JP3834805B2 - 画像変換装置、画像変換方法、演算装置、演算方法、および記録媒体 - Google Patents
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Description
【発明の属する技術分野】
本発明は、画像変換装置、画像変換方法、演算装置、演算方法、および記録媒体に関し、特に、第1の画像を解像度が異なる第2の画像に変換する画像変換装置、画像変換方法、演算装置、演算方法、および記録媒体に関する。
【0002】
【従来の技術】
例えば、SD(Standard Definition)画像を、それよりも解像度の高いHD(High Definition)画像に変換する方法としては、例えば、ベクトル量子化を用いる方法などが知られている。
【0003】
図6は、ベクトル量子化を用いた画像変換装置の構成例を示すブロック図である。この図において、ベクトル化回路1は、入力されたSD画像データを、例えば、2個ずつ組み合わせて2次元ベクトルを形成し、誤差判定回路2に出力する。
【0004】
誤差判定回路2は、SD量子化代表ベクトルテーブル3からSD量子化代表ベクトルを逐次読み出し、読み出された量子化代表ベクトルと入力されたベクトルの間の誤差を算出する。そして、算出された誤差が最小となるSD量子化代表ベクトルを選択し、そのインデックス値を変換テーブル4に出力する。
【0005】
変換テーブル4は、誤差判定回路2より出力されたSD量子化代表ベクトルのインデックスに対応するHD量子化代表ベクトルのインデックスを出力する。HD量子化代表ベクトルテーブル5は、HD量子化代表ベクトルを記憶しており、変換テーブル4から出力されたインデックスに対応するHD量子化代表ベクトルを出力する。
【0006】
次に、図7および図8を参照して、以上の従来例の動作について説明する。
【0007】
ベクトル化回路1は、図7(A)に示すように、入力されたSD画像データを、例えば、2個ずつ順次組み合わせてベクトル(図7(B)参照)を生成する。このようにして生成されたベクトルは、誤差判定回路2に供給される。
【0008】
誤差判定回路2は、SD量子化代表ベクトルテーブル3に格納されている量子化代表ベクトルの中から、入力されたベクトルに最も近い量子化代表ベクトルを検索し、そのインデックス値を出力する。即ち、図8に示すように、2つのデータxnj,xnj+1をそれぞれ横軸と縦軸に対応させると、入力されたベクトルは2次元空間上に表すことができる。このような2次元空間をN個の領域に分割して、それぞれの領域の重心である代表点をX1乃至XNとする。このとき、誤差判定回路2は、入力されたベクトルxとSD量子化代表ベクトルテーブル3に格納されている各代表点X1乃至XNとの間の距離(誤差)を求め、求めた距離が最も小さい代表点を示すインデックス値(Xの添字番号)を出力する。
【0009】
なお、HD量子化代表ベクトルテーブル5にも、同様にして生成されたHD画像の代表点Y1乃至YNが格納されている。なお、各代表点は、例えば、図7(A)に示すように8個のデータ(ynj乃至ynj+3およびyn+1j乃至yn+1j+3)により構成されており、それぞれHD画像の画素値を示している。
【0010】
誤差判定回路2から出力されたインデックス値は、変換テーブル4に供給され、そこで、対応するHD量子化代表ベクトルを読み出すための新たなインデックスデータに変換されて出力される。
【0011】
HD量子化代表ベクトルテーブル5は、変換テーブル4から出力されたインデックス値に対応するHD量子化代表ベクトル、即ち、HD画像データを読み出して出力する。
【0012】
以上のような動作により、SD画像データをHD画像データに変換することが可能となる。
【0013】
続いて、図6に示す変換テーブル4に格納されているデータを生成する処理について説明する。
【0014】
図9は、変換テーブル4に格納されているデータを生成する処理の一例を説明するフローチャートである。
【0015】
この処理が実行されると、ステップS1では、SD画像のコードブックが生成される。なお、生成の手法としては、例えば、LBG法(「Y. Linde A. Buzo and R.M.Gray:"An Algorithm for Vector Quantizer Design", IEEE Trans. Commun., COM-28,1,pp.84-95(Jan. 1980)」参照)などを用いることができる。
【0016】
