(57)【要約】【課題】着目画素に最適なクラスコードを決定する。【解決手段】クラスタップ抽出部５１は、入力されたコンポジット信号よりクラスタップを抽出する。ベクトル生成部５２は、入力されたクラスタップの各画素値を要素としたベクトルを生成し、クラスコード決定部５３に出力する。クラスコード決定部５３は、代表ベクトルメモリ５４に予め記憶された代表ベクトルのうち、ベクトル生成部５２より入力されたベクトルに最も近いベクトルを選択し、対応するクラスコードを予測演算部５６に出力する。予測演算部５６は、予測タップ抽出部５５より入力されたコンポジット信号の予測タップを、係数メモリ５７から読み出したクラスコードに対応した予測係数を用いて演算処理し、コンポーネント信号を生成し出力する。【選択図】　　　図８
2004015083.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
着目画素に対応した複数の第１の画素信号を入力コンポジット信号から抽出する第１の抽出手段と、
統計的学習により予め定められた代表パターンを記憶する代表パターン記憶手段と、
前記第１の抽出手段により抽出された前記複数の第１の画素信号のパターンに、最も近い前記代表パターンを検索する代表パターン検索手段と、
前記代表パターン検索手段により検索された前記代表パターンに対応して、前記着目画素を複数のクラスのうちの１つに分類するクラス分類手段と、
前記入力コンポジット信号から複数の第２の画素信号を抽出する第２の抽出手段と、
前記第２の画素信号と、前記クラス分類手段により分類された前記クラスに対応した係数との演算により、前記着目画素の画素信号を変換する着目画素信号変換手段と
を備えることを特徴とする画像情報変換装置。
【請求項２】
前記複数の第１の画素信号をベクトル量子化するベクトル量子化手段をさらに備え、
前記代表パターン記憶手段は、前記コンポジット信号の各画素に対応した前記複数の第１の画素信号のうちの、代表的な前記複数の第１の画素信号からなる代表パターンに対応する代表ベクトルとして記憶する
ことを特徴とする請求項１に記載の画像情報変換装置。
【請求項３】
前記代表パターン検索手段は、前記第１の抽出手段により抽出された前記複数の第１の画素信号がベクトル量子化されたものと、ベクトル空間内で最も近い前記代表ベクトルに対応する前記代表パターンを、前記第１の抽出手段により抽出された前記複数の第１の画素信号のパターンに、最も近い前記代表パターンとして検索する
ことを特徴とする請求項２に記載の画像情報変換装置。
【請求項４】
着目画素信号変換手段は、前記第２の画素信号と、前記クラス分類手段により分類された前記クラスに対応した係数との演算により、前記着目画素の画素信号をコンポーネント信号に変換する
ことを特徴とする請求項１に記載の画像情報変換装置。
【請求項５】
着目画素信号変換手段は、前記第２の画素信号と、前記クラス分類手段により分類された前記クラスに対応した係数との演算により、前記着目画素の画素信号を輝度信号、または、クロマ信号に変換する
ことを特徴とする請求項１に記載の画像情報変換装置。
【請求項６】
着目画素に対応した複数の第１の画素信号を入力コンポジット信号から抽出する第１の抽出ステップと、
統計的学習により予め定められた代表パターンを記憶する代表パターン記憶ステップと、
前記第１の抽出ステップの処理で抽出された前記複数の第１の画素信号のターンに、最も近い前記代表パターンを検索する代表パターン検索ステップと、
前記代表パターン検索ステップの処理で検索された前記代表パターンに対応して、前記着目画素を複数のクラスのうちの１つに分類するクラス分類ステップと、
前記コンポジット信号から複数の第２の画素信号を抽出する第２の抽出ステップと、
前記第２の画素信号と、前記クラス分類ステップの処理で分類された前記クラスに対応した係数との演算により、前記着目画素の画素信号を変換する着目画素信号変換ステップと
を含むことを特徴とする画像情報変換方法。
【請求項７】
着目画素に対応した複数の第１の画素信号の入力コンポジット信号からの抽出を制御する第１の抽出制御ステップと、
統計的学習により予め定められた代表パターンの記憶を制御する代表パターン記憶制御ステップと、
前記第１の抽出制御ステップの処理で抽出が制御された前記複数の第１の画素信号のパターンに、最も近い前記代表パターンの検索を制御する代表パターン検索制御ステップと、
前記代表パターン検索制御ステップの処理で検索された前記代表パターンに対応した、前記着目画素の複数のクラスのうちの１つへの分類を制御するクラス分類制御ステップと、
前記入力コンポジット信号から複数の第２の画素信号の抽出を制御する第２の抽出制御ステップと、
前記第２の画素信号と、前記クラス分類制御ステップの処理で分類が制御された前記クラスに対応した係数との演算により、前記着目画素の画素信号の変換を制御する着目画素信号変換制御ステップと
を含むことを特徴とするコンピュータが読み取り可能なプログラムが記録されている記録媒体。
【請求項８】
着目画素に対応した複数の第１の画素信号の入力コンポジット信号からの抽出を制御する第１の抽出制御ステップと、
統計的学習により定められた代表パターンの記憶を制御する代表パターン記憶制御ステップと、
前記第１の抽出制御ステップの処理で抽出が制御された前記複数の第１の画素信号のパターンに、最も近い前記代表パターンの検索を制御する代表パターン検索制御ステップと、
前記代表パターン検索制御ステップの処理で検索された前記代表パターンに対応した、前記着目画素の複数のクラスのうちの１つへの分類を制御するクラス分類制御ステップと、
前記入力コンポジット信号から複数の第２の画素信号の抽出を制御する第２の抽出制御ステップと、
前記第２の画素信号と、前記クラス分類制御ステップの処理で分類が制御された前記クラスに対応した係数との演算により、前記着目画素の画素信号の変換を制御する着目画素信号変換制御ステップと
をコンピュータに実行させるプログラム。
【請求項９】
着目画素に対応した複数の第１の画素の画素信号を入力コンポジット信号から抽出する第１の抽出手段と、
統計的学習により予め定められた代表パターンを記憶する代表パターン記憶手段と、
前記第１の抽出手段により抽出された前記複数の第１の画素信号のパターンに、最も近い前記代表パターンを検索する代表パターン検索手段と、
前記代表パターン検索手段により検索された前記代表パターンに対応して、前記着目画素を複数のクラスのうちの１つに分類するクラス分類手段と、
前記入力コンポジット信号から複数の第２の画素信号を抽出する第２の抽出手段と、
前記第２の画素信号と、前記クラス分類手段により分類された前記クラスに対応した係数との演算により、前記着目画素の画素信号をコンポーネント信号に変換する着目画素信号変換手段と、
前記コンポーネント信号に変換された前記着目画素の画素信号を表示する表示手段と
を備えることを特徴とする画像表示装置。
【請求項１０】
着目画素に対応した複数の第１の画素の画素信号を入力コンポジット信号から抽出する第１の抽出ステップと、
統計的学習により予め定められた代表パターンを記憶する代表パターン記憶ステップと、
前記第１の抽出ステップの処理で抽出された前記複数の第１の画素信号のパターンに、最も近い前記代表パターンを検索する代表パターン検索ステップと、
前記代表パターン検索ステップの処理で検索された前記代表パターンに対応して、前記着目画素を複数のクラスのうちの１つに分類するクラス分類ステップと、
前記入力コンポジット信号から複数の第２の画素信号を抽出する第２の抽出ステップと、
前記第２の画素信号と、前記クラス分類ステップの処理で分類された前記クラスに対応した係数との演算により、前記着目画素の画素信号をコンポーネント信号に変換する着目画素信号変換ステップと、
前記コンポーネント信号に変換された前記着目画素の画素信号を表示する表示ステップと
を含むことを特徴とする画像表示方法。
【請求項１１】
着目画素に対応した複数の第１の画素信号の入力コンポジット信号からの抽出を制御する第１の抽出制御ステップと、
統計的学習により予め定められた代表パターンの記憶を制御する代表パターン記憶制御ステップと、
前記第１の抽出制御ステップの処理で抽出が制御された前記複数の第１の画素信号のパターンに、最も近い前記代表パターンの検索を制御する代表パターン検索制御ステップと、
前記代表パターン検索制御ステップの処理で検索が制御された前記代表パターンに対応して、前記着目画素の複数のクラスのうちの１つへの分類を制御するクラス分類制御ステップと、
前記入力コンポジット信号からの複数の第２の画素信号の抽出を制御する第２の抽出制御ステップと、
前記第２の画素信号に、前記クラス分類制御ステップの処理で分類が制御された前記クラスに対応した係数との演算により、前記着目画素の画素信号のコンポーネント信号への変換を制御する着目画素信号変換制御ステップと、
前記コンポーネント信号に変換された前記着目画素の画素信号の表示を制御する表示制御ステップと
を含むことを特徴とするコンピュータが読み取り可能なプログラムが記録されている記録媒体。
【請求項１２】
着目画素に対応した複数の第１の画素の画素信号の入力コンポジット信号からの抽出を制御する第１の抽出制御ステップと、
統計的学習により予め定められた代表パターンの記憶を制御する代表パターン記憶制御ステップと、
前記第１の抽出制御ステップの処理で抽出が制御された前記複数の第１の画素信号のパターンに、最も近い前記代表パターンの検索を制御する代表パターン検索制御ステップと、
前記代表パターン検索制御ステップの処理で検索が制御された前記代表パターンに対応して、前記着目画素の複数のクラスのうちの１つへの分類を制御するクラス分類制御ステップと、
前記コンポジット信号より複数の第２の画素信号の抽出を制御する第２の抽出制御ステップと、
前記第２の画素信号に、前記クラス分類制御ステップの処理で分類が制御された前記クラスに対応した係数との演算により、前記着目画素の画素信号のコンポーネント信号への変換を制御する着目画素信号変換制御ステップと、
前記コンポーネント信号に変換された前記着目画素の画素信号の表示を制御する表示制御ステップと
をコンピュータに実行させるプログラム。
【請求項１３】
入力された画像信号から入力コンポジット信号を生成するコンポジット信号生成手段と、
着目画素に対応した複数の第１の画素の画素信号を前記入力コンポジット信号から抽出する第１の抽出手段と、
統計的学習により予め定められた代表パターンを記憶する代表パターン記憶手段と、
前記第１の抽出手段により抽出された前記複数の第１の画素信号のパターンに、最も近い前記代表パターンを検索する代表パターン検索手段と、
前記代表パターン検索手段により検索された前記代表パターンに対応して、前記着目画素を複数のクラスのうちの１つに分類するクラス分類手段と、
前記入力コンポジット信号から複数の第２の画素信号を抽出する第２の抽出手段と、
前記第２の画素信号と前記入力された画像信号に基づいて、前記クラス分類手段により分類された前記クラスに対応した係数を算出する算出手段と
を備えることを特徴とする係数算出装置。
【請求項１４】
請求項１３に記載の係数算出装置により算出された係数を記憶することを特徴とする記憶装置。
