(57)【要約】【課題】ＨＤ信号を構成する画素データを良好に得る。【解決手段】クラスタップ内のダイナミックレンジＤＲを検出する。ＤＲが閾値Ｔｈ以上であるとき、クラスコードＣａに対応した係数データＷｉ−ａで算出された画素データｙ１−ａ〜ｙ４−ａをＨＤ信号を構成する画素データｙ１〜ｙ４として出力する。ＤＲが閾値Ｔｈより小さいとき、クラスコードＣａ，Ｃｂに対応した係数データＷｉ−ａ，Ｗｉ−ｂで算出された画素データｙ１−ａ〜ｙ４−ａ，ｙ１−ｂ〜ｙ４−ｂの加算平均値（ｙ１−ａ＋ｙ１−ｂ）／２〜（ｙ４−ａ＋ｙ４−ｂ）／２を、ＨＤ信号を構成する画素データｙ１〜ｙ４として出力する。係数データＷｉ−ａ，Ｗｉ−ｂを、ＳＤ信号に対応した生徒信号とＨＤ信号に対応した教師信号との間で、ＤＲが閾値Ｔｈ以上である部分を用いて学習した結果に基づくものとする。加算平均値が、ＨＤ信号を構成する画素データの真値に最も近づくように、クラスコードＣａをクラスコードＣｂに変換する。【選択図】        図１
2004364113.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数個の情報データからなる第１の情報信号を複数個の情報データからなる第２の情報信号に変換する情報信号処理装置であって、
上記第１の情報信号に基づいて、該第１の情報信号における着目位置の周辺に位置する複数個の情報データをクラスタップとして抽出するクラスタップ抽出手段と、
上記クラスタップ抽出手段で抽出されたクラスタップに基づいて、該クラスタップを複数のクラスのうちのいずれかのクラスに分類して第１のクラスコードを得るクラス分類手段と、
上記クラスタップ抽出手段で抽出されたクラスタップに基づいて、該クラスタップに含まれる複数個の情報データの最大値および最小値の差分であるダイナミックレンジを検出し、該ダイナミックレンジがその取り得る範囲を複数に分割して得られた各分割範囲のいずれに属するかを示す範囲情報を得るダイナミックレンジ処理手段と、
上記クラス分類手段で得られた第１のクラスコードを、該第１のクラスコードに対応した一個または複数個の第２のクラスコードに変換するクラスコード変換手段と、
上記第１の情報信号に基づいて、該第１の情報信号における着目位置の周辺に位置する複数個の情報データを予測タップとして抽出する予測タップ抽出手段と、
上記クラス分類手段で得られた第１のクラスコードに対応した推定式で用いられる第１の係数データを発生する第１の係数データ発生手段と、
上記クラスコード変換手段で変換して得られた一個または複数個の第２のクラスコードにそれぞれ対応した上記推定式で用いられる第２の係数データを発生する第２の係数データ発生手段と、
上記第１の係数データ発生手段で発生された第１の係数データおよび上記予測タップ抽出手段で抽出された予測タップを用い、上記推定式に基づいて情報データを算出する第１の演算手段と、
上記第２の係数データ発生手段で発生された第２の係数データおよび上記予測タップ抽出手段で抽出された予測タップを用い、上記推定式に基づいて情報データを算出する第２の演算手段と、
上記ダイナミックレンジ処理手段で得られた範囲情報に基づいて、上記ダイナミックレンジが一の分割範囲に属するとき、上記第１の演算手段で算出された情報データを、上記第１の情報信号における着目位置に対応した、上記第２の情報信号を構成する情報データとして出力し、上記ダイナミックレンジが上記一の分割範囲とは異なる他の分割範囲に属するとき、上記第１の演算手段および上記第２の演算手段で算出された情報データを加算平均して得られたデータを、上記第１の情報信号における着目位置に対応した、上記第２の情報信号を構成する情報データとして出力する加算手段とを備え、
上記第１の係数データ発生手段で発生される第１の係数データおよび上記第２の係数データ発生手段で発生される第２の係数データは、上記第１の情報信号に対応した生徒信号と上記第２の情報信号に対応した教師信号との間で、上記ダイナミックレンジが上記一の分割範囲に属する部分を用いて学習した結果に基づくものであり、
上記クラスコード変換手段は、上記第１のクラスコードに対応して上記第１の演算手段で算出される情報データおよび上記第２のクラスコードに対応して上記第２の演算手段で算出される情報データの加算平均値が、上記第２の情報信号を構成する情報データの真値に最も近づくように、上記第１のクラスコードを上記第２のクラスコードに変換する
ことを特徴とする情報信号処理装置。
【請求項２】
上記ダイナミックレンジ処理手段は、
上記ダイナミックレンジが閾値より小さいか、あるいは該閾値以上であるかを示す範囲情報を得る
ことを特徴とする請求項１に記載の情報信号処理装置。
【請求項３】
上記加算手段は、
上記ダイナミックレンジが上記閾値以上であるとき、上記第１の演算手段で得られた情報データを、上記第１の情報信号における着目位置に対応した、上記第２の情報信号を構成する情報データとして出力し、上記ダイナミックレンジが上記閾値より小さいとき、上記第１の演算手段および上記第２の演算手段で得られた情報データを加算平均して得られたデータを、上記第１の情報信号における着目位置に対応した、上記第２の情報信号を構成する情報データとして出力する
ことを特徴とする請求項２に記載の情報信号処理装置。
【請求項４】
上記第１の係数データ発生手段および上記第２の係数データ発生手段は、
予め求められた、各クラスの、上記推定式で用いられる係数データを格納する記憶手段と、
上記記憶手段よりクラスコードで示されるクラスに対応した係数データを読み出す係数データ読み出し手段とを有する
ことを特徴とする請求項１に記載の情報信号処理装置。
【請求項５】
上記第１の係数データ発生手段および上記第２の係数データ発生手段は、
予め求められた、各クラスの、上記推定式で用いられる係数データを生成する所定のパラメータを含む生成式における係数データである係数種データを格納する記憶手段と、
上記記憶手段に記憶されているクラスコードで示されるクラスに対応した係数種データを用い、上記生成式に基づいて、上記推定式で用いられる係数データを生成する係数データ生成手段とを有する
ことを特徴とする請求項１に記載の情報信号処理装置。
【請求項６】
上記クラスコード変換手段は、
上記第１のクラスコードと上記第２のクラスコードとの対応関係が記憶されたルックアップテーブルで構成される
ことを特徴とする請求項１に記載の情報信号処理装置。
【請求項７】
上記情報信号は、画像信号または音声信号である
ことを特徴とする請求項１に記載の情報信号処理装置。
【請求項８】
複数個の情報データからなる第１の情報信号を複数個の情報データからなる第２の情報信号に変換する情報信号処理方法であって、
上記第１の情報信号に基づいて、該第１の情報信号における着目位置の周辺に位置する複数個の情報データをクラスタップとして抽出するクラスタップ抽出工程と、
上記クラスタップ抽出工程で抽出されたクラスタップに基づいて、該クラスタップを複数のクラスのうちのいずれかのクラスに分類して第１のクラスコードを得るクラス分類工程と、
上記クラスタップ抽出工程で抽出されたクラスタップに基づいて、該クラスタップに含まれる複数個の情報データの最大値および最小値の差分であるダイナミックレンジを検出し、該ダイナミックレンジがその取り得る範囲を複数に分割して得られた各分割範囲のいずれに属するかを示す範囲情報を得るダイナミックレンジ処理工程と、
上記クラス分類工程で得られた第１のクラスコードを、該第１のクラスコードに対応した一個または複数個の第２のクラスコードに変換するクラスコード変換工程と、
上記第１の情報信号に基づいて、該第１の情報信号における着目位置の周辺に位置する複数個の情報データを予測タップとして抽出する予測タップ抽出工程と、
上記クラス分類工程で得られた第１のクラスコードに対応した推定式で用いられる第１の係数データを発生する第１の係数データ発生工程と、
上記クラスコード変換工程で変換して得られた一個または複数個の第２のクラスコードにそれぞれ対応した上記推定式で用いられる第２の係数データを発生する第２の係数データ発生工程と、
上記第１の係数データ発生工程で発生された第１の係数データおよび上記予測タップ抽出工程で抽出された予測タップを用い、上記推定式に基づいて情報データを算出する第１の演算工程と、
上記第２の係数データ発生工程で発生された第２の係数データおよび上記予測タップ抽出工程で抽出された予測タップを用い、推定式に基づいて情報データを算出する第２の演算工程と、
上記ダイナミックレンジ処理工程で得られた範囲情報に基づいて、上記ダイナミックレンジが一の分割範囲に属するとき、上記第１の演算工程で算出された情報データを、上記第１の情報信号における着目位置に対応した、上記第２の情報信号を構成する情報データとして出力し、上記ダイナミックレンジが上記一の分割範囲とは異なる他の分割範囲に属するとき、上記第１の演算工程および上記第２の演算工程で算出された情報データを加算平均して得られたデータを、上記第１の情報信号における着目位置に対応した、上記第２の情報信号を構成する情報データとして出力する加算工程とを備え、
上記第１の係数データ発生工程で発生される第１の係数データおよび上記第２の係数データ発生工程で発生される第２の係数データは、上記第１の情報信号に対応した生徒信号と上記第２の情報信号に対応した教師信号との間で、上記ダイナミックレンジが上記一の分割範囲に属する部分を用いて学習した結果に基づくものであり、
上記クラスコード変換工程では、上記第１のクラスコードに対応して上記第１の演算工程で算出される情報データおよび上記第２のクラスコードに対応して上記第２の演算工程で算出される情報データの加算平均値が、上記第２の情報信号を構成する情報データの真値に最も近づくように、上記第１のクラスコードを上記第２のクラスコードに変換する
ことを特徴とする情報信号処理方法。
【請求項９】
複数個の情報データからなる第１の情報信号を複数個の情報データからなる第２の情報信号に変換するために、
上記第１の情報信号に基づいて、該第１の情報信号における着目位置の周辺に位置する複数個の情報データをクラスタップとして抽出するクラスタップ抽出工程と、
上記クラスタップ抽出工程で抽出されたクラスタップに基づいて、該クラスタップを複数のクラスのうちのいずれかのクラスに分類して第１のクラスコードを得るクラス分類工程と、
上記クラスタップ抽出工程で抽出されたクラスタップに基づいて、該クラスタップに含まれる複数個の情報データの最大値および最小値の差分であるダイナミックレンジを検出し、該ダイナミックレンジがその取り得る範囲を複数に分割して得られた各分割範囲のいずれに属するかを示す範囲情報を得るダイナミックレンジ処理工程と、
上記クラス分類工程で得られた第１のクラスコードを、該第１のクラスコードに対応した一個または複数個の第２のクラスコードに変換するクラスコード変換工程と、
上記第１の情報信号に基づいて、該第１の情報信号における着目位置の周辺に位置する複数個の情報データを予測タップとして抽出する予測タップ抽出工程と、
上記クラス分類工程で得られた第１のクラスコードに対応した推定式で用いられる第１の係数データを発生する第１の係数データ発生工程と、
上記クラスコード変換工程で変換して得られた一個または複数個の第２のクラスコードにそれぞれ対応した上記推定式で用いられる第２の係数データを発生する第２の係数データ発生工程と、
上記第１の係数データ発生工程で発生された第１の係数データおよび上記予測タップ抽出工程で抽出された予測タップを用い、推定式に基づいて情報データを算出する第１の演算工程と、
上記第２の係数データ発生工程で発生された第２の係数データおよび上記予測タップ抽出工程で抽出された予測タップを用い、上記推定式に基づいて情報データを算出する第２の演算工程と、
上記ダイナミックレンジ処理工程で得られた範囲情報に基づいて、上記ダイナミックレンジが一の分割範囲に属するとき、上記第１の演算工程で算出された情報データを、上記第１の情報信号における着目位置に対応した、上記第２の情報信号を構成する情報データとして出力し、上記ダイナミックレンジが上記一の分割範囲とは異なる他の分割範囲に属するとき、上記第１の演算工程および上記第２の演算工程で算出された情報データを加算平均して得られたデータを、上記第１の情報信号における着目位置に対応した、上記第２の情報信号を構成する情報データとして出力する加算工程とを備え、
上記第１の係数データ発生工程で発生される第１の係数データおよび上記第２の係数データ発生工程で発生される第２の係数データは、上記第１の情報信号に対応した生徒信号と上記第２の情報信号に対応した教師信号との間で、上記ダイナミックレンジが上記一の分割範囲に属する部分を用いて学習した結果に基づくものであり、
上記クラスコード変換工程では、上記第１のクラスコードに対応して上記第１の演算工程で算出される情報データおよび上記第２のクラスコードに対応して上記第２の演算工程で算出される情報データの加算平均値が、上記第２の情報信号を構成する情報データの真値に最も近づくように、上記第１のクラスコードを上記第２のクラスコードに変換する
ことを特徴とする情報信号処理方法をコンピュータに実行させるためのプログラム。
【請求項１０】
複数個の情報データからなる第１の情報信号を複数個の情報データからなる第２の情報信号に変換する情報信号処理装置であって、
上記第１の情報信号に基づいて、該第１の情報信号における着目位置の周辺に位置する複数個の情報データをクラスタップとして抽出するクラスタップ抽出手段と、
上記クラスタップ抽出手段で抽出されたクラスタップに基づいて、該クラスタップを複数のクラスのうちのいずれかのクラスに分類してクラスコードを得るクラス分類手段と、
上記クラスタップ抽出手段で抽出されたクラスタップに基づいて、該クラスタップに含まれる複数個の情報データの最大値および最小値の差分であるダイナミックレンジを検出し、該ダイナミックレンジがその取り得る範囲を複数に分割して得られた各分割範囲のいずれに属するかを示す範囲情報を得るダイナミックレンジ処理手段と、
上記第１の情報信号に基づいて、該第１の情報信号における着目位置の周辺に位置する複数個の情報データを予測タップとして抽出する予測タップ抽出手段と、
上記ダイナミックレンジ処理手段で得られた範囲情報および上記クラス分類手段で得られたクラスコードに基づいて、上記ダイナミックレンジが一の分割範囲に属するとき、上記クラスコードに対応した推定式で用いられる第１の係数データを発生し、上記ダイナミックレンジが上記一の分割範囲とは異なる他の分割範囲に属するとき、上記推定式で用いられる第２の係数データを発生する係数データ発生手段と、
上記係数データ発生手段で発生された第１の係数データあるいは第２の係数データ、および上記予測タップ抽出手段で抽出された予測タップを用い、上記推定式に基づいて、上記第１の情報信号における着目位置に対応した、上記第２の情報信号を構成する情報データを算出して得る演算手段とを備え、
上記係数データ発生手段で発生される第１の係数データは、上記第１の情報信号に対応した生徒信号と上記第２の情報信号に対応した教師信号との間で、上記ダイナミックレンジが上記一の分割範囲に属する部分を用いて学習した結果に基づくものであり、
上記係数データ発生手段で発生される第２の係数データは、上記第１の情報信号に対応した生徒信号と上記第２の情報信号に対応した教師信号との間で、上記クラス分類をせずに学習した結果に基づくものである
ことを特徴とする情報信号処理装置。
【請求項１１】
上記ダイナミックレンジ処理手段は、
上記ダイナミックレンジが閾値より小さいかあるいは該閾値以上であるかを示す範囲情報を得る
ことを特徴とする請求項１０に記載の情報信号処理装置。
【請求項１２】
上記係数データ発生手段は、
予め求められた、上記推定式で用いられる各クラスの第１の係数データ、および上記推定式で用いられる第２の係数データを格納する記憶手段と、
上記ダイナミックレンジが上記一の分割範囲に属するとき、上記記憶手段よりクラスコードで示されるクラスに対応した上記第１の係数データを読み出し、上記ダイナミックレンジが上記一の分割範囲とは異なる他の分割範囲に属するとき、上記記憶手段より上記第２の係数データを読み出す係数データ読み出し手段とを有する
ことを特徴とする請求項１０に記載の情報信号処理装置。
【請求項１３】
上記係数データ発生手段は、
予め求められた、上記推定式で用いられる第１の係数データを生成する所定のパラメータを含む生成式における係数データである各クラスの第１の係数種データ、および上記推定式で用いられる第２の係数データを生成する上記生成式における係数データである第２の係数種データを格納する記憶手段と、
上記ダイナミックレンジが上記一の分割範囲に属するとき、上記記憶手段に記憶されているクラスコードで示されるクラスに対応した上記第１の係数種データを用い、上記生成式に基づいて上記推定式で用いられる第１の係数データを生成し、上記ダイナミックレンジが上記一の分割範囲とは異なる他の分割範囲に属するとき、上記記憶手段に記憶されている上記第２の係数種データを用い、上記生成式に基づいて上記推定式で用いられる第２の係数データを生成する係数データ生成手段とを有する
