JPH10112844A - 画像処理装置および画像処理方法 - Google Patents
画像処理装置および画像処理方法Info
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- JPH10112844A JPH10112844A JP26422096A JP26422096A JPH10112844A JP H10112844 A JPH10112844 A JP H10112844A JP 26422096 A JP26422096 A JP 26422096A JP 26422096 A JP26422096 A JP 26422096A JP H10112844 A JPH10112844 A JP H10112844A
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Abstract
ようにする。 【解決手段】 標準解像度の画像を間引いて得られる画
像を構成する画素(間引きSD画素)(図2において、
点線の○印で示す)C11,C12,C13,C21,C22,C
23,C31,C32,C33を学習データとするとともに、標
準解像度の画像を構成する画素(SD画素)(図2にお
いて、実線の○印で示す)B22,B23,B24,B32,B
33,B34,B42,B43,B44を教師データとして学習を
行い、これにより、予測係数を求め、その予測係数を用
い、SD画素B22,B23,B24,B32,B33,B34,B
42,B43,B44から、高解像度の画像を構成する画素
(図2において、・印で示す)A43,A44,A45,
A53,A54,A55,A63,A64,A65の予測値を予測す
る。
Description
び画像処理方法に関し、特に、例えば、標準解像度の画
像を、高解像度の画像に変換する場合などに用いて好適
な画像処理装置および画像処理方法に関する。
像(以下、適宜、SD画像という)を、高解像度の画像
(以下、適宜、HD画像という)に変換したり、また、
画像を拡大したりする場合においては、いわゆる補間フ
ィルタなどによって、不足している画素の画素値の補間
(補償)が行われるようになされている。
ィルタによって画素の補間を行っても、SD画像に含ま
れていない、HD画像の成分(高周波成分)を復元する
ことはできないため、高解像度の画像を得ることは困難
であった。
たものであり、容易に、高解像度の画像を得ることがで
きるようにするものである。
理装置は、所定の予測係数が、第1の画像の所定の画素
の画素値を、第1の画像における所定のブロックを構成
する画素の画素値に基づいて算出することができるよう
に、学習が行われることにより求められたものであり、
適応処理手段が、所定のブロックより小さい小ブロック
に対して、所定の予測係数を用いて適応処理を施すこと
を特徴とする。
予測係数が、第1の画像の所定の画素の画素値を、第1
の画像における所定のブロックを構成する画素の画素値
に基づいて算出することができるように、学習が行われ
ることにより求められたものであり、適応処理手段に、
所定のブロックより小さい小ブロックに対して、所定の
予測係数を用いて適応処理を施させることを特徴とす
る。
は、所定の予測係数が、第1の画像の所定の画素の画素
値を、第1の画像における所定のブロックを構成する画
素の画素値に基づいて算出することができるように、学
習が行われることにより求められたものであり、適応処
理手段が、所定のブロックより小さい小ブロックに対し
て、所定の予測係数を用いて適応処理を施すようになさ
れている。
は、所定の予測係数が、第1の画像の所定の画素の画素
値を、第1の画像における所定のブロックを構成する画
素の画素値に基づいて算出することができるように、学
習が行われることにより求められたものであり、適応処
理手段に、所定のブロックより小さい小ブロックに対し
て、所定の予測係数を用いて適応処理を施させるように
なされている。
明するが、その前に、特許請求の範囲に記載の発明の各
手段と以下の実施の形態との対応関係を明らかにするた
めに、各手段の後の括弧内に、対応する実施の形態(但
し、一例)を付加して、本発明の特徴を記述すると、次
のようになる。
第1の画像と、所定の予測係数との線形結合により、第
2の画像の画素値の予測値を求める適応処理を行う適応
処理手段(例えば、図1に示す予測回路6や、図13に
示す予測回路96など)を備える画像処理装置であっ
て、所定の予測係数が、第1の画像の所定の画素の画素
値を、第1の画像における所定のブロックを構成する画
素の画素値に基づいて算出することができるように、学
習が行われることにより求められたものであり、適応処
理手段が、所定のブロックより小さい小ブロックに対し
て、所定の予測係数を用いて適応処理を施すことを特徴
とする。
画像を、その性質に応じて複数のクラスに分類するクラ
ス分類手段(例えば、図1や図13に示すクラス分類回
路4など)をさらに備え、所定の予測係数が、クラスご
とに求められており、適応処理手段が、第1の画像のク
ラスに対応する所定の予測係数を用いて適応処理を行う
ことを特徴とする。
行う学習手段(例えば、図13に示す学習回路94な
ど)と、学習手段による学習の結果得られる所定の予測
係数を記憶する記憶手段(例えば、図13に示す係数R
AM95など)とをさらに備え、適応処理手段が、記憶
手段に記憶された所定の予測係数を用いて適応処理を行
うことを特徴とする。
画像と、所定の予測係数との線形結合により、第2の画
像の画素値の予測値を求める適応処理を行う適応処理手
段(例えば、図1に示す予測回路6や、図13に示す予
測回路96など)を備える画像処理装置の画像処理方法
であって、所定の予測係数が、第1の画像の所定の画素
の画素値を、第1の画像における所定のブロックを構成
する画素の画素値に基づいて算出することができるよう
に、学習が行われることにより求められたものであり、
