KR100360206B1 - 화상신호변환장치 - Google Patents

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Abstract

입력디지탈 화상신호(SD신호)가 예측에 의해 보다 해상도가 높은 디지탈 화상신호(HD신호)로 변환된다. 예측대상의 주목화소의 주변에 위치하는 SD신호의 복수의 참조화소의 1차원, 2차원 또는 3차원의 레벨분포에 의해 주목화소의 클래스분할이 되고 또 주변의 복수의 화소와 미리 학습에 의해 결정되어 있는 예측계수와의 선형결합에 의해 주목화소의 예측치가 생성된다. 학습시에는 기지의 HD신호와 이것으로부터 형상된 SD신호를 사용하여 주변의 SD신호의 화소의 값과 예측계수의 선형결합에 의해 예측된 값과 진수치와의 오차의 자승합이 최소가 되도록 예측계수가 결정된다. 예측계수에 한하지 않고 미리 학습에 의해 대표치를 클래스마다 결정하고, 이것을 입력 SD신호의 클래스에 대응하여 예측치로 하여도 좋다. 대표치의 일예는 블럭의 기준치 및 다이나믹 레인지(DR)에 의해 정규화된 값이다.

Description

화상신호 변환장치 및 방법
예를 들면 텔레비젼신호의 경우 기존의 표준해상도(또는 표준선명도 SD)의 텔레비젼신호의 방송뿐만 아니라 고해상도(또는 고선명도 HD)의 텔레비젼신호의 방송이 시험적으로 개시되어 있다. HD신호를 받을 수 있는 텔레비젼 수상기도 실용화되어 있다. 즉, SD 텔레비젼방식 및 HD 텔레비젼방식이 혼재하는 상황을 맞이하고 있다.
SD 및 HD방식이 병존할 때에는 HD 텔레비젼 모니터에 의해 SD 텔레비젼방식의 비디오신호를 재생하기 위한 신호변환장치가 필요하게 된다. SD신호 및 HD신호의 규격으로서는 여러가지의 것이 제안되어 있으나 일예로서 SD신호에 대하여 NTSC방식(주사선수=525, 필드수=60, 종횡비=4:3)을, HD신호에 대하여 HDTV방식신호(주사선수=1125, 필드수=60, 종횡비=16:9)로 가정한다. HD신호는 SD신호에 비하여 약 4배의 해상도를 가지고 있다. 따라서 신호변환장치는 입력된 SD신호를 처리하여 HD신호와 동일하게 4배의 화소수의 비디오신호를 형성하는 업컨버젼을 행한다.
종래는 보간필터를 사용한 신호변환장치가 사용되고 있다. 제 1도는 종래의 업컨버젼을 위한 신호변환장치의 일예의 블록도를 나타낸다. 입력단자(1)에서 SD신호가 입력된다. SD신호는 수평보간필터(2)로 보내져서 수평방향의 화소수가 2배가 된다. 수평보간필터(2)의 출력은 수직보간필터(3)로 보내져서 수직방향의 라인수가 2배가 된다. 수직보간필터(3)의 출력은 HD신호이다. 출력단자(4)에서 HD신호가 출력된다. 즉, 종래의 신호변환장치에서는 화상의 업컨버젼이 필터를 이용하여 행하여지고 있다. 입력SD신호는 예를 들면 보간점에 0데이터를 삽입함으로써 샘플링주파수가 HD신호와 같게 처리된다. 그리고 이 보간점에 대응하는 보간치가 각각의 필터에 의해 형성된다.
제 2도는 보간필터의 구성예를 나타낸다. 입력단자(5)에 SD신호가 공급된다. SD신호는 승산기에 보내져서 SD신호에 필터계수(αn, αn-1, … α0)를 곱한다. 승산기의 각각의 출력은 단위지연량(T)의 레지스터에 보내져 순차지연되는 것과 동시에 각각의 승산기의 출력과 각각의 레지스터의 출력은 가산된다. 보간출력이 출력단자(6)에서 출력된다. 수평보간필터(2)에서는 이 단위지연량(T)이 샘플주기로 선택되어있다. 수직보간필터(3)에서는 이것이 라인주기로 선택되어 있다.
종래의 화상신호 변환장치에 있어서 필터를 이용하여 SD신호를 HD신호로 업컨버트하므로, 출력되는 HD신호는 입력된 SD신호를 처리하여 생성된다. 그래서, 출력HD신호의 해상도는 입력된 SD신호 이상으로는 되지 않는다.
따라서 이 발명의 하나의 목적은 출력신호의 해상도를 보상하는 것이 가능한화상신호 변환장치 및 방법을 제공하는데 있다.
이 발명의 다른 목적은 입력화상신호의 국소적 화상의 특징에 의거한 클래스로서 입력신호를 분류하여 변환의 정밀도가 향상된 화상신호 변환장치 및 방법을 제공하는데 있다.
발명의 개시
이 발명의 하나의 양태는 제 1화상신호를 상기 제 1디지털신호보다 높은 해상도를 갖는 제 2화상신호로 변환시키기 위한 화상신호 변환장치에 있어서, 제 2화상신호의 주목화소에 인접하게 위치하는 제 1화상신호의 복수의 참조화소의 패턴을 검출하여, 그 검출 결과에 의거해서 제 2화상신호의 주목화소에 대응하는 클래스를 결정하기 위한 클래스 결정수단과, 상기 결정된 클래스에 의거해서, 각 클래스에 대하여 각 대표값이 저장되어 있는 메모리로부터, 상기 제 2화상신호에 대응하여 적어도 제 2표준 화상신호를 이용하는 정규화한 값으로서의 대표값을 검색하기 위한 대표값 검색수단과, 상기 검색된 대표값에 의거해서 제 2디지털 화상신호의 주목화소를 생성하기 위한 주목화소 생성수단을 포함하여 구성되는 화상신호 변환장치이다.
상기 클래스 결정수단은, 상기 제 2화상신호의 복수 주목화소의 각 화소위치에 대응해서 제 1화상신호의 복수 참조화소의 복수 패턴을 검출하고, 상기 복수 패턴의 각각에 의거해서 제 2화상신호의 상기 복수 주목화소 각각에 대응하여 각 클래스를 결정한다.
상기 메모리에 저장된 상기 대표값 데이터는 학습장치에 의해 미리 결정되며, 상기 학습장치는, 제 2표준 화상신호의 주목화소에 인접하여 위치하는 제 1표준 화상신호의 복수 참조화소의 패턴을 제 1화상신호에 대응하여 검출하고, 그 검출 결과에 의거해서 제 2표준 화상신호의 주목화소에 대응하는 클래스를 결정하는 클래스 결정단계와, 제 1표준 화상신호와 제 2표준 화상신호를 이용함으로써 각 클래스에 대하여 대표값 데이터를 결정하는 단계를 수행한다.
본 발명의 다른 양태에 의하면, 제 1화상신호를 제 1디지털신호보다 높은 해상도를 갖는 제 2화상신호로 변환시키기 위한 화상신호 변환장치에 있어서, 상기 제 2화상신호의 복수 주목화소의 각 화소위치에 대응하며 상기 제 2화상신호의 복수 주목화소에 인접하여 위치하는 제 1화상신호의 복수 참조화소의 복수 패턴을 검출하고, 상기 검출된 복수 패턴의 각각에 의거해서 제 2화상신호의 상기 복수 주목화소 각각에 대응하여 각 클래스를 결정하는 클래스 결정수단과, 상기 결정된 클래스에 의거해서, 각 클래스에 대해서 상기 제 2화상신호에 대응하는 표준 화상신호를 이용하여 미리 결정되어 생성되는 예측계수 세트(set)가 각각 저장되어 있는 메모리로부터, 예측계수 세트를 검색하는 예측계수 검색수단과, 상기 검색된 예측계수 세트에 의거해서 제 2디지털 화상신호의 주목화소를 생성하기 위한 주목화소 생성수단을 포함하여 구성되어 있다.
이 발명은 입력된 표준해상도의 화상신호를 보다 높은 해상도의 화상신호로 변환하는 소위 업컨버젼(up-conversion)에 적용가능한 화상신호 변환장치 및 방법에 관한 것이다.
제 1도는 종래의 화상신호 변환장치의 일예의 블록도.
제 2도는 보간필터의 일예의 블록도.
제 3도는 이 발명에 의한 화상신호 변환장치의 일실시예의 블록도.
제 4도는 SD신호의 화소와 HD신호의 화소의 2차원배열을 나타내기 위한 개략도.
제 5도는 SD신호의 화소와 HD신호의 화소의 1차원배열을 나타내기 위한 개략도.
제 6도는 ADRC부호화의 설명을 위한 신호의 레벨변화를 나타내는 개략도.
제 7도는 ADRC부호화에 있어서의 양자화특성을 설명하기위한 개략도.
제 8도는 1비트 ADRC의 부호화회로의 일예의 블록도.
제 9도는 복수의 HD화소의 값을 예측할때에 사용되는 SD화소를 나타내는 약선도.
제 10도는 이 발명의 일실시예의 동작을 설명하기위한 플로우차트.
제 11도는 예측계수를 결정하는 학습 시의 구성을 개략적으로 나타내는 블록도.
제 12도는 학습 시의 동작을 설명하기위한 플로우차트.
제 13도는 인터레이스주사에 있어서의 SD화소와 HD화소의 수직방향의 위치관계를 나타내는 약선도.
제 14도는 모드1에 있어서의 SD화소의 배치를 나타내는 약선도.
제 15도는 모드2에 있어서의 SD화소의 배치를 나타내는 약선도.
