【手続補正書】
【提出日】平成21年3月16日(2009.3.16)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
第１の画像データから第２の画像データを生成する画像処理装置において、
前記第２の画像データの注目している画素である注目画素を予測するために用いる複数の画素を、前記第１の画像データから予測タップとして抽出する第１の抽出手段と、
前記注目画素を複数のクラスのうちのいずれかにクラス分けするクラス分類に用いる複数の画素を、前記第１の画像データから第１のクラスタップとして抽出する第２の抽出手段と、
前記第１のクラスタップのアクティビティに基づいたクラス分類をするための第１の閾値を指定する指定手段と、
指定した前記第１の閾値と、前記第１のクラスタップのアクティビティとを比較した結果に基づいて、前記注目画素を第１のクラスに分類する第１の分類手段と、
前記第１のクラスタップのパターンに基づいて、前記注目画素を第２のクラスに分類する第２の分類手段と、
前記第１のクラスおよび前記第２のクラスにより特定される前記注目画素のクラスに対応する第１の係数と、前記予測タップに基づいて、前記第２の画像データを演算する演算手段と
を備える画像処理装置。
【請求項２】
前記指定手段は、ユーザにより第２の閾値が指示された場合、指示された前記第２の閾値に基づいた値を、前記第１の閾値として指定し、前記ユーザにより前記第２の閾値が指示されなかった場合、前記第１の画像データから検出されるノイズレベルに基づいた値を、前記第１の閾値として指定する
請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項３】
前記第１の分類手段は、前記アクティビティが前記第１の閾値を超える場合、原信号成分が支配的となる前記第１のクラスに属するように前記注目画素を分類し、前記アクティビティが前記第１の閾値よりも小さい場合、ノイズ成分が支配的となる前記第１のクラスに属するように前記注目画素を分類する
請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項４】
前記演算手段は、前記第１のクラスに分類されている前記注目画素のうち、前記原信号成分が支配的となる前記第１のクラスに属している前記注目画素に対して、前記原信号成分を保ちながら前記ノイズ成分を除去するように演算し、前記ノイズ成分が支配的となる前記第１のクラスに属している前記注目画素に対して、前記ノイズ成分を除去するように演算する
請求項３に記載の画像処理装置。
【請求項５】
前記第２の画像データの画質を指定するためのパラメータを入力する入力手段と、
入力した前記パラメータに基づいて、前記第１の係数を生成するための元となる第２の係数から前記第１の係数を生成する生成手段と、
動きにより前記注目画素をクラス分けするクラス分類に用いる複数の画素を、前記第１の画像データから第２のクラスタップとして抽出する第３の抽出手段と、
前記第２のクラスタップの動きに基づいて、前記注目画素を第３のクラスに分類する第３の分類手段と
をさらに備え、
前記演算手段は、前記第１のクラス、前記第２のクラス、および前記第３のクラスにより特定される前記注目画素のクラスに対応する前記第１の係数と、前記予測タップに基づいて、前記第２の画像データを演算する
請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項６】
前記パラメータは、前記第２の画像データの水平方向と垂直方向の解像度を示す値である
請求項５に記載の画像処理装置。
【請求項７】
第１の画像データから第２の画像データを生成する画像処理方法において、
前記第２の画像データの注目している画素である注目画素を予測するために用いる複数の画素を、前記第１の画像データから予測タップとして抽出する第１の抽出ステップと、
前記注目画素を複数のクラスのうちのいずれかにクラス分けするクラス分類に用いる複数の画素を、前記第１の画像データからクラスタップとして抽出する第２の抽出ステップと、
前記クラスタップのアクティビティに基づいたクラス分類をするための閾値を指定する指定ステップと、
指定した前記閾値と、前記クラスタップのアクティビティとを比較した結果に基づいて、前記注目画素を第１のクラスに分類する第１の分類ステップと、
前記クラスタップのパターンに基づいて、前記注目画素を第２のクラスに分類する第２の分類ステップと、
前記第１のクラスおよび前記第２のクラスにより特定される前記注目画素のクラスに対応する係数と、前記予測タップに基づいて、前記第２の画像データを演算する演算ステップと
を含む画像処理方法。
【請求項８】
第１の画像データから第２の画像データを生成する画像処理をコンピュータに行わせるプログラムにおいて、
前記第２の画像データの注目している画素である注目画素を予測するために用いる複数の画素を、前記第１の画像データから予測タップとして抽出する第１の抽出ステップと、
前記注目画素を複数のクラスのうちのいずれかにクラス分けするクラス分類に用いる複数の画素を、前記第１の画像データからクラスタップとして抽出する第２の抽出ステップと、
前記クラスタップのアクティビティに基づいたクラス分類をするための閾値を指定する指定ステップと、
指定した前記閾値と、前記クラスタップのアクティビティとを比較した結果に基づいて、前記注目画素を第１のクラスに分類する第１の分類ステップと、
前記クラスタップのパターンに基づいて、前記注目画素を第２のクラスに分類する第２の分類ステップと、
前記第１のクラスおよび前記第２のクラスにより特定される前記注目画素のクラスに対応する係数と、前記予測タップに基づいて、前記第２の画像データを演算する演算ステップと
を含むプログラム。
【手続補正２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】発明の名称
【補正方法】変更
【補正の内容】
【発明の名称】画像処理装置および方法、並びにプログラム
【手続補正３】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０００１
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０００１】
本発明は、画像処理装置および方法、並びにプログラムに関し、特に、より高画質の高解像度の画像を生成することができるようにした画像処理装置および方法、並びにプログラムに関する。