ことを特徴とする請求項１０に記載の情報信号処理装置。
【請求項１４】
上記情報信号は、画像信号または音声信号である
ことを特徴とする請求項１０に記載の情報信号処理装置。
【請求項１５】
複数個の情報データからなる第１の情報信号を複数個の情報データからなる第２の情報信号に変換する情報信号処理方法であって、
上記第１の情報信号に基づいて、該第１の情報信号における着目位置の周辺に位置する複数個の情報データをクラスタップとして抽出するクラスタップ抽出工程と、
上記クラスタップ抽出工程で抽出されたクラスタップに基づいて、該クラスタップを複数のクラスのうちのいずれかのクラスに分類してクラスコードを得るクラス分類工程と、
上記クラスタップ抽出工程で抽出されたクラスタップに基づいて、該クラスタップに含まれる複数個の情報データの最大値および最小値の差分であるダイナミックレンジを検出し、該ダイナミックレンジがその取り得る範囲を複数に分割して得られた各分割範囲のいずれに属するかを示す範囲情報を得るダイナミックレンジ処理工程と、
上記第１の情報信号に基づいて、該第１の情報信号における着目位置の周辺に位置する複数個の情報データを予測タップとして抽出する予測タップ抽出工程と、
上記ダイナミックレンジ処理工程で得られた範囲情報および上記クラス分類工程で得られたクラスコードに基づいて、上記ダイナミックレンジが一の分割範囲に属するとき、上記クラスコードに対応した推定式で用いられる第１の係数データを発生し、上記ダイナミックレンジが上記一の分割範囲とは異なる他の分割範囲に属するとき、上記推定式で用いられる第２の係数データを発生する係数データ発生工程と、
上記係数データ発生工程で発生された第１の係数データあるいは第２の係数データ、および上記予測タップ抽出工程で抽出された予測タップを用い、上記推定式に基づいて、上記第１の情報信号における着目位置に対応した、上記第２の情報信号を構成する情報データを算出して得る演算工程とを備え、
上記係数データ発生工程で発生される第１の係数データは、上記第１の情報信号に対応した生徒信号と上記第２の情報信号に対応した教師信号との間で、上記ダイナミックレンジが上記一の分割範囲に属する部分を用いて学習した結果に基づくものであり、
上記係数データ発生工程で発生される第２の係数データは、上記第１の情報信号に対応した生徒信号と上記第２の情報信号に対応した教師信号との間で、上記クラス分類をせずに学習した結果に基づくものである
ことを特徴とする情報信号処理方法。
【請求項１６】
複数個の情報データからなる第１の情報信号を複数個の情報データからなる第２の情報信号に変換するために、
上記第１の情報信号に基づいて、該第１の情報信号における着目位置の周辺に位置する複数個の情報データをクラスタップとして抽出するクラスタップ抽出工程と、
上記クラスタップ抽出工程で抽出されたクラスタップに基づいて、該クラスタップを複数のクラスのうちのいずれかのクラスに分類してクラスコードを得るクラス分類工程と、
上記クラスタップ抽出工程で抽出されたクラスタップに基づいて、該クラスタップに含まれる複数個の情報データの最大値および最小値の差分であるダイナミックレンジを検出し、該ダイナミックレンジがその取り得る範囲を複数に分割して得られた各分割範囲のいずれに属するかを示す範囲情報を得るダイナミックレンジ処理工程と、
上記第１の情報信号に基づいて、該第１の情報信号における着目位置の周辺に位置する複数個の情報データを予測タップとして抽出する予測タップ抽出工程と、
上記ダイナミックレンジ処理工程で得られた範囲情報および上記クラス分類工程で得られたクラスコードに基づいて、上記ダイナミックレンジが一の分割範囲に属するとき、上記クラスコードに対応した推定式で用いられる第１の係数データを発生し、上記ダイナミックレンジが上記一の分割範囲とは異なる他の分割範囲に属するとき、上記推定式で用いられる第２の係数データを発生する係数データ発生工程と、
上記係数データ発生工程で発生された第１の係数データあるいは第２の係数データ、および上記予測タップ抽出工程で抽出された予測タップを用い、上記推定式に基づいて、上記第１の情報信号における着目位置に対応した、上記第２の情報信号を構成する情報データを算出して得る演算工程とを備え、
上記係数データ発生工程で発生される第１の係数データは、上記第１の情報信号に対応した生徒信号と上記第２の情報信号に対応した教師信号との間で、上記ダイナミックレンジが上記一の分割範囲に属する部分を用いて学習した結果に基づくものであり、
上記係数データ発生工程で発生される第２の係数データは、上記第１の情報信号に対応した生徒信号と上記第２の情報信号に対応した教師信号との間で、上記クラス分類をせずに学習した結果に基づくものである
ことを特徴とする情報信号処理方法をコンピュータに実行させるためのプログラム。
【請求項１７】
複数個の情報データからなる第１の情報信号を、複数個の情報データからなる第２の情報信号に変換する際に使用される推定式で用いられる係数データ、または該係数データを生成するための生成式における係数データである係数種データを生成する装置であって、
上記第１の情報信号に対応する生徒信号に基づいて、該生徒信号における着目位置の周辺に位置する複数個の情報データをクラスタップとして抽出するクラスタップ抽出手段と、
上記クラスタップ抽出手段で抽出されたクラスタップに基づいて、該クラスタップを複数のクラスのうちのいずれかのクラスに分類してクラスコードを得るクラス分類手段と、
上記クラスタップ抽出手段で抽出されたクラスタップに基づいて、該クラスタップに含まれる複数個の情報データの最大値と最小値との差分であるダイナミックレンジを検出し、該ダイナミックレンジがその取り得る範囲を複数に分割して得られた各分割範囲のいずれに属するかを示す範囲情報を得るダイナミックレンジ処理手段と、
上記ダイナミックレンジ処理手段で得られた範囲情報に基づき、上記ダイナミックレンジが一の分割範囲に属するとき、上記生徒信号に基づいて、該生徒信号における着目位置の周辺に位置する複数個の情報データを予測タップとして抽出する予測タップ抽出手段と、
上記ダイナミックレンジ処理手段で得られた範囲情報に基づき、上記ダイナミックレンジが上記一の分割範囲に属するとき、上記第２の情報信号に対応する教師信号に基づいて、上記生徒信号における着目位置に対応した情報データを教師データとして抽出する教師データ抽出手段と、
上記クラス分類手段で得られたクラスコード、上記予測タップ抽出手段で抽出された予測タップおよび上記教師データ抽出手段で抽出された教師データを用い、各クラスの係数データまたは係数種データを求める演算手段と
を備えることを特徴とする係数生成装置。
【請求項１８】
複数個の情報データからなる第１の情報信号を、複数個の情報データからなる第２の情報信号に変換する際に使用される推定式で用いられる係数データ、または該係数データを生成するための生成式における係数データである係数種データを生成する方法であって、
上記第１の情報信号に対応する生徒信号に基づいて、該生徒信号における着目位置の周辺に位置する複数個の情報データをクラスタップとして抽出するクラスタップ抽出工程と、
上記クラスタップ抽出工程で抽出されたクラスタップに基づいて、該クラスタップを複数のクラスのうちのいずれかのクラスに分類してクラスコードを得るクラスコード分類工程と、
上記クラスタップ抽出工程で抽出されたクラスタップに基づいて、該クラスタップに含まれる複数個の情報データの最大値と最小値との差分であるダイナミックレンジを検出し、該ダイナミックレンジがその取り得る範囲を複数に分割して得られた各分割範囲のいずれに属するかを示す範囲情報を得るダイナミックレンジ処理工程と、
上記ダイナミックレンジ処理工程で得られた範囲情報に基づき、上記ダイナミックレンジが一の分割範囲に属するとき、上記生徒信号に基づいて、該生徒信号における着目位置の周辺に位置する複数個の情報データを予測タップとして抽出する予測タップ抽出工程と、
上記ダイナミックレンジ処理工程で得られた範囲情報に基づき、上記ダイナミックレンジが上記一の分割範囲に属するとき、上記第２の情報信号に対応する教師信号に基づいて、上記生徒信号における着目位置に対応した情報データを教師データとして抽出する教師データ抽出工程と、
上記クラス分類工程で得られたクラスコード、上記予測タップ抽出工程で抽出された予測タップおよび上記教師データ抽出工程で抽出された教師データを用い、各クラスの係数データまたは係数種データを求める演算工程と
を備えることを特徴とする係数生成方法。
【請求項１９】
複数個の情報データからなる第１の情報信号を、複数個の情報データからなる第２の情報信号に変換する際に使用される推定式で用いられる係数データ、または該係数データを生成するための生成式における係数データである係数種データを生成するために、
上記第１の情報信号に対応する生徒信号に基づいて、該生徒信号における着目位置の周辺に位置する複数個の情報データをクラスタップとして抽出するクラスタップ抽出工程と、
上記クラスタップ抽出工程で抽出されたクラスタップに基づいて、該クラスタップを複数のクラスのうちのいずれかのクラスに分類してクラスコードを得るクラスコード分類工程と、
上記クラスタップ抽出工程で抽出されたクラスタップに基づいて、該クラスタップに含まれる複数個の情報データの最大値と最小値との差分であるダイナミックレンジを検出し、該ダイナミックレンジがその取り得る範囲を複数に分割して得られた各分割範囲のいずれに属するかを示す範囲情報を得るダイナミックレンジ処理工程と、
上記ダイナミックレンジ処理工程で得られた範囲情報に基づき、上記ダイナミックレンジが一の分割範囲に属するとき、上記生徒信号に基づいて、該生徒信号における着目位置の周辺に位置する複数個の情報データを予測タップとして抽出する予測タップ抽出工程と、
上記ダイナミックレンジ処理工程で得られた範囲情報に基づき、上記ダイナミックレンジが上記一の分割範囲に属するとき、上記第２の情報信号に対応する教師信号に基づいて、上記生徒信号における着目位置に対応した情報データを教師データとして抽出する教師データ抽出工程と、
上記クラス分類工程で得られたクラスコード、上記予測タップ抽出工程で抽出された予測タップおよび上記教師データ抽出工程で抽出された教師データを用い、各クラスの係数データまたは係数種データを求める演算工程と
を備えることを特徴とする係数生成方法をコンピュータに実行させるためのプログラム。
【請求項２０】
複数個の情報データからなる第１の情報信号を、複数個の情報データからなる第２の情報信号に変換する際に使用される、第１のクラスコードおよび第２のクラスコードの対応関係を生成する装置であって、
上記第１の情報信号に対応する生徒信号に基づいて、該生徒信号における着目位置の周辺に位置する複数個の情報データをクラスタップとして抽出するクラスタップ抽出手段と、
上記クラスタップ抽出手段で抽出されたクラスタップに基づいて、該クラスタップを複数のクラスタップのうちのいずれかのクラスに分類してクラスコードを得るクラス分類手段と、
上記クラスタップ抽出手段で抽出されたクラスタップに基づいて、該クラスタップに含まれる複数個の情報データの最大値と最小値との差分であるダイナミックレンジを検出し、該ダイナミックレンジがその取り得る範囲を複数に分割して得られた各分割範囲のいずれに属するかを示す範囲情報を得るダイナミックレンジ処理手段と、
上記生徒信号に基づいて、該生徒信号における着目位置の周辺に位置する複数個の情報データを予測タップとして抽出する予測タップ抽出手段と、
上記クラス分類手段で得られたクラスコードに対応したクラスにおける推定式で用いられる係数データを発生する第１の係数データ発生手段と、
上記第１の係数データ発生手段で発生された係数データおよび上記予測タップ抽出手段で抽出された予測タップを用い、上記推定式に基づいて、上記生徒信号における着目位置に対応した情報データを算出して得る予測演算手段と、
上記複数のクラスにおける推定式で用いられる係数データを発生する第２の係数データ発生手段と、
上記第２の係数データ発生手段で発生された各クラスの係数データおよび上記予測タップ抽出手段で抽出された予測タップを用い、上記推定式に基づいて、クラス毎に、上記生徒信号における着目位置に対応した情報データを算出して得る全クラス予測演算手段と、
上記第２の情報信号に対応する教師信号に基づいて、上記生徒信号における着目位置に対応した情報データを教師データとして抽出する教師データ抽出手段と、
上記教師データ抽出手段で抽出された教師データに対する上記予測演算手段で得られた情報データの誤差を計算する誤差計算手段と、
上記教師データ抽出手段で抽出された教師データに対する上記全クラス予測演算手段で得られた各クラスの情報データの誤差を計算する全クラス誤差計算手段と、
上記誤差計算手段で得られた誤差と上記全クラス誤差計算手段で得られた各クラスの誤差のそれぞれとを加算して各クラスの誤差和を得る誤差加算手段と、
上記ダイナミックレンジ処理手段で得られた範囲情報に基づき、上記ダイナミックレンジが一の分割範囲とは異なる他の分割範囲に属するとき、上記誤差加算手段で得られた各クラスの誤差和の大きさに対応した値を、上記クラス分類手段で得られたクラスコードに対応した入力クラスにおける各出力クラスの累積値にそれぞれ加算する誤差和累積手段と、
上記誤差和累積手段で累積された、入力クラスのそれぞれにおける各出力クラスの累積値に基づいて、上記入力クラスのそれぞれに上記累積値が最小となる出力クラスを割り当て、上記入力クラスに対応した上記第１のクラスコードおよび上記出力クラスに対応した上記第２のクラスコードの対応関係を生成するテーブル生成手段とを備え、
上記第１の係数データ発生手段および上記第２の係数データ発生手段で発生される係数データは、上記情報信号に対応した生徒信号と上記第２の情報信号に対応した教師信号との間で、上記ダイナミックレンジが上記一の分割範囲に属する部分のみを用いて学習した結果に基づくものである
ことを特徴とするルックアップテーブル生成装置。
【請求項２１】
複数個の情報データからなる第１の情報信号を、複数個の情報データからなる第２の情報信号に変換する際に使用される、第１のクラスコードおよび第２のクラスコードの対応関係を生成する方法であって、
上記第１の情報信号に対応する生徒信号に基づいて、該生徒信号における着目位置の周辺に位置する複数個の情報データをクラスタップとして抽出するクラスタップ抽出工程と、
上記クラスタップ抽出工程で抽出されたクラスタップに基づいて、該クラスタップを複数のクラスタップのうちのいずれかのクラスに分類してクラスコードを得るクラス分類工程と、
上記クラスタップ抽出工程で抽出されたクラスタップに基づいて、該クラスタップに含まれる複数個の情報データの最大値と最小値との差分であるダイナミックレンジを検出し、該ダイナミックレンジがその取り得る範囲を複数に分割して得られた各分割範囲のいずれに属するかを示す範囲情報を得るダイナミックレンジ処理工程と、
上記生徒信号に基づいて、該生徒信号における着目位置の周辺に位置する複数個の情報データを予測タップとして抽出する予測タップ抽出工程と、
上記クラス分類工程で得られたクラスコードに対応したクラスにおける推定式で用いられる係数データを発生する第１の係数データ発生工程と、
上記第１の係数データ発生工程で発生された係数データおよび上記予測タップ抽出工程で抽出された予測タップを用い、上記推定式に基づいて、上記生徒信号における着目位置に対応した情報データを算出して得る予測演算工程と、
上記複数のクラスにおける推定式で用いられる係数データを発生する第２の係数データ発生工程と、
上記第２の係数データ発生工程で発生された各クラスの係数データおよび上記予測タップ抽出工程で抽出された予測タップを用い、上記推定式に基づいて、クラス毎に、上記生徒信号における着目位置に対応した情報データを算出して得る全クラス予測演算工程と、
上記第２の情報信号に対応する教師信号に基づいて、上記生徒信号における着目位置に対応した情報データを教師データとして抽出する教師データ抽出工程と、
上記教師データ抽出工程で抽出された教師データに対する上記予測演算工程で得られた情報データの誤差を計算する誤差計算工程と、
上記教師データ抽出工程で抽出された教師データに対する上記全クラス予測演算工程で得られた各クラスの情報データの誤差を計算する全クラス誤差計算工程と、
上記誤差計算工程で得られた誤差と上記全クラス誤差計算工程で得られた各クラスの誤差のそれぞれとを加算して各クラスの誤差和を得る誤差加算工程と、
上記ダイナミックレンジ処理工程で得られた範囲情報に基づき、上記ダイナミックレンジが一の分割範囲とは異なる他の分割範囲に属するとき、上記誤差加算工程で得られた各クラスの誤差和の大きさに対応した値を、上記クラス分類工程で得られたクラスコードに対応した入力クラスにおける各出力クラスの累積値にそれぞれ加算する誤差和累積工程と、
