JPH08275120A - 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 - Google Patents
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Info
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- JPH08275120A JPH08275120A JP7100693A JP10069395A JPH08275120A JP H08275120 A JPH08275120 A JP H08275120A JP 7100693 A JP7100693 A JP 7100693A JP 10069395 A JP10069395 A JP 10069395A JP H08275120 A JPH08275120 A JP H08275120A
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- image signal
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Abstract
(57)【要約】
【目的】本発明は、画像の特徴を十分に反映したクラス
分類を行うことにより、解像度の低い画像信号から一段
と高解像度の画像信号を生成する。 【構成】入力画像Ｄ１に対してラプラシアンフイルタ処
理を施すことにより、エツジ等の画像の特徴成分を強調
した後、この特徴成分を強調した画像における画素レベ
ルの度数分布を検出し、当該度数分布検出結果に基づい
てその画像が属するクラスＤ１０を決定する。この結果
統計処理に基づいて画像の特徴を十分に反映したクラス
分類を行うことができる。
分類を行うことにより、解像度の低い画像信号から一段
と高解像度の画像信号を生成する。 【構成】入力画像Ｄ１に対してラプラシアンフイルタ処
理を施すことにより、エツジ等の画像の特徴成分を強調
した後、この特徴成分を強調した画像における画素レベ
ルの度数分布を検出し、当該度数分布検出結果に基づい
てその画像が属するクラスＤ１０を決定する。この結果
統計処理に基づいて画像の特徴を十分に反映したクラス
分類を行うことができる。
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 発明が解決しようとする課題（図８及び図９） 課題を解決するための手段 作用 実施例 （１）画像信号変換装置の構成（図１〜図４） （２）学習及び予測演算（図５及び図６） （３）実施例の動作（図１） （４）実施例の効果 （５）他の実施例（図７） 発明の効果
【０００２】
【産業上の利用分野】本発明は画像信号変換方法、画像
信号変換装置及び画像信号伝送装置に関し、特に解像度
の低い画像信号を解像度の高い画像信号に変換する場合
に適用して好適なものである。
信号変換装置及び画像信号伝送装置に関し、特に解像度
の低い画像信号を解像度の高い画像信号に変換する場合
に適用して好適なものである。
【０００３】
【従来の技術】従来、この種の画像信号変換装置とし
て、標準解像度（以下、ＳＤ（StandardDifinition ）
と呼ぶ）信号を高解像度（以下、ＨＤ（High Difinitio
n ）と呼ぶ）信号に変換するアツプコンバータがある。
このアツプコンバータにおいては、ＳＤ画像信号を、水
平補間フイルタによつて水平方向の画素数を増加させる
と共に垂直補間フイルタによつて垂直方向の画素数を増
加させることにより、画像の解像度を向上するようにな
されている。
て、標準解像度（以下、ＳＤ（StandardDifinition ）
と呼ぶ）信号を高解像度（以下、ＨＤ（High Difinitio
n ）と呼ぶ）信号に変換するアツプコンバータがある。
このアツプコンバータにおいては、ＳＤ画像信号を、水
平補間フイルタによつて水平方向の画素数を増加させる
と共に垂直補間フイルタによつて垂直方向の画素数を増
加させることにより、画像の解像度を向上するようにな
されている。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】ところが、このように
補間フイルタを用いて解像度を向上させる方法は、単に
隣接する画素からの平均補間によつて補間画素を生成し
ているに過ぎず、従つて生成されるＨＤ画像信号の解像
度はＳＤ画像信号の解像度と実質的に何ら変わらなかつ
た。さらにハードウエア規模の制限から補間フイルタの
タツプ長が短く制限された場合には変換効率の低さのた
めに却つて解像度が劣化してしまう問題もあつた。
補間フイルタを用いて解像度を向上させる方法は、単に
隣接する画素からの平均補間によつて補間画素を生成し
ているに過ぎず、従つて生成されるＨＤ画像信号の解像
度はＳＤ画像信号の解像度と実質的に何ら変わらなかつ
た。さらにハードウエア規模の制限から補間フイルタの
タツプ長が短く制限された場合には変換効率の低さのた
めに却つて解像度が劣化してしまう問題もあつた。
【０００５】そのため、解像度創造の方式において従来
より予測精度を向上させる方法として、例えば特願平6-
293963号に記載されているようなクラス分類適応処理が
提案されている。このクラス分類適応処理を用いた画像
信号変換装置１は、図８に示すように構成されている。
すなわち信号変換装置１は解像度の低い入力画像データ
Ｄ１をクラスタツプ選択回路２に入力すると、ここで図
９（Ａ）に示すように注目画素の周辺画素を集めること
によりクラスタツプデータ（この場合、注目画素を含む
１１画素の画素データ）Ｄ２を形成し、これをクラス分
類回路３に送出する。
より予測精度を向上させる方法として、例えば特願平6-
293963号に記載されているようなクラス分類適応処理が
提案されている。このクラス分類適応処理を用いた画像
信号変換装置１は、図８に示すように構成されている。
すなわち信号変換装置１は解像度の低い入力画像データ
Ｄ１をクラスタツプ選択回路２に入力すると、ここで図
９（Ａ）に示すように注目画素の周辺画素を集めること
によりクラスタツプデータ（この場合、注目画素を含む
１１画素の画素データ）Ｄ２を形成し、これをクラス分
類回路３に送出する。
【０００６】クラス分類回路３はクラスタツプデータＤ
２に対して例えばＡＤＲＣ（Adaptive Dynamic Range C
oding ）処理を施すことでクラスタツプデータＤ２をデ
ータ圧縮し、これにより得た圧縮データをクラスコード
Ｄ３として係数ＲＡＭ（Random Access Memory）４に送
出する。このようにクラスタツプ選択部２及びクラス分
類部３は、入力画像を時空間パターン分類に基づき有限
個のクラスにクラス分類する。
２に対して例えばＡＤＲＣ（Adaptive Dynamic Range C
oding ）処理を施すことでクラスタツプデータＤ２をデ
ータ圧縮し、これにより得た圧縮データをクラスコード
Ｄ３として係数ＲＡＭ（Random Access Memory）４に送
出する。このようにクラスタツプ選択部２及びクラス分
類部３は、入力画像を時空間パターン分類に基づき有限
個のクラスにクラス分類する。
【０００７】係数ＲＡＭ４には、予め高解像度の画像信
号を用いて例えば最小二乗法などの学習によつて求めら
れた各クラス毎の予測係数が格納されており、クラスコ
ードＤ３を読出しアドレスとして当該クラスコードＤ３
に応じた予測係数Ｄ４が出力される。
号を用いて例えば最小二乗法などの学習によつて求めら
れた各クラス毎の予測係数が格納されており、クラスコ
ードＤ３を読出しアドレスとして当該クラスコードＤ３
に応じた予測係数Ｄ４が出力される。
【０００８】また画像信号変換装置１は、入力画像デー
タＤ１を遅延回路５を介して予測タツプ選択回路６に送
出する。予測タツプ選択回路６は、図７（Ｂ）に示すよ
うに、クラスタツプでの注目画素と同じ位置の画素を注
目画素として、その周辺画素を集めることにより予測タ
ツプデータ（この場合、注目画素を含む２３画素の画素
データ）Ｄ５を形成し、これを予測演算回路７に送出す
る。
タＤ１を遅延回路５を介して予測タツプ選択回路６に送
出する。予測タツプ選択回路６は、図７（Ｂ）に示すよ
うに、クラスタツプでの注目画素と同じ位置の画素を注
目画素として、その周辺画素を集めることにより予測タ
ツプデータ（この場合、注目画素を含む２３画素の画素
データ）Ｄ５を形成し、これを予測演算回路７に送出す
る。
【０００９】予測演算回路７は予測係数Ｄ４及び予測タ
ツプデータＤ５を用いて線型一次結合式を立てることに
より積和演算を行い、入力画像データＤ１には含まれな
い補間画素値を生成する。画像信号変換装置１は、クラ
スタツプ選択回路２及び予測タツプ選択回路６における
注目画素を順次移動させながら画面全体に亘つてこのよ
うな処理を施すことにより、予測演算回路７から高解像
度の出力画像データＤ６を出力し得るようになされてい
る。
ツプデータＤ５を用いて線型一次結合式を立てることに
より積和演算を行い、入力画像データＤ１には含まれな
い補間画素値を生成する。画像信号変換装置１は、クラ
スタツプ選択回路２及び予測タツプ選択回路６における
注目画素を順次移動させながら画面全体に亘つてこのよ
うな処理を施すことにより、予測演算回路７から高解像
度の出力画像データＤ６を出力し得るようになされてい
る。
【００１０】ところが、従来の画像信号変換方法では、
入力画像のクラス分類を例えばＡＤＲＣ符号化などのパ
