JP3767692B2 - 信号処理装置および方法、記録媒体、並びにプログラム - Google Patents
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Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は信号処理装置および方法、記録媒体、並びにプログラムに関し、特に、学習した複数のクラス分類手法の中からＳ／Ｎ比が最も大きいクラス分類手法を適用することにより、より好適なクラスを容易に選択することができるようにした信号処理装置および方法、記録媒体、並びにプログラムに関する。
【０００２】
【従来の技術】
NTSC（National TV Standards Committee）方式等のテレビジョン信号は、輝度信号Ｙに、クロマ信号Ｃが平衡変調されて多重化されている。
【０００３】
従って、従来のテレビジョン受像機は、テレビジョン信号を受信し、輝度信号Ｙとクロマ信号Ｃとを分離（Ｙ／Ｃ分離）し、クロマ信号を復調して、輝度信号Ｙ、色差信号Ｒ−Ｙ、および色差信号Ｂ−Ｙからなるコンポーネント信号に変換し、さらに、マトリクス変換して、RGB信号を生成し、そのRGB信号をCRT（Cathode Ray Tube）等の表示装置に供給し、カラー画像を表示させる。
【０００４】
図１は、従来のテレビジョン受像機の主要部分の構成例を示す図である。
【０００５】
図１において、テレビジョン受像機１のチューナ１２は、アンテナ１１を介して所定のチャンネルの映像搬送波の信号から映像中間周波信号を生成し、VIF(Video Intermediate Frequency)回路１３に供給する。VIF回路１３は、供給された映像中間周波信号を復調し、生成されたコンポジット映像信号をＹ／C分離回路１４に供給する。
【０００６】
Ｙ／Ｃ分離回路１４は、供給されたコンポジット映像信号から輝度信号（Y）とクロマ信号（C）を分離する。そして、Ｙ／Ｃ分離回路１４は、分離したクロマ信号（Ｃ）をクロマ復調回路１５に供給する。クロマ復調回路１５は、クロマ信号（Ｃ）を復調して、Ｒ−Ｙ信号（Ｒ−Ｙ）およびＢ−Ｙ信号（Ｂ−Ｙ）からなる色差信号をマトリクス回路１６に供給する。
【０００７】
Ｙ／Ｃ分離回路１４は、また、分離した輝度信号（Ｙ）をマトリクス回路１６に供給する。マトリクス回路１６は、Ｙ／Ｃ分離回路１４より供給された輝度信号（Ｙ）と、クロマ復調回路１５より供給されたＲ−Ｙ信号およびＢ−Ｙ信号とから、３色のＲ信号（Ｒ）、Ｇ信号（Ｇ）、およびＢ信号（Ｂ）を生成し、CRT１７に供給する。CRT１７は、供給されたＲ信号（Ｒ）、Ｇ信号（Ｇ）、およびＢ信号（Ｂ）により、カラー画像を表示する。
【０００８】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、以上においては、輝度信号（Ｙ）とクロマ信号（Ｃ）を分離した後、クロマ信号（Ｃ）を復調して、Ｒ−Ｙ信号およびＢ−Ｙ信号を生成してから、RGB信号を生成しなければならず、処理工程数が多く、処理回路の規模が大きくなってしまうという課題があった。
【０００９】
また、Ｙ／Ｃ分離回路１４として、２次元Ｙ／Ｃ分離回路や３次元Ｙ／Ｃ分離回路を適用し、これらを用いてフィルタ処理を行う場合、特に画像エッジ部分や動画像部分においてドット妨害やクロスカラーといったＹ／Ｃ分離エラーに起因する画質劣化が発生しやすいという課題があった。
【００１０】
これに対して、クラス分類適応処理を用いて、コンポジット映像信号からコンポーネント映像信号を直接生成する方法がある。
【００１１】
この方法においては、映像信号に対応する画像の注目画素における、Ｙ信号、Ｒ−Ｙ信号、およびＢ−Ｙ信号といったコンポーネント信号を求めるために、まず、注目画素および注目画素の時間的または空間的に近傍する画素（クラスタップ）のコンポジット信号から得られる特徴量を用いてクラス分類が行われる。
【００１２】
そして、そのクラス毎に用意された固定の係数と、クラスタップと同様にコンポジット信号から得られる予測タップとの演算によって、コンポジット信号から注目画素におけるコンポーネント信号が直接求められる。
【００１３】
しかしながら、この場合、注目画素にとって、クラス毎に用意された固定の係数が適切でない値の場合、ドット妨害やクロスカラーといった画質劣化を十分に改善できないという課題があった。
【００１４】
これに対して、複数のクラス分類手法を用いてそれらの結果を組み合わせることにより、コンポジット信号の特徴量をより細かく分類し、適切なクラス分類手法を行うという方法も考えられるが、この場合、クラス数が膨大な数になるので、この方法を実現するための処理回路の規模が大きくなってしまい、現実的ではない。
【００１５】
本発明はこのような状況に鑑みてなされたものであり、より好適なクラスを容易に選択することができるようにしたものである。
【００１６】
【課題を解決するための手段】
本発明の第１の信号処理装置は、コンポジット映像信号からクラス分類を行うために必要な、注目画素および注目画素に時間的または空間的に近接する画素であるクラスタップを抽出する第１の領域抽出手段と、第１の領域抽出手段により抽出されるクラスタップに基づいて、同位相１ bitADRC （ Adaptive Dynamic Range Coding ）によるクラス分類と、簡易 YC 分離の差分値を閾値判定するクラス分類を行うか、または、注目ブロックをアダマール変換し、基底成分毎に１ bitADRC を行うことにより、コンポジット映像信号のパターンを検出するパターン検出手段と、パターン検出手段によるパターン検出の手法毎に、各クラスとS/N比の対応関係を示す評価テーブルを記憶する評価テーブル記憶手段と、パターン検出手段により検出されるパターン、並びに評価テーブル記憶手段により記憶されている評価テーブルに基づいて、パターン検出の手法の内、いずれかを選択し、選択された検出手法により検出されるパターンのクラスに対応するクラスコードを決定するクラスコード決定手段と、クラスコード決定手段により決定されるクラスコードに基づいて、コンポーネント映像信号に対応する予測係数を、予め記憶しているクラス毎の予測係数の中から決定する予測係数決定手段と、コンポジット映像信号から、コンポーネント映像信号を予測生成するために必要な画素である予測タップを抽出する第２の領域抽出手段と、予測係数決定手段により決定される予測係数、および、第２の領域抽出手段により抽出される予測タップに基づいて、予測演算を行い、コンポーネント映像信号を生成する予測演算手段とを備えることを特徴とする。
【００２３】
本発明の第１の信号処理方法は、コンポジット映像信号からクラス分類を行うために必要な、注目画素および注目画素に時間的または空間的に近接する画素であるクラスタップを抽出するクラスタップ抽出ステップと、クラスタップ抽出ステップの処理により抽出されるクラスタップに基づいて、同位相１ bitADRC によるクラス分類と、簡易 YC 分離の差分値を閾値判定するクラス分類を行うか、または、注目ブロックをアダマール変換し、基底成分毎に１ bitADRC を行うことにより、コンポジット映像信号のパターンを検出するパターン検出ステップと、パターン検出ステップの処理により検出されるパターン、並びに、パターン検出ステップの処理におけるパターン検出の手法毎に各クラスとS/N比の対応関係を示す評価テーブルに基づいて、パターン検出の手法の内、いずれかを選択し、選択された検出手法により検出されるパターンのクラスに対応するクラスコードを決定するクラス決定ステップと、クラスコード決定ステップの処理により決定されたクラスコードに基づいて、コンポーネント映像信号に対応する予測係数を、予め記憶しているクラス毎の予測係数の中から決定する予測係数決定ステップと、コンポジット映像信号から、コンポーネント映像信号を予測生成するために必要な画素である予測タップを抽出する予測タップ抽出ステップと、予測係数決定ステップの処理により決定される予測係数、および、予測タップ抽出ステップの処理により抽出される予測タップに基づいて、予測演算を行い、コンポーネント映像信号を生成する映像信号生成ステップとを含むことを特徴とする。
【００２４】
本発明の第１の記録媒体のプログラムは、コンポジット映像信号からクラス分類を行うために必要な、注目画素および注目画素に時間的または空間的に近接する画素であるクラスタップを抽出するクラスタップ抽出ステップと、クラスタップ抽出ステップの処理により抽出されるクラスタップに基づいて、同位相１ bitADRC によるクラス分類と、簡易 YC 分離の差分値を閾値判定するクラス分類を行うか、または、注目ブロックをアダマール変換し、基底成分毎に１ bitADRC を行うことにより、コンポジット映像信号のパターンを検出するパターン検出ステップと、パターン検出ステップの処理により検出されるパターン、並びに、パターン検出ステップの処理におけるパターン検出の手法毎に各クラスとS/N比の対応関係を示す評価テーブルに基づいて、パターン検出の手法の内、いずれかを選択し、選択された検出手法により検出されるパターンのクラスに対応するクラスコードを決定するクラス決定ステップと、クラスコード決定ステップの処理により決定されたクラスコードに基づいて、コンポーネント映像信号に対応する予測係数を、予め記憶しているクラス毎の予測係数の中から決定する予測係数決定ステップと、コンポジット映像信号から、コンポーネント映像信号を予測生成するために必要な画素である予測タップを抽出する予測タップ抽出ステップと、予測係数決定ステップの処理により決定される予測係数、および、予測タップ抽出ステップの処理により抽出される予測タップに基づいて、予測演算を行い、コンポーネント映像信号を生成する映像信号生成ステップとを含むことを特徴とする。
【００２５】
本発明の第１のプログラムは、コンポジット映像信号からクラス分類を行うために必要な、注目画素および注目画素に時間的または空間的に近接する画素であるクラスタップを抽出するクラスタップ抽出ステップと、クラスタップ抽出ステップの処理により抽出されるクラスタップに基づいて、同位相１ bitADRC によるクラス分類と、簡易 YC 分離の差分値を閾値判定するクラス分類を行うか、または、注目ブロックをアダマール変換し、基底成分毎に１ bitADRC を行うことにより、コンポジット映像信号のパターンを検出するパターン検出ステップと、パターン検出ステップの処理により検出されるパターン、並びに、パターン検出ステップの処理におけるパターン検出の手法毎に各クラスとS/N比の対応関係を示す評価テーブルに基づいて、パターン検出の手法の内、いずれかを選択し、選択された検出手法により検出されるパターンのクラスに対応するクラスコードを決定するクラス決定ステップと、クラスコード決定ステップの処理により決定されたクラスコードに基づいて、コンポーネント映像信号に対応する予測係数を、予め記憶しているクラス毎の予測係数の中から決定する予測係数決定ステップと、コンポジット映像信号から、コンポーネント映像信号を予測生成するために必要な画素である予測タップを抽出する予測タップ抽出ステップと、予測係数決定ステップの処理により決定される予測係数、および、予測タップ抽出ステップの処理により抽出される予測タップに基づいて、予測演算を行い、コンポーネント映像信号を生成する映像信号生成ステップとをコンピュータに実現させる。
【００２６】
本発明の第２の信号処理装置は、コンポーネント映像信号をエンコードし、コンポジット映像信号を生成するエンコード手段と、エンコード手段によりエンコードされて生成されたコンポジット映像信号からクラス分類を行うために必要な、注目画素および注目画素に時間的または空間的に近接する画素であるクラスタップを抽出する第１の領域抽出手段と、第１の領域抽出手段により抽出されたクラスタップに基づいて、同位相１ bitADRC によるクラス分類と、簡易 YC 分離の差分値を閾値判定するクラス分類を行うか、または、注目ブロックをアダマール変換し、基底成分毎に１ bitADRC を行うことにより、コンポジット映像信号のパターンを検出するパターン検出手段と、パターン検出手段により検出されたパターンに基づいて、パターン検出手段によるパターン検出の手法毎に、クラスを決定し、クラスに対応するクラスコードを決定するクラスコード決定手段と、クラスコード決定手段により決定された各クラスコードについて、コンポーネント映像信号に対応する予測係数を、予め記憶しているクラス毎の予測係数の中から決定する予測係数決定手段と、コンポジット映像信号から、コンポーネント映像信号を予測生成するために必要な画素である予測タップを抽出する第２の領域抽出手段と、予測係数決定手段により決定された予測係数、および、第２の領域抽出手段により抽出される予測タップに基づいて、予測演算を行い、予測係数毎にコンポーネント映像信号を生成する予測演算手段と、予測演算手段により生成されるコンポーネント映像信号のそれぞれについて、エンコード手段によりエンコードされるコンポーネント映像信号とのS/N比を算出するＳＮ比算出手段と、ＳＮ比算出手段により算出されたS/N比に基づいて評価テーブルを生成する評価テーブル生成手段とを備えることを特徴とする。
【００３２】
本発明の第２の信号処理方法は、コンポーネント映像信号がエンコードされて生成されたコンポジット映像信号からクラス分類を行うために必要な、注目画素および注目画素に時間的または空間的に近接する画素であるクラスタップを抽出するクラスタップ抽出ステップと、クラスタップ抽出ステップの処理により抽出されたクラスタップに基づいて、同位相１ bitADRC によるクラス分類と、簡易 YC 分離の差分値を閾値判定するクラス分類を行うか、または、注目ブロックをアダマール変換し、基底成分毎に１ bitADRC を行うことにより、コンポジット映像信号のパターンを検出するパターン検出ステップと、パターン検出ステップの処理により検出されたパターンに基づいて、パターン検出ステップの処理におけるパターン検出の手法毎に、クラスを決定し、クラスに対応するクラスコードを決定するクラスコード決定ステップと、クラスコード決定ステップの処理により決定された各クラスコードについて、コンポーネント映像信号に対応する予測係数を、予め記憶しているクラス毎の予測係数の中から決定する予測係数決定ステップと、コンポジット映像信号から、コンポーネント映像信号を予測生成するために必要な画素である予測タップを抽出する予測タップ抽出ステップと、予測係数決定ステップの処理により決定された予測係数、および、予測タップ抽出ステップの処理により抽出される予測タップに基づいて、予測演算を行い、予測係数毎にコンポーネント映像信号を生成する映像信号生成ステップと、映像信号生成ステップの処理により生成されるコンポーネント映像信号のそれぞれについて、クラスタップ抽出ステップの処理によりクラスタップが抽出されるコンポーネント映像信号とのS/N比を算出するSN比算出ステップと、ＳＮ比算出ステップの処理により算出されたS/N比に基づいて評価テーブルを生成する評価テーブル生成ステップとを含むことを特徴とする。
【００３３】
本発明の第２の記録媒体のプログラムは、コンポーネント映像信号がエンコードされて生成されたコンポジット映像信号からクラス分類を行うために必要な、注目画素および注目画素に時間的または空間的に近接する画素であるクラスタップを抽出するクラスタップ抽出ステップと、クラスタップ抽出ステップの処理により抽出されたクラスタップに基づいて、同位相１ bitADRC によるクラス分類と、簡易 YC 分離の差分値を閾値判定するクラス分類を行うか、または、注目ブロックをアダマール変換し、基底成分毎に１ bitADRC を行うことにより、コンポジット映像信号のパターンを検出するパターン検出ステップと、パターン検出ステップの処理により検出されたパターンに基づいて、パターン検出ステップの処理におけるパターン検出の手法毎に、クラスを決定し、クラスに対応するクラスコードを決定するクラスコード決定ステップと、クラスコード決定ステップの処理により決定された各クラスコードについて、コンポーネント映像信号に対応する予測係数を、予め記憶しているクラス毎の予測係数の中から決定する予測係数決定ステップと、コンポジット映像信号から、コンポーネント映像信号を予測生成するために必要な画素である予測タップを抽出する予測タップ抽出ステップと、予測係数決定ステップの処理により決定された予測係数、および、予測タップ抽出ステップの処理により抽出される予測タップに基づいて、予測演算を行い、予測係数毎にコンポーネント映像信号を生成する映像信号生成ステップと、映像信号生成ステップの処理により生成されるコンポーネント映像信号のそれぞれについて、クラスタップ抽出ステップの処理によりクラスタップが抽出されるコンポーネント映像信号とのS/N比を算出するSN比算出ステップと、ＳＮ比算出ステップの処理により算出されたS/N比に基づいて評価テーブルを生成する評価テーブル生成ステップとを含むことを特徴とする。
【００３４】
本発明の第２のプログラムは、コンポーネント映像信号がエンコードされて生成されたコンポジット映像信号からクラス分類を行うために必要な、注目画素および注目画素に時間的または空間的に近接する画素であるクラスタップを抽出するクラスタップ抽出ステップと、クラスタップ抽出ステップの処理により抽出されたクラスタップに基づいて、同位相１ bitADRC によるクラス分類と、簡易 YC 分離の差分値を閾値判定するクラス分類を行うか、または、注目ブロックをアダマール変換し、基底成分毎に１ bitADRC を行うことにより、コンポジット映像信号のパターンを検出するパターン検出ステップと、パターン検出ステップの処理により検出されたパターンに基づいて、パターン検出ステップの処理におけるパターン検出の手法毎に、クラスを決定し、クラスに対応するクラスコードを決定するクラスコード決定ステップと、クラスコード決定ステップの処理により決定された各クラスコードについて、コンポーネント映像信号に対応する予測係数を、予め記憶しているクラス毎の予測係数の中から決定する予測係数決定ステップと、コンポジット映像信号から、コンポーネント映像信号を予測生成するために必要な画素である予測タップを抽出する予測タップ抽出ステップと、予測係数決定ステップの処理により決定された予測係数、および、予測タップ抽出ステップの処理により抽出される予測タップに基づいて、予測演算を行い、予測係数毎にコンポーネント映像信号を生成する映像信号生成ステップと、映像信号生成ステップの処理により生成されるコンポーネント映像信号のそれぞれについて、クラスタップ抽出ステップの処理によりクラスタップが抽出されるコンポーネント映像信号とのS/N比を算出するSN比算出ステップと、ＳＮ比算出ステップの処理により算出されたS/N比に基づいて評価テーブルを生成する評価テーブル生成ステップとをコンピュータに実現させる。
【００３５】
