JPH08275118A - 信号変換装置及び信号変換方法 - Google Patents
信号変換装置及び信号変換方法Info
- Publication number
- JPH08275118A JPH08275118A JP10069295A JP10069295A JPH08275118A JP H08275118 A JPH08275118 A JP H08275118A JP 10069295 A JP10069295 A JP 10069295A JP 10069295 A JP10069295 A JP 10069295A JP H08275118 A JPH08275118 A JP H08275118A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- prediction
- class
- image signal
- prediction coefficient
- pixel
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
Landscapes
- Television Systems (AREA)
- Compression Or Coding Systems Of Tv Signals (AREA)
- Controls And Circuits For Display Device (AREA)
- Signal Processing For Digital Recording And Reproducing (AREA)
- Compression, Expansion, Code Conversion, And Decoders (AREA)
Abstract
(57)【要約】
【目的】本発明は、信号変換装置及び信号変換方法に関
し、入力画像信号の信号特性に応じた適切な予測タツプ
パターンをもとにして高解像度の画像信号を得る。 【構成】入力画像信号（Ｓ1 ）をクラス分類部（２１）
においてクラス分類すると共に、所定ブロツク単位の入
力画像信号（Ｓ1 ）に対して異なる複数の画素パターン
に応じて補間画素の予測値（d2〜d5）を生成し、当該予
測値（d2〜d5）からクラス分類結果（c0）に基づいて補
間画素（d10 〜d13 ）を選択して入力画像信号（Ｓ1 ）
の補間画素を得る。
し、入力画像信号の信号特性に応じた適切な予測タツプ
パターンをもとにして高解像度の画像信号を得る。 【構成】入力画像信号（Ｓ1 ）をクラス分類部（２１）
においてクラス分類すると共に、所定ブロツク単位の入
力画像信号（Ｓ1 ）に対して異なる複数の画素パターン
に応じて補間画素の予測値（d2〜d5）を生成し、当該予
測値（d2〜d5）からクラス分類結果（c0）に基づいて補
間画素（d10 〜d13 ）を選択して入力画像信号（Ｓ1 ）
の補間画素を得る。
Description
【０００１】
【目次】以下の順序で本発明を説明する。 産業上の利用分野 従来の技術（図７〜図９） 発明が解決しようとする課題 課題を解決するための手段 作用 実施例（図１〜図９） 発明の効果
【０００２】
【産業上の利用分野】本発明は信号変換装置及び信号変
換方法に関し、例えばＮＴＳＣ等の標準解像度信号（Ｓ
Ｄ：Standard Difinition ）をハイビジヨン等の高解像
度信号（ＨＤ：High Difinition ）に変換するアツプコ
ンバータに適用して好適なものである。
換方法に関し、例えばＮＴＳＣ等の標準解像度信号（Ｓ
Ｄ：Standard Difinition ）をハイビジヨン等の高解像
度信号（ＨＤ：High Difinition ）に変換するアツプコ
ンバータに適用して好適なものである。
【０００３】
【従来の技術】従来、この種のアツプコンバータにおい
ては、ＳＤ画像信号に対して周波数補間処理を施すこと
により、画素数を増やしてＨＤ画像信号を形成してい
る。例えば図７に示すように、ＨＤ画像の走査線１上で
大きな「○」印及び大きな「△」印でなるＳＤ画像信号
に対して水平及び垂直方向にそれぞれ２倍の周波数補間
を施すことにより、小さな「○」印及び小さな「△」印
でなるＨＤ画像信号を生成する。
ては、ＳＤ画像信号に対して周波数補間処理を施すこと
により、画素数を増やしてＨＤ画像信号を形成してい
る。例えば図７に示すように、ＨＤ画像の走査線１上で
大きな「○」印及び大きな「△」印でなるＳＤ画像信号
に対して水平及び垂直方向にそれぞれ２倍の周波数補間
を施すことにより、小さな「○」印及び小さな「△」印
でなるＨＤ画像信号を生成する。
【０００４】アツプコンバータによる補間例としては、
ＳＤ画像信号のフイールドデータから、４種類の位置の
ＨＤ画素を生成する方法がある。例えば図中の「◎」印
のＳＤ画素に注目すると、その近傍の４種類mode1,mode
2,mode3 及びmode4 の位置のＨＤ画素を補間により生成
する。このとき用いる補間フイルタとしては、図８に示
す空間内２次元ノンセパラブルフイルタ２や、図９に示
す水平／垂直セパラブルフイルタ３がある。
ＳＤ画像信号のフイールドデータから、４種類の位置の
ＨＤ画素を生成する方法がある。例えば図中の「◎」印
のＳＤ画素に注目すると、その近傍の４種類mode1,mode
2,mode3 及びmode4 の位置のＨＤ画素を補間により生成
する。このとき用いる補間フイルタとしては、図８に示
す空間内２次元ノンセパラブルフイルタ２や、図９に示
す水平／垂直セパラブルフイルタ３がある。
【０００５】２次元ノンセパラブルフイルタ２は４種類
の位置のＨＤ画素mode1,mode2,mode3 及びmode4 それぞ
れに対して２次元フイルタ４Ａ〜４Ｄによつて独立に補
間処理を実行し、各補間結果を選択部５において直列化
しＨＤ画像信号を得る。水平／垂直セパラブルフイルタ
３は垂直補間フイルタ６Ａによりmode１及びmode３用の
処理を実行し、垂直補間フイルタ６Ｂによりmode２及び
mode４用の処理を実行してＨＤ画像信号の２本の走査線
データを形成する。次に各走査線に対して水平フイルタ
７Ａ及び７Ｂを用いて４種類の位置のＨＤ画素を補間し
て選択部８において直列化することによりＨＤ画像信号
を生成する。
の位置のＨＤ画素mode1,mode2,mode3 及びmode4 それぞ
れに対して２次元フイルタ４Ａ〜４Ｄによつて独立に補
間処理を実行し、各補間結果を選択部５において直列化
しＨＤ画像信号を得る。水平／垂直セパラブルフイルタ
３は垂直補間フイルタ６Ａによりmode１及びmode３用の
処理を実行し、垂直補間フイルタ６Ｂによりmode２及び
mode４用の処理を実行してＨＤ画像信号の２本の走査線
データを形成する。次に各走査線に対して水平フイルタ
７Ａ及び７Ｂを用いて４種類の位置のＨＤ画素を補間し
て選択部８において直列化することによりＨＤ画像信号
を生成する。
【０００６】
【発明が解決しようとする課題】ところで上述したよう
な従来のアツプコンバータでは補間フイルタとして理想
フイルタを使用した場合でも、画素数は増えるものの空
間解像度はＳＤ画像信号と変わらない。また実際には理
想フイルタを用いることはできないため、ＳＤ画像信号
より解像度の低下したＨＤ画像信号を生成することしか
できないという問題がある。
な従来のアツプコンバータでは補間フイルタとして理想
フイルタを使用した場合でも、画素数は増えるものの空
間解像度はＳＤ画像信号と変わらない。また実際には理
想フイルタを用いることはできないため、ＳＤ画像信号
より解像度の低下したＨＤ画像信号を生成することしか
できないという問題がある。
【０００７】このような問題を解決する方法として、入
力ＳＤ画像信号の特徴に基づいてＳＤ画像信号をいくつ
かのクラスに分類し、予め学習により生成されたクラス
毎の予測データでなる予測係数を用いて高解像度のＨＤ
画像信号を生成するクラス分類適応処理方法が提案され
ている（特開平5-328185号公報参照）。
力ＳＤ画像信号の特徴に基づいてＳＤ画像信号をいくつ
かのクラスに分類し、予め学習により生成されたクラス
毎の予測データでなる予測係数を用いて高解像度のＨＤ
画像信号を生成するクラス分類適応処理方法が提案され
ている（特開平5-328185号公報参照）。
【０００８】ところでＨＤ画像信号Ｓ2 のＨＤ画素を予
測する際にＳＤ画像信号から抽出する画素のパターン
は、全てのクラスで同一のものが設定されている。この
ためＳＤ画像信号から予測して生成するＨＤ画素に異な
る入力ＳＤ画像信号の信号特性を反映するのに限界があ
るという問題があつた。
