JPH1127564A - 画像変換装置および方法、並びに提供媒体 - Google Patents
画像変換装置および方法、並びに提供媒体Info
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- JPH1127564A JPH1127564A JP12302198A JP12302198A JPH1127564A JP H1127564 A JPH1127564 A JP H1127564A JP 12302198 A JP12302198 A JP 12302198A JP 12302198 A JP12302198 A JP 12302198A JP H1127564 A JPH1127564 A JP H1127564A
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- image signal
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- Compression Or Coding Systems Of Tv Signals (AREA)
Abstract
(57)【要約】
【課題】 劣化した画像であっても、確実に、これを補
正できるようにする。 【解決手段】 領域切り出し部１でクラスタップを切り
出し、ＡＤＲＣパターン抽出部４でクラス分類する。ク
ラスコード発生部５は、クラスと特徴量に対応するクラ
スコードを発生し、ＲＯＭテーブル６に供給する。ＲＯ
Ｍテーブル６は、入力されたクラスコードに対応する予
測係数を予測演算部７に出力する。領域切り出し部２に
より切り出された予測タップと予測係数とから予測演算
が行われる。領域切り出し部１と領域切り出し部２の切
り出しは、特徴量抽出部３が検出した特徴に対応して、
ダイナミックに制御される。
正できるようにする。 【解決手段】 領域切り出し部１でクラスタップを切り
出し、ＡＤＲＣパターン抽出部４でクラス分類する。ク
ラスコード発生部５は、クラスと特徴量に対応するクラ
スコードを発生し、ＲＯＭテーブル６に供給する。ＲＯ
Ｍテーブル６は、入力されたクラスコードに対応する予
測係数を予測演算部７に出力する。領域切り出し部２に
より切り出された予測タップと予測係数とから予測演算
が行われる。領域切り出し部１と領域切り出し部２の切
り出しは、特徴量抽出部３が検出した特徴に対応して、
ダイナミックに制御される。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、画像変換装置およ
び方法、並びに提供媒体に関し、特に、入力された画像
信号を同一フォーマットもしくは異なるフォーマットの
画像信号に変換する際に、入力された画像データの画質
が悪くとも、確実に画質が補正されたもしくは画質が改
善された画像信号を提供できるようにした画像変換装置
および方法、並びに提供媒体に関する。
び方法、並びに提供媒体に関し、特に、入力された画像
信号を同一フォーマットもしくは異なるフォーマットの
画像信号に変換する際に、入力された画像データの画質
が悪くとも、確実に画質が補正されたもしくは画質が改
善された画像信号を提供できるようにした画像変換装置
および方法、並びに提供媒体に関する。
【０００２】
【従来の技術】本出願人は、例えば、特開平８−５１５
９９号として、より高解像度の画素データを得ることが
できるようにする技術を提案している。この提案におい
ては、例えばＳＤ（Standard Definition）画素データ
からなる画像データからＨＤ（High Definition）画素
データからなる画像データを創造する場合、創造するＨ
Ｄ画素データの近傍に位置するＳＤ画素データを用いて
クラス分類を行い（クラスを決定し）、それぞれのクラ
ス毎に、予測係数値を学習させておき、画像静止部にお
いては、フレーム内相関を利用し、動き部においては、
フィールド内相関を利用して、より真値に近いＨＤ画素
データを得るようにしている。
９９号として、より高解像度の画素データを得ることが
できるようにする技術を提案している。この提案におい
ては、例えばＳＤ（Standard Definition）画素データ
からなる画像データからＨＤ（High Definition）画素
データからなる画像データを創造する場合、創造するＨ
Ｄ画素データの近傍に位置するＳＤ画素データを用いて
クラス分類を行い（クラスを決定し）、それぞれのクラ
ス毎に、予測係数値を学習させておき、画像静止部にお
いては、フレーム内相関を利用し、動き部においては、
フィールド内相関を利用して、より真値に近いＨＤ画素
データを得るようにしている。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】ところで、この技術を
用いて、例えば、非常に画質の悪い（画像のぼけた）画
像を良好な画質の画像に補正することができる。しかし
ながら、非常に画質が悪い画像データの場合、この非常
に画質が悪い画像データを用いてクラス分類を行うと、
適切なクラス分類を行うことができず、適切なクラスを
決定することができない。適切なクラスを求めることが
できないと、適切な予測係数値のセットを得ることがで
きず、結局、充分な画質の補正を行うことができない課
題があった。
用いて、例えば、非常に画質の悪い（画像のぼけた）画
像を良好な画質の画像に補正することができる。しかし
ながら、非常に画質が悪い画像データの場合、この非常
に画質が悪い画像データを用いてクラス分類を行うと、
適切なクラス分類を行うことができず、適切なクラスを
決定することができない。適切なクラスを求めることが
できないと、適切な予測係数値のセットを得ることがで
きず、結局、充分な画質の補正を行うことができない課
題があった。
【０００４】本発明はこのような状況に鑑みてなされた
ものであり、入力された画像データの画質が悪くとも、
確実に画質を補正することができるようした画像変換装
置および方法を提供するものである。
ものであり、入力された画像データの画質が悪くとも、
確実に画質を補正することができるようした画像変換装
置および方法を提供するものである。
【０００５】
【課題を解決するための手段】請求項１に記載に画像変
換装置は、第１の画像信号の中からクラスコードを生成
するための複数の画素データをクラスタップとして抽出
するクラスタップ抽出手段と、クラスタップをクラス分
類することによりそのクラスを表すクラスコードを発生
するクラス分類手段と、クラスコードに対応する予測デ
ータを発生する発生手段と、予測データを用いて第２の
画像信号を生成する生成手段と、第１の画像信号の画像
のぼけの程度を表す特徴量を検出して、その検出結果に
対応して、クラスタップ抽出手段のクラスタップの抽出
動作を制御する検出手段とを備えることを特徴とする。
換装置は、第１の画像信号の中からクラスコードを生成
するための複数の画素データをクラスタップとして抽出
するクラスタップ抽出手段と、クラスタップをクラス分
類することによりそのクラスを表すクラスコードを発生
するクラス分類手段と、クラスコードに対応する予測デ
ータを発生する発生手段と、予測データを用いて第２の
画像信号を生成する生成手段と、第１の画像信号の画像
のぼけの程度を表す特徴量を検出して、その検出結果に
対応して、クラスタップ抽出手段のクラスタップの抽出
動作を制御する検出手段とを備えることを特徴とする。
【０００６】請求項１１に記載に画像変換方法は、第１
