(57)【要約】【課題】ＮＴＳＣ信号に対して、Ｙ／Ｃ分離を行う場合、独立したフィルタを用いる。【解決手段】学習フィルタ２において、予め学習により得られたフィルタ係数を用いて供給されたＮＴＳＣ信号から色信号Ｃが分離され、分離された色信号Ｃは、Ｉ・Ｑ分離回路６へ供給される。同様に学習フィルタ３において、予め得られたフィルタ係数を用いてＮＴＳＣ信号から輝度信号Ｙが分離され、輝度信号Ｙは、端子９から取り出される。副搬送波発生回路４では、供給されたＮＴＳＣ信号に含まれる副搬送波を検出し、移相回路５およびＩ・Ｑ分離回路６へ供給される。供給された副搬送波は、移相回路５において、９０度位相を変換される。Ｉ・Ｑ分離回路６では、２種類の副搬送波を用いて色信号Ｃから色差信号ＩおよびＱを生成し、色差信号Ｉは、端子７へ供給され、色差信号Ｑは、端子８へ供給される。【選択図】図１
2006295971.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
第１および第２のディジタル色差信号がディジタル直交変調された色信号と輝度信号とからなるディジタル入力信号から上記色信号と上記輝度信号を分離するようにしたＹ／Ｃ分離装置において、
上記輝度信号を用いることなく上記ディジタル入力信号から色信号を分離する第１の処理手段と、
上記色信号を用いることなく上記ディジタル入力信号から輝度信号を分離する第２の処理手段とを有し、
上記第１の処理手段は、高域抑圧が施された映像信号と、高域抑圧が施されていない色信号とを用いた学習によって予め獲得した第１の係数のうち、上記ディジタル入力信号に基づくパターンに応じた上記第１の係数を用いるフィルタ手段であり、
上記第２の処理手段は、上記高域抑圧が施された映像信号と、高域抑圧が施されていない輝度信号とを用いた学習によって予め獲得した第２の係数のうち、上記ディジタル入力信号に基づくパターンに応じた上記第２の係数を用いるフィルタ手段であることを特徴としたＹ／Ｃ分離装置。
【請求項２】
請求項１に記載のＹ／Ｃ分離装置において、
上記第１および上記第２の処理手段は、線形フィルタを用いた処理であって、
上記第１および第２の係数は、フィルタ係数であることを特徴とするＹ／Ｃ分離装置。
【請求項３】
請求項１に記載のＹ／Ｃ分離装置において、
さらに学習装置を接続し、
上記ディジタル入力信号と、上記高域抑圧が施されていない色信号とを用いて学習することによって上記第１の係数を獲得し、
上記ディジタル入力信号と、上記高域抑圧が施されていない輝度信号とを用いて学習することによって上記第２の係数を獲得するようにしたことを特徴とするＹ／Ｃ分離装置。
【請求項４】
請求項１に記載のＹ／Ｃ分離装置において、上記第１および／又は第２の係数は、学習されると共に更新されることを特徴とするＹ／Ｃ分離装置。
【請求項５】
第１および第２のディジタル色差信号がディジタル直交変調された色信号と輝度信号とからなるディジタル入力信号から上記色信号と上記輝度信号を分離するようにしたＹ／Ｃ分離方法において、
上記輝度信号を用いることなく上記ディジタル入力信号から色信号を分離するステップと、
上記色信号を用いることなく上記ディジタル入力信号から輝度信号を分離するステップとを有し、
上記色信号を分離する処理は、高域抑圧が施された映像信号と、高域抑圧が施されていない色信号とを用いた学習によって予め獲得した第１の係数のうち、上記ディジタル入力信号に基づくパターンに応じた上記第１の係数を用いるフィルタ処理であり、
上記輝度信号を分離する処理は、上記高域抑圧が施された映像信号と、高域抑圧が施されていない輝度信号とを用いた学習によって予め獲得した第２の係数のうち、上記ディジタル入力信号に基づくパターンに応じた上記第２の係数を用いるフィルタ処理であることを特徴としたＹ／Ｃ分離方法。
【請求項６】
請求項５に記載のＹ／Ｃ分離方法において、
上記色信号および上記輝度信号を分離する処理は、線形フィルタを用いた処理であって、上記第１および第２の係数は、フィルタ係数であることを特徴とするＹ／Ｃ分離方法。
【請求項７】
請求項５に記載のＹ／Ｃ分離方法において、
さらに学習装置を接続し、
