JP2000090261A - 画像データ変換装置及び画像データ変換方法 - Google Patents
画像データ変換装置及び画像データ変換方法Info
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- JP2000090261A JP2000090261A JP10260644A JP26064498A JP2000090261A JP 2000090261 A JP2000090261 A JP 2000090261A JP 10260644 A JP10260644 A JP 10260644A JP 26064498 A JP26064498 A JP 26064498A JP 2000090261 A JP2000090261 A JP 2000090261A
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Abstract
構成で従来に比して一段と画質の改善を行い得るように
する。 【解決手段】第1の画像データ(S100)から抽出さ
れた注目画素を含む複数の画素(S101)における各
画素値の変化量の絶対値と符号とから上記注目画素に対
するクラス(S115)を決定するクラス決定手段(1
01、103)を設けたことにより、クラス数が増大す
ることを回避しながら、画素値からクラスを決定する場
合に比して波形特徴量を有効に抽出することができ、簡
易な構成で従来に比して一段と画質の改善を行い得る。
Description
及び画像データ変換方法に関し、例えば画像データの画
質を改善する画像データ変換装置に適用して好適なもの
である。
例えば帯域制限によって精細度が劣化した画像(いわゆ
るぼけ画像)に対して補間フィルタによる周波数補間処
理を施すことにより画素補間を行い、画質の改善を図っ
ている。
変換装置としては、低精細度の画像データをその各画素
の信号レベル分布に応じたクラスに分類した後、予測係
数と呼ばれるデータが予め格納されているメモリからそ
のクラスに対応する予測係数を読み出し、当該予測係数
と低精細度の画像データとから高精細度の画像データを
予測演算するいわゆるクラス分類適応処理を用いたアッ
プコンバータが考えられている。
タでは、輝度レベルの細部が大きく損なわれ、同じよう
な波形パターンでなる領域が多く存在することになる。
従ってアップコンバータでは、この精細度の劣化が著し
い画像データに対してクラス分類を施すと、特定のクラ
スに集中して分類されることによって有効な予測演算を
行うことができず、画質を改善し得ない問題があった。
各画素のレベル変化が三角形状となる画素群を示し、図
14(B)は、水平方向に対して各画素のレベル変化が
台形状となる画素群を示す。アップコンバータでは、各
画素値を1ビットで表すようになされており、図14
(A)に示す画素群を量子化すると、その波形がビット
列「001111100」で表される。またアップコン
バータでは、図14(B)に示す画素群を量子化する
と、各画素値が1ビットで表されることから、その波形
が図14(A)に示す波形と同様のビット列「0011
11100」で表される。アップコンバータは、これら
ビット列を用いてクラス分類することから、図14
(A)及び(B)に示す画素群の波形は同じクラスに分
類されてしまい、これらの波形の違いを区別し得ない。
素群の信号レベルを多ビットで表すことにより、精細度
が劣化する前の画像データの特徴を抽出する方法が考え
られる。しかしながらこの方法では、クラス数が膨大に
なることから、クラスに対応する予測係数を格納するた
めのメモリの容量が増大する問題が生じる。
で、従来に比して一段と画質を向上し得る画像データ変
換装置及び画像データ変換方法を提案しようとするもの
である。
め本発明においては、第1の画像データを第2の画像デ
ータに変換する画像データ変換装置において、第1の画
像データから抽出された注目画素を含む複数の画素にお
ける各画素値の変化量の絶対値と符号とから注目画素に
対するクラスを決定するクラス決定手段と、クラスに応
じて予測データを発生する予測データ発生手段と、予測
データから第2の画像データの注目画素を発生する画素
データ発生手段とを設けるようにした。
を含む複数の画素における各画素値の変化量の絶対値と
符号とから注目画素に対するクラスを決定することによ
り、クラス数が増大することを回避しながら、画素値か
らクラスを決定する場合に比して波形特徴量を有効に抽
出することができる。
施の形態を詳述する。
ンバータ51の回路構成を示す。アップコンバータ51
は、外部から供給される例えば8ビットのパルス符号変
調(PCM:Pulse Code Modulation )データでなるS
D画像データS51をクラス分類部52及び予測演算部
