JPH118838A - 画像信号処理装置及び方法並びに予測パラメータの学習方法 - Google Patents
画像信号処理装置及び方法並びに予測パラメータの学習方法Info
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- JPH118838A JPH118838A JP16021097A JP16021097A JPH118838A JP H118838 A JPH118838 A JP H118838A JP 16021097 A JP16021097 A JP 16021097A JP 16021097 A JP16021097 A JP 16021097A JP H118838 A JPH118838 A JP H118838A
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Abstract
(57)【要約】
【課題】 画像信号の画質を向上させる。
【解決手段】 画像信号処理装置は、入力された画像信
号を分類する分類部１と、この分類に応じてパラメータ
を読み出されるパラメータテーブル２と、上記画像信号
を直交変換して直交変換係数とする直交変換部３と、上
記パラメータと上記直交変換係数とに基づいて上記直交
変換係数の個数が増加するように直交変換係数を予測生
成する予測部４と、この予測部４にて得られた直交変換
係数に対して逆直交変換を施し、上記画像信号より高解
像度の画像信号とする逆直交変換部５とを有している。
号を分類する分類部１と、この分類に応じてパラメータ
を読み出されるパラメータテーブル２と、上記画像信号
を直交変換して直交変換係数とする直交変換部３と、上
記パラメータと上記直交変換係数とに基づいて上記直交
変換係数の個数が増加するように直交変換係数を予測生
成する予測部４と、この予測部４にて得られた直交変換
係数に対して逆直交変換を施し、上記画像信号より高解
像度の画像信号とする逆直交変換部５とを有している。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】この発明は、標準解像度の画
像信号を高解像度の画像信号に変換する画像信号処理装
置及び方法、並びに上記変換を学習する予測パラメータ
の学習方法に関する。
像信号を高解像度の画像信号に変換する画像信号処理装
置及び方法、並びに上記変換を学習する予測パラメータ
の学習方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】従来、画像信号としては、例えば５２５
本の走査線を有する標準テレビジョン受像機相当の画素
数及び画質を有する標準解像度（standard definition;
SD）のＳＤ信号が提供されている。また、例えば１１
２５本の走査線を有する高解像度のテレビジョン受像器
等に対応する画素数及び画質を有する高解像度（high d
efinition; HD）のＨＤ信号が提供されている。
本の走査線を有する標準テレビジョン受像機相当の画素
数及び画質を有する標準解像度（standard definition;
SD）のＳＤ信号が提供されている。また、例えば１１
２５本の走査線を有する高解像度のテレビジョン受像器
等に対応する画素数及び画質を有する高解像度（high d
efinition; HD）のＨＤ信号が提供されている。
【０００３】ところで、ＨＤ信号に対応する高解像度の
テレビジョン受像器に対してＳＤ信号が与えられる場合
がある。このような場合には、ＳＤ信号をＨＤ信号に変
換する信号変換、いわゆるアップコンバージョンが施さ
れる。
テレビジョン受像器に対してＳＤ信号が与えられる場合
がある。このような場合には、ＳＤ信号をＨＤ信号に変
換する信号変換、いわゆるアップコンバージョンが施さ
れる。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】このアップコンバージ
ョンの際には、線形補間によって画素を増やす処理を行
っていた。しかし、この線形補間によるアップコンバー
ジョンによっては、解像度を向上させることは不可能で
あった。
ョンの際には、線形補間によって画素を増やす処理を行
っていた。しかし、この線形補間によるアップコンバー
ジョンによっては、解像度を向上させることは不可能で
あった。
【０００５】この発明は、上述の課題に鑑みてなされる
ものであって、アップコンバージョンの際に解像度を向
上させる画像信号処理装置及び方法並びにアップコンバ
ージョンの際に用いられる予測パラメータの学習方法を
提供することを目的とする。
ものであって、アップコンバージョンの際に解像度を向
上させる画像信号処理装置及び方法並びにアップコンバ
ージョンの際に用いられる予測パラメータの学習方法を
提供することを目的とする。
【０００６】
【発明を解決するための手段】上述の課題を解決するた
めに、この発明に係る画像信号処理装置は、画像信号を
分類する分類手段と、上記分類手段における分類に対応
した予測パラメータが読み出されるパラメータテーブル
と、上記画像信号を直交変換して画像データとする変換
手段と、上記変換手段にて得られた画像データと、上記
パラメータテーブルから読み出された予測パラメータと
に基づいて、上記直交変換された空間において、上記画
像データの領域を拡張するように画像データを予測生成
する予測手段と、上記予測手段によって上記直交変換さ
れた空間において予測生成された画像データを逆直交変
換する逆変換手段とを有するものである。
めに、この発明に係る画像信号処理装置は、画像信号を
分類する分類手段と、上記分類手段における分類に対応
した予測パラメータが読み出されるパラメータテーブル
と、上記画像信号を直交変換して画像データとする変換
手段と、上記変換手段にて得られた画像データと、上記
パラメータテーブルから読み出された予測パラメータと
に基づいて、上記直交変換された空間において、上記画
像データの領域を拡張するように画像データを予測生成
する予測手段と、上記予測手段によって上記直交変換さ
れた空間において予測生成された画像データを逆直交変
換する逆変換手段とを有するものである。
【０００７】また、この発明に係る画像信号信号処理方
法は、画像信号を分類する分類工程と、上記分類工程に
おける分類に対応した予測パラメータをパラメータテー
ブルから読み出す読み出し工程と、上記画像信号を直交
変換して画像データとする変換工程と、上記変換工程に
て得られた画像データと、上記パラメータテーブルから
読み出された予測パラメータとに基づいて、上記直交変
換された空間において、上記画像データの領域を拡張す
るように画像データを予測生成する予測工程と、上記予
