JP4691831B2 - 係数データの生成装置および生成方法、それを使用した情報信号の処理装置および処理方法、それに使用する情報の取得装置および取得方法、並びに記録媒体 - Google Patents
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Description
【発明の属する技術分野】
この発明は、例えばNTSC方式のビデオ信号をハイビジョンのビデオ信号に変換する際に適用して好適な係数データの生成装置および生成方法、それを使用した情報信号の処理装置および処理方法、それに使用する情報の取得装置および取得方法、並びに記録媒体に関する。詳しくは、第1の情報信号を第2の情報信号に変換する際に使用される推定式の複数の係数データを、関数情報およびその関数の係数データである係数種データに基づいて構成された所定のパラメータを含む生成式を使用して生成することによって、係数データを格納しておくメモリの容量増加を招くことなく、第1の情報信号から所定のパラメータの値に対応した第2の情報信号を良好に得ることができるようにした係数データ生成装置等に係るものである。
【0002】
【従来の技術】
従来、例えば525i信号というSD(Standard Definition)信号を、1050i信号というHD(High Definition)信号に変換するフォーマット変換が提案されている。525i信号は、ライン数が525本でインタレース方式の画像信号を意味し、1050i信号は、ライン数が1050本でインタレース方式の画像信号を意味する。
【0003】
図14は、525i信号と1050i信号の画素位置関係を示している。ここで、大きなドットが525i信号の画素であり、小さなドットが1050i信号の画素である。また、奇数フィールドの画素位置を実線で示し、偶数フィールドの画素位置を破線で示している。525i信号を1050i信号に変換する場合、奇数、偶数のそれぞれのフィールドにおいて、525i信号の1画素に対応して1050i信号の4画素を得る必要がある。
【0004】
従来、上述したようなフォーマット変換を行うために、525i信号の画素データより1050i信号の画素データを得る際に、525i信号の画素に対する1050i信号の各画素の位相に対応した推定式の係数データをメモリに格納しておき、この係数データを用いて推定式によって1050i信号の画素データを求めることが提案されている。
【0005】
【発明が解決しようとする課題】
上述したように推定式によって1050i信号の画素データを求めるものにおいては、この1050i信号による画像の解像度は固定されており、従来のコントラストやシャープネス等の調整のように、画像内容等に応じて所望の解像度とすることができなかった。ユーザが所望の解像度に任意に調整するために、複数の解像度に対応する係数データを用意しておくことが考えられるが、係数データを格納しておくメモリの容量増加を招き、装置のコストアップにつながる。
【0006】
この発明は、係数データを格納しておくメモリの容量増加を招くことなく、所定のパラメータの値に対応した第2の情報信号を良好に得ることができる係数データ生成装置等を提供することを目的とする。
【0007】
【課題を解決するための手段】
この発明に係る係数データ生成装置は、複数の情報データからなる第1の情報信号を複数の情報データからなる第2の情報信号に変換する際に使用され、第2の情報信号に係る注目点の情報データを、第1の情報信号から抽出される複数の予測タップの情報データから算出するための推定式の係数データを生成する係数データ生成装置であって、所定のパラメータを含み、推定式の係数データを生成する生成式を構成するための関数情報およびその関数の係数データである係数種データを格納する格納手段と、所定のパラメータの値を設定するパラメータ設定手段と、格納手段に格納された関数情報および係数種データに基づいて構成された生成式を使用し、パラメータ設定手段で設定された所定のパラメータの値に対応した推定式の係数データを生成する係数データ生成手段とを備えるものである。
【0008】
また、この発明に係る係数データ生成方法は、複数の情報データからなる第1の情報信号を複数の情報データからなる第2の情報信号に変換する際に使用され、上記第2の情報信号に係る注目点の情報データを、第1の情報信号から抽出される複数の予測タップの情報データから算出するための推定式の係数データを生成する係数データ生成方法であって、所定のパラメータを含み、推定式の係数データを生成する生成式を構成するための関数情報およびその関数の係数データである係数種データに基づいて、生成式を構成する第1のステップと、所定のパラメータの値を設定する第2のステップと、第1のステップで生成された生成式を使用し、第2のステップで設定された所定のパラメータの値に対応した推定式の係数データを生成する第3のステップとを備えるものである。
また、この発明に係る記録媒体は、上述の係数データ生成方法の各ステップを実行するためのコンピュータプログラムを記録するものである。
【0009】
この発明においては、所定のパラメータを含み、推定式の係数データを生成する生成式を構成するための関数情報およびその関数の係数データである係数種データが格納手段に格納されている。例えば、格納手段には、複数の予測タップのそれぞれに対応した関数情報および係数種データが格納されている。また例えば、格納手段には、第1の情報信号から抽出される複数のクラスタップの情報データに基づいて検出され得る第2の情報信号に係る注目点のクラス毎に、関数情報および複数の予測タップのそれぞれに対応した係数種データが格納されている。
【0010】
格納手段に格納されている関数情報および係数種データに基づいて生成式が構成される。そして、この生成式が用いられ、所定のパラメータの値に対応した推定式の係数データが生成される。例えば、所定のパラメータは、第2の情報信号によって得られる出力の質を決めるものである。また例えば、所定のパラメータは、第1の情報信号の情報データの位置を基準とする、第2の情報信号に係る注目点の位相を示すものである。
【0011】
このように、第1の情報信号を第2の情報信号に変換する際に使用される推定式の複数の係数データは、関数情報およびその関数の係数データである係数種データに基づいて構成された所定のパラメータを含む生成式を使用して生成されるため、係数データを格納しておくメモリの容量増加を招くことなく、パラメータの値を調整して出力の質を任意に調整でき、またパラメータの値を調整して任意の出力位相の情報データを得ることが可能となる。
【0012】
また、生成式を構成するための関数の情報を予測タップ毎あるいはクラス毎に備えているため、予測タップ毎あるいはクラス毎に最適な生成式によって推定式の係数データを生成でき、第1の情報信号から第2の情報信号への変換を良好に行うことができる。
【0013】
この発明に係る情報信号処理装置は、複数の情報データからなる第1の情報信号を複数の情報データからなる第2の情報信号に変換する情報信号処理装置であって、所定のパラメータを含み、推定式の係数データを生成する生成式を構成するための関数の情報およびその関数の係数データである係数種データを格納する格納手段と、所定のパラメータの値を設定するパラメータ設定手段と、格納手段に格納された関数情報および係数種データに基づいて構成された生成式を使用し、パラメータ設定手段で設定された所定のパラメータの値に対応した推定式の係数データを発生する係数データ発生手段と、第1の情報信号から第2の情報信号に係る注目点の周辺に位置する複数の予測タップの第1の情報データを選択する第1のデータ選択手段と、係数データ発生手段で発生された係数データと第1のデータ選択手段で選択された複数の第1の情報データとから上記推定式を用いて上記注目点の情報データを算出して得る演算手段とを備えるものである。
【0014】
また、この発明に係る情報信号処理方法は、複数の情報データからなる第1の情報信号を複数の情報データからなる第2の情報信号に変換する情報信号処理方法であって、所定のパラメータを含み、推定式の係数データを生成する生成式を構成するための関数の情報およびその関数の係数データである係数種データに基づいて生成式を構成する第1のステップと、所定のパラメータの値を設定する第2のステップと、第1のステップで生成された生成式を使用し、第2のステップで設定された所定のパラメータの値に対応した推定式の係数データを生成する第3のステップと、第1の情報信号から、第2の情報信号に係る注目点の周辺に位置する複数の予測タップの情報データを選択する第4のステップと、第3のステップで発生された推定式の係数データと第4のステップで選択された上記複数の情報データとから、推定式を用いて注目点の情報データを算出して得る第5のステップとを備えるものである。
また、この発明に係る記録媒体は、上述の情報信号処理方法の各ステップを実行するためのコンピュータプログラムを記録するものである。
【0015】
この発明においては、所定のパラメータを含み、推定式の係数データを生成する生成式を構成するための関数情報およびその関数の係数データである係数種データが格納手段に格納されている。例えば、格納手段には、複数の予測タップのそれぞれに対応した関数情報および係数種データが格納されている。また例えば、格納手段には、第1の情報信号から抽出される複数のクラスタップの情報データに基づいて検出され得る第2の情報信号に係る注目点のクラス毎に、関数情報および複数の予測タップのそれぞれに対応した係数種データが格納されている。
【0016】
格納手段に格納されている関数情報および係数種データに基づいて生成式が構成される。そして、この生成式が用いられ、所定のパラメータの値に対応した推定式の係数データが生成される。例えば、所定のパラメータは、第2の情報信号によって得られる出力の質を決めるものである。また例えば、所定のパラメータは、第1の情報信号の情報データの位置を基準とする、第2の情報信号に係る注目点の位相を示すものである。
【0017】
また、第1の情報信号から第2の情報信号に係る注目点の周辺に位置する複数の予測タップの第1の情報データが選択される。そして、この複数の第1の情報データと推定式の係数データとから、推定式を用いて、第2の情報信号に係る注目点の情報データが算出される。
【0018】
このように、第1の情報信号を第2の情報信号に変換する際に使用される推定式の複数の係数データは、関数の情報およびその関数の係数データである係数種データに基づいて構成された所定のパラメータを含む生成式を使用して生成されるため、係数データを格納しておくメモリの容量増加を招くことなく、パラメータの値を調整して出力の質を任意に調整でき、またパラメータの値を調整して任意の出力位相の情報データを得ることが可能となる。
【0019】
また、生成式を構成するための関数の情報を予測タップ毎あるいはクラス毎に備えているため、予測タップ毎あるいはクラス毎に最適な生成式によって推定式の係数データを生成でき、第1の情報信号から第2の情報信号への変換を良好に行うことができる。
【0020】
この発明に係る情報取得装置は、複数の情報データからなる第1の情報信号を複数の情報データからなる第2の情報信号に変換する際に使用する推定式の係数データを得るために用いられる、所定のパラメータを含む生成式を構成するための関数の情報およびその関数の係数データである係数種データを取得する情報取得装置であって、第1の情報信号に対応する生徒信号から第2の情報信号に対応する教師信号に係る注目点の周辺に位置する複数の予測タップの情報データを選択するデータ選択手段と、このデータ選択手段で選択された複数の情報データおよび教師信号に係る注目点の情報データに基づいて、所定のパラメータの複数の離散値にそれぞれ対応した推定式の複数の予測タップの係数データを求める演算手段と、この演算手段で求められた係数データを使用して、生成式を構成するための関数情報および係数種データを決定する情報決定手段とを備えるものである。
【0021】
また、この発明に係る情報取得方法は、複数の情報データからなる第1の情報信号を複数の情報データからなる第2の情報信号に変換する際に使用する推定式の係数データを得るために用いられる、所定のパラメータを含む生成式を構成するための関数の情報およびその関数の係数データである係数種データを取得する情報取得方法であって、第1の情報信号に対応する生徒信号から第2の情報信号に対応する教師信号に係る注目点の周辺に位置する複数の予測タップの情報データを選択する第1のステップと、この第1のステップで選択された複数の情報データおよび教師信号に係る注目点の情報データに基づいて、所定のパラメータの複数の離散値にそれぞれ対応した上記推定式の複数の予測タップの係数データを求める第2のステップと、この第2のステップで求められた係数データを使用して、生成式を構成するための関数情報および係数種データを決定する第3のステップとを備えるものである。
