KR100835454B1 - 정보 신호 처리 장치, 정보 신호 처리 방법, 화상 신호 처리 장치, 화상 신호 처리 방법 및 그것을 사용한 화상 표시 장치, 그것에 사용되는 계수종 데이터 생성 장치 및 생성 방법, 및 컴퓨터 판독 가능한 매체 - Google Patents

정보 신호 처리 장치, 정보 신호 처리 방법, 화상 신호 처리 장치, 화상 신호 처리 방법 및 그것을 사용한 화상 표시 장치, 그것에 사용되는 계수종 데이터 생성 장치 및 생성 방법, 및 컴퓨터 판독 가능한 매체 Download PDF

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Abstract

본 발명은, 화상 신호의 포맷 또는 화상 사이즈를 변환할 때에 사용하기에 적합한 정보 신호 처리 장치 등에 관한 것이다. 입력 화상 신호 Vin을 포맷이나 화상 사이즈가 다른 출력 화상 신호 Vout로 변환한다. Vin로부터 추출된, Vout을 구성하는 단위 화소 블록 내의 각 화소(주목 화소)에 대응하는 탭의 데이터로부터 클래스 코드 CL을 얻는다. 곱합(積和) 장치(137)에서는, 수직 블랭킹 기간에, 각 클래스의 계수종 데이터 bij0 ∼ bij8와, 해상도 정보 g, f를 이용하여, 하위층의 생성식으로, 각 클래스의 상위층의 생성식의 계수 데이터 ai0 ∼ ai8을 생성하고, 수직 유효 주사 기간에, 코드 CL에 대응한 계수 데이터 ai0 ∼ ai8과, 위상 정보 h, V를 이용하여, 상위층의 생성식으로 추정식의 계수 데이터 Wi를 얻는다. 연산 회로(127)에서, 상술한 주목 화소에 대응하는 탭의 데이터 xi와 곱합 장치(137)로부터의 계수 데이터 Wi를 이용하여, 추정식으로 주목 화소의 데이터 y를 얻는다.
계수 데이터, 주목 화소, 상위층의 생성식, 하위층의 생성식

Description

정보 신호 처리 장치, 정보 신호 처리 방법, 화상 신호 처리 장치, 화상 신호 처리 방법 및 그것을 사용한 화상 표시 장치, 그것에 사용되는 계수종 데이터 생성 장치 및 생성 방법, 및 컴퓨터 판독 가능한 매체{INFORMATION SIGNAL PROCESSING DEVICE, INFORMATION SIGNAL PROCESSING METHOD, IMAGE SIGNAL PROCESSING DEVICE, IMAGE SIGNAL PROCESSING METHOD AND IMAGE DISPLAYING DEVICE USING IT, COEFFICIENT KIND DATA GENERATING DEVICE AND METHOD USED THEREIN, AND COMPUTER READABLE MEDIUM}
본 발명은, 예를 들면 제1 정보 신호를 제2 정보 신호로 변환할 때에 사용하기에 적합한 정보 신호 처리 장치, 정보 신호 처리 방법, 화상 신호 처리 장치, 화상 신호 처리 방법 및 그것을 사용한 화상 표시 장치, 그것에 사용되는 계수종(coefficient kind) 데이터 생성 장치 및 생성 방법, 및 컴퓨터 판독 가능한 매체 및 프로그램에 관한 것이다.
특히, 제1 정보 신호를 제2 정보 신호로 변환할 때에 사용되는 추정식의 계수 데이터를 복수로 계층화된 생성식을 이용하여 생성함으로써, 1 단계마다의 연산 처리를 압축 가능함과 함께, 하드웨어의 규모 축소 및 유효 이용을 도모할 수 있는 정보 신호 처리 장치 등에 관한 것이다.
포맷 또는 화상 사이즈를 변환하기 위해서는, 입력 화상 신호의 화소 데이터와는 다른 위상의 화소 데이터를 구하여 출력 화상 신호를 얻을 필요가 있다. 이 경우, 변환 후의 포맷 또는 화상 사이즈에 의해, 입력 화상 신호의 화소에 대한 출력 화상 신호의 화소의 위상 관계가 일의적으로 결정된다.
포맷 변환의 예로서, 입력 화상 신호가 525i 신호이고 출력 화상 신호가 1080i 신호인 경우를 설명한다. 525i 신호는, 라인 수가 525개로 인터레이스 방식의 화상 신호를 의미하며, 1080i 신호는, 라인 수가 1080개로 인터레이스 방식의 화상 신호를 의미한다. 도 16은, 525i 신호와 1080i 신호의 화소 위치 관계를 도시하고 있다. 여기서, 큰 도트가 525i 신호의 화소이며, 작은 도트가 1080i 신호의 화소이다. 또한, 홀수 필드의 화소 위치를 실선으로 나타내며, 짝수 필드의 화소 위치를 파선으로 나타내고 있다.
525i 신호를 1080i 신호로 변환하는 경우, 홀수, 짝수 각각의 필드에서, 525i 신호의 각 4 ×4의 화소 블록에 대응하여 1080i 신호의 9 ×9의 화소 블록을 얻을 필요가 있다.
도 17은 525i 신호와 1080i 신호의 화소의 수직 방향의 위상 관계를 도시하고 있다. 도면 내의 1080i 신호의 화소(작은 동그라미) 각각에 첨부된 수치는, 525i 신호의 화소(큰 동그라미)로부터의 수직 방향의 최단 거리를 나타내고 있다. 이 경우, 525i 신호의 수직 방향의 화소 간격은 16으로 되어 있다. 도 17에서는, 1080i 신호 화소의 각각에 첨부된 수치는, 해당 화소의 525i 신호의 화소에 대한 수직 방향의 위상 정보를 나타낸다.
또, 이 위상 정보는 1080i 신호의 화소가 525i 신호의 화소(최단 거리에 있는 화소)보다 윗 방향에 있는 경우에는 마이너스의 값이 되고, 또한 아래 방향에 있는 경우에는 플러스의 값이 된다. 이것은, 후술하는 XGA 신호와 525i 신호의 수직 방향의 위상 관계를 나타내는 도면에서도 마찬가지다.
도 18은, 525i 신호와 1080i 신호의 화소의 수평 방향의 위상 관계를 도시하고 있다. 도 18의 1080i 신호의 화소(작은 동그라미) 각각에 첨부된 수치는, 525i 신호의 화소(큰 동그라미)로부터의 수평 방향의 최단 거리를 나타내고 있다. 이 경우, 525i 신호의 수평 방향의 화소 간격은 8로 되어 있다. 도 18에서는, 1080i 신호의 화소에 각각 첨부된 수치는, 해당 화소의 525i 신호의 화소에 대한 수평 방향의 위상 정보를 나타내게 된다.
또, 이 위상 정보는, 1080i 신호의 화소가 525i 신호의 화소(최단 거리에 있는 화소)보다 좌측 방향에 있는 경우에는 마이너스의 값이 되며, 또한 우측 방향에 있는 경우에는 플러스의 값이 된다. 이것은, 후술하는 XGA 신호와 525i 신호의 수평 방향의 위상 관계를 나타내는 도면에서도 마찬가지다.
이어서, 포맷 변환의 예로서, 입력 화상 신호가 525i 신호이고 출력 화상 신호가 XGA 신호인 경우를 설명한다. XGA 신호는 해상도 1024 ×768 도트의 표시를 행하기 위한 프로그레시브 방식(논인터레이스 방식)의 화상 신호이다. 도 19는, 525i 신호와 XGA 신호의 화소 위치 관계를 도시하고 있다. 여기서, 큰 도트가 525i 신호의 화소이고, 작은 도트가 XGA 신호의 화소이다. 또한, 525i 신호에 관해서는, 홀수 필드의 화소 위치를 실선으로 나타내며, 짝수 필드의 화소 위치를 파 선으로 나타내고 있다.
525i 신호를 XGA 신호로 변환하는 경우, 홀수, 짝수의 각각의 필드에서, 525i 신호의 각 5 ×5의 화소 블록에 대응하여 1080i 신호의 8 ×16의 화소 블록을 얻을 필요가 있다.
도 20은, 525i 신호와 XGA 신호의 화소의 수직 방향의 위상 관계를 도시하고 있다. 도 20의 XGA 신호의 화소 각각에 첨부된 수치는, 525i 신호의 화소로부터의 수직 방향의 최단 거리를 나타내고 있다. 이러한 경우, 525i 신호의 수직 방향의 화소 간격은 16으로 되어 있다. 이와 같이 XGA 신호의 화소 각각에 첨부된 수치는, 해당 화소의 525i 신호의 화소에 대한 수직 방향의 위상 정보를 나타내게 된다.
도 21은, 525i 신호와 XGA 신호의 화소의 수평 방향의 위상 관계를 도시하고 있다. 도 21의 XGA 신호의 화소 각각에 첨부된 수치는, 525i 신호의 화소로부터의 수평 방향의 최단 거리를 나타내고 있다. 이 경우, 525i 신호의 수평 방향의 화소 간격은 8이 되어 있다. 이와 같이 XGA 신호의 화소 각각에 첨부된 수치는, 해당 화소의 525i 신호의 화소에 대한 수평 방향의 위상 정보를 나타내게 된다.
화상 사이즈 변환의 예는 특별히 나타내지 않았지만, 상술한 포맷 변환의 경우와 마찬가지로, 입력 화상 신호의 화소에 대한 출력 화상 신호의 화소의 위상 관계가 일의적으로 결정된다. 예를 들면, 화상 사이즈(표시 화상의 확대 배율)를 수직, 수평 모두 9/4배로 하는 경우의 위상 관계는 상술한 525i 신호와 1080i 신호의 화소의 위상 관계와 동일해진다.
종래, 포맷 또는 화상 사이즈를 변환하기 위해 입력 화상 신호의 화소 데이터로부터 출력 화상 신호의 화소 데이터를 얻을 때에, 입력 화상 신호의 화소에 대한 출력 화상 신호의 화소의 각 위상에 대응한 추정식의 계수 데이터를 메모리에 저장해 두고, 이 계수 데이터를 이용하여 추정식에 의해 출력 화상 신호의 화소 데이터를 구하는 것이 제안되고 있다.
상술한 바와 같이, 변환 후의 포맷 또는 화상 사이즈가 다르면, 입력 화상 신호의 화소에 대한 출력 화상 신호의 화소의 위상 관계는 달라진다. 그 때문에, 추정식의 계수 데이터를 메모리에 저장해 두는데 있어서, 여러 포맷 또는 화상 사이즈로의 변환을 행하는 경우, 각각의 포맷 또는 화상 사이즈에 대응하여 계수 데이터를 메모리에 저장해 둘 필요가 있다. 또한, 각각의 포맷 또는 화상 사이즈로의 변환을 행하는 경우, 화질을 다단계로 조정 가능하게 하는 경우에는 각각의 단계에 대응하여 계수 데이터를 메모리에 저장해 둘 필요가 있다. 따라서, 그 경우에는, 대량의 계수 데이터를 저장해 두는 메모리가 필요해져, 변환 장치가 고가의 것이 되는 등의 문제점이 있다.
<발명의 개시>
그래서, 본 발명의 목적은, 여러 포맷 또는 화상 사이즈로의 변환이나 화질의 다단계의 조정을 행하기 위해 대량의 계수 데이터를 저장해 두는 메모리가 불필요하다는 것에 있다.
또한, 본 발명의 목적은, 계수 데이터를 저장해 두는 메모리가 불필요하게 하기 위해 추정식에 의해 계수 데이터를 생성할 때에, 1 단계마다의 연산 처리를 압축함과 함께, 하드웨어의 규모 축소 및 유효 이용을 도모하는 것에 있다.
본 발명에 따른 정보 신호 처리 장치는, 복수의 정보 데이터로 이루어지는 제1 정보 신호를 복수의 정보 데이터로 이루어지는 제2 정보 신호로 변환하는 정보 신호 처리 장치로서, 제2 정보 신호에 관한 복수의 파라미터의 값을 설정하는 파라미터 설정 수단과, 추정식의 계수 데이터를 생성하는, 상기 복수의 파라미터를 포함하는 복수로 계층화된 생성식을 구성하는 최하층의 생성식의 계수 데이터인 계수종 데이터가 기억된 제1 메모리 수단과, 제1 메모리 수단에 기억되어 있는 계수종 데이터와 파라미터 설정 수단에 의해 설정된 복수의 파라미터의 값을 이용하여, 복수로 계층화된 생성식에 의해 생성되고, 설정된 복수의 파라미터의 값에 대응한 추정식의 계수 데이터를 발생하는 계수 데이터 발생 수단과, 제1 정보 신호에 기초하여, 제2 정보 신호에서의 주목 위치의 주변에 위치하는 복수의 제1 정보 데이터를 선택하는 제1 데이터 선택 수단과, 계수 데이터 발생 수단에 의해 발생된 계수 데이터와 제1 데이터 선택 수단에 의해 선택된 복수의 제1 정보 데이터를 이용하여, 추정식에 기초하여 주목 위치의 정보 데이터를 산출하여 얻는 연산 수단을 포함하는 것이다.
또한, 본 발명에 따른 정보 신호 처리 방법은, 복수의 정보 데이터로 이루어지는 제1 정보 신호를 복수의 정보 데이터로 이루어지는 제2 정보 신호로 변환하는 정보 신호 처리 방법으로서, 제2 정보 신호에 관한 복수의 파라미터의 값을 설정하는 제1 단계와, 추정식의 계수 데이터를 생성하는, 상기 복수의 파라미터를 포함하는 복수로 계층화된 생성식을 구성하는 최하층의 생성식의 계수 데이터인 계수종 데이터와 제1 단계에서 설정된 복수의 파라미터의 값을 이용하여, 복수로 계층화된 생성식에 의해 생성되고, 설정된 복수의 파라미터의 값에 대응한 추정식의 계수 데이터를 발생하는 제2 단계와, 제1 정보 신호에 기초하여, 제2 정보 신호에서의 주목 위치의 주변에 위치하는 복수의 제1 정보 데이터를 선택하는 제3 단계와, 제2 단계에서 발생된 계수 데이터와 제3 단계에서 선택된 복수의 제1 정보 데이터를 이용하여, 추정식에 기초하여 상기 주목 위치의 정보 데이터를 산출하여 얻는 제4 단계를 포함하는 것이다.
또한, 본 발명에 따른 프로그램은, 상술한 정보 신호 처리 방법을 컴퓨터에 실행시키기 위한 것이다. 또한, 본 발명에 따른 컴퓨터 판독 가능한 매체는, 상술한 프로그램을 기록한 것이다.
또한, 본 발명에 따른 화상 신호 처리 장치는, 복수의 화소 데이터로 이루어지는 제1 화상 신호를 복수의 화소 데이터로 이루어지는 제2 화상 신호로 변환하는 화상 신호 처리 장치로서, 제2 화상 신호에 관한 복수의 파라미터의 값을 설정하는 파라미터 설정 수단과, 추정식의 계수 데이터를 생성하는, 상기 복수의 파라미터를 포함하는 복수로 계층화된 생성식을 구성하는 최하층의 생성식의 계수 데이터인 계수종 데이터가 기억된 제1 메모리 수단과, 이 제1 메모리 수단에 기억되어 있는 계수종 데이터와 파라미터 설정 수단에 의해 설정된 복수의 파라미터의 값을 이용하여, 복수로 계층화된 생성식에 의해 생성되고, 설정된 복수의 파라미터의 값에 대응한 추정식의 계수 데이터를 발생하는 계수 데이터 발생 수단과, 제1 화상 신호에 기초하여, 제2 화상 신호에서의 주목 위치의 주변에 위치하는 복수의 제1 화소 데이터를 선택하는 제1 데이터 선택 수단과, 계수 데이터 발생 수단에 의해 발생된 계수 데이터와 제1 데이터 선택 수단에 의해 선택된 복수의 제1 화소 데이터를 이용하여, 추정식에 기초하여 상기 주목 위치의 화소 데이터를 산출하여 얻는 연산 수단을 포함하는 것이다.
또한, 본 발명에 따른 화상 신호 처리 방법은, 복수의 화소 데이터로 이루어진 제1 화상 신호를 복수의 화소 데이터로 이루어지는 제2 화상 신호로 변환하는 화상 신호 처리 방법으로서, 제2 화상 신호에 관한 복수의 파라미터의 값을 설정하는 제1 단계와, 추정식의 계수 데이터를 생성하는, 상기 복수의 파라미터를 포함하는 복수로 계층화된 생성식을 구성하는 최하층의 생성식의 계수 데이터인 계수종 데이터와 제1 단계에서 설정된 복수의 파라미터의 값을 이용하여, 복수로 계층화된 생성식에 의해 생성되고, 설정된 복수의 파라미터의 값에 대응한 추정식의 계수 데이터를 발생하는 제2 단계와, 제1 화상 신호에 기초하여, 제2 화상 신호에서의 주목 위치의 주변에 위치하는 복수의 제1 화소 데이터를 선택하는 제3 단계와, 제2 단계에서 발생된 계수 데이터와 제3 단계에서 선택된 복수의 제1 화소 데이터를 이용하여, 추정식에 기초하여 상기 주목 위치의 화소 데이터를 산출하여 얻는 제4 단계를 포함하는 것이다.
또한, 본 발명에 따른 프로그램은, 상술한 화상 신호 처리 방법을 컴퓨터에 실행시키기 위한 것이다. 또한, 본 발명에 따른 컴퓨터 판독 가능한 매체는, 상술한 프로그램을 기록한 것이다.
또한, 본 발명에 따른 화상 표시 장치는, 복수의 화소 데이터로 이루어지는 제1 화상 신호를 입력하는 화상 신호 입력 수단과, 이 화상 신호 입력 수단으로부터 입력된 제1 화상 신호를 복수의 화소 데이터로 이루어지는 제2 화상 신호로 변환하여 출력하는 화상 신호 처리 수단과, 이 화상 신호 처리 수단으로부터 출력되는 제2 화상 신호에 의한 화상을 화상 표시 소자에 표시하는 화상 표시 수단과, 제2 화상 신호에 관한 복수의 파라미터의 값을 설정하는 파라미터 설정 수단을 포함한다. 그리고, 화상 신호 처리 수단은, 추정식의 계수 데이터를 생성하는, 상기 복수의 파라미터를 포함하는 복수로 계층화된 생성식을 구성하는 최하층의 생성식의 계수 데이터인 계수종 데이터가 기억된 제1 메모리 수단과, 이 제1 메모리 수단에 기억되어 있는 계수종 데이터와 파라미터 설정 수단에 의해 설정된 복수의 파라미터의 값을 이용하여, 복수로 계층화된 생성식에 의해 생성되고, 상기 설정된 복수의 파라미터의 값에 대응한 추정식의 계수 데이터를 발생하는 계수 데이터 발생 수단과, 제1 화상 신호에 기초하여, 제2 화상 신호에서의 주목 위치의 주변에 위치하는 복수의 화소 데이터를 선택하는 데이터 선택 수단과, 계수 데이터 발생 수단에 의해 발생된 계수 데이터와 데이터 선택 수단에 의해 선택된 복수의 화소 데이터를 이용하여, 추정식에 기초하여 상기 주목 위치의 화소 데이터를 산출하여 얻는 연산 수단을 포함하는 것이다.
본 발명에서는, 제2 정보 신호에 관한 복수의 파라미터의 값이 설정된다. 여기서, 정보 신호는, 예를 들면 화상 신호나 음성 신호이다. 정보 신호가 화상 신호인 경우, 복수의 파라미터는, 예를 들면 제2 화상 신호에 의한 화상의 화질을 결정하는 제1 파라미터와, 제2 화상 신호에서의 주목 위치의 위상 정보를 나타내는 제2 파라미터로 이루어진다. 정보 신호가 화상 신호인 경우, 변환 후의 포맷 또는 화상 사이즈에 의해 입력 화상 신호의 화소에 대한 출력 화상 신호의 화소의 위상 관계가 일의적으로 결정된다. 또한, 제1 정보 신호에 기초하여, 제2 정보 신호에서의 주목 위치의 주변에 위치하는 복수의 제1 정보 데이터가 선택된다.
그리고, 복수의 파라미터에 대응하여, 그 주목 위치의 정보 데이터가 구해진다. 즉, 추정식의 계수 데이터를 생성하기 위한 복수로 계층화된 생성식을 구성하는 최하층의 생성식의 계수 데이터가 계수종 데이터로서 메모리 수단에 기억되어 있고, 이 계수종 데이터와, 설정된 복수의 파라미터의 값을 이용하여, 설정된 복수의 파라미터의 값에 대응한 추정식의 계수 데이터가 발생되고, 이 계수 데이터와 복수의 제1 정보 데이터를 이용하여, 추정식에 기초하여 주목 위치의 정보 데이터가 생성된다.
계수 데이터 발생 수단은, 예를 들면 복수로 계층화된 생성식을 구성하는 각계층의 생성식의 연산을 행하기 위한 단일의 곱합(積和) 장치와, 이 곱합 장치로 제1 계층의 생성식의 연산을 행하여 얻어지는 그 제1 계층의 상위에 있는 제2 계층의 생성식의 계수 데이터를 제2 계층의 생성식의 연산을 위해 기억해 두는 제2 메모리 수단을 갖는 구성으로 된다.
이와 같이, 제1 정보 신호를 제2 정보 신호로 변환할 때에 사용되는 추정식의 계수 데이터를 계수종 데이터를 이용하여 생성하는 것으로, 설정된 복수의 파라미터에 대응한 계수 데이터를 용이하게 얻을 수 있으며, 대량의 계수 데이터를 저장해 두는 메모리가 불필요해진다. 또한, 추정식의 계수 데이터를 복수로 계층화 된 생성식을 이용하여 생성하는 것이고, 1 단계마다의 연산 처리를 압축 가능함과 동시에, 하드웨어의 규모 축소 및 유효 이용을 도모하는 것이 가능해진다. 또, 복수로 계층화된 생성식을 구성하는 각 계층의 생성식이, 상위층일수록 갱신 빈도가 높은 파라미터를 포함하도록 함으로써, 포함되는 파라미터의 갱신 빈도가 적은 하위층측의 생성식의 연산을 적게 억제할 수 있게 된다.
또한, 본 발명에 따른 계수종 데이터 생성 장치는, 복수의 정보 데이터로 이루어지는 제1 정보 신호를 복수의 정보 데이터로 이루어지는 제2 정보 신호로 변환할 때에 사용되는 추정식의 계수 데이터를 생성하기 위한 복수로 계층화된 생성식을 구성하는 최하층의 생성식의 계수 데이터인 계수종 데이터를 생성하는 장치로서, 생성식에 포함되는 복수의 파라미터의 값에 대응하여, 제1 정보 신호에 대응한 학생 신호의 상태를 결정하는 복수의 파라미터의 값을 설정하는 파라미터 설정 수단과, 학생 신호에 기초하여, 제2 정보 신호에 대응한 교사 신호에서의 주목 위치의 주변에 위치하는 복수의 정보 데이터를 선택하는 데이터 선택 수단과, 이 데이터 선택 수단에 의해 선택된 복수의 정보 데이터 및 교사 신호에서의 주목 위치의 정보 데이터를 이용하여, 복수로 계층화된 생성식의 미계층 상태에서의 생성식의 계수 데이터를 얻기 위한 정규 방정식을 생성하는 정규 방정식 생성 수단과, 이 정규 방정식을 풀어서 미계층 상태에서의 생성식의 계수 데이터를 얻는 계수 데이터 연산 수단과, 이 계수 데이터 연산 수단에 의해 얻어진 미계층 상태에서의 생성식의 계수 데이터를 이용하여, 복수로 계층화된 생성식을 구성하는 최하층의 생성식의 계수 데이터를 계수종 데이터로서 얻는 계수종 데이터 연산 수단을 포함하는 것이다.
