JP4158736B2 - 予測係数生成装置および生成方法 - Google Patents
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Description
Nビットの複数の画素で構成される第1の学習用データと、Mビットの複数の画素で構成される第2の学習用データが入力されるデータ入力手段と、
第1の学習用データ中の近傍の複数の画素の値を用いて、クラスを決定するクラス分類手段と、
クラス毎に、第2の学習用データと第1の学習用データとの組を用いて、予測係数値を算出する予測係数値算出手段とを備え、
予測係数値算出手段は、第1の学習用データがアクティビティの低い画素分布の画素となるような組を除いた第1の学習用データと第2の学習用データの組を用いて予測係数値を算出し、
第1の学習用データが画像処理における入力画像データに相当し、第2の学習用データが画像処理における生成される画像データに相当することを特徴とする予測係数生成装置である。
Nビットの複数の画素で構成される第1の学習用データと、Mビットの複数の画素で構成される第2の学習用データが入力されるデータ入力ステップと、
第1の学習用データ中の近傍の複数の画素の値を用いて、クラスを決定するクラス分類ステップと、
クラス毎に、第2の学習用データと第1の学習用データとの組を用いて、クラスに対応した予測係数値を算出する予測係数値算出ステップとを備え、
予測係数値算出ステップは、第1の学習用データがアクティビティの低い画素分布の画素となるような組を除いた第1の学習用データと第2の学習用データの組を用いて予測係数値を算出し、
第1の学習用データが画像処理における入力画像データに相当し、第2の学習用データが画像処理における生成される画像データに相当することを特徴とする予測係数生成方法である。
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 (10)
- 入力画像データ中の複数のNビットの画素と予測係数値とを用いた演算によりM(M>N)ビットの画素データを生成する画像処理において使用される上記予測係数値を生成する予測係数生成装置において、
上記Nビットの複数の画素で構成される第1の学習用データと、上記Mビットの複数の画素で構成される第2の学習用データが入力されるデータ入力手段と、
上記第1の学習用データ中の近傍の複数の画素の値を用いて、クラスを決定するクラス分類手段と、
上記クラス毎に、上記第2の学習用データと上記第1の学習用データとの組を用いて、予測係数値を算出する予測係数値算出手段とを備え、
上記予測係数値算出手段は、上記第1の学習用データがアクティビティの低い画素分布の画素となるような上記組を除いた上記第1の学習用データと上記第2の学習用データの組を用いて予測係数値を算出し、
上記第1の学習用データが上記画像処理における入力画像データに相当し、上記第2の学習用データが上記画像処理における生成される画像データに相当することを特徴とする予測係数生成装置。 - 請求項1に記載の予測係数生成装置の上記予測係数値算出手段において、
上記予測係数値は、真値との誤差の自乗を最小とするように最小自乗法によって、算出されることを特徴とする予測係数生成装置。 - 請求項1に記載の予測係数生成装置において、
上記クラス分類手段は、
上記第1の学習用データの複数の画素をベクトル空間の成分とすることによって上記第1の学習用データに対応するベクトルを生成し、
複数のクラスの各クラスに対応する代表ベクトルのそれぞれと上記生成されたベクトルとの一致度を検出して、最も近似度の高い上記代表ベクトルに対応するクラスを上記クラスと決定することを特徴とする予測係数生成装置。 - 請求項1に記載の予測係数生成装置において、
上記クラス分類手段は、
上記第1の学習用データの複数の画素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を特徴とする予測係数生成装置。 - 請求項4に記載の予測係数生成装置において、
上記クラス分類手段は、上記第1の学習用データ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、上記クラスを決定することを特徴とする予測係数生成装置。 - 入力画像データ中の複数のNビットの画素と予測係数値とを用いた演算によりM(M>N)ビットの画素データを生成する画像処理において使用される上記予測係数値を生成する予測係数生成方法において、
上記Nビットの複数の画素で構成される第1の学習用データと、上記Mビットの複数の画素で構成される第2の学習用データが入力されるデータ入力ステップと、
上記第1の学習用データ中の近傍の複数の画素の値を用いて、クラスを決定するクラス分類ステップと、
上記クラス毎に、上記第2の学習用データと上記第1の学習用データとの組を用いて、上記クラスに対応した予測係数値を算出する予測係数値算出ステップとを備え、
上記予測係数値算出ステップは、上記第1の学習用データがアクティビティの低い画素分布の画素となるような上記組を除いた上記第1の学習用データと上記第2の学習用データの組を用いて予測係数値を算出し、
上記第1の学習用データが上記画像処理における入力画像データに相当し、上記第2の学習用データが上記画像処理における生成される画像データに相当することを特徴とする予測係数生成方法。 - 請求項6に記載の予測係数生成方法の上記予測係数値算出ステップにおいて、
上記予測係数値は、真値との誤差の自乗を最小とするように最小自乗法によって、算出されることを特徴とする予測係数生成方法。 - 請求項6に記載の予測係数生成方法において、
上記クラス分類ステップは、
上記第1の学習用データの複数の画素をベクトル空間の成分とすることによって上記第1の学習用データに対応するベクトルを生成し、
複数のクラスの各クラスに対応する代表ベクトルのそれぞれと上記生成されたベクトルとの一致度を検出して、最も近似度の高い上記代表ベクトルに対応するクラスを上記クラスと決定することを特徴とする予測係数生成方法。 - 請求項6に記載の予測係数生成方法において、
上記クラス分類ステップは、
上記第1の学習用データの複数の画素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を特徴とする予測係数生成方法。 - 請求項9に記載の予測係数生成方法において、
上記クラス分類ステップは、上記第1の学習用データ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、上記クラスを決定することを特徴とする予測係数生成方法。
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