JP3334468B2 - 量子化ビット数変換装置および方法 - Google Patents
量子化ビット数変換装置および方法Info
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Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】この発明は、例えばディジタ
ルビデオテープレコーダ装置（ディジタルＶＴＲ）等に
用いて好適な量子化ビット数変換装置に関して、特に、
外部から供給される画像信号をより多い量子化ビット数
の画像信号に変換して出力するような画像信号の量子化
ビット数変換装置および方法に関する。
ルビデオテープレコーダ装置（ディジタルＶＴＲ）等に
用いて好適な量子化ビット数変換装置に関して、特に、
外部から供給される画像信号をより多い量子化ビット数
の画像信号に変換して出力するような画像信号の量子化
ビット数変換装置および方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】今日、映像分野におけるディジタル化の
流れは確実に普及の一途を辿り、ディジタル信号での画
像のやり取りは、既に規格化が完了し実用化されている
ものがある。そのひとつにＣＣＩＲ・Ｒｅｃ．６０１な
どが挙げられる。これはＹ／Ｕ／Ｖのディジタルコンポ
ーネント信号のフォーマットを定義するものであり、各
画素は８ビットのディジタル信号で定義されている。そ
の後、画像プロセスの要求等から各画素を１０ビットで
定義する必要に迫られ、１０ビットデータの信号規格も
決められた。その一例として、シリアルディジタルイン
タフェースのＳＭＰＴＥの２５９Ｍなどがある。そこ
で、異なる信号規格間で信号をやり取りする場合には、
Ｒｅｃ．６０１などで定義される８ビット信号を１０ビ
ット信号に変換する必要がある。
流れは確実に普及の一途を辿り、ディジタル信号での画
像のやり取りは、既に規格化が完了し実用化されている
ものがある。そのひとつにＣＣＩＲ・Ｒｅｃ．６０１な
どが挙げられる。これはＹ／Ｕ／Ｖのディジタルコンポ
ーネント信号のフォーマットを定義するものであり、各
画素は８ビットのディジタル信号で定義されている。そ
の後、画像プロセスの要求等から各画素を１０ビットで
定義する必要に迫られ、１０ビットデータの信号規格も
決められた。その一例として、シリアルディジタルイン
タフェースのＳＭＰＴＥの２５９Ｍなどがある。そこ
で、異なる信号規格間で信号をやり取りする場合には、
Ｒｅｃ．６０１などで定義される８ビット信号を１０ビ
ット信号に変換する必要がある。
【０００３】このように、異なるディジタル信号フォー
マット間の信号乗り換えのための必要な技術のひとつ
に、量子化ビット数変換が挙げられる。ここで、一例と
して、８ビットのディジタル信号から１０ビットのディ
ジタル信号への変換を考える。その信号値の関係を図７
に示す。この例では、８ビットのディジタル信号値Ｑ８
は、量子化代表値であり、８ビット信号値Ｑ８の本来の
アナログ信号値（真値）は、図中の真値存在区間内に含
まれる。よって、８ビットのディジタル信号から１０ビ
ットのディジタル信号へ変換するためには、この８ビッ
ト信号値Ｑ８を１０ビットのディジタル信号値Ｑ１０0
〜Ｑ１０3 の４種類のいずれかを選択して出力すること
になる。一般的な８ビット信号値から１０ビット信号値
への変換例としては、下位２ビットにゼロを付加するこ
とが挙げられる。その結果、１０ビット信号値Ｑ１０0
が常に出力されることになる。
マット間の信号乗り換えのための必要な技術のひとつ
に、量子化ビット数変換が挙げられる。ここで、一例と
して、８ビットのディジタル信号から１０ビットのディ
ジタル信号への変換を考える。その信号値の関係を図７
に示す。この例では、８ビットのディジタル信号値Ｑ８
は、量子化代表値であり、８ビット信号値Ｑ８の本来の
アナログ信号値（真値）は、図中の真値存在区間内に含
まれる。よって、８ビットのディジタル信号から１０ビ
ットのディジタル信号へ変換するためには、この８ビッ
ト信号値Ｑ８を１０ビットのディジタル信号値Ｑ１０0
〜Ｑ１０3 の４種類のいずれかを選択して出力すること
になる。一般的な８ビット信号値から１０ビット信号値
への変換例としては、下位２ビットにゼロを付加するこ
とが挙げられる。その結果、１０ビット信号値Ｑ１０0
が常に出力されることになる。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、この１
０ビット信号値Ｑ１０0 は、８ビット信号値の属性を反
映しているため、画像プロセスにおけるＤＶＥ（Digita
l Video Effector）、クロマキー、スイッチャーなどの
処理において、ある信号レベル幅の拡大を行うと量子化
雑音により画質劣化が顕著になるという問題があった。
０ビット信号値Ｑ１０0 は、８ビット信号値の属性を反
映しているため、画像プロセスにおけるＤＶＥ（Digita
l Video Effector）、クロマキー、スイッチャーなどの