上記誤差和累積工程で累積された、入力クラスのそれぞれにおける各出力クラスの累積値に基づいて、上記入力クラスのそれぞれに上記累積値が最小となる出力クラスを割り当て、上記入力クラスに対応した上記第１のクラスコードおよび上記出力クラスに対応した上記第２のクラスコードの対応関係を生成するテーブル生成工程とを備え、
上記第１の係数データ発生工程および上記第２の係数データ発生工程で発生される係数データは、上記情報信号に対応した生徒信号と上記第２の情報信号に対応した教師信号との間で、上記ダイナミックレンジが上記一の分割範囲に属する部分のみを用いて学習した結果に基づくものである
ことを特徴とするルックアップテーブル生成方法。
【請求項２２】
複数個の情報データからなる第１の情報信号を、複数個の情報データからなる第２の情報信号に変換する際に使用される、第１のクラスコードおよび第２のクラスコードの対応関係を生成するために、
上記第１の情報信号に対応する生徒信号に基づいて、該生徒信号における着目位置の周辺に位置する複数個の情報データをクラスタップとして抽出するクラスタップ抽出工程と、
上記クラスタップ抽出工程で抽出されたクラスタップに基づいて、該クラスタップを複数のクラスタップのうちのいずれかのクラスに分類してクラスコードを得るクラス分類工程と、
上記クラスタップ抽出工程で抽出されたクラスタップに基づいて、該クラスタップに含まれる複数個の情報データの最大値と最小値との差分であるダイナミックレンジを検出し、該ダイナミックレンジがその取り得る範囲を複数に分割して得られた各分割範囲のいずれに属するかを示す範囲情報を得るダイナミックレンジ処理工程と、
上記生徒信号に基づいて、該生徒信号における着目位置の周辺に位置する複数個の情報データを予測タップとして抽出する予測タップ抽出工程と、
上記クラス分類工程で得られたクラスコードに対応したクラスにおける推定式で用いられる係数データを発生する第１の係数データ発生工程と、
上記第１の係数データ発生工程で発生された係数データおよび上記予測タップ抽出工程で抽出された予測タップを用い、上記推定式に基づいて、上記生徒信号における着目位置に対応した情報データを算出して得る予測演算工程と、
上記複数のクラスにおける推定式で用いられる係数データを発生する第２の係数データ発生工程と、
上記第２の係数データ発生工程で発生された各クラスの係数データおよび上記予測タップ抽出工程で抽出された予測タップを用い、上記推定式に基づいて、クラス毎に、上記生徒信号における着目位置に対応した情報データを算出して得る全クラス予測演算工程と、
上記第２の情報信号に対応する教師信号に基づいて、上記生徒信号における着目位置に対応した情報データを教師データとして抽出する教師データ抽出工程と、
上記教師データ抽出工程で抽出された教師データに対する上記予測演算工程で得られた情報データの誤差を計算する誤差計算工程と、
上記教師データ抽出工程で抽出された教師データに対する上記全クラス予測演算工程で得られた各クラスの情報データの誤差を計算する全クラス誤差計算工程と、
上記誤差計算工程で得られた誤差と上記全クラス誤差計算工程で得られた各クラスの誤差のそれぞれとを加算して各クラスの誤差和を得る誤差加算工程と、
上記ダイナミックレンジ処理工程で得られた範囲情報に基づき、上記ダイナミックレンジが一の分割範囲とは異なる他の分割範囲に属するとき、上記誤差加算工程で得られた各クラスの誤差和の大きさに対応した値を、上記クラス分類工程で得られたクラスコードに対応した入力クラスにおける各出力クラスの累積値にそれぞれ加算する誤差和累積工程と、
上記誤差和累積工程で累積された、入力クラスのそれぞれにおける各出力クラスの累積値に基づいて、上記入力クラスのそれぞれに上記累積値が最小となる出力クラスを割り当て、上記入力クラスに対応した上記第１のクラスコードおよび上記出力クラスに対応した上記第２のクラスコードの対応関係を生成するテーブル生成工程とを備え、
上記第１の係数データ発生工程および上記第２の係数データ発生工程で発生される係数データは、上記情報信号に対応した生徒信号と上記第２の情報信号に対応した教師信号との間で、上記ダイナミックレンジが上記一の分割範囲に属する部分のみを用いて学習した結果に基づくものである
ことを特徴とするルックアップテーブル生成方法をコンピュータに実行させるためのプログラム。
【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、標準あるいは低解像度に相当する標準テレビジョン信号（ＳＤ信号）を高解像度の信号（ＨＤ信号）に変換する際に適用して好適な、情報信号の処理装置および処理方法、係数の生成装置および生成方法、ルックアップテーブルの生成装置および生成方法、並びに各方法を実行するためのプログラムに関する。
【０００２】
詳しくは、この発明は、複数個の情報データからなる第１の情報信号を複数個の情報データからなる第２の情報信号に変換する際に、第１の情報信号における着目位置の周辺に位置する複数個の情報データをクラスタップとして抽出し、このクラスタップ内の情報データから得られるダイナミックレンジが一の範囲に属するときは、生徒信号と教師信号との間でダイナミックレンジが上述の一の範囲に属する部分を用いて学習した結果に基づく、上述のクラスタップをクラス分類して得られた第１のクラスコードに対応した係数データを用いて第２の情報信号を構成する情報データを求め、ダイナミックレンジが一の範囲とは異なる他の範囲に属するときは、第１のクラスコードに対応した係数データを用いて算出された情報データおよびこの第１のクラスコードが変換されて得られた第２のクラスコードに対応した係数データを用いて算出された情報データの加算平均を行って第２の情報信号を構成する情報データを求めることによって、ダイナミックレンジの大小によらず、第２の情報信号を構成する情報データを良好に得ることができるようにした情報信号処理装置等に係るものである。
【０００３】
またこの発明は、複数個の情報データからなる第１の情報信号を複数個の情報データからなる第２の情報信号に変換する際に、第１の情報信号における着目位置の周辺に位置する複数個の情報データをクラスタップとして抽出し、このクラスタップ内の情報データから得られるダイナミックレンジが一の範囲に属するときは、生徒信号と教師信号との間でダイナミックレンジが上述の一の範囲に属する部分を用いて学習した結果に基づく、上述のクラスタップをクラス分類して得られた第１のクラスコードに対応した係数データを用いて第２の情報信号を構成する情報データを求め、ダイナミックレンジが一の範囲とは異なる他の範囲に属するときは、生徒信号と教師信号との間でクラス分類をせずに学習した結果に基づく係数データを用いて第２の情報信号を構成する情報データを求めることによって、ダイナミックレンジの大小によらず、第２の情報信号を構成する情報データを良好に得ることができるようにした情報信号処理装置等に係るものである。
【０００４】
【従来の技術】
近年において、画像信号や音声信号の解像度あるいはサンプリング周波数などを向上させる技術が種々提案されている。例えば、標準あるいは低解像度に相当する標準テレビジョン信号から、高解像度のいわゆるＨＤＴＶ信号にアップコンバージョンを行う場合や、サブサンプル補間を行う場合には、従来の線形補間による手法よりも、クラス分類を伴う変換処理を行う方が、性能的に良好な結果が得られることが知られている（特許文献１、特許文献２参照）。
【０００５】
このクラス分類を伴う変換処理とは、例えば、標準あるいは低解像度に相当する標準テレビジョン信号（ＳＤ信号）を高解像度の信号（ＨＤ信号）に変換する場合に、ＳＤ信号の着目位置の画素データが属するクラスを検出し、このクラスに対応した係数データを用い、推定式に基づいて、ＳＤ信号の複数の画素データから、ＳＤ信号の着目位置に対応した、ＨＤ信号の画素データを生成するものである。そして、このクラス分類を伴う変換処理で使用される係数データは、予めクラス毎に最小二乗法等の学習によって決定される。
【０００６】
【特許文献１】
特開平７−９５５９１号公報
【特許文献２】
特開２０００−５９７４０号公報
【０００７】
【発明が解決しようとする課題】
ところで、上述したクラス分類を伴う変換処理において用いられる係数データは、クラスタップを構成する複数個の画素データの最大値および最小値の差分であるダイナミックレンジの大小で分類せずに学習した結果に基づくものであった。
【０００８】
この場合、最小二乗法の構造上、度数の多い部分、つまりダイナミックレンジの小さな部分での誤差を小さくしようとする係数データが作成される。そのため、度数の多い、ダイナミックレンジの大きな部分では、推定式によって算出されたＨＤ信号を構成する画素データの真値からの誤差が大きくなるという傾向があった。
【０００９】
この発明の目的は、ダイナミックレンジの大小によらず、第２の情報信号を構成する情報データを良好に得ることにある。
【００１０】
【課題を解決するための手段】
この発明に係る情報信号処理装置は、複数個の情報データからなる第１の情報信号を複数個の情報データからなる第２の情報信号に変換する情報信号処理装置であって、第１の情報信号に基づいて、この第１の情報信号における着目位置の周辺に位置する複数個の情報データをクラスタップとして抽出するクラスタップ抽出手段と、このクラスタップ抽出手段で抽出されたクラスタップに基づいて、このクラスタップを複数のクラスのうちのいずれかのクラスに分類して第１のクラスコードを得るクラス分類手段と、クラスタップ抽出手段で抽出されたクラスタップに基づいて、このクラスタップに含まれる複数個の情報データの最大値および最小値の差分であるダイナミックレンジを検出し、このダイナミックレンジがその取り得る範囲を複数に分割して得られた各分割範囲のいずれに属するかを示す範囲情報を得るダイナミックレンジ処理手段と、クラス分類手段で得られた第１のクラスコードを、この第１のクラスコードに対応した一個または複数個の第２のクラスコードに変換するクラスコード変換手段と、第１の情報信号に基づいて、この第１の情報信号における着目位置の周辺に位置する複数個の情報データを予測タップとして抽出する予測タップ抽出手段と、クラス分類手段で得られた第１のクラスコードに対応した推定式で用いられる第１の係数データを発生する第１の係数データ発生手段と、クラスコード変換手段で変換して得られた一個または複数個の第２のクラスコードにそれぞれ対応した推定式で用いられる第２の係数データを発生する第２の係数データ発生手段と、第１の係数データ発生手段で発生された第１の係数データおよび予測タップ抽出手段で抽出された予測タップを用い、推定式に基づいて情報データを算出する第１の演算手段と、第２の係数データ発生手段で発生された第２の係数データおよび予測タップ抽出手段で抽出された予測タップを用い、推定式に基づいて情報データを算出する第２の演算手段と、ダイナミックレンジ処理手段で得られた範囲情報に基づいて、ダイナミックレンジが一の分割範囲に属するとき、第１の演算手段で算出された情報データを、第１の情報信号における着目位置に対応した、第２の情報信号を構成する情報データとして出力し、ダイナミックレンジが一の分割範囲とは異なる他の分割範囲に属するとき、第１の演算手段および第２の演算手段で算出された情報データを加算平均して得られたデータを、第１の情報信号における着目位置に対応した、第２の情報信号を構成する情報データとして出力する加算手段とを備えるものである。
【００１１】
そして、第１の係数データ発生手段で発生される第１の係数データおよび第２の係数データ発生手段で発生される第２の係数データは、第１の情報信号に対応した生徒信号と第２の情報信号に対応した教師信号との間で、ダイナミックレンジが一の分割範囲に属する部分を用いて学習した結果に基づくものであり、クラスコード変換手段は、第１のクラスコードに対応して第１の演算手段で算出される情報データおよび第２のクラスコードに対応して第２の演算手段で算出される情報データの加算平均値が、第２の情報信号を構成する情報データの真値に最も近づくように、第１のクラスコードを第２のクラスコードに変換するものである。
【００１２】
また、この発明に係る情報信号処理方法は、複数個の情報データからなる第１の情報信号を複数個の情報データからなる第２の情報信号に変換する情報信号処理方法であって、第１の情報信号に基づいて、この第１の情報信号における着目位置の周辺に位置する複数個の情報データをクラスタップとして抽出するクラスタップ抽出工程と、このクラスタップ抽出工程で抽出されたクラスタップに基づいて、このクラスタップを複数のクラスのうちのいずれかのクラスに分類して第１のクラスコードを得るクラス分類工程と、クラスタップ抽出工程で抽出されたクラスタップに基づいて、このクラスタップに含まれる複数個の情報データの最大値および最小値の差分であるダイナミックレンジを検出し、このダイナミックレンジがその取り得る範囲を複数に分割して得られた各分割範囲のいずれに属するかを示す範囲情報を得るダイナミックレンジ処理工程と、クラス分類工程で得られた第１のクラスコードを、この第１のクラスコードに対応した一個または複数個の第２のクラスコードに変換するクラスコード変換工程と、第１の情報信号に基づいて、この第１の情報信号における着目位置の周辺に位置する複数個の情報データを予測タップとして抽出する予測タップ抽出工程と、クラス分類工程で得られた第１のクラスコードに対応した推定式で用いられる第１の係数データを発生する第１の係数データ発生工程と、クラスコード変換工程で変換して得られた一個または複数個の第２のクラスコードにそれぞれ対応した推定式で用いられる第２の係数データを発生する第２の係数データ発生工程と、第１の係数データ発生工程で発生された第１の係数データおよび予測タップ抽出工程で抽出された予測タップを用い、推定式に基づいて情報データを算出する第１の演算工程と、第２の係数データ発生工程で発生された第２の係数データおよび予測タップ抽出工程で抽出された予測タップを用い、推定式に基づいて情報データを算出する第２の演算工程と、ダイナミックレンジ処理工程で得られた範囲情報に基づいて、ダイナミックレンジが一の分割範囲に属するとき、第１の演算工程で算出された情報データを、第１の情報信号における着目位置に対応した、第２の情報信号を構成する情報データとして出力し、ダイナミックレンジが一の分割範囲とは異なる他の分割範囲に属するとき、第１の演算工程および第２の演算工程で算出された情報データを加算平均して得られたデータを、第１の情報信号における着目位置に対応した、第２の情報信号を構成する情報データとして出力する加算工程とを備えるものである。
【００１３】
そして、第１の係数データ発生工程で発生される第１の係数データおよび第２の係数データ発生工程で発生される第２の係数データは、第１の情報信号に対応した生徒信号と第２の情報信号に対応した教師信号との間で、ダイナミックレンジが一の分割範囲に属する部分を用いて学習した結果に基づくものであり、クラスコード変換工程では、第１のクラスコードに対応して第１の演算工程で算出される情報データおよび第２のクラスコードに対応して第２の演算工程で算出される情報データの加算平均値が、第２の情報信号を構成する情報データの真値に最も近づくように、第１のクラスコードを上記第２のクラスコードに変換するものである。
【００１４】
また、この発明に係るプログラムは、上述した情報信号処理方法をコンピュータに実行させるためのものである。
【００１５】
この発明においては、複数個の情報データからなる第１の情報信号が、複数個の情報データからなる第２の情報信号に変換される。ここで、情報信号は、例えば複数個の画素データ（サンプルデータ）からなる画像信号、あるいは複数個のサンプルデータからなる音声信号等である。
【００１６】
この場合、第１の情報信号に基づいて、この第１の情報信号における着目位置の周辺に位置する複数個の情報データがクラスタップとして抽出される。そして、このクラスタップが複数のクラスのうちのいずれかのクラスに分類されて第１のクラスコードが得られる。
【００１７】
また、このクラスタップに含まれる複数個の情報データの最大値および最小値の差分であるダイナミックレンジが検出され、このダイナミックレンジがそのその取り得る範囲を複数に分割して得られた各分割範囲のいずれに属するかを示す範囲情報が得られる。例えば、ダイナミックレンジが閾値より小さいか、あるいはこの閾値以上であるかを示す範囲情報が得られる。
【００１８】
上述したクラスタップが分類されて得られた第１のクラスコードが、この第１のクラスコードに対応した一個または複数個の第２のクラスコードに変換される。例えば、第１のクラスコードと第２のクラスコードとの対応関係が記憶されたルックアップテーブルを参照して変換される。
【００１９】
この場合、第１のクラスコードに対応した第１の係数データを用いて算出される情報データおよび第２のクラスコードに対応した第２の係数データを用いて算出される情報データの加算平均値が、第２の情報信号を構成する情報データの真値に最も近づくように、第１のクラスコードが第２のクラスコードに変換される。
【００２０】
