KR100760171B1 - 화상 제공 장치 및 그 제공 방법, 화상 처리 장치 및 그 처리 방법, 및 기억 매체 - Google Patents

화상 제공 장치 및 그 제공 방법, 화상 처리 장치 및 그 처리 방법, 및 기억 매체 Download PDF

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Abstract

본 발명은 송수신부(34)는 네트워크를 통해, 화상의 송신 요구를 모니터로부터 수신하여, 왜곡이 제거된 화상의 전부 또는 일부를 모니터에 송신한다. 기억부(33)는 촬상 장치로부터 입력된 화상을 기억한다. 연산부(32)는 송수신부(34)가 수신한 요구에 대응하여, 기억부(33)에 기억되어 있는 화상의 전부 또는 일부를 선택한다. 화상 처리부(36)는 연산부(32)에 선택된 화상의 전부 또는 일부를, 왜곡을 제거한 화상으로 변환한다.
팬 틸트 비디오 카메라, 촬상 수단, 클래스 분류 회로, 화상 표시 장치

Description

화상 제공 장치 및 그 제공 방법, 화상 처리 장치 및 그 처리 방법, 및 기억 매체{Image providing device and its providing method, image processing device and processing method, and storage medium}
본 발명은 화상 제공 장치 및 그 제공 방법, 화상 처리 장치 및 그 처리방법, 또한 화상 처리를 행하기 위한 프로그램을 기록한 기억 매체에 관한 것으로, 특히, 지시에 대응한 원격지의 화상을 제공 처리하거나 또는 표시하는 화상 제공 장치 및 그 제공 방법, 화상 처리 장치 및 그 처리방법, 또한 상기 화상 처리 장치를 사용한 화상 제공 시스템에 관한 것이다.
네트워크 기술의 발달로 인해 정보 통신의 기반이 정비됨에 따라서 통신 네트워크를 통해 동화상의 데이터를 실시간으로 송신하는 것이 가능하게 되어 있다. 이러한 기반 하에, 원격지에 비디오 카메라를 설치하여, 네트워크를 통해 그 비디오 카메라를 원격 제어하여 소망의 동화상을 보는 기술이, 시큐어리티, 광고, 정보 안내, 부동산, 원격 의료 및 그 밖의 분야에서의 이용이 기대되고 있다.
이러한 원격 제어를 가능하게 하는 비디오 카메라로서, 소정의 위치를 기준으로, 기계적으로 비디오 카메라의 시점을 이동하는 소위 팬 또는 틸트시켜 촬상의 위치를 변경하여, 시야각을 변경하는 주밍(zooming)을 행하는 팬 틸트 비디오 카메라가 이용된다.
상기 팬 틸트 비디오 카메라는 기계적으로 동작하는 부분을 갖기 때문에, 전자적으로만 동작하는 비디오 카메라에 비교하여, 신뢰성이 떨어져, 정기적인 보수가 필요하며, 또한, 동작에 소정의 시간이 필요하기 때문에, 소망의 화상이 송신될 때까지 타임 래그가 있다고 하는 문제가 있다.
또한, 기계적으로 동작하는 팬 틸트 비디오 카메라는 복수의 이용자에 대하여, 각각 다른 촬상의 시점 또는 시야각의 영상을 제공하는 것은 불가능하다.
또한, 원격지에 설치되어 사용되는 팬 틸트 비디오 카메라에는 예를 들면 약 360℃의 광 각도로 넓은 범위에 걸쳐 촬상을 가능하게 하기 때문에, 원추 미러를 사용한 촬상 렌즈가 사용되고 있다. 이러한 종류의 원추 미러를 사용한 촬상 렌즈에 있어서는 그 구성상 왜곡을 발생시킨다. 그래서, 원추 미러를 사용하여 촬상을 행하였을 때의 화상 데이터의 왜곡을 제거하는 각종 기술이 제공되어 있다.
또한, 원추 미러를 사용한 촬상 렌즈를 사용하여 촬상되는 화상 중, 유저가 소망하는 위치의 화상의 왜곡을 제거하고, 상기 화상을 원격지에 있는 유저에게 송신함으로써, 카메라가 팬 또는 틸트하지 않아도 소망의 팬, 틸트 화상을 유저가 입수할 수 있도록 한 촬상 시스템도 제공되어 있다.
종래 제안되어 있는 화상 데이터의 왜곡을 제거하는 기술은 화상 주변의 왜곡을 갖는 부분을 좌표 변환에 의해 화소 위치를 변환하는 것만으로, 충분한 해상도를 얻을 수 없을 뿐만 아니라, 화질의 점으로부터도 왜곡이 없는 부분에 비하여 열화된다.
본 발명은 이러한 실상을 감안하여 제안된 것으로, 왜곡을 발생시키지 않고, 고해상도의 화상을 얻을 수 있는 화상 제공 장치 및 그 제공 방법과 화상 처리 장치 및 그 처리방법을 제공하는 것을 목적으로 한다.
또한, 본 발명은 보수가 용이하며, 높은 신뢰성을 갖고, 타임 래그를 발생시키지 않고 화상의 송신을 가능하게 하며, 복수의 이용자가 각각 다른 촬상의 시점 또는 시야각의 영상을 이용 가능하게 하는 화상 제공 장치 및 그 제공 방법과 화상 처리 장치 및 그 처리방법을 제공하는 것을 목적으로 한다.
상기와 같은 목적을 달성하기 위해서 제안된 본 발명은 촬상 수단으로부터 소정의 범위를 일괄해서 촬상한 왜곡한 화상을 입력하여, 화상 표시 장치의 요구에 따라서, 화상의 전부 또는 일부를 제공하는 화상 제공 장치이며, 상기 화상 제공 장치는 화상의 송신 요구를 화상 표시 장치로부터 수신함과 함께 왜곡이 제거된 화상의 전부 또는 일부를 화상 표시 장치에 송신하는 송수신부와, 촬상 장치로부터 입력된 화상을 기억하는 기억부와, 송수신부가 수신한 상기 요구에 대응하여 기억부에 기억되어 있는 화상의 전부 또는 일부를 선택하는 선택 수단으로서의 연산부와, 연산부에 의해 선택된 화상의 전부 또는 일부의 왜곡을 제거함과 함께 고화질 화상으로 변환하는 화상 변환부를 포함한다.
또한, 본 발명은 촬상 장치로부터 소정의 범위를 일괄해서 촬상한 왜곡한 화상을 입력하고, 화상 표시 장치의 요구에 따라서, 화상의 전부 또는 일부를 제공하는 화상 제공 장치의 화상 제공 방법으로서, 이 방법은 화상의 송신 요구를 화상 표시 장치로부터 수신함과 함께, 왜곡이 제거된 상기 화상의 전부 또는 일부를 화상 표시 장치에 송신하는 통신 단계와, 촬상 장치로부터 입력된 상기 화상을 기억하는 기억 단계와, 통신 단계에서 수신한 상기 요구에 대응하여, 상기 기억 단계에서 기억되어 있는 상기 화상의 전부 또는 일부를 선택하는 선택 단계와, 선택단계에서 선택된 상기 화상의 전부 또는 일부를, 왜곡을 제거한 화상으로 변환함과 함께 고화질 화상으로 변환하는 화상 변환 단계를 포함한다.
또한, 본 발명은 촬상 장치로부터 소정의 범위를 일괄해서 촬상한 왜곡한 화상을 입력하고, 화상 표시 장치의 요구에 따라서 화상의 전부 또는 일부를 제공하는 화상 제공 장치에 화상의 송신 요구를 화상 표시 장치로부터 수신함과 함께, 왜곡이 제거된 상기 화상의 전부 또는 일부를 상기 화상 표시 장치에 송신하는 통신 단계와, 촬상 장치로부터 입력된 화상을 기억하는 기억 단계와, 통신 단계에서 수신한 요구에 대응하여, 기억 단계에서 기억되어 있는 화상의 전부 또는 일부를 선택하는 선택 단계와, 선택 단계에서 선택된 화상의 전부 또는 일부의 왜곡을 제거함과 함께 고화질 화상으로 변환하는 화상 변환 단계를 포함하는 처리를 실행시키는 컴퓨터가 판독 가능한 프로그램을 제공하는 기억 매체이다.