測する際にＳＤ画像信号から抽出する画素のパターン
は、全てのクラスで同一のものが設定されている。この
ためＳＤ画像信号から予測して生成するＨＤ画素に異な
る入力ＳＤ画像信号の信号特性を反映するのに限界があ
るという問題があつた。
【０００９】本発明は以上の点を考慮してなされたもの
で、入力画像信号の信号特性に応じた適切な予測タツプ
パターンをもとにして高解像度の画像信号を得ることが
できる信号変換装置及び信号変換方法を提案しようとす
るものである。
で、入力画像信号の信号特性に応じた適切な予測タツプ
パターンをもとにして高解像度の画像信号を得ることが
できる信号変換装置及び信号変換方法を提案しようとす
るものである。
【００１０】
【課題を解決するための手段】かかる課題を解決するた
め本発明においては、低解像度の入力画像信号を高解像
度の画像信号に変換する信号変換装置において、所定ブ
ロツク単位毎に送出される入力画像信号を信号特性に応
じてクラス分類して当該分類結果でなるクラスを出力す
るクラス分類部と、入力画像信号の補間画素を生成する
ための予測係数を予め設定してクラス毎に対応付けして
記憶した予測係数記憶手段と、ブロツク単位の入力画像
信号について複数種類の画素パターンを設定し、各当該
画素パターンに基づく予測係数を用いた予測演算により
補間画素を生成する予測演算部とを備え、画素パターン
に基づいて予測演算部において生成した補間画素をクラ
スに応じて選択する。
め本発明においては、低解像度の入力画像信号を高解像
度の画像信号に変換する信号変換装置において、所定ブ
ロツク単位毎に送出される入力画像信号を信号特性に応
じてクラス分類して当該分類結果でなるクラスを出力す
るクラス分類部と、入力画像信号の補間画素を生成する
ための予測係数を予め設定してクラス毎に対応付けして
記憶した予測係数記憶手段と、ブロツク単位の入力画像
信号について複数種類の画素パターンを設定し、各当該
画素パターンに基づく予測係数を用いた予測演算により
補間画素を生成する予測演算部とを備え、画素パターン
に基づいて予測演算部において生成した補間画素をクラ
スに応じて選択する。
【００１１】
【作用】所定ブロツク単位毎に送出される入力画像信号
を信号特性に応じてクラス分類して当該分類結果でなる
クラスを出力すると共に、ブロツク単位の入力画像信号
について複数の画素パターンを設定し、当該画素パター
ンをクラスに応じて選択して上記画素パターンと予測係
数を用いた予測演算により入力画像信号の信号特性を反
映した補間画素を生成する。
を信号特性に応じてクラス分類して当該分類結果でなる
クラスを出力すると共に、ブロツク単位の入力画像信号
について複数の画素パターンを設定し、当該画素パター
ンをクラスに応じて選択して上記画素パターンと予測係
数を用いた予測演算により入力画像信号の信号特性を反
映した補間画素を生成する。
【００１２】
【実施例】以下図面について本発明の一実施例を詳述す
る。
る。
【００１３】図１に示す１０は全体としてクラス分類適
応処理を適用してＳＤ画像信号からＨＤ画像信号を生成
する２次元ノンセパラブルフイルタによるアツプコンバ
ータを示す。このアツプコンバータ１０に入力端１１を
通じて入力されるＳＤ画像信号Ｓ1 は、クラス分類部１
２及び予測演算部１３に並列に送出される。クラス分類
部１２では新たに生成するＨＤ画像信号の周辺のＳＤ画
像信号Ｓ1 の特徴に基づいてクラスデータd0を生成す
る。クラスd0は記憶手段である予測係数ＲＯＭ(Read On
ly Memory)１４にアドレスデータとして送出される。
応処理を適用してＳＤ画像信号からＨＤ画像信号を生成
する２次元ノンセパラブルフイルタによるアツプコンバ
ータを示す。このアツプコンバータ１０に入力端１１を
通じて入力されるＳＤ画像信号Ｓ1 は、クラス分類部１
２及び予測演算部１３に並列に送出される。クラス分類
部１２では新たに生成するＨＤ画像信号の周辺のＳＤ画
像信号Ｓ1 の特徴に基づいてクラスデータd0を生成す
る。クラスd0は記憶手段である予測係数ＲＯＭ(Read On
ly Memory)１４にアドレスデータとして送出される。
【００１４】予測係数ＲＯＭ１４には、予め学習により
求められたクラス毎の予測データd1でなる予測係数がク
ラスd0に対応して格納されている。予測係数ＲＯＭ１４
はクラスd0をアドレスデータとして予測データd1を読み
出して予測演算部１３に送出する。予測演算部１３は、
ＳＤ画像信号Ｓ1 に対して予測データd1を用いた所定の
予測演算を実行することによりＨＤ補間画素を生成し、
出力端１６より送出する。
求められたクラス毎の予測データd1でなる予測係数がク
ラスd0に対応して格納されている。予測係数ＲＯＭ１４
はクラスd0をアドレスデータとして予測データd1を読み
出して予測演算部１３に送出する。予測演算部１３は、
ＳＤ画像信号Ｓ1 に対して予測データd1を用いた所定の
予測演算を実行することによりＨＤ補間画素を生成し、
出力端１６より送出する。
【００１５】クラス分類部１２は入力ＳＤ信号Ｓ1 の特
徴に応じたクラスd0を生成して予測係数ＲＯＭ１４及び
制御ＲＯＭ１５に並列に送出する。クラス分類部１２で
は例えば、ＡＤＲＣクラス分類法を用いてクラス分類す
る。予測係数ＲＯＭ１４からはクラスd0に応じた予測デ
ータd1が読み出され、予測演算部１３Ａ〜１３Ｄに送出
される。
徴に応じたクラスd0を生成して予測係数ＲＯＭ１４及び
制御ＲＯＭ１５に並列に送出する。クラス分類部１２で
は例えば、ＡＤＲＣクラス分類法を用いてクラス分類す
る。予測係数ＲＯＭ１４からはクラスd0に応じた予測デ
ータd1が読み出され、予測演算部１３Ａ〜１３Ｄに送出
される。
【００１６】予測演算部１３Ａ〜１３Ｄは各演算部にお
いてそれぞれ走査線１上の４種類の位置mode1 、mode2
、 mode3及びmode4 に対応するＨＤ補間画素の予測値d
10 、d11 、d12 及びd13 を生成する。さらに各予測演
算部１３Ａ〜１３Ｄには、それぞれパターン予測演算部
２０Ａ〜２０Ｄが設けられ、それぞれ異なる４種類の予
測タツプパターンに基づいて複数の候補予測値d2、d3、
d4、d5を生成する。
いてそれぞれ走査線１上の４種類の位置mode1 、mode2
、 mode3及びmode4 に対応するＨＤ補間画素の予測値d
10 、d11 、d12 及びd13 を生成する。さらに各予測演
算部１３Ａ〜１３Ｄには、それぞれパターン予測演算部
２０Ａ〜２０Ｄが設けられ、それぞれ異なる４種類の予
測タツプパターンに基づいて複数の候補予測値d2、d3、
d4、d5を生成する。
【００１７】各パターン予測演算部２０Ａ〜２０Ｄには
予測タツプパターンとして例えば、図２に示すような４
種類の予測タツプパターンが用意されている。図２
（Ａ）のタツプパターンは２次元に等方な相関を有する
標準的なタツプパターンを示している。これに対して図
２（Ｂ）及び（Ｃ）に示すタツプパターンは、それぞれ
垂直方向に相関の大きい信号及び水平方向に相関の大き
い信号に対して有効なタツプパターンである。さらに図
２（Ｄ）に示すタツプパターンは広い領域での変化を予
測に反映させる場合に有効なタツプパターンである。因
みに図中◎はＳＤ画像信号による注目画素であり、この
注目画素近傍の複数ＨＤ補間画素の予測を行う。
予測タツプパターンとして例えば、図２に示すような４
種類の予測タツプパターンが用意されている。図２
（Ａ）のタツプパターンは２次元に等方な相関を有する
標準的なタツプパターンを示している。これに対して図
２（Ｂ）及び（Ｃ）に示すタツプパターンは、それぞれ
垂直方向に相関の大きい信号及び水平方向に相関の大き
い信号に対して有効なタツプパターンである。さらに図
２（Ｄ）に示すタツプパターンは広い領域での変化を予
測に反映させる場合に有効なタツプパターンである。因
みに図中◎はＳＤ画像信号による注目画素であり、この
注目画素近傍の複数ＨＤ補間画素の予測を行う。
【００１８】各パターン予測演算部２０Ａ〜２０Ｄは、
各予測タツプパターンのＳＤ画像信号Ｓ1 に対して予測
データd1を用いた積和演算を実行する。これにより各予
測タツプパターンの画素データをもとにしてＨＤ補間画
素の予測値d2〜d5が生成され選択部１６に送出される。
ここで制御ＲＯＭ１５よりＨＤ補間画素を選択するため
の選択データd6が選択部１６に送出される。制御ＲＯＭ
１５にはクラスd0に対応付けられた予測タツプパターン
のデータが記憶されている。選択データd6はクラスd0に
応じた予測タツプパターンにより、生成されるＨＤ補間
画素を選択する。予測演算部１３Ａ〜１３Ｄは各選択部
