査変換後、周波数多重され、１次元の信号として伝送される。ＮＴＳＣ信号を受信側で輝度信号Ｙと色差変調信号Ｃに分離するには、帯域通過型フィルタ、１ライン（走査）分の遅延処理を持った垂直くし形フィルタ、或いは、これらを組み合わせることによって、夫々の信号帯域を分離する手法が一般的である。
【０００３】
しかしながら、ＮＴＳＣ信号では、画像信号の種類（性質）によっては、周波数多重部分にオーバーラップを生ずることがあり、上述の手法では、輝度信号Ｙと色差変調信号Ｃを効果的に分離することは難しい。分離が不十分であると、クロスカラー、クロスルミナンス（ドット障害）といった画質劣化が起きる。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
これらの問題を解決するために、クラス分類適応学習処理による分離装置を提案した。この提案は、ＮＴＳＣ信号を２次元画像信号のある近傍単位ごとにブロック化し、ブロック信号をパターン別へ変換し、変換された各パターンに対して、最適なフィルタ処理を行うものである。
【０００５】
最適なフィルタは、予め学習によって決定され、その手法は、例えば、色差変調信号用の分離フィルタを学習する場合、周波数多重直前の色差変調信号Ｃと多重直後のＮＴＳＣ信号とを用いて、ＮＴＳＣ信号から色差変調信号Ｃを得るための積和演算のためのフィルタ係数が最小自乗法を使用することにより決定される。
【０００６】
周波数多重直前の色差変調信号Ｃは、２種類の色差信号（Ｉ、Ｑ）が直交する、すなわち２つの副搬送波によって直交変調されているため、周波数の高い帯域の信号となる。これに対して、周波数多重が施される前の輝度信号Ｙは、直流成分（オフセット）を含むベースバンド、すなわち、周波数の低い帯域の信号である。
【０００７】
周波数多重された信号を分離するための分離フィルタの次数を一定とした場合、高域のバンドパスフィルタより低域のローパスフィルタを用い、周波数帯域の低い信号である輝度信号Ｙの分離を行う方が高い分離度が得られる。すなわち、急峻な特性を表現できることが知られている。
【０００８】
これらのことから鑑みると、周波数多重された信号を分離する場合、輝度信号Ｙを分離した方が効果的に思える。しかしながら、色差変調信号Ｃは、一般的に占有帯域が狭く、一箇所にパワーが集中しているため、急峻な特性のフィルタを使用できるならば、色差変調信号用の分離フィルタを使用した方が、各種妨害を防ぐ点で有利である。
【０００９】
これらのことより、もし、色差変調信号Ｃを低域のベースバンド信号として扱うことができたら、より急峻な特性のローパスフィルタを設計することができる。すなわち、クロスカラー等のクロストーク妨害を軽減することが可能である。
【００１０】
従って、この発明は、色差変調信号Ｃを低域変換して、ベースバンド信号として扱い、周波数多重前のコンポーネント色差信号（Ｕ、Ｖ）とＮＴＳＣ信号との間で色差変調信号用の分離フィルタを学習し、ＮＴＳＣ信号から学習用の分離フィルタを通して直接コンポーネント信号を得る処理装置および方法を提供することを目的とする。
【００１１】
【課題を解決するための手段】
請求項１記載の発明は、入力コンポジット信号を輝度信号と第１および第２の色信号からなるコンポーネント信号へ変換する処理装置において、
入力コンポジット信号をゲイン補正した輝度信号成分と、入力コンポジット信号から分離された副搬送波から生成された位相が異なる第１および第２の搬送波と入力コンポジット信号とを使用して低域変換されると共に、ゲイン補正がそれぞれなされた第１および第２の色信号成分とを生成する手段と、
輝度信号成分と、第１および第２の色信号成分とのそれぞれの注目画素を複数のクラスの１つに分類する第１、第２および第３のクラス分類手段と、
クラスの情報がそれぞれ入力され、それぞれの注目画素に対応して、輝度信号と第１および第２の色信号の画素値が出力される第１、第２および第３のフィルタ手段とからなり、
第１、第２および第３のフィルタ手段のそれぞれは、
予め学習によって求められた、クラスに対応したフィルタ係数が格納された格納手段と、フィルタ係数と注目画素と相関を有する複数の画素の値との積和演算によって注目画素の値を推定する手段とからなることを特徴とする処理装置である。
【００１２】
【作用】
この発明は、コンポーネント信号を構成している各信号からコンポジット信号を生成し、この生成されたコンポジット信号からコンポーネント信号を生成し、生成されたコンポジット信号と、生成されたコンポーネント信号とを用いて学習が行われ、その学習より得られたフィルタ係数を使用することによりコンポジット信号からコンポーネント信号を直接得ることが出来るＹ／Ｃ分離装置を提供するものである。