測工程によって上記直交変換された空間において予測生
成された画像データを逆直交変換する逆変換工程とを有
するものである。
法は、画像信号を分類する分類工程と、上記分類工程に
おける分類に対応した予測パラメータをパラメータテー
ブルから読み出す読み出し工程と、上記画像信号を直交
変換して画像データとする変換工程と、上記変換工程に
て得られた画像データと、上記パラメータテーブルから
読み出された予測パラメータとに基づいて、上記直交変
換された空間において、上記画像データの領域を拡張す
るように画像データを予測生成する予測工程と、上記予
測工程によって上記直交変換された空間において予測生
成された画像データを逆直交変換する逆変換工程とを有
するものである。
【０００８】さらに、この発明に係る予測パラメータの
学習方法は、第１の画像信号を分類する分類工程と、上
記第１の画像信号を直交変換して第１の画像データとす
る第１の変換工程と、上記第１の画像信号と同一の対象
を撮像した、上記第１の画像信号より解像度の高い第２
の画像信号を直交変換して第２の画像データとする第２
の変換工程と、上記分類手段にて取得した分類に対応し
て、上記直交変換された空間における、上記第１のデー
タと上記第２のデータとの対応関係を保持する変換テー
ブルを作成する変換テーブル作成工程とを有するもので
ある。
学習方法は、第１の画像信号を分類する分類工程と、上
記第１の画像信号を直交変換して第１の画像データとす
る第１の変換工程と、上記第１の画像信号と同一の対象
を撮像した、上記第１の画像信号より解像度の高い第２
の画像信号を直交変換して第２の画像データとする第２
の変換工程と、上記分類手段にて取得した分類に対応し
て、上記直交変換された空間における、上記第１のデー
タと上記第２のデータとの対応関係を保持する変換テー
ブルを作成する変換テーブル作成工程とを有するもので
ある。
【０００９】
【発明の実施の形態】以下、この発明に係る画像信号処
理装置及び方法並びに予測パラメータの学習方法につい
て、図面を参照しながら詳細に説明する。
理装置及び方法並びに予測パラメータの学習方法につい
て、図面を参照しながら詳細に説明する。
【００１０】画像信号処理装置は、図１に示すように、
入力される画像信号を分類する分類部１と、上記分類に
対応した予測パラメータが読み出されるパラメータテー
ブル２とを有している。
入力される画像信号を分類する分類部１と、上記分類に
対応した予測パラメータが読み出されるパラメータテー
ブル２とを有している。
【００１１】上記分類部１には、例えば５２５本の走査
線を有する標準テレビジョン受像機相当の画素数及び画
質を有するＳＤ信号が入力される。上記分類部１は、こ
のＳＤ信号をその特徴に応じて分類する。
線を有する標準テレビジョン受像機相当の画素数及び画
質を有するＳＤ信号が入力される。上記分類部１は、こ
のＳＤ信号をその特徴に応じて分類する。
【００１２】例えば、上記分類部１は、上記ＳＤ信号か
ら所定の領域を抽出してブロック化し、このブロックの
特徴に応じて分類する。この分類の一例としては、上記
ブロックを波形パターンによりクラス分類し、当該ブロ
ックのクラスを導出することが挙げられる。このクラス
分類としては、例えば、ベクトル量子化、圧縮符号化、
及び適応型ダイナミックレンジ符号化（adaptive dynam
ic range coding; ADRC）による波形分類を挙げること
ができる。
ら所定の領域を抽出してブロック化し、このブロックの
特徴に応じて分類する。この分類の一例としては、上記
ブロックを波形パターンによりクラス分類し、当該ブロ
ックのクラスを導出することが挙げられる。このクラス
分類としては、例えば、ベクトル量子化、圧縮符号化、
及び適応型ダイナミックレンジ符号化（adaptive dynam
ic range coding; ADRC）による波形分類を挙げること
ができる。
【００１３】このＡＤＲＣによるクラス分類は、本来Ｖ
ＴＲ向け高能率符号化用に開発された適応的再量子化法
であり、信号レベルの局所的なパターンを短い語長で効
率的に表現することができる。
ＴＲ向け高能率符号化用に開発された適応的再量子化法
であり、信号レベルの局所的なパターンを短い語長で効
率的に表現することができる。
【００１４】ここで、１ビットＡＤＲＣを例に取って、
ＡＤＲＣを説明する。ＡＤＲＣ回路の一例を図２に示
す。このＡＤＲＣ回路は、図３に示すように、第１行に
図中左から右に画素Ｐ１〜Ｐ３、第２行に同じく画素Ｐ
４〜Ｐ６、第３行に同じく画素Ｐ７〜Ｐ９の（３×３）
の計９個の画素が配置されたブロックＢに対しＡＤＲＣ
を施すものである。
ＡＤＲＣを説明する。ＡＤＲＣ回路の一例を図２に示
す。このＡＤＲＣ回路は、図３に示すように、第１行に
図中左から右に画素Ｐ１〜Ｐ３、第２行に同じく画素Ｐ
４〜Ｐ６、第３行に同じく画素Ｐ７〜Ｐ９の（３×３）
の計９個の画素が配置されたブロックＢに対しＡＤＲＣ
を施すものである。
【００１５】即ち、上記ＡＤＲＣ回路は、入力端子１０
１からのブロックの順序に変換されたデータに関して、
検出回路１０２がブロック毎に最大値ＭＡＸ、最小値Ｍ
ＩＮを検出する。減算回路１０３に対してＭＡＸ及びＭ
ＩＮが供給され、その出力にダイナミックレンジＤＲが
発生する。入力データ及びＭＩＮが減算回路１０４に供
給され、減算回路１０４から最小値が除去されること
で、正規化された画素データが発生する。
１からのブロックの順序に変換されたデータに関して、
検出回路１０２がブロック毎に最大値ＭＡＸ、最小値Ｍ
ＩＮを検出する。減算回路１０３に対してＭＡＸ及びＭ
ＩＮが供給され、その出力にダイナミックレンジＤＲが
発生する。入力データ及びＭＩＮが減算回路１０４に供
給され、減算回路１０４から最小値が除去されること
で、正規化された画素データが発生する。
【００１６】上記ダイナミックレンジＤＲが減算回路１
０５に供給され、正規化された画素データがダイナミッ
クレンジＤＲで割算され、割算回路１０５の出力データ
が比較回路１０６に供給される。比較回路１０６では、
中央画素Ｐ５以外の８個の画素の割算出力が０．５を基
準として、より大きいか、より小さいかが判断される。
この結果に応じて、“０”又は“１”のデータＤＴが発
生する。この比較出力ＤＴが出力端子１０７に取り出さ
れる。この１ビットＡＤＲＣを用いてクラス分割を行え
ば（３×３）のブロックＢが９ビットのクラスコードで
表現される。
０５に供給され、正規化された画素データがダイナミッ
クレンジＤＲで割算され、割算回路１０５の出力データ
が比較回路１０６に供給される。比較回路１０６では、
中央画素Ｐ５以外の８個の画素の割算出力が０．５を基