53に入力する。クラス分類部52は、例えば図2に示
すように、SD画像データS51のうち注目画素及び当
該注目画素を中心とした複数の周辺画素でなる合計7画
素(タップ)をクラス分類用の画素(以下、これをクラ
スタップと呼ぶ)として設定し、それらの信号レベル分
布に基づいてクラスコードS52を生成する。因みに、
図中実線は第1フィールドを示し、点線は第2フィール
ドを示す。
ドS52を生成する方法としては、PCMデータを直接
使用する(すなわちPCMデータをそのままクラスデー
タS52とする)方法や、ADRC(Adaptive Dynamic
Range Coding )等のデータ圧縮方法を用いてクラス数
を削減するような方法が考えられる。このうちPCMデ
ータをそのままクラスコードS52とする方法では、ク
ラスタップとして8ビットのPCMデータを7タップ用
いることから、クラス数が256という膨大な数のクラス
数に分類されることになり、実用上問題がある。
DRCのようなデータ圧縮処理(すなわち再量子化処
理)を施すことによりクラス数を削減するようになされ
ている。このADRCによる分類法は、注目画素を中心
とする近傍領域内の数タップからADRCコードを、次
式
いてクラスコードS52を生成する手法を用いている。
ここで、ci はADRCコード、xi は各クラスタップ
の入力画素値、MINは領域内にある各クラスタップの
入力画素値のうちの最小画素値、DRは領域内のダイナ
ミックレンジ(最大画素値と最小画素値との差分)、k
は再量子化ビット数である。
のダイナミックレンジから再量子化ビット数に応じた量
子化ステップ幅を算出し、入力画素値から最小画素値を
減算した画素値を量子化ステップ幅に応じて再量子化す
るものである。例えば領域内の7タップにおいて各クラ
スタップを1ビットに再量子化する1ビットADRCを
行う場合では、領域内のダイナミックレンジに基づいて
7タップの各入力画素値を適応的に1ビット量子化し、
その結果、7タップの入力画素値を7ビットのデータに
削減することができるので、全体としてクラス数を12
8クラスにまで削減することができる。
y Memory)54は、後述する学習回路60によって予め
生成された各クラス毎に対応する予測係数データS53
を格納しており、クラス分類部52から供給されるクラ
スコードS52に応じた予測係数データS53を読み出
し、これを予測演算部53に送出する。予測演算部53
は、例えば図3に示すように、外部から入力されるSD
画像データS51のうち、注目画素及び当該注目画素を
中心とした複数の周辺画素でなる合計13タップを予測
演算用の画素(以下、これを予測タップと呼ぶ)として
選定し、当該予測タップの各画素値と予測係数データS
53とを用いて、線形一次結合でなる次式
り、予測タップには存在しないHD画素の集まりである
HD画像データS54を生成し、これを外部に出力す
る。ここで、x′は各HD画素値、xi は各予測タップ
の画素値、wi は予測係数、nは予測タップ数であり、
この場合nは13である。
納されている予測係数データを生成する学習回路60の
回路構成を示し、当該学習回路60は、予測係数データ
を予め生成して、これを予測係数ROM54に格納する
ようになされている。学習回路60は、いわゆる教師信
号としてのHD画像データS60を垂直間引きフィルタ
61及び予測係数算出回路62に入力する。学習回路6
0は、HD画像データS60を垂直間引きフィルタ61
及び水平間引きフィルタ62によって間引くことによ
り、生徒信号としてのSD画像データS61を生成し、
これをクラス分類部64及び予測係数算出回路62に入
力するようになされている。
ンバータのクラス分類部52と同様の構成でなり、SD
画像データS61からクラスタップを選定し、その信号
レベル分布に基づいてクラスコードS62を生成した
後、これを予測係数算出回路62に送出する。予測係数
算出回路62は、HD画像データS60及びSD画像デ
ータS61を基に、クラスコードS62が示すクラスに
応じた予測係数をクラス毎に算出し、その結果得た予測
係数データS63を予測係数ROM54に格納する。
の(2)式における予測係数wを最小自乗法によって求
めるようになされている。具体的には予測係数算出回路
62は、XをSD画素値、Wを予測係数、YをHD画素
値として、いわゆる観測方程式と呼ばれる次式
こでmは予測するHD画素の画素数を示す学習データ
数、nは予測タップ数である。
式を基に、次式
係数wi は、この(4)式から、次式
る。すなわち次式
る。
ある(6)式を満たすようなw1 、w2 、……、wn を
算出すればよいことになり、上述の(4)式から、次式
式
は、上述の(4)及び(8)式から、次式
このようにして予測係数算出回路62は、予測タップ数