即ち、先ず、所望の量子化代表ベクトルに対応する個数の仮量子化代表ベクトルを生成し、画像データをこの量子化代表ベクトルに最も近い画素の集合により分割する。続いて、分割された各領域内の重心を求め、得られた重心を量子化代表ベクトルとする。次に、量子化代表ベクトルを少し動かして空間分割を再度実行した後、各領域の重心を求め、得られた重心を量子化代表ベクトルとする。以上のような操作を繰り返し、量子化代表ベクトルが収束した時点で処理を終了することにより、量子化代表ベクトルの集合であるコードブックを得ることができる。
【0017】
図9に戻って、ステップS2では、前述の場合と同様の手法によって、HD画像のコードブックが生成される。そして、ステップS3に進む。
【0018】
ステップS3では、SD画像のコードブックとHD画像のコードブックの対応関係から変換テーブルが生成される。即ち、原画(HD画像)と、SD画像から生成された画像との誤差が最小となるようにSD量子化代表ベクトルとHD量子化代表ベクトルとを対応づけていき、出現頻度が最も高い対応づけを選択し、これを変換テーブルとする。
【0019】
そして、ステップS3の処理が完了すると処理を終了する(エンド)。
【0020】
以上の処理により、SD画像のコードブック、HD画像のコードブック、および、変換テーブルを生成することができる。
【0021】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら以上のような方法においては、SD画像とHD画像のコードブックは、それぞれ独立に生成されていた。従って、SD画像側とHD画像側の領域分割が独立に実施されることになり、その結果、SD画像をHD画像に変換する際の変換精度を高くすることが困難であるという課題があった。
【0022】
本発明は、以上のような状況に鑑みてなされたものであり、例えば、SD画像をHD画像に変換する際に、より精度の高い変換を可能とするものである。
【0023】
【課題を解決するための手段】
請求項1に記載の画像変換装置は、第1の画像の第1の量子化代表ベクトルに対応する、第2の画像の第2の量子化代表ベクトルであって、第2の画像の画素値を表す第2の量子化代表ベクトルのインデックス値と、第1の量子化代表ベクトルとを対応させて格納する手段と、入力された第1の画像から第1のベクトルを生成する手段と、生成された第1のベクトルとの距離が最小となる第1の量子化代表ベクトルを検索し、検索された第1の量子化代表ベクトルに対応するインデックス値を出力する手段と、格納している第2の量子化代表ベクトルから、インデックス値に対応する第2の量子化代表ベクトルを出力する手段とを備え、第1の量子化代表ベクトルと第2の量子化代表ベクトルは夫々学習用の第1の画像および学習用の第2の画像を用いて算出されたものであり、第1の量子化代表ベクトルは、第2の量子化代表ベクトルに代表される学習用の第2の画像中の画素データ群と位置が対応する学習用の第1の画像の画素データ群を用いて算出されることを特徴とする。
【0024】
請求項4に記載の画像変換方法は、第1の画像の第1の量子化代表ベクトルに対応する、第2の画像の第2の量子化代表ベクトルであって、第2の画像の画素値を表す第2の量子化代表ベクトルのインデックス値と、第1の量子化代表ベクトルとを対応させて格納するステップと、入力された第1の画像から第1のベクトルを生成するステップと、生成された前記第1のベクトルとの距離が最小となる第1の量子化代表ベクトルを検索し、検索された第1の量子化代表ベクトルに対応するインデックス値を出力するステップと、格納している第2の量子化代表ベクトルから、インデックス値に対応する第2の量子化代表ベクトルを出力するステップとを含み、第1の量子化代表ベクトルと第2の量子化代表ベクトルは夫々学習用の第1の画像および学習用の第2の画像を用いて算出されたものであり、第1の量子化代表ベクトルは、第2の量子化代表ベクトルに代表される学習用の第2の画像中の画素データ群と位置が対応する学習用の第1の画像の画素データ群を用いて算出されることを特徴とする。
【0025】
請求項5に記載の演算装置は、学習用の第2の画像から生成された第1のベクトルを基にして、第2の量子化代表ベクトルを算出する手段と、学習用の第2の画像に対応する第1の画像から生成された第2のベクトルのそれぞれについて、画像上の位置が対応する第1のベクトルのそれぞれを求める手段と、求められた第1のベクトルのそれぞれに最も近い第2の量子化代表ベクトルを求める手段と、第1のベクトルのそれぞれに最も近い第2の量子化代表ベクトルに属するベクトルとして、第1のベクトルに画像上の位置が対応する第2のベクトルを格納する手段と、第2の量子化代表ベクトルに属する第2のベクトルから、第2の量子化代表ベクトルに対応する第1の量子化代表ベクトルとして、第2のベクトルの重心を求める手段とを備えることを特徴とする。