또한, 본 발명은 화상 처리 장치이며, 상기 방법은 왜곡을 갖는 화상 데이터의 소정 단위마다 특징량을 추출하는 추출 회로와, 추출 회로에 의해 추출된 특징량에 따라서 화상 데이터의 소정 단위마다 클래스 분류하는 클래스 분류 회로와, 클래스 분류의 결과에 따라서, 화상 데이터의 왜곡을 보정함과 함께 고화질 화상으로 변환하는 화상 변환부를 구비한다.
또한, 본 발명은 화상 처리 방법이며, 왜곡을 갖는 화상 데이터의 소정 단위마다 특징량을 추출하는 추출 단계와, 상기 추출 단계에 의해 추출된 특징량에 따라서 화상 데이터의 소정 단위마다 클래스 분류하는 클래스 분류 단계와, 클래스 분류의 결과에 따라서 화상 데이터의 왜곡을 보정함과 함께 고화질 화상으로 변환하는 화상 변환 단계를 구비한다.
또한, 본 발명은 기억 매체로서, 상기 기억 매체는 왜곡을 갖는 화상 데이터의 소정 단위마다 특징량을 추출하는 추출 단계와, 상기 추출 단계에 의해 추출된 특징량에 따라서 화상 데이터의 소정 단위마다 클래스 분류하는 클래스 분류 단계와, 클래스 분류의 결과에 따라서 화상 데이터의 왜곡을 보정함과 함께 고화질 화상으로 변환하는 화상 변환 단계를 포함하는 처리를 실행시키는 컴퓨터가 판독 가능한 프로그램이 기억되어 있다.
또한, 본 발명은 촬상 장치, 화상 제공 장치 및 화상 표시 장치로 이루어진 화상 제공 시스템으로서, 상기 시스템을 구성하는 촬상 장치는 소정 범위의 화상을 일괄해서 촬상하는 촬상 장치를 포함하며, 화상 제공 장치는 화상의 송신 요구를 화상 표시 장치로부터 수신함과 함께 왜곡이 제거되어 고화질로 된 화상의 전부 또는 일부를 상기 화상 표시 장치에 송신하는 제 1 송수신부와, 촬상 장치로부터 입력된 화상을 기억하는 기억부와, 제 1 송수신부가 수신한 요구에 대응하여, 기억부가 기억하고 있는 화상의 전부 또는 일부를 선택하는 선택 수단과, 상기 선택 수단에 의해 선택된 화상의 전부 또는 일부의 왜곡을 제거함과 함께 고화질 화상으로 변환하는 화상 변환 회로를 포함하며, 화상 표시 장치는 화상의 송신 요구를 화상 제공 장치에 송신함과 함께 왜곡이 제거되어 고화질로 된 화상의 전부 또는 일부를 화상 제공 장치로부터 수신하는 제 2 송수신부를 포함한다.
또한, 본 발명은 촬상 장치, 화상 제공 장치 및 화상 처리 장치로 이루어진 화상 제공 시스템이며, 상기 시스템을 구성하는 촬상 장치는 소정 범위의 화상을 일괄해서 촬상하는 촬상부를 포함하며, 화상 제공 장치는 화상의 송신 요구를 화상 처리 장치로부터 수신함과 함께 화상의 전부 또는 일부를 화상 처리 장치에 송신하는 제 1 송수신부와, 촬상 장치로부터 입력된 화상을 기억하는 기억부와, 제 1 송수신부가 수신한 요구에 대응하여 기억부가 기억하고 있는 화상의 전부 또는 일부를 선택하는 선택 수단을 포함하고, 화상 처리 장치는 화상의 송신 요구를 화상 제공 장치에 송신함과 함께 화상의 전부 또는 일부를 화상 제공 장치로부터 수신하는 제 2 송수신부와, 통신 고화질 화상으로 변환하는 화상 변환 회로를 포함한다.
본 발명의 또 다른 목적, 본 발명에 의해 얻어지는 구체적인 이점은 이하에 설명되는 실시예의 설명으로부터 더욱 분명해질 것이다.
도 1은 본 발명에 따른 화상 제공 시스템을 도시한 블록도.
도 2는 화상 제공 시스템에 사용되는 본 발명에 따른 촬상 장치를 도시한 개략 사시도.
도 3은 촬상 장치가 출력하는 화상을 도시한 도면.
도 4는 화상 제공 시스템에 사용되는 본 발명에 따른 화상 제공 장치를 도시 한 블록도.
도 5는 기억부에서 판독되는 화상을 설명한 도면.
도 6은 기억부에서 판독된 화상이 변환된 화상을 설명한 도면.
도 7은 화상 제공 시스템에 사용되는 본 발명에 따른 화상 처리부의 구성을 도시한 블록도.
도 8은 클래스 분류용 블록 및 예측치 계산용 블록을 설명한 도면.
도 9a 및 도 9b는 ADRC의 처리를 설명한 도면.
도 10a 및 도 10b는 클래스 분류 처리를 설명한 도면.
도 11은 본 발명에 따른 학습 장치를 도시한 블록도.
도 12는 화상 처리 장치를 도시한 블록도.
도 13은 화상 제공 장치의 화상을 제공하는 처리를 설명한 흐름도.
도 14는 화상 처리부의 화상의 변환 처리를 설명한 흐름도.
도 15는 화상 제공 시스템의 일련의 처리를 실행하는 프로그램이 인스톨되는 컴퓨터의 구성을 도시한 블록도.
이하, 본 발명에 따른 화상 제공 장치 및 그 제공 방법, 화상 처리 장치 및 그 처리방법, 또한 화상 처리를 행하기 위한 프로그램을 기록한 기억 매체를 설명한다.
우선, 본 발명이 적용된 화상 제공 시스템을 설명하면, 상기 화상 제공 시스템은 도 1에 도시된 바와 같이, 촬상 장치(1)를 구비한다. 촬상 장치(1)는 소정의 피사체를 촬상하여, 촬상한 동화상을 화상 제공 장치에 공급한다. 화상 제공 장치는 촬상 장치(1)로부터 공급된 화상을 기억하고, 네트워크(3)를 통해 입력된 화상 처리(4) 또는 모니터(7)로부터의 송신 요구에 대응하여, 기억되어 있는 화상의 일부 또는 전부를 추출하여, 네트워크(3)를 통해, 송신 요구를 출력한 화상 처리(4) 또는 모니터(7)에 공급한다.
화상 처리 장치(4)는 입력 장치(6-1)로부터 이용자의 요구에 대응한 신호를 입력하고, 소정 시점의 화상의 송신을 요구하는 명령을, 네트워크(3)를 통해 화상 제공 장치에 송신한다. 또한, 화상 처리 장치(4)는 네트워크(3)를 통해 화상 제공 장치로부터 공급된 화상, 즉 화상 처리 장치(4)가 송신한 명령에 대응하여 공급된 화상을 수신하여, 화상을 변환하거나 또는 그대로의 화상을 모니터(5)에 출력한다. 모니터(5)는 화상 처리 장치(4)로부터 공급된 화상을 표시한다.
모니터(7)는 입력 장치(6-2)로부터 이용자의 요구에 대응한 신호를 입력하고, 소정 시점의 화상의 송신을 요구하는 명령을, 네트워크(3)를 통해, 화상 제공 장치에 송신한다. 또한, 모니터(7)는 네트워크(3)를 통해 화상 제공 장치로부터 공급된 화상, 즉, 모니터(7)가 송신한 명령에 대응하여 공급된 화상을 수신하여, 수신한 화상을 표시한다.
