KR20060045430A - 계수 데이터의 생성 장치 및 생성 방법, 계수종 데이터의생성 장치 및 생성 방법, 정보 신호 처리 장치, 및프로그램 및 그것을 기록한 매체 - Google Patents

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KR20060045430A
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Abstract

복수의 정보 데이터를 포함하는 제1 정보 신호를, 복수의 정보 데이터를 포함하는 제2 정보 신호로 변환할 때에 사용되는 추정식의 계수 데이터를 생성하는 계수 데이터 생성 장치가 제공된다. 계수 데이터 생성 장치는 제2 정보 신호에 대응하는 제2 학습 신호에 있어서의 주목 위치가 소정의 특징을 갖는 특징 위치인지의 여부를 판정하는 판정부와, 제1 정보 신호에 대응하는 제1 학습 신호에 기초하여, 제2 학습 신호에 있어서의 주목 위치의 주변에 위치하는 복수의 정보 데이터를 선택하는 데이터 선택기와, 판정부에서 특징 위치로 판정된 제2 학습 신호에 있어서의 주목 위치의 정보 데이터 및 주목 위치와 관련하여 데이터 선택기에서 선택된 복수의 정보 데이터를 이용하여, 계수 데이터를 구하는 연산기를 포함한다.
계수 데이터, 계수종 데이터, 특징 위치, 정보 데이터, 클래스, 화소 데이터, 교사 신호, 화상 신호, 주목 화소 위치, 정규 방정식

Description

계수 데이터의 생성 장치 및 생성 방법, 계수종 데이터의 생성 장치 및 생성 방법, 정보 신호 처리 장치, 및 프로그램 및 그것을 기록한 매체{APPARATUS AND METHOD FOR GENERATING COEFFICIENT DATA, APPARATUS AND METHOD FOR GENERATING COEFFICIENT-SEED DATA, INFORMATION-SIGANL PROCESSING APPARATUS, PROGRAM, AND MEDIUM HAVING RECORDED THE PROGRAM THEREON}
도 1은 제1 실시 형태로서의 화상 신호 처리 장치의 구성을 도시하는 블록도이다.
도 2는 SD 신호(525i 신호)와 HD 신호(1050i 신호)의 화소 위치 관계를 나타내는 도면이다.
도 3a 및 도 3b는 예측 탭, 클래스 탭의 패턴 예를 도시하는 도면이다.
도 4a 및 도 4b는 HD 신호의 단위 화소 블록 내의 4 화소의 중심 예측 탭으로부터의 위상 시프트를 도시하는 도면이다.
도 5는 계수 데이터 생성 장치의 구성을 도시하는 블록도이다.
도 6은 특징 탭의 패턴 예를 도시하는 도면이다.
도 7은 특징 화소 판정부의 구성을 도시하는 블록도이다.
도 8은 특징 화소 판정부의 다른 구성을 도시하는 블록도이다.
도 9는 소프트웨어로 실현하기 위한 화상 신호 처리 장치의 구성을 도시하는 블록도이다.
도 10은 화상 신호 처리의 처리 수순을 나타내는 플로우차트이다.
도 11은 계수 데이터 생성 처리의 처리 수순을 나타내는 플로우차트이다.
도 12는 제2 실시 형태로서의 화상 신호 처리 장치의 구성을 도시하는 블록도이다.
도 13은 계수종 데이터 생성 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 14는 계수종 데이터 생성 장치의 구성을 도시하는 블록도이다.
도 15는 화상 신호 처리의 처리 수순을 나타내는 플로우차트이다.
도 16은 계수종 데이터 생성 처리의 처리 수순을 나타내는 플로우차트이다.
<도면의 주요부분에 대한 부호의 설명>
150 : 계수 데이터 생성 장치 152 : SD 신호 생성 회로
153 : 예측 탭 선택 회로 154 : 클래스 탭 선택 회로
155 : 클래스 검출 회로 156 : 교사 탭 선택 회로
157 : 특징 탭 선택 회로 158 : 특징 화소 판정부
171 : 정규 방정식 생성 회로 172 : 계수 데이터 결정 회로
173 : 계수 메모리 181 : 저역 차단 필터
본 발명은 제1 정보 신호를 제2 정보 신호로 변환할 때에 사용되는 추정식의 계수 데이터 혹은 이 계수 데이터를 생성하기 위한 생성식에 있어서의 계수 데이터인 계수종 데이터를 생성하는 장치 및 방법, 이들 계수 데이터 혹은 계수종 데이터를 이용하여 제1 정보 신호를 제2 정보 신호로 변환하는 장치, 및 계수 데이터 혹은 계수종 데이터의 생성 방법을 컴퓨터에 실행시키기 위한 프로그램 및 그 프로그램을 기록한 매체에 관한 것이다.
상세하게는, 본 발명은 제1 정보 신호를 제2 정보 신호로 변환할 때에 사용되는 추정식의 계수 데이터 혹은 그 계수 데이터를 생성하기 위한 계수종 데이터를, 제1 정보 신호에 대응하는 학생 신호 및 제2 정보 신호에 대응하는 교사 신호를 이용한 학습에 의해 얻는 경우, 교사 신호의 소정의 특징을 갖는 특징 위치의 정보 데이터를 포함하는 학습 데이터만을 이용함으로써, 해당 소정의 특징을 갖는 특징 위치의 정보 데이터를 정확히 재현할 수 있는 계수 데이터 혹은 계수종 데이터를 얻을 수 있고, 제2 정보 신호로 이루어진 출력의 질의 향상을 도모할 수 있도록 한 계수 데이터 혹은 계수종 데이터를 생성하는 기술에 관한 것이다.
최근에 있어서, 화상 신호나 음성 신호의 해상도 혹은 샘플링 주파수 등을 향상시키는 기술이 다양하게 제안되어 있다. 예를 들면, 표준 혹은 저해상도에 상당하는 표준 텔레비전 신호로부터, 고해상도의 소위 HDTV 신호로 업 변환을 행하는 경우나, 서브 샘플 보간을 행하는 경우에, 종래의 보간 처리에 기초한 방법보다도, 클래스 분류 적응 처리에 기초한 방법이, 성능적으로 양호한 결과가 얻어지는 것이 알려져 있다.
이 클래스 분류 적응 처리에 의한 방법에서, 표준 혹은 저해상도에 상당하는 표준 텔레비전 신호(SD 신호)를 고해상도의 신호(HD 신호)로 변환하는 경우에, HD 신호의 주목 화소 위치의 화소 데이터가 속하는 클래스를 검출하고, 이 클래스에 대응하는 추정식의 계수 데이터를 이용하여, 해당 추정식에 기초하여, SD 신호의 복수의 화소 데이터로부터, HD 신호의 주목 화소 위치의 화소 데이터를 생성하는 것이다. 그리고, 이 클래스 분류를 따르는 변환 처리에서 사용되는 추정식의 계수 데이터는, 클래스마다 최소 제곱법 등의 학습에 의해서 결정된다.
예를 들면, 일본특허출원공개번호 제2003-316760호(13~17페이지 및 도 4 내지 도 7)(이하, 특허문헌 1)에는, 학습의 교사로 되는 교사 데이터와, 학습의 학생으로 되는 학생 데이터를 이용하여, 그 교사 데이터와 학생 데이터에 대하여, 학생 데이터로부터 생성되는 예측 탭의 액티비티(다이내믹 범위)에 기초하는 가중을 행하면서, 교사 데이터와 학생 데이터의 관계를 학습함으로써, 예측 탭의 다이내믹 범위의 전체에 걸쳐, 예측 정밀도를 높게 하는, 탭 계수(계수 데이터)를 얻는 것이 기재되어 있다.
또 다른 예를 들면, 일본특허출원공개번호 제2001-8056호(15~20페이지 및 도 9 내지 도12)(이하, 특허문헌 2)에 따르면, 저 S/N 화상으로부터 고 S/N 화상을 얻기 위한 예측 계수(계수 데이터)를, 학습의 교사로 되는 고 S/N 화상과 학습의 학생으로 되는 저 S/N 화상을 이용한 학습에 의해서 얻는다. 먼저, 고 S/N 화상을 구성하는 고 S/N 화소의 모두에 대응하는 학습 데이터를 이용하여 예측 계수를 취득하고, 다음으로, 그 취득된 예측 계수를 이용하여 얻어지는 예측치의 예측 오차가 작지 않은 예측치가 얻어지는 고 S/N 화소에만 대응하는 학습 데이터를 이용하 여 예측 계수를 취득하여, 이하 마찬가지의 처리를 반복한다. 이로써, 고 S/N 화상을 구성하는 고 S/N 화소의 모두에 대하여, 몇 개의 고 S/N 화소의 그룹마다, 예측 오차를 작게 하는 예측 계수를 구한다.
특허 문헌1, 특허 문헌2에 기재된 바와 같이, 종래의 계수 데이터의 생성 장치(학습 장치)에서는, 교사 화상의 각 화소의 특징을 무시하고, 교사 화상을 구성하는 각 화소에 대응하는 학습 데이터를 이용하여 계수 데이터를 취득한다. 즉, HD 화상 혹은 고 S/N 화상의 각 화소가 평균적인 성능에 의해 예측되는 계수 데이터를 얻는다.
그러나, HD 화상 혹은 고 S/N 화상을 구성하는 각 화소의 화질에 대한 기여도는 균일한 것이 아니다. 이 때문에, 화질에의 기여가 낮은 화소의 예측 성능을 떨어뜨려, 화질에의 기여가 높은 화소의 예측 성능을 그 만큼 높임으로써, 전체의 화질을 향상시킬 수 있다.
계수 데이터 혹은 계수종 데이터를 이용하여 제1 정보 신호를 변환함으로써 취득되는 제2 정보 신호로 이루어진 출력의 질을 개선하는 것이 바람직하다.
본 발명의 일 실시예에 따라, 계수 데이터 생성 장치가 제공된다. 본 발명에 따른 계수 데이터 생성 장치는, 복수의 정보 데이터로 이루어지는 제1 정보 신호를, 복수의 정보 데이터로 이루어지는 제2 정보 신호로 변환할 때에 사용되는 추정식의 계수 데이터를 생성한다. 계수 데이터 생성 장치는 제2 정보 신호에 대응하 는 제2 학습 신호에 있어서의 주목 위치가 소정의 특징을 갖는 특징 위치인지의 여부를 판정하는 판정 수단과, 제1 정보 신호에 대응하는 제1 학습 신호에 기초하여, 제2 학습 신호에 있어서의 주목 위치의 주변에 위치하는 복수의 정보 데이터를 선택하는 데이터 선택 수단과, 판정 수단에서 특징 위치로 판정된 제2 학습 신호에 있어서의 주목 위치의 정보 데이터 및 이 주목 위치에 대응하여 데이터 선택 수단에서 선택된 복수의 정보 데이터를 이용하여, 계수 데이터를 구하는 연산 수단을 포함한다.
본 발명의 다른 실시예에 따라, 계수 데이터 생성 방법이 제공된다. 계수 데이터 생성 방법은 복수의 정보 데이터로 이루어지는 제1 정보 신호를, 복수의 정보 데이터로 이루어지는 제2 정보 신호로 변환할 때에 사용되는 추정식의 계수 데이터를 생성한다. 계수 데이터 생성 방법은 제2 정보 신호에 대응하는 제2 학습 신호에 있어서의 주목 위치가 소정의 특징을 갖는 특징 위치인지의 여부를 판정하는 판정 단계와, 제1 정보 신호에 대응하는 제1 학습 신호에 기초하여, 제2 학습 신호에 있어서의 주목 위치의 주변에 위치하는 복수의 정보 데이터를 선택하는 데이터 선택 단계와, 판정 단계에서 특징 위치로 판정된 제2 학습 신호에 있어서의 주목 위치의 정보 데이터 및 이 주목 위치에 대응하여 데이터 선택 단계에서 선택된 복수의 정보 데이터를 이용하여, 계수 데이터를 구하는 연산 단계를 포함한다.
본 발명의 다른 실시예에 따라, 전술한 계수 데이터 생성 방법을 컴퓨터에 실행시키기 위한 프로그램이 제공된다. 본 발명의 다른 실시에에 따라, 전술한 프로그램을 기록이 기록된 컴퓨터 판독 가능한 매체가 제공된다.
본 발명에 다른 실시예에 따라, 정보 신호 처리 장치가 제공된다. 정보 신호 처리 장치는, 복수의 정보 데이터로 이루어지는 제1 정보 신호를, 복수의 정보 데이터로 이루어지는 제2 정보 신호로 변환한다. 정보 신호 처리 장치는 제1 정보 신호에 기초하여, 제2 정보 신호에 있어서의 주목 위치의 주변에 위치하는 복수의 정보 데이터를 선택하는 데이터 선택 수단과, 추정식의 계수 데이터를 기억하는 기억 수단과, 데이터 선택 수단에서 선택된 복수의 정보 데이터 및 기억 수단에 기억되어 있는 계수 데이터를 이용하여, 추정식에 기초하여, 제2 정보 신호에 있어서의 주목 위치의 정보 데이터를 산출하여 얻는 연산 수단을 포함한다. 계수 데이터는 전술한 계수 데이터 생성 장치 혹은 계수 데이터 생성 방법에 의해서 생성된다.
이러한 본 발명의 실시예들에 따라, 제2 정보 신호에 대응하는 제2 학습 신호에 있어서의 주목 위치가 소정의 특징을 갖는 특징 위치인지의 여부가 판정된다. 여기서, 정보 신호는, 예를 들어 화상 신호, 음성 신호 등이다. 정보 신호가 화상 신호일 때 정보 데이터는 각 화소에 대응하는 화소 데이터를 의미하고, 또한 정보 신호가 음성 신호일 때 정보 데이터는 샘플 데이터를 의미하고 있다.
예를 들면, 제2 학습 신호에 기초하여 선택된, 제2 학습 신호에 있어서의 주목 위치의 정보 데이터 및 그 주변에 위치하는 복수의 정보 데이터가 이용되어, 해당 주목 위치가 특징 위치인지의 여부가 판정된다. 이 경우, 주목 위치의 정보 데이터 및 주변에 위치하는 정보 데이터를, 저역 차단 필터를 통하여 취득한 것으로 함으로써, 고역 성분만으로 특징 위치인지의 여부의 판정이 가능하게 된다.
예를 들면 주목 위치의 정보 데이터가, 주변에 위치하는 복수의 정보 데이터 의 최대치보다 크다든지, 혹은 주변에 위치하는 복수의 정보 데이터의 최소치보다 작을 때, 해당 주목 위치는 특징 위치로 판정된다.
또 다른 예로서, 주목 위치의 정보 데이터가, 주변에 위치하는 복수의 정보 데이터의 중앙치와 일치, 혹은 주목 위치의 정보 데이터 및 주변에 위치하는 복수의 정보 데이터의 중앙치와 일치할 때, 해당 주목 위치는 특징 위치이다고 판정된다. 여기서, 일치는 완전하게 일치하는 경우 외에, 주목 위치의 정보 데이터가 중앙치의 상하 소정 범위 내에 있는 경우도 포함하는 것으로 한다.
또한, 제1 정보 신호에 대응하는 제1 학습 신호에 기초하여, 제2 학습 신호에 있어서의 주목 위치의 주변에 위치하는 복수의 정보 데이터가 선택된다. 그리고, 특징 위치이다고 판정된 제2 학습 신호에 있어서의 주목 위치의 정보 데이터 및 이 주목 위치에 대응하여 선택된 복수의 정보 데이터를 이용하여, 계수 데이터가 구해진다. 이 경우, 제2 학습 신호에 있어서의 주목 위치의 정보 데이터가 속하는 클래스가 더 검출됨으로써, 클래스마다, 계수 데이터가 구해진다.
예를 들면, 특징 위치이다고 판정된 제2 학습 신호에 있어서의 주목 위치의 정보 데이터 및 이 주목 위치에 대응하여 선택된 복수의 정보 데이터를 이용하여, 계수 데이터를 구하기 위한 정규 방정식이 생성됨과 함께, 이 정규 방정식이 풀어져 계수 데이터가 구해진다.
전술한 바와 같이 생성된 계수 데이터는, 제1 정보 신호를 제2 정보 신호로 변환할 때에 사용된다. 이를 위해, 제1 정보 신호에 기초하여, 제2 정보 신호에 있어서의 주목 위치의 주변에 위치하는 복수의 정보 데이터가 선택된다. 그리고, 이 복수의 정보 데이터 및 전술한 계수 데이터가 이용되어, 추정식에 기초하여, 제2 정보 신호에 있어서의 주목 위치의 정보 데이터가 산출된다.
이와 같이, 본 발명의 실시예들에서는, 제2 학습 신호의 소정의 특징을 갖는 특징 위치의 정보 데이터를 포함하는 학습 데이터만을 이용하여 계수 데이터를 생성한다. 이에 따라, 그 특징을 갖는 특징 위치의 정보 데이터를 정확히 재현할 수 있는 계수 데이터를 얻을 수 있다. 이는 제1 정보 신호로부터 해당 계수 데이터를 이용하여 변환된 제2 정보 신호에 의해서 얻어지는 출력의 질을 향상시킨다.
