JPH1011583A - クラス分類適応処理装置、クラス分類適応処理用の学習装置および学習方法 - Google Patents
クラス分類適応処理装置、クラス分類適応処理用の学習装置および学習方法Info
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- JPH1011583A JPH1011583A JP8186720A JP18672096A JPH1011583A JP H1011583 A JPH1011583 A JP H1011583A JP 8186720 A JP8186720 A JP 8186720A JP 18672096 A JP18672096 A JP 18672096A JP H1011583 A JPH1011583 A JP H1011583A
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Abstract
よび輝度値などをさらに改善するために、係数を学習
し、その係数を用いて最適なデータを生成する。 【解決手段】 処理回路3では、入力画像信号に対して
LPF、圧縮伸長、ゲイン、オフセット等の処理f
(x)が施される。処理f(x)が施された画像信号か
らクラスコード(インデックス)を生成し、生成された
クラスコードは、学習回路7へ供給される。スイッチ4
および6が切り換えられることによって、処理f(x)
が施された画像信号と教師信号、処理f(x)が施され
た画像信号と入力画像信号、入力画像信号と教師信号が
学習回路7へ供給される。学習回路7では、これらの信
号から線形1次結合式の係数を獲得するために、最小自
乗法により学習がなされる。
Description
処理を用いて、画像信号および/または音声信号の、例
えば解像度、SN比、圧縮歪みおよび輝度値のさらなる
改善を行うことができるクラス分類適応処理装置、クラ
ス分類適応処理用の学習装置および学習方法に関する。
のとして、SD(Standerd Definition )からHD(Hi
gh Deginittion)への画像情報変換装置、時空間モデル
符号化、MUSEの画質改善、コンポジット信号のY/
C分離等さまざまなアプリケーションのアイデアが提案
されている。すなわち、ある大きさの時空間の画素をブ
ロック化し、これを何らかの手法、例えばADRC(Ad
aptive Dynamic Range Coding )によりクラス分類し、
このクラス毎に線形1次結合でモデル化、つまり予測式
を立て、クラス毎に記憶された係数と画素との演算によ
り最適なデータを求めることができる。このとき、クラ
ス毎に記憶された係数は、予め最小自乗法等を用いて学
習することにより、得られたものである。
類適応処理を用いて解像度補償等の処理を行う場合、あ
る程度の効果が得られる。この発明は、上述のクラス分
類適応処理の改良に関するものである。すなわち、この
発明の目的は、クラス分類適応処理に使用される係数を
獲得するために、学習時に何らかの処理を施し、その係
数を使用することによって、さらなる解像度、SN比、
圧縮歪みおよび輝度値の改善を可能とするクラス分類適
応処理装置、クラス分類適応処理用の学習装置および学
習方法を提供することにある。
は、予測値あるいは補正値を生成するためのクラス分類
適応処理において、入力情報信号からクラス情報を生成
するクラス生成手段と、予めクラス毎に最小自乗法によ
る学習処理で求められた係数が記憶された記憶媒体と、
クラス情報に応答して係数が記憶媒体から読み出され、
線形1次結合式の演算によって、予測値を生成する演算
手段とを有し、係数は、入力情報信号に対して処理を施
し、処理が施された入力情報信号からクラスを生成し、
処理が施された入力情報信号と、教師信号との誤差の自
乗和を最小とするように、学習によって獲得されたこと
を特徴とするクラス分類適応処理装置である。
るいは補正値を生成するために、入力情報信号の複数の
サンプルと演算される係数を予め学習によりクラス毎に
求めるようにしたクラス分類適応処理用の学習装置にお
いて、入力情報信号に対して処理を施す処理手段と、処
理が施された入力情報信号からクラス情報を生成するク
ラス生成手段と、処理が施された入力情報信号と、教師
信号との誤差の自乗和が最小となるように、係数を学習
する学習手段とからなることを特徴とするクラス分類適