nと同一次数の連立方程式でなる正規方程式を生成し、
掃き出し法(Gauss Jordanの消去法)を用いてこの正規
方程式を解くことにより、各予測係数wi を算出する。
順について図5に示すフローチャートを用いて説明す
る。ステップSP61から入ったステップSP62にお
いて、学習回路60は、教師信号としてのHD画像デー
タS60から生徒信号としてのSD画像データS61を
生成することにより、予測係数を生成するのに必要な学
習データを生成する。ステップSP63において、学習
回路60は、予測係数を生成するのに必要十分な学習デ
ータが得られたか否か判定し、その結果、未だ必要十分
な学習データが得られていないと判断された場合にはス
テップSP63において否定結果を得ることによりステ
ップSP64に移行する。
は、SD画像データS61からクラスタップを選定し、
その信号レベル分布に基づいてクラス分類を行う。ステ
ップSP65において、学習回路60は、各クラス毎に
上述の(9)式でなる正規方程式を生成し、ステップS
P62に戻って同様の処理手順を繰り返すことにより、
予測係数を生成するのに必要十分な正規方程式を生成す
る。
定結果が得られると、このことは必要十分な学習データ
が得られたことを表しており、このとき学習回路60は
ステップSP66に移って、上述の(9)式でなる正規
方程式を掃き出し法によって解くことにより、予測係数
w1 、w2 、……、wn を各クラス毎に生成する。そし
てステップSP67において、学習回路60は、生成し
た各クラス毎の予測係数w1 、w2 、……、wn を予測
係数ROM54に格納し、ステップSP68に移って処
理を終了する。
よるアップコンバータの構成を示す。アップコンバータ
100は、外部から供給される画像データS100を領
域切り出し部101及び102に入力する。領域切り出
し部101は、図7に示すように、画像データS100
のうち水平方向に7画素のタップa〜gを選定し、それ
らの信号レベルをクラスタップデータS101としてク
ラスコード生成部103に出力する。その際、領域切り
出し部101は、5画素のタップb〜fをクラスタップ
として選定している。
03は、タップa〜gのうちタップaの信号レベルを示
すクラスタップデータS101Aを差分回路110Aに
入力し、タップbの信号レベルを示すクラスタップデー
タS101Bを差分回路101Bに入力し、タップcの
信号レベルを示すクラスタップデータS101Cを差分
回路110A及び110Cに入力し、タップdの信号レ
ベルを示すクラスタップデータS101Dを差分回路1
10B及び110Dに入力し、タップeの信号レベルを
示すクラスタップデータS101Eを差分回路110C
及び110Eに入力し、タップfの信号レベルを示すク
ラスタップデータS101Fを差分回路110Dに入力
し、タップgの信号レベルを示すクラスタップデータS
101Gを差分回路110Eに入力する。
ルを示すクラスタップデータS101Aとタップcの信
号レベルを示すクラスタップデータS101Cとの差分
をとることにより、クラスタップでなるタップbにおけ
る水平方向の傾きすなわち微分値を求め、その差分値の
絶対値でなる差分データS110AをADRC回路11
1Aに出力すると共に、差分値の符号を1ビットで表し
た差分値符号データS111Aをクラスコード生成回路
112に出力する。ADRC回路111Aは、差分デー
タS110Aに対して1ビットADRCを施すことによ
り1ビットの差分データS112Aを求め、これをクラ
スコード決定回路112に出力する。
ルを示すクラスタップデータS101Bとタップdの信
号レベルを示すクラスタップデータS101Dとの差分
をとることにより、クラスタップでなるタップcにおけ
る水平方向の傾きすなわち微分値を求め、その差分値の
絶対値でなる差分データS110BをADRC回路11
1Bに出力すると共に、差分値の符号を1ビットで表し
た差分値符号データS111Bをクラスコード生成回路
112に出力する。ADRC回路111Bは、差分デー
タS110Bに対して1ビットADRCを施すことによ
り1ビットの差分データS112Bを求め、これをクラ
スコード生成回路112に出力する。
ルを示すクラスタップデータS101Cとタップeの信
号レベルを示すクラスタップデータS101Eとの差分
をとることにより、クラスタップでなるタップdにおけ
る水平方向の傾きすなわち微分値を求め、その差分値の
絶対値でなる差分データS110CをADRC回路11
1Cに出力すると共に、差分値の符号を1ビットで表し
た差分値符号データS111Cをクラスコード生成回路
112に出力する。ADRC回路111Cは、差分デー
タS110Cに対して1ビットADRCを施すことによ
り1ビットの差分データS112Cを求め、これをクラ
