KR100971823B1 - 신호 처리 장치 및 방법, 및 기록 매체 - Google Patents

신호 처리 장치 및 방법, 및 기록 매체 Download PDF

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Abstract

본 발명은, 보다 적합한 클래스를 용이하게 선택할 수 있도록 한 신호 처리 장치 및 방법, 기록 매체, 및 프로그램에 관한 것이다. 입력된 콤포지트 영상 신호로부터, 영역 추출부(151)에서 클래스 탭이 추출되고, 패턴 검출부(152 내지 154)에서 각각 서로 다른 사전에 정해진 소정의 방식으로 클래스의 패턴이 검출된다. 클래스 코드 결정부(155)에서 평가 테이블(156)의 정보에 기초하여 결정된 클래스의 예측 계수가, 계수 메모리(157)로부터 예측 연산부(159)에 공급된다. 예측 연산부(159)에서, 영역 추출부(158)로부터 공급된 예측 탭 및 계수 메모리(157)에 공급된 예측 계수에 기초한 예측 연산이 행해져, 콤포넌트 신호인 Y 신호가 생성되어 출력된다. 본 발명은 텔레비전 수상기에 적용할 수 있다.
클래스, 콤포지트 영상 신호, 콤포넌트 신호, 클래스 탭, 평가 테이블

Description

신호 처리 장치 및 방법, 및 기록 매체{SIGNAL PROCESSING DEVICE AND METHOD, AND RECORDING MEDIUM}
본 발명은 신호 처리 장치 및 방법, 기록 매체, 및 프로그램에 관한 것으로, 특히, 학습한 복수의 클래스 분류 방법 중에서 S/N비가 가장 큰 클래스 분류 방법을 적용함으로써, 보다 적합한 클래스를 용이하게 선택할 수 있도록 한 신호 처리 장치 및 방법, 기록 매체, 및 프로그램에 관한 것이다.
NTSC(National TV Standards Committee) 방식 등의 텔레비전 신호는, 휘도 신호 Y에, 크로마 신호 C가 평형 변조되어 다중화되어 있다.
따라서, 종래의 텔레비전 수상기는, 텔레비전 신호를 수신하고, 휘도 신호 Y와 크로마 신호 C를 분리(Y/C 분리)하며, 크로마 신호를 복조하여, 휘도 신호 Y, 색차 신호 R-Y, 및 색차 신호 B-Y로 이루어지는 콤포넌트 신호로 변환하고, 또한, 매트릭스 변환하여, RGB 신호를 생성하고, 그 RGB 신호를 CRT(Cathode Ray Tube) 등의 표시 장치에 공급하여, 컬러 화상을 표시시킨다.
도 1은 종래의 텔레비전 수상기의 주요 부분의 구성예를 도시하는 도면이다.
도 1에서, 텔레비전 수상기(1)의 튜너(12)는, 안테나(11)를 통해 소정의 채널의 영상 반송파의 신호로부터 영상 중간 주파 신호를 생성하고, VIF(Video Intermediate Frequency) 회로(13)에 공급한다. VIF 회로(13)는, 공급된 영상 중간 주파 신호를 복조하고, 생성된 콤포지트 영상 신호를 Y/C 분리 회로(14)에 공급한다.
Y/C 분리 회로(14)는, 공급된 콤포지트 영상 신호로부터 휘도 신호(Y)와 크로마 신호(C)를 분리한다. 그리고, Y/C 분리 회로(14)는, 분리된 크로마 신호(C)를 크로마 복조 회로(15)에 공급한다. 크로마 복조 회로(15)는, 크로마 신호(C)를 복조하여, R-Y 신호 (R-Y) 및 B-Y 신호 (B-Y)로 이루어지는 색차 신호를 매트릭스 회로(16)에 공급한다.
Y/C 분리 회로(14)는, 또한, 분리한 휘도 신호(Y)를 매트릭스 회로(16)에 공급한다. 매트릭스 회로(16)는, Y/C 분리 회로(14)로부터 공급된 휘도 신호(Y)와, 크로마 복조 회로(15)로부터 공급된 R-Y 신호 및 B-Y 신호로부터, 3색의 R 신호(R), G 신호(G), 및 B 신호(B)를 생성하여, CRT(17)에 공급한다. CRT(17)는, 공급된 R 신호(R), G 신호(G), 및 B 신호(B)에 의해 컬러 화상을 표시한다.
그러나, 이상에서는, 휘도 신호(Y)와 크로마 신호(C)를 분리한 후, 크로마 신호(C)를 복조하여, R-Y 신호 및 B-Y 신호를 생성하고 나서, RGB 신호를 생성해야만 하므로, 처리 공정 수가 많아, 처리 회로의 규모가 커지게 된다고 하는 과제가 있었다.
또한, Y/C 분리 회로(14)로서, 2차원 Y/C 분리 회로나 3차원 Y/C 분리 회로를 적용하고, 이들을 이용하여 필터 처리를 행하는 경우, 특히 화상 엣지 부분이나 동화상 부분에서 도트 방해나 크로스 컬러 등의 Y/C 분리 에러에 기인하는 화질 열 화가 발생하기 쉽다고 하는 과제가 있었다.
이에 대하여, 클래스 분류 적응 처리를 이용하여, 콤포지트 영상 신호로부터 콤포넌트 영상 신호를 직접 생성하는 방법이 있다.
이 방법에서는, 영상 신호에 대응하는 화상의 주목 화소에서의, Y 신호, R-Y 신호, 및 B-Y 신호라는 콤포넌트 신호를 구하기 위해, 우선, 주목 화소 및 주목 화소의 시간적 또는 공간적으로 근방의 화소(클래스 탭)의 콤포지트 신호로부터 얻어지는 특징량을 이용하여 클래스 분류가 행해진다.
그리고, 그 클래스마다 준비된 고정의 계수와, 클래스 탭과 마찬가지로 콤포지트 신호로부터 얻어지는 예측 탭과의 연산에 의해, 콤포지트 신호로부터 주목 화소에서의 콤포넌트 신호가 직접 구해진다.
그러나, 이 경우, 주목 화소에서, 클래스마다 준비된 고정 계수가 적절하지 않은 값인 경우, 도트 방해나 크로스 컬러 등의 화질 열화를 충분히 개선할 수 없다고 하는 과제가 있었다.
이에 대하여, 복수의 클래스 분류 방법을 이용하여 이들 결과를 조합함으로써, 콤포지트 신호의 특징량을 보다 정밀하게 분류하여, 적절한 클래스 분류 방법을 행하는 방법도 생각되지만, 이 경우, 클래스 수가 방대한 수로 되기 때문에, 이 방법을 실현하기 위한 처리 회로의 규모가 커지게 되어, 현실적이지 않다.
<발명의 개시>
본 발명은 이러한 상황을 감안하여 이루어진 것으로, 보다 적합한 클래스를 용이하게 선택할 수 있도록 한 것이다.
본 발명의 제1 신호 처리 장치는, 복수 종류의 신호가 다중화된 입력 신호로부터 클래스 분류를 위한 제1 부분을 추출하는 제1 추출 수단과, 제1 추출 수단에 의해 추출된 제1 부분으로부터, 복수의 방법에 의해 패턴을 검출하여 클래스로 분류하는 검출 분류 수단과, 검출 분류 수단에 의해 분류된 클래스의 S/N비의 값을 기억하는 제1 기억 수단과, 제1 기억 수단에 기억되어 있는 S/N비의 값에 기초하여, 검출 분류 수단에 의해 분류된 클래스의 복수의 후보 중에서, 채용하는 클래스를 결정하는 클래스 결정 수단과, 복수의 예측 계수를 기억하는 제2 기억 수단과, 제2 기억 수단에 기억되어 있는 예측 계수 중에서, 클래스 결정 수단에 의해 결정된 클래스에 대응하는 예측 계수를 결정하는 예측 계수 결정 수단과, 입력 신호로부터 예측을 위한 제2 부분을 추출하는 제2 추출 수단과, 제2 추출 수단에 의해 추출된 제2 부분과, 예측 계수 결정 수단에 의해 결정된 예측 계수에 기초하여, 소정의 신호를 연산하여 생성하는 신호 생성 수단을 포함하는 것을 특징으로 한다.
상기 제1 기억 수단은, S/N비의 값을 검출 분류 수단이 이용하는 방법마다 대응시켜 기억하도록 할 수 있다.
상기 제1 기억 수단은, S/N비의 값을 검출 분류 수단이 분류하는 클래스마다 대응시켜 기억하도록 할 수 있다.
상기 제2 기억 수단은, 예측 계수의 값을 검출 분류 수단이 이용하는 방법마다 대응시켜 기억하도록 할 수 있다.
상기 제2 기억 수단은, 예측 계수의 값을 검출 분류 수단이 분류하는 클래스마다 대응시켜 기억하도록 할 수 있다.
상기 제1 기억 수단은, 다른 신호 처리 장치에 의해 공급된 S/N비의 값을 기억하도록 할 수 있다.
상기 제2 기억 수단은, 다른 신호 처리 장치에 의해 공급된 예측 계수를 기억하도록 할 수 있다.
본 발명의 제1 신호 처리 방법은, 복수 종류의 신호가 다중화된 입력 신호로부터 클래스 분류를 위한 제1 부분을 추출하는 제1 추출 단계와, 제1 추출 단계의 처리에 의해 추출된 제1 부분으로부터, 복수의 방법에 의해 패턴을 검출하여 클래스로 분류하는 검출 분류 단계와, 검출 분류 단계의 처리에 의해 분류된 클래스의 S/N비의 값의 기억을 제어하는 제1 기억 제어 단계와, 제1 기억 제어 단계의 처리에 의해 기억이 제어되어 있는 S/N비의 값에 기초하여, 검출 분류 단계의 처리에 의해 분류된 클래스의 복수의 후보 중에서, 채용하는 클래스를 결정하는 클래스 결정 단계와, 복수의 예측 계수의 기억을 제어하는 제2 기억 제어 단계와, 제2 기억 제어 단계의 처리에 의해 기억이 제어되어 있는 예측 계수 중에서, 클래스 결정 단계의 처리에 의해 결정된 클래스에 대응하는 예측 계수를 결정하는 예측 계수 결정 단계와, 입력 신호로부터 예측을 위한 제2 부분을 추출하는 제2 추출 단계와, 제2 추출 단계의 처리에 의해 추출된 제2 부분과, 예측 계수 결정 단계의 처리에 의해 결정된 예측 계수에 기초하여, 소정의 신호를 연산하여 생성하는 신호 생성 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.
