JP3470403B2 - Digital image signal processing unit - Google Patents
Digital image signal processing unitInfo
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Description
【0001】[0001]
【産業上の利用分野】この発明は、サブサンプリング信
号を受け取って、間引き画素を補間し、また、伝送画素
を補正するようにしたディジタル画像信号の処理装置に
関する。BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to a digital image signal processing apparatus for receiving a sub-sampling signal, interpolating a thinned pixel, and correcting a transmission pixel.
【0002】[0002]
【従来の技術】ディジタル画像信号を記録したり、伝送
する際の帯域圧縮あるいは情報量削減のための一つの方
法として、画素をサブサンプリングによって間引くこと
によって、伝送データ量を減少させるものがある。その
一例は、MUSE方式における多重サブナイキストサン
プリングエンコーディング方式である。このシステムで
は、受信側で間引かれ、非伝送の画素を補間する必要が
ある。2. Description of the Related Art As one method for band compression or information amount reduction when recording or transmitting a digital image signal, there is a method of reducing the amount of transmission data by thinning out pixels by subsampling. One example is the multiple sub-Nyquist sampling encoding method in the MUSE method. In this system, it is necessary to interpolate non-transmitted pixels that have been decimated on the receiving side.
【0003】サブサンプリングの一例としてオフセット
サブサンプリングが知られている。図12は、オフセッ
トサブサンプリング回路の一例であって、61で示す入
力端子にディジタルビデオ信号が供給され、プリフィル
タ62を介してサブサンプリング回路63に供給され
る。サブサンプリング回路63には、入力端子64から
所定の周波数のサンプリングパルスが供給される。Offset subsampling is known as an example of subsampling. FIG. 12 is an example of the offset sub-sampling circuit, in which a digital video signal is supplied to the input terminal 61 and is supplied to the sub-sampling circuit 63 via the pre-filter 62. A sampling pulse having a predetermined frequency is supplied to the sub-sampling circuit 63 from the input terminal 64.
【0004】サブサンプリング回路63でなされる2次
元のオフセットサブサンプリングの一例を図13に示
す。水平方向(x方向)と垂直方向(y方向)とのサン
プリング間隔(Tx,Ty)を原信号における画素間隔
(Hx,Hy)の2倍に設定し、1画素おきに間引く
(間引き画素を×で示す)とともに、垂直方向に隣合う
伝送画素(○で示す)をサンプリング間隔の半分(Tx
/2)だけオフセットするものである。このようなオフ
セットサブサンプリングを行うことによる伝送帯域は、
斜め方向の空間周波数に対して水平あるいは垂直方向の
空間周波数成分を広帯域化することができる。FIG. 13 shows an example of two-dimensional offset subsampling performed by the subsampling circuit 63. The sampling interval (Tx, Ty) in the horizontal direction (x direction) and the vertical direction (y direction) is set to twice the pixel interval (Hx, Hy) in the original signal, and thinning is performed every other pixel (thinning pixel is × Together with the transmission pixels (indicated by ◯) vertically adjacent to each other in the vertical direction by half the sampling interval (Tx
It is offset by / 2). The transmission band resulting from such offset subsampling is
The spatial frequency component in the horizontal or vertical direction can be widened with respect to the spatial frequency in the diagonal direction.
【0005】サブサンプリング回路63の出力信号がポ
ストフィルタ65を介して出力端子66に取り出され
る。プリフィルタ62は、サンプリングされる画像信号
の帯域を制限し、ポストフィルタは、不要な、あるいは
悪影響を及ぼす信号成分を取り除く。サブサンプリング
によって伝送されるデータ量を減少でき、比較的低い速
度の伝送路を介してディジタルビデオ信号を伝送でき
る。また、受信されたオフセットサブサンプリングされ
た画像信号をモニタに表示したり、プリントアウトする
場合には、間引き画素が隣接画素を使用して補間され
る。The output signal of the sub-sampling circuit 63 is taken out to the output terminal 66 via the post filter 65. The pre-filter 62 limits the band of the image signal to be sampled, and the post-filter removes unnecessary or harmful signal components. The amount of data transmitted by the sub-sampling can be reduced, and the digital video signal can be transmitted through a relatively low speed transmission line. When the received offset sub-sampled image signal is displayed on the monitor or printed out, the thinned pixels are interpolated using the adjacent pixels.
【0006】ところで、上述のようなオフセットサブサ
ンプリングは、サンプリングの前のプリフィルタが正し
くフィルタリング処理を行っている場合には、非常に有
効な方法であるが、例えばハードウエア上の制約によっ
てプリフィルタを充分にかけられない場合や、伝送帯域
の広帯域化をはかるためにプリフィルタを充分にかけな
い場合等では、折返し歪の発生による画質劣化という問
題が生じる。By the way, the offset sub-sampling as described above is a very effective method when the pre-filter before the sampling is correctly performing the filtering process. However, if the pre-filter cannot be applied sufficiently or the pre-filter is not applied sufficiently to widen the transmission band, the problem of image quality deterioration due to aliasing distortion occurs.
【0007】上述の折返し歪の発生を軽減するために、
適応補間方法が提案されている。これは、サブサンプリ
ング時に最適な補間方法の判定を予め行っておき、その
判定結果を補助情報として伝送あるいは記録する方法で
ある。例えば、水平方向の1/2平均値補間と垂直方向
の1/2平均値補間の何れの方が真値により近いかをサ
ブサンプリング時に検出しておき、1画素当り1ビット
の補助情報として伝送し、補間時には、この補助情報に
従って補間処理を行うものである。In order to reduce the occurrence of the above-mentioned folding distortion,
Adaptive interpolation methods have been proposed. This is a method in which the optimum interpolation method is determined in advance during subsampling, and the determination result is transmitted or recorded as auxiliary information. For example, which one of the horizontal half average value interpolation and the vertical half average value interpolation is closer to the true value is detected at the time of sub-sampling and transmitted as 1 bit of auxiliary information per pixel. However, at the time of interpolation, interpolation processing is performed according to this auxiliary information.
【0008】上述の補助情報を使用する適応型補間方法
においては、伝送画素に加えて補助情報を伝送する必要
があり、データ量の圧縮率が低下する問題を生じる。ま
た、伝送、あるいは記録再生の過程において、補助情報
にエラーが生じた場合には、誤った補間がなされるため
に、再生画像の劣化が生じやすい欠点があった。In the above-mentioned adaptive interpolation method using the auxiliary information, it is necessary to transmit the auxiliary information in addition to the transmission pixels, which causes a problem that the compression rate of the data amount is lowered. Further, when an error occurs in the auxiliary information in the process of transmission or recording / reproduction, there is a drawback that the reproduced image is likely to be deteriorated because incorrect interpolation is performed.
【0009】この問題を解決する一つの方法として、本
願出願人の提案による特開昭63−48088号公報に
は、注目画素の値をその周辺の画素と係数の線形1次結
合で表し、誤差の二乗和が最小となるように、注目画素
の実際の値を使用して最小二乗法によりこの係数の値を
決定するものが提案されている。ここでは、線形1次結
合の係数を予め学習によって決定し、決定係数がメモリ
に格納されている。さらに、注目画素を補間する時に、
周辺の参照画素の平均値を計算し、平均値と各画素の値
との大小関係に応じて、各画素を1ビットで表現し、
(参照画素数×1ビット)のパターンに応じたクラス分
けを行い、注目画素を含む画像の局所的特徴を反映した
補間値を形成している。この方法は、補助情報を必要と
せずに、間引き画素を良好に補間することができる。As one method for solving this problem, Japanese Patent Laid-Open No. 63-48088 proposed by the applicant of the present application describes the value of a pixel of interest by a linear linear combination of pixels around it and a coefficient, and It has been proposed to determine the value of this coefficient by the method of least squares using the actual value of the pixel of interest so that the sum of squares of is minimized. Here, the coefficient of the linear linear combination is previously determined by learning, and the coefficient of determination is stored in the memory. Furthermore, when interpolating the pixel of interest,
The average value of the surrounding reference pixels is calculated, and each pixel is represented by 1 bit according to the magnitude relationship between the average value and the value of each pixel,
The classification is performed according to the pattern of (the number of reference pixels × 1 bit), and the interpolated value reflecting the local feature of the image including the target pixel is formed. This method can interpolate thinned pixels well without the need for auxiliary information.
【0010】[0010]
【発明が解決しようとする課題】一方、伝送画素につい
て考えると、プリフィルタ62およびポストフィルタ6
5を介して伝送されるために、高域成分が失われ、その
結果、信号波形がなまる問題が生じる。つまり、サブサ
ンプリングのために必要とされるフィルタリングの処理
は、伝送画素についても悪影響を与えている。そこで、
間引き画素のみならず、伝送画素についても、間引き画
素と同様に、クラス分類適応処理によって補正すること
が好ましい。On the other hand, considering a transmission pixel, the pre-filter 62 and the post-filter 6 are considered.
Since the signal is transmitted through the signal 5, the high frequency component is lost, resulting in the problem that the signal waveform is rounded. That is, the filtering process required for subsampling also adversely affects the transmission pixels. Therefore,
It is preferable to correct not only the thinned-out pixels but also the transmitted pixels by the class classification adaptive processing, similarly to the thinned-out pixels.