【手続補正４】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０００７
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０００７】
本発明の一側面の画像処理装置は、第１の画像データから第２の画像データを生成する画像処理装置において、前記第２の画像データの注目している画素である注目画素を予測するために用いる複数の画素を、前記第１の画像データから予測タップとして抽出する第１の抽出手段と、前記注目画素を複数のクラスのうちのいずれかにクラス分けするクラス分類に用いる複数の画素を、前記第１の画像データから第１のクラスタップとして抽出する第２の抽出手段と、前記第１のクラスタップのアクティビティに基づいたクラス分類をするための第１の閾値を指定する指定手段と、指定した前記第１の閾値と、前記第１のクラスタップのアクティビティとを比較した結果に基づいて、前記注目画素を第１のクラスに分類する第１の分類手段と、前記第１のクラスタップのパターンに基づいて、前記注目画素を第２のクラスに分類する第２の分類手段と、前記第１のクラスおよび前記第２のクラスにより特定される前記注目画素のクラスに対応する第１の係数と、前記予測タップに基づいて、前記第２の画像データを演算する演算手段とを備える。
【手続補正５】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１３
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００１３】
本発明の一側面の画像処理方法は、第１の画像データから第２の画像データを生成する画像処理方法において、前記第２の画像データの注目している画素である注目画素を予測するために用いる複数の画素を、前記第１の画像データから予測タップとして抽出する第１の抽出ステップと、前記注目画素を複数のクラスのうちのいずれかにクラス分けするクラス分類に用いる複数の画素を、前記第１の画像データからクラスタップとして抽出する第２の抽出ステップと、前記クラスタップのアクティビティに基づいたクラス分類をするための閾値を指定する指定ステップと、指定した前記閾値と、前記クラスタップのアクティビティとを比較した結果に基づいて、前記注目画素を第１のクラスに分類する第１の分類ステップと、前記クラスタップのパターンに基づいて、前記注目画素を第２のクラスに分類する第２の分類ステップと、前記第１のクラスおよび前記第２のクラスにより特定される前記注目画素のクラスに対応する係数と、前記予測タップに基づいて、前記第２の画像データを演算する演算ステップとを含む。
【手続補正６】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１４
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００１４】
本発明の一側面のプログラムは、第１の画像データから第２の画像データを生成する画像処理をコンピュータに行わせるプログラムにおいて、前記第２の画像データの注目している画素である注目画素を予測するために用いる複数の画素を、前記第１の画像データから予測タップとして抽出する第１の抽出ステップと、前記注目画素を複数のクラスのうちのいずれかにクラス分けするクラス分類に用いる複数の画素を、前記第１の画像データからクラスタップとして抽出する第２の抽出ステップと、前記クラスタップのアクティビティに基づいたクラス分類をするための閾値を指定する指定ステップと、指定した前記閾値と、前記クラスタップのアクティビティとを比較した結果に基づいて、前記注目画素を第１のクラスに分類する第１の分類ステップと、前記クラスタップのパターンに基づいて、前記注目画素を第２のクラスに分類する第２の分類ステップと、前記第１のクラスおよび前記第２のクラスにより特定される前記注目画素のクラスに対応する係数と、前記予測タップに基づいて、前記第２の画像データを演算する演算ステップとを含む。
【手続補正７】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１５
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００１５】
本発明の一側面においては、第２の画像データの注目している画素である注目画素を予測するために用いる複数の画素が、第１の画像データから予測タップとして抽出され、注目画素を複数のクラスのうちのいずれかにクラス分けするクラス分類に用いる複数の画素が、第１の画像データから第１のクラスタップとして抽出され、第１のクラスタップのアクティビティに基づいたクラス分類をするための第１の閾値が指定され、指定された第１の閾値と、第１のクラスタップのアクティビティとを比較した結果に基づいて、注目画素が第１のクラスに分類され、第１のクラスタップのパターンに基づいて、注目画素が第２のクラスに分類され、第１のクラスおよび第２のクラスにより特定される注目画素のクラスに対応する第１の係数と、予測タップに基づいて、第２の画像データが演算される。
【手続補正８】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１６
【補正方法】削除
【補正の内容】
【手続補正９】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１７
【補正方法】削除
【補正の内容】
【手続補正１０】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１８
【補正方法】削除
【補正の内容】
【手続補正１１】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１９
【補正方法】削除
【補正の内容】
【手続補正１２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００２０
【補正方法】削除
【補正の内容】
【手続補正１３】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００２１
【補正方法】削除
【補正の内容】
【手続補正１４】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００２２
【補正方法】削除
【補正の内容】
【手続補正１５】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００２３