본 발명의 제1 기록 매체의 프로그램은, 복수 종류의 신호가 다중화된 입력 신호로부터 클래스 분류를 위한 제1 부분을 추출하는 제1 추출 단계와, 제1 추출 단계의 처리에 의해 추출된 제1 부분으로부터, 복수의 방법에 의해 패턴을 검출하여 클래스로 분류하는 검출 분류 단계와, 검출 분류 단계의 처리에 의해 분류된 클래스의 S/N비의 값의 기억을 제어하는 제1 기억 제어 단계와, 제1 기억 제어 단계의 처리에 의해 기억이 제어되어 있는 S/N비의 값에 기초하여, 검출 분류 단계의 처리에 의해 분류된 클래스의 복수의 후보 중에서, 채용하는 클래스를 결정하는 클래스 결정 단계와, 복수의 예측 계수의 기억을 제어하는 제2 기억 제어 단계와, 제2 기억 제어 단계의 처리에 의해 기억이 제어되어 있는 예측 계수 중에서, 클래스 결정 단계의 처리에 의해 결정된 클래스에 대응하는 예측 계수를 결정하는 예측 계수 결정 단계와, 입력 신호로부터 예측을 위한 제2 부분을 추출하는 제2 추출 단계와, 제2 추출 단계의 처리에 의해 추출된 제2 부분과, 예측 계수 결정 단계의 처리에 의해 결정된 예측 계수에 기초하여, 소정의 신호를 연산하여 생성하는 신호 생성 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.
본 발명의 제1 프로그램은, 복수 종류의 신호가 다중화된 입력 신호로부터 클래스 분류를 위한 제1 부분을 추출하는 제1 추출 단계와, 제1 추출 단계의 처리에 의해 추출된 제1 부분으로부터, 복수의 방법에 의해 패턴을 검출하여 클래스로 분류하는 검출 분류 단계와, 검출 분류 단계의 처리에 의해 분류된 클래스의 S/N비의 값의 기억을 제어하는 제1 기억 제어 단계와, 제1 기억 제어 단계의 처리에 의해 기억이 제어되어 있는 S/N비의 값에 기초하여, 검출 분류 단계의 처리에 의해 분류된 클래스의 복수의 후보 중에서, 채용하는 클래스를 결정하는 클래스 결정 단계와, 복수의 예측 계수의 기억을 제어하는 제2 기억 제어 단계와, 제2 기억 제어 단계의 처리에 의해 기억이 제어되어 있는 예측 계수 중에서, 클래스 결정 단계의 처리에 의해 결정된 클래스에 대응하는 예측 계수를 결정하는 예측 계수 결정 단계와, 입력 신호로부터 예측을 위한 제2 부분을 추출하는 제2 추출 단계와, 제2 추출 단계의 처리에 의해 추출된 제2 부분과, 예측 계수 결정 단계의 처리에 의해 결정된 예측 계수에 기초하여, 소정의 신호를 연산하여 생성하는 신호 생성 단계를 컴퓨터에 실현시킨다.
본 발명의 제2 신호 처리 장치는, 1종류의 신호로 구성되는 복수의 신호를 다중화하는 다중화 수단과, 다중화 수단에 의해 복수의 신호가 다중화된 1개의 신호로부터, 클래스 분류를 위한 제1 부분을 추출하는 제1 추출 수단과, 제1 추출 수단에 의해 추출된 제1 부분으로부터, 소정의 방법에 의해 패턴을 검출하여 클래스로 분류하는 검출 분류 수단과, 복수의 예측 계수를 기억하는 제1 기억 수단과, 제1 기억 수단에 기억되어 있는 예측 계수 중에서, 검출 분류 수단에 의해 분류된 클래스에 대응하는 예측 계수를 결정하는 예측 계수 결정 수단과, 다중화된 신호로부터 예측을 위한 제2 부분을 추출하는 제2 추출 수단과, 제2 추출 수단에 의해 추출된 제2 부분과, 예측 계수 결정 수단에 의해 결정된 예측 계수에 기초하여, 소정의 신호를 연산하여 생성하는 신호 생성 수단과, 신호 생성 수단에 의한 소정의 신호의 생성에서의 S/N비를 산출하는 S/N비 산출 수단과, S/N비 산출 수단에 의해 산출된 S/N비의 값을 기억하는 제2 기억 수단을 포함하는 것을 특징으로 한다.
상기 제1 기억 수단은, 예측 계수의 값을 검출 분류 수단이 이용하는 방법마다 대응시켜 기억하도록 할 수 있다.
상기 제1 기억 수단은, 예측 계수의 값을 검출 분류 수단이 분류하는 클래스마다 대응시켜 기억하도록 할 수 있다.
상기 제2 기억 수단은, S/N비의 값을 검출 분류 수단이 이용하는 방법마다 대응시켜 기억하도록 할 수 있다.
상기 제2 기억 수단은, S/N비의 값을 검출 분류 수단이 분류하는 클래스마다 대응시켜 기억하도록 할 수 있다.
상기 제2 기억 수단에 의해 기억된 S/N비의 값을 다른 신호 처리 장치에 공급하는 공급 수단을 더 구비하도록 할 수 있다.
본 발명의 제2 신호 처리 방법은, 1종류의 신호로 구성되는 복수의 신호를 다중화하는 다중화 단계와, 다중화 단계의 처리에 의해 복수의 신호가 다중화된 1개의 신호로부터, 클래스 분류를 위한 제1 부분을 추출하는 제1 추출 단계와, 제1 추출 단계의 처리에 의해 추출된 제1 부분으로부터, 소정의 방법에 의해 패턴을 검출하여 클래스로 분류하는 검출 분류 단계와, 복수의 예측 계수의 기억을 제어하는 제1 기억 제어 단계와, 제1 기억 제어 단계의 처리에 의해 기억이 제어되어 있는 예측 계수 중에서, 검출 분류 단계의 처리에 의해 분류된 클래스에 대응하는 예측 계수를 결정하는 예측 계수 결정 단계와, 다중화된 신호로부터 예측을 위한 제2 부분을 추출하는 제2 추출 단계와, 제2 추출 단계의 처리에 의해 추출된 제2 부분과, 예측 계수 결정 단계의 처리에 의해 결정된 예측 계수에 기초하여, 소정의 신호를 연산하여 생성하는 신호 생성 단계와, 신호 생성 단계의 처리에 의한 소정의 신호의 생성에서의 S/N비를 산출하는 S/N비 산출 단계와, S/N비 산출 단계의 처리에 의 해 산출된 S/N비의 값의 기억을 제어하는 제2 기억 제어 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.
본 발명의 제2 기록 매체의 프로그램은, 1종류의 신호로 구성되는 복수의 신호를 다중화하는 다중화 단계와, 다중화 단계의 처리에 의해 복수의 신호가 다중화된 1개의 신호로부터, 클래스 분류를 위한 제1 부분을 추출하는 제1 추출 단계와, 제1 추출 단계의 처리에 의해 추출된 제1 부분으로부터, 소정의 방법에 의해 패턴을 검출하여 클래스로 분류하는 검출 분류 단계와, 복수의 예측 계수의 기억을 제어하는 제1 기억 제어 단계와, 제1 기억 제어 단계의 처리에 의해 기억이 제어되어 있는 예측 계수 중에서, 검출 분류 단계의 처리에 의해 분류된 클래스에 대응하는 예측 계수를 결정하는 예측 계수 결정 단계와, 다중화된 신호로부터 예측을 위한 제2 부분을 추출하는 제2 추출 단계와, 제2 추출 단계의 처리에 의해 추출된 제2 부분과, 예측 계수 결정 단계의 처리에 의해 결정된 예측 계수에 기초하여, 소정의 신호를 연산하여 생성하는 신호 생성 단계와, 신호 생성 단계의 처리에 의한 소정의 신호의 생성에서의 S/N비를 산출하는 S/N비 산출 단계와, S/N비 산출 단계의 처리에 의해 산출된 S/N비의 값의 기억을 제어하는 제2 기억 제어 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.
본 발명의 제2 프로그램은, 1종류의 신호로 구성되는 복수의 신호를 다중화하는 다중화 단계와, 다중화 단계의 처리에 의해 복수의 신호가 다중화된 1개의 신호로부터, 클래스 분류를 위한 제1 부분을 추출하는 제1 추출 단계와, 제1 추출 단계의 처리에 의해 추출된 제1 부분으로부터, 소정의 방법에 의해 패턴을 검출하여 클래스로 분류하는 검출 분류 단계와, 복수의 예측 계수의 기억을 제어하는 제1 기억 제어 단계와, 제1 기억 제어 단계의 처리에 의해 기억이 제어되어 있는 예측 계수 중에서, 검출 분류 단계의 처리에 의해 분류된 클래스에 대응하는 예측 계수를 결정하는 예측 계수 결정 단계와, 다중화된 신호로부터 예측을 위한 제2 부분을 추출하는 제2 추출 단계와, 제2 추출 단계의 처리에 의해 추출된 제2 부분과, 예측 계수 결정 단계의 처리에 의해 결정된 예측 계수에 기초하여, 소정의 신호를 연산하여 생성하는 신호 생성 단계와, 신호 생성 단계의 처리에 의한 소정의 신호의 생성에서의 S/N비를 산출하는 S/N비 산출 단계와, S/N비 산출 단계의 처리에 의해 산출된 S/N비의 값의 기억을 제어하는 제2 기억 제어 단계를 컴퓨터에 실현시킨다.
본 발명의 제3 신호 처리 장치는, 1종류의 신호로 구성되는 복수의 신호를 다중화하는 다중화 수단과, 다중화 수단에 의해 복수의 신호가 다중화된 1개의 신호로부터, 클래스 분류를 위한 제1 부분을 추출하는 제1 추출 수단과, 제1 추출 수단에 의해 추출된 제1 부분으로부터, 소정의 방법에 의해 패턴을 검출하여 클래스로 분류하는 검출 분류 수단과, 다중화된 신호로부터 예측을 위한 제2 부분을 추출하는 제2 추출 수단과, 제2 추출 수단에 의해 추출된 제2 부분과, 1종류의 신호로 구성되는 소정의 신호에 기초하여, 검출 분류 수단에 의해 분류되는 클래스마다 정규 방정식을 생성하는 정규 방정식 생성 수단과, 정규 방정식 생성 수단에 의해 생성된 정규 방정식을 연산하여, 예측 계수를 산출하는 예측 계수 산출 수단과, 예측 계수 산출 수단에 의해 산출된 예측 계수를 기억하는 기억 수단을 포함하는 것을 특징으로 한다.
상기 기억 수단은, 예측 계수의 값을 검출 분류 수단이 이용하는 방법마다 대응시켜 기억하도록 할 수 있다.
상기 기억 수단은, 예측 계수의 값을 검출 분류 수단이 분류하는 클래스마다 대응시켜 기억하도록 할 수 있다.
상기 기억 수단에 의해 기억된 예측 계수를 다른 신호 처리 장치에 공급하는 공급 수단을 더 포함하도록 할 수 있다.
