JP3653759B2 - クラス分類適応処理装置 - Google Patents
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Description
【産業上の利用分野】
この発明は、クラス分類適応処理において、メモリの無駄を防ぐことができるクラス分類適応処理装置に関する。
【0002】
【従来の技術】
従来のクラス分類適応処理の例として、本願出願人は、特願平4−155719号(特開平5−328185号公報)において、複数の入力データの分布状態に応じたクラス分けがされ、各クラスに関するデータ変換、すなわち、クラス毎に標準解像度の信号を高解像度の信号へ変換するアップコンバージョンを提案している。このためのマッピング表は、トレーニング用の種々の絵柄の源画像を用いて予め形成されている。従って、このマッピング表によって、入力画像信号に含まれない高解像度成分を復元することができる。
【0003】
さらに、特願平5−237120号においては、サブサンプリングにより間引かれた画素の補間にクラス分類適応処理が適用される。この場合には、学習によって、補間値を予め作成するので、補間フィルタを使用するのと異なり、斜め方向の解像度を復元でき、復号画像の画質を向上できる。また、代表値として、ダイナミックレンジで正規化された値を用いるので、代表値を格納するメモリの規模が大きくなることを防止することができることを提案している。また、特願平5−186986号において、画像信号パターン毎に学習によって求められた下位ビットデータを用いて、入力画像データよりも多いビット数で量子化された画像データに変換を行うことにより、階調不足による疑似輪郭の発生等の問題を解決することを提案している。
【0004】
さらにまた、特願平5−207049号において、ディジタルクロマキー装置に関して、画像切り換え用のキー信号を生成するための入力画像の画素データのレベル解像度を増加させ、この結果、ストレッチ処理を施してもキー信号の量子化歪みを許容範囲内に制限するものを提案している。さらに、特願平5−213210号、特願平5−241186号等様々なクラス分類適応処理を提案している。
【0005】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、画像の相関性を考えると、存在する確率が極めて小さいクラスがあり、その場合、学習時にデータが存在しないことがある。例えば、12ビットでクラスを表現した場合、全クラスは4,096クラスとなり、そのうち約1,000クラス程度のクラスにおいてデータが存在しないとすると、係数メモリの約1/4がデータの存在しない空の部分となる。さらに、係数が存在するクラスの内でも係数が良く似ていて、ある程度まとめられるクラスがある場合、さらに約1,000クラス程度を減らすことができる等かなりの無駄を生じるという欠点があった。
【0006】
従って、この発明の目的は、係数メモリの無駄を防ぐことができるクラス分類適応処理装置を提供することにある。
【0007】
【課題を解決するための手段】
この発明は、入力ディジタル画像信号を使用して生成されたアドレスをクラスコードに変換する変換用テーブルと、予め学習により出力ディジタル画像信号を生成するための情報がクラスコードに対応して蓄えられている処理用メモリ手段から得られる情報及び入力ディジタル画像信号を用いて出力ディジタル画像信号を得るようにしたクラス分類適応処理装置であって、変換用テーブルは、学習の結果アドレスが対応するクラスコードに変換されるように作成されていることを特徴とするクラス分類適応処理装置である。
【0008】
【作用】
データが存在しない空のアドレス、および他のアドレスと同じデータを有するアドレスが削除され、削除されたアドレスを対応するアドレスへ変換するための変換テーブルを用いることにより、データが記憶されているメモリの容量を大幅に少なくすることができる。
【0009】
【実施例】