上記ディジタル入力信号と、上記高域抑圧が施されていない色信号とを用いて学習することによって上記第１の係数を獲得し、
上記ディジタル入力信号と、上記高域抑圧が施されていない輝度信号とを用いて学習することによって上記第２の係数を獲得するようにしたことを特徴とするＹ／Ｃ分離方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、ＶＴＲやテレビジョン装置等の信号分離装置等に適用して好適な信号分離の処理装置および方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
ＮＴＳＣ信号は、画像の明暗を表す輝度信号Ｙと画像の色彩を表す搬送色信号Ｃ（以下、色信号Ｃと称する）が周波数多重された１次元画像信号であり。この１次元画像信号は、現行のカラーテレビジョン放送に用いられている。テレビジョン放送の受け手、すなわち、受像器側では、ＮＴＳＣ信号から輝度信号Ｙと色信号Ｃへ分離する装置を内部に持つことによって輝度信号Ｙと色信号Ｃを区別し、ブラウン管にカラー画像が映し出される。
【０００３】
このＮＴＳＣ信号から輝度信号Ｙと色信号Ｃへ分離する装置をＹ／Ｃ分離装置と呼び、このＹ／Ｃ分離装置は、１つの帯域通過型フィルタを用いて夫々の信号帯域を分割するのが一般的である。しかしながら、画像信号の種類によっては、ＮＴＳＣ信号の輝度信号Ｙおよび色信号Ｃが重複する部分が存在することがあり、そのため周波数多重されたＮＴＳＣ信号を完全にＹ／Ｃ分離することは事実上不可能である。
【０００４】
一方の信号が他方の信号に漏れ込むことによって各種妨害（視覚的劣化）が生じる。この各種妨害を軽減するために、幾つかの種類の帯域制限フィルタを動き判定処理、或いは相関判定処理に基づいて、適応的に選択したり、合成したりする方法が提案されている。
【０００５】
従来のＹ／Ｃ分離装置の第１の例として、図４に示すように、端子４１から供給されたＮＴＳＣ信号は、色信号Ｃ専用の帯域通過型フィルタ４２を用いて色信号Ｃを分離し、帯域通過型フィルタ４２から色信号Ｃが出力される。帯域通過型フィルタ４２から出力された色信号Ｃは、端子４３および減算器４４へ供給され、端子４３から色信号Ｃが取り出される。減算器４４では、入力されたＮＴＳＣ信号から色信号Ｃが減算され、減算器４４の出力として、輝度信号Ｙが端子４５から取り出される。さらに輝度信号Ｙは、周波数多重時に付加した副搬送波（サブキャリア）成分を抑圧するために、専用の帯域阻止型フィルタで処理される。
【０００６】
また、Ｙ／Ｃ分離装置の第２の例として、図５に示すように、端子５１から供給されたＮＴＳＣ信号を輝度信号Ｙ専用の低域通過型フィルタ５２において、輝度信号Ｙを分離し、低域通過型フィルタ５２から輝度信号Ｙが出力される。低域通過型フィルタ５２から出力された輝度信号Ｙは、端子５５および減算器５３へ供給され、端子５５から輝度信号Ｙが取り出される。減算器５３では、入力されたＮＴＳＣ信号から輝度信号Ｙが減算され、色信号Ｃを生成し、減算器５３の出力として、色信号Ｃが端子５４から取り出される。
【０００７】
ここで、第１の例では、色信号Ｃ専用の帯域通過型フィルタ４２を狭帯域にすると、輝度信号Ｙの高域成分が確保される。しかしながら、色信号Ｃ自身の高域劣化、或いは色信号Ｃから輝度信号Ｙへの漏れ込みによる妨害（クロスルミナンス妨害）が発生する。従って、通常、第１の例の低域通過型フィルタ４２は、比較的、広帯域型フィルタとして構成される。
【０００８】
さらに、第２の例では、輝度信号Ｙ専用の低域通過型フィルタ５２を広帯域にすると、輝度信号Ｙの高域成分が確保される。しかしながら、色信号Ｃから輝度信号Ｙへの漏れ込み（クロスルミナンス妨害）の補正成分としてのクロスカラー妨害が顕著となる。ここで、第１の例と第２の例を比較すると、妨害発生に対して、第１の例が高性能を発揮するため、第２の例は、実際に使用された例はない。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
Ｙ／Ｃ分離装置において、上述の第１および第２の例の２種類の分離方法では、輝度信号Ｙおよび色信号Ｃの高域成分を確保し、且つ、各種妨害（クロスカラー妨害、クロスルミナンス妨害等）の発生を低減することは原理上困難である。