処理において、ある信号レベル幅の拡大を行うと量子化
雑音により画質劣化が顕著になるという問題があった。
【０００５】従って、この発明の目的は、上述の問題点
を鑑みてなされたものであり、単に量子化ビット数を増
加させるだけではなく、クラス分類適応処理を使用して
少ない量子化ビット数の信号を情報量の増加に対応した
信号に変換することができる量子化ビット数変換装置お
よび方法を提供することにある。
を鑑みてなされたものであり、単に量子化ビット数を増
加させるだけではなく、クラス分類適応処理を使用して
少ない量子化ビット数の信号を情報量の増加に対応した
信号に変換することができる量子化ビット数変換装置お
よび方法を提供することにある。
【０００６】
【課題を解決するための手段】請求項１に記載の発明
は、入力ディジタル信号中の注目画素および周辺画素の
レベル分布のパターンに基づいてクラス分類してクラス
を検出するクラス検出手段と、予め学習処理により求め
られた予測係数のうちクラスに対応するものが読み出さ
れる予測係数記憶手段と、予測係数と注目画素および周
辺画素とを用いた演算を用いて予測値を生成する予測値
生成手段とからなるクラス分類適応処理手段を複数段有
し、後段となるクラス分類適応処理手段は、前段の出力
値と対象信号からクラス分類を行い、 少なくとも最後段
となるクラス分類適応処理手段は、出力する信号が入力
ディジタル信号より多いビット数を持つように出力する
ディジタル信号を生成することを特徴とする量子化ビッ
ト数変換装置である。
は、入力ディジタル信号中の注目画素および周辺画素の
レベル分布のパターンに基づいてクラス分類してクラス
を検出するクラス検出手段と、予め学習処理により求め
られた予測係数のうちクラスに対応するものが読み出さ
れる予測係数記憶手段と、予測係数と注目画素および周
辺画素とを用いた演算を用いて予測値を生成する予測値
生成手段とからなるクラス分類適応処理手段を複数段有
し、後段となるクラス分類適応処理手段は、前段の出力
値と対象信号からクラス分類を行い、 少なくとも最後段
となるクラス分類適応処理手段は、出力する信号が入力
ディジタル信号より多いビット数を持つように出力する
ディジタル信号を生成することを特徴とする量子化ビッ
ト数変換装置である。
【０００７】また、請求項６に記載の発明は、入力ディ
ジタル信号中の注目画素および周辺画素のレベル分布の
パターンに基づいてクラス分類してクラスを検出するス
テップと、予め学習処理により求められた予測係数のう
ちクラスに対応するものが読み出されるステップと、予
測係数と注目画素および周辺画素とを用いた演算を用い
て予測値を生成するステップとからなるクラス分類適応
処理を複数段有し、後段となるクラス分類適応処理手段
は、前段の出力値と対象信号からクラス分類を行い、 少
なくとも最後段となるクラス分類適応処理は、出力する
信号が入力ディジタル信号より多いビット数を持つよう
に出力するディジタル信号を生成することを特徴とする
量子化ビット数変換方法である。
ジタル信号中の注目画素および周辺画素のレベル分布の
パターンに基づいてクラス分類してクラスを検出するス
テップと、予め学習処理により求められた予測係数のう
ちクラスに対応するものが読み出されるステップと、予
測係数と注目画素および周辺画素とを用いた演算を用い
て予測値を生成するステップとからなるクラス分類適応
処理を複数段有し、後段となるクラス分類適応処理手段
は、前段の出力値と対象信号からクラス分類を行い、 少
なくとも最後段となるクラス分類適応処理は、出力する
信号が入力ディジタル信号より多いビット数を持つよう
に出力するディジタル信号を生成することを特徴とする
量子化ビット数変換方法である。
【０００８】この発明に係る量子化ビット数変化装置お
よび方法は、入力された８ビットの画素データのレベル
分布のパターンに基づいてクラス分類が行われ、そのク
ラスに対応した予測係数が読み出され、入力された８ビ
ットの画素データと予測係数から１０ビットの予測値へ
変換され、変換された１０ビットの予測値と入力画素デ
ータのレベル分布のパターンに基づいてクラス分類が行
われ、そのクラスに対応した予測係数が読み出され、入
力された８ビットの画素データと予測係数から１０ビッ
トの画素データが生成される。
よび方法は、入力された８ビットの画素データのレベル
分布のパターンに基づいてクラス分類が行われ、そのク
ラスに対応した予測係数が読み出され、入力された８ビ
ットの画素データと予測係数から１０ビットの予測値へ
変換され、変換された１０ビットの予測値と入力画素デ
ータのレベル分布のパターンに基づいてクラス分類が行
われ、そのクラスに対応した予測係数が読み出され、入
力された８ビットの画素データと予測係数から１０ビッ
トの画素データが生成される。
【０００９】
【発明の実施の形態】以下、この発明に係る量子化ビッ
ト数変換装置の一実施例について、図面を参照しながら
詳細に説明する。図１は、この発明に係る量子化ビット
数変換装置のブロック図である。１で示す入力端子から
８ビットからなるディジタル画素データｄ０が供給され