또한, 본 발명에 따른 계수종 데이터 생성 방법은, 복수의 정보 데이터로 이루어지는 제1 정보 신호를 복수의 정보 데이터로 이루어지는 제2 정보 신호로 변환할 때에 사용되는 추정식의 계수 데이터를 생성하기 위한 복수로 계층화된 생성식을 구성하는 최하층의 생성식의 계수 데이터인 계수종 데이터를 생성하는 방법으로서, 생성식에 포함되는 복수의 파라미터의 값에 대응하고, 제1 정보 신호에 대응한 학생 신호의 상태를 결정하는 복수의 파라미터의 값을 설정하는 제1 단계와, 학생 신호에 기초하여, 제2 정보 신호에 대응한 교사 신호에서의 주목 위치의 주변에 위치하는 복수의 정보 데이터를 선택하는 제2 단계와, 이 제2 단계에서 선택된 복수의 정보 데이터 및 교사 신호에 있어서의 주목 위치의 정보 데이터를 이용하여, 복수로 계층화된 생성식의 미계층 상태에서의 생성식의 계수 데이터를 얻기 위한 정규 방정식을 생성하는 제3 단계와, 이 제3 단계에서 생성된 정규 방정식을 풀어서 미계층 상태에서의 생성식의 계수 데이터를 얻는 제4 단계와, 이 제4 단계에서 얻어진 미계층 상태에서의 생성식의 계수 데이터를 이용하여, 복수로 계층화된 생성식을 구성하는 최하층의 생성식의 계수 데이터를 계수종 데이터로서 얻는 제5 단계를 포함하는 것이다.
또한, 본 발명에 따른 프로그램은, 상술한 계수종 데이터 생성 방법을 컴퓨터에 실행시키기 위한 것이다. 또한, 본 발명에 따른 컴퓨터 판독 가능한 매체는, 상술한 프로그램을 기록한 것이다.
본 발명에서는, 예를 들면 교사 신호로서 1050i 신호가 사용되고, 이 1050i 신호가 추출 처리되어 학생 신호로서 525i 신호를 얻을 수 있다. 그리고, 이 학생 신호의 상태는, 설정된 복수의 파라미터에 대응한 것으로 된다. 예를 들면, 정보 신호가 화상 신호인 경우, 복수의 파라미터에 의해 학생 신호의 위상 시프트나 그 학생 신호에 의한 화상의 화질이 결정된다.
이 복수의 파라미터에 대응한 상태의 학생 신호로부터 교사 신호에서의 주목 위치의 주변에 위치하는 복수의 정보 데이터가 선택된다. 그리고, 이 복수의 정보 데이터 및 교사 신호에서의 주목 위치의 정보 데이터를 이용하여, 미계층 상태에서의 생성식의 계수 데이터를 얻기 위한 정규 방정식이 생성되고, 이 방정식을 풀어서 미계층 상태의 생성식의 계수 데이터가 얻어진다. 그리고, 이 미계층 상태에서의 생성식의 계수 데이터를 이용하여, 복수로 계층화된 생성식을 구성하는 최하층의 생성식의 계수 데이터가 계수종 데이터로서 얻어진다.
여기서, 계수종 데이터는, 제1 정보 신호로부터 제2 정보 신호로 변환할 때에 사용되는 추정식의 계수 데이터를 생성하는, 복수의 파라미터를 포함하는 복수로 계층화된 생성식을 구성하는 최하층의 생성식의 계수 데이터이다. 이 계수종 데이터를 사용함으로써, 복수로 계층화된 생성식에 의해 복수의 파라미터에 대응한 계수 데이터를 얻을 수 있게 된다. 이에 따라, 포맷 또는 사이즈를 변환할 때, 또한 제2 정보 신호에 의해 얻어지는 출력의 질을 바꿀 때에, 제2 정보 신호에서의 주목 위치의 위상 정보에 기초하여 계수종 데이터로부터 추정식의 계수 데이터를 생성하고, 이 계수 데이터를 사용하여 그 주목 위치의 정보 데이터를 구할 수 있게 된다.
또한, 본 발명에 따른 계수종 데이터 생성 장치는, 복수의 정보 데이터로 이루어지는 제1 정보 신호를 복수의 정보 데이터로 이루어지는 제2 정보 신호로 변환할 때에 사용되는 추정식의 계수 데이터를 생성하기 위한 복수로 계층화된 생성식을 구성하는 최하층의 생성식의 계수 데이터인 계수종 데이터를 생성하는 장치로서, 생성식에 포함되는 복수의 파라미터의 값에 대응하여, 제1 정보 신호에 대응한 학생 신호의 상태를 결정하는 복수의 파라미터의 값을 설정하는 파라미터 설정 수단과, 학생 신호에 기초하여, 제2 정보 신호에 대응한 교사 신호에서의 주목 위치의 주변에 위치하는 복수의 정보 데이터를 선택하는 데이터 선택 수단과, 이 데이터 선택 수단에 의해 선택된 복수의 정보 데이터 및 교사 신호에서의 주목 위치의 정보 데이터를 이용하여, 파라미터 설정 수단에 의해 설정되는 복수의 파라미터의 값의 조합마다 추정식의 계수 데이터를 얻기 위한 제1 정규 방정식을 생성하는 제1 정규 방정식 생성 수단과, 이 제1 정규 방정식을 풀어서, 상기 조합마다 추정식의 계수 데이터를 얻는 제1 계수 데이터 연산 수단과, 이 제1 계수 데이터 연산 수단에 의해 얻어진 상기 조합마다의 계수 데이터를 이용하여, 복수로 계층화된 생성식의 미계층 상태에서의 생성식의 계수 데이터를 얻기 위한 제2 정규 방정식을 생성하는 제2 정규 방정식 생성 수단과, 이 제2 정규 방정식을 풀어서 미계층 상태에서의 생성식의 계수 데이터를 얻는 제2 계수 데이터 연산 수단과, 이 제2 계수 데이터 연산 수단에 의해 얻어진 미계층 상태에서의 생성식의 계수 데이터를 이용하여, 복수로 계층화된 생성식을 구성하는 최하층의 생성식의 계수 데이터를 계수종 데이터로서 얻는 계수종 데이터 연산 수단을 포함하는 것이다.
또한, 본 발명에 따른 계수종 데이터 생성 방법은, 복수의 정보 데이터로 이루어지는 제1 정보 신호를 복수의 정보 데이터로 이루어지는 제2 정보 신호로 변환할 때에 사용되는 추정식의 계수 데이터를 생성하기 위한 복수로 계층화된 생성식을 구성하는 최하층의 생성식의 계수 데이터인 계수종 데이터를 생성하는 방법으로서, 생성식에 포함되는 복수의 파라미터의 값에 대응하여, 제1 정보 신호에 대응한 학생 신호의 상태를 결정하는 복수의 파라미터의 값을 설정하는 제1 단계와, 학생 신호에 기초하여, 제2 정보 신호에 대응한 교사 신호에서의 주목 위치의 주변에 위치하는 복수의 정보 데이터를 선택하는 제2 단계와, 이 제2 단계에서 선택된 복수의 정보 데이터 및 교사 신호에서의 주목 위치의 정보 데이터를 이용하여, 제1 단계에서 설정되는 복수의 파라미터의 값의 조합마다 추정식의 계수 데이터를 얻기 위한 제1 정규 방정식을 생성하는 제3 단계와, 이 제3 단계에서 생성된 제1 정규 방정식을 풀어서, 상기 조합마다 추정식의 계수 데이터를 얻는 제4 단계와, 이 제4 단계에서 얻어진 상기 조합마다의 계수 데이터를 이용하여, 복수로 계층화된 생성식의 미계층 상태에서의 생성식의 계수 데이터를 얻기 위한 제2 정규 방정식을 생성하는 제5 단계와, 이 제5 단계에서 생성된 제2 정규 방정식을 풀어서, 미계층 상태에서의 생성식의 계수 데이터를 얻는 제6 단계와, 이 제6 단계에서 얻어진 미계층 상태에서의 생성식의 계수 데이터를 이용하여, 복수로 계층화된 생성식을 구성하는 최하층의 생성식의 계수 데이터를 계수종 데이터로서 얻는 제7 단계를 포함하는 것이다.
또한, 본 발명에 따른 프로그램은, 상술한 계수종 데이터 생성 방법을 컴퓨터에 실행시키기 위한 것이다. 또한, 본 발명에 따른 컴퓨터 판독 가능한 매체는, 상술한 프로그램을 기록한 것이다.
본 발명에서는, 예를 들면 교사 신호로서 1050i 신호가 사용되고, 이 1050i 신호가 추출 처리되어 학생 신호로서 525i 신호가 얻어진다. 그리고, 이 학생 신호의 상태는, 설정된 복수의 파라미터의 값에 대응하게 된다. 예를 들면, 정보 신호가 화상 신호인 경우, 복수의 파라미터의 값에 의해 학생 신호의 위상 시프트나 그 학생 신호에 의한 화상의 화질이 결정된다.
이 복수의 파라미터에 대응한 상태의 학생 신호로부터 교사 신호에서의 주목 위치의 주변에 위치하는 복수의 정보 데이터가 선택된다. 그리고, 이 복수의 정보 데이터 및 교사 신호에서의 주목 위치의 정보 데이터를 이용하여, 복수의 파라미터의 값의 조합마다, 추정식의 계수 데이터를 얻기 위한 제1 정규 방정식이 생성되어, 이 방정식을 푸는 것으로, 상기 조합마다의 추정식의 계수 데이터가 얻어진다.
그리고 또한, 상기 조합마다의 계수 데이터로부터, 미계층 상태에서의 생성식의 계수 데이터를 얻기 위한 제2 정규 방정식이 생성되어, 이 방정식을 푸는 것으로 미계층 상태의 생성식의 계수 데이터가 얻어진다. 그리고, 이 미계층 상태에서의 생성식의 계수 데이터를 이용하여, 복수로 계층화된 생성식을 구성하는 최하층의 생성식의 계수 데이터가 계수종 데이터로서 얻어진다.
여기서, 계수종 데이터는, 제1 정보 신호로부터 제2 정보 신호로 변환할 때에 사용되는 추정식의 계수 데이터를 생성하는, 복수의 파라미터를 포함하는 복수로 계층화된 생성식을 구성하는 최하층의 생성식의 계수 데이터이다. 이 계수종 데이터를 사용함으로써, 복수로 계층화된 생성식에 의해 복수의 파라미터에 대응한 계수 데이터를 얻을 수 있게 된다. 이에 따라, 포맷 또는 사이즈를 변환할 때, 또한 제2 정보 신호에 의해 얻어지는 출력의 질을 바꿀 때에, 제2 정보 신호에서의 주목 위치의 위상 정보에 기초하여 계수종 데이터로부터 추정식의 계수 데이터를 생성하고, 이 계수 데이터를 사용하여 그 주목 위치의 정보 데이터를 구할 수 있게 된다.
도 1은 실시예에서의 텔레비전 수신기의 구성을 도시한 블록도.
도 2는 화상 신호 처리부에서의 각 부의 연산 타이밍을 설명하기 위한 도면.
도 3은 미계층 상태의 생성식의 계수 데이터 wi, 0 ∼ wi, 80의 생성 방법의 일례의 개념을 도시한 도면.
도 4는 525i 신호(SD 신호)와 1050i 신호(HD 신호)의 화소 위치 관계를 나타내는 도면.
도 5는 수직 방향으로의 8 단계의 위상 시프트를 설명하기 위한 도면.
도 6은 수평 방향으로의 4 단계의 위상 시프트를 설명하기 위한 도면.
도 7은 SD 신호(525i 신호)와 HD 신호(1050i 신호)와의 위상 관계를 도시한 도면.
도 8은 계수종 데이터 생성 장치의 구성예를 도시한 블록도.
도 9는 대역 필터의 주파수 특성의 일례를 도시한 도면.
도 10은 미계층 상태의 생성식의 계수 데이터 wi, 0 ∼ wi, 80의 생성 방법의 다른 예의 개념을 도시한 도면.
도 11은 계수종 데이터 생성 장치의 다른 구성예를 도시한 블록도.
도 12는 소프트웨어로 실현하기 위한 화상 신호 처리 장치의 구성예를 도시한 블록도.
도 13은 화상 신호 처리를 도시한 흐름도.
도 14는 계수종 데이터 생성 처리를 도시한 흐름도.
도 15는 다른 계수종 데이터 생성 처리를 도시한 흐름도.
도 16은 525i 신호와 1080i 신호의 화소 위치 관계를 도시한 도면.
도 17은 525i 신호와 1080i 신호의 화소의 수직 방향의 위상 관계를 도시한 도면.
도 18은 525i 신호와 1080i 신호의 화소의 수평 방향의 위상 관계를 도시한 도면.
도 19는 525i 신호와 XGA 신호의 화소 위치 관계를 도시한 도면.
도 20은 525i 신호와 XGA 신호의 화소의 수직 방향의 위상 관계를 도시한 도면.
도 21은 525i 신호와 XGA 신호의 화소의 수평 방향의 위상 관계를 도시한 도면.
<발명을 실시하기 위한 최량의 형태>
이하, 도면을 참조하면서, 본 발명의 실시예에 대하여 설명한다. 도 1은, 실시예에서의 텔레비전 수신기(100)의 구성을 도시하고 있다. 이 텔레비전 수신기(100)는 방송 신호로부터 525i 신호를 얻어, 그 525i 신호를 1080i 신호 또는 XGA 신호로 변환하여 화상 표시를 하거나, 혹은 그 525i 신호를 그 화상의 일부를 임의의 배율로 확대 표시하기 위한 새로운 525i 신호로 변환하여 화상 표시를 하는 것이다.
텔레비전 수신기(100)는, 마이크로 컴퓨터를 구비하여, 시스템 전체의 동작을 제어하기 위한 시스템 컨트롤러(101)와, 원격 제어 신호를 수신하는 리모콘 신호 수신 회로(102)를 갖고 있다. 리모콘 신호 수신 회로(102)는, 시스템 컨트롤러(101)에 접속되어, 리모콘 송신기(200)로부터 사용자의 조작에 따라 출력되는 원격 제어 신호 RM을 수신하고, 그 신호 RM에 대응하는 조작 신호를 시스템 컨트롤러(101)에 공급하도록 구성되어 있다.
또한, 텔레비전 수신기(100)는 수신 안테나(105)와, 이 수신 안테나(105)로 잡힌 방송 신호(RF 변조 신호)가 공급되고, 선국 처리, 중간 주파 증폭 처리, 검파 처리 등을 행하여 525i 신호를 얻는 튜너(106)와, 이 튜너(106)로부터 출력되는 525i 신호를 일시적으로 보존하기 위한 버퍼 메모리(109)를 갖고 있다.
또한, 텔레비전 수신기(100)는, 버퍼 메모리(109)에 일시적으로 보존되는 525i 신호를 입력 화상 신호 Vin으로 하여, 1080i 신호 또는 XGA 신호로 변환하고, 혹은 그 525i 신호를 그 화상의 일부를 임의의 배율로 확대 표시하기 위한 새로운 525i 신호로 변환하여 출력하는 화상 신호 처리부(110)와, 이 화상 신호 처리부(110)로부터 출력되는 출력 화상 신호 Vout에 의한 화상을 표시하는 디스플레이부(111)를 갖고 있다. 디스플레이부(111)는, 예를 들면 CRT(cathode-ray tube) 디스플레이, 혹은 LCD(liquid crysta1 display) 등의 플랫 패널 디스플레이로 구성되어 있다.
도 1에 도시한 텔레비전 수신기(100)의 동작을 설명한다.
튜너(106)로부터 출력되는 525i 신호는, 버퍼 메모리(109)에 공급되어 일시적으로 보존된다. 그리고, 이 버퍼 메모리(109)에 일시적으로 기억된 525i 신호는 입력 화상 신호 Vin으로서 화상 신호 처리부(110)에 입력된다.
이 화상 신호 처리부(110)에서는, 사용자의 리모콘 송신기(200)의 조작에 의한 설정에 따라, 입력 화상 신호 Vin으로서의 525i 신호가, 1080i 신호 또는 XGA 신호로 변환되거나, 혹은 그 525i 신호가 그 화상의 일부를 임의의 배율로 확대 표시하기 위한 새로운 525i 신호로 변환된다. 이 화상 신호 처리부(110)로부터 출력되는 출력 화상 신호 Vout는 디스플레이부(111)에 공급되고, 이 디스플레이부(111)의 화면 상에는 그 출력 화상 신호 Vout에 의한 화상이 표시된다.
또한, 상술하지는 않더라도, 사용자는 리모콘 송신기(200)의 조작에 의해, 상술한 바와 같이 디스플레이부(111)의 화면 상에 표시되는 화상의 수평 및 수직의 해상도를 연속적으로 매끈하게 조정할 수 있다. 화상 신호 처리부(110)에서는, 후술한 바와 같이, 출력 화상 신호 Vout를 구성하는 화소 데이터가 추정식에 의해 산출된다. 그 때, 이 추정식의 계수 데이터로서, 사용자의 리모콘 송신기(200)의 조작에 의해 설정된 수평, 수직의 해상도를 결정하는 파라미터 g, f의 값에 대응한 것이, 이들 파라미터 g, f를 포함하는 생성식에 의해 생성되고 사용된다. 이에 따라, 화상 신호 처리부(110)로부터 출력되는 출력 화상 신호 Vout에 의한 화상의 수 평, 수직의 해상도는, 설정된 파라미터 g, f의 값에 대응하게 된다.
이어서, 화상 신호 처리부(110)의 상세한 내용을 설명한다. 이 화상 신호 처리부(110)는, 버퍼 메모리(109)에 기억되어 있는 525i 신호로부터, 출력 화상 신호 Vout를 구성하는 단위 화소 블록 내의 각 화소(주목 위치의 화소)의 주변에 위치하는 복수의 화소 데이터를 선택적으로 추출하여 출력하는 제1 ∼ 제3 탭 선택 회로(121 ∼ 123)를 갖고 있다.
제1 탭 선택 회로(121)는, 예측에 사용하는 화소(「예측 탭」이라고 칭함)의 데이터를 선택적으로 추출하는 것이다. 제2 탭 선택 회로(122)는, 공간 클래스 분류에 사용하는 화소(「공간 클래스 탭」이라고 칭함)의 데이터를 선택적으로 추출하는 것이다. 제3 탭 선택 회로(123)는, 움직임 클래스 분류에 사용하는 화소(「움직임 클래스 탭」이라고 칭함)의 데이터를 선택적으로 추출하는 것이다. 또, 공간 클래스를 복수 필드에 속하는 화소 데이터를 사용하여 결정하는 경우에는, 이 공간 클래스에도 움직임 정보가 포함된다.
또한, 화상 신호 처리부(110)는, 제2 탭 선택 회로(122)에서 선택적으로 추출되는 공간 클래스 탭의 데이터(복수개)의 레벨 분포 패턴을 검출하고, 이 레벨 분포 패턴에 기초하여 공간 클래스를 검출하고, 그 클래스 정보를 출력하는 공간 클래스 검출 회로(124)를 갖고 있다.
공간 클래스 검출 회로(124)에서는, 예를 들면 공간 클래스 탭의 데이터를, 8 비트 데이터로부터 2 비트 데이터로 압축하는 연산이 행해진다. 그리고, 공간 클래스 검출 회로(124)로부터는, 공간 클래스 탭의 데이터에 각각 대응한 압축 데 이터가 공간 클래스의 클래스 정보로서 출력된다. 본 실시예에서는, ADRC(Adaptive Dynamic Range Coding)에 의해, 데이터 압축이 행해진다. 또, 정보 압축 수단으로는, ADRC 이외에 DPCM (예측 부호화), VQ (벡터 양자화) 등을 이용해도 된다.
본래, ADRC는 VTR(Video Tape Recorder)용 고성능 부호화용으로 개발된 적응 재양자화법이지만, 신호 레벨이 국소적인 패턴을 짧은 단어 길이로 효율적으로 표현할 수 있으므로, 상술한 데이터 압축에 사용하기에 적합한 것이다. ADRC를 사용하는 경우, 공간 클래스 탭의 데이터의 최대값을 MAX, 그 최소값을 MIN, 공간 클래스 탭의 데이터의 다이내믹 범위를 DR(= MAX - MIN + 1), 재양자화 비트 수를 P로 하면, 공간 클래스 탭의 데이터 ki에 대하여, 수학식 1의 연산에 의해, 압축 데이터로서의 재양자화 코드 qi가 얻어진다. 단, 수학식 1에서, [ ]는 버리기를 의미한다. 공간 클래스 탭의 데이터로서, Na 개의 화소 데이터가 있을 때, i = 1 ∼ Na이다.
Figure 112002030785155-pct00001
또한, 화상 신호 처리부(110)는, 제3 탭 선택 회로(123)에서 선택적으로 추출되는 움직임 클래스 탭의 데이터(복수개)로부터, 주로 움직임 정도를 나타내기 위한 움직임 클래스를 검출하고, 그 클래스 정보를 출력하는 움직임 클래스 검출 회로(125)를 갖고 있다.
이 움직임 클래스 검출 회로(125)에서는, 제3 탭 선택 회로(123)에서 선택적으로 추출되는 움직임 클래스 탭의 데이터로부터 프레임간 차분이 산출되고, 또한 그 차분의 절대값의 평균값에 대하여 임계값 처리가 행해져 움직임의 지표인 움직임 클래스가 검출된다. 즉, 움직임 클래스 검출 회로(125)에서는, 수학식 2에 의해, 차분의 절대값의 평균값 AV가 산출된다. 제3 탭 선택 회로(123)에서, 예를 들면 클래스 탭의 데이터로서, 6개의 화소 데이터 m1 ∼ m6과 그 1 프레임 전의 6개의 화소 데이터 n1 ∼ n6이 추출될 때, 수학식 2에서의 Nb는 6이다.
Figure 112002030785155-pct00002
그리고, 움직임 클래스 검출 회로(125)에서는, 상술한 바와 같이 산출된 평균값 AV가 1개 또는 복수개의 임계값과 비교되어 움직임 클래스의 클래스 정보 MV가 얻어진다. 예를 들면, 3개의 임계값 th1, th2, th3(th1 < th2 < th3)이 준비되고, 4개의 움직임 클래스를 검출하는 경우, AV ≤ th1일 때는 MV=0, th1 < AV ≤ th2일 때는 MV = 1, th2 < AV ≤ th3일 때는 MV = 2, th3 < AV일 때는 MV = 3이 된다.
또한, 화상 신호 처리부(110)는, 공간 클래스 검출 회로(124)로부터 출력되는 공간 클래스의 클래스 정보로서의 재양자화 코드 qi와, 움직임 클래스 검출 회로(125)로부터 출력되는 움직임 클래스의 클래스 정보 MV에 기초하여, 작성해야 할 출력 화상 신호 Vout를 구성하는 단위 화소 블록 내의 각 화소(주목 위치의 화소)가 속하는 클래스를 나타내는 클래스 코드 CL을 얻기 위한 클래스 합성 회로(126)를 갖고 있다.
이 클래스 합성 회로(126)에서는, 수학식 3에 의해 클래스 코드 CL의 연산이 행해진다. 또, 수학식 3에서, Na는 공간 클래스 탭의 데이터의 개수, P는 ADRC에서의 재양자화 비트 수를 나타내고 있다.
Figure 112002030785155-pct00003
또한, 화상 신호 처리부(110)는, 레지스터(130 ∼ 133)를 갖고 있다. 후술하는 후처리 회로(129)는, 출력 화상 신호 Vout로서, 1080i 신호를 출력하는 경우와, XGA 신호를 출력하는 경우와, 525i 신호를 출력하는 경우에, 그 동작을 전환할 필요가 있다. 레지스터(130)는, 후처리 회로(129)의 동작을 지정하는 동작 지정 정보를 저장하는 것이다. 후처리 회로(129)는, 레지스터(130)로부터 공급되는 동작 지정 정보에 따른 동작을 한다.
