(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
サンプル・データ形式の入力ビデオ信号を処理するニューラル回路を含むリアルタイム・テレビジョン信号処理装置であって、
上記ニューラル回路は、
ビデオ・ライン内の連続するサンプル・グループを処理して欠陥状信号の発生を認識するよう構成された第１組の複数のパーセプトロンを有する第１のニューラル回路部と、
上記第１組の複数のパーセプトロンによって生成された信号を合成して中間信号を生成する手段と、
上記中間信号を処理して連続する水平ラインからのサンプルに対して動作して空間的に相関性のない信号欠陥の発生だけを認識するよう構成された第２組の複数のパーセプトロンを有する第２のニューラル回路部と、
上記第２組の複数のパーセプトロンによって生成された信号を合成して欠陥を表す処理済みの信号を生成する手段と、
を含むものである、
信号処理装置。
【請求項２】
上記ビデオ信号は所定のサンプル・レートのサンプルとして生じ、上記第１組の複数のパーセプトロンは上記所定のサンプル・レートに比例したレートで処理済みの信号を生成し、上記第１のニューラル回路部は、さらに、上記第２組の複数のパーセプトロンへの供給の前に上記中間信号を濾波する低域通過フィルタを含むものである、請求項１に記載の信号処理装置。
【請求項３】
上記第１組の複数のパーセプトロンより低いレートで処理済みの信号を生成するよう上記第２組の複数のパーセプトロンを条件付ける手段を具える、請求項２に記載の信号処理装置。
【請求項４】
さらに、上記ビデオ信号に応答して内挿済みビデオ信号を生成する別のニューラル・ネットワークと、上記処理済みの信号に応答して上記ビデオ信号における欠陥を上記内挿済みビデオ信号で置換する手段と、を具える、請求項１に記載の信号処理装置。
【請求項５】
上記ニューラル回路は、
上記入力ビデオ信号に応答して、相対的に遅延された複数のサンプルを同時に供給する遅延手段と、
上記第１組の複数のパーセプトロンとしての第１層のＮ個のパーセプトロン（Ｎは整数）と、
を具え、
上記Ｎ個のパーセプトロンの各々は上記複数の相対的に遅延されたサンプルに応動するものであり、
さらに、上記中間信号を生成する手段としての少なくとも１つの別のパーセプトロンであって、上記第１層のＮ個のパーセプトロンによって供給された信号に応答して、上記中間信号を生成する少なくとも１つの別のパーセプトロンを具える、
請求項１に記載の信号処理装置。
【請求項６】
上記第１組の複数のパーセプトロンの各々は、上記入力ビデオ信号の遅延された複数の表現を重み付けする手段と、上記重み付け手段によって供給された重み付けされた信号の総和を供給する手段と、上記総和をシグモイド伝達関数を用いて処理する手段とを含むものである、請求項１に記載の信号処理装置。
【請求項７】
上記シグモイド伝達関数Ｚは、
Ｚ＝１／（ｅ-y＋１）
で与えられ、ここでｙは上記総和に対応するものである、請求項６に記載の信号処理装置。
【請求項８】
上記総和をシグモイド伝達関数を用いて処理する上記手段はＲＯＭを具え、このＲＯＭは、上記総和を受け取るように結合されたアドレス入力端子を有し、それぞれのメモリ位置がそれぞれの値Ｚでプログラムされたものである、請求項７に記載の信号処理装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【産業上の利用分野】
この発明は、テレビジョン信号処理システムにニューラルネットワークを使用することに関するものである。
【０００２】
【発明の背景】
通常、ビデオ信号処理回路は、先ず所望の伝達関数を想定し、次にこの伝達関数を実現するに必要な回路素子を決定することによって、設計されている。たとえば、低域通過フィルタを設計する場合には、帯域幅、位相直線性、リップル等の、幾つかの必要なパラメータを想定する。次に、設計器具の助けを借りてそのフィルタを構成し、最後にそのフィルタが想定通りの応答特性を呈するかどうか確認するためのテストを行う。この手法における問題は、上記の事前想定が所望の応答特性と適合しない可能性があることである。