１６において、この選択データd6によつてＨＤ補間画素
を予測値d2〜d5から選択してＨＤ補間画素d10 〜d13 と
して選択部１７に送出する。選択部１７からは、バツフ
アメモリ（図示せず）を用いて直列に並び替えられたＨ
Ｄ補間画素d10 〜d13 が出力端１８よりＨＤ信号Ｓ2 と
して出力される。
各予測タツプパターンのＳＤ画像信号Ｓ1 に対して予測
データd1を用いた積和演算を実行する。これにより各予
測タツプパターンの画素データをもとにしてＨＤ補間画
素の予測値d2〜d5が生成され選択部１６に送出される。
ここで制御ＲＯＭ１５よりＨＤ補間画素を選択するため
の選択データd6が選択部１６に送出される。制御ＲＯＭ
１５にはクラスd0に対応付けられた予測タツプパターン
のデータが記憶されている。選択データd6はクラスd0に
応じた予測タツプパターンにより、生成されるＨＤ補間
画素を選択する。予測演算部１３Ａ〜１３Ｄは各選択部
１６において、この選択データd6によつてＨＤ補間画素
を予測値d2〜d5から選択してＨＤ補間画素d10 〜d13 と
して選択部１７に送出する。選択部１７からは、バツフ
アメモリ（図示せず）を用いて直列に並び替えられたＨ
Ｄ補間画素d10 〜d13 が出力端１８よりＨＤ信号Ｓ2 と
して出力される。
【００１９】クラス分類部１２でのクラス分類法に用い
られるＡＤＲＣは再量子化として定義される量子化ステ
ツプ幅により、画素を再量子化するものでＡＤＲＣコー
ドｃi はダイナミツクレンジＤＲ、再量子化ビツト数
ｋ、ＳＤ画素ｘi 及びその近傍領域内の最小画素レベル
ＭＩＮとから次式
られるＡＤＲＣは再量子化として定義される量子化ステ
ツプ幅により、画素を再量子化するものでＡＤＲＣコー
ドｃi はダイナミツクレンジＤＲ、再量子化ビツト数
ｋ、ＳＤ画素ｘi 及びその近傍領域内の最小画素レベル
ＭＩＮとから次式
【数１】 によつて表される。
【００２０】クラス分類部１２は、入力ＳＤ画像信号Ｓ
1 に対して７画素からなるクラス生成タツプを設定して
入力信号の波形特性に応じてクラスを生成する。ここで
クラス分類に際し、７画素分の８ビツトのＰＣＭ(Pulse
Code Modulation) データを直接用いた場合、クラス数
が２56通りと膨大になり実用的ではなくなる。そこで７
画素分のＰＣＭデータに対してＡＤＲＣにより再量子化
によるデータ圧縮処理を施してクラス数を削減する。す
なわち７画素のデータから定義されるダイナミツクレン
ジＤＲに基づいて各画素の画素レベルを適応的に１ビツ
ト量子化することによつてクラス数を128 クラスに削減
することができる。因みにＡＤＲＣはＶＴＲ(Video Tap
e Recorder) 用信号圧縮方式として開発されたものであ
るが、少ないクラス数で入力信号の波形特性を表現する
のに適している。
1 に対して７画素からなるクラス生成タツプを設定して
入力信号の波形特性に応じてクラスを生成する。ここで
クラス分類に際し、７画素分の８ビツトのＰＣＭ(Pulse
Code Modulation) データを直接用いた場合、クラス数
が２56通りと膨大になり実用的ではなくなる。そこで７
画素分のＰＣＭデータに対してＡＤＲＣにより再量子化
によるデータ圧縮処理を施してクラス数を削減する。す
なわち７画素のデータから定義されるダイナミツクレン
ジＤＲに基づいて各画素の画素レベルを適応的に１ビツ
ト量子化することによつてクラス数を128 クラスに削減
することができる。因みにＡＤＲＣはＶＴＲ(Video Tap
e Recorder) 用信号圧縮方式として開発されたものであ
るが、少ないクラス数で入力信号の波形特性を表現する
のに適している。
【００２１】予測係数ＲＯＭ１４からはクラスd0をアド
レスデータとしてＨＤ補間画素の予測値を生成する際に
用いる予測データd1が読み出され、予測演算部１３に送
出される。予測演算部１３Ａ〜１３Ｄは、各パターン予
測演算部２０Ａ〜２０Ｄの各予測タツプパターンに対し
て予測データd1を用いてＨＤ補間画素d2〜d5を生成して
選択部１６に送出する。選択部１６は制御ＲＯＭ１５よ
り送出されてくるクラスd0に応じた選択信号d6によつて
入力信号特性に対応した適切な予測タツプパターンによ
り生成されたＨＤ補間画素をＨＤ補間画素d2〜d4又はd5
より選択してＨＤ補間画素d10 〜d13 として選択部１７
に送出する。このようにして各予測演算部１３Ａ〜１３
Ｄにおいて生成されたＨＤ補間画素d10 〜d13 は選択部
１７で直列化されてＨＤ画像信号Ｓ2 として出力され
る。
レスデータとしてＨＤ補間画素の予測値を生成する際に
用いる予測データd1が読み出され、予測演算部１３に送
出される。予測演算部１３Ａ〜１３Ｄは、各パターン予
測演算部２０Ａ〜２０Ｄの各予測タツプパターンに対し
て予測データd1を用いてＨＤ補間画素d2〜d5を生成して
選択部１６に送出する。選択部１６は制御ＲＯＭ１５よ
り送出されてくるクラスd0に応じた選択信号d6によつて
入力信号特性に対応した適切な予測タツプパターンによ
り生成されたＨＤ補間画素をＨＤ補間画素d2〜d4又はd5
より選択してＨＤ補間画素d10 〜d13 として選択部１７
に送出する。このようにして各予測演算部１３Ａ〜１３
Ｄにおいて生成されたＨＤ補間画素d10 〜d13 は選択部
１７で直列化されてＨＤ画像信号Ｓ2 として出力され
る。
【００２２】パターン予測演算部２０Ａ〜２０Ｄでは、
予測タツプパターン部（図示せず）により設定されたＳ
Ｄ画素ｘi と予測データd1でなる予測係数ｗi を用いて
ＨＤ画像の走査線１上の位置mode1 〜mode4 に相当する
ＨＤ補間画素の推定画素ｙ′を生成する。すなわちＨＤ
補間画素の推定画素ｙ′は１３個のＳＤ画素ｘi から予
測係数ｗi を用いて予測式
予測タツプパターン部（図示せず）により設定されたＳ
Ｄ画素ｘi と予測データd1でなる予測係数ｗi を用いて
ＨＤ画像の走査線１上の位置mode1 〜mode4 に相当する
ＨＤ補間画素の推定画素ｙ′を生成する。すなわちＨＤ
補間画素の推定画素ｙ′は１３個のＳＤ画素ｘi から予
測係数ｗi を用いて予測式
【数２】 によつて信号変換され生成される。ここで用いられる予
測係数ｗi は各クラス毎に予め学習によつて求められ、
クラスd0のクラス番号cnに対応付けられて予測係数ＲＯ
Ｍ１４に格納されている。
測係数ｗi は各クラス毎に予め学習によつて求められ、
クラスd0のクラス番号cnに対応付けられて予測係数ＲＯ
Ｍ１４に格納されている。
【００２３】予測係数の学習は実際上、図３に示す予測
係数学習回路３５によつてなされる。すなわちＨＤ画像
信号Ｓ20を間引きフイルタ３６によつてＳＤ画像信号Ｓ
10に変換してクラス分類部３７及び予測タツプパターン
設定部３８に送出する。予測タツプパターン設定部３８
はパターン予測演算部２０Ａ〜２０Ｄそれぞれで設定し
た予測タツプパターン（すなわち図２に示す４種類の予
測タツプパターン）を設定し、これらを予測係数算出回
路３９に送出する。クラス分類部３７はクラス分類部１
２と同様の構成でなり、ＳＤ画像信号Ｓ10をもとにして
クラス分類処理を実行し、これにより得たクラス番号cn
を予測係数ＲＯＭ１４、予測係数算出回路３９及び制御
ＲＯＭ１５に送出する。
係数学習回路３５によつてなされる。すなわちＨＤ画像
信号Ｓ20を間引きフイルタ３６によつてＳＤ画像信号Ｓ
10に変換してクラス分類部３７及び予測タツプパターン
設定部３８に送出する。予測タツプパターン設定部３８
はパターン予測演算部２０Ａ〜２０Ｄそれぞれで設定し
た予測タツプパターン（すなわち図２に示す４種類の予
測タツプパターン）を設定し、これらを予測係数算出回
路３９に送出する。クラス分類部３７はクラス分類部１
２と同様の構成でなり、ＳＤ画像信号Ｓ10をもとにして
クラス分類処理を実行し、これにより得たクラス番号cn
を予測係数ＲＯＭ１４、予測係数算出回路３９及び制御
ＲＯＭ１５に送出する。
【００２４】予測係数算出回路３９は、各クラス番号cn
に対応したＨＤ補間画素の予測係数を入力ＨＤ画像信号
Ｓ20から算出する。具体的には、図７に示すＨＤ画像に
おいて、ＨＤ画素をＨＤ注目画素として、周辺のＨＤ画
素及びＳＤ画素でなる一組の学習データによつて予測係
数を用いた線形一次結合モデルによつて表わす。このと
き用いた予測係数を最小自乗法を用いて求める。ここで
予測係数算出回路３９は４種類の予測タツプパターンそ
れぞれについての予測係数を求めるようになされてい
る。
に対応したＨＤ補間画素の予測係数を入力ＨＤ画像信号