の画像信号の中からクラスコードを生成するための複数
の画素データをクラスタップとして抽出し、クラスタッ
プをクラス分類することによりそのクラスを表すクラス
コードを発生し、クラスコードに対応する予測データを
発生し、予測データを用いて第２の画像信号を生成し、
第１の画像信号の画像のぼけの程度を表す特徴量を検出
して、その検出結果に対応して、クラスタップの抽出処
理を制御することを特徴とする。
の画像信号の中からクラスコードを生成するための複数
の画素データをクラスタップとして抽出し、クラスタッ
プをクラス分類することによりそのクラスを表すクラス
コードを発生し、クラスコードに対応する予測データを
発生し、予測データを用いて第２の画像信号を生成し、
第１の画像信号の画像のぼけの程度を表す特徴量を検出
して、その検出結果に対応して、クラスタップの抽出処
理を制御することを特徴とする。
【０００７】請求項２１に記載の提供媒体は、複数の画
素データからなる第１の画像信号を複数の画素データか
らなる第２の画像信号に変換する画像変換装置に、第１
の画像信号の中からクラスコードを生成するための複数
の画素データをクラスタップとして抽出し、クラスタッ
プをクラス分類することによりそのクラスを表すクラス
コードを発生し、クラスコードに対応する予測データを
発生し、予測データを用いて第２の画像信号を生成し、
第１の画像信号の画像のぼけの程度を表す特徴量を検出
して、その検出結果に対応して、クラスタップの抽出処
理を制御する処理を実行させるコンピュータが読み取り
可能なプログラムを提供することを特徴とする。
素データからなる第１の画像信号を複数の画素データか
らなる第２の画像信号に変換する画像変換装置に、第１
の画像信号の中からクラスコードを生成するための複数
の画素データをクラスタップとして抽出し、クラスタッ
プをクラス分類することによりそのクラスを表すクラス
コードを発生し、クラスコードに対応する予測データを
発生し、予測データを用いて第２の画像信号を生成し、
第１の画像信号の画像のぼけの程度を表す特徴量を検出
して、その検出結果に対応して、クラスタップの抽出処
理を制御する処理を実行させるコンピュータが読み取り
可能なプログラムを提供することを特徴とする。
【０００８】請求項１に記載の画像変換装置、請求項１
１に記載の画像変換方法、および請求項２１に記載の提
供媒体においては、入力された画像データのぼけ量を表
す特徴量に対応してクラスタップが制御される。これに
より、入力される画像データの画質が悪くても、最適な
クラスタップを抽出することができ、最適な予測処理を
行うことが可能となる。
１に記載の画像変換方法、および請求項２１に記載の提
供媒体においては、入力された画像データのぼけ量を表
す特徴量に対応してクラスタップが制御される。これに
より、入力される画像データの画質が悪くても、最適な
クラスタップを抽出することができ、最適な予測処理を
行うことが可能となる。
【０００９】
【発明の実施の形態】以下に本発明の実施の形態を説明
するが、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。但
し勿論この記載は、各手段を記載したものに限定するこ
とを意味するものではない。
するが、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。但
し勿論この記載は、各手段を記載したものに限定するこ
とを意味するものではない。
【００１０】請求項１に記載に画像変換装置は、第１の
画像信号の中からクラスコードを生成するための複数の
画素データをクラスタップとして抽出するクラスタップ
抽出手段（例えば、図１の領域切り出し部１）と、クラ
スタップをクラス分類することによりそのクラスを表す
クラスコードを発生するクラス分類手段（例えば、図１
のＡＤＲＣパターン抽出部４）と、クラスコードに対応
する予測データを発生する発生手段（例えば、図１のＲ
ＯＭテーブル６）と、予測データを用いて第２の画像信
号を生成する生成手段（例えば、図１の予測演算部７）
と、第１の画像信号の画像のぼけの程度を表す特徴量を
検出して、その検出結果に対応して、クラスタップ抽出
手段のクラスタップの抽出動作を制御する検出手段（例
えば、図１の特徴量抽出部３）とを備えることを特徴と
する。
画像信号の中からクラスコードを生成するための複数の
画素データをクラスタップとして抽出するクラスタップ
抽出手段（例えば、図１の領域切り出し部１）と、クラ
スタップをクラス分類することによりそのクラスを表す
クラスコードを発生するクラス分類手段（例えば、図１
のＡＤＲＣパターン抽出部４）と、クラスコードに対応
する予測データを発生する発生手段（例えば、図１のＲ
ＯＭテーブル６）と、予測データを用いて第２の画像信
号を生成する生成手段（例えば、図１の予測演算部７）
と、第１の画像信号の画像のぼけの程度を表す特徴量を
検出して、その検出結果に対応して、クラスタップ抽出
手段のクラスタップの抽出動作を制御する検出手段（例
えば、図１の特徴量抽出部３）とを備えることを特徴と
する。
【００１１】請求項５に記載の画像変換装置は、第１の
画像信号の中から予測演算を行うための複数の画素デー
タを予測タップとして抽出する予測タップ抽出手段（例
えば、図１の領域切り出し部２）をさらに備え、発生手
段は、クラスコードに対応する予測係数のセットを発生
し、生成手段は、予測タップ抽出手段からの予測タップ
と発生手段からの予測係数のセットを用いて予測演算す
ることにより第２の画像信号を生成することを特徴とす
る。
画像信号の中から予測演算を行うための複数の画素デー
タを予測タップとして抽出する予測タップ抽出手段（例
えば、図１の領域切り出し部２）をさらに備え、発生手
段は、クラスコードに対応する予測係数のセットを発生
し、生成手段は、予測タップ抽出手段からの予測タップ
と発生手段からの予測係数のセットを用いて予測演算す
ることにより第２の画像信号を生成することを特徴とす
る。
【００１２】以下に、本発明の実施の形態について説明
する。図１は、本発明を適用した、画像変換装置の構成
例を示すブロック図である。同図には、例えば画質の悪
い（ぼけた画像の）ＳＤ画像データ（または、ＨＤ画像
データ）を、画質改善されたＳＤ画像データ（または、
ＨＤ画像データ）に変換する構成例が示されている。以
下においては、入力画像データがＳＤ画像データである
場合について説明する。
する。図１は、本発明を適用した、画像変換装置の構成
例を示すブロック図である。同図には、例えば画質の悪
い（ぼけた画像の）ＳＤ画像データ（または、ＨＤ画像
データ）を、画質改善されたＳＤ画像データ（または、
ＨＤ画像データ）に変換する構成例が示されている。以
下においては、入力画像データがＳＤ画像データである
場合について説明する。
【００１３】例えば、画質の悪い（ぼけた画像の）ＳＤ
画像データが、入力端子を介して画像変換装置に入力さ
れる。入力された画像データは、領域切り出し部１、領
域切り出し部２、および特徴量抽出部３に供給される。
特徴量抽出部３は、入力されたＳＤ画像データのぼけ量
を表す特徴量を検出し、その検出した特徴量を領域切り
出し部１、領域切り出し部２、およびクラスコード発生
部５に出力する。領域切り出し部１は、入力された画像
データから所定の範囲の画素データをクラスタップのセ
ットとして切り出し、これをＡＤＲＣ（Adaptive Dynam