また、上述したクラスタップが分類されて得られた第１のクラスコードに対応した推定式で用いられる第１の係数データが発生され、また上述したように第１のクラスコードが変換されて得られた一個または複数個の第２のクラスコードにそれぞれ対応した推定式で用いられる第２係数データが発生される。
【００２１】
ここで、第１の係数データおよび第２の係数データは、第１の情報信号に対応した生徒信号と第２の情報信号に対応した教師信号との間で、ダイナミックレンジが一の分割範囲に属する部分を用いて学習した結果に基づくものである。
【００２２】
例えば、予め求められた、各クラスの、推定式で用いられる係数データが記憶手段に格納されており、この記憶手段からクラスコードで示されるクラスに対応した係数データが読み出される。
【００２３】
また例えば、予め求められた、各クラスの、推定式で用いられる係数データを生成する所定のパラメータを含む生成式における係数データである係数種データが記憶手段に記憶されており、この記憶手段に記憶されているクラスコードで示されるクラスに対応した係数種データを用い、生成式に基づいて、推定式で用いられる係数データが生成される。
【００２４】
また、第１の情報信号に基づいて、この第１の情報信号における着目位置の周辺に位置する複数個の情報データが予測タップとして抽出される。そして、上述のように生成された第１の係数データおよびこの予測タップが用いられ、推定式に基づいて情報データが算出される。さらに、上述のように生成された第２の係数データおよびこの予測タップが用いられ、推定式に基づいて情報データが算出される。
【００２５】
ダイナミックレンジが一の分割範囲に属するとき、上述したように第１の係数データを用いて算出された情報データが、第１の情報信号における着目位置に対応した、第２の情報信号を構成する情報データとして出力される。一方、ダイナミックレンジの一の分割範囲とは異なる他の分割範囲に属するとき、上述したように第１の係数データおよび第２の係数データをそれぞれ用いて算出された情報データを加算平均して得られたデータが、第１の情報信号における着目位置に対応した、第２の情報信号を構成する情報データとして出力される。
【００２６】
例えば、ダイナミックレンジが閾値以上であるとき、第１の係数データを用いて算出された情報データが出力され、ダイナミックレンジが閾値より小さいとき、第１の係数データおよび第２の係数データをそれぞれ用いて算出された情報データを加算平均して得られたデータが出力される。
【００２７】
このように、この発明においては、ダイナミックレンジが一の分割範囲に属するとき、クラスタップに基づいて得られた第１のクラスコードに対応して得られた第１の係数データを用いて算出された情報データを、第２の情報信号を構成する情報データとして出力する。この場合、第１の係数データは、第１の情報信号に対応した生徒信号と第２の情報信号に対応した教師信号との間で、ダイナミックレンジが一の分割範囲に属する部分を用いて学習した結果に基づくものであり、第２の情報信号を構成する情報データを精度よく得ることができる。
【００２８】
また、この発明においては、ダイナミックレンジが一の分割範囲とは異なる他の分割範囲に属するとき、第１のクラスコードに対応して得られた第１の係数データ、およびこの第１のクラスコードを変換して得られた第２のクラスコードに対応した得られた第２の係数データを用いてそれぞれ算出された情報データを加算平均して得られたデータを、第２の情報信号を構成する情報データとして出力する。この場合、第１のクラスコードに対応して得られた第１の係数データを用いて算出された情報データおよび第２のクラスコードに対応して得られた第２の係数データを用いて算出された情報データの加算平均値が、上記第２の情報信号を構成する情報データの真値に最も近づくように、第１のクラスコードを第２のクラスコードに変換するものであり、第２の情報信号を構成する情報データを精度よく得ることができる。
【００２９】
したがって、この発明によれば、ダイナミックレンジの大小によらず、第２の情報信号を構成する情報データを良好に得ることができる。
【００３０】
この発明に係る情報信号処理装置は、複数個の情報データからなる第１の情報信号を複数個の情報データからなる第２の情報信号に変換する情報信号処理装置であって、第１の情報信号に基づいて、この第１の情報信号における着目位置の周辺に位置する複数個の情報データをクラスタップとして抽出するクラスタップ抽出手段と、このクラスタップ抽出手段で抽出されたクラスタップに基づいて、このクラスタップを複数のクラスのうちのいずれかのクラスに分類して第１のクラスコードを得るクラス分類手段と、クラスタップ抽出手段で抽出されたクラスタップに基づいて、このクラスタップに含まれる複数個の情報データの最大値および最小値の差分であるダイナミックレンジを検出し、このダイナミックレンジがその取り得る範囲を複数に分割して得られた各分割範囲のいずれに属するかを示す範囲情報を得るダイナミックレンジ処理手段と、第１の情報信号に基づいて、この第１の情報信号における着目位置の周辺に位置する複数個の情報データを予測タップとして抽出する予測タップ抽出手段と、ダイナミックレンジ処理手段で得られた範囲情報およびクラス分類手段で得られたクラスコードに基づいて、ダイナミックレンジが一の分割範囲に属するとき、クラスコードに対応した推定式で用いられる第１の係数データを発生し、ダイナミックレンジが一の分割範囲とは異なる他の分割範囲に属するとき、推定式で用いられる第２の係数データを発生する係数データ発生手段と、係数データ発生手段で発生された第１の係数データあるいは第２の係数データ、および予測タップ抽出手段で抽出された予測タップを用い、推定式に基づいて、第１の情報信号における着目位置に対応した、第２の情報信号を構成する情報データを算出して得る演算手段とを備えるものである。
【００３１】
そして、係数データ発生手段で発生される第１の係数データは、第１の情報信号に対応した生徒信号と上記第２の情報信号に対応した教師信号との間で、上記ダイナミックレンジが上記一の分割範囲に属する部分を用いて学習した結果に基づくものであり、係数データ発生手段で発生される第２の係数データは、第１の情報信号に対応した生徒信号と第２の情報信号に対応した教師信号との間で、クラス分類をせずに学習した結果に基づくものである。
【００３２】
また、この発明に係る情報信号処理方法は、複数個の情報データからなる第１の情報信号を複数個の情報データからなる第２の情報信号に変換する情報信号処理方法であって、第１の情報信号に基づいて、この第１の情報信号における着目位置の周辺に位置する複数個の情報データをクラスタップとして抽出するクラスタップ抽出工程と、クラスタップ抽出工程で抽出されたクラスタップに基づいて、このクラスタップを複数のクラスのうちのいずれかのクラスに分類して第１のクラスコードを得るクラス分類工程と、クラスタップ抽出工程で抽出されたクラスタップに基づいて、このクラスタップに含まれる複数個の情報データの最大値および最小値の差分であるダイナミックレンジを検出し、このダイナミックレンジがその取り得る範囲を複数に分割して得られた各分割範囲のいずれに属するかを示す範囲情報を得るダイナミックレンジ処理工程と、第１の情報信号に基づいて、この第１の情報信号における着目位置の周辺に位置する複数個の情報データを予測タップとして抽出する予測タップ抽出工程と、ダイナミックレンジ処理工程で得られた範囲情報およびクラス分類工程で得られたクラスコードに基づいて、ダイナミックレンジが一の分割範囲に属するとき、クラスコードに対応した推定式で用いられる第１の係数データを発生し、ダイナミックレンジが一の分割範囲とは異なる他の分割範囲に属するとき、推定式で用いられる第２の係数データを発生する係数データ発生工程と、係数データ発生工程で発生された第１の係数データあるいは第２の係数データ、および予測タップ抽出工程で抽出された予測タップを用い、推定式に基づいて、第１の情報信号における着目位置に対応した、第２の情報信号を構成する情報データを算出して得る演算工程とを備えるものである。
【００３３】
そして、係数データ発生工程で発生される第１の係数データは、第１の情報信号に対応した生徒信号と第２の情報信号に対応した教師信号との間で、ダイナミックレンジが一の分割範囲に属する部分を用いて学習した結果に基づくものであり、係数データ発生工程で発生される第２の係数データは、第１の情報信号に対応した生徒信号と第２の情報信号に対応した教師信号との間で、クラス分類をせずに学習した結果に基づくものである。
【００３４】
また、この発明に係るプログラムは、上述した情報信号処理方法をコンピュータに実行させるためのプログラムである。
【００３５】
この発明においては、複数個の情報データからなる第１の情報信号が、複数個の情報データからなる第２の情報信号に変換される。ここで、情報信号は、例えば複数個の画素データ（サンプルデータ）からなる画像信号、あるいは複数個のサンプルデータからなる音声信号等である。
【００３６】
この場合、第１の情報信号に基づいて、この第１の情報信号における着目位置の周辺に位置する複数個の情報データがクラスタップとして抽出される。そして、このクラスタップが複数のクラスのうちのいずれかのクラスに分類されてクラスコードが得られる。
【００３７】
また、このクラスタップに含まれる複数個の情報データの最大値および最小値の差分であるダイナミックレンジが検出され、このダイナミックレンジがそのその取り得る範囲を複数に分割して得られた各分割範囲のいずれに属するかを示す範囲情報が得られる。例えば、ダイナミックレンジが閾値より小さいか、あるいはこの閾値以上であるかを示す範囲情報が得られる。
【００３８】
そして、ダイナミックレンジが一の分割範囲に属するとき、上述したクラスタップが分類されて得られたクラスコードに対応した推定式で用いられる第１の係数データが発生される。一方、ダイナミックレンジが一の分割範囲とは異なる他の分割範囲に属するとき、推定式で用いられる第２の係数データが発生される。
【００３９】
ここで、第１の係数データは、第１の情報信号に対応した生徒信号と第２の情報信号に対応した教師信号との間で、ダイナミックレンジが一の分割範囲に属する部分を用いて学習した結果に基づくものである。また、第２の係数データは、第１の情報信号に対応した生徒信号と第２の情報信号に対応した教師信号との間で、クラス分類をせずに学習した結果に基づくものである。
【００４０】
例えば、予め求められた、推定式で用いられる各クラスの第１の係数データ、および推定式で用いられる第２の係数データが記憶手段に格納されており、この記憶手段から、ダイナミックレンジが一の分割範囲に属するとき、クラスコードで示されるクラスに対応した第１の係数データが読み出され、ダイナミックレンジが一の分割範囲とは異なる他の分割範囲に属するとき、第２の係数データが読み出される。
【００４１】
また例えば、予め求められた、推定式で用いられる第１の係数データを生成する所定のパラメータを含む生成式における係数データである各クラスの第１の係数種データ、および推定式で用いられる第２の係数データを生成する生成式における係数データである第２の係数種データが記憶手段に格納されており、ダイナミックレンジが一の分割範囲に属するとき、その記憶手段に記憶されているクラスコードで示されるクラスに対応した第１の係数種データを用い、生成式に基づいて推定式で用いられる第１の係数データが生成され、ダイナミックレンジが一の分割範囲とは異なる他の分割範囲に属するとき、記憶手段に記憶されている第２の係数種データを用い、生成式に基づいて推定式で用いられる第２の係数データが生成される。
【００４２】
また、第１の情報信号に基づいて、この第１の情報信号における着目位置の周辺に位置する複数個の情報データが予測タップとして抽出される。そして、上述のように生成された第１の係数データまたは第２の係数データ、および予測タップが用いられ、推定式に基づいて、第１の情報信号における着目位置に対応した、第２の情報信号を構成する情報データが算出される。
【００４３】
このように、この発明においては、ダイナミックレンジが一の分割範囲に属するとき、クラスタップに基づいて得られたクラスコードに対応して得られた第１の係数データを用いて算出された情報データを、第２の情報信号を構成する情報データとして出力する。この場合、第１の係数データは、第１の情報信号に対応した生徒信号と第２の情報信号に対応した教師信号との間で、ダイナミックレンジが一の分割範囲に属する部分を用いて学習した結果に基づくものであり、第２の情報信号を構成する情報データを精度よく得ることができる。
【００４４】
また、この発明においては、ダイナミックレンジが一の分割範囲とは異なる他の分割範囲に属するとき、第２の係数データを用いて算出された情報データを、第２の情報信号を構成する情報データとして出力する。この場合、第２の係数データは、第１の情報信号に対応した生徒信号と第２の情報信号に対応した教師信号との間で、クラス分類をせずに学習した結果に基づくものである。そのため、この第２の係数データは各クラスの係数データを平均化したものとなり、この第２の係数データを用いて算出された第２の情報信号を構成する情報データのその真値に対する誤差は誤差０付近に分布する。
【００４５】
したがって、この発明によれば、ダイナミックレンジの大小によらず、第２の情報信号を構成する情報データを良好に得ることができる。
【００４６】
この発明に係る係数生成装置は、複数個の情報データからなる第１の情報信号を、複数個の情報データからなる第２の情報信号に変換する際に使用される推定式で用いられる係数データ、または該係数データを生成するための生成式における係数データである係数種データを生成する装置であって、第１の情報信号に対応する生徒信号に基づいて、この生徒信号における着目位置の周辺に位置する複数個の情報データをクラスタップとして抽出するクラスタップ抽出手段と、このクラスタップ抽出手段で抽出されたクラスタップに基づいて、このクラスタップを複数のクラスのうちのいずれかのクラスに分類してクラスコードを得るクラスコード分類手段と、クラスタップ抽出手段で抽出されたクラスタップに基づいて、このクラスタップに含まれる複数個の情報データの最大値と最小値との差分であるダイナミックレンジを検出し、このダイナミックレンジがその取り得る範囲を複数に分割して得られた各分割範囲のいずれに属するかを示す範囲情報を得るダイナミックレンジ処理手段と、ダイナミックレンジ処理手段で得られた範囲情報に基づき、ダイナミックレンジが一の分割範囲に属するとき、生徒信号に基づいて、この生徒信号における着目位置の周辺に位置する複数個の情報データを予測タップとして抽出する予測タップ抽出手段と、ダイナミックレンジ処理手段で得られた範囲情報に基づき、ダイナミックレンジが一の分割範囲に属するとき、第２の情報信号に対応する教師信号に基づいて、生徒信号における着目位置に対応した情報データを教師データとして抽出する教師データ抽出手段と、クラス分類手段で得られたクラスコード、予測タップ抽出手段で抽出された予測タップおよび教師データ抽出手段で抽出された教師データを用い、各クラスの係数データまたは係数種データを求める演算手段とを備えるものである。
【００４７】
また、この発明に係る係数生成方法は、複数個の情報データからなる第１の情報信号を、複数個の情報データからなる第２の情報信号に変換する際に使用される推定式で用いられる係数データ、または該係数データを生成するための生成式における係数データである係数種データを生成する方法であって、第１の情報信号に対応する生徒信号に基づいて、この生徒信号における着目位置の周辺に位置する複数個の情報データをクラスタップとして抽出するクラスタップ抽出工程と、このクラスタップ抽出工程で抽出されたクラスタップに基づいて、このクラスタップを複数のクラスのうちのいずれかのクラスに分類してクラスコードを得るクラスコード分類工程と、クラスタップ抽出工程で抽出されたクラスタップに基づいて、このクラスタップに含まれる複数個の情報データの最大値と最小値との差分であるダイナミックレンジを検出し、このダイナミックレンジがその取り得る範囲を複数に分割して得られた各分割範囲のいずれに属するかを示す範囲情報を得るダイナミックレンジ処理工程と、このダイナミックレンジ処理工程で得られた範囲情報に基づき、ダイナミックレンジが一の分割範囲に属するとき、生徒信号に基づいて、この生徒信号における着目位置の周辺に位置する複数個の情報データを予測タップとして抽出する予測タップ抽出工程と、ダイナミックレンジ処理工程で得られた範囲情報に基づき、ダイナミックレンジが一の分割範囲に属するとき、第２の情報信号に対応する教師信号に基づいて、生徒信号における着目位置に対応した情報データを教師データとして抽出する教師データ抽出工程と、クラス分類工程で得られたクラスコード、予測タップ抽出工程で抽出された予測タップおよび教師データ抽出工程で抽出された教師データを用い、各クラスの係数データまたは係数種データを求める演算工程とを備えるものである。
【００４８】
また、この発明に係るプログラムは、上述した係数生成方法をコンピュータに実行させるためのものである。
【００４９】
