JPH07212794A - 信号分離装置 - Google Patents

信号分離装置

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JPH07212794A
JPH07212794A JP1405894A JP1405894A JPH07212794A JP H07212794 A JPH07212794 A JP H07212794A JP 1405894 A JP1405894 A JP 1405894A JP 1405894 A JP1405894 A JP 1405894A JP H07212794 A JPH07212794 A JP H07212794A
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JP
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signal
digital input
input signal
class
correlation
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JP1405894A
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Tetsujiro Kondo
哲二郎 近藤
Takeharu Nishikata
丈晴 西片
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Sony Corp
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Sony Corp
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Abstract

(57)【要約】 【目的】 周波数多重された信号の相関を用いクラス分
類を行うことにより信号分離の性能を向上させる。 【構成】 供給されたディジタルNTSC信号は、ブロ
ック化回路12において、(3×5)ブロックへブロッ
ク化が施され、ブロック化回路12の出力信号Bは、相
関処理回路13および線形推定回路17へ供給される。
相関処理回路13では、複数の方向の相関が検出され、
その検出値を2値化回路14では、固定しきい値TH、
または端子15から供給されるしきい値THによって、
2値化が施される。2値化回路14では、2値化された
複数のデータを1つのパターンとして出力する。2値化
回路14の出力信号Pは、メモリ16へ供給される。供
給された信号Pをクラスとしてメモリ16は、そのクラ
スに対応する係数を線形推定回路17へ出力する。線形
推定回路17では、信号Bと係数を積和演算し、その結
果、色信号Cが抽出される。

Description

【発明の詳細な説明】
【0001】
【産業上の利用分野】この発明は、例えばテレビジョン
受像機、またはビデオテープレコーダ装置等に用いて好
適な周波数多重された信号を分離する信号分離装置に関
する。
【0002】
【従来の技術】例えば、通常のテレビジョン放送で使用
されているNTSC信号では、画像の明暗を表す輝度信
号と色彩を表す色信号が、走査変換後、周波数多重さ
れ、1次元の信号として伝送(送信)されている。この
送信された1次元信号を受信側で輝度信号と色信号に分
離する場合、帯域制限フィルタを適応的に選択する、或
いはその出力信号を一定の割合で混合する手法が提案さ
れいる。
【0003】しかしながら、NTSC信号では、画像信
号の種類によって、周波数多重の一部分に、輝度信号お
よび色信号がお互いに重なり合う部分が存在することが
あり、この場合、単純な帯域制限フィルタ方式、帯域制
限の切り替え方式、または混合方式を用いたのでは、輝
度信号と色信号を効果的に分離することは難しい。ここ
で、分離が十分行われていないと、クロスカラー、ドッ
ト障害等の画質劣化が発生する問題があった。
【0004】この問題を解決する1つの方法として、Y
/C分離の対象とする注目画素の例えば色信号Cの値を
その周辺の画素と予測係数の線形1次結合で表し、誤差
の自乗和が最小となるように、注目画素の実際の色信号
Cの値を使用して最小自乗法によりこの予測係数の値を
決定するものが提案されている。ここでは、線形1次結
合の予測係数を予め学習によって決定し、決定された予
測係数がメモリに格納されている。さらに、周辺の参照
画素のNTSC信号の平均値を計算し、平均値と各画素
のNTSC信号との大小関係に応じて各画素を1ビット