레지스터(131)는, 제1 탭 선택 회로(121)에서 선택되는 예측 탭의 탭 위치 정보를 저장하는 것이다. 제1 탭 선택 회로(121)는, 레지스터(131)로부터 공급되는 탭 위치 정보에 따라 예측 탭을 선택한다. 탭 위치 정보는, 예를 들면 선택될 가능성이 있는 복수의 화소에 대하여 번호를 붙여, 선택할 화소의 번호를 지정하는 것이다. 이하의 탭 위치 정보에서도 마찬가지다.
레지스터(132)는, 제2 탭 선택 회로(122)에서 선택되는 공간 클래스 탭의 탭 위치 정보를 저장하는 것이다. 제2 탭 선택 회로(122)는, 레지스터(132)로부터 공급되는 탭 위치 정보에 따라 공간 클래스 탭을 선택한다.
여기서, 레지스터(132)에는, 움직임이 비교적 작은 경우의 탭 위치 정보 A와, 움직임이 비교적 큰 경우의 탭 위치 정보 B가 저장된다. 이들 탭 위치 정보 A, B의 어느 하나를 제2 탭 선택 회로(122)로 공급하고, 움직임 클래스 검출 회로(125)로부터 출력되는 움직임 클래스의 클래스 정보 MV에 의해 선택된다.
즉, 움직임이 없거나, 혹은 움직임이 작기 때문에 MV = 0 또는 MV = 1일 때는, 탭 위치 정보 A가 제2 탭 선택 회로(122)로 공급되고, 이 제2 탭 선택 회로(122)에서 선택되는 공간 클래스 탭은, 복수 필드에 걸치게 된다. 또한, 움직임이 비교적 크기 때문에 MV = 2 또는 MV = 3일 때는, 탭 위치 정보 B가 제2 탭 선택 회로(122)로 공급되고, 이 제2 탭 선택 회로(122)에서 선택되는 공간 클래스 탭은, 도시하지 않았지만, 작성해야 할 화소와 동일 필드 내의 화소만 된다.
또, 상술한 레지스터(131)에도 움직임이 비교적 작은 경우의 탭 위치 정보와, 움직임이 비교적 큰 경우의 탭 위치 정보가 저장되도록 하고, 제1 탭 선택 회로(121)로 공급되는 탭 위치 정보가 움직임 클래스 검출 회로(125)로부터 출력되는 움직임 클래스의 클래스 정보 MV에 의해 선택되도록 해도 된다.
레지스터(133)는, 제3 탭 선택 회로(123)에서 선택되는 움직임 클래스 탭의 탭 위치 정보를 저장하는 것이다. 제3 탭 선택 회로(123)는, 레지스터(133)로부터 공급되는 탭 위치 정보에 따라 움직임 클래스 탭을 선택한다.
또한, 화상 신호 처리부(110)는, 정보 메모리 뱅크(135)를 갖고 있다. 이 정보 메모리 뱅크(135)에는, 레지스터(130)에 저장하기 위한 동작 지정 정보와, 레지스터(131 ∼ 133)에 저장하기 위한 탭 위치 정보가 사전에 저장되어 있다.
여기서, 레지스터(130)에 저장하기 위한 동작 지정 정보로서, 정보 메모리 뱅크(135)에는, 후처리 회로(129)를 1080i 신호를 출력하도록 동작시키기 위한 제1 동작 지정 정보와, 후처리 회로(129)를 XGA 신호를 출력하도록 동작시키기 위한 제2 동작 지정 정보와, 후처리 회로(129)를 525i 신호를 출력하도록 동작시키기 위한 제3 동작 지정 정보가 사전에 저장되어 있다.
사용자는 리모콘 송신기(200)를 조작함으로써, 1080i 신호를 출력하는 제1 변환 방법을, XGA 신호를 출력하는 제2 변환 방법을, 또한 525i 신호를 출력하는 제3 변환 방법을 선택할 수 있다. 또, 제3 변환 방법을 선택할 때, 사용자는 또한 표시 화상의 배율(화상 사이즈)을 지정할 수 있다. 정보 메모리 뱅크(135)에는 시스템 컨트롤러(101)로부터 그 변환 방법의 선택 정보가 공급되고, 이 정보 메모리 뱅크(135)로부터 레지스터(130)에는 그 선택 정보에 따라 제1, 제2 또는 제3 동작 지정 정보가 로드된다.
또한, 정보 메모리 뱅크(135)에는, 레지스터(131)에 저장하기 위한 예측 탭의 탭 위치 정보로서, 제1 변환 방법(1080i)에 대응하는 제1 탭 위치 정보와, 제2 변환 방법(XGA)에 대응하는 제2 탭 위치 정보와, 제3 변환 방법(525i)에 대응하는 제3 탭 위치 정보가 사전에 저장되어 있다. 이 정보 메모리 뱅크(135)로부터 레지스터(131)에는, 상술한 변환 방법의 선택 정보에 따라 제1, 제2 또는 제3 탭 위치 정보가 로드된다.
또, 정보 메모리 뱅크(135)에, 제3 변환 방법에 대응하는 제3 탭 위치 정보로서, 표시 화상의 배율에 대응한 탭 위치 정보를 사전에 저장해 두고, 제3 변환 방법이 선택된 경우에, 함께 지정된 배율에 대응한 탭 위치 정보를 정보 메모리 뱅크(135)로부터 레지스터(131)에 로드하도록 해도 된다. 이것은, 후술하는 레지스터(132, 133)에의 탭 정보의 로드에서도 마찬가지다.
또한, 정보 메모리 뱅크(135)에는, 레지스터(132)에 저장하기 위한 공간 클래스 탭의 탭 위치 정보로서, 제1 변환 방법(1080i)에 대응하는 제1 탭 위치 정보와, 제2 변환 방법(XGA)에 대응하는 제2 탭 위치 정보와, 제3 변환 방법(525i)에 대응하는 제3 탭 위치 정보가 사전에 저장되어 있다. 제1, 제2 및 제3 탭 위치 정보는, 각각 움직임이 비교적 작은 경우의 탭 위치 정보와, 움직임이 비교적 큰 경우의 탭 위치 정보로 이루어져 있다. 이 정보 메모리 뱅크(135)로부터 레지스터(132)에는, 상술한 변환 방법의 선택 정보에 따라 제1, 제2 또는 제3 탭 위치 정보가 로드된다.
또한, 정보 메모리 뱅크(135)에는, 레지스터(133)에 저장하기 위한 움직임 클래스 탭의 탭 위치 정보로서, 제1 변환 방법(1080i)에 대응하는 제1 탭 위치 정보와, 제2 변환 방법(XGA)에 대응하는 제2 탭 위치 정보와, 제3 변환 방법(525i)에 대응하는 제3 탭 위치 정보가 사전에 저장되어 있다. 이 정보 메모리 뱅크(135)로부터 레지스터(133)에는, 상술한 변환 방법의 선택 정보에 따라 제1, 제2 또는 제3 탭 위치 정보가 로드된다.
또한, 화상 신호 처리부(110)는, ROM으로 구성되는 하위 계수 기억부(136)를 갖고 있다. 이 하위 계수 기억부(136)에는, 각 클래스의 계수종 데이터가 사전에 저장되어 있다. 이 하위 계수 기억부(136)에는, 시스템 컨트롤러(101)로부터 판독 제어 신호 RCS가 공급된다. 이 계수종 데이터는, 후술하는 추정 예측 연산 회로(127)에서 사용되는 추정식의 계수 데이터를 생성하기 위한, 상위층 및 하위층으로 2층화된 생성식 중, 하위층의 생성식의 계수 데이터이다.
후술하는 추정 예측 연산 회로(127)에서는, 예측 탭의 데이터 xi와, 생성식에 의해 생성되는 계수 데이터 Wi로부터 수학식 4의 추정식에 의해, 작성해야 할 화소 데이터 y가 연산된다. 제1 탭 선택 회로(121)에서 선택되는 예측 탭이 10개일 때, 수학식 4에서의 n은 10이 된다.
Figure 112002030785155-pct00004
그리고, 이 추정식의 계수 데이터 Wi(i = 1 ∼ n)는, 예를 들면 수학식 5에서 도시한 바와 같이, 수평 해상도 g, 수직 해상도 f, 수평 위상 h, 수직 위상 v를 파라미터로 하는 생성식(미계층 상태)으로 나타낸다. 본 발명에서는, 이 수학식 5의 관계를 더 2층화하여 얻어진 수학식 6으로 나타내는 상위층의 생성식 및 수학식 7로 나타내는 하위층의 생성식에 의해, 계수 데이터 Wi(i = 1 ∼ n)가 생성된다. 하위 계수 기억부(136)에는, 하위층의 생성식의 계수 데이터인 계수종 데이터 bij0 ∼ bij8(i = 1 ∼ n, j = 0 ∼ 8)이 클래스마다 기억되어 있다. 이 계수종 데이터의 생성 방법에 대해서는 후술하겠다.
또, 수학식 6으로 나타내는 상위층의 생성식에는 파라미터 h, v가 포함되고, 수학식 7로 나타내는 하위층의 생성식에는 파라미터 g, f가 포함되어 있다. 이 경 우, 파라미터 h, v는 출력 화상 신호 Vout를 구성하는 단위 화소 블록 내의 각 화소의 수평 방향, 수직 방향의 위상 정보로서, 후술한 바와 같이 수직 유효 주사 기간에 빈번히 갱신되지만, 해상도 정보로서의 파라미터 g, f는 그와 같이 빈번하게 갱신되지는 않는다.
이와 같이 빈번히 갱신되지 않은 파라미터로 하위층의 생성식을 구성한다. 또한, 동일한 생성식 내의 파라미터는, 동일한 타이밍으로 갱신되는 파라미터로 하는 것이 더 바람직하다.
Figure 112002030785155-pct00005
Figure 112002030785155-pct00006
Figure 112002030785155-pct00007
또한, 화상 신호 처리부(110)는, 각 클래스의 계수종 데이터 bij0 ∼ bij8 및 파라미터 g, f의 값을 이용하여, 수학식 7에 의해 클래스마다 수학식 6에 나타내는 상위층의 생성식의 계수 데이터 ai0 ∼ ai8 (i = 1 ∼ n)를 생성함과 함께, 클래스 합성 회로(126)로 얻어지는 클래스 코드 CL에 대응한 클래스의 계수 데이터 ai0 ∼ ai8 및 파라미터 h, V의 값을 이용하고, 수학식 6에 의해 해당 클래스에서의 추정식의 계수 데이터 Wi(i = 1 ∼ n)를 생성하는 적응형 곱합 장치(137)를 갖고 있다. 이 적응형 곱합 장치(137)로 생성된 계수 데이터 Wi는 후술하는 추정 예측 연산 회로(127)에 공급된다.
이 적응형 곱합 장치(137)에는, 시스템 컨트롤러(101)로부터 파라미터 g, f의 값이 공급됨과 함께, 후술하는 위상 정보 발생 회로(139)로부터 파라미터 h, v의 값이 공급된다. 또한, 이 적응형 곱합 장치(137)에는 시스템 컨트롤러(101)로부터 곱합 구조 정보 INF가 공급되고, 수학식 7의 연산을 행할 때에는 그 연산을 행하기 위한 곱합 구조가 되며, 또한 수학식 6의 연산을 행할 때에는 그 연산을 행하기 위한 곱합 구조가 된다. 본 실시예에서는, 수학식 6과 수학식 7은 동일한 형태를 이루고 있으므로, 적응형 곱합 장치(137)는 수학식 7의 연산을 행하는 경우와 수학식 6의 연산을 행하는 경우에 동일한 곱합 구조가 된다.
여기서, 적응형 곱합 장치(137)로, 상술한 바와 같이 수학식 7에 의해 클래스마다 생성되는, 수학식 6에 나타내는 상위층의 생성식의 계수 데이터 ai0 ∼ ai8(i = 1 ∼ n)은 RAM으로 구성되는 상위 계수 기억부(138)에 기억되고, 수학식 6의 연산에 포함된다. 이 상위 계수 기억부(138)에는, 시스템 컨트롤러(101)로부터 기입/판독 제어 신호 W/RCS가 공급된다. 본 실시예에서는, 수학식 7의 연산은 출력 화상 신호 Vout의 수직 블랭킹 기간에 행해지며, 수학식 6의 연산은 그 수직 유효 주사 기간에 행해진다.
또한, 화상 신호 처리부(110)는, 시스템 컨트롤러(101)로부터 공급되는, 변환 방법의 선택 정보 및 배율의 지정 정보에 대응한 입력 화상 신호 Vin과 출력 화상 신호 Vout에서의 수직 방향, 수평 방향의 각 필드에서의 화소수의 대응 관계 정보 n/m에 기초하여, 출력 화상 신호 Vout를 구성하는 단위 화소 블록 내의 각 화소의 수평 방향, 수직 방향의 위상 정보 h, v를 발생시키는 위상 정보 발생 회로(139)를 갖고 있다. 이 위상 정보 발생 회로(139)는 예를 들면 ROM 테이블로 구성된다.
이 위상 정보 발생 회로(139)에서 발생되는 각 화소의 수평 방향, 수직 방향의 위상 정보 h, v는, 각각 화소 번호(탭 번호)와 관련지어지고, 적응형 곱합 장치(137)에 공급된다. 또, 위상 정보 발생 회로(139)로부터는, 입력 화상 신호 Vin의 홀수, 짝수 필드의 각각에 대응하여 위상 정보 h, v가 발생된다.
예를 들면, 제1 변환 방법(1080i)이 선택되는 경우, 수직 방향에 관하여 n/m = 9/4이고, 수평 방향에 관하여 n/m은 9/4이다(도 16 참조). 그 때문에, 입력 화상 신호 Vin로서의 525i 신호의 4 ×4의 화소 블록에 대하여 출력 화상 신호 Vout 로서의 1080i 신호의 9 ×9의 화소 블록이 대응하게 된다. 이 경우, 출력 화상 신호 Vout를 구성하는 단위 화소 블록은 9 ×9의 화소 블록이 된다.
이 경우, 위상 정보 발생 회로(139)에서는 이 9 ×9의 단위 화소 블록 내의 각 화소에 대하여, 상술한 525i 신호의 4 ×4의 화소 블록 내의 화소 중, 수직 방향에 가장 가까운 위치에 있는 화소(최단 화소)까지의 거리를 구하여 위상 정보 v로 함과 함께, 수평 방향에 가장 가까운 위치에 있는 화소(최단 화소)까지의 거리를 구하여 위상 정보 h로 한다. 본 실시예에서는, 525i 신호의 수직 방향의 화소 간격이 16, 수평 방향의 화소 간격이 8이 되고, 상술한 위상 정보 h, v가 구해진다. 이것은, 제2, 제3 변환 방법이 선택되는 경우도 마찬가지다.
여기서, 위상 정보 v에 관해서는, 9 ×9의 단위 화소 블록 내의 대상 화소가 최단 화소보다 상방에 위치할 때는 마이너스의 값이 되고, 반대로 그 대상 화소가 상술한 최단 화소보다 하방에 위치할 때는 플러스의 값이 된다. 또한, 위상 정보 h에 관해서는, 그 대상 화소가 최단 화소보다 좌측에 위치할 때는 마이너스의 값이 되고, 반대로 그 대상 화소가 최단 화소보다 우측에 위치할 때는 플러스의 값이 된다. 이것은, 제2, 제3 변환 방법이 선택되는 경우도 마찬가지다.
이와 같이, 제1 변환 방법(1080i)이 선택되는 경우, 위상 정보 발생 회로(139)에서는 홀수, 짝수의 필드의 각각에 대응하여, 9 ×9의 단위 화소 블록을 구성하는 81개의 화소의 각각에 대한 위상 정보 h, v가 발생된다.
또한 예를 들면, 제2 변환 방법(XGA)이 선택되는 경우, 수직 방향에 관하여 n/m = 16/5이고, 수평 방향에 관하여 n/m은 8/5이다(도 19 참조). 그 때문에, 입 력 화상 신호 Vin으로서의 525i 신호의 5 ×5의 화소 블록에 대하여 출력 화상 신호 Vout로서의 XGA 신호의 8 ×1 6의 화소 블록이 대응하게 된다. 이 경우, 출력 화상 신호 Vout를 구성하는 단위 화소 블록은 8 ×16의 화소 블록이 된다.
이 경우, 위상 정보 발생 회로(139)에서는 이 8 ×16의 단위 화소 블록 내의 각 화소에 대하여, 상술한 525i 신호의 5 ×5의 화소 블록 내의 화소 중, 수직 방향에 가장 가까운 위치에 있는 화소(최단 화소)까지의 거리를 구하여 위상 정보 v로 함과 함께, 수평 방향에 가장 가까운 위치에 있는 화소(최단 화소)까지의 거리를 구하여 위상 정보 h로 한다.
이와 같이, 제2 변환 방법(XGA)이 선택되는 경우, 위상 정보 발생 회로(139)에서는, 홀수, 짝수의 필드의 각각에 대응하여, 8 ×16의 단위 화소 블록을 구성하는 128개의 화소의 각각 대한 위상 정보 h, v가 발생된다.
또한 예를 들면, 제3 변환 방법(525i)이 선택되는 경우, 지정된 표시 화상의 배율(화상 사이즈)에 따라 수직 방향 및 수평 방향에 관한 n/m이 일의적으로 결정된다. 수직 방향에 관하여 n/m = nv/mv, 수평 방향에 관하여 n/m = nh/mh로 하면, 입력 화상 신호 Vin로서의 525i 신호의 mh ×mv의 화소 블록에 대하여 출력 화상 신호 Vout로서의 525i 신호의 nh ×nv의 화소 블록이 대응하게 된다. 이 경우, 출력 화상 신호 Vout를 구성하는 단위 화소 블록은 nh ×nv의 화소 블록으로 된다.
이 경우, 위상 정보 발생 회로(139)에서는, 이 nh ×nv의 단위 화소 블록 내의 각 화소에 대하여, 상술한 입력 화상 신호 Vin으로서의 525i 신호의 mh ×mv 의 화소 블록 내의 화소 중, 수직 방향에 가장 가까운 위치에 있는 화소(최단 화소)까 지의 거리를 구하여 위상 정보 v로 함과 함께, 수평 방향에 가장 가까운 위치에 있는 화소(최단 화소)까지의 거리를 구하여 위상 정보 h로 한다.
이와 같이, 제3 변환 방법(525i)이 선택되는 경우, 위상 정보 발생 회로(139)에서는, 홀수, 짝수의 필드의 각각에 대응하여, nh ×nv의 단위 화소 블록을 구성하는 각 화소에 대한 위상 정보 h, v가 발생된다.
또한, 화상 신호 처리부(110)는, 적응형 곱합 장치(137)로 생성되는 각 위상 정보 h, v의 계수 데이터 Wi(i = 1 ∼ n)에 대응한 정규화 계수 S를, 수학식 8에 의해 연산하는 정규화 계수 생성 회로(140)를 갖고 있다. 여기서 생성된 정규화 계수 S는, 후술하는 정규화 연산 회로(128)로 공급된다.
Figure 112002030785155-pct00008
또한, 화상 신호 처리부(110)는, 제1 탭 선택 회로(121)에서 선택적으로 추출되는 예측 탭의 데이터 xi와, 적응형 곱합 장치(137)로 생성되는 계수 데이터 Wi로부터 출력 화상 신호 Vout를 구성하는 단위 화소 블록 내의 각 화소의 데이터를 연산하는 추정 예측 연산 회로(127)를 갖고 있다.
이 추정 예측 연산 회로(127)에서는, 출력 화상 신호 Vout를 구성하는 화소 데이터가 단위 화소 블록마다 생성된다. 즉, 이 추정 예측 연산 회로(127)에는, 제1 탭 선택 회로(121)로부터 단위 화소 블록 내의 각 화소(주목 위치의 화소)에 대응한 예측 탭의 데이터 xi와, 적응형 곱합 장치(137)로부터 그 단위 화소 블록을 구성하는 각 화소에 대응한 계수 데이터 Wi가 공급되고, 단위 화소 블록을 구성하는 각 화소의 데이터는, 각각 개별로 상술한 수학식 4의 추정식으로 연산된다.
예를 들면, 추정 예측 연산 회로(127)에서는, 제1 변환 방법(1080i)이 선택되는 경우에는, 단위 화소 블록을 구성하는 81개의 화소의 데이터가 순차 반복하여 생성되고, 제2 변환 방법(XGA)이 선택되는 경우에는, 단위 화소 블록을 구성하는 128개의 화소의 데이터가 순차 반복하여 생성되며, 또한 제3 변환 방법(525i)이 선택되는 경우에는, 단위 화소 블록을 구성하는 (nh ×nv)개 (nh, nv는, 표시 화상의 지정 배율에 의해 변화함)의 화소 데이터가 순차 반복하여 생성된다.
또한, 화상 신호 처리부(110)는 추정 예측 연산 회로(127)로부터 순차 출력되는 출력 화상 신호 Vout를 구성하는 단위 화소 블록 내의 각 화소의 데이터 yl ∼ yp (P 는 단위 블록을 구성하는 화소의 개수)가, 정규화 계수 연산부(140)에서 연산되고, 각각의 생성에 사용된 계수 데이터 Wi(i = 1 ∼ n)에 대응한 정규화 계수 S로 제산하여 정규화하는 정규화 연산 회로(128)를 갖고 있다. 상술하지는 않았지만, 적응형 곱합 장치(137)로 추정식의 계수 데이터 Wi를 연산하여 출력할 때에 반올림 처리를 행하고 있다. 따라서, 계수 데이터 Wi는 반올림 오차를 포함하기 때문에, 이 계수 데이터 Wi(i = 1 ∼ n)의 총합이 1.0이 되는 것은 보증되지 않는다. 그 때문에, 추정 예측 연산 회로(127)에서 연산되는 각 화소의 데이터 yl ∼ yp는, 반올림 오차에 의해 레벨 변동하게 된다. 상술한 바와 같이, 정규화 연산 회로(128)에서 정규화함으로써, 그 변동을 제거할 수 있다.
또한, 화상 신호 처리부(110)는, 정규화 연산 회로(128)에서 정규화되어 순차 공급되는 단위 화소 블록 내의 화소의 데이터 y1' ∼ yp'를, 제1 ∼ 제3 변환 방법에 의해 특정되는 포맷으로 출력하고, 출력 화상 신호 Vout를 얻는 후처리 회로(129)를 갖고 있다. 즉, 이 후처리 회로(129)로부터는, 제1 변환 방법이 선택되는 경우에는 1080i 신호가 출력되고, 제2 변환 방법이 선택되는 경우에는 XGA 신호가 출력되고, 또한 제3 변환 방법이 선택되는 경우에는 525i 신호가 출력된다. 이 후처리 회로(129)의 동작 지정 정보는, 상술한 바와 같이 레지스터(130)로부터 공급된다.
이어서, 화상 신호 처리부(110)의 동작을 설명한다.
버퍼 메모리(109)에 기억되어 있는 입력 화상 신호 Vin로서의 525i 신호로부터, 제2 탭 선택 회로(122)에서, 작성해야 할 출력 화상 신호 Vout를 구성하는 단위 화소 블록 내의 각 화소(주목 위치의 화소)의 주변에 위치하는 공간 클래스 탭의 데이터(화소 데이터)가 선택적으로 추출된다. 이 경우, 제2 탭 선택 회로(122)에서는, 레지스터(132)로부터 공급되는, 사용자에 의해 선택된 변환 방법, 및 움직임 클래스 검출 회로(125)에서 검출되는 움직임 클래스에 대응한 탭 위치 정보에 기초하여, 탭의 선택이 행해진다.