제 16도는 모드3에 있어서의 SD화소의 배치를 나타내는 약선도.
제 l7도는 모드4에 있어서의 SD화소의 배치를 나타내는 약선도.
제 18도는 각 모드의 예측계수에 의해 화상신호를 변환하기위한 장치의 블록도이다.
* 도면의 주요부분에 대한 부호설명
12. 블록화회로 13. 데이터 압축회로
15. 메모리 16. 예측치 생성회로
22. 최대치,최소치 검출회로 44. 학습부
발명을 실시하기위한 최선의 형태
이하, 이 발명의 적절한 일실시예를 도면을 참조하여 설명한다. 제 3도는 이 실시예의 구성을 나타낸다. (11)은 SD신호가 공급되는 입력단자이다. 이 SD신호는 소정의 샘플링주파수를 가지는 예를 들면 NTSC방식의 비디오신호이다. SD신호의 1화소가 8비트의 디지털신호로 구성되어 있다. 이 입력SD신호는 래스터주사(raster scanning)의 데이터의 순서를 1차원블록, 2차원블록 또는 3차원블록의 순서의 데이터로 변환하는 블록화회로(12)에 공급된다.
블록화회로(12)의 출력신호가 데이터 압축회로(13) 및 예측치 생성회로(16)에 공급된다. 데이터 압축회로(13)의 출력데이터가 클래스코드 발생회로(14)에 공급된다. 클래스코드 발생회로(14)로 부터의 클래스코드의 출력이 메모리(15)에 대하여 어드레스신호로서 공급된다. 메모리(15)에는 미리 학습에 의해 결정된 예측계수가 저장되어 있다. 메모리(15)에 저장된 예측계수가 예측치 생성회로(16)에 공급된다.
데이터 압축회로(13) 및 클래스코드 발생회로(14)는 예측대상의 주목화소의 클래스분류를 행하기 위한 구성이다. 클래스분류는 주목화소를 포함하는 블록마다의 레벨분포의 패턴에 따라서 이루어진다. 이 클래스분류로 결정된 클래스를 지시하는 클래스코드가 클래스코드 발생회로(14)에서 발생한다. 클래스분류는 SD신호에 의거해서 이루어지지만, 주목화소의 주변의 복수의 SD신호의 화소(SD화소라고 칭한다)의 값(8비트)을 그대로 클래스분류을 위해 참조하면 클래스수가 너무 많아지는 문제가 있다. 그래서 데이터 압축회로(13)가 설치되고, 참조되는 주변의 화소(참조화소)의 비트수가 압축된다. 데이터 압축회로(13)의 일예는 ADRC부호화회로이다.
또한 데이터압축으로서는 ADRC부호화(Adaptive Dynamic Range Coding)뿐만아니라, DCT(Discrete Cosine Transform), VQ(Vector Quantizing), 혹은 DPCM(Diffsrential Pulse Code Modulation), BTC(Block Truncation Coding), 비선형 양자화 등을 선택적으로 사용할 수 있다.
제 4도에 나타내는 바와 같이 블록화회로(12)에서는 텔레비젼신호의 래스터주사의 순서에서 2차원블록의 데이터의 순서로 입력SD신호를 주사변환한다. 제 4도의 예에서는 (3×3)SD화소로 1블록이 구성된다. 예측치생성회로는 a∼i의 값으로 표시되는 9개의 SD화소가 포함되는 1블록의 SD화소에 대응하는 블럭의 중심부근에 위치하는 4개의 HD화소(A∼D)의 값을 발생한다.
제 4도에 나타내는 블록은 단순한 일예이며 대신, 예를 들면 제 5도와 같이 4개의 SD화소(a∼d)로 되는 1차원블록을 이용하여 HD화소의 예측치를 생성할 수도 있다. 또한 후술과 같이 3차원블록에 대하여도 이 발명을 적용할 수 있다.
제 5도의 1차원배열에 있어서, SD화소(a, b, c, d)에서 HD화소(A)의 클래스분류와 예측치생성이 되고, SD화소(a, b, c)에서 HD화소(B)의 클래스분류와 예측치생성이 이루어진다. 또 학습의 경우도 동일한 관계로 클래스분류와 예측치생성이 이루어진다.
데이터 압축회로(13)에 대하여 사용되는 ADRC부호화에 대하여 설명한다. ADRC는 화소의 국소적인 상관을 이용하여 레벨방향의 중복성(redundancy)을 적응적으로 제거하는 것이다. 예를 들면 제 6도에 표시하는 바와 같이 8비트로 구성된 원래의 데이터가 가지는 0∼255의 원래의 다이나믹 레인지 중에서 각 블록마다 재양자화하는데 필요한 블록내의 다이나믹 레인지(A, B)는 원래의 다이나믹 레인지에 비하여 큰폭으로 작아지는 것을 알 수 있다. 그래서 이러한 블록의 재양자화에 필요한 비트수를 원래의 8비트보다 대폭 절감할 수 있다.
원래의 비트수(8비트)보다 작은 할당비트수를 일반적으로 p, 블록의 다이나믹 레인지를 DR, 블록 내에 있는 화소의 값을 x, 재양자화코드를 Q로 가정한다. 다음 식(1)에 의해 블록 내의 최대치(MAX)와 최소치(MIN)와의 사이를 2p개로 균등히 분류하여 재양자화를 한다. 제 7도(a)에 p=3의 경우의 재양자화동작을 나타낸다.
[z]는 z이하의 최대의 정수를 나타낸다.
다음에 제 7도(a)에 있어서의 p비트 재양자화의 단계레벨(graduation level)중의 (2p-1)에 상당하는 데이터레벨을 갖는 블록내 화소의 평균치를 계산한다. 계산된 결과를 제 7도(b)에 나타내는 바와 같이 새로운 최대치(MAX')로 한다. 또 재양자화의 단계레벨 0에 상당하는 데이터레벨을 갖는 블록 내의 화소의 평균치를 새로운 최소치(MIN')로 한다. 새로이 구하여진 최대치(MAX') 및 최소치(MIN')로부터 다이나믹 레인지를 다시 정의한다. 다음의 식(2)에 의해 재양자화를 한다.
[z]는 z이하의 최대의 정수를 나타낸다.
이와같은 새로운 최대치(MAX'), 최소치(MIN'), 다이나믹 레인지(DR')를 다시 정의하는 ADRC에 있어서 효율적으로 정보량의 압축을 행할 수 있다. 압축된 결과는 노이즈의 영향을 받지않는다.
ADRC에 대응하는 양자화로서 복원되는 대표레벨로서 최대치(MAX) 및 최소치(MIN)와 동일레벨을 갖는 특성도 가능하다.
2차원블록의 예로서 상술의 ADRC에 의해 8비트의 값(a∼i)에서 각 p비트로 압축된 n화소의 값이 클래스코드 발생회로(14)에 공급된다. 그래서 식(3)에 대응하여 클래스(c)를 지시하는 클래스코드(class)가 생성된다.
여기서 1비트 ADRC를 예로 하여 ADRC부호화회로에 대하여 제 8도를 참조하여 설명한다. 제 8도에 있어서 입력단자(21)로부터의 블록의 순서로 변환된 데이터에 관하여 검출회로(22)가 각각 블록 내의 화소의 값의 최대치(MAX), 최소치(MIN)를 검출한다. 감산회로(23)에 대하여 최대치(MAX) 및 최소치(MIN)가 공급된다. 감산회로(23)의 출력은 다이나믹 레인지(DR)이다. 또한 입력데이터 및 최소치(MIN)가 감산회로(24)에 공급된다. 감산회로(24)에서 입력데이터로부터 최소치가 제거되므로 정규화된 화소데이터가 출력된다.
다이나믹 레인지(DR)가 제산회로(25)에 공급되어 정규화된 화소데이터가 다이나믹 레인지(DR)에 의해 제산된다. 제산회로(25)의 출력데이터가 비교회로(26)에 공급된다. 비교회로(26)에서는 9개의 화소의 제산출력이 0.5보다 큰지 작은지를 결정한다. 비교회로(26)의 출력은 '0' 또는 '1'의 1비트데이터(DT)이다. 제산된 출력이 0.5보다 클때, 데이터(DT)의 값은 '1'이다. 그렇지 않을 경우의 데이터(DT)의 값은 '0'이다 이 데이터(DT)가 출력단자(27)에 보내진다. 이 1비트 ADRC를 이용하여 클래스분할을 행하면 (3×3)의 SD블록의 클래스가 9비트의 클래스코드로서 분류된다.
제 3도에 되돌아가서 설명하면, 클래스코드와 대응하는 예측계수가 메모리(15)에서 읽혀진다. 예측치 생성회로(16)에서는 블록화회로(12)에서 공급된 각각의 블록단위의 SD데이터와 독출된 예측계수(wl∼wn)의 선형1차결합에 대응하여 HD화소의 예측치(y')가 생성된다. 선형결합은 식(4)로 주어진다.
제 4도에 나타낸 예에서는 (n=1,2,……9)이다. 예측대상인 주목 HD화소의 위치에 대응하여 제 9도에 나타내는 관계에 있어서, 소정의 SD데이터가 x1∼x9로서 이용된다.
즉 1블록내의 4개의 HD화소(A∼D)의 각각의 예측치를 생성할 때에 주목HD화소에 따라서 예측계수에 조합되는 SD화소가 변경된다. 예를 들면 주목HD화소가 A인 경우 화소A의 예측치는 식(5)에 따라서 생성된다.
주목HD화소가 B인 경우, 화소B의 예측치가 식(6)에 따라서 생성된다.