本発明の第３の信号処理装置は、コンポーネント映像信号をエンコードし、コンポジット映像信号を生成するエンコード手段と、エンコード手段によりエンコードされて生成されたコンポジット映像信号からクラス分類を行うために必要な、注目画素および注目画素に時間的または空間的に近接する画素であるクラスタップを抽出する第１の領域抽出手段と、第１の領域抽出手段により抽出されたクラスタップに基づいて、同位相１ bitADRC によるクラス分類と、簡易 YC 分離の差分値を閾値判定するクラス分類を行うか、または、注目ブロックをアダマール変換し、基底成分毎に１ bitADRC を行うことにより、コンポジット映像信号のパターンを検出するパターン検出手段と、パターン検出手段により検出されたパターンに基づいて、パターン検出手段によるパターン検出の手法毎に、クラスを決定し、クラスに対応するクラスコードを決定するクラスコード決定手段と、コンポジット映像信号から、コンポーネント映像信号を予測生成するために必要な画素である予測タップを抽出する第２の領域抽出手段と、コンポーネント映像信号、第２の領域抽出手段により抽出された予測タップ、および、クラスコード決定手段により決定されたクラスコードに基づいて、クラスコード毎に正規方程式を生成する正規方程式生成手段と、正規方程式生成手段により生成される正規方程式を解き、予測係数を算出して決定する係数決定手段とを備えることを特徴とする。
【００３９】
本発明の第３の信号処理方法は、コンポーネント映像信号がエンコードされて生成されたコンポジット映像信号からクラス分類を行うために必要な、注目画素および注目画素に時間的または空間的に近接する画素であるクラスタップを抽出するクラスタップ抽出ステップと、クラスタップ抽出ステップの処理により抽出されたクラスタップに基づいて、同位相１ bitADRC によるクラス分類と、簡易 YC 分離の差分値を閾値判定するクラス分類を行うか、または、注目ブロックをアダマール変換し、基底成分毎に１ bitADRC を行うことにより、コンポジット映像信号のパターンを検出するパターン検出ステップと、パターン検出ステップの処理により検出されたパターンに基づいて、パターン検出ステップの処理におけるパターン検出の手法毎に、クラスを決定し、クラスに対応するクラスコードを決定するクラスコード決定ステップと、コンポジット映像信号から、コンポーネント映像信号を予測生成するために必要な画素である予測タップを抽出する予測タップ抽出ステップと、コンポーネント映像信号、予測タップ抽出ステップの処理により抽出された予測タップ、および、クラスコード決定ステップの処理により決定されたクラスコードに基づいて、クラスコード毎に正規方程式を生成する正規化方程式生成ステップと、正規方程式生成ステップの処理により生成される正規方程式を解き、予測係数を算出して決定する予測係数算出ステップとを含むことを特徴とする。
【００４０】
本発明の第３の記録媒体のプログラムは、コンポーネント映像信号がエンコードされて生成されたコンポジット映像信号からクラス分類を行うために必要な、注目画素および注目画素に時間的または空間的に近接する画素であるクラスタップを抽出するクラスタップ抽出ステップと、クラスタップ抽出ステップの処理により抽出されたクラスタップに基づいて、同位相１ bitADRC によるクラス分類と、簡易 YC 分離の差分値を閾値判定するクラス分類を行うか、または、注目ブロックをアダマール変換し、基底成分毎に１ bitADRC を行うことにより、コンポジット映像信号のパターンを検出するパターン検出ステップと、パターン検出ステップの処理により検出されたパターンに基づいて、パターン検出ステップの処理におけるパターン検出の手法毎に、クラスを決定し、クラスに対応するクラスコードを決定するクラスコード決定ステップと、コンポジット映像信号から、コンポーネント映像信号を予測生成するために必要な画素である予測タップを抽出する予測タップ抽出ステップと、コンポーネント映像信号、予測タップ抽出ステップの処理により抽出された予測タップ、および、クラスコード決定ステップの処理により決定されたクラスコードに基づいて、クラスコード毎に正規方程式を生成する正規化方程式生成ステップと、正規方程式生成ステップの処理により生成される正規方程式を解き、予測係数を算出して決定する予測係数算出ステップとを含むことを特徴とする。
【００４１】
本発明の第３のプログラムは、コンポーネント映像信号がエンコードされて生成されたコンポジット映像信号からクラス分類を行うために必要な、注目画素および注目画素に時間的または空間的に近接する画素であるクラスタップを抽出するクラスタップ抽出ステップと、クラスタップ抽出ステップの処理により抽出されたクラスタップに基づいて、同位相１ bitADRC によるクラス分類と、簡易 YC 分離の差分値を閾値判定するクラス分類を行うか、または、注目ブロックをアダマール変換し、基底成分毎に１ bitADRC を行うことにより、コンポジット映像信号のパターンを検出するパターン検出ステップと、パターン検出ステップの処理により検出されたパターンに基づいて、パターン検出ステップの処理におけるパターン検出の手法毎に、クラスを決定し、クラスに対応するクラスコードを決定するクラスコード決定ステップと、コンポジット映像信号から、コンポーネント映像信号を予測生成するために必要な画素である予測タップを抽出する予測タップ抽出ステップと、コンポーネント映像信号、予測タップ抽出ステップの処理により抽出された予測タップ、および、クラスコード決定ステップの処理により決定されたクラスコードに基づいて、クラスコード毎に正規方程式を生成する正規化方程式生成ステップと、正規方程式生成ステップの処理により生成される正規方程式を解き、予測係数を算出して決定する予測係数算出ステップとをコンピュータに実現させる。
【００４２】
本発明の第１の信号処理装置および方法、第１の記録媒体、並びに第１のプログラムにおいては、コンポジット映像信号からクラス分類を行うために必要な、注目画素および注目画素に時間的または空間的に近接する画素であるクラスタップが抽出され、そのクラスタップに基づいて、同位相１ bitADRC によるクラス分類と、簡易 YC 分離の差分値を閾値判定するクラス分類が行われるか、または、注目ブロックがアダマール変換され、基底成分毎に１ bitADRC が行われることにより、コンポジット映像信号のパターンが検出され、そのパターン、並びに、パターン検出の手法毎に各クラスとS/N比の対応関係を示す評価テーブルに基づいて、パターン検出の手法の内、いずれかが選択され、その選択された検出手法により検出されるパターンのクラスに対応するクラスコードが決定され、クラスコード決定ステップの処理により決定されたクラスコードに基づいて、コンポーネント映像信号に対応する予測係数が、予め記憶しているクラス毎の予測係数の中から決定され、コンポジット映像信号から、コンポーネント映像信号を予測生成するために必要な画素である予測タップが抽出され、予測係数、および、予測タップに基づいて、予測演算が行われ、コンポーネント映像信号が生成される。
【００４３】
本発明の第２の信号処理装置および方法、第２の記録媒体、並びに第２のプログラムにおいては、コンポーネント映像信号がエンコードされて生成されたコンポジット映像信号からクラス分類を行うために必要な、注目画素および注目画素に時間的または空間的に近接する画素であるクラスタップが抽出され、そのクラスタップに基づいて、同位相１ bitADRC によるクラス分類と、簡易 YC 分離の差分値を閾値判定するクラス分類が行われるか、または、注目ブロックがアダマール変換され、基底成分毎に１ bitADRC が行われることにより、コンポジット映像信号のパターンが検出され、そのパターンに基づいて、パターン検出の手法毎に、クラスが決定され、クラスに対応するクラスコードが決定され、各クラスコードについて、コンポーネント映像信号に対応する予測係数が、予め記憶しているクラス毎の予測係数の中から決定され、コンポジット映像信号から、コンポーネント映像信号を予測生成するために必要な画素である予測タップが抽出され、予測係数、および、予測タップに基づいて予測演算が行われ、予測係数毎にコンポーネント映像信号が生成され、コンポーネント映像信号のそれぞれについて、クラスタップが抽出されるコンポーネント映像信号とのS/N比が算出され、算出されたS/N比に基づいて評価テーブルが生成される。
【００４４】
本発明の第３の信号処理装置および方法、第３の記録媒体、並びに第３のプログラムにおいては、コンポーネント映像信号がエンコードされて生成されたコンポジット映像信号からクラス分類を行うために必要な、注目画素および注目画素に時間的または空間的に近接する画素であるクラスタップが抽出され、クラスタップに基づいて、同位相１ bitADRC によるクラス分類と、簡易 YC 分離の差分値を閾値判定するクラス分類が行われるか、または、注目ブロックがアダマール変換され、基底成分毎に１ bitADRC が行われることにより、コンポジット映像信号のパターンが検出され、検出されたパターンに基づいて、パターン検出の手法毎に、クラスが決定され、クラスに対応するクラスコードが決定され、コンポジット映像信号から、コンポーネント映像信号を予測生成するために必要な画素である予測タップが抽出され、コンポーネント映像信号、予測タップ、および、クラスコードに基づいて、クラスコード毎に正規方程式が生成され、その正規方程式が解かれて、予測係数が算出される。
【００４５】
【発明の実施の形態】
図２は、本発明を適用した、テレビジョン受像機の基本的な構成例を示すブロック図である。
【００４６】
図２において、テレビジョン受像機１００のアンテナ１１は、図示せぬ放送局より供給される無線信号であるテレビジョン信号を取得し、チューナ１２に供給する。チューナ１２は、アンテナ１２を介して取得した、複数のチャンネルが多重化されたテレビジョン信号より所定のチャンネルの映像搬送波の信号を選局し、対応する映像中間周波信号を生成して、VIF(Video Intermediate Frequency)回路１３に供給する。
【００４７】
VIF回路１３は、チューナ１２より供給された所定のチャンネルの映像中間周波信号を復調し、コンポジット映像信号をＡ／Ｄ変換器１０１に供給する。Ａ／Ｄ変換器１０１は、取得したコンポジット映像信号をアナログ信号からデジタル信号に変換し、クラス分類適応処理回路１０２に供給する。
【００４８】
クラス分類適応処理回路１０２は取得したコンポジット映像信号を輝度信号であるＹ信号（Ｙ）、並びに、色差信号であるＲ−Ｙ信号（Ｒ−Ｙ）およびＢ−Ｙ信号（Ｂ−Ｙ）に分離し、それらをマトリクス回路１６に供給する。
【００４９】
マトリクス回路１６は、取得したＹ信号、Ｒ−Ｙ信号、およびＢ−Ｙ信号より３原色のＲ信号、Ｇ信号、およびＢ信号を生成し、それらをCRT（Cathode Ray Tube）１７に供給する。CRT１７は、取得したＲ信号、Ｇ信号、およびＢ信号に対応する映像を表示する。
【００５０】
クラス分類適応処理回路１０２にはまた、必要に応じてドライブ１１０が接続され、磁気ディスク１１１、光ディスク１１２、光磁気ディスク１１３、或いは半導体メモリ１１４などが適宜装着され、それらから読み出されたコンピュータプログラムが、必要に応じてクラス分類適応処理回路１０２が内蔵する記憶部（図示せず）にインストールされる。
【００５１】
図２に示すテレビジョン受像機１００は、図１に示すテレビジョン受像機１のＹ／Ｃ分離回路１４およびクロマ復調回路１５で構成される信号処理部１８の機能を、Ａ／Ｄ変換器１０１およびクラス分類適応処理回路１０２を用いて実現するものであり、それ以外の構成は、図１に示す場合と同様である。
【００５２】
次に、図２に示すテレビジョン受像機１００の動作を説明する。
【００５３】
テレビジョン受像機１００のアンテナ１１を介して取得されたテレビジョン放送の映像搬送波信号は、チューナ１２により所定のチャンネルの中間周波信号に変換される。その中間周波信号は、VIF回路１３により復調され、目的のチャンネルのコンポジット映像信号が抽出される。このコンポジット映像信号は、A/D変換器１０１によりデジタル信号に変換された後、クラス分類適応処理回路１０２に供給される。
【００５４】
ここで、例えば、NTSC方式のテレビジョン信号は、輝度信号（Y）にクロマ信号（C）が平衡変調されて多重化されているため、サンプリングされたコンポジット信号は、サンプリング点によってクロマ信号の位相が異なる。
【００５５】
Ａ／Ｄ変換器１０１がNTSC信号を色副搬送波周波数ｆscの４倍のサンプリング周波数（４ｆsc）でサンプリングした場合、クロマ信号の各フィールド間および各画素間の位相の関係は図３に示すようになる。
【００５６】
図３において、同じフィールド上で水平方向に隣接する画素間の位相差は、フィールド１３１における画素１３１Ａおよび画素１３１Ｂに示すように、９０度であり、同じフィールド上で垂直方向に隣接する画素間の位相差は、フィールド１３１における画素１３１Ａおよび画素１３１Ｃに示すように、１８０度である。
【００５７】
また、フィールド１３１の画素１３１Ａと、フィールド１３１より２フィールド後のフィールド１３２（フィールド１３１の次の次のフィールド）の同じ位置の画素１３２Ａとの位相差は、１８０度である。
【００５８】
クラス分類適応処理回路１０２は、図３に示すようなクロマ信号が平衡変調されて多重化されたコンポジット信号を取得すると、対応する画像の注目画素および注目画素に時間的または空間的に近接する画素であるクラスタップから所定の特徴量を得るなどしてクラス分類を行う。
【００５９】
そして、クラス分類適応処理回路１０２は、クラス毎に用意された固定の係数と、クラスタップと同様に得られる予測タップとの演算を行って、コンポジット信号から注目画素におけるＹ信号、Ｒ−Ｙ信号、およびＢ−Ｙ信号に直接変換し、それらをマトリクス回路１６に供給する。
【００６０】
次に、クラス分類適応処理回路１０２について説明する。図４は、クラス分類適応処理回路１０２の内部の構成例を示す図である。
【００６１】
図４において、クラス分類適応処理回路１０２の領域抽出部１５１は、Ａ／Ｄ変換器１０１により図示せぬ入力端子を介して供給されたコンポジット信号であるNTSC信号から、クラス分類を行うために必要な画素（クラスタップ）を抽出し、パターン検出部１５２乃至１５４に供給する。
【００６２】
パターン検出部１５２は、入力されたクラスタップに基づいて、予め定められた所定の方式でコンポジット映像信号のパターンを検出し、その結果をクラスコード決定部１５５に出力する。
【００６３】
パターン検出部１５３および１５４もパターン検出部１５２と同様に、入力されたクラスタップに基づいて、それぞれ予め定められた所定の方式でコンポジット映像信号のパターンを検出し、その結果をクラスコード決定部１５５に出力する。
【００６４】
なお、パターン検出部１５２乃至１５４は、互いに異なる方式でパターンを検出する。
【００６５】
また、コンポジット映像信号よりパターンを検出するパターン検出部の数は、複数であればいくつでもよい。その場合、複数のパターン検出部は、互いに異なる方式によりパターンを検出するように構成される。
【００６６】
さらに、図４において、パターン検出部は全て並列に構成されているが、これに限らず、複数存在するパターン検出部の一部または全部が直列に配置されていてもよい。
【００６７】
クラスコード決定部１５５は、パターン検出部１５２乃至１５４より供給されたパターン、並びに評価テーブル１５６より供給された評価テーブルに基づいて、パターン検出部１５２乃至１５４のうち、どのパターン検出部を使うかを選択肢、そのパターン検出部より供給されるパターンのクラスに対応するクラスコードを係数メモリ１５７に供給する。
【００６８】
係数メモリ１５７には後述する「学習」によって求められたクラス毎の予測係数が予め記憶されており、係数メモリ１５７は、取得されたクラスコードに対応する予測係数を予測演算部１５９に出力する。
【００６９】
また、領域抽出部１５８は、Ａ／Ｄ変換器１０１により図示せぬ入力端子を介して供給されたコンポジット信号であるNTSC信号から、コンポーネント信号を予測生成するために必要な画素（予測タップ）を抽出し、予測演算部１５９に供給する。
【００７０】
予測演算部１５９は、係数メモリ１５７より供給された予測係数と、領域抽出部１５８より供給された予測タップを用いて、予測演算を行い、コンポーネント信号を生成し、図示せぬ出力端子を介して、マトリクス回路１６に供給する。
【００７１】
次に動作について説明する。
【００７２】
図示せぬ入力端子より入力されたコンポジット映像信号は、領域抽出部１５１に供給され、クラスタップを抽出される。そして、抽出されたクラスタップは、パターン検出部１５２乃至１５４に供給され、それぞれ、互いに異なる予め決められた所定の方式でパターンを検出される。検出結果は、クラスコード決定部１５５に供給され、評価テーブル１５６の情報に基づいてクラスが決定され、そのクラスコードが係数メモリ１５７に供給される。
【００７３】
係数メモリ１５７において、クラスコードは、コンポーネント信号のＹ信号に対応する予測係数に変換され、予測演算部１５９に供給される。
【００７４】
また、図示せぬ入力端子より入力されたコンポジット映像信号は、領域抽出部１５８により、予測タップを抽出される。そして抽出された予測タップは、予測演算部１５９に供給される。
【００７５】
予測演算部１５９において、領域抽出部１５８より供給された予測タップおよび係数メモリ１５７に供給された予測係数に基づいた予測演算が行われ、コンポーネント信号のＹ信号が生成され出力される。
【００７６】
なお、コンポーネント信号のＲ−Ｙ信号およびＢ−Ｙ信号等についても、係数メモリにそれらの信号に対応する予測係数を予め記憶させておくことにより、上述したＹ信号の場合と同様の構成で得ることができる。
【００７７】
以上のようにして、クラス分類適応処理回路１０２は、供給されたコンポジット映像信号をコンポーネント信号に変換する。
【００７８】
次に、クラス分類適応処理回路１０２において、実行されるY信号抽出処理について、図５のフローチャートを参照して説明する。
【００７９】
最初にステップＳ１において、クラス分類適応処理回路１０２の領域抽出部１５１は、供給されたコンポジット映像信号よりクラスタップを抽出する。そして、ステップＳ２において、クラス分類適応処理回路１０２は、複数用意されたパターンの検出方式の中から適用する方式を指定する。
【００８０】
そして、ステップＳ３に進み、クラス分類適応処理回路１０２は、ステップＳ２において指定した方式でパターンを検出し、ステップＳ４において、全ての検出方式で検出したか否かを判定する。未処理の検出方式が存在し、まだ全ての検出方式で検出していないと判定した場合、クラス分類適応処理回路１０２は、ステップＳ５において未処理の検出方式の中から適用する方式を指定し、ステップＳ３に処理を戻し、それ以降の処理を繰り返す。
【００８１】
すなわち、クラス分類適応処理回路１０２は、ステップＳ３乃至ステップＳ５の処理を繰り返すことにより、用意された全ての検出方式でクラスタップからパターンを検出する。図４の例の場合、これにより、パターン検出部１５２乃至１５４の全てによりパターンが検出される。
