JP2728426B2 - Image interpolation circuit - Google Patents
Image interpolation circuitInfo
- Publication number
- JP2728426B2 JP2728426B2 JP6936688A JP6936688A JP2728426B2 JP 2728426 B2 JP2728426 B2 JP 2728426B2 JP 6936688 A JP6936688 A JP 6936688A JP 6936688 A JP6936688 A JP 6936688A JP 2728426 B2 JP2728426 B2 JP 2728426B2
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- interpolation
- matrix
- image
- matrices
- dimensional
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Expired - Lifetime
Links
- 239000011159 matrix material Substances 0.000 claims description 27
- 230000009466 transformation Effects 0.000 claims description 24
- 238000000034 method Methods 0.000 claims description 15
- 230000001131 transforming effect Effects 0.000 claims description 2
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 description 16
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 description 8
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 7
- 238000001914 filtration Methods 0.000 description 6
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 3
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 2
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 1
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 1
- 230000006870 function Effects 0.000 description 1
- 238000004088 simulation Methods 0.000 description 1
- 238000000844 transformation Methods 0.000 description 1
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T3/00—Geometric image transformations in the plane of the image
- G06T3/40—Scaling of whole images or parts thereof, e.g. expanding or contracting
- G06T3/4007—Scaling of whole images or parts thereof, e.g. expanding or contracting based on interpolation, e.g. bilinear interpolation
Landscapes
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Image Processing (AREA)
- Studio Circuits (AREA)
- Editing Of Facsimile Originals (AREA)
- Compression Or Coding Systems Of Tv Signals (AREA)
Description
【発明の詳細な説明】 〔産業上の利用分野〕 本発明は、空間的にサンプリングされた画像から解像
度の異なる画像への変換を行う補間回路の構成に関する
ものである。Description: BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to a configuration of an interpolation circuit that converts a spatially sampled image into an image having a different resolution.
従来の画像信号処理に用いられる補間回路は、2次元
の画像信号に2次元のオペレータを荷重加算する方法が
よく用いられた(いわゆる2次元コンボリユーシヨンに
よる方法)。As a conventional interpolation circuit used for image signal processing, a method of weight-adding a two-dimensional operator to a two-dimensional image signal has been often used (a so-called two-dimensional convolution method).
この補間方法は、 (1) 2次元オペレータが、例えば3×3のように比
較的小さい場合。This interpolation method is as follows: (1) When the two-dimensional operator is relatively small, for example, 3 × 3.
(2) 補間により求める画素の位置と原画の画素の位
置関係が規則的な場合。(例えば、前者が後者の中点に
位置する場合) には、計算量も少なく、一般的な補間方法として有効で
ある。(2) When the positional relationship between the position of the pixel determined by interpolation and the position of the pixel of the original image is regular. (For example, when the former is located at the middle point of the latter), the amount of calculation is small and it is effective as a general interpolation method.
しかしながら、次の場合に計算量が増加し、回路規模
も大きくなるという欠点があつた。However, there is a disadvantage that the amount of calculation increases and the circuit scale increases in the following cases.
(1) 例えば画像の階層的符号化で、ブロツク平均を
平滑化して表示するときのように、2次元オペレータが
大きくなる場合。(1) A case where a two-dimensional operator becomes large, for example, in a case where a block average is smoothed and displayed in hierarchical coding of an image.
(2) PALとNTSC信号間の変化のように、補間により
求める画素の位置と、原画の画素が中点などのような単
純な位置関係にない場合。(2) In the case where the position of the pixel to be obtained by interpolation and the pixel of the original image do not have a simple positional relationship such as a midpoint, such as a change between the PAL and NTSC signals.
本発明の目的は、このような場合にも比較的少ない計
算量で補間処理が可能な補間回路を実現することにあ
る。An object of the present invention is to realize an interpolation circuit capable of performing an interpolation process with a relatively small amount of calculation even in such a case.
