JPH10313458A - 画像データ変換装置及び方法、予測係数生成装置及び方法、予測係数格納媒体 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】 エンコード／デコード処理を行ったときに生
じた劣化した画像データを、元の高品質な画像データに
再現する。 【解決手段】 ＲＯＭテーブル１６には、ブロック歪の
ない画像データを推定するための予測係数が記憶されて
いる。推定演算回路１７は、領域切出回路１３により切
り出された画像データ、及びＲＯＭテーブル１６から読
み出された予測係数に基づいて推定演算を行うことによ
って、より実際に近い波形を再現して画質が良好でＭＰ
ＥＧのブロック歪のない画像データを出力する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、データストリーム
を復号したときの画質の劣化した画像データを、高画質
の画像データに変換するための画像データ変換装置等に
関する。

【０００２】

【従来の技術】映像・音声・データ等を限られた伝送帯
域幅の中で高品質に伝送したり、限られた容量の記録媒
体に記録するために、ディジタル画像・音声圧縮技術及
びディジタル伝送技術の発展が不可欠である。このよう
な圧縮技術として、現在では、特にＭＰＥＧ（Moving P
icture Experts Group）が用いられている。

【０００３】ＭＰＥＧで画像データを圧縮（エンコー
ド）する場合、画像データが８×８の正方形のＤＣＴブ
ロックに分割され、このＤＣＴブロック毎にＤＣＴ（Di
screteCosine Transform）変換が行われ、ＤＣＴ変換後
の各係数は所定の量子化ステップでわり算を行って量子
化され、データの圧縮されたデータストリームが生成さ
れる。

【０００４】そして、ＭＰＥＧで圧縮されたデータを伸
長（デコード）する場合、８×８の正方形のＤＣＴブロ
ック毎の各係数に量子化ステップがかけ算され、このＤ
ＣＴブロック毎に逆ＤＣＴ変換が行われて、画像データ
が復号される。

【０００５】

【発明が解決しようとする課題】ところが、ＤＣＴブロ
ックの直流成分を粗く量子化すると、直交変換符号化特
有の雑音、すなわちブロック歪が生じてしまう。従っ
て、復号処理によって得られる画像データは、このよう
なブロック歪の影響を受けて、視覚的に大きな画質の劣
化に感じられる。

【０００６】また、上述のように、狭帯域の伝送媒体を
介してデータの送受信を行うためには、画像データのエ
ンコード／デコードが必要である。しかし、画像データ
をデコードしても元の完全な画像データ等を再現するこ
とができないため、エンコード／デコード処理による画
像の劣化（ぼけ）が生じてしまうこともあった。

【０００７】本発明は、このような問題に鑑みてなされ
たものであり、画像データの圧縮／伸長処理を行ったと
きに生じた劣化した画像データを、元の高品質な画像デ
ータに再現することのできる画像データ変換装置及び方
法、予測係数生成装置及び方法、予測係数格納媒を提供
することを目的とする。

【０００８】

【課題を解決するための手段】上述の課題を解決するた
めに、本発明に係る画像データ変換装置は、変換処理の
対象となる画像データの特徴量を抽出する特徴量抽出手
段と、特徴量に基づいて、画像データを切り出す画像デ
ータ切出手段と、切り出された画像データを圧縮して圧
縮データパターンを生成するパターン生成手段と、圧縮
データパターン及び特徴量に基づいてクラスコードを発
生するクラスコード発生手段と、画像データを変換する
ための推定式の予測係数がクラス毎に記憶され、クラス
コード発生手段で発生されたクラスの予測係数を出力す
る予測係数記憶手段と、予測係数記憶手段から出力され
た予測係数と切り出された画像データに基づいて推定演
算して、変換処理済みの画像データを出力する推定演算
手段とを備えるものである。

【０００９】本発明に係る画像データ変換方法は、変換
処理の対象となる画像データの特徴量を抽出し、特徴量
に基づいて、画像データを切り出し、切り出された画像
データを圧縮して圧縮データパターンを生成し、圧縮デ
ータパターン及び特徴量に基づいて、切り出された画像
データの属するクラスコードを発生し、画像データを変
換するための推定式の予測係数をクラスコード毎に記憶
するとともに、発生されたクラスの予測係数を出力し、
出力された予測係数と切り出された画像データに基づい
て推定演算して、変換処理済みの画像データを出力する
ことを特徴とするものである。

【００１０】本発明に係る予測係数生成装置は、画像デ
ータにエンコード／デコード処理を行うエンコーダ／デ
コーダと、エンコーダ／デコーダから出力された予測係
数算出の対象となる画像データの特徴量を抽出する特徴
量抽出手段と、特徴量に基づいて、エンコーダ／デコー
ダからの画像データの切出を行う画像データ切出手段
と、切り出された画像データを圧縮して圧縮データパタ
ーンを生成するパターン生成手段と、圧縮データパター
ン及び特徴量に基づいてクラスコードを発生するクラス
コード発生手段と、あるクラスコードにおける発生した
圧縮データパターンの所定サンプルの行列式をＸ、算出
すべき予測係数の行列式をＷ、エンコード／デコード処
理が行われる前の画像データの所定サンプルの行列式を
Ｙとしたとき、 Ｗ＝Ｘ^-1・Ｙ 算出式からクラスコード毎に予測係数の行列式Ｗを算出
する予測係数算出手段と、算出された予測係数を記憶す
る記憶手段とを備えるものである。

【００１１】本発明に係る予測係数生成方法は、画像デ
ータにエンコード／デコード処理を行い、エンコード／
デコード処理の行われたものであって予測係数算出の対
象となる画像データの特徴量を抽出し、特徴量に基づい
て、エンコード／デコード処理の行われた画像データの
切り出しを行い、切り出された画像データを圧縮して圧
縮データパターンを生成し、圧縮データパターン及び特
徴量に基づいてクラスコードを発生し、あるクラスコー
ドにおける発生した圧縮データパターンの所定サンプル
の行列式をＸ、算出すべき予測係数の行列式をＷ、エン
コード／デコード処理が行われる前の画像データの所定
サンプルの行列式をＹとしたとき、 Ｗ＝Ｘ^-1・Ｙ 算出式からクラスコード毎に予測係数の行列式Ｗを算出
し、算出された予測係数を記憶することを特徴とするも
のである。

【００１２】本発明に係る予測係数格納媒体は、画像デ
ータにエンコード／デコード処理を行い、エンコード／
デコード処理の行われたものであって予測係数算出の対
象となる画像データの特徴量を抽出し、特徴量に基づい
て、エンコード／デコード処理の行われた画像データの
切り出しを行い、切り出された画像データを圧縮して圧
縮データパターンを生成し、圧縮データパターン及び特
徴量に基づいてクラスコードを発生し、あるクラスコー
ドにおける発生した圧縮データパターンの所定サンプル
の行列式をＸ、算出すべき予測係数の行列式をＷ、エン
コード／デコード処理が行われる前の画像データの所定
サンプルの行列式をＹとしたとき、 Ｗ＝Ｘ^-1・Ｙ 算出式からクラスコード毎に予測係数の行列式Ｗを算出
し、算出した予測係数が格納されることを特徴とするも
のである。

