JP4062714B2 - 映像信号変換装置および方法 - Google Patents

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Description

【0001】
【発明の属する技術分野】
本発明は、映像信号変換装置および方法に関し、特に、クラス分類適応処理により、コンポジット映像信号をベースバンドの映像信号に直接変換することができるようにした映像信号変換装置および方法に関する。
【0002】
【従来の技術】
図10は、従来のテレビジョン受像機の構成例を表している。チューナ2は、アンテナ1で受信した信号を復調し、映像中間周波信号処理回路(VIF)3に出力する。VIF3で処理され、出力されたコンポジット映像信号は、Y/C分離回路4に入力される。Y/C分離回路4は、入力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を分離し、それぞれマトリクス回路6とクロマ復調回路5に出力するようになされている。クロマ復調回路5は、入力されたクロマ信号Cを復調し、色差信号R−Yと色差信号B−Yを生成し、マトリクス回路6に供給している。マトリクス回路6は、入力された輝度信号Y、並びに色差信号R−Y,B−Yから、原色RGB信号を生成し、CRT7に出力し、表示させるようになされている。
【0003】
次に、その動作について説明する。チューナ2は、ユーザが指定したチャンネルの放送局の電波をアンテナ1を介して受信し、その復調信号をVIF3に出力する。VIF3は、チューナ2より出力された信号を処理し、例えばNTSC方式のコンポジット映像信号をY/C分離回路4に出力する。Y/C分離回路4は、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。
【0004】
クロマ復調回路5は、Y/C分離回路4より入力されたクロマ信号Cを復調し、色差信号R−Yと色差信号B−Yを生成する。マトリクス回路6は、Y/C分離回路4より供給された輝度信号Yと、クロマ復調回路5より入力された色差信号R−Y,B−Yを合成し、原色RGB信号を生成し、CRT7に出力し、表示させる。
【0005】
【発明が解決しようとする課題】
このように、従来のテレビジョン受像機においては、コンポジット映像信号を、まず、Y/C分離回路4で輝度信号Yとクロマ信号Cとに分離し、その後、クロマ信号Cを復調して、ベースバンドの輝度信号Y、色差信号R−Y,B−Yよりなるコンポーネント信号に変換していた。そして、このコンポーネント信号から、さらにマトリクス回路6により、原色RGB信号を生成するようにしていた。このため、回路構成が複雑になり、その規模も大きくなり、コスト高となる課題があった。
【0006】
さらにまた、特に画像の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などのY/C分離のエラーに起因する画質劣化が発生し易い課題があった。
【0007】
本発明はこのような状況に鑑みてなされたものであり、簡単な構成で、小さい規模の回路構成で、高画質のベースバンド映像信号を得ることができるようにするものである。
【0008】
【課題を解決するための手段】
請求項1に記載の映像信号変換装置は、入力されたコンポジット映像信号をクラス分類する分類手段と、予測係数を記憶する記憶手段と、分類手段により分類されたクラスに対応する予測係数に基づき、ベースバンドの映像信号を予測生成する生成手段とを備え、分類手段は、ドット妨害成分を検出する検出手段と、検出手段により検出されたドット妨害成分の大きさに基づいてクラスを判定する判定手段とを備えることを特徴とする。
【0009】
請求項3に記載の映像信号変換方法は、入力されたコンポジット映像信号をクラス分類する分類ステップと、予測係数を記憶する記憶ステップと、分類ステップで分類されたクラスに対応する予測係数に基づき、ベースバンドの映像信号を予測生成する生成ステップとを含み、分類ステップは、ドット妨害成分を検出する検出ステップと、検出ステップの処理により検出されたドット妨害成分の大きさに基づいてクラスを判定する判定ステップとを含むことを特徴とする。
【0011】
請求項1に記載の映像信号変換装置及び請求項3に記載の映像信号変換方法においては、分類されたクラスに対応する予測係数に基づき、ベースバンドの映像信号が予測生成される。コンポジット映像信号のクラス分類においては、ドット妨害成分が検出され、検出されたドット妨害成分の大きさに基づいてクラスが判定される。
【0012】