本発明では、原画像の信号を直交変換マトリクスをも
ちいて一旦2次元の周波数成分に変換し、次に補間用の
マトリクスを用いて、これを再度空間領域に変換するこ
とにより、補間処理の計算量を削減している。In the present invention, the interpolation processing is calculated by temporarily converting the signal of the original image into a two-dimensional frequency component using an orthogonal transformation matrix, and then using an interpolation matrix to convert it again to the spatial domain. The amount has been reduced.
さらに、上記直交変換マトリクスと補間用マトリクス
との積を、新たな変換マトリクスとしてあらかじめ変換
定数メモリ内に設け、これらを、補間する画素の位置や
補間の種類に応じて適宜切り替えることにより、処理の
高速化を実現している。Further, the product of the orthogonal transformation matrix and the interpolation matrix is provided in the conversion constant memory in advance as a new transformation matrix, and these are appropriately switched in accordance with the position of the pixel to be interpolated and the type of interpolation, thereby achieving processing. Higher speed has been achieved.
以下、本発明の第1の実施例について第1図を用いて
説明する。Hereinafter, a first embodiment of the present invention will be described with reference to FIG.
第1図は、m×n画素の原画素をM×N画素の補間画
像に変換する回路の構成図である。FIG. 1 is a configuration diagram of a circuit that converts an original pixel of m × n pixels into an interpolated image of M × N pixels.
同図において、テレビカメラ1とA/D変換器2、もし
くは静止画フアイル3、あるいは静止画伝送装置4から
取り込まれたデイジタルの画像信号は、フレームメモリ
5に一旦書き込まれる。このフレームメモリから、m×
n画素の信号V(i,j)(i=1,2,,m)(j=1,2,,n)
が読み出されて、積和演算回路6により変換定数用メモ
リ8から読み出された信号との積和演算が行われ、周波
数成分に相当する係数C(i,j)(i=1,2,,m)(j=
1,2,,n)に変換される。この変換は線形変換であり、変
換マトリクスD1(i,j)(i=1,2,,n)D2(i,j)(i,j
=1,2,,m)をもちいて次のようにあらわされる。In FIG. 1, a digital image signal captured from a television camera 1 and an A / D converter 2, a still image file 3, or a still image transmission device 4 is once written in a frame memory 5. From this frame memory, mx
Signal V (i, j) of n pixels (i = 1,2, m) (j = 1,2, n)
Is read out, and the product-sum operation is performed by the product-sum operation circuit 6 with the signal read from the conversion constant memory 8, and the coefficient C (i, j) (i = 1,2) corresponding to the frequency component is obtained. ,, m) (j =
1,2,, n). This transformation is a linear transformation, and the transformation matrix D1 (i, j) (i = 1,2,, n) D2 (i, j) (i, j
= 1,2,, m) and is expressed as follows.
C=D1・Y・D2 …(1) 変換マトリクスにはKL変換やアダマール変換等がある
が、比較的演算が容易で、特性的にも優れているDCT(D
iscrete Cosine Transform)がよく使用される。DCTの
場合、D1,D2は次のようになる。C = D1, Y, D2 (1) Although the transformation matrix includes a KL transformation and a Hadamard transformation, the DCT (D
iscrete Cosine Transform) is often used. In the case of DCT, D1 and D2 are as follows.
D1,D2は正規直交変換マトリクス(ユニタリ行列)で
あり、m=nのときその積は単位行列となる。 D1 and D2 are orthonormal transform matrices (unitary matrices). When m = n, the product is a unit matrix.
積和演算回路6によつて、変換された係数C(j,i)
(i=1,2,,m)(j=1,2,,n)は一種の空間周波数に相
当する成分である。たとえばC(1,1)では、ブロック
の平均値に相当する直流係数であり、i,jが大きくなる
ほど、空間周波数の高い係数となる。これらの係数は一
旦バツフアメモリ10に取り込まれる。The coefficient C (j, i) converted by the product-sum operation circuit 6
(I = 1,2, m) (j = 1,2,, n) is a component corresponding to a kind of spatial frequency. For example, C (1,1) is a DC coefficient corresponding to the average value of a block, and the larger the value of i, j, the higher the spatial frequency. These coefficients are temporarily stored in the buffer memory 10.