る。その画素データｄ０は、初段処理部２および次段処
理部３へ供給される。この初段処理部２は、クラス分類
部５、予測係数ＲＯＭ６および予測演算部７から構成さ
れ、次段処理部３は、クラス分類部８、予測係数ＲＯＭ
９および予測演算部１０から構成される。
ト数変換装置の一実施例について、図面を参照しながら
詳細に説明する。図１は、この発明に係る量子化ビット
数変換装置のブロック図である。１で示す入力端子から
８ビットからなるディジタル画素データｄ０が供給され
る。その画素データｄ０は、初段処理部２および次段処
理部３へ供給される。この初段処理部２は、クラス分類
部５、予測係数ＲＯＭ６および予測演算部７から構成さ
れ、次段処理部３は、クラス分類部８、予測係数ＲＯＭ
９および予測演算部１０から構成される。
【００１０】初段処理部２へ供給された画素データｄ０
は、クラス分類部５および予測演算部７へ供給される。
クラス分類部５では、供給された画素データｄ０から図
２に示すように３画素×３ライン（以下（３×３）ブロ
ックと称する）の画素ｘ0 〜ｘ8 が抽出され、注目画素
をｘ4 として、クラスが分類される。そのクラスは、ｄ
１として予測係数ＲＯＭ６へ供給される。
は、クラス分類部５および予測演算部７へ供給される。
クラス分類部５では、供給された画素データｄ０から図
２に示すように３画素×３ライン（以下（３×３）ブロ
ックと称する）の画素ｘ0 〜ｘ8 が抽出され、注目画素
をｘ4 として、クラスが分類される。そのクラスは、ｄ
１として予測係数ＲＯＭ６へ供給される。
【００１１】予測係数ＲＯＭ６では、図３に示すよう
に、予め記憶された予測係数の中から供給されたクラス
ｄ１に対応する９個の予測係数ｗ0 〜ｗ8 が読み出され
る。この図３は、図２に示した９個の画素ｘ0 〜ｘ8 を
それぞれ１ビットで表現したクラスを用いた一例のた
め、５１２種類のクラスを有し、クラス毎に９個の予測
係数ｗ0 〜ｗ8 が記憶される。読み出された予測係数ｄ
２は、予測演算部７へ供給される。予測演算部７では、
８ビットの画素データｄ０と予測係数ｄ２とを用いて、
後述する線形１次結合式から１０ビットの予測値ｄ３が
生成される。生成された１０ビットの予測値ｄ３は、初
段処理部２の出力として次段処理部３へ供給される。
に、予め記憶された予測係数の中から供給されたクラス
ｄ１に対応する９個の予測係数ｗ0 〜ｗ8 が読み出され
る。この図３は、図２に示した９個の画素ｘ0 〜ｘ8 を
それぞれ１ビットで表現したクラスを用いた一例のた
め、５１２種類のクラスを有し、クラス毎に９個の予測
係数ｗ0 〜ｗ8 が記憶される。読み出された予測係数ｄ
２は、予測演算部７へ供給される。予測演算部７では、
８ビットの画素データｄ０と予測係数ｄ２とを用いて、
後述する線形１次結合式から１０ビットの予測値ｄ３が
生成される。生成された１０ビットの予測値ｄ３は、初
段処理部２の出力として次段処理部３へ供給される。
【００１２】次段処理部３では、入力端子１からの８ビ
ットの画素データｄ０がクラス分類部８および予測演算
部１０へ供給され、初段処理部２からの１０ビットの予
測値ｄ３がクラス分類部８へ供給される。クラス分類部
８では、クラス分類部５と同様に図２に示すような９個
の画素ｘ0 〜ｘ8 と１０ビットの予測値ｄ３とからクラ
スが分類される。分類されたクラスは、ｄ４として予測
係数ＲＯＭ９へ供給される。また、クラス分類部８で
は、画素ｘ4 を除いた８個の画素ｘ0 〜ｘ3 、ｘ5 〜ｘ
8 と１０ビットの予測値ｄ３を用いてクラスを生成する
ことも可能である。
ットの画素データｄ０がクラス分類部８および予測演算
部１０へ供給され、初段処理部２からの１０ビットの予
測値ｄ３がクラス分類部８へ供給される。クラス分類部
８では、クラス分類部５と同様に図２に示すような９個
の画素ｘ0 〜ｘ8 と１０ビットの予測値ｄ３とからクラ
スが分類される。分類されたクラスは、ｄ４として予測
係数ＲＯＭ９へ供給される。また、クラス分類部８で
は、画素ｘ4 を除いた８個の画素ｘ0 〜ｘ3 、ｘ5 〜ｘ
8 と１０ビットの予測値ｄ３を用いてクラスを生成する
ことも可能である。
【００１３】予測係数ＲＯＭ９では、図４に示すよう
に、予め記憶された予測係数の中から供給されたクラス
ｄ４に対応する９個の予測係数ｗ0 〜ｗ8 が読み出され
る。この図４は、まず初段処理部２からの１０ビットの
予測値ｄ３に応じて第１のクラスが分類される。上述し
た図７に示すように８ビットの画素データＱ８から予測
される１０ビットの画素データは、Ｑ１０0 〜Ｑ１０3
のいずれかであり、予測値ｄ３がＱ１０0 〜Ｑ１０3 の
何れに対応するかによって、０，１，２，３の第１のク
ラスが決定される。また、第１のクラス毎に９個の画素
ｘ0 〜ｘ8 のレベル分布のパターンと対応した５１２種
類のクラスが決定される。そして、クラス毎に９個の予
測係数ｗ0 〜ｗ8 が記憶される。読み出された予測係数
ｄ５は、予測演算部１０へ供給される。予測演算部１０
では、８ビットの画素データｄ０と予測係数ｄ５とを用
いて線形１次結合式から１０ビットの画素データｄ６が