【００８２】
そして、ステップＳ４において、全ての検出方式でパターンを検出したと判定した場合、クラス分類適応処理回路１０２のクラスコード決定部１５５は、ステップＳ６に進み、予め用意された評価テーブル１５６の情報に基づいて、クラスを決定し、対応するクラスコードを決定する。
【００８３】
そして、ステップＳ７に進み、クラス分類適応処理回路１０２の係数メモリ１５７は、ステップＳ６において決定されたクラスコードに基づいて、コンポーネント信号のＹ信号に対応する予測係数を決定する。ステップＳ８において、領域抽出部１５８は、供給されたコンポジット映像信号より予測タップを抽出する。ステップＳ９において、予測演算部１５９は、ステップＳ７において決定された予測係数、およびステップＳ８において抽出された予測タップに基づいて、コンポーネントＹ信号を生成し、Ｙ信号抽出処理を終了する。
【００８４】
以上のようにして、クラス分類適応処理回路１０２は、コンポジット信号よりコンポーネントＹ信号を抽出する。
【００８５】
なお、Ｒ−Ｙ信号、およびＢ−Ｙ信号等の各種のコンポーネント信号を抽出する処理についても、クラス分類適応処理回路１０２がステップＳ７において各種のコンポーネント信号に対応する予測係数を決定するようにすることにより、Ｙ信号の場合と同様の処理により抽出することができるので、その説明は省略する。
【００８６】
以上のように、クラス分類適応処理回路１０２によってコンポジット信号から各種のコンポーネント信号に直接変換することにより、容易に、より精度の良いクラスを選択することができる。
【００８７】
次に、図４に示す係数メモリ１５７に記憶する予測係数を予め用意する「学習」の方法について説明する。係数メモリ１５７には、テレビジョン受像機１００のメーカ等によって予めパターン検出部１５２乃至１５４の手法に対応するクラス毎の予測係数が登録される。
【００８８】
図６は、係数メモリ１５７に記憶する予測係数を算出（学習）する予測係数算出装置の構成例を示す図である。
【００８９】
図６において、予測係数算出装置２００のNTSCエンコーダ２０１は、図示せぬ入力端子より入力された、サンプル映像等に対応する所定のコンポーネント信号であるY信号、Ｒ−Ｙ信号、およびＢ−Ｙ信号を取得すると、それらの信号からNTSCコンポジット信号を生成し、領域抽出部２０２および２０５に供給する。
【００９０】
領域抽出部２０２は、供給されたコンポジット信号からクラス分類を行うために必要な画素であるクラスタップを抽出し、パターン検出部２０３に供給する。
【００９１】
パターン検出部２０３は、予め決められた所定の方式を用いて、入力されたクラスタップからコンポジット映像信号のパターンを検出し、その結果をクラスコード決定部２０４に供給する。クラスコード決定部２０４は、供給されたパターンに基づいて、クラスを決定し、対応するクラスコードを正規方程式２０６に供給する。
【００９２】
また、領域抽出部２０５は、供給されたコンポジット信号からコンポーネント信号を予測し生成するために必要な画素である予測タップを抽出し、正規方程式生成部２０６に供給する。
【００９３】
さらに、正規方程式生成部２０６は、図示せぬ入力端子より入力されたコンポーネント信号であるY信号を取得し、その取得されたＹ信号、領域抽出部２０５により供給された予測タップ、および、クラスコード決定部２０４より供給されたクラスコードに基づいて、クラスコード毎に、正規方程式を生成し、係数決定部２０７に供給する。
【００９４】
係数決定部２０７は、入力された正規方程式の数が十分な場合、例えば、最小自乗法を用いて正規方程式を解き、予測係数を算出し、係数メモリ２０８に供給し、記憶させる。
【００９５】
なお、パターン検出部２０３は、例えば、図４に示すテレビジョン受像機１００のクラス分類適応処理回路１０２において用いられるパターン検出部１５２に対応しており、パターン検出部１５２と同様の手法によりパターンを検出する。これにより、係数メモリ２０８には、パターン検出部１５２の手法により分類されるクラス毎の予測係数が記憶される。
【００９６】
同様にして、パターン検出部２０３をパターン検出部１５３または１５４に対応させて、パターン検出部１５３または１５４に対応する予測係数が得られる。
【００９７】
すなわち、図６に示す予測係数算出装置２００のパターン検出部２０３を、図４に示すパターン検出部１５２乃至１５４のそれぞれに対応させて構成して予測係数を算出し、係数メモリ２０８に記憶させる。従って、係数メモリ２０８には、図４に示すクラス分類適応処理回路１０２に用意されるパターン検出部が分類するクラスの合計数と同数の予測係数が記憶される。
【００９８】
係数メモリ２０８に記憶されている予測係数は、図４に示す係数メモリ１５７に供給されて記憶される。
【００９９】
なお、Ｙ信号以外にも、例えば、正規方程式生成部２０６がＲ−Ｙ信号を取得するようにすることにより、上述した予測係数算出装置２００と同様の構成において、Ｒ−Ｙ信号を取得するための予測係数を得ることができる。また、Ｂ−Ｙ信号等を生成する予測係数についても同様に求めることができる。
【０１００】
予測係数算出装置２００はまた、図示せぬ制御部を有しており、その制御部は、予測係数算出装置２００の全体を制御する。また、予測係数算出装置２００には、必要に応じてドライブ２２０が接続され、磁気ディスク２２１、光ディスク２２２、光磁気ディスク２２３、或いは半導体メモリ２２４などが適宜装着され、それらから読み出されたコンピュータプログラムが、必要に応じて予測係数算出装置２００が内蔵する制御部（図示せず）が有する記憶部（図示せず）にインストールされる。
【０１０１】
次に、予測係数算出装置２００による予測係数算出処理について、図７のフローチャートを参照して説明する。
【０１０２】
最初にステップＳ３１において、予測係数算出装置２００の領域抽出部２０２は、NTSCエンコーダ２０１によりコンポーネント信号をエンコードして得られたコンポジット信号よりクラスタップを抽出する。そして、予測係数算出装置２００は、ステップＳ３２においてパターンの検出方式を指定し（複数のパターン検出部の中の１つを選択し）、ステップＳ３３において選択されたパターン検出部２０３は、領域抽出部２０２で抽出されたクラスタップよりパターンを検出し、ステップＳ３４において、クラスコード決定部２０４は、パターン検出部２０３により検出されたパターンよりクラスを決定する。
【０１０３】
また、ステップＳ３５において、領域抽出部２０５は、NTSCエンコーダ２０１が生成したコンポジット信号より予測タップを抽出する。
【０１０４】
そして、ステップＳ３６に進み、正規方程式生成部２０６は、領域抽出部２０５により抽出された予測タップを生徒データとし、コンポーネント信号を教師データとして、クラスコード決定部２０４で決定されたクラスコード毎に、正規方程式を生成する。係数決定部２０７は、ステップＳ３７において、正規方程式生成部２０６により生成された正規方程式を、最小自乗法を用いて解くことにより、予測係数を算出し、ステップＳ３８において、係数メモリ２０８は、係数決定部２０７で算出された予測係数を記憶する。
【０１０５】
ステップＳ３９において、制御部は、全パターンについて（複数のパターン検出部２０３の全てに基づいて、）予測係数を算出したか否かを判定し、まだ未処理の検出方式（パターン検出部２０３）が存在し、全パターンについて予測係数を算出していないと判定した場合、ステップＳ４０において未処理の検出方式（パターン検出部２０３）を指定した後、ステップＳ３３に戻り、それ以降の処理を繰り返す。
【０１０６】
すなわち、ステップＳ３３乃至ステップＳ４０の処理を繰り返すことにより、予測係数算出装置２００に用意された全てのパターン検出部２０３に対応する予測係数が算出される。
【０１０７】
そして、ステップＳ３９において、全パターンについて予測係数を算出したと判定した場合、制御部は、予測係数算出処理を終了する。
【０１０８】
以上のように、予測係数算出装置２００を用いて、用意されたパターン検出部２０３に対応する予測係数を算出することにより、図４に示す係数メモリ１５７は、用意された新たなパターン検出方式に対応する予測係数を予め用意することができ、クラス分類適応処理回路１０２の汎用性および拡張性を広げることができる。
【０１０９】
次に、図４に示す評価テーブル１５６に記憶される評価テーブルの生成方法について説明する。評価テーブル１５６には、メーカ等によって予めクラスコード決定部１５５において使用される、パターン検出部１５２乃至１５４の検出手法、およびそれらのクラス毎のＳ／Ｎ比の対応関係を示す評価テーブルが登録される。
【０１１０】
図８は、評価テーブルを生成するための評価テーブル生成装置の構成例を示す図である。
【０１１１】
図８において、評価テーブル生成装置３００のNTSCエンコーダ３０１は、図示せぬ入力端子より入力された、サンプル画像等に対応する所定のコンポーネント信号であるＹ信号、Ｒ−Ｙ信号、およびＢ−Ｙ信号を取得すると、エンコード処理を行い、NTSCコンポジット信号を生成し、領域抽出部３０２および３０６に供給する。
【０１１２】
領域抽出部３０２は、NTSCエンコーダ３０１より供給されたコンポジット信号から、クラス分類を行うために必要な画素であるクラスタップを抽出し、パターン検出部３０３に供給する。
【０１１３】
パターン検出部３０３は、供給されたクラスタップよりコンポジット映像信号のパターンを検出し、その検出結果をクラスコード決定部３０４に供給する。クラスコード決定部３０４は、パターン検出部３０３より供給されたパターンに基づいてクラスを決定し、そのクラスに対応するクラスコードを係数メモリ３０５に供給する。
【０１１４】
係数メモリ３０５は、取得したクラスコードに対応する予測係数を、予測演算部３０７に供給する。また、コンポジット信号を取得した領域抽出部３０６は、コンポーネント信号を予測生成するのに必要な画素である予測タップを抽出し、予測演算部３０７に供給する。
【０１１５】
予測演算部３０７は、領域抽出部３０６により供給された予測タップと、係数メモリ３０５により供給された予測係数に基づいて、予測演算を行い、コンポーネント信号であるＹ信号を生成し、Ｓ／Ｎ比算出部３０８に供給する。
【０１１６】
ＳＮ比算出部３０８は、NTSCエンコーダ３０１に入力したコンポーネント信号のY信号を取得し、そのY信号と、予測演算部３０７により供給されたY信号とによりＳ／Ｎ比を算出し、評価テーブル３０９に供給する。評価テーブル３０９は、ＳＮ比算出部３０８より供給されたＳ／Ｎ比に基づいて、保持している評価テーブルを生成する。
【０１１７】
評価テーブル３０９に記憶されている評価テーブルは、図４に示す評価テーブル１５６に供給されて記憶される。
【０１１８】
なお、パターン検出部３０３は、例えば、図４に示すテレビジョン受像機１００のクラス分類適応処理回路１０２において用いられるパターン検出部１５２に対応しており、パターン検出部１５２と同様の手法によりパターンを検出する。これにより、評価テーブル３０９には、パターン検出部１５２の手法により分類されるクラス毎のＳ／Ｎ比との対応関係が示される評価テーブルが保存される。同様にして、パターン検出部２０３をパターン検出部１５３および１５４に対応させて、パターン検出部１５３および１５４に対応する評価テーブルが得られる。
【０１１９】
すなわち、図８に示す評価テーブル生成装置３００のパターン検出部３０３を、図４に示すパターン検出部１５２乃至１５４のそれぞれに対応させて構成してＳ／Ｎ比を算出し、評価テーブル３０９に記憶させる。従って、評価テーブル３０９には、図４に示すクラス分類適応処理回路１０２に用意されるパターン検出部１５２乃至１５４が分類するクラスの合計数と同数の、クラスとＳ／Ｎ比との対応関係（評価テーブル）が記憶される。
【０１２０】
なお、Ｙ信号以外にも、例えば、ＳN比算出部３０８がＲ−Ｙ信号を取得するようにすることにより、上述した評価テーブル生成装置３００と同様の構成において、Ｒ−Ｙ信号を生成するための評価テーブルを得ることができる。また、Ｂ−Ｙ信号等を生成するための評価テーブルについても同様に求めることができる。
【０１２１】
評価テーブル生成装置３００はまた、図示せぬ制御部を有しており、その制御部は、評価テーブル生成装置３００の全体を制御する。また、評価テーブル生成装置３００には、必要に応じてドライブ３２０が接続され、磁気ディスク３２１、光ディスク３２２、光磁気ディスク３２３、或いは半導体メモリ３２４などが適宜装着され、それらから読み出されたコンピュータプログラムが、必要に応じて評価テーブル生成装置３００が内蔵する制御部（図示せず）が有する記憶部（図示せず）にインストールされる。
【０１２２】
次に、評価テーブル生成装置３００による評価テーブル生成処理について図９のフローチャートを参照して説明する。
【０１２３】
最初に、ステップＳ６１において、評価テーブル生成装置３００の領域抽出部２０２は、NTSCエンコーダ３０１によりコンポーネント信号をエンコードして生成されたコンポジット信号よりクラスタップを抽出する。そして、ステップＳ６２において、制御部は、パターンの検出方式を指定する（複数のパターン検出部３０３の中から、１つを選択する）。
【０１２４】
選択されたパターン検出部３０３は、ステップＳ６３において、抽出されたクラスタップよりパターンを検出し、クラスコード決定部３０４は、ステップＳ６４において、領域抽出部３０２により検出されたパターンのクラスを決定し、ステップＳ６５において、係数メモリ３０５は、そのクラスのクラスコードに対応する予測係数を決定する。
【０１２５】
また、領域抽出部３０６は、ステップＳ６６において、NTSCエンコーダ３０１によりコンポーネント信号をエンコードして生成されたコンポジット信号より予測タップを抽出する。そして、ステップＳ６７において、予測演算部３０７は、領域抽出部３０６により抽出された予測タップおよび係数メモリ３０５より読み出された予測係数に基づいて、コンポーネント信号であるＹ信号を生成する。
【０１２６】
ＳＮ比算出部３０８は、エンコードする前のコンポーネント信号のＹ信号（NTSCエンコーダ３０１に入力される信号）と、ステップＳ６７において予測演算部３０７により生成されたＹ信号に基づいて、ステップＳ６８において、Ｓ／Ｎ比を算出する。そして、ステップＳ６９に進み、評価テーブル３０９は、算出したＳ／Ｎ比を用いて評価テーブルを生成する。
【０１２７】
ステップＳ７０において、制御部は、全パターン（複数の全てのパターン検出部３０３）について評価テーブルを生成したか否かを判定し、未処理の検出方式（パターン検出部３０３）が存在し、まだ全てのパターンについて評価テーブルを生成していないと判定した場合、制御部は、ステップＳ７１において未処理の検出方式（パターン検出部３０３）を指定し、ステップＳ６３に戻り、それ以降の処理を繰り返す。
【０１２８】
すなわち、ステップＳ６３乃至ステップＳ７１の処理を繰り返すことにより、クラス分類適応処理回路１０２に用意される全パターンについて評価テーブルを生成する。
【０１２９】
そして、ステップＳ７０において、制御部は、全パターンについて評価テーブルを生成したと判定した場合、評価テーブル生成処理を終了する。
【０１３０】
以上のように、評価テーブル生成装置３００を用いて、用意されたパターン検出部３０３に対応する評価テーブルを生成することにより、図４に示す評価テーブル１５６は、用意された新たなパターン検出方式に対応する評価テーブルを予め用意することができ、クラス分類適応処理回路１０２の汎用性および拡張性を広げることができる。
【０１３１】
すなわち、図４に示すクラス分類適応処理回路１０２は、以上のように、予測係数算出装置２００および評価テーブル生成装置３００を使用することにより、様々なクラス分類手法を予め用意しておくことができるので、さまざまな手法の組み合わせによりクラス分類を行うことができる。次に、図４に示すクラス分類適応処理回路１０２に用意される複数のクラス分類手法の組み合わせについて説明する。
【０１３２】
図１０および図１１は、クラス分類適応処理回路１０２がコンポジット信号よりパターンを検出し、採用するクラスコードを決定する様子を示す図である。
【０１３３】
領域抽出部１５１は、クラス分類適応処理回路１０２に入力されたコンポジット信号に対応する画像４０１より注目画素を含むクラスタップ４０２を抽出する。
【０１３４】
ここで、クラス分類適応処理回路１０２に用意されたパターン検出部によるクラス分類方式として、同位相１bitADRC（Adaptive Dynamic Range Coding）によるクラス分類と、簡易YC分離の差分値を閾値判定するクラス分類の組み合わせを用意する。
【０１３５】
そして、そのクラスタップ４０２について、クラス分類適応処理回路１０２に用意された２つのパターン検出部がそれぞれパターンを検出し、同位相１bitADRCによるクラスコードＡ４０３と、簡易YC分離の差分値を閾値判定するクラスコードＢ４０４としてクラスコード決定部１５５に供給する。
【０１３６】
このとき、クラスコード決定部１５５に、評価テーブル１５６より図１１に示すような２つの評価テーブルが供給される。一方は、同位相１bitADRCによるクラス分類に対応する評価テーブル４３１であり、他方は、簡易YC分離の差分値によるクラス分類に対応する評価テーブル４３２である。
【０１３７】
そして、クラスコード決定部１５５は、パターン検出部より供給された図１０に示すクラスコードＡ４０３およびクラスコードＢ４０４に対応するＳ／Ｎ比の値を評価テーブル４３１および４３２よりそれぞれ求め、両者を比較し、値が大きい方のクラスコードを係数メモリ１５７に供給する。
【０１３８】
図１０および図１１に示す例の場合、クラスコードＡ４０３に対応するＳ／Ｎ比４３１Ａの値は「４４．２９９１５」であり、クラスコードＡ４０４に対応するＳ／Ｎ比４３２Ａの値は「４３．８２６６８」であるので、同位相１bitADRCのクラスＡが、選択されたクラス４３３とされ、対応するクラスコードＡ４０３が係数メモリ１５７に供給される。
【０１３９】
また、図１２および図１３は、クラス分類適応処理回路１０２がコンポジット信号よりパターンを検出し、採用するクラスコードを決定する様子の他の例を示す図である。
【０１４０】
図１２において、クラス分類適応処理回路１０２の領域抽出部１５１は、コンポジット信号よりクラスタップ抽出する。そして、パターン検出部は、抽出されたクラスタップに対応する画素４５０を、例えば、１×４ブロック単位で注目ブロック４５１としてアダマール変換し、各基底成分それぞれに対して１bitADRCを行う。
【０１４１】
そして、パターン検出部は、得られた基底成分ごとの１bitADRCコード４６１乃至４６４をクラスコード決定部１５５に入力する。クラスコード決定部１５５は、予め算出された図１３に示すような評価テーブル４８１に基づいて、それらのクラスコード４６１乃至４６４の中から、適用するクラスコード４８２を決定する。