본 발명의 제3 신호 처리 방법은, 1종류의 신호로 구성되는 복수의 신호를 다중화하는 다중화 단계와, 다중화 단계의 처리에 의해 복수의 신호가 다중화된 1개의 신호로부터, 클래스 분류를 위한 제1 부분을 추출하는 제1 추출 단계와, 제1 추출 단계의 처리에 의해 추출된 제1 부분으로부터, 소정의 방법에 의해 패턴을 검출하여 클래스로 분류하는 검출 분류 단계와, 다중화된 신호로부터 예측을 위한 제2 부분을 추출하는 제2 추출 단계와, 제2 추출 단계의 처리에 의해 추출된 제2 부분과, 1종류의 신호로 구성되는 소정의 신호에 기초하여, 검출 분류 단계의 처리에 의해 분류되는 클래스마다 정규 방정식을 생성하는 정규 방정식 생성 단계와, 정규 방정식 생성 단계의 처리에 의해 생성된 정규 방정식을 연산하여, 예측 계수를 산출하는 예측 계수 산출 단계와, 예측 계수 산출 단계의 처리에 의해 산출된 예측 계수의 기억을 제어하는 기억 제어 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.
본 발명의 제3 기록 매체의 프로그램은, 1종류의 신호로 구성되는 복수의 신호를 다중화하는 다중화 단계와, 다중화 단계의 처리에 의해 복수의 신호가 다중화된 1개의 신호로부터, 클래스 분류를 위한 제1 부분을 추출하는 제1 추출 단계와, 제1 추출 단계의 처리에 의해 추출된 제1 부분으로부터, 소정의 방법에 의해 패턴을 검출하여 클래스로 분류하는 검출 분류 단계와, 다중화된 신호로부터 예측을 위한 제2 부분을 추출하는 제2 추출 단계와, 제2 추출 단계의 처리에 의해 추출된 제2 부분과, 1종류의 신호로 구성되는 소정의 신호에 기초하여, 검출 분류 단계의 처리에 의해 분류되는 클래스마다 정규 방정식을 생성하는 정규 방정식 생성 단계와, 정규 방정식 생성 단계의 처리에 의해 생성된 정규 방정식을 연산하여, 예측 계수를 산출하는 예측 계수 산출 단계와, 예측 계수 산출 단계의 처리에 의해 산출된 예측 계수의 기억을 제어하는 기억 제어 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.
본 발명의 제3 프로그램은, 1종류의 신호로 구성되는 복수의 신호를 다중화하는 다중화 단계와, 다중화 단계의 처리에 의해 복수의 신호가 다중화된 1개의 신호로부터, 클래스 분류를 위한 제1 부분을 추출하는 제1 추출 단계와, 제1 추출 단계의 처리에 의해 추출된 제1 부분으로부터, 소정의 방법에 의해 패턴을 검출하여 클래스로 분류하는 검출 분류 단계와, 다중화된 신호로부터 예측을 위한 제2 부분을 추출하는 제2 추출 단계와, 제2 추출 단계의 처리에 의해 추출된 제2 부분과, 1종류의 신호로 구성되는 소정의 신호에 기초하여, 검출 분류 단계의 처리에 의해 분류되는 클래스마다 정규 방정식을 생성하는 정규 방정식 생성 단계와, 정규 방정식 생성 단계의 처리에 의해 생성된 정규 방정식을 연산하여, 예측 계수를 산출하는 예측 계수 산출 단계와, 예측 계수 산출 단계의 처리에 의해 산출된 예측 계수의 기억을 제어하는 기억 제어 단계를 컴퓨터에 실현시킨다.
본 발명의 제1 신호 처리 장치 및 방법, 제1 기록 매체, 및 제1 프로그램에 서는, 복수 종류의 신호가 다중화된 입력 신호로부터 클래스 분류를 위한 제1 부분이 추출되며, 추출된 제1 부분으로부터, 복수의 방법에 의해 패턴이 검출되어 클래스로 분류되고, S/N비의 값에 기초하여, 분류된 클래스로 이루어지는 복수의 후보 중에서 채용하는 클래스가 결정되며, 예측 계수 중에서, 클래스에 대응하는 예측 계수가 결정되고, 입력 신호로부터 예측을 위한 제2 부분이 추출되며, 추출된 제2 부분과, 결정된 예측 계수에 기초하여, 소정의 신호가 연산되어 생성된다.
본 발명의 제2 신호 처리 장치 및 방법, 제2 기록 매체, 및 제2 프로그램에서는, 1종류의 신호로 구성되는 복수의 신호가 다중화되며, 그 다중화된 1개의 신호로부터, 클래스 분류를 위한 제1 부분이 추출되고, 그 제1 부분으로부터, 소정의 방법에 의해 패턴이 검출되어 클래스로 분류되며, 예측 계수 중에서, 분류된 클래스에 대응하는 예측 계수가 결정되고, 다중화된 신호로부터 예측을 위한 제2 부분이 추출되며, 그 추출된 제2 부분과, 예측 계수에 기초하여, 소정의 신호가 연산되어 생성되고, 그 S/N비가 산출되어, 그 값이 기억된다.
본 발명의 제3 신호 처리 장치 및 방법, 제3 기록 매체, 및 제3 프로그램에서는, 복수의 신호가 다중화되며, 그 다중화된 1개의 신호로부터, 클래스 분류를 위한 제1 부분이 추출되고, 그 제1 부분으로부터, 패턴이 검출되어 클래스로 분류되며, 다중화된 신호로부터 제2 부분이 추출되고, 추출된 제2 부분과, 소정의 신호에 기초하여, 분류되는 클래스마다 정규 방정식이 생성되며, 생성된 정규 방정식이 연산되어, 예측 계수가 산출되어, 기억된다.
도 1은 종래의 텔레비전 수상기의 주요부의 구성예를 도시하는 블록도.
도 2는 본 발명을 적용한 텔레비전 수상기의 주요부의 구성예를 도시하는 블록도.
도 3은 크로마 신호의 각 필드간 및 각 화소간의 위상의 관계의 예를 도시하는 도면.
도 4는 도 2에 도시한 클래스 분류 적응 처리 회로의 내부의 구성예를 도시하는 블록도.
도 5는 도 2에 도시한 클래스 분류 적응 처리 회로에서, 실행되는 Y 신호 추출 처리에 대하여 설명하는 흐름도.
도 6은 본 발명을 적용한 예측 계수 산출 장치의 구성예를 도시하는 블록도.
도 7은 도 6의 예측 계수 산출 장치에 의한 예측 계수 산출 처리에 대하여 설명하는 흐름도.
도 8은 본 발명을 적용한 평가 테이블 생성 장치의 구성예를 도시하는 블록도.
도 9는 도 8의 평가 테이블 생성 장치에 의한 평가 테이블 생성 처리에 대하여 설명하는 흐름도.
도 10은 콤포지트 신호로부터 패턴을 검출하고, 클래스 코드를 결정하는 모습의 예를 도시하는 도면.
도 11은 평가 테이블로부터 적용하는 클래스 코드를 선택하는 모습의 예를 도시하는 도면.
도 12는 콤포지트 신호로부터 패턴을 검출하고, 클래스 코드를 결정하는 모습의 다른 예를 도시하는 도면.
도 13은 평가 테이블로부터 적용하는 클래스 코드를 선택하는 모습의 다른 예를 도시하는 도면.
도 14는 본 발명을 적용한 텔레비전 수상기의 다른 구성예를 도시하는 블록도.
<발명을 실시하기 위한 최량의 형태>
도 2는 본 발명을 적용한 텔레비전 수상기의 기본적인 구성예를 도시하는 블록도이다.
도 2에서, 텔레비전 수상기(100)의 안테나(11)는, 도시하지 않은 방송국으로부터 공급되는 무선 신호인 텔레비전 신호를 취득하여, 튜너(12)에 공급한다. 튜너(12)는, 안테나(12)를 통해 취득한, 복수의 채널이 다중화된 텔레비전 신호로부터 소정 채널의 영상 반송파의 신호를 선국하고, 대응하는 영상 중간 주파 신호를 생성하여, VIF(Video Intermediate Frequency) 회로(13)에 공급한다.
VIF 회로(13)는, 튜너(12)로부터 공급된 소정 채널의 영상 중간 주파 신호를 복조하고, 콤포지트 영상 신호를 A/D 변환기(101)에 공급한다. A/D 변환기(101)는, 취득한 콤포지트 영상 신호를 아날로그 신호로부터 디지털 신호로 변환하여, 클래스 분류 적응 처리 회로(102)에 공급한다.
클래스 분류 적응 처리 회로(102)는 취득한 콤포지트 영상 신호를 휘도 신호인 Y 신호(Y), 및, 색차 신호인 R-Y 신호(R-Y) 및 B-Y 신호(B-Y)로 분리하고, 이들 을 매트릭스 회로(16)에 공급한다.
매트릭스 회로(16)는, 취득한 Y 신호, R-Y 신호, 및 B-Y 신호로부터 3원색의 R 신호, G 신호, 및 B 신호를 생성하고, 이들을 CRT(Cathode Ray Tube)(17)에 공급한다. CRT(17)는 취득한 R 신호, G 신호, 및 B 신호에 대응하는 영상을 표시한다.
클래스 분류 적응 처리 회로(102)에는 또한, 필요에 따라 드라이브(110)가 접속되며, 자기 디스크(111), 광 디스크(112), 광 자기 디스크(113), 혹은 반도체 메모리(114) 등이 적절하게 장착되고, 이들로부터 판독된 컴퓨터 프로그램이, 필요에 따라 클래스 분류 적응 처리 회로(102)가 내장하는 기억부(도시 생략)에 인스톨된다.
도 2에 도시한 텔레비전 수상기(100)는, 도 1에 도시한 텔레비전 수상기(1)의 Y/C 분리 회로(14) 및 크로마 복조 회로(15)로 구성되는 신호 처리부(18)의 기능을, A/D 변환기(101) 및 클래스 분류 적응 처리 회로(102)를 이용하여 실현하는 것으로, 그 이외의 구성은 도 1에 도시한 경우와 마찬가지이다.
다음으로, 도 2에 도시한 텔레비전 수상기(100)의 동작을 설명한다.
텔레비전 수상기(100)의 안테나(11)를 통해 취득된 텔레비전 방송의 영상 반송파 신호는, 튜너(12)에 의해 소정의 채널의 중간 주파 신호로 변환된다. 그 중간 주파 신호는, VIF 회로(13)에 의해 복조되어, 목적의 채널의 콤포지트 영상 신호가 추출된다. 이 콤포지트 영상 신호는, A/D 변환기(101)에 의해 디지털 신호로 변환된 후, 클래스 분류 적응 처리 회로(102)에 공급된다.