【0011】また、間引き画素を補間するために使用す
る伝送画素も、上述のフィルタリング処理を受けたもの
であると、クラス分類適応処理で形成された補間値もそ
の影響を受けている。すなわち、伝送画素が高域成分を
失われたものであれば、それを使用した補間値も高域の
補償が不充分なものとなる可能性がある。Further, if the transmission pixel used for interpolating the thinned pixel has also been subjected to the above-mentioned filtering processing, the interpolation value formed by the class classification adaptive processing is also affected. That is, if the transmission pixel has lost the high frequency component, the interpolation value using it may be insufficiently compensated in the high frequency range.
【0012】従って、この発明の目的は、サブサンプリ
ング信号を復号する時に、クラス分類適応処理を使用し
て、間引き画素の補間のみならず、伝送画素についてフ
ィルタ等により失われた帯域を補償することが可能なデ
ィジタル画像信号の処理装置を提供することにある。Therefore, an object of the present invention is to use a class classification adaptive process when decoding a sub-sampling signal so as to not only interpolate a thinned pixel but also compensate a band lost by a filter or the like for a transmission pixel. Another object of the present invention is to provide a digital image signal processing device capable of performing the above.
【0013】この発明の他の目的は、補償された伝送画
素を使用して間引き画素を補間することによって、間引
き画素の補間を良好になしうるディジタル画像信号の処
理装置を提供することにある。Another object of the present invention is to provide a digital image signal processing apparatus capable of favorably performing interpolation of thinned pixels by interpolating thinned pixels using compensated transmission pixels.
【0014】[0014]
【課題を解決するための手段】請求項1に記載の発明
は、プリフィルタを介されたディジタル画像信号をサン
プリングし、サンプリングによって画素数が減少された
信号を受け取り、サンプリングにより間引かれた画素を
補間するようにしたディジタル画像信号の処理装置にお
いて、受け取ったディジタル画像信号中に存在する注目
伝送画素の周囲の複数の伝送画素を使用して、注目伝送
画素のクラスを決定するための第1のクラス分類回路
と、入力ディジタル画像信号中に含まれ、注目伝送画素
の空間的および/または時間的に近傍の複数の伝送画素
の値と第1の係数の線形1次結合によって、注目伝送画
素の値を作成した時に、作成された値と注目伝送画素の
真値との誤差を最小とするような、第1の係数をクラス
毎に発生するための第1の係数発生回路と、第1の係数
と注目伝送画素の空間的および/または時間的に近傍の
複数の伝送画素の値との線形1次結合によって、補正さ
れた注目伝送画素の値を生成するための第1の演算回路
と、第1の演算回路からの補正伝送画素を受け取り、注
目間引き画素の周囲の複数の補正伝送画素を使用して、
注目間引き画素のクラスを決定するための第2のクラス
分類回路と、注目間引き画素の空間的および/または時
間的に近傍の複数の補正伝送画素の値と第2の係数の線
形1次結合によって、注目間引き画素の値を作成した時
に、作成された値と注目間引き画素の真値との誤差を最
小とするような、第2の係数をクラス毎に発生するため
の第2の係数発生回路と、第2の係数と注目間引き画素
の空間的および/または時間的に近傍の複数の補正伝送
画素の値との線形1次結合によって、注目間引き画素の
補間値を生成するための第2の演算回路とからなること
を特徴とするディジタル画像信号の処理装置である。According to a first aspect of the present invention, a digital image signal that has passed through a prefilter is sampled, a signal whose number of pixels is reduced by sampling is received, and pixels thinned by sampling are received. In a digital image signal processing device adapted to interpolate a first pixel for determining a class of a target transmission pixel using a plurality of transmission pixels around a target transmission pixel existing in a received digital image signal. Of the plurality of transmission pixels included in the input digital image signal and spatially and / or temporally close to the transmission pixel of interest, and a linear linear combination of the first coefficient and the transmission pixel of interest When the value of is created, the first coefficient for generating the first coefficient for each class that minimizes the error between the created value and the true value of the transmission pixel of interest. A linearly-linear combination of the first coefficient and the values of a plurality of transmission pixels spatially and / or temporally adjacent to the transmission pixel of interest to generate a corrected value of the transmission pixel of interest. And a correction transmission pixel from the first calculation circuit, and using a plurality of correction transmission pixels around the target thinning pixel,
A second class classification circuit for determining the class of the thinned pixel of interest, and a linear linear combination of the values of a plurality of correction transmission pixels spatially and / or temporally adjacent to the thinned pixel of interest and a second coefficient. A second coefficient generation circuit for generating a second coefficient for each class so as to minimize an error between the created value and the true value of the target thinned pixel when the value of the target thinned pixel is created. And a second linear coefficient combination of the second coefficient and the values of a plurality of correction transmission pixels spatially and / or temporally close to the target thinning pixel to generate an interpolated value of the target thinning pixel. A digital image signal processing device comprising an arithmetic circuit.
【0015】請求項3に記載の発明は、受け取ったディ
ジタル画像信号中に存在する注目伝送画素の周囲の複数
の伝送画素を使用して、注目伝送画素のクラスを決定す
るための第1のクラス分類回路と、予め学習により獲得
された第1の代表値がクラス毎に貯えられ、第1のクラ
ス分類回路によって決定されたクラスと対応する第1の
代表値を注目伝送画素の値として出力するための第1の
メモリ回路と、第1のメモリ回路からの補正伝送画素を
受け取り、注目間引き画素の周囲の複数の補正伝送画素
を使用して、注目間引き画素のクラスを決定するための
第2のクラス分類回路と、予め学習により獲得された第
2の代表値がクラス毎に貯えられ、第2のクラス分類回
路によって決定されたクラスと対応する第2の代表値を
注目間引き画素の値として出力するための第2のメモリ
回路とからなることを特徴とするディジタル画像信号の
処理装置である。According to a third aspect of the present invention, a first class for determining a class of a target transfer pixel using a plurality of transfer pixels around the target transfer pixel existing in the received digital image signal. The classifying circuit and the first representative value acquired by learning in advance are stored for each class, and the first representative value corresponding to the class determined by the first class classifying circuit is output as the value of the target transmission pixel. A first memory circuit for receiving a correction transmission pixel from the first memory circuit, and using a plurality of correction transmission pixels around the target thinning pixel to determine a class of the target thinning pixel. And the second representative value acquired by learning in advance are stored for each class, and the second representative value corresponding to the class determined by the second class classification circuit is used as the target thinning pixel A processing apparatus in a digital image signal, comprising the second memory circuit for outputting a.
【0016】[0016]
【作用】伝送画素について、クラス分類適応処理によっ
て、予測された伝送画素の値を形成することができる。
クラス分類適応処理は、予め学習により獲得された係数
と周辺の伝送画素の値との線形1次結合によって伝送画
素の補正値を形成し、または予め学習により獲得された
代表値あるいは正規化代表値を伝送画素の値として出力
する処理である。係数または代表値(あるいは正規化代
表値)は、伝送画素を含む部分的な小領域の特徴と対応
するクラス毎に決定される。このように伝送画素を補正
した後に、補正後の伝送画素を使用してクラス分類適応
処理によって、間引き画素が補間される。補正後の伝送
画素を使用するので、補間が良好になされる。With respect to the transmission pixel, the predicted value of the transmission pixel can be formed by the class classification adaptive processing.
The class classification adaptation process forms a correction value of a transmission pixel by linearly combining the coefficient obtained by learning in advance and the values of surrounding transmission pixels, or a representative value or a normalized representative value obtained by learning in advance. Is output as the value of the transmission pixel. The coefficient or the representative value (or the normalized representative value) is determined for each class corresponding to the characteristic of the partial small area including the transmission pixel. After correcting the transmission pixels in this way, the thinned pixels are interpolated by the class classification adaptive processing using the corrected transmission pixels. Since the corrected transmission pixel is used, the interpolation is performed well.
【0017】[0017]
【実施例】以下、この発明をサブサンプリング信号補間
装置に対して適用した一実施例について説明する。図1
において、1は、オフセットサブサンプリングされたデ
ィジタルビデオ信号の入力端子である。具体的には、放
送などによる伝送、VTR等からの再生信号が入力端子
1に供給される。伝送画素の値は、8ビットのコードで
表されている。2は、テレビジョンラスター順序で到来
する入力信号をブロックの順序に変換するための時系列
変換回路である。DESCRIPTION OF THE PREFERRED EMBODIMENTS An embodiment in which the present invention is applied to a subsampling signal interpolating device will be described below. Figure 1
In the figure, 1 is an input terminal of the offset sub-sampled digital video signal. Specifically, a transmission signal by broadcasting or the like, a reproduction signal from a VTR or the like is supplied to the input terminal 1. The value of the transmission pixel is represented by an 8-bit code. Reference numeral 2 is a time-series conversion circuit for converting an input signal arriving in a television raster order into a block order.
【0018】時系列変換回路2の出力信号が第1のクラ
ス分類回路3に供給される。クラス分類回路3は、補正
の対象の注目伝送画素のクラスを決定するもので、その
クラスを指示するクラスコードが第1のメモリ4に対し
てアドレスとして供給される。メモリ4から読出された
予測係数が第1の補正値生成回路5に供給される。The output signal of the time series conversion circuit 2 is supplied to the first class classification circuit 3. The class classification circuit 3 determines the class of the target transmission pixel to be corrected, and the class code indicating the class is supplied to the first memory 4 as an address. The prediction coefficient read from the memory 4 is supplied to the first correction value generation circuit 5.
