JP4061632B2 - 画像信号処理装置および方法、学習装置および方法、並びに記録媒体 - Google Patents
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Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、画像信号処理装置および方法、学習装置および方法、並びに記録媒体に関し、特に、例えば、NTSC(National Television System Committee)方式のテレビジョン信号などのコンポジット信号を、YUV信号などのコンポーネント信号に変換する画像信号処理装置および方法、学習装置および方法、並びに記録媒体に関する。
【０００２】
【従来の技術】
例えば、NTSC方式のテレビジョン信号は、輝度信号(Y)に、色信号(C)（Ｉ成分およびＱ成分）を直交変調して多重化したもの、すなわち、Ｙ−Ｉ信号、Ｙ−Ｑ信号、Ｙ＋Ｉ信号、およびＹ＋Ｑ信号の４種類の位相を持った信号となっており、したがって、テレビジョン信号を受信して画像を表示する場合には、テレビジョン信号から輝度信号と色信号とを分離し（Y/C分離し）、さらに、マトリクス変換して、YUV信号などのコンポーネント信号にする必要がある。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、従来のY/C分離では、例えば、注目画素の輝度信号や色信号を、その注目画素の近傍に位置する画素（注目画素も含む）のコンポジット信号と、固定のフィルタ係数とを用いた演算を行うことにより求めていた。このため、注目画素にとって、係数が適切でない場合には、ドット妨害やクロスカラーなどが生じ、画質が劣化する課題があった。
【０００４】
また、従来のY/C分離では、上述した４種類の位相、それぞれに対応したフィルタ係数等を設定する必要があり、フィルタ係数を用いた演算を行う回路の規模が大きくなる課題があった。
【０００５】
本発明は、このような状況に鑑みてなされたものであり、異なる位相において、同じフィルタ係数を用いることにより、装置の規模を小さくすることができるようにするものである。
【０００６】
【課題を解決するための手段】
請求項１に記載の画像信号処理装置は、注目画素のコンポジット信号の４種類の位相を検出する検出手段と、コンポジット信号の２種類の位相に対応する予測係数を記憶する記憶手段と、記憶手段が記憶する予測係数のうちの検出手段が検出した注目画素のコンポジット信号の位相に対応するものを用いて注目画素のコンポーネント信号を演算する演算手段と、検出手段が検出した注目画素のコンポジット信号の位相に対応して、演算手段で演算された注目画素のコンポーネント信号を補正する補正手段とを備えることを特徴とする。
【０００７】
請求項６に記載の画像信号処理方法は、注目画素のコンポジット信号の４種類の位相を検出する検出ステップと、コンポジット信号の２種類の位相に対応する予測係数を記憶する記憶ステップと、記憶ステップで記憶する予測係数のうちの検出ステップで検出した注目画素のコンポジット信号の位相に対応するものを用いて注目画素のコンポーネント信号を演算する演算ステップと、検出ステップで検出した注目画素のコンポジット信号の位相に対応して、演算ステップで演算された注目画素のコンポーネント信号を補正する補正ステップとを含むことを特徴とする。
【０００８】
請求項７に記載の記録媒体は、注目画素のコンポジット信号の４種類の位相を検出する検出ステップと、コンポジット信号の２種類の位相に対応する予測係数を記憶する記憶ステップと、記憶ステップで記憶する予測係数のうちの検出ステップで検出した注目画素のコンポジット信号の位相に対応するものを用いて注目画素のコンポーネント信号を演算する演算ステップと、検出ステップで検出した注目画素のコンポジット信号の位相に対応して、演算ステップで演算された注目画素のコンポーネント信号を補正する補正ステップとを含む処理を画像信号処理装置のコンピュータに実行させるプログラムが記録されていることを特徴とする。
【０００９】
請求項８に記載の学習装置は、学習用のコンポーネント信号を、学習用のコンポジット信号に変換する変換手段と、変換手段で変換された注目画素の学習用のコンポジット信号の４種類の位相を検出する検出手段と、検出手段が検出した注目画素の学習用のコンポジット信号の位相に対応して、学習用のコンポーネント信号を補正する補正手段と、学習用のコンポジット信号と予測係数とを用いて演算されたコンポーネント信号と、補正手段が補正した学習用のコンポーネント信号との誤差を小さくする予測係数を求めるための演算を行う演算手段とを備えることを特徴とする。
【００１０】
請求項１２に記載の学習方法は、学習用のコンポーネント信号を、学習用のコンポジット信号に変換する変換ステップと、変換ステップで変換された注目画素の学習用のコンポジット信号の４種類の位相を検出する検出ステップと、検出ステップで検出した注目画素の学習用のコンポジット信号の位相に対応して、学習用のコンポーネント信号を補正する補正ステップと、学習用のコンポジット信号と予測係数とを用いて演算されたコンポーネント信号と、補正ステップで補正した学習用のコンポーネント信号との誤差を小さくする予測係数を求めるための演算を行う演算ステップとを含むことを特徴とする。
【００１１】
請求項１３に記載の記録媒体は、学習用のコンポーネント信号を、学習用のコンポジット信号に変換する変換ステップと、変換ステップで変換された注目画素の学習用のコンポジット信号の４種類の位相を検出する検出ステップと、検出ステップで検出した注目画素の学習用のコンポジット信号の位相に対応して、学習用のコンポーネント信号を補正する補正ステップと、学習用のコンポジット信号と予測係数とを用いて演算されたコンポーネント信号と、補正ステップで補正した学習用のコンポーネント信号との誤差を小さくする予測係数を求めるための演算を行う演算ステップとを含む処理を学習装置のコンピュータに実行させるプログラムが記録されていることを特徴とする。
【００１２】
請求項１に記載の画像信号処理装置、請求項６に記載の画像信号処理方法、および請求項７に記載の記録媒体に記録されているプログラムにおいては、注目画素のコンポジット信号の４種類の位相が検出され、コンポジット信号の２種類の位相に対応する予測係数が記憶されて、記憶された予測係数のうちの検出された注目画素のコンポジット信号の位相に対応するものを用いて注目画素のコンポーネント信号が演算される。さらに、検出された注目画素のコンポジット信号の位相に対応して、演算された注目画素のコンポーネント信号が補正される。
【００１３】
請求項８に記載の学習装置、請求項１２に記載の学習方法、および請求項１３に記載の記録媒体に記録されているプログラムにおいては、学習用のコンポーネント信号が学習用のコンポジット信号に変換され、変換された注目画素の学習用のコンポジット信号の４種類の位相が検出され、検出された注目画素の学習用のコンポジット信号の位相に対応して、学習用のコンポーネント信号が補正されて、学習用のコンポジット信号と予測係数とを用いて演算されたコンポーネント信号と、補正された学習用のコンポーネント信号との誤差を小さくする予測係数を求めるための演算が行われる。
【００１４】
【発明の実施の形態】
以下に、本発明の実施の形態を説明するが、その前に、特許請求の範囲に記載の発明の各手段と以下の実施の形態との対応関係を明らかにするために、各手段の後の括弧内に、対応する実施の形態（但し、一例）を付加して、本発明の特徴を記述すると、次のようになる。但し、勿論この記載は、各手段を上記したものに限定することを意味するものではない。
【００１５】
請求項１に記載の画像信号処理装置は、注目画素のコンポジット信号の４種類の位相を検出する検出手段（例えば、図２の制御回路１４）と、コンポジット信号の２種類の位相に対応する予測係数を記憶する記憶手段（例えば、図２の予測係数メモリ部１３）と、記憶手段が記憶する予測係数のうちの検出手段が検出した注目画素のコンポジット信号の位相に対応するものを用いて注目画素のコンポーネント信号を演算する演算手段（例えば、図２の演算回路１６）と、検出手段が検出した注目画素のコンポジット信号の位相に対応して、演算手段で演算された注目画素のコンポーネント信号を補正する補正手段（例えば、図２の符号反転回路１７）とを備えることを特徴とする。
【００１６】
請求項５に記載の画像信号処理装置は、注目画素の空間的および時間的な特徴に基づいて、注目画素をクラス分類するクラス分類手段（例えば、図２のクラス分類回路１２）をさらに備え、記憶手段は、コンポジット信号の２種類の位相に対応する予測係数をクラス毎に記憶することを特徴とする。
【００１７】
請求項８に記載の学習装置は、学習用のコンポーネント信号を、学習用のコンポジット信号に変換する変換手段（例えば、図６のNTSCエンコーダ２２）と、変換手段で変換された注目画素の学習用のコンポジット信号の４種類の位相を検出する検出手段（例えば、図６の制御手段２４）と、検出手段が検出した注目画素の学習用のコンポジット信号の位相に対応して、学習用のコンポーネント信号を補正する補正手段（例えば、図６の符号反転回路２５）と、学習用のコンポジット信号と予測係数とを用いて演算されたコンポーネント信号と、補正手段が補正した学習用のコンポーネント信号との誤差を小さくする予測係数を求めるための演算を行う演算手段（例えば、図６の演算回路２７Ａ）とを備えることを特徴とする。
【００１８】
請求項１１に記載の学習装置は、注目画素の空間的および時間的な特徴に基づいて、注目画素をクラス分類するクラス分類手段（例えば、図６のクラス分類回路２３）をさらに備え、演算手段は、コンポジット信号の２種類の位相に対応する予測係数をクラス毎に演算することを特徴とする。
【００１９】
図１は、本発明を適用したテレビジョン受像機の構成例を示している。チューナ１は、図示せぬアンテナで受信されたNTSC方式のテレビジョン信号を、検波、復調し、コンポジット信号としての画像信号（以下、適宜、NTSC信号という）を、A/D変換器２に供給するとともに、音声信号を、増幅器５に供給するようになされている。A/D変換器２は、チューナ１から入力されたNTSC信号を、所定のタイミングでサンプリングし、これにより、いわゆるＹ−Ｉ信号、Ｙ−Ｑ信号、Ｙ＋Ｉ信号、およびＹ＋Ｑ信号を、順次出力するようになされている。A/D変換器２が出力するディジタルのNTSC信号（Ｙ−Ｉ信号、Ｙ−Ｑ信号、Ｙ＋Ｉ信号、およびＹ＋Ｑ信号）は、コンポーネント信号変換回路３に供給されるようになされている。ここで、例えば、Ｙ−Ｉ信号の位相を０度とすると、Ｙ−Ｑ信号、Ｙ＋Ｉ信号、Ｙ＋Ｑ信号は、位相が、それぞれ９０度、１８０度、２７０度の信号となる。
【００２０】
コンポーネント信号変換回路３は、そこに入力されるNTSC信号のうち、注目画素のNTSC信号と、その注目画素と空間的または時間的に近接する画素のNTSC信号とに基づいて、注目画素を所定のクラスに分類するクラス分類を行い、その注目画素のクラスに対応する予測係数（後述）を用いて演算を行うことにより、注目画素のコンポーネント信号としての、例えば、YUV信号を求めるようになされている。コンポーネント信号変換回路３で求められたＹ，Ｕ，Ｖの各信号は、CRT(Cathode Ray Tube)４に供給されるようになされている。CRT４は、コンポーネント信号変換回路３から入力されたYUV信号に対応した画像を表示するようになされている。
【００２１】
増幅器５は、チューナ１から入力された音声信号を増幅し、スピーカ６に供給するようになされている。スピーカ６は、増幅器５から入力された音声信号を再生するようになされている。
【００２２】