応処理用の学習装置である。
値あるいは補正値を生成するために、入力情報信号の複
数のサンプルと演算される係数を予め学習によりクラス
毎に求めるようにしたクラス分類適応処理用の学習方法
において、入力情報信号に対して処理を施すステップ
と、処理が施された入力情報信号からクラス情報を生成
するステップと、処理が施された入力情報信号と、教師
信号との誤差の自乗和が最小となるように、係数を学習
するステップとからなることを特徴とするクラス分類適
応処理用の学習方法である。
F(ローパスフィルタ)処理、圧縮伸長、ゲインおよび
/またはオフセット等の処理f(x)が施される。処理
f(x)、例えばLPFの場合、LPFが施された入力
画像信号は、例えばサンプリングレートが1/2に落と
され、教師信号との最小自乗法により係数が求められ
る。求められた係数を使用したクラス分類適応処理で
は、入力信号の解像度が4倍に改善された信号へ変換さ
れ、出力される。
照して説明する。図1に、この発明のクラス分類適応処
理用の学習装置の一般的な構成のブロック図を示す。1
で示す入力端子から供給される入力信号が処理回路3、
スイッチ4の入力端子Bおよびスイッチ6の入力端子D
に供給される。入力端子2から供給される教師信号は、
スイッチ4の入力端子Aに供給される。このとき、図中
点線で接続されるように、入力信号と教師信号とが同じ
信号であっても良く、または、教師信号をダウンサンプ
リングする等の処理をしたものでも良い。
理f(x)として、後述するように、例えばLPF処
理、圧縮伸長、ゲインおよび/またはオフセット等があ
る。また、圧縮伸長の一例は、MPEG2のエンコーダ
およびデコーダである。処理f(x)が施された補正対
象用の信号は、クラス生成回路5およびスイッチ6の入
力端子Cへ供給される。クラス生成回路5では、処理f
(x)が施された信号からクラス情報(以下、インデッ
クスと称する)を生成し、このインデックスは、学習回
路7へ供給される。
子Aを選択し、スイッチ6が入力端子Cを選択している
場合、学習回路7では、入力端子2からの教師信号と、
処理f(x)が施された入力信号とから最小自乗法によ
る学習が行われ、線形一次結合式の係数が獲得される。
教師信号と処理f(x)が施された入力信号との誤差の
自乗の最小値を求めることによって、係数が獲得され
る。また、スイッチ4が入力端子Aを選択し、スイッチ
6が入力端子Dを選択している場合、学習回路7では、
入力端子2からの教師信号と、入力端子1からの入力信
号とから学習が行われ、スイッチ4が入力端子Bを選択
し、スイッチ6が入力端子Cを選択している場合、教師
信号として入力端子1からの入力信号と、処理f(x)
が施された入力信号とから学習が行われる。
出力端子8から出力され、図示しないがメモリ等の記憶
媒体に記憶される。この図1は、入力信号に対して何ら
かの処理f(x)を行った信号からクラス生成を行い、
且つその入力信号と教師信号とから最小自乗法による学
習を行うための一般的な構成を示したものである。上述
したように、このブロック図では、スイッチ4の入力端
子Aおよびスイッチ6の入力端子Dがそれぞれ選択され
ているとき、従来と同様に教師信号と入力信号を使用し
て学習するための経路も確保される。
分類適応処理の一般的な構成を図2に示す。入力端子1
1から供給される入力信号がクラス生成回路12および
遅延(DL)回路14へ供給される。クラス生成回路1
2では、供給された入力信号のクラスが生成され、生成
されたクラスは、学習により得られた係数が格納されて
いる係数メモリ13へ供給される。係数メモリ13で
は、クラス生成回路12からのクラスに応答して係数が
読み出され、読み出された係数は、予測演算回路15へ
供給される。予測演算回路15では、遅延回路14によ
って、所定時間遅延された入力信号と係数との演算によ
り、最適なデータが獲得される。
て、処理回路3がLPF処理を行うものであり、それに
よって、解像度を上げるようにした第1の実施例を図3
を用いて説明する。まず、同一の被写体に対して、2種
類の解像度の異なる撮像系で撮像された映像信号を使用
する。このとき、解像度の低いほうの撮像系で得られた
入力信号は、例えば13.5MHzのサンプリング周波数
のA/D変換器によって、アナログ信号からディジタル
信号へ変換され、この映像信号をLSと表す。解像度の
高いほうの撮像系で得られた教師信号は、例えば27.