つぎに、補間処理のマトリクスが変換定数用メモリ8
から読み出され、上記の変換係数との乗算が積和演算回
路6により行われて、補間画像Fが生成される。この補
間画像は、フレームメモリ9に書き込まれ、D/A変換器1
1を経由してモニタ(表示装置)12上に表示される。こ
れらの回路は、制御回路7によつて制御される。Next, the interpolation processing matrix is stored in the conversion constant memory 8.
, And the multiplication with the above conversion coefficient is performed by the product-sum operation circuit 6 to generate the interpolated image F. This interpolated image is written to the frame memory 9 and the D / A converter 1
It is displayed on a monitor (display device) 12 via 1. These circuits are controlled by a control circuit 7.
ここで、上記の変換について次式が成立する。 Here, the following equation holds for the above conversion.
F=H1・C・H2 …(4) また、H1,H2は次のようになる。F = H1 · C · H2 (4) H1 and H2 are as follows.
以上の演算により、m×n画素の原画は、DCTマトリ
クスD1,D2および補間マトリクスH1,H2により、M×N画
素の補間画像に変換される。 By the above operation, the original image of m × n pixels is converted into an interpolated image of M × N pixels by the DCT matrices D1 and D2 and the interpolation matrices H1 and H2.
以上の説明では、直交変換係数をもとめる操作と、こ
の係数から補間画像を生成する操作の2段階に分けて述
べたが、本実施例ではこれを1回の操作で実現してい
る。つぎにその詳細について述べる。In the above description, the operation for obtaining the orthogonal transform coefficient and the operation for generating the interpolated image from the coefficient are described in two stages, but in the present embodiment, this is realized by one operation. Next, the details will be described.
式(1)を式(2)代入すると次式を得る。 Substituting equation (1) into equation (2) gives the following equation.
F=H1・D1・Y・D2・H2 =(H1・D1)・Y・(D2・H2) …(7) ここで(H1・D1)および(D2・H2)はそれぞれ(n×
N)と(M×m)のマトリクスであり、原画と補間する
画素の位置関係が定まつているとき、原画の内容にかか
わらず、一義的にもとめておくことができる。F = H1 / D1 / Y / D2 / H2 = (H1 / D1) / Y / (D2 / H2) (7) Here, (H1 / D1) and (D2 / H2) are (n ×
N) and a matrix of (M × m). When the positional relationship between the original image and the pixel to be interpolated is fixed, it can be determined uniquely regardless of the content of the original image.
したがつて、これらのマトリクスの内容をあらかじめ
上記の変換定数用メモリ8に書き込んでおくことによ
り、きわめて高速かつ単純な操作により、補間処理を実
現することができる。Therefore, by pre-writing the contents of these matrices in the conversion constant memory 8, the interpolation processing can be realized by an extremely high-speed and simple operation.
なお、補間を行わない(M=m,N=n)の場合、(H1
・D1)および(D2・H2)はそれぞれ(n×n)(m×
m)の単位行列となり、原画Yがそのまま再現される。When no interpolation is performed (M = m, N = n), (H1
・ D1) and (D2 ・ H2) are (n × n) (mx
m), and the original image Y is reproduced as it is.
以上の補間処理における直交変換係数と画像の関係に
ついて説明する。The relationship between the orthogonal transform coefficients and the image in the above interpolation processing will be described.
式(1)の変換係数を元の画像領域に対応させると、
それらの係数の次数に相当するコサインの曲面としてあ
らわれる。たとえば係数C(2,1)は水平方向にコサイ
ンの半分の周期で変化する曲面となる。この曲面は連続
であり、その上の任意の点の値は、補間画像として意味
を持つ。When the conversion coefficient of Expression (1) is made to correspond to the original image area,
Appears as a cosine surface corresponding to the order of those coefficients. For example, the coefficient C (2,1) is a curved surface that changes in the horizontal direction at a half cycle of the cosine. This curved surface is continuous, and the value of an arbitrary point on the surface is significant as an interpolated image.