【0022】
この発明においては、生徒信号から教師信号に係る注目点の周辺に位置する複数の情報データが選択される。この複数の情報データおよび教師信号に係る注目点の情報データに基づいて、所定のパラメータの複数の離散値にそれぞれ対応した推定式の複数の予測タップの係数データが演算される。そして、この係数データを使用して、所定のパラメータを含む生成式を構成するための関数情報および係数種データが決定される。
【0023】
このように決定される関数情報および係数種データに基づいて所定のパラメータを含む生成式を構成でき、この生成式によって、第1の情報信号を第2の情報信号に変換する際に使用する、所定のパラメータの値に対応した推定式の係数データを得ることが可能となる。
【0024】
【発明の実施の形態】
以下、図面を参照しながら、この発明の実施の形態について説明する。図1は、実施の形態としてのテレビ受信機100の構成を示している。このテレビ受信機100は、放送信号より525i信号というSD信号を得、この525i信号を1050i信号というHD信号に変換し、その1050i信号による画像を表示するものである。
【0025】
テレビ受信機100は、マイクロコンピュータを備え、システム全体の動作を制御するためのシステムコントローラ101と、リモートコントロール信号を受信するリモコン信号受信回路102とを有している。リモコン信号受信回路102は、システムコントローラ101に接続され、リモコン送信機200よりユーザの操作に応じて出力されるリモートコントロール信号RMを受信し、その信号RMに対応する操作信号をシステムコントローラ101に供給するように構成されている。
【0026】
また、テレビ受信機100は、受信アンテナ105と、この受信アンテナ105で捕らえられた放送信号(RF変調信号)が供給され、選局処理、中間周波増幅処理、検波処理等を行って上述したSD信号(525i信号)を得るチューナ106と、このチューナ106より出力されるSD信号を一時的に保存するためのバッファメモリ109とを有している。
【0027】
また、テレビ受信機100は、バッファメモリ109に一時的に保存されるSD信号(525i信号)を、HD信号(1050i信号)に変換する画像信号処理部110と、この画像信号処理部110より出力されるHD信号による画像を表示するディスプレイ部111と、このディスプレイ部111の画面上に文字図形などの表示を行うための表示信号SCHを発生させるためのOSD(On Screen Display)回路112と、その表示信号SCHを上述した画像信号処理部110より出力されるHD信号に合成してディスプレイ部111に供給するための合成器113とを有している。ディスプレイ部111は、例えばCRT(cathode-ray tube)ディスプレイ、あるいはLCD(liquid crystal display)等のフラットパネルディスプレイで構成されている。
【0028】
図1に示すテレビ受信機100の動作を説明する。
チューナ106より出力されるSD信号(525i信号)は、バッファメモリ109に供給されて一時的に保存される。そして、このバッファメモリ109に一時的に記憶されたSD信号は画像信号処理部110に供給され、HD信号(1050i信号)に変換される。すなわち、画像信号処理部110では、SD信号を構成する画素データ(以下、「SD画素データ」という)から、HD信号を構成する画素データ(以下、「HD画素データ」という)が得られる。この画像信号処理部110より出力されるHD信号はディスプレイ部111に供給され、このディスプレイ部111の画面上にはそのHD信号による画像が表示される。
【0029】
ユーザは、リモコン送信機200の操作によって、上述したようにディスプレイ部111の画面上に表示される画像の水平および垂直の解像度を変更できる。画像信号処理部110では、後述するように、HD画素データが推定式によって算出されるが、この推定式の係数データとして、ユーザのリモコン送信機200の操作によって調整された水平、垂直の解像度を決めるパラメータh,vの値に対応したものが、これらパラメータh,vを含む生成式によって生成されて使用される。
【0030】
これにより、画像信号処理部110より出力されるHD信号による画像の水平、垂直の解像度は、調整されたパラメータh,vの値に対応したものとなる。なお、パラメータh,vの調整状態では、ディスプレイ部111の画面上に、パラメータh,vの値の表示が行われる。ユーザは、この表示を参照して、パラメータh,vの値を調整できる。
【0031】
次に、画像信号処理部110の詳細を説明する。
画像信号処理部110は、バッファメモリ109に記憶されているSD信号(525i信号)より、HD信号(1050i信号)に係る注目画素の周辺に位置する複数のSD画素のデータを選択的に取り出して出力する第1〜第3のタップ選択回路121〜123を有している。
【0032】
第1のタップ選択回路121は、予測に使用するSD画素(「予測タップ」と称する)のデータを選択的に取り出すものである。第2のタップ選択回路122は、SD画素データのレベル分布パターンに対応するクラス分類に使用するSD画素(「空間クラスタップ」と称する)のデータを選択的に取り出すものである。第3のタップ選択回路123は、動きに対応するクラス分類に使用するSD画素(「動きクラスタップ」と称する)のデータを選択的に取り出するものである。なお、空間クラスを複数フィールドに属するSD画素データを使用して決定する場合には、この空間クラスにも動き情報が含まれることになる。
【0033】
また、画像信号処理部110は、第2のタップ選択回路122で選択的に取り出される空間クラスタップのデータ(SD画素データ)のレベル分布パターンを検出し、このレベル分布パターンに基づいて空間クラスを検出し、そのクラス情報を出力する空間クラス検出回路124を有している。
【0034】
空間クラス検出回路124では、例えば、各SD画素データを、8ビットデータから2ビットデータに圧縮するような演算が行われる。そして、空間クラス検出回路124からは、各SD画素データに対応した圧縮データが空間クラスのクラス情報として出力される。本実施の形態においては、ADRC(Adaptive Dynamic Range Coding)によって、データ圧縮が行われる。なお、情報圧縮手段としては、ADRC以外にDPCM(予測符号化)、VQ(ベクトル量子化)等を用いてもよい。
【0035】
本来、ADRCは、VTR(Video Tape Recorder)向け高性能符号化用に開発された適応再量子化法であるが、信号レベルの局所的なパターンを短い語長で効率的に表現できるので、上述したデータ圧縮に使用して好適なものである。ADRCを使用する場合、空間クラスタップのデータ(SD画素データ)の最大値をMAX、その最小値をMIN、空間クラスタップのデータのダイナミックレンジをDR(=MAX−MIN+1)、再量子化ビット数をPとすると、空間クラスタップのデータとしての各SD画素データkiに対して、(1)式の演算により、圧縮データとしての再量子化コードqiが得られる。ただし、(1)式において、[ ]は切り捨て処理を意味している。空間クラスタップのデータとして、Na個のSD画素データがあるとき、i=1〜Naである。
qi=[(ki−MIN+0.5).2P/DR] ・・・(1)
【0036】
また、画像信号処理部110は、第3のタップ選択回路123で選択的に取り出される動きクラスタップのデータ(SD画素データ)より、主に動きの程度を表すための動きクラスを検出し、そのクラス情報を出力する動きクラス検出回路125を有している。
【0037】
この動きクラス検出回路125では、第3のタップ選択回路123で選択的に取り出される動きクラスタップのデータ(SD画素データ)mi,niからフレーム間差分が算出され、さらにその差分の絶対値の平均値に対してしきい値処理が行われて動きの指標である動きクラスが検出される。すなわち、動きクラス検出回路125では、(2)式によって、差分の絶対値の平均値AVが算出される。第3のタップ選択回路123で、例えば上述したように12個のSD画素データm1〜m6,n1〜n6が取り出されるとき、(2)式におけるNbは6である。
【0038】
【数1】
【0039】
そして、動きクラス検出回路125では、上述したように算出された平均値AVが1個または複数個のしきい値と比較されて動きクラスのクラス情報MVが得られる。例えば、3個のしきい値th1,th2,th3(th1<th2<th3)が用意され、4つの動きクラスを検出する場合、AV≦th1のときはMV=0、th1<AV≦th2のときはMV=1、th2<AV≦th3のときはMV=2、th3<AVのときはMV=3とされる。
【0040】
また、画像信号処理部110は、空間クラス検出回路124より出力される空間クラスのクラス情報としての再量子化コードqiと、動きクラス検出回路125より出力される動きクラスのクラス情報MVに基づき、作成すべきHD信号(1050i信号)の画素(注目画素)が属するクラスを示すクラスコードCLを得るためのクラス合成回路126を有している。
【0041】
このクラス合成回路126では、(3)式によって、クラスコードCLの演算が行われる。なお、(3)式において、Naは空間クラスタップのデータ(SD画素データ)の個数、PはADRCにおける再量子化ビット数を示している。
【0042】
【数2】
【0043】
また、画像信号処理部110は、係数メモリ134を有している。この係数メモリ134は、後述する推定予測演算回路127で使用される推定式の複数の係数データを、クラス毎に、格納するものである。この係数データは、SD信号(525i信号)を、HD信号(1050i信号)に変換するための情報である。係数メモリ134には上述したクラス合成回路126より出力されるクラスコードCLが読み出しアドレス情報として供給され、この係数メモリ134からはクラスコードCLに対応した推定式の係数データWi(i=1〜n)が読み出され、推定予測演算回路127に供給されることとなる。
【0044】
また、画像信号処理部110は、情報メモリバンク135を有している。この情報メモリバンク135には、推定式の係数データWiを生成する生成式を構成するための関数の情報およびその関数の係数データである係数種データが予め蓄えられている。この場合、情報メモリバンク135には、例えばクラスおよび予測タップの組み合わせ毎に、あるいはクラス毎に、関数情報が予め蓄えられている。
【0045】
情報メモリバンク135に蓄えられる関数情報および係数種データについて詳細に説明する。
後述する推定予測演算回路127では、予測タップのデータ(SD画素データ)xiと、係数メモリ134より読み出される複数の係数データWiとから、(4)式の推定式によって、作成すべきHD画素データyが演算される。第1のタップ選択回路121で選択される予測タップ数が10個であるとき、(4)式におけるnは10となる。
【0046】
【数3】
【0047】
本出願人による先の出願(特願平2000−348730号)においては、各クラスにおける各予測タップの係数データWi(i=1〜n)を、例えば(5)式に示すように、パラメータh,vを含む生成式によって生成することを提案した。この生成式の係数データw10〜wn9は、予め学習によって求められ、情報メモリバンクに格納されている。
【0048】
【数4】
【0049】
この(5)式で示すような生成式は、パラメータh,vを含んでおり、パラメータh,vの値を変化させることで、そのパラメータh,vの値に対応した係数データWiを得ることができ、画質調整が可能となる。しかし、上記の先の出願では、各クラス、各予測タップの生成式は全て同じ関数を用いて構成されるものであり、クラス毎、あるいは予測タップ毎に、最適な関数で構成された生成式によって係数データを得るものではなかった。
【0050】
図2は、パラメータhの値を固定し、パラメータvの値を変化させていったときの、あるクラスある予測タップにおける係数値の変化の様子を示している。この場合、係数値が直線的に変化することから、あるクラスあるタップにおける係数値W(h,v)は、(6)式で表すことができる。