0MHzのサンプリング周波数のA/D変換器によって、
アナログ信号からディジタル信号へ変換され、この映像
信号をHSと表す。
教師信号(映像信号HS)とを用いて、例えば上述の図
1では、スイッチ4の入力端子Aとスイッチ6の入力端
子Dが接続された状態で学習することによって、低いサ
ンプリングレートの信号から2倍の高いサンプリングレ
ートの信号を生成するための係数が算出される。
スイッチ6の入力端子Cが接続された状態で学習するこ
とによって、低いサンプリングレートの信号から4倍の
高いサンプリングレートの信号を生成するための係数が
算出される。これは、学習によって生成される係数が入
力信号に対して、処理f(x)として、例えばLPF処
理が行われ、供給された入力信号の画素数は、落とさ
ず、入力信号の帯域のみが落とされ、さらにサンプリン
グレートを図3Aに示すように、例えば1/2に落とし
た信号(LPF−LS)と教師信号とを使用しているた
めである。
MHz)に対してLPFが施された信号LPF−LS
(6.75MHz)と教師信号HS(27.0MHz)との
学習によって、得られた係数を使用して、図3Bに示す
ように、低いサンプリングレートの入力信号LS(1
3.5MHz)から4倍の高いサンプリングレートの信号
(54.0MHz)を生成することができる。
ら、その信号の2倍の解像度を得ることしかできなかっ
たが、この実施例を適用する学習方法により獲得された
係数を使用して解像度を上げる処理を行うとき、通常の
サンプリングレートの入力信号に対して、4倍の解像度
の信号を作りだすことが可能となる。
を行う場合の学習を説明する。一般に、カメラで撮影さ
れた映像信号は、伝送系や記録再生系を通ると何らかの
雑音が付加され、SN比が劣化する。通常は、カメラ出
力を教師信号とし、伝送系や記録再生系を通ってきた信
号を入力信号として、SN比を改善するための係数を学
習する。この係数を使用してSN改善を行う場合、入力
信号に予期できない大きさの雑音が加わった場合には、
大幅な改善を望むことはできない。
力である入力信号に、処理f(x)として、大きさや発
生頻度等の特性をコントロールできる乱数を、例えば計
算機で発生させ、これを加えることで人工的な雑音で汚
れた信号を作り、教師信号と学習することでSN比の改
善のための係数を算出する。こうすることで、想定した
雑音特性に対する係数の学習を容易に制御することが可
能となり、改善効果を上げることができる。なお、従来
の伝送系や記録再生系を通ってきた信号とあわせて学習
することでSN比の改善効果が大幅に向上することが期
待される。
みの改善を行う場合の学習を説明する。インターネット
等を通じた画像の伝送の場合、通常、画像は、圧縮され
て伝送されるため、コンピュータのモニタに再現される
画像は、独特な歪みをもったものが多い。また、TV放
送においても、非圧縮の画像信号ばかりでなく、MPE
G等で圧縮された画像も扱われるようになってきてお
り、圧縮による画像歪みが問題となっている。
縮方式によって異なる。そこで、この第3の実施例で
は、入力画像信号に対して、処理f(x)として、想定
される種々の圧縮方式の圧縮伸長処理を行ったものと、
教師信号である非圧縮の画像信号とを用いて、圧縮歪み
の改善のための係数を学習することで、どのような未知
の入力信号に対しても、獲得した係数を用いたクラス分
類適応処理を行うことで、圧縮の歪みの改善を行うこと
が可能となる。
を行う場合の学習を説明する。図1に示したクラス分類
適応処理用の学習装置を輝度補正用に、より具体化した
ブロック図を図4に示す。21で示す入力端子から供給
される画像信号の内、輝度信号YがA/D変換器22に
よって、アナログ信号からディジタル信号へ変換され
る。このA/D変換器22では、例えば13.5MHzの
クロックでサンプリングが行われた場合、画像のサイズ
は、1フレームあたり、横720画素×縦480ライン
程度となる。ディジタル信号に変換された輝度信号は、
A/D変換器22から学習回路23およびゲイン/オフ
セット回路24へ供給される。
れた輝度信号のゲインおよび/またはオフセットを変化
させる処理が処理f(x)として、実行される。ゲイン
は、照明の明るさ(コントラスト)に関連し、オフセッ
トは、照明の平均的な明るさに関連したものである。こ
のとき、ゲインは、常に1とならなくても良く、0.
