JPH1056622A - 画像信号変換装置および方法 - Google Patents
画像信号変換装置および方法Info
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- JPH1056622A JPH1056622A JP8229316A JP22931696A JPH1056622A JP H1056622 A JPH1056622 A JP H1056622A JP 8229316 A JP8229316 A JP 8229316A JP 22931696 A JP22931696 A JP 22931696A JP H1056622 A JPH1056622 A JP H1056622A
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Abstract
(57)【要約】
【課題】 サブキャリアの位相等のコンポジット信号特
有の性質を考慮し、より解像度の高いＨＤ信号を生成す
る。 【解決手段】 コンポジット信号が供給された動き量検
出部６２では、擬似的に輝度信号を生成し、動き量ｄ４
１の検出が行われる。重み生成部６３では、ｄ４１に応
じて重みｄ４５が生成される。コンポジット信号が供給
された前処理部６５では、３次元Ｙ／Ｃ分離によって、
Ｙ信号が生成される。そのＹ信号を用いて処理部６４で
は、クラス分類部６９、予測係数ＲＯＭ７０、予測演算
部７１によってクラス分類適応処理が施され、演算結果
はｄ４８として出力される。同様に、処理部６６では、
クラス分類適応処理が施され、演算結果は、ｄ４９とし
て出力される。重み付き加算演算部６７では、ｄ４５に
応じてｄ４８、ｄ４９の重みを変え最適な加算演算が行
われる。
有の性質を考慮し、より解像度の高いＨＤ信号を生成す
る。 【解決手段】 コンポジット信号が供給された動き量検
出部６２では、擬似的に輝度信号を生成し、動き量ｄ４
１の検出が行われる。重み生成部６３では、ｄ４１に応
じて重みｄ４５が生成される。コンポジット信号が供給
された前処理部６５では、３次元Ｙ／Ｃ分離によって、
Ｙ信号が生成される。そのＹ信号を用いて処理部６４で
は、クラス分類部６９、予測係数ＲＯＭ７０、予測演算
部７１によってクラス分類適応処理が施され、演算結果
はｄ４８として出力される。同様に、処理部６６では、
クラス分類適応処理が施され、演算結果は、ｄ４９とし
て出力される。重み付き加算演算部６７では、ｄ４５に
応じてｄ４８、ｄ４９の重みを変え最適な加算演算が行
われる。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】この発明は、入力された画像
信号より高い解像度を有する画像信号を得ることができ
るクラス分類適応処理を用いた画像信号変換装置および
方法に関する。
信号より高い解像度を有する画像信号を得ることができ
るクラス分類適応処理を用いた画像信号変換装置および
方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】従来、画像信号を異なるフォーマットに
変換する装置として、例えば標準ＴＶ信号（ＳＤ（Stan
dard Definition ）信号）をＨＤ（High Definition ）
フォーマット信号に変換するアップコンバータがある。
このアップコンバータに使用されている技術について以
下、説明する。まず、標準ＴＶ信号（ＳＤ信号）とＨＤ
信号の各画素の空間配置例を図１０に示す。ここでは、
説明の簡素化のため、ＨＤ信号の画素数を水平方向、垂
直方向に各々２倍としている。図中の◎のＳＤ画素に注
目すると、近傍４種類の位置にＨＤ画素が存在する。こ
の４種類の位置に存在するＨＤ画素を予測するモードを
それぞれmode１、mode２、mode３、mode４と称する。
変換する装置として、例えば標準ＴＶ信号（ＳＤ（Stan
dard Definition ）信号）をＨＤ（High Definition ）
フォーマット信号に変換するアップコンバータがある。
このアップコンバータに使用されている技術について以
下、説明する。まず、標準ＴＶ信号（ＳＤ信号）とＨＤ
信号の各画素の空間配置例を図１０に示す。ここでは、
説明の簡素化のため、ＨＤ信号の画素数を水平方向、垂
直方向に各々２倍としている。図中の◎のＳＤ画素に注
目すると、近傍４種類の位置にＨＤ画素が存在する。こ
の４種類の位置に存在するＨＤ画素を予測するモードを
それぞれmode１、mode２、mode３、mode４と称する。
【０００３】従来のアップコンバータにおいては、入力
ＳＤ信号に補間フィルタを適用することで補間画素を生
成し、ＨＤフォーマットの信号を出力する。このアップ
コンバータの簡素な構成例としては、ＳＤ信号のフィー
ルドデータから、４種類の位置のＨＤ画素を生成するこ
とが考えられる。そこで用いられる補間フィルタの構成
は、垂直方向の処理と水平方向の処理とを分離しない空
間内２次元ノンセパラブルフィルタと、これらの処理を
分離して行う垂直／水平セパラブルフィルタに分類され
る。これらの補間フィルタの構成例を図１１および図１
２に示す。
ＳＤ信号に補間フィルタを適用することで補間画素を生
成し、ＨＤフォーマットの信号を出力する。このアップ
コンバータの簡素な構成例としては、ＳＤ信号のフィー
ルドデータから、４種類の位置のＨＤ画素を生成するこ
とが考えられる。そこで用いられる補間フィルタの構成
は、垂直方向の処理と水平方向の処理とを分離しない空
間内２次元ノンセパラブルフィルタと、これらの処理を
分離して行う垂直／水平セパラブルフィルタに分類され
る。これらの補間フィルタの構成例を図１１および図１
２に示す。
【０００４】図１１に示すノンセパラブル補間フィルタ
は、空間内２次元フィルタを使用するものである。入力
端子８１からＳＤ信号が供給され、入力ＳＤ信号は、mo
de１用２次元フィルタ８２、mode２用２次元フィルタ８
３、mode３用２次元フィルタ８４およびmode４用２次元
フィルタ８５へそれぞれ供給される。すなわち、４種類
の位置のＨＤ画素毎に独立した２次元フィルタを用いて
補間処理を実行する。その結果、それぞれのフィルタ８
２〜８５の出力は、ＨＤ信号として選択部８６におい
て、直列化がなされ、出力端子８７から出力ＨＤ信号が
取り出される。
は、空間内２次元フィルタを使用するものである。入力
端子８１からＳＤ信号が供給され、入力ＳＤ信号は、mo
de１用２次元フィルタ８２、mode２用２次元フィルタ８
３、mode３用２次元フィルタ８４およびmode４用２次元
フィルタ８５へそれぞれ供給される。すなわち、４種類
の位置のＨＤ画素毎に独立した２次元フィルタを用いて
補間処理を実行する。その結果、それぞれのフィルタ８
２〜８５の出力は、ＨＤ信号として選択部８６におい
て、直列化がなされ、出力端子８７から出力ＨＤ信号が
取り出される。
【０００５】また、図１２に示す補間フィルタは、垂直
／水平セパラブルフィルタを使用するものである。入力
端子９１からＳＤ信号が供給され、入力ＳＤ信号は、垂
直補間フィルタ９２および９３において、ＨＤ信号の２
本の走査線データが生成される。例えば、垂直補間フィ
ルタ９２では、mode１用およびmode２用の処理が行わ
れ、垂直補間フィルタ９３では、mode３用およびmode４
用の処理が行われる。
／水平セパラブルフィルタを使用するものである。入力
端子９１からＳＤ信号が供給され、入力ＳＤ信号は、垂
直補間フィルタ９２および９３において、ＨＤ信号の２
本の走査線データが生成される。例えば、垂直補間フィ
ルタ９２では、mode１用およびmode２用の処理が行わ
れ、垂直補間フィルタ９３では、mode３用およびmode４
用の処理が行われる。
【０００６】これらの処理が行われると垂直補間フィル
タ９２および９３からの出力信号は、水平補間フィルタ
９４および９５へ供給される。この水平補間フィルタ９
４および９５では、各走査線毎に水平フィルタを用い４
種類の位置のＨＤ画素が補間され、選択部９６へ供給さ
れる。選択部９６では、供給されたＨＤ信号の直列化が
なされ、出力端子９７から出力ＨＤ信号が取り出され
る。
タ９２および９３からの出力信号は、水平補間フィルタ
９４および９５へ供給される。この水平補間フィルタ９
４および９５では、各走査線毎に水平フィルタを用い４
種類の位置のＨＤ画素が補間され、選択部９６へ供給さ
れる。選択部９６では、供給されたＨＤ信号の直列化が
なされ、出力端子９７から出力ＨＤ信号が取り出され
る。
【０００７】しかしながら、従来のアップコンバータに
おいて、補間フィルタとして理想フィルタを使用して
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。実際には、理想フィルタを用いることが出来な
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。
おいて、補間フィルタとして理想フィルタを使用して
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。実際には、理想フィルタを用いることが出来な
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。
【０００８】そこで、これらの問題を解決するために、
補間のためのクラス分類適応処理を適用することが提案
されている。このクラス分類適応処理は、入力ＳＤ信号
の例えば輝度レベルの特徴に基づき、クラス分類を行
い、分類されたクラスに対応した予測係数と予測タップ
を構成する入力ＳＤ信号の複数の画素値との線形１次結