【補正方法】削除
【補正の内容】
【手続補正１６】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００２４
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００２４】
以上のように、本発明の一側面によれば、より高画質の高解像度の画像を生成することができる。特に、本発明の第１の側面によれば、ノイズ成分による原波形の変化に応じてノイズを除去し、より高画質の高解像度の画像を生成することができる。
【手続補正１７】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００２５
【補正方法】削除
【補正の内容】
【手続補正１８】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００２７
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００２７】
本発明の一側面の画像処理装置は、第１の画像データから第２の画像データを生成する画像処理装置（例えば、図１３の出力画像生成装置１１２）において、前記第２の画像データの注目している画素である注目画素を予測するために用いる複数の画素を、前記第１の画像データから予測タップとして抽出する第１の抽出手段（例えば、図１３の予測タップ抽出部２０６）と、前記注目画素を複数のクラスのうちのいずれかにクラス分けするクラス分類に用いる複数の画素を、前記第１の画像データから第１のクラスタップとして抽出する第２の抽出手段（例えば、図１３のクラスタップ抽出部２０３）と、前記第１のクラスタップのアクティビティに基づいたクラス分類をするための第１の閾値を指定する指定手段（例えば、図１３のノイズ加算量指定部２０２）と、指定した前記第１の閾値と、前記第１のクラスタップのアクティビティとを比較した結果に基づいて、前記注目画素を第１のクラスに分類する第１の分類手段（例えば、図１３のDRクラス分類部２０４）と、前記第１のクラスタップのパターンに基づいて、前記注目画素を第２のクラスに分類する第２の分類手段（例えば、図１３の波形クラス分類部２０５）と、前記第１のクラスおよび前記第２のクラスにより特定される前記注目画素のクラスに対応する第１の係数と、前記予測タップに基づいて、前記第２の画像データを演算する演算手段（例えば、図１３の高解像度化処理部２０７）とを備える。
【手続補正１９】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００３１
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００３１】
この画像処理装置には、前記第２の画像データの画質を指定するためのパラメータを入力する入力手段（例えば、図１９の画質選択値入力部３２１）と、入力した前記パラメータに基づいて、前記第１の係数を生成するための元となる第２の係数から前記第１の係数を生成する生成手段（例えば、図１９の係数データ生成部３２３）と、動きにより前記注目画素をクラス分けするクラス分類に用いる複数の画素を、前記第１の画像データから第２のクラスタップとして抽出する第３の抽出手段（例えば、図１９の動きクラスタップ抽出部３２５）と、前記第２のクラスタップの動きに基づいて、前記注目画素を第３のクラスに分類する第３の分類手段（例えば、図１９の動きクラス分類部３２６）とをさらに設け、前記演算手段は、前記第１のクラス、前記第２のクラス、および前記第３のクラスにより特定される前記注目画素のクラスに対応する前記第１の係数と、前記予測タップに基づいて、前記第２の画像データを演算する（例えば、図２１のステップＳ１１８の処理）ことができる。
【手続補正２０】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００３３
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００３３】
本発明の一側面の画像処理方法またはプログラムは、第１の画像データから第２の画像データを生成する画像処理方法、または第１の画像データから第２の画像データを生成する画像処理をコンピュータに行わせるプログラムにおいて、前記第２の画像データの注目している画素である注目画素を予測するために用いる複数の画素を、前記第１の画像データから予測タップとして抽出し（例えば、図１７のステップＳ４７の処理）、前記注目画素を複数のクラスのうちのいずれかにクラス分けするクラス分類に用いる複数の画素を、前記第１の画像データからクラスタップとして抽出し（例えば、図１７のステップＳ４８の処理）、前記クラスタップのアクティビティに基づいたクラス分類をするための閾値を指定し（例えば、図１７のステップＳ４４乃至ステップＳ４５の処理）、指定した前記閾値と、前記クラスタップのアクティビティとを比較した結果に基づいて、前記注目画素を第１のクラスに分類し（図１７のステップＳ５０乃至ステップＳ５３の処理）、前記クラスタップのパターンに基づいて、前記注目画素を第２のクラスに分類し（図１７のステップＳ５４の処理）、前記第１のクラスおよび前記第２のクラスにより特定される前記注目画素のクラスに対応する係数と、前記予測タップに基づいて、前記第２の画像データを演算する（例えば、図１７のステップＳ５５の処理）ステップを含む。
【手続補正２１】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００３４
【補正方法】削除
【補正の内容】
【手続補正２２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００３５
【補正方法】削除
【補正の内容】
【手続補正２３】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００３６
【補正方法】削除
【補正の内容】
【手続補正２４】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００３７
【補正方法】削除
【補正の内容】
【手続補正２５】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００３８
【補正方法】削除
【補正の内容】
【手続補正２６】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００３９
【補正方法】削除
【補正の内容】