【0019】メモリ4には、後述のように、予め学習に
より獲得された第1の予測係数が格納されている。この
係数は、伝送画素の補正値を予測するために必要とされ
る。補正値生成回路5に対しては、注目伝送画素の周囲
の複数の画素の値が時系列変換回路2から供給される。
補正値生成回路5は、注目伝送画素の補正値をメモリ4
からの係数と周囲の伝送画素の値との線形1次結合によ
って生成する。As will be described later, the memory 4 stores the first prediction coefficient acquired by learning in advance. This coefficient is needed to predict the correction value of the transmitted pixel. The correction value generation circuit 5 is supplied from the time series conversion circuit 2 with the values of a plurality of pixels around the target transmission pixel.
The correction value generation circuit 5 stores the correction value of the transmission pixel of interest in the memory 4
It is generated by a linear first-order combination of the coefficient from x and the value of the surrounding transmission pixel.
【0020】補正値生成回路5の出力信号が第2のクラ
ス分類回路6に供給される。クラス分類回路6は、補間
の対象の注目間引き画素のクラスを決定するもので、そ
のクラスを指示するクラスコードが第2のメモリ7に対
してアドレスとして供給される。メモリ7から読出され
た予測係数が補間値生成回路8に供給される。The output signal of the correction value generation circuit 5 is supplied to the second class classification circuit 6. The class classification circuit 6 determines the class of the target thinned pixel to be interpolated, and the class code indicating the class is supplied to the second memory 7 as an address. The prediction coefficient read from the memory 7 is supplied to the interpolation value generation circuit 8.
【0021】メモリ4と同様に、メモリ7には、予め学
習により獲得された予測係数が格納されている。この係
数は、間引き画素の補間値を予測するために必要とされ
る。補間値および補正値は、何れも予測値であるが、間
引き画素に対する予測値を補間値と称し、伝送画素に対
する予測値を補正値と称している。補間値生成回路8に
対して、補正値生成回路5から注目間引き画素の周囲の
複数の画素の値が供給される。そして、補間値生成回路
8は、注目間引き画素の予測値をメモリ7からの係数と
周囲の伝送画素の値との線形1次結合によって生成す
る。Similar to the memory 4, the memory 7 stores prediction coefficients previously acquired by learning. This coefficient is needed to predict the interpolated value of the thinned pixels. Both the interpolation value and the correction value are prediction values, but the prediction value for the thinned pixel is called an interpolation value, and the prediction value for the transmission pixel is called a correction value. The correction value generating circuit 5 supplies the values of a plurality of pixels around the target thinned pixel to the interpolation value generating circuit 8. Then, the interpolation value generation circuit 8 generates the prediction value of the thinned pixel of interest by linear linear combination of the coefficient from the memory 7 and the values of the surrounding transmission pixels.
【0022】生成された補正値および補間値とが合成回
路9に供給され、出力端子10に間引き画素が補間さ
れ、また、フィルタ処理で失われた周波数成分を補償さ
れたディジタルビデオ信号が出力される。補正値が補間
値より先に生成されるので、必要に応じて時間合わせの
ための遅延回路が使用される。図示しないが、出力端子
10に対して時系列変換回路が接続され、ブロックの順
序からラスター走査の順序へ変換されたディジタルビデ
オ信号が形成される。The generated correction value and interpolation value are supplied to the synthesizing circuit 9, the thinned pixels are interpolated at the output terminal 10, and the digital video signal in which the frequency component lost by the filtering process is compensated is output. It Since the correction value is generated before the interpolation value, a delay circuit for time adjustment is used as necessary. Although not shown, a time series conversion circuit is connected to the output terminal 10 to form a digital video signal converted from the block order to the raster scan order.
【0023】クラス分類回路6は、注目間引き画素の近
傍の伝送画素の値を使用して、この注目間引き画素のク
ラスを決定する。図2Aに示すように、注目間引き画素
の上下左右の伝送画素(A、B、C、D)のレベル分布
のパターンをクラスとして決定する。これらの伝送画素
は、適応処理で補正されたものである。一例として、こ
の参照される4画素の平均値Avを求め、平均値Avに
対する大小関係によって、周囲の画素を8ビットから1
ビットへ圧縮する。すなわち、図3に一例を示すよう
に、平均値Avより大きい値の場合は、`1' を割り当
て、平均値Avより小さい値の場合は、`0' を割り当て
る。図3の例では、(1010)のクラスコードがクラ
ス分類回路6から発生する。The class classification circuit 6 uses the values of the transmission pixels in the vicinity of the target thinned pixel to determine the class of the target thinned pixel. As shown in FIG. 2A, the pattern of the level distribution of the transmission pixels (A, B, C, D) on the upper, lower, left and right sides of the target thinning pixel is determined as a class. These transmission pixels have been corrected by the adaptive processing. As an example, the average value Av of the four referenced pixels is calculated, and the surrounding pixels are selected from 8 bits to 1 according to the magnitude relationship with the average value Av.
Compress to bits. That is, as shown in an example in FIG. 3, when the value is larger than the average value Av, "1" is assigned, and when the value is smaller than the average value Av, "0" is assigned. In the example of FIG. 3, the class code (1010) is generated from the class classification circuit 6.
【0024】クラス分類回路3は、注目伝送画素のクラ
スを決定する。図2Bに示すように、注目伝送画素(そ
の値をyとする)とその周囲の画素a〜dのレベル分布
のパターンに基づいて、この注目伝送画素のクラスを決
定する。これは、上述の間引き画素と同様に、注目伝送
画素と周囲の4画素との計5画素の平均値を計算し、平
均値に対する比較結果に応じて、各画素と対応する`0'
または`1' のビットを形成する処理である。この場合、
注目伝送画素自身の値を圧縮したものをクラス情報に含
めても良い。The class classification circuit 3 determines the class of the transmission pixel of interest. As shown in FIG. 2B, the class of the target transmission pixel is determined based on the pattern of the level distribution of the target transmission pixel (whose value is y) and the surrounding pixels a to d. This is the same as the above-described thinned pixel, in which an average value of a total of 5 pixels of the transmission pixel of interest and the surrounding 4 pixels is calculated, and according to the comparison result with respect to the average value, `0` corresponding to each pixel is calculated.
Alternatively, it is a process of forming a bit of "1". in this case,
A compressed version of the value of the transmission pixel of interest may be included in the class information.
【0025】上述のクラス分けでは、クラス分けのため
に参照する画素の値を平均値と比較して1ビットに圧縮
しているが、1ビットあるいは数ビットのADRCによ
り圧縮しても良い。すなわち、ADRCは、複数の画素
のダイナミックレンジDRおよび最小値MINを検出
し、各画素の値から最小値MINを減算し、最小値が減
算された値をダイナミックレンジDRで除算し、商を整
数化する処理である。In the above classification, the value of the pixel referred to for classification is compared with the average value and compressed to 1 bit, but it may be compressed by 1-bit or several-bit ADRC. That is, the ADRC detects the dynamic range DR and the minimum value MIN of a plurality of pixels, subtracts the minimum value MIN from the value of each pixel, divides the value obtained by subtracting the minimum value by the dynamic range DR, and calculates the quotient as an integer. It is the process of converting.
【0026】間引き画素のクラス分けに対して、1ビッ
トADRCを適用した場合について説明すると、クラス
分けのために、A〜Dの4画素の中の最大値MAXおよ
び最小値MINが検出され、ダイナミックレンジDR
(=MAX−MIN)が計算される。各画素A〜Dの値
から最小値MINが減算され、最小値除去後の値がダイ
ナミックレンジDRで割算される。この割算の商が0.
5と比較され、0.5以上の場合は、`1' とされ、商が
0.5より少ない場合は、`0' とされる。1ビットAD
RCは、上述の平均値と各画素の値とを比較するものと
実質的に同一の結果が得られる。The case where 1-bit ADRC is applied to the classification of the thinned pixels will be described. For classification, the maximum value MAX and the minimum value MIN among the four pixels A to D are detected and the dynamic value is determined. Range DR
(= MAX-MIN) is calculated. The minimum value MIN is subtracted from the value of each pixel A to D, and the value after the minimum value is removed is divided by the dynamic range DR. The quotient of this division is 0.
It is compared with 5, and when it is 0.5 or more, it is set to "1", and when the quotient is less than 0.5, it is set to "0". 1-bit AD
RC gives substantially the same result as comparing the above average value with the value of each pixel.
【0027】注目伝送画素のクラス分けの他のいくつか
の例について説明する。図2Bに示すように、a〜dの
みならず、注目伝送画素の斜め方向の伝送画素(e,
f,g,h)をも参照する画素に含める。クラス分け
は、周辺の伝送画素の値a〜hおよび注目伝送画素の値
yに関して、同一方向に整列する画素の値の差分の絶対
値に基づいてクラス分けを行う。このクラス分けについ
て図4を参照して説明する。Some other examples of classifying the transmission pixel of interest will be described. As shown in FIG. 2B, not only a to d but also transmission pixels (e,
f, g, h) are also included in the referenced pixels. The classification is performed on the basis of the absolute value of the difference between the values a to h of the peripheral transmission pixels and the value y of the transmission pixel of interest and the values of the pixels aligned in the same direction. This classification will be described with reference to FIG.