で表現し、(参照画素×1ビット)のパターンに応じた
クラス分類を行っていた。
【0005】
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、周辺の
参照画素のNTSC信号に対して2値化を施すと、参照
画素数が多いとクラス数が多くなり、ハードウェアの規
模が大きくなる問題がある。一方、参照画素数を少なく
すると、注目画素のクラス分類の精度が低下する問題が
ある。
【0006】従って、この発明は、新たなクラス分類方
法を用いることによって、クラス数を増加させることな
くクラス分類の精度が向上する信号分離装置を提供する
ことを目的とする。
【0007】
【課題を解決するための手段】この発明は、周波数多重
された複数の信号を含むディジタル入力信号が供給さ
れ、ディジタル入力信号から複数の信号を個々に分離す
る信号分離装置において、ディジタル入力信号に含ま
れ、注目画素の空間的に近傍の複数の信号の相関を用い
ることによりクラスを生成するクラス生成手段と、生成
されたクラスに対応した予測値が発生される予測値発生
手段と、ディジタル入力信号中の少なくとも1つの信号
の予測値を代表値または予測係数とディジタル入力信号
から生成する予測値生成手段とからなることを特徴とし
た信号分離装置である。
【0008】
【作用】この発明に係る信号分離装置は、供給された信
号を分離するためにクラス分類適応処理を施し、そのク
ラス分類に、相関検出を用いることを特徴とする。ま
た、この相関検出は、信号の性質から決定される特定の
画素同士の演算によって行われる。
【0009】
【実施例】以下、この発明に係る信号分離装置の一実施
例について図面を参照しながら詳細に説明する。また、
この実施例では、周波数多重されたディジタルコンポジ
ットNTSC信号(以下、NTSC入力信号と称する)
をディジタルコンポーネント信号Y、I、Qへ分離する
Y/C分離装置の一例を用いて説明する。図1は、この
一実施例、すなわちY/C分離装置の信号処理の概略的
構成を示す。1で示す入力端子には、外部から供給され
る周波数多重されたNTSC入力信号が供給され、色分
離処理部2において色信号Cが抽出される。抽出された
色信号Cは、I・Q分離部5および減算器7へ供給され
る。
【0010】色信号分離部2から色信号Cが供給された
I・Q分離部5は、搬送色信号C(以下、色信号Cと称
する)を同期検波し、低域フィルタを通過させることに
より色差信号Iおよび色差信号Qを生成し、色差信号I
は出力端子8から色差信号Qは出力端子9から夫々出力
される。また、同様に色信号Cが供給された減算器7で
は、NTSC入力信号から色信号Cを減算することによ
り輝度信号Yが生成され、生成された輝度信号Yは、端
子10から出力される。
【0011】ここで、色信号分離部2は、後述するクラ
ス分類部3および後述するクラス適応処理部4から構成
される。このクラス適応処理部4で使用される予測係数
は、この実施例のY/C分離装置とは、別の係数決定装
置6によって、予め決定されている予測係数が一例とし
て使用される。また、係数決定装置6を色信号分離部2
に対して接続し、供給されるNTSC入力信号を使用し
てリアルタイムで予測係数を決定しても良い。さらに、
係数決定装置6は、予め学習により得られた予測係数の
初期値に対して、NTSC入力信号が供給される毎に予
測係数の初期値に修正を加えることも可能である。
【0012】ここで図2は、上述の色分離処理部2を構
成しているクラス分類部3およびクラス適応処理部4の
夫々の構成図を示する。クラス分類部3は、ブロック化
回路12、相関処理回路13および2値化回路14から
構成されている。また、クラス適応処理部4は、メモリ
16および線形推定回路17から構成される。最初に、
入力端子11からNTSC入力信号が供給され、クラス
分類部3のブロック化回路12へ供給され、ブロック化
回路12において、ラスター走査の順序へ走査変換され
る。
【0013】一例として、ブロック化回路12におい
て、2次元画像信号の近傍ブロックが1次元の信号列に
なるように変換される。この一例では、図5に示すよう
に、3ライン×5画素(以下、(3×5)ブロックと称
する)の1次元の信号列へ変換される。ブロック化回路
12において、(3×5)ブロックへ変換された信号B
は、相関処理回路13へ供給され、ブロック内の予め定
められた複数の方向の信号相関の強弱を表す信号が出力
される。また、ブロック化回路12の出力信号Bは、線
形推定回路17へも供給される。
【0014】相関処理回路13の出力信号は、2値化回
路14において、予め決められた固定しきい値THを用