9、1.2等の値でも良い。ゲインおよび/またはオフ
セットの処理がなされた輝度信号は、平均値/標準偏差
回路25および遅延回路27へ供給される。
ように供給された輝度値の例えば1フィールドまたは1
フレーム当りの平均値および標準偏差が求められる。平
均値/標準偏差回路25において、輝度値毎の度数分布
を求めるためのテーブルを持ち、1フィールド期間また
は1フレーム期間に乗算した度数分布から、図5に示す
ように輝度の平均値が算出されると共に、標準偏差も算
出される。算出された平均値および標準偏差は、平均値
/標準偏差回路25から量子化(Q)回路26へ供給さ
れる。輝度の平均値を算出する計算式を式(1)に示
し、標準偏差を算出する計算式を式(2)に示す。
る。
よび標準偏差がそれぞれaビットおよびbビットで量子
化されて、トータルnビット(n=a+b)のコードが
発生される。このnビットのコードが量子化回路26か
ら縮退ROM32へ供給される。さらに、nビットのコ
ードは、いわゆる輝度分布をパターン化したもので、こ
れを見ることで輝度分布が暗い方か、明るい方かに偏っ
ているかどうか、また、輝度分布が平坦か急峻かを判定
することができる。
ドが生成されるまでの時間(1フィールドまたは1フレ
ーム+α)だけ、遅延が行われ、その出力は、ブロック
化回路28および30さらに遅延回路33へ供給され
る。ブロック化回路28では、注目画素の周辺の空間内
の複数の画素が選択され、ブロック化される。そのブロ
ック化された画素は、ADRC回路29へ供給される。
ADRC回路29では、後述するようにブロック化され
た画素から最大値および最小値が選択され、各画素が再
量子化されmビットのコードが発生され、縮退ROM3
2へ供給される。このコードは、いわゆる空間の輝度の
変化の様子をパターン化したものである。mビットのコ
ードによるクラス分類は、輝度補正そのものより、S/
N比の改善、解像度の改善等に効果をもたらす。
とする注目画素の周辺の空間内の複数の画素が選択さ
れ、ブロック化される。このブロック化回路30におい
て実行されるブロック化と、上述したブロック化回路2
8において実行されるブロック化とは、異なっても良
い。すなわち、ブロック化回路28において選択される
画素と、ブロック化回路30において選択される画素と
は異なっても何ら問題はない。ブロック化された画素
は、ブロック化回路30から平均化回路31へ供給され
る。平均化回路31では、注目画素付近の輝度の平均値
が算出され、算出された平均値は、シフトされ、p(<
8)ビットに量子化され、縮退ROM32へ供給され
る。
度の平均値が算出され、すなわち輝度レベルをクラス分
類の1つとすることで、レベル方向での補正の仕方に変
化を持たせることができる。例えば、明るい部分や暗い
部分のみを補正したり、γ特性を考慮した補正を行うこ
とが可能となる。また、輝度レベルの平均化による作用
は、輝度補正が過敏に利くのを防止する役割も果たす。
が生成されたが、これを単純に組み合わると分類数が膨
大になり、後述する係数ROMの容量が膨大になる。そ
こで、量子化回路26からのnビット、ADRC回路2
9からのmビットおよび平均化回路31からのpビット
は、縮退ROM32において、供給された各ビット数を
縮退させる。具体的には、縮退ROM32では、クラス
を縮退させるために、(n+m+p)ビットからqビッ
トに減少させたクラスコード(インデックス)が発生さ
れる。このように、縮退ROM32から最終的にqビッ
トのクラスコードが発生し、そのqビットのクラスコー
ドは、学習回路23へ供給される。
を述べないが、(n+m+p)ビットで学習した全クラ
スに対応する係数組から、ベクトル量子化的手法とし
て、係数間ノルムの小さいものをまとめて縮退させる方
法等を使用するものとする。すなわち、2つの係数組の
間で、対応する係数の距離(係数間ノルム)を求め、こ
れに基づいて、係数の組をまとめる。
がブロック化回路34へ供給され、そのブロック化回路
34では、注目画素の周辺の複数の画素がブロック化さ
れる。ブロック化された各画素値は、学習回路23へ供
給される。
2からの教師用の画像信号が学習回路23に供給され