【００１３】
【実施例】
以下、この発明に係るＹ／Ｃ分離装置の一実施例について、図面を参照しながら説明する。この一例として、分離フィルタを学習する方法、およびクラス分類適応学習処理において、コンポジット信号ＮＴＳＣをコンポーネント信号（Ｙ、Ｕ、Ｖ）へ分離する装置について説明する。
【００１４】
図１は、この発明の分離フィルタを学習するために必要な入力データを生成する装置を示したものである。１で示す入力端子からコンポーネント輝度信号Ｙ（以下、輝度信号Ｙと称する）が供給され、ゲイン補正回路４において、コンポジット信号ＮＴＳＣに合うように輝度信号Ｙは、補正される。２で示す入力端子からコンポーネント色差信号Ｕ（以下、色差信号Ｕと称する）が供給され、ゲイン補正回路５において、コンポジット信号ＮＴＳＣのレベルに合うように補正される。
【００１５】
３で示す入力端子からコンポーネント色差信号Ｖ（以下、色差信号Ｖと称する）が供給され、ゲイン補正回路６において、コンポジット信号ＮＴＳＣのレベルに合うように補正される。このゲイン補正回路５、６の出力は、マトリックス演算回路７へ供給され、マトリックス演算回路７において、ゲイン補正回路が施された色差信号Ｕは、色差信号Ｉへ変換され、ゲイン補正回路が施された色差信号Ｖは、色差信号Ｑへ変換される。
【００１６】
副搬送波発生回路１０から生成される副搬送波〔ｃｏｓ （ｘ）〕と色差信号Ｉが乗算回路８において、掛け合わされ９０度の移相変換が行われる。また、副搬送波発生回路１０から移相回路１１へ副搬送波が供給され−９０度の移相変換が施された副搬送波〔ｓｉｎ （ｘ）〕と色差信号Ｑが乗算回路９において、掛け合わされる。乗算回路８、９の出力は、加算回路１２において、加算され、その加算結果は、色差変調信号Ｃとして出力される。加算回路１３では、輝度信号Ｙと色差変調信号Ｃが加算され、コンポジット信号ＮＴＳＣが生成される。
【００１７】
生成されたコンポジット信号ＮＴＳＣは、ゲイン補正回路１６、１７、および１８において、所定のゲイン（係数）が乗算される。ゲイン補正回路１６では、輝度信号Ｙのレベルに合うように変換され、この変換された輝度信号ＹをＮＴＳＣ−Ｙ信号とする。このＮＴＳＣ−Ｙ信号は、後のフィルタ処理によって、輝度信号Ｙを得るためのコンポジット信号ＮＴＳＣであり、出力端子２１から取り出される。
【００１８】
また、ゲイン補正回路１７において、コンポジット信号ＮＴＳＣと所定のゲインが乗算され、乗算回路１９へ供給される。移相回路１１から供給された副搬送波〔ｓｉｎ （ｘ）〕に対して、移相回路１５では、−３３度の移相が施された副搬送波〔ｓｉｎ （ｘ−３３°）〕とゲイン補正回路１７の出力が乗算回路１９において、乗算される。この乗算回路１９の出力信号は、ＮＴＳＣ−Ｕ信号として、取り出される。
【００１９】
同様に、ゲイン補正回路１８において、コンポジット信号ＮＴＳＣと所定のゲインが掛け合わされ、乗算回路２０へ供給される。副搬送波発生回路１０から供給された副搬送波〔ｃｏｓ （ｘ）〕に対して、移相回路１４では、−３３度の移相が施された副搬送波〔ｃｏｓ （ｘ−３３°）〕とゲイン補正回路１８の出力が乗算回路２０において、乗算される。この乗算回路２０の出力信号は、ＮＴＳＣ−Ｖ信号として、出力端子２３から取り出される。
【００２０】
学習時において、輝度信号ＹとＮＴＳＣ−Ｙ信号、色差信号ＵとＮＴＳＣ−Ｕ信号、および色差信号ＶとＮＴＳＣ−Ｖ信号の間で学習がなされ、最適なフィルタ係数が夫々求められる。
【００２１】
図２は、上述のようにして求められたデータを使用して、フィルタ係数を学習する時の学習方法をフローチャートを用いて示したものである。このフローチャートは、ステップ３１から始まり、ステップ３２の正規方程式生成において、正規方程式が生成される。また、このステップ３４は、上述した図１の装置から生成されたＮＴＳＣ−Ｙ信号、ＮＴＳＣ−Ｕ信号、ＮＴＳＣ−Ｖ信号、および輝度信号Ｙ、色差信号Ｕ、色差信号Ｖの入力のステップである。
【００２２】
ここで、入力データの内で、輝度信号Ｙ、色差信号Ｕ、色差信号Ｖは、ステップ３２（正規方程式生成）で使用され、ＮＴＳＣ−Ｙ信号、ＮＴＳＣ−Ｕ信号、ＮＴＳＣ−Ｖ信号は、ステップ３３のクラス分類で使用される。このステップ３３（クラス分類）では、後述する所定の方法でクラス分類され、注目画素がステップ３２（正規方程式生成）に対して、クラスを指示するクラスコードＰとブロック化されたデータＢ、ＮＴＳＣ−Ｙ信号、ＮＴＳＣ−Ｕ信号、ＮＴＳＣ−Ｖ信号が得られる。ステップ３２（正規方程式生成）では、各クラス毎に正規方程式が夫々生成される。