이 제2 탭 선택 회로(122)에서 선택적으로 추출되는 공간 클래스 탭의 데이터는 공간 클래스 검출 회로(124)로 공급된다. 이 공간 클래스 검출 회로(124)에 서는, 공간 클래스 탭의 데이터로서의 각 화소 데이터에 대하여 ADRC 처리가 실시되어 공간 클래스(주로 공간 내의 파형 표현을 위한 클래스 분류)의 클래스 정보로서의 재양자화 코드 qi가 얻어진다(수학식 1 참조).
또한, 버퍼 메모리(109)에 기억되어 있는 입력 화상 신호 Vin으로서의 525i 신호로부터, 제3 탭 선택 회로(123)에서, 작성해야 할 출력 화상 신호 Vout를 구성하는 단위 화소 블록 내의 각 화소(주목 위치의 화소)의 주변에 위치하는 움직임 클래스 탭의 데이터(화소 데이터)가 선택적으로 추출된다. 이 경우, 제3 탭 선택 회로(123)에서는, 레지스터(133)로부터 공급되는, 사용자에 의해 선택된 변환 방법에 대응한 탭 위치 정보에 기초하여, 탭의 선택이 행해진다.
이 제3 탭 선택 회로(123)에서 선택적으로 추출되는 움직임 클래스 탭의 데이터는 움직임 클래스 검출 회로(125)로 공급된다. 이 움직임 클래스 검출 회로(125)에서는, 움직임 클래스 탭의 데이터로서의 각 화소 데이터로부터 움직임 클래스(주로 움직임의 정도를 나타내기 위한 클래스 분류)의 클래스 정보 MV가 얻어진다.
이 움직임 정보 MV와 상술한 재양자화 코드 qi는 클래스 합성 회로(126)에 공급된다. 이 클래스 합성 회로(126)에서는, 이들 움직임 정보 MV와 재양자화 코드 qi로부터, 작성해야 할 출력 화상 신호 Vout를 구성하는 단위 화소 블록마다 그 단위 화소 블록 내의 각 화소(주목 위치의 화소)가 속하는 클래스를 나타내는 클래스 코드 CL이 순차 얻어진다(수학식 3 참조).
출력 화상 신호 Vout의 수직 블랭킹 기간에, 적응형 곱합 장치(137)에서는, 하위 계수 기억부(136)로부터 판독된 각 클래스의 계수종 데이터 bij0 ∼ bij8와, 시스템 컨트롤러(101)로부터 공급된 해상도 정보로서의 파라미터 g, f의 값을 이용하여, 수학식 7에 의해, 클래스마다, 수학식 6에 나타내는 상위층의 생성식의 계수 데이터 ai0 ∼ ai8 (i = 1 ∼ n)가 생성된다. 그리고, 이와 같이 적응형 곱합 장치(137)에서 클래스마다 생성되는, 수학식 6에 나타내는 상위층의 생성식의 계수 데이터 ai0 ∼ ai8 (i = 1 ∼ n)는, 상위 계수 기억부(138)에 기억되어, 수직 유효 주사 기간에 행해지는 수학식 6의 연산에 구비된다.
그리고, 출력 화상 신호 Vout의 수직 유효 주사 기간에, 상술한 바와 같이클래스 합성 회로(126)에서 순차 얻어지는 클래스 코드 CL은, 상위 계수 기억부(138)에 판독 어드레스 정보로서 공급된다. 적응형 곱합 장치(137)에서는, 이 상위 계수 기억부(138)로부터 판독된, 클래스 코드 CL에 대응한 클래스의 계수 데이터 ai0 ∼ ai8와, 위상 정보 발생 회로(139)에서 발생되는 출력 화상 신호 Vout를 구성하는 단위 화소 블록 내의 각 화소의 수평 방향, 수직 방향의 위상 정보로서의 파라미터 h, v의 값을 이용하여, 수학식 6에 의해 각 화소의 위상 정보 h, v에 대응한 추정식의 계수 데이터 Wi(i = 1 ∼ n)가 순차 생성된다.
이와 같이 적응형 곱합 장치(137)에서 생성된, 위상 정보 발생 회로(139)에서 발생된 출력 화상 신호 Vout를 구성하는 단위 화소 블록 내의 각 화소의 위상 정보 h, v에 대응한 계수 데이터 Wi(i = 1 ∼ n)는, 추정 예측 연산 회로(127)로 공급된다. 또한, 정규화 계수 연산부(140)에서는, 상술한 바와 같이 적응형 곱합 장치(137)에서 순차 생성된 각 화소의 위상 정보 h, v에 대응한 계수 데이터 Wi(i = 1 ∼ n)로부터 정규화 계수 S가 연산된다. 이와 같이 정규화 계수 연산부(140)에서 연산된 정규화 계수 S는 정규화 연산 회로(128)에 공급된다.
또한, 버퍼 메모리(109)에 기억되어 있는 입력 화상 신호 Vin으로서의 525i 신호로부터, 제1 탭 선택 회로(121)에서, 작성해야 할 출력 화상 신호 Vout를 구성하는 단위 화소 블록 내의 각 화소(주목 위치의 화소)의 주변에 위치하는 예측 탭의 데이터(화소 데이터)가 선택적으로 추출된다. 이 경우, 제1 탭 선택 회로(121)에서는, 레지스터(131)로부터 공급되는, 사용자에 의해 선택된 변환 방법에 대응한 탭 위치 정보에 기초하여, 탭의 선택이 행해진다. 이 제1 탭 선택 회로(121)에서 선택적으로 추출되는 예측 탭의 데이터 xi는 추정 예측 연산 회로(127)로 공급된다.
추정 예측 연산 회로(127)에서는, 예측 탭의 데이터 xi와, 적응형 곱합 장치(137)에서 생성된 각 위상 정보 h, v에서의 계수 데이터 Wi로부터, 작성해야 할 출력 화상 신호 Vout를 구성하는 단위 화소 블록 내의 각 화소의 데이터 yl ∼ yp가 순차 반복하여 연산된다(수학식 4 참조). 그리고, 이 추정 예측 연산 회로(127)로부터 순차 출력되는 출력 화상 신호 Vout를 구성하는 단위 화소 블록 내의 각 화소의 데이터 yl ∼ yp는 정규화 연산 회로(128)에 공급된다.
이 정규화 연산 회로(128)에는, 상술한 바와 같이 정규화 계수 연산부(140)에서 연산된 정규화 계수 S, 즉 추정 예측 연산 회로(127)로부터 출력되는 데이터 yl ∼ yp의 연산에 사용된 계수 데이터 Wi에 대응한 정규화 계수 S가 공급된다. 정규화 연산 회로(128)에서는, 추정 예측 연산 회로(127)로부터 출력되는 데이터 yl ∼ yp가 각각 대응하는 정규화 계수 S로 제산되어 정규화된다. 이에 따라, 계수종 데이터를 이용하여 생성식(수학식 7, 수학식 6 참조)에서 추정식(수학식 4 참조)의 계수 데이터 Wi를 구할 때의 반올림 오차에 의한 데이터 yl ∼ yp의 레벨 변동이 제거된다.
이와 같이 정규화 연산 회로(128)에서 정규화되어 순차 출력되는 단위 화소 블록 내의 각 화소의 데이터 yl' ∼ yp'는 후처리 회로(129)로 공급된다. 이 후처리 회로(129)에서는, 데이터 yl' ∼ yp'가 제1 ∼ 제3 변환 방법에 의해 특정되는 포맷으로 출력되고, 출력 화상 신호 Vout로서, 제1 변환 방법이 선택되는 경우에는 1080i 신호가 출력되고, 제2 변환 방법이 선택되는 경우에는 XGA 신호가 출력되고, 또한 제3 변환 방법이 선택되는 경우에는 525i 신호가 출력된다.
도 2는, 상술한 화상 신호 처리부(110)에서의 각 부의 연산 타이밍을 도시하고 있다.
즉, 출력 화상 신호 Vout의 수직 블랭킹 기간에서는, 적응형 곱합 장치(137)로, 하위 계수 기억부(136)로부터 판독되는 각 클래스의 계수종 데이터 bij0 ∼ b ij8와, 시스템 컨트롤러(101)(도 1 참조)로부터 공급되는 해상도 정보로서의 파라미터 g, f의 값을 이용하여, 하위층의 생성식(수학식 7)의 연산이 행해지며, 클래스마다 상위층의 생성식(수학식 6)의 계수 데이터 ai0 ∼ ai8이 생성되고, 이 클래스마다의 계수 데이터 ai0 ∼ ai8은 상위 계수 기억부(138)에 기억된다.
또한, 출력 화상 신호 Vout의 수직 유효 주사 기간에서는, 적응형 곱합 장치(137)에서, 상위 계수 기억부(138)로부터 판독되는, 클래스 코드 CL에 대응한 클래스의 계수 데이터 ai0 ∼ ai8와, 위상 정보 발생 회로(139)에서 발생되는 출력 화상 신호 Vout를 구성하는 단위 화소 블록 내의 각 화소의 위상 정보로서의 파라미터 h, v의 값을 이용하여, 상위층의 생성식(수학식 6)의 연산이 행해지며, 출력 화상 신호 Vout를 구성하는 단위 화소 블록 내의 각 화소에 각각 대응한 추정식의 계수 데이터 Wi가 생성된다.
그리고, 이 출력 화상 신호 Vout의 수직 유효 주사 기간에서는, 추정 예측 연산 회로(127)에서, 상술한 바와 같이 적응형 곱합 장치(137)에서 순차 생성되는 계수 데이터 Wi를 이용하여, 출력 화상 신호 Vout를 구성하는 단위 화소 블록 내의 각 화소의 데이터 yl ∼yp가 연산되고, 또한 정규화 연산 회로(128)에서, 정규화 계수 S를 이용하여, 각 화소의 데이터 yl ∼ yp의 정규화가 행해져서, 정규화된 각 화소의 데이터 yl' ∼ yp'가 얻어진다.
상술한 바와 같이, 적응형 곱합 장치(137)에서는, 하위 계수 기억부(136)로부터 판독되는 각 클래스의 계수종 데이터 bij0 ∼ bij8와, 시스템 컨트롤러(101)로부터 공급되는 해상도 정보로서의 파라미터 g, f의 값과, 위상 정보 발생 회로(139)에서 발생되는 위상 정보로서의 파라미터 h, v의 값을 이용하여, 클래스 합성 회로(126)로 얻어지는 클래스 코드 CL에 대응한 클래스에 대응하고, 또한 파라미터 g, f, h, v의 값에 대응한 추정식의 계수 데이터 Wi가 생성되고, 추정 예측 연산 회로(127)에서는 이 계수 데이터 Wi를 이용하여 출력 화상 신호 Vout를 구성하는 단위 화소 블록 내의 각 화소의 데이터 yl ∼ yp가 연산된다.
따라서, 1080i 신호나 XGA 신호로의 포맷 변환, 또한 다양한 화상 사이즈로의 변환을 행하는 경우, 그에 대하여 출력 화상 신호 Vout에 의한 화상의 해상도를 다단계로 조정 가능하게 하는 경우에, 대량의 계수 데이터를 저장해 두는 메모리가 불필요하게 된다.
또한, 적응형 곱합 장치(137)에서는, 수직 블랭킹 기간에, 각 클래스의 계수종 데이터 bij0 ∼ bij8과 파라미터 g, f의 값을 이용하여, 하위층의 생성식(수학식 7)에 의해 클래스마다, 상위층의 생성식(수학식 6)의 계수 데이터 ai0 ∼ ai8을 생성하고, 그 후의 수직 유효 주사 기간에, 상위 계수 기억부(138)로부터 판독되는 클래스 코드 CL에 대응한 클래스의 계수 데이터 ai0 ∼ ai8과 파라미터 h, v의 값을 이용하여, 상위층의 생성식에 의해, 해당 클래스에 대응하고, 또한 파라미터 g, f, h, v의 값에 대응한 추정식의 계수 데이터 Wi를 생성하는 것이다.
따라서, 적응형 곱합 장치(137)에서의 각 단계의 연산은, 수학식 5가 아니고, 수학식 7 또는 수학식 6의 연산이며, 1 단계마다의 연산 처리를 압축할 수 있고, 하드웨어의 규모 축소를 도모할 수 있다. 또한, 수학식 7 및 수학식 6의 쌍방의 연산을 적응형 곱합 장치(137)로 시분할적으로 행함으로써, 하드웨어의 유효 이용을 도모할 수 있다.
또한, 상위층의 생성식(수학식 6)에는 파라미터 h, v가 포함되고, 하위층의 생성식(수학식 7)에는, 파라미터 g, f가 포함되도록 했으므로, 하위층의 생성식(수학식 7) 연산은 수직 블랭킹 기간에, 상위층의 생성식(수학식 6)의 계수 데이터 ai0 ∼ ai8을 생성할 때에 행하는 것만으로 되어, 하위층의 생성식의 연산을 적게 억제할 수 있다.
상술한 바와 같이, 하위 계수 기억부(136)에는, 하위층의 생성식(수학식 7)의 계수 데이터인 계수종 데이터가 클래스마다 기억되어 있다. 이 계수종 데이터는, 사전에 학습에 의해 생성된 것이다.
이 계수종 데이터의 생성 방법의 일례에 대하여 설명한다. 이 예는, 미계층 상태의 생성식(수학식 5)의 계수 데이터 wi, 0 ∼ wi, 80(i = 1 ∼ n)를 구하고, 또한 이 계수 데이터 wi, 0 ∼ wi, 80를 이용하여, 하위층의 생성식(수학식 7)의 계수 데이터 bij0 ∼ bij8 (i= 1 ∼ n, j= 0 ∼ 8)을 구하는 것이다.
우선, 미계층 상태의 생성식(수학식 5)의 계수 데이터 wi, 0 ∼ wi, 80을 구한다. 여기서, 이하의 설명을 위해, g0 f0 v0 h0, g0 f0 v0 h1, g0 f0 v0 h2, …, g2 f2 v2 h1, g2 f2 v2 h2를, 각각 t 0, t1, t2, …, t79, t80으로 정의한다. 이에 따라, 수학식 5는, 수학식 9와 같이 재기입된다.
Figure 112002030785155-pct00009
최종적으로, 학습에 의해 미정 계수 Wi, j를 구한다. 즉, 클래스마다 학생 신호의 화소 데이터와 교사 신호의 화소 데이터를 이용하여, 제곱 오차를 최소로 하는 계수값을 결정한다. 소위 최소 제곱법에 의한 해법이다. 학습 수를 m, k (1 ≤ k≤ m)번째의 학습 데이터에서의 나머지를 ek, 제곱 오차의 총합을 E로 하면, 수학식 4 및 수학식 5를 이용하여, E는 수학식 10으로 나타낸다. 여기서, xik는 학생 화상의 i 번째의 예측 탭 위치에서의 k 번째의 화소 데이터, yk는 그것에 대응하는 교사 화상의 k 번째의 화소 데이터를 표시하고 있다.
Figure 112002030785155-pct00010
최소 제곱법에 의한 해법으로는, 수학식 10의 wi, j에 의한 편미분이 0이 되 는 wi, j를 구한다. 이것은, 수학식 11로 표현된다.
Figure 112002030785155-pct00011
이하, 수학식 12, 수학식 13과 같이 Xi, p, j, q, Yi, p를 정의하면, 수학식 11은, 행렬을 이용하여 수학식 14와 같이 재기입된다.
Figure 112002030785155-pct00012
Figure 112002030785155-pct00013
Figure 112002030785155-pct00014
이러한 방정식을 일반적으로 정규 방정식이라고 한다. 이 정규 방정식은, 소거법(Gauss-Jordan의 소거법) 등을 이용하여, wi, j를 풀 수 있으며, 미계층 상태의 생성식(수학식 5)의 계수 데이터 wi, 0 ∼ wi, 80(i= 1 ∼ n)가 산출된다.
도 3은, 계수 데이터 wi, 0 ∼ wi, 80의 생성 방법의 개념을 도시하고 있다.
교사 신호로서의 HD 신호(1050i 신호)로부터 학생 신호로서의 SD 신호(525i 신호)를 생성한다. 도 4는, 525i 신호와 1050i 신호의 화소 위치 관계를 도시하고 있다. 여기서, 큰 도트가 525i 신호의 화소이고, 작은 도트가 1050i 신호의 화소이다. 또한, 홀수 필드의 화소 위치를 실선으로 나타내고, 짝수 필드의 화소 위치를 파선으로 나타내고 있다.
이 경우, HD 신호로부터 SD 신호를 생성할 때에 사용하는 필터의 수평 대역과 수직 대역을 가변하는 파라미터 g, f를 각각 9 단계로 가변하고, 합계 81 종류의 SD 신호를 생성한다. 또한, 상술한 바와 같이 생성되는 81 종류의 SD 신호의 각각에 대하여, 그 위상을 수직 방향으로 8 단계, 수평 방향으로 4 단계로 시프트시켜, 합계 81 ×32 종류의 SD 신호를 생성한다.
도 5는 수직 방향로의 8 단계의 위상 시프트 상태 V1 ∼ V8을 도시하고 있다. 여기서는, SD 신호의 수직 방향의 화소 간격은 16이고, 아래 방향이 플러스 방향으로 되어 있다. 또한, 「o」는 홀수 필드를, 「e」는 짝수 필드를 표시하고 있다.
V1의 상태는 SD 신호의 시프트량이 0이 된 것이며, 이 경우 HD 신호의 화소는, SD 신호의 화소에 대하여, 4, 0, -4, -8의 위상을 갖도록 이루어진다. V2의 상태는 SD 신호의 시프트량이 1이 된 것이며, 이 경우 HD 신호의 화소는 SD 신호의 화소에 대하여 7, 3, -1, -5의 위상을 갖도록 이루어진다. V3의 상태는 SD 신호의 시프트량이 2가 된 것이며, 이 경우 HD 신호의 화소는, SD 신호의 화소에 대하여, 6, 2, -2, -6의 위상을 갖도록 이루어진다. V4의 상태는 SD 신호의 시프트량이 3이 된 것이며, 이 경우 HD 신호의 화소는 SD 신호의 화소에 대하여, 5, 1, -3, -7의 위상을 갖도록 이루어진다.
V5의 상태는 SD 신호의 시프트량이 4가 된 것이며, 이 경우 HD 신호의 화소는 SD 신호의 화소에 대하여 4, 0, -4, 18의 위상을 갖도록 이루어진다. V6의 상태는 SD 신호의 시프트량이 5가 된 것이며, 이 경우 HD 신호의 화소는, SD 신호의 화소에 대하여, 7, 3, -1, -5의 위상을 갖도록 이루어진다. V7의 상태는 SD 신호의 시프트량이 6이 된 것이며, 이 경우 HD 신호의 화소는, SD 신호의 화소에 대하여, 6, 2, -2, -6의 위상을 갖도록 이루어진다. V8의 상태는 SD 신호의 시프트량이 7이 된 것이며, 이 경우 HD 신호의 화소는 SD 신호의 화소에 대하여, 5, 1, -3, -7의 위상을 갖도록 이루어진다.
도 6은, 수평 방향으로의 4 단계의 위상 시프트 상태 H1 ∼ H4를 도시하고 있다. 여기서는, SD 신호의 수평 방향의 화소 간격은 8이고, 우측 방향이 플러스 방향으로 되어 있다.
H1의 상태는 SD 신호의 시프트량이 0으로 된 것이며, 이 경우, HD 신호의 화소는, SD 신호의 화소에 대하여 0, -4의 위상을 갖도록 이루어진다. H2의 상태는 SD 신호의 시프트량이 1로 된 것이며, 이 경우, HD 신호의 화소는 SD 신호의 화소 에 대하여, 3, -1의 위상을 갖도록 이루어진다. H3의 상태는 SD 신호의 시프트량이 2로 된 것이며, 이 경우 HD 신호의 화소는 SD 신호의 화소에 대하여, 2, -2의 위상을 갖도록 이루어진다. 또한, H4의 상태는 SD 신호의 시프트량이 3으로 된 것이며, 이 경우, HD 신호의 화소는 SD 신호의 화소에 대하여, 1, -3의 위상을 갖도록 이루어진다.
도 7은, 상술한 바와 같이 수직 방향으로 8 단계, 수평 방향으로 4 단계로 시프트시켜 얻어진 32 종류의 SD 신호에 관한 것이며, SD 신호의 화소를 중심으로 한 경우의 HD 신호의 화소의 위상을 도시하고 있다. 즉, SD 신호의 화소에 대하여, HD 신호의 화소는, 도면 중 ●로 나타내는 위상(h = -4, v = -8 ∼ h = 3, v = 7)을 갖도록 이루어진다.
도 3으로 되돌아가, 상술한 바와 같이 SD 신호를 얻을 때의 파라미터 g, f를 각각 9 단계로 가변함과 함께, 그 SD 신호를 수직 방향으로 8 단계, 수평 방향으로 4 단계로 시프트시켜 얻어진, 합계 81 ×32 종류의 SD 신호와 HD 신호 사이에서 학습을 행하여 계수 데이터 wi, 0 ∼ wi, 80을 생성한다.
도 8은 상술한 개념으로 계수 데이터 wi, 0 ∼ wi, 80을 생성하고, 그 계수 데이터 wi, 0 ∼ wi, 80보다 하위층의 생성식(수학식 7)의 계수 데이터 bij0 ∼ bij8을 계수종 데이터로서 얻는 계수종 데이터 생성 장치(150)의 구성을 도시하고 있다.
이 계수종 데이터 생성 장치(150)는, 교사 신호로서의 HD 신호(1050i 신호)가 입력되는 입력 단자(151)와, 이 HD 신호에 대하여 수평 및 수직의 추출 처리를 행하여, 학생 신호로서의 SD 신호를 얻는 SD 신호 생성 회로(152A)를 갖고 있다. 이 SD 신호 생성 회로(152A)에는, 파라미터 g, f가 제어 신호로서 공급된다. 이 파라미터 g, f의 값에 대응하여, HD 신호로부터 SD 신호를 생성할 때에 사용하는 필터의 수평 대역과 수직 대역이 각각 9 단계로 가변된다. 여기서, 필터의 상세 내용에 대하여 몇개의 예를 나타낸다.
예를 들면, 필터를, 수평 대역을 제한하는 대역 필터와 수직 대역을 제한하는 대역 필터로 구성하는 것을 생각할 수 있다. 이 경우, 도 9에 도시한 바와 같이 파라미터 g 또는 f의 단계적인 값에 대응한 주파수 특성을 설계하고, 역 푸리에 변환을 함으로써, 파라미터 g 또는 f의 단계적인 값에 대응한 주파수 특성을 갖는 1차원 필터를 얻을 수 있다.
또한 예를 들면, 필터를, 수평 대역을 제한하는 1차원 가우스 필터와 수직 대역을 제한하는 1차원 가우스 필터로 구성하는 것을 생각할 수 있다. 이 1차원 가우스 필터는 수학식 15로 표현한다. 이 경우, 파라미터 g 또는 f의 단계적인 값에 대응하여 표준 편차 σ의 값을 단계적으로 바꿈으로써, 파라미터 g 또는 f의 단계적인 값에 대응한 주파수 특성을 갖는 1차원 가우스 필터를 얻을 수 있다.
Figure 112002030785155-pct00015
또한 예를 들면, 필터를, 파라미터 g, f의 양방으로 수평 및 수직의 주파수 특성이 결정되는 2차원 필터 F(g, f)로 구성하는 것을 생각할 수 있다. 이 2차원 필터의 생성 방법은, 상술한 1차원 필터와 마찬가지로, 파라미터 g, f의 단계적인 값에 대응한 2차원 주파수 특성을 설계하고, 2차원의 역 푸리에 변환을 함으로써, 파라미터 g, f의 단계적인 값에 대응한 2차원 주파수 특성을 갖는 2차원 필터를 얻을 수 있다.