スコード生成回路112に出力する。
ルを示すクラスタップデータS101Dとタップfの信
号レベルを示すクラスタップデータS101Fとの差分
をとることにより、クラスタップでなるタップeにおけ
る水平方向の傾きすなわち微分値を求め、その差分値の
絶対値でなる差分データS110DをADRC回路11
1Dに出力すると共に、差分値の符号を1ビットで表し
た差分値符号データS111Dをクラスコード生成回路
112に出力する。ADRC回路111Dは、差分デー
タS110Dに対して1ビットADRCを施すことによ
り1ビットの差分データS112Dを求め、これをクラ
スコード生成回路112に出力する。
ルを示すクラスタップデータS101Eとタップgの信
号レベルを示すクラスタップデータS101Gとの差分
をとることにより、クラスタップでなるタップfにおけ
る水平方向の傾きすなわち微分値を求め、その差分値の
絶対値でなる差分データS110EをADRC回路11
1Eに出力すると共に、差分値の符号を1ビットで表し
た差分値符号データS111Eをクラスコード生成回路
112に出力する。ADRC回路111Eは、差分デー
タS110Eに対して1ビットADRCを施すことによ
り1ビットの差分データS112Eを求め、これをクラ
スコード生成回路112に出力する。
の差分データS112A〜S112Eと1ビットの差分
値符号データS111A〜S111Eとを組み合わせる
ことにより、10ビットのクラスコードS113を生成
し、これをROM120に送出する。
各画素の微分値D(i、j)を、次式
とにそれぞれ1ビットずつ割り当てて1画素を合計2ビ
ットで表すことにより、クラス分類を行うようになされ
ている。ここでiは垂直方向の画素位置、jは水平方向
の画素位置、f(i、j)は画素値を示す。
る画素群を示す図9において、クラスコード生成部10
3は、図9(A)及び(B)に示す画素群に対してそれ
ぞれ微分値の絶対値を求めた上で1ビットADRCを施
すことにより、図9(A)に示す波形をビット列「11
11111」で表すのに対して、図9(B)に示す波形
をビット列「0100010」で表す。このようにクラ
スコード生成部103は、これらのビット列を用いてク
ラス分類することから、図9(A)及び(B)に示す画
素群の波形を異なるクラスに分類し、これらの波形の違
いを区別し得るようになされている。
ード生成部103から供給されるクラスコードS113
に応じた予測係数データS120を読み出し、これを予
測演算部121に出力する。領域切り出し部102は、
画像データS100から例えば水平方向に30画素を予
測タップとして選定し、それらの信号レベルを予測タッ
プデータ121として予測演算部121に出力する。予
測演算部121は、予測係数データS120と予測タッ
プデータS121との積和演算を行うことにより精細度
を向上させた補正画像データS122を生成し、これを
外部に出力する。
れている予測係数データを生成する学習回路130の構
成を示す。学習回路130は、教師画像として高精細度
の画像データS130をローパスフィルタ(LPF)1
31及び正規方程式演算部132に入力する。LPF1
31は、画像データS130を間引くことにより生徒画
像として低精細度の画像データS131を生成し、これ
を領域切り出し部133及び134に出力する。
タ100の領域切り出し部101(図6)と同様に構成
されており、画像データS131の中からクラスタップ
を選定し、それらの信号レベルを示すクラスタップデー
タS132をクラスコード生成部135に出力する。ク
ラスコード生成部135は、アップコンバータ100の
クラスコード生成部103(図6)と同様に構成されて
おり、クラスタップデータ132の各画素それぞれに対
して微分値を求め、当該微分値の絶対値及び符号を基に
クラスコードS133を生成し、これを正規方程式演算
部132に出力する。
タ100の領域切り出し部102(図6)と同様に構成
されており、画像データS131のうち予測タップを選
定し、それらの信号レベルを示す予測タップデータS1
34を正規方程式演算部132に送出する。正規方程式
演算部132は、画像データS130と予測タップデー
タS134とから、クラスコードS133毎に正規方程
式を生成し、この正規方程式データS135を予測係数
決定部136に出力する。
タS135が必要な数だけ供給されると、最小自乗法を
用いて当該正規方程式を解くことにより予測係数を演算
し、その予測係数データS136をメモリ137に送出
して当該メモリ137に格納する。その後、このメモリ
137に格納されている予測係数データS136は、図
6に示すROM120に書き込まれるようになされてい
る。
103は、クラスタップを構成する各画素の微分値すな