合によりＨＤ信号を生成する処理である。このとき、用
いられている予測係数は、クラス毎に予め学習により獲
得されたものである。
補間のためのクラス分類適応処理を適用することが提案
されている。このクラス分類適応処理は、入力ＳＤ信号
の例えば輝度レベルの特徴に基づき、クラス分類を行
い、分類されたクラスに対応した予測係数と予測タップ
を構成する入力ＳＤ信号の複数の画素値との線形１次結
合によりＨＤ信号を生成する処理である。このとき、用
いられている予測係数は、クラス毎に予め学習により獲
得されたものである。
【０００９】
【発明が解決しようとする課題】このようにクラス分類
適応処理によってＳＤ信号より解像度の高いＨＤ信号を
生成することが可能となる。先に提案されているクラス
分類適応処理によるアップコンバータは、入力ＳＤ信号
が、輝度信号等のコンポーネント信号に対する処理と関
係するものであった。
適応処理によってＳＤ信号より解像度の高いＨＤ信号を
生成することが可能となる。先に提案されているクラス
分類適応処理によるアップコンバータは、入力ＳＤ信号
が、輝度信号等のコンポーネント信号に対する処理と関
係するものであった。
【００１０】しかしながら、コンポジットＳＤ信号を直
接的にＨＤ信号へ変換することも可能である。コンポジ
ットＳＤ信号が入力された場合、このコンポジットＳＤ
信号をコンポーネントＳＤ信号へ変換してからＨＤ信号
へ変換する方法と、入力されたコンポジットＳＤ信号を
直接的にＨＤ信号へ変換する方法とは、画像の動きの程
度によって変換の性能が異なることがある。先に提案さ
れているクラス分類適応処理では、一方の方法のみを使
用するものであり、両者を適応的に選択し、切り換える
ものではなかったため、変換の性能は、不充分であっ
た。
接的にＨＤ信号へ変換することも可能である。コンポジ
ットＳＤ信号が入力された場合、このコンポジットＳＤ
信号をコンポーネントＳＤ信号へ変換してからＨＤ信号
へ変換する方法と、入力されたコンポジットＳＤ信号を
直接的にＨＤ信号へ変換する方法とは、画像の動きの程
度によって変換の性能が異なることがある。先に提案さ
れているクラス分類適応処理では、一方の方法のみを使
用するものであり、両者を適応的に選択し、切り換える
ものではなかったため、変換の性能は、不充分であっ
た。
【００１１】従って、この発明は、例えば異なる複数の
処理により獲得されたＨＤ信号を入力されたコンポジッ
トＳＤ信号の特徴に応じて切り換え、または重み付き加
算を行うことで変換の性能が高いＨＤ信号を生成するこ
とができる画像信号変換装置および方法の提供を目的と
する。
処理により獲得されたＨＤ信号を入力されたコンポジッ
トＳＤ信号の特徴に応じて切り換え、または重み付き加
算を行うことで変換の性能が高いＨＤ信号を生成するこ
とができる画像信号変換装置および方法の提供を目的と
する。
【００１２】
【課題を解決するための手段】請求項１に記載の発明
は、第１のディジタル画像信号より画素数の多い第２の
ディジタル画像信号に変換するようにした画像信号変換
装置において、第１のディジタル画像信号に対して異な
る前処理を施すことにより複数の信号が生成される複数
の前処理手段と、複数の信号に対してそれぞれクラス分
類適応処理を施し、複数の変換信号を生成する複数のク
ラス分類適応処理手段と、第１のディジタル画像信号か
ら制御信号が生成される制御信号生成手段と、制御信号
によって複数の変換信号を切り換える切り換え手段とか
らなることを特徴とする画像信号変換装置である。
は、第１のディジタル画像信号より画素数の多い第２の
ディジタル画像信号に変換するようにした画像信号変換
装置において、第１のディジタル画像信号に対して異な
る前処理を施すことにより複数の信号が生成される複数
の前処理手段と、複数の信号に対してそれぞれクラス分
類適応処理を施し、複数の変換信号を生成する複数のク
ラス分類適応処理手段と、第１のディジタル画像信号か
ら制御信号が生成される制御信号生成手段と、制御信号
によって複数の変換信号を切り換える切り換え手段とか
らなることを特徴とする画像信号変換装置である。
【００１３】さらに、請求項２に記載の発明は、第１の
ディジタル画像信号より画素数の多い第２のディジタル
画像信号に変換するようにした画像信号変換装置におい
て、第１のディジタル画像信号に対して異なる前処理を
施すことにより複数の信号が生成される複数の前処理手
段と、複数の信号に対してそれぞれクラス分類適応処理
を施し、複数の変換信号を生成する複数のクラス分類適
応処理手段と、第１のディジタル画像信号から制御信号
が生成される制御信号生成手段と、複数の変換信号に対
して制御信号に応じた重み付き加算を行う加算演算手段
とからなることを特徴とする画像信号変換装置である。
ディジタル画像信号より画素数の多い第２のディジタル
画像信号に変換するようにした画像信号変換装置におい
て、第１のディジタル画像信号に対して異なる前処理を
施すことにより複数の信号が生成される複数の前処理手
段と、複数の信号に対してそれぞれクラス分類適応処理
を施し、複数の変換信号を生成する複数のクラス分類適
応処理手段と、第１のディジタル画像信号から制御信号
が生成される制御信号生成手段と、複数の変換信号に対
して制御信号に応じた重み付き加算を行う加算演算手段
とからなることを特徴とする画像信号変換装置である。
【００１４】また、請求項１０に記載の発明は、第１の
ディジタル画像信号より画素数の多い第２のディジタル
画像信号に変換するようにした画像信号変換方法におい
て、第１のディジタル画像信号に対して異なる前処理を
施すことにより複数の信号を生成するステップと、複数
の信号に対してそれぞれクラス分類適応処理を施し、複
数の変換信号を生成するステップと、第１のディジタル
画像信号から制御信号を生成するステップと、制御信号
によって複数の変換信号を切り換えるステップとからな
ることを特徴とする画像信号変換方法である。
ディジタル画像信号より画素数の多い第２のディジタル
画像信号に変換するようにした画像信号変換方法におい
て、第１のディジタル画像信号に対して異なる前処理を
施すことにより複数の信号を生成するステップと、複数
の信号に対してそれぞれクラス分類適応処理を施し、複
数の変換信号を生成するステップと、第１のディジタル
画像信号から制御信号を生成するステップと、制御信号
によって複数の変換信号を切り換えるステップとからな
ることを特徴とする画像信号変換方法である。
【００１５】さらに、請求項１１に記載の発明は、第１
のディジタル画像信号より画素数の多い第２のディジタ
ル画像信号に変換するようにした画像信号変換方法にお
いて、第１のディジタル画像信号に対して異なる前処理
を施すことにより複数の信号を生成するステップと、複
数の信号に対してそれぞれクラス分類適応処理を施し、
複数の変換信号を生成するステップと、第１のディジタ
ル画像信号から制御信号を生成するステップと、複数の
変換信号に対して制御信号に応じた重み付き加算を行う
ステップとからなることを特徴とする画像信号変換方法
である。
のディジタル画像信号より画素数の多い第２のディジタ
ル画像信号に変換するようにした画像信号変換方法にお
いて、第１のディジタル画像信号に対して異なる前処理
を施すことにより複数の信号を生成するステップと、複
数の信号に対してそれぞれクラス分類適応処理を施し、
複数の変換信号を生成するステップと、第１のディジタ
ル画像信号から制御信号を生成するステップと、複数の
変換信号に対して制御信号に応じた重み付き加算を行う
ステップとからなることを特徴とする画像信号変換方法
である。
【００１６】入力ＳＤ信号に対して異なる前処理を行
い、前処理された信号に対してそれぞれクラス分類適応
処理においてアップコンバートを行う。そして、入力Ｓ
Ｄ信号に基づいた制御信号に応じて、適切な変換処理で
得られた変換信号を切り換える、または重み付け加算を
行うことで高性能な出力ＨＤ信号を得ることができる。
より具体的には、入力コンポジット信号に対して３次元
Ｙ／Ｃ分離を施し、分離されたＹ信号またはＣ信号を用
いてクラス分類適応処理においてアップコンバートを行
い、入力コンポジット信号に対してクラス分類適応処理
においてアップコンバートを行う。そして、入力コンポ
ジット信号に基づいた制御信号に応じて、アップコンバ
ートされた変換信号を切り換える、または重み付け加算
を行うことによって、変換性能を高くすることができ
る。
い、前処理された信号に対してそれぞれクラス分類適応
処理においてアップコンバートを行う。そして、入力Ｓ
Ｄ信号に基づいた制御信号に応じて、適切な変換処理で
得られた変換信号を切り換える、または重み付け加算を
行うことで高性能な出力ＨＤ信号を得ることができる。
より具体的には、入力コンポジット信号に対して３次元
Ｙ／Ｃ分離を施し、分離されたＹ信号またはＣ信号を用
いてクラス分類適応処理においてアップコンバートを行
い、入力コンポジット信号に対してクラス分類適応処理
においてアップコンバートを行う。そして、入力コンポ
ジット信号に基づいた制御信号に応じて、アップコンバ
ートされた変換信号を切り換える、または重み付け加算
を行うことによって、変換性能を高くすることができ
る。
【００１７】
【発明の実施の形態】以下、この発明の実施例について
図面を参照しながら詳細に説明する。まず、この発明の
理解を容易とするため、先に提案されているクラス分類
適応処理を用いたアップコンバータを説明する。クラス
分類適応処理を用いたアップコンバータでは、入力ＳＤ
信号の特徴に基づき、入力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適応予測手