以下、この発明のクラス分類適応処理装置の一実施例について、図面を参照しながら説明する。まず、標準解像度の画像(以下、SD画像と称する)を高解像度の画像(以下、HD画像と称する)へアップコンバージョンする一例のブロック図を図1に示す。1で示される入力端子からSD画像がブロック化回路2へ供給され、ブロック化回路2では、例えば供給されたSD画像から注目される画素(以下、SD画素と称する)を中心として、図2に示すような3画素×3ライン(以下、(3×3)ブロックと称する)を1つのブロックとしてブロック化が行われる。ブロック化回路2において、ブロック化が行われた(3×3)ブロックの画素値は、ADRC(Adaptive Dynamic-Range Coding )回路3と予測演算回路6へ供給される。
【0010】
ADRC回路3では、注目画素を除く各画素に対して、例えば1ビットADRCが行われ、クラスコード発生回路4へ供給される。ここで、1ビットADRCを行う一例を図3のブロック図を用いて説明する。ブロックの順序に変換され、入力端子11から供給されたデータに関して、検出回路12では、ブロック毎に最大値MAX、最小値MINが検出される。減算回路13に対して最大値MAXおよび最小値MINが供給され、その出力にダイナミックレンジDRが生成される。入力データおよび最小値MINが減算回路14へ供給され、入力データから最小値MINが除去されることで、正規化された画素データが生成される。
【0011】
ダイナミックレンジDRが割算回路15へ供給され、正規化された画素データがダイナミックレンジDRで割算され、割算回路15の出力データが比較回路16へ供給される。比較回路16では、端子17から `0.5 ' が供給され、注目画素以外の8個の画素の割算出力が `0.5 ' を基準として、より大きいか、より小さいかが判断される。この結果に応じて、 `1' または `0' のデータDTが発生する。この比較出力DTは、出力端子18に取り出される。この1ビットADRCを用いてクラス分割を行なえば(3×3)ブロックのクラスコードが8ビットで表現される。なお、クラス分割に使用する画素としては、(3×3)ブロックの画素に限らず、前フィールドの画素を含むブロック等、種々のものを使用できる。
【0012】
ADRC回路3から8ビットのクラスコードが供給されたクラスコード発生回路4では、8ビットのクラスコードに対応する12ビットのアドレスが発生され、発生された12ビットのアドレスは、処理用の予測係数メモリ5へ供給される。係数ROM、またはRAMから構成されている予測係数メモリ5では、供給されたアドレスから予め学習により得られている予測係数が読み出され、予測演算回路6へ供給される。予測演算回路6では、ブロック化回路2から供給された画素値と予測係数との演算が行われ、その演算結果はHD画像の画素(以下、HD画素と称する)として出力端子7から取り出される。
【0013】
ここで、予め予測係数メモリ5に格納される予測係数の学習を行う一例を図4のブロック図で説明する。入力端子21を介して入力されたHD画像は、HD/SD変換回路22、クラス分類回路23、および学習部24へ供給される。HD/SD変換回路22では、供給されたHD画像からSD画像へのダウンコンバージョンが行われる。例えば、供給されたHD画像に対して水平フィルタと垂直フィルタが掛けられることによりSD画像へ変換される。変換されたSD画像、すなわちSD画素は、クラス分類回路23と学習部24へ供給される。
【0014】
クラス分類回路23では、供給されたSD画素の(3×3)ブロックを高能率圧縮符号化、例えばADRC符号化を行うことにより注目すべきSD画素のクラスコードが生成される。生成されたクラスコードは、学習部24と学習用の予測係数メモリ25へ供給される。SD画像、HD画像、およびクラスコードが供給された学習部24では、最小自乗法等を用いてクラス毎に最適な予測係数が算出され、算出された予測係数は、予測係数メモリ25へ供給される。予測係数メモリ25では、学習部24から供給された予測係数がクラスコードにより示されるアドレスに記憶される。
【0015】