또한, 도 8로 되돌아가, 계수종 데이터 생성 장치(150)는, SD 신호 생성 회로(152A)에서 얻어진 SD 신호의 위상을 시프트하는 위상 시프트 회로(152B)를 갖고 있다. 위상 시프트 회로(152B)에는 수직 방향 및 수평 방향으로의 위상 시프트값을 지정하는 파라미터 H, V가 입력되며, 이 위상 시프트 회로(152B)에서는 입력되는 SD 신호의 위상이 수직 방향으로 8 단계, 수평 방향으로 4 단계로 시프트된다.
이 위상 시프트 회로(152B)는, 예를 들면 sinx/x의 특성의 필터로 구성되지만, 그 밖의 위상 시프트가 가능한 다른 필터를 이용해도 된다. 다른 필터예로서, 오버 샘플링 필터로부터 원하는 위상만 추출하는 방법 등을 예로 들 수 있다.
상술한 바와 같이 SD 신호 생성 회로(152A)에서는 HD 신호로부터 SD 신호를 생성할 때에 사용하는 필터의 수평 대역과 수직 대역이 각각 9 단계로 가변되고, 또한 위상 시프트 회로(152B)에서는 SD 신호 생성 회로(152A)에서 생성되는 SD 신호의 위상이 수직 방향으로 8 단계, 수평 방향으로 4 단계로 시프트되기 때문에, 결과적으로 위상 시프트 회로(152B)로부터는, 81 ×32 종류의 SD 신호가 얻어지게 된다.
또한, 계수종 데이터 생성 장치(150)는 위상 시프트 회로(152B)로부터 출력되는 SD 신호로부터, HD 신호(1050i 신호)에 있어서의 주목 위치의 주변에 위치하 는 복수의 SD 화소의 데이터를 선택적으로 추출하여 출력하는 제1 ∼ 제3 탭 선택 회로(153 ∼ 155)를 갖고 있다.
이들 제1 ∼ 제3 탭 선택 회로(153 ∼ 155)는 상술한 화상 신호 처리부(110)의 제1 ∼ 제3 탭 선택 회로(121 ∼ 123)와 마찬가지로 구성된다. 이들 제1 ∼ 제3 탭 선택 회로(153 ∼ 155)에서 선택되는 탭은, 탭 선택 제어 회로(156)로부터의 탭 위치 정보에 의해 지정된다. 또한, 탭 선택 제어 회로(156)에는 후술하는 움직임 클래스 검출 회로(158)로부터 출력되는 움직임 클래스의 클래스 정보 MV가 공급된다. 이에 따라, 제2 탭 선택 회로(154)에 공급되는 탭 위치 정보가 움직임이 얼마나 큰지에 따라 달라진다.
또한, 계수종 데이터 생성 장치(150)는, 제2 탭 선택 회로(154)에서 선택적으로 추출되는 공간 클래스 탭의 데이터(SD 화소 데이터)의 레벨 분포 패턴을 검출하고, 이 레벨 분포 패턴에 기초하여 공간 클래스를 검출하여, 그 클래스 정보를 출력하는 공간 클래스 검출 회로(157)를 갖고 있다. 이 공간 클래스 검출 회로(157)는, 상술한 화상 신호 처리부(110)의 공간 클래스 검출 회로(124)와 마찬가지로 구성된다. 이 공간 클래스 검출 회로(157)로부터는, 공간 클래스 탭의 데이터로서의 각 SD 화소 데이터마다의 재양자화 코드 qi가 공간 클래스를 나타내는 클래스 정보로서 출력된다.
또한, 계수종 데이터 생성 장치(150)는, 제3 탭 선택 회로(155)에서 선택적으로 추출되는 움직임 클래스 탭의 데이터(SD 화소 데이터)로부터, 주로 움직임의 정도를 나타내기 위한 움직임 클래스를 검출하고, 그 클래스 정보 MV를 출력하는 움직임 클래스 검출 회로(158)를 갖고 있다. 이 움직임 클래스 검출 회로(158)는, 상술한 화상 신호 처리부(110)의 움직임 클래스 검출 회로(125)와 마찬가지로 구성된다. 이 움직임 클래스 검출 회로(158)에서는, 제3 탭 선택 회로(155)에서 선택적으로 추출되는 움직임 클래스 탭의 데이터(SD 화소 데이터)로부터 프레임간 차분이 산출되고, 또한 그 차분의 절대값의 평균값에 대하여 임계값 처리가 행해져 움직임의 지표인 움직임 클래스가 검출된다.
또한, 계수종 데이터 생성 장치(150)는, 공간 클래스 검출 회로(157)로부터 출력되는 공간 클래스의 클래스 정보로서의 재양자화 코드 qi와, 움직임 클래스 검출 회로(158)로부터 출력되는 움직임 클래스의 클래스 정보 MV에 기초하여, HD 신호(1050i 신호)에서의 주목 위치의 화소 데이터가 속하는 클래스를 나타내는 클래스 코드 CL을 얻기 위한 클래스 합성 회로(159)를 갖고 있다. 이 클래스 합성 회로(159)도, 상술한 화상 신호 처리부(110)의 클래스 합성 회로(126)와 마찬가지로 구성된다.
또한, 계수종 데이터 생성 장치(150)는, 입력 단자(151)에 공급되는 HD 신호로부터 얻어지는 주목 위치의 화소 데이터로서의 각 HD 화소 데이터 y와, 이 각 HD 화소 데이터 y에 각각 대응하여 제1 탭 선택 회로(153)에서 선택적으로 추출되는 예측 탭의 데이터(SD 화소 데이터) xi와, 각 HD 화소 데이터 y에 각각 대응하여 클래스 합성 회로(159)로부터 출력되는 클래스 코드 CL과, 필터의 수평 대역과 수직 대역을 가변하는 파라미터 g, f와, 수직 방향 및 수평 방향으로의 위상 시프트값의 파라미터 H, V로부터, 각 클래스마다, 계수 데이터 wi, 0 ∼ wi, 80을 얻기 위한 정규 방정식(수학식 14 참조)을 생성하는 정규 방정식 생성부(160)를 갖고 있다.
이 경우, 1개의 HD 화소 데이터 y와 그것에 대응하는 n개의 예측 탭 화소 데이터와의 조합으로 학습 데이터가 생성된다. 그 때, SD 신호 생성 회로(152A)로의 파라미터 g, f 및 위상 시프트 회로(152B)로의 파라미터 H, V가 순차적으로 변경되어 가고, 수평 및 수직의 대역, 및 수평 및 수직의 위상 시프트값이 단계적으로 변화한 81 × 32 종류의 SD 신호가 생성되어 간다. 이에 따라, 정규 방정식 생성부(160)에서는, 파라미터 g, f, h, v 값의 각 조합에 대하여 각각 많은 학습 데이터가 등록된 정규 방정식이 생성된다. 이와 같이 복수 종류의 SD 신호를 순차 생성하여 학습 데이터를 등록함으로써, 다단계의 해상도 및 임의 위상의 화소 데이터를 얻기 위한 계수 데이터 wi, 0 ∼ wi, 80을 구하는 것이 가능해진다.
또, 도시하지 않았지만, 제1 탭 선택 회로(153)의 전단에 시간 맞춤용의 지연 회로를 배치함으로써, 이 제1 탭 선택 회로(153)로부터 정규 방정식 생성부(160)로 공급되는 SD 화소 데이터 xi의 타이밍을 맞출 수 있다.
또한, 계수종 데이터 생성 장치(150)는 정규 방정식 생성부(160)에서 클래스마다 생성된 정규 방정식의 데이터가 공급되어, 클래스마다 정규 방정식을 풀어서, 각 클래스의 계수 데이터 wi, 0 ∼ wi, 80을 구하는 계수 데이터 결정부(161)와, 이 구해진 미계층 상태의 생성식(수학식 5)의 계수 데이터 wi, 0 ∼ wi, 80으로부터 클래스 마다, 하위층의 생성식(수학식 7)의 계수 데이터 bij0 ∼ bij8을 구하는 계수 연산부(162)와, 이 각 클래스의 계수 데이터 bij0 ∼ bij8을 계수종 데이터로서 기억하는 계수종 메모리(163)를 갖고 있다. 계수 데이터 결정부(161)에서는, 정규 방정식이 예를 들면 소거법 등으로 풀어져서, 계수 데이터 wi, 0 ∼ wi, 80이 구해진다.
도 8에 도시한 계수종 데이터 생성 장치(150)의 동작을 설명한다.
입력 단자(151)에는 교사 신호로서의 HD 신호(1050i 신호)가 공급되고, 그리고 이 HD 신호에 대하여 SD 신호 생성 회로(152A)에서 수평 및 수직의 추출 처리가 행해져 학생 신호로서의 SD 신호(525i 신호)가 생성된다. 이 경우, SD 신호 생성 회로(152A)에는 파라미터 g, f가 제어 신호로서 공급되고, 수평 및 수직의 대역이 단계적으로 변화하는 81 종류의 SD 신호가 순차 생성되어 간다.
또한, 이 81 종류의 SD 신호가 위상 시프트 회로(152B)로 공급되고, 각 SD 신호의 위상이 수직 방향으로 8 단계, 수평 방향으로 4 단계로 시프트된다(도 5, 도 6 참조). 따라서, 이 위상 시프트 회로(152B)로부터는, 81 ×32 종류의 SD 신호가 순차 출력된다.
이들 복수 종류의 SD 신호로부터, 제2 탭 선택 회로(154)에서, HD 신호에 있어서의 주목 위치의 주변에 위치하는 공간 클래스 탭의 데이터(SD 화소 데이터)가 선택적으로 추출된다. 이 제2 탭 선택 회로(154)에서는, 탭 선택 제어 회로(156)로부터 공급되는, 움직임 클래스 검출 회로(158)에서 검출되는 움직임 클래스에 대응한 탭 위치 정보에 기초하여, 탭의 선택이 행해진다.
이 제2 탭 선택 회로(154)에서 선택적으로 추출되는 공간 클래스 탭의 데이터(SD 화소 데이터)는 공간 클래스 검출 회로(157)로 공급된다. 이 공간 클래스 검출 회로(157)에서는, 공간 클래스 탭의 데이터로서의 각 SD 화소 데이터에 대하여 ADRC 처리가 실시되어 공간 클래스(주로 공간 내의 파형 표현을 위한 클래스 분류)의 클래스 정보로서의 재양자화 코드 qi가 얻어진다(수학식 1 참조).
또한, 위상 시프트 회로(152B)로부터 출력되는 복수 종류의 SD 신호로부터, 제3 탭 선택 회로(155)에서, HD 신호에 있어서의 주목 위치의 주변에 위치하는 움직임 클래스 탭의 데이터(SD 화소 데이터)가 선택적으로 추출된다. 이 경우, 제3 탭 선택 회로(155)에서는, 탭 선택 제어 회로(156)로부터 공급되는 탭 위치 정보에 기초하여, 탭의 선택이 행해진다.
이 제3 탭 선택 회로(155)에서 선택적으로 추출되는 움직임 클래스 탭의 데이터(SD 화소 데이터)는 움직임 클래스 검출 회로(158)에 공급된다. 이 움직임 클래스 검출 회로(158)에서는, 움직임 클래스 탭의 데이터로서의 각 SD 화소 데이터로부터 움직임 클래스(주로 움직임의 정도를 나타내기 위한 클래스 분류)의 클래스 정보 MV가 얻어진다.
이 움직임 정보 MV와 상술한 재양자화 코드 qi는 클래스 합성 회로(159)로 공급된다. 이 클래스 합성 회로(159)에서는, 이들 움직임 정보 MV와 재양자화 코드 qi를 이용하여, HD 신호에 있어서의 주목 위치의 화소 데이터가 속하는 클래스를 나타내는 클래스 코드 CL을 얻을 수 있다(수학식 3 참조).
또한, 위상 시프트 회로(152B)로부터 출력되는 복수 종류의 SD 신호로부터, 제1 탭 선택 회로(153)에서, HD 신호에 있어서의 주목 위치의 주변에 위치하는 예측 탭의 데이터(SD 화소 데이터)가 선택적으로 추출된다. 이 경우, 제1 탭 선택 회로(153)에서는, 탭 선택 제어 회로(156)로부터 공급되는 탭 위치 정보에 기초하여, 탭의 선택이 행해진다.
그리고, 입력 단자(151)로 공급되는 HD 신호로부터 얻어지는 주목 위치의 화소 데이터로서의 각 HD 화소 데이터 y와, 이 각 HD 화소 데이터 y에 각각 대응하여 제1 탭 선택 회로(153)에서 선택적으로 추출되는 예측 탭의 데이터(SD 화소 데이터) xi와, 각 HD 화소 데이터 y에 각각 대응하여 클래스 합성 회로(159)로부터 출력되는 클래스 코드 CL과, 필터의 수평 대역과 수직 대역을 가변하는 파라미터 g, f와, 수직 방향 및 수평 방향으로의 위상 시프트값의 파라미터 H, V로부터, 정규 방정식 생성부(160)에서는 각 클래스마다 계수 데이터 wi, 0 ∼ wi, 80을 생성하기 위한 정규 방정식(수학식 14 참조)이 생성된다.
그리고, 계수 데이터 결정부(161)에서 그 정규 방정식이 풀려서, 클래스마다, 미계층 상태의 생성식(수학식 5)의 계수 데이터 wi, 0 ∼ wi, 80이 구해진다. 또한, 각 클래스의 계수 데이터 wi, 0 ∼ wi, 80이 계수 연산부(162)로 공급된다. 이 계수 연산부(162)에서는, 클래스마다, 계수 데이터 wi, 0 ∼ wi, 80으로부터, 상위층의 생성식(수학식 6)과 하위층의 생성식(수학식 7)과의 관계에 기초하여, 하위층의 생성식(수학식 7)의 계수 데이터 bij0 ∼ bij8을 결정한다. 그 계수 데이터 bij0 ∼ bij8 은 계수종 데이터로서, 클래스별로 어드레스 분할된 계수종 메모리(163)에 기억된다.
이와 같이, 도 8에 도시한 계수종 데이터 생성 장치(150)에 있어서는, 도 1의 화상 신호 처리부(110)의 하위 계수 기억부(136)에 기억되는 각 클래스의 계수종 데이터 bij0 ∼ bij8을 생성할 수 있다.
이어서, 계수종 데이터의 생성 방법의 다른 예에 대하여 설명한다. 이 예는, 파라미터 g, f, h, v 값의 조합마다, 수학식 4의 추정식의 계수 데이터 Wi(i= 1 ∼ n)를 구하고, 이 각 조합의 계수 데이터 Wi를 이용하여, 미계층 상태의 생성식(수학식 5)의 계수 데이터 wi, 0 ∼ wi, 80(i= 1 ∼ n)을 구하고, 또한 이 계수 데이터 wi, 0 ∼ wi, 80을 이용하여, 하위층의 생성식(수학식 7)의 계수 데이터 bij0 ∼ bij8 (i = 1 ∼ n, j= O ∼ 8)을 구하는 것이다.
도 1O은 이 예에서의, 계수 데이터 wi, 0 ∼ wi, 80의 생성 방법의 개념을 도시하고 있다. 상술한 계수종 데이터의 생성 방법의 일례와 마찬가지로, HD 신호로부터 SD 신호를 생성할 때에 사용하는 필터의 수평 대역과 수직 대역을 가변하는 파라미터 g, f를 각각 9 단계로 가변하여 81 종류의 SD 신호를 얻음과 함께, 이 81 종류의 SD 신호의 각각에 대하여 그 위상을 수직 방향으로 8 단계, 수평 방향으로 4 단계로 시프트시켜, 합계 81 ×32 종류의 SD 신호를 순차 생성한다.
그리고, 각 SD 신호와 HD 신호 사이에서 학습을 행하여, 파라미터 g, f, h, v의 조합마다, 수학식 4의 추정식의 계수 데이터 Wi를 생성한다. 그리고, 각 조합 의 계수 데이터 Wi를 사용하여 계수종 데이터를 생성한다.
우선, 추정식의 계수 데이터가 구해지는 방법을 설명한다. 여기서는, 수학식 4의 추정식의 계수 데이터 Wi(i= 1 ∼ n)를 최소 제곱법에 의해 구하는 예를 들기로 하자. 일반화된 예로서, X를 입력 데이터, W를 계수 데이터, Y를 예측값으로 하고, 수학식 16의 관측 방정식을 생각한다. 이 수학식 16에서, m은 학습 데이터의 수를 나타내고, n은 예측 탭의 수를 나타낸다.
Figure 112002030785155-pct00016
수학식 16의 관측 방정식에 의해 수집된 데이터에 최소 제곱법을 적용한다. 수학식 16의 관측 방정식을 바탕으로, 수학식 17의 나머지 방정식을 생각한다.
Figure 112002030785155-pct00017
수학식 17의 나머지 방정식으로부터, 각 Wi의 가장 정확한 값은 수학식 18의 e2를 최소로 하는 조건이 성립되는 경우라고 생각되어진다. 즉, 수학식 19의 조건을 고려하면 된다.
Figure 112002030785155-pct00018
Figure 112002030785155-pct00019
즉, 수학식 19의 i에 기초한 n개의 조건을 생각하고, 이것을 만족하는 W1, W2, …, Wn을 산출하면 된다. 그래서, 수학식 17의 나머지 방정식으로부터, 수학식 20을 얻을 수 있다. 또한, 수학식 20과 수학식 16으로부터, 수학식 21이 얻어진다.
Figure 112002030785155-pct00020
Figure 112002030785155-pct00021
그리고, 수학식 17과 수학식 21로부터, 수학식 22의 정규 방정식이 얻어진다.
Figure 112002030785155-pct00022
수학식 22의 정규 방정식은, 미지수의 수 n과 동일한 수의 방정식을 성립시킬 수 있으므로, 각 Wi의 가장 정확한 값을 구할 수 있다. 이 경우, 소거법 등을 이용하여 연립 방정식을 풀게 된다.
이어서, 파라미터 g, f, h, v 값의 조합마다 생성된 수학식 4의 추정식의 계수 데이터 Wi(i = 1 ∼ n)를 사용한, 미계층 상태의 생성식(수학식 5)의 계수 데이터 wi, 0 ∼ wi, 80을 구하는 방법을 설명한다.
임의의 파라미터 g, f, h, v의 값에 대응한, 임의의 클래스의 추정식의 계수 데이터가, kgfhvi가 되었다고 한다. 여기서, i는 예측 탭의 번호이다. 이 kgfhvi로부터, 이 클래스의 미계층 상태의 생성식의 계수 데이터 wi, 0 ∼ wi, 80을 구한다.
계수 데이터 Wi(i = (i = 1 ∼ n)는, 계수종 데이터 wi, 0 ∼ wi, 80을 사용하여, 상술한 수학식 5으로 표현된다. 여기서, 계수 데이터 Wi에 대하여 최소 제곱법을 사용하는 것을 생각하면, 나머지는 수학식 23으로 표현한다.
Figure 112002030785155-pct00023
여기서, t0, t1, t2, …, t79, t80은 각각 g0 f0 v0 h0, g0 f 0 v0 h1 , g0 f0 v0 h2, · · ·, g2 f2 v2 h1, g2 f2 v2 h2이다. 수학식 23에 최소 제곱법을 작용시키면, 수학식 24를 얻을 수 있다.
Figure 112002030785155-pct00024
여기서, Xj,k, Yj를 각각 수학식 25, 수학식 26과 같이 정의하면, 수학식 24는 수학식 27과 같이 재기입된다. 수학식 27도 정규 방정식이며, 이 식을 소거법 등의 일반 해법으로 풀어서, 계수 데이터 wi, 0 ∼ wi, 80을 산출할 수 있다.
Figure 112002030785155-pct00025
Figure 112002030785155-pct00026
Figure 112002030785155-pct00027
도 11은, 상술한 개념으로 계수 데이터 wi, 0 ∼ wi, 80을 생성하고, 그 계수 데이터 wi, 0 ∼ wi, 80으로부터 하위층의 생성식(수학식 7)의 계수 데이터 bij0 ∼ bij8을 얻는 계수종 데이터 생성 장치(150')의 구성을 도시하고 있다. 도 11에서, 도 8과 대응하는 부분에는 동일 부호를 붙이고, 그 상세 설명은 생략한다.
계수종 데이터 생성 장치(150')는, 정규 방정식 생성부(171)를 갖고 있다. 이 정규 방정식 생성부(171)는, 입력 단자(151)에 공급되는 HD 신호로부터 얻어지는 주목 위치의 화소 데이터로서의 각 HD 화소 데이터 y와, 이 각 HD 화소 데이터 y에 각각 대응하여 제1 탭 선택 회로(153)에서 선택적으로 추출되는 예측 탭의 데이터(SD 화소 데이터) xi와, 각 HD 화소 데이터 y에 각각 대응하여 클래스 합성 회로(159)로부터 출력되는 클래스 코드 CL을 이용하여, 클래스마다 또한 파라미터 g, f, h, v 값의 조합마다, 계수 데이터 Wi(i = 1 ∼ n)를 얻기 위한 정규 방정식(수학식 22 참조)을 생성한다.
이 경우, 1개의 HD 화소 데이터 y와 그것에 대응하는 n개의 예측 탭 화소 데이터와의 조합으로 학습 데이터가 생성되는데, SD 신호 생성 회로(152A)에의 파라미터 g, f 및 위상 시프트 회로(152B)에의 파라미터 H, V가 순차 변경되어 가고, 수평 및 수직의 대역, 및 수평 및 수직의 위상 시프트값이 단계적으로 변화한 81 ×32 종류의 SD 신호가 생성되어 가며, HD 신호와 각 SD 신호 사이에서 각각 학습 데이터의 생성이 행해진다. 이에 따라, 정규 방정식 생성부(171)에서는, 파라미터 g, f, h, v 값의 각 조합에 대응하여, 클래스마다 계수 데이터 Wi(i = 1 ∼ n)를 얻기 위한 정규 방정식이 생성된다.
또한, 계수종 데이터 생성 장치(150')는, 계수 데이터 결정부(172) 및 정규 방정식 생성부(173)를 갖고 있다. 계수 데이터 결정부(172)에는, 정규 방정식 생성부(171)에서 생성된 정규 방정식의 데이터가 공급된다. 계수 데이터 결정부(172)는, 그 정규 방정식을 풀어서, 파라미터 g, f, h, v 값의 각 조합에 대응한 각클래스의 추정식(수학식 4)의 계수 데이터 Wi를 구한다. 정규 방정식 생성부(173)는, 이 계수 데이터 Wi와, 필터의 수평 대역과 수직 대역을 가변하는 파라미터 g, f와, 수직 방향 및 수평 방향으로의 위상 시프트값의 파라미터 H, V를 사용하여, 클래스마다 미계층 상태의 생성식(수학식 5)의 계수 데이터 wi, 0 ∼ wi, 80을 얻기 위한 정규 방정식(수학식 27 참조)을 생성한다.
또한, 계수종 데이터 생성 장치(150')는, 계수 데이터 결정부(174), 계수 연산부(175) 및 계수종 메모리(163)를 갖고 있다. 계수 데이터 결정부(174)에는, 정규 방정식 생성부(173)에서 클래스마다 생성된 정규 방정식의 데이터가 공급된다. 계수 데이터 결정부(174)는, 클래스마다 정규 방정식을 풀어서, 각 클래스의 계수 데이터 wi, 0 ∼ wi, 80을 구한다. 계수 연산부(175)는, 이 구해진 미계층 상태의 생 성식(수학식 5)의 계수 데이터 wi, 0 ∼ wi, 80으로부터, 클래스마다 상위층의 생성식(수학식 6)과 하위층의 생성식(수학식 7)의 관계에 기초하여, 하위층의 생성식(수학식 7)의 계수 데이터 bij0 ∼ bij8을 구한다. 계수종 메모리(163)는 이 각 클래스의 계수 데이터 bij0 ∼ bij8을 계수종 데이터로서 기억한다.
