JP2000324496A - フィールド周波数変換装置および変換方法 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】 フィールド周波数変換による出力画像の画質
を向上させる。 【解決手段】 １００Ｈｚのプログレッシブ画像が平滑
化処理部１１および間引き処理部１６に供給される。平
滑化処理部１１は、供給される画像に平滑化処理処理を
施す。平滑化処理部１１の出力が間引き処理部１６によ
って処理され、生徒画像としての５０Ｈｚインターレー
ス画像が生成される。領域切り出し部１３、１４は、生
徒画像からクラスタップ、予測タップを切り出す。クラ
スタップのデータに基づいてクラス検出部１４はクラス
コードを生成する。正規方程式加算部１７は、クラスコ
ード、予測タップのデータおよび間引き処理部１６の出
力である、教師画像としての１００Ｈｚインターレース
画像に基づく演算処理により、正規方程式のデータを生
成する。予測係数決定部１８は、正規方程式を解く演算
を行うことにより、予測係数を生成する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】この発明は、例えばフィール
ド倍速化処理を行うフィールド周波数変換装置および変
換方法に関する。

【０００２】

【従来の技術】フィールド周波数を例えば５０Ｈｚから
１００Ｈｚに変換する変換するフィールド周波数変換処
理の方法として、本願出願人は、クラス分類適応処理を
用いて元の画像中のフィールドの間に新たなフィールド
を生成する方法を先に提案している。ここで、クラス分
類適応処理は以下のような処理である。すなわち、入力
画像から所定の範囲の画像データを切り出し、切り出し
た画像データのレベル分布を検出し、検出結果に基づい
てクラス分類を行う。そして、分類されたクラス毎に予
め決定されている予測係数と、入力画像から別途を切り
出した所定範囲の画像データとに基づく演算の結果とし
て例えばフィールド倍速化画像等の出力画像を得る。

【０００３】ここで、予測係数は、出力画像と同一の信
号形式を有する画像（教師画像と称される）と、入力画
像と同一の信号形式を有する画像（生徒画像と称され
る）とに基づく演算処理によって決定される。

【０００４】

【発明が解決しようとする課題】これまでに提案されて
いる方法では、教師画像および生徒画像は以下のように
して生成される。すなわち、教師画像が例えば１００Ｈ
ｚインターレース画像である場合、１００Ｈｚプログレ
ッシブ画像に垂直間引き（走査線間引き）処理を施すこ
とによって教師画像が生成される。さらに、同じ１００
Ｈｚプログレッシブ画像に時間間引き（フィールド間引
き）および垂直間引き（走査線間引き）処理を施すこと
によって例えば５０Ｈｚインターレース画像の生徒画像
が生成される。

【０００５】このようにして生成される例えば５０Ｈｚ
の生徒画像は、例えば５０Ｈｚ画像を生成するビデオカ
メラの出力として得られる画像とは時間方向の解像度が
異なる。このため、上述したような生徒画像に基づく学
習によって決定される予測係数の下では、高精度の画像
情報変換を行うことはできず、出力画像をある程度以上
高画質とすることができないという問題があった。

【０００６】従って、この発明の目的は、より高画質な
出力画像を生成することが可能なフィールド周波数変換
装置および変換方法を提供することにある。

【０００７】

【課題を解決するための手段】請求項１の発明は、入力
画像から所定位置の画像データを切り出す第１の画像切
り出し手段と、第１の画像切り出し手段によって切り出
される画像データについてレベル分布のパターンを検出
し、検出したパターンに基づいてクラスを決定し、決定
したクラスを表現するクラス検出情報を出力するクラス
検出手段と、入力画像から所定位置の画像データを切り
出す第２の画像切り出し手段と、クラスに対応して予め
決定された予測係数を記憶し、記憶した予測係数の内か
ら、クラス検出手段の出力に対応するものを出力する係
数記憶手段と、第２の画像切り出し手段によって切り出
される画像データと、係数記憶手段から供給される予測
係数とに基づいて予測演算を行う演算処理手段とを有
し、予測係数は、所定の画像に対して、時間軸平滑化処
理を含む処理を施すことによって生成される入力画像と
同一の信号形式を有する生徒画像と、所定の画像に基づ
いて生成される演算処理手段によって生成されるべき画
像と同一の信号形式を有する教師画像とに基づく演算処
理によって決定されることを特徴とするフィールド周波
数変換装置である。