본 발명의 다른 실시예에 따라, 계수종 데이터 생성 장치가 제공된다. 계수종 데이터 생성 장치는 복수의 정보 데이터로 이루어지는 제1 정보 신호를, 복수의 정보 데이터로 이루어지는 제2 정보 신호로 변환할 때에 사용되는 추정식의 계수 데이터를 생성하기 위한 생성식에 있어서의 계수 데이터인 계수종 데이터를 생성한다. 계수종 데이터 생성 장치는 생성식에 포함되는 파라미터에 대응하여, 제1 정보 신호에 대응하는 제1 학습 신호에 의해서 얻어지는 출력의 질을 정하는 파라미터의 값이 입력되는 파라미터 입력 수단과, 제2 정보 신호에 대응하는 제2 학습 신호에 있어서의 주목 위치가 소정의 특징을 갖는 특징 위치인지의 여부를 판정하는 판정 수단과, 제1 학습 신호에 기초하여, 상기 제2 학습 신호에 있어서의 주목 위치의 주변에 위치하는 복수의 정보 데이터를 선택하는 데이터 선택 수단과, 판정부에서 특징 위치이다고 판정된 제2 학습 신호에 있어서의 주목 위치의 정보 데이터, 이 주목 위치에 대응하여 데이터 선택 수단에서 선택된 복수의 정보 데이터 및 입력 수단에 입력된 파라미터의 값을 이용하여, 계수종 데이터를 구하는 연산 수단 을 포함한다.
본 밞여의 다른 실시에에 따라, 계수종 데이터 생성 방법이 제공된다. 계수종 데이터 생성 방법은 복수의 정보 데이터로 이루어지는 제1 정보 신호를, 복수의 정보 데이터로 이루어지는 제2 정보 신호로 변환할 때에 사용되는 추정식의 계수 데이터를 생성하기 위한 생성식에 있어서의 계수 데이터인 계수종 데이터를 생성한다. 계수종 데이터 생성 방법은 생성식에 포함되는 파라미터에 대응하여, 제1 정보 신호에 대응하는 제1 학습 신호에 의해서 얻어지는 출력의 질을 정하는 파라미터의 값을 취득하는 파라미터 취득 단계와, 제2 정보 신호에 대응하는 제2 학습 신호에 있어서의 주목 위치가 소정의 특징을 갖는 특징 위치인지의 여부를 판정하는 판정 단계와, 제1 학습 신호에 기초하여, 제2 학습 신호에 있어서의 주목 위치의 주변에 위치하는 복수의 정보 데이터를 선택하는 데이터 선택 단계와, 판정 단계에서 특징 위치이다고 판정된 제2 학습 신호에 있어서의 주목 위치의 정보 데이터, 이 주목 위치에 대응하여 데이터 선택 단계에서 선택된 복수의 정보 데이터 및 파라미터 취득 단계에서 취득된 파라미터의 값을 이용하여, 계수종 데이터를 구하는 연산 단계를 포함한다.
본 발명의 다른 실시예에 따라, 전술한 계수종 데이터 생성 방법을 컴퓨터에 실행시키기 위한 프로그램이 제공된다. 본 발명의 다른 실시예에 따라, 전술한 프로그램을 기록된 컴퓨터 판독 가능 매체가 제공된다.
본 발명의 다른 실시예에 따라, 복수의 정보 데이터로 이루어지는 제1 정보 신호를, 복수의 정보 데이터로 이루어지는 제2 정보 신호로 변환하는 정보 신호 처 리 장치가 제공된다. 정보 신호 처리 장치는, 제1 정보 신호에 기초하여, 제2 정보 신호에 있어서의 주목 위치의 주변에 위치하는 복수의 정보 데이터를 선택하는 데이터 선택 수단과, 제2 정보 신호에 의해서 얻어지는 출력의 질을 정하는 파라미터의 값이 입력되는 파라미터 입력 수단과, 추정식의 계수 데이터를 생성하는 파라미터를 포함하는 생성식에 있어서의 계수 데이터인 계수종 데이터를 기억하는 기억 수단과, 이 기억 수단에 기억되어 있는 계수종 데이터 및 파라미터 입력 수단에 입력된 파라미터의 값을 이용하여, 생성식에 기초하여, 파라미터 입력 수단에 입력된 파라미터의 값에 대응하는 추정식의 계수 데이터를 생성하는 계수 데이터 생성 수단과, 데이터 선택 수단에서 선택된 복수의 정보 데이터 및 계수 데이터 생성 수단에서 생성된 계수 데이터를 이용하여, 추정식에 기초하여, 제2 정보 신호에 있어서의 주목 위치의 정보 데이터를 산출하여 얻는 연산 수단을 포함한다. 계수종 데이터는 전술한 계수종 데이터 생성 장치 혹은 계수종 데이터 생성 방법에서 생성된 다.
본 발명의 다른 실시예에 따라, 제1 정보 신호에 대응하는 제1 학습 신호에 의해서 얻어지는 출력의 질을 정하는 파라미터의 값이 입력된다. 또한, 제2 정보 신호에 대응하는 제2 학습 신호에 있어서의 주목 위치가 소정의 특징을 갖는 특징 위치인지의 여부가 판정된다. 여기서, 정보 신호는, 예를 들면 화상 신호, 음성 신호 등이다. 정보 신호가 화상 신호일 때 정보 데이터는 각 화소에 대응하는 화소 데이터를 의미하고, 또한 정보 신호가 음성 신호일 때 정보 데이터는 샘플 데이터를 의미하고 있다.
예를 들면, 제2 학습 신호에 기초하여 선택된, 제2 학습 신호에 있어서의 주목 위치의 정보 데이터 및 그 주변에 위치하는 복수의 정보 데이터가 이용되어, 해당 주목 위치가 특징 위치인지의 여부가 판정된다. 이 경우, 주목 위치의 정보 데이터 및 주변에 위치하는 정보 데이터를, 저역 차단 필터를 통하여 취득한 것으로 함으로써, 고역 성분만으로 특징 위치인지의 여부의 판정이 가능하게 된다.
예를 들면, 주목 위치의 정보 데이터가, 주변에 위치하는 복수의 정보 데이터의 최대치보다 크다든지, 혹은 주변에 위치하는 복수의 정보 데이터의 최소치보다 작을 때, 해당 주목 위치는 특징 위치로 판정된다.
또 다른 예를 들면, 주목 위치의 정보 데이터가, 주변에 위치하는 복수의 정보 데이터의 중앙치와 일치, 혹은 주목 위치의 정보 데이터 및 주변에 위치하는 복수의 정보 데이터의 중앙치와 일치할 때, 해당 주목 위치는 특징 위치이다고 판정된다. 여기서 말하는 일치는, 완전하게 일치하는 경우 외에, 주목 위치의 정보 데이터가 중앙치의 상하 소정 범위 내에 있는 경우도 포함하는 것으로 한다.
또한, 제1 학습 신호에 기초하여, 제2 학습 신호에 있어서의 주목 위치의 주변에 위치하는 복수의 정보 데이터가 선택된다. 그리고, 특징 위치이다고 판정된 제2 학습 신호에 있어서의 주목 위치의 정보 데이터, 이 주목 위치에 대응하여 선택된 복수의 정보 데이터, 및 파라미터의 값을 이용하여, 계수종 데이터가 구해진다. 이 경우, 제2 학습 신호에 있어서의 주목 위치의 정보 데이터가 속하는 클래스가 더 검출됨으로써, 클래스마다, 계수 데이터가 구해진다.
예를 들면, 특징 위치로 판정된 제2 학습 신호에 있어서의 주목 위치의 정보 데이터, 이 주목 위치에 대응하여 선택된 복수의 정보 데이터, 및 파라미터의 값을 이용하여, 계수종 데이터를 구하기 위한 정규 방정식이 생성됨과 함께, 이 정규 방정식이 풀어지고 계수종 데이터가 구해진다.
전술한 바와 같이 생성된 계수종 데이터는 제1 정보 신호를 제2 정보 신호로 변환할 때에 사용된다. 이를 위해, 제2 정보 신호에 의해서 얻어지는 출력의 질을 정하는 파라미터의 값이 입력된다. 그리고, 전술한 복수의 정보 데이터 및 계수 데이터가 이용되어, 제2 정보 신호에 있어서의 주목 위치의 정보 데이터가 추정식에 따라 계산된다.
이와 같이, 본 발명의 실시예들에 따라, 제2 학습 신호의 소정의 특징을 갖는 특징 위치의 정보 데이터로 이루어지는 학습 데이터를 이용하여 계수종 데이터가 생성된다. 이는 계수종 데이터를 이용하여 제1 정보 신호를 변환함으로써 얻어지는 제2 정보 신호에 기초하여 얻어진 출력의 질을 향상시키는 역할을 한다.
이하, 본 발명의 제1 실시 형태에 대하여 설명한다. 도 1은 제1 실시 형태로서의 화상 신호 처리 장치(100)의 구성을 도시하고 있다. 이 화상 신호 처리 장치(100)는, 525i 신호라고 하는 SD(Standard Definition) 신호인 화상 신호 Va를 1050i 신호라고 하는 HD(High Definition) 신호인 화상 신호 Vb로 변환한다. 여기서, 화상 신호 Va는 제1 정보 신호를 구성하고, 화상 신호 Vb는 제2 정보 신호를 구성하고 있다. 525i 신호는 1 프레임의 라인 수가 525개인, 인터레이스 방식의 화상 신호이다. 1050i 신호는 1 프레임의 라인 수가 1050개인, 인터레이스 방식의 화상 신호이다.
도 2는 525i 신호 및 1050i 신호의 어떤 프레임(F)의 화소 위치 관계를 도시하고 있다. 홀수(o) 필드의 화소 위치는 실선으로 나타내고, 짝수(e) 필드의 화소 위치는 파선으로 나타내고 있다. 큰 도트가 525i 신호의 화소이고, 작은 도트가 1050i 신호의 화소이다. 도 2로부터 알 수 있는 바와 같이 1050i 신호의 화소 데이터는, 525i 신호의 라인에 가까운 위치의 라인 데이터 L1, L1′와, 525i 신호의 라인으로부터 먼 위치의 라인 데이터 L2, L2′를 포함한다.
여기서, L1, L2는 홀수 필드의 라인 데이터, L1′, L2′는 짝수 필드의 라인 데이터이다. 또한 1050i 신호의 각 라인의 화소 수는, 525i 신호의 각 라인의 화소 수의 2배이다.
다시 도 1을 참조하면, 화상 신호 처리 장치(100)는, 입력 단자(101)와, 예측 탭 선택 회로(102)와, 클래스 탭 선택 회로(103)를 갖고 있다. 입력 단자(101)는 화상 신호 Va를 입력하기 위한 단자이다. 이들 탭 선택 회로(102 103)는 각각, 입력 단자에 입력되는 화상 신호 Va에 기초하여, 화상 신호 Vb에서의 주목 화소 위치의 주변에 위치하는 복수의 화소 데이터를, 예측 탭, 클래스 탭의 데이터로서 선택적으로 추출한다.
도 3a는 예측 탭의 데이터로서 추출되는 복수의 화소 데이터의 패턴 예를 도시하고 있다. 도 3b는 클래스 탭의 데이터로서 추출되는 복수의 화소 데이터(실선 부분)의 패턴 예를 도시하고 있다. 또한, 이 도 3a, b에서는, 주목 화소 위치가 존재하는 현 필드로부터 예측 탭, 클래스 탭의 데이터로서의 복수의 화소 데이터를 추출하도록 되어 있지만, 또한 시간 방향 전후의 소정 수의 필드로부터도 추출할 수 있다.
또한, 화상 신호 처리 장치(100)는 클래스 검출 회로(104)를 더 포함한다. 이 클래스 검출 회로(104)는, 클래스 탭 선택 회로(103)에서 선택적으로 추출된 클래스 탭의 데이터로서의 복수의 화소 데이터를 처리하여, 화상 신호 Vb에서의 주목 화소 위치의 화소 데이터가 속하는 클래스를 나타내는 클래스 코드 CL을 생성한다.
보다 구체적으로, 클래스 검출 회로(104)는 우선, 복수의 화소 데이터에 데이터 압축 처리를 실시하여, 예를 들면 각 화소 데이터를 8 비트 데이터로부터 2 비트 데이터 혹은 1 비트 데이터로 압축한다. 이 데이터 압축은 예를 들면 ADRC(Adaptive Dynamic Range Coding)에 의해서 행해진다. 이 데이터 압축을 ADRC 이외에, 예를 들면 DPCM(예측 부호화), VQ(벡터 양자화) 등을 이용하여 행해도 된다.
ADRC를 사용하는 경우, 복수의 화소 데이터의 최대치를 MAX, 그 최소치를 MIN, 복수의 화소 데이터의 다이내믹 범위를 DR(= MAX - MIN + 1), 재양자화 비트 수를 P로 하면, 각 화소 데이터 ki에 대하여, (1)식의 연산식에 기초하여, 압축 데이터로서의 재양자화 코드 qi가 얻어진다. 단, (1)식에 있어서, [ ]는 절사 처리(truncation)를 의미하고 있다. 클래스 탭의 데이터로서, Na개의 화소 데이터가 있을 때, i=1∼Na 이다.
qi=[(ki-MIN+0.5)*2P/DR] …(1)
클래스 검출 회로(104)는 다음으로, 클래스 탭의 데이터로서의 복수의 화소 데이터의 각각에 대하여 얻어진 전술한 재양자화 코드 qi를 이용하여, (2)식의 연산에 의해, 클래스 코드 CL을 생성한다.
Figure 112005017435357-PAT00001
…(2)
또한, 화상 신호 처리 장치(100)는 기억 수단으로서의 계수 메모리(105)를 더 포함한다. 이 계수 메모리(105)는, 후술하는 추정 예측 연산 회로(106)에서 사용되는 추정식에서 이용되는 계수 데이터 Wi(i=1∼n)를, 클래스마다 저장하고 있다. 이 계수 데이터 Wi는, 화상 신호 Va(525i 신호)를, 화상 신호 Vb(1050i 신호)로 변환하기 위한 정보이다.
또한, 전술한 도 2에 도시한 바와 같이, 525i 신호를 1050i 신호로 변환하는 경우, 홀수, 짝수의 각각의 필드에 있어서, 525i 신호의 1 화소에 대응하여 1050i 신호의 4 화소를 얻을 필요가 있다. 이 경우, 홀수, 짝수의 각각의 필드에서의 1050i 신호를 구성하는 2×2의 단위 화소 블록 UB 내의 4 화소는, 각각 중심 예측 탭에 대하여 상이한 위상 시프트(phase shift)를 가지고 있다.
도 4a 및 도 4b는 홀수, 짝수 필드에서의 1050i 신호를 구성하는 2×2의 단위 화소 블록 내의 4 화소에 있어서의 중심 예측 탭으로부터의 위상 시프트를 도시하고 있다. 홀수 필드의 경우, 단위 화소 블록 UB 내의 4 화소 HD1∼HD4의 위치는 각각, 중심 예측 탭 SD0의 위치로부터, 수평 방향으로 k1∼k4, 수직 방향으로 m1∼m4만큼 시프트되어 있다. 짝수 필드의 경우, 단위 화소 블록 UB 내의 4 화소 HD1 ′∼HD4′의 위치는 각각, 중심 예측 탭 SD0′의 위치로부터, 수평 방향으로 k1′∼k4′, 수직 방향으로 m1′∼m4′만큼 시프트되어 있다.
이 때문에, 전술한 각 클래스의 계수 데이터 Wi는, 8 종류의 출력 화소(HD1∼HD4, HD1′∼HD4′)에 각각 대응하는 계수 데이터 Wi로 이루어져 있다. 결국, 계수 메모리(105)에는 클래스 및 출력 화소의 조합마다, 계수 데이터 Wi가 저장되어 있다.
이 계수 데이터 Wi는, 화상 신호 Vb에 대응하는 교사 신호로서의 화상 신호 Vb′와 화상 신호 Va에 대응하는 학생 신호로서의 화상 신호 Va′로부터 학습에 의해서 미리 생성된 것이다. 교사 신호는 상대적으로 높은 질(high quality)을 갖는 신호이고 학생 신호는 상대적으로 낮은 질(low quality)의 신호를 말한다. 그리고 이 경우, 계수 데이터 Wi는, 화상 신호 Vb′에서의, 화질에의 기여가 높은 소정의 특징을 갖는 특징 위치의 화소 데이터로 이루어지는 학습 데이터만을 이용하여 생성된 것이다. 이에 의해, 화상 신호 Vb에서의 화질에의 기여가 높은 해당 소정의 특징을 갖는 특징 위치의 화소 데이터를 정확하게 재현할 수 있게 된다. 이로써, 화상 신호 Vb에 의해서 얻어지는 화상의 화질의 향상이 도모된다. 이 계수 데이터 Wi의 생성 방법의 상세에 대해서는 후술한다.
이 계수 메모리(105)에는 전술한 클래스 검출 회로(104)에서 생성된 클래스 코드 CL이, 판독 어드레스 정보로서 공급된다. 이 계수 메모리(105)로부터는 클래스 코드 CL로 표시되는 클래스에 대응하는 계수 데이터 Wi가 판독되고, 그 계수 데이터 Wi가 추정 예측 연산 회로(106)에 공급된다.
또한, 화상 신호 처리 장치(100)는, 추정 예측 연산 회로(106)와, 후처리 회로(107)와, 출력 단자(108)를 더 포함한다. 추정 예측 연산 회로(106)는, 예측 탭 선택 회로(102)에서 선택적으로 추출된 예측 탭의 데이터로서의 복수의 화소 데이터 xi와, 계수 메모리(105)로부터 판독된 계수 데이터 Wi를 이용하여, (3)식의 추정식에 기초하여, 화상 신호 Vb에서의 주목 화소 위치의 화소 데이터 y를 구한다.
Figure 112005017435357-PAT00002
…(3)
전술한 바와 같이, 525i 신호를 1050i 신호로 변환할 때에는, 각 필드에 있어서, 525i 신호의 1 화소(도 4의 SD0 또는 SD0′)에 대하여 1050i 신호의 4 화소(도 4의 HD1∼HD4, 또는 HD1′∼HD4′)를 얻을 필요가 있다. 이 추정 예측 연산 회로(106)는, 화상 신호 Vb에서의 주목 화소 위치에 존재하는 단위 화소 블록 UB마다, 화소 데이터를 구한다.