도 11에 도시한 계수종 데이터 생성 장치(150')의 기타는, 도 8에 도시한 계수종 데이터 생성 장치(150)와 마찬가지로 구성된다.
도 11에 도시한 계수종 데이터 생성 장치(150')의 동작을 설명한다.
입력 단자(151)에는 교사 신호로서의 HD 신호(1050i 신호)가 공급되고, 그리고 이 HD 신호에 대하여 SD 신호 생성 회로(152A)에서 수평 및 수직의 추출 처리가 행해져 학생 신호로서의 SD 신호(525i 신호)가 생성된다. 이 경우, SD 신호 생성 회로(152A)에는 파라미터 g, f가 제어 신호로서 공급되고, 수평 및 수직의 대역이 단계적으로 변화한 81 종류의 SD 신호가 순차 생성되어 간다.
또한, 이 81 종류의 SD 신호가 위상 시프트 회로(152B)에 공급되고, 각 SD 신호의 위상이 수직 방향으로 8 단계, 수평 방향으로 4 단계로 시프트된다(도 5, 도 6 참조). 따라서, 이 위상 시프트 회로(152B)로부터는, 81 ×32 종류의 SD 신호가 순차 출력된다.
이들 복수 종류의 SD 신호로부터, 제2 탭 선택 회로(154)에서, HD 신호(1050i 신호)에서의 주목 위치의 주변에 위치하는 공간 클래스 탭의 데이터(SD 화소 데이터)가 선택적으로 추출된다. 이 제2 탭 선택 회로(154)에서는, 탭 선택 제어 회로(156)로부터 공급되는, 움직임 클래스 검출 회로(158)에서 검출되는 움직임 클래스에 대응한 탭 위치 정보에 기초하여, 탭의 선택이 행해진다.
이 제2 탭 선택 회로(154)에서 선택적으로 추출되는 공간 클래스 탭의 데이터(SD 화소 데이터)는 공간 클래스 검출 회로(157)로 공급된다. 이 공간 클래스 검출 회로(157)에서는, 공간 클래스 탭의 데이터로서의 각 SD 화소 데이터에 대하여 ADRC 처리가 실시되어 공간 클래스(주로 공간 내의 파형 표현을 위한 클래스 분류)의 클래스 정보로서의 재양자화 코드 qi가 얻어진다(수학식 1 참조).
또한, 위상 시프트 회로(152B)로부터 출력되는 복수 종류의 SD 신호로부터, 제3 탭 선택 회로(155)에서, HD 신호에서의 주목 위치의 주변에 위치하는 움직임 클래스 탭의 데이터(SD 화소 데이터)가 선택적으로 추출된다. 이 경우, 제3 탭 선택 회로(155)에서는, 탭 선택 제어 회로(156)로부터 공급되는 탭 위치 정보에 기초하여, 탭의 선택이 행해진다.
이 제3 탭 선택 회로(155)에서 선택적으로 추출되는 움직임 클래스 탭의 데이터(SD 화소 데이터)는 움직임 클래스 검출 회로(158)로 공급된다. 이 움직임 클래스 검출 회로(158)에서는, 움직임 클래스 탭의 데이터로서의 각 SD 화소 데이터로부터 움직임 클래스(주로 움직임의 정도를 나타내기 위한 클래스 분류)의 클래스 정보 MV가 얻어진다.
이 움직임 정보 MV와 상술한 재양자화 코드 qi는 클래스 합성 회로(159)로 공급된다. 이 클래스 합성 회로(159)에서는, 이들 움직임 정보 MV와 재양자화 코드 qi로부터, HD 신호에서의 주목 위치의 화소 데이터가 속하는 클래스를 나타내는 클래스 코드 CL이 얻어진다(수학식 3 참조).
또한, 위상 시프트 회로(152B)로부터 출력되는 복수 종류의 SD 신호로부터, 제1 탭 선택 회로(153)에서, HD 신호에서의 주목 위치의 주변에 위치하는 예측 탭의 데이터(SD 화소 데이터)가 선택적으로 추출된다. 이 경우, 제1 탭 선택 회로(153)에서는, 탭 선택 제어 회로(156)로부터 공급되는 탭 위치 정보에 기초하여, 탭의 선택이 행해진다.
그리고, 입력 단자(151)로 공급되는 HD 신호로부터 얻어지는 주목 위치의 화소 데이터로서의 각 HD 화소 데이터 y와, 이 각 HD 화소 데이터 y에 각각 대응하여 제1 탭 선택 회로(153)에서 선택적으로 추출되는 예측 탭의 데이터(SD 화소 데이터) xi와, 각 HD 화소 데이터 y에 각각 대응하여 클래스 합성 회로(159)로부터 출력되는 클래스 코드 CL로부터, 정규 방정식 생성부(171)에서는 파라미터 g, f, h, v 값의 각 조합에 대응하여, 클래스마다 추정식(수학식 4)의 계수 데이터 Wi(i = 1 ∼ n)를 얻기 위한 정규 방정식(수학식 22 참조)이 생성된다.
그리고, 계수 데이터 결정부(172)에서 그 정규 방정식이 풀려서, 파라미터 g, f, h, v 값의 각 조합에 대응한 각 클래스의 계수 데이터 Wi가 구해진다. 정규 방정식 생성부(173)에서는, 이 각 클래스의 계수 데이터 Wi와, 필터의 수평 대역과 수직 대역을 가변하는 파라미터 g, f와, 수직 방향 및 수평 방향으로의 위상 시프트값의 파라미터 H, V로부터, 클래스마다 계수 데이터 wi, 0 ∼ wi, 80을 얻기 위한 정규 방정식(수학식 27 참조)이 생성된다.
그리고, 계수 데이터 결정부(174)에서 그 정규 방정식이 풀려서, 클래스마다, 미계층 상태의 생성식(수학식 5)의 계수 데이터 wi, 0 ∼ wi, 80가 구해진다. 또한, 이 각 클래스의 계수 데이터 wi, 0 ∼ wi, 80가 계수 연산부(175)에 공급되고, 이 계수 연산부(175)에서는, 클래스마다, 계수 데이터 wi, 0 ∼ wi, 80으로부터, 하위층의 생성식(수학식 7)의 계수 데이터 bij0 ∼ bij8이 구해지며, 그 계수 데이터 bij0 ∼ bij8은 계수종 데이터로서 클래스별로 어드레스 분할된 계수종 메모리(163)에 기억된다.
이와 같이, 도 11에 도시한 계수종 데이터 생성 장치(150')에서도, 도 1의 화상 신호 처리부(110)의 하위 계수 기억부(136)에 기억되는 각 클래스의 계수종 데이터 bij0 ∼ bij8을 생성할 수 있다.
또, 도 1의 화상 신호 처리부(110)에서는 계수 데이터 Wi(i = 1 ∼ n)를 생성하기 위해, 수학식 5의 미계층 상태의 생성식을 2층화하여 얻어진 수학식 7 및 수학식 6을 사용했지만, 계층화는 2층화에 한하지 않고 3층 이상으로 계층화해도 된다.
또한, 미계층 상태의 생성식도, 수학식 5에 한정되는 것이 아니며, 또한 다음 수가 다른 다항식이나, 다른 함수로 표현되는 식이라도 실현 가능하다. 또한, 생성식에 포함되는 파라미터에 관해서도, g, f, h, v에 한정되는 것이 아니며, 이것과 함께 혹은 이것과는 별개의 파라미터를 갖는 것도 마찬가지로 구성할 수 있 다.
또한, 하위층의 생성식(수학식 7) 및 상위층의 생성식(수학식 6)의 형식이 같게 나타내었지만, 다른 형식이라도 무방하다. 그 경우에는, 적응형 곱합 장치(137)로 공급되는 곱합 구조 정보를 변화시킴으로써, 이 적응형 곱합 장치(137)를 공통으로 사용 가능해진다. 또 이 경우, 적응형 곱합 장치(137)는 각 층의 생성식의 연산이 가능한 최소 공배수적인 규모로 끝난다.
또, 도 1의 화상 신호 처리부(110)에서의 처리를, 예를 들면 도 12에 도시한 바와 같은 화상 신호 처리 장치(300)에 의해, 소프트웨어로 실현할 수도 있다.
우선, 도 12에 도시한 화상 신호 처리 장치(300)에 대하여 설명한다. 이 화상 신호 처리 장치(300)는, 장치 전체의 동작을 제어하는 CPU(301)와, 이 CPU(301)의 동작 프로그램이나 계수종 데이터 등이 저장된 ROM(read only memory : 302)과, CPU(301)의 작업 영역을 구성하는 RAM(random access memory : 303)을 갖고 있다. 이들 CPU(301), ROM(302) 및 RAM(303)은 각각 버스(304)에 접속되어 있다.
또한, 화상 신호 처리 장치(300)는 외부 기억 장치로서의 하드디스크 드라이브(HDD : 305)와, 플로피(등록 상표) 디스크(306)를 드라이브하는 디스크 드라이브(FDD : 307)를 갖고 있다. 이들 드라이브(305, 307)는 각각 버스(304)에 접속되어 있다.
또한, 화상 신호 처리 장치(300)는 인터넷 등의 통신망(400)에 유선 또는 무선으로 접속하는 통신부(308)를 갖고 있다. 이 통신부(308)는, 인터페이스(309)를 통해 버스(304)에 접속되어 있다.
또한, 화상 신호 처리 장치(300)는 사용자 인터페이스부를 구비하고 있다. 이 사용자 인터페이스부는, 리모콘 송신기(200)로부터의 리모콘 신호 RM을 수신하는 리모콘 신호 수신 회로(310)와, LCD(liquid crysta1 display) 등으로 이루어지는 디스플레이(311)를 갖고 있다. 수신 회로(310)는 인터페이스(312)를 통해 버스(304)에 접속되고, 마찬가지로 디스플레이(311)는 인터페이스(313)를 통해 버스(304)에 접속되어 있다.
또한, 화상 신호 처리 장치(300)는 입력 화상 신호 Vin으로서의 525i 신호를 입력하기 위한 입력 단자(314)와, 출력 화상 신호 Vout를 출력하기 위한 출력 단자(315)를 갖고 있다. 입력 단자(314)는 인터페이스(316)를 통해 버스(304)에 접속되고, 마찬가지로 출력 단자(315)는 인터페이스(317)를 통해 버스(304)에 접속된다.
여기서, 상술한 바와 같이 ROM(302)에 처리 프로그램이나 계수종 데이터 등을 사전에 저장해 두는 대신에, 예를 들면 인터넷 등의 통신망(400)으로부터 통신부(308)를 통해 다운로드하고, 하드디스크나 RAM(303)에 축적하여 사용할 수도 있다. 또한, 이들 처리 프로그램이나 계수종 데이터 등을 플로피 디스크(306)로 제공하도록 해도 된다.
또한, 화상 신호 처리 장치(300)는 입력 화상 신호 Vin으로서의 525i 신호를 입력 단자(314)로부터 입력하는 대신에, 사전에 하드디스크에 기록해 두거나, 혹은 인터넷 등의 통신망(400)으로부터 통신부(308)를 통해 다운로드해도 된다.
또한, 화상 신호 처리 장치(300)는 출력 화상 신호 Vout를 출력 단자(315)에 출력하는 대신에, 혹은 그것과 병행하여 디스플레이(311)에 공급하여 화상 표시를 하거나, 또한 하드디스크에 저장하거나, 통신부(308)를 통해 인터넷 등의 통신망(400)으로 송출하도록 해도 된다.
도 13의 흐름도를 참조하여, 도 12에 도시한 화상 신호 처리 장치(300)에서의, 입력 화상 신호 Vin로부터 출력 화상 신호 Vout를 얻기 위한 처리 수순을 설명한다.
우선, 단계 ST1에서 처리를 개시하고, 단계 ST2에서 예를 들면 입력 단자(314)로부터 장치 내에 1 프레임 또는 1 필드분의 입력 화상 신호 Vin을 입력한다. 이와 같이 입력 단자(314)로부터 입력되는 입력 화상 신호 Vin을 구성하는 화소 데이터는 RAM(303)에 일시적으로 저장된다. 또, 이 입력 화상 신호 Vin이 장치 내의 하드디스크 드라이브(307)에 사전에 기록되어 있는 경우에는, 이 하드디스크 드라이브(307)로부터 이 입력 화상 신호 Vin을 판독하고, 이 입력 화상 신호 Vin을 구성하는 화소 데이터를 RAM(303)에 일시적으로 저장한다. 그리고, 단계 ST3에서, 입력 화상 신호 Vin의 전 프레임 또는 전 필드의 처리가 종료되었는지 판정한다. 처리가 종료되었을 때에는, 단계 ST4에서 처리를 종료한다. 한편, 처리가 종료되지 않았을 때는 단계 ST5로 진행한다.
이 단계 ST5에서는, 사용자가 리모콘 송신기(200)를 조작하여 설정된 수평, 수직의 해상도를 결정하는 파라미터 g, f의 값을 예를 들면 RAM(303)으로부터 취득한다. 그리고, 단계 ST6에서 취득한 파라미터 g, f의 값과, 각 클래스의 계수종 데이터를 이용하여, 하위층의 생성식(수학식 7 참조)에 의해, 각 클래스에서의 상 위층의 생성식(수학식 6 참조)의 계수 데이터를 생성하여, RAM(303)에 저장한다.
이어서, 단계 ST7에서, 단계 ST2에서 입력된 입력 화상 신호 Vin의 화소 데이터로부터, 생성해야 할 출력 화상 신호 Vout를 구성하는 단위 화소 블록 내의 화소 데이터에 대응하여, 클래스 탭 및 예측 탭의 화소 데이터를 취득한다. 그리고, 단계 ST8에서, 단계 ST7에서 취득된 클래스 탭의 화소 데이터로부터 클래스 코드 CL을 생성한다.
이어서, 단계 ST9에서 사용자가 리모콘 송신기(200)를 조작하여 선택한 변환 방법(표시 화상의 배율도 포함함)에 대응하는 n/m의 값을 이용하고, 출력 화상 신호 Vout를 구성하는 단위 화소 블록 내의 각 화소의 위상 정보 h, v를 발생시킨다. 그리고, 단계 ST10에서, 이 단위 화소 블록 내의 각 화소의 위상 정보 h, v와 단계 ST8에서 생성된 클래스 코드 CL에 대응한 클래스의 상위층의 생성식의 계수 데이터를 이용하여, 상위층의 생성식에 의해, 단위 화소 블록 내의 각 화소에 각각 대응하여, 추정식(수학식 4 참조)의 계수 데이터 Wi를 생성한다.
이어서, 단계 ST11에서, 단계 ST10에서 생성된 계수 데이터 Wi와 단계 ST7에서 취득된 예측 탭의 화소 데이터를 이용하며, 추정식에 기초하여, 출력 화상 신호 Vout를 구성하는 단위 화소 블록 내의 각 화소의 데이터를 생성한다. 그리고, 단계 ST12에서, 단계 ST2에서 입력된 1 프레임 또는 1 필드분의 입력 화상 신호 Vin의 화소 데이터의 전 영역에서 출력 화상 신호 Vout의 화소 데이터를 얻는 처리가 종료되었는지 판정한다. 종료할 때에는, 단계 ST2로 되돌아가서, 다음 프레임 또는 필드의 입력 화상 신호 Vin의 입력 처리로 이행된다. 한편, 처리가 종료되지 않을 때에는 단계 ST7로 되돌아가서, 상술한 바와 같은 처리를 반복한다.
이와 같이, 도 13에 도시한 흐름도에 따라 처리를 함으로써, 입력된 입력 화상 신호 Vin의 화소 데이터를 처리하여, 출력 화상 신호 Vout의 화소 데이터를 얻을 수 있다. 상술한 바와 같이, 이와 같이 처리하여 얻어진 출력 화상 신호 Vout는 출력 단자(315)에 출력되거나, 디스플레이(311)에 공급되어 그것에 의한 화상이 표시되거나, 또한 하드디스크 드라이브(305)에 공급되어 하드디스크에 기록되기도 한다.
또한, 처리 장치의 도시는 생략하지만, 도 8의 계수종 데이터 생성 장치(150)에서의 처리를, 소프트웨어로 실현할 수도 있다.
도 14의 흐름도를 참조하여, 계수종 데이터를 생성하기 위한 처리 수순을 설명한다.
우선, 단계 ST21에서 처리를 개시하고, 단계 ST22에서, 학습에 사용된, SD 신호의 위상 시프트값(예를 들면, 파라미터 H, V로 특정됨)을 선택한다. 그리고, 단계 ST23에서, 모든 위상 시프트값에 대하여 학습이 끝났는지 판정한다. 모든 위상 시프트값에 대하여 학습이 끝났을 때는, 단계 ST24로 진행한다.
이 단계 ST24에서는, 기지의 HD 화소 데이터를 프레임 단위 또는 필드 단위로 입력한다. 그리고, 단계 ST25에서, 모든 HD 화소 데이터에 대하여 처리가 종료했는지 판정한다. 종료했을 때는, 단계 ST22로 되돌아가, 다음 위상 시프트값을 선택하고, 상술한 바와 같은 처리를 반복한다. 한편, 종료하지 않았을 때는, 단계 ST26으로 진행한다.
이 단계 ST26에서는, 단계 ST24에서 입력된 HD 화소 데이터로부터, 단계 ST22에서 선택된 위상 시프트값만 위상 시프트된 SD 화소 데이터를 생성한다. 그리고, 단계 ST27에서, 단계 ST26에서 생성된 SD 화소 데이터로부터, 단계 ST24에서 입력된 각 HD 화소 데이터에 대응하여, 클래스 탭 및 예측 탭의 화소 데이터를 취득한다. 그리고, 단계 ST28에서, 생성된 SD 화소 데이터의 전 영역에서 학습 처리를 종료했는지 판정한다. 학습 처리를 종료했을 때는, 단계 ST24로 되돌아가, 다음 HD 화소 데이터의 입력을 행하여, 상술한 바와 같은 처리를 반복하고, 한편 학습 처리를 종료하지 않았을 때는 단계 ST29로 진행한다.
이 단계 ST29에서는, 단계 ST27에서 취득된 클래스 탭의 SD 화소 데이터로부터 클래스 코드 CL을 생성한다. 그리고, 단계 ST30에서, 정규 방정식(수학식 14 참조)을 생성한다. 그 후에, 단계 ST27로 되돌아간다.
또한, 단계 ST23에서, 모든 위상 시프트값에 대하여 학습이 끝났을 때는, 단계 ST31로 진행한다. 이 단계 ST31에서는, 정규 방정식을 소거법 등에 의해 풀어서, 각 클래스에서의 미계층 상태의 생성식(수학식 5 참조)의 계수 데이터 wi, 0 ∼ wi, 80을 산출한다.
그리고, 단계 ST32에서 계수 데이터 wi, 0 ∼ wi, 80으로부터, 상위층의 생성식(수학식 6)과 하위층의 생성식(수학식 7)의 관계에 기초하여, 각 클래스에서의 하위층의 생성식(수학식 7 참조)의 계수 데이터 bij0 ∼ bij8을 결정한다. 그리 고, 단계 ST33에서, 이 각 클래스에서의 계수 데이터 bij0 ∼ bij8을 계수종 데이터로서 메모리에 보존하고, 그 후에 단계 ST34에서 처리를 종료한다.
이와 같이, 도 14에 도시한 흐름도에 따라 처리를 함으로써, 도 8에 도시한 계수종 데이터 생성 장치(150)와 마찬가지의 방법으로, 각 클래스의 계수종 데이터를 얻을 수 있다.
또한, 처리 장치의 도시는 생략하지만, 도 11의 계수종 데이터 생성 장치(150')에서의 처리도 소프트웨어로 실현 가능하다.
도 15의 흐름도를 참조하여, 계수종 데이터를 생성하기 위한 처리 수순을 설명한다.
우선, 단계 ST41에서 처리를 개시하고, 단계 ST42에서 학습에 사용되는, SD 신호의 위상 시프트값(예를 들면, 파라미터 H, V로 특정됨)을 선택한다. 그리고, 단계 ST43에서, 모든 위상 시프트값에 대한 계수 데이터의 산출 처리가 종료했는지의 여부를 판정한다. 종료하지 않았을 때는, 단계 ST44로 진행한다.
이 단계 ST44에서는, 기지의 HD 화소 데이터를 프레임 단위 또는 필드 단위로 입력한다. 그리고, 단계 ST45에서 모든 HD 화소 데이터에 대하여 처리가 종료됐는지 판정한다. 종료하지 않았을 때는, 단계 ST46에서 단계 ST44에서 입력된 HD 화소 데이터로부터, 단계 ST42에서 선택된 위상 시프트값만 위상 시프트된 SD 화소 데이터를 생성한다.
그리고, 단계 ST47에서 단계 ST46에서 생성된 SD 화소 데이터로부터, 단계 ST44에서 입력된 각 HD 화소 데이터에 대응하여, 클래스 탭 및 예측 탭의 화소 데이터를 취득한다. 그리고, 단계 ST48에서, 생성된 SD 화소 데이터의 전체 영역에서 학습 처리가 종료되었는지 판정한다. 학습 처리를 종료되어 있을 때는, 단계 ST44로 되돌아가, 다음 HD 화소 데이터의 입력을 행하여, 상술한 바와 같은 처리를 반복하고, 한편 학습 처리를 종료하지 않았을 때는 단계 ST49로 진행한다.
이 단계 ST49에서는, 단계 ST47에서 취득된 클래스 탭의 SD 화소 데이터로부터 클래스 코드 CL을 생성한다. 그리고, 단계 ST50에서, 계수 데이터를 얻기 위한 정규 방정식(수학식 22 참조)을 생성한다. 그 후에, 단계 ST47로 되돌아간다.
상술한 단계 ST45에서, 모든 HD 화소 데이터에 대하여 처리가 종료됐을 때는, 단계 ST51에서, 단계 ST50에서 생성된 정규 방정식을 소거법 등으로 풀어서, 각 클래스의 계수 데이터를 산출한다. 그 후에, 단계 ST42로 되돌아가, 다음 위상 시프트값을 선택하고, 상술한 바와 같은 처리를 반복하여, 다음 위상 시프트값에 대응한, 각 클래스의 계수 데이터를 구한다.
또한, 상술한 단계 ST43에서, 모든 위상 시프트값에 대한 계수 데이터의 산출 처리가 종료했을 때는, 단계 ST52로 진행한다. 이 단계 ST52에서는, 모든 위상 시프트값에 대한 계수 데이터로부터, 미계층 상태의 생성식(수학식 5)의 계수 데이터를 구하기 위한 정규 방정식(수학식 27 참조)을 생성한다.
그리고, 단계 ST53에서, 단계 ST52에서 생성된 정규 방정식을 소거법 등으로 풀어서, 각 클래스에서의 미계층 상태의 생성식(수학식 5 참조)의 계수 데이터 wi, 0 ∼ wi, 80을 산출한다.
그리고, 단계 ST54에서, 계수 데이터 wi, 0 ∼ wi, 80으로부터, 상위층의 생성식(수학식 6)과 하위층의 생성식(수학식 7)의 관계에 기초하여, 각 클래스에서의 하위층의 생성식(수학식 7 참조)의 계수 데이터 bij0 ∼ bij8을 구한다. 그리고, 단계 ST55에서, 이 각 클래스에서의 계수 데이터 bij0 ∼ bij8을 계수종 데이터로서 메모리에 보존하고, 그 후에 단계 ST56에서 처리를 종료한다.