法に従い、出力ＨＤ信号を生成する。
図面を参照しながら詳細に説明する。まず、この発明の
理解を容易とするため、先に提案されているクラス分類
適応処理を用いたアップコンバータを説明する。クラス
分類適応処理を用いたアップコンバータでは、入力ＳＤ
信号の特徴に基づき、入力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適応予測手
法に従い、出力ＨＤ信号を生成する。
【００１８】一例として、図１Ａに示すような入力ＳＤ
信号（８ビットＰＣＭ（Pulse CodeModulation ）デー
タ）に対してクラス生成タップを設定し、入力ＳＤ信号
の波形特性によりクラスを生成する。この図１Ａの例で
は、注目ＳＤ画素（◎）を中心として７タップ（７個の
ＳＤ画素）でクラスが生成される。例えば、７タップデ
ータに対し１ビットＡＤＲＣ（Adaptive Dynamic Range
Coding ）を適用すると、７画素のデータから定義され
るダイナミックレンジに基づき、７画素の最小値を除去
した上で、各タップの画素値を適応的に１ビット量子化
するので、１２８クラスが生成される。
信号（８ビットＰＣＭ（Pulse CodeModulation ）デー
タ）に対してクラス生成タップを設定し、入力ＳＤ信号
の波形特性によりクラスを生成する。この図１Ａの例で
は、注目ＳＤ画素（◎）を中心として７タップ（７個の
ＳＤ画素）でクラスが生成される。例えば、７タップデ
ータに対し１ビットＡＤＲＣ（Adaptive Dynamic Range
Coding ）を適用すると、７画素のデータから定義され
るダイナミックレンジに基づき、７画素の最小値を除去
した上で、各タップの画素値を適応的に１ビット量子化
するので、１２８クラスが生成される。
【００１９】ＡＤＲＣは、ＶＴＲ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。ＡＤＲＣの他に
もクラス分類法としては、下記のものを採用することが
できる。
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。ＡＤＲＣの他に
もクラス分類法としては、下記のものを採用することが
できる。
【００２０】１）ＰＣＭデータを直接使用する。 ２）ＤＰＣＭ（Differential PCM）を適用してクラス数
を削減する。 ３）ＶＱ（Vector Quantization ）を適用してクラス数
を削減する。 ４）周波数変換（ＤＣＴ（Discrete Cosine Transform
Coding）、アダマール変換、フーリエ変換等）の値に基
づいたクラス分類を行う。
を削減する。 ３）ＶＱ（Vector Quantization ）を適用してクラス数
を削減する。 ４）周波数変換（ＤＣＴ（Discrete Cosine Transform
Coding）、アダマール変換、フーリエ変換等）の値に基
づいたクラス分類を行う。
【００２１】こうして分類されたクラス毎に適応処理を
実行するが、その適応処理の一例として、予め学習によ
り生成されたクラス毎の予測係数を用いた予測処理が挙
げられる。予測処理のときに使用される予測タップの一
例を図１Ｂに示す。この一例は、注目ＳＤ画素を中心と
したフレーム内１３タップから予測タップが構成され
る。予測式の一例を式（１）に示す。
実行するが、その適応処理の一例として、予め学習によ
り生成されたクラス毎の予測係数を用いた予測処理が挙
げられる。予測処理のときに使用される予測タップの一
例を図１Ｂに示す。この一例は、注目ＳＤ画素を中心と
したフレーム内１３タップから予測タップが構成され
る。予測式の一例を式（１）に示す。
【００２２】
【数１】 ｙ´：推定ＨＤ画素値 ｘi ：ＳＤ信号予測タップ画素値 ｗi ：予測係数
【００２３】このように、クラス毎に生成された予測係
数と入力データとの積和演算、例えば線形１次結合によ
りＨＤ画素値を推定する。このクラス分類適応処理の回
路構成を図２に示す。１で示す入力端子から入力ＳＤ信
号が供給され、供給された入力ＳＤ信号は、クラス分類
部２および予測タップ選択部３へ供給される。クラス分
類部２では、上述した図１Ａに示すようなクラスタップ
に基づき、入力ＳＤ信号に対するクラスが生成される。
生成されたクラスは、クラス分類部２から予測係数ＲＯ
Ｍ４へ供給される。
数と入力データとの積和演算、例えば線形１次結合によ
りＨＤ画素値を推定する。このクラス分類適応処理の回
路構成を図２に示す。１で示す入力端子から入力ＳＤ信
号が供給され、供給された入力ＳＤ信号は、クラス分類
部２および予測タップ選択部３へ供給される。クラス分
類部２では、上述した図１Ａに示すようなクラスタップ
に基づき、入力ＳＤ信号に対するクラスが生成される。
生成されたクラスは、クラス分類部２から予測係数ＲＯ
Ｍ４へ供給される。
【００２４】予測係数ＲＯＭ４では、生成されたクラス
をアドレスとして応答する予測係数が出力される。予測
係数は、予測係数ＲＯＭ４から予測演算部５へ供給され
る。予測タップ選択部３は、入力ＳＤ信号から上述した
図１Ｂに示すように１３タップからなる予測タップを選
択する。選択された１３タップからなる予測タップは、
予測タップ選択部３から予測演算部５へ供給される。予
測演算部５では、供給された予測係数および予測タップ
から式（１）に示す予測演算が実行され、その演算結果
は、出力端子６から出力される。
をアドレスとして応答する予測係数が出力される。予測
係数は、予測係数ＲＯＭ４から予測演算部５へ供給され
る。予測タップ選択部３は、入力ＳＤ信号から上述した
図１Ｂに示すように１３タップからなる予測タップを選
択する。選択された１３タップからなる予測タップは、
予測タップ選択部３から予測演算部５へ供給される。予
測演算部５では、供給された予測係数および予測タップ
から式（１）に示す予測演算が実行され、その演算結果
は、出力端子６から出力される。
【００２５】この例では、mode１〜mode４のＨＤ画素を
予測するために、図１Ａに示す７画素からなるクラスタ
ップを共用しているが、mode１〜mode４毎にクラスタッ
プを変えても良い。同様に、図１Ｂに示す１３画素から
なる予測タップを共用しているが、上述したように供給
されるクラスに基づいて予測タップを変えることも可能
であり、またmode１〜mode４毎に予測タップを変えるこ
とも可能である。
予測するために、図１Ａに示す７画素からなるクラスタ
ップを共用しているが、mode１〜mode４毎にクラスタッ
プを変えても良い。同様に、図１Ｂに示す１３画素から
なる予測タップを共用しているが、上述したように供給
されるクラスに基づいて予測タップを変えることも可能
であり、またmode１〜mode４毎に予測タップを変えるこ
とも可能である。
【００２６】上述した予測係数は、予め学習により生成
しておくが、その学習方法について述べる。式（１）の
線形１次結合モデルに基づく予測係数を最小自乗法によ
り生成する例を示す。最小自乗法は、以下のように適用
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式を考える。
しておくが、その学習方法について述べる。式（１）の
線形１次結合モデルに基づく予測係数を最小自乗法によ
り生成する例を示す。最小自乗法は、以下のように適用
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式を考える。
【００２７】 観測方程式：ＸＷ＝Ｙ （２）
【数２】
【００２８】上述の観測方程式（２）により収集された
データに最小自乗法を適用する。式（１）の例において
は、ｎ＝１３、ｍが学習データ数となる。式（２）の観
測方程式をもとに、式（４）の残差方程式を考える。
データに最小自乗法を適用する。式（１）の例において
は、ｎ＝１３、ｍが学習データ数となる。式（２）の観
測方程式をもとに、式（４）の残差方程式を考える。
【００２９】 残差方程式：ＸＷ＝Ｙ＋Ｅ （４）
【数３】
【００３０】式（４）の残差方程式から、各ｗi の最確
値は、
値は、
【数４】 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、式（５）の条件を考慮すれば良いわけである。
ち、式（５）の条件を考慮すれば良いわけである。
【００３１】
【数５】
【００３２】式（５）のｉに基づくｎ個の条件を考え、
これを満たすｗ1 、ｗ2 、・・・、ｗn を算出すれば良
い。そこで、残差方程式（４）から式（６）が得られ
る。
これを満たすｗ1 、ｗ2 、・・・、ｗn を算出すれば良
い。そこで、残差方程式（４）から式（６）が得られ
る。
【００３３】
【数６】
【００３４】式（５）および式（６）により式（７）が
得られる。
得られる。
【数７】
【００３５】そして、式（４）および式（７）から、正
規方程式（８）が得られる。
規方程式（８）が得られる。
【数８】
【００３６】式（８）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であるので、各ｗi
の最確値を求めることができる。そして、掃き出し法
（Gauss-Jordanの消去法）を用いて連立方程式を解く。
同じ数の方程式を立てることが可能であるので、各ｗi
の最確値を求めることができる。そして、掃き出し法
（Gauss-Jordanの消去法）を用いて連立方程式を解く。
【００３７】この場合の学習においては、対象信号と教
師信号との間で上述の線形１次モデルを設定し、最小自
乗法により予め予測係数を生成しておく。その学習方法
の一例となるフローチャートを図３に示す。このフロー