즉, 이 추정 예측 연산 회로(106)에는, 예측 탭 선택 회로(102)로부터 단위 화소 블록 UB 내의 4 화소(주목 화소)에 대응하는, 예측 탭의 데이터 xi가 공급되고, 또한 계수 메모리(105)로부터 그 단위 화소 블록 UB 내의 4 화소에 대응하는 4 화소 분의 계수 데이터 Wi가 공급된다. 그리고, 이 추정 예측 연산 회로(106)는, 단위 화소 블록 UB를 구성하는 4 화소의 화소 데이터 y1∼y4를, 각각 전술한 (3)식의 추정식에 의해, 개별로 연산한다.
후처리 회로(107)는 추정 예측 연산 회로(106)로부터 순차 출력되는, 단위 화소 블록 UB 내의 4 화소의 화소 데이터 y1∼y4를 선순차화(line-sequential)하고 1050i 신호의 포맷에 의해 출력한다. 출력 단자(108)는 후처리 회로(107)로부터 출력되는 화상 신호 Vb(1050i 신호)를 출력하기 위한 단자이다.
다음으로, 화상 신호 처리 장치(100)의 동작을 설명한다.
SD 신호인 화상 신호 Va가 입력 단자(101)에 입력된다. 그리고, 이 화상 신호 Va에 기초하여, 클래스 분류 적응 처리에 의해, 화상 신호 Vb를 구성하는 각 화소 데이터가 생성된다.
즉, 클래스 탭 선택 회로(103)에서는, 화상 신호 Va에 기초하여, 화상 신호 Vb에서의 주목 화소 위치의 주변에 위치하는 복수의 화소 데이터가, 클래스 탭의 데이터로서 선택적으로 추출된다. 이 복수의 화소 데이터는 클래스 검출 회로(104)에 공급된다. 클래스 검출 회로(104)에서는, 클래스 탭의 데이터로서의 복수의 화소 데이터 ki의 각각에 대하여, 예를 들면 ADRC 처리가 실시되어 재양자화 코드 qi가 얻어지고, 또한 이 재양자화 코드 qi를 이용하여 클래스 코드 CL이 생성된다((1)식, (2)식 참조).
이 클래스 코드 CL은 계수 메모리(105)에 판독 어드레스 정보로서 공급된다. 이 계수 메모리(105)로부터는 각 필드에 있어서, 클래스 코드 CL로 표시되는 클래스에 대응하는 4 출력 화소(도 4a의 HD1∼HD4, 또는 도 4b의 HD1′∼HD4′) 분의 계수 데이터 Wi가 판독된다. 이 계수 데이터 Wi는 추정 예측 연산 회로(106)에 공 급된다.
또한, 예측 탭 선택 회로(102)에서는 화상 신호 Va에 기초하여, 화상 신호 Vb에서의 주목 화소 위치의 주변에 위치하는 복수의 화소 데이터 xi가, 예측 탭의 데이터로서 선택적으로 추출된다. 이 복수의 화소 데이터 xi는 추정 예측 연산 회로(106)에 공급된다.
추정 예측 연산 회로(106)에서는, 예측 탭 선택 회로(102)에서 추출된 예측 탭의 데이터로서의 복수의 화소 데이터 xi와, 계수 메모리(105)로부터 판독된 4 출력 화소 분의 계수 데이터 Wi로부터, 화상 신호 Vb에서의 주목 화소 위치에 존재하는 단위 화소 블록 UB 내의 4 화소(주목 화소)의 화소 데이터 y1∼y4가, (3)식의 추정식에 기초하여, 개별로 연산된다.
이 추정 예측 연산 회로(106)로부터 순차 출력되는, 화상 신호 Vb를 구성하는 각 단위 화소 블록 내의 4 화소의 화소 데이터 y1∼y4는, 후처리 회로(107)에 공급된다. 이 후 처리 회로(107)에서는, 추정 예측 연산 회로(106)로부터 순차 공급되는 단위 화소 블록 내의 4 화소의 데이터 y1∼y4가 선순차화되고 1050i 신호의 포맷에 의해 출력된다. 즉, 후처리 회로(107)로부터는 화상 신호 Vb(050i 신호)가 얻어지고, 이 화상 신호 Vb는 출력 단자(108)에 출력된다.
전술한 바와 같이, 계수 메모리(105)에 저장되어 있는 계수 데이터 Wi(i=1∼n)는, 화상 신호 Vb에 대응하는 교사 신호로서의 화상 신호 Vb′에서의, 화질에의 기여가 높은 소정의 특징을 갖는 특징 위치의 화소 데이터로 이루어지는 학습 데이 터만을 이용하여 생성된 것이다. 따라서, 도 1에 도시하는 화상 신호 처리 장치(100)에 따르면, 화상 신호 Vb에서의 화질에의 기여가 높은 해당 소정의 특징을 갖는 특징 위치의 화소 데이터가 충실히 재현되기 때문에, 이 화상 신호 Vb에 의해서 얻어지는 화상의 화질이 향상된다.
다음으로, 전술한 화상 신호 처리 장치(100)의 계수 메모리(105)에 저장되는, 계수 데이터 Wi(i=1∼n)의 생성 방법에 대하여 설명한다. 이 계수 데이터 Wi는 학습에 의해서 생성된다.
우선, 학습 방법에 대하여 설명한다. 전술한 (3)식에 있어서, 학습 전에는 계수 데이터 W1, W2, …, Wn은 미정 계수이다. 학습은 클래스 및 출력 화소의 조합마다, 복수의 학습 데이터를 이용함으로써 행해진다. 학습 데이터 수가 m인 경우, (3)식에 따라서, 이하에 나타내는 (4)식이 설정된다. n은 예측 탭의 수를 나타내고 있다.
yk=W1×xk1+W2×xk2+…+Wn×xkn …(4)
(k=1, 2, …, m)
m>n의 경우, 계수 데이터 W1, W2, …, Wn은, 일의로 결정되지 않기 때문에, 오차 벡터 e의 요소 ek를, 이하의 (5)식에 의해 정의하고, (6)식의 e2를 최소로 하는 계수 데이터를 구한다. 소위 최소 제곱법에 의해서 계수 데이터를 일의로 정한다.
ek=yk-{W1×xk1+W2×xk2+ … +Wn×xkn} …(5)
(k=1, 2, …, m)
Figure 112005017435357-PAT00003
…(6)
(6)식의 e2를 최소로 하는 계수 데이터를 구하기 위한 실제적인 계산 방법으로서는, 우선, (7)식에 도시한 바와 같이, e2를 계수 데이터 Wi(i=1∼n)로 편미분하고, i의 각 값에 대하여 편미분치가 0으로 되도록 계수 데이터 Wi를 구하면 된다.
Figure 112005017435357-PAT00004
…(7)
(8)식, (9)식과 같이 Xji, Yi를 정의하면, (7)식은 (10)식의 행렬식의 형태로 쓸 수 있다. 이 (10)식이 계수 데이터 Wi를 산출하기 위한 정규 방정식이다. 이 정규 방정식을 소거법(Gauss-Jordan 소거) 등의 일반 해법으로 푸는 것에 의해, 계수 데이터 Wi를 구할 수 있다.
Figure 112005017435357-PAT00005
…(8)
Figure 112005017435357-PAT00006
…(9)
Figure 112005017435357-PAT00007
…(10)
다음으로, 도 5를 참조하여, 계수 데이터 Wi를 생성하는 계수 데이터 생성 장치(150)를 설명한다. 이 계수 데이터 생성 장치(150)는, 입력 단자(151)와 SD 신호 생성 회로(152)를 갖고 있다. 입력 단자(151)는 전술한 화상 신호 Vb에 대응하는, 교사 신호로서의 화상 신호 Vb′를 입력하기 위한 단자이다. SD 신호 생성 회로(152)는 이 화상 신호 Vb′에 대하여 수평 및 수직의 씨닝 처리를 행하여, 전술한 화상 신호 Va에 대응하는, 학생 신호로서의 화상 신호 Va′를 생성한다.
또한, 계수 데이터 생성 장치(150)는, 예측 탭 선택 회로(153)와 클래스 탭 선택 회로(154)를 갖고 있다. 이들 탭 선택 회로(153, 154)는 각각, SD 신호 생성 회로(152)에서 생성된 화상 신호 Va′에 기초하여, 화상 신호 Vb′에 있어서의 주목 화소 위치의 주변에 위치하는 복수의 화소 데이터를, 예측 탭, 클래스 탭의 데이터로서 선택적으로 추출한다. 이들 탭 선택 회로(153, 154)는 각각, 전술한 화상 신호 처리 장치(100)의 탭 선택 회로(102, 103)에 대응하고 있다.
또한, 계수 데이터 생성 장치(150)는 클래스 검출 회로(155)를 갖고 있다. 이 클래스 검출 회로(155)는, 클래스 탭 선택 회로(154)에서 선택적으로 추출된 클래스 탭의 데이터로서의 복수의 화소 데이터를 처리하여, 화상 신호 Vb′에 있어서의 주목 화소 위치의 화소 데이터가 속하는 클래스를 나타내는 클래스 코드 CL을 생성한다. 이 클래스 검출 회로(155)는 전술한 화상 신호 처리 장치(100)의 클래스 검출 회로(104)에 대응하고 있다.
또한, 계수 데이터 생성 장치(150)는 교사 탭 선택 회로(156)를 갖고 있다. 이 교사 탭 선택 회로(156)는 화상 신호 Vb′에 기초하여, 해당 화상 신호 Vb′에 있어서의 주목 화소 위치의 화소 데이터를 선택적으로 추출한다.
또한, 계수 데이터 생성 장치(150)는, 특징 탭 선택 회로(157)와 특징 화소 판정부(158)를 갖고 있다. 특징 탭 선택 회로(157)는 입력 단자(151)에 입력되는 화상 신호 Vb′에 기초하여, 이 화상 신호 Vb′에 있어서의 주목 화소 위치의 화소 데이터, 및 그 주변에 위치하는 복수의 화소 데이터를, 특징 탭의 데이터로서 선택적으로 추출한다.
도 6은 특징 탭의 데이터로서 추출되는 복수의 화소 데이터의 패턴 예를 도시하고 있다. 이 예에서는, 특징 탭의 데이터는 주목 화소 위치의 화소 데이터 d0, 및 그 주변에 위치하는 8개의 화소 데이터 d1∼d8로 구성되어 있다. 특징 탭의 패턴은, 도 6에 도시하는 패턴에 한정되는 것이 아니다. 그러나, 설명의 편의상, 이하에서는 특징 탭 선택 회로(157)에서 선택되는 특징 탭의 패턴이 도 6에 도시하는 것이라고 하여 설명한다.
특징 화소 판정부(158)는 특징 탭 선택 회로(157)에서 선택적으로 추출된 특 징 탭의 데이터로서의 복수의 화소 데이터 d0∼d8에 기초하여, 화상 신호 Vb′에 있어서의 주목 화소 위치가, 화질에의 기여가 높은 소정의 특징을 갖는 특징 위치인지의 여부를 판정하여, 그 결과를 나타내는 판정 신호 JR을 출력한다.
도 7은 특징 화소 판정부(158)의 구성 예를 도시하고 있다. 이 구성 예에서는, 주목 화소 위치의 화소 데이터 d0이, 주변 위치의 화소 데이터 d1∼d8의, 최대치 MAX보다 크다든지, 혹은 최소치 MIN보다 작을 때, 해당 주목 화소 위치는 특징 위치로 판정된다. 여기서, 특징 화소 판정부(158)는, 입력 단자(160)와, 분리 회로(161)와, 최대치·최소치 검출 회로(162)와, 비교기(163과 164)와, OR 회로(165)와, 출력 단자(166)로 구성되어 있다.
입력 단자(160)는, 특징 탭 선택 회로(157)에서 특징 탭의 데이터로서 추출된 화소 데이터 d0∼d8을 입력하기 위한 단자이다. 분리 회로(161)는 입력 단자(160)에 입력된 화소 데이터 d0∼d8을, 주목 화소 위치의 화소 데이터 d0, 및 그 주변에 위치하는 8개의 화소 데이터 d1∼d8로 분리한다. 최대치·최소치 검출 회로(162)는, 분리 회로(161)에서 분리된 주변 위치의 화소 데이터 d1∼d8로부터, 최대치 MAX 및 최소치 MIN을 검출한다.
비교기(163)는 분리 회로(161)에서 분리된 주목 화소 위치의 화소 데이터 d0과 최대치·최소치 검출 회로(162)에서 검출된 최대치 MAX를 비교하여, 화상 데이터 d0이 최대치 MAX보다 클 때 「1」을 출력하고, 그 이외일 때 「0」을 출력한다. 한편, 비교기(164)는 분리 회로(161)에서 분리된 주목 화소 위치의 화소 데이터 d0과 최대치·최소치 검출 회로(162)에서 검출된 최소치 MIN을 비교하여, 화상 데이 터 d0이 최소치 MIN보다 작을 때 「1」을 출력하고, 그 이외일 때 「0」을 출력한다.
OR 회로(165)는 비교기(163, 164)의 출력을 입력으로 하고, 이들 출력의 논리합을 판정 신호 JR로서 출력한다. 이 판정 신호 JR은, 「1」일 때 주목 화소 위치는 특징 위치이다고 판정된 것을 나타내고, 「0」일 때는 주목 화소 위치는 특징 위치가 아니다고 판정된 것을 나타낸다. 출력 단자(166)는 OR 회로(165)로부터 출력되는 판정 신호 JR을 출력하는 단자이다.
이하, 도 7에 도시하는 특징 화소 판정부(158)의 동작을 설명한다. 입력 단자(160)에 입력된 특징 탭의 데이터로서의 화소 데이터 d0∼d8은 분리 회로(161)에 공급된다. 이 분리 회로(161)에서는, 화소 데이터 d0∼d8이, 주목 화소 위치의 화소 데이터 d0, 및 주변 위치의 화소 데이터 d1∼d8로 분리된다.
분리 회로(161)에서 분리된 주변 위치의 화소 데이터 d1∼d8은, 최대치·최소치 검출 회로(162)에 공급된다. 이 검출 회로(162)에서는 화소 데이터 d1∼d8로부터, 최대치 MAX 및 최소치 MIN이 검출된다. 이 검출 회로(162)에서 검출된 최대치 MAX 및 최소치 MIN은, 각각 비교기(163) 및 비교기(164)에 공급된다. 이들 비교기(163, 164)에는 각각 분리 회로(161)에서 분리된 주목 화소 위치의 화소 데이터 d0도 공급된다.
그리고, 비교기(163)에서는, 화소 데이터 d0이 최대치 MAX와 비교되어, d0>MAX일 때 「1」이 출력되고, 그 이외일 때는 「0」이 출력된다. 또한, 비교기(164)에서는, 화소 데이터 d0이 최소치 MIN과 비교되어, d0<MIN일 때 「1」이 출력 되고, 그 이외일 때 「0」이 출력된다. 이들 비교기(163, 164)의 출력의 논리합이 OR 회로(165)에서 취해져 판정 신호 JR이 얻어지고, 이 판정 신호 JR이 출력 단자(166)에 출력된다.
이 경우, 주목 화소 위치의 화소 데이터 d0이, 주변 위치의 화소 데이터 d1∼d8의, 최대치 MAX보다 크다든지, 혹은 최소치 MIN보다 작을 때, 비교기(163)의 출력 또는 비교기(164)의 출력이 「1」로 된다는 점에서, OR 회로(165)로부터 출력되는 판정 신호 JR은 「1」로 되고, 따라서 해당 주목 화소 위치는 특징 위치이다고 판정된다.
다시 도 5를 참조하면, 계수 데이터 생성 장치(150)는 정규 방정식 생성 회로(171)를 갖고 있다. 이 정규 방정식 생성 회로(171)는 교사 탭 선택 회로(156)에서 선택적으로 추출된, 화상 신호 Vb′에 있어서의 각 주목 화소 위치의 화소 데이터 y와, 이 각 주목 화소 위치의 화소 데이터 y에 각각 대응하여 예측 탭 선택 회로(153)에서 선택적으로 추출된, 예측 탭의 데이터로서의 복수의 화소 데이터 xi와, 각 주목 화소 위치의 화소 데이터 y에 각각 대응하여 클래스 검출 회로(155)에서 생성된 클래스 코드 CL로부터, 클래스마다, 계수 데이터 Wi를 얻기 위한 정규 방정식((10)식 참조)을 생성한다. 여기서, 화상 신호 Vb′에 있어서의 각 주목 화소 위치는, 특징 화소 판정부(158)에서 특징 위치이다고 판정된 주목 화소 위치이다.
이 경우, 1개의 화소 데이터 y와 그것에 대응하는 복수 개의 화소 데이터 xi의 조합으로 1개의 학습 데이터가 생성된다. 교사 신호로서의 화상 신호 Vb′와, 그것에 대응하는 학생 신호로서의 화상 신호 Va′의 사이에서, 클래스마다, 많은 학습 데이터가 생성되어 간다. 이에 의해, 정규 방정식 생성 회로(171)에서는, 화상 신호 Vb′에서의, 화질에의 기여가 높은 소정의 특징을 갖는 특징 위치의 화소 데이터 y로 이루어지는 학습 데이터만을 이용하여, 클래스마다, 계수 데이터 Wi를 얻기 위한 정규 방정식이 생성된다.