【０１４２】
図１２および図１３に示す例の場合、評価テーブル４８１において、クラスコード４６１に対応するＳ／Ｎ比の値は、「４４．２９９１５」であり、クラスコード４６２に対応するＳ／Ｎ比の値は、「４３．８２６６８」であり、クラスコード４６３に対応するＳ／Ｎ比の値は、「４２．１５０７８」であり、クラスコード４６４に対応するＳ／Ｎ比の値は、「４２．１５６９２」であるので、クラスコード４６１に対応する第１基底クラス２８が適用するクラスコード４８２として決定される。
【０１４３】
以上のようにして、クラス分類適応処理回路１０２は、複数のクラス分類手法を個別に学習し、係数とクラスごとのＳ／Ｎ比を予め算出しておき、次の入力に対して複数のクラス分類手法を適用してクラスコードを求め、算出したＳ／Ｎ比に基づいて、最も大きいＳ／Ｎ比のクラス分類手法を選択する。
【０１４４】
これにより、例えば、１２８クラスに分類するクラス分類手法Ａと、同じく１２８クラスに分類するクラス分類手法Ｂとを単純に組み合わせてクラス分類を行った場合、１２８×１２８クラス、すなわち、１６３８４クラスのクラスコードと、それらに対応する予測係数を用意する必要がある。
【０１４５】
これに対して、図４において説明したようなクラス分類適応処理回路を用いた場合、１２８＋１２８クラス、すなわち、２５６クラスのクラスコードと、それらに対応する予測係数を用意すればよいので、用意するデータを大幅に削減することができ、さらに、統計的に最も精度よくマッピングできるクラスを選択することができる。
【０１４６】
なお、以上において、図２に示すクラス分類適応処理回路１０２は、コンポジット映像信号から、輝度信号であるＹ信号、並びに、色差信号であるＲ−Ｙ信号およびＢ−Ｙ信号に変換するように説明したが、これに限らず、例えば、図１４に示すように、コンポジット映像信号から直接３原色のＲ信号、Ｇ信号、およびＢ信号に変換するようにしてもよい。
【０１４７】
図１４において、テレビジョン受像機５００のクラス分類適応処理回路５０２は、Ａ／Ｄ変換回路５０１により供給されたデジタル信号のコンポジット映像信号からコンポーネント信号であるＲ信号、Ｇ信号、およびＢ信号に直接変換し、それらをＣＲＴ１７に供給する。クラス分類適応処理回路５０２におけるクラス分類方法は、図２に示すクラス分類適応処理回路１０２と同様に行われる。
【０１４８】
図１４に示すテレビジョン受像機５００は、図１に示すテレビジョン受像機１のＹ／Ｃ分離回路１４、クロマ復調回路１５、およびマトリクス回路１６で構成される信号処理部１９の機能を、Ａ／Ｄ変換器５０１およびクラス分類適応処理回路５０２を用いて実現するものであり、それ以外の構成は、図１に示す場合と同様である。
【０１４９】
クラス分類適応処理回路５０２にはまた、必要に応じてドライブ５１０が接続され、磁気ディスク５１１、光ディスク５１２、光磁気ディスク５１３、或いは半導体メモリ５１４などが適宜装着され、それらから読み出されたコンピュータプログラムが、必要に応じてクラス分類適応処理回路５０２が内蔵する記憶部（図示せず）にインストールされる。
【０１５０】
以上において、映像信号であるコンポジット映像信号をコンポーネント信号に変換するテレビジョン受像機のクラス分類適応処理回路について説明したが、これに限らず、上述したクラス分類適応処理回路は、ハイビジョンテレビジョン受像機等におけるＳＤ−ＨＤ（Standard Definition−High Definition）変換回路やMPEG（Moving Picture Experts Group）方式により圧縮された画像情報の歪除去を行う信号処理回路等にも適用できる。また、それら以外の信号処理回路であってもよい。
【０１５１】
さらに、以上の処理は、ハードウェアにより実行することができるが、ソフトウェアにより実行させることもできる。一連の処理をソフトウェアにより実行させる場合には、そのソフトウェアを構成するプログラムが、専用のハードウェアに組み込まれているコンピュータ、または、各種のプログラムをインストールすることで、各種の機能を実行することが可能な、例えば汎用のパーソナルコンピュータなどに、ネットワークや記録媒体からインストールされる。
【０１５２】
この記録媒体は、図２、図６、図８または図１４に示すように、装置本体とは別に、ユーザにプログラムを提供するために配布される、プログラムが記録されている磁気ディスク１１１，２２１，３２１、または５１１（フロッピディスクを含む）、光ディスク１１２，２２２，３２２、または５１２（CD-ROM(Compact Disk-Read Only Memory),DVD(Digital Versatile Disk)を含む）、光磁気ディスク１１３，２２３，３２３、または５１３（MD(Mini-Disk)を含む）、もしくは半導体メモリ１１４，２２４，３２４、または５１４などよりなるパッケージメディアにより構成されるだけでなく、装置本体に予め組み込まれた状態でユーザに提供される、プログラムが記録されているクラス分類適応処理回路１０２若しくは５０２、予測係数算出装置２００、または評価テーブル生成装置３００に内蔵されているROMなどで構成される。
【０１５３】
なお、本明細書において、記録媒体に記録されるプログラムを記述するステップは、記載された順序に沿って時系列的に行われる処理はもちろん、必ずしも時系列的に処理されなくとも、並列的あるいは個別に実行される処理をも含むものである。
【０１５４】
【発明の効果】
以上のように、本発明の信号処理装置および方法、記録媒体、並びにプログラムによれば、より好適なクラスを容易に選択することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】従来のテレビジョン受像機の主要部の構成例を示すブロック図である。
【図２】本発明を適用した、テレビジョン受像機の主要部の構成例を示すブロック図である。
【図３】クロマ信号の各フィールド間および各画素間の位相の関係の例を示す図である。
【図４】図２に示すクラス分類適応処理回路の内部の構成例を示すブロック図である。
【図５】図２に示すクラス分類適応処理回路において、実行されるＹ信号抽出処理について説明するフローチャートである。
【図６】本発明を適用した、予測係数算出装置の構成例を示すブロック図である。
【図７】図６の予測係数算出装置による予測係数算出処理について説明するフローチャートである。
【図８】本発明を適用した、評価テーブル生成装置の構成例を示すブロック図である。
【図９】図８の評価テーブル生成装置による評価テーブル生成処理について説明するフローチャートである。
【図１０】コンポジット信号よりパターンを検出し、クラスコードを決定する様子の例を示す図である。
【図１１】評価テーブルより適用するクラスコードを選択する様子の例を示す図である。
【図１２】コンポジット信号よりパターンを検出し、クラスコードを決定する様子の他の例を示す図である。
【図１３】評価テーブルより適用するクラスコードを選択する様子の他の例を示す図である。
【図１４】本発明を適用した、テレビジョン受像機の他の構成例を示すブロック図である。
【符号の説明】
１００ テレビジョン受像機， １０１ Ａ／Ｄ変換器， １０２ クラス分類適応処理回路， １５１ 領域抽出部， １５２乃至１５４ パターン検出部， １５５ クラスコード決定部， １５６ 評価テーブル， １５７ 係数メモリ， １５８ 領域抽出部， １５９ 予測演算部， ２００ 予測係数算出装置， ２０１ NTSCエンコーダ， ２０２ 領域抽出部， ２０３ パターン検出部， ２０４ クラスコード決定部， ２０５ 領域抽出部， ２０６ 正規方程式， ２０７ 係数決定部， ２０８ 係数メモリ， ３００ 評価テーブル生成装置， ３０１ NTSCエンコーダ， ３０２ 領域抽出部， ３０３ パターン検出部， ３０４ クラスコード決定部， ３０５ 係数メモリ， ３０６ 領域抽出部， ３０７ 予測演算部， ３０８ SN比算出部， ３０９ 評価テーブル， ５０１ Ａ／Ｄ変換器， ５０２ クラス分類適応処理回路
【発明の属する技術分野】
本発明は信号処理装置および方法、記録媒体、並びにプログラムに関し、特に、学習した複数のクラス分類手法の中からＳ／Ｎ比が最も大きいクラス分類手法を適用することにより、より好適なクラスを容易に選択することができるようにした信号処理装置および方法、記録媒体、並びにプログラムに関する。
【０００２】
【従来の技術】
NTSC（National TV Standards Committee）方式等のテレビジョン信号は、輝度信号Ｙに、クロマ信号Ｃが平衡変調されて多重化されている。
【０００３】
従って、従来のテレビジョン受像機は、テレビジョン信号を受信し、輝度信号Ｙとクロマ信号Ｃとを分離（Ｙ／Ｃ分離）し、クロマ信号を復調して、輝度信号Ｙ、色差信号Ｒ−Ｙ、および色差信号Ｂ−Ｙからなるコンポーネント信号に変換し、さらに、マトリクス変換して、RGB信号を生成し、そのRGB信号をCRT（Cathode Ray Tube）等の表示装置に供給し、カラー画像を表示させる。
【０００４】
図１は、従来のテレビジョン受像機の主要部分の構成例を示す図である。
【０００５】
図１において、テレビジョン受像機１のチューナ１２は、アンテナ１１を介して所定のチャンネルの映像搬送波の信号から映像中間周波信号を生成し、VIF(Video Intermediate Frequency)回路１３に供給する。VIF回路１３は、供給された映像中間周波信号を復調し、生成されたコンポジット映像信号をＹ／C分離回路１４に供給する。
【０００６】
Ｙ／Ｃ分離回路１４は、供給されたコンポジット映像信号から輝度信号（Y）とクロマ信号（C）を分離する。そして、Ｙ／Ｃ分離回路１４は、分離したクロマ信号（Ｃ）をクロマ復調回路１５に供給する。クロマ復調回路１５は、クロマ信号（Ｃ）を復調して、Ｒ−Ｙ信号（Ｒ−Ｙ）およびＢ−Ｙ信号（Ｂ−Ｙ）からなる色差信号をマトリクス回路１６に供給する。
【０００７】
Ｙ／Ｃ分離回路１４は、また、分離した輝度信号（Ｙ）をマトリクス回路１６に供給する。マトリクス回路１６は、Ｙ／Ｃ分離回路１４より供給された輝度信号（Ｙ）と、クロマ復調回路１５より供給されたＲ−Ｙ信号およびＢ−Ｙ信号とから、３色のＲ信号（Ｒ）、Ｇ信号（Ｇ）、およびＢ信号（Ｂ）を生成し、CRT１７に供給する。CRT１７は、供給されたＲ信号（Ｒ）、Ｇ信号（Ｇ）、およびＢ信号（Ｂ）により、カラー画像を表示する。
【０００８】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、以上においては、輝度信号（Ｙ）とクロマ信号（Ｃ）を分離した後、クロマ信号（Ｃ）を復調して、Ｒ−Ｙ信号およびＢ−Ｙ信号を生成してから、RGB信号を生成しなければならず、処理工程数が多く、処理回路の規模が大きくなってしまうという課題があった。
【０００９】
また、Ｙ／Ｃ分離回路１４として、２次元Ｙ／Ｃ分離回路や３次元Ｙ／Ｃ分離回路を適用し、これらを用いてフィルタ処理を行う場合、特に画像エッジ部分や動画像部分においてドット妨害やクロスカラーといったＹ／Ｃ分離エラーに起因する画質劣化が発生しやすいという課題があった。
【００１０】
これに対して、クラス分類適応処理を用いて、コンポジット映像信号からコンポーネント映像信号を直接生成する方法がある。
【００１１】
この方法においては、映像信号に対応する画像の注目画素における、Ｙ信号、Ｒ−Ｙ信号、およびＢ−Ｙ信号といったコンポーネント信号を求めるために、まず、注目画素および注目画素の時間的または空間的に近傍する画素（クラスタップ）のコンポジット信号から得られる特徴量を用いてクラス分類が行われる。
【００１２】
そして、そのクラス毎に用意された固定の係数と、クラスタップと同様にコンポジット信号から得られる予測タップとの演算によって、コンポジット信号から注目画素におけるコンポーネント信号が直接求められる。
【００１３】
しかしながら、この場合、注目画素にとって、クラス毎に用意された固定の係数が適切でない値の場合、ドット妨害やクロスカラーといった画質劣化を十分に改善できないという課題があった。
【００１４】
これに対して、複数のクラス分類手法を用いてそれらの結果を組み合わせることにより、コンポジット信号の特徴量をより細かく分類し、適切なクラス分類手法を行うという方法も考えられるが、この場合、クラス数が膨大な数になるので、この方法を実現するための処理回路の規模が大きくなってしまい、現実的ではない。
【００１５】
本発明はこのような状況に鑑みてなされたものであり、より好適なクラスを容易に選択することができるようにしたものである。
【００１６】
【課題を解決するための手段】
本発明の第１の信号処理装置は、コンポジット映像信号からクラス分類を行うために必要な、注目画素および注目画素に時間的または空間的に近接する画素であるクラスタップを抽出する第１の領域抽出手段と、第１の領域抽出手段により抽出されるクラスタップに基づいて、同位相１ bitADRC （ Adaptive Dynamic Range Coding ）によるクラス分類と、簡易 YC 分離の差分値を閾値判定するクラス分類を行うか、または、注目ブロックをアダマール変換し、基底成分毎に１ bitADRC を行うことにより、コンポジット映像信号のパターンを検出するパターン検出手段と、パターン検出手段によるパターン検出の手法毎に、各クラスとS/N比の対応関係を示す評価テーブルを記憶する評価テーブル記憶手段と、パターン検出手段により検出されるパターン、並びに評価テーブル記憶手段により記憶されている評価テーブルに基づいて、パターン検出の手法の内、いずれかを選択し、選択された検出手法により検出されるパターンのクラスに対応するクラスコードを決定するクラスコード決定手段と、クラスコード決定手段により決定されるクラスコードに基づいて、コンポーネント映像信号に対応する予測係数を、予め記憶しているクラス毎の予測係数の中から決定する予測係数決定手段と、コンポジット映像信号から、コンポーネント映像信号を予測生成するために必要な画素である予測タップを抽出する第２の領域抽出手段と、予測係数決定手段により決定される予測係数、および、第２の領域抽出手段により抽出される予測タップに基づいて、予測演算を行い、コンポーネント映像信号を生成する予測演算手段とを備えることを特徴とする。
【００２３】
本発明の第１の信号処理方法は、コンポジット映像信号からクラス分類を行うために必要な、注目画素および注目画素に時間的または空間的に近接する画素であるクラスタップを抽出するクラスタップ抽出ステップと、クラスタップ抽出ステップの処理により抽出されるクラスタップに基づいて、同位相１ bitADRC によるクラス分類と、簡易 YC 分離の差分値を閾値判定するクラス分類を行うか、または、注目ブロックをアダマール変換し、基底成分毎に１ bitADRC を行うことにより、コンポジット映像信号のパターンを検出するパターン検出ステップと、パターン検出ステップの処理により検出されるパターン、並びに、パターン検出ステップの処理におけるパターン検出の手法毎に各クラスとS/N比の対応関係を示す評価テーブルに基づいて、パターン検出の手法の内、いずれかを選択し、選択された検出手法により検出されるパターンのクラスに対応するクラスコードを決定するクラス決定ステップと、クラスコード決定ステップの処理により決定されたクラスコードに基づいて、コンポーネント映像信号に対応する予測係数を、予め記憶しているクラス毎の予測係数の中から決定する予測係数決定ステップと、コンポジット映像信号から、コンポーネント映像信号を予測生成するために必要な画素である予測タップを抽出する予測タップ抽出ステップと、予測係数決定ステップの処理により決定される予測係数、および、予測タップ抽出ステップの処理により抽出される予測タップに基づいて、予測演算を行い、コンポーネント映像信号を生成する映像信号生成ステップとを含むことを特徴とする。
【００２４】
本発明の第１の記録媒体のプログラムは、コンポジット映像信号からクラス分類を行うために必要な、注目画素および注目画素に時間的または空間的に近接する画素であるクラスタップを抽出するクラスタップ抽出ステップと、クラスタップ抽出ステップの処理により抽出されるクラスタップに基づいて、同位相１ bitADRC によるクラス分類と、簡易 YC 分離の差分値を閾値判定するクラス分類を行うか、または、注目ブロックをアダマール変換し、基底成分毎に１ bitADRC を行うことにより、コンポジット映像信号のパターンを検出するパターン検出ステップと、パターン検出ステップの処理により検出されるパターン、並びに、パターン検出ステップの処理におけるパターン検出の手法毎に各クラスとS/N比の対応関係を示す評価テーブルに基づいて、パターン検出の手法の内、いずれかを選択し、選択された検出手法により検出されるパターンのクラスに対応するクラスコードを決定するクラス決定ステップと、クラスコード決定ステップの処理により決定されたクラスコードに基づいて、コンポーネント映像信号に対応する予測係数を、予め記憶しているクラス毎の予測係数の中から決定する予測係数決定ステップと、コンポジット映像信号から、コンポーネント映像信号を予測生成するために必要な画素である予測タップを抽出する予測タップ抽出ステップと、予測係数決定ステップの処理により決定される予測係数、および、予測タップ抽出ステップの処理により抽出される予測タップに基づいて、予測演算を行い、コンポーネント映像信号を生成する映像信号生成ステップとを含むことを特徴とする。
【００２５】
本発明の第１のプログラムは、コンポジット映像信号からクラス分類を行うために必要な、注目画素および注目画素に時間的または空間的に近接する画素であるクラスタップを抽出するクラスタップ抽出ステップと、クラスタップ抽出ステップの処理により抽出されるクラスタップに基づいて、同位相１ bitADRC によるクラス分類と、簡易 YC 分離の差分値を閾値判定するクラス分類を行うか、または、注目ブロックをアダマール変換し、基底成分毎に１ bitADRC を行うことにより、コンポジット映像信号のパターンを検出するパターン検出ステップと、パターン検出ステップの処理により検出されるパターン、並びに、パターン検出ステップの処理におけるパターン検出の手法毎に各クラスとS/N比の対応関係を示す評価テーブルに基づいて、パターン検出の手法の内、いずれかを選択し、選択された検出手法により検出されるパターンのクラスに対応するクラスコードを決定するクラス決定ステップと、クラスコード決定ステップの処理により決定されたクラスコードに基づいて、コンポーネント映像信号に対応する予測係数を、予め記憶しているクラス毎の予測係数の中から決定する予測係数決定ステップと、コンポジット映像信号から、コンポーネント映像信号を予測生成するために必要な画素である予測タップを抽出する予測タップ抽出ステップと、予測係数決定ステップの処理により決定される予測係数、および、予測タップ抽出ステップの処理により抽出される予測タップに基づいて、予測演算を行い、コンポーネント映像信号を生成する映像信号生成ステップとをコンピュータに実現させる。