【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、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、各手段を記載したものに限定することを意味するものではない。
【0013】
請求項1に記載の映像信号変換装置は、入力されたコンポジット映像信号をクラス分類する分類手段(例えば、図2のパターン検出部52)と、予測係数を記憶する記憶手段(例えば、図2の係数メモリ54)と、分類手段により分類されたクラスに対応する予測係数に基づき、ベースバンドの映像信号を予測生成する生成手段(例えば、図2の予測演算部56)とを備え、分類手段は、ドット妨害成分を検出する検出手段(例えば、図5のドット妨害成分検出回路22−1,22−2)と、検出手段により検出されたドット妨害成分の大きさに基づいてクラスを判定する判定手段(例えば、図5の大小比較回路31−1)とを備えることを特徴とする。
【0015】
請求項2に記載の映像信号変換装置は、検出手段が、複数の画素の値を加算して輝度信号成分を演算する演算手段(例えば、図5の加算器21−1,21−2)と、演算手段による演算結果から色信号成分を抽出する抽出手段(例えば、図5の BPF 23−1,23−2)と、抽出手段により抽出された色信号成分の振幅を検出する振幅検出手段(例えば、図5の振幅検出回路24−1,24−2)とを備え、判定手段は、振幅検出手段により検出された複数の色信号成分の大きさを比較して、クラスを判定することを特徴とする。
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すブロック図であり、図10における場合と対応する部分には同一の符号を付してある。この構成例においては、 VIF 3とマトリクス回路6の間に、クラス分類適応処理回路11が配置されている。このクラス分類適応処理回路11は、 VIF 3から入力された NTSC 方式のコンポジット映像信号から、輝度信号Yと色差信号R−Y,B−Y信号からなるコンポーネント信号を、クラス分類適応処理により直接生成する。コンポジット映像信号からコンポーネント信号を予測生成するための予測係数は、コンポーネント信号を教師信号とし、そのコンポーネント信号を NTSC 変調して作成した NTSC 信号を生徒画像として学習により生成される。そして、その予測係数を用いて、マッピング(予測演算処理)によりコンポーネント信号が生成される。
図2は、クラス分類適応処理回路11の構成例を表している。 VIF 3より出力された NTSC 方式のコンポジット映像信号は、領域抽出部51と領域抽出部55に供給される。領域抽出部51は、入力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画素(クラスタップ)(図3)を抽出し、パターン検出部52に出力している。パターン検出部52は、入力されたクラスタップを基にコンポジット映像信号のパターンを検出する。具体的には、図5を参照して後述するが、ドット妨害成分の大きさがいずれのパターンに属するのかが検出される。
クラスコード決定部53は、パターン検出部52で検出されたパターンに基づき、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54に出力するようになされている。係数メモリ54には、予め学習により求められたクラス毎の予測係数が記憶されており、クラスコード決定部53より入力されたクラスコードに対応する予測係数が読み出され、予測演算部56に出力されるようになされている。なお、係数メモリ54の予測係数の決定の仕方については、図8を参照して後述する。
領域抽出部55は、 VIF 3より入力されたコンポジット映像信号から、コンポーネント信号を予測生成するのに必要な画素(予測タップ)を抽出し、予測演算部56に出力している。予測演算部56は、領域抽出部55より入力される予測タップに対して、係数メモリ54より入力された予測係数を乗算し、コンポーネント信号の1つである輝度信号Yを生成する。
なお、図示は省略するが、コンポーネント信号のうち、他の色差信号R−Yと色差信号B−Yを生成するための回路も同様に構成されている。その構成は、図2に示した場合と同様であり、係数メモリ54に記憶されている係数が、図2に示した場合においては、輝度信号Yを生成するための予測係数であるが、色差信号R−YまたはB−Yを生成する場合には、そのための予測係数が記憶されることになる。
【0021】