【００１３】本発明に係る画像データ変換装置は、画像
データに前処理を施す前処理手段と、前処理の施された
画像データを切り出す画像データ切出手段と、切り出さ
れた画像データを圧縮して圧縮データパターンを生成す
るパターン生成手段と、圧縮データパターンに基づいて
クラスコードを発生するクラスコード発生手段と、画像
データを変換するための推定式の予測係数がクラスコー
ド毎に記憶され、クラスコード発生手段で発生されたク
ラスコードの予測係数を出力する予測係数記憶手段と、
予測係数記憶手段から出力された予測係数と切り出され
た画像データに基づいて推定演算して、変換処理済みの
画像データを出力する推定演算手段とを備えるものであ
る。

【００１４】本発明に係る画像データ変換方法は、画像
データに前処理を施し、前処理の施された画像データを
切り出し、切り出された画像データを圧縮して圧縮デー
タパターンを生成し、圧縮データパターンに基づいてク
ラスコードを発生し、画像データを変換するための推定
式の予測係数をクラスコード毎に記憶するとともに、発
生されたクラスコードの予測係数を出力し、予測係数と
切り出された画像データに基づいて推定演算して、変換
処理済みの画像データを出力することを特徴とするもの
である。

【００１５】本発明に係る予測係数生成装置は、画像デ
ータにエンコード／デコード処理を行うエンコーダ／デ
コーダと、エンコーダ／デコーダから出力された画像デ
ータに前処理を施す前処理手段と、前処理された画像デ
ータの切出を行う画像データ切出手段と、切り出された
画像データを圧縮して圧縮データパターンを生成するパ
ターン生成手段と、圧縮データパターンに基づいてクラ
スコードを発生するクラスコード発生手段と、あるクラ
スコードにおける発生した圧縮データパターンの所定サ
ンプルの行列式をＸ、算出すべき予測係数の行列式を
Ｗ、エンコード／デコード処理が行われる前の画像デー
タの所定サンプルの行列式をＹとしたとき、 Ｗ＝Ｘ^-1・Ｙ 算出式からクラスコード毎に予測係数の行列式Ｗを算出
する予測係数算出手段と、算出された予測係数を記憶す
る記憶手段とを備えるものである。

【００１６】本発明に係る予測係数生成方法は、画像デ
ータにエンコード／デコード処理を行い、エンコード／
デコード処理された画像データに前処理を施し、前処理
された画像データの切出を行い、切り出された画像デー
タを圧縮して圧縮データパターンを生成し、圧縮データ
パターンに基づいてクラスコードを発生し、あるクラス
コードにおける発生した圧縮データパターンの所定サン
プルの行列式をＸ、算出すべき予測係数の行列式をＷ、
エンコード／デコード処理が行われる前の画像データの
所定サンプルの行列式をＹとしたとき、 Ｗ＝Ｘ^-1・Ｙ 算出式からクラスコード毎に予測係数の行列式Ｗを算出
し、算出された予測係数を記憶することを特徴とする。

【００１７】本発明に係る予測係数格納媒体は、画像デ
ータにエンコード／デコード処理を行い、エンコード／
デコード処理された画像データに前処理を施し、前処理
された画像データの切出を行い、切り出された画像デー
タを圧縮して圧縮データパターンを生成し、圧縮データ
パターンに基づいてクラスコードを発生し、あるクラス
コードにおける発生した圧縮データパターンの所定サン
プルの行列式をＸ、算出すべき予測係数の行列式をＷ、
エンコード／デコード処理が行われる前の画像データの
所定サンプルの行列式をＹとしたとき、 Ｗ＝Ｘ^-1・Ｙ 算出式からクラスコード毎に予測係数の行列式Ｗを算出
し、算出された予測係数が格納されることを特徴とする
ものである。

【００１８】

【発明の実施の形態】以下、本発明の実施の形態につい
て、図面を参照しながら説明する。本発明は、図１に示
すように、ＭＰＥＧデコードされた画像データに生じる
ブロック歪を補正するための画像データ変換装置に適用
することができる。

【００１９】上記画像データ変換装置１は、画像データ
の特徴量を抽出する特徴量抽出回路１１と、抽出された
特徴量に基づいて上記ＭＰＥＧデコードされた画像デー
タを切り出す領域切出回路１２，１３と、切り出した画
像データを圧縮して圧縮データパターンを生成するＡＤ
ＲＣ（Adaptive Dynamic Range Coding ）回路１４と、
切り出された画像データの属するクラスコードを発生す
るクラスコード発生回路１５と、推定式の予測係数がク
ラス毎に記憶されているＲＯＭテーブル１６と、予測係
数と上記切り出された画像データに基づいて推定演算す
る推定演算回路１７とを備える。

【００２０】特徴量抽出回路１１には、入力端子を介し
て、ＭＰＥＧデコードされた画像データが供給される。
上記特徴量抽出回路１１は、画像データの各ブロック
（８×８）（以下、ＤＣＴブロックという。）におい
て、ブロック歪の除去の対象となる画像データが、上記
ブロック内のどの位置にいるかに応じて、所定の特徴量
を出力する。

【００２１】具体的には、特徴量抽出回路１１は、図２
に示すように、ＤＣＴブロックを領域１〜領域９に区分
して、上記対象となる画像データが上記領域１〜領域９
のいずれかに位置する位置情報を出力する。ここで、Ｄ
ＣＴブロックをこのように区分したのは、ＭＰＥＧの画
像圧縮時において、ＤＣＴ変換や動き補償を行ったとき
の歪がＤＣＴブロックの真ん中よりも境界側に生じ易
く、さらに境界側よりも四隅に生じ易いため、ブロック
歪の生じる程度が同じものに区分したからである。

【００２２】領域切出回路１２，１３には、入力端子を
介して、ＭＰＥＧデコードされた画像データが供給され
る。領域切出回路１２は、上記特徴量抽出回路１１で抽
出された特徴量（位置情報）に基づいて、入力端子より
供給された画像データを所定の領域毎に切り出し、この
画像データをＡＤＲＣ回路１４に供給する。

【００２３】具体的には、領域切出回路１２は、歪除去
の対象となる画像データが領域１の場合では、当該画像
データの近傍の画像データを所定サンプル数切り出す。
これは、領域１にはブロック歪があまり生じていないた
め、かかる歪があまり生じていない画像データに基づい
て歪のない画像データを予測演算するためである。

【００２４】領域切出回路１２は、歪除去の対象となる
画像データが領域２，領域３，領域４，領域５の場合で
は、当該領域外の画像データ、例えば領域１の画像デー
タ及び他のＤＣＴブロックの画像データを所定サンプル
数切り出す。これにより、領域２等にある歪の生じ易い
画像データを避けて、他の歪の少ない画像データに基づ
いて予測演算を行うことができる。

【００２５】領域切出回路１２は、歪除去の対象となる
画像データが領域６，領域７，領域８，領域９の場合で
は、当該画像データから比較的離れた画像データ、例え
ば当該ＤＣＴブロック及び他のＤＣＴブロックの領域１
にある画像データを所定サンプル数切り出す。これは、
領域６等の周辺の画像データには歪が大きいため、かか
る歪があまり生じていない画像データに基づいて歪のな
い画像データを予測演算するためである。

