JPH08265711A - 信号変換装置及び信号変換方法 - Google Patents
信号変換装置及び信号変換方法Info
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- JPH08265711A JPH08265711A JP8880295A JP8880295A JPH08265711A JP H08265711 A JPH08265711 A JP H08265711A JP 8880295 A JP8880295 A JP 8880295A JP 8880295 A JP8880295 A JP 8880295A JP H08265711 A JPH08265711 A JP H08265711A
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- Television Systems (AREA)
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- Compression, Expansion, Code Conversion, And Decoders (AREA)
Abstract
(57)【要約】
【目的】本発明は、信号変換装置及び信号変換方法に関
し、入力画像信号の特徴に応じた適切なクラス分類に基
づいて補間画像を生成し、高解像度の画像信号を得る。 【構成】周波数特性判定部（２１）において入力画像信
号（Ｓ1 ）を所定ブロツク単位毎に周波数特性を分類評
価し、この分類結果に基づいて、複数の画素パターン
（p0、p1、p2) から所定の画素パターン（p3) をブロツ
ク単位の入力画像信号（Ｓ1 ）に対して設定して空間ク
ラス（Ｃ１）を設定すると共に、データ圧縮クラス分類
部（２６）において画素の量子化ビツト数（ｋ）を切り
替えてクラスコード（ｃi ）を設定することによつてク
ラス分類し、このクラス分類結果に基づいた予測係数又
は予測値を用いて入力画像信号（Ｓ1 ）の補間画素を得
る。
し、入力画像信号の特徴に応じた適切なクラス分類に基
づいて補間画像を生成し、高解像度の画像信号を得る。 【構成】周波数特性判定部（２１）において入力画像信
号（Ｓ1 ）を所定ブロツク単位毎に周波数特性を分類評
価し、この分類結果に基づいて、複数の画素パターン
（p0、p1、p2) から所定の画素パターン（p3) をブロツ
ク単位の入力画像信号（Ｓ1 ）に対して設定して空間ク
ラス（Ｃ１）を設定すると共に、データ圧縮クラス分類
部（２６）において画素の量子化ビツト数（ｋ）を切り
替えてクラスコード（ｃi ）を設定することによつてク
ラス分類し、このクラス分類結果に基づいた予測係数又
は予測値を用いて入力画像信号（Ｓ1 ）の補間画素を得
る。
Description
【０００１】
【目次】以下の順序で本発明を説明する。 産業上の利用分野 従来の技術（図１２〜図１４） 発明が解決しようとする課題 課題を解決するための手段（図１〜図１１） 作用 実施例（図１〜図１１） 発明の効果
【０００２】
【産業上の利用分野】本発明は信号変換装置及び信号変
換方法に関し、例えばＮＴＳＣ等の標準解像度信号（Ｓ
Ｄ：Standard Difinition ）をハイビジヨン等の高解像
度信号（ＨＤ：High Difinition ）に変換するアツプコ
ンバータに適用して好適なものである。
換方法に関し、例えばＮＴＳＣ等の標準解像度信号（Ｓ
Ｄ：Standard Difinition ）をハイビジヨン等の高解像
度信号（ＨＤ：High Difinition ）に変換するアツプコ
ンバータに適用して好適なものである。
【０００３】
【従来の技術】従来、この種のアツプコンバータにおい
ては、ＳＤ信号に対して周波数補間処理を施すことによ
り、画素数を増やしてＨＤ信号を生成している。例えば
図１２に示すように、ＨＤ画像１では走査線１Ａ上で大
きな「○」印及び大きな「△」印でなるＳＤ信号に対し
て水平及び垂直方向にそれぞれ２倍の周波数補間を施す
ことにより、小さな「○」印及び小さな「△」印でなる
ＨＤ信号を生成している。
ては、ＳＤ信号に対して周波数補間処理を施すことによ
り、画素数を増やしてＨＤ信号を生成している。例えば
図１２に示すように、ＨＤ画像１では走査線１Ａ上で大
きな「○」印及び大きな「△」印でなるＳＤ信号に対し
て水平及び垂直方向にそれぞれ２倍の周波数補間を施す
ことにより、小さな「○」印及び小さな「△」印でなる
ＨＤ信号を生成している。
【０００４】アツプコンバータによる補間例としては、
ＳＤ信号のフイールドデータから、４種類の位置のＨＤ
画素を生成する方法がある。例えば図中の「◎」印のＳ
Ｄ画素に注目すると、その近傍の４種類mode1,mode2,mo
de3 及びmode4 の位置のＨＤ画素を補間により生成す
る。このとき用いる補間フイルタとしては、図１３に示
す空間内２次元ノンセパラブルフイルタ２や、図１４に
示す水平／垂直セパラブルフイルタ３がある。
ＳＤ信号のフイールドデータから、４種類の位置のＨＤ
画素を生成する方法がある。例えば図中の「◎」印のＳ
Ｄ画素に注目すると、その近傍の４種類mode1,mode2,mo
de3 及びmode4 の位置のＨＤ画素を補間により生成す
る。このとき用いる補間フイルタとしては、図１３に示
す空間内２次元ノンセパラブルフイルタ２や、図１４に
示す水平／垂直セパラブルフイルタ３がある。
【０００５】２次元ノンセパラブルフイルタ２は４種類
の位置のＨＤ画素mode1,mode2,mode3 及びmode4 それぞ
れについて２次元フイルタ４Ａ〜４Ｄによつて独立に補
間処理を実行し、各補間結果を選択部５において直列化
しＨＤ信号を得る。水平／垂直セパラブルフイルタ３は
垂直補間フイルタ６Ａによりmode１及びmode３用の処理
を実行し、垂直補間フイルタ６Ｂによりmode２及びmode
４用の処理を実行してＨＤ信号の２本の走査線データを
形成する。次に各走査線に対して水平フイルタ７Ａ及び
７Ｂを用いて４種類の位置のＨＤ画素を補間して選択部
８において直列化することによりＨＤ信号を生成する。
の位置のＨＤ画素mode1,mode2,mode3 及びmode4 それぞ
れについて２次元フイルタ４Ａ〜４Ｄによつて独立に補
間処理を実行し、各補間結果を選択部５において直列化
しＨＤ信号を得る。水平／垂直セパラブルフイルタ３は
垂直補間フイルタ６Ａによりmode１及びmode３用の処理
を実行し、垂直補間フイルタ６Ｂによりmode２及びmode
４用の処理を実行してＨＤ信号の２本の走査線データを
形成する。次に各走査線に対して水平フイルタ７Ａ及び
７Ｂを用いて４種類の位置のＨＤ画素を補間して選択部
８において直列化することによりＨＤ信号を生成する。
【０００６】
【発明が解決しようとする課題】ところで上述したよう
な従来のアツプコンバータでは補間フイルタとして理想
フイルタを使用した場合でも、画素数は増えるものの空
間解像度はＳＤ信号と変わらない。また実際には理想フ
イルタを用いることはできないため、ＳＤ信号より解像
度の低下したＨＤ信号を生成することしかできないとい
う問題がある。
な従来のアツプコンバータでは補間フイルタとして理想
フイルタを使用した場合でも、画素数は増えるものの空
間解像度はＳＤ信号と変わらない。また実際には理想フ
イルタを用いることはできないため、ＳＤ信号より解像
度の低下したＨＤ信号を生成することしかできないとい
う問題がある。
【０００７】このような問題を解決する方法として、入
力ＳＤ信号の特徴に基づいてＳＤ信号をいくつかのクラ
スに分類し、予め学習により生成されたクラス毎の予測
データでなる予測係数を用いて高解像度のＨＤ信号を生
成するクラス分類適応処理方法が提案されている（特開
平5-328185号公報参照）。
力ＳＤ信号の特徴に基づいてＳＤ信号をいくつかのクラ
スに分類し、予め学習により生成されたクラス毎の予測
データでなる予測係数を用いて高解像度のＨＤ信号を生
成するクラス分類適応処理方法が提案されている（特開
平5-328185号公報参照）。
【０００８】ところがクラス分類適応処理方法を用いて
ＨＤ信号を生成する場合、学習によつて予測係数を生成
するときに入力ＳＤ信号の特徴に応じて適切なクラス分
類が行なわれないとＨＤ信号の予測精度が低下するとい
う問題があつた。すなわちクラス分類の能力が十分でな
いと、本来、別のクラスに分かれるべきＨＤ信号が同じ
クラスに分類される。このため学習により得られる予測
係数は、性質の異なるＨＤ信号の平均値を予測すること
になり、その結果、ＨＤ画像信号の解像度復元能力が低
下するという問題があつた。
ＨＤ信号を生成する場合、学習によつて予測係数を生成
するときに入力ＳＤ信号の特徴に応じて適切なクラス分
類が行なわれないとＨＤ信号の予測精度が低下するとい
う問題があつた。すなわちクラス分類の能力が十分でな
いと、本来、別のクラスに分かれるべきＨＤ信号が同じ
クラスに分類される。このため学習により得られる予測
係数は、性質の異なるＨＤ信号の平均値を予測すること
になり、その結果、ＨＤ画像信号の解像度復元能力が低
下するという問題があつた。
【０００９】本発明は以上の点を考慮してなされたもの
で、入力画像信号をその特徴に応じて適切に分類評価す
ることにより、高い予測精度で高解像度のＨＤ画像信号
を生成し得る信号変換装置及び信号変換方法を提案しよ
うとするものである。
で、入力画像信号をその特徴に応じて適切に分類評価す
ることにより、高い予測精度で高解像度のＨＤ画像信号
を生成し得る信号変換装置及び信号変換方法を提案しよ
うとするものである。
【００１０】
【課題を解決するための手段】かかる課題を解決するた