以上のように構成されるテレビジョン受像機では、ユーザが図示せぬリモートコマンダを操作して、所定のチャンネルを選択すると、チューナ１において、そのチャンネルに対応するテレビジョン信号が、検波、復調され、そのうちの画像信号であるNTSC信号がA/D変換器２に、音声信号が増幅器５に、それぞれ供給される。A/D変換器２では、チューナ１から入力されたNTSC信号がA/D変換され、コンポーネント信号変換回路３に供給される。コンポーネント信号変換回路３では、A/D変換器２から入力されたNTSC信号が、上述したようにYUV信号に変換され、CRT４に供給されて表示される。一方、増幅器５では、チューナ１から入力された音声信号が増幅され、スピーカ６に供給されて出力される。
【００２３】
図２は、図１のコンポーネント信号変換回路３の詳細な構成例を示している。A/D変換器２から入力されたNTSC信号は、フィールドメモリ１１に供給されるようになされている。フィールドメモリ１１は、制御回路１４の制御に従い、供給されたNTSC信号を記憶し、また、記憶したNTSC信号を所定のフィールド枚数分だけ読み出し、クラス分類回路１２および予測タップ形成回路１５に供給するようになされている。
【００２４】
クラス分類回路１２は、フィールドメモリ１１から供給された時間的に前後する所定の枚数のNTSC信号を用いて、注目画素の空間的または時間的な特徴を検出して、その特徴に基づいて注目画素のクラス分類を行い、その注目画素のクラスを、予測係数メモリ部１３に供給するようになされている。
【００２５】
予測係数メモリ部１３は、Ｙ±Ｉメモリ１３Ａ、およびＹ±Ｑメモリ１３Ｂから構成されており、それぞれには、クラス分類回路１２が出力する注目画素のクラスが、アドレスとして供給されるとともに、制御回路１４が出力するCS(Chip Select)信号が供給されるようになされている。Ｙ±Ｉメモリ１３Ａ、およびＹ±Ｑメモリ１３Ｂは、注目画素のNTSC信号をYUV信号に変換する演算に用いるクラス毎の予測係数を記憶している。
【００２６】
図３は、NTSC信号の所定のフィールドを構成する画素を示している。図３において、○印は位相が０度の信号であるＹ−Ｉ信号を、□印は位相が９０度の信号であるＹ−Ｑ信号を、●印は位相が１８０度の信号であるＹ＋Ｉ信号を、■印は位相が２７０度の信号であるＹ＋Ｑ信号を、それぞれ示している。図３では、水平方向には、Ｙ−Ｉ信号、Ｙ−Ｑ信号、Ｙ＋Ｉ信号、Ｙ＋Ｑ信号が繰り返し配置され、垂直方向には、Ｙ−Ｉ信号とＹ＋Ｉ信号とが交互に配置された列と、Ｙ−Ｑ信号とＹ＋Ｑ信号とが交互に配置された列が、交互に配置されている。
【００２７】
図２に戻る。Ｙ±Ｉメモリ１３Ａ、およびＹ±Ｑメモリ１３Ｂ（以下、適宜、メモリ１３Ａ，１３Ｂとも記述する）は、Ｙ＋Ｉ信号、またはＹ＋Ｑ信号をYUV信号に変換するために用いるクラス毎の予測係数を、それぞれ記憶している。そして、メモリ１３Ａ，１３Ｂのうちの制御回路１７から入力されたCS信号によって選択されるものが記憶しているクラス毎の予測係数の中の、クラス分類回路１２から入力された注目画素のクラスに対応するものが、そこから読み出され、演算回路１６に供給されるようになされている。
【００２８】
なお、メモリ１３Ａ，１３Ｂそれぞれにおいては、クラス毎の予測係数として、NTSC信号をＹ，Ｕ，Ｖの各信号に変換するために用いる、Ｙ，Ｕ，Ｖそれぞれ用の予測係数のセットが記憶されている。
【００２９】
制御回路１４は、フィールドメモリ１１に対する読み書きを制御するようになされている。すなわち、制御回路１４は、フィールドメモリ１１に既に記憶されているフィールドを注目フィールドとして各種の制御を行い、その注目フィールドに対する処理が終了すると、その次のフィールドを、新たに注目フィールドとする。さらに、いままで注目フィールドとされていたフィールドに替えて、フィールドメモリ１１に新たに供給されるフィールドを記憶させる。さらに、制御回路１４は、注目フィールドを構成する画素を、例えば、ラインスキャン順に、順次、注目画素とし、その注目画素の処理に必要な画素を、フィールドメモリ１１から読み出させ、クラス分類回路１２、および予測タップ形成回路１５に供給する。
【００３０】
また、制御回路１４は、注目画素のNTSC信号の位相に基づくCS信号を、予測係数メモリ部１３および符号反転回路１７に出力して、予測係数メモリ部１３にはメモリ１３Ａ，１３Ｂのうちの注目画素の位相に対応するものを選択させ、符号反転回路１７には注目画素の位相に対応して符号反転処理（後述）を実行させる。
【００３１】
すなわち、制御回路１４は、注目画素のNTSC信号が、Ｙ−Ｉ信号、およびＹ＋Ｉ信号のとき、Ｙ±Ｉメモリ１３Ａを選択させ、Ｙ−Ｑ信号、およびＹ＋Ｑ信号のとき、Ｙ±Ｑメモリ１３Ｂを選択させるCS信号を、予測係数メモリ部１３に供給するようになされている。
【００３２】
予測タップ形成回路１５には、フィールドメモリ１１から読み出された画素が供給されるようになされており、予測タップ形成回路１５は、その画素から、注目画素のNTSC信号を、YUV信号に変換するために用いる予測タップを形成し、演算回路１６に供給するようになされている。
【００３３】
すなわち、例えば、予測タップ形成回路１５は、図４(A)に示す注目フィールドの画素ａが注目画素のとき、注目フィールドの注目画素ａの上下左右にそれぞれ隣接する画素ｂ乃至ｅ、注目画素の左上、右上、左下、右下にそれぞれ隣接する画素ｆ乃至ｉ、注目画素の左隣の画素ｄの左隣の画素ｊ、および注目画素の右隣の画素ｅの右隣の画素ｋ、並びに図４(B)に示す注目フィールドの２フィールド前のフィールドにおいて、画素ａ乃至ｋと対応する位置にある画素ａ’乃至ｋ’を予測タップとし、演算回路１６に供給するようになされている。
【００３４】
演算回路１６は、予測係数メモリ部１３から供給される予測係数と、予測タップ形成回路１５から供給される予測タップとを用いて演算を行うことにより、注目画素のYUV信号を算出するようになされている。すなわち、上述したように、演算回路１６に対しては、予測係数メモリ部１３から、注目画素のNTSC信号を、Ｙ，Ｕ，Ｖの各信号に変換するために用いる、Ｙ，Ｕ，Ｖそれぞれ用の予測係数のセットが供給されるとともに、予測タップ形成回路１５から、注目画素について形成された予測タップ（図４）が供給されるようになされている。そして、予測タップを構成する画素を、図４で説明したように、画素ａ乃至ｋおよび画素ａ’乃至ｋ’とするとともに、Ｙ信号用の予測係数を、ｗYa乃至ｗYkおよびｗYA乃至ｗYKとし、Ｕ信号用の予測係数を、ｗUa乃至ｗUkおよびｗUA乃至ｗUKとし、Ｖ信号用の予測係数を、ｗVa乃至ｗVkおよびｗVA乃至ｗVKとして、演算回路１６は、次のような線形一次式にしたがって、注目画素のＹ，Ｕ，Ｖの各信号を算出する。
【００３５】
【００３６】
なお、ｗYoffset、ｗUoffset、およびｗVoffsetは、NTSC信号とYUV信号との間のバイアスの違いを補正するためのオフセット値（定数項）であり、この定数項ｗYoffset、ｗUoffset、およびｗVoffsetも、Ｙ，Ｕ，Ｖそれぞれ用の予測係数のセットに含まれる。
【００３７】
ここで、上述のように、演算回路１６において、注目画素のクラスに対応した係数（予測係数）を用いて行う処理、すなわち、注目画素の性質（特性）に応じた予測係数を適応的に用いて行う処理は、適応処理と呼ばれる。以下、この適応処理について、簡単に説明する。
【００３８】
例えば、いま、注目画素のコンポーネント信号ｙの予測値Ｅ［ｙ］を、その注目画素と空間的または時間的に近接する位置にある画素（注目画素も含む）のコンポジット信号（以下、適宜、学習データという）ｘ1，ｘ2，・・・と、所定の予測係数ｗ1，ｗ2，・・・の線形結合により規定される線形１次結合モデルにより求めることを考える。この場合、予測値Ｅ［ｙ］は、次式で表すことができる。
【００３９】
Ｅ［ｙ］＝ｗ1ｘ1＋ｗ2ｘ2＋・・・・・・（２）
【００４０】
そこで、一般化するために、予測係数ｗの集合でなる行列Ｗ、学習データの集合でなる行列Ｘ、および予測値Ｅ［ｙ］の集合でなる行列Ｙ’を、
【数１】
で定義すると、次のような観測方程式が成立する。
【００４１】
ＸＷ＝Ｙ’・・・（３）
【００４２】
そして、この観測方程式に最小自乗法を適用して、注目画素のコンポーネント信号ｙに近い予測値Ｅ［ｙ］を求めることを考える。この場合、教師データとなる注目画素の真のコンポーネント信号ｙの集合でなる行列Ｙ（上述した輝度信号Ｙとは異なる）、およびコンポーネント信号ｙに対する予測値Ｅ［ｙ］の残差ｅの集合でなる行列Ｅを、
【数２】
で定義すると、式（３）から、次のような残差方程式が成立する。
【００４３】
ＸＷ＝Ｙ＋Ｅ・・・（４）
【００４４】
この場合、コンポーネント信号ｙに近い予測値Ｅ［ｙ］を求めるための予測係数ｗiは、自乗誤差
【数３】
を最小にすることで求めることができる。
【００４５】
したがって、上述の自乗誤差を予測係数ｗiで微分したものが０になる場合、すなわち、次式を満たす予測係数ｗiが、コンポーネント信号ｙに近い予測値Ｅ［ｙ］を求めるため最適値ということになる。
【００４６】
【数４】
・・・（５）
【００４７】
そこで、まず、式（４）を、予測係数ｗiで微分することにより、次式が成立する。
【００４８】
【数５】
・・・（６）
【００４９】
式（５）および式（６）より、式（７）が得られる。
【００５０】
【数６】
・・・（７）
【００５１】
さらに、式（４）の残差方程式における学習データｘ、予測係数ｗ、教師データｙ、および残差ｅの関係を考慮すると、式（７）から、次のような正規方程式を得ることができる。
【００５２】
【数７】
・・・（８）
【００５３】
式（８）の正規方程式は、求めるべき予測係数ｗの数と同じ数だけたてることができる。したがって、式（８）を解くことにより（但し、式（８）を解くには、式（８）において、予測係数ｗにかかる係数で構成される行列が正則である必要がある）、最適な予測係数ｗを求めることができる。なお、式（８）を解くにあたっては、例えば、掃き出し法(Gauss-Jordanの消去法)などを適用することが可能である。
【００５４】
以上のようにして、最適な予測係数ｗを求め、さらに、その予測係数ｗを用い、式（２）により、コンポーネント信号ｙに近い予測値Ｅ［ｙ］を求める処理が適応処理である（但し、あらかじめ予測係数ｗを求めておき、その予測係数ｗから、予測値を求める処理も、適応処理に含まれる）。
【００５５】
なお、本実施の形態においては、上述したように、予測係数の中に、定数項ｗYoffset、ｗUoffset、およびｗVoffsetが含まれるが、この定数項は、上述の手法を拡張し、式（８）に対応する正規方程式を解くことで求めることができる。
【００５６】
図２の予測係数メモリ部１３のＹ±Ｉメモリ１３ＡおよびＹ±Ｑメモリ１３Ｂには、後述するような学習によって、式（８）の正規方程式をたてて解くことにより求められるクラス毎の予測係数であって、NTSC信号のＹ＋Ｉ信号、およびＹ＋Ｑ信号に対応するＹ，Ｕ，Ｖそれぞれ用のものが記憶されている。
【００５７】
演算回路１６で演算された、注目画素のＹ，Ｕ，Ｖの各信号のうちのＵ，Ｖの各信号は符号反転回路１７に出力されるようになされている。
【００５８】
ところで、上述したように、Ｙ±Ｉメモリ１３ＡおよびＹ±Ｑメモリ１３Ｂに記憶されている予測係数は、NTSC信号のＹ＋Ｉ信号、およびＹ＋Ｑ信号に対応するものであるので、注目画素のNTSC信号がＹ−Ｉ信号、またはＹ−Ｑ信号である場合、NTSC信号のＹ＋Ｉ信号、またはＹ＋Ｑ信号に対応した予測係数を用いて演算回路１６で演算されたＵ，Ｖの各信号の値は、真の値に対して符号が反転したものとなっている。そこで、符号反転回路１７においては、制御回路１４から入力されたCS信号に基づいて、注目画素がＹ−Ｉ信号、またはＹ−Ｑ信号である場合、演算回路１６から入力されたＵ，Ｖの各信号の符号を反転し（符号反転処理を実行し）、注目画素がＹ＋Ｉ信号、またはＹ＋Ｑ信号である場合、符号反転処理を施さずに出力するようになされている。
【００５９】