ターン分類によつて画一的に行つていたため、入力画像
の特徴を十分に反映したクラス分類ができているとはい
るとはいえなかつた。この結果、生成されるＨＤ画像信
号の解像度もこれに応じて低下する問題があつた。
入力画像のクラス分類を例えばＡＤＲＣ符号化などのパ
ターン分類によつて画一的に行つていたため、入力画像
の特徴を十分に反映したクラス分類ができているとはい
るとはいえなかつた。この結果、生成されるＨＤ画像信
号の解像度もこれに応じて低下する問題があつた。
【００１１】本発明は以上の点を考慮してなされたもの
で、画像の特徴を十分に反映したクラス分類を行うこと
により、解像度の低い画像信号から一段と高解像度の画
像信号を生成し得る画像信号変換方法、画像信号変換装
置及び画像信号伝送装置を提案しようとするものであ
る。
で、画像の特徴を十分に反映したクラス分類を行うこと
により、解像度の低い画像信号から一段と高解像度の画
像信号を生成し得る画像信号変換方法、画像信号変換装
置及び画像信号伝送装置を提案しようとするものであ
る。
【００１２】
【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、入力画像信号をクラス分類し、各
クラス毎に異なる処理を施すことにより、入力画像信号
に含まれない補間画素値を生成して入力画像信号よりも
解像度の高い出力画像信号を生成する画像信号変換装置
において、入力画像信号に対してラプラシアンフイルタ
処理を施すラプラシアンフイルタと、ラプラシアンフイ
ルタ後の画像における画素レベルの度数分布を検出し、
当該度数分布検出結果に基づいてその画像が属するクラ
スを決定するクラス決定手段と、クラス決定手段で決定
されたクラスに応じた処理を施すことにより、入力画像
信号に含まれない補間画素値を求める補間画素生成手段
とを設けるようにする。
め本発明においては、入力画像信号をクラス分類し、各
クラス毎に異なる処理を施すことにより、入力画像信号
に含まれない補間画素値を生成して入力画像信号よりも
解像度の高い出力画像信号を生成する画像信号変換装置
において、入力画像信号に対してラプラシアンフイルタ
処理を施すラプラシアンフイルタと、ラプラシアンフイ
ルタ後の画像における画素レベルの度数分布を検出し、
当該度数分布検出結果に基づいてその画像が属するクラ
スを決定するクラス決定手段と、クラス決定手段で決定
されたクラスに応じた処理を施すことにより、入力画像
信号に含まれない補間画素値を求める補間画素生成手段
とを設けるようにする。
【００１３】また本発明においては、入力画像信号に対
してラプラシアンフイルタ処理を施すラプラシアンフイ
ルタと、ラプラシアンフイルタ後の画像における画素レ
ベルの度数分布を検出し、当該度数分布検出結果に基づ
いてその画像が属する第１のクラスを決定する第１のク
ラス決定手段と、入力画像信号に基づいてその画像が属
する第２のクラスを決定する第２のクラス決定手段と、
第１のクラス決定手段から出力される第１のクラスと第
２のクラス決定手段から出力される第２のクラスを組み
合わせたクラスに応じた処理を施すことにより、入力画
像信号に含まれない補間画素値を求める補間画素生成手
段とを設けるようにする。
してラプラシアンフイルタ処理を施すラプラシアンフイ
ルタと、ラプラシアンフイルタ後の画像における画素レ
ベルの度数分布を検出し、当該度数分布検出結果に基づ
いてその画像が属する第１のクラスを決定する第１のク
ラス決定手段と、入力画像信号に基づいてその画像が属
する第２のクラスを決定する第２のクラス決定手段と、
第１のクラス決定手段から出力される第１のクラスと第
２のクラス決定手段から出力される第２のクラスを組み
合わせたクラスに応じた処理を施すことにより、入力画
像信号に含まれない補間画素値を求める補間画素生成手
段とを設けるようにする。
【００１４】
【作用】ラプラシアンフイルタによつてエツジ等の画像
の特徴成分が強調された画像が形成される。次にクラス
決定手段によつて、この特徴成分が強調された画像にお
ける画素レベルの度数分布を検出し、当該度数分布検出
結果に基づいてその画像が属するクラスを決定したこと
により、統計処理を用いて画像の特徴を十分に反映した
クラスを生成できる。
の特徴成分が強調された画像が形成される。次にクラス
決定手段によつて、この特徴成分が強調された画像にお
ける画素レベルの度数分布を検出し、当該度数分布検出
結果に基づいてその画像が属するクラスを決定したこと
により、統計処理を用いて画像の特徴を十分に反映した
クラスを生成できる。
【００１５】また第１のクラス決定手段によつてラプラ
シアンフイルタ処理後の画像における画素レベルの度数
分布を検出し当該度数分布検出結果に基づいてその画像
が属する第１のクラスを決定すると共に、第２のクラス
決定手段によつて入力画像信号に基づいてその画像が属
する第２のクラスを決定し、第１及び第２のクラスを組
み合わせたクラスを用いるようにしたことにより、入力
画像信号の特徴を一段と正確に表現したクラスを生成す
ることができる。
シアンフイルタ処理後の画像における画素レベルの度数
分布を検出し当該度数分布検出結果に基づいてその画像
が属する第１のクラスを決定すると共に、第２のクラス
決定手段によつて入力画像信号に基づいてその画像が属
する第２のクラスを決定し、第１及び第２のクラスを組
み合わせたクラスを用いるようにしたことにより、入力
画像信号の特徴を一段と正確に表現したクラスを生成す
ることができる。
【００１６】
【実施例】以下図面について、本発明の一実施例を詳述
する。
する。
【００１７】（１）画像信号変換装置の構成 図１において、１０は全体として画像信号変換装置を示
し、大きく分けて度数分布クラス生成部１１、時空間ク
ラス生成部１２及び適応処理部１３によつて構成されて
いる。これにより画像信号変換装置１０においては、入
力画像を、時空間パターン分類に基づいてクラス分類す
るだけでなく入力画像の特徴成分に対して統計処理を行
つてクラス分類し、これらのクラス分類結果を組み合わ
せることにより入力画像の特徴を十分に反映したクラス
分類処理を行うことができるようになされている。
し、大きく分けて度数分布クラス生成部１１、時空間ク
ラス生成部１２及び適応処理部１３によつて構成されて
いる。これにより画像信号変換装置１０においては、入
力画像を、時空間パターン分類に基づいてクラス分類す
るだけでなく入力画像の特徴成分に対して統計処理を行
つてクラス分類し、これらのクラス分類結果を組み合わ
せることにより入力画像の特徴を十分に反映したクラス
分類処理を行うことができるようになされている。
【００１８】画像信号変換装置１０は、入力画像データ
Ｄ１を度数分布クラス生成部１１のラプラシアンフイル
タ１４に入力して入力画像の現フレーム又はフイールド
に対して、例えば図２（Ａ）又は（Ｂ）に示すような２
次元のフイルタ係数でなるラプラシアンフイルタ処理を
施すことにより、エツジ等の画像の特徴成分を強調す
る。また度数分布クラス生成部１１は、ラプラシアンフ
イルタ処理の結果に対して、続く非線型量子化器１５に
よつて非線型量子化処理を施すことにより、さらに画像
の特徴を強調する。
Ｄ１を度数分布クラス生成部１１のラプラシアンフイル
タ１４に入力して入力画像の現フレーム又はフイールド
に対して、例えば図２（Ａ）又は（Ｂ）に示すような２
次元のフイルタ係数でなるラプラシアンフイルタ処理を
施すことにより、エツジ等の画像の特徴成分を強調す
る。また度数分布クラス生成部１１は、ラプラシアンフ
イルタ処理の結果に対して、続く非線型量子化器１５に
よつて非線型量子化処理を施すことにより、さらに画像
の特徴を強調する。
【００１９】ブロツク化回路１６は非線型量子化器１５
からの出力画像を、注目画素データを中心とするｐライ
ン×ｐ画素のブロツクにブロツク化して度数分布作成回
路１７に送出する。ここで画像データが８ビツトとし
て、ラプラシアンフイルタ処理後のデータ長を（符号＋
８）ビツトにまるめたとすると、ラプラシアンフイルタ
処理後のデータは−２５６〜＋２５５までの値をとる。
度数分布作成回路１７は各ブロツクにおいて５１２レベ
ル値の各レベル毎の度数分布を検出し、図３に示すよう
な度数分布表を作成する。領域分割回路１８は、度数分
布表をレベル方向に分割してレベル方向を複数の領域に
分割する。この実施例の領域分割回路１８はレベル方向
を９個の領域に分割する。
からの出力画像を、注目画素データを中心とするｐライ
ン×ｐ画素のブロツクにブロツク化して度数分布作成回
路１７に送出する。ここで画像データが８ビツトとし
て、ラプラシアンフイルタ処理後のデータ長を（符号＋
８）ビツトにまるめたとすると、ラプラシアンフイルタ
処理後のデータは−２５６〜＋２５５までの値をとる。
度数分布作成回路１７は各ブロツクにおいて５１２レベ
ル値の各レベル毎の度数分布を検出し、図３に示すよう
な度数分布表を作成する。領域分割回路１８は、度数分
布表をレベル方向に分割してレベル方向を複数の領域に
分割する。この実施例の領域分割回路１８はレベル方向
を９個の領域に分割する。
【００２０】この度数分布の傾向としては、平坦な画像
入力に対しては、ほとんど０を含む中心付近の領域に度
数が集中するが、エツジのような変化の激しい画像入力
に対しては分布が広がり、場合によつてはある領域の度
数が多くなつたりしてなんらかの特徴を示すことがあ
る。従つて度数分布クラス生成部１１においては、度数
分布の形状を判断することによりクラス分類を行うよう