상기 화상 제공 시스템에 사용되는 촬상 장치(1)는 도 2에 도시된 바와 같이, 투명 글라스 또는 플라스틱에 의해 형성된 투명한 원통체(11)를 구비하며, 상기 원통체(11) 내에는 미러(12) 및 비디오 카메라(13)가 서로 소정의 위치가 되도록 지지되어 있다. 미러(12)는 투명한 원통체(11)를 통해 입력된 외부에서의 주위의 영상에 대응하는 광을 반사하여, 비디오 카메라(3)에 입력시킨다. 비디오 카메라(13)는 미러(12)에 반사된 주위의 영상을 촬상하고, 예를 들면, 도 3에 도시한 왜곡(distortion)하고 있는 화상(21)을 화상 제공 장치에 공급한다. 비디오 카메라(3)가 촬상하는 화상은 비디오 카메라(13)의 광축의 주위의 약 360도의 영상을 포함하고 있다.
도 1에 도시한 화상 제공 시스템을 구성하는 화상 제공 장치(2)는 도 4에 도시된 바와 같이 구성되어 있다. 상기 화상 제공 장치(2)는 촬상 장치(1)로부터 화상 신호가 입력되는 A/D(Analog/Digital) 변환부(31)를 구비한다. A/D 변환부(31)는 촬상 장치(1)로부터 입력되는 왜곡하고 있는 화상을 A/D 변환하고, 입력된 화상에 대응하는 디지털 데이터를 연산부(32)에 출력한다. 연산부(32)는 A/D 변환부(31)로부터 입력된 화상의 디지털 데이터를, 기억부(33)에 기억시킨다. 기억부(33)는 연산부(32)로부터 공급된 화상, 예를 들면, 도 3에 도시한 화상(21)에 의거한 디지털 데이터를 기억하여, 연산부(32)로부터 지정된 화상의 디지털 데이터를 연산부(32)에 공급한다.
송수신부(34)는 네트워크(3)를 통해, 화상 처리 장치(4) 또는 모니터(7)로부터의 소정 시점의 화상의 송신을 요구하는 명령을 수신하여, 어드레스 디코더(35)에 공급한다. 어드레스 디코더(35)는 송수신부(34)로부터 공급된 명령을, 기억부(33)가 기억하는 화상의 어드레스를 지정하는 코드로 변환하여, 연산부(32)에 출력한다. 연산부(32)는 어드레스 디코더(35)로부터 공급되는 화상의 어드레스를 지정하는 코드를 입력하여, 코드에 대응하는 화상을 기억부(33)로부터 판독하 여, 멀티플렉서(37) 또는 화상 처리부(36)에 공급한다.
예를 들면, 도 5에 도시된 바와 같이, 기억부(33)에 기억되어 있는 화상(21)의 일부 또는 전부가, 어드레스 디코더(35)로부터 공급되는 화상의 어드레스로 특정되어, 기억부(33)로부터 판독된다. 예를 들면, 화상(51) 또는 화상(52)이, 기억부(33)로부터 판독되고, 멀티플렉서(37) 또는 화상 처리부(36)에 공급된다. 화상 처리부(36)는 연산부(32)로부터 공급된 화상을, 클래스 분류 적응 처리에 의해, 왜곡이 없는 화상으로 변환하여, 멀티플렉서(37)에 출력한다. 예를 들면, 도 5의 화상(51)을 도 6의 화상(81)으로 변환하거나 또는 도 5의 화상(52)을 도 6의 화상(82)으로 변환한다.
멀티플렉서(37)는 연산부(32)로부터 공급된 제어 신호에 의거하여, 연산부(32)로부터 공급된 화상 또는 화상 처리부(36)로부터 공급된 화상 중의 어느 하나를 선택하여, 송수신부(34)에 출력한다. 송수신부(34)는 멀티플렉서(37)로부터 입력된 화상을, 네트워크(3)를 통해, 화상의 송신을 요구하는 화상 처리 장치(4) 또는 모니터(7)에 송신한다.
다음에, 연산부(32)로부터 공급된 화상을, 클래스 분류 적응 처리에 의해, 왜곡이 없는 화상으로 변환하는 화상 처리부(36)에 관해서 더욱 상세히 설명한다. 도 7은 화상 처리부(36)의 구성을 도시한 블록도이다. 클래스 분류용 블록화 회로(101)는 연산부(32)로부터 공급된, 왜곡하고 있는 화상을, 그 성질에 따라서 소정의 클래스로 분류하기 위한 단위인, 주목되는 화소를 중심으로 한 클래스 분류용 블록으로 블록화한다.
즉, 도 8에 있어서, 위로부터 i번째로, 좌로부터 j번째의 화소(도면 중, ● 표로 도시한 부분)를 Xij로 나타내면, 클래스 분류용 블록화 회로(101)는 주목 화소(Xij)의 위, 좌, 우, 아래에 인접하는 4개의 화소 X(i-1)j, Xi(j-1), Xi(i+1), X(j-1)j에, 자신을 포함시켜, 합계 5화소로 구성되는 클래스 분류용 블록을 구성한다. 상기 클래스 분류용 블록은 클래스 분류 적응 처리 회로(103)에 공급된다.
이 경우, 클래스 분류용 블록은 + 자형으로 배열되어 있는 화소로 이루어진 블록으로 구성되는 것으로 되지만, 클래스 분류용 블록의 형상은 + 자형일 필요는 없고, 기타, 예를 들면, 직사각형, 정방형, 그 밖의 임의의 형으로 하는 것이 가능하다. 또한, 클래스 분류용 블록을 구성하는 화소 수도, 5화소에 한정되는 것이 아니다.
예측치 계산용 블록화 회로(102)는 화상의 화소를, 왜곡이 없는 화상의 예측치를 계산하기 위한 단위인, 주목 화소를 중심으로 한 예측치 계산용 블록으로 블록화한다. 즉, 도 8에 있어서, 화상의 화소 Xij(도면 중, ●표로 도시한 부분)를 중심으로 하는, 왜곡이 없는 화상에 있어서의 3×3의 9화소의 화소치를, 그 가장 좌로부터 우방향, 또한 위에서 아래 방향으로, Yij(1), Yij(2), Yij(3), Yij(4), Yij(5), Yij(6), Yij(7), Yij(8), Yij(9)로 나타내기로 하면, 화소 Yij(1) 내지 Yij(9)의 예측치의 계산을 위해, 예측치 계산용 블록화 회로(102)는 예를 들면, 화소(Xij)를 중심으로 하는 22화소 X(i-1)(j-2), X(i-1)(j-1), X(i-1)j, X(i-1)(j+1) , X(i-1)(j+2), X(i-1)(j+3), X(i- 1)(j+4), X(i-1)(j+5), X(i-1)(j+6), X(i-1)(j+7), Xi(j-2) , Xi(j-1), Xij, Xi(j+1), Xi(j+2), X(i+1)(j-2) , X(i+1)(j-1), X(i+1)j, X(i+1)(j+1), X(i+1)(j+2), X(i+2)(j-1) , X(i+2)j, X(i+2)(j+1)로 구성되는 정방형의 예측치 계산용 블록을 구성한다.
구체적으로는 예를 들면, 도 8에 있어서 사각형으로 둘러싼, 왜곡이 없는 화상에 있어서의 화소 Y23(1) 내지 Y23(9)의 예측치의 계산을 위해서는 화소 X11 , X12, X13, Xl4, X15, X16, X17, Xl8, X19 , X21, X22, X23, X24, X25, X31, X32, X33, X34, X35, X41, X42, X43에 의해, 예측치 계산용 블록이 구성된다.
예측치 계산용 블록화 회로(102)에 있어서 얻어진 예측치 계산용 블록은 클래스 분류 적응 처리 회로(103)에 공급된다.
또한, 예측치 계산용 블록에 관해서도, 클래스 분류용 블록에 있어서의 경우와 같이, 그 화소 수 및 형상은 상술한 것에 한정되는 것이 아니다. 단지, 예측치 계산용 블록을 구성하는 화소 수는 클래스 분류용 블록을 구성하는 화소 수보다도 많게 하는 것이 바람직하다.
또한, 주목하는 화상의 위치에 따라, 클래스 분류용 블록 및 예측치 계산용 블록은 구성하는 화소 수가 변화하도록 하여도 된다.
