KR100465559B1 - 신호변환장치및신호변환방법 - Google Patents

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Abstract

본 발명은 신호 교환 장치 및 신호 교환 방법에 관한 것이며, 입력 화상 신호의 다양한 신호 특성을 확실히 반영한 클래스 분류에 의해 고정확도를 가진 보간 화소를 예측 생성하고, 고해상도의 화상 신호를 얻는다.
블록 단위마다 입력 화상 신호(S1)에 관한 동작을 평가 분류하고, 그 결과에 의해 얻어진 동작(c0)에 응답하여, 블록 단위의 입력 화상 신호(S1)에 대응하는 단계적인 클래스 분류를 실행한다. 그로부터 다음 단계의 클래스 분류는, 블록 단위마다 입력 화상 신호(S1)의 동작 특성이 반영된 정도가 높은 클래스 분류를 얻고, 보다 높은 정도를 가진 클래스 분류를 얻는다. 이렇게 얻어진 동작 코드(c0) 및 클래스 코드(c1)에 근거하여 블록 단위의 입력 화상 신호(S1)에 대응하는 최적의 예측 계수(d1)를 판독하고 정확도가 높은 보간화소를 생성하고 고해상도의 화상 신호(S2)를 얻는다.

Description

신호 변환 장치 및 신호 변환 방법
본 발명은 신호 변환 장치 및 신호 변환 방법에 관한 것으로, 예를 들면 NTSC(미국의 텔레비젼 방식 검토 위원회(National Television System Committee)에 의해 결정되는 방식) 등의 표준 해상도 신호(SD : Standard Definition)를 하이비젼 등의 고해상도 신호(HD : High Definition)로 변환하는 업 컨버터 등에 적용하기에 적절한 신호 변환 장치 및 신호 변환 방법에 관한 것이다.
종래, 이 종류의 업 컨버터에서는 SD 화상 신호에 대해 주파수 보간 처리를 실시함으로써, 화소 수를 증가하여 HD 화상 신호를 형성하고 있다. 예를 들면, 제28도에 도시하는 바와 같이, 이와 같은 업 컨버터는 HD 화상의 주사선(1) 상에 큰 「0」표 및 큰 「△」로 이루어지는 SD 화상 신호에 대해 수평 및 수직 방향으로 각각 2배의 주파수 보간을 실시함으로써, 작은 「0」표 및 작은 「△」표로 이루어지는 HD 화상 신호를 생성한다.
업 컨버터에 의한 보간 예로서는 SD 화상 신호의 필드 데이터로부터, 4 종류의 위치의 HD 화소를 생성하는 방법이 있다. 예를 들면, 도면 중 「◎」표의 SD 화소에 주목하면, 그 근방의 4 종류 모델 1, 모델 2, 모델 3 및 모델 4 위치의 HD 화소를 주위의 SD 화소의 보간에 의해 생성한다. 이 때 이용하는 보간 필터로서는 제29도에 도시하는 공간내 2차원 논세퍼러블 필터(2)나, 제30도에 도시하는 수평/수직 세퍼러블 필터(3)가 있다.
2차원 논세퍼러블 필터(2)는 4 종류의 위치 HD의 화소 모델 1, 모델 2, 모델 3 및 모델 4 각각에 대해 2차원 필터(4A ∼ 4D)에 의해 독립으로 보간 처리를 실행하고, 각 보간 결과를 선택부(5)에서 직렬화하여 HD 화상 신호를 얻는다.
수평/수직 세퍼러블 필터(3)는 수직 보간 필터(6A)에 의해 모델 1 및 모델 3용 처리를 실행하고, 수직 보간 필터(6B)에 의해 모델 2 및 모델 4용의 처리를 실행하여, HD 화상 신호의 2개의 주사선 데이터를 형성한다. 다음에, 각 주사선에 대해 수평 필터(7A 및 7B)를 이용하여 4 종류의 위치 HD의 화소를 보간하여 보간 결과를 선택부(8)에서 직렬화함으로써 HD 화상 신호를 생성한다.
그런데, 상술한 바와 같은 종래의 업 컨버터에서는 보간 필터로서 이상적인 필터를 사용한 경우에서도, 화소수는 증가하지만, 공간 해상도는 SD 화상 신호로 변경되지 않는다. 또, 실제로는 이상적인 필터를 이용할 수 없기 때문에, SD 화상 신호보다 해상도가 저하한 HD 화상 신호를 생성할 수 없다는 문제가 있다.
이와 같은 문제를 해결하는 방법으로서, 입력 SD 화상 신호의 특징에 기초하여 SD 화상 신호를 몇개의 종류로 분류하고, 미리 학습에 의해 생성된 종류마다 예측 데이터인 예측 계수를 이용하여 고해상도의 HD 화상 신호를 생성하는 클래스 분류 적응 처리 방법이 제안되어 있다. 예를 들면, 이와 같은 방법은 본 출원인에 의한 미국 출원 제 08/061,730 filed May 17, 1993의 명세서 및 도면에서 제안되어 있다.
그런데, 클래스 분류 적응 처리법을 이용하여 HD 화상 신호를 생성하는 경우, 학습에 의해 예측 계수를 생성할 때에 입력 SD 화상 신호의 특징에 따라 적절한 클래스 분류가 행해지지 않으면, HD 화상 신호의 예측 정도가 저하한다는 문제가 있었다. 즉, 클래스 분류의 능력이 충분하지 않으면, 본래 다른 종류로 분류되어야 할 HD 화상 신호가 동일 종류로 분류된다. 이 때문에, 학습에 의해 얻어지는 예측 계수는 성질이 다른 HD 화상 신호의 평균값을 예측함으로써 되고, 그 결과, 해상도 복원 능력이 저하한다는 문제가 있었다.
본 발명은 이상의 점을 고려한 것으로, 입력 화상 신호의 다양한 신호 특성에 대응한 적절한 클래스 분류에 의해, 저해상도의 화상 신호를 일단과 해상도가 높은 고해상도의 화상 신호로 변환할 수 있는 신호 변환 장치 및 신호 변환 방법을 제안하고자 하는 것이다.
이러한 과제를 해결하기 위해, 본 발명에서의 신호 변환 장치는 입력된 제1 화상 신호를 제1 화상 신호와는 다른 제2 화상 신호로 변환하는 신호 변환 장치에 있어서, 상기 제1 화상 신호의 공간내 액티비티를 평가하고, 액티비티 코드를 발생하는 수단; 상기 액티비티 코드에 기초하여 단계적인 클래스 분류를 실행하고, 상기 클래스 분류 결과에 기초하여 클래스 코드를 발생하는 수단; 상기 제1 화상 신호를 생성하기 위해, 상기 제2 화상 신호를 예측 생성하기 위한 예측 계수가 기억된 예측 계수 메모리; 상기 제2 화상 신호를 생성하기 위해, 상기 액티비티 코드 및/또는 상기 클래스 코드에 따라 상기 예측 계수 메모리에 의해 판독되는 상기 예측 계수를 이용하여 상기 제1 입력 화상 신호에 대해 예측 연산을 실시하는 수단으로 이루어진다.
또, 본 발명에서의 신호 변환 장치에 있어서, 상기 제1 화상 신호는 저해상도의 화상 신호이고, 상기 제2 화상 신호는 상기 저해상도의 화상 신호보다 해상도가 높은 고해상도 신호이다.
또, 본 발명에서의 신호 변환 장치에 있어서, 상기 제2 화상 신호는 상기 제1 화상 신호보다 화소 수가 많은 화상 신호이다.
또, 본 발명에서의 신호 변환 장치에 있어서, 상기 액티비티 코드 생성 수단은 액티비티 코드를 발생하기 위해, 상기 제1 화상 신호의 공간내 액티비티 및 시간 방향 액티비티를 평가한다.
또, 본 발명에서의 신호 변환 장치에 있어서, 상기 클래스 코드 생성 수단은 클래스 코드를 발생하기 위해, 상기 제1 화상 신호에 대해 복수의 다른 화소 패턴을 설정하고, 그 설정된 복수의 화소 패턴 중에서 상기 액티비티 코드에 따라 화소 패턴을 선택하고, 그 선택된 화상 패턴을 이용하여 상기 제1 화상 신호를 클래스 분류한다.
따라서, 입력 화상 신호에 대한 공간내 액티비티를 평가하고, 그 결과로 얻어지는 액티비티 코드에 따라 입력 화상 신호에 대해 단계적인 클래스 분류를 실행한다. 이것에 의해, 다음 단 이후의 클래스 분류를 입력 화상 신호의 공간내 액티비티 특성이 반영된 정도가 높은 클래스 분류로 할 수 있다. 또, 단계적인 다음 단 이후의 클래스 분류에는 전단의 클래스 분류 결과가 반영되기 때문에, 보다 정밀도가 높은 클래스 분류가 실행된다.
이와 같이 해서 얻어진 적어도 클래스 코드에 기초하여, 블럭 단위의 입력 화상 신호에 대해 최적인 예측 계수를 판독하여 정밀도가 높은 보간 화소를 생성하고, 고해상도의 화상 신호를 얻을 수 있다.
또, 다른 본 발명에서의 신호 변환 장치는 입력된 제1 화상 신호를 제1 화상 신호와 다른 제2 화상 신호로 변환하는 신호 변환 장치에 있어서, 상기 제1 화상 신호의 공간내 액티비티를 평가하여 액티비티 코드를 발생하는 수단; 상기 액티비티 코드에 기초하여 단계적인 클래스 분류를 실행하고, 그 클래스 분류 결과에 기초하여 클래스 코드를 발생하는 수단; 상기 제1 화상 신호의 보간 화소 신호로서 생성된 예측값이 기억되어 있는 예측 기억부 메모리를 갖고 있고, 상기 액티비티 코드 및/또는 상기 액티비티 코드에 따라 대응하는 예측값을 판독하여 출력하는 수단으로 이루어진다.
또, 본 발명에서의 신호 변환 방법은 입력된 제1 화상 신호를 제1 화상 신호와 다른 제2 화상 신호로 변환하는 신호 변환 방법에 있어서, 상기 제1 화상 신호의 공간내 액티비티를 평가하여 액티비티 코드를 발생하는 단계; 상기 액티비티 코드에 기초하여 단계적인 클래스 분류를 실행하고, 그 클래스 분류 결과에 기초하여 클래스 코드를 발생하는 단계; 상기 액티비티 코드 및/또는 상기 클래스 코드에 따라 상기 제1 화상 신호를 이용하여 상기 제2 화상 신호를 예측 생성하기 위한 예측 계수 메모리에 기억되어 있는 예측 계수를 판독하는 단계; 상기 판독된 예측 계수를 이용하여 상기 제1 입력 화상 신호에 대해 예측 연산을 실시하는 제2 화상 신호로서 예측 연산값을 출력하는 단계로 이루어진다.
또, 다른 본 발명에서의 신호 변환 방법은 입력된 제1 화상 신호를 제1 화상 신호와는 다른 제2 화상 신호로 변환하는 신호 변환 방법에 있어서, 상기 제1 화상 신호의 공간내 액티비티를 평가하여 액티비티 코드를 출력하는 단계; 상기 액티비티 코드에 기초하여 단계적인 클래스 분류를 실행하고, 그 클래스 분류 결과에 기초하여 클래스 코드를 출력하는 단계; 상기 액티비티 코드 및/또는 상기 클래스 코드에 따라 예측값 메모리에 기억되어 있는 예측값을 판독하는 단계; 상기 제1 화상 신호의 보간 화소 신호로서 생성된 상기 예측값을 산출하는 단계로 이루어진다. 이하, 도면에 대해 본 발명의 한 실시예를 설명한다.
(1) 제1 실시예
제1도는 전체로서 클래스 분류 적응 처리를 적용하여 SD 화상 신호로부터 HD 화상 신호를 생성하는 2차원 논세퍼러블 필터에 의한 업 컨버터를 도시하고 있다. 이 업 컨버터(10)에 입력된 IN을 통해 입력되는 SD 화상 신호 S1은 주목 SD 화소를 중심으로 하는 소정 수의 화상으로 이루어지는 블럭 단위마다 클래스 분류부(12)로 송출되고, 또, SD 화상 신호 S1은 예측 연산부로 송출된다. 클래스 분류부(12)는 입력 SD 화상 신호 S1의 주목 화소에 대한 주변의 SD 화상 신호 S1의 SD 화소 NO 특징에 기초하여, 주목 화소에 대한 클래스 코드 d0를 생성한다. 클래스 코드 d0는 어드레스 데이터로서 기억 수단인 예측 계수 ROM(Read Only Memory : 14)로 송출된다.
예측 계수 ROM(14)에는 저해상도의 화상 신호로부터 고해상도의 화상 신호를 생성하기 위한 HD 보간 화소를 예측 연산할 때에 이용되는 미리 학습에 의해 구해진 예측 계수가 클래스 코드 d0에 대응 부착된 예측 데이터 d1으로서 격납되어 있다. 예측 계수 ROM(14)은 클래스 코드 d0를 어드레스 데이터로서 예측 데이터 d1을 판독하여 예측 연산부(13)로 송출한다. 예측 연산부(13)는 SD 화상 신호 S1에 대해 예측 데이터 d1을 이용한 소정의 예측 연산을 실행함으로써, SD 화상 신호 S1으로부터 HD 보간 화소를 생성한다. 또, 예측 연산부(13)로 공급되는 SD 화상 신호 S1은 도시되어 있지 않은 지연부를 통해 공급된다. 이 지연부의 지연 시간은 예측 데이터 d1이 예측 연산부(13)에 공급되기까지의 시간에 대응하고 있다.
예측 연산부(13)는 4개의 예측 연산부(13A ∼ 13D)로 구성되고, 각 예측 연산부는 SD 화상 신호 S1에 대해 예측 데이터 d1을 이용한 곱합 연산을 실행한다. 이것에 의해, 각 예측 연산부에서, 각각 주사선(1) 상의 4종류의 위치 모델 1, 모델 2, 모델 3 및 모델 4에 대응하는 HD 보간 화소의 예측값 d2, d3, d4 및 d5가 생성된다. 각 예측 연산부(13A ∼ 13D)에서 생성된 각 HD 보간 화소 d2, d3, d4 및 d5은 선택부(15)로 송출된다. 선택부(15)는 각 예측값 d2, d3, d4 및 d5를 버퍼 메모리(도시하지 않음)를 이용하여 시계열로 재배열하여 출력단 OUT에서 HD 화상 신호 S2로서 출력한다.
제2도는 제1도의 클래스 분류부(12)의 구성을 도시하고 있다. 제2도에 도시하는 바와 같이, 먼저 입력단 1N을 통해 입력되는 SD 화상 신호 S1은 액티비티 분류부(21)로 공급되고, 액티비티 분류부(21)에서, 예를 들면 주목 화소를 중심으로 한 3 x 3인 9 화소로 이루어지는 블럭 단위마다 공간 액티비티의 분류를 행하고, 그 특성을 평가 판정한다. 액티비티 분류부(21)는 공간 액티비티의 분류 및 평가에 기초하여 클래스 코드 c0를 생성하여, 선택부(25) 및 ADRC(Adaptive Dynamic Range Coding) 클래스 분류부(26)로 송출한다.
한편, SD 화상 신호 S1은 각각 다른 3종류의 화소의 탭 패턴을 설정하는 광 영역 탭 선택부(22), 표준 탭 선택부(23) 및 좁은 영역 탭 선택부(24)로 병렬로 송출된다. 그리고, 넓은 영역 탭 선택부(22), 표준 탭 선택부(23) 및 좁은 영역 탭 선택부(24) 각각은 입력 SD 화상 신호 S1에 대해 공간 종류의 탭 패턴 p0, p1 및 p2를 선택한다.