【００２６】このように、領域切出回路１２は、特徴量
抽出回路１１の情報によって画像データを切り出す領域
及びサンプル数（タップ構造）を変えることができる。
領域切出回路１２は、上述のように切り出した画像デー
タをＡＤＲＣ回路１４に供給する。

【００２７】一方、領域切出回路１３は、領域切出回路
１２と同様に画像データの切出を行って、この切り出し
た画像データ（以下、予測タップという。）を推定演算
回路１７に供給する。

【００２８】ＡＤＲＣ回路１４は、切り出された各領域
の画像データを、例えば８ビットから２ビットに圧縮す
るような演算を行うことによりパターン圧縮データを形
成し、このパターン圧縮データをクラスコード発生回路
１５へ供給する。

【００２９】ＡＤＲＣ回路１４は、通常、ＶＴＲ（Vide
o Tape Recoder）向け高能率符号化用に開発された適応
的量子化を行うものである。ここでは、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、
信号パターンのクラス分類のコード発生に使用されてい
る。

【００３０】具体的には、例えば６つの８ビットの画像
データをクラス分類しようとする場合では、２⁴⁸という
膨大な数のクラスに分類しなければならない。信号波形
の特徴を把握する意味では理想的であるが、回路上の負
担が多く、実用的ではない。そこで、ＡＤＲＣ回路１４
で生成されるパターン圧縮データに基づいてクラス分類
を行っている。例えば、６つの画像データに対して１ビ
ットの量子化を実行すると、６つの画像データを６ビッ
トで表すことができ、２⁶ ＝６４クラスに分類すること
が可能である。

【００３１】ここで、ＡＤＲＣ回路１４は、領域内のダ
イナミックレンジをＤＲ、ビット割当をｎ、領域内画素
のデータレベルをＬ、量子化コードをＱとすると、以下
の式（１）に従って、領域内の最大値ＭＡＸと最小値Ｍ
ＩＮとの間を指定されたビット長で均等に分割して量子
化を行う。

【００３２】

【数１】

【００３３】ＡＤＲＣ回路１４は、領域切出回路１２で
切り出された各画像データを各２ビットに圧縮する。な
お、ここでは、切り出された画像データのサンプル数を
例えば６つとし、これが圧縮された画像データをそれぞ
れｑ1〜ｑ6 とする。

【００３４】クラスコード発生回路１５は、特徴量抽出
回路１１からの特徴量及びＡＤＲＣ回路１４からのパタ
ーン圧縮データに基づいて、そのブロックが属するクラ
スを検出し、そのクラスを示すクラスコードclass をＲ
ＯＭテーブル１６へ供給する。このクラスコードclass
は、ＲＯＭテーブル１６からの読み出しアドレスを示
す。

【００３５】ＲＯＭテーブル１６には、ＭＰＥＧのブロ
ック歪の除去前後の画像データのパターンの関係を学習
することにより、ブロック歪の除去後の画像データを算
出するための線形推定式の予測係数が各クラス毎に記憶
されている。なお、ＲＯＭテーブル１６に記憶されてい
る予測係数の作成方法については後述する。ＲＯＭテー
ブル１６からは、クラスコードclass で示されるアドレ
スから、そのクラスの予測係数であるｗn （class ）
（n ＝１〜６）が読み出される。この予測係数は、推定
演算回路１７へ供給される。

【００３６】推定演算回路１７は、領域切出回路１３か
ら供給される予測タップ、及びＲＯＭテーブル１６から
供給される予測係数であるｗn に基づいて、入力された
画像データに対応するブロック歪を除去した画像データ
を算出する。

【００３７】具体的には、推定演算回路１７は、領域切
出回路１３より供給された予測タップとＲＯＭテーブル
１６から供給された予測係数により、予測係数であるｗ
n （n ＝１〜６）に基づいて、それぞれ以下の式（２）
に示す演算を行うことにより、ブロック歪のない画像デ
ータを算出して、出力端子を介して出力する。

【００３８】

【数２】

【００３９】以上のように、上記画像データ変換装置
は、ブロック歪のない画像データを推定するための予測
係数をＲＯＭテーブル１６に記憶しておき、入力される
画像データ、及びＲＯＭテーブル１６から読み出された
予測係数に基づいて推定演算を行うことによって、上述
の画像データを出力することができる。すなわち、上記
画像データ変換装置は、実際の画像データから後述の学
習により求められた予測係数に基づいて推定演算するの
で、より実際に近い波形を再現して画質が良好でＭＰＥ
Ｇのブロック歪のない画像データを出力することができ
る。

【００４０】とりわけ、上記画像データ変換装置は、特
徴量抽出回路１１によってブロック歪の除去の対象とな
る画像データのＤＣＴブロックの位置を検出し、この検
出結果によって画像データの切出領域及びサンプル数を
変えることによって、ブロック歪の程度に追従して、よ
り画質のよい画像データを得ることができる。

【００４１】なお、特徴量抽出回路１１における領域切
出は、上述の場合に限定されるものではなく、以下のよ
うなものも可能である。

【００４２】特徴量抽出回路１１は、図３に示すよう
に、歪除去の対象となる画像データに連続しているもの
であって、当該画像データの輝度レベルと同じ又はほと
んど同じ輝度レベルの画像データがいくつあるかを検出
することもできる。同一の輝度レベルの画像データを検
出するのは、ＤＣＴ変換の程度によっては、かかる画像
データの全てが直流成分のみになってしまい、これら全
てにブロック歪が生じることがあるからである。

【００４３】このとき、領域切出回路１２は、特徴量抽
出回路１１の検出結果に応じて切出領域を決定する。具
体的には、輝度レベルの連続した画像データ以外の画像
データを切り出す。例えば図３に示すように、同一輝度
レベルの画像データ（●印）が５つ連続しているとき
は、当該画像データ以外の画像データを切り出す。これ
により、ブロック歪のない画像データに基づいて予測演
算することができる。

【００４４】また、特徴量抽出回路１１は、図４に示す
ように、歪除去の対象となる画像データの近傍の画像デ
ータからなる第１の画像データ群とその外周にある画像
データからなる第２の画像データ群（第１の画像データ
群を除く）とのダイナミックレンジの差を算出すことも
できる。領域切出回路１２は、この差が所定値より大き
いときは、第２の画像データ群にある所定の画像データ
を切り出す。これは、第１の画像データ群が直流成分の
みになるとブロック歪が生じ易くなるとともにダイナミ
ックレンジがほぼ零になり、第２の画像データ群のダイ
ナミックレンジとの差が大きくなるからである。なお、
領域切出回路１２は、この差が所定値より小さいとき
は、第１の画像データ群にある所定の画像データを切り
出す。すなわち、第１の画像データ群にはブロック歪が
あまり生じていないため、歪除去の対象となる画像デー
タの近傍の画像データを用いた方が精度のよい予測係数
を算出することができるからである。なお、ダイナミッ
クレンジの代わりに、各画像データ群のレベルの平均値
の差を求めても同様にすることができる。