W(h,v)=f0(h)v+f1(h) ・・・(6)
【0051】
このとき、図2において、直線の傾きと切片は、パラメータvの値によらず、パラメータhの値毎に固有のものとなる。図3は、パラメータhの値を変化させていったときの、直線の傾き、あるいは切片の値の変化の様子を表している。なお、図3に、何種類かの曲線が引かれているのは、傾きや切片の変化として、この図のようなパターンが現れることを示しており、図2のh=0,1,2・・・に対応した書き方になっているわけではない。
【0052】
上述したように、情報メモリバンク135に蓄えられるクラスおよび予測タップの組み合わせ毎の関数情報は、クラスおよび予測タップの組み合わせ毎に決定された、(6)式における関数f0(h),f1(h)の情報である。そしてこの場合、情報メモリバンク135には、クラスおよび予測タップの組み合わせ毎に決定された関数f0(h),f1(h)の係数データが係数種データとして蓄えられる。
【0053】
また、上述したように、情報メモリバンク135に蓄えられるクラス毎の関数情報は、クラス毎に決定された、(6)式における関数f0(h),f1(h)の情報である。そしてこの場合、情報メモリバンク135には、クラスおよび予測タップの組み合わせ毎に決定された関数f0(h),f1(h)の係数データが係数種データとして蓄えられる。
【0054】
ここで、関数f0(h),f1(h)としては、例えば(7)式〜(12)式で示される関数f(h)が使用される。a〜dは係数である。この場合、図3に示すような、傾きや切片の変化を精度よく近似できるものであれば使用関数はどのような関数であってもよい。例えば、(7)式〜(12)式で示される関数f(h)より次数を増減させてもよく、また複数の関数を組み合わせたものであってもよい。また、パラメータhの変化に伴う傾きと切片の変化はよく似たものとなるが、微妙な変化の違いから最も精度よく近似できる曲線が異なることがあるので、関数f0(h)と関数f1(h)とが同じである必要もない。
【0055】
【数5】
【0056】
情報メモリバンク135には、上述したように推定式の係数データWiを生成する生成式を構成するための関数の情報およびその関数の係数データである係数種データが予め蓄えられるが、関数や係数種データの決定方法については、後述する。
【0057】
なお、上述したように、525i信号を1050i信号に変換する場合、奇数、偶数のそれぞれのフィールドにおいて、525i信号の1画素に対応して1050i信号の4画素を得る必要がある。この場合、奇数、偶数のそれぞれのフィールドにおける1050i信号を構成する2×2の単位画素ブロック内の4画素は、それぞれ中心予測タップに対して異なる位相ずれを持っている。
【0058】
図4は、奇数フィールドにおける1050i信号を構成する2×2の単位画素ブロック内の4画素HD1〜HD4における中心予測タップSD0からの位相ずれを示している。ここで、HD1〜HD4の位置は、それぞれ、SD0の位置から水平方向にk1〜k4、垂直方向にm1〜m4だけずれている。
【0059】
図5は、偶数フィールドにおける1050i信号を構成する2×2の単位画素ブロック内の4画素HD1′〜HD4′における中心予測タップSD0′からの位相ずれを示している。ここで、HD1′〜HD4′の位置は、それぞれ、SD0′の位置から水平方向にk1′〜k4′、垂直方向にm1′〜m4′だけずれている。上述した情報メモリバンク135には、上述した関数情報および係数種データが、出力画素(HD1〜HD4,HD1′〜HD4′)毎に記憶されている。
【0060】
また、画像信号処理部110は、情報メモリバンク135に記憶されている関数情報および係数種データに基づいて、クラスおよび出力画素の組み合わせ毎に、各予測タップの係数データを求めるための生成式((6)式参照)を構成し、クラスおよび出力画素の組み合わせ毎に、パラメータh,vの値に対応した、各予測タップに対応した推定式の係数データWi(i=1〜n)を生成する係数生成回路136を有している。
【0061】
係数生成回路136における係数データWiの生成は、例えば各垂直ブランキング期間で行われる。これにより、ユーザのリモコン送信機200の操作によってパラメータh,vの値が変更されても、係数メモリ134に格納される各クラスの係数データWiを、そのパラメータh,vの値に対応したものに即座に変更でき、ユーザによる解像度の調整がスムーズに行われる。
【0062】
また、画像信号処理部110は、係数生成回路136で生成される各クラスの係数データWi(i=1〜n)に対応した正規化係数Sを、(13)式によって、演算する正規化係数演算部137と、ここで生成された正規化係数Sを、クラス毎に格納する正規化係数メモリ138とを有している。正規化係数メモリ138には上述したクラス合成回路126より出力されるクラスコードCLが読み出しアドレス情報として供給され、この正規化係数メモリ138からはクラスコードCLに対応した正規化係数Sが読み出され、後述する正規化演算回路128に供給されることとなる。
【0063】
【数6】
【0064】
また、画像信号処理部110は、第1のタップ選択回路121で選択的に取り出される予測タップのデータ(SD画素データ)xiと、係数メモリ134より読み出される係数データWiとから、(4)式の推定式によって、作成すべきHD信号の画素(注目画素)のデータを演算する推定予測演算回路127を有している。
【0065】
上述したように、SD信号(525i信号)をHD信号(1050i信号)に変換する際には、SD信号の1画素に対してHD信号の4画素(図4のHD1〜HD4、図5のHD1′〜HD4′参照)を得る必要があることから、この推定予測演算回路127では、HD信号を構成する2×2の単位画素ブロック毎に、画素データが生成される。すなわち、この推定予測演算回路127には、第1のタップ選択回路121より単位画素ブロック内の4画素(注目画素)に対応した予測タップのデータxiと、係数メモリ134よりその単位画素ブロックを構成する4画素に対応した係数データWiとが供給され、単位画素ブロックを構成する4画素のデータy1〜y4は、それぞれ個別に上述した(4)式の推定式で演算される。
【0066】
また、画像信号処理部110は、推定予測演算回路127より順次出力される4画素のデータy1〜y4を、正規化係数メモリ138より読み出される、それぞれの演算に使用された係数データWi(i=1〜n)に対応した正規化係数Sで除算して正規化する正規化演算回路128を有している。上述せずも、係数生成回路136で係数種データより生成式によって推定式の係数データWiを求めるものであるが、生成される係数データは丸め誤差を含み、係数データWi(i=1〜n)の総和が1.0になることは保証されない。そのため、推定予測演算回路127で演算される各画素のデータy1〜y4は、丸め誤差によってレベル変動したものとなる。上述したように、正規化演算回路128で正規化することで、その変動を除去できる。
【0067】
また、画像信号処理部110は、正規化演算回路128で正規化されて順次供給される単位画素ブロック内の4画素のデータy1′〜y4′を線順次化して1050i信号のフォーマットで出力する後処理回路129を有している。
【0068】
次に、画像信号処理部110の動作を説明する。
バッファメモリ109に記憶されているSD信号(525i信号)より、第2のタップ選択回路122で、作成すべきHD信号(1050i信号)を構成する単位画素ブロック内の4画素(注目画素)の周辺に位置する空間クラスタップのデータ(SD画素データ)が選択的に取り出される。この第2のタップ選択回路122で選択的に取り出される空間クラスタップのデータ(SD画素データ)は空間クラス検出回路124に供給される。この空間クラス検出回路124では、空間クラスタップのデータとしての各SD画素データに対してADRC処理が施されて空間クラス(主に空間内の波形表現のためのクラス分類)のクラス情報としての再量子化コードqiが得られる((1)式参照)。
【0069】
また、バッファメモリ109に記憶されているSD信号(525i信号)より、第3のタップ選択回路123で、作成すべきHD信号(1050i信号)を構成する単位画素ブロック内の4画素(注目画素)の周辺に位置する動きクラスタップのデータ(SD画素データ)が選択的に取り出される。この第3のタップ選択回路123で選択的に取り出される動きクラスタップのデータ(SD画素データ)は動きクラス検出回路125に供給される。この動きクラス検出回路125では、動きクラスタップのデータとしての各SD画素データより動きクラス(主に動きの程度を表すためのクラス分類)のクラス情報MVが得られる。
【0070】
この動き情報MVと上述した再量子化コードqiはクラス合成回路126に供給される。このクラス合成回路126では、これら動き情報MVと再量子化コードqiとから、作成すべきHD信号(1050i信号)を構成する単位画素ブロック毎にその単位画素ブロック内の4画素(注目画素)が属するクラスを示すクラスコードCLが得られる((3)式参照)。そして、このクラスコードCLは、係数メモリ134および正規化係数メモリ138に読み出しアドレス情報として供給される。
【0071】
係数メモリ134には、例えば各垂直ブランキング期間に、係数生成回路136で、ユーザによって調整されたパラメータh,vの値に対応して、クラスおよび出力画素(HD1〜HD4,HD1′〜HD4′)の組み合わせ毎に、各予測タップに対応した推定式の係数データWi(i=1〜n)が係数生成回路136で生成されて格納される。また、正規化係数メモリ138には、上述したように係数生成回路136で生成された推定式の係数データWi(i=1〜n)に対応した正規化係数Sが正規化係数演算部137で生成されて格納される。
【0072】
係数メモリ134に上述したようにクラスコードCLが読み出しアドレス情報として供給されることで、この係数メモリ134からクラスコードCLに対応した4出力画素(奇数フィールドではHD1〜HD4、偶数フィールドではHD1′〜HD4′)分の推定式の係数データWiが読み出されて推定予測演算回路127に供給される。また、バッファメモリ109に記憶されているSD信号(525i信号)より、第1のタップ選択回路121で、作成すべきHD信号(1050i信号)を構成する単位画素ブロック内の4画素(注目画素)の周辺に位置する予測タップのデータ(SD画素データ)が選択的に取り出される。
【0073】
推定予測演算回路127では、予測タップのデータ(SD画素データ)xiと、係数メモリ134より読み出される4出力画素分の係数データWiとから、作成すべきHD信号を構成する単位画素ブロック内の4画素(注目画素)のデータy1〜y4が同時的に演算される((4)式参照)。そして、この推定予測演算回路127より順次出力されるHD信号を構成する単位画素ブロック内の4画素のデータy1〜y4は正規化演算回路128に供給される。
【0074】
正規化係数メモリ138には上述したようにクラスコードCLが読み出しアドレス情報として供給され、この正規化係数メモリ138からはクラスコードCLに対応した正規化係数S、つまり推定予測演算回路127より出力されるHD画素データy1〜y4の演算に使用された係数データWiに対応した正規化係数Sが読み出されて正規化演算回路128に供給される。この正規化演算回路128では、推定予測演算回路127より出力されるHD画素データy1〜y4がそれぞれ対応する正規化係数Sで除算されて正規化される。これにより、生成式((6)式参照)で推定式((4)式参照)の各予測タップの係数データWiを求める際の丸め誤差によるデータy1〜y4のレベル変動が除去される。
【0075】
このように正規化演算回路128で正規化されて順次出力される単位画素ブロック内の4画素のデータy1′〜y4′は後処理回路129に供給される。この後処理回路129では、正規化演算回路128より順次供給される単位画素ブロック内の4画素のデータy1′〜y4′が線順次化され、1050i信号のフォーマットで出力される。つまり、この後処理回路129からは、HD信号としての1050i信号が出力される。
【0076】
上述したように、図1に示すテレビ受信機100では、係数生成回路136で、情報メモリバンク135よりロードされる、関数情報および係数種データに基づいて、クラスおよび出力画素の組み合わせ毎に、各予測タップの係数データを求めるための生成式が構成され、クラスおよび出力画素の組み合わせ毎に、パラメータh,vの値に対応した、各予測タップの係数データWiが生成され、これが係数メモリ134に格納される。そして、この係数メモリ134より、クラスコードCLに対応して読み出される係数データWiを用いて推定予測演算回路127でHD画素データyが演算される。