準として、より大きいか、より小さいかが判断される。
この結果に応じて、“０”又は“１”のデータＤＴが発
生する。この比較出力ＤＴが出力端子１０７に取り出さ
れる。この１ビットＡＤＲＣを用いてクラス分割を行え
ば（３×３）のブロックＢが９ビットのクラスコードで
表現される。
【００１７】上記図１に示したパラメータテーブル２
は、上記分類部１から与えられるＳＤ信号の分類に対応
した予測パラメータを読み出される、上記分類と予測パ
ラメータとの対応関係を保持するテーブルである。上記
予測パラメータは、後述する直交変換された空間におい
て、上記ＳＤ信号と、このＳＤ信号に対応する、例えば
１１２５本の走査線を有する高解像度のテレビジョン受
像機に対応する画素数及び解像度を有するＨＤ信号とを
関係付けている。なお、このパラメータテーブル２は、
後述する予測パラメータの学習方法によって作成され
る。
は、上記分類部１から与えられるＳＤ信号の分類に対応
した予測パラメータを読み出される、上記分類と予測パ
ラメータとの対応関係を保持するテーブルである。上記
予測パラメータは、後述する直交変換された空間におい
て、上記ＳＤ信号と、このＳＤ信号に対応する、例えば
１１２５本の走査線を有する高解像度のテレビジョン受
像機に対応する画素数及び解像度を有するＨＤ信号とを
関係付けている。なお、このパラメータテーブル２は、
後述する予測パラメータの学習方法によって作成され
る。
【００１８】また、上記画像信号処理装置は、上記ＳＤ
信号を直交変換して直交変換係数とする直交変換部３
と、この直交変換部３から与えられる直交変換係数と上
記パラメータテーブル２から読み出される予測パラメー
タに基づいて、直交変換された空間において、ＨＤ信号
を予測生成する予測部４を有している。
信号を直交変換して直交変換係数とする直交変換部３
と、この直交変換部３から与えられる直交変換係数と上
記パラメータテーブル２から読み出される予測パラメー
タに基づいて、直交変換された空間において、ＨＤ信号
を予測生成する予測部４を有している。
【００１９】上記直交変換部３は、上記ＳＤ信号に対し
て所定の直交変換を施して直交変換係数とする。この直
交変換部３は、所定の領域を抽出することによりブロッ
ク化されたＳＤ信号に対して所定の直交変換を施すもの
である。ここで、上記直交変換としては、例えばウェー
ブレット変換、離散コサイン変換（ＤＣＴ）が挙げられ
る。ここでは、上記ＳＤ信号にＤＣＴを施すので、上記
ＳＤ信号は周波数領域へ変換され、上記直交変換係数は
ＤＣＴ係数となる。
て所定の直交変換を施して直交変換係数とする。この直
交変換部３は、所定の領域を抽出することによりブロッ
ク化されたＳＤ信号に対して所定の直交変換を施すもの
である。ここで、上記直交変換としては、例えばウェー
ブレット変換、離散コサイン変換（ＤＣＴ）が挙げられ
る。ここでは、上記ＳＤ信号にＤＣＴを施すので、上記
ＳＤ信号は周波数領域へ変換され、上記直交変換係数は
ＤＣＴ係数となる。
【００２０】上記予測部４は、上記パラメータテーブル
２から読み出された予測パラメータと、上記直交変換部
３から与えられる直交変換係数とから、直交変換された
空間において、上記直交変換係数の個数が増加するよう
に予測生成をする。ここでは、上記直交変換部３にてＳ
Ｄ信号にＤＣＴを施すことにより得られたＤＣＴ係数の
個数が増加するようにＤＣＴ係数を当てはめることによ
り予測生成を行う。ＤＣＴ係数が拡張される周波数領域
における高周波数成分の領域は、ＨＤ信号に対応してい
る。
２から読み出された予測パラメータと、上記直交変換部
３から与えられる直交変換係数とから、直交変換された
空間において、上記直交変換係数の個数が増加するよう
に予測生成をする。ここでは、上記直交変換部３にてＳ
Ｄ信号にＤＣＴを施すことにより得られたＤＣＴ係数の
個数が増加するようにＤＣＴ係数を当てはめることによ
り予測生成を行う。ＤＣＴ係数が拡張される周波数領域
における高周波数成分の領域は、ＨＤ信号に対応してい
る。
【００２１】具体的には、上記ＳＤ信号にＤＣＴを施す
ことにより得られたＤＣＴ係数は、周波数領域において
は、例えば、図４に示すように、図中左から右に（以下
同様とする。）要素ａ１及びａ２を第１行、要素ａ３及
びａ４を第２行として、各行に２個の要素を有する行が
２行配置された、計４個の要素ａ１〜ａ４を含む領域Ｄ
１にて表される。
ことにより得られたＤＣＴ係数は、周波数領域において
は、例えば、図４に示すように、図中左から右に（以下
同様とする。）要素ａ１及びａ２を第１行、要素ａ３及
びａ４を第２行として、各行に２個の要素を有する行が
２行配置された、計４個の要素ａ１〜ａ４を含む領域Ｄ
１にて表される。
【００２２】上記領域Ｄ１を、図５に示すように、ＨＤ
信号に対応するように、領域Ｄ１〜Ｄ４にて構成される
領域にまで拡張する。即ち、図中では、領域Ｄ１の右隣
に領域Ｄ２が、領域Ｄ１の下側に隣接して領域Ｄ３が、
領域Ｄ１の右下に領域Ｄ２及びＤ３に隣接して領域Ｄ４
が新たに配置されている。
信号に対応するように、領域Ｄ１〜Ｄ４にて構成される
領域にまで拡張する。即ち、図中では、領域Ｄ１の右隣
に領域Ｄ２が、領域Ｄ１の下側に隣接して領域Ｄ３が、
領域Ｄ１の右下に領域Ｄ２及びＤ３に隣接して領域Ｄ４
が新たに配置されている。
【００２３】このように、周波数領域にてＤＣＴ係数の
領域を拡張することにより、当該ＳＤ信号の解像度を向
上させてＨＤ信号に変換することができる。ここで、周
波数領域におけるＤＣＴ係数の予測生成は、２次元空間
の各方向について、元のＳＤ信号に対応するＤＣＴ係数
の個数のそれぞれ２倍であり、逆直交変換することによ
り得られるＨＤ信号の解像度は上記ＳＤ信号の２倍とな
る。
領域を拡張することにより、当該ＳＤ信号の解像度を向
上させてＨＤ信号に変換することができる。ここで、周
波数領域におけるＤＣＴ係数の予測生成は、２次元空間
の各方向について、元のＳＤ信号に対応するＤＣＴ係数
の個数のそれぞれ２倍であり、逆直交変換することによ
り得られるＨＤ信号の解像度は上記ＳＤ信号の２倍とな
る。
【００２４】ここで、上記領域Ｄ２は、第１行に要素ａ
２１及びａ２２、第２行に要素ａ２３及びａ２４とし
て、各行に２個の要素を含み、全体で４個の要素ａ２１
〜ａ２４を含むものである。上記領域Ｄ３は、第１行に
要素ａ３１及びａ３２、第２行に要素ａ３３及びａ３４
として、各行に２個の要素を含み、全体で４個の要素ａ
３１〜ａ３４を含むものである。上記領域Ｄ４は、第１
行に要素ａ４１及びａ４２、第２行に要素ａ４３及びａ
４４として、各行に２個の要素を含み、全体で４個の要
素ａ４１〜ａ４４を含むものである。
２１及びａ２２、第２行に要素ａ２３及びａ２４とし