め本発明においては、低解像度の入力画像信号を高解像
度の画像信号に変換する信号変換装置において、入力画
像信号の所定ブロツク単位毎の周波数特性を評価する周
波数特性判定部と、ブロツク単位の入力画像信号につい
て設定した複数の画素パターンから周波数特性に応じた
画素パターンを選択することにより空間クラスを設定す
る選択部と、画素パターンを形成する入力画像信号に対
して周波数特性に応じて量子化ビツト数を設定すると共
にデータ圧縮処理を施すことによりクラスコードを設定
するデータ圧縮クラス分類部とを備える。
め本発明においては、低解像度の入力画像信号を高解像
度の画像信号に変換する信号変換装置において、入力画
像信号の所定ブロツク単位毎の周波数特性を評価する周
波数特性判定部と、ブロツク単位の入力画像信号につい
て設定した複数の画素パターンから周波数特性に応じた
画素パターンを選択することにより空間クラスを設定す
る選択部と、画素パターンを形成する入力画像信号に対
して周波数特性に応じて量子化ビツト数を設定すると共
にデータ圧縮処理を施すことによりクラスコードを設定
するデータ圧縮クラス分類部とを備える。
【００１１】
【作用】入力画像信号の所定ブロツク単位毎の周波数特
性を分類評価し、その周波数特性に応じてブロツク単位
の入力画像信号に対して画素パターンを与え空間クラス
を設定する。またこの画素パターンを形成する画像信号
に対して周波数特性に応じた量子化ビツト数を設定する
と共にデータ圧縮を施してクラスコードを設定する。こ
のようにして得た空間クラス及び又はクラスコードによ
つてクラス分類した結果に基づいて予測係数を読み出
し、入力画像信号の信号画素の補間画素を生成して高解
像度の画像信号を得る。
性を分類評価し、その周波数特性に応じてブロツク単位
の入力画像信号に対して画素パターンを与え空間クラス
を設定する。またこの画素パターンを形成する画像信号
に対して周波数特性に応じた量子化ビツト数を設定する
と共にデータ圧縮を施してクラスコードを設定する。こ
のようにして得た空間クラス及び又はクラスコードによ
つてクラス分類した結果に基づいて予測係数を読み出
し、入力画像信号の信号画素の補間画素を生成して高解
像度の画像信号を得る。
【００１２】
【実施例】以下図面について本発明の一実施例を詳述す
る。
る。
【００１３】図１に示す１０は全体としてクラス分類適
応処理を適用してＳＤ画像信号からＨＤ画像信号を生成
する２次元ノンセパラブルフイルタによるアツプコンバ
ータを示す。このアツプコンバータ１０に入力端１１を
通じて入力されるＳＤ画像信号Ｓ1 は、クラス分類部１
２及び予測演算部１３に並列に送出される。クラス分類
部１２では新たに生成するＨＤ画像信号の周辺のＳＤ画
像信号Ｓ1 の特徴に基づいてクラスデータd0を生成す
る。クラスd0はアドレスデータとして記憶手段である予
測係数ＲＯＭ(Read Only Memory)１４に送出される。
応処理を適用してＳＤ画像信号からＨＤ画像信号を生成
する２次元ノンセパラブルフイルタによるアツプコンバ
ータを示す。このアツプコンバータ１０に入力端１１を
通じて入力されるＳＤ画像信号Ｓ1 は、クラス分類部１
２及び予測演算部１３に並列に送出される。クラス分類
部１２では新たに生成するＨＤ画像信号の周辺のＳＤ画
像信号Ｓ1 の特徴に基づいてクラスデータd0を生成す
る。クラスd0はアドレスデータとして記憶手段である予
測係数ＲＯＭ(Read Only Memory)１４に送出される。
【００１４】予測係数ＲＯＭ１４には、予め学習により
求められたクラス毎の予測データd1でなる予測係数がク
ラスd0に対応して格納されている。予測係数ＲＯＭ１４
ではクラスd0をアドレスデータとして予測データd1を読
み出して予測演算部１３に送出する。予測演算部１３で
は、ＳＤ画像信号Ｓ1 に対して予測データd1を用いた所
定の予測演算を実行することによりＳＤ画像信号Ｓ1 を
ＨＤ画像信号Ｓ2 に変換し、出力端１６より送出する。
求められたクラス毎の予測データd1でなる予測係数がク
ラスd0に対応して格納されている。予測係数ＲＯＭ１４
ではクラスd0をアドレスデータとして予測データd1を読
み出して予測演算部１３に送出する。予測演算部１３で
は、ＳＤ画像信号Ｓ1 に対して予測データd1を用いた所
定の予測演算を実行することによりＳＤ画像信号Ｓ1 を
ＨＤ画像信号Ｓ2 に変換し、出力端１６より送出する。
【００１５】アツプコンバータ１０の予測演算部１３は
４つの予測演算部１３Ａ〜１３Ｄから形成され、各演算
部においてそれぞれ走査線上の４種類の位置mode1 、mo
de2、 mode3及びmode4 に対応する補間画素でなるＨＤ
画素d2、d3、d4及びd5を生成する。各予測演算部１３Ａ
〜１３ＤではそれぞれＳＤ画像信号Ｓ1 に対して予測デ
ータd1を用いた積和演算を実行する。各予測演算部１３
Ａ〜１３Ｄにおいて生成された各ＨＤ画素d2、d3、d4及
びd5は選択部１５に送出される。選択部１５では各ＨＤ
画素d2、d3、d4及びd5をバツフアメモリ（図示せず）を
用いて所望の時系列に並び替えて出力端１６からＨＤ画
像信号Ｓ2 として出力する。
４つの予測演算部１３Ａ〜１３Ｄから形成され、各演算
部においてそれぞれ走査線上の４種類の位置mode1 、mo
de2、 mode3及びmode4 に対応する補間画素でなるＨＤ
画素d2、d3、d4及びd5を生成する。各予測演算部１３Ａ
〜１３ＤではそれぞれＳＤ画像信号Ｓ1 に対して予測デ
ータd1を用いた積和演算を実行する。各予測演算部１３
Ａ〜１３Ｄにおいて生成された各ＨＤ画素d2、d3、d4及
びd5は選択部１５に送出される。選択部１５では各ＨＤ
画素d2、d3、d4及びd5をバツフアメモリ（図示せず）を
用いて所望の時系列に並び替えて出力端１６からＨＤ画
像信号Ｓ2 として出力する。
【００１６】図２に示すように、クラス分類部１２では
先ず、周波数特性判定部２１において入力端２０を通じ
て入力されるＳＤ画像信号Ｓ1 所定ブロツク単位毎に周
波数成分を分類してその分布特性を評価判定する。クラ
ス分類部１２はこの評価判定結果に基づいて周波数分類
によるクラスデータc0を生成して選択部２５及びＡＤＲ
Ｃ（Adaptive Dynamic Range Coding)クラス分類部２６
に送出する。一方でＳＤ画像信号Ｓ1 は、それぞれ異な
つた３種類の画素（タツプ）パターンを設定する広領域
タツプ選択部２２、狭領域タツプ選択部２３及び標準タ
ツプ選択部２４に並列に送出される。このタツプパター
ンの選択部において各ブロツク単位の入力ＳＤ画像信号
Ｓ1 ）に対して空間クラスのタツプパターンp0、p1及び
p2 が設定される。
先ず、周波数特性判定部２１において入力端２０を通じ
て入力されるＳＤ画像信号Ｓ1 所定ブロツク単位毎に周
波数成分を分類してその分布特性を評価判定する。クラ
ス分類部１２はこの評価判定結果に基づいて周波数分類
によるクラスデータc0を生成して選択部２５及びＡＤＲ
Ｃ（Adaptive Dynamic Range Coding)クラス分類部２６
に送出する。一方でＳＤ画像信号Ｓ1 は、それぞれ異な
つた３種類の画素（タツプ）パターンを設定する広領域
タツプ選択部２２、狭領域タツプ選択部２３及び標準タ
ツプ選択部２４に並列に送出される。このタツプパター
ンの選択部において各ブロツク単位の入力ＳＤ画像信号
Ｓ1 ）に対して空間クラスのタツプパターンp0、p1及び
p2 が設定される。
【００１７】図３に示すように、周波数特性判定部２１
には特性の異なる複数のバンドパスフイルタが設けられ
ている。入力端３０を通じて周波数特性判定部２１に入
力されたブロツク単位のＳＤ画像信号Ｓ1 は、バンドパ
スフイルタ３１Ａ〜３１Ｄの特性に応じて例えば、図４
に示すような周波数成分f0〜f3に分離され、周波数成分
判定部３２に送出される。
には特性の異なる複数のバンドパスフイルタが設けられ
ている。入力端３０を通じて周波数特性判定部２１に入
力されたブロツク単位のＳＤ画像信号Ｓ1 は、バンドパ
スフイルタ３１Ａ〜３１Ｄの特性に応じて例えば、図４
に示すような周波数成分f0〜f3に分離され、周波数成分
判定部３２に送出される。
【００１８】図４に示す周波数特性では、最も低い周波
数成分の出力f0が最も大きいことが明らかである。この
場合、周波数成分判定部３２は、定常性を前提とした周
波数分類による周波数クラスc0を生成する。これに対し
て低い周波数成分の出力f0に比して高い周波数成分の出
力f2やf3が大きな場合、周波数成分判定部３２は非定常
性を前提とした周波数クラスc0を生成する。かくして周
波数クラスc0はクラス分類部１２内の選択部２５及びＡ
ＤＲＣクラス分類部２６に送出される。
数成分の出力f0が最も大きいことが明らかである。この
場合、周波数成分判定部３２は、定常性を前提とした周
波数分類による周波数クラスc0を生成する。これに対し
て低い周波数成分の出力f0に比して高い周波数成分の出
力f2やf3が大きな場合、周波数成分判定部３２は非定常
性を前提とした周波数クラスc0を生成する。かくして周
波数クラスc0はクラス分類部１２内の選択部２５及びＡ
ＤＲＣクラス分類部２６に送出される。
【００１９】次に選択部２５及びＡＤＲＣクラス分類部
２６におけるクラス分類について具体的に述べる。先
ず、上述した３種類の空間クラスタツプの選択部の内、
広領域タツプ選択部２２は入力ＳＤ画像信号Ｓ1 の定常
的な変動に注目する。すなわち広領域タツプ選択部２２
では図５（Ａ）に示すような広領域用のクラスタツプパ
ターンを設定する。標準タツプ選択部２４は入力ＳＤ画
像信号Ｓ1 の標準的な変動に注目し、図５（Ｂ）に示す
ような一般的な空間クラスのタツプパターンを設定す