【０００３】
上記よりも良い手法は、種々の応答をすることができる回路を組立てて、代表的な入力信号の組について所望の出力信号を生成するようにトレーニングすることである。そのトレーニングセットは、実際の動作で遭遇する諸条件を正しく表すものでなければならず、またそのシステムはトレーニング期間中に存在しない入力信号にも適応できるように充分融通性のあるものでなければならない。一旦この調節が完了すると、その回路パラメータを使って、この調節されたシステムを模した回路を製作することができる。
【０００４】
ニューラルネットワークと呼ばれる種類の回路は、幾つかの入力信号組に対する所望の出力応答を生成するように、トレーニングすることができる。この様なネットワークの一般的説明は、１９８８年３月のコンピュータ（Ｃｏｍｐｕｔｅｒ）誌２５〜３９頁に所載のバーナード・ウイドロウ（Ｂｅｒｎａｒｄ  Ｗｉｄｒｏｗ）氏他の論文「Ｎｅｕｒａｌ  Ｎｅｔｓ  ｆｏｒ  Ａｄａｐｔｉｖｅ  Ｆｉｌｔｅｒｉｎｇ  ａｎｄ  Ａｄａｐｔｉｖｅ  Ｐａｔｔｅｒｎ  Ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ」、および１９８７年４月のＩＥＥＥ  ＡＳＳＰ  Ｍａｇａｚｉｎｅ誌４〜２２頁に所載のリチャード・リップマン（Ｒｉｃｈａｒｄ  Ｐ．Ｌｉｐｐｍａｎ）氏の論文「Ａｎ  Ｉｎｔｒｏｄｕｃｔｉｏｎ  ｔｏ  Ｃｏｍｐｕｔｉｎｇ  ｗｉｔｈ  Ｎｅｕｒａｌ  Ｎｅｔｓ」に開示されている。
【０００５】
ニューラルネットワークは、パターンや特定の識別用の記号、署名などを認識する技術への途をひらくもので、かつパターン認識の用途に一般に利用されて来た。一般に、ニューラルネットワークは、その成分部品（パーセプトロン）が本質的に非線形特性のものであるから、線形信号処理素子としては利用されていなかった。
本発明者は、ニューラルネットワークを、ビデオ信号の処理に、線形信号路においても非線形信号路においても、有利に応用し得ることを発見した。
【０００６】
【発明概要】
この発明は、信号処理路中に少なくとも１個のニューラルネットワークを含むビデオ信号処理回路を提供する。一つの実施例形態においては、合成ビデオ信号中の信号欠陥を検出するように、ニューラルネットワークが構成されている。第２の実施例形態としては、欠陥信号に対する置換用の内挿信号値或いは飛越し走査−非飛越し走査変換器における挿間線のような内挿信号を生成するように、ニューラルネットワークが構成される。
【０００７】
【詳細な説明】
この発明を、以下、合成ビデオ信号の処理に用いるインパルス・ノイズまたは信号欠陥の検出および修正システムの場合について説明するが、この発明の考え方はより一般的にビデオ信号処理用に応用できるものと理解すべきである。ここで、ビデオ信号は、２進数形式またはＰＣＭ形式をとるサンプルされたデータ様式であり、そのサンプルはカラー副搬送波周波数の４倍に等しい周波数ｆｓで生じるものと、仮定する。
【０００８】
この明細書中で、ニューラルネットワークとはパーセプトロンの多層組合せである。各パーセプトロンは、重み付けされた複数個のサンプルを加算しオフセットθを与える加算ノードを持っている。加算ノードの出力は、続いてシグモイド形即ちＳ字形（ｓｉｇｍｏｉｄａｌ）応答を有する非線形回路に供給される。各パーセプトロンの出力Ｚｉは下記の式〔数１〕の形をとる。式〔数１〕中で、ｙｉ（ｘ）は下記の式〔数２〕の通りで、θｉは各オフセット値、ｘｊは入力サンプル値、ｗｉｊは各サンプル入力に与えられる各重み値である。
【０００９】
【数１】
0003563080.tif 000002
【数２】
0003563080.tif 000003
【００１０】
出力値Ｚｉの範囲は、０と１の間である。この関数Ｚｉは一般にＳ形で、ここではシグモイド（ｓｉｇｍｏｉｄａｌ）関数即ちＳ字形関数と名付ける。式２に代わるまた別のＳ字形関数は双曲線関数正接ｔａｎｈ（ｙｉ（ｘ）／２）である。
【００１１】