이와같이 같은 블록(바꿔 말하면 같은 클래스)의 4개의 HD화소의 예측치를 생성하기 위한 계수를 공통으로 사용할 수 있다. 메모리(15)의 저장용량이 감소될 수 있어 메모리(15)에 대한 접근(access)횟수를 적게 할 수 있다. 제 9도에 나타낸 계수에 의해 곱하여지는 값(x1∼x9)과 SD화소(a∼i)의 대응관계는 주목HD화소와 SD화소간의 거리에 의거해서 규정된 것이다.
여기서 x1∼x9는 예를 들면 1비트 ADRC에서 형성된 클래스코드의 9비트라고 생각할 수도 있다. 즉, 1블록의 중심 부근의 HD화소(A∼D)의 각각에 관한 클래스는 SD화소(a∼i)의 값을 압축부호화한 값의 순서를 바꾸는 것만으로 규정할 수 있다.
메모리에 이들 값을 저장하여 두고, 독출순서를 변경할 수 있다.
제 10도는 이 발명에 의한 SD신호에서 HD신호로의 업컨버트의 처리의 순서를 나타내는 플로우차트이다. 스텝(31) "개시"에서 업컨버트의 제어가 개시된다. 스텝(32)의 "데이터블록화"에서는 SD신호가 공급된다. 이러한 스텝에서, SD화소는 제 4도에 나타내는 바와 같이 각각의 블록에 대하여 추출된다. 스텝(33)의 "데이터종료?"에서는 입력된 모든 데이터의 처리가 종료되었으면 스텝(37)의 "종료"로 진행하고, 종료되지 않으면 스텝(34)의 "클래스결정"으로 흐름이 진행한다.
스텝(34)의 "클래스결정"에서는 SD신호의 신호레벨의 분포패턴에 따라 클래스가 결정된다. 예를 들면, 1비트 ADRC에 의해 압축된 데이터에 의해 클래스가 결정된다. 스텝(35)에서는 클래스코드에 대응하는 예측계수를 메모리에서 독출한다. 스텝(36)의 "예측치 연산"에서는 식(4)의 연산을 행하고, HD화소의 예측치(y')를 출력한다. 이 일련의 스텝이 모든 데이터에 대해 반복된다. 모든 데이터의 처리가 종료되면 스텝(33)의 "데이터종료?"에서 스텝(37)의 "종료"로 흐름이 진행한다. 그래서 업컨버트의 처리가 종료된다.
상술과 같이 메모리(15)에는 미리 학습에 의해 얻어진 예측계수가 기억되어 있다. 다음에는 학습에 대하여 설명한다. 제 11도는 이 발명의 일실시예의 학습 시의 구성을 나타내는 블록도이다.
도면부호(41)는 표준적인 HD신호의 정지화상이 다수 개 공급되는 입력단자이다. HD신호는 필터(42)와 학습부(44)에 공급된다. 수직감소필터(42)는 HD신호의 화소수를 수직방향으로 1/2만큼 감소시킨다. 수직감소필터(42)의 출력은 수평감소필터(thin-out filter)(43)로 보내진다. 수평감소필터(43)는 HD신호의 화소수를 수평방향으로 1/2만큼 감소시킨다. 그래서, SD신호와 같은 화소수의 화상신호가 학습부(44)에 공급된다. 예측계수메모리(45)는 학습부(44) 내의 클래스분류회로에서 결정된 클래스와 대응하는 어드레스에 예측계수(w1∼wn)를 저장한다.
HD신호에서 SD신호를 형성하는 방법은 상술과 같은 감소필터를 사용하는 것에 한정되지 않는다. 대신에, 제 4도에 나타낸 화소배치와 같이 (2×2)화소의 4화소(예를 들면 A, B, C, D)의 평균치에 의해 SD화소(a)의 값을 형성할 수도 있다. 또한 이러한 단순평균치가 아니고 보다 넓은 범위 내의 HD화소(예를 들면 1블록의 HD화소)의 값의 거리에 따른 가중평균치를 SD화소의 값으로 사용할 수도 있다.
학습부에서는 제 4도의 배열과 같이 (3×3)의 SD화소에 의해 1블록이 구성되는 경우 SD화소(a∼i)와 HD화소(A, B, C, D)가 한 세트의 학습데이터가 된다. 1프레임에 관하여 많은 세트의 학습데이터가 존재하고 또한 프레임 수를 증가시킴으로써 매우 많은 세트의 학습데이터를 이용할 수 있다.
학습부(44)는 클래스분류처리와 연산처리를 행한다. 클래스분류처리로서 학습부(44)는 SD화소(a∼i)를 압축하고 압축된 SD화소의 값의 2차원분포의 패턴에 의해 클래스를 결정하는 클래스분류를 행한다. 학습부(44)는 클래스분류와, 각 클래스의 예측계수를 최소자승법에 의해 결정하는 연산처리를 행한다. 클래스분류는 제 3도에 나타낸 데이터 압축회로(13)와 클래스코드 발생회로(14)가 행하는 처리와 동일한 것이다. 이 학습부(44)는 소프트웨어에 의해 처리될 수도 있다. 학습부(44)에 대한 소프트웨어의 처리를 나타내는 플로우차트를 제 12도에 나타낸다.
스텝(51)에서 학습부(44)의 제어가 개시되고, 스텝(52)의 "대응데이터블록화"에서는 HD신호와 SD신호가 공급되고 제 4도에 나타내는 바와 같이 배열관계에 있는 HD화소(A∼D) 및 SD화소(a∼i)를 추출하는 처리를 한다. 스텝(53)의 "데이터종료?"에서는 입력된 모든 데이터(예를 들면 1프레임)에 대하여 데이터의 처리가종료되면 스텝(56)의 "예측계수결정"으로 흐름이 이동하고, 그렇지 않으면 스텝(54)의 "클래스결정"으로 흐름이 이동한다.
스텝(54)의 "클래스결정"에서는 예측대상의 HD화소(제 4도 중의 A∼D) 주변의 SD화소(a∼i)의 레벨분포의 패턴에 대응하여 클래스가 결정된다. 이 처리에서는 비트수 삭감을 위해 상술과 같이 SD화소가 예를 들면 ADRC부호화에 의해 압축된다. 스텝(55)의 "정규방정식가산"에서는 후술하는 식(12), 식(13) 및 식(14)의 방정식을 작성한다.
스텝(53)의 "데이터종료?"에서 모든 데이터의 처리가 종료된 후 흐름이 스텝(56)으로 이동한다. 스텝(56)의 "예측계수결정"에서는 후술하는 식(14)을 행렬해법을 이용하여 풀고 예측계수를 결정한다. 스텝(57)의 "예측계수저장"에서 예측계수를 메모리에 저장한다. 스텝(58)의 "종료"에서 학습부(44)의 일련의 동작이 종료된다.
제 4도의 화소배열을 사용하여 SD화소(a∼i)를 압축부호화하고, 부호화된 값에 의거하여 클래스분류가 되는 것은 상술의 신호변환장치와 동일하다. 또, SD화소(a∼i)의 값과 예측계수(w1∼w9)와의 선형1차결합에 의해 HD화소(A∼D)의 예측치를 제 9도에 나타내는 조합으로써 생성하는 점도 상술과 동일하다.
다음에, SD화소의 값에서 HD화소에 대한 예측계수를 구하는 처리를 보다 상세히 설명한다. 일반적으로 SD화소의 값을 xl∼xn으로 하고, 주목HD화소의 참값을 y로 가정한다. 각각의 클래스에 대하여 계수(wl∼wn)에 의한 n탭의 선형1차결합이 다음 식과 같이 주어진다.
제 7식에 있어서, 학습처리가 실행되기 전에 wi가 미정계수이다.
상술과 같이 학습은 클래스마다에 복수의 HD데이터 및 SD데이터에 대하여 행한다. 데이터수가 m인 경우 식(7)은 식(8)로 변형된다.
m〉n의 경우, wl∼wn은 특정값이 아니기 때문에 오차벡터(e)의 요소가 다음과 같이 정의 된다.
다음 식(10)을 최소로 하는 계수를 구한다.
즉, 최소자승법이 사용된다. 여기서 식(10)의 wi에 대한 편미분계수를 구한다.
식(11)을 0으로 하도록 각 wi를 결정한다. 따라서
식(12),(13)은 행렬로 표현된다.
스위핑아웃(Sweeping-out)법 등의 일반적인 행렬해법을 이용하여 wi에 대하여 풀면 예측계수(wi)가 구하여진다. 클래스코드의 어드레스로서 이 예측계수(wi)를 메모리에 저장하여 둔다.
그래서, 학습부(44)가 실제의 데이터인 HD신호를 이용하여 예측계수(wi)를 결정할 수 있다. 이 예측계수(wi)는 메모리에 저장된다. 그리고, 학습부(44)에서 결정된 예측계수가 제 3도의 메모리(15)에 저장되어 있다.
상술의 일실시예에 있어서의 클래스분류 및 예측치생성은 1차원 혹은 2차원 배열의 SD화소의 값에 의거해서 행하고 있다. 다음에, 3차원의 배열의 SD화소의 값을 사용하여 이루어지는 클래스분류에 대하여 설명한다. 3차원으로 배열된 SD화소가 사용되었을 때에는 시간방향의 정보를 클래스분류처리 및 예측치생성처리에 대하여 사용할 수 있다. 이에 더하여, 인터레이스주사의 텔레비젼신호의 경우에서는필드 내의 라인간격이 떨어져 있기 때문에 필드내의 처리를 하였을 때의 예측의 정밀도가 저하하는 것을 방지할 수 있다.