ことにより、入力画像の特徴をクラスに反映するように
なされている。
入力に対しては、ほとんど０を含む中心付近の領域に度
数が集中するが、エツジのような変化の激しい画像入力
に対しては分布が広がり、場合によつてはある領域の度
数が多くなつたりしてなんらかの特徴を示すことがあ
る。従つて度数分布クラス生成部１１においては、度数
分布の形状を判断することによりクラス分類を行うよう
ことにより、入力画像の特徴をクラスに反映するように
なされている。
【００２１】ＡＤＲＣ回路１９は各ブロツクについての
度数分布情報を圧縮することにより第１のクラスコード
Ｄ１０を生成する。ＡＤＲＣ回路１９は各領域内の度数
の総和を計算してこれを新たな度数分布とし、各領域
（実施例の場合、９領域）の度数の最大値と最小値を検
出し、この最大値と最小値との差分をダイナミツクレン
ジとして定義し、このダイナミツクレンジによつて決ま
る量子化ステツプ幅で各領域の度数と最小値との差分を
割り算して各領域の度数をｎビツトで適応的に量子化す
ることにより、第１のクラスコードＤ１０を生成する。
これにより非常に多い度数分布表の情報を少ない情報量
で的確に表現することができる。
度数分布情報を圧縮することにより第１のクラスコード
Ｄ１０を生成する。ＡＤＲＣ回路１９は各領域内の度数
の総和を計算してこれを新たな度数分布とし、各領域
（実施例の場合、９領域）の度数の最大値と最小値を検
出し、この最大値と最小値との差分をダイナミツクレン
ジとして定義し、このダイナミツクレンジによつて決ま
る量子化ステツプ幅で各領域の度数と最小値との差分を
割り算して各領域の度数をｎビツトで適応的に量子化す
ることにより、第１のクラスコードＤ１０を生成する。
これにより非常に多い度数分布表の情報を少ない情報量
で的確に表現することができる。
【００２２】このようにしてＡＤＲＣ回路１９は度数分
布を正規化する。量子化後の符号値を９領域分並べる
と、ｎ×９ビツトのコードを作成することができ、これ
をクラス分類のためのインデツクス（すなわち第１のク
ラスコードＤ１０）とする。例えば、ｎ＝１の場合、各
ブロツクは５１２クラスで表現される。第１のクラスコ
ードＤ１０は遅延回路２０を介して適応処理部１３の係
数ＳＲＡＭ（Static Random Access Memory）２１に送
出される。
布を正規化する。量子化後の符号値を９領域分並べる
と、ｎ×９ビツトのコードを作成することができ、これ
をクラス分類のためのインデツクス（すなわち第１のク
ラスコードＤ１０）とする。例えば、ｎ＝１の場合、各
ブロツクは５１２クラスで表現される。第１のクラスコ
ードＤ１０は遅延回路２０を介して適応処理部１３の係
数ＳＲＡＭ（Static Random Access Memory）２１に送
出される。
【００２３】時空間クラス生成部１２は遅延回路２２を
介して入力した入力画像データＤ１を時系列変換回路２
３を介してクラスタツプ選択回路２４に与える。クラス
タツプ選択回路２４は、図９について上述したように注
目画素を中心としてその周辺画素を集めることによりク
ラスタツプデータＤ１１を形成し、これをＡＤＲＣ回路
２５に送出する。ＡＤＲＣ回路２５はクラスタツプデー
タＤ１１に対してｍビツトの適応ダイナミツクレンジ符
号化処理を施すことにより、クラスタツプデータＤ１１
を圧縮して第２のクラスコードＤ１２を形成し、これを
係数ＳＲＡＭ２１に送出する。
介して入力した入力画像データＤ１を時系列変換回路２
３を介してクラスタツプ選択回路２４に与える。クラス
タツプ選択回路２４は、図９について上述したように注
目画素を中心としてその周辺画素を集めることによりク
ラスタツプデータＤ１１を形成し、これをＡＤＲＣ回路
２５に送出する。ＡＤＲＣ回路２５はクラスタツプデー
タＤ１１に対してｍビツトの適応ダイナミツクレンジ符
号化処理を施すことにより、クラスタツプデータＤ１１
を圧縮して第２のクラスコードＤ１２を形成し、これを
係数ＳＲＡＭ２１に送出する。
【００２４】適応処理部１３は時系列変換回路２３の出
力を遅延回路２６及び時系列変換回路２７を介して予測
タツプ選択回路２８に与える。予測タツプ選択回路２８
は、図９について上述したように注目画素を中心として
その周辺画素を集めることにより予測タツプデータＤ１
３を形成し、これを予測演算回路２９に送出する。
力を遅延回路２６及び時系列変換回路２７を介して予測
タツプ選択回路２８に与える。予測タツプ選択回路２８
は、図９について上述したように注目画素を中心として
その周辺画素を集めることにより予測タツプデータＤ１
３を形成し、これを予測演算回路２９に送出する。
【００２５】ここで係数ＳＲＡＭ２１には、予め後述す
るような学習により各クラス毎に求められた予測係数が
格納されており、第１及び第２のクラスコードＤ１０及
びＤ１２により指定されたアドレスに格納されている予
測係数Ｄ１４を出力して予測演算回路２９に与える。予
測演算回路２９は予測タツプデータＤ１３及び予測係数
Ｄ１４を用いて線型一次結合式を立てることにより、入
力画像データＤ１には含まれない新たな画素値（補間画
素値）Ｄ１５を求め、これを時系列変換回路３０に与え
る。時系列変換回路３０は、補間画素値Ｄ１５と入力画
像データＤ１をラインスキヤン順に配列して出力する。
この結果時系列変換回路３０からは高解像度の出力画像
データＤ１６が出力される。
るような学習により各クラス毎に求められた予測係数が
格納されており、第１及び第２のクラスコードＤ１０及
びＤ１２により指定されたアドレスに格納されている予
測係数Ｄ１４を出力して予測演算回路２９に与える。予
測演算回路２９は予測タツプデータＤ１３及び予測係数
Ｄ１４を用いて線型一次結合式を立てることにより、入
力画像データＤ１には含まれない新たな画素値（補間画
素値）Ｄ１５を求め、これを時系列変換回路３０に与え
る。時系列変換回路３０は、補間画素値Ｄ１５と入力画
像データＤ１をラインスキヤン順に配列して出力する。
この結果時系列変換回路３０からは高解像度の出力画像
データＤ１６が出力される。
【００２６】なお図２（Ａ）に示すような２次元のラプ
ラシアンフイルタ係数を実現するためには、ラプラシア
ンフイルタ１４を、図４に示すように構成すれば良い。
すなわちラプラシアンフイルタ１４は入力画像データＤ
１をそれぞれ１画素分の遅延時間を有する遅延素子
（Ｄ）３１〜３３を介して１ライン分の遅延時間を有す
るラインデイレイ（Ｌｉｎｅ）３８に送出する。そして
各遅延素子３１〜３３の出力をそれぞれ乗算係数が−１
に選定された乗算回路３４〜３６を介して積算回路３７
に送出する。
ラシアンフイルタ係数を実現するためには、ラプラシア
ンフイルタ１４を、図４に示すように構成すれば良い。
すなわちラプラシアンフイルタ１４は入力画像データＤ
１をそれぞれ１画素分の遅延時間を有する遅延素子
（Ｄ）３１〜３３を介して１ライン分の遅延時間を有す
るラインデイレイ（Ｌｉｎｅ）３８に送出する。そして
各遅延素子３１〜３３の出力をそれぞれ乗算係数が−１
に選定された乗算回路３４〜３６を介して積算回路３７
に送出する。
【００２７】ラインデイレイ３８の出力は、それぞれ１
画素分の遅延時間を有する遅延素子３９〜４１を介して
１ライン分の遅延時間を有するラインデイレイ４５に送
出される。そして各遅延素子３９〜４１の出力が、それ
ぞれ乗算係数が−１、８、−１に選定された乗算回路４
２、４３、４４を介して積算回路３７に送出される。さ
らにラインデイレイ４５の出力は、それそれ１画素分の
遅延時間を有する遅延素子４６〜４８に順次送出され
る。そして各遅延素子４６〜４８の出力が、それぞれ乗
算係数が−１に選定された乗算回路４９〜５１を介して
積算回路３７に送出される。この結果積算回路３７にお
いて積算された各乗算回路３４〜３６、４２〜４４、４
９〜５１の出力がラプラシアンフイルタ１４の出力とし
て遅延素子５２を介して出力される。
画素分の遅延時間を有する遅延素子３９〜４１を介して
１ライン分の遅延時間を有するラインデイレイ４５に送
出される。そして各遅延素子３９〜４１の出力が、それ
ぞれ乗算係数が−１、８、−１に選定された乗算回路４
２、４３、４４を介して積算回路３７に送出される。さ
らにラインデイレイ４５の出力は、それそれ１画素分の
遅延時間を有する遅延素子４６〜４８に順次送出され
る。そして各遅延素子４６〜４８の出力が、それぞれ乗
算係数が−１に選定された乗算回路４９〜５１を介して
積算回路３７に送出される。この結果積算回路３７にお
いて積算された各乗算回路３４〜３６、４２〜４４、４
９〜５１の出力がラプラシアンフイルタ１４の出力とし
て遅延素子５２を介して出力される。
【００２８】（２）学習及び予測演算 ここで係数ＳＲＡＭ２１には、以下に説明する学習によ
り各クラス毎に予め求められた予測係数が記憶されてい
る。すなわち予測係数を学習するために、先ず既に知ら
れているＨＤ画像に対応した、当該ＨＤ画像よりも画素
数の少ないＳＤ画像を形成しておく。そして、ＨＤ画像
とＳＤ画像を用いて、クラス毎に最適な予測係数を最小
二乗法などの手法により求めて係数ＳＲＡＭ２１に記憶
する。
り各クラス毎に予め求められた予測係数が記憶されてい
る。すなわち予測係数を学習するために、先ず既に知ら
れているＨＤ画像に対応した、当該ＨＤ画像よりも画素
数の少ないＳＤ画像を形成しておく。そして、ＨＤ画像
とＳＤ画像を用いて、クラス毎に最適な予測係数を最小
二乗法などの手法により求めて係数ＳＲＡＭ２１に記憶
する。
【００２９】実際上学習は、図５に示すような予測係数