ic Range Coding）パターン抽出部４に出力する。領域
切り出し部１において切り出されるクラスタップは、特
徴量抽出部３の出力する特徴量に対応して制御される。
ＡＤＲＣパターン抽出部４は、空間内の波形表現を目的
としたクラス分類を行うようになされている。
画像データが、入力端子を介して画像変換装置に入力さ
れる。入力された画像データは、領域切り出し部１、領
域切り出し部２、および特徴量抽出部３に供給される。
特徴量抽出部３は、入力されたＳＤ画像データのぼけ量
を表す特徴量を検出し、その検出した特徴量を領域切り
出し部１、領域切り出し部２、およびクラスコード発生
部５に出力する。領域切り出し部１は、入力された画像
データから所定の範囲の画素データをクラスタップのセ
ットとして切り出し、これをＡＤＲＣ（Adaptive Dynam
ic Range Coding）パターン抽出部４に出力する。領域
切り出し部１において切り出されるクラスタップは、特
徴量抽出部３の出力する特徴量に対応して制御される。
ＡＤＲＣパターン抽出部４は、空間内の波形表現を目的
としたクラス分類を行うようになされている。
【００１４】クラスコード発生部５は、ＡＤＲＣパター
ン抽出部４より出力されたクラスおよび特徴量抽出部３
から出力された特徴量に対応するクラスコードを発生
し、ＲＯＭテーブル６に出力する。ＲＯＭテーブル６に
は、各クラス（クラスコード）に対応して予め所定の予
測係数のセットが記憶されており、クラスコードに対応
する予測係数のセットが予測演算部７に出力される。
ン抽出部４より出力されたクラスおよび特徴量抽出部３
から出力された特徴量に対応するクラスコードを発生
し、ＲＯＭテーブル６に出力する。ＲＯＭテーブル６に
は、各クラス（クラスコード）に対応して予め所定の予
測係数のセットが記憶されており、クラスコードに対応
する予測係数のセットが予測演算部７に出力される。
【００１５】領域切り出し部２は、入力された画像デー
タから所定範囲の画素データを予測タップのセットとし
て切り出し、その予測タップを構成する画素データを予
測演算部７に出力する。この領域切り出し部２により切
り出される予測タップのセットは、特徴量抽出部３の出
力するぼけ量を表す特徴量に対応して制御される。予測
演算部７は、領域切り出し部２より入力された予測タッ
プのセットと、ＲＯＭテーブル６より入力された予測係
数のセットとから予測演算を行い、その演算結果を、画
質を補正した画像データとして出力する。この出力され
た画像データが、例えば図示しない表示デバイスで表示
されたり、記録デバイスに記録されたり、伝送デバイス
で伝送される。
タから所定範囲の画素データを予測タップのセットとし
て切り出し、その予測タップを構成する画素データを予
測演算部７に出力する。この領域切り出し部２により切
り出される予測タップのセットは、特徴量抽出部３の出
力するぼけ量を表す特徴量に対応して制御される。予測
演算部７は、領域切り出し部２より入力された予測タッ
プのセットと、ＲＯＭテーブル６より入力された予測係
数のセットとから予測演算を行い、その演算結果を、画
質を補正した画像データとして出力する。この出力され
た画像データが、例えば図示しない表示デバイスで表示
されたり、記録デバイスに記録されたり、伝送デバイス
で伝送される。
【００１６】次に、その動作について説明する。領域切
り出し部１は、画像データが入力されると、入力された
画像データの中から、所定の画素データをクラスタップ
として切り出す処理を実行する。例えば、図２に示すよ
うに、所定の注目画素データを中心として、その注目画
素データに対応する位置のデータ画素と、上下左右に隣
接する画素データの合計５個の画素データをクラスタッ
プとして切り出す。あるいは、図３に示すように、注目
画素データに対応する画素データと、上下左右方向に３
画素分離れた位置に隣接する画素データをクラスタップ
として抽出する。どのような画素データがクラスタップ
として切り出されるかは、特徴量抽出部３の出力するぼ
け量を表す特徴量に対応して決定される。
り出し部１は、画像データが入力されると、入力された
画像データの中から、所定の画素データをクラスタップ
として切り出す処理を実行する。例えば、図２に示すよ
うに、所定の注目画素データを中心として、その注目画
素データに対応する位置のデータ画素と、上下左右に隣
接する画素データの合計５個の画素データをクラスタッ
プとして切り出す。あるいは、図３に示すように、注目
画素データに対応する画素データと、上下左右方向に３
画素分離れた位置に隣接する画素データをクラスタップ
として抽出する。どのような画素データがクラスタップ
として切り出されるかは、特徴量抽出部３の出力するぼ
け量を表す特徴量に対応して決定される。
【００１７】ここで、図４のフローチャートを参照し
て、特徴量抽出部３の特徴量抽出処理について説明す
る。最初にステップＳ１において、特徴量抽出部３は、
入力された各画素データに対するフレーム毎の自己相関
係数を算出する。そして、この自己相関係数を画素デー
タのぼけ量を表す特徴量の尺度に利用する。すなわち、
図５に示すように、１フレームの画像データが７２０画
素×４８０画素の画素データで構成されているものとす
ると、所定の注目画素に対してその注目画素を中心とし
て、７２０画素×４８０画素の画素データのうちの５１
２画素×２５６画素の画素データからなるブロック（以
下、このブロックを、適宜、基準ブロックと呼ぶ）を構
成し、その基準ブロックの位置を画素単位で所定の範囲
内を上下左右方向に移動させ、移動させたときのそれぞ
れの位置に対応する自己相関係数を算出する。
て、特徴量抽出部３の特徴量抽出処理について説明す
る。最初にステップＳ１において、特徴量抽出部３は、
入力された各画素データに対するフレーム毎の自己相関
係数を算出する。そして、この自己相関係数を画素デー
タのぼけ量を表す特徴量の尺度に利用する。すなわち、
図５に示すように、１フレームの画像データが７２０画
素×４８０画素の画素データで構成されているものとす
ると、所定の注目画素に対してその注目画素を中心とし
て、７２０画素×４８０画素の画素データのうちの５１
２画素×２５６画素の画素データからなるブロック（以
下、このブロックを、適宜、基準ブロックと呼ぶ）を構
成し、その基準ブロックの位置を画素単位で所定の範囲
内を上下左右方向に移動させ、移動させたときのそれぞ
れの位置に対応する自己相関係数を算出する。
【００１８】例えば、所定の注目画素データを中心とし
た基準ブロック内の各画素値をＸij（ｉ＝０，１，２，
・・・，ｎ、ｊ＝０，１，２，・・・，ｍ）、基準ブロ
ック内の画素値の平均値をＸav、基準ブロックが移動さ
れた位置に対応するブロック内の各画素値をＹij（ｉ＝
０，１，２，・・・，ｎ、ｊ＝０，１，２，・・・，
ｍ）、そのブロック内の画素値の平均値をＹavとする
と、基準ブロックを移動させたときのその位置に対応す
る自己相関係数は、次式で表される。
た基準ブロック内の各画素値をＸij（ｉ＝０，１，２，
・・・，ｎ、ｊ＝０，１，２，・・・，ｍ）、基準ブロ
ック内の画素値の平均値をＸav、基準ブロックが移動さ
れた位置に対応するブロック内の各画素値をＹij（ｉ＝
０，１，２，・・・，ｎ、ｊ＝０，１，２，・・・，
ｍ）、そのブロック内の画素値の平均値をＹavとする
と、基準ブロックを移動させたときのその位置に対応す
る自己相関係数は、次式で表される。
【数１】
【００１９】なお、上述したように、本実施の形態で