る。また狭領域タツプ選択部２４は入力ＳＤ画像信号Ｓ
1 の非定常的な変動に注目し、非定常的な信号変化に対
して図５（Ｃ）に示すような狭領域用のクラスタツプパ
ターンを設定する。
２６におけるクラス分類について具体的に述べる。先
ず、上述した３種類の空間クラスタツプの選択部の内、
広領域タツプ選択部２２は入力ＳＤ画像信号Ｓ1 の定常
的な変動に注目する。すなわち広領域タツプ選択部２２
では図５（Ａ）に示すような広領域用のクラスタツプパ
ターンを設定する。標準タツプ選択部２４は入力ＳＤ画
像信号Ｓ1 の標準的な変動に注目し、図５（Ｂ）に示す
ような一般的な空間クラスのタツプパターンを設定す
る。また狭領域タツプ選択部２４は入力ＳＤ画像信号Ｓ
1 の非定常的な変動に注目し、非定常的な信号変化に対
して図５（Ｃ）に示すような狭領域用のクラスタツプパ
ターンを設定する。
【００２０】広領域タツプ選択部２２、狭領域タツプ選
択部２３及び標準タツプ選択部２４では各選択部におい
て設定した空間クラスのタツプパターンp0、p1及びp2を
選択部２５に送出する。選択部２５では周波数特性判定
部２１から送出されてくるクラスc0を選択制御信号とし
てタツプパターンp0、p1及びp2からいずれか一つのクラ
スタツプを選択する。選択したタツプパターンp3をＡＤ
ＲＣクラス分類部２６に送出する。
択部２３及び標準タツプ選択部２４では各選択部におい
て設定した空間クラスのタツプパターンp0、p1及びp2を
選択部２５に送出する。選択部２５では周波数特性判定
部２１から送出されてくるクラスc0を選択制御信号とし
てタツプパターンp0、p1及びp2からいずれか一つのクラ
スタツプを選択する。選択したタツプパターンp3をＡＤ
ＲＣクラス分類部２６に送出する。
【００２１】ＡＤＲＣクラス分類部２６では、入力ＳＤ
画像信号Ｓ1 の周波数特性に応じて得られたクラスc0を
制御信号としてＡＤＲＣの再量子化ビツト数を設定す
る。これによりＳＤ画像信号Ｓ1 の周波数成分の分布に
応じて空間クラスのタツプパターンのタツプのレベル分
解能を変えて設定することができる。
画像信号Ｓ1 の周波数特性に応じて得られたクラスc0を
制御信号としてＡＤＲＣの再量子化ビツト数を設定す
る。これによりＳＤ画像信号Ｓ1 の周波数成分の分布に
応じて空間クラスのタツプパターンのタツプのレベル分
解能を変えて設定することができる。
【００２２】ＡＤＲＣは再量子化として定義される量子
化ステツプ幅により、画素を再量子化するものでＡＤＲ
Ｃコードｃi はダイナミツクレンジＤＲ、再量子化ビツ
ト数ｋ、ＳＤ画素ｘi 及びその近傍領域内の最小画素レ
ベルＭＩＮとから次式
化ステツプ幅により、画素を再量子化するものでＡＤＲ
Ｃコードｃi はダイナミツクレンジＤＲ、再量子化ビツ
ト数ｋ、ＳＤ画素ｘi 及びその近傍領域内の最小画素レ
ベルＭＩＮとから次式
【数１】 によつて表される。空間クラスのタツプパターンのレベ
ル分解能の切り替えは、具体的には（１）式のＡＤＲＣ
演算における再量子化ビツト数ｋをクラスc0に応じて切
り替えることによつてなされる。これにより入力信号の
周波数分布に応じて、レベル分解能を可変に設定するこ
とができる。
ル分解能の切り替えは、具体的には（１）式のＡＤＲＣ
演算における再量子化ビツト数ｋをクラスc0に応じて切
り替えることによつてなされる。これにより入力信号の
周波数分布に応じて、レベル分解能を可変に設定するこ
とができる。
【００２３】このようにしてＡＤＲＣコードｃi が生成
され、空間クラスとを合わせたクラス分類結果としてク
ラスc1が得られる。この結果、クラス分類部１２ではク
ラスc0及びクラスc1とでなるクラスd0が生成される。こ
のクラスd0はアドレスデータとして後段の予測係数ＲＯ
Ｍ１４へ送出される。
され、空間クラスとを合わせたクラス分類結果としてク
ラスc1が得られる。この結果、クラス分類部１２ではク
ラスc0及びクラスc1とでなるクラスd0が生成される。こ
のクラスd0はアドレスデータとして後段の予測係数ＲＯ
Ｍ１４へ送出される。
【００２４】クラス分類部１２は、入力ＳＤ画像信号Ｓ
1 に対して７画素のクラス生成タツプを設定して入力信
号の波形特性に応じてクラスを生成する。ここでクラス
分類に際し、７画素分の８ビツトのＰＣＭ(Pulse Code
Modulation) データを直接用いた場合、クラス数が２56
通りと膨大になり実用的ではなくなる。そこで７画素分
のＰＣＭデータに対してＡＤＲＣにより再量子化による
データ圧縮処理を施してクラス数を削減する。すなわち
７画素のデータから定義されるダイナミツクレンジＤＲ
に基づいて７画素の最小値を除去し、各画素の画素レベ
ルを適応的に１ビツト量子化することによつてクラス数
を128 クラスに削減することができる。因みにＡＤＲＣ
はＶＴＲ(Video Tape Recorder) 用信号圧縮方式として
開発されたものであるが、少ないクラス数で入力信号の
波形特性を表現するのに適している。
1 に対して７画素のクラス生成タツプを設定して入力信
号の波形特性に応じてクラスを生成する。ここでクラス
分類に際し、７画素分の８ビツトのＰＣＭ(Pulse Code
Modulation) データを直接用いた場合、クラス数が２56
通りと膨大になり実用的ではなくなる。そこで７画素分
のＰＣＭデータに対してＡＤＲＣにより再量子化による
データ圧縮処理を施してクラス数を削減する。すなわち
７画素のデータから定義されるダイナミツクレンジＤＲ
に基づいて７画素の最小値を除去し、各画素の画素レベ
ルを適応的に１ビツト量子化することによつてクラス数
を128 クラスに削減することができる。因みにＡＤＲＣ
はＶＴＲ(Video Tape Recorder) 用信号圧縮方式として
開発されたものであるが、少ないクラス数で入力信号の
波形特性を表現するのに適している。
【００２５】予測係数ＲＯＭ１４からはクラスデータd0
をアドレスデータとしてＨＤ画素を生成する際に用いる
予測データd1が読み出され、予測演算部１３に送出され
る。予測演算部１３Ａ〜１３Ｄは、ＳＤ画像信号Ｓ1 で
なるＳＤ画素ｘi とクラス毎の予測データd1でなる予測
係数ωi を用いて走査線１Ａ上の位置mode1 〜mode4に
相当する補間画素でなるＨＤ画素の推定画素ｙi を生成
する。このとき用いるＳＤ画素ｘi は例えば、図６に示
すように注目画素（図中◎で示す）及び周辺画素（図中
○で示す）でなる13個のタツプデータで形成される。
をアドレスデータとしてＨＤ画素を生成する際に用いる
予測データd1が読み出され、予測演算部１３に送出され
る。予測演算部１３Ａ〜１３Ｄは、ＳＤ画像信号Ｓ1 で
なるＳＤ画素ｘi とクラス毎の予測データd1でなる予測
係数ωi を用いて走査線１Ａ上の位置mode1 〜mode4に
相当する補間画素でなるＨＤ画素の推定画素ｙi を生成
する。このとき用いるＳＤ画素ｘi は例えば、図６に示
すように注目画素（図中◎で示す）及び周辺画素（図中
○で示す）でなる13個のタツプデータで形成される。
【００２６】ＨＤ画素の推定画素ｙi は上述した13個の
ＳＤ画素ｘi 及び予測係数ωi を用いて予測式
ＳＤ画素ｘi 及び予測係数ωi を用いて予測式
【数２】 によつて信号変換され生成される。ここで用いられる予
測係数ωi は予め学習によつて求められ、予測係数ＲＯ
Ｍ１３に格納されている。
測係数ωi は予め学習によつて求められ、予測係数ＲＯ
Ｍ１３に格納されている。
【００２７】ここで予測係数ＲＯＭ１３に格納されてい
るクラス毎の予測係数の学習について述べる。予測係数
は、図７に示す予測係数学習手順に従つて求められる。
予測係数学習手順はステツプＳＰ１で開始されると、先
ずステツプＳＰ２において予測係数を学習するために、
既に知られている画像に対応した学習データを生成す
る。
るクラス毎の予測係数の学習について述べる。予測係数
は、図７に示す予測係数学習手順に従つて求められる。
予測係数学習手順はステツプＳＰ１で開始されると、先
ずステツプＳＰ２において予測係数を学習するために、
既に知られている画像に対応した学習データを生成す
る。
【００２８】具体的には、図１２に示すＨＤ画像１にお
いて、ＨＤ画素をＨＤ注目画素として、このＨＤ注目画
素を周辺のＨＤ画素及びＳＤ画素でなる一組の学習デー
タによつて予測係数を用いた線形一次結合モデルによつ
て表す。このとき用いた予測係数を各クラス毎に最小自
乗法を用いて求める。なお、このように学習データを生
成する際に、１つの画像のみを用いるのではなく複数の
画像を用いて多数の学習データを生成すれば、より正確
な予測係数を得ることができる。
いて、ＨＤ画素をＨＤ注目画素として、このＨＤ注目画
素を周辺のＨＤ画素及びＳＤ画素でなる一組の学習デー
タによつて予測係数を用いた線形一次結合モデルによつ
て表す。このとき用いた予測係数を各クラス毎に最小自
乗法を用いて求める。なお、このように学習データを生
成する際に、１つの画像のみを用いるのではなく複数の
画像を用いて多数の学習データを生成すれば、より正確
な予測係数を得ることができる。
【００２９】ステツプＳＰ３では、ステツプＳＰ２で生
成した学習データの数が予測係数を得るのに必要なだけ
生成されたか否か判定する。ここで学習データ数が必要
数に満たないと判定された場合には予測係数学習手順は
ステツプＳＰ４に移る。ステツプＳＰ４では、クラス学
習データをクラス分類する。クラス分類は先ず、初めに
学習サンプリングデータの局所的な平坦度を検出し、当
該検出結果に応じてクラス分類に用いる画素を選択す
る。これにより入力信号の変化の小さいものを学習対象
から除外してノイズの影響を排除することができる。こ
