KR20060023139A - 정보 신호의 처리 장치 및 처리 방법, 계수의 생성 장치 및생성 방법, 룩 업 테이블의 생성 장치 및 생성 방법, 및각 방법을 실행하기 위한 프로그램 및 그것을 기록한 매체 - Google Patents

Abstract

본 발명은, 예를 들면 SD 신호를 HD 신호로 변환할 때에, 다이내믹 범위 DR의 대소에 상관없이, HD 신호의 화소 데이터를 양호하게 얻을 수 있는 정보 신호 처리 장치 등에 관한 것이다. 클래스 탭 내의 DR을 검출한다. DR≥Th일 때, 클래스 코드 Ca에 대응한 계수 데이터 Wi-a에 의해 산출된 화소 데이터 y_{1 -a}∼y_{4 -a}를 HD 신호의 화소 데이터로 한다. DR<Th일 때, 클래스 코드 Ca, Cb에 대응한 계수 데이터 Wi-a, Wi-b에 의해 산출된 화소 데이터 y_{1 -a}∼y_{4 -a}, y_{1 -b}∼y_{4 -b}의 가산 평균값을, HD 신호의 화소 데이터로 한다. 계수 데이터 Wi-a, Wi-b를, SD 신호에 대응한 생도 신호와 HD 신호에 대응한 교사 신호 사이에서, DR이 임계값 Th 이상인 부분을 이용하여 학습해서 얻는다. 가산 평균값이, HD 신호의 화소 데이터의 실제값에 가장 근접하도록, 코드 Ca를 코드 Cb로 변환한다.

계수 데이터, 화소 데이터, 임계값, SD 신호, 가산 평균

Description

정보 신호의 처리 장치 및 처리 방법, 계수의 생성 장치 및 생성 방법, 룩 업 테이블의 생성 장치 및 생성 방법, 및 각 방법을 실행하기 위한 프로그램 및 그것을 기록한 매체{INFORMATION SIGNAL PROCESSING DEVICE AND PROCESSING METHOD, COEFFICIENT GENERATION DEVICE AND GENERATION METHOD, LOOK-UP TABLE GENERATION DEVICE AND GENERATION METHOD, PROGRAM FOR EXECUTING THE METHODS, AND A MEDIUM CONTAINING THE PROGRAM}

본 발명은, 예를 들면, 표준 혹은 저해상도에 상당하는 표준 텔레비전 신호(SD 신호)를 고해상도의 신호(HD 신호)로 변환할 때에 적용하기에 적합한, 정보 신호의 처리 장치 및 처리 방법, 계수의 생성 장치 및 생성 방법, 룩 업 테이블의 생성 장치 및 생성 방법, 및 각 방법을 실행하기 위한 프로그램 및 각각을 기록한 매체에 관한 것이다.

상세하게는, 본 발명은, 복수개의 정보 데이터로 이루어지는 제1 정보 신호를 복수개의 정보 데이터로 이루어지는 제2 정보 신호로 변환할 때에, 제1 정보 신호에 있어서의 주목 위치의 주변에 위치하는 복수개의 정보 데이터를 클래스 탭으로서 추출하고, 이 클래스 탭 내의 정보 데이터로부터 얻어지는 다이내믹 범위가 하나의 범위에 속할 때에는, 생도 신호(제1 학습용 신호)와 교사 신호(제2 학습용 신호) 사이에서 다이내믹 범위가 전술한 하나의 범위에 속하는 부분을 이용하여 학 습한 결과에 기초하는, 전술한 클래스 탭을 클래스 분류하여 얻어진 제1 클래스 코드에 대응한 계수 데이터를 이용하여 제2 정보 신호를 구성하는 정보 데이터를 구하고, 다이내믹 범위가 하나의 범위와는 상이한 다른 범위에 속할 때에는, 제1 클래스 코드에 대응한 계수 데이터를 이용하여 산출된 정보 데이터 및 이 제1 클래스 코드가 변환되어 얻어진 제2 클래스 코드에 대응한 계수 데이터를 이용하여 산출된 정보 데이터의 가산 평균을 행하여 제2 정보 신호를 구성하는 정보 데이터를 구하는 것에 의해서, 다이내믹 범위의 대소에 상관없이, 제2 정보 신호를 구성하는 정보 데이터를 양호하게 얻을 수 있도록 한 정보 신호 처리 장치 등에 관한 것이다.

또한 본 발명은, 복수개의 정보 데이터로 이루어지는 제1 정보 신호를 복수개의 정보 데이터로 이루어지는 제2 정보 신호로 변환할 때에, 제1 정보 신호에 있어서의 주목 위치의 주변에 위치하는 복수개의 정보 데이터를 클래스 탭으로서 추출하고, 이 클래스 탭 내의 정보 데이터로부터 얻어지는 다이내믹 범위가 하나의 범위에 속할 때에는, 생도 신호(제1 학습용 신호)와 교사 신호(제2 학습용 신호) 사이에서 다이내믹 범위가 전술한 하나의 범위에 속하는 부분을 이용하여 학습한 결과에 기초하는, 전술한 클래스 탭을 클래스 분류하여 얻어진 제1 클래스 코드에 대응한 계수 데이터를 이용하여 제2 정보 신호를 구성하는 정보 데이터를 구하고, 다이내믹 범위가 하나의 범위와는 상이한 다른 범위에 속할 때에는, 생도 신호와 교사 신호 사이에서 클래스 분류를 하지 않고 학습한 결과에 기초하는 계수 데이터를 이용하여 제2 정보 신호를 구성하는 정보 데이터를 구하는 것에 의해서, 다이내믹 범위의 대소에 상관없이, 제2 정보 신호를 구성하는 정보 데이터를 양호하게 얻 을 수 있도록 한 정보 신호 처리 장치 등에 관한 것이다.

최근에 있어서, 화상 신호나 음성 신호의 해상도 혹은 샘플링 주파수 등을 향상시키는 기술이 여러 가지 제안되어 있다. 예를 들면, 표준 혹은 저해상도에 상당하는 표준 텔레비전 신호로부터, 고해상도의 소위 HDTV 신호에 업 컨버전을 행하는 경우나, 서브 샘플 보간을 행하는 경우에는, 종래의 선형 보간에 의한 방법보다, 클래스 분류를 수반하는 변환 처리를 행하는 쪽이, 성능적으로 양호한 결과가 얻어지는 것이 알려져 있다(일본 특허공개 평성 7-95591호 공보, 일본 특허공개 2000-59740호 공보 참조).

이 클래스 분류를 수반하는 변환 처리라는 것은, 예를 들면, 표준 혹은 저해상도에 상당하는 표준 텔레비전 신호(SD 신호)를 고해상도의 신호(HD 신호)로 변환하는 경우에, SD 신호의 주목 위치의 화소 데이터가 속하는 클래스를 검출하고, 이 클래스에 대응한 계수 데이터를 이용하여, 추정식에 기초하여, SD 신호의 복수의 화소 데이터로부터, SD 신호의 주목 위치에 대응한, HD 신호의 화소 데이터를 생성하는 것이다. 그리고, 이 클래스 분류를 수반하는 변환 처리에서 사용되는 계수 데이터는, 미리 클래스마다 최소 제곱법 등의 학습에 의해서 결정된다.

그런데, 전술한 클래스 분류를 수반하는 변환 처리에 있어서 이용되는 계수 데이터는, 클래스 탭을 구성하는 복수개의 화소 데이터의 최대값 및 최소값의 차분인 다이내믹 범위의 대소로 분류하지 않고 학습한 결과에 기초한 것이었다.

이 경우, 최소 제곱법의 구조 상, 도수가 많은 부분, 즉 다이내믹 범위가 작 은 부분에서의 오차를 작게 하려고 하는 계수 데이터가 작성된다. 그 때문에, 도수가 적은, 다이내믹 범위가 큰 부분에서는, 추정식에 의해서 산출된 HD 신호를 구성하는 화소 데이터의 실제값으로부터의 오차가 커진다고 하는 경향이 있었다.

발명의 개시

본 발명의 목적은, 다이내믹 범위의 대소에 상관없이, 제2 정보 신호를 구성하는 정보 데이터를 양호하게 얻는 것에 있다.

본 발명에 따른 정보 신호 처리 장치는, 복수개의 정보 데이터로 이루어지는 제1 정보 신호를 복수개의 정보 데이터로 이루어지는 제2 정보 신호로 변환하는 정보 신호 처리 장치로서, 제1 정보 신호에 기초하여, 이 제1 정보 신호에 있어서의 주목 위치의 주변에 위치하는 복수개의 정보 데이터를 클래스 탭으로서 추출하는 클래스 탭 추출 수단과, 이 클래스 탭 추출 수단에 의해 추출된 클래스 탭에 기초하여, 이 클래스 탭을 복수의 클래스 중의 어느 하나의 클래스로 분류하여 제1 클래스 코드를 얻는 클래스 분류 수단과, 클래스 탭 추출 수단에 의해 추출된 클래스 탭에 기초하여, 이 클래스 탭에 포함되는 복수개의 정보 데이터의 최대값 및 최소값의 차분인 다이내믹 범위를 검출하고, 이 다이내믹 범위가 그 취할 수 있는 범위를 복수로 분할하여 얻어진 각 분할 범위 중 어디에 속하는지를 나타내는 범위 정보를 얻는 다이내믹 범위 처리 수단과, 클래스 분류 수단에 의해 얻어진 제1 클래스 코드를, 이 제1 클래스 코드에 대응한 1개 또는 복수개의 제2 클래스 코드로 변환하는 클래스 코드 변환 수단과, 제1 정보 신호에 기초하여, 이 제1 정보 신호에 있어서의 주목 위치의 주변에 위치하는 복수개의 정보 데이터를 예측 탭으로서 추출하는 예측 탭 추출 수단과, 클래스 분류 수단에 의해 얻어진 제1 클래스 코드에 대응한 추정식에서 이용되는 제1 계수 데이터를 발생하는 제1 계수 데이터 발생 수단과, 클래스 코드 변환 수단에 의해 변환하여 얻어진 1개 또는 복수개의 제2 클래스 코드에 각각 대응한 추정식에서 이용되는 제2 계수 데이터를 발생하는 제2 계수 데이터 발생 수단과, 제1 계수 데이터 발생 수단에 의해 발생된 제1 계수 데이터 및 예측 탭 추출 수단에 의해 추출된 예측 탭을 이용하여, 추정식에 기초하여 정보 데이터를 산출하는 제1 연산 수단과, 제2 계수 데이터 발생 수단에 의해 발생된 제2 계수 데이터 및 예측 탭 추출 수단에 의해 추출된 예측 탭을 이용하여, 추정식에 기초하여 정보 데이터를 산출하는 제2 연산 수단과, 다이내믹 범위 처리 수단에 의해 얻어진 범위 정보에 기초하여, 다이내믹 범위가 하나의 분할 범위에 속할 때, 제1 연산 수단에 의해 산출된 정보 데이터를, 제1 정보 신호에 있어서의 주목 위치에 대응한, 제2 정보 신호를 구성하는 정보 데이터로서 출력하고, 다이내믹 범위가 하나의 분할 범위와는 상이한 다른 분할 범위에 속할 때, 제1 연산 수단 및 제2 연산 수단에 의해 산출된 정보 데이터를 가산 평균하여 얻어진 데이터를, 제1 정보 신호에 있어서의 주목 위치에 대응한, 제2 정보 신호를 구성하는 정보 데이터로서 출력하는 가산 수단을 구비하는 것이다.

그리고, 제1 계수 데이터 발생 수단에 의해 발생되는 제1 계수 데이터 및 제2 계수 데이터 발생 수단에 의해 발생되는 제2 계수 데이터는, 제1 정보 신호에 대응한 제1 학습용 신호와 제2 정보 신호에 대응한 제2 학습용 신호 사이에서, 다이내믹 범위가 하나의 분할 범위에 속하는 부분을 이용하여 학습한 결과에 기초하는 것이고, 클래스 코드 변환 수단은, 제1 클래스 코드에 대응하여 제1 연산 수단에 의해 산출되는 정보 데이터 및 제2 클래스 코드에 대응하여 제2 연산 수단에 의해 산출되는 정보 데이터의 가산 평균값이, 제2 정보 신호를 구성하는 정보 데이터의 실제값에 가장 근접하도록, 제1 클래스 코드를 제2 클래스 코드로 변환하는 것이다.

또한, 본 발명에 따른 정보 신호 처리 방법은, 복수개의 정보 데이터로 이루어지는 제1 정보 신호를 복수개의 정보 데이터로 이루어지는 제2 정보 신호로 변환하는 정보 신호 처리 방법으로서, 제1 정보 신호에 기초하여, 이 제1 정보 신호에 있어서의 주목 위치의 주변에 위치하는 복수개의 정보 데이터를 클래스 탭으로서 추출하는 클래스 탭 추출 공정과, 이 클래스 탭 추출 공정에서 추출된 클래스 탭에 기초하여, 이 클래스 탭을 복수의 클래스 중의 어느 하나의 클래스로 분류하여 제1 클래스 코드를 얻는 클래스 분류 공정과, 클래스 탭 추출 공정에서 추출된 클래스 탭에 기초하여, 이 클래스 탭에 포함되는 복수개의 정보 데이터의 최대값 및 최소값의 차분인 다이내믹 범위를 검출하고, 이 다이내믹 범위가 그 취할 수 있는 범위를 복수로 분할하여 얻어진 각 분할 범위 중 어디에 속하는지를 나타내는 범위 정보를 얻는 다이내믹 범위 처리 공정과, 클래스 분류 공정에서 얻어진 제1 클래스 코드를, 이 제1 클래스 코드에 대응한 1개 또는 복수개의 제2 클래스 코드로 변환하는 클래스 코드 변환 공정과, 제1 정보 신호에 기초하여, 이 제1 정보 신호에 있어서의 주목 위치의 주변에 위치하는 복수개의 정보 데이터를 예측 탭으로서 추출하는 예측 탭 추출 공정과, 클래스 분류 공정에서 얻어진 제1 클래스 코드에 대응한 추정식에서 이용되는 제1 계수 데이터를 발생하는 제1 계수 데이터 발생 공정과, 클래스 코드 변환 공정에서 변환하여 얻어진 1개 또는 복수개의 제2 클래스 코드에 각각 대응한 추정식에서 이용되는 제2 계수 데이터를 발생하는 제2 계수 데이터 발생 공정과, 제1 계수 데이터 발생 공정에서 발생된 제1 계수 데이터 및 예측 탭 추출 공정에서 추출된 예측 탭을 이용하여, 추정식에 기초하여 정보 데이터를 산출하는 제1 연산 공정과, 제2 계수 데이터 발생 공정에서 발생된 제2 계수 데이터 및 예측 탭 추출 공정에서 추출된 예측 탭을 이용하여, 추정식에 기초하여 정보 데이터를 산출하는 제2 연산 공정과, 다이내믹 범위 처리 공정에서 얻어진 범위 정보에 기초하여, 다이내믹 범위가 하나의 분할 범위에 속할 때, 제1 연산 공정에서 산출된 정보 데이터를, 제1 정보 신호에 있어서의 주목 위치에 대응한, 제2 정보 신호를 구성하는 정보 데이터로서 출력하고, 다이내믹 범위가 하나의 분할 범위와는 상이한 다른 분할 범위에 속할 때, 제1 연산 공정 및 제2 연산 공정에서 산출된 정보 데이터를 가산 평균하여 얻어진 데이터를, 제1 정보 신호에 있어서의 주목 위치에 대응한, 제2 정보 신호를 구성하는 정보 데이터로서 출력하는 가산 공정을 구비하는 것이다.

그리고, 제1 계수 데이터 발생 공정에서 발생되는 제1 계수 데이터 및 제2 계수 데이터 발생 공정에서 발생되는 제2 계수 데이터는, 제1 정보 신호에 대응한 제1 학습용 신호와 제2 정보 신호에 대응한 제2 학습용 신호 사이에서, 다이내믹 범위가 하나의 분할 범위에 속하는 부분을 이용하여 학습한 결과에 기초하는 것이고, 클래스 코드 변환 공정에서는, 제1 클래스 코드에 대응하여 제1 연산 공정에서 산출되는 정보 데이터 및 제2 클래스 코드에 대응하여 제2 연산 공정에서 산출되는 정보 데이터의 가산 평균값이, 제2 정보 신호를 구성하는 정보 데이터의 실제값에 가장 근접하도록, 제1 클래스 코드를 상기 제2 클래스 코드로 변환하는 것이다.

또한, 본 발명에 따른 프로그램은, 전술한 정보 신호 처리 방법을 컴퓨터에 실행시키기 위한 것이다. 또한, 본 발명에 따른 컴퓨터 판독 가능한 매체는, 전술한 프로그램을 기록한 것이다.

본 발명에서는, 복수개의 정보 데이터로 이루어지는 제1 정보 신호가, 복수개의 정보 데이터로 이루어지는 제2 정보 신호로 변환된다. 여기서, 정보 신호는, 예를 들면 복수개의 화소 데이터(샘플 데이터)로 이루어지는 화상 신호, 혹은 복수개의 샘플 데이터로 이루어지는 음성 신호 등이다.

이 경우, 제1 정보 신호에 기초하여, 이 제1 정보 신호에 있어서의 주목 위치의 주변에 위치하는 복수개의 정보 데이터가 클래스 탭으로서 추출된다. 그리고, 이 클래스 탭이 복수의 클래스 중의 어느 하나의 클래스로 분류되어 제1 클래스 코드가 얻어진다.

또한, 이 클래스 탭에 포함되는 복수개의 정보 데이터의 최대값 및 최소값의 차분인 다이내믹 범위가 검출되고, 이 다이내믹 범위가 그 취할 수 있는 범위를 복수로 분할하여 얻어진 각 분할 범위 중 어디에 속하는지를 나타내는 범위 정보가 얻어진다. 예를 들면, 다이내믹 범위가 임계값보다 작은지, 혹은 이 임계값 이상인지를 나타내는 범위 정보가 얻어진다.

전술한 클래스 탭이 분류되어 얻어진 제1 클래스 코드가, 이 제1 클래스 코드에 대응한 1개 또는 복수개의 제2 클래스 코드로 변환된다. 예를 들면, 제1 클래스 코드와 제2 클래스 코드와의 대응 관계가 기억된 룩 업 테이블을 참조하여 변환된다.

이 경우, 제1 클래스 코드에 대응한 제1 계수 데이터를 이용하여 산출되는 정보 데이터 및 제2 클래스 코드에 대응한 제2 계수 데이터를 이용하여 산출되는 정보 데이터의 가산 평균값이, 제2 정보 신호를 구성하는 정보 데이터의 실제값에 가장 근접하도록, 제1 클래스 코드가 제2 클래스 코드로 변환된다.

또한, 전술한 클래스 탭이 분류되어 얻어진 제1 클래스 코드에 대응한 추정식에서 이용되는 제1 계수 데이터가 발생되고, 또한 전술한 바와 같이 제1 클래스 코드가 변환되어 얻어진 1개 또는 복수개의 제2 클래스 코드에 각각 대응한 추정식에서 이용되는 제2 계수 데이터가 발생된다.

여기서, 제1 계수 데이터 및 제2 계수 데이터는, 제1 정보 신호에 대응한 제1 학습용 신호와 제2 정보 신호에 대응한 제2 학습용 신호 사이에서, 다이내믹 범위가 하나의 분할 범위에 속하는 부분을 이용하여 학습한 결과에 기초하는 것이다.

예를 들면, 미리 구해진, 각 클래스의, 추정식에서 이용되는 계수 데이터가 기억 수단에 저장되어 있고, 이 기억 수단으로부터 클래스 코드로 나타내어지는 클래스에 대응한 계수 데이터가 판독된다.

또한 예를 들면, 미리 구해진, 각 클래스의, 추정식에서 이용되는 계수 데이터를 생성하는 소정의 파라미터를 포함하는 생성식에 있어서의 계수 데이터인 계수종(係數種) 데이터가 기억 수단에 기억되어 있고, 이 기억 수단에 기억되어 있는 클래스 코드로 나타내어지는 클래스에 대응한 계수종 데이터를 이용하여, 생성식에 기초하여, 추정식에서 이용되는 계수 데이터가 생성된다.

또한, 제1 정보 신호에 기초하여, 이 제1 정보 신호에 있어서의 주목 위치의 주변에 위치하는 복수개의 정보 데이터가 예측 탭으로서 추출된다. 그리고, 전술한 바와 같이 생성된 제1 계수 데이터 및 이 예측 탭이 이용되어, 추정식에 기초하여 정보 데이터가 산출된다. 또한, 전술한 바와 같이 생성된 제2 계수 데이터 및 이 예측 탭이 이용되어, 추정식에 기초하여 정보 데이터가 산출된다.

다이내믹 범위가 하나의 분할 범위에 속할 때, 전술한 바와 같이 제1 계수 데이터를 이용하여 산출된 정보 데이터가, 제1 정보 신호에 있어서의 주목 위치에 대응한, 제2 정보 신호를 구성하는 정보 데이터로서 출력된다. 한편, 다이내믹 범위의 하나의 분할 범위와는 상이한 다른 분할 범위에 속할 때, 전술한 바와 같이 제1 계수 데이터 및 제2 계수 데이터를 각각 이용하여 산출된 정보 데이터를 가산 평균하여 얻어진 데이터가, 제1 정보 신호에 있어서의 주목 위치에 대응한, 제2 정보 신호를 구성하는 정보 데이터로서 출력된다.

예를 들면, 다이내믹 범위가 임계값 이상일 때, 제1 계수 데이터를 이용하여 산출된 정보 데이터가 출력되고, 다이내믹 범위가 임계값보다 작을 때, 제1 계수 데이터 및 제2 계수 데이터를 각각 이용하여 산출된 정보 데이터를 가산 평균하여 얻어진 데이터가 출력된다.

이와 같이, 본 발명에 있어서는, 다이내믹 범위가 하나의 분할 범위에 속할 때, 클래스 탭에 기초하여 얻어진 제1 클래스 코드에 대응하여 얻어진 제1 계수 데이터를 이용하여 산출된 정보 데이터를, 제2 정보 신호를 구성하는 정보 데이터로서 출력한다. 이 경우, 제1 계수 데이터는, 제1 정보 신호에 대응한 제1 학습용 신호와 제2 정보 신호에 대응한 제2 학습용 신호 사이에서, 다이내믹 범위가 하나의 분할 범위에 속하는 부분을 이용하여 학습한 결과에 기초하는 것으로서, 제2 정보 신호를 구성하는 정보 데이터를 정밀도 좋게 얻을 수 있다.

또한, 본 발명에 있어서는, 다이내믹 범위가 하나의 분할 범위와는 상이한 다른 분할 범위에 속할 때, 제1 클래스 코드에 대응하여 얻어진 제1 계수 데이터, 및 이 제1 클래스 코드를 변환하여 얻어진 제2 클래스 코드에 대응한 얻어진 제2 계수 데이터를 이용하여 각각 산출된 정보 데이터를 가산 평균하여 얻어진 데이터를, 제2 정보 신호를 구성하는 정보 데이터로서 출력한다. 이 경우, 제1 클래스 코드에 대응하여 얻어진 제1 계수 데이터를 이용하여 산출된 정보 데이터 및 제2 클래스 코드에 대응하여 얻어진 제2 계수 데이터를 이용하여 산출된 정보 데이터의 가산 평균값이, 상기 제2 정보 신호를 구성하는 정보 데이터의 실제값에 가장 근접하도록, 제1 클래스 코드를 제2 클래스 코드로 변환하는 것으로서, 제2 정보 신호를 구성하는 정보 데이터를 정밀도 좋게 얻을 수 있다.

따라서, 본 발명에 따르면, 다이내믹 범위의 대소에 상관없이, 제2 정보 신호를 구성하는 정보 데이터를 양호하게 얻을 수 있다.

본 발명에 따른 정보 신호 처리 장치는, 복수개의 정보 데이터로 이루어지는 제1 정보 신호를 복수개의 정보 데이터로 이루어지는 제2 정보 신호로 변환하는 정보 신호 처리 장치로서, 제1 정보 신호에 기초하여, 이 제1 정보 신호에 있어서의 주목 위치의 주변에 위치하는 복수개의 정보 데이터를 클래스 탭으로서 추출하는 클래스 탭 추출 수단과, 이 클래스 탭 추출 수단에 의해 추출된 클래스 탭에 기초하여, 이 클래스 탭을 복수의 클래스 중의 어느 하나의 클래스로 분류하여 제1 클래스 코드를 얻는 클래스 분류 수단과, 클래스 탭 추출 수단에 의해 추출된 클래스 탭에 기초하여, 이 클래스 탭에 포함되는 복수개의 정보 데이터의 최대값 및 최소값의 차분인 다이내믹 범위를 검출하고, 이 다이내믹 범위가 그 취할 수 있는 범위를 복수로 분할하여 얻어진 각 분할 범위 중 어디에 속하는지를 나타내는 범위 정보를 얻는 다이내믹 범위 처리 수단과, 제1 정보 신호에 기초하여, 이 제1 정보 신호에 있어서의 주목 위치의 주변에 위치하는 복수개의 정보 데이터를 예측 탭으로서 추출하는 예측 탭 추출 수단과, 다이내믹 범위 처리 수단에 의해 얻어진 범위 정보 및 클래스 분류 수단에 의해 얻어진 클래스 코드에 기초하여, 다이내믹 범위가 하나의 분할 범위에 속할 때, 클래스 코드에 대응한 추정식에서 이용되는 제1 계수 데이터를 발생하고, 다이내믹 범위가 하나의 분할 범위와는 상이한 다른 분할 범위에 속할 때, 추정식에서 이용되는 제2 계수 데이터를 발생하는 계수 데이터 발생 수단과, 계수 데이터 발생 수단에 의해 발생된 제1 계수 데이터 혹은 제2 계수 데이터, 및 예측 탭 추출 수단에 의해 추출된 예측 탭을 이용하여, 추정식에 기초하여, 제1 정보 신호에 있어서의 주목 위치에 대응한, 제2 정보 신호를 구성하는 정보 데이터를 산출하여 얻는 연산 수단을 구비하는 것이다.

그리고, 계수 데이터 발생 수단에 의해 발생되는 제1 계수 데이터는, 제1 정보 신호에 대응한 제1 학습용 신호와 상기 제2 정보 신호에 대응한 제2 학습용 신호 사이에서, 상기 다이내믹 범위가 상기 하나의 분할 범위에 속하는 부분을 이용하여 학습한 결과에 기초하는 것이고, 계수 데이터 발생 수단에 의해 발생되는 제2 계수 데이터는, 제1 정보 신호에 대응한 제1 학습용 신호와 제2 정보 신호에 대응한 제2 학습용 신호 사이에서, 클래스 분류를 하지 않고 학습한 결과에 기초하는 것이다.

또한, 본 발명에 따른 정보 신호 처리 방법은, 복수개의 정보 데이터로 이루어지는 제1 정보 신호를 복수개의 정보 데이터로 이루어지는 제2 정보 신호로 변환하는 정보 신호 처리 방법으로서, 제1 정보 신호에 기초하여, 이 제1 정보 신호에 있어서의 주목 위치의 주변에 위치하는 복수개의 정보 데이터를 클래스 탭으로서 추출하는 클래스 탭 추출 공정과, 클래스 탭 추출 공정에서 추출된 클래스 탭에 기초하여, 이 클래스 탭을 복수의 클래스 중의 어느 하나의 클래스로 분류하여 제1 클래스 코드를 얻는 클래스 분류 공정과, 클래스 탭 추출 공정에서 추출된 클래스 탭에 기초하여, 이 클래스 탭에 포함되는 복수개의 정보 데이터의 최대값 및 최소값의 차분인 다이내믹 범위를 검출하고, 이 다이내믹 범위가 그 취할 수 있는 범위를 복수로 분할하여 얻어진 각 분할 범위 중 어디에 속하는지를 나타내는 범위 정보를 얻는 다이내믹 범위 처리 공정과, 제1 정보 신호에 기초하여, 이 제1 정보 신호에 있어서의 주목 위치의 주변에 위치하는 복수개의 정보 데이터를 예측 탭으로서 추출하는 예측 탭 추출 공정과, 다이내믹 범위 처리 공정에서 얻어진 범위 정보 및 클래스 분류 공정에서 얻어진 클래스 코드에 기초하여, 다이내믹 범위가 하나의 분할 범위에 속할 때, 클래스 코드에 대응한 추정식에서 이용되는 제1 계수 데이터를 발생하고, 다이내믹 범위가 하나의 분할 범위와는 상이한 다른 분할 범위에 속할 때, 추정식에서 이용되는 제2 계수 데이터를 발생하는 계수 데이터 발생 공정과, 계수 데이터 발생 공정에서 발생된 제1 계수 데이터 혹은 제2 계수 데이터, 및 예측 탭 추출 공정에서 추출된 예측 탭을 이용하여, 추정식에 기초하여, 제1 정보 신호에 있어서의 주목 위치에 대응한, 제2 정보 신호를 구성하는 정보 데이터를 산출하여 얻는 연산 공정을 구비하는 것이다.

그리고, 계수 데이터 발생 공정에서 발생되는 제1 계수 데이터는, 제1 정보 신호에 대응한 제1 학습용 신호와 제2 정보 신호에 대응한 제2 학습용 신호 사이에서, 다이내믹 범위가 하나의 분할 범위에 속하는 부분을 이용하여 학습한 결과에 기초하는 것이고, 계수 데이터 발생 공정에서 발생되는 제2 계수 데이터는, 제1 정보 신호에 대응한 제1 학습용 신호와 제2 정보 신호에 대응한 제2 학습용 신호 사이에서, 클래스 분류를 하지 않고 학습한 결과에 기초하는 것이다.

또한, 본 발명에 따른 프로그램은, 전술한 정보 신호 처리 방법을 컴퓨터에 실행시키기 위한 프로그램이다. 또한, 본 발명에 따른 컴퓨터 판독 가능한 매체는, 전술한 프로그램을 기록한 것이다.

본 발명에 있어서는, 복수개의 정보 데이터로 이루어지는 제1 정보 신호가, 복수개의 정보 데이터로 이루어지는 제2 정보 신호로 변환된다. 여기서, 정보 신호는, 예를 들면 복수개의 화소 데이터(샘플 데이터)로 이루어지는 화상 신호, 혹은 복수개의 샘플 데이터로 이루어지는 음성 신호 등이다.

이 경우, 제1 정보 신호에 기초하여, 이 제1 정보 신호에 있어서의 주목 위치의 주변에 위치하는 복수개의 정보 데이터가 클래스 탭으로서 추출된다. 그리고, 이 클래스 탭이 복수의 클래스 중의 어느 하나의 클래스로 분류되어 클래스 코드가 얻어진다.