作成回路６０によつて実現できる。図１との対応部分に
同一符号を付して示す図５において、予測係数作成回路
６０はＨＤ画像データを間引きフイルタ６１を介して図
１の入力画像データＤ１に対応するＳＤ画像データに変
換し、当該ＳＤ画像データを係数算出回路６２、度数分
布クラス形成部１１及び時空間クラス生成部１２に送出
する。
作成回路６０によつて実現できる。図１との対応部分に
同一符号を付して示す図５において、予測係数作成回路
６０はＨＤ画像データを間引きフイルタ６１を介して図
１の入力画像データＤ１に対応するＳＤ画像データに変
換し、当該ＳＤ画像データを係数算出回路６２、度数分
布クラス形成部１１及び時空間クラス生成部１２に送出
する。
【００３０】度数分布クラス生成部１１は、ＳＤ画像デ
ータに対して上述したのと同様のクラス分類処理を行う
ことにより第１のクラスコードＤ１０を生成し、これを
係数算出回路６２に送出する。時空間クラス生成部１２
も、ＳＤ画像データに対して上述したのと同様のクラス
分類処理を行うことにより第２のクラスコードＤ１２を
生成し、これを係数算出回路６２に送出する。
ータに対して上述したのと同様のクラス分類処理を行う
ことにより第１のクラスコードＤ１０を生成し、これを
係数算出回路６２に送出する。時空間クラス生成部１２
も、ＳＤ画像データに対して上述したのと同様のクラス
分類処理を行うことにより第２のクラスコードＤ１２を
生成し、これを係数算出回路６２に送出する。
【００３１】係数算出回路６２は、ＳＤ画像データ及び
ＨＤ画像データを用いて、第１のクラスコードＤ１０と
第２のクラスコードＤ１２を組み合わせてなる各クラス
毎に、ＨＤ画像データに含まれかつＳＤ画像データに含
まれない補間対象画素の画素値とその周辺のＳＤ画像デ
ータの画素値との相関関係を学習により求め、この学習
結果を予測係数として係数ＳＲＡＭ２１に出力する。こ
の結果係数ＳＲＡＭ２１には、図６に示すように、第１
及び第２のクラスコードＤ１０及びＤ１２の組合せでな
るアドレス毎に、予測係数組が記憶される。なお図６に
おいて、予測係数の（ ）内は第１のクラスと第２のク
ラスの組合せ番号を表わすものとする。
ＨＤ画像データを用いて、第１のクラスコードＤ１０と
第２のクラスコードＤ１２を組み合わせてなる各クラス
毎に、ＨＤ画像データに含まれかつＳＤ画像データに含
まれない補間対象画素の画素値とその周辺のＳＤ画像デ
ータの画素値との相関関係を学習により求め、この学習
結果を予測係数として係数ＳＲＡＭ２１に出力する。こ
の結果係数ＳＲＡＭ２１には、図６に示すように、第１
及び第２のクラスコードＤ１０及びＤ１２の組合せでな
るアドレス毎に、予測係数組が記憶される。なお図６に
おいて、予測係数の（ ）内は第１のクラスと第２のク
ラスの組合せ番号を表わすものとする。
【００３２】次に係数算出回路６２における予測係数算
出の原理について説明する。係数算出回路６２はＨＤ画
像に含まれかつＳＤ画像に含まれない画素を注目画素
（補間対象画素）とし、当該注目画素を、当該注目画素
周辺のＳＤ画像中の画素と予測係数との線型一次結合式
によつて表し、このとき用いた予測係数を各クラス毎に
最小二乗法の演算によつて求める。
出の原理について説明する。係数算出回路６２はＨＤ画
像に含まれかつＳＤ画像に含まれない画素を注目画素
（補間対象画素）とし、当該注目画素を、当該注目画素
周辺のＳＤ画像中の画素と予測係数との線型一次結合式
によつて表し、このとき用いた予測係数を各クラス毎に
最小二乗法の演算によつて求める。
【００３３】すなわち、先ずＨＤ画像中の注目画素レベ
ルをｙ、その周辺のＳＤ画像中の画素レベルをｘ1 、ｘ
2 、……、ｘi として、次式
ルをｙ、その周辺のＳＤ画像中の画素レベルをｘ1 、ｘ
2 、……、ｘi として、次式
【数１】 で表わされる線型一次方程式を立てる。
【００３４】ここで（１）式における予測係数ｗ1 、ｗ
2 、……、ｗi については、画素値ｙの実際の値と予測
値との誤差が最小になるものを学習により求めれば良
い。学習はクラス毎に複数の学習データに対して行うの
で、データ数がｊとすると一般的なｊ＞ｉでなる場合に
は予測係数ｗ1 、ｗ2 、……、ｗi は一意に決定するこ
とはできない。そこで、誤差ベクトルｅの要素を、それ
ぞれの学習データｘk1、……、ｘki、ｙk における予測
誤差ｅk として、次式
2 、……、ｗi については、画素値ｙの実際の値と予測
値との誤差が最小になるものを学習により求めれば良
い。学習はクラス毎に複数の学習データに対して行うの
で、データ数がｊとすると一般的なｊ＞ｉでなる場合に
は予測係数ｗ1 、ｗ2 、……、ｗi は一意に決定するこ
とはできない。そこで、誤差ベクトルｅの要素を、それ
ぞれの学習データｘk1、……、ｘki、ｙk における予測
誤差ｅk として、次式
【数２】 のように定義して、次式
【数３】 を最小にする予測係数ｗ1 、……、ｗi を求める。いわ
ゆる最小二乗法による解法である。
ゆる最小二乗法による解法である。
【００３５】ここで（３）式のｗi による偏微分係数を
求めると、次式
求めると、次式
【数４】 となる。（４）式が０になるような各ｗp を求めれば良
い。そこで次式
い。そこで次式
【数５】 及び次式
【数６】 のように、Ｘpq、Ｙp を定義すると、上述した（４）式
は行列を用いて、次式
は行列を用いて、次式
【数７】 の正規方程式に書き換えることができる。
【００３６】ここで（７）式の正規方程式は未知数がｉ
個の連立方程式であるから、これにより最確値である各
未定係数ｗ1 、……、ｗi を求めることができる。具体
的には、一般に（７）式の左辺の行列は正定値対称なの
で、コレスキー法により解くことができる。かくして、
ＨＤ画像を用いた学習によつて、各クラス毎の予測係数
組ｗ1 、……、ｗi を求めることができる。
個の連立方程式であるから、これにより最確値である各
未定係数ｗ1 、……、ｗi を求めることができる。具体
的には、一般に（７）式の左辺の行列は正定値対称なの
で、コレスキー法により解くことができる。かくして、
ＨＤ画像を用いた学習によつて、各クラス毎の予測係数
組ｗ1 、……、ｗi を求めることができる。
【００３７】係数算出回路６２は、このようにして求め
た各クラス毎の予測係数組ｗ1 、……、ｗi を、係数Ｓ
ＲＡＭ２１の各クラスに対応したアドレスに格納する。
かくして第１及び第２のクラスコードＤ１０及びＤ１２
が入力されたとき、ＳＤ画像中の画素との線型一次結合
により補間画素値を得ることができるような予測係数組
ｗ1 、……、ｗi を出力する係数ＳＲＡＭ２１を作成す
ることができる。
た各クラス毎の予測係数組ｗ1 、……、ｗi を、係数Ｓ
ＲＡＭ２１の各クラスに対応したアドレスに格納する。
かくして第１及び第２のクラスコードＤ１０及びＤ１２
が入力されたとき、ＳＤ画像中の画素との線型一次結合
により補間画素値を得ることができるような予測係数組
ｗ1 、……、ｗi を出力する係数ＳＲＡＭ２１を作成す
ることができる。
【００３８】予測演算回路２９は係数ＳＲＡＭ２１から
与えられる予測係数Ｄ１４と予測タツプ選択回路２８か
ら与えられる予測タツプデータＤ１３とを線型一次結合
することにより、補間画素値ｙ′を求める。すなわち予
測演算回路２９は、予測タツプデータＤ１３でなる画素
値ｘ1 、……、ｘi と予測係数Ｄ１４でなる係数組
ｗ1 、……、ｗi とを用いて、補間画素値ｙ′を、次式
与えられる予測係数Ｄ１４と予測タツプ選択回路２８か
ら与えられる予測タツプデータＤ１３とを線型一次結合
することにより、補間画素値ｙ′を求める。すなわち予
測演算回路２９は、予測タツプデータＤ１３でなる画素
値ｘ1 、……、ｘi と予測係数Ｄ１４でなる係数組
ｗ1 、……、ｗi とを用いて、補間画素値ｙ′を、次式
【数８】 により求めるようになされている。
【００３９】（３）実施例の動作 以上の構成において、画像信号変換装置１０は、度数分
布クラス生成部１１において、入力画像データＤ１に対
してラプラシアンフイルタ処理を施し、ラプラシアンフ
イルタ後の画像における画素レベルの度数分布表を作成
し、その度数分布に基づいて第１のクラスコードＤ１０
を形成する。このようにして度数分布クラス生成部１１
では、入力画像データＤ１のエツジ等の特徴を反映した
第１のクラスコードＤ１０が形成される。
布クラス生成部１１において、入力画像データＤ１に対
してラプラシアンフイルタ処理を施し、ラプラシアンフ
イルタ後の画像における画素レベルの度数分布表を作成
し、その度数分布に基づいて第１のクラスコードＤ１０
を形成する。このようにして度数分布クラス生成部１１
では、入力画像データＤ１のエツジ等の特徴を反映した
第１のクラスコードＤ１０が形成される。
【００４０】また画像信号変換装置１０は、時空間クラ
ス生成部１２において、従来のクラス分類と同様の手法
を用いて、入力画像データＤ１に基づいて第２のクラス
コードＤ１２を形成する。このようにして時空間クラス
生成部１２では、入力画像データＤ１の時空間でのレベ
ル分布パターンを反映した第２のクラスコードＤ１２が
形成される。
ス生成部１２において、従来のクラス分類と同様の手法
を用いて、入力画像データＤ１に基づいて第２のクラス
コードＤ１２を形成する。このようにして時空間クラス
生成部１２では、入力画像データＤ１の時空間でのレベ
ル分布パターンを反映した第２のクラスコードＤ１２が
形成される。
【００４１】画像信号変換装置１０は、第１のクラスコ