제3도는 제2도의 액티비티 분류부(21)의 구성을 도시하고 있다. 제3도에 도시하는 바와 같이, 입력단 1N으로부터 입력되는 SD 화상 신호 S1은, 먼저 처리부(30)로 송출된다. 처리부(30)는 입력된 SD 화상 신호 S1의 주목 SD 화소를 중심으로 한 복수의 SD 화소의 다이나믹 레인지 DR을 검출한다. 다이나믹 레인지 DR은, 예를 들면 제4도에 도시되는 주목 화소를 중심으로 한 9 화소(도면 중 ◎로 표시함)로부터 얻어지는 근방 영역 내 최대값 MAX 및 근방 영역 내 최소값 MIN을 이용하여 다음 식(1)
[식1]
에 의해 정의된다. 이 주목 SD 화소를 중심으로 한 복수의 SD 화소의 다이나믹 렌즈 DR은 임계치 판정부(31)로 송출된다. 임계치 판정부(31)는 소정의 임계치를 이용하여, 다이나믹 레인지 DR과 비교 판정한다. 그 결과, 임계치 판정부(31)는 임계치 처리에 의해 얻어진 클래스 코드 c0를 출력한다. 다시 말하면, 임계치 판정부(31)의 임계치 처리에 의해, 다이나믹 레인지의 크기가 3단계(다시 말하면, 공간 액티비티가 고, 중, 소인 3 단계)로 판정됨으로써, 공간 액티비티가 판정되고, 그 판정 결과가 2 비트의 클래스 코드 c0로서 출력된다. 일반적으로, 다이나믹 레인지 DR가 큰 경우에는 공간 액티비티가 크고, 반대로 다이나믹 렌즈 DR이 작은 경우는 공간 액티비티가 적다고 생각된다. 이것에 의해, 액티비티 분류부(21)에서의 다이나믹 렌즈에 의한 초단의 클래스 분류가 실행된다.
다음에, 넓은 영역 탭 선택부(22), 표준 탭 선택부(23), 좁은 영역 탭 선택부(24) 및 ADRC 클래스 분류부(26)에서의 다음 단의 클래스 분류에 대해 구체적으로 설명한다.
먼저, 상술한 3 종류의 종류 탭 패턴의 선택부 내, 표준 탭 선택부(23)는 입력 SD 화상 신호 S1의 표준적인 공간내 변동에 주목하고, 제5(B)도에 도시하는 바와 같은 일반적인 종류 탭 패턴을 선택한다. 이것에 대해, 넓은 영역 탭 선택부(22)는 입력 SD 화상 신호 S1의 정상적인 공간내에서 주목된다. 즉, 넓은 영역 탭 선택부(22)는 제5(A)도에 도시하는 바와 같은 넓은 영역용 종류 탭 패턴을 선택한다. 또, 좁은 영역 탭 선택부(24)는 입력 SD 화상 신호 S1의 비정상적인 공간내 변동에 주목하고, 비정상적인 신호 변화에 대해 제5(C)도에 도시하는 바와 같은 좁은 영역용의 종류 탭 패턴을 선택한다.
넓은 영역 탭 선택부(22), 표준 탭 선택부(23) 및 좁은 영역 탭 선택부(24)는 각각 선택한 종류 탭 패턴 p0, p1 및 p2를 각각 선택부(25)로 송출한다. 선택부(25)에서는 액티비티 분류부(21)로부터 송출되어 오는 클래스 코드 c0를 선택 제어 신호로서 종류 탭 패턴 p0, p1 및 p2 중 어느 한개의 종류 탭 패턴을 선택하고, 선택된 종류 탭 패턴 p3으로서 ADRC 클래스 분류부(26)로 송출한다. 즉, 선택부(25)는 클래스 코드 c0가 공간 액티비티가 낮은 것을 도시하는 경우, 넓은 영역 탭 선택부(22)로부터의 종류 탭 패턴 p0를 선택하고, 클래스 코드 c0가 공간 액티비티가 높은 것을 도시하는 경우, 좁은 영역 탭 선택부(24)로부터의 종류 탭 패턴 p2를 선택한다.
ADRC 클래스 분류부(26)는 입력 SD 화상 신호 S1의 다이나믹 렌즈 DR에 따라 얻어진 클래스 코드 c0를 제어 신호로서 ADRC의 재양자화 비트 수 k를 설정한다. 이것에 의해, SD 화상 신호 S1의 다이나믹 레인지 DR에 따라 공간 종류의 탭 패턴 p3의 각 탭의 레벨 분해능을 변화하여 설정할 수 있다.
ADRC는 재양자화로서 정의되는 양자화 스탭 폭에 의해 화소를 재양자화하는 것이다. ADRC 코드 c1(식 중에서는 종류 탭 패턴의 SD 화소 수 i에 따라 ci를 이용함)은 다이나믹 렌즈 DR, 재양자화 비트 수 k, SD 화소 xi 및 그 근방 영역 내의 최소 화소 레벨 MIN을 이용하여, 다음 식(2)
[식2]
으로 표시된다.
공간 종류 탭 패턴의 레벨 분해능의 전환은, 구체적으로는 식(2)의 ADRC 연산에서 재양자화 비트 수 k를 클래스 코드 c0에 따라 전환함으로써 된다. 이것에 의해, 입력 신호의 다이나믹 레인지 DR에 따라 레벨 분해능을 적응적으로 전환하여 설정할 수 있다. 다시 말하면, ADRC 클래스 분류부(26)는 다이나믹 레인지 DR이 큰 경우, 레벨 분해능을 미세하게 설정하도록 되어 있다.
이와 같이 해서, 클래스 분류부(12)에서는 클래스 코드 c0 및 ADRC 코드 c1으로 이루어지는 클래스 코드 d0가 생성된다. 이 클래스 코드 d0는 어드레스 데이터로서 후단의 예측 계수 ROM(14)으로 송출된다.
예측 계수 ROM(14)은 HD 보간 화소를 생성할 때에 이용하는 예측 데이터 d1을 클래스 코드 c0 및 c1을 조합시킨 클래스 코드 d0를 어드레스 데이터로서 판독하고, 예측 연산부(13)로 송출한다. 예측 연산부(13A ∼ 13D)의 각각은 SD 화상 신호 S1인 SD 화소 xi와 종류마다 예측 데이터 d1인 예측 계수 wi를 이용하여 예측 연산을 실행하고, 주사선 상의 위치 모델 1 ∼ 모델 4에 상당하는 HD 보간 화소의 추정 화소 y'를 생성한다.
이 때 이용하는 SD 화소 xi는, 예를 들면 제6도에 도시하는 바와 같이 배치된 주목 화소(도면 중 ◎로 표시함) 및 주변 화소(도면 중 0로 표시함)인 13개의 예측 탭 데이터로 형성된다. 따라서, 예측 계수 wi는 이 경우 각 예측 연산부에 대해 13개의 예측 계수로 이루어진다. 또, 예측 연산부(13A ∼ 13D)의 각각에서 사용되는 SD 화소는 동일하지만, 예측 계수이기 때문에, 예측 계수 ROM(14)에는 1개의 종류에 대응하여 13개의 예측 계수로 이루어지는 예측 계수 군이 4개 기억되어 있게 된다.
HD 보간 화소의 추정 화소 y'는 상술한 13개의 SD 화소 xi 및 예측 계수 wi를 이용하여 예측 식(3)
[식3]
에 의해 변환되어 생성된다. 다시 말하면, 예측 연산부(13A ∼ 13D)의 각각은 각각 공급된 SD 화소와 예측 계수를 이용하여 예측 식(3)에 의해 예측 연산을 행하고, HD 보간 화소를 생성한다.
여기에서 이용되는 예측 계수 wi는 미리 학습에 의해 구해지고, 예측 계수 ROM(13)에 격납되어 있다.
여기에서, 예측 계수 ROM(14)에 격납되어 있는 종류마다 예측 계수를 생성할 때의 학습 순서에 대해, 제7도의 플로우 챠트를 참조하여 설명한다.
예측 계수는 제7도에 도시하는 예측 계수 학습 순서에 따라 구해진다. 예측 계수 학습 순서는 단계 SP1에서 개시되면, 먼저 단계 SP2에서 예측 계수 wi를 학습하기 위해 미리 알려져 있는 화상에 대응한 학습 데이터를 생성한다.
구체적으로는, 제28도에 도시하는 HD 화상에서, HD 보간 화소를 HD 주목 화소로서 이 HD 주목 화소를 주변의 HD 보간 화소 및 SD 화소인 한조의 학습 데이터에 의해 예측 계수를 이용한 선형 일차 결합 모델에 의해 표시한다. 이 때 이용한 예측 계수를 각 종류마다 최소 자승법을 이용하여 구한다. 또, 이와 같이 학습 데이터를 생성할 때에, 1개의 화상만을 이용하지 않고 복수의 화소를 이용하여 다수의 학습 데이터를 생성하면, 보다 정확한 예측 계수를 얻을 수 있다.
단계 SP3에서는 단계 SP2에서 생성한 학습 데이터의 수가 예측 계수를 얻는데 필요한 만큼 생성되었는지 여부를 판정한다. 여기에서, 학습 데이터 수가 필요 수에 만족하지 않다고 판정된 경우에는 예측 계수 학습 순서는 단계 SP4로 이동한다.
단계 SP4에서는 종류 학습 데이터를 클래스 분류한다. 클래스 분류는, 먼저 초기에 학습 샘플링 데이터의 국소적인 평균도를 검출하고, 해당 검출 결과에 따라 클래스 분류에 이용하는 화소를 선택한다. 이것에 의해 입력 신호의 변화 중 적은 것을 학습 대상으로부터 제외하여 노이즈의 영향을 배제할 수 있다. 그후, 이 종류 학습 데이터의 클래스 분류는 입력 SD 화상 신호 S1을 클래스 분류하는 경우와 마찬가지인 처리를 실행함으로써 이루어진다.
즉, 종류 학습 데이터의 클래스 분류는, 먼저 학습 데이터의 다이나믹 레인지 DR을 분류 평가하여 클래스 코드 c0를 설정한다. 이어서, 넓은 영역, 표준 및 좁은 영역의 3 종류의 탭 패턴으로부터 클래스 코드 c0에 기초하여 어느 한개의 탭 패턴 p3을 공간 종류로서 선택한다. 제8도에 도시하는 바와 같이, 이와 같이 해서 얻어진 클래스 코드 c0 및 ADRC 코드 c1을 조합시켜 클래스 코드 d0를 설정하고, 이 클래스 코드 d0를 예측 데이터 d1과 대응시켜 ROM에 기억한다.
이어서, 예측 계수 학습 순서는 단계 SP5에서, 클래스 분류된 학습 데이터에 기초한 각 종류마다 정규화 방정식을 형성한다.
단계 SP5에서의 처리를 구체적으로 설명한다. 여기에서는, 일반화하기 위해 학습 데이터로서 n개의 샘플링 화소가 존재하는 경우에 대해 설명한다. 먼저, 각 샘플링 화소의 화소 레벨 x1,‥‥, xn과 주목 보간 화소의 샘플링 이전의 화소 레벨 y의 관계를 종류마다 예측 계수 w1,‥‥ wn에 의한 n 탭의 종형 일차 결합 모델에 의한 예측 식을 표시한다. 이 예측 식은 다음 식(4)
[식4]
로 도시한다.
이 식(4)에서의 예측 계수 w1,‥‥ , wn을 구함으로써 화소 레벨 y를 추정한다.
다음에, 예측 계수 w1,‥‥ wn을 최소 자승법에 의해 생성하는 예를 도시한다. 최소 자승법은 다음과 같이 적용된다.
일반화한 예로서, X를 입력 데이터, W를 예측 계수, Y를 추정값으로서 다음 관측 방정식(5)을 고려한다.
[식5]
XW=Y
이 식(5)의 관측 방정식에 의해 수납된 데이터에 대해 최소 자승법을 적용한다. 식(5)의 예에서는 n = 13, m이 학습 데이터가 된다.
먼저, 식(5)의 관측 방정식을 기초로 다음의 잔차 방정식(6)을 생각한다.
[식6]
XW=Y+E
식(6)의 잔차 방정식으로부터 각 wi의 최확값은 다음 식(7)
[식7]
을 최소로 하는 조건이 성립하는 경우로 생각된다.
즉, 식(7)의 wi에 의한 편미분이 다음 식(8)
[식8]
로 표시될 때, 이 식(8)의 i에 기초한 n개의 조건을 생각하여, 이 조건을 만족하는 w1, w2,‥‥ wn을 산출하면 좋다. 그래서, 잔차 방정식 식(6)으로부터 다음식(9)이 얻어진다.
[식9]
이 식(9) 및 식(8)에 의해 다음 식(10)
[식10]
이 얻어진다. 그래서, 식(6) 및 식 (10)으로부터 다음에 도시하는 정규 방정식(11)이 얻어진다.
[식11]
식(11)의 정규 방정식은 미지수의 수 n과 동일 수의 방정식을 세우는 것이 가능하기 때문에, 이것에 의해 각 wi의 최학값을 구할 수 있다.
이 정규 방정식은 소거법(Gauss-Jordan의 소거법)을 이용하여 풀 수 있다.
예측 계수 학습 순서에서는 각 종류마다 미정 계수 w1, ··· , wn을 구하기 위해 미지수의 수 n과 동일 수의 정규화 방정식이 형성되기까지 단계 SP2-SP3-SP4-SP5-SP2의 루프를 반복한다.
이와 같이 해서 필요한 수의 정규화 방정식이 얻어지면, 단계 SP3에서는 학습 데이터가 종료했는지 여부의 판정에 대해 지정 결과가 얻어지고, 처리는 단계 SP6의 예측 계수 결정으로 이동한다.
단계 SP6에서는 식(11)의 정규화 방정식을 풀어 각 종류마다 예측 계수 w1, ··· , wn을 결정한다. 이와 같이 해서 얻어진 예측 계수를 다음 단계 SP7에서 종류마다 어드레스 분해된 ROM 등의 기억 수단에 등록한다. 이 때, 1개의 클래스 코드에 대해, 예측 연산부(13A ∼ 13D)에 각각 대응하는 예측 계수 w1, ··· , wn으로 이루어지는 4개의 예측 계수 군이 등록된다. 이상의 학습 처리에 의해, 클래스 분류 적응 처리의 예측 계수가 생성되고 다음에 단계 SP8에서 예측 계수 학습 순서를 종료한다.
다음에, 상술한 제1 실시예의 업 컨버터(10) 및 그 업 컨버터의 각부의 동작에 대해 설명한다. 먼저, 입력단 1N을 통해 업 컨버터(10)로 입력되는 SD 화상 신호 S1은 클래스 분류부(12) 및 예측 계수 연산부(13)에 대해 병렬로 송출된다. 클래스 분류부(12)는 SD 화상 신호 S1에 기초하여 클래스 코드 d9를 생성하여 예측 계수 ROM(14)로 송출한다. 예측 계수 ROM(14)는 미리 학습에 의해 구해지고 있는 예측 데이터 d1을 클래스 코드 d0에 따라 판독하고, 예측 계수 연산부(13)로 송출한다. 예측 계수 연산부(13)는 각 예측 연산부(13A ∼ 13D)에서 입력단 1N으로부터 송출되어 오는 SD 화상 신호 S1 및 예측 계수 ROM(14)으로부터 송출되는 예측 데이터 d1을 기초로 해서 주사선(1) 상의 4개의 위치(모델 1 ∼ 모델 4)에 대응한 HD 보간 화소를 생성한다.
액티비티 분류부(21)는 먼저 입력되는 SD 화상 신호 S1의 주목 SD 화소를 중심으로 한 복수의 SD 화소의 다이나믹 레인지 DR을 검출하고, 이 다이나믹 레인지 DR을 소정의 임계치와의 사이에서 비교 판정함으로써 클래스 코드 c0를 출력한다.
일반적으로, 다이나믹 레인지 DR이 큰 경우는 공간 액티비티가 높고, 반대로 다이나믹 레인지 DR이 작은 경우는 공간 액티비티가 낮다.
한편, 블럭 단위의 입력 SD 화상 신호 S1은 각각 다른 3 종류의 화소의 탭 패턴을 설정하는 넓은 영역 탭 선택부(22), 표준 탭 선택부(23) 및 좁은 영역 탭 선택부(24)로 병렬로 송출된다. 그리고, 넓은 영역 탭 선택부(22), 표준 탭 선택부(23) 및 좁은 영역 탭 선택부(24)는 각각 공간 종류의 탭 패턴 p0, p1 및 p2를 설정한다.
선택부(25)는 클래스 코드 c0를 기초로 해서, 예를 들면 다이나믹 레인지 DR이 작고, 액티비티가 높은 SD 화상 신호 S1에 대해서는 제5(A)도에 도시하는 바와 같은 비교적 넓은 영역의 신호 변화의 종류 탭 패턴 p0을 선택하여, 완만한 신호 변화를 종류에 반영한다. 이것에 대해, 다이나믹 레인지 DR이 큰 액티비티가 높은 SD 화상 신호 S1에 대해서는 제5(C)도에 도시하는 바와 같은 좁은 영역의 종류 탭 패턴 p2를 선택하여, 좁은 영역의 신호 변화를 가능한 한 종류 수로 표현한다.