또한, 이 클래스 탭에 포함되는 복수개의 정보 데이터의 최대값 및 최소값의 차분인 다이내믹 범위가 검출되고, 이 다이내믹 범위가 그 취할 수 있는 범위를 복수로 분할하여 얻어진 각 분할 범위 중 어디에 속하는지를 나타내는 범위 정보가 얻어진다. 예를 들면, 다이내믹 범위가 임계값보다 작은지, 혹은 이 임계값 이상인지를 나타내는 범위 정보가 얻어진다.

그리고, 다이내믹 범위가 하나의 분할 범위에 속할 때, 전술한 클래스 탭이 분류되어 얻어진 클래스 코드에 대응한 추정식에서 이용되는 제1 계수 데이터가 발생된다. 한편, 다이내믹 범위가 하나의 분할 범위와는 상이한 다른 분할 범위에 속할 때, 추정식에서 이용되는 제2 계수 데이터가 발생된다.

여기서, 제1 계수 데이터는, 제1 정보 신호에 대응한 제1 학습용 신호와 제2 정보 신호에 대응한 제2 학습용 신호 사이에서, 다이내믹 범위가 하나의 분할 범위에 속하는 부분을 이용하여 학습한 결과에 기초하는 것이다. 또한, 제2 계수 데이터는, 제1 정보 신호에 대응한 제1 학습용 신호와 제2 정보 신호에 대응한 제2 학습용 신호 사이에서, 클래스 분류를 하지 않고 학습한 결과에 기초하는 것이다.

예를 들면, 미리 구해진, 추정식에서 이용되는 각 클래스의 제1 계수 데이터, 및 추정식에서 이용되는 제2 계수 데이터가 기억 수단에 저장되어 있고, 이 기억 수단으로부터, 다이내믹 범위가 하나의 분할 범위에 속할 때, 클래스 코드로 나타내어지는 클래스에 대응한 제1 계수 데이터가 판독되고, 다이내믹 범위가 하나의 분할 범위와는 상이한 다른 분할 범위에 속할 때, 제2 계수 데이터가 판독된다.

또한, 예를 들면, 미리 구해진, 추정식에서 이용되는 제1 계수 데이터를 생성하는 소정의 파라미터를 포함하는 생성식에 있어서의 계수 데이터인 각 클래스의 제1 계수종 데이터, 및 추정식에서 이용되는 제2 계수 데이터를 생성하는 생성식에 있어서의 계수 데이터인 제2 계수종 데이터가 기억 수단에 저장되어 있고, 다이내믹 범위가 하나의 분할 범위에 속할 때, 그 기억 수단에 기억되어 있는 클래스 코드로 나타내어지는 클래스에 대응한 제1 계수종 데이터를 이용하여, 생성식에 기초하여 추정식에서 이용되는 제1 계수 데이터가 생성되고, 다이내믹 범위가 하나의 분할 범위와는 상이한 다른 분할 범위에 속할 때, 기억 수단에 기억되어 있는 제2 계수종 데이터를 이용하여, 생성식에 기초하여 추정식에서 이용되는 제2 계수 데이터가 생성된다.

또한, 제1 정보 신호에 기초하여, 이 제1 정보 신호에 있어서의 주목 위치의 주변에 위치하는 복수개의 정보 데이터가 예측 탭으로서 추출된다. 그리고, 전술한 바와 같이 생성된 제1 계수 데이터 또는 제2 계수 데이터, 및 예측 탭이 이용되어, 추정식에 기초하여, 제1 정보 신호에 있어서의 주목 위치에 대응한, 제2 정보 신호를 구성하는 정보 데이터가 산출된다.

이와 같이, 본 발명에서는, 다이내믹 범위가 하나의 분할 범위에 속할 때, 클래스 탭에 기초하여 얻어진 클래스 코드에 대응하여 얻어진 제1 계수 데이터를 이용하여 산출된 정보 데이터를, 제2 정보 신호를 구성하는 정보 데이터로서 출력한다. 이 경우, 제1 계수 데이터는, 제1 정보 신호에 대응한 제1 학습용 신호와 제2 정보 신호에 대응한 제2 학습용 신호 사이에서, 다이내믹 범위가 하나의 분할 범위에 속하는 부분을 이용하여 학습한 결과에 기초하는 것으로서, 제2 정보 신호를 구성하는 정보 데이터를 정밀도 좋게 얻을 수 있다.

또한, 본 발명에 있어서는, 다이내믹 범위가 하나의 분할 범위와는 상이한 다른 분할 범위에 속할 때, 제2 계수 데이터를 이용하여 산출된 정보 데이터를, 제2 정보 신호를 구성하는 정보 데이터로서 출력한다. 이 경우, 제2 계수 데이터는, 제1 정보 신호에 대응한 제1 학습용 신호와 제2 정보 신호에 대응한 제2 학습용 신호 사이에서, 클래스 분류를 하지 않고 학습한 결과에 기초하는 것이다. 그 때문에, 이 제2 계수 데이터는 각 클래스의 계수 데이터를 평균화한 것으로 되고, 이 제2 계수 데이터를 이용하여 산출된 제2 정보 신호를 구성하는 정보 데이터의 그 실제값에 대한 오차는 오차 0 부근에 분포한다.

따라서, 본 발명에 따르면, 다이내믹 범위의 대소에 상관없이, 제2 정보 신호를 구성하는 정보 데이터를 양호하게 얻을 수 있다.

본 발명에 따른 계수 생성 장치는, 복수개의 정보 데이터로 이루어지는 제1 정보 신호를, 복수개의 정보 데이터로 이루어지는 제2 정보 신호로 변환할 때에 사용되는 추정식에서 이용되는 계수 데이터, 또는 그 계수 데이터를 생성하기 위한 생성식에서의 계수 데이터인 계수종 데이터를 생성하는 장치로서, 제1 정보 신호에 대응하는 제1 학습용 신호에 기초하여, 이 제1 학습용 신호에 있어서의 주목 위치의 주변에 위치하는 복수개의 정보 데이터를 클래스 탭으로서 추출하는 클래스 탭 추출 수단과, 이 클래스 탭 추출 수단에 의해 추출된 클래스 탭에 기초하여, 이 클래스 탭을 복수의 클래스 중의 어느 하나의 클래스로 분류하여 클래스 코드를 얻는 클래스 코드 분류 수단과, 클래스 탭 추출 수단에 의해 추출된 클래스 탭에 기초하여, 이 클래스 탭에 포함되는 복수개의 정보 데이터의 최대값과 최소값과의 차분인 다이내믹 범위를 검출하고, 이 다이내믹 범위가 그 취할 수 있는 범위를 복수로 분할하여 얻어진 각 분할 범위 중 어디에 속하는지를 나타내는 범위 정보를 얻는 다이내믹 범위 처리 수단과, 다이내믹 범위 처리 수단에 의해 얻어진 범위 정보에 기초하여, 다이내믹 범위가 하나의 분할 범위에 속할 때, 제1 학습용 신호에 기초하여, 이 제1 학습용 신호에 있어서의 주목 위치의 주변에 위치하는 복수개의 정보 데이터를 예측 탭으로서 추출하는 예측 탭 추출 수단과, 다이내믹 범위 처리 수단에 의해 얻어진 범위 정보에 기초하여, 다이내믹 범위가 하나의 분할 범위에 속할 때, 제2 정보 신호에 대응하는 제2 학습용 신호에 기초하여, 제1 학습용 신호에 있어서의 주목 위치에 대응한 정보 데이터를 교사 데이터로서 추출하는 교사 데이터 추출 수단과, 클래스 분류 수단에 의해 얻어진 클래스 코드, 예측 탭 추출 수단에 의해 추출된 예측 탭 및 교사 데이터 추출 수단에 의해 추출된 교사 데이터를 이용하여, 각 클래스의 계수 데이터 또는 계수종 데이터를 구하는 연산 수단을 구비하는 것이다.

또한, 본 발명에 따른 계수 생성 방법은, 복수개의 정보 데이터로 이루어지는 제1 정보 신호를, 복수개의 정보 데이터로 이루어지는 제2 정보 신호로 변환할 때에 사용되는 추정식에서 이용되는 계수 데이터, 또는 그 계수 데이터를 생성하기 위한 생성식에서의 계수 데이터인 계수종 데이터를 생성하는 방법으로서, 제1 정보 신호에 대응하는 제1 학습용 신호에 기초하여, 이 제1 학습용 신호에 있어서의 주목 위치의 주변에 위치하는 복수개의 정보 데이터를 클래스 탭으로서 추출하는 클래스 탭 추출 공정과, 이 클래스 탭 추출 공정에서 추출된 클래스 탭에 기초하여, 이 클래스 탭을 복수의 클래스 중의 어느 하나의 클래스로 분류하는 클래스 코드를 얻는 클래스 코드 분류 공정과, 클래스 탭 추출 공정에서 추출된 클래스 탭에 기초하여, 이 클래스 탭에 포함되는 복수개의 정보 데이터의 최대값과 최소값과의 차분인 다이내믹 범위를 검출하고, 이 다이내믹 범위가 그 취할 수 있는 범위를 복수로 분할하여 얻어진 각 분할 범위 중 어디에 속하는지를 나타내는 범위 정보를 얻는 다이내믹 범위 처리 공정과, 이 다이내믹 범위 처리 공정에서 얻어진 범위 정보에 기초하여, 다이내믹 범위가 하나의 분할 범위에 속할 때, 제1 학습용 신호에 기초하여, 이 제1 학습용 신호에 있어서의 주목 위치의 주변에 위치하는 복수개의 정보 데이터를 예측 탭으로서 추출하는 예측 탭 추출 공정과, 다이내믹 범위 처리 공정에서 얻어진 범위 정보에 기초하여, 다이내믹 범위가 하나의 분할 범위에 속할 때, 제2 정보 신호에 대응하는 제2 학습용 신호에 기초하여, 제1 학습용 신호에 있어서의 주목 위치에 대응한 정보 데이터를 교사 데이터로서 추출하는 교사 데이터 추출 공정과, 클래스 분류 공정에서 얻어진 클래스 코드, 예측 탭 추출 공정에서 추출된 예측 탭 및 교사 데이터 추출 공정에서 추출된 교사 데이터를 이용하여, 각 클래스의 계수 데이터 또는 계수종 데이터를 구하는 연산 공정을 구비하는 것이다.

또한, 본 발명에 따른 프로그램은, 전술한 계수 생성 방법을 컴퓨터에 실행시키기 위한 것이다. 또한, 본 발명에 따른 컴퓨터 판독 가능한 매체는, 전술한 프로그램을 기록한 것이다.

본 발명에서는, 복수개의 정보 데이터로 이루어지는 제1 정보 신호를, 복수개의 정보 데이터로 이루어지는 제2 정보 신호로 변환할 때에 사용되는 추정식에서 이용되는 계수 데이터, 또는 그 계수 데이터를 생성하기 위한 생성식에서의 계수 데이터인 계수종 데이터가 생성된다. 여기서, 정보 신호는, 예를 들면 화상 신호나 음성 신호이다.

제1 정보 신호에 대응하는 제1 학습용 신호에 기초하여, 이 제1 학습용 신호에 있어서의 주목 위치의 주변에 위치하는 복수개의 정보 데이터가 클래스 탭으로서 추출된다. 그리고, 이 클래스 탭이 복수의 클래스 중의 어느 하나의 클래스로 분류되어 클래스 코드가 얻어진다.

또한, 이 클래스 탭에 포함되는 복수개의 정보 데이터의 최대값 및 최소값의 차분인 다이내믹 범위가 검출되고, 이 다이내믹 범위가 그 취할 수 있는 범위를 복수로 분할하여 얻어진 각 분할 범위 중 어디에 속하는지를 나타내는 범위 정보가 얻어진다. 예를 들면, 다이내믹 범위가 임계값보다 작은지, 혹은 이 임계값 이상인지를 나타내는 범위 정보가 얻어진다.

다이내믹 범위가 하나의 분할 범위에 속할 때, 제1 학습용 신호에 기초하여, 이 제1 학습용 신호에 있어서의 주목 위치의 주변에 위치하는 복수개의 정보 데이터가 예측 탭으로서 추출되고, 또한 제2 정보 신호에 대응하는 제2 학습용 신호에 기초하여, 제1 학습용 신호에 있어서의 주목 위치에 대응한 정보 데이터가 교사 데이터로서 추출된다.

그리고, 전술한 바와 같이 얻어진 클래스 코드, 전술한 바와 같이 추출된 예측 탭 및 교사 데이터가 이용되어, 각 클래스의 계수 데이터 또는 계수종 데이터가 구해진다. 예를 들면, 클래스마다, 정규 방정식이 생성되고, 이 정규 방정식을 푸는 것에 의해, 각 클래스의 계수 데이터 또는 계수종 데이터가 산출된다.

이와 같이, 본 발명에 있어서는, 제1 정보 신호에 대응한 제1 학습용 신호와 제2 정보 신호에 대응한 제2 학습용 신호 사이에서, 다이내믹 범위가 하나의 분할 범위에 속하는 부분을 이용하여 학습함으로써, 각 클래스의 계수 데이터 또는 계수종 데이터를 구하는 것으로서, 전술한 정보 신호 처리 장치 등에서 이용되는 계수 데이터를 양호하게 얻을 수 있다.

본 발명에 따른 룩 업 테이블 생성 장치는, 복수개의 정보 데이터로 이루어지는 제1 정보 신호를, 복수개의 정보 데이터로 이루어지는 제2 정보 신호로 변환할 때에 사용되는, 제1 클래스 코드 및 제2 클래스 코드의 대응 관계를 생성하는 장치로서, 제1 정보 신호에 대응하는 제1 학습용 신호에 기초하여, 이 제1 학습용 신호에 있어서의 주목 위치의 주변에 위치하는 복수개의 정보 데이터를 클래스 탭으로서 추출하는 클래스 탭 추출 수단과, 이 클래스 탭 추출 수단에 의해 추출된 클래스 탭에 기초하여, 이 클래스 탭을 복수의 클래스 탭 중의 어느 하나의 클래스로 분류하여 클래스 코드를 얻는 클래스 분류 수단과, 클래스 탭 추출 수단에 의해 추출된 클래스 탭에 기초하여, 이 클래스 탭에 포함되는 복수개의 정보 데이터의 최대값과 최소값과의 차분인 다이내믹 범위를 검출하고, 이 다이내믹 범위가 그 취할 수 있는 범위를 복수로 분할하여 얻어진 각 분할 범위 중 어디에 속하는지를 나타내는 범위 정보를 얻는 다이내믹 범위 처리 수단과, 제1 학습용 신호에 기초하여, 이 제1 학습용 신호에 있어서의 주목 위치의 주변에 위치하는 복수개의 정보 데이터를 예측 탭으로서 추출하는 예측 탭 추출 수단과, 클래스 분류 수단에 의해 얻어진 클래스 코드에 대응한 클래스에 있어서의 추정식에서 이용되는 계수 데이터를 발생하는 제1 계수 데이터 발생 수단과, 제1 계수 데이터 발생 수단에 의해 발생된 계수 데이터 및 예측 탭 추출 수단에 의해 추출된 예측 탭을 이용하여, 추정식에 기초하여, 제1 학습용 신호에 있어서의 주목 위치에 대응한 정보 데이터를 산출하여 얻는 예측 연산 수단과, 복수의 클래스에 있어서의 추정식에서 이용되는 계수 데이터를 발생하는 제2 계수 데이터 발생 수단과, 이 제2 계수 데이터 발생 수단에 의해 발생된 각 클래스의 계수 데이터 및 예측 탭 추출 수단에 의해 추출된 예측 탭을 이용하여, 추정식에 기초하여, 클래스마다, 제1 학습용 신호에 있어서의 주목 위치에 대응한 정보 데이터를 산출하여 얻는 전체 클래스 예측 연산 수단과, 제2 정보 신호에 대응하는 제2 학습용 신호에 기초하여, 제1 학습용 신호에 있어서의 주목 위치에 대응한 정보 데이터를 교사 데이터로서 추출하는 교사 데이터 추출 수단과, 이 교사 데이터 추출 수단에 의해 추출된 교사 데이터에 대한 예측 연산 수단에 의해 얻어진 정보 데이터의 오차를 계산하는 오차 계산 수단과, 교사 데이터 추출 수단에 의해 추출된 교사 데이터에 대한 전체 클래스 예측 연산 수단에 의해 얻어진 각 클래스의 정보 데이터의 오차를 계산하는 전체 클래스 오차 계산 수단과, 오차 계산 수단에 의해 얻어진 오차와 전체 클래스 오차 계산 수단에 의해 얻어진 각 클래스의 오차의 각각을 가산하여 각 클래스의 오차 합을 얻는 오차 가산 수단과, 다이내믹 범위 처리 수단에 의해 얻어진 범위 정보에 기초하여, 다이내믹 범위가 하나의 분할 범위와는 상이한 다른 분할 범위에 속할 때, 오차 가산 수단에 의해 얻어진 각 클래스의 오차 합의 크기에 대응한 값을, 클래스 분류 수단에 의해 얻어진 클래스 코드에 대응한 입력 클래스에 있어서의 각 출력 클래스의 누적값에 각각 가산하는 오차 합 누적 수단과, 오차 합 누적 수단에 의해 누적된, 입력 클래스의 각각에 있어서의 각 출력 클래스의 누적값에 기초하여, 입력 클래스의 각각에 누적값이 최소로 되는 출력 클래스를 할당하여, 입력 클래스에 대응한 제1 클래스 코드 및 출력 클래스에 대응한 제2 클래스 코드의 대응 관계를 생성하는 테이블 생성 수단을 구비하는 것이다. 그리고, 제1 계수 데이터 발생 수단 및 제2 계수 데이터 발생 수단에 의해 발생되는 계수 데이터는, 제1 정보 신호에 대응한 제1 학습용 신호와 제2 정보 신호에 대응한 제2 학습용 신호 사이에서, 다이내믹 범위가 하나의 분할 범위에 속하는 부분만을 이용하여 학습한 결과에 기초하는 것이다.

또한, 본 발명에 따른 룩 업 테이블 생성 방법은, 복수개의 정보 데이터로 이루어지는 제1 정보 신호를, 복수개의 정보 데이터로 이루어지는 제2 정보 신호로 변환할 때에 사용되는, 제1 클래스 코드 및 제2 클래스 코드의 대응 관계를 생성하는 방법으로서, 제1 정보 신호에 대응하는 제1 학습용 신호에 기초하여, 이 제1 학습용 신호에 있어서의 주목 위치의 주변에 위치하는 복수개의 정보 데이터를 클래스 탭으로서 추출하는 클래스 탭 추출 공정과, 이 클래스 탭 추출 공정에서 추출된 클래스 탭에 기초하여, 이 클래스 탭을 복수의 클래스 탭 중의 어느 하나의 클래스로 분류하여 클래스 코드를 얻는 클래스 분류 공정과, 클래스 탭 추출 공정에서 추출된 클래스 탭에 기초하여, 이 클래스 탭에 포함되는 복수개의 정보 데이터의 최대값과 최소값과의 차분인 다이내믹 범위를 검출하고, 이 다이내믹 범위가 그 취할 수 있는 범위를 복수로 분할하여 얻어진 각 분할 범위 중 어디에 속하는지를 나타내는 범위 정보를 얻는 다이내믹 범위 처리 공정과, 제1 학습용 신호에 기초하여, 이 제1 학습용 신호에 있어서의 주목 위치의 주변에 위치하는 복수개의 정보 데이터를 예측 탭으로서 추출하는 예측 탭 추출 공정과, 클래스 분류 공정에서 얻어진 클래스 코드에 대응한 클래스에 있어서의 추정식에서 이용되는 계수 데이터를 발생하는 제1 계수 데이터 발생 공정과, 이 제1 계수 데이터 발생 공정에서 발생된 계수 데이터 및 예측 탭 추출 공정에서 추출된 예측 탭을 이용하여, 추정식에 기초하여, 제1 학습용 신호에 있어서의 주목 위치에 대응한 정보 데이터를 산출하여 얻는 예측 연산 공정과, 복수의 클래스에 있어서의 추정식에서 이용되는 계수 데이터를 발생하는 제2 계수 데이터 발생 공정과, 이 제2 계수 데이터 발생 공정에서 발생된 각 클래스의 계수 데이터 및 예측 탭 추출 공정에서 추출된 예측 탭을 이용하여, 추정식에 기초하여, 클래스마다, 제1 학습용 신호에 있어서의 주목 위치에 대응한 정보 데이터를 산출하여 얻는 전체 클래스 예측 연산 공정과, 제2 정보 신호에 대응하는 제2 학습용 신호에 기초하여, 제2 학습용 신호에 있어서의 주목 위치에 대응한 정보 데이터를 교사 데이터로서 추출하는 교사 데이터 추출 공정과, 이 교사 데이터 추출 공정에서 추출된 교사 데이터에 대한 예측 연산 공정에서 얻어진 정보 데이터의 오차를 계산하는 오차 계산 공정과, 교사 데이터 추출 공정에서 추출된 교사 데이터에 대한 전체 클래스 예측 연산 공정에서 얻어진 각 클래스의 정보 데이터의 오차를 계산하는 전체 클래스 오차 계산 공정과, 오차 계산 공정에서 얻어진 오차와 전체 클래스 오차 계산 공정에서 얻어진 각 클래스의 오차의 각각을 가산하여 각 클래스의 오차 합을 얻는 오차 가산 공정과, 다이내믹 범위 처리 공정에서 얻어진 범위 정보에 기초하여, 다이내믹 범위가 하나의 분할 범위와는 상이한 다른 분할 범위에 속할 때, 오차 가산 공정에서 얻어진 각 클래스의 오차 합의 크기에 대응한 값을, 클래스 분류 공정에서 얻어진 클래스 코드에 대응한 입력 클래스에 있어서의 각 출력 클래스의 누적값에 각각 가산하는 오차 합 누적 공정과, 이 오차 합 누적 공정에서 누적된, 입력 클래스의 각각에 있어서의 각 출력 클래스의 누적값에 기초하여, 입력 클래스의 각각에 누적값이 최소로 되는 출력 클래스를 할당하여, 입력 클래스에 대응한 제1 클래스 코드 및 출력 클래스에 대응한 제2 클래스 코드의 대응 관계를 생성하는 테이블 생성 공정을 구비하는 것이다. 그리고, 제1 계수 데이터 발생 공정 및 제2 계수 데이터 발생 공정에서 발생되는 계수 데이터는, 제1 정보 신호에 대응한 제1 학습용 신호와 제2 정보 신호에 대응한 제2 학습용 신호 사이에서, 다이내믹 범위가 하나의 분할 범위에 속하는 부분만을 이용하여 학습한 결과에 기초하는 것이다.

또한, 본 발명에 따른 프로그램은, 전술한 룩 업 테이블 생성 방법을 컴퓨터에 실행시키기 위한 것이다. 또한, 본 발명에 따른 컴퓨터 판독 가능한 매체는, 전술한 프로그램을 기록한 것이다.

본 발명에 있어서는, 복수개의 정보 데이터로 이루어지는 제1 정보 신호를, 복수개의 정보 데이터로 이루어지는 제2 정보 신호로 변환할 때에 사용되는, 제1 클래스 코드 및 제2 클래스 코드의 대응 관계가 생성된다. 여기서, 정보 신호는, 예를 들면 화상 신호나 음성 신호이다.

제1 정보 신호에 대응하는 제1 학습용 신호에 기초하여, 이 제1 학습용 신호에 있어서의 주목 위치의 주변에 위치하는 복수개의 정보 데이터가 클래스 탭으로서 추출된다. 그리고, 이 클래스 탭이 복수의 클래스 중의 어느 하나의 클래스로 분류되어 클래스 코드가 얻어진다.

또한, 이 클래스 탭에 포함되는 복수개의 정보 데이터의 최대값 및 최소값의 차분인 다이내믹 범위가 검출되고, 이 다이내믹 범위가 그 취할 수 있는 범위를 복수로 분할하여 얻어진 각 분할 범위 중 어디에 속하는지를 나타내는 범위 정보가 얻어진다. 예를 들면, 다이내믹 범위가 임계값보다 작은지, 혹은 이 임계값 이상인지를 나타내는 범위 정보가 얻어진다.

또한, 생도 신호에 기초하여, 이 제1 학습용 신호에 있어서의 주목 위치의 주변에 위치하는 복수개의 정보 데이터가 예측 탭으로서 추출된다. 또한, 전술한 바와 같이 클래스 탭이 분류되어 얻어진 클래스 코드에 대응한 클래스에 있어서의 추정식에서 이용되는 계수 데이터가 발생된다. 그리고, 이 계수 데이터 및 예측 탭이 이용되어, 추정식에 기초하여, 제1 학습용 신호에 있어서의 주목 위치에 대응한 정보 데이터가 산출된다.

또한, 복수의 클래스에 있어서의 추정식에서 이용되는 계수 데이터가 발생된다. 그리고, 각 클래스의 계수 데이터 및 예측 탭이 이용되어, 추정식에 기초하여, 클래스마다, 제1 학습용 신호에 있어서의 주목 위치에 대응한 정보 데이터가 산출된다.

여기서, 전술한 바와 같이 발생되는 계수 데이터는, 제1 정보 신호에 대응한 제1 학습용 신호와 제2 정보 신호에 대응한 제2 학습용 신호 사이에서, 다이내믹 범위가 하나의 분할 범위에 속하는 부분만을 이용하여 학습한 결과에 기초하는 것이다.

또한, 제2 정보 신호에 대응하는 제2 학습용 신호에 기초하여, 제1 학습용 신호에 있어서의 주목 위치에 대응한 정보 데이터가 교사 데이터로서 추출된다. 그리고, 이 교사 데이터에 대한 전술한 바와 같이 산출된 클래스 코드 대응의 정보 데이터의 오차가 계산된다. 또한, 이 교사 데이터에 대한 전술한 바와 같이 산출된 각 클래스의 정보 데이터의 오차가 계산된다.

또한, 클래스 코드 대응의 오차와 각 클래스의 오차와의 각각이 가산되어 각 클래스의 오차 합이 얻어진다. 그리고, 다이내믹 범위가 하나의 분할 범위와는 상이한 다른 분할 범위에 속할 때, 각 클래스의 오차 합의 크기에 대응한 값이, 클래스 코드에 대응한 입력 클래스에 있어서의 각 출력 클래스의 누적값에 각각 가산된다.

그리고, 각 입력 클래스의 각각에 있어서의 각 출력 클래스의 누적값에 기초하여, 각 입력 클래스의 각각에 누적값이 최소로 되는 출력 클래스가 할당되고, 입력 클래스에 대응한 제1 클래스 코드 및 출력 클래스에 대응한 제2 클래스 코드의 대응 관계가 생성된다.

이와 같이, 본 발명에 있어서는, 다이내믹 범위가 하나의 범위와는 상이한 다른 범위에 속할 때, 제1 클래스 코드에 대응한 계수 데이터를 이용하여 산출되는 정보 데이터 및 제2 클래스 코드에 대응한 계수 데이터를 이용하여 산출되는 정보 데이터의 가산 평균값이, 제2 정보 신호를 구성하는 정보 데이터의 실제값에 가장 근접하도록, 제1 클래스 코드를 제2 클래스 코드로 변환하여 얻는, 룩 업 테이블을 양호하게 생성할 수 있다.

도 1은 실시예로서의 화상 신호 처리 장치의 구성을 도시하는 블록도.

도 2는 SD 신호와 HD 신호의 화소 위치 관계를 나타내는 도면.

도 3A는 클래스 탭의 일례를 도시하는 도면.

도 3B는 예측 탭의 일례를 도시하는 도면.

도 4는 룩 업 테이블의 구성예를 도시하는 도면.

도 5는 예측 탭 위치를 나타내는 도면.

도 6은 계수 데이터 생성 장치의 구성을 도시하는 블록도.

도 7은 룩 업 테이블 생성 장치의 구성을 도시하는 블록도.

도 8은 누적 처리를 설명하기 위한 도면.

도 9는 출력 클래스의 할당 처리를 설명하기 위한 도면.

도 10은 소프트웨어로 실현하기 위한 화상 신호 처리 장치의 구성을 도시하는 블록도.

도 11은 화상 신호 처리를 나타내는 플로우차트.

도 12는 계수 데이터 생성 처리를 나타내는 플로우차트.

도 13은 룩 업 테이블 생성 처리를 나타내는 플로우차트.

도 14는 다른 실시예로서의 화상 신호 처리 장치의 구성을 도시하는 블록도.

도 15는 화상 신호 처리를 나타내는 플로우차트.

도 16은 실시예로서의 화상 신호 처리 장치의 구성을 도시하는 블록도.

도 17은 계수종 데이터의 생성 방법을 설명하기 위한 도면.

도 18은 계수종 데이터 생성 장치의 구성을 도시하는 블록도.

도 19는 룩 업 테이블 생성 장치의 구성을 도시하는 블록도.

<발명을 실시하기 위한 최량의 형태>

이하, 도면을 참조하면서, 본 발명의 실시예에 대하여 설명한다. 도 1은, 실시예로서의 화상 신호 처리 장치(100)의 구성을 나타내고 있다. 이 화상 신호 처리 장치(100)는, 저해상도 또는 표준 해상도의 화상 신호(이하, 「SD(Standard Definition) 신호」라고 한다)를, 고해상도의 화상 신호(이하, 「HD(High Definition) 신호로 변환한다. 여기서, SD 신호는 제1 정보 신호를 구성하고, HD 신호는 제2 정보 신호를 구성하고 있다.

도 2는, SD 신호와 HD 신호의 화소 위치 관계를 나타내고 있다. 「○」가 SD 신호의 화소 위치를 나타내고, 「×」가 HD 신호의 화소 위치를 나타내고 있다. 이 경우, SD 신호의 1화소에 HD 신호의 4화소가 대응하고 있다. 즉, 본 실시예에 있어서는, SD 신호가, 그 수직 방향 및 수평 방향의 화소 수가 각각 2배인 HD 신호로 변환된다. 본 실시예에 있어서, SD 신호, HD 신호는, 각각 복수개의 8비트의 화소 데이터로 이루어지는 것이다.

도 1로 되돌아가서, 화상 신호 처리 장치(100)는, SD 신호가 입력되는 입력 단자(101), 이 입력 단자(101)에 입력되는 SD 신호에 기초하여, 이 SD 신호에 있어서의 주목 위치의 주변에 위치하는 복수의 화소 데이터를 클래스 탭으로서 추출하는 클래스 탭 추출 회로(102)를 갖고있다. 본 실시예에 있어서는, 예를 들면, 도 3A에 도시하는 바와 같이, SD 신호에 있어서의 주목 위치의 주변에 위치하는 7개의 SD 화소 데이터가 클래스 탭으로서 추출된다.

