(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の画素を有する入力ディジタル信号の複数の画素で構成されるブロック毎に、上記入力ディジタル信号のレベル分布のパターンを検出し、上記検出されたパターンに基づいて、上記入力ディジタル信号のブロックが属するクラスを決定してクラス情報を出力するクラス分類手段と、
上記入力ディジタル信号よりも多い量子化ビット数で量子化されたディジタル信号に変換するための変換情報が上記クラス毎に記憶されており、上記クラス分類手段からの上記クラス情報に応じて上記変換情報を出力する記憶手段と、
上記出力された上記変換情報に基づいて、上記入力ディジタル信号を上記ディジタル信号に変換する変換手段と、
上記入力ディジタル信号の量子化値が示す存在区間に、上記ディジタル信号の量子化値が含まれるか否かを検出し、上記ディジタル信号の量子化値が上記存在区間を逸脱すると判定された場合、上記ディジタル信号の量子化値が上記存在区間に収まるように上記ディジタル信号の量子化値に対してクリッピングを施す制限手段と
を有することを特徴とする量子化ビット数変換装置。
【請求項２】
複数の画素を有する入力ディジタル信号の複数の画素で構成されるブロック毎に、上記第１のディジタル信号のレベル分布のパターンを検出し、上記検出されたパターンに基づいて、上記第１のディジタル信号のブロックが属する第１のクラスを決定して第１のクラス情報を出力する第１のクラス分類手段と、
上記第１のディジタル信号よりも多い量子化ビット数で量子化された第２のディジタル信号に変換するための第１の変換情報が上記第１のクラス毎に記憶されており、上記第１のクラス分類手段からの上記第１のクラス情報に応じて上記第１の変換情報を出力する第１の記憶手段と、
上記出力された上記第１の変換情報に基づいて、上記第１のディジタル信号を第２のディジタル信号に変換する第１の変換手段と、
上記変換された第２のディジタル信号のブロック毎に、上記第２のディジタル信号のレベル分布のパターンを検出し、上記検出されたパターンに基づいて、上記第２のディジタル信号のブロックが属する第２のクラスを決定して第２のクラス情報を出力する第２のクラス分類手段と、
上記第２のディジタル信号をより真値に近い第３のディジタル信号に変換するための第２の変換情報が上記第２のクラス毎に記憶されており、上記第２のクラス分類手段からの上記第２のクラス情報に応じて上記第２の変換情報を出力する第２の記憶手段と、
上記出力された上記第２の変換情報に基づいて、上記第２のディジタル信号を第３のディジタル信号に変換する第２の変換手段と、
上記第１のディジタル信号の量子化値が示す存在区間に、上記第１の変換手段で変換される上記第２のディジタル信号の量子化値が含まれるか否かを判定する判定手段と、
上記判定結果に基づいて、上記第１の変換手段から得られる上記第２のディジタル信号の量子化値が上記存在区間に含まれる場合、上記第１の変換手段から得られる上記第２のディジタル信号を選択し、上記第１の変換手段から得られる上記第２のディジタル信号の量子化値が上記存在区間から逸脱する場合、上記第２の変換手段から得られる第３のディジタル信号を選択する選択手段と
を有することを特徴とする量子化ビット数変換装置。
【請求項３】
請求項２に記載の量子化ビット数変換装置において、
上記第１の変換手段では、
上記第１のディジタル信号と上記第１の変換情報との線形１次結合式から上記第２のディジタル信号に変換し、
上記第２の変換手段では、
上記第２のディジタル信号と上記第２の変換情報との線形１次結合式から上記第３のディジタル信号に変換する
ようにしたことを特徴とする量子化ビット数変換装置。
【請求項４】
複数の画素を有する入力ディジタル信号の複数の画素で構成されるブロック毎に、上記第１のディジタル信号のレベル分布のパターンを検出し、上記検出されたパターンに基づいて、上記第１のディジタル信号のブロックが属する第１のクラスを決定して第１のクラス情報を出力する第１のクラス分類手段と、
上記第１のディジタル信号よりも多い量子化ビット数で量子化された第２のディジタル信号が上記第１のクラス毎に記憶されており、上記第１のクラス分類手段からの上記第１のクラス情報に応じて上記第２のディジタル信号を出力する第１の記憶手段と、
上記出力された第２のディジタル信号のブロック毎に、上記第２のディジタル信号のレベル分布のパターンを検出し、上記検出されたパターンに基づいて、上記第２のディジタル信号のブロックが属する第２のクラスを決定して第２のクラス情報を出力する第２のクラス分類手段と、
上記第２のディジタル信号より真値に近い第３のディジタル信号が上記第２のクラス毎に記憶されており、上記第２のクラス分類手段からの上記第２のクラス情報に応じて上記第３のディジタル信号を出力する第２の記憶手段と、
上記第１のディジタル信号の量子化値が示す存在区間に、上記第１の記憶手段から得られる上記第２のディジタル信号の量子化値が含まれるか否かを判定する判定手段と、
上記判定結果に基づいて、上記第１の記憶手段から得られる上記第２のディジタル信号の量子化値が上記存在区間に含まれる場合、上記第１の記憶手段から得られる上記第２のディジタル信号を選択し、上記第１の記憶手段から得られる上記第２のディジタル信号の量子化値が上記存在区間から逸脱する場合、上記第２の記憶手段から得られる上記第３のディジタル信号を選択する選択手段と
を有することを特徴とする量子化ビット数変換装置。
【請求項５】
複数の画素を有する入力ディジタル信号の複数の画素で構成されるブロック毎に、上記入力ディジタル信号のレベル分布のパターンを検出し、上記検出されたパターンに基づいて、上記入力ディジタル信号のブロックが属するクラスを決定してクラス情報を出力するクラス分類ステップと、
上記入力ディジタル信号よりも多い量子化ビット数で量子化されたディジタル信号に変換するための変換情報が上記クラス毎に記憶手段に記憶されており、上記クラス分類ステップからの上記クラス情報に応じて上記記憶手段から上記変換情報を出力するステップと、
上記出力された上記変換情報に基づいて、上記入力ディジタル信号を上記ディジタル信号に変換する変換ステップと、
上記入力ディジタル信号の量子化値が示す存在区間に、上記ディジタル信号の量子化値が含まれるか否かを検出し、上記ディジタル信号の量子化値が上記存在区間を逸脱すると判定された場合、上記ディジタル信号の量子化値が上記存在区間に収まるように上記ディジタル信号の量子化値に対してクリッピングを施す制限ステップと
を有することを特徴とする量子化ビット数変換方法。
【請求項６】
複数の画素を有する入力ディジタル信号の複数の画素で構成されるブロック毎に、上記第１のディジタル信号のレベル分布のパターンを検出し、上記検出されたパターンに基づいて、上記第１のディジタル信号のブロックが属する第１のクラスを決定して第１のクラス情報を出力する第１のクラス分類ステップと、