適応処理手段に、所定のブロックより小さい小ブロック
に対して、所定の予測係数を用いて適応処理を施させる
ことを特徴とする。
ものに限定することを意味するものではない。
一実施の形態の構成を示している。なお、この画像変換
装置は、SD画像(第1の画像)をHD画像(第2の画
像)に変換するようになされている。即ち、例えば、い
ま、図2において・印で示す部分を、HD画像を構成す
る画素(以下、適宜、HD画素という)とするととも
に、同図において○印で示す部分を、SD画像を構成す
る画素(以下、適宜、SD画素という)とするとき、図
1の画像変換装置は、同図に○印で示すSD画像を、同
図に・印で示すHD画像に変換するようになされてい
る。
(CAble TeleVision)網などの伝送路を介して伝送さ
れ、または、例えば、光ディスクや、光磁気ディスク、
磁気テープなどの記録媒体から再生されたSD画像の画
像信号は、クラス分類用ブロック化回路1および予測値
計算用ブロック化回路5に供給される。
供給されるSD画像から、所定の注目画素を含むクラス
分類用ブロックを構成する。即ち、クラス分類用ブロッ
ク化回路1は、例えば、図2において実線で囲んで示す
ような、注目画素を中心とする5×5(横×縦)のSD
画素で構成されるクラス分類用ブロックを構成する。
5×5のSD画素(図2において○印で示す部分)を、
以下、適宜、次のように表記する。即ち、クラス分類用
ブロックの中の左からi番目の、上からj番目に位置す
るSD画素を、Bijと表記する。従って、図2の実施の
形態では、クラス分類用ブロックは、SD画素B33を注
目画素として構成されることになる。また、クラス分類
用ブロックを構成するSD画素から生成されるHD画素
(図2において・印で示す部分)を、以下、適宜、SD
画素と同様に、Aijと表記する。
分類用ブロックを構成すると、それを、間引き回路2お
よび縮小回路3に出力する。
受信すると、そのクラス分類用ブロックを構成するSD
画素を、例えば、間引くことなどにより、その画素数を
少なくし、これにより、間引きブロックを構成する。即
ち、間引き回路2は、クラス分類用ブロックを、例え
ば、水平方向および垂直方向とも1/2に間引くことに
より、間引きブロック(圧縮画像)を構成する。この間
引きブロックは、クラス分類回路4に供給される。
結果残った、クラス分類用ブロック内の画素(図2にお
いて、点線の○印で示す部分)、即ち、間引きブロック
を構成する画素を、以下、適宜、間引きSD画素とい
い、また、この間引きSD画素を、SD画素およびHD
画素と同様に、Cijと表記する。
ックを、注目画素を中心として縮小した縮小ブロックが
構成される。即ち、縮小回路3では、5×5画素のクラ
ス分類用ブロックから、その周辺の画素が取り除かれ、
例えば、注目画素B33を中心とする3×3画素でなる縮
小ブロック(圧縮画像)が構成される。この縮小ブロッ
クも、間引きブロックと同様に、クラス分類回路4に供
給される。
クは、いずれもクラス分類用ブロックの画素数を少なく
することにより生成されるものであり、また、画素数を
少なくするということは、情報量が減少するので、この
意味で、間引きブロックおよび縮小ブロックは圧縮画像
ということができる。
び縮小ブロックを受信すると、その2つのブロックを用
いてクラス分類を行い、その結果得られるクラスを表す
インデックスを、後述する予測値計算用ブロック化回路
5が出力する予測値計算用ブロックのクラスに対するも
のとして、予測回路6に供給する。
ック化回路5から予測値計算用ブロックが供給される。
予測値計算用ブロック化回路5では、例えば、図2にお
いて点線の四角形で囲むような、注目画素B33を中心と
する3×3画素の予測値計算用ブロックが構成され、予
測回路6に供給される。
ブロックと縮小ブロックとは、同一のSD画素で構成さ
れることとなるが、両者を構成するSD画素は、同一に
する必要はない。即ち、縮小ブロックは、上述したよう
に、クラス分類用ブロックを、注目画素を中心として縮
小したものであれば良く、予測値計算用ブロックは、そ
の特徴がクラス分類用ブロックに含まれるように構成す
れば良い(正確には、予測値計算用ブロックは、どのよ
うに構成しても良く、クラス分類用ブロックは、予測値
計算用ブロックの特徴が含まれるように構成する必要が
ある)。
そのクラスに対応するインデックスを受信すると、後述
するような予測係数であって、受信したインデックスに
対応するものと、予測値計算用ブロックを構成するSD
画素の画素値との線形結合により、HD画素の画素値の
予測値を求める適応処理を行う。即ち、予測回路6は、
インデックスに対応する予測係数と、予測値計算用ブロ
ックを構成するSD画素B22,B23,B24,B32,
B33,B34,B42,B43,B44とから、例えば、注目画
素B33を中心とする3×3の範囲のHD画素A43,
A44,A45,A53,A54,A55,A63,A64,A65の予
測値を求める。
B33以外のSD画素も、順次、注目画素として行われ、
HD画像を構成するすべてのHD画素の予測値が求めら
れると、その予測値はモニタ7に供給される。モニタ7
は、例えば、D/A変換器を内蔵しており、予測回路6
からのディジタル信号としての画素値をD/A変換し、
そのD/A変換の結果得られる画像を表示する。
構成例を示している。
1クラス生成回路11に供給され、縮小回路3からの縮
小ブロック(上述したように、ここでは、図2に点線の
四角で囲んだ予測値計算用ブロックと同一)は、第1ク
ラス生成回路11および第2クラス生成回路12の両方
に供給される。
クと、間引きブロックとに基づいて、クラス分類用ブロ
ックの自己相似性(縮小ブロックと間引きブロックとの
間の相似性)が算出され、その自己相似性に基づいて、
予測値計算用ブロックをクラス分類するための第1クラ
ス情報が出力される。
ラス情報は、第2クラス生成回路12および最終クラス
決定回路13に供給される。
報生成回路11からの第1クラス情報に基づいて、自己
相似性が最も高い方向を認識する。さらに、第2クラス
生成回路12は、縮小ブロックを構成する画素のうち、
自己相似性が最も高い方向に並んだものの画素値のパタ
ーンを検出し、そのパターンに対応する第2クラス情報
を、最終クラス決定回路13に出力する。最終クラス決
定回路13では、第1クラス生成回路11または第2ク
ラス生成回路12それぞれからの第1クラス情報または
第2クラス情報に基づいて、予測値計算用ブロックがク
ラス分類され、そのクラスに対応するインデックスが、
予測回路6(図1)に出力される。
11の構成例を示している。
似性算出部211乃至214に供給される。相似性算出部
211は、画素抽出部26Bおよび26C、並びにノル
ム計算部27から構成されており、縮小ブロックまたは
間引きブロックは、画素抽出部26Bまたは26Cにそ
れぞれ供給される。
するSD画素(図2)B22,B23,B24,B32,B33,
B34,B42,B43,B44のうちの、注目画素B33を通る
所定の方向の直線上にあるものを抽出する。即ち、画素
抽出部26Bは、注目画素B33を通る、例えば、垂直方
向の直線上にあるSD画素B23,B33,B43を抽出す
る。この抽出されたSD画素B23,B33,B43は、ノル
ム計算部27に出力される。
クを構成する間引きSD画素(図2)C11,C12,
C13,C21,C22,C23,C31,C32,C33のうちの、
注目画素B33に対応する間引きSD画素C22を通る、画
素抽出部26Bにおける場合と同一方向の直線上にある
ものを抽出する。従って、この場合、画素抽出部26B
では、間引きSD画素C12,C22,C32が抽出される。
この抽出された間引きSD画素C12,C22,C32は、や
はり、ノルム計算部27に出力される。
たは26Cそれぞれの出力を成分とするベクトルどうし
のノルムを計算し、その計算結果を、上述の垂直方向に
おける自己相似性として、最大相似性方向判定部22に
出力する。
相似性算出部211における場合と同様にして、注目画
素を通る、その他の方向の直線上にある画素を用いてベ
クトルのノルムが計算され、その方向における自己相似
性として、最大相似性方向判定部22に出力される。即
ち、相似性算出部212乃至224では、例えば、水平方
向、左斜め上方向(右斜め下方向)、または右斜め上方
向(左斜め下方向)それぞれにおける自己相似性が求め
られ、最大相似性方向判定部22に出力される。
部211乃至214の出力に基づいて、自己相似性の最も
高い方向が判定される。即ち、いまの場合、自己相似性
は、ベクトルのノルムで与えられているから、最大相似
性方向判定部22は、その値の最も小さいものを検出
し、そのノルムが得られた方向を、自己相似性の最も高
い方向として判定する。最大相似性方向判定部22は、
このようにして自己相似性の最も高い方向を得ると、そ
の方向に対応する、例えば、2ビットのコードなどを第
1クラス情報として出力する。即ち、最大相似性方向判
定部22は、最も自己相似性の高い方向が、水平方向、
垂直方向、左斜め上方向、または右斜め上方向である場
合、第1クラス情報として、例えば、「00」、「0
1」、「10」、または「11」などをそれぞれ出力す
る。
己相似性の評価量として、画素値を成分とするベクトル
のノルムを用いるようにしたが、その他の値を自己相似
性(以下、適宜、単に、相似性ともいう)の評価量とし
て用いることも可能である。
D画素B22,B23,B24,B32,B33,B34,B42,B
43,B44から、その縮小ブロック内に存在しない、間引
きブロックの間引きSD画素C11,C12,C13,C21,
C23,C31,C32,C33を外挿により求め、その外挿結
果と、真の間引きSD画素C11,C12,C13,C21,C
23,C31,C32,C33の画素値との誤差を算出する。そ
して、この誤差を相似性の評価量とし、誤差の最も少な
い方向を、最も高い相似性の方向とすることができる。
間引きSD画素(図2)C11,C12,C13,C21,
C22,C23,C31,C32,C33から、その間引きブロッ
ク内に存在しない、縮小ブロックのSC画素B22,
B23,B24,B32,B34,B42,B43,B44を内挿によ
り求め、その内挿結果と、真のSD画素B22,B23,B
24,B32,B34,B42,B43,B44の画素値との誤差を
算出する。そして、この誤差を相似性の評価量とし、誤
差の最も少ない方向を、最も高い相似性の方向とするこ
となどもできる。
12の構成例を示している。
クラス生成回路11からの第1クラス情報は、最大相似
方向画素抽出部31に供給される。最大相似方向画素抽
出部31では、第1クラス情報に基づいて、相似性が最
大の方向が認識され、縮小ブロックから、注目画素B33
を通る、その方向の直線上に並んでいるSD画素(以
下、適宜、最大相似性画素という)(本実施の形態で
は、縮小ブロックを構成するSD画素B22,B23,
B24,B32,B33,B34,B42,B43,B44の中の、水
平方向、垂直方向、左斜め上方向、または右斜め上方向
のうちのいずれかの方向に並ぶ3画素)が抽出される。
この3つの最大相似性画素は、ADRC処理部32を介
して、パターン分類部33に供給される。パターン分類
部33では、ADRC処理部32を介して供給される3
つの最大相似性画素の画素値のパターンが検出され、そ
のパターンに対応する第2クラス情報が出力される。
表現するために、例えば8ビット程度が割り当てられ
る。また、本実施の形態においては、上述したように、
最大相似性画素は3画素得られる。従って、8ビットで
それぞれ表される3画素を対象に、その画素値のパター
ン分けを行ったのでは、(28)3という膨大な数のパタ
ーンが生じることになる。従って、クラス数も膨大とな
り、そのような膨大な数のクラスに対応して処理を行う
のでは、処理が繁雑となる。
C処理部32において、3つの最大相似性画素に対し
て、ADRC(Adaptive Dynamic Range Coding)処理
が施されるようになされており、これにより、最大相似
性画素のビット数を少なくすることで、その画素値のパ
ターンの数を低減するようになされている。
すように、ある直線上に並んだ3つの最大相似性画素の
中から、その画素値の最大値MAXと最小値MINが検
出される。そして、DR=MAX−MINを、最大相似
性画素の局所的なダイナミックレンジとし、このダイナ
ミックレンジDRに基づいて、3つの最大相似性画素そ
れぞれの画素値がKビットに再量子化される。
素値から、最小値MINを減算し、その減算値をDR/
2Kで除算する。そして、その結果得られる除算値に対
応するコード(ADRCコード)に変換される。即ち、
例えば、K=2とした場合、図6(B)に示すように、
除算値が、ダイナミックレンジDRを4(=22)等分
して得られるいずれの範囲に属するかが判定され、除算
値が、最も下のレベルの範囲、下から2番目のレベルの
範囲、下から3番目のレベルの範囲、または最も上のレ
ベルの範囲に属する場合には、それぞれ、例えば、00
B,01B,10B、または11Bなどの2ビットにコ
ード化される(Bは2進数であることを表す)。
は、ADRCコード00B,01B,10B、または1
1Bは、ダイナミックレンジDRを4等分して得られる
最も下のレベルの範囲の中心値L00、下から2番目のレ
ベルの範囲の中心値L01、下から3番目のレベルの範囲
の中心値L10、または最も上のレベルの範囲の中心値L
11に変換され、その値に、最小値MINが加算される。
ては、本件出願人が先に出願した、例えば、特開平3−
53778号公報などに、その詳細が開示されている。
り少ないビット数で再量子化を行うADRC処理を施す
ことにより、上述したように、パターンの数を低減する
ことができ、このようなADRC処理が、ADRC処理
部32において行われるようになされている。
する3つの最大相似性画素は、ADRC処理部32の最
大値検出部41、最小値検出部42、および遅延部43
に供給される。最大値検出部41または最小値検出部4
2では、3つの最大相似性画素から、その画素値の最大
値MAXまたは最小値MINがそれぞれ検出され、いず
れも演算器44に供給される。演算器44では、最大値
MAXと最小値MINとの差分、即ち、ダイナミックレ
ンジDR(=MAX−MIN)が演算され、ADRCコ
ード決定部45に供給される。また、最小値検出部42
が出力する最小値MINは、ADRCコード決定部45
にも供給される。
が、最大値検出部41(または最小値検出部42)と演
算器45における処理に要する時間だけ遅延され、AD
RCコード決定部45に供給される。ADRCコード決
定部45では、3つの最大相似性画素の画素値それぞれ
から最小値MINが減算され、それぞれの減算値が、ダ
イナミックレンジDRに基づいて、例えば1ビットに再
量子化される。そして、その結果得られる3つの最大相
似性画素それぞれについての1ビットのADRCコー
ド、即ち、合計で3ビットのADRCコードが、第2ク
ラス情報として出力される。
13の構成例を示すブロック図である。
ROM51のアドレス端子ADに供給されるようになさ
れている。ROM51は、例えば、第1クラス情報およ
び第2クラス情報の両方で示されるアドレスに、第1ク
ラス情報を上位ビットとし、第2クラス情報を下位ビッ
トとする値を記憶している。そして、ROM51は、第
1クラス情報および第2クラス情報が、そのアドレス端
子ADに与えられると、その第1クラス情報および第2
クラス情報の両方で示されるアドレスの記憶値を読み出
し、その記憶値を、予測値計算用ブロック化回路5のク
ラスを示すインデックスとして出力する。従って、この
場合、2ビットの第1クラス情報の後に3ビットの第2
クラス情報を付加した5ビットのデータが、インデック
スとして出力される。
だけでなく、画像の自己相似性にも対応してクラス分類
を行うようにしたので、画像を、その性質に応じて、よ
り適切に処理することが可能となる。
に、処理の単位がフレームか、またはフィールドかを示
す1ビットを加え、合計6ビットとすることも可能であ
る。
幾つかに、同一のインデックスを記憶させておくように
し、これにより、インデックスのビット数を少なくする
ようにすることが可能である。即ち、2ビットの第1ク
ラス情報および3ビットの第2クラス情報によれば、5
ビット、つまり、32(=25)とおりにクラス分けが
行われるが、そのような32のクラスの中には、予測回
路6において、同一の予測係数を用いて画素値の予測値
を求めても問題ないものがある場合がある。そこで、こ
のように同一の予測係数を用いることが可能な複数のク
ラスは、1つのクラスとして扱うこととし、このように
することでクラス数を減らすことができる。
分類部33において、ADRCコードに基づいて、パタ
ーン分類を行うようにしたが、パターン分類は、その
他、例えば、DPCM(予測符号化)や、BTC(Bloc
k Truncation Coding)、VQ(ベクトル量子化)、D
CT(離散コサイン変換)、アダマール変換などを施し
たデータを対象に行うようにすることも可能である。
を示している。
あらかじめ学習(後述する)により求められたクラスご
との予測係数を記憶しており、クラス分類回路4が出力
するインデックスを受信し、そのインデックスに対応す
るアドレスに記憶されている予測係数、即ち、予測値計
算用ブロック化回路5が出力する予測値計算用ブロック
のクラスに対応する予測係数を読み出して、積和演算器
62に出力する。
値計算用ブロック化回路5から予測値計算用ブロックが
供給されるようになされており、積和演算器62は、そ
の予測値計算用ブロックと、そのクラスに対応する予測
係数とを用いて、後述する式(1)(具体的には、例え
ば、式(8))に示す線形1次式を計算し(積和演算を
行い)、これにより、HD画素の画素値の予測値を算出
する適応処理を行う。即ち、例えば、上述の図2に示し
たように、予測値計算用ブロックを構成するSD画素B
22,B23,B24,B32,B33,B34,B42,B43,B44
と予測係数との線形一次結合により、注目画素B33を中
心とする3×3の範囲のHD画素A43,A44,A45,A
53,A54,A55,A63,A64,A65の予測値が求められ
る。積和演算器62において求められたHD画素の予測
値は、リミッタ63に供給され、そこで、モニタ7が内
蔵するD/A変換器におけるダイナミックレンジを越え
ないように、その値が制限された後、モニタ7に供給さ
れる。
値E[y]を、幾つかのSD画素の画素値(以下、適
宜、学習データという)x1,x2,・・・と、所定の予
測係数w1,w2,・・・の線形結合により規定される線
形1次結合モデルにより求めることを考える。この場
合、予測値E[y]は、次式で表すことができる。
集合でなる行列W、学習データの集合でなる行列X、お
よび予測値E[y]の集合でなる行列Y’を、
用して、HD画素の画素値yに近い予測値E[y]を求
めることを考える。この場合、HD画素の画素値(以
下、適宜、教師データという)yの集合でなる行列Y、
およびHD画素の画素値yに対する予測値E[y]の残
差eの集合でなる行列Eを、
成立する。
値E[y]を求めるための予測係数wiは、自乗誤差
微分したものが0になる場合、即ち、次式を満たす予測
係数wiが、HD画素の画素値yに近い予測値E[y]
を求めるため最適値ということになる。
で微分することにより、次式が成立する。
られる。
習データx、予測係数w、教師データy、および残差e
の関係を考慮すると、式(6)から、次のような正規方
程式を得ることができる。
係数wの数と同じ数だけたてることができ、従って、式
(7)を解くことで(但し、式(7)を解くには、式
(7)において、予測係数wにかかる係数で構成される
行列が正則である必要がある)、最適な予測係数wを求
めることができる。なお、式(7)を解くにあたって
は、例えば、掃き出し法(Gauss-Jordanの消去法)など
を適用することが可能である。
めておき、さらに、その予測係数wを用い、式(1)に
より、HD画素の画素値yに近い予測値E[y]を求め
るのが適応処理であり、この適応処理が、積和演算器6
2において行われるようになされている。
いない、HD画像に含まれる成分が再現される点で、補
間処理とは異なる。即ち、適応処理では、式(1)だけ
を見る限りは、いわゆる補間フィルタを用いての補間処
理と同一であるが、その補間フィルタのタップ係数に相
当する予測係数wが、教師データyを用いての、いわば
学習により求められるため、HD画像に含まれる成分を
再現することができる。即ち、容易に、高解像度の画像
を得ることができる。このことから、適応処理は、いわ
ば画像の創造作用がある処理ということができる。
値yを教師データとして学習を行うことにより得られる
予測係数w1,w2,・・・を用いて行うものであり、こ
のような適応処理(以下、適宜、第1の適応処理とい
う)は、本件出願人が先に提案している。
係数w1,w2,・・・を求めるのに際し、即ち、学習に
際し、HD画像が教師データとして必要となる。即ち、
例えば、図2において、SD画素B22,B23,B24,B
32,B33,B34,B42,B43,B44から、HD画素
A43,A44,A45,A53,A54,A55,A63,A64,A
65の予測値を第1の適応処理により求める場合、そのた
めの予測係数w1,w2,・・・の算出には、HD画素A
43,A44,A45,A53,A54,A55,A63,A64,A65
の画素値が必要となる。
係数w1,w2,・・・が求められれば便利である。
ば、次のように、SD画素のみから予測係数w1,w2,
・・・を求め、予測回路6では、これを用いて適応処理
(このような適応処理を、以下、適宜、第2の適応処理
という)を行うようにすることが可能である。
クを構成するSD画素B22,B23,B24,B32,B33,
B34,B42,B43,B44と、HD画素A43,A44,
A45,A53,A54,A55,A63,A64,A65との間の位
置関係に注目した場合、その位置関係は、間引きSD画
素C11,C12,C13,C21,C22,C23,C31,C32,
C33と、SD画素B22,B23,B24,B32,B33,
B34,B42,B43,B44との間の位置関係と、いわば相
似である。
D画素C11,C12,C13,C21,C22,C23,C31,C
32,C33を学習データとするとともに、SD画素B22,
B23,B24,B32,B33,B34,B42,B43,B44を教
師データとして学習を行い、これにより、予測係数
w1,w2,・・・を求め、その予測係数w1,w2,・・
・を、予測値計算用ブロックを構成するSD画素B22,
B23,B24,B32,B33,B34,B42,B43,B44か
ら、HD画素A43,A44,A45,A53,A54,A55,A
63,A64,A65の予測値を予測するのに用いることがで
きる。
係数を求める学習処理を行う画像処理装置の構成例を示
している。
ブロック化回路75、および教師用ブロック化回路76
には、SD画像が供給される。
回路72、縮小回路73、またはクラス分類回路74で
は、図1のクラス分類用ブロック化回路1、間引き回路
2、縮小回路3、またはクラス分類回路4における場合
とそれぞれ同様の処理が行われ、これにより、後述する
学習用ブロック化回路75が出力する学習用ブロックの
クラスに対応するインデックスが、学習回路77に供給
される。
画像から、上述したように、学習データとするSD画素
(間引きSD画素)C11,C12,C13,C21,C22,C
23,C31,C32,C33で構成される、予測値計算用ブロ
ックより大きいブロックを構成し、これを学習用ブロッ
クとして、学習回路77に出力する。また、同時に、教
師用ブロック化回路76では、SD画像から、教師デー
タとするSD画素B22,B23,B24,B32,B33,
B34,B42,B43,B44で構成されるブロックが構成さ
れ、これが教師用ブロックとして、やはり、学習回路7
7に出力される。
するSD画素を学習データとするとともに、教師用ブロ
ックを構成するSD画素を教師データとして、例えば、
最小自乗法により、誤差を最小とする予測係数が算出さ
れる。
成するSD画素(間引きSD画素)の画素値を、x1,
x2,x3,・・・とし、求めるべき予測係数をw1,
w2,w3,・・・とするとき、これらの線形1次結合に
より、教師用ブロックを構成する、あるSD画素の画素
値yを求めるには、予測係数w1,w2,w3,・・・
は、次式を満たす必要がある。
クと教師用ブロックとから、真値yに対する、予測値w
1x1+w2x2+w3x3+・・・の自乗誤差を最小とする
予測係数w1,w2,w3,・・・が、上述した式(7)
に示す正規方程式をたてて解くことにより求められる。
は、クラス分類回路74からのインデックスに対応する
クラスの予測係数として出力される。
ックを構成するSD画素(間引きSD画素)C11,
C12,C13,C21,C22,C23,C31,C32,C33か
ら、教師用ブロックを構成する9個のSD画素B22,B
23,B24,B32,B33,B34,B42,B43,B44を求め
るための予測係数を算出する必要がある。
回路74が出力するインデックスに対応するクラスCL
について、SD画素B22,B23,B24,B32,B33,B
34,B42,B43,B44それぞれを教師データとするとと
もに、SD画素(間引きSD画素)C11,C12,C13,
C21,C22,C23,C31,C32,C33を学習データとし
て、式(7)に示した正規方程式がたてられる。
クラス分類される、他の学習用ブロックについても同様
にして、正規方程式がたてられ、SD画素B22,B23,
B24,B32,B33,B34,B42,B43,B44それぞれの
予測値E[B22],E[B23],E[B24],E
[B32],E[B33],E[B34],E[B42],E
[B43],E[B44]を求めるための予測係数w1(B
22)乃至w9(B22),w1(B2 3)乃至w9(B23),
w1(B24)乃至w9(B24),w1(B32)乃至w9(B
32),w1(B33)乃至w9(B33),w1(B34)乃至
w9(B34),w1(B42)乃至9(B42),w1(B43)
乃至w9(B43),w1(B44)乃至w9(B44)(本実
施の形態では、1つの予測値を求めるのに学習データが
9個用いられるので、それに対応して、予測係数wも9
個必要となる)を算出することができるだけの数の正規
方程式が得られると(従って、そのような数の正規方程
式が得られるまでは、学習回路77では、正規方程式が
繰り返したてられる)、その正規方程式を解くことで、
クラスCLについて、SD画素B3+m,3+nの予測値E
[B3+m,3 +n]を求めるのに最適な予測係数w1(B
3+m,3+n)乃至w9(B3+m,3+n)が算出される(但し、
ここでは、m=−1,0,+1、n=−1,0,+
1)。
1(図8)には、以上のようにして学習回路77から出
力される予測係数を記憶させておくことができ、この場
合、積和演算器62では、式(1)に対応する次式にし
たがって、予測値計算用ブロック内におけるHD画素A
43,A44,A45,A53,A54,A55,A63,A64,A65
それぞれの予測値E[A43],E[A44],E
[A45],E[A53],E[A54],E[A55],E
[A63],E[A64],E[A65]が求められる。
B24,B32,B33,B34,B42,B43,B44それぞれの
画素値(予測値)を、間引きSD画素C11,C12,
C13,C21,C22,C23,C31,C32,C33で構成され
る所定の学習用ブロック(所定のブロック)から算出す
ることができるように、学習を行うことで予測係数を求
め、その予測係数を用いて、学習用ブロックより小さい
(注目画素B33を中心として学習ブロックを、いわば縮
小した)予測値計算用ブロック(小ブロック)に対して
適応処理を施した場合によれば、画像の自己相似性によ
って、HD画素A43,A44,A45,A53,A54,A55,
A63,A64,A65についての適正な予測値を得ることが
できる。
成例を示している。
する学習データx1,x2,・・・,xmと、教師用ブロ
ックを構成する教師データyとが入力されるようになさ
れており、そこでは、式(7)の正規方程式におけるサ
メーション(Σ)の対象となる学習データx1,x2,・
・・,xmどうしの積、および学習データx1,x2,・
・・,xmそれぞれと教師データyとの積が求められ、
加算回路82に供給される。
他、デコーダ83の出力も供給されるようになされてい
る。デコーダ83には、クラス分類回路74(図9)か
らインデックスが供給されるようになされており、デコ
ーダ83は、そのインデックスに基づいて、学習データ
x1,x2,・・・,xmのクラス(学習用ブロックのク
ラス)を認識し、その認識結果を、加算回路82に出力
する。
いて、式(7)の正規方程式におけるサメーションに相
当する演算を、デコーダ83からのクラスごとに独立し
て行い、その演算結果を、演算回路84に供給する。演
算回路84では、加算回路82の出力を用い、掃き出し
法による演算が行われ、これにより、予測係数が算出さ
れて出力される。
構成例を示している。
器アレイで構成されている(乗算器が所定形状に配列さ
れて構成されている)。即ち、乗算回路81は、式
(7)の正規方程式の左辺における予測係数wの係数
(サメーションの部分)、およびその右辺における各項
に対応する乗算器から構成されている。
る予測係数wにかかる係数で構成される行列(以下、適
宜、係数行列という)と、その転置行列とは等しいた
め、図11の実施の形態では、乗算器は、係数行列の対
角成分を含む右上部分の成分と、式(7)の右辺の項に
対応する乗算器だけが設けられている。
は、各乗算器において、上述したように、式(7)の正
規方程式におけるサメーション(Σ)の対象となる学習
データx1,x2,・・・,xmどうしの積、および学習
データx1,x2,・・・,xmそれぞれと教師データy
との積が求められ、加算回路82に供給される。
構成例を示している。
構成する乗算器と同様に加算器またはメモリセルがそれ
ぞれ配置された加算器アレイまたはメモリアレイ(レジ
スタアレイ)から構成されている。なお、加算器アレイ
は、乗算器アレイと同様に1つだけ設けられているが、
メモリアレイは、クラスに対応する数だけ設けられてい
る。
は、加算器アレイを構成する各加算器に、乗算器アレイ
の、対応する乗算器の出力が供給される。さらに、各加
算器には、デコーダ83からのクラスに対応するメモリ
アレイを構成する、対応するメモリセルの記憶値が供給
される。各加算器では、乗算器とメモリセルの出力どう
しが加算され、その加算結果が、元のメモリセルに供給
される。そして、各メモリセルでは、加算器から供給さ
れる加算結果が記憶され、加算回路82は、以下、同様
の処理を繰り返すことで、式(7)の正規方程式におけ
るサメーションに相当する演算を行う。
るクラスについての、正規方程式の各項の係数が記憶さ
れることになる。
リアレイの各メモリセルの記憶値を用いて、掃き出し法
により、各クラスごとの予測係数が求められる。
拠したSD画像を受信する受信装置などに、図1の画像
変換装置を内蔵させ、その予測回路6において第1の適
応処理によりHD画素の予測値を求めるようにした場合
においては、上述したように、学習に際し、教師データ
としてHD画素が必要となるため、受信装置において、
予測係数の更新をすることは困難である。
の予測値を求めるようにした場合においては、教師デー
タとしてHD画素は必要でなく、SD画素(間引きSD
画素を含む)だけで学習を行うことができ、従って、受
信装置において、予測係数を更新することができる。
ら、SD画像をHD画像に変換する画像変換装置の一実
施の形態の構成を示している。なお、図中、図1におけ
る場合と対応する部分については、同一の符号を付して
あり、以下では、その説明は、適宜省略する。即ち、こ
の画像変換装置は、フレームメモリ91、学習用ブロッ
ク化回路92、教師用ブロック化回路93、学習回路9
4、および係数RAM(例えば、SRAM(Static Rea
d Only Memory)など)95が新たに設けられていると
ともに、予測回路6に代えて予測回路96が設けられて
いる他は、図1の画像変換装置と同様に構成されてい
る。
伝送され、または、記録媒体から再生されたSD画像
が、例えば、フレーム(またはフィールド)単位で記憶
される。フレームメモリ91に記憶されたSD画像は、
クラス分類用ブロック化回路1に供給され、以下、図1
における場合と同様にして、クラス分類回路4からは、
後述する学習用ブロック92が出力する学習用ブロック
のクラスに対応するインデックスが出力される。
D画像は、同時に、学習用ブロック化回路92および教
師用ブロック化回路93にも供給される。
ク化回路93、または学習回路94は、図9における学
習用ブロック化回路75、教師用ブロック化回路76、
または学習回路77と同様に構成されており、また、学
習回路94には、クラス分類回路74(図9)に対応す
るクラス分類回路4からインデックスが供給されるよう
になされている。従って、学習回路94では、図9で説
明したような学習が行われ、その結果得られる予測係数
が、係数RAM95に供給される。
測係数が供給される他、クラス分類回路4からインデッ
クスが供給されるようになされており、係数RAM95
では、そのインデックスに対応するアドレスに、学習回
路94からの予測係数が記憶(上書き)される。
記憶されたSD画像を構成する、例えば、すべての画素
を注目画素として行われると、予測値計算用ブロック化
回路5は、フレームメモリ91に記憶されたSD画像か
ら予測値計算用ブロックを順次構成し、予測回路96に
出力する。
憶されたSD画像は、クラス分類用ブロック化回路1に
も、再び供給され、以下、上述した場合と同様にして、
予測値計算用ブロック化回路5が構成する予測値計算用
ブロックのクラスに対応するインデックスが、クラス分
類回路4から出力される。
ドレスとして与えられ、そのアドレスに記憶された予測
係数が、係数RAM95から読み出されて予測回路96
に供給される。
を構成するブロックのうちの、係数ROM61を除く、
積和演算器62およびリミッタ63で構成され、そこで
は、係数RAM95からの予測係数を用い、式(8)で
説明したようにしてHD画素の予測値が求められる。
るSD画像から予測係数を求め、その予測係数を用い
て、SD画像をHD画像に変換する場合によれば、より
精度の高いHD画像を得ることが可能となる。
換する画像変換装置に適用した場合について説明した
が、本発明は、その他、例えば、画像の拡大処理などを
行う場合にも適用可能である。
M61(図8)には(図13における係数RAM95に
ついても同様)、各クラスに対応するアドレスに、予測
係数を記憶させるようにしたが、係数ROM61には、
その他、例えば、教師用ブロックを構成する画素値の平
均値などを記憶させるようにすることが可能である。こ
の場合、クラスについてのインデックスが与えられる
と、そのクラスに対応する画素値が出力されることにな
り、予測値計算用ブロック化回路5および予測回路6
(または予測回路96)を設けずに済むようになる。
ラス情報および第2クラス情報の両方から、最終的なク
ラスを決定するようにしたが、第1クラス情報または第
2クラス情報のうちのいずれか一方から最終的なクラス
を決定するようにすることも可能である。
おいて、画素を単純に間引くことにより、間引きブロッ
クを構成するようにしたが、間引きブロックは、その
他、例えば、幾つかの画素の平均値などを1の画素に割
り当てることなどによって生成するようにすることなど
も可能である。
形状を正方形としたが、ブロックの形状は正方形に限定
されるものではない。即ち、本明細書中におけるブロッ
クとは、幾つかの画素の集合を意味し、その形状は、正
方形の他、例えば、長方形や、十字形、円形その他の任
意の形状とすることができる。
己相似性を考慮してクラス分類を行うようにしたが、ク
ラス分類は、画像の自己相似性を考慮せず、単純に、画
素値のパターンにのみ基づいて行うようにすることも可
能である。即ち、例えば、いま、図14(A)に示すよ
うに、ある注目画素と、それに隣接する3つの画素によ
り、2×2画素でなるブロックを構成し、また、各画素
は、1ビットで表現される(0または1のうちのいずれ
かのレベルをとる)ものとする。この場合、2×2の4
画素のブロックは、各画素のレベル分布により、図14
(B)に示すように、16(=(21)4)パターンに分
類することができる。クラス分類は、このようなパター
ン分けのみによって行うようにすることも可能である。
フトウェアのいずれによっても実現可能である。
求項4に記載の画像処理方法によれば、所定の予測係数
が、第1の画像の所定の画素の画素値を、第1の画像に
おける所定のブロックを構成する画素の画素値に基づい
て算出することができるように、学習が行われることに
より求められたものであり、所定のブロックより小さい
小ブロックに対して、所定の予測係数を用いて適応処理
を施すことにより、第2の画像の画素値が求められる。
従って、第2の画像として、高解像度の画像を、容易に
得ることが可能となる。
形態の構成を示すブロック図である。
である。
ク図である。
ブロック図である。
ブロック図である。
ブロック図である。
ある。
の構成例を示すブロック図である。
図である。
ク図である。
ク図である。
の形態の構成を示すブロック図である。
うクラス分類を説明するための図である。
3 縮小回路, 4クラス分類回路, 5 予測値計
算用ブロック化回路, 6 予測回路, 7モニタ,
11 第1クラス生成回路, 12 第2クラス生成回
路, 13最終クラス決定回路, 211乃至214 相
似性算出部, 22 最大相似性方向判定部, 26
B,26C 画素抽出部, 27 ノルム計算部, 3
1最大相似性方向画素抽出部, 32 ADRC処理
部, 33 パターン分類部, 41 最大値検出部,
42 最小値検出部, 43 遅延部, 44 演算
器, 45 ADRCコード決定部, 51 ROM,
61 係数ROM,62 積和演算器, 63 リミ
ッタ, 71 クラス分類用ブロック化回路, 72
間引き回路, 73 縮小回路, 74 クラス分類回
路, 75学習ブロック化回路, 76 教師用ブロッ
ク化回路, 77 学習回路, 81 乗算回路, 8
2 加算回路, 83 デコーダ, 84 演算回路,
91 フレームメモリ, 92 学習用ブロック化回
路, 93 教師用ブロック化回路, 94 学習回
路, 95 係数RAM, 96 予測回路
Claims (4)
- 【請求項1】 第1の画像と、所定の予測係数との線形
結合により、第2の画像の画素値の予測値を求める適応
処理を行う適応処理手段を備える画像処理装置であっ
て、 前記所定の予測係数は、前記第1の画像の所定の画素の
画素値を、前記第1の画像における所定のブロックを構
成する画素の画素値に基づいて算出することができるよ
うに、学習が行われることにより求められたものであ
り、 前記適応処理手段は、前記所定のブロックより小さい小
ブロックに対して、前記所定の予測係数を用いて適応処
理を施すことを特徴とする画像処理装置。 - 【請求項2】 前記第1の画像を、その性質に応じて複
数のクラスに分類するクラス分類手段をさらに備え、 前記所定の予測係数は、前記クラスごとに求められてお
り、 前記適応処理手段は、前記第1の画像のクラスに対応す
る前記所定の予測係数を用いて適応処理を行うことを特
徴とする請求項1に記載の画像処理装置。 - 【請求項3】 前記学習を行う学習手段と、 前記学習手段による学習の結果得られる前記所定の予測
係数を記憶する記憶手段とをさらに備え、 前記適応処理手段は、前記記憶手段に記憶された前記所
定の予測係数を用いて適応処理を行うことを特徴とする
請求項1に記載の画像処理装置。 - 【請求項4】 第1の画像と、所定の予測係数との線形
結合により、第2の画像の画素値の予測値を求める適応
処理を行う適応処理手段を備える画像処理装置の画像処
理方法であって、 前記所定の予測係数は、前記第1の画像の所定の画素の
画素値を、前記第1の画像における所定のブロックを構
成する画素の画素値に基づいて算出することができるよ
うに、学習が行われることにより求められたものであ
り、 前記適応処理手段に、前記所定のブロックより小さい小
ブロックに対して、前記所定の予測係数を用いて適応処
理を施させることを特徴とする画像処理方法。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP26422096A JP3796844B2 (ja) | 1996-10-04 | 1996-10-04 | 画像処理装置、画像処理方法、パラメータ生成装置およびパラメータ生成方法 |
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---|---|---|---|
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JPH10112844A true JPH10112844A (ja) | 1998-04-28 |
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