KR100982766B1 - 데이터 처리 장치 및 그 방법, 컴퓨터 판독 가능한 매체 - Google Patents

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Abstract

본 발명은 복합 신호로부터 클래스 탭을 추출하는 블록 추출부를 포함하는, 화상 데이터를 변환하는 장치를 제공한다. 화소 위치 모드 출력부는 추출된 클래스 탭으로부터 화소 위치 모드를 결정하고, 계수 메모리에 출력한다. 계수 연산부는 종 계수 메모리로부터 종 계수를 취득하고 지정부로부터 입력된 변환 방식 선택 신호에 따라 예측 계수를 결정하고, 상기 결과를 계수 메모리에 기억한다. 계수 메모리는 화소 위치 모드에 대응하는 예측 계수를 예측 연산부에 공급한다. 블록 추출부는 복합 신호로부터 예측 탭을 추출하고, 상기 결과를 예측 연산부에 출력 한다. 예측 연산부는 예측 탭 및 예측 계수에 따라 컴포넌트 신호 또는 변환된 컴포넌트 신호를 출력한다.
데이터, 형식, 복합 신호, 컴포넌트, 클래스 탭, 화소 위치, 모드 출력부, 연산, 계수 메모리

Description

데이터 처리 장치 및 그 방법, 컴퓨터 판독 가능한 매체{DATA PROCESSING APPARATUS AND ASSOCIATED METHOD, A COMPUTER READABLE MEDIUM}
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 화상 정보 변환 시스템의 예를 나타낸 도면이다.
도 2는 도 1에 도시된 클래스 분류 적응 처리 회로의 구성예를 나타내는 고 레벨 블록도이다.
도 3은 도 2에 도시된 클래스 분류 적응 처리 회로의 예측 연산 처리를 나태내는 플로 차트이다.
도 4는 학습 장치의 구성예를 나타내는 고 레벨 블록도이다.
도 5는 도 4에 도시된 학습 장치의 종 계수 결정 처리를 설명하는 플로 차트이다.
도 6은 도 4에 도시된 학습 장치의 종 계수 결정 처리를 설명하는 플로 차트이다.
도 7은 교사 신호의 블록과 예측 탭의 구성을 나타낸 도면이다.
도 8은 교사 신호의 블록과 하다마르 변환 신호의 블록의 구성을 나타낸 도면이다.
도 9는 교사 신호의 블록과 DCT 신호의 블록의 구성을 나타낸 도면이다.
도 10은 도 2에 도시된 계수 연산부의 구성을 나타내는 고 레벨 블록도이다.
도 11은 도 10에 도시된 계수 연산부의 예측 계수 연산 처리를 설명하는 플로 차트이다.
도 12는 화상 정보 변환 장치의 구성을 나타내는 고 레벨 블록도이다.
도 13은 본 발명의 일 실시예에 따른 컴퓨터의 구성예를 나타내는 블록도이다.
본 발명은 데이터 처리 장치 및 방법, 기록 매체, 및 프로그램에 관한 것이다. 특히, 본 발명은 입력 데이터를 다른 형식(format)의 데이터로 변환하고, 결과 데이터를 직교 변환 신호(orthogonally transformed signal)로 변환하기에 적합한 데이터 처리 장치 및 방법, 기록 매체, 및 프로그램에 관한 것이다.
종래 기술에서, NTSC(National Television System Committee) 텔레비젼 신호는 휘도 신호(luminance signals)(Y)를 크로마 신호(chroma signals)(C)와 평형 변조하여 다중화되고 인코드되기 때문에, 일반적으로 상기한 신호용 디코더(decoder)는 휘도 신호(Y)와 크로마 신호(C)를 분리(Y/C분리)하도록 구성된다(예를 들면, 일본 미심사된 특허 출원 공개번호 2000-138949호 참조).
또한, MPEG(Moving Picture Experts Group) 영상 신호는 블록으로 구획되며 또한 DCT(Discrete Cosine Transform)를 행한 후, 양자화(quantization)나 지그재 그 스캐닝 등을 사용하여 인코드되기 때문에, 일반적으로 상기한 신호용 디코더는 테이블에 따라 양자화 데이터를 결정하고, 결과 데이터에 IDCT(Inverse Discrete Cosine Transform)를 행한다(예를 들면, 일본 미심사된 특허 출원 공개번호 2001-320277호 참조).
이와 같이, 인코드된 신호를 디코딩하는 디코더의 구성은 인코더(encoder)의 구성(처리 구성)에 맞춰야 한다. 신호 장치가 복수의 구성으로 인코드된 입력 신호를 처리하기 위하여 사용되면, 상기 장치는 여러가지 인코드 구성에 대응하는 각각의 디코더를 필요로하여, 장치 크기 및 복잡성이 전체적으로 증가된다는 문제점이 발생된다.
상기한 바를 감안하여, 본 발명은 상기 장치의 크기 및/또는 복잡성을 증가시키지 않으면서 2개 이상의 다른 형식을 갖는 신호를 발생시키는 하나의 장치에 의하여 입력 신호를 디코드하도록 제공된다.
바람직한 실시예에서, 본 발명의 데이터 처리 장치는 학습을 행함으로써 얻어진 제1 예측 계수를 기억하는 제1 기억수단을 포함한다. 지시수단은 상기 제1 예측 계수의 변환을 지시하고, 제1 연산수단은 상기 지시수단에 의해 변환이 지시되면, 소정의 변환 방식에 따라 상기 제1 기억수단에 의해 기억되어 있는 상기 제1 예측 계수로부터 제2 예측 계수를 연산한다.
상기 제1 연산수단은 지시수단에 의해 변환이 지시되면 상기 제2 예측 계수를 연산하여 출력하고, 상기 지시수단에 의해 변환이 지시되지 않으면 상기 제2 예 측 계수를 연산하지 않고 상기 제1 예측 계수를 출력한다. 또한, 상기 데이터 처리 장치는 상기 제1 연산수단에 의해 출력된 상기 제1 예측 계수 또는 상기 제2 예측 계수를 기억하는 제2 기억수단을 추가로 포함할 수 있다.