て、各行に２個の要素を含み、全体で４個の要素ａ２１
〜ａ２４を含むものである。上記領域Ｄ３は、第１行に
要素ａ３１及びａ３２、第２行に要素ａ３３及びａ３４
として、各行に２個の要素を含み、全体で４個の要素ａ
３１〜ａ３４を含むものである。上記領域Ｄ４は、第１
行に要素ａ４１及びａ４２、第２行に要素ａ４３及びａ
４４として、各行に２個の要素を含み、全体で４個の要
素ａ４１〜ａ４４を含むものである。
【００２５】上記予測部４における、上記直交変換され
た空間においてのＳＤ信号に対応する領域Ｄ１からＨＤ
信号に対応する領域Ｄ１〜Ｄ４への拡張としては、例え
ば、上記パラメータテーブル２から読み出された予測パ
ラメータと、上記ＳＤ信号のＤＣＴ係数とに基づいて領
域Ｄ１において与えられた多項式を領域Ｄ２〜Ｄ４まで
外挿することが挙げられる。
た空間においてのＳＤ信号に対応する領域Ｄ１からＨＤ
信号に対応する領域Ｄ１〜Ｄ４への拡張としては、例え
ば、上記パラメータテーブル２から読み出された予測パ
ラメータと、上記ＳＤ信号のＤＣＴ係数とに基づいて領
域Ｄ１において与えられた多項式を領域Ｄ２〜Ｄ４まで
外挿することが挙げられる。
【００２６】また、上記予測部４は、上記直交変換され
た空間における、上記ＨＤ信号に対応する領域への拡張
としては、上記ＨＤ信号に対応する領域Ｄ１〜Ｄ４を設
定する一組の数を上記予測パラメータに対応させて予め
準備しておくことができる。
た空間における、上記ＨＤ信号に対応する領域への拡張
としては、上記ＨＤ信号に対応する領域Ｄ１〜Ｄ４を設
定する一組の数を上記予測パラメータに対応させて予め
準備しておくことができる。
【００２７】さらに、本具体例では、上記予測部４は、
上記直交変換された空間における、上記ＨＤ信号に対応
する領域Ｄ１〜Ｄ４への拡張としては、上記ＳＤ信号に
対応する領域の値を維持して更新しないようにしてい
る。即ち、上記図５における領域Ｄ１の各要素ａ１１〜
ａ１４の値は、上記図４における領域Ｄ１の各要素ａ１
〜ａ４の値にそれぞれ等しく取られる。
上記直交変換された空間における、上記ＨＤ信号に対応
する領域Ｄ１〜Ｄ４への拡張としては、上記ＳＤ信号に
対応する領域の値を維持して更新しないようにしてい
る。即ち、上記図５における領域Ｄ１の各要素ａ１１〜
ａ１４の値は、上記図４における領域Ｄ１の各要素ａ１
〜ａ４の値にそれぞれ等しく取られる。
【００２８】そして、上記画像信号処理装置は、上記予
測部４から与えられる、直交変換された空間における、
上記予測部４にて予測生成された直交変換係数を逆直交
変換する逆直交変換部５を有している。
測部４から与えられる、直交変換された空間における、
上記予測部４にて予測生成された直交変換係数を逆直交
変換する逆直交変換部５を有している。
【００２９】この逆直交変換部５は、上記予測部４から
与えられた直交変換係数に対して逆直交変換を施し、こ
の直交変換係数を時間軸方向に進行する通常のＨＤ信号
とする。即ち、上記予測部５から与えられた直交変換係
数は、上記直交変換された空間内で直交変換係数の領域
を拡張することにより導出されたが、この逆直交変換部
５は、上記直交変換係数に対して上記直交変換部３にて
施した直交変換に対応する逆変換を施すことにより、時
間軸方向に進行する通常のＨＤ信号とするものである。
ここでは、ＤＣＴ係数に逆ＤＣＴ変換を施すことによ
り、ＨＤ信号としている。
与えられた直交変換係数に対して逆直交変換を施し、こ
の直交変換係数を時間軸方向に進行する通常のＨＤ信号
とする。即ち、上記予測部５から与えられた直交変換係
数は、上記直交変換された空間内で直交変換係数の領域
を拡張することにより導出されたが、この逆直交変換部
５は、上記直交変換係数に対して上記直交変換部３にて
施した直交変換に対応する逆変換を施すことにより、時
間軸方向に進行する通常のＨＤ信号とするものである。
ここでは、ＤＣＴ係数に逆ＤＣＴ変換を施すことによ
り、ＨＤ信号としている。
【００３０】続いて、画像信号処理方法の一連の工程に
ついて説明する。この一連の工程は、図６に示すよう
に、ステップＳ１からステップＳ５までの５個の工程か
ら構成される。
ついて説明する。この一連の工程は、図６に示すよう
に、ステップＳ１からステップＳ５までの５個の工程か
ら構成される。
【００３１】最初のステップＳ１においては、入力され
るＳＤ信号を、このＳＤ信号の特徴に応じて分類する。
例えば、上記ＳＤ信号から所定の領域を抽出してブロッ
ク化し、このブロックの特徴に応じて分類する。
るＳＤ信号を、このＳＤ信号の特徴に応じて分類する。
例えば、上記ＳＤ信号から所定の領域を抽出してブロッ
ク化し、このブロックの特徴に応じて分類する。
【００３２】この分類の一例としては、上記ブロックを
波形パターンによりクラス分類し、当該ブロックのクラ
スを導出する。このクラス分類の一例としては、上述し
たＡＤＲＣが挙げられる。上記ＳＤ信号の分類が終了す
ると、これに続くステップＳ２に進む。
波形パターンによりクラス分類し、当該ブロックのクラ
スを導出する。このクラス分類の一例としては、上述し
たＡＤＲＣが挙げられる。上記ＳＤ信号の分類が終了す
ると、これに続くステップＳ２に進む。
【００３３】ステップＳ２においては、ステップＳ１に
おけるＳＤ信号の分類にて取得した、当該分類に対応し
た予測パラメータをパラメータテーブルを参照して読み
出す。このパラメータテーブルは、ＳＤ信号の分類に対
応した予測パラメータを読み出される、上記分類と予測
パラメータとの対応関係を保持するテーブルである。上
記パラメータテーブル２からの予測パラメータの読み出
しを終えると、次のステップＳ３に進む。
おけるＳＤ信号の分類にて取得した、当該分類に対応し
た予測パラメータをパラメータテーブルを参照して読み
出す。このパラメータテーブルは、ＳＤ信号の分類に対
応した予測パラメータを読み出される、上記分類と予測
パラメータとの対応関係を保持するテーブルである。上
記パラメータテーブル２からの予測パラメータの読み出
しを終えると、次のステップＳ３に進む。
【００３４】ステップＳ３においては、上記ＳＤ信号に
対して所定の直交変換を施す。例えば、上記ＳＤ信号か
ら所定の領域を抽出されたブロックに対して例えばＤＣ
Ｔを施してＤＣＴ係数とする。そして、次のステップＳ
４に進む。
対して所定の直交変換を施す。例えば、上記ＳＤ信号か
ら所定の領域を抽出されたブロックに対して例えばＤＣ
Ｔを施してＤＣＴ係数とする。そして、次のステップＳ
４に進む。
【００３５】ステップＳ４においては、上記パラメータ
テーブル２から読み出された予測パラメータと、上記直
交変換部３から与えられるＤＣＴ係数とから、上記直交
変換された空間において、上記図５に示したように、こ