【0077】
したがって、ユーザは、パラメータh,vの値を調整することで、HD信号によって得られる画像の水平および垂直の解像度を、任意に調整することができる。なおこの場合、調整されたパラメータh,vの値に対応した各クラスの係数データWiをその都度係数生成回路136で生成して使用するものであり、大量の係数データを格納しておくメモリを必要としない。
【0078】
また、図1に示すテレビ受信機100では、情報メモリバンク135には、予測タップ毎、あるいはクラス毎に、係数値の変化の仕方から選択された関数の情報が蓄えられており、係数生成回路136ではその関数情報によって構成された最適な生成式によって、調整されたパラメータh,vの値に対応した各クラスの係数データWiが生成されるものであり、パラメータh,vの値に対応したHD信号を良好に得ることができる。したがって、ユーザは、パラメータh,vの値を調整することで、HD信号によって得られる画像の水平および垂直の解像度をなめらかに調整できる。
【0079】
なお、図1に示すテレビ受信機100においては、係数生成回路136で各クラスの係数データWiを生成して係数メモリ134に格納し、クラス合成回路126より出力されるクラスコードCLに対応した係数データWiをこの係数メモリ134より読み出して使用するものであったが、係数生成回路136でクラス合成回路126からのクラスコードCLに対応した係数データWiをその都度生成し、これを推定予測演算回路127で使用するようにしてもよい。その場合には、係数メモリ134は不要となる。またこの場合、正規化係数メモリ138も不要となる。
【0080】
次に、図1の画像信号処理部110の情報メモリバンク135に蓄積される関数情報および係数種データについて説明する。
図6は、この関数および係数種データの取得方法の概念を示している。
HD信号から複数のSD信号を生成する。例えば、HD信号からSD信号を生成する際に使用するフィルタの水平帯域と垂直帯域を可変するパラメータh,vをそれぞれ9段階に可変して、合計81種類のSD信号を生成する。このようにして生成した各SD信号とHD信号との間で学習を行って、パラメータh,vの段階的な値毎に、(4)式の推定式の係数データWiを生成する。そして、生成された係数データWiを使用して、関数情報および係数種データの取得が行われる。
【0081】
まず、推定式の係数データWiの求め方を説明する。
ここでは、(4)式の推定式の係数データWi(i=1〜n)を最小二乗法により求める例を示すものとする。一般化した例として、Xを入力データ、Wを係数データ、Yを予測値として、(14)式の観測方程式を考える。この(14)式において、mは学習データの数を示し、nは予測タップの数を示している。
【0082】
【数7】
【0083】
(14)式の観測方程式により収集されたデータに最小二乗法を適用する。この(14)式の観測方程式をもとに、(15)式の残差方程式を考える。
【0084】
【数8】
【0085】
(15)式の残差方程式から、各Wiの最確値は、(16)式のe2を最小にする条件が成り立つ場合と考えられる。すなわち、(17)式の条件を考慮すればよいわけである。
【0086】
【数9】
【0087】
つまり、(17)式のiに基づくn個の条件を考え、これを満たす、W1,W2,・・・,Wnを算出すればよい。そこで、(15)式の残差方程式から、(18)式が得られる。さらに、(18)式と(14)式とから、(19)式が得られる。
【0088】
【数10】
【0089】
そして、(15)式と(19)式とから、(20)式の正規方程式が得られる。
【0090】
【数11】
【0091】
(20)式の正規方程式は、未知数の数nと同じ数の方程式を立てることが可能であるので、各Wiの最確値を求めることができる。この場合、掃き出し法(Gauss-Jordanの消去法)等を用いて連立方程式を解くことになる。なお、(20)式の正規方程式は、パラメータh,vの段階的な値にそれぞれ対応して個別に生成され、それぞれに対応した係数データWiが求められる。
【0092】
次に、関数情報および係数種データの決定方法を説明する。
情報メモリバンク135にクラスおよび予測タップの組み合わせ毎の関数情報が蓄えられる場合の、その関数情報とその関数の係数データである係数種データの決定方法を説明する。
【0093】
この場合、まず、あるクラスおよびある予測タップに関して、パラメータhの値を固定した際に得られる直線(図2参照)を、パラメータhの各値にそれぞれ対応して、決定する。この場合、最小二乗近似を行って、上述の(6)式の傾きf0(h)および切片f1(h)を決定する。
【0094】
次に、パラメータhの各値に対応する直線の傾きf0(h)を表す曲線(図3参照)を近似する。曲線の近似パターンとして、例えば上述の(7)式〜(12)式が用意される。例えば、最初(7)式であると仮定し、傾きf0(h)の曲線を(7)式を用いて非線形最小二乗近似し、(7)式中の係数a,b,cを算出する。
【0095】
そして、ここで得られた近似曲線から、曲線上の点として表すことができる実際の値と、近似前の本来の値とのフィッティング率FTを算出する。このフィッティング率FTは、例えば(21)式で求められる。この(21)式において、yiは近似前の本来の値で、xiは近似曲線(算出した関数)から得られた値である。nはサンプル数である。
【0096】
【数12】
【0097】
次に、(8)式でも同様のことを行って、(12)式まで繰り返す。そして、最後に、この中から最もフィッティング率のよいものを、傾きf0(h)の関数として決定する。
同様にして、直線の切片f1(h)を表す曲線の近似を(7)式〜(12)式を用いて順次行い、この中から最もフィッティング率のよいものを、切片f1(h)の関数として決定する。
【0098】
このように決定された傾きf0(h)および切片f1(h)の関数を、(6)式のf0(h),f1(h)に代入することで、上述のあるクラスおよびある予測タップの係数データを生成する最適な生成式が得られる。例えば、傾きf0(h)および切片f1(h)の双方の関数として(7)式が選択された場合には、あるクラスおよびある予測タップの係数データを生成する最適な生成式として、(22)式が得られることとなる。
W(h,v)=k0h2v+k1hv+k2v+k3h2+k4h+k5・・・(22)
【0099】
この場合、上述のあるクラスおよびある予測タップの係数データを生成するための傾きf0(h)および切片f1(h)の関数の係数データである係数種データを、上述したように決定される傾きf0(h)および切片f1(h)の関数で当該あるクラスおよびある予測タップにおける傾きf0(h)および切片f1(h)の曲線近似を行った際に算出された係数に決定する。
【0100】
以上のことが、全てのクラスおよび予測タップの組み合わせで行われる。そして、情報メモリバンク135には、クラスおよび予測タップの組み合わせ毎に、その係数データを生成する最適な生成式を構成する関数(傾きおよび切片の関数)の情報と、その関数の係数データである係数種データが記憶されることとなる。
【0101】
次に、情報メモリバンク135にクラス毎の関数情報が蓄えられる場合の、その関数情報とその関数の予測タップ毎の係数データである係数種データの決定方法を説明する。
この場合、まず、あるクラスの全ての予測タップに関して、パラメータhの値を固定した際に得られる直線(図2参照)を、パラメータhの各値にそれぞれ対応して、決定する。この場合、最小二乗近似を行って、上述の(6)式の傾きf0(h)および切片f1(h)を決定する。
【0102】
次に、上述のあるクラスの全ての予測タップに関して、パラメータhの各値に対応する直線の傾きf0(h)を表す曲線を近似する。曲線の近似パターンとして、例えば上述の(7)式〜(12)式が用意される。
例えば、最初(7)式であると仮定し、傾きf0(h)の曲線を(7)式を用いて非線形最小二乗近似を行って、(7)式中の係数a,b,cを算出する。そして、ここで得られた近似曲線から、曲線上の点として表すことができる実際の値と、近似前の本来の値とのフィッティング率FTを、上述の(21)式で算出する。そして、全ての予測タップに関して算出されたフィッティング率FTの平均を算出する。
【0103】
以下、(8)式でも同様のことを行って、(12)式まで繰り返す。そして、最後に、この中から最もフィッティング率FTの平均が高くなる関数を、上述のあるクラスにおける傾きf0(h)の関数として決定する。
【0104】
同様にして、上述のあるクラスの全ての予測タップに関して、直線の切片f1(h)を表す曲線の近似を(7)式〜(12)式を用いて順次行い、この中から最もフィッティング率FTの平均がもっとも高い場合の関数を、上述のあるクラスにおける切片f1(h)の関数として決定する。
【0105】
このように決定された傾きf0(h)および切片f1(h)の関数を、(6)式のf0(h),f1(h)に代入することで、上述のあるクラスの係数データを生成する最適な生成式が得られる。この場合、各予測タップの係数データを生成するための傾きf0(h)および切片f1(h)の関数の係数データである係数種データを、上述したように決定される傾きf0(h)および切片f1(h)の関数で各予測タップにおける傾きf0(h)および切片f1(h)の曲線近似を行った際に算出された係数に決定する。
【0106】
以上のことが、全てのクラスで行われる。そして、情報メモリバンク135には、クラス毎に、その係数データを生成する最適な生成式を構成する関数(傾きおよび切片の関数)の情報と、各予測タップの係数データを生成するためのその関数の係数データである係数種データが記憶されることとなる。
【0107】
図7は、図6に示す概念に基づいて、関数情報および係数種データを取得する情報取得装置150の構成を示している。
この情報取得装置150は、教師信号としてのHD信号(1050i信号)が入力される入力端子151と、このHD信号に対して水平および垂直の間引き処理を行って、生徒信号としてのSD信号を得るSD信号生成回路152とを有している。
【0108】
SD信号生成回路152には、パラメータh,vが制御信号として供給される。このパラメータh,vに対応して、HD信号からSD信号を生成する際に使用するフィルタの水平帯域と垂直帯域とが可変される。
【0109】
このフィルタは、例えば水平帯域を制限する1次元ガウシアンフィルタと垂直帯域を生成する1次元ガウシアンフィルタとから構成される。この1次元ガウシアンフィルタは、(23)式で示される。この場合、hまたはvの段階的な値に対応して標準偏差σの値を段階的に変えることにより、hまたはvの段階的な値に対応した周波数特性を持つ1次元ガウシアンフィルタを得ることができる。
【0110】
【数13】
【0111】
また、情報取得装置150は、SD信号生成回路152より出力されるSD信号(525i信号)より、HD信号(1050i信号)に係る注目画素の周辺に位置する複数のSD画素のデータを選択的に取り出して出力する第1〜第3のタップ選択回路153〜155を有している。これら第1〜第3のタップ選択回路153〜155は、上述した画像信号処理部110の第1〜第3のタップ選択回路121〜123と同様に構成される。
【0112】
また、情報取得装置150は、第2のタップ選択回路154で選択的に取り出される空間クラスタップのデータ(SD画素データ)のレベル分布パターンを検出し、このレベル分布パターンに基づいて空間クラスを検出し、そのクラス情報を出力する空間クラス検出回路157を有している。この空間クラス検出回路157は、上述した画像信号処理部110の空間クラス検出回路124と同様に構成される。この空間クラス検出回路157からは、空間クラスタップのデータとしての各SD画素データ毎の再量子化コードqiが空間クラスを示すクラス情報として出力される。
【0113】
また、情報取得装置150は、第3のタップ選択回路155で選択的に取り出される動きクラスタップのデータ(SD画素データ)より、主に動きの程度を表すための動きクラスを検出し、そのクラス情報MVを出力する動きクラス検出回路158を有している。この動きクラス検出回路158は、上述した画像信号処理部110の動きクラス検出回路125と同様に構成される。この動きクラス検出回路158では、第3のタップ選択回路155で選択的に取り出される動きクラスタップのデータ(SD画素データ)からフレーム間差分が算出され、さらにその差分の絶対値の平均値に対してしきい値処理が行われて動きの指標である動きクラスが検出される。