이것에 의해, 선택부(25)는 다이나믹 레인지 DR로부터 본 신호 특성에 따라 그 신호 변화를 반영시킨 탭 패턴 p3인 공간 종류를 선택하여 다음 단의 ADRC 클래스 분류부(26)로 송출한다.
ADRC 클래스 분류부(26)는 클래스 코드 c0를 제어 신호로서 다이나믹 레인지 DR이 작은 SD 화상 신호 S1에 대해서는 공간 클래스 분류용의 각 탭의 재양자화 비트 수 k를 적게 설정한다. 이것에 의해, 각 탭의 레벨 분해능이 적게 되고, 정상성을 전제로 한 ADRC 코드 c1을 출력할 수 있다. 이것에 대해, 다이나믹 레인지 DR이 큰 SD 화상 신호 S1에 대해서는 공간 클래스 분류용의 각 탭의 재양자화 비트 수 k를 많이 설정하여 레벨 분해능을 높게 한 ADRC 코드 c1을 출력한다. 이것에 의해, 다이나믹 레인지 DR이 큰 액티비티가 높은 SD 화상 신호 S1의 비정상적인 신호 변화를 종류에 반영시킬 수 있다.
이와 같이 해서, 클래스 분류부(12)는 입력 SD 화상 신호 S1의 다이나믹 레인지 DR에 따라 클래스 분류에 이용하는 화소의 탭 패턴을 전환함과 동시에, 클래스 분류용의 각 탭의 재양자화 비트 수 k를 전환함으로써 레벨 분해능을 적응적으로 설정한다. 이것에 의해, 입력 SD 화상 신호 S1의 다이나믹 레인지 DR의 특성에 따라 적절한 클래스 분류를 실행할 수 있다.
클래스 분류부(12)는 클래스 코드 c0 및 ADRC 코드 c1을 조립시켜 이루어지는 클래스 코드 d0를 다음 단의 예측 계수 ROM(14)로 송출한다. 예측 계수 ROM(14)는 이 클래스 코드 d)에 기초하여 예측 데이터 d1을 판독하여 예측 연산부(13)로 송출한다. 예측 연산부(13)는 이 예측 데이터 d1을 이용하여 SD 화상을 변환함으로써, HD보간 화상을 생성한다. 그리고, 이 생성된 HD 보간 화소가 선택부에 공급되고, 선택부(15)에 의해 시계열로 재배치되며, HD 화상 신호로서 출력된다. 이리하여, 선택된 예측 데이터 d1은 입력 SD 화상 신호 S1의 다이나믹 레인지 DR에 의한 특성을 반영함으로써, SD 화소로부터 변환하여 생성하는 HD 보간 화소의 정밀도를 향상시킬 수 있고, HD 화상 신호 S2의 공간 해상도의 향상을 이룰 수 있다.
상술한 실시예에 의하면, 업 컨버터(10)로 입력되는 SD 화상 신호 S1을 액티비티 분류부(21)에서 다이나믹 레인지 DR에 따라 임계치 판정하고, 이 결과로서 얻어지는 클래스 코드 c0에 기초하여 3 종류의 공간 종류 탭 패턴(넓은 영역 탭 패턴, 표준 영역 탭 패턴 또는 좁은 영역 탭 패턴) 중에서 SD 화상 신호 S1의 다이나믹 레인지 DR의 특성에 따른 탭 패턴을 설정할 수 있다. 이것에 의해, 입력 SD 화상 신호 S1의 다이나믹 레인지 DR 특성을 반영한 종류 탭 패턴을 설정할 수 있다.
또, 상술한 실시예에 의하면, 클래스 코드 c1에 따라 공간 클래스 분류용 각 탭의 재양자화 비트 수 k를 변화하여, 각 탭의 레벨 분해능을 전환함으로써, 신호 변화의 정상성 또는 비정상성을 탭의 레벨 분해능에 의해 클래스 분류에 반영할 수 있다. 이리하여, 입력 SD 화상 신호 S1의 다이나믹 레인지 DR 특성에 따라 탭 패턴 및 탭의 레벨 분해능을 설정한 적절한 클래스 분류가 되고, 입력 SD 화상 신호 S1의 신호 특성을 반영한 공간 해상도가 높은 HD 화상 신호 S2를 생성할 수 있다.
(2) 제2 실시예
제9도는 제2 실시예에 의한 업 컨버터의 액티비티 분류부(35)를 도시하고 있다. 이 액티비티 분류부(35)는 주목 SD 화소를 중심으로 한 복수의 SD 화소로 이루어지는 블럭 단위마다 입력되는 SD 화상 신호 S1의 공간내 액티비티를 평가하여 그 특성에 따라 주목 화소의 종류를 분류한다.
즉, ADRC 클래스 분류부(36)에는 입력단 1N으로부터 입력되는 SD 신호 S1이 공급되고, ADRC 클래스 분류부(36)는 주목 SD화소를 중심으로 한 복수의 SD 화소로 이루어지는 SD 신호 S1에 대해 ADRC에 의한 클래스 분류 처리를 실행한다.
ADRC 클래스 분류부(36)에 의해 출력되는 ADRC 코드 c(도면 중에서는 종류 탭 패턴의 SD 화소수 i에 따라 ci를 이용함)는 제1 실시예와 마찬가지로 해서 다이나믹 레인지 DR, 재양자화 비트 수 k, SD 화소 xi 및 그 근방 영역 내의 최소 영역 레벨 MIN으로 이루어지는 식(12)
[식12]
로 생성된다.
ADRC 클래스 분류부(36)에서 생성된 ADRC 코드 c는 다음 단의 후 처리부(37)로 송출된다. 후 처리부(37)는 ADRC 코드 c에 의한 레벨 분포 패턴의 오차도를 표시하는, 예를 들면 ADRC 코드 c에 대한 표준 편차 σ를 다음 단의 임계치 판정부(38)로 송출한다. 임계치 판정부(38)는 이 ADRC 코드 c에 대한 표준 편차 σ의 임계치 판정에 의해, 클래스 코드 c0를 생성하여 출력한다. ADRC 코드 c에 대한 표준 편차 σ는 ADRC 코드 ci, ADRC 코드 ci의 평균값 ca 및 ADRC 코드 수 n을 이용하여 다음식 (13)
[식13]
으로 표시된다.
제2도에 도시하는 선택부(25)는 이와 같이 해서 얻어진 클래스 코드 c0를 이용하여 제1 실시예와 마찬가지로 해서 공간 종류의 탭 패턴 p3을 선택한다. 또, ADRC 클래스 분류부(26)에서, 클래스 코드 c0에 기초하여 각 탭의 레벨 분해능이 적응적으로 설정된다. 이것에 의해, 입력 SD 화상 신호 S1의 공간 액티비티의 분류 결과에 기초하여 공간 종류 탭 패턴 및 레벨 분해능이 설정되고, 제1 실시예와 마찬가지인 효과가 얻어진다.
(3) 제3 실시예
또, 제3 실시예로서, 클래스 분류할 때, 예를 들면 제4도에 도시하는 입력된 주목 SD 화소 근방의 9 화소의 데이터 분포로부터 표준 편차 σ를 산출하고, 그 산출된 표준 편차 σ를 임계치 판정함으로써, 클래스 코드 c0 데이터를 생성하도록 해도 좋다.
즉, 제3도에 도시되는 액티비티 분류부(21)의 처리부 (35)에서, 입력 주목 화소 근방의 9 화소의 데이터 분포로부터 표준 편차 σ가 산출된다.
다시 말하면, 처리부(35)에는 입력단 IN으로부터 입력되는 SD 신호 S1이 공급되고, 처리부(35)는 입력 주목 화소 근방의 9 화소의 데이터 분포로부터 표준 편차 σ를 산출한다. 그리고, 처리부(30)는 산출한 표준 편차 σ를 다음 단의 임계치 판정부(31)로 송출한다. 임계치 판정부(38)는 이 표준 편차 σ의 임계치 판정함으로써, 클래스 코드 c0를 생성하여 출력한다. 표준 편차 σ는 SD 화소 xi, 근방 영역 내 평균값 xi 및 근방 영역 내 화소 수 n을 이용하여 다음 식 (14)
[식 14]
으로 정의된다, 이와 같이, 제3 실시예는 이 표준 편차 σ를 이용한 임계 판정에 의해 클래스 분류를 실행하도록 되어 있다. 일반적으로 표준 편차가 큰 경우는 공간 액티비티가 높고, 반대로 낮은 경우는 공간 액티비티가 낮게 된다. 따라서, 이 표준 편차 σ의 임계치 판정에 기초하여 공간 종류 탭 패턴의 전환 및 공간 클래스 분류용 탭의 레벨 분해능을 전환함으로써, 상술한 실시예와 마찬가지의 효과를 얻는다.
(4) 제4 실시예
또, 제4 실시예로서, ADRC 코드 c에 의한 레벨 분포 패턴의 오차도를 표시하는 ADRC 코드 c를 등록한 도수분포표를 생성하고, 그 생성된 도수분포표를 이용하여 임계치 판정함으로써, 클래스 코드 c0 데이터를 생성하도록 해도 좋다.
즉, 제10도에 도시하는 바와 같은 도수분포표에서, 임계치 0, 임계치 1 사이에 존재하는 ADRC 코드 c를 계측하여, 그 대비에 의해 클래스 분류한다. 이 경우, 예를 들면, ADRC 코드가 소정 구간에 안정되어 있을 때는 공간 액티비티는 낮고, 한편 ADRC 코드 c가 넓게 분포하고 있을 때는 공간 액티비티는 높게 된다.
다시 말하면, 제2 실시예와 마찬가지로, ADRC 클래스 분류부(36)에는 입력단 IN으로부터 입력되는 SD 신호 S1이 공급되고, ADRC 클래스 분류부(36)는 주목 SD 화소를 중심으로 한 복수의 SD화소에 대해 ADRC에 의한 클래스 분류 처리를 실행한다.
ADRC 클래스 분류부(36)에서 생성된 ADRC 코드 c는 다음 단의 후 처리부(37)로 송출된다. 후 처리부(37)는 ADRC 코드 c에 의한 레벨 분포 패턴의 오차도를 도시하고, 제10도에 도시하는 바와 같은 ADRC 코드 c를 등록한 도수분포표를 생성한다. 그리고, 후 처리부(37)는 생성된 ADRC 코드 c에 대한 도수분포표를 표시하는 데이터를 다음 단의 임계치 판정부(38)로 송출한다. 임계치 판정부(38)는 ADRC 코드 c에 대한 도수분포표에서, 임계치 0과 임계치 1 사이에 존재하는 화소수를 계측함으로써, 임계 판정을 실행하고, 클래스 코드 c0를 생성하여 출력한다.
따라서, 이 ADRC 코드 c에 대한 도수분포표를 이용한 임계치 판정에 기초하여, 공간 종류 탭 패턴의 전환 및 공간 클래스 분류용 탭의 레벨 분해능을 전환함으로써, 상술한 실시예와 마찬가지의 효과를 얻을 수 있다.
(5) 제5 실시예
또, 제5 실시예로서, SD 화소값의 인접 화소 차분의 절대값을 도수분포표에 등록하여, 그 도수분포표를 이용하여 공간 액티비티를 평가함으로써, 클래스 코드를 c0를 생성하도록 해도 좋다. 이 경우, 큰 차분 절대값을 갖는 화소가 많을 때는 공간 액티비티가 높고, 반대로 낮은 차분 절대값을 갖는 화소가 많을 때는 공간 액티비티가 낮다.
즉, 제9도에 도시되는 액티비티 분류부(35)의 ADRC 클래스 분류부(36) 대신에 인접 화소의 차분의 절대값을 산출하는 인접 화소 차분 산출부를 설치한다.
다시 말하면, 인접 화소 차분 산출부에는 입력단 IN으로부터 입력되는 SD신호 S1이 공급되고, 인접 화소 차분 산출부는 주목 SD 화소를 중심으로 한 복수의 주변 SD 화소에 대해 인접 화소간의 차분을 산출하며, 그 산출된 차분의 절대값을 생성한다. 인접 화소 차분 산출부에서 생성된 차분 절대값은 다음 단의 후 처리부(37)로 송출된다. 후 처리부(37)는 ADRC 코드 c에 의한 레벨 분포 패턴의 오차도를 표시하는, 차분 절대값을 등록한 도수분포표를 생성한다. 그리고, 후 처리부(37)는 생성된 차분 절대값에 대한 도수분포표를 표시하는 데이터를 다음 단의 임계치 판정부(38)로 송출한다. 임계치 판정부(38)는 차분 절대값에 대한 도수분포표에서, 임계치 0과 임계치 1과의 사이에 존재하는 화소수를 계측함으로써, 임계치 판정을 실행하며, 클래스 코드 c0를 생성하여 출력한다.
따라서, 이 인접 화소의 차분 절대값의 임계치 판정에 기초하여, 공간 종류 탭 패턴의 전환 및 공간 클래스 분류용 탭의 레벨 분해능을 전환함으로써, 상술한 실시예와 마찬가지의 효과가 얻어진다.
(6) 제6 실시예
제11도는 제6 실시예에 의한 업 컨버터(50)를 도시하고 있다. 이 업 컨버터(50)는 초단의 클래스 분류부(50A)의 라플라시안 필터(51A ∼ 51E)에서, 복수의 방향의 1 차원 라플라시안 처리를 행하고, 그들 값을 종합적으로 판단함으로써, 초단의 클래스 분류를 실행한다. 이어서, 초단의 클래스 분류부(50A)의 분류 결과에 따라 다음 단의 클래스 분류부(50B)의 종류 탭 패턴을 설정한다. 그리고, 다음 단의 종류 분해부(50B)는 이 종류 탭 패턴을 이용하여 클래스 분류를 실행한다.
이 제6 실시예는 초단의 클래스 분류에서 공간 방향 및 시간 방향의 액티비티를 평가하고 있다. 제11도를 이용하여, 제6 실시예의 구성을 설명한다.
입력단 IN으로부터 입력되는 SD 화상 신호 S1은 클래스 분류부(50A)로 공급된다. 그리고, 클래스 분류부(50A)로 공급된 SD 화상 신호 S1은 라플라시안 필터(51A ∼ 51E) 및 지연부(56B)로 공급된다. 5 종류의 라플라시안 필터(51A ∼ 51E)는 공급된 SD 화상 신호 S1의 프레임마다 또는 필드마다 블럭 단위의 입력 SD 화상 신호 S1에 대해 각 필터마다 다른 방향으로 라플라시안 처리를 실시하고, 라플라시안 값 L0 ∼ L4를 출력한다.
즉, 라플라시안 처리는 제12A, B, C, D 및 E도에 도시하는 바와 같이, 일차원의 라플라시안 필터(51A ∼ 51E)에 의해, 수평 방향(제12A도), 수직 방향(제12B도), 우하 경사 방향(방향에서, 좌상단에서 우하단의 대각선 방향)(제12C도), 좌하 경사 방향(방향에서, 우상단으로부터 좌하단의 대각선의 방향)(제12D도) 및 시간 방향(제12E도) 중 각각의 방향에 대해 라플라시안 처리를 실시한다.
먼저, 라플라시안 필터(51A ∼ 51D)를 통해 라플라시안 처리되고, 그 결과로서 얻어지는 라플라시안값 L0 ∼ L3은 다음 단의 절대값 회로(52A ∼ 52D)에 각각 송출된다. 절대값 회로(52A ∼ 52D)는 각각 라플라시안값 L0 ∼ L3에 대해 절대값화를 실시한다. 그리고, 그 결과로서 얻어지는 절대값 a0 ∼ a3을 최대값 검출기(53)로 송출한다. 최대값 검출기(53)는 절대값 a0 ∼ a3 중에서 최대값을 검출하고, 그 검출된 최대값을 임계치 THO를 이용하여 임계치 처리한다. 이것에 의해, 입력 SD 화상 신호 S1의 평탄도가 검출되고, 1 비트로 표현된 그 평탄도를 도시하는 값(평탄도값 : L10)이 출력된다. 또, 최대값 검출기(53)는 2비트로 표현된 최대값이 검출된 방향을 도시하는 값(최대값 검출 출력 방향값 : a10)을 출력한다. 동시에, 라플라시안 필터(51E)는 시간 방향에 대해서의 라플라시안값 L4를 절대값 회로(52E)로 송출한다. 그리고, 절대값 회로(52E)는 라플라시안 값 L4에 대해 절대값화를 실시하고, 그 결과 얻어지는 절대값 a4를 비교기(54)로 송출한다.