Ｓ20から算出する。具体的には、図７に示すＨＤ画像に
おいて、ＨＤ画素をＨＤ注目画素として、周辺のＨＤ画
素及びＳＤ画素でなる一組の学習データによつて予測係
数を用いた線形一次結合モデルによつて表わす。このと
き用いた予測係数を最小自乗法を用いて求める。ここで
予測係数算出回路３９は４種類の予測タツプパターンそ
れぞれについての予測係数を求めるようになされてい
る。
【００２５】このとき最小誤差検出回路４０において、
４種類の予測タツプパターンによる予測係数の計算過程
で得られる予測誤差の最小のものを検出して、その検出
結果を予測係数選択部４１及び制御ＲＯＭ１５に送出す
る。予測係数選択部４１は、この最小誤差検出回路４０
の検出結果に基づいて各クラスについて予測誤差が最小
となる予測タツプパターンを選択して各クラスに対応付
けて制御ＲＯＭ１５に登録する。さらに予測係数選択部
４１は予測誤差が最小となる予測係数（予測データd1）
を予測係数ＲＯＭ１４に送出する。
４種類の予測タツプパターンによる予測係数の計算過程
で得られる予測誤差の最小のものを検出して、その検出
結果を予測係数選択部４１及び制御ＲＯＭ１５に送出す
る。予測係数選択部４１は、この最小誤差検出回路４０
の検出結果に基づいて各クラスについて予測誤差が最小
となる予測タツプパターンを選択して各クラスに対応付
けて制御ＲＯＭ１５に登録する。さらに予測係数選択部
４１は予測誤差が最小となる予測係数（予測データd1）
を予測係数ＲＯＭ１４に送出する。
【００２６】これにより予測係数ＲＯＭ１４には各クラ
ス番号cnに対応付けられた予測データd1が格納される。
また制御ＲＯＭ１４には４種類の予測タツプパターンの
いずれかが各クラス番号cnに対応付けられて登録され
る。なお、このように学習データを生成する際に、１つ
の画像のみを用いるのではなく複数の画像を用いて多数
の学習データを生成すれば、より正確な予測係数を得る
ことができる。
ス番号cnに対応付けられた予測データd1が格納される。
また制御ＲＯＭ１４には４種類の予測タツプパターンの
いずれかが各クラス番号cnに対応付けられて登録され
る。なお、このように学習データを生成する際に、１つ
の画像のみを用いるのではなく複数の画像を用いて多数
の学習データを生成すれば、より正確な予測係数を得る
ことができる。
【００２７】以下に上述した予測係数の具体的な学習方
法について、図４に示す予測係数学習手順にそつて説明
する。予測係数学習手順はステツプＳＰ１で開始される
と、先ずステツプＳＰ２において予測係数を学習するた
めに、入力ＨＤ画像信号Ｓ20からクラス学習データを生
成する。
法について、図４に示す予測係数学習手順にそつて説明
する。予測係数学習手順はステツプＳＰ１で開始される
と、先ずステツプＳＰ２において予測係数を学習するた
めに、入力ＨＤ画像信号Ｓ20からクラス学習データを生
成する。
【００２８】ステツプＳＰ３では、ステツプＳＰ２で生
成した学習データの数が予測係数を得るのに必要なだけ
生成されたか否か判定する。ここで学習データ数が必要
数に満たないと判定された場合には予測係数学習手順は
ステツプＳＰ４に移る。ステツプＳＰ４では、クラス学
習データをクラス分類する。クラス分類は先ず、初めに
学習サンプリングデータの局所的な平坦度を検出し、当
該検出結果に応じてクラス分類に用いる画素を選択す
る。これにより入力信号の変化の小さいものを学習対象
から除外してノイズの影響を排除することができる。こ
のクラス学習データのクラス分類は入力ＳＤ画像信号Ｓ
1 をクラス分類する場合と同様の処理を実行することに
よつてなされる。
成した学習データの数が予測係数を得るのに必要なだけ
生成されたか否か判定する。ここで学習データ数が必要
数に満たないと判定された場合には予測係数学習手順は
ステツプＳＰ４に移る。ステツプＳＰ４では、クラス学
習データをクラス分類する。クラス分類は先ず、初めに
学習サンプリングデータの局所的な平坦度を検出し、当
該検出結果に応じてクラス分類に用いる画素を選択す
る。これにより入力信号の変化の小さいものを学習対象
から除外してノイズの影響を排除することができる。こ
のクラス学習データのクラス分類は入力ＳＤ画像信号Ｓ
1 をクラス分類する場合と同様の処理を実行することに
よつてなされる。
【００２９】続いて予測係数学習手順はステツプＳＰ５
において、クラス分類された学習データに基づき、各ク
ラス毎に正規化方程式を形成する。ステツプＳＰ５での
処理を具体的に説明する。ここでは一般化するために学
習データとしてｎ個のサンプリング画素が存在する場合
について述べる。先ず各サンプリング画素の画素レベル
ｘ1 、……、ｘn と注目補間画素のサブサンプル以前の
画素レベルｙの関係を、クラス毎に予測係数ｗ1 、…
…、ｗn によるｎタツプの線型一次結合モデルによる予
測式で表す。この予測式を次式
において、クラス分類された学習データに基づき、各ク
ラス毎に正規化方程式を形成する。ステツプＳＰ５での
処理を具体的に説明する。ここでは一般化するために学
習データとしてｎ個のサンプリング画素が存在する場合
について述べる。先ず各サンプリング画素の画素レベル
ｘ1 、……、ｘn と注目補間画素のサブサンプル以前の
画素レベルｙの関係を、クラス毎に予測係数ｗ1 、…
…、ｗn によるｎタツプの線型一次結合モデルによる予
測式で表す。この予測式を次式
【数３】 に示す。この（３）式における予測係数ｗ1 、……、ｗ
n を求めることにより、画素レベルｙを推定する。
n を求めることにより、画素レベルｙを推定する。
【００３０】次に予測係数ｗ1 、……、ｗn を最小自乗
法により生成する例を示す。最小自乗法は次のように適
用される。一般化した例として、Ｘを入力データ、Ｗを
予測係数、Ｙを推定値として次の観測方程式を考える。
法により生成する例を示す。最小自乗法は次のように適
用される。一般化した例として、Ｘを入力データ、Ｗを
予測係数、Ｙを推定値として次の観測方程式を考える。
【数４】 この（４）式の観測方程式により収集されたデータに対
して最小自乗法を適用する。（４）式の例においては、
ｎ＝１３、ｍが学習データ数となる。
して最小自乗法を適用する。（４）式の例においては、
ｎ＝１３、ｍが学習データ数となる。
【００３１】先ず、（４）式の観測方程式をもとに、次
の残差方程式を考える。
の残差方程式を考える。
【数５】 （５）式の残差方程式から、各ｗi の最確値は次式
【数６】 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（６）式のｗi による偏微分が次式
ち（６）式のｗi による偏微分が次式
【数７】 のときに、この（７）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
良い。そこで残差方程式（５）式から次式が得られる。
え、これを満たすｗ1 、ｗ2 、……、ｗn を算出すれば
良い。そこで残差方程式（５）式から次式が得られる。
【数８】 この（８）式と（７）式とにより次式
【数９】 が得られる。そして（５）式及び（９）式から次に示す
正規方程式が得られる。
正規方程式が得られる。
【数１０】 （１０）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なので、これにより各ｗi の最
確値を求めることができる。この正規方程式は、掃き出
し法（Gauss-Jordanの消去法）を用いて解くことができ
る。
程式を立てることが可能なので、これにより各ｗi の最
確値を求めることができる。この正規方程式は、掃き出
し法（Gauss-Jordanの消去法）を用いて解くことができ
る。
【００３２】この予測係数学習手順では、各クラス毎に
未定係数ｗ1 、……、ｗn を求めるために未知数の数ｎ
と同じ数の正規方程式が形成されるまでステツプＳＰ２
−ＳＰ３−ＳＰ４−ＳＰ５−ＳＰ２のループを繰り返
す。
未定係数ｗ1 、……、ｗn を求めるために未知数の数ｎ
と同じ数の正規方程式が形成されるまでステツプＳＰ２
−ＳＰ３−ＳＰ４−ＳＰ５−ＳＰ２のループを繰り返
す。
【００３３】このようにして必要な数の正規方程式が得
られると、ステツプＳＰ３では学習データが終了したか
否かの判定に対して肯定結果が得られ、処理はステツプ
ＳＰ６の予測係数決定に移る。
られると、ステツプＳＰ３では学習データが終了したか
否かの判定に対して肯定結果が得られ、処理はステツプ
ＳＰ６の予測係数決定に移る。
【００３４】ステツプＳＰ６では、（１０）式の正規化
方程式を解いて各クラス毎の予測係数ｗ1 、……、ｗn