は、基準ブロックが５１２画素×２５６画素の画素デー
タから構成されているため、ｎ＝５１１、ｍ＝２５５の
値である。このようにして、所定の範囲内を基準ブロッ
クをシフトしてそれぞれの位置に対応する自己相関係数
を得ることができる。
は、基準ブロックが５１２画素×２５６画素の画素デー
タから構成されているため、ｎ＝５１１、ｍ＝２５５の
値である。このようにして、所定の範囲内を基準ブロッ
クをシフトしてそれぞれの位置に対応する自己相関係数
を得ることができる。
【００２０】図６は、このようにして求められた自己相
関係数の例を表している。ブロック（基準ブロック）を
シフトしないとき、自己相関係数は１である。これに対
して、フレームＦ１の場合、例えば、ブロック（基準ブ
ロック）を右方向に３画素分シフトしたとき、自己相関
係数は０．８５に低下し、さらに、シフト量を増加させ
るに従って、自己相関係数は、より小さい値に低下す
る。このことは、ブロック（基準ブロック）を左方向に
シフトした場合にも同様である。
関係数の例を表している。ブロック（基準ブロック）を
シフトしないとき、自己相関係数は１である。これに対
して、フレームＦ１の場合、例えば、ブロック（基準ブ
ロック）を右方向に３画素分シフトしたとき、自己相関
係数は０．８５に低下し、さらに、シフト量を増加させ
るに従って、自己相関係数は、より小さい値に低下す
る。このことは、ブロック（基準ブロック）を左方向に
シフトした場合にも同様である。
【００２１】一方、フレームＦ２においては、ブロック
（基準ブロック）を１画素分右または左方向にシフトし
たとき、自己相関係数が０．８５に低下し、それ以上シ
フトすると、自己相関係数はさらに低下する。このこと
は、フレームＦ１は、フレームＦ２に比べて、周囲との
自己相関が強い、つまり、フレームＦ１は、フレームＦ
２に比べてぼけ量が大きいことを意味している。
（基準ブロック）を１画素分右または左方向にシフトし
たとき、自己相関係数が０．８５に低下し、それ以上シ
フトすると、自己相関係数はさらに低下する。このこと
は、フレームＦ１は、フレームＦ２に比べて、周囲との
自己相関が強い、つまり、フレームＦ１は、フレームＦ
２に比べてぼけ量が大きいことを意味している。
【００２２】特徴量抽出部３は、ステップＳ２におい
て、自己相関係数が所定の基準値（例えば、０．８５）
となる画素シフト量を求め、ステップＳ３で、その画素
シフト量を、ぼけ量を表す特徴量として出力する。つま
り、所定の範囲内で、基準ブロックをシフトしたとき
の、それぞれの位置に対応する自己相関係数と基準値を
比較することにより、自己相関係数が基準値となる画素
シフト量を求める。図６の例の場合、入力された画素デ
ータがフレームＦ１の画素データである場合、特徴量は
３とされ、入力された画素データがフレームＦ２の画素
データである場合、特徴量は１とされる。
て、自己相関係数が所定の基準値（例えば、０．８５）
となる画素シフト量を求め、ステップＳ３で、その画素
シフト量を、ぼけ量を表す特徴量として出力する。つま
り、所定の範囲内で、基準ブロックをシフトしたとき
の、それぞれの位置に対応する自己相関係数と基準値を
比較することにより、自己相関係数が基準値となる画素
シフト量を求める。図６の例の場合、入力された画素デ
ータがフレームＦ１の画素データである場合、特徴量は
３とされ、入力された画素データがフレームＦ２の画素
データである場合、特徴量は１とされる。
【００２３】領域切り出し部１は、特徴量抽出部３か
ら、特徴量１が入力されたとき、例えば、図２に示すよ
うに、狭い間隔内に配置された画素データをクラスタッ
プとして切り出す（抽出する）。これに対して、特徴量
３が入力されたとき、領域切り出し部１は、図３に示す
ように、より広い間隔で配置されている画素データをク
ラスタップとして切り出す（抽出する）。
ら、特徴量１が入力されたとき、例えば、図２に示すよ
うに、狭い間隔内に配置された画素データをクラスタッ
プとして切り出す（抽出する）。これに対して、特徴量
３が入力されたとき、領域切り出し部１は、図３に示す
ように、より広い間隔で配置されている画素データをク
ラスタップとして切り出す（抽出する）。
【００２４】図６に示すように、特徴量が１である画像
（フレームＦ２）は、強い自己相関を有する画素データ
の範囲が狭くなっている。そこで、図２に示すように、
クラスタップを構成する画素データとしても狭い範囲に
配置されているものを選択する。これに対して、特徴量
が３である画像（フレームＦ１）の場合、強い自己相関
を有する範囲がより広くなっている。そこで、図３に示
すように、クラスタップを構成する画素データも、より
広い範囲から切り出すようにする。このように、ぼけ量
を表す特徴量に応じて、クラスタップとして切り出す画
素データをダイナミックに変化させるようにすること
で、より適切なクラスタップを切り出すことが可能とな
る。
（フレームＦ２）は、強い自己相関を有する画素データ
の範囲が狭くなっている。そこで、図２に示すように、
クラスタップを構成する画素データとしても狭い範囲に
配置されているものを選択する。これに対して、特徴量
が３である画像（フレームＦ１）の場合、強い自己相関
を有する範囲がより広くなっている。そこで、図３に示
すように、クラスタップを構成する画素データも、より
広い範囲から切り出すようにする。このように、ぼけ量
を表す特徴量に応じて、クラスタップとして切り出す画
素データをダイナミックに変化させるようにすること
で、より適切なクラスタップを切り出すことが可能とな
る。
【００２５】図示は省略するが、領域切り出し部２にお
ける予測タップも、領域切り出し部１におけるクラスタ
ップの切り出しと同様に、特徴量抽出部３の出力するぼ
け量を表す特徴量に対応して、予測タップとして切り出
す画素データをダイナミックに変化させる。なお、この
領域切り出し部２において切り出される予測タップ（画
素データ）は、領域切り出し部１において切り出される
クラスタップ（画素データ）と同一にしてもよいし、異
なるものとしてもよい。
ける予測タップも、領域切り出し部１におけるクラスタ
ップの切り出しと同様に、特徴量抽出部３の出力するぼ
け量を表す特徴量に対応して、予測タップとして切り出
す画素データをダイナミックに変化させる。なお、この
領域切り出し部２において切り出される予測タップ（画
素データ）は、領域切り出し部１において切り出される
クラスタップ（画素データ）と同一にしてもよいし、異
なるものとしてもよい。
【００２６】ＡＤＲＣパターン抽出部４は、領域切り出
し部１で切り出されたクラスタップに対してＡＤＲＣ処
理を実行してクラス分類を行う（クラスを決定する）。
すなわち、クラスタップとして抽出された５つの画素デ
ータ内の内のダイナミックレンジをＤＲ、ビット割当を
ｎ、クラスタップとしての各画素データのレベルをＬ、
再量子化コードをＱとするとき、次式を演算する。 Ｑ＝｛（Ｌ−ＭＩＮ＋０．５）×２n／ＤＲ｝ ＤＲ＝ＭＡＸ−ＭＩＮ＋１
し部１で切り出されたクラスタップに対してＡＤＲＣ処
理を実行してクラス分類を行う（クラスを決定する）。
すなわち、クラスタップとして抽出された５つの画素デ
ータ内の内のダイナミックレンジをＤＲ、ビット割当を
ｎ、クラスタップとしての各画素データのレベルをＬ、
再量子化コードをＱとするとき、次式を演算する。 Ｑ＝｛（Ｌ−ＭＩＮ＋０．５）×２n／ＤＲ｝ ＤＲ＝ＭＡＸ−ＭＩＮ＋１
【００２７】なお、ここで｛ ｝は切り捨て処理を意味