【００２３】
ステップ３５のデータ終了において、予め学習に必要なデータ数は、決められているため、データ入力が全て終了すればステップ３６の係数生成へ制御が移り、データ入力が終了していなければ、ステップ３２の正規方程式生成へ制御が移る。上述したようにステップ３２（正規方程式生成）では、ステップ３４（入力データ）、およびステップ３３（クラス分類）から供給されるデータに対して逐次的に正規方程式が生成される。
【００２４】
一例として、ＮＴＳＣ−Ｙ信号から輝度信号Ｙを生成するとき、２次元フィルタで処理しようとする場合、
Ｙｉ ＝ａ×ＮＴＳＣ−Ｙ１ｉ＋ｂ×ＮＴＳＣ−Ｙ２ｉ （１）
【００２５】
となり、Ｎ個のデータから上述のａ、ｂが決定される。この時、用いられる正規方程式は、
【００２６】
【数１】
となり、この（２）式の左辺の正規行列と、右辺のベクトル初期値を夫々、
【００２８】
【数２】
として、データが入力される毎に
【００３０】
【数３】
となり、この（４）式を実行することにより、データ入力に対して逐次的に正規方程式が生成される。
【００３２】
また、全データ入力の終了後、ステップ３６の係数生成では、コレンスキー法、ハウスホルダー法、ヤコビ法等によって正規方程式を解き、その解を学習フィルタ係数とする。得られた解は、ステップ３７のフィルタ係数において、各クラス毎にフィルタ係数が保持され、入力されたデータ全てに対してフィルタ係数の生成が終了した場合、ステップ３８へ制御が移り、このフローチャートは、終了する。
【００３３】
図３は、コンポジット信号ＮＴＳＣをクラス分類適応学習処理によって、コンポーネント信号（Ｙ、Ｕ、Ｖ）へ分離するＹ／Ｃ分離装置の一実施例を示す。４１で示す入力端子からコンポジット信号ＮＴＳＣが供給され、副搬送波再生回路４２において、供給されたコンポジット信号ＮＴＳＣに付加されている副搬送波が抽出され、再生される。
【００３４】
同時に、供給されたコンポジット信号ＮＴＳＣは、ゲイン補正回路４３、４４、４５へ供給され、ゲイン補正回路４３では、コンポジット信号ＮＴＳＣから輝度信号Ｙのレベルへ変換するためのゲイン補正が施される。このゲイン補正回路４３から出力される信号は、ＮＴＳＣ−Ｙ信号となり、クラス分類回路５０へ供給される。
【００３５】
同様に、ゲイン補正回路４４において、ゲイン補正が施される。副搬送波再生回路４２から再生された副搬送波に対して、−１２３度、移相された副搬送波と、ゲイン補正回路４４の出力とが、乗算回路４８において、掛け合わされ、ＮＴＳＣ−Ｕ信号が生成される。このＮＴＳＣ−Ｕ信号は、クラス分類回路５１へ供給される。
【００３６】
さらに、同様に、ゲイン補正回路４５において、ゲイン補正が施される。副搬送波再生回路４２から再生された副搬送波に対して、−３３度、移相された副搬送波と、ゲイン補正回路４５の出力とが、乗算回路４９において、乗算され、ＮＴＳＣ−Ｖ信号が生成される。このＮＴＳＣ−Ｖ信号は、クラス分類回路５２へ供給される。
【００３７】
後述するクラス分類回路５０は、供給されたＮＴＳＣ−Ｙ信号から生成したクラスコードＰとデータＢを学習フィルタ５３へ出力する。後述する学習フィルタ５３では、供給されたクラスコードＰに対応したフィルタ係数が読み出され、読み出されたフィルタ係数と、供給されたデータＢが演算され、輝度信号Ｙが生成される。生成された輝度信号Ｙは、出力端子５６から取り出される。
【００３８】
また、後述するクラス分類回路５１は、供給されたＮＴＳＣ−Ｕ信号から生成したクラスコードＰとデータＢを学習フィルタ５４へ出力する。後述する学習フィルタ５４では、供給されたクラスコードＰに対応したフィルタ係数が読み出され、読み出されたフィルタ係数と、供給されたデータＢが演算され、色差信号Ｕが生成される。生成された色差信号Ｕは、出力端子５７から取り出される。
【００３９】
同様に、後述するクラス分類回路５２は、供給されたＮＴＳＣ−Ｖ信号から生成したクラスコードＰとデータＢを学習フィルタ５５へ出力し、学習フィルタ５５から色差信号Ｖが出力端子５８を介して取り出される。このようにして、コンポーネント信号（Ｙ、Ｕ、Ｖ）を得ることができる。
【００４０】
ここで、コンポーネント信号（Ｙ、Ｕ、Ｖ）とコンポジット信号ＮＴＳＣ、および変換されたコンポジット信号（ＮＴＳＣ−Ｙ、ＮＴＳＣ−Ｕ、ＮＴＳＣ−Ｖ）との関係を論理式を用いて示す。