を決定する。このようにして得られた予測係数を次のス
テツプＳＰ７でクラス毎にアドレス分割されたＲＯＭ等
の記憶手段に登録する。以上の学習により、クラス分類
適応処理の予測係数が生成され次のステツプＳＰ８で予
測係数学習手順を終了する。
方程式を解いて各クラス毎の予測係数ｗ1 、……、ｗn
を決定する。このようにして得られた予測係数を次のス
テツプＳＰ７でクラス毎にアドレス分割されたＲＯＭ等
の記憶手段に登録する。以上の学習により、クラス分類
適応処理の予測係数が生成され次のステツプＳＰ８で予
測係数学習手順を終了する。
【００３５】このようにして個々の予測タツプパターン
について独立に予測係数を求める。このとき各クラスに
おける予測誤差を同時に登録する。この予測係数学習手
順では最小自乗法を用いて予測係数を生成しているの
で、学習途中での誤差を積算すれば容易に予測誤差を得
ることができる。
について独立に予測係数を求める。このとき各クラスに
おける予測誤差を同時に登録する。この予測係数学習手
順では最小自乗法を用いて予測係数を生成しているの
で、学習途中での誤差を積算すれば容易に予測誤差を得
ることができる。
【００３６】（５）式によつて定義される誤差Ｅの自乗
和は（１０）式により次式
和は（１０）式により次式
【数１１】 によつて算出される。ここで（・）t は転置行列を表
す。
す。
【００３７】この（１１）式を得るために予測係数学習
の際に次式
の際に次式
【数１２】 及び次式
【数１３】 によつて表される２つのデータを用いる。すなわち１２
式は予測係数学習の際に入力ＳＤ画像信号データと目標
ＨＤ補間画素データの積和演算を行い、さらに最終的に
生成された予測係数との積和演算を行うことによつて得
ることができる。また１３式は目標ＨＤ補間画素データ
の自乗和である。
式は予測係数学習の際に入力ＳＤ画像信号データと目標
ＨＤ補間画素データの積和演算を行い、さらに最終的に
生成された予測係数との積和演算を行うことによつて得
ることができる。また１３式は目標ＨＤ補間画素データ
の自乗和である。
【００３８】このようにして算出される予測誤差Ｅを用
いて各クラスの予測タツプパターンを選択する。予測タ
ツプパターンは図５に示す予測タツプパターン選択手順
によつてＮ種類のクラスを登録する。
いて各クラスの予測タツプパターンを選択する。予測タ
ツプパターンは図５に示す予測タツプパターン選択手順
によつてＮ種類のクラスを登録する。
【００３９】予測タツプパターン選択手順はステツプＳ
Ｐ１において開始されると、ステツプＳＰ２において先
ず、クラス番号cnを０とすることによつて初期化する。
続くステツプＳＰ３ではクラス番号cnを目的の登録クラ
ス数Ｎに達しているか否かを判定して、クラス番号cnが
Ｎに達していない場合はステツプＳＰ４に移る。
Ｐ１において開始されると、ステツプＳＰ２において先
ず、クラス番号cnを０とすることによつて初期化する。
続くステツプＳＰ３ではクラス番号cnを目的の登録クラ
ス数Ｎに達しているか否かを判定して、クラス番号cnが
Ｎに達していない場合はステツプＳＰ４に移る。
【００４０】ステツプＳＰ４では各クラスにおいてそれ
ぞれ得られる４種類の予測タツプパターンの予測誤差を
最小誤差検出回路４０によつて比較する。この比較結果
に基づいて予測誤差が最小となる予測タツプパターンを
そのクラスの選択タツプパターンp0とする。次のステツ
プＳＰ５では、選択タツプパターンp0をクラス番号cnに
対応付けて制御ＲＯＭ１５に登録し、同時にそのときの
予測係数をクラス番号cnに対応付けて予測係数ＲＯＭ１
４に登録する。続くステツプＳＰ６でクラス番号cnをイ
ンクリメントしてステツプＳＰ３の処理に戻る。以下、
ＳＰ４−ＳＰ５−ＳＰ６−ＳＰ３の処理を繰り返して、
登録するクラス数、すなわちクラス番号cnが所定の数値
Ｎに達するとステツプＳＰ７に移つて予測タツプパター
ン選択手順を終了する。
ぞれ得られる４種類の予測タツプパターンの予測誤差を
最小誤差検出回路４０によつて比較する。この比較結果
に基づいて予測誤差が最小となる予測タツプパターンを
そのクラスの選択タツプパターンp0とする。次のステツ
プＳＰ５では、選択タツプパターンp0をクラス番号cnに
対応付けて制御ＲＯＭ１５に登録し、同時にそのときの
予測係数をクラス番号cnに対応付けて予測係数ＲＯＭ１
４に登録する。続くステツプＳＰ６でクラス番号cnをイ
ンクリメントしてステツプＳＰ３の処理に戻る。以下、
ＳＰ４−ＳＰ５−ＳＰ６−ＳＰ３の処理を繰り返して、
登録するクラス数、すなわちクラス番号cnが所定の数値
Ｎに達するとステツプＳＰ７に移つて予測タツプパター
ン選択手順を終了する。
【００４１】このようにして予測タツプパターン選択手
順によつて得られた選択タツプパターンp0はクラス番号
cnと対応付けされ制御ＲＯＭ１５に登録される。この選
択タツプパターンp0とクラス番号cnとの対応関係に基づ
いて各パターン予測演算部２０Ａ〜２０Ｄで生成された
ＨＤ補間画素をクラス分類部１２のクラス分類結果であ
るクラスd0に応じて選択部１６において選択する。
順によつて得られた選択タツプパターンp0はクラス番号
cnと対応付けされ制御ＲＯＭ１５に登録される。この選
択タツプパターンp0とクラス番号cnとの対応関係に基づ
いて各パターン予測演算部２０Ａ〜２０Ｄで生成された
ＨＤ補間画素をクラス分類部１２のクラス分類結果であ
るクラスd0に応じて選択部１６において選択する。
【００４２】以上の構成において、入力端１１を通じて
アツプコンバータ１０に入力されるＳＤ画像信号Ｓ1 は
クラス分類部１２及び予測係数演算部１３に対して並列
に送出される。クラス分類部１２ではＳＤ画像信号Ｓ1
に基づいてクラスd0を生成して予測係数ＲＯＭ１４に送
出する。予測係数ＲＯＭ１４では予め学習によつて求め
られている予測データd1をクラスd0に応じて読み出し、
予測係数演算部１３に送出する。予測係数演算部１３で
は各予測演算部１３Ａ〜１３Ｄにおいて入力端１１から
送出されてくるＳＤ画像信号Ｓ1 及び予測係数ＲＯＭ１
４から送出される予測データd1をもとにして走査線上の
４つの位置（mode1 〜mode4)に対応したＨＤ補間画素を
生成する。
アツプコンバータ１０に入力されるＳＤ画像信号Ｓ1 は
クラス分類部１２及び予測係数演算部１３に対して並列
に送出される。クラス分類部１２ではＳＤ画像信号Ｓ1
に基づいてクラスd0を生成して予測係数ＲＯＭ１４に送
出する。予測係数ＲＯＭ１４では予め学習によつて求め
られている予測データd1をクラスd0に応じて読み出し、
予測係数演算部１３に送出する。予測係数演算部１３で
は各予測演算部１３Ａ〜１３Ｄにおいて入力端１１から
送出されてくるＳＤ画像信号Ｓ1 及び予測係数ＲＯＭ１
４から送出される予測データd1をもとにして走査線上の
４つの位置（mode1 〜mode4)に対応したＨＤ補間画素を
生成する。
【００４３】各予測演算部１３は、それぞれに設けられ
たパターン予測演算部２０Ａ〜２０Ｄにおいて予測デー
タd1に基づいて４種類の異なつた予測タツプパターンに
よるＨＤ補間画素の予測値d2〜d5を生成して次段の選択
部１６に送出する。予測タツプパターンはそれぞれ２次
元に等方な相関を有する標準的なタツプパターン（図２
（Ａ））、垂直、水平方向に相関の大きい信号に対して
有効なタツプパターン、（図２（Ｂ）及び（Ｃ））及び
広い領域での変化を予測に反映させるタツプパターン
（図２（Ｄ））が設定されている。これにより各予測タ
ツプパターンによる所定ブロツク単位のＳＤ画像信号Ｓ
1 から上述した特性を有する４種類のＨＤ補間画素の予
測値d2〜d5が生成される。
たパターン予測演算部２０Ａ〜２０Ｄにおいて予測デー
タd1に基づいて４種類の異なつた予測タツプパターンに
よるＨＤ補間画素の予測値d2〜d5を生成して次段の選択
部１６に送出する。予測タツプパターンはそれぞれ２次
元に等方な相関を有する標準的なタツプパターン（図２
（Ａ））、垂直、水平方向に相関の大きい信号に対して
有効なタツプパターン、（図２（Ｂ）及び（Ｃ））及び
広い領域での変化を予測に反映させるタツプパターン
（図２（Ｄ））が設定されている。これにより各予測タ
ツプパターンによる所定ブロツク単位のＳＤ画像信号Ｓ
1 から上述した特性を有する４種類のＨＤ補間画素の予
測値d2〜d5が生成される。
【００４４】一方、制御ＲＯＭ１５はクラスd0に対応す
る予測タツプパターンp0を読み出し、これに基づいた制
御信号d6を用いて選択部１６においてＨＤ補間画素を選
択する。これによりクラスd0に応じて入力ＳＤ画像信号