【００２６】
本発明の第２の信号処理装置は、コンポーネント映像信号をエンコードし、コンポジット映像信号を生成するエンコード手段と、エンコード手段によりエンコードされて生成されたコンポジット映像信号からクラス分類を行うために必要な、注目画素および注目画素に時間的または空間的に近接する画素であるクラスタップを抽出する第１の領域抽出手段と、第１の領域抽出手段により抽出されたクラスタップに基づいて、同位相１ bitADRC によるクラス分類と、簡易 YC 分離の差分値を閾値判定するクラス分類を行うか、または、注目ブロックをアダマール変換し、基底成分毎に１ bitADRC を行うことにより、コンポジット映像信号のパターンを検出するパターン検出手段と、パターン検出手段により検出されたパターンに基づいて、パターン検出手段によるパターン検出の手法毎に、クラスを決定し、クラスに対応するクラスコードを決定するクラスコード決定手段と、クラスコード決定手段により決定された各クラスコードについて、コンポーネント映像信号に対応する予測係数を、予め記憶しているクラス毎の予測係数の中から決定する予測係数決定手段と、コンポジット映像信号から、コンポーネント映像信号を予測生成するために必要な画素である予測タップを抽出する第２の領域抽出手段と、予測係数決定手段により決定された予測係数、および、第２の領域抽出手段により抽出される予測タップに基づいて、予測演算を行い、予測係数毎にコンポーネント映像信号を生成する予測演算手段と、予測演算手段により生成されるコンポーネント映像信号のそれぞれについて、エンコード手段によりエンコードされるコンポーネント映像信号とのS/N比を算出するＳＮ比算出手段と、ＳＮ比算出手段により算出されたS/N比に基づいて評価テーブルを生成する評価テーブル生成手段とを備えることを特徴とする。
【００３２】
本発明の第２の信号処理方法は、コンポーネント映像信号がエンコードされて生成されたコンポジット映像信号からクラス分類を行うために必要な、注目画素および注目画素に時間的または空間的に近接する画素であるクラスタップを抽出するクラスタップ抽出ステップと、クラスタップ抽出ステップの処理により抽出されたクラスタップに基づいて、同位相１ bitADRC によるクラス分類と、簡易 YC 分離の差分値を閾値判定するクラス分類を行うか、または、注目ブロックをアダマール変換し、基底成分毎に１ bitADRC を行うことにより、コンポジット映像信号のパターンを検出するパターン検出ステップと、パターン検出ステップの処理により検出されたパターンに基づいて、パターン検出ステップの処理におけるパターン検出の手法毎に、クラスを決定し、クラスに対応するクラスコードを決定するクラスコード決定ステップと、クラスコード決定ステップの処理により決定された各クラスコードについて、コンポーネント映像信号に対応する予測係数を、予め記憶しているクラス毎の予測係数の中から決定する予測係数決定ステップと、コンポジット映像信号から、コンポーネント映像信号を予測生成するために必要な画素である予測タップを抽出する予測タップ抽出ステップと、予測係数決定ステップの処理により決定された予測係数、および、予測タップ抽出ステップの処理により抽出される予測タップに基づいて、予測演算を行い、予測係数毎にコンポーネント映像信号を生成する映像信号生成ステップと、映像信号生成ステップの処理により生成されるコンポーネント映像信号のそれぞれについて、クラスタップ抽出ステップの処理によりクラスタップが抽出されるコンポーネント映像信号とのS/N比を算出するSN比算出ステップと、ＳＮ比算出ステップの処理により算出されたS/N比に基づいて評価テーブルを生成する評価テーブル生成ステップとを含むことを特徴とする。
【００３３】
本発明の第２の記録媒体のプログラムは、コンポーネント映像信号がエンコードされて生成されたコンポジット映像信号からクラス分類を行うために必要な、注目画素および注目画素に時間的または空間的に近接する画素であるクラスタップを抽出するクラスタップ抽出ステップと、クラスタップ抽出ステップの処理により抽出されたクラスタップに基づいて、同位相１ bitADRC によるクラス分類と、簡易 YC 分離の差分値を閾値判定するクラス分類を行うか、または、注目ブロックをアダマール変換し、基底成分毎に１ bitADRC を行うことにより、コンポジット映像信号のパターンを検出するパターン検出ステップと、パターン検出ステップの処理により検出されたパターンに基づいて、パターン検出ステップの処理におけるパターン検出の手法毎に、クラスを決定し、クラスに対応するクラスコードを決定するクラスコード決定ステップと、クラスコード決定ステップの処理により決定された各クラスコードについて、コンポーネント映像信号に対応する予測係数を、予め記憶しているクラス毎の予測係数の中から決定する予測係数決定ステップと、コンポジット映像信号から、コンポーネント映像信号を予測生成するために必要な画素である予測タップを抽出する予測タップ抽出ステップと、予測係数決定ステップの処理により決定された予測係数、および、予測タップ抽出ステップの処理により抽出される予測タップに基づいて、予測演算を行い、予測係数毎にコンポーネント映像信号を生成する映像信号生成ステップと、映像信号生成ステップの処理により生成されるコンポーネント映像信号のそれぞれについて、クラスタップ抽出ステップの処理によりクラスタップが抽出されるコンポーネント映像信号とのS/N比を算出するSN比算出ステップと、ＳＮ比算出ステップの処理により算出されたS/N比に基づいて評価テーブルを生成する評価テーブル生成ステップとを含むことを特徴とする。
【００３４】
本発明の第２のプログラムは、コンポーネント映像信号がエンコードされて生成されたコンポジット映像信号からクラス分類を行うために必要な、注目画素および注目画素に時間的または空間的に近接する画素であるクラスタップを抽出するクラスタップ抽出ステップと、クラスタップ抽出ステップの処理により抽出されたクラスタップに基づいて、同位相１ bitADRC によるクラス分類と、簡易 YC 分離の差分値を閾値判定するクラス分類を行うか、または、注目ブロックをアダマール変換し、基底成分毎に１ bitADRC を行うことにより、コンポジット映像信号のパターンを検出するパターン検出ステップと、パターン検出ステップの処理により検出されたパターンに基づいて、パターン検出ステップの処理におけるパターン検出の手法毎に、クラスを決定し、クラスに対応するクラスコードを決定するクラスコード決定ステップと、クラスコード決定ステップの処理により決定された各クラスコードについて、コンポーネント映像信号に対応する予測係数を、予め記憶しているクラス毎の予測係数の中から決定する予測係数決定ステップと、コンポジット映像信号から、コンポーネント映像信号を予測生成するために必要な画素である予測タップを抽出する予測タップ抽出ステップと、予測係数決定ステップの処理により決定された予測係数、および、予測タップ抽出ステップの処理により抽出される予測タップに基づいて、予測演算を行い、予測係数毎にコンポーネント映像信号を生成する映像信号生成ステップと、映像信号生成ステップの処理により生成されるコンポーネント映像信号のそれぞれについて、クラスタップ抽出ステップの処理によりクラスタップが抽出されるコンポーネント映像信号とのS/N比を算出するSN比算出ステップと、ＳＮ比算出ステップの処理により算出されたS/N比に基づいて評価テーブルを生成する評価テーブル生成ステップとをコンピュータに実現させる。
【００３５】
本発明の第３の信号処理装置は、コンポーネント映像信号をエンコードし、コンポジット映像信号を生成するエンコード手段と、エンコード手段によりエンコードされて生成されたコンポジット映像信号からクラス分類を行うために必要な、注目画素および注目画素に時間的または空間的に近接する画素であるクラスタップを抽出する第１の領域抽出手段と、第１の領域抽出手段により抽出されたクラスタップに基づいて、同位相１ bitADRC によるクラス分類と、簡易 YC 分離の差分値を閾値判定するクラス分類を行うか、または、注目ブロックをアダマール変換し、基底成分毎に１ bitADRC を行うことにより、コンポジット映像信号のパターンを検出するパターン検出手段と、パターン検出手段により検出されたパターンに基づいて、パターン検出手段によるパターン検出の手法毎に、クラスを決定し、クラスに対応するクラスコードを決定するクラスコード決定手段と、コンポジット映像信号から、コンポーネント映像信号を予測生成するために必要な画素である予測タップを抽出する第２の領域抽出手段と、コンポーネント映像信号、第２の領域抽出手段により抽出された予測タップ、および、クラスコード決定手段により決定されたクラスコードに基づいて、クラスコード毎に正規方程式を生成する正規方程式生成手段と、正規方程式生成手段により生成される正規方程式を解き、予測係数を算出して決定する係数決定手段とを備えることを特徴とする。
【００３９】
本発明の第３の信号処理方法は、コンポーネント映像信号がエンコードされて生成されたコンポジット映像信号からクラス分類を行うために必要な、注目画素および注目画素に時間的または空間的に近接する画素であるクラスタップを抽出するクラスタップ抽出ステップと、クラスタップ抽出ステップの処理により抽出されたクラスタップに基づいて、同位相１ bitADRC によるクラス分類と、簡易 YC 分離の差分値を閾値判定するクラス分類を行うか、または、注目ブロックをアダマール変換し、基底成分毎に１ bitADRC を行うことにより、コンポジット映像信号のパターンを検出するパターン検出ステップと、パターン検出ステップの処理により検出されたパターンに基づいて、パターン検出ステップの処理におけるパターン検出の手法毎に、クラスを決定し、クラスに対応するクラスコードを決定するクラスコード決定ステップと、コンポジット映像信号から、コンポーネント映像信号を予測生成するために必要な画素である予測タップを抽出する予測タップ抽出ステップと、コンポーネント映像信号、予測タップ抽出ステップの処理により抽出された予測タップ、および、クラスコード決定ステップの処理により決定されたクラスコードに基づいて、クラスコード毎に正規方程式を生成する正規化方程式生成ステップと、正規方程式生成ステップの処理により生成される正規方程式を解き、予測係数を算出して決定する予測係数算出ステップとを含むことを特徴とする。
【００４０】
本発明の第３の記録媒体のプログラムは、コンポーネント映像信号がエンコードされて生成されたコンポジット映像信号からクラス分類を行うために必要な、注目画素および注目画素に時間的または空間的に近接する画素であるクラスタップを抽出するクラスタップ抽出ステップと、クラスタップ抽出ステップの処理により抽出されたクラスタップに基づいて、同位相１ bitADRC によるクラス分類と、簡易 YC 分離の差分値を閾値判定するクラス分類を行うか、または、注目ブロックをアダマール変換し、基底成分毎に１ bitADRC を行うことにより、コンポジット映像信号のパターンを検出するパターン検出ステップと、パターン検出ステップの処理により検出されたパターンに基づいて、パターン検出ステップの処理におけるパターン検出の手法毎に、クラスを決定し、クラスに対応するクラスコードを決定するクラスコード決定ステップと、コンポジット映像信号から、コンポーネント映像信号を予測生成するために必要な画素である予測タップを抽出する予測タップ抽出ステップと、コンポーネント映像信号、予測タップ抽出ステップの処理により抽出された予測タップ、および、クラスコード決定ステップの処理により決定されたクラスコードに基づいて、クラスコード毎に正規方程式を生成する正規化方程式生成ステップと、正規方程式生成ステップの処理により生成される正規方程式を解き、予測係数を算出して決定する予測係数算出ステップとを含むことを特徴とする。
【００４１】
本発明の第３のプログラムは、コンポーネント映像信号がエンコードされて生成されたコンポジット映像信号からクラス分類を行うために必要な、注目画素および注目画素に時間的または空間的に近接する画素であるクラスタップを抽出するクラスタップ抽出ステップと、クラスタップ抽出ステップの処理により抽出されたクラスタップに基づいて、同位相１ bitADRC によるクラス分類と、簡易 YC 分離の差分値を閾値判定するクラス分類を行うか、または、注目ブロックをアダマール変換し、基底成分毎に１ bitADRC を行うことにより、コンポジット映像信号のパターンを検出するパターン検出ステップと、パターン検出ステップの処理により検出されたパターンに基づいて、パターン検出ステップの処理におけるパターン検出の手法毎に、クラスを決定し、クラスに対応するクラスコードを決定するクラスコード決定ステップと、コンポジット映像信号から、コンポーネント映像信号を予測生成するために必要な画素である予測タップを抽出する予測タップ抽出ステップと、コンポーネント映像信号、予測タップ抽出ステップの処理により抽出された予測タップ、および、クラスコード決定ステップの処理により決定されたクラスコードに基づいて、クラスコード毎に正規方程式を生成する正規化方程式生成ステップと、正規方程式生成ステップの処理により生成される正規方程式を解き、予測係数を算出して決定する予測係数算出ステップとをコンピュータに実現させる。
【００４２】
本発明の第１の信号処理装置および方法、第１の記録媒体、並びに第１のプログラムにおいては、コンポジット映像信号からクラス分類を行うために必要な、注目画素および注目画素に時間的または空間的に近接する画素であるクラスタップが抽出され、そのクラスタップに基づいて、同位相１ bitADRC によるクラス分類と、簡易 YC 分離の差分値を閾値判定するクラス分類が行われるか、または、注目ブロックがアダマール変換され、基底成分毎に１ bitADRC が行われることにより、コンポジット映像信号のパターンが検出され、そのパターン、並びに、パターン検出の手法毎に各クラスとS/N比の対応関係を示す評価テーブルに基づいて、パターン検出の手法の内、いずれかが選択され、その選択された検出手法により検出されるパターンのクラスに対応するクラスコードが決定され、クラスコード決定ステップの処理により決定されたクラスコードに基づいて、コンポーネント映像信号に対応する予測係数が、予め記憶しているクラス毎の予測係数の中から決定され、コンポジット映像信号から、コンポーネント映像信号を予測生成するために必要な画素である予測タップが抽出され、予測係数、および、予測タップに基づいて、予測演算が行われ、コンポーネント映像信号が生成される。
【００４３】
本発明の第２の信号処理装置および方法、第２の記録媒体、並びに第２のプログラムにおいては、コンポーネント映像信号がエンコードされて生成されたコンポジット映像信号からクラス分類を行うために必要な、注目画素および注目画素に時間的または空間的に近接する画素であるクラスタップが抽出され、そのクラスタップに基づいて、同位相１ bitADRC によるクラス分類と、簡易 YC 分離の差分値を閾値判定するクラス分類が行われるか、または、注目ブロックがアダマール変換され、基底成分毎に１ bitADRC が行われることにより、コンポジット映像信号のパターンが検出され、そのパターンに基づいて、パターン検出の手法毎に、クラスが決定され、クラスに対応するクラスコードが決定され、各クラスコードについて、コンポーネント映像信号に対応する予測係数が、予め記憶しているクラス毎の予測係数の中から決定され、コンポジット映像信号から、コンポーネント映像信号を予測生成するために必要な画素である予測タップが抽出され、予測係数、および、予測タップに基づいて予測演算が行われ、予測係数毎にコンポーネント映像信号が生成され、コンポーネント映像信号のそれぞれについて、クラスタップが抽出されるコンポーネント映像信号とのS/N比が算出され、算出されたS/N比に基づいて評価テーブルが生成される。
【００４４】
本発明の第３の信号処理装置および方法、第３の記録媒体、並びに第３のプログラムにおいては、コンポーネント映像信号がエンコードされて生成されたコンポジット映像信号からクラス分類を行うために必要な、注目画素および注目画素に時間的または空間的に近接する画素であるクラスタップが抽出され、クラスタップに基づいて、同位相１ bitADRC によるクラス分類と、簡易 YC 分離の差分値を閾値判定するクラス分類が行われるか、または、注目ブロックがアダマール変換され、基底成分毎に１ bitADRC が行われることにより、コンポジット映像信号のパターンが検出され、検出されたパターンに基づいて、パターン検出の手法毎に、クラスが決定され、クラスに対応するクラスコードが決定され、コンポジット映像信号から、コンポーネント映像信号を予測生成するために必要な画素である予測タップが抽出され、コンポーネント映像信号、予測タップ、および、クラスコードに基づいて、クラスコード毎に正規方程式が生成され、その正規方程式が解かれて、予測係数が算出される。
【００４５】
【発明の実施の形態】
図２は、本発明を適用した、テレビジョン受像機の基本的な構成例を示すブロック図である。
【００４６】
図２において、テレビジョン受像機１００のアンテナ１１は、図示せぬ放送局より供給される無線信号であるテレビジョン信号を取得し、チューナ１２に供給する。チューナ１２は、アンテナ１２を介して取得した、複数のチャンネルが多重化されたテレビジョン信号より所定のチャンネルの映像搬送波の信号を選局し、対応する映像中間周波信号を生成して、VIF(Video Intermediate Frequency)回路１３に供給する。
【００４７】
VIF回路１３は、チューナ１２より供給された所定のチャンネルの映像中間周波信号を復調し、コンポジット映像信号をＡ／Ｄ変換器１０１に供給する。Ａ／Ｄ変換器１０１は、取得したコンポジット映像信号をアナログ信号からデジタル信号に変換し、クラス分類適応処理回路１０２に供給する。
【００４８】
クラス分類適応処理回路１０２は取得したコンポジット映像信号を輝度信号であるＹ信号（Ｙ）、並びに、色差信号であるＲ−Ｙ信号（Ｒ−Ｙ）およびＢ−Ｙ信号（Ｂ−Ｙ）に分離し、それらをマトリクス回路１６に供給する。
【００４９】
マトリクス回路１６は、取得したＹ信号、Ｒ−Ｙ信号、およびＢ−Ｙ信号より３原色のＲ信号、Ｇ信号、およびＢ信号を生成し、それらをCRT（Cathode Ray Tube）１７に供給する。CRT１７は、取得したＲ信号、Ｇ信号、およびＢ信号に対応する映像を表示する。
【００５０】
クラス分類適応処理回路１０２にはまた、必要に応じてドライブ１１０が接続され、磁気ディスク１１１、光ディスク１１２、光磁気ディスク１１３、或いは半導体メモリ１１４などが適宜装着され、それらから読み出されたコンピュータプログラムが、必要に応じてクラス分類適応処理回路１０２が内蔵する記憶部（図示せず）にインストールされる。
【００５１】