次に、図２に示したコンポーネント信号変換回路３の処理について、図５のフローチャートを参照して説明する。フィールドメモリ１１に、NTSC信号が記憶され、制御回路１４において、所定のフィールドが注目フィールドとして選択されると、ステップＳ１において、制御回路１４は、注目フィールドの所定の画素を注目画素として選択する。ステップＳ２において、制御回路１４は、注目画素をクラス分類するために必要な画素を、フィールドメモリ１１から読み出させ、クラス分類回路１２に供給させる。
【００６０】
クラス分類回路１２は、フィールドメモリ１１から入力された画素を用いて、注目画素の空間的、および時間的な特徴を検出し、その特徴に基づいてクラス分類を行い、得られた注目画素のクラスを、アドレスとして、予測係数メモリ部１３に出力する。
【００６１】
ステップＳ３において、制御回路１４は、注目画素のNTSC信号の位相を示すCS信号を予測係数メモリ部１３、および符号反転回路１７に供給する。予測係数メモリ部１３は、CS信号に基づいて、注目画素のNTSC信号が、Ｙ−Ｉ信号、またはＹ＋Ｉ信号であるか否かを判定する。注目画素のNTSC信号が、Ｙ−Ｉ信号、またはＹ＋Ｉ信号であると判定された場合、ステップＳ４に進む。
【００６２】
ステップＳ４において、予測係数メモリ部１３は、Ｙ±Ｉメモリ１３Ａのアドレス（クラス分類回路１２から入力された注目画素のクラスに対応するアドレス）から、Ｙ，Ｕ，Ｖそれぞれ用の予測係数のセットを読み出して、演算回路１６に供給する。
【００６３】
ステップＳ５において、予測タップ形成回路１５は、フィールドメモリ１１から画素を読み出し、いま注目画素とされている画素について、図４で説明した予測タップを形成する。この予測タップは、演算回路１６に供給される。
【００６４】
なお、ステップＳ５の処理は、ステップＳ２乃至Ｓ４の処理と並列に行うようにすることも可能である。
【００６５】
演算回路１６は、予測係数メモリ部１３から予測係数を受信するとともに、予測タップ形成回路１５から予測タップを受信すると、ステップＳ６において、その予測係数および予測タップを用いた適応処理を行う。すなわち、具体的には、式（１）に示した線形一次式を演算し、これにより、注目画素のＹ，Ｕ，Ｖの各信号を求めて後段に出力する。
【００６６】
ステップＳ７において、符号反転回路１７は、制御回路１４から供給されているCS信号に基づいて、注目画素のNTSC信号が、Ｙ−Ｉ信号、またはＹ−Ｑ信号であるか否かを判定する。注目画素のNTSC信号が、Ｙ−Ｉ信号、またはＹ−Ｑ信号であると判定された場合、ステップＳ８に進む。
【００６７】
ステップＳ８において、符号反転回路１７は、ステップＳ６で演算回路１６から入力された、注目画素のＵ，Ｖの各信号の符号を反転して出力する。
【００６８】
ステップＳ９において、制御回路１４は、フィールドメモリ１１に記憶された注目フィールドを構成する全ての画素を、注目画素として処理したか否かを判定する。まだ、注目フィールドを構成する全ての画素を、注目画素として処理していないと判定された場合、ステップＳ１に戻り、注目フィールドを構成する画素のうち、まだ注目画素とされていない画素が、新たに注目画素とされ、ステップＳ２以降の処理が繰り返される。また、ステップＳ９において、注目フィールドを構成する全ての画素を、注目画素として処理したと判定された場合、処理を終了する。
【００６９】
なお、ステップＳ３において、注目画素のNTSC信号が、Ｙ−Ｉ信号、またはＹ＋Ｉ信号ではない（Ｙ−Ｑ信号、またはＹ＋Ｑ信号である）と判定された場合、ステップＳ１０に進む。
【００７０】
ステップＳ１０において、予測係数メモリ部１３は、Ｙ±Ｑメモリ１３Ｂのアドレス（クラス分類回路１２から入力された注目画素のクラスに対応するアドレス）から、Ｙ，Ｕ，Ｖそれぞれ用の予測係数のセットを読み出して、演算回路１６に供給する。
【００７１】
また、ステップＳ７において、注目画素のNTSC信号が、Ｙ−Ｉ信号、またはＹ−Ｑ信号ではない（Ｙ＋Ｉ信号、またはＹ＋Ｑ信号である）と判定された場合、符号反転処理を実行する必要がないので、ステップＳ８をスキップする。
【００７２】
なお、図５のフローチャートに示すステップＳ１乃至Ｓ９の処理は、新たなフィールドが、注目フィールドとされる毎に繰り返し行われる。
【００７３】
このように、本実施の形態によれば、注目画素がＹ−Ｉ信号である場合、および注目画素がＹ＋Ｉ信号である場合において、同じ予測係数を用いて処理することができ、注目画素がＹ−Ｑ信号である場合、および注目画素がＹ＋Ｑ信号である場合において、同じ予測係数を用いて処理することができる。但し、注目画素がＹ−Ｉ信号、またはＹ−Ｑ信号である場合、上述した符号反転処理のような補正処理が必要である。
【００７４】
図６は、図２の予測係数メモリ部１３に記憶させる予測係数を求める学習を行う学習装置の構成例を示している。
【００７５】
この学習装置のフィールドメモリ２１には、学習用のYUV信号（学習用のコンポーネント信号）の画像が、所定数のフィールドだけ供給されて記憶されるようになされている。また、フィールドメモリ２１に記憶された学習用の画像を構成する画素のYUV信号は、制御回路２４の制御に従って読み出され、NTSCエンコーダ２２、および制御回路２４に供給されるようになされている。
【００７６】
NTSCエンコーダ２２は、フィールドメモリ２１から入力された各画素のYUV信号を、NTSC信号にエンコード（変換）し、クラス分類回路２３、または制御回路２４に供給するようになされている。
【００７７】
クラス分類回路２３は、図２のクラス分類回路１２と同様に構成されており、注目画素をクラス分類して、そのクラスを、アドレスとして、学習用データメモリ部２６に供給するようになされている。
【００７８】
制御回路２４は、フィールドメモリ２１に入力され、既に記憶されているフィールドを、順次、注目フィールドとし、さらに、注目フィールドを構成する画素を、例えば、ラインスキャン順に、順次、注目画素として、その注目画素の処理に必要な画素のYUV信号を、フィールドメモリ２１から読み出させ、NTSCエンコーダ２２、および制御回路２４自身に供給させるようになされている。
【００７９】
また、制御回路２４は、注目画素のYUV信号と、その注目画素に対応する予測タップを構成する画素のYUV信号とを、フィールドメモリ２１から読み出させ、予測タップを構成する画素のYUV信号をNTSCエンコーダ２２に供給させる。これにより、予測タップを構成する画素のYUV信号は、NTSCエンコーダ２２において、NTSC信号（学習用のコンポジット信号）に変換され、制御回路２4に供給される。
【００８０】
さらに、制御回路２４は、上述したように、NTSCエンコーダ２２から予測タップを構成する画素のNTSC信号を受信すると、それを学習データとし、フィールドメモリ２１から読み出させた注目画素のYUV信号を教師データとして、その学習データと教師データとを組み合わせて、符号反転回路２５を介して、学習用データメモリ部２６に供給するようになされている。すなわち、注目画素のYUV信号と、その注目画素に対して、図4で説明したような位置関係にある予測タップを構成する画素のNTSC信号とが組み合わされて、符号反転回路２５を介して学習用データメモリ部２６に供給されるようになされている。
【００８１】
さらに、制御回路２４は、注目画素のNTSC信号が、Ｙ−Ｉ信号、Ｙ−Ｑ信号、Ｙ＋Ｉ信号、またはＹ＋Ｑ信号のいずれであるかを示すCS信号を、学習用データメモリ部２６、および符号反転回路２５に供給するようになされている。
【００８２】
符号反転回路２５は、制御回路２４から入力されたCS信号に基づいて、注目画素の位相に対応して、制御回路２４から入力されたＵ，Ｖの各信号の符号を反転し、その他の信号（Ｙ信号、および予測タップを構成する画素のNTSC信号）はそのまま処理を施さずに、学習用データメモリ部２６に供給するようになされている。すなわち、符号反転回路２５は、制御回路２４から入力されたCS信号を参照して、注目画素のNTCS信号が、Ｙ−Ｉ信号、またはＹ−Ｑ信号である場合、制御回路２４から入力されたＵ，Ｖの各信号の符号を反転して（符号反転処理を実行し）、注目画素のNTCS信号が、Ｙ＋Ｉ信号、またはＹ＋Ｑ信号である場合、符号反転処理を実行せずに、その他の信号（Ｙ信号、および予測タップを構成する画素のNTSC信号）とともに学習用データメモリ部２６に供給する。
【００８３】
学習用データメモリ部２６は、Ｙ±Ｉメモリ２６Ａ、およびＹ±Ｑメモリ２６Ｂから構成されており、それぞれには、クラス分類回路２３が出力する注目画素のクラスが、アドレスとして供給されるとともに、制御回路２４が出力するCS信号が供給されるようになされている。さらに、学習用データメモリ部２６には、制御回路２４が出力する、上述の教師データと学習データとの組合せが、符号反転回路２５を介して供給されるようになされている。そして、制御回路２４から入力されたCS信号が参照されて、注目画素のNTSC信号がＹ−Ｉ信号、またはＹ＋Ｉ信号である場合、Ｙ±Ｉメモリ２６Ａが選択され、注目画素のNTSC信号がＹ−Ｑ信号、またはＹ＋Ｑ信号である場合、Ｙ±Ｑメモリ２６Ｂが選択される。選択されたＹ±Ｉメモリ２６Ａ、またはＹ±Ｑメモリ２６Ｂのアドレス（クラス分類回路２３が出力する注目画素のクラスに対応するアドレス）には、符号反転回路２５から入力された教師データと学習データとの組合せが記憶されるようになされている。
【００８４】
したがって、Ｙ±Ｉメモリ２６Ａには、注目画素のNTSC信号が、Ｙ−Ｉ信号、またはＹ＋Ｉ信号である場合における、その注目画素のYUV信号（教師データ）と、その注目画素について形成される予測タップを構成する画素のNTSC信号との組合せが記憶され、Ｙ±Ｑメモリ２６Ｂには、注目画素のNTSC信号が、Ｙ−Ｑ信号、またはＹ＋Ｑ信号である場合における、その注目画素のYUV信号（教師データ）と、その注目画素について形成される予測タップを構成する画素のNTSC信号との組合せが記憶される。
【００８５】
なお、メモリ２６Ａ，２６Ｂそれぞれにおいては、同一アドレスに複数の情報を記憶することができるようになされており、これにより、同一アドレスには、同一のクラスに分類される画素の学習データと教師データとの組合せを複数記憶することができるようになされている。
【００８６】
演算回路２７Ａ，２７Ｂは、メモリ２６Ａ，２６Ｂの各アドレスに記憶されている学習データとしての予測タップを構成する画素のNTSC信号と、教師データとしてのYUV信号との組合せを読み出し、それらを用いて、最小自乗法により、YUV信号の予測値と教師データとの間の誤差を最小にする予測係数をそれぞれ算出するようになされている。すなわち、演算回路２７Ａ，２７Ｂでは、クラス毎に、且つ、Ｙ，Ｕ，Ｖの各信号について、式（８）に対応する正規方程式がたてられ、これを解くことにより、クラス毎の、Ｙ，Ｕ，Ｖ用の予測係数（Ｙ用の予測係数ｗYa乃至ｗYk、予測係数ｗYA乃至ｗYK、およびｗYoffset，Ｕ用の予測係数ｗUa乃至ｗUk、予測係数ｗUA乃至ｗUK、およびｗUoffset、並びにＶ用の予測係数ｗVa乃至ｗVk、予測係数ｗVA乃至ｗVK、およびｗVoffset）が、それぞれ求められる。
【００８７】
ここで、演算回路２７Ａ，２７Ｂでは、メモリ２６Ａ，２６Ｂに記憶されたデータを用いてそれぞれ処理が行われるため、演算回路２７Ａ，２７Ｂそれぞれにおいて得られる予測係数は、NTSC信号の位相に対応したもの、すなわち、Ｙ＋Ｉ信号、またはＹ＋Ｑ信号を、それぞれ、YUV信号に変換するためのものになる。
【００８８】
演算回路２７Ａ，２７Ｂにおいて得られた予測係数は、対応する、コンポーネント信号変換回路３の予測係数メモリ部１３のＹ±Ｉメモリ１３Ａ、またはＹ±Ｑメモリ１３Ｂに供給され、各クラスに対応したアドレスに記憶されるようになされている。
【００８９】
次に、この学習装置において行われる学習処理について、図７のフローチャートを参照して説明する。フィールドメモリ２１に、学習用の画像のYUV信号が記憶されると、ステップＳ２１において、制御回路２４は、学習用の画像を構成する所定の画素を注目画素として選択し、その注目画素について、クラス分類を行うために必要な画素を、フィールドメモリ２１から読み出させ、NTSCエンコーダ２２に供給させる。NTSCエンコーダ２２では、フィールドメモリ２１から入力された画素のYUV信号がNTSC信号に変換され、クラス分類回路２３に供給される。