【0114】
また、情報取得装置150は、空間クラス検出回路157より出力される空間クラスのクラス情報としての再量子化コードqiと、動きクラス検出回路158より出力される動きクラスのクラス情報MVに基づき、HD信号(1050i信号)に係る注目画素が属するクラスを示すクラスコードCLを得るためのクラス合成回路159を有している。このクラス合成回路159も、上述した画像信号処理部110のクラス合成回路126と同様に構成される。
【0115】
また、情報取得装置150は、入力端子151に供給されるHD信号より得られる注目画素データとしての各HD画素データyと、この各HD画素データyにそれぞれ対応して第1のタップ選択回路153で選択的に取り出される予測タップのデータ(SD画素データ)xiと、各HD画素データyにそれぞれ対応してクラス合成回路159より出力されるクラスコードCLとから、クラス毎に、係数データWi(i=1〜n)を得るための正規方程式((20)式参照)を生成する正規方程式生成部160を有している。
【0116】
この場合、1個のHD画素データyとn個の予測タップのデータ(SD画素データ)xiとの組み合わせで学習データが生成されるが、正規方程式生成部160では、出力画素(図4のHD1〜HD4、図5のHD1′〜HD4′参照)毎に、個別に正規方程式が生成される。例えば、HD1に対応した正規方程式は、中心予測タップに対するずれ値がHD1と同じ関係にあるHD画素のデータyから構成される学習データから生成される。
【0117】
さらに、SD信号生成回路152へのパラメータh,vが順次変更されていき、正規方程式生成部160では、パラメータh,vの段階的な値にそれぞれ対応して、正規方程式が生成される。これにより、正規方程式生成部160では、パラメータh,vの段階的な値にそれぞれ対応して、クラスおよび出力画素の組み合わせ毎に、係数データWiを得るための正規方程式が生成される。
【0118】
また、情報取得装置150は、正規方程式生成部160で生成された各正規方程式のデータが供給され、各正規方程式を解いて、パラメータh,vの段階的な値にそれぞれ対応して、クラスおよび出力画素の組み合わせ毎に、係数データWiを求める係数データ決定部161と、この求められた係数データWiを記憶する係数メモリ162とを有している。係数データ決定部161では、正規方程式が例えば掃き出し法などによって解かれて、係数データWiが求められる。
【0119】
また、情報取得装置150は、係数メモリ162に記憶されている係数データWiを用いて、関数および係数種データを決定する関数・係数種データ決定部163と、この決定された関数情報および係数種データを記憶する情報メモリ164とを有している。
【0120】
この関数・係数種データ決定部163は、図8に示すように、パラメータhの値を固定した際に得られる直線を決定する直線決定部163aと、直線の傾きf0(h)および切片f0(h)を表す曲線を近似する曲線近似部163bと、直線決定部163aや曲線近似部163bの結果を一時的に格納しておくメモリ部163cと、メモリ部163cに格納された曲線近似部163bの近似結果に基づいて、関数および係数種データを決定する情報決定部163dとを備えている。
【0121】
ここで、この関数・係数種データ決定部163では、図1の画像信号処理部110の情報メモリバンク135にクラスおよび予測タップの組み合わせ毎の関数情報を蓄える場合にあっては、上述の関数情報および係数種データの決定方法の説明と同様にして、クラスおよび予測タップの組み合わせ毎に、その係数データを生成する最適な生成式を構成する関数(傾きおよび切片の関数)の情報と、その関数の係数データである係数種データが決定される。
【0122】
また、この関数・係数種データ決定部163では、図1の画像信号処理部110の情報メモリバンク135にクラス毎の関数情報が蓄えられる場合にあっては、上述の関数情報および係数種データの決定方法の説明と同様にして、クラス毎に、その係数データを生成する最適な生成式を構成する関数(傾きおよび切片の関数)の情報と、各予測タップの係数データを生成するためのその関数の係数データである係数種データが決定される。
【0123】
なお、上述の関数情報および係数種データの決定方法の説明では説明を省略したが、この関数・係数種データ決定部163では、実際には、各出力画素に対応した係数データWiをそれぞれ使用することによって、出力画素毎に関数および係数種データが決定される。
【0124】
図7に示す情報取得装置150の動作を説明する。
入力端子151には教師信号としてのHD信号(1050i信号)が供給され、そしてこのHD信号に対してSD信号生成回路152で水平および垂直の間引き処理が行われて生徒信号としてのSD信号(525i信号)が生成される。この場合、SD信号生成回路152には、パラメータh,vが制御信号として供給され、水平および垂直の帯域が段階的に変化した複数のSD信号が順次生成されていく。
【0125】
このSD信号(525i信号)より、第2のタップ選択回路154で、HD信号(1050i信号)に係る注目画素の周辺に位置する空間クラスタップのデータ(SD画素データ)が選択的に取り出される。この第2のタップ選択回路154で選択的に取り出される空間クラスタップのデータ(SD画素データ)は空間クラス検出回路157に供給される。この空間クラス検出回路157では、空間クラスタップのデータとしての各SD画素データに対してADRC処理が施されて空間クラス(主に空間内の波形表現のためのクラス分類)のクラス情報としての再量子化コードqiが得られる((1)式参照)。
【0126】
また、SD信号生成回路152で生成されたSD信号より、第3のタップ選択回路155で、HD信号に係る注目画素の周辺に位置する動きクラスタップのデータ(SD画素データ)が選択的に取り出される。この第3のタップ選択回路155で選択的に取り出される動きクラスタップのデータ(SD画素データ)は動きクラス検出回路158に供給される。この動きクラス検出回路158では、動きクラスタップのデータとしての各SD画素データより動きクラス(主に動きの程度を表すためのクラス分類)のクラス情報MVが得られる。
【0127】
このクラス情報MVと上述した再量子化コードqiはクラス合成回路159に供給される。このクラス合成回路159では、これらクラス情報MVと再量子化コードqiとから、HD信号(1050i信号)に係る注目画素が属するクラスを示すクラスコードCLが得られる((3)式参照)。
【0128】
また、SD信号生成回路152で生成されるSD信号より、第1のタップ選択回路153で、HD信号に係る注目画素の周辺に位置する予測タップのデータ(SD画素データ)が選択的に取り出される。そして、入力端子151に供給されるHD信号より得られる注目画素データとしての各HD画素データyと、この各HD画素データyにそれぞれ対応して第1のタップ選択回路153で選択的に取り出される予測タップのデータ(SD画素データ)xiと、各HD画素データyにそれぞれ対応してクラス合成回路159より出力されるクラスコードCLとから、正規方程式生成部160では、パラメータh,vの段階的な値にそれぞれ対応して、クラスおよび出力画素(図4のHD1〜HD4、図5のHD1′〜HD4′参照)の組み合わせ毎に、係数データWiを得るための正規方程式が個別に生成される。
【0129】
そして、係数データ決定部161で各正規方程式が解かれ、パラメータh,vの段階的な値にそれぞれ対応した、クラスおよび出力画素の組み合わせ毎の係数データWiが求められ、それらの係数データWiは係数メモリ162に記憶される。
【0130】
また、関数・係数種データ決定部163では、係数メモリ162に記憶されている、パラメータh,vの段階的な値にそれぞれ対応した、クラスおよび出力画素の組み合わせ毎の係数データWiが用いられ、出力画素のそれぞれに対応して、クラスおよび予測タップの組み合わせ毎に、その係数データを生成する最適な生成式を構成する関数(傾きおよび切片の関数)の情報と、その関数の係数データである係数種データが決定され、あるいは出力画素のそれぞれに対応して、クラス毎に、その係数データを生成する最適な生成式を構成する関数(傾きおよび切片の関数)の情報と、各予測タップの係数データを生成するためのその関数の係数データである係数種データが決定される。そして、この決定された関数情報および係数種データが情報メモリ164に記憶される。
【0131】
このように、図7に示す情報取得装置150においては、図1の画像信号処理部110の情報メモリバンク135に記憶される、関数情報および係数種データを取得することができる。
図7に示す情報取得装置150では、教師信号(1050i信号)から生徒信号(525i信号)を生成して学習を行うものであった。しかし、教師信号と生徒信号を取得できる撮像装置を利用するなどして、独立して得られた教師信号、生徒信号を用いて学習を行ってもよい。
【0132】
なお、図1の画像信号処理部110における処理を、例えば図9に示すような画像信号処理装置300によって、ソフトウェアで実現することも可能である。
まず、図12に示す画像信号処理装置300について説明する。この画像信号処理装置300は、装置全体の動作を制御するCPU301と、このCPU301の動作プログラム、さらに関数情報や係数種データ(関数情報や係数種データは、図1の画像信号処理部110の情報メモリバンク135に予め蓄えられているものと同じ)等が格納されたROM(read only memory)302と、CPU301の作業領域を構成するRAM(random access memory)303とを有している。これらCPU301、ROM302およびRAM303は、それぞれバス304に接続されている。
【0133】
また、画像信号処理装置300は、外部記憶装置としてのハードディスクドライブ(HDD)305と、フロッピー(R)ディスク306をドライブするフロッピー(R)ディスクドライブ(FDD)307とを有している。これらドライブ305,307は、それぞれバス304に接続されている。
【0134】
また、画像信号処理装置300は、インターネット等の通信網400に有線または無線で接続する通信部308を有している。この通信部308は、インタフェース309を介してバス304に接続されている。
【0135】
また、画像信号処理装置300は、ユーザインタフェース部を備えている。このユーザインタフェース部は、リモコン送信機200からのリモコン信号RMを受信するリモコン信号受信回路310と、LCD(liquid crystal display)等からなるディスプレイ311とを有している。受信回路310はインタフェース312を介してバス304に接続され、同様にディスプレイ311はインタフェース313を介してバス304に接続されている。
【0136】
また、画像信号処理装置300は、SD信号を入力するための入力端子314と、HD信号を出力するための出力端子315とを有している。入力端子314はインタフェース316を介してバス304に接続され、同様に出力端子315はインタフェース317を介してバス304に接続される。
【0137】
ここで、上述したようにROM302に処理プログラム、関数情報、係数種データ等を予め格納しておく代わりに、例えばインターネットなどの通信網400より通信部308を介してダウンロードし、ハードディスクやRAM303に蓄積して使用することもできる。また、これら処理プログラム、関数情報、係数種データ等をフロッピー(R)ディスク306で提供するようにしてもよい。
【0138】
また、処理すべきSD信号を入力端子314より入力する代わりに、予めハードディスクに記録しておき、あるいはインターネットなどの通信網400より通信部308を介してダウンロードしてもよい。また、処理後のHD信号を出力端子315に出力する代わり、あるいはそれと並行してディスプレイ311に供給して画像表示をしたり、さらにはハードディスクに格納したり、通信部308を介してインターネットなどの通信網400に送出するようにしてもよい。
【0139】
図10のフローチャートを参照して、図9に示す画像信号処理装置300における、SD信号よりHD信号を得るため処理手順を説明する。