図２に示すテレビジョン受像機１００は、図１に示すテレビジョン受像機１のＹ／Ｃ分離回路１４およびクロマ復調回路１５で構成される信号処理部１８の機能を、Ａ／Ｄ変換器１０１およびクラス分類適応処理回路１０２を用いて実現するものであり、それ以外の構成は、図１に示す場合と同様である。
【００５２】
次に、図２に示すテレビジョン受像機１００の動作を説明する。
【００５３】
テレビジョン受像機１００のアンテナ１１を介して取得されたテレビジョン放送の映像搬送波信号は、チューナ１２により所定のチャンネルの中間周波信号に変換される。その中間周波信号は、VIF回路１３により復調され、目的のチャンネルのコンポジット映像信号が抽出される。このコンポジット映像信号は、A/D変換器１０１によりデジタル信号に変換された後、クラス分類適応処理回路１０２に供給される。
【００５４】
ここで、例えば、NTSC方式のテレビジョン信号は、輝度信号（Y）にクロマ信号（C）が平衡変調されて多重化されているため、サンプリングされたコンポジット信号は、サンプリング点によってクロマ信号の位相が異なる。
【００５５】
Ａ／Ｄ変換器１０１がNTSC信号を色副搬送波周波数ｆscの４倍のサンプリング周波数（４ｆsc）でサンプリングした場合、クロマ信号の各フィールド間および各画素間の位相の関係は図３に示すようになる。
【００５６】
図３において、同じフィールド上で水平方向に隣接する画素間の位相差は、フィールド１３１における画素１３１Ａおよび画素１３１Ｂに示すように、９０度であり、同じフィールド上で垂直方向に隣接する画素間の位相差は、フィールド１３１における画素１３１Ａおよび画素１３１Ｃに示すように、１８０度である。
【００５７】
また、フィールド１３１の画素１３１Ａと、フィールド１３１より２フィールド後のフィールド１３２（フィールド１３１の次の次のフィールド）の同じ位置の画素１３２Ａとの位相差は、１８０度である。
【００５８】
クラス分類適応処理回路１０２は、図３に示すようなクロマ信号が平衡変調されて多重化されたコンポジット信号を取得すると、対応する画像の注目画素および注目画素に時間的または空間的に近接する画素であるクラスタップから所定の特徴量を得るなどしてクラス分類を行う。
【００５９】
そして、クラス分類適応処理回路１０２は、クラス毎に用意された固定の係数と、クラスタップと同様に得られる予測タップとの演算を行って、コンポジット信号から注目画素におけるＹ信号、Ｒ−Ｙ信号、およびＢ−Ｙ信号に直接変換し、それらをマトリクス回路１６に供給する。
【００６０】
次に、クラス分類適応処理回路１０２について説明する。図４は、クラス分類適応処理回路１０２の内部の構成例を示す図である。
【００６１】
図４において、クラス分類適応処理回路１０２の領域抽出部１５１は、Ａ／Ｄ変換器１０１により図示せぬ入力端子を介して供給されたコンポジット信号であるNTSC信号から、クラス分類を行うために必要な画素（クラスタップ）を抽出し、パターン検出部１５２乃至１５４に供給する。
【００６２】
パターン検出部１５２は、入力されたクラスタップに基づいて、予め定められた所定の方式でコンポジット映像信号のパターンを検出し、その結果をクラスコード決定部１５５に出力する。
【００６３】
パターン検出部１５３および１５４もパターン検出部１５２と同様に、入力されたクラスタップに基づいて、それぞれ予め定められた所定の方式でコンポジット映像信号のパターンを検出し、その結果をクラスコード決定部１５５に出力する。
【００６４】
なお、パターン検出部１５２乃至１５４は、互いに異なる方式でパターンを検出する。
【００６５】
また、コンポジット映像信号よりパターンを検出するパターン検出部の数は、複数であればいくつでもよい。その場合、複数のパターン検出部は、互いに異なる方式によりパターンを検出するように構成される。
【００６６】
さらに、図４において、パターン検出部は全て並列に構成されているが、これに限らず、複数存在するパターン検出部の一部または全部が直列に配置されていてもよい。
【００６７】
クラスコード決定部１５５は、パターン検出部１５２乃至１５４より供給されたパターン、並びに評価テーブル１５６より供給された評価テーブルに基づいて、パターン検出部１５２乃至１５４のうち、どのパターン検出部を使うかを選択肢、そのパターン検出部より供給されるパターンのクラスに対応するクラスコードを係数メモリ１５７に供給する。
【００６８】
係数メモリ１５７には後述する「学習」によって求められたクラス毎の予測係数が予め記憶されており、係数メモリ１５７は、取得されたクラスコードに対応する予測係数を予測演算部１５９に出力する。
【００６９】
また、領域抽出部１５８は、Ａ／Ｄ変換器１０１により図示せぬ入力端子を介して供給されたコンポジット信号であるNTSC信号から、コンポーネント信号を予測生成するために必要な画素（予測タップ）を抽出し、予測演算部１５９に供給する。
【００７０】
予測演算部１５９は、係数メモリ１５７より供給された予測係数と、領域抽出部１５８より供給された予測タップを用いて、予測演算を行い、コンポーネント信号を生成し、図示せぬ出力端子を介して、マトリクス回路１６に供給する。
【００７１】
次に動作について説明する。
【００７２】
図示せぬ入力端子より入力されたコンポジット映像信号は、領域抽出部１５１に供給され、クラスタップを抽出される。そして、抽出されたクラスタップは、パターン検出部１５２乃至１５４に供給され、それぞれ、互いに異なる予め決められた所定の方式でパターンを検出される。検出結果は、クラスコード決定部１５５に供給され、評価テーブル１５６の情報に基づいてクラスが決定され、そのクラスコードが係数メモリ１５７に供給される。
【００７３】
係数メモリ１５７において、クラスコードは、コンポーネント信号のＹ信号に対応する予測係数に変換され、予測演算部１５９に供給される。
【００７４】
また、図示せぬ入力端子より入力されたコンポジット映像信号は、領域抽出部１５８により、予測タップを抽出される。そして抽出された予測タップは、予測演算部１５９に供給される。
【００７５】
予測演算部１５９において、領域抽出部１５８より供給された予測タップおよび係数メモリ１５７に供給された予測係数に基づいた予測演算が行われ、コンポーネント信号のＹ信号が生成され出力される。
【００７６】
なお、コンポーネント信号のＲ−Ｙ信号およびＢ−Ｙ信号等についても、係数メモリにそれらの信号に対応する予測係数を予め記憶させておくことにより、上述したＹ信号の場合と同様の構成で得ることができる。
【００７７】
以上のようにして、クラス分類適応処理回路１０２は、供給されたコンポジット映像信号をコンポーネント信号に変換する。
【００７８】
次に、クラス分類適応処理回路１０２において、実行されるY信号抽出処理について、図５のフローチャートを参照して説明する。
【００７９】
最初にステップＳ１において、クラス分類適応処理回路１０２の領域抽出部１５１は、供給されたコンポジット映像信号よりクラスタップを抽出する。そして、ステップＳ２において、クラス分類適応処理回路１０２は、複数用意されたパターンの検出方式の中から適用する方式を指定する。
【００８０】
そして、ステップＳ３に進み、クラス分類適応処理回路１０２は、ステップＳ２において指定した方式でパターンを検出し、ステップＳ４において、全ての検出方式で検出したか否かを判定する。未処理の検出方式が存在し、まだ全ての検出方式で検出していないと判定した場合、クラス分類適応処理回路１０２は、ステップＳ５において未処理の検出方式の中から適用する方式を指定し、ステップＳ３に処理を戻し、それ以降の処理を繰り返す。
【００８１】
すなわち、クラス分類適応処理回路１０２は、ステップＳ３乃至ステップＳ５の処理を繰り返すことにより、用意された全ての検出方式でクラスタップからパターンを検出する。図４の例の場合、これにより、パターン検出部１５２乃至１５４の全てによりパターンが検出される。
【００８２】
そして、ステップＳ４において、全ての検出方式でパターンを検出したと判定した場合、クラス分類適応処理回路１０２のクラスコード決定部１５５は、ステップＳ６に進み、予め用意された評価テーブル１５６の情報に基づいて、クラスを決定し、対応するクラスコードを決定する。
【００８３】
そして、ステップＳ７に進み、クラス分類適応処理回路１０２の係数メモリ１５７は、ステップＳ６において決定されたクラスコードに基づいて、コンポーネント信号のＹ信号に対応する予測係数を決定する。ステップＳ８において、領域抽出部１５８は、供給されたコンポジット映像信号より予測タップを抽出する。ステップＳ９において、予測演算部１５９は、ステップＳ７において決定された予測係数、およびステップＳ８において抽出された予測タップに基づいて、コンポーネントＹ信号を生成し、Ｙ信号抽出処理を終了する。
【００８４】
以上のようにして、クラス分類適応処理回路１０２は、コンポジット信号よりコンポーネントＹ信号を抽出する。
【００８５】
なお、Ｒ−Ｙ信号、およびＢ−Ｙ信号等の各種のコンポーネント信号を抽出する処理についても、クラス分類適応処理回路１０２がステップＳ７において各種のコンポーネント信号に対応する予測係数を決定するようにすることにより、Ｙ信号の場合と同様の処理により抽出することができるので、その説明は省略する。
【００８６】
以上のように、クラス分類適応処理回路１０２によってコンポジット信号から各種のコンポーネント信号に直接変換することにより、容易に、より精度の良いクラスを選択することができる。
【００８７】
次に、図４に示す係数メモリ１５７に記憶する予測係数を予め用意する「学習」の方法について説明する。係数メモリ１５７には、テレビジョン受像機１００のメーカ等によって予めパターン検出部１５２乃至１５４の手法に対応するクラス毎の予測係数が登録される。
【００８８】
図６は、係数メモリ１５７に記憶する予測係数を算出（学習）する予測係数算出装置の構成例を示す図である。
【００８９】
図６において、予測係数算出装置２００のNTSCエンコーダ２０１は、図示せぬ入力端子より入力された、サンプル映像等に対応する所定のコンポーネント信号であるY信号、Ｒ−Ｙ信号、およびＢ−Ｙ信号を取得すると、それらの信号からNTSCコンポジット信号を生成し、領域抽出部２０２および２０５に供給する。
【００９０】
領域抽出部２０２は、供給されたコンポジット信号からクラス分類を行うために必要な画素であるクラスタップを抽出し、パターン検出部２０３に供給する。
【００９１】
パターン検出部２０３は、予め決められた所定の方式を用いて、入力されたクラスタップからコンポジット映像信号のパターンを検出し、その結果をクラスコード決定部２０４に供給する。クラスコード決定部２０４は、供給されたパターンに基づいて、クラスを決定し、対応するクラスコードを正規方程式２０６に供給する。
【００９２】
また、領域抽出部２０５は、供給されたコンポジット信号からコンポーネント信号を予測し生成するために必要な画素である予測タップを抽出し、正規方程式生成部２０６に供給する。
【００９３】
さらに、正規方程式生成部２０６は、図示せぬ入力端子より入力されたコンポーネント信号であるY信号を取得し、その取得されたＹ信号、領域抽出部２０５により供給された予測タップ、および、クラスコード決定部２０４より供給されたクラスコードに基づいて、クラスコード毎に、正規方程式を生成し、係数決定部２０７に供給する。
【００９４】
係数決定部２０７は、入力された正規方程式の数が十分な場合、例えば、最小自乗法を用いて正規方程式を解き、予測係数を算出し、係数メモリ２０８に供給し、記憶させる。
【００９５】
なお、パターン検出部２０３は、例えば、図４に示すテレビジョン受像機１００のクラス分類適応処理回路１０２において用いられるパターン検出部１５２に対応しており、パターン検出部１５２と同様の手法によりパターンを検出する。これにより、係数メモリ２０８には、パターン検出部１５２の手法により分類されるクラス毎の予測係数が記憶される。
【００９６】
同様にして、パターン検出部２０３をパターン検出部１５３または１５４に対応させて、パターン検出部１５３または１５４に対応する予測係数が得られる。
【００９７】
すなわち、図６に示す予測係数算出装置２００のパターン検出部２０３を、図４に示すパターン検出部１５２乃至１５４のそれぞれに対応させて構成して予測係数を算出し、係数メモリ２０８に記憶させる。従って、係数メモリ２０８には、図４に示すクラス分類適応処理回路１０２に用意されるパターン検出部が分類するクラスの合計数と同数の予測係数が記憶される。
【００９８】
係数メモリ２０８に記憶されている予測係数は、図４に示す係数メモリ１５７に供給されて記憶される。
【００９９】
なお、Ｙ信号以外にも、例えば、正規方程式生成部２０６がＲ−Ｙ信号を取得するようにすることにより、上述した予測係数算出装置２００と同様の構成において、Ｒ−Ｙ信号を取得するための予測係数を得ることができる。また、Ｂ−Ｙ信号等を生成する予測係数についても同様に求めることができる。
【０１００】
予測係数算出装置２００はまた、図示せぬ制御部を有しており、その制御部は、予測係数算出装置２００の全体を制御する。また、予測係数算出装置２００には、必要に応じてドライブ２２０が接続され、磁気ディスク２２１、光ディスク２２２、光磁気ディスク２２３、或いは半導体メモリ２２４などが適宜装着され、それらから読み出されたコンピュータプログラムが、必要に応じて予測係数算出装置２００が内蔵する制御部（図示せず）が有する記憶部（図示せず）にインストールされる。
【０１０１】
次に、予測係数算出装置２００による予測係数算出処理について、図７のフローチャートを参照して説明する。
【０１０２】
最初にステップＳ３１において、予測係数算出装置２００の領域抽出部２０２は、NTSCエンコーダ２０１によりコンポーネント信号をエンコードして得られたコンポジット信号よりクラスタップを抽出する。そして、予測係数算出装置２００は、ステップＳ３２においてパターンの検出方式を指定し（複数のパターン検出部の中の１つを選択し）、ステップＳ３３において選択されたパターン検出部２０３は、領域抽出部２０２で抽出されたクラスタップよりパターンを検出し、ステップＳ３４において、クラスコード決定部２０４は、パターン検出部２０３により検出されたパターンよりクラスを決定する。
【０１０３】
また、ステップＳ３５において、領域抽出部２０５は、NTSCエンコーダ２０１が生成したコンポジット信号より予測タップを抽出する。
【０１０４】
そして、ステップＳ３６に進み、正規方程式生成部２０６は、領域抽出部２０５により抽出された予測タップを生徒データとし、コンポーネント信号を教師データとして、クラスコード決定部２０４で決定されたクラスコード毎に、正規方程式を生成する。係数決定部２０７は、ステップＳ３７において、正規方程式生成部２０６により生成された正規方程式を、最小自乗法を用いて解くことにより、予測係数を算出し、ステップＳ３８において、係数メモリ２０８は、係数決定部２０７で算出された予測係数を記憶する。
【０１０５】
ステップＳ３９において、制御部は、全パターンについて（複数のパターン検出部２０３の全てに基づいて、）予測係数を算出したか否かを判定し、まだ未処理の検出方式（パターン検出部２０３）が存在し、全パターンについて予測係数を算出していないと判定した場合、ステップＳ４０において未処理の検出方式（パターン検出部２０３）を指定した後、ステップＳ３３に戻り、それ以降の処理を繰り返す。
【０１０６】
すなわち、ステップＳ３３乃至ステップＳ４０の処理を繰り返すことにより、予測係数算出装置２００に用意された全てのパターン検出部２０３に対応する予測係数が算出される。
【０１０７】
そして、ステップＳ３９において、全パターンについて予測係数を算出したと判定した場合、制御部は、予測係数算出処理を終了する。
【０１０８】
以上のように、予測係数算出装置２００を用いて、用意されたパターン検出部２０３に対応する予測係数を算出することにより、図４に示す係数メモリ１５７は、用意された新たなパターン検出方式に対応する予測係数を予め用意することができ、クラス分類適応処理回路１０２の汎用性および拡張性を広げることができる。
【０１０９】
次に、図４に示す評価テーブル１５６に記憶される評価テーブルの生成方法について説明する。評価テーブル１５６には、メーカ等によって予めクラスコード決定部１５５において使用される、パターン検出部１５２乃至１５４の検出手法、およびそれらのクラス毎のＳ／Ｎ比の対応関係を示す評価テーブルが登録される。
【０１１０】
図８は、評価テーブルを生成するための評価テーブル生成装置の構成例を示す図である。
【０１１１】
図８において、評価テーブル生成装置３００のNTSCエンコーダ３０１は、図示せぬ入力端子より入力された、サンプル画像等に対応する所定のコンポーネント信号であるＹ信号、Ｒ−Ｙ信号、およびＢ−Ｙ信号を取得すると、エンコード処理を行い、NTSCコンポジット信号を生成し、領域抽出部３０２および３０６に供給する。
【０１１２】
領域抽出部３０２は、NTSCエンコーダ３０１より供給されたコンポジット信号から、クラス分類を行うために必要な画素であるクラスタップを抽出し、パターン検出部３０３に供給する。
【０１１３】
パターン検出部３０３は、供給されたクラスタップよりコンポジット映像信号のパターンを検出し、その検出結果をクラスコード決定部３０４に供給する。クラスコード決定部３０４は、パターン検出部３０３より供給されたパターンに基づいてクラスを決定し、そのクラスに対応するクラスコードを係数メモリ３０５に供給する。
【０１１４】
係数メモリ３０５は、取得したクラスコードに対応する予測係数を、予測演算部３０７に供給する。また、コンポジット信号を取得した領域抽出部３０６は、コンポーネント信号を予測生成するのに必要な画素である予測タップを抽出し、予測演算部３０７に供給する。
【０１１５】
予測演算部３０７は、領域抽出部３０６により供給された予測タップと、係数メモリ３０５により供給された予測係数に基づいて、予測演算を行い、コンポーネント信号であるＹ信号を生成し、Ｓ／Ｎ比算出部３０８に供給する。
【０１１６】
ＳＮ比算出部３０８は、NTSCエンコーダ３０１に入力したコンポーネント信号のY信号を取得し、そのY信号と、予測演算部３０７により供給されたY信号とによりＳ／Ｎ比を算出し、評価テーブル３０９に供給する。評価テーブル３０９は、ＳＮ比算出部３０８より供給されたＳ／Ｎ比に基づいて、保持している評価テーブルを生成する。
【０１１７】
評価テーブル３０９に記憶されている評価テーブルは、図４に示す評価テーブル１５６に供給されて記憶される。
【０１１８】
なお、パターン検出部３０３は、例えば、図４に示すテレビジョン受像機１００のクラス分類適応処理回路１０２において用いられるパターン検出部１５２に対応しており、パターン検出部１５２と同様の手法によりパターンを検出する。これにより、評価テーブル３０９には、パターン検出部１５２の手法により分類されるクラス毎のＳ／Ｎ比との対応関係が示される評価テーブルが保存される。同様にして、パターン検出部２０３をパターン検出部１５３および１５４に対応させて、パターン検出部１５３および１５４に対応する評価テーブルが得られる。