或る層中のパーセプトロンは、すべて同じ入力サンプルセットｘｊに関して働く。順次連続する層中のパーセプトロンは、それよりも前のパーセプトロン層で発生した出力値に関して働く。ネットワークの構成、すなわちノードの数、それらの相互接続および外部入力、は所望の出力信号の定義と同様に、設計上の選択である。重み係数およびオフセット値は、そのネットワークが実用される用途と同様なトレーニング環境で、実験室で決定される。
【００１２】
ニューラルネットワークのトレーニングは、文献に発表されているが、その概要を次に説明する。
【００１３】
任意の連続関数について所望の精度を得るために、一組の入力サンプル（ｉｎｐｕｔ  ｅｘａｍｐｌｅｓ・・・・ＲＮ）及びそれに対応する一組の出力サンプル（ｏｕｔｐｕｔ  ｅｘａｍｐｌｅｓ・・・・ＲＭ）から、その任意の連続関数に近似する（を表わす）多層パーセプトロンを構成することが出来る。更に、未知の関数に近似する（を表わす）パーセプトロンを構成することも可能である。これが出来る場合は、一組のサンプル（ｅｘａｍｐｌｅｓ）としての入力刺激ＲＮに対する一組の所望の出力応答ＲＭが有る場合である。これは、勿論、その入力刺激と所望の対応する出力応答との間に蓋然性的関係が存在することに依る。
【００１４】
この場合、ニューラル・ネットワークは、例えば、所定の入力信号に対して平均出力応答を割り当てることによって、或いは、所定の入力に対して最も可能性のある出力を割り当てることによって、入力刺激と出力応答との間に統計学的な関係を割り当てる関数に近似する（を表わす）ことになる。このようなパーセプトロンのトレーニングを成功させるためには、入力刺激とそれに対応する出力応答（所謂「トレーニング・セット」）の選択を極めて慎重に行う必要がある。
【００１５】
このネットワークの重みと閾値は、或程度の近似誤差たとえば最も一般的には自乗平均誤差に従ってそのトレーニングセットを最もよく表わす（に近似する）ように調整される。重みと閾値を調整する方法は、現在非常に活発に研究されているが、ほとんどすべての方法は必然的に傾斜降下法を伴うものである。これを行うために、重みおよびしきい値に関する各サンプル（ｅｘａｍｐｌｅ）についてのネットワーク誤差の勾配を計算する。
【００１６】
次いで、各サンプルについて誤差と勾配とを平均し、平均誤差とその勾配を得て、次に共軛傾斜法の一つであるような、古典的な最適化技法を応用する。或いはまた、バックプロパゲーション法（誤差逆伝播則）と呼ばれる粗い傾斜降下法を採用することもできる。バックプロパゲーション法では、問題になっている重みまたは閾値に関するネットワーク誤差の導関数の負性のものと小さな定数との積を、各重みと閾値に単純に加えることによって、その重みと閾値を調整する。
【００１７】
この誤差は、特定サンプルについての誤差、トレーニングセットの或るサブセットを平均した誤差、またはトレーニングセット全体について平均した誤差の何れかである。この手順の一つの一般的な変形は、各導関数について、最近に計算された誤差を対象として求めた減少傾向をもつ平均値を計算することであり、この場合上記の誤差は、単一のサンプルに関するものでも組をなすサンプルに関するものであってもよい。これらの平均値は、次いで、最も最近計算された誤差に対する導関数の代わりに、重みと閾値を調整するのに使用される。
【００１８】
重みと閾値に関するネットワーク誤差の勾配（傾斜）の計算は、このネットワークの構造によって簡単化される。このネットワークによって計算される関数は、各々がこのネットワーク中の１層によって実現される幾つかの関数の合成である。数学的には、層中のノードの出力に関するネットワーク誤差の導関数を計算するのに、簡単に連鎖法則を応用できる。これらの導関数を一般にノード誤差と呼ぶ。
【００１９】
或る層についてそれらの導関数が既知であるとしよう。連鎖法則によれば、この層の重みと閾値に関するネットワーク誤差の導関数が得られるが、この法則はまた前の（プリビアス）層のノード出力に関するネットワーク誤差の導関数の計算にも使用できる。この前の層におけるノードについての導関数は、前の層のノード出力に関する現在の層のノード出力の導関数と現在の層のノード誤差との積を、現在の層のノード全体について合計したものである。