わち変化量を隣接画素値から求め、当該変化量の絶対値
と符号とを基にクラス分類することにより、クラスタッ
プの各画素値自体を基にクラス分類する場合に比して一
段と有効にクラスタップの波形特徴量を抽出してクラス
分類することが可能となると共に、特定のクラスに分類
される頻度が高くなることを回避する。
する各画素の変化量を隣接画素値から求め、当該算出し
た変化量の絶対値と符号とを基にクラス分類することに
より、クラス数が増大することを回避しながら、画素値
自体を基にクラス分類する場合に比して有効にクラスタ
ップの波形特徴量を抽出することができ、簡易な構成で
従来に比して一段と画質の改善を行い得る。
によるアップコンバータの構成を示し、外部から供給さ
れる画像データS150を微分回路151及び領域切り
出し部152に入力する。微分回路151は、画像デー
タS150を構成する各画素の微分値をそれぞれ求め、
その結果得られる微分値データS151を領域切り出し
部153に送出する。
151から水平方向に5画素をクラスタップとして選定
し、それらの絶対値を示す絶対値データS152をAD
RC回路154に出力すると共に、それらの符号を1ビ
ットで表した符号データS153をクラスコード生成部
155に出力する。ADRC回路154は、絶対値デー
タS152が示す5画素分の微分値の絶対値それぞれに
対して1ビットADRCを施すことにより、5画素分の
微分値の絶対値をそれぞれ1ビットで表した絶対値デー
タS154を生成し、これをクラスコード生成部155
に出力する。
値データS154及び符号データS153を組み合わせ
ることにより、10ビットのクラスコードS155を生
成し、これをROM156に出力する。ROM156
は、クラスコードS155に応じた予測係数データS1
56を読み出し、これを予測演算部157に出力する。
50から予測タップを選定し、それらの信号レベルを示
す予測タップデータS157を予測演算部157に出力
する。予測演算部157は、予測タップデーS157と
予測係数データS156との積和演算を行うことによ
り、精細度を向上させた補正画像データS158を演算
し、これを外部に出力する。
M156(図11)に格納されている予測係数データを
生成する学習回路170の回路構成を示す。学習回路1
70は、教師画像としての画像データS170をローパ
スフィルタ(LPF)171及び正規方程式演算部17
2に出力する。LPF171は、画像データS170を
間引くことにより生徒画像として精細度の劣化した画像
データS171を生成し、これを微分回路173及び領
域切り出し部174に出力する。
に対してそれぞれ微分値を求め、その微分値データS1
72を領域切り出し部175に出力する。領域切り出し
部175は、微分値データS172から水平方向に5画
素をクラスタップとして選定し、それらの絶対値を示す
絶対値データS173をADRC回路176に出力する
と共に、それらの符号を1ビットで表した符号データS
174をクラスコード生成部177に出力する。
73が示す5画素分の微分値の絶対値それぞれに対して
1ビットADRCを施すことにより、5画素分の微分値
の絶対値をそれぞれ1ビットで表した絶対値データS1
75を生成し、これをクラスコード生成部177に出力
する。クラスコード生成部177は、これら絶対値デー
タS175及び符号データS174を組み合わせること
により10ビットのクラスコードS176を生成し、こ
れを正規方程式演算部172に出力する。
71から予測タップを切り出し、それらの信号レベルを
示す予測タップデータS177を正規方程式演算部17
2に出力する。正規方程式演算部172は、教師画像と
しての高精細度の画像データS170と予測タップデー
タS177とから、クラスコードS176毎に正規方程
式を生成し、この正規方程式データS178を予測係数
決定部178に出力する。
タS178が必要な数だけ供給されると、最小自乗法を
用いて当該正規方程式を解くことにより予測係数を演算
し、その予測係数データS179をメモリ179に送出
して当該メモリ179に格納する。その後、このメモリ
179に格納されている予測係数データS179は、図
11に示すROM156に書き込まれるようになされて
いる。
を構成する全画素の微分値すなわち変化量を隣接画素値
から求めた後、この全画素における変化量を示す微分値
データS151からクラスタップを切り出し、当該クラ
スタップを構成する各画素の変化量の絶対値と符号とを
基にクラス分類することにより、クラスタップの各画素
値自体を基にクラス分類する場合に比して一段と有効に
クラスタップの波形特徴量を抽出してクラス分類するこ
とが可能となると共に、特定のクラスに分類される頻度
が高くなることを回避する。
を構成する全画素の変化量を隣接画素値から求めた後に