종래의 신호변환장치에서는 이동량 정보를 반영시키기 위해 화상의 이동량을 검출하고, 이동화소는 필드 내에서 처리되는 반면, 정지화소의 경우 필드 사이에서 처리된다. 이동량에 따른 계수가 각 처리의 출력신호에 혼합된다. 그래서, 종래의 장치에서는 이동량 검출회로가 별도로 필요하였다. 또한, 이동량검출이 정확하지 않으면, 화질의 저하가 일어나기 쉽다. 3차원으로 배열된 SD화소를 사용한 클래스분류 및 예측치생성은 이러한 문제점을 해결할 수 있다.
상술한 바와 같이 SD신호에서 HD신호로 변환하는 신호변환장치에 대하여 클래스분류처리 및 예측치생성처리는 학습 시의 처리와 동일하다. 따라서 여기서는 3차원의 화소배열을 사용한 클래스분류 및 예측생성에 대하여 주로 설명하였지만, HD신호와 SD신호와의 라인의 위치관계에 대하여 먼저 설명한다.
학습 시와 같이, HD신호를 SD신호로 변환할 때에 수직방향에 대하여 HD신호의 연속하는 3라인상의 화소에 대하여 제 13도에 나타내는 바와같이 1/8, 4/8, 3/8과 같은 비대칭계수를 곱함으로써 SD신호의 1라인을 형성한다. 이 비대칭계수를 필드마다 역순으로 이용한다. 이는 SD신호의 인터레이스구조를 보존하기 위해서이다.
즉 단순히 HD신호의 2라인을 합성하여 SD화상의 1라인을 형성하면, n필드의 라인과 (n+l)필드의 라인과의 간격이 불균일하게 되어 인터레이스구조가 상실되기 때문이다.
클래스분류처리 및 예측치생성처리를 위해서는 예를 들면 3차원으로 분포된12개의 SD화소가 사용된다. 예측의 대상으로서의 1개의 HD화소의 위치에 따라서 12개의 SD화소의 패턴은 4종류의 패턴이 있다. 이 4종류의 패턴을 모드1, 모드2, 모드3, 모드4라고 칭하기로 한다. 제 14도∼제 17도에 있어서, 등근표시는 예측대상이 되는 HD화소, 사각표시는 클래스분류 및 예측을 위해 필요한 SD화소를 각각 나타낸다.
하드웨어의 간략화를 위해 제 15도 및 제 17도에 있어서는 (n-1)필드 및 (n+l)필드에서 SD화소를 부분적으로 평균하여 n필드에 SD화소를 형성하고 있다. n필드에서 SD화소는 점선과 사각으로 표시된다. 제 14도, 제 15도, 제 16도 및 제 17도는 클래스분류처리와 예측치 발생처리를 위해 필요한 복수의 SD화소와 예측의 대상이 되는 1개의 HD화소만을 나타내고 있다.
모드1(제 14도의 배열)에 있어서, n필드의 6개의 SD화소와 (n-1)필드 및 (n+l)필드의 각각 3개의 SD화소(합계 12개의 SD화소)에서 HD화소의 클래스분류와 예측치생성을 행한다. 이 모드1은 제 13도와의 대응관계에서는 1/8의 계수가 곱해지는 라인의 HD화소를 예측하는 것이다.
모드2(제 15도의 배열)에 있어서 (n-1)필드와 (n+l)필드의 동일위치의 라인에 포함되는 SD화소끼리를 평균화하여 n필드 중에 필요로 하는 3개의 SD화소를 보간한다. 그리고 그 보간한 SD화소를 포함하는 n필드의 6개의 SD화소와 (n-1)필드 및 (n+l)필드에서 평균으로 사용한 SD화소를 제외한 각각 3개의 SD화소, 합계 12개의 SD화소가 사용된다. 모드2는 제 13도와의 대응관계에서는 4/8의 계수가 곱해지는 라인의 HD화소를 예측하는 것이다.
모드3(제 16도의 배열)에 있어서, n필드와 6개의 SD화소와 (n-1)필드의 4개의 SD화소와 (n+l)필드의 2개의 SD화소, 합계12개의 SD화소가 사용된다. 모드3은 제 13도와의 대응관계에서는 1/8의 계수가 곱해지는 라인의 HD화소를 예측하는 것이다.
모드4(제 17도의 배열)에 있어서 (n-1)필드와 (n+l)필드의 SD화소를 평균화하여 n필드중에 필요로하는 4개(2라인으로 각각 2개)의 SD화소를 보간한다. 그리고 그 보간한 SD화소를 포함하는 n필드의 8개의 SD화소와 (n-1)필드 및 (n+l)필드에서 평균화에 사용한 SD화소를 제외한 각각 2개의 SD화소, 합계12개의 SD화소가 사용된다. 모드4는 제 13도와의 대응관계에서는 4/8의 계수가 곱해지는 라인의 HD화소를 예측하는 것이다.
상술과 같이 모드3 및 모드4에서는 도면중의 SD화소의 샘플링간격의 l/2의 위치에 HD화소라인상에 HD화소를 생성하고 있다. 즉 모드1∼모드4에서는 수직방향뿐만 아니라 수평방향에서도 SD화소의 2배의 HD화소가 생성된다.
학습 시에는 상술한 바와 같은 모드1∼모드4의 각 모드의 각각의 예측계수가 클래스마다 최소자승법에 의해 결정되고, 메모리에 저장된다. 그리고 임의의 입력 SD화상에 대하여 출력HD화상을 생성하기 위한 신호변환장치는 제 18도에 나타내는 구성으로 된다.
입력단자(61)에서 (n+l)필드의 SD화상이 신호(d0)로서 공급되고, (d0)는 필드메모리(62)와 업컨버터(64a∼64d)에 각각 공급된다. (d0)를 공급받는필드메모리(62)에서 n필드의 SD화상신호(d1)가 출력된다. 이 신호(d1)가 필드메모리(63)와 업컨버터(64a∼64d)에 각각 공급된다. (d1)이 공급된 필드메모리(63)에서 (n-1)필드의 SD화상이 신호(d2)로서 출력되어 업컨버터(64a∼64d)에 각각 공급된다.
업컨버터(64a∼64d)에 공급된 SD화상의 신호(d0, d1, d2)에 의거해서 HD화상이 형성된다. 이들 업컨버터(64a∼64d)는 상술한 모드1∼모드4의 각 모드의 신호변환을 맡고 있다.
선택기(65)는 입력단자(67)로부터 받은 선택신호에 의해 제어된다. 선택신호는 주목화소의 모드를 지시하는 신호이며, 이 선택신호와 대응하여 선택된 업컨버터의 출력이 선택적으로 출력단자(66)에서 출력된다.
제 18도중의 업컨버터(64a∼64d)는 기억되어 있는 예측계수가 다른 점을 제외하면 서로 동일한 구성이다. 보다 구체적으로는 블록화회로에 대하여 시간적으로 연속하는 3필드의 SD신호가 공급되고 3차원블록이 구성되는 점을 제외하면 제 3도에 나타내는 구성과 동일한 것이다.
상술의 이 발명의 일실시예에서는 기지의 HD신호와 이것에서 형성된 SD신호와의 대응관계를 학습함으로써 클래스마다의 예측계수를 결정하고, 이 예측계수와 입력SD신호를 사용하여 HD신호를 생성함으로 해상도가 보상된 HD신호를 얻을수 있다. 또 SD신호의 레벨분포에 따라서 적응적으로 클래스를 선택하기 때문에 화상의 국소적 성질에 대응하여 업컨버젼이 가능하게 된다.
또 입력SD신호의 레벨의 3차원(시공간)분포에 따라서 클래스분류를 행하고, 클래스마다 미리 학습에 의해 결정된 예측계수에 의거한 신호변환을 행함으로써 시간방향의 정보도 유효하게 이용할 수 있도록 되고, 이동화상에 대하여 보다 정밀도가 높은 변환화상신호를 출력할 수 있다. 또한 시간방향의 정보도 유효하게 이용할 수 있어 특히 인터레이스신호의 변환 시에 효과가 있다.
또한 이상의 실시예에서는 클래스분류에서 참조되는 복수의 SD화소와 예측치를 생성하기 위해 사용되는 복수의 SD화소가 동일하게 되어 있다.
그렇지만 그렇게 하는 것이 반드시 필요한 것은 아니다. 예를 들면 예측을 위한 복수의 SD화소 중의 일부의 것을 사용하여 클래스분류를 행할수 있다.
또, HD신호를 예측할 때에 복수의 SD화소의 값과 예측계수의 선형 1차결합에 한하지 않고 HD신호의 화소의 값 자체 또는 정규화 한 값(이들을 대표값이라고 칭한다)을 미리 학습에 의해 클래스마다 결정하고 이 값을 메모리에 저장할수 있다.
이하 HD신호의 화소의 값을 정규화한 값을 사용하는 이 발명의 다른 실시예에 대하여 설명한다. 다른 실시예에서도 상술의 일실시예와 동일하게 SD화소의 1차원, 2차원 혹은 3차원분포의 패턴에 대응하여 클래스분류가 되고, 각 클래스의 예측치가 학습에 의해 결정된다. 예를 들면 제 4도에 표시되는 2차원배열의 SD화소의 경우에는 제 9도에 표시하는 관계에서 블록내의 HD화소(A∼D)의 각각의 클래스 분류에 사용되는 SD화소가 선택된다.
일예로서 제 4도에 표시되는 2차원분포의 HD화소(A∼D)의 하나에 주목한 경우, 그 클래스(c)에 있어서의 현재까지의 학습데이터의 적산치를 SU(c), 누적도수를 n(c)로 하면, 이하의 식(15)의 연산을 학습데이터에 관하여 반복하여 행한다.