【0026】
請求項6に記載の演算方法は、学習用の第2の画像から生成された第1のベクトルを基にして、第2の量子化代表ベクトルを算出するステップと、学習用の第2の画像に対応する第1の画像から生成された第2のベクトルのそれぞれについて、画像上の位置が対応する第1のベクトルのそれぞれを求めるステップと、求められた第1のベクトルのそれぞれに最も近い第2の量子化代表ベクトルを求めるステップと、第1のベクトルのそれぞれに最も近い第2の量子化代表ベクトルに属するベクトルとして、第1のベクトルに画像上の位置が対応する第2のベクトルを格納するステップと、第2の量子化代表ベクトルに属する第2のベクトルから、第2の量子化代表ベクトルに対応する第1の量子化代表ベクトルとして、第2のベクトルの重心を求めるステップとを含むことを特徴とする。
【0027】
請求項7に記載の記録媒体のプログラムは、学習用の第2の画像から生成された第1のベクトルを基にして、第2の量子化代表ベクトルを算出するステップと、学習用の第2の画像に対応する第1の画像から生成された第2のベクトルのそれぞれについて、画像上の位置が対応する第1のベクトルのそれぞれを求めるステップと、求められた第1のベクトルのそれぞれに最も近い第2の量子化代表ベクトルを求めるステップと、第1のベクトルのそれぞれに最も近い第2の量子化代表ベクトルに属するベクトルとして、第1のベクトルに画像上の位置が対応する第2のベクトルを格納するステップと、第2の量子化代表ベクトルに属する第2のベクトルから、第2の量子化代表ベクトルに対応する第1の量子化代表ベクトルとして、第2のベクトルの重心を求めるステップとを含むことを特徴とする。
【0028】
請求項1に記載の画像変換装置においては、第1の画像の第1の量子化代表ベクトルに対応する、第2の画像の第2の量子化代表ベクトルであって、第2の画像の画素値を表す第2の量子化代表ベクトルのインデックス値と、第1の量子化代表ベクトルとが対応して格納され、入力された第1の画像から第1のベクトルが生成され、生成された第1のベクトルとの距離が最小となる第1の量子化代表ベクトルが検索され、検索された第1の量子化代表ベクトルに対応するインデックス値が出力され、格納している第2の量子化代表ベクトルから、インデックス値に対応する第2の量子化代表ベクトルが出力され、第1の量子化代表ベクトルと第2の量子化代表ベクトルは夫々学習用の第1の画像および学習用の第2の画像を用いて算出されたものであり、第1の量子化代表ベクトルは、第2の量子化代表ベクトルに代表される学習用の第2画像中の画素データ群と位置が対応する学習用の第1の画像の画素データ群を用いて算出される。
【0029】
請求項4に記載の画像変換方法においては、第1の画像の第1の量子化代表ベクトルに対応する、第2の画像の第2の量子化代表ベクトルであって、第2の画像の画素値を表す第2の量子化代表ベクトルのインデックス値と、第1の量子化代表ベクトルとが対応して格納され、入力された第1の画像から第1のベクトルが生成され、生成された第1のベクトルとの距離が最小となる第1の量子化代表ベクトルが検索され、検索された第1の量子化代表ベクトルに対応するインデックス値が出力され、格納している第2の量子化代表ベクトルから、インデックス値に対応する第2の量子化代表ベクトルが出力され、第1の量子化代表ベクトルと第2の量子化代表ベクトルは夫々学習用の第1の画像および学習用の第2の画像を用いて算出されたものであり、第1の量子化代表ベクトルは、第2の量子化代表ベクトルに代表される学習用の第2画像中の画素データ群と位置が対応する学習用の第1の画像の画素データ群を用いて算出される。
【0030】
請求項5に記載の演算装置においては、学習用の第2の画像から生成された第1のベクトルを基にして、第2の量子化代表ベクトルが算出され、学習用の第2の画像に対応する第1の画像から生成された第2のベクトルのそれぞれについて、画像上の位置が対応する第1のベクトルのそれぞれが求められ、求められた第1のベクトルのそれぞれに最も近い第2の量子化代表ベクトルが求められ、第1のベクトルのそれぞれに最も近い第2の量子化代表ベクトルに属するベクトルとして、第1のベクトルに画像上の位置が対応する第2のベクトルが格納され、第2の量子化代表ベクトルに属する第2のベクトルから、第2の量子化代表ベクトルに対応する第1の量子化代表ベクトルとして、第2のベクトルの重心が求められる。
【0031】