【0028】図4Aは、垂直方向に整列する画素間の値
の差分を演算する場合を示す。すなわち、以下に示す4
個の差分の絶対値が求められる。ここで、0〜3の値
は、各差分を区別するための2ビットの方向データの値
を表している。
0:|h−g| 1:|a−y|
2:|y−c| 3:|e−f|FIG. 4A shows a case where a difference in value between pixels vertically aligned is calculated. That is, 4 shown below
The absolute value of the difference is calculated. Here, the value of 0 to 3 represents the value of 2-bit direction data for distinguishing each difference. 0: | h-g | 1: | a-y | 2 :: | y-c | 3: | e-f |
【0029】この4個の差分の絶対値の中の最小値が検
出され、最小値をとるものを指示する、垂直方向に関す
る2ビットの方向データが決定される。例えば|a−y
|の値が最小値の場合には、1(すなわち、01)の方
向データが決定される。図4Bは、右上がりの斜め方向
に整列する画素間の値の差分を演算する場合を示す。す
なわち、
0:|h−d| 1:|e−y|
2:|y−g| 3:|b−f|
の差分の絶対値が演算される。そして、その中の最小値
が検出され、最小値のものを指示する、斜め方向に関す
る2ビットの方向データが決定される。The minimum value among the absolute values of these four differences is detected, and 2-bit direction data regarding the vertical direction, which indicates the minimum value, is determined. For example | ay
When the value of | is the minimum value, the direction data of 1 (that is, 01) is determined. FIG. 4B shows a case where a difference in value between pixels arranged in a diagonally upward right direction is calculated. That is, the absolute value of the difference of 0: | h-d | 1: | e-y | 2 :: y-g | 3 :: b-f | is calculated. Then, the minimum value among them is detected, and 2-bit direction data regarding the diagonal direction, which indicates the minimum value, is determined.
【0030】図4Cは、左上がりの斜め方向に整列する
画素間の差分の絶対値、すなわち、
0:|d−g| 1:|h−y|
2:|y−f| 3:|e−b|
を演算する場合を示す。これらの値の中の最小値が検出
され、最小値のものを指示する、斜め方向に関する2ビ
ットの方向データが決定される。FIG. 4C shows the absolute value of the difference between the pixels arranged in the diagonally upward left direction, that is, 0: | d-g | 1: | h-y | 2 :: y-f | 3 :: e The case where -b | is calculated is shown. The minimum value of these values is detected, and 2-bit direction data regarding the diagonal direction, which indicates the minimum value, is determined.
【0031】さらに、図4Dは、水平方向に整列する画
素間の差分の絶対値、すなわち、
0:|h−e| 1:|d−y|
2:|y−b| 3:|g−f|
を演算する場合を示す。これらの値の中の最小値が検出
され、最小値のものを指示する、水平方向に関する2ビ
ットの方向データが決定される。Further, FIG. 4D shows the absolute value of the difference between pixels aligned in the horizontal direction, that is, 0: | he-e | 1: | d-y | 2 :: y-b | 3 :: g- The case where f | is calculated is shown. The minimum value of these values is detected, and 2-bit direction data regarding the horizontal direction indicating the minimum value is determined.
【0032】以上の4個の方向に関する合計8ビットの
方向データが注目伝送画素のクラスを指示するクラスコ
ードと決定される。ここで、差分の絶対値の中の最小値
の他に、減算の式を固定しておき、得られる差分の極性
を指示する1ビットを付加しても良い。例えば(a−
y)の式で得られる差分の絶対値が最小の場合に、差分
の極性を1ビットで表し、方向データの2ビットと合わ
せて3ビットのコード信号を形成しても良い。この場合
には、クラスを指示するクラスコードは、12ビットで
ある。A total of 8 bits of direction data for the above four directions is determined as a class code indicating the class of the target transmission pixel. Here, in addition to the minimum value of the absolute value of the difference, the subtraction formula may be fixed and 1 bit indicating the polarity of the obtained difference may be added. For example (a-
When the absolute value of the difference obtained by the equation y) is the minimum, the polarity of the difference may be represented by 1 bit, and the code signal of 3 bits may be formed by combining with the 2 bits of the direction data. In this case, the class code indicating the class is 12 bits.
【0033】クラス情報として、方向データに加えて、
注目伝送画素の値yを再量子化あるいはADRC(ダイ
ナミックレンジに適応した符号化)によって、8ビット
からより少ないビット数へ変換した値を使用しても良
い。例えば注目伝送画素の値を3ビットへ量子化した場
合では、8ビット+3ビット=11ビットがクラスコー
ドとなる。As class information, in addition to the direction data,
A value obtained by converting the value y of the transmission pixel of interest into a smaller number of bits by requantization or ADRC (encoding adapted to the dynamic range) may be used. For example, when the value of the transmission pixel of interest is quantized into 3 bits, 8 bits + 3 bits = 11 bits are the class code.
【0034】このように、注目伝送画素を中心とする小
領域内で、同一方向の中で差分値が最小のものを検出す
ることによって、方向データを形成し、さらに、複数の
方向に関する方向データからなるクラス分けを行うこと
によって、少ないビット数、言い換えると少ないクラス
数でもって注目伝送画素のクラスを決定することができ
る。方向データにさらに、注目伝送画素の値の量子化値
を加えてクラス情報とすることができるので、より高い
精度のクラス分けが可能となる。若し、周辺の伝送画素
の8ビットデータをそのまま使用すると、クラス数が膨
大となり、メモリの容量、メモリの制御回路等のハード
ウエアの規模が大きくなりすぎる。周辺の伝送画素a〜
hをそれぞれ2ビットへ圧縮したとしても、合計のビッ
ト数が16ビットとなり、やはり、クラス数が多過ぎ
る。上述のクラス分けの方法は、かかる問題点を解消で
きる。As described above, the direction data is formed by detecting the one having the smallest difference value in the same direction in the small area centered on the transmission pixel of interest, and further, the direction data concerning a plurality of directions is formed. By performing the class division consisting of, it is possible to determine the class of the transmission pixel of interest with a small number of bits, in other words, with a small number of classes. Since the quantized value of the value of the transmission pixel of interest can be further added to the direction data to be used as class information, it is possible to classify the class with higher accuracy. If 8-bit data of peripheral transmission pixels is used as it is, the number of classes becomes enormous, and the memory capacity and the scale of hardware such as a memory control circuit become too large. Peripheral transmission pixels a-
Even if each h is compressed to 2 bits, the total number of bits becomes 16 bits, and the number of classes is too large. The above-described classification method can solve such a problem.
【0035】補正値生成回路5は、メモリ4からの予測
係数の周囲の伝送画素の値の線形1次結合によって、補
正値を生成する。この予測のためには、自分自身の値y
を使用しない。また、予測のための画素数は、a〜hの
8画素またはこれより多い数の周囲の伝送画素が使用さ
れる。補間値生成回路8は、メモリ7からの予測係数と
補正後の周辺伝送画素の値との線形1次結合によって、
補間値を生成する。図2Aに示すように、クラス分類の
ために4個の画素が使用されているが、予測のために
は、より多くの画素の値(圧縮されない)が使用され
る。The correction value generation circuit 5 generates a correction value by linear linear combination of the values of the transmission pixels around the prediction coefficient from the memory 4. For this prediction, my own value y
Not used. In addition, as the number of pixels for prediction, eight pixels a to h or a number of surrounding transmission pixels larger than this are used. The interpolation value generation circuit 8 uses the linear primary combination of the prediction coefficient from the memory 7 and the corrected value of the peripheral transmission pixel to
Generate interpolated values. As shown in FIG. 2A, four pixels are used for classification, but more pixel values (uncompressed) are used for prediction.
【0036】注目伝送画素のクラス分けの他の方法につ
いて説明する。図2Bに示す画素の配列において、周囲
の伝送画素a〜hと注目伝送画素yとの間で、次の差分
値の絶対値が形成される。Another method of classifying the target transmission pixel will be described. In the pixel array shown in FIG. 2B, the following absolute value of the difference value is formed between the surrounding transmission pixels a to h and the target transmission pixel y.
【0037】 D1=|a−y| D2=|b−y| D3=|c−y| D4=|d−y| D5=|e−y| D6=|f−y| D7=|g−y| D8=|h−y|[0037] D1 = | a−y | D2 = | by−y | D3 = | c−y | D4 = | d−y | D5 = | e−y | D6 = | f−y | D7 = | g−y | D8 = | h−y |
【0038】これらの8個の差分値D1〜D8の中の最
小値が検出され、最小値をとる方向を指示する3ビット
の方向データが形成される。また、最小の差分値の極性
が1ビットで表される。従って、クラスを指示するクラ
スコードは、4ビットである。方向データは、図2Bで
示されるような小領域内の画像の相関が強い方向を示
す。なお、極性ビットは、必ずしも必要ではない。さら
に、注目伝送画素自身の値を8ビットから3ビットへ圧
縮し、4ビット+3ビット=7ビットのクラスコードが
形成される。The minimum value among these eight difference values D1 to D8 is detected, and 3-bit direction data indicating the direction having the minimum value is formed. Further, the polarity of the minimum difference value is represented by 1 bit. Therefore, the class code indicating the class is 4 bits. The direction data indicates the direction in which the correlation of the images in the small area as shown in FIG. 2B is strong. Note that the polarity bit is not always necessary. Further, the value of the transmission pixel of interest itself is compressed from 8 bits to 3 bits to form a class code of 4 bits + 3 bits = 7 bits.