のクラス学習データのクラス分類は入力ＳＤ画像信号Ｓ
1 をクラス分類する場合と同様の処理を実行することに
よつてなされる。
成した学習データの数が予測係数を得るのに必要なだけ
生成されたか否か判定する。ここで学習データ数が必要
数に満たないと判定された場合には予測係数学習手順は
ステツプＳＰ４に移る。ステツプＳＰ４では、クラス学
習データをクラス分類する。クラス分類は先ず、初めに
学習サンプリングデータの局所的な平坦度を検出し、当
該検出結果に応じてクラス分類に用いる画素を選択す
る。これにより入力信号の変化の小さいものを学習対象
から除外してノイズの影響を排除することができる。こ
のクラス学習データのクラス分類は入力ＳＤ画像信号Ｓ
1 をクラス分類する場合と同様の処理を実行することに
よつてなされる。
【００３０】すなわちクラス学習データのクラス分類
は、先ず、学習データの周波数特性を分類評価して周波
数クラスc0を設定する。続いて広領域、狭領域及び標準
の３種類のタツプパターンから周波数クラスc0に基づい
ていずれか一つのタツプパターンを空間クラスc1として
選択する。このようにして得られた周波数クラスc0及び
空間クラスc1とを図８に示すように組み合わせ、その結
果、得られるクラスd0を予測係数d1と対応させてＲＯＭ
に記憶する。これにより各学習データを各クラスd0毎に
予測係数d1と対応させたクラス分類ができる。
は、先ず、学習データの周波数特性を分類評価して周波
数クラスc0を設定する。続いて広領域、狭領域及び標準
の３種類のタツプパターンから周波数クラスc0に基づい
ていずれか一つのタツプパターンを空間クラスc1として
選択する。このようにして得られた周波数クラスc0及び
空間クラスc1とを図８に示すように組み合わせ、その結
果、得られるクラスd0を予測係数d1と対応させてＲＯＭ
に記憶する。これにより各学習データを各クラスd0毎に
予測係数d1と対応させたクラス分類ができる。
【００３１】続いて予測係数学習手順はステツプＳＰ５
において、クラス分類された学習データに基づき、各ク
ラス毎に正規化方程式を形成する。ステツプＳＰ５での
処理を具体的に説明する。ここでは一般化するために学
習データとしてｎ個のサンプリング画素が存在する場合
について述べる。先ず各サンプリング画素の画素レベル
ｘ1 、……、ｘn と注目補間画素のサブサンプル以前の
画素レベルｙの関係を、クラス毎に予測係数ω1 、…
…、ωn によるｎタツプの線型一次結合モデルによる予
測式で表す。この予測式を次式
において、クラス分類された学習データに基づき、各ク
ラス毎に正規化方程式を形成する。ステツプＳＰ５での
処理を具体的に説明する。ここでは一般化するために学
習データとしてｎ個のサンプリング画素が存在する場合
について述べる。先ず各サンプリング画素の画素レベル
ｘ1 、……、ｘn と注目補間画素のサブサンプル以前の
画素レベルｙの関係を、クラス毎に予測係数ω1 、…
…、ωn によるｎタツプの線型一次結合モデルによる予
測式で表す。この予測式を次式
【数３】 に示す。この（３）式における予測係数ω1 、……、ω
n を求めることにより、画素レベルｙを推定する。
n を求めることにより、画素レベルｙを推定する。
【００３２】次に予測係数ω1 、……、ωn を最小自乗
法により生成する例を示す。最小自乗法は次のように適
用される。一般化した例として、Ｘを入力データ、Ｗを
予測係数、Ｙを推定値として次の観測方程式を考える。
法により生成する例を示す。最小自乗法は次のように適
用される。一般化した例として、Ｘを入力データ、Ｗを
予測係数、Ｙを推定値として次の観測方程式を考える。
【数４】 この（４）式の観測方程式により収集されたデータに対
して最小自乗法を適用する。（４）式の例においては、
ｎ＝１３、ｍが学習データ数となる。
して最小自乗法を適用する。（４）式の例においては、
ｎ＝１３、ｍが学習データ数となる。
【００３３】先ず、（４）式の観測方程式をもとに、次
の残差方程式を考える。
の残差方程式を考える。
【数５】 （５）式の残差方程式から、各ωi の最確値は次式
【数６】 を最小にする条件が成り立つ場合と考えられる。すなわ
ち（６）式のωi による偏微分が次式
ち（６）式のωi による偏微分が次式
【数７】 のときに、この（７）式のｉに基づくｎ個の条件を考
え、これを満たすω1 、ω2 、……、ωn を算出すれば
良い。そこで残差方程式（５）式から次式が得られる。
え、これを満たすω1 、ω2 、……、ωn を算出すれば
良い。そこで残差方程式（５）式から次式が得られる。
【数８】 この（８）式と（７）式とにより次式
【数９】 が得られる。そして（５）式及び（９）式から次に示す
正規方程式が得られる。
正規方程式が得られる。
【数１０】 （１０）式の正規方程式は、未知数の数ｎと同じ数の方
程式を立てることが可能なので、これにより各ωi の最
確値を求めることができる。この正規方程式は、掃き出
し法（Gauss-Jordanの消去法）を用いて解くことができ
る。
程式を立てることが可能なので、これにより各ωi の最
確値を求めることができる。この正規方程式は、掃き出
し法（Gauss-Jordanの消去法）を用いて解くことができ
る。
【００３４】予測係数学習手順では、各クラス毎に未定
係数ω1 、……、ωn を求めるために未知数の数ｎと同
じ数の正規化方程式が形成されるまでステツプＳＰ２−
ＳＰ３−ＳＰ４−ＳＰ５−ＳＰ２のループを繰り返す。
係数ω1 、……、ωn を求めるために未知数の数ｎと同
じ数の正規化方程式が形成されるまでステツプＳＰ２−
ＳＰ３−ＳＰ４−ＳＰ５−ＳＰ２のループを繰り返す。
【００３５】このようにして必要な数の正規化方程式が
得られると、ステツプＳＰ３では学習データが終了した
か否かの判定に対して肯定結果が得られ、処理はステツ
プＳＰ６の予測係数決定に移る。
得られると、ステツプＳＰ３では学習データが終了した
か否かの判定に対して肯定結果が得られ、処理はステツ
プＳＰ６の予測係数決定に移る。
【００３６】ステツプＳＰ６では、（１０）式の正規化
方程式を解いて各クラス毎の予測係数ω1 、……、ωn
を決定する。このようにして得られた予測係数を次のス
テツプＳＰ７でクラス毎にアドレス分割されたＲＯＭ等
の記憶手段に登録する。以上の学習により、クラス分類
適応処理の予測係数が生成され次のステツプＳＰ８で予
測係数学習手順を終了する。
方程式を解いて各クラス毎の予測係数ω1 、……、ωn
を決定する。このようにして得られた予測係数を次のス
テツプＳＰ７でクラス毎にアドレス分割されたＲＯＭ等
の記憶手段に登録する。以上の学習により、クラス分類
適応処理の予測係数が生成され次のステツプＳＰ８で予
測係数学習手順を終了する。
【００３７】以上の構成において、入力端１１を通じて
アツプコンバータ１０に入力されるＳＤ画像信号Ｓ1 は
クラス分類部１２及び予測係数演算部１３に対して並列
に送出される。クラス分類部１２ではＳＤ画像信号Ｓ1
に基づいてクラスデータd0を生成して予測係数ＲＯＭ１
４に送出する。予測係数ＲＯＭ１４では予め学習によつ
て求められている予測係数d1をクラスデータd0に応じて
読み出し、予測係数演算部１３に送出する。予測係数演
算部１３では各予測演算部１３Ａ〜１３Ｄにおいて入力
端１１から送出されてくるＳＤ画像信号Ｓ1 及び予測係
数ＲＯＭ１４から送出される予測係数d1をもとにして走
査線上の４つの位置（mode1 〜mode4)に対応したＨＤ画
素を生成する。
アツプコンバータ１０に入力されるＳＤ画像信号Ｓ1 は
クラス分類部１２及び予測係数演算部１３に対して並列
に送出される。クラス分類部１２ではＳＤ画像信号Ｓ1
に基づいてクラスデータd0を生成して予測係数ＲＯＭ１
４に送出する。予測係数ＲＯＭ１４では予め学習によつ
て求められている予測係数d1をクラスデータd0に応じて
読み出し、予測係数演算部１３に送出する。予測係数演
算部１３では各予測演算部１３Ａ〜１３Ｄにおいて入力
端１１から送出されてくるＳＤ画像信号Ｓ1 及び予測係
数ＲＯＭ１４から送出される予測係数d1をもとにして走
査線上の４つの位置（mode1 〜mode4)に対応したＨＤ画
素を生成する。
【００３８】ここでクラス分類部１２は周波数分類部２
１において入力ＳＤ画像信号Ｓ1 を周波数領域で複数の
周波数成分f0〜f3に分類し、周波数成分f0〜f3の分布特
性に基づいてＳＤ画像信号Ｓ1 の周波数特性を判定し、
その結果をクラスc0として選択部２５及びＡＤＲＣクラ
ス分類部２６に送出する。
１において入力ＳＤ画像信号Ｓ1 を周波数領域で複数の
周波数成分f0〜f3に分類し、周波数成分f0〜f3の分布特
性に基づいてＳＤ画像信号Ｓ1 の周波数特性を判定し、
その結果をクラスc0として選択部２５及びＡＤＲＣクラ
ス分類部２６に送出する。
【００３９】選択部２５はクラスc0をもとにして、低周
波数成分が大きいＳＤ画像信号Ｓ1に対しては、図５
（Ａ）に示すような比較的広い領域の信号変化のクラス
タツプパターンp0を選択して緩やかな信号変化をタツプ
パターンに反映する。これに対して高周波数成分が大き
い激しい信号変化のＳＤ画像信号Ｓ1 に対しては、図５
（Ｃ）に示すような狭い領域のクラスタツプパターンp2
を設定して狭い領域の信号変化を可能な限りのクラス数
で表現する。これにより周波数領域から観た信号特性が
類似したＳＤ画像信号Ｓ1 によりその信号特性に適応し
たクラスが生成される。
波数成分が大きいＳＤ画像信号Ｓ1に対しては、図５
（Ａ）に示すような比較的広い領域の信号変化のクラス
タツプパターンp0を選択して緩やかな信号変化をタツプ
パターンに反映する。これに対して高周波数成分が大き
い激しい信号変化のＳＤ画像信号Ｓ1 に対しては、図５