請求項6に記載の演算方法においては、学習用の第2の画像から生成された第1のベクトルを基にして、第2の量子化代表ベクトルが算出され、学習用の第2の画像に対応する第1の画像から生成された第2のベクトルのそれぞれについて、画像上の位置が対応する第1のベクトルのそれぞれが求められ、求められた第1のベクトルのそれぞれに最も近い第2の量子化代表ベクトルが求められ、第1のベクトルのそれぞれに最も近い第2の量子化代表ベクトルに属するベクトルとして、第1のベクトルに画像上の位置が対応する第2のベクトルが格納され、第2の量子化代表ベクトルに属する第2のベクトルから、第2の量子化代表ベクトルに対応する第1の量子化代表ベクトルとして、第2のベクトルの重心が求められる。
【0032】
請求項7に記載の記録媒体においては、学習用の第2の画像から生成された第1のベクトルを基にして、第2の量子化代表ベクトルが算出され、学習用の第2の画像に対応する第1の画像から生成された第2のベクトルのそれぞれについて、画像上の位置が対応する第1のベクトルのそれぞれが求められ、求められた第1のベクトルのそれぞれに最も近い第2の量子化代表ベクトルが求められ、第1のベクトルのそれぞれに最も近い第2の量子化代表ベクトルに属するベクトルとして、第1のベクトルに画像上の位置が対応する第2のベクトルが格納され、第2の量子化代表ベクトルに属する第2のベクトルから、第2の量子化代表ベクトルに対応する第1の量子化代表ベクトルとして、第2のベクトルの重心が求められる。
【0033】
【発明の実施の形態】
図1は、本発明の実施の形態の構成例を示すブロック図である。なお、この図において、図6の従来例と対応する部分には同一の符号が付してあるので、その説明は適宜省略する。
【0034】
図1の実施の形態では、図6に示す従来例から、変換テーブル4が除外されており、また、SD量子化代表テーブル3がSD量子化代表ベクトルテーブル20(算出手段)に置換されている。その他の構成は、図6に示す場合と同様である。なお、SD量子化代表ベクトルテーブル20に格納されているデータは、後述する方法により生成される。
【0035】
次に、以上の実施の形態の動作について説明する。
【0036】
ベクトル化回路1(入力手段)は、入力されたSD画像データを、例えば、2個ずつ組み合わせてベクトルを生成し、誤差判定回路2(算出手段、選択手段)に供給する。誤差判定回路2は、ベクトル化回路1から出力されたベクトルとの間の距離(誤差)が最小となる量子化代表ベクトルをSD量子化代表ベクトルテーブル20より検索し、得られた量子化代表ベクトルのインデックス値を出力する。
【0037】
HD量子化代表ベクトルテーブル5(選択手段、出力手段)は、誤差判定回路2から出力されたインデックス値に対応するHD量子化代表ベクトルを読み出して、HD画像データとして出力する。
【0038】
以上のような動作により、SD画像データをHD画像データに変換することが可能となる。
【0039】
なお、SD量子化代表ベクトルテーブル20およびHD量子化代表ベクトルテーブル5に格納されているデータ(SDコードブックおよびHDコードブック)は、図2に示す装置により生成される。
【0040】
この図において、CPU(Central Processing Unit)30(分割手段、選出手段、検出手段、ベクトル化手段、算出手段)は、装置各部を制御するとともに、各種演算を実行するようになされている。ROM(Read Only Memory)31は、CPU30が実行する各種プログラムを格納している。RAM(Random Access Memory)32(記憶手段)は、CPU30が所定の演算を実行する際に、演算途中のデータなどを一時的に格納するようになされている。IF34は、CPU30が周辺機器との間でデータを授受する際に、データ形式を適宜変換するようになされている。なお、CPU30,ROM31,RAM32は、バス33により相互に接続されている。
【0041】
ハードディスク装置35(記憶手段)は、SD量子化代表ベクトルおよびHD量子化代表ベクトルを求めるためのプログラムや各種画像データなどを格納しており、CPU30の制御に応じて所定の領域に書き込まれているデータを読み出すとともに、CPU30から出力されるデータを所定の領域に書き込むようになされている。
【0042】
CRTモニタ36は、処理の進捗状況を表示したり、所定の情報の入力を促すメッセージ等を表示するようになされている。入力装置37は、例えば、キーボードやマウスなどにより構成されており、所定の情報を入力する際に操作されるようになされている。