この発明においては、複数個の情報データからなる第１の情報信号を、複数個の情報データからなる第２の情報信号に変換する際に使用される推定式で用いられる係数データ、または該係数データを生成するための生成式における係数データである係数種データが生成される。ここで、情報信号は、例えば画像信号や音声信号である。
【００５０】
第１の情報信号に対応する生徒信号に基づいて、この生徒信号における着目位置の周辺に位置する複数個の情報データがクラスタップとして抽出される。そして、このクラスタップが複数のクラスのうちのいずれかのクラスに分類されてクラスコードが得られる。
【００５１】
また、このクラスタップに含まれる複数個の情報データの最大値および最小値の差分であるダイナミックレンジが検出され、このダイナミックレンジがそのその取り得る範囲を複数に分割して得られた各分割範囲のいずれに属するかを示す範囲情報が得られる。例えば、ダイナミックレンジが閾値より小さいか、あるいはこの閾値以上であるかを示す範囲情報が得られる。
【００５２】
ダイナミックレンジが一の分割範囲に属するとき、生徒信号に基づいて、この生徒信号における着目位置の周辺に位置する複数個の情報データが予測タップとして抽出され、また第２の情報信号に対応する教師信号に基づいて、生徒信号における着目位置に対応した情報データが教師データとして抽出される。
【００５３】
そして、上述したように得られたクラスコード、上述したように抽出された予測タップおよび教師データが用いられ、各クラスの係数データまたは係数種データが求められる。例えば、クラス毎に、正規方程式が生成され、この正規方程式を解くことで、各クラスの係数データまたは係数種データが算出される。
【００５４】
このように、この発明においては、第１の情報信号に対応した生徒信号と第２の情報信号に対応した教師信号との間で、ダイナミックレンジが一の分割範囲に属する部分を用いて学習することで、各クラスの係数データまたは係数種データを求めるものであり、上述した情報信号処理装置等で用いられる係数データを良好に得ることができる。
【００５５】
この発明に係るルックアップテーブル生成装置は、複数個の情報データからなる第１の情報信号を、複数個の情報データからなる第２の情報信号に変換する際に使用される、第１のクラスコードおよび第２のクラスコードの対応関係を生成する装置であって、第１の情報信号に対応する生徒信号に基づいて、この生徒信号における着目位置の周辺に位置する複数個の情報データをクラスタップとして抽出するクラスタップ抽出手段と、このクラスタップ抽出手段で抽出されたクラスタップに基づいて、このクラスタップを複数のクラスタップのうちのいずれかのクラスに分類してクラスコードを得るクラス分類手段と、クラスタップ抽出手段で抽出されたクラスタップに基づいて、このクラスタップに含まれる複数個の情報データの最大値と最小値との差分であるダイナミックレンジを検出し、このダイナミックレンジがその取り得る範囲を複数に分割して得られた各分割範囲のいずれに属するかを示す範囲情報を得るダイナミックレンジ処理手段と、生徒信号に基づいて、この生徒信号における着目位置の周辺に位置する複数個の情報データを予測タップとして抽出する予測タップ抽出手段と、クラス分類手段で得られたクラスコードに対応したクラスにおける推定式で用いられる係数データを発生する第１の係数データ発生手段と、第１の係数データ発生手段で発生された係数データおよび予測タップ抽出手段で抽出された予測タップを用い、推定式に基づいて、生徒信号における着目位置に対応した情報データを算出して得る予測演算手段と、複数のクラスにおける推定式で用いられる係数データを発生する第２の係数データ発生手段と、この第２の係数データ発生手段で発生された各クラスの係数データおよび予測タップ抽出手段で抽出された予測タップを用い、推定式に基づいて、クラス毎に、生徒信号における着目位置に対応した情報データを算出して得る全クラス予測演算手段と、第２の情報信号に対応する教師信号に基づいて、生徒信号における着目位置に対応した情報データを教師データとして抽出する教師データ抽出手段と、この教師データ抽出手段で抽出された教師データに対する予測演算手段で得られた情報データの誤差を計算する誤差計算手段と、教師データ抽出手段で抽出された教師データに対する全クラス予測演算手段で得られた各クラスの情報データの誤差を計算する全クラス誤差計算手段と、誤差計算手段で得られた誤差と全クラス誤差計算手段で得られた各クラスの誤差のそれぞれとを加算して各クラスの誤差和を得る誤差加算手段と、ダイナミックレンジ処理手段で得られた範囲情報に基づき、ダイナミックレンジが一の分割範囲とは異なる他の分割範囲に属するとき、誤差加算手段で得られた各クラスの誤差和の大きさに対応した値を、クラス分類手段で得られたクラスコードに対応した入力クラスにおける各出力クラスの累積値にそれぞれ加算する誤差和累積手段と、誤差和累積手段で累積された、入力クラスのそれぞれにおける各出力クラスの累積値に基づいて、入力クラスのそれぞれに累積値が最小となる出力クラスを割り当て、入力クラスに対応した第１のクラスコードおよび出力クラスに対応した第２のクラスコードの対応関係を生成するテーブル生成手段とを備えるものである。そして、第１の係数データ発生手段および第２の係数データ発生手段で発生される係数データは、情報信号に対応した生徒信号と第２の情報信号に対応した教師信号との間で、ダイナミックレンジが一の分割範囲に属する部分のみを用いて学習した結果に基づくものである。
【００５６】
また、この発明に係るルックアップテーブル生成方法は、複数個の情報データからなる第１の情報信号を、複数個の情報データからなる第２の情報信号に変換する際に使用される、第１のクラスコードおよび第２のクラスコードの対応関係を生成する方法であって、第１の情報信号に対応する生徒信号に基づいて、この生徒信号における着目位置の周辺に位置する複数個の情報データをクラスタップとして抽出するクラスタップ抽出工程と、このクラスタップ抽出工程で抽出されたクラスタップに基づいて、このクラスタップを複数のクラスタップのうちのいずれかのクラスに分類してクラスコードを得るクラス分類工程と、クラスタップ抽出工程で抽出されたクラスタップに基づいて、このクラスタップに含まれる複数個の情報データの最大値と最小値との差分であるダイナミックレンジを検出し、このダイナミックレンジがその取り得る範囲を複数に分割して得られた各分割範囲のいずれに属するかを示す範囲情報を得るダイナミックレンジ処理工程と、生徒信号に基づいて、この生徒信号における着目位置の周辺に位置する複数個の情報データを予測タップとして抽出する予測タップ抽出工程と、クラス分類工程で得られたクラスコードに対応したクラスにおける推定式で用いられる係数データを発生する第１の係数データ発生工程と、この第１の係数データ発生工程で発生された係数データおよび予測タップ抽出工程で抽出された予測タップを用い、推定式に基づいて、生徒信号における着目位置に対応した情報データを算出して得る予測演算工程と、複数のクラスにおける推定式で用いられる係数データを発生する第２の係数データ発生工程と、この第２の係数データ発生工程で発生された各クラスの係数データおよび予測タップ抽出工程で抽出された予測タップを用い、推定式に基づいて、クラス毎に、生徒信号における着目位置に対応した情報データを算出して得る全クラス予測演算工程と、第２の情報信号に対応する教師信号に基づいて、生徒信号における着目位置に対応した情報データを教師データとして抽出する教師データ抽出工程と、この教師データ抽出工程で抽出された教師データに対する予測演算工程で得られた情報データの誤差を計算する誤差計算工程と、教師データ抽出工程で抽出された教師データに対する全クラス予測演算工程で得られた各クラスの情報データの誤差を計算する全クラス誤差計算工程と、誤差計算工程で得られた誤差と全クラス誤差計算工程で得られた各クラスの誤差のそれぞれとを加算して各クラスの誤差和を得る誤差加算工程と、ダイナミックレンジ処理工程で得られた範囲情報に基づき、ダイナミックレンジが一の分割範囲とは異なる他の分割範囲に属するとき、誤差加算工程で得られた各クラスの誤差和の大きさに対応した値を、クラス分類工程で得られたクラスコードに対応した入力クラスにおける各出力クラスの累積値にそれぞれ加算する誤差和累積工程と、この誤差和累積工程で累積された、入力クラスのそれぞれにおける各出力クラスの累積値に基づいて、入力クラスのそれぞれに累積値が最小となる出力クラスを割り当て、入力クラスに対応した第１のクラスコードおよび出力クラスに対応した第２のクラスコードの対応関係を生成するテーブル生成工程とを備えるものである。そして、第１の係数データ発生工程および第２の係数データ発生工程で発生される係数データは、情報信号に対応した生徒信号と第２の情報信号に対応した教師信号との間で、ダイナミックレンジが一の分割範囲に属する部分のみを用いて学習した結果に基づくものである。
【００５７】
また、この発明に係るプログラムは、上述したルックアップテーブル生成方法をコンピュータに実行させるためのものである。
【００５８】
この発明においては、複数個の情報データからなる第１の情報信号を、複数個の情報データからなる第２の情報信号に変換する際に使用される、第１のクラスコードおよび第２のクラスコードの対応関係が生成される。ここで、情報信号は、例えば画像信号や音声信号である。
【００５９】
第１の情報信号に対応する生徒信号に基づいて、この生徒信号における着目位置の周辺に位置する複数個の情報データがクラスタップとして抽出される。そして、このクラスタップが複数のクラスのうちのいずれかのクラスに分類されてクラスコードが得られる。
【００６０】
また、このクラスタップに含まれる複数個の情報データの最大値および最小値の差分であるダイナミックレンジが検出され、このダイナミックレンジがそのその取り得る範囲を複数に分割して得られた各分割範囲のいずれに属するかを示す範囲情報が得られる。例えば、ダイナミックレンジが閾値より小さいか、あるいはこの閾値以上であるかを示す範囲情報が得られる。
【００６１】
また、生徒信号に基づいて、この生徒信号における着目位置の周辺に位置する複数個の情報データが予測タップとして抽出される。また、上述しようにクラスタップが分類されて得られたクラスコードに対応したクラスにおける推定式で用いられる係数データが発生される。そして、この係数データおよび予測タップが用いられ、推定式に基づいて、生徒信号における着目位置に対応した情報データが算出される。
【００６２】
また、複数のクラスにおける推定式で用いられる係数データが発生される。そして、各クラスの係数データおよび予測タップが用いられ、推定式に基づいて、クラス毎に、生徒信号における着目位置に対応した情報データが算出される。
【００６３】
ここで、上述したように発生される係数データは、第１の情報信号に対応した生徒信号と第２の情報信号に対応した教師信号との間で、ダイナミックレンジが一の分割範囲に属する部分のみを用いて学習した結果に基づくものである。
【００６４】
また、第２の情報信号に対応する教師信号に基づいて、生徒信号における着目位置に対応した情報データが教師データとして抽出される。そして、この教師データに対する上述したように算出されたクラスコード対応の情報データの誤差が計算される。さらに、この教師データに対する上述したように算出された各クラスの情報データの誤差が計算される。
【００６５】
また、クラスコード対応の誤差と各クラスの誤差とのそれぞれとが加算されて各クラスの誤差和が得られる。そして、ダイナミックレンジが一の分割範囲とは異なる他の分割範囲に属するとき、各クラスの誤差和の大きさに対応した値が、クラスコードに対応した入力クラスにおける各出力クラスの累積値にそれぞれ加算される。
【００６６】
そして、各入力クラスのそれぞれにおける各出力クラスの累積値に基づいて、各入力クラスのそれぞれに累積値が最小となる出力クラスが割り当てられ、入力クラスに対応した第１のクラスコードおよび出力クラスに対応した第２のクラスコードの対応関係が生成される。
【００６７】
このように、この発明においては、ダイナミックレンジが一の範囲とは異なる他の範囲に属するとき、第１のクラスコードに対応した係数データを用いて算出される情報データおよび２のクラスコードに対応した係数データを用いて算出される情報データの加算平均値が、第２の情報信号を構成する情報データの真値に最も近づくように、第１のクラスコードを第２のクラスコードに変換し得る、ルックアップテーブルを良好に生成することができる。
【００６８】
【発明の実施の形態】
以下、図面を参照しながら、この発明の実施の形態について説明する。図１は、実施の形態としての画像信号処理装置１００の構成を示している。この画像信号処理装置１００は、低解像度または標準解像度の画像信号（以下、「ＳＤ（Ｓｔａｎｄａｒｄ  Ｄｅｆｉｎｉｔｉｏｎ）信号」という）を、高解像度の画像信号（以下、「ＨＤ（Ｈｉｇｈ
Ｄｅｆｉｎｉｔｉｏｎ  ）信号に変換する。
【００６９】
図２は、ＳＤ信号とＨＤ信号の画素位置関係を示している。「○」がＳＤ信号の画素位置を表し、「×」がＨＤ信号の画素位置を表している。この場合、ＳＤ信号の１画素にＨＤ信号の４画素が対応している。すなわち、本実施の形態においては、ＳＤ信号が、その垂直方向および水平方向の画素数がそれぞれ２倍のＨＤ信号に変換される。本実施の形態において、ＳＤ信号、ＨＤ信号は、それぞれ、複数個の８ビットの画素データからなるものである。
【００７０】
図１に戻って、画像信号処理装置１００は、ＳＤ信号が入力される入力端子１０１、この入力端子１０１に入力されるＳＤ信号に基づいて、このＳＤ信号における着目位置の周辺に位置する複数の画素データをクラスタップとして抽出するクラスタップ抽出回路１０２を有している。本実施の形態においては、例えば、図３Ａに示すように、ＳＤ信号における着目位置の周辺に位置する７個のＳＤ画素データがクラスタップとして抽出される。
【００７１】
また、画像信号処理装置１００は、クラスタップ抽出回路１０２で抽出されたクラスタップに基づいて、このクラスタップを複数のクラスのうちのいずれかのクラスに分類し、このクラスタップのクラスを表すクラスコードＣａを得るクラス分類回路１０３を有している。このクラス分類は、例えば、ＡＤＲＣ（Ａｄａｐｔｉｖｅ  Ｄｙｎａｍｉｃ  Ｒａｎｇｅ  Ｃｏｄｉｎｇ）、ＤＰＣＭ（予測符号化）、ＶＱ（ベクトル量子化）等の、何らかの圧縮処理を利用して行われる。
【００７２】
ＫビットでＡＤＲＣを行う場合の説明を行う。ＫビットＡＤＲＣにおいては、クラスタップに含まれる画素データの最大値ＭＡＸと最小値ＭＩＮの差分であるダイナミックレンジＤＲ＝ＭＡＸ−ＭＩＮが検出され、このダイナミックレンジＤＲに基づいて、クラスタップに含まれるそれぞれの画素データがＫビットに再量子化される。
【００７３】
すなわち、クラスタップに含まれるそれぞれの画素データについて、その画素データから最小値ＭＩＮが減算され、その減算値がＤＲ／２Ｋで除算（量子化）される。これにより、クラスタップを構成するそれぞれの画素データがＫビットに再量子化され、それを所定の順番で並べたビット列がクラスコードＣａとして出力される。
【００７４】
したがって、１ビットＡＤＲＣにおいては、このクラスタップに含まれるそれぞれの画素データについて、その画素データから最小値ＭＩＮが減算され、その減算値がＤＲ／２で除算される。これにより、クラスタップに含まれるそれぞれの画素データは１ビットに再量子化され、それを所定の順番で並べたビット列がクラスコードＣａとして出力される。
【００７５】
また、画像信号処理装置１００は、ダイナミックレンジ処理回路（ＤＲ処理回路）１０４を有している。このＤＲ処理回路１０４は、クラスタップ抽出回路１０２で抽出されたクラスタップに含まれる画素データの最大値ＭＡＸおよび最小値ＭＩＮの差分であるダイナミックレンジＤＲ＝ＭＡＸ−ＭＩＮを検出し、このダイナミックレンジＤＲがその取り得る範囲を複数に分割して得られた各分割範囲のいずれに属するかを示す範囲情報ＡＲを取得する。
【００７６】
本実施の形態においては、ダイナミックレンジＤＲの取り得る範囲が、予め設定された閾値Ｔｈを用いて２分割される。そして、ＤＲ処理回路１０４は、ＤＲ≧Ｔｈ、つまりダイナミックレンジＤＲが閾値Ｔｈ以上であるとき、範囲情報ＡＲとして“０”を出力し、ＤＲ＜Ｔｈ、つまりダイナミックレンジＤＲが閾値Ｔｈより小さいとき、範囲情報ＡＲとして“１”を出力する。
【００７７】
また、画像信号処理装置１００は、クラス分類回路１０３で得られたクラスコードＣａを、このクラスコードＣａに対応したクラスコードＣｂに変換するクラスコード変換手段としてのルックアップテーブル（ＬＵＴ）１０５を有している。このルックアップテーブル１０５は、ＤＲ処理回路１０４で得られた範囲情報ＡＲに基づいて、その動作が制御される。つまり、このルックアップテーブル１０５は、範囲情報ＡＲが“１”である場合のみアクティブとなり、クラスコードＣａに対応したクラスコードＣｂを出力する。図４は、ルックアップテーブル１０５の構成例を示しており、クラスコードＣａとクラスコードＣｂとの対応関係が記憶されている。