또한, 이 경우, 정규 방정식 생성 회로(171)에서는 출력 화소(도 4의 HD1∼HD4, HD1′∼HD4′)마다, 정규 방정식이 생성된다. 즉, HD1∼HD4, HD1′∼HD4′에 대응하는 정규 방정식은 각각, 중심 예측 탭 SD0, SD0′로부터의 시프트 값이 HD1∼HD4, HD1′∼HD4′와 동일한 관계에 있는 화소 데이터 y로 구성되는 학습 데이터를 이용하여 생성된다. 결국, 정규 방정식 생성 회로(171)에서는, 클래스 및 출력 화소의 조합마다, 계수 데이터 Wi를 얻기 위한 정규 방정식이 생성된다.
또한, 계수 데이터 생성 장치(150)는, 계수 데이터 결정 회로(172)와 계수 메모리(173)를 갖고 있다. 계수 데이터 결정 회로(172)는, 정규 방정식 생성 회로(171)로부터 정규 방정식의 데이터의 공급을 받아, 해당 정규 방정식을 소인법 등에 의해서 풀어, 클래스 및 출력 화소의 각 조합의 계수 데이터 Wi를 구한다. 계수 메모리(173)는 그 계수 데이터 Wi를 저장한다.
도 5에 도시하는 계수 데이터 생성 장치(150)의 동작을 설명한다.
입력 단자(151)에는 교사 신호로서의 화상 신호 Vb′가 입력된다. 이 화상 신호 Vb′에 대하여, SD 신호 생성 회로(152)에서 수평 및 수직의 씨닝 처리가 행해져, 학생 신호로서의 화상 신호 Va′가 생성된다.
클래스 탭 선택 회로(154)에서는, 화상 신호 Va′에 기초하여, 화상 신호 Vb′에 있어서의 주목 화소 위치의 주변에 위치하는 복수의 화소 데이터가 클래스 탭의 데이터로서 선택적으로 추출된다. 이 복수의 화소 데이터는 클래스 검출 회로(155)에 공급된다. 그리고, 클래스 검출 회로(155)에서는, 각 화소 데이터에 대하여 ADRC 등의 데이터 압축 처리가 실시되어, 화상 신호 Vb′에 있어서의 주목 화소 위치의 화소 데이터가 속하는 클래스를 나타내는 클래스 코드 CL이 생성된다((1)식, (2)식 참조). 이 클래스 코드 CL은 정규 방정식 생성 회로(171)에 공급된다.
예측 탭 선택 회로(153)에서는, 화상 신호 Va′에 기초하여, 화상 신호 Vb′에 있어서의 주목 화소 위치의 주변에 위치하는 복수의 화소 데이터 xi가 예측 탭의 데이터로서 선택적으로 추출된다. 이 복수의 화소 데이터 xi는 정규 방정식 생성 회로(171)에 공급된다. 또한, 교사 탭 선택 회로(156)에서는, 화상 신호 Vb′에 기초하여, 해당 화상 신호 Vb′에 있어서의 주목 화소 위치의 화소 데이터 y가 선택적으로 추출된다. 이 화소 데이터 y는 정규 방정식 생성 회로(171)에 공급된다.
또한, 특징 탭 선택 회로(157)에서는, 화상 신호 Vb′에 기초하여, 이 화상 신호 Vb′에 있어서의 주목 화소 위치의 화소 데이터 d0, 및 그 주변에 위치하는 복수의 화소 데이터 d1∼d8이, 특징 탭의 데이터로서 선택적으로 추출된다. 이 화소 데이터 d0∼d8은 특징 화소 판정부(158)에 공급된다. 특징 화소 판정부(158)에서는, 복수의 화소 데이터 d0∼d8에 기초하여, 화상 신호 Vb′에 있어서의 주목 화소 위치가, 화질에의 기여가 높은 소정의 특징을 갖는 특징 위치인지의 여부가 판 정되고, 그 결과를 나타내는 판정 신호 JR이 얻어진다.
예를 들면, 주목 화소 위치의 화소 데이터 d0이, 주변 위치의 화소 데이터 d1∼d8의, 최대치 MAX보다 크다든지, 혹은 최소치 MIN보다 작을 때, 해당 주목 화소 위치는 특징 위치이다고 판정된다. 이 판정 신호 JR은 정규 방정식 생성 회로(171)에 공급된다.
정규 방정식 생성 회로(171)에서는, 특징 화소 판정부(158)에서 특징 위치이다고 판정된, 화상 신호 Vb′에 있어서의 각 주목 화소 위치를 대상으로 하여, 해당 각 주목 화소 위치의 화소 데이터 y와, 이 각 주목 화소 위치의 화소 데이터 y에 각각 대응하는, 예측 탭의 데이터로서의 복수의 화소 데이터 xi와, 각 주목 화소 위치의 화소 데이터 y가 속하는 클래스를 나타내는 클래스 코드 CL로부터, 클래스 및 출력 화소(도 4의 HD1∼HD4, HD1′∼HD4′)의 조합마다, 계수 데이터 Wi를 얻기 위한 정규 방정식((10)식 참조)이 생성된다.
이와 같이 생성된 정규 방정식의 데이터는 계수 데이터 결정 회로(172)에 공급된다. 이 계수 데이터 결정 회로(172)에서는, 각각의 정규 방정식이 풀어져, 클래스 및 출력 화소의 조합마다 계수 데이터 Wi가 구해진다. 그리고, 이 계수 데이터 Wi는 계수 메모리(173)에 저장된다.
이와 같이, 도 5의 계수 데이터 생성 장치(150)에 있어서는, 전술한 화상 신호 처리 장치(100)의 계수 메모리(105)에 저장하여야 할, 클래스 및 출력 화소의 각 조합의 계수 데이터 Wi를 생성할 수 있다.
전술한 바와 같이, 이 계수 데이터 Wi는, 교사 신호로서의 화상 신호 Vb′ 에서의, 화질에의 기여가 높은 소정의 특징을 갖는 특징 위치의 화소 데이터로 이루어지는 학습 데이터만을 이용하여 생성된 것이다. 따라서, 이 계수 데이터 Wi가 도 1에 도시하는 화상 신호 처리 장치(100)의 계수 메모리(105)에 저장되어 사용됨으로써, 화상 신호 처리 장치(100)에서는, 화상 신호 Vb에서의 화질에의 기여가 높은 해당 소정의 특징을 갖는 특징 위치의 화소 데이터가 충실히 재현될 수 있다. 따라서, 이러한 화상 신호 Vb에 의해서 얻어지는 화상의 화질의 향상을 도모할 수 있다.
또한, 도 5에 도시하는 계수 데이터 생성 장치(150)의 특징 화소 판정부(158)로서 도 7의 구성 예를 도시하였지만, 이것에 한정되는 것이 아니라, 주목 화소 위치가 화질에의 기여가 높은 소정의 특징을 갖는 특징 위치인지의 여부를 판정할 수 있는 것이면, 다른 구성이어도 된다.
도 8은 특징 화소 판정부(158)의 다른 구성 예를 도시하고 있다. 이 구성 예에서는, 주목 화소 위치의 화소 데이터 d0이, 주변 위치의 화소 데이터 d1∼d8의 중앙치와 일치, 혹은 주목 화소 위치의 화소 데이터 d0 및 주변 위치의 화소 데이터 d1∼d8의 중앙치와 일치할 때, 해당 주목 화소 위치는 특징 위치이다고 판정된다. 여기서, 특징 화소 판정부(158)는, 입력 단자(190)와, 분리 회로(191)와, 중앙치 검출 회로(192)와, 비교기(193)와, 출력 단자(194)로 구성되어 있다.
입력 단자(190)는 특징 탭 선택 회로(157)에서 특징 탭의 데이터로서 추출된 화소 데이터 d0∼d8을 입력하기 위한 단자이다. 분리 회로(191)는 입력 단자(190)에 입력된 화소 데이터 d0∼d8을, 주목 화소 위치의 화소 데이터 d0, 및 그 주변에 위치하는 8개의 화소 데이터 d1∼d8로, 혹은 화소 데이터 d0, 및 화소 데이터 d0∼d8로 분리한다.
중앙치 검출 회로(192)는, 분리 회로(191)에서 분리된 화소 데이터 d1∼d8, 혹은 화소 데이터 d0∼d8로부터, 중앙치 CEN을 검출한다. 여기서, 화소 데이터 d1∼d8의 중앙치는, 4번째 및 5번째로 큰 화소 데이터의 평균치로 된다. 또한, 화소 데이터 d0∼d8의 중앙치는 5번째로 큰 화소 데이터로 된다.
비교기(193)는, 분리 회로(191)에서 분리된 주목 화소 위치의 화소 데이터 d0과 중앙치 검출 회로(192)에서 검출된 중앙치 CEN을 비교하여, 화상 데이터 d0과 중앙치 CEN이 일치했을 때 「1」을 출력하고, 그 이외일 때 「0」을 출력한다. 여기서 말하는 일치는, 완전하게 일치하는 경우 외에, 주목 화소 위치의 화소 데이터 d0이 중앙치 CEN의 상하 소정 범위 내에 있는 경우도 포함하는 것으로 한다.
출력 단자(194)는 비교기(193)의 출력을, 판정 신호 JR로서 출력한다. 이 판정 신호 JR은, 도 7에 도시하는 특징 판정부(158)에서와 마찬가지로, 「1」일 때 주목 화소 위치는 특징 위치이다고 판정된 것을 나타내고, 「0」일 때는 주목 화소 위치는 특징 위치가 아니다고 판정된 것을 나타낸다.
도 8에 도시하는 특징 화소 판정부(158)의 동작을 설명한다. 입력 단자(190)에 입력된 특징 탭의 데이터로서의 화소 데이터 d0∼d8은 분리 회로(191)에 공급된다. 이 분리 회로(191)에서는, 화소 데이터 d0∼d8이, 주목 화소 위치의 화소 데이터 d0, 및 주변 위치의 화소 데이터 d1∼d8로, 혹은 화소 데이터 d0, 및 화소 데이터 d0∼d8로 분리된다.
분리 회로(191)에서 분리된 주변 위치의 화소 데이터 d1∼d8, 혹은 화소 데이터 d0∼d8은, 중앙치 검출 회로(192)에 공급된다. 이 검출 회로(192)에서는, 화소 데이터 d1∼d8 혹은 화소 데이터 d0∼d8로부터, 중앙치 CEN이 검출된다. 이 검출 회로(192)에서 검출된 중앙치 CEN은 비교기(193)에 공급된다. 이 비교기(193)에는 분리 회로(191)에서 분리된 주목 화소 위치의 화소 데이터 d0도 공급된다.
그리고, 비교기(193)에서는, 화소 데이터 d0이 중앙치 CEN과 비교되어, d0=CEN일 때 「1」이 출력되고, 그 이외일 때 「0」이 출력된다. 이 비교기(193)의 출력은 판정 신호 JR로서 출력 단자(194)에 출력된다.
이 경우, 주목 화소 위치의 화소 데이터 d0이, 주변 위치의 화소 데이터 d1∼d8의 중앙치 CEN과 일치, 혹은 주목 화소 위치의 화소 데이터 d0 및 주변 위치의 화소 데이터 d1∼d8의 중앙치 CEN과 일치할 때, 비교기(193)의 출력은 「1」로 되어 판정 신호 JR은 「1」로 되고, 따라서 해당 주목 화소 위치는 특징 위치이다고 판정된다.
또한, 도 5에 도시하는 계수 데이터 생성 장치(150)에 있어서, 특징 탭 선택 회로(157)에서는, 입력 단자(151)에 입력되는 화상 신호 Vb′ 그 자체에 기초하여, 특징 탭의 데이터로서의 화소 데이터 d0∼d8을 선택적으로 추출하는 것이다. 그러나, 도 5에 파선으로 도시한 바와 같이, 특징 탭 선택 회로(157)의 전단에, 저역 차단 필터(181)를 마련하고, 특징 탭 선택 회로(157)에서 선택적으로 추출되는 화소 데이터 d0∼d8이, 저역 차단 필터(181)를 통과되도록 하는 것도 가능하다.
이 경우, 화소 데이터 d0∼d8의 각각은 고역 성분만으로 되고, 특징 화소 판 정부(158)에서는, 화질에 특히 기여하는 고역 성분만으로 주목 화소 위치가 특징 위치인지의 여부의 판정이 행하여지는 것이며, 화질에의 기여가 높은 소정의 특징을 갖는 특징 위치를, 효과적으로 판정할 수 있다.
또한, 도 1의 화상 신호 처리 장치(100)에서의 처리를, 예를 들면 도 9에 도시한 바와 같은 화상 신호 처리 장치(500)에 의해, 소프트웨어로 실현하는 것도 가능하다.
우선, 도 9에 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 프로그램이나 계수 데이터 등이 저장된 ROM(Read Only Memory)(502)과, CPU(501)의 작업 영역을 구성하는 RAM(Random Access Memory)(503)을 갖고 있다. 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 하드디스크 드라이브(HDD)(505)와, 광 디스크, 자기 디스크, 메모리 카드 등의 리무버블 기억 매체를 취급하는 드라이브(506)를 갖고 있다. 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 갖고 있다. 이 통신부(508)는 인터페이스(509)를 통하여 버스(504)에 접속되어 있다.
또한, 화상 신호 처리 장치(500)는 사용자 인터페이스부를 구비하고 있다. 이 사용자 인터페이스부는, 리모콘 송신기(510)로부터의 리모콘 신호 RM을 수신하는 리모콘 신호 수신 회로(511)와, LCD(liquid Crystal Display), PDP(Plasma Display Panel) 등으로 이루어지는 디스플레이 (513)를 갖고 있다. 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 신호인 화상 신호 Va를 입력하기 위한 입력 단자(515)와, HD 신호인 화상 신호 Vb를 출력하기 위한 출력 단자(517)를 갖고 있다. 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 프로그램이나 계수 데이터 등을 미리 저장해 두는 대신에, 이들 제어 프로그램이나 계수 데이터를 예를 들면 인터넷 등의 통신망(507)으로부터 통신부(508)를 통하여 다운로드하여, 하드디스크 드라이브(505)나 RAM(503)에 저장하여 사용할 수도 있다. 또한, 이들 제어 프로그램이나 계수 데이터 등을 리무버블 기억 매체에서 제공하도록 하여도 된다.
또한, 처리하여야 할 화상 신호 Va를 입력 단자(515)로부터 입력하는 대신에, 미리 하드디스크 드라이브(505)에 기록해 놓고, 혹은 인터넷 등의 통신망(507)으로부터 통신부(508)를 통하여 다운로드해도 된다. 또한, 처리 후의 화상 신호 Vb를 출력 단자(517)에 출력하는 대신에, 혹은 그것과 병행하여 디스플레이 (513)에 공급하여 화상 표시를 하거나, 나아가서는 하드디스크 드라이브(505)에 저장하거나, 통신부(508)를 통하여 인터넷 등의 통신망(507)에 송출하도록 하여도 된다.
도 10의 플로우차트를 참조하여, 도 9에 도시하는 화상 신호 처리 장치(500)에 있어서의, 화상 신호 Va로부터 화상 신호 Vb를 얻기 위한 처리 수순을 설명한다.
우선, 단계 ST10에서, 처리를 개시하고, 단계 ST11에서, 예를 들면 입력 단자(515)로부터 장치 내에 1 프레임 분 또는 1 필드 분의 화상 신호 Va를 입력한다. 이와 같이 입력되는 화상 신호 Va는 RAM(503)에 일시적으로 기억된다. 또한, 이 화상 신호 Va가 장치 내의 하드디스크 드라이브(505)에 미리 기록되어 있는 경우에는, 이 드라이브(505)로부터 화상 신호 Va를 판독하여, 판독된 화상 신호 Va를 RAM(503)에 일시적으로 기억한다.
그리고, 단계 ST12에서, 화상 신호 Va의 전 프레임 또는 전 필드의 처리가 종료되었는지 여부를 판정한다. 처리가 끝났을 때는, 단계 ST13에서, 처리를 종료한다. 한편, 처리가 끝나지 않았을 때는, 단계 ST14로 진행한다.
이 단계 ST14에서는, 화상 신호 Va에 기초하여, 화상 신호 Vb에서의 주목 화소 위치의 주변에 위치하는 복수의 화소 데이터를 클래스 탭의 데이터로서 취득하고, 단계 ST15에서, 이 클래스 탭의 데이터에 기초하여, 화상 신호 Vb에서의 주목 화소 위치의 화소 데이터가 속하는 클래스 코드 CL을 생성한다.
다음으로, 단계 ST16에서, 화상 신호 Va에 기초하여, 화상 신호 Vb에서의 주목 화소 위치의 주변에 위치하는 복수의 화소 데이터 xi를 예측 탭의 데이터로서 취득한다. 그리고, 단계 ST17에서, 단계 ST15에서 생성된 클래스 코드 CL에 대응하는 계수 데이터 Wi와 단계 ST16에서 취득된 복수의 화소 데이터 xi를 사용하여, (3)식의 추정식에 기초하여, 화상 신호 Vb에서의 주목 화소 위치의 화소 데이터 y를 생성한다.
다음으로, 단계 ST18에서, 단계 ST11에서 입력된 1 프레임 분 또는 1 필드 분의 화상 신호 Va의 화소 데이터의 전 영역에 있어서 화상 신호 Vb의 화소 데이터를 얻는 처리가 종료되었는지의 여부를 판정한다. 종료하였을 때는, 단계 ST11로 되돌아가, 다음의 1 프레임 분 또는 1 필드 분의 화상 신호 Va의 입력 처리로 이동한다. 한편, 처리가 종료되지 않았을 때에는, 단계 ST14로 되돌아가, 다음의 주목 화소 위치에 대한 처리로 이동한다.
이와 같이, 도 10에 도시하는 플로우차트를 따라서 처리를 함으로써, 입력된 화상 신호 Va의 화소 데이터를 처리하여, 화상 신호 Vb의 화소 데이터를 얻을 수 있다. 이와 같이 처리하여 얻어진 화상 신호 Vb는 출력 단자(517)에 출력되거나, 디스플레이 (513)에 공급되어 그것에 의한 화상이 표시되거나, 나아가서는 하드디스크 드라이브(505)에 공급되어 기록되기도 한다.