【００４１】
Ｆ（Ｙ´）＝Ｆ（Ｙ）−１６．０ （５）
Ｆ（Ｕ´）＝Ｆ（Ｕ）−１２８．０
Ｆ（Ｖ´）＝Ｆ（Ｖ）−１２８．０
【００４２】
（５）式において、Ｆ（Ｙ）、Ｆ（Ｕ）、Ｆ（Ｖ）は、コンポーネント信号を示し、Ｆ（Ｙ´）、Ｆ（Ｕ´）、Ｆ（Ｖ´）は、オフセットを除去したコンポーネント信号を示す。ここで、オフセットを除去する目的は、ゲイン補正を正しく行うためである。
【００４３】
下記の（６）式は、コンポジット信号ＮＴＳＣのうち、輝度信号Ｆ（Ｙ−ｎｔｓｃ）だけをコンポーネント輝度信号Ｆ（Ｙ´）で表したものである。ゲイン補正が行われ、オフセットが追加される。
【００４４】
Ｆ（Ｙ−ｎｔｓｃ ）＝０．７３０５９３６１Ｆ（Ｙ´）＋６０．０ （６）
【００４５】
さらに、（７）式は、コンポジット信号ＮＴＳＣのうち、色差信号Ｆ（Ｉ）、Ｆ（Ｑ）をコンポーネント色差信号Ｆ（Ｕ´）、Ｆ（Ｖ´）で表したものである。ゲイン補正が行われ、＋３３度の回転変換、すなわちマトリックス変換が行われる。
【００４６】
【数４】
ここで、図４に示す色差信号ベクトル図に上述したＦ（Ｕ´）、Ｆ（Ｖ´）とＦ（Ｉ）、Ｆ（Ｑ）の関係を示す。また、この関係を論理式で表すと、以下のものとなる。まず、（８）式は、コンポジット信号ＮＴＳＣをその成分である輝度信号Ｆ（Ｙ−ｎｔｓｃ）と色差変調信号Ｆ（Ｃ）で表し、色差変調信号Ｆ（Ｃ）をその成分である色差信号Ｆ（Ｉ）、Ｆ（Ｑ）で表したものである。色差信号Ｆ（Ｉ）、Ｆ（Ｑ）を２つの直交する副搬送波ｃｏｓ （ｆｓｃ ）、ｓｉｎ （ｆｓｃ ）で変調することにより色差変調信号Ｆ（Ｃ）が得られる。さらに、輝度信号Ｆ（Ｙ−ｎｔｓｃ）を加え、コンポジット信号ＮＴＳＣ、すなわちＦ（ｎｔｓｃ）となる。
【００４８】
Ｆ（Ｃ）＝Ｆ（Ｉ）ｃｏｓ （ｆｓｃ ）＋Ｆ（Ｑ）ｓｉｎ （ｆｓｃ ） （８）
Ｆ（ｎｔｓｃ）＝Ｆ（Ｙ−ｎｔｓｃ ）＋Ｆ（Ｃ）
【００４９】
次の（９）式は、（７）式とは逆にコンポーネント色差信号Ｆ（Ｕ´）、Ｆ（Ｖ´）をコンポジット色差信号Ｆ（Ｉ）、Ｆ（Ｑ）で表したものである。変換されたコンポジット信号の計算で必要とされる。
【００５０】
【数５】
下記の（１０）式は、コンポーネント信号（Ｙ、Ｕ、Ｖ）をコンポジット信号（Ｙ、Ｉ、Ｑ）のレベルへ変換するためのフィルタ係数をシンボルで示したものである。ｗ１は、輝度信号Ｙに対するゲイン、ｗ２１は、色差信号Ｕに対するゲイン、ｗ３は、色差信号Ｖに対するゲインを示す。
【００５２】
ｗ１＝０．７３０５９３６１ （１０）
ｗ２＝０．６２３８７３９１
ｗ３＝０．８７８７７４７８
【００５３】
下記の（１１）式は、変換されたコンポジット色差信号Ｆ（ｎｔｓｃ−Ｙ）の成分を示している。変換されたコンポジット色差信号Ｆ（ｎｔｓｃ−Ｙ）は、コンポジット信号ＮＴＳＣをｗ１によってゲイン補正することによって得られる。ベースバンド（低域）には、コンポーネント輝度信号Ｆ（Ｙ）が存在する。
【００５４】
【数６】
さらに、（１２）式は、変換されたコンポジット色差信号Ｆ（ｎｔｓｃ−Ｕ）の成分を示している。変換されたコンポジット色差信号Ｆ（ｎｔｓｃ−Ｕ）は、コンポジット信号ＮＴＳＣをｗ２によってゲイン補正し、再生副搬送波を−１２３度遅らせた搬送信号をかけることによって得られる。この搬送信号は、図４に示す再生搬送波信号の位相を色差信号ベクトル図のＩの位置とすると、Ｕ´の位置に相当する。Ｕ´の位置に相当する搬送信号をコンポジット信号ＮＴＳＣにかけることによって、コンポーネント色差信号Ｆ（Ｕ´）、すなわちコンポジット色差信号Ｆ（Ｕ）信号をベースバンド（低域）に変換することが可能である。
【００５６】
【数７】
同様に、（１３）式は、変換されたコンポジット色差信号Ｆ（ｎｔｓｃ−Ｖ）の成分を示している。Ｆ（ｎｔｓｃ−Ｖ）は、コンポジット信号ＮＴＳＣをｗ３によってゲイン補正し、再生副搬送波−３３度遅らせた搬送信号を掛けるとによって得られる。ベースバンド（低域）には、コンポーネント色差信号Ｆ（Ｖ）が存在する。
【００５８】
【数８】
図５は、クラス分類回路５０、５１、または５２の一例をブロック図で示したものである。６１は、入力端子を示し、入力信号としてＮＴＳＣ−Ｙ信号、ＮＴＳＣ−Ｕ信号、或いは、ＮＴＳＣ−Ｖ信号が供給される。供給された信号は、ブロック化処理部６２において、時空間画素の近傍データが時系順になるように変換される。ブロック化処理部６２の出力、すなわちブロックＢは、相関処理部６３へ供給されると共に、学習フィルタ５３、５４、および５５へ出力端子６８を介して供給される。
【００６０】