【請求項１５】
入力された画像信号から入力コンポジット信号を生成するコンポジット信号生成ステップと、
着目画素に対応した複数の第１の画素の画素信号を前記入力コンポジット信号から抽出する第１の抽出ステップと、
統計的学習により予め定められた代表パターンを記憶する代表パターン記憶ステップと、
前記第１の抽出ステップの処理で抽出された前記複数の第１の画素信号のパターンに、最も近い前記代表パターンを検索する代表パターン検索ステップと、
前記代表パターン検索ステップの処理で検索された前記代表画素信号に対応して、前記着目画素を複数のクラスのうちの１つに分類するクラス分類ステップと、
前記入力コンポジット信号から複数の第２の画素信号を抽出する第２の抽出ステップと、
前記第２の画素信号と前記入力された画像信号に基づいて、前記クラス分類ステップの処理で分類された前記クラスに対応した係数を算出する算出ステップと
を含むことを特徴とする係数算出方法。
【請求項１６】
入力された画像信号から入力コンポジット信号の生成を制御するコンポジット信号生成制御ステップと、
着目画素に対応した複数の第１の画素の前記入力コンポジット信号からの画素信号の抽出を制御する第１の抽出制御ステップと、
統計的学習により予め定められた代表パターンの記憶を制御する代表パターン記憶制御ステップと、
前記第１の抽出制御ステップの処理で抽出が制御された前記複数の第１の画素信号のパターンに、最も近い前記代表パターンの検索を制御する代表パターン検索制御ステップと、
前記代表パターン検索制御ステップの処理で検索された前記代表パターンに対応した、前記着目画素の複数のクラスのうちの１つへの分類を制御するクラス分類制御ステップと、
前記入力コンポジット信号から複数の第２の画素信号の抽出を制御する第２の抽出制御ステップと、
前記第２の画素信号と前記入力された画像信号に基づいた、前記クラス分類制御ステップの処理で分類が制御された前記クラスに対応した係数の算出を制御する算出制御ステップと
を含むことを特徴とするコンピュータが読み取り可能なプログラムが記録されている記録媒体。
【請求項１７】
入力された画像信号から入力コンポジット信号の生成を制御するコンポジット信号生成制御ステップと、
着目画素に対応した複数の第１の画素の画素信号の前記入力コンポジット信号からの抽出を制御する第１の抽出制御ステップと、
統計的学習により予め定められた代表パターンの記憶を制御する代表パターン記憶制御ステップと、
前記第１の抽出制御ステップの処理で抽出が制御された前記複数の第１の画素信号のパターンに、最も近い前記代表パターンの検索を制御する代表パターン検索制御ステップと、
前記代表パターン検索制御ステップの処理で検索された前記代表パターンに対応した、前記着目画素の複数のクラスのうちの１つへの分類を制御するクラス分類制御ステップと、
前記入力コンポジット信号から複数の第２の画素信号の抽出を制御する第２の抽出制御ステップと、
前記第２の画素信号と前記入力された画像信号に基づいた、前記クラス分類制御ステップの処理で分類が制御された前記クラスに対応した所定の係数の算出を制御する算出制御ステップと
をコンピュータに実行させるプログラム。
【請求項１８】
入力コンポジット信号をクラス分類適応処理により変換する際に使用される、前記入力コンポジット信号より抽出される複数の画素の画素信号のうちの、代表的な複数の画素信号からなる代表パターンを設定する代表パターン設定装置において、
前記入力コンポジット信号の各画素に対応した複数の画素信号を抽出する抽出手段と、
前記複数の画素信号をベクトル量子化するベクトル量子化手段と、
前記ベクトル量子化手段によりベクトル量子化された前記複数の画素信号から、ベクトル空間上での代表ベクトルを前記クラス数に応じて計算する計算手段と、
前記計算手段で計算された前記代表ベクトルを前記代表パターンとして前記クラスに対応付けて設定する設定手段と
を備えることを特徴とする代表パターン設定装置。
【請求項１９】
前記計算手段は、ＬＢＧアルゴリズムで前記ベクトル量子化手段によりベクトル量子化された前記複数の画素信号から、ベクトル空間上での代表ベクトルを前記クラス数に応じて計算する
ことを特徴とする請求項１８に記載の代表パターン設定装置。
【請求項２０】
入力コンポジット信号をクラス分類適応処理により変換する際に使用される、前記入力コンポジット信号より抽出される複数の画素の画素信号のうちの、代表的な複数の画素の画素信号からなる代表パターンを設定する代表パターン設定装置の代表パターン設定方法において、
前記入力コンポジット信号の各画素に対応した複数の画素信号を抽出する抽出ステップと、
前記複数の画素信号をベクトル量子化するベクトル量子化ステップと、
前記ベクトル量子化ステップの処理でベクトル量子化された前記複数の画素信号から、ベクトル空間上での代表ベクトルを前記クラス数に応じて計算する計算ステップと、
前記計算ステップの処理で計算された前記代表ベクトルを前記代表パターンとして前記クラスに対応付けて設定する設定ステップと
を含むことを特徴とする代表パターン設定方法。
【請求項２１】
入力コンポジット信号をクラス分類適応処理により変換する際に使用される、前記入力コンポジット信号より抽出される複数の画素の画素信号のうちの、代表的な複数の画素信号からなる代表パターンを設定する代表パターン設定装置を制御するプログラムであって、
前記入力コンポジット信号の各画素に対応した複数の画素信号の抽出を制御する抽出制御ステップと、
前記複数の画素信号のベクトル量子化を制御するベクトル量子化制御ステップと、
前記ベクトル量子化制御ステップの処理でベクトル量子化が制御された前記複数の画素信号から、ベクトル空間上での代表ベクトルの前記クラス数に応じた計算を制御する計算制御ステップと、
前記計算制御ステップの処理で計算された前記代表ベクトルの前記代表パターンとしての前記クラスに対応付けた設定を制御する設定制御ステップと
を含むことを特徴とするコンピュータが読み取り可能なプログラムが記録されている記録媒体。
【請求項２２】
入力コンポジット信号をクラス分類適応処理により変換する際に使用される、前記入力コンポジット信号より抽出される複数の画素の画素信号のうちの、代表的な複数の画素信号からなる代表パターンを設定する代表パターン設定装置を制御するコンピュータに
前記入力コンポジット信号の各画素に対応した複数の画素信号の抽出を制御する抽出制御ステップと、
前記複数の画素信号のベクトル量子化を制御するベクトル量子化制御ステップと、
前記ベクトル量子化制御ステップの処理でベクトル量子化が制御された前記複数の画素信号から、ベクトル空間上での代表ベクトルの前記クラス数に応じた計算を制御する計算制御ステップと、
前記計算制御ステップの処理で計算された前記代表ベクトルの前記代表パターンとしての前記クラスに対応付けた設定を制御する設定制御ステップと
を実行させるプログラム。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、画像情報変換装置、画像表示装置、係数算出装置、代表画素信号設定装置および方法、記憶装置、記録媒体、並びにプログラムに関し、特に、コンポジット信号からコンポーネント信号に変換する際に生じる画質の劣化を抑制することができるようにした画像情報変換装置、画像表示装置、係数算出装置、代表画素信号設定装置および方法、記憶装置、記録媒体、並びにプログラムに関する。
【０００２】
【従来の技術】
一般にテレビジョン受像機では、映像信号のコンポジット信号をコンポーネント信号に変換させて映像として表示している。映像信号としては、ＮＴＳＣ（Ｎａｔｉｏｎａｌ　Ｔｅｌｅｖｉｓｉｏｎ　Ｓｔａｎｄａｒｄｓ　Ｃｏｍｍｉｔｔｅｅ）方式のコンポジット映像信号が広く使用されている。
【０００３】
従来、コンポジット映像信号は、輝度信号Ｙとクロマ信号Ｃとに分離され、その後、クロマ信号Ｃが復調されて、ベースバンドの輝度信号Ｙ、色差信号Ｒ−Ｙ，Ｂ−Ｙよりなるコンポーネント信号に変換されていた。しかしながら、これらの処理に必要とされる回路は、その構成が複雑になるばかりでなく、その規模も大きくなり、コスト高となるため、最近、クラス分類適応処理を用いた方法が提案されている。
【０００４】
このクラス分類適応処理を用いた方法とは、着目画素における輝度信号Ｙ，色差信号Ｒ−Ｙ，Ｂ−Ｙといったコンポーネント信号を求めるために、まず、着目画素を含めた、その付近に配置される画素（この画素は、クラスタップと称される）の特徴量をコンポジット信号から求めて、その特徴量毎に予め分類されたクラスを特定する。そして、着目画素を含めた、その付近の画素のコンポジット信号からなる画素（この画素は、予測タップと称され、クラスタップと同じこともある）に、クラス毎に予め設定された係数による演算処理を施すことにより、着目画素のコンポーネント信号を求めるというものである。
【０００５】
図１は、クラス分類適応処理を利用したときの画像変換装置の構成を示している。クラス分類部１１は、入力されたコンポジット信号より着目画素に対応したクラスタップを抽出し、そのクラスタップとなる画素の画素値を所定の演算により処理した値を所定の閾値と比較し、その大小により１または０を設定して、クラスタップ数から２値化情報を生成する。さらに、クラス分類部１１は、この２値化情報のパターンを着目画素の特徴量として求め、特徴量に応じて着目画素のクラスを決定し、決定したクラスデータを予測部１２に出力する。予測部１２は、対応する予測タップを抽出し、クラス分類部１１より入力されたクラスデータに基づいて、予め入力され内蔵するメモリに記憶されている予測係数を用いて処理し、コンポーネント信号を生成して出力する。
【０００６】
次に、画像変換装置の動作について説明する。クラス分類部１１は、コンポジット信号よりクラスタップを抽出する。例えば、コンポジット信号からなる各画素は、図２で示すように輝度信号Ｙ、Ｉ信号、および、Ｑ信号との組み合わせから４位相の信号となっている。すなわち、各フィールド上の各画素は、図２Ａで示すように、図中白丸で示す（Ｙ＋Ｉ）、白四角で示す（Ｙ＋Ｑ）、黒丸で示す（Ｙ−Ｉ）、および、黒四角で示す（Ｙ−Ｑ）の４位相として、水平方向に順次配置され、さらに、上下方向には１段ずつ１８０位相が反転して配置されている。ここで、図２Ａでは、＃０乃至＃３は、フィールドの番号を示しており、時系列的に配置されている。また、図中のバツ印は、着目画素位置を示している。
【０００７】
各フィールド上の画素は、時間の経過と共に位相が変化しており、例えば、着目画素位置を含む列Ｌ０乃至Ｌ３の各画素は、図２Ｂで示すように、周期的に変化している。すなわち、各画素は、時間が進むにつれて、上下方向に２フィールド毎に各画素は、１８０度ずつ位相が反転している。
【０００８】
クラス分類部１１は、図２で示したようなコンポジット信号のうち、着目画素がフィールド＃０上に存在する場合、例えば、図３で示すように、フィールド＃０上の着目画素を中心として、元も近い位置に存在する同位相の４画素から構成された５画素（着目画素を含む）をクラスタップとして抽出する。
【０００９】