【００２０】
バックプロパーゲーション・トレーニング（誤差逆伝播学習則）の一例は、次の形式をとる。
１．現在のサンプルに対するネットワーク誤差を計算する。
２．ネット中の各ノードの誤差をゼロにセットする。
３．出力層中の各ノードの誤差を、そのノードの出力に関するネットワーク誤差の導関数にセットする。
４．現在の層を出力層にセットする。
５．現在の層の各ノードについて、その誤差を、このノードの重みと閾値に関するネットワーク誤差の導関数を計算するのに使用する。
【００２１】
６．現在の層における各ノードおよび各入力について、もしその入力が前の層中のノードから供給されるものであれば、その入力に関する現在のノードの出力の導関数を計算し、その現ノード誤差を乗算し、得られた結果を入
力ノード誤差に加算する。
７．前の層が無い場合には、計算は終わった状態にある。そうでなければ（前の層があれば）、前の層に対し新たな現在の層をセットして、５に戻る。すなわち、誤差が出力層から前の各層を通して順番に逆方向に伝播するから、バックプロパーゲーション法と呼ばれている。
【００２２】
図１には、種々の機能を実行するために、数個のニューラルネットワークを含んでいるテレビジョン信号処理システムの一部が示されている。図１のシステムにおいて、合成ビデオ信号のサンプルデータが信号源１０から供給される。テレビジョン受像機の場合、この信号源１０はアンテナ、チューナとＩＦ回路、および信号サンプリング回路（たとえば、アナログ・デジタル変換器）を含んでいる。
【００２３】
また、ビデオディスク・プレーヤ或いはビデオカセット・レコーダの場合には、この信号源１０は情報が記録された媒体およびピックアップ回路を含んでいる。信号源１０から供給されるこの信号は、インパルスノイズまたは信号ドロップアウトのような欠陥の影響を受けるものと予測されている。信号源１０からの信号は、欠陥検出器１１および欠陥修正器１２に結合される。欠陥検出器１１は制御信号を発生し、これを欠陥修正器１２に印加してその制御を行う。
【００２４】
欠陥修正器１２はマルチプレサ（ＭＵＸ）と内挿器とを持っている。信号源１０からの信号は、マルチプレクサの１つの入力と内挿器とに供給される。内挿器によって発生した内挿済みサンプルはマルチプレクサの２番目の入力に供給される。このマルチプレクサは、信号欠陥が無い場合には信号源１０からの信号を通過させ、また信号欠陥が発生すると内挿済みサンプルを通過させるように、制御信号によって条件付けられている。マルチプレクサから供給される信号は欠陥修正器１２の信号出力である。
【００２５】
内挿済み信号と実信号とを、および制御信号を対応する欠陥と、時間的に整合させるために、欠陥修正器中にはそれぞれの補償用遅延素子を設けねばならないこともある。
この欠陥修正器１２の出力信号は、輝度／クロミナンス分離回路、クロミナンス復調器、色飽和度制御器、ピ−キング回路などを含んでいる、通常のビデオ信号処理回路１３に印加される。
【００２６】
処理器１３から得られる輝度信号とクロミナンス信号は、飛越し−非飛越し走査変換器１５とメモリ装置１４とに結合される。メモリ装置１４はニューラルネットワークの内挿用フィルタ１６にサンプルを供給し、この内挿用フィルタ１６はビデオ信号の間挿（インタステイシャル）線を発生する。
【００２７】
これらの間挿線信号は、また、走査変換器１５にも供給され、そこで処理器１３から供給される実ビデオ信号線はフィルタ１６からの間挿ビデオ信号線と交番する形に配列される。この交番線は時間圧縮されて２倍の周波数の非飛越し信号を形成する。この走査変換器からの出力信号は表示器（図示省略）へ供給される。
【００２８】
図２と図３は、ニューラルネットワークの欠陥検出器１１の一部を示している。図２のニューラルネットワークは、ビデオ線内の相連続するサンプルグループに作用するもので、欠陥状信号の発生を認識するようにトレーニングされる。一般に、このニューラルネットワークから供給される信号は、個々のパルスが各欠陥状信号の発生に対応しているような一連のパルスである。