여기서 (hd)가 학습데이터중의 HD화소의 참값이고, (base)가 블록의 기준치이며, (DR)이 블록의 다이나믹 레인지이다. 기준치로서는 블록 내의 SD화소의 최소치, 주목 HD화소에 가장 가까운 위치의 SD화소의 값, 블록 내의 소정 위치의 SD화소의 값, 블록내의 SD화소의 값의 단순평균치(혹은 가중평균치)등이다.
그리고 다음의 식(16)에 의해 중심치(정규화한 값)g(c)를 구한다.
또한 중심치(g(c))는 이하의 식(17)에 의해 직접적으로 구하여도 좋다.
메모리에 대하여 거기까지 구하여진 중심치를 순차 축적하는 처리를 나타내고 식(17)은 이전의 중심치의 적산치를 메모리에 축적하여 놓고, 이것과 현재의 중심치와의 합계를 현재까지의 누적도수로 제산하는 처리를 나타내고 있다.
상술과 같이 식(16)및 식(17)은 HD화소의 참값(hd)자체가 아니고, 이것을 기준치(base) 및 다이나믹 레인지(DR)로 정규화한 값을 적산하는 것을 나타내고 있다. 클래스마다 화소의 참값을 적산하고, 적산치를 메모리에 축적하고 적산치를 누적도수로 제산하는 것으로 대표값을 구할 수 있으나 적산치가 큰 값으로 되고 메모리의 안쪽 방향의 비트수가 증가하는 문제가 생긴다.
학습에 의해 결정된 중심치가 신호변환시에 사용된다. 즉 상술의 일실시예와 동일하게 클래스를 지시하는 클래스코드가 메모리에 어드레스로서 공급되고, 메모리에서 그 클래스의 중심치(g(c))가 독출된다. 이 중심치(g(c))에 의해 하기의 식(18)에 의해 예측치(hd')가 생성된다.
또한 이 발명의 일 실시예 및 다른 실시예에 있어서, 학습 시에 다이나믹 레인지(DR)가 소정치보다 작은 블록을 학습데이터에서 제외함으로써 노이즈의 영향을 경감할 수 있다.
또 이상의 실시예에서는 미리 학습에 의해 예측계수, 대표값을 구하고 있으나, 처리속도가 빠른 시스템에서는 실시간처리로 예측계수, 대표값을 구할 수 도 있다.
또 미리 학습에 의해 구하여진 예측계수, 대표값을 실시간처리로 구하여진 것에의해 갱신하는 구성도 가능하다.
또 고해상도의 출력화상신호의 모든 화소의 값을 예측하는 방법 또는 존재하고있지 않는 화소의 값만을 예측하는 방법이 선택될수 있다.
또한, 본 발명은 인터레이스주사의 텔레비젼신호에 한하지 않고 순차주사의 텔레비젼신호, 텔레비젼신호 이외의 화상신호에 대하여 적용할 수 있다.

Claims (60)

  1. 제 1화상신호를 제 1디지털신호보다 높은 해상도를 갖는 제 2화상신호로 변환시키기 위한 화상신호 변환장치에 있어서,
    상기 제 2화상신호의 주목화소에 인접하여 위치하는 제 1화상신호의 복수의 참조화소의 패턴을 검출하여, 그 검출 결과에 의거해서 제 2화상신호의 주목화소에 대응하는 클래스를 결정하기 위한 클래스 결정수단과,
    상기 결정된 클래스에 의거해서, 각 클래스에 대하여 각 대표값이 저장되어 있는 메모리로부터, 상기 제 2화상신호에 대응하여 적어도 제 2표준 화상신호를 이용하는 정규화한 값으로서의 대표값을 검색하기 위한 대표값 검색수단과,
    상기 검색된 대표값에 의거해서 제 2디지털 화상신호의 주목화소를 생성하기 위한 주목화소 생성수단을 포함하여 구성된 것을 특징으로 하는 화상신호 변환장치.
  2. 제 1항에 있어서,
    상기 제 2화상신호의 모든 화소는 제 1화상신호에 의거하여 형성되는 것을 특징으로 하는 화상신호 변환장치.
  3. 제 1항에 있어서,
    상기 클래스 결정수단은, 상기 제 2화상신호의 복수 주목화소의 각 화소위치에 대응해서 제 1화상신호의 복수 참조화소의 복수 패턴을 검출하고, 상기 복수 패턴의 각각에 의거해서 제 2화상신호의 상기 복수 주목화소 각각에 대응하는 각 클래스를 결정하는 것을 특징으로 하는 화상신호 변환장치.
  4. 제 1항에 있어서,
    상기 메모리에 저장된 상기 대표값 데이터는 학습장치에 의해 미리 결정되며, 상기 학습장치는,
    제 2표준 화상신호의 주목화소에 인접하여 위치하는 제 1표준 화상신호의 복수 참조화소의 패턴을 제 1화상신호에 대응하여 검출하고, 그 검출 결과에 의거해서 제 2표준 화상신호의 주목화소에 대응하는 클래스를 결정하는 클래스 결정수단과,
    제 1표준 화상신호와 제 2표준 화상신호를 이용함으로써 각 클래스에 대하여 대표값 데이터를 결정하는 수단을 포함하여 구성되는 것을 특징으로 하는 화상신호변환장치.
  5. 제 1항에 있어서,
    제 1화상신호의 복수의 화소로 이루어진 블록의 기준값(base value)과 다이내믹 레인지에 의해 정규화된 값이 대표값으로써 이용되는 것을 특징으로 하는 화상신호 변환장치.
  6. 제 1화상신호를 제 1디지털신호보다 높은 해상도를 갖는 제 2화상신호로 변환시키기 위한 화상신호 변환장치에 있어서,
    상기 제 2화상신호의 복수 주목화소의 각 화소위치에 대응하며 상기 제 2화상신호의 복수 주목화소에 인접하여 위치하는 제 1화상신호의 복수 참조화소의 복수 패턴을 검출하고, 상기 검출된 복수 패턴의 각각에 의거해서 제 2화상신호의 상기 복수 주목화소 각각에 대응하는 각 클래스를 결정하는 클래스 결정수단과,
    상기 결정된 클래스에 의거해서, 각 클래스에 대해서 상기 제 2화상신호에 대응하는 표준 화상신호를 이용하여 미리 결정되어 생성되는 예측계수 세트(set)가 각각 저장되어 있는 메모리로부터, 예측계수 세트를 검색하는 예측계수 검색수단과,
    상기 검색된 예측계수 세트에 의거해서 제 2디지털 화상신호의 주목화소를 생성하기 위한 주목화소 생성수단을 포함하여 구성된 것을 특징으로 하는 화상신호 변환장치.
  7. 제 6항에 있어서,
    제 2화상신호의 모든 화소는 제 1화상신호에 의거해서 형성되는 것을 특징으로 하는 화상신호 변환장치.
  8. 제 6항에 있어서,
    상기 메모리에 저장되는 상기 예측계수 세트는 학습장치에 의해 미리 결정되며, 상기 학습장치는,
    제 1화상신호에 대응하며 제 2표준 화상신호의 주목화소에 인접하여 위치하는 제 1표준 화상신호의 복수 참조화소의 패턴을 검출하고, 그 검출 결과에 의거해서 제 2 표준 화상신호의 주목화소에 대응하는 클래스를 결정하는 클래스결정수단과,
    제 1표준 화상신호와 제 2표준 화상신호를 이용함으로써 각 클래스에 대해 예측계수 세트를 결정하는 수단을 포함하여 구성된 것을 특징으로 하는 화상신호 변환장치.
  9. 제 6항에 있어서,
    상기 예측계수 세트 각각은 최소 자승법을 이용하여 생성되며,
    상기 주목화소생성수단은 제 1화상신호의 화소와 검색된 예측계수 세트와의 선형결합을 계산하여 주목화소를 생성하는 것을 특징으로 하는 화상신호 변환장치.
  10. 제 9항에 있어서,
    상기 메모리에 저장된 상기 예측계수 세트는 학습장치에 의해 미리 결정되며, 상기 학습장치는,
    제 1화상신호에 대응하며 제 2표준 화상신호의 주목화소에 인접하여 위치하는 제 1표준 화상신호의 복수 참조화소의 패턴을 검출하고, 그 검출된 결과에 의거해서 제 2표준 화상신호의 주목화소에 대응하는 클래스를 결정하는 클래스결정수단과,
    제 1표준 화상신호의 복수 화소와 예측계수 세트와의 선형결합에 의해 주목화소의 예측값이 생성될 경우 주목화소의 참값과 주목화소의 예측값 사이의 에러의 제곱의 합이 최소가 되도록 각 클래스에 대해 예측계수 세트를 결정하는 수단을 포함하여 구성되어 있는 것을 특징으로 하는 화상신호 변환장치.
  11. 제 1화상신호를 제 1디지털신호보다 높은 해상도를 갖는 제 2화상신호로 변환하기 위한 화상신호 변환장치에 있어서,
    제 2화상신호의 주목화소에 인접하게 위치되며 주목화소의 화소위치에 의거해서 변경되는 제 1화상신호의 복수 참조화소의 패턴을 검출하고, 그 검출된 결과에 의거해서 제 2화상신호의 주목화소에 대응하는 클래스를 결정하는 클래스결정수단과,
    결정된 클래스에 의거해서, 각 클래스에 대해 각 예측 데이터가 저장되어 있는 메모리로부터, 상기 제 2화상신호에 대응하는 표준 화상신호를 이용하여 미리 결정되어 생성되는 각각의 예측데이터를 검색하는 수단과,
    검색된 예측데이터에 의거해서 제 2디지털 화상신호의 주목화소를 생성하는 수단을 포함하여 이루어진 것을 특징으로 하는 화상신호 변환장치.