또한, 처리 장치의 도시는 생략하지만, 도 5의 계수 데이터 생성 장치(150)에서의 처리도 소프트웨어로 실현 가능하다.
도 11의 플로우차트를 참조하여, 계수 데이터를 생성하기 위한 처리 수순을 설명한다.
우선, 단계 ST20에서, 처리를 개시하고, 단계 ST21에서, 교사 신호로서의 화상 신호 Vb′를 1 프레임 분 또는 1 필드 분만 입력한다. 그리고, 단계 ST22에서, 화상 신호 Vb′의 전 프레임 또는 전 필드의 처리가 종료되었는지의 여부를 판정한 다. 종료하지 않았을 때는, 단계 ST23에서, 단계 ST21에서 입력된 화상 신호 Vb′에 대하여 수평 및 수직의 씨닝 처리를 행하여, 학생 신호로서의 화상 신호 Va′를 생성한다.
다음으로, 단계 ST24에서, 화상 신호 Vb′에 기초하여, 해당 화상 신호 Vb′에 있어서의 주목 화소 위치의 화소 데이터 d0 및 그 주변 위치의 화소 데이터 d1∼d8을, 특징 탭의 데이터로서 취득한다. 그리고, 단계 ST25에서, 단계 ST24에서 취득된 화소 데이터 d0∼d8에 기초하여, 주목 화소 위치가, 화질에의 기여가 높은 소정의 특징을 갖는 특징 위치인지의 여부를 판정한다. 예를 들면, 주목 화소 위치의 화소 데이터 d0이, 주변 위치의 화소 데이터 d1∼d8의, 최대치 MAX보다 크다든지, 혹은 최소치 MIN보다 작을 때, 해당 주목 화소 위치는 특징 위치이다고 판정된다.
주목 화소 위치가 특징 위치이다고 판정될 때, 단계 ST26으로 진행한다. 이 단계 ST26에서, 화상 신호 Va′에 기초하여, 화상 신호 Vb′에 있어서의 주목 화소 위치의 주변에 위치하는 복수의 화소 데이터를 클래스 탭의 데이터로서 취득하고, 단계 ST27에서, 이 클래스 탭의 데이터에 기초하여, 화상 신호 Vb′에 있어서의 주목 화소 위치의 화소 데이터가 속하는 클래스 코드 CL을 생성한다.
다음으로, 단계 ST28에서, 화상 신호 Va′에 기초하여, 화상 신호 Vb′에 있어서의 주목 화소 위치의 주변에 위치하는 복수의 화소 데이터 xi를 예측 탭의 데이터로서 취득한다. 또한, 단계 ST29에서, 화상 신호 Vb′에 기초하여, 해당 화상 신호 Vb′에 있어서의 주목 화소 위치의 화소 데이터 y를 교사 탭의 데이터로서 취 득한다.
그리고, 단계 ST30에서, 단계 ST27에서 생성된 클래스 코드 CL, 단계 ST28에서 취득된 복수의 화소 데이터 xi, 및 단계 ST29에서 취득된 화소 데이터 y를 이용하여, 클래스 및 출력 화소의 조합마다, (10)식에 나타내는 정규 방정식을 얻기 위한 가산(summation)을 한다((8)식, (9)식 참조).
이 단계 ST30의 처리의 후, 단계 ST31로 진행한다. 또한, 전술한 단계 ST25에서 주목 화소 위치는 특징 위치가 아니다고 판정할 때는, 즉시 단계 ST31로 진행한다. 이에 의해, 전술한 단계 ST30에서는, 교사 신호로서의 화상 신호 Vb′에서의, 화질에의 기여가 높은 소정의 특징을 갖는 특징 위치의 화소 데이터로 이루어지는 학습 데이터만을 이용하여 정규 방정식이 생성되고 있다.
단계 ST31에서는, 단계 ST21에서 입력된 1 프레임 분 또는 1 필드 분의 화상 신호 Vb′의 화소 데이터의 전 영역에서 학습 처리가 종료되었는지의 여부를 판정한다. 학습 처리를 종료하였을 때는, 단계 ST21로 되돌아가, 다음의 1 프레임 분 또는 1 필드 분의 화상 신호 Vb′의 입력을 행하여, 전술한 바와 마찬가지의 처리를 반복한다. 한편, 학습 처리를 종료하지 않았을 때에는, 단계 ST24로 되돌아가, 다음의 주목 화소 위치에 대한 처리로 이동한다.
전술한 단계 ST22에서, 처리가 종료되었을 때는, 단계 ST32에서, 전술한 단계 ST30의 가산 처리에 의해서 생성된, 정규 방정식을 풀어, 클래스 및 출력 화소의 각 조합의 계수 데이터 Wi를 구한다. 그리고, 단계 ST33에서, 그 계수 데이터 Wi를 계수 메모리에 저장하고, 단계 ST34에서 처리를 종료한다.
이와 같이, 도 11에 도시하는 플로우차트를 따라 처리를 함으로써, 도 5에 도시하는 계수 데이터 생성 장치(150)와 마찬가지의 방법에 의해서, 계수 데이터 Wi를 생성할 수 있다.
다음으로, 본 발명의 제2 실시 형태에 대하여 설명한다. 도 12는 제2 실시 형태로서의 화상 신호 처리 장치(200)의 구성을 도시하고 있다. 이 화상 신호 처리 장치(200)도, 525i 신호라고 하는 SD 신호인 화상 신호 Va를 1050i 신호라고 하는 HD 신호인 화상 신호 Vb로 변환한다. 여기서, 화상 신호 Va는 제1 정보 신호를 구성하고, 화상 신호 Vb는 제2 정보 신호를 구성하고 있다. 이 도 12에 있어서, 도 1과 대응하는 부분에는 동일 부호를 붙여 나타내고, 적절히 설명을 생략한다.
화상 신호 처리 장치(200)는, 입력 단자(101)와, 예측 탭 선택 회로(102)와, 클래스 탭 선택 회로(103)를 갖고 있다. 입력 단자(101)는 화상 신호 Va를 입력하기 위한 단자이다. 탭 선택 회로(102 103)는 각각, 입력 단자에 입력되는 화상 신호 Va에 기초하여, 화상 신호 Vb에서의 주목 화소 위치의 주변에 위치하는 복수의 화소 데이터를, 예측 탭, 클래스 탭의 데이터로서 선택적으로 추출한다. 이들 입력 단자(101) 및 탭 선택 회로(102 103)는, 도 1에 도시하는 화상 신호 처리 장치(100)에서의 것과 마찬가지의 것이다.
또한, 화상 신호 처리 장치(200)는 클래스 검출 회로(104)를 갖고 있다. 이 클래스 검출 회로(104)는, 클래스 탭 선택 회로(103)에서 선택적으로 추출된 클래스 탭의 데이터로서의 복수의 화소 데이터를 처리하여, 화상 신호 Vb에서의 주목 화소 위치의 화소 데이터가 속하는 클래스를 나타내는 클래스 코드 CL을 생성한다. 이 클래스 검출 회로(104)는 도 1에 도시하는 화상 신호 처리 장치(100)에서의 것과 마찬가지의 것이다.
또한, 화상 신호 처리 장치(200)는, 계수 데이터 생성 회로(109)와, 기억 수단으로서의 ROM(110)을 갖고 있다. ROM(110)은 각 클래스의 계수종 데이터를 저장하고 있다. 이 계수종 데이터는, 전술한 (3)식의 추정식의 계수 데이터 Wi(i=1∼n)를 생성하기 위한, 파라미터 r, z를 포함하는 생성식의 계수 데이터이다. (11)식은 그 생성식의 일례를 나타내며, wi0∼wi9가 계수종 데이터이다. 여기서, 파라미터 r은 해상도를 정하는 파라미터이고, 파라미터 z는 노이즈 제거도를 정하는 파라미터이다. 이 계수종 데이터 wi0∼wi9는, 화상 신호 Va를(525i 신호)를, 화상 신호 Vb(1050i 신호)로 변환하기 위한 정보이다.
Figure 112005017435357-PAT00008
…(11)
전술한 도 2에 도시한 바와 같이, 525i 신호를 1050i 신호로 변환하는 경우, 홀수, 짝수의 각각의 필드에 있어서, 525i 신호의 1 화소에 대응하여 1050i 신호의 4 화소를 얻을 필요가 있다. 이 경우, 홀수, 짝수의 각각의 필드에서의 1050i 신호를 구성하는 2×2의 단위 화소 블록 UB 내의 4 화소는, 각각 중심 예측 탭에 대하여 상이한 위상 시프트를 가지고 있다(도 4 참조). 그 때문에, 전술한 각 클래스의 계수종 데이터 wi0∼wi9는, 8 종류의 출력 화소(HD1∼HD4, HD1′∼HD4′)에 각 각 대응하는 계수종 데이터 wi0∼wi9로 이루어져 있다. 결국, ROM(110)에는 클래스 및 출력 화소의 조합마다, 계수종 데이터 wi0∼wi9가 저장되어 있다.
이 계수종 데이터 wi0∼wi9는, 화상 신호 Vb에 대응하는 교사 신호로서의 화상 신호 Vb′와 화상 신호 Va에 대응하는 학생 신호로서의 화상 신호 Va′로부터 학습에 의해서 미리 생성된 것이다. 그리고 그 경우, 계수종 데이터 wi0∼wi9는, 화상 신호 Vb′에서의, 화질에의 기여가 높은 소정의 특징을 갖는 특징 위치의 화소 데이터로 이루어지는 학습 데이터만을 이용하여 생성된 것이다. 이에 의해, 화상 신호 Vb에서의, 화질에의 기여가 높은 해당 소정의 특징을 갖는 특징 위치의 화소 데이터를 충실히 재현할 수 있게 되어 있어, 화상 신호 Vb에 의해서 얻어지는 화상의 화질의 향상이 도모된다. 이 계수종 데이터 wi0∼wi9의 생성 방법의 상세에 대해서는 후술한다.
계수 데이터 생성 회로(109)는 홀수, 짝수의 각 필드에 있어서, 클래스 검출 회로(104)에서 얻어진 클래스 코드 CL이 나타내는 클래스의, 4 출력 화소(도 4의 HD1∼HD4, 또는 HD1′∼HD4′)에 각각 대응하는 4 화소 분의 계수종 데이터 wi0∼wi9를 ROM(110)으로부터 취득하고, 또한 사용자에 의해서 조정된 파라미터 r, z의 값을 이용하여, (11)식의 생성식에 기초하여, 4 화소 분의 계수 데이터 Wi를 생성한다.
또한, 화상 신호 처리 장치(200)는 추정 예측 연산 회로(106)를 갖고 있다. 이 추정 예측 연산 회로(106)는, 화상 신호 Vb에서의 주목 화소 위치에 존재하는 단위 화소 블록 UB마다, 화소 데이터를 구한다. 즉, 추정 예측 연산 회로(106)는, 예측 탭 선택 회로(102)에서 추출되는 단위 화소 블록 UB 내의 4 화소(주목 화소)에 대응하는, 예측 탭의 데이터 xi, 및 계수 데이터 생성 회로(109)에서 생성되는, 그 단위 화소 블록 UB 내의 4 화소에 대응하는 4 화소 분의 계수 데이터 Wi를 이용하여, 그 단위 화소 블록 UB를 구성하는 4 화소의 화소 데이터 y1∼y4를, 각각 전술한 (3)식의 추정식에 의해, 개별로 연산한다. 이 추정 예측 연산 회로(106)는 도 1에 도시하는 화상 신호 처리 장치(100)에서의 것과 마찬가지의 것이다.
또한, 화상 신호 처리 장치(200)는 후처리 회로(107)와 출력 단자(108)를 갖고 있다. 후처리 회로(107)는, 추정 예측 연산 회로(106)로부터 순차 출력되는, 단위 화소 블록 UB 내의 4 화소의 화소 데이터 y1∼y4를 선순차화하고 1050i 신호의 포맷에 의해 출력한다. 출력 단자(108)는 후처리 회로(107)로부터 출력되는 화상 신호 Vb(1050i 신호)를 출력하기 위한 단자이다. 이들 후처리 회로(107) 및 출력 단자(108)는 도 1에 도시하는 화상 신호 처리 장치(100)에서의 것과 마찬가지의 것이다.
다음으로, 도 12에 도시하는 화상 신호 처리 장치(200)의 동작을 설명한다.
SD 신호인 화상 신호 Va가 입력 단자(101)에 입력된다. 그리고, 이 화상 신호 Va에 기초하여, 클래스 분류 적응 처리에 의해, 화상 신호 Vb를 구성하는 각 화소 데이터가 생성된다.
즉, 클래스 탭 선택 회로(103)에서는, 화상 신호 Va에 기초하여, 화상 신호 Vb에서의 주목 화소 위치의 주변에 위치하는 복수의 화소 데이터가, 클래스 탭의 데이터로서 선택적으로 추출된다. 이 복수의 화소 데이터는 클래스 검출 회로(104)에 공급된다. 클래스 검출 회로(104)에서는, 클래스 탭의 데이터로서의 복수의 화소 데이터 ki의 각각에 대하여, 예를 들면 ADRC 처리가 실시되어 재양자화 코드 qi가 얻어지고, 또한 이 재양자화 코드 qi를 이용하여 클래스 코드 CL이 생성된다((1)식, (2)식 참조). 이 클래스 코드 CL은 계수 데이터 생성 회로(109)에 공급된다.
이 계수 데이터 생성 회로(109)에서는, 홀수, 짝수의 각 필드에 있어서, 클래스 코드 CL이 나타내는 클래스의, 4 출력 화소(도 4의 HD1∼HD4, 또는 HD1′∼HD4′)에 각각 대응하는 4 화소 분의 계수종 데이터 wi0∼wi9가, ROM(110)로부터 취득된다. 또한, 이 계수 데이터 생성 회로(109)에는, 사용자에 의해서 조정된 파라미터 r, z의 값이 공급된다. 그리고, 이 계수 데이터 생성부(109)에서는, 각 필드에 있어서, 4 화소 분의 계수종 데이터 wi0∼wi9 및 파라미터 r, z의 값이 이용되어, (11)식의 생성식에 기초하여, 4 출력 화소 분의 계수 데이터 Wi가 생성된다. 이 계수 데이터 Wi는 추정 예측 연산 회로(106)에 공급된다.
또한, 예측 탭 선택 회로(102)에서는, 화상 신호 Va에 기초하여, 화상 신호 Vb에서의 주목 화소 위치의 주변에 위치하는 복수의 화소 데이터 xi가, 예측 탭의 데이터로서 선택적으로 추출된다. 이 복수의 화소 데이터 xi는 추정 예측 연산 회 로(106)에 공급된다.
추정 예측 연산 회로(106)에서는, 예측 탭 선택 회로(102)에서 추출된 예측 탭의 데이터로서의 복수의 화소 데이터 xi와, 계수 데이터 생성 회로(109)에서 생성된 4 출력 화소 분의 계수 데이터 Wi로부터, 화상 신호 Vb에서의 주목 화소 위치에 존재하는 단위 화소 블록 UB 내의 4 화소(주목 화소)의 화소 데이터 y1∼y4가, (3)식의 추정식에 기초하여 개별로 연산된다.
이 추정 예측 연산 회로(106)로부터 순차 출력되는, 화상 신호 Vb를 구성하는 각 단위 화소 블록 내의 4 화소의 화소 데이터 y1∼y4는, 후처리 회로(107)에 공급된다. 이 후 처리 회로(107)에서는, 추정 예측 연산 회로(106)로부터 순차 공급되는 단위 화소 블록 내의 4 화소의 데이터 y1∼y4가 선순차화되고 1050i 신호의 포맷에 의해 출력된다. 즉, 후처리 회로(107)로부터는 화상 신호 Vb(050i 신호)가 얻어지고, 이 화상 신호 Vb는 출력 단자(108)에 출력된다.
전술한 바와 같이, ROM(110)에 저장되어 있는 계수종 데이터 wi0∼wi9(i=1∼n)는, 화상 신호 Vb에 대응하는 교사 신호로서의 화상 신호 Vb′에서의, 화질에의 기여가 높은 소정의 특징을 갖는 특징 위치의 화소 데이터로 이루어지는 학습 데이터만을 이용하여 생성된 것이다. 따라서, 도 12에 도시하는 화상 신호 처리 장치(200)에 따르면, 화상 신호 Vb에서의, 화질에의 기여가 높은 해당 소정의 특징을 갖는 특징 위치의 화소 데이터가 충실히 재현되기 때문에, 이 화상 신호 Vb에 의해서 얻어지는 화상의 화질이 향상된다.
다음으로, 전술한 화상 신호 처리 장치(200)의 ROM(110)에 저장되는, 계수종 데이터의 생성 방법에 대하여 설명한다. 이 계수종 데이터는 학습에 의해서 생성된다. 여기서는, (11)식의 생성식에서의 계수 데이터인 계수종 데이터 wi0∼wi9(i=1∼n)를 구하는 예를 나타내는 것으로 한다.
여기서, 이하의 설명을 위해서, (12)식과 같이, tj(j=0∼9)를 정의한다.
t0=1, t1=r, t2=z, t3=r2, t4=rz, t5=z2, t6=r3, t7=r2z, t8=rz2, t9=z3 …(12)
이 (12)식을 이용하면, (11)식은 (13)식과 같이 재기입된다.