비교기(54)는 절대값 a4를 임계치 TH1을 이용하여 임계치 처리함으로써, 1 비트로 표현된 시간 방향의 변화를 도시하는 값(시간 방향 변화값 : a11)을 출력한다. 그리고, 이 시간 방향 변화값 a11에 상술한 최대값 검출 방향값 a10 및 평탄도 값 L10을 가산한 4 비트의 데이터가 제어 신호 CT로서 다음 단의 클래스 분류부(50B)로 송출된다.
라플라시안값은, 기본적으로는 주목 화소와 양측의 화소와의 공간 차분의 합계이기 때문에, 인접 화소의 변화가 큰만큼 라플라시안의 값은 크게 된다. 초단의 클래스 분류부(50A)는 공간내의 엣지가 있는 방향을 검출하기 위해, 공간내의 소정의 방향의 액티비티를 일차원의 라플라시안 필터가 관계함으로써, 그 특징을 크게 분류한다.
클래스 분류부(50A)로부터 출력되는 제어 신호 CT는 클래스 분류부(50B)의 셀렉터(55A ∼ 55I) 및 지연 회로(56A)로 송출된다. 셀렉터(55A ∼ 55I)는 제어 신호 CT에 의해 선택되는 SD 화상 데이터가 공급되는 라인을 통해 레지스터 어레이(57)로 접속되고 있다. 레지스터-어레이(57)에는 지연 회로(56B)를 통해 지연된 수 라인분의 SD 화상 신호 S1가 송출된다. 셀렉터(55A ∼ 55I)는 제어 신호 CT에 따라 선택적으로 전환되고, 레지스터 어레이(57)로부터 공급되는 SD 화상 데이터를 인덱스에 따라 선택하고, 9 화소분의 화소 데이터를 다음 단의 1 비트 ADRC 클래스 분류부(58)로 송출한다. 다시 말하면, 이 제어 신호 CT에 따라, 다음 단의 클래스 분류부(50B)의 종류 탭 패턴이 선택된다.
ADRC 종류 선택부(58)는 셀렉터(55A ∼ 55I)에 의해 선택된 9개의 탭에 의해 형성되는 종류 탭 패턴을 이용하여 1 비트의 ADRC 클래스 분류를 실행하고, 9 비트로 표현되는 ADRC 코드 c를 출력한다. 따라서, 클래스 분류부(50B)의 종류는 512(2()와 같은 종류로 분류된다.
이 결과, 업 컨버터(50)에서 초단의 클래스 분류부(50A : 16과 같음)와 다음 단의 클래스 분류부(50B : 512와 같음)를 곱한 8192의 종류로 분류할 수 있다. 이와 같이, 초단의 공간 액티비티에 의해 선택된 종류에 따라 다음 단의 ADRC 클래스 분류에서의 최적한 탭 패턴을 선택하도록 했음으로써, 다음 단 이후의 클래스 분류에서 공간 액티비티의 특징을 반영한 보다 정밀도가 높은 클래스 분류가 이루어질 수 있다.
다음 단의 예측값 연산부(50C)는 HD 보간 화소의 예측 계수를 기억하는 예측 계수 RAM(59), HD 보간 화소를 생성하기 위한 예측 탭 패턴을 설정하는 예측 탭 패턴 설정부(60)와, 예측 탭 패턴 및 예측 계수를 이용한 연산에 의해 HD 보간 화소를 생성하는 예측 연산부(61)로 이루어진다.
예측 계수 RAM(59)는 1 비트 ADRC 분류부(58)에 의해 공급되는 ADRC 코드 c 및 지연 회로(56A)를 통해 지연된 제어 신호 CT의 2개의 신호를 어드레스 데이터로서 예측 계수를 판독하고, 그 판독된 예측 계수를 예측 연산부(61)로 송출한다. 한편, 레지스터 어레이(57)로부터 송출되는 SD 화상 신호 S1이 예측 탭 패턴 설정부(60)로 송출된다. 이 예측 탭 패턴 설정부는 후단의 예측 연산부(61)에서 사용하는 예측 탭 패턴을 설정한다. 다시 말하면, 입력된 SD 화상 신호 S1으로부터 후단의 예측 연산부(61)에서 예측 계수 RAM으로부터 판독된 계수와 예측 연산되는 예측 탭 패턴을 출력한다. 예측 연산부(61)는 예측 탭 패턴의 화소 데이터와 예측 계수를 이용하여 선형 일차 결합에 의해 HD 보간 화소를 생성하여 출력한다.
여기에서, 클래스 분류부(50A)에서 생성되는 4 비트의 제어 신호 CT와 그 제어 신호 CT에 의해 선택되는 클래스 분류부(50B)에서 이용되는 종류 탭 패턴에 대해 설명한다.
제13도는 종류 제어부(50A)에서 생성되는 4 비트의 제어 신호 CT의 16(24)와 같은 조합을 표시하는 인덱스(10 ∼ 13)이다. 제14도 ∼ 제17도는 인덱스(10∼13)에 대응하여 설치된 다음 단에서의 클래스 분류부(50B)의 탭 패턴 구조의 한 예를 도시하고 있다. 제어 신호 CT와 탭 패턴과의 관계는 공간 방향에서 변화가 큰 방향(라플라시안값이 큰 방향)에 종류 탭이 존재하고, 라플라시안값의 최대값이 큰 만큼, 탭의 공간의 넓이가 작아진 관계이다. 또, 시간 방향의 라플라시안값이 크면 탭 패턴이 동일 필드 내의 탭으로부터 구성되고, 시간 방향의 라플라시안값이 작으면 탭 패턴이 다른 필드상(예를 들면, 프레임)의 탭으로 구성되는 관계이다.
제14A도 ∼ 제14D도에 도시되는 탭 패턴은 각각 인덱스 (0000) ∼ (0011)에 대응하여 설치된 것이기 때문에, 수평 방향으로의 변화가 큰 것에 대해 선택된다.
여기에서, 제14A도 제14D도에 도시하는 종류 탭 패턴을 각각 비교한 경우, 제14C 및 D도에 도시하는 인덱스 (0010) 및 (0011)의 종류 탭 패턴의 수평 방향의 배치 간격을 제14A 및 B도에 도시하는 인덱스 (0000) 및 (0001)의 종류 탭 패턴의 배치 간격에 비해 좁게 함으로써, 최대값인 수평 방향의 라플라시안값을 크게 표현한다. 다시 말하면, 최대값인 수평 방향의 라플라시안 값이 큰 만큼, 종류 탭 패턴의 공간의 넓이를 작게 하고, 최대값인 수평 방향의 라플라시안값이 작은 만큼, 인덱스 패턴의 공간의 넓이를 크게 한다. 또, 제14B 및 D도에 도시하는 바와 같이, 인덱스 (0001) 및 (0011)의 시간 방향의 비트(4비트째)가 온일 때는 종류 탭 패턴을 동일 필드 내에 배치함으로써 시간 방향의 변화를 크게 표현한다. 이것에 대해, 제14A 및 C도에 도시하는 바와 같이 인덱스 (0000) 및 (0010)의 시간 방향의 비트(4비트째)가 오프인 때는 다른 필드 상에 탭을 배치함으로써 시간 방향의 변화를 작게 표현한다.
또, 제15C도 및 제15D도에 도시하는 인덱스 (0110) 및 (0111)의 종류 탭 패턴의 수직 방향의 배치 간격을 제15A도 및 제15B도에 도시하는 인덱스 (0100) 및 (0101)의 종류 탭 패턴의 배치 간격에 비해 좁게 함으로써, 최대값인 수직 방향의 라플라시안값을 크게 표현한다. 다시 말하면, 최대값인 수직 방향의 라플라시안값이 큰 만큼, 종류 탭 패턴의 공간의 넓이를 크게 한다. 또, 제15B도 및 제15D도에 도시하는 바와 같이, 인덱스 (0101) 및 (0111)의 시간 방향으로 변화가 있을때, 다시 말하면, 시간 방향의 비트(4비트째)가 온일 때는 종류 탭 패턴을 동일 필드 내에 배치함으로써, 시간 방향의 변화를 크게 표현한다. 이것에 대해, 제15A도 및 제15C도에 도시하는 바와 같이 인덱스 (0100) 및 (0110)의 시간 방향의 비트가 오프일 때는 다른 필드 상에 탭을 배치함으로써, 시간 방향의 변화를 작게 표현한다.
또, 제16C도 및 제16C도에 도시하는 인덱스 (1010) 및 (1011)의 종류 탭 패턴의 좌하 방향의 배치 간격을 제16A도 및 제16B도에 도시하는 인덱스 (1000) 및 (1001)의 종류 탭 패턴의 배치 간격에 비해 좁게 함으로써, 최대값인 우하 방향의 라플라시안값을 크게 표현한다. 다시 말하면, 최대값인 좌하 방향의 라플라시안 값이 큰 만큼, 종류 탭 패턴의 공간의 넓이가 작게 되고, 최대값인 우하 방향의 라플라시안값이 작은 만큼, 종류 탭 패턴의 공간의 넓이를 크게 한다. 또, 제16B도 및 제16D도에 도시하는 바와 같이, 인덱스 (1001) 및 (1011)의 시간 방향의 비트가 온일 때는 종류 탭 패턴을 동일 필드 내에 배치하여 시간 방향의 변화를 크게 표현한다. 이것에 대해, 제16A도 및 제16C도에 도시하는 바와 같이 인덱스(1000) 및 (1010)의 시간 방향의 비트가 오프일 때는 다른 필드 상에 탭을 배치함으로써 시간 방향의 변화를 작게 표현한다.
또, 제17C도 및 제17D도에 도시하는 인덱스 (1110) 및 (1111)의 종류 탭 패턴의 좌하 방향의 배치 간격을 제17A도 및 제17B도에 도시하는 인덱스 (1100) 및 (1101)의 종류 탭 패턴의 배치 간격에 비해 좁게 함으로써, 최대값인 좌하 방향의 라플라시안값을 크게 표현한다. 다시 말하면, 최대값인 좌하 방향의 라플라시안값이 큰만큼, 종류 탭 패턴의 공간의 넓이를 작게 하고, 최대값인 좌하 방향의 라플라시안값이 작은 만큼, 종류 탭 패턴의 공간의 넓이를 크게 한다. 또, 제17B도 및 제17D도에 도시하는 바와 같이, 인덱스 (1101) 및 (1111)의 시간 방향의 비트가 온 일때는 종류 탭 패턴을 동일 필드 내에 배치하여 시간 방향의 변화를 크게 표현한다. 이것에 대해, 제17A도 및 제17C도에 도시하는 바와 같이 인덱스(1100) 및 (1110)의 시간 방향의 비트가 오프일 때는 다른 필드 상의 탭을 배치함으로써, 시간 방향의 변화를 작게 표현한다.
이와 같이, 종류 탭 패턴은 공간 방향에서 변화가 큰 방향(라플라시안값이 큰 방향)에 종류 탭이 존재하고, 라플라시안값의 최대값이 큰 만큼, 탭의 공간의 넓이가 작게 되도록 설정된다. 또, 시간 방향의 라플라시안값이 크면 탭 패턴이 동일 필드 내의 탭으로 구성되고, 시간 방향의 라플라시안값이 작으면 탭 패턴이 다른 필드 상(예를 들면, 프레임)의 탭으로부터 구성되도록 설정된다.
다음에, 상술한 제6 실시예의 업 컨버터(50) 및 업 컨버터(50)의 각부의 동작에 대해 설명한다. SD 화상 신호 S1가 초단의 클래스 분류부(50A)로 입력되면, 먼저 라플라시안 필터(51A ∼ 51D)에 의해 공간내의 다른 복수의 레벨 방향에 대해 라플라시안 필터가 관계된다. 이 결과로서 얻어지는 라플라시안값 L0 ∼ L3은 절대값화 회로(52A ∼ 52D)에 의해 각각 절대값화되고, 절대값 a0 ∼ a3로서 출력된다.
그리고, 절대값 a0∼a3가 최대값 검출기(53)로 송출되고, 그 공급된 라플라시안값의 절대값 중에서 최대값을 구한다. 이 때, 라플라시안값의 절대값의 최대 값이 어느 방향의 라플라시안(L10)인가에 의해 입력 화상 신호의 공간내의 엣지 방향이 검출된다. 그리고, 이 검출된 최대값의 방향을 도시하는 값(최대값 검출 방향값 : a10)을 2 비트로 표현한다. 또, 최대값을 임계치 처리함으로써, 입력 SD 화상 신호 S1의 평탄도를 표시할 수 있고, 그 평탄도를 표시하는 값(평탄도 값 : L10)을 1 비트로 표현한다. 또, 라플라시안 필터(51E)에 의해 시간 방향에 대한 라플라시안 값 L4가 얻어진다. 그 라플라시안 값 L4가 절대값화 회로(52E)에 의해 절대값화되고, 절대값 a4로서 출력된다. 그리고, 그 절대값 a4가 비교 회로에 의해 임계치 TH1을 이용하여 임계치 처리됨으로써, 시간 방향의 변화를 표시하는 값(시간 방향 변화값 : a11)으로서 출력된다. 이리하여, 입력 SD 화상 신호 S1의 신호 특성의 큰 특징을 만족할 수 있다. 클래스 분류부(50A)는 2 비트의 최대값 검출 방향값 a10, 1 비트의 평탄도 값 L10 및 1 비트의 시간 방향 변화값 a11으로 이루어지는 4 비트의 제어 신호 CT를 다음 단의 클래스 분류부(50H)로 송출한다.
다음 단의 클래스 분류부(50B0는 4 비트의 제어 신호 CT에 대응하는 인덱스(10∼13)에 기초하여 공간 종류 탭 패턴을 설정한다. 즉, 클래스 분류부(50B)는 제어 신호 CT에 따라 셀렉터(55A ∼ 55I)를 전환하고, 레지스터 어레이(57)를 통해 얻어지는 입력 SD 화상 신호 S1에 대한 종류 탭 패턴을 선택하여, ADRC 클래스 분류부(58)로 송출한다. 이것에 의해, 입력 SD 화상 신호 S1의 액티비티를 반영한 종류 탭 패턴에 기초한 정밀도가 높은 클래스 분류가 이루어질 수 있다.
또, 레지스터 어레이(57)로부터 SD 화상 신호 S1은 다음 단의 예측값 연산부(50C)로 송출된다. 예측 탭 패턴부 (60)에서, 예측 연산부(61)에서 제어 신호 CT 및 ADRC 코드 c에 따라 예측 계수 RAM(59)로부터 판독되는 예측 계수와 예측 연산을 실행하기 위한 예측 탭 패턴이 설정되고, 그 설정된 예측 탭 패턴이 예측 연산부(61)로 송출된다. 그리고, 예측 연산부(61)에서, 제어 신호 CT 및 ADRC 코드 c에 따라 예측 계수 RAM(59)로부터 판독된 예측 계수와 예측 탭 패턴부(60)로부터의 예측 탭 패턴을 이용하여 선형 일차 결합에 의해 예측 연산 처리가 실행되고, HD 보간 화소로서 출력된다.
이상의 구성에 의하면, 초단의 클래스 분류부(50A)의 라플라시안 필터(51A ∼ 51E)에서. 복수 방향의 1차원 라플라시안 처리를 행하고, 그들 값을 종합적으로 판단함으로써, 초단의 클래스 분류를 실행한다. 이어서, 초단의 클래스 분류부(50A)의 분류 결과에 따라, 다음 단의 클래스 분류부(50B)의 종류 탭 패턴을 설정한다. 그리고, 다음 단의 클래스 분류부(50B)는 이 종류 탭 패턴을 이용하여 클래스 분류를 실행한다. 따라서, 입력 SD 화상 신호 S1의 액티비티 특성을 반영한 정밀도가 높은 클래스 분류가 이루어질 수 있고, 상술한 실시예와 마찬가지의 효과가 얻어진다.