また、上述と同様に予め予測係数メモリに格納される予測係数の学習をソフトウェア処理で行う場合の一例の動作を図5のフローチャートに示す。ステップ31から学習処理の制御が開始され、ステップ32の学習データ形成では、SD画素に対応した学習データが形成される。例えば、SD画素に対応したHD画素を中心として図2に示す(3×3)ブロックの配列を使用する。ここで、ダイナミックレンジDRが所定のしきい値より小さいもの、すなわち平坦な画像は、学習データとして扱わないこととする。ステップ33のデータ終了では、入力された全データ例えば1フレームのデータの処理が終了していれば、ステップ36の予測係数決定へ制御が移り、終了していなければ、ステップ34のクラス決定へ制御が移る。
【0016】
ステップ34のクラス決定では、入力された学習データのクラス分割がなされる。これは上述のように、ADRC、DPCM等によって、情報量が圧縮されたSD画素のデータが用いられる。ステップ35の正規方程式加算では、後述する式(6)および(7)の正規方程式が作成される。ステップ33のデータ終了から全データの処理が終了後、制御がステップ36に移り、ステップ36の予測係数決定では、後述する式(8)を行列解法を用いて解いて、予測係数を決める。ステップ37の予測係数ストアで、予測係数をメモリにストアし、ステップ38で学習処理の制御が終了する。
【0017】
図5中のステップ35(正規方程式生成)およびステップ36(予測係数決定)の処理をより詳細に説明する。注目画素の真値をyとし、その推定値をy´とし、その周囲の画素の値をx1 〜xn としたとき、クラス毎に予測係数w1 〜wn によるnタップの線形1次結合
y´=w1 x1 +w2 x2 +‥‥+wn xn (1)
を設定する。学習前はwi が未定係数である。
【0018】
上述のように、学習はクラス毎になされ、データ数がmの場合、式(1)に従って、
yj ´=w1 xj1+w2 xj2+‥‥+wn xjn (2)
(但し、j=1,2,‥‥m)
【0019】
m>nの場合、w1 〜wn は一意には決まらないので、誤差ベクトルEの要素を
ej =yj −(w1 xj1+w2 xj2+‥‥+wn xjn) (3)
(但し、j=1,2,‥‥m)
と定義して、次の式(4)を最小にする予測係数を求める。
【0020】
【数1】
【0021】
いわゆる最小自乗法による解法である。ここで式(4)のwi による偏微分係数を求める。
【数2】
【0022】
式(5)を `0' にするように各wi を決めればよいから、
【数3】
【0023】
として、行列を用いると
【数4】
【0024】
となる。この方程式は一般に正規方程式と呼ばれている。この方程式を掃き出し法等の一般的な行列解法を用いて、wi について解けば、予測係数wi が求まり、クラスコードをアドレスとして、この予測係数wi をメモリに格納しておく。
【0025】
ここで、図6は、学習用の予測係数メモリ25の簡単な構成を示す。クラスコードを示すインデックスがアドレスADとして入力され、そのアドレスADが係数メモリ41〜56へ供給され、供給されたアドレスADに対応する値が係数メモリ41〜56に書き込まれ、また読み出される。
【0026】
また、各アドレスに対応する係数メモリのマップの一例を図7に示す。縦軸は、12ビットからなるアドレスADを示し、横軸は係数メモリ41〜56を示す。また、図7中に斜線で示されている部分は、学習の結果、予測係数が存在しない部分を示す。この一例では、各予測係数のビット数は、8ビットとし、16タップの予測式の場合、1クラスの容量は128ビットが必要である。さらに、アドレス可能なクラス数が4,096(12ビット)必要なので、全体で524,288ビットの容量が必要となる。
【0027】
しかしながら、かかる学習用の予測係数メモリ25を処理用の予測係数メモリ5として使用すると、予測係数が存在しない部分のメモリが無駄となる。そこで、この一実施例では、予測係数メモリ5の容量を予測係数メモリ25の容量の1/2とし、アドレスを11ビットで表す、すなわち2,048クラスの係数メモリのマップを用いる一実施例を説明する。図8は、この発明の一実施例における予測係数メモリ5の構成のブロック図を示す。61で示すアドレス変換テーブルにクラスコード発生回路4から12ビットからなるアドレスADが供給される。
【0028】