したがつて式(5)では、i,jを整数と定義したが、
必ずしも整数でなくともよく、補間点が不等間隔の場合
には、任意の実数を用いることも可能である。Therefore, in equation (5), i and j are defined as integers.
It is not always necessary to be an integer. When the interpolation points are unequally spaced, an arbitrary real number can be used.
さらに、上記の補間操作のほかに画像のフイルタリン
グ処理等を同時に実現することも可能である。Further, in addition to the above-mentioned interpolation operation, it is also possible to simultaneously realize image filtering processing and the like.
たとえば、原画像Yもしくは補間画像Fの左右から、
任意のマトリクスW,W′を乗ずることによりローパスそ
の他のフイルタリング操作を実現することができる。す
なわち、式(7)の(H1・D1)および(D2・H2)のかわ
りに(W・H1・D1)および(D2・H2・W)もしくは(H1
・D1・W)および(W・D2・H2)あるいは(H1・W・D
1)および(D2・W・H2)をあらかじめ変数定数用メモ
リ8に書き込んでおき、これらの原画像Yとの乗算を行
うことにより、容易に演算の高速化を図ることができ
る。For example, from the left and right of the original image Y or the interpolation image F,
By multiplying arbitrary matrices W and W ', low-pass and other filtering operations can be realized. That is, instead of (H1 · D1) and (D2 · H2) in equation (7), (W · H1 · D1) and (D2 · H2 · W) or (H1
・ D1 ・ W) and (W ・ D2 ・ H2) or (H1 ・ W ・ D)
By writing 1) and (D2.W.H2) in the variable constant memory 8 in advance and multiplying them by the original image Y, it is possible to easily increase the speed of the calculation.
また、これらのマトリクスでは、変換定数がきわめて
規則的に配置されている場合があり、いわゆるFFTと呼
びれる高速演算手法を適用することも可能である。In these matrices, conversion constants may be arranged very regularly, and a high-speed calculation method called FFT may be applied.
以上いくつかの画像の補間やフイルタリングの例につ
いて述べたが、さらに高速の処理や、これらの複雑な組
合せについても、同様の効果が得られることは明らかで
ある。Although examples of interpolation and filtering of some images have been described above, it is clear that similar effects can be obtained with higher-speed processing and complicated combinations thereof.
このような処理に要する回路としては、上記のマトリ
クスを記録しておくメモリ回路と、変換の種類に応じて
切り替える若干の制御回路のみであり、極めて簡単に実
現することができる。The circuits required for such processing are only a memory circuit for recording the above-mentioned matrix, and a few control circuits that switch according to the type of conversion, and can be realized extremely easily.
さらに、これまでの説明では、テレビカメラや静止画
フアイル、静止画伝送装置等から取り込まれた画像信号
を扱うものとしたが、動画像や静止画像の伝送装置では
画像をブロツクに分割し、ブロツク毎にDCT等の変換を
行ない、それらの係数をエントロピー符号化して伝送し
ている。したがつて、受信側でそれらの係数を逆変換す
る場合には、そのための回路と、本実施例の式(4)で
示した演算回路を共有することも可能である。Furthermore, in the description so far, the image signal taken from a television camera, a still image file, a still image transmission device, or the like is handled. Each time, a transform such as DCT is performed, and the coefficients are entropy-encoded and transmitted. Therefore, when the coefficients are inversely transformed on the receiving side, it is possible to share the circuit for the inverse transformation with the arithmetic circuit shown in equation (4) of this embodiment.
また、きわめて高速な積和演算機能を有するデイジタ
ルシグナル・プロセツサを用いて、本実施例に示した補
間処理を実現することも可能である。Further, it is also possible to realize the interpolation processing shown in this embodiment by using a digital signal processor having an extremely high-speed product-sum operation function.
さらに、これらのプロセツサ等を用いて、上記のメモ
リ回路の内容をアダプテイブに書き換える方式も容易に
実現できる。Further, a method of adaptively rewriting the contents of the memory circuit by using these processors or the like can be easily realized.