【0039】次に、間引き画素のクラス分けの他の例お
よびさらに他の例について説明する。クラス分けのため
に参照する画素の範囲は、図2Aの場合より拡げられ、
図5Aに示すものとされる。すなわち、注目間引き画素
とその上下左右の伝送画素A、B、C、Dを用いて第1
のクラス分けを行なう。さらに、これらの伝送画素A〜
Dとそれらの周辺の伝送画素E〜Pの平均値を使用して
第2のクラス分けを行なう。そして、第1および第2の
クラス分けを統合して注目間引き画素のクラスとする。Next, another example of classifying thinned pixels and still another example will be described. The range of pixels referred to for classification is wider than in the case of FIG. 2A,
As shown in FIG. 5A. That is, by using the thinned pixel of interest and the transmission pixels A, B, C and D on the upper, lower, left and right sides,
Classify. Further, these transmission pixels A to
The second classification is performed using the average value of D and the transmission pixels E to P around them. Then, the first and second classifications are integrated into the class of the target thinned pixel.
【0040】第2のクラス分けのための平均値の生成に
ついて説明する。図5Bに示すように、伝送画素Aとそ
の上の画素Oとその斜め上の画素E、Hとを使用して、
平均値A´(=(1/4) ・(A+E+H+O))を生成す
る。また、伝送画素Bとその右側の伝送画素Mとその斜
め上の画素Iとその斜め下の画素Jとにより、平均値B
´(=(1/4) ・(B+I+J+M))を生成する。同様
に、伝送画素Cとその周辺の伝送画素F、G、Pとによ
り、平均値C´(=(1/4) ・(C+F+G+P))を生
成し、また、伝送画素Dとその周辺の伝送画素K、L、
Nとにより、平均値D´(=(1/4) ・(D+K+L+
N))を生成する。Generation of an average value for the second classification will be described. As shown in FIG. 5B, by using a transmission pixel A, a pixel O above it, and pixels E and H diagonally above it,
An average value A ′ (= (1/4) · (A + E + H + O)) is generated. The average value B is obtained by the transmission pixel B, the transmission pixel M on the right side of the transmission pixel B, the pixel I diagonally above the pixel I, and the pixel J diagonally below the pixel I.
'(= (1/4). (B + I + J + M)) is generated. Similarly, an average value C ′ (= (1/4) · (C + F + G + P)) is generated by the transmission pixel C and the transmission pixels F, G, P in the periphery thereof, and the transmission pixel D and the transmission in the periphery thereof are generated. Pixels K, L,
Depending on N, the average value D '(= (1/4). (D + K + L +
N)) is generated.
【0041】上述の平均値A´〜D´は、図5Cに示す
ように、注目間引き画素の周辺画素A〜Dのそれぞれと
隣接する間引き画素の推定値である。この平均値A´〜
D´を使用して第2のクラス分けを行なう。第1のクラ
ス分けは、図3に示す方法と同様に、上下左右の4個の
伝送画素A〜Dの平均値Avを計算し、各画素A〜Dと
この平均値Avとの大小関係に応じてクラスコードを発
生する。また、同様に、推定値としてのA´〜D´の平
均値Av´を計算する。この平均値Av´と平均値A´
〜D´の大小関係に応じて、4ビットの第2のクラスコ
ードが発生する。これらの第1および第2のクラスコー
ドの両者を組み合わせた8ビットが注目間引き画素のク
ラスコードとして採用される。As shown in FIG. 5C, the above-mentioned average values A'to D'are estimated values of the thinned pixels adjacent to the peripheral pixels A to D of the target thinned pixel. This average value A '~
A second classification is performed using D '. In the first classification, as in the method shown in FIG. 3, the average value Av of four transmission pixels A to D on the upper, lower, left and right sides is calculated, and the magnitude relationship between each pixel A to D and this average value Av is calculated. Generate class code accordingly. Similarly, the average value Av ′ of A ′ to D ′ as the estimated value is calculated. The average value Av ′ and the average value A ′
A 4-bit second class code is generated according to the magnitude relation of ~ D '. Eight bits, which is a combination of both the first and second class codes, is adopted as the class code of the target thinned pixel.
【0042】このように、注目間引き画素を中心とする
小領域内で、周辺の伝送画素a〜dに加えて、平均値A
´〜D´を使用したクラス分けを行なうことによって、
広い領域の特徴を反映し、然も、少ないビット数、言い
換えると少ないクラス数でもって注目間引き画素のクラ
スを決定することができる。As described above, in the small area centered on the target thinned pixel, the average value A is added to the peripheral transmission pixels a to d.
By performing classification using'-D ',
It is possible to determine the class of the thinned pixel of interest by reflecting the characteristics of a wide area and by using a small number of bits, in other words, a small number of classes.
【0043】図6は、間引き画素のクラス分けのさらに
他の例を示す。間引き画素の左右両側の伝送画素Bおよ
びDのそれぞれの方向性に基づいて、注目間引き画素の
クラスを決定する。図6Aは、注目間引き画素の左側の
伝送画素Dを中心として方向性を調べる様子を示し、図
6Bは、注目間引き画素の右側の伝送画素Bを中心とし
て方向性を調べる様子を示す。FIG. 6 shows another example of classification of thinned pixels. The class of the target thinned pixel is determined based on the respective directivities of the transmission pixels B and D on the left and right sides of the thinned pixel. FIG. 6A shows a state where the directionality is checked centering on the transmission pixel D on the left side of the target thinning pixel, and FIG. 6B shows a state where the directionality is checked centering on the transmission pixel B on the right side of the target thinning pixel.
【0044】すなわち、図6Aに示すように、左側の伝
送画素Dとその周辺の8個の伝送画素(A,B,C,
G,H,K,L,N)のそれぞれとの差分が計算され
る。この差分値が最小のものが検出される。8方向を示
すために、3ビットの方向ビットが必要であり、最小の
差分値を生じさせる方向を方向ビットが指示する。同様
に、図6Bに示すように、右側の伝送画素Bと周辺の8
個の伝送画素(A,C,D,E,F,I,J,M)のそ
れぞれとの差分の最小値が検出され、この検出結果に応
じて3ビットの方向ビットが形成される。これらの二つ
の方向ビットを合わせた6ビットがクラスコードとして
採用される。必要であれば、最小の差分の極性を示す符
号ビットをクラスコードに含めることができる。That is, as shown in FIG. 6A, the transmission pixel D on the left side and the eight transmission pixels (A, B, C,
G, H, K, L, N) and the respective differences are calculated. The one with the smallest difference value is detected. To indicate 8 directions, 3 direction bits are needed, and the direction bits indicate the direction that produces the smallest difference value. Similarly, as shown in FIG. 6B, the transmission pixel B on the right side and the surrounding 8 pixels
The minimum value of the difference from each of the transmission pixels (A, C, D, E, F, I, J, M) is detected, and 3 direction bits are formed according to the detection result. Six bits, which is a combination of these two direction bits, is adopted as the class code. If necessary, the code bit indicating the polarity of the smallest difference can be included in the class code.
【0045】なお、この発明は、以上の伝送画素あるい
は間引き画素のクラス分類の方法に限定されるものでは
ない。この発明の特徴は、クラス分類適応処理によっ
て、伝送画素自身を補正すること、また、補正された伝
送画素を使用してクラス分類適応処理によって、間引き
画素の補間を行なうことにある。The present invention is not limited to the above method of classifying transmission pixels or thinned pixels. A feature of the present invention is that the transmission pixels themselves are corrected by the class classification adaptive processing, and the thinned pixels are interpolated by the class classification adaptive processing using the corrected transmission pixels.
【0046】上述したように、メモリ4および7のそれ
ぞれには、予め学習により得た予測係数、代表値または
正規化代表値が格納されている。図7は、伝送画素を補
正するための予測係数を決定するための学習時の構成を
示す。学習は、図1の入力端子1に供給されるディジタ
ルビデオ信号を原ディジタルビデオ信号から形成する処
理と同様の処理を行なう。学習によって、注目伝送画素
の真値に対する予測値が有する誤差の二乗和を最小とす
るような係数が最小二乗法により決定される。As described above, each of the memories 4 and 7 stores the prediction coefficient, representative value or normalized representative value obtained by learning in advance. FIG. 7 shows a configuration at the time of learning for determining a prediction coefficient for correcting a transmission pixel. The learning process is similar to the process of forming the digital video signal supplied to the input terminal 1 of FIG. 1 from the original digital video signal. Through learning, a coefficient that minimizes the sum of squares of the error of the predicted value with respect to the true value of the transmission pixel of interest is determined by the least square method.