のＤＣＴ係数に対応する領域Ｄ１を、高周波成分に対応
する領域Ｄ２〜Ｄ４まで拡張することにより予測生成を
行う。そして、次のステップＳ５に進む。
テーブル２から読み出された予測パラメータと、上記直
交変換部３から与えられるＤＣＴ係数とから、上記直交
変換された空間において、上記図５に示したように、こ
のＤＣＴ係数に対応する領域Ｄ１を、高周波成分に対応
する領域Ｄ２〜Ｄ４まで拡張することにより予測生成を
行う。そして、次のステップＳ５に進む。
【００３６】ステップＳ５においては、ステップＳ４に
て得られた拡張された直交変換係数に対して逆直交変換
を施すことにより、時間軸方向に進行する通常のＨＤ信
号とする。即ち、ステップＳ４にて予測生成された直交
変換係数は、上記直交変換された空間内で領域が拡張さ
れたものであるが、この逆直交変換部５は、上記ＨＤ信
号に対して上記直交変換部３にて施した直交変換に対応
する逆変換を施すことにより、時間軸方向に進行する通
常のＨＤ信号とする。そして、このステップＳ５にて、
この一連の工程を終了する。
て得られた拡張された直交変換係数に対して逆直交変換
を施すことにより、時間軸方向に進行する通常のＨＤ信
号とする。即ち、ステップＳ４にて予測生成された直交
変換係数は、上記直交変換された空間内で領域が拡張さ
れたものであるが、この逆直交変換部５は、上記ＨＤ信
号に対して上記直交変換部３にて施した直交変換に対応
する逆変換を施すことにより、時間軸方向に進行する通
常のＨＤ信号とする。そして、このステップＳ５にて、
この一連の工程を終了する。
【００３７】以上説明したように、この発明に係る画像
信号処理装置及び方法は、入力されたＳＤ信号を分類し
てこの分類に対応する予測パラメータをパラメータテー
ブル２から読み出す。一方、上記ＳＤ信号に直交変換を
施し、直交変換された空間にて、上記直交変換係数の領
域から、上記予測パラメータに応じて、上記直交変換係
数の領域を拡張する。そして、この拡張された直交変換
係数に逆直交変換を施すことにより、時間軸方向に進行
する通常のＨＤ信号を得ることができる。このことによ
り、入力するＳＤ信号からＨＤ信号に変換する際に、解
像度を高くして、画質の向上を図ることができる。
信号処理装置及び方法は、入力されたＳＤ信号を分類し
てこの分類に対応する予測パラメータをパラメータテー
ブル２から読み出す。一方、上記ＳＤ信号に直交変換を
施し、直交変換された空間にて、上記直交変換係数の領
域から、上記予測パラメータに応じて、上記直交変換係
数の領域を拡張する。そして、この拡張された直交変換
係数に逆直交変換を施すことにより、時間軸方向に進行
する通常のＨＤ信号を得ることができる。このことによ
り、入力するＳＤ信号からＨＤ信号に変換する際に、解
像度を高くして、画質の向上を図ることができる。
【００３８】続いて、予測パラメータの学習方法につい
て説明する。この予測パラメータの学習方法は、図７に
示すように、入力される第１の画像信号であるＳＤ信号
を分類部１にて分類すると共に、上記入力されるＳＤ信
号に対して第１の直交変換部１１にて直交変換を施す。
一方、上記ＳＤ信号と同一の対象を撮像した第２の画像
信号であるＨＤ信号に対して第２の直交変換部１２にて
直交変換を施す。
て説明する。この予測パラメータの学習方法は、図７に
示すように、入力される第１の画像信号であるＳＤ信号
を分類部１にて分類すると共に、上記入力されるＳＤ信
号に対して第１の直交変換部１１にて直交変換を施す。
一方、上記ＳＤ信号と同一の対象を撮像した第２の画像
信号であるＨＤ信号に対して第２の直交変換部１２にて
直交変換を施す。
【００３９】上記分類部１は、入力されるＳＤ信号を所
定の方法によって分類する。例えば、上記ＳＤ信号から
所定の領域を抽出してブロックとし、このブロックを上
述したＡＤＲＣに基づいてクラス分類する。
定の方法によって分類する。例えば、上記ＳＤ信号から
所定の領域を抽出してブロックとし、このブロックを上
述したＡＤＲＣに基づいてクラス分類する。
【００４０】上記第１の直交変換部１１は、入力される
ＳＤ信号に対して所定の直交変換を施す。この直交変換
の一例としては、上述したＤＣＴが挙げられる。
ＳＤ信号に対して所定の直交変換を施す。この直交変換
の一例としては、上述したＤＣＴが挙げられる。
【００４１】上記第２の直交変換部１２は、入力される
ＨＤ信号に対して上記第１の直交変換部における直交変
換に対応する直交変換を施す。なお、直交変換された空
間における、このＨＤ信号に対応する領域は、上記図５
に示したように、上記空間におけるＳＤ信号に対応する
領域Ｄ１を拡大した領域Ｄ１〜Ｄ４となっている。
ＨＤ信号に対して上記第１の直交変換部における直交変
換に対応する直交変換を施す。なお、直交変換された空
間における、このＨＤ信号に対応する領域は、上記図５
に示したように、上記空間におけるＳＤ信号に対応する
領域Ｄ１を拡大した領域Ｄ１〜Ｄ４となっている。
【００４２】また、上記予測パラメータの学習方法は、
上記分類部１から分類を、上記第１の直交変換部１１及
び上記第２の直交変換部１２から、ＳＤ信号及びＨＤ信
号の直交変換係数をそれぞれ受け取り、これらの対応関
係を算出するパラメータ計算部１３を有している。
上記分類部１から分類を、上記第１の直交変換部１１及
び上記第２の直交変換部１２から、ＳＤ信号及びＨＤ信
号の直交変換係数をそれぞれ受け取り、これらの対応関
係を算出するパラメータ計算部１３を有している。
【００４３】このパラメータ計算部１３は、上記入力さ
れたＳＤ信号及びＨＤ信号に対応した、上記ＳＤ信号の
分類及び直交変換係数と、上記ＨＤ信号の直交変換係数
の間の対応関係を表す予測パラメータを算出する。
れたＳＤ信号及びＨＤ信号に対応した、上記ＳＤ信号の
分類及び直交変換係数と、上記ＨＤ信号の直交変換係数
の間の対応関係を表す予測パラメータを算出する。
【００４４】このパラメータ計算部１３は、図８に示す
ように、上記分類部１におけるＳＤ信号の分類を、図中
のブロック１０１及び１０２にて示した分類部１にてイ
ンデックスとして取得し、このインデックスによってＳ
Ｄ信号及びＨＤ信号についての直交変換係数に振り分
け、この振り分けられた入力信号毎に、予測パラメータ
を算出することができる。
ように、上記分類部１におけるＳＤ信号の分類を、図中
のブロック１０１及び１０２にて示した分類部１にてイ
ンデックスとして取得し、このインデックスによってＳ
Ｄ信号及びＨＤ信号についての直交変換係数に振り分
け、この振り分けられた入力信号毎に、予測パラメータ
を算出することができる。
【００４５】即ち、ＳＤ信号及びＨＤ信号は２次元信号
であるので、直交変換後の直交変換係数も２次元信号と