いて2値化される。また、2値化回路14は、相関判定
された結果を1つのパターンとして、数ビットのクラス
コードへ変換し、クラス適応処理部4、すなわちメモリ
16へ出力する。ここで、2値化回路14は、供給され
た信号を予め決められた固定しきい値THを用いて2値
化すると記したが、これに限らず、端子15を介して外
部からしきい値THが供給され、そのしきい値THを用
いて2値化しても良い。
【0015】2値化回路14からのクラスコードPは、
メモリ16へ供給され、メモリ16では、供給されたク
ラスコードPと対応する予測係数が読み出される。線形
推定回路17では、この予測係数とブロック化回路12
から供給された出力信号Bを積和演算し、色信号Cとし
て出力端子18から出力する。図1のように出力された
色信号Cは、I・Q分離部5および減算器7へ供給され
る。
【0016】ここで、NTSC入力信号の周波数多重に
ついて図3および図4を用いて説明する。また、サンプ
リング周波数は、一例として副搬送波fsc の4倍(4fs
c)に設定する。21は、入力端子を示し、輝度信号Y
の各サンプルが図4に示すように加算器29へ供給され
る。また、入力端子22からの同一サンプリング周波数
の色差信号Iおよび入力端子25から色差信号Qが同様
にに供給される。
【0017】乗算器24において、端子23から副搬送
波fsc の周波数の第1の副搬送波(cos(fsc) すなわ
ち、〔1,0,−1,0,‥‥〕と値が変化する。)と
色差信号Iが掛け合わされる。乗算器27において、端
子26から副搬送波fsc の周波数の第2の副搬送波(s
in(fsc) すなわち、〔0,1,0,−1,‥‥〕と値
が変化する。)と色差信号Qが掛け合わされる。ここ
で、色差信号IおよびQは、同一フィールド内で直交変
調される。
【0018】乗算器24の出力信号I・cos(fsc) と
乗算器27の出力信号Q・sin(fsc) が加算器28へ
夫々供給され、加算器28からの直交変調された色信号
Cが加算器29へ供給される。加算器29では、供給さ
れた輝度信号Yと色信号Cが加算され、周波数多重され
たNTSC入力信号が生成される。このNTSC入力信
号は、副搬送波の1周期を4点で表す。すなわち、NT
SC入力信号は、4つの異なる状態(位相)を持った信
号となる。
【0019】具体的には、輝度信号Yに色差信号Iが加
算されている状態、輝度信号Yに色差信号Qが加算され
ている状態、輝度信号Yから色差信号Iが減算されてい
る状態、および輝度信号Yから色差信号Qが減算されて
いる状態の4つの状態(〔Y+I,Y+Q,Y−I,Y
−Q,‥‥〕と値が変化する。)が出力端子30から出
力される。また、この実施例では、サンプリング周波数
は、副搬送波fsc の4倍としているが、副搬送波fsc の
3倍(3fsc)とすることも可能である。
【0020】ここで、上述のクラス分類部3を図5を用
いて説明する。図5は、ブロック化回路12において、
(3×5)ブロックの15画素のブロックに分割された
画素を示す。図5中の●はY+I、すなわち副搬送波fs
c が+0度、■はY+Q、すなわち副搬送波fsc が+9
0度、○はY−I、すなわち副搬送波fsc が+180
度、□はY−Q、すなわち副搬送波fsc が+270度の
信号状態を夫々示す。この相関処理回路13において、
判定される相関の方向は、図5Bに示す画素Xを中心と
して、第1相関として垂直方向(a,b)、第2相関と
して水平方向(c,d)、第3相関として右下り方向
(e,f)、および第4相関として右上り方向(g,
h)の4つの相関が求められる。
【0021】ここで、第1相関は差分絶対値|a−b|
より求め、第2相関は差分絶対値|c−d|より求め、
第3相関は差分絶対値|e−f|より求め、第4相関は
差分絶対値|g−h|より求める。これら求められた相
関値は、2値化回路14において、固定しきい値TH、
或いは端子15を介して供給されるしきい値THと比較
し、求められた相関値がTH未満なら `0' が算出さ
れ、求められた相関値がTH以上なら `1' が算出され
る。第1相関から第4相関までの4ビットのパターンが
生成され、この生成された4ビットのクラスコードは、
4 =16クラスからなる。
【0022】また、第5相関として時間方向の差分絶対
値|i−j|を用い25 =32クラスとすることも可能
である。このとき、含まれる色差の成分が異なる位相同
士を比較した場合、正確な信号相関を表せないため、図
5Bの画素Xを中心に2フレーム前の同位置の画素(図
5A)と2フレーム後の同位置の画素(図5C)から第
5相関(時間方向の相関)が算出される。