（Ｃ）に示すような狭い領域のクラスタツプパターンp2
を設定して狭い領域の信号変化を可能な限りのクラス数
で表現する。これにより周波数領域から観た信号特性が
類似したＳＤ画像信号Ｓ1 によりその信号特性に適応し
たクラスが生成される。
【００４０】ＡＤＲＣクラス分類部２６はクラスc0に基
づいて、低周波数成分が大きいＳＤ画像信号Ｓ1 に対し
ては空間クラス分類用の各タツプの再量子化ビツト数を
小さく設定する。これにより各タツプのレベル分解能が
低くなり、定常性を前提としたクラス分類ができる。こ
れに対して高周波数成分が大きいＳＤ画像信号Ｓ1 に対
しては空間クラス分類用の各タツプの再量子化ビツト数
を多く設定してレベル分解能を高くする。これにより高
周波数成分が大きいＳＤ画像信号Ｓ1 の非定常的な信号
変化をクラスに反映させることができる。
づいて、低周波数成分が大きいＳＤ画像信号Ｓ1 に対し
ては空間クラス分類用の各タツプの再量子化ビツト数を
小さく設定する。これにより各タツプのレベル分解能が
低くなり、定常性を前提としたクラス分類ができる。こ
れに対して高周波数成分が大きいＳＤ画像信号Ｓ1 に対
しては空間クラス分類用の各タツプの再量子化ビツト数
を多く設定してレベル分解能を高くする。これにより高
周波数成分が大きいＳＤ画像信号Ｓ1 の非定常的な信号
変化をクラスに反映させることができる。
【００４１】このようにしてクラス分類部１２は入力Ｓ
Ｄ画像信号Ｓ1 の周波数の分布特性に応じてクラス分類
に用いる画素のタツプパターンを切り替えると共に、空
間クラス分類用の各タツプの再量子化ビツト数を切り替
えることによつてレベル分解能を調整する。これにより
入力ＳＤ画像信号Ｓ1 の周波数特性に応じて適切なクラ
ス分類がなされる。
Ｄ画像信号Ｓ1 の周波数の分布特性に応じてクラス分類
に用いる画素のタツプパターンを切り替えると共に、空
間クラス分類用の各タツプの再量子化ビツト数を切り替
えることによつてレベル分解能を調整する。これにより
入力ＳＤ画像信号Ｓ1 の周波数特性に応じて適切なクラ
ス分類がなされる。
【００４２】クラス分類部１２はクラスc0及びc1との組
み合わせたクラスd0を次段の予測係数ＲＯＭ１４に送出
する。予測係数ＲＯＭ１４はこのクラスd0に基づいて予
測データd1を読み出し予測演算部１３に送出する。予測
演算部１３はこの予測データd1を用いてＳＤ画素を変換
してＨＤ画素を生成する。この結果、入力ＳＤ画像信号
Ｓ1 の周波数特性を反映したＨＤ画素の予測データd1を
得ることができる。かくしてＳＤ画素から変換して生成
するＨＤ画素の精度を向上させ解像度復元能力の低下を
未然に防止し得る。
み合わせたクラスd0を次段の予測係数ＲＯＭ１４に送出
する。予測係数ＲＯＭ１４はこのクラスd0に基づいて予
測データd1を読み出し予測演算部１３に送出する。予測
演算部１３はこの予測データd1を用いてＳＤ画素を変換
してＨＤ画素を生成する。この結果、入力ＳＤ画像信号
Ｓ1 の周波数特性を反映したＨＤ画素の予測データd1を
得ることができる。かくしてＳＤ画素から変換して生成
するＨＤ画素の精度を向上させ解像度復元能力の低下を
未然に防止し得る。
【００４３】以上の構成によれば、アツプコンバータ１
０に入力されるＳＤ画像信号Ｓ1 の周波数を周波数特性
判定部２１において分離して信号の周波数領域の分布特
性を判定し、その結果得られるクラスデータc0によつ
て、３種類の空間クラスのタツプパターンの中からＳＤ
画像信号Ｓ1 の周波数領域の分布特性に応じたタツプパ
ターンを設定することができる。さらにクラスc0によつ
て空間クラス分類用の各タツプの再量子化ビツト数を変
えてレベル分解能を切替えることにより、信号変化が定
常的な場合と非定常的な場合とをクラス分類に反映する
ことができる。かくして、入力信号の周波数領域の分布
特性に応じて適切なクラス分類がなされ、入力ＳＤ画像
信号Ｓ1 の特性が反映された空間解像度の高いＨＤ画像
信号Ｓ2 を生成することができる。
０に入力されるＳＤ画像信号Ｓ1 の周波数を周波数特性
判定部２１において分離して信号の周波数領域の分布特
性を判定し、その結果得られるクラスデータc0によつ
て、３種類の空間クラスのタツプパターンの中からＳＤ
画像信号Ｓ1 の周波数領域の分布特性に応じたタツプパ
ターンを設定することができる。さらにクラスc0によつ
て空間クラス分類用の各タツプの再量子化ビツト数を変
えてレベル分解能を切替えることにより、信号変化が定
常的な場合と非定常的な場合とをクラス分類に反映する
ことができる。かくして、入力信号の周波数領域の分布
特性に応じて適切なクラス分類がなされ、入力ＳＤ画像
信号Ｓ1 の特性が反映された空間解像度の高いＨＤ画像
信号Ｓ2 を生成することができる。
【００４４】なお上述の実施例においては、タツプデー
タのデータ圧縮にＡＤＲＣの手法を用いた場合について
述べたが、本発明はこれに限らず、例えばＤＰＣＭ（Di
fferential Pulse Code Modulatin ）やＶＱ（Vector Q
uantization ）の手法を用いてデータ圧縮しても良い。
タのデータ圧縮にＡＤＲＣの手法を用いた場合について
述べたが、本発明はこれに限らず、例えばＤＰＣＭ（Di
fferential Pulse Code Modulatin ）やＶＱ（Vector Q
uantization ）の手法を用いてデータ圧縮しても良い。
【００４５】また上述の実施例においては、空間クラス
のタツプパターンを広領域タツプ、狭領域タツプ及び標
準タツプの３種類に設定した場合について述べたが、本
発明はこれに限らず、２種類又は４種類以上のタツプパ
ターンを設定しても良い。
のタツプパターンを広領域タツプ、狭領域タツプ及び標
準タツプの３種類に設定した場合について述べたが、本
発明はこれに限らず、２種類又は４種類以上のタツプパ
ターンを設定しても良い。
【００４６】また上述の実施例においては、アツプコン
バータとして２次元ノンセパラブルフイルタを用いた場
合について述べたが、本発明はこれに限らず、図１との
対応部分に同符号を付した、図９に示すような垂直／水
平セパラブル構成でなるアツプコンバータ４０を用いて
も良い。
バータとして２次元ノンセパラブルフイルタを用いた場
合について述べたが、本発明はこれに限らず、図１との
対応部分に同符号を付した、図９に示すような垂直／水
平セパラブル構成でなるアツプコンバータ４０を用いて
も良い。
【００４７】アツプコンバータ４０においては、先ず、
入力端４１を通じて入力されたＳＤ画像信号Ｓ1 がクラ
ス分類部１２と予測演算部４３に供給される。予測演算
部４３は走査線の位置mode１、mode２に対応する垂直予
測演算部４３Ａ及び水平予測演算部４３Ｂと走査線の位
置mode３、mode４に対応する垂直予測演算部４３Ｃ及び
水平予測演算部４３Ｄの２種類に分かれる。クラス分類
部１２では入力ＳＤ画像信号Ｓ1 に応じたクラスd0が生
成され、タツプ予測係数を予め記憶している記憶手段で
ある予測係数ＲＯＭ４４に送出する。予測係数ＲＯＭ４
４はタツプ予測係数の垂直成分と水平成分を記憶する垂
直係数ＲＯＭ４４Ａと水平係数ＲＯＭ４４Ｂとに分かれ
ている。クラスd0は垂直係数ＲＯＭ４４Ａと水平係数Ｒ
ＯＭ４４Ｂのそれぞれに供給される。
入力端４１を通じて入力されたＳＤ画像信号Ｓ1 がクラ
ス分類部１２と予測演算部４３に供給される。予測演算
部４３は走査線の位置mode１、mode２に対応する垂直予
測演算部４３Ａ及び水平予測演算部４３Ｂと走査線の位
置mode３、mode４に対応する垂直予測演算部４３Ｃ及び
水平予測演算部４３Ｄの２種類に分かれる。クラス分類
部１２では入力ＳＤ画像信号Ｓ1 に応じたクラスd0が生
成され、タツプ予測係数を予め記憶している記憶手段で
ある予測係数ＲＯＭ４４に送出する。予測係数ＲＯＭ４
４はタツプ予測係数の垂直成分と水平成分を記憶する垂
直係数ＲＯＭ４４Ａと水平係数ＲＯＭ４４Ｂとに分かれ
ている。クラスd0は垂直係数ＲＯＭ４４Ａと水平係数Ｒ
ＯＭ４４Ｂのそれぞれに供給される。
【００４８】まず垂直係数ＲＯＭ４４Ａより出力される
垂直予測係数d6は垂直予測演算部４３Ａ及び４３Ｃに供
給される。入力ＳＤ画像信号Ｓ1 と垂直予測係数d6によ
る積和演算により垂直推定値d7、d8が生成される。この
垂直推定値d7、d8は次段の水平予測演算部４３Ｂ及び４
３Ｄに供給される。
垂直予測係数d6は垂直予測演算部４３Ａ及び４３Ｃに供
給される。入力ＳＤ画像信号Ｓ1 と垂直予測係数d6によ
る積和演算により垂直推定値d7、d8が生成される。この
垂直推定値d7、d8は次段の水平予測演算部４３Ｂ及び４
３Ｄに供給される。
【００４９】水平係数ＲＯＭ４４Ｂより生成される水平
予測係数d9は水平予測演算部４３Ｂ及び４３Ｄに供給さ
れ、垂直推定値d7、d8との積和演算によりＨＤ画素d10
、d11 信号を得る。このＨＤ画素d10 、d11 信号は選
択的に伝送され、選択部１５において適切に並び替えら
れ、出力端４６より最終的な出力であるＨＤ画像信号Ｓ
2 として出力される。
予測係数d9は水平予測演算部４３Ｂ及び４３Ｄに供給さ
れ、垂直推定値d7、d8との積和演算によりＨＤ画素d10
、d11 信号を得る。このＨＤ画素d10 、d11 信号は選
択的に伝送され、選択部１５において適切に並び替えら
れ、出力端４６より最終的な出力であるＨＤ画像信号Ｓ
2 として出力される。
【００５０】また上述の実施例においては、バンドパス
フイルタ３１Ａ〜３１Ｄを用いて入力ＳＤ画像信号Ｓ1
の周波数成分を分類した場合について述べたが、本発明
はこれに限らず、例えばアダマール変換による直交変換
によつて周波数成分を分離しても良い。すなわち図１０