次に、その動作について説明する。 VIF 3より入力されたコンポジット映像信号から、領域抽出部51は、クラスタップを抽出する。このクラスタップは、例えば図3に示すように、所定のフィールドの5個の画素VO,VA乃至VDと、1フレーム(2フィールド)前の注目画素VOに対応する画素VEの合計6個の画素とされる。
【0022】
パターン検出部52は、領域抽出部51より入力されたクラスタップの画素データに対して、所定の演算を施して、ドット妨害成分を検出し、ドット妨害成分の大きさからクラスタップが属するパターンを検出する(その詳細は、図5を参照して後述する)。クラスコード決定部53は、パターン検出部52で検出されたパターンに対応するクラスを決定し、そのクラスに対応するクラスコードを係数メモリ54に出力する。係数メモリ54は、クラスコード決定部53より入力されたクラスコードに対応する予測係数を読み出し、予測演算部56に出力する。
【0023】
領域抽出部55は、 VIF 3より入力されたコンポジット映像信号から、例えば図4に示すように、注目画素VOを含むその近傍の11個の画素と、1フレーム前の画素VEを中心とする11個の画素、並びに、直流のオフセット成分の合計23個の値を抽出する。従って、この場合、係数メモリ54には、1つのクラスについて23個の係数が用意されていることになる。
予測演算部56は、領域抽出部55より入力された23個の予測タップの値に対して、係数メモリ54より入力された23個の予測係数をそれぞれ積和演算して、注目画素VOに対応する輝度信号Yを生成する。
同様の処理がクラス分類適応処理回路11の色差信号R−YおよびB−Yを生成する回路においても行われる。その結果、輝度信号Y、色差信号R−Y,B−Yよりなるコンポーネント信号が生成、出力されることになる。
【0026】
次に、パターン検出部52におけるクラス分類の方法(パターン決定方法)について説明する。最初に、上下の画素の関係からクラス分類する方法について説明する。
【0027】
いま、図3(A)に示すように、所定のフィールド(0フィールド)の注目画素VOの1ライン上に画素VAが位置し、1ライン下に画素VBが位置するものとする。このとき、図5に示すような回路構成によりクラス分類処理が行われる。
【0028】
すなわち、図5の構成例においては、注目画素VOと1ライン上の画素VAが加算器21−1により加算され、ドット妨害成分検出回路22−1に入力されるようになされている。ドット妨害成分検出回路22−1は、加算器21−1より入力されたデータのカラーサブキャリア信号(3.58MHzの周波数fscの信号)を抽出するバンドパスフィルタ(BPF)23−1と、BPF23−1の出力の振幅を検出する振幅検出回路24−1により構成されている。振幅検出回路24−1は、さらに、BPF23−1の出力の絶対値を検出する絶対値検出回路(ABS)25−1と、ABS25−1の出力の所定の低域成分を抽出するローパスフィルタ(LPF)26−1により構成されている。
【0029】
加算器21−2は、注目画素VOと1ライン下の画素VBを加算し、ドット妨害成分検出回路22−2に供給するようになされている。ドット妨害成分検出回路22−2は、ドット妨害成分検出回路22−1と同様に、BPF23−2と振幅検出回路24−2とにより構成されており、振幅検出回路24−2は、ABS25−2とLPF26−2により構成されている。
【0030】
大小比較回路31−1は、ドット妨害成分検出回路22−1の出力と、ドット妨害成分検出回路22−2の出力の大小を比較し、その比較結果を出力するようになされている。
【0031】
次に、その動作について説明する。加算器21−1は、注目画素VOと注目画素VOより1ライン上の画素VAを加算する。この2つの画素のクロマ信号は、逆位相とされているため、2つの画素を加算して得られる値は、輝度信号成分だけとなる。この加算器21−1の出力をYAとすると、この信号YAは、ドット妨害(クロマ信号成分の輝度信号成分に対するクロストーク)が存在する場合、カラーサブキャリアの周波数fsc(=3.58MHz)の周波数成分を含んでいる。ドット妨害がなければ、信号YAには、この周波数成分は含まれていないことになる。
【0032】
そこで、BPF23−1により、この3.58MHzの周波数成分を抽出し、ABS25−1において、その絶対値を演算する。LPF26−1により、さらにABS25−1の出力の低域成分を抽出して得られる信号Y’Aは、大小比較回路31−1に入力される。
【0033】
同様にして、加算器21−2により、注目画素VOと1ライン下の画素VBとが加算され、その加算した結果得られた信号YBに含まれるカラーサブキャリア信号成分がBPF23−2により抽出される。そして、抽出されたカラーサブキャリア信号成分は、ABS25−2により絶対値化され、LPF26−2により平滑され、信号Y’Bとして大小比較回路31−1に入力される。