【0023】ここで、2値化回路14において、2種類
のしきい値THを用いて34 =81クラスとすることも
可能である。さらに、相関の方向により異なるしきい値
THを用いることによりクラスを生成するこも可能であ
る。
【0024】ここで、係数決定装置6は、予め学習によ
って予測係数を決定する。この学習をソフトウェア処理
で行うときのフローチャートを図6に示す。ステップ3
1から学習処理の制御が開始され、ステップ32の学習
データ形成では、既知のカラー画像(NTSC入力信
号)に対応した学習データが形成される。具体的には、
上述したように、図5Bの画素の配列を使用できる。ス
テップ33のデータ終了では、入力された全データ例え
ば1フレームのデータの処理が終了していれば、ステッ
プ36の予測係数決定へ、終了していなければ、ステッ
プ34のクラス決定へ制御が移る。
【0025】ステップ34のクラス決定では、上述のよ
うに、第1相関から第4相関の相関値に対して、2値化
を施し、4ビットのパターンをクラスとして用いる。ス
テップ35の正規方程式加算では、後述する式(6)お
よび(7)の正規方程式が作成される。
【0026】ステップ33のデータ終了から全データの
処理が終了後、制御がステップ36に移り、ステップ3
6の予測係数決定では、後述する式(8)を行列解法を
用いて解いて、予測係数を決める。ステップ37の予測
係数ストアで、予測係数をメモリにストアし、ステップ
38で学習処理の制御が終了する。
【0027】図6中のステップ35(正規方程式生成)
およびステップ36(予測係数決定)の処理をより詳細
に説明する。注目画素の色信号Cの真値をyとし、その
推定値をy´とし、その周囲の画素の値をx1 〜xn
したとき、クラス毎に予測係数w1 〜wn によるnタッ
プの線形1次結合 y´=w11 +w22 +‥‥+wn n (1) を設定する。学習前はwi が未定係数である。
【0028】上述のように、学習はクラス毎になされ、
データ数がmの場合、式(1)に従って、 yj ´=w1j1+w2j2+‥‥+wn jn (2) (但し、j=1,2,‥‥m)
【0029】m>nの場合、w1 〜wn は一意には決ま
らないので、誤差ベクトルEの要素を ej =yj −(w1j1+w2j2+‥‥+wn jn) (3) (但し、j=1,2,‥‥m) と定義して、次の式(4)を最小にする予測係数を求め
る。
【0030】
【数1】
【0031】いわゆる最小自乗法による解法である。こ
こで、wi による偏微分係数を求める。
【0032】
【数2】
【0033】式(5)を `0' にするように各wi を決
めればよいから、
【0034】
【数3】
【0035】として、行列を用いると
【0036】
【数4】
【0037】となる。この方程式は一般に正規方程式と
呼ばれている。この方程式を掃き出し法等の一般的な行
列解法を用いて、wi について解けば、予測係数wi
求まり、クラスコードをアドレスとして、この予測係数
i をメモリに格納しておく。なお、クラス分けのため
に、参照画素の相関値をそのまま使用することも可能で
ある。
【0038】ここで、上述のように線形1次結合式の予
測係数を学習することにより決定し、メモリに格納する
ようにした手法とは異なり、学習により決定される代表
値をメモリに格納する手法を図7のフローチャートを用
いて説明する。ステップ41から学習処理の制御が開始
され、ステップ42の学習データ形成では、既知の画像
に対応した学習データが形成される。具体的には、上述
したように、図5Bに示すように、注目画素の色信号C
の真値とその周囲の画素a〜hのデータを一組の学習デ
ータとする。ステップ43のデータ終了では、入力され
た全データ例えば1フレームのデータの処理が終了して
いれば、ステップ46の代表値決定へ、終了していなけ
れば、ステップ44のクラス決定へ制御が移る。
【0039】ステップ44のクラス決定は、上述の一実
施例と同様のステップである。ステップ43のデータ終
了から全データの処理が終了後、制御がステップ45に
移り、ステップ45の代表値決定では、過去の累積値と
現在の正規化された値とを加算し、累積度数でこの加算
結果を除算することで、代表値が決定される。この代表
値がステップ46において、メモリにストアされ、ステ
ップ47で学習処理の制御が終了する。ここで、周囲の
画素の一組を学習データとしたが、これに限らず、時間
方向の画素を用いることも可能である。
【0040】
【発明の効果】この発明は、供給された信号を用いてク
ラス分類を行い、供給された信号を分離するための基準
となる信号を生成する。その基準となる信号を生成する