クラスタップを切り出し、当該切り出したクラスタップ
の各画素における変化量の絶対値と符号とを基にクラス
分類することにより、クラス数が増大することを回避し
ながら、画素値自体を基にクラス分類する場合に比して
有効にクラスタップの波形特徴量を抽出することがで
き、簡易な構成で従来に比して一段と画質の改善を行い
得る。
100から水平方向にタップa〜gを選定した場合につ
いて述べたが、本発明はこれに限らず、例えば3タップ
おきにタップを選定する図13に示すように、タップを
所定数おきに間引いて選定しても良く、この場合、波形
の冗長性を排除してさらにクラスタップの特徴を抽出し
得、一段と正確なクラス分類を行い得る。
画像データS150から水平方向に5画素をクラスタッ
プとして選定した場合について述べたが、本発明はこれ
に限らず、タップを所定数おきに間引いて選定しても良
く、この場合、波形の冗長性を排除してさらにクラスタ
ップの特徴を抽出し得、一段と正確なクラス分類を行い
得る。
素の変化量を隣接画素値から求め、当該算出した変化量
の絶対値と符号とを基にクラス分類した場合について述
べたが、本発明はこれに限らず、所定画素における1次
微分値及び2次微分値を求め、そのうち1次微分値によ
ってステップ状の縁点を抽出すると共に、2次微分値に
よって屋根状の縁点を抽出して波形の特徴量を抽出して
も良い。
タップを水平方向に抽出した場合について述べたが、本
発明はこれに限らず、垂直方向にクラスタップを抽出し
ても良い。
決定手段として、領域切り出し部101及びクラスコー
ド生成部103、又は微分回路151、領域切り出し部
153、ADRC回路154及びクラスコード生成部1
55を適用した場合について述べたが、本発明はこれに
限らず、要は、第1の画像データから抽出された注目画
素を含む複数の画素におけるそれぞれの変化量の絶対値
と符号とから注目画素に対するクラスを決定するクラス
決定手段であれば良い。
ータ発生手段としてROM120又は156を適用した
場合について述べたが、本発明はこれに限らず、要は、
クラスに応じて予測データを発生する予測データ発生手
段であれば良い。
データ発生手段として予測演算部121又は157を適
用した場合について述べたが、本発明はこれに限らず、
要は、予測データから第2の画像データの注目画素を発
生する画素データ発生手段であれば良い。
像データから抽出された注目画素を含む複数の画素にお
けるそれぞれの変化量の絶対値と符号とから上記注目画
素に対するクラスを決定することにより、クラス数が増
大することを回避しながら、画素値からクラスを決定す
る場合に比して波形特徴量を有効に抽出することがで
き、簡易な構成で従来に比して一段と画質の改善を行い
得る。
る。
る。
形態を示すブロック図である。
ある。
る。
示すブロック図である。
の形態を示すブロック図である。
示すブロック図である。
示す略線図である。
ある。
2、133、134、152、153、174、175
……領域切り出し部、103、135、155、177
……クラスコード生成部、110……差分回路、11
1、154、176……ADRC回路、112……クラ
スコード生成回路、120、156……ROM、12
1、157……予測演算部、、130、170……学習
回路、151、173……微分回路。
Claims (14)
- 【請求項1】第1の画像データを第2の画像データに変
換する画像データ変換装置において、 上記第1の画像データから抽出された注目画素を含む複
数の画素における各画素値の変化量の絶対値と符号とか
ら上記注目画素に対するクラスを決定するクラス決定手
段と、 上記クラスに応じて予測データを発生する予測データ発
生手段と、 上記予測データから上記第2の画像データの上記注目画
素を発生する画素データ発生手段とを具えることを特徴
とする画像データ変換装置。 - 【請求項2】上記クラス決定手段は、 上記第1の画像データから上記注目画素を含む複数の画
素を抽出し、その抽出された各画素値の変化量を求め、
当該各変化量の絶対値と符号とから上記注目画素に対す
るクラスを決定することを特徴とする請求項1に記載の
画像データ変換装置。 - 【請求項3】上記クラス決定手段は、 上記第1の画像データの各画素値の変化量をそれぞれ求
めた上で上記注目画素を含む複数の画素を抽出し、その
抽出された各画素値の変化量の絶対値と符号とから上記
注目画素に対するクラスを決定することを特徴とする請
求項1に記載の画像データ変換装置。 - 【請求項4】上記クラス決定手段は、 上記第1の画像データから水平又は垂直方向に抽出され
た上記注目画素を含む複数の画素における各画素値の変
化量の絶対値と符号とから上記注目画素に対するクラス
を決定することを特徴とする請求項1に記載の画像デー