【０１１９】
すなわち、図８に示す評価テーブル生成装置３００のパターン検出部３０３を、図４に示すパターン検出部１５２乃至１５４のそれぞれに対応させて構成してＳ／Ｎ比を算出し、評価テーブル３０９に記憶させる。従って、評価テーブル３０９には、図４に示すクラス分類適応処理回路１０２に用意されるパターン検出部１５２乃至１５４が分類するクラスの合計数と同数の、クラスとＳ／Ｎ比との対応関係（評価テーブル）が記憶される。
【０１２０】
なお、Ｙ信号以外にも、例えば、ＳN比算出部３０８がＲ−Ｙ信号を取得するようにすることにより、上述した評価テーブル生成装置３００と同様の構成において、Ｒ−Ｙ信号を生成するための評価テーブルを得ることができる。また、Ｂ−Ｙ信号等を生成するための評価テーブルについても同様に求めることができる。
【０１２１】
評価テーブル生成装置３００はまた、図示せぬ制御部を有しており、その制御部は、評価テーブル生成装置３００の全体を制御する。また、評価テーブル生成装置３００には、必要に応じてドライブ３２０が接続され、磁気ディスク３２１、光ディスク３２２、光磁気ディスク３２３、或いは半導体メモリ３２４などが適宜装着され、それらから読み出されたコンピュータプログラムが、必要に応じて評価テーブル生成装置３００が内蔵する制御部（図示せず）が有する記憶部（図示せず）にインストールされる。
【０１２２】
次に、評価テーブル生成装置３００による評価テーブル生成処理について図９のフローチャートを参照して説明する。
【０１２３】
最初に、ステップＳ６１において、評価テーブル生成装置３００の領域抽出部２０２は、NTSCエンコーダ３０１によりコンポーネント信号をエンコードして生成されたコンポジット信号よりクラスタップを抽出する。そして、ステップＳ６２において、制御部は、パターンの検出方式を指定する（複数のパターン検出部３０３の中から、１つを選択する）。
【０１２４】
選択されたパターン検出部３０３は、ステップＳ６３において、抽出されたクラスタップよりパターンを検出し、クラスコード決定部３０４は、ステップＳ６４において、領域抽出部３０２により検出されたパターンのクラスを決定し、ステップＳ６５において、係数メモリ３０５は、そのクラスのクラスコードに対応する予測係数を決定する。
【０１２５】
また、領域抽出部３０６は、ステップＳ６６において、NTSCエンコーダ３０１によりコンポーネント信号をエンコードして生成されたコンポジット信号より予測タップを抽出する。そして、ステップＳ６７において、予測演算部３０７は、領域抽出部３０６により抽出された予測タップおよび係数メモリ３０５より読み出された予測係数に基づいて、コンポーネント信号であるＹ信号を生成する。
【０１２６】
ＳＮ比算出部３０８は、エンコードする前のコンポーネント信号のＹ信号（NTSCエンコーダ３０１に入力される信号）と、ステップＳ６７において予測演算部３０７により生成されたＹ信号に基づいて、ステップＳ６８において、Ｓ／Ｎ比を算出する。そして、ステップＳ６９に進み、評価テーブル３０９は、算出したＳ／Ｎ比を用いて評価テーブルを生成する。
【０１２７】
ステップＳ７０において、制御部は、全パターン（複数の全てのパターン検出部３０３）について評価テーブルを生成したか否かを判定し、未処理の検出方式（パターン検出部３０３）が存在し、まだ全てのパターンについて評価テーブルを生成していないと判定した場合、制御部は、ステップＳ７１において未処理の検出方式（パターン検出部３０３）を指定し、ステップＳ６３に戻り、それ以降の処理を繰り返す。
【０１２８】
すなわち、ステップＳ６３乃至ステップＳ７１の処理を繰り返すことにより、クラス分類適応処理回路１０２に用意される全パターンについて評価テーブルを生成する。
【０１２９】
そして、ステップＳ７０において、制御部は、全パターンについて評価テーブルを生成したと判定した場合、評価テーブル生成処理を終了する。
【０１３０】
以上のように、評価テーブル生成装置３００を用いて、用意されたパターン検出部３０３に対応する評価テーブルを生成することにより、図４に示す評価テーブル１５６は、用意された新たなパターン検出方式に対応する評価テーブルを予め用意することができ、クラス分類適応処理回路１０２の汎用性および拡張性を広げることができる。
【０１３１】
すなわち、図４に示すクラス分類適応処理回路１０２は、以上のように、予測係数算出装置２００および評価テーブル生成装置３００を使用することにより、様々なクラス分類手法を予め用意しておくことができるので、さまざまな手法の組み合わせによりクラス分類を行うことができる。次に、図４に示すクラス分類適応処理回路１０２に用意される複数のクラス分類手法の組み合わせについて説明する。
【０１３２】
図１０および図１１は、クラス分類適応処理回路１０２がコンポジット信号よりパターンを検出し、採用するクラスコードを決定する様子を示す図である。
【０１３３】
領域抽出部１５１は、クラス分類適応処理回路１０２に入力されたコンポジット信号に対応する画像４０１より注目画素を含むクラスタップ４０２を抽出する。
【０１３４】
ここで、クラス分類適応処理回路１０２に用意されたパターン検出部によるクラス分類方式として、同位相１bitADRC（Adaptive Dynamic Range Coding）によるクラス分類と、簡易YC分離の差分値を閾値判定するクラス分類の組み合わせを用意する。
【０１３５】
そして、そのクラスタップ４０２について、クラス分類適応処理回路１０２に用意された２つのパターン検出部がそれぞれパターンを検出し、同位相１bitADRCによるクラスコードＡ４０３と、簡易YC分離の差分値を閾値判定するクラスコードＢ４０４としてクラスコード決定部１５５に供給する。
【０１３６】
このとき、クラスコード決定部１５５に、評価テーブル１５６より図１１に示すような２つの評価テーブルが供給される。一方は、同位相１bitADRCによるクラス分類に対応する評価テーブル４３１であり、他方は、簡易YC分離の差分値によるクラス分類に対応する評価テーブル４３２である。
【０１３７】
そして、クラスコード決定部１５５は、パターン検出部より供給された図１０に示すクラスコードＡ４０３およびクラスコードＢ４０４に対応するＳ／Ｎ比の値を評価テーブル４３１および４３２よりそれぞれ求め、両者を比較し、値が大きい方のクラスコードを係数メモリ１５７に供給する。
【０１３８】
図１０および図１１に示す例の場合、クラスコードＡ４０３に対応するＳ／Ｎ比４３１Ａの値は「４４．２９９１５」であり、クラスコードＡ４０４に対応するＳ／Ｎ比４３２Ａの値は「４３．８２６６８」であるので、同位相１bitADRCのクラスＡが、選択されたクラス４３３とされ、対応するクラスコードＡ４０３が係数メモリ１５７に供給される。
【０１３９】
また、図１２および図１３は、クラス分類適応処理回路１０２がコンポジット信号よりパターンを検出し、採用するクラスコードを決定する様子の他の例を示す図である。
【０１４０】
図１２において、クラス分類適応処理回路１０２の領域抽出部１５１は、コンポジット信号よりクラスタップ抽出する。そして、パターン検出部は、抽出されたクラスタップに対応する画素４５０を、例えば、１×４ブロック単位で注目ブロック４５１としてアダマール変換し、各基底成分それぞれに対して１bitADRCを行う。
【０１４１】
そして、パターン検出部は、得られた基底成分ごとの１bitADRCコード４６１乃至４６４をクラスコード決定部１５５に入力する。クラスコード決定部１５５は、予め算出された図１３に示すような評価テーブル４８１に基づいて、それらのクラスコード４６１乃至４６４の中から、適用するクラスコード４８２を決定する。
【０１４２】
図１２および図１３に示す例の場合、評価テーブル４８１において、クラスコード４６１に対応するＳ／Ｎ比の値は、「４４．２９９１５」であり、クラスコード４６２に対応するＳ／Ｎ比の値は、「４３．８２６６８」であり、クラスコード４６３に対応するＳ／Ｎ比の値は、「４２．１５０７８」であり、クラスコード４６４に対応するＳ／Ｎ比の値は、「４２．１５６９２」であるので、クラスコード４６１に対応する第１基底クラス２８が適用するクラスコード４８２として決定される。
【０１４３】
以上のようにして、クラス分類適応処理回路１０２は、複数のクラス分類手法を個別に学習し、係数とクラスごとのＳ／Ｎ比を予め算出しておき、次の入力に対して複数のクラス分類手法を適用してクラスコードを求め、算出したＳ／Ｎ比に基づいて、最も大きいＳ／Ｎ比のクラス分類手法を選択する。
【０１４４】
これにより、例えば、１２８クラスに分類するクラス分類手法Ａと、同じく１２８クラスに分類するクラス分類手法Ｂとを単純に組み合わせてクラス分類を行った場合、１２８×１２８クラス、すなわち、１６３８４クラスのクラスコードと、それらに対応する予測係数を用意する必要がある。
【０１４５】
これに対して、図４において説明したようなクラス分類適応処理回路を用いた場合、１２８＋１２８クラス、すなわち、２５６クラスのクラスコードと、それらに対応する予測係数を用意すればよいので、用意するデータを大幅に削減することができ、さらに、統計的に最も精度よくマッピングできるクラスを選択することができる。
【０１４６】
なお、以上において、図２に示すクラス分類適応処理回路１０２は、コンポジット映像信号から、輝度信号であるＹ信号、並びに、色差信号であるＲ−Ｙ信号およびＢ−Ｙ信号に変換するように説明したが、これに限らず、例えば、図１４に示すように、コンポジット映像信号から直接３原色のＲ信号、Ｇ信号、およびＢ信号に変換するようにしてもよい。
【０１４７】
図１４において、テレビジョン受像機５００のクラス分類適応処理回路５０２は、Ａ／Ｄ変換回路５０１により供給されたデジタル信号のコンポジット映像信号からコンポーネント信号であるＲ信号、Ｇ信号、およびＢ信号に直接変換し、それらをＣＲＴ１７に供給する。クラス分類適応処理回路５０２におけるクラス分類方法は、図２に示すクラス分類適応処理回路１０２と同様に行われる。
【０１４８】
図１４に示すテレビジョン受像機５００は、図１に示すテレビジョン受像機１のＹ／Ｃ分離回路１４、クロマ復調回路１５、およびマトリクス回路１６で構成される信号処理部１９の機能を、Ａ／Ｄ変換器５０１およびクラス分類適応処理回路５０２を用いて実現するものであり、それ以外の構成は、図１に示す場合と同様である。
【０１４９】
クラス分類適応処理回路５０２にはまた、必要に応じてドライブ５１０が接続され、磁気ディスク５１１、光ディスク５１２、光磁気ディスク５１３、或いは半導体メモリ５１４などが適宜装着され、それらから読み出されたコンピュータプログラムが、必要に応じてクラス分類適応処理回路５０２が内蔵する記憶部（図示せず）にインストールされる。
【０１５０】
以上において、映像信号であるコンポジット映像信号をコンポーネント信号に変換するテレビジョン受像機のクラス分類適応処理回路について説明したが、これに限らず、上述したクラス分類適応処理回路は、ハイビジョンテレビジョン受像機等におけるＳＤ−ＨＤ（Standard Definition−High Definition）変換回路やMPEG（Moving Picture Experts Group）方式により圧縮された画像情報の歪除去を行う信号処理回路等にも適用できる。また、それら以外の信号処理回路であってもよい。
【０１５１】
さらに、以上の処理は、ハードウェアにより実行することができるが、ソフトウェアにより実行させることもできる。一連の処理をソフトウェアにより実行させる場合には、そのソフトウェアを構成するプログラムが、専用のハードウェアに組み込まれているコンピュータ、または、各種のプログラムをインストールすることで、各種の機能を実行することが可能な、例えば汎用のパーソナルコンピュータなどに、ネットワークや記録媒体からインストールされる。
【０１５２】
この記録媒体は、図２、図６、図８または図１４に示すように、装置本体とは別に、ユーザにプログラムを提供するために配布される、プログラムが記録されている磁気ディスク１１１，２２１，３２１、または５１１（フロッピディスクを含む）、光ディスク１１２，２２２，３２２、または５１２（CD-ROM(Compact Disk-Read Only Memory),DVD(Digital Versatile Disk)を含む）、光磁気ディスク１１３，２２３，３２３、または５１３（MD(Mini-Disk)を含む）、もしくは半導体メモリ１１４，２２４，３２４、または５１４などよりなるパッケージメディアにより構成されるだけでなく、装置本体に予め組み込まれた状態でユーザに提供される、プログラムが記録されているクラス分類適応処理回路１０２若しくは５０２、予測係数算出装置２００、または評価テーブル生成装置３００に内蔵されているROMなどで構成される。
【０１５３】
なお、本明細書において、記録媒体に記録されるプログラムを記述するステップは、記載された順序に沿って時系列的に行われる処理はもちろん、必ずしも時系列的に処理されなくとも、並列的あるいは個別に実行される処理をも含むものである。
【０１５４】
【発明の効果】
以上のように、本発明の信号処理装置および方法、記録媒体、並びにプログラムによれば、より好適なクラスを容易に選択することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】従来のテレビジョン受像機の主要部の構成例を示すブロック図である。
【図２】本発明を適用した、テレビジョン受像機の主要部の構成例を示すブロック図である。
【図３】クロマ信号の各フィールド間および各画素間の位相の関係の例を示す図である。
【図４】図２に示すクラス分類適応処理回路の内部の構成例を示すブロック図である。
【図５】図２に示すクラス分類適応処理回路において、実行されるＹ信号抽出処理について説明するフローチャートである。
【図６】本発明を適用した、予測係数算出装置の構成例を示すブロック図である。
【図７】図６の予測係数算出装置による予測係数算出処理について説明するフローチャートである。
【図８】本発明を適用した、評価テーブル生成装置の構成例を示すブロック図である。
【図９】図８の評価テーブル生成装置による評価テーブル生成処理について説明するフローチャートである。
【図１０】コンポジット信号よりパターンを検出し、クラスコードを決定する様子の例を示す図である。
【図１１】評価テーブルより適用するクラスコードを選択する様子の例を示す図である。
【図１２】コンポジット信号よりパターンを検出し、クラスコードを決定する様子の他の例を示す図である。
【図１３】評価テーブルより適用するクラスコードを選択する様子の他の例を示す図である。
【図１４】本発明を適用した、テレビジョン受像機の他の構成例を示すブロック図である。
【符号の説明】
１００ テレビジョン受像機， １０１ Ａ／Ｄ変換器， １０２ クラス分類適応処理回路， １５１ 領域抽出部， １５２乃至１５４ パターン検出部， １５５ クラスコード決定部， １５６ 評価テーブル， １５７ 係数メモリ， １５８ 領域抽出部， １５９ 予測演算部， ２００ 予測係数算出装置， ２０１ NTSCエンコーダ， ２０２ 領域抽出部， ２０３ パターン検出部， ２０４ クラスコード決定部， ２０５ 領域抽出部， ２０６ 正規方程式， ２０７ 係数決定部， ２０８ 係数メモリ， ３００ 評価テーブル生成装置， ３０１ NTSCエンコーダ， ３０２ 領域抽出部， ３０３ パターン検出部， ３０４ クラスコード決定部， ３０５ 係数メモリ， ３０６ 領域抽出部， ３０７ 予測演算部， ３０８ SN比算出部， ３０９ 評価テーブル， ５０１ Ａ／Ｄ変換器， ５０２ クラス分類適応処理回路
Claims (12)
- 入力されたコンポジット映像信号をコンポーネント映像信号に変換して出力する信号処理装置であって、
前記コンポジット映像信号からクラス分類を行うために必要な、注目画素および前記注目画素に時間的または空間的に近接する画素であるクラスタップを抽出する第１の領域抽出手段と、
前記第１の領域抽出手段により抽出される前記クラスタップに基づいて、同位相１ bitADRC （ Adaptive Dynamic Range Coding ）によるクラス分類と、簡易 YC 分離の差分値を閾値判定するクラス分類を行うか、または、注目ブロックをアダマール変換し、基底成分毎に１ bitADRC を行うことにより、前記コンポジット映像信号のパターンを検出するパターン検出手段と、
前記パターン検出手段によるパターン検出の手法毎に、各クラスとS/N比の対応関係を示す評価テーブルを記憶する評価テーブル記憶手段と、
前記パターン検出手段により検出される前記パターン、並びに前記評価テーブル記憶手段により記憶されている前記評価テーブルに基づいて、前記パターン検出の手法の内、いずれかを選択し、選択された検出手法により検出されるパターンのクラスに対応するクラスコードを決定するクラスコード決定手段と、
前記クラスコード決定手段により決定される前記クラスコードに基づいて、前記コンポーネント映像信号に対応する予測係数を、予め記憶しているクラス毎の予測係数の中から決定する予測係数決定手段と、
前記コンポジット映像信号から、前記コンポーネント映像信号を予測生成するために必要な画素である予測タップを抽出する第２の領域抽出手段と、
前記予測係数決定手段により決定される前記予測係数、および、前記第２の領域抽出手段により抽出される前記予測タップに基づいて、予測演算を行い、前記コンポーネント映像信号を生成する予測演算手段と
を備えることを特徴とする信号処理装置。 - 入力されたコンポジット映像信号をコンポーネント映像信号に変換して出力する信号処理装置の信号処理方法であって、
前記コンポジット映像信号からクラス分類を行うために必要な、注目画素および前記注目画素に時間的または空間的に近接する画素であるクラスタップを抽出するクラスタップ抽出ステップと、
前記クラスタップ抽出ステップの処理により抽出される前記クラスタップに基づいて、同位相１ bitADRC によるクラス分類と、簡易 YC 分離の差分値を閾値判定するクラス分類を行うか、または、注目ブロックをアダマール変換し、基底成分毎に１ bitADRC を行うことにより、前記コンポジット映像信号のパターンを検出するパターン検出ステップと、
前記パターン検出ステップの処理により検出される前記パターン、並びに、前記パターン検出ステップの処理におけるパターン検出の手法毎に各クラスとS/N比の対応関係を示す評価テーブルに基づいて、前記パターン検出の手法の内、いずれかを選択し、選択された検出手法により検出されるパターンのクラスに対応するクラスコードを決定するクラス決定ステップと、
前記クラスコード決定ステップの処理により決定された前記クラスコードに基づいて、前記コンポーネント映像信号に対応する予測係数を、予め記憶しているクラス毎の予測係数の中から決定する予測係数決定ステップと、