【００９０】
ステップＳ２２において、クラス分類回路２３は、NTSCエンコーダ２２から入力された画素を用いて、図２のクラス分類回路１２と同様にクラス分類を行ない、注目画素のクラスを、アドレスとして、学習用データメモリ部２６に供給する。
【００９１】
ステップＳ２３において、制御回路２４は、注目画素のNTSC信号の位相（Ｙ−Ｉ信号、Ｙ−Ｑ信号、Ｙ＋Ｉ信号、またはＹ＋Ｑ信号）を示すCS信号を、符号反転回路２５、および学習用データメモリ部２６に供給する。
【００９２】
さらに、制御回路２４は、注目画素のYUV信号と、その注目画素に対応する予測タップを構成する画素のYUV信号とを、フィールドメモリ２１から読み出させ、注目画素のYUV信号は制御回路２４自身に供給させ、予測タップを構成する画素のYUV信号はNTSCエンコーダ２２に供給させる。この場合、NTSCエンコーダ２２は、フィールドメモリ２１から入力された予測タップを構成する画素のYUV信号をNTSC信号に変換して、制御回路２７に供給する。
【００９３】
そして、制御回路２４は、NTSCエンコーダ２２から入力された予測タップを構成する画素のNTSC信号を学習データとするとともに、フィールドメモリ２１から入力された注目画素のYUV信号を教師データとし、その学習データと教師データとの組み合わせを、符号反転回路２５に出力する。
【００９４】
なお、ステップＳ２３の処理は、ステップＳ２２の処理と並列に行うことが可能である。
【００９５】
ステップＳ２４において、符号反転回路２５は、制御回路２４から入力されたCS信号を参照して、注目画素のNTSC信号が、Ｙ−Ｉ信号、またはＹ−Ｑ信号であるか否かを判定する。注目画素のNTSC信号が、Ｙ−Ｉ信号、またはＹ−Ｑ信号であると判定された場合、ステップＳ２５に進む。
【００９６】
ステップＳ２５において、符号反転回路２５は、制御回路２４から入力されたＵ，Ｖの各信号の符号を反転して（符号反転処理を実行し）、その他の信号（Ｙ信号、および予測タップを構成する画素のNTSC信号）とともに学習用データメモリ部２６に供給する。
【００９７】
ステップＳ２６において、学習用データメモリ部２６は、制御回路２４から入力されたCS信号を参照して、注目画素のNTSC信号が、Ｙ−Ｉ信号、またはＹ＋Ｉ信号であるか否かを判定する。注目画素のNTSC信号が、Ｙ−Ｉ信号、またはＹ＋Ｉ信号であると判定された場合、ステップＳ２７に進む。
【００９８】
ステップＳ２７において、学習用データメモリ部２６は、Ｙ±Ｉメモリ２６Ａの、クラス分類回路２３から供給された注目画素のクラスに対応するアドレスに、符号反転回路２５から入力された教師データと学習データとの組合せを記憶させる。
【００９９】
ステップＳ２８において、制御回路２４は、フィールドメモリ２１に記憶された学習用の画像を構成する全ての画素を注目画素として処理したか否かを判定する。まだ、学習用の画像を構成する全ての画素を注目画素として処理していないと判定された場合、ステップＳ２１に戻り、まだ注目画素とされていない画素を、新たに注目画素として、ステップＳ２２以下の処理が繰り返される。
【０１００】
その後、ステップＳ２８において、学習用の画像を構成する全ての画素を注目画素として処理したと判定された場合、ステップＳ２９に進む。
【０１０１】
ステップＳ２９において、演算回路２７Ａ，２７Ｂは、それぞれ、メモリ２６Ａ，２６Ｂに記憶された学習データと教師データとの組合せを、各アドレス毎に読み出し、Ｙ，Ｕ，Ｖの各信号別に、式（８）に対応する正規方程式を生成し、生成した正規方程式を解くことにより、Ｙ＋Ｉ信号、またはＹ＋Ｑ信号それぞれをYUV信号に変換する演算に用いるＹ，Ｕ，Ｖ用のクラス毎の予測係数のセットを得る。そして、Ｙ＋Ｉ信号、またはＹ＋Ｑ信号に対応するクラス毎の予測係数のセットは、予測係数メモリ部１３のＹ±Ｉメモリ１３Ａ、またはＹ±Ｑメモリ１３Ｂにそれぞれ供給されて記憶され、処理を終了する。
【０１０２】
以上のように、注目画素を、その注目画素の空間的、および時間的な特徴に基づいてクラス分類し、それにより得られるクラスに対応した予測係数、すなわち、注目画素に適した予測係数を用いて、注目画素のNTSC信号を、YUV信号に変換するようにしたので、特に、輝度によるエッジに起因するドット妨害や、輝度に伴って色が変化しているクロスカラーなどを軽減することが可能となる。
【０１０３】
なお、本実施の形態においては、予測係数との線形一次式を計算することにより、NTSC信号をYUV信号に変換するようにしたが、その他、例えば、非線形な演算式などを計算することにより、NTSC信号をYUV信号に変換するようにすることも可能である。
【０１０４】
また、本実施の形態では、図４で説明した画素から、予測タップを構成するようにしたが、予測タップは、その他の画素から構成することも可能である。
【０１０５】
さらに、本実施の形態では、NTSC信号の位相に対応して、適応処理および学習処理を行うようにしたが、適応処理および学習処理は、NTSC信号の位相に関係なく行うことも可能である。ただし、NTSC信号の位相別に、適応処理および学習処理を行う方が、精度の高いYUV信号および予測係数を得ることができる。
【０１０６】
また、本実施の形態においては、NTSC信号をYUV信号に変換するようにしたが、その他、例えば、PAL方式などの信号をYUV信号に変換したり、また、NTSC信号を、RGB信号やYIQ信号に変換することなども可能である。すなわち、変換前のコンポジット信号および変換後のコンポーネント信号は、特に限定されるものではない。
【０１０７】
また、本実施の形態では、フィールド単位で処理を行うようにしたが、その他、例えば、フレーム単位で処理を行うことも可能である。
【０１０８】
さらに、本発明は、テレビジョン受像機以外の、例えば、VTR(Video Tape Recorder)その他の画像を扱う機器に適用可能である。また、本発明は、動画および静止画のいずれにも適用可能である。
【０１０９】
さらに、本実施の形態では、NTSC信号をサンプリングすることにより、Ｙ−Ｉ信号、Ｙ−Ｑ信号、Ｙ＋Ｉ信号、およびＹ＋Ｑ信号とするようにしたが、NTSC信号のサンプリングは、４サンプリング毎に、同位相の信号が得られれば、どのようなタイミングで行ってもよい。ただし、この場合、学習においても、同一位相の信号を用いる必要がある。
【０１１０】
なお、上記各処理を行うコンピュータプログラムは、磁気ディスク、CD-ROM等の情報記録媒体よりなる提供媒体のほか、インターネット、デジタル衛星などのネットワーク提供媒体を介してユーザに提供することができる。
【０１１１】
【発明の効果】
以上のように、請求項１に記載の画像信号処理装置、請求項６に記載の画像信号処理方法、および請求項７に記載の記録媒体に記録されているプログラムによれば、注目画素のコンポジット信号の４種類の位相を検出し、検出した注目画素のコンポジット信号の位相に対応して、演算した注目画素のコンポーネント信号を補正するようにしたので、装置の規模を小さくすることが可能となる。
【０１１２】
また、請求項８に記載の学習装置、請求項１２に記載の学習装置、および請求項１３に記載の記録媒体に記録されているプログラムによれば、変換した注目画素の学習用のコンポジット信号の４種類の位相を検出し、検出した注目画素の学習用のコンポジット信号の位相に対応して、学習用のコンポーネント信号を補正し、学習用のコンポジット信号と予測係数とを用いて演算されたコンポーネント信号と、補正した学習用のコンポーネント信号との誤差を小さくする予測係数を求めるための演算を行うようにしたので、装置の規模を小さくする予測係数を得ることが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明を適用したテレビジョン受像機の構成例を示すブロック図である。
【図２】図１のコンポーネント信号変換回路３の構成例を示すブロック図である。
【図３】 NTSC信号のフィールドの構成例を示す図である。
【図４】図２の予測タップ形成回路１５の処理を説明する図である。
【図５】図２のコンポーネント信号変換回路３の動作を説明するフローチャートである。
【図６】本発明を適用した学習装置の構成例を示すブロック図である。
【図７】図６の学習装置の動作を説明するフローチャートである。
【符号の説明】
１ チューナ， ２ A/D変換器， ３ コンポーネント信号変換回路， ４ CRT， ５ 増幅器， ６ スピーカ， １１ フィールドメモリ， １２ クラス分類回路， １３ 予測係数メモリ部， １３Ａ Ｙ±Ｉメモリ， １３Ｂ Ｙ±Ｑメモリ， １４ 制御回路， １５ 予測タップ形成回路， １６ 演算回路， １７ 符号反転回路， ２１ フィールドメモリ， ２２ NTSCエンコーダ， ２３ クラス分類回路， ２４ 制御回路， ２５ 符号反転回路， ２６ 学習用データメモリ部， ２６Ａ Ｙ±Ｉメモリ， ２６Ｂ Ｙ±Ｑメモリ， ２７Ａ，２７Ｂ 演算回路
【発明の属する技術分野】
本発明は、画像信号処理装置および方法、学習装置および方法、並びに記録媒体に関し、特に、例えば、NTSC(National Television System Committee)方式のテレビジョン信号などのコンポジット信号を、YUV信号などのコンポーネント信号に変換する画像信号処理装置および方法、学習装置および方法、並びに記録媒体に関する。
【０００２】
【従来の技術】
例えば、NTSC方式のテレビジョン信号は、輝度信号(Y)に、色信号(C)（Ｉ成分およびＱ成分）を直交変調して多重化したもの、すなわち、Ｙ−Ｉ信号、Ｙ−Ｑ信号、Ｙ＋Ｉ信号、およびＹ＋Ｑ信号の４種類の位相を持った信号となっており、したがって、テレビジョン信号を受信して画像を表示する場合には、テレビジョン信号から輝度信号と色信号とを分離し（Y/C分離し）、さらに、マトリクス変換して、YUV信号などのコンポーネント信号にする必要がある。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、従来のY/C分離では、例えば、注目画素の輝度信号や色信号を、その注目画素の近傍に位置する画素（注目画素も含む）のコンポジット信号と、固定のフィルタ係数とを用いた演算を行うことにより求めていた。このため、注目画素にとって、係数が適切でない場合には、ドット妨害やクロスカラーなどが生じ、画質が劣化する課題があった。
【０００４】
また、従来のY/C分離では、上述した４種類の位相、それぞれに対応したフィルタ係数等を設定する必要があり、フィルタ係数を用いた演算を行う回路の規模が大きくなる課題があった。
【０００５】
本発明は、このような状況に鑑みてなされたものであり、異なる位相において、同じフィルタ係数を用いることにより、装置の規模を小さくすることができるようにするものである。
【０００６】
【課題を解決するための手段】
請求項１に記載の画像信号処理装置は、注目画素のコンポジット信号の４種類の位相を検出する検出手段と、コンポジット信号の２種類の位相に対応する予測係数を記憶する記憶手段と、記憶手段が記憶する予測係数のうちの検出手段が検出した注目画素のコンポジット信号の位相に対応するものを用いて注目画素のコンポーネント信号を演算する演算手段と、検出手段が検出した注目画素のコンポジット信号の位相に対応して、演算手段で演算された注目画素のコンポーネント信号を補正する補正手段とを備えることを特徴とする。
【０００７】
請求項６に記載の画像信号処理方法は、注目画素のコンポジット信号の４種類の位相を検出する検出ステップと、コンポジット信号の２種類の位相に対応する予測係数を記憶する記憶ステップと、記憶ステップで記憶する予測係数のうちの検出ステップで検出した注目画素のコンポジット信号の位相に対応するものを用いて注目画素のコンポーネント信号を演算する演算ステップと、検出ステップで検出した注目画素のコンポジット信号の位相に対応して、演算ステップで演算された注目画素のコンポーネント信号を補正する補正ステップとを含むことを特徴とする。