【０００８】請求項４の発明は、入力画像から所定位置
の画像データを切り出す第１の画像切り出しステップ
と、第１の画像切り出しステップによって切り出される
画像データについてレベル分布のパターンを検出し、検
出したパターンに基づいてクラスを決定し、決定したク
ラスを表現するクラス検出情報を出力するクラス検出ス
テップと、入力画像から所定位置の画像データを切り出
す第２の画像切り出しステップと、クラスに対応して予
め決定された予測係数を記憶し、記憶した予測係数の内
から、クラス検出ステップの結果に対応するものを出力
する係数記憶ステップと、第２の画像切り出しステップ
によって切り出される画像データと、係数記憶ステップ
から供給される予測係数とに基づいて予測演算を行う演
算処理ステップとを有し、予測係数は、所定の画像に対
して、時間軸平滑化処理を含む処理を施すことによって
生成される入力画像と同一の信号形式を有する生徒画像
と、所定の画像に基づいて生成される演算処理ステップ
によって生成されるべき画像と同一の信号形式を有する
教師画像とに基づく演算処理によって決定されることを
特徴とするフィールド周波数変換方法である。

【０００９】以上のような発明によれば、時間軸平滑化
処理により、動画像におけるぼけ成分等を反映する生徒
画像が生成され、そのような生徒画像に基づいて予測係
数が算出される。

【００１０】

【発明の実施の形態】この発明の一実施形態についての
説明に先立ち、理解を容易とするために、クラス分類適
応処理を用いたフィールド周波数変換について説明す
る。図１に、入力画像としての５０Ｈｚインターレース
画像を、出力画像としての１００Ｈｚインターレース画
像に変換するフィールド周波数変換を行う構成の一例を
示す。５０Ｈｚインターレース画像が領域切り出し部
１、２に供給される。領域切り出し部１は、入力画像か
ら所定の画素領域をクラスタップとして、切り出したク
ラスタップのデータをクラス検出部４に供給する。

【００１１】クラス検出部４は、供給されるデータにＡ
ＤＲＣ(Adaptive Dynamic Range Coding) 等の処理を施
し、処理結果に基づいて、時空間内での画像データのレ
ベル分布に応じたクラス分類を行う。そして、クラス検
出部４は、分類したクラスを示すクラスコードを生成
し、クラスコードを予測係数メモリ５に供給する。予測
係数メモリ５は、後述するようにして予め算出された予
測係数を記憶しており、記憶した予測係数の内から、ク
ラスコードに対応する予測係数を出力する。出力される
予測係数が予測演算部６に供給される。ここで、予測係
数は後述するようにして予めクラスに対応して予め決定
され、予測係数メモリ５に記憶されている。

【００１２】一方、領域切り出し部２は、入力画像から
所定の画素領域を予測タップとして切り出し、切り出し
た予測タップのデータを予測演算部６に供給する。予測
演算部６は、供給されるデータと、クラス検出部４から
供給されるクラスコードに対応する予測係数とに基づい
て以下の式（１）に従う積和演算を行うことによって出
力画像としての１００Ｈｚインターレース画像を生成す
る。

【００１３】 ｙ＝ｗ₁ ×ｘ₁ ＋ｗ₂ ×ｘ₂ ＋‥‥＋ｗ_n ×ｘ_n （１） ここで、ｘ₁ ，‥‥，ｘ_n が各予測タップの画素データ
であり、ｗ₁ ，‥‥，ｗ_n が各予測係数である。