に示すように、周波数特性判定部５０では入力端５１よ
り入力される所定ブロツク単位毎のＳＤ画像信号Ｓ1 を
直交変換部５２において直交変換し、周波数成分判定部
５３においてクラス分類信号であるクラスc0を生成して
後段の予測係数ＲＯＭ１４に送出する。
フイルタ３１Ａ〜３１Ｄを用いて入力ＳＤ画像信号Ｓ1
の周波数成分を分類した場合について述べたが、本発明
はこれに限らず、例えばアダマール変換による直交変換
によつて周波数成分を分離しても良い。すなわち図１０
に示すように、周波数特性判定部５０では入力端５１よ
り入力される所定ブロツク単位毎のＳＤ画像信号Ｓ1 を
直交変換部５２において直交変換し、周波数成分判定部
５３においてクラス分類信号であるクラスc0を生成して
後段の予測係数ＲＯＭ１４に送出する。
【００５１】直交変換部５２は互いに直交する複数の直
交変換基底より構成される直交変換行列からなる。直交
変換部５２は所定ブロツク単位毎の入力ＳＤ画像信号Ｓ
1 に対して直交変換を施すと互いに独立で無相関な幾つ
かの直交変換成分に分離する。この直交変換部５２では
１次元の入力ＳＤ画像信号Ｓ1 に対して４次アダマール
変換を施す。すなわち４次アダマール変換は入力データ
Ｘ、アダマール変換行列Ｈ、出力Ｙとして次式
交変換基底より構成される直交変換行列からなる。直交
変換部５２は所定ブロツク単位毎の入力ＳＤ画像信号Ｓ
1 に対して直交変換を施すと互いに独立で無相関な幾つ
かの直交変換成分に分離する。この直交変換部５２では
１次元の入力ＳＤ画像信号Ｓ1 に対して４次アダマール
変換を施す。すなわち４次アダマール変換は入力データ
Ｘ、アダマール変換行列Ｈ、出力Ｙとして次式
【数１１】 で表される。この（１１）式のアダマール変換行列Ｈの
係数から分かるようにアダマール変換は加減算のみで出
力が得られるため回路の負担が小さい。
係数から分かるようにアダマール変換は加減算のみで出
力が得られるため回路の負担が小さい。
【００５２】４次アダマール変換ではアダマール変換行
列Ｈの中に４つのアダマール基底が存在する。各基底は
互いに直交しており、いくつかの周波数成分への分離が
可能となる。アダマール基底と入力信号との演算によ
り、４個のアダマール成分ｙ１〜ｙ４が得られる。直交
変換部５２において生成されるアダマール変換成分ｙ１
〜ｙ４は次段の周波数成分判定部５３に送られる。
列Ｈの中に４つのアダマール基底が存在する。各基底は
互いに直交しており、いくつかの周波数成分への分離が
可能となる。アダマール基底と入力信号との演算によ
り、４個のアダマール成分ｙ１〜ｙ４が得られる。直交
変換部５２において生成されるアダマール変換成分ｙ１
〜ｙ４は次段の周波数成分判定部５３に送られる。
【００５３】アダマール変換成分ｙ１〜ｙ４は、例え
ば、図４に示すような４種類の周波数成分f0〜f3と対応
する。周波数成分判定部５３においてはこの周波数成分
f0〜f3の組合せによりバンドパスフイルタを用いた場合
と同様に周波数クラスを判定する。判定の基準の例とし
ては、入力ＳＤ画像信号Ｓ1 の周波数の低周波数成分と
高周波数成分の割合を比較する。すなわち低周波数成分
の占める割合の大きい場合には定常性を重視し、高周波
数成分の占める割合が大きい場合には非定常性に注目し
てクラス分類する。これによりクラスタツプパターンを
選択制御するクラス分類用のデータとしてクラスc0が生
成される。
ば、図４に示すような４種類の周波数成分f0〜f3と対応
する。周波数成分判定部５３においてはこの周波数成分
f0〜f3の組合せによりバンドパスフイルタを用いた場合
と同様に周波数クラスを判定する。判定の基準の例とし
ては、入力ＳＤ画像信号Ｓ1 の周波数の低周波数成分と
高周波数成分の割合を比較する。すなわち低周波数成分
の占める割合の大きい場合には定常性を重視し、高周波
数成分の占める割合が大きい場合には非定常性に注目し
てクラス分類する。これによりクラスタツプパターンを
選択制御するクラス分類用のデータとしてクラスc0が生
成される。
【００５４】このように周波数成分分類に４次アダマー
ル変換を用いてもバンドパスフイルタを用いた場合と同
様にクラス分類用のデータであるクラスc0を生成するこ
とができる。また周波数成分分類に用いるアダマール変
換は４次のアダマール変換に限ることなく、例えば８次
のアダマール変換を用いても良い。この場合、アダマー
ル変換が８次になればアダマール変換成分は８種類とな
り、さらに詳細な周波数成分分類ができる。
ル変換を用いてもバンドパスフイルタを用いた場合と同
様にクラス分類用のデータであるクラスc0を生成するこ
とができる。また周波数成分分類に用いるアダマール変
換は４次のアダマール変換に限ることなく、例えば８次
のアダマール変換を用いても良い。この場合、アダマー
ル変換が８次になればアダマール変換成分は８種類とな
り、さらに詳細な周波数成分分類ができる。
【００５５】さらに直交変換手法としてはフーリエ変
換、カルーネンレーベ変換、ハール変換、離散余弦変換
（ＤＣＴ）等の様々な種類がある。これらの直交変換手
法を用いて入力ＳＤ画像信号Ｓ1 に対して直交変換を施
すことにより上述した場合と等価な周波数分離評価がな
し得る。
換、カルーネンレーベ変換、ハール変換、離散余弦変換
（ＤＣＴ）等の様々な種類がある。これらの直交変換手
法を用いて入力ＳＤ画像信号Ｓ1 に対して直交変換を施
すことにより上述した場合と等価な周波数分離評価がな
し得る。
【００５６】また上述の実施例においては、予測式の予
測係数を選択する際に用いるクラスd0のクラスデータを
クラスc0及びクラスc1の組み合わせにより入力ＳＤ画像
信号Ｓ1 の周波数特性に応じてタツプパターン及び再量
子化ビツト数の両方を共に切り替えた場合について述べ
たが、本発明はこれに限らず、タツプパターン又は再量
子化ビツト数の何れか一方のみのクラスデータを切り替
えるようにしても良い。
測係数を選択する際に用いるクラスd0のクラスデータを
クラスc0及びクラスc1の組み合わせにより入力ＳＤ画像
信号Ｓ1 の周波数特性に応じてタツプパターン及び再量
子化ビツト数の両方を共に切り替えた場合について述べ
たが、本発明はこれに限らず、タツプパターン又は再量
子化ビツト数の何れか一方のみのクラスデータを切り替
えるようにしても良い。
【００５７】また上述の実施例においては、ＨＤ注目画
素と注目画素周辺の伝送画素との相関関係を表す予測係
数を用いてＳＤ画素から注目画素周辺のＨＤ画素を生成
した場合について述べたが、本発明はこれに限らず、予
測係数に代えて各クラス毎のＨＤ注目画素の予測値を予
め設定して記憶手段に格納するようにしても良い。予測
値によるＳＤ画像信号のＨＤ画像信号への信号変換は、
図１との対応部分に同符号を付した、図１１に示すよう
なアツプコンバータ６０を用いる。
素と注目画素周辺の伝送画素との相関関係を表す予測係
数を用いてＳＤ画素から注目画素周辺のＨＤ画素を生成
した場合について述べたが、本発明はこれに限らず、予
測係数に代えて各クラス毎のＨＤ注目画素の予測値を予
め設定して記憶手段に格納するようにしても良い。予測
値によるＳＤ画像信号のＨＤ画像信号への信号変換は、
図１との対応部分に同符号を付した、図１１に示すよう
なアツプコンバータ６０を用いる。
【００５８】このアツプコンバータ６０には入力端６１
を通じてクラス分類部１２にＳＤ画像信号Ｓ1 が送出さ
れる。このクラス分類部１２は、新たに生成するＨＤ画
像信号の周辺のＳＤ画像信号Ｓ1 の特徴に基づいてクラ
スd0を生成して予測値ＲＯＭ６２Ａ〜６２Ｄに送出す
る。予測値ＲＯＭ６２Ａ〜６２Ｄには予め学習により求
められた注目画素周辺の補間画素でなるＨＤ画素の予測
値がクラス毎にクラスd0に対応して格納されている。予
測値ＲＯＭ６２Ａ〜６２Ｄはクラスd0をアドレスデータ
としてそれぞれ予測値d20 〜d23 を読み出し、選択部１
５を通じて出力端６３より直列に並べ変えたＨＤ画像信
号Ｓ2 を出力する。このようにして、クラスd0に応じて
読み出した予測値を入力画像信号Ｓ1 のＳＤ画素の補間
画素として用いて、入力画像信号に対して高解像度の画
像信号を得ることができる。
を通じてクラス分類部１２にＳＤ画像信号Ｓ1 が送出さ
れる。このクラス分類部１２は、新たに生成するＨＤ画
像信号の周辺のＳＤ画像信号Ｓ1 の特徴に基づいてクラ
スd0を生成して予測値ＲＯＭ６２Ａ〜６２Ｄに送出す
る。予測値ＲＯＭ６２Ａ〜６２Ｄには予め学習により求
められた注目画素周辺の補間画素でなるＨＤ画素の予測
値がクラス毎にクラスd0に対応して格納されている。予
測値ＲＯＭ６２Ａ〜６２Ｄはクラスd0をアドレスデータ
としてそれぞれ予測値d20 〜d23 を読み出し、選択部１
５を通じて出力端６３より直列に並べ変えたＨＤ画像信
号Ｓ2 を出力する。このようにして、クラスd0に応じて
読み出した予測値を入力画像信号Ｓ1 のＳＤ画素の補間
画素として用いて、入力画像信号に対して高解像度の画
像信号を得ることができる。
【００５９】ここで予測値を求める第１の方法としては
加重平均法を用いた学習法がある。加重平均法は、注目
画素周辺のＳＤ画素を用いて注目画素をクラス分類し、
クラス毎に積算した注目画素（すなわちＨＤ画素）の画
素値を注目画素の個数に応じてインクリメントされた度
数によつて割り算するといつた処理を様々な画像に対し
て行うことにより予測値を求める。
加重平均法を用いた学習法がある。加重平均法は、注目
画素周辺のＳＤ画素を用いて注目画素をクラス分類し、
クラス毎に積算した注目画素（すなわちＨＤ画素）の画
素値を注目画素の個数に応じてインクリメントされた度
数によつて割り算するといつた処理を様々な画像に対し
て行うことにより予測値を求める。