このように、マトリクスで表わされる任意の線形変換
について、それらのマトリクスと逆直交変換マトリクス
の積をメモリ回路から読み出し、これを係数マトリクス
の左右から乗じることにより、画像の変換と逆直交変換
を同時に行うことが可能となり、演算時間を半分以下に
短縮することができる。In this way, for any linear transformation represented by a matrix, the product of the matrix and the inverse orthogonal transformation matrix is read out from the memory circuit and multiplied from the left and right sides of the coefficient matrix, thereby simultaneously performing image transformation and inverse orthogonal transformation. And the calculation time can be reduced to half or less.
つぎに本発明の第2の実施例を第2図を用いて説明す
る。Next, a second embodiment of the present invention will be described with reference to FIG.
第1の実施例では、m×n画素の原画から補間された
M×N画素の補間画像を求める手法について説明した
が、たとえばm×n個のブロツク平均をそのまま用いて
補間処理を行うと、それぞれのブロツクの平均値は必ず
しも保証されない。In the first embodiment, a method of obtaining an interpolated image of M × N pixels from an original image of m × n pixels has been described. For example, if an interpolation process is performed using the average of m × n blocks as it is, The average value of each block is not always guaranteed.
そこで、本実施例ではブロツクに分割された画像の直
流値(平均値)を保存する補間方法について具体的に説
明する。Therefore, in the present embodiment, an interpolation method for storing a DC value (average value) of an image divided into blocks will be specifically described.
第2図は、たとえば補間処理するブロツクとその周辺
の24ブロツクの平均値を用いて補間する例を示したもの
である。FIG. 2 shows an example in which interpolation is performed using, for example, an average value of a block to be interpolated and 24 blocks around the block.
いま5×5のブロツクからなる原画Y(5,5)につい
て、第1の実施例で述べたDCTの手法により直交変換を
行うと、5×5の変換数C(5,5)を求めることがで
き、式(4)を用いてこの係数から補間画像F(M,N)
を求めることができる。When the orthogonal transformation is performed on the original image Y (5,5) composed of 5 × 5 blocks by the DCT method described in the first embodiment, the number of transformations C (5,5) of 5 × 5 is obtained. From the coefficients using equation (4).
Can be requested.
ここでそれぞれのブロツクがm×n画素で構成されて
いるとすると F=H1・C・H2 M=1,2,,,5m,N=1,2,,,5nとなる。ただし、H1,H2は式
(5)および(6)で規定されるマトリクスである。Here, assuming that each block is composed of m × n pixels, F = H1 · C · H2 M = 1,2,, 5m, N = 1,2,, 5n. Here, H1 and H2 are matrices defined by the equations (5) and (6).
すなわち、補間画像F(M,N)を25個の未知の変換変
数C(i,j)(i=1,2,,5)(j=1,2,,5)を用いてあ
らわすことができる。That is, the interpolated image F (M, N) can be represented using 25 unknown conversion variables C (i, j) (i = 1,2,5) (j = 1,2,5). it can.
したがつて、各ブロツクの平均をA(i,j)(i=1,
2,,5)(j=1,2,,5)とすると、次式が成立する。Therefore, the average of each block is calculated as A (i, j) (i = 1,
2,, 5) (j = 1,2,, 5), the following equation holds.
これにより未知数の数に等しい25個の1次方程式が生
成され、連立方程式を解くことにより、上記の変数係数
C(i,j)を求めることが可能になる。 As a result, 25 linear equations equal to the number of unknowns are generated. By solving the simultaneous equations, the above-described variable coefficient C (i, j) can be obtained.
すなわち次式が成立する。 That is, the following equation is established.
a=W・c …(9) c=W・a …(10) ただし、c,aは5×5のマトリクスC,Aを1次元に並び
替えた25項からなるベクトルであり、マトリクスWは原
画に依存しないであらかじめ計算して、変換定数用メモ
リ(8)に書き込んでおくことにより、第1の実施例と
同様の手法を用いて補間処理を実現することができる。a = W · c (9) c = W · a (10) where c, a is a vector composed of 25 terms obtained by rearranging the 5 × 5 matrix C, A into one dimension, and the matrix W is By performing the calculation in advance without depending on the original image and writing the calculated value in the conversion constant memory (8), the interpolation processing can be realized using the same method as in the first embodiment.