【0034】
例えば、注目画素VOと、それより1ライン上の画素VAとの間に水平方向の色のエッジ(非相関部)が存在する場合、信号YAには、Y/C分離エラーである3.58MHzのドット妨害成分が存在する。注目画素VOと1ライン上の画素VAとの間に色のエッジが存在する場合、逆に、注目画素VOと1ライン下の画素VBとの間には、エッジが存在しないことが多い。もし存在するとすれば、1ラインの幅の線が存在するということになり、このような極めて細い線の画像は、ビデオカメラなどにより撮像した通常の画像中には、一般的には存在しないからである。
【0035】
従って、このような場合、信号Y’A(ドット妨害成分が多く含まれている)は、信号Y’B(ドット妨害成分がほとんど含まれていない)より大きな値となる。
【0036】
これに対して、逆に、注目画素VOと、1ライン下の画素VBとの間に水平方向の色のエッジが存在する場合、注目画素VOと1ライン上の画素VAとの間には、エッジが存在しないことが多いので、信号Y’B(3.58MHzのドット妨害成分が多い)は、信号Y’A(3.58MHzの周波数のドット妨害成分が少ない)の値より大きくなる。
【0037】
大小比較回路31−1は、信号Y’Aと信号Y’Bの大きさを比較し、その比較結果から、クラスタップがどのパターン(クラス)に属するかを決定する(クラス分類処理する)。
【0038】
すなわち、例えば、信号Y’Aと信号Y’Bの大きさの関係から、次のように3つのクラスが分類される。
N×Y’B < Y’A ・・・(1)
Y’B/N ≦ Y’A ≦ N×Y’B ・・・(2)
Y’A < Y’B/N ・・・(3)
【0039】
なお、上記式におけるNは定数であり、例えばN=2とされる。
【0040】
あるいはまた、次のようにして、5個のクラスに分類することも可能である。
N2×Y’B < Y’A ・・・(4)
N1×Y’B < Y’A ≦ N2×Y’B ・・・(5)
Y’B/N1 < Y’A ≦ N1×Y’B ・・・(6)
Y’B/N2 < Y’A ≦ Y’B/N1 ・・・(7)
Y’A ≦ Y’B/N2 ・・・(8)
【0041】
なお、上記式におけるN1,N2は定数であり、例えばN1=2,N2=3である。
【0042】
以上においては、画素の上下の関係からクラス分類を行うようにしたが、画素の左右の関係から、クラス分類することも可能である。いま、図3(A)に示すように、注目画素VOの2画素(1画素は4fscの周波数によりサンプリングされた画素とする)だけ左側の画素をVC、2画素だけ右側の画素をVDとする。注目画素VOとその左右の画素VC,VDを図5における場合と同様に処理する回路が図6に示されている。この図6の構成は、図5における場合と基本的に同様の回路である。
【0043】
すなわち、加算器21−3は、注目画素VOと2画素だけ左側の画素VCとを加算する。2つの画素のクロマ信号成分は逆位相となっているので、加算器21−3の出力は、基本的には、輝度信号成分YCとなる。同様に、加算器21−4が、注目画素VOと2画素だけ右側の画素VDを加算して出力する信号YDも、基本的には、輝度信号成分となる。
【0044】
上述した場合と同様に、例えば、注目画素VOと2画素だけ左側の画素VCとの間にカラーエッジが存在する場合、信号YCの値は、信号YDの値より大きくなる。逆に、注目画素VOと2画素分だけ右側の画素VDの間にカラーエッジが存在する場合、信号YDは、信号YCより大きくなる。
【0045】
そこで、図5における場合と同様に、図6においても、加算器21−3のドット妨害成分をドット妨害成分検出回路22−3で検出し、加算器21−4の出力のドット妨害成分をドット妨害成分検出回路22−4で検出する。そして、大小比較回路31−2により、ドット妨害成分検出回路22−3の出力信号Y’Cとドット妨害成分検出回路22−4の出力信号Y’Dの大小を比較する。
【0046】
大小比較回路31−2は、例えば次の条件に従って、3クラスに分類する処理を行う。
N×Y’D < Y’C ・・・(9)
Y’D/N ≦ Y’C ≦ N×Y’D ・・・(10)
Y’C < Y’D/N ・・・(11)
【0047】
さらに上述した場合と同様に、次のようにして、5個のクラスに分類することも可能である。
N2×Y’D < Y’C ・・・(12)
N1×Y’D < Y’C ≦ N2×Y’D ・・・(13)
Y’D/N1 < Y’C ≦ N1×Y’D ・・・(14)