さらに、クラス分類部１１は、このクラスタップの各画素の画素値を所定の演算により処理した値を所定の閾値との大小関係から２値化情報のパターン（この例では、クラスタップ毎の５ビットのパターン）を生成して、そのパターン毎に予め設定されたクラスを決定し、クラスデータとして予測部１２に出力する。
【００１０】
予測部１２は、例えば、図４で示すような予測タップを抽出して、この予測タップの各画素値を読出し、内蔵するメモリに予め記憶されている予測係数を用いて演算処理し、コンポーネント信号を生成し、出力する。図４では、予測タップは、フィールド＃０上の着目画素を中心とした水平方向の５画素、着目画素の上下の画素とその左右の画素の１１画素に、変換によるＤＣ（Ｄｉｒｅｃｔ　Ｃｕｒｒｅｎｔ）成分のずれを補正するオフセットタップ（ｏｆｆｓｅｔ）の合計１２タップである。予測部１２は、これらの１２画素からなる予測タップの各画素値にクラスデータに対応した予測係数による演算処理を施し、コンポーネント信号を生成する。
【００１１】
予測係数は、図５で示すような学習装置による学習処理により生成される。この学習処理は、教師画像と称されるコンポーネント信号と生徒画像と称されるコンポジット信号の関係を利用して予測係数を求めるものである。すなわち、出力結果の目標値となる教師画像と、入力される画像信号である生徒画像の相互の関係から予測係数を演算により求める処理である。
【００１２】
学習装置のクラス分類部２１は、図１で示した画像変換装置のクラス分類部１１と同様のものであり、入力された生徒信号としてのコンポジット信号より、着目画素のクラスを決定するためのクラスタップを抽出し、各画素の画素値に所定の演算により処理した値を所定の閾値と比較し、その大小関係から上述のクラス分類部１１と同様に２値化情報のパターンを生成して、そのパターンから着目画素のクラスを決定し、クラスデータを予測係数計算部２２に出力する。予測係数計算部２２は、コンポジット信号より予測タップを抽出し、教師画像であるコンポーネント信号との関係から予測係数を演算し、クラスデータと共に出力する。
【００１３】
次に、学習装置の学習処理について説明する。
【００１４】
クラス分類部２１は、入力された生徒画像としてのコンポジット信号よりクラスタップを抽出し、クラスタップの各画素値を所定の閾値と比較し、その大小関係から２値化情報を生成する。その後、クラス分類部２１は、そのパターンから着目画素のクラスを決定し、予測係数計算部２２に出力する。
【００１５】
すなわち、例えば、図２のフィールド＃０上に着目画素が存在する場合、クラス分類部２１は、クラス分類部１１と同様に、例えば、図３で示した着目画素と、最も近い着目画素と同位相の４画素の合計５画素をクラスタップとして抽出する。さらに、クラス分類部２１は、抽出したクラスタップの各画素値を所定の演算により処理した値を所定の閾値と比較し、その大小関係から２値化情報のパターンを生成する。クラス分類部２１は、そのパターンに基づいて、着目画素のクラスを決定して予測係数計算部２２に出力する。
【００１６】
予測係数計算部２２は、生徒画像であるコンポジット信号より着目画素に対応した予測タップを抽出して、教師画像としてのコンポーネント信号との関係から予測係数を演算し出力する。予測タップは、例えば、図４で示すように、フィールド＃０上の着目画素を中心とした水平方向の５画素と、着目画素の上下の画素と、さらにそれぞれの左右の画素の合計１１画素に加えて、オフセットタップの１２タップである。
【００１７】
このように、予め学習装置の学習処理により演算された予測係数を、画像変換装置の予測部１１に記憶させる。その後、画像変換装置は、入力されたその予測係数を利用して、コンポジット信号をコンポーネント信号に変換させている。
【００１８】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、上述のようなクラスタップの選択方法では、同位相間の画素値でしか着目画素の特徴量を求めることができず、周辺の異なる位相の画素を含めた特徴量を求めて、対応するクラス設定することができない。すなわち、図２で示したように、各画素は、時間に応じて、また、水平垂直方向の位置に応じて位相が異なるため、異なる位相間の画素値の比較をすることができず、異なる位相を持つ画素間の関係を考慮した、着目画素のクラス決定処理を行うことができない。このため、着目画素のクラスが適正に決定できないことがあり、結果として、適正なクラス分類処理による画像変換処理が行えず、変換後の画質に劣化が生じてしまうことがあるという課題があった。
【００１９】
本発明はこのような状況に鑑みてなされたものであり、回路構成を簡単、かつ、小さい規模のものとし、さらに、着目画素とその周辺の画素との関係を適正に反映させたクラス分類を行うことにより、コンポジット信号からコンポーネント信号への変換の際に生じる画質の劣化、特に、クラス分類が適正でない場合に生じる画質劣化を抑制することができるようにするものである。
【００２０】
【課題を解決するための手段】
本発明の画像情報変換装置は、着目画素に対応した複数の第１の画素信号を入力コンポジット信号から抽出する第１の抽出手段と、統計的学習により予め定められた代表パターンを記憶する代表パターン記憶手段と、第１の抽出手段により抽出された複数の第１の画素信号のパターンに、最も近い代表パターンを検索する代表パターン検索手段と、代表パターン検索手段により検索された代表パターンに対応して、着目画素を複数のクラスのうちの１つに分類するクラス分類手段と、入力コンポジット信号から複数の第２の画素信号を抽出する第２の抽出手段と、第２の画素信号と、クラス分類手段により分類されたクラスに対応した係数との演算により、着目画素の画素信号を変換する着目画素信号変換手段とを備えることを特徴とする。
【００２１】
前記複数の第１の画素信号をベクトル量子化するベクトル量子化手段をさらに設けるようにさせることができ、代表パターン記憶手段には、コンポジット信号の各画素に対応した複数の第１の画素信号のうちの、代表的な複数の第１の画素信号からなる代表パターンに対応する代表ベクトルとして記憶させるようにすることができる。
【００２２】
前記代表パターン検索手段には、第１の抽出手段により抽出された複数の第１の画素信号がベクトル量子化されたものと、ベクトル空間内で最も近い代表ベクトルに対応する代表パターンを、第１の抽出手段により抽出された複数の第１の画素信号のパターンに、最も近い代表パターンとして検索させるようにすることができる。
【００２３】
前記着目画素信号変換手段には、第２の画素信号と、クラス分類手段により分類されたクラスに対応した係数との演算により、着目画素の画素信号をコンポーネント信号に変換させるようにすることができる。
【００２４】
前記着目画素信号変換手段には、第２の画素信号と、クラス分類手段により分類されたクラスに対応した係数との演算により、着目画素の画素信号を輝度信号、または、クロマ信号に変換させるようにすることができる。
【００２５】
本発明の画像情報変換方法は、着目画素に対応した複数の第１の画素信号を入力コンポジット信号から抽出する第１の抽出ステップと、統計的学習により予め定められた代表パターンを記憶する代表パターン記憶ステップと、第１の抽出ステップの処理で抽出された複数の第１の画素信号のパターンに、最も近い代表パターンを検索する代表パターン検索ステップと、代表パターン検索ステップの処理で検索された代表パターンに対応して、着目画素を複数のクラスのうちの１つに分類するクラス分類ステップと、コンポジット信号から複数の第２の画素信号を抽出する第２の抽出ステップと、第２の画素信号と、クラス分類ステップの処理で分類されたクラスに対応した係数との演算により、着目画素の画素信号を変換する着目画素信号変換ステップとを含むことを特徴とする。
【００２６】
本発明の第１の記録媒体のプログラムは、着目画素に対応した複数の第１の画素信号の入力コンポジット信号からの抽出を制御する第１の抽出制御ステップと、統計的学習により予め定められた代表パターンの記憶を制御する代表パターン記憶制御ステップと、第１の抽出制御ステップの処理で抽出が制御された複数の第１の画素信号のパターンに、最も近い代表パターンの検索を制御する代表パターン検索制御ステップと、代表パターン検索制御ステップの処理で検索された代表パターンに対応した、着目画素の複数のクラスのうちの１つへの分類を制御するクラス分類制御ステップと、入力コンポジット信号から複数の第２の画素信号の抽出を制御する第２の抽出制御ステップと、第２の画素信号と、クラス分類制御ステップの処理で分類が制御されたクラスに対応した係数との演算により、着目画素の画素信号の変換を制御する着目画素信号変換制御ステップとを含むことを特徴とする。
【００２７】
本発明の第１のプログラムは、着目画素に対応した複数の第１の画素信号の入力コンポジット信号からの抽出を制御する第１の抽出制御ステップと、統計的学習により定められた代表パターンの記憶を制御する代表パターン記憶制御ステップと、第１の抽出制御ステップの処理で抽出が制御された複数の第１の画素信号のパターンに、最も近い代表パターンの検索を制御する代表パターン検索制御ステップと、代表パターン検索制御ステップの処理で検索された代表パターンに対応した、着目画素の複数のクラスのうちの１つへの分類を制御するクラス分類制御ステップと、入力コンポジット信号から複数の第２の画素信号の抽出を制御する第２の抽出制御ステップと、第２の画素信号と、クラス分類制御ステップの処理で分類が制御されたクラスに対応した係数との演算により、着目画素の画素信号の変換を制御する着目画素信号変換制御ステップとをコンピュータに実行させることを特徴とする。
【００２８】
本発明の画像表示装置は、着目画素に対応した複数の第１の画素の画素信号を入力コンポジット信号から抽出する第１の抽出手段と、統計的学習により予め定められた代表パターンを記憶する代表パターン記憶手段と、第１の抽出手段により抽出された複数の第１の画素信号のパターンに、最も近い代表パターンを検索する代表パターン検索手段と、代表パターン検索手段により検索された代表パターンに対応して、着目画素を複数のクラスのうちの１つに分類するクラス分類手段と、入力コンポジット信号から複数の第２の画素信号を抽出する第２の抽出手段と、第２の画素信号と、クラス分類手段により分類されたクラスに対応した係数との演算により、着目画素の画素信号をコンポーネント信号に変換する着目画素信号変換手段と、コンポーネント信号に変換された着目画素の画素信号を表示する表示手段とを備えることを特徴とする。
【００２９】
本発明の画像表示方法は、着目画素に対応した複数の第１の画素の画素信号を入力コンポジット信号から抽出する第１の抽出ステップと、統計的学習により予め定められた代表パターンを記憶する代表パターン記憶ステップと、第１の抽出ステップの処理で抽出された複数の第１の画素信号のパターンに、最も近い代表パターンを検索する代表パターン検索ステップと、代表パターン検索ステップの処理で検索された代表パターンに対応して、着目画素を複数のクラスのうちの１つに分類するクラス分類ステップと、入力コンポジット信号から複数の第２の画素信号を抽出する第２の抽出ステップと、第２の画素信号と、クラス分類ステップの処理で分類されたクラスに対応した係数との演算により、着目画素の画素信号をコンポーネント信号に変換する着目画素信号変換ステップと、コンポーネント信号に変換された着目画素の画素信号を表示する表示ステップとを含むことを特徴とする。