Figure 112005017435357-PAT00009
…(13)
최종적으로, 학습에 의해서 미정 계수 wij를 구한다. 즉, 클래스 및 출력 화소의 조합마다, 복수의 학습 데이터를 이용하여, 제곱 오차를 최소로 하는 계수치를 결정한다. 소위 최소 제곱법에 의한 해법이다. 학습 수를 m, k(1≤k≤m)번째의 학습 데이터에 있어서의 잔차를 ek, 제곱 오차의 총합을 E로 하면, (3)식 및(11)식을 이용하여, E는 (14)식으로 표시된다. 여기서, xik는 SD 신호의 i번째의 예측 탭 위치에서의 k번째의 화소 데이터, yk는 그것에 대응하는 k번째의 HD 신호의 화소 데이터를 나타내고 있다.
Figure 112005017435357-PAT00010
…(14)
최소 제곱법에 의한 해법에서는, (14)식의 wij에 의한 편미분이 0으로 되는 wij를 구한다. 이것은 (15)식으로 표현된다.
Figure 112005017435357-PAT00011
…(15)
여기서, (16)식, (17)식과 같이, Xipjq, Yip를 정의하면, (15)식은 행렬을 이용하여, (18)식과 같이 재기입된다.
Figure 112005017435357-PAT00012
…(16)
Figure 112005017435357-PAT00013
…(17)
Figure 112005017435357-PAT00014
…(18)
이 (18)식이 계수종 데이터 wi0∼wi9를 산출하기 위한 정규 방정식이다. 이 정규 방정식을 소인법(Gauss-Jordan의 소거법) 등의 일반 해법으로 푸는 것에 의해, 계수종 데이터 wi0∼wi9를 구할 수 있다.
도 13은 전술한 계수종 데이터의 생성 방법의 개념을 나타내고 있다. 교사 신호로서의 HD 신호로부터, 학생 신호로서의 복수의 SD 신호를 생성한다. 여기서, HD 신호로부터 SD 신호를 생성할 때에 사용하는 씨닝 필터의 주파수 특성을 바꿈으로써, 해상도가 서로 다른 SD 신호를 생성한다.
해상도가 서로 다른 SD 신호에 의해서, 해상도를 높이는 효과가 서로 다른 계수종 데이터를 생성할 수 있다. 예를 들면 매우 흐릿함이 큰 화상이 얻어지는 SD 신호와 흐릿함이 적은 화상이 얻어지는 SD 신호가 있었던 경우, 흐릿함이 큰 화상이 얻어지는 SD 신호에 의한 학습에서, 해상도를 높이는 효과가 강한 계수종 데이터가 생성되고, 흐릿함이 적은 화상이 얻어지는 SD 신호에 의한 학습에서, 해상 도를 높이는 효과가 약한 계수종 데이터가 생성된다.
또한, 해상도가 서로 다른 SD 신호 각각에 대하여 노이즈를 가함으로써, 노이즈가 가해진 SD 신호를 생성한다. 노이즈를 가하는 량을 가변함으로써 노이즈량이 서로 다른 SD 신호가 생성되고, 그것에 의하여 노이즈 제거 효과가 서로 다른 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 량으로서는, 예를 들면 (19)식과 같이, SD 신호의 화소치 x에 대하여, 노이즈 n을 가하여 노이즈가 가해진 SD 신호의 화소치 x′를 생성하는 경우, G를 가변함으로써 노이즈량을 조정한다.
x′=x+G·n …(19)
예를 들면, 주파수 특성을 가변하는 파라미터 r의 값을 0∼1.0까지 0.1의 단계에 의해 11 단계로 가변하고, 노이즈를 가하는 량을 가변하는 파라미터 z의 값을 0∼1.0까지 0.1의 단계에 의해 11 단계로 가변하여, 합계 121 종류의 SD 신호를 생성한다. 이와 같이 하여 생성한 복수의 SD 신호와 HD 신호의 사이에서 학습을 행하여 계수종 데이터를 생성한다. 이 파라미터 r, z는 도 12의 계수 데이터 생성 회로(109)에 공급되는 파라미터 r, z에 대응하는 것이다.
다음으로, 전술한 계수종 데이터 wi0∼wi9(i=1∼n)를 생성하기 위한 계수종 데이터 생성 장치(250)에 대하여 설명한다. 도 14는 이 계수종 데이터 생성 장치(250)의 구성을 도시하고 있다. 이 도 14에 있어서, 도 5와 대응하는 부분에는 동일 부호를 붙여 나타내고, 적절히 설명을 생략한다.
이 계수종 데이터 생성 장치(250)는 입력 단자(151)와 SD 신호 생성 회로(152A)를 갖고 있다. 입력 단자(151)는, 전술한 화상 신호 Vb에 대응하는, 교사 신호로서의 화상 신호 Vb′를 입력하기 위한 단자이다. SD 신호 생성 회로(152A)는 이 화상 신호 Vb′에 대하여, 수평 및 수직의 씨닝 처리를 행하여, 전술한 화상 신호 Va에 대응하는, 학생 신호로서의 화상 신호 Va′를 생성한다. 이 SD 신호 생성 회로(152A)에는 파라미터 r, z가 공급된다. 파라미터 r의 값에 대응하여, 화상 신호 Vb′로부터 화상 신호 Va를 생성할 때에 사용하는 씨닝 필터의 주파수 특성이 가변된다. 또한, 파라미터 z의 값에 대응하여, SD 신호에 가하는 노이즈의 량이 가변된다.
또한, 계수종 데이터 생성 장치(250)는, 예측 탭 선택 회로(153)와 클래스 탭 선택 회로(154)를 갖고 있다. 이들 탭 선택 회로(153, 154)는 각각, SD 신호 생성 회로(152)에서 생성된 화상 신호 Va′에 기초하여, 화상 신호 Vb′에 있어서의 주목 화소 위치의 주변에 위치하는 복수의 화소 데이터를, 예측 탭, 클래스 탭의 데이터로서 선택적으로 추출한다. 이들 탭 선택 회로(153, 154)는 각각, 전술한 화상 신호 처리 장치(200)의 탭 선택 회로(102, 103)에 대응하고 있다.
또한, 계수종 데이터 생성 장치(250)는 클래스 검출 회로(155)를 갖고 있다. 이 클래스 검출 회로(155)는, 클래스 탭 선택 회로(154)에서 선택적으로 추출된 클래스 탭의 데이터로서의 복수의 화소 데이터를 처리하여, 화상 신호 Vb′에 있어서의 주목 화소 위치의 화소 데이터가 속하는 클래스를 나타내는 클래스 코드 CL을 생성한다. 이 클래스 검출 회로(155)는 전술한 화상 신호 처리 장치(200)의 클래스 검출 회로(104)에 대응하고 있다.
또한, 계수 데이터 생성 장치(250)는 교사 탭 선택 회로(156)를 갖고 있다. 이 교사 탭 선택 회로(156)는, 화상 신호 Vb′에 기초하여, 해당 화상 신호 Vb′에 있어서의 주목 화소 위치의 화소 데이터를 선택적으로 추출한다.
또한, 계수종 데이터 생성 장치(250)는 특징 탭 선택 회로(157)와 특징 화소 판정부(158)를 갖고 있다. 특징 탭 선택 회로(157)는 입력 단자(151)에 입력되는 화상 신호 Vb′에 기초하여, 이 화상 신호 Vb′에 있어서의 주목 화소 위치의 화소 데이터 d0, 및 그 주변에 위치하는 복수의 화소 데이터 d1∼d8을, 특징 탭의 데이터로서 선택적으로 추출한다(도 6 참조). 특징 화소 판정부(158)는, 특징 탭 선택 회로(157)에서 선택적으로 추출된 특징 탭의 데이터로서의 복수의 화소 데이터 d0∼d8에 기초하여, 화상 신호 Vb′에 있어서의 주목 화소 위치가, 화질에의 기여가 높은 소정의 특징을 갖는 특징 위치인지의 여부를 판정하고, 그 결과를 나타내는 판정 신호 JR을 출력한다.
이들 특징 탭 선택 회로(157) 및 특징 화소 판정부(158)는, 도 5에 도시하는 계수 데이터 생성 장치(150)에서의 것과 마찬가지의 것이다. 특징 화소 판정부 (158)는 예를 들면 전술한 도 7 혹은 도 8에 도시한 바와 같이 구성된다. 또한, 특징 탭 선택 회로(157)의 전단에, 저역 차단 필터(181)를 마련하고(도 5 참조), 특징 탭 선택 회로(157)에서 선택적으로 추출되는 화소 데이터 d0∼d8이, 저역 차단 필터(181)를 통한 것으로 하는 것도 가능하다.
또한, 계수종 데이터 생성 장치(250)는 정규 방정식 생성 회로(185)를 갖고 있다. 이 정규 방정식 생성 회로(185)는, 교사 탭 선택 회로(156)에서 선택적으로 추출된, 화상 신호 Vb′에 있어서의 각 주목 화소 위치의 화소 데이터 y와, 이 각 주목 화소 위치의 화소 데이터 y에 각각 대응하고 예측 탭 선택 회로(153)에서 선택적으로 추출된, 예측 탭의 데이터로서의 복수의 화소 데이터 xi와, 각 주목 화소 위치의 화소 데이터 y에 각각 대응하여 클래스 검출 회로(155)에서 생성된 클래스 코드 CL과, 파라미터 r, z의 값으로부터, 클래스마다, 계수종 데이터 wi0∼wi9를 얻기 위한 정규 방정식((18)식 참조)을 생성한다. 여기서, 화상 신호 Vb′에 있어서의 각 주목 화소 위치는, 특징 화소 판정부(158)에서 특징 위치이다고 판정된 주목 화소 위치이다.
이 경우, 1개의 화소 데이터 y와 그것에 대응하는 복수 개의 화소 데이터 xi의 조합으로 1개의 학습 데이터가 생성된다. 교사 신호로서의 화상 신호 Vb′와, 그것에 대응하는 학생 신호로서의 화상 신호 Va′의 사이에서, 클래스마다, 많은 학습 데이터가 생성되어 간다. 이에 의해, 정규 방정식 생성 회로(185)에서는, 화상 신호 Vb′에서의, 화질에의 기여가 높은 소정의 특징을 갖는 특징 위치의 화소 데이터 y로 이루어지는 학습 데이터만을 이용하여, 클래스마다, 계수종 데이터 wi0∼wi9를 얻기 위한 정규 방정식이 생성된다.
또한 이 경우, 정규 방정식 생성 회로(185)에서는, 출력 화소(도 4의 HD1∼HD4, HD1′∼HD4′)마다, 정규 방정식이 생성된다. 즉, HD1∼HD4, HD1′∼HD4′에 대응하는 정규 방정식은, 각각, 중심 예측 탭 SD0, SD0′로부터의 어긋남 값 이 HD1∼HD4, HD1′∼HD4′와 동일한 관계에 있는 화소 데이터 y로 구성되는 학습 데이터를 이용하여 생성된다. 결국, 정규 방정식 생성 회로(185)에서는, 클래스 및 출력 화소의 조합마다, 계수종 데이터 wi0∼wi9를 얻기 위한 정규 방정식이 생성된다.
또한, 계수종 데이터 생성 장치(250)는 계수종 데이터 결정 회로(186)와 계수종 메모리(187)를 갖고 있다. 계수종 데이터 결정 회로(186)는, 정규 방정식 생성 회로(185)로부터 정규 방정식의 데이터의 공급을 받아, 해당 정규 방정식을 소인법 등에 의해서 풀어, 클래스 및 출력 화소의 조합마다, 계수종 데이터 wi0∼wi9를 구한다. 계수종 메모리(187)는 계수종 데이터 결정 회로(186)에서 구해진 계수종 데이터 wi0∼wi9를 저장한다.
다음으로, 도 14에 도시하는 계수종 데이터 생성 장치(250)의 동작을 설명한다.
입력 단자(151)에는 교사 신호로서의 화상 신호 Vb′가 입력된다. 이 화상 신호 Vb′에 대하여, SD 신호 생성 회로(152A)에서 수평 및 수직의 씨닝 처리가 행 하여져, 학생 신호로서의 화상 신호 Va′가 생성된다. 이 경우, SD 신호 생성 회로(152A)에는 파라미터 r, z가 제어 신호로서 공급되고, 주파수 특성 및 노이즈 가산량이 단계적으로 변화한 복수의 화상 신호 Va′가 순차적으로 생성되어 간다.
클래스 탭 선택 회로(154)에서는, 화상 신호 Va′에 기초하여, 화상 신호 Vb′에 있어서의 주목 화소 위치의 주변에 위치하는 복수의 화소 데이터가 클래스 탭의 데이터로서 선택적으로 추출된다. 이 복수의 화소 데이터는 클래스 검출 회로(155)에 공급된다. 그리고, 클래스 검출 회로(155)에서는, 각 화소 데이터에 대하여 ADRC 등의 데이터 압축 처리가 실시되어, 화상 신호 Vb′에 있어서의 주목 화소 위치의 화소 데이터가 속하는 클래스를 나타내는 클래스 코드 CL이 생성된다((1)식, (2)식 참조). 이 클래스 코드 CL은 정규 방정식 생성 회로(185)에 공급된다.
예측 탭 선택 회로(153)에서는, 화상 신호 Va′에 기초하여, 화상 신호 Vb′에 있어서의 주목 화소 위치의 주변에 위치하는 복수의 화소 데이터 xi가 예측 탭의 데이터로서 선택적으로 추출된다. 이 복수의 화소 데이터 xi는 정규 방정식 생성 회로(185)에 공급된다. 또한, 교사 탭 선택 회로(156)에서는, 화상 신호 Vb′에 기초하여, 해당 화상 신호 Vb′에 있어서의 주목 화소 위치의 화소 데이터 y가 선택적으로 추출된다. 이 화소 데이터 y는 정규 방정식 생성 회로(185)에 공급된다.
또한, 특징 탭 선택 회로(157)에서는, 화상 신호 Vb′에 기초하여, 이 화상 신호 Vb′에 있어서의 주목 화소 위치의 화소 데이터 d0, 및 그 주변에 위치하는 복수의 화소 데이터 d1∼d8이, 특징 탭의 데이터로서 선택적으로 추출된다. 이 화 소 데이터 d0∼d8은 특징 화소 판정부(158)에 공급된다. 특징 화소 판정부(158)에서는, 복수의 화소 데이터 d0∼d8에 기초하여, 화상 신호 Vb′에 있어서의 주목 화소 위치가, 화질에의 기여가 높은 소정의 특징을 갖는 특징 위치인지의 여부가 판정되고, 그 결과를 나타내는 판정 신호 JR이 얻어진다. 이 판정 신호 JR은 정규 방정식 생성 회로(185)에 공급된다.
정규 방정식 생성 회로(185)에서는, 특징 화소 판정부(158)에서 특징 위치이다고 판정된, 화상 신호 Vb′에 있어서의 각 주목 화소 위치를 대상으로 하여, 해당 각 주목 화소 위치의 화소 데이터 y와, 이 각 주목 화소 위치의 화소 데이터 y에 각각 대응하는, 예측 탭의 데이터로서의 복수의 화소 데이터 xi와, 각 주목 화소 위치의 화소 데이터 y가 속하는 클래스를 나타내는 클래스 코드 CL과, SD 신호 생성 회로(152A)에 공급되어 있는 파라미터 r, z의 값으로부터, 클래스 및 출력 화소의 조합마다, 계수종 데이터 wi0∼wi9를 얻기 위한 정규 방정식((18)식 참조)이 생성된다.
그리고, 계수종 데이터 결정 회로(186)에서는, 정규 방정식 생성 회로(185)로부터 정규 방정식의 데이터가 공급되고, 해당 정규 방정식이 소인법 등에 의해서 풀어져, 클래스 및 출력 화소의 조합마다, 계수종 데이터 wi0∼wi9가 구해진다. 이 계수종 데이터 wi0∼wi9는 계수종 메모리(187)에 저장된다.
이와 같이, 도 14에 도시하는 계수종 데이터 생성 장치(250)에서는, 전술한 화상 신호 처리 장치(200)의 ROM(110)에 저장하여야 할, 클래스 및 출력 화소의 각 조합의 계수종 데이터 wi0∼wi9를 생성할 수 있다.
전술한 바와 같이, 이 계수종 데이터 wi0∼wi9는, 교사 신호로서의 화상 신호 Vb′에서의, 화질에의 기여가 높은 소정의 특징을 갖는 특징 위치의 화소 데이터로 이루어지는 학습 데이터만을 이용하여 생성된 것이다. 따라서, 이 계수종 데이터 wi0∼wi9가 도 12에 도시하는 화상 신호 처리 장치(200)의 ROM(110)에 저장되어 사용됨으로써, 화상 신호 처리 장치(200)에서는, 화상 신호 Vb에서의, 화질에의 기여가 높은 해당 소정의 특징을 갖는 특징 위치의 화소 데이터가 충실히 재현되어, 이 화상 신호 Vb에 의해서 얻어지는 화상의 화질의 향상을 도모할 수 있다.
또한, 도 12의 화상 신호 처리 장치(200)에서의 처리를, 전술한 도 9에 도시한 바와 같은 화상 신호 처리 장치(500)에 의해, 소프트웨어로 실현하는 것도 가능하다. 도 15의 플로우차트를 참조하여, 그 처리 수순을 설명한다.
우선, 단계 ST40에서, 처리를 개시하고, 단계 ST41에서, 예를 들면 입력 단자(515)로부터 장치 내에 1 프레임 분 또는 1 필드 분의 화상 신호 Va를 입력한다. 이와 같이 입력되는 화상 신호 Va는 RAM(503)에 일시적으로 기억된다. 또한, 이 화상 신호 Va가 장치 내의 하드디스크 드라이브(505)에 미리 기록되어 있는 경우에는, 이 드라이브(505)로부터 화상 신호 Va를 판독하여, 판독된 화상 신호 Va를 RAM(503)에 일시적으로 기억한다.