여기서, 예를 들면, NTSC 방식의 텔레비전 신호는, 휘도 신호(Y)에 크로마 신호(C)가 평형 변조되어 다중화되어 있기 때문에, 샘플링된 콤포지트 신호는 샘플링점에 따라 크로마 신호의 위상이 다르다.
A/D 변환기(101)가 NTSC 신호를 색 부반송파 주파수 fsc의 4배의 샘플링 주파수(4fsc)로 샘플링한 경우, 크로마 신호의 각 필드간 및 각 화소간의 위상의 관계는 도 3에 도시한 바와 같다.
도 3에서, 동일한 필드 상에서 수평 방향으로 인접하는 화소간의 위상 차는, 필드(131)에서의 화소(131A) 및 화소(131B)로 나타낸 바와 같이 90°이고, 동일한 필드 상에서 수직 방향으로 인접하는 화소간의 위상 차는, 필드(131)에서의 화소(131A) 및 화소(131C)로 나타낸 바와 같이 180°이다.
또한, 필드(131)의 화소(131A)와, 필드(131)보다 2필드 후의 필드(132)(필드(131)의 다음 다음 필드)의 동일한 위치의 화소(132A)와의 위상 차는 180°이다.
클래스 분류 적응 처리 회로(102)는, 도 3에 도시한 바와 같은 크로마 신호가 평형 변조되어 다중화된 콤포지트 신호를 취득하면, 대응하는 화상의 주목 화소 및 주목 화소에 시간적 또는 공간적으로 근접한 화소인 클래스 탭으로부터 소정의 특징량을 얻거나 하여 클래스 분류를 행한다.
그리고, 클래스 분류 적응 처리 회로(102)는, 클래스마다 준비된 고정 계수와, 클래스 탭과 마찬가지로 얻어지는 예측 탭과의 연산을 행하여, 콤포지트 신호로부터 주목 화소에서의 Y 신호, R-Y 신호, 및 B-Y 신호로 직접 변환하고, 이들을 매트릭스 회로(16)에 공급한다.
다음으로, 클래스 분류 적응 처리 회로(102)에 대하여 설명한다. 도 4는 클래스 분류 적응 처리 회로(102)의 내부의 구성예를 도시하는 도면이다.
도 4에서, 클래스 분류 적응 처리 회로(102)의 영역 추출부(151)는, A/D 변환기(101)에 의해 도시하지 않은 입력 단자를 통해 공급된 콤포지트 신호인 NTSC 신호로부터, 클래스 분류를 행하기 위해 필요한 화소(클래스 탭)를 추출하여, 패턴 검출부(152 내지 154)에 공급한다.
패턴 검출부(152)는, 입력된 클래스 탭에 기초하여, 사전에 정해진 소정 방식으로 콤포지트 영상 신호의 패턴을 검출하고, 그 결과를 클래스 코드 결정부(155)에 출력한다.
패턴 검출부(153, 154)도 패턴 검출부(152)와 마찬가지로, 입력된 클래스 탭에 기초하여, 각각 사전에 정해진 소정 방식으로 콤포지트 영상 신호의 패턴을 검출하고, 그 결과를 클래스 코드 결정부(155)에 출력한다.
또한, 패턴 검출부(152 내지 154)는 서로 다른 방식으로 패턴을 검출한다.
또한, 콤포지트 영상 신호로부터 패턴을 검출하는 패턴 검출부의 수는, 복수이면 몇개이어도 된다. 그 경우, 복수의 패턴 검출부는 서로 다른 방식에 의해 패턴을 검출하도록 구성된다.
또한, 도 4에서, 패턴 검출부는 모두 병렬로 구성되어 있지만, 이에 한정되지 않고, 복수 존재하는 패턴 검출부의 일부 또는 전부가 직렬로 배치되어 있어도 된다.
클래스 코드 결정부(155)는, 패턴 검출부(152 내지 154)로부터 공급된 패턴, 및 평가 테이블(156)로부터 공급된 평가 테이블에 기초하여, 패턴 검출부(152 내지 154) 중, 어떤 패턴 검출부를 사용할지를 선택하고, 그 패턴 검출부로부터 공급되는 패턴의 클래스에 대응하는 클래스 코드를 계수 메모리(157)에 공급한다.
계수 메모리(157)에는 후술하는 「학습」에 의해 구해진 클래스마다의 예측 계수가 사전에 기억되어 있고, 계수 메모리(157)는, 취득된 클래스 코드에 대응하는 예측 계수를 예측 연산부(159)에 출력한다.
또한, 영역 추출부(158)는, A/D 변환기(101)에 의해 도시하지 않은 입력 단자를 통해 공급된 콤포지트 신호인 NTSC 신호로부터, 콤포넌트 신호를 예측 생성하기 위해 필요한 화소(예측 탭)를 추출하여, 예측 연산부(159)에 공급한다.
예측 연산부(159)는, 계수 메모리(157)로부터 공급된 예측 계수와, 영역 추출부(158)로부터 공급된 예측 탭을 이용하여, 예측 연산을 행하여, 콤포넌트 신호를 생성하고, 도시하지 않은 출력 단자를 통해, 매트릭스 회로(16)에 공급한다.
다음으로 동작에 대하여 설명한다.
도시하지 않은 입력 단자로부터 입력된 콤포지트 영상 신호는, 영역 추출부(151)에 공급되어, 클래스 탭이 추출된다. 그리고, 추출된 클래스 탭은, 패턴 검출부(152 내지 154)에 공급되어, 각각, 서로 다른 사전에 정해진 소정의 방식으로 패턴이 검출된다. 검출 결과는, 클래스 코드 결정부(155)에 공급되어, 평가 테이블(156)의 정보에 기초하여 클래스가 결정되고, 그 클래스 코드가 계수 메모리(157)에 공급된다.
계수 메모리(157)에서, 클래스 코드는, 콤포넌트 신호인 Y 신호에 대응하는 예측 계수로 변환되어, 예측 연산부(159)에 공급된다.
또한, 도시하지 않은 입력 단자로부터 입력된 콤포지트 영상 신호는, 영역 추출부(158)에 의해, 예측 탭이 추출된다. 그리고 추출된 예측 탭은 예측 연산부(159)에 공급된다.
예측 연산부(159)에서, 영역 추출부(158)로부터 공급된 예측 탭 및 계수 메모리(157)에 공급된 예측 계수에 기초한 예측 연산이 행해져, 콤포넌트 신호인 Y 신호가 생성되어 출력된다.
또한, 콤포넌트 신호인 R-Y 신호 및 B-Y 신호 등에 대해서도, 계수 메모리에 이들 신호에 대응하는 예측 계수를 사전에 기억시켜 둠으로써, 상술한 Y 신호의 경우와 마찬가지의 구성으로 얻을 수 있다.
이상과 같이 하여, 클래스 분류 적응 처리 회로(102)는, 공급된 콤포지트 영상 신호를 콤포넌트 신호로 변환한다.
다음으로, 클래스 분류 적응 처리 회로(102)에서, 실행되는 Y 신호 추출 처리에 대하여, 도 5의 흐름도를 참조하여 설명한다.
최초로 단계 S1에서, 클래스 분류 적응 처리 회로(102)의 영역 추출부(151)는, 공급된 콤포지트 영상 신호로부터 클래스 탭을 추출한다. 그리고, 단계 S2에서, 클래스 분류 적응 처리 회로(102)는 복수 준비된 패턴의 검출 방식 중에서 적용하는 방식을 지정한다.
그리고, 단계 S3으로 진행하여, 클래스 분류 적응 처리 회로(102)는, 단계 S2에서 지정한 방식으로 패턴을 검출하고, 단계 S4에서, 모든 검출 방식으로 검출 하였는지의 여부를 판정한다. 미처리의 검출 방식이 존재하고, 아직 모든 검출 방식으로 검출하지 않았다고 판정한 경우, 클래스 분류 적응 처리 회로(102)는, 단계 S5에서 미처리의 검출 방식 중에서 적용하는 방식을 지정하고, 단계 S3으로 처리를 복귀시켜, 그 이후의 처리를 반복한다.
즉, 클래스 분류 적응 처리 회로(102)는, 단계 S3 내지 단계 S5의 처리를 반복함으로써, 준비된 모든 검출 방식으로 클래스 탭으로부터 패턴을 검출한다. 도 4의 예의 경우, 이에 의해, 패턴 검출부(152 내지 154) 전체에 의해 패턴이 검출된다.
그리고, 단계 S4에서, 모든 검출 방식으로 패턴을 검출하였다고 판정한 경우, 클래스 분류 적응 처리 회로(102)의 클래스 코드 결정부(155)는, 단계 S6으로 진행하여, 사전에 준비된 평가 테이블(156)의 정보에 기초하여, 클래스를 결정하고, 대응하는 클래스 코드를 결정한다.
그리고, 단계 S7로 진행하여, 클래스 분류 적응 처리 회로(102)의 계수 메모리(157)는, 단계 S6에서 결정된 클래스 코드에 기초하여, 콤포넌트 신호인 Y 신호에 대응하는 예측 계수를 결정한다. 단계 S8에서, 영역 추출부(158)는, 공급된 콤포지트 영상 신호로부터 예측 탭을 추출한다. 단계 S9에서, 예측 연산부(159)는, 단계 S7에서 결정된 예측 계수, 및 단계 S8에서 추출된 예측 탭에 기초하여, 콤포넌트 Y 신호를 생성하고, Y 신호 추출 처리를 종료한다.
이상과 같이 하여, 클래스 분류 적응 처리 회로(102)는 콤포지트 신호로부터 콤포넌트 Y 신호를 추출한다.
또한, R-Y 신호, 및 B-Y 신호 등의 각종 콤포넌트 신호를 추출하는 처리에 대해서도, 클래스 분류 적응 처리 회로(102)가 단계 S7에서 각종 콤포넌트 신호에 대응하는 예측 계수를 결정하도록 함으로써, Y 신호의 경우와 마찬가지의 처리에 의해 추출할 수 있으므로, 그 설명은 생략한다.
이상과 같이, 클래스 분류 적응 처리 회로(102)에 의해 콤포지트 신호로부터 각종 콤포넌트 신호로 직접 변환함으로써, 용이하게, 보다 정밀도가 양호한 클래스를 선택할 수 있다.
다음으로, 도 4에 도시한 계수 메모리(157)에 기억하는 예측 계수를 사전에 준비하는 「학습」 방법에 대하여 설명한다. 계수 메모리(157)에는, 텔레비전 수상기(100)의 메이커 등에 의해 사전에 패턴 검출부(152 내지 154)의 방법에 대응하는 클래스마다의 예측 계수가 등록된다.
도 6은 계수 메모리(157)에 기억하는 예측 계수를 산출(학습)하는 예측 계수 산출 장치의 구성예를 도시하는 도면이다.