生成される。生成された１０ビットの画素データｄ６
は、次段処理部３の出力として出力端子４から出力され
る。
に、予め記憶された予測係数の中から供給されたクラス
ｄ４に対応する９個の予測係数ｗ0 〜ｗ8 が読み出され
る。この図４は、まず初段処理部２からの１０ビットの
予測値ｄ３に応じて第１のクラスが分類される。上述し
た図７に示すように８ビットの画素データＱ８から予測
される１０ビットの画素データは、Ｑ１０0 〜Ｑ１０3
のいずれかであり、予測値ｄ３がＱ１０0 〜Ｑ１０3 の
何れに対応するかによって、０，１，２，３の第１のク
ラスが決定される。また、第１のクラス毎に９個の画素
ｘ0 〜ｘ8 のレベル分布のパターンと対応した５１２種
類のクラスが決定される。そして、クラス毎に９個の予
測係数ｗ0 〜ｗ8 が記憶される。読み出された予測係数
ｄ５は、予測演算部１０へ供給される。予測演算部１０
では、８ビットの画素データｄ０と予測係数ｄ５とを用
いて線形１次結合式から１０ビットの画素データｄ６が
生成される。生成された１０ビットの画素データｄ６
は、次段処理部３の出力として出力端子４から出力され
る。
【００１４】ここで、この発明の量子化ビット数変換装
置を具体的に説明する。クラス分類部５および８で用い
られたクラス分類は、入力された画像データｄ０に対し
てクラス生成タップを設定し、入力信号の波形形成によ
りクラスを生成する手法が挙げられる。信号波形の特徴
によるクラス分類法としては次の例などが提案されてい
る。
置を具体的に説明する。クラス分類部５および８で用い
られたクラス分類は、入力された画像データｄ０に対し
てクラス生成タップを設定し、入力信号の波形形成によ
りクラスを生成する手法が挙げられる。信号波形の特徴
によるクラス分類法としては次の例などが提案されてい
る。
【００１５】１）ＰＣＭ（Pulse Code Modulation ）デ
ータを直接使用する方法 ２）ＡＤＲＣ（Adaptive Dynamic Range Coding ）を適
用する方法 ３）ＤＰＣＭ（Differential PCM）を適用する方法 ４）ＢＴＣ（Block Trancation Coding ）を適用する方
法 ５）ＶＱ（Vector Quantization ）を適用する方法 ６）周波数領域クラス（ＤＣＴ（Descrete Cosine Tran
sform Coding）、アダマール変換、フーリエ変換その
他）を適用する方法
ータを直接使用する方法 ２）ＡＤＲＣ（Adaptive Dynamic Range Coding ）を適
用する方法 ３）ＤＰＣＭ（Differential PCM）を適用する方法 ４）ＢＴＣ（Block Trancation Coding ）を適用する方
法 ５）ＶＱ（Vector Quantization ）を適用する方法 ６）周波数領域クラス（ＤＣＴ（Descrete Cosine Tran
sform Coding）、アダマール変換、フーリエ変換その
他）を適用する方法
【００１６】この実施例では、一例としてクラス分類部
５では、主に時間領域を意識したクラス分類法を使用
し、クラス分類部８では、周波数領域を意識したクラス
分類法を使用する。このように、クラス分類部５および
８で異なったクラス分類法が用いられる方が望ましい。
一例として、クラス分類部５では、ＡＤＲＣを用いてク
ラス分類を行い、、クラス分類部８では、ＤＣＴを用い
てクラス分類を行う。
５では、主に時間領域を意識したクラス分類法を使用
し、クラス分類部８では、周波数領域を意識したクラス
分類法を使用する。このように、クラス分類部５および
８で異なったクラス分類法が用いられる方が望ましい。
一例として、クラス分類部５では、ＡＤＲＣを用いてク
ラス分類を行い、、クラス分類部８では、ＤＣＴを用い
てクラス分類を行う。
【００１７】また、分類された各クラス毎に適応処理が
行われるが、予め用意された予測係数による積和演算を
用いる手法と、予め用意された予測値を出力する手法と
がある。例えば、図２に示すように、対象画素を含む８
ビットの入力画素ｘ0 〜ｘ8の９タップの予測におい
て、注目画素ｘ4 の１０ビット信号値を予測する場合を
考えると、予測式は、式（１）で示される。
行われるが、予め用意された予測係数による積和演算を
用いる手法と、予め用意された予測値を出力する手法と
がある。例えば、図２に示すように、対象画素を含む８
ビットの入力画素ｘ0 〜ｘ8の９タップの予測におい
て、注目画素ｘ4 の１０ビット信号値を予測する場合を
考えると、予測式は、式（１）で示される。
【００１８】
【数１】 ｘ´：注目画素ｘ4 の１０ビット予測値 ｘi ：８ビット入力画素値 ｗi ：予測係数
【００１９】次に、この発明の他の実施例を図５に示
す。入力端子１１から８ビットからなるディジタル画素
データｄ１０が供給される。その画素データｄ１０は、
初段処理部１２へ供給される。この初段処理部１２は、
クラス分類部１５、予測係数ＲＯＭ１６および予測演算
部１７から構成される。また、次段処理部１３は、クラ
ス分類部１８、予測係数ＲＯＭ１９および予測演算部２
０から構成される。