なる。直交変換された２次元空間における座標を便宜上
ｘ及びｙ、予測パラメータをａ、ｂ、・・・、ＳＤ信号
の直交変換係数をＳ（ｘ、ｙ）、予測パラメータ導出の
際に教師としての役割を果たすＨＤ信号の直交変換係数
をＴ（ｘ、ｙ）とすると、上記予測パラメータの推定
は、次式の値を最小にするように上記予測パラメータ
ａ、ｂ、・・・を当てはめることによって行ことができ
る。
であるので、直交変換後の直交変換係数も２次元信号と
なる。直交変換された２次元空間における座標を便宜上
ｘ及びｙ、予測パラメータをａ、ｂ、・・・、ＳＤ信号
の直交変換係数をＳ（ｘ、ｙ）、予測パラメータ導出の
際に教師としての役割を果たすＨＤ信号の直交変換係数
をＴ（ｘ、ｙ）とすると、上記予測パラメータの推定
は、次式の値を最小にするように上記予測パラメータ
ａ、ｂ、・・・を当てはめることによって行ことができ
る。
【００４６】
【数１】
【００４７】ここで、上式におけるｘ及びｙについての
総和Σは直交変換された２次元空間の各座標成分につい
ての総和を、外側の総和Σは各分類に属する全ての入力
データの総和を意味している。上式にて与えられる誤差
二乗和を最小にすることにより、最小二乗法による予測
パラメータａ、ｂ、・・・を決定することができる。
総和Σは直交変換された２次元空間の各座標成分につい
ての総和を、外側の総和Σは各分類に属する全ての入力
データの総和を意味している。上式にて与えられる誤差
二乗和を最小にすることにより、最小二乗法による予測
パラメータａ、ｂ、・・・を決定することができる。
【００４８】上記関数 Ｆ（Ｓ（ｘ，ｙ），ｘ，ｙ，ａ，ｂ，・・・） は、直交変換された空間において、ＳＤ信号の直交変換
係数からＨＤ信号の直交変換係数を予測するための予測
関数である。この予測関数の引数は、ＳＤ信号の直交変
換係数Ｓ（ｘ、ｙ）、予測パラメータａ、ｂ、・・・及
び２次元座標ｘ、ｙである。
係数からＨＤ信号の直交変換係数を予測するための予測
関数である。この予測関数の引数は、ＳＤ信号の直交変
換係数Ｓ（ｘ、ｙ）、予測パラメータａ、ｂ、・・・及
び２次元座標ｘ、ｙである。
【００４９】上に示した二乗和において、予測関数Ｆは
ＨＤ信号の直交変換係数Ｔを教師として、二乗和を最小
にするように決定される。これは、幾何学的には、ＨＤ
信号の直交変換係数を基準として、予測関数Ｆの曲面フ
ィッティングを行うことに対応している。
ＨＤ信号の直交変換係数Ｔを教師として、二乗和を最小
にするように決定される。これは、幾何学的には、ＨＤ
信号の直交変換係数を基準として、予測関数Ｆの曲面フ
ィッティングを行うことに対応している。
【００５０】このような予測関数Ｆは、上記予測パラメ
ータａ、ｂ、・・・に応じて一意的に決定される。従っ
て、直交変換されたＳＤ信号の画像データの領域を拡張
するように、この予測関数Ｆを用いて画像データの予測
生成をすることができる。
ータａ、ｂ、・・・に応じて一意的に決定される。従っ
て、直交変換されたＳＤ信号の画像データの領域を拡張
するように、この予測関数Ｆを用いて画像データの予測
生成をすることができる。
【００５１】但し、上記予測生成の際には、直交変換さ
れたＳＤ信号の画像データをそのまま更新しないで利用
することがある。このように、ＳＤ信号の画像データを
そのまま利用することにより、上記予測関数Ｆによる画
像データの予測生成の誤差が大きくても不具合を回避す
ることができる。
れたＳＤ信号の画像データをそのまま更新しないで利用
することがある。このように、ＳＤ信号の画像データを
そのまま利用することにより、上記予測関数Ｆによる画
像データの予測生成の誤差が大きくても不具合を回避す
ることができる。
【００５２】さらに、上記予測パラメータの学習方法
は、判断部１４にて上記予測パラメータ計算部１３にて
算出された対応関係を判断した上で、上記対応関係を上
記メモリ１５に記憶する。
は、判断部１４にて上記予測パラメータ計算部１３にて
算出された対応関係を判断した上で、上記対応関係を上
記メモリ１５に記憶する。
【００５３】このようにして決定された上記分類及び予
測パラメータの対応関係は、上記メモリ１５に記憶され
る。このメモリ１５に記憶された対応関係は、必要な場
合に読み出されて、上記画像信号処理装置のパラメータ
テーブル２に設定されたり、上記画像信号処理方法にお
いて読み出されて利用される。
測パラメータの対応関係は、上記メモリ１５に記憶され
る。このメモリ１５に記憶された対応関係は、必要な場
合に読み出されて、上記画像信号処理装置のパラメータ
テーブル２に設定されたり、上記画像信号処理方法にお
いて読み出されて利用される。
【００５４】以上説明したように、この予測パラメータ
の学習方法は、入力されるＳＤ信号を所定の方法により
分類すると共に直交変換し、また、上記ＳＤ信号と同一
の対象を撮像したＨＤ信号を直交変換する。そして、直
交変換された空間にて、上記分類に対応した、上記ＳＤ
信号の直交変換係数と、教師としての役割を果たす上記
ＨＤ信号の直交変換係数の対応関係を所定の方法により
導出し、この対応関係を上記メモリ１５に記憶する。こ
のことにより、実際の撮像信号に基づいて、ＳＤ信号か
らＨＤ信号への変換であるアップコンバートの際に解像
度を高くすることのより画質の向上を図ることができ
る。
の学習方法は、入力されるＳＤ信号を所定の方法により
分類すると共に直交変換し、また、上記ＳＤ信号と同一
の対象を撮像したＨＤ信号を直交変換する。そして、直
交変換された空間にて、上記分類に対応した、上記ＳＤ
信号の直交変換係数と、教師としての役割を果たす上記
ＨＤ信号の直交変換係数の対応関係を所定の方法により
導出し、この対応関係を上記メモリ１５に記憶する。こ
のことにより、実際の撮像信号に基づいて、ＳＤ信号か
らＨＤ信号への変換であるアップコンバートの際に解像
度を高くすることのより画質の向上を図ることができ
る。
【００５５】なお、この具体例においてはＳＤ信号から
ＨＤ信号への変換について説明したが、この発明はこれ
に限定されず、画像信号の解像度を高めて画質を向上さ
せる用途に広く利用することができる。
ＨＤ信号への変換について説明したが、この発明はこれ
に限定されず、画像信号の解像度を高めて画質を向上さ
せる用途に広く利用することができる。
【００５６】
【発明の効果】上記画像信号処理装置は、入力されるＳ
Ｄ信号を分類部にて分類すると共に変換部にて直交変換
し、予測部にてこの直交変換された空間で上記分類に応
じた予測パラメータに基づいて直交変換係数の領域を拡
張し、このＨＤ信号を逆変換部にて逆直交変換して時間
軸方向に進行する通常のＨＤ信号としている。従って、
入力されるＳＤ信号から、解像度を高くして画質を向上
させたＨＤ信号を得ることができる。