또한, 화상 신호 처리 장치(100)는, 클래스 탭 추출 회로(102)에서 추출된 클래스 탭에 기초하여, 이 클래스 탭을 복수의 클래스 중의 어느 하나의 클래스로 분류하고, 이 클래스 탭의 클래스를 나타내는 클래스 코드 Ca를 얻는 클래스 분류 회로(103)를 갖고있다. 이 클래스 분류는, 예를 들면, ADRC(Adaptive Dynamic Range Coding), DPCM(예측 부호화), VQ(벡터 양자화) 등의, 어떠한 압축 처리를 이용하여 행해진다.

K비트 ADRC를 행하는 경우의 설명을 행한다. K비트 ADRC에 있어서는, 클래스 탭에 포함되는 화소 데이터의 최대값 MAX와 최소값 MIN의 차분인 다이내믹 범위 DR=MAX-MIN이 검출되고, 이 다이내믹 범위 DR에 기초하여, 클래스 탭에 포함되는 각각의 화소 데이터가 K비트로 재양자화된다.

즉, 클래스 탭에 포함되는 각각의 화소 데이터에 대하여, 그 화소 데이터로 부터 최소값 MIN이 감산되고, 그 감산값이 DR/2^K로 제산(양자화)된다. 이에 의해, 클래스 탭을 구성하는 각각의 화소 데이터가 K비트로 재양자화되고, 그것을 소정의 순서로 나열한 비트 열이 클래스 코드 Ca로서 출력된다.

따라서, 1비트 ADRC에 있어서는, 이 클래스 탭에 포함되는 각각의 화소 데이터에 대하여, 그 화소 데이터로부터 최소값 MIN이 감산되고, 그 감산값이 DR/2로 제산된다. 이에 의해, 클래스 탭에 포함되는 각각의 화소 데이터는 1비트로 재양자화되고, 그것을 소정의 순서로 나열한 비트 열이 클래스 코드 Ca로서 출력된다.

또한, 화상 신호 처리 장치(100)는, 다이내믹 범위 처리 회로(DR 처리 회로)(104)를 갖고있다. 이 DR 처리 회로(104)는, 클래스 탭 추출 회로(102)에서 추출된 클래스 탭에 포함되는 화소 데이터의 최대값 MAX 및 최소값 MIN의 차분인 다이내믹 범위 DR= MAX-MIN을 검출하고, 이 다이내믹 범위 DR이 그 취할 수 있는 범위를 복수로 분할하여 얻어진 각 분할 범위 중 어디에 속하는지를 나타내는 범위 정보 AR을 취득한다.

본 실시예에 있어서는, 다이내믹 범위 DR이 취할 수 있는 범위가, 미리 설정된 임계값 Th를 이용하여 2분할된다. 그리고, DR 처리 회로(104)는, DR≥ Th, 즉 다이내믹 범위 DR이 임계값 Th 이상일 때, 범위 정보 AR로서 "0"을 출력하고, DR<Th, 즉 다이내믹 범위 DR이 임계값 Th보다 작을 때, 범위 정보 AR로서 "1"을 출력한다.

또한, 화상 신호 처리 장치(100)는, 클래스 분류 회로(103)에서 얻어진 클래 스 코드 Ca를, 이 클래스 코드 Ca에 대응한 클래스 코드 Cb로 변환하는 클래스 코드 변환 수단으로서의 룩 업 테이블(LUT)(105)을 갖고있다. 이 룩 업 테이블(105)은, DR 처리 회로(104)에서 얻어진 범위 정보 AR에 기초하여, 그 동작이 제어된다. 즉, 이 룩 업 테이블(105)은, 범위 정보 AR이 "1"인 경우만 액티브로 되고, 클래스 코드 Ca에 대응한 클래스 코드 Cb를 출력한다. 도 4는, 룩 업 테이블(105)의 구성예를 나타내고 있고, 클래스 코드 Ca와 클래스 코드 Cb와의 대응 관계가 기억되어 있다.

이 룩 업 테이블(105)은, 클래스 코드 Ca에 대응한 계수 데이터 Wi를 이용하여 산출된 화소 데이터 및 클래스 코드 Cb에 대응한 계수 데이터 Wi를 이용하여 산출된 화소 데이터의 가산 평균값이, HD 신호를 구성하는 화소 데이터의 실제값에 가장 근접하도록, 클래스 코드 Ca를 클래스 코드 Cb로 변환한다. 이 룩 업 테이블(105)의 생성 방법에 대해서는, 후술한다.

또한, 화상 신호 처리 장치(100)는, 계수 메모리(106)를 갖고있다. 이 계수 메모리(106)는, 후술하는 예측 연산 회로(108a, 108b)에서 사용되는 추정식에서 이용되는, 각 클래스의 계수 데이터 Wi를 저장하는 것이다. 이 계수 데이터 Wi는, SD 신호를 HD 신호로 변환하기 위한 정보이다.

전술한 바와 같이, SD 신호를 HD 신호로 변환하는 경우, SD 신호의 1화소(x₀)에 대응하여 HD 신호의 4화소(y₁~y₄)를 얻을 필요가 있다(도 2 참조). 이 경우, HD 신호의 4화소는, 대응하는 SD 신호의 1화소에 대하여 다른 위상 어긋남을 갖고있다. 그 때문에, 계수 메모리(106)에는, 클래스 및 출력 화소 위치(y₁~y₄의 위치)의 조합마다, 계수 데이터 Wi가 저장되어 있다.

이 계수 메모리(106)에 저장되는 계수 데이터 Wi는, SD 신호에 대응한 제1 학습용 신호인 생도 신호와 HD 신호에 대응한 제2 학습용 신호인 교사 신호 사이에서, 다이내믹 범위 DR이 DR≥Th를 충족시키는 부분을 이용하여 학습함으로써 얻어진 것이다. 이 계수 데이터 Wi의 생성 방법에 대해서는, 후술한다.

계수 메모리(106)에는, 전술한 클래스 분류 회로(103)로부터 출력되는 클래스 코드 Ca 및 전술한 룩 업 테이블(105)로부터 출력되는 클래스 코드 Cb가, 각각 판독 어드레스 정보로서 공급된다. 계수 메모리(106)는, 클래스 코드 Ca가 나타내는 클래스의 계수 데이터 Wi-a를 출력함과 함께, 클래스 코드 Cb가 나타내는 클래스의 계수 데이터 Wi-b를 출력한다. 이 계수 메모리(106)는, 제1 계수 데이터 발생 수단 및 제2 계수 데이터 발생 수단을 구성하고 있다.

또한, 화상 신호 처리 장치(100)는, 입력 단자(101)에 입력되는 SD 신호에 기초하여, 이 SD 신호에 있어서의 주목 위치의 주변에 위치하는 복수의 화소 데이터를 예측 탭으로서 추출하는 예측 탭 추출 회로(107)를 갖고있다. 본 실시예에 있어서는, 예를 들면, 도 3B에 도시하는 바와 같이, SD 신호에 있어서의 주목 위치의 주변에 위치하는 13개의 SD 화소 데이터가 예측 탭으로서 추출된다. 도 5는, 이 예측 탭의 탭 위치를 나타내고 있다.

또한, 화상 신호 처리 장치(100)는, 제1, 제2 연산 수단으로서의 예측 연산 회로(108a, 108b)를 갖고있다. 이들 예측 연산 회로(108a, 108b)는, 각각, 예측 탭 추출 회로(107)에서 추출되는 예측 탭으로서의 화소 데이터 xi와, 계수 메모리(106)로부터 출력되는 계수 데이터 Wi-a, Wi-b로부터, 수학식 1의 추정식에 기초하여, 화소 데이터 y_{1 -a}~y_{4 -a}, y_{1 -b}~y_{4 -b}를 구한다. 이 수학식 1에서, n은, 예측 탭을 구성하는 화소 데이터의 개수를 나타내고, 본 실시예에 있어서는 n= 13이다. 또한, 예측 연산 회로(108a, 108b)로서, 1개의 연산 회로를 겸용하도록 해도 된다.

전술한 바와 같이, SD 신호를 HD 신호로 변환할 때에는, SD 신호의 1화소에 대응하여 HD 신호의 4화소를 얻을 필요가 있다. 그 때문에, 이들 예측 연산 회로(108a, 108b)는, SD 신호에 있어서의 각 주목 위치에 대응하여, 각각 4개의 화소 데이터 y₁~y₄를 생성한다.

즉, 이들 예측 연산 회로(108a, 108b)에는, 각각, 예측 탭 추출 회로(107)로부터 SD 신호의 주목 위치에 대응한 예측 탭으로서의 화소 데이터 xi, 및 계수 메모리(106)로부터 전술한 4출력 화소분의 계수 데이터 Wi-a, Wi-b가 공급된다. 그리고, 이들 예측 연산 회로(108a, 108b)에서는, 각각, 4개의 화소 데이터 y_{1 -a}~y_{4 -a}, y_1-b~y_4-b가, 각각 개별로 전술한 수학식 1의 추정식에서 구해진다.

또한, 화상 신호 처리 장치(100)는, 가산기(109)를 갖고있다. 이 가산기 (109)는, DR 처리 회로(104)에서 얻어진 범위 정보 AR에 기초하여, 그 동작이 제어된다. 즉, 가산기(109)는, 범위 정보 AR이 "0"이고, 다이내믹 범위 DR이 임계값 Th 이상일 때, 예측 연산 회로(108a)에서 얻어진 4개의 화소 데이터 y_{1 -a}~y_{4 -a}를, HD 신호를 구성하는 4개의 화소 데이터 y₁~y₄로서 출력한다.

한편, 가산기(109)는, 범위 정보 AR이 "1"이고, 다이내믹 범위 DR이 임계값 Th보다 작을 때, 예측 연산 회로(108a)에서 얻어진 4개의 화소 데이터 y_{1 -a}~y_{4 -a}, 및 예측 연산 회로(108b)에서 얻어진 4개의 화소 데이터 y_{1 -b}~y_{4 -b}의 가산 평균값 (y_{1 -a}+y_1-b)/2~(y_4-a+y_4-b)/2를, HD 신호를 구성하는 4개의 화소 데이터 y₁~y₄로서 출력한다.

또한, 화상 신호 처리 장치(100)는, 가산기(109)로부터 순차적으로 출력되는, SD 신호에 있어서의 각 주목 위치에 대응한, HD 신호를 구성하는 4개의 화소 데이터 y₁~y₄를 선순차화하여 HD 신호를 얻는 후처리 회로(110)와, 이 HD 신호가 출력되는 출력 단자(111)를 갖고있다.

다음으로, 도 1에 도시하는 화상 신호 처리 장치(100)의 동작을 설명한다.

입력 단자(101)에 입력되는 SD 신호는, 클래스 탭 추출 회로(102)에 공급된다. 이 클래스 탭 추출 회로(102)에서는, SD 신호에 기초하여, 이 SD 신호에 있어서의 주목 위치의 주변에 위치하는 복수의 화소 데이터가 클래스 탭으로서 추출된다(도 3A 참조). 이 클래스 탭은, 클래스 분류 회로(103) 및 DR 처리 회로(104)에 공급된다.

클래스 분류 회로(103)에서는, 클래스 탭에 포함되는 각 화소 데이터에 대하여, ADRC 처리 등의 데이터 압축 처리가 실시되어, 해당 클래스 탭의 클래스를 나타내는 제1 클래스 코드로서의 클래스 코드 Ca가 얻어진다. 이 클래스 코드 Ca는, 룩 업 테이블(105) 및 계수 메모리(106)에, 판독 어드레스 정보로서 공급된다.

또한, DR 처리 회로(104)에서는, 클래스 탭에 포함되는 화소 데이터의 최대값 MAX 및 최소값 MIN의 차분인 다이내믹 범위 DR= MAX-MIN이 검출되고, 이 다이내믹 범위 DR이 임계값 Th 이상일 때, 범위 정보 AR로서 "0"이 출력되고, 한편 이 다이내믹 범위 DR이 임계값 Th보다 작을 때, 범위 정보 AR로서 "1"이 출력된다. 이 범위 정보 AR은, 룩 업 테이블(105) 및 가산기(109)에, 동작 제어 신호로서 공급된다.

룩 업 테이블(105)은, 범위 정보 AR이 "1"일 때, 즉 다이내믹 범위 DR이 임계값 Th보다 작을 때 액티브로 되어, 클래스 분류 회로(103)에서 얻어진 클래스 코드 Ca에 대응한, 제2 클래스 코드로서의 클래스 코드 Cb를 출력한다. 이 클래스 코드 Cb는, 계수 메모리(106)에 판독 어드레스 정보로서 공급된다.

계수 메모리(106)에 클래스 코드 Ca가 판독 어드레스 정보로서 공급됨으로써, 이 계수 메모리(106)로부터 클래스 코드 Ca가 나타내는 클래스에 대응한, 4출력 화소분의 계수 데이터 Wi-a가 판독되어 예측 연산 회로(108a)에 공급된다. 마찬가지로, 계수 메모리(106)에 클래스 코드 Cb가 판독 어드레스 정보로서 공급됨으로써, 이 계수 메모리(106)로부터 클래스 코드 Cb가 나타내는 클래스에 대응한, 4 출력 화소분의 계수 데이터 Wi-b가 판독되어 예측 연산 회로(108b)에 공급된다.

또한, 입력 단자(101)에 입력되는 SD 신호는, 예측 탭 추출 회로(107)에 공급된다. 이 예측 탭 추출 회로(107)에서는, SD 신호에 기초하여, 이 SD 신호에 있어서의 주목 위치의 주변에 위치하는 복수의 화소 데이터가 예측 탭으로서 추출된다(도 3B 참조). 이 예측 탭으로서의 화소 데이터 xi는, 예측 연산 회로(108a, 108b)에 공급된다.

예측 연산 회로(108a)에서는, 화소 데이터 xi 및 계수 데이터 Wi-a를 이용하여, 전술한 수학식 1에 기초하여, SD 신호에 있어서의 주목 위치에 대응한, 4개의 화소 데이터 y_{1 -a}~y_{4 -a}가 산출된다. 마찬가지로, 예측 연산 회로(108b)에서는, 화소 데이터 xi 및 계수 데이터 Wi-b를 이용하여, 수학식 1에 기초하여, SD 신호에 있어서의 주목 위치에 대응한, 4개의 화소 데이터 y_{1 -b}~y_{4 -b}가 산출된다. 이들 예측 연산 회로(108a, 108b)에서 산출되는 화소 데이터 y_{1 -a}~y_{4 -a}, y_{1 -b}~y_{4 -b}는, 가산기(109)에 공급된다.

가산기(109)로부터는, 범위 정보 AR이 "0"이고, 다이내믹 범위 DR이 임계값 Th 이상일 때, 예측 연산 회로(108a)에서 얻어진 4개의 화소 데이터 y_{1 -a}~y_{4 -a}가, HD 신호를 구성하는 4개의 화소 데이터 y₁~y₄로서 출력된다. 또한, 이 가산기(109)로부터는, 범위 정보 NR이 "1"이고, 다이내믹 범위 DR이 임계값 Th보다 작을 때, 예측 연산 회로(108a)에서 얻어진 4개의 화소 데이터 y_{1 -a}~y_{4 -a}, 및 예측 연산 회로 (108b)에서 얻어진 4개의 화소 데이터 y_{1 -b}~y_{4 -b}의 가산 평균값 (y_{1 -a}+y_{1 -b})/2~(y_{4 -a}+y_{4 -b})/2가_, HD 신호를 구성하는 4개의 화소 데이터 y₁~y₄로서 출력된다.

이 가산기(109)로부터 순차적으로 출력되는, HD 신호를 구성하는 4개의 화소 데이터 y₁~y₄는, 후처리 회로(110)에 공급된다. 이 후 처리 회로(110)에서는, 가산기(109)로부터 순차적으로 공급되는, SD 신호에 있어서의 각 주목 위치에 대응한, HD 신호를 구성하는 4개의 화소 데이터 y₁~y₄가 선순차화되어, HD 신호가 얻어진다. 이 HD 신호는, 출력 단자(111)로 출력된다.

전술한 화상 신호 처리 장치(100)에서는, 범위 정보 AR이 "O", 즉 다이내믹 범위 DR이 임계값 Th 이상일 때, 클래스 코드 Ca에 대응하여 얻어진 계수 데이터 Wi-a를 이용하여 산출된 화소 데이터 y_{1 -a}~y_{4 -a}를, HD 신호를 구성하는 화소 데이터 y₁~y₄로서 출력한다.

이 경우, 계수 데이터 Wi-a는, 전술한 바와 같이, SD 신호에 대응한 생도 신호(제1 학습용 신호)와 HD 신호에 대응한 교사 신호(제2 학습용 신호) 사이에서, 다이내믹 범위 DR이 임계값 Th 이상의 부분을 이용하여 학습하여 얻어진 것으로서, HD 신호를 구성하는 화소 데이터 y₁~y₄를 정밀도 좋게 얻을 수 있다.

또한, 전술한 화상 신호 처리 장치(100)에 있어서는, 범위 정보 AR이"1", 즉 다이내믹 범위 DR이 임계값 Th보다 작을 때, 클래스 코드 Ca에 대응하여 얻어진 계수 데이터 Wi-a를 이용하여 산출된 화소 데이터 y_{1 -a}~y_{4 -a}, 및 이 클래스 코드 Ca를 변환하여 얻어진 클래스 코드 Cb에 대응하여 얻어진 계수 데이터 Wi-b를 이용하여 산출된 화소 데이터 y_{1 -b}~y_{4 -b}의 가산 평균값 (y_{1 -a}+y_{1 -b})/2~(y_{4 -a}+y_{4 -b})/2를, HD 신호를 구성하는 화소 데이터 y₁~y₄로서 출력한다.

이 경우, 전술한 가산 평균값 (y_{1 -a}+y_{1 -b})/2~(y_{4 -a}+y_{4 -b})/2가, HD 신호를 이루는 화소 데이터 y₁~y₄의 실제값에 가장 근접하도록, 클래스 코드 Ca를 클래스 코드 Cb로 변환하는 것으로서, HD 신호를 구성하는 화소 데이터 y₁~y₄를 정밀도 좋게 얻을 수 있다.

따라서, 전술한 화상 신호 처리 장치(100)에 따르면, 다이내믹 범위 DR의 대소에 상관없이, HD 신호를 구성하는 화소 데이터 y₁~y₄를 양호하게 얻을 수 있다. 이 화상 신호 처리 장치(100)는, 예를 들면, 텔레비전 수신기, 화상 신호재생장치 등의 화상 신호를 출력하는 장치 등에 적용할 수 있다.

다음으로, 계수 메모리(106)에 저장되는, 각 클래스의 계수 데이터 Wi(i= 1~n)의 생성 방법에 대하여 설명한다. 이 계수 데이터 Wi는, 학습에 의해서 생성된다.

학습 방법을 설명한다. 전술한 수학식 1에 있어서, 학습전에는 계수 데이터 W₁, W₂, ‥‥, W_n은 미정 계수이다. 학습은, 클래스마다, 복수의 신호 데이터에 대하여 행한다. 학습 데이터 수가 m인 경우, 수학식 1에 따라서, 이하에 나타내는 수학식 2가 설정된다. n은 예측 탭의 수를 나타내고 있다.

m>n인 경우, 계수 데이터 W₁, W₂, ‥‥, W_n은, 일의적으로 결정되지 않으므로, 오차 벡터 e의 요소 e_k를, 이하의 수학식 3에서 정의하고, 수학식 4의 e²를 최소로 하는 계수 데이터를 구한다. 소위 최소 제곱법에 의해서 계수 데이터를 일의적으로 정한다.

수학식 4의 e²를 최소로 하는 계수 데이터를 구하기 위한 실제적인 계산 방법으로서는, 우선, 수학식 5에 나타내는 바와 같이 e²를 계수 데이터 Wi(i=1~n)로 편미분하여, i의 각치에 대하여 편미분치가 O 로 되도록 계수 데이터 Wi를 구하면 된다.

수학식 6, 수학식 7과 같이 Xji, Yi를 정의하면, 수학식 5는, 수학식 8의 행렬식의 형태로 기입할 수 있다. 이 수학식 8이, 계수 데이터를 산출하기 위한 정규 방정식이다. 이 정규 방정식을 소출법(Gauss-Jordan의 소거법) 등의 일반 해법으로 푸는 것에 의해, 계수 데이터 Wi(i= 1~n)를 구할 수 있다.

도 6은, 도 1의 계수 메모리(106)에 저장되는 계수 데이터 Wi를 생성하는 계수 데이터 생성 장치(200)의 구성을 나타내고 있다.

이 계수 데이터 생성 장치(200)는, 제2 학습용 신호인 교사 신호로서의 HD 신호가 입력되는 입력 단자(201)와, 이 HD 신호에 대하여 수평 및 수직의 씨닝 처리를 행하여, 제1 학습용 신호인 생도 신호로서의 SD 신호를 얻는 SD 신호 생성 회로(202)를 갖고있다.

또한, 계수 데이터 생성 장치(200)는, SD 신호 생성 회로(202)로부터 출력되는 SD 신호에 기초하여, 이 SD 신호에 있어서의 주목 위치의 주변에 위치하는 복수의 화소 데이터를 클래스 탭으로서 추출하는 클래스 탭 추출 회로(203)를 갖고있다. 이 클래스 탭 추출 회로(203)는, 전술한 도 1의 화상 신호 처리 장치(100)의 클래스 탭 추출 회로(102)와 마찬가지로 구성된다.

또한, 계수 데이터 생성 장치(200)는, 클래스 탭 추출 회로(203)에서 추출된 클래스 탭에 기초하여, 이 클래스 탭을 복수의 클래스 중의 어느 하나의 클래스로 분류하고, 이 클래스 탭의 클래스를 나타내는 클래스 코드 Ca를 얻는 클래스 분류 회로(204)를 갖고있다. 이 클래스 분류 회로(204)는, 전술한 도 1의 화상 신호 처리 장치(100)의 클래스 분류 회로(103)와 마찬가지로 구성된다.

또한, 계수 데이터 생성 장치(200)는, 다이내믹 범위 처리 회로(DR 처리 회로)(205)를 갖고있다. 이 DR 처리 회로(205)는, 전술한 도 1의 화상 신호 처리 장치(100)의 DR 처리 회로(104)와 마찬가지로 구성되어 있고, DR≥Th일 때, 범위 정보 AR로서 "0"을 출력하고, DR<Th일 때, 범위 정보 AR로서 "1"을 출력한다.

또한, 계수 데이터 생성 장치(200)는, SD 신호 생성 회로(202)로부터 출력되는 SD 신호의 시간 조정을 행하기 위한 지연 회로(206)와, 이 지연 회로(206)로부터 출력되는 SD 신호에 기초하여, 이 SD 신호에 있어서의 주목 위치의 주변에 위치 하는 복수의 화소 데이터를 예측 탭으로서 추출하는 예측 탭 추출 회로(207)를 갖고있다. 이 예측 탭 추출 회로(207)는, 전술한 도 1의 화상 신호 처리 장치(100)의 예측 탭 추출 회로(107)와 마찬가지로 구성된다.

이 예측 탭 추출 회로(207)는, DR 처리 회로(205)에서 얻어지는 범위 정보에 기초하여, 그 동작이 제어된다. 즉, 예측 탭 추출 회로(207)는, 범위 정보 AR이 "0", 즉 다이내믹 범위 DR이 임계값 Th 이상일 때는 예측 탭을 추출하지만, 범위 정보 AR이 "1", 즉 다이내믹 범위 DR이 임계값 Th보다 작을 때에는 예측 탭의 추출을 행하지 않는다.

또한, 계수 데이터 생성 장치(200)는, 입력 단자(201)에 입력되는 HD 신호의 시간 조정을 행하기 위한 지연 회로(208)와, 이 지연 회로(208)로부터 출력되는 HD 신호에 기초하여, SD 신호에 있어서의 주목 위치에 대응한, HD 신호를 구성하는 4개의 화소 데이터를 교사 데이터로서 추출하는 교사 데이터 추출 회로(209)를 갖고있다.

이 교사 데이터 추출 회로(209)도, DR 처리 회로(205)에서 얻어지는 범위 정보에 기초하여, 그 동작이 제어된다. 즉, 교사 데이터 추출 회로(209)는, 범위 정보 AR이 "0", 즉 다이내믹 범위 DR이 임계값 Th 이상일 때에는 교사 데이터를 추출하지만, 범위 정보 AR이 "1", 즉 다이내믹 범위 DR이 임계값 Th보다 작을 때에는 교사 데이터의 추출을 행하지 않는다.

이 경우, SD 신호에 있어서의 임의의 주목 위치에 대응하여, 예측 탭 추출 회로(207)에서 추출되는 예측 탭과, 교사 데이터 추출 회로(209)에서 추출되는 교 사 데이터로, 하나의 학습쌍 데이터가 구성된다. 전술한 바와 같이, 다이내믹 범위 DR이 임계값 Th 이상인 경우만, 전술한 바와 같이 예측 탭 및 교사 데이터를 추출함으로써, 다이내믹 범위 DR이 임계값 Th 이상인 부분만을 이용하여 학습을 행하게 된다.

또한, 계수 데이터 생성 장치(200)는, 학습쌍 기억부(210)를 갖고있다. 이 학습쌍 기억부(210)는, 클래스 분류 회로(204)에서 얻어진 클래스 코드 Ca에 기초하여, 예측 탭 추출 회로(207) 및 교사 데이터 추출 회로(209)에서 SD 신호에 있어서의 각 주목 위치에 대응하여 추출된 예측 탭 및 교사 데이터를 학습쌍 데이터로서, 클래스마다 기억한다.

또한, 계수 데이터 생성 장치(200)는, 각 클래스의 계수 데이터 Wi를 구하는 연산 회로(211)를 갖고있다. 이 연산 회로(211)는, 학습쌍 기억부(210)에 기억된 복수의 학습쌍 데이터를 이용하여, 클래스마다, 계수 데이터 Wi를 산출하기 위한 정규 방정식(수학식 8 참조)을 생성한다. 또 이 경우, 연산 회로(211)는, 출력 화소 위치(y₁~y₄의 위치)마다 정규 방정식을 생성한다. 즉, 연산 회로(211)는, 클래스 및 출력 화소 위치의 조합마다 정규 방정식을 생성한다. 또한, 이 연산 회로(211)는, 각 정규 방정식을 풀어, 클래스 및 출력 화소 위치의 조합마다 계수 데이터 Wi를 산출한다.

또한, 계수 데이터 생성 장치(200)는, 연산 회로(211)에서 얻어진 계수 데이터 Wi를 저장하기 위한 계수 메모리(212)를 갖고있다.

다음으로, 도 6에 도시하는 계수 데이터 생성 장치(200)의 동작을 설명한다.

입력 단자(201)에는 교사 신호로서의 HD 신호가 입력된다. 이 HD 신호에 대하여, SD 신호 생성 회로(202)에서, 수평 및 수직의 씨닝 처리가 행해져, 생도 신호로서의 SD 신호가 생성된다.

SD 신호 생성 회로(202)에서 얻어지는 SD 신호는 클래스 탭 추출 회로(203)에 공급된다. 이 클래스 탭 추출 회로(203)에서는, SD 신호에 기초하여, 이 SD 신호에 있어서의 주목 위치의 주변에 위치하는 복수의 화소 데이터가 클래스 탭으로서 추출된다(도 3A 참조). 이 클래스 탭은, 클래스 분류 회로(204) 및 DR 처리 회로(205)에 공급된다.

클래스 분류 회로(204)에서는,클래스 탭에 포함되는 각 화소 데이터에 대하여, ADRC 처리 등의 데이터 압축 처리가 실시되어, 해당 클래스 탭의 클래스를 나타내는 클래스 코드 Ca가 얻어진다. 이 클래스 코드 Ca는, 학습쌍 기억부(210)에 공급된다.

또한, DR 처리 회로(205)에서는,클래스 탭에 포함되는 화소 데이터의 최대값 MAX 및 최소값 MIN의 차분인 다이내믹 범위 DR= MAX-MIN이 검출되고, 이 다이내믹 범위 DR이 임계값 Th 이상일 때, 범위 정보 AR로서 "0"이 출력되고, 한편 이 다이내믹 범위 DR이 임계값 Th보다 작을 때, 범위 정보 AR로서 "1"이 출력된다. 이 범위 정보 AR은, 예측 탭 추출 회로(207) 및 교사 데이터 추출 회로(209)에 동작 제어 신호로서 공급된다.

또한, SD 신호 생성 회로(202)에서 얻어지는 SD 신호는, 지연 회로(206)에서 시간 조정된 후에, 예측 탭 추출 회로(207)에 공급된다. 이 예측 탭 추출 회로(207)에서는, 다이내믹 범위 DR이 임계값 Th 이상일 때만, SD 신호에 기초하여, 이 SD 신호에 있어서의 주목 위치의 주변에 위치하는 복수의 화소 데이터가 예측 탭으로서 추출된다(도 3B 참조). 이 예측 탭은 학습쌍 기억부(210)에 공급된다.

또한, 입력 단자(201)에 입력되는 HD 신호는, 지연 회로(208)에서 시간 조정된 후에, 교사 데이터 추출 회로(209)에 공급된다. 이 교사 데이터 추출 회로(209)에서는, 다이내믹 범위 DR이 임계값 Th 이상일 때만, HD 신호에 기초하여, SD 신호에 있어서의 주목 위치에 대응한, HD 신호를 구성하는 4개의 화소 데이터가 교사 데이터로서 추출된다. 이 교사 데이터는 학습쌍 기억부(210)에 공급된다.

학습쌍 기억부(210)에서는,클래스 분류 회로(204)에서 얻어진 클래스 코드 Ca에 기초하여, 예측 탭 추출 회로(207) 및 교사 데이터 추출 회로(209)에서 SD 신호에 있어서의 각 주목 위치에 대응하여 추출된 예측 탭 및 교사 데이터가, 학습쌍 데이터로서, 클래스마다 기억된다.

그리고, 연산 회로(211)에서는, 학습쌍 기억부(210)에 기억된 복수의 학습쌍 데이터를 이용하여, 클래스 및 출력 화소 위치의 조합마다, 계수 데이터 Wi를 산출하기 위한 정규 방정식(수학식 8 참조)이 생성된다. 또한, 이 연산 회로(211)에서는, 각 정규 방정식이 풀려, 클래스 및 출력 화소 위치의 조합마다 계수 데이터 Wi가 산출된다. 이와 같이 연산 회로(211)에서 구해진 계수 데이터 Wi는 계수 메모리(212)에 저장된다.