にあたり、フィルタによるY/C分離が、信号相関の強
い部分に対して特に有効であるため、相関検出を用いた
クラス分類を行い、そのクラス分類から発生された予測
係数を用いることにより、信号分離の性能が向上する。
【図面の簡単な説明】
【図1】この発明に係るY/C分離装置の一実施例のブ
ロック図である。
【図2】クラス分類部およびクラス適応処理部の一例の
ブロック図である。
【図3】NTSC入力信号の周波数多重を説明するため
のブロック図である。
【図4】NTSC入力信号の周波数多重を説明するため
の略線図である。
【図5】相関検出の説明に用いる略線図である。
【図6】予測係数を学習するための一例のフローチャー
トである。
【図7】代表値を学習するための一例のフローチャート
である。
【符号の説明】
12 ブロック化回路 13 相関処理回路 14 2値化回路 16 メモリ 17 線形推定回路

Claims (6)

    【特許請求の範囲】
  1. 【請求項1】 周波数多重された複数の信号を含むディ
    ジタル入力信号が供給され、上記ディジタル入力信号か
    ら上記複数の信号を個々に分離する信号分離装置におい
    て、 上記ディジタル入力信号に含まれ、注目画素の空間的に
    近傍の複数の信号の相関を用いることによりクラスを生
    成するクラス生成手段と、 生成された上記クラスに対応した予測値が発生される予
    測値発生手段と、 上記ディジタル入力信号中の少なくとも1つの信号の上
    記予測値を代表値または予測係数とディジタル入力信号
    から生成する予測値生成手段とからなることを特徴とし
    た信号分離装置。
  2. 【請求項2】 請求項1に記載の信号分離装置におい
    て、 上記クラス生成手段は、ディジタル入力信号の固有の性
    質に基づく特定の画素同士の演算によって上記相関検出
    が行われ、その結果に基づいてクラス生成するクラス生
    成手段を有することを特徴とした信号分離装置。
  3. 【請求項3】 請求項1に記載の信号分離装置におい
    て、 上記ディジタル入力信号は、第1および第2のディジタ
    ル色差信号がディジタル直交変調された色信号と輝度信
    号からなり、上記ディジタル入力信号に対してY/C分
    離を施すことを特徴とした信号分離装置。
  4. 【請求項4】 請求項3に記載の信号分離装置におい
    て、 上記周波数多重されたディジタル入力信号に対して標本
    化を施すための標本化周波数を上記色信号の副搬送波周
    波数の4倍とすることを特徴とする信号分離装置。
  5. 【請求項5】 周波数多重された複数の信号を含むディ
    ジタル入力信号が供給され、上記ディジタル入力信号か
    ら上記複数の信号を個々に分離するため上記ディジタル
    入力信号に含まれ、注目画素の空間的に近傍の複数の信
    号の相関を用いることによりクラスを生成し、生成され
    た上記クラスに対応した予測値が発生され、上記ディジ
    タル入力信号中の少なくとも1つの信号の上記予測値を
    代表値または予測係数とディジタル入力信号から生成す
    る信号分離装置において、 上記信号分離装置とは異なる学習装置を用いて予め学習
    を行うことにより上記代表値または予測係数が上記学習
    装置によって決定されることを特徴とする信号分離装
    置。
  6. 【請求項6】 周波数多重された複数の信号を含むディ
    ジタル入力信号が供給され、上記ディジタル入力信号か
    ら上記複数の信号を個々に分離するため上記ディジタル
    入力信号に含まれ、注目画素の空間的に近傍の複数の信
    号の相関を用いることによりクラスを生成し、生成され
    た上記クラスに対応した予測値が発生され、上記ディジ
    タル入力信号中の少なくとも1つの信号の上記予測値を
    代表値または予測係数とディジタル入力信号から生成す
    る信号分離装置において、 上記信号分離装置によって上記学習装置を接続し、供給
    されるディジタル入力信号を用いて上記代表値または予
    測係数が上記学習装置によって決定されることを特徴と
    する信号分離装置。
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Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
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