(7) 제7 실시예
제11도와의 대응 부분에 동일 부호를 붙인 제18도는 제7 실시예에 의한 업 컨버터(65)를 도시하고 있다. 제6 실시예와 마찬가지로, 제7 실시예는 초단의 클래스 분류부(50A)의 라플라시안 필터(51A ∼ 51E)를 이용한 초단의 클래스 분류 결과에 따라 다음 단의 클래스 분류부(50B)의 클래스 분류를 위한 종류 탭 패턴을 설정하고, 이 종류 탭 패턴을 기초로 하여 다음 단의 클래스 분류를 행함으로써, 2단계로 클래스 분류를 실행한다.
제18도를 이용하여, 제6 실시예의 업 컨버터(65)의 구성을 설명한다. 입력단 IN으로부터 입력되는 SD 화상 신호 S1은 클래스 분류부(65A)로 공급된다. 그리고, 클래스 분류부(65A)에 공급된 SD 화상 신호 S1은 라플라시안 필터(51A ∼ 51E) 및 지연부(56A)로 각각 공급된다. 5 종류의 라플라시안 필터(51A ∼51E)는 공급된 SD 화상 신호 S1의 프레임마다 또는 필드마다 블럭 단위의 입력 SD 화상 신호 S1에 따라 각 필터마다 다른 방향으로 라플라시안 처리를 실시하고, 라플라시안 값 L0∼L4를 출력한다. 이들 라플라시안 필터(51A ∼ 51E)는 제11도의 제6 실시예의 업 컨버터(50)에서 사용된 라플라시안 필터와 동일한 것을 사용한다. 그 라플라시안값 L0∼L4는 다음 단의 양자화기(66A ∼ 66E)에 각각 송출된다.
양자화기(66A ∼ 66E)는 각 라플라시안 L0 ∼ L4를 절대값화한 후, 비선형의 양자화를 실행하여, 양자화값 q0 ∼ q4를 출력한다. 예를 들어, 양자화기(66A ∼ 66E)가 양자화에 의해 입력 SD 화상 신호 S1을 0, +1의 2종류의 양자화값 q0 ∼ q4로 변환되면, 전부 32(25)와 같은 종류로 분류할 수 있다. 다시 말하면, 절대값이 적은 경우에는 0을, 절대값이 큰 경우에는 1을 할당하도록 양자화한다. 그리고, 양자화값 q0∼q4는 각 성분(67)으로 송출되고, 합성부(67)는 양자화값 q0 ∼ q4를 합성하여 5 비트의 클래스 코드를 생성하고, 초단의 클래스 분류를 표시하는 제어 신호 CT로서 다음 단의 클래스 분류부(65B)로 송출한다.
클래스 분류부(65B)는 제6 실시예와 마찬가지로, 제어 신호 CT에 기초하여 셀렉터(55A∼55I)를 전환하고, 레지스터(57)를 통해 송출되어 오는 SD 화소에 의한 9 화소의 탭 패턴을 선택한다. 셀렉터(55A ∼ 55I)에 의해 선택된 9 화소의 탭 패턴이 1 비트 ADRC 클래스 분류부(58)로 송출되고, 1 비트 ADRC 클래스 분류부(58)는 입력된 종류 탭 패턴에 대해 ADRC를 실행함으로써, 512(29)와 같은 클래스 코드를 발생하기 위해 제2단의 클래스 분류를 실행한다. 이것에 의해, 초단의 클래스 분류부(65A)의 종류와 다음 단의 클래스 분류부(65B)의 종류를 곱한 16384와 같은 종류가 이루어질 수 있다. ADRC 클래스 분류부(65)는 9 비트의 클래스 코드를 생성하고, 지연 회로(56B)를 통해 공급된 초단의 클래스 코드와 함께, 예측값 연산부(65C)로 공급된다. 연산부(65C)는 상술한 제6 실시예와 마찬가지이기 때문에, 설명은 생략한다. 또, 초단의 클래스 분류부(65A)로부터의 제어 신호 CT에 대응하는 클래스 분류부(65B)에서 사용되는 종류 탭 패턴에 대해서는 도시를 생략한다. 따라서, 종류 탭 패턴으로서, 라플라시안값이 큰 만큼, 탭 패턴의 공간의 넓이가 작게 되고, 라플라시안값이 큰 방향으로 탭이 넓게 된 탭 패턴이 설정된다. 또, 시간 방향의 라플라시안 값이 크면, 탭 패턴이 동일 필드 내의 탭으로 구성되고, 시간 방향의 라플라시안값이 작으면 탭 패턴이 다른 필드 상(예를 들면, 프레임)의 탭으로 구성된 탭 패턴이 설정된다. 이상의 구성에 의해, 상술한 실시예와 마찬가지의 효과를 얻을 수 있다.
(8) 제8 실시예
제1도 및 제2도와의 대응하는 부분에 동일 부호를 붙여 도시하는 제19도는 제8 실시예에 의한 업 컨버터의 클래스 분류부(70)를 도시한다. 입력단 IN으로부터 입력되는 SD 화상 신호 S1은 ADRC 클래스 분류부(71) 및 복수의 종류 탭 선택부(72)(72A ∼ 72G)에 병렬로 송출된다. ADRC 클래스 분류부(71)는 입력 SD 화상 신호 S1로부터 주목 SD 화상에 대한 주변의 4 화소를 이용한 ADRC에 의한 화소 레벨 분포의 패턴에 따라 클래스 분류를 실행하고, 그 결과로서 얻어지는 ADRC 코드 c를 선택부(73)로 송출한다. 한편, 선택부(73)에는 입력 SD 화상 신호 S1의 신호 특성에 따른 공간 종류 탭 패턴을 설정하는 종류 탭 선택부(72A ∼ 72G)에 의해 공간 종류로서 분류된 각 탭 패턴이 송출된다.
즉, 각 종류 탭 선택부(72A ∼ 72G)에서는 제20A, B, C와 D도 및 제21A, B와 C도에 도시하는 바와 같이 주목 화소에 대한 주변의 4 화소에 대해 1 비트의 ADRC 를 실시한 결과 얻어진 각 ADRC 코드 c에 의한 레벨 분포(73A, 73B, 74A, 74B, 75A, 75B, 76A, 76B, 77A, 77B, 78A, 78B, 79A, 79B, 80A, 80B)에 대해 각각의 신호 특성을 표시하기 위한 종류 탭 패턴(81, 82, 83, 84, 85, 86, 87)이 대응 부착되어 설정된다.
예를 들면, ADRC 코드 c에 의한 레벨 분포(73A 및 73B)의 각각에 대해서는 우하 경사 방향(방향에서 좌상단으로부터 우하단의 대각선 방향)에 레벨 분포의 특징이 보여진다. 따라서, 화소의 엣지가 그 방향에 있다고 생각되기 때문에, 우하의 경사 방향의 종류 탭 패턴(81)을 대응시킨다. 마찬가지로 해서, ADRC 코드 c에 의한 레벨 분포(74A 및 74B)의 각각에 대해서는 좌하 경사 방향(방향에서 우상단으로부터 좌하단의 대각선 방향)으로 레벨 분포의 특징이 보여지기 때문에, 좌하 경사 방향의 종류 탭 패턴(82)을 대응시킨다. 또, ADRC 코드 c에 의한 레벨 분포(75A 및 75B, 76A 및 76B)의 각각에 대해서는 좌측과 우측에 벗어난 레벨 분포의 특징이 보여지기 때문에, 각각 좌측과 우측으로 벗어난 예측 탭을 모아 종류 탭 패턴(83 및 84)을 각각 대응시킨다.
또, ADRC 코드 c에 의한 레벨 분포(77A 및 77B, 78A 및 78B)의 각각에 대해서는 상측과 하측으로 벗어난 탭의 레벨 분포의 특징이 보여지기 때문에, 각각 상측과 하측으로 벗어난 종류 탭을 모은 종류 탭 패턴(85 및 86)을 각각 대응시킨다.
또, ADRC 코드 c에 의한 레벨 분포(79A 및 79B) 및 레벨 분포(80A, 80B)의 각각에 대해서는 정상적인 레벨 분포의 특징이 보여지기 때문에, 전체 종류 탭을 이용한 종류 탭 패턴(81)을 대응시킨다.
이것에 의해, 종류 탭 선택부(72A∼ 72G)에서 설정된 종류 탭 패턴이 선택부(73)에서 ADRC 코드 c에 따라 선택되고, 그 선택된 종류 탭 패턴 p10이 다음 단의 ADRC 클래스 분류부(26)로 송출된다. ADRC 클래스 분류부(26)는 선택된 종류 탭 패턴 p10에 의해 SD 화상 신호 S1에 대해 1 비트 ADRC를 실시하고, 그 결과로서 얻어지는 ADRC 코드 d0를 예측 계수를 판독하기 위한 어드레스 데이터로서의 예측 계수 ROM(14)으로 송출한다.
다음에, 제8 실시예의 업 컨버터의 클래스 분류부(70)의 동작에 대해 설명한다.
입력 SD 화상 신호 S1가 초단의 ADRC 클래스 분류부(71)로 공급되고, 초단의 ADRC 클래스 분류부(71)에서 주목 화소에 대한 주변 화소의 4 화소에 의한 1 비트 ADRC를 실행함으로써, 클래스 코드 c가 발생된다. 또, 입력 SD 화상 신호 S1은 종류 탭 선택부(72A ∼ 72G)에서 신호 특성을 반영한 다른 복수의 종류 탭 패턴(81 ∼ 87)으로 분류된다. 그리고, 초단의 ADRC 클래스 분류부(71)로부터의 클래스 코드 c에 의해, 그 복수의 종류 탭 패턴(81 ∼ 87)으로부터의 1개의 종류 탭 패턴 p10이 선택되고, 다음 단의 ADRC 클래스 분류부(26)로 송출된다. ADRC 클래스 분류부(26)는 선택된 종류 탭 패턴 p10을 형성하는 입력 SD 화상 신호 S1을 1 비트 ADRC를 실행함으로써, 클래스 코드 d0를 생성하고, 어드레스 데이터로서 후단의 예측 계수 ROM(14)으로 송출한다.
이상의 구성에 의하면, 예측 계수를 선택하기 위한 어드레스 데이터를 생성할 때, 제1 단의 ADRC 클래스 분류부(71)에 의해 검출된 입력 SD 화상 신호 S1의 공간 액티비티에 따라 종류 탭 패턴을 선택한다. 그리고 선택된 종류 탭 패턴 p10을 이용하여, 제2 단의 ADRC 클래스 분류부(26)를 실행함으로써, 공간 액티비티를 반영한 종류코드 d0를 생성할 수 있고, 상술한 실시예와 마찬가지인 효과가 얻어진다.
또, 상술한 실시예에 의하면, 예측 연산에 이용하는 예측 탭 패턴을 공간 액티비티에 따라 변화시킴으로써, 예측 탭이 작지 않을 때의 연산 처리를 단축할 수 있다.
또, 제1 실시예와 같이, 제1 단의 ADRC 클래스 분류부(71)로부터의 출력 신호에 기초하여, 제2 단의 ADRC 클래스 분류부(26)의 양자화 비트 수를 전환하도록 해도 좋다.
(9) 제9 실시예
제22도는 제9 실시예에 의한 업 컨버터(90)를 도시하고 있다. 이 업 컨버터(90)는 초단의 클래스 분류부에서, 1 비트 ADRC에 의한 공간내 액티비티가 큰 클래스 분류를 실행하고, 다음 단의 클래스 분류부에 의해 상세한 다비트 ADRC를 실행한다.
업 컨버터(90)에서, 입력단 IN을 통해 입력되는 SD 화상 신호 S1은 초단 블럭(91), 지연 회로(97 및 101)로 각각 송출된다. 초단 블럭(91)은 제23도에 도시하는 바와 같이 현 프레임 또는 필드에서 주목 화소 데이터(도면 중 ◎로 표시함)를 중심으로 하는 n x m 화소(예를 들면, 도면 중 5 x 5 화소)로 블럭화하고, 그 결과로서 얻어지는 블럭 데이터 b1을 1 비트 ADRC 클래스 분류부(92)로 송출한다.
1 비트 ADRC 클래스 분류부(92)는 5 x 5 화소의 블럭 데이터 b1에 대해 1 비트 ADRC 처리를 실행하고, 이 결과로서 얻어지는 ADRC 코드 c10을 지연 회로(93A)를 통해 타이밍을 조정하여 ROM(94)으로 송출한다. 또, 1 비트 ADRC 클래스 분류부(92)는 계산시에 산출한 다이나믹 레인지 DR을 비교 회로(95)로 송출한다. 1 비트 ADRC 클래스 분류부(92)는 이 때, 동시에 다이나믹 레인지 DR 및 화소 최소 레벨 MIN을 다 비트 ADRC 클래스 분류부(96)로 송출한다.
여기에서, 비교 회로(95)는 다이나믹 레인지 DR을 임계치 TH와 비교하여 얻어지는 비교 결과 CR을 지연 회로(93B)를 통해 ROM(94)으로 송출한다. 그리고, 이 비교 결과 CR을 함께 다이나믹 레인지 DR이 임계치 TH에 비해 작은 경우(CR = 0)는 다 비트 ADRC 클래스 분류부(96)에 의한 클래스 분류를 실행하지 않는다. 이것에 대해, 다이나믹 레인지 DR이 임계치 TH에 비해 큰 경우(CR = 1)는 다 비트 ADRC 클래스 분류부(96)에 의한 클래스 분류를 실행한다. 따라서, 이 실시에의 경우, 다 비트 ADRC 클래스 분류부(96)는 항시 실행되고 있다. 따라서, 후단의 ROM(94)에서, 다 비트 ADRC 클래스 분류부(96)로부터의 ADRC 코드 c11을 무시함으로써, 다 비트 ADRC 클래스 분류부를 실행하지 않도록 하고 있다. 또, 만약 다비트 ADRC 클래스 분류부(96)를 실행시키지 않도록 하기 위해서는 제22도의 점선으로 도시하는 바와 같이, 비교 결과 CR을 다 비트 ADRC 클래스 분류부(96)로 공급하고, 다 비트 ADRC 클래스 분류부(96)를 실행시키지 않도록 제어하면 좋다.
한편, 입력단 IN에 의해 지연 회로(97)를 통해 지연함으로써, 타이밍 조정한 SD 화상 신호 S1은 다음 단 블럭(98)으로 공급되고, 다음 단 블럭(98)에서 제23도에 도시하는 바와 같이, 예를 들면 주목 화소를 포함하는 3 x 3 화소로 이루어지는 9 화소의 블럭 데이터 b2가 설치되고, 다비트 ADRC 클래스 분류부(96)로 송출된다.
다비트 ADRC 클래스 분류부(96)는 1 비트 ADRC 클래스 분류부(92)에서 산출된 다이나믹 레인지 DR 및 화소 최소 레벨 MIN을 이용하여 블럭 데이터 b2를 클래스 분류하고, 이 결과로서 얻어지는 ADRC 코드 c11을 ROM(94)으로 송출한다.
제24도에 도시하는 바와 같이, 1 비트 ADRC 클래스 분류부(92)의 클래스 분류 결과로서 얻어지는 ADRC 코드 c10과 다비트 ADRC 클래스 분류부(96)의 클래스 분류 결과로서 얻어지는 ADRC 코드 c11에 의한 클래스 분류에 따른 계층적인 구조를 갖는 클래스 코드 d0의 테이블이 미리 학습에 의해 구해지고, ROM(94)에 격납되어 있다. 클래스 분류부(90)는 비교 결과 CR을 기초한 1 비트 ADRC 클래스 분류부(92) 및 다비트 ADRC 클래스 분류부(96)의 클래스 분류에 의해 얻어지는 ADRC 코드 c10 및 c11에 따라 클래스 코드 d0를 판독하여, 후단의 예측 계수 RAM(99)으로 송출한다. 이 예측 계수 RAM(99)에도 미리 학습에 의해 구해지고, 단층화한 클래스 코드 d0에 따라 예측 계수가 등록되어 있다.