그리고, 단계 ST42에서, 화상 신호 Va의 전 프레임 또는 전 필드의 처리가 끝났는지 여부를 판정한다. 처리가 끝났을 때는, 단계 ST43에서 처리를 종료한다. 한편, 처리가 끝나지 않았을 때에는, 단계 ST44로 진행한다.
이 단계 ST44에서는, 사용자가 조정하여, RAM(503)에 기억되어 있는, 파라미터 r, z의 값을 취득한다. 그리고, 단계 ST45에서, 화상 신호 Va에 기초하여, 화상 신호 Vb에서의 주목 화소 위치의 주변에 위치하는 복수의 화소 데이터를 클래스 탭의 데이터로서 취득하고, 단계 ST46에서, 이 클래스 탭의 데이터에 기초하여, 화상 신호 Vb에서의 주목 화소 위치의 화소 데이터가 속하는 클래스 코드 CL을 생성한다.
다음으로, 단계 ST47에서, 단계 ST46에서 생성된 클래스 코드 CL로 표시되는 클래스의 계수종 데이터 wi0∼wi9 및 단계 ST44에서 취득된 파라미터 r, z의 값을 사용하여, (11)식의 생성식에 기초하여, 추정식의 계수 데이터 Wi를 생성한다.
다음으로, 단계 ST48에서, 화상 신호 Va에 기초하여, 화상 신호 Vb에서의 주목 화소 위치의 주변에 위치하는 복수의 화소 데이터 xi를 예측 탭의 데이터로서 취득한다. 그리고, 단계 ST49에서, 단계 ST47에서 생성된 계수 데이터 Wi 및 단계 ST48에서 취득된 복수의 화소 데이터 xi를 사용하여, (3)식의 추정식에 기초하여, 화상 신호 Vb에서의 주목 화소 위치의 화소 데이터 y를 생성한다.
다음으로, 단계 ST50에서, 단계 ST41에서 입력된 1 프레임 분 또는 1 필드 분의 화상 신호 Va의 화소 데이터의 전 영역에서 화상 신호 Vb의 화소 데이터를 얻는 처리가 종료되었는지의 여부를 판정한다. 종료하였을 때는, 단계 ST41로 되돌아가, 다음의 1 프레임 분 또는 1 필드 분의 화상 신호 Va의 입력 처리로 이동한 다. 한편, 처리가 종료되지 않았을 때에는, 단계 ST45로 되돌아가, 다음의 주목 화소 위치에 대한 처리로 이동한다.
이와 같이, 도 15에 도시하는 플로우차트를 따라 처리를 함으로써, 입력된 화상 신호 Va의 화소 데이터를 처리하여, 화상 신호 Vb의 화소 데이터를 얻을 수 있다. 이와 같이 처리하여 얻어진 화상 신호 Vb는 출력 단자(517)에 출력되거나, 디스플레이 (513)에 공급되어 그것에 의한 화상이 표시되거나, 나아가서는 하드디스크 드라이브(505)에 공급되어 기록되기도 한다.
또한, 처리 장치의 도시는 생략하지만, 도 14의 계수종 데이터 생성 장치(250)에서의 처리도 소프트웨어로 실현 가능하다.
도 16의 플로우차트를 참조하여, 계수종 데이터를 생성하기 위한 처리 수순을 설명한다.
우선, 단계 ST60에서, 처리를 개시하고, 단계 ST61에서, 화질 패턴을 특정하는 파라미터 r, z의 값을 선택한다. 그리고, 단계 ST62에서, 파라미터 r, z의 값의 전 조합에 대하여 학습이 끝났는지 여부를 판정한다. 전 조합에 대하여 학습이 끝나지 않았을 때는, 단계 ST63에서, 교사 신호로서의 화상 신호 Vb′를 1 프레임 분 또는 1 필드 분만 입력한다.
그리고, 단계 ST64에서, 화상 신호 Vb′의 전 프레임 또는 전 필드의 처리가 종료되었는지의 여부를 판정한다. 처리가 종료되었을 때에는, 단계 ST61로 되돌아가, 다음의 파라미터 r, z의 값을 선택하여, 전술한 것과 마찬가지의 처리를 반복한다. 한편, 처리가 종료되지 않았을 때에는, 단계 ST65에서, 단계 ST63에서 입력 된 화상 신호 Vb′에 대하여 수평 및 수직의 씨닝 처리를 행하여, 학생 신호로서의 화상 신호 Va′를 생성한다. 이 경우, 파라미터 r의 값에 대응하여, 화상 신호 Vb′로부터 화상 신호 Va를 생성할 때에 사용하는 씨닝 필터의 주파수 특성이 가변된다. 또한, 파라미터 z의 값에 대응하여, 화상 신호 Va′에 가하는 노이즈의 량이 가변된다.
다음으로, 단계 ST66에서, 화상 신호 Vb′에 기초하여, 해당 화상 신호 Vb′에 있어서의 주목 화소 위치의 화소 데이터 d0 및 그 주변 위치의 화소 데이터 d1∼d8을, 특징 탭의 데이터로서 취득한다. 그리고, 단계 ST67에서, 단계 ST66에서 취득된 화소 데이터 d0∼d8에 기초하여, 주목 화소 위치가, 화질에의 기여가 높은 소정의 특징을 갖는 특징 위치인지의 여부를 판정한다. 예를 들면, 주목 화소 위치의 화소 데이터 d0이, 주변 위치의 화소 데이터 d1∼d8의, 최대치 MAX보다 크다든지, 혹은 최소치 MIN보다 작을 때, 해당 주목 화소 위치는 특징 위치이다고 판정된다.
주목 화소 위치가 특징 위치이다고 판정될 때, 단계 ST68로 진행한다. 이 단계 ST68에서, 화상 신호 Va′에 기초하여, 화상 신호 Vb′에 있어서의 주목 화소 위치의 주변에 위치하는 복수의 화소 데이터를 클래스 탭의 데이터로서 취득하고, 단계 ST69에서, 이 클래스 탭의 데이터에 기초하여, 화상 신호 Vb′에 있어서의 주목 화소 위치의 화소 데이터가 속하는 클래스 코드 CL을 생성한다.
다음으로, 단계 ST70에서, 화상 신호 Va′에 기초하여, 화상 신호 Vb′에 있어서의 주목 화소 위치의 주변에 위치하는 복수의 화소 데이터 xi를 예측 탭의 데 이터로서 취득한다. 또한, 단계 ST71에서, 화상 신호 Vb′에 기초하여, 해당 화상 신호 Vb′에 있어서의 주목 화소 위치의 화소 데이터 y를 교사 탭의 데이터로서 취득한다.
그리고, 단계 ST72에서, 단계 ST69에서 생성된 클래스 코드 CL, 단계 ST70에서 취득된 복수의 화소 데이터 xi, 단계 ST71에서 취득된 화소 데이터 y, 및 단계 ST61에서 선택된 파라미터 r, z의 값을 이용하여, 클래스 및 출력 화소의 조합마다, (18)식에 나타내는 정규 방정식을 얻기 위한 가산을 한다((16)식, (17)식 참조).
이 단계 ST72의 처리의 후, 단계 ST73으로 진행한다. 또한, 전술한 단계 ST67에서 주목 화소 위치가 특징 위치가 아니다고 판정할 때는, 즉시 단계 ST73으로 진행한다. 이에 의해, 전술한 단계 ST72에서는, 교사 신호로서의 화상 신호 Vb′에서의, 화질에의 기여가 높은 소정의 특징을 갖는 특징 위치의 화소 데이터로 이루어지는 학습 데이터만을 이용하여 정규 방정식이 생성된다.
단계 ST73에서는, 단계 ST63에서 입력된 1 프레임 분 또는 1 필드 분의 화상 신호 Vb′의 화소 데이터의 전 영역에서 학습 처리가 종료되었는지의 여부를 판정한다. 학습 처리를 종료하였을 때는, 단계 ST63으로 되돌아가, 다음의 1 프레임 분 또는 1 필드 분의 화상 신호 Vb′의 입력을 행하여, 전술한 것과 마찬가지의 처리를 반복한다. 한편, 학습 처리를 종료하지 않았을 때에는, 단계 ST66으로 되돌아가, 다음의 주목 화소 위치에 대한 처리로 이동한다.
또한, 전술한 단계 ST62에서, 파라미터 r, z의 값의 조합에 대하여 학습이 끝났을 때는, 단계 ST74에서, 전술한 단계 ST72의 가산 처리에 의해서 생성된, 정규 방정식을 풀어, 클래스 및 출력 화소의 각 조합의 계수종 데이터 wi0∼wi9를 구한다. 그리고, 단계 ST75에서, 그 계수종 데이터 wi0∼wi9를 계수종 메모리에 스토어하고, 단계 ST76에서 처리를 종료한다.
이와 같이, 도 16에 도시하는 플로우차트를 따라 처리를 함으로써, 도 14에 도시하는 계수 데이터 생성 장치(250)와 마찬가지의 방법에 의해서, 계수종 데이터 wi0∼wi9를 생성할 수 있다.
또한, 전술 실시 형태에서는, 정보 신호가 화상 신호인 경우를 설명하였지만, 본 발명은 이것에 한정되지 않는다. 예를 들면, 정보 신호가 음성 신호인 경우에도, 본 발명을 마찬가지로 적용할 수 있다.
본 발명은, 제1 정보 신호를 제2 정보 신호로 변환할 때에 사용되는 추정식의 계수 데이터 혹은 그 계수 데이터를 생성하기 위한 계수종 데이터를, 소정의 특징을 갖는 특징 위치의 정보 데이터를 충실히 재현할 수 있도록 얻을 수 있어, 예를 들면 SD 신호를 HD 신호로 변환할 때에 사용하는 계수 데이터 혹은 계수종 데이터를 생성하는 용도에 적용할 수 있다.
본 발명의 기술 분야에 종사하는 사람은, 디자인 요구 및 다른 요소에 의존하여, 첨부된 청구항의 범주 또는 그 등가물의 범위 내에서 다양한 변형, 조합, 하부 조합 및 변경이 있을 수 있다는 것을 알 수 있을 것이다.
본 발명에 따르면, 제1 정보 신호를 제2 정보 신호로 변환할 때에 사용되는 추정식의 계수 데이터 혹은 그 계수 데이터를 생성하기 위한 계수종 데이터를, 제1 정보 신호에 대응하는 학생 신호 및 제2 정보 신호에 대응하는 교사 신호를 이용한 학습에 의해 얻는 경우, 교사 신호의 소정의 특징을 갖는 특징 위치의 정보 데이터로 이루어지는 학습 데이터만을 이용하는 것이며, 그 특징을 갖는 특징 위치의 정보 데이터를 충실히 재현할 수 있는 계수 데이터 혹은 계수종 데이터를 얻을 수 있어, 제2 정보 신호에 의해서 얻어지는 출력의 질의 향상을 도모할 수 있다.

Claims (26)

  1. 복수의 정보 데이터를 포함하는 제1 정보 신호를, 복수의 정보 데이터를 포함하는 제2 정보 신호로 변환할 때에 사용되는 추정식의 계수 데이터를 생성하는 계수 데이터 생성 장치에 있어서,
    상기 제2 정보 신호에 대응하는 제2 학습 신호에 있어서의 주목 위치가 소정의 특징을 갖는 특징 위치인지의 여부를 판정하는 판정 수단과,
    상기 제1 정보 신호에 대응하는 제1 학습 신호에 기초하여, 상기 제2 학습 신호에 있어서의 주목 위치의 주변에 위치하는 복수의 정보 데이터를 선택하는 데이터 선택 수단과,
    상기 판정 수단에서 특징 위치로 판정된, 상기 제2 학습 신호에 있어서의 주목 위치의 정보 데이터 및 상기 주목 위치와 관련하여 상기 데이터 선택 수단에서 선택된 복수의 정보 데이터를 이용하여, 상기 계수 데이터를 구하는 연산 수단을 포함하는 계수 데이터 생성 장치.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 제1 학습 신호에 기초하여, 상기 제2 학습 신호에 있어서의 주목 위치의 정보 데이터가 속하는 클래스를 검출하는 클래스 검출 수단을 더 포함하고, 상기 연산 수단은,
    상기 판정 수단에서 특징 위치로 판정된, 상기 제2 학습 신호에 있어서의 주 목 위치의 정보 데이터 및 상기 주목 위치와 관련하여 상기 데이터 선택 수단에서 선택된 복수의 정보 데이터와 함께, 상기 주목 위치와 관련하여 상기 클래스 검출 수단에서 검출된 클래스를 이용하여, 클래스마다, 상기 계수 데이터를 구하는 계수 데이터 생성 장치.
  3. 제1항에 있어서, 상기 연산 수단은,
    상기 판정 수단에서 특징 위치로 판정된, 상기 제2 학습 신호에 있어서의 주목 위치의 정보 데이터 및 상기 주목 위치와 관련하여 상기 데이터 선택 수단에서 선택된 복수의 정보 데이터를 이용하여, 상기 계수 데이터를 구하기 위한 정규 방정식을 생성하는 정규 방정식 생성기와,
    상기 정규 방정식 생성기에서 생성된 상기 정규 방정식을 계산하여, 상기 계수 데이터를 구하는 계수 데이터 연산기를 포함하는 계수 데이터 생성 장치.
  4. 제1항에 있어서, 상기 판정 수단은,
    상기 제2 학습 신호에 기초하여 선택된, 상기 제2 학습 신호와 관련한 주목 위치의 정보 데이터 및 그 주변에 위치하는 복수의 정보 데이터를 이용하여, 상기 주목 위치가 상기 특징 위치인지의 여부를 판정하는 계수 데이터 생성 장치.
  5. 제4항에 있어서, 상기 판정 수단은,
    상기 주목 위치의 정보 데이터가 상기 주변에 위치하는 복수의 정보 데이터 의 최대치보다 크거나 상기 주변에 위치하는 복수의 정보 데이터의 최소치보다 작을 경우, 상기 주목 위치가 상기 특징 위치라고 판정하는 것을 특징으로 하는 계수 데이터 생성 장치.
  6. 제4항에 있어서, 상기 판정 수단은,
    상기 주목 위치의 정보 데이터가 상기 주변에 위치하는 복수의 정보 데이터의 중앙치와 일치하거나, 상기 주목 위치의 정보 데이터 및 상기 주변에 위치하는 복수의 정보 데이터의 중앙치와 일치할 경우, 상기 주목 위치가 상기 특징 위치라고 판정하는 계수 데이터 생성 장치.
  7. 제4항에 있어서,
    상기 주목 위치의 정보 데이터 및 상기 주변에 위치하는 정보 데이터는 저역 차단 필터를 통하여 취득되는 계수 데이터 생성 장치.
  8. 복수의 정보 데이터를 포함하는 제1 정보 신호를, 복수의 정보 데이터를 포함하는 제2 정보 신호로 변환할 때에 사용되는 추정식의 계수 데이터를 생성하는 계수 데이터 생성 방법에 있어서,
    상기 제2 정보 신호에 대응하는 제2 학습 신호에 있어서의 주목 위치가 소정의 특징을 갖는 특징 위치인지의 여부를 판정하는 판정 단계와,
    상기 제1 정보 신호에 대응하는 제2 학습 신호에 기초하여, 상기 제2 학습 신호에 있어서의 주목 위치의 주변에 위치하는 복수의 정보 데이터를 선택하는 데이터 선택 단계와,
    상기 판정 단계에서 특징 위치로 판정된, 상기 제2 학습 신호에 있어서의 주목 위치의 정보 데이터 및 상기 주목 위치와 관련하여 상기 데이터 선택 단계에서 선택된 복수의 정보 데이터를 이용하여, 상기 계수 데이터를 구하는 연산 단계를 포함하는 계수 데이터 생성 방법.
  9. 복수의 정보 데이터를 포함하는 제1 정보 신호를, 복수의 정보 데이터를 포함하는 제2 정보 신호로 변환할 때에 사용되는 추정식의 계수 데이터를 생성하기 위한 계수 데이터 생성 방법을, 컴퓨터에 실행시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터 판독 가능 매체에 있어서, 상기 프로그램은,
    상기 제2 정보 신호에 대응하는 제2 학습 신호에 있어서의 주목 위치가 소정의 특징을 갖는 특징 위치인지의 여부를 판정하는 판정 단계와,
    상기 제1 정보 신호에 대응하는 제1 학습 신호에 기초하여, 상기 제2 학습 신호에 있어서의 주목 위치의 주변에 위치하는 복수의 정보 데이터를 선택하는 데이터 선택 단계와,
    상기 판정 단계에서 특징 위치라고 판정된, 상기 제2 학습 신호에 있어서의 주목 위치의 정보 데이터 및 상기 주목 위치와 관련하여 상기 데이터 선택 단계에서 선택된 복수의 정보 데이터를 이용하여, 상기 계수 데이터를 구하는 연산 단계를 포함하는 컴퓨터 판독 가능 매체.
  10. 복수의 정보 데이터를 포함하는 제1 정보 신호를, 복수의 정보 데이터를 포함하는 제2 정보 신호로 변환할 때에 사용되는 추정식의 계수 데이터를 생성하기 위한 계수 데이터 생성 방법을, 컴퓨터에 실행시키기 위한 프로그램에 있어서,
    상기 제2 정보 신호에 대응하는 제2 학습 신호에 있어서의 주목 위치가 소정의 특징을 갖는 특징 위치인지의 여부를 판정하는 판정 단계와,
    상기 제1 정보 신호에 대응하는 제1 학습 신호에 기초하여, 상기 제2 학습 신호에 있어서의 주목 위치의 주변에 위치하는 복수의 정보 데이터를 선택하는 데이터 선택 단계와,
    상기 판정 단계에서 특징 위치로 판정된, 상기 제2 학습 신호에 있어서의 주목 위치의 정보 데이터 및 상기 주목 위치와 관련하여 상기 데이터 선택 단계에서 선택된 복수의 정보 데이터를 이용하여, 상기 계수 데이터를 구하는 연산 단계를 포함하는 프로그램.