【００１０】
従って、この発明の目的は、輝度信号Ｙおよび色信号Ｃを分離するために夫々独立したフィルタを用いることによって画質を向上させるＹ／Ｃ分離装置および方法を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
請求項１に記載の発明は、第１および第２のディジタル色差信号がディジタル直交変調された色信号と輝度信号とからなるディジタル入力信号から色信号と輝度信号を分離するようにしたＹ／Ｃ分離装置において、
輝度信号を用いることなくディジタル入力信号から色信号を分離する第１の処理手段と、
色信号を用いることなくディジタル入力信号から輝度信号を分離する第２の処理手段とを有し、
第１の処理手段は、高域抑圧が施された映像信号と、高域抑圧が施されていない色信号とを用いた学習によって予め獲得した第１の係数のうち、ディジタル入力信号に基づくパターンに応じた第１の係数を用いるフィルタ手段であり、
第２の処理手段は、高域抑圧が施された映像信号と、高域抑圧が施されていない輝度信号とを用いた学習によって予め獲得した第２の係数のうち、ディジタル入力信号に基づくパターンに応じた第２の係数を用いるフィルタ手段であることを特徴としたＹ／Ｃ分離装置ある。
【００１２】
そして、請求項５に記載の発明は、第１および第２のディジタル色差信号がディジタル直交変調された色信号と輝度信号とからなるディジタル入力信号から色信号と輝度信号を分離するようにしたＹ／Ｃ分離方法において、
輝度信号を用いることなくディジタル入力信号から色信号を分離するステップと、
色信号を用いることなくディジタル入力信号から輝度信号を分離するステップとを有し、
色信号を分離する処理は、高域抑圧が施された映像信号と、高域抑圧が施されていない色信号とを用いた学習によって予め獲得した第１の係数のうち、ディジタル入力信号に基づくパターンに応じた第１の係数を用いるフィルタ処理であり、
輝度信号を分離する処理は、高域抑圧が施された映像信号と、高域抑圧が施されていない輝度信号とを用いた学習によって予め獲得した第２の係数のうち、ディジタル入力信号に基づくパターンに応じた第２の係数を用いるフィルタ処理であることを特徴としたＹ／Ｃ分離方法である。
【発明の効果】
【００１３】
この発明を用いることにより、従来、相互に干渉していた色信号Ｃおよび輝度信号Ｙの夫々の帯域を確保するとができ、且つ、クロスカラー妨害、クロスルミナンス妨害等による妨害を押さえることが出来る。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１４】
図１は、この発明のＹ／Ｃ分離の処理装置の概略的なブロック図の一例を示す。この実施例は、コンポジット信号ＮＴＳＣ（多重）をコンポーネント信号Ｙ（輝度）、Ｉ（色）、Ｑ（色）へ分離する装置を示したものである。１は、入力端子を示し、例えば、4fsc（fsc ：副搬送波周波数）でサンプリングされ、ディジタルＮＴＳＣ信号が供給される。以下の処理は、特に説明しないが全てディジタル信号処理としたものである。供給されたＮＴＳＣ信号は、学習フィルタ２、３および副搬送波発生回路４へ夫々供給される。
【００１５】
ここで、学習フィルタ２は、供給されたＮＴＳＣ信号から色信号Ｃを分離するための分離用フィルタを形成し、後述する学習によって予め決定されたフィルタ係数によって信号の分離が行われる。分離された色信号Ｃは、学習フィルタ２からＩ・Ｑ分離回路６へ供給される。学習フィルタ３は、供給されたＮＴＳＣ信号から輝度信号Ｙを分離するための分離用フィルタを形成し、学習フィルタ２と同様に、後述する学習によって予めフィルタ係数が決定される。分離された輝度信号Ｙは、端子９から取り出される。この学習フィルタ２、３は、メモリより構成される。
【００１６】
副搬送波発生回路４へ供給されたＮＴＳＣ信号は、水平同期信号に連続してバースト信号を設定しているため、このバースト信号を用いてＮＴＳＣ信号に含まれる副搬送波が検出される。検出された副搬送波は、副搬送波発生回路４から移相回路５およびＩ・Ｑ分離回路６へ夫々供給される。この副搬送波発生回路４は、バースト分離回路およびＰＬＬより構成される。