【００４５】さらに、特徴量抽出回路１１は、図５に示
すように、ＤＣＴブロックを各画素に対応するように１
〜６４の領域に区分することもできる。従って、領域切
出回路１２は、個々の画素に応じて、この画素のブロッ
ク歪を除去するための画像データを切り出すことができ
る。

【００４６】なお、上記領域切出回路１２，１３は、上
述のように、切出領域（タップ構造）を変えることをな
く、例えば、常に一定のタップ構造をとることができる
のは言うまでもない。

【００４７】また、本実施の形態では、ＭＰＥＧのブロ
ック歪を除去する場合を例に上げて説明したが、本発明
はこれに限定されず、例えばコンピュータ・グラフィッ
クス（ＣＧ）のポリゴンの歪を除去することも適用する
ことができる。

【００４８】つぎに、ＲＯＭテーブル１６に格納される
予測係数を作成（学習）するための予測係数生成装置に
ついて図６を用いて説明する。上記予測係数生成装置
は、再現すべきＭＰＥＧ歪のない画質の良好な画像デー
タを用いることによって、ＲＯＭテーブル１６に予測係
数を記憶させるものである。

【００４９】上記予測係数生成装置２は、図６に示すよ
うに、高画質の画像データをＭＰＥＧエンコードしてデ
ータストリームを生成するＭＰＥＧエンコーダ２１と、
このデータストリームをデコードするＭＰＥＧデコーダ
２２と、歪除去の対象となる画像データの特徴量を抽出
する特徴量抽出回路２３と、画像データを切り出す領域
切出回路２４，２５と、切り出した画像データを圧縮し
て圧縮データパターンを生成するＡＤＲＣ回路２６と、
圧縮データパターンに基づいてクラスコードを発生する
クラスコード発生回路２７と、クラスコード毎に正規方
程式をたてる正規方程式回路２８と、上記クラスコード
毎に予測係数を決定する予測係数決定回路２９と、決定
された予測係数を記憶するＲＯＭテーブル３０とを備え
る。

【００５０】予測係数を学習によって得るためには、ま
ず、既に知られている高画質の画像データからＭＰＥＧ
エンコード／ＭＰＥＧデコードされた画像データを生成
する必要がある。

【００５１】特徴量抽出回路２３には、ＭＰＥＧエンコ
ーダ２１でエンコードされてＭＰＥＧデコーダ２２でデ
コードされた画像データが供給される。上記特徴量抽出
回路２３は、上記特徴量抽出回路１１と同じものであ
り、画像データの各ブロックにおいて、各画素がブロッ
ク内のどの位置にいるのかを示す情報である特徴量を出
力する。

【００５２】領域切出回路２４は、特徴量抽出回路２３
からの特徴量に基づいて、ＭＰＥＧデコーダ２２からの
画像データを所定の領域毎に切り出す。すなわち、領域
切出回路２４は、先に説明した領域切出回路１２，１３
と同一の働きをするものであり、切り出した画像データ
をＡＤＲＣ回路２６に供給する。

【００５３】領域切出回路２５は、領域切出回路２４と
同様の構成となっていて、上記特徴量抽出回路２３で抽
出された特徴量に基づいて所定の領域から切り出した画
像データを正規方程式回路２８に供給する。

【００５４】ＡＤＲＣ回路２６は、上述のように各領域
の全てのデータ、あるいは一部のデータを、例えば８ビ
ットの画像データから２ビットの画像データに圧縮する
演算を行ってパターン圧縮データを形成し、このパター
ン圧縮データをクラスコード発生回路２７に供給する。
なお、ＡＤＲＣ回路２６は、先に説明したＡＤＲＣ回路
１４と同一のものである。

【００５５】クラスコード発生回路２７は、先に説明し
たクラスコード発生回路１５と同一のものであり、特徴
量抽出回路２３からの特徴量及びＡＤＲＣ回路２６から
供給されるパターン圧縮データに基づいて、クラスコー
ドを決定する。これにより、上記クラスコード発生回路
２７は、そのブロックの属するクラスコードを発生し
て、そのクラスを示すクラスコードを正規方程式回路２
８に供給する。

【００５６】正規方程式回路２８は、クラスコード発生
回路２７から供給された各クラスコードclass 、各クラ
スコードclass 毎に領域切出回路２５より供給された画
像データｘ1 ，ｘ2 ，‥‥，ｘn 、入力端子より供給さ
れた高画質の画像データｙを用いて、正規方程式を立て
る。

【００５７】ここで、正規方程式回路２８の説明のため
に、複数個の高画質の画像データから通常の画像データ
への変換式の学習とその予測式を用いた信号変換につい
て述べる。以下に、説明のために学習をより一般化して
ｎサンプルによる予測を行う場合について説明する。画
像データのレベルをそれぞれｘ1 ，ｘ2 ，‥‥，ｘnと
して、それぞれにｐビットのＡＤＲＣ処理を行った結果
の量子化データをｑ1、‥‥、ｑn とする。

【００５８】このとき、上述のように画像データのレベ
ルをそれぞれ、ｘ1 ，ｘ2 ，‥‥，ｘn とし、高画質の
画像データのレベルをｙとしたとき、クラス毎に予測係
数ｗ1 ，ｗ2 ，‥‥，ｗn によるｎタップの線形推定式
を設定する。これを式（３）に示す。学習前は、ｗn が
未定係数である。

【００５９】

【数３】

【００６０】学習は、クラス毎に複数の画像データに対
して行う。データサンプル数がｍの場合、式（３）にし
たがって、以下に示す式（４）が設定される。

【００６１】

【数４】

【００６２】ｍ＞ｎの場合、予測係数ｗ1 、‥‥ｗn
は、一意的に決まらないので、誤差ベクトルｅの要素を
以下の式（５）で定義して、式（６）を最小にする予測
係数を求める。いわゆる、最小自乗法による解法であ
る。

【００６３】

【数５】

【００６４】

【数６】

【００６５】ここで、式（６）のｗn による偏微分係数
を求める。それは以下の式（７）を”０”にするよう
に、各ｗn （n ＝１〜６）を求めればよい。

【００６６】

【数７】

【００６７】以下、式（８）、式（９）のようにＸij、
Ｙi を定義すると、

【００６８】

【数８】

【００６９】

【数９】

【００７０】式（７）は、行列を用いて式（１０）へ書
き換えられる。

【００７１】

【数１０】

【００７２】この方程式は、一般に正規方程式と呼ばれ
ている。なお、ここでは、ｎ＝６である。

【００７３】全ての学習用のデータの入力が終了した
後、正規方程式回路２８は、各クラスコードclass に、
式（１０）に示す正規方程式を立てて、このデータを予
測係数決定回路２９に供給する。

【００７４】予測係数決定回路２９は、正規方程式を掃
き出し法等の一般的な行列解法を用いて、各ｗn につい
て解き、各クラス毎に予測係数を算出する。換言する
と、上記式（１０）を式（１１）のように書き換え、 Ｘ・Ｗ＝Ｙ ・・・・・・・・・・（１１） 掃き出し法等の行列解法により式（１２）が求められ、
クラスコード毎に予測係数の行列式Ｗが算出される。