Y’D/N2 < Y’C ≦ Y’D/N1 ・・・(15)
Y’C ≦ Y’D/N2 ・・・(16)
【0048】
図7は、パターン検出部52におけるさらに他のクラス分類の例を表している。この例においては、図5と図6に示した構成に加え、加算器21−5により、注目画素VOと、1フレーム(2フィールド)前の注目画素VOに対応する画素VEとが加算される。時間方向に非相関の画素がある場合、すなわち、画像に動きがある場合、加算器21−5の出力信号YEに、やはりドット妨害成分が発生する。そこで、ドット妨害成分検出回路22−5により、信号YEのドット妨害成分を検出し、信号Y’Eを得るようにしている。
【0049】
大小比較回路31−1乃至31−10は、ドット妨害成分検出回路22−1乃至22−5のいずれか2つの出力の大小を比較し、その比較結果に対応して、クラス分類処理を行う。各大小比較回路31−i(i=1乃至10)がそれぞれn個のクラス分類を行うものとすると、10個の大小比較回路31−1乃至31−10のうちのm個の出力を使用して、その組み合わせをクラスコード化すると、nm個のクラス分類を行うことができる。
【0050】
このように、ドット妨害の大きさに基づいてクラス分類を行い、そのクラスに対応する予測係数を用いて、コンポーネント信号成分を予測生成処理するので、ドット妨害の少ないコンポーネント信号を生成することができる。
【0051】
次に、図2の係数メモリ54に記憶させる予測係数の求め方について説明する。図8は、このような予測係数を求めるための構成例を表している。NTSCエンコーダ71には、教師信号としての輝度信号Y、色差信号R−Y,B−Yからなるコンポーネント信号が入力される。エンコーダ71は、入力されたコンポーネント信号から生徒信号としてのNTSC方式のコンポジット映像信号を生成し、領域抽出部72と領域抽出部75に出力している。領域抽出部72は、入力されたコンポジット映像信号からクラスタップを抽出し、パターン検出部73に出力している。パターン検出部73は、入力されたクラスタップのパターンを検出し、検出結果をクラスコード決定部74に出力する。クラスコード決定部74は、入力されたパターンに対応するクラスを決定し、そのクラスコードを正規方程式生成部76に出力している。
【0052】
領域抽出部75は、エンコーダ71より入力されたコンポジット映像信号から予測タップを抽出し、正規方程式生成部76に出力している。以上の領域抽出部72、パターン検出部73、クラスコード決定部74、および領域抽出部75は、図2のクラス分類適応処理回路11の領域抽出部51、パターン検出部52、クラスコード決定部53、および領域抽出部55と、基本的に同様の構成と機能を有するものである。
【0053】
正規方程式生成部76は、クラスコード決定部74より入力された全てのクラスに対して、クラス毎に、領域抽出部75より入力される予測タップの画素データ(学習データ)と、教師信号としてのコンポーネント信号の輝度信号Yとから正規方程式を生成し、係数決定部77に出力する。係数決定部77は、必要な数の正規方程式が正規方程式生成部76より供給されてきたとき、例えば最小自乗法を用いて正規方程式を解き、予測係数を演算する。係数決定部77は、演算により求めた予測係数をメモリ78に供給し、記憶させるようになされている。
【0054】
次に、その動作について説明する。NTSCエンコーダ71は、入力された教師信号としてのコンポーネント信号から、生徒信号としてのコンポジット映像信号を生成し、領域抽出部72と領域抽出部75に出力する。領域抽出部72は、入力されたコンポジット映像信号から、図3に示したクラスタップを抽出し、パターン検出部73に出力する。パターン検出部73は、図2のパターン検出部52における場合と同様の規則に従って、クラスタップのドット妨害の大きさを求め、その大きさからクラスタップのパターンを検出し、検出結果をクラスコード決定部74に出力する。クラスコード決定部74は、入力されたパターンに対応するクラスを決定し、そのクラスに対応するクラスコードを正規方程式生成部76に出力する。
【0055】
領域抽出部75は、入力されたコンポジット映像信号から、図4に示した予測タップを抽出し、正規方程式生成部76に出力する。正規方程式生成部76にはまた、教師信号の輝度信号Yがそのまま供給されている。正規方程式生成部76は、クラスコード決定部74より入力されたクラスにおける正規方程式を、輝度信号Yと予測タップのコンポジット映像信号(学習データ)に基づいて生成し、生成した正規方程式を係数決定部77に出力する。以上の処理が入力される様々な教師信号に対応して行われ、係数決定部77には、各クラス毎に必要な数の正規方程式が供給される。