【００１４】次に、図２を参照して、学習、すなわちク
ラス毎の予測係数を求める処理について説明する。１０
０Ｈｚのプログレッシブ画像が間引き処理部１２および
１６に供給される。間引き処理部１２は、供給される画
像にフィールド間引き処理と、垂直間引き処理とを施し
て、５０Ｈｚインターレース画像を生成する。この５０
Ｈｚインターレース画像が生徒画像として領域切り出し
部１３、１４に供給される。領域切り出し部１３、１４
は、図１中の領域切り出し部１、２とそれぞれ同様に、
クラスタップ、予測タップを切り出す。領域切り出し部
１３の出力であるクラスタップのデータは、クラス検出
部１４に供給される。

【００１５】クラス検出部１４は、供給されるデータに
基づいて、図１中のクラス検出部４と同様にクラス分類
を行い、クラスコードを正規方程式加算部１７に供給す
る。また、領域切り出し部１５の出力である予測タップ
のデータは、正規方程式加算部１７に供給される。一
方、間引き処理部１６は、供給される１００Ｈｚプログ
レッシブ画像に垂直間引き処理を施すことにより、１０
０Ｈｚインターレース画像を生成する。この１００Ｈｚ
インターレース画像が教師画像として正規方程式加算部
１７に供給される。正規方程式加算部１７は、クラス検
出部１４の出力、領域切り出し部１５の出力、および間
引き処理部１６の出力に基づく演算処理により、正規方
程式のデータを生成する。

【００１６】正規方程式のデータは、予測係数決定部１
８に供給される。予測係数決定部１８は、供給されるデ
ータに基づいて正規方程式を解く演算を行うことによ
り、予測係数を生成する。生成される予測係数は、係数
メモリ１９に供給されて記憶される。係数メモリ１９の
記憶内容が図１中の予測係数メモリ５にロードされる。

【００１７】正規方程式について以下に説明する。上述
の式（１）において、学習前は予測係数ｗ₁ ，‥‥，ｗ
_n が未定係数である。学習は、クラス毎に複数の教師画
像を入力することによって行う。教師画像の種類数をｍ
と表記する場合、式（１）から、以下の式（２）が設定
される。

【００１８】 ｙ_k ＝ｗ₁ ×ｘ_k1＋ｗ₂ ×ｘ_k2＋‥‥＋ｗ_n ×ｘ_kn （２） （ｋ＝１，２，‥‥，ｍ） ｍ＞ｎの場合、予測係数ｗ₁ ，‥‥，ｗ_n は一意に決ま
らないので、誤差ベクトルｅの要素ｅ_k を以下の式
（３）で定義して、式（４）によって定義される誤差ベ
クトルｅを最小とするように予測係数を定めるようにす
る。すなわち、いわゆる最小２乗法によって予測係数を
一意に定める。

【００１９】 ｅ_k ＝ｙ_k −｛ｗ₁ ×ｘ_k1＋ｗ₂ ×ｘ_k2＋‥‥＋ｗ_n ×ｘ_kn｝ （３） （ｋ＝１，２，‥‥ｍ）

【００２０】

【数１】

【００２１】式（４）のｅ² を最小とする予測係数を求
めるための実際的な計算方法としては、ｅ² を予測係数
ｗ_i (i=1,2‥‥）で偏微分し（式（５））、ｉの各値に
ついて偏微分値が０となるように各予測係数ｗ_i を定め
れば良い。

【００２２】

【数２】

【００２３】式（５）から各予測係数ｗ_i を定める具体
的な手順について説明する。式（６）、（７）のように
Ｘ_ji，Ｙ_i を定義すると、式（５）は、式（８）の行列
式の形に書くことができる。