前記コンポジット映像信号から、前記コンポーネント映像信号を予測生成するために必要な画素である予測タップを抽出する予測タップ抽出ステップと、
前記予測係数決定ステップの処理により決定される前記予測係数、および、前記予測タップ抽出ステップの処理により抽出される前記予測タップに基づいて、予測演算を行い、前記コンポーネント映像信号を生成する映像信号生成ステップと
を含むことを特徴とする信号処理方法。 - 入力されたコンポジット映像信号をコンポーネント映像信号に変換して出力するプログラムであって、
前記コンポジット映像信号からクラス分類を行うために必要な、注目画素および前記注目画素に時間的または空間的に近接する画素であるクラスタップを抽出するクラスタップ抽出ステップと、
前記クラスタップ抽出ステップの処理により抽出される前記クラスタップに基づいて、同位相１ bitADRC によるクラス分類と、簡易 YC 分離の差分値を閾値判定するクラス分類を行うか、または、注目ブロックをアダマール変換し、基底成分毎に１ bitADRC を行うことにより、前記コンポジット映像信号のパターンを検出するパターン検出ステップと、
前記パターン検出ステップの処理により検出される前記パターン、並びに、前記パターン検出ステップの処理におけるパターン検出の手法毎に各クラスとS/N比の対応関係を示す評価テーブルに基づいて、前記パターン検出の手法の内、いずれかを選択し、選択された検出手法により検出されるパターンのクラスに対応するクラスコードを決定するクラス決定ステップと、
前記クラスコード決定ステップの処理により決定された前記クラスコードに基づいて、前記コンポーネント映像信号に対応する予測係数を、予め記憶しているクラス毎の予測係数の中から決定する予測係数決定ステップと、
前記コンポジット映像信号から、前記コンポーネント映像信号を予測生成するために必要な画素である予測タップを抽出する予測タップ抽出ステップと、
前記予測係数決定ステップの処理により決定される前記予測係数、および、前記予測タップ抽出ステップの処理により抽出される前記予測タップに基づいて、予測演算を行い、前記コンポーネント映像信号を生成する映像信号生成ステップと
を含むことを特徴とするコンピュータが読み取り可能なプログラムが記録されている記録媒体。 - 入力されたコンポジット映像信号をコンポーネント映像信号に変換して出力する処理をコンピュータに行わせるプログラムであって、
前記コンポジット映像信号からクラス分類を行うために必要な、注目画素および前記注目画素に時間的または空間的に近接する画素であるクラスタップを抽出するクラスタップ抽出ステップと、
前記クラスタップ抽出ステップの処理により抽出される前記クラスタップに基づいて、同位相１ bitADRC によるクラス分類と、簡易 YC 分離の差分値を閾値判定するクラス分類を行うか、または、注目ブロックをアダマール変換し、基底成分毎に１ bitADRC を行うことにより、前記コンポジット映像信号のパターンを検出するパターン検出ステップと、
前記パターン検出ステップの処理により検出される前記パターン、並びに、前記パターン検出ステップの処理におけるパターン検出の手法毎に各クラスとS/N比の対応関係を示す評価テーブルに基づいて、前記パターン検出の手法の内、いずれかを選択し、選択された検出手法により検出されるパターンのクラスに対応するクラスコードを決定するクラス決定ステップと、
前記クラスコード決定ステップの処理により決定された前記クラスコードに基づいて、前記コンポーネント映像信号に対応する予測係数を、予め記憶しているクラス毎の予測係数の中から決定する予測係数決定ステップと、
前記コンポジット映像信号から、前記コンポーネント映像信号を予測生成するために必要な画素である予測タップを抽出する予測タップ抽出ステップと、
前記予測係数決定ステップの処理により決定される前記予測係数、および、前記予測タップ抽出ステップの処理により抽出される前記予測タップに基づいて、予測演算を行い、前記コンポーネント映像信号を生成する映像信号生成ステップと
を含むことを特徴とするプログラム。 - クラスとS/N比の対応関係を示す評価テーブルを生成する信号処理装置であって、
コンポーネント映像信号をエンコードし、コンポジット映像信号を生成するエンコード手段と、
前記エンコード手段によりエンコードされて生成された前記コンポジット映像信号からクラス分類を行うために必要な、注目画素および前記注目画素に時間的または空間的に近接する画素であるクラスタップを抽出する第１の領域抽出手段と、
前記第１の領域抽出手段により抽出された前記クラスタップに基づいて、同位相１ bitADRC によるクラス分類と、簡易 YC 分離の差分値を閾値判定するクラス分類を行うか、または、注目ブロックをアダマール変換し、基底成分毎に１ bitADRC を行うことにより、前記コンポジット映像信号のパターンを検出するパターン検出手段と、
前記パターン検出手段により検出された前記パターンに基づいて、前記パターン検出手段によるパターン検出の手法毎に、クラスを決定し、前記クラスに対応するクラスコードを決定するクラスコード決定手段と、
前記クラスコード決定手段により決定された各クラスコードについて、前記コンポーネント映像信号に対応する予測係数を、予め記憶しているクラス毎の予測係数の中から決定する予測係数決定手段と、
前記コンポジット映像信号から、前記コンポーネント映像信号を予測生成するために必要な画素である予測タップを抽出する第２の領域抽出手段と、
前記予測係数決定手段により決定された前記予測係数、および、前記第２の領域抽出手段により抽出される前記予測タップに基づいて、予測演算を行い、前記予測係数毎に前記コンポーネント映像信号を生成する予測演算手段と、
前記予測演算手段により生成される前記コンポーネント映像信号のそれぞれについて、前記エンコード手段によりエンコードされる前記コンポーネント映像信号とのS/N比を算出するＳＮ比算出手段と、
前記ＳＮ比算出手段により算出された前記S/N比に基づいて前記評価テーブルを生成する評価テーブル生成手段と
を備えることを特徴とする信号処理装置。 - クラスとS/N比の対応関係を示す評価テーブルを生成する信号処理装置の信号処理方法であって、
コンポーネント映像信号がエンコードされて生成されたコンポジット映像信号からクラス分類を行うために必要な、注目画素および前記注目画素に時間的または空間的に近接する画素であるクラスタップを抽出するクラスタップ抽出ステップと、
前記クラスタップ抽出ステップの処理により抽出された前記クラスタップに基づいて、同位相１ bitADRC によるクラス分類と、簡易 YC 分離の差分値を閾値判定するクラス分類を行うか、または、注目ブロックをアダマール変換し、基底成分毎に１ bitADRC を行うことにより、前記コンポジット映像信号のパターンを検出するパターン検出ステップと、
前記パターン検出ステップの処理により検出された前記パターンに基づいて、前記パターン検出ステップの処理におけるパターン検出の手法毎に、クラスを決定し、前記クラスに対応するクラスコードを決定するクラスコード決定ステップと、
前記クラスコード決定ステップの処理により決定された各クラスコードについて、前記コンポーネント映像信号に対応する予測係数を、予め記憶しているクラス毎の予測係数の中から決定する予測係数決定ステップと、
前記コンポジット映像信号から、前記コンポーネント映像信号を予測生成するために必要な画素である予測タップを抽出する予測タップ抽出ステップと、
前記予測係数決定ステップの処理により決定された前記予測係数、および、前記予測タップ抽出ステップの処理により抽出される前記予測タップに基づいて、予測演算を行い、前記予測係数毎に前記コンポーネント映像信号を生成する映像信号生成ステップと、
前記映像信号生成ステップの処理により生成される前記コンポーネント映像信号のそれぞれについて、前記クラスタップ抽出ステップの処理により前記クラスタップが抽出される前記コンポーネント映像信号とのS/N比を算出するSN比算出ステップと、
前記ＳＮ比算出ステップの処理により算出された前記S/N比に基づいて前記評価テーブルを生成する評価テーブル生成ステップと
を含むことを特徴とする信号処理方法。 - クラスとS/N比の対応関係を示す評価テーブルを生成するプログラムであって、
コンポーネント映像信号がエンコードされて生成されたコンポジット映像信号からクラス分類を行うために必要な、注目画素および前記注目画素に時間的または空間的に近接する画素であるクラスタップを抽出するクラスタップ抽出ステップと、
前記クラスタップ抽出ステップの処理により抽出された前記クラスタップに基づいて、同位相１ bitADRC によるクラス分類と、簡易 YC 分離の差分値を閾値判定するクラス分類を行うか、または、注目ブロックをアダマール変換し、基底成分毎に１ bitADRC を行うことにより、前記コンポジット映像信号のパターンを検出するパターン検出ステップと、
前記パターン検出ステップの処理により検出された前記パターンに基づいて、前記パターン検出ステップの処理におけるパターン検出の手法毎に、クラスを決定し、前記クラスに対応するクラスコードを決定するクラスコード決定ステップと、
前記クラスコード決定ステップの処理により決定された各クラスコードについて、前記コンポーネント映像信号に対応する予測係数を、予め記憶しているクラス毎の予測係数の中から決定する予測係数決定ステップと、
前記コンポジット映像信号から、前記コンポーネント映像信号を予測生成するために必要な画素である予測タップを抽出する予測タップ抽出ステップと、
前記予測係数決定ステップの処理により決定された前記予測係数、および、前記予測タップ抽出ステップの処理により抽出される前記予測タップに基づいて、予測演算を行い、前記予測係数毎に前記コンポーネント映像信号を生成する映像信号生成ステップと、
前記映像信号生成ステップの処理により生成される前記コンポーネント映像信号のそれぞれについて、前記クラスタップ抽出ステップの処理により前記クラスタップが抽出される前記コンポーネント映像信号とのS/N比を算出するSN比算出ステップと、
前記ＳＮ比算出ステップの処理により算出された前記S/N比に基づいて前記評価テーブルを生成する評価テーブル生成ステップと
を含むことを特徴とするコンピュータが読み取り可能なプログラムが記録されている記録媒体。 - クラスとS/N比の対応関係を示す評価テーブルを生成する処理をコンピュータに行わせるプログラムであって、
コンポーネント映像信号がエンコードされて生成されたコンポジット映像信号からクラス分類を行うために必要な、注目画素および前記注目画素に時間的または空間的に近接する画素であるクラスタップを抽出するクラスタップ抽出ステップと、
前記クラスタップ抽出ステップの処理により抽出された前記クラスタップに基づいて、同位相１ bitADRC によるクラス分類と、簡易 YC 分離の差分値を閾値判定するクラス分類を行うか、または、注目ブロックをアダマール変換し、基底成分毎に１ bitADRC を行うことにより、前記コンポジット映像信号のパターンを検出するパターン検出ステップと、
前記パターン検出ステップの処理により検出された前記パターンに基づいて、前記パターン検出ステップの処理におけるパターン検出の手法毎に、クラスを決定し、前記クラスに対応するクラスコードを決定するクラスコード決定ステップと、
前記クラスコード決定ステップの処理により決定された各クラスコードについて、前記コンポーネント映像信号に対応する予測係数を、予め記憶しているクラス毎の予測係数の中から決定する予測係数決定ステップと、
前記コンポジット映像信号から、前記コンポーネント映像信号を予測生成するために必要な画素である予測タップを抽出する予測タップ抽出ステップと、
前記予測係数決定ステップの処理により決定された前記予測係数、および、前記予測タップ抽出ステップの処理により抽出される前記予測タップに基づいて、予測演算を行い、前記予測係数毎に前記コンポーネント映像信号を生成する映像信号生成ステップと、
前記映像信号生成ステップの処理により生成される前記コンポーネント映像信号のそれぞれについて、前記クラスタップ抽出ステップの処理により前記クラスタップが抽出される前記コンポーネント映像信号とのS/N比を算出するSN比算出ステップと、
前記ＳＮ比算出ステップの処理により算出された前記S/N比に基づいて前記評価テーブルを生成する評価テーブル生成ステップと
を含むことを特徴とするプログラム。 - クラス分類適応処理におけるクラス毎の予測係数を生成する信号処理装置であって、
コンポーネント映像信号をエンコードし、コンポジット映像信号を生成するエンコード手段と、
前記エンコード手段によりエンコードされて生成された前記コンポジット映像信号からクラス分類を行うために必要な、注目画素および前記注目画素に時間的または空間的に近接する画素であるクラスタップを抽出する第１の領域抽出手段と、
前記第１の領域抽出手段により抽出された前記クラスタップに基づいて、同位相１ bitADRC によるクラス分類と、簡易 YC 分離の差分値を閾値判定するクラス分類を行うか、または、注目ブロックをアダマール変換し、基底成分毎に１ bitADRC を行うことにより、前記コンポジット映像信号のパターンを検出するパターン検出手段と、
前記パターン検出手段により検出された前記パターンに基づいて、前記パターン検出手段によるパターン検出の手法毎に、クラスを決定し、前記クラスに対応するクラスコードを決定するクラスコード決定手段と、
前記コンポジット映像信号から、前記コンポーネント映像信号を予測生成するために必要な画素である予測タップを抽出する第２の領域抽出手段と、
前記コンポーネント映像信号、前記第２の領域抽出手段により抽出された前記予測タップ、および、前記クラスコード決定手段により決定された前記クラスコードに基づいて、前記クラスコード毎に正規方程式を生成する正規方程式生成手段と、
前記正規方程式生成手段により生成される前記正規方程式を解き、前記予測係数を算出して決定する係数決定手段と
を備えることを特徴とする信号処理装置。 - クラス分類適応処理におけるクラス毎の予測係数を生成する信号処理装置の信号処理方法であって、
コンポーネント映像信号がエンコードされて生成されたコンポジット映像信号からクラス分類を行うために必要な、注目画素および前記注目画素に時間的または空間的に近接する画素であるクラスタップを抽出するクラスタップ抽出ステップと、
前記クラスタップ抽出ステップの処理により抽出された前記クラスタップに基づいて、同位相１ bitADRC によるクラス分類と、簡易 YC 分離の差分値を閾値判定するクラス分類を行うか、または、注目ブロックをアダマール変換し、基底成分毎に１ bitADRC を行うことにより、前記コンポジット映像信号のパターンを検出するパターン検出ステップと、
前記パターン検出ステップの処理により検出された前記パターンに基づいて、前記パターン検出ステップの処理におけるパターン検出の手法毎に、クラスを決定し、前記クラスに対応するクラスコードを決定するクラスコード決定ステップと、
前記コンポジット映像信号から、前記コンポーネント映像信号を予測生成するために必要な画素である予測タップを抽出する予測タップ抽出ステップと、
前記コンポーネント映像信号、前記予測タップ抽出ステップの処理により抽出された前記予測タップ、および、前記クラスコード決定ステップの処理により決定された前記クラスコードに基づいて、前記クラスコード毎に正規方程式を生成する正規化方程式生成ステップと、
前記正規方程式生成ステップの処理により生成される前記正規方程式を解き、前記予測係数を算出して決定する予測係数算出ステップと
を含むことを特徴とする信号処理方法。 - クラス分類適応処理におけるクラス毎の予測係数を生成するプログラムであって、
コンポーネント映像信号がエンコードされて生成されたコンポジット映像信号からクラス分類を行うために必要な、注目画素および前記注目画素に時間的または空間的に近接する画素であるクラスタップを抽出するクラスタップ抽出ステップと、
前記クラスタップ抽出ステップの処理により抽出された前記クラスタップに基づいて、同位相１ bitADRC によるクラス分類と、簡易 YC 分離の差分値を閾値判定するクラス分類を行うか、または、注目ブロックをアダマール変換し、基底成分毎に１ bitADRC を行うことにより、前記コンポジット映像信号のパターンを検出するパターン検出ステップと、
前記パターン検出ステップの処理により検出された前記パターンに基づいて、前記パターン検出ステップの処理におけるパターン検出の手法毎に、クラスを決定し、前記クラスに対応するクラスコードを決定するクラスコード決定ステップと、
前記コンポジット映像信号から、前記コンポーネント映像信号を予測生成するために必要な画素である予測タップを抽出する予測タップ抽出ステップと、
前記コンポーネント映像信号、前記予測タップ抽出ステップの処理により抽出された前記予測タップ、および、前記クラスコード決定ステップの処理により決定された前記クラスコードに基づいて、前記クラスコード毎に正規方程式を生成する正規化方程式生成ステップと、
前記正規方程式生成ステップの処理により生成される前記正規方程式を解き、前記予測係数を算出して決定する予測係数算出ステップと
を含むことを特徴とするコンピュータが読み取り可能なプログラムが記録されている記録媒体。 - クラス分類適応処理におけるクラス毎の予測係数を生成する処理をコンピュータに行わせるプログラムであって、
コンポーネント映像信号がエンコードされて生成されたコンポジット映像信号からクラス分類を行うために必要な、注目画素および前記注目画素に時間的または空間的に近接する画素であるクラスタップを抽出するクラスタップ抽出ステップと、
前記クラスタップ抽出ステップの処理により抽出された前記クラスタップに基づいて、同位相１ bitADRC によるクラス分類と、簡易 YC 分離の差分値を閾値判定するクラス分類を行うか、または、注目ブロックをアダマール変換し、基底成分毎に１ bitADRC を行うことにより、前記コンポジット映像信号のパターンを検出するパターン検出ステップと、
前記パターン検出ステップの処理により検出された前記パターンに基づいて、前記パターン検出ステップの処理におけるパターン検出の手法毎に、クラスを決定し、前記クラスに対応するクラスコードを決定するクラスコード決定ステップと、
前記コンポジット映像信号から、前記コンポーネント映像信号を予測生成するために必要な画素である予測タップを抽出する予測タップ抽出ステップと、
前記コンポーネント映像信号、前記予測タップ抽出ステップの処理により抽出された前記予測タップ、および、前記クラスコード決定ステップの処理により決定された前記クラスコードに基づいて、前記クラスコード毎に正規方程式を生成する正規化方程式生成ステップと、
前記正規方程式生成ステップの処理により生成される前記正規方程式を解き、前記予測係数を算出して決定する予測係数算出ステップと
を含むことを特徴とするプログラム。
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