도 6에서, 예측 계수 산출 장치(200)의 NTSC 인코더(201)는, 도시하지 않은 입력 단자로부터 입력된, 샘플 영상 등에 대응하는 소정의 콤포넌트 신호인 Y 신호, R-Y 신호, 및 B-Y 신호를 취득하면, 이들 신호로부터 NTSC 콤포지트 신호를 생성하여, 영역 추출부(202, 205)에 공급한다.
영역 추출부(202)는, 공급된 콤포지트 신호로부터 클래스 분류를 행하기 위해 필요한 화소인 클래스 탭을 추출하여, 패턴 검출부(203)에 공급한다.
패턴 검출부(203)는, 사전에 정해진 소정의 방식을 이용하여, 입력된 클래스 탭으로부터 콤포지트 영상 신호의 패턴을 검출하고, 그 결과를 클래스 코드 결정부(204)에 공급한다. 클래스 코드 결정부(204)는, 공급된 패턴에 기초하여, 클래스를 결정하고, 대응하는 클래스 코드를 정규 방정식(206)에 공급한다.
또한, 영역 추출부(205)는, 공급된 콤포지트 신호로부터 콤포넌트 신호를 예측하여 생성하기 위해 필요한 화소인 예측 탭을 추출하여, 정규 방정식 생성부(206)에 공급한다.
또한, 정규 방정식 생성부(206)는, 도시하지 않은 입력 단자로부터 입력된 콤포넌트 신호인 Y 신호를 취득하고, 그 취득된 Y 신호, 영역 추출부(205)에 의해 공급된 예측 탭, 및, 클래스 코드 결정부(204)로부터 공급된 클래스 코드에 기초하여, 클래스 코드마다, 정규 방정식을 생성하여, 계수 결정부(207)에 공급한다.
계수 결정부(207)는, 입력된 정규 방정식의 수가 충분한 경우, 예를 들면, 최소 제곱법을 이용하여 정규 방정식을 풀어, 예측 계수를 산출하고, 계수 메모리(208)에 공급하여, 기억시킨다.
또한, 패턴 검출부(203)는, 예를 들면, 도 4에 도시한 텔레비전 수상기(100)의 클래스 분류 적응 처리 회로(102)에서 이용되는 패턴 검출부(152)에 대응하고 있으며, 패턴 검출부(152)와 마찬가지의 방법에 의해 패턴을 검출한다. 이에 의해, 계수 메모리(208)에는, 패턴 검출부(152)의 방법에 의해 분류되는 클래스마다의 예측 계수가 기억된다.
마찬가지로 하여, 패턴 검출부(203)를 패턴 검출부(153 또는 154)에 대응시켜, 패턴 검출부(153 또는 154)에 대응하는 예측 계수가 얻어진다.
즉, 도 6에 도시한 예측 계수 산출 장치(200)의 패턴 검출부(203)를, 도 4에 도시한 패턴 검출부(152 내지 154)의 각각에 대응시켜 구성하여 예측 계수를 산출하여, 계수 메모리(208)에 기억시킨다. 따라서, 계수 메모리(208)에는, 도 4에 도시한 클래스 분류 적응 처리 회로(102)에 준비되는 패턴 검출부가 분류하는 클래스의 합계 수와 동수의 예측 계수가 기억된다.
계수 메모리(208)에 기억되어 있는 예측 계수는, 도 4에 도시한 계수 메모리(157)에 공급되어 기억된다.
또한, Y 신호 이외에도, 예를 들면, 정규 방정식 생성부(206)가 R-Y 신호를 취득하도록 함으로써, 상술한 예측 계수 산출 장치(200)와 마찬가지의 구성에서, R-Y 신호를 취득하기 위한 예측 계수를 얻을 수 있다. 또한, B-Y 신호 등을 생성하는 예측 계수에 대해서도 마찬가지로 구할 수 있다.
예측 계수 산출 장치(200)는 또한, 도시하지 않은 제어부를 갖고 있으며, 그 제어부는 예측 계수 산출 장치(200)의 전체를 제어한다. 또한, 예측 계수 산출 장치(200)에는, 필요에 따라 드라이브(220)가 접속되고, 자기 디스크(221), 광 디스크(222), 광 자기 디스크(223), 혹은 반도체 메모리(224) 등이 적절하게 장착되며, 이들로부터 판독된 컴퓨터 프로그램이, 필요에 따라 예측 계수 산출 장치(200)가 내장하는 제어부(도시 생략)가 갖는 기억부(도시 생략)에 인스톨된다.
다음으로, 예측 계수 산출 장치(200)에 의한 예측 계수 산출 처리에 대하여, 도 7의 흐름도를 참조하여 설명한다.
최초로 단계 S31에서, 예측 계수 산출 장치(200)의 영역 추출부(202)는, NTSC 인코더(201)에 의해 콤포넌트 신호를 인코드하여 얻어진 콤포지트 신호로부터 클래스 탭을 추출한다. 그리고, 예측 계수 산출 장치(200)는, 단계 S32에서 패턴의 검출 방식을 지정하고(복수의 패턴 검출부 중 1개를 선택하고), 단계 S33에서 선택된 패턴 검출부(203)는, 영역 추출부(202)에 의해 추출된 클래스 탭으로부터 패턴을 검출하며, 단계 S34에서, 클래스 코드 결정부(204)는, 패턴 검출부(203)에 의해 검출된 패턴으로부터 클래스를 결정한다.
또한, 단계 S35에서, 영역 추출부(205)는, NTSC 인코더(201)가 생성한 콤포지트 신호로부터 예측 탭을 추출한다.
그리고, 단계 S36으로 진행하여, 정규 방정식 생성부(206)는, 영역 추출부(205)에 의해 추출된 예측 탭을 생도 데이터로 하고, 콤포넌트 신호를 교사 데이터로 하여, 클래스 코드 결정부(204)에 의해 결정된 클래스 코드마다, 정규 방정식을 생성한다. 계수 결정부(207)는, 단계 S37에서, 정규 방정식 생성부(206)에 의해 생성된 정규 방정식을, 최소 제곱법을 이용하여 풀음으로써, 예측 계수를 산출하고, 단계 S38에서, 계수 메모리(208)는, 계수 결정부(207)에 의해 산출된 예측 계수를 기억한다.
단계 S39에서, 제어부는, 모든 패턴에 대하여(복수의 패턴 검출부(203)의 전체에 기초하여) 예측 계수를 산출하였는지의 여부를 판정하고, 아직 미처리의 검출 방식(패턴 검출부(203))이 존재하고, 모든 패턴에 대하여 예측 계수를 산출하지 않았다고 판정한 경우, 단계 S40에서 미처리의 검출 방식(패턴 검출부(203))을 지정한 후, 단계 S33으로 되돌아가, 그 이후의 처리를 반복한다.
즉, 단계 S33 내지 단계 S40의 처리를 반복함으로써, 예측 계수 산출 장치(200)에 준비된 모든 패턴 검출부(203)에 대응하는 예측 계수가 산출된다.
그리고, 단계 S39에서, 모든 패턴에 대하여 예측 계수를 산출하였다고 판정한 경우, 제어부는 예측 계수 산출 처리를 종료한다.
이상과 같이, 예측 계수 산출 장치(200)를 이용하여, 준비된 패턴 검출부(203)에 대응하는 예측 계수를 산출함으로써, 도 4에 도시한 계수 메모리(157)는, 준비된 새로운 패턴 검출 방식에 대응하는 예측 계수를 사전에 준비할 수 있어, 클래스 분류 적응 처리 회로(102)의 범용성 및 확장성을 넓힐 수 있다.
다음으로, 도 4에 도시한 평가 테이블(156)에 기억되는 평가 테이블의 생성 방법에 대하여 설명한다. 평가 테이블(156)에는, 메이커 등에 의해 사전에 클래스 코드 결정부(155)에서 사용되는, 패턴 검출부(152 내지 154)의 검출 방법, 및 이들 클래스마다의 S/N비의 대응 관계를 나타내는 평가 테이블이 등록된다.
도 8은 평가 테이블을 생성하기 위한 평가 테이블 생성 장치의 구성예를 도시하는 도면이다.
도 8에서, 평가 테이블 생성 장치(300)의 NTSC 인코더(301)는, 도시하지 않은 입력 단자로부터 입력된, 샘플 화상 등에 대응하는 소정의 콤포넌트 신호인 Y 신호, R-Y 신호, 및 B-Y 신호를 취득하면, 인코드 처리를 행하여, NTSC 콤포지트 신호를 생성하고, 영역 추출부(302, 306)에 공급한다.
영역 추출부(302)는, NTSC 인코더(301)로부터 공급된 콤포지트 신호로부터, 클래스 분류를 행하기 위해 필요한 화소인 클래스 탭을 추출하여, 패턴 검출부(303)에 공급한다.
패턴 검출부(303)는, 공급된 클래스 탭으로부터 콤포지트 영상 신호의 패턴을 검출하고, 그 검출 결과를 클래스 코드 결정부(304)에 공급한다. 클래스 코드 결정부(304)는, 패턴 검출부(303)로부터 공급된 패턴에 기초하여 클래스를 결정하고, 그 클래스에 대응하는 클래스 코드를 계수 메모리(305)에 공급한다.
계수 메모리(305)는, 취득한 클래스 코드에 대응하는 예측 계수를 예측 연산부(307)에 공급한다. 또한, 콤포지트 신호를 취득한 영역 추출부(306)는, 콤포넌트 신호를 예측 생성하는 데 필요한 화소인 예측 탭을 추출하여, 예측 연산부(307)에 공급한다.
예측 연산부(307)는, 영역 추출부(306)에 의해 공급된 예측 탭과, 계수 메모리(305)에 의해 공급된 예측 계수에 기초하여, 예측 연산을 행하여, 콤포넌트 신호인 Y 신호를 생성하여, S/N비 산출부(308)에 공급한다.
SN비 산출부(308)는, NTSC 인코더(301)에 입력한 콤포넌트 신호인 Y 신호를 취득하고, 그 Y 신호와, 예측 연산부(307)에 의해 공급된 Y 신호에 의해 S/N비를 산출하여, 평가 테이블(309)에 공급한다. 평가 테이블(309)은, SN비 산출부(308)로부터 공급된 S/N비에 기초하여, 보유하고 있는 평가 테이블을 생성한다.
평가 테이블(309)에 기억되어 있는 평가 테이블은, 도 4에 도시한 평가 테이블(156)에 공급되어 기억된다.
또한, 패턴 검출부(303)는, 예를 들면, 도 4에 도시한 텔레비전 수상기(100) 의 클래스 분류 적응 처리 회로(102)에서 이용되는 패턴 검출부(152)에 대응하고 있으며, 패턴 검출부(152)와 마찬가지의 방법에 의해 패턴을 검출한다. 이에 의해, 평가 테이블(309)에는, 패턴 검출부(152)의 방법에 의해 분류되는 클래스마다의 S/N비와의 대응 관계가 도시되는 평가 테이블이 보존된다. 마찬가지로 하여, 패턴 검출부(203)를 패턴 검출부(153, 154)에 대응시켜, 패턴 검출부(153, 154)에 대응하는 평가 테이블이 얻어진다.