【００７８】
このルックアップテーブル１０５は、クラスコードＣａに対応した係数データＷｉを用いて算出された画素データおよびクラスコードＣｂに対応した係数データＷｉを用いて算出された画素データの加算平均値が、ＨＤ信号を構成する画素データの真値に最も近づくように、クラスコードＣａをクラスコードＣｂに変換する。このルックアップテーブル１０５の生成方法については、後述する。
【００７９】
また、画像信号処理装置１００は、係数メモリ１０６を有している。この係数メモリ１０６は、後述する予測演算回路１０８ａ，１０８ｂで使用される推定式で用いられる、各クラスの係数データＷｉを、格納するものである。この係数データＷｉは、ＳＤ信号をＨＤ信号に変換するための情報である。
【００８０】
上述したように、ＳＤ信号をＨＤ信号に変換する場合、ＳＤ信号の１画素（ｘ０）に対応してＨＤ信号の４画素（ｙ１〜ｙ４）を得る必要がある（図２参照）。この場合、ＨＤ信号の４画素は、対応するＳＤ信号の１画素に対して異なる位相ずれを持っている。そのため、係数メモリ１０６には、クラスおよび出力画素位置（ｙ１〜ｙ４の位置）の組み合わせ毎に、係数データＷｉが格納されている。
【００８１】
この係数メモリ１０６に格納される係数データＷｉは、ＳＤ信号に対応した生徒信号とＨＤ信号に対応した教師信号との間で、ダイナミックレンジＤＲがＤＲ≧Ｔｈを満たす部分を用いて学習することで得られたものである。この係数データＷｉの生成方法については、後述する。
【００８２】
係数メモリ１０６には、上述したクラス分類回路１０３より出力されるクラスコードＣａおよび上述したルックアップテーブル１０５より出力されるクラスコードＣｂが、それぞれ読み出しアドレス情報として供給される。係数メモリ１０６は、クラスコードＣａが表すクラスの係数データＷｉ−ａを出力すると共に、クラスコードＣｂが表すクラスの係数データＷｉ−ｂを出力する。この係数メモリ１０６は、第１の係数データ発生手段および第２の係数データ発生手段を構成している。
【００８３】
また、画像信号処理装置１００は、入力端子１０１に入力されるＳＤ信号に基づいて、このＳＤ信号における着目位置の周辺に位置する複数の画素データを予測タップとして抽出する予測タップ抽出回路１０７を有している。本実施の形態においては、例えば、図３Ｂに示すように、ＳＤ信号における着目位置の周辺に位置する１３個のＳＤ画素データが予測タップとして抽出される。図５は、この予測タップのタップ位置を示している。
【００８４】
また、画像信号処理装置１００は、第１、第２の演算手段としての予測演算回路１０８ａ，１０８ｂを有している。これら予測演算回路１０８ａ，１０８ｂは、それぞれ、予測タップ抽出回路１０７で抽出される予測タップとしての画素データｘｉと、係数メモリ１０６より出力される係数データＷｉ−ａ，Ｗｉ−ｂとから、（１）式の推定式に基づいて、画素データｙ１−ａ〜ｙ４−ａ，ｙ１−ｂ〜ｙ４−ｂを求める。この（１）式で、ｎは、予測タップを構成する画素データの個数を示し、本実施の形態においてはｎ＝１３である。なお、予測演算回路１０８ａ，１０８ｂとして、１つの演算回路を兼用するようにしてもよい。
【００８５】
【数１】
2004364113.tif 000003
【００８６】
上述したように、ＳＤ信号をＨＤ信号に変換する際には、ＳＤ信号の１画素に対応してＨＤ信号の４画素を得る必要がある。そのため、これら予測演算回路１０８ａ，１０８ｂは、ＳＤ信号における各着目位置に対応して、それぞれ４個の画素データｙ１〜ｙ４を生成する。
【００８７】
すなわち、これら予測演算回路１０８ａ，１０８ｂには、それぞれ、予測タップ抽出回路１０７からＳＤ信号の着目位置に対応した予測タップとしての画素データｘｉ、および係数メモリ１０６から上述した４出力画素分の係数データＷｉ−ａ，Ｗｉ−ｂが供給される。そして、これら予測演算回路１０８ａ，１０８ｂでは、それぞれ、４個の画素データｙ１−ａ〜ｙ４−ａ，ｙ１−ｂ〜ｙ４−ｂが、それぞれ個別に上述した（１）式の推定式で求められる。
【００８８】
また、画像信号処理装置１００は、加算器１０９を有している。この加算器１０９は、ＤＲ処理回路１０４で得られた範囲情報ＡＲに基づいて、その動作が制御される。つまり、加算器１０９は、範囲情報ＡＲが“０”であり、ダイナミックレンジＤＲが閾値Ｔｈ以上であるとき、予測演算回路１０８ａで得られた４個の画素データｙ１−ａ〜ｙ４−ａを、ＨＤ信号を構成する４個の画素データｙ１〜ｙ４として出力する。
【００８９】
一方、加算器１０９は、範囲情報ＡＲが“１”であり、ダイナミックレンジＤＲが閾値Ｔｈより小さいとき、予測演算回路１０８ａで得られた４個の画素データｙ１−ａ〜ｙ４−ａ、および予測演算回路１０８ｂで得られた４個の画素データｙ１−ｂ〜ｙ４−ｂの加算平均値（ｙ１−ａ＋ｙ１−ｂ）／２〜（ｙ４−ａ＋ｙ４−ｂ）／２を、ＨＤ信号を構成する４個の画素データｙ１〜ｙ４として出力する。
【００９０】
また、画像信号処理装置１００は、加算器１０９より順次出力される、ＳＤ信号における各着目位置に対応した、ＨＤ信号を構成する４個の画素データｙ１〜ｙ４を線順次化してＨＤ信号を得る後処理回路１１０と、このＨＤ信号が出力される出力端子１１１とを有している。
【００９１】
次に、図１に示す画像信号処理装置１００の動作を説明する。
入力端子１０１に入力されるＳＤ信号は、クラスタップ抽出回路１０２に供給される。このクラスタップ抽出回路１０２では、ＳＤ信号に基づいて、このＳＤ信号における着目位置の周辺に位置する複数の画素データがクラスタップとして抽出される（図３Ａ参照）。このクラスタップは、クラス分類回路１０３およびＤＲ処理回路１０４に供給される。
【００９２】
クラス分類回路１０３では、クラスタップに含まれる各画素データに対して、ＡＤＲＣ処理等のデータ圧縮処理が施されて、当該クラスタップのクラスを表す第１のクラスコードとしてのクラスコードＣａが得られる。このクラスコードＣａは、ルックアップテーブル１０５および係数メモリ１０６に、読み出しアドレス情報として供給される。
【００９３】
また、ＤＲ処理回路１０４では、クラスタップに含まれる画素データの最大値ＭＡＸおよび最小値ＭＩＮの差分であるダイナミックレンジＤＲ＝ＭＡＸ−ＭＩＮが検出され、このダイナミックレンジＤＲが閾値Ｔｈ以上であるとき、範囲情報ＡＲとして“０”が出力され、一方このダイナミックレンジＤＲが閾値Ｔｈより小さいとき、範囲情報ＡＲとして“１”が出力される。この範囲情報ＡＲは、ルックアップテーブル１０５および加算器１０９に、動作制御信号として供給される。
【００９４】
ルックアップテーブル１０５は、範囲情報ＡＲが“１”であるとき、つまりダイナミックレンジＤＲが閾値Ｔｈより小さいときアクティブとなり、クラス分類回路１０３で得られたクラスコードＣａに対応した、第２のクラスコードとしてのクラスコードＣｂを出力する。このクラスコードＣｂは、係数メモリ１０６に読み出しアドレス情報として供給される。
【００９５】
係数メモリ１０６にクラスコードＣａが読み出しアドレス情報として供給されることで、この係数メモリ１０６からクラスコードＣａが表すクラスに対応した、４出力画素分の係数データＷｉ−ａが読み出されて予測演算回路１０８ａに供給される。同様に、係数メモリ１０６にクラスコードＣｂが読み出しアドレス情報として供給されることで、この係数メモリ１０６からクラスコードＣｂが表すクラスに対応した、４出力画素分の係数データＷｉ−ｂが読み出されて予測演算回路１０８ｂに供給される。
【００９６】
また、入力端子１０１に入力されるＳＤ信号は、予測タップ抽出回路１０７に供給される。この予測タップ抽出回路１０７では、ＳＤ信号に基づいて、このＳＤ信号における着目位置の周辺に位置する複数の画素データが予測タップとして抽出される（図３Ｂ参照）。この予測タップとしての画素データｘｉは、予測演算回路１０８ａ，１０８ｂに供給される。
【００９７】
予測演算回路１０８ａでは、画素データｘｉおよび係数データＷｉ−ａを用い、上述した（１）式に基づいて、ＳＤ信号における着目位置に対応した、４個の画素データｙ１−ａ〜ｙ４−ａが算出される。同様に、予測演算回路１０８ｂでは、画素データｘｉおよび係数データＷｉ−ｂを用い、（１）式に基づいて、ＳＤ信号における着目位置に対応した、４個の画素データｙ１−ｂ〜ｙ４−ｂが算出される。これら予測演算回路１０８ａ，１０８ｂで算出される画素データｙ１−ａ〜ｙ４−ａ，ｙ１−ｂ〜ｙ４−ｂは、加算器１０９に供給される。
【００９８】
加算器１０９からは、範囲情報ＡＲが“０”であり、ダイナミックレンジＤＲが閾値Ｔｈ以上であるとき、予測演算回路１０８ａで得られた４個の画素データｙ１−ａ〜ｙ４−ａが、ＨＤ信号を構成する４個の画素データｙ１〜ｙ４として出力される。また、この加算器１０９からは、範囲情報ＡＲが“１”であり、ダイナミックレンジＤＲが閾値Ｔｈより小さいとき、予測演算回路１０８ａで得られた４個の画素データｙ１−ａ〜ｙ４−ａ、および予測演算回路１０８ｂで得られた４個の画素データｙ１−ｂ〜ｙ４−ｂの加算平均値（ｙ１−ａ＋ｙ１−ｂ）／２〜（ｙ４−ａ＋ｙ４−ｂ）／２が、ＨＤ信号を構成する４個の画素データｙ１〜ｙ４として出力される。
【００９９】
この加算器１０９より順次出力される、ＨＤ信号を構成する４個の画素データｙ１〜ｙ４は、後処理回路１１０に供給される。この後処理回路１１０では、加算器１０９から順次供給される、ＳＤ信号における各着目位置に対応した、ＨＤ信号を構成する４個の画素データｙ１〜ｙ４が線順次化され、ＨＤ信号が得られる。このＨＤ信号は、出力端子１１１に出力される。
【０１００】
上述した画像信号処理装置１００においては、範囲情報ＡＲが“０”、つまりダイナミックレンジＤＲが閾値Ｔｈ以上であるとき、クラスコードＣａに対応して得られた係数データＷｉ−ａを用いて算出された画素データｙ１−ａ〜ｙ４−ａを、ＨＤ信号を構成する画素データｙ１〜ｙ４として出力する。
【０１０１】
この場合、係数データＷｉ−ａは、上述したように、ＳＤ信号に対応した生徒信号とＨＤ信号に対応した教師信号との間で、ダイナミックレンジＤＲが閾値Ｔｈ以上の部分を用いて学習して得られたものであり、ＨＤ信号を構成する画素データｙ１〜ｙ４を精度よく得ることができる。
【０１０２】
また、上述した画像信号処理装置１００においては、範囲情報ＡＲが“１”、つまりダイナミックレンジＤＲが閾値Ｔｈより小さいとき、クラスコードＣａに対応して得られた係数データＷｉ−ａを用いて算出された画素データｙ１−ａ〜ｙ４−ａ、およびこのクラスコードＣａを変換して得られたクラスコードＣｂに対応して得られた係数データＷｉ−ｂを用いて算出された画素データｙ１−ｂ〜ｙ４−ｂの加算平均値（ｙ１−ａ＋ｙ１−ｂ）／２〜（ｙ４−ａ＋ｙ４−ｂ）／２を、ＨＤ信号を構成する画素データｙ１〜ｙ４として出力する。
【０１０３】
この場合、上述の加算平均値（ｙ１−ａ＋ｙ１−ｂ）／２〜（ｙ４−ａ＋ｙ４−ｂ）／２が、ＨＤ信号を構成する画素データｙ１〜ｙ４の真値に最も近づくように、クラスコードＣａをクラスコードＣｂに変換するものであり、ＨＤ信号を構成する画素データｙ１〜ｙ４を精度よく得ることができる。
【０１０４】
したがって、上述した画像信号処理装置１００によれば、ダイナミックレンジＤＲの大小によらず、ＨＤ信号を構成する画素データｙ１〜ｙ４を良好に得ることができる。この画像信号処理装置１００は、例えば、テレビ受信機、画像信号再生装置等の画像信号を出力する装置等に適用できる。
【０１０５】
次に、係数メモリ１０６に格納される、各クラスの係数データＷｉ（ｉ＝１〜ｎ）の生成方法について説明する。この係数データＷｉは、学習によって生成される。
【０１０６】
学習方法を説明する。上述の（１）式において、学習前は係数データＷ１，Ｗ２，‥‥，Ｗｎは未定係数である。学習は、クラス毎に、複数の信号データに対して行う。学習データ数がｍの場合、（１）式に従って、以下に示す（２）式が設定される。ｎは予測タップの数を示している。
2004364113.tif 000004
【０１０７】
ｍ＞ｎの場合、係数データＷ１，Ｗ２，‥‥，Ｗｎは、一意に決まらないので、誤差ベクトルｅの要素ｅｋを、以下の式（３）で定義し、（４）式のｅ２を最小にする係数データを求める。いわゆる最小二乗法によって係数データを一意に定める。
2004364113.tif 000005
【０１０８】
【数２】
2004364113.tif 000006
【０１０９】
（４）式のｅ２を最小とする係数データを求めるための実際的な計算方法としては、まず、（５）式に示すように、ｅ２を係数データＷｉ（ｉ＝１〜ｎ）で偏微分し、ｉの各値について偏微分値が０となるように係数データＷｉを求めればよい。
【０１１０】
【数３】
2004364113.tif 000007
【０１１１】
（６）式、（７）式のようにＸｊｉ，Ｙｉを定義すると、（５）式は、（８）式の行列式の形に書くことができる。この（８）式が、係数データを算出するための正規方程式である。この正規方程式を掃き出し法（Ｇａｕｓｓ−Ｊｏｒｄａｎの消去法）等の一般解法で解くことにより、係数データＷｉ（ｉ＝１〜ｎ）を求めることができる。
【０１１２】
【数４】
2004364113.tif 000008
【０１１３】
【数５】
2004364113.tif 000009
【０１１４】
図６は、図１の係数メモリ１０６に格納される係数データＷｉを生成する係数データ生成装置２００の構成を示している。
この係数データ生成装置２００は、教師信号としてのＨＤ信号が入力される入力端子２０１と、このＨＤ信号に対して水平および垂直の間引き処理を行って、生徒信号としてのＳＤ信号を得るＳＤ信号生成回路２０２とを有している。
【０１１５】
また、係数データ生成装置２００は、ＳＤ信号生成回路２０２より出力されるＳＤ信号に基づいて、このＳＤ信号における着目位置の周辺に位置する複数の画素データをクラスタップとして抽出するクラスタップ抽出回路２０３を有している。このクラスタップ抽出回路２０３は、上述した図１の画像信号処理装置１００のクラスタップ抽出回路１０２と同様に構成される。
【０１１６】
また、係数データ生成装置２００は、クラスタップ抽出回路２０３で抽出されたクラスタップに基づいて、このクラスタップを複数のクラスのうちのいずれかのクラスに分類し、このクラスタップのクラスを表すクラスコードＣａを得るクラス分類回路２０４を有している。このクラス分類回路２０４は、上述した図１の画像信号処理装置１００のクラス分類回路１０３と同様に構成される。
【０１１７】
また、係数データ生成装置２００は、ダイナミックレンジ処理回路（ＤＲ処理回路）２０５を有している。このＤＲ処理回路２０５は、上述した図１の画像信号処理装置１００のＤＲ処理回路１０４と同様に構成されており、ＤＲ≧Ｔｈであるとき、範囲情報ＡＲとして“０”を出力し、ＤＲ＜Ｔｈであるとき、範囲情報ＡＲとして“１”を出力する。
【０１１８】
また、係数データ生成装置２００は、ＳＤ信号生成回路２０２より出力されるＳＤ信号の時間調整を行うための遅延回路２０６と、この遅延回路２０６より出力されるＳＤ信号に基づいて、このＳＤ信号における着目位置の周辺に位置する複数の画素データを予測タップとして抽出する予測タップ抽出回路２０７を有している。この予測タップ抽出回路２０７は、上述した図１の画像信号処理装置１００の予測タップ抽出回路１０７と同様に構成される。
【０１１９】
この予測タップ抽出回路２０７は、ＤＲ処理回路２０５で得られる範囲情報に基づいて、その動作が制御される。すなわち、予測タップ抽出回路２０７は、範囲情報ＡＲが“０”、つまりダイナミックレンジＤＲが閾値Ｔｈ以上であるときは予測タップを抽出するが、範囲情報ＡＲが“１”、つまりダイナミックレンジＤＲが閾値Ｔｈより小さいときは予測タップの抽出を行わない。
【０１２０】
また、係数データ生成装置２００は、入力端子２０１に入力されるＨＤ信号の時間調整を行うための遅延回路２０８と、この遅延回路２０８より出力されるＨＤ信号に基づいて、ＳＤ信号における着目位置に対応した、ＨＤ信号を構成する４個の画素データを教師データとして抽出する教師データ抽出回路２０９とを有している。
【０１２１】
この教師データ抽出回路２０９も、ＤＲ処理回路２０５で得られる範囲情報に基づいて、その動作が制御される。すなわち、教師データ抽出回路２０９は、範囲情報ＡＲが“０”、つまりダイナミックレンジＤＲが閾値Ｔｈ以上であるときは教師データを抽出するが、範囲情報ＡＲが“１”、つまりダイナミックレンジＤＲが閾値Ｔｈより小さいときは教師データの抽出を行わない。
【０１２２】
この場合、ＳＤ信号におけるある着目位置に対応して、予測タップ抽出回路２０７で抽出される予測タップと、教師データ抽出回路２０９で抽出される教師データとで、一つの学習対データが構成される。上述したように、ダイナミックレンジＤＲが閾値Ｔｈ以上である場合のみ、上述したように予測タップおよび教師データを抽出することで、ダイナミックレンジＤＲが閾値Ｔｈ以上である部分のみを用いて学習を行うことになる。
【０１２３】