すなわち、ベクトルcからマトリクスCを決定し、式
(4)を用いて、ブロツク平均を保存した補間画像F
(M,N)を求めることが可能となる。That is, the matrix C is determined from the vector c, and the interpolation image F in which the block average is stored is calculated by using the equation (4).
(M, N) can be obtained.
以上の説明では、5×5のブロツクからなる原画Y
(5,5)について述べたが、任意の大きさのブロツクに
拡張できることは明らかである。In the above description, the original image Y composed of 5 × 5 blocks
Having mentioned (5,5), it is clear that it can be extended to blocks of any size.
さらに第1の実施例と同様にローパスその他のフイル
タリング操作を同時に実現することもできる。Further, similarly to the first embodiment, low-pass and other filtering operations can be simultaneously realized.
また、動画像や静止画像の伝送装置において、ブロツ
ク毎にDCT等の直交変換を行なうものについては、直流
値から求めた補間画素F(M,N)からの差分を伝送する
ことにより、伝送時間を短縮することも可能である。こ
れは、ブロツクの周辺では、平均値からのずれが大きく
なるためである。すなわち、補間画像のうち伝送する部
分 F′(K,L)(K,L=1,2,,m)(L=1,2,,n)を抜きだし
て式(1)を用いて直交変換すると、次式が成立する。Also, in the transmission apparatus of a moving image or a still image, which performs an orthogonal transformation such as DCT for each block, a difference from an interpolation pixel F (M, N) obtained from a DC value is transmitted, thereby obtaining a transmission time. Can also be shortened. This is because the deviation from the average value increases around the block. That is, the portion F ′ (K, L) (K, L = 1,2, m) (L = 1,2, n) of the interpolated image to be transmitted is extracted and the orthogonality is calculated using equation (1). When converted, the following equation is established.
C′=D1・F′・D2 =(D1・H1)・C・(H2・D2) …(11) ここで、直流値から求めた補間画素F′(M,Nからの
差分は、直交変換係数C′の領域においても差分であら
わされる。したがつて、原画のブロツクを直交変換して
得られる係数とC′との差分を伝送する手法が伝送効率
の向上に有効である。また、これまでと同様に(D1・H
1)(H2・D2)の値をあらかじめ計算し、変換定数用メ
モリ8から読みだす方法も適用できる。なお、上記の伝
送効率について、シミユレーシヨンにより8%程度の改
善の見通しを得ている。C ′ = D1 · F ′ · D2 = (D1 · H1) · C · (H2 · D2) (11) Here, the difference from the interpolated pixel F ′ (M, N) obtained from the DC value is orthogonally transformed. The difference is also expressed in the area of the coefficient C ', and a method of transmitting the difference between the coefficient obtained by orthogonally transforming the block of the original picture and C' is effective for improving the transmission efficiency. (D1 ・ H
1) A method of calculating the value of (H2 · D2) in advance and reading out from the conversion constant memory 8 is also applicable. The above transmission efficiency is expected to be improved by about 8% by simulation.
以上の補間やフイルタリングの処理は、変換定数用メ
モリの空間を増やすだけで、それらの内容に応じた処理
を、全く同様の操作で実現することもでき、きわめて柔
軟性に富んでいる。The above-described interpolation and filtering processes can be realized by exactly the same operation as the content of the conversion constant memory only by increasing the space of the memory for conversion constants, which is extremely flexible.
なお、本実施例では、これらの演算に、積和演算器を
用いるものとしたが、処理時間に比較的余裕があるばあ
いには、シグナルプロセツサを利用することもできる。In the present embodiment, a product-sum operation unit is used for these operations. However, if there is a relatively long processing time, a signal processor can be used.