【００２４】

【数３】

【００２５】

【数４】

【００２６】

【数５】

【００２７】式（８）が一般に正規方程式と呼ばれるも
のである。正規方程式加算部１７は、供給されるデータ
に基づいて正規方程式（８）中の各パラメータを算出す
る。予測係数決定部１８は、掃き出し法等の一般的な行
列解法に従って正規方程式（８）を解くことにより、予
測係数ｗ_i （ｉ＝１，２，‥‥，ｎ）を算出する。

【００２８】上述したようなフィールド周波数変換にお
ける、入力画像内の画素位置と出力画像内の画素位置と
の関係の一例を図３に示す。ここで、水平方向が時間を
示し、垂直方向が画像内の垂直方向を示す。入力画像内
の画素を六角形で示し、出力画像内の画素を菱形で示し
た。この一例では、入力画像内のフィールド（フィール
ド周波数５０Ｈｚ）と同一の時間位置と、入力画像内の
フィールドの中間の時間位置とに、出力画像内のフィー
ルド（フィールド周波数１００Ｈｚ）が生成される。入
力画像、出力画像ともインターレース画像であるため、
入力画像内のフィールド上では、入力画像内の画素位置
と出力画像内の画素位置とが垂直方向に一致する場合
と、入力画像内のフィールド上では、入力画像内の画素
位置と出力画像内の画素位置とが垂直方向に異なる場合
がある。

【００２９】上述したような処理において、間引き処理
部１２の出力として得られる生徒画像は、例えば５０Ｈ
ｚ画像を生成するビデオカメラの出力として得られる画
像とは時間方向の解像度が異なる。従って、上述したよ
うな学習によって決定される予測係数の下では、５０Ｈ
ｚ画像を生成するビデオカメラの出力に対するフィール
ド周波数変換の処理精度に限界がある。この点について
より詳細に説明する。フィールド周波数が１００Ｈｚの
画像を生成するビデオカメラの出力と、フィールド周波
数が例えば５０Ｈｚの画像を生成するビデオカメラの出
力とを比較すると、後者は前者に比べてフィールド周波
数が小さい点、および時間方向の解像度が低い点で相違
している。

【００３０】シャッタースピードを上げることにより、
５０Ｈｚの画像を生成するビデオカメラの出力において
も時間方向の解像度を向上させることは可能である。但
し、フィールド周波数を変えずにシャッタースピードを
上げると、全体としてコマ送りのようなぎこちない動画
像に対応する画像が生成されてしまう。間引き処理部１
２の出力として得られる生徒画像は、コマ送りのような
ぎこちない動画像に対応する画像に相当するものであ
る。

【００３１】このような生徒画像は、例えばフィールド
周波数が５０Ｈｚの画像を生成するビデオカメラの通常
の（すなわちシャッタースピードを上げずに撮影した時
の）出力とは特に時間方向の解像度において異なったも
のとなる。より具体的には、上述したような生徒画像
は、ＣＣＤ(Charge Coupled Device) の電荷蓄積に要す
る時間等に起因する時間方向のぼけ等の影響を反映して
いない。従って、図２を参照して上述したような学習に
よって決定される予測係数の下では、ある程度以上画質
の良いフィールド倍速画像を得ることができない。

【００３２】そこで、この発明は、生徒画像を生成する
に際して、動画像におけるぼけ成分が加えられるように
したものである。この発明の一実施形態における、学習
処理について、図４を参照して説明する。図４におい
て、図２中の各構成要素と同一の構成要素には同一の符
号を付し、重複する説明を省略する。入力する１００Ｈ
ｚプログレッシブ画像は、平滑化処理部１１に供給され
る。平滑化処理部１１は、時間軸平滑化フィルタを有し
ており、フレーム間での平滑化処理を行うことによって
動画像におけるぼけ成分を含む５０Ｈｚプログレッシブ
画像を生成し、この５０Ｈｚプログレッシブ画像を間引
き処理部１２０に供給する。