す。入力端子１１から８ビットからなるディジタル画素
データｄ１０が供給される。その画素データｄ１０は、
初段処理部１２へ供給される。この初段処理部１２は、
クラス分類部１５、予測係数ＲＯＭ１６および予測演算
部１７から構成される。また、次段処理部１３は、クラ
ス分類部１８、予測係数ＲＯＭ１９および予測演算部２
０から構成される。
【００２０】初段処理部１２へ供給された画素データｄ
１０は、クラス分類部１５および予測演算部１７へ供給
される。クラス分類部１５では、供給された画素データ
ｄ１０を図２に示すように（３×３）ブロックに含まれ
る９個の画素ｘ0 〜ｘ8 が抽出され、注目画素をｘ4 と
して、クラスが分類される。そのクラスは、ｄ１１とし
て予測係数ＲＯＭ１６へ供給される。
１０は、クラス分類部１５および予測演算部１７へ供給
される。クラス分類部１５では、供給された画素データ
ｄ１０を図２に示すように（３×３）ブロックに含まれ
る９個の画素ｘ0 〜ｘ8 が抽出され、注目画素をｘ4 と
して、クラスが分類される。そのクラスは、ｄ１１とし
て予測係数ＲＯＭ１６へ供給される。
【００２１】予測係数ＲＯＭ１６では、図３に示すよう
に、予め記憶された予測係数の中から供給されたクラス
ｄ１１に対応する９個の予測係数ｗ0 〜ｗ8 が読み出さ
れる。読み出された予測係数ｄ１２は、予測演算部１７
へ供給される。予測演算部１７では、８ビットの画素デ
ータｄ１０と予測係数ｄ１２とを用いて線形１次結合式
（１）から１０ビットの予測値ｄ１３が生成される。生
成された１０ビットの予測値ｄ１３は、初段処理部１２
の出力として次段処理部１３へ供給される。
に、予め記憶された予測係数の中から供給されたクラス
ｄ１１に対応する９個の予測係数ｗ0 〜ｗ8 が読み出さ
れる。読み出された予測係数ｄ１２は、予測演算部１７
へ供給される。予測演算部１７では、８ビットの画素デ
ータｄ１０と予測係数ｄ１２とを用いて線形１次結合式
（１）から１０ビットの予測値ｄ１３が生成される。生
成された１０ビットの予測値ｄ１３は、初段処理部１２
の出力として次段処理部１３へ供給される。
【００２２】次段処理部１３では、初段処理部１２から
の１０ビットの予測値ｄ１３がクラス分類部１８および
予測演算部２０へ供給される。クラス分類部１８では、
供給された１０ビットの予測値ｄ１３から予測値に応じ
た第１のクラスが分類され、さらに予測値ｄ１３より定
義されるレベル分布からクラスが分類される。すなわ
ち、９個の画素ｘ0 〜ｘ8 のそれぞれと対応する９個の
予測値を使用して、上述の実施例と同様にクラスが分類
される。分類された第１のクラスとクラスは、ｄ１４と
して予測係数ＲＯＭ１９へ供給される。
の１０ビットの予測値ｄ１３がクラス分類部１８および
予測演算部２０へ供給される。クラス分類部１８では、
供給された１０ビットの予測値ｄ１３から予測値に応じ
た第１のクラスが分類され、さらに予測値ｄ１３より定
義されるレベル分布からクラスが分類される。すなわ
ち、９個の画素ｘ0 〜ｘ8 のそれぞれと対応する９個の
予測値を使用して、上述の実施例と同様にクラスが分類
される。分類された第１のクラスとクラスは、ｄ１４と
して予測係数ＲＯＭ１９へ供給される。
【００２３】予測係数ＲＯＭ１９では、図４に示すよう
に、予め記憶された予測係数の中から供給されたクラス
ｄ１４に対応する９個の予測係数ｗ0 〜ｗ8 が読み出さ
れる。読み出された予測係数ｄ１５は、予測演算部２０
へ供給される。予測演算部２０では、予測値ｄ１３と予
測係数ｄ１５とを用いて線形１次結合式（１）から１０
ビットの画素データｄ１６が生成される。生成された１
０ビットの画素データｄ１６は、次段処理部１３の出力
として出力端子１４から出力される。
に、予め記憶された予測係数の中から供給されたクラス
ｄ１４に対応する９個の予測係数ｗ0 〜ｗ8 が読み出さ
れる。読み出された予測係数ｄ１５は、予測演算部２０
へ供給される。予測演算部２０では、予測値ｄ１３と予
測係数ｄ１５とを用いて線形１次結合式（１）から１０
ビットの画素データｄ１６が生成される。生成された１
０ビットの画素データｄ１６は、次段処理部１３の出力
として出力端子１４から出力される。
【００２４】次に、上述した予測係数ＲＯＭに記憶され
る予測係数の学習の一例を図６のフローチャートを用い
て説明する。このフローチャートは、ステップＳ１から
学習処理の制御が始まり、ステップＳ１の学習データ形
成では、例えば１フレームの中から８ビットの画素デー
タと１０ビットの画素データとから学習データが形成さ
れる。フィールド内またはフレーム内の周辺画素の値が
学習データとして採用される。注目画素の真値と複数の
周辺画素の値とが一組の学習データである。
る予測係数の学習の一例を図６のフローチャートを用い
て説明する。このフローチャートは、ステップＳ１から
学習処理の制御が始まり、ステップＳ１の学習データ形
成では、例えば１フレームの中から８ビットの画素デー
タと１０ビットの画素データとから学習データが形成さ
れる。フィールド内またはフレーム内の周辺画素の値が