Ｄ信号を分類部にて分類すると共に変換部にて直交変換
し、予測部にてこの直交変換された空間で上記分類に応
じた予測パラメータに基づいて直交変換係数の領域を拡
張し、このＨＤ信号を逆変換部にて逆直交変換して時間
軸方向に進行する通常のＨＤ信号としている。従って、
入力されるＳＤ信号から、解像度を高くして画質を向上
させたＨＤ信号を得ることができる。
【００５７】また、上記画像信号処理方法は、入力され
るＳＤ信号を分類すると共に直交変換し、この直交変換
された空間で上記分類に応じた予測パラメータに基づい
て直交変換係数の領域を拡張し、このＨＤ信号を逆直交
変換して時間軸方向に進行する通常のＨＤ信号としてい
る。従って、ＳＤ信号をＨＤ信号に変換するアップコン
バージョンの際には、解像度を高くして画質を向上させ
たＨＤ信号を得ることができる。
るＳＤ信号を分類すると共に直交変換し、この直交変換
された空間で上記分類に応じた予測パラメータに基づい
て直交変換係数の領域を拡張し、このＨＤ信号を逆直交
変換して時間軸方向に進行する通常のＨＤ信号としてい
る。従って、ＳＤ信号をＨＤ信号に変換するアップコン
バージョンの際には、解像度を高くして画質を向上させ
たＨＤ信号を得ることができる。
【００５８】さらに、上記予測パラメータの学習方法
は、同一の対象を撮像したＳＤ信号及びＨＤ信号を入力
し、上記ＳＤ信号を分類すると共に、上記ＳＤ信号及び
ＨＤ信号を直交変換し、上記分類に応じて、上記ＨＤ信
号の直交変換係数を教師として用いることにより、この
直交変換された空間内にてＳＤ信号の直交変換係数との
対応関係を導出している。従って、この予測パラメータ
の学習方法は、実際の撮像に基づいたＳＤ信号とＨＤ信
号との対応関係を導出することができる。
は、同一の対象を撮像したＳＤ信号及びＨＤ信号を入力
し、上記ＳＤ信号を分類すると共に、上記ＳＤ信号及び
ＨＤ信号を直交変換し、上記分類に応じて、上記ＨＤ信
号の直交変換係数を教師として用いることにより、この
直交変換された空間内にてＳＤ信号の直交変換係数との
対応関係を導出している。従って、この予測パラメータ
の学習方法は、実際の撮像に基づいたＳＤ信号とＨＤ信
号との対応関係を導出することができる。
【図１】画像信号処理装置の概略的な構造を示すブロッ
ク図である。
ク図である。
【図２】適応型ダイナミックレンジ符号化回路の回路図
である。
である。
【図３】画像信号の画素をブロック分割した１ブロック
を示す図である。
を示す図である。
【図４】周波数領域におけるＤＣＴ係数の領域を示す図
である。
である。
【図５】周波数領域におけるＤＣＴ係数の領域の拡張を
示す図である。
示す図である。
【図６】画像信号処理方法の一連の手順を示すフローチ
ャートである。
ャートである。
【図７】予測パラメータの学習方法の手順を示すブロッ
ク図である。
ク図である。
【図８】上記予測パラメータの学習方法におけるパラメ
ータの推定を説明するブロック図である。
ータの推定を説明するブロック図である。
１ 分類部、２ パラメータテーブル、４ 予測部
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (51)Int.Cl.6 識別記号 ＦＩ Ｈ０４Ｎ 7/30 Ｈ０４Ｎ 7/133 Ｚ (72)発明者 一木 洋 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 (17)
- 【請求項１】 画像信号を分類する分類手段と、 上記分類手段における分類に対応した予測パラメータが
読み出されるパラメータテーブルと、 上記画像信号を直交変換して画像データとする変換手段
と、 上記変換手段にて得られた画像データと、上記パラメー
タテーブルから読み出された予測パラメータとに基づい
て、上記直交変換された空間において、上記画像データ
の領域を拡張するように画像データを予測生成する予測
手段と、 上記予測手段によって上記直交変換された空間において
予測生成された画像データを逆直交変換する逆変換手段
とを有することを特徴とする画像信号処理装置。 - 【請求項２】 上記分類手段は、上記画像信号をブロッ
クに分割し、当該ブロックの特徴に応じて分類すること
を特徴とする請求項１記載の画像信号処理装置。 - 【請求項３】 上記分類手段は、上記画像信号を波形パ
ターンに基づいて分類することを特徴とする請求項１記
載の画像信号処理装置。 - 【請求項４】 上記分類手段は、上記波形パターンを適
応型ダイナミックレンジ符号化にて分類することを特徴
とする請求項３記載の画像信号処理装置。 - 【請求項５】 上記変換手段は、離散コサイン変換にて
直交変換をすることを特徴とする請求項１記載の画像信
号処理装置。 - 【請求項６】 上記予測手段は、周波数領域において、
高周波側の画像データの個数が増加するように画像デー
タを予測生成することを特徴とする請求項５記載の画像
信号処理装置。 - 【請求項７】 上記予測手段は、上記直交変換された空
間において、上記画像信号に対応する画像データをその
まま用いることを特徴とする請求項１記載の画像信号処
理装置。 - 【請求項８】 上記予測手段は、上記直交変換された空
間において、上記分類に対応した一組の数値にて予測生
成する画像データを設定することを特徴とする請求項１
記載の画像信号処理装置。 - 【請求項９】 上記予測手段は、上記直交変換された空
間において、上記分類に対応した所定次数の曲面を当て
はめることにより画像データを予測生成することを特徴
とする請求項１記載の画像信号処理装置。 - 【請求項１０】 画像信号を分類する分類工程と、 上記分類工程における分類に対応した予測パラメータを
パラメータテーブルから読み出す読み出し工程と、 上記画像信号を直交変換して画像データとする変換工程
と、 上記変換工程にて得られた画像データと、上記パラメー
タテーブルから読み出された予測パラメータとに基づい
て、上記直交変換された空間において、上記画像データ
の領域を拡張するように画像データを予測生成する予測
工程と、 上記予測工程によって上記直交変換された空間において
予測生成された画像データを逆直交変換する逆変換工程
とを有することを特徴とする画像信号処理方法。 - 【請求項１１】 第１の画像信号を分類する分類工程
と、 上記第１の画像信号を直交変換して第１の画像データと
する第１の変換工程と、 上記第１の画像信号と同一の対象を撮像した、上記第１
の画像信号より解像度の高い第２の画像信号を直交変換
して第２の画像データとする第２の変換工程と、 上記分類手段にて取得した分類に対応して、上記直交変
換された空間において、上記第１のデータと上記第２の
データとの対応関係を保持する変換テーブルを作成する