る。学習回路23では、nタップの線形一時結合モデル
を形成し、その各係数を学習回路23で算出する。算出
された各係数は、出力端子35から取り出され、係数R
OMへ格納される。また、学習回路23は、後述する最
小自乗法にてクラス毎に係数を学習するものである。学
習により得られた係数は、出力端子35を介して出力さ
れ、メモリ等の記憶媒体にクラス毎に格納される。
を図6に示し説明する。入力端子41から輝度値が供給
される。供給された輝度値は、輝度度数分布テーブル4
2へ供給され、輝度度数分布テーブル42において、例
えば1フィールドまたは1フレーム内の輝度レベルの度
数分布のテーブルが生成される。生成されたテーブルに
基づいて、平均値算出回路43では、平均値が式(1)
により算出され、算出された平均値は、標準偏差算出回
路44へ供給されると共に、出力端子45から取り出さ
れる。標準偏差算出回路44では、度数分布のテーブル
と平均値から標準偏差が式(2)により算出され、算出
された標準偏差は、出力端子46から取り出される。取
り出された標準偏差が小さいときは、度数分布の幅は狭
く、標準偏差が大きいときは、度数分布の幅は広くな
る。
図7に示し説明する。入力端子51からブロック化され
たデータが供給される。供給されたデータは、最大値検
出回路52、最小値検出回路53および遅延回路54へ
供給される。最大値検出回路52において、ブロック内
の画素値の最大となる値が検出され、最小値検出回路5
3において、ブロック内の画素値の最小となる値が検出
される。減算器55では、最大値から最小値が減算さ
れ、そのブロックのダイナミックレンジDRが算出され
る。算出されたダイナミックレンジDRは、適応再量子
化回路57へ供給される。
よび最小値検出回路53がそれぞれ検出にかかる時間遅
延が行われ、1画素ずつ出力される。減算器56では、
ブロック化された各画素から最小値が減算され、その減
算値は、適応再量子化回路57へ供給される。適応再量
子化回路57では、ダイナミックレンジDRに応じた所
定の量子化ステップ幅を用いて、減算値の量子化を画素
毎に行う。並列化回路58では、量子化された画素がブ
ロック単位で並列化され、出力端子59からコード化デ
ータとして出力される。
力信号の画素の値と教師用の画像信号の画素の値との関
係を求める最小自乗法を採用する。まず、上述した値の
間に線形1次結合の関係があると仮定し、以下に線形一
次結合モデルを示す。
には、
・・・、wN を見いだせばよい。式(5)より、
て立てればそれぞれ、
の正規方程式が得られる。
あるから、これより最確値たる各wi を求めることがで
きる。
し、k=1,2,・・・,N、l=1,2,・・・,
N)実際には、Gauss-Jordanの消去法(掃き出し法)を
用いて連立方程式を解くことになる。
アのブロック図を図8に示す。図4の学習のブロック図
において、補正対象の画素を中心とするブロックの画素
値x1 〜xN と、その画素に対応する教師用の画素値δ
yが入力されると共に、クラスコード(インデックス)
が入力される。最小自乗法の回路は、大きく分けて正規
方程式生成回路61とCPU62からなり、その正規方
程式生成回路61は、乗算器アレイ63、加算メモリ6
4およびデコード部65からなる。CPU62は、係数
を求めるため、例えば掃き出し法の演算を行うCPUか
らなる。乗算器アレイ63には、注目画素位置に対して
1組のメモリ(またはレジスタ)が存在し、加算メモリ
64には、クラスの数だけ組のメモリ(またはレジス
タ)が存在する。また、デコード部65では、供給され
るクラスコード(インデックス)がデコードされる。
を用いて説明する。補正対象の画素を中心としてブロッ
クの画素値と対応する教師用の画素値δyは、正規方程
式生成回路61の乗算器アレイ63において、図中に示
すように各要素どうしの乗算が行われ、その結果が加算
メモリ64へ供給される。
ように加算器アレイ71およびメモリ(またはレジス
タ)アレイ721 〜72N から構成される。加算器アレ
イ71には、乗算器アレイ63からの結果とメモリ(ま
たはレジスタ)アレイ721 〜72N からの出力が供給
される。その加算結果は、加算器アレイ71からメモリ
