JP3888360B2 - 画像信号処理装置および処理方法 - Google Patents
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Description
入力画像信号中のNビットの注目画素の近傍の複数の入力画素のデータで構成されるブロック内のアクティビィティーを求め、アクティビィティーをパラメータとしてクラス分類を行うことによって、注目画素のクラスを出力するクラス分類手段と、
予め学習によって獲得された、注目画素の推定値を生成するための複数の予測係数がクラス毎に対応して蓄えられた記憶手段と、
クラス分類手段で決定されたクラスに対応する予測係数と注目画素近傍の複数の画素とを用いた演算により注目画素のM(M>N)ビットの推定値を生成し変換画像信号として出力する推定値生成手段とを有し、
複数の予測係数は、画素データのビット数がMビットの学習用画像信号と、画素データのビット数がNビットの学習用画像信号とを用いて行われる学習により取得されることを特徴とする画像信号処理装置である。
入力画像信号中のNビットの注目画素の空間的に近傍の複数の入力画素のデータブロック内のアクティビィティーを求め、アクティビィティーをパラメータとしてクラス分類を行うとともに、
複数の入力画素を圧縮符号化したデータに基づいてクラス分類を行うことによって、注目画素のクラスを決定するためのクラス分類手段と、
予め学習によって獲得された、M(M>N)ビットの注目画素の推定値がクラス毎に蓄えられた記憶手段と、
クラス分類手段で決定されたクラスに対応した注目画素の推定値を記憶手段から読み出す読出手段と、
推定値に対して信号整形を施すことによりキー信号を生成する手段とを有し、
予測値は、画素データのビット数がMビットの学習用画像信号を用いて行われる学習により取得されることを特徴とする画像信号処理装置である。
入力画像信号中のNビットの注目画素の近傍の複数の入力画素のデータで構成されるブロック内のアクティビィティーを求め、アクティビィティーをパラメータとしてクラス分類を行うことによって、注目画素のクラスを出力するクラス分類ステップと、
予め学習によって獲得された、注目画素の推定値を生成するための複数の予測係数がクラス毎に対応して記憶手段に蓄えられており、
クラス分類ステップで決定されたクラスに対応する予測係数と注目画素近傍の複数の画素とを用いた演算により注目画素のM(M>N)ビットの推定値を生成する推定値生成ステップとを有し、
複数の予測係数は、画素データのビット数がMビットの学習用画像信号と、画素データのビット数がNビットの学習用画像信号とを用いて行われる学習により取得されることを特徴とする画像信号処理方法である。
注目画素の空間的に近傍の複数の入力画素のデータブロック内のアクティビィティーを求め、アクティビィティーをパラメータとしてクラス分類を行うとともに、
複数の入力画素を圧縮符号化したデータに基づいてクラス分類を行うことによって、注目画素のクラスを決定するためのクラス分類ステップと、
予め学習によって獲得された、M(M>N)ビットの注目画素の推定値がクラス毎に記憶手段に蓄えられており、
クラス分類ステップで決定されたクラスに対応した注目画素の推定値を記憶手段から読み出す読出ステップと、
推定値に対して信号整形を施すことによりキー信号を生成するステップとを有し、
予測値は、画素データのビット数がMビットの学習用画像信号を用いて行われる学習により取得されることを特徴とする画像信号処理方法である。
Y=w0 x0 +w1 x1 +w2 x2 (1)
がベクトル量子化され、ベクトル量子化部12によって、クラスコードcが形成される。すなわち、この例では、クラス分けの方法としてベクトル量子化を使用する。一般的にベクトル量子化は、K次元ユークリッド空間を有限な集合で表現するものである。
、x8 、xi という省略した表示を行っている。
y・=w1 x1 +w2 x2 +‥‥+wn xn (3)
を設定する。学習前はwi が未定係数である。
yj ・=w1 xj1+w2 xj2+‥‥+wn xjn (4)
(但し、j=1,2,‥‥m)
ej =yj −(w1 xj1+w2 xj2+‥‥+wn xjn) (5)