【００２９】
或種の画像（たとえば、縦の縞または線）は、インパルス／ドロップアウト型の信号欠陥に似た水平信号成分を発生し、この水平信号成分は図２の回路によって欠陥として認識されて不良検出パルスを発生することになる。しかし、この様な水平信号成分は、通常は線と線の間にリダンダンシイーを有し、すなわち線と線の間で相互に空間的に相関している。
【００３０】
インパルス／ドロップアウト型の欠陥はランダムで空間的な相関性を持っていない。図３の回路は、図２の回路から供給される２次元のサンプル・マトリクスに対して動作し、空間的に相関性の無い信号欠陥の発生だけを検出するようにトレーニングされる。図２の回路からの出力信号は、欠陥修正器１２を制御するための欠陥表示信号として直接使用することができるもので、この図３の回路を具えていると間違った欠陥検出の可能性が大幅に低下する。
【００３１】
図２を参照すると、信号源１０からの信号は、出力タップＡ−Ｉを有するタップ付き遅延線２０に印加される。この各タップは、たとえば１信号サンプル周期という様な増分遅延を順次生成する。これらのタップからの信号は、３つの同様なパーセプトロン（パーセプトロン１、パーセプトロン２およびパーセプトロン３）に与えられる。タップＡ−Ｉから供給された信号は、各パーセプトロンにおいて各重み付け回路Ｗ１−Ｗ９に与えられ、そこで各信号は相異なる重み値でスケールされる。この重み付けされた信号は加算回路２２に印加される。
【００３２】
加算回路２２にはオフセット値θも印加され、この加算回路２２は式（２）で表わされる連続的なサンプルｙｉ（ｘ）を発生する。このｙｉ（ｘ）サンプルは、式（１）で定まる関数に従ってパーセプトロン出力サンプルを生成する非線形またはＳ字形（シグモイド）素子２４に結合される。素子２４は、典型的には、式（１）で定まる関数によって予めプログラムされた読出し専用メモリ（ＲＯＭ）を使用して構成できる。ｙｉ（ｘ）値または総和は、このＲＯＭのアドレス入力ポートにアドレスコードとして供給され、この供給されたｙｉ値に対応したＺｉ出力値をＲＯＭの出力ポートから取出すことができる。
【００３３】
欠陥検出の用途の場合に、ＲＯＭ中に記憶する必要のあるのは比較的少数の値のみである。すなわち、ｎビットワードのｙｉの場合には、ｙｉは２ｎ  −１個の異なる値をとることができるので２ｎ  −１個の相異なるＲＯＭアドレスを要する。ｎの値がたとえば６であれば、ｙｉのとり得る値の数は６４である。しかし、記憶される値または有効アドレスの数は、より少数に限定することができる。
【００３４】
サンプルは、サンプル速度Ｆｓで遅延線２０に連続的にロードされる。３個のパーセプトロンは、このロードされたサンプルの、各々が９個の連続するサンプルから成る各グループから出力値を生成する。欠陥検出機能に対しては、１つおきの上記グループ（セット）の９個のサンプルを検査するだけでよいことが、判った。すなわち、連続したサンプルに１−１５の番号をつけると、３個のパーセプトロンで処理される各９個のサンプルより成るセットは、たとえば、サンプル（１−９）、（３−１１）、（５−１３）、（７−１５）、・・・・という具合に、サンプル（２−１０）、（４−１２）、（６−１４）、・・・・を除いた形になる。従って、３個のパーセプトロンは、サンプル速度の２分の１すなわちＦｓ／２で動作するように構成することができる。
【００３５】
パーセプトロン１、パーセプトロン２、パーセプトロン３からの出力サンプルは、４番目のパーセプトロン２６（パーセプトロン４）に結合され、そこでそれぞれ重み付け、加算、オフセットの作用および非線形のＳ字形素子による処理を受ける。この用途に対しては、第１層のパーセプトロン（パーセプトロン１、パーセプトロン２、パーセプトロン３）から供給されるサンプルのセットの１つおきのセットのみを検査すれば充分であることが判った。従って、パーセプトロン４は入力サンプル速度の４分の１すなわちＦｓ／４で動作するように構成できる。
【００３６】