【０００８】
請求項７に記載の記録媒体は、注目画素のコンポジット信号の４種類の位相を検出する検出ステップと、コンポジット信号の２種類の位相に対応する予測係数を記憶する記憶ステップと、記憶ステップで記憶する予測係数のうちの検出ステップで検出した注目画素のコンポジット信号の位相に対応するものを用いて注目画素のコンポーネント信号を演算する演算ステップと、検出ステップで検出した注目画素のコンポジット信号の位相に対応して、演算ステップで演算された注目画素のコンポーネント信号を補正する補正ステップとを含む処理を画像信号処理装置のコンピュータに実行させるプログラムが記録されていることを特徴とする。
【０００９】
請求項８に記載の学習装置は、学習用のコンポーネント信号を、学習用のコンポジット信号に変換する変換手段と、変換手段で変換された注目画素の学習用のコンポジット信号の４種類の位相を検出する検出手段と、検出手段が検出した注目画素の学習用のコンポジット信号の位相に対応して、学習用のコンポーネント信号を補正する補正手段と、学習用のコンポジット信号と予測係数とを用いて演算されたコンポーネント信号と、補正手段が補正した学習用のコンポーネント信号との誤差を小さくする予測係数を求めるための演算を行う演算手段とを備えることを特徴とする。
【００１０】
請求項１２に記載の学習方法は、学習用のコンポーネント信号を、学習用のコンポジット信号に変換する変換ステップと、変換ステップで変換された注目画素の学習用のコンポジット信号の４種類の位相を検出する検出ステップと、検出ステップで検出した注目画素の学習用のコンポジット信号の位相に対応して、学習用のコンポーネント信号を補正する補正ステップと、学習用のコンポジット信号と予測係数とを用いて演算されたコンポーネント信号と、補正ステップで補正した学習用のコンポーネント信号との誤差を小さくする予測係数を求めるための演算を行う演算ステップとを含むことを特徴とする。
【００１１】
請求項１３に記載の記録媒体は、学習用のコンポーネント信号を、学習用のコンポジット信号に変換する変換ステップと、変換ステップで変換された注目画素の学習用のコンポジット信号の４種類の位相を検出する検出ステップと、検出ステップで検出した注目画素の学習用のコンポジット信号の位相に対応して、学習用のコンポーネント信号を補正する補正ステップと、学習用のコンポジット信号と予測係数とを用いて演算されたコンポーネント信号と、補正ステップで補正した学習用のコンポーネント信号との誤差を小さくする予測係数を求めるための演算を行う演算ステップとを含む処理を学習装置のコンピュータに実行させるプログラムが記録されていることを特徴とする。
【００１２】
請求項１に記載の画像信号処理装置、請求項６に記載の画像信号処理方法、および請求項７に記載の記録媒体に記録されているプログラムにおいては、注目画素のコンポジット信号の４種類の位相が検出され、コンポジット信号の２種類の位相に対応する予測係数が記憶されて、記憶された予測係数のうちの検出された注目画素のコンポジット信号の位相に対応するものを用いて注目画素のコンポーネント信号が演算される。さらに、検出された注目画素のコンポジット信号の位相に対応して、演算された注目画素のコンポーネント信号が補正される。
【００１３】
請求項８に記載の学習装置、請求項１２に記載の学習方法、および請求項１３に記載の記録媒体に記録されているプログラムにおいては、学習用のコンポーネント信号が学習用のコンポジット信号に変換され、変換された注目画素の学習用のコンポジット信号の４種類の位相が検出され、検出された注目画素の学習用のコンポジット信号の位相に対応して、学習用のコンポーネント信号が補正されて、学習用のコンポジット信号と予測係数とを用いて演算されたコンポーネント信号と、補正された学習用のコンポーネント信号との誤差を小さくする予測係数を求めるための演算が行われる。
【００１４】
【発明の実施の形態】
以下に、本発明の実施の形態を説明するが、その前に、特許請求の範囲に記載の発明の各手段と以下の実施の形態との対応関係を明らかにするために、各手段の後の括弧内に、対応する実施の形態（但し、一例）を付加して、本発明の特徴を記述すると、次のようになる。但し、勿論この記載は、各手段を上記したものに限定することを意味するものではない。
【００１５】
請求項１に記載の画像信号処理装置は、注目画素のコンポジット信号の４種類の位相を検出する検出手段（例えば、図２の制御回路１４）と、コンポジット信号の２種類の位相に対応する予測係数を記憶する記憶手段（例えば、図２の予測係数メモリ部１３）と、記憶手段が記憶する予測係数のうちの検出手段が検出した注目画素のコンポジット信号の位相に対応するものを用いて注目画素のコンポーネント信号を演算する演算手段（例えば、図２の演算回路１６）と、検出手段が検出した注目画素のコンポジット信号の位相に対応して、演算手段で演算された注目画素のコンポーネント信号を補正する補正手段（例えば、図２の符号反転回路１７）とを備えることを特徴とする。
【００１６】
請求項５に記載の画像信号処理装置は、注目画素の空間的および時間的な特徴に基づいて、注目画素をクラス分類するクラス分類手段（例えば、図２のクラス分類回路１２）をさらに備え、記憶手段は、コンポジット信号の２種類の位相に対応する予測係数をクラス毎に記憶することを特徴とする。
【００１７】
請求項８に記載の学習装置は、学習用のコンポーネント信号を、学習用のコンポジット信号に変換する変換手段（例えば、図６のNTSCエンコーダ２２）と、変換手段で変換された注目画素の学習用のコンポジット信号の４種類の位相を検出する検出手段（例えば、図６の制御手段２４）と、検出手段が検出した注目画素の学習用のコンポジット信号の位相に対応して、学習用のコンポーネント信号を補正する補正手段（例えば、図６の符号反転回路２５）と、学習用のコンポジット信号と予測係数とを用いて演算されたコンポーネント信号と、補正手段が補正した学習用のコンポーネント信号との誤差を小さくする予測係数を求めるための演算を行う演算手段（例えば、図６の演算回路２７Ａ）とを備えることを特徴とする。
【００１８】
請求項１１に記載の学習装置は、注目画素の空間的および時間的な特徴に基づいて、注目画素をクラス分類するクラス分類手段（例えば、図６のクラス分類回路２３）をさらに備え、演算手段は、コンポジット信号の２種類の位相に対応する予測係数をクラス毎に演算することを特徴とする。
【００１９】
図１は、本発明を適用したテレビジョン受像機の構成例を示している。チューナ１は、図示せぬアンテナで受信されたNTSC方式のテレビジョン信号を、検波、復調し、コンポジット信号としての画像信号（以下、適宜、NTSC信号という）を、A/D変換器２に供給するとともに、音声信号を、増幅器５に供給するようになされている。A/D変換器２は、チューナ１から入力されたNTSC信号を、所定のタイミングでサンプリングし、これにより、いわゆるＹ−Ｉ信号、Ｙ−Ｑ信号、Ｙ＋Ｉ信号、およびＹ＋Ｑ信号を、順次出力するようになされている。A/D変換器２が出力するディジタルのNTSC信号（Ｙ−Ｉ信号、Ｙ−Ｑ信号、Ｙ＋Ｉ信号、およびＹ＋Ｑ信号）は、コンポーネント信号変換回路３に供給されるようになされている。ここで、例えば、Ｙ−Ｉ信号の位相を０度とすると、Ｙ−Ｑ信号、Ｙ＋Ｉ信号、Ｙ＋Ｑ信号は、位相が、それぞれ９０度、１８０度、２７０度の信号となる。
【００２０】
コンポーネント信号変換回路３は、そこに入力されるNTSC信号のうち、注目画素のNTSC信号と、その注目画素と空間的または時間的に近接する画素のNTSC信号とに基づいて、注目画素を所定のクラスに分類するクラス分類を行い、その注目画素のクラスに対応する予測係数（後述）を用いて演算を行うことにより、注目画素のコンポーネント信号としての、例えば、YUV信号を求めるようになされている。コンポーネント信号変換回路３で求められたＹ，Ｕ，Ｖの各信号は、CRT(Cathode Ray Tube)４に供給されるようになされている。CRT４は、コンポーネント信号変換回路３から入力されたYUV信号に対応した画像を表示するようになされている。
【００２１】
増幅器５は、チューナ１から入力された音声信号を増幅し、スピーカ６に供給するようになされている。スピーカ６は、増幅器５から入力された音声信号を再生するようになされている。
【００２２】
以上のように構成されるテレビジョン受像機では、ユーザが図示せぬリモートコマンダを操作して、所定のチャンネルを選択すると、チューナ１において、そのチャンネルに対応するテレビジョン信号が、検波、復調され、そのうちの画像信号であるNTSC信号がA/D変換器２に、音声信号が増幅器５に、それぞれ供給される。A/D変換器２では、チューナ１から入力されたNTSC信号がA/D変換され、コンポーネント信号変換回路３に供給される。コンポーネント信号変換回路３では、A/D変換器２から入力されたNTSC信号が、上述したようにYUV信号に変換され、CRT４に供給されて表示される。一方、増幅器５では、チューナ１から入力された音声信号が増幅され、スピーカ６に供給されて出力される。
【００２３】
図２は、図１のコンポーネント信号変換回路３の詳細な構成例を示している。A/D変換器２から入力されたNTSC信号は、フィールドメモリ１１に供給されるようになされている。フィールドメモリ１１は、制御回路１４の制御に従い、供給されたNTSC信号を記憶し、また、記憶したNTSC信号を所定のフィールド枚数分だけ読み出し、クラス分類回路１２および予測タップ形成回路１５に供給するようになされている。
【００２４】
クラス分類回路１２は、フィールドメモリ１１から供給された時間的に前後する所定の枚数のNTSC信号を用いて、注目画素の空間的または時間的な特徴を検出して、その特徴に基づいて注目画素のクラス分類を行い、その注目画素のクラスを、予測係数メモリ部１３に供給するようになされている。
【００２５】
予測係数メモリ部１３は、Ｙ±Ｉメモリ１３Ａ、およびＹ±Ｑメモリ１３Ｂから構成されており、それぞれには、クラス分類回路１２が出力する注目画素のクラスが、アドレスとして供給されるとともに、制御回路１４が出力するCS(Chip Select)信号が供給されるようになされている。Ｙ±Ｉメモリ１３Ａ、およびＹ±Ｑメモリ１３Ｂは、注目画素のNTSC信号をYUV信号に変換する演算に用いるクラス毎の予測係数を記憶している。
【００２６】
図３は、NTSC信号の所定のフィールドを構成する画素を示している。図３において、○印は位相が０度の信号であるＹ−Ｉ信号を、□印は位相が９０度の信号であるＹ−Ｑ信号を、●印は位相が１８０度の信号であるＹ＋Ｉ信号を、■印は位相が２７０度の信号であるＹ＋Ｑ信号を、それぞれ示している。図３では、水平方向には、Ｙ−Ｉ信号、Ｙ−Ｑ信号、Ｙ＋Ｉ信号、Ｙ＋Ｑ信号が繰り返し配置され、垂直方向には、Ｙ−Ｉ信号とＹ＋Ｉ信号とが交互に配置された列と、Ｙ−Ｑ信号とＹ＋Ｑ信号とが交互に配置された列が、交互に配置されている。
【００２７】
図２に戻る。Ｙ±Ｉメモリ１３Ａ、およびＹ±Ｑメモリ１３Ｂ（以下、適宜、メモリ１３Ａ，１３Ｂとも記述する）は、Ｙ＋Ｉ信号、またはＹ＋Ｑ信号をYUV信号に変換するために用いるクラス毎の予測係数を、それぞれ記憶している。そして、メモリ１３Ａ，１３Ｂのうちの制御回路１７から入力されたCS信号によって選択されるものが記憶しているクラス毎の予測係数の中の、クラス分類回路１２から入力された注目画素のクラスに対応するものが、そこから読み出され、演算回路１６に供給されるようになされている。
【００２８】
なお、メモリ１３Ａ，１３Ｂそれぞれにおいては、クラス毎の予測係数として、NTSC信号をＹ，Ｕ，Ｖの各信号に変換するために用いる、Ｙ，Ｕ，Ｖそれぞれ用の予測係数のセットが記憶されている。
【００２９】