上記第１のディジタル信号よりも多い量子化ビット数で量子化された第２のディジタル信号に変換するための第１の変換情報が上記第１のクラス毎に第１の記憶手段に記憶されており、上記第１のクラス分類ステップからの上記第１のクラス情報に応じて上記第１の記憶手段から上記第１の変換情報を出力するステップと、
上記出力された上記第１の変換情報に基づいて、上記第１のディジタル信号を第２のディジタル信号に変換する第１の変換ステップと、
上記変換された第２のディジタル信号のブロック毎に、上記第２のディジタル信号のレベル分布のパターンを検出し、上記検出されたパターンに基づいて、上記第２のディジタル信号のブロックが属する第２のクラスを決定して第２のクラス情報を出力する第２のクラス分類ステップと、
上記第２のディジタル信号をより真値に近い第３のディジタル信号に変換するための第２の変換情報が上記第２のクラス毎に第２の記憶手段に記憶されており、上記第２のクラス分類ステップからの上記第２のクラス情報に応じて上記第２の記憶手段から上記第２の変換情報を出力するステップと、
上記出力された上記第２の変換情報に基づいて、上記第２のディジタル信号を第３のディジタル信号に変換する第２の変換ステップと、
上記第１のディジタル信号の量子化値が示す存在区間に、上記第１の変換ステップで変換される上記第２のディジタル信号の量子化値が含まれるか否かを判定する判定ステップと、
上記判定結果に基づいて、上記第１の変換ステップから得られる上記第２のディジタル信号の量子化値が上記存在区間に含まれる場合、上記第１の変換ステップから得られる上記第２のディジタル信号を選択し、上記第１の変換ステップから得られる上記第２のディジタル信号の量子化値が上記存在区間から逸脱する場合、上記第２の変換ステップから得られる第３のディジタル信号を選択する選択ステップと
を有することを特徴とする量子化ビット数変換方法。
【請求項７】
複数の画素を有する入力ディジタル信号の複数の画素で構成されるブロック毎に、上記第１のディジタル信号のレベル分布のパターンを検出し、上記検出されたパターンに基づいて、上記第１のディジタル信号のブロックが属する第１のクラスを決定して第１のクラス情報を出力する第１のクラス分類ステップと、
上記第１のディジタル信号よりも多い量子化ビット数で量子化された第２のディジタル信号が上記第１のクラス毎に第１の記憶手段に記憶されており、上記第１のクラス分類ステップからの上記第１のクラス情報に応じて上記第１の記憶手段から上記第２のディジタル信号を出力するステップと、
上記出力された第２のディジタル信号のブロック毎に、上記第２のディジタル信号のレベル分布のパターンを検出し、上記検出されたパターンに基づいて、上記第２のディジタル信号のブロックが属する第２のクラスを決定して第２のクラス情報を出力する第２のクラス分類ステップと、
上記第２のディジタル信号より真値に近い第３のディジタル信号が上記第２のクラス毎に第２の記憶手段に記憶されており、上記第２のクラス分類ステップからの上記第２のクラス情報に応じて上記第２の記憶手段から上記第３のディジタル信号を出力するステップと、
上記第１のディジタル信号の量子化値が示す存在区間に、上記第１の記憶手段から得られる上記第２のディジタル信号の量子化値が含まれるか否かを判定する判定ステップと、
上記判定結果に基づいて、上記第１の記憶手段から得られる上記第２のディジタル信号の量子化値が上記存在区間に含まれる場合、上記第１の記憶手段から得られる上記第２のディジタル信号を選択し、上記第１の記憶手段から得られる上記第２のディジタル信号の量子化値が上記存在区間から逸脱する場合、上記第２の記憶手段から得られる上記第３のディジタル信号を選択する選択ステップと
を有することを特徴とする量子化ビット数変換方法。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
この発明は、例えばディジタルビデオテープレコーダ装置（ディジタルＶＴＲ）等に用いて好適な量子化ビット数変換装置に関して、特に、外部から供給される画像信号をより多い量子化ビット数の画像信号に変換して出力するような画像信号の量子化ビット数変換装置および方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】
今日、映像分野におけるディジタル化の流れは、確実に普及の一途を辿り、ディジタル信号での画像のやり取りには、既に規格が完了し実用化されているものがある。そのひとつにＣＣＩＲ・Ｒｅｃ．６０１などが挙げられる。これはＹ／Ｕ／Ｖのディジタルコンポーネント信号のフォーマットを定義するものであり、各画素は８ビットのディジタル信号で定義されている。その後、さらなる高画質への要求の高まりや、画像の合成、変形、拡大縮小といった特殊効果処理時における８ビット量子化に起因する階調不足による画質劣化、あるいは各種ビデオ機器内の各種信号処理時の演算精度の確保といった、画像プロセスの要求等から各画素を１０ビットで定義する必要に迫られ、１０ビットデータの信号規格も決められた。その一例として、シリアルディジタルインタフェースのＳＭＰＴＥの２５９Ｍなどがある。そこで、異なる信号規格間で信号をやり取りする場合には、Ｒｅｃ．６０１などで定義される８ビット信号を１０ビット信号に変換する必要がある。
【０００３】
このように、異なるディジタル信号フォーマット間の信号乗り換えのための必要な技術のひとつに、量子化ビット数変換が挙げられる。ここで、一例として、８ビットのディジタル信号から１０ビットのディジタル信号への変換を考える。その信号値の関係を図１１に示す。この例では、８ビットのディジタル信号値Ｑ８は、量子化代表値であり、８ビット信号値Ｑ８の本来のアナログ信号値（真値）は、図中の真値存在区間内に含まれる。よって、８ビットのディジタル信号から１０ビットのディジタル信号へ変換するためには、この８ビット信号値Ｑ８を１０ビットのディジタル信号値Ｑ１０0 〜Ｑ１０3 の４種類のいずれかを選択して出力することになる。一般的な８ビット信号値から１０ビット信号値への変換例としては、下位２ビットに `00' あるいは `01' といった一定のコードを付加することが挙げられる。その結果、１０ビット信号値Ｑ１０0 が常に出力されることになる。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、上述の量子化ビット数変換装置は、各々のデータのデータ長を単に８ビットから１０ビットへ増加させるだけなので、出力される信号は当初から８ビットで符号化されたデータと情報量的には何ら変わらず、さらにこの１０ビット信号値Ｑ１０0 は、８ビット信号値の属性を反映しているため、画像プロセスにおけるＤＶＥ（Digital Video Effector）、クロマキー、スイッチャーなどの処理において、ある信号レベル幅の拡大を行うと量子化雑音により画質劣化が顕著になり、階調不足による擬似輪郭が発生されるという問題があった。