【００６０】さらに予測係数を求める第２の方法として
は、正規化による学習法がある。この学習法は、先ず注
目画素を含む複数の画素からなるブロツクを形成し、ブ
ロツク内のダイナミツクレンジによつて注目画素の画素
値からそのブロツクの基準値を減算した値を正規化す
る。次にこの正規化された値の累積値を累積度数で割り
算することにより予測値を得る。
は、正規化による学習法がある。この学習法は、先ず注
目画素を含む複数の画素からなるブロツクを形成し、ブ
ロツク内のダイナミツクレンジによつて注目画素の画素
値からそのブロツクの基準値を減算した値を正規化す
る。次にこの正規化された値の累積値を累積度数で割り
算することにより予測値を得る。
【００６１】また上述の実施例においては、ＳＤ画像信
号をＨＤ画像信号に信号変換した場合について述べた
が、本発明はこれに限らず、画像拡大する際の補間画素
を生成するのに用いても良い。
号をＨＤ画像信号に信号変換した場合について述べた
が、本発明はこれに限らず、画像拡大する際の補間画素
を生成するのに用いても良い。
【００６２】
【発明の効果】上述のように本発明によれば、入力画像
信号の所定ブロツク単位毎の周波数特性を分類評価し、
その周波数特性に応じてブロツク単位の入力画像信号に
対して画素パターンを設定することによつて空間クラス
を設定し、画素パターンを形成する入力画像信号に対し
て周波数特性に応じた量子化ビツト数を設定すると共に
データ圧縮を施してクラスコードを設定することにより
入力画像信号の周波数特性に応じた適切なクラス分類を
施し、このクラス分類の結果に基づいた予測係数又は予
測値を用いて入力画像信号の信号画素の補間画素を生成
することによつて入力画像信号に対して高解像度の画像
信号を得る信号変換装置及び信号変換方法を実現し得
る。
信号の所定ブロツク単位毎の周波数特性を分類評価し、
その周波数特性に応じてブロツク単位の入力画像信号に
対して画素パターンを設定することによつて空間クラス
を設定し、画素パターンを形成する入力画像信号に対し
て周波数特性に応じた量子化ビツト数を設定すると共に
データ圧縮を施してクラスコードを設定することにより
入力画像信号の周波数特性に応じた適切なクラス分類を
施し、このクラス分類の結果に基づいた予測係数又は予
測値を用いて入力画像信号の信号画素の補間画素を生成
することによつて入力画像信号に対して高解像度の画像
信号を得る信号変換装置及び信号変換方法を実現し得
る。
【図１】２次元ノンセパラブルフイルタで構成されるア
ツプコンバータを示すブロツク図である。
ツプコンバータを示すブロツク図である。
【図２】図１のクラス分類部の構成を示すブロツク図で
ある。
ある。
【図３】図２の周波数特性判定部の構成を示すブロツク
図である。
図である。
【図４】バンドパスフイルタによつて分類した入力信号
の周波数特性を示すグラフである。
の周波数特性を示すグラフである。
【図５】空間クラスのタツプパターンを示す略線図であ
る。
る。
【図６】学習データの予測タツプを示す略線図である。
【図７】予測係数の学習手順を示すフローチヤートであ
る。
る。
【図８】予測係数ＲＯＭの内容例を示す図表である。
【図９】垂直／水平セパラブルフイルタによるアツプコ
ンバータを示すブロツク図である。
ンバータを示すブロツク図である。
【図１０】直交変換による周波数分類を示すブロツク図
である。
である。
【図１１】予測値による補間画素信号を出力するアツプ
コンバータを示すブロツク図である。
コンバータを示すブロツク図である。
【図１２】入力画像信号及び周辺のＨＤ画素を示す略線
図である。
図である。
【図１３】従来の２次元ノンセパラブルフイルタを示す
ブロツク図である。
ブロツク図である。
【図１４】従来の垂直／水平セパラブルフイルタを示す
ブロツク図である。
ブロツク図である。
１……ＨＤ画像、１Ａ……走査線、２、３……補間フイ
ルタ、４Ａ〜４Ｄ……２次元フイルタ、５、８、１５…
…選択部、６Ａ、６Ｂ……垂直補間フイルタ、７Ａ、７
Ｂ……水平補間フイルタ、１０、４０、６０……アツプ
コンバータ、１１、２０、３０、４１、５１、６１……
入力端、１２……クラス分類部、１３、４３……予測演
算部、１４、４４……予測係数ＲＯＭ、１６、４６、６
３……出力端、２１、５０……周波数特性判定部、２２
……広領域タツプ選択部、２３……狭領域タツプ選択
部、２４……標準タツプ選択部、２６……ＡＤＲＣクラ
ス分類部、３１Ａ〜３１Ｄ……バンドパスフイルタ、３
２、５３……周波数成分判定部、５２……直交変換部。
ルタ、４Ａ〜４Ｄ……２次元フイルタ、５、８、１５…
…選択部、６Ａ、６Ｂ……垂直補間フイルタ、７Ａ、７
Ｂ……水平補間フイルタ、１０、４０、６０……アツプ
コンバータ、１１、２０、３０、４１、５１、６１……
入力端、１２……クラス分類部、１３、４３……予測演
算部、１４、４４……予測係数ＲＯＭ、１６、４６、６
３……出力端、２１、５０……周波数特性判定部、２２
……広領域タツプ選択部、２３……狭領域タツプ選択
部、２４……標準タツプ選択部、２６……ＡＤＲＣクラ
ス分類部、３１Ａ〜３１Ｄ……バンドパスフイルタ、３
２、５３……周波数成分判定部、５２……直交変換部。
Claims (23)
- 【請求項１】低解像度の入力画像信号を高解像度の画像
信号に変換する信号変換装置において、 上記入力画像信号の所定ブロツク単位毎の周波数特性を
評価する周波数特性判定部と、 上記ブロツク単位について上記入力画像信号から複数の
画素パターンを設定する画素パターン選択部と、 上記複数の画素パターンから上記周波数特性に応じた画
素パターンを選択することによつて空間クラスを設定す
る選択部と、 上記画素パターンを形成する上記入力画像信号に対して
データ圧縮処理を施すデータ圧縮クラス分類部と、 上記入力画像信号の信号画素の補間画素を予測生成する
ための予測係数を上記空間クラスに対応させて記憶して
いる予測係数記憶手段と、 上記予測係数記憶手段から上記空間クラスに応じて読み
出される予測係数を用いて上記入力画像信号に対して予
測演算を施すことにより、上記入力画像信号に対して高
解像度の画像信号を生成する予測演算部とを具えること
を特徴とする信号変換装置。 - 【請求項２】上記画素パターン選択部は、広い領域に亘
る画素パターンを設定する広領域画素選択部と、上記広
い領域に比して狭い領域内に画素パターンを設定する狭
領域画素選択部と、上記広領域画素選択部及び上記狭い
領域画素選択部の間に相当する標準的な画素パターンを
設定する標準画素選択部とでなることを特徴とする請求
項１に記載の信号変換装置。 - 【請求項３】上記周波数特性判定部は、上記所定ブロツ
ク内の入力画像信号を周波数成分に分類して当該周波数
成分の分布特性を評価することを特徴とする請求項１に
記載の信号変換装置。 - 【請求項４】上記周波数特性判定部は、上記所定ブロツ
ク内の入力画像信号を直交変換によつて直交変換成分に
分類して上記周波数特性を評価することを特徴とする請
求項１に記載の信号変換装置。 - 【請求項５】上記周波数特性判定部は、上記所定ブロツ
ク内の入力画像信号の周波数をバンドパスフイルタによ
つて複数の周波数成分に分類することを特徴とする請求
項３に記載の信号変換装置。 - 【請求項６】低解像度の入力画像信号を高解像度の画像
信号に変換する信号変換装置において、 上記入力画像信号の所定ブロツク単位毎の周波数特性を
評価する周波数特性判定部と、 上記ブロツク単位について上記入力画像信号から画素パ
ターンを設定する画素パターン選択部と、 上記画素パターンを形成する上記入力画像信号に対して
上記周波数特性に応じた量子化ビツト数を設定すると共
にデータ圧縮処理を施すことにより上記入力画像信号が
属するクラスを表すクラスコードを生成するデータ圧縮
クラス分類部と、 上記入力画像信号の信号画素の補間画素を予測生成する
ための予測係数を上記クラスコードに対応させて記憶し
ている予測係数記憶手段と、 上記予測係数記憶手段から上記クラスコードに応じて読
み出される予測係数を用いて上記入力画像信号に対して
予測演算を施すことにより、上記入力画像信号に対して
高解像度の画像信号を生成する予測演算部とを具えるこ
とを特徴とする信号変換装置。 - 【請求項７】上記周波数特性判定部は、上記所定ブロツ
ク内の入力画像信号を複数の周波数成分に分類して当該
周波数成分の分布特性を評価することを特徴とする請求
項６に記載の信号変換装置。 - 【請求項８】上記周波数特性判定部は、上記所定ブロツ
ク内の入力画像信号を直交変換によつて直交変換成分に
分類して上記周波数特性を評価することを特徴とする請
求項６に記載の信号変換装置。 - 【請求項９】上記周波数特性判定部は、上記所定ブロツ
ク内の入力画像信号の周波数をバンドパスフイルタによ
つて複数の周波数成分に分類することを特徴とする請求
項７に記載の信号変換装置。 - 【請求項１０】低解像度の入力画像信号を高解像度の画
像信号に変換する信号変換装置において、 上記入力画像信号の所定ブロツク単位毎の周波数特性を
評価する周波数特性判定部と、 上記ブロツク単位について上記入力画像信号から複数の
画素パターンを設定する画素パターン選択部と、 上記複数の画素パターンから上記周波数特性に応じた画
素パターンを選択することによつて空間クラスを設定す
る画素パターン選択部と、 上記画素パターンを形成する上記入力画像信号に対して
上記周波数特性に応じた量子化ビツト数を設定すると共
にデータ圧縮処理を施すことにより上記入力画像信号が
属するクラスを表すクラスコードを生成するデータ圧縮
クラス分類部と、 上記入力画像信号の信号画素の補間画素を予測生成する
ための予測係数を上記空間クラス及び上記クラスコード