以上の説明で明らかなように、本発明によれば画像信
号を、直交変換を用いて一旦2次元の空間周波数成分に
変換し、次に逆直交変換により再度空間領域に変換する
ことにより、画像の補間処理をきわめて柔軟かつ簡単に
実現することができる。As is apparent from the above description, according to the present invention, the image signal is once converted into a two-dimensional spatial frequency component using orthogonal transform, and then converted again into the spatial domain by inverse orthogonal transform, thereby obtaining the image signal. Can be implemented very flexibly and easily.
さらに、上記の直交変換と逆直交変換および任意の線
形変換をおこなうマトリクスの積をあらかじめ計算し
て、変換定数用メモリに書き込んでおき、これらを適宜
選択して用いることにより、極めて高速かつ簡単な補間
やフイルタリングの処理が可能になる。Furthermore, the product of the above-described orthogonal transformation, inverse orthogonal transformation, and matrix for performing any linear transformation is calculated in advance, written in a conversion constant memory, and these are appropriately selected and used. Interpolation and filtering can be performed.
さらに、直交変換を用いた画像の通信において、ブロ
ツク平均等をまず伝送し、これらから補間してえられる
曲面との差分を伝送することにより、伝送時間を短縮す
ることも可能となる。このとき、上記の差分は直交変換
係数そのものの差分であり、複雑な処理を要せずきわめ
て簡単に実現できる。Further, in image communication using orthogonal transformation, the transmission time can be shortened by transmitting the block average and the like first, and transmitting the difference from the curved surface obtained by interpolation. At this time, the above difference is a difference between the orthogonal transform coefficients themselves, and can be realized very easily without requiring complicated processing.
第1図は、本発明による画像の補間回路の一実施例の構
成図、第2図は、ブロツク分割された画像の直流値と補
間画像との関係を示す概念図である。 1……テレビカメラ、2……A/D変換器、3……画像フ
アイル、4……画像伝送装置、5……フレームメモリ、
6……積和演算回路、7……制御回路、8……変換定数
用メモリ、9……フレームメモリ、10……バツフアメモ
リ、11……D/A変換器、12……モニタテレビ。FIG. 1 is a block diagram of an embodiment of an image interpolation circuit according to the present invention, and FIG. 2 is a conceptual diagram showing a relationship between a DC value of a block-divided image and an interpolated image. 1 ... TV camera, 2 ... A / D converter, 3 ... Image file, 4 ... Image transmission device, 5 ... Frame memory,
6: product-sum operation circuit, 7: control circuit, 8: memory for conversion constant, 9: frame memory, 10: buffer memory, 11: D / A converter, 12: monitor television.
Claims (2)
分割し、前記ブロックに属するマトリクス状の画像信号
に、n×n次元の第1の直交変換マトリクスとm×m次
元の第2の直交変換マトリクスをそれぞれ左右から乗じ
2次元の周波数成分に相当するn×m次元の係数マトリ
クスに変換する手段と、N×n次元の第1の補間マトリ
クスとm×M次元の第2の補間マトリクスをそれぞれ左
右から乗じM×N画素からなるブロックの画像信号(N
≠n或いはM≠m)を得る手段を有することを特徴とす
る画像補間回路。An image signal is divided into blocks of m × n pixels, and a matrix-like image signal belonging to the block is provided with a first orthogonal transformation matrix of n × n dimensions and a second orthogonal transformation matrix of m × m dimensions. Means for multiplying the orthogonal transformation matrices from the left and right, respectively, into an n × m-dimensional coefficient matrix corresponding to a two-dimensional frequency component, a first interpolation matrix of N × n dimensions and a second interpolation matrix of m × M dimensions Is multiplied from the left and right, respectively, and the image signal (N
≠ n or M ≠ m).