【００１７】
移相回路５では、供給された副搬送波を９０度位相を変換し、Ｉ・Ｑ分離回路６へ供給する。色信号Ｃおよび２種類の副搬送波が供給されたＩ・Ｑ分離回路６は、色信号Ｃに対して供給された２種類の副搬送波を用いて同期復調することにより色差信号ＩおよびＱを生成し、色差信号Ｉは、端子７へ供給され、色差信号Ｑは、端子８へ供給される。
【００１８】
ここで、図２は、上述の学習フィルタ２および３を形成するための回路構成のブロック図の一例を示す。１１は、色差信号Ｉが供給される入力端子を示し、１２は、色差信号Ｑが供給される入力端子を示す。供給される色差信号ＩおよびＱは、直交変調回路１５へ供給される。また、供給される信号は、標準的なＮＴＳＣ信号を構成している色差信号ＩおよびＱとする。
【００１９】
副搬送波発生回路１４から生成される第１の副搬送波は、直交変調回路１５と移相回路５へ供給される。移相回路５へ供給された第１の副搬送波は、９０度の位相変調が行われ、第２の副搬送波として、直交変調回路１５へ供給される。直交変調回路１５では、第１および第２の副搬送波を用いて供給された色差信号ＩおよびＱが直交変調される。すなわち、直交変調回路１５では、色信号Ｃを生成し、生成された色信号Ｃは、加算器１６およびフィルタ学習処理回路１８へ供給する。
【００２０】
標準的なＮＴＳＣ信号を構成している輝度信号Ｙが入力端子１３から供給され、供給された輝度信号Ｙは、加算器１６およびフィルタ学習処理回路１９へ供給される。色信号Ｃおよび輝度信号Ｙが供給された加算器１６では、ＮＴＳＣ信号を帯域制限フィルタ１７へ供給し、色信号Ｃおよび輝度信号Ｙの夫々の高域成分が抑圧される。
【００２１】
Ｃ信号分離用のフィルタ学習処理回路１８では、色信号Ｃおよび抑圧されたＮＴＳＣ信号が夫々供給され、注目画素を中心とした局所的な部分のＮＴＳＣ信号のレベル分布のパターンに応じたクラスを生成する。例えば、局所的な部分のＮＴＳＣ信号の平均値を求め、この平均値に対する周辺画素のレベル関係に応じて周辺画素を２値化する。この２値化で得られたレベル信号によって、クラスが獲得される。
【００２２】
さらに、フィルタ学習処理回路１８では、最小自乗法等を用いて抑圧されたＮＴＳＣ信号から色信号Ｃへ復調されるように最適なフィルタ係数が学習され、得られたフィルタ係数は、フィルタ係数メモリ２０へ供給される。フィルタ係数メモリ２０では、クラス毎にフィルタ係数が記憶される。
【００２３】
Ｙ信号分離用のフィルタ学習処理回路１９では、上述のフィルタ学習処理回路１８と同様に、輝度信号Ｙおよび抑圧されたＮＴＳＣ信号が夫々供給され、注目画素を中心とした局所的な部分のＮＴＳＣ信号のレベル分布のパターンに応じたクラスを生成する。例えば、局所的な部分のＮＴＳＣ信号の平均値を求め、この平均値に対する周辺画素のレベル関係に応じて周辺画素を２値化する。この２値化で得られたレベル信号によって、クラスが獲得される。
【００２４】
さらに、フィルタ学習処理回路１９では、最小自乗法等を用いて抑圧されたＮＴＳＣ信号から輝度信号Ｙへ復調されるように最適なフィルタ係数が学習され、得られたフィルタ係数は、フィルタ係数メモリ２１へ供給される。フィルタ係数メモリ２１では、フィルタ係数メモリ２０と同様に、クラス毎にフィルタ係数が記憶される。また、フィルタ係数メモリ２０および２１は、常に学習すると共にフィルタ係数を常に更新し、使用することも可能である。
【００２５】
ここで、学習をソフトウェア処理で行うときのフローチャートを図３に示す。ステップ３１から学習処理の制御が開始され、ステップ３２の学習データ形成では、既知のカラー画像に対応した学習データが形成される。具体的には、１次元の信号で供給される色信号ＣおよびＮＴＳＣ信号が所定の配列に並び替えられる。ステップ３３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３６の予測係数決定へ、終了してなければ、ステップ３４のクラス決定へ制御が移る。
【００２６】