이와 같이, 도 6에 도시하는 계수 데이터 생성 장치(200)에서는, 도 1의 화 상 신호 처리 장치(100)의 계수 메모리(106)에 저장되는, 클래스 및 출력 화소 위치(y₁~y₄의 위치)의 조합마다의, 추정식에서 이용되는 계수 데이터 Wi를 생성할 수 있다. 이 경우, 다이내믹 범위 DR이 임계값 Th 이상인 경우만, 전술한 바와 같이 예측 탭 및 교사 데이터를 추출하여 학습쌍 데이터를 얻도록 하고 있으므로, 생성되는 계수 데이터 Wi는, 생도 신호(SD 신호)와 교사 신호(HD 신호) 사이에서, 다이내믹 범위 DR이 임계값 Th 이상인 부분을 이용하여 학습한 결과에 기초하는 것으로 된다.

다음으로, 룩 업 테이블(105)에 기억되는 클래스 코드 Ca 및 클래스 코드 Cb의 대응 관계의 생성 방법에 대하여 설명한다. 도 7은, 그 대응 관계를 생성하는 룩 업 테이블 생성 장치(LUT 생성 장치)(300)의 구성을 나타내고 있다.

이 LUT 생성 장치(300)는, 제2 학습용 신호인 교사 신호로서의 HD 신호가 입력되는 입력 단자(301)와, 이 HD 신호에 대하여 수평 및 수직의 씨닝 처리를 행하여, 제1 학습용 신호인 생도 신호로서의 SD 신호를 얻는 SD 신호 생성 회로(302)를 갖고있다.

또한, LUT 생성 장치(300)는, SD 신호 생성 회로(302)로부터 출력되는 SD 신호에 기초하여, 이 SD 신호에 있어서의 주목 위치의 주변에 위치하는 복수의 화소 데이터를 클래스 탭으로서 추출하는 클래스 탭 추출 회로(303)를 갖고있다. 이 클래스 탭 추출 회로(303)는, 전술한 도 1의 화상 신호 처리 장치(100)의 클래스 탭 추출 회로(102)와 마찬가지로 구성된다.

또한, LUT 생성 장치(300)는, 클래스 탭 추출 회로(303)에서 추출된 클래스 탭에 기초하여, 이 클래스 탭을 복수의 클래스 중의 어느 하나의 클래스로 분류하고, 이 클래스 탭의 클래스를 나타내는 클래스 코드 Ca를 얻는 클래스 분류 회로(304)를 갖고있다. 이 클래스 분류 회로(304)는, 전술한 도 1의 화상 신호 처리 장치(100)의 클래스 분류 회로(103)와 마찬가지로 구성된다.

또한, LUT 생성 장치(300)는, 다이내믹 범위 처리 회로(DR 처리 회로)(305)를 갖고있다. 이 DR 처리 회로(305)는, 전술한 도 1의 화상 신호 처리 장치(100)의 DR 처리 회로(104)와 마찬가지로 구성되어 있고, DR≥Th일 때, 범위 정보 AR로서 "0"을 출력하고, DR<Th일 때, 범위 정보 AR로서 "1"을 출력한다.

또한, LUT 생성 장치(300)는, 후술하는 예측 연산 회로(309) 및 전체 클래스 예측 연산 회로(310)에서 사용되는 추정식에서 이용되는, 각 클래스의 계수 데이터 Wi를 저장하는 계수 메모리(306)를 갖고있다. 이 계수 데이터 Wi는, SD 신호를 HD 신호로 변환하기 위한 정보이다. 이 계수 메모리(306)에 저장되는 계수 데이터 Wi는, 도 1의 화상 신호 처리 장치(100)의 계수 메모리(106)에 저장되는 계수 데이터 Wi와 동일한 것으로 된다.

즉, 이 계수 메모리(306)에 저장되는 계수 데이터 Wi는, SD 신호에 대응한 생도 신호와 HD 신호에 대응한 교사 신호 사이에서, 다이내믹 범위 DR이 DR≥Th를 충족시키는 부분을 이용하여 학습함으로써 얻어진 것이다. 이 계수 데이터 Wi는, 예를 들면, 도 6에 도시하는 계수 데이터 생성 장치(200)를 이용하여 생성할 수 있다.

계수 메모리(306)에는, 전술한 클래스 분류 회로(304)로부터 출력되는 클래스 코드 Ca가 판독 어드레스 정보로서 공급된다. 계수 메모리(306)는, 클래스 코드 Ca가 나타내는 클래스의 계수 데이터 Wi-a를 출력한다. 또한, 이 계수 메모리(306)로부터, 후술하는 전체 클래스 예측 연산 회로(310)에 의해, 각 클래스의 계수 데이터 Wi-q가 순차적으로 판독된다. 여기서, 전부에서 N 클래스가 존재하는 경우, q=1~N으로 된다. 이 계수 메모리(306)는, 제1 계수 데이터 발생 수단 및 제2 계수 데이터 발생 수단을 구성하고 있다.

또한, LUT 생성 장치(300)는, SD 신호 생성 회로(302)로부터 출력되는 SD 신호의 시간 조정을 행하기 위한 지연 회로(307)와, 이 지연 회로(307)로부터 출력되는 SD 신호에 기초하여, 이 SD 신호에 있어서의 주목 위치의 주변에 위치하는 복수의 화소 데이터를 예측 탭으로서 추출하는 예측 탭 추출 회로(308)를 갖고있다. 이 예측 탭 추출 회로(308)는, 전술한 도 1의 화상 신호 처리 장치(100)의 예측 탭 추출 회로(107)와 마찬가지로 구성된다.

또한, LUT 생성 장치(300)는, 예측 연산 회로(309)를 갖고있다. 이 예측 연산 회로(309)는, 예측 탭 추출 회로(308)에서 추출되는 예측 탭으로서의 화소 데이터 xi와, 계수 메모리(306)로부터 출력되는 계수 데이터 Wi-a로부터, 전술한 수학식 1의 추정식에 기초하여, 화소 데이터 y를 구한다.

또한, LUT 생성 장치(300)는, 전체 클래스 예측 연산 회로(310)를 갖고있다. 이 전체 클래스 예측 연산 회로(310)는, 계수 메모리(306)로부터 각 클래스의 계수 데이터 Wi-q를 순차적으로 판독하고, 예측 탭 추출 회로(308)에서 추출되는 예측 탭으로서의 화소 데이터 xi와, 이 계수 데이터 Wi-q로부터, 전술한 수학식 1의 추정식에 기초하여, 화소 데이터 y_q(q=1~N)를 구한다.

또한, LUT 생성 장치(300)는, 입력 단자(301)에 입력되는 HD 신호의 시간 조정을 행하기 위한 지연 회로(311)와, 이 지연 회로(311)로부터 출력되는 HD 신호에 기초하여, SD 신호에 있어서의 주목 위치에 대응한, HD 신호를 구성하는 화소 데이터를 교사 데이터로서 추출하는 교사 데이터 추출 회로(312)를 갖고있다.

또한, LUT 생성 장치(300)는, 예측 오차 계산 회로(313)를 갖고있다. 이 예측 오차 계산 회로(313)는, 교사 데이터 추출 회로(312)에서 추출된 교사 데이터(실제값)에 대한, 예측 연산 회로(309)에서 산출된 화소 데이터 y의 오차 E(p)를 계산한다. 이 경우, 교사 데이터를 y₀으로 하면, E(p)=y₀-y로 구해진다. 또한, p는 클래스 분류 회로(304)에서 얻어진 클래스 코드 Ca가 나타내는 클래스의 클래스 번호를 나타내고 있다.

또한, LUT 생성 장치(300)는, 전체 클래스 예측 오차 계산 회로(314)를 갖고있다. 이 전체 클래스 예측 오차 계산 회로(314)는, 교사 데이터 추출 회로(312)에서 추출된 교사 데이터(실제값)에 대한, 전체 클래스 예측 연산 회로(310)에서 산출된 화소 데이터 y_q의 오차 E(q)(q=1~N)를 계산한다. 이 경우, 교사 데이터를 y₀으로 하면, E(q)=y₀-y_q로 구해진다.

또한, LUT 생성 장치(300)는, 오차 가산 수단 및 오차 합 누적 수단으로서의 오차 가산 회로(315)와, 오차 메모리(316)를 갖고있다. 이 오차 가산 회로(315) 는, 예측 오차 계산 회로(313)에서 얻어진 오차 E(p)와 전체 클래스 예측 오차 계산 회로(314)에서 얻어진 오차 E(q)(q=1~N)의 각각을 가산하여, 각 클래스의 오차 합(E(p)+ E(q))(q=1~N)을 구한다. 또한, 이 오차 가산 회로(315)는, 이와 같이 구해진 각 클래스의 오차 합의 크기에 대응한 값을, 클래스 분류 회로(304)에서 얻어진 클래스 코드 Ca에 대응한 입력 클래스에 있어서의 각 출력 클래스의 누적값에 각각 가산한다.

여기서, 오차 합(E(p)+ E(q))의 크기에 대응한 값은, 예를 들면 그의 제곱값(E(p)+ E(q))²으로 된다. 또한, 오차 합(E(p)+ E(q))의 크기에 대응한 값은, 그의 절대값 ｜E(p)+ E(q))｜이어도 된다.

오차 메모리(316)에는, 입력 클래스의 각각에 있어서의 각 출력 클래스의 누적값이 기억된다. 오차 가산 회로(315)는, 클래스 코드 Ca에 대응한 입력 클래스 p에 있어서의 각 출력 클래스의 누적값을 오차 메모리(316)로부터 판독하고, 이들 각 출력 클래스의 누적값에 각각 새롭게 구해진 각 클래스의 오차 합의 크기에 대응한 값을 가산하여 새로운 누적값로 하고, 그 후 이 새로운 누적값을 오차 메모리(316)에 재기입한다.

즉, 오차 메모리(316)에는, 도 8에 도시하는 바와 같이, 입력 클래스의 각각에 있어서의 각 출력 클래스의 누적값이 기억되어 있다. 클래스 코드 Ca에 대응한 입력 클래스 p에 있어서의 각 출력 클래스의 누적값에는, 각각, 새롭게 구해진 각 클래스의 오차 합의 크기에 대응한 값 E1~EN이 가산된다.

또한, 클래스 분류 회로(304), 계수 메모리(306), 예측 탭 추출 회로(308), 예측 연산 회로(309), 전체 클래스 예측 연산 회로(310), 교사 데이터 추출 회로(312), 예측 오차 계산 회로(313), 전체 클래스 예측 오차 계산 회로(314), 오차 가산 회로(315), 오차 메모리(316)의 부분의 처리는, DR 처리 회로(305)로부터 출력되는 범위 정보 AR이 "1", 즉 다이내믹 범위 DR이 임계값 Th보다 작을 때만 행해진다. 따라서, 전술한 클래스 코드 Ca에 대응한 입력 클래스 p에 있어서의 각 출력 클래스의 누적값에, 새롭게 구해진 각 클래스의 오차 의 크기에 대응한 값 E1~EN을 가산하는 것은, 다이내믹 범위 DR이 임계값 Th보다 작을 때만 행해진다.

또한, LUT 생성 장치(300)는, 테이블 생성 수단으로서의 오차 최소 클래스 검출 회로(317)와, 메모리(318)를 갖고있다. 이 검출 회로(317)는, 오차 메모리(316)에 기억된, 입력 클래스의 각각에 있어서의 각 출력 클래스의 누적값에 기초하여, 입력 클래스의 각각에 누적값이 최소로 되는 출력 클래스를 할당한다. 이에 의해, 입력 클래스와 출력 클래스와의 대응 관계를 취득한다.

예를 들면, 오차 메모리(316)에, 입력 클래스 p에 있어서의 각 출력 클래스의 누적값이, 도 9에 도시하는 바와 같이 기억되어 있는 것으로 한다. 그 경우, 입력 클래스 p에 대해서는 출력 클래스 q의 누적값 「25」가 최소로 된다. 그 때문에, 입력 클래스 p에는 출력 클래스 q가 할당된다.

또한, 검출 회로(317)는, 취득된 입력 클래스와 출력 클래스와의 대응 관계로부터, 입력 클래스에 대응한 클래스 코드 Ca와 출력 클래스에 대응한 클래스 코드 Cb와의 대응 관계(도 4 참조)를 취득하고, 그것을 메모리(318)에 기억한다.

다음으로, 도 7에 도시하는 LUT 생성 장치(300)의 동작을 설명한다.

입력 단자(301)에는 교사 신호로서의 HD 신호가 입력된다. 이 HD 신호에 대하여, SD 신호 생성 회로(302)에서, 수평 및 수직의 씨닝 처리가 행해져, 생도 신호로서의 SD 신호가 생성된다.

SD 신호 생성 회로(302)에서 얻어지는 SD 신호는 클래스 탭 추출 회로(303)에 공급된다. 이 클래스 탭 추출 회로(303)에서는, SD 신호에 기초하여, 이 SD 신호에 있어서의 주목 위치의 주변에 위치하는 복수의 화소 데이터가 클래스 탭으로서 추출된다(도 3A 참조). 이 클래스 탭은, 클래스 분류 회로(304) 및 DR 처리 회로(305)에 공급된다.

DR 처리 회로(305)에서는,클래스 탭에 포함되는 화소 데이터의 최대값 MAX 및 최소값 MIN의 차분인 다이내믹 범위 DR=MAX-MIN이 검출되고, 이 다이내믹 범위 DR이 임계값 Th 이상일 때, 범위 정보 AR로서 "0"이 출력되고, 한편 이 다이내믹 범위 DR이 임계값 Th보다 작을 때, 범위 정보 AR로서 "1"이 출력된다.

이 범위 정보 AR은, 클래스 분류 회로(304), 계수 메모리(306), 예측 탭 추출 회로(308), 예측 연산 회로(309), 전체 클래스 예측 연산 회로(310), 교사 데이터 추출 회로(312), 예측 오차 계산 회로(313), 전체 클래스 예측 오차 계산 회로(314), 오차 가산 회로(315), 오차 메모리(316)의 부분에, 동작 제어 신호로서 공급된다. 이들의 부분의 처리는, 범위 정보 AR이 "1", 즉 다이내믹 범위 DR이 임계값 Th보다 작을 때만 행해진다.

또한, 클래스 분류 회로(304)에서는, 클래스 탭에 포함되는 각 화소 데이터 에 대하여, ADRC 처리 등의 데이터 압축 처리가 실시되어, 해당 클래스 탭의 클래스를 나타내는 클래스 코드 Ca가 얻어진다. 이 클래스 코드 Ca는, 계수 메모리(306)에 판독 어드레스 정보로서 공급됨과 함께, 오차 가산 회로(315)에 공급된다.

계수 메모리(306)에 클래스 코드 Ca가 판독 어드레스 정보로서 공급됨으로써, 이 계수 메모리(306)로부터 클래스 코드 Ca가 나타내는 클래스에 대응한 계수 데이터 Wi-a가 판독되어 예측 연산 회로(309)에 공급된다.

또한, SD 신호 생성 회로(302)에서 얻어지는 SD 신호는, 지연 회로(307)에서 시간 조정된 후, 예측 탭 추출 회로(308)에 공급된다. 이 예측 탭 추출 회로(308)에서는, SD 신호에 기초하여, 이 SD 신호에 있어서의 주목 위치의 주변에 위치하는 복수의 화소 데이터가 예측 탭으로서 추출된다(도 3B 참조). 이 예측 탭으로서의 화소 데이터 xi는, 예측 연산 회로(309) 및 전체 클래스 예측 연산 회로(310)에 공급된다.

예측 연산 회로(309)에서는, 화소 데이터 xi와 계수 데이터 Wi-a로부터, 전술한 수학식 1에 기초하여, SD 신호에 있어서의 주목 위치에 대응한 화소 데이터 y가 산출된다. 이 화소 데이터 y는 예측 오차 계산 회로(313)에 공급된다. 전체 클래스 예측 연산 회로(310)에서는, 계수 메모리(306)로부터 각 클래스의 계수 데이터 Wi-q가 순차적으로 판독되고, 이 계수 데이터 Wi-q와 화소 데이터 xi로부터, 전술한 수학식 1의 추정식에 기초하여, 화소 데이터 y_q(q=1~N)가 산출된다. 이 화소 데이터 y_q는 전체 클래스 예측 오차 계산 회로(314)에 공급된다.

또한, 입력 단자(301)에 입력되는 HD 신호가 지연 회로(311)에서 시간 조정된 후에 교사 데이터 추출 회로(312)에 공급된다. 이 교사 데이터 추출 회로(312)에서는, SD 신호에 있어서의 주목 위치에 대응한, HD 신호를 구성하는 화소 데이터가 교사 데이터 y₀으로서 추출된다. 이 교사 데이터 y₀은, 예측 오차 계산 회로(313) 및 전체 클래스 예측 오차 계산 회로(314)에 공급된다.

예측 오차 계산 회로(313)에서는, 교사 데이터(실제값) y₀에 대한 화소 데이터 y의 오차 E(p)=y₀-y가 계산된다. 이 오차 E(p)는 오차 가산 회로(315)에 공급된다. 여기서, p는, 전술한 바와 같이 클래스 분류 회로(304)에서 얻어진 클래스 코드 Ca가 나타내는 클래스의 클래스 번호이다. 또한, 전체 클래스 예측 오차 계산 회로(314)에서는, 교사 데이터(실제값) y₀에 대한 화소 데이터 y_q의 오차 E(q)= y₀-y_q(q=1~N)가 계산된다. 이 오차 E(q)(q=1~N)는 오차 가산 회로(315)에 공급된다.

오차 가산 회로(315)에서는, 오차 E(p)와 오차 E(q)(q=1~N)의 각각이 가산되어, 각 클래스의 오차 합(E(p)+ E(q))(q=1~N)이 구해진다. 또한, 이 오차 가산 회로(315)에서는, 구해진 각 클래스의 오차 합의 크기에 대응한 값, 예를 들면 제곱값(E(p)+ E(q))²이, 클래스 분류 회로(304)에서 얻어진 클래스 코드 Ca에 대응한 입력 클래스에 있어서의 각 출력 클래스의 누적값에 각각 가산된다.

이 경우, 오차 메모리(316)에는, 입력 클래스의 각각에 있어서의 각 출력 클래스의 누적값이 기억되어 있고, 클래스 코드 Ca에 대응한 입력 클래스 p에 있어서 의 각 출력 클래스의 누적값이 오차 메모리(316)로부터 판독되고, 이들 각 출력 클래스의 누적값에 각각 새롭게 구해진 각 클래스의 오차 합의 크기에 대응한 값이 가산되어 새로운 누적값으로 되고, 그 후 이 새로운 누적값이 오차 메모리(316)에 재기입된다(도 8 참조).

이와 같이, 클래스 코드 Ca에 대응한 입력 클래스 p에 있어서의 각 출력 클래스의 누적값에, 새롭게 구해진 각 클래스의 오차 합의 크기에 대응한 값을 가산하는 것은, SD 신호에 있어서의 각 주목 위치에 대응하여 순차적으로 행해진다. 또한, 클래스 분류 회로(304), 계수 메모리(306), 예측 탭 추출 회로(308), 예측 연산 회로(309), 전체 클래스 예측 연산 회로(310), 교사 데이터 추출 회로(312), 예측 오차 계산 회로(313), 전체 클래스 예측 오차 계산 회로(314), 오차 가산 회로(315), 오차 메모리(316)의 부분의 처리는, 전술한 바와 같이 범위 정보 AR이 "1", 즉 다이내믹 범위 DR이 임계값 Th보다 작을 때만 행해지기 때문에, 전술한 오차 가산 회로(315)에 있어서의 누적 처리는, 다이내믹 범위 DR이 임계값 Th보다 작을 때만 행해진다.

오차 최소 클래스 검출 회로(317)에서는, 오차 메모리(316)에 기억된, 입력 클래스의 각각에 있어서의 각 출력 클래스의 누적값에 기초하여, 입력 클래스의 각각에 누적값이 최소로 되는 출력 클래스가 할당되고(도 9 참조), 이에 의해, 입력 클래스와 출력 클래스와의 대응 관계가 취득된다. 또한, 이 검출 회로(317)에서는, 취득된 입력 클래스와 출력 클래스와의 대응 관계로부터, 입력 클래스에 대응한 클래스 코드 Ca와 출력 클래스에 대응한 클래스 코드 Cb와의 대응 관계(도 4 참 조)가 취득된다. 이 대응 관계는 메모리(318)에 기억된다.

이와 같이, 도 7에 도시하는 LUT 생성 장치(300)에서는, 도 1의 화상 신호 처리 장치(100)의 LUT(105)에 기억되는 클래스 코드 Ca 및 클래스 코드 Cb의 대응 관계를 생성할 수 있다. 이 경우, 전술한 바와 같이 입력 클래스의 각각에 오차 합의 크기에 대응한 값의 누적값이 최소로 되는 출력 클래스를 할당하도록 하고 있으므로, 클래스 코드 Ca에 대응한 계수 데이터 Wi를 이용하여 산출된 화소 데이터 및 클래스 코드 Cb에 대응한 계수 데이터 Wi를 이용하여 산출된 화소 데이터의 가산 평균값이, HD 신호를 구성하는 화소 데이터의 실제값에 가장 근접하도록, 클래스 코드 Ca를 클래스 코드 Cb로 변환할 수 있다.

또한, 전술한 도 1의 화상 신호 처리 장치(100)에 있어서의 처리를, 예를 들면 도 10에 도시하는 바와 같은 화상 신호 처리 장치(컴퓨터)(500)에 의해서, 소프트웨어에 의해 행할 수도 있다.

우선, 도 10에 도시하는 화상 신호 처리 장치(500)에 대하여 설명한다. 이 화상 신호 처리 장치(500)는, 장치 전체의 동작을 제어하는 CPU(501)와, 이 CPU(501)의 제어 프로그램, 계수 데이터 Wi, 클래스 코드 Ca와 클래스 코드 Cb와의 대응 관계(룩 업 테이블) 등이 저장된 ROM(Read Only Memory)(502)과, CPU(501)의 작업 영역을 구성하는 RAM(Random Access Memory)(503)를 갖고있다. 이들 CPU(501), ROM(502) 및 RAM(503)은, 각각 버스(504)에 접속되어 있다.

또한, 화상 신호 처리 장치(500)는, 외부 기억 장치로서의 hard disk drive(HDD)(505)와, 플렉시블 디스크, CD-ROM(Compact Disc Read Only Memory), MO(Magneto Optical) 디스크, DVD(Digital Versatile Disc), 자기 디스크, 반도체 메모리 등의 리무버블 기록 매체를 취급하는 드라이브(506)를 갖고있다. 이들 드라이브(505, 506)는, 각각 버스(504)에 접속되어 있다.

또한, 화상 신호 처리 장치(500)는, 인터넷 등의 통신망(507)에 유선 또는 무선으로 접속하는 통신부(508)를 갖고있다. 이 통신부(508)는, 인터페이스(509)를 통하여 버스(504)에 접속되어 있다.

또한, 화상 신호 처리 장치(500)는, 유저 인터페이스부를 구비하고 있다. 이 유저 인터페이스부는, 리모콘 송신기(510)로부터의 리모콘 신호 RM을 수신하는 리모콘 신호 수신 회로(511)와, CRT(Cathode-Ray Tube), LCD(Liquid Crystal Display) 등으로 이루어지는 디스플레이(513)를 갖고있다. 수신 회로(511)는 인터페이스(512)를 통하여 버스(504)에 접속되고, 마찬가지로 디스플레이(513)는 인터페이스(514)를 통하여 버스(504)에 접속되어 있다.

또한, 화상 신호 처리 장치(500)는, SD 신호를 입력하기 위한 입력 단자(515)와, HD 신호를 출력하기 위한 출력 단자(517)를 갖고있다. 입력 단자(515)는 인터페이스(516)를 통하여 버스(504)에 접속되고, 마찬가지로 출력 단자(517)는 인터페이스(518)를 통하여 버스(504)에 접속된다.

여기서, 전술한 바와 같이 ROM(502)에 제어 프로그램 등을 미리 저장해 두는 대신에, 예를 들면 인터넷 등의 통신망(507)으로부터 통신부(508)를 통하여 다운로드하고, 하드 디스크 드라이브(505)나 RAM(503)에 저장하여 사용할 수도 있다. 또한, 이들 제어 프로그램 등을 리무버블 기록 매체에서 제공하도록 해도 된다.

또한, 처리하여야 할 SD 신호를 입력 단자(515)로부터 입력하는 대신에, 리무버블 기록 매체로 공급하거나, 혹은 인터넷 등의 통신망(507)으로부터 통신부(508)를 통하여 다운로드해도 된다. 또한, 처리 후의 HD 신호를 출력 단자(517)로 출력하는 대신에, 혹은 그것과 병행하여 디스플레이(513)에 공급하여 화상 표시를 하거나, 나아가서는 하드 디스크 드라이브(505)에 저장하거나, 통신부(508)를 통하여 인터넷 등의 통신망(507)으로 송출하도록 해도 된다.

도 11의 플로우차트를 참조하여, 도 10에 도시하는 화상 신호 처리 장치(500)에 있어서의, SD 신호로부터 HD 신호를 얻기 위한 처리 수순을 설명한다.

우선, 스텝 ST11에서, 처리를 개시하고, 스텝 ST12에서, 예를 들면 입력 단자(515)로부터 장치 내에 1프레임분 또는 1필드분의 SD 신호를 입력한다. 이와 같이 입력되는 SD 신호는 RAM(503)에 일시적으로 기억된다.

그리고, 스텝 ST13에서, SD 신호의 전체 프레임 또는 전체 필드의 처리가 종료했는지의 여부를 판정한다. 처리가 종료했을 때에는, 스텝 ST14에서, 처리를 종료한다. 한편, 처리가 종료하지 않았을 때에는, 스텝 ST15로 진행한다.

스텝 ST15에서는, 스텝 ST12에서 입력된 SD 신호에 기초하여, 이 SD 신호에 있어서의 주목 위치의 주변에 위치하는 복수의 화소 데이터를 클래스 탭으로서 추출한다(도 3A 참조). 그리고, 스텝 ST16에서, 스텝 ST12에서 입력된 SD 신호에 기초하여, 이 SD 신호에 있어서의 주목 위치의 주변에 위치하는 복수의 화소 데이터를 예측 탭으로서 추출한다(도 3B 참조).

다음으로, 스텝 ST17에서, 스텝 ST15에서 추출된 클래스 탭에 기초하여, 이 클래스 탭을 복수의 클래스 중의 어느 하나의 클래스로 분류하여 클래스 코드 Ca를 취득한다. 그리고, 스텝 ST18에서, ROM(502)으로부터, 스텝 ST17에서취득된 클래스 코드 Ca에 대응한, 추정식에서 이용되는 계수 데이터 Wi-a를 취득한다.

그리고, 스텝 ST19에서, 스텝 ST16에서 추출된 예측 탭으로서의 화소 데이터 xi 및 스텝 ST18에서 취득된 계수 데이터 Wi-a를 이용하여, 추정식(수학식 1 참조)에 기초하여, SD 신호에 있어서의 주목 위치에 대응한, 4개의 화소 데이터 y_{1 -a}~y_{4 -a}를 생성한다.

다음으로, 스텝 ST20에서, 스텝 ST15에서 추출된 클래스 탭에 기초하여, 그 클래스 탭에 포함되는 화소 데이터의 최대값 MAX 및 최소값 MIN의 차분인 다이내믹 범위 DR=MAX-MIN을 산출한다. 그리고, 스텝 ST21에서, DR<Th인지의 여부, 즉 다이내믹 범위 DR이 임계값 Th보다 작은지의 여부를 판정한다.

DR<Th가 아닐 때, 즉 다이내믹 범위 DR이 임계값 Th 이상일 때는, 스텝 ST19에서 산출한 화소 데이터 y_{1 -a}~y_{4 -a}를, HD 신호를 구성하는 화소 데이터 y_{1 -a}~y_{4 -a}로서 결정하고, 스텝 ST26으로 진행한다. 한편, DR<Th일 때, 스텝 ST22로 진행한다.

이 스텝 ST22에서는, ROM(502)에 기억되어 있는 클래스 코드 Ca와 클래스 코드 Cb와의 대응 관계로부터, 스텝 ST17에서 취득된 클래스 코드 Ca를 클래스 코드 Cb로 변환한다. 그리고, 스텝 ST23에서, ROM(502)으로부터, 스텝 ST22에서 변환하여 얻어진 클래스 코드 Cb에 대응한, 추정식에서 이용되는 계수 데이터 Wi-b를 취득한다.

그리고, 스텝 ST24에서, 스텝 ST16에서 추출된 예측 탭으로서의 화소 데이터 xi 및 스텝 ST23에서 취득된 계수 데이터 Wi-b를 이용하여, 추정식(수학식 1 참조)에 기초하여, SD 신호에 있어서의 주목 위치에 대응한, 4개의 화소 데이터 y_{1 -b}~y_{4 -b}를 생성한다.

다음으로, 스텝 ST25에서, 스텝 ST19에서 산출된 4개의 화소 데이터 y_{1 -a}~y_{4 -a}, 및 스텝24에서 산출된 4개의 화소 데이터 y_{1 -b}~y_{4 -b}의 가산 평균값 (y_{1 -a}+y_{1 -b})/2~(y_4-a+y_4-b)/2를 구하고, 이것을, HD 신호를 구성하는 화소 데이터 y₁~y₄로서 결정하고, 그 후에 스텝 ST26으로 진행한다.

스텝 ST26에서는, 스텝 ST12에서 입력된 1프레임분 또는 1필드분의 SD 신호의 화소 데이터의 전체 영역에 있어서, HD 신호의 화소 데이터를 얻는 처리가 종료했는지의 여부를 판정한다. 종료했을 때는, 스텝 ST12로 되돌아가서, 다음의 1프레임분 또는 1필드분의 SD 신호의 입력 처리로 이행한다. 한편, 처리가 종료하지 않았을 때는, 스텝 ST15로 되돌아가서, SD 신호에 있어서의 다음의 주목 위치에 대한 처리로 이행한다.

이와 같이, 도 11에 도시하는 플로우차트를 따라 처리를 함으로써, 도 1에 도시하는 화상 신호 처리 장치(100)와 마찬가지의 방법에 의해서, SD 신호로부터 HD 신호를 얻을 수 있다. 이와 같이 처리하여 얻어진 HD 신호는 출력 단자(517)로 출력되거나, 디스플레이(513)에 공급되어 그것에 의한 화상이 표시되거나, 나아가서는 하드 디스크 드라이브(505)에 공급되어 기록되거나 한다.