この４番目のパーセプトロンからの出力サンプルは、フィルタ（ＬＰＦ）２８で低域濾波されて高周波数成分が除去され、次にラッチ３０されて時間的に安定した出力サンプルになる。図２のパーセプトロンで使用される一例重み係数とオフセット値が表１に示されている。表中、タップ１−９は信号Ａ−Ｉに対応している。タップ１０、１１および１２はパーセプトロン１−３の出力にそれぞれ対応している。１−４と示した欄には、パーセプトロン１−４用の各重み値とオフセット値がそれぞれ示されている。
【００３７】
【表１】
0003563080.tif 000004
【００３８】
図３には、図２のニューラルネットワークから供給される非空間的相関パルスを検出するためのニューラルネットワークが示されている。ラッチ３０からのサンプルは記憶装置５０に供給される。記憶装置５０は連続する３本の各水平線Ｌｎ−１、ＬｎおよびＬｎ＋１から同時に５個のサンプルを供給する。これらの１５個のサンプルは３個のパーセプトロンＰ１、Ｐ２、Ｐ３のそれぞれに供給される。これらのパーセプトロンは、図２のパーセプトロン１と同様な構成のものであるが、図２のパーセプトロン１と異なる点は９個でなく１５個の重み付け回路を有する１５個の入力信号路を持っていることである。
【００３９】
１５個のサンプルから成るブロックを１つおきに検査するだけでよいことが判ったので、パーセプトロンＰ１、Ｐ２、Ｐ３はラッチ３０のサンプル速度の２分の１すなわちＦｓ／８の速度で動作するように構成されている。パーセプトロンＰ１、Ｐ２、Ｐ３からの出力サンプルは、３個の入力を持つパーセプトロンＰ４に供給され、パーセプトロンＰ４は欠陥制御信号を発生して欠陥修正器１２に印加する。パーセプトロンＰ４も図２のパーセプトロン２６と同様なものである。
【００４０】
パーセプトロンＰ１−Ｐ４に与えるオフセット値と重み係数の一例を表２に示す。表２において、タップ１−１５はＰ１−Ｐ３に関しそれぞれサンプルＳ１−Ｓ１５に対応している。Ｐ４に関しては、タップ１−３がパーセプトロンＰ１−Ｐ３によってそれぞれ供給される信号に対応する。
【００４１】
【表２】
0003563080.tif 000005
【００４２】
図４には、欠陥修正器１２中の内挿器として構成される一例ニューラルネットワークが示されている。この例示したネットワークは、水平線１本ごとに位相が交番する副搬送波を直角変調したクロミナンス成分を含む合成ＮＴＳＣビデオ信号の内挿済みサンプルを供給するように、構成されている。
【００４３】
内挿済みのサンプルは、現在の線Ｌｎに先行している２本の線Ｌｎ−２、Ｌｎ−１の各々から得られる５個のサンプルから、および現在の線Ｌｎに後続する２本の線Ｌｎ＋１、Ｌｎ＋２の各々から得られる５個のサンプルから、サンプル速度Ｆｓで発生される。図４には、現在のサンプルに内挿されるべき空間的な点が空白円印で示されている。この計算に使用された２０個のサンプルはｘ１−ｘ２０である。
【００４４】
信号源１０からの入力サンプルは記憶素子７０に印加され、記憶素子７０は４本の水平線のセグメントから２０個のサンプルｘ１−ｘ２０を同時に供給する。この２０個のサンプルは１０個のパーセプトロンＰ１Ａ−Ｐ１０Ａのそれぞれに結合される。各パーセプトロンＰ１Ａ−Ｐ１０Ａによって発生した１０個のサンプルＦ１−Ｆ１０は、５個のパーセプトロンＰ１Ｂ−Ｐ５Ｂの各々に供給される。
【００４５】
パーセプトロンＰ１Ｂ−Ｐ５Ｂで発生した５個の出力サンプルＦ１Ａ−Ｆ５Ａは、５個の入力を持つパーセプトロンＰ６Ｂに結合され、そこから内挿済みサンプルが供給される。図４の実施例に示した各パーセプトロンは、それぞれ印加される数の入力信号を受け入れるように改変されているが、図２のパーセプトロン１と同様な構成のものである。
【００４６】
パーセプトロンＰ１Ａ−Ｐ１０Ａのオフセット値および重み係数を表３に示す。パーセプトロンＰ１Ｂ−Ｐ６Ｂのオフセット値と重み係数を表４に示す。表３においてタップ番号１−２０はサンプルｘ１−ｘ２０にそれぞれ対応する。表４において、パーセプトロンＰ１Ｂ−Ｐ５Ｂについて、１−１０番のタップはそれぞれパーセプトロンＰ１Ａ−Ｐ１０Ａによって供給される出力信号に対応している。同じ様に、パーセプトロンＰ６Ｂについては、１−５番のタップは、それぞれパーセプトロンＰ１Ｂ−Ｐ５Ｂによって供給される出力信号に対応している。