바람직한 데이터 처리 장치는 입력 데이터로부터 클래스를 결정하기 위한 제1 데이터를 추출하는 제1 추출수단, 상기 제1 추출수단에 의해 추출된 제1 데이터에 따라 클래스를 결정하는 결정수단, 입력 데이터로부터 연산되는 제2 데이터를 추출하는 제2 추출수단, 및 상기 제2 추출 수단에 의해 추출된 제2 데이터에 따라 출력 데이터 및 상기 제2 기억수단에 의해 기억되어 있는 상기 제1 예측 계수 또는 상기 제2 예측 계수에 따라 출력 데이터를 연산하는 제3 연산수단을 추가로 포함할 수 있다. 상기 제2 기억수단은 상기 결정수단에 의해 결정된 클래스에 대응하는 제1 예측 계수 또는 제2 예측 계수를 제3 연산수단에 공급할 수 있다.
상기 제1 예측 계수는 상기 입력 데이터에 대응하는 학생 신호로서의 제3 데이터 및 상기 출력 데이터에 대응하는 교사 신호로서의 제4 데이터에 따라 각 클래스에 대하여 결정된 예측 계수일 수 있다.
상기 입력 데이터는 복합 신호 데이터일 수 있으며, 상기 출력 데이터는 컴포넌트 신호 데이터 또는 상기 컴포넌트 신호의 데이터를 변환 방식에 따라 변환함으로써 얻어진 데이터일 수 있다.
상기 데이터 처리 장치는 외부로부터 입력된 데이터 및 상기 제3 연산수단에 의해 생성된 출력 데이터 중의 하나를 선택하고, 상기 선택된 데이터를 디코딩하는 디코딩수단을 추가로 포함할 수 있다.
상기 지시수단은 변환 방식을 또한 지시하고, 상기 제1 연산수단은 상기 지시수단에 의해 지시된 변환 방식에 따라 상기 제1 기억수단에 의해 기억되어 있는 제1 예측 계수로부터 제2 예측 계수를 연산할 수 있다.
상기 제1 연산수단은 변환 방식에 대응하는 변환식을 기억하고 상기 지시수단에 의해 지시된 변환 방식에 따라 변환식을 선택하는 제3 기억수단을 포함할 수 있고, 상기 제3 기억수단에 의해 기억된 변환식에 따라 상기 제1 예측 계수로부터 상기 제2 예측 계수를 연산할 수 있다.
상기 제3 기억수단은 변환 방식에 대응하는 변환식으로서 직교 변환에 대응하는 변환식을 기억할 수 있다.
본 발명의 바람직한 데이터 처리 방법은 학습에 의하여 얻어지고 기억되어 있는 제1 예측 계수의 변환을 지시하는 지시 단계, 및 상기 지시 단계에서 변환이 지시되면 소정의 변환 방식에 따라 기억되어 있는 제1 예측 계수로부터 제2 예측 계수를 연산하는 연산 단계를 포함한다.
본 발명의 바람직한 기록 매체의 프로그램은 학습에 의하여 얻어지고 기억되어 있는 제1 예측 계수의 변환을 지시하는 지시 단계, 및 상기 지시 단계에서 변환이 지시되면 소정의 변환 방식에 따라 기억되어 있는 제l 예측 계수로부터 제2 예측 계수를 연산하는 연산 단계를 포함한다.
본 발명의 바람직한 프로그램은 학습에 의하여 얻어지고 기억되어 있는 제1 예측 계수의 변환을 지시하는 지시 단계, 및 상기 지시 단계에서 변환이 지시되면 소정의 변환 방식에 따라 기억되어 있는 제1 예측 계수로부터 제2 예측 계수를 연 산하는 연산 단계를 실행할 수 있는 컴퓨터를 포함한다. 바람직한 프로그램에 따라, 학습에 의하여 얻어진 제1 예측 계수의 변환이 지시되면, 제2 예측 계수가 소정의 변환 방식에 따라 기억된 제1 예측 계수로부터 연산된다.
본 발명의 상기한 일반적인 설명뿐만 아니라 다음의 상세한 설명도 예시적이고, 본 발명을 제한하지 않는다는 것이 이해될 것이다.
본 발명의 실시예가 이하에서 도면을 참조하여 설명되고 동일한 참조부호는 시종일관 동일한 구성요소를 지시한다. 도 1은 본 발명의 바람직한 일 실시예에 따른 화상 정보 변환 시스템의 구성을 나타낸다.
상기 화상 정보 변환 시스템은 복합 신호(composite signal)(예를 들면, NTSC 신호)가 입력될 수 있는 입력 단자(11), 클래스 분류 적응 처리 회로(class categorization adaptive processing circuit)(12), 휘도 신호(Y), 색차 신호(R-Y), 및 색차 신호(B-Y)가 각각 출력되는 출력 단자(13A 내지 15A)를 포함한다. 상기 단자(13A 내지 15A)는 휘도 신호(Y), 색차 신호(R-Y), 및 색차 신호(B-Y) 각각에 직교 변환을 행함으로써 얻어진 출력 신호 T(Y), T(R-Y), 및 T(B-Y)를 제공한다.
상기 입력 단자(11)로부터 입력된 복합 신호는 컴포넌트 신호(component signals)[예를 들면, 휘도 신호(Y), 색차 신호(R-Y), 및 색차 신호(B-Y)]로 변환되거나, 또는 상기 컴포넌트 신호를 변환함으로써 얻어진, 직교 변환 신호[NTSC의 T(Y), T(R-Y), 및 T(B-Y)]로 변환되기 위하여 상기 클래스 분류 적응 처리 회로(12)에 공급된다. 이 바람직한 실시예에서, 상기 변환은 직교한다. 상기 컴포넌트 신호는 상기 출력 단자(13A 내지 15A), 또는 출력 단자(13B 내지 15B)로부터 출력된다. 상기 출력 단자(13A 내지 15A) 및 상기 출력 단자(13B 내지 15B)는 공통일 수 있다.
도 2는 클래스 분류 적응 처리 회로(12)의 구성예를 나타내는 블록도이다. 입력된 복합 신호는 블록 추출부(block extraction unit)(31)와 블록 추출부(34)에 공급된다. 상기 블록 추출부(31)는 상기 공급된 복합 신호로부터 미리 지정된 블록의 화소 데이터[글래스 탭(class taps)]를 추출하고, 상기 추출된 데이터를 화소 위치 모드 출력부(pixel-location-mode output unit)(32)에 출력한다. 상기 화소 위치 모드 출력부(32)는 블록의 입력된 화소 데이터(클래스 탭)로부터 예측치가 산출되는 화소 위치의 모드(클래스)를 출력하고, 이를 계수 메모리(coefficient memory)(33)에 공급한다.