【0043】
図3は、以上の実施の形態において実行される処理の一例を説明するフローチャートである。次に、この図3を参照して、HDコードブックとSDコードブックの生成処理について説明する。
【0044】
図3に示す処理が実行されると、CPU30は、ステップS30において、HD画像のコードブックを、例えば、LBG法を用いて生成する。なお、このステップS30の処理はサブルーチンとなっており、その詳細を図5を参照して詳述する。
【0045】
ステップS30の処理が実行されると、CPU30は、ステップS50の処理を呼び出して実行する。ステップS50では、CPU30は、ハードディスク装置35に記録されている学習用のHD画像を読み込み、この学習用のHD画像を、例えば、図7に示すように、縦、横、それぞれ2×4の画素から構成されるブロックに分割してそれぞれの画素を数値化し、L個の学習用ベクトルを生成する。
【0046】
続くステップS51では、CPU30は、N個の初期量子化代表ベクトル(コードブック)CN (0)を生成する。
【0047】
ステップS52では、CPU30は、処理回数が格納される変数mを値0に初期設定するとともに、平均歪を格納する変数Dの第(−1)番目の値として、無限大(処理装置が表現可能な最大の値)を初期設定する。
【0048】
そして、ステップS53に進み、CPU30は、コードブックCN (m)(いま、m=0であるので初期コードブックCN (0))を固定して、分割PN (m)を最適化する。即ち、求めようとする量子化代表ベクトルyi (m)(i=1,2,・・・,N)に対応する領域(yi (m)を代表点とする領域)Pi (m)は、yi (m)との間の距離(誤差)が最小となる学習ベクトルの集合として与えられる。このようにして、L個の学習ベクトルがN個の領域に分割される。また、CPU30は、各領域に属する学習ベクトルをその領域の量子化代表ベクトルで置き換えた場合に生ずる歪み(誤差)の相加平均を求め、平均歪みD(m)を算出する。
【0049】
ステップS54では、CPU30は、以下の式に基づいて収束判定を行う。ここで、εは収束判定用の所定の閾値である。
【0050】
(D(m-1)−D(m))/D(m)<ε ・・・(1)
【0051】
即ち、CPU30は、前回の処理で求めた平均歪みD(m-1)と今回の処理で求めた平均歪みD(m)の差分を今回の平均歪みD(m)により除算して得られた値が、閾値εよりも小さいか否かを判定する。その結果、前述の値が閾値εよりも小さい(YES)と判定した場合には、図3のステップS31の処理に復帰(リターン)する。また、前述の値が閾値εよりも大きいか、等しい(NO)と判定した場合には、ステップS55の処理に進む。
【0052】
ステップS55では、CPU30は、分割PN (m)を固定して、コードブックCN’を最適化する。即ち、CPU30は、N個の領域に分割されている学習系列のそれぞれの領域において、平均歪みが最小となる量子化代表ベクトルy1’,y2’,・・・,yN’を算出し、これをコードブックCN’とする。なお、平均歪みが最小となる量子化代表ベクトルを算出する方法としては、例えば、各領域Pi (m)に所属する学習ベクトルの平均ベクトルとして与えられる重心を量子化代表ベクトルyi’とする方法を用いることができる。
【0053】
ステップS56では、CPU30は、変数mを値1だけインクリメントし、ステップS57に進む。ステップS57では、CPU30は、ステップS55において生成されたコードブックCN’をCN (m)に代入してステップS53の処理に戻り、前述の場合と同様の処理を繰り返す。そして、平均歪みの差分が所定の値以下になった場合には、値が収束したとして、ステップS31の処理に復帰(リターン)することになる。
【0054】
以上の処理により、学習用のHD画像に対応したコードブックCNが生成されることになる。
【0055】
図3に戻って、ステップS31では、CPU30は、処理の回数を格納する変数iに初期値1を代入し、ステップS32の処理に進む。
【0056】
ステップS32では、CPU30は、ハードディスク装置35から、ステップS30の処理において読み込まれたHD画像に対応するSD画像を読み込み、読み込んだSD画像の所定のベクトルxiに位置的に対応するHD画像のベクトルyiを求める。即ち、図5(A)に示すように、SD画像のベクトルxiを画面の水平方向(図の左右方向)に隣接する2つの画素から構成されるとし、また、HD画像のベクトルyiを、水平方向と垂直方向にそれぞれ4×2個の画素から構成されるものとすると、CPU30は、図5(B)に示すように、SD画像のベクトルxiと同一空間位置にあるベクトルyiを求める。なお、このように、同一空間位置にあるベクトルを抽出する理由は、同一空間位置の画素は、同様の画像情報を表現しているからである。