【００３３】間引き処理部１２０は、供給される５０Ｈ
ｚプログレッシブ画像に垂直間引き処理を施すことによ
り、５０Ｈｚインターレース画像を生成する。間引き処
理部１２０の出力は、動画像におけるぼけ成分を含む５
０Ｈｚインターレース画像が得られる。間引き処理部１
２０の出力を生徒画像として使用して学習処理を行うこ
とにより、動画像におけるぼけ成分を反映した予測係数
を得ることができる。平滑化処理部１１についてより詳
細に説明する。図５は、１００Ｈｚプログレッシブ画像
の画素位置（黒丸で示す）、教師画像としての１００Ｈ
ｚインターレース画像の画素位置（白丸で示す）、およ
び生徒画像としての５０Ｈｚインターレース画像の画素
位置（正方形で示す）の関係の一例を示す。

【００３４】ここで、水平方向が時間方向を示し、垂直
方向が画像内の垂直方向を示す。ここでは、生徒画像内
のフィールドが１００Ｈｚプログレッシブ画像のフィー
ルドと重なる時間位置に生成される。このため、生徒画
像のフィールドと同じ時間位置における１００Ｈｚプロ
グレッシブ画像の画素と、時間的に当該画素の前後に位
置する画素とに基づいて、生徒画像内の画素値を生成す
る処理が可能である。すなわち、点線で囲んだ３個の画
素値の重み付け加算値として、正方形で示した、中央の
画素に対応する位置にある生徒画像内の画素値を算出す
る。より具体的には、平滑化処理部１１内の時間軸平滑
フィルタとして、図６に示すような構成を用いるように
すれば良い。

【００３５】ここで、Ｐ〔ｋ〕は、生徒画素内のフィー
ルドと同じ時間位置にある１００Ｈｚプログレッシブ画
像の画素値を示し、Ｐ〔ｋ−１〕およびＰ〔ｋ＋１〕
は、Ｐ〔ｋ〕に対して時間的に直前および直後に位置す
る、１００Ｈｚプログレッシブ画像の画素値を示す。Ｐ
〔ｋ−１〕，Ｐ〔ｋ〕およびＰ〔ｋ＋１〕は、それぞ
れ、アンプ２４、２５および２６に供給される。各アン
プは、供給される画素値に対してそれぞれ所定のゲイン
を付与する。アンプ２４、２５および２６の出力が加算
器２７に供給される。加算器２７は各アンプの出力を加
算する。加算器２７の出力として、生徒画像の画素値ｓ
〔ｋ〕が得られる。

【００３６】次に、図７は、１００Ｈｚプログレッシブ
画像の画素位置（黒丸で示す）、教師画像としての１０
０Ｈｚインターレース画像の画素位置（白丸で示す）、
および生徒画像としての５０Ｈｚインターレース画像の
画素位置（正方形で示す）の関係の他の例を示す。ここ
で、水平方向が時間方向を示し、垂直方向が画像内の垂
直方向を示す。ここでは、生徒画像のフィールドが１０
０Ｈｚプログレッシブ画像のフィールドの間に位置して
いる。このため、生徒画像内各フィールド上の画素値
を、時間的に当該フィールドの前後に位置する１００Ｈ
ｚプログレッシブ画像のフィールド上の画素値に基づい
て算出することが可能である。すなわち、点線で囲んだ
３個の画素の内で、中央の正方形の画素に対応する５０
Ｈｚ画像内の画素値を、その両側の１００Ｈｚプログレ
ッシブ画像の画素の重み付け加算値として生成する。

【００３７】より具体的には、平滑化処理部１１内の時
間軸平滑フィルタとして、図８に示すような構成を用い
るようにすれば良い。ここで、Ｐ〔ｋ−１〕およびＰ
〔ｋ＋１〕は、生徒画素内のフィールドに対して時間的
に直前および直後に位置する、１００Ｈｚプログレッシ
ブ画像内のフィールド内の画素値を示す。Ｐ〔ｋ−１〕
およびＰ〔ｋ＋１〕は、それぞれ、アンプ３３および３
４に供給される。各アンプは、供給される画素値に対し
てそれぞれ所定のゲインを付与する。アンプ３３および
３４の出力が加算器３５に供給される。加算器３５は各
アンプの出力を加算する。加算器３５の出力、すなわち
Ｐ〔ｋ−１〕およびＰ〔ｋ＋１〕の加重平均として、生
徒画像の画素値ｓ〔ｌ〕が得られる。