ードＤ１０をクラス分類のための第１の指標として使用
すると共に第２のクラスコードＤ１２を第２の指標とし
て使用し、第１の指標と第２の指標を組み合わせて、総
合的なクラス分類指標とする。そして、画像信号変換装
置１０は、適応処理部１３において、第１及び第２のク
ラスコードＤ１０及びＤ１２を組み合わせてなるクラス
コードを使つて、係数ＳＲＡＭ２１に予め学習により各
クラス毎に求められて格納された予測係数のうちクラス
コードに応じた予測係数Ｄ１４を出力させる。
ードＤ１０をクラス分類のための第１の指標として使用
すると共に第２のクラスコードＤ１２を第２の指標とし
て使用し、第１の指標と第２の指標を組み合わせて、総
合的なクラス分類指標とする。そして、画像信号変換装
置１０は、適応処理部１３において、第１及び第２のク
ラスコードＤ１０及びＤ１２を組み合わせてなるクラス
コードを使つて、係数ＳＲＡＭ２１に予め学習により各
クラス毎に求められて格納された予測係数のうちクラス
コードに応じた予測係数Ｄ１４を出力させる。
【００４２】画像信号変換装置１０は、出力された予測
係数Ｄ１４と予測タツプデータＤ１３を用いて入力画像
データＤ１に含まれない画素値を生成する。このように
画像信号変換装置１０においては、従来のクラス分類処
理による第２のクラスコードＤ１２に組み合わせて第１
のクラスコードＤ１０を用いるようにしたことにより、
クラス分類精度を格段的に向上し得、この結果最終的に
高解像度の出力画像データＤ１５を得ることができる。
係数Ｄ１４と予測タツプデータＤ１３を用いて入力画像
データＤ１に含まれない画素値を生成する。このように
画像信号変換装置１０においては、従来のクラス分類処
理による第２のクラスコードＤ１２に組み合わせて第１
のクラスコードＤ１０を用いるようにしたことにより、
クラス分類精度を格段的に向上し得、この結果最終的に
高解像度の出力画像データＤ１５を得ることができる。
【００４３】（４）実施例の効果 以上の構成によれば、ラプラシアンフイルタ後の画像に
おける画素レベルの度数分布状態を検出し、当該検出結
果に基づいてその画像が属するクラスを決定することに
より第１のクラスコードＤ１０を形成すると共に、入力
画像データＤ１の時空間でのレベル分布パターンに応じ
てその画像が属するクラスを決定することにより第２の
クラスコードＤ１２を形成し、当該第１及び第２のクラ
スコードＤ１０及びＤ１２を組み合わせたクラスを最終
的なクラスとしたことにより、入力画像の特徴を反映し
たより正確なクラス分類を実現でき、この結果最終的に
高解像度の出力画像データＤ１６を得ることができる。
おける画素レベルの度数分布状態を検出し、当該検出結
果に基づいてその画像が属するクラスを決定することに
より第１のクラスコードＤ１０を形成すると共に、入力
画像データＤ１の時空間でのレベル分布パターンに応じ
てその画像が属するクラスを決定することにより第２の
クラスコードＤ１２を形成し、当該第１及び第２のクラ
スコードＤ１０及びＤ１２を組み合わせたクラスを最終
的なクラスとしたことにより、入力画像の特徴を反映し
たより正確なクラス分類を実現でき、この結果最終的に
高解像度の出力画像データＤ１６を得ることができる。
【００４４】（５）他の実施例 なお上述の実施例においては、第１及び第２のクラスコ
ードＤ１０及びＤ１２を組み合わせたクラスを最終的な
入力画像データＤ１のクラスとするようにした場合につ
いて述べたが、本発明はこれに限らず、第１のクラスコ
ードＤ１０のみを用いて入力画像データＤ１のクラスを
表現するようにしても良く、この場合でもエツジ等の入
力画像データＤ１の特徴を反映したクラスを生成できる
ことにより上述の実施例に近い効果を得ることができ
る。この場合には、図１における時空間クラス生成部１
２を省略すると共に、係数ＳＲＡＭ２１に第１のクラス
コードＤ１０にのみ対応する予測係数を記憶するように
すれば良い。
ードＤ１０及びＤ１２を組み合わせたクラスを最終的な
入力画像データＤ１のクラスとするようにした場合につ
いて述べたが、本発明はこれに限らず、第１のクラスコ
ードＤ１０のみを用いて入力画像データＤ１のクラスを
表現するようにしても良く、この場合でもエツジ等の入
力画像データＤ１の特徴を反映したクラスを生成できる
ことにより上述の実施例に近い効果を得ることができ
る。この場合には、図１における時空間クラス生成部１
２を省略すると共に、係数ＳＲＡＭ２１に第１のクラス
コードＤ１０にのみ対応する予測係数を記憶するように
すれば良い。
【００４５】また上述の実施例においては、予測係数記
憶手段として係数ＳＲＡＭ２１を用いた場合について述
べたが、これに代えてＲＡＭ（Random Access Memory）
やＲＯＭ（Read Only Memory）等を用いるようにしても
良い。
憶手段として係数ＳＲＡＭ２１を用いた場合について述
べたが、これに代えてＲＡＭ（Random Access Memory）
やＲＯＭ（Read Only Memory）等を用いるようにしても
良い。
【００４６】また上述の実施例においては、第１及び第
２のクラスコードＤ１０及びＤ１２に基づくクラスに対
応する予測係数を記憶する予測係数記憶手段を設け、ク
ラスに応じて出力される予測係数Ｄ１４を用いて補間画
素値Ｄ１５を生成する場合について述べたが、本発明は
これに限らず、予測係数記憶手段に代えて、入力画像デ
ータＤ１に含まれない画素値に対応した予測値が第１の
クラスコードＤ１０及び第２のクラスコードＤ１２を組
み合わせた各クラス毎に記憶され、第１及び第２のクラ
スコードＤ１０及びＤ１２に応じた予測値を出力する予
測値記憶手段を設けるようにしても実施例と同様の効果
を得ることができる。またこの場合には図１における遅
延回路２６、時系列変換回路２７、予測タツプ選択回路
２８及び予測演算回路２９を省略することができる。
２のクラスコードＤ１０及びＤ１２に基づくクラスに対
応する予測係数を記憶する予測係数記憶手段を設け、ク
ラスに応じて出力される予測係数Ｄ１４を用いて補間画
素値Ｄ１５を生成する場合について述べたが、本発明は
これに限らず、予測係数記憶手段に代えて、入力画像デ
ータＤ１に含まれない画素値に対応した予測値が第１の
クラスコードＤ１０及び第２のクラスコードＤ１２を組
み合わせた各クラス毎に記憶され、第１及び第２のクラ
スコードＤ１０及びＤ１２に応じた予測値を出力する予
測値記憶手段を設けるようにしても実施例と同様の効果
を得ることができる。またこの場合には図１における遅
延回路２６、時系列変換回路２７、予測タツプ選択回路
２８及び予測演算回路２９を省略することができる。
【００４７】この場合の予測値記憶手段に記憶させる予
測値を求める第１の方法としては、加重平均を用いた学
習方法がある。詳述すれば、補間対象画素の周辺のＳＤ
画素を用いてクラス分類を行い、クラス毎に積算した補
間対象画素の画素値（ＨＤ画像を用いる）を補間対象の
個数によつてインクリメントされた度数によつて割ると
いつた処理を様々な画像に対して行うことによりクラス
に対応した予測値を求める方法である。
測値を求める第１の方法としては、加重平均を用いた学
習方法がある。詳述すれば、補間対象画素の周辺のＳＤ
画素を用いてクラス分類を行い、クラス毎に積算した補
間対象画素の画素値（ＨＤ画像を用いる）を補間対象の
個数によつてインクリメントされた度数によつて割ると
いつた処理を様々な画像に対して行うことによりクラス
に対応した予測値を求める方法である。
【００４８】また予測値記憶手段に記憶させる予測値を
求める第２の方法としては、正規化による学習方法があ
る。詳述すれば、補間対象画素を含む複数の画素からな
るブロツクを形成し、当該ブロツク内のダイナミツクレ
ンジによつて、補間対象画素の画素値からそのブロツク
の基準値を減算した値を正規化し、この正規化された値
の累積値を累積度数で除した値を予測値とする処理を様
々な画像に対して行うことによりクラスに対応した予測
値を求める方法である。
求める第２の方法としては、正規化による学習方法があ
る。詳述すれば、補間対象画素を含む複数の画素からな
るブロツクを形成し、当該ブロツク内のダイナミツクレ
ンジによつて、補間対象画素の画素値からそのブロツク
の基準値を減算した値を正規化し、この正規化された値
の累積値を累積度数で除した値を予測値とする処理を様
々な画像に対して行うことによりクラスに対応した予測
値を求める方法である。
【００４９】また上述の実施例においては、ラプラシア
ンフイルタ１４の後段に非線型量子化器１５を設けるこ
とによりラプラシアンフイルタ処理後の画像の特徴を一
段と強調する場合について述べたが、非線型量子化器１
５を省略するようにしても良い。
ンフイルタ１４の後段に非線型量子化器１５を設けるこ
とによりラプラシアンフイルタ処理後の画像の特徴を一
段と強調する場合について述べたが、非線型量子化器１
５を省略するようにしても良い。
【００５０】また上述の実施例においては、度数分布作
成回路１７によつて度数分布を検出した後、領域分割回
路１８によつて度数分布を各領域に分割する場合につい
て述べたが、本発明はこれに限らず、度数分布を検出す
る際に予め領域毎の境界値を設定しておき、この境界値
と各画素レベルを比較しながら度数を積算することで一
気に所望の度数分布を検出するようにしても良い。また
上述の実施例においては、複数領域に分割した度数分布
の各領域毎の度数を正規化する正規化手段としてＡＤＲ
Ｃ回路１９を用いた場合について述べたが、正規化手段
としてはこの他のものを用いるようにしても良い。