또한, 처리 장치의 도시는 생략하지만, 도 6에 도시하는 계수 데이터 생성 장치(200)에 있어서의 처리도, 소프트웨어에 의해 행할 수 있다.

도 12의 플로우차트를 참조하여, 계수 데이터 Wi를 생성하기 위한 처리 수순을 설명한다.

우선, 스텝 ST31에서 처리를 개시하고, 스텝 ST32에서, 교사 신호로서의 HD 신호를 1프레임분 또는 1필드분만 입력한다. 그리고, 스텝 ST33에서, HD 신호의 전체 프레임 또는 전체 필드의 처리가 종료했는지의 여부를 판정한다. 종료하지 않았을 때는, 스텝 ST34에서, 스텝 ST32에서 입력된 HD 신호로부터 생도 신호로서의 SD 신호를 생성한다.

다음으로, 스텝 ST35에서, 스텝 ST34에서 생성된 SD 신호에 기초하여, 이 SD 신호에 있어서의 주목 위치의 주변에 위치하는 복수의 화소 데이터를 클래스 탭으로서 추출한다(도 3A 참조). 그리고, 스텝 ST36에서, 스텝 ST35에서 추출된 클래스 탭에 기초하여, 그 클래스 탭에 포함되는 화소 데이터의 최대값 MAX 및 최소값 MIN의 차분인 다이내믹 범위 DR=MAX-MIN을 산출한다. 그리고, 스텝 ST37에서, DR<Th인지의 여부, 즉 다이내믹 범위 DR이 임계값 Th보다 작은지의 여부를 판정한다.

DR<Th일 때, 즉 다이내믹 범위 DR이 임계값 Th보다 작을 때는, 즉시 스텝 ST41로 진행한다. 한편, DR<Th가 아닐 때, 즉 다이내믹 범위 DR이 임계값 Th 이상일 때, 스텝 ST38로 진행한다. 이 스텝 ST38에서는, 스텝 ST35에서 추출된 클래스 탭에 기초하여, 이 클래스 탭을 복수의 클래스 중의 어느 하나의 클래스로 분류하 여 클래스 코드 Ca를 취득한다.

다음으로, 스텝 ST39에서, 스텝 ST34에서 생성된 SD 신호에 기초하여, 이 SD 신호에 있어서의 주목 위치의 주변에 위치하는 복수의 화소 데이터를 예측 탭으로서 추출한다(도 3B 참조). 그리고, 스텝 ST40에서, 스텝 ST38에서 취득된 클래스 코드 Ca, 스텝 ST39에서 추출된 예측 탭의 화소 데이터 xi, 및 스텝 ST32에서 입력된 HD 신호의, SD 신호의 주목 위치에 대응한 화소 데이터(교사 데이터) y₁~y₄를 이용하여, 클래스마다, 수학식 8에 도시하는 정규 방정식을 얻기 위한 가산을 행한다(수학식 6, 수학식 7 참조).

다음으로, 스텝 ST41에서, 스텝 ST32에서 입력된 1프레임분 또는 1필드분의 HD 신호의 화소 데이터의 전체 영역에 있어서 학습 처리가 종료했는지의 여부를 판정한다. 학습 처리를 종료했을 때는, 스텝 ST32로 되돌아가서, 다음의 1프레임분 또는 1필드분의 HD 신호의 입력을 행하여, 전술한 것과 마찬가지의 처리를 반복한다. 한편, 학습 처리를 종료하지 않았을 때는, 스텝 ST35로 되돌아가서, SD 신호에 있어서의 다음의 주목 위치에 대한 처리로 이행한다.

전술한 스텝 ST33에서, 처리가 종료했을 때는, 스텝 ST42에서, 스텝 ST40에서 생성된 정규 방정식을 풀어, 각 클래스의 계수 데이터 Wi를 구하고, 스텝 ST43에서, 그 계수 데이터 Wi를 계수 메모리에 보존하고, 스텝 ST44에서, 처리를 종료한다.

이와 같이, 도 12에 도시하는 플로우차트를 따라 처리를 함으로써, 도 6에 도시하는 계수 데이터 생성 장치(200)와 마찬가지의 방법에 의해서, 계수 데이터 Wi를 생성할 수 있다.

또한, 처리 장치의 도시는 생략하지만, 도 7에 도시하는 LUT 생성 장치(300)에 있어서의 처리도, 소프트웨어에 의해 행할 수도 있다. 도 13의 플로우차트를 참조하여, 클래스 코드 Ca와 클래스 코드 Cb와의 대응 관계를 생성하기 위한 처리 수순을 설명한다.

우선, 스텝 ST51에서 처리를 개시하고, 스텝 ST52에서, 교사 신호로서의 HD 신호를 1프레임분 또는 1필드분만 입력한다. 그리고, 스텝 ST53에서, HD 신호의 전체 프레임 또는 전체 필드의 처리가 종료했는지의 여부를 판정한다. 종료하지 않았을 때는, 스텝 ST54에서, 스텝 ST52에서 입력된 HD 신호로부터 생도 신호로서의 SD 신호를 생성한다.

다음으로, 스텝 ST55에서, 스텝 ST54에서 생성된 SD 신호에 기초하여, 이 SD 신호에 있어서의 주목 위치의 주변에 위치하는 복수의 화소 데이터를 클래스 탭으로서 추출한다(도 3A 참조). 그리고, 스텝 ST56에서, 스텝 ST55에서 추출된 클래스 탭에 기초하여, 그 클래스 탭에 포함되는 화소 데이터의 최대값 MAX 및 최소값 MIN의 차분인 다이내믹 범위 DR=MAX-MIN을 산출한다. 그리고, 스텝 ST57에서, DR<Th인지의 여부, 즉 다이내믹 범위 DR이 임계값 Th보다 작은지의 여부를 판정한다.

DR<Th가 아닐 때, 즉 다이내믹 범위 DR이 임계값 Th 이상일 때는, 즉시 스텝 ST66으로 진행한다. 한편, DR<Th일 때, 스텝 ST58로 진행한다. 이 스텝 ST58에서 는, 스텝 ST55에서 추출된 클래스 탭에 기초하여, 이 클래스 탭을 복수의 클래스 중의 어느 하나의 클래스로 분류하여 클래스 코드 Ca를 취득한다. 이 클래스 코드 Ca가 나타내는 클래스의 클래스 번호를 p로 한다.

다음으로, 스텝 ST59에서, 스텝 ST54에서 생성된 SD 신호에 기초하여, 이 SD 신호에 있어서의 주목 위치의 주변에 위치하는 복수의 화소 데이터를 예측 탭으로서 추출한다(도 3B 참조). 그리고, 스텝 ST60에서, 스텝 ST59에서 추출된 예측 탭의 화소 데이터 xi와, 스텝 ST58에서 취득된 클래스 코드 Ca에 대응한 계수 데이터 Wi-a로부터, 전술한 수학식 1에 기초하여, SD 신호에 있어서의 주목 위치에 대응한 화소 데이터 y를 구한다.

또한, 이 스텝 ST60에서는, 스텝 ST52에서 입력된 HD 신호에 기초하여, SD 신호에 있어서의 주목 위치에 대응한 화소 데이터를 교사 데이터 y로서 추출하고, 이 교사 데이터(실제값) y₀에 대한 화소 데이터 y의 오차 E(p)=y₀-y를 산출한다.

다음으로, 스텝 ST61에서, q=1로 설정한다. 그리고, 스텝 ST62에서, 스텝 ST59에서 추출된 예측 탭의 화소 데이터 xi와, 클래스 번호 q에 대응한 계수 데이터 Wi-q로부터, 전술한 수학식 1에 기초하여, SD 신호에 있어서의 주목 위치에 대응한, 화소 데이터 y_q를 구한다. 또한, 이 스텝 ST62에서는, 스텝 ST52에서 입력된 HD 신호에 기초하여, SD 신호에 있어서의 주목 위치에 대응한 화소 데이터를 교사 데이터 y로서 추출하고, 이 교사 데이터(실제값) y₀에 대한 화소 데이터 y_q의 오차 E(q)=y₀-y_q를 산출한다.

다음으로, 스텝 ST63에서, 스텝 ST60에서 산출한 E(p) 및 스텝 ST62에서 산출한 오차 E(q)를 가산하여, 오차 합(E(p)+E(q))을 구한다. 또한, 스텝 ST63에서, 이 오차 합의 크기에 대응한 값, 예를 들면 제곱합(E(p)+E(q))²을, 입력 클래스 p에 있어서의 출력 클래스 q의 누적값에 가산한다.

다음으로, 스텝 ST64에서, q<N 인지의 여부를 판정한다. q<N이 아닐 때, 즉 모든 출력 클래스에 대한 처리가 종료했을 때는, 스텝 ST66으로 진행한다. 한편, q<N이고, 모든 출력 클래스에 대한 처리가 종료하지 않았을 때는, 스텝 ST65에서, q를 1만큼 증가시키고, 스텝 ST62로 되돌아가서, 다음의 출력 클래스에 대한, 오차 합의 취득, 그것에 대응한 값의 누적값으로의 가산 처리로 이행한다.

스텝 ST66에서는, 스텝 ST52에서 입력된 1프레임분 또는 1필드분의 HD 신호의 화소 데이터의 전체 영역에 있어서 처리가 종료했는지의 여부를 판정한다. 처리를 종료했을 때는, 스텝 ST52로 되돌아가서, 다음의 1프레임분 또는 1필드분의 HD 신호의 입력을 행하여, 전술한 것과 마찬가지의 처리를 반복한다. 한편, 처리를 종료하지 않았을 때는, 스텝 ST55로 되돌아가서, SD 신호에 있어서의 다음의 주목 위치에 대한 처리로 이행한다.

전술한 스텝 ST53에서, 처리가 종료했을 때는, 스텝 ST67에서, 입력 클래스의 각각에 있어서의 각 출력 클래스의 누적값에 기초하여, 입력 클래스의 각각에 누적값이 최소로 되는 출력 클래스를 할당하여, 입력 클래스와 출력 클래스와의 대응 관계를 취득한다. 또한, 이 스텝 ST67에서는, 취득된 입력 클래스와 출력 클래 스와의 대응 관계로부터, 입력 클래스에 대응한 클래스 코드 Ca와 출력 클래스에 대응한 클래스 코드 Cb와의 대응 관계(도 4 참조)를 취득하여, 메모리에 보존한다.

그리고, 스텝 ST67의 처리 후에, 스텝 ST68에서, 처리를 종료한다.

이와 같이, 도 13에 도시하는 플로우차트를 따라 처리함으로써, 도 7에 도시하는 LUT 생성 장치(300)와 마찬가지의 방법에 의해서, 클래스 코드 Ca와 클래스 코드 Cb와의 대응 관계를 생성할 수 있다.

다음으로, 본 발명의 다른 실시예에 대하여 설명한다. 도 14는, 다른 실시예로서의 화상 신호 처리 장치(100A)의 구성을 나타내고 있다. 이 화상 신호 처리 장치(100A)는, 제1 정보 신호로서의 SD 신호를, 제2 정보 신호로서의 HD 신호로 변환하는 것이다. 이 도 14에 있어서, 도 1과 대응하는 부분에는 동일 부호를 붙이고, 그 상세 설명은 생략한다.

이 화상 신호 처리 장치(100A)는, 계수 메모리(106A)를 갖고있다. 이 계수 메모리(106A)는, 후술하는 예측 연산 회로(108A)에서 사용되는 추정식에서 이용되는, 클래스마다의 계수 데이터 Wis와, 각 클래스 공통의 계수 데이터 Wic를 저장하는 것이다. 이들 계수 데이터 Wis, Wic는, 각각 SD 신호를 HD 신호로 변환하기 위한 정보이다.

전술한 바와 같이, SD 신호를 HD 신호로 변환하는 경우, SD 신호의 1화소(x)에 대응하여 HD 신호의 4화소(y₁~y₄)를 얻을 필요가 있다(도 2 참조). 이 경우, HD 신호의 4화소는, 대응하는 SD 신호의 1화소에 대하여 다른 위상 어긋남을 가지고 있다. 그 때문에, 계수 메모리(106A)에는, 클래스 및 출력 화소 위치(y₁~y₄의 위치)의 조합마다, 계수 데이터 Wis, Wic가 저장되어 있다.

클래스마다의 계수 데이터 Wis는, 도 1에 도시하는 화상 신호 처리 장치(100)의 계수 메모리(106)에 기억되어 있는 클래스마다의 계수 데이터 Wi와 동일한 것이다. 즉, 이 계수 데이터 Wi는, SD 신호에 대응한 생도 신호(제1 학습용 신호)와 HD 신호에 대응한 교사 신호(제2 학습용 신호) 사이에서, 다이내믹 범위 DR이 DR≥Th를 충족시키는 부분을 이용하여 학습함으로써 얻어진 것이다.

한편, 각 클래스 공통의 계수 데이터 Wic는, SD 신호에 대응한 생도 신호(제1 학습용 신호)와 HD 신호(제2 학습용 신호)에 대응한 교사 신호 사이에서, 클래스 분류를 하지 않고 학습한 결과에 기초하는 것이다.

예를 들면, 클래스마다의 계수 데이터 Wis는, 전술한 도 6에 도시하는 계수 데이터 생성 장치(2OO)에서 생성할 수 있다. 한편, 각 클래스 공통의 계수 데이터 Wic는, 이 계수 데이터 생성 장치(200)에 있어서, 클래스 탭 추출 회로(203), 클래스 분류 회로(204) 및 DR 처리 회로(205)의 부분을 제외한 구성으로 생성할 수 있다. 그 경우, 학습쌍 기억부(210)에는, 클래스 분류를 무시하고, 복수의 학습쌍 데이터가 기억되게 된다. 그리고, 연산 회로(211)에서, 그 복수의 학습쌍 데이터를 이용하여, 각 클래스 공통의 계수 데이터 Wic를 얻기 위한 정규 방정식을 생성하고, 이것을 푸는 것에 의해 각 클래스 공통의 계수 데이터 Wic를 얻을 수 있다.

도 14로 되돌아가서, 계수 메모리(106A)에는, 전술한 클래스 분류 회로(103) 에서 얻어진 클래스 코드 Ca 및 DR 처리 회로(104)에서 얻어진 범위 정보 AR이 공급된다. 계수 메모리(106A)는, 범위 정보 AR이 "0"이고, 다이내믹 범위 DR이 임계값 Th 이상일 때, 클래스마다의 계수 데이터 Wis 중, 클래스 코드 Ca가 나타내는 클래스의 계수 데이터 Wis를, 계수 데이터 Wi로서 출력하고, 범위 정보 AR이 "1"이고, 다이내믹 범위 DR이 임계값 Th보다 작을 때, 각 클래스 공통의 계수 데이터 Wic를, 계수 데이터 Wi로서 출력한다.

또한, 화상 신호 처리 장치(100A)는, 예측 연산 회로(108A)를 갖고있다. 이 예측 연산 회로(108A)는, 예측 탭 추출 회로(107)에서 추출되는 예측 탭으로서의 화소 데이터 xi와, 계수 메모리(106A)로부터 출력되는 계수 데이터 Wi로부터, 전술한 수학식 1의 추정식에 기초하여, SD 신호의 주목 위치에 대응한, HD를 구성하는 화소 데이터 y₁~y₄를 구한다.

화상 신호 처리 장치(100A)의 그 이외에는, 도 1에 도시하는 화상 신호 처리 장치(100)와 마찬가지로 구성된다.

다음으로, 도 14에 도시하는 화상 신호 처리 장치(100A)의 동작을 설명한다.

입력 단자(101)에 입력되는 SD 신호는, 클래스 탭 추출 회로(102)에 공급된다. 이 클래스 탭 추출 회로(102)에서는, SD 신호에 기초하여, 이 SD 신호에 있어서의 주목 위치의 주변에 위치하는 복수의 화소 데이터가 클래스 탭으로서 추출된다(도 3A 참조). 이 클래스 탭은, 클래스 분류 회로(103) 및 DR 처리 회로(104)에 공급된다.

클래스 분류 회로(103)에서는, 클래스 탭에 포함되는 각 화소 데이터에 대하여, ADRC 처리 등의 데이터 압축 처리가 실시되어, 해당 클래스 탭의 클래스를 나타내는 클래스 코드 Ca가 얻어진다. 이 클래스 코드 Ca는, 계수 메모리(106A)에, 판독 어드레스 정보로서 공급된다.

또한, DR 처리 회로(104)에서는, 클래스 탭에 포함되는 화소 데이터의 최대값 MAX 및 최소값 MIN의 차분인 다이내믹 범위 DR=MAX-MIN이 검출되고, 이 다이내믹 범위 DR이 임계값 Th 이상일 때, 범위 정보 AR로서 "0"이 출력되고, 한편 이 다이내믹 범위 DR이 임계값 Th보다 작을 때, 범위 정보 AR로서 "1"이 출력된다. 이 범위 정보 AR은, 계수 메모리(106A)에 판독 어드레스 정보로서 공급된다.

범위 정보 AR이 "0"이고, 다이내믹 범위 DR이 임계값 Th 이상일 때, 계수 메모리(106A)로부터, 클래스마다의 계수 데이터 Wis 중, 클래스 코드 Ca가 나타내는 클래스의 계수 데이터 Wis가, 계수 데이터 Wi로서 출력된다. 한편, 범위 정보 AR이 "1"이고, 다이내믹 범위 DR이 임계값 Th보다 작을 때, 계수 메모리(106A)로부터, 각 클래스 공통의 계수 데이터 Wic가, 계수 데이터 Wi로서 출력된다. 이와 같이 계수 메모리(106A)로부터 출력되는 계수 데이터 Wi는, 예측 연산 회로(108A)에 공급된다.

또한, 입력 단자(101)에 입력되는 SD 신호는, 예측 탭 추출 회로(107)에 공급된다. 이 예측 탭 추출 회로(107)에서는, SD 신호에 기초하여, 이 SD 신호에 있어서의 주목 위치의 주변에 위치하는 복수의 화소 데이터가 예측 탭으로서 추출된다(도 3B 참조). 이 예측 탭으로서의 화소 데이터 xi는, 예측 연산 회로(108A)에 공급된다.

예측 연산 회로(108A)에서는, 화소 데이터 xi 및 계수 데이터 Wi를 이용하여, 수학식 1에 기초하여, SD 신호에 있어서의 주목 위치에 대응한, HD 신호를 구성하는 4개의 화소 데이터 y₁~y₄가 산출된다. 이와 같이, 예측 연산 회로(108A)에서 순차적으로 산출되는, SD 신호에 있어서의 각 주목 위치에 대응한, HD 신호를 구성하는 4개의 화소 데이터 y₁~y₄는 후처리 회로(110)에 공급된다.

이 후 처리 회로(110)에서는,예측 연산 회로(108A)로부터 순차적으로 공급되는, SD 신호에 있어서의 주목 위치에 대응한, HD 신호를 구성하는 4개의 화소 데이터 y₁~y₄가 선순차화되어, HD 신호가 얻어진다. 이 HD 신호는, 출력 단자(111)로 출력된다.

전술한 화상 신호 처리 장치(100A)에서는, 범위 정보 AR이 "0", 즉 다이내믹 범위 DR이 임계값 Th 이상일 때, 클래스 코드 Ca가 나타내는 클래스의 계수 데이터 Wis를 이용하여, HD 신호를 구성하는 화소 데이터 y₁~y₄를 얻는 것이다. 이 경우, 계수 데이터 Wis는, 전술한 바와 같이, SD 신호에 대응한 생도 신호(제1 학습용 신호)와 HD 신호에 대응한 교사 신호(제2 학습용 신호) 사이에서, 다이내믹 범위 DR이 임계값 Th 이상의 부분을 이용하여 학습하여 얻어진 것으로서, HD 신호를 구성하는 화소 데이터 y₁~y₄를 정밀도 좋게 얻을 수 있다.

또한, 전술한 화상 신호 처리 장치(100A)에 있어서는, 범위 정보 AR이 "1", 즉 다이내믹 범위 DR이 임계값 Th보다 작을 때, 각 클래스 공통의 계수 데이터 Wic를 이용하여, HD 신호를 구성하는 화소 데이터 y₁~y₄를 얻는 것이다. 이 경우, 계수 데이터 Wic는, SD 신호에 대응한 생도 신호(제1 학습용 신호)와 HD 신호에 대응한 교사 신호(제2 학습용 신호) 사이에서, 클래스 분류를 하지 않고 학습한 결과에 기초하는 것이다. 그 때문에, 계수 데이터 Wic는 각 클래스의 계수 데이터를 평균화한 것으로 되고, 이 계수 데이터 Wic를 이용하여 산출된 HD 신호를 구성하는 화소 데이터 y₁~y₄의, 그 실제값에 대한 오차는 오차 0 부근에 분포한다.

따라서, 전술한 화상 신호 처리 장치(100A)에 따르면, 도 1에 도시하는 화상 신호 처리 장치(100)와 마찬가지로, 다이내믹 범위 DR의 대소에 상관없이, HD 신호를 구성하는 화소 데이터 y₁~y₄를 양호하게 얻을 수 있다. 또한, 이 화상 신호 처리 장치(100A)에 의하면, 도 1에 도시하는 화상 신호 처리 장치(100)에서 필요로 하는 룩 업 테이블(105)을 생략할 수 있어, 전체의 메모리 용량을 절약할 수 있다.

또한, 전술한 도 14의 화상 신호 처리 장치(100A)에 있어서의 처리를, 예를 들면 도 10에 도시하는 바와 같은 화상 신호 처리 장치(컴퓨터)(500)에 의해서, 소프트웨어에 의해 행할 수도 있다.

도 15의 플로우차트를 참조하여, 도 9에 도시하는 화상 신호 처리 장치(500)에 있어서의, SD 신호로부터 HD 신호를 얻기 위한 처리 수순을 설명한다.

우선, 스텝 ST71에서, 처리를 개시하고, 스텝 ST72에서, 예를 들면 입력 단자(515)로부터 장치 내에 1프레임분 또는 1필드분의 SD 신호를 입력한다. 이와 같 이 입력되는 SD 신호는 RAM(503)에 일시적으로 기억된다.

그리고, 스텝 ST73에서, SD 신호의 전체 프레임 또는 전체 필드의 처리가 종료했는지의 여부를 판정한다. 처리가 종료했을 때는, 스텝 ST74에서, 처리를 종료한다. 한편, 처리가 종료하지 않았을 때는, 스텝 ST75로 진행한다.

스텝 ST75에서는, 스텝 ST72에서 입력된 SD 신호에 기초하여, 이 SD 신호에 있어서의 주목 위치의 주변에 위치하는 복수의 화소 데이터를 클래스 탭으로서 추출한다(도 3A 참조). 그리고, 스텝 ST76에서, 스텝 ST72에서 입력된 SD 신호에 기초하여, 이 SD 신호에 있어서의 주목 위치의 주변에 위치하는 복수의 화소 데이터를 예측 탭으로서 추출한다(도 3B 참조).

다음으로, 스텝 ST77에서, 스텝 ST75에서 추출된 클래스 탭에 기초하여, 이 클래스 탭을 복수의 클래스 중의 어느 하나의 클래스로 분류하여 클래스 코드 Ca를 취득한다. 또한, 스텝 ST78에서, 스텝 ST75에서 추출된 클래스 탭에 기초하여, 그 클래스 탭에 포함되는 화소 데이터의 최대값 MAX 및 최소값 MIN의 차분인 다이내믹 범위 DR= MAX-MIN을 산출한다.

다음으로, 스텝 ST79에서, 스텝 ST77에서 취득된 클래스 코드 Ca 및 스텝 ST78에서 산출된 다이내믹 범위 DR에 기초하여, 계수 데이터 Wi를 취득한다. 이 경우, 다이내믹 범위 DR이 임계값 Th 이상일 때, ROM(502)로부터, 클래스마다의 계수 데이터 Wis 중, 클래스 코드 Ca가 나타내는 클래스의 계수 데이터 Wis를, 계수 데이터 Wi로서 취득한다. 한편, 다이내믹 범위 DR이 임계값 Th보다 작을 때, ROM(502)으로부터, 각 클래스 공통의 계수 데이터 Wic를, 계수 데이터 Wi로서 취득 한다.

다음으로, 스텝 ST80에서, 스텝 ST76에서 추출된 예측 탭으로서의 화소 데이터 xi 및 스텝 ST79에서 취득된 계수 데이터 Wi를 이용하여, 추정식(수학식 1 참조)에 기초하여, SD 신호에 있어서의 주목 위치에 대응한, 4개의 화소 데이터 y₁~y₄를 생성한다.

다음으로, 스텝 ST81에서, 스텝 ST72에서 입력된 1프레임분 또는 1필드분의 SD 신호의 화소 데이터의 전체 영역에 있어서, HD 신호의 화소 데이터를 얻는 처리가 종료했는지의 여부를 판정한다. 종료했을 때는, 스텝 ST72로 되돌아가서, 다음의 1프레임분 또는 1필드분의 SD 신호의 입력 처리로 이행한다. 한편, 처리가 종료하지 않았을 때는, 스텝 ST75로 되돌아가서, SD 신호에 있어서의 다음의 주목 위치에 대한 처리로 이행한다.

이와 같이, 도 15에 도시하는 플로우차트를 따라 처리를 함으로써, 도 14에 도시하는 화상 신호 처리 장치(100A)와 마찬가지의 방법에 의해서, SD 신호로부터 HD 신호를 얻을 수 있다.

다음으로, 본 발명의 다른 실시예에 대하여 설명한다. 도 16은, 또 다른 실시예로서의 화상 신호 처리 장치(100B)의 구성을 나타내고 있다. 도 1에 도시하는 화상 신호 처리 장치(100)에서는, 계수 메모리(106)에 각 클래스의 계수 데이터 Wi를 미리 저장해 두는 것이지만, 도 16에 도시하는 화상 신호 처리 장치(100B)에서는, 각 클래스의 계수 데이터 Wi를 생성하기 위한 생성식에서의 계수 데이터인 계 수종 데이터를 ROM에 저장해 놓고, 이 계수종 데이터를 이용하여 계수 데이터 Wi를 생성하는 것이다. 이 도 16에 있어서, 도 1과 대응하는 부분에는 동일 부호를 붙이고, 그 상세 설명은 생략한다.

화상 신호 처리 장치(100B)는, ROM(112)을 갖고있다. 이 ROM(112)에는, 각 클래스의 계수종 데이터가 미리 축적되어 있다. 이 계수종 데이터는, 계수 메모리(106)에 저장하는 계수 데이터 Wi를 생성하기 위한 생성식의 계수 데이터이다.

전술한 바와 같이, 예측 연산 회로(108a, 108b)에서는, 예측 탭으로서의 화소 데이터 xi와, 계수 메모리(106)로부터 판독되는 계수 데이터 Wi-a, Wi-b로부터, 수학식 1의 추정식에 의해서, 화소 데이터 y_{1 -a}~y_{4 -a}, y_{1 -b}~y_{4 -b}가 연산된다.

계수 메모리(106)에 저장하는, 추정식에서 이용되는 계수 데이터 Wi(i=1~n)는, 수학식 9에 도시하는 바와 같이, 파라미터 r, z를 포함하는 생성식에 의해서 생성된다. 여기서, r은 해상도를 정하는 파라미터이고, z는 노이즈 제거도를 정하는 파라미터이다. ROM(112)에는, 이 생성식의 계수 데이터인 계수종 데이터 w_i0~w_i9(i=1~n)가, 클래스 및 출력 화소 위치(y₁~y₄의 위치, 도 2 참조)의 조합마다 기억되어 있다. 이 계수종 데이터의 생성 방법에 대해서는 후술한다.

또한, 화상 신호 처리 장치(100B)는, 각 클래스의 계수종 데이터 및 파라미 터 r, z의 값을 이용하여, 수학식 9에 기초하여, 클래스 및 출력 화소 위치의 조합마다, 파라미터 r, z의 값에 대응한, 추정식에서 이용되는 계수 데이터 Wi를 생성하는 계수 생성 회로(113)를 갖고있다. 이 계수 생성 회로(113)에는, ROM(112)으로부터 계수종 데이터 w_i0~w_i9가 로드된다. 또한, 이 계수 생성 회로(113)에는, 파라미터 r, z도 공급된다.

이 계수 생성 회로(109)에서 생성되는 각 클래스의 계수 데이터 Wi는, 전술한 계수 메모리(106)에 저장된다. 이 계수 생성 회로(113)에 있어서의 계수 데이터 Wi의 생성은, 예를 들면 수직 블랭킹 기간마다 행해진다. 이에 의해, 유저의 조작에 의해서 파라미터 r, z의 값이 변경되더라도, 계수 메모리(106)에 저장되는 각 클래스의 계수 데이터 Wi를, 그 파라미터 r, z의 값에 대응한 것으로 즉시 변경할 수 있어, 유저에 의한 해상도, 노이즈 제거도의 조정이 원활하게 행해진다.

여기서, ROM(112)에 기억되어 있는 계수종 데이터 w_i0~w_i9는, 전술한 도 1에 도시하는 화상 신호 처리 장치(100)의 계수 메모리(106)에 미리 저장되는 계수 데이터 Wi와 마찬가지로, SD 신호에 대응한 생도 신호(제1 학습용 신호)와 HD 신호에 대응한 교사 신호(제2 학습용 신호) 사이에서, 다이내믹 범위 DR이 DR≥Th를 충족시키는 부분을 이용하여 학습함으로써 얻어진 것이다.

따라서, 이 도 16에 도시하는 화상 신호 처리 장치(100B)의 계수 메모리(106)에 저장되는 계수 데이터 Wi도, 도 1에 도시하는 화상 신호 처리 장치(100)의 계수 메모리(106)에 미리 저장되는 계수 데이터 Wi와 마찬가지로, SD 신호에 대응 한 생도 신호(제1 학습용 신호)와 HD 신호에 대응한 교사 신호(제2 학습용 신호) 사이에서, 다이내믹 범위 DR이 DR≥Th를 충족시키는 부분을 이용하여 학습한 결과에 기초하는 것으로 된다.

화상 신호 처리 장치(100B)의 그 이외에는, 도 1에 도시하는 화상 신호 처리 장치(100)와 마찬가지로 구성되고, 마찬가지의 동작을 한다.