(但し、j=1,2,‥‥m)
と定義して、次の式(6)を最小にする係数を求める。
35 マッピング部
36 ストレッチ部
37、39 乗算器
38 相補信号発生部
40 加算器
Claims (22)
- 入力画像信号中の画素データを用いて異なる画像信号の画素データを生成する画像信号処理装置において、
上記入力画像信号中のNビットの注目画素の近傍の複数の入力画素のデータで構成されるブロック内のアクティビィティーを求め、上記アクティビィティーをパラメータとしてクラス分類を行うことによって、上記注目画素のクラスを出力するクラス分類手段と、
予め学習によって獲得された、上記注目画素の推定値を生成するための複数の予測係数が上記クラス毎に対応して蓄えられた記憶手段と、
上記クラス分類手段で決定された上記クラスに対応する上記予測係数と上記注目画素近傍の複数の画素とを用いた演算により上記注目画素のM(M>N)ビットの上記推定値を生成し上記変換画像信号として出力する推定値生成手段とを有し、
上記複数の予測係数は、画素データのビット数が上記Mビットの学習用画像信号と、画素データのビット数が上記Nビットの学習用画像信号とを用いて行われる学習により取得されることを特徴とする画像信号処理装置。 - 請求項1に記載の画像信号処理装置において、
上記クラス分類手段は、上記複数の入力画素を圧縮符号化したデータに基づいてクラス分類を更に行い、
上記アクティビィティーをパラメータとして行ったクラス分類の結果と、上記圧縮符号化したデータに基づいて行ったクラス分類の結果とによって、上記注目画素のクラスを決定することを特徴とする画像信号処理装置。 - 請求項1に記載の画像信号処理装置において、
更に、上記推定値に対して信号整形を施すことにより、キー信号を生成して出力するキー信号生成手段を有することを特徴とする画像信号処理装置。 - 請求項2に記載の画像信号処理装置において、
上記クラス分類のための圧縮符号化は、ADRC符号化であることを特徴とする画像信号処理装置。 - 請求項2に記載の画像信号処理装置において、
上記クラス分類のための圧縮符号化は、DPCM符号化であることを特徴とする画像信号処理装置。 - 請求項2に記載の画像信号処理装置において、
上記クラス分類のための圧縮符号化は、BTC符号化であることを特徴とする画像信号処理装置。 - 請求項1に記載の画像信号処理装置において、
上記推定値生成手段は、上記予測係数と上記注目画素近傍の複数の画素との線形一次結合式を用いることによって上記推定値を得ることを特徴とする画像信号処理装置。 - 請求項1に記載の画像信号処理装置において、
上記アクティビティーとして、ブロックのダイナミックレンジを用いることを特徴とする画像信号処理装置。 - 請求項1に記載の画像信号処理装置において、
上記アクティビティーとして、ブロック中のデータの標準偏差の絶対値を用いることを特徴とする画像信号処理装置。 - 請求項1に記載の画像信号処理装置において、
上記アクティビティーとして、ブロック中のデータの平均値に対する各画素の値の差分の絶対値を用いることを特徴とする画像信号処理装置。 - 入力画像信号中の画素データを用いて異なる画像信号の画素データを生成する画像信号処理装置において、
上記入力画像信号中のNビットの注目画素の空間的に近傍の複数の入力画素のデータブロック内のアクティビィティーを求め、上記アクティビィティーをパラメータとしてクラス分類を行うとともに、
上記複数の入力画素を圧縮符号化したデータに基づいてクラス分類を行うことによって、上記注目画素のクラスを決定するためのクラス分類手段と、
予め学習によって獲得された、M(M>N)ビットの上記注目画素の推定値が上記クラス毎に蓄えられた記憶手段と、
上記クラス分類手段で決定されたクラスに対応した上記注目画素の推定値を上記記憶手段から読み出す読出手段と、
上記推定値に対して信号整形を施すことによりキー信号を生成する手段とを有し、
上記予測値は、画素データのビット数が上記Mビットの学習用画像信号を用いて行われる学習により取得されることを特徴とする画像信号処理装置。 - 入力画像信号中の画素データを用いて異なる画像信号の画素データを生成する画像信号処理方法において、