変換テーブル作成工程とを有することを特徴とする予測
パラメータの学習方法。 - 【請求項１２】 上記分類工程は、上記第１の画像信号
をブロックに分割し、当該ブロックの特徴に応じて分類
し、当該分類を出力することを特徴とする請求項１１記
載の予測パラメータの学習方法。 - 【請求項１３】 上記分類工程は、上記第１の画像信号
を波形パターンに基づいて分類することを特徴とする請
求項１１記載の予測パラメータの学習方法。 - 【請求項１４】 上記分類工程は、上記波形パターンを
適応型ダイナミックレンジ符号化にて分類することを特
徴とする請求項１３記載の予測パラメータの学習方法。 - 【請求項１５】 上記第１及び第２の変換工程は、離散
コサイン変換にて直交変換をすることを特徴とする請求
項１１記載の予測パラメータの学習方法。 - 【請求項１６】 上記変換テーブル作成工程は、直交変
換された空間において、上記第１の画像データと上記第
２の画像データとの対応関係を最小二乗法により決定す
ることを特徴とする請求項１１記載の予測パラメータの
学習方法。 - 【請求項１７】 上記変換テーブル作成工程は、直交変
換された空間において、上記第１の画像データと上記第
２の画像データとの対応関係として、上記分類に対応し
た多項式を決定することを特徴とする請求項１１記載の
予測パラメータの学習方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP16021097A JP3867346B2 (ja) | 1997-06-17 | 1997-06-17 | 画像信号処理装置及び方法並びに予測パラメータの学習装置及び方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP16021097A JP3867346B2 (ja) | 1997-06-17 | 1997-06-17 | 画像信号処理装置及び方法並びに予測パラメータの学習装置及び方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH118838A true JPH118838A (ja) | 1999-01-12 |
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Family
ID=15710140
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| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP16021097A Expired - Fee Related JP3867346B2 (ja) | 1997-06-17 | 1997-06-17 | 画像信号処理装置及び方法並びに予測パラメータの学習装置及び方法 |
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|---|---|
| JP (1) | JP3867346B2 (ja) |
Cited By (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2001320277A (ja) * | 2000-05-09 | 2001-11-16 | Sony Corp | データ処理装置およびデータ処理方法、並びに記録媒体 |
| JP2001320587A (ja) * | 2000-05-09 | 2001-11-16 | Sony Corp | データ処理装置およびデータ処理方法、並びに記録媒体 |
| JP2006209396A (ja) * | 2005-01-27 | 2006-08-10 | Matsushita Electric Ind Co Ltd | 画像変換方法、装置およびプログラム、並びに、サーバークライアントシステム |
| US7203381B2 (en) | 2004-01-09 | 2007-04-10 | Matsushita Electric Industrial Co., Ltd. | Image processing method, image processing apparatus, and image processing program |
| JP2011221895A (ja) * | 2010-04-13 | 2011-11-04 | Fujifilm Corp | 行列生成装置、方法、プログラムならびに情報処理装置 |
| JP2013098730A (ja) * | 2011-10-31 | 2013-05-20 | Toshiba Corp | 解像度変換装置、解像度変換方法及び動画像復号化装置 |
-
1997
- 1997-06-17 JP JP16021097A patent/JP3867346B2/ja not_active Expired - Fee Related
Cited By (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
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| JP4517448B2 (ja) * | 2000-05-09 | 2010-08-04 | ソニー株式会社 | データ処理装置およびデータ処理方法、並びに記録媒体 |
| US7203381B2 (en) | 2004-01-09 | 2007-04-10 | Matsushita Electric Industrial Co., Ltd. | Image processing method, image processing apparatus, and image processing program |
| JP2006209396A (ja) * | 2005-01-27 | 2006-08-10 | Matsushita Electric Ind Co Ltd | 画像変換方法、装置およびプログラム、並びに、サーバークライアントシステム |
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| JP2013098730A (ja) * | 2011-10-31 | 2013-05-20 | Toshiba Corp | 解像度変換装置、解像度変換方法及び動画像復号化装置 |
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|---|---|
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