(またはレジスタ)アレイ721 〜72N に出力され
る。このとき、どのメモリ(またはレジスタ)アレイ7
21 〜72N が選択されるかは、デコード部65に供給
されたクラスコード(インデックス)がデコードされる
ことで一意に決定される。つまり、インデックスによっ
て決定されるクラス毎にメモリ(またはレジスタ)アレ
イ72が選択される。この選択されたメモリ(またはレ
ジスタ)アレイ72には、積和演算の結果が更新され、
記憶される。
(9)のwi にかかる
に右上の項を反転すれば左下と同じものになるため、各
アレイは三角形の形状をしている。
ラス毎に積和演算が行われて画素位置毎のさらにクラス
毎の正規方程式が生成される。クラス毎の正規方程式の
各項の結果は、それぞれのクラスに対応するメモリ(ま
たはレジスタ)アレイに記憶されており、次にそれらの
クラス毎の正規方程式の各項が掃き出し法の計算回路に
供給される。この計算はCPU62によって行われる。
計算された係数の組は、係数ROMで構成される係数テ
ーブルに書き込まれて使用される。
を用いて、画像信号の解像度の向上も可能な輝度補正回
路を図11を用いて説明する。なお、この一例を説明す
るにあたり、上述の第4の実施例と同一の部分には同一
符号を付し、その説明は、省略する。
は、A/D変換器82へ供給され、A/D変換器82で
は、例えば13.5MHzでサンプリングされ、ディジタ
ル化された信号は、平均値/標準偏差回路25および遅
延回路27へ出力される。縮退ROM32では、量子化
回路26からのnビットのコードと、ADRC回路29
からのmビットのコードと、平均化回路31からのpビ
ットのコードに対して縮退させ、qビットのクラスコー
ド(インデックス)が係数ROM83へ供給される。係
数ROM831 〜83N では、供給されたクラスコード
でアドレッシングされ、係数w1 〜wN が読み出され
る。読み出された係数w1 〜wN は、それぞれ乗算器8
41 〜84N へ供給される。
の複数の画素がブロック化される。ブロック化された各
画素値は、乗算器841 〜84N へ供給される。乗算器
841 〜84N では、係数ROM831 〜83N からの
係数w1 〜wN と、ブロック化された各画素値が乗算さ
れ、その乗算値は、加算器85へ供給される。加算器8
5では、乗算器841 〜84N からの乗算値が加算され
る。すなわち、乗算器841 〜84N および加算器85
において、積和演算することで、輝度補正値の予測が行
われる。その予測値は、D/A変換器86において、D
/A変換され、補正後の輝度値Y´として出力端子87
から取り出される。
る係数w1 〜wN は、上述した学習時にサンプリングレ
ートが6.75MHzの信号LPF−LSと27.0FM
Hzの映像信号とによって、得られた係数である。予測値
を生成するときに、この係数を使用することによって、
13.5MHzのサンプリングレートの輝度信号Yは、4
倍の高い54.0MHzのサンプリングレートの輝度信号
Y´を生成することができる。
現する方法を記載したが、ディジタル化されたデータを
計算機に取り込むことでソフトウェアで計算しても良
い。
比、圧縮歪みおよび輝度値の改善のための係数を求める
学習を行うときに、入力信号に対して施す処理f(x)
を別々に行っているが、これらの処理の2つ以上を組み
合わせても良い。例えば、ゲインおよび/またはオフセ
ットの後、LPF処理を入力信号に対して施すことで、
得られた係数は、解像度および輝度値のさらなる改善に
使用できるものとなる。
PF、圧縮伸長、ゲインおよび/またはオフセット等の
処理を施すことによって生成される信号と、教師信号と
を用いて学習を行い、それによって係数を獲得する。こ
の係数を用いたクラス分類適応処理により、さらなる解
像度、SN比、圧縮歪みおよび輝度値の改善を可能とす
ることができる。
般的な構成例を示すブロック図である。
般的な構成例を示すブロック図である。
である。
学習回路の実施例である。
数分布表である。
ている平均値/標準偏差回路の一例である。
ているADRC回路の一例である。
法の一例を説明するためのブロック図である。
例の略線図である。