종 계수 메모리(seed coefficient memory)(36)는 종 계수(그 상세한 설명은 도 4를 참조하여 이하에서 설명됨)를 미리 기억하고 있다. 계수 연산부(coefficient calculation unit)(37)는 지정부(designation unit)(38)의 변환 방식에 대응하는 변환 방식 선택 신호에 따라 상기 종 계수 메모리(36)로부터 공급된 종 계수로부터 예측 계수(predictive coefficient)를 연산한다. 상기 계수 메모리(33)는 상기 계수 연산부(37)에 의해 연산된 계수를 기억한다. 화소 위치 모드가 상기 화소 위치 모드 출력부(32)로부터 입력되면, 상기 계수 메모리(33)는 화소 위치 모드에 대응하는 예측 계수를 선택하고, 상기 선택된 계수를 예측 연산 부(35)에 공급한다.
상기 블록 추출부(34)는 입력된 복합 신호로부터 컴포넌트 신호를 예측 생성하기 위해서 필요한 블록의 화소 데이터[이하, "예측 탭(predictive taps)"이라고 함]를 추출하고, 상기 추출된 예측 탭을 상기 예측 연산부(35)에 출력한다.
상기 예측 연산부(35)는 상기 블록 추출부(34)로부터 입력된 예측 탭 및 상기 계수 메모리(33)로부터 입력된 예측 계수를 사용하여 예측 연산을 행하고, 컴포넌트 신호를 출력하거나, 또는 컴포넌트 신호를 직교 변환함으로써 얻어진 신호(변환된 컴포넌트 신호)를 출력한다.
상기 클래스 분류 적응 처리 회로(12)의 예측 연산 처리가 도 3의 플로 차트를 참조하여 이하에서 설명된다. 단계(S1)에서, 상기 블록 추출부(34)는 복합 신호로부터 예측 탭을 추출한다. 단계(S2)에서, 상기 블록 추출부(31)는 복합 신호로부터 클래스 탭을 추출한다. 단계(S3)에서, 화소 위치 모드 출력부(32)는 클래스 탭으로부터 예측치가 산출되는 화소 위치의 모드(그 상세한 설명은 도 7을 참조하여 이하에서 설명됨)를 결정한다. 단계(S4)에서, 상기 예측 연산부(35)는 계수 메모리(33)로부터 화소 위치 모드에 대응하는 예측 계수를 취득한다. 이 때, 도 10 및 도 11을 참조하여 후술되는 예측 계수 연산 처리를 미리 행함으로써, 상기 계수 메모리(33)는 실제로 사용되는, 자신에 기억된 소정의 예측 계수를 갖고 있다. 단계(S5)에서, 상기 예측 연산부(35)는 입력된 예측 계수 및 예측 탭에 따라 출력 신호의 예측 연산을 행하고, 처리를 종료한다.
도 4는 종 계수 메모리(36)에 기억되는 휘도 신호(Y)용 종 계수를 학습하는 학습 장치(50)의 구성예를 나타낸다. 바람직한 실시예에서, "교사 신호(teacher signal)"로서의 컴포넌트 신호가 휘도 신호(Y), 색차 신호(R-Y), 및 색차 신호(B-Y)를 포함하는 한 세트의 신호로 구성된다. 상기 교사 신호는 상기 학습 장치(50)에 입력되고, 또한 블록 추출부(51) 및 NTSC 인코더(52)에 공급된다.
상기 색차 신호(R-Y)용 종 계수를 학습하는 경우에, 상기 색차 신호(R-Y)는 상기 블록 추출부(51)에 공급되고 상기 휘도 신호(Y)는 상기 블록 추출부(51)에 공급되지 않는다.
상기 색차 신호(B-Y)용 종 계수를 학습하는 경우에, 상기 색차 신호(B-Y)는 상기 블록 추출부(51)에 공급되고 상기 휘도 신호(Y)는 상기 블록 추출부(51)에 공급되지 않는다.
상기 블록 추출부(51)는 입력된 휘도 신호(Y)로부터 미리 지정된 블록 영역의 데이터를 추출하고, 상기 추출된 데이터를 블록 내 데이터 출력부(internal-block data output unit)(55)에 출력한다.
NTSC 인코더(52)는 입력된 교사 신호를 인코드하여 "학생 신호(student signal)"로서의 NTSC 복합 신호를 생성하고, 상기 결과 신호를 블록 추출부(53) 및 블록 추출부(56)에 출력한다. 상기 블록 추출부(53)는 공급된 학생 신호로부터 클래스 탭을 추출하고, 상기 추출된 클래스 탭을 화소 위치 모드 출력부(54)에 출력한다. 상기 화소 위치 모드 출력부(54)는 입력된 클래스 탭으로부터 화소 위치 모드를 출력하고, 블록 내 데이터 출력부(55) 및 정규 방정식 생성부(normal equation generation unit)(57)에 공급한다. 상기 블록 내 데이터 출력부(55)는 화소 위치 모드 출력부(54)로부터 입력된 화소 위치 모드에 대응하는 블록 추출부(51)로부터 입력된 휘도 신호(Y)의 화소 데이터를 상기 정규 방정식 생성부(67)에 출력한다.
상기 블록 추출부(56)는 입력된 학생 신호의 블록으로부터 예측 탭을 추출하고, 상기 추출된 예측 탭을 상기 정규 방정식 생성부(57)에 출력한다.
상기 정규 방정식 생성부(57)는 상기 블록 내 데이터 출력부(55)로부터 입력된 교사 신호의 화소 데이터 및 상기 블록 추출부(56)로부터 입력된 학생 신호의 예측 탭으로부터, 화소 위치 모드 출력부(54)로부터 입력된 화소 위치 모드 각각에 대하여 정규 방정식을 생성하고, 상기 생성된 정규 방정식을 계수 결정부(coefficient determination unit)(58)에 출력한다. 상기 계수 결정부(58)는 공급된 정규 방정식으로부터 계수(종 계수)를 결정하고, 종 계수를 종 계수 메모리(36)에 기억한다.