【００４７】
【表３】
0003563080.tif 000006
【表４】
0003563080.tif 000007
【００４８】
図４に示した内挿ニューラルネットワークは比較的複雑に見えるが、優れた置換サンプルを供給することができる。その複雑さは信号が合成ビデオ信号であることによる。輝度／クロミナンス成分を分離した後に、成分信号に対して動作する別々のより簡単な内挿器を設けることもできる。しかし、全体的な複雑さはほぼ同じであり、また輝度／クロミナンス分離回路に対する欠陥の作用があるので、動作特性は妥協的なものとなる。
【００４９】
図４の回路は見本的な例である。異なるサンプル・マトリクスを処理するようにされた回路は、たとえば、線Ｌｎ−１、Ｌｎ、Ｌｎ＋１からのサンプルを利用するニューラルネットワークを含む形に構成される。処理されるサンプル・マトリクス選択如何にかかわらず、垂直または水平の解像度は幾分妥協的となり、この妥協は対象とする用途のために選んだ回路によって決まる。
【００５０】
図４のニューラルネットワークは連続的に動作し、線Ｌｎ中の全サンプル点に対して内挿サンプルを生成する。現状では、この形式の回路は、飛越し−非飛越し走査変換用にビデオ信号の間挿線を生成するのに使用し易い。しかし、走査変換の場合、素子７０に例示されたマトリクスは成分信号のサンプルを、通常は表わすものとなる。線Ｌｎ−１とＬｎ＋１は飛越し信号の現在のフィールドからの線を表わし、また線Ｌｎ−２とＬｎ＋２は飛越し信号の前のフィールドから取った線を表わしている。
【００５１】
名目上、飛越し−非飛越し走査変換器は、フィールド間またはフレーム間に（像の）動きがある場合を除いて、間挿線に前のフィールドから取出した線を使用する。動きがある場合は、現在のフィールド内のサンプルから発生させた内挿値を上記間挿線に代用する。図４に例示した形式を有し現在のフィールドと前のフィールドからのサンプルに関して働く内挿用フィルタは、間挿線を発生するように構成することができる。
【００５２】
しかし、より一般的には、このニューラルネットワークの内挿用フィルタは、飛越し走査型ビデオ信号の現在のフィールドからの隣接２水平線（Ｌｎ−１、Ｌｎ＋１）からのサンプルを処理するように構成される。従って、走査変換用の間挿線を発生する対応するニューラルネットワーク内挿用フィルタは、図４の形をとることができる。しかし、最初のパーセプトロン（Ｐ１Ａ−Ｐ１０Ａ）層に対する入力の数は、たとえば１０（ｘ６−ｘ１５）に減少させる。ネットワーク全体に対する重み係数とオフセット値は、トレーニングイクササイズによって決定される。
【００５３】
なお、特許請求の範囲中の用語「テレビジョン受像機」は、たとえば普通のテレビジョン受像機、ビデオカセット・レコーダ、およびビデオディスク・プレーヤなどの諸装置を含むものと理解されたい。
【図面の簡単な説明】
【図１】この発明を実施したニューラルネットワークを含むテレビジョン受像機のブロック図である。
【図２】信号欠陥を有すると見える信号成分を通過させるニューラルネットワークのブロック図である。
【図３】修正機能を行うニューラルネットワークのブロック図である。
【図４】信号内挿を行うニューラルネットワークのブロック図である。
【符号の説明】
１０  信号源
１１  欠陥検出器
１２  欠陥修正器
１３  ビデオ信号処理法
１４  メモリ
１５  飛越し−非飛越し走査変換器
１６  ニューラルネットワークの内挿用フィルタ
１  パーセプトロン
２  パーセプトロン
３  パーセプトロン
Ｐ１Ａ−Ｐ１０Ａ  パーセプトロン
Ｐ１Ｂ−Ｐ１０Ｂ  パーセプトロン
Ｐ６Ｂ  信号合成手段（パーセプトロン）
２６  信号合成手段（パーセプトロン）
【図１】
0003563080.tif 000008
【図２】
0003563080.tif 000009
【図３】
0003563080.tif 000010
【図４】
0003563080.tif 000011