이와 같이, 도 15에 도시한 흐름도에 따라 처리를 함으로써, 도 11에 도시한 계수종 데이터 생성 장치(150')와 마찬가지의 방법으로, 각 클래스의 계수종 데이터를 얻을 수 있다.
또, 상술 실시예에서는, 출력 화상 신호 Vout를 생성할 때의 추정식으로서 선형 1차 방정식을 사용한 것을 예로 들었지만, 이것에 한정되는 것이 아니며, 예를 들면 추정식으로서 고차 방정식을 사용하는 것이라도 무방하다.
또한, 상술 실시예에서는, 클래스 코드 CL을 검출하여, 추정 예측 연산으로서는 이 클래스 코드에 따른 계수 데이터 Wi를 사용하는 것을 나타내었지만, 클래스 코드 CL의 검출 부분을 생략한 것도 생각할 수 있다. 그 경우에는, 하위 계수 기억부(136)에 저장되는 계수종 데이터 bij0 ∼ bij8은 1 종류뿐이다.
또한, 상술 실시예에서는, 클래스로서 공간 클래스 및 움직임 클래스를 구하는 것을 나타내었지만, 이들 클래스 외에도, 엣지의 유무, 자기 상관의 정도 등, 여러 특징량에 기초하여 클래스를 구하여 사용하도록 해도 된다.
또한, 상술 실시예에서는, 파라미터로서 해상도, 위상 정보를 사용하고 있지만, 그 외에도 노이즈 제거의 정도 등과 같은 화상이나 음성 등의 질을 도시한 바와 같은 파라미터를 사용하는 경우에도, 본 발명을 마찬가지로 적용할 수 있다.
또한, 상술 실시예에서는, 하위층의 생성식(수학식 7)에 포함되는 파라미터 g, f를 1 필드 기간, 혹은 1 프레임 기간마다 갱신(취득)하는 것을 나타내었지만, 파라미터 g, f의 갱신 기간(취득 기간)은 이것에 한정되지 않는다. 즉, 각 계층의 생성식에 포함되는 파라미터의 값을, 각각 독립적으로 소정 수의 정보 데이터를 산출할 때마다 갱신(취득)하도록 구성할 수 있다.
또한, 상술 실시예에서는, 화상 신호 처리부(110)로부터 출력되는 출력 화상 신호 Vout를 디스플레이부(111)로 공급하고, 그 출력 화상 신호 Vout에 의한 화상을 표시하는 것을 나타내었지만, 이 출력 화상 신호 Vout를 비디오 테이프 레코더 등의 기록 장치에 공급하여 기록하도록 해도 된다. 그 경우, 후처리 회로(129)의 부분에서, 기록에 최적인 데이터 구조가 되도록 처리해도 된다.
또한, 상술 실시예에서는, 입력 화상 신호 Vin으로서의 525i 신호를, 출력 화상 신호 Vout로서의 1080i 신호, XGA 신호, 혹은 배율이 다른 표시 화상을 얻기 위한 525i 신호로 변환하는 예를 나타내었지만, 본 발명은 그것에 한정되는 것이 아니며, 추정식을 사용하여 제1 화상 신호를 제2 화상 신호로 변환하는 그 밖의 경우에도 마찬가지로 적용할 수 있는 것은 물론이다.
또한, 상술 실시예에서는, 정보 신호가 화상 신호인 경우를 나타내었지만, 본 발명은 이것에 한정되지 않는다. 예를 들면, 정보 신호가 음성 신호인 경우에도, 본 발명을 마찬가지로 적용할 수 있다.
본 발명에 따르면, 제1 정보 신호를 제2 정보 신호로 변환할 때에 사용되는 추정식의 계수 데이터를, 계수종 데이터를 이용하여 생성하는 것으로, 설정된 복수의 파라미터에 대응한 계수 데이터를 용이하게 얻을 수 있어, 대량의 계수 데이터를 저장해 두는 메모리가 불필요하게 할 수 있다.
또한, 본 발명에 따르면, 추정식의 계수 데이터를 복수로 계층화된 생성식을 이용하여 생성함으로써, 1 단계마다의 연산 처리를 압축 가능함과 함께, 하드웨어의 규모 축소 및 유효 이용을 도모할 수 있다.
또한, 본 발명에 따르면, 복수로 계층화된 생성식을 구성하는 각 계층의 생성식이, 상위층일수록 갱신 빈도가 높은 파라미터를 포함하도록 함으로써, 포함되는 파라미터의 갱신 빈도가 적은 하위층측의 생성식 연산을 적게 억제할 수 있다.
이상과 같이, 본 발명에 따른 정보 신호 처리 장치, 정보 신호 처리 방법, 화상 신호 처리 장치, 화상 신호 처리 방법 및 그것을 사용한 화상 표시 장치, 그것에 사용되는 계수종 데이터 생성 장치 및 생성 방법, 및 컴퓨터 판독 가능한 매체 및 프로그램은, 525i 신호를 1080i 신호로 변환하는 경우, 525i 신호를 XGA 신호로 변환하는 경우 등과 같이 포맷을 변환할 때, 혹은 화상 사이즈를 변환할 때에 적용하기에 적합한 것이 된다.

Claims (49)

  1. 복수의 정보 데이터로 이루어지는 제1 정보 신호를 복수의 정보 데이터로 이루어지는 제2 정보 신호로 변환하는 정보 신호 처리 장치로서,
    상기 제2 정보 신호에 관한 복수의 파라미터의 값을 설정하는 파라미터 설정 수단과,
    추정식의 계수 데이터를 생성하는, 상기 복수의 파라미터를 포함하는 복수로 계층화된 생성식을 구성하는 최하층의 생성식의 계수 데이터인 계수종 데이터가 기억된 제1 메모리 수단과,
    상기 제1 메모리 수단에 기억되어 있는 상기 계수종 데이터와 상기 파라미터 설정 수단에 의해 설정된 상기 복수의 파라미터의 값을 이용하여, 상기 복수로 계층화된 생성식에 의해 생성되고, 상기 설정된 복수의 파라미터의 값에 대응한 상기 추정식의 계수 데이터를 발생하는 계수 데이터 발생 수단과,
    상기 제1 정보 신호에 기초하여, 상기 제2 정보 신호에 있어서의 주목 위치의 주변에 위치하는 복수의 제1 정보 데이터를 선택하는 제1 데이터 선택 수단과,
    상기 계수 데이터 발생 수단에 의해 발생된 상기 계수 데이터와 상기 제1 데이터 선택 수단에 의해 선택된 상기 복수의 제1 정보 데이터를 이용하여, 상기 추정식에 기초하여 상기 주목 위치의 정보 데이터를 산출하여 얻는 연산 수단
    을 포함하는 것을 특징으로 하는 정보 신호 처리 장치.
  2. 제1항에 있어서,
    각 계층의 생성식에 있어서, 상기 파라미터의 값은, 상기 연산 수단에 의해 소정 수의 정보 데이터를 산출할 때마다 갱신되는 것을 특징으로 하는 정보 신호 처리 장치.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 복수로 계층화된 생성식을 구성하는 각 계층의 생성식은, 상위층일수록 갱신 빈도가 높은 파라미터를 포함하는 것을 특징으로 하는 정보 신호 처리 장치.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 제1 정보 신호에 기초하여, 상기 제2 정보 신호에 있어서의 주목 위치의 주변에 위치하는 복수의 정보 데이터를 선택하는 제2 데이터 선택 수단과,
    상기 제2 데이터 선택 수단에 의해 선택된 상기 복수의 제2 정보 데이터에 기초하여 상기 주목 위치의 정보 데이터가 속하는 클래스를 검출하는 클래스 검출 수단을 더 포함하고,
    상기 제1 메모리 수단에는, 상기 클래스 검출 수단에 의해 검출되는 클래스마다 사전에 구해진 상기 계수종 데이터가 기억되어 있고,
    상기 계수 데이터 발생 수단은, 상기 클래스 검출 수단에 의해 검출된 클래스 및 상기 파라미터 설정 수단에 의해 설정된 상기 복수의 파라미터의 값에 대응한 상기 추정식의 계수 데이터를 발생하는 것을 특징으로 하는 정보 신호 처리 장치.
  5. 제1항에 있어서,
    상기 계수 데이터 발생 수단은,
    상기 복수로 계층화된 생성식을 구성하는 각 계층의 생성식의 연산을 행하기 위한 단일의 곱합(積和) 장치와,
    상기 곱합 장치에서 제1 계층의 생성식의 연산을 행하여 얻어지는 그 제1 계층의 상위에 있는 제2 계층의 생성식의 계수 데이터를 상기 제2 계층의 생성식의 연산을 위해 기억해 두는 제2 메모리 수단을 포함하는 것을 특징으로 하는 정보 신호 처리 장치.
  6. 제1항에 있어서,
    상기 계수 데이터 발생 수단에 의해 발생되는 상기 추정식의 계수 데이터의 총합을 구하는 가산 수단과,
    상기 연산 수단에 의해 얻어진 상기 주목 위치의 정보 데이터를 상기 가산 수단에 의해 구해진 상기 총합으로 제산하여 정규화하는 정규화 수단
    을 더 포함하는 것을 특징으로 하는 정보 신호 처리 장치.
  7. 복수의 화소 데이터로 이루어지는 제1 화상 신호를 복수의 화소 데이터로 이루어지는 제2 화상 신호로 변환하는 화상 신호 처리 장치로서,
    상기 제2 화상 신호에 관한 복수의 파라미터의 값을 설정하는 파라미터 설정 수단과,
    추정식의 계수 데이터를 생성하는, 상기 복수의 파라미터를 포함하는 복수로 계층화된 생성식을 구성하는 최하층의 생성식의 계수 데이터인 계수종 데이터가 기억된 제1 메모리 수단과,
    상기 제1 메모리 수단에 기억되어 있는 상기 계수종 데이터와 상기 파라미터 설정 수단에 의해 설정된 상기 복수의 파라미터의 값을 이용하여, 상기 복수로 계층화된 생성식에 의해 생성되고, 상기 설정된 복수의 파라미터의 값에 대응한 상기 추정식의 계수 데이터를 발생하는 계수 데이터 발생 수단과,
    상기 제1 화상 신호에 기초하여, 상기 제2 화상 신호에 있어서의 주목 위치의 주변에 위치하는 복수의 제1 화소 데이터를 선택하는 제1 데이터 선택 수단과,
    상기 계수 데이터 발생 수단에 의해 발생된 상기 계수 데이터와 상기 제1 데이터 선택 수단에 의해 선택된 상기 복수의 제1 화소 데이터를 이용하여, 상기 추정식에 기초하여 상기 주목 위치의 화소 데이터를 산출하여 얻는 연산 수단
    을 포함하는 것을 특징으로 하는 화상 신호 처리 장치.
  8. 제7항에 있어서,
    각 계층의 생성식에 있어서, 상기 파라미터의 값은, 상기 연산 수단에 의해 소정 수의 화소 데이터를 산출할 때마다 갱신되는 것을 특징으로 하는 화상 신호 처리 장치.
  9. 제7항에 있어서,
    상기 복수로 계층화된 생성식을 구성하는 각 계층의 생성식은, 상위층일수록 갱신 빈도가 높은 파라미터를 포함하는 것을 특징으로 하는 화상 신호 처리 장치.
  10. 제7항에 있어서,
    상기 제1 화상 신호에 기초하여, 상기 제2 화상 신호에 있어서의 주목 위치의 주변에 위치하는 복수의 제2 화소 데이터를 선택하는 제2 데이터 선택 수단과,
    상기 제2 데이터 선택 수단에 의해 선택된 상기 복수의 제2 화소 데이터에 기초하여 상기 주목 위치의 화소 데이터가 속하는 클래스를 검출하는 클래스 검출 수단을 더 포함하고,
    상기 제1 메모리 수단에는, 상기 클래스 검출 수단에 의해 검출되는 클래스마다 사전에 구해진 상기 계수종 데이터가 기억되어 있고,
    상기 계수 데이터 발생 수단은, 상기 클래스 검출 수단에 의해 검출된 클래스 및 상기 파라미터 설정 수단에 의해 설정된 상기 복수의 파라미터의 값에 대응한 상기 추정식의 계수 데이터를 발생시키는 것을 특징으로 하는 화상 신호 처리 장치.
  11. 제7항에 있어서,
    상기 계수 데이터 발생 수단은,
    상기 복수로 계층화된 생성식을 구성하는 각 계층의 생성식의 연산을 행하기 위한 단일의 곱합 장치와,
    상기 곱합 장치에서 제1 계층의 생성식의 연산을 행하여 얻어지는 그 제1 계층의 상위에 있는 제2 계층의 생성식의 계수 데이터를 상기 제2 계층의 생성식의 연산을 위해 기억해 두는 제2 메모리 수단을 포함하는 것을 특징으로 하는 화상 신호 처리 장치.
  12. 제7항에 있어서,
    상기 파라미터 설정 수단에 의해 설정되는 상기 복수의 파라미터는, 상기 제2 화상 신호에 의해 얻어지는 화상의 화질을 결정하는 제1 파라미터와, 상기 제2 화상 신호에 있어서의 주목 위치의 위상 정보를 나타내는 제2 파라미터로 이루어지며,
    상기 추정식의 계수 데이터를 생성하는 생성식은 하위층과 상위층으로 2층화되어, 상기 하위층의 생성식에는 상기 제1 파라미터가 포함되고, 상기 상위층의 생성식에는 상기 제2 파라미터가 포함되는 것을 특징으로 하는 화상 신호 처리 장치.
  13. 제12항에 있어서,
    상기 계수 데이터 발생 수단은,
    상기 제2 화상 신호의 수직 블랭킹 기간에, 상기 제1 메모리 수단에 기억되어 있는 계수종 데이터와 상기 파라미터 설정 수단에 의해 설정된 상기 제1 파라미터의 값을 이용하여, 상기 하위층의 생성식에 의해, 상기 제1 파라미터의 값에 대응한 상기 상위층의 생성식의 계수 데이터를 생성하고,
    상기 제2 화상 신호의 수직 유효 주사 기간에, 상기 생성된 상위층의 생성식의 계수 데이터와 상기 파라미터 설정 수단에 의해 설정된 상기 제2 파라미터의 값을 이용하여, 상기 상위층의 생성식에 의해, 상기 제1 파라미터 및 상기 제2 파라미터의 값에 대응한 상기 추정식의 계수 데이터를 생성하는 것을 특징으로 하는 화상 신호 처리 장치.
  14. 제12항에 있어서,
    상기 제1 화상 신호에 기초하여, 상기 제2 화상 신호에 있어서의 주목 위치의 주변에 위치하는 복수의 제2 화소 데이터를 선택하는 제2 데이터 선택 수단과,
    상기 제2 데이터 선택 수단에 의해 선택된 상기 복수의 제2 화소 데이터에 기초하여 상기 주목 위치의 화소 데이터가 속하는 클래스를 검출하는 클래스 검출 수단을 더 포함하고,
    상기 제1 메모리 수단에는, 상기 클래스 검출 수단에 의해 검출되는 클래스마다 사전에 구해진 상기 계수종 데이터가 기억되어 있고,
    상기 계수 데이터 발생 수단은,
    상기 제2 화상 신호의 수직 블랭킹 기간에 상기 제1 메모리 수단에 기억되어 있는 계수종 데이터와 상기 파라미터 설정 수단에 의해 설정된 상기 제1 파라미터의 값을 이용하여, 상기 하위층의 생성식에 의해, 상기 클래스 검출 수단에 의해 검출되는 클래스마다 상기 제1 파라미터의 값에 대응한 상기 상위층의 생성식의 계수 데이터를 생성하고,
    상기 제2 화상 신호의 수직 유효 주사 기간에, 상기 생성된 각 클래스의 상기 상위층의 생성식의 계수 데이터 중, 상기 클래스 검출 수단에 의해 검출되는 클래스의 상기 상위층의 생성식의 계수 데이터와, 상기 파라미터 설정 수단에 의해 설정된 상기 제2 파라미터의 값을 이용하여, 상기 상위층의 생성식에 의해, 상기 제1 파라미터 및 상기 제2 파라미터의 값, 및 상기 클래스 검출 수단에 의해 검출되는 클래스에 대응한 상기 추정식의 계수 데이터를 생성하는 것을 특징으로 하는 화상 신호 처리 장치.
  15. 제7항에 있어서,
    상기 계수 데이터 발생 수단에 의해 발생되는 상기 추정식의 계수 데이터의 총합을 구하는 가산 수단과,
    상기 연산 수단에 의해 얻어진 상기 주목 위치의 화소 데이터를 상기 가산 수단에 의해 구해진 상기 총합으로 제산하여 정규화하는 정규화 수단
    을 더 포함하는 것을 특징으로 하는 화상 신호 처리 장치.
  16. 복수의 화소 데이터로 이루어지는 제1 화상 신호를 입력하는 화상 신호 입력 수단과,
    상기 화상 신호 입력 수단으로부터 입력된 상기 제1 화상 신호를 복수의 화소 데이터로 이루어지는 제2 화상 신호로 변환하여 출력하는 화상 신호 처리 수단과,
    상기 화상 신호 처리 수단으로부터 출력되는 상기 제2 화상 신호에 의한 화상을 화상 표시 소자에 표시하는 화상 표시 수단과,
    상기 제2 화상 신호에 관한 복수의 파라미터의 값을 설정하는 파라미터 설정 수단을 포함하며,
    상기 화상 신호 처리 수단은,
    추정식의 계수 데이터를 생성하는, 상기 복수의 파라미터를 포함하는 복수로 계층화된 생성식을 구성하는 최하층의 생성식의 계수 데이터인 계수종 데이터가 기억된 제1 메모리 수단과,
    상기 제1 메모리 수단에 기억되어 있는 상기 계수종 데이터와 상기 파라미터 설정 수단에 의해 설정된 상기 복수의 파라미터의 값을 이용하여, 상기 복수로 계층화된 생성식에 의해 생성되고, 상기 설정된 복수의 파라미터의 값에 대응한 상기 추정식의 계수 데이터를 발생하는 계수 데이터 발생 수단과,
    상기 제1 화상 신호에 기초하여, 상기 제2 화상 신호에 있어서의 주목 위치의 주변에 위치하는 복수의 제1 화소 데이터를 선택하는 데이터 선택 수단과,
    상기 계수 데이터 발생 수단에 의해 발생된 상기 계수 데이터와 상기 데이터 선택 수단에 의해 선택된 상기 복수의 제1 화소 데이터를 이용하여, 상기 추정식에 기초하여 상기 주목 위치의 화소 데이터를 산출하여 얻는 연산 수단을 포함하는 것을 특징으로 하는 화상 표시 장치.
  17. 제16항에 있어서,
    각 계층의 생성식에 있어서, 상기 파라미터의 값은, 상기 연산 수단에 의해 소정 수의 화소 데이터를 산출할 때마다 갱신되는 것을 특징으로 하는 화상 표시 장치.
  18. 제16항에 있어서,
    상기 복수로 계층화된 생성식을 구성하는 각 계층의 생성식은, 상위층일수록 갱신 빈도가 높은 파라미터를 포함하는 것을 특징으로 하는 화상 표시 장치.
  19. 제16항에 있어서,
    상기 제1 화상 신호에 기초하여, 상기 제2 화상 신호에 있어서의 주목 위치의 주변에 위치하는 복수의 제2 화소 데이터를 선택하는 제2 데이터 선택 수단과,
    상기 제2 데이터 선택 수단에 의해 선택된 상기 복수의 제2 화소 데이터에 기초하여 상기 주목 위치의 화소 데이터가 속하는 클래스를 검출하는 클래스 검출 수단을 더 포함하고,
    상기 제1 메모리 수단에는, 상기 클래스 검출 수단에 의해 검출되는 클래스마다 사전에 구해진 상기 계수종 데이터가 기억되어 있고,
    상기 계수 데이터 발생 수단은, 상기 클래스 검출 수단에 의해 검출된 클래스 및 상기 파라미터 설정 수단에 의해 설정된 상기 복수의 파라미터의 값에 대응한 상기 추정식의 계수 데이터를 발생하는 것을 특징으로 하는 화상 표시 장치.
  20. 제16항에 있어서,
    상기 계수 데이터 발생 수단은,
    상기 복수로 계층화된 생성식을 구성하는 각 계층의 생성식의 연산을 행하기 위한 단일의 곱합 장치와,
    상기 곱합 장치로 제1 계층의 생성식의 연산을 행하여 얻어지는 그 제1 계층의 상위에 있는 제2 계층의 생성식의 계수 데이터를 상기 제2 계층의 생성식의 연산을 위해 기억해 두는 제2 메모리 수단을 포함하는 것을 특징으로 하는 화상 표시 장치.
  21. 제16항에 있어서,
    상기 파라미터 설정 수단에 의해 설정되는 상기 복수의 파라미터는, 상기 제2 화상 신호에 의해 얻어지는 화상의 화질을 결정하는 제1 파라미터와, 상기 제2 화상 신호에 있어서의 주목 위치의 위상 정보를 나타내는 제2 파라미터로 이루어지며,
    상기 추정식의 계수 데이터를 생성하는 생성식은 하위층과 상위층으로 2층화되어, 상기 하위층의 생성식에는 상기 제1 파라미터가 포함되고, 상기 상위층의 생성식에는 상기 제2 파라미터가 포함되는 것을 특징으로 하는 화상 표시 장치.
  22. 제21항에 있어서,
    상기 계수 데이터 발생 수단은,
    상기 제2 화상 신호의 수직 블랭킹 기간에, 상기 제1 메모리 수단에 기억되어 있는 계수종 데이터와 상기 파라미터 설정 수단에 의해 설정된 상기 제1 파라미터의 값을 이용하여, 상기 하위층의 생성식에 의해, 상기 제1 파라미터의 값에 대응한 상기 상위층의 생성식의 계수 데이터를 생성하고,
    상기 제2 화상 신호의 수직 유효 주사 기간에, 상기 생성된 상위층의 생성식의 계수 데이터와 상기 파라미터 설정 수단에 의해 설정된 상기 제2 파라미터의 값을 이용하여, 상기 상위층의 생성식에 의해, 상기 제1 파라미터 및 상기 제2 파라미터의 값에 대응한 상기 추정식의 계수 데이터를 생성하는 것을 특징으로 하는 화상 표시 장치.
  23. 제21항에 있어서,
    상기 제1 화상 신호에 기초하여, 상기 제2 화상 신호에 있어서의 주목 위치의 주변에 위치하는 복수의 제2 화소 데이터를 선택하는 제2 데이터 선택 수단과,
    상기 제2 데이터 선택 수단에 의해 선택된 상기 복수의 제2 화소 데이터에 기초하여 상기 주목 위치의 화소 데이터가 속하는 클래스를 검출하는 클래스 검출 수단을 더 포함하고,
    상기 제1 메모리 수단에는, 상기 클래스 검출 수단에 의해 검출되는 클래스마다 사전에 구해진 상기 계수종 데이터가 기억되어 있고,
    상기 계수 데이터 발생 수단은,
    상기 제2 화상 신호의 수직 블랭킹 기간에 상기 제1 메모리 수단에 기억되어 있는 계수종 데이터와 상기 파라미터 설정 수단에 의해 설정된 상기 제1 파라미터의 값을 이용하여, 상기 하위층의 생성식에 의해, 상기 클래스 검출 수단에 의해 검출되는 클래스마다 상기 제1 파라미터의 값에 대응한 상기 상위층의 생성식의 계수 데이터를 생성하고,
    상기 제2 화상 신호의 수직 유효 주사 기간에, 상기 생성된 각 클래스의 상기 상위층의 생성식의 계수 데이터 중, 상기 클래스 검출 수단에 의해 검출되는 클래스의 상기 상위층의 생성식의 계수 데이터와, 상기 파라미터 설정 수단에 의해 설정된 상기 제2 파라미터의 값을 이용하여, 상기 상위층의 생성식에 의해, 상기 제1 파라미터 및 상기 제2 파라미터의 값, 및 상기 클래스 검출 수단에 의해 검출되는 클래스에 대응한 상기 추정식의 계수 데이터를 생성하는 것을 특징으로 하는 화상 표시 장치.