相関処理ブロック６３では、後述するように時空間の各方向の画素値の相関量が演算され、その演算結果が２値化処理部６４へ供給される。２値化処理部６４では、相関処理部６３から得られた値を端子６５から供給されるしきい値ＴＨと比較し、１／０のパターンになされる。この２値化処理部６４の出力がパッキング処理部６６へ供給される。パッキング処理部６６において、クラスコードを表す値、すなわちクラスコードＰへ変換される。変換されたクラスコードＰは、学習フィルタ処理５３、５４、および５５へ出力端子６７を介して供給される。
【００６１】
図６は、学習フィルタ５３、５４、および５５の一例をブロック図で示したものである。上述のクラスコードＰが入力端子７１から入力され、ＲＯＭテーブル７３へ供給される。ＲＯＭテーブル７３では、供給されたクラスコードＰに対応したフィルタ係数Ａが読み出される。ここで、フィルタ係数Ａは、予め学習により、クラス別に決定されている。
【００６２】
読み出されたフィルタ係数Ａは、上述のブロックＢが入力端子７２から入力され、線形推定処理部７４へ供給される。フィルタ係数ＡとブロックＢが供給された線形推定処理部７４では、フィルタ係数ＡとブロックＢとを対応する画素値の積和をとる線形推定式を用い、線形推定値としてコンポーネント信号（Ｙ、Ｕ、Ｖ）が生成され出力端子７５から取り出される。
【００６３】
図７は、相関処理部６３において、用いられる相関判定方法の一例を示したものである。＃０で示される現フィールドにおいて、注目画素を中心として、３画素×３ラインの８画素（Ｘ３〜Ｘ１０）と、＃−２で示される１フレーム前、すなわち２フィールド前の注目画素の位置に配置された１画素（Ｘ１）と、＃＋２で示される１フレーム後、すなわち２フィールド後の注目画素の位置に配置された１画素（Ｘ２）の合計１０画素を用いて判定される。
【００６４】
ここで、一例として、相関判定方法を説明する。時間方向の相関判定は、２フレーム（＝４フィールド）離れた注目画素と同じ位置の画素Ｘ１（＃−２）、Ｘ２（＃＋２）の差分の絶対値（｜Ｘ１−Ｘ２｜）をもって時間方向の相関量とする。垂直方向の相関判定は、画素Ｘ３、Ｘ４の差分の絶対値（｜Ｘ３−Ｘ４｜）をもって垂直方向の相関量とする。
【００６５】
水平方向の相関判定は、画素Ｘ５、Ｘ６の差分の絶対値（｜Ｘ５−Ｘ６｜）をもって水平方向の相関量とする。右上がり斜め方向の相関量は、画素Ｘ７、Ｘ８の差分の絶対値（｜Ｘ７−Ｘ８｜）で求められ、右下がり斜め方向の相関量は、画素Ｘ９、Ｘ１０の差分の絶対値（｜Ｘ９−Ｘ１０｜）で求められる。このようにして求められた各方向の相関量が２値化処理部６４において、しきい値判定されることによって、２値化される。
【００６６】
図８は、フィルタ係数を学習するときの使用タップの一例を示したものである。例えば、注目画素となるフィールド（＃０）から注目画素を中心として、１５タップ、１フレーム（＝２フィールド）離れた前後のフィールドから夫々１５タップ、すなわちフィールド（＃０）とその前後のフィールドの合計４５タップを使用する。
【００６７】
次に、この発明の他の実施例として、コンポジット信号ＮＴＳＣを３原色コンポーネント信号（Ｒ、Ｇ、Ｂ）へ分離する装置について説明する。図９は、この発明の分離フィルタを学習するために必要な入力データを生成する装置を示したものである。
【００６８】
８１で示す入力端子からコンポーネント信号Ｒが供給され、８２で示す入力端子からコンポーネント信号Ｇが供給され、８３で示す入力端子からコンポーネント信号Ｂが供給される。供給されたコンポーネント信号Ｒ、Ｇ、Ｂは、マトリックス演算回路８４へ供給される。マトリックス演算回路８４において、供給されたコンポーネント信号Ｒは、輝度信号Ｙへ変換され、供給されたコンポーネント信号Ｇは、色差信号Ｉへ変換され、供給されたコンポーネント信号Ｂは、色差信号Ｑへ変換される。
【００６９】
変換された輝度信号Ｙ、色差信号Ｉ、Ｑは、ゲイン補正回路８５、８６、および８７へ夫々供給される。ゲイン補正回路８５において、供給された輝度信号Ｙは、コンポジット信号ＮＴＳＣのレベルに合うように補正され、加算回路９３へ供給される。ゲイン補正回路８６において、供給された色差信号Ｉは、コンポジット信号ＮＴＳＣのレベルに合うように補正され、乗算回路８８へ供給される。ゲイン補正回路８７において、供給された色差信号Ｑは、コンポジット信号ＮＴＳＣのレベルに合うように補正され、乗算回路８９へ供給される。
【００７０】