상기 학습 장치(50)의 종 계수 결정 처리는 도 5 및 도 6의 플로 차트를 참조하여 이하에서 상세하게 설명한다. 단계(S31)에서, 블록 추출부(51)는 휘도 신호(Y)로부터 소정의 블록(미리 지정된 블록)의 데이터를 추출한다. 단계(S32)에서, NTSC 인코더 (52)는 교사 신호를 인코드하여, NTSC 복합 신호(학생 신호)를 생성한다. 단계(S33)에서, 블록 추출부(53)는 학생 신호(인코드된 교사 신호)로부터 클래스 탭을 추출한다. 단계(S34)에서, 화소 위치 모드 출력부(54)는 상기 클래스 탭으로부터 화소 위치 모드를 결정한다. 단계(S35)에서, 블록 내 데이터 출력부(55)는, 블록 추출부(51)로부터 공급된 교사 신호의 소정 블록의 데이터로부 터, 화소 위치 모드에 대응하는 휘도 신호(Y)의 블록의 화소 데이터를 추출한다.
단계(S36)에서, 블록 추출부(56)는 학생 신호로부터 예측 탭을 추출한다. 단계(S37)에서, 정규 방정식 생성부(57)는 예측 탭과 휘도 신호(Y)의 블록의 화소 데이터에 따라 화소 위치 모드 각각에 대하여 정규 방정식을 생성한다. 단계(S38)에서, 계수 결정부(58)는 정규 방정식을 연산하여 종 계수를 결정한다. 단계(S39)에서, 계수 결정부(58)는 상기 결정된 종 계수를 종 계수 메모리(36)에 기억하고, 처리를 종료한다.
예를 들면, 도 7의 A 부분에 도시된 바와 같이, 3×8개의 예측 탭 블록(72)로부터, 화소 위치 모드에 대응하는 1×8개의 교사 신호 블록(71)에 대응하는 72에서 도 7에서 × 표시에 의하여 지시되는 위치에서 1×8개의 화소가 예측 생성되는 경우, 8개의 화소 데이터가 1개의 블록 세트로부터 예측 생성되기 때문에, 8개의 화소 위치 모드(i=l, 2,3,···, 또는 8)가 존재한다. 따라서, 8개의 정규 방정식은 다음 식에 의해 생성된다.
식(1)
Figure 112003033620977-pat00001
식(1)에서, 도 7의 B 부분에 나타낸 바와 같이, y는 교사 신호의 화소치를 나타내고, x는 예측 탭의 화소치를 나타낸다. 또, 상기 식(1)에서, a는 종 계수를 나타내고, i(i=1, 2,3,···, 또는 8)는 교사 신호 화소를 나타내고 j(j=1, 2,3,···,또는 24)는 학생 신호 화소를 나타낸다.
이와 같이, 신호를 블록 단위로 구획하고 블록 마다 순차 처리함으로써, 화소 위치 모드에 대응하는 정규 방정식이 생성되고, 최종적으로 결정된 정규 방정식을 연산함으로써, 종 계수(a)가 결정된다. 생성된 정규 방정식의 수가 종 계수(a)를 결정하는데 불충분하면, 정규 방정식이 예를 들면, 최소 2 제곱을 사용하여 연산되어 종 계수(a)를 결정한다.
여기서, 1×8의 교사 신호의 블록에 대해서 하다마르 변환(Hadamard transform)이 행해진 한 예가 도 8에 도시되고, y1'내지 y8'는 교사 신호 블록의 화소치 y1내지 y8에 하다마르 변환을 행함으로서 얻어진 값을 나타낸다. 상기 값 y 1'내지 y8'는 다음 식으로 표현된다.
식(2)
Figure 112003033620977-pat00002
1×8의 교사 신호 블록에 대해서 DCT가 행해진 한 예가 도 9에 도시되고, y1"내지 y8"는 교사 신호 블록의 화소치 y1 내지 y8에 DCT를 행함으로써 얻어진 값을 나타낸다. 상기 값 y1"내지 y8"는 다음 식으로 표현된다.
식(3)
Figure 112003033620977-pat00003
식(3)에서, i와 j는 각각 1,2,3,···또는 8의 8×8의 행렬이며, C(i,j)는 j=1이 아닌 경우 다음 식으로
식(4)
Figure 112003033620977-pat00004
표현되고, j=1인 경우 다음 식
식(5)
Figure 112003033620977-pat00005
으로 표현된다.
따라서, 변환 방식이 하다마르 변환 또는 DCT 등과 같은 직교 변환인 경우, 식2와 식3에 나타낸 바와 같이, 교사 신호 블록의 화소치 y1 내지 y8의 변환 신호(하 다마르 변환된 신호 yl' 내지 y8' 또는 DCT 신호 y1"내지 y8 ")는 교사 신호의 화소치 y1 내지 y8의 선형 합으로 표현된다. 따라서, 변환된 교사 신호(이 경우, yl ' 내지 y8' 또는 y1"내지 y8")의 예측 계수는 교사 신호 블록의 화소치 y1 내지 y8의 예측 계수로부터 결정될 수 있다.
특히, 도 8에 나타낸 바와 같이, 교사 신호 블록의 화소치 y1 내지 y8에 하다마르 변환을 행함으로써 얻어진 값이 yl' 내지 y8'로 표현된다고 하면, 예를 들면, y1'는 다음 식으로 표현된다.
식(6)
Figure 112003033620977-pat00006
따라서, 소정 학생 신호의 y1의 예측용 종 계수가 a로 표시되고, 그 y2,y3,y4,y5,y6,y7, 및 y8의 예측용 종 계수가 각각 b, c, d, e, f, g, 및 h로 표시되면, y1'의 예측 계수는 다음 식으로 표현된다.
식(7)
Figure 112003033620977-pat00007
식(7)과 유사한 방식으로, y2' 내지 y8'의 예측 계수가 식2로부터 또 결정되 면, 소정 학생 신호의 yl' 내지 y8'의 예측용 예측 계수 a' 내지 h'는 y1 내지 y8의예측용 예측 계수 a 내지 h를 사용하여 다음 식으로 표현된다.