【００３０】
本発明の第２の記録媒体のプログラムは、着目画素に対応した複数の第１の画素信号の入力コンポジット信号からの抽出を制御する第１の抽出制御ステップと、統計的学習により予め定められた代表パターンの記憶を制御する代表パターン記憶制御ステップと、第１の抽出制御ステップの処理で抽出が制御された複数の第１の画素信号のパターンに、最も近い代表パターンの検索を制御する代表パターン検索制御ステップと、代表パターン検索制御ステップの処理で検索が制御された代表パターンに対応して、着目画素の複数のクラスのうちの１つへの分類を制御するクラス分類制御ステップと、入力コンポジット信号からの複数の第２の画素信号の抽出を制御する第２の抽出制御ステップと、第２の画素信号に、クラス分類制御ステップの処理で分類が制御されたクラスに対応した係数との演算により、着目画素の画素信号のコンポーネント信号への変換を制御する着目画素信号変換制御ステップと、コンポーネント信号に変換された着目画素の画素信号の表示を制御する表示制御ステップとを含むことを特徴とする。
【００３１】
本発明の第２のプログラムは、着目画素に対応した複数の第１の画素の画素信号の入力コンポジット信号からの抽出を制御する第１の抽出制御ステップと、統計的学習により予め定められた代表パターンの記憶を制御する代表パターン記憶制御ステップと、第１の抽出制御ステップの処理で抽出が制御された複数の第１の画素信号のパターンに、最も近い代表パターンの検索を制御する代表パターン検索制御ステップと、代表パターン検索制御ステップの処理で検索が制御された代表パターンに対応して、着目画素の複数のクラスのうちの１つへの分類を制御するクラス分類制御ステップと、コンポジット信号より複数の第２の画素信号の抽出を制御する第２の抽出制御ステップと、第２の画素信号に、クラス分類制御ステップの処理で分類が制御されたクラスに対応した係数との演算により、着目画素の画素信号のコンポーネント信号への変換を制御する着目画素信号変換制御ステップと、コンポーネント信号に変換された着目画素の画素信号の表示を制御する表示制御ステップとをコンピュータに実行させることを特徴とする。
【００３２】
本発明の係数算出装置は、入力された画像信号から入力コンポジット信号を生成するコンポジット信号生成手段と、着目画素に対応した複数の第１の画素の画素信号を入力コンポジット信号から抽出する第１の抽出手段と、統計的学習により予め定められた代表パターンを記憶する代表パターン記憶手段と、第１の抽出手段により抽出された複数の第１の画素信号のパターンに、最も近い代表パターンを検索する代表パターン検索手段と、代表パターン検索手段により検索された代表パターンに対応して、着目画素を複数のクラスのうちの１つに分類するクラス分類手段と、入力コンポジット信号から複数の第２の画素信号を抽出する第２の抽出手段と、第２の画素信号と入力された画像信号に基づいて、クラス分類手段により分類されたクラスに対応した係数を算出する算出手段とを備えることを特徴とする。
【００３３】
本発明の記憶装置は、請求項１３に記載の係数算出装置により算出された係数を記憶することを特徴とする。
【００３４】
本発明の係数算出方法は、入力された画像信号から入力コンポジット信号を生成するコンポジット信号生成ステップと、着目画素に対応した複数の第１の画素の画素信号を入力コンポジット信号から抽出する第１の抽出ステップと、統計的学習により予め定められた代表パターンを記憶する代表パターン記憶ステップと、第１の抽出ステップの処理で抽出された複数の第１の画素信号のパターンに、最も近い代表パターンを検索する代表パターン検索ステップと、代表パターン検索ステップの処理で検索された代表画素信号に対応して、着目画素を複数のクラスのうちの１つに分類するクラス分類ステップと、入力コンポジット信号から複数の第２の画素信号を抽出する第２の抽出ステップと、第２の画素信号と入力された画像信号に基づいて、クラス分類ステップの処理で分類されたクラスに対応した係数を算出する算出ステップとを含むことを特徴とする。
【００３５】
本発明の第３の記録媒体のプログラムは、入力された画像信号から入力コンポジット信号の生成を制御するコンポジット信号生成制御ステップと、着目画素に対応した複数の第１の画素の入力コンポジット信号からの画素信号の抽出を制御する第１の抽出制御ステップと、統計的学習により予め定められた代表パターンの記憶を制御する代表パターン記憶制御ステップと、第１の抽出制御ステップの処理で抽出が制御された複数の第１の画素信号のパターンに、最も近い代表パターンの検索を制御する代表パターン検索制御ステップと、代表パターン検索制御ステップの処理で検索された代表パターンに対応した、着目画素の複数のクラスのうちの１つへの分類を制御するクラス分類制御ステップと、入力コンポジット信号から複数の第２の画素信号の抽出を制御する第２の抽出制御ステップと、第２の画素信号と入力された画像信号に基づいた、クラス分類制御ステップの処理で分類が制御されたクラスに対応した係数の算出を制御する算出制御ステップとを含むことを特徴とする。
【００３６】
本発明の第３のプログラムは、入力された画像信号から入力コンポジット信号の生成を制御するコンポジット信号生成制御ステップと、着目画素に対応した複数の第１の画素の画素信号の入力コンポジット信号からの抽出を制御する第１の抽出制御ステップと、統計的学習により予め定められた代表パターンの記憶を制御する代表パターン記憶制御ステップと、第１の抽出制御ステップの処理で抽出が制御された複数の第１の画素信号のパターンに、最も近い代表パターンの検索を制御する代表パターン検索制御ステップと、代表パターン検索制御ステップの処理で検索された代表パターンに対応した、着目画素の複数のクラスのうちの１つへの分類を制御するクラス分類制御ステップと、入力コンポジット信号から複数の第２の画素信号の抽出を制御する第２の抽出制御ステップと、第２の画素信号と入力された画像信号に基づいた、クラス分類制御ステップの処理で分類が制御されたクラスに対応した所定の係数の算出を制御する算出制御ステップとをコンピュータに実行させることを特徴とする。
【００３７】
本発明の代表パターン設定装置は、入力コンポジット信号の各画素に対応した複数の画素信号を抽出する抽出手段と、複数の画素信号をベクトル量子化するベクトル量子化手段と、ベクトル量子化手段によりベクトル量子化された複数の画素信号から、ベクトル空間上での代表ベクトルをクラス数に応じて計算する計算手段と、計算手段で計算された代表ベクトルを代表パターンとしてクラスに対応付けて設定する設定手段とを備えることを特徴とする。
【００３８】
前記計算手段には、ＬＢＧアルゴリズムでベクトル量子化手段によりベクトル量子化された複数の画素信号から、ベクトル空間上での代表ベクトルをクラス数に応じて計算させるようにすることができる。
【００３９】
本発明の代表パターン設定方法は、入力コンポジット信号の各画素に対応した複数の画素信号を抽出する抽出ステップと、複数の画素信号をベクトル量子化するベクトル量子化ステップと、ベクトル量子化ステップの処理でベクトル量子化された複数の画素信号から、ベクトル空間上での代表ベクトルをクラス数に応じて計算する計算ステップと、計算ステップの処理で計算された代表ベクトルを代表パターンとしてクラスに対応付けて設定する設定ステップとを含むことを特徴とする。
【００４０】
本発明の第４の記録媒体のプログラムは、入力コンポジット信号の各画素に対応した複数の画素信号の抽出を制御する抽出制御ステップと、複数の画素信号のベクトル量子化を制御するベクトル量子化制御ステップと、ベクトル量子化制御ステップの処理でベクトル量子化が制御された複数の画素信号から、ベクトル空間上での代表ベクトルのクラス数に応じた計算を制御する計算制御ステップと、計算制御ステップの処理で計算された代表ベクトルの代表パターンとしてのクラスに対応付けた設定を制御する設定制御ステップとを含むことを特徴とする。
【００４１】
本発明の第４のプログラムは、入力コンポジット信号の各画素に対応した複数の画素信号の抽出を制御する抽出制御ステップと、複数の画素信号のベクトル量子化を制御するベクトル量子化制御ステップと、ベクトル量子化制御ステップの処理でベクトル量子化が制御された複数の画素信号から、ベクトル空間上での代表ベクトルのクラス数に応じた計算を制御する計算制御ステップと、計算制御ステップの処理で計算された代表ベクトルの代表パターンとしてのクラスに対応付けた設定を制御する設定制御ステップとをコンピュータに実行させることを特徴とする。
【００４２】
本発明の画像情報変換装置および方法、並びに第１のプログラムにおいては、着目画素に対応した複数の第１の画素信号が入力コンポジット信号から抽出され、統計的学習により予め定められた代表パターンが記憶され、抽出された複数の第１の画素信号のパターンに、最も近い代表パターンが検索され、検索された代表パターンに対応して、着目画素が複数のクラスのうちの１つに分類され、入力コンポジット信号から複数の第２の画素信号が抽出され、第２の画素信号と、分類されたクラスに対応した係数との演算により、着目画素の画素信号が変換される。
【００４３】
本発明の画像表示装置および方法、並びに第２のプログラムにおいては、着目画素に対応した複数の第１の画素の画素信号が入力コンポジット信号から抽出され、統計的学習により予め定められた代表パターンが記憶され、抽出された複数の第１の画素信号のパターンに、最も近い代表パターンが検索され、検索された代表パターンに対応して、着目画素が複数のクラスのうちの１つに分類され、入力コンポジット信号から複数の第２の画素信号が抽出され、第２の画素信号と、分類されたクラスに対応した係数との演算により、着目画素の画素信号がコンポーネント信号に変換され、コンポーネント信号に変換された着目画素の画素信号が表示される。
【００４４】
本発明の係数算出装置および方法、並びに第３のプログラムにおいては、入力された画像信号から入力コンポジット信号が生成され、着目画素に対応した複数の第１の画素の画素信号が入力コンポジット信号から抽出され、統計的学習により予め定められた代表パターンが記憶され、抽出された複数の第１の画素信号のパターンに、最も近い代表パターンが検索され、検索された代表パターンに対応して、着目画素が複数のクラスのうちの１つに分類され、入力コンポジット信号から複数の第２の画素信号が抽出され、第２の画素信号と入力された画像信号に基づいて、分類されたクラスに対応した係数が算出される。
【００４５】
本発明の代表パターン設定装置および方法、並びに第４のプログラムにおいては、入力コンポジット信号の各画素に対応した複数の画素信号が抽出され、複数の画素信号がベクトル量子化され、ベクトル量子化された複数の画素信号から、ベクトル空間上での代表ベクトルがクラス数に応じて計算され、計算された代表ベクトルが代表パターンとしてクラスに対応付けて設定される。
【００４６】
【発明の実施の形態】
図６は、本発明を適用したテレビジョン受像機の一実施の形態の構成を示すブロック図である。
【００４７】