副搬送波発生回路９１から生成される副搬送波〔ｃｏｓ （ｘ）〕と色差信号Ｉが乗算回路８８において、乗算される。また、副搬送波発生回路９１から移相回路９２へ副搬送波が供給され−９０度の移相が施された副搬送波〔ｓｉｎ （ｘ）〕と色差信号Ｑが乗算回路８９において、乗算される。乗算回路８８、８９の出力は、加算回路９０において、加算され、その加算結果は、色差変調信号Ｃとして出力される。加算回路９３では、輝度信号Ｙと色差変調信号Ｃが加算され、コンポジット信号ＮＴＳＣが生成される。
【００７１】
生成されたコンポジット信号ＮＴＳＣは、ゲイン補正回路９６、乗算回路９５、９４へ供給される。ゲイン補正回路９６において、供給されたコンポジット信号ＮＴＳＣに対して、所定のゲインが乗算される。ゲイン補正回路９６において、ゲイン補正された信号は、マトリックス演算回路９９へ供給される。乗算回路９５では、副搬送波生成回路９１から生成された副搬送波とコンポジット信号ＮＴＳＣとが掛け合わされ、ゲイン補正回路９７へ供給される。ゲイン補正回路９７では、供給された信号に対して所定のゲインが乗算され、ゲイン補正回路９７の出力信号がマトリックス演算回路９９へ供給される。
【００７２】
乗算回路９４では、移相回路９２から供給された副搬送波とコンポジット信号ＮＴＳＣとが掛け合わされ、ゲイン補正回路９８へ供給される。ゲイン補正回路９８では、ゲイン補正回路９７と同様に、供給された信号に対して所定のゲインが乗算され、マトリックス演算回路９９へ供給される。マトリックス演算回路９９は、ゲイン補正回路９６から供給された信号をＮＴＳＣ−Ｒ信号へ変換され、出力端子１００へ出力する。
【００７３】
また、マトリックス演算回路９９は、ゲイン補正回路９７から供給された信号をＮＴＳＣ−Ｇ信号へ変換し、出力端子１０１へ出力する。さらに、ゲイン補正回路９８から供給された信号がＮＴＳＣ−Ｂ信号へ変換され、出力端子１０２から取り出される。
【００７４】
学習時において、コンポーネント信号ＲとＮＴＳＣ−Ｒ信号、コンポーネント信号ＧとＮＴＳＣ−Ｇ信号、およびコンポーネント信号ＢとＮＴＳＣ−Ｂ信号の間で学習がなされ、最適なフィルタ係数が夫々求められる。
【００７５】
図１０は、フィルタ係数の学習方法をフローチャートを用いて示したものである。このフローチャートは、ステップ１１１から始まり、ステップ１１２の正規方程式生成において、正規方程式が生成される。上述した図９の装置から生成されたＮＴＳＣ−Ｒ信号、ＮＴＳＣ−Ｇ信号、ＮＴＳＣ−Ｂ信号、およびコンポーネント信号Ｒ、コンポーネント信号Ｇ、コンポーネント信号Ｂがステップ１１４において、入力される（入力ステップ１１４）。
【００７６】
ここで、入力データ中のコンポーネント信号Ｒ、コンポーネント信号Ｇ、コンポーネント信号Ｂは、ステップ１１２（正規方程式生成）で使用され、ＮＴＳＣ−Ｒ信号、ＮＴＳＣ−Ｇ信号、ＮＴＳＣ−Ｂ信号は、ステップ１１３のクラス分類で使用される。このステップ１１３（クラス分類）では、上述したような所定の方法でクラス分類され、ステップ１１３で発生したクラスコードＰとブロック化が施されたデータＢがステップ１１２（正規方程式生成）で使用される。ステップ１１２（正規方程式生成）では、各クラス毎に別の正規方程式が生成される。
【００７７】
ステップ１１５のデータ終了において、予め学習に必要なデータ数は、決められているため、データ入力が全て終了すればステップ１１６の係数生成へ制御が移り、データ入力が終了していなければ、ステップ１１２の正規方程式生成へ制御が移る。上述したようにステップ１１２（正規方程式生成）では、ステップ１１４（入力データ）、およびステップ１１３（クラス分類）から供給されるデータに対して逐次的に正規方程式が生成される。
【００７８】
また、全データ入力の終了後、ステップ１１６の係数生成では、コレンスキー法、ハウスホルダー法、ヤコビ法等によって正規方程式を解き、その解を学習フィルタ係数とする。得られた解は、ステップ１１７のフィルタ係数において、各クラス毎にフィルタ係数が保持され、入力されたデータ全てに対してフィルタ係数の生成が終了した場合、ステップ１１８へ制御が移り、このフローチャートは、終了する。
【００７９】
図１１は、コンポジット信号ＮＴＳＣをクラス分類適応学習処理によって、コンポーネント信号（Ｒ、Ｇ、Ｂ）へ分離する装置の構成図を示す。１２１で示す入力端子からコンポジット信号ＮＴＳＣが供給され、副搬送波再生回路１２２において、供給されたコンポジット信号ＮＴＳＣに付加されている副搬送波が抽出され、再生される。
【００８０】