도 16에 도시하는 화상 신호 처리 장치(100B)에 있어서의 처리도, 소프트웨어로 실현할 수 있다. 그 경우의 처리 수순은, 도 11에 도시하는 화상 신호 처리의 처리 수순과 대략 마찬가지다. 단, 스텝 ST18, 스텝 ST23에서는, 각각 클래스 코드 Ca에 대응한 계수종 데이터 w_i0~w_i9를 이용하여, 유저에 의해 설정된 파라미터 r, z에 대응한 계수 데이터 Wi-a, Wi-b를 생성한다.

다음으로, ROM(112)에 저장되는, 각 클래스의 계수종 데이터 w_i0~w_i9(i=1~n)의 생성 방법에 대하여 설명한다. 이 계수종 데이터 w_i0~w_i9는, 학습에 의해서 생성된다. 학습 방법을 설명한다.

여기서, 이하의 설명을 위해, 수학식 10과 같이, tj(j=0~9)를 정의한다.

이 수학식 10을 이용하면, 수학식 9는 수학식 11과 같이 재기입된다.

최종적으로, 학습에 의해서 미정 계수 w_ij를 구한다. 즉, 클래스 및 출력 화소 위치의 조합마다, 복수의 SD 화소 데이터와 HD 화소 데이터를 이용하여, 제곱 오차를 최소로 하는 계수값을 결정한다. 소위 최소 제곱법에 의한 해법이다. 학습 수를 m, k(1≤k≤m)번째의 학습 데이터에 있어서의 잔차를 e_k, 제곱 오차의 총합을 E라고 하면, 수학식 1 및 수학식 9를 이용하여, E는 수학식 12로 나타내어진다. 여기서, x는 SD 화상의 i번째의 예측 탭 위치에 있어서의 k번째의 화소 데이터, y_k는 그것에 대응하는 k번째의 HD 화상의 화소 데이터를 나타내고 있다.

최소 제곱법에 의한 해법에서는, 수학식 12의 w_ij에 의한 편미분이 0으로 되는 w_ij를 구한다. 이것은, 수학식 13으로 나타내어진다.

이하, 수학식 14, 수학식 15와 같이, X_ipjq, Y_ip를 정의하면, 수학식 13은, 행렬을 이용하여 수학식 16과 같이 재기입된다.

이 수학식 16이, 계수종 데이터를 산출하기 위한 정규 방정식이다. 이 정규 방정식을 소출법(Gauss-Jordan의 소거법) 등의 일반 해법으로 푸는 것에 의해, 계 수종 데이터 w_i0~w_i9(i= 1~n)를 구할 수 있다.

도 17은, 전술한 계수종 데이터의 생성 방법의 개념을 나타내고 있다. 교사 신호(제2 학습용 신호)로서의 HD 신호로부터, 생도 신호(제1 학습용 신호)로서의 복수의 SD 신호를 생성한다. 여기서, HD 신호로부터 SD 신호를 생성할 때에 사용하는 씨닝 필터의 주파수 특성을 바꾸는 것에 의해, 해상도가 상이한 SD 신호를 생성한다.

해상도가 상이한 SD 신호에 의해서, 해상도를 높이는 효과가 상이한 계수종 데이터를 생성할 수 있다. 예를 들면, 불선명(blurring) 정도가 큰 화상이 얻어지는 SD 신호와 불선명 정도가 작은 화상이 얻어지는 SD 신호가 있었던 경우, 불선명 정도가 큰 화상이 얻어지는 SD 신호에 의한 학습에서, 해상도를 높이는 효과가 강한 계수종 데이터가 생성되고, 불선명 정도가 작은 화상이 얻어지는 SD 신호에 의한 학습에서, 해상도를 높이는 효과가 약한 계수종 데이터가 생성된다.

또한, 해상도가 상이한 SD 신호 각각에 대하여 노이즈를 가함으로써, 노이즈가 가해진 SD 신호를 생성한다. 노이즈를 가하는 양을 가변함으로써, 노이즈량이 상이한 SD 신호가 생성되고, 그것에 의하여 노이즈 제거 효과가 상이한 계수종 데이터가 생성된다. 예를 들면 노이즈를 많이 가한 SD 신호와 노이즈를 조금 가한 SD 신호가 있었던 경우, 노이즈를 많이 가한 SD 신호에 의한 학습에서 노이즈 제거 효과가 강한 계수종 데이터가 생성되고, 노이즈를 조금 가한 SD 신호에 의한 학습에서 노이즈 제거 효과가 약한 계수종 데이터가 생성된다.

노이즈를 가하는 양으로서는, 예를 들면 수학식 17과 같이, SD 신호의 화소값 x에 대하여, 노이즈 n을 가하여 노이즈가 가해진 SD 신호의 화소값 x'를 생성하는 경우, G를 가변함으로써 노이즈량을 조정한다.

예를 들면, 주파수 특성을 가변하는 파라미터 r을 0~8의 9단계로 가변하고, 노이즈를 가하는 양을 가변하는 파라미터 z를 0~8의 9단계로 가변하여, 합계 81 종류의 SD 신호를 생성한다. 이와 같이 하여 생성한 복수의 SD 신호와 HD 신호 사이에서 학습을 행하여 계수종 데이터를 생성한다. 이 파라미터 r, z는, 도 16의 화상 신호 처리 장치(100B)에 있어서의 파라미터 r, z에 대응하는 것이다.

도 18은, 도 16의 ROM(112)에 저장되는 계수종 데이터 w_i0~w_i9를 생성하는 계수종 데이터 생성 장치(200B)의 구성을 나타내고 있다. 이 도 18에 있어서, 도 6과 대응하는 부분에는 동일 부호를 붙이고, 그 상세 설명은 생략한다.

계수종 데이터 생성 장치(200B)는, 입력 단자(201)에 입력되는 교사 신호(제2 학습용 신호)로서의 HD 신호에 대하여 수평 및 수직의 씨닝 처리를 행하여, 생도 신호(제1 학습용 신호)로서의 SD 신호를 얻는 SD 신호 생성 회로(202B)를 갖고있다. 이 SD 신호 생성 회로(202B)에는, 파라미터 r, z가 제어 신호로서 공급된다. 파라미터 r에 대응하여, HD 신호로부터 SD 신호를 생성할 때에 사용하는 씨닝 필터의 주파수 특성이 가변된다. 또한, 파라미터 z에 대응하여, SD 신호에 가하는 노 이즈의 양이 가변된다.

또한, 계수종 데이터 생성 장치(200B)는, 학습쌍 기억부(210B)를 갖고있다. 이 학습쌍 기억부(210B)는, 클래스 분류 회로(204)에서 얻어진 클래스 코드 Ca 및 SD 신호 생성 회로(202B)에 공급된 파라미터 r, z에 기초하여, 예측 탭 추출 회로(207) 및 교사 데이터 추출 회로(209)에서 SD 신호에 있어서의 각 주목 위치에 대응하여 추출된 예측 탭 및 교사 데이터를 학습쌍 데이터로서, 클래스마다 파라미터 r, z의 값에 관련지어 기억한다.

또한, 계수종 데이터 생성 장치(200B)는, 연산 회로(211B)를 갖고있다. 이 연산 회로(211B)는, 학습쌍 기억부(210B)에 기억된 복수의 학습쌍 데이터를 이용하여, 클래스마다, 계수종 데이터 w_i0~w_i9를 산출하기 위한 정규 방정식(수학식 16 참조)를 생성한다. 또한, 이 경우, 연산 회로(211B)는, 출력 화소 위치(y₁~y₄의 위치)마다, 정규 방정식을 생성한다. 즉, 연산 회로(211B)는, 클래스 및 출력 화소 위치의 조합마다, 정규 방정식을 생성한다. 또한, 이 연산 회로(211B)는, 각 정규 방정식을 풀어, 클래스 및 출력 화소 위치의 조합마다, 계수종 데이터 w_i0~w_i9를 산출한다.

계수종 데이터 생성 장치(200B)의 그 이외에는, 도 6에 도시하는 계수 데이터 생성 장치(200)와 마찬가지로 구성된다.

도 18에 도시하는 계수종 데이터 생성 장치(200B)의 동작을 설명한다.

입력 단자(201)에 입력되는 HD 신호에 대하여 SD 신호 생성 회로(202B)에서 수평 및 수직의 씨닝 처리가 행해져 생도 신호로서의 SD 신호가 생성된다. 이 경우, SD 신호 생성 회로(202B)에는 파라미터 r, z가 제어 신호로서 공급되고, 주파수 특성 및 노이즈 가산량이 단계적으로 변화한 복수의 SD 신호가 순차적으로 생성되어 간다. 이 SD 신호 생성 회로(202B)에서 생성된 SD 신호는, 클래스 탭 추출 회로(203)에 공급됨과 함께, 시간 조정용의 지연 회로(206)를 통하여 예측 탭 추출 회로(207)에 공급된다.

클래스 탭 추출 회로(203), 클래스 분류 회로(204), DR 처리 회로(205), 교사 데이터 추출 회로(209), 예측 탭 추출 회로(207)의 동작은, 도 6에 도시하는 계수 데이터 생성 장치(200)에 있어서의 동작과 마찬가지이므로, 그 설명은 생략한다.

학습쌍 기억부(210B)에는, 클래스 분류 회로(204)에서 얻어진 클래스 코드 Ca, 예측 탭 추출 회로(207)에서 추출되는 예측 탭, 교사 데이터 추출 회로(209)에서 추출되는 교사 데이터, 및 SD 신호 생성 회로(202B)에 공급된 것과 동일한 파라미터 r, z가 공급된다.

그리고, 이 학습쌍 기억부(210B)에는, 예측 탭 및 교사 데이터가 학습쌍 데이터로서 기억된다. 이 경우, 클래스 코드 Ca 및 파라미터 r, z에 기초하여, 각 학습쌍 데이터가, 클래스마다 파라미터 r, z의 값에 관련지어 기억된다.

그리고, 연산 회로(211B)에서는, 학습쌍 기억부(210B)에 기억된 복수의 학습쌍 데이터를 이용하여, 클래스 및 출력 화소 위치의 조합마다, 계수종 데이터 w_i0~w_i9를 산출하기 위한 정규 방정식(수학식 16 참조)이 생성된다. 또한, 이 연산 회로(211B)에서는, 각 정규 방정식이 풀려, 클래스 및 출력 화소 위치의 조합마다 계수종 데이터 w_i0~w_i9가 산출된다. 이와 같이 연산 회로(211B)에서 구해진 계수종 데이터 w_i0~w_i9는 계수 메모리(212)에 저장된다.

또한, 처리 장치의 도시는 생략하지만, 도 18의 계수종 데이터 생성 장치(200B)에 있어서의 처리도, 소프트웨어로 실현 가능하다. 그 경우의 처리 수순은, 도 12에 도시하는 계수 데이터 생성 처리의 처리 수순과 대략 마찬가지다.

단, 스텝 ST32에서 입력되는 교사 신호로서의 HD 신호에 대하여, 스텝 ST34에서, 모든 파라미터 r, z의 값의 조합에 대응한 주파수 특성 및 노이즈 가산량을 갖는, 생도 신호로서의 SD 신호를 생성하고, 각 SD 신호를 이용하여 학습 처리를 행한다.

그리고, 스텝 ST40에서는, 스텝 ST38에서 취득된 클래스 코드 Ca, 스텝 ST39에서 추출된 예측 탭의 화소 데이터 xi, 및 스텝 ST32에서 입력된 HD 신호의, SD 신호의 주목 위치에 대응한 화소 데이터(교사 데이터) y₁~y₄, 나아가서는, 파라미터 r, z를 이용하여, 클래스마다, 수학식 16에 나타내는 정규 방정식을 얻기 위한 가산을 한다(수학식 14, 수학식 15 참조).

또한, 스텝 ST42에서는, 계수 데이터 Wi를 산출하는 대신에, 전술한 스텝 ST40의 가산 처리에 의해서 생성된 정규 방정식을 풀어, 각 클래스의 계수종 데이 터 w_i0~w_i9를 구하고, 스텝 ST43에서, 그 계수종 데이터 w_i0~w_i9를 계수 메모리에 보존하고, 스텝 ST44에서, 처리를 종료한다.

도 19는, 도 16의 룩 업 테이블(105)에 있어서의 클래스 코드 Ca와 클래스 코드 Cb와의 대응 관계를 생성하는 LUT 생성 장치(300B)의 구성을 나타내고 있다. 이 도 19에 있어서, 도 7과 대응하는 부분에는 동일 부호를 붙이고, 그 상세 설명은 생략한다.

LUT 생성 장치(300B)는, 입력 단자(301)에 입력되는 교사 신호(제2 학습용 신호)로서의 HD 신호에 대하여 수평 및 수직의 씨닝 처리를 행하여, 생도 신호(제1 학습용 신호)로서의 SD 신호를 얻는 SD 신호 생성 회로(302B)를 갖고있다. 이 SD 신호 생성 회로(302B)에는, 파라미터 r, z가 제어 신호로서 공급된다. 파라미터 r에 대응하여, HD 신호로부터 SD 신호를 생성할 때에 사용하는 씨닝 필터의 주파수 특성이 가변된다. 또한, 파라미터 z에 대응하여, SD 신호에 가하는 노이즈의 양이 가변된다.

또한, LUT 생성 장치(300B)는, 각 클래스의 계수종 데이터 w_i0~w_i9(i=1~n)가 기억되어 있는 ROM(319)을 갖고있다. 이 계수종 데이터는, 계수 메모리(306)에 저장하는 계수 데이터 Wi(i=1~n)를 생성하기 위한 생성식의 계수 데이터이다. 이 ROM(319)은, 도 16의 화상 신호 처리 장치(100B)의 ROM(112)에 대응하는 것으로서, 이 ROM(112)에 기억되어 있는 계수종 데이터와 동일한 계수종 데이터가 기억되어 있다.

또한, LUT 생성 장치(300B)는, 각 클래스의 계수종 데이터 및 파라미터 r, z의 값을 이용하여, 전술한 수학식 9에 기초하여, 클래스 및 출력 화소 위치의 조합마다, 파라미터 r, z의 값에 대응한, 추정식에서 이용되는 계수 데이터 Wi를 생성하는 계수 생성 회로(320)를 갖고있다. 이 계수 생성 회로(320)에는, ROM(319)으로부터 계수종 데이터 w_i0~w_i9가 로드된다. 또한, 이 계수 생성 회로(113)에는, SD 신호 생성 회로(302B)에 공급되는 파라미터 r, z도 공급된다.

이 계수 생성 회로(320)에 있어서의 계수 데이터 Wi의 생성은 파라미터 r, z의 값이 변경될 때마다 행해진다. 이 계수 생성 회로(320)에서 생성되는 각 클래스의 계수 데이터 Wi는, 전술한 계수 메모리(306)에 저장된다.

LUT 생성 장치(300B)의 그 이외에는, 도 7에 도시하는 LUT 생성 장치(300)와 마찬가지로 구성된다.

도 19에 도시하는 LUT 생성 장치(300B)의 동작을 설명한다.

입력 단자(301)에 입력되는 HD 신호에 대하여 SD 신호 생성 회로(302B)에서 수평 및 수직의 씨닝 처리가 행해져 생도 신호로서의 SD 신호가 생성된다. 이 경우, SD 신호 생성 회로(302B)에는 파라미터 r, z가 제어 신호로서 공급되고, 주파수 특성 및 노이즈 가산량이 단계적으로 변화한 복수의 SD 신호가 순차적으로 생성되어 간다. 이 SD 신호 생성 회로(302B)에서 생성된 SD 신호는, 클래스 탭 추출 회로(303)에 공급됨과 함께, 시간 조정용의 지연 회로(307)를 통하여 예측 탭 추출 회로(308)에 공급된다.

SD 신호 생성 회로(302B)에 공급된 것과 동일한 파라미터 r, z는, 계수 생성 회로(320)에도 공급된다. 이 계수 생성 회로(320)에서는, 파라미터 r, z의 값이 변경될 때마다, 그 파라미터 r, z의 값에 대응한 각 클래스의 계수 데이터 Wi가 생성된다. 그리고, 이 계수 데이터 Wi는 계수 메모리(306)에 저장된다.

그 밖의 회로의 동작은, 도 7에 도시하는 LUT 생성 장치(300)에 있어서의 동작과 마찬가지이다. 따라서, 오차 메모리(316)에는, 입력 단자(301)에 입력되는 HD 신호와, SD 신호 생성 회로(302B)에서 생성되는 각 SD 신호에 기초하여 얻어진, 입력 클래스의 각각에 있어서의 각 출력 클래스의 누적값이 기억된다.

그리고, 오차 최소클래스 검출 회로(317)에서는, 오차 메모리(316)에 기억된, 입력 클래스의 각각에 있어서의 각 출력 클래스의 누적값에 기초하여, 입력 클래스의 각각에 누적값이 최소로 되는 출력 클래스가 할당되어, 클래스 코드 Ca와 클래스 코드 Cb와의 대응 관계(도 4 참조)가 취득되고, 이 대응 관계가 메모리(318)에 기억된다.

또한, 처리 장치의 도시는 생략하지만, 도 19의 LUT 생성 장치(300B)에 있어서의 처리도, 소프트웨어로 실현 가능하다. 그 경우의 처리 수순은, 도 13에 도시하는 LUT 생성 처리의 처리 수순과 대략 마찬가지다.

단, 스텝 ST52에서 입력된 교사 신호로서의 HD 신호에 대하여, 스텝 ST54에서, 모든 파라미터 r, z의 값의 조합에 대응한 주파수 특성 및 노이즈 가산량을 갖는, 생도 신호로서의 SD 신호를 생성하고, 각 SD 신호를 이용하여, 입력 클래스의 각각에 있어서의 각 출력 클래스의 누적값을 얻는 처리를 행한다.

또한, 그 처리에 있어서, 스텝 ST60에서는, 스텝 ST58에서 취득된 클래스 코드 Ca에 대응한 계수종 데이터 w_i0~w_i9, 및 스텝 ST54에서 SD 신호에 대응한 파라미터 r, z의 값을 이용하여, 전술한 수학식 9의 생성식에 기초하여 계수 데이터 Wi-a를 생성하고, 이 계수 데이터 Wi-a를 사용하여 오차 E(p)=y₀-y를 산출한다.

마찬가지로, 스텝 ST62에서는, 클래스 번호 q에 대응한 계수종 데이터 w_i0~w_i9, 및 스텝 ST54에서 생성된 SD 신호에 대응한 파라미터 r, z의 값을 이용하여, 전술한 수학식 9의 생성식에 기초하여 계수 데이터 Wi-q를 생성하고, 이 계수 데이터 Wi-q를 사용하여 오차 E(q)=y₀-y_q를 산출한다.

그리고, 스텝 ST67에서는, 각 SD 신호를 이용하여 얻어진, 입력 클래스의 각각에 있어서의 각 출력 클래스의 누적값에 기초하여, 입력 클래스의 각각에 누적값이 최소로 되는 출력 클래스를 할당하여, 클래스 코드 Ca와 클래스 코드 Cb와의 대응 관계(도 4 참조)를 취득한다.

또한, 상세 설명은 생략하지만, 전술한 도 14에 도시하는 화상 신호 처리 장치(100A)에 있어서, 그 계수 메모리(106A)에 저장되는 계수 데이터 Wis, Wic를, 도 16에 도시하는 화상 신호 처리 장치(100B)의 계수 메모리(106)에 저장되는 계수 데이터 Wi와 마찬가지로, 계수종 데이터 w_i0~w_i9 및 파라미터 r, z의 값으로부터 수학식 9의 생성식에 기초하여 생성하는 구성으로 하는 것도 고려된다.

또한, 전술한 실시예에 있어서, 수학식 9의 생성식에는, 해상도를 정하는 파 라미터 r 및 노이즈 제거도를 정하는 파라미터 z를 포함하는 것이지만, 파라미터의 종류 및 개수는, 이것에 한정되는 것은 아니다.

또한, 전술한 도 1에 도시하는 화상 신호 처리 장치(100) 및 도 16에 도시하는 화상 신호 처리 장치(100B)에 있어서는, 범위 정보 AR이 "1", 즉 다이내믹 범위 DR이 임계값 Th보다 작을 때, 클래스 탭에 기초하여 얻어진 클래스 코드 Ca에 대응하여 얻어진 계수 데이터 Wi-a를 이용하여 산출된 화소 데이터 y_{1 -a}~y_{4 -a}, 및 이 클래스 코드 Ca를 변환하여 얻어진 클래스 코드 Cb에 대응하여 얻어진 계수 데이터 Wi-b를 이용하여 산출된 화소 데이터 y_{1 -b}~y_{4 -b}의 가산 평균값 (y_{1 -a}+y_{1 -b})/2~(y_{4 -a}+y_{4 -b})/2를, HD 신호를 구성하는 화소 데이터 y₁~y₄로서 출력하는 것이다.

그러나, 이와 같이 가산 평균하는 클래스 수는, 2개에 한정되는 것은 아니고, 3개 이상의 클래스의 가산 평균을 행하여 출력으로 하는 것도 고려된다. 예를 들면, 3개의 클래스의 가산 평균을 행하는 경우, 3개째의 클래스를 나타내는 클래스 코드는, 도 7의 LUT 생성 장치(300B)에 있어서, 예측 연산 회로(309)에서 2개의 클래스의 가산 평균값 (y_a+y_b)/2를 구하고, 예측 오차 계산 회로(313)에서 오차 E(p)를 교사 데이터 y₀으로부터 가산 평균값 (y_a+y_b)/2를 감산하여 구하도록 하면 된다. 이에 의해, 오차 최소 클래스 검출 회로(317)에서, 각 입력 클래스(2개의 클래스)에 대응하여 출력 클래스를 할당할 수 있고, 이 출력 클래스에 대응한 3개째의 클래스 코드를 얻을 수 있다.

또한, 전술한 도 1에 도시하는 화상 신호 처리 장치(100) 및 도 16에 도시하는 화상 신호 처리 장치(100B)에 있어서는, DR≥Th일 때, 클래스 코드 Ca에 대응한 계수 데이터 Wi-a에 의해 산출된 화소 데이터 y_{1 -a}~y_{4 -a}를 HD 신호를 구성하는 화소 데이터 y₁~y₄로서 출력하고, 한편 DR<Th일 때, 클래스 코드 Ca, Cb에 대응한 계수 데이터 Wi-a, Wi-b에 의해 산출된 화소 데이터 y_{1 -a}~y_{4 -a}, y_{1 -b}~y_{4 -b}의 가산 평균값 (y_{1 -a}+y_1-b)/2~(y_4-a+y_4-b)/2를, HD 신호를 구성하는 화소 데이터 y₁~y₄로서 출력하는 것이다.

그러나, 이 DR≥Th 일 때와 DR<Th일 때의 동작을 반대로 하는 것도 고려된다. 그 경우, 계수 메모리(106)에 저장되는 계수 데이터 Wi는, SD 신호에 대응한 생도 신호와 HD 신호에 대응한 교사 신호 사이에서, 다이내믹 범위 DR이 임계값 Th보다 작은 부분을 이용하여 학습한 결과에 기초하는 것으로 된다. 또한, 도 14에 도시하는 화상 신호 처리 장치(100A)에 있어서도, 마찬가지로, DR≥Th 일 때와 DR<Th일 때의 동작을 반대로 할 수 있다.

또한, 전술한 실시예에서는, 다이내믹 범위 DR이 취할 수 있는 범위를, 미리 설정된 임계값 Th를 이용하여 2분할하고, DR≥Th일 때 범위 정보 AR로서 "0"을 출력하고, DR<Th일 때 범위 정보 AR로서 "1"을 출력하는 것이다.

그러나, 다이내믹 범위 DR이 취할 수 있는 범위를 3개 이상으로 분할하고, 다이내믹 범위 DR이 각 분할 범위 중 어디에 속하는지를 나타내는 범위 정보 AR을 취득하고, 이 범위 정보 AR에 기초하여 동작시키는 것도 고려된다. 그 경우, 예를 들면, 다이내믹 범위 DR이 하나의 분할 범위에 속할 때는, 전술한 DR≥Th일 때와 마찬가지의 처리가 행해지도록 하고, 한편 다이내믹 범위 DR이 하나의 분할 범위와는 상이한 다른 분할 범위에 속할 때는, 전술한 DR<Th일 때와 마찬가지의 처리가 행해지도록 한다.

또한, 전술한 실시예에 있어서는, SD 신호를 수평 방향 및 수직 방향으로 화소 수를 2배로 한 HD 신호로 변환하는 것을 나타내었지만, 화소 수를 늘리는 방향은, 수평 방향, 수직 방향에 한정되는 것은 아니고, 나아가서는 시간 방향(프레임 방향)도 고려된다. 또한, 반대로, HD 신호로부터 화소 수를 줄인 SD 신호를 얻는 경우에도, 본 발명을 마찬가지로 적용할 수 있다. 즉, 본 발명은, 일반적으로, 제1 화상 신호로부터, 이 제1 화상 신호와 동일 또는 다른 화소 수의 제2 화상 신호로 변환하는 경우에 적용할 수 있다.

또한, 전술한 실시예에 있어서는, 복수개의 정보 데이터로 이루어지는 정보 신호가, 복수개의 화소 데이터로 이루어지는 화상 신호인 것을 나타내었지만, 본 발명은 정보 신호가 기타, 예를 들면 음성 신호인 것에도 마찬가지로 적용할 수 있다. 음성 신호인 경우, 복수개의 샘플 데이터로 이루어져 있다.

본 발명에 따르면, 복수개의 정보 데이터로 이루어지는 제1 정보 신호를 복수개의 정보 데이터로 이루어지는 제2 정보 신호로 변환할 때에, 제1 정보 신호에 있어서의 주목 위치의 주변에 위치하는 복수개의 정보 데이터를 클래스 탭으로서 추출하고, 이 클래스 탭 내의 정보 데이터로부터 얻어지는 다이내믹 범위가 하나의 범위에 속할 때는, 생도 신호(제1 학습용 신호)와 교사 신호(제2 학습용 신호) 사 이에서 다이내믹 범위가 전술한 하나의 범위에 속하는 부분을 이용하여 학습한 결과에 기초하는, 전술한 클래스 탭을 클래스 분류하여 얻어진 제1 클래스 코드에 대응한 계수 데이터를 이용하여 제2 정보 신호를 구성하는 정보 데이터를 구하고, 다이내믹 범위가 하나의 범위와는 상이한 다른 범위에 속할 때는, 제1 클래스 코드에 대응한 계수 데이터를 이용하여 산출된 정보 데이터 및 이 제1 클래스 코드가 변환되어 얻어진 제2 클래스 코드에 대응한 계수 데이터를 이용하여 산출된 정보 데이터의 가산 평균을 행하여 제2 정보 신호를 구성하는 정보 데이터를 구하는 것으로서, 다이내믹 범위의 대소에 상관없이, 제2 정보 신호를 구성하는 정보 데이터를 양호하게 얻을 수 있다.

또한, 본 발명에 따르면, 복수개의 정보 데이터로 이루어지는 제1 정보 신호를 복수개의 정보 데이터로 이루어지는 제2 정보 신호로 변환할 때에, 제1 정보 신호에 있어서의 주목 위치의 주변에 위치하는 복수개의 정보 데이터를 클래스 탭으로서 추출하고, 이 클래스 탭 내의 정보 데이터로부터 얻어지는 다이내믹 범위가 하나의 범위에 속할 때는, 생도 신호(제1 학습용 신호)와 교사 신호(제2 학습용 신호) 사이에서 다이내믹 범위가 전술한 하나의 범위에 속하는 부분을 이용하여 학습한 결과에 기초하는, 전술한 클래스 탭을 클래스 분류하여 얻어진 제1 클래스 코드에 대응한 계수 데이터를 이용하여 제2 정보 신호를 구성하는 정보 데이터를 구하고, 다이내믹 범위가 하나의 범위와는 상이한 다른 범위에 속할 때는, 생도 신호와 교사 신호 사이에서 클래스 분류를 하지 않고 학습한 결과에 기초하는 계수 데이터를 이용하여 제2 정보 신호를 구성하는 정보 데이터를 구하는 것으로서, 다이내믹 범위의 대소에 상관없이, 제2 정보 신호를 구성하는 정보 데이터를 양호하게 얻을 수 있다.

본 발명에 따른 정보 신호 처리 장치 등은, 제1 정보 신호를 제2 정보 신호로 변환할 때에, 다이내믹 범위의 대소에 상관없이, 제2 정보 신호를 구성하는 정보 데이터를 양호하게 얻을 수 있는 것이고, 예를 들면, 표준 혹은 저해상도에 상당하는 표준 텔레비전 신호(SD 신호)를 고해상도의 신호(HD 신호)로 변환할 때에 적용할 수 있다.