チューナ３２は、アンテナ３１で受信した信号を復調し、映像中間周波信号処理回路（ＶＩＦ回路）３３に出力する。ＶＩＦ回路３３は、入力された信号を映像中間周波信号処理し、Ａ／Ｄ（Ａｎａｌｏｇ／Ｄｉｇｉｔａｌ）変換部３４に出力する。Ａ／Ｄ変換器３４は、ＶＩＦ回路３３より入力されるアナログ信号からなるＮＴＳＣ方式のコンポジット映像信号をデジタル信号に変換してクラス分類適応処理回路３５に出力する。クラス分類適応処理回路３５は、Ａ／Ｄ変換器３４より入力されたデジタル信号に変換されているＮＴＳＣ方式のコンポジット映像信号から、輝度信号Ｙと色差信号Ｒ−Ｙ，Ｂ−Ｙ信号からなるコンポーネント信号を、予測係数を用いて、クラス分類適応処理により直接生成する。
【００４８】
コンポジット映像信号からコンポーネント信号を予測生成するための予測係数は、コンポーネント信号を教師画像とし、そのコンポーネント信号をＮＴＳＣ変調して作成したＮＴＳＣコンポジット映像信号を生徒画像とした学習により、生成される。そして、その予測係数が用いられて、マッピング（予測演算処理）されることによりコンポーネント信号が生成される。マトリクス回路３６は、入力された輝度信号Ｙ、並びに色差信号Ｒ−Ｙ，Ｂ−Ｙから、原色ＲＧＢ信号を生成し、表示デバイス３７に出力する。
【００４９】
より詳細には、クラス分類適応処理回路３５は、図７で示すように、入力されたＮＴＳＣコンポジット信号から着目画素周辺のクラスタップの画素値をベクトル量子化し、予め生成された代表ベクトル群のいずれに近いベクトルであるのかを求め、予め入力されている代表ベクトル群から選び出し、対応付けて予め設定された着目画素のクラスに対応する予測係数を、予め記憶された予測係数群より選び出し、その予測係数を用いてコンポジット信号の予測タップに予測係数を乗じることにより、コンポーネント信号に変換する。尚、図７において、点線の矢印は予め入力されるデータを示し、実線の矢印が実時間で処理されるデータを示している。また、代表ベクトル群、および、予測係数群を生成する処理については後述する。
【００５０】
図８は、クラス分類適応処理回路３５の構成例を表している。ＶＩＦ回路３３より入力されたＮＴＳＣ方式のコンポジット映像信号は、クラスタップ抽出部５１および予測タップ抽出部５５に供給される。クラスタップ抽出部５１は、入力されたデジタル信号に変換されているコンポジット映像信号から、クラス分類を行うために必要な画素（クラスタップ）を抽出し、ベクトル生成部５２に出力する。ベクトル生成部５２は、入力されたクラスタップの各値からベクトルを生成する。より詳細には、ベクトル生成部５２は、クラスタップとして入力されてくる各画素の画素値が、例えば、（Ｘ１００，Ｘ１０１…Ｘ２００）であったとする場合、これらの値をベクトルの要素としたベクトルを生成してクラスコード決定部５３に出力する。
【００５１】
クラスコード決定部５３は、代表ベクトルメモリ５４に記録された代表ベクトルのうち、ベクトル生成部５２より入力されたベクトルに最も近い代表ベクトルを検索し、検索された代表ベクトルに対応するクラスコードを決定して、予測演算部５６に出力する。代表ベクトルメモリ５４は、入力されるベクトルに対応する次数の代表ベクトルがクラスに対応する数だけ記憶されている。例えば、クラスタップが２画素であり、かつ、クラスが１１個である場合、図９で示すように、１１個の、２次元の代表ベクトルが記憶される。図９においては、代表ベクトルとして、クラスを識別するインデックスが左の列に示され、右側にインデックスに対応する代表ベクトルが示されている。Ｘ１乃至Ｘ１１、および、Ｙ１乃至Ｙ１１は、各ベクトルの要素、すなわち、各々ベクトル空間上の座標位置を示している。
【００５２】
尚、代表ベクトルは、代表ベクトル設定部６１（図１３）により予め設定されるが、その処理については後述する。
【００５３】
予測タップ抽出部５５は、ＶＩＦ回路３３より入力されたコンポジット映像信号から、コンポーネント信号を予測生成するのに必要な予測タップを抽出し、予測演算部５６に出力する。ここで予測タップとは、処理しようとする着目画素に対して所定の位置関係に存在する画素である。
【００５４】
予測演算部５６は、クラスコード決定部５３より入力されたクラスコードに基づいて、係数メモリ５７に予め記憶された予測係数を読出し、予測タップ抽出部５５にて抽出された予測タップ（の各画素の画素値）に予測係数による演算処理を施し、コンポーネント信号を生成して出力する。
【００５５】
より詳細には、予測演算部５６は、予測タップ抽出部５５より供給されるＮＴＳＣ方式のコンポジット映像信号の所定の画素位置の画素値から抽出された予測タップと、係数メモリ５７より読み出したクラスコードに対応した予測係数とを用いて、以下の式（１）に示す積和演算を実行することにより、コンポーネント信号を求める（予測推定する）。
【００５６】
ｙ＝ｗ１×ｘ１＋ｗ２×ｘ２＋・・・・＋ｗｎ×ｘｎ・・・（１）
ここで、ｙは、着目画素である。また、ｘ１，・・・・，ｘｎが各予測タップであり、ｗ１，・・・・，ｗｎが各予測係数である。
【００５７】
なお、図示は省略するが、コンポーネント信号のうち、他の色差信号Ｒ−Ｙと色差信号Ｂ−Ｙを生成するための回路も同様に構成されている。その構成は、図８に示した場合と同様であり、係数メモリ５７に記憶されている係数が、図８に示した場合においては、輝度信号Ｙを生成するための予測係数であるが、色差信号Ｒ−ＹまたはＢ−Ｙを生成する場合、色差信号Ｒ−ＹまたはＢ−Ｙを生成するための予測係数が記憶されることになる。
【００５８】
また、係数メモリ５７の予測係数の学習処理については、図１９を参照して後述する。
【００５９】
次に、図１０のフローチャートを参照して、図６で示したテレビジョン受像機がコンポジット映像信号をコンポーネント信号に変換し、表示デバイス３７に表示させる処理について説明する。
【００６０】
ステップＳ１において、チューナ３２は、アンテナ３１を介して所定の周波数の信号を受信し、復調してＶＩＦ回路３３に出力する。ステップＳ２において、ＶＩＦ回路３３は、入力された信号によりＮＴＳＣ方式のコンポジット信号を生成して、Ａ／Ｄ変換器３４に出力する。ステップＳ３において、Ａ／Ｄ変換器３４は、入力されたコンポジット信号をアナログ信号からデジタル信号に変換して、クラス分類適応処理回路３５に出力する。
【００６１】
ステップＳ４において、クラスタップ抽出部５１は、クラスタップを抽出し、ベクトル生成部５２に出力する。
【００６２】
ステップＳ５において、ベクトル生成部５２は、クラスタップ抽出部５１により抽出されたクラスタップの画素値を読出し、これらの値を要素とするベクトルを生成して（ベクトル量子化して）、クラスコード決定部５３に出力する。
【００６３】
ステップＳ６において、クラスコード決定部５３は、入力されたベクトルと、予め代表ベクトルメモリ５４に記憶された代表ベクトル群とを比較し、最も近い代表ベクトルを決定し、対応するクラス（インデックス）コードを予測演算部５６に出力する。すなわち、例えば、図９で示したように、クラスタップが２画素で、かつ、代表ベクトルが１１個設定されていた場合、クラスタップに対応するベクトルが入力されると、入力されたベクトルに最も近い代表ベクトルが選択される。すなわち、図１１で示すように、図９の２次元の代表ベクトルがベクトル空間上のｒｖ１乃至ｒｖ１１（ベクトルの番号は、インデックスの番号に対応するものとする）で示されるとき、着目画素に対応したベクトルがｖ１で示されると、ベクトルｖ１に最も近い代表ベクトルｒｖ１１が選択される。より具体的には、クラスコード決定部５３が、各代表ベクトルと入力されたベクトルとの距離を求めて、最小値となる代表ベクトルを選択する。
【００６４】
今の場合、クラスコード決定部５３は、図１１で示す代表ベクトルｒｖ１１のクラスコード、すなわち、図９で示すようにインデックス１１に対応する１１をクラスコードとして予測演算部５６に出力する。
【００６５】
ステップＳ７において、予測演算部５６は、クラスコード決定部５３より入力されたクラスコードに基づいて、予め学習処理により決定された予測係数を係数メモリ５７より読み出す。この予測係数は、クラスコードに対応付けてメモリ５７に格納される。ステップＳ８において、予測タップ抽出部５５は、コンポジット信号より予測タップを抽出し、予測演算部５６に出力する。
【００６６】
ステップＳ９において、予測演算部５６は、予測タップ抽出部５５より入力された予測タップを、係数メモリ５７より読み出した予測係数を用いて演算し、コンポーネント信号を生成する。
【００６７】
ステップＳ１０において、全ての画素について信号が変換されたか否かが判定され、全ての画素について信号が変換されていないと判定された場合、その処理は、ステップＳ４に戻る。すなわち、全ての画素の信号が変換されるまで、ステップＳ４乃至Ｓ１０の処理が繰り返される。
【００６８】
ステップＳ１０において、全ての画素について信号が処理された（変換された）と判定された場合、ステップＳ１１において、予測演算部５６は、生成したコンポーネント信号をマトリクス回路３６に出力する。ステップＳ１２において、マトリクス回路３６は、コンポーネント信号をＲＧＢ信号に変換して、表示デバイス３７に出力する。
【００６９】
以上においては、クラスタップが２画素である場合、すなわち、クラスタップがベクトル量子化されるとき、２次元のベクトルに変換される例について説明してきたが、それ以上の数のクラスタップを設定するときには、量子化されるベクトルの次元がクラスタップ数に比例した数に設定されるのみであり、それ以外の点については、上述と同様の処理でコンポジット信号をコンポーネント信号に変換させることができる。
【００７０】
また、着目画素の特徴量を決定付けるクラスタップの設定は、これまで、着目画素の位相に対応させたものとする必要があったが、ベクトル量子化することにより、異なる位相の画素間の演算をする必要がないので、４位相を全て考慮したクラスタップを設定することができ、より着目画素に最適なクラスタップの設定が可能となる。
【００７１】
さらに、従来のクラスタップの設定方法では、クラスタップ数に着目画素のクラス数が依存してしまうため、例えば、クラスタップが増えることにより、クラス数も増加してしまう。このようにクラス数が増大した場合、従来の方法では、変換時に生じる画質劣化は低下するものの、不要に精度が向上されてしまい、処理量が膨大なものとなり、結果的にハードウェアの負担を増大させてしまうといったことも考慮する必要があった。一方、上述のように代表ベクトルを用いる場合、予め設定する代表ベクトル数は、クラス数そのものであるため、予めクラス数が決まっていても、クラス数に応じた適当な代表ベクトルを入力される画像に対応させて設定するだけでよく、少ないクラス数でも画質劣化を効果的に抑制させることが可能となり、さらに、不要にクラス数を増大させることがないため、その処理量を不要に増大させず、ハードウェアの負担を軽減させることもでき、その処理速度を向上させることも可能となる。
【００７２】
次に、図１２を参照して、代表ベクトルメモリ５４に予め記憶される代表ベクトルを設定する代表ベクトル設定装置６１と、係数メモリ５７に予め記憶される予測係数を学習により生成する学習装置６２について説明する。
【００７３】