制御回路１４は、フィールドメモリ１１に対する読み書きを制御するようになされている。すなわち、制御回路１４は、フィールドメモリ１１に既に記憶されているフィールドを注目フィールドとして各種の制御を行い、その注目フィールドに対する処理が終了すると、その次のフィールドを、新たに注目フィールドとする。さらに、いままで注目フィールドとされていたフィールドに替えて、フィールドメモリ１１に新たに供給されるフィールドを記憶させる。さらに、制御回路１４は、注目フィールドを構成する画素を、例えば、ラインスキャン順に、順次、注目画素とし、その注目画素の処理に必要な画素を、フィールドメモリ１１から読み出させ、クラス分類回路１２、および予測タップ形成回路１５に供給する。
【００３０】
また、制御回路１４は、注目画素のNTSC信号の位相に基づくCS信号を、予測係数メモリ部１３および符号反転回路１７に出力して、予測係数メモリ部１３にはメモリ１３Ａ，１３Ｂのうちの注目画素の位相に対応するものを選択させ、符号反転回路１７には注目画素の位相に対応して符号反転処理（後述）を実行させる。
【００３１】
すなわち、制御回路１４は、注目画素のNTSC信号が、Ｙ−Ｉ信号、およびＹ＋Ｉ信号のとき、Ｙ±Ｉメモリ１３Ａを選択させ、Ｙ−Ｑ信号、およびＹ＋Ｑ信号のとき、Ｙ±Ｑメモリ１３Ｂを選択させるCS信号を、予測係数メモリ部１３に供給するようになされている。
【００３２】
予測タップ形成回路１５には、フィールドメモリ１１から読み出された画素が供給されるようになされており、予測タップ形成回路１５は、その画素から、注目画素のNTSC信号を、YUV信号に変換するために用いる予測タップを形成し、演算回路１６に供給するようになされている。
【００３３】
すなわち、例えば、予測タップ形成回路１５は、図４(A)に示す注目フィールドの画素ａが注目画素のとき、注目フィールドの注目画素ａの上下左右にそれぞれ隣接する画素ｂ乃至ｅ、注目画素の左上、右上、左下、右下にそれぞれ隣接する画素ｆ乃至ｉ、注目画素の左隣の画素ｄの左隣の画素ｊ、および注目画素の右隣の画素ｅの右隣の画素ｋ、並びに図４(B)に示す注目フィールドの２フィールド前のフィールドにおいて、画素ａ乃至ｋと対応する位置にある画素ａ’乃至ｋ’を予測タップとし、演算回路１６に供給するようになされている。
【００３４】
演算回路１６は、予測係数メモリ部１３から供給される予測係数と、予測タップ形成回路１５から供給される予測タップとを用いて演算を行うことにより、注目画素のYUV信号を算出するようになされている。すなわち、上述したように、演算回路１６に対しては、予測係数メモリ部１３から、注目画素のNTSC信号を、Ｙ，Ｕ，Ｖの各信号に変換するために用いる、Ｙ，Ｕ，Ｖそれぞれ用の予測係数のセットが供給されるとともに、予測タップ形成回路１５から、注目画素について形成された予測タップ（図４）が供給されるようになされている。そして、予測タップを構成する画素を、図４で説明したように、画素ａ乃至ｋおよび画素ａ’乃至ｋ’とするとともに、Ｙ信号用の予測係数を、ｗYa乃至ｗYkおよびｗYA乃至ｗYKとし、Ｕ信号用の予測係数を、ｗUa乃至ｗUkおよびｗUA乃至ｗUKとし、Ｖ信号用の予測係数を、ｗVa乃至ｗVkおよびｗVA乃至ｗVKとして、演算回路１６は、次のような線形一次式にしたがって、注目画素のＹ，Ｕ，Ｖの各信号を算出する。
【００３５】
なお、ｗYoffset、ｗUoffset、およびｗVoffsetは、NTSC信号とYUV信号との間のバイアスの違いを補正するためのオフセット値（定数項）であり、この定数項ｗYoffset、ｗUoffset、およびｗVoffsetも、Ｙ，Ｕ，Ｖそれぞれ用の予測係数のセットに含まれる。
【００３７】
ここで、上述のように、演算回路１６において、注目画素のクラスに対応した係数（予測係数）を用いて行う処理、すなわち、注目画素の性質（特性）に応じた予測係数を適応的に用いて行う処理は、適応処理と呼ばれる。以下、この適応処理について、簡単に説明する。
【００３８】
例えば、いま、注目画素のコンポーネント信号ｙの予測値Ｅ［ｙ］を、その注目画素と空間的または時間的に近接する位置にある画素（注目画素も含む）のコンポジット信号（以下、適宜、学習データという）ｘ1，ｘ2，・・・と、所定の予測係数ｗ1，ｗ2，・・・の線形結合により規定される線形１次結合モデルにより求めることを考える。この場合、予測値Ｅ［ｙ］は、次式で表すことができる。
【００３９】
Ｅ［ｙ］＝ｗ1ｘ1＋ｗ2ｘ2＋・・・・・・（２）
【００４０】
そこで、一般化するために、予測係数ｗの集合でなる行列Ｗ、学習データの集合でなる行列Ｘ、および予測値Ｅ［ｙ］の集合でなる行列Ｙ’を、
【数１】
【００４１】
ＸＷ＝Ｙ’・・・（３）
【００４２】
そして、この観測方程式に最小自乗法を適用して、注目画素のコンポーネント信号ｙに近い予測値Ｅ［ｙ］を求めることを考える。この場合、教師データとなる注目画素の真のコンポーネント信号ｙの集合でなる行列Ｙ（上述した輝度信号Ｙとは異なる）、およびコンポーネント信号ｙに対する予測値Ｅ［ｙ］の残差ｅの集合でなる行列Ｅを、
【数２】
【００４３】
ＸＷ＝Ｙ＋Ｅ・・・（４）
【００４４】
この場合、コンポーネント信号ｙに近い予測値Ｅ［ｙ］を求めるための予測係数ｗiは、自乗誤差
【数３】
【００４５】
したがって、上述の自乗誤差を予測係数ｗiで微分したものが０になる場合、すなわち、次式を満たす予測係数ｗiが、コンポーネント信号ｙに近い予測値Ｅ［ｙ］を求めるため最適値ということになる。
【００４６】
【数４】
【００４７】
そこで、まず、式（４）を、予測係数ｗiで微分することにより、次式が成立する。
【００４８】
【数５】
【００４９】
式（５）および式（６）より、式（７）が得られる。
【００５０】
【数６】
【００５１】
さらに、式（４）の残差方程式における学習データｘ、予測係数ｗ、教師データｙ、および残差ｅの関係を考慮すると、式（７）から、次のような正規方程式を得ることができる。
【００５２】
【数７】
【００５３】
式（８）の正規方程式は、求めるべき予測係数ｗの数と同じ数だけたてることができる。したがって、式（８）を解くことにより（但し、式（８）を解くには、式（８）において、予測係数ｗにかかる係数で構成される行列が正則である必要がある）、最適な予測係数ｗを求めることができる。なお、式（８）を解くにあたっては、例えば、掃き出し法(Gauss-Jordanの消去法)などを適用することが可能である。
【００５４】
以上のようにして、最適な予測係数ｗを求め、さらに、その予測係数ｗを用い、式（２）により、コンポーネント信号ｙに近い予測値Ｅ［ｙ］を求める処理が適応処理である（但し、あらかじめ予測係数ｗを求めておき、その予測係数ｗから、予測値を求める処理も、適応処理に含まれる）。
【００５５】
なお、本実施の形態においては、上述したように、予測係数の中に、定数項ｗYoffset、ｗUoffset、およびｗVoffsetが含まれるが、この定数項は、上述の手法を拡張し、式（８）に対応する正規方程式を解くことで求めることができる。
【００５６】
図２の予測係数メモリ部１３のＹ±Ｉメモリ１３ＡおよびＹ±Ｑメモリ１３Ｂには、後述するような学習によって、式（８）の正規方程式をたてて解くことにより求められるクラス毎の予測係数であって、NTSC信号のＹ＋Ｉ信号、およびＹ＋Ｑ信号に対応するＹ，Ｕ，Ｖそれぞれ用のものが記憶されている。
【００５７】
演算回路１６で演算された、注目画素のＹ，Ｕ，Ｖの各信号のうちのＵ，Ｖの各信号は符号反転回路１７に出力されるようになされている。
【００５８】
ところで、上述したように、Ｙ±Ｉメモリ１３ＡおよびＹ±Ｑメモリ１３Ｂに記憶されている予測係数は、NTSC信号のＹ＋Ｉ信号、およびＹ＋Ｑ信号に対応するものであるので、注目画素のNTSC信号がＹ−Ｉ信号、またはＹ−Ｑ信号である場合、NTSC信号のＹ＋Ｉ信号、またはＹ＋Ｑ信号に対応した予測係数を用いて演算回路１６で演算されたＵ，Ｖの各信号の値は、真の値に対して符号が反転したものとなっている。そこで、符号反転回路１７においては、制御回路１４から入力されたCS信号に基づいて、注目画素がＹ−Ｉ信号、またはＹ−Ｑ信号である場合、演算回路１６から入力されたＵ，Ｖの各信号の符号を反転し（符号反転処理を実行し）、注目画素がＹ＋Ｉ信号、またはＹ＋Ｑ信号である場合、符号反転処理を施さずに出力するようになされている。
【００５９】
次に、図２に示したコンポーネント信号変換回路３の処理について、図５のフローチャートを参照して説明する。フィールドメモリ１１に、NTSC信号が記憶され、制御回路１４において、所定のフィールドが注目フィールドとして選択されると、ステップＳ１において、制御回路１４は、注目フィールドの所定の画素を注目画素として選択する。ステップＳ２において、制御回路１４は、注目画素をクラス分類するために必要な画素を、フィールドメモリ１１から読み出させ、クラス分類回路１２に供給させる。
【００６０】
クラス分類回路１２は、フィールドメモリ１１から入力された画素を用いて、注目画素の空間的、および時間的な特徴を検出し、その特徴に基づいてクラス分類を行い、得られた注目画素のクラスを、アドレスとして、予測係数メモリ部１３に出力する。
【００６１】
ステップＳ３において、制御回路１４は、注目画素のNTSC信号の位相を示すCS信号を予測係数メモリ部１３、および符号反転回路１７に供給する。予測係数メモリ部１３は、CS信号に基づいて、注目画素のNTSC信号が、Ｙ−Ｉ信号、またはＹ＋Ｉ信号であるか否かを判定する。注目画素のNTSC信号が、Ｙ−Ｉ信号、またはＹ＋Ｉ信号であると判定された場合、ステップＳ４に進む。
【００６２】
ステップＳ４において、予測係数メモリ部１３は、Ｙ±Ｉメモリ１３Ａのアドレス（クラス分類回路１２から入力された注目画素のクラスに対応するアドレス）から、Ｙ，Ｕ，Ｖそれぞれ用の予測係数のセットを読み出して、演算回路１６に供給する。
【００６３】
ステップＳ５において、予測タップ形成回路１５は、フィールドメモリ１１から画素を読み出し、いま注目画素とされている画素について、図４で説明した予測タップを形成する。この予測タップは、演算回路１６に供給される。
【００６４】
なお、ステップＳ５の処理は、ステップＳ２乃至Ｓ４の処理と並列に行うようにすることも可能である。
【００６５】
演算回路１６は、予測係数メモリ部１３から予測係数を受信するとともに、予測タップ形成回路１５から予測タップを受信すると、ステップＳ６において、その予測係数および予測タップを用いた適応処理を行う。すなわち、具体的には、式（１）に示した線形一次式を演算し、これにより、注目画素のＹ，Ｕ，Ｖの各信号を求めて後段に出力する。
【００６６】
ステップＳ７において、符号反転回路１７は、制御回路１４から供給されているCS信号に基づいて、注目画素のNTSC信号が、Ｙ−Ｉ信号、またはＹ−Ｑ信号であるか否かを判定する。注目画素のNTSC信号が、Ｙ−Ｉ信号、またはＹ−Ｑ信号であると判定された場合、ステップＳ８に進む。
【００６７】
ステップＳ８において、符号反転回路１７は、ステップＳ６で演算回路１６から入力された、注目画素のＵ，Ｖの各信号の符号を反転して出力する。
【００６８】
ステップＳ９において、制御回路１４は、フィールドメモリ１１に記憶された注目フィールドを構成する全ての画素を、注目画素として処理したか否かを判定する。まだ、注目フィールドを構成する全ての画素を、注目画素として処理していないと判定された場合、ステップＳ１に戻り、注目フィールドを構成する画素のうち、まだ注目画素とされていない画素が、新たに注目画素とされ、ステップＳ２以降の処理が繰り返される。また、ステップＳ９において、注目フィールドを構成する全ての画素を、注目画素として処理したと判定された場合、処理を終了する。
【００６９】
なお、ステップＳ３において、注目画素のNTSC信号が、Ｙ−Ｉ信号、またはＹ＋Ｉ信号ではない（Ｙ−Ｑ信号、またはＹ＋Ｑ信号である）と判定された場合、ステップＳ１０に進む。
【００７０】