学習データとして採用される。注目画素の真値と複数の
周辺画素の値とが一組の学習データである。
【００２５】ここで、周辺画素で構成されるブロックの
ダイナミックレンジが所定のしきい値より小さいもの、
すなわちアクティビティーの低いものは、学習データと
して扱わない制御がなされる。ダイナミックレンジが小
さいものは、ノイズの影響を受けやすく、正確な学習結
果が得られないおそれがあるからである。ステップＳ２
のデータ終了では、入力された全データ、例えば１フレ
ームのデータの処理が終了していれば、ステップＳ５の
予測係数決定へ制御が移り、終了していなければ、ステ
ップＳ３のクラス決定へ制御が移る。
ダイナミックレンジが所定のしきい値より小さいもの、
すなわちアクティビティーの低いものは、学習データと
して扱わない制御がなされる。ダイナミックレンジが小
さいものは、ノイズの影響を受けやすく、正確な学習結
果が得られないおそれがあるからである。ステップＳ２
のデータ終了では、入力された全データ、例えば１フレ
ームのデータの処理が終了していれば、ステップＳ５の
予測係数決定へ制御が移り、終了していなければ、ステ
ップＳ３のクラス決定へ制御が移る。
【００２６】ステップＳ３のクラス決定は、上述のよう
に、フィールド内またはフレーム内の所定の８ビットの
画素データに基づいたクラス決定がなされる。ステップ
Ｓ４の正規方程式生成では、後述する式（９）の正規方
程式が作成される。全データの処理が終了後、ステップ
Ｓ２のデータ終了から制御がステップＳ５に移る。この
ステップＳ５の予測係数決定では、この正規方程式を行
列解法を用いて解いて、予測係数を決める。ステップＳ
６の予測係数ストアで、予測係数をメモリにストアし、
この学習のフローチャートが終了する。
に、フィールド内またはフレーム内の所定の８ビットの
画素データに基づいたクラス決定がなされる。ステップ
Ｓ４の正規方程式生成では、後述する式（９）の正規方
程式が作成される。全データの処理が終了後、ステップ
Ｓ２のデータ終了から制御がステップＳ５に移る。この
ステップＳ５の予測係数決定では、この正規方程式を行
列解法を用いて解いて、予測係数を決める。ステップＳ
６の予測係数ストアで、予測係数をメモリにストアし、
この学習のフローチャートが終了する。
【００２７】図６中のステップＳ４（正規方程式生成）
およびステップＳ５（予測係数決定）の処理をより詳細
に説明する。注目画素の１０ビットからなる画素データ
をｙとし、その推定値をｙ´とし、その周囲の画素の値
をｘ1 〜ｘn としたとき、クラス毎に係数ｗ1 〜ｗn に
よるｎタップの線形１次結合 ｙ´＝ｗ1 ｘ1 ＋ｗ2 ｘ2 ＋・・・＋ｗn ｘn （２） を設定する。学習前は、ｗi が未定係数である。
およびステップＳ５（予測係数決定）の処理をより詳細
に説明する。注目画素の１０ビットからなる画素データ
をｙとし、その推定値をｙ´とし、その周囲の画素の値
をｘ1 〜ｘn としたとき、クラス毎に係数ｗ1 〜ｗn に
よるｎタップの線形１次結合 ｙ´＝ｗ1 ｘ1 ＋ｗ2 ｘ2 ＋・・・＋ｗn ｘn （２） を設定する。学習前は、ｗi が未定係数である。
【００２８】上述のように、学習はクラス毎になされ、
データ数がｍの場合、式（２）は、式（３）で表され
る。 ｙj ´＝ｗ1 ｘj1＋ｗ2 ｘj2＋・・・＋ｗn ｘjn （３） （但し、ｊ＝１，２，・・・，ｍ）
データ数がｍの場合、式（２）は、式（３）で表され
る。 ｙj ´＝ｗ1 ｘj1＋ｗ2 ｘj2＋・・・＋ｗn ｘjn （３） （但し、ｊ＝１，２，・・・，ｍ）
【００２９】ｍ＞ｎの場合、ｗ1 〜ｗn は、一意には決
まらないので、誤差ベクトルＥの要素をそれぞれの学習
データｘj1，ｘj2，・・・，ｘjn，ｙj における予測誤
差をｅj として、次の式（４）のごとく定義する。 ｅj ＝ｙj −（ｗ1 ｘj1＋ｗ2 ｘj2＋・・・＋ｗn ｘjn） （４） （但し、ｊ＝１，２，・・・，ｍ） 次に、式（５）を最小にする係数を求め、最小自乗法に
おける最適な予測係数ｗ1 ，ｗ2 ，・・・，ｗn を決定
する。
まらないので、誤差ベクトルＥの要素をそれぞれの学習
データｘj1，ｘj2，・・・，ｘjn，ｙj における予測誤
差をｅj として、次の式（４）のごとく定義する。 ｅj ＝ｙj −（ｗ1 ｘj1＋ｗ2 ｘj2＋・・・＋ｗn ｘjn） （４） （但し、ｊ＝１，２，・・・，ｍ） 次に、式（５）を最小にする係数を求め、最小自乗法に
おける最適な予測係数ｗ1 ，ｗ2 ，・・・，ｗn を決定
する。
【００３０】
【数２】
【００３１】すなわち、式（５）のｗi による偏微分係
数を求めると、式（６）に示すようになる。式（６）で
（ｉ＝１，２，・・・，ｎ）である。
数を求めると、式（６）に示すようになる。式（６）で
（ｉ＝１，２，・・・，ｎ）である。
【００３２】
【数３】
【００３３】式（６）を０にするように各ｗi を決めれ
ばよいから、
ばよいから、
【００３４】
【数４】
【００３５】として、行列を用いると、
【００３６】
【数５】
【００３７】となる。この方程式は、一般に正規方程式