代表ベクトル設定装置６１は、コンポジット信号の設定タップを抽出し、その画素値から代表ベクトル群を生成し、学習装置６２およびクラス分類適応処理回路３５の代表ベクトルメモリ５４に出力し記憶させる。学習装置６２は、生徒画像としてのコンポジット信号、教師画像としてのコンポーネント信号、および、代表ベクトル設定装置６１より入力される代表ベクトル群に基づいて、予測係数群を生成し、クラス分類適応処理回路３５の係数メモリ５７に出力し、記憶させる。尚、図中点線の矢印により示される処理は、先に実行される処理であり、実線の矢印により示される処理は、その後の処理を示している。従って、代表ベクトル設定処理が行われた後、予測係数の演算処理が実行される。
【００７４】
次に、図１３を参照して、代表ベクトル設定装置６１の構成について説明する。代表ベクトル設定装置６１の設定タップ抽出部８１は、図８のクラスタップ抽出部５１と同様に、入力されたコンポジット信号より設定タップ（実質的には、クラスタップと同じもの）を抽出してベクトル生成部８２に出力する。ベクトル生成部８２は、図８のベクトル生成部５２と同様に、設定タップ抽出部８１より入力された、設定タップとして抽出された各画素の画素値を要素とするベクトルを生成してベクトル空間データ保持部８３に出力する。ベクトル空間データ保持部８３は、入力されたコンポジット信号の全ての着目画素に対応するベクトルを記憶する。代表ベクトル計算部８４は、ベクトル空間データ保持部８３に記憶されたベクトルの分布から、設定された数の代表ベクトルを演算により（例えば、ＬＧＢアルゴリズムにより）求め、代表ベクトルメモリ５４（図８）に出力し、記憶させる。
【００７５】
次に、図１４のフローチャートを参照して、代表ベクトル設定装置６１が代表ベクトルを設定するときの代表ベクトル設定処理について説明する。
【００７６】
ステップＳ２１において、設定タップ抽出部８１は、入力されたコンポジット信号から設定タップを抽出し、ベクトル生成部８２に出力する。ステップＳ２２において、ベクトル生成部８２は、設定タップ抽出部８１より入力された設定タップからベクトルを生成してベクトル空間データ保持部８３に出力する。より詳細には、ベクトル生成部８２は、設定タップの各画素の画素値を要素とするベクトルを生成して（ベクトル量子化して）、ベクトル空間データ保持部８３に出力する。
【００７７】
ステップＳ２３において、入力されたコンポジット信号の全ての画素についてベクトルが生成されたか否かが判定され、全ての画素について、ベクトルが生成されていないと判定された場合、その処理は、ステップＳ２１に戻る。すなわち、全ての画素について、ベクトルが生成されるまでステップＳ２１乃至Ｓ２３の処理が繰り返される。
【００７８】
ステップＳ２３において、全ての画素についてベクトルが生成されたと判定された場合、その処理は、ステップＳ２４に進む。
【００７９】
ステップＳ２４において、代表ベクトル計算部８４は、代表ベクトル決定処理を実行する。ステップＳ２５において、代表ベクトル演算部８４は、計算により求めた代表ベクトルを、代表ベクトルメモリ５４に記憶させる。
【００８０】
ここで、図１５のフローチャートを参照して、代表ベクトル決定処理について説明する。尚、以下においては、代表ベクトルを２個設定する場合について説明するが、それ以上の場合も同様である。
【００８１】
ステップＳ４１において、代表ベクトル計算部８４は、内蔵するベクトル空間データ保持部８３に記憶されたベクトルをカウントする内蔵されたカウンタｎを０に初期化する。尚、以下の説明においては、ベクトル空間データ保持部８３に記憶されたベクトル数をＮ個とする。
【００８２】
ステップＳ４２において、代表ベクトル計算部８４は、仮の代表ベクトルｒｖ２１，２２をベクトル空間上に設定する。尚、ステップＳ４２において、設定される仮の代表ベクトルｒｖ２１，２２は、初期値に設定される。
【００８３】
ステップＳ４３において、代表ベクトル計算部８４は、図１６で示すように、ベクトル空間データ保持部８３に記憶されているベクトルｖｎ（ベクトル空間データ保持部８３に記憶されているベクトルｖ０乃至ｖＮ）と、仮の代表ベクトルｒｖ２１，２２とのそれぞれの距離ｄ１，ｄ２を求める。
【００８４】
ステップＳ４４において、代表ベクトル計算部８４は、距離ｄ１が距離ｄ２よりも小さいか否かを判定し、例えば、距離ｄ１が距離ｄ２よりも小さいと判定した場合、すなわち、ベクトルｖｎが、仮の代表ベクトルｒｖ２１に近いものと判定した場合、その処理は、ステップＳ４５に進む。ステップＳ４５において、代表ベクトル判定部８４は、図１７で示すように、ベクトルｖｎを代表ベクトルｒｖ２１の集合Ｓ１に属するベクトルとしてカウントする。
【００８５】
また、ステップＳ４４において、距離ｄ１が距離ｄ２よりも小さくない、すなわち、距離ｄ１が距離ｄ２以上であった場合（ベクトルｖｎが、仮の代表ベクトルｒｖ２２に近いものと判定された場合）、ステップＳ４６において、代表ベクトル計算部８４は、図１７で示すように、ベクトルｖｎを代表ベクトルｒｖ２２の集合Ｓ２に属するベクトルとしてカウントする。
【００８６】
ステップＳ４７において、代表ベクトル計算部８４は、カウンタｎを１だけインクリメントする。ステップＳ４８において、カウンタｎがＮ＋１以上であるか否か、すなわち、ベクトル空間データ保持部８３に記憶された全てのベクトルが集合Ｓ１，Ｓ２のいずれかに設定されたか否かが判定される。
【００８７】
例えば、ステップＳ４８において、カウンタｎがＮ＋１以上ではないと判定された場合、集合Ｓ１，Ｓ２の何れかに設定されていないベクトルｖｎが存在することになるので、その処理は、ステップＳ４３に戻る。すなわち、全てのベクトルが集合Ｓ１，Ｓ２のいずれかに設定されるまで、ステップＳ４３乃至Ｓ４８の処理が繰り返される。
【００８８】
ステップＳ４８において、カウンタｎがＮ＋１以上であると判定された場合、ステップＳ４９において、代表ベクトル計算部８４は、図１７で示すように、集合Ｓ１，Ｓ２のそれぞれの分布の重心位置であるベクトルｒｖ２１’，２２’を求める。
【００８９】
ステップＳ５０において、代表ベクトル計算部８４は、集合Ｓ１，Ｓ２の重心位置であるベクトルｒｖ２１’，２２’と、それぞれの仮の代表ベクトルｒｖ２１，２２との距離を求め、所定の値以下であるか否かを判定し、所定値以下ではないと判定された場合、その処理は、ステップＳ５１に進む。ステップＳ５１において、代表ベクトル決定部８４は、重心位置ｒｖ２１’，２２’を仮の代表ベクトルｒｖ２１，２２に置き換え、さらに、ベクトル空間データ保持部８３を初期化して（記憶されたベクトルの情報を消去して）、その処理は、ステップＳ４３に戻る。
【００９０】
ステップＳ５０において、集合Ｓ１，Ｓ２の重心位置であるベクトルｒｖ２１’，２２’と、それぞれの仮の代表ベクトルｒｖ２１，２２との距離が、所定の値以下であると判定された場合、ステップＳ５２において、集合Ｓ１，Ｓ２の重心位置であるベクトルｒｖ２１’，２２’が、代表ベクトルとして設定され、その処理は、終了する。
【００９１】
すなわち、仮の代表ベクトルと、求められたベクトルの集合のそれぞれの重心位置との差が所定値以下に収束するまで、仮の代表ベクトルと各ベクトルとの距離を求めて、それぞれの所属集合を設定する処理を繰り返す。この処理により、代表ベクトルと、各画素のベクトルの距離の分散が最も小さい状態の代表ベクトルが設定される。
【００９２】
尚、以上の処理においては、クラスタップが２個であり、かつ、代表ベクトルの個数が２個である場合について説明してきたが、クラスタップはｍ（ｍ＞２）個であってもよく、この場合、ｍ次元のベクトルが設定されることになる。また、代表ベクトルの個数は、クラス数であるので、適当なクラス数を設定し、対応する数の代表ベクトルを設定するようにしても良い。
【００９３】
以上の処理により、図１８で示すように、入力されたコンポジット信号の分布に対応した代表ベクトルが設定されることになる。尚、図１８の例においては、代表ベクトルは１１個である。クラス分類適応処理回路３５におけるクラスコードの決定処理は、着目画素毎のクラスタップから形成されるベクトルを形成し、最も近い代表ベクトルの画素に置き換えて行う処理となるが、各代表ベクトルは、全画素のベクトルからの距離の分散が最も小さい位置に設定されることになるので、各画素を代表ベクトルに置き換えても、ベクトル空間上で差分は最小となるので、効率の良いクラスコードの決定を行うことができる。また、着目画素の位相とは無関係に４位相全ての画素を考慮したクラスタップにより決定される代表ベクトルを用いて、クラスコードを決定することにより、コンポジット信号からコンポーネント信号への変換時に生じる画質劣化を抑制することが可能となる。
【００９４】
次に、図１９を参照して、係数メモリ５７に記憶されている予測係数を決定するための学習装置（予測係数演算装置）について説明する。
【００９５】
ＮＴＳＣエンコーダ１０１には、教師画像としての輝度信号Ｙ、色差信号Ｒ−Ｙ，Ｂ−Ｙからなるコンポーネント信号が入力される。ＮＴＳＣエンコーダ１０１は、入力されたコンポーネント信号から生徒画像としてのＮＴＳＣ方式のコンポジット映像信号を生成し、クラスタップ抽出部１０２、および、予測タップ抽出部１０７に出力する。
【００９６】
クラスタップ抽出部１０２は、入力されたデジタル信号に変換されているコンポジット映像信号から、クラス分類を行うために必要な画素（クラスタップ）を抽出し、ベクトル生成部１０３に出力する。ベクトル生成部１０３は、入力されたクラスタップからベクトルを生成する。より詳細には、ベクトル生成部１０３は、クラスタップとして入力されてくる各画素の画素値をベクトルの要素としてベクトルを生成しクラスコード決定部１０４に出力する。
【００９７】
クラスコード決定部１０４は、代表ベクトルメモリ１０５に記録された代表ベクトルのうち、ベクトル生成部１０３より入力されたベクトルに最も近い代表ベクトルを検索し、検索された代表ベクトルに対応するクラスコードを決定して、正規方程式生成部１０６に出力する。代表ベクトルメモリ１０５は、入力されるベクトルに対応する次数の代表ベクトルが、上述の処理によりクラスに対応する数だけ記憶されている。
【００９８】
予測タップ抽出部１０７は、ＮＴＳＣエンコーダ１０１より入力されたコンポジット映像信号から予測タップを抽出し、正規方程式生成部１０６に出力する。以上のクラスタップ抽出部１０２、ベクトル生成部１０３、クラスコード決定部１０４、代表ベクトルメモリ１０５、および、予測タップ抽出部１０７は、図８のクラス分類適応処理回路３５のクラスタップ抽出部５１、ベクトル生成部５２、クラスコード決定部５３、代表ベクトルメモリ５４、および、予測タップ抽出部５５と、基本的に同様の構成と機能を有するものである。
【００９９】
正規方程式生成部１０６は、クラスコード決定部１０４より入力された全てのクラスに対して、クラス毎に、予測タップ抽出部１０７より入力される生徒画像の予測タップと、教師画像としてのコンポーネント信号の輝度信号Ｙとから正規方程式を生成し、係数決定部１０８に出力する。係数決定部１０８は、必要な数の正規方程式が正規方程式生成部１０６より供給されてきたとき、例えば最小自乗法を用いて正規方程式を解き、上述の予測係数ｗ１，・・・・，ｗｎを演算し、決定する。