즉, 도 8에 도시한 평가 테이블 생성 장치(300)의 패턴 검출부(303)를, 도 4에 도시한 패턴 검출부(152 내지 154)의 각각에 대응시켜 구성하여 S/N비를 산출하여, 평가 테이블(309)에 기억시킨다. 따라서, 평가 테이블(309)에는, 도 4에 도시한 클래스 분류 적응 처리 회로(102)에 준비되는 패턴 검출부(152 내지 154)가 분류하는 클래스의 합계 수와 동수의, 클래스와 S/N비와의 대응 관계(평가 테이블)가 기억된다.
또한, Y 신호 이외에도, 예를 들면, SN비 산출부(308)가 R-Y 신호를 취득하도록 함으로써, 상술한 평가 테이블 생성 장치(300)와 마찬가지의 구성에서, R-Y 신호를 생성하기 위한 평가 테이블을 얻을 수 있다. 또한, B-Y 신호 등을 생성하기 위한 평가 테이블에 대해서도 마찬가지로 구할 수 있다.
평가 테이블 생성 장치(300)는 또한, 도시하지 않은 제어부를 갖고 있으며, 그 제어부는 평가 테이블 생성 장치(300) 전체를 제어한다. 또한, 평가 테이블 생성 장치(300)에는, 필요에 따라 드라이브(320)가 접속되며, 자기 디스크(321), 광 디스크(322), 광 자기 디스크(323), 혹은 반도체 메모리(324) 등이 적절하게 장착 되고, 이들로부터 판독된 컴퓨터 프로그램이, 필요에 따라 평가 테이블 생성 장치(300)가 내장하는 제어부(도시 생략)가 갖는 기억부(도시 생략)에 인스톨된다.
다음으로, 평가 테이블 생성 장치(300)에 의한 평가 테이블 생성 처리에 대하여 도 9의 흐름도를 참조하여 설명한다.
최초로, 단계 S61에서, 평가 테이블 생성 장치(300)의 영역 추출부(202)는, NTSC 인코더(301)에 의해 콤포넌트 신호를 인코드하여 생성된 콤포지트 신호로부터 클래스 탭을 추출한다. 그리고, 단계 S62에서, 제어부는, 패턴의 검출 방식을 지정한다(복수의 패턴 검출부(303) 중에서 1개를 선택한다).
선택된 패턴 검출부(303)는, 단계 S63에서, 추출된 클래스 탭으로부터 패턴을 검출하고, 클래스 코드 결정부(304)는, 단계 S64에서, 영역 추출부(302)에 의해 검출된 패턴의 클래스를 결정하며, 단계 S65에서, 계수 메모리(305)는 그 클래스의 클래스 코드에 대응하는 예측 계수를 결정한다.
또한, 영역 추출부(306)는, 단계 S66에서, NTSC 인코더(301)에 의해 콤포넌트 신호를 인코드하여 생성된 콤포지트 신호로부터 예측 탭을 추출한다. 그리고, 단계 S67에서, 예측 연산부(307)는, 영역 추출부(306)에 의해 추출된 예측 탭 및 계수 메모리(305)로부터 판독된 예측 계수에 기초하여, 콤포넌트 신호인 Y 신호를 생성한다.
SN비 산출부(308)는, 인코드하기 전의 콤포넌트 신호인 Y 신호(NTSC 인코더(301)에 입력되는 신호)와, 단계 S67에서 예측 연산부(307)에 의해 생성된 Y 신호에 기초하여, 단계 S68에서, S/N비를 산출한다. 그리고, 단계 S69로 진행하 여, 평가 테이블(309)은 산출한 S/N비를 이용하여 평가 테이블을 생성한다.
단계 S70에서, 제어부는, 모든 패턴(복수의 모든 패턴 검출부(303))에 대하여 평가 테이블을 생성하였는지의 여부를 판정하여, 미처리의 검출 방식(패턴 검출부(303))이 존재하고, 아직 모든 패턴에 대하여 평가 테이블을 생성하지 않았다고 판정한 경우, 제어부는, 단계 S71에서 미처리의 검출 방식(패턴 검출부(303))을 지정하고, 단계 S63으로 되돌아가, 그 이후의 처리를 반복한다.
즉, 단계 S63 내지 단계 S71의 처리를 반복함으로써, 클래스 분류 적응 처리 회로(102)에 준비되는 모든 패턴에 대하여 평가 테이블을 생성한다.
그리고, 단계 S70에서, 제어부는, 모든 패턴에 대하여 평가 테이블을 생성하였다고 판정한 경우, 평가 테이블 생성 처리를 종료한다.
이상과 같이, 평가 테이블 생성 장치(300)를 이용하여, 준비된 패턴 검출부(303)에 대응하는 평가 테이블을 생성함으로써, 도 4에 도시한 평가 테이블(156)은, 준비된 새로운 패턴 검출 방식에 대응하는 평가 테이블을 사전에 준비할 수 있어, 클래스 분류 적응 처리 회로(102)의 범용성 및 확장성을 넓힐 수 있다.
즉, 도 4에 도시한 클래스 분류 적응 처리 회로(102)는, 이상과 같이, 예측 계수 산출 장치(200) 및 평가 테이블 생성 장치(300)를 사용함으로써, 다양한 클래스 분류 방법을 사전에 준비해 둘 수 있기 때문에, 다양한 방법의 조합에 의해 클래스 분류를 행할 수 있다. 다음으로, 도 4에 도시한 클래스 분류 적응 처리 회로(102)에 준비되는 복수의 클래스 분류 방법의 조합에 대하여 설명한다.
도 10 및 도 11은, 클래스 분류 적응 처리 회로(102)가 콤포지트 신호로부터 패턴을 검출하고, 채용하는 클래스 코드를 결정하는 모습을 도시하는 도면이다.
영역 추출부(151)는, 클래스 분류 적응 처리 회로(102)에 입력된 콤포지트 신호에 대응하는 화상(401)으로부터 주목 화소를 포함하는 클래스 탭(402)을 추출한다.
여기서, 클래스 분류 적응 처리 회로(102)에 준비된 패턴 검출부에 의한 클래스 분류 방식으로서, 동위상 1bitADRC(Adaptive Dynamic Range Coding)에 의한 클래스 분류와, 간이 YC 분리의 차분값을 임계값 판정하는 클래스 분류의 조합을 준비한다.
그리고, 그 클래스 탭(402)에 대하여, 클래스 분류 적응 처리 회로(102)에 준비된 2개의 패턴 검출부가 각각 패턴을 검출하고, 동위상 1bitADRC에 의한 클래스 코드A(403)와, 간이 YC 분리의 차분값을 임계값 판정하는 클래스 코드B(404)로서 클래스 코드 결정부(155)에 공급한다.
이 때, 클래스 코드 결정부(155)에, 평가 테이블(156)로부터 도 11에 도시한 바와 같은 2개의 평가 테이블이 공급된다. 한쪽은 동위상 1bitADRC에 의한 클래스 분류에 대응하는 평가 테이블(431)이고, 다른쪽은 간이 YC 분리의 차분값에 의한 클래스 분류에 대응하는 평가 테이블(432)이다.
그리고, 클래스 코드 결정부(155)는, 패턴 검출부로부터 공급된 도 10에 도시한 클래스 코드A(403) 및 클래스 코드B(404)에 대응하는 S/N비의 값을 평가 테이블(431, 432)로부터 각각 구하고, 양자를 비교하여, 값이 큰 쪽의 클래스 코드를 계수 메모리(157)에 공급한다.
도 10 및 도 11에 도시한 예의 경우, 클래스 코드A(403)에 대응하는 S/N비(431A)의 값은 「44.29915」이고, 클래스 코드A(404)에 대응하는 S/N비(432A)의 값은 「43.82668」이기 때문에, 동위상 1bitADRC의 클래스 A가 선택된 클래스(433)로 되며, 대응하는 클래스 코드A(403)가 계수 메모리(157)에 공급된다.
또한, 도 12 및 도 13은, 클래스 분류 적응 처리 회로(102)가 콤포지트 신호로부터 패턴을 검출하고, 채용하는 클래스 코드를 결정하는 모습의 다른 예를 도시하는 도면이다.
도 12에서, 클래스 분류 적응 처리 회로(102)의 영역 추출부(151)는, 콤포지트 신호로부터 클래스 탭을 추출한다. 그리고, 패턴 검출부는, 추출된 클래스 탭에 대응하는 화소(450)를, 예를 들면, 1×4블록 단위로 주목 블록(451)으로 하여 아다마르 변환하고, 각 기저 성분 각각에 대하여 1bitADRC를 행한다.
그리고, 패턴 검출부는, 얻어진 기저 성분마다의 1bitADRC 코드(461 내지 464)를 클래스 코드 결정부(155)에 입력한다. 클래스 코드 결정부(155)는, 사전에 산출된 도 13에 도시한 바와 같은 평가 테이블(481)에 기초하여, 이들 클래스 코드(461 내지 464) 중에서, 적용하는 클래스 코드(482)를 결정한다.
도 12 및 도 13에 도시한 예의 경우, 평가 테이블(481)에서, 클래스 코드(461)에 대응하는 S/N비의 값은 「44.29915」이고, 클래그 코드(462)에 대응하는 S/N비의 값은 「43.82668」이며, 클래스 코드(463)에 대응하는 S/N비의 값은 「42.15078」이고, 클래스 코드(464)에 대응하는 S/N비의 값은 「42.15692」이기 때문에, 클래스 코드(461)에 대응하는 제1 기저 클래스(28)가 적용하는 클래스 코드(482)로서 결정된다.
이상과 같이 하여, 클래스 분류 적응 처리 회로(102)는, 복수의 클래스 분류 방법을 개별로 학습하여, 계수와 클래스마다의 S/N비를 사전에 산출해 놓고, 다음의 입력에 대하여 복수의 클래스 분류 방법을 적용하여 클래스 코드를 구하며, 산출된 S/N비에 기초하여, 가장 큰 S/N비의 클래스 분류 방법을 선택한다.
이에 의해, 예를 들면, 128클래스로 분류하는 클래스 분류 방법 A와, 동일하게 128클래스로 분류하는 클래스 분류 방법 B를 단순하게 조합하여 클래스 분류를 행한 경우, 128×128클래스, 즉, 16384클래스의 클래스 코드와, 이들에 대응하는 예측 계수를 준비할 필요가 있다.