  12. 제 11항에 있어서,
    제 2화상신호의 모든 화소는 제 1화상신호에 의거해서 형성되는 것을 특징으로 하는 화상신호 변환장치.
  13. 제 11항에 있어서,
    상기 메모리에 저장된 상기 예측데이터는 학습장치에 의해 미리 결정되며, 상기 학습장치는,
    제 1화상신호에 대응하며 제 2표준 화상신호의 주목화소에 인접하여 위치하는 제 1표준 화상신호의 복수 참조화소의 패턴을 검출하고, 그 검출결과에 의거해서 제 2 표준 화상신호의 주목화소에 대응하는 클래스를 결정하는 클래스결정수단과,
    제 1표준 화상신호와 제 2표준 화상신호를 이용함으로써 각 클래스에 대한 예측 데이터를 결정하는 수단을 포함하여 구성하는 것을 특징으로 하는 화상신호 변환장치.
  14. 제 11항에 있어서,
    상기 각 예측데이터는 최소 자승법을 이용하여 생성되는 예측계수 세트이며,
    상기 주목화소생성수단은 제 1화상신호의 복수 화소와 검색된 예측계수 세트와의 선형결합을 계산하여 주목화소를 생성하는 것을 특징으로 하는 화상신호 변환장치.
  15. 제 14항에 있어서,
    제 1화상신호의 복수의 화소는 주목화소의 화소위치에 의거하여 변경되는 것을 특징으로 하는 화상신호 변환장치.
  16. 제 14항에 있어서,
    상기 메모리에 저장된 상기 예측계수 세트는 학습장치에 의해 미리 결정되며, 상기 학습장치는,
    제 1화상신호에 대응하며 제 2표준 화상신호의 주목화소에 인접하여 위치하는 제 1표준 화상신호의 복수의 참조화소의 패턴을 검출하고, 그 검출 결과에 의거해서 제 2표준 화상신호의 주목화소에 대응하는 클래스를 결정하는 클래스결정수단과,
    주목화소의 예측값이 제 1표준 화상신호의 복수의 화소와 예측계수 세트와의 선형결합에 의해 생성될 경우, 주목화소의 참값과 주목화소의 예측값 사이의 에러의 제공의 합이 최소가 되도록 각 클래스에 대해 예측계수 세트를 결정하는 수단을 포함하여 구성되는 것을 특징으로 하는 화상신호 변환장치.
  17. 제 1화상신호를 상기 제 1디지틸신호보다 높은 해상도를 갖는 제 2화상신호로 변환하기 위한 화상신호 변환장치에 있어서,
    제 2화상신호의 주목화소에 인접하여 위치하는 제 1화상신호의 복수 참조화소의 패턴을 검출하고, 그 검출 결과에 의거해서 제 2화상신호의 주목화소에 대응하는 클래스를 결정하는 클래스결정수단과,
    상기 결정된 클래스에 의거해서, 각 클래스에 대해 예측계수 세트가 각각 저장되어 있는 메모리로부터, 예측계수 세트를 검색하는 수단과, 여기서 상기 예측계수 세트 각각은 상기 제 2화상신호에 대응하는 표준 화상신호를 이용하여 미리 결정되어 생성된 것이며,
    상기 검색된 예측계수 세트와 제 1화상신호의 복수의 화소에 의거해서 제 2디지털 화상신호의 주목화소를 생성하는 수단을 포함하여 구성된 것을 특징으로 하는 화상신호 변환장치.
  18. 제 17항에 있어서,
    상기 제 2화상신호의 모든 화소는 제 1화상신호에 의거해서 형성되는 것을 특징으로 하는 화상신호 변환장치.
  19. 제 17항에 있어서,
    상기 예측계수 세트 각각은 최소 자승법을 이용함으로써 미리 결정되어 생성되며,
    상기 생성수단은 상기 제 1화상신호의 복수의 화소와 상기 검색된 예측계수 세트와의 선형결합을 계산하여 주목화소를 생성하는 것을 특징으로 하는 화상신호 변환장치.
  20. 제 17항에 있어서,
    상기 메모리에 저장된 상기 예측계수 세트는 학습장치에 의해 미리 결정되며, 상기 학습장치는,
    제 1화상신호에 대응하며 제 2표준 화상신호의 주목화소에 인접하여 위치하는 제 1표준 화상신호의 복수의 참조화소의 패턴을 검출하고, 그 검출결과에 의거해서 제 2표준 화상신호의 주목화소에 대응하는 클래스를 결정하는 클래스결정수단과,
    주목화소의 예측값이 제 1표준 화상신호의 복수의 화소와 예측계수 세트와의 선형결합에 의해 생성되는 경우에, 주목화소의 참값과 주목화소의 예측값 사이의 에러의 제곱의 합이 최소가 되도록 각 클래스에 대해 예측계수 세트를 결정하는 수단을 포함하여 구성하는 것을 특징으로 하는 화상신호 변환장치.
  21. 제 1화상신호를 제 1디지털신호보다 높은 해상도를 갖는 제 2화상신호로 변환하기 위한 화상신호 변환장치에 있어서,
    상기 제 2화상신호의 주목화소에 인접하여 위치하는 제 1화상신호의 복수의 참조화소의 1차원 패턴을 검출하고, 그 검출 결과에 의거해서 제 2화상신호의 주목화소에 대응해서 클래스를 결정하는 클래스 결정수단과,
    상기 결정된 클래스에 의거해서, 각 클래스에 대해 각각의 예측계수 세트가 저장되어 있는 메모리로부터 예측계수 세트를 검색하는 수단과, 여기서 상기 각 예측계수 세트는 상기 제 2화상신호에 대응하는 표준 화상신호를 이용하여 미리 결정되어 생성되며,
    상기 검색된 예측계수 세트에 의거해서 제 2디지털 화상신호의 주목화소를 생성하는 수단을 포함하여 구성된 것을 특징으로 하는 화상신호 변환장치.
  22. 제 21항에 있어서,
    제 2화상신호의 모든 화소는 제 1화상신호에 의거해서 형성되는 것을 특징으로 하는 화상신호 변환장치.
  23. 제 21항에 있어서,
    상기 각 예측계수 세트는 최소 자승법을 이용하여 미리 결정되어 생성되며,
    상기 주목화소생성수단은 제 1화상신호의 복수의 화소와 검색된 예측계수 세트와의 선형결합을 계산하여 주목화소를 생성하는 것을 특징으로 하는 화상신호 변환장치.
  24. 제 21항에 있어서,
    상기 메모리에 저장된 상기 예측계수 세트는 학습장치에 의해 미리 결정되며, 상기 학습장치는,
    제 1화상신호에 대응하며 제 2표준 화상신호의 주목화소에 인접하여 위치하는 제 1표준 화상신호의 복수의 참조화소의 패턴을 검출하며, 그 검출된 결과에 의거해서 제 2표준 화상신호의 주목화소에 대응하는 클래스를 결정하는 클래스결정수단과,
    주목화소의 예측값이 제 1표준 화상신호의 복수의 화소와 예측계수 세트와의 선형결합에 의해 생성되는 경우에, 주목화소의 참값과 주목화소의 예측값 사이의 에러의 제곱의 합이 최소가 되도록 각 클래스에 대해 예측계수 세트를 결정하는 수단을 포함하여 구성되는 것을 특징으로 하는 화상신호 변환장치.
  25. 제 1화상신호를 제 l디지틸신호보다 높은 해상도를 갖는 제 2화상신호로 변환하기 위한 화상신호 변환장치에 있어서,
    제 2화상신호의 주목화소에 공간적 및 시간적으로 인접하여 위치하는 제 1화상신호의 복수의 참조화소의 3차원 패턴을 검출하고, 그 검출 결과에 의거해서 제 2화상신호의 주목화소에 대응하는 클래스를 결정하는 클래스 결정수단과,
    여기서 상기 클래스 결정수단은 상기 제 1디지털 화상신호의 복수의 참조화소에서의 패턴분포를 검출하며,
    상기 결정된 클래스에 의거해서, 각 클래스에 대해 각 예측데이터가 저장되어 있는 메모리로부터 예측데이터를 검색하기 위한 수단과, 여기서 상기 예측데이터 각각은 상기 제 2화상신호에 대응하는 표준 화상신호를 이용하여 미리 결정되어 생성되며,
    상기 검색된 예측데이터에 의거해서 제 2디지털 화상신호의 주목화소를 생성하는 수단을 포함하여 구성된 것을 특징으로 하는 화상신호 변환장치.
  26. 제 25항에 있어서,
    제 2화상신호의 모든 화소는 제 1화상신호에 의거해서 형성되는 것을 특징으로 하는 화상신호 변환장치.
  27. 제 25항에 있어서,
    상기 메모리에 저장된 상기 예측데이터는 학습장치에 의해 미리 결정되며, 상기 학습장치는,
    제 1화상신호에 대응하며 제 2표준 화상신호의 주목화소에 인접하여 위치하는 제 1표준 화상신호의 복수의 참조화소의 패턴을 검출하고, 그 검출 결과에 의거해서 제 2표준 화상신호의 주목화소에 대응하는 클래스를 결정하는 클래스결정수단과,
    제 1표준 화상신호와 제 2표준 화상신호를 이용함으로써 각 클래스에 대해 예측데이터를 결정하는 수단을 포함하여 구성하는 것을 특징으로 하는 화상신호 변환장치.