【0047】図7において、11で示す入力端子に原デ
ィジタルビデオ信号が供給される。入力端子11に対し
て、プリフィルタ12、サブサンプリング回路13およ
びポストフィルタ15が接続される。サブサンプリング
回路13には、入力端子14からオフセットサブサンプ
リングを行うための所定の周波数のサンプリングパルス
が供給される。従って、ポストフィルタ15の出力に
は、オフセットサブサンプリングされたディジタルビデ
オ信号が得られる。In FIG. 7, the original digital video signal is supplied to the input terminal indicated by 11. A prefilter 12, a subsampling circuit 13, and a postfilter 15 are connected to the input terminal 11. The sub-sampling circuit 13 is supplied from the input terminal 14 with a sampling pulse having a predetermined frequency for performing offset sub-sampling. Therefore, at the output of the post filter 15, the offset sub-sampled digital video signal is obtained.
【0048】ポストフィルタ15に対して時系列変換回
路16が接続され、ラスター走査の順序からブロックの
順序へ変換されたビデオデータがクラス分類回路17に
供給される。クラス分類回路17は、上述のクラス分類
回路3と同様に、注目伝送画素の周辺の伝送画素を使用
して注目伝送画素のクラスを決定する。クラス分類回路
17からのクラスコードが係数決定回路18に供給され
る。A time series conversion circuit 16 is connected to the post filter 15, and the video data converted from the raster scan order to the block order is supplied to the class classification circuit 17. Similar to the class classification circuit 3 described above, the class classification circuit 17 determines the class of the transmission pixel of interest using the transmission pixels around the transmission pixel of interest. The class code from the class classification circuit 17 is supplied to the coefficient determination circuit 18.
【0049】係数決定回路18は、線形1次結合で生成
される予測値y´とその真値yとの誤差の二乗和を最小
とするような予測係数を決定する。入力端子11に供給
される原データが時系列変換回路19に供給され、この
回路19から係数決定回路18に対して注目伝送画素の
真値が供給される。また、係数決定回路18には、予測
のために使用される伝送画素が時系列変換回路16から
供給される。The coefficient determining circuit 18 determines a prediction coefficient that minimizes the sum of squares of the error between the predicted value y'generated by linear linear combination and its true value y. The original data supplied to the input terminal 11 is supplied to the time series conversion circuit 19, and the true value of the transmission pixel of interest is supplied from this circuit 19 to the coefficient determination circuit 18. The transmission pixels used for prediction are supplied from the time series conversion circuit 16 to the coefficient determination circuit 18.
【0050】係数決定回路18は、最小二乗法によって
最良の予測係数を決定する。決定された予測係数がメモ
リ20に格納される。格納アドレスは、クラス分類回路
17からのクラスコードで指示される。このように伝送
画素に対する係数が決定された後に、間引き画素の補間
のための係数が決定される。図8は、間引き画素に対す
る係数を学習する時の構成の一例を示す。The coefficient determining circuit 18 determines the best prediction coefficient by the method of least squares. The determined prediction coefficient is stored in the memory 20. The storage address is designated by the class code from the class classification circuit 17. After the coefficients for the transmission pixels are thus determined, the coefficients for the interpolation of the thinned pixels are determined. FIG. 8 shows an example of a configuration when learning coefficients for thinned pixels.
【0051】入力端子11に対して、プリフィルタ1
2、サブサンプリング回路13、ポストフィルタ15が
接続され、オフセットサブサンプリングの処理がなされ
る。時系列変換回路16の出力信号がクラス分類回路1
7に供給され、伝送画素に対するクラス分けがなされ
る。そして、クラス分類回路17からのクラスコードが
メモリ20にアドレスとして供給される。The prefilter 1 is connected to the input terminal 11.
2, the sub-sampling circuit 13 and the post filter 15 are connected to perform offset sub-sampling processing. The output signal of the time series conversion circuit 16 is the class classification circuit 1
7 and classifies the transmission pixels. Then, the class code from the class classification circuit 17 is supplied to the memory 20 as an address.
【0052】メモリ20には、図7に示される学習によ
って、予め伝送画素を補正するための係数が格納されて
いる。メモリ20から読出された係数と時系列変換回路
16の出力信号とが補正値生成回路21に供給される。
補正値生成回路21は、係数と周辺の複数の伝送画素の
値の線形1次結合によって、補正値を生成する。このよ
うに補正された伝送画素を使用して間引き画素に関する
予測係数が生成される。The memory 20 stores coefficients for correcting the transmission pixels in advance by the learning shown in FIG. The coefficient read from the memory 20 and the output signal of the time series conversion circuit 16 are supplied to the correction value generation circuit 21.
The correction value generation circuit 21 generates a correction value by linearly combining the coefficient and the values of a plurality of transmission pixels in the periphery. The thus-corrected transmission pixel is used to generate a prediction coefficient for the thinned pixel.
【0053】すなわち、補正値生成回路21の出力信号
がクラス分類回路22に供給され、補正伝送画素を使用
して、注目間引き画素がクラス分けされる。クラス分類
回路22は、上述のクラス分類回路6と同様に、注目間
引き画素の周辺の間引き画素を使用して注目間引き画素
のクラスを決定する。クラス分類回路22からのクラス
コードが係数決定回路23に供給される。That is, the output signal of the correction value generation circuit 21 is supplied to the class classification circuit 22, and the thinned-out pixels of interest are classified into classes using the correction transmission pixels. Similar to the class classification circuit 6 described above, the class classification circuit 22 determines the class of the target thinned pixel using the thinned pixels around the target thinned pixel. The class code from the class classification circuit 22 is supplied to the coefficient determination circuit 23.
【0054】係数決定回路23は、線形1次結合で生成
される予測値とその真値との誤差の二乗和を最小とする
ような予測係数を決定する。入力端子11に供給される
原データが時系列変換回路24に供給され、この回路2
4から係数決定回路23に対して注目間引き画素の真値
が供給される。また、係数決定回路23には、予測のた
めに使用される伝送画素が補正値生成回路21から供給
される。係数決定回路23は、最小二乗法によって最良
の予測係数を決定する。決定された予測係数がメモリ2
5に格納される。格納アドレスは、クラス分類回路22
からのクラスコードで指示される。The coefficient determination circuit 23 determines a prediction coefficient that minimizes the sum of squares of the error between the predicted value generated by linear linear combination and its true value. The original data supplied to the input terminal 11 is supplied to the time series conversion circuit 24, and this circuit 2
The true value of the thinned pixel of interest is supplied from 4 to the coefficient determining circuit 23. Further, the correction value generation circuit 21 supplies the transmission pixels used for prediction to the coefficient determination circuit 23. The coefficient determination circuit 23 determines the best prediction coefficient by the least square method. The determined prediction coefficient is the memory 2
Stored in 5. The storage address is the class classification circuit 22.
Instructed by the class code from.
【0055】一例として、伝送画素の補正値に関する係
数決定の処理をソフトウェア処理で行う動作について、
図9を参照して説明する。なお、間引き画素の補間値に
関する係数決定も、図9と同様の処理でなされる。ま
ず、ステップ41から処理の制御が開始され、ステップ
42の学習データ形成では、既知の画像に対応した学習
データが形成される。ステップ43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46の予測係数決定へ、終了
していなければ、ステップ44のクラス決定へ制御が移
る。As an example, regarding the operation of performing the coefficient determination processing relating to the correction value of the transmission pixel by software processing,
This will be described with reference to FIG. The determination of the coefficient related to the interpolated value of the thinned pixel is also performed by the same process as in FIG. First, control of the process is started from step 41, and in the learning data formation of step 42, learning data corresponding to a known image is formed. At the end of the data in step 43,
If the processing of all the input data, for example, the data of one frame has been completed, the control proceeds to the prediction coefficient determination of step 46, and if not completed, the control proceeds to the class determination of step 44.
【0056】ステップ44のクラス決定は、上述のよう
に、注目伝送画素の値とその周辺画素の値のレベル分布
のパターンと対応してクラスを決定するステップであ
る。次のステップ45の正規方程式生成では、後述する
正規方程式が作成される。As described above, the class determination in step 44 is a step in which the class is determined in correspondence with the level distribution pattern of the value of the transmission pixel of interest and the values of the peripheral pixels. In the normal equation generation in the next step 45, a normal equation described later is created.
【0057】ステップ43のデータ終了から全データの
処理が終了後、制御がステップ46に移り、ステップ4
6の予測係数決定では、後述する式(8)を行列解法を
用いて解いて、係数を決める。ステップ47の予測係数
ストアで、予測係数をメモリ20にストアし、ステップ
48で学習処理の制御が終了する。After the processing of all the data is completed from the end of the data in step 43, the control proceeds to step 46, and step 4
In the determination of the prediction coefficient of 6, the coefficient is determined by solving the equation (8) described later using the matrix solution method. The prediction coefficient is stored in the memory 20 by the prediction coefficient store in step 47, and the control of the learning process ends in step 48.
【0058】図9中のステップ45(正規方程式生成)
およびステップ46(予測係数決定)の処理をより詳細
に説明する。学習時には、注目伝送画素の真値yが既知
である。注目伝送画素の補正値をy´、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 〜w
n によるnタップの線形1次結合
y´=w1 x1 +w2 x2 +‥‥+wn xn (1)
を設定する。学習前はwi が未定係数である。Step 45 in FIG. 9 (normal equation generation)
The process of step 46 (determination of prediction coefficient) will be described in more detail. At the time of learning, the true value y of the transmission pixel of interest is known. When the correction value of the transmission pixel of interest is y ′ and the values of the surrounding pixels are x 1 to x n , the coefficients w 1 to w for each class are given.