と呼ばれている。正規方程式は、丁度未知数がｎ個だけ
ある連立方程式である。これにより最確値たる各未定係
数ｗ1 ，ｗ2 ，・・・ｗn を求めることができる。具体
的には、一般的に式（９）の左辺の行列は、正定値対称
なので、コレスキー法という手法により式（９）の連立
方程式を解くことができ、未定係数ｗi が求まり、クラ
スコードをアドレスとして、この係数ｗi をメモリに格
納しておく。
と呼ばれている。正規方程式は、丁度未知数がｎ個だけ
ある連立方程式である。これにより最確値たる各未定係
数ｗ1 ，ｗ2 ，・・・ｗn を求めることができる。具体
的には、一般的に式（９）の左辺の行列は、正定値対称
なので、コレスキー法という手法により式（９）の連立
方程式を解くことができ、未定係数ｗi が求まり、クラ
スコードをアドレスとして、この係数ｗi をメモリに格
納しておく。
【００３８】この実施例では、クラス分類に使用する画
素と、予測演算に使用する画素とを同一のものとした
が、必ずしもその必要はない。また、初段処理部と次段
処理部との間で、予測係数ＲＯＭに記憶される予測係数
の数を同一としなくても良い。
素と、予測演算に使用する画素とを同一のものとした
が、必ずしもその必要はない。また、初段処理部と次段
処理部との間で、予測係数ＲＯＭに記憶される予測係数
の数を同一としなくても良い。
【００３９】また、この実施例では、線形１次結合式を
用いて１０ビットの画素データを生成しているが、予め
クラス毎に用意された予測値を用いることも可能であ
る。
用いて１０ビットの画素データを生成しているが、予め
クラス毎に用意された予測値を用いることも可能であ
る。
【００４０】さらに、この実施例では、初段処理部およ
び次段処理部と２段構成とされているが、３段構成、４
段構成など多段構成とすることも可能である。
び次段処理部と２段構成とされているが、３段構成、４
段構成など多段構成とすることも可能である。
【００４１】
【発明の効果】この発明に依れば、クラス分類慶応処理
を用いて、入力された８ビットからなるディジタル画素
データから１０ビットの予測値が生成され、その予測値
に基づいて１０ビットの画素データが生成されるため、
量子化ビット数変換の性能を向上することが可能とな
る。
を用いて、入力された８ビットからなるディジタル画素
データから１０ビットの予測値が生成され、その予測値
に基づいて１０ビットの画素データが生成されるため、
量子化ビット数変換の性能を向上することが可能とな
る。
【図１】この発明の量子化ビット数変換装置の一実施例
のブロック図である。
のブロック図である。
【図２】この発明の量子化ビット数変換装置の説明に用
いる略線図である。
いる略線図である。
【図３】この発明に適用される予測係数ＲＯＭの一例で
ある。
ある。
【図４】この発明に適用される予測係数ＲＯＭの一例で
ある。
ある。
【図５】この発明の量子化ビット数変換装置の他の実施
例のブロック図である。
例のブロック図である。
【図６】この発明に適用される予測係数の学習を説明す
るためのフローチャートである。
るためのフローチャートである。
【図７】この発明の量子化ビット数変換装置の説明に用
いる略線図である。
いる略線図である。
２ 初段処理部 ３ 次段処理部 ５、８ クラス分類部 ６、９ 予測係数ＲＯＭ ７、１０ 予測演算部
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (56)参考文献 特開 平７−85287（ＪＰ，Ａ) 特開 平８−307836（ＪＰ，Ａ) 特開 平８−265711（ＪＰ，Ａ) (58)調査した分野(Int.Cl.7，ＤＢ名) H03M 7/38 H04N 5/14 H04N 5/92 H04N 7/24
Claims (6)
- 【請求項１】 入力ディジタル信号中の注目画素および
周辺画素のレベル分布のパターンに基づいてクラス分類
してクラスを検出するクラス検出手段と、予め学習処理により求められた 予測係数のうち上記クラ
スに対応するものが読み出される予測係数記憶手段と、 上記予測係数と上記注目画素および上記周辺画素とを用
いた演算を用いて予測値を生成する予測値生成手段とか
らなるクラス分類適応処理手段を複数段有し、 後段となる上記クラス分類適応処理手段は、前段の出力
値と対象信号からクラス分類を行い、 少なくとも最後段となる上記クラス分類適応処理手段
は、出力する信号が上記入力ディジタル信号より多いビ
ット数を持つように出力するディジタル信号を生成する
ことを特徴とする量子化ビット数変換装置。 - 【請求項２】 入力ディジタル信号中の注目画素および
周辺画素のレベル分布のパターンに基づいてクラス分類
してクラスを検出するクラス検出手段と、 上記クラスに対応する予測値が読み出される予測値記憶
手段とからなるクラス分類適応処理手段を複数段有し、 後段となる上記クラス分類適応処理手段は、前段の出力
値と対象信号からクラス分類を行い、 少なくとも最後段となる上記クラス分類適応処理手段
は、出力する信号が上記入力ディジタル信号より多いビ
ット数を持つように出力するディジタル信号を生成する