×M次元の第2の補間マトリクスをそれぞれ複数種類あ
らかじめ保持したメモリ手段と、マトリクスの乗算処理
を実行する積和演算手段とを有し、該積和演算手段が、
m×n画素からなるブロックに属するマトリクス状の画
像信号を直交変換して得られた2次元の周波数成分に相
当するn×m次元の係数マトリクス対し、上記メモリ手
段から読み出されたいずれか1つの第1の補間マトリク
スを左から、いずれか1つの第2の補間マトリクスを右
から、それぞれ乗じてM×N画素からなるブロックの画
像信号(N≠n或いはM≠m)を出力することを特徴と
する画像補間回路。2. An N × n-dimensional first interpolation matrix and m
A memory means preliminarily holding a plurality of types of × M-dimensional second interpolation matrices, and a product-sum operation means for performing a matrix multiplication process, wherein the product-sum operation means comprises:
Any one of the n × m-dimensional coefficient matrices corresponding to two-dimensional frequency components obtained by orthogonally transforming matrix image signals belonging to a block of m × n pixels is read out of the memory means. Multiplying one of the first interpolation matrices from the left and one of the second interpolation matrices from the right to output an image signal (N ≠ n or M ≠ m) of a block composed of M × N pixels. Characteristic image interpolation circuit.
Priority Applications (3)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP6936688A JP2728426B2 (en) | 1988-03-25 | 1988-03-25 | Image interpolation circuit |
US07/259,519 US5028995A (en) | 1987-10-28 | 1988-10-18 | Picture signal processor, picture signal coder and picture signal interpolator |
GB8825273A GB2211691B (en) | 1987-10-28 | 1988-10-28 | A picture coding apparatus and interpolation circuit |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP6936688A JP2728426B2 (en) | 1988-03-25 | 1988-03-25 | Image interpolation circuit |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JPH01243678A JPH01243678A (en) | 1989-09-28 |
JP2728426B2 true JP2728426B2 (en) | 1998-03-18 |
Family
ID=13400487
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP6936688A Expired - Lifetime JP2728426B2 (en) | 1987-10-28 | 1988-03-25 | Image interpolation circuit |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JP2728426B2 (en) |
Family Cites Families (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPS61158281A (en) * | 1984-12-28 | 1986-07-17 | Matsushita Electric Ind Co Ltd | Digital recording and reproducing device of television signal |
-
1988
- 1988-03-25 JP JP6936688A patent/JP2728426B2/en not_active Expired - Lifetime
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
JPH01243678A (en) | 1989-09-28 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
US5028995A (en) | Picture signal processor, picture signal coder and picture signal interpolator | |
US5051734A (en) | Special effects using polar image coordinates | |
KR100311482B1 (en) | Method of filtering control of image bilinear interpolation | |
JPH09107464A (en) | Scaling method of picture to be given in compressed data form | |
JP3014896B2 (en) | Digital image processor for color image transmission | |
JP2002515193A (en) | Method and apparatus for fast two-dimensional cosine transform filtering | |
JP4688988B2 (en) | Video data compression method and apparatus, and decompression method and apparatus | |
JP2947360B2 (en) | Method and apparatus for measuring image motion | |
US5774598A (en) | System and method for sample rate conversion of an image using discrete cosine transforms | |
US5533173A (en) | Method and apparatus for processing a color map using discrete cosine transforms | |
JP2009520256A (en) | A method for providing data to a digital processing means. | |
JPS622721A (en) | Coding and decoding device for picture signal | |
Yu‐Su et al. | High‐resolution restoration of dynamic image sequences | |
JP2728426B2 (en) | Image interpolation circuit | |
JPH04229382A (en) | Method and device for resolution conversion of digital image data | |
CN100544396C (en) | Image-signal processing method and equipment | |
JP2522357B2 (en) | Image enlargement method | |
JP4511451B2 (en) | Decoding method and decoding apparatus | |
KR100311481B1 (en) | Method and apparatus of regularization image restoration | |
KR100560101B1 (en) | Arbitrary Image Resizing in Block-DCT Domain | |
KR910008454B1 (en) | Transformation circuit | |
JPH0646397A (en) | Picture encoding device | |
JP2024077420A (en) | Imaging device | |
JP3630727B2 (en) | Orthogonal transformation device and orthogonal transformation method | |
KR0134321B1 (en) | Mpeg decoder apparatus |