Ｓ1 の信号特性を適切に反映したＨＤ補間画素が得られ
る。このようにして選択されたＨＤ補間画素d10 〜d13
は次段の選択部１７に送出され、選択部１７において直
列化された後、ＨＤ画像信号Ｓ2 として出力される。
る予測タツプパターンp0を読み出し、これに基づいた制
御信号d6を用いて選択部１６においてＨＤ補間画素を選
択する。これによりクラスd0に応じて入力ＳＤ画像信号
Ｓ1 の信号特性を適切に反映したＨＤ補間画素が得られ
る。このようにして選択されたＨＤ補間画素d10 〜d13
は次段の選択部１７に送出され、選択部１７において直
列化された後、ＨＤ画像信号Ｓ2 として出力される。
【００４５】以上の構成によれば、アツプコンバータ１
０に入力されるＳＤ画像信号Ｓ1 をクラス分類して得ら
れるクラスd0に応じて信号特性の表現の異なつた４種類
の予測タツプパターンによつて生成したＨＤ補間画素を
選択するようにしたことにより、入力ＳＤ画像信号Ｓ1
の信号特性を適切に反映した所望のＨＤ補間画素を得る
ことができる。これにより入力ＳＤ画像信号Ｓ1 の特性
が反映された高解像度のＨＤ画像信号Ｓ2 を生成するこ
とができる。
０に入力されるＳＤ画像信号Ｓ1 をクラス分類して得ら
れるクラスd0に応じて信号特性の表現の異なつた４種類
の予測タツプパターンによつて生成したＨＤ補間画素を
選択するようにしたことにより、入力ＳＤ画像信号Ｓ1
の信号特性を適切に反映した所望のＨＤ補間画素を得る
ことができる。これにより入力ＳＤ画像信号Ｓ1 の特性
が反映された高解像度のＨＤ画像信号Ｓ2 を生成するこ
とができる。
【００４６】なお上述の実施例においては、タツプデー
タのデータ圧縮にＡＤＲＣの手法を用いた場合について
述べたが、本発明はこれに限らず、例えばＤＰＣＭ（Di
fferential Pulse Code Modulatin ）やＶＱ（Vector Q
uantization ）の手法を用いてデータ圧縮しても良い。
タのデータ圧縮にＡＤＲＣの手法を用いた場合について
述べたが、本発明はこれに限らず、例えばＤＰＣＭ（Di
fferential Pulse Code Modulatin ）やＶＱ（Vector Q
uantization ）の手法を用いてデータ圧縮しても良い。
【００４７】また上述の実施例においては、パターン予
測演算部２０Ａ〜２０Ｄを４種類として予測タツプパタ
ーンを４種類に設定した場合について述べたが、本発明
はこれに限らず、２種類又は５種類以上のタツプパター
ンを設定しても良い。
測演算部２０Ａ〜２０Ｄを４種類として予測タツプパタ
ーンを４種類に設定した場合について述べたが、本発明
はこれに限らず、２種類又は５種類以上のタツプパター
ンを設定しても良い。
【００４８】また上述の実施例においては、アツプコン
バータとして２次元ノンセパラブルフイルタを用いた場
合について述べたが、本発明はこれに限らず、図１との
対応部分に同符号を付した、図６に示すような垂直／水
平セパラブル構成でなるアツプコンバータ４５を用いて
も上述した場合と同様の効果が得られる。
バータとして２次元ノンセパラブルフイルタを用いた場
合について述べたが、本発明はこれに限らず、図１との
対応部分に同符号を付した、図６に示すような垂直／水
平セパラブル構成でなるアツプコンバータ４５を用いて
も上述した場合と同様の効果が得られる。
【００４９】すなわちアツプコンバータ４５において
は、先ず、入力端４６を通じて入力されたＳＤ画像信号
Ｓ1 がクラス分類部１２と予測演算部４８に供給され
る。予測演算部４８は走査線１の位置mode1 、mode2 に
対応する垂直予測演算部４８Ａ及び水平予測演算部４８
Ｂと走査線１の位置mode3 、mode4 に対応する垂直予測
演算部４８Ｃ及び水平予測演算部４８Ｄの２種類に分か
れる。クラス分類部１２では入力ＳＤ画像信号Ｓ1 に応
じたクラスd0が生成される。クラスd0は予測係数の垂直
成分を記憶する垂直係数ＲＯＭ４９Ａ及び水平成分を記
憶する水平係数ＲＯＭ４９Ｂに送出される。クラスd0は
同時に、入力ＳＤ画像信号Ｓ1 に対する予測タツプパタ
ーンを記憶する垂直部用の制御ＲＯＭ５０Ａ及び水平部
用の制御ＲＯＭ５０Ｂにも送出される。
は、先ず、入力端４６を通じて入力されたＳＤ画像信号
Ｓ1 がクラス分類部１２と予測演算部４８に供給され
る。予測演算部４８は走査線１の位置mode1 、mode2 に
対応する垂直予測演算部４８Ａ及び水平予測演算部４８
Ｂと走査線１の位置mode3 、mode4 に対応する垂直予測
演算部４８Ｃ及び水平予測演算部４８Ｄの２種類に分か
れる。クラス分類部１２では入力ＳＤ画像信号Ｓ1 に応
じたクラスd0が生成される。クラスd0は予測係数の垂直
成分を記憶する垂直係数ＲＯＭ４９Ａ及び水平成分を記
憶する水平係数ＲＯＭ４９Ｂに送出される。クラスd0は
同時に、入力ＳＤ画像信号Ｓ1 に対する予測タツプパタ
ーンを記憶する垂直部用の制御ＲＯＭ５０Ａ及び水平部
用の制御ＲＯＭ５０Ｂにも送出される。
【００５０】まず垂直係数ＲＯＭ４９Ａより出力される
垂直予測係数d15 は垂直予測演算部４８Ａ及び４８Ｃに
供給される。垂直予測演算部４８Ａの各パターン予測演
算部５１Ａ〜５１Ｄでは入力ＳＤ画像信号Ｓ1 と垂直予
測係数d15 による積和演算により垂直推定値d20 〜d23
が生成される。この垂直推定値d20 〜d23 は選択部５３
に送出される。選択部５３は制御ＲＯＭ５０Ａから供給
される制御信号d24 によつて垂直推定値d20 〜d23 から
垂直推定値d25 を選択する。垂直推定値d25 は次段の水
平予測演算部４８Ｂに供給される。
垂直予測係数d15 は垂直予測演算部４８Ａ及び４８Ｃに
供給される。垂直予測演算部４８Ａの各パターン予測演
算部５１Ａ〜５１Ｄでは入力ＳＤ画像信号Ｓ1 と垂直予
測係数d15 による積和演算により垂直推定値d20 〜d23
が生成される。この垂直推定値d20 〜d23 は選択部５３
に送出される。選択部５３は制御ＲＯＭ５０Ａから供給
される制御信号d24 によつて垂直推定値d20 〜d23 から
垂直推定値d25 を選択する。垂直推定値d25 は次段の水
平予測演算部４８Ｂに供給される。
【００５１】水平予測演算部４８Ｂ及び４８Ｄの各パタ
ーン予測演算部５２Ａ〜５２Ｄには水平係数ＲＯＭ４９
Ｂより生成される水平予測係数d16 及び垂直推定値d25
が供給され、積和演算によりＨＤ補間画素の予測値d26
〜d29 を得る。この予測値d24 〜d25 は選択部５４にお
いて、制御ＲＯＭ５０Ｂから送出される制御信号d30 に
よつて適応的に選択されその結果、ＨＤ補間画素d31 が
次段の選択部１５に伝送される。同様の処理が垂直予測
演算部４８Ｃ及び水平予測演算部４８Ｄにおいてなさ
れ、選択部５４からＨＤ補間画素d32 が次段の選択部１
５に伝送される。このようにして得られたＨＤ補間画素
d31 及びd32 は選択部１５において適切に並び替えら
れ、出力端４６より最終的な出力であるＨＤ画像信号Ｓ
2 として出力される。
ーン予測演算部５２Ａ〜５２Ｄには水平係数ＲＯＭ４９
Ｂより生成される水平予測係数d16 及び垂直推定値d25
が供給され、積和演算によりＨＤ補間画素の予測値d26
〜d29 を得る。この予測値d24 〜d25 は選択部５４にお
いて、制御ＲＯＭ５０Ｂから送出される制御信号d30 に
よつて適応的に選択されその結果、ＨＤ補間画素d31 が
次段の選択部１５に伝送される。同様の処理が垂直予測
演算部４８Ｃ及び水平予測演算部４８Ｄにおいてなさ
れ、選択部５４からＨＤ補間画素d32 が次段の選択部１
５に伝送される。このようにして得られたＨＤ補間画素
d31 及びd32 は選択部１５において適切に並び替えら
れ、出力端４６より最終的な出力であるＨＤ画像信号Ｓ
2 として出力される。
【００５２】また上述の実施例においては、各予測タツ
プパターン毎に予測値を並列に生成するため各予測タツ
プパターン毎に予測演算部を設けた場合について述べた
が、本発明はこれに限らず、予測タツプパターンをクラ
スc0に応じて切り替える選択部を予測演算部の前段に設
置しても良く、これにより１組だけの予測演算部によつ
て上述した実施例と同様の処理ができる。
プパターン毎に予測値を並列に生成するため各予測タツ
プパターン毎に予測演算部を設けた場合について述べた
が、本発明はこれに限らず、予測タツプパターンをクラ
スc0に応じて切り替える選択部を予測演算部の前段に設
置しても良く、これにより１組だけの予測演算部によつ
て上述した実施例と同様の処理ができる。