同時に、供給されたコンポジット信号ＮＴＳＣは、乗算回路１２４、１２５、およびゲイン補正回路１２６へ供給される。副搬送波再生回路１２２から再生された副搬送波〔ｃｏｓ （ｘ）〕に対して、移相回路１２３では、−９０度の移相が施された副搬送波〔ｓｉｎ （ｘ）〕とコンポジット信号ＮＴＳＣとが乗算回路１２４において、掛け合わされる。
【００８１】
掛け合わされた信号は、ゲイン補正回路１２８へ供給され、所定のゲイン補正が施された後、マトリックス演算回路１２９へ供給される。マトリックス演算回路１２９では、ゲイン補正回路１２８から供給された信号をＮＴＳＣ−Ｇ信号へ変換し、変換されたＮＴＳＣ−Ｂ信号は、クラス分類回路１３２へ供給される。
【００８２】
副搬送波再生回路１２２から再生された副搬送波〔ｃｏｓ （ｘ）〕とコンポジット信号ＮＴＳＣとが乗算回路１２５において、掛け合わされる。掛け合わされた信号は、ゲイン補正回路１２７へ供給され、所定のゲイン補正が施された後、マトリックス演算回路１２９へ供給される。マトリックス演算回路１２９では、ゲイン補正回路１２７から供給された信号をＮＴＳＣ−Ｇ信号へ変換し、変換されたＮＴＳＣ−Ｇ信号は、クラス分類回路１３１へ供給される。
【００８３】
ゲイン補正回路１２６では、供給されたコンポジット信号ＮＴＳＣに対して、ゲインが乗算され、マトリックス演算回路１２９へ供給される。マトリックス演算回路１２９では、ゲイン補正回路１２６から供給された信号をＮＴＳＣ−Ｒ信号へ変換し、変換されたＮＴＳＣ−Ｒ信号は、クラス分類回路１３０へ供給される。
【００８４】
クラス分類回路１３０は、供給されたＮＴＳＣ−Ｒ信号から生成したクラスコードＰとデータＢを学習フィルタ１３３へ出力する。学習フィルタ１３３では、供給されたクラスコードＰに対応したフィルタ係数が読み出され、読み出されたフィルタ係数と、供給されたデータＢが演算され、コンポーネント信号Ｒが生成される。生成されたコンポーネント信号Ｒは、出力端子１３６から取り出される。
【００８５】
また、クラス分類回路１３１は、供給されたＮＴＳＣ−Ｇ信号から生成したクラスコードＰとデータＢを学習フィルタ１３４へ出力する。学習フィルタ１３４では、供給されたクラスコードＰに対応したフィルタ係数が読み出され、読み出されたフィルタ係数と、供給されたデータＢが演算され、コンポーネント信号Ｇが生成される。生成されたコンポーネントＧは、出力端子１３７から取り出される。
【００８６】
同様に、クラス分類回路１３２は、供給されたＮＴＳＣ−Ｖ信号から生成したクラスコードＰとデータＢを学習フィルタ１３５へ出力し、学習フィルタ１３５からコンポーネント信号Ｖが出力端子１３８を介して取り出される。このようにして、コンポーネント信号（Ｒ、Ｇ、Ｂ）を得ることができる。
【００８７】
なお、クラス分類における、相関判定法は、上述のものに限定されない。また、クラス分類法についても、上述のものに限定されない。また、学習に使用するタップも、上述のものに限定されない。
【００８８】
【発明の効果】
この発明は、色信号を低域のベースバンド信号へ変換しているので、色信号分離用のフィルタとして、急峻な特性のローパスフィルタを構成でき、クロスカラー等の妨害を軽減してＹ／Ｃ分離を行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】この発明に係る分離フィルタを学習するためのデータを生成する一実施例の構成図である。
【図２】この発明に係るフィルタ係数の学習方法の一例を示すフローチャートである。
【図３】この発明のコンポジット信号からコンポーネント信号へ分離する一実施例の構成図である。
【図４】色差信号をベクトルで示した一例の略線図である。
【図５】この発明に係るクラス分類回路における構成の一例のブロック図である。
【図６】この発明の係る学習フィルタにおける構成の一例のブロック図である。
【図７】この発明に係る相関判定方法の説明に用いる一例の略線図である。
【図８】この発明に係るフィルタ係数を学習方法の説明に用いる一例の略線図である。
【図９】この発明に係る分離フィルタを学習するためのデータを生成する一実施例の構成図である。
【図１０】この発明に係るフィルタ係数の学習方法の一例を示すフローチャートである。
【図１１】この発明のコンポジット信号からコンポーネント信号へ分離する一実施例の構成図である。
【符号の説明】
４２ 副搬送波再生回路
４３、４４、４５ ゲイン補正回路
４６ 移相回路
４７ 移相回路
５０、５１、５２ クラス分類回路
５３、５４、５５ 学習フィルタ
Claims (4)