【００３８】このように、生徒画像としての例えば５０
Ｈｚインターレース画像内のフィールドと、教師画像と
しての例えば１００Ｈｚインターレース画像内のフィー
ルドとの時間位置関係に適合する時間軸平滑化処理を行
うことができる。時間軸平滑化処理は、図５〜図８を参
照して上述した一例および他の例に限定されるものでは
ない。すなわち、フィルタの次数や、アンプゲインの設
定に係る重み付け係数は任意に変えることができる。ま
た、重み付け加算に用いられる画素値は、生徒画像内の
画素位置に対して時間的に対称に分布していなくても良
い。

【００３９】重み付け加算に用いられる画素値を、生徒
画像内の画素位置に対して時間的に対称に分布するよう
に選択する場合には、教師画像のフィールドの時間位
置と生徒画像のフィールドの時間位置とが一致する場合
にはフィルタの次数を奇数とする必要があり（例えば上
述の一例）、また、教師画像のフィールドの間に生徒
画像のフィールドのが位置する場合にはフィルタの次数
を奇数とする必要がある（例えば上述の他の例）。

【００４０】一方、重み付け加算に用いられる画素値
を、生徒画像内の画素位置に対して時間的に非対称に分
布するように選択する場合には、選択される各画素に乗
じる係数の重みによって、生徒画素のフィールド位相を
変化させることができる。従って、フィールド周波数変
換によって生成したい画像と入力画像との間の関係、例
えばフィールド周波数、フィールドの時間位置等に応じ
て、生徒画像を得るためにより適切な処理を行うことが
できる。

【００４１】上述したこの発明の一実施形態は、５０Ｈ
ｚインターレース画像を１００Ｈｚインターレース画像
に変換するフィールド倍速化処理を行うものであるが、
この発明は、フィールド倍速化処理以外にも、より一般
的な周波数変換フィールド周波数、フレーム周波数の変
換処理に対して広範に適用することが可能である。例え
ば、ＰＡＬ方式フリッカーフリーテレビジョン受像器等
の、テレビジョン受像器におけるフィールド周波数変換
を行う場合にこの発明を適用することができる。また、
放送方式変換装置、映画フィルムコマ数変換装置等にお
けるフィールド周波数変換を行う場合にこの発明を適用
することができる。

【００４２】この発明は、上述したこの発明の一実施形
態に限定されるものでは無く、この発明の主旨を逸脱し
ない範囲内で様々な変形や応用が可能である。

【００４３】

【発明の効果】この発明によれば、時間軸平滑化処理を
含む処理によって生徒画像が生成される。このような生
徒画像は、動画におけるぼけ成分等が加えられる等、入
力画像の性質をより的確に反映するものとなる。このた
め、このような生徒画像を使用して学習を行うことによ
り、入力画像の性質により適合性の高い予測係数を得る
ことができる。このような予測係数を用いたクラス分類
適応処理によってフィールド周波数変換を行うことによ
り、より画質の良い出力画像を生成することができる。

【００４４】また、時間軸平滑化処理において用いられ
る画素の画素位置、重み付け係数等を、フィールド周波
数変換によって生成したい画像と入力画像との間の関
係、例えばフィールド周波数、フィールドの時間位置等
に応じて、適宜設定することにより、より適切な処理を
行うことができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】クラス分類適応処理における予測推定に係る一
般的な構成について説明するためのブロック図である。