まず、ステップST1で、処理を開始し、ステップST2で、SD画素データをフレーム単位またはフィールド単位で入力する。このSD画素データが入力端子314より入力される場合には、このSD画素データをRAM303に一時的に格納する。また、このSD画素データがハードディスクに記録されている場合には、ハードディスクドライブ307でこのSD画素データを読み出し、RAM303に一時的に格納する。そして、ステップST3で、入力SD画素データの全フレームまたは全フィールドの処理が終わっているか否かを判定する。処理が終わっているときは、ステップST4で、処理を終了する。一方、処理が終わっていないときは、ステップST5に進む。
【0140】
このステップST5では、ユーザがリモコン送信機200を操作して入力した画質指定値、つまりパラメータh,vの値を例えばRAM303より読み込む。そして、ステップST6で、例えばROM302から、関数情報および係数種データを読み込む。
【0141】
次に、ステップST7で、ステップST5で読み込んだパラメータh,vおよびステップST6で取得された関数情報および係数種データとから、クラスおよび出力画素の組み合わせ毎に、各予測タップに対応した係数データWiを生成する。
【0142】
次に、ステップST8で、ステップST2で入力されたSD画素データより、生成すべき各HD画素データに対応して、クラスタップおよび予測タップの画素データを取得する。そして、ステップST9で、入力されたSD画素データの全領域においてHD画素データを得る処理が終了したか否かを判定する。終了しているときは、ステップST2に戻り、次のフレームまたはフィールドのSD画素データの入力処理に移る。一方、処理が終了していないときは、ステップST11に進む。
【0143】
このステップST11では、ステップST10で取得されたクラスタップのSD画素データからクラスコードCLを生成する。そして、ステップST11で、そのクラスコードCLに対応した係数データと予測タップのSD画素データを使用して、推定式により、HD画素データを生成し、その後にステップST8に戻って、上述したと同様の処理を繰り返す。
【0144】
このように、図10に示すフローチャートに沿って処理をすることで、入力されたSD信号を構成するSD画素データを処理して、HD信号を構成するHD画素データを得ることができる。上述したように、このように処理して得られたHD信号は出力端子315に出力されたり、ディスプレイ311に供給されてそれによる画像が表示されたり、さらにはハードディスクドライブ305に供給されてハードディスクに記録されたりする。
また、処理装置の図示は省略するが、図7の情報取得装置150における処理を、ソフトウェアで実現することも可能である。
【0145】
図11のフローチャートを参照して、係数種データを生成するための処理手順を説明する。
まず、ステップST41で、処理を開始し、ステップST42で、学習に使われる、画質パターン(例えば、パラメータh,vで特定される)を選択する。そして、ステップST43で、全ての画質パターンに対する係数データの算出処理が終了したか否かを判定する。終了していないときは、ステップST44に進む。
【0146】
このステップST44では、既知のHD画素データをフレーム単位またはフィールド単位で入力する。そして、ステップST45で、全てのHD画素データについて処理が終了したか否かを判定する。終了していないときは、ステップST46で、ステップST44で入力されたHD画素データより、ステップST42で選択された画質パターンに基づいて、SD画素データを生成する。
【0147】
そして、ステップST47で、ステップST46で生成されたSD画素データより、ステップST44で入力された各HD画素データに対応して、クラスタップおよび予測タップの画素データを取得する。そして、ステップST48で、生成されたSD画素データの全領域において学習処理を終了しているか否かを判定する。学習処理を終了しているときは、ステップST44に戻って、次のHD画素データの入力を行って、上述したと同様の処理を繰り返し、一方、学習処理を終了していないときは、ステップST49に進む。
【0148】
このステップST49では、ステップST47で取得されたクラスタップのSD画素データからクラスコードCLを生成する。そして、ステップST50で、係数データを得るための正規方程式((20)式参照)を生成する。ここでは、クラスおよび出力画素の組み合わせ毎に、係数データWiを得るための正規方程式が個別に生成される。その後に、ステップST47に戻る。
【0149】
上述したステップST45で、全てのHD画素データについて処理が終了したときは、ステップST51で、ステップST50で生成された各正規方程式を掃き出し法などで解いて、クラスおよび出力画素の組み合わせ毎に、係数データWiを算出する。その後に、ステップST42に戻って、次の画質パターンを選択して、上述したと同様の処理を繰り返し、次の画質パターンに対応した、クラスおよび出力画素の組み合わせ毎の係数データWiを求める。
【0150】
また、上述のステップST43で、全ての画質パターンに対する係数データWiの算出処理が終了したときは、ステップST52に進む。このステップST52では、パラメータh,vの段階的な値にそれぞれ対応して求められた、クラスおよび出力画素の組み合わせ毎の係数データWiを用いて、関数および係数種データを決定する。
【0151】
例えば、ステップST52では、クラスおよび予測タップの組み合わせ毎に、その係数データを生成する最適な生成式を構成する関数(傾きおよび切片の関数)の情報と、その関数の係数データである係数種データを決定する。
【0152】
図12は、この場合における、関数・係数種データの決定処理を示している。
【0153】
まず、ステップST101で処理を開始し、ステップST102で、クラスを設定する。最初は1番目のクラスに設定する。そして、ステップST103で、予測タップのタップ番号を設定する。最初は1番目のタップ番号に設定する。そして、ステップST104で、パラメータhの値を設定する。最初はhの段階的な値のうち1番目の値に設定する。
【0154】
次に、ステップST105で、設定されたタップ番号の予測タップに対して、パラメータhの値を設定値に固定した際に得られる直線を決定する。この場合、最小二乗近似を行って、上述の(6)式の傾きf0(h)および切片f1(h)を決定する。
【0155】
次に、ステップST106で、全てのhの値に対する処理が終了したか否かを判定する。終了していないときは、ステップST104に戻って、パラメータhの値を次の値に設定し、上述した直線決定の処理を行う。全てのhの値に対する直線決定の処理が終了したときは、ステップST107に進む。
【0156】
ステップST107では、パラメータhの各値に対応する直線の傾きf0(h)を表す曲線を近似するための関数を設定する。最初は1番目の関数を設定する。例えば、曲線の近似パターンとして上述の(7)式〜(12)式の関数が用意されている場合、最初は(7)式の関数を設定する。そして、ステップST108で、傾きf0(h)の曲線を、設定された関数を用いて非線形最小二乗近似し、関数中の係数a,b,cを算出する。そして、ステップST109で、得られた近似曲線から、曲線上の点として表すことができる実際の値と、近似前の本来の値とのフィッティング率FTを、上述の(21)式で算出する。
【0157】
次に、ステップST110で、全ての関数に対する傾きf0(h)の曲線近似およびフィッティング率FTの算出の処理が終了したか否かを判定する。終了していないときは、ステップST107に戻って、次の関数を設定し、上述した傾きf0(h)の曲線近似およびフィッティング率FTの算出の処理を行う。全ての関数に対する処理が終了したときは、ステップST111に進む。
【0158】
ステップST111では、全ての関数に対するフィッティング率FTを比較し、最もフィッティング率FTのよいものを、傾きf0(h)の関数として決定する。そして、ステップST112で、その関数で上述したように設定されたタップ番号の予測タップにおける傾きf0(h)の曲線近似を行った際に算出された係数を、係数種データとして決定する。
【0159】
次に、ステップST113では、パラメータhの各値に対応する直線の切片f1(h)を表す曲線を近似するための関数を設定する。最初は1番目の関数を設定する。例えば、曲線の近似パターンとして上述の(7)式〜(12)式の関数が用意されている場合、最初は(7)式の関数を設定する。そして、ステップST114で、切片f1(h)の曲線を、設定された関数を用いて非線形最小二乗近似し、関数中の係数a,b,cを算出する。そして、ステップST115で、得られた近似曲線から、曲線上の点として表すことができる実際の値と、近似前の本来の値とのフィッティング率FTを、上述の(21)式で算出する。
【0160】
次に、ステップST116で、全ての関数に対する切片f1(h)の曲線近似およびフィッティング率FTの算出の処理が終了したか否かを判定する。終了していないときは、ステップST113に戻って、次の関数を設定し、上述した切片f1(h)の曲線近似およびフィッティング率FTの算出の処理を行う。全ての関数に対する処理が終了したときは、ステップST117に進む。
【0161】
ステップST117では、全ての関数に対するフィッティング率FTを比較し、最もフィッティング率FTのよいものを、切片f1(h)の関数として決定する。そして、ステップST118で、その関数で上述したように設定されたタップ番号の予測タップにおける切片f1(h)の曲線近似を行った際に算出された係数を、係数種データとして決定する。
【0162】
次に、ステップST119で、全ての予測タップに対して、上述した傾きf0(h)および切片f1(h)の関数の決定および係数種データの決定処理が終了したか否かを判定する。終了していないときは、ステップST103に戻って、次のタップ番号を設定し、上述した切片f1(h)の関数の決定および係数種データの決定処理を行う。全ての予測タップに対する処理が終了したときは、ステップST120に進む。
【0163】
ステップST120では、全てのクラスに対して、上述した各予測タップの傾きf0(h)および切片f1(h)の関数の決定および係数種データの決定処理が終了したか否かを判定する。終了していないときは、ステップST102に戻って、次のクラスを設定し、上述した各予測タップの傾きf0(h)および切片f1(h)の関数の決定および係数種データの決定処理を行う。全てのクラスに対する処理が終了したときは、ステップST121で、関数・係数種データの決定処理を終了する。
【0164】
また図11に戻って、例えば、ステップST52では、クラス毎に、その係数データを生成する最適な生成式を構成する関数(傾きおよび切片の関数)の情報と、各予測タップの係数データを生成するためのその関数の係数データである係数種データを決定する。
図13は、この場合における、関数・係数種データの決定処理を示している。
【0165】
まず、ステップST201で処理を開始し、ステップST202で、クラスを設定する。最初は1番目のクラスに設定する。そして、ステップST203で、予測タップのタップ番号を設定する。最初は1番目のタップ番号に設定する。そして、ステップST204で、パラメータhの値を設定する。最初はhの段階的な値のうち1番目の値に設定する。
【0166】
次に、ステップST205で、設定されたタップ番号の予測タップに対して、パラメータhの値を設定値に固定した際に得られる直線を決定する。この場合、最小二乗近似を行って、上述の(6)式の傾きf0(h)および切片f1(h)を決定する。
【0167】
次に、ステップST206で、全てのhの値に対する処理が終了したか否かを判定する。終了していないときは、ステップST204に戻って、パラメータhの値を次の値に設定し、上述した直線決定の処理を行う。全てのhの値に対する直線決定の処理が終了したときは、ステップST207に進む。
【0168】
ステップST207では、全ての予測タップに対して、各hの値に対する直線決定の処理が終了したか否かを判定する。終了していないときは、ステップST203に戻って、次のタップ番号を設定し、上述した各hの値に対する直線決定の処理を行う。全ての予測タップに対する処理が終了したときは、ステップST208に進む。
【0169】
ステップST208では、予測タップの全てに対して、パラメータhの各値に対応する直線の傾きf0(h)を表す曲線を近似するための関数を設定する。最初は1番目の関数を設定する。例えば、曲線の近似パターンとして上述の(7)式〜(12)式の関数が用意されている場合、最初は(7)式の関数を設定する。