上記入力画像信号中のNビットの注目画素の近傍の複数の入力画素のデータで構成されるブロック内のアクティビィティーを求め、上記アクティビィティーをパラメータとしてクラス分類を行うことによって、上記注目画素のクラスを出力するクラス分類ステップと、
予め学習によって獲得された、上記注目画素の推定値を生成するための複数の予測係数が上記クラス毎に対応して記憶手段に蓄えられており、
上記クラス分類ステップで決定された上記クラスに対応する上記予測係数と上記注目画素近傍の複数の画素とを用いた演算により上記注目画素のM(M>N)ビットの上記推定値を生成する推定値生成ステップとを有し、
上記複数の予測係数は、画素データのビット数が上記Mビットの学習用画像信号と、画素データのビット数が上記Nビットの学習用画像信号とを用いて行われる学習により取得されることを特徴とする画像信号処理方法。 - 請求項12に記載の画像信号処理方法において、
上記クラス分類手段は、上記複数の入力画素を圧縮符号化したデータに基づいてクラス分類を更に行い、
上記アクティビィティーをパラメータとして行ったクラス分類の結果と、上記圧縮符号化したデータに基づいて行ったクラス分類の結果とによって、上記注目画素のクラスを決定することを特徴とする画像信号処理方法。 - 請求項12に記載の画像信号処理方法において、
更に、上記推定値に対して信号整形を施すことにより、キー信号を生成して出力するキー信号生成手段を有することを特徴とする画像信号処理方法。 - 請求項13に記載の画像信号処理方法において、
上記クラス分類のための圧縮符号化は、ADRC符号化であることを特徴とする画像信号処理方法。 - 請求項13に記載の画像信号処理方法において、
上記クラス分類のための圧縮符号化は、DPCM符号化であることを特徴とする画像信号処理方法。 - 請求項13に記載の画像信号処理方法において、
上記クラス分類のための圧縮符号化は、BTC符号化であることを特徴とする画像信号処理方法。 - 請求項12に記載の画像信号処理方法において、
上記推定値生成手段は、上記予測係数と上記注目画素近傍の複数の画素との線形一次結合式を用いることによって上記推定値を得ることを特徴とする画像信号処理方法。 - 請求項12に記載の画像信号処理方法において、
上記アクティビティーとして、ブロックのダイナミックレンジを用いることを特徴とする画像信号処理方法。 - 請求項12に記載の画像信号処理方法において、
上記アクティビティーとして、ブロック中のデータの標準偏差の絶対値を用いることを特徴とする画像信号処理方法。 - 請求項12に記載の画像信号処理方法において、
上記アクティビティーとして、ブロック中のデータの平均値に対する各画素の値の差分の絶対値を用いることを特徴とする画像信号処理方法。 - 入力画像信号中の画素データを用いて異なる画像信号の画素データを生成する画像信号処理方法において、
注目画素の空間的に近傍の複数の入力画素のデータブロック内のアクティビィティーを求め、上記アクティビィティーをパラメータとしてクラス分類を行うとともに、
上記複数の入力画素を圧縮符号化したデータに基づいてクラス分類を行うことによって、上記注目画素のクラスを決定するためのクラス分類ステップと、
予め学習によって獲得された、M(M>N)ビットの上記注目画素の推定値が上記クラス毎に記憶手段に蓄えられており、
上記クラス分類ステップで決定されたクラスに対応した上記注目画素の推定値を上記記憶手段から読み出す読出ステップと、
上記推定値に対して信号整形を施すことによりキー信号を生成するステップとを有し、
上記予測値は、画素データのビット数が上記Mビットの学習用画像信号を用いて行われる学習により取得されることを特徴とする画像信号処理方法。
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JP2004112000A JP3888360B2 (ja) | 2004-04-06 | 2004-04-06 | 画像信号処理装置および処理方法 |
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