이에 대하여, 도 4에서 설명한 바와 같은 클래스 분류 적응 처리 회로를 이요한 경우, 128+128클래스, 즉, 256클래스의 클래스 코드와, 이들에 대응하는 예측 계수를 준비하면 되기 때문에, 준비하는 데이터를 대폭 삭감할 수 있으며, 또한, 통계적으로 가장 양호한 정밀도로 맵핑할 수 있는 클래스를 선택할 수 있다.
또한, 이상에서, 도 2에 도시한 클래스 분류 적응 처리 회로(102)는, 콤포지트 영상 신호로부터, 휘도 신호인 Y 신호, 및, 색차 신호인 R-Y 신호 및 B-Y 신호로 변환하도록 설명하였지만, 이에 한정되지 않고, 예를 들면, 도 14에 도시한 바와 같이, 콤포지트 영상 신호로부터 직접 3원색의 R 신호, G 신호, 및 B 신호로 변환하도록 해도 된다.
도 14에서, 텔레비전 수상기(500)의 클래스 분류 적응 처리 회로(502)는, A/D 변환 회로(501)에 의해 공급된 디지털 신호의 콤포지트 영상 신호로부터 콤포넌트 신호인 R 신호, G 신호, 및 B 신호로 직접 변환하고, 이들을 CRT(17)에 공급한다. 클래스 분류 적응 처리 회로(502)에서의 클래스 분류 방법은, 도 2에 도시한 클래스 분류 적응 처리 회로(102)와 마찬가지로 행해진다.
도 14에 도시한 텔레비전 수상기(500)는, 도 1에 도시한 텔레비전 수상기(1)의 Y/C 분리 회로(14), 크로마 복조 회로(15), 및 매트릭스 회로(16)로 구성되는 신호 처리부(19)의 기능을, A/D 변환기(501) 및 클래스 분류 적응 처리 회로(502)를 이용하여 실현하는 것이며, 그 이외의 구성은 도 1에 도시한 경우와 마찬가지이다.
클래스 분류 적응 처리 회로(502)에는 또한, 필요에 따라 드라이브(510)가 접속되며, 자기 디스크(511), 광 디스크(512), 광 자기 디스크(513), 혹은 반도체 메모리(514) 등이 적절하게 장착되고, 이들로부터 판독된 컴퓨터 프로그램이, 필요에 따라 클래스 분류 적응 처리 회로(502)가 내장하는 기억부(도시 생략)에 인스톨된다.
이상에서, 영상 신호인 콤포지트 영상 신호를 콤포넌트 신호로 변환하는 텔레비전 수상기의 클래스 분류 적응 처리 회로에 대하여 설명하였지만, 이에 한정되지 않고, 상술한 클래스 분류 적응 처리 회로는, 하이비전 텔레비전 수상기 등에서의 SD-HD(Standard Definition-High Definition) 변환 회로나 MPEG(Moving Picture Experts Group) 방식에 의해 압축된 화상 정보의 왜곡 제거를 행하는 신호 처리 회로 등에도 적용할 수 있다. 또한, 이들 이외의 신호 처리 회로이어도 된다.
또한, 이상의 처리는, 하드웨어에 의해 실행할 수 있지만, 소프트웨어에 의해 실행시킬 수도 있다. 일련의 처리를 소프트웨어에 의해 실행시키는 경우에는, 그 소프트웨어를 구성하는 프로그램이, 전용의 하드웨어에 내장되어 있는 컴퓨터, 또는, 각종 프로그램을 인스톨함으로써, 각종 기능을 실행하는 것이 가능한, 예를 들면 범용의 퍼스널 컴퓨터 등에, 네트워크나 기록 매체로부터 인스톨된다.
이 기록 매체는, 도 2, 도 6, 도 8 또는 도 14에 도시한 바와 같이, 장치 본체와는 별도로, 사용자에게 프로그램을 제공하기 위해 배포되는, 프로그램이 기록되어 있는 자기 디스크(111, 221, 321, 또는 511)(플로피 디스크를 포함함), 광 디스크(112, 222, 322, 또는 512)(CD-ROM(Compact Disk-Read Only Mernory, DVD(Digital Versatile Disk)를 포함함), 광 자기 디스크(113, 223, 323, 또는 513)(MD(Mini-Disk)을 포함함), 혹은 반도체 메모리(114, 224, 324, 또는 514) 등으로 이루어지는 패키지 미디어에 의해 구성될 뿐만 아니라, 장치 본체에 사전에 내장된 상태로 사용자에게 제공되는, 프로그램이 기록되어 있는 클래스 분류 적응 처리 회로(102 혹은 502), 예측 계수 산출 장치(200), 또는 평가 테이블 생성 장치(300)에 내장되어 있는 ROM 등으로 구성된다.
또한, 본 명세서에서, 기록 매체에 기록되는 프로그램을 기술하는 단계는, 기재된 순서에 따라 시계열적으로 행해지는 처리는 물론, 반드시 시계열적으로 처리되지 않아도, 병렬적 혹은 개별로 실행되는 처리도 포함한다.
이상과 같이, 본 발명의 신호 처리 장치 및 방법, 기록 매체, 및 프로그램에 따르면, 보다 적합한 클래스를 용이하게 선택할 수 있다.

Claims (26)

  1. 복수 종류의 신호가 다중화된 입력 신호로부터 클래스 분류를 위한 제1 부분을 추출하는 제1 추출 수단과,
    상기 제1 추출 수단에 의해 추출된 상기 제1 부분으로부터, 복수의 방법에 의해 패턴을 검출하여 클래스로 분류하는 검출 분류 수단과,
    상기 검출 분류 수단에 의해 분류된 상기 클래스의 S/N비의 값을 기억하는 제1 기억 수단과,
    상기 제1 기억 수단에 기억되어 있는 상기 S/N비의 값에 기초하여, 상기 검출 분류 수단에 의해 분류된 상기 클래스의 복수의 후보 중에서, 채용하는 상기 클래스를 결정하는 클래스 결정 수단과,
    복수의 예측 계수를 기억하는 제2 기억 수단과,
    상기 제2 기억 수단에 기억되어 있는 상기 예측 계수 중에서, 상기 클래스 결정 수단에 의해 결정된 상기 클래스에 대응하는 상기 예측 계수를 결정하는 예측 계수 결정 수단과,
    상기 입력 신호로부터 예측을 위한 제2 부분을 추출하는 제2 추출 수단과,
    상기 제2 추출 수단에 의해 추출된 상기 제2 부분과, 상기 예측 계수 결정 수단에 의해 결정된 상기 예측 계수에 기초하여, 소정의 신호를 연산하여 생성하는 신호 생성 수단
    을 포함하는 것을 특징으로 하는 신호 처리 장치.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 제1 기억 수단은, 상기 S/N비의 값을 상기 검출 분류 수단이 이용하는 상기 방법마다 대응시켜 기억하는 것을 특징으로 하는 신호 처리 장치.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 제1 기억 수단은, 상기 S/N비의 값을 상기 검출 분류 수단이 분류하는 상기 클래스마다 대응시켜 기억하는 것을 특징으로 하는 신호 처리 장치.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 제2 기억 수단은, 상기 예측 계수의 값을 상기 검출 분류 수단이 이용하는 상기 방법마다 대응시켜 기억하는 것을 특징으로 하는 신호 처리 장치.
  5. 제1항에 있어서,
    상기 제2 기억 수단은, 상기 예측 계수의 값을 상기 검출 분류 수단이 분류하는 상기 클래스마다 대응시켜 기억하는 것을 특징으로 하는 신호 처리 장치.
  6. 제1항에 있어서,
    상기 제1 기억 수단은, 다른 신호 처리 장치에 의해 공급된 상기 S/N비의 값을 기억하는 것을 특징으로 하는 신호 처리 장치.
  7. 제1항에 있어서,
    상기 제2 기억 수단은, 다른 신호 처리 장치에 의해 공급된 상기 예측 계수를 기억하는 것을 특징으로 하는 신호 처리 장치.
  8. 복수 종류의 신호가 다중화된 입력 신호로부터 클래스 분류를 위한 제1 부분을 추출하는 제1 추출 단계와,
    상기 제1 추출 단계의 처리에 의해 추출된 상기 제1 부분으로부터, 복수의 방법에 의해 패턴을 검출하여 클래스로 분류하는 검출 분류 단계와,
    상기 검출 분류 단계의 처리에 의해 분류된 상기 클래스의 S/N비의 값의 기억을 제어하는 제1 기억 제어 단계와,
    상기 제1 기억 제어 단계의 처리에 의해 기억이 제어되어 있는 상기 S/N비의 값에 기초하여, 상기 검출 분류 단계의 처리에 의해 분류된 상기 클래스의 복수의 후보 중에서, 채용하는 상기 클래스를 결정하는 클래스 결정 단계와,
    복수의 예측 계수의 기억을 제어하는 제2 기억 제어 단계와,
    상기 제2 기억 제어 단계의 처리에 의해 기억이 제어되어 있는 상기 예측 계수 중에서, 상기 클래스 결정 단계의 처리에 의해 결정된 상기 클래스에 대응하는 상기 예측 계수를 결정하는 예측 계수 결정 단계와,
    상기 입력 신호로부터 예측을 위한 제2 부분을 추출하는 제2 추출 단계와,
    상기 제2 추출 단계의 처리에 의해 추출된 상기 제2 부분과, 상기 예측 계수 결정 단계의 처리에 의해 결정된 상기 예측 계수에 기초하여, 소정의 신호를 연산하여 생성하는 신호 생성 단계
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 신호 처리 방법.
  9. 복수 종류의 신호가 다중화된 입력 신호로부터 클래스 분류를 위한 제1 부분을 추출하는 제1 추출 단계와,
    상기 제1 추출 단계의 처리에 의해 추출된 상기 제1 부분으로부터, 복수의 방법에 의해 패턴을 검출하여 클래스로 분류하는 검출 분류 단계와,
    상기 검출 분류 단계의 처리에 의해 분류된 상기 클래스의 S/N비의 값의 기억을 제어하는 제1 기억 제어 단계와,
    상기 제1 기억 제어 단계의 처리에 의해 기억이 제어되어 있는 상기 S/N비의 값에 기초하여, 상기 검출 분류 단계의 처리에 의해 분류된 상기 클래스의 복수의 후보 중에서, 채용하는 상기 클래스를 결정하는 클래스 결정 단계와,
    복수의 예측 계수의 기억을 제어하는 제2 기억 제어 단계와,
    상기 제2 기억 제어 단계의 처리에 의해 기억이 제어되어 있는 상기 예측 계수 중에서, 상기 클래스 결정 단계의 처리에 의해 결정된 상기 클래스에 대응하는 상기 예측 계수를 결정하는 예측 계수 결정 단계와,
    상기 입력 신호로부터 예측을 위한 제2 부분을 추출하는 제2 추출 단계와,
    상기 제2 추출 단계의 처리에 의해 추출된 상기 제2 부분과, 상기 예측 계수 결정 단계의 처리에 의해 결정된 상기 예측 계수에 기초하여, 소정의 신호를 연산하여 생성하는 신호 생성 단계
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 컴퓨터가 판독 가능한 프로그램이 기록되어 있는 기록 매체.