또한, 상술과 같은 블록화를 행하는 경우에 있어서(블록화 이외의 처리에 관해서도 동일), 화상의 화상 테두리 부근에서는 대응하는 화소가 존재하지 않는 것이 있지만, 이 경우에는 예를 들면, 화상 테두리를 구성하는 화소와 동일의 화소가, 그 외측에 존재하는 것으로 하여 처리를 행한다.
클래스 분류 적응 처리 회로(103)는 ADRC(Adaptive Dynamic Range Coding)처리 회로(111), 클래스 분류 회로(112), 예측 계수 기억 회로(113) 및 예측 회로(114)로 구성되어, 클래스 분류 적응 처리를 행한다.
ADRC 처리 회로(111)는 클래스 분류용 블록화 회로(101)로부터의 클래스 분류용 블록에 대하여 ADRC 처리를 하고, 그 결과 얻어지는 ADRC 코드로 구성되는 블록을, 클래스 분류 회로(112)에 공급한다.
여기서, ADRC 처리 회로(111)의 ADRC 처리에 의하면, 클래스 분류용 블록을 구성하는 화소의 비트 수가 8비트로부터 2비트로 감소한다.
즉, 예를 들면, 설명을 간단히 하기 위해서, 도 9a에 도시된 바와 같이, 직선 위에 나열된 4화소로 구성된 블록을 생각하면, ADRC 처리에 있어서는 그 화소치의 최대치(MAX)와 최소치(MIN)가 검출된다. 그리고 DR=MAX-MIN을, 블록의 국소적인 다이내믹 레인지로 하고, 상기 다이내믹 레인지(DR)에 근거하여, 블록을 구성하는 화소의 화소치가 K비트로 재양자화된다.
즉, 블록 내의 각 화소치로부터, 최소치(MIN)를 감산하여, 그 감산치를 DR/2R로 제산한다. 그리고 그 결과 얻어지는 제산치에 대응하는 코드(ADRC 코드)로 변환된다. 구체적으로는 예를 들면, K=2로 한 경우, 도 9b에 도시된 바와 같이, 제산치가, 다이내믹 레인지(DR)를 4(=22) 등분하여 얻어지는 어느 범위에 속할 것인가가 판정되고, 제산치가, 가장 아래의 레벨 범위, 아래로부터 2번째의 레벨의 범위, 아래로부터 3번째의 레벨의 범위, 또는 가장 위의 레벨 범위에 속하는 경우에는 각각, 예를 들면, 0OB, 01B, 10B, 또는 11B 등의 2비트로 코드화(B는 2진수인 것을 나타낸다) 된다. 그리고 복호측에 있어서는 ADRC 코드 0OB, 01B, 1OB, 또는 11B는 다이내믹 레인지(DR)를 4등분 하여 얻어지는 가장 아래 레벨의 범위의 중심치(L00), 아래로부터 2번째의 레벨의 범위의 중심치(L01), 아래로부터 3번째의 레벨의 범위의 중심치(L10), 또는 가장 위의 레벨의 범위의 중심치(L11)로 각각 변환되어, 그 값에, 최소치(MIN)가 가산됨으로써 복호가 행하여진다.
여기서, 이러한 ADRC 처리는 넌에지 매칭이라고 불린다.
또한, ADRC 처리에 관해서는 본건 출원인이 먼저 출원한, 예를 들면, 특개평3-53778호 공보 등에, 그 상세가 개시되어 있다.
이상과 같은 ADRC 처리에 의하면, 블록을 구성하는 화소에 할당되어 있는 비트 수보다 적은 비트 수로 재양자화를 행함으로써, 그 비트 수를 줄일 수 있다.
다음에, 클래스 분류 처리 및 적응 처리에 관해서 간단히 설명한다. 클래스 분류 적응 처리란, 입력 신호를, 그 특징에 근거하여 몇 개인가의 클래스로 분류하여, 각 클래스의 입력 신호에, 그 클래스에 적절한 적응 처리를 함으로써, 크게, 클래스 분류 처리와 적응 처리로 분리되고 있다.
우선, 클래스 분류 처리에 관해서 설명한다.
예를 들면, 도 10a에 도시된 바와 같이, 어떤 주목 화소와, 그것에 인접하는 3개의 화소에 의해, 2×2화소로 이루어진 블록(클래스 분류용 블록)을 구성하며, 또한, 각 화소는 1비트로 표현(0 또는 l 중의 어느 하나의 레벨을 갖는다)되는 것으로 한다. 이 경우, 2×2의 4화소의 블록은 각 화소의 레벨 분포에 의해, 도 10b에 도시된 바와 같이, 16(=(21)4) 패턴으로 분류할 수 있다. 이러한 패턴 분류가, 클래스 분류 처리이고, 클래스 분류 회로(112)에 있어서 행하여진다.
또한, 클래스 분류 처리는 화상(블록 내의 화상)의 액티버티(화상이 복잡함)(변화가 심함) 등을 고려하여 행하도록 하는 것이 가능하다.
여기서, 통상, 원래의 화소에는 예를 들면 8비트 정도가 할당된다.
또한, 본 예에 있어서는 상술한 바와 같이, 클래스 분류용 블록은 5화소로 구성된다. 따라서, 이러한 클래스 분류용 블록을 원래의 8비트의 화소로 구성하고, 클래스 분류 처리를 행한 것에서는 (28)5와 같은 방대한 수의 클래스로 분류되게 된다.
한편, 본 예에서는 ADRC 처리 회로(111)에 있어서, 화소의 비트 수를 작게 하고 있으며(8비트에서 2비트로 하고 있고), 이로 인해, 클래스 수를 삭감(1024(=(22)5))할 수 있다.
클래스 분류 회로(112)는 ADRC 처리 회로(111)로부터 공급된 ADRC 코드를 기초로, 클래스 분류 처리를 실행하여, 클래스를 지정하는 신호를, 예측 계수 기억 회로(113)에 출력한다.
다음에, 적응 처리에 관해서 설명한다.
적응 처리를 행하기 위해서는 촬상 장치(1)에 의해 입력된 왜곡하고 있는 화상과, 복수 카메라 등으로 받아들이는 왜곡이 없는 화상으로 인해, 왜곡하고 있는 화상으로부터 왜곡이 없는 화상을 예측하기 위한 예측 계수를, 미리 학습하여 예측 계수 기억 회로(113)에 기억해 둘 필요가 있다.
상기 적응 처리를 도 11에 도시한 학습 장치(200)를 참조하여 설명한다.
왜곡 화상 입력부(201)로부터 촬상 장치(1)에 의해 입력되는 왜곡하고 있는 화상이 입력된다. 또한, 왜곡 없음 화상 입력부(202)로부터, 촬상 장치(1)에 의해 촬영되는 위치와 대략 동일 위치의 왜곡이 없는 화상이 입력된다. 예를 들면, 왜곡 없음 화상 입력부(202)는 복수의 주변 왜곡이 적은 카메라이다.
다음에 왜곡 화상 입력부(201) 및 왜곡 없음 화상 입력부(202)로부터 입력되는 화상은 학습용 블록화부(203)에 전송된다. 학습용 블록화부(203)는 왜곡 화상과, 왜곡 화상 없음 화상 간에서의 예측 계수의 학습에 사용하기 위한 처리 단위인 화상 블록을 생성한다. 여기서, 왜곡 화상의 주변의 왜곡하고 있는 부분의 화소 수는 왜곡 없음 화상의 대응하는 화소 수에 비교하여 화소 수가 적다. 따라서, 왜곡 화상의 왜곡하지 않고 있는 부분과, 왜곡하고 있는 부분으로 학습용 화상 블록을 변경하는 편이 바람직하다. 예를 들면, 왜곡하고 있는 부분은 주목 화소로부터 보다 떨어진 부분의 화소도 포함하도록 광범위한 화상 블록이 설정되는 것이 바람직하다. 즉, 적응 처리의 단계에서는 화소 수가 적은 것으로부터 화소 수가 많은 것으로의 예측을 행하므로, 동일의 왜곡 화상 블록을 이용하여 복수의 왜곡이 없는 화소치를 예측할 필요가 있다. 그래서, 예를 들면, 주목 화소로부터의 상대 위치가 같은 것을 각각 모아서 예측 계수를 학습함으로써, 동일의 왜곡 화상 블록으로부터 복수의 왜곡이 없는 화소치를 예측하는 것이 가능하다.