タ変換装置。 - 【請求項5】上記クラス決定手段は、 上記第1の画像データから間引いて抽出された上記注目
画素を含む複数の画素における各画素値の変化量の絶対
値と符号とから上記注目画素に対するクラスを決定する
ことを特徴とする請求項1に記載の画像データ変換装
置。 - 【請求項6】上記予測データは、 上記第1の画像データから抽出された上記複数の画素に
対応して存在する予測係数でなり、 上記画素データ発生手段は、 上記クラスに応じて発生された上記各予測係数と上記第
1の画像データから抽出された上記複数の画素とから上
記第2の画像データの上記注目画素を発生することを特
徴とする請求項1に記載の画像データ変換装置。 - 【請求項7】上記予測データは、 上記第2の画像データに対応する学習データを用いて予
め学習によって生成されていることを特徴とする請求項
1に記載の画像データ変換装置。 - 【請求項8】第1の画像データを第2の画像データに変
換する画像データ変換方法において、 上記第1の画像データから抽出された注目画素を含む複
数の画素における各画素値の変化量の絶対値と符号とか
ら上記注目画素に対するクラスを決定し、 上記クラスに応じて予測データを発生し、 上記予測データから上記第2の画像データの上記注目画
素を発生することを特徴とする画像データ変換方法。 - 【請求項9】上記第1の画像データから上記注目画素を
含む複数の画素を抽出し、その抽出された各画素値の変
化量を求め、当該各変化量の絶対値と符号とから上記注
目画素に対するクラスを決定することを特徴とする請求
項8に記載の画像データ変換方法。 - 【請求項10】上記第1の画像データの各画素値の変化
量をそれぞれ求めた上で上記注目画素を含む複数の画素
を抽出し、その抽出された各画素値の変化量の絶対値と
符号とから上記注目画素に対するクラスを決定すること
を特徴とする請求項8に記載の画像データ変換方法。 - 【請求項11】上記第1の画像データから水平又は垂直
方向に抽出された上記注目画素を含む複数の画素におけ
る各画素値の変化量の絶対値と符号とから上記注目画素
に対するクラスを決定することを特徴とする請求項8に
記載の画像データ変換方法。 - 【請求項12】上記第1の画像データから間引いて抽出
された上記注目画素を含む複数の画素における各画素値
の変化量の絶対値と符号とから上記注目画素に対するク
ラスを決定することを特徴とする請求項8に記載の画像
データ変換方法。 - 【請求項13】上記予測データは、 上記第1の画像データから抽出された上記複数の画素に
対応して存在する予測係数でなり、 上記クラスに応じて発生された上記各予測係数と上記第
1の画像データから抽出された上記複数の画素とから上
記第2の画像データの上記注目画素を発生することを特
徴とする請求項8に記載の画像データ変換方法。 - 【請求項14】上記予測データは、 上記第2の画像データに対応する学習データを用いて予
め学習によって生成されていることを特徴とする請求項
8に記載の画像データ変換方法。
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JP26064498A JP4235852B2 (ja) | 1998-09-14 | 1998-09-14 | 画像データ変換装置及び画像データ変換方法 |
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JP26064498A JP4235852B2 (ja) | 1998-09-14 | 1998-09-14 | 画像データ変換装置及び画像データ変換方法 |
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Publication Number | Publication Date |
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JP2000090261A true JP2000090261A (ja) | 2000-03-31 |
JP2000090261A5 JP2000090261A5 (ja) | 2005-11-04 |
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JP2010102696A (ja) * | 2008-09-29 | 2010-05-06 | Sony Corp | 画像処理装置および係数学習装置。 |
-
1998
- 1998-09-14 JP JP26064498A patent/JP4235852B2/ja not_active Expired - Fee Related
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