  10. 삭제
  11. 1종류의 신호로 구성되는 복수의 신호를 다중화하는 다중화 수단과,
    상기 다중화 수단에 의해 상기 복수의 신호가 다중화된 하나의 신호로부터, 클래스 분류를 위한 제1 부분을 추출하는 제1 추출 수단과,
    상기 제1 추출 수단에 의해 추출된 상기 제1 부분으로부터, 소정의 방법에 의해 패턴을 검출하여 클래스로 분류하는 검출 분류 수단과,
    복수의 예측 계수를 기억하는 제1 기억 수단과,
    상기 제1 기억 수단에 기억되어 있는 상기 예측 계수 중에서, 상기 검출 분류 수단에 의해 분류된 상기 클래스에 대응하는 상기 예측 계수를 결정하는 예측 계수 결정 수단과,
    상기 다중화된 신호로부터 예측을 위한 제2 부분을 추출하는 제2 추출 수단과,
    상기 제2 추출 수단에 의해 추출된 상기 제2 부분과, 상기 예측 계수 결정 수단에 의해 결정된 상기 예측 계수에 기초하여, 소정의 신호를 연산하여 생성하는 신호 생성 수단과,
    상기 신호 생성 수단에 의한 상기 소정 신호의 생성에서의 S/N비를 산출하는 S/N비 산출 수단과,
    상기 S/N비 산출 수단에 의해 산출된 상기 S/N비의 값을 기억하는 제2 기억 수단
    을 포함하는 것을 특징으로 하는 신호 처리 장치.
  12. 제11항에 있어서,
    상기 제1 기억 수단은, 상기 예측 계수의 값을 상기 검출 분류 수단이 이용하는 상기 방법마다 대응시켜 기억하는 것을 특징으로 하는 신호 처리 장치.
  13. 제11항에 있어서,
    상기 제1 기억 수단은, 상기 예측 계수의 값을 상기 검출 분류 수단이 분류하는 상기 클래스마다 대응시켜 기억하는 것을 특징으로 하는 신호 처리 장치.
  14. 제11항에 있어서,
    상기 제2 기억 수단은, 상기 S/N비의 값을 상기 검출 분류 수단이 이용하는 상기 방법마다 대응시켜 기억하는 것을 특징으로 하는 신호 처리 장치.
  15. 제11항에 있어서,
    상기 제2 기억 수단은, 상기 S/N비의 값을 상기 검출 분류 수단이 분류하는 상기 클래스마다 대응시켜 기억하는 것을 특징으로 하는 신호 처리 장치.
  16. 제11항에 있어서,
    상기 제2 기억 수단에 의해 기억된 상기 S/N비의 값을 다른 신호 처리 장치에 공급하는 공급 수단을 더 포함하는 것을 특징으로 하는 신호 처리 장치.
  17. 1종류의 신호로 구성되는 복수의 신호를 다중화하는 다중화 단계와,
    상기 다중화 단계의 처리에 의해 상기 복수의 신호가 다중화된 1개의 신호로부터, 클래스 분류를 위한 제1 부분을 추출하는 제1 추출 단계와,
    상기 제1 추출 단계의 처리에 의해 추출된 상기 제1 부분으로부터, 소정의 방법에 의해 패턴을 검출하여 클래스로 분류하는 검출 분류 단계와,
    복수의 예측 계수의 기억을 제어하는 제1 기억 제어 단계와,
    상기 제1 기억 제어 단계의 처리에 의해 기억이 제어되어 있는 상기 예측 계수 중에서, 상기 검출 분류 단계의 처리에 의해 분류된 상기 클래스에 대응하는 상기 예측 계수를 결정하는 예측 계수 결정 단계와,
    상기 다중화된 신호로부터 예측을 위한 제2 부분을 추출하는 제2 추출 단계와,
    상기 제2 추출 단계의 처리에 의해 추출된 상기 제2 부분과, 상기 예측 계수 결정 단계의 처리에 의해 결정된 상기 예측 계수에 기초하여, 소정의 신호를 연산하여 생성하는 신호 생성 단계와,
    상기 신호 생성 단계의 처리에 의한 상기 소정 신호의 생성에서의 S/N비를 산출하는 S/N비 산출 단계와,
    상기 S/N비 산출 단계의 처리에 의해 산출된 상기 S/N비의 값의 기억을 제어하는 제2 기억 제어 단계
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 신호 처리 방법.
  18. 1종류의 신호로 구성되는 복수의 신호를 다중화하는 다중화 단계와,
    상기 다중화 단계의 처리에 의해 상기 복수의 신호가 다중화된 하나의 신호로부터, 클래스 분류를 위한 제1 부분을 추출하는 제1 추출 단계와,
    상기 제1 추출 단계의 처리에 의해 추출된 상기 제1 부분으로부터, 소정의 방법에 의해 패턴을 검출하여 클래스로 분류하는 검출 분류 단계와,
    복수의 예측 계수의 기억을 제어하는 제1 기억 제어 단계와,
    상기 제1 기억 제어 단계의 처리에 의해 기억이 제어되어 있는 상기 예측 계수 중에서, 상기 검출 분류 단계의 처리에 의해 분류된 상기 클래스에 대응하는 상기 예측 계수를 결정하는 예측 계수 결정 단계와,
    상기 다중화된 신호로부터 예측을 위한 제2 부분을 추출하는 제2 추출 단계와,
    상기 제2 추출 단계의 처리에 의해 추출된 상기 제2 부분과, 상기 예측 계수 결정 단계의 처리에 의해 결정된 상기 예측 계수에 기초하여, 소정 신호를 연산하여 생성하는 신호 생성 단계와,
    상기 신호 생성 단계의 처리에 의한 상기 소정 신호의 생성에서의 S/N비를 산출하는 S/N비 산출 단계와,
    상기 S/N비 산출 단계의 처리에 의해 산출된 상기 S/N비의 값의 기억을 제어하는 제2 기억 제어 단계
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 컴퓨터가 판독 가능한 프로그램이 기록되어 있는 기록 매체.
  19. 삭제
  20. 1종류의 신호로 구성되는 복수의 신호를 다중화하는 다중화 수단과,
    상기 다중화 수단에 의해 상기 복수의 신호가 다중화된 1개의 신호로부터, 클래스 분류를 위한 제1 부분을 추출하는 제1 추출 수단과,
    상기 제1 추출 수단에 의해 추출된 상기 제1 부분으로부터, 소정의 방법에 의해 패턴을 검출하여 클래스로 분류하는 검출 분류 수단과,
    상기 다중화된 신호로부터 예측을 위한 제2 부분을 추출하는 제2 추출 수단과,
    상기 제2 추출 수단에 의해 추출된 상기 제2 부분과, 상기 1종류의 신호로 구성되는 소정의 신호에 기초하여, 상기 검출 분류 수단에 의해 분류되는 상기 클래스마다 정규 방정식을 생성하는 정규 방정식 생성 수단과,
    상기 정규 방정식 생성 수단에 의해 생성된 상기 정규 방정식을 연산하여, 예측 계수를 산출하는 예측 계수 산출 수단과,
    상기 예측 계수 산출 수단에 의해 산출된 상기 예측 계수를 기억하는 기억 수단
    을 포함하는 것을 특징으로 하는 신호 처리 장치.
  21. 제20항에 있어서,
    상기 기억 수단은, 상기 예측 계수의 값을 상기 검출 분류 수단이 이용하는 상기 방법마다 대응시켜 기억하는 것을 특징으로 하는 신호 처리 장치.
  22. 제20항에 있어서,
    상기 기억 수단은, 상기 예측 계수의 값을 상기 검출 분류 수단이 분류하는 상기 클래스마다 대응시켜 기억하는 것을 특징으로 하는 신호 처리 장치.
  23. 제20항에 있어서,
    상기 기억 수단에 의해 기억된 상기 예측 계수를 다른 신호 처리 장치에 공 급하는 공급 수단을 더 포함하는 것을 특징으로 하는 신호 처리 장치.
  24. 1종류의 신호로 구성되는 복수의 신호를 다중화하는 다중화 단계와,
    상기 다중화 단계의 처리에 의해 상기 복수의 신호가 다중화된 1개의 신호로부터, 클래스 분류를 위한 제1 부분을 추출하는 제1 추출 단계와,
    상기 제1 추출 단계의 처리에 의해 추출된 상기 제1 부분으로부터, 소정의 방법에 의해 패턴을 검출하여 클래스로 분류하는 검출 분류 단계와,
    상기 다중화된 신호로부터 예측을 위한 제2 부분을 추출하는 제2 추출 단계와,
    상기 제2 추출 단계의 처리에 의해 추출된 상기 제2 부분과, 상기 1종류의 신호로 구성되는 소정의 신호에 기초하여, 상기 검출 분류 단계의 처리에 의해 분류되는 상기 클래스마다 정규 방정식을 생성하는 정규 방정식 생성 단계와,
    상기 정규 방정식 생성 단계의 처리에 의해 생성된 상기 정규 방정식을 연산하여, 예측 계수를 산출하는 예측 계수 산출 단계와,
    상기 예측 계수 산출 단계의 처리에 의해 산출된 상기 예측 계수의 기억을 제어하는 기억 제어 단계
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 신호 처리 방법.
  25. 1종류의 신호로 구성되는 복수의 신호를 다중화하는 다중화 단계와,
    상기 다중화 단계의 처리에 의해 상기 복수의 신호가 다중화된 1개의 신호로 부터, 클래스 분류를 위한 제1 부분을 추출하는 제1 추출 단계와,
    상기 제1 추출 단계의 처리에 의해 추출된 상기 제1 부분으로부터, 소정의 방법에 의해 패턴을 검출하여 클래스로 분류하는 검출 분류 단계와,
    상기 다중화된 신호로부터 예측을 위한 제2 부분을 추출하는 제2 추출 단계와,
    상기 제2 추출 단계의 처리에 의해 추출된 상기 제2 부분과, 상기 1종류의 신호로 구성되는 소정의 신호에 기초하여, 상기 검출 분류 단계의 처리에 의해 분류되는 상기 클래스마다 정규 방정식을 생성하는 정규 방정식 생성 단계와,
    상기 정규 방정식 생성 단계의 처리에 의해 생성된 상기 정규 방정식을 연산하여, 예측 계수를 산출하는 예측 계수 산출 단계와,
    상기 예측 계수 산출 단계의 처리에 의해 산출된 상기 예측 계수의 기억을 제어하는 기억 제어 단계
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 컴퓨터가 판독 가능한 프로그램이 기록되어 있는 기록 매체.
  26. 삭제
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