An n-tap linear primary combination by n y ′ = w 1 x 1 + w 2 x 2 + ... + w n x n (1) is set. Before learning, w i is an undetermined coefficient.
【0059】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(1)に従って、
yj ´=w1 xj1+w2 xj2+‥‥+wn xjn (2)
(但し、j=1,2,‥‥m)As described above, learning is performed for each class,
When the number of data is m, according to the equation (1), y j ′ = w 1 x j1 + w 2 x j2 + ... + w n x jn (2) (where j = 1, 2, ...
【0060】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
ej =yj −(w1 xj1+w2 xj2+‥‥+wn xjn) (3)
(但し、j=1,2,‥‥m)と定義して、次の式
(4)を最小にする係数を求める。When m> n, w 1 to w n are not uniquely determined, so the elements of the error vector E are e j = y j − (w 1 x j1 + w 2 x j2 + ... + w n x jn (3) (However, j = 1, 2, ..., M) is defined, and a coefficient that minimizes the following expression (4) is obtained.
【0061】[0061]
【数1】 [Equation 1]
【0062】いわゆる最小自乗法による解法である。こ
こで式(4)のwi による偏微分係数を求める。This is the so-called least squares method. Here, the partial differential coefficient by w i of the equation (4) is obtained.
【0063】[0063]
【数2】 [Equation 2]
【0064】式(5)を0にするように各wi を決めれ
ばよいから、Since each w i may be determined so that the equation (5) becomes 0,
【0065】[0065]
【数3】 [Equation 3]
【0066】として、行列を用いるとIf a matrix is used as
【0067】[0067]
【数4】 [Equation 4]
【0068】となる。この方程式は一般に正規方程式と
呼ばれている。この方程式を掃き出し法等の一般的な行
列解法を用いて、wi について解けば、予測係数wi が
求まり、クラスコードをアドレスとして、この予測係数
wi をメモリ20に格納しておく。It becomes This equation is generally called a normal equation. If this equation is solved for w i using a general matrix solution method such as a sweeping method, the prediction coefficient w i is obtained, and this prediction coefficient w i is stored in the memory 20 using the class code as an address.
【0069】図9は、学習のためのソフトウェア構成を
示しているが、ハードウエアの構成またはソフトウェア
およびハードウエアを併用した構成によって、学習を行
うこともできる。また、補間値および補正値をそれぞれ
形成するのに、予測係数による線形1次結合に限らず、
これらのデータの値そのものを学習によって予め作成
し、これらの値を補間値および補正値としてそれぞれ採
用しても良い。Although FIG. 9 shows a software structure for learning, learning can be performed by a hardware structure or a combination of software and hardware. Further, the interpolation value and the correction value are respectively formed not only by linear linear combination using the prediction coefficient,
The values themselves of these data may be created in advance by learning, and these values may be respectively adopted as the interpolation value and the correction value.
【0070】図10は、データの値そのものを予め作成
するための学習を説明するためのフローチャートであ
る。制御の開始のステップ51、学習データ形成のステ
ップ52、データ終了のステップ53およびクラス決定
のステップ54は、上述の予測係数を決定するための学
習におけるステップ41、42、43および44と同様
の処理を行うステップである。FIG. 10 is a flow chart for explaining learning for creating the data value itself in advance. The control start step 51, the learning data formation step 52, the data end step 53, and the class determination step 54 are the same as the steps 41, 42, 43, and 44 in the learning for determining the prediction coefficient described above. Is the step of performing.
【0071】代表値決定のステップ55は、クラス毎に
真値の平均値を求め、この平均値を代表値として決定す
るステップである。すなわち、学習の過程で得られた真
値の累積値を累積度数で割算することによって、代表値
が得られる。このように、真値の平均値を代表値とする
処理は、重心法と称される。また、データの値そのもの
を累算すると、累積したデータ量が多くなるので、ブロ
ック内の基準値とブロックのダイナミックレンジDRで
正規化した値を代表値として求めても良い。The representative value determining step 55 is a step of obtaining an average value of true values for each class and determining the average value as a representative value. That is, the representative value is obtained by dividing the cumulative value of the true value obtained in the learning process by the cumulative frequency. As described above, the process of using the average value of the true values as the representative value is called the centroid method. Further, when the data values themselves are accumulated, the accumulated data amount increases, so a value normalized by the reference value in the block and the dynamic range DR of the block may be obtained as the representative value.
【0072】すなわち、ブロックの基準値をB(例えば
ブロック内の画素の最小値)とし、ダイナミックレンジ
をDRで表すと、正規化された代表値Gは、
G=(y−B)/DR
で規定される。ステップ56において、決定された代表
値がメモリに格納され、学習が終了する。That is, when the reference value of the block is B (for example, the minimum value of the pixels in the block) and the dynamic range is represented by DR, the normalized representative value G is G = (y−B) / DR Stipulated. In step 56, the determined representative value is stored in the memory, and the learning ends.
【0073】このように正規化された値を学習により求
めておいた時には、補間値生成または補正値生成のため
には、図11の構成が使用される。図11は、簡単のた
めに補正値生成のための構成のみを示す。時系列変換回
路2の出力信号がクラス分類回路3および検出回路27
に供給される。クラス分類回路3からのクラスコードで
指示されるメモリ4のアドレスから正規化された代表値
が読出される。また、検出回路27は、予測に使用する
複数の伝送画素のダイナミックレンジDRおよび最小値
MINを検出する。When the thus normalized value is obtained by learning, the configuration shown in FIG. 11 is used for generating the interpolation value or the correction value. FIG. 11 shows only a configuration for generating a correction value for simplicity. The output signal of the time series conversion circuit 2 is the class classification circuit 3 and the detection circuit 27.
Is supplied to. The normalized representative value is read from the address of the memory 4 designated by the class code from the class classification circuit 3. Further, the detection circuit 27 detects the dynamic range DR and the minimum value MIN of a plurality of transmission pixels used for prediction.
【0074】メモリ4からの正規化代表値が乗算回路2
8に供給され、正規化代表値と検出されたダイナミック
レンジDRとが乗算される。乗算回路28の出力が加算
回路29に供給され、検出された最小値MINと加算さ
れる。この加算回路29の出力信号が補正値である。The normalized representative value from the memory 4 is the multiplication circuit 2
8 and the normalized representative value is multiplied by the detected dynamic range DR. The output of the multiplication circuit 28 is supplied to the addition circuit 29 and is added to the detected minimum value MIN. The output signal of the adder circuit 29 is the correction value.
【0075】なお、この発明におけるクラス分類あるい
は予測演算のために、空間的に注目画素の周囲の画素の
値を使用するものに限らず、時間方向で注目画素と近い
画素(例えば前フレームの同一の画素)も使用すること
ができる。For class classification or prediction calculation according to the present invention, the values of the pixels surrounding the pixel of interest are not limited to those spatially used, but a pixel close to the pixel of interest in the time direction (for example, the same pixel in the previous frame). Pixels) can also be used.
【0076】また、補間値および補正値を同一の予測方
法により予測するのに限らず、上述した予測式(線形1
次結合)による予測、代表値を使用する予測、正規化代
表値を使用する予測を組み合わせても良い。Further, the interpolated value and the correction value are not limited to be predicted by the same prediction method, and the above-described prediction formula (linear 1
It is also possible to combine prediction by (second combination), prediction using a representative value, and prediction using a normalized representative value.
【0077】[0077]
【発明の効果】この発明は、サンプリングにより間引か
れた画素のみならず、伝送画素の値も補正しているの
で、サンプリングのためのフィルタリング処理によって
失われた高域成分を補償することができる。従って、復
号信号の波形のなまりを補償でき、復号画像の質を向上
できる。According to the present invention, not only the pixels thinned out by sampling but also the values of transmission pixels are corrected, so that the high frequency component lost by the filtering process for sampling can be compensated. . Therefore, the distortion of the waveform of the decoded signal can be compensated, and the quality of the decoded image can be improved.
【0078】また、この発明は、補正された伝送画素を
使用して間引き画素の補間を行なうので、補間を良好に
行なうことができる。Further, according to the present invention, since the thinned pixels are interpolated by using the corrected transmission pixels, the interpolation can be favorably performed.
【図1】この発明の一実施例のブロック図である。FIG. 1 is a block diagram of an embodiment of the present invention.
【図2】クラス分けのために参照する画素の位置を示す
ための略線図である。FIG. 2 is a schematic diagram showing positions of pixels to be referred to for classification.
【図3】間引き画素のクラス分けの方法の一例を説明す
るための略線図である。FIG. 3 is a schematic diagram for explaining an example of a method of classifying thinned pixels.
【図4】伝送画素のクラス分けの一例を説明するための
略線図である。FIG. 4 is a schematic diagram for explaining an example of classification of transmission pixels.
【図5】間引き画素のクラス分けの他の例を説明するた
めの略線図である。FIG. 5 is a schematic diagram for explaining another example of classification of thinned pixels.
【図6】間引き画素のクラス分けのさらに他の例を説明
するための略線図である。FIG. 6 is a schematic diagram for explaining still another example of classification of thinned pixels.