【0170】
そして、ステップST209で、予測タップのタップ番号を設定する。最初は1番目のタップ番号に設定する。その後、ステップST210で、設定されたタップ番号の予測タップに対して、傾きf0(h)の曲線を、設定された関数を用いて非線形最小二乗近似し、関数中の係数a,b,cを算出する。そして、ステップST211で、得られた近似曲線から、曲線上の点として表すことができる実際の値と、近似前の本来の値とのフィッティング率FTを、上述の(21)式で算出する。
【0171】
次に、ステップST212で、全ての予測タップに対して、傾きf0(h)の曲線近似およびフィッティング率FTの算出の処理が終了したか否かを判定する。終了していないときは、ステップST209に戻って、次のタップ番号を設定し、上述した傾きf0(h)の曲線近似およびフィッティング率FTの算出の処理を行う。全ての予測タップに対する処理が終了したときは、ステップST213に進む。
【0172】
ステップST213では、各予測タップに対して算出されたフィッティング率FTの平均を算出する。そして、ステップST214で、全ての関数に対して、各予測タップに対応した傾きf0(h)の曲線近似およびフィッティング率FTの算出の処理および各予測タップのフィッティング率FTの平均の算出処理が終了したか否かを判定する。終了していないときは、ステップST208に戻って、次の関数を設定し、上述した各予測タップに対応した傾きf0(h)の曲線近似およびフィッティング率FTの算出の処理および各予測タップのフィッティング率FTの平均の算出処理を行う。全ての関数に対する処理が終了したときは、ステップST215に進む。
【0173】
ステップST215では、全ての関数に対するフィッティング率FTの平均を比較し、最もフィッティング率FTの平均が高くなる関数を、設定されたクラスにおける傾きf0(h)の関数として決定する。そして、ステップST216で、その関数で上述したように各予測タップにおける傾きf0(h)の曲線近似を行った際に算出された係数を、設定されたクラスの各予測タップの係数種データとして決定する。
【0174】
次に、ステップST217では、予測タップの全てに対して、パラメータhの各値に対応する直線の切片f1(h)を表す曲線を近似するための関数を設定する。最初は1番目の関数を設定する。例えば、曲線の近似パターンとして上述の(7)式〜(12)式の関数が用意されている場合、最初は(7)式の関数を設定する。
【0175】
そして、ステップST218で、予測タップのタップ番号を設定する。最初は1番目のタップ番号に設定する。その後、ステップST219で、設定されたタップ番号の予測タップに対して、切片f1(h)の曲線を、設定された関数を用いて非線形最小二乗近似し、関数中の係数a,b,cを算出する。そして、ステップST220で、得られた近似曲線から、曲線上の点として表すことができる実際の値と、近似前の本来の値とのフィッティング率FTを、上述の(21)式で算出する。
【0176】
次に、ステップST221で、全ての予測タップに対して、切片f1(h)の曲線近似およびフィッティング率FTの算出の処理が終了したか否かを判定する。終了していないときは、ステップST218に戻って、次のタップ番号を設定し、上述した切片f1(h)の曲線近似およびフィッティング率FTの算出の処理を行う。全ての予測タップに対する処理が終了したときは、ステップST222に進む。
【0177】
ステップST222では、各予測タップに対して算出されたフィッティング率FTの平均を算出する。そして、ステップST223で、全ての関数に対して、各予測タップに対応した切片f1(h)の曲線近似およびフィッティング率FTの算出の処理および各予測タップのフィッティング率FTの平均の算出処理が終了したか否かを判定する。終了していないときは、ステップST217に戻って、次の関数を設定し、上述した各予測タップに対応した切片f1(h)の曲線近似およびフィッティング率FTの算出の処理および各予測タップのフィッティング率FTの平均の算出処理を行う。全ての関数に対する処理が終了したときは、ステップST224に進む。
【0178】
ステップST224では、全ての関数に対するフィッティング率FTの平均を比較し、最もフィッティング率FTの平均が高くなる関数を、設定されたクラスにおける切片f1(h)の関数として決定する。そして、ステップST225で、その関数で上述したように各予測タップにおける切片f1(h)の曲線近似を行った際に算出された係数を、設定されたクラスの各予測タップの係数種データとして決定する。
【0179】
次に、ステップST226で、全てのクラスに対して、関数の決定および各予測タップの係数種データの決定の処理が終了したか否かを判定する。終了していないときは、ステップST202に戻って、次のクラスを設定し、上述した関数の決定および各予測タップの係数種データの決定の処理を行う。全てのクラスに対する処理が終了したときは、ステップST227で、関数・係数種データの決定処理を終了する。
【0180】
図11に戻って、ステップST52では、実際には、各出力画素に対応した係数データWiをそれぞれ使用することによって、出力画素毎に関数および係数種データが決定される。すなわち、出力画素毎に、上述した図12のフローチャート、あるいは図13のフローチャートの処理が行われる。
【0181】
次に、ステップST53で、ステップST52で上述しように決定された関数の情報および係数種データをメモリに保存し、その後にステップST54で、処理を終了する。
このように、図11に示すフローチャートに沿って処理をすることで、図7に示す情報取得装置150と同様の手法によって、図1の画像信号処理部110の情報メモリバンク135に記憶される関数情報および係数種データを取得することができる。
【0182】
なお、上述実施の形態においては、情報メモリバンク135には、出力画素(HD1〜HD4、HD1′〜HD4′)毎に、各クラスの係数データを生成する生成式を構成するための関数の情報およびその関数の係数データである係数種データが記憶されている。SD信号(525i信号)の画素に対する出力画素の位相を変更することで、1050i信号以外のHD信号も同様にして得ることができる。
【0183】
また、上述実施の形態においては、係数データを生成する生成式((6)式参照)は、水平、垂直の解像度を決めるパラメータh,vを含むものであって、ユーザは、パラメータh,vの値を調整することによって、HD信号による画像の水平、垂直の解像度を任意に調整できるものであるが、生成式に、画像の画質を決めるその他のパラメータ、例えばノイズ抑圧度を決めるパラメータ等を含むものであっても、同様にして、クラス毎、あるいはタップ毎に、生成式を構成するための関数情報およびその関数の係数データを蓄えておき、それらの情報で構成された最適な生成式によって係数データを生成するように構成できる。
【0184】
さらに、生成式に、SD信号(525i信号)の画素位置を基準とする出力画素の位相を示すパラメータを含むものであっても、同様にして、クラス毎、あるいはタップ毎に、生成式を構成するための関数情報およびその関数の係数データを蓄えておき、それらの情報で構成された最適な生成式によって係数データを生成するように構成できる。このように、生成式に出力画素の位相を示すパラメータを含む場合には、出力画素の位相情報を与えることで、SD信号(525i信号)から種々のフォーマットの出力ビデオ信号、あるいは種々の倍率の画素数を持つ出力ビデオ信号を得ることができる。
【0185】
また、上述実施の形態においては、クラス分けをするものを示したが、この発明はクラス分けをしないものにも同様に適用できることは勿論である。
また、上述実施の形態においては、HD信号を生成する際の推定式として線形一次方程式を使用したものを挙げたが、これに限定されるものではなく、例えば推定式として高次方程式を使用するものであってもよい。
また、上述実地の形態においては、情報信号が画像信号である場合を示したが、この発明はこれに限定されない。例えば、情報信号が音声信号である場合にも、この発明を同様に適用することができる。
【0186】
【発明の効果】
この発明によれば、第1の情報信号を第2の情報信号に変換する際に使用される推定式の複数の係数データを、関数情報およびその関数の係数データである係数種データに基づいて構成された所定のパラメータを含む生成式を使用して生成するものであり、係数データを格納しておくメモリの容量増加を招くことなく、所定のパラメータの値に対応した第2の情報信号を良好に得ることができる。
【0187】
また、この発明によれば、生成式を構成するための関数の情報を予測タップ毎あるいはクラス毎に備えることで、予測タップ毎あるいはクラス毎に最適な生成式によって推定式の係数データを生成でき、第1の情報信号から第2の情報信号への変換を良好に行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【図1】実施の形態としてのテレビ受信機の構成を示すブロック図である。
【図2】パラメータhの値を固定し、パラメータvの値を変化させていったときの、あるクラスある予測タップにおける係数値の変化の様子を示す図である。
【図3】パラメータhの値を変化させていったときの、直線の傾き、あるいは切片の値の変化の様子を示す図である。
【図4】HD信号(1050i信号)の単位画素ブロック内の4画素の中心予測タップからの位相ずれ(奇数フィールド)を示す図である。
【図5】HD信号(1050i信号)の単位画素ブロック内の4画素の中心予測タップからの位相ずれ(偶数フィールド)を示す図である。
【図6】関数および係数種データの取得方法の概念を示す図である。
【図7】情報取得装置の構成例を示すブロック図である。
【図8】関数・係数種データ決定部の構成を示すブロック図である。
【図9】ソフトウェアで実現するための画像信号処理装置の構成例を示すブロック図である。
【図10】画像信号処理を示すフローチャートである。
【図11】情報取得処理を示すフローチャートである。
【図12】関数・係数種データの決定処理(関数はクラスおよび予測タップの組み合わせ毎)を示すフローチャートである。
【図13】関数・係数種データの決定処理(関数はクラス毎)を示すフローチャートである。
【図14】525i信号と1050i信号の画素位置関係を示す図である。
【符号の説明】
100・・・テレビ受信機、101・・・システムコントローラ、102・・・リモコン信号受信回路、105・・・受信アンテナ、106・・・チューナ、110・・・画像信号処理部、111・・・ディスプレイ部、112・・・OSD回路、121・・・第1のタップ選択回路、122・・・第2のタップ選択回路、123・・・第3のタップ選択回路、124・・・空間クラス検出回路、125・・・動きクラス検出回路、126・・・クラス合成回路、127・・・推定予測演算回路、128・・・正規化演算回路、129・・・後処理回路、134・・・係数メモリ、135・・・情報メモリバンク、136・・・係数生成回路、137・・・正規化係数演算部、138・・・正規化係数メモリ、150・・・情報取得装置,151・・・入力端子、152・・・SD信号生成回路、153・・・第1のタップ選択回路、154・・・第2のタップ選択回路、155・・・第3のタップ選択回路、157・・・空間クラス検出回路、158・・・動きクラス検出回路、159・・・クラス合成回路、160・・・正規方程式生成部、161・・・係数種データ決定部、162・・・係数メモリ、163・・・関数・係数種データ決定部、164・・・情報メモリ、200・・・リモコン送信機、300・・・画像信号処理装置
Claims (21)
- 複数の情報データからなる第1の情報信号を複数の情報データからなる第2の情報信号に変換する際に使用され、上記第2の情報信号に係る注目点の情報データを、上記第1の情報信号から抽出される複数の予測タップの情報データから算出するための推定式の係数データを生成する係数データ生成装置であって、
所定のパラメータを含み、上記推定式の係数データを生成する生成式を構成するための関数の情報および該関数の係数データである係数種データを格納する格納手段と、
上記所定のパラメータの値を設定するパラメータ設定手段と、
上記格納手段に格納された関数情報および係数種データに基づいて構成された上記生成式を使用し、上記パラメータ設定手段で設定された上記所定のパラメータの値に対応した上記推定式の係数データを生成する係数データ生成手段と