ことを特徴とする量子化ビット数変換装置。 - 【請求項３】 請求項１または請求項２に記載の量子化
ビット数変換装置において、 後段となる上記クラス分類適応処理手段は、前段の出力
値と上記入力ディジタル信号からクラス分類を行うこと
を特徴とする量子化ビット数変換装置。 - 【請求項４】 請求項１または請求項２に記載の量子化
ビット数変換装置において、 後段となる上記クラス分類適応処理手段は、前段の出力
値と上記前段の出力値より定義されるレベル分布のパタ
ーンとからクラス分類を行うことを特徴とする量子化ビ
ット数変換装置。 - 【請求項５】 入力ディジタル信号中の注目画素および
周辺画素のレベル分布のパターンに基づいてクラス分類
をしてクラスを検出するクラス検出手段と、予め学習処理により求められた 予測係数のうち上記クラ
スに対応するものが読み出される予測係数記憶手段と、 上記予測係数と、上記注目画素および上記周辺画素とを
用いた演算により入力ディジタル信号より多いビット数
を持つディジタル信号である予測値を生成する予測値生
成手段とからなることを特徴とする量子化ビット数変換
装置。 - 【請求項６】 入力ディジタル信号中の注目画素および
周辺画素のレベル分布のパターンに基づいてクラス分類
してクラスを検出するステップと、予め学習処理により求められた 予測係数のうち上記クラ
スに対応するものが読み出されるステップと、 上記予測係数と上記注目画素および上記周辺画素とを用
いた演算を用いて予測値を生成するステップとからなる
クラス分類適応処理を複数段有し、 後段となる上記クラス分類適応処理手段は、前段の出力
値と対象信号からクラス分類を行い、 少なくとも最後段となる上記クラス分類適応処理は、出
力する信号が上記入力ディジタル信号より多いビット数
を持つように出力するディジタル信号を生成する ことを
特徴とする量子化ビット数変換方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP35311995A JP3334468B2 (ja) | 1995-12-28 | 1995-12-28 | 量子化ビット数変換装置および方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP35311995A JP3334468B2 (ja) | 1995-12-28 | 1995-12-28 | 量子化ビット数変換装置および方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH09186608A JPH09186608A (ja) | 1997-07-15 |
| JP3334468B2 true JP3334468B2 (ja) | 2002-10-15 |
Family
ID=18428700
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP35311995A Expired - Lifetime JP3334468B2 (ja) | 1995-12-28 | 1995-12-28 | 量子化ビット数変換装置および方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP3334468B2 (ja) |
Families Citing this family (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| EP1037471B1 (en) | 1998-10-05 | 2012-02-08 | Sony Corporation | Image transform device and method and recording medium |
| JP4507046B2 (ja) * | 2001-01-25 | 2010-07-21 | ソニー株式会社 | データ処理装置およびデータ処理方法、並びにプログラムおよび記録媒体 |
| US7082220B2 (en) | 2001-01-25 | 2006-07-25 | Sony Corporation | Data processing apparatus |
| JP4839543B2 (ja) * | 2001-08-08 | 2011-12-21 | ソニー株式会社 | 画像信号処理装置、撮像装置、画像信号処理方法及び記録媒体 |
| JP4224370B2 (ja) | 2003-09-25 | 2009-02-12 | パナソニック株式会社 | 入力制御装置及び入力制御方法 |
-
1995
- 1995-12-28 JP JP35311995A patent/JP3334468B2/ja not_active Expired - Lifetime
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JPH09186608A (ja) | 1997-07-15 |
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