  24. 제16항에 있어서,
    상기 계수 데이터 발생 수단에 의해 발생되는 상기 추정식의 계수 데이터의 총합을 구하는 가산 수단과,
    상기 연산 수단에 의해 얻어진 상기 주목 위치의 화소 데이터를 상기 가산 수단에 의해 구해진 상기 총합으로 제산하여 정규화하는 정규화 수단
    을 더 포함하는 것을 특징으로 하는 화상 표시 장치.
  25. 복수의 정보 데이터로 이루어지는 제1 정보 신호를 복수의 정보 데이터로 이루어지는 제2 정보 신호로 변환하는 정보 신호 처리 방법으로서,
    상기 제2 정보 신호에 관한 복수의 파라미터의 값을 설정하는 제1 단계와,
    추정식의 계수 데이터를 생성하는, 상기 복수의 파라미터를 포함하는 복수로 계층화된 생성식을 구성하는 최하층의 생성식의 계수 데이터인 계수종 데이터와 상기 제1 단계에서 설정된 상기 복수의 파라미터의 값을 이용하여, 상기 복수로 계층화된 생성식에 의해 생성되어, 상기 설정된 복수의 파라미터의 값에 대응한 상기 추정식의 계수 데이터를 발생하는 제2 단계와,
    상기 제1 정보 신호에 기초하여, 상기 제2 정보 신호에 있어서의 주목 위치의 주변에 위치하는 복수의 제1 정보 데이터를 선택하는 제3 단계와,
    상기 제2 단계에서 발생된 상기 계수 데이터와 상기 제3 단계에서 선택된 상기 복수의 제1 정보 데이터를 이용하여, 상기 추정식에 기초하여 상기 주목 위치의 정보 데이터를 산출하여 얻는 제4 단계
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 정보 신호 처리 방법.
  26. 제25항에 있어서,
    각 계층의 생성식에 있어서, 상기 파라미터의 값은, 상기 제4 단계에서 소정 수의 정보 데이터를 산출할 때마다 갱신되는 것을 특징으로 하는 정보 신호 처리 방법.
  27. 제25항에 있어서,
    상기 복수로 계층화된 생성식을 구성하는 각 계층의 생성식은, 상위층일수록 갱신 빈도가 높은 파라미터를 포함하는 것을 특징으로 하는 정보 신호 처리 방법.
  28. 제25항에 있어서,
    상기 제1 정보 신호에 기초하여, 상기 제2 정보 신호에 있어서의 주목 위치의 주변에 위치하는 복수의 제2 정보 데이터를 선택하는 제5 단계와,
    상기 제5 단계에서 선택된 상기 복수의 제2 정보 데이터에 기초하여 상기 주목 위치의 정보 데이터가 속하는 클래스를 검출하는 제6 단계를 더 포함하고,
    상기 제2 단계에서는, 상기 제6 단계에서 검출된 클래스 및 상기 제1 단계에서 설정된 상기 복수의 파라미터의 값에 대응한 상기 추정식의 계수 데이터를 생성하는 것을 특징으로 하는 정보 신호 처리 방법.
  29. 제25항에 있어서,
    상기 제2 단계에서 발생되는 상기 추정식의 계수 데이터의 총합을 구하는 제7 단계와,
    상기 제4 단계에서 얻어진 상기 주목 위치의 정보 데이터를 상기 제7 단계에서 구해지는 상기 총합으로 제산하여 정규화하는 제8 단계
    를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 정보 신호 처리 방법.
  30. 복수의 정보 데이터로 이루어지는 제1 정보 신호를 복수의 정보 데이터로 이루어지는 제2 정보 신호로 변환하기 위해,
    상기 제2 정보 신호에 관한 복수의 파라미터의 값을 설정하는 제1 단계와,
    추정식의 계수 데이터를 생성하는, 상기 복수의 파라미터를 포함하는 복수로 계층화된 생성식을 구성하는 최하층의 생성식의 계수 데이터인 계수종 데이터와 상기 제1 단계에서 설정된 상기 복수의 파라미터의 값을 이용하여, 상기 복수로 계층화된 생성식에 의해 생성되고, 상기 설정된 복수의 파라미터의 값에 대응한 상기 추정식의 계수 데이터를 발생하는 제2 단계와,
    상기 제1 정보 신호에 기초하여, 상기 제2 정보 신호에 있어서의 주목 위치의 주변에 위치하는 복수의 정보 데이터를 선택하는 제3 단계와,
    상기 제2 단계에서 발생된 상기 계수 데이터와 상기 제3 단계에서 선택된 상기 복수의 정보 데이터를 이용하여, 상기 추정식에 기초하여 상기 주목 위치의 정보 데이터를 산출하여 얻는 제4 단계를 포함하는 정보 신호 처리 방법을 컴퓨터에 실행시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터 판독 가능한 매체.
  31. 삭제
  32. 복수의 화소 데이터로 이루어지는 제1 화상 신호를 복수의 화소 데이터로 이루어지는 제2 화상 신호로 변환하는 화상 신호 처리 방법으로서,
    상기 제2 화상 신호에 관한 복수의 파라미터의 값을 설정하는 제1 단계와,
    추정식의 계수 데이터를 생성하는, 상기 복수의 파라미터를 포함하는 복수로 계층화된 생성식을 구성하는 최하층의 생성식의 계수 데이터인 계수종 데이터와 상기 제1 단계에서 설정된 상기 복수의 파라미터의 값을 이용하여, 상기 복수로 계층화된 생성식에 의해 생성되고, 상기 설정된 복수의 파라미터의 값에 대응한 상기 추정식의 계수 데이터를 발생하는 제2 단계와,
    상기 제1 화상 신호에 기초하여, 상기 제2 화상 신호에 있어서의 주목 위치의 주변에 위치하는 복수의 제1 화소 데이터를 선택하는 제3 단계와,
    상기 제2 단계에서 발생된 상기 계수 데이터와 상기 제3 단계에서 선택된 상기 복수의 제1 화소 데이터를 이용하여, 상기 추정식에 기초하여 상기 주목 위치의 화소 데이터를 산출하여 얻는 제4 단계
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 화상 신호 처리 방법.
  33. 제32항에 있어서,
    각 계층의 생성식에 있어서, 상기 파라미터의 값은, 상기 제4 단계에서 소정 수의 화소 데이터를 산출할 때마다 갱신되는 것을 특징으로 하는 화상 신호 처리 방법.
  34. 제32항에 있어서,
    상기 복수로 계층화된 생성식을 구성하는 각 계층의 생성식은, 상위층일수록 갱신 빈도가 높은 파라미터를 포함하는 것을 특징으로 하는 화상 신호 처리 방법.
  35. 제32항에 있어서,
    상기 제1 화상 신호에 기초하여, 상기 제2 화상 신호에 있어서의 주목 위치의 주변에 위치하는 복수의 제2 화소 데이터를 선택하는 제5 단계와,
    상기 제5 단계에서 선택된 상기 복수의 제2 화소 데이터에 기초하여 상기 주목 위치의 화소 데이터가 속하는 클래스를 검출하는 제6 단계를 더 포함하고,
    상기 제2 단계에서는, 상기 제6 단계에서 검출된 클래스 및 상기 제1 단계에서 설정된 상기 복수의 파라미터의 값에 대응한 상기 추정식의 계수 데이터를 생성 하는 것을 특징으로 하는 화상 신호 처리 방법.
  36. 제32항에 있어서,
    상기 제1 단계에서 설정되는 상기 복수의 파라미터는, 상기 제2 화상 신호에 의해 얻어지는 화상의 화질을 결정하는 제1 파라미터와, 상기 제2 화상 신호에 있어서의 주목 위치의 위상 정보를 나타내는 제2 파라미터로 이루어지며,
    상기 추정식의 계수 데이터를 생성하는 생성식은 하위층과 상위층으로 2층화되어, 상기 하위층의 생성식에는 상기 제1 파라미터가 포함되고, 상기 상위층의 생성식에는 상기 제2 파라미터가 포함되는 것을 특징으로 하는 화상 신호 처리 방법.
  37. 제36항에 있어서,
    상기 제2 단계에서는,
    상기 제2 화상 신호의 수직 블랭킹 기간에, 상기 계수종 데이터와 상기 제1 파라미터의 값을 이용하여, 상기 하위층의 생성식에 의해, 상기 제1 파라미터의 값에 대응한 상기 상위층의 생성식의 계수 데이터를 생성하고,
    상기 제2 화상 신호의 수직 유효 주사 기간에, 상기 생성된 상위층의 생성식의 계수 데이터와 상기 제2 파라미터의 값을 이용하여, 상기 상위층의 생성식에 의해, 상기 제1 파라미터 및 상기 제2 파라미터의 값에 대응한 상기 추정식의 계수 데이터를 생성하는 것을 특징으로 하는 화상 신호 처리 방법.
  38. 제36항에 있어서,
    상기 제1 화상 신호에 기초하여, 상기 제2 화상 신호에 있어서의 주목 위치의 주변에 위치하는 복수의 제2 화소 데이터를 선택하는 제5 단계와,
    상기 제5 단계에서 선택된 상기 복수의 제2 화소 데이터에 기초하여 상기 주목 위치의 화소 데이터가 속하는 클래스를 검출하는 제6 단계를 더 포함하고,
    상기 제2 단계에서는,
    상기 제2 화상 신호의 수직 블랭킹 기간에 각 클래스의 상기 계수종 데이터와 상기 제1 파라미터의 값을 이용하여, 상기 하위층의 생성식에 의해, 클래스마다 상기 제1 파라미터의 값에 대응한 상기 상위층의 생성식의 계수 데이터를 생성하며,
    상기 제2 화상 신호의 수직 유효 주사 기간에, 상기 생성된 각 클래스의 상기 상위층의 생성식의 계수 데이터 중, 상기 제6 단계에서 검출되는 클래스의 상기 상위층의 생성식의 계수 데이터와, 상기 제2 파라미터의 값을 이용하여, 상기 상위층의 생성식에 의해, 상기 제1 파라미터 및 상기 제2 파라미터의 값, 및 상기 제6 단계에서 검출되는 클래스에 대응한 상기 추정식의 계수 데이터를 생성하는 것을 특징으로 하는 화상 신호 처리 방법.
  39. 제32항에 있어서,
    상기 제2 단계에서 발생되는 상기 추정식의 계수 데이터의 총합을 구하는 제7 단계와,
    상기 제4 단계에서 얻어진 상기 주목 위치의 화소 데이터를 상기 제7 단계에서 구해지는 상기 총합으로 제산하여 정규화하는 제8 단계
    를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 화상 신호 처리 방법.
  40. 복수의 화소 데이터로 이루어지는 제1 화상 신호를 복수의 화소 데이터로 이루어지는 제2 화상 신호로 변환하기 위해,
    상기 제2 화상 신호에 관한 복수의 파라미터의 값을 설정하는 제1 단계와,
    추정식의 계수 데이터를 생성하는, 상기 복수의 파라미터를 포함하는 복수로 계층화된 생성식을 구성하는 최하층의 생성식의 계수 데이터인 계수종 데이터와 상기 제1 단계에서 설정된 상기 복수의 파라미터의 값을 이용하여, 상기 복수로 계층화된 생성식에 의해 생성되고, 상기 설정된 복수의 파라미터의 값에 대응한 상기 추정식의 계수 데이터를 발생하는 제2 단계와,
    상기 제1 화상 신호에 기초하여, 상기 제2 화상 신호에 있어서의 주목 위치의 주변에 위치하는 복수의 화소 데이터를 선택하는 제3 단계와,
    상기 제2 단계에서 발생된 상기 계수 데이터와 상기 제3 단계에서 선택된 상기 복수의 화소 데이터를 이용하여, 상기 추정식에 기초하여 상기 주목 위치의 화소 데이터를 산출하여 얻는 제4 단계를 포함하는 화상 신호 처리 방법을 컴퓨터에 실행시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터 판독 가능한 매체.
  41. 삭제
  42. 복수의 정보 데이터로 이루어지는 제1 정보 신호를 복수의 정보 데이터로 이루어지는 제2 정보 신호로 변환할 때에 사용되는 추정식의 계수 데이터를 생성하기 위한 복수로 계층화된 생성식을 구성하는 최하층의 생성식의 계수 데이터인 계수종 데이터를 생성하는 장치로서,
    상기 생성식에 포함되는 복수의 파라미터의 값에 대응하여, 상기 제1 정보 신호에 대응한 학생 신호의 상태를 결정하는 복수의 파라미터의 값을 설정하는 파라미터 설정 수단과,
    상기 학생 신호에 기초하여, 상기 제2 정보 신호에 대응한 교사 신호에 있어서의 주목 위치의 주변에 위치하는 복수의 정보 데이터를 선택하는 데이터 선택 수단과,
    상기 데이터 선택 수단에 의해 선택된 상기 복수의 정보 데이터 및 상기 교사 신호에 있어서의 주목 위치의 정보 데이터를 이용하여, 상기 복수로 계층화된 생성식의 미계층 상태에서의 생성식의 계수 데이터를 얻기 위한 정규 방정식을 생성하는 정규 방정식 생성 수단과,
    상기 정규 방정식을 풀어서 상기 미계층 상태에서의 생성식의 계수 데이터를 얻는 계수 데이터 연산 수단과,
    상기 계수 데이터 연산 수단에 의해 얻어진 상기 미계층 상태에서의 생성식의 계수 데이터를 이용하여, 상기 복수로 계층화된 생성식을 구성하는 최하층의 생성식의 계수 데이터를 계수종 데이터로서 얻는 계수종 데이터 연산 수단
    을 포함하는 것을 특징으로 하는 계수종 데이터 생성 장치.
  43. 복수의 정보 데이터로 이루어지는 제1 정보 신호를 복수의 정보 데이터로 이루어지는 제2 정보 신호로 변환할 때에 사용되는 추정식의 계수 데이터를 생성하기 위한 복수로 계층화된 생성식을 구성하는 최하층의 생성식의 계수 데이터인 계수종 데이터를 생성하는 방법으로서,
    상기 생성식에 포함되는 복수의 파라미터의 값에 대응하여, 상기 제1 정보 신호에 대응한 학생 신호의 상태를 결정하는 복수의 파라미터의 값을 설정하는 제1 단계와,
    상기 학생 신호에 기초하여, 상기 제2 정보 신호에 대응한 교사 신호에 있어서의 주목 위치의 주변에 위치하는 복수의 정보 데이터를 선택하는 제2 단계와,
    상기 제2 단계에서 선택된 상기 복수의 정보 데이터 및 상기 교사 신호에 있어서의 주목 위치의 정보 데이터를 이용하여, 상기 복수로 계층화된 생성식의 미계층 상태에서의 생성식의 계수 데이터를 얻기 위한 정규 방정식을 생성하는 제3 단계와,
    상기 제3 단계에서 생성된 상기 정규 방정식을 풀어서 상기 미계층 상태에서의 생성식의 계수 데이터를 얻는 제4 단계와,
    상기 제4 단계에서 얻어진 상기 미계층 상태에서의 생성식의 계수 데이터를 이용하여, 상기 복수로 계층화된 생성식을 구성하는 최하층의 생성식의 계수 데이터를 계수종 데이터로서 얻는 제5 단계
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 계수종 데이터 생성 방법.
  44. 복수의 정보 데이터로 이루어지는 제1 정보 신호를 복수의 정보 데이터로 이루어지는 제2 정보 신호로 변환할 때에 사용되는 추정식의 계수 데이터를 생성하기 위한 복수로 계층화된 생성식을 구성하는 최하층의 생성식의 계수 데이터인 계수종 데이터를 생성하기 위해,
    상기 생성식에 포함되는 복수의 파라미터의 값에 대응하여, 상기 제1 정보 신호에 대응한 학생 신호의 상태를 결정하는 복수의 파라미터의 값을 설정하는 제1 단계와,
    상기 학생 신호에 기초하여, 상기 제2 정보 신호에 대응한 교사 신호에 있어서의 주목 위치의 주변에 위치하는 복수의 정보 데이터를 선택하는 제2 단계와,
    상기 제2 단계에서 선택된 상기 복수의 정보 데이터 및 상기 교사 신호에 있어서의 주목 위치의 정보 데이터를 이용하여, 상기 복수로 계층화된 생성식의 미계층 상태에서의 생성식의 계수 데이터를 얻기 위한 정규 방정식을 생성하는 제3 단계와,
    상기 제3 단계에서 생성된 상기 정규 방정식을 풀어서 상기 미계층 상태에서의 생성식의 계수 데이터를 얻는 제4 단계와,
    상기 제4 단계에서 얻어진 상기 미계층 상태에서의 생성식의 계수 데이터를 이용하여, 상기 복수로 계층화된 생성식을 구성하는 최하층의 생성식의 계수 데이터를 계수종 데이터로서 얻는 제5 단계를 갖는 계수종 데이터 생성 방법을 컴퓨터에 실행시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터 판독 가능한 매체.
  45. 삭제
  46. 복수의 정보 데이터로 이루어지는 제1 정보 신호를 복수의 정보 데이터로 이루어지는 제2 정보 신호로 변환할 때에 사용되는 추정식의 계수 데이터를 생성하기 위한 복수로 계층화된 생성식을 구성하는 최하층의 생성식의 계수 데이터인 계수종 데이터를 생성하는 장치로서,
    상기 생성식에 포함되는 복수의 파라미터의 값에 대응하여, 상기 제1 정보 신호에 대응한 학생 신호의 상태를 결정하는 복수의 파라미터의 값을 설정하는 파라미터 설정 수단과,
    상기 학생 신호에 기초하여, 상기 제2 정보 신호에 대응한 교사 신호에 있어서의 주목 위치의 주변에 위치하는 복수의 정보 데이터를 선택하는 데이터 선택 수단과,
    상기 데이터 선택 수단에 의해 선택된 상기 복수의 정보 데이터 및 상기 교사 신호에 있어서의 주목 위치의 정보 데이터를 이용하여, 상기 파라미터 설정 수단에 의해 설정되는 복수의 파라미터의 값의 조합마다 상기 추정식의 계수 데이터를 얻기 위한 제1 정규 방정식을 생성하는 제1 정규 방정식 생성 수단과,
    상기 제1 정규 방정식을 풀어서, 상기 조합마다 상기 추정식의 계수 데이터를 얻는 제1 계수 데이터 연산 수단과,
    상기 제1 계수 데이터 연산 수단에 의해 얻어진 상기 조합마다의 계수 데이터로부터, 상기 복수로 계층화된 생성식의 미계층 상태에서의 생성식의 계수 데이터를 얻기 위한 제2 정규 방정식을 생성하는 제2 정규 방정식 생성 수단과,
    상기 제2 정규 방정식을 풀어서 상기 미계층 상태에서의 생성식의 계수 데이터를 얻는 제2 계수 데이터 연산 수단과,
    상기 제2 계수 데이터 연산 수단에 의해 얻어진 상기 미계층 상태에서의 생성식의 계수 데이터를 이용하여, 상기 복수로 계층화된 생성식을 구성하는 최하층의 생성식의 계수 데이터를 계수종 데이터로서 얻는 계수종 데이터 연산 수단
    을 포함하는 것을 특징으로 하는 계수종 데이터 생성 장치.
  47. 복수의 정보 데이터로 이루어지는 제1 정보 신호를 복수의 정보 데이터로 이루어지는 제2 정보 신호로 변환할 때에 사용되는 추정식의 계수 데이터를 생성하기 위한 복수로 계층화된 생성식을 구성하는 최하층의 생성식의 계수 데이터인 계수종 데이터를 생성하는 방법으로서,
    상기 생성식에 포함되는 복수의 파라미터의 값에 대응하여, 상기 제1 정보 신호에 대응한 학생 신호의 상태를 결정하는 복수의 파라미터의 값을 설정하는 제1 단계와,
    상기 학생 신호에 기초하여, 상기 제2 정보 신호에 대응한 교사 신호에 있어서의 주목 위치의 주변에 위치하는 복수의 정보 데이터를 선택하는 제2 단계와,
    상기 제2 단계에서 선택된 상기 복수의 정보 데이터 및 상기 교사 신호에 있어서의 주목 위치의 정보 데이터를 이용하여, 상기 제1 단계에서 설정되는 복수의 파라미터의 값의 조합마다 상기 추정식의 계수 데이터를 얻기 위한 제1 정규 방정식을 생성하는 제3 단계와,
    상기 제3 단계에서 생성된 상기 제1 정규 방정식을 풀어서, 상기 조합마다 상기 추정식의 계수 데이터를 얻는 제4 단계와,
    상기 제4 단계에서 얻어진 상기 조합마다의 계수 데이터로부터, 상기 복수로 계층화된 생성식의 미계층 상태에서의 생성식의 계수 데이터를 얻기 위한 제2 정규 방정식을 생성하는 제5 단계와,
    상기 제5 단계에서 생성된 상기 제2 정규 방정식을 풀어서, 상기 미계층 상태에서의 생성식의 계수 데이터를 얻는 제6 단계와,
    상기 제6 단계에서 얻어진 상기 미계층 상태에서의 생성식의 계수 데이터를 이용하여, 상기 복수로 계층화된 생성식을 구성하는 최하층의 생성식의 계수 데이터를 계수종 데이터로서 얻는 제7 단계
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 계수종 데이터 생성 방법.
  48. 복수의 정보 데이터로 이루어지는 제1 정보 신호를 복수의 정보 데이터로 이루어지는 제2 정보 신호로 변환할 때에 사용되는 추정식의 계수 데이터를 생성하기 위한 복수로 계층화된 생성식을 구성하는 최하층의 생성식의 계수 데이터인 계수종 데이터를 생성하기 위해,
    상기 생성식에 포함되는 복수의 파라미터의 값에 대응하여, 상기 제1 정보 신호에 대응한 학생 신호의 상태를 결정하는 복수의 파라미터의 값을 설정하는 제1 단계와,
    상기 학생 신호에 기초하여, 상기 제2 정보 신호에 대응한 교사 신호에 있어서의 주목 위치의 주변에 위치하는 복수의 정보 데이터를 선택하는 제2 단계와,
    상기 제2 단계에서 선택된 상기 복수의 정보 데이터 및 상기 교사 신호에 있어서의 주목 위치의 정보 데이터를 이용하여, 상기 제1 단계에서 설정되는 복수의 파라미터의 값의 조합마다 상기 추정식의 계수 데이터를 얻기 위한 제1 정규 방정식을 생성하는 제3 단계와,
    상기 제3 단계에서 생성된 상기 제1 정규 방정식을 풀어서, 상기 조합마다 상기 추정식의 계수 데이터를 얻는 제4 단계와,
    상기 제4 단계에서 얻어진 상기 조합마다의 계수 데이터로부터, 상기 복수로 계층화된 생성식의 미계층 상태에서의 생성식의 계수 데이터를 얻기 위한 제2 정규 방정식을 생성하는 제5 단계와,
    상기 제5 단계에서 생성된 상기 제2 정규 방정식을 풀어서, 상기 미계층 상태에서의 생성식의 계수 데이터를 얻는 제6 단계와,
    상기 제6 단계에서 얻어진 상기 미계층 상태에서의 생성식의 계수 데이터를 이용하여, 상기 복수로 계층화된 생성식을 구성하는 최하층의 생성식의 계수 데이터를 계수종 데이터로서 얻는 제7 단계를 포함하는 계수종 데이터 생성 방법을 컴퓨터에 실행시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터 판독 가능한 매체.
  49. 삭제
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