を備えることを特徴とする係数データ生成装置。 - 上記格納手段は、上記複数の予測タップのそれぞれに対応した上記関数情報および係数種データを格納しており、
上記係数データ生成手段は、上記格納手段に格納された関数情報および係数種データに基づいて予測タップ毎に構成された上記生成式をそれぞれ使用し、上記所定のパラメータの値に対応した上記推定式の複数の予測タップの係数データを生成する
ことを特徴とする請求項1に記載の係数データ生成装置。 - 上記格納手段は、上記第1の情報信号から抽出される複数のクラスタップの情報データに基づいて検出され得る上記第2の情報信号に係る注目点のクラス毎に、上記関数情報および上記複数の予測タップのそれぞれに対応した上記係数種データを格納しており、
上記係数データ生成手段は、上記格納手段に格納された上記関数情報および上記係数種データに基づいて、クラスおよび予測タップの組み合わせ毎に構成された上記生成式をそれぞれ使用し、上記所定のパラメータの値に対応した、各クラスにおける上記推定式の複数の予測タップの係数データを生成する
ことを特徴とする請求項1に記載の係数データ生成装置。 - 上記所定のパラメータは、上記第2の情報信号によって得られる出力の質を決めるものである
ことを特徴とする請求項1に記載の係数データ生成装置。 - 上記所定のパラメータは、上記第1の情報信号の情報データの位置を基準とする、上記第2の情報信号に係る注目点の位相を示すものである
ことを特徴とする請求項1に記載の係数データ生成装置。 - 複数の情報データからなる第1の情報信号を複数の情報データからなる第2の情報信号に変換する際に使用され、上記第2の情報信号に係る注目点の情報データを、上記第1の情報信号から抽出される複数の予測タップの情報データから算出するための推定式の係数データを生成する係数データ生成方法であって、
所定のパラメータを含み、上記推定式の係数データを生成する生成式を構成するための関数の情報および該関数の係数データである係数種データに基づいて、上記生成式を構成する第1のステップと、
上記所定のパラメータの値を設定する第2のステップと、
上記第1のステップで生成された生成式を使用し、上記第2のステップで設定された上記所定のパラメータの値に対応した上記推定式の係数データを生成する第3のステップと
を備えることを特徴とする係数データ生成方法。 - 複数の情報データからなる第1の情報信号を複数の情報データからなる第2の情報信号に変換する際に使用され、上記第2の情報信号に係る注目点の情報データを、上記第1の情報信号から抽出される複数の予測タップの情報データから算出するための推定式の係数データを生成するために、
所定のパラメータを含み、上記推定式の係数データを生成する生成式を構成するための関数情報および該関数の係数データである係数種データに基づいて、上記生成式を構成する第1のステップと、
上記所定のパラメータの値を設定する第2のステップと、
上記第1のステップで生成された生成式を使用し、上記第2のステップで設定された上記所定のパラメータの値に対応した上記推定式の係数データを生成する第3のステップと
を実行するためのコンピュータプログラムを記録する記録媒体。 - 複数の情報データからなる第1の情報信号を複数の情報データからなる第2の情報信号に変換する情報信号処理装置であって、
所定のパラメータを含み、推定式の係数データを生成する生成式を構成するための関数の情報および該関数の係数データである係数種データを格納する格納手段と、
上記所定のパラメータの値を設定するパラメータ設定手段と、
上記格納手段に格納された関数情報および係数種データに基づいて構成された上記生成式を使用し、上記パラメータ設定手段で設定された上記所定のパラメータの値に対応した上記推定式の係数データを発生する係数データ発生手段と、
上記第1の情報信号から、上記第2の情報信号に係る注目点の周辺に位置する複数の予測タップの第1の情報データを選択する第1のデータ選択手段と、
上記係数データ発生手段で発生された上記係数データと上記第1のデータ選択手段で選択された上記複数の第1の情報データとから、上記推定式を用いて上記注目点の情報データを算出して得る演算手段と
を備えることを特徴とする情報信号処理装置。 - 上記格納手段は、上記複数の予測タップのそれぞれに対応した上記関数情報および上記係数種データを格納しており、
上記係数データ発生手段は、上記格納手段に格納された関数情報および係数種データに基づいて予測タップ毎に構成された上記生成式をそれぞれ使用し、上記所定のパラメータの値に対応した上記推定式の複数の予測タップの係数データを生成する
ことを特徴とする請求項8に記載の情報信号処理装置。 - 上記第1の情報信号から、上記第2の情報信号に係る注目点の周辺に位置する複数のクラスタップの第2の情報データを選択する第2のデータ選択手段と、
上記第2のデータ選択手段で選択された上記複数の第2の情報データに基づいて上記注目点が属するクラスを検出するクラス検出手段とをさらに備え、
上記格納手段は、上記クラス検出手段で検出し得るクラス毎に、上記関数情報および上記複数の予測タップのそれぞれに対応した上記係数種データを格納しており、
上記係数データ発生手段は、上記クラス検出手段で検出されたクラスおよび上記パラメータ設定手段で設定された上記所定のパラメータの値に対応した、上記推定式の複数の予測タップの係数データを発生する
ことを特徴とする請求項8に記載の情報信号処理装置。 - 上記係数データ発生手段は、
上記格納手段に格納された上記関数情報および上記係数種データに基づいて、クラスおよび予測タップの組み合わせ毎に構成された上記生成式をそれぞれ使用し、上記パラメータ設定手段で設定された上記所定のパラメータの値に対応した、各クラスにおける上記推定式の複数の予測タップの係数データを生成する係数データ生成部と、
上記係数データ生成部で生成された上記各クラスにおける上記推定式の複数の予測タップの係数データを格納する格納部と、
上記格納部より上記クラス検出手段で検出されたクラスに対応した上記推定式の複数の予測タップの係数データを読み出して出力する係数データ読み出し部と
を有してなる
ことを特徴とする請求項10に記載の情報信号処理装置。 - 上記第1の情報信号から、上記第2の情報信号に係る注目点の周辺に位置する複数のクラスタップの情報データを選択する第2のデータ選択手段と、
上記第2のデータ選択手段で選択された上記複数の第2の情報データに基づいて上記注目点が属するクラスを検出するクラス検出手段とをさらに備え、
上記格納手段は、上記クラス検出手段で検出し得るクラス毎に、上記複数の予測タップのそれぞれに対応した上記関数情報および上記係数種データを格納しており、
上記係数データ発生手段は、上記クラス検出手段で検出されたクラスおよび上記パラメータ設定手段で設定された上記所定のパラメータの値に対応した、上記推定式の複数の予測タップの係数データを発生する
ことを特徴とする請求項8に記載の情報信号処理装置。 - 上記係数データ発生手段は、
上記格納手段に格納された上記関数情報および上記係数種データに基づいて、クラスおよび予測タップの組み合わせ毎に構成された上記生成式をそれぞれ使用し、上記パラメータ設定手段で設定された上記所定のパラメータの値に対応した、各クラスにおける上記推定式の複数の予測タップの係数データを生成する係数データ生成部と、
上記係数データ生成部で生成された上記各クラスにおける上記推定式の複数の予測タップの係数データを格納する格納部と、
上記格納部より上記クラス検出手段で検出されたクラスに対応した上記推定式の複数の予測タップの係数データを読み出して出力する係数データ読み出し部と
を有してなる
ことを特徴とする請求項12に記載の情報信号処理装置。 - 上記所定のパラメータは、上記第2の情報信号によって得られる出力の質を決めるものである
ことを特徴とする請求項8に記載の情報信号処理装置。 - 上記所定のパラメータは、上記第1の情報信号の情報データの位置を基準とする、上記第2の情報信号に係る注目点の位相を示すものである
ことを特徴とする請求項8に記載の情報信号処理装置。 - 複数の情報データからなる第1の情報信号を複数の情報データからなる第2の情報信号に変換する情報信号処理方法であって、
所定のパラメータを含み、推定式の係数データを生成する生成式を構成するための関数の情報および該関数の係数データである係数種データに基づいて、上記生成式を構成する第1のステップと、
上記所定のパラメータの値を設定する第2のステップと、
上記第1のステップで生成された生成式を使用し、上記第2のステップで設定された上記所定のパラメータの値に対応した上記推定式の係数データを生成する第3のステップと、
上記第1の情報信号から、上記第2の情報信号に係る注目点の周辺に位置する複数の予測タップの情報データを選択する第4のステップと、
上記第3のステップで発生された上記推定式の係数データと上記第4のステップで選択された上記複数の情報データとから、上記推定式を用いて上記注目点の情報データを算出して得る第5のステップと
を備えることを特徴とする情報信号処理方法。 - 複数の情報データからなる第1の情報信号を複数の情報データからなる第2の情報信号に変換するために、
所定のパラメータを含み、推定式の係数データを生成する生成式を構成するための関数の情報および該関数の係数データである係数種データに基づいて、上記生成式を構成する第1のステップと、
上記所定のパラメータの値を設定する第2のステップと、
上記第1のステップで生成された生成式を使用し、上記第2のステップで設定された上記所定のパラメータの値に対応した上記推定式の係数データを生成する
第3のステップと、
上記第1の情報信号から、上記第2の情報信号に係る注目点の周辺に位置する複数の予測タップの情報データを選択する第4のステップと、
上記第3のステップで発生された上記推定式の係数データと上記第4のステップで選択された上記複数の情報データとから、上記推定式を用いて上記注目点の情報データを算出して得る第5のステップと
を実行するためのコンピュータプログラムを記録する記録媒体。 - 複数の情報データからなる第1の情報信号を複数の情報データからなる第2の情報信号に変換する際に使用する推定式の係数データを得るために用いられる、所定のパラメータを含む生成式を構成するための関数の情報および該関数の係数データである係数種データを取得する情報取得装置であって、
上記第1の情報信号に対応する生徒信号から、上記第2の情報信号に対応する教師信号に係る注目点の周辺に位置する複数の予測タップの情報データを選択するデータ選択手段と、
上記データ選択手段で選択された複数の情報データおよび上記教師信号に係る注目点の情報データに基づいて、上記所定のパラメータの複数の離散値にそれぞれ対応した上記推定式の複数の予測タップの係数データを求める演算手段と、
上記演算手段で求められた上記係数データを使用して、上記生成式を構成するための関数情報および係数種データを決定する情報決定手段と
を備えることを特徴とする情報取得装置。 - 上記所定のパラメータは、上記第2の情報信号によって得られる出力の質を決めるものである
ことを特徴とする請求項18に記載の情報取得装置。 - 上記所定のパラメータは、上記第1の情報信号の情報データの位置を基準とする、上記第2の情報信号に係る注目点の位相を示すものである
ことを特徴とする請求項18に記載の情報取得装置。 - 複数の情報データからなる第1の情報信号を複数の情報データからなる第2の情報信号に変換する際に使用する推定式の係数データを得るために用いられる、所定のパラメータを含む生成式を構成するための関数の情報および該関数の係数データである係数種データを取得する情報取得方法であって、
上記第1の情報信号に対応する生徒信号から、上記第2の情報信号に対応する教師信号に係る注目点の周辺に位置する複数の予測タップの情報データを選択する第1のステップと、
上記第1のステップで選択された複数の情報データおよび上記教師信号に係る注目点の情報データに基づいて、上記所定のパラメータの複数の離散値にそれぞれ対応した上記推定式の複数の予測タップの係数データを求める第2のステップと、
上記第2のステップで求められた上記係数データを使用して、上記生成式を構成するための関数情報および係数種データを決定する第3のステップと
を備えることを特徴とする情報取得方法。
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