- 入力コンポジット信号を輝度信号と第１および第２の色信号からなるコンポーネント信号へ変換する処理装置において、
入力コンポジット信号をゲイン補正した輝度信号成分と、上記入力コンポジット信号から分離された副搬送波から生成された位相が異なる第１および第２の搬送波と上記入力コンポジット信号とを使用して低域変換されると共に、ゲイン補正がそれぞれなされた第１および第２の色信号成分とを生成する手段と、
上記輝度信号成分と、上記第１および第２の色信号成分とのそれぞれの注目画素を複数のクラスの１つに分類する第１、第２および第３のクラス分類手段と、
上記クラスの情報がそれぞれ入力され、上記それぞれの注目画素に対応して、輝度信号と第１および第２の色信号の画素値が出力される第１、第２および第３のフィルタ手段とからなり、
上記第１、第２および第３のフィルタ手段のそれぞれは、
予め学習によって求められた、上記クラスに対応したフィルタ係数が格納された格納手段と、上記フィルタ係数と上記注目画素と相関を有する複数の画素の値との積和演算によって上記注目画素の値を推定する手段とからなることを特徴とする処理装置。 - 入力コンポジット信号を輝度信号と第１および第２の色信号からなるコンポーネント信号へ変換する処理方法において、
入力コンポジット信号をゲイン補正した輝度信号成分と、上記入力コンポジット信号から分離された副搬送波から生成された位相が異なる第１および第２の搬送波と上記入力コンポジット信号とを使用して低域変換されると共に、ゲイン補正がそれぞれなされた第１および第２の色信号成分とを生成するステップと、
上記輝度信号成分と、上記第１および第２の色信号成分とのそれぞれの注目画素を複数のクラスの１つに分類するクラス分類ステップと、
上記クラスの情報がそれぞれ入力され、上記それぞれの注目画素に対応して、輝度信号と第１および第２の色信号の画素値を生成するステップとからなり、
上記画素値を生成するステップは、
予め学習によって求められた、上記クラスに対応したフィルタ係数と上記注目画素と相関を有する複数の画素の値との積和演算によって上記注目画素の値を推定するステップを有することを特徴とする処理方法。 - 入力コンポジット信号を３原色信号からなるコンポーネント信号へ変換する処理装置において、
入力コンポジット信号をゲイン補正した輝度信号成分と、上記入力コンポジット信号から分離された副搬送波から生成された位相が異なる第１および第２の搬送波と上記入力コンポジット信号とを使用して低域変換されると共に、ゲイン補正がそれぞれなされた第１および第２の色信号成分とを生成する手段と、
上記輝度信号成分と、上記第１および第２の色信号成分とをマトリクス演算することによって、３原色信号成分を生成する手段と、
上記３原色信号成分のそれぞれの注目画素を複数のクラスの１つに分類する第１、第２および第３のクラス分類手段と、
上記クラスの情報がそれぞれ入力され、上記それぞれの注目画素に対応して、３原色信号のそれぞれの画素値が出力される第１、第２および第３のフィルタ手段とからなり、
上記第１、第２および第３のフィルタ手段のそれぞれは、
予め学習によって求められた、上記クラスに対応したフィルタ係数が格納された格納手段と、上記フィルタ係数と上記注目画素と相関を有する複数の画素の値との積和演算によって上記注目画素の値を推定する手段とからなることを特徴とする処理装置。 - 入力コンポジット信号を３原色信号からなるコンポーネント信号へ変換する処理方法において、
入力コンポジット信号をゲイン補正した輝度信号成分と、上記入力コンポジット信号から分離された副搬送波から生成された位相が異なる第１および第２の搬送波と上記入力コンポジット信号とを使用して低域変換されると共に、ゲイン補正がそれぞれなされた第１および第２の色信号成分とを生成するステップと、
上記輝度信号成分と、上記第１および第２の色信号成分とをマトリクス演算することによって、３原色信号成分を生成するステップと、
上記３原色信号成分のそれぞれの注目画素を複数のクラスの１つに分類するクラス分類ステップと、
上記クラスの情報がそれぞれ入力され、上記それぞれの注目画素に対応して、輝度信号と第１および第２の色信号の画素値を生成するステップとからなり、
上記画素値を生成するステップは、
予め学習によって求められた、上記クラスに対応したフィルタ係数と上記注目画素と相関を有する複数の画素の値との積和演算によって上記注目画素の値を推定するステップを有することを特徴とする処理方法。
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