【図7】伝送画素に関する予測係数を学習により求める
ための構成の一例のブロック図である。FIG. 7 is a block diagram of an example of a configuration for obtaining a prediction coefficient regarding a transmission pixel by learning.
【図8】間引き画素に関する予測係数を学習により求め
るための構成の一例のブロック図である。FIG. 8 is a block diagram of an example of a configuration for obtaining a prediction coefficient regarding a thinned pixel by learning.
【図9】予測係数を求めるための学習をソフトウェア処
理で行う時のフローチャートである。FIG. 9 is a flowchart when learning for obtaining a prediction coefficient is performed by software processing.
【図10】代表値を求めるための学習をソフトウェア処
理で行う時のフローチャートである。FIG. 10 is a flowchart when learning for obtaining a representative value is performed by software processing.
【図11】正規化代表値を使用して予測値を生成するた
めの処理を説明するためのブロック図である。FIG. 11 is a block diagram illustrating a process for generating a prediction value using a normalized representative value.
【図12】オフセットサブサンプリングのための構成の
一例のブロック図である。FIG. 12 is a block diagram of an example of a configuration for offset subsampling.
【図13】2次元のオフセットサブサンプリングの構造
を示す略線図である。FIG. 13 is a schematic diagram showing a structure of two-dimensional offset subsampling.
3,6 クラス分類回路 4,7 予測係数が格納されたメモリ 5 補正値生成回路 8 補間値生成回路 3, 6 class classification circuit 4,7 Prediction coefficient memory 5 Correction value generation circuit 8 Interpolation value generation circuit
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (56)参考文献 特開 平5−328185(JP,A) 特開 平6−178277(JP,A) 特開 平7−212752(JP,A) 特開 平7−240903(JP,A) (58)調査した分野(Int.Cl.7,DB名) H04N 7/00 - 7/088 H04N 7/24 - 7/68 ─────────────────────────────────────────────────── ─── Continuation of front page (56) References JP-A-5-328185 (JP, A) JP-A-6-178277 (JP, A) JP-A-7-212752 (JP, A) JP-A-7- 240903 (JP, A) (58) Fields investigated (Int.Cl. 7 , DB name) H04N 7/ 00-7/088 H04N 7/ 24-7/68
Claims (5)
信号をサンプリングし、上記サンプリングによって画素
数が減少された信号を受け取り、上記サンプリングによ
り間引かれた画素を補間するようにしたディジタル画像
信号の処理装置において、 受け取ったディジタル画像信号中に存在する注目伝送画
素の周囲の複数の伝送画素を使用して、上記注目伝送画
素のクラスを決定するための第1のクラス分類手段と、 上記入力ディジタル画像信号中に含まれ、上記注目伝送
画素の空間的および/または時間的に近傍の複数の伝送
画素の値と第1の係数の線形1次結合によって、上記注
目伝送画素の値を作成した時に、作成された値と上記注
目伝送画素の真値との誤差を最小とするような、第1の
係数を上記クラス毎に発生するための第1の係数発生手
段と、 上記第1の係数と上記注目伝送画素の空間的および/ま
たは時間的に近傍の複数の伝送画素の値との線形1次結
合によって、補正された注目伝送画素の値を生成するた
めの第1の演算手段と、 上記第1の演算手段からの補正伝送画素を受け取り、注
目間引き画素の周囲の複数の補正伝送画素を使用して、
上記注目間引き画素のクラスを決定するための第2のク
ラス分類手段と、 上記注目間引き画素の空間的および/または時間的に近
傍の複数の補正伝送画素の値と第2の係数の線形1次結
合によって、上記注目間引き画素の値を作成した時に、
作成された値と上記注目間引き画素の真値との誤差を最
小とするような、第2の係数を上記クラス毎に発生する
ための第2の係数発生手段と、 上記第2の係数と上記注目間引き画素の空間的および/
または時間的に近傍の複数の補正伝送画素の値との線形
1次結合によって、上記注目間引き画素の補間値を生成
するための第2の演算手段とからなることを特徴とする
ディジタル画像信号の処理装置。1. A digital image signal processing for sampling a digital image signal that has passed through a pre-filter, receiving a signal in which the number of pixels is reduced by the sampling, and interpolating pixels thinned by the sampling. A plurality of transmission pixels around a transmission pixel of interest existing in the received digital image signal in the apparatus, a first classifying means for determining a class of the transmission pixel of interest, and the input digital image When the value of the transmission pixel of interest is created by a linear linear combination of the values of a plurality of transmission pixels spatially and / or temporally adjacent to the transmission pixel of interest included in the signal, and a first coefficient, A first coefficient for generating the first coefficient for each class so as to minimize the error between the created value and the true value of the transmission pixel of interest. A corrected linear value of the transmission pixel of interest is generated by a generating means and a linear linear combination of the first coefficient and the values of a plurality of transmission pixels spatially and / or temporally adjacent to the transmission pixel of interest. For receiving a correction transmission pixel from the first calculation means, and using a plurality of correction transmission pixels around the target thinning pixel,
Second class classification means for determining the class of the target thinning pixel, and linear first-order values of a plurality of correction transmission pixels spatially and / or temporally adjacent to the target thinning pixel and a second coefficient When the value of the above-mentioned thinned pixel of interest is created by combining,
Second coefficient generating means for generating a second coefficient for each class so as to minimize an error between the created value and the true value of the target thinned pixel, the second coefficient and the above Spatial and / or thinned pixel of interest
Or a second calculation means for generating an interpolated value of the thinned-out pixel of interest by linear linear combination with the values of a plurality of correction transmission pixels that are temporally close to each other. Processing equipment.
処理装置において、上記第1および第2の係数発生手段
のそれぞれは、最小二乗法によって第1および第2の係
数が決定されることを特徴とするディジタル画像信号の
処理装置。2. The digital image signal processing device according to claim 1, wherein the first and second coefficient generating means respectively determine the first and second coefficients by a least square method. Characteristic digital image signal processing device.
信号をサンプリングし、上記サンプリングによって画素
数が減少された信号を受け取り、上記サンプリングによ
り間引かれた画素を補間するようにしたディジタル画像
信号の処理装置において、 受け取ったディジタル画像信号中に存在する注目伝送画
素の周囲の複数の伝送画素を使用して、上記注目伝送画
素のクラスを決定するための第1のクラス分類手段と、 予め学習により獲得された第1の代表値が上記クラス毎
に貯えられ、上記第1のクラス分類手段によって決定さ
れた上記クラスと対応する上記第1の代表値を上記注目
伝送画素の値として出力するための第1のメモリ手段
と、 上記第1のメモリ手段からの補正伝送画素を受け取り、
注目間引き画素の周囲の複数の補正伝送画素を使用し
て、上記注目間引き画素のクラスを決定するための第2
のクラス分類手段と、 予め学習により獲得された第2の代表値が上記クラス毎
に貯えられ、上記第2のクラス分類手段によって決定さ
れた上記クラスと対応する上記第2の代表値を上記注目
間引き画素の値として出力するための第2のメモリ手段
とからなることを特徴とするディジタル画像信号の処理
装置。3. A digital image signal processing for sampling a digital image signal that has passed through a pre-filter, receiving a signal in which the number of pixels is reduced by the sampling, and interpolating pixels thinned out by the sampling. In the apparatus, a first class classification means for determining the class of the transmission pixel of interest by using a plurality of transmission pixels around the transmission pixel of interest existing in the received digital image signal; The stored first representative value is stored for each class, and the first representative value corresponding to the class determined by the first class classification means is output as a value of the transmission pixel of interest. One memory means and receiving the correction transmission pixel from the first memory means,
A second method for determining the class of the thinning-out pixel of interest using a plurality of correction transmission pixels around the thinning-out pixel of interest.
And the second representative value acquired by learning in advance is stored for each class, and the second representative value corresponding to the class determined by the second class classifying means is the above-mentioned 2. A digital image signal processing device, comprising: a second memory means for outputting as a value of a thinned pixel.
処理装置において、 上記第1および第2のメモリ手段のそれぞれに格納され
る代表値は、学習時に与えられる注目伝送画素および注
目間引き画素の真値をそれぞれ平均化した値であること
を特徴とするディジタル画像信号の処理装置。4. The digital image signal processing device according to claim 3, wherein the representative values stored in each of the first and second memory means are a target transmission pixel and a target thinning pixel given at the time of learning. A digital image signal processing device characterized by averaging true values.
処理装置において、 上記第1および第2のメモリ手段のそれぞれに格納され
る代表値は、注目伝送画素および注目間引き画素をそれ
ぞれ含むブロック内の複数画素の基準値と、上記ブロッ
クのダイナミックレンジとによって、上記伝送画素およ
び上記注目間引き画素の真値をそれぞれ正規化した値か
ら形成されたものであることを特徴とするディジタル画
像信号の処理装置。5. The digital image signal processing device according to claim 3, wherein the representative value stored in each of the first and second memory means is within a block including a target transmission pixel and a target thinning pixel, respectively. Processing of a digital image signal, which is formed from values obtained by normalizing true values of the transmission pixel and the thinned-out pixel of interest, respectively, according to the reference values of the plurality of pixels and the dynamic range of the block. apparatus.
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