예측 계수 RAM(99)에서는 클래스 코드 d0를 어드레스 데이터로서 축차, 예측 계수군이 판독되고, SD 화상 신호 S1과 곱합 연산함으로써 HD 보간 화소를 연산하는 예측 연산부(100)로 송출된다. 한편, 예측 연산부(100)에는 지연 회로(101)를 통해 지연된 SD 화상 신호 S1이 예측 탭 설정부(102)로 공급되고, 예측 탭 패턴 설정부(102)는 예측 연산부(100)에 의해 사용되는 제25도에 도시하는 바와 같은 예측 탭 패턴을 예측 연산부(100)로 송출한다. 예측 탭 설정부(102)에서는 제25도에 도시하는 바와 같은 예측 탭 패턴을 이용하여 보간 화소를 생성한다. 이것에 의해, 예측 연산부(100)에서, SD 화상 신호 S1에 대응한 예측 계수군과의 사이에서 선형 예측 연산이 실행되고, 보간 화소가 생성된다.
다음에, 제9 실시예의 업 컨버터(90) 및 업 컨버터(90)의 각부의 동작에 대해 설명한다.
업 컨버터(90)의 초단 블럭(91)에 입력된 SD 화상 신호 S1은 주목 SD 화소를 중심으로 하는 5 x 5 화소의 블럭 단위로 추출되고, 1 비트 ADRC 클래스 분류부(92)에서 클래스 분류된다. 그리고, 1 비트 ADRC 클래스 분류부(92)에 의해 출력되는 다이나믹 레인지 DR을 비교 회로(95)에서 소정의 임계치 TH을 이용하여 임계치 처리한다. 이 때, 임계치 TH에 비해 다이나믹 레인지 DR이 큰 경우는 다비트 ADRC 클래스 분류부(96)의 클래스 분류를 실행하여, 1 비트 ADRC 클래스 분류부(92) 및 다비트 ADRC 클래스 분류부(96)의 클래스 분류 결과를 기초로 ROM(94)으로 부터 클래스 코드 d0를 판독한다. 이것에 대해, 다이나믹 레인지 DR이 임계치 TH에 비해 작은 경우는 다비트 ADRC 클래스 분류부(96)의 클래스 분류를 실행시키지 않고, 1 비트 ADRC 클래스 분류부(92)의 클래스 분류 결과만으로 ROM(94)으로부터 클래스 코드를 판독한다.
이와 같이 해서, 1비트 ADRC 클래스 분류부(92) 및/또는 다비트 ADRC 클래스 분류부(96)의 클래스 분류의 결과에 따라, 클래스 코드 d0이 ROM(94)에 의해 판독되고, 어드레스 데이터로서 예측 계수 RAM(99)으로 송출된다. 이와 같이, 초단에서 엉성한 공간내 액티비티를 평가하고, 다음 단에서 공간내 액티비티에 따른 정세한 클래스 분류를 실행함으로써, 입력 SD 화상 신호 S1의 공간내 액티비티의 특성을 반영한 적절한 클래스 분류를 실행할 수 있다.
예측 계수 RAM(99)을 클래스 코드 d0에 따라 예측 계수를 판독하고, 예측 연산부(100)로 송출한다. 예측 연산부(100)는 예측 탭 패턴 설정부(102)에서 선택된 예측 탭 패턴에 대해 상술한 예측 계수를 이용하여 예측 연산을 실시함으로써, HD보간 화소를 생성하여 출력한다.
상술한 구성에 의하면, 초단에서 엉성하고, 다음 단에서 세밀한 클래스 분류함으로써, 초단에서 포착한 SD 화상 신호 S1의 신호 특성에 따라 초단에서 보다 적절한 세분화된 클래스 분류를 실행할 수 있다. 이것에 의해, 상술한 실시예와 마찬가지인 효과가 얻어지고, 또 클래스 분류가 초단만에서 종료한 경우, 클래스 분류의 처리를 단축할 수 있다.
(10) 다른 실시예
또, 상술한 실시예에서는 입력 화상 신호의 데이터 압축에 의한 클래스 분류법으로서 ADRC 클래스 분류법을 이용한 경우에 대해 설명했지만, 본 발명은 이것에 한정되지 않고, 예를 들면 DPCM(Differential pulse Code Modulation)이나 VQ(Vector Quantization)이나 MSB(Most Significant Bit)를 이용하는 수법이나 2값화 또는 분산 여정 변환(DCT) 등의 수법을 이용하여 데이터를 압축함으로써, 클래스 분류를 행하도록 해도 좋다.
또, 상술한 실시예에서는 클래스 분류부(12)에서 2 단층 또는 3 단층에 따른 클래스 분류법을 실행한 경우에 대해, 전면이 본 발명은 이것에 제한되지 않고, 초단의 큰 클래스 분류에 이어서 순차, 적응성을 향상시키도록 하면, 더욱 다단의 클래스 분류를 실행하도록 해도 좋다. 이것에 의해, 보다 정밀도가 높은 클래스 분류를 이룰 수 있다.
또, 상술한 실시예에서는 업 컨버터로서 2차원 논세퍼러블 필터를 이용한 경우에 대해 설명했지만, 본 발명은 이것에 한정되지 않고, 제1도와의 대응 부분에 동일 부호를 붙인 제26도에 도시하는 바와 같은 수직/수평 세퍼러블의 필터 구성인 업 컨버터(110)를 이용해도 좋다.
업 컨버터(110)에서는 먼저 입력 단자 IN을 통해 입력된 SD 화상 신호 S1이 클래스 분류부(12)와 예측 연산부(111)로 각각 공급된다. 예측 연산부(111)는 주사선의 위치 모델 1, 모델 2에 대응하는 수직 예측 연산부(111A) 및 수평 연산부(111B)와 주사선의 위치 모델 3, 모델 4에 대응하는 수직 예측 연산부(111C) 및 수평 예측 연산부(111D)의 2 종류로 분할한다. 클래스 분류부(12)에서는 상술한 실시예의 클래스 분류부를 상응함으로써, 입력 SD 신호 S1에 따른 클래스 코드 d0가 생성되고, 탭 예측 계수를 미리 기억하고 있는 기억 수단인 예측 계수 ROM(112)으로 송출한다. 예측 계수 ROM(112)는 탭 예측 계수의 수직 성분과 수평 성분을 기억하는 수직 계수 ROM(112A)과 수평 계수 ROM(112B)으로 나누고 있다. 클래스 코드 d0은 수직 계수 ROM(112A)과 수평 계수 ROM(112B)의 각각에 공급된다.
먼저, 수직 계수 ROM(112A)에 의해 출력되는 수직 예측 계수 d6는 수직 예측 연산부(111A 및 111C)로 공급된다. 그리고, 수직 예측 연산부(111A 및 111C)는 입력 SD 신호 S1과 수직 예측 계수 d6에 의한 곱합 연산에 의해 수직 추정값 d7, d8를 생성한다. 이 수직 추정값 d7, d8는 다음 단의 수평 예측 연산부(111B 및111D)로 공급된다.
수평 계수 ROM(112B)에 의해 생성된 수평 예측 계수 d9은 수평 예측 연산부(111B 및 111D)로 공급된다. 그리고, 수평 예측 연산부(111B 및 111D)는 수직 추정값 d7, d8과 수평 예측 계수 d9과의 곱합 연산에 의해 HD 화소 d10, d11 신호를 생성한다. 이 HD 화소 d10, d11 신호는 선택부로 공급되고, 선택부(15)에서 적절한 재배치에 의해 출력단 OUT에 의해 최종적인 출력인 HD 신호 S2가 출력된다.
또, 상술한 실시예에서는 HD 주목 화소와 주목 화소 주변의 전송 화소와의 상관 관계를 표시하는 예측 계수를 이용하여 SD 화소로부터 주목 화소 주변의 HD 화소를 생성한 경우에 대해 설명했지만, 본 발명은 이것에 한정되지 않고, 예측 계수 대신에 각 종류마다 HD 보간 화소의 예측값을 미리 설정하여 기억 수단에 격납하도록 해도 좋다. 예측값에 의한 SD 화상 신호의 HD 화상 신호로의 신호 변환은 제1도와 대응 부분에 동일 부호를 붙인 제27도에 도시하는 바와 같은 업 칸버터(115)를 이용한다.
이 업 컨버터(115)에는 입력단 IN을 통해 클래스 분류부(12)에 SD 화상 신호 S1이 송출된다. 이 클래스 분류부(12)는 새롭게 생성하는 보간 화소인 HD 보간 화소 주변의 SD 화소의 특징에 기초하여 클래스 코드 d0를 생성하여 예측값 ROM(116A∼116D)으로 송출한다. 예측값 ROM(116A ∼ 116D)에는 미리 학습에 의해 구하고 있던 HD 보간 화소의 예측 데이터인 예측값이 각 종류마다 클래스 코드 d0에 대응 부착되어 격납하고 있다. 예측값 ROM(116)은 클래스 코드 d0를 어드레스 데이터로서 HD 보간 화소의 예측값 d20 ∼ d23을 판독하고, 선택부(15)를 통해 출력단 OUT에 의해 출력한다. 이것에 의해, 예측값 d20 ∼ d23을 입력 화상 SD 신호 S1의 신호 화상의 HD 보간 화소로 한 고해상도의 화상 신호를 얻을 수 있다.
여기에서, 예측값을 구하는 제1 방법으로서는 가중 평균법을 이용한 학습법이 있다. 가중 평균법은 주목 화소 주변의 SD 화소를 이용하여 주목 화소를 클래스 분류하고, 종류마다 적산한 주목 화소(즉, HD 보간)의 화소값을 주목 화소의 개수에 따라 인크리먼트된 도수에 의해 나누면 하나의 처리를 여러가지 화소에 대해 행함으로써 예측값을 구한다.
또, 예측 계수를 구하는 제2 방법으로서는 정규화에 의한 학습법이 있다. 이 학습법은 먼저 주목 화소를 포함하는 복수의 화소로 이루어지는 블럭을 형성하고, 블럭 내의 다이나믹 레인지에 의해 주목 화소의 화소값으로부터 그 블럭의 기준값을 감산한 값을 정규화한다. 다음에, 이 정규화된 값이 누적값을 누적 도수로 나눔으로써 예측값을 얻는다.
또, 상술한 실시예에서는 입력된 SD 화상 신호의 공간 액티비티를 평가하고, 그 평가 결과에 기초하여 클래스 분류를 실행하기 위한 탭 패턴을 선택하도록 했지만, 본 발명은 이것에 한정되지 않고, 입력된 SD 화상 신호의 공간 액티비티를 평가하고, 그 평가 결과에 기초하여 예측 연산부에서 예측 계수와 선형 일차 결합에 의해 연산되는 예측 탭 패턴을 선택하도록 해도 좋다. 이 경우, 예를 들면 제11도의 클래스 분류부(50A)로부터 제어 신호 CT가 연산부(50C)의 예측 탭 패턴부(60)로 공급되게 된다.
또, 상술한 실시예에서는 초단의 클래스 분류법으로부터의 클래스 코드와 다음 단의 클래스 분류부로부터의 클래스 코드의 양방에 기초하여, 예측 계수 메모리의 예측 계수를 판독하도록 되어 있지만, 본 발명은 이것에 한정되지 않고, 초단의 클래스 분류부로부터의 클래스 코드와 다음 단의 클래스 분류부로부터의 클래스 코드 중 어느 한쪽의 클래스 코드를 이용하여 예측 제어 메모리의 예측 계수를 판독한 구성으로 해도 좋다.
또, 상술한 실시예에서는 SD 화상 신호를 HD 화상 신호로 변환한 경우에 대해 설명했지만, 본 발명은 이것에 한정되지 않고, 화상 확대나 변형시의 보간 화소를 생성하는데 이용해도 좋다. 또, NTSC 방식의 신호를 PAL(Phase Alternation by Line) 방식의 신호로 변환하는 컨버터 등의 화소 수가 작은 신호를 보다 화소수가 많은 신호로 변환하는 신호 변환 장치에 적용해도 좋다. 또, 원 신호에 대해 보다 고정밀도의 신호를 생성한 YC 분리기 등에 적용해도 좋다.
상술한 바와 같이 본 발명에 의하면, 블럭 단위마다 입력 화상 신호에 대한 공간내 액티비티를 평가 분류하여, 그 결과 얻어지는 액티비티 코드에 따라 블럭 단위의 입력 화상 신호에 대해 단계적인 클래스 분류를 실시한다. 이것에 의해, 다음 단 이후의 클래스 분류에는 초단의 액티비티 코드 및 전단의 클래스 분류 결과가 반영되고, 정밀도가 높은 클래스 분류가 이루어질 수 있고, 이것에 의해 이 클래스 분류 결과에 기초한 예측 계수 또는 예측값을 이용하여 저해상도의 입력 화상 신호에 대한 고정밀도의 보간 화소를 예측 생성하고, 고해상도의 화상 신호를 얻을 수 있는 신호 변환 장치 및 신호 변환 방법을 실현할 수 있다.
또, 본 발명의 주지를 이탈하지 않은 범위에서, 여러가지 변형이나 응용 예가 고려된다. 따라서, 본 발명의 요지는 실시예에 한정되지 않는다.
제1도는 본 발명의 2차원 논세퍼러블 필터로 구성되는 업 컨버터를 도시하는 블럭도.
제2도는 제1도의 클래스 분류부의 구성을 도시하는 블럭도.
제3도는 제2도의 액티비티 분류부의 구성을 도시하는 블럭도.
제4도는 SD 화소의 배치 예를 도시하는 약선도.
제5A도, 제5B도 및 제5C도는 클래스 분류부의 종류 탭 패턴을 도시하는 약선도.
제6도는 학습 데이터의 예측 탭을 도시하는 약선도.
제7도는 예측 계수의 학습 순서를 도시하는 플로우챠트.
제8도는 예측 계수 ROM의 계층화를 설명하기 위한 약선도.
제9도는 제2 실시예의 업 컨버터의 액티비티 분류부를 설명하기 위한 블럭도.
제10도는 ADRC 코드값의 레벨에 의한 도수분포를 도시하는 그래프.
제11도는 제6 실시예의 업 컨버터를 설명하기 위한 블럭도.
제12A, B, C, D 및 E도는 일차원 라플라시안 필터를 설명하기 위한 약선도.
제13도는 초단의 클래스 분류부의 클래스 코드인 인덱스를 설명하기 위한 도면.
제14A, B, C 및 D도는 클래스 분류부의 분류 결과로서의 수평 방향으로 특징이 있는 예측 탭 패턴을 설명하기 위한 약선도.
제15A, B, C 및 D도는 클래스 분류부의 분류 결과로서의 수직 방향으로 특징이 있는 예측 탭 패턴을 설명하기 위한 약선도.
제16A, B, C 및 D도는 클래스 분류부의 분류 결과로서의 경사진 방향으로 특징이 있는 예측 탭 패턴을 설명하기 위한 약선도.
제17A, B, C 및 D도는 클래스 분류부의 분류 결과로서의 경사진 방향으로 특징이 있는 예측 탭 패턴을 설명하기 위한 약선도.
제18도는 제7 실시예의 업 컨버터를 설명하기 위한 블럭도.
제19도는 제8 실시예의 클래스 분류부를 설명하기 위한 블럭도.
제20A, B, C 및 D도는 클래스 분류부의 종류 탭 패턴을 설명하기 위한 약선도.
제21A, B 및 C도는 클래스 분류부의 종류 탭 패턴을 설명하기 위한 약선도.
제22도는 제9 실시예의 업 컨버터를 설명하기 위한 블럭도.
제23도는 제9 실시예의 클래스 분류부에서 클래스 코드를 생성하기 위해 사용되는 종류 생성 블럭 데이터를 설명하기 위한 약선도.
제24도는 제9 실시예의 클래스 코드의 계층화를 설명하기 위한 약선도.
제25도는 제9 실시예의 예측 연산부의 예측 탭 패턴을 설명하기 위한 약선도.
제26도는 본 발명의 수직/수평 세퍼러블 필터에 의한 업 컨버터를 도시하는 블럭도.
제27도는 본 발명의 예측값에 의한 HD 화소 신호를 생성하는 업 컨버터를 도시하는 블럭도.
제28도는 SD 화소 신호 및 HD 화소 신호의 관계를 설명하기 위한 약선도.
제29도는 종래의 2차원 논 세퍼러블 보간 필터를 도시하는 블럭도.
제30도는 종래의 수직/수평 세퍼러블 보간 필터를 도시하는 블럭도.