Claims (26)

1. 복수개의 정보 데이터로 이루어지는 제1 정보 신호를 복수개의 정보 데이터로 이루어지는 제2 정보 신호로 변환하는 정보 신호 처리 장치로서,

   상기 제1 정보 신호에 기초하여, 그 제1 정보 신호에서의 주목 위치의 주변에 위치하는 복수개의 정보 데이터를 클래스 탭으로서 추출하는 클래스 탭 추출 수단과,

   상기 클래스 탭 추출 수단에 의해 추출된 클래스 탭에 기초하여, 그 클래스 탭을 복수의 클래스 중의 어느 하나의 클래스로 분류하여 제1 클래스 코드를 얻는 클래스 분류 수단과,

   상기 클래스 탭 추출 수단에 의해 추출된 클래스 탭에 기초하여, 그 클래스 탭에 포함되는 복수개의 정보 데이터의 최대값 및 최소값의 차분인 다이내믹 범위를 검출하고, 그 다이내믹 범위가 그 취할 수 있는 범위를 복수로 분할하여 얻어진 각 분할 범위 중 어디에 속하는지를 나타내는 범위 정보를 얻는 다이내믹 범위 처리 수단과,

   상기 클래스 분류 수단에 의해 얻어진 제1 클래스 코드를, 그 제1 클래스 코드에 대응한 1개 또는 복수개의 제2 클래스 코드로 변환하는 클래스 코드 변환 수단과,

   상기 제1 정보 신호에 기초하여, 그 제1 정보 신호에서의 주목 위치의 주변에 위치하는 복수개의 정보 데이터를 예측 탭으로서 추출하는 예측 탭 추출 수단 과,

   상기 클래스 분류 수단에 의해 얻어진 제1 클래스 코드에 대응한 추정식에서 이용되는 제1 계수 데이터를 발생하는 제1 계수 데이터 발생 수단과,

   상기 클래스 코드 변환 수단에 의해 변환하여 얻어진 1개 또는 복수개의 제2 클래스 코드에 각각 대응한 상기 추정식에서 이용되는 제2 계수 데이터를 발생하는 제2 계수 데이터 발생 수단과,

   상기 제1 계수 데이터 발생 수단에 의해 발생된 제1 계수 데이터 및 상기 예측 탭 추출 수단에 의해 추출된 예측 탭을 이용하여, 상기 추정식에 기초하여 정보 데이터를 산출하는 제1 연산 수단과,

   상기 제2 계수 데이터 발생 수단에 의해 발생된 제2 계수 데이터 및 상기 예측 탭 추출 수단에 의해 추출된 예측 탭을 이용하여, 상기 추정식에 기초하여 정보 데이터를 산출하는 제2 연산 수단과,

   상기 다이내믹 범위 처리 수단에 의해 얻어진 범위 정보에 기초하여, 상기 다이내믹 범위가 하나의 분할 범위에 속할 때, 상기 제1 연산 수단에 의해 산출된 정보 데이터를, 상기 제1 정보 신호에서의 주목 위치에 대응한, 상기 제2 정보 신호를 구성하는 정보 데이터로서 출력하고, 상기 다이내믹 범위가 상기 하나의 분할 범위와는 상이한 다른 분할 범위에 속할 때, 상기 제1 연산 수단 및 상기 제2 연산 수단에 의해 산출된 정보 데이터를 가산 평균하여 얻어진 데이터를, 상기 제1 정보 신호에서의 주목 위치에 대응한, 상기 제2 정보 신호를 구성하는 정보 데이터로서 출력하는 가산 수단을 구비하고,

   상기 제1 계수 데이터 발생 수단에 의해 발생되는 제1 계수 데이터 및 상기 제2 계수 데이터 발생 수단에 의해 발생되는 제2 계수 데이터는, 상기 제1 정보 신호에 대응한 제1 학습용 신호와 상기 제2 정보 신호에 대응한 제2 학습용 신호 사이에서, 상기 다이내믹 범위가 상기 하나의 분할 범위에 속하는 부분을 이용하여 학습한 결과에 기초하는 것이고,

   상기 클래스 코드 변환 수단은, 상기 제1 클래스 코드에 대응하여 상기 제1 연산 수단에 의해 산출되는 정보 데이터 및 상기 제2 클래스 코드에 대응하여 상기 제2 연산 수단에 의해 산출되는 정보 데이터의 가산 평균값이, 상기 제2 정보 신호를 구성하는 정보 데이터의 실제값에 가장 근접하도록, 상기 제1 클래스 코드를 상기 제2 클래스 코드로 변환하는 것을 특징으로 하는 정보 신호 처리 장치.
2. 제1항에 있어서,

   상기 다이내믹 범위 처리 수단은,

   상기 다이내믹 범위가 임계값보다 작은지, 혹은 그 임계값 이상인지를 나타내는 범위 정보를 얻는 것을 특징으로 하는 정보 신호 처리 장치.
3. 제2항에 있어서,

   상기 가산 수단은,

   상기 다이내믹 범위가 상기 임계값 이상일 때, 상기 제1 연산 수단에 의해 얻어진 정보 데이터를, 상기 제1 정보 신호에서의 주목 위치에 대응한, 상기 제2 정보 신호를 구성하는 정보 데이터로서 출력하고, 상기 다이내믹 범위가 상기 임계값보다 작을 때, 상기 제1 연산 수단 및 상기 제2 연산 수단에 의해 얻어진 정보 데이터를 가산 평균하여 얻어진 데이터를, 상기 제1 정보 신호에서의 주목 위치에 대응한, 상기 제2 정보 신호를 구성하는 정보 데이터로서 출력하는 것을 특징으로 하는 정보 신호 처리 장치.
4. 제1항에 있어서,

   상기 제1 계수 데이터 발생 수단 및 상기 제2 계수 데이터 발생 수단은,

   미리 구해진, 각 클래스의, 상기 추정식에서 이용되는 계수 데이터를 저장하는 기억 수단과,

   상기 기억 수단으로부터 클래스 코드로 나타내어지는 클래스에 대응한 계수 데이터를 판독하는 계수 데이터 판독 수단을 갖는 것을 특징으로 하는 정보 신호 처리 장치.
5. 제1항에 있어서,

   상기 제1 계수 데이터 발생 수단 및 상기 제2 계수 데이터 발생 수단은,

   미리 구해진, 각 클래스의, 상기 추정식에서 이용되는 계수 데이터를 생성하는 소정의 파라미터를 포함하는 생성식에서의 계수 데이터인 계수종 데이터를 저장하는 기억 수단과,

   상기 기억 수단에 기억되어 있는 클래스 코드로 나타내어지는 클래스에 대응 한 계수종 데이터를 이용하여, 상기 생성식에 기초하여, 상기 추정식에서 이용되는 계수 데이터를 생성하는 계수 데이터 생성 수단을 갖는 것을 특징으로 하는 정보 신호 처리 장치.
6. 제1항에 있어서,

   상기 클래스 코드 변환 수단은,

   상기 제1 클래스 코드와 상기 제2 클래스 코드와의 대응 관계가 기억된 룩 업 테이블로 구성되는 것을 특징으로 하는 정보 신호 처리 장치.
7. 제1항에 있어서,

   상기 정보 신호는, 화상 신호 또는 음성 신호인 것을 특징으로 하는 정보 신호 처리 장치.
8. 복수개의 정보 데이터로 이루어지는 제1 정보 신호를 복수개의 정보 데이터로 이루어지는 제2 정보 신호로 변환하는 정보 신호 처리 방법으로서,

   상기 제1 정보 신호에 기초하여, 그 제1 정보 신호에서의 주목 위치의 주변에 위치하는 복수개의 정보 데이터를 클래스 탭로서 추출하는 클래스 탭 추출 공정과,

   상기 클래스 탭 추출 공정에서 추출된 클래스 탭에 기초하여, 그 클래스 탭을 복수의 클래스 중의 어느 하나의 클래스로 분류하여 제1 클래스 코드를 얻는 클 래스 분류 공정과,

   상기 클래스 탭 추출 공정에서 추출된 클래스 탭에 기초하여, 그 클래스 탭에 포함되는 복수개의 정보 데이터의 최대값 및 최소값의 차분인 다이내믹 범위를 검출하고, 그 다이내믹 범위가 그 취할 수 있는 범위를 복수로 분할하여 얻어진 각 분할 범위 중 어디에 속하는지를 나타내는 범위 정보를 얻는 다이내믹 범위 처리 공정과,

   상기 클래스 분류 공정에서 얻어진 제1 클래스 코드를, 그 제1 클래스 코드에 대응한 1개 또는 복수개의 제2 클래스 코드로 변환하는 클래스 코드 변환 공정과,

   상기 제1 정보 신호에 기초하여, 그 제1 정보 신호에서의 주목 위치의 주변에 위치하는 복수개의 정보 데이터를 예측 탭으로서 추출하는 예측 탭 추출 공정과,

   상기 클래스 분류 공정에서 얻어진 제1 클래스 코드에 대응한 추정식에서 이용되는 제1 계수 데이터를 발생하는 제1 계수 데이터 발생 공정과,

   상기 클래스 코드 변환 공정에서 변환하여 얻어진 1개 또는 복수개의 제2 클래스 코드에 각각 대응한 상기 추정식에서 이용되는 제2 계수 데이터를 발생하는 제2 계수 데이터 발생 공정과,

   상기 제1 계수 데이터 발생 공정에서 발생된 제1 계수 데이터 및 상기 예측 탭 추출 공정에서 추출된 예측 탭을 이용하여, 상기 추정식에 기초하여 정보 데이터를 산출하는 제1 연산 공정과,

   상기 제2 계수 데이터 발생 공정에서 발생된 제2 계수 데이터 및 상기 예측 탭 추출 공정에서 추출된 예측 탭을 이용하여, 추정식에 기초하여 정보 데이터를 산출하는 제2 연산 공정과,

   상기 다이내믹 범위 처리 공정에서 얻어진 범위 정보에 기초하여, 상기 다이내믹 범위가 하나의 분할 범위에 속할 때, 상기 제1 연산 공정에서 산출된 정보 데이터를, 상기 제1 정보 신호에서의 주목 위치에 대응한, 상기 제2 정보 신호를 구성하는 정보 데이터로서 출력하고, 상기 다이내믹 범위가 상기 하나의 분할 범위와는 상이한 다른 분할 범위에 속할 때, 상기 제1 연산 공정 및 상기 제2 연산 공정에서 산출된 정보 데이터를 가산 평균하여 얻어진 데이터를, 상기 제1 정보 신호에서의 주목 위치에 대응한, 상기 제2 정보 신호를 구성하는 정보 데이터로서 출력하는 가산 공정을 구비하고,

   상기 제1 계수 데이터 발생 공정에서 발생되는 제1 계수 데이터 및 상기 제2 계수 데이터 발생 공정에서 발생되는 제2 계수 데이터는, 상기 제1 정보 신호에 대응한 제1 학습용 신호와 상기 제2 정보 신호에 대응한 제2 학습용 신호 사이에서, 상기 다이내믹 범위가 상기 하나의 분할 범위에 속하는 부분을 이용하여 학습한 결과에 기초하는 것이고,

   상기 클래스 코드 변환 공정에서는, 상기 제1 클래스 코드에 대응하여 상기 제1 연산 공정에서 산출되는 정보 데이터 및 상기 제2 클래스 코드에 대응하여 상기 제2 연산 공정에서 산출되는 정보 데이터의 가산 평균값이, 상기 제2 정보 신호를 구성하는 정보 데이터의 실제값에 가장 근접하도록, 상기 제1 클래스 코드를 상 기 제2 클래스 코드로 변환하는 것을 특징으로 하는 정보 신호 처리 방법.
9. 복수개의 정보 데이터로 이루어지는 제1 정보 신호를 복수개의 정보 데이터로 이루어지는 제2 정보 신호로 변환하기 위해,

   상기 제1 정보 신호에 기초하여, 그 제1 정보 신호에서의 주목 위치의 주변에 위치하는 복수개의 정보 데이터를 클래스 탭으로서 추출하는 클래스 탭 추출 공정과,

   상기 클래스 탭 추출 공정에서 추출된 클래스 탭에 기초하여, 그 클래스 탭을 복수의 클래스 중의 어느 하나의 클래스로 분류하여 제1 클래스 코드를 얻는 클래스 분류 공정과,

   상기 클래스 탭 추출 공정에서 추출된 클래스 탭에 기초하여, 그 클래스 탭에 포함되는 복수개의 정보 데이터의 최대값 및 최소값의 차분인 다이내믹 범위를 검출하고, 그 다이내믹 범위가 그 취할 수 있는 범위를 복수로 분할하여 얻어진 각 분할 범위 중 어디에 속하는지를 나타내는 범위 정보를 얻는 다이내믹 범위 처리 공정과,

   상기 클래스 분류 공정에서 얻어진 제1 클래스 코드를, 그 제1 클래스 코드에 대응한 1개 또는 복수개의 제2 클래스 코드로 변환하는 클래스 코드 변환 공정과,

   상기 제1 정보 신호에 기초하여, 그 제1 정보 신호에서의 주목 위치의 주변에 위치하는 복수개의 정보 데이터를 예측 탭으로서 추출하는 예측 탭 추출 공정 과,

   상기 클래스 분류 공정에서 얻어진 제1 클래스 코드에 대응한 추정식에서 이용되는 제1 계수 데이터를 발생하는 제1 계수 데이터 발생 공정과,

   상기 클래스 코드 변환 공정에서 변환하여 얻어진 1개 또는 복수개의 제2 클래스 코드에 각각 대응한 상기 추정식에서 이용되는 제2 계수 데이터를 발생하는 제2 계수 데이터 발생 공정과,

   상기 제1 계수 데이터 발생 공정에서 발생된 제1 계수 데이터 및 상기 예측 탭 추출 공정에서 추출된 예측 탭을 이용하여, 추정식에 기초하여 정보 데이터를 산출하는 제1 연산 공정과,

   상기 제2 계수 데이터 발생 공정에서 발생된 제2 계수 데이터 및 상기 예측 탭 추출 공정에서 추출된 예측 탭을 이용하여, 상기 추정식에 기초하여 정보 데이터를 산출하는 제2 연산 공정과,

   상기 다이내믹 범위 처리 공정에서 얻어진 범위 정보에 기초하여, 상기 다이내믹 범위가 하나의 분할 범위에 속할 때, 상기 제1 연산 공정에서 산출된 정보 데이터를, 상기 제1 정보 신호에서의 주목 위치에 대응한, 상기 제2 정보 신호를 구성하는 정보 데이터로서 출력하고, 상기 다이내믹 범위가 상기 하나의 분할 범위와는 상이한 다른 분할 범위에 속할 때, 상기 제1 연산 공정 및 상기 제2 연산 공정에서 산출된 정보 데이터를 가산 평균하여 얻어진 데이터를, 상기 제1 정보 신호에서의 주목 위치에 대응한, 상기 제2 정보 신호를 구성하는 정보 데이터로서 출력하는 가산 공정을 구비하고,

   상기 제1 계수 데이터 발생 공정에서 발생되는 제1 계수 데이터 및 상기 제2 계수 데이터 발생 공정에서 발생되는 제2 계수 데이터는, 상기 제1 정보 신호에 대응한 제1 학습용 신호와 상기 제2 정보 신호에 대응한 제2 학습용 신호 사이에서, 상기 다이내믹 범위가 상기 하나의 분할 범위에 속하는 부분을 이용하여 학습한 결과에 기초하는 것이고,

   상기 클래스 코드 변환 공정에서는, 상기 제1 클래스 코드에 대응하여 상기 제1 연산 공정에서 산출되는 정보 데이터 및 상기 제2 클래스 코드에 대응하여 상기 제2 연산 공정에서 산출되는 정보 데이터의 가산 평균값이, 상기 제2 정보 신호를 구성하는 정보 데이터의 실제값에 가장 근접하도록, 상기 제1 클래스 코드를 상기 제2 클래스 코드로 변환하는 것을 특징으로 하는 정보 신호 처리 방법을 컴퓨터에 실행시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터 판독 가능한 매체.
10. 복수개의 정보 데이터로 이루어지는 제1 정보 신호를 복수개의 정보 데이터로 이루어지는 제2 정보 신호로 변환하기 위해,

    상기 제1 정보 신호에 기초하여, 그 제1 정보 신호에서의 주목 위치의 주변에 위치하는 복수개의 정보 데이터를 클래스 탭으로서 추출하는 클래스 탭 추출 공정과,

    상기 클래스 탭 추출 공정에서 추출된 클래스 탭에 기초하여, 그 클래스 탭을 복수의 클래스 중의 어느 하나의 클래스로 분류하여 제1 클래스 코드를 얻는 클래스 분류 공정과,

    상기 클래스 탭 추출 공정에서 추출된 클래스 탭에 기초하여, 그 클래스 탭에 포함되는 복수개의 정보 데이터의 최대값 및 최소값의 차분인 다이내믹 범위를 검출하고, 그 다이내믹 범위가 그 취할 수 있는 범위를 복수로 분할하여 얻어진 각 분할 범위 중 어디에 속하는지를 나타내는 범위 정보를 얻는 다이내믹 범위 처리 공정과,

    상기 클래스 분류 공정에서 얻어진 제1 클래스 코드를, 그 제1 클래스 코드에 대응한 1개 또는 복수개의 제2 클래스 코드로 변환하는 클래스 코드 변환 공정과,

    상기 제1 정보 신호에 기초하여, 그 제1 정보 신호에서의 주목 위치의 주변에 위치하는 복수개의 정보 데이터를 예측 탭으로서 추출하는 예측 탭 추출 공정과,

    상기 클래스 분류 공정에서 얻어진 제1 클래스 코드에 대응한 추정식에서 이용되는 제1 계수 데이터를 발생하는 제1 계수 데이터 발생 공정과,

    상기 클래스 코드 변환 공정에서 변환하여 얻어진 1개 또는 복수개의 제2 클래스 코드에 각각 대응한 상기 추정식에서 이용되는 제2 계수 데이터를 발생하는 제2 계수 데이터 발생 공정과,

    상기 제1 계수 데이터 발생 공정에서 발생된 제1 계수 데이터 및 상기 예측 탭 추출 공정에서 추출된 예측 탭을 이용하여, 추정식에 기초하여 정보 데이터를 산출하는 제1 연산 공정과,

    상기 제2 계수 데이터 발생 공정에서 발생된 제2 계수 데이터 및 상기 예측 탭 추출 공정에서 추출된 예측 탭을 이용하여, 상기 추정식에 기초하여 정보 데이터를 산출하는 제2 연산 공정과,

    상기 다이내믹 범위 처리 공정에서 얻어진 범위 정보에 기초하여, 상기 다이내믹 범위가 하나의 분할 범위에 속할 때, 상기 제1 연산 공정에서 산출된 정보 데이터를, 상기 제1 정보 신호에서의 주목 위치에 대응한, 상기 제2 정보 신호를 구성하는 정보 데이터로서 출력하고, 상기 다이내믹 범위가 상기 하나의 분할 범위와는 상이한 다른 분할 범위에 속할 때, 상기 제1 연산 공정 및 상기 제2 연산 공정에서 산출된 정보 데이터를 가산 평균하여 얻어진 데이터를, 상기 제1 정보 신호에서의 주목 위치에 대응한, 상기 제2 정보 신호를 구성하는 정보 데이터로서 출력하는 가산 공정을 구비하고,

    상기 제1 계수 데이터 발생 공정에서 발생되는 제1 계수 데이터 및 상기 제2 계수 데이터 발생 공정에서 발생되는 제2 계수 데이터는, 상기 제1 정보 신호에 대응한 제1 학습용 신호와 상기 제2 정보 신호에 대응한 제2 학습용 신호 사이에서, 상기 다이내믹 범위가 상기 하나의 분할 범위에 속하는 부분을 이용하여 학습한 결과에 기초하는 것이고,

    상기 클래스 코드 변환 공정에서는, 상기 제1 클래스 코드에 대응하여 상기 제1 연산 공정에서 산출되는 정보 데이터 및 상기 제2 클래스 코드에 대응하여 상기 제2 연산 공정에서 산출되는 정보 데이터의 가산 평균값이, 상기 제2 정보 신호를 구성하는 정보 데이터의 실제값에 가장 근접하도록, 상기 제1 클래스 코드를 상기 제2 클래스 코드로 변환하는 것을 특징으로 하는 정보 신호 처리 방법을 컴퓨터 에 실행시키기 위한 프로그램.
11. 복수개의 정보 데이터로 이루어지는 제1 정보 신호를 복수개의 정보 데이터로 이루어지는 제2 정보 신호로 변환하는 정보 신호 처리 장치로서,

    상기 제1 정보 신호에 기초하여, 그 제1 정보 신호에서의 주목 위치의 주변에 위치하는 복수개의 정보 데이터를 클래스 탭으로서 추출하는 클래스 탭 추출 수단과,

    상기 클래스 탭 추출 수단에 의해 추출된 클래스 탭에 기초하여, 그 클래스 탭을 복수의 클래스 중의 어느 하나의 클래스로 분류하여 클래스 코드를 얻는 클래스 분류 수단과,

    상기 클래스 탭 추출 수단에 의해 추출된 클래스 탭에 기초하여, 그 클래스 탭에 포함되는 복수개의 정보 데이터의 최대값 및 최소값의 차분인 다이내믹 범위를 검출하고, 그 다이내믹 범위가 그 취할 수 있는 범위를 복수로 분할하여 얻어진 각 분할 범위 중 어디에 속하는지를 나타내는 범위 정보를 얻는 다이내믹 범위 처리 수단과,

    상기 제1 정보 신호에 기초하여, 그 제1 정보 신호에서의 주목 위치의 주변에 위치하는 복수개의 정보 데이터를 예측 탭으로서 추출하는 예측 탭 추출 수단과,

    상기 다이내믹 범위 처리 수단에 의해 얻어진 범위 정보 및 상기 클래스 분류 수단에 의해 얻어진 클래스 코드에 기초하여, 상기 다이내믹 범위가 하나의 분 할 범위에 속할 때, 상기 클래스 코드에 대응한 추정식에서 이용되는 제1 계수 데이터를 발생하고, 상기 다이내믹 범위가 상기 하나의 분할 범위와는 상이한 다른 분할 범위에 속할 때, 상기 추정식에서 이용되는 제2 계수 데이터를 발생하는 계수 데이터 발생 수단과,

    상기 계수 데이터 발생 수단에 의해 발생된 제1 계수 데이터 혹은 제2 계수 데이터, 및 상기 예측 탭 추출 수단에 의해 추출된 예측 탭을 이용하여, 상기 추정식에 기초하여, 상기 제1 정보 신호에서의 주목 위치에 대응한, 상기 제2 정보 신호를 구성하는 정보 데이터를 산출하여 얻는 연산 수단을 구비하고,

    상기 계수 데이터 발생 수단에 의해 발생되는 제1 계수 데이터는, 상기 제1 정보 신호에 대응한 제1 학습용 신호와 상기 제2 정보 신호에 대응한 제2 학습용 신호 사이에서, 상기 다이내믹 범위가 상기 하나의 분할 범위에 속하는 부분을 이용하여 학습한 결과에 기초하는 것이고,

    상기 계수 데이터 발생 수단에 의해 발생되는 제2 계수 데이터는, 상기 제1 정보 신호에 대응한 제1 학습용 신호와 상기 제2 정보 신호에 대응한 제2 학습용 신호 사이에서, 상기 클래스 분류를 하지 않고 학습한 결과에 기초하는 것인 것을 특징으로 하는 정보 신호 처리 장치.
12. 제11항에 있어서,

    상기 다이내믹 범위 처리 수단은,

    상기 다이내믹 범위가 임계값보다 작은지 혹은 그 임계값 이상인지를 나타내 는 범위 정보를 얻는 것을 특징으로 하는 정보 신호 처리 장치.
13. 제11항에 있어서,

    상기 계수 데이터 발생 수단은,

    미리 구해진, 상기 추정식에서 이용되는 각 클래스의 제1 계수 데이터, 및 상기 추정식에서 이용되는 제2 계수 데이터를 저장하는 기억 수단과,

    상기 다이내믹 범위가 상기 하나의 분할 범위에 속할 때, 상기 기억 수단으로부터 클래스 코드로 나타내어지는 클래스에 대응한 상기 제1 계수 데이터를 판독하고, 상기 다이내믹 범위가 상기 하나의 분할 범위와는 상이한 다른 분할 범위에 속할 때, 상기 기억 수단으로부터 상기 제2 계수 데이터를 판독하는 계수 데이터 판독 수단을 갖는 것을 특징으로 하는 정보 신호 처리 장치.
14. 제11항에 있어서,

    상기 계수 데이터 발생 수단은,

    미리 구해진, 상기 추정식에서 이용되는 제1 계수 데이터를 생성하는 소정의 파라미터를 포함하는 생성식에서의 계수 데이터인 각 클래스의 제1 계수종 데이터, 및 상기 추정식에서 이용되는 제2 계수 데이터를 생성하는 상기 생성식에서의 계수 데이터인 제2 계수종 데이터를 저장하는 기억 수단과,

    상기 다이내믹 범위가 상기 하나의 분할 범위에 속할 때, 상기 기억 수단에 기억되어 있는 클래스 코드로 나타내어지는 클래스에 대응한 상기 제1 계수종 데이 터를 이용하여, 상기 생성식에 기초하여 상기 추정식에서 이용되는 제1 계수 데이터를 생성하고, 상기 다이내믹 범위가 상기 하나의 분할 범위와는 상이한 다른 분할 범위에 속할 때, 상기 기억 수단에 기억되어 있는 상기 제2 계수종 데이터를 이용하여, 상기 생성식에 기초하여 상기 추정식에서 이용되는 제2 계수 데이터를 생성하는 계수 데이터 생성 수단을 갖는 것을 특징으로 하는 정보 신호 처리 장치.
15. 제11항에 있어서,

    상기 정보 신호는, 화상 신호 또는 음성 신호인 것을 특징으로 하는 정보 신호 처리 장치.
16. 복수개의 정보 데이터로 이루어지는 제1 정보 신호를 복수개의 정보 데이터로 이루어지는 제2 정보 신호로 변환하는 정보 신호 처리 방법으로서,

    상기 제1 정보 신호에 기초하여, 그 제1 정보 신호에서의 주목 위치의 주변에 위치하는 복수개의 정보 데이터를 클래스 탭으로서 추출하는 클래스 탭 추출 공정과,

    상기 클래스 탭 추출 공정에서 추출된 클래스 탭에 기초하여, 그 클래스 탭을 복수의 클래스 중의 어느 하나의 클래스로 분류하여 클래스 코드를 얻는 클래스 분류 공정과,

    상기 클래스 탭 추출 공정에서 추출된 클래스 탭에 기초하여, 그 클래스 탭에 포함되는 복수개의 정보 데이터의 최대값 및 최소값의 차분인 다이내믹 범위를 검출하고, 그 다이내믹 범위가 그 취할 수 있는 범위를 복수로 분할하여 얻어진 각 분할 범위 중 어디에 속하는지를 나타내는 범위 정보를 얻는 다이내믹 범위 처리 공정과,

    상기 제1 정보 신호에 기초하여, 그 제1 정보 신호에서의 주목 위치의 주변에 위치하는 복수개의 정보 데이터를 예측 탭으로서 추출하는 예측 탭 추출 공정과,

    상기 다이내믹 범위 처리 공정에서 얻어진 범위 정보 및 상기 클래스 분류 공정에서 얻어진 클래스 코드에 기초하여, 상기 다이내믹 범위가 하나의 분할 범위에 속할 때, 상기 클래스 코드에 대응한 추정식에서 이용되는 제1 계수 데이터를 발생하고, 상기 다이내믹 범위가 상기 하나의 분할 범위와는 상이한 다른 분할 범위에 속할 때, 상기 추정식에서 이용되는 제2 계수 데이터를 발생하는 계수 데이터 발생 공정과,

    상기 계수 데이터 발생 공정에서 발생된 제1 계수 데이터 혹은 제2 계수 데이터, 및 상기 예측 탭 추출 공정에서 추출된 예측 탭을 이용하여, 상기 추정식에 기초하여, 상기 제1 정보 신호에서의 주목 위치에 대응한, 상기 제2 정보 신호를 구성하는 정보 데이터를 산출하여 얻는 연산 공정을 구비하고,

    상기 계수 데이터 발생 공정에서 발생되는 제1 계수 데이터는, 상기 제1 정보 신호에 대응한 제1 학습용 신호와 상기 제2 정보 신호에 대응한 제2 학습용 신호 사이에서, 상기 다이내믹 범위가 상기 하나의 분할 범위에 속하는 부분을 이용하여 학습한 결과에 기초하는 것이고,

    상기 계수 데이터 발생 공정에서 발생되는 제2 계수 데이터는, 상기 제1 정보 신호에 대응한 제1 학습용 신호와 상기 제2 정보 신호에 대응한 제2 학습용 신호 사이에서, 상기 클래스 분류를 하지 않고 학습한 결과에 기초하는 것인 것을 특징으로 하는 정보 신호 처리 방법.
17. 복수개의 정보 데이터로 이루어지는 제1 정보 신호를 복수개의 정보 데이터로 이루어지는 제2 정보 신호로 변환하기 위해,

    상기 제1 정보 신호에 기초하여, 그 제1 정보 신호에서의 주목 위치의 주변에 위치하는 복수개의 정보 데이터를 클래스 탭으로서 추출하는 클래스 탭 추출 공정과,

    상기 클래스 탭 추출 공정에서 추출된 클래스 탭에 기초하여, 그 클래스 탭을 복수의 클래스 중의 어느 하나의 클래스로 분류하여 클래스 코드를 얻는 클래스 분류 공정과,

    상기 클래스 탭 추출 공정에서 추출된 클래스 탭에 기초하여, 그 클래스 탭에 포함되는 복수개의 정보 데이터의 최대값 및 최소값의 차분인 다이내믹 범위를 검출하고, 그 다이내믹 범위가 그 취할 수 있는 범위를 복수로 분할하여 얻어진 각 분할 범위 중 어디에 속하는지를 나타내는 범위 정보를 얻는 다이내믹 범위 처리 공정과,

    상기 제1 정보 신호에 기초하여, 그 제1 정보 신호에서의 주목 위치의 주변에 위치하는 복수개의 정보 데이터를 예측 탭으로서 추출하는 예측 탭 추출 공정 과,

    상기 다이내믹 범위 처리 공정에서 얻어진 범위 정보 및 상기 클래스 분류 공정에서 얻어진 클래스 코드에 기초하여, 상기 다이내믹 범위가 하나의 분할 범위에 속할 때, 상기 클래스 코드에 대응한 추정식에서 이용되는 제1 계수 데이터를 발생하고, 상기 다이내믹 범위가 상기 하나의 분할 범위와는 상이한 다른 분할 범위에 속할 때, 상기 추정식에서 이용되는 제2 계수 데이터를 발생하는 계수 데이터 발생 공정과,

    상기 계수 데이터 발생 공정에서 발생된 제1 계수 데이터 혹은 제2 계수 데이터, 및 상기 예측 탭 추출 공정에서 추출된 예측 탭을 이용하여, 상기 추정식에 기초하여, 상기 제1 정보 신호에서의 주목 위치에 대응한, 상기 제2 정보 신호를 구성하는 정보 데이터를 산출하여 얻는 연산 공정을 구비하고,

    상기 계수 데이터 발생 공정에서 발생되는 제1 계수 데이터는, 상기 제1 정보 신호에 대응한 제1 학습용 신호와 상기 제2 정보 신호에 대응한 제2 학습용 신호 사이에서, 상기 다이내믹 범위가 상기 하나의 분할 범위에 속하는 부분을 이용하여 학습한 결과에 기초하는 것이고,

    상기 계수 데이터 발생 공정에서 발생되는 제2 계수 데이터는, 상기 제1 정보 신호에 대응한 제1 학습용 신호와 상기 제2 정보 신호에 대응한 제2 학습용 신호 사이에서, 상기 클래스 분류를 하지 않고 학습한 결과에 기초하는 것인 것을 특징으로 하는 정보 신호 처리 방법을 컴퓨터에 실행시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터 판독 가능한 매체.
18. 복수개의 정보 데이터로 이루어지는 제1 정보 신호를 복수개의 정보 데이터로 이루어지는 제2 정보 신호로 변환하기 위해,

    상기 제1 정보 신호에 기초하여, 그 제1 정보 신호에서의 주목 위치의 주변에 위치하는 복수개의 정보 데이터를 클래스 탭으로서 추출하는 클래스 탭 추출 공정과,

    상기 클래스 탭 추출 공정에서 추출된 클래스 탭에 기초하여, 그 클래스 탭을 복수의 클래스 중의 어느 하나의 클래스로 분류하여 클래스 코드를 얻는 클래스 분류 공정과,