このアドレス変換テーブル61は、図9に示すように供給されたアドレスADに対してクラスコードCを出力する。このクラスコードCは11ビットであって、入力されたアドレスADの1/2の2,048のアドレス(クラス)を指示する。このクラスコードCがメモリ62〜77へ供給される。メモリ62〜77では、そのクラスコードCにより示される予測係数がそれぞれ出力される。
【0029】
ここで、図9中の斜線の部分は、図7に示す学習時の係数メモリのマップに示す斜線の部分と同様に係数の存在しない空のアドレスを示す。このアドレス変換テーブル61では、図9に示すように、アドレスAD=5に対応する係数がない場合、対応するクラスコードCは空となり、次のアドレスAD=6にクラスコードCが書き込まれる。このようにして、空のアドレスが削除される。
【0030】
このアドレス変換テーブル61を用いたときにアドレスADとして5が供給された場合、対応するクラスコードCは空のため、前のアドレスAD、または後のアドレスADに対応するクラスコードCが出力される。具体的には、アドレスAD=4に対応するクラスコードC=4、またはアドレスAD=6に対応するクラスコードC=5がアドレスAD=5に対応するクラスコードCとして出力される。
【0031】
さらにここで、学習用の予測係数メモリ25において、予測係数が良く似ているクラスをまとめる。例えば、クラスコードC=3の予測係数と、他のクラスコードCの予測係数が良く似ている場合、アドレス変換テーブルの他のクラスコードCの位置に `3' が書き込まれる。
【0032】
各アドレスに対応する係数メモリのマップの一例を図10に示す。このメモリに記憶されている予測係数は、予め学習により算出されている。この図10は、上述した図7の係数メモリのマップと同様に縦軸にクラスコードを示し、横軸にメモリ62〜77を示す。
【0033】
ここで、メモリの前段のアドレス変換テーブル61は、4,096(12ビット)を2,048(11ビット)へ変換するため、4,096×11=45,056ビットの容量が必要となる。さらに、係数メモリは、2,048(11ビット)のクラスに8ビットからなる予測係数が16タップ用意されているため266,144ビットの容量が必要となる。よって、この一例では、307,200ビットの容量が必要となり、従来必要であった524,288ビットの約3/5の小容量化を図ることができる。これは、1個の予測係数に必要なビット数が多いほど、またタップが多いほど効果は大きくなる。
【0034】
ここで、図2に示すように(3×3)ブロックの9タップでクラスを形成する。例えば、タップ番号(012345678)の順番で1ビットADRCを行い、クラスコードCが(110011100)となるブロックAと、このブロックAと異なるブロックBをタップ番号(876543210)の順番、すなわち逆の順番で1ビットADRCを行い、クラスコードCが(110011100)となる場合、ブロックAとブロックBは、180度の回転対称を行うことで、全く同じブロックと見なすことができる。すなわち、ブロックAとブロックBは、同じ予測係数を180度の回転対称を行うことで使用することができる。
【0035】
このような、180度の回転対称を行うときの予測係数メモリ5の構成のブロック図を図11に示す。81で示すアドレス変換テーブルにアドレスADが供給され、このアドレス変換テーブル81は、図12に示すように供給されたアドレスADに対して、フラグF付きクラスコードCが出力される。クラスコードCは、メモリ82〜97へ供給され、フラグFはシフター98へ供給される。シフター98では、供給されたフラグFが `0' のとき、メモリ82〜97から供給される予測係数がそのまま出力され、フラグFが `1' のとき、メモリ82〜97から供給される予測係数が180度回転させて出力される。
【0036】
ここで、この実施例では、注目されるSD画素を中心として、3画素×3ラインのSD画素のブロックをクラス分類に用いたが、注目されるSD画素を中心として、水平方向に15画素のブロックをクラス分類に用いることも可能である。
【0037】
また、クラス分類のために、SD画素の値をそのまま使用することも可能である。さらに、情報圧縮手段としては、VQ(ベクトル量子化)も使用できる。
【0038】