※ 도면의 주요 부분에 대한 부호의 설명 ※
10 : 업 컨버터 12 : 클래스 분류부
13 : 예측 연산부 14 : 예측 계수 ROM
15 : 선택부 21 : 액티비티 분류부
22 : 넓은 영역 탭 선택부 23 : 표준 탭 선택부
24 : 좁은 영역 탭 선택부 25 : 선택부
26 : ADRC 클래스 분류부 30 : 처리부
31 : 임계치 판정부

Claims (74)

  1. 입력된 제1 화상 신호를 제1 화상 신호와는 다른 제2 화상 신호로 변환하는 신호 변환 장치에 있어서,
    상기 제1 화상 신호의 공간내 액티비티를 평가하고, 액티비티 코드를 발생하는 수단;
    상기 액티비티 코드에 기초하여 단계적인 클래스 분류를 실행하고, 상기 클래스 분류 결과에 기초하여 클래스 코드를 발생하는 수단;
    상기 제1 화상 신호를 이용하여 상기 제2 화상 신호를 예측 생성하기 위한 예측 계수가 기억된 예측 계수 메모리;
    상기 제2 화상 신호를 생성하기 위해, 상기 클래스 코드에 따라 상기 예측 계수 메모리에 의해 판독되는 상기 예측 계수를 이용하여 상기 제1 입력 화상 신호에 대해 예측 연산을 실시하는 수단을 포함하는, 신호 변환 장치.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 제1 화상 신호는 저해상도의 화상 신호이고, 상기 제2 화상 신호는 상기 저해상도의 화상 신호보다 해상도가 높은 고해상도 신호인, 신호 변환 장치.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 제2 화상 신호는 상기 제1 화상 신호보다 화소 수가 많은 화상 신호인, 신호 변환 장치.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 액티비티 코드 생성 수단은 액티비티 코드를 발생하기 위해, 상기 제1화상 신호의 공간내 액티비티 및 시간 방향 액티비티를 평가하는, 신호 변환 장치.
  5. 제1항에 있어서,
    상기 클래스 코드 생성 수단은 클래스 코드를 발생하기 위해, 상기 제1 화상 신호에 대해 복수의 다른 화소 패턴을 설정하고, 그 설정된 복수의 화소 패턴 중에서 상기 액티비티 코드에 따라 화소 패턴을 선택하고, 그 선택된 화상 패턴을 이용하여 상기 제1 화상 신호를 클래스 분류하는, 신호 변환 장치.
  6. 제1항에 있어서,
    상기 액티비티 코드 생성 수단은 액티비티 코드를 발생하기 위해, 상기 제1 화상 신호의 주목 화소(re-marked pixel)의 근방 영역 내의 각 화소의 다이나믹 레인지를 이용하여 공간내 액티비티를 평가하는, 신호 변환 장치.
  7. 제1항에 있어서,
    상기 액티비티 코드 생성 수단은 액티비티 코드를 발생하기 위해, 상기 제1 화상 신호의 주목 화소의 근방 영역 내의 화소에 의해 정의되는 다이나믹 레인지에 기초하여 얻어진 양자화 값의 레벨 분포에 따라 공간내 액티비티를 평가하는, 신호 변환 장치.
  8. 제1항에 있어서,
    상기 액티비티 코드 생성 수단은 액티비티 코드를 발생하기 위해, 상기 제1 화상 신호의 주목 화소의 근방 영역 내의 각 화소의 신호 분포로부터 얻어지는 표준 편차를 이용하여 공간내 액티비티를 평가하는, 신호 변환 장치.
  9. 제1항에 있어서,
    상기 액티비티 코드 생성 수단은 액티비티 코드를 발생하기 위해, 상기 제1 화상 신호의 주목 화소의 근방 영역 내의 화소에 의해 정의되는 다이나믹 레인지에 기초하여 얻어진 양자화 값의 도수분포에 따라 공간내 액티비티를 평가하는, 신호 변환 장치.
  10. 제1항에 있어서,
    상기 액티비티 코드 생성 수단은 액티비티 코드를 발생하기 위해, 상기 제1 화상 신호의 주목 화소의 근방 영역 내의 각 화소에서 인접 화소 차분값의 도수분포에 따라 공간내 액티비티를 평가하는, 신호 변환 장치.
  11. 제1항에 있어서,
    상기 액티비티 코드 생성 수단은 액티비티 코드를 발생하기 위해, 라플라시안(laplacian) 필터를 이용하여, 각각 공간내의 다른 방향에 대해 구해진 라플라시안 값에 기초하여 공간내 액티비티를 평가하는, 신호 변환 장치.
  12. 제1항에 있어서,
    상기 액티비티 코드 생성 수단은 액티비티 코드를 발생하기 위해, 라플라시안 필터를 이용하여 각각 공간내 및 시간 방향의 다른 방향에 대해 구해진 라플라시안 값에 기초하여 공간내 액티비티 및 시간방향 액티비티를 평가하는, 신호 변환 장치.
  13. 제1항에 있어서,
    상기 액티비티 코드 생성 수단은 액티비티 코드를 발생하기 위해, 상기 제1 화상 신호의 주목 화소의 근방 영역 내의 각 화소의 레벨 분포에 따라 공간내 액티비티를 평가하는, 신호 변환 장치.
  14. 제1항에 있어서,
    상기 클래스 코드 생성 수단은 클래스 코드를 발생하기 위해, 상기 제1 화상 신호의 주목 화소의 근방 영역 내의 각 화소에 의해 정의되는 다이나믹 레인지에 기초하여 상기 제1 화상 신호를 양자화함으로써, 상기 제1 화상 신호를 클래스 분류하는, 신호 변환 장치.
  15. 제14항에 있어서,
    상기 클래스 코드 생성 수단은 상기 액티비티 코드에 따라 상기 제1 화상 신호를 양자화할 때의 레벨 분해능을 적응적으로 변경하는, 신호 변환 장치.
  16. 제4항에 있어서,
    상기 클래스 코드 생성 수단은 상기 제1 화상 신호에 대해 넓은 영역에 걸친 화소 패턴, 상기 넓은 영역에 비해 좁은 영역 내에 화소 패턴 및 상기 넓은 영역 및 상기 좁은 영역 사이에 상당하는 표준적인 화소 패턴을 설정하는, 신호 변환 장치.
  17. 제1항에 있어서,
    상기 액티비티 코드 생성 수단은 상기 액티비티 코드를 발생하기 위해, 상기 제1 화상 신호의 주목 화소의 근방 영역 내의 각 화소를 양자화에 의해 데이터 압축하고, 그 양자화 값의 레벨의 분포 특성에 따라 공간내 액티비티를 평가하며, 상기 클래스 코드 생성 수단은 상기 액티비티 코드에 의해 적절한 화소 패턴을 설정하며, 상기 액티비티 코드에 의해 그 화소 패턴의 각 화소에 대해 소정 비트 수를 설정하여 양자화하는, 신호 변환 장치.
  18. 입력된 제1 화상 신호를 제1 화상 신호와 다른 제2 화상 신호로 변환하는 신호 변환 장치에 있어서,
    상기 제1 화상 신호의 공간내 액티비티를 평가하여 액티비티 코드를 발생하는 수단;
    상기 액티비티 코드에 기초하여 제1의 클래스 분류를 실행하고, 상기 제1 클래스 분류에 기초하여 제2 클래스 분류를 실행하며, 적어도 상기 제1 또는 제2 클래스 분류의 결과에 기초하여 클래스 코드를 발생시키는 수단;
    상기 제1 화상 신호의 보간 화소 신호로서 생성된 예측값이 기억되어 있는 예측값 기억 메모리를 가지며, 상기 액티비티 코드에 따라 대응하는 예측값을 판독하여 출력하는 수단으로 이루어지는, 신호 변환 장치.
  19. 제18항에 있어서,
    상기 제1 화상 신호는 저해상도의 화상 신호이고, 상기 제2 화상 신호는 상기 저해상도의 화상 신호보다 해상도가 높은 고해상도 신호인, 신호 변환 장치.
  20. 제18항에 있어서,
    상기 제2 화상 신호는 상기 제1 화상 신호보다 화소 수가 많은 화상 신호인, 신호 변환 장치.
  21. 제18항에 있어서,
    상기 액티비티 코드 생성 수단은 액티비티 코드를 발생하기 위해, 상기 제1 화상 신호의 공간내 액티비티 및 시간 방향 액티비티를 평가하는, 신호 변환 장치.
  22. 제18항에 있어서,
    상기 클래스 코드 생성 수단은 클래스 코드를 발생하기 위해, 상기 제1 화상 신호에 대해 복수의 다른 화소 패턴을 설정하고, 그 설정된 복수의 화소 패턴 중에서 상기 액티비티 코드에 따라 화소 패턴을 선택하고, 그 선택된 화소 패턴을 이용하여 상기 제1 화상 신호를 클래스 분류하는, 신호 변환 장치.
  23. 입력된 제1 화상 신호를 제1 화상 신호와 다른 제2 화상 신호로 변환하는 신호 변환 방법에 있어서,
    상기 제1 화상 신호의 공간내 액티비티를 평가하여 액티비티 코드를 발생하는 단계;
    상기 액티비티 코드에 기초하여 단계적인 클래스 분류를 실행하고, 그 클래스 분류 결과에 기초하여 클래스 코드를 발생하는 단계;
    상기 클래스 코드에 따라 상기 제1 화상 신호를 이용하여 상기 제2 화상 신호를 예측 생성하기 위한 예측 계수 메모리에 기억되어 있는 예측 계수를 판독하는 단계;
    상기 판독된 예측 계수를 이용하여 상기 제1 입력 화상 신호에 대해 예측 연산을 실시하는 제2 화상 신호로서 예측 연산값을 출력하는 단계로 이루어지는, 신호 변환 방법.
  24. 입력된 제1 화상 신호를 제1 화상 신호와는 다른 제2 화상 신호로 변환하는 신호 변환 방법에 있어서,
    상기 제1 화상 신호의 공간내 액티비티를 평가하여 액티비티 코드를 발생하는 단계;
    상기 액티비티 코드에 기초하여 제1의 클래스 분류를 실행하고, 상기 제1 클래스 분류에 기초하여 제2 클래스 분류를 실행하며, 적어도 상기 제1 또는 제2 클래스 분류의 결과에 기초하여 클래스 코드를 발생시키는 단계;
    상기 제1 화상 신호의 보간 화소 신호로서 생성된 예측값이 기억되어 있는 예측값 기억 메모리를 가지며, 상기 액티비티 코드에 따라 대응하는 예측값을 판독하여 출력하는 단계로 이루어지는, 신호 변환 장치.
  25. 제1항에 있어서,
    상기 클래스 코드 생성수단은 상기 액티비티 코드에 기초하여 제1 클래스 분류를 실행하고, 상기 제1 클래스 분류에 기초하여 제2 클래스 분류를 실행하며, 적어도 상기 제1 또는 제2 클래스 분류의 결과에 기초하여 클래스 코드를 발생시키는, 신호 변환 장치.
  26. 제1항에 있어서,
    상기 클래스 코드 생성수단은 클래스 코드를 발생시키기 위해서, 상기 제1 화상 신호의 주목 화소 근방 영역 내의 각 화소에 의해 정의되는 다이나믹 레인지에 기초하여 상기 제1 화상 신호를 양자화하고, 상기 양자화된 상기 제1 화상 신호에 기초하여, 제1 화상 신호를 클래스 분류하는, 신호 변환 장치.
  27. 제25항에 있어서,
    상기 제1 클래스 분류는 상기 제1 화상 신호에 대하여 복수의 다른 화소 패턴을 설정하고, 설정된 복수의 화소 패턴 중에서 상기 액티비티 코드에 따라 화소 패턴을 선택하고, 선택된 화소 패턴을 사용하여 실행되는, 신호 변환 장치.
  28. 입력된 제1 화상 신호를 제1 화상 신호와는 다른 제2 화상 신호로 변환하는 신호 변환 장치에 있어서,
    상기 제1 화상 신호의 공간내 액티비티를 평가하여, 액티비티 코드를 발생시키는 수단;
    상기 제1 화상 신호에 대하여 복수의 다른 화소 패턴을 설정하고, 설정된 복수의 화소 패턴 중에서 상기 액티비티 코드에 따라 화소 패턴을 선택하고, 선택된 화소 패턴을 사용하여 상기 제1 화상 신호를 클래스 분류하며, 클래스 분류 결과에 기초하여 클래스 코드를 발생시키는 수단;
    상기 제1 화상 신호를 사용하여 상기 제2 화상 신호를 예측 생성하기 위한 예측 계수가 기억된 예측 계수 메모리;
    상기 제2 화상 신호를 생성하기 위해서, 상기 클래스 코드에 따라 상기 예측 계수 메모리로부터 판독되는 상기 예측 계수를 사용하여 상기 제1 입력화상 신호에 대하여 예측 연산을 실시하는 수단으로 이루어지는, 신호 변환 장치.
  29. 제28항에 있어서,
    상기 제1 화상 신호는 저해상도의 화상 신호이고, 상기 제2 화상 신호는 상기 저해상도의 화상 신호보다 해상도가 높은 고해상도 신호인, 신호 변환 장치.
  30. 제28항에 있어서,
    상기 제2 화상 신호는 상기 제1 화상 신호보다 화소 수가 많은 화상 신호인, 신호 변환 장치.
  31. 제28항에 있어서,
    상기 액티비티 코드 생성 수단은 액티비티 코드를 발생하기 위해, 상기 제1 화상 신호의 공간내 액티비티 및 시간 방향 액티비티를 평가하는, 신호 변환 장치.
  32. 제28항에 있어서,
    상기 액티비티 코드 생성 수단은 액티비티 코드를 발생하기 위해, 상기 제1 화상 신호의 주목 화소의 근방 영역 내의 각 화소의 다이나믹 레인지를 이용하여 공간내 액티비티를 평가하는, 신호 변환 장치.
  33. 제28항에 있어서,
    상기 액티비티 코드 생성 수단은 액티비티 코드를 발생하기 위해, 상기 제1 화상 신호의 주목 화소의 근방 영역 내의 화소에 의해 정의되는 다이나믹 레인지에 기초하여 얻어진 양자화 값의 레벨 분포에 따라 공간내 액티비티를 평가하는, 신호 변환 장치.
  34. 제28항에 있어서,
    상기 액티비티 코드 생성 수단은 액티비티 코드를 발생하기 위해, 상기 제1 화상 신호의 주목 화소의 근방 영역 내의 각 화소의 신호 분포로부터 얻어지는 표준 편차를 이용하여 공간내 액티비티를 평가하는, 신호 변환 장치.
  35. 제28항에 있어서,
    상기 액티비티 코드 생성 수단은 액티비티 코드를 발생하기 위해, 상기 제1 화상 신호의 주목 화소의 근방 영역 내의 화소에 의해 정의되는 다이나믹 레인지에 기초하여 얻어진 양자화 값의 도수분포에 따라 공간내 액티비티를 평가하는, 신호 변환 장치.
  36. 제28항에 있어서,
    상기 액티비티 코드 생성 수단은 액티비티 코드를 발생하기 위해, 상기 제1 화상 신호의 주목 화소의 근방 영역 내의 각 화소에서 인접 화소 차분값의 도수분포에 따라 공간내 액티비티를 평가하는, 신호 변환 장치.
  37. 제28항에 있어서,
    상기 액티비티 코드 생성 수단은 액티비티 코드를 발생하기 위해, 라플라시안 필터를 이용하여, 각각 공간내의 다른 방향에 대해 구해진 라플라시안 값에 기초하여 공간내 액티비티를 평가하는, 신호 변환 장치.
  38. 제28항에 있어서,
    상기 액티비티 코드 생성 수단은 액티비티 코드를 발생하기 위해, 라플라시안 필터를 이용하여 각각 공간내 및 시간 방향의 다른 방향에 대해 구해진 라플라시안 값에 기초하여 공간내 액티비티 및 사간방향 액티비티를 평가하는, 신호 변환 장치.
  39. 제28항에 있어서,
    상기 액티비티 코드 생성 수단은 액티비티 코드를 발생하기 위해, 상기 제1 화상 신호의 주목 화소의 근방 영역 내의 각 화소의 레벨 분포에 따라 공간내 액티비티를 평가하는, 신호 변환 장치.
  40. 제28항에 있어서,
    상기 클래스 코드 생성 수단은 클래스 코드를 발생하기 위해, 상기 제1 화상 신호의 주목 화소의 근방 영역 내의 각 화소에 의해 정의되는 다이나믹 레인지에 기초하여 상기 제1 화상 신호를 양자화함으로써, 상기 제1 화상 신호를 클래스 분류하는, 신호 변환 장치.