【0056】
係数決定部77は、各クラス毎に正規方程式を解き、各クラスについて、いまの場合23個の予測係数を求め、これをメモリ78に供給し、記憶させる。メモリ78に記憶された予測係数が、図2の係数メモリ54に記憶されることになる。
【0057】
以上においては、輝度信号Yの予測係数を生成する場合について説明したが、色差信号R−Y,B−Yについても、図8に示した場合と同様に求められる。
【0058】
以上においては、コンポジット映像信号からコンポーネント映像信号を生成するようにしたが、例えば図9に示すようにクラス分類適応処理回路11を構成し、VIF3の出力するコンポジット映像信号から、原色RGB信号を直接生成するようにすることもできる。
【0059】
なお、上記したような処理を行うコンピュータプログラムをユーザに提供する提供媒体としては、磁気ディスク、CD-ROM、固体メモリなどの記録媒体の他、ネットワーク、衛星などの通信媒体を利用することができる。
【0060】
【発明の効果】
以上の如く、請求項1に記載の映像信号変換装置及び請求項3に記載の映像信号変換方法によれば、分類されたクラスに対応する予測係数に基づき、ベースバンドの映像信号を予測生成するようにしたので、Y/C分離エラー、特に、ドット妨害を抑制したベースバンド映像信号を、簡単な構成で、安価に生成することが可能となる。また、回路規模も小さくなり、小型化、かつ、低コスト化が可能となる。
【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のクラス分類適応処理回路11の構成例を示すブロック図である。
【図3】クラスタップを説明する図である。
【図4】予測タップを説明する図である。
【図5】図2のパターン検出部52の構成例を示すブロック図である。
【図6】図2のパターン検出部52の他の構成例を示すブロック図である。
【図7】図2のパターン検出部52のさらに他の構成例を示すブロック図である。
【図8】予測係数を決定する回路の構成例を示すブロック図である。
【図9】本発明を適用した他の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10】従来のテレビジョン受像機の構成例を示すブロック図である。
【符号の説明】
1 アンテナ, 2 チューナ, 3 VIF, 4 Y/C分離回路, 5 クロマ復調回路, 6 マトリクス回路, 7 CRT, 11 クラス分類適応処理回路, 21−1乃至21−5 加算器, 22−1乃至22−5 ドット妨害成分検出回路, 23−1乃至23−5 BPF, 24−1乃至24−5 振幅検出回路, 25−1乃至25−5 ABS, 26−1乃至26−5 LPF,31−1乃至31−10 大小比較回路

Claims (3)

  1. 入力されたコンポジット映像信号をクラス分類する分類手段と、
    予測係数を記憶する記憶手段と、
    前記分類手段により分類された前記クラスに対応する前記予測係数に基づき、ベースバンドの映像信号を予測生成する生成手段と
    を備え、
    前記分類手段は、
    ドット妨害成分を検出する検出手段と、
    前記検出手段により検出されたドット妨害成分の大きさに基づいて前記クラスを判定する判定手段と
    を備えることを特徴とする映像信号変換装置。
  2. 前記検出手段は、
    複数の画素の値を加算して輝度信号成分を演算する演算手段と、
    前記演算手段による演算結果から色信号成分を抽出する抽出手段と、
    前記抽出手段により抽出された色信号成分の振幅を検出する振幅検出手段と
    を備え、
    前記判定手段は、前記振幅検出手段により検出された複数の色信号成分の大きさを比較して、前記クラスを判定する
    ことを特徴とする請求項1に記載の映像信号変換装置。
  3. 入力されたコンポジット映像信号をクラス分類する分類ステップと、
    予測係数を記憶する記憶ステップと、
    前記分類ステップで分類された前記クラスに対応する前記予測係数に基づき、ベースバンドの映像信号を予測生成する生成ステップと
    を含み、
    前記分類ステップは、
    ドット妨害成分を検出する検出ステップと、
    前記検出ステップの処理により検出されたドット妨害成分の大きさに基づいて前記クラスを判定する判定ステップと
    を含むことを特徴とする映像信号変換方法。
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