【0057】
ステップS33では、CPU30は、ステップS30の処理において求めたコードブックCNを参照して、ステップS32において求めたベクトルyiが最も近い(誤差の少ない)量子化代表ベクトルYkを求める。そして、ステップS34に進み、CPU30は、ベクトルxiをベクトルYkに属するベクトルとする。例えば、CPU30は、配列Yの第k番目の要素として、ベクトルxiの値を格納する。
【0058】
ステップS35では、CPU30は、変数iの値を1だけインクリメントして、ステップS36に進む。ステップS36では、全てのSD画素に対する処理が終了したか否かが判定され、処理が終了していない(NO)と判定した場合は、ステップS32に戻り、前述の場合と同様の処理を繰り返す。また、処理が終了していない(NO)と判定した場合には、ステップS37に進む。
【0059】
ステップS37では、CPU30は、変数iに値1を再度設定し、ステップS38に進む。ステップS38では、量子化代表ベクトルYiに属するSD画像のベクトル群の重心を求めて、これをSD量子化代表ベクトルXiとする。即ち、CPU30は、前述の配列Yに格納されているSD画像のベクトル群を読み出し、これらのベクトル群の重心を求め、得られた値をSD画像の量子化代表ベクトルXiとする。
【0060】
ステップS39では、変数iの値が1だけインクリメントされ、ステップS40に進む。ステップS40では、全てのHD量子化代表ベクトルに対する処理が終了したか否かが判定され、その結果、処理が終了していない(NO)と判定された場合には、ステップS38に戻り、前述の場合と同様の処理が繰り返される。また、全ての処理が終了した(YES)と判定された場合には、処理を終了する(エンド)。
【0061】
以上の処理によれば、図1に示すSD量子化代表ベクトルテーブル20に格納されているSDコードブックと、HD量子化代表ベクトルテーブル5に格納されているHDコードブックとを生成することが可能となる。
【0062】
なお、SD量子化代表ベクトルテーブル20に格納されているSD量子化代表ベクトルは、HD量子化代表ベクトルテーブル5に格納されているHD量子化代表コードブックに対応する順序で格納されているので、誤差判定回路2から出力されたSD量子化代表ベクトルのインデックス値は、そのままHD量子化代表ベクトルテーブル5に供給することができる。
【0063】
以上の実施の形態によれば、HD量子化代表ベクトルに対応するように、領域分割を施してSD量子化代表ベクトルを生成するようにしたので、SD画像をHD画像に変換する際の精度を向上させることが可能となる。
【0064】
なお、以上の実施の形態においては、先ず、HDコードブックを生成した後に、このHDコードブックを参照してSDコードブックを生成するようにしたが、逆に、先ず、SDコードブックを生成して、生成されたSDコードブックを参照してHDコードブックを生成するようにしてもよい。
【0065】
また、以上の実施の形態においては、SD画像をHD画像にアップコンバートするようにしたが、HD画像をSD画像にダウンコンバートする場合においても本発明を適用することが可能である。
【0066】
【発明の効果】
請求項1に記載の画像変換装置および請求項4に記載の画像変換方法によれば、第1の画像の第1の量子化代表ベクトルに対応する、第2の画像の第2の量子化代表ベクトルであって、第2の画像の画素値を表す第2の量子化代表ベクトルのインデックス値と、第1の量子化代表ベクトルとが対応して格納され、入力された第1の画像から第1のベクトルが生成され、生成された第1のベクトルとの距離が最小となる第1の量子化代表ベクトルが検索され、検索された第1の量子化代表ベクトルに対応するインデックス値が出力され、格納している第2の量子化代表ベクトルから、インデックス値に対応する第2の量子化代表ベクトルが出力され、第1の量子化代表ベクトルと第2の量子化代表ベクトルは夫々学習用の第1の画像および学習用の第2の画像を用いて算出されたものであり、第1の量子化代表ベクトルは、第2の量子化代表ベクトルに代表される学習用の第2の画像中の画素データ群と位置が対応する学習用の第1の画像の画素データ群を用いて算出されるので、第1の画像を精度よく第2の像に変換することが可能となる。
【0067】