  41. 제40항에 있어서,
    상기 클래스 코드 생성 수단은 상기 액티비티 코드에 따라 상기 제1 화상 신호를 양자화할 때의 레벨 분해능을 적응적으로 변경하는, 신호 변환 장치.
  42. 제31항에 있어서,
    상기 클래스 코드 생성 수단은 상기 제1 화상 신호에 대해 넓은 영역에 걸친 화소 패턴, 상기 넓은 영역에 비해 좁은 영역 내에 화소 패턴 및 상기 넓은 영역 및 상기 좁은 영역 사이에 상당하는 표준적인 화소 패턴을 설정하는, 신호 변환 장치.
  43. 제28항에 있어서,
    상기 클래스 코드 생성수단은 상기 액티비티 코드에 따라, 그 화소 패턴의 각 화소에 대하여 소정의 비트수를 설정하여 양자화하는, 신호 변환 장치.
  44. 입력된 제1 화상 신호를 제1 화상 신호와는 다른 제2 화상 신호로 변환하는 신호 변환 방법에 있어서,
    상기 제1 화상 신호의 공간내 액티비티를 평가하여, 액티비티 코드를 발생시키는 단계;
    상기 제1 화상 신호에 대하여 복수의 다른 화소 패턴을 설정하고, 설정된 복수의 화소 패턴 중에서 상기 액티비티 코드에 따라 화소 패턴을 선택하고, 선택된 화소 패턴을 사용하여 상기 제1 화상 신호를 클래스 분류하며, 클래스 분류 결과에 기초하여 클래스 코드를 발생시키는 단계;
    상기 제1 화상 신호를 사용하여 상기 제2 화상 신호를 예측 생성하기 위한 예측 계수를 예측 계수 메모리에 기억시키는 단계;
    상기 제2 화상 신호를 생성하기 위해서, 상기 클래스 코드에 따라 상기 예측 계수 메모리로부터 판독되는 상기 예측 계수를 사용하여 상기 제1 입력화상 신호에 대하여 예측 연산을 실시하는 단계로 이루어지는, 신호 변환 방법.
  45. 입력된 제1 화상 신호를 제1 화상 신호와는 다른 제2 화상 신호로 변환하는 신호 변환 장치에 있어서,
    상기 제1 화상 신호의 공간내 액티비티를 평가하여, 액티비티 코드를 발생시키는 수단;
    상기 제1 화상 신호에 대하여 복수의 다른 화소 패턴을 설정하고, 설정된 복수의 화소 패턴 중에서 상기 액티비티 코드에 따라 화소 패턴을 선택하고, 선택된 화소 패턴을 사용하여 상기 제1 화상 신호를 클래스 분류하고, 클래스 분류 결과에 기초하여 클래스 코드를 발생시키는 수단;
    상기 제1 화상 신호의 보간 화소 신호로서 생성된 예측값이 기억되어 있는 예측값 기억 메모리를 가지며, 상기 클래스 코드에 따라 대응하는 예측값을 판독하여 출력하는 수단으로 이루어지는, 신호 변환 장치.
  46. 제45항에 있어서,
    상기 제1 화상 신호는 저해상도의 화상 신호이고, 상기 제2 화상 신호는 상기 저해상도의 화상 신호보다 해상도가 높은 고해상도 신호인, 신호 변환 장치.
  47. 제45항에 있어서,
    상기 제2 화상 신호는 상기 제1 화상 신호보다 화소 수가 많은 화상 신호인, 신호 변환 장치.
  48. 제45항에 있어서,
    상기 액티비티 코드 생성 수단은 액티비티 코드를 발생하기 위해, 상기 제1 화상 신호의 공간내 액티비티 및 시간 방향 액티비티를 평가하는, 신호 변환 장치.
  49. 입력된 제1 화상 신호를 제1 화상 신호와는 다른 제2 화상 신호로 변환하는 신호 변환 방법에 있어서,
    상기 제1 화상 신호의 공간내 액티비티를 평가하여, 액티비티 코드를 발생시키는 단계;
    상기 제1 화상 신호에 대하여 복수의 다른 화소 패턴을 설정하고, 설정된 복수의 화소 패턴 중에서 상기 액티비티 코드에 따라 화소 패턴을 선택하고, 선택된 화소 패턴을 사용하여 상기 제1 화상 신호를 클래스 분류하고, 클래스 분류 결과에 기초하여 클래스 코드를 발생시키는 단계;
    상기 제1 화상 신호의 보간 화소 신호로서 생성된 예측값이 기억되어 있는 예측값 기억 메모리를 가지며, 상기 클래스 코드에 따라 대응하는 예측값을 판독하여 출력하는 단계로 이루어지는, 신호 변환 방법.
  50. 입력된 제1 화상 신호를 제1 화상 신호와는 다른 제2 화상 신호로 변환하는 신호 변환 장치에 있어서,
    상기 제1 화상 신호의 공간내 액티비티를 평가하여, 액티비티 코드를 발생시키는 수단;
    상기 액티비티 코드에 기초하여 상기 제1 화상 신호를 양자화할 때의 레벨 분해능을 적응적으로 변경하여 상기 제1 화상 신호를 양자화함으로써, 상기 제1 화상 신호를 클래스 분류하고, 클래스 분류 결과에 기초하여 클래스 코드를 발생시키는 수단;
    상기 제1 화상 신호를 사용하여 상기 제2 화상 신호를 예측생성하기 위한 예측계수가 기억된 예측계수 메모리;
    상기 제2 화상 신호를 생성하기 위해서, 상기 클래스 코드에 따라 상기 예측 계수 메모리로부터 판독되는 상기 예측계수를 사용하여 상기 제1 입력화상 신호에 대하여 예측연산을 실시하는 수단으로 이루어지는, 신호 변환 장치.
  51. 제50항에 있어서,
    상기 제1 화상 신호는 저해상도의 화상 신호이고, 상기 제2 화상 신호는 상기 저해상도의 화상 신호보다 해상도가 높은 고해상도 신호인, 신호 변환 장치.
  52. 제50항에 있어서,
    상기 제2 화상 신호는 상기 제1 화상 신호보다 화소 수가 많은 화상 신호인, 신호 변환 장치.
  53. 제50항에 있어서,
    상기 액티비티 코드 생성 수단은 액티비티 코드를 발생하기 위해, 상기 제1 화상 신호의 공간내 액티비티 및 시간 방향 액티비티를 평가하는, 신호 변환 장치.
  54. 제50항에 있어서,
    상기 클래스 코드 생성 수단은 클래스 코드를 발생하기 위해, 상기 제1 화상 신호에 대해 복수의 다른 화소 패턴을 설정하고, 그 설정된 복수의 화소 패턴 중에서 상기 액티비티 코드에 따라 화소 패턴을 선택하고, 그 선택된 화상 패턴을 이용하여 상기 제1 화상 신호를 클래스 분류하는, 신호 변환 장치.
  55. 제50항에 있어서,
    상기 액티비티 코드 생성 수단은 액티비티 코드를 발생하기 위해, 상기 제1 화상 신호의 주목 화소의 근방 영역 내의 각 화소의 다이나믹 레인지를 이용하여 공간내 액티비티를 평가하는, 신호 변환 장치.
  56. 제50항에 있어서,
    상기 액티비티 코드 생성 수단은 액티비티 코드를 발생하기 위해, 상기 제1 화상 신호의 주목 화소의 근방 영역 내의 화소에 의해 정의되는 다이나믹 레인지에 기초하여 얻어진 양자화 값의 레벨 분포에 따라 공간내 액티비티를 평가하는, 신호 변환 장치.
  57. 제50항에 있어서,
    상기 액티비티 코드 생성 수단은 액티비티 코드를 발생하기 위해, 상기 제1 화상 신호의 주목 화소의 근방 영역 내의 각 화소의 신호 분포로부터 얻어지는 표준 편차를 이용하여 공간내 액티비티를 평가하는, 신호 변환 장치.
  58. 제50항에 있어서,
    상기 액티비티 코드 생성 수단은 액티비티 코드를 발생하기 위해, 상기 제1 화상 신호의 주목 화소의 근방 영역 내의 화소에 의해 정의되는 다이나믹 레인지에 기초하여 얻어진 양자화 값의 도수분포에 따라 공간내 액티비티를 평가하는, 신호 변환 장치.
  59. 제50항에 있어서,
    상기 액티비티 코드 생성 수단은 액티비티 코드를 발생하기 위해, 상기 제1 화상 신호의 주목 화소의 근방 영역 내의 각 화소에서 인접 화소 차분값의 도수분포에 따라 공간내 액티비티를 평가하는, 신호 변환 장치.
  60. 제50항에 있어서,
    상기 액티비티 코드 생성 수단은 액티비티 코드를 발생하기 위해, 라플라시안(laplacian) 필터를 이용하여, 각각 공간내의 다른 방향에 대해 구해진 라플라시안 값에 기초하여 공간내 액티비티를 평가하는, 신호 변환 장치.
  61. 제50항에 있어서,
    상기 액티비티 코드 생성 수단은 액티비티 코드를 발생하기 위해, 라플라시안 필터를 이용하여 각각 공간내 및 시간 방향의 다른 방향에 대해 구해진 라플라시안 값에 기초하여 공간내 액티비티 및 시간방향 액티비티를 평가하는, 신호 변환 장치.
  62. 제50항에 있어서,
    상기 액티비티 코드 생성 수단은 액티비티 코드를 발생하기 위해, 상기 제1 화상 신호의 주목 화소의 근방 영역 내의 각 화소의 레벨 분포에 따라 공간내 액티비티를 평가하는, 신호 변환 장치.
  63. 제50항에 있어서,
    상기 클래스 코드 생성 수단은 클래스 코드를 발생하기 위해, 상기 제1 화상 신호의 주목 화소의 근방 영역 내의 각 화소에 의해 정의되는 다이나믹 레인지에 기초하여 상기 제1 화상 신호를 양자화함으로써, 상기 제1 화상 신호를 클래스 분류하는, 신호 변환 장치.
  64. 제53항에 있어서,
    상기 클래스 코드 생성 수단은 상기 제1 화상 신호에 대해 넓은 영역에 걸친 화소 패턴, 상기 넓은 영역에 비해 좁은 영역 내에 화소 패턴 및 상기 넓은 영역 및 상기 좁은 영역 사이에 상당하는 표준적인 화소 패턴을 설정하는, 신호 변환 장치.
  65. 제50항에 있어서,
    상기 클래스 코드 생성수단은 상기 액티비티 코드에 기초하여, 상기 화소 패턴의 각 화소에 대하여 소정의 비트수를 설정하여 양자화하는, 신호 변환 장치.
  66. 입력된 제1 화상 신호를 제1 화상 신호와는 다른 제2 화상 신호로 변환하는 신호 변환 방법에 있어서,
    상기 제1 화상 신호의 공간내 액티비티를 평가하여, 액티비티 코드를 발생시키는 단계;
    상기 액티비티 코드에 기초하여 상기 제1 화상 신호를 양자화할 때의 레벨 분해능을 적응적으로 변경하여 상기 제1 화상 신호를 양자화함으로써, 상기 제1 화상 신호를 클래스 분류하고, 클래스 분류 결과에 기초하여 클래스 코드를 발생시키는 단계;
    상기 제1 화상 신호를 사용하여 상기 제2 화상 신호를 예측생성하기 위한 예측계수를 예측 계수 메모리에 기억시키는 단계;
    상기 제2 화상 신호를 생성하기 위해서, 상기 클래스 코드에 따라 상기 예측 계수 메모리로부터 판독되는 상기 예측계수를 사용하여 상기 제1 입력화상 신호에 대하여 예측연산을 실시하는 단계로 이루어지는, 신호 변환 방법.
  67. 입력된 제1 화상 신호를 제1 화상 신호와는 다른 제2 화상 신호로 변환하는 신호 변환 장치에 있어서,
    상기 제1 화상 신호의 공간내 액티비티를 평가하여, 액티비티 코드를 발생시키는 수단;
    상기 액티비티 코드에 기초하여 상기 제1 화상 신호를 양자화할 때의 레벨분해능을 적응적으로 변경하여 상기 제1 화상 신호를 양자화함으로써, 상기 제1 화상 신호를 클래스 분류하고, 클래스 분류 결과에 기초하여 클래스 코드를 발생시키는 수단;
    상기 제1 화상 신호의 보간 화소 신호로서 생성된 예측값이 기억되어 있는 예측값 기억 메모리를 가지며, 상기 클래스 코드에 따라 대응하는 예측값을 판독하여 출력하는 수단으로 이루어지는, 신호 변환 장치.
  68. 제67항에 있어서,
    상기 제1 화상 신호는 저해상도의 화상 신호이고, 상기 제2 화상 신호는 상기 저해상도의 화상 신호보다 해상도가 높은 고해상도 신호인, 신호 변환 장치.
  69. 제67항에 있어서,
    상기 제2 화상 신호는 상기 제1 화상 신호보다 화소 수가 많은 화상 신호인, 신호 변환 장치.
  70. 제67항에 있어서,
    상기 액티비티 코드 생성 수단은 액티비티 코드를 발생하기 위해, 상기 제1 화상 신호의 공간내 액티비티 및 시간 방향 액티비티를 평가하는, 신호 변환 장치.
  71. 제67항에 있어서,
    상기 클래스 코드 생성 수단은 클래스 코드를 발생하기 위해, 상기 제1 화상 신호에 대해 복수의 다른 화소 패턴을 설정하고, 그 설정된 복수의 화소 패턴 중에서 상기 액티비티 코드에 따라 화소 패턴을 선택하고, 그 선택된 화소 패턴을 이용하여 상기 제1 화상 신호를 클래스 분류하는, 신호 변환 장치.
  72. 입력된 제1 화상 신호를 제1 화상 신호와는 다른 제2 화상 신호로 변환하는 신호 변환 방법에 있어서,
    상기 제1 화상 신호의 공간내 액티비티를 평가하여, 액티비티 코드를 발생시키는 단계;
    상기 액티비티 코드에 기초하여 상기 제1 화상 신호를 양자화할 때의 레벨분해능을 적응적으로 변경하여 상기 제1 화상 신호를 양자화함으로써, 상기 제1 화상 신호를 클래스 분류하고, 클래스 분류 결과에 기초하여 클래스 코드를 발생시키는 단계;
    상기 제1 화상 신호의 보간 화소 신호로서 생성된 예측값이 기억되어 있는 예측값 기억 메모리를 가지며, 상기 클래스 코드에 따라 대응하는 예측값을 판독하여 출력하는 단계로 이루어지는, 신호 변환 방법.
  73. 입력된 제1 화상 신호를 제1 화상 신호와는 다른 제2 화상 신호로 변환하는 신호 변환 장치에 있어서,
    상기 제1 화상 신호의 공간내 액티비티를 평가하여, 액티비티 코드를 발생시키는 수단;
    상기 액티비티 코드에 따라, 상기 제1 화상 신호에 대하여 복수의 화소를 선택하고, 선택된 복수의 화소를 사용하여 상기 제1 화상 신호를 클래스 분류하며, 클래스 분류 결과에 기초하여 클래스 코드를 발생시키는 수단;
    상기 제1 화상 신호를 사용하여 상기 제2 화상 신호를 예측생성하기 위한 예측계수가 기억된 예측계수 메모리;
    상기 제2 화상 신호를 생성하기 위해서, 상기 클래스 코드에 따라 상기 예측 계수 메모리로부터 판독되는 상기 예측계수를 사용하여, 상기 제1 입력화상 신호에 대하여 예측연산을 실시하는 수단으로 이루어지는, 신호 변환 장치.
  74. 입력된 제1 화상 신호를 제1 화상 신호와는 다른 제2 화상 신호로 변환하는 신호 변환 방법에 있어서,
    상기 제1 화상 신호의 공간내 액티비티를 평가하여, 액티비티 코드를 발생시키는 단계;
    상기 액티비티 코드에 따라, 상기 제1 화상 신호에 대하여 복수의 화소를 선택하고, 선택된 복수의 화소를 사용하여 상기 제1 화상 신호를 클래스 분류하며, 클래스 분류 결과에 기초하여 클래스 코드를 발생시키는 단계;
    상기 제1 화상 신호를 사용하여 상기 제2 화상 신호를 예측생성하기 위한 예측계수가 예측계수 메모리에 기억되는 단계;
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