학습용 블록화보(203)에서 추출된 왜곡 화상 블록은 ADR 처리부(204)에 입력되고, ADR 처리 결과에 의거하여 클래스 분류 부(205)에서 왜곡 화상 블록마다 클래스 분류된다. ADR 처리부(204), 클래스 분류 부(205)는 상술의 ADR 처리 회로(111), 클래스 분류 회로(112)와 동일 구성이다.
왜곡 화상 블록의 클래스 분류 결과는 예측 계수 학습 부(206)에 입력된다. 또한, 예측 계수 학습 부(206)에는 학습용 블록화 부를 통해 대응하는 왜곡 화상 블록, 및 예측 교사로 되는 왜곡 없음 화상이 입력된다.
다음에, 예측 계수 학습 부(206)에 관해서 상세히 설명한다.
예를 들면, 왜곡이 없는 화상의 화소치(y)의 예측치 E[y]를, 왜곡하고 있는 화상의 화소의 화소치(이하, 학습 데이터라고 한다) X1, X2,···와, 소정의 예측 계수(w1, w2,···)의 선형 결합에 의해 규정되는 선형 1차 결합 모델에 의해 구하는 것을 생각할 수 있다. 이 경우, 예측치 E[y]는 다음 식으로 나타낼 수 있다.
E[y]= w1x1+ w2x2+···+ w25x25···식 1
현재, 예측 계수(w)의 집합으로 이루어진 행렬(W), 학습 데이터의 집합으로 이루어진 행렬(X) 및 예측치 E[y]의 집합으로 이루어진 행렬(Y')을
Figure 112000023768291-pct00001
로 정의하면, 다음과 같은 관측 방정식이 성립한다.
Figure 112000023768291-pct00002
그리고 상기 관측 방정식에 최소 제곱법을 적용하여, 왜곡이 없는 화상의 화소치(y)에 가까운 예측치 E[y]를 구하는 것을 생각할 수 있다. 이 경우, 왜곡이 없는 화상의 화소치(이하, 교사 데이터라고 한다)(y)의 집합으로 이루어진 행렬(Y), 및 왜곡이 없는 화상의 화소치(y)에 대한 예측치 E[y]의 잔차(e)의 집합으로 이루어진 행렬(E)을,
Figure 112000023768291-pct00003
로 정의하면, 식 2로부터 다음과 같은 잔차 방정식이 성립한다.
Figure 112000023768291-pct00004
이 경우, 왜곡이 없는 화상의 화소치(y)에 가까운 예측치 E[y]를 구하기 위한 예측 계수(wi)는 제곱 오차
Figure 112000023768291-pct00005
를 최소로 함으로써 구할 수 있다.
따라서, 상술의 제곱 오차를 예측 계수(wi)로 미분한 것이 0이 되는 경우, 즉, 다음 식을 만족하는 예측 계수(wi)가, 왜곡이 없는 화상의 화소치(y)에 가까운 예측치 E[y]를 구하기 위한 최적치로 하게 된다.
Figure 112000023768291-pct00006
그래서, 먼저 식 3을 예측 계수(wi)로 미분함으로써, 다음 식이 성립한다.
Figure 112000023768291-pct00007
식 4 및 5에 의해 식 6이 얻어진다.
Figure 112000023768291-pct00008
또한, 식 3의 잔차 방정식에 있어서의 학습 데이터(x), 예측 계수(w), 교사 데이터(y) 및 잔차(e)의 관계를 고려하면, 식 6으로부터 다음과 같은 정규 방정식을 얻을 수 있다.
Figure 112000023768291-pct00009
식 7의 정규 방정식은 구해야 할 예측 계수(w)의 수와 동일 수만큼 세울 수 있다.
다음에, 예측 계수 연산부(207)에 상술의 정규 방정식이 전송된다. 예측 계수 연산부(207)는 식 7을 푸는 것으로, 알맞은 예측 계수(w)를 구할 수 있다. 식 7을 푸는 것에 있어서는 예를 들면, 소거법(Gauss-Jordan의 소거법) 등을 적용하는 것이 가능하다.
이상과 같이 하여, 클래스마다, 알맞은 예측 계수(w)를 구하여, 예측 계수 기억 회로(113)에 예측 계수가 전송된다.
즉, 적응 처리란, 예측 계수 기억 회로(113)에 기억되는 학습에 의해 구해진 예측 계수(w)를 사용하여, 식 l에 의해, 왜곡 화상으로부터 왜곡이 없는 화상의 화소치(y)에 가까운 예측치 E[y]를 구하는 것이다.
도 7에 도시한 예측 계수 기억 회로(113)는 이상과 같은 클래스마다 알맞은 예측 계수(w)를 미리 기억하고 있다. 예측 계수 기억 회로(113)는 클래스 분류 회로(112)로부터 공급된 클래스를 지정하는 신호를 기초로 클래스마다 알맞은 예측 계수(w)를 예측 회로(114)에 출력한다. 예측 회로(114)는 예측 계수 기억 회로(113)로부터 공급된 알맞은 예측 계수(w)를 기초로, 적응 처리를 실행하여, 왜곡이 없는 화상의 화소치(y)를 멀티플렉서(37)에 출력한다.
또한, 적응 처리는 왜곡이 있는 화상에는 포함되어 있지 않은 왜곡이 없는 화상에 포함되는 성분이 재현되는 점에서, 보간 처리와는 다르다. 즉, 적응 처리에서는 식 1만을 보는 한은 소위 보간 필터를 사용하는 것의 보간 처리와 같지만, 그 보간 필터의 탑 계수에 상당하는 예측 계수(w)가, 교사 데이터(y)를 사용한 것의, 말하자면 학습에 의해 구해지기 때문에, 왜곡이 없는 화상에 포함되는 성분을 재현할 수 있다. 상기의 것으로부터, 적응 처리는 소위 화상의 창조 작용이 있는 처리라고 할 수 있다.
도 12는 화상 처리 장치(4)가 화상 제공 장치로부터 수신한 왜곡이 있는 화상을 왜곡이 없는 화상으로 변환했을 때의, 화상 처리 장치(4)의 기능의 구성을 설명한 블록도이다. 클래스 분류용 블록화 회로(131)는 네트워크(3)를 통해, 화상 제공 장치로부터 수신한, 왜곡하고 있는 화상의 화소를 클래스 분류용 블록으로 블록화하고, 클래스 분류 적응 처리 회로(133)에 공급한다. 예측치 계산용 블록화 회로(132)는 네트워크(3)를 통해 화상 제공 장치로부터 수신한, 왜곡하고 있는 화상의 화소를, 예측치 계산용 블록으로 블록화하여, 클래스 분류 적응 처리 회로(133)에 공급한다.
클래스 분류 적응 처리 회로(133)는 ADRC 처리 회로(141), 클래스 분류 회로(142), 예측 계수 기억 회로(143), 및 예측 회로(144)로 구성되고, 클래스 분류용 블록화 회로(131)로부터 공급된 클래스 분류용 블록, 및 예측치 계산용 블록화 회로(132)로부터 공급된 예측치 계산용 블록을 기초로, 클래스 분류 적응 처리를 실행하여, 왜곡이 없는 화상을 창조하여, 모니터(5)에 출력한다.