成回路１７によつて度数分布を検出した後、領域分割回
路１８によつて度数分布を各領域に分割する場合につい
て述べたが、本発明はこれに限らず、度数分布を検出す
る際に予め領域毎の境界値を設定しておき、この境界値
と各画素レベルを比較しながら度数を積算することで一
気に所望の度数分布を検出するようにしても良い。また
上述の実施例においては、複数領域に分割した度数分布
の各領域毎の度数を正規化する正規化手段としてＡＤＲ
Ｃ回路１９を用いた場合について述べたが、正規化手段
としてはこの他のものを用いるようにしても良い。
【００５１】また上述の実施例においては、ＡＤＲＣ回
路２５によつてクラスタツプデータＤ１１を圧縮して第
２のクラスコードＤ１２を形成する場合について述べた
が、ＡＤＲＣ回路２５に代えて例えばＤＣＴ（Discrete
Cosine Transform ）符号化、ＤＰＣＭ（差分符号
化）、ベクトル量子化、サブバンド符号化やウエーブレ
ツト変換等の圧縮手法を用いるようにしても良い。
路２５によつてクラスタツプデータＤ１１を圧縮して第
２のクラスコードＤ１２を形成する場合について述べた
が、ＡＤＲＣ回路２５に代えて例えばＤＣＴ（Discrete
Cosine Transform ）符号化、ＤＰＣＭ（差分符号
化）、ベクトル量子化、サブバンド符号化やウエーブレ
ツト変換等の圧縮手法を用いるようにしても良い。
【００５２】また上述の実施例においては、ラプラシア
ンフイルタ１４によつて入力画像信号の特徴量を抽出し
た場合について述べたが、本発明はこれに限らず、例え
ば時間差分や動き補償後の残差を計算することにより入
力画像信号の特徴量を抽出し、この特徴量に対して統計
処理を施すことで第１のクラスを求めるようにしても良
い。
ンフイルタ１４によつて入力画像信号の特徴量を抽出し
た場合について述べたが、本発明はこれに限らず、例え
ば時間差分や動き補償後の残差を計算することにより入
力画像信号の特徴量を抽出し、この特徴量に対して統計
処理を施すことで第１のクラスを求めるようにしても良
い。
【００５３】また上述の実施例においては、本発明を、
解像度の低い入力画像信号を解像度の高い出力画像信号
に変換する画像信号変換装置１０に適用した場合につい
て述べたが、本発明はこれに限らず、図７に示すような
時空間モデル符号化方式を採用した画像信号伝送装置７
０に適用することもできる。
解像度の低い入力画像信号を解像度の高い出力画像信号
に変換する画像信号変換装置１０に適用した場合につい
て述べたが、本発明はこれに限らず、図７に示すような
時空間モデル符号化方式を採用した画像信号伝送装置７
０に適用することもできる。
【００５４】図１との対応部分に同一符号を付して示す
図７において、画像信号伝送装置７０は送信手段でなる
エンコーダ７１から低解像度の画像信号と共に予測係数
を伝送路１００を介して受信手段でなるデコーダ７２に
伝送する。デコーダ７２は伝送された低解像度の画像信
号と予測係数を用いて高解像度の画像信号を復元する。
図７において、画像信号伝送装置７０は送信手段でなる
エンコーダ７１から低解像度の画像信号と共に予測係数
を伝送路１００を介して受信手段でなるデコーダ７２に
伝送する。デコーダ７２は伝送された低解像度の画像信
号と予測係数を用いて高解像度の画像信号を復元する。
【００５５】ここでエンコーダ７１はＨＤ画像データＤ
２０をサンプリング回路７３を通すことによりＳＤ画像
データＤ２１を形成し、当該ＳＤ画像データを圧縮エン
コーダ７４によつて圧縮符号化することにより圧縮符号
化データＤ２２を形成し、これを遅延回路７５を介して
出力端子Ｔ１に与える。またＳＤ画像データＤ２１はロ
ーカルデコーダ７６によつて一旦復号され、係数選定部
７７、度数クラス分布生成部１１及び時空間クラス生成
部１２にそれぞれ送出される。度数クラス分布生成部１
１及び時空間クラス生成部１２では、実施例において上
述したようなクラス分類を行うことにより第１及び第２
のクラスコードＤ１０及びＤ１２を生成し、これを係数
選定部７７に送出する。係数選定部７７は第１及び第２
のクラスコードＤ１０及びＤ１２を組み合わせたクラス
毎に、ＳＤ画像データＤ２１とＨＤ画像データＤ２０の
相関関係を表わす予測係数Ｄ２４を算出し、これを出力
端子Ｔ２に与える。
２０をサンプリング回路７３を通すことによりＳＤ画像
データＤ２１を形成し、当該ＳＤ画像データを圧縮エン
コーダ７４によつて圧縮符号化することにより圧縮符号
化データＤ２２を形成し、これを遅延回路７５を介して
出力端子Ｔ１に与える。またＳＤ画像データＤ２１はロ
ーカルデコーダ７６によつて一旦復号され、係数選定部
７７、度数クラス分布生成部１１及び時空間クラス生成
部１２にそれぞれ送出される。度数クラス分布生成部１
１及び時空間クラス生成部１２では、実施例において上
述したようなクラス分類を行うことにより第１及び第２
のクラスコードＤ１０及びＤ１２を生成し、これを係数
選定部７７に送出する。係数選定部７７は第１及び第２
のクラスコードＤ１０及びＤ１２を組み合わせたクラス
毎に、ＳＤ画像データＤ２１とＨＤ画像データＤ２０の
相関関係を表わす予測係数Ｄ２４を算出し、これを出力
端子Ｔ２に与える。
【００５６】デコーダ７２は入力端子Ｔ３に圧縮符号化
データＤ２２を受けると、これを圧縮デコーダ７８によ
つて復号し、これにより得た復号画像データＤ２５を度
数分布クラス生成部１１、時空間クラス生成部１２及び
時系列変換回路７９に送出する。度数分布クラス生成部
１１及び時空間クラス生成部１２で生成された第１及び
第２のクラスコードＤ１０及びＤ１２は予測演算部８０
に送出される。また予測演算部８０には、入力端子Ｔ４
を介して予測係数Ｄ２４が入力されると共に復号画像デ
ータＤ２５が入力される。そして予測演算部８０は、第
１及び第２のクラスコードＤ１０及びＤ１２を組み合わ
せたクラスに対応した予測係数Ｄ２４を選択し、当該予
測係数Ｄ２４と復号画像データＤ２５とを用いた予測演
算を行うことより復号画像データＤ２５には含まれない
補間画素データＤ２６を算出し、これを時系列変換回路
７９に送出する。時系列変換回路７９は入力した復号画
像データＤ２５と補間画素データＤ２６をラインスキヤ
ン順に時系列変換して出力する。かくしてクラス分類手
段として従来のように時空間クラス生成部１２のみを用
いた場合と比較して、復号画像データＤ２５から一段と
高解像度のＨＤ画像データＤ２７を得ることができる画
像信号伝送装置７０を実現できる。
データＤ２２を受けると、これを圧縮デコーダ７８によ
つて復号し、これにより得た復号画像データＤ２５を度
数分布クラス生成部１１、時空間クラス生成部１２及び
時系列変換回路７９に送出する。度数分布クラス生成部
１１及び時空間クラス生成部１２で生成された第１及び
第２のクラスコードＤ１０及びＤ１２は予測演算部８０
に送出される。また予測演算部８０には、入力端子Ｔ４
を介して予測係数Ｄ２４が入力されると共に復号画像デ
ータＤ２５が入力される。そして予測演算部８０は、第
１及び第２のクラスコードＤ１０及びＤ１２を組み合わ
せたクラスに対応した予測係数Ｄ２４を選択し、当該予
測係数Ｄ２４と復号画像データＤ２５とを用いた予測演
算を行うことより復号画像データＤ２５には含まれない
補間画素データＤ２６を算出し、これを時系列変換回路
７９に送出する。時系列変換回路７９は入力した復号画
像データＤ２５と補間画素データＤ２６をラインスキヤ
ン順に時系列変換して出力する。かくしてクラス分類手
段として従来のように時空間クラス生成部１２のみを用
いた場合と比較して、復号画像データＤ２５から一段と
高解像度のＨＤ画像データＤ２７を得ることができる画
像信号伝送装置７０を実現できる。
【００５７】
【発明の効果】上述のように本発明によれば、入力画像
信号をクラス分類し、各クラス毎に異なる処理を施すこ
とにより、入力画像信号に含まれない補間画素値を生成
して入力画像信号よりも解像度の高い出力画像信号を生
成する画像信号変換装置において、入力画像信号に対し
てラプラシアンフイルタ処理を施すラプラシアンフイル
タと、ラプラシアンフイルタ後の画像における画素レベ
ルの度数分布を検出し、当該度数分布検出結果に基づい
てその画像が属するクラスを決定するクラス決定手段
と、クラス決定手段で決定されたクラスに応じた処理を
施すことにより、入力画像信号に含まれない補間画素値
を求める補間画素生成手段とを設けたことにより、画像
の特徴を十分に反映したクラス分類を行うことができ、
解像度の低い画像信号から一段と高解像度の画像信号を
生成し得る画像信号変換装置を実現できる。
信号をクラス分類し、各クラス毎に異なる処理を施すこ
とにより、入力画像信号に含まれない補間画素値を生成
して入力画像信号よりも解像度の高い出力画像信号を生
成する画像信号変換装置において、入力画像信号に対し
てラプラシアンフイルタ処理を施すラプラシアンフイル
タと、ラプラシアンフイルタ後の画像における画素レベ
ルの度数分布を検出し、当該度数分布検出結果に基づい
てその画像が属するクラスを決定するクラス決定手段
と、クラス決定手段で決定されたクラスに応じた処理を
施すことにより、入力画像信号に含まれない補間画素値
を求める補間画素生成手段とを設けたことにより、画像
の特徴を十分に反映したクラス分類を行うことができ、
解像度の低い画像信号から一段と高解像度の画像信号を
生成し得る画像信号変換装置を実現できる。
【図１】本発明による画像信号変換装置の一実施例の構
成を示すブロツク図である。