ステップＳ１０において、予測係数メモリ部１３は、Ｙ±Ｑメモリ１３Ｂのアドレス（クラス分類回路１２から入力された注目画素のクラスに対応するアドレス）から、Ｙ，Ｕ，Ｖそれぞれ用の予測係数のセットを読み出して、演算回路１６に供給する。
【００７１】
また、ステップＳ７において、注目画素のNTSC信号が、Ｙ−Ｉ信号、またはＹ−Ｑ信号ではない（Ｙ＋Ｉ信号、またはＹ＋Ｑ信号である）と判定された場合、符号反転処理を実行する必要がないので、ステップＳ８をスキップする。
【００７２】
なお、図５のフローチャートに示すステップＳ１乃至Ｓ９の処理は、新たなフィールドが、注目フィールドとされる毎に繰り返し行われる。
【００７３】
このように、本実施の形態によれば、注目画素がＹ−Ｉ信号である場合、および注目画素がＹ＋Ｉ信号である場合において、同じ予測係数を用いて処理することができ、注目画素がＹ−Ｑ信号である場合、および注目画素がＹ＋Ｑ信号である場合において、同じ予測係数を用いて処理することができる。但し、注目画素がＹ−Ｉ信号、またはＹ−Ｑ信号である場合、上述した符号反転処理のような補正処理が必要である。
【００７４】
図６は、図２の予測係数メモリ部１３に記憶させる予測係数を求める学習を行う学習装置の構成例を示している。
【００７５】
この学習装置のフィールドメモリ２１には、学習用のYUV信号（学習用のコンポーネント信号）の画像が、所定数のフィールドだけ供給されて記憶されるようになされている。また、フィールドメモリ２１に記憶された学習用の画像を構成する画素のYUV信号は、制御回路２４の制御に従って読み出され、NTSCエンコーダ２２、および制御回路２４に供給されるようになされている。
【００７６】
NTSCエンコーダ２２は、フィールドメモリ２１から入力された各画素のYUV信号を、NTSC信号にエンコード（変換）し、クラス分類回路２３、または制御回路２４に供給するようになされている。
【００７７】
クラス分類回路２３は、図２のクラス分類回路１２と同様に構成されており、注目画素をクラス分類して、そのクラスを、アドレスとして、学習用データメモリ部２６に供給するようになされている。
【００７８】
制御回路２４は、フィールドメモリ２１に入力され、既に記憶されているフィールドを、順次、注目フィールドとし、さらに、注目フィールドを構成する画素を、例えば、ラインスキャン順に、順次、注目画素として、その注目画素の処理に必要な画素のYUV信号を、フィールドメモリ２１から読み出させ、NTSCエンコーダ２２、および制御回路２４自身に供給させるようになされている。
【００７９】
また、制御回路２４は、注目画素のYUV信号と、その注目画素に対応する予測タップを構成する画素のYUV信号とを、フィールドメモリ２１から読み出させ、予測タップを構成する画素のYUV信号をNTSCエンコーダ２２に供給させる。これにより、予測タップを構成する画素のYUV信号は、NTSCエンコーダ２２において、NTSC信号（学習用のコンポジット信号）に変換され、制御回路２4に供給される。
【００８０】
さらに、制御回路２４は、上述したように、NTSCエンコーダ２２から予測タップを構成する画素のNTSC信号を受信すると、それを学習データとし、フィールドメモリ２１から読み出させた注目画素のYUV信号を教師データとして、その学習データと教師データとを組み合わせて、符号反転回路２５を介して、学習用データメモリ部２６に供給するようになされている。すなわち、注目画素のYUV信号と、その注目画素に対して、図4で説明したような位置関係にある予測タップを構成する画素のNTSC信号とが組み合わされて、符号反転回路２５を介して学習用データメモリ部２６に供給されるようになされている。
【００８１】
さらに、制御回路２４は、注目画素のNTSC信号が、Ｙ−Ｉ信号、Ｙ−Ｑ信号、Ｙ＋Ｉ信号、またはＹ＋Ｑ信号のいずれであるかを示すCS信号を、学習用データメモリ部２６、および符号反転回路２５に供給するようになされている。
【００８２】
符号反転回路２５は、制御回路２４から入力されたCS信号に基づいて、注目画素の位相に対応して、制御回路２４から入力されたＵ，Ｖの各信号の符号を反転し、その他の信号（Ｙ信号、および予測タップを構成する画素のNTSC信号）はそのまま処理を施さずに、学習用データメモリ部２６に供給するようになされている。すなわち、符号反転回路２５は、制御回路２４から入力されたCS信号を参照して、注目画素のNTCS信号が、Ｙ−Ｉ信号、またはＹ−Ｑ信号である場合、制御回路２４から入力されたＵ，Ｖの各信号の符号を反転して（符号反転処理を実行し）、注目画素のNTCS信号が、Ｙ＋Ｉ信号、またはＹ＋Ｑ信号である場合、符号反転処理を実行せずに、その他の信号（Ｙ信号、および予測タップを構成する画素のNTSC信号）とともに学習用データメモリ部２６に供給する。
【００８３】
学習用データメモリ部２６は、Ｙ±Ｉメモリ２６Ａ、およびＹ±Ｑメモリ２６Ｂから構成されており、それぞれには、クラス分類回路２３が出力する注目画素のクラスが、アドレスとして供給されるとともに、制御回路２４が出力するCS信号が供給されるようになされている。さらに、学習用データメモリ部２６には、制御回路２４が出力する、上述の教師データと学習データとの組合せが、符号反転回路２５を介して供給されるようになされている。そして、制御回路２４から入力されたCS信号が参照されて、注目画素のNTSC信号がＹ−Ｉ信号、またはＹ＋Ｉ信号である場合、Ｙ±Ｉメモリ２６Ａが選択され、注目画素のNTSC信号がＹ−Ｑ信号、またはＹ＋Ｑ信号である場合、Ｙ±Ｑメモリ２６Ｂが選択される。選択されたＹ±Ｉメモリ２６Ａ、またはＹ±Ｑメモリ２６Ｂのアドレス（クラス分類回路２３が出力する注目画素のクラスに対応するアドレス）には、符号反転回路２５から入力された教師データと学習データとの組合せが記憶されるようになされている。
【００８４】
したがって、Ｙ±Ｉメモリ２６Ａには、注目画素のNTSC信号が、Ｙ−Ｉ信号、またはＹ＋Ｉ信号である場合における、その注目画素のYUV信号（教師データ）と、その注目画素について形成される予測タップを構成する画素のNTSC信号との組合せが記憶され、Ｙ±Ｑメモリ２６Ｂには、注目画素のNTSC信号が、Ｙ−Ｑ信号、またはＹ＋Ｑ信号である場合における、その注目画素のYUV信号（教師データ）と、その注目画素について形成される予測タップを構成する画素のNTSC信号との組合せが記憶される。
【００８５】
なお、メモリ２６Ａ，２６Ｂそれぞれにおいては、同一アドレスに複数の情報を記憶することができるようになされており、これにより、同一アドレスには、同一のクラスに分類される画素の学習データと教師データとの組合せを複数記憶することができるようになされている。
【００８６】
演算回路２７Ａ，２７Ｂは、メモリ２６Ａ，２６Ｂの各アドレスに記憶されている学習データとしての予測タップを構成する画素のNTSC信号と、教師データとしてのYUV信号との組合せを読み出し、それらを用いて、最小自乗法により、YUV信号の予測値と教師データとの間の誤差を最小にする予測係数をそれぞれ算出するようになされている。すなわち、演算回路２７Ａ，２７Ｂでは、クラス毎に、且つ、Ｙ，Ｕ，Ｖの各信号について、式（８）に対応する正規方程式がたてられ、これを解くことにより、クラス毎の、Ｙ，Ｕ，Ｖ用の予測係数（Ｙ用の予測係数ｗYa乃至ｗYk、予測係数ｗYA乃至ｗYK、およびｗYoffset，Ｕ用の予測係数ｗUa乃至ｗUk、予測係数ｗUA乃至ｗUK、およびｗUoffset、並びにＶ用の予測係数ｗVa乃至ｗVk、予測係数ｗVA乃至ｗVK、およびｗVoffset）が、それぞれ求められる。
【００８７】
ここで、演算回路２７Ａ，２７Ｂでは、メモリ２６Ａ，２６Ｂに記憶されたデータを用いてそれぞれ処理が行われるため、演算回路２７Ａ，２７Ｂそれぞれにおいて得られる予測係数は、NTSC信号の位相に対応したもの、すなわち、Ｙ＋Ｉ信号、またはＹ＋Ｑ信号を、それぞれ、YUV信号に変換するためのものになる。
【００８８】
演算回路２７Ａ，２７Ｂにおいて得られた予測係数は、対応する、コンポーネント信号変換回路３の予測係数メモリ部１３のＹ±Ｉメモリ１３Ａ、またはＹ±Ｑメモリ１３Ｂに供給され、各クラスに対応したアドレスに記憶されるようになされている。
【００８９】
次に、この学習装置において行われる学習処理について、図７のフローチャートを参照して説明する。フィールドメモリ２１に、学習用の画像のYUV信号が記憶されると、ステップＳ２１において、制御回路２４は、学習用の画像を構成する所定の画素を注目画素として選択し、その注目画素について、クラス分類を行うために必要な画素を、フィールドメモリ２１から読み出させ、NTSCエンコーダ２２に供給させる。NTSCエンコーダ２２では、フィールドメモリ２１から入力された画素のYUV信号がNTSC信号に変換され、クラス分類回路２３に供給される。
【００９０】
ステップＳ２２において、クラス分類回路２３は、NTSCエンコーダ２２から入力された画素を用いて、図２のクラス分類回路１２と同様にクラス分類を行ない、注目画素のクラスを、アドレスとして、学習用データメモリ部２６に供給する。
【００９１】
ステップＳ２３において、制御回路２４は、注目画素のNTSC信号の位相（Ｙ−Ｉ信号、Ｙ−Ｑ信号、Ｙ＋Ｉ信号、またはＹ＋Ｑ信号）を示すCS信号を、符号反転回路２５、および学習用データメモリ部２６に供給する。
【００９２】
さらに、制御回路２４は、注目画素のYUV信号と、その注目画素に対応する予測タップを構成する画素のYUV信号とを、フィールドメモリ２１から読み出させ、注目画素のYUV信号は制御回路２４自身に供給させ、予測タップを構成する画素のYUV信号はNTSCエンコーダ２２に供給させる。この場合、NTSCエンコーダ２２は、フィールドメモリ２１から入力された予測タップを構成する画素のYUV信号をNTSC信号に変換して、制御回路２７に供給する。
【００９３】
そして、制御回路２４は、NTSCエンコーダ２２から入力された予測タップを構成する画素のNTSC信号を学習データとするとともに、フィールドメモリ２１から入力された注目画素のYUV信号を教師データとし、その学習データと教師データとの組み合わせを、符号反転回路２５に出力する。
【００９４】
なお、ステップＳ２３の処理は、ステップＳ２２の処理と並列に行うことが可能である。
【００９５】
ステップＳ２４において、符号反転回路２５は、制御回路２４から入力されたCS信号を参照して、注目画素のNTSC信号が、Ｙ−Ｉ信号、またはＹ−Ｑ信号であるか否かを判定する。注目画素のNTSC信号が、Ｙ−Ｉ信号、またはＹ−Ｑ信号であると判定された場合、ステップＳ２５に進む。
【００９６】
ステップＳ２５において、符号反転回路２５は、制御回路２４から入力されたＵ，Ｖの各信号の符号を反転して（符号反転処理を実行し）、その他の信号（Ｙ信号、および予測タップを構成する画素のNTSC信号）とともに学習用データメモリ部２６に供給する。
【００９７】
ステップＳ２６において、学習用データメモリ部２６は、制御回路２４から入力されたCS信号を参照して、注目画素のNTSC信号が、Ｙ−Ｉ信号、またはＹ＋Ｉ信号であるか否かを判定する。注目画素のNTSC信号が、Ｙ−Ｉ信号、またはＹ＋Ｉ信号であると判定された場合、ステップＳ２７に進む。
【００９８】
ステップＳ２７において、学習用データメモリ部２６は、Ｙ±Ｉメモリ２６Ａの、クラス分類回路２３から供給された注目画素のクラスに対応するアドレスに、符号反転回路２５から入力された教師データと学習データとの組合せを記憶させる。
【００９９】
ステップＳ２８において、制御回路２４は、フィールドメモリ２１に記憶された学習用の画像を構成する全ての画素を注目画素として処理したか否かを判定する。まだ、学習用の画像を構成する全ての画素を注目画素として処理していないと判定された場合、ステップＳ２１に戻り、まだ注目画素とされていない画素を、新たに注目画素として、ステップＳ２２以下の処理が繰り返される。
【０１００】
その後、ステップＳ２８において、学習用の画像を構成する全ての画素を注目画素として処理したと判定された場合、ステップＳ２９に進む。