ADRC 처리 회로(141)는 클래스 분류용 블록화 회로(131)로부터의 클래스 분류용 블록에 대하여 ADRC 처리를 하고, 그 결과 얻어지는 ADRC 코드로 구성되는 블록을, 클래스 분류 회로(142)에 공급한다. 클래스 분류 회로(142)는 ADRC 처리 회로(141)로부터 공급된 ADRC 코드를 기초로, 클래스 분류 처리를 실행하여, 클래스를 지정하는 신호를, 예측 계수 기억 회로(143)에 출력한다. 예측 계수 기억 회로(143)는 클래스마다, 알맞은 예측 계수(w)를 미리 기억하여, 클래스 분류 회로(142)로부터 공급된 클래스를 지정하는 신호를 기초로, 클래스마다, 알맞은 예측 계수(w)를 예측 회로(144)에 출력한다. 예측 회로(144)는 예측 계수 기억 회로(143)로부터 공급된 알맞은 예측 계수(w), 및 예측치 계산용 블록화 회로(132)로부터 공급된 예측치 계산용 블록을 기초로, 적응 처리를 실행하여, 왜곡이 없는 화상의 화소치(y)를 모니터(5)에 출력한다.
다음에, 화상 제공 장치의 화상을 제공하는 처리를, 도 13의 흐름도를 참조하여 설명한다. 단계(S11)에 있어서, 화상 제공 장치의 관리자는 화상 제공 장치를 기동한다. 단계(S12)에 있어서, 화상 제공 장치(2)의 A/D부(31)는 촬상 장치(1)로부터 공급된 화상을 A/D 변환허여, 입력된 화상에 대응하는 디지털 데이터를 생성하여, 연산부(32)에 공급한다. 단계(S13)에 있어서, 화상 제공 장치의 연산부(32)는 A/D 부(31)로부터 입력된 디지털 데이터를, 기억부(33)에 기억시킨다.
단계(S14)에 있어서, 송수신부(34)는 네트워크(3)를 통해, 화상 처리 장치(4) 또는 모니터(7)로부터 공급된 화상의 송신 요구를 수신하여, 어드레스 디코더(35)에 공급한다. 어드레스 디코더(35)는 송수신부(34)로부터 공급된 화상의 송신 요구를 화상의 어드레스를 지정하는 코드로 변환하여, 연산부(32)에 출력한다. 연산부(32)는 어드레스 디코더(35)로부터 공급되어 있는 신호를 기초로, 송신 요구가 있는지의 여부를 판정하여, 송신 요구가 있다고 판정된 경우, 단계(S15)로 진행하여, 어드레스 디코더(35)로부터 공급되어 있는 화상의 어드레스를 지정하는 코드를 입력한다. 단계(S16)에 있어서, 연산부(32)는 화상의 어드레스를 지정하는 코드를 기초로, 기억부(33)로부터 소정의 화상을 판독한다.
단계(S17)에 있어서, 연산부(32)는 어드레스 디코더(35)로부터 공급되어 있는 신호, 즉, 화상 처리 장치(4) 또는 모니터(7)로부터 공급된 화상의 송신 요구에 대응하는 신호를 기초로 화상 변환의 요구가 있는지의 여부를 판정하여, 화상 변환의 요구가 있다고 판정된 경우, 단계(S18)로 진행하고, 기억부(33)로부터 판독된 소정의 화상을 화상 처리부(36)에 출력하고, 화상 처리부(36)에 왜곡이 없는 화상으로 변환시켜, 멀티플렉서(37)에, 왜곡이 없는 화상을 송수신부(34)에 출력시킨다. 단계(S17)에 있어서, 화상 변환의 요구가 없다고 판정된 경우, 왜곡이 없는 화상에의 변환은 화상 처리 장치(4)에서 실행되기 때문에, 단계(S18)는 스킵되고, 연산부(32)는 기억부(33)로부터 판독된 소정의 화상을 그대로 멀티플렉서(37)에 출력하여, 멀티플렉서(37)에, 그 왜곡이 있는 화상을 송수신부(34)에 출력시킨다.
삭제
단계(S19)에 있어서, 송수신부(34)는 멀티플렉서(37)로부터 공급된 화상을, 네트워크(3)를 통해, 단계(S14)에서 화상의 송신 요구를 출력한 화상 처리 장치(4) 또는 모니터(7)에 송신한다. 단계(S20)에 있어서, 연산부(32)는 도시하지 않은 입력부에서의 신호를 기초로, 화상의 제공을 종료하였는지의 여부를 판정하여, 화상의 제공을 종료하지 않았다고 판정된 경우, 단계(S12)로 되돌아가고, 화상의 제공의 처리를 되풀이한다. 단계(S20)에 있어서, 화상의 제공을 종료한 것으로 판정된 경우, 처리는 종료한다.
단계(S14)에 있어서, 송신 요구가 없다고 판정된 경우, 수속은 단계(S12)로 되돌아가, 촬상 장치(1)로부터 공급되는 화상의 입력으로부터, 처리를 되풀이한다.
이상과 같이, 화상 제공 장치는 화상 처리 장치(4) 또는 모니터(7)로부터의 요구에 근거하여, 화상 처리 장치(4) 또는 모니터(7)에 소정의 화상을 제공한다. 화상 처리 장치(4) 및 모니터(7)가, 동시에 다른 화상을 요구한 경우, 각각의 요구에 근거하여, 소정의 화상을, 동시에 송신한다.
다음에, 도 13의 단계(S18)에 대응한, 화상 처리부(36)의 화상의 변환의 처리를, 도 14의 흐름도를 참조하여 설명한다. 단계(S51)에 있어서, 화상 처리 장치(36)는 연산부(32)로부터 소정의 화상을 입력한다. 단계(S52)에 있어서, 클래스 분류용 블록화 회로(101)는 왜곡하고 있는 화상을, 주목되는 화소를 중심으로 한 클래스 분류용 블록으로 블록화한다. 예측치 계산용 블록화 회로(102)는 왜곡하고 있는 화상을, 주목 화소를 중심으로 한 예측치 계산용 블록으로 블록화한다.
단계(S53)에 있어서, ADRC 처리회로(111)는 클래스 분류용 블록화 회로(101)로부터 공급된 클래스 분류용 블록을 기초로, ADRC 처리에 의해, 클래스 분류용 블록의 화소의 화소치에 대응하는 2비트의 ADRC 코드를 생성한다. 단계(S54에 있어서, 클래스 분류 회로(112)는 ADRC 처리 회로(111)로부터 공급된 ADRC 코드를 기초로, 클래스 분류하여, 클래스를 지정하는 신호를 예측 계수 기억 회로(113)에 출력한다.
단계(S55)에 있어서, 예측 계수 기억 회로(113)는 클래스를 지정하는 신호에 대응한 클래스마다, 알맞은 예측 계수(w)를 예측 회로(114)에 출력한다. 단계(S56에 있어서, 예측 회로(114)는 예측 계수 기억 회로(113)로부터 공급된 알맞은 예측 계수(w) 및 예측치 계산용 블록화 회로(102)로부터 공급된 예측치 계산용 블록을 기초로, 주목 화소의 화소치를 산출한다.
단계(S57)에 있어서, 예측 회로(114)는 단계(S56)에서 산출한 왜곡이 없는 화상의 화소의 화소치를 멀티플렉서(37)에 출력한다. 단계(S58)에 있어서, 예측 회로(58)는 소정의 화상의 화소의 화소치를 출력하였는지의 여부를 판정하고, 소정화상의 화소의 화소치를 출력하지 않았다고 판정된 경우, 단계(S51)로 되돌아가서, 화상 변환의 처리를 되풀이한다. 단계(S58)에 있어서, 소정 화상의 화소의 화소치를 출력하였다고 판정된 경우, 수속은 종료한다.
이상과 같이, 화상 처리부(36)는 연산부(32)로부터 공급된 화상으로부터, 클래스 분류 적응 처리에 의해, 왜곡이 없는 화상을 생성한다.
또한, 화상 제공 장치가 촬상 장치(1)가 촬상한 화상의 일부를 그대로 화상 처리 장치(4)에 송신했을 때, 화상 처리 장치(4)가 행하는 처리는 도 14의 흐름도를 참조하여 설명한 처리와 마찬가지이다.