する。また、ＭＡＸとＭＩＮは、クラスタップを構成す
る５つの画素データ内の最大値と最小値をそれぞれ表し
ている。これにより、例えば領域切り出し部１で切り出
されたクラスタップを構成する５個の画素データが、そ
れぞれ例えば８ビット（ｎ＝８）で構成されているとす
ると、これをそれぞれが２ビットに圧縮される。従っ
て、合計１０ビットで表される空間クラスを表すデータ
が、クラスコード発生部５に供給される。
する。また、ＭＡＸとＭＩＮは、クラスタップを構成す
る５つの画素データ内の最大値と最小値をそれぞれ表し
ている。これにより、例えば領域切り出し部１で切り出
されたクラスタップを構成する５個の画素データが、そ
れぞれ例えば８ビット（ｎ＝８）で構成されているとす
ると、これをそれぞれが２ビットに圧縮される。従っ
て、合計１０ビットで表される空間クラスを表すデータ
が、クラスコード発生部５に供給される。
【００２８】クラスコード発生部５は、ＡＤＲＣパター
ン抽出部４より入力された空間クラスを表すデータに、
特徴量抽出部３より供給されるぼけ量を表す特徴量を表
すビットを付加してクラスコードを発生する。例えば、
ぼけ量を表す特徴量が２ビットで表されるとすると、１
２ビットのクラスコードが発生され、ＲＯＭテーブル６
に供給される。このクラスコードは、ＲＯＭテーブル６
のアドレスに対応している。
ン抽出部４より入力された空間クラスを表すデータに、
特徴量抽出部３より供給されるぼけ量を表す特徴量を表
すビットを付加してクラスコードを発生する。例えば、
ぼけ量を表す特徴量が２ビットで表されるとすると、１
２ビットのクラスコードが発生され、ＲＯＭテーブル６
に供給される。このクラスコードは、ＲＯＭテーブル６
のアドレスに対応している。
【００２９】ＲＯＭテーブル６には、各クラス（クラス
コード）に対応する予測係数のセットがクラスコードに
対応するアドレスにそれぞれ記憶されており、クラスコ
ード発生部５より供給されたクラスコードに基づいて、
そのクラスコードに対応するアドレスに記憶されている
予測係数のセットω1乃至ωnが読み出され、予測演算部
７に供給される。
コード）に対応する予測係数のセットがクラスコードに
対応するアドレスにそれぞれ記憶されており、クラスコ
ード発生部５より供給されたクラスコードに基づいて、
そのクラスコードに対応するアドレスに記憶されている
予測係数のセットω1乃至ωnが読み出され、予測演算部
７に供給される。
【００３０】予測演算部７は、領域切り出し部２より供
給された予測タップを構成する画素データｘ1乃至ｘ
nと、予測係数ω1乃至ωnに対して、次式に示すよう
に、積和演算を行うことで、予測結果ｙを演算する。 ｙ＝ω1ｘ1＋ω2ｘ2＋・・・＋ωnｘn
給された予測タップを構成する画素データｘ1乃至ｘ
nと、予測係数ω1乃至ωnに対して、次式に示すよう
に、積和演算を行うことで、予測結果ｙを演算する。 ｙ＝ω1ｘ1＋ω2ｘ2＋・・・＋ωnｘn
【００３１】この予測値ｙが、画質（ぼけ）が補正され
た画素データとなる。
た画素データとなる。
【００３２】図７は、特徴量抽出部３における他の特徴
量抽出処理の例を表している。この例においては、ステ
ップＳ１１において、所定の注目画素の近傍のエッジが
検出される。ステップＳ１２において、検出したエッジ
に対応するエッジコードが特徴量として出力される。例
えば、図８に示すように、右上から左下方向に、斜めの
エッジが検出された場合、特徴量抽出部３は、エッジコ
ード０を出力し、図９に示すように、水平方向のエッジ
が検出された場合、エッジコード１を出力する。
量抽出処理の例を表している。この例においては、ステ
ップＳ１１において、所定の注目画素の近傍のエッジが
検出される。ステップＳ１２において、検出したエッジ
に対応するエッジコードが特徴量として出力される。例
えば、図８に示すように、右上から左下方向に、斜めの
エッジが検出された場合、特徴量抽出部３は、エッジコ
ード０を出力し、図９に示すように、水平方向のエッジ
が検出された場合、エッジコード１を出力する。
【００３３】領域切り出し部１は、特徴量抽出部３よ
り、図８に示すエッジコード０が入力されたとき、図１
０に示すような画素データをクラスタップとして切り出
す（抽出する）。このクラスタップは、右上から左下方
向に延在するエッジを検出するのに最適な画素データで
構成されている。これに対して、領域切り出し部１は、
図９に示すようなエッジコード１が入力されたとき、図
１１に示すような画素データをクラスタップとして切り
出す（抽出する）。このクラスタップは、水平方向のエ
ッジを検出するのに最適な画素データで構成される。領
域切り出し部２においても同様に、エッジコードに対応
して予測タップを構成する画素データの切り出し（抽
出）処理が実行される。
り、図８に示すエッジコード０が入力されたとき、図１
０に示すような画素データをクラスタップとして切り出
す（抽出する）。このクラスタップは、右上から左下方
向に延在するエッジを検出するのに最適な画素データで
構成されている。これに対して、領域切り出し部１は、
図９に示すようなエッジコード１が入力されたとき、図
１１に示すような画素データをクラスタップとして切り
出す（抽出する）。このクラスタップは、水平方向のエ
ッジを検出するのに最適な画素データで構成される。領
域切り出し部２においても同様に、エッジコードに対応
して予測タップを構成する画素データの切り出し（抽
出）処理が実行される。
【００３４】このように、入力された画素データの自己
相関、エッジといった特徴量に対応して切り出すクラス
タップ、または予測タップとして切り出す画素データを
ダイナミックに変化させることができるので、より適切
な予測演算結果を得ることが可能となる。
相関、エッジといった特徴量に対応して切り出すクラス
タップ、または予測タップとして切り出す画素データを
ダイナミックに変化させることができるので、より適切
な予測演算結果を得ることが可能となる。
【００３５】図１２は、ＲＯＭテーブル６に記憶するク
ラス毎（クラスコード毎）の予測係数のセットを学習に
よって得るための構成例を表している。この構成例にお
いては、例えば、画質の良好な教師信号（学習信号）と
してのＳＤ画像データ（または、ＨＤ画像データ）を用
いてクラス毎（クラスコード毎）の予測係数のセットを
生成する構成が示されている。なお、以下に説明する構
成例は、本実施の形態の図１の画像変換装置に対応する
クラス毎の予測係数のセットを生成するための例であ
る。
ラス毎（クラスコード毎）の予測係数のセットを学習に
よって得るための構成例を表している。この構成例にお
いては、例えば、画質の良好な教師信号（学習信号）と
してのＳＤ画像データ（または、ＨＤ画像データ）を用
いてクラス毎（クラスコード毎）の予測係数のセットを
生成する構成が示されている。なお、以下に説明する構
成例は、本実施の形態の図１の画像変換装置に対応する
クラス毎の予測係数のセットを生成するための例であ
る。
【００３６】例えば、画質の良好な教師信号（学習信
号）としての画像データが、正規方程式演算部２７に入
力されるとともに、ローパスフィルタ（ＬＰＦ）２１に
入力される。ローパスフィルタ２１は、入力された教師
信号（学習信号）としての画像データの低域成分を除去
することで、画質の劣化した画像データ（学習信号）を
生成する。ローパスフィルタ２１から出力された、画質
の劣化した画像データ（学習信号）は、クラスタップと
して所定の範囲の画像データを切り出す（抽出する）領