ステップ３４のクラス決定では、上述のように１次元で供給され、所定の配列に並び替えられた注目画素を中心とした局所的な部分のＮＴＳＣ信号のレベル分布のパターンに応じたクラスを生成する。例えば、局所的な部分のＮＴＳＣ信号の平均値を求め、この平均値に対する周辺画素のレベル関係に応じて周辺画素を２値化する。この２値化で得られたレベル信号によって、クラスが獲得される。ステップ３５の正規方程式加算では、後述する式（６）および式（７）の正規方程式が作成される。
【００２７】
ステップ３３のデータ終了から全データの処理が終了後、制御がステップ３６に移り、ステップ３６の予測係数決定では、後述する式（８）を行列解法を用いて解いて、予測係数を決める。ステップ３７の予測係数ストアで、予測係数をメモリにストアし、ステップ３８で学習処理の制御が終了する。
【００２８】
図３中のステップ３５（正規方程式生成）およびステップ３６（予測係数決定）の処理をより詳細に説明する。供給される色信号Ｃの真値をｙとし、その推定値をｙ´とし、その周囲のＮＴＳＣ信号の値をｘ1 〜ｘn としたとき、クラス毎にフィルタ係数ｗ1 〜ｗn によるｎタップの線形１次結合
ｙ´＝ｗ1 ｘ1 ＋ｗ2 ｘ2 ＋・・・＋ｗn ｘn         （１）
を設定する。学習前はｗi が未定係数である。
【００２９】
上述のように、学習はクラス毎になされ、データ数がｍの場合、式（１）に従って、
ｙj ´＝ｗ1 ｘj1＋ｗ2 ｘj2＋・・・＋ｗn ｘjn        （２）
（但し、ｊ＝１，２，・・・ｍ）
【００３０】
ｍ＞ｎの場合、ｗ1 〜ｗn は一意には決まらないので、誤差ベクトルＥの要素を
ｅj ＝ｙj −（ｗ1 ｘj1＋ｗ2 ｘj2＋・・・＋ｗn ｘjn）  （３）
（但し、ｊ＝１，２，・・・ｍ）
と定義して、次の式（４）を最小にするフィルタ係数を求める。
【００３１】
【数１】
2006295971.tif 000003
【００３２】
いわゆる最小自乗法による解法である。ここで、ｗi による偏微分係数を求める。
【００３３】
【数２】
2006295971.tif 000004
【００３４】
式（５）を `０' にするように各ｗi を決めればよいから、
【００３５】
【数３】
2006295971.tif 000005
【００３６】
として、行列を用いると
【００３７】
【数４】
2006295971.tif 000006
【００３８】
となる。この方程式は一般に正規方程式と呼ばれている。この方程式を掃き出し法等の一般的な行列解法を用いて、ｗi について解けば、フィルタ係数ｗi が求まり、クラスコードをアドレスとして、このフィルタ係数ｗi をメモリに格納しておく。
【００３９】
なお、クラス分けのために、符号化によって、周辺のＮＴＳＣ信号の画素数を圧縮したり、さらに、周辺のＮＴＳＣ信号に対して、２値化を施しているが、そのまま信号の値を用いることも可能である。ここで、上述のフィルタ係数の学習が色信号Ｃについての説明であるが、輝度信号Ｙのフィルタ係数も全く同様にして求めることができる。
【００４０】
この発明は、上述したこの発明の一実施形態等に限定されるものではなく、この発明の要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。
【図面の簡単な説明】
【００４１】
【図１】この発明のＹ／Ｃ分離装置に関する一実施例のブロック図である。
【図２】フィルタ係数を求めるための学習時の一例を示すブロック図である。
【図３】フィルタ係数を求めるための学習時のフローチャートを示す一例である。
【図４】従来のＹ／Ｃ分離装置の一例のブロック図である。
【図５】従来のＹ／Ｃ分離装置の一例のブロック図である。
【図６】この発明のＹ／Ｃ分離装置の概略的な一例のブロック図である。
【符号の説明】
【００４２】
２、３    学習フィルタ
４    副搬送波発生回路
５    移相回路
６    Ｉ・Ｑ分離回路
【図１】
2006295971.tif 000007
【図２】
2006295971.tif 000008
【図３】
2006295971.tif 000009
【図４】
2006295971.tif 000010
【図５】
2006295971.tif 000011
【図６】
2006295971.tif 000012