【００７５】 Ｗ＝Ｘ^-1・Ｙ ・・・・・・・・・（１２） そして、予測係数決定回路３０は、算出された予測係数
をＲＯＭテーブル３０に書き込む。

【００７６】このような学習を行った結果、ＲＯＭテー
ブル３０には、クラス毎に、高画質の画像データｙを推
定するための統計的に最も真値に近い推定ができる予測
係数が格納される。このＲＯＭテーブル３０に格納され
たテーブルが、上述のように、本発明の画像データ変換
装置１において使用されるＲＯＭテーブル１６である。
かかる処理により、線形推定式により、通常の画像デー
タから高画質の画像データを作成するための予測係数の
学習が終了する。

【００７７】以上のように、上記予測係数生成装置２
は、画像データ変換装置１でＭＰＥＧ歪の除去を行うこ
とを考慮して、予めＭＰＥＧエンコード／ＭＰＥＧデコ
ード処理を行ってブロック歪の生じる前後の画像データ
によって学習することにより、ＭＰＥＧ歪の除去した画
像データを再現するための予測係数を生成することがで
きる。

【００７８】なお、本実施の形態の説明では、圧縮デー
タパターンを生成するパターン生成手段として、ＡＤＲ
Ｃ回路１４，２６を設けることにしたが、これはほんの
一例であり、信号波形のパターンを少ないクラスで表現
できるような情報圧縮手段であれば何を設けるかは自由
であり、例えば、ＤＰＣＭ（予測符号化）、ＶＱ（ベク
トル量子化）等を用いても良いのは勿論である。

【００７９】また、本実施の形態では、領域分割回路２
４及び領域分割回路２５によって領域分割を行っていた
が、本発明はこれに限定されることなく、例えばこれら
の領域分割を１つの回路によって行ってもよいのは勿論
である。

【００８０】つぎに、本発明の第２の実施の形態につい
て説明する。なお、上述の実施の形態と同じ回路には同
じ番号を付け、詳細な説明は省略するものとする。第２
の実施の形態に係る画像データ変換装置は、ＭＰＥＧエ
ンコード／ＭＰＥＧデコードされたときのぼけ（劣化）
の生じた画像データを、劣化のない画像データに変換処
理するものである。

【００８１】上記画像データ変換装置１Ａは、図７に示
すように、画像データの前処理を行う前処理部１８と、
前処理の行われた画像データを切り出す領域切出回路１
２Ａ，１３Ａと、切り出した画像データを圧縮して圧縮
データパターンを生成するＡＤＲＣ回路１４と、圧縮デ
ータパターンに基づいてクラスコードを発生するクラス
コード発生回路１５と、推定式の予測係数がクラス毎に
記憶されているＲＯＭテーブル１６と、上記クラスコー
ド毎に予測係数と領域切出回路１３からの画像データに
基づいて推定演算する推定演算回路１７とを備える。

【００８２】前処理部１８は、画像データにノイズ信号
を重畳させる。ここで、画像データにノイズ信号を重畳
させるのは、ブロック歪をごまかすとともに、後述する
ようにこのノイズ信号を除去する際に画像データの画質
も向上させるためである。

【００８３】領域切出回路１２Ａは、前処理部１８から
の画像データを所定の領域毎に切り出して、切り出した
画像データをＡＤＲＣ回路１４に供給する。領域切出回
路１３Ａは、前処理部１８からの画像データを切り出し
て、これを推定演算回路１７に供給する。ここで、領域
切出回路１２，１３は、常に一定の領域（例えば、サン
プル数が６つ）の画像データを切り出すようになってい
る。

【００８４】ＡＤＲＣ回路１４は、上述の切り出された
各領域の画像データからパターン圧縮データを形成し、
このパターン圧縮データをクラスコード発生回路１５に
供給する。クラスコード発生回路１５は、ＡＤＲＣ回路
１４からのパターン圧縮データに基づいて、そのブロッ
クが属するクラスを検出し、そのクラスを示すクラスコ
ードclass をＲＯＭテーブル１６へ供給する。

【００８５】ＲＯＭテーブル１６には、ＭＰＥＧエンコ
ード／ＭＰＥＧデコードにより画質のぼける前後の画像
データのパターンの関係を学習することにより、高画質
の画像データを算出するための線形推定式の予測係数が
各クラス毎に記憶されている。なお、ＲＯＭテーブル１
６に記憶されている予測係数の作成方法については後述
する。ＲＯＭテーブル１６からは、クラスコードclass
で示されるアドレスから、そのクラスの予測係数である
ｗn （class ）が読み出される。この予測係数は、推定
演算回路１７へ供給される。

【００８６】推定演算回路１７は、領域切出回路１３Ａ
から供給される画像データ、及びＲＯＭテーブル１６か
ら供給される予測係数であるｗn に基づいて上述の式
（２）の推定演算を行って、画質を向上させた画像デー
タを算出する。

【００８７】以上のように、上記画像データ変換装置１
Ａは、画質のよい画像データを推定するための予測係数
をＲＯＭテーブル１６に記憶しておき、入力される画像
データ、及びＲＯＭテーブル１６から読み出された予測
係数に基づいて推定演算を行うことによって、高画質の
画像データを出力することができる。すなわち、上記画
像データ変換装置は、エンコード・デコードする前の画
像データから後述の学習により求められる予測係数に基
づいて推定演算するので、画質がぼける前の画像データ
を再現して、画質の良好な画像データを出力することが
できる。

【００８８】つぎに、ＲＯＭテーブル１６に格納される
予測係数を作成（学習）するための予測係数生成装置に
ついて図８を用いて説明する。上記予測係数生成装置
は、再現すべき画像にボケのない画質の良好な画像デー
タを用いることによって、ＲＯＭテーブル１６に予測係
数を記憶させるものである。

【００８９】上記予測係数生成装置２Ａは、図８に示す
ように、高画質の画像データをＭＰＥＧエンコードして
データストリームを生成するＭＰＥＧエンコーダ２１
と、このデータストリームをデコードするＭＰＥＧデコ
ーダ２２と、デコードされて得られた画像データに所定
の前処理を施す前処理部３１と、前処理された画像デー
タを切り出す領域切出回路２４Ａ，２５Ａと、画像デー
タを圧縮して圧縮パターンデータを生成するＡＤＲＣ回
路２６と、圧縮パターンデータに基づいてクラスコード
を発生するクラスコード発生回路２７と、クラスコード
毎に正規方程式をたてる正規方程式回路２８と、上記ク
ラス毎に予測係数を決定する予測係数決定回路２９と、
決定された予測係数を記憶するＲＯＭテーブル３０とを
備える。

【００９０】前処理部３１には、ＭＰＥＧエンコーダ２
１でエンコードされてＭＰＥＧデコーダ２２でデコード
された画像データが供給される。前処理部３１は、上記
前処理部１８と同じものであり、画像データにノイズ信
号を重畳して、領域切出回路２４Ａ，２５Ａに供給す
る。