  11. 복수의 정보 데이터를 포함하는 제1 정보 신호를, 복수의 정보 데이터를 포함하는 제2 정보 신호로 변환하는 정보 신호 처리 장치에 있어서,
    상기 제1 정보 신호에 기초하여, 상기 제2 정보 신호에 있어서의 주목 위치의 주변에 위치하는 복수의 정보 데이터를 선택하는 데이터 선택 수단과,
    추정식의 계수 데이터를 기억하는 기억 수단과,
    상기 데이터 선택 수단에서 선택된 복수의 정보 데이터 및 상기 기억 수단에 기억되어 있는 계수 데이터를 이용하여, 상기 추정식에 따라, 상기 제2 정보 신호에 있어서의 주목 위치의 정보 데이터를 산출하여 얻는 연산 수단을 포함하고,
    상기 계수 데이터는, 상기 제2 정보 신호에 대응하는 제2 학습 신호에 있어서의 소정의 특징을 갖는 특징 위치의 정보 데이터, 및 상기 제1 정보 신호에 대응하는 제1 학습 신호에 기초하여 선택된, 상기 제2 학습 신호에 있어서의 특징 위치의 주변에 위치하는 복수의 정보 데이터를 이용하여 구해지는 정보 신호 처리 장치.
  12. 복수의 정보 데이터를 포함하는 제1 정보 신호를, 복수의 정보 데이터를 포함하는 제2 정보 신호로 변환할 때에 사용되는 추정식의 계수 데이터를 생성하기 위한 생성식의 계수종 데이터를 생성하는 계수종 데이터 생성 장치에 있어서,
    상기 생성식에 포함되는 파라미터에 대응하며, 상기 제1 정보 신호에 대응하는 제1 학습 신호에 기초하여 얻어지는 출력의 질을 정하는 파라미터의 값의 입력을 수신하는 파라미터 입력 수단과,
    상기 제2 정보 신호에 대응하는 제2 학습 신호에 있어서의 주목 위치가 소정의 특징을 갖는 특징 위치인지의 여부를 판정하는 판정 수단과,
    상기 제1 학습 신호에 기초하여, 상기 제2 학습 신호에 있어서의 주목 위치의 주변에 위치하는 복수의 정보 데이터를 선택하는 데이터 선택 수단과,
    상기 판정 수단에서 특징 위치로 판정된, 상기 제2 학습 신호에 있어서의 주목 위치의 정보 데이터, 상기 주목 위치와 관련하여 상기 데이터 선택 수단에서 선 택된 복수의 정보 데이터 및 상기 입력 수단에 입력된 파라미터의 값을 이용하여, 상기 계수종 데이터를 계산하는 연산 수단을 포함하는 계수종 데이터 생성 장치.
  13. 제12항에 있어서,
    상기 제1 학습 신호에 기초하여, 상기 제2 학습 신호에 있어서의 주목 위치의 정보 데이터가 속하는 클래스를 검출하는 클래스 검출 수단을 더 구비하고,
    상기 연산 수단은, 상기 판정 수단에서 특징 위치로 판정된, 상기 제2 학습 신호에 있어서의 주목 위치의 정보 데이터, 상기 주목 위치와 관련하여 상기 데이터 선택 수단에서 선택된 복수의 정보 데이터 및 상기 입력 수단에 입력된 파라미터의 값과 함께, 상기 주목 위치와 관련하여 상기 클래스 검출 수단에서 검출된 클래스를 이용하여, 클래스마다, 상기 계수종 데이터를 계산하는 계수종 데이터 생성 장치.
  14. 제12항에 있어서, 상기 연산 수단은,
    상기 판정 수단에서 특징 위치로 판정된, 상기 제2 학습 신호에 있어서의 주목 위치의 정보 데이터, 상기 주목 위치와 관련하여 상기 데이터 선택 수단에서 선택된 복수의 정보 데이터 및 상기 입력 수단에 입력된 파라미터의 값을 이용하여, 상기 계수종 데이터를 구하기 위한 정규 방정식을 생성하는 정규 방정식 생성기와,
    상기 정규 방정식 생성기에서 생성된 상기 정규 방정식을 계산하여, 상기 계수종 데이터를 계산하는 계수종 데이터 연산기를 포함하는 계수종 데이터 생성 장 치.
  15. 제12항에 있어서, 상기 판정 수단은,
    상기 제2 학습 신호에 기초하여 선택된, 상기 제2 학습 신호에 있어서의 주목 위치의 정보 데이터 및 그 주변에 위치하는 복수의 정보 데이터를 이용하여, 상기 주목 위치가 상기 특징 위치인지의 여부를 판정하는 계수종 데이터 생성 장치.
  16. 제15항에 있어서, 상기 판정 수단은,
    상기 주목 위치의 정보 데이터가 상기 주변에 위치하는 복수의 정보 데이터의 최대치보다 크거나 상기 주변에 위치하는 복수의 정보 데이터의 최소치보다 작을 경우, 상기 주목 위치가 상기 특징 위치라고 판정하는 계수종 데이터 생성 장치.
  17. 제15항에 있어서, 상기 판정 수단은,
    상기 주목 위치의 정보 데이터가 상기 주변에 위치하는 복수의 정보 데이터의 중앙치와 일치하거나 상기 주목 위치의 정보 데이터 및 상기 주변에 위치하는 복수의 정보 데이터의 중앙치와 일치할 경우, 상기 주목 위치가 상기 특징 위치라고 판정하는 계수종 데이터 생성 장치.
  18. 제15항에 있어서,
    상기 주목 위치의 정보 데이터 및 상기 주변에 위치하는 정보 데이터는, 저역 차단 필터를 통하여 취득되는 계수종 데이터 생성 장치.
  19. 복수의 정보 데이터를 포함하는 제1 정보 신호를, 복수의 정보 데이터를 포함하는 제2 정보 신호로 변환할 때에 사용되는 추정식의 계수 데이터를 생성하기 위한 생성식의 계수종 데이터를 생성하는 계수종 데이터 생성 방법에 있어서,
    상기 생성식에 포함되는 파라미터에 대응하며, 상기 제1 정보 신호에 대응하는 제1 학습 신호에 기초하여 얻어지는 출력의 질을 정하는 파라미터의 값을 취득하는 파라미터 취득 단계와,
    상기 제2 정보 신호에 대응하는 제2 학습 신호에 있어서의 주목 위치가 소정의 특징을 갖는 특징 위치인지의 여부를 판정하는 판정 단계와,
    상기 제1 학습 신호에 기초하여, 상기 제2 학습 신호에 있어서의 주목 위치의 주변에 위치하는 복수의 정보 데이터를 선택하는 데이터 선택 단계와,
    상기 판정 단계에서 특징 위치로 판정된 상기 제2 학습 신호에 있어서의 주목 위치의 정보 데이터, 상기 주목 위치와 관련하여 상기 데이터 선택 단계에서 선택된 복수의 정보 데이터 및 상기 파라미터 취득 단계에서 취득된 파라미터의 값을 이용하여, 상기 계수종 데이터를 구하는 연산 단계를 포함하는 계수종 데이터 생성 방법.
  20. 복수의 정보 데이터를 포함하는 제1 정보 신호를, 복수의 정보 데이터를 포 함하는 제2 정보 신호로 변환할 때에 사용되는 추정식의 계수 데이터를 생성하기 위한 생성식의 계수종 데이터를, 컴퓨터에 실행시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터 판독 가능 매체에 있어서, 상기 프로그램은,
    상기 생성식에 포함되는 파라미터에 대응하며, 상기 제1 정보 신호에 대응하는 제1 학습 신호에 의해서 얻어지는 출력의 질을 정하는 파라미터의 값을 취득하는 파라미터 취득 단계와,
    상기 제2 정보 신호에 대응하는 제2 학습 신호에 있어서의 주목 위치가 소정의 특징을 갖는 특징 위치인지의 여부를 판정하는 판정 단계와,
    상기 제1 학습 신호에 기초하여, 상기 제2 학습 신호에 있어서의 주목 위치의 주변에 위치하는 복수의 정보 데이터를 선택하는 데이터 선택 단계와,
    상기 판정 단계에서 특징 위치이다고 판정된 상기 제2 학습 신호에 있어서의 주목 위치의 정보 데이터, 상기 주목 위치에 대응하여 상기 데이터 선택 단계에서 선택된 복수의 정보 데이터 및 상기 파라미터 취득 단계에서 취득된 파라미터의 값을 이용하여, 상기 계수종 데이터를 계산하는 연산 단계를 포함하는 컴퓨터 판독 가능 매체.
  21. 복수의 정보 데이터를 포함하는 제1 정보 신호를, 복수의 정보 데이터를 포함하는 제2 정보 신호로 변환할 때에 사용되는 추정식의 계수 데이터를 생성하기 위한 생성식의 계수종 데이터를 생성하기 위한 계수종 데이터 생성 방법을, 컴퓨터에서 실행시키기 위한 프로그램에 있어서,
    상기 생성식에 포함되는 파라미터에 대응하며, 상기 제1 정보 신호에 대응하는 제1 학습 신호에 기초하여 얻어지는 출력의 질을 정하는 파라미터의 값을 취득하는 파라미터 취득 단계와,
    상기 제2 정보 신호에 대응하는 제2 학습 신호에 있어서의 주목 위치가 소정의 특징을 갖는 특징 위치인지의 여부를 판정하는 판정 단계와,
    상기 제1 학습 신호에 기초하여, 상기 제2 학습 신호에 있어서의 주목 위치의 주변에 위치하는 복수의 정보 데이터를 선택하는 데이터 선택 단계와,
    상기 판정 단계에서 특징 위치로 판정된, 상기 제2 학습 신호에 있어서의 주목 위치의 정보 데이터, 상기 주목 위치와 관련하여 상기 데이터 선택 단계에서 선택된 복수의 정보 데이터 및 상기 파라미터 취득 단계에서 취득된 파라미터의 값을 이용하여, 상기 계수종 데이터를 구하는 연산 단계를 포함하는 프로그램.
  22. 복수의 정보 데이터를 포함하는 제1 정보 신호를, 복수의 정보 데이터를 포함하는 제2 정보 신호로 변환하는 장치에 있어서,
    상기 제1 정보 신호에 기초하여, 상기 제2 정보 신호에 있어서의 주목 위치의 주변에 위치하는 복수의 정보 데이터를 선택하는 데이터 선택 수단과,
    상기 제2 정보 신호에 기초하여 얻어지는 출력의 질을 정하는 파라미터의 값이 입력되는 파라미터 입력 수단과,
    추정식의 계수 데이터를 생성하는 상기 파라미터를 포함하는 생성식의 계수 데이터인 계수종 데이터를 기억하는 기억 수단과,
    상기 기억 수단에 저장되어 있는 계수종 데이터 및 상기 파라미터 입력 수단에 입력된 파라미터의 값을 이용하여, 상기 생성식에 따라, 상기 파라미터 입력 수단에 입력된 파라미터의 값에 대응하는 상기 추정식에 따른 상기 추정식의 계수 데이터를 생성하는 계수 데이터 생성 수단과,
    상기 데이터 선택 수단에서 선택된 복수의 정보 데이터 및 상기 계수 데이터 생성 수단에서 생성된 계수 데이터를 이용하여, 상기 추정식에 따라, 상기 제2 정보 신호에 있어서의 주목 위치의 정보 데이터를 계산하는 연산 수단을 포함하고,
    상기 계수종 데이터는, 상기 제2 정보 신호에 대응하는 제2 학습 신호에 있어서의, 소정의 특징을 갖는 특징 위치의 정보 데이터, 상기 제1 정보 신호에 대응하는 제1 학습 신호에 기초하여 선택된, 상기 제2 학습 신호에 있어서의 특징 위치의 주변에 위치하는 복수의 정보 데이터, 및 상기 제1 정보 신호에 기초하여 얻어지는 출력의 질을 정하는 파라미터의 값을 이용하여 구해지는 장치.
  23. 복수의 정보 데이터를 포함하는 제1 정보 신호를, 복수의 정보 데이터를 포함하는 제2 정보 신호로 변환할 때에 사용되는 추정식의 계수 데이터를 생성하는 계수 데이터 생성 장치에 있어서,
    상기 제2 정보 신호에 대응하는 제2 학습 신호에 있어서의 주목 위치가 소정의 특징을 갖는 특징 위치인지의 여부를 판정하는 판정부와,
    상기 제1 정보 신호에 대응하는 제1 학습 신호에 기초하여, 상기 제2 학습 신호에 있어서의 주목 위치의 주변에 위치하는 복수의 정보 데이터를 선택하는 데 이터 선택기와,
    상기 판정부에서 특징 위치로 판정된, 상기 제2 학습 신호에 있어서의 주목 위치의 정보 데이터 및 상기 주목 위치와 관련하여 상기 데이터 선택기에서 선택된 복수의 정보 데이터를 이용하여, 상기 계수 데이터를 계산하는 연산기를 포함하는 계수 데이터 생성 장치.
  24. 복수의 정보 데이터를 포함하는 제1 정보 신호를, 복수의 정보 데이터를 포함하는 제2 정보 신호로 변환하는 정보 신호 처리 장치에 있어서,
    상기 제1 정보 신호에 기초하여, 상기 제2 정보 신호에 있어서의 주목 위치의 주변에 위치하는 복수의 정보 데이터를 선택하는 데이터 선택기와,
    추정식의 계수 데이터를 기억하는 기억 디바이스와,
    상기 데이터 선택기에서 선택된 복수의 정보 데이터 및 상기 기억 디바이스에 기억되어 있는 계수 데이터를 이용하여, 상기 추정식에 따라, 상기 제2 정보 신호에 있어서의 주목 위치의 정보 데이터를 계산하는 연산기를 포함하고,
    상기 계수 데이터는, 상기 제2 정보 신호에 대응하는 제2 학습 신호에 있어서의 소정의 특징을 갖는 특징 위치의 정보 데이터, 및 상기 제1 정보 신호에 대응하는 제1 학습 신호에 기초하여 선택된, 상기 제2 학습 신호에 있어서의 특징 위치의 주변에 위치하는 복수의 정보 데이터를 이용하여 구해지는 정보 신호 처리 장치.
  25. 복수의 정보 데이터를 포함하는 제1 정보 신호를, 복수의 정보 데이터를 포함하는 제2 정보 신호로 변환할 때에 사용되는 추정식의 계수 데이터를 생성하기 위한 생성식의 계수종 데이터를 생성하는 계수종 데이터 생성 장치에 있어서,
    상기 생성식에 포함되는 파라미터에 대응하며, 상기 제1 정보 신호에 대응하는 제1 학습 신호에 기초하여 얻어지는 출력의 질을 정하는 파라미터의 값의 입력을 수신하는 파라미터 입력부와,
    상기 제2 정보 신호에 대응하는 제2 학습 신호에 있어서의 주목 위치가 소정의 특징을 갖는 특징 위치인지의 여부를 판정하는 판정부와,
    상기 제1 학습 신호에 기초하여, 상기 제2 학습 신호에 있어서의 주목 위치의 주변에 위치하는 복수의 정보 데이터를 선택하는 데이터 선택기와,
    상기 판정부에서 특징 위치로 판정된, 상기 제2 학습 신호에 있어서의 주목 위치의 정보 데이터, 상기 주목 위치와 관련하여 상기 데이터 선택기에서 선택된 복수의 정보 데이터 및 상기 입력부에 입력된 파라미터의 값을 이용하여, 상기 계수종 데이터를 계산하는 연산기를 포함하는 계수종 데이터 생성 장치.
  26. 복수의 정보 데이터를 포함하는 제1 정보 신호를, 복수의 정보 데이터를 포함하는 제2 정보 신호로 변환하는 장치에 있어서,
    상기 제1 정보 신호에 기초하여, 상기 제2 정보 신호에 있어서의 주목 위치의 주변에 위치하는 복수의 정보 데이터를 선택하는 데이터 선택기와,
    상기 제2 정보 신호에 기초하여 얻어지는 출력의 질을 정하는 파라미터의 값 이 입력되는 파라미터 입력부와,
    추정식의 계수 데이터를 생성하는 상기 파라미터를 포함하는 생성식의 계수 데이터인 계수종 데이터를 기억하는 기억 디바이스와,
    상기 기억 디바이스에 저장되어 있는 계수종 데이터 및 상기 파라미터 입력 수단에 입력된 파라미터의 값을 이용하여, 상기 생성식에 따라, 상기 파라미터 입력부에 입력된 파라미터의 값에 대응하는 상기 추정식에 따른 상기 추정식의 계수 데이터를 생성하는 계수 데이터 생성기와,
    상기 데이터 선택기에서 선택된 복수의 정보 데이터 및 상기 계수 데이터 생성기에서 생성된 계수 데이터를 이용하여, 상기 추정식에 따라, 상기 제2 정보 신호에 있어서의 주목 위치의 정보 데이터를 계산하는 연산기를 포함하고,
    상기 계수종 데이터는, 상기 제2 정보 신호에 대응하는 제2 학습 신호에 있어서의, 소정의 특징을 갖는 특징 위치의 정보 데이터, 상기 제1 정보 신호에 대응하는 제1 학습 신호에 기초하여 선택된, 상기 제2 학습 신호에 있어서의 특징 위치의 주변에 위치하는 복수의 정보 데이터, 및 상기 제1 정보 신호에 기초하여 얻어지는 출력의 질을 정하는 파라미터의 값을 이용하여 구해지는 장치.
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