域切り出し部２２、予測タップとして所定の範囲の画像
データを切り出す（抽出する）領域切り出し部２３、お
よび、ぼけ量を表す特徴量を抽出する特徴量抽出部２４
に入力される。特徴量抽出部２４は、入力された画質の
劣化した画像データ（学習信号）の画素データのぼけ量
を表す特徴量を抽出し、抽出したその特徴量を、領域切
り出し部２２、領域切り出し部２３、およびクラスコー
ド発生部２６に供給する。領域切り出し部２２と、領域
切り出し部２３は、入力されたぼけ量を表す特徴量に対
応して、クラスタップ、または予測タップとして切り出
す画素データをダイナミックに変化させる。
号）としての画像データが、正規方程式演算部２７に入
力されるとともに、ローパスフィルタ（ＬＰＦ）２１に
入力される。ローパスフィルタ２１は、入力された教師
信号（学習信号）としての画像データの低域成分を除去
することで、画質の劣化した画像データ（学習信号）を
生成する。ローパスフィルタ２１から出力された、画質
の劣化した画像データ（学習信号）は、クラスタップと
して所定の範囲の画像データを切り出す（抽出する）領
域切り出し部２２、予測タップとして所定の範囲の画像
データを切り出す（抽出する）領域切り出し部２３、お
よび、ぼけ量を表す特徴量を抽出する特徴量抽出部２４
に入力される。特徴量抽出部２４は、入力された画質の
劣化した画像データ（学習信号）の画素データのぼけ量
を表す特徴量を抽出し、抽出したその特徴量を、領域切
り出し部２２、領域切り出し部２３、およびクラスコー
ド発生部２６に供給する。領域切り出し部２２と、領域
切り出し部２３は、入力されたぼけ量を表す特徴量に対
応して、クラスタップ、または予測タップとして切り出
す画素データをダイナミックに変化させる。
【００３７】ＡＤＲＣパターン抽出部２５は、領域切り
出し部２２より入力されたクラスタップとしての画素デ
ータのクラス分類を行い（クラスを決定し）、その分類
結果をクラスコード発生部２６に出力する。クラスコー
ド発生部２６は、分類されたクラスとぼけ量を表す特徴
量とからクラスコードを発生し、正規方程式演算部２７
に出力する。なお、上述した領域切り出し部２２、領域
切り出し部２３、特徴量抽出部２４、ＡＤＲＣパターン
抽出部２５およびクラスコード発生部２６のそれぞれの
構成および動作は、図１に示された領域切り出し部１、
領域切り出し部２、特徴量抽出部３、ＡＤＲＣパターン
抽出部４およびクラスコード発生部６と同一であるた
め、ここでは説明を省略する。
出し部２２より入力されたクラスタップとしての画素デ
ータのクラス分類を行い（クラスを決定し）、その分類
結果をクラスコード発生部２６に出力する。クラスコー
ド発生部２６は、分類されたクラスとぼけ量を表す特徴
量とからクラスコードを発生し、正規方程式演算部２７
に出力する。なお、上述した領域切り出し部２２、領域
切り出し部２３、特徴量抽出部２４、ＡＤＲＣパターン
抽出部２５およびクラスコード発生部２６のそれぞれの
構成および動作は、図１に示された領域切り出し部１、
領域切り出し部２、特徴量抽出部３、ＡＤＲＣパターン
抽出部４およびクラスコード発生部６と同一であるた
め、ここでは説明を省略する。
【００３８】正規方程式演算部２７は、入力される教師
信号（学習信号）と領域切り出し部２３から供給される
予測タップとしての画素データとから、クラス毎（クラ
スコード毎）に正規方程式を生成し、その正規方程式を
予測係数決定部２８に供給する。そして、クラス毎に必
要な数の正規方程式が求められたとき、正規方程式演算
部２７は、例えば、クラス毎に最小自乗法を用いて正規
方程式を解き、クラス毎の予測係数のセットを演算す
る。求められたクラス毎の予測係数のセットは、予測係
数決定部２８からメモリ２９に供給され、そのメモリ２
９に記憶される。このメモリ２９に記憶されたクラス毎
の予測係数のセットが、図１のＲＯＭテーブル６に書き
込まれることになる。
信号（学習信号）と領域切り出し部２３から供給される
予測タップとしての画素データとから、クラス毎（クラ
スコード毎）に正規方程式を生成し、その正規方程式を
予測係数決定部２８に供給する。そして、クラス毎に必
要な数の正規方程式が求められたとき、正規方程式演算
部２７は、例えば、クラス毎に最小自乗法を用いて正規
方程式を解き、クラス毎の予測係数のセットを演算す
る。求められたクラス毎の予測係数のセットは、予測係
数決定部２８からメモリ２９に供給され、そのメモリ２
９に記憶される。このメモリ２９に記憶されたクラス毎
の予測係数のセットが、図１のＲＯＭテーブル６に書き
込まれることになる。
【００３９】上述した例では、クラス毎の予測係数のセ
ットを、図１２に示される構成によって演算して求める
ようにしたが、コンピュータを用いてシュミレーション
で演算して求めるようにしてもよい。
ットを、図１２に示される構成によって演算して求める
ようにしたが、コンピュータを用いてシュミレーション
で演算して求めるようにしてもよい。
【００４０】また、本実施の形態においては、図１に示
されるＲＯＭテーブル６に記憶された、図１２に示され
る方法で演算されたクラス毎の予測係数のセットと、予
測タップとして切り出された画素データとから画質改善
（ぼけ改善）された画素データを生成するようになされ
ているが、本発明はこれに限らず、ＲＯＭテーブル６に
学習によって演算されたクラス毎（クラスコード毎）の
画素データの予測値そのものを記憶しておき、クラスコ
ードによってその予測値を読み出すようにしてもよい。
されるＲＯＭテーブル６に記憶された、図１２に示され
る方法で演算されたクラス毎の予測係数のセットと、予
測タップとして切り出された画素データとから画質改善
（ぼけ改善）された画素データを生成するようになされ
ているが、本発明はこれに限らず、ＲＯＭテーブル６に
学習によって演算されたクラス毎（クラスコード毎）の
画素データの予測値そのものを記憶しておき、クラスコ
ードによってその予測値を読み出すようにしてもよい。
【００４１】この場合、図１に示される領域切り出し部
２および図１２に示される領域切り出し部２３は省略で
き、図１に示される予測演算部７は、ＲＯＭテーブル６
から出力された画素データを出力デバイスに対応したフ
ォーマットに変換して出力するようになされる。さら
に、この場合は、図１２に示される正規方程式演算部２
７および予測係数決定部２８のかわりに、重心法を用い
てクラス毎の予測値が生成され、このクラス毎の予測値
がメモリ２９に記憶される。
２および図１２に示される領域切り出し部２３は省略で
き、図１に示される予測演算部７は、ＲＯＭテーブル６
から出力された画素データを出力デバイスに対応したフ
ォーマットに変換して出力するようになされる。さら
に、この場合は、図１２に示される正規方程式演算部２
７および予測係数決定部２８のかわりに、重心法を用い
てクラス毎の予測値が生成され、このクラス毎の予測値
がメモリ２９に記憶される。
【００４２】さらに、クラス毎の予測値そのもののかわ
りに、クラス毎の予測値のそれぞれを基準値で正規化
し、クラス毎の正規化された予測値をＲＯＭテーブル６
に記憶しておいてもよい。この場合、図１に示される予
測演算部７では、基準値に基づいて正規化された予測値
から予測値を演算することになる。
りに、クラス毎の予測値のそれぞれを基準値で正規化
し、クラス毎の正規化された予測値をＲＯＭテーブル６
に記憶しておいてもよい。この場合、図１に示される予
測演算部７では、基準値に基づいて正規化された予測値