【００９１】領域切出回路２４Ａは、ＭＰＥＧデコーダ
２２からの画像データを所定の領域毎に切り出す。すな
わち、領域切出回路２４Ａは、先に説明した領域切出回
路１２Ａ，１３Ａと同一の働きをするものであり、切り
出した画像データをＡＤＲＣ回路２６に供給する。ま
た、領域切出回路２５Ａは、領域切出回路２４Ａと同様
の構成となっていて、所定の領域を切り出した画像デー
タを正規方程式回路２８に供給する。

【００９２】ＡＤＲＣ回路２６は、例えば８ビットの画
像データから２ビットの画像データに圧縮する演算を行
ってパターン圧縮データを形成し、このパターン圧縮デ
ータをクラスコード発生回路２７に供給する。

【００９３】クラスコード発生回路２７は、先に説明し
たクラスコード発生回路１５と同一のものであり、ＡＤ
ＲＣ回路２６から供給されるパターン圧縮データに基づ
いて、クラスコードを決定する。これにより、上記クラ
スコード発生回路２７は、そのブロックの属するクラス
を発生して、そのクラスを示すクラスコードを正規方程
式回路２８に供給する。

【００９４】正規方程式回路２８は、クラスコード発生
回路２７から供給された各クラスコードclass 、各クラ
スコードclass 毎に領域切出回路２５Ａより供給された
画像データｘ1 ，ｘ2 ，‥‥，ｘn 、入力端子より供給
された高画質の画像データｙを用いて、正規方程式を立
てる。全ての学習用のデータの入力が終了した後、正規
方程式回路２８は、各クラスコードclass に、上述の式
（１０）に示す正規方程式を立てて、このデータを予測
係数決定回路３０に供給する。

【００９５】予測係数決定回路３０は、正規方程式を各
ｗn について解き、各クラス毎に予測係数を算出して、
算出した予測係数をＲＯＭテーブル３０に書き込む。

【００９６】このような学習を行った結果、クラスコー
ド毎に、高画質の画像データｙを推定するための統計的
に最も真値に近い推定可能な予測係数が格納される。こ
のＲＯＭテーブル３０に格納されたテーブルが、上述の
ように、本発明の画像データ変換装置１Ａにおいて使用
されるＲＯＭテーブル１６である。かかる処理により、
線形推定式に従って通常の画像データから高画質の画像
データを作成するための予測係数の学習が終了する。

【００９７】以上のように、上記予測係数生成装置２Ａ
は、劣化した画像データの画質を画像データ変換装置１
Ａで向上させるために、ＭＰＥＧエンコード／ＭＰＥＧ
デコード処理を行った後、さらにノイズ信号を重畳させ
る前処理を行うことによって、画像にボケのない画像デ
ータを再現するための予測係数を生成することができ
る。

【００９８】なお、上記画像データ変換装置１Ａ及び上
記予測係数生成装置２Ａにおける前処理としては、上述
のようにノイズ信号を重畳させるだけでなく、高帯域成
分を除去処理するロー・パス・フィルタを用いてもよ
い。このとき、ブロック歪が落ちるものの画質が劣化す
るので、上記画像データ変換装置１Ａによって画質を向
上させれば、高画質の画像データを生成することができ
る。すなわち、前処理は、画像データの画質を落とすこ
とができるものであれば、特に限定されるものではな
い。

【００９９】なお、本実施の形態では、画像データの画
質を向上させるためのハードウェアである画像データ変
換装置に、予測係数が既に記憶されているＲＯＭテーブ
ルが設けられている場合について説明したが、本発明は
これに限定されるものではない。

【０１００】例えば、光ディスク等の記録媒体に通常の
画像データとともに予測係数を記憶させておき、上述の
画像データ変換装置を光ディスク再生装置に適用しても
よい。

【０１０１】このとき、上記光ディスク再生装置は、光
ディスクに記憶された画像データの読み出しを開始する
前に上記予測係数を読み出して、この予測係数を上記Ｒ
ＯＭテーブルに記憶させる。これにより、上記光ディス
ク再生装置は、いかなる画像データであっても、ＲＯＭ
テーブルを取り替えることなく、波形再現性のよい高音
質の画像データを得ることができる。

【０１０２】

【発明の効果】以上詳細に説明したように、本発明に係
る画像データ変換装置及び方法によれば、予測係数記憶
手段から出力されたものであって実際の画像データによ
り求められた予測係数と切り出された画像データとに基
づいて推定演算することによって、より実際に近い波形
を再現して画質の良好な画像データを出力することがで
きる。特に、変換処理の対象となる画像データの特徴量
を抽出するしてブロック歪の除去の対象となる画像デー
タの位置を検出することによって、ブロック歪の程度に
追従してより画質のよい画像データを得ることができ
る。

【０１０３】本発明に係る予測係数生成装置及び方法に
よれば、予めエンコード／デコード処理を行ってブロッ
ク歪の生じることを学習することによって、歪の除去し
た画像データを再現するための予測係数を生成すること
ができる。

【０１０４】本発明に係る予測係数格納媒体によれば、
歪の除去した画像データを再現するための上記予測係数
をハードウェアのメモリに予め記憶させることによっ
て、高画質の画像データを生成することができる。ま
た、上記予測係数を光ディスク等の媒体に格納した場合
には、ハードウェアのメモリに予測係数を予め記憶させ
る必要がなくなり、上記光ディスクの画像データを読み
出す前に予測係数を読み出して、この予測係数によって
高画質の画像データを生成させることができる。

【０１０５】本発明に係る画像データ変換装置及び方法
によれば、エンコード／デコードする前の画像データか
ら予め実際の画像データから求めた予測係数に基づいて
推定演算するので、画質がぼける前の画像データを再現
して、画質の良好な画像データを出力することができ
る。

【０１０６】本発明に係る予測係数生成装置及び方法に
よれば、予めノイズ信号を重畳させたり、高域成分を除
去する処理を行って画像データの画質が劣化することを
学習することによって、画像のぼけた画像データから高
画質の画像データを再現するための予測係数を生成する
ことができる。

【０１０７】本発明に係る予測係数格納媒体によれば、
画質の劣化した画像データを再現するための上記予測係
数をハードウェアのメモリに予め記憶させることによっ
て、高画質の画像データを生成することができる。ま
た、上記予測係数を光ディスク等の媒体に格納した場合
には、ハードウェアのメモリに予測係数を予め記憶させ
る必要がなくなり、上記光ディスクの画像データを読み
出す前に予測係数を読み出して、この予測係数によって
高画質の画像データを生成させることができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の第１の実施の形態に係る画像データ変
換装置の具体的な構成を示すブロック図である。