さらにまた、各SD画素を同一のビット数のデータに変換しているが、HD画素と各SD画素との間の距離を考慮して、割り当てビット数を異ならせても良い。すなわち、HD画素により近いSD画素の割り当てビット数を多くし、HD画素から遠いSD画素の割り当てビット数を少なくするようにしても良い。
【0039】
また、この実施例では、予測係数がメモリに格納されているが、予測係数ではなく代表値を用いることも可能である。
【0040】
さらに、この実施例では、180度の回転対称としたが、正方格子で水平方向と垂直方向の相関が等しい場合は、90度の回転対称となり、この90度の回転対称をさらに付加することにより、メモリの容量をさらに減少させることができる。
【0041】
【発明の効果】
この発明によれば、クラス分類適応処理に用いられる係数メモリ、すなわち係数ROM、またはRAMの前段にアドレス変換テーブルを挿入することで、全体の小容量化を図ることが可能となり、ハードウェアの小型化、低消費電力化、低価格化が実現できる。
【図面の簡単な説明】
【図1】アップコンバージョンを行う一例を示すブロック図である。
【図2】画素の配置の一例を示す略線図である。
【図3】1ビットADRCを行う一例を示すブロック図である。
【図4】学習を行う一例を示すブロック図である。
【図5】学習を行う一例を示すフローチャートである。
【図6】予測係数メモリの一例を示すブロック図である。
【図7】係数メモリのマップの一例を示す略線図である。
【図8】この発明に係る予測係数メモリの一実施例を示すブロック図である。
【図9】この発明に係るアドレス変換テーブルの一実施例を示す略線図である。
【図10】この発明に係る係数メモリのマップの一例を示す略線図である。
【図11】この発明に係る予測係数メモリの他の実施例を示すブロック図である。
【図12】この発明に係るアドレス変換テーブルの他の実施例を示す略線図である。
【符号の説明】
61 アドレス変換テーブル
62〜77 係数メモリ
Claims (4)
- 入力ディジタル画像信号を使用して生成されたアドレスをクラスコードに変換する変換用テーブルと、予め学習により出力ディジタル画像信号を生成するための情報が前記クラスコードに対応して蓄えられている処理用メモリ手段から得られる前記情報及び前記入力ディジタル画像信号を用いて前記出力ディジタル画像信号を得るようにしたクラス分類適応処理装置であって、
前記変換用テーブルは、前記学習の結果前記アドレスが対応する前記クラスコードに変換されるように作成されていることを特徴とするクラス分類適応処理装置。 - 前記変換用テーブルは、前記学習の結果、前記アドレスに対応する情報が空の場合には当該クラスコードを空として当該クラスコードを次のアドレスに対応付けるように作成されるものであり、
前記処理用メモリ手段は、前記学習の結果、前記アドレスに対応する情報が空の場合には当該アドレスに対応する領域を詰めて情報が格納されていることを特徴とする、請求項1に記載のクラス分類適応処理装置。 - 前記変換用テーブルは前記アドレスに対応する前記クラスコードとフラグを示すものであり、
前記処理用メモリ手段から得られる前記情報について前記フラグが示す回転対称処理を施すシフターを有し、
前記出力ディジタル画像信号は前記回転対称処理が施された前記情報及び前記入力ディジタル画像信号を用いて得られるようにしたことを特徴とする、請求項1に記載のクラス分類適応処理装置。 - 前記変換用テーブルは、前記学習の結果、第1のアドレスに配される第1のクラスコードに対応する前記処理用メモリ手段に記憶される前記情報と、第2のアドレスに配される第2のクラスコードに対応して前記処理用メモリ手段に記憶される前記情報とが類似するとき、前記第2のアドレスに前記第1のクラスコードを対応付けるように作成されることを特徴とする、請求項1に記載のクラス分類適応処理装置。
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- 1994-11-08 JP JP29897594A patent/JP3653759B2/ja not_active Expired - Lifetime
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