【図２】クラス分類適応処理における一般的な学習処理
について説明するためのブロック図である。

【図３】フィールド周波数変換における入力画像の画素
位置素と出力画像の画素位置との関係の一例を示す略線
図である。

【図４】この発明の一実施形態における学習処理につい
て説明するための略線図である。

【図５】この発明の一実施形態における時間軸平滑化処
理の一例について説明するための略線図である。

【図６】図５に示す時間軸平滑化処理を実現する構成に
ついて説明するためのブロック図である。

【図７】この発明の一実施形態における時間軸平滑化処
理の他の例について説明するための略線図である。

【図８】図７に示す時間軸平滑化処理を実現する構成に
ついて説明するためのブロック図である。

【符号の説明】

１１・・・平滑化処理部

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 立平 靖 東京都品川区北品川６丁目７番35号 ソニ ー株式会社内 (72)発明者 内田 真史 東京都品川区北品川６丁目７番35号 ソニ ー株式会社内 (72)発明者 宮井 岳志 東京都品川区北品川６丁目７番35号 ソニ ー株式会社内 Ｆターム(参考） 5C059 KK01 LA05 LA07 LB05 LB13 UA12 UA38

Claims (4)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 入力画像から所定位置の画像データを切
   り出す第１の画像切り出し手段と、 上記第１の画像切り出し手段によって切り出される画像
   データについてレベル分布のパターンを検出し、検出し
   たパターンに基づいてクラスを決定し、決定したクラス
   を表現するクラス検出情報を出力するクラス検出手段
   と、 上記入力画像から所定位置の画像データを切り出す第２
   の画像切り出し手段と、 上記クラスに対応して予め決定された予測係数を記憶
   し、記憶した予測係数の内から、上記クラス検出手段の
   出力に対応するものを出力する係数記憶手段と、 上記第２の画像切り出し手段によって切り出される画像
   データと、上記係数記憶手段から供給される予測係数と
   に基づいて予測演算を行う演算処理手段とを有し、 上記予測係数は、 所定の画像に対して、時間軸平滑化処理を含む処理を施
   すことによって生成される入力画像と同一の信号形式を
   有する生徒画像と、上記所定の画像に基づいて生成され
   る上記演算処理手段によって生成されるべき画像と同一
   の信号形式を有する教師画像とに基づく演算処理によっ
   て決定されることを特徴とするフィールド周波数変換装
   置。
2. 【請求項２】 請求項１において、 上記演算処理手段によって生成されるべき画像は、 上記入力画像の２倍のフィールド周波数を有することを
   特徴とするフィールド周波数変換装置。
3. 【請求項３】 請求項１において、 上記所定の画像は、 上記演算処理手段によって生成されるべき画像のフィー
   ルド周波数以上のフィールド周波数を有することを特徴
   とするフィールド周波数変換装置。
4. 【請求項４】 入力画像から所定位置の画像データを切
   り出す第１の画像切り出しステップと、 上記第１の画像切り出しステップによって切り出される
   画像データについてレベル分布のパターンを検出し、検
   出したパターンに基づいてクラスを決定し、決定したク
   ラスを表現するクラス検出情報を出力するクラス検出ス
   テップと、 上記入力画像から所定位置の画像データを切り出す第２
   の画像切り出しステップと、 上記クラスに対応して予め決定された予測係数を記憶
   し、記憶した予測係数の内から、上記クラス検出ステッ
   プの結果に対応するものを出力する係数記憶ステップ
   と、 上記第２の画像切り出しステップによって切り出される
   画像データと、上記係数記憶ステップから供給される予
   測係数とに基づいて予測演算を行う演算処理ステップと
   を有し、 上記予測係数は、 所定の画像に対して、時間軸平滑化処理を含む処理を施
   すことによって生成される入力画像と同一の信号形式を
   有する生徒画像と、上記所定の画像に基づいて生成され
   る上記演算処理ステップによって生成されるべき画像と
   同一の信号形式を有する教師画像とに基づく演算処理に
   よって決定されることを特徴とするフィールド周波数変
   換方法。