から予測値を演算することになる。
【００４３】さらに、本実施の形態において、クラスタ
ップまたは予測タップとして切り出される画素データの
数は、自己相関係数を用いた場合は５個、エッジコード
を求める場合には７個または８個であったが、これに限
らず、クラスタップまたは予測タップとして切り出され
る画素データの数はいくつであってもよい。但し、クラ
スタップまたは予測タップとして切り出す数を多くすれ
ばするほど画質改善の精度は高くなるが、演算量が多く
なったり、メモリが大きくなったりするため、演算量、
ハード面での負荷が大きくなるため、最適な数を設定す
る必要がある。
ップまたは予測タップとして切り出される画素データの
数は、自己相関係数を用いた場合は５個、エッジコード
を求める場合には７個または８個であったが、これに限
らず、クラスタップまたは予測タップとして切り出され
る画素データの数はいくつであってもよい。但し、クラ
スタップまたは予測タップとして切り出す数を多くすれ
ばするほど画質改善の精度は高くなるが、演算量が多く
なったり、メモリが大きくなったりするため、演算量、
ハード面での負荷が大きくなるため、最適な数を設定す
る必要がある。
【００４４】また、本実施の形態においては、ＳＤ画像
信号からＳＤ画像信号への変換（ＳＤ−ＳＤ変換）、Ｈ
Ｄ画像信号からＨＤ画像信号への変換（ＨＤ−ＨＤ変
換）について記載されているが、本発明はこれに限ら
ず、他のフォーマット（インターレース信号、ノンイン
ターレース信号など）の変換にももちろん適用可能であ
る。また、ＳＤ画像信号からＨＤ画像信号への変換（Ｓ
Ｄ−ＨＤ変換）やインターレース信号からノンインター
レース信号への変換（インター−ノンインター変換）な
ど、異なるフォーマット間の変換にも本発明は適用が可
能である。但し、この場合には、クラスタップまたは予
測タップとして画像データを切り出す際には、注目画素
データとなる画素は実際には存在しないため、切り出し
の対象画素データとはならない。
信号からＳＤ画像信号への変換（ＳＤ−ＳＤ変換）、Ｈ
Ｄ画像信号からＨＤ画像信号への変換（ＨＤ−ＨＤ変
換）について記載されているが、本発明はこれに限ら
ず、他のフォーマット（インターレース信号、ノンイン
ターレース信号など）の変換にももちろん適用可能であ
る。また、ＳＤ画像信号からＨＤ画像信号への変換（Ｓ
Ｄ−ＨＤ変換）やインターレース信号からノンインター
レース信号への変換（インター−ノンインター変換）な
ど、異なるフォーマット間の変換にも本発明は適用が可
能である。但し、この場合には、クラスタップまたは予
測タップとして画像データを切り出す際には、注目画素
データとなる画素は実際には存在しないため、切り出し
の対象画素データとはならない。
【００４５】なお、本発明の主旨を逸脱しない範囲にお
いて、さまざまな変形や応用例が考えられる。従って、
本発明の要旨は本実施の形態に限定されるものではな
い。
いて、さまざまな変形や応用例が考えられる。従って、
本発明の要旨は本実施の形態に限定されるものではな
い。
【００４６】なお、上記したような処理を行うコンピュ
ータプログラムをユーザに提供する提供媒体としては、
磁気ディスク、CD-ROM、固体メモリなどの記録媒体の
他、ネットワーク、衛星などの通信媒体を利用すること
ができる。
ータプログラムをユーザに提供する提供媒体としては、
磁気ディスク、CD-ROM、固体メモリなどの記録媒体の
他、ネットワーク、衛星などの通信媒体を利用すること
ができる。
【００４７】
【発明の効果】以上の如く、請求項１に記載の画像変換
装置、請求項１１に記載の画像変換方法、および請求項
２１に記載の提供媒体によれば、入力された画像データ
のぼけ量を表す特徴量に対応して、クラスタップまたは
予測タップの切り出しを制御するようにしたので、入力
される画像データの画質が悪くても、クラスタップまた
は予測タップとして最適な画素データを抽出することが
でき、適切な予測処理を行うことが可能となる。
装置、請求項１１に記載の画像変換方法、および請求項
２１に記載の提供媒体によれば、入力された画像データ
のぼけ量を表す特徴量に対応して、クラスタップまたは
予測タップの切り出しを制御するようにしたので、入力
される画像データの画質が悪くても、クラスタップまた
は予測タップとして最適な画素データを抽出することが
でき、適切な予測処理を行うことが可能となる。
【図１】本発明を適用した画像変換装置の構成例を示す
ブロック図である。
ブロック図である。
【図２】図１の領域切り出し部１における切り出し処理
を説明する図である。
を説明する図である。
【図３】図１の領域切り出し部１における切り出し処理
を説明する図である。
を説明する図である。
【図４】図１の特徴量抽出部３における特徴量抽出処理
を説明するフローチャートである。
を説明するフローチャートである。
【図５】図４のステップＳ１の自己相関係数を算出する
処理を説明する図である。
処理を説明する図である。
【図６】図４のステップＳ１において算出される自己相
関係数を説明する図である。
関係数を説明する図である。
【図７】図１の特徴量抽出部３における他の特徴量検出
処理を説明する図である。
処理を説明する図である。
【図８】図１の特徴量抽出部３における他の特徴量検出
の例を示す図である。
の例を示す図である。
【図９】図１の特徴量抽出部３における他の特徴量検出
の例を示す図である。
の例を示す図である。
【図１０】図１の領域切り出し部１における切り出し処
理を説明する図である。
理を説明する図である。
【図１１】図１の領域切り出し部１における切り出し処
理を説明する図である。
理を説明する図である。
【図１２】図１のＲＯＭテーブル６の予測係数の学習処
理を行うための構成例を示すブロック図である。
理を行うための構成例を示すブロック図である。
１，２ 領域切り出し部， ３ 特徴量抽出部， ４
ＡＤＲＣパターン抽出部， ５ クラスコード発生部，
６ ＲＯＭテーブル， ７ 予測演算部
ＡＤＲＣパターン抽出部， ５ クラスコード発生部，
６ ＲＯＭテーブル， ７ 予測演算部
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 星野 隆也 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 服部 正明 東京都品川区北品川６丁目７番35号 ソニ ー株式会社内
Claims (21)
- 【請求項１】 複数の画素データからなる第１の画像信
号を複数の画素データからなる第２の画像信号に変換す
る画像変換装置において、 上記第１の画像信号の中からクラスコードを生成するた
めの複数の画素データをクラスタップとして抽出するク
ラスタップ抽出手段と、 上記クラスタップをクラス分類することによりそのクラ
スを表すクラスコードを発生するクラス分類手段と、 上記クラスコードに対応する予測データを発生する発生
手段と、 上記予測データを用いて上記第２の画像信号を生成する
生成手段と、 上記第１の画像信号の画像のぼけの程度を表す特徴量を
検出して、その検出結果に対応して、上記クラスタップ
抽出手段のクラスタップの抽出動作を制御する検出手段
とを備えることを特徴とする画像変換装置。 - 【請求項２】 上記第２の画像信号は上記第１の画像信
号より画質改善された信号であることを特徴とする請求
項１に記載の画像変換装置。 - 【請求項３】 上記第１の画像信号と上記第２の画像信
号は同じフォーマットの画像信号であることを特徴とす