成を示すブロツク図である。
【図２】ラプラシアンフイルタの係数の例を示す略線図
である。
である。
【図３】度数分布クラス生成部の動作の説明に供する略
線図である。
線図である。
【図４】ラプラシアンフイルタの構成例を示すブロツク
図である。
図である。
【図５】係数ＳＲＡＭ作成用の学習回路の構成を示すブ
ロツク図である。
ロツク図である。
【図６】係数ＳＲＡＭの内容を示す略線図である。
【図７】本発明による画像信号変換方法を適用した画像
信号伝送装置の構成を示すブロツク図である。
信号伝送装置の構成を示すブロツク図である。
【図８】クラス分類適応処理を用いた従来の信号変換装
置の構成を示すブロツク図である。
置の構成を示すブロツク図である。
【図９】クラスタツプパターン及び予測タツプパターン
の説明に供する略線図である。
の説明に供する略線図である。
１０……画像信号変換装置、１１……度数分布クラス生
成部、１２……時空間クラス生成部、１３……適応処理
部、１４……ラプラシアンフイルタ、１７……度数分布
作成回路、１８……領域分割回路、２１……係数ＳＲＡ
Ｍ、２９……予測演算回路、６０……予測係数作成回
路、７０……画像信号伝送装置、Ｄ１……入力画像デー
タ、Ｄ１０……第１のクラスコード、Ｄ１１……クラス
タツプデータ、Ｄ１２……第２のクラスコード、Ｄ１３
……予測タツプデータ、Ｄ１４……予測係数、Ｄ１５…
…補間画素データ、Ｄ１６……出力画像データ。
成部、１２……時空間クラス生成部、１３……適応処理
部、１４……ラプラシアンフイルタ、１７……度数分布
作成回路、１８……領域分割回路、２１……係数ＳＲＡ
Ｍ、２９……予測演算回路、６０……予測係数作成回
路、７０……画像信号伝送装置、Ｄ１……入力画像デー
タ、Ｄ１０……第１のクラスコード、Ｄ１１……クラス
タツプデータ、Ｄ１２……第２のクラスコード、Ｄ１３
……予測タツプデータ、Ｄ１４……予測係数、Ｄ１５…
…補間画素データ、Ｄ１６……出力画像データ。
Claims (26)
- 【請求項１】入力画像信号をクラス分類し、各クラス毎
に異なる処理を施すことにより、上記入力画像信号に含
まれない補間画素値を生成して上記入力画像信号よりも
解像度の高い出力画像信号を生成する画像信号変換方法
において、 上記入力画像信号に対してラプラシアンフイルタ処理を
施すラプラシアンフイルタ処理ステツプと、 ラプラシアンフイルタ後の画像における画素レベルの度
数分布を検出し、当該度数分布検出結果に基づいてその
画像が属するクラスを決定するクラス決定ステツプと、 上記クラス決定ステツプで決定されたクラスに応じた処
理を施すことにより、上記入力画像信号に含まれない上
記補間画素値を求める補間画素生成ステツプとを具える
ことを特徴とする画像信号変換方法。 - 【請求項２】上記クラス決定ステツプでは、 ラプラシアンフイルタ後の画像について、注目点を中心
とした所定の大きさのブロツクを切り出し、当該ブロツ
ク内の画素レベルの度数分布を検出し、複数領域に分割
した上記度数分布の各領域毎の度数を正規化し、当該正
規化結果に基づいて上記クラスを決定することを特徴と
する請求項１に記載の画像信号変換方法。 - 【請求項３】上記クラス決定ステツプでは、上記各領域
毎の度数を正規化する際、 上記各領域毎に度数を足し合せた後、複数領域の度数の
最大値及び最小値を検出し、当該最大値及び最小値の差
分であるダイナミツクレンジによつて上記各領域の度数
をｎビツトで量子化する適応ダイナミツクレンジ符号化
処理を施すことを特徴とする請求項２に記載の画像信号
変換方法。 - 【請求項４】上記補間画素生成ステツプでは、 各クラス毎に予め学習により求められた予測係数のう
ち、上記クラス決定ステツプで決定されたクラスに応じ
た予測係数を用いて予測演算処理を行うことにより、上
記補間画素値を求めることを特徴とする請求項１に記載
の画像信号変換方法。 - 【請求項５】上記補間画素生成ステツプでは、 各クラス毎に予め学習により求められた予測値のうち、
上記クラス決定ステツプで決定されたクラスに応じた予
測値を選択することにより、上記補間画素値を求めるこ
とを特徴とする請求項１に記載の画像信号変換方法。 - 【請求項６】入力画像信号をクラス分類し、各クラス毎
に異なる処理を施すことにより、上記入力画像信号に含
まれない補間画素値を生成して上記入力画像信号よりも
解像度の高い出力画像信号を生成する画像信号変換方法
において、 上記入力画像信号に対してラプラシアンフイルタ処理を
施すラプラシアンフイルタ処理ステツプと、 ラプラシアンフイルタ後の画像における画素レベルの度
数分布を検出し、当該度数分布検出結果に基づいてその
画像が属する第１のクラスを決定する第１のクラス決定
ステツプと、 上記入力画像信号に基づいてその画像が属する第２のク
ラスを決定する第２のクラス決定ステツプと、 上記第１及び第２のクラス決定ステツプで決定した上記
第１及び第２のクラスを組み合わせたクラスに応じた処
理を施すことにより、上記入力画像信号に含まれない上
記補間画素値を求める補間画素生成ステツプとを具える
ことを特徴とする画像信号変換方法。 - 【請求項７】上記第１のクラス決定ステツプでは、 ラプラシアンフイルタ後の画像について、注目点を中心
とした所定の大きさのブロツクを切り出し、当該ブロツ
ク内の画素レベルの度数分布を検出し、複数領域に分割
した上記度数分布の各領域毎の度数を正規化し、当該正
規化結果に基づいて上記第１のクラスを決定することを
特徴とする請求項６に記載の画像信号変換方法。 - 【請求項８】上記第１のクラス決定ステツプでは、上記
各領域毎の度数を正規化する際、 上記各領域毎に度数を足し合せた後、複数領域の度数の
最大値及び最小値を検出し、当該最大値及び最小値の差
分であるダイナミツクレンジによつて上記各領域の度数
をｎビツトで量子化する適応ダイナミツクレンジ符号化
処理を施すことを特徴とする請求項７に記載の画像信号
変換方法。 - 【請求項９】上記補間画素生成ステツプでは、 各クラス毎に予め学習により求められた予測係数のう
ち、上記第１及び第２のクラスを組み合わせたクラスに
応じた予測係数を用いて予測演算処理を行うことによ
り、上記補間画素値を求めることを特徴とする請求項６
に記載の画像信号変換方法。 - 【請求項１０】上記補間画素生成ステツプでは、 各クラス毎に予め学習により求められた予測値のうち、
上記第１及び第２のクラスを組み合わせたクラスに応じ
た予測値を選択することにより、上記補間画素値を求め
ることを特徴とする請求項６に記載の画像信号変換方
法。 - 【請求項１１】入力画像信号をクラス分類し、各クラス
毎に異なる処理を施すことにより、上記入力画像信号に
含まれない補間画素値を生成して上記入力画像信号より
も解像度の高い出力画像信号を生成する画像信号変換装
置において、 上記入力画像信号に対してラプラシアンフイルタ処理を
施すラプラシアンフイルタと、 ラプラシアンフイルタ後の画像における画素レベルの度
数分布を検出し、当該度数分布検出結果に基づいてその
画像が属するクラスを決定するクラス決定手段と、 上記クラス決定ステツプで決定されたクラスに応じた処
理を施すことにより、上記入力画像信号に含まれない上
記補間画素値を求める補間画素生成手段とを具えること
を特徴とする画像信号変換装置。 - 【請求項１２】上記クラス決定手段は、 ラプラシアンフイルタ後の画像について、注目点を中心
とした所定の大きさのブロツクを切り出すブロツク化手
段と、 当該ブロツク内の画素レベルの度数分布を検出する度数
分布検出手段と、 複数領域に分割した上記度数分布の各領域毎の度数を正
規化する正規化手段とを具え、上記正規化結果に基づい
て上記クラスを決定することを特徴とする請求項１１に
記載の画像信号変換装置。 - 【請求項１３】上記正規化手段は、 上記各領域毎に度数を足し合せた後、複数領域の度数の
最大値及び最小値を検出し、当該最大値及び最小値の差
分であるダイナミツクレンジによつて上記各領域の度数
をｎビツトで量子化する適応ダイナミツクレンジ符号化
手段でなることを特徴とする請求項１２に記載の画像信
号変換装置。 - 【請求項１４】上記補間画素生成手段は、 上記入力画像信号から上記補間画素値を推定するための
予測係数が各クラス毎に記憶され、上記クラス決定手段
により決定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、 上記予測係数記憶手段から出力された予測係数と上記入
力画像信号を用いて予測演算処理を施すことにより、上
記補間画素値を求める予測演算手段とを具えることを特
徴とする請求項１１に記載の画像信号変換装置。 - 【請求項１５】上記補間画素生成手段は、 各クラス毎に予め学習により求められた予測値を記憶し
た予測値記憶手段でなり、上記クラス決定手段により決
定されたクラスに応じた予測値を出力することを特徴と
する請求項１１に記載の画像信号変換装置。 - 【請求項１６】入力画像信号をクラス分類し、各クラス
毎に異なる処理を施すことにより、上記入力画像信号に
含まれない補間画素値を生成して上記入力画像信号より
も解像度の高い出力画像信号を生成する画像信号変換装
置において、 上記入力画像信号に対してラプラシアンフイルタ処理を
施すラプラシアンフイルタと、 ラプラシアンフイルタ後の画像における画素レベルの度
数分布を検出し、当該度数分布検出結果に基づいてその
画像が属する第１のクラスを決定する第１のクラス決定
手段と、 上記入力画像信号に基づいてその画像が属する第２のク