【図２】上記画像データ変換装置の特徴量抽出回路で区
分される領域を説明する図である。

【図３】上記の特徴量抽出回路で区分される領域を説明
する図である。

【図４】上記特徴量抽出回路で区分される領域を説明す
る図である。

【図５】上記特徴量抽出回路で区分される領域を説明す
る図である。

【図６】本発明の第１の実施の形態に係る予測係数生成
装置の具体的な構成を示すブロック図である。

【図７】本発明の第２の実施の形態に係る画像データ変
換装置の具体的な構成を示すブロック図である。

【図８】本発明の第２の実施の形態に係る予測係数生成
装置の具体的な構成を示すブロック図である。

【符号の説明】 １１，２３ 特徴量抽出回路、１２，１３，２４，２５
領域切出回路、１４，２６ ＡＤＲＣ回路、１５，２
７ クラスコード発生回路、１６，３０ ＲＯＭテーブ
ル、２８ 正規方程式回路、２９ 予測係数決定回路、
３１ 前処理部

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 野出 泰史 東京都品川区北品川６丁目７番35号 ソニ ー株式会社内

Claims (26)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 変換処理の対象となる画像データの特徴
   量を抽出する特徴量抽出手段と、 上記特徴量に基づいて、画像データを切り出す画像デー
   タ切出手段と、 切り出された画像データを圧縮して圧縮データパターン
   を生成するパターン生成手段と、 上記圧縮データパターン及び上記特徴量に基づいてクラ
   スコードを発生するクラスコード発生手段と、 画像データを変換するための推定式の予測係数がクラス
   毎に記憶され、上記クラスコード発生手段で発生された
   クラスの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切
   り出された画像データに基づいて推定演算して、変換処
   理済みの画像データを出力する推定演算手段とを備える
   画像データ変換装置。
2. 【請求項２】 上記特徴量抽出手段は、所定ブロック内
   における上記変換処理の対象となる画像データの位置情
   報を出力し、 上記画像データ切出手段は、上記位置情報に基づいて画
   像データを切り出すことを特徴とする請求項１記載の画
   像データ変換装置。
3. 【請求項３】 上記画像データ切出手段は、上記所定ブ
   ロック内の中心部にある変換処理の対象となる画像デー
   タの位置情報に基づいて、上記中心部の近傍の画像デー
   タを切り出すことを特徴とする請求項２記載の画像デー
   タ変換装置。
4. 【請求項４】 上記画像データ切出手段は、上記所定ブ
   ロックの境界近傍にある変換処理の対象となる画像デー
   タの位置情報に基づいて、上記境界から離れた位置の画
   像データを切り出すことを特徴とする請求項２記載の画
   像データ変換装置。
5. 【請求項５】 上記特徴量抽出手段は、上記変換処理の
   対象となる画像データに連続し、かつ、この画像データ
   のレベルに略等しいレベルの画像データを検出し、 上記画像データ切出手段は、上記検出された画像データ
   以外のものであって、検出された画像データの近傍の画
   像データを切り出すことを特徴とする請求項１記載の画
   像データ変換装置。
6. 【請求項６】 上記特徴量抽出手段は、上記変換処理の
   対象となる画像データの近傍の画像データである第１の
   画像データ群と、この第１の画像データ群の周囲に位置
   する画像データである第２の画像データ群とのダイナミ
   ックレンジの差を検出し、 上記画像データ切出手段は、ダイナミックレンジの差が
   所定値より大きいときは第２の画像データ群の画像デー
   タを切り出し、ダイナミックレンジの差が所定値より小
   さいときは第１の画像データ群の画像データを切り出す
   ことを特徴とする請求項１記載の画像データ変換装置。
7. 【請求項７】 上記特徴量抽出手段は、上記変換処理の
   対象となる画像データの近傍の画像データである第１の
   画像データ群と、この第１の画像データ群の周辺の画像
   データである第２の画像データ群とのそれぞれのレベル
   の平均値の差を検出し、 上記画像データ切出手段は、平均値の差が所定値より大
   きいときは第２の画像データ群の画像データを切り出
   し、平均値の差が所定値より小さいときは第１の画像デ
   ータ群の画像データを切り出すことを特徴とする請求項
   １記載の画像データ変換装置。
8. 【請求項８】 変換処理の対象となる画像データの特徴
   量を抽出し、 上記特徴量に基づいて、画像データを切り出し、 切り出された画像データを圧縮して圧縮データパターン
   を生成し、 上記圧縮データパターン及び上記特徴量に基づいて、上
   記切り出された画像データの属するクラスコードを発生
   し、 画像データを変換するための推定式の予測係数をクラス
   コード毎に記憶するとともに、上記発生されたクラスの
   予測係数を出力し、 出力された予測係数と上記切り出された画像データに基
   づいて推定演算して、変換処理済みの画像データを出力
   することを特徴とする画像データ変換方法。
9. 【請求項９】 画像データにエンコード／デコード処理
   を行うエンコーダ／デコーダと、 上記エンコーダ／デコーダから出力された予測係数算出
   の対象となる画像データの特徴量を抽出する特徴量抽出
   手段と、 上記特徴量に基づいて、上記エンコーダ／デコーダから
   の画像データの切出を行う画像データ切出手段と、 切り出された画像データを圧縮して圧縮データパターン
   を生成するパターン生成手段と、 上記圧縮データパターン及び上記特徴量に基づいてクラ
   スコードを発生するクラスコード発生手段と、 あるクラスコードにおける上記発生した圧縮データパタ
   ーンの所定サンプルの行列式をＸ、算出すべき予測係数
   の行列式をＷ、エンコード／デコード処理が行われる前
   の画像データの所定サンプルの行列式をＹとしたとき、 Ｗ＝Ｘ^-1・Ｙ 上記算出式からクラスコード毎に予測係数の行列式Ｗを
   算出する予測係数算出手段と、 上記算出された予測係数を記憶する記憶手段とを備える
   予測係数生成装置。
10. 【請求項１０】 上記特徴量抽出手段は、所定ブロック
    内における上記変換処理の対象となる画像データの位置
    情報を出力し、 上記画像データ切出手段は、上記位置情報に基づいて画
    像データを切り出すことを特徴とする請求項９記載の予
    測係数生成装置。
11. 【請求項１１】 上記画像データ切出手段は、上記所定
    ブロック内の中心部にある変換処理の対象となる画像デ
    ータの位置情報に基づいて、上記中心部の近傍の画像デ
    ータを切り出すことを特徴とする請求項１０記載の予測
    係数生成装置。
12. 【請求項１２】 上記画像データ切出手段は、上記所定
    ブロックの境界近傍にある変換処理の対象となる画像デ
    ータの位置情報に基づいて、上記境界から離れた位置の
    画像データを切り出すことを特徴とする請求項１０記載
    の予測係数生成装置。
13. 【請求項１３】 上記特徴量抽出手段は、上記変換処理
    の対象となる画像データに連続し、かつ、この画像デー
    タのレベルに略等しいレベルの画像データを検出し、 上記画像データ切出手段は、上記検出された画像データ
    以外のものであって、検出された画像データの近傍の画
    像データを切り出すことを特徴とする請求項９記載の予
    測係数生成装置。
14. 【請求項１４】 上記特徴量抽出手段は、上記変換処理