【０１０１】
ステップＳ２９において、演算回路２７Ａ，２７Ｂは、それぞれ、メモリ２６Ａ，２６Ｂに記憶された学習データと教師データとの組合せを、各アドレス毎に読み出し、Ｙ，Ｕ，Ｖの各信号別に、式（８）に対応する正規方程式を生成し、生成した正規方程式を解くことにより、Ｙ＋Ｉ信号、またはＹ＋Ｑ信号それぞれをYUV信号に変換する演算に用いるＹ，Ｕ，Ｖ用のクラス毎の予測係数のセットを得る。そして、Ｙ＋Ｉ信号、またはＹ＋Ｑ信号に対応するクラス毎の予測係数のセットは、予測係数メモリ部１３のＹ±Ｉメモリ１３Ａ、またはＹ±Ｑメモリ１３Ｂにそれぞれ供給されて記憶され、処理を終了する。
【０１０２】
以上のように、注目画素を、その注目画素の空間的、および時間的な特徴に基づいてクラス分類し、それにより得られるクラスに対応した予測係数、すなわち、注目画素に適した予測係数を用いて、注目画素のNTSC信号を、YUV信号に変換するようにしたので、特に、輝度によるエッジに起因するドット妨害や、輝度に伴って色が変化しているクロスカラーなどを軽減することが可能となる。
【０１０３】
なお、本実施の形態においては、予測係数との線形一次式を計算することにより、NTSC信号をYUV信号に変換するようにしたが、その他、例えば、非線形な演算式などを計算することにより、NTSC信号をYUV信号に変換するようにすることも可能である。
【０１０４】
また、本実施の形態では、図４で説明した画素から、予測タップを構成するようにしたが、予測タップは、その他の画素から構成することも可能である。
【０１０５】
さらに、本実施の形態では、NTSC信号の位相に対応して、適応処理および学習処理を行うようにしたが、適応処理および学習処理は、NTSC信号の位相に関係なく行うことも可能である。ただし、NTSC信号の位相別に、適応処理および学習処理を行う方が、精度の高いYUV信号および予測係数を得ることができる。
【０１０６】
また、本実施の形態においては、NTSC信号をYUV信号に変換するようにしたが、その他、例えば、PAL方式などの信号をYUV信号に変換したり、また、NTSC信号を、RGB信号やYIQ信号に変換することなども可能である。すなわち、変換前のコンポジット信号および変換後のコンポーネント信号は、特に限定されるものではない。
【０１０７】
また、本実施の形態では、フィールド単位で処理を行うようにしたが、その他、例えば、フレーム単位で処理を行うことも可能である。
【０１０８】
さらに、本発明は、テレビジョン受像機以外の、例えば、VTR(Video Tape Recorder)その他の画像を扱う機器に適用可能である。また、本発明は、動画および静止画のいずれにも適用可能である。
【０１０９】
さらに、本実施の形態では、NTSC信号をサンプリングすることにより、Ｙ−Ｉ信号、Ｙ−Ｑ信号、Ｙ＋Ｉ信号、およびＹ＋Ｑ信号とするようにしたが、NTSC信号のサンプリングは、４サンプリング毎に、同位相の信号が得られれば、どのようなタイミングで行ってもよい。ただし、この場合、学習においても、同一位相の信号を用いる必要がある。
【０１１０】
なお、上記各処理を行うコンピュータプログラムは、磁気ディスク、CD-ROM等の情報記録媒体よりなる提供媒体のほか、インターネット、デジタル衛星などのネットワーク提供媒体を介してユーザに提供することができる。
【０１１１】
【発明の効果】
以上のように、請求項１に記載の画像信号処理装置、請求項６に記載の画像信号処理方法、および請求項７に記載の記録媒体に記録されているプログラムによれば、注目画素のコンポジット信号の４種類の位相を検出し、検出した注目画素のコンポジット信号の位相に対応して、演算した注目画素のコンポーネント信号を補正するようにしたので、装置の規模を小さくすることが可能となる。
【０１１２】
また、請求項８に記載の学習装置、請求項１２に記載の学習装置、および請求項１３に記載の記録媒体に記録されているプログラムによれば、変換した注目画素の学習用のコンポジット信号の４種類の位相を検出し、検出した注目画素の学習用のコンポジット信号の位相に対応して、学習用のコンポーネント信号を補正し、学習用のコンポジット信号と予測係数とを用いて演算されたコンポーネント信号と、補正した学習用のコンポーネント信号との誤差を小さくする予測係数を求めるための演算を行うようにしたので、装置の規模を小さくする予測係数を得ることが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明を適用したテレビジョン受像機の構成例を示すブロック図である。
【図２】図１のコンポーネント信号変換回路３の構成例を示すブロック図である。
【図３】 NTSC信号のフィールドの構成例を示す図である。
【図４】図２の予測タップ形成回路１５の処理を説明する図である。
【図５】図２のコンポーネント信号変換回路３の動作を説明するフローチャートである。
【図６】本発明を適用した学習装置の構成例を示すブロック図である。
【図７】図６の学習装置の動作を説明するフローチャートである。
【符号の説明】
１ チューナ， ２ A/D変換器， ３ コンポーネント信号変換回路， ４ CRT， ５ 増幅器， ６ スピーカ， １１ フィールドメモリ， １２ クラス分類回路， １３ 予測係数メモリ部， １３Ａ Ｙ±Ｉメモリ， １３Ｂ Ｙ±Ｑメモリ， １４ 制御回路， １５ 予測タップ形成回路， １６ 演算回路， １７ 符号反転回路， ２１ フィールドメモリ， ２２ NTSCエンコーダ， ２３ クラス分類回路， ２４ 制御回路， ２５ 符号反転回路， ２６ 学習用データメモリ部， ２６Ａ Ｙ±Ｉメモリ， ２６Ｂ Ｙ±Ｑメモリ， ２７Ａ，２７Ｂ 演算回路
Claims (13)
- コンポジット信号をコンポーネント信号に変換する画像信号処理装置において、
注目画素のコンポジット信号の４種類の位相を検出する検出手段と、
前記コンポジット信号の２種類の位相に対応する予測係数を記憶する記憶手段と、
前記記憶手段が記憶する予測係数のうちの前記検出手段が検出した注目画素のコンポジット信号の位相に対応するものを用いて前記注目画素のコンポーネント信号を演算する演算手段と、
前記検出手段が検出した注目画素のコンポジット信号の位相に対応して、前記演算手段で演算された前記注目画素のコンポーネント信号を補正する補正手段と
を備えることを特徴とする画像信号処理装置。 - 前記記憶手段は、前記コンポジット信号のＹ＋Ｉ信号、またはＹ＋Ｑ信号に対応する予測係数を記憶し、
前記補正手段は、前記コンポジット信号がＹ−Ｉ信号、またはＹ−Ｑ信号である場合、前記演算手段で演算された前記注目画素のコンポーネント信号を補正する
ことを特徴とする請求項１に記載の画像信号処理装置。 - 前記コンポーネント信号はYUV信号、またはRGB信号である
ことを特徴とする請求項１に記載の画像信号処理装置。 - 前記演算手段は、前記予測係数と、前記注目画素と空間的または時間的に近接する画素との線形一次結合により、前記注目画素のコンポーネント信号を演算する
ことを特徴とする請求項１に記載の画像信号処理装置。 - 前記注目画素の空間的および時間的な特徴に基づいて、前記注目画素をクラス分類するクラス分類手段を
さらに備え、
前記記憶手段は、前記コンポジット信号の２種類の位相に対応する予測係数を前記クラス毎に記憶する
ことを特徴とする請求項１に記載の画像信号処理装置。 - コンポジット信号をコンポーネント信号に変換する画像信号処理方法において、
注目画素のコンポジット信号の４種類の位相を検出する検出ステップと、
前記コンポジット信号の２種類の位相に対応する予測係数を記憶する記憶ステップと、
前記記憶ステップで記憶する予測係数のうちの前記検出ステップで検出した注目画素のコンポジット信号の位相に対応するものを用いて前記注目画素のコンポーネント信号を演算する演算ステップと、
前記検出ステップで検出した注目画素のコンポジット信号の位相に対応して、前記演算ステップで演算された前記注目画素のコンポーネント信号を補正する補正ステップと
を含むことを特徴とする画像信号処理方法。 - コンポジット信号をコンポーネント信号に変換する画像信号処理装置の制御用のプログラムであって、
注目画素のコンポジット信号の４種類の位相を検出する検出ステップと、
前記コンポジット信号の２種類の位相に対応する予測係数を記憶する記憶ステップと、
前記記憶ステップで記憶する予測係数のうちの前記検出ステップで検出した注目画素のコンポジット信号の位相に対応するものを用いて前記注目画素のコンポーネント信号を演算する演算ステップと、
前記検出ステップで検出した注目画素のコンポジット信号の位相に対応して、前記演算ステップで演算された前記注目画素のコンポーネント信号を補正する補正ステップと
を含む処理を画像信号処理装置のコンピュータに実行させるプログラムが記録されていることを特徴とする記録媒体。 - コンポジット信号をコンポーネント信号に変換するための演算に用いる予測係数を求める学習装置において、
学習用のコンポーネント信号を、学習用のコンポジット信号に変換する変換手段と、
前記変換手段で変換された注目画素の前記学習用のコンポジット信号の４種類の位相を検出する検出手段と、
前記検出手段が検出した前記注目画素の学習用のコンポジット信号の位相に対応して、前記学習用のコンポーネント信号を補正する補正手段と、
学習用のコンポジット信号と前記予測係数とを用いて演算されたコンポーネント信号と、前記補正手段が補正した前記学習用のコンポーネント信号との誤差を小さくする前記予測係数を求めるための演算を行う演算手段と
を備えることを特徴とする学習装置。 - 前記コンポーネント信号はYUV信号、またはRGB信号である
ことを特徴とする請求項８に記載の学習装置。 - 前記演算手段は、前記予測係数と、注目画素と空間的または時間的に近接する画素との線形一次結合により、前記注目画素のコンポーネント信号を演算する
ことを特徴とする請求項８に記載の学習装置。 - 前記注目画素の空間的および時間的な特徴に基づいて、前記注目画素をクラス分類するクラス分類手段を
さらに備え、
前記演算手段は、前記コンポジット信号の２種類の位相に対応する予測係数を前記クラス毎に演算する
ことを特徴とする請求項８に記載の学習装置。 - コンポジット信号をコンポーネント信号に変換するための演算に用いる予測係数を求める学習方法において、
学習用のコンポーネント信号を、学習用のコンポジット信号に変換する変換ステップと、
前記変換ステップで変換された注目画素の前記学習用のコンポジット信号の４種類の位相を検出する検出ステップと、
前記検出ステップで検出した前記注目画素の学習用のコンポジット信号の位相に対応して、前記学習用のコンポーネント信号を補正する補正ステップと、
学習用のコンポジット信号と前記予測係数とを用いて演算されたコンポーネント信号と、前記補正ステップで補正した前記学習用のコンポーネント信号との誤差を小さくする前記予測係数を求めるための演算を行う演算ステップと
を含むことを特徴とする学習方法。 - コンポジット信号をコンポーネント信号に変換するための演算に用いる予測係数を求める学習装置の制御用のプログラムであって、
学習用のコンポーネント信号を、学習用のコンポジット信号に変換する変換ステップと、
前記変換ステップで変換された注目画素の前記学習用のコンポジット信号の４種類の位相を検出する検出ステップと、
前記検出ステップで検出した前記注目画素の学習用のコンポジット信号の位相に対応して、前記学習用のコンポーネント信号を補正する補正ステップと、
学習用のコンポジット信号と前記予測係数とを用いて演算されたコンポーネント信号と、前記補正ステップで補正した前記学習用のコンポーネント信号との誤差を小さくする前記予測係数を求めるための演算を行う演算ステップと
を含む処理を学習装置のコンピュータに実行させるプログラムが記録されていることを特徴とする記録媒体。
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