이상과 같이, 본 발명의 화상 제공 시스템은 복수의 이용자에게, 실시간으로 다른 위치 또는 시야각의 화상을 제공하므로, 시큐어리티의 분야에서 이용하는 경우, 카메라의 사각이 감소하여, 시큐어리티가 강화된다. 광고, 정보안내, 또는 부동산의 분야에서 이용하는 경우, 실제의 상품, 또는 건물의 내부 등의 화상을, 많은 이용자가, 동시에, 또한 임의의 위치 또는 시야각의 화상을 볼 수 있기 때문에, 제공하는 정보량이 증가하여, 선전 효과가 높아진다.
또한, 실용화가 검토되고 있는 원격 의료의 분야에서, 각지에 분산하는 복수의 의사가 팀을 짜 수술을 행하는 경우, 복수의 의사의 각각이 자기의 확인하고 싶은 부위의 화상을 동시에 볼 수 있기 때문에 각각의 의사는 단시간에 정확한 판단할 수 있어 환자의 부담도 경감된다.
촬상 장치(1)는 기계적인 동작부분이 없으므로, 보수의 간격이, 길어지고 고장도 적다.
또한, 촬상 장치(1)는 동화상을 촬상하여 화상 제공 장치에 출력하는 것으로 설명하였지만, 촬상 장치(1)는 정지 화상을 촬상하여 화상 제공 장치에 출력하고, 화상 제공 장치는 화상 처리 장치(4) 또는 모니터(7)에 정지 화상을 제공하도록 하여도 된다.
또한, 촬상 장치(1)는 1이상의 어안(魚眼) 렌즈를 이용하여 구성하도록 하여 도 된다.
여기서 예시된 시스템이란, 복수의 장치로 구성되는 장치 전체를 나타내는 것이다.
다음에, 상술한 일련의 처리는 하드웨어에 의해 행하는 것도 가능하게 하고, 소프트웨어에 의해 행할 수 있다. 일련의 처리를 소프트웨어에 의해서 행하는 경우에는 그 소프트웨어를 구성하는 프로그램이, 범용의 컴퓨터 등에 인스톨된다.
그래서, 도 15는 상술한 일련의 처리를 실행하는 프로그램이 인스톨되는 컴퓨터의 일례를 도시하고 있다. 여기서 사용되는 프로그램은 컴퓨터에 내장되어 있는 기록매체로서의 하드디스크(305)나 ROM(303)에 미리 기록하여 놓을 수 있다. 또는, 프로그램은 플로피 디스크, CD-R0M(Compact Disc Read Only Memroy), MQ(Magneto optical) 디스크, DVD(Digital Versatile Disc), 자기 디스크, 반도체 메모리, 자기 메모리, 광 메모리 등의 리무버블 기록 매체에, 일시적 또는) 영속적으로 격납(기록)하여 놓을 수 있다. 이러한 리무버블 기록 매체는 소위 패키지된 소프트웨어로서 제공할 수 있다.
또한, 프로그램은 상술한 바와 같은 리무버블 기록 매체로부터 컴퓨터에 인스톨하는 것 외에, 다운로드 사이트로부터, 디지털 위성 방송용 인공 위성을 통해, 컴퓨터에 무선으로 전송하거나, LAN(Local Area Network), 인터넷과 같은 네트워크 를 통해, 컴퓨터에 유선으로 전송하고, 컴퓨터에서는 그와 같이 전송되어 온 프로그램을, 통신부(308)에서 수신하여, 내장하는 하드디스크(305)에 인스톨할 수 있다.
컴퓨터는 CPU(Central Processing Unit; 302)를 내장하고 있다. CPU(302)에 는 버스(301)를 통해, 입출력 인터페이스(310)가 접속되어 있고, CPU(302)는 입출력 인터페이스(310)를 통해, 유저에 의해서, 키보드나 마우스 등으로 구성되는 입력부(307)가 조작됨으로써 지령이 입력되면, 그것에 따라서, R0M(Read 0n1y Memory; 303)에 격납되어 있는 프로그램을 실행한다. 또는, CPU(302)는 하드디스크(305)에 격납되어 있는 프로그램, 위성 혹은 네트워크로부터 전송되고, 통신부(308)에서 수신되어 하드디스크(305)에 인스톨된 프로그램 또는 드라이브(309)에 장착된 리무버블 기록매체로부터 판독되어 하드디스크(305)에 인스톨된 프로그램을, RAM(Random Access Memory; 304)에 로드하여 실행한다. 이로써, CPU(302)는 상술한 흐름도에 따른 처리, 또는 상술한 블록도의 구성에 의해 행하여지는 처리를 행한다. 그리고 CPU(302)는 그 처리 결과를, 필요에 따라서, 예를 들면, 입출력 인터페이스(310)를 통해, LCD(Liquid Crystal Display)나 스피커 등으로 구성되는 출력부(306)호부터 출력, 혹은 통신부(308)로부터 송신, 또한, 하드디스크(305)에 기록시킨다.
여기서, 컴퓨터에 각종의 처리를 행하게 하게 하기 위한 프로그램을 기술하는 처리 단계는 반드시 흐름도로서 기재된 순서에 따라서 시계열로 처리할 필요는 없고, 병렬적 또는 개별적으로 실행되는 처리, 예를 들면, 병렬 처리 또는 오브젝트에 의한 처리도 포함하는 것이다.
또한, 프로그램은 하나의 컴퓨터에 의해 처리되는 것이어도 가능하며, 복수의 컴퓨터에 의해서 분산 처리되는 것이어도 가능하다. 또한, 프로그램은 원방향의 컴퓨터에 전송되어 실행되는 것이어도 가능하다.
본 발명은 왜곡 화상과 왜곡이 없는 고화질의 화상 간에 학습이 행하여지므로, 왜곡 화상이, 왜곡이 없는 화상으로 보정됨과 함께, 고화질인 화상으로 일괄로 변환된다. 따라서, 왜곡 화상의 해상도를 왜곡이 없는 부분과 동일 해상도로 변환 가능하다. 좌표 변환한 후 보완하는 처리 없이 예측 연산만으로 변환 가능하므로, 연산에 시간이 걸리지 않는다. 또한, 종래 사용되고 있는 것의 보완과는 달리 왜곡이 있는 화상과 왜곡이 없는 화상과의 학습에 의거하여, 예측 연산하고 있으므로, 존재하지 않는 화소를 창조하고 있는 것과 등가이며, 보다 고해상도의 화상을 얻을 수 있다.

Claims (13)

  1. 촬상 장치로부터 소정의 범위를 일괄해서 촬상한 왜곡한 화상을 입력하여, 화상 표시 장치의 요구에 따라서 상기 화상의 전부 또는 일부를 제공하는 화상 제공 장치에 있어서:
    화상 송신 요구를 상기 화상 표시 장치로부터 수신함과 함께 왜곡이 제거된 상기 화상의 전부 또는 일부를 상기 화상 표시 장치에 송신하는 통신 수단과;
    상기 촬상 장치로부터 입력된 상기 화상을 기억하는 기억 수단과;
    상기 통신 수단이 수신한 상기 요구에 대응하여, 상기 기억 수단에 기억되어 있는 상기 화상의 전부 또는 일부를 선택하는 선택 수단과;
    상기 선택 수단에 의해 선택된 상기 화상의 전부 또는 일부를, 왜곡을 제거함과 함께 보다 고해상도로 변환하는 화상 변환 수단을 포함하고,
    상기 화상 변환 수단은 상기 선택 수단에 의해 선택된 상기 화상의 전부 또는 일부를, 클래스 분류 적응 처리에 의해 왜곡을 제거함과 함께 고화질 화상으로 변환하는 것을 특징으로 하는, 화상 제공 장치.
  2. 삭제
  3. 제 1 항에 있어서,
    상기 화상 변환 수단은 ADRC 처리에 의해 클래스 분류용 블록의 화소의 화소치의 비트 수를 삭감하는 것을 특징으로 하는, 화상 제공 장치.