に対応させて記憶している予測係数記憶手段と、 上記予測係数記憶手段から上記空間クラス及び上記クラ
スコードに応じて読み出される予測係数を用いて上記入
力画像信号に対して予測演算を施すことにより、上記入
力画像信号に対して、高解像度の画像信号を生成する予
測演算部とを具えることを特徴とする信号変換装置。 - 【請求項１１】上記画素パターン選択部は、広い領域に
亘る画素パターンを設定する広領域画素選択部と、上記
広い領域に比して狭い領域内に画素パターンを設定する
狭領域画素選択部と、上記広領域画素選択部及び上記狭
い領域画素選択部の間に相当する標準的な画素パターン
を設定する標準画素選択部とでなることを特徴とする請
求項１０に記載の信号変換装置。 - 【請求項１２】上記周波数特性判定部は、上記所定ブロ
ツク内の入力画像信号を周波数成分毎に分類して当該周
波数領域の分布特性を評価することを特徴とする請求項
１０に記載の信号変換装置。 - 【請求項１３】上記周波数特性判定部は、上記所定ブロ
ツク内の入力画像信号を直交変換によつて直交変換成分
に分類して上記周波数特性を評価することを特徴とする
請求項１０に記載の信号変換装置。 - 【請求項１４】上記周波数特性判定部は、上記所定ブロ
ツク内の入力画像信号の周波数をバンドパスフイルタに
よつて複数の周波数成分に分類することを特徴とする請
求項１２に記載の信号変換装置。 - 【請求項１５】低解像度の入力画像信号を高解像度の画
像信号に変換する信号変換装置において、 上記入力画像信号の所定ブロツク単位毎の周波数特性を
評価する周波数特性判定部と、 上記ブロツク単位について上記入力画像信号から画素パ
ターンを設定する画素パターン選択部と、 上記画素パターンを形成する上記入力画像信号に対して
上記周波数特性に応じた量子化ビツト数を設定すると共
にデータ圧縮処理を施すことにより上記入力画像信号が
属するクラスを表すクラスコードを出力するデータ圧縮
クラス分類部と、 予め上記入力画像信号の信号画素の補間画素として生成
した予測値を上記クラスコードに対応させて記憶してい
る予測値記憶手段とを具えることを特徴とする信号変換
装置。 - 【請求項１６】低解像度の入力画像信号を高解像度の画
像信号に変換する信号変換装置において、 上記入力画像信号の所定ブロツク単位毎の周波数特性を
評価する周波数特性判定部と、 上記ブロツク単位について上記入力画像信号から複数の
画素パターンを設定し、空間クラスを設定する画素パタ
ーン選択部と、 上記画素パターンを形成する上記入力画像信号に対して
データ圧縮処理を施すデータ圧縮クラス分類部と、 予め上記入力画像信号の信号画素の補間画素として生成
した予測値を上記空間クラスに対応させて記憶している
予測係数記憶手段とを具えることを特徴とする信号変換
装置。 - 【請求項１７】低解像度の入力画像信号を高解像度の画
像信号に変換する信号変換装置において、 上記入力画像信号の所定ブロツク単位毎の周波数特性を
評価する周波数特性判定部と、 上記ブロツク単位について上記入力画像信号から複数の
画素パターンを設定し、空間クラスを設定する画素パタ
ーン選択部と、 上記画素パターンを形成する上記入力画像信号に対して
上記周波数領域の特性に応じた量子化ビツト数を設定す
ると共にデータ圧縮処理を施すことにより上記入力画像
信号が属するクラスを表すクラスコードを出力するデー
タ圧縮クラス分類部と、 予め上記入力画像信号の信号画素の補間画素として生成
した予測値を上記空間クラス及び上記クラスコードに対
応させて記憶している予測係数記憶手段とを具えること
を特徴とする信号変換装置。 - 【請求項１８】低解像度の入力画像信号を高解像度の画
像信号に変換する信号変換方法において、 上記入力画像信号を所定ブロツク単位毎の周波数特性に
応じて分類評価し、 上記ブロツク単位について入力画像信号から複数の画素
パターンを設定し、 上記複数の画素パターンから上記分類評価に応じて画素
パターンを選択することによつて空間クラスを設定し、 上記画素パターンを形成する上記画像信号に対してデー
タ圧縮を施し、 予め求めておいた予測係数を上記空間クラスに応じて読
み出し、当該予測係数を用いて上記入力画像信号に対し
て予測演算を施して当該入力画像信号の信号画素の補間
画素を生成して上記入力画像信号を高解像度の画像信号
に信号変換することを特徴とする信号変換方法。 - 【請求項１９】低解像度の入力画像信号を高解像度の画
像信号に変換する信号変換方法において、 上記入力画像信号を所定ブロツク単位毎の周波数特性に
応じて分類評価し、 上記ブロツク単位について入力画像信号から画素パター
ンを設定し、 当該画素パターンを形成する上記画像信号に対して上記
分類評価に応じた量子化ビツト数を設定すると共にデー
タ圧縮を施すことにより上記入力画像信号が属するクラ
スを表すクラスコードを設定し、 予め求めておいた予測係数を上記クラスコードに応じて
読み出し、当該予測係数を用いて上記入力画像信号に対
して予測演算を施して当該入力画像信号の信号画素の補
間画素を生成して上記入力画像信号を高解像度の画像信
号に信号変換することを特徴とする信号変換方法。 - 【請求項２０】低解像度の入力画像信号を高解像度の画
像信号に変換する信号変換方法において、 上記入力画像信号を所定ブロツク単位毎の周波数特性に
応じて分類評価し、 上記ブロツク単位について入力画像信号から複数の画素
パターンを設定し、 上記複数の画素パターンから上記分類評価に応じて画素
パターンを選択することによつて空間クラスを設定し、 当該画素パターンを形成する上記画像信号に対して上記
分類評価に応じた量子化ビツト数を設定すると共にデー
タ圧縮を施すことにより上記入力画像信号が属するクラ
スを表すクラスコードを設定し、 予め求めておいた予測係数を上記空間クラス及び上記ク
ラスコードに応じて読み出し、当該予測係数を用いて上
記入力画像信号に対して予測演算を施して当該入力画像
信号の信号画素の補間画素を生成して上記入力画像信号
を高解像度の画像信号に信号変換することを特徴とする
信号変換方法。 - 【請求項２１】低解像度の入力画像信号を高解像度の画
像信号に変換する信号変換方法において、 上記入力画像信号を所定ブロツク単位毎の周波数特性に
応じて分類評価し、 上記ブロツク単位について入力画像信号から複数の画素
パターンを設定し、 上記複数の画素パターンから上記分類評価に応じて画素
パターンを選択することによつて空間クラスを設定し、 上記画素パターンを形成する上記画像信号に対してデー
タ圧縮を施し、 予め求めておいた予測値を上記空間クラスに応じて読み
出し、上記入力画像信号の補間画素として用い、これに
より上記入力画像信号を高解像度の画像信号に信号変換
することを特徴とする信号変換方法。 - 【請求項２２】低解像度の入力画像信号を高解像度の画
像信号に変換する信号変換方法において、 上記入力画像信号を所定ブロツク単位毎の周波数特性に
応じて分類評価し、 上記ブロツク単位について入力画像信号から画素パター
ンを設定し、 当該画素パターンを形成する上記画像信号に対して上記
分類評価に応じた量子化ビツト数を設定すると共にデー
タ圧縮を施すことにより上記入力画像信号が属するクラ
スを表すクラスコードを設定し、 予め求めておいた予測値を上記クラスコードに応じて読
み出し、上記入力画像信号の補間画素として用い、これ
により上記入力画像信号を高解像度の画像信号に信号変
換することを特徴とする信号変換方法。 - 【請求項２３】低解像度の入力画像信号を高解像度の画
像信号に変換する信号変換方法において、 上記入力画像信号を所定ブロツク単位毎の周波数特性に
応じて分類評価し、 上記ブロツク単位について入力画像信号から複数の画素
パターンを設定し、 上記複数の画素パターンから上記分類評価に応じて画素
パターンを選択することによつて空間クラスを設定し、 当該画素パターンを形成する上記画像信号に対して上記
分類評価に応じた量子化ビツト数を設定すると共にデー
タ圧縮を施すことにより上記入力画像信号が属するクラ
スを表すクラスコードを設定し、 予め求めておいた予測値を上記空間クラス及び上記クラ
スコードに応じて読み出し、上記入力画像信号の補間画
素として用い、これにより上記入力画像信号を高解像度
の画像信号に信号変換することを特徴とする信号変換方
法。
Priority Applications (2)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP8880295A JP3794505B2 (ja) | 1995-03-22 | 1995-03-22 | 信号変換装置及び信号変換方法 |
| US08/619,182 US5966183A (en) | 1995-03-22 | 1996-03-21 | Signal converter and signal conversion method |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP8880295A JP3794505B2 (ja) | 1995-03-22 | 1995-03-22 | 信号変換装置及び信号変換方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH08265711A true JPH08265711A (ja) | 1996-10-11 |
| JP3794505B2 JP3794505B2 (ja) | 2006-07-05 |
Family
ID=13953012
Family Applications (1)
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