【０１００】
ここで、正規方程式について説明する。上述の式（１）において、学習前は予測係数ｗ１，・・・・，ｗｎが未定係数である。学習は、クラス毎に複数の教師画像を入力することによって行う。教師画像の種類数をｍと表記する場合、式（１）から、以下の式（２）が設定される。
【０１０１】
ｙｋ＝ｗ１×ｘｋ１＋ｗ２×ｘｋ２＋・・・・＋ｗｎ×ｘｋｎ・・・（２）
【０１０２】
ここで、ｋは、ｋ＝１，２，・・・・，ｍである。ｍ＞ｎの場合、予測係数ｗ１，・・・・，ｗｎは一意に決まらない。そこで、誤差ベクトルｅの要素ｅｋを以下の式（３）で定義して、式（４）によって定義される誤差ベクトルｅが最小となるように予測係数が定められるようにする。すなわち、例えば、いわゆる最小自乗法によって予測係数が一意に決定される。
【０１０３】
ｅｋ＝ｙｋ−｛ｗ１×ｘｋ１＋ｗ２×ｘｋ２＋・・・・＋ｗｎ×ｘｋｎ｝・・・（３）
【０１０４】
【数１】
2004015083.tif 000003
【０１０５】
式（４）のｅ＾２（ｅの２乗）を最小とする各予測係数ｗｉは、ｅ＾２を予測係数ｗｉ（ｉ＝１，２・・・・）で偏微分した式（５）に変形し、ｉの各値について偏微分値が０となるものとして計算される。
【０１０６】
【数２】
2004015083.tif 000004
【０１０７】
式（５）から各予測係数ｗｉを定める具体的な手順について説明する。式（６），式（７）のようにＸｊｉ，Ｙｉを定義するとき、式（５）は、式（８）の行列式の形に変形される。
【０１０８】
【数３】
2004015083.tif 000005
【０１０９】
【数４】
2004015083.tif 000006
【０１１０】
【数５】
2004015083.tif 000007
【０１１１】
この式（８）が、一般に正規方程式と呼ばれるものである。ここで、Ｘｊｉ（ｊ，ｉ＝１，２・・・・ｎ），およびＹｉ（ｉ＝１，２・・・・ｎ）は、教師画像、および、生徒画像に基づいて計算される。すなわち、正規方程式生成部１０６は、ＸｊｉおよびＹｉの値を算出して正規方程式からなる式（８）を決定する。さらに、係数決定部１０８は、式（８）を解いて各予測係数ｗｉを決定する。
【０１１２】
次に、図２０のフローチャートを参照して、図１９の学習装置が予測係数を学習する処理について説明する。
【０１１３】
ステップＳ７１において、教師画像としてのコンポーネント信号がＮＴＳＣエンコーダ１０１、および、正規方程式生成部１０６に入力される。ステップＳ７２において、ＮＴＳＣエンコーダ１０１は、入力されたコンポーネント信号よりＮＴＳＣ方式のコンポジット信号からなる生徒画像を生成してクラスタップ抽出部１０２、および、予測タップ抽出部１０７に出力する。
【０１１４】
ステップＳ７３において、クラスタップ抽出部１０２は、クラスタップを抽出してベクトル生成部１０３に出力する。尚、この処理は、図１０のフローチャートのステップＳ４の処理と同じものである。
【０１１５】
ステップＳ７４において、ベクトル生成部５２は、クラスタップ抽出部１０２により抽出されたクラスタップの画素値を読出し、これらの値からなるベクトルを生成して（ベクトル量子化して）、クラスコード決定部１０４に出力する。尚、この処理は、図１０のフローチャートのステップＳ５の処理と同じものである。
【０１１６】
ステップＳ７５において、クラスコード決定部１０４は、入力されたベクトルと、予め代表ベクトルメモリ１０５に記憶された代表ベクトル群と比較し、最も近い代表ベクトルを決定し、対応するクラス（インデックス）コードを予測演算部１０６に出力する。
【０１１７】
ステップＳ７６において、予測タップ抽出部５５は、生徒画像の予測タップを抽出して正規方程式生成部１０６に出力する。
【０１１８】
ステップＳ７７において、正規方程式生成部１０６は、クラスコード決定部１０４より入力されたクラスコード、予測タップ抽出部１０７より入力された予測タップ、および、教師画像として入力されたコンポーネント信号から上述の式（８）で示した正規方程式を生成し、クラスコード決定部１０４より入力されたクラスコードと共に係数決定部１０８に出力する。
【０１１９】
ステップＳ７８において、係数決定部１０８は、上述の式（８）からなる正規方程式を解いて、予測係数を決定し、クラスコードに対応付けて出力し、係数メモリ５７に記憶させる。
【０１２０】
ステップＳ７９において、全ての画素について処理が施されたか否かが判定され、全ての画素について処理が施されていないと判定された場合、その処理は、ステップＳ７３に戻る。すなわち、全ての画素の処理が終了されるまで、ステップＳ７３乃至Ｓ７９の処理が繰り返される。ステップＳ７９において、全ての画素について処理が施されたと判定された場合、その処理は、終了する。
【０１２１】
以上の処理により、着目画素とその周辺の位相に制限されないクラスタップがベクトル量子化されたベクトルを使用して、クラスを決定することにより適正なクラス分類がなされ、予測係数が演算されるので、コンポジット信号からコンポーネント信号の変換処理により生じる画質劣化を抑制できる予測係数を求めることが可能となる。また、上述においては、輝度信号Ｙを求める予測係数を設定する例について説明してきたが、色差信号Ｒ−Ｙ，Ｂ−Ｙについても同様にして求めることができる。
【０１２２】
次に、図２１乃至図２８を参照して、従来の画像変換装置と本発明を適用したテレビジョン受像機とのコンポジット信号からコンポーネント信号への変換時のＳＮＲ（Ｓｉｇｎａｌ　ｔｏ　Ｎｏｉｓｅ：入力されたコンポジット信号に対応する真のコンポーネント信号と、変換されたコンポーネント信号との比率）の比較結果について説明する。
【０１２３】
図２１，図２２においては、図中、横方向はフレーム数を示し、縦方向はＳＮＲ（ｄＢ）であり、本発明を適応したテレビジョン受像機のＳＮＲが実線で、従来の画像変換装置のＳＮＲが点線でそれぞれ示されている。また、本発明を適応したテレビジョン受像機においては、図２３で示すように、着目画素がフィールド＃０上に存在し、クラスタップが着目画素を中心とした水平方向の５画素、着目画素の上下の画素を中心とした水平方向の５画素からなる計１５タップ（クラス数＝３２）で、かつ、予測タップは図４で示した１２タップを使用した場合であり、また、従来の画像変換装置においては、着目画素がフィールド＃０上に存在するとき、クラスタップは、着目画素が、図３で示した５画素（クラス数＝３１）で、かつ、予測タップが図４で示した１２タップの場合を示している。
【０１２４】
さらに、図２１では、静止画像領域を多く含む画像（７０４画素×４８４画素，６０フレーム，Ｙ＋Ｑ）の、図２２においては、動画像領域を多く含む画像（７０４画素×４８４画素，６０フレーム，Ｙ＋Ｑ）の、それぞれの輝度信号Ｙについての結果である。
【０１２５】
図２１において、従来の画像変換装置の場合、ＳＮＲは３７．５ｄＢ付近であるのに対して、本発明を適用したテレビジョン受像機の場合、ＳＮＲは３８ｄＢ付近であり、本発明を適用することにより、約０．５ｄＢ程のＳＮＲが改善されていることが示されている。
【０１２６】
また、図２２については、従来の画像変換装置の場合と本発明を適用したテレビジョン受像機の場合とでは、全体として１乃至３ｄＢ程度本発明を適用した場合の方が、従来の場合のＳＮＲより改善されていることが示されている。
【０１２７】
また、図２４，図２５においても、図２１，図２２同様に、図中、横方向はフレーム数を示し、縦方向はＳＮＲであり、本発明を適応したテレビジョン受像機のＳＮＲが実線で、また、従来の画像変換装置のＳＮＲが点線で示されている。このとき、従来の画像変換装置において、クラスタップは、図２６で示されているように、図３で示したクラスタップに、２フィールド前のフィールド＃−２上の着目画素と同位相の４画素を加えた合計９タップ（クラス数＝５１１）を使用し、予測タップは、図２７で示すように、図４で示した１２タップに、その直前のフィールド＃−１上の着目画素位置の上下に存在する画素を中心とした左右の画素からなる６画素と、さらに、その前のフィールド＃−２上の着目画素位置の画素とその左右の画素、並びに、着目画素の上下の位置に存在する画素と、その左右の画素からなる９画素を加えた合計２７タップ（オフセットタップを含む）を使用している。
【０１２８】
さらに、本発明を適応したテレビジョン受像機においては、クラスタップは、図２８で示すように、図２３で示したクラスタップに、直前のフィールド＃−１上の着目画素位置の上下の画素とその左右の画素からなる６画素と、さらに、その前のフィールド＃−２の着目画素とその左右の画素、並びに、着目画素の上下の画素と、それぞれの左右の画素の９画素を加えた合計３０タップ（クラス数＝５１２）とし、予測タップは、従来の画像変換装置と同様のものを使用した（図２７）。
【０１２９】
また、図２４は、静止画像領域を多く含む画像（７０４画素×４８４画素，６０フレーム，Ｙ＋Ｑ）の、図２５は、動画像領域を多く含む画像（７０４画素×４８４画素，６０フレーム，Ｙ＋Ｑ）の、それぞれの輝度信号Ｙについての結果である。
【０１３０】
図２４においては、従来の画像変換装置のＳＮＲについては、４３ｄＢ付近であるのに対して、本発明を適用したテレビジョン受像機のＳＮＲは４３．５ｄＢ付近であり、従来の画像変換装置に比べて、約０．５ｄＢ程度のＳＮＲが向上されている。また、図２５においては、全体として０．５ｄＢ程度のＳＮＲの向上が見られる。
【０１３１】
尚、図示しないが、色差信号、および、その他位相の信号についても図２１，図２２，図２４，図２５と同様の改善がなされることが確認されている。
【０１３２】
図２１乃至図２８を参照して説明したように、クラスタップ数や、静止画像領域の多い画像であるか、または、動画像領域の多い画像であるかに関わらず、代表ベクトルを用いたクラス分類適応処理は、コンポジット信号からコンポーネント信号への変換時のＳＮＲを効果的に改善されており、結果として、画質劣化が抑制されていることが示されている。
【０１３３】
また、上述のベクトルは、各要素を正規化したものであってもよい。すなわち、例えば、（Ｘ１００，Ｘ１０１，Ｘ１０２・・・Ｘ２００）といったようなベクトルが存在する場合、これらの各要素の最大値Ｍａｘ（Ｘ１００，Ｘ１０１，Ｘ１０２・・・Ｘ２００）を求めて、各要素を除することにより、（Ｘ１００／Ｍａｘ（Ｘ１００，Ｘ１０１，Ｘ１０２・・・Ｘ２００），Ｘ１０１／Ｍａｘ（Ｘ１００，Ｘ１０１，Ｘ１０２・・・Ｘ２００），Ｘ１０２／Ｍａｘ（Ｘ１００，Ｘ１０１，Ｘ１０２・・・Ｘ２００），・・・Ｘ２００／Ｍａｘ（Ｘ１００，Ｘ１０１，Ｘ１０２・・・Ｘ２００））といったように正規化して表現するようにしても良い。
【０１３４】
このように正規化したベクトルを使用した場合、図９で示したインデックスは、図２９で示すように表現されることになる。
【０１３５】
尚、以上の例においては、コンポジット映像信号からコンポーネント映像信号（Ｙ，Ｃｒ，Ｃｂ）を生成するようにしたが、例えば、図３０で示すように、クラス分類適応処理回路１２１により、ＶＩＦ回路３３の出力するコンポジット映像信号から、原色ＲＧＢ信号を直接生成するようにすることもできる。この場合においても、クラス分類適応処理回路１２１の構成は、クラス分類適応処理回路３５と同様であるが、係数メモリ５７に記憶される予測係数を決定する学習処理における生徒画像は、コンポジット信号であるが、教師画像は、原色ＲＧＢ信号となり、決定される予測係数も原色ＲＧＢ信号に対応したものとなる。ただし、代表ベクトルメモリ５４に記憶された代表ベクトルはそのままでよい。
【０１３６】
さらに、以上においては、ＮＴＳＣ方式のコンポジット信号を用いた例について説明してきたが、例えば、ＰＡＬ（Ｐｈａｓｅ　Ａｌｔｅｒｎａｔｉｎｇ　Ｌｉｎｅ）方式のコンポジット信号からコンポーネント信号や原色ＲＧＢ信号に変換する場合においても、同様の構成で実現させることができる。
【０１３７】
以上によれば、代表ベクトルによりクラスコードを決定するようにしたので、コンポジット信号の全ての位相についての相対的な関係を考慮した適正な着目画素のクラス分類を行うことができ、コンポジット信号からコンポーネント信号への変換時に生じる画質劣化を抑制させることが可能となる。
【０１３８】
上述した一連の処理は、ハードウェアにより実行させることもできるが、ソフトウェアにより実行させることもできる。一連の処理をソフトウェアにより実行させる場合には、そのソフトウェアを構成するプログラムが、専用のハードウェアに組み込まれているコンピュータ、または、各種のプログラムをインストールすることで、各種の機能を実行させることが可能な、例えば汎用のパーソナルコンピュータなどに記録媒体からインストールされる。
【０１３９】
図３１は、テレビジョン受像機、代表ベクトル設定装置、または、学習装置をそれぞれソフトウェアにより実現する場合のパーソナルコンピュータの一実施の形態の構成を示している。パーソナルコンピュータのＣＰＵ２０１は、パーソナルコンピュータの動作の全体を制御する。また、ＣＰＵ２０１は、バス２０４および入出力インタフェース２０５を介してユーザからキーボードやマウスなどからなる入力部２０６から指令が入力されると、それに対応してＲＯＭ（Ｒｅａｄ　Ｏｎｌｙ　Ｍｅｍｏｒｙ）２０２に格納されているプログラムを実行する。あるいはまた、ＣＰＵ２０１は、ドライブ２１０に接続された磁気ディスク２１１、光ディスク２１２、光磁気ディスク２１３、または半導体メモリ２１４から読み出され、記憶部２０８にインストールされたプログラムを、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ　Ａｃｃｅｓｓ　Ｍｅｍｏｒｙ）２０３にロードして実行する。これにより、上述した画像処理装置の機能が、ソフトウェアにより実現されている。さらに、ＣＰＵ２０１は、通信部２０９を制御して、外部と通信し、データの授受を実行する。
【０１４０】
プログラムが記録されている記録媒体は、図３１に示すように、コンピュータとは別に、ユーザにプログラムを提供するために配布される、プログラムが記録されている磁気ディスク２１１（フレキシブルディスクを含む）、光ディスク２１２（ＣＤ−ＲＯＭ（Ｃｏｍｐａｃｔ　Ｄｉｓｃ−Ｒｅａｄ　Ｏｎｌｙ　Ｍｅｍｏｒｙ），ＤＶＤ（Ｄｉｇｉｔａｌ　Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ　Ｄｉｓｃ）を含む）、光磁気ディスク２１３（ＭＤ（Ｍｉｎｉ−Ｄｉｓｃ）を含む）、もしくは半導体メモリ２１４などよりなるパッケージメディアにより構成されるだけでなく、コンピュータに予め組み込まれた状態でユーザに提供される、プログラムが記録されているＲＯＭ２０２や、記憶部２０８に含まれるハードディスクなどで構成される。
【０１４１】
尚、本明細書において、記録媒体に記録されるプログラムを記述するステップは、記載された順序に沿って時系列的に行われる処理は、もちろん、必ずしも時系列的に処理されなくとも、並列的あるいは個別に実行される処理を含むものである。
【０１４２】
【発明の効果】
本発明の画像情報変換装置および方法、並びに第１のプログラムによれば、着目画素に対応した複数の第１の画素信号を入力コンポジット信号から抽出し、統計的学習により予め定められた代表パターンを記憶し、抽出した複数の第１の画素信号のパターンに、最も近い代表パターンを検索し、検索した代表パターンに対応して、着目画素を複数のクラスのうちの１つに分類し、入力コンポジット信号から複数の第２の画素信号を抽出し、第２の画素信号と、分類したクラスに対応した係数との演算により、着目画素の画素信号を変換するようにした。
【０１４３】
本発明の画像表示装置および方法、並びに第２のプログラムによれば、着目画素に対応した複数の第１の画素の画素信号を入力コンポジット信号から抽出し、統計的学習により予め定められた代表パターンを記憶し、抽出した複数の第１の画素信号のパターンに、最も近い代表パターンを検索し、検索した代表パターンに対応して、着目画素を複数のクラスのうちの１つに分類し、入力コンポジット信号から複数の第２の画素信号を抽出し、第２の画素信号と、分類されたクラスに対応した係数との演算により、着目画素の画素信号をコンポーネント信号に変換し、コンポーネント信号に変換した着目画素の画素信号を表示するようにした。
【０１４４】
本発明の係数算出装置および方法、並びに第３のプログラムによれば、入力された画像信号から入力コンポジット信号を生成し、着目画素に対応した複数の第１の画素の画素信号を入力コンポジット信号から抽出し、統計的学習により予め定められた代表パターンを記憶し、抽出した複数の第１の画素信号のパターンに、最も近い代表パターンを検索し、検索した代表パターンに対応して、着目画素を複数のクラスのうちの１つに分類し、入力コンポジット信号から複数の第２の画素信号を抽出し、第２の画素信号と入力された画像信号に基づいて、分類したクラスに対応した係数を算出するようにした。
【０１４５】
本発明の代表パターン設定装置および方法、並びに第４のプログラムによれば、入力コンポジット信号の各画素に対応した複数の画素信号を抽出し、複数の画素信号をベクトル量子化し、ベクトル量子化した複数の画素信号から、ベクトル空間上での代表ベクトルをクラス数に応じて計算し、計算した代表ベクトルを代表パターンとしてクラスに対応付けて設定するようにした。
【０１４６】
結果として、いずれにおいても、コンポジット信号の全ての位相についての相対的な関係を考慮した適正な着目画素のクラス分類を行うことができ、コンポジット信号からコンポーネント信号への変換時に生じる画質劣化を抑制させることが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【図１】従来の画像変換装置の構成例を示すブロック図である。
【図２】ＮＴＳＣコンポジット信号を説明する図である。
【図３】クラスタップを説明する図である。
【図４】予測タップを説明する図である。
【図５】従来の学習装置の構成例を示すブロック図である。
【図６】本発明を適用したテレビジョン受像機の一実施の形態の構成を示すブロック図である。
【図７】図６のクラス分類適応処理回路を説明する図である。
【図８】図６のクラス分類適応処理回路の構成を説明するブロック図である。
【図９】図８の代表ベクトルメモリに記憶される代表ベクトルを説明する図である。
【図１０】図６のテレビジョン受像機の表示処理を説明するフローチャートである。
【図１１】代表ベクトルを選択する処理を説明する図である。
【図１２】代表ベクトル設定装置と学習装置を説明する図である。
【図１３】代表ベクトル設定装置の構成を説明するブロック図である。
【図１４】図１３の代表ベクトル設定装置の代表ベクトル設定処理を説明するフローチャートである。
【図１５】図１３の代表ベクトル計算部による代表ベクトル決定処理を説明するフローチャートである。
【図１６】代表ベクトルの計算方法を説明する図である。
【図１７】代表ベクトルの計算方法を説明する図である。
【図１８】代表ベクトルの計算方法を説明する図である。
【図１９】学習装置を説明するブロック図である。
【図２０】学習装置の学習処理を説明するフローチャートである。
【図２１】従来の画像変換装置と本発明を適用したテレビジョン受像機のＳＮＲの比較結果を示す図である。
【図２２】従来の画像変換装置と本発明を適用したテレビジョン受像機のＳＮＲの比較結果を示す図である。
【図２３】図２１，図２２のときの本発明を適用したテレビジョン受像機のクラスタップを示す図である。
【図２４】従来の画像変換装置と本発明を適用したテレビジョン受像機のＳＮＲの比較結果を示す図である。
【図２５】従来の画像変換装置と本発明を適用したテレビジョン受像機のＳＮＲの比較結果を示す図である。
【図２６】図２４，図２５のときの従来の画像変換装置のクラスタップを示す図である。
【図２７】図２４，図２５のときの予測タップを示す図である。
【図２８】図２４，図２５のときの本発明を適用したテレビジョン受像機のクラスタップを示す図である。
【図２９】図９の代表ベクトルを正規化した場合の例を説明する図である。
【図３０】本発明を適用したテレビジョン受像機の他の構成を示すブロック図である。
【図３１】媒体を説明する図である。
【符号の説明】
３５　クラス分類適応処理回路，　５１　クラスタップ抽出部，　５２　ベクトル生成部，　５３　クラスコード決定部，　５４　代表ベクトルメモリ，　５５　予測タップ抽出部，　５６　予測演算部，　５７　係数メモリ，　６１　代表ベクトル設定装置，　６２　学習装置，　８１　設定タップ抽出部，　８２　ベクトル生成部，　８３　ベクトル空間データ保持部，　８４　代表ベクトル計算部，　１０１　ＮＴＳＣエンコーダ，　１０２　クラスタップ抽出部，　１０３　ベクトル生成部，　１０４　クラスコード決定部，　１０５　代表ベクトルメモリ，　１０６　正規方程式生成部，　１０７　予測タップ抽出部，　１０８　係数決定部，　１２１　クラス分類適応処理回路
【図１】
2004015083.tif 000008
【図２】
2004015083.tif 000009
【図３】
2004015083.tif 000010
【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】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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【図２５】
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【図２６】
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【図２７】
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【図２８】
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【図２９】
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【図３０】
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【図３１】
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