    상기 클래스 탭 추출 공정에서 추출된 클래스 탭에 기초하여, 그 클래스 탭에 포함되는 복수개의 정보 데이터의 최대값 및 최소값의 차분인 다이내믹 범위를 검출하고, 그 다이내믹 범위가 그 취할 수 있는 범위를 복수로 분할하여 얻어진 각 분할 범위 중 어디에 속하는지를 나타내는 범위 정보를 얻는 다이내믹 범위 처리 공정과,

    상기 제1 정보 신호에 기초하여, 그 제1 정보 신호에서의 주목 위치의 주변에 위치하는 복수개의 정보 데이터를 예측 탭으로서 추출하는 예측 탭 추출 공정과,

    상기 다이내믹 범위 처리 공정에서 얻어진 범위 정보 및 상기 클래스 분류 공정에서 얻어진 클래스 코드에 기초하여, 상기 다이내믹 범위가 하나의 분할 범위에 속할 때, 상기 클래스 코드에 대응한 추정식에서 이용되는 제1 계수 데이터를 발생하고, 상기 다이내믹 범위가 상기 하나의 분할 범위와는 상이한 다른 분할 범위에 속할 때, 상기 추정식에서 이용되는 제2 계수 데이터를 발생하는 계수 데이터 발생 공정과,

    상기 계수 데이터 발생 공정에서 발생된 제1 계수 데이터 혹은 제2 계수 데이터, 및 상기 예측 탭 추출 공정에서 추출된 예측 탭을 이용하여, 상기 추정식에 기초하여, 상기 제1 정보 신호에서의 주목 위치에 대응한, 상기 제2 정보 신호를 구성하는 정보 데이터를 산출하여 얻는 연산 공정을 구비하고,

    상기 계수 데이터 발생 공정에서 발생되는 제1 계수 데이터는, 상기 제1 정보 신호에 대응한 제1 학습용 신호와 상기 제2 정보 신호에 대응한 제2 학습용 신호 사이에서, 상기 다이내믹 범위가 상기 하나의 분할 범위에 속하는 부분을 이용하여 학습한 결과에 기초하는 것이고,

    상기 계수 데이터 발생 공정에서 발생되는 제2 계수 데이터는, 상기 제1 정보 신호에 대응한 제1 학습용 신호와 상기 제2 정보 신호에 대응한 제2 학습용 신호 사이에서, 상기 클래스 분류를 하지 않고 학습한 결과에 기초하는 것인 것을 특징으로 하는 정보 신호 처리 방법을 컴퓨터에 실행시키기 위한 프로그램.
19. 복수개의 정보 데이터로 이루어지는 제1 정보 신호를, 복수개의 정보 데이터로 이루어지는 제2 정보 신호로 변환할 때에 사용되는 추정식에서 이용되는 계수 데이터, 또는 그 계수 데이터를 생성하기 위한 생성식에서의 계수 데이터인 계수종 데이터를 생성하는 장치로서,

    상기 제1 정보 신호에 대응하는 제1 학습용 신호에 기초하여, 그 제1 학습용 신호에서의 주목 위치의 주변에 위치하는 복수개의 정보 데이터를 클래스 탭으로서 추출하는 클래스 탭 추출 수단과,

    상기 클래스 탭 추출 수단에 의해 추출된 클래스 탭에 기초하여, 그 클래스 탭을 복수의 클래스 중의 어느 하나의 클래스로 분류하여 클래스 코드를 얻는 클래스 분류 수단과,

    상기 클래스 탭 추출 수단에 의해 추출된 클래스 탭에 기초하여, 그 클래스 탭에 포함되는 복수개의 정보 데이터의 최대값과 최소값과의 차분인 다이내믹 범위를 검출하고, 그 다이내믹 범위가 그 취할 수 있는 범위를 복수로 분할하여 얻어진 각 분할 범위 중 어디에 속하는지를 나타내는 범위 정보를 얻는 다이내믹 범위 처리 수단과,

    상기 다이내믹 범위 처리 수단에 의해 얻어진 범위 정보에 기초하여, 상기 다이내믹 범위가 하나의 분할 범위에 속할 때, 상기 제1 학습용 신호에 기초하여, 그 제1 학습용 신호에서의 주목 위치의 주변에 위치하는 복수개의 정보 데이터를 예측 탭으로서 추출하는 예측 탭 추출 수단과,

    상기 다이내믹 범위 처리 수단에 의해 얻어진 범위 정보에 기초하여, 상기 다이내믹 범위가 상기 하나의 분할 범위에 속할 때, 상기 제2 정보 신호에 대응하는 제2 학습용 신호에 기초하여, 상기 제1 학습용 신호에서의 주목 위치에 대응한 정보 데이터를 교사 데이터로서 추출하는 교사 데이터 추출 수단과,

    상기 클래스 분류 수단에 의해 얻어진 클래스 코드, 상기 예측 탭 추출 수단 에 의해 추출된 예측 탭 및 상기 교사 데이터 추출 수단에 의해 추출된 교사 데이터를 이용하여, 각 클래스의 계수 데이터 또는 계수종 데이터를 구하는 연산 수단을 포함하는 것을 특징으로 하는 계수 생성 장치.
20. 복수개의 정보 데이터로 이루어지는 제1 정보 신호를, 복수개의 정보 데이터로 이루어지는 제2 정보 신호로 변환할 때에 사용되는 추정식에서 이용되는 계수 데이터, 또는 그 계수 데이터를 생성하기 위한 생성식에서의 계수 데이터인 계수종 데이터를 생성하는 방법으로서,

    상기 제1 정보 신호에 대응하는 제1 학습용 신호에 기초하여, 그 제1 학습용 신호에서의 주목 위치의 주변에 위치하는 복수개의 정보 데이터를 클래스 탭으로서 추출하는 클래스 탭 추출 공정과,

    상기 클래스 탭 추출 공정에서 추출된 클래스 탭에 기초하여, 그 클래스 탭을 복수의 클래스 중의 어느 하나의 클래스로 분류하여 클래스 코드를 얻는 클래스 코드 분류 공정과,

    상기 클래스 탭 추출 공정에서 추출된 클래스 탭에 기초하여, 그 클래스 탭에 포함되는 복수개의 정보 데이터의 최대값과 최소값과의 차분인 다이내믹 범위를 검출하고, 그 다이내믹 범위가 그 취할 수 있는 범위를 복수로 분할하여 얻어진 각 분할 범위 중 어디에 속하는지를 나타내는 범위 정보를 얻는 다이내믹 범위 처리 공정과,

    상기 다이내믹 범위 처리 공정에서 얻어진 범위 정보에 기초하여, 상기 다이 내믹 범위가 하나의 분할 범위에 속할 때, 상기 제1 학습용 신호에 기초하여, 그 제1 학습용 신호에서의 주목 위치의 주변에 위치하는 복수개의 정보 데이터를 예측 탭으로서 추출하는 예측 탭 추출 공정과,

    상기 다이내믹 범위 처리 공정에서 얻어진 범위 정보에 기초하여, 상기 다이내믹 범위가 상기 하나의 분할 범위에 속할 때, 상기 제2 정보 신호에 대응하는 제2 학습용 신호에 기초하여, 상기 제1 학습용 신호에서의 주목 위치에 대응한 정보 데이터를 교사 데이터로서 추출하는 교사 데이터 추출 공정과,

    상기 클래스 분류 공정에서 얻어진 클래스 코드, 상기 예측 탭 추출 공정에서 추출된 예측 탭 및 상기 교사 데이터 추출 공정에서 추출된 교사 데이터를 이용하여, 각 클래스의 계수 데이터 또는 계수종 데이터를 구하는 연산 공정을 구비하는 것을 특징으로 하는 계수 생성 방법.
21. 복수개의 정보 데이터로 이루어지는 제1 정보 신호를, 복수개의 정보 데이터로 이루어지는 제2 정보 신호로 변환할 때에 사용되는 추정식에서 이용되는 계수 데이터, 또는 그 계수 데이터를 생성하기 위한 생성식에서의 계수 데이터인 계수종 데이터를 생성하기 위해,

    상기 제1 정보 신호에 대응하는 제1 학습용 신호에 기초하여, 그 제1 학습용 신호에서의 주목 위치의 주변에 위치하는 복수개의 정보 데이터를 클래스 탭으로서 추출하는 클래스 탭 추출 공정과,

    상기 클래스 탭 추출 공정에서 추출된 클래스 탭에 기초하여, 그 클래스 탭 을 복수의 클래스 중의 어느 하나의 클래스로 분류하여 클래스 코드를 얻는 클래스 코드 분류 공정과,

    상기 클래스 탭 추출 공정에서 추출된 클래스 탭에 기초하여, 그 클래스 탭에 포함되는 복수개의 정보 데이터의 최대값과 최소값과의 차분인 다이내믹 범위를 검출하고, 그 다이내믹 범위가 그 취할 수 있는 범위를 복수로 분할하여 얻어진 각 분할 범위 중 어디에 속하는지를 나타내는 범위 정보를 얻는 다이내믹 범위 처리 공정과,

    상기 다이내믹 범위 처리 공정에서 얻어진 범위 정보에 기초하여, 상기 다이내믹 범위가 하나의 분할 범위에 속할 때, 상기 제1 학습용 신호에 기초하여, 그 제1 학습용 신호에서의 주목 위치의 주변에 위치하는 복수개의 정보 데이터를 예측 탭으로서 추출하는 예측 탭 추출 공정과,

    상기 다이내믹 범위 처리 공정에서 얻어진 범위 정보에 기초하여, 상기 다이내믹 범위가 상기 하나의 분할 범위에 속할 때, 상기 제2 정보 신호에 대응하는 제2 학습용 신호에 기초하여, 상기 제1 학습용 신호에서의 주목 위치에 대응한 정보 데이터를 교사 데이터로서 추출하는 교사 데이터 추출 공정과,

    상기 클래스 분류 공정에서 얻어진 클래스 코드, 상기 예측 탭 추출 공정에서 추출된 예측 탭 및 상기 교사 데이터 추출 공정에서 추출된 교사 데이터를 이용하여, 각 클래스의 계수 데이터 또는 계수종 데이터를 구하는 연산 공정을 구비하는 것을 특징으로 하는 계수 생성 방법을 컴퓨터에 실행시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터 판독 가능한 매체.
22. 복수개의 정보 데이터로 이루어지는 제1 정보 신호를, 복수개의 정보 데이터로 이루어지는 제2 정보 신호로 변환할 때에 사용되는 추정식에서 이용되는 계수 데이터, 또는 그 계수 데이터를 생성하기 위한 생성식에서의 계수 데이터인 계수종 데이터를 생성하기 위해,

    상기 제1 정보 신호에 대응하는 제1 학습용 신호에 기초하여, 그 제1 학습용 신호에서의 주목 위치의 주변에 위치하는 복수개의 정보 데이터를 클래스 탭으로서 추출하는 클래스 탭 추출 공정과,

    상기 클래스 탭 추출 공정에서 추출된 클래스 탭에 기초하여, 그 클래스 탭을 복수의 클래스 중의 어느 하나의 클래스로 분류하여 클래스 코드를 얻는 클래스 코드 분류 공정과,

    상기 클래스 탭 추출 공정에서 추출된 클래스 탭에 기초하여, 그 클래스 탭에 포함되는 복수개의 정보 데이터의 최대값과 최소값과의 차분인 다이내믹 범위를 검출하고, 그 다이내믹 범위가 그 취할 수 있는 범위를 복수로 분할하여 얻어진 각 분할 범위 중 어디에 속하는지를 나타내는 범위 정보를 얻는 다이내믹 범위 처리 공정과,

    상기 다이내믹 범위 처리 공정에서 얻어진 범위 정보에 기초하여, 상기 다이내믹 범위가 하나의 분할 범위에 속할 때, 상기 제1 학습용 신호에 기초하여, 그 제1 학습용 신호에서의 주목 위치의 주변에 위치하는 복수개의 정보 데이터를 예측 탭으로서 추출하는 예측 탭 추출 공정과,

    상기 다이내믹 범위 처리 공정에서 얻어진 범위 정보에 기초하여, 상기 다이내믹 범위가 상기 하나의 분할 범위에 속할 때, 상기 제2 정보 신호에 대응하는 제2 학습용 신호에 기초하여, 상기 제1 학습용 신호에서의 주목 위치에 대응한 정보 데이터를 교사 데이터로서 추출하는 교사 데이터 추출 공정과,

    상기 클래스 분류 공정에서 얻어진 클래스 코드, 상기 예측 탭 추출 공정에서 추출된 예측 탭 및 상기 교사 데이터 추출 공정에서 추출된 교사 데이터를 이용하여, 각 클래스의 계수 데이터 또는 계수종 데이터를 구하는 연산 공정을 구비하는 것을 특징으로 하는 계수 생성 방법을 컴퓨터에 실행시키기 위한 프로그램.
23. 복수개의 정보 데이터로 이루어지는 제1 정보 신호를, 복수개의 정보 데이터로 이루어지는 제2 정보 신호로 변환할 때에 사용되는, 제1 클래스 코드 및 제2 클래스 코드의 대응 관계를 생성하는 장치로서,

    상기 제1 정보 신호에 대응하는 제1 학습용 신호에 기초하여, 그 제1 학습용 신호에서의 주목 위치의 주변에 위치하는 복수개의 정보 데이터를 클래스 탭으로서 추출하는 클래스 탭 추출 수단과,

    상기 클래스 탭 추출 수단에 의해 추출된 클래스 탭에 기초하여, 그 클래스 탭을 복수의 클래스 탭 중의 어느 하나의 클래스로 분류하여 클래스 코드를 얻는 클래스 분류 수단과,

    상기 클래스 탭 추출 수단에 의해 추출된 클래스 탭에 기초하여, 그 클래스 탭에 포함되는 복수개의 정보 데이터의 최대값과 최소값과의 차분인 다이내믹 범위 를 검출하고, 그 다이내믹 범위가 그 취할 수 있는 범위를 복수로 분할하여 얻어진 각 분할 범위 중 어디에 속하는지를 나타내는 범위 정보를 얻는 다이내믹 범위 처리 수단과,

    상기 제1 학습용 신호에 기초하여, 그 제1 학습용 신호에서의 주목 위치의 주변에 위치하는 복수개의 정보 데이터를 예측 탭으로서 추출하는 예측 탭 추출 수단과,

    상기 클래스 분류 수단에 의해 얻어진 클래스 코드에 대응한 클래스에서의 추정식에서 이용되는 계수 데이터를 발생하는 제1 계수 데이터 발생 수단과,

    상기 제1 계수 데이터 발생 수단에 의해 발생된 계수 데이터 및 상기 예측 탭 추출 수단에 의해 추출된 예측 탭을 이용하여, 상기 추정식에 기초하여, 상기 제1 학습용 신호에서의 주목 위치에 대응한 정보 데이터를 산출하여 얻는 예측 연산 수단과,

    상기 복수의 클래스에서의 추정식에서 이용되는 계수 데이터를 발생하는 제2 계수 데이터 발생 수단과,

    상기 제2 계수 데이터 발생 수단에 의해 발생된 각 클래스의 계수 데이터 및 상기 예측 탭 추출 수단에 의해 추출된 예측 탭을 이용하여, 상기 추정식에 기초하여, 클래스마다, 상기 제1 학습용 신호에서의 주목 위치에 대응한 정보 데이터를 산출하여 얻는 전체 클래스 예측 연산 수단과,

    상기 제2 정보 신호에 대응하는 제2 학습용 신호에 기초하여, 상기 제1 학습용 신호에서의 주목 위치에 대응한 정보 데이터를 교사 데이터로서 추출하는 교사 데이터 추출 수단과,

    상기 교사 데이터 추출 수단에 의해 추출된 교사 데이터에 대한 상기 예측 연산 수단에 의해 얻어진 정보 데이터의 오차를 계산하는 오차 계산 수단과,

    상기 교사 데이터 추출 수단에 의해 추출된 교사 데이터에 대한 상기 전체 클래스 예측 연산 수단에 의해 얻어진 각 클래스의 정보 데이터의 오차를 계산하는 전체 클래스 오차 계산 수단과,

    상기 오차 계산 수단에 의해 얻어진 오차와 상기 전체 클래스 오차 계산 수단에 의해 얻어진 각 클래스의 오차의 각각을 가산하여 각 클래스의 오차 합을 얻는 오차 가산 수단과,

    상기 다이내믹 범위 처리 수단에 의해 얻어진 범위 정보에 기초하여, 상기 다이내믹 범위가 하나의 분할 범위와는 상이한 다른 분할 범위에 속할 때, 상기 오차 가산 수단에 의해 얻어진 각 클래스의 오차 합의 크기에 대응한 값을, 상기 클래스 분류 수단에 의해 얻어진 클래스 코드에 대응한 입력 클래스에서의 각 출력 클래스의 누적값에 각각 가산하는 오차 합 누적 수단과,

    상기 오차 합 누적 수단에 의해 누적된, 입력 클래스의 각각에서의 각 출력 클래스의 누적값에 기초하여, 상기 입력 클래스의 각각에 상기 누적값이 최소로 되는 출력 클래스를 할당하여, 상기 입력 클래스에 대응한 상기 제1 클래스 코드 및 상기 출력 클래스에 대응한 상기 제2 클래스 코드의 대응 관계를 생성하는 테이블 생성 수단을 구비하고,

    상기 제1 계수 데이터 발생 수단 및 상기 제2 계수 데이터 발생 수단에 의해 발생되는 계수 데이터는, 상기 제1 정보 신호에 대응한 제1 학습용 신호와 상기 제2 정보 신호에 대응한 제2 학습용 신호 사이에서, 상기 다이내믹 범위가 상기 하나의 분할 범위에 속하는 부분만을 이용하여 학습한 결과에 기초하는 것인 것을 특징으로 하는 룩 업 테이블 생성 장치.
24. 복수개의 정보 데이터로 이루어지는 제1 정보 신호를, 복수개의 정보 데이터로 이루어지는 제2 정보 신호로 변환할 때에 사용되는, 제1 클래스 코드 및 제2 클래스 코드의 대응 관계를 생성하는 방법으로서,

    상기 제1 정보 신호에 대응하는 제1 학습용 신호에 기초하여, 그 제1 학습용 신호에서의 주목 위치의 주변에 위치하는 복수개의 정보 데이터를 클래스 탭으로서 추출하는 클래스 탭 추출 공정과,

    상기 클래스 탭 추출 공정에서 추출된 클래스 탭에 기초하여, 그 클래스 탭을 복수의 클래스 탭 중의 어느 하나의 클래스로 분류하여 클래스 코드를 얻는 클래스 분류 공정과,

    상기 클래스 탭 추출 공정에서 추출된 클래스 탭에 기초하여, 그 클래스 탭에 포함되는 복수개의 정보 데이터의 최대값과 최소값과의 차분인 다이내믹 범위를 검출하고, 그 다이내믹 범위가 그 취할 수 있는 범위를 복수로 분할하여 얻어진 각 분할 범위 중 어디에 속하는지를 나타내는 범위 정보를 얻는 다이내믹 범위 처리 공정과,

    상기 제1 학습용 신호에 기초하여, 그 제1 학습용 신호에서의 주목 위치의 주변에 위치하는 복수개의 정보 데이터를 예측 탭으로서 추출하는 예측 탭 추출 공정과,

    상기 클래스 분류 공정에서 얻어진 클래스 코드에 대응한 클래스에서의 추정식에서 이용되는 계수 데이터를 발생하는 제1 계수 데이터 발생 공정과,

    상기 제1 계수 데이터 발생 공정에서 발생된 계수 데이터 및 상기 예측 탭 추출 공정에서 추출된 예측 탭을 이용하여, 상기 추정식에 기초하여, 상기 제1 학습용 신호에서의 주목 위치에 대응한 정보 데이터를 산출하여 얻는 예측 연산 공정과,

    상기 복수의 클래스에서의 추정식에서 이용되는 계수 데이터를 발생하는 제2 계수 데이터 발생 공정과,

    상기 제2 계수 데이터 발생 공정에서 발생된 각 클래스의 계수 데이터 및 상기 예측 탭 추출 공정에서 추출된 예측 탭을 이용하여, 상기 추정식에 기초하여, 클래스마다, 상기 제1 학습용 신호에서의 주목 위치에 대응한 정보 데이터를 산출하여 얻는 전체 클래스 예측 연산 공정과,

    상기 제2 정보 신호에 대응하는 제2 학습용 신호에 기초하여, 상기 제1 학습용 신호에서의 주목 위치에 대응한 정보 데이터를 교사 데이터로서 추출하는 교사 데이터 추출 공정과,

    상기 교사 데이터 추출 공정에서 추출된 교사 데이터에 대한 상기 예측 연산 공정에서 얻어진 정보 데이터의 오차를 계산하는 오차 계산 공정과,

    상기 교사 데이터 추출 공정에서 추출된 교사 데이터에 대한 상기 전체 클래 스 예측 연산 공정에서 얻어진 각 클래스의 정보 데이터의 오차를 계산하는 전체 클래스 오차 계산 공정과,

    상기 오차 계산 공정에서 얻어진 오차와 상기 전체 클래스 오차 계산 공정에서 얻어진 각 클래스의 오차의 각각을 가산하여 각 클래스의 오차 합을 얻는 오차 가산 공정과,

    상기 다이내믹 범위 처리 공정에서 얻어진 범위 정보에 기초하여, 상기 다이내믹 범위가 하나의 분할 범위와는 상이한 다른 분할 범위에 속할 때, 상기 오차 가산 공정에서 얻어진 각 클래스의 오차 합의 크기에 대응한 값을, 상기 클래스 분류 공정에서 얻어진 클래스 코드에 대응한 입력 클래스에서의 각 출력 클래스의 누적값에 각각 가산하는 오차 합 누적 공정과,

    상기 오차 합 누적 공정에서 누적된, 입력 클래스의 각각에서의 각 출력 클래스의 누적값에 기초하여, 상기 입력 클래스의 각각에 상기 누적값이 최소로 되는 출력 클래스를 할당하여, 상기 입력 클래스에 대응한 상기 제1 클래스 코드 및 상기 출력 클래스에 대응한 상기 제2 클래스 코드의 대응 관계를 생성하는 테이블 생성 공정을 구비하고,

    상기 제1 계수 데이터 발생 공정 및 상기 제2 계수 데이터 발생 공정에서 발생되는 계수 데이터는, 상기 제1 정보 신호에 대응한 제1 학습용 신호와 상기 제2 정보 신호에 대응한 제2 학습용 신호 사이에서, 상기 다이내믹 범위가 상기 하나의 분할 범위에 속하는 부분만을 이용하여 학습한 결과에 기초하는 것인 것을 특징으로 하는 룩 업 테이블 생성 방법.
25. 복수개의 정보 데이터로 이루어지는 제1 정보 신호를, 복수개의 정보 데이터로 이루어지는 제2 정보 신호로 변환할 때에 사용되는, 제1 클래스 코드 및 제2 클래스 코드의 대응 관계를 생성하기 위해,

    상기 제1 정보 신호에 대응하는 제1 학습용 신호에 기초하여, 그 제1 학습용 신호에서의 주목 위치의 주변에 위치하는 복수개의 정보 데이터를 클래스 탭으로서 추출하는 클래스 탭 추출 공정과,

    상기 클래스 탭 추출 공정에서 추출된 클래스 탭에 기초하여, 그 클래스 탭을 복수의 클래스 탭 중의 어느 하나의 클래스로 분류하여 클래스 코드를 얻는 클래스 분류 공정과,

    상기 클래스 탭 추출 공정에서 추출된 클래스 탭에 기초하여, 그 클래스 탭에 포함되는 복수개의 정보 데이터의 최대값과 최소값과의 차분인 다이내믹 범위를 검출하고, 그 다이내믹 범위가 그 취할 수 있는 범위를 복수로 분할하여 얻어진 각 분할 범위 중 어디에 속하는지를 나타내는 범위 정보를 얻는 다이내믹 범위 처리 공정과,

    상기 제1 학습용 신호에 기초하여, 그 제1 학습용 신호에서의 주목 위치의 주변에 위치하는 복수개의 정보 데이터를 예측 탭으로서 추출하는 예측 탭 추출 공정과,

    상기 클래스 분류 공정에서 얻어진 클래스 코드에 대응한 클래스에서의 추정식에서 이용되는 계수 데이터를 발생하는 제1 계수 데이터 발생 공정과,

    상기 제1 계수 데이터 발생 공정에서 발생된 계수 데이터 및 상기 예측 탭 추출 공정에서 추출된 예측 탭을 이용하여, 상기 추정식에 기초하여, 상기 제1 학습용 신호에서의 주목 위치에 대응한 정보 데이터를 산출하여 얻는 예측 연산 공정과,

    상기 복수의 클래스에서의 추정식에서 이용되는 계수 데이터를 발생하는 제2 계수 데이터 발생 공정과,

    상기 제2 계수 데이터 발생 공정에서 발생된 각 클래스의 계수 데이터 및 상기 예측 탭 추출 공정에서 추출된 예측 탭을 이용하여, 상기 추정식에 기초하여, 클래스마다, 상기 제1 학습용 신호에서의 주목 위치에 대응한 정보 데이터를 산출하여 얻는 전체 클래스 예측 연산 공정과,

    상기 제2 정보 신호에 대응하는 제2 학습용 신호에 기초하여, 상기 제1 학습용 신호에서의 주목 위치에 대응한 정보 데이터를 교사 데이터로서 추출하는 교사 데이터 추출 공정과,

    상기 교사 데이터 추출 공정에서 추출된 교사 데이터에 대한 상기 예측 연산 공정에서 얻어진 정보 데이터의 오차를 계산하는 오차 계산 공정과,

    상기 교사 데이터 추출 공정에서 추출된 교사 데이터에 대한 상기 전체 클래스 예측 연산 공정에서 얻어진 각 클래스의 정보 데이터의 오차를 계산하는 전체 클래스 오차 계산 공정과,

    상기 오차 계산 공정에서 얻어진 오차와 상기 전체 클래스 오차 계산 공정에서 얻어진 각 클래스의 오차의 각각을 가산하여 각 클래스의 오차 합을 얻는 오차 가산 공정과,

    상기 다이내믹 범위 처리 공정에서 얻어진 범위 정보에 기초하여, 상기 다이내믹 범위가 하나의 분할 범위와는 상이한 다른 분할 범위에 속할 때, 상기 오차 가산 공정에서 얻어진 각 클래스의 오차 합의 크기에 대응한 값을, 상기 클래스 분류 공정에서 얻어진 클래스 코드에 대응한 입력 클래스에서의 각 출력 클래스의 누적값에 각각 가산하는 오차 합 누적 공정과,

    상기 오차 합 누적 공정에서 누적된, 입력 클래스의 각각에서의 각 출력 클래스의 누적값에 기초하여, 상기 입력 클래스의 각각에 상기 누적값이 최소로 되는 출력 클래스를 할당하여, 상기 입력 클래스에 대응한 상기 제1 클래스 코드 및 상기 출력 클래스에 대응한 상기 제2 클래스 코드의 대응 관계를 생성하는 테이블 생성 공정을 구비하고,

    상기 제1 계수 데이터 발생 공정 및 상기 제2 계수 데이터 발생 공정에서 발생되는 계수 데이터는, 상기 제1 정보 신호에 대응한 제1 학습용 신호와 상기 제2 정보 신호에 대응한 제2 학습용 신호 사이에서, 상기 다이내믹 범위가 상기 하나의 분할 범위에 속하는 부분만을 이용하여 학습한 결과에 기초하는 것인 것을 특징으로 하는 룩 업 테이블 생성 방법을 컴퓨터에 실행시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터 판독 가능한 매체.
26. 복수개의 정보 데이터로 이루어지는 제1 정보 신호를, 복수개의 정보 데이터로 이루어지는 제2 정보 신호로 변환할 때에 사용되는, 제1 클래스 코드 및 제2 클 래스 코드의 대응 관계를 생성하기 위해,

    상기 제1 정보 신호에 대응하는 제1 학습용 신호에 기초하여, 그 제1 학습용 신호에서의 주목 위치의 주변에 위치하는 복수개의 정보 데이터를 클래스 탭으로서 추출하는 클래스 탭 추출 공정과,

    상기 클래스 탭 추출 공정에서 추출된 클래스 탭에 기초하여, 그 클래스 탭을 복수의 클래스 탭 중의 어느 하나의 클래스로 분류하여 클래스 코드를 얻는 클래스 분류 공정과,

    상기 클래스 탭 추출 공정에서 추출된 클래스 탭에 기초하여, 그 클래스 탭에 포함되는 복수개의 정보 데이터의 최대값과 최소값과의 차분인 다이내믹 범위를 검출하고, 그 다이내믹 범위가 그 취할 수 있는 범위를 복수로 분할하여 나 얻어진 각 분할 범위 중 어디에 속하는지를 나타내는 범위 정보를 얻는 다이내믹 범위 처리 공정과,

    상기 제1 학습용 신호에 기초하여, 그 제1 학습용 신호에서의 주목 위치의 주변에 위치하는 복수개의 정보 데이터를 예측 탭으로서 추출하는 예측 탭 추출 공정과,

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    상기 제2 정보 신호에 대응하는 제2 학습용 신호에 기초하여, 상기 제1 학습용 신호에서의 주목 위치에 대응한 정보 데이터를 교사 데이터로서 추출하는 교사 데이터 추출 공정과,

    상기 교사 데이터 추출 공정에서 추출된 교사 데이터에 대한 상기 예측 연산 공정에서 얻어진 정보 데이터의 오차를 계산하는 오차 계산 공정과,

    상기교사 데이터 추출 공정에서 추출된 교사 데이터에 대한 상기 전체 클래스 예측 연산 공정에서 얻어진 각 클래스의 정보 데이터의 오차를 계산하는 전체 클래스 오차 계산 공정과,

    상기 오차 계산 공정에서 얻어진 오차와 상기 전체 클래스 오차 계산 공정에서 얻어진 각 클래스의 오차의 각각을 가산하여 각 클래스의 오차 합을 얻는 오차 가산 공정과,

    상기 다이내믹 범위 처리 공정에서 얻어진 범위 정보에 기초하여, 상기 다이내믹 범위가 하나의 분할 범위와는 상이한 다른 분할 범위에 속할 때, 상기 오차 가산 공정에서 얻어진 각 클래스의 오차 합의 크기에 대응한 값을, 상기 클래스 분류 공정에서 얻어진 클래스 코드에 대응한 입력 클래스에서의 각 출력 클래스의 누적값에 각각 가산하는 오차 합 누적 공정과,

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