請求項5に記載の演算装置、請求項6に記載の演算方法、および、請求項7に記載の記録媒体によれば、学習用の第2の画像から生成された第1のベクトルを基にして、第2の量子化代表ベクトルが算出され、学習用の第2の画像に対応する第1の画像から生成された第2のベクトルのそれぞれについて、画像上の位置が対応する第1のベクトルのそれぞれが求められ、求められた第1のベクトルのそれぞれに最も近い第2の量子化代表ベクトルが求められ、第1のベクトルのそれぞれに最も近い第2の量子化代表ベクトルに属するベクトルとして、第1のベクトルに画像上の位置が対応する第2のベクトルが格納され、第2の量子化代表ベクトルに属する第2のベクトルから、第2の量子化代表ベクトルに対応する第1の量子化代表ベクトルとして、第2のベクトルの重心が求められるので、第2の量子化代表ベクトルに応じた適切な第1の量子化代表ベクトルを生成することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【図1】本発明の画像変換装置の実施の形態の構成例を示すブロック図である。
【図2】本発明の演算装置の実施の形態の構成例を示すブロック図である。
【図3】図2に示す実施の形態において実行される処理の一例を説明するフローチャートである。
【図4】図3のステップS30の処理の詳細を説明するフローチャートである。
【図5】SD画像とHD画像との対応関係の一例を示す図である。
【図6】従来の画像変換装置の構成例を示すブロック図である。
【図7】SD画像とHD画像との対応関係を示す図である。
【図8】量子化代表ベクトルの一例を説明する図である。
【図9】図6に示すSD量子化代表ベクトルテーブルに格納されているSDコードブックを生成するための処理の一例を説明するフローチャートである。
【符号の説明】
1 ベクトル化回路(入力手段), 2 誤差判定回路(算出手段、選択手段), 5 HD量子化代表ベクトルテーブル(選択手段), 20 SD量子化代表ベクトルテーブル(算出手段), 30 CPU(分割手段、選出手段、検出手段、ベクトル化手段、算出手段), 32 RAM(記憶手段), 35 ハードディスク装置(記憶手段)
Claims (7)
- 第1の画像を、解像度が異なる第2の画像に変換する画像変換装置において、
第1の画像の第1の量子化代表ベクトルに対応する、第2の画像の第2の量子化代表ベクトルであって、第2の画像の画素値を表す第2の量子化代表ベクトルのインデックス値と、前記第1の量子化代表ベクトルとを対応させて格納する手段と、
入力された第1の画像から第1のベクトルを生成する手段と、
生成された前記第1のベクトルとの距離が最小となる前記第1の量子化代表ベクトルを検索し、検索された前記第1の量子化代表ベクトルに対応する前記インデックス値を出力する手段と、
格納している前記第2の量子化代表ベクトルから、前記インデックス値に対応する前記第2の量子化代表ベクトルを出力する手段とを備え、
前記第1の量子化代表ベクトルと前記第2の量子化代表ベクトルは夫々学習用の第1の画像および学習用の第2の画像を用いて算出されたものであり、前記第1の量子化代表ベクトルは、前記第2の量子化代表ベクトルに代表される前記学習用の第2の画像中の画素データ群と位置が対応する前記学習用の第1の画像の画素データ群を用いて算出される
ことを特徴とする画像変換装置。 - 前記インデックス値と前記第1の量子化代表ベクトルとを対応させて格納する前記手段は、
学習用の第2の画像の第2のベクトルを基にして、前記第2の量子化代表ベクトルを生成し、
学習用の第2の画像に対応する第1の画像から生成された第3のベクトルのそれぞれについて、画像上の位置が対応する前記第2のベクトルのそれぞれを選出し、
選出された前記第2のベクトルのそれぞれに最も近い前記第2の量子化代表ベクトルを選出し、
前記第2のベクトルのそれぞれに最も近い前記第2の量子化代表ベクトルに属するベクトルとして、前記第2のベクトルに画像上の位置が対応する前記第3のベクトルを格納し、
前記第2の量子化代表ベクトルに属する前記第3のベクトルから、前記第2の量子化代表ベクトルに対応する第1の量子化代表ベクトルとして、前記第3のベクトルの重心を算出することによって得られた前記第1の量子化代表ベクトルと前記第2の量子化代表ベクトルのインデックス値とを対応させて格納する
ことを特徴とする請求項1に記載の画像変換装置。 - 前記第1の画像は、SD画像であり、前記第2の画像はHD画像である
ことを特徴とする請求項1に記載の画像変換装置。 - 第1の画像を、解像度が異なる第2の画像に変換する画像変換方法において、