【００５３】また上述の実施例においては、ＳＤ画像信
号をＨＤ画像信号に信号変換した場合について述べた
が、本発明はこれに限らず、画像拡大する際の補間画素
を生成するのに用いても良い。
号をＨＤ画像信号に信号変換した場合について述べた
が、本発明はこれに限らず、画像拡大する際の補間画素
を生成するのに用いても良い。
【００５４】
【発明の効果】上述のように本発明によれば、入力画像
信号をクラス分類すると共に、所定ブロツク単位の入力
画像信号に対して複数の画素パターンによる複数の補間
画素の予測値を生成し、クラス分類結果に応じて各画素
パターンから生成される補間画素を適応的に選択して入
力画像信号を補間することにより、入力画像信号の信号
特性に適応した高解像度の信号変換ができる信号変換装
置及び信号変換方法を実現し得る。
信号をクラス分類すると共に、所定ブロツク単位の入力
画像信号に対して複数の画素パターンによる複数の補間
画素の予測値を生成し、クラス分類結果に応じて各画素
パターンから生成される補間画素を適応的に選択して入
力画像信号を補間することにより、入力画像信号の信号
特性に適応した高解像度の信号変換ができる信号変換装
置及び信号変換方法を実現し得る。
【図１】２次元ノンセパラブルフイルタで構成されるア
ツプコンバータを示すブロツク図である。
ツプコンバータを示すブロツク図である。
【図２】補間画素生成の予測タツプパターンを示す略線
図である。
図である。
【図３】予測係数学習回路の構成を示すブロツク図であ
る。
る。
【図４】予測係数の学習手順を示すフローチヤートであ
る。
る。
【図５】予測タツプパターンの選択手順を示すフローチ
ヤートである。
ヤートである。
【図６】垂直／水平セパラブルフイルタによるアツプコ
ンバータを示すブロツク図である。
ンバータを示すブロツク図である。
【図７】ＨＤ画像を示す略線図である。
【図８】従来の２次元ノンセパラブルフイルタを示すブ
ロツク図である。
ロツク図である。
【図９】従来の垂直／水平セパラブルフイルタを示すブ
ロツク図である。
ロツク図である。
１……走査線、２、３……補間フイルタ、４Ａ〜４Ｄ…
…２次元フイルタ、５、８、１５、４５……選択部、６
Ａ、６Ｂ、４８Ａ、４８Ｃ……垂直補間フイルタ、７
Ａ、７Ｂ、４８Ｂ、４８Ｄ……水平補間フイルタ、１
０、４５……アツプコンバータ、１１、４６……入力
端、１２……クラス分類部、１３、４３……予測演算
部、１４、４９Ａ、４９Ｂ……予測係数ＲＯＭ、１５、
５０Ａ、５０Ｂ……制御ＲＯＭ、１８、５３……出力
端、２０Ａ〜２０Ｄ……パターン予測演算部。
…２次元フイルタ、５、８、１５、４５……選択部、６
Ａ、６Ｂ、４８Ａ、４８Ｃ……垂直補間フイルタ、７
Ａ、７Ｂ、４８Ｂ、４８Ｄ……水平補間フイルタ、１
０、４５……アツプコンバータ、１１、４６……入力
端、１２……クラス分類部、１３、４３……予測演算
部、１４、４９Ａ、４９Ｂ……予測係数ＲＯＭ、１５、
５０Ａ、５０Ｂ……制御ＲＯＭ、１８、５３……出力
端、２０Ａ〜２０Ｄ……パターン予測演算部。
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (51)Int.Cl.6 識別記号 庁内整理番号 ＦＩ 技術表示箇所 Ｈ０４Ｎ 7/24 Ｈ０４Ｎ 7/13 Ｚ
Claims (4)
- 【請求項１】低解像度の入力画像信号を高解像度の画像
信号に変換する信号変換装置において、 所定ブロツク単位毎に送出される上記入力画像信号を信
号特性に応じてクラス分類して当該分類結果でなるクラ
スを出力するクラス分類部と、 上記入力画像信号の補間画素を生成するための予測係数
が予め各上記クラスに対応付けして記憶され、上記クラ
ス分類部によつて分類されたクラスに応じた予測係数を
出力する予測係数記憶手段と、 上記入力画像信号から上記クラス分類部によつて分類さ
れたクラスに応じた画素パターンの複数の画素を選択す
ると共に当該複数の画素と上記予測係数記憶手段から出
力された予測係数とを用いた予測演算処理によつて上記
補間画素を生成する予測演算部とを具えることを特徴と
する信号変換装置。 - 【請求項２】上記予測演算部は、上記ブロツク単位の上
記入力画像信号から各上記画素パターンに対応する複数
画素を抽出し、当該複数画素に対して上記予測係数を用
いた予測演算を施すことにより各上記画素パターンに応
じた複数の上記補間画素の予測値を生成する演算部と、 上記クラスに分類される上記入力画像信号の信号特性に
応じて上記画素パターンを対応付けて記憶する制御手段
と、 上記演算部で生成される各上記画素パターンに応じた複
数の上記予測値から上記クラス分類部によつて分類され
たクラスに応じて上記補間画素を選択する選択部とを具
えることを特徴とする請求項１に記載の信号変換装置。 - 【請求項３】上記予測演算部がクラスに応じて選択する
上記画素パターンは、 上記各クラス毎に高解像度の画像信号を用いて上記複数
の画素パターンのそれぞれに対応する複数の予測係数を
求めた際、当該複数の予測係数により求められる予測値
と真の画素値との予測誤差が最小となる予測係数に対応
した画素パターンであり、 上記予測係数記憶手段に記憶される上記予測係数は、 上記予測誤差が最小となる予測係数であることを特徴と
する請求項１に記載の信号変換装置。 - 【請求項４】低解像度の入力画像信号を高解像度の画像
信号に変換する信号変換方法において、 所定ブロツク単位毎に送出される上記入力画像信号を、
信号特性に応じてクラス分類して当該分類結果でなるク
ラスを出力するクラス分類ステツプと、 上記入力画像信号の補間画素を生成するために上記クラ
ス毎に予め設定した複数の予測係数のうち上記クラス分
類部で分類されたクラスに応じた予測係数を出力する予
測係数出力ステツプと、 上記入力画像信号から上記クラス分類部によつて分類さ
れたクラスに応じた画素パターンの複数の画素を選択す
ると共に当該複数の画素と上記予測係数記憶手段から出
力された予測係数とを用いた予測演算によつて上記補間
画素を生成する予測演算部とを具えることを特徴とする
信号変換方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP10069295A JP3669522B2 (ja) | 1995-03-31 | 1995-03-31 | 信号変換装置、信号変換方法、係数学習装置及び係数学習方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP10069295A JP3669522B2 (ja) | 1995-03-31 | 1995-03-31 | 信号変換装置、信号変換方法、係数学習装置及び係数学習方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH08275118A true JPH08275118A (ja) | 1996-10-18 |
| JP3669522B2 JP3669522B2 (ja) | 2005-07-06 |
Family
ID=14280789
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP10069295A Expired - Lifetime JP3669522B2 (ja) | 1995-03-31 | 1995-03-31 | 信号変換装置、信号変換方法、係数学習装置及び係数学習方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP3669522B2 (ja) |
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2001059751A1 (en) * | 2000-02-10 | 2001-08-16 | Sony Corporation | Image processing device and method, and recording medium |
| JP2004206852A (ja) * | 2002-03-08 | 2004-07-22 | Sony Corp | 記録媒体、再生装置及び記録装置 |
| US7689105B2 (en) | 2002-03-08 | 2010-03-30 | Sony Corporation | Record medium and its reproducer, reproducing method, record medium manufacturing apparatus, record medium manufacturing method, and recorder |