る請求項１に記載の画像変換装置。 - 【請求項４】 上記発生手段は、画質の良好な学習信号
を用いてクラス毎に予め学習によって生成された予測デ
ータを記憶するメモリを有し、上記メモリは、上記クラ
スコードをアドレスとして予測データを発生することを
特徴とする請求項１に記載の画像変換装置。 - 【請求項５】 上記第１の画像信号の中から予測演算を
行うための複数の画素データを予測タップとして抽出す
る予測タップ抽出手段をさらに備え、 上記発生手段は、クラスコードに対応する予測係数のセ
ットを発生し、 上記生成手段は、上記予測タップ抽出手段からの予測タ
ップと上記発生手段からの予測係数のセットを用いて予
測演算することにより上記第２の画像信号を生成するこ
とを特徴とする請求項１に記載の画像変換装置。 - 【請求項６】 上記発生手段は、画質の良好な学習信号
を用いてクラス毎に予め学習によって生成された予測係
数のセットを記憶するメモリを有し、上記メモリは、上
記クラスコードをアドレスとして予測係数のセットを出
力することを特徴とする請求項５に記載の画像変換装
置。 - 【請求項７】 上記検出手段は、画像信号の所定の範囲
において画素データをシフトすることにより、そのシフ
トされたそれぞれの位置に対応する自己相関係数を算出
し、その自己相関係数を画像のぼけの程度を表す尺度と
して上記画像のぼけの程度を表す特徴量を検出すること
を特徴とする請求項１に記載の画像変換装置。 - 【請求項８】 上記検出手段は、基準値に対応する上記
自己相関係数を決定し、その決定された自己相関係数に
対応する画素データのシフト量を上記画像のぼけの程度
を表す特徴量として出力することを特徴とする請求項７
に記載の画像変換装置。 - 【請求項９】 上記自己相関係数は、画像のぼけ具合を
表す尺度であることを特徴とする請求項７または８に記
載の画像変換装置。 - 【請求項１０】 上記クラス分類手段は、上記クラスタ
ップをクラス分類することによりそのクラスを表す第１
のクラスコードと、上記画像のぼけの程度を表す特徴量
を表す第２のクラスコードからなるクラスコードを発生
することを特徴とする請求項１に記載の画像変換装置。 - 【請求項１１】 複数の画素データからなる第１の画像
信号を複数の画素データからなる第２の画像信号に変換
する画像変換方法において、 上記第１の画像信号の中からクラスコードを生成するた
めの複数の画素データをクラスタップとして抽出し、 上記クラスタップをクラス分類することによりそのクラ
スを表すクラスコードを発生し、 上記クラスコードに対応する予測データを発生し、 上記予測データを用いて上記第２の画像信号を生成し、 上記第１の画像信号の画像のぼけの程度を表す特徴量を
検出して、その検出結果に対応して、上記クラスタップ
の抽出処理を制御することを特徴とする画像変換方法。 - 【請求項１２】 上記第２の画像信号は上記第１の画像
信号より画質改善された信号であることを特徴とする請
求項１１に記載の画像変換方法。 - 【請求項１３】 上記第１の画像信号と上記第２の画像
信号は同じフォーマットの画像信号であることを特徴と
する請求項１１に記載の画像変換方法。 - 【請求項１４】 上記予測データを発生するステップで
は、上記クラスコードをアドレスとして、メモリから、
そこに記憶された、画質の良好な学習信号を用いてクラ
ス毎に予め学習によって生成された予測データを発生す
ることを特徴とする請求項１１に記載の画像変換方法。 - 【請求項１５】 上記第１の画像信号の中から予測演算
を行うための複数の画素データを予測タップとしてさら
に抽出し、 上記予測データを発生するステップでは、クラスコード
に対応する予測係数のセットを発生し、 上記第２の画像信号を出力するステップでは、上記予測
タップと上記予測係数のセットを用いて予測演算するこ
とにより上記第２の画像信号を生成することを特徴とす
る請求項１１に記載の画像変換方法。 - 【請求項１６】 上記予測係数のセットを発生するステ
ップでは、上記クラスコードをアドレスとして、メモリ
から、そこに記憶された、画質の良好な学習信号を用い
てクラス毎に予め学習によって生成された予測係数のセ
ットを発生することを特徴とする請求項１５に記載の画
像変換方法。 - 【請求項１７】 上記特徴量を検出するステップでは、
画像信号の所定の範囲において画素データをシフトする
ことにより、そのシフトされたそれぞれの位置に対応す
る自己相関係数を算出し、その自己相関係数を画像のぼ
けの程度を表す尺度として上記画像のぼけの程度を表す
特徴量を検出することを特徴とする請求項１１に記載の
画像変換方法。 - 【請求項１８】 上記特徴量を検出するステップでは、
基準値に対応する上記自己相関係数を決定し、その決定
された自己相関係数に対応する画素データのシフト量を
上記画像のぼけの程度を表す特徴量として出力すること
を特徴とする請求項１７に記載の画像変換方法。 - 【請求項１９】 上記自己相関係数は、画像のぼけ具合
を表すことを特徴とする請求項１７または１８に記載の
画像変換方法。 - 【請求項２０】 上記クラスコードを発生するステップ
では、上記クラスタップをクラス分類することによりそ
のクラスを表す第１のクラスコードと、上記画像のぼけ
の程度を表す特徴量を表す第２のクラスコードからなる
クラスコードを発生することを特徴とする請求項１１に
記載の画像変換方法。 - 【請求項２１】 複数の画素データからなる第１の画像
信号を複数の画素データからなる第２の画像信号に変換
する画像変換装置に、 上記第１の画像信号の中からクラスコードを生成するた
めの複数の画素データをクラスタップとして抽出し、 上記クラスタップをクラス分類することによりそのクラ
スを表すクラスコードを発生し、 上記クラスコードに対応する予測データを発生し、 上記予測データを用いて上記第２の画像信号を生成し、 上記第１の画像信号の画像のぼけの程度を表す特徴量を
検出して、その検出結果に対応して、上記クラスタップ
の抽出処理を制御する処理を実行させるコンピュータが
読み取り可能なプログラムを提供することを特徴とする
提供媒体。
Priority Applications (1)
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|---|---|---|---|
| JP12302198A JP4062771B2 (ja) | 1997-05-06 | 1998-05-06 | 画像変換装置および方法、並びに記録媒体 |
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|---|---|---|---|
| JP9-115437 | 1997-05-06 | ||
| JP11543797 | 1997-05-06 | ||
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| JPH1127564A5 JPH1127564A5 (ja) | 2005-09-02 |
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-
1998
- 1998-05-06 JP JP12302198A patent/JP4062771B2/ja not_active Expired - Fee Related
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