第1の画像の第1の量子化代表ベクトルに対応する、第2の画像の第2の量子化代表ベクトルであって、第2の画像の画素値を表す第2の量子化代表ベクトルのインデックス値と、前記第1の量子化代表ベクトルとを対応させて格納するステップと、
入力された第1の画像から第1のベクトルを生成するステップと、
生成された前記第1のベクトルとの距離が最小となる前記第1の量子化代表ベクトルを検索し、検索された前記第1の量子化代表ベクトルに対応する前記インデックス値を出力するステップと、
格納している前記第2の量子化代表ベクトルから、前記インデックス値に対応する前記第2の量子化代表ベクトルを出力するステップと
を含み、
前記第1の量子化代表ベクトルと前記第2の量子化代表ベクトルは夫々学習用の第1の画像および学習用の第2の画像を用いて算出されたものであり、前記第1の量子化代表ベ クトルは、前記第2の量子化代表ベクトルに代表される前記学習用の第2の画像中の画素データ群と位置が対応する前記学習用の第1の画像の画素データ群を用いて算出される
ことを特徴とする画像変換方法。 - 第1の画像を第1の量子化代表ベクトルにより量子化し、得られた値を対応する第2の量子化代表ベクトルに置換することにより、第1の画像を解像度が異なる第2の画像に変換する画像変換装置において使用される前記第1の量子化代表ベクトルを演算する演算装置において、
学習用の第2の画像から生成された第1のベクトルを基にして、前記第2の量子化代表ベクトルを算出する手段と、
学習用の第2の画像に対応する第1の画像から生成された第2のベクトルのそれぞれについて、画像上の位置が対応する前記第1のベクトルのそれぞれを求める手段と、
求められた前記第1のベクトルのそれぞれに最も近い前記第2の量子化代表ベクトルを求める手段と、
前記第1のベクトルのそれぞれに最も近い前記第2の量子化代表ベクトルに属するベクトルとして、前記第1のベクトルに画像上の位置が対応する前記第2のベクトルを格納する手段と、
前記第2の量子化代表ベクトルに属する前記第2のベクトルから、前記第2の量子化代表ベクトルに対応する第1の量子化代表ベクトルとして、前記第2のベクトルの重心を求める手段と
を備えることを特徴とする演算装置。 - 第1の画像を第1の量子化代表ベクトルにより量子化し、得られた値を対応する第2の量子化代表ベクトルに置換することにより、第1の画像を解像度が異なる第2の画像に変換する画像変換装置において使用される前記第1の量子化代表ベクトルを演算する演算方法において、
学習用の第2の画像から生成された第1のベクトルを基にして、前記第2の量子化代表ベクトルを算出するステップと、
学習用の第2の画像に対応する第1の画像から生成された第2のベクトルのそれぞれについて、画像上の位置が対応する前記第1のベクトルのそれぞれを求めるステップと、
求められた前記第1のベクトルのそれぞれに最も近い前記第2の量子化代表ベクトルを求めるステップと、
前記第1のベクトルのそれぞれに最も近い前記第2の量子化代表ベクトルに属するベクトルとして、前記第1のベクトルに画像上の位置が対応する前記第2のベクトルを格納するステップと、
前記第2の量子化代表ベクトルに属する前記第2のベクトルから、前記第2の量子化代表ベクトルに対応する第1の量子化代表ベクトルとして、前記第2のベクトルの重心を求めるステップと
を含むことを特徴とする演算方法。 - 第1の画像を第1の量子化代表ベクトルにより量子化し、得られた値を対応する第2の量子化代表ベクトルに置換することにより、第1の画像を解像度が異なる第2の画像に変換する画像変換装置において使用される前記第1の量子化代表ベクトルを演算する処理用のプログラムであって、
学習用の第2の画像から生成された第1のベクトルを基にして、前記第2の量子化代表ベクトルを算出するステップと、
学習用の第2の画像に対応する第1の画像から生成された第2のベクトルのそれぞれについて、画像上の位置が対応する前記第1のベクトルのそれぞれを求めるステップと、
求められた前記第1のベクトルのそれぞれに最も近い前記第2の量子化代表ベクトルを求めるステップと、
前記第1のベクトルのそれぞれに最も近い前記第2の量子化代表ベクトルに属するベクトルとして、前記第1のベクトルに画像上の位置が対応する前記第2のベクトルを格納す るステップと、
前記第2の量子化代表ベクトルに属する前記第2のベクトルから、第1の量子化代表ベクトルとして前記第2のベクトルの重心を求めるステップと
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。
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