식(8)
Figure 112003033620977-pat00008
도 9에 나타낸 바와 같이, 교사 신호 블록의 화소치 y1 내지 y8에 DCT를 행함으로써 얻은 값이 y1" 내지 y8"로 표시되면, 소정 학생 신호의 y1 " 내지 y8"의 예측용 예측 계수 (a) 내지 (h)는 y1 내지 y8의 예측용 예측 계수 a 내지 h를 사용하여, 다음 식으로 표현된다.
식(9)
Figure 112003033620977-pat00009
식(9)에서, i와 j는 각각 1,2,3,···또는 8의 8×8의 행렬이며, C(i,j)는 j=1이 아닌 경우 다음 식
식(10)
Figure 112003033620977-pat00010
로 표현되고, j=1인 경우, 다음 식
식(11)
Figure 112003033620977-pat00011
으로 표현된다.
따라서, 도 2에 도시된 클래스 분류 적응 처리 회로(12)의 계수 연산부(37)는 도 10에 나타낸 바와 같은 구성을 갖고 있고, 종 계수로부터 입력된 신호를 예측 연산하기 위한 계수(예측 계수)를 결정할 수 있다. 변환 행렬 메모리(91)는 미리 그에 기억된 각종 변환을 위한 변환 행렬을 갖고 있다. 예를 들면, 식(8)에 주어진 하다마로 변환을 위한 변환 행렬 또는 식(9)에 주어진 DCT를 위한 변환 행렬이 기억되어 있다.
특히, 지정부(38)가 지정된 변환 방식 선택 신호를 변환 행렬 메모리(91)에 입력하면, 상기 변환 행렬 메모리는 기억된 변환 행렬로부터 변환 방식 선택 신호에 대응하는 변환 행렬을 선택하고, 상기 선택된 변환 행렬을 연산부(92)에 출력한다. 상기 종 계수 메모리(36)는 학습 장치(50)에 의하여 결정되고 기억된 종 계수를 연산부(92)에 출력한다.
상기 연산부(92)는 입력된 변환 행렬 및 종 계수에 따라 예측 계수를 결정하고, 상기 결정된 예측 계수를 계수 메모리(33)에 출력한다.
상기 학습 장치(50)가 컴포넌트 신호(교사 신호)의 Y신호의 경우의 종 계수를 결정하는 경우에 대하여 설명했지만, 컴포넌트 신호의 색차 신호(R-Y 및 B-Y)의 종 계수도 유사한 처리에 의하여 결정될 수 있다.
변환 행렬의 한 종류가 상기 변환 행렬 메모리(91)에 기억되어 있다면, 상기 지정부(38)로부터 출력되는 변환 방식 선택 신호는 그 변환 행렬이 사용되는가 또는 사용되지 않는가를 선택하는 신호이다.
상기 계수 연산부(37)의 예측 계수 연산 처리가 도 11의 플로 차트를 참조하여 이하에서 상세하게 설명된다. 이 처리는 도 3에 도시된 예측 연산 처리가 실행되기 전에, 사용자(user) 지시에 따라 실행된다.
특히, 지정부(38)는 복수의 변환 방식 중 어느 것을 사용할 것인가를 지정하기 위하여 동작한다. 바람직한 실시예에서, 이 동작은 사용자 입력에 의하여 지정 되지만, 상기한 선택이 하나 이상의 시스템 파라미터에 응하여 자동적으로 제공될 수 있다는 것을 당업자는 인식할 것이다. 따라서, 단계(S51)에서, 상기 변환 행렬 메모리(91)는 지정에 따라, 변환 방식 선택 신호가 지정부(38)로부터 입력되었는지 여부를 판정한다. 변환 방식 선택 신호가 입력되었다고 판정되면, 상기 처리를 단계(S52)로 진행하여 상기 변환 행렬 메모리(91)가 변환 방식 선택 신호에 따라 기억된 변환 행렬로부터 소정의 변환 행렬을 선택한다. 이로써, 예를 들면, 하다마르 변환을 위한 변환 행렬[식(8)] 또는 DCT를 위한 변환 행렬[식(9)]이 선택된다. 물론, 상기 변환은 당업자에게 알려진 바와 같이 가능한 변환의 모든 리스트라기보다는 예시적인 예이다.
단계(S53)에서, 연산부(92)는 종 계수 메모리(36)로부터 종 계수를 취득한다. 단계(S54)에서, 연산부(92)는 선택된 변환 행렬 및 취득된 종 계수에 따라 예측 계수를 결정한다. 이로써, 종 계수 메모리(36)로부터 판독된 종 계수 a 내지 h로부터, 예를 들면, 하다마르 변환을 위한 변환 행렬이 선택되면 식(8)에 따라, 계수 (a) 내지 (h)가 결정되고, DCT를 위한 변환 행렬이 선택되면 식(9)에 따라 계수 (a) 내지 (h)가 결정된다. 단계(S55)에서, 연산부(92)는 결정된 예측 계수를 계수 메모리(33)에 기억한다.
단계(S51)에서, 변환 방식 선택 신호가 입력되어 있지 않다고 판정되면, 이것은 변환이 지시되지 않았다는 것을 의미하고, 상기 처리는 단계(S55)로 진행하고, 상기 변환 행렬 메모리(91)는 종 계수를 그대로 계수 메모리(33)에 기억한다.
이와 같이, 계수 메모리(33)에 기억된 예측 계수를 사용하여 도 3의 플로 차 트를 참조하여 설명된 예측 연산 처리가 행해진다. 그 결과, 변환 방식이 선택되어 있지 않으면, 도 1에 도시된 출력 단자(13A 내지 15A)로부터, NTSC 컴포넌트 신호[즉, 휘도 신호(Y), 색차 신호(R-Y), 및 색차 신호(B-Y)가 출력된다. 예를 들면, 하다마르 변환을 위한 변환 행렬이 선택되면, 컴포넌트 신호를 하다마르 변환을 행함으로써 얻어진 변환 신호[T(Y), T(R-Y), 및 T(B-Y)]가 출력 단자(13B 내지 15B)로부터 출력되고, DCT를 위한 변환 행렬이 선택되면, 컴포넌트 신호를 DCT를 행함으로써 얻어진 변환 신호[T(Y), T(R-Y), 및 T(B-Y)]가 출력 단자(13B 내지 15B)로부터 출력된다.
이와 같이, 본 발명에 따르면, 종 계수에 따라, 복합 신호가 컴포넌트 신호로 변환될 수 있거나, 또는 컴포넌트 신호를 직교 변환을 행함으로써 얻어진 신호로 직접 변환될 수 있다. 또한, 각 변환 방식에 대한 예측 계수를 학습할 필요가 없어, 이 경우 모든 변환 방식에 대한 예측 계수가 기억되어야 하는 경우에 비하여, 예측 계수를 기억하는 메모리 용량이 감소될 수 있다. 또한, 변환 행렬 메모리(91)에 기억된 변환 행렬을 변경하는 것만으로 상이한 변환 방식의 예측 계수를 얻을 수 있고, 상기 변환 행렬은 간단하게 변경 및/또는 갱신될 수 있다.
이 때문에, 상기 변환 행렬 메모리(91)는 기억된 변환 행렬의 내용이 변경될 수 있도록 외부에서 재기입 가능한 메모리일 수 있다.
상기한 설명에서는, 예측 탭이 3×8개의 블록에 구획되고, 교사 신호가 1×8개의 블록으로 구획되지만, 블록 구획은 단지 예시적이고 다른 분류가 가능하고 블록으로 구획되는 방식이 임의일 수 있다는 것을 당업자는 인식할 것이다.
또한, 상기한 설명에서는, NTSC 신호는 컴포넌트 신호[휘도 신호(Y), 색차 신호(R-Y), 및 색차 신호(B-Y)]에 하다마르 변환 또는 DCT 등과 같은 직교 변환을 행함으로서 얻은 신호로 직접 변환된다. 그러나, 학습 장치의 학습 동작 동안, 교사 신호 블록과 학생 신호 블록이 1대 1에 대응하고 각각의 블록이 다른 블록과 독립의 관계에 있는 한, NTSC 신호 또는 영상 신호뿐만 아니라 임의의 신호가 변환될 수 있다.
도 12는 디코더를 설치한 상기한 클래스 분류 적응 처리 회로(12)를 포함하는 화상 정보 변환 장치의 구성예를 나타내는 블록도이다. 상기 화상 정보 변환 장치는 예를 들면, 텔레비젼 수상기로서 구성된다.
화상 정보 변환 장치에서, NTSC 복합 신호는 상기 클래스 분류 적응 처리 회로(12)에 입력된다. 상기 클래스 분류 적응 처리 회로(12)는 입력된 NTSC 신호를 DCT 컴포넌트 신호로 직접 변환하고, 상기 결과 신호를 MPEG 디코더(121)에 출력한다. 상기 MPEG 디코더(121)는 입력된 DCT 컴포넌트 신호를 디코드하고, 컴포넌트 신호를 출력한다.
바람직한 실시예의 상기 화상 정보 변환 장치에서, 상기 MPEG 신호는 상기 MPEG 디코더(121)에 직접 공급된다. 상기 MPEG 디코더(121)는 MPEG 신호를 디코드하고, 컴포넌트 신호를 출력한다.
이와 같이, 본 발명의 데이터 처리 장치에 디코더를 제공함으로써, 하나의 디코더가 여러가지 방식으로 인코드된 신호를 처리하기 위하여 사용될 수 있다.
전술한 예에서 MPEC 신호가 사용되었지만, 하다마르 변환된 신호 등과 같은 다른 신호는 물론 NTSC 신호도 입력되는 화상 정보 변환 장치에 사용될 수 있다. 이 경우, 상기 MPEC 디코더(121) 대신에, 예를 들면, 하다마르 변환의 역변환을 행하는 디코더가 이용된다.
전술한 일련의 처리는 하드웨어나 소프트 웨어에 의해 실행될 수 있다. 일련의 처리가 소프트 웨어에 의해 실행되면, 상기 소프트 웨어를 구성하는 프로그램은 범용 컴퓨터에 인스톨되거나 또는 자기 또는 광 디스크 또는 라디오 주파수 또는 오디오 주파수 반송파와 같은 매체에 통합된다.
도 13은 전술한 일련의 처리를 실행하는 프로그램이 인스톨되는 컴퓨터(201)의 일 실시예의 구성예를 나타내고 있다.
컴퓨터(201)는 조립된 CPU(Central Processing Unit)(202)를 포함한다. 상기 CPU(202)에는 버스(bus)(205)를 통하여 입력/출력 인터페이스(interface)(206)가 접속된다. 상기 버스(205)에는 R0M(Read 0nly Memory)(203) 및 RAM(Random Access Memory)(204)가 접속된다.
사용자에 의하여 조작되는 키보드 및 마우스, 스캐너 및 마이크로폰과 같은 입력 장치로 구성되는 입력부(input unit)(207), 및 디스플레이, 스피커, 프린터 및 플로터와 같은 출력 장치로 구성되는 출력부(output unit)(208)가 입력/출력 인터페이스(206)에 접속된다. 프로그램 또는 각종 데이터를 저장하는 하드 디스크 드라이브와 같은 기억부(209), 및 인터넷을 포함하는 각종의 네트워크를 통하여 데이터를 통신하는 통신부(210)가 입력/출력 인터페이스(206)에 접속된다.
또한, 분리가능한 메모리(removable memory)(212)와 같은 기록 매체에 또는 기록 매체로부터 데이터를 판독하고 기입하는 드라이브(drive)(211)가 필요에 따라, 입력/출력 인터페이스(206)에 접속된다.
상기 컴퓨터(201)가 본 발명에 따른 화상 정보 변환 장치로서의 동작을 실행하도록 하는 화상 정보 변환 프로그램은, 분리가능한 메모리(212)에 저장된 상태로 컴퓨터(201)에 공급되어 드라이브(211)에 의해 판독되고 기억부(209)에 내장되는 하드 디스크 드라이브에 인스톨된다. 상기 기억부(209)에 인스톨된 정보 처리 프로그램은 입력부(207)에 입력되는 사용자의 명령에 대응하는 CPU(202)의 지시에 따라, 기억부(209)로부터 RAM(204)에 로드되어 실행된다.