また、係数データ生成装置２００は、学習対記憶部２１０を有している。この学習対記憶部２１０は、クラス分類回路２０４で得られたクラスコードＣａに基づいて、予測タップ抽出回路２０７および教師データ抽出回路２０９でＳＤ信号における各着目位置に対応して抽出された予測タップおよび教師データを学習対データとして、クラス毎に、記憶する。
【０１２４】
また、係数データ生成装置２００は、各クラスの係数データＷｉを求める演算回路２１１を有している。この演算回路２１１は、学習対記憶部２１０に記憶された複数の学習対データを用い、クラス毎に、係数データＷｉを算出するための正規方程式（（８）式参照）を生成する。なおこの場合、演算回路２１１は、出力画素位置（ｙ１〜ｙ４の位置）毎に、正規方程式を生成する。すなわち、演算回路２１１は、クラスおよび出力画素位置の組み合わせ毎に、正規方程式を生成する。さらに、この演算回路２１１は、各正規方程式を解いて、クラスおよび出力画素位置の組み合わせ毎に、係数データＷｉを算出する。
【０１２５】
また、係数データ生成装置２００は、演算回路２１１で得られた係数データＷｉを格納するための係数メモリ２１２を有している。
【０１２６】
次に、図６に示す係数データ生成装置２００の動作を説明する。
入力端子２０１には教師信号としてのＨＤ信号が入力される。このＨＤ信号に対して、ＳＤ信号生成回路２０２で、水平および垂直の間引き処理が行われて、生徒信号としてのＳＤ信号が生成される。
【０１２７】
ＳＤ信号生成回路２０２で得られるＳＤ信号はクラスタップ抽出回路２０３に供給される。このクラスタップ抽出回路２０３では、ＳＤ信号に基づいて、このＳＤ信号における着目位置の周辺に位置する複数の画素データがクラスタップとして抽出される（図３Ａ参照）。このクラスタップは、クラス分類回路２０４およびＤＲ処理回路２０５に供給される。
【０１２８】
クラス分類回路２０４では、クラスタップに含まれる各画素データに対して、ＡＤＲＣ処理等のデータ圧縮処理が施されて、当該クラスタップのクラスを表すクラスコードＣａが得られる。このクラスコードＣａは、学習対記憶部２１０に供給される。
【０１２９】
また、ＤＲ処理回路２０５では、クラスタップに含まれる画素データの最大値ＭＡＸおよび最小値ＭＩＮの差分であるダイナミックレンジＤＲ＝ＭＡＸ−ＭＩＮが検出され、このダイナミックレンジＤＲが閾値Ｔｈ以上であるとき、範囲情報ＡＲとして“０”が出力され、一方このダイナミックレンジＤＲが閾値Ｔｈより小さいとき、範囲情報ＡＲとして“１”が出力される。この範囲情報ＡＲは、予測タップ抽出回路２０７および教師データ抽出回路２０９に動作制御信号として供給される。
【０１３０】
また、ＳＤ信号生成回路２０２で得られるＳＤ信号は、遅延回路２０６で時間調整された後に、予測タップ抽出回路２０７に供給される。この予測タップ抽出回路２０７では、ダイナミックレンジＤＲが閾値Ｔｈ以上であるときのみ、ＳＤ信号に基づいて、このＳＤ信号における着目位置の周辺に位置する複数の画素データが予測タップとして抽出される（図３Ｂ参照）。この予測タップは学習対記憶部２１０に供給される。
【０１３１】
また、入力端子２０１に入力されるＨＤ信号は、遅延回路２０８で時間調整された後に、教師データ抽出回路２０９に供給される。この教師データ抽出回路２０９では、ダイナミックレンジＤＲが閾値Ｔｈ以上であるときのみ、ＨＤ信号に基づいて、ＳＤ信号における着目位置に対応した、ＨＤ信号を構成する４個の画素データが教師データとして抽出される。この教師データは学習対記憶部２１０に供給される。
【０１３２】
学習対記憶部２１０では、クラス分類回路２０４で得られたクラスコードＣａに基づいて、予測タップ抽出回路２０７および教師データ抽出回路２０９でＳＤ信号における各着目位置に対応して抽出された予測タップおよび教師データが、学習対データとして、クラス毎に、記憶される。
【０１３３】
そして、演算回路２１１では、学習対記憶部２１０に記憶された複数の学習対データを用い、クラスおよび出力画素位置の組み合わせ毎に、係数データＷｉを算出するための正規方程式（（８）式参照）が生成される。さらに、この演算回路２１１では、各正規方程式が解かれて、クラスおよび出力画素位置の組み合わせ毎に、係数データＷｉが算出される。このように演算回路２１１で求められた係数データＷｉは係数メモリ２１２に格納される。
【０１３４】
このように、図６に示す係数データ生成装置２００においては、図１の画像信号処理装置１００の係数メモリ１０６に格納される、クラスおよび出力画素位置（ｙ１〜ｙ４の位置）の組み合わせ毎の、推定式で用いられる係数データＷｉを生成することができる。この場合、ダイナミックレンジＤＲが閾値Ｔｈ以上である場合のみ、上述したように予測タップおよび教師データを抽出して学習対データを得るようにしているので、生成される係数データＷｉは、生徒信号（ＳＤ信号）と教師信号（ＨＤ信号）との間で、ダイナミックレンジＤＲが閾値Ｔｈ以上である部分を用いて学習した結果に基づくものとなる。
【０１３５】
次に、ルックアップテーブル１０５に記憶されるクラスコードＣａおよびクラスコードＣｂの対応関係の生成方法について説明する。図７は、その対応関係を生成するルックアップテーブル生成装置（ＬＵＴ生成装置）３００の構成を示している。
【０１３６】
このＬＵＴ生成装置３００は、教師信号としてのＨＤ信号が入力される入力端子３０１と、このＨＤ信号に対して水平および垂直の間引き処理を行って、生徒信号としてのＳＤ信号を得るＳＤ信号生成回路３０２とを有している。
【０１３７】
また、ＬＵＴ生成装置３００は、ＳＤ信号生成回路３０２より出力されるＳＤ信号に基づいて、このＳＤ信号における着目位置の周辺に位置する複数の画素データをクラスタップとして抽出するクラスタップ抽出回路３０３を有している。このクラスタップ抽出回路３０３は、上述した図１の画像信号処理装置１００のクラスタップ抽出回路１０２と同様に構成される。
【０１３８】
また、ＬＵＴ生成装置３００は、クラスタップ抽出回路３０３で抽出されたクラスタップに基づいて、このクラスタップを複数のクラスのうちのいずれかのクラスに分類し、このクラスタップのクラスを表すクラスコードＣａを得るクラス分類回路３０４を有している。このクラス分類回路３０４は、上述した図１の画像信号処理装置１００のクラス分類回路１０３と同様に構成される。
【０１３９】
また、ＬＵＴ生成装置３００は、ダイナミックレンジ処理回路（ＤＲ処理回路）３０５を有している。このＤＲ処理回路３０５は、上述した図１の画像信号処理装置１００のＤＲ処理回路１０４と同様に構成されており、ＤＲ≧Ｔｈであるとき、範囲情報ＡＲとして“０”を出力し、ＤＲ＜Ｔｈであるとき、範囲情報ＡＲとして“１”を出力する。
【０１４０】
また、ＬＵＴ生成装置３００は、後述する予測演算回路３０９および全クラス予測演算回路３１０で使用される推定式で用いられる、各クラスの係数データＷｉを格納する係数メモリ３０６を有している。この係数データＷｉは、ＳＤ信号をＨＤ信号に変換するための情報である。この係数メモリ３０６に格納される係数データＷｉは、図１の画像信号処理装置１００の係数メモリ１０６に格納される係数データＷｉと同じものとされる。
【０１４１】
すなわち、この係数メモリ３０６に格納される係数データＷｉは、ＳＤ信号に対応した生徒信号とＨＤ信号に対応した教師信号との間で、ダイナミックレンジＤＲがＤＲ≧Ｔｈを満たす部分を用いて学習することで得られたものである。この係数データＷｉは、例えば、図６に示す係数データ生成装置２００を用いて生成できる。
【０１４２】
係数メモリ３０６には、上述したクラス分類回路３０４より出力されるクラスコードＣａが読み出しアドレス情報として供給される。係数メモリ３０６は、クラスコードＣａが表すクラスの係数データＷｉ−ａを出力する。また、この係数メモリ３０６から、後述する全クラス予測演算回路３１０により、各クラスの係数データＷｉ−ｑが順次読み出される。ここで、全部でＮクラスが存在する場合、ｑ＝１〜Ｎとなる。この係数メモリ３０６は、第１の係数データ発生手段および第２の係数データ発生手段を構成している。
【０１４３】
また、ＬＵＴ生成装置３００は、ＳＤ信号生成回路３０２より出力されるＳＤ信号の時間調整を行うための遅延回路３０７と、この遅延回路３０７より出力されるＳＤ信号に基づいて、このＳＤ信号における着目位置の周辺に位置する複数の画素データを予測タップとして抽出する予測タップ抽出回路３０８を有している。この予測タップ抽出回路３０８は、上述した図１の画像信号処理装置１００の予測タップ抽出回路１０７と同様に構成される。
【０１４４】
また、ＬＵＴ生成装置３００は、予測演算回路３０９を有している。この予測演算回路３０９は、予測タップ抽出回路３０８で抽出される予測タップとしての画素データｘｉと、係数メモリ３０６より出力される係数データＷｉ−ａとから、上述した（１）式の推定式に基づいて、画素データｙを求める。
【０１４５】
また、ＬＵＴ生成装置３００は、全クラス予測演算回路３１０を有している。この全クラス予測演算回路３１０は、係数メモリ３０６から各クラスの係数データＷｉ−ｑを順次読み出し、予測タップ抽出回路３０８で抽出される予測タップとしての画素データｘｉと、この係数データＷｉ−ｑとから、上述した（１）式の推定式に基づいて、画素データｙｑ（ｑ＝１〜Ｎ）を求める。
【０１４６】
また、ＬＵＴ生成装置３００は、入力端子３０１に入力されるＨＤ信号の時間調整を行うための遅延回路３１１と、この遅延回路３１１より出力されるＨＤ信号に基づいて、ＳＤ信号における着目位置に対応した、ＨＤ信号を構成する画素データを教師データとして抽出する教師データ抽出回路３１２とを有している。
【０１４７】
また、ＬＵＴ生成装置３００は、予測誤差計算回路３１３を有している。この予測誤差計算回路３１３は、教師データ抽出回路３１２で抽出された教師データ（真値）に対する、予測演算回路３０９で算出された画素データｙの誤差Ｅ（ｐ）を計算する。この場合、教師データをｙ０とすると、Ｅ（ｐ）＝ｙ０−ｙで求められる。なお、ｐはクラス分類回路３０４で得られたクラスコードＣａが表すクラスのクラス番号を示している。
【０１４８】
また、ＬＵＴ生成装置３００は、全クラス予測誤差計算回路３１４を有している。この全クラス予測誤差計算回路３１４は、教師データ抽出回路３１２で抽出された教師データ（真値）に対する、全クラス予測演算回路３１０で算出された画素データｙｑの誤差Ｅ（ｑ）（ｑ＝１〜Ｎ）を計算する。この場合、教師データをｙ０とすると、Ｅ（ｑ）＝ｙ０−ｙｑで求められる。
【０１４９】
また、ＬＵＴ生成装置３００は、誤差加算手段および誤差和累積手段としての誤差加算回路３１５と、誤差メモリ３１６とを有している。この画素加算回路３１５は、予測誤差計算回路３１３で得られた誤差Ｅ（ｐ）と全クラス予測誤差計算回路３１４で得られた誤差Ｅ（ｑ）（ｑ＝１〜Ｎ）のそれぞれとを加算して、各クラスの誤差和（Ｅ（ｐ）＋Ｅ（ｑ））（ｑ＝１〜Ｎ）を求める。また、この誤差加算回路３１５は、このように求められた各クラスの誤差和の大きさに対応した値を、クラス分類回路３０４で得られたクラスコードＣａに対応した入力クラスにおける各出力クラスの累積値にそれぞれ加算する。
【０１５０】
ここで、誤差和（Ｅ（ｐ）＋Ｅ（ｑ））の大きさに対応した値は、例えばその二乗値（Ｅ（ｐ）＋Ｅ（ｑ））２とされる。なお、誤差和（Ｅ（ｐ）＋Ｅ（ｑ））の大きさに対応した値は、その絶対値｜（Ｅ（ｐ）＋Ｅ（ｑ））｜であってもよい。
【０１５１】
誤差メモリ３１６には、入力クラスのそれぞれにおける各出力クラスの累積値が記憶される。誤差加算回路３１５は、クラスコードＣａに対応した入力クラスｐにおける各出力クラスの累積値を誤差メモリ３１６から読み出し、それら各出力クラスの累積値にそれぞれ新たに求められた各クラスの誤差和の大きさに対応した値を加算して新たな累積値とし、その後この新たな累積値を誤差メモリ３１６に書き戻す。
【０１５２】
すなわち、誤差メモリ３１６には、図８に示すように、入力クラスのそれぞれにおける各出力クラスの累積値が記憶されている。クラスコードＣａに対応した入力クラスｐにおける各出力クラスの累積値には、それぞれ、新たに求められた各クラスの誤差和の大きさに対応した値Ｅ１〜ＥＮが加算される。
【０１５３】
なお、クラス分類回路３０４、係数メモリ３０６、予測タップ抽出回路３０８、予測演算回路３０９、全クラス予測演算回路３１０、教師データ抽出回路３１２、予測誤差計算回路３１３、全クラス予測誤差計算回路３１４、誤差加算回路３１５、誤差メモリ３１６の部分の処理は、ＤＲ処理回路３０５より出力される範囲情報ＡＲが“１”、つまりダイナミックレンジＤＲが閾値Ｔｈより小さいときだけ行われる。したがって、上述したクラスコードＣａに対応した入力クラスｐにおける各出力クラスの累積値に、新たに求められた各クラスの誤差和の大きさに対応した値Ｅ１〜ＥＮを加算することは、ダイナミックレンジＤＲが閾値Ｔｈより小さいときだけ行われる。
【０１５４】
また、ＬＵＴ生成装置３００は、テーブル生成手段としての誤差最小クラス検出回路３１７と、メモリ３１８とを有している。この検出回路３１７は、誤差メモリ３１６に記憶された、入力クラスのそれぞれにおける各出力クラスの累積値に基づいて、入力クラスのそれぞれに累積値が最小となる出力クラスを割り当てる。これにより、入力クラスと出力クラスとの対応関係を取得する。
【０１５５】
例えば、誤差メモリ３１６に、入力クラスｐにおける各出力クラスの累積値が、図９に示すように、記憶されているものとする。その場合、入力クラスｐについては出力クラスｑの累積値「２５」が最小となる。そのため、入力クラスｐには出力クラスｑが割り当てられる。
【０１５６】
さらに、検出回路３１７は、取得された入力クラスと出力クラスとの対応関係から、入力クラスに対応したクラスコードＣａと出力クラスに対応したクラスコードＣｂとの対応関係（図４参照）を取得し、それをメモリ３１８に記憶する。
【０１５７】
次に、図７に示すＬＵＴ生成装置３００の動作を説明する。
入力端子３０１には教師信号としてのＨＤ信号が入力される。このＨＤ信号に対して、ＳＤ信号生成回路３０２で、水平および垂直の間引き処理が行われて、生徒信号としてのＳＤ信号が生成される。
【０１５８】
ＳＤ信号生成回路３０２で得られるＳＤ信号はクラスタップ抽出回路３０３に供給される。このクラスタップ抽出回路３０３では、ＳＤ信号に基づいて、このＳＤ信号における着目位置の周辺に位置する複数の画素データがクラスタップとして抽出される（図３Ａ参照）。このクラスタップは、クラス分類回路３０４およびＤＲ処理回路３０５に供給される。
【０１５９】
ＤＲ処理回路３０５では、クラスタップに含まれる画素データの最大値ＭＡＸおよび最小値ＭＩＮの差分であるダイナミックレンジＤＲ＝ＭＡＸ−ＭＩＮが検出され、このダイナミックレンジＤＲが閾値Ｔｈ以上であるとき、範囲情報ＡＲとして“０”が出力され、一方このダイナミックレンジＤＲが閾値Ｔｈより小さいとき、範囲情報ＡＲとして“１”が出力される。
【０１６０】
この範囲情報ＡＲは、クラス分類回路３０４、係数メモリ３０６、予測タップ抽出回路３０８、予測演算回路３０９、全クラス予測演算回路３１０、教師データ抽出回路３１２、予測誤差計算回路３１３、全クラス予測誤差計算回路３１４、誤差加算回路３１５、誤差メモリ３１６の部分に、動作制御信号として供給される。これらの部分の処理は、範囲情報ＡＲが“１”、つまりダイナミックレンジＤＲが閾値Ｔｈより小さいときだけ行われる。
【０１６１】
また、クラス分類回路３０４では、クラスタップに含まれる各画素データに対して、ＡＤＲＣ処理等のデータ圧縮処理が施されて、当該クラスタップのクラスを表すクラスコードＣａが得られる。このクラスコードＣａは、係数メモリ３０６に読み出しアドレス情報として供給されると共に、誤差加算回路３１５に供給される。
【０１６２】
係数メモリ３０６にクラスコードＣａが読み出しアドレス情報として供給されることで、この係数メモリ３０６からクラスコードＣａが表すクラスに対応した係数データＷｉ−ａが読み出されて予測演算回路３０９に供給される。
【０１６３】
また、ＳＤ信号生成回路３０２で得られるＳＤ信号は、遅延回路３０７で時間調整された後、予測タップ抽出回路３０８に供給される。この予測タップ抽出回路３０８では、ＳＤ信号に基づいて、このＳＤ信号における着目位置の周辺に位置する複数の画素データが予測タップとして抽出される（図３Ｂ参照）。この予測タップとしての画素データｘｉは、予測演算回路３０９および全クラス予測演算回路３１０に供給される。
【０１６４】
予測演算回路３０９では、画素データｘｉと係数データＷｉ−ａとから、上述した（１）式に基づいて、ＳＤ信号における着目位置に対応した画素データｙが算出される。この画素データｙは予測誤差計算回路３１３に供給される。全クラス予測演算回路３１０では、係数メモリ３０６から各クラスの係数データＷｉ−ｑが順次読み出され、この係数データＷｉ−ｑと画素データｘｉとから、上述した（１）式の推定式に基づいて、画素データｙｑ（ｑ＝１〜Ｎ）が算出される。この画素データｙｑは全クラス予測誤差計算回路３１４に供給される。
【０１６５】