【０００５】
従って、この発明の目的は、上述の問題点を鑑みてなされたものであり、単に量子化ビット数を増加させるだけではなく、クラス分類適応処理を使用して少ない量子化ビット数の信号を情報量の増加に対応した信号に変換することができる量子化ビット数変換装置および方法を提供することにある。
【０００６】
【課題を解決するための手段】
請求項１に記載の発明は、複数の画素を有する入力ディジタル信号の複数の画素で構成されるブロック毎に、入力ディジタル信号のレベル分布のパターンを検出し、検出されたパターンに基づいて、入力ディジタル信号のブロックが属するクラスを決定してクラス情報を出力するクラス分類手段と、入力ディジタル信号よりも多い量子化ビット数で量子化されたディジタル信号に変換するための変換情報がクラス毎に記憶されており、クラス分類手段からのクラス情報に応じて変換情報を出力する記憶手段と、出力された変換情報に基づいて、入力ディジタル信号をディジタル信号に変換する変換手段と、入力ディジタル信号の量子化値が示す存在区間に、ディジタル信号の量子化値が含まれるか否かを検出し、ディジタル信号の量子化値が存在区間を逸脱すると判定された場合、ディジタル信号の量子化値が存在区間に収まるようにディジタル信号の量子化値に対してクリッピングを施す制限手段とを有することを特徴とする量子化ビット数変換装置である。
また、請求項２に記載の発明は、複数の画素を有する入力ディジタル信号の複数の画素で構成されるブロック毎に、第１のディジタル信号のレベル分布のパターンを検出し、検出されたパターンに基づいて、第１のディジタル信号のブロックが属する第１のクラスを決定して第１のクラス情報を出力する第１のクラス分類手段と、第１のディジタル信号よりも多い量子化ビット数で量子化された第２のディジタル信号に変換するための第１の変換情報が第１のクラス毎に記憶されており、第１のクラス分類手段からの第１のクラス情報に応じて第１の変換情報を出力する第１の記憶手段と、出力された第１の変換情報に基づいて、第１のディジタル信号を第２のディジタル信号に変換する第１の変換手段と、変換された第２のディジタル信号のブロック毎に、第２のディジタル信号のレベル分布のパターンを検出し、検出されたパターンに基づいて、第２のディジタル信号のブロックが属する第２のクラスを決定して第２のクラス情報を出力する第２のクラス分類手段と、第２のディジタル信号をより真値に近い第３のディジタル信号に変換するための第２の変換情報が第２のクラス毎に記憶されており、第２のクラス分類手段からの第２のクラス情報に応じて第２の変換情報を出力する第２の記憶手段と、出力された第２の変換情報に基づいて、第２のディジタル信号を第３のディジタル信号に変換する第２の変換手段と、第１のディジタル信号の量子化値が示す存在区間に、第１の変換手段で変換される第２のディジタル信号の量子化値が含まれるか否かを判定する判定手段と、判定結果に基づいて、第１の変換手段から得られる第２のディジタル信号の量子化値が存在区間に含まれる場合、第１の変換手段から得られる第２のディジタル信号を選択し、第１の変換手段から得られる第２のディジタル信号の量子化値が存在区間から逸脱する場合、第２の変換手段から得られる第３のディジタル信号を選択する選択手段とを有することを特徴とする量子化ビット数変換装置である。
さらに、請求項４に記載の発明は、複数の画素を有する入力ディジタル信号の複数の画素で構成されるブロック毎に、第１のディジタル信号のレベル分布のパターンを検出し、検出されたパターンに基づいて、第１のディジタル信号のブロックが属する第１のクラスを決定して第１のクラス情報を出力する第１のクラス分類手段と、第１のディジタル信号よりも多い量子化ビット数で量子化された第２のディジタル信号が第１のクラス毎に記憶されており、第１のクラス分類手段からの第１のクラス情報に応じて第２のディジタル信号を出力する第１の記憶手段と、出力された第２のディジタル信号のブロック毎に、第２のディジタル信号のレベル分布のパターンを検出し、検出されたパターンに基づいて、第２のディジタル信号のブロックが属する第２のクラスを決定して第２のクラス情報を出力する第２のクラス分類手段と、第２のディジタル信号より真値に近い第３のディジタル信号が第２のクラス毎に記憶されており、第２のクラス分類手段からの第２のクラス情報に応じて第３のディジタル信号を出力する第２の記憶手段と、第１のディジタル信号の量子化値が示す存在区間に、第１の記憶手段から得られる第２のディジタル信号の量子化値が含まれるか否かを判定する判定手段と、判定結果に基づいて、第１の記憶手段から得られる第２のディジタル信号の量子化値が存在区間に含まれる場合、第１の記憶手段から得られる第２のディジタル信号を選択し、第１の記憶手段から得られる第２のディジタル信号の量子化値が存在区間から逸脱する場合、第２の記憶手段から得られる第３のディジタル信号を選択する選択手段とを有することを特徴とする量子化ビット数変換装置である。
【０００７】
請求項５に記載の発明は、複数の画素を有する入力ディジタル信号の複数の画素で構成されるブロック毎に、入力ディジタル信号のレベル分布のパターンを検出し、検出されたパターンに基づいて、入力ディジタル信号のブロックが属するクラスを決定してクラス情報を出力するクラス分類ステップと、入力ディジタル信号よりも多い量子化ビット数で量子化されたディジタル信号に変換するための変換情報がクラス毎に記憶手段に記憶されており、クラス分類ステップからのクラス情報に応じて記憶手段から変換情報を出力するステップと、出力された変換情報に基づいて、入力ディジタル信号をディジタル信号に変換する変換ステップと、入力ディジタル信号の量子化値が示す存在区間に、ディジタル信号の量子化値が含まれるか否かを検出し、ディジタル信号の量子化値が存在区間を逸脱すると判定された場合、ディジタル信号の量子化値が存在区間に収まるようにディジタル信号の量子化値に対してクリッピングを施す制限ステップとを有することを特徴とする量子化ビット数変換方法である。
また、請求項６に記載の発明は、複数の画素を有する入力ディジタル信号の複数の画素で構成されるブロック毎に、第１のディジタル信号のレベル分布のパターンを検出し、検出されたパターンに基づいて、第１のディジタル信号のブロックが属する第１のクラスを決定して第１のクラス情報を出力する第１のクラス分類ステップと、第１のディジタル信号よりも多い量子化ビット数で量子化された第２のディジタル信号に変換するための第１の変換情報が第１のクラス毎に第１の記憶手段に記憶されており、第１のクラス分類ステップからの第１のクラス情報に応じて第１の記憶手段から第１の変換情報を出力するステップと、出力された第１の変換情報に基づいて、第１のディジタル信号を第２のディジタル信号に変換する第１の変換ステップと、変換された第２のディジタル信号のブロック毎に、第２のディジタル信号のレベル分布のパターンを検出し、検出されたパターンに基づいて、第２のディジタル信号のブロックが属する第２のクラスを決定して第２のクラス情報を出力する第２のクラス分類ステップと、第２のディジタル信号をより真値に近い第３のディジタル信号に変換するための第２の変換情報が第２のクラス毎に第２の記憶手段に記憶されており、第２のクラス分類ステップからの第２のクラス情報に応じて第２の記憶手段から第２の変換情報を出力するステップと、出力された第２の変換情報に基づいて、第２のディジタル信号を第３のディジタル信号に変換する第２の変換ステップと、第１のディジタル信号の量子化値が示す存在区間に、第１の変換ステップで変換される第２のディジタル信号の量子化値が含まれるか否かを判定する判定ステップと、判定結果に基づいて、第１の変換ステップから得られる第２のディジタル信号の量子化値が存在区間に含まれる場合、第１の変換ステップから得られる第２のディジタル信号を選択し、第１の変換ステップから得られる第２のディジタル信号の量子化値が存在区間から逸脱する場合、第２の変換ステップから得られる第３のディジタル信号を選択する選択ステップとを有することを特徴とする量子化ビット数変換方法である。
さらに、請求項７に記載の発明は、複数の画素を有する入力ディジタル信号の複数の画素で構成されるブロック毎に、第１のディジタル信号のレベル分布のパターンを検出し、検出されたパターンに基づいて、第１のディジタル信号のブロックが属する第１のクラスを決定して第１のクラス情報を出力する第１のクラス分類ステップと、第１のディジタル信号よりも多い量子化ビット数で量子化された第２のディジタル信号が第１のクラス毎に第１の記憶手段に記憶されており、第１のクラス分類ステップからの第１のクラス情報に応じて第１の記憶手段から第２のディジタル信号を出力するステップと、出力された第２のディジタル信号のブロック毎に、第２のディジタル信号のレベル分布のパターンを検出し、検出されたパターンに基づいて、第２のディジタル信号のブロックが属する第２のクラスを決定して第２のクラス情報を出力する第２のクラス分類ステップと、第２のディジタル信号より真値に近い第３のディジタル信号が第２のクラス毎に第２の記憶手段に記憶されており、第２のクラス分類ステップからの第２のクラス情報に応じて第２の記憶手段から第３のディジタル信号を出力するステップと、第１のディジタル信号の量子化値が示す存在区間に、第１の記憶手段から得られる第２のディジタル信号の量子化値が含まれるか否かを判定する判定ステップと、判定結果に基づいて、第１の記憶手段から得られる第２のディジタル信号の量子化値が存在区間に含まれる場合、第１の記憶手段から得られる第２のディジタル信号を選択し、第１の記憶手段から得られる第２のディジタル信号の量子化値が存在区間から逸脱する場合、第２の記憶手段から得られる第３のディジタル信号を選択する選択ステップとを有することを特徴とする量子化ビット数変換方法である。
【０００８】
この発明に係る量子化ビット数変換装置および方法は、入力された８ビットの画素データのレベル分布のパターンに基づいてクラス分類が行われ、そのクラスに対応した予測係数が読み出され、入力された８ビットの画素データと予測係数から１０ビットの予測値へ変換され、変換された１０ビットの予測値と入力画素データのレベル分布のパターンに基づいてクラス分類が行われ、そのクラスに対応した予測係数が読み出され、入力された８ビットの画素データと予測係数から１０ビットの画素データが生成される。そして、生成された１０ビットの画素データが入力された８ビットの画素データの真値存在区間内に含まれているか否かが検出され、含まれていない場合、予測値に対して補正がなされる。この補正として上限あるいは下限を制限する手法、または予測法および重心法を用いたクラス分類適応処理を行う手法を用いて、この８ビットの画素データから予測される１０ビットの画素データが出力される。
【０００９】
【発明の実施の形態】
以下、この発明に係る量子化ビット数変換装置の一実施例について、図面を参照しながら詳細に説明する。まず、この実施例では、分類された各クラス毎に適応処理が行われるが、予め用意された予測係数による積和演算を用いる予測法と、予め用意された予測値を出力する重心法とが提案されている。
【００１０】
最初に予測法が用いられたクラス分類適応処理の構成例を図１に示す。この図１を用いて予測法を用いたクラス分類適応処理の概要を説明する。入力信号ｄ０は、入力端子からクラス分類部１と予測部２へ供給される。クラス分類部１では、入力信号ｄ０の波形特徴に基づくクラス分類が行われ、分類結果がｄ１として予測部２へ供給される。この予測部２は、予測係数ＲＯＭ３および予測演算部４から構成される。予測係数ＲＯＭ３では、クラス分類部１から供給された分類クラスｄ１に応答して予測係数が読み出され、この予測係数は、ｄ２として予測演算部４へ供給される。予測演算部４では、入力信号ｄ０から予測タップが形成され、予測係数ｄ２で与えられる予測係数を用いて、式（１）の積和演算が実行される。こうして入力８ビット信号に対する１０ビット信号予測値がｄ３として出力される。
【００１１】
この予測法では、図２の例に示すように処理対象として３画素×３ライン（以下、（３×３）ブロックと称する）、すなわち注目画素ｘ4 を含む近傍の８ビット入力画素ｘ0 〜ｘ8 の９画素より予測タップを形成し、８ビット画素ｘ4 の１０ビット信号値の予測が実行される。その予測値を式（１）に示す。
【００１２】
【数１】
0003726333.tif 000002
ｘ´：ｘ4 の１０ビット予測値
ｘi ：８ビット入力画素値
ｗi ：予測係数
【００１３】
次に、重心法が用いられたクラス分類適応処理の構成例を図３に示す。この図３を用いて重心法を用いたクラス分類適応処理の概要を説明する。入力信号ｄ５は、入力端子６からクラス分類部７へ供給され、クラス分類部７では、入力信号ｄ５の波形特徴に基づくクラス分類が行われ、分類結果がｄ６として最適予測値ＲＯＭ８へ供給される。この最適予測値ＲＯＭ８では、クラス分類部７から供給された分類クラスｄ６に応答して最適予測値が読み出され、この最適予測値は、ｄ７として出力される。
【００１４】
ここで、この発明に係る量子化ビット数変換装置の第１の実施例を図４に示す。１１で示す入力端子を介して外部から画素データｄ１１が供給される。この画素データｄ１１は、放送などによる伝送あるいはビデオテープレコーダ装置などの再生によって、供給される映像信号が８ビットで２５６階調に量子化されている。この８ビット信号からなる画素データｄ１１は、処理単位のブロックに分割する画素データ分割手段であるブロック化回路１２へ供給される。図２に示すように（３×３）ブロックの９画素ｘ0 〜ｘ8 にブロック化された画素データｄ１２およびｄ１４は、予測式演算回路１３およびＡＤＲＣ（Adaptive Dynamic Range Coding ）回路１４へ供給される。
【００１５】
ＡＤＲＣ回路１４は、ブロック毎の画素データｄ１４の２次元的なレベル分布のパターンを検出するために、このレベル分布のパターンを示すデータを圧縮してパターン圧縮データを出力する情報圧縮手段である。このＡＤＲＣ回路１４からのパターンｄ１５は、クラスコード発生回路１５へ供給される。クラスコード発生回路１５では、供給されたパターンｄ１５に基づいて、そのブロックの画素データが属するクラスが検出される。検出されたクラス情報であるクラスコードｄ１６は、予測係数メモリ１６へ供給される。予測係数メモリ１６では、外部から供給された８ビットの画素データを１０ビットで量子化された画素データへ変換するための情報である予測係数が予め求められて記憶されており、クラスコード発生回路１５からのクラスコードｄ１６に応答して予測係数ｄ１７が出力される。
【００１６】
この予測係数ｄ１７は、予測式演算回路１３へ供給される。予測式演算回路１３では、予測係数ｄ１７とブロック化された８ビットの画素データｄ１２とから式（１）に示す線形一次結合式の予測式に基づいた演算により１０ビットで量子化された画素データに変換される。この画素データｄ１３は、予測式演算回路１３からレベル制限回路１７へ供給される。レベル制限回路１７では、８ビットデータを１０ビットデータへ変換した際に周辺画素の影響により元々の存在区間を逸脱してしまうデータの補正が行われる。この補正の一例としてこのレベル制限回路１７では、存在区間を逸脱してしまうデータのクリッピングが行われる。
【００１７】
つまり、１０進法で表現して、例えばレベル１の８ビットデータの真値存在区間は、本来レベル４〜７の間に存在する１０ビットデータとなる。ところが予測演算により例えば３あるいは１０といったように真値存在区間外にデータが変換されてしまう場合もありえる。これは本来あるべき真値存在区間を逸脱しているのでレベル制限回路１７では、それぞれ４あるいは７へクリッピングが行われる。クリッピング処理が行われた画素データｄ１８は、出力端子１８から取り出される。
【００１８】
次に、この発明に係る量子化ビット数変換装置の第２の実施例を図５に示す。入力端子２１から供給される画素データｄ２１は、クラス分類適応処理部２２および後処理部２３へ供給される。クラス分類適応処理部２２は、クラス分類部２５、予測係数ＲＯＭ２６および予測演算部２７から構成される。後処理部２３は、判定部２８、クラス分類部２９、予測係数ＲＯＭ３０、予測演算部３１および選択部３２から構成される。クラス分類適応処理部２２へ供給された画素データｄ２１は、クラス分類部２５および予測演算部２７へ供給される。クラス分類部２５では、供給された画素データｄ２１から図２に示すように（３×３）ブロックの画素ｘ0 〜ｘ8 が抽出され、注目画素をｘ4 として、クラスが分類される。このクラスは、ｄ２２として予測係数ＲＯＭ２６へ供給される。
【００１９】
予測係数ＲＯＭ２６では、予め記憶された予測係数の中から供給されたクラスｄ２２に対応する９個の予測係数ｗ0 〜ｗ8 が読み出される。図２に示した９個の画素ｘ0 〜ｘ8 をそれぞれ１ビットで表現したクラスを用いた一例のため、５１２種類のクラスを有し、クラス毎に９個の予測係数ｗ0 〜ｗ8 が記憶される。読み出された予測係数ｄ２３は、予測演算部２７へ供給される。予測演算部２７では、８ビットの画素データｄ２１と予測係数ｄ２３とを用いて、後述する線形１次結合式から１０ビットの予測値ｄ２４が生成される。生成された１０ビットの予測値ｄ２４は、クラス分類適応処理部２２の出力として後処理部２３へ供給される。
【００２０】
後処理部２３では、予測値ｄ２４が判定部２８、クラス分類部２９、予測係数ＲＯＭ３０、予測演算部３１および選択部３２へ供給され、入力端子２１からの画素データｄ２１が判定部２８へ供給される。クラス分類部２９では、図２に示す注目画素ｘ4 を中心として１０ビットからなる９個の画素を用いてクラスが分類される。分類されたクラスは、ｄ２６として予測係数ＲＯＭ３０へ供給される。予測係数ＲＯＭ３０では、予め記憶された予測係数の中から供給されたクラスｄ２６に対応する９個の予測係数ｗ0 〜ｗ8 が読み出される。この予測係数ＲＯＭ３０は、上述の予測係数ＲＯＭ２６と同様に５１２種類のクラスを有し、クラス毎に９個の予測係数ｗ0 〜ｗ8 が記憶される。読み出された予測係数ｄ２７は、予測演算部３１へ供給される。予測演算部３１では、１０ビットの予測値ｄ２４と予測係数ｄ２７とを用いて、線形１次結合式から１０ビットの予測値ｄ２８が生成される。生成された１０ビットの予測値ｄ２８は、補正された１０ビットの予測値として、選択部３２へ供給される。
【００２１】
判定部２８では、入力端子２１からの画素データｄ２１と１０ビットの予測値ｄ２４とが供給され、画素データｄ２１の示す真値存在区間から予測値ｄ２４が外れているか否かが判定される。この判定結果ｄ２５は、選択部３２へ供給される。選択部３２では、判定結果ｄ２５に基づいてクラス分類適応処理部２２からの予測値ｄ２４を出力するか、後処理部２３からの補正された予測値ｄ２８を出力するかが選択される。具体的には、クラス分類適応処理部２２からの予測値ｄ２４が画素データｄ２１の示す真値存在区間から逸脱していないと判定されると、選択部３２では、予測値ｄ２４が選択され、予測値ｄ２４が画素データｄ２１の示す真値存在区間から逸脱していると判定されると、選択部３２では、補正された予測値ｄ２８が選択される。選択された予測値は、予測結果ｄ２９として出力端子２４から出力される。
【００２２】
ここで、この第２の実施例では、後処理部２３のクラス分類部２９および予測演算部３１に１０ビットの予測値ｄ２４が供給され、この予測値ｄ２４に基づいて予測値ｄ２８が生成されているが、入力端子２１からの画素データｄ２１をクラス分類部２９および予測演算部３１に供給して、この画素データｄ２１に基づいて予測値ｄ２８を生成しても良い。また、予測値ｄ２４と画像データｄ２１とをクラス分類部２９および予測演算部３１へ供給し、この２つのデータに基づいて予測値ｄ２８を生成しても良い。
【００２３】
次に、この発明に係る量子化ビット数変換装置の第３の実施例を図６に示す。入力端子４１から供給される画素データｄ３１は、クラス分類適応処理部４２および後処理部４３へ供給される。クラス分類適応処理部４２は、クラス分類部４５および最適予測値ＲＯＭ４６から構成される。後処理部４３は、判定部４７、クラス分類部４８、最適予測値ＲＯＭ４９および選択部５０から構成される。クラス分類適応処理部４２へ供給された画素データｄ２１は、クラス分類部４５へ供給される。クラス分類部４５では、供給された画素データｄ３１から図２に示すように注目画素ｘ4 として、（３×３）ブロックの画素ｘ0 〜ｘ8 が抽出され、クラスが分類される。このクラスは、ｄ３２として最適予測値ＲＯＭ４６へ供給される。
【００２４】
最適予測値ＲＯＭ４６では、予め記憶された最適予測値の中から供給されたクラスｄ３２に対応する１０ビットからなる最適予測値ｄ３３が読み出される。図２に示した９個の画素ｘ0 〜ｘ8 をそれぞれ１ビットで表現したクラスを用いた一例のため、５１２種類のクラスを有し、クラス毎に最適予測値が記憶される。読み出された最適予測値ｄ３３は、後処理部４３へ供給される。後処理部４３では、最適予測値ｄ３３が判定部４７、クラス分類部４８、最適予測値ＲＯＭ４９および選択部５０へ供給され、入力端子４１からの画素データｄ３１が判定部４７へ供給される。
【００２５】
クラス分類部４８では、図２に示す注目画素ｘ4 を中心として１０ビットからなる９個の画素を用いてクラスが分類される。分類されたクラスは、ｄ３５として最適予測値ＲＯＭ４９へ供給される。最適予測値ＲＯＭ４９では、予め記憶された最適予測値の中から供給されたクラスｄ３５に対応する１０ビットからなる最適予測値ｄ３６が読み出される。この最適予測値ＲＯＭ４９は、上述の最適予測値ＲＯＭ４６と同様に５１２種類のクラスを有し、クラス毎に最適予測値が記憶される。読み出された１０ビットの最適予測値ｄ３６は、補正された１０ビットの予測値として、選択部３２へ供給される。
【００２６】
判定部４７では、入力端子４１からの画素データｄ３１と１０ビットの最適予測値ｄ３３とが供給され、画素データｄ３１の示す真値存在区間から最適予測値ｄ３３が逸脱しているか否かが判定される。この判定結果ｄ３４は、選択部５０へ供給される。選択部５０では、判定結果ｄ３４に基づいて最適予測値ｄ３３を出力するか、最適予測値ｄ３３を出力するかが選択される。具体的には、クラス分類適応処理部４２からの最適予測値ｄ３３が画素データｄ３１の示す真値存在区間から逸脱していないと判定されると、選択部５０では、最適予測値ｄ３３が選択され、最適予測値ｄ３３が画素データｄ３１の示す真値存在区間から逸脱していると判定されると、選択部５０では、補正された最適予測値ｄ３６が選択される。選択された最適予測値は、予測結果ｄ３７として出力端子４４から出力される。
【００２７】
ここで、この第３の実施例では、後処理部４３のクラス分類部４８に１０ビットの最適予測値ｄ３３が供給され、この最適予測値ｄ３３に基づいて最適予測値ｄ３６が読み出されているが、入力端子４１からの画素データｄ３１をクラス分類部４８に供給して、この画素データｄ３１に基づいて最適予測値ｄ３６を読み出しても良い。また、最適予測値ｄ３３と画素データｄ３１とをクラス分類部４８へ供給し、この２つのデータに基づいて最適予測値ｄ３６を読み出しても良い。
【００２８】
さらに、上述の第２および第３の実施例を組み合わせ、例えばクラス分類適応処理部に予測法を用い、後処理部に重心法を用いる、また、クラス分類適応処理部に重心法を用い、後処理部に予測法を用いることも可能である。
【００２９】
このように、この発明は、クラス分類適応処理を用いた多ビットディジタル信号への信号変換法の一例として８ビットから１０ビットへの信号変換法を用いるものである。上述した図１１に示すように８ビット信号値と１０ビット信号値との対応図を考慮すると、クラス分類適応処理を用い１０ビット予測信号値は真値存在区間内に存在しなくてはならない。そこで、この区間を超える予測信号値に対し、再びクラス分類適応処理を適用することでより高性能な量子化ビット数変換を達成するものである。
【００３０】
ここで、上述した実施例におけるクラス分類適応処理部２２および４２で用いられているクラス分類適応処理を簡単に説明する。このクラス分類適応処理とは、入力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、予め用意された適切な適応処理をクラス毎に実行し所望の出力値を得る手法である。まず、クラス分類法の例としては、入力信号（８ビットＰＣＭデータ）に対して、クラス生成タップを設定し、入力信号のレベル分布のパターンによりクラスを生成する手法が挙げられる。信号波形のクラス生成法としては、次の例などが提案されている。
【００３１】
１）ＰＣＭ（Pluse Code Modulation ）データを直接使用する方法
２）ＡＤＲＣを適用する方法
３）ＤＰＣＭ（Differential PCM）を適用する方法
４）ＢＴＣ（Block Trancation Coding ）を適用する方法
５）ＶＱ（Vector Quantization ）を適用する方法
６）周波数領域クラス（ＤＣＴ（Discrete Cosine Transform ）、アダマール変換、フーリエ変換その他）を適用する方法
【００３２】
ＰＣＭデータを直接使用する場合、クラス分類用に８ビットデータを７タップ使用すると、２56という膨大な数のクラスに分類される。信号波形の特徴を掴むという意味では理想的であるが、回路上の負担は大きく、実用上問題である。そこで実際は、ＡＤＲＣなどを適用しクラス数の削減を図る。ＡＤＲＣは、信号圧縮技術として開発された手法であるが、クラス表現に適している。基本的には、再量子化処理であり式（２）で示される。
【００３３】
ｑi ＝（ｘi −ＭＩＮ）／（ＤＲ／２k ）              （２）
ただし、ｑi ：ＡＤＲＣコード
ｘi ：入力画素値
ＭＩＮ：近傍領域内最小値
ＤＲ：近傍領域内ダイナミックレンジ
ｋ：再量子化ビット数
【００３４】
注目画素近傍の数タップに対し式（２）で定義されるＡＤＲＣを用いて生成されるＡＤＲＣコードに基づきクラス分類を行う。例えば、７画素データに対し、１ビットの再量子化を実行する１ビットＡＤＲＣを適用すると、７画素から定義されるダイナミックレンジに基づき、それらの最小値を除去した上で、７タップのデータを適応的に１ビット量子化する。その結果、７画素データを７ビットで表現することになり、１２８クラスに削減することが可能となる。他に上述した圧縮技術として一般的なものをクラス分類法として用いることが提案されている。また、クラス分類の性能を更に向上させるため、入力信号のアクティビティーも考慮した上でクラス分類が行われることがある。
【００３５】
アクティビティーの判定法としては、クラス分類法にＡＤＲＣを使用した場合、ダイナミックレンジを用いることが多い。また、ＤＰＣＭならば差分絶対値和、ＢＴＣのときは標準偏差の絶対値などが用いられる。このときには、アクティビティーによる分類結果毎にＡＤＲＣクラス分類などを行うことになる。また、学習過程において、アクティビティーの小さいデータを学習対象から外す。この理由は、アクティビティーの小さい部分は、ノイズの影響が大きく、本来のクラスの予測値から外れることが多い。それを学習に入れると予測精度が低下する。これを避けるため、学習においては、アクティビティーの小さいデータを除外する。
【００３６】
ここで、予測法で用いられる予測係数ＲＯＭからの予測係数は、予め学習により生成しておく。この学習方法について述べる。式（１）の線形一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一例を示す。最小自乗法は、次のように適用される。一般化した例として、Ｘを入力データ、Ｗを予測係数、Ｙを予測値として次の式（３）を考える。
【００３７】
観測方程式；ＸＷ＝Ｙ                              （３）
【数２】
0003726333.tif 000003
【００３８】
上述の観測方程式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＝９、ｍが学習データ数となる。式（３）の観測方程式をもとに、式（５）の残差方程式を考える。
【００３９】
残差方程式；
【数３】
0003726333.tif 000004
【００４０】
式（５）の残差方程式から、各ｗi の最確値は、
【数４】
0003726333.tif 000005
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、次の式（６）の条件を考慮すれば良いわけである。
【００４１】
【数５】
0003726333.tif 000006
【００４２】
式（６）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（５）から式（７）が得られる。
【００４３】
【数６】
0003726333.tif 000007
【００４４】
式（６）と式（３）により式（８）が得られる。
【００４５】
【数７】
0003726333.tif 000008
【００４６】
そして、式（５）および式（８）から次の正規方程式（９）が得られる。
【００４７】
【数８】
0003726333.tif 000009
【００４８】
式（９）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。この連立方程式が解かれることよって、クラス毎に予測係数がＲＯＭなどの記憶媒体に格納される。この格納されたＲＯＭは、予測係数ＲＯＭとして使用される。
【００４９】
次に、上述した予測係数ＲＯＭに記憶される予測係数の学習の一例を図７のフローチャートを用いて説明する。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１フレームの中の８ビットの画素データとそれに対応する１０ビットの画素データとから学習データが形成される。フィールド内またはフレーム内の周辺画素の値が学習データとして採用される。注目画素の真値と複数の周辺画素の値とが一組の学習データである。
【００５０】
ここで、例えばＡＤＲＣを使用する場合、周辺画素で構成されるブロック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。アクティビティーが低いものは、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。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。
【００５１】
ステップＳ３のクラス決定は、上述のように、フィールド内またはフレーム内の所定の８ビットの画素データに基づいたクラス決定がなされる。ステップＳ４の正規方程式生成では、上述した式（９）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に移る。このステップＳ５の予測係数決定では、この正規方程式を行列解法を用いて解いて、予測係数を決める。ステップＳ６の予測係数ストアでは、予測係数をメモリにストアし、この学習のフローチャートが終了する。
【００５２】
これらのように、小領域のブロック毎に分割された画像は、局所的な強い相関によってレベル的に近い値をとることが多い。このため、ＡＤＲＣを用いて、ブロック内の画素レベルの最大値および最小値を求めてブロック内ダイナミックレンジを定義することで、レベル方向の冗長度を大幅に除去することができる。例えば、図８に示すように８ビットの原データの持つ０〜２５５のダイナミックレンジの中で、各ブロック毎に再量子化するのに必要なブロック内ダイナミックレンジＡおよびＢは、大幅に小さくなることが分かる。このため、再量子化に必要なビット数は、大幅に低減することができる。
【００５３】
ここで、ＡＤＲＣを使用して、例えば８ビットデータを３ビットデータに圧縮処理すると、ブロック内ダイナミックレンジをＤＲ、ビット割当をｐ、ブロック内画素のデータレベルをｘ、再量子化コードをＱとして以下の式（１０）により図９Ａに示すようにブロック内の最大値ＭＡＸと最小値ＭＩＮとの間を指定されたビット長で均等に分割して再量子化を行う。
【００５４】
ＤＲ＝ＭＡＸ−ＭＩＮ＋１
Ｑ＝〔（ｘ−ＭＩＮ＋０．５）×２p ／ＤＲ〕        （１０）
【数９】
0003726333.tif 000010
【００５５】
ただし、
【数１０】
0003726333.tif 000011
は、Ｑ＝ｉを満足するｘの平均を意味し、〔ｚ〕はｚ以下の最大の整数を表す。
【００５６】
次に、図９Ａに示すようにｐビット再量子化（この場合３ビット再量子化）で最上位の階調レベル（２p −１）に相当するデータレベル内に存在するブロック内画素の平均値をとり、これを図９Ｂに示すように最大値ＭＡＸ´とする。また、図９Ａに示すように、この再量子化による最下位の階調レベル０に相当するデータレベル内に存在するブロック内画素の平均値をとり、これを図９Ｂにしめすように最小値ＭＩＮ´とする。
【００５７】
そして、新しく求められた最大値ＭＡＸ´および最小値ＭＩＮ´からブロック内ダイナミックレンジＤＲ´を新たに定義し直して、再量子化コードをｑとして、新しく求められたブロック内の最大値ＭＡＸ´および最小値ＭＩＮ´に基づいて式（１１）により図９Ｂに示すように再量子化を行う。
【００５８】
ＤＲ´＝ＭＡＸ´−ＭＩＮ´
ｑ＝〔（ｘ−ＭＩＮ´）×（２p −１）／ＤＲ´＋０．５〕    （１１）
但し、〔ｚ〕は、ｚ以下の最大の整数を表す。
【００５９】
このように、ＡＤＲＣを用いて、二重の再量子化を行うことにより、画像の持つ局所的特徴としてブロック内ダイナミックレンジを定義し、主としてレベル方向の冗長度を適応的に除去することができ、ノイズの悪影響を受けることがなく、効率の良い情報量圧縮が行われる。
【００６０】
次に、ＡＤＲＣを用いて圧縮処理の行われた学習データは、学習データ毎にクラス分割される。すなわち、図２に示す注目画素ｘ4 に注目した場合、８ビットデータｘ0 〜ｘ8 をＡＤＲＣを適用してｐビットにデータ圧縮した結果の再量子化データをｑ0 〜ｑ8 として、以下の式（１２）を用いてその学習データのクラス（ｃ）を算出する。
【００６１】
【数１１】
0003726333.tif 000012
【００６２】
ここで、重心法による予測値の学習方法の一例となるフローチャートを図１０に示す。ステップＳ１１の初期化では、この学習を行うための準備として、クラスのデータテーブルＥ（＊）およびクラスの度数カウンタＮ（＊）へ０のデータが書き込まれる。ここで、“＊”は、全てのクラスを示し、データテーブルは、Ｅ（Ｃ０）となり、クラスＣ０に対応する度数カウンタは、Ｎ（Ｃ０）となる。ステップＳ１１の制御が終了すると、ステップＳ１２へ制御が移る。
【００６３】
ステップＳ１２のクラス検出では、学習対象画素の近傍データからクラスＣを決定する。例えば、上述の例のように注目画素を含む近傍８画素に１ビットＡＤＲＣを適用した場合、１２８クラスに分類される。また、このクラス分類の手法としては、上述のようにＡＤＲＣのほかにも、ＰＣＭ表現、ＤＰＣＭ、ＢＴＣ、ＶＱ、ＤＣＴ、アダマール変換などの分類法が考えられる。また、クラス分類対象データより構成されるブロックのアクティビティーを考慮する場合は、クラス数をアクティビティーによる分類の種類だけ増やしておくことも考えられる。
【００６４】
次に、ステップＳ１３のデータ検出では、目標とする教師信号ｅが検出される。ステップＳ１４のクラス別データ加算では、クラスＣ毎に教師信号ｅがそれぞれ加算され、ステップＳ１５のクラス別度数加算では、クラスＣの学習データの度数カウンタＮ（Ｃ）が＋１インクリメントされる。全学習対象データについて繰り返しステップＳ１２からステップＳ１５の制御が終了したか否かを判定するステップＳ１６では、全データの学習が終了していれば、ステップＳ１７へ制御が移り、全データの学習対象が終了していなければ、ステップＳ１２へ制御が移る。すなわち、ステップＳ１６は、全データの学習が終了になるまで、ステップＳ１２からステップＳ１５までの制御を繰り返し実行し、全てのクラスの度数カウンタＮ（＊）と対応する全てのクラスのデータテーブルＥ（＊）が生成される。
【００６５】
ステップＳ１７のクラス別平均値算出では、各クラスのデータテーブルＥ（＊）の内容であるデータ積算値を対応クラスの度数カウンタＮ（＊）の度数で、除算が実行され、各クラスの平均値が算出される。この処理は、教師信号分布の重心を算出することと等価である。この平均値が重心法による各クラスの最適予測値となる。そして、ステップＳ１８のクラス別平均値登録では、ＲＯＭなどの記憶手段に各クラスに対応する最適予測値を登録することで重心法による学習、すなわち、このフローチャートは、終了する。上述のように学習過程において、ノイズの影響を排除するため、アクティビティーの小さい場合を学習対象から外すことも考えられる。上述した予測法および重心法により、画素より詳細な位置となる画素値の予測を行うことができる。
【００６６】
次に、後処理部２３で用いられる予測係数ＲＯＭ３０の学習方法の一例を説明する。まず、上述したように１０ビットからなる教師信号から８ビットの信号が生成され、生成された８ビットの信号と１０ビットの教師信号から予測係数が得られる。この予測係数を用いて任意の８ビットの信号が１０ビットの信号へ変換される。そして、変換された１０ビットの信号と対応する１０ビットの教師信号との比較が行われる。その比較結果、１０ビットの信号は、１０ビットの教師信号と等しくなる値と、異なる値とへ判別される。このとき、異なる値と判別された１０ビットの教師信号と、変換された１０ビットの信号とを用いて、上述したように予測係数が求められる。このように求められた予測係数が、予測係数ＲＯＭ３０に使用される。
【００６７】
また、後処理部４３で用いられる最適予測値ＲＯＭ４９の学習方法も同様の手法が用いられる。具体的には、変換された１０ビットの予測値と１０ビットの教師信号との比較が行われ、１０ビットの教師信号と異なると判別された１０ビットの予測値は、異なる値と判別された１０ビットの教師信号と、変換された１０ビットの予測値とを用いて、上述したように最適な予測値が求められる。このように求められた予測値が最適予測値ＲＯＭ４９に使用される。
【００６８】
これらの実施例では、クラス分類に使用する画素と、予測演算に使用する画素とを同一のものとしても良いし、異なる画素を使用しても良い。
【００６９】
また、第２実施例では、クラス分類適応処理部と後処理部とで使用される予測係数ＲＯＭは、同一のものでも良いし、異なるもの、例えば予測係数の数が異なっても良い。
【００７０】
そして、第３の実施例では、クラス分類適応処理部と後処理部とで使用される最適予測値ＲＯＭは、同一のものでも良いし、異なるものでも良い。
【００７１】
【発明の効果】
この発明に依れば、クラス分類適応処理を用いているため、外部から供給された画素データを単に量子化ビット数を増加させるだけでなく、量子化ビット数の増加に見合う分の情報量が増加した信号に変換することができ、階調不足による擬似輪郭の発生などを防止することができる。
【００７２】
また、この発明に依れば、クラス分類適応処理を用いているため、入力されたディジタル信号より多いビット数のディジタル信号を生成することが容易にでき、生成されたディジタル信号の量子化雑音が低減される。このことによって、画像プロセスによる画質劣化が抑圧することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】この発明に適用される予測法の説明に用いるブロック図である。
【図２】この発明に適用される画素の位置を示した略線図である。
【図３】この発明に適用される重心法の説明い用いるブロック図である。
【図４】この発明が適用される量子化ビット数変換装置の第１の実施例である。
【図５】この発明が適用される量子化ビット数変換装置の第２の実施例である。
【図６】この発明が適用あれる量子化ビット数変換装置の第３の実施例である。
【図７】この発明に適用される予測法の学習方法の一例である。
【図８】この発明に適用されるＡＤＲＣの説明に用いる略線図である。
【図９】この発明に適用されるＡＤＲＣの説明に用いる略線図である。
【図１０】この発明に適用される重心法の学習の方法の一例である。
【図１１】量子化ビット数変換装置の説明に用いる略線図である。
【符号の説明】
１２・・・ブロック化回路、１３・・・予測式演算回路、１４・・・ＡＤＲＣ回路、１５・・・クラスコード発生回路、１６・・・予測係数メモリ、１７・・・レベル制御回路
【図１】
0003726333.tif 000013
【図２】
0003726333.tif 000014
【図３】
0003726333.tif 000015
【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
0003726333.tif 000021
【図１０】
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【図１１】
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