상기 기록 매체는, 도 13에 나타낸 바와 같이, 장치와는 별도로, 사용자에게 프로그램을 제공하기 위해서 배포되는 프로그램이 기억되어 있는 분리가능한 메모리(12)와 같은 패키지 미디어(packaged media)뿐만 아니라, 장치에 미리 내장된 상태로 사용자에게 제공되는, 프로그램이 기억되어 있는 R0M(203), 기억부(209)에 포함되는 하드 디스크 등으로 구성된다.
컴퓨터가 본 발명의 여러가지 작용을 실행하도록 하는 프로그램을 설명하는 처리 단계는 반드시 플로 챠트에 설명된 순서에 따라 시계열적으로 처리될 필요가 없고, 병렬적 또는 개별적으로 실행되는 처리[예를 들면, 병렬 처리 또는 오브젝트에 의한 처리(object-based process)]를 포함한다는 것을 당업자가 인식할 것이다.
따라서, 상기한 설명은 단지 본 발명의 바람직한 실시예를 공개하고 설명한다. 당업자에 의하여 이해되는 바와 같이, 본 발명은 그 사상 또는 중요한 특징으로부터 벗어나지 않고 다른 특정로 실시될 수 있다. 따라서, 본 발명의 공개는 예시적으로 의도되고, 다른 청구항 뿐만 아니라 본 발명의 범위를 제한하지 않는다. 상기 공개는 여기에서 가르침의 임의의 용이하게 식별가능한 변형을 포함하고, 어떠한 발명의 주제도 공중에 제공되지 않도록 상기한 청구항 용어의 범위를, 부분적으로, 한정한다.
본 출원은 2002년 9월 12일에 일본에서 출원된 일본 우선원 서류 JP 2002-266328의 이익을 청구하고, 참고로 여기에 그 전체를 통합한다.
이상과 같이, 본 발명에 따르면, 입력 데이터가 다른 형식의 데이터로 변환될 수 있고, 특히, 복수의 형식의 임의의 데이터로 간단하게 변환될 수 있다. 또한, 변환 방식이 용이하게 변경될 수 있다. 또한, 복수의 방식으로 인코드된 신호가 1개의 디코더로 처리될 수 있다.

Claims (23)

  1. 입력 데이터에 예측 계수를 사용하여 소정의 예측 연산을 수행하는 데이터 처리 장치로서,
    학습에 의하여 얻어진 제1 예측 계수를 기억하는 제1 기억수단,
    상기 제1 예측 계수의 변환을 지시하는 지시수단, 및
    상기 지시수단에 의하여 변환이 지시되면 소정의 변환 방식에 따라 상기 제1 예측 계수로부터 제2 예측 계수를 연산하는 제1 연산수단
    을 포함하고,
    상기 제1 연산수단은 상기 지시수단에 의하여 변환이 지시되면 상기 제2 예측 계수를 연산하여 출력하고, 상기 지시수단에 의하여 변환이 지시되지 않으면 상기 제2 예측 계수를 연산하지 않고 상기 제1 예측 계수를 출력하는,
    데이터 처리 장치.
  2. 삭제
  3. 제1항에 있어서,
    상기 데이터 처리 장치는 상기 제1 연산수단으로부터 출력되는 상기 제1 예측 계수 또는 상기 제2 예측 계수를 기억하는 제2 기억수단을 추가로 포함하는, 데이터 처리 장치.
  4. 제3항에 있어서,
    상기 데이터 처리 장치는
    상기 입력 데이터로부터 제1 데이터를 추출하는 제1 추출수단,
    상기 제1 추출수단에 응답하여 상기 제1 데이터에 따라 클래스(class)를 결정하는 결정수단,
    상기 입력 데이터로부터 연산된 제2 데이터를 추출하는 제2 추출수단, 및
    상기 제2 추출수단에 의하여 추출된 제2 데이터 또는 상기 제2 기억수단에 의하여 기억된 상기 제1 예측 계수 또는 상기 제2 예측 계수에 따라 출력 데이터를 연산하는 제3 연산수단
    을 추가로 포함하고,
    상기 제2 기억수단은 상기 결정수단에 의하여 결정된 상기 클래스에 대응하는 상기 제1 예측 계수 또는 상기 제2 예측 계수를 상기 제3 연산수단에 공급하는,
    데이터 처리 장치.
  5. 제4항에 있어서,
    상기 제1 예측 계수는 상기 입력 데이터에 대응하는 학생 신호로서의 제3 데이터, 및 상기 출력 데이터에 대응하는 교사 신호로서의 제4 데이터에 따라 각 클래스에 대하여 결정되는 예측 계수인, 데이터 처리 장치.
  6. 제4항에 있어서,
    상기 입력 데이터는 복합 신호 데이터(composite signal data)를 포함하고,
    상기 출력 데이터는 상기 소정의 변환 방식에 따라 컴포넌트 신호 데이터(component signal data)를 변환함으로써 얻어지는 데이터로 이루어지는 컴포넌트 신호 데이터를 포함하는, 데이터 처리 장치.
  7. 제4항에 있어서,
    상기 데이터 처리 장치는 입력된 데이터 및 상기 제3 연산수단에 의하여 생성된 상기 출력 데이터를 선택하고 상기 선택된 입력된 데이터를 디코딩(decoding)하는 디코딩수단을 추가로 포함하는, 데이터 처리 장치.
  8. 제1항에 있어서,
    상기 지시수단은 상기 변환 방식을 지시하고,
    상기 제1 연산수단은 상기 지시수단에 의하여 지시된 상기 변환 방식에 따라 상기 제1 기억수단에 의하여 기억된 상기 제1 예측 계수로부터 상기 제2 예측 계수를 연산하는, 데이터 처리 장치.
  9. 제8항에 있어서,
    상기 제1 연산수단은 상기 변환 방식에 대응하는 변환식(transform formula)을 기억하고 상기 지시수단에 의하여 지시된 상기 변환 방식에 따라 상기 변환식을 선택하는 제3 기억수단을 포함하고, 상기 제3 기억수단에 의하여 기억된 상기 변환식에 따라 상기 제1 예측 계수로부터 상기 제2 예측 계수를 연산하는, 데이터 처리 장치.