チャートは、ステップＳ１から学習処理の制御が始ま
り、ステップＳ１の学習データ形成では、例えば上述し
た図１Ｂに示す１３タップから学習データが形成され
る。ここで、注目ＳＤ画素近傍のブロック内のダイナミ
ックレンジが所定のしきい値より小さいもの、すなわち
アクティビティーの低いものは、学習データとして扱わ
ない制御がなされる。ダイナミックレンジが小さいもの
は、ノイズの影響を受けやすく、正確な学習結果が得ら
れないおそれがあるからである。
師信号との間で上述の線形１次モデルを設定し、最小自
乗法により予め予測係数を生成しておく。その学習方法
の一例となるフローチャートを図３に示す。このフロー
チャートは、ステップＳ１から学習処理の制御が始ま
り、ステップＳ１の学習データ形成では、例えば上述し
た図１Ｂに示す１３タップから学習データが形成され
る。ここで、注目ＳＤ画素近傍のブロック内のダイナミ
ックレンジが所定のしきい値より小さいもの、すなわち
アクティビティーの低いものは、学習データとして扱わ
ない制御がなされる。ダイナミックレンジが小さいもの
は、ノイズの影響を受けやすく、正確な学習結果が得ら
れないおそれがあるからである。
【００３８】ステップＳ２のデータ終了では、入力され
た全データ、例えば１フレームまたは１フィールドのデ
ータの処理が終了していれば、ステップＳ５の予測係数
決定へ制御が移り、終了していなければ、ステップＳ３
のクラス決定へ制御が移る。ステップＳ３のクラス決定
は、上述した図１Ａに示すように、注目ＳＤ画素近傍の
画素位置の動き評価値に基づいたクラス決定がなされ
る。ステップＳ４の正規方程式では、上述した式（８）
の正規方程式が作成される。全データの処理が終了後、
ステップＳ２のデータ終了から制御がステップＳ５へ移
る。このステップＳ５の予測係数決定では、この正規方
程式が行列解法を用いて解かれ、予測係数が決定され
る。ステップＳ６の予測係数登録で、予測係数をメモリ
にストアし、このフローチャートが終了する。以上が予
測方式によるクラス分類適応処理の概要である。
た全データ、例えば１フレームまたは１フィールドのデ
ータの処理が終了していれば、ステップＳ５の予測係数
決定へ制御が移り、終了していなければ、ステップＳ３
のクラス決定へ制御が移る。ステップＳ３のクラス決定
は、上述した図１Ａに示すように、注目ＳＤ画素近傍の
画素位置の動き評価値に基づいたクラス決定がなされ
る。ステップＳ４の正規方程式では、上述した式（８）
の正規方程式が作成される。全データの処理が終了後、
ステップＳ２のデータ終了から制御がステップＳ５へ移
る。このステップＳ５の予測係数決定では、この正規方
程式が行列解法を用いて解かれ、予測係数が決定され
る。ステップＳ６の予測係数登録で、予測係数をメモリ
にストアし、このフローチャートが終了する。以上が予
測方式によるクラス分類適応処理の概要である。
【００３９】上述したクラス分類適応処理を用いたアッ
プコンバータの一例を図４および図５に示す。この図４
および図５は、上述した図１１および図１２のアップコ
ンバータに対応した構成であり、図１０に示すＳＤ画素
とＨＤ画素の関係に基づいてＨＤ画素データを生成する
ものである。入力端子１０から供給される入力ＳＤ信号
は、予測タップ選択部１１およびクラス分類部１２へ供
給される。クラス分類部１２では、上述した図１Ａに示
すクラスタップのようにクラスｄ０が生成され、生成さ
れたクラスｄ０は、アドレスとして予測係数ＲＯＭ１３
へ供給される。予測タップ選択部１１では、上述した図
１Ｂに示すような予測タップが選択される。選択された
予測タップは、mode１予測演算部１４、mode２予測演算
部１５、mode３予測演算部１６およびmode４予測演算部
１７へ供給される。
プコンバータの一例を図４および図５に示す。この図４
および図５は、上述した図１１および図１２のアップコ
ンバータに対応した構成であり、図１０に示すＳＤ画素
とＨＤ画素の関係に基づいてＨＤ画素データを生成する
ものである。入力端子１０から供給される入力ＳＤ信号
は、予測タップ選択部１１およびクラス分類部１２へ供
給される。クラス分類部１２では、上述した図１Ａに示
すクラスタップのようにクラスｄ０が生成され、生成さ
れたクラスｄ０は、アドレスとして予測係数ＲＯＭ１３
へ供給される。予測タップ選択部１１では、上述した図
１Ｂに示すような予測タップが選択される。選択された
予測タップは、mode１予測演算部１４、mode２予測演算
部１５、mode３予測演算部１６およびmode４予測演算部
１７へ供給される。
【００４０】予測係数ＲＯＭ１３では、上述したように
予め学習により獲得された予測係数からクラスｄ０に対
応したものが読み出される。読み出された予測係数は、
ｄ５として、mode１予測演算部１４、mode２予測演算部
１５、mode３予測演算部１６およびmode４予測演算部１
７へ供給される。mode１予測演算部１４では、選択され
た予測タップと予測係数ｄ５とから積和演算が実行さ
れ、mode１のＨＤ画素ｄ１が生成され、生成されたＨＤ
画素ｄ１は、選択部１８に供給される。同様に、予測演
算部１５、１６および１７では、選択された予測タップ
と予測係数ｄ５とから積和演算が実行され、ＨＤ画素ｄ
２、ｄ３、ｄ４が生成され、選択部１８へ供給される。
予め学習により獲得された予測係数からクラスｄ０に対
応したものが読み出される。読み出された予測係数は、
ｄ５として、mode１予測演算部１４、mode２予測演算部
１５、mode３予測演算部１６およびmode４予測演算部１
７へ供給される。mode１予測演算部１４では、選択され
た予測タップと予測係数ｄ５とから積和演算が実行さ
れ、mode１のＨＤ画素ｄ１が生成され、生成されたＨＤ
画素ｄ１は、選択部１８に供給される。同様に、予測演
算部１５、１６および１７では、選択された予測タップ
と予測係数ｄ５とから積和演算が実行され、ＨＤ画素ｄ
２、ｄ３、ｄ４が生成され、選択部１８へ供給される。
【００４１】このとき、各予測演算部１４、１５、１
６、１７では、予測タップ選択部１１からの予測タップ
と予測係数ｄ５との積和演算が行われる。この積和演算
の際にmodeに応じて予測係数ｄ５の符号が変更される。
mode１予測演算部１４とmode２予測演算部１５の間で
は、積和演算を実行するときに、例えば予測係数ｄ５の
符号を正負の逆とし、同様にmode３予測演算部１６とmo
de４予測演算部１７の間でも、予測係数ｄ５の符号を正
負の逆とし、積和演算を実行する。また、mode１予測演
算部１４とmode３予測演算部１６の間では、例えば注目
ＳＤ画素上の垂直方向の線に対して線対称に予測タップ
を入れ換え、予測係数ｄ５と積和演算を実行し、同様に
mode２予測演算部１５とmode４予測演算部１７とでも、
注目ＳＤ画素上の垂直方向の線に対して線対称に予測タ
ップを入れ換え、積和演算を実行する。
６、１７では、予測タップ選択部１１からの予測タップ
と予測係数ｄ５との積和演算が行われる。この積和演算
の際にmodeに応じて予測係数ｄ５の符号が変更される。
mode１予測演算部１４とmode２予測演算部１５の間で
は、積和演算を実行するときに、例えば予測係数ｄ５の
符号を正負の逆とし、同様にmode３予測演算部１６とmo
de４予測演算部１７の間でも、予測係数ｄ５の符号を正
負の逆とし、積和演算を実行する。また、mode１予測演
算部１４とmode３予測演算部１６の間では、例えば注目
ＳＤ画素上の垂直方向の線に対して線対称に予測タップ
を入れ換え、予測係数ｄ５と積和演算を実行し、同様に
mode２予測演算部１５とmode４予測演算部１７とでも、
注目ＳＤ画素上の垂直方向の線に対して線対称に予測タ
ップを入れ換え、積和演算を実行する。
【００４２】選択部１８では、注目ＳＤ画素から生成さ
れたＨＤ画素を所望の時系列に並び換え、出力端子１９
を介してＨＤ画素が出力される。この選択部１８には、
並び換えに必要なメモリも含まれる。以上が２次元ノン
セバラブル構成の予測演算を使用したときのクラス分類
適応処理の構成例である。
れたＨＤ画素を所望の時系列に並び換え、出力端子１９
を介してＨＤ画素が出力される。この選択部１８には、
並び換えに必要なメモリも含まれる。以上が２次元ノン
セバラブル構成の予測演算を使用したときのクラス分類
適応処理の構成例である。
【００４３】一方、図５は、垂直／水平セパラブル構成
の予測演算を行う場合のクラス分類適応処理の構成例を
示す。入力端子２０から入力ＳＤ信号が供給され、入力
ＳＤ信号は、予測タップ選択部２１およびクラス分類部
２２へ供給される。クラス分類部２２では、上述した図
１Ａに示すクラスタップのようにクラスｄ１１が生成さ
れ、生成されたクラスｄ１１は、アドレスとして垂直係
数ＲＯＭ２３および水平係数ＲＯＭ２４へ供給される。
予測タップ選択部２１において選択された予測タップ
は、垂直予測演算部２５および２６へ供給される。
の予測演算を行う場合のクラス分類適応処理の構成例を
示す。入力端子２０から入力ＳＤ信号が供給され、入力
ＳＤ信号は、予測タップ選択部２１およびクラス分類部
２２へ供給される。クラス分類部２２では、上述した図
１Ａに示すクラスタップのようにクラスｄ１１が生成さ
れ、生成されたクラスｄ１１は、アドレスとして垂直係
数ＲＯＭ２３および水平係数ＲＯＭ２４へ供給される。
予測タップ選択部２１において選択された予測タップ
は、垂直予測演算部２５および２６へ供給される。
【００４４】垂直係数ＲＯＭ２３では、上述したように
予め学習により獲得された予測係数からクラスｄ１１に
対応したものが読み出され、読み出された予測係数は、
垂直予測係数ｄ１６として、垂直予測演算部２５および
２６へ供給される。水平係数ＲＯＭ２４では、上述した
ように予め学習により獲得された予測係数からクラスｄ
１１に対応したものが読み出され、読み出された予測係
数は、水平予測係数ｄ１７として、水平予測演算部２７
および２８へ供給される。
予め学習により獲得された予測係数からクラスｄ１１に
対応したものが読み出され、読み出された予測係数は、
垂直予測係数ｄ１６として、垂直予測演算部２５および
２６へ供給される。水平係数ＲＯＭ２４では、上述した
ように予め学習により獲得された予測係数からクラスｄ
１１に対応したものが読み出され、読み出された予測係
数は、水平予測係数ｄ１７として、水平予測演算部２７
および２８へ供給される。
【００４５】垂直予測演算部２５では、選択された予測
タップと垂直予測係数ｄ１６とから積和演算により、垂
直推定値が生成される。この垂直推定値は、ＨＤ画素の
位置に生成されるものである。次に、この垂直推定値を
使用して水平方向のクラス分類適応予測を行い、それに
よってＨＤ画素値を生成する。生成された垂直推定値
は、ｄ１２として水平予測演算部２７へ供給される。同
様に、垂直予測演算部２６では、選択された予測タップ
と垂直予測係数ｄ１６とから積和演算により、垂直推定
値ｄ１３が生成され、水平予測演算部２８へ供給され
る。
タップと垂直予測係数ｄ１６とから積和演算により、垂
直推定値が生成される。この垂直推定値は、ＨＤ画素の
位置に生成されるものである。次に、この垂直推定値を
使用して水平方向のクラス分類適応予測を行い、それに
よってＨＤ画素値を生成する。生成された垂直推定値
は、ｄ１２として水平予測演算部２７へ供給される。同
様に、垂直予測演算部２６では、選択された予測タップ
と垂直予測係数ｄ１６とから積和演算により、垂直推定
値ｄ１３が生成され、水平予測演算部２８へ供給され
る。
【００４６】水平予測演算部２７では、供給された垂直
推定値ｄ１２を記憶するメモリを有し、記憶された垂直
推定値から予測タップが選択され、選択された予測タッ
プと水平予測係数ｄ１７との積和演算により、ＨＤ画素
が生成される。生成されたＨＤ画素は、ｄ１４として選
択部２９へ供給される。同様に、水平予測演算部２８で
は、メモリから選択された予測タップと水平予測係数ｄ
１７との積和演算により、ＨＤ画素が生成される。生成
されたＨＤ画素は、ｄ１５として選択部２９へ供給され
る。上述した予測演算部２５、２６、２７および２８で
は、modeに応じて予測係数の符号および／またはタップ
の入れ換えがなされる。
推定値ｄ１２を記憶するメモリを有し、記憶された垂直
推定値から予測タップが選択され、選択された予測タッ
プと水平予測係数ｄ１７との積和演算により、ＨＤ画素
が生成される。生成されたＨＤ画素は、ｄ１４として選
択部２９へ供給される。同様に、水平予測演算部２８で
は、メモリから選択された予測タップと水平予測係数ｄ
１７との積和演算により、ＨＤ画素が生成される。生成
されたＨＤ画素は、ｄ１５として選択部２９へ供給され
る。上述した予測演算部２５、２６、２７および２８で
は、modeに応じて予測係数の符号および／またはタップ
の入れ換えがなされる。
【００４７】この垂直および水平予測演算部２５〜２８
では、mode１、mode２の走査線用と、mode３、mode４の
走査線用の２種類に分かれ、予測演算部２５および２７
が前者を示し、予測演算部２６および２８が後者を示
す。選択部２９では、供給されたＨＤ画素ｄ１４および
ｄ１５を最適な並び換えにより最終的に出力端子３０を
介してＨＤ画素が出力される。以上の処理により予測演
算を垂直／水平セパラブル構成にした場合のクラス分類
適応処理が実現される。
では、mode１、mode２の走査線用と、mode３、mode４の
走査線用の２種類に分かれ、予測演算部２５および２７
が前者を示し、予測演算部２６および２８が後者を示
す。選択部２９では、供給されたＨＤ画素ｄ１４および
ｄ１５を最適な並び換えにより最終的に出力端子３０を
介してＨＤ画素が出力される。以上の処理により予測演
算を垂直／水平セパラブル構成にした場合のクラス分類
適応処理が実現される。
【００４８】以上のクラス分類適応処理は、式（１）の
例で示されるような予測演算を使用する予測方式と呼ば
れる手法である。この他に重心法を用いたクラス分類適
応処理がある。重心法は、予測演算値を出力する予測演
算方式ではなく、各クラスに対応する目標信号分布の平
均値を出力値とする手法である。予測演算方式は、予め
学習により各クラスに対応する予測係数を生成しておく
が、重心法では、予め学習により各クラスに対応する出
力値を生成しておく。よって、重心法の基本構成は、ク
ラス分類部と予測値ＲＯＭを直列接続した簡素なものと
なる。重心法は、予測演算方式に比べ予測自由度が少な
いため、全体の性能では予測方式より劣ることが多い
が、ハード量が非常に少ないという利点がある。このた
め、これらは、用途によって使い分けられる。
例で示されるような予測演算を使用する予測方式と呼ば
れる手法である。この他に重心法を用いたクラス分類適
応処理がある。重心法は、予測演算値を出力する予測演
算方式ではなく、各クラスに対応する目標信号分布の平
均値を出力値とする手法である。予測演算方式は、予め
学習により各クラスに対応する予測係数を生成しておく
が、重心法では、予め学習により各クラスに対応する出
力値を生成しておく。よって、重心法の基本構成は、ク
ラス分類部と予測値ＲＯＭを直列接続した簡素なものと
なる。重心法は、予測演算方式に比べ予測自由度が少な
いため、全体の性能では予測方式より劣ることが多い
が、ハード量が非常に少ないという利点がある。このた
め、これらは、用途によって使い分けられる。
【００４９】このようなクラス分類適応処理を用いるこ
とにより、上述の従来の補間フィルタを用いたアップコ
ンバータより、解像度の向上したアップコンバート画像
が得られる。
とにより、上述の従来の補間フィルタを用いたアップコ
ンバータより、解像度の向上したアップコンバート画像
が得られる。
【００５０】上述したクラス分類適応処理は、コンポー
ネントＳＤ信号、例えば輝度信号に対して適用できる。
コンポジット信号を直接的にアップコンバートする場合
には、クラス分類適応処理に加えサブキャリアの位相等
のコンポジット信号特有の性質を考慮する必要がある。
図６は、コンポジット信号を４ｆｓｃのサンプリング周
波数でサンプリングした場合のサブキャリア位相の例を
示し、図６Ａは、偶数フレームの場合の画素のサブキャ
リア位相を示し、図６Ｂは、奇数フレームの場合の画素
のサブキャリア位相を示す。
ネントＳＤ信号、例えば輝度信号に対して適用できる。
コンポジット信号を直接的にアップコンバートする場合
には、クラス分類適応処理に加えサブキャリアの位相等
のコンポジット信号特有の性質を考慮する必要がある。
図６は、コンポジット信号を４ｆｓｃのサンプリング周
波数でサンプリングした場合のサブキャリア位相の例を
示し、図６Ａは、偶数フレームの場合の画素のサブキャ
リア位相を示し、図６Ｂは、奇数フレームの場合の画素
のサブキャリア位相を示す。
【００５１】図に示すように、画素位置、ライン番号、
フィールド番号、フレーム番号に基づき位相は変化す
る。ＮＴＳＣコンポジット信号では、ラインおよびフレ
ーム毎にサブキャリアの位相が反転し、４フィールド単
位で位相は元に戻ることになる。コンポーネント信号か
らのアップコンバージョンにおいては、処理対象画素の
近傍から、順次クラスタップや予測タップを形成するこ
とが一般的である。しかしながら、図６から明らかなよ
うに、コンポジット信号においては近傍の各画素値は、
サブキャリアの変動を反映する。同色かつ同一輝度値の
平坦信号であってもコンポジット信号においては、サブ
キャリア位相により各画素値は、変化することになる。
フィールド番号、フレーム番号に基づき位相は変化す
る。ＮＴＳＣコンポジット信号では、ラインおよびフレ
ーム毎にサブキャリアの位相が反転し、４フィールド単
位で位相は元に戻ることになる。コンポーネント信号か
らのアップコンバージョンにおいては、処理対象画素の
近傍から、順次クラスタップや予測タップを形成するこ
とが一般的である。しかしながら、図６から明らかなよ
うに、コンポジット信号においては近傍の各画素値は、
サブキャリアの変動を反映する。同色かつ同一輝度値の
平坦信号であってもコンポジット信号においては、サブ
キャリア位相により各画素値は、変化することになる。
【００５２】よって、コンポジット信号からのアップコ
ンバージョンにおいては、注目画素近傍から、順次クラ
スタップや予測タップを取るのではなく、サブキャリア
位相を考慮したタップ構成が必須となる。クラス分類適
応処理を用いてコンポジット信号からアップコンバージ
ョンを実行する処理構成は、コンポーネント信号の場合
と同じく図２に示す構成で実現されるが、クラスタップ
や予測タップの構造を変更する必要がある。
ンバージョンにおいては、注目画素近傍から、順次クラ
スタップや予測タップを取るのではなく、サブキャリア
位相を考慮したタップ構成が必須となる。クラス分類適
応処理を用いてコンポジット信号からアップコンバージ
ョンを実行する処理構成は、コンポーネント信号の場合
と同じく図２に示す構成で実現されるが、クラスタップ
や予測タップの構造を変更する必要がある。
【００５３】この発明は、入力ＳＤ信号がコンポジット
信号の場合などで、異なる前処理を施した上で各々にク
ラス分類適応処理を適用することで、高性能なアップコ
ンバージョンを実現するものである。入力信号に異なる
前処理を施し得られる信号に対し、各々クラス分類適応
処理を用い変換信号を生成し、別途検出される制御信号
に基づき変換信号の切り換えを行い、最終的な出力ＨＤ
信号を得る。この発明の一実施例を図７に示す。
信号の場合などで、異なる前処理を施した上で各々にク
ラス分類適応処理を適用することで、高性能なアップコ
ンバージョンを実現するものである。入力信号に異なる
前処理を施し得られる信号に対し、各々クラス分類適応
処理を用い変換信号を生成し、別途検出される制御信号
に基づき変換信号の切り換えを行い、最終的な出力ＨＤ
信号を得る。この発明の一実施例を図７に示す。
【００５４】入力端子４１から供給される入力ＳＤ信号
ｄ２０は、制御信号生成部４２、前処理部４３、４５、
４７へ供給される。制御信号生成部４２では、供給され
る入力ＳＤ信号から制御信号ｄ２１が生成される。生成
された制御信号ｄ２１は、画素単位またはブロック単位
で制御信号生成部４２から選択部４９へ供給される。前
処理部４３、４５および４７では、異なる３種類の前処
理が入力ＳＤ信号に対して施され、前処理が施された信
号は、ｄ２２、ｄ２３およびｄ２４としてクラス分類適
応処理部４４、４６および４８へ供給される。クラス分
類適応処理部４４、４６および４８が、予測方式の場
合、上述した図２に示す構成になる。クラス分類適応処
理部４４、４６および４８の出力信号ｄ２５、ｄ２６お
よびｄ２７は、選択部４９へ供給される。選択部４９で
は、制御信号生成部４２からの制御信号ｄ２１に基づい
て出力信号ｄ２５、ｄ２６およびｄ２７が選択される。
選択された主力信号は、出力端子５０からＨＤ信号ｄ２
８として出力される。
ｄ２０は、制御信号生成部４２、前処理部４３、４５、
４７へ供給される。制御信号生成部４２では、供給され
る入力ＳＤ信号から制御信号ｄ２１が生成される。生成
された制御信号ｄ２１は、画素単位またはブロック単位
で制御信号生成部４２から選択部４９へ供給される。前
処理部４３、４５および４７では、異なる３種類の前処
理が入力ＳＤ信号に対して施され、前処理が施された信
号は、ｄ２２、ｄ２３およびｄ２４としてクラス分類適
応処理部４４、４６および４８へ供給される。クラス分
類適応処理部４４、４６および４８が、予測方式の場
合、上述した図２に示す構成になる。クラス分類適応処
理部４４、４６および４８の出力信号ｄ２５、ｄ２６お
よびｄ２７は、選択部４９へ供給される。選択部４９で
は、制御信号生成部４２からの制御信号ｄ２１に基づい
て出力信号ｄ２５、ｄ２６およびｄ２７が選択される。
選択された主力信号は、出力端子５０からＨＤ信号ｄ２
８として出力される。
【００５５】また、複数の処理信号に重み付き加算を施
す他の実施例の構成図を図８に示す。この図８中におい
て、上述の図７と同じブロックには、同じ符号を付し
て、説明を省略する。制御信号生成部４２からの制御信
号ｄ２１は、画素単位またはブロック単位に重み生成部
５１へ供給される。重み生成部５１では、供給される制
御信号ｄ２１に対して、しきい値判定などによって３種
類の信号ｄ２５、ｄ２６およびｄ２７の加算重みａi が
生成される。生成された加算重みａi は、ｄ３１として
重み付き加算演算部５２へ供給される。重み付き加算演
算部５２では、クラス分類適応処理部４４、４６および
４８からの出力信号ｄ２５、ｄ２６およびｄ２７に対し
て式（９）の演算が実行される。式（９）の演算結果に
よって得られたＨＤ信号は、ｄ３２として出力端子５３
から出力される。
す他の実施例の構成図を図８に示す。この図８中におい
て、上述の図７と同じブロックには、同じ符号を付し
て、説明を省略する。制御信号生成部４２からの制御信
号ｄ２１は、画素単位またはブロック単位に重み生成部
５１へ供給される。重み生成部５１では、供給される制
御信号ｄ２１に対して、しきい値判定などによって３種
類の信号ｄ２５、ｄ２６およびｄ２７の加算重みａi が
生成される。生成された加算重みａi は、ｄ３１として
重み付き加算演算部５２へ供給される。重み付き加算演
算部５２では、クラス分類適応処理部４４、４６および
４８からの出力信号ｄ２５、ｄ２６およびｄ２７に対し
て式（９）の演算が実行される。式（９）の演算結果に
よって得られたＨＤ信号は、ｄ３２として出力端子５３
から出力される。
【００５６】 ｙ”＝ａ0 ×ｙ’0 ＋ａ1 ×ｙ’1 ＋ａ2 ×ｙ’2 （９） ｙ”：最終ＨＤ出力値 ｙ’i ：各前処理による推定ＨＤ画素値 ａi ：加算重み（但し、総和は１．０とする。）
【００５７】また、加算重みａi に関しては、クラス分
類適応処理の対象として、学習により予め生成しておく
ことも可能である。その場合には、重み生成部５１に
は、重み係数ＲＯＭが内蔵されることになる。
類適応処理の対象として、学習により予め生成しておく
ことも可能である。その場合には、重み生成部５１に
は、重み係数ＲＯＭが内蔵されることになる。
【００５８】上述した前処理部４３、４５および４７の
第１の例として、１次元Ｙ／Ｃ分離、２次元Ｙ／Ｃ分離
および３次元Ｙ／Ｃ分離の処理が挙げられる。入力コン
ポジットＳＤ信号に対してＹ／Ｃ分離を施し、コンポー
ネントのＹ信号とＣ信号を生成し、それぞれのコンポー
ネント信号にクラス分類適応処理を施し、アップコンバ
ージョンが行われる。
第１の例として、１次元Ｙ／Ｃ分離、２次元Ｙ／Ｃ分離
および３次元Ｙ／Ｃ分離の処理が挙げられる。入力コン
ポジットＳＤ信号に対してＹ／Ｃ分離を施し、コンポー
ネントのＹ信号とＣ信号を生成し、それぞれのコンポー
ネント信号にクラス分類適応処理を施し、アップコンバ
ージョンが行われる。
【００５９】また、前処理部４３、４５および４７の第
２の例は、一方がコンポジットＳＤ信号に対してＹ／Ｃ
分離を施し、生成されたコンポーネントＹ信号にクラス
分類適応処理を施し、アップコンバージョンされたコン
ポーネントＹ信号を生成し、他方がコンポジットＳＤ信
号に対してＹ／Ｃ分離を行わず、直接クラス分類適応処
理を施し、アップコンバージョンされたコンポーネント
Ｃ信号を生成することでアップコンバージョンが可能な
方式がある。
２の例は、一方がコンポジットＳＤ信号に対してＹ／Ｃ
分離を施し、生成されたコンポーネントＹ信号にクラス
分類適応処理を施し、アップコンバージョンされたコン
ポーネントＹ信号を生成し、他方がコンポジットＳＤ信
号に対してＹ／Ｃ分離を行わず、直接クラス分類適応処
理を施し、アップコンバージョンされたコンポーネント
Ｃ信号を生成することでアップコンバージョンが可能な
方式がある。
【００６０】さらに、前処理部４３、４５および４７の
第３の例は、静止部分に対して時間方向の平均化、すな
わちフレーム巡回型のノイズリデューサを施し、動き部
分に対して１次元または２次元のメディアンフィルタを
施し、さらに、両者の中間の準静止部には、３次元メデ
ィアンフィルタを施し、それぞれにクラス分類適応処理
を施し、アップコンバージョンが可能なものがある。
第３の例は、静止部分に対して時間方向の平均化、すな
わちフレーム巡回型のノイズリデューサを施し、動き部
分に対して１次元または２次元のメディアンフィルタを
施し、さらに、両者の中間の準静止部には、３次元メデ
ィアンフィルタを施し、それぞれにクラス分類適応処理
を施し、アップコンバージョンが可能なものがある。
【００６１】次に、上述した他の実施例のより具体的な
構成例のブロック図を図９に示す。入力端子６１から供
給される入力ＳＤ信号ｄ４０は、輝度信号に対して搬送
色信号が重畳されたコンポジット信号である。搬送色信
号のサブキャリアは、図６に示すような位相関係を有す
る。入力ＳＤ信号ｄ４０は、動き量検出部６２、処理部
６４、６６および前処理部６５へ供給される。動き量検
出部６２では、入力ＳＤ信号ｄ４０の動き量が検出され
る。コンポジット信号においては、理想的な動き量検出
はできないので、簡単な低域フィルタなどにより擬似的
に輝度信号を生成し、この輝度信号を使用して動き量検
出が行われる。検出された動き量は、ｄ４１として動き
量検出部６２から重み生成部６３へ供給される。
構成例のブロック図を図９に示す。入力端子６１から供
給される入力ＳＤ信号ｄ４０は、輝度信号に対して搬送
色信号が重畳されたコンポジット信号である。搬送色信
号のサブキャリアは、図６に示すような位相関係を有す
る。入力ＳＤ信号ｄ４０は、動き量検出部６２、処理部
６４、６６および前処理部６５へ供給される。動き量検
出部６２では、入力ＳＤ信号ｄ４０の動き量が検出され
る。コンポジット信号においては、理想的な動き量検出
はできないので、簡単な低域フィルタなどにより擬似的
に輝度信号を生成し、この輝度信号を使用して動き量検
出が行われる。検出された動き量は、ｄ４１として動き
量検出部６２から重み生成部６３へ供給される。
【００６２】重み生成部６３では、動き量ｄ４１に応じ
て重み付き加算演算用の重みが生成される。簡単には、
動き量をしきい値判別し、重みを生成する。このしきい
値は、最終的な画質を検討しながら経験的に決定され
る。また、重みを生成する手法としては、教師信号とな
るＨＤ信号を用意しておき予め学習により重みを生成
し、ＲＯＭに格納するものが考えられる。この手法で
は、クラス分類適応処理そのものになり、単純には、動
き量がクラスとなり、その動き量に応答する重みが読み
出される。重みｄ４５は、重み生成部６３から重み付き
加算演算部６７へ供給される。
て重み付き加算演算用の重みが生成される。簡単には、
動き量をしきい値判別し、重みを生成する。このしきい
値は、最終的な画質を検討しながら経験的に決定され
る。また、重みを生成する手法としては、教師信号とな
るＨＤ信号を用意しておき予め学習により重みを生成
し、ＲＯＭに格納するものが考えられる。この手法で
は、クラス分類適応処理そのものになり、単純には、動
き量がクラスとなり、その動き量に応答する重みが読み
出される。重みｄ４５は、重み生成部６３から重み付き
加算演算部６７へ供給される。
【００６３】図９に示す構成では、処理部６４は、クラ
ス分類部６９、予測係数ＲＯＭ７０および予測演算部７
１から構成される。その処理部６４では、供給される入
力コンポジットＳＤ信号ｄ４０がクラス分類部６９へ供
給される。クラス分類部６９では、入力コンポジットＳ
Ｄ信号ｄ４０に応じてクラスが生成される。生成された
クラスは、ｄ４２としてクラス分類部６９から予測係数
ＲＯＭ７０に供給される。予測係数ＲＯＭ７０では、ク
ラスに応答した予測係数が読み出される。この予測係数
は、予め学習により獲得されたものであり、ｄ４６とし
て予測演算部７１へ供給される。
ス分類部６９、予測係数ＲＯＭ７０および予測演算部７
１から構成される。その処理部６４では、供給される入
力コンポジットＳＤ信号ｄ４０がクラス分類部６９へ供
給される。クラス分類部６９では、入力コンポジットＳ
Ｄ信号ｄ４０に応じてクラスが生成される。生成された
クラスは、ｄ４２としてクラス分類部６９から予測係数
ＲＯＭ７０に供給される。予測係数ＲＯＭ７０では、ク
ラスに応答した予測係数が読み出される。この予測係数
は、予め学習により獲得されたものであり、ｄ４６とし
て予測演算部７１へ供給される。
【００６４】前処理部６５では、例えばコンポジット信
号特有の画質劣化を抑圧するために、３次元Ｙ／Ｃ分離
によるＹ／Ｃ分離が実行され、分離されたＹ信号は、ｄ
４３として予測演算部７１へ供給される。予測演算部７
１では、前処理部６５からのＹ信号ｄ４３と予測係数ｄ
４６との積和演算が行われ、演算結果は、ｄ４８として
重み付き加算演算部６７へ供給される。このように、処
理部６４では、分離されたＹ信号ｄ４３にクラス分類適
応処理を適用して、その演算結果がｄ４８として出力さ
れる。この処理部６４は、図８に示すクラス分類適応処
理部に相当する。さらに、図示しないがＣ信号に対して
もクラス分類適応処理により信号変換を施すことも可能
である。
号特有の画質劣化を抑圧するために、３次元Ｙ／Ｃ分離
によるＹ／Ｃ分離が実行され、分離されたＹ信号は、ｄ
４３として予測演算部７１へ供給される。予測演算部７
１では、前処理部６５からのＹ信号ｄ４３と予測係数ｄ
４６との積和演算が行われ、演算結果は、ｄ４８として
重み付き加算演算部６７へ供給される。このように、処
理部６４では、分離されたＹ信号ｄ４３にクラス分類適
応処理を適用して、その演算結果がｄ４８として出力さ
れる。この処理部６４は、図８に示すクラス分類適応処
理部に相当する。さらに、図示しないがＣ信号に対して
もクラス分類適応処理により信号変換を施すことも可能
である。
【００６５】一方、処理部６６は、予測演算部７２、ク
ラス分類部７３および予測係数ＲＯＭ７４から構成さ
れ、前処理を行わずに、直接的にクラス分類適応処理に
より信号変換が行われる。その処理部６６では、供給さ
れる入力コンポジットＳＤ信号ｄ４０が予測演算部７２
およびクラス分類部７３へ供給される。クラス分類部７
３では、入力コンポジットＳＤ信号ｄ４０に応じてクラ
スが生成される。生成されたクラスは、ｄ４４としてク
ラス分類部７３から予測係数ＲＯＭ７４へ供給される。
予測係数ＲＯＭ７４では、クラスに応答した予測係数が
読み出される。この予測係数は、予め学習により獲得さ
れたものであり、ｄ４７として予測演算部７２へ供給さ
れる。予測演算部７２では、入力ＳＤ信号ｄ４０と予測
係数ｄ４７との積和演算が行われ、演算結果は、ｄ４９
として重み付き加算演算部６７へ供給される。
ラス分類部７３および予測係数ＲＯＭ７４から構成さ
れ、前処理を行わずに、直接的にクラス分類適応処理に
より信号変換が行われる。その処理部６６では、供給さ
れる入力コンポジットＳＤ信号ｄ４０が予測演算部７２
およびクラス分類部７３へ供給される。クラス分類部７
３では、入力コンポジットＳＤ信号ｄ４０に応じてクラ
スが生成される。生成されたクラスは、ｄ４４としてク
ラス分類部７３から予測係数ＲＯＭ７４へ供給される。
予測係数ＲＯＭ７４では、クラスに応答した予測係数が
読み出される。この予測係数は、予め学習により獲得さ
れたものであり、ｄ４７として予測演算部７２へ供給さ
れる。予測演算部７２では、入力ＳＤ信号ｄ４０と予測
係数ｄ４７との積和演算が行われ、演算結果は、ｄ４９
として重み付き加算演算部６７へ供給される。
【００６６】重み付き加算演算部６７では、重み生成部
６３からの重みｄ４５に応じて、処理部６４からのｄ４
８と、処理部６６からのｄ４９とが演算される。この重
み付き加算演算部６７において、動き量の大きい箇所で
は、入力コンポジットＳＤ信号に対してＹ／Ｃ分離など
を行わず、直接的にクラス分類適応処理が施され、アッ
プコンバージョンされたｄ４９に対する重みが大きくな
る。また、動き量の小さい箇所では、入力コンポジット
ＳＤ信号に対して３次元Ｙ／Ｃ分離を施し、その結果得
られたコンポーネントＹ信号にクラス分類適応処理が施
され、アップコンバージョンされたｄ４８に対する重み
が大きくなる。この場合、上述した式（９）が２入力の
場合の演算となり、その演算結果は、ｄ５０として出力
端子６８から取り出される。
６３からの重みｄ４５に応じて、処理部６４からのｄ４
８と、処理部６６からのｄ４９とが演算される。この重
み付き加算演算部６７において、動き量の大きい箇所で
は、入力コンポジットＳＤ信号に対してＹ／Ｃ分離など
を行わず、直接的にクラス分類適応処理が施され、アッ
プコンバージョンされたｄ４９に対する重みが大きくな
る。また、動き量の小さい箇所では、入力コンポジット
ＳＤ信号に対して３次元Ｙ／Ｃ分離を施し、その結果得
られたコンポーネントＹ信号にクラス分類適応処理が施
され、アップコンバージョンされたｄ４８に対する重み
が大きくなる。この場合、上述した式（９）が２入力の
場合の演算となり、その演算結果は、ｄ５０として出力
端子６８から取り出される。
【００６７】図９に示す構成は、３次元Ｙ／Ｃ分離によ
って、比較的安定的なＹ信号が得ることが可能な動き量
の小さい箇所では、コンポーネントＹ信号を生成し、生
成されたコンポーネントＹ信号に対してクラス分類適応
処理を施す。それ以外の箇所では、コンポジット信号に
対して何も処理を施さず、直接的にクラス分類適応処理
がなされる。従って、サブキャリアの重畳に起因するコ
ンポジット信号特有のドット妨害などの画質劣化をさけ
るために、最終的な画質向上を図ることができる。
って、比較的安定的なＹ信号が得ることが可能な動き量
の小さい箇所では、コンポーネントＹ信号を生成し、生
成されたコンポーネントＹ信号に対してクラス分類適応
処理を施す。それ以外の箇所では、コンポジット信号に
対して何も処理を施さず、直接的にクラス分類適応処理
がなされる。従って、サブキャリアの重畳に起因するコ
ンポジット信号特有のドット妨害などの画質劣化をさけ
るために、最終的な画質向上を図ることができる。
【００６８】上述の実施例では、クラス分類適応処理に
おいて、予測演算を用いる手法を説明したが、この手法
に限らず重心法を用いることも可能であり、さらに予測
演算と重心法を併用することも可能である。
おいて、予測演算を用いる手法を説明したが、この手法
に限らず重心法を用いることも可能であり、さらに予測
演算と重心法を併用することも可能である。
【００６９】
【発明の効果】この発明に依れば、入力ＳＤ信号に対し
て異なる前処理を施した後に、クラス分類適応処理を施
すことによって得られた複数の変換信号を、入力ＳＤ信
号から得られる制御信号に応じて重み付き加算または切
り換えることによって、高性能な信号変換を行うことが
できる。
て異なる前処理を施した後に、クラス分類適応処理を施
すことによって得られた複数の変換信号を、入力ＳＤ信
号から得られる制御信号に応じて重み付き加算または切
り換えることによって、高性能な信号変換を行うことが
できる。
【図１】この発明に係るクラス分類の説明のための画素
の配置を示す略線図である。
の配置を示す略線図である。
【図２】この発明に係るクラス分類の説明のための一般
的な構成例を示すブロック図である。
的な構成例を示すブロック図である。
【図３】この発明に係る予測係数を学習するためのフロ
ーチャートである。
ーチャートである。
【図４】この発明に係るクラス分類を用いた２次元ノン
セパラブル構成のアップコンバータの一例を示すブロッ
ク図である。
セパラブル構成のアップコンバータの一例を示すブロッ
ク図である。
【図５】この発明に係るクラス分類を用いた垂直／水平
セパラブル構成のアップコンバータの一例を示すブロッ
ク図である。
セパラブル構成のアップコンバータの一例を示すブロッ
ク図である。
【図６】この発明に係る偶数フレームと奇数フレームの
コンポジット信号のサブキャリアの位相の一例を示す略
線図である。
コンポジット信号のサブキャリアの位相の一例を示す略
線図である。
【図７】この発明が適用されたアップコンバータの一実
施例である。
施例である。
【図８】この発明が適用されたアップコンバータの他の
実施例である。
実施例である。
【図９】この発明が適用されたアップコンバータの具体
的な一例である。
的な一例である。
【図１０】ＳＤ画素とＨＤ画素の配置を示す配置図であ
る。
る。
【図１１】従来の２次元ノンセパラブル構成のアップコ
ンバータを示す。
ンバータを示す。
【図１２】従来の垂直／水平セパラブル構成のアップコ
ンバータを示す。
ンバータを示す。
６２・・・動き量検出部、６３・・・重み生成部、６
４、６６・・・処理部、６５・・・前処理部、６７・・
・重み付き加算演算部、６９、７３・・・クラス分類
部、７０、７４・・・予測係数ＲＯＭ、７１、７２・・
・予測演算部
４、６６・・・処理部、６５・・・前処理部、６７・・
・重み付き加算演算部、６９、７３・・・クラス分類
部、７０、７４・・・予測係数ＲＯＭ、７１、７２・・
・予測演算部
Claims (11)
- 【請求項１】 第１のディジタル画像信号より画素数の
多い第２のディジタル画像信号に変換するようにした画
像信号変換装置において、 上記第１のディジタル画像信号に対して異なる前処理を
施すことにより複数の信号が生成される複数の前処理手
段と、 上記複数の信号に対してそれぞれクラス分類適応処理を
施し、複数の変換信号を生成する複数のクラス分類適応
処理手段と、 上記第１のディジタル画像信号から制御信号が生成され
る制御信号生成手段と、 上記制御信号によって上記複数の変換信号を切り換える
切り換え手段とからなることを特徴とする画像信号変換
装置。 - 【請求項２】 第１のディジタル画像信号より画素数の
多い第２のディジタル画像信号に変換するようにした画
像信号変換装置において、 上記第１のディジタル画像信号に対して異なる前処理を
施すことにより複数の信号が生成される複数の前処理手
段と、 上記複数の信号に対してそれぞれクラス分類適応処理を
施し、複数の変換信号を生成する複数のクラス分類適応
処理手段と、 上記第１のディジタル画像信号から制御信号が生成され
る制御信号生成手段と、 上記複数の変換信号に対して上記制御信号に応じた重み
付き加算を行う加算演算手段とからなることを特徴とす
る画像信号変換装置。 - 【請求項３】 請求項２に記載の画像信号変換装置にお
いて、 上記重み係数をクラス分類適応処理を用いて生成するこ
とを特徴とする画像信号変換装置。 - 【請求項４】 請求項１または請求項２に記載の画像信
号変換装置において、 上記クラス分類適応処理は、予測演算を用いることを特
徴とする画像信号変換装置。 - 【請求項５】 請求項１または請求項２に記載の画像信
号変換装置において、 上記クラス分類適応処理は、重心法を用いることを特徴
とする画像信号変換装置。 - 【請求項６】 請求項１または請求項２に記載の画像信
号変換装置において、 上記クラス分類適応処理は、予測演算および重心法を用
いることを特徴とする画像信号変換装置。 - 【請求項７】 請求項１または請求項２に記載の画像信
号変換装置において、 上記複数の前処理手段は、 １次元Ｙ／Ｃ分離、２次元Ｙ／Ｃ分離または３次元Ｙ／
分離のうち少なくとも２つであることを特徴とする画像
信号変換装置。 - 【請求項８】 請求項１または請求項２に記載の画像信
号変換装置において、 上記複数の前処理手段は、 上記第１のディジタル画像信号に対してＹ／Ｃ分離を施
し、コンポーネント信号を出力するＹ／Ｃ分離手段と、 上記第１のディジタル画像信号に対してＹ／Ｃ分離を行
わず、コンポーネント信号を出力する手段であることを
特徴とする画像信号変換装置。 - 【請求項９】 請求項１または請求項２に記載の画像信
号変換装置において、 上記複数の前処理手段は、 静止部分に適用されるノイズリデューサ、準静止部分に
適用されるノイズリデューサ、動き部分に適用されるノ
イズリデューサのうち少なくとも２つであることを特徴
とする画像信号変換装置。 - 【請求項１０】 第１のディジタル画像信号より画素数
の多い第２のディジタル画像信号に変換するようにした
画像信号変換方法において、 上記第１のディジタル画像信号に対して異なる前処理を
施すことにより複数の信号を生成するステップと、 上記複数の信号に対してそれぞれクラス分類適応処理を
施し、複数の変換信号を生成するステップと、 上記第１のディジタル画像信号から制御信号を生成する
ステップと、 上記制御信号によって上記複数の変換信号を選択するス
テップとからなることを特徴とする画像信号変換方法。 - 【請求項１１】 第１のディジタル画像信号画素数の多
い第２のディジタル画像信号に変換するようにした画像
信号変換方法において、 上記第１のディジタル画像信号に対して異なる前処理を
施すことにより複数の信号を生成するステップと、 上記複数の信号に対してそれぞれクラス分類適応処理を
施し、複数の変換信号を生成するステップと、 上記第１のディジタル画像信号から制御信号を生成する
ステップと、 上記複数の変換信号に対して上記制御信号に応じた重み
付き加算を行うステップとからなることを特徴とする画
像信号変換方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP22931696A JP3852133B2 (ja) | 1996-08-12 | 1996-08-12 | 画像信号変換装置および方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP22931696A JP3852133B2 (ja) | 1996-08-12 | 1996-08-12 | 画像信号変換装置および方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH1056622A true JPH1056622A (ja) | 1998-02-24 |
| JP3852133B2 JP3852133B2 (ja) | 2006-11-29 |
Family
ID=16890234
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP22931696A Expired - Fee Related JP3852133B2 (ja) | 1996-08-12 | 1996-08-12 | 画像信号変換装置および方法 |
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| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP3852133B2 (ja) |
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2001076232A1 (en) * | 2000-03-30 | 2001-10-11 | Sony Corporation | Information processor |
| JP2007006304A (ja) * | 2005-06-27 | 2007-01-11 | Sony Corp | 画像処理装置、画像処理方法、およびプログラム |
| US8218077B2 (en) | 2006-05-18 | 2012-07-10 | Sony Corporation | Image processing apparatus, image processing method, and program |
-
1996
- 1996-08-12 JP JP22931696A patent/JP3852133B2/ja not_active Expired - Fee Related
Cited By (9)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2001076232A1 (en) * | 2000-03-30 | 2001-10-11 | Sony Corporation | Information processor |
| US7174051B2 (en) | 2000-03-30 | 2007-02-06 | Sony Corporation | Information processing apparatus for adaptive processing circuits |
| US7474806B2 (en) | 2000-03-30 | 2009-01-06 | Sony Corporation | Information processing apparatus |
| US7477801B2 (en) | 2000-03-30 | 2009-01-13 | Sony Corporation | Information processing apparatus |
| JP4779282B2 (ja) * | 2000-03-30 | 2011-09-28 | ソニー株式会社 | 情報処理装置 |
| JP2007006304A (ja) * | 2005-06-27 | 2007-01-11 | Sony Corp | 画像処理装置、画像処理方法、およびプログラム |
| US7755701B2 (en) | 2005-06-27 | 2010-07-13 | Sony Corporation | Image processing apparatus, image processing method, and program |
| JP4650123B2 (ja) * | 2005-06-27 | 2011-03-16 | ソニー株式会社 | 画像処理装置、画像処理方法、およびプログラム |
| US8218077B2 (en) | 2006-05-18 | 2012-07-10 | Sony Corporation | Image processing apparatus, image processing method, and program |
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| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JP3852133B2 (ja) | 2006-11-29 |
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