  28. 제 25항에 있어서,
    상기 각 예측데이터는 최소 자승법을 이용함으로써 생성되는 예측계수 세트이며,
    상기 주목화소 생성수단은 제 1화상신호의 복수의 화소와 검색된 예측계수 세트와의 선형결합을 계산하여 주목화소를 생성하는 것을 특징으로 하는 화상신호 변환장치.
  29. 제 28항에 있어서,
    상기 메모리에 저장된 상기 예측계수 세트는 학습장치에 의해 미리 결정되며, 상기 학습장치는,
    제 1화상신호에 대응하며 제 2표준 화상신호의 주목화소에 인접하여 위치하는 제 1표준 화상신호의 복수의 참조화소의 패턴을 검출하고, 그 검출 결과에 의거해서 제 2표준 화상신호의 주목화소에 대응하는 클래스를 결정하는 클래스결정수단과,
    주목화소의 예측값이 제 1표준 화상신호의 복수의 화소와 예측계수 세트와의 선형결합에 의해 생성되는 경우에, 주목화소의 참값과 주목화소의 예측값 사이의 에러의 제곱의 합이 최소가 되도록 각 클래스에 대해 예측계수 세트를 결정하는 수단을 포함하여 구성하는 것을 특징으로 하는 화상신호 변환장치.
  30. 제 25항에 있어서,
    상기 클래스 결정은 주목화소의 화소위치에 의거해서 상기 복수의 참조화소를 변경하는 것을 특징으로 하는 화상신호 변환장치.
  31. 제 1화상신호를 제 1디지털신호보다 높은 해상도를 갖는 제 2화상신호로 변환시키기 위한 화상신호 변환방법에 있어서,
    상기 제 2화상신호의 주목화소에 인접하여 위치하는 제 1화상신호의 복수의참조화소의 패턴을 검출하여, 그 검출 결과에 의거해서 제 2화상신호의 주목화소에 대응하는 클래스를 결정하기위한 클래스결정단계와,
    상기 결정된 클래스에 의거해서, 각 클래스에 대하여 각 대표값이 저장되어 있는 메모리로부터, 상기 제 2화상신호에 대응하여 적어도 제 2표준 화상신호를 이용하는 정규화한 값으로서의 대표값을 검색하기위한 대표값 검색단계와,
    상기 검색된 대표값에 의거해서 제 2디지털 화상신호의 주목화소를 생성하기위한 주목화소 생성단계를 포함하여 이루어진 것을 특징으로 하는 화상신호 변환방법.
  32. 제 31항에 있어서,
    상기 제 2화상신호의 모든 화소는 제 1화상신호에 의거하여 형성되는 것을 특징으로 하는 화상신호 변환방법.
  33. 제 31항에 있어서,
    상기 클래스 결정단계는, 상기 제 2화상신호의 복수 주목화소의 각 화소위치에 대응해서 제 1화상신호의 복수 참조화소의 복수 패턴을 검출하고, 상기 복수 패턴의 각각에 의거해서 제 2화상신호의 상기 복수 주목화소 각각에 대응하는 각 클래스를 결정하는 것을 특징으로 하는 화상신호 변환방법.
  34. 제 31항에 있어서,
    상기 메모리에 저장된 상기 대표값 데이터는 학습방법에 의해 미리 결정되며, 상기 학습방법은,
    제 2표준 화상신호의 주목화소에 인접하여 위치하는 제 1표준 화상신호의 복수 참조화소의 패턴을 제 1화상신호에 대응하여 검출하고, 그 검출 결과에 의거해서 제 2표준 화상신호의 주목화소에 대응하는 클래스를 결정하는 클래스 결정단계와,
    제 1표준 화상신호와 제 2표준 화상신호를 이용함으로써 각 클래스에 대하여 대표값 데이터를 결정하는 단계를 수행하는 것을 특징으로 하는 화상신호 변환방법.
  35. 제 31항에 있어서,
    제 1화상신호의 복수의 화소로 이루어진 블록의 기준값(base value)과 다이내믹 레인지에 의해 정규화된 값이 대표값으로써 이용되는 것을 특징으로 하는 화상신호변환방법.
  36. 제 1화상신호를 제 1디지털신호보다 높은 해상도를 갖는 제 2화상신호로 변환시키기 위한 화상신호 변환방법에 있어서,
    상기 제 2화상신호의 복수 주목화소의 각 화소위치에 대응하며 상기 제 2화상신호의 복수 주목화소에 인접하여 위치하는 제 1화상신호의 복수 참조화소의 복수 패턴을 검출하고, 상기 검출된 복수 패턴의 각각에 의거해서 제 2화상신호의 상기 복수 주목화소 각각에 대응하는 각 클래스를 결정하는 클래스결정단계와,
    상기 결정된 클래스에 의거해서, 각 클래스에 대해서 상기 제 2화상신호에 대응하는 표준 화상신호를 이용하여 미리 결정되어 생성되는 예측계수 세트(set)가 각각 저장되어 있는 메모리로부터, 예측계수 세트를 검색하는 예측계수검색단계와,
    상기 검색된 예측계수 세트에 의거해서 제 2디지털 화상신호의 주목화소를 생성하기위한 주목화소생성단계를 포함하여 이루어진 것을 특징으로 하는 화상신호 변환방법.
  37. 제 36항에 있어서,
    제 2화상신호의 모든 화소는 제 1화상신호에 의거해서 형성되는 것을 특징으로 하는 화상신호 변환방법.
  38. 제 36항에 있어서,
    상기 메모리에 저장되는 상기 예측계수 세트는 학습방법에 의해 미리 결정되며, 상기 학습방법은,
    제 1화상신호에 대응하며 제 2표준 화상신호의 주목화소에 인접하여 위치하는 제 1표준 화상신호의 복수 참조화소의 패턴을 검출하고, 그 검출 결과에 의거해서 제 2 표준 화상신호의 주목화소에 대응하는 클래스를 결정하는 클래스결정단계와,
    제 1표준 화상신호와 제 2표준 화상신호를 이용함으로써 각 클래스에 대해예측계수 세트를 결정하는 단계를 수행하는 것을 특징으로 하는 화상신호 변환방법.
  39. 제 36항에 있어서,
    상기 예측계수 세트 각각은 최소 자승법을 이용하여 생성되며,
    상기 주목화소생성단계는, 제 1화상신호의 화소와 검색된 예측계수 세트와의 선형결합을 계산하여 주목화소를 생성하는 것을 특징으로 하는 화상신호 변환방법.
  40. 제 39항에 있어서,
    상기 메모리에 저장된 상기 예측계수 세트는 학습방법에 의해 미리 결정되며, 상기 학습방법은,
    제 1화상신호에 대응하며 제 2표준 화상신호의 주목화소에 인접하여 위치하는 제 1표준 화상신호의 복수 참조화소의 패턴을 검출하고, 그 검출된 결과에 의거해서 제 2표준 화상신호의 주목화소에 대응하는 클래스를 결정하는 클래스결정단계와,
    제 1표준 화상신호의 복수 화소와 예측계수 세트와의 선형결합에 의해 주목화소의 예측값이 생성될 경우 주목화소의 참값과 주목화소의 예측값 사이의 에러의 제곱의 합이 최소가 되도록 각 클래스에 대해 예측계수 세트를 결정하는 단계를 수행하는 것을 특징으로 하는 화상신호 변환방법.
  41. 제 1화상신호를 제 1디지털신호보다 높은 해상도를 갖는 제 2화상신호로 변환하기 위한 화상신호 변환방법에 있어서,
    제 2화상신호의 주목화소에 인접하게 위치되며 주목화소의 화소위치에 의거해서 변경되는 제 1화상신호의 복수 참조화소의 패턴을 검출하고, 그 검출된 결과에 의거해서 제 2화상신호의 주목화소에 대응하는 클래스를 결정하는 클래스결정단계와,
    결정된 클래스에 의거해서, 각 클래스에 대해 각 예측 데이터가 저장되어 있는 메모리로부터, 상기 제 2화상신호에 대응하는 표준 화상신호를 이용하여 미리 결정되어 생성되는 각각의 예측데이터를 검색하는 단계와,
    검색된 예측데이터에 의거해서 제 2디지털 화상신호의 주목화소를 생성하는 단계를 포함하여 이루어진 것을 특징으로 하는 화상신호 변환방법.
  42. 제 41항에 있어서,
    제 2화상신호의 모든 화소는 제 1화상신호에 의거해서 형성되는 것을 특징으로 하는 화상신호 변환방법.
  43. 제 41항에 있어서,
    상기 메모리에 저장된 상기 예측데이터는 학습방법에 의해 미리 결정되며, 상기 학습방법은,
    제 1화상신호에 대응하며 제 2표준 화상신호의 주목화소에 인접하게 위치하는 제 1표준 화상신호의 복수 참조화소의 패턴을 검출하고, 그 검출 결과에 의거해서 제 2 표준 화상신호의 주목화소에 대응하는 클래스를 결정하는 클래스결정단계와,
    제 1표준 화상신호와 제 2표준 화상신호를 이용함으로써 각 클래스에 대한 예측데이터를 결정하는 단계를 수행하는 것을 특징으로 하는 화상신호 변환방법.
  44. 제 41항에 있어서,
    상기 각 예측데이터는 최소 자승법을 이용하여 생성되는 예측계수 세트이며,
    상기 주목화소생성단계는, 제 1화상신호의 복수 화소와 검색된 예측계수 세트와의 선형결합을 계산하여 주목화소를 생성하는 것을 특징으로 하는 화상신호 변환방법.