-
1995
- 1995-03-31 JP JP10069295A patent/JP3669522B2/ja not_active Expired - Lifetime
Cited By (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2001059751A1 (en) * | 2000-02-10 | 2001-08-16 | Sony Corporation | Image processing device and method, and recording medium |
| US6912014B2 (en) | 2000-02-10 | 2005-06-28 | Sony Corporation | Image processing device and method, and recording medium |
| KR100742850B1 (ko) * | 2000-02-10 | 2007-07-25 | 소니 가부시끼 가이샤 | 화상 처리 장치와 방법, 및 기록 매체 |
| JP2004206852A (ja) * | 2002-03-08 | 2004-07-22 | Sony Corp | 記録媒体、再生装置及び記録装置 |
| US7689105B2 (en) | 2002-03-08 | 2010-03-30 | Sony Corporation | Record medium and its reproducer, reproducing method, record medium manufacturing apparatus, record medium manufacturing method, and recorder |
| JP4590827B2 (ja) * | 2002-03-08 | 2010-12-01 | ソニー株式会社 | 記録媒体及び記録装置 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JP3669522B2 (ja) | 2005-07-06 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| US5940132A (en) | Image signal converting apparatus | |
| US6757431B2 (en) | Resolution conversion for anti-aliased images using loose gray scale template matching | |
| KR100465559B1 (ko) | 신호변환장치및신호변환방법 | |
| JP3794505B2 (ja) | 信号変換装置及び信号変換方法 | |
| US20080013835A1 (en) | Image processing apparatus and method, program recording medium, and program | |
| JP3321915B2 (ja) | 画像信号変換装置 | |
| JP3859089B2 (ja) | 信号変換装置及び信号変換方法 | |
| JPH0795591A (ja) | ディジタル画像信号処理装置 | |
| JP3671469B2 (ja) | 予測係数の学習方法並びに信号変換装置および方法 | |
| JPH08275118A (ja) | 信号変換装置及び信号変換方法 | |
| JP3743077B2 (ja) | 画像信号変換装置および方法 | |
| JP3400055B2 (ja) | 画像情報変換装置及び画像情報変換方法並びに画像処理装置及び画像処理方法 | |
| JP3693187B2 (ja) | 信号変換装置及び信号変換方法 | |
| JP3243861B2 (ja) | 画像情報変換装置 | |
| JP3334468B2 (ja) | 量子化ビット数変換装置および方法 | |
| JP3326879B2 (ja) | 画像信号変換装置 | |
| JPH10112844A (ja) | 画像処理装置および画像処理方法 | |
| JP3856244B2 (ja) | 信号変換装置及び信号変換方法 | |
| JPH0851598A (ja) | 画像情報変換装置 | |
| JP3480015B2 (ja) | 画像データの生成装置および生成方法 | |
| JP4131049B2 (ja) | 信号処理装置及び信号処理方法 | |
| JP3824176B2 (ja) | 画像信号変換方法、画像信号変換装置及び画像信号伝送装置 | |
| JP4016138B2 (ja) | 画像信号変換装置及び画像信号変換方法 | |
| JP4062326B2 (ja) | 係数生成装置および方法 | |
| JP4235917B2 (ja) | 信号変換装置及び信号変換方法 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| A977 | Report on retrieval |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007 Effective date: 20041119 |
|
| A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20041126 |
|
| A521 | Written amendment |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20050125 |
|
| TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
| A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20050325 |
|
| A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20050407 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20080422 Year of fee payment: 3 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20090422 Year of fee payment: 4 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20090422 Year of fee payment: 4 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20100422 Year of fee payment: 5 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20100422 Year of fee payment: 5 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20110422 Year of fee payment: 6 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20110422 Year of fee payment: 6 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20120422 Year of fee payment: 7 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20120422 Year of fee payment: 7 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20130422 Year of fee payment: 8 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20140422 Year of fee payment: 9 |
|
| R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
| EXPY | Cancellation because of completion of term |