    の対象となる画像データの近傍の画像データである第１
    の画像データ群と、この第１の画像データ群の周囲に位
    置する画像データである第２の画像データ群とのダイナ
    ミックレンジの差を検出し、 上記画像データ切出手段は、ダイナミックレンジの差が
    所定値より大きいときは第２の画像データ群の画像デー
    タを切り出し、ダイナミックレンジの差が所定値より小
    さいときは第１の画像データ群の画像データを切り出す
    ことを特徴とする請求項９記載の予測係数生成装置。
15. 【請求項１５】 上記特徴量抽出手段は、上記変換処理
    の対象となる画像データの近傍の画像データである第１
    の画像データ群と、この第１の画像データ群の周辺の画
    像データである第２の画像データ群とのそれぞれのレベ
    ルの平均値の差を検出し、 上記画像データ切出手段は、平均値の差が所定値より大
    きいときは第２の画像データ群の画像データを切り出
    し、平均値の差が所定値より小さいときは第１の画像デ
    ータ群の画像データを切り出すことを特徴とする請求項
    ９記載の予測係数生成装置。
16. 【請求項１６】 画像データにエンコード／デコード処
    理を行い、 エンコード／デコード処理の行われたものであって予測
    係数算出の対象となる画像データの特徴量を抽出し、 上記特徴量に基づいて、上記エンコード／デコード処理
    の行われた画像データの切り出しを行い、 切り出された画像データを圧縮して圧縮データパターン
    を生成し、 上記圧縮データパターン及び上記特徴量に基づいてクラ
    スコードを発生し、 あるクラスコードにおける上記発生した圧縮データパタ
    ーンの所定サンプルの行列式をＸ、算出すべき予測係数
    の行列式をＷ、エンコード／デコード処理が行われる前
    の画像データの所定サンプルの行列式をＹとしたとき、 Ｗ＝Ｘ^-1・Ｙ 上記算出式からクラスコード毎に予測係数の行列式Ｗを
    算出し、 上記算出された予測係数を記憶することを特徴とする予
    測係数生成方法。
17. 【請求項１７】 画像データにエンコード／デコード処
    理を行い、エンコード／デコード処理の行われたもので
    あって予測係数算出の対象となる画像データの特徴量を
    抽出し、上記特徴量に基づいて、上記エンコード／デコ
    ード処理の行われた画像データの切り出しを行い、切り
    出された画像データを圧縮して圧縮データパターンを生
    成し、上記圧縮データパターン及び上記特徴量に基づい
    てクラスコードを発生し、あるクラスコードにおける上
    記発生した圧縮データパターンの所定サンプルの行列式
    をＸ、算出すべき予測係数の行列式をＷ、エンコード／
    デコード処理が行われる前の画像データの所定サンプル
    の行列式をＹとしたとき、 Ｗ＝Ｘ^-1・Ｙ 上記算出式からクラスコード毎に予測係数の行列式Ｗを
    算出し、上記算出した予測係数が格納されることを特徴
    とする予測係数格納媒体。
18. 【請求項１８】 画像データに前処理を施す前処理手段
    と、 前処理の施された画像データを切り出す画像データ切出
    手段と、 切り出された画像データを圧縮して圧縮データパターン
    を生成するパターン生成手段と、 上記圧縮データパターンに基づいてクラスコードを発生
    するクラスコード発生手段と、 画像データを変換するための推定式の予測係数がクラス
    コード毎に記憶され、上記クラスコード発生手段で発生
    されたクラスコードの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切
    り出された画像データに基づいて推定演算して、変換処
    理済みの画像データを出力する推定演算手段とを備える
    画像データ変換装置。
19. 【請求項１９】 上記前処理手段は、画像データにノイ
    ズ信号を重畳することを特徴とする請求項１８記載の画
    像データ変換装置。
20. 【請求項２０】 上記前処理手段は、画像データの高帯
    域成分を除去することを特徴とする請求項１８記載の画
    像データ変換装置。
21. 【請求項２１】 画像データに前処理を施し、 前処理の施された画像データを切り出し、 切り出された画像データを圧縮して圧縮データパターン
    を生成し、 上記圧縮データパターンに基づいてクラスコードを発生
    し、 画像データを変換するための推定式の予測係数をクラス
    コード毎に記憶するとともに、上記発生されたクラスコ
    ードの予測係数を出力し、 上記予測係数と上記切り出された画像データに基づいて
    推定演算して、変換処理済みの画像データを出力するこ
    とを特徴とする画像データ変換方法。
22. 【請求項２２】 画像データにエンコード／デコード処
    理を行うエンコーダ／デコーダと、 上記エンコーダ／デコーダから出力された画像データに
    前処理を施す前処理手段と、 前処理された画像データの切出を行う画像データ切出手
    段と、 切り出された画像データを圧縮して圧縮データパターン
    を生成するパターン生成手段と、 上記圧縮データパターンに基づいてクラスコードを発生
    するクラスコード発生手段と、 あるクラスコードにおける上記発生した圧縮データパタ
    ーンの所定サンプルの行列式をＸ、算出すべき予測係数
    の行列式をＷ、エンコード／デコード処理が行われる前
    の画像データの所定サンプルの行列式をＹとしたとき、 Ｗ＝Ｘ^-1・Ｙ 上記算出式からクラスコード毎に予測係数の行列式Ｗを
    算出する予測係数算出手段と、 上記算出された予測係数を記憶する記憶手段とを備える
    予測係数生成装置。
23. 【請求項２３】 上記前処理手段は、画像データにノイ
    ズ信号を重畳することを特徴とする請求項２２記載の予
    測係数変換装置。
24. 【請求項２４】 上記前処理手段は、画像データの高帯
    域成分を除去することを特徴とする請求項２２記載の予
    測係数変換装置。
25. 【請求項２５】 画像データにエンコード／デコード処
    理を行い、 エンコード／デコード処理された画像データに前処理を
    施し、 前処理された画像データの切出を行い、 切り出された画像データを圧縮して圧縮データパターン
    を生成し、 上記圧縮データパターンに基づいてクラスコードを発生
    し、 あるクラスコードにおける上記発生した圧縮データパタ
    ーンの所定サンプルの行列式をＸ、算出すべき予測係数
    の行列式をＷ、エンコード／デコード処理が行われる前
    の画像データの所定サンプルの行列式をＹとしたとき、 Ｗ＝Ｘ^-1・Ｙ 上記算出式からクラスコード毎に予測係数の行列式Ｗを
    算出し、 上記算出された予測係数を記憶することを特徴とする予
    測係数生成方法。
26. 【請求項２６】 画像データにエンコード／デコード処
    理を行い、エンコード／デコード処理された画像データ
    に前処理を施し、前処理された画像データの切出を行
    い、切り出された画像データを圧縮して圧縮データパタ
    ーンを生成し、上記圧縮データパターンに基づいてクラ
    スコードを発生し、あるクラスコードにおける上記発生
    した圧縮データパターンの所定サンプルの行列式をＸ、
    算出すべき予測係数の行列式をＷ、エンコード／デコー
    ド処理が行われる前の画像データの所定サンプルの行列
    式をＹとしたとき、 Ｗ＝Ｘ^-1・Ｙ 上記算出式からクラスコード毎に予測係数の行列式Ｗを
    算出し、上記算出された予測係数が格納されることを特
    徴とする予測係数格納媒体。