例の略線図である。
を示すブロック図である。
ラス生成回路、7・・・学習回路
Claims (11)
- 【請求項1】 予測値あるいは補正値を生成するための
クラス分類適応処理において、 入力情報信号からクラス情報を生成するクラス生成手段
と、 予めクラス毎に最小自乗法による学習処理で求められた
係数が記憶された記憶媒体と、 上記クラス情報に応答して上記係数が上記記憶媒体から
読み出され、線形1次結合式の演算によって、予測値を
生成する演算手段とを有し、 上記係数は、 入力情報信号に対して処理を施し、 上記処理が施された入力情報信号からクラスを生成し、 上記処理が施された入力情報信号と、教師信号との誤差
の自乗和を最小とするように、学習によって獲得された
ことを特徴とするクラス分類適応処理装置。 - 【請求項2】 請求項1に記載のクラス分類適応処理装
置において、 上記入力情報信号は、上記教師信号から生成することを
特徴とするクラス分類適応処理装置。 - 【請求項3】 予測値あるいは補正値を生成するため
に、入力情報信号の複数のサンプルと演算される係数を
予め学習によりクラス毎に求めるようにしたクラス分類
適応処理用の学習装置において、 入力情報信号に対して処理を施す処理手段と、 上記処理が施された入力情報信号からクラス情報を生成
するクラス生成手段と、 上記処理が施された入力情報信号と、教師信号との誤差
の自乗和が最小となるように、係数を学習する学習手段
とからなることを特徴とするクラス分類適応処理用の学
習装置。 - 【請求項4】 請求項3に記載のクラス分類適応処理用
の学習装置において、 上記入力情報信号は、上記教師信号から発生することを
特徴とするクラス分類適応処理用の学習装置。 - 【請求項5】 請求項3に記載のクラス分類適応処理用
の学習装置において、 上記教師信号と上記入力情報信号とを切り換える第1の
選択手段と、上記入力情報信号と上記処理が施された入
力情報信号とを切り換える第2の選択手段とを有し、 上記第1の選択手段の出力と上記第2の選択手段の出力
とを上記学習手段に供給するようにしたことを特徴とす
るクラス分類適応処理用の学習装置。 - 【請求項6】 請求項3に記載のクラス分類適応処理用
の学習装置において、 上記処理は、 入力情報信号に対して低域通過フィルタリング処理であ
り、解像度を上げるための係数を学習するようにしたこ
とを特徴とするクラス分類適応処理用の学習装置。 - 【請求項7】 請求項3に記載のクラス分類適応処理用
の学習装置において、 上記処理は、 入力情報信号に対して乱数発生によるタランダムノイズ
を付加するものであり、SN比を改善するための係数を
学習するようにしたことを特徴とするクラス分類適応処
理用の学習装置。 - 【請求項8】 請求項3に記載のクラス分類適応処理用
の学習装置において、 上記処理は、 入力情報信号に対して圧縮伸長処理による歪みを付加す
るものであり、圧縮による歪みを改善するための係数を
学習するようにしたことを特徴とするクラス分類適応処
理用の学習装置。 - 【請求項9】 請求項3に記載のクラス分類適応処理用
の学習装置において、 上記処理は、 入力情報信号に対してゲインおよび/またはオフセット
処理であり、輝度分布を改善するための係数を学習する
ことを特徴とするクラス分類適応処理用の学習装置。 - 【請求項10】 予測値あるいは補正値を生成するため
に、入力情報信号の複数のサンプルと演算される係数を
予め学習によりクラス毎に求めるようにしたクラス分類
適応処理用の学習方法において、 入力情報信号に対して処理を施すステップと、 上記処理が施された入力情報信号からクラス情報を生成
するステップと、 上記処理が施された入力情報信号と、教師信号との誤差
の自乗和が最小となるように、係数を学習するステップ
とからなることを特徴とするクラス分類適応処理用の学
習方法。 - 【請求項11】 請求項10に記載のクラス分類適応処
理用の学習方法において、 上記入力情報信号は、上記教師信号から発生することを
特徴とするクラス分類適応処理用の学習方法。
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