  4. 촬상 장치로부터 소정의 범위를 일괄해서 촬상한 왜곡한 화상을 입력하여, 화상 표시 장치의 요구에 따라서 상기 화상의 전부 또는 일부를 제공하는 화상 제공 장치의 화상 제공 방법에 있어서:
    화상의 송신 요구를 상기 화상 표시 장치로부터 수신함과 함께 왜곡이 제거된 상기 화상의 전부 또는 일부를 상기 화상 표시 장치에 송신하는 통신 단계와;
    상기 촬상 장치로부터 입력된 상기 화상을 기억하는 기억 단계와;
    상기 통신 단계에서 수신한 상기 요구에 대응하여 상기 기억 단계에서 기억되어 있는 상기 화상의 전부 또는 일부를 선택하는 선택 단계와;
    상기 선택 단계에서 선택된 상기 화상의 전부 또는 일부를, 왜곡을 제거한 화상으로 변환함과 함께 보다 고해상도로 변환하는 화상 변환 단계를 포함하고,
    상기 화상 변환 단계는 상기 선택 단계에서 선택된 상기 화상의 전부 또는 일부를, 클래스 분류 적응 처리에 의해 왜곡을 제거함과 함께 고화질 화상으로 변환하는 것을 특징으로 하는, 화상 제공 방법.
  5. 촬상 장치로부터 소정의 범위를 일괄해서 촬상한 왜곡한 화상을 입력하고, 화상 표시 장치의 요구에 따라서 상기 화상의 전부 또는 일부를 제공하는 화상 제공 장치에, 화상의 송신 요구를 상기 화상 표시 장치로부터 수신함과 함께 왜곡이 제거된 상기 화상의 전부 또는 일부를 상기 화상 표시 장치에 송신하는 통신 단계와;
    상기 촬상 장치로부터 입력된 상기 화상을 기억하는 기억 단계와;
    상기 통신 단계에서 수신한 상기 요구에 대응하여 상기 기억 단계에서 기억되어 있는 상기 화상의 전부 또는 일부를 선택하는 선택 단계와;
    상기 선택 단계에서 선택된 상기 화상의 전부 또는 일부를, 왜곡을 제거함과 함께 보다 고해상도로 변환하는 화상 변환 단계로서, 상기 화상 변환 단계는 상기 선택 단계에서 선택된 상기 화상의 전부 또는 일부를, 클래스 분류 적응 처리에 의해 왜곡을 제거함과 함께 고화질 화상으로 변환하는 상기 화상 변환 단계를 포함하는 처리를 실행시키는 컴퓨터가 판독 가능한 프로그램을 제공하는 것을 특징으로 하는, 기억 매체.
  6. 왜곡을 갖는 화상 데이터의 소정 단위마다 특징량을 추출하는 추출 수단과;
    상기 추출 수단에 의해 추출된 특징량에 따라서 상기 화상 데이터의 소정 단위마다 클래스 분류하는 클래스 분류 수단과;
    상기 클래스 분류의 결과에 따라서 상기 화상 데이터의 상기 왜곡을 보정함과 함께 보다 고해상도로 변환하는 화상 변환 수단을 구비하는, 화상 처리 장치.
  7. 제 6 항에 있어서,
    상기 장치는 또한 상기 왜곡을 갖는 화상 데이터를 촬상하는 촬상 수단을 구비하는, 화상 처리 장치.
  8. 제 6 항에 있어서,
    상기 화상 변환 수단은 상기 왜곡을 갖는 화상을 클래스 분류 적응 처리에 의해 왜곡을 제거함과 함께 고화질 화상으로 변환하는 것을 특징으로 하는, 화상 처리 장치.
  9. 제 6 항에 있어서,
    상기 클래스 분류 수단은 ADRC 처리에 의해 클래스 분류용 블록의 화소의 화소치의 비트 수를 삭감하는 것을 특징으로 하는, 화상 처리 장치.
  10. 왜곡을 갖는 화상 데이터의 소정 단위마다 특징량을 추출하는 추출 단계와;
    상기 추출 단계에 의해 추출된 특징량에 따라서 상기 화상 데이터의 소정 단위마다 클래스 분류하는 클래스 분류 단계와;
    상기 클래스 분류의 결과에 따라서 상기 화상 데이터의 상기 왜곡을 보정함과 함께 보다 고해상도로 변환하는 화상 변환 단계를 포함하는, 화상 처리 방법.
  11. 왜곡을 갖는 화상 데이터의 소정 단위마다 특징량을 추출하는 추출 단계와;
    상기 추출 단계에 의해 추출된 특징량에 따라서 상기 화상 데이터의 소정 단위마다 클래스 분류하는 클래스 분류 단계와;
    상기 클래스 분류의 결과에 따라서 상기 화상 데이터의 상기 왜곡을 보정함과 함께 보다 고해상도로 변환하는 화상 변환 단계를 포함하는 처리를 실행시키는 컴퓨터가 판독 가능한 프로그램을 제공하는 것을 특징으로 하는, 기억 매체.
  12. 촬상 장치, 화상 제공 장치 및 화상 표시 장치로 이루어진 화상 제공 시스템에 있어서,
    상기 촬상 장치는 소정 범위의 화상을 일괄해서 촬상하는 촬상 수단을 포함하며,
    상기 화상 제공 장치는:
    화상의 송신 요구를 상기 화상 표시 장치로부터 수신함과 함께 왜곡이 제거되고 보다 고해상도로 된 상기 화상의 전부 또는 일부를 상기 화상 표시 장치에 송신하는 제 1 통신 수단과;
    상기 촬상 장치로부터 입력된 상기 화상을 기억하는 기억 수단과;
    상기 통신 수단이 수신한 상기 요구에 대응하여 상기 기억 수단이 기억하고 있는 상기 화상의 전부 또는 일부를 선택하는 선택 수단과;
    상기 선택 수단에 의해 선택된 상기 화상의 전부 또는 일부를, 왜곡을 제거함과 함께 보다 고해상도로 변환하는 화상 변환 수단을 포함하며,
    상기 화상 표시 장치는, 상기 화상의 송신 요구를 상기 화상 제공 장치에 송신함과 함께 왜곡이 제거되고 보다 고해상도로 된 상기 화상의 전부 또는 일부를 상기 화상 제공 장치로부터 수신하는 제 2 통신 수단을 포함하고,
    상기 화상 변환 수단은 상기 선택 수단에 의해 선택된 상기 화상의 전부 또는 일부를, 클래스 분류 적응 처리에 의해 왜곡을 제거함과 함께 고화질 화상으로 변환하는 것을 특징으로 하는, 화상 제공 시스템.
  13. 촬상 장치, 화상 제공 장치 및 화상 처리 장치로 이루어진 화상 제공 시스템에 있어서,
    상기 촬상 장치는, 소정 범위의 화상을 일괄해서 촬상하는 촬상 수단을 포함하며,
    상기 화상 제공 장치는:
    화상의 송신 요구를 상기 화상 처리 장치로부터 수신함과 함께 상기 화상의 전부 또는 일부를 상기 화상 처리 장치에 송신하는 제 1 통신 수단과;
    상기 촬상 장치로부터 입력된 상기 화상을 기억하는 기억 수단과;
    상기 통신 수단이 수신한 상기 요구에 대응하여, 상기 기억 수단이 기억하고 있는 상기 화상의 전부 또는 일부를 선택하는 선택 수단을 포함하며,
    상기 화상 처리 장치는:
    상기 화상의 송신 요구를 상기 화상 제공 장치에 송신함과 함께 상기 화상의 전부 또는 일부를 상기 화상 제공 장치로부터 수신하는 제 2 통신 수단과;
    상기 제 2 통신 수단에서 수신한 상기 화상의 전부 또는 일부를 보다 고해상도로 변환하는 화상 변환 수단을 포함하고,
    상기 화상 변환 수단은 상기 선택 수단에 의해 선택된 상기 화상의 전부 또는 일부를, 클래스 분류 적응 처리에 의해 왜곡을 제거함과 함께 고화질 화상으로 변환하는 것을 특징으로 하는 것을 특징으로 하는, 화상 제공 시스템.
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