  45. 제 44항에 있어서,
    제 1화상신호의 복수의 화소는 주목화소의 화소위치에 의거하여 변경되는 것을 특징으로 하는 화상신호 변환방법.
  46. 제 44항에 있어서,
    상기 메모리에 저장된 상기 예측계수 세트는 학습방법에 의해 미리 결정되고, 상기 학습방법은,
    제 1화상신호에 대응하며 제 2표준 화상신호의 주목화소에 인접하여 위치하는 제 1표준 화상신호의 복수의 참조화소의 패턴을 검출하고, 그 검출 결과에 의거해서 제 2표준 화상신호의 주목화소에 대응하는 클래스를 결정하는 클래스결정단계와,
    주목화소의 예측값이 제 1표준 화상신호의 복수의 화소와 예측계수 세트와의 선형결합에 의해 생성될 경우, 주목화소의 참값과 주목화소의 예측값 사이의 에러의 제공의 합이 최소가 되도록 각 클래스에 대해 예측계수 세트를 결정하는 단계를 수행하는 것을 특징으로 하는 화상신호 변환방법.
  47. 제 1화상신호를 상기 제 1디지털신호보다 높은 해상도를 갖는 제 2화상신호로 변환하기 위한 화상신호 변환방법에 있어서,
    제 2화상신호의 주목화소에 인접하여 위치하는 제 1화상신호의 복수 참조화소의 패턴을 검출하고, 그 검출 결과에 의거해서 제 2화상신호의 주목화소에 대응하는 클래스를 결정하는 클래스결정단계와,
    상기 결정된 클래스에 의거해서, 각 클래스에 대해 예측계수 세트가 각각 저장되어 있는 메모리로부터, 예측계수 세트를 검색하는 단계와, 여기서 상기 예측계수 세트 각각은 상기 제 2화상신호에 대응하는 표준 화상신호를 이용하여 미리 결정되어 생성된 것이며,
    상기 검색된 예측계수 세트와 제 1화상신호의 복수의 화소에 의거해서 제 2디지털 화상신호의 주목화소를 생성하는 단계를 포함하여 이루어진 것을 특징으로 하는 화상신호 변환방법.
  48. 제 47항에 있어서,
    상기 제 2화상신호의 모든 화소는 제 1화상신호에 의거해서 형성되는 것을 특징으로 하는 화상신호 변환방법.
  49. 제 47항에 있어서,
    상기 예측계수 세트 각각은 최소 자승법을 이용함으로써 미리 결정되어 생성되며,
    상기 생성단계는, 상기 제 1화상신호의 복수의 화소와 상기 검색된 예측계수 세트와의 선형결합을 계산하여 주목화소를 생성하는 것을 특징으로 하는 화상신호 변환방법.
  50. 제 47항에 있어서,
    상기 메모리에 저장된 상기 예측계수 세트는 학습방법에 의해 미리 결정되며, 상기 학습방법은,
    제 1화상신호에 대응하며 제 2표준 화상신호의 주목화소에 인접하여 위치하는 제 1표준 화상신호의 복수의 참조화소의 패턴을 검출하고, 그 검출 결과에 의거해서 제 2표준 화상신호의 주목화소에 대응하는 클래스를 결정하는 클래스결정단계와,
    주목화소의 예측값이 제 1표준 화상신호의 복수의 화소와 예측계수 세트와의선형결합에 의해 생성되는 경우에, 주목화소의 참값과 주목화소의 예측값 사이의 에러의 제곱의 합이 최소가 되도록 각 클래스에 대해 예측계수 세트를 결정하는 단계를 수행하는 것을 특징으로 하는 화상신호 변환방법.
  51. 제 1화상신호를 제 1디지털신호보다 높은 해상도를 갖는 제 2화상신호로 변환하기 위한 화상신호 변환방법에 있어서,
    상기 제 2화상신호의 주목화소에 인접하여 위치하는 제 1화상신호의 복수의 참조화소의 1차원 패턴을 검출하고, 그 검출 결과에 의거해서 제 2화상신호의 주목화소에 대응하는 클래스를 결정하는 클래스결정단계와,
    상기 결정된 클래스에 의거해서, 각 클래스에 대해 각각의 예측계수 세트가 저장되어 있는 메모리로부터 예측계수 세트를 검색하는 단계와, 여기서 상기 각 예측계수 세트는 상기 제 2화상신호에 대응하는 표준 화상신호를 이용하여 미리 결정되어 생성되며,
    상기 검색된 예측계수 세트에 의거해서 제 2디지틸 화상신호의 주목화소를 생성하는 단계를 포함하여 구성된 것을 특징으로 하는 화상신호 변환방법.
  52. 제 51항에 있어서,
    제 2화상신호의 모든 화소는 제 1화상신호에 의거해서 형성되는 것을 특징으로 하는 화상신호 변환방법.
  53. 제 51항에 있어서,
    상기 각 예측계수 세트는 최소 자승법을 이용하여 미리 결정되어 생성되며,
    상기 주목화소생성단계는, 제 1화상신호의 복수의 화소와 검색된 예측계수 세트와의 선형결합을 계산하여 주목화소를 생성하는 것을 특징으로 하는 화상신호 변환방법.
  54. 제 51항에 있어서,
    상기 메모리에 저장된 상기 예측계수 세트는 학습방법에 의해 미리 결정되며, 상기 학습방법은,
    제 1화상신호에 대응하며 제 2표준 화상신호의 주목화소에 인접하여 위치하는 제 1표준 화상신호의 복수의 참조화소의 패턴을 검출하며, 그 검출된 결과에 의거해서 제 2표준 화상신호의 주목화소에 대응하는 클래스를 결정하는 클래스결정단계와,
    주목화소의 예측값이 제 1표준 화상신호의 복수의 화소와 예측계수 세트와의 선형결합에 의해 생성되는 경우에, 주목화소의 참값과 주목화소의 예측값 사이의 에러의 제곱의 합이 최소가 되도록 각 클래스에 대해 예측계수 세트를 결정하는 단계를 수행하는 것을 특징으로 하는 화상신호 변환방법.
  55. 제 1화상신호를 제 1디지털신호보다 높은 해상도를 갖는 제 2화상신호로 변환하기 위한 화상신호 변환방법에 있어서,
    제 2화상신호의 주목화소에 공간적 및 시간적으로 인접하여 위치하는 제 1화상신호의 복수의 참조화소의 3차원 패턴을 검출하고, 그 검출 결과에 의거해서 제 2화상신호의 주목화소에 대응하는 클래스를 결정하는 클래스결정단계와,
    여기서 상기 클래스 결정단계는, 상기 제 1디지털 화상신호의 복수의 참조화소에서의 패턴분포를 검출하며,
    상기 결정된 클래스에 의거해서, 각 클래스에 대해 각 예측데이터가 저장되어 있는 메모리로부터 예측데이터를 검색하기위한 단계와, 여기서 상기 예측데이터 각각은 상기 제 2화상신호에 대응하는 표준 화상신호를 이용하여 미리 결정되어 생성되며,
    상기 검색된 예측데이터에 의거해서 제 2디지털 화상신호의 주목화소를 생성하는 단계를 포함하여 이루어진 것을 특징으로 하는 화상신호 변환방법.
  56. 제 55항에 있어서,
    제 2화상신호의 모든 화소는 제 1화상신호에 의거해서 형성되는 것을 특징으로 하는 화상신호 변환방법.
  57. 제 55항에 있어서,
    상기 메모리에 저장된 상기 예측데이터는 학습방법에 의해 미리 결정되며, 상기 학습방법은,
    제 1화상신호에 대응하며 제 2표준 화상신호의 주목화소에 인접하여 위치하는 제 1표준 화상신호의 복수의 참조화소의 패턴을 검출하고, 그 검출 결과에 의거해서 제 2표준 화상신호의 주목화소에 대응하는 클래스를 결정하는 클래스결정단계와,
    제 1표준 화상신호와 제 2표준 화상신호를 이용함으로써 각 클래스에 대해 예측데이터를 결정하는 단계를 수행하는 것을 특징으로 하는 화상신호 변환방법.
  58. 제 55항에 있어서,
    상기 각 예측데이터는 최소 자승법을 이용함으로써 생성되는 예측계수 세트이며,
    상기 주목화소생성단계는, 제 1화상신호의 복수의 화소와 검색된 예측계수 세트와의 선형결합을 계산하여 주목화소를 생성하는 것을 특징으로 하는 화상신호 변환방법.
  59. 제 58항에 있어서,
    상기 메모리에 저장된 상기 예측계수 세트는 학습방법에 의해 미리 결정되며, 상기 학습방법은,
    제 1화상신호에 대응하며 제 2표준 화상신호의 주목화소에 인접하여 위치하는 제 1표준 화상신호의 복수의 참조화소의 패턴을 검출하고, 그 검출 결과에 의거해서 제 2표준 화상신호의 주목화소에 대응하는 클래스를 결정하는 클래스결정단계와,
    주목화소의 예측값이 제 1표준 화상신호의 복수의 화소와 예측계수 세트와의 선형결합에 의해 생성되는 경우에, 주목화소의 참값과 주목화소의 예측값 사이의 에러의 제곱의 합이 최소가 되도록 각 클래스에 대해 예측계수 세트를 결정하는 단계를 수행하는 것을 특징으로 하는 화상신호 변환방법.
  60. 제 55항에 있어서,
    상기 클래스 결정은 주목화소의 화소위치에 의거해서 상기 복수의 참조화소를 변경하는 것을 특징으로 하는 화상신호 변환방법.
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