  10. 제9항에 있어서,
    상기 제3 기억수단은 상기 변환 방식에 대응하는 상기 변환식으로서 직교 변환에 대응하는 변환식을 기억하는, 데이터 처리 장치.
  11. 입력 데이터에 예측 계수를 사용하여 소정의 예측 연산을 수행하는 데이터 처리 장치로서,
    학습에 의하여 얻어진 제1 예측 계수를 기억하는 제1 메모리(memory),
    상기 제1 예측 계수의 변환을 지시하도록 구성되는 지정부(designation unit), 및
    상기 지정부에 의하여 변환이 지시되면 소정의 변환 방식에 따라 상기 제1 예측 계수로부터 제2 예측 계수를 연산하도록 구성되는 제1 계수 연산부
    를 포함하고,
    상기 제1 계수 연산부는 상기 지정부에 의하여 변환이 지시되면 상기 제2 예측 계수를 연산하여 출력하고, 상기 지정부에 의하여 변환이 지시되지 않으면 상기 제2 예측 계수를 연산하지 않고 상기 제1 예측 계수를 출력하는,
    데이터 처리 장치.
  12. 삭제
  13. 제11항에 있어서,
    상기 데이터 처리 장치는 상기 제1 계수 연산부로부터 출력되는 상기 제1 예측 계수 또는 상기 제2 예측 계수를 기억하는 제2 메모리를 추가로 포함하는, 데이터 처리 장치.
  14. 제13항에 있어서,
    상기 데이터 처리 장치는
    상기 입력 데이터로부터 제1 데이터를 추출하는 제1 추출부,
    상기 제1 추출부에 응답하여 상기 제1 데이터에 따라 클래스를 결정하는 분류부(classification unit),
    상기 입력 데이터로부터 연산된 제2 데이터를 추출하는 제2 추출부, 및
    상기 제2 추출부에 의하여 추출된 제2 데이터 및 상기 제2 메모리에 의하여 기억된 상기 제1 예측 계수 또는 상기 제2 예측 계수에 따라 출력 데이터를 연산하도록 구성되는 예측 연산부
    를 추가로 포함하고,
    상기 제2 메모리는 상기 분류부에 의하여 결정된 상기 클래스에 대응하는 상기 제1 예측 계수 또는 상기 제2 예측 계수를 상기 예측 연산부에 공급하는,
    데이터 처리 장치.
  15. 제14항에 있어서,
    상기 제1 예측 계수는 상기 입력 데이터에 대응하는 학생 신로로서의 제3 데이터, 및 상기 출력 데이터에 대응하는 교사 신호로서의 제4 데이터에 따라 각 클래스에 대하여 결정되는 예측 계수인, 데이터 처리 장치.
  16. 제14항에 있어서,
    상기 입력 데이터는 복합 신호 데이터를 포함하고,
    상기 출력 데이터는 컴포넌트 신호 데이터 또는 상기 소정의 변환 방식에 따라 상기 컴포넌트 신호 데이터를 변환함으로써 얻어진 데이터를 포함하는, 데이터 처리 장치.
  17. 제14항에 있어서,
    상기 데이터 처리 장치는 입력된 데이터, 및 상기 예측 연산부에 의하여 생성된 출력 데이터를 선택하고, 상기 선택된 입력된 데이터를 디코딩하는 디코더(decoder)를 추가로 포함하는, 데이터 처리 장치.
  18. 제11항에 있어서,
    상기 지정부는 상기 변환 방식을 지정하고,
    상기 제1 계수 연산부는 상기 지정부에 의하여 지정된 상기 변환 방식에 따라 상기 제1 메모리에 의하여 기억된 상기 제1 예측 계수로부터 상기 제2 예측 계수를 연산하는, 데이터 처리 장치.
  19. 제18항에 있어서,
    상기 제1 계수 연산부는 상기 변환 방식에 대응하는 변환식을 기억하고 상기 지정부에 의하여 지정되는 상기 변환식에 따라 상기 변환식을 선택하는 제3 메모리를 포함하고, 상기 제3 메모리에 의하여 기억되는 상기 변환식에 따라 상기 제1 예측 계수로부터 상기 제2 예측 계수를 연산하는, 데이터 처리 장치.
  20. 제19항에 있어서,
    상기 제3 메모리는 상기 변환 방식에 대응하는 상기 변환식으로서 직교 변환에 대응하는 변환식을 기억하는, 데이터 처리 장치.
  21. 입력 데이터에 예측 계수를 사용하여 소정의 예측 연산을 수행하는 데이터 처리 장치의 데이터 처리 방법에 있어서,
    학습에 의하여 얻어진 제1 예측 계수를 기억하고, 상기 제1 예측 계수의 변환을 지시하는 단계, 및
    상기 지시 단계에서 변환이 지시되면 소정의 변환 방식에 따라 상기 기억된 제1 예측 계수로부터 제2 예측 계수를 연산하는 단계
    를 포함하고,
    상기 연산하는 단계는 상기 지시하는 단계에 의하여 변환이 지시되면 상기 제2 예측 계수를 연산하여 출력하고, 상기 지시하는 단계에 의하여 변환이 지시되지 않으면 상기 제2 예측 계수를 연산하지 않고 상기 제1 예측 계수를 출력하는,
    데이터 처리 방법.
  22. 컴퓨터가 입력 데이터에 예측 계수를 사용하여 소정의 예측 연산을 실행하도록 하는 컴퓨터 프로그램 명령을 포함하는 컴퓨터 판독 가능한 매체로서, 상기 프로그램은
    학습에 의하여 얻어진 제1 예측 계수를 기억하는 단계,
    학습에 의하여 얻어지고 기억되는 상기 제1 예측 계수의 변환을 지시하는 단계, 및
    상기 지시 단계에서 변환이 지시되면 소정의 변환 방식에 따라 상기 기억된 제1 예측 계수로부터 제2 예측 계수를 연산하는 단계
    를 포함하고,
    상기 연산하는 단계는 상기 지시하는 단계에 의하여 변환이 지시되면 상기 제2 예측 계수를 연산하여 출력하고, 상기 지시하는 단계에 의하여 변환이 지시되지 않으면 상기 제2 예측 계수를 연산하지 않고 상기 제1 예측 계수를 출력하는,
    컴퓨터 판독 가능한 매체.
  23. 삭제
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