ラスを決定する第２のクラス決定手段と、 上記第１のクラス決定手段から出力される第１のクラス
と上記第２のクラス決定手段から出力される第２のクラ
スを組み合わせたクラスに応じた処理を施すことによ
り、上記入力画像信号に含まれない上記補間画素値を求
める補間画素生成手段とを具えることを特徴とする画像
信号変換装置。 - 【請求項１７】上記第１のクラス決定手段は、 ラプラシアンフイルタ後の画像について、注目点を中心
とした所定の大きさのブロツクを切り出すブロツク化手
段と、 当該ブロツク内の画素レベルの度数分布を検出する度数
分布検出手段と、 複数領域に分割した上記度数分布の各領域毎の度数を正
規化する正規化手段とを具え、上記正規化結果に基づい
て上記第１のクラスを決定することを特徴とする請求項
１６に記載の画像信号変換装置。 - 【請求項１８】上記正規化手段は、 上記各領域毎に度数を足し合せた後、複数領域の度数の
最大値及び最小値を検出し、当該最大値及び最小値の差
分であるダイナミツクレンジによつて上記各領域の度数
をｎビツトで量子化する適応ダイナミツクレンジ符号化
手段でなることを特徴とする請求項１７に記載の画像信
号変換装置。 - 【請求項１９】上記補間画素生成手段は、 上記入力画像信号から上記補間画素値を推定するための
予測係数が上記第１のクラス及び上記第２のクラスを組
み合わせた各クラス毎に記憶され、上記第１及び第２の
クラス決定手段によつて決定された第１及び第２のクラ
スを組み合わせ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、 上記予測係数記憶手段から出力された予測係数と上記入
力画像信号を用いて予測演算処理を施すことにより、上
記補間画素値を求める予測演算手段とを具えることを特
徴とする請求項１６に記載の画像信号変換装置。 - 【請求項２０】上記補間画素生成手段は、 上記第１のクラス及び上記第２のクラスを組み合わせた
各クラス毎に予め学習により求められた予測値を記憶し
た予測値記憶手段でなり、上記第１及び第２のクラス決
定手段によつて決定された第１及び第２のクラスを組み
合わせたクラスに応じた予測値を出力することを特徴と
する請求項１６に記載の画像信号変換装置。 - 【請求項２１】解像度の高い画像信号をサブサンプルす
ることにより形成した解像度の低いサブサンプル画像信
号と、上記サブサンプル画像信号から上記サブサンプル
画像信号に含まれない補間画素値を推定するために、所
定のクラス決定手段によつて決定された上記サブサンプ
ル画像信号の各クラスに対応して求めた予測係数とを送
信する送信手段と、 上記サブサンプル画像信号及び上記予測係数を受信し、
当該サブサンプル画像信号が属するクラスを所定のクラ
ス決定手段により決定し、決定したクラスに応じた上記
予測係数と上記サンプリング画像信号を用いて予測演算
処理を施すことにより補間画素値を生成して受信したサ
ンプリング画像信号よりも解像度の高い画像信号を復元
する受信手段とを有する画像信号伝送装置において、 上記クラス決定手段は、 上記サブサンプル画像信号に対してラプラシアンフイル
タ処理を施すラプラシアンフイルタと、 ラプラシアンフイルタ後の画像における画素レベルの度
数分布を検出し、当該度数分布検出結果に基づいてその
画像が属するクラスを決定するクラス決定手段とを具え
ることを特徴とする画像信号伝送装置。 - 【請求項２２】上記クラス決定手段は、 ラプラシアンフイルタ後の画像について、注目点を中心
とした所定の大きさのブロツクを切り出すブロツク化手
段と、 当該ブロツク内の画素レベルの度数分布を検出する度数
分布検出手段と、 複数領域に分割した上記度数分布の各領域毎の度数を正
規化する正規化手段とを具え、上記正規化結果に基づい
て上記クラスを決定することを特徴とする請求項２１に
記載の画像信号伝送装置。 - 【請求項２３】上記正規化手段は、 上記各領域毎に度数を足し合せた後、複数領域の度数の
最大値及び最小値を検出し、当該最大値及び最小値の差
分であるダイナミツクレンジによつて上記各領域の度数
をｎビツトで量子化する適応ダイナミツクレンジ符号化
手段でなることを特徴とする請求項２２に記載の画像信
号伝送装置。 - 【請求項２４】解像度の高い画像信号をサブサンプルす
ることにより形成した解像度の低いサブサンプル画像信
号と、上記サブサンプル画像信号から上記サブサンプル
画像信号に含まれない補間画素値を推定するために、所
定のクラス決定手段によつて決定された上記サブサンプ
ル画像信号の各クラスに対応して求めた予測係数とを送
信する送信手段と、 上記サブサンプル画像信号及び上記予測係数を受信し、
当該サブサンプル画像信号が属するクラスを所定のクラ
ス決定手段により決定し、決定したクラスに応じた上記
予測係数と上記サンプリング画像信号を用いて予測演算
処理を施すことにより補間画素値を生成して受信したサ
ンプリング画像信号よりも解像度の高い画像信号を復元
する受信手段とを有する画像信号伝送装置において、 上記クラス決定手段は、 上記サブサンプル画像信号に対してラプラシアンフイル
タ処理を施すラプラシアンフイルタと、 ラプラシアンフイルタ後の画像における画素レベルの度
数分布を検出し、当該度数分布検出結果に基づいてその
画像が属する第１のクラスを決定する第１のクラス決定
手段と、 上記サブサンプル画像信号に基づいてその画像が属する
第２のクラスを決定する第２のクラス決定手段とを具え
ることを特徴とする画像信号伝送装置。 - 【請求項２５】上記第１のクラス決定手段は、 ラプラシアンフイルタ後の画像について、注目点を中心
とした所定の大きさのブロツクを切り出すブロツク化手
段と、 当該ブロツク内の画素レベルの度数分布を検出する度数
分布検出手段と、 複数領域に分割した上記度数分布の各領域毎の度数を正
規化する正規化手段とを具え、上記正規化結果に基づい
て上記第１のクラスを決定することを特徴とする請求項
２４に記載の画像信号伝送装置。 - 【請求項２６】上記正規化手段は、 上記各領域毎に度数を足し合せた後、複数領域の度数の
最大値及び最小値を検出し、当該最大値及び最小値の差
分であるダイナミツクレンジによつて上記各領域の度数
をｎビツトで量子化する適応ダイナミツクレンジ符号化
手段でなることを特徴とする請求項２５に記載の画像信
号伝送装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP10069395A JP3824176B2 (ja) | 1995-03-31 | 1995-03-31 | 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 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP10069395A JP3824176B2 (ja) | 1995-03-31 | 1995-03-31 | 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 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH08275120A true JPH08275120A (ja) | 1996-10-18 |
| JP3824176B2 JP3824176B2 (ja) | 2006-09-20 |
Family
ID=14280815
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP10069395A Expired - Lifetime JP3824176B2 (ja) | 1995-03-31 | 1995-03-31 | 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 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP3824176B2 (ja) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2002049399A (ja) * | 2000-08-02 | 2002-02-15 | Sony Corp | ディジタル信号処理方法、学習方法及びそれらの装置並びにプログラム格納媒体 |
-
1995
- 1995-03-31 JP JP10069395A patent/JP3824176B2/ja not_active Expired - Lifetime
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2002049399A (ja) * | 2000-08-02 | 2002-02-15 | Sony Corp | ディジタル信号処理方法、学習方法及びそれらの装置並びにプログラム格納媒体 |
| JP4645869B2 (ja) * | 2000-08-02 | 2011-03-09 | ソニー株式会社 | ディジタル信号処理方法、学習方法及びそれらの装置並びにプログラム格納媒体 |
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| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JP3824176B2 (ja) | 2006-09-20 |
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