また、入力端子３０１に入力されるＨＤ信号が遅延回路３１１で時間調整された後に教師データ抽出回路３１２に供給される。この教師データ抽出回路３１２では、ＳＤ信号における着目位置に対応した、ＨＤ信号を構成する画素データが教師データｙ０として抽出される。この教師データｙ０は、予測誤差計算回路３１３および全クラス予測誤差計算回路３１４に供給される。
【０１６６】
予測誤差計算回路３１３では、教師データ（真値）ｙ０に対する画素データｙの誤差Ｅ（ｐ）＝ｙ０−ｙが計算される。この誤差Ｅ（ｐ）は誤差加算回路３１５に供給される。ここで、ｐは、上述したようにクラス分類回路３０４で得られたクラスコードＣａが表すクラスのクラス番号である。また、全クラス予測誤差計算回路３１４では、教師データ（真値）ｙ０に対する画素データｙｑの誤差Ｅ（ｑ）＝ｙ０−ｙｑ（ｑ＝１〜Ｎ）が計算される。この誤差Ｅ（ｑ）（ｑ＝１〜Ｎ）は誤差加算回路３１５に供給される。
【０１６７】
誤差加算回路３１５では、誤差Ｅ（ｐ）と誤差Ｅ（ｑ）（ｑ＝１〜Ｎ）のそれぞれとが加算されて、各クラスの誤差和（Ｅ（ｐ）＋Ｅ（ｑ））（ｑ＝１〜Ｎ）が求めされる。さらに、この誤差加算回路３１５では、求められた各クラスの誤差和の大きさに対応した値、例えば二乗値（Ｅ（ｐ）＋Ｅ（ｑ））２が、クラス分類回路３０４で得られたクラスコードＣａに対応した入力クラスにおける各出力クラスの累積値にそれぞれ加算される。
【０１６８】
この場合、誤差メモリ３１６には、入力クラスのそれぞれにおける各出力クラスの累積値が記憶されており、クラスコードＣａに対応した入力クラスｐにおける各出力クラスの累積値が誤差メモリ３１６から読み出され、それら各出力クラスの累積値にそれぞれ新たに求められた各クラスの誤差和の大きさに対応した値が加算されて新たな累積値とされ、その後この新たな累積値が誤差メモリ３１６に書き戻される（図８参照）。
【０１６９】
このように、クラスコードＣａに対応した入力クラスｐにおける各出力クラスの累積値に、新たに求められた各クラスの誤差和の大きさに対応した値を加算することは、ＳＤ信号における各着目位置に対応して順次行われる。なお、クラス分類回路３０４、係数メモリ３０６、予測タップ抽出回路３０８、予測演算回路３０９、全クラス予測演算回路３１０、教師データ抽出回路３１２、予測誤差計算回路３１３、全クラス予測誤差計算回路３１４、誤差加算回路３１５、誤差メモリ３１６の部分の処理は、上述したように範囲情報ＡＲが“１”、つまりダイナミックレンジＤＲが閾値Ｔｈより小さいときだけ行われることから、上述した誤差加算回路３１５における累積処理は、ダイナミックレンジＤＲが閾値Ｔｈより小さいときだけ行われる。
【０１７０】
誤差最小クラス検出回路３１７では、誤差メモリ３１６に記憶された、入力クラスのそれぞれにおける各出力クラスの累積値に基づいて、入力クラスのそれぞれに累積値が最小となる出力クラスが割り当てられ（図９参照）、これにより入力クラスと出力クラスとの対応関係が取得される。さらに、この検出回路３１７では、取得された入力クラスと出力クラスとの対応関係から、入力クラスに対応したクラスコードＣａと出力クラスに対応したクラスコードＣｂとの対応関係（図４参照）が取得される。この対応関係はメモリ３１８に記憶される。
【０１７１】
このように、図７に示すＬＵＴ生成装置３００においては、図１の画像信号処理装置１００のＬＵＴ１０５に記憶されるクラスコードＣａおよびクラスコードＣｂの対応関係を生成することができる。この場合、上述したように入力クラスのそれぞれに誤差和の大きさに対応した値の累積値が最小となる出力クラスを割り当てるようにしているので、クラスコードＣａに対応した係数データＷｉを用いて算出された画素データおよびクラスコードＣｂに対応した係数データＷｉを用いて算出された画素データの加算平均値が、ＨＤ信号を構成する画素データの真値に最も近づくように、クラスコードＣａをクラスコードＣｂに変換できる。
【０１７２】
なお、上述した図１の画像信号処理装置１００における処理を、例えば図１０に示すような画像信号処理装置（コンピュータ）５００によって、ソフトウェアにより行うこともできる。
【０１７３】
まず、図１０に示す画像信号処理装置５００について説明する。この画像信号処理装置５００は、装置全体の動作を制御するＣＰＵ５０１と、このＣＰＵ５０１の制御プログラム、係数データＷｉ、クラスコードＣａとクラスコードＣｂとの対応関係（ルックアップテーブル）等が格納されたＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）５０２と、ＣＰＵ５０１の作業領域を構成するＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）５０３とを有している。これらＣＰＵ５０１、ＲＯＭ５０２およびＲＡＭ５０３は、それぞれバス５０４に接続されている。
【０１７４】
また、画像信号処理装置５００は、外部記憶装置としてのハードディスクドライブ（ＨＤＤ）５０５と、フレキシブルディスク、ＣＤ−ＲＯＭ（Ｃｏｍｐａｃｔ  Ｄｉｓｃ  Ｒｅａｄ  ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）、ＭＯ（Ｍａｇｎｅｔｏ  Ｏｐｔｉｃａｌ）ディスク、ＤＶＤ（Ｄｉｇｉｔａｌ  Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ  Ｄｉｓｃ）、磁気ディスク、半導体メモリなどのリムーバブル記録媒体を取り扱うドライブ５０６とを有している。これらドライブ５０５，５０６は、それぞれバス５０４に接続されている。
【０１７５】
また、画像信号処理装置５００は、インターネット等の通信網５０７に有線または無線で接続する通信部５０８を有している。この通信部５０８は、インタフェース５０９を介してバス５０４に接続されている。
【０１７６】
また、画像信号処理装置５００は、ユーザインタフェース部を備えている。このユーザインタフェース部は、リモコン送信機５１０からのリモコン信号ＲＭを受信するリモコン信号受信回路５１１と、ＣＲＴ（Ｃａｔｈｏｄｅ−Ｒａｙ  Ｔｕｂｅ）、ＬＣＤ（ｌｉｑｕｉｄ  Ｃｒｙｓｔａｌ  Ｄｉｓｐｌａｙ）等からなるディスプレイ５１３とを有している。受信回路５１１はインタフェース５１２を介してバス５０４に接続され、同様にディスプレイ５１３はインタフェース５１４を介してバス５０４に接続されている。
【０１７７】
また、画像信号処理装置５００は、ＳＤ信号を入力するための入力端子５１５と、ＨＤ信号を出力するための出力端子５１７とを有している。入力端子５１５はインタフェース５１６を介してバス５０４に接続され、同様に出力端子５１７はインタフェース５１８を介してバス５０４に接続される。
【０１７８】
ここで、上述したようにＲＯＭ５０２に制御プログラム等を予め格納しておく代わりに、例えばインターネットなどの通信網５０７より通信部５０８を介してダウンロードし、ハードディスクドライブ５０５やＲＡＭ３０３に格納して使用することもできる。また、これら制御プログラム等をリムーバブル記録媒体で提供するようにしてもよい。
【０１７９】
また、処理すべきＳＤ信号を入力端子５１５より入力する代わりに、リムーバブル記録媒体で供給し、あるいはインターネットなどの通信網５０７より通信部５０８を介してダウンロードしてもよい。また、処理後のＨＤ信号を出力端子５１７に出力する代わり、あるいはそれと並行してディスプレイ５１３に供給して画像表示をしたり、さらにはハードディスクドライブ５０５に格納したり、通信部５０８を介してインターネットなどの通信網５０７に送出するようにしてもよい。
【０１８０】
図１１のフローチャートを参照して、図１０に示す画像信号処理装置５００における、ＳＤ信号からＨＤ信号を得るための処理手順を説明する。
まず、ステップＳＴ１１で、処理を開始し、ステップＳＴ１２で、例えば入力端子５１５より装置内に１フレーム分または１フィールド分のＳＤ信号を入力する。このように入力されるＳＤ信号はＲＡＭ５０３に一時的に記憶される。
【０１８１】
そして、ステップＳＴ１３で、ＳＤ信号の全フレームまたは全フィールドの処理が終わっているか否かを判定する。処理が終わっているときは、ステップＳＴ１４で、処理を終了する。一方、処理が終わっていないときは、ステップＳＴ１５に進む。
【０１８２】
ステップＳＴ１５では、ステップＳＴ１２で入力されたＳＤ信号に基づいて、このＳＤ信号における着目位置の周辺に位置する複数の画素データをクラスタップとして抽出する（図３Ａ参照）。そして、ステップＳＴ１６で、ステップＳＴ１２で入力されたＳＤ信号に基づいて、このＳＤ信号における着目位置の周辺に位置する複数の画素データを予測タップとして抽出する（図３Ｂ参照）。
【０１８３】
次に、ステップＳＴ１７で、ステップＳＴ１５で抽出されたクラスタップに基づいて、このクラスタップを複数のクラスのうちのいずれかのクラスに分類してクラスコードＣａを取得する。そして、ステップＳＴ１８で、ＲＯＭ５０２から、ステップＳＴ１７で取得されたクラスコードＣａに対応した、推定式で用いられる係数データＷｉ−ａを取得する。
【０１８４】
そして、ステップＳＴ１９で、ステップＳＴ１６で抽出された予測タップとしての画素データｘｉおよびステップＳＴ１８で取得された係数データＷｉ−ａを用い、推定式（（１）式参照）に基づいて、ＳＤ信号における着目位置に対応した、４個の画素データｙ１−ａ〜ｙ４−ａを生成する。
【０１８５】
次に、ステップＳＴ２０で、ステップＳＴ１５で抽出されたクラスタップに基づいて、そのクラスタップに含まれる画素データの最大値ＭＡＸおよび最小値ＭＩＮの差分であるダイナミックレンジＤＲ＝ＭＡＸ−ＭＩＮを算出する。そして、ステップＳＴ２１で、ＤＲ＜Ｔｈであるか否か、つまりダイナミックレンジＤＲが閾値Ｔｈより小さいか否かを判定する。
【０１８６】
ＤＲ＜Ｔｈでないとき、つまりダイナミックレンジＤＲが閾値Ｔｈ以上であるときは、ステップＳＴ１９で算出した画素データｙ１−ａ〜ｙ４−ａを、ＨＤ信号を構成する画素データｙ１−ａ〜ｙ４−ａとして決定し、ステップＳＴ２６に進む。一方、ＤＲ＜Ｔｈであるとき、ステップＳＴ２２に進む。
【０１８７】
このステップＳＴ２２では、ＲＯＭ５０２に記憶されているクラスコードＣａとクラスコードＣｂとの対応関係から、ステップＳＴ１７で取得されたクラスコードＣａをクラスコードＣｂに変換する。そして、ステップＳＴ２３で、ＲＯＭ５０２から、ステップＳＴ２２で変換して得られたクラスコードＣｂに対応した、推定式で用いられる係数データＷｉ−ｂを取得する。
【０１８８】
そして、ステップＳＴ２４で、ステップＳＴ１６で抽出された予測タップとしての画素データｘｉおよびステップＳＴ２３で取得された係数データＷｉ−ｂを用い、推定式（（１）式参照）に基づいて、ＳＤ信号における着目位置に対応した、４個の画素データｙ１−ｂ〜ｙ４−ｂを生成する。
【０１８９】
次に、ステップＳＴ２５で、ステップＳＴ１９で算出された４個の画素データｙ１−ａ〜ｙ４−ａ、およびステップ２４で算出された４個の画素データｙ１−ｂ〜ｙ４−ｂの加算平均値（ｙ１−ａ＋ｙ１−ｂ）／２〜（ｙ４−ａ＋ｙ４−ｂ）／２を求め、これを、ＨＤ信号を構成する画素データｙ１〜ｙ４として決定し、その後にステップＳＴ２６に進む。
【０１９０】
ステップＳＴ２６では、ステップＳＴ１２で入力された１フレーム分または１フィールド分のＳＤ信号の画素データの全領域において、ＨＤ信号の画素データを得る処理が終了したか否かを判定する。終了しているときは、ステップＳＴ１２に戻り、次の１フレーム分または１フィールド分のＳＤ信号の入力処理に移る。一方、処理が終了していないときは、ステップＳＴ１５に戻って、ＳＤ信号における次の着目位置についての処理に移る。
【０１９１】
このように、図１１に示すフローチャートに沿って処理をすることで、図１に示す画像信号処理装置１００と同様の手法によって、ＳＤ信号からＨＤ信号を得ることができる。このように処理して得られたＨＤ信号は出力端子５１７に出力されたり、ディスプレイ５１３に供給されてそれによる画像が表示されたり、さらにはハードディスクドライブ５０５に供給されて記録されたりする。
【０１９２】
また、処理装置の図示は省略するが、図６に示す係数データ生成装置２００における処理も、ソフトウェアにより行うことができる。
【０１９３】
図１２のフローチャートを参照して、係数データＷｉを生成するための処理手順を説明する。
まず、ステップＳＴ３１で処理を開始し、ステップＳＴ３２で、教師信号としてのＨＤ信号を１フレーム分または１フィールド分だけ入力する。そして、ステップＳＴ３３で、ＨＤ信号の全フレームまたは全フィールドの処理が終了したか否かを判定する。終了していないときは、ステップＳＴ３４で、ステップＳＴ３２で入力されたＨＤ信号から生徒信号としてのＳＤ信号を生成する。
【０１９４】
次に、ステップＳＴ３５で、ステップＳＴ３４で生成されたＳＤ信号に基づいて、このＳＤ信号における着目位置の周辺に位置する複数の画素データをクラスタップとして抽出する（図３Ａ参照）。そして、ステップＳＴ３６で、ステップＳＴ３５で抽出されたクラスタップに基づいて、そのクラスタップに含まれる画素データの最大値ＭＡＸおよび最小値ＭＩＮの差分であるダイナミックレンジＤＲ＝ＭＡＸ−ＭＩＮを算出する。そして、ステップＳＴ３７で、ＤＲ＜Ｔｈであるか否か、つまりダイナミックレンジＤＲが閾値Ｔｈより小さいか否かを判定する。
【０１９５】
ＤＲ＜Ｔｈであるとき、つまりダイナミックレンジＤＲが閾値Ｔｈより小さいときは、直ちにステップＳＴ４１に進む。一方、ＤＲ＜Ｔｈでないとき、つまりダイナミックレンジＤＲが閾値Ｔｈ以上であるとき、ステップＳＴ３８に進む。このステップＳＴ３８では、ステップＳＴ３５で抽出されたクラスタップに基づいて、このクラスタップを複数のクラスのうちのいずれかのクラスに分類してクラスコードＣａを取得する。
【０１９６】
次に、ステップＳＴ３９で、ステップＳＴ３４で生成されたＳＤ信号に基づいて、このＳＤ信号における着目位置の周辺に位置する複数の画素データを予測タップとして抽出する（図３Ｂ参照）。そして、ステップＳＴ４０で、ステップＳＴ３８で取得されたクラスコードＣａ、ステップＳＴ３９で抽出された予測タップの画素データｘｉ、およびステップＳＴ３２で入力されたＨＤ信号の、ＳＤ信号の着目位置に対応した画素データ（教師データ）ｙ１〜ｙ４を用いて、クラス毎に、（８）式に示す正規方程式を得るための足し込みをする（（６）式、（７）式参照）。
【０１９７】
次に、ステップＳＴ４１で、ステップＳＴ３２で入力された１フレーム分または１フィールド分のＨＤ信号の画素データの全領域において学習処理が終了したか否かを判定する。学習処理を終了しているときは、ステップＳＴ３２に戻って、次の１フレーム分または１フィールド分のＨＤ信号の入力を行って、上述したと同様の処理を繰り返す。一方、学習処理を終了していないときは、ステップＳＴ３５に戻って、ＳＤ信号における次の着目位置についての処理に移る。
【０１９８】
上述したステップＳＴ３３で、処理が終了したときは、ステップＳＴ４２で、ステップＳＴ４０で生成された正規方程式を解いて、各クラスの係数データＷｉを求め、ステップＳＴ４３で、その係数データＷｉを係数メモリに保存し、ステップＳＴ４４で、処理を終了する。
【０１９９】
このように、図１２に示すフローチャートに沿って処理をすることで、図６に示す係数データ生成装置２００と同様の手法によって、係数データＷｉを生成できる。
【０２００】
また、処理装置の図示は省略するが、図７に示すＬＵＴ生成装置３００における処理も、ソフトウェアにより行うこともできる。図１３のフローチャートを参照して、クラスコードＣａとクラスコードＣｂとの対応関係を生成するための処理手順を説明する。
【０２０１】
まず、ステップＳＴ５１で処理を開始し、ステップＳＴ５２で、教師信号としてのＨＤ信号を１フレーム分または１フィールド分だけ入力する。そして、ステップＳＴ５３で、ＨＤ信号の全フレームまたは全フィールドの処理が終了したか否かを判定する。終了していないときは、ステップＳＴ５４で、ステップＳＴ５２で入力されたＨＤ信号から生徒信号としてのＳＤ信号を生成する。
【０２０２】
次に、ステップＳＴ５５で、ステップＳＴ５４で生成されたＳＤ信号に基づいて、このＳＤ信号における着目位置の周辺に位置する複数の画素データをクラスタップとして抽出する（図３Ａ参照）。そして、ステップＳＴ５６で、ステップＳＴ５５で抽出されたクラスタップに基づいて、そのクラスタップに含まれる画素データの最大値ＭＡＸおよび最小値ＭＩＮの差分であるダイナミックレンジＤＲ＝ＭＡＸ−ＭＩＮを算出する。そして、ステップＳＴ５７で、ＤＲ＜Ｔｈであるか否か、つまりダイナミックレンジＤＲが閾値Ｔｈより小さいか否かを判定する。
【０２０３】
ＤＲ＜Ｔｈでないとき、つまりダイナミックレンジＤＲが閾値Ｔｈ以上であるときは、直ちにステップＳＴ６６に進む。一方、ＤＲ＜Ｔｈであるとき、ステップＳＴ５８に進む。このステップＳＴ５８では、ステップＳＴ５５で抽出されたクラスタップに基づいて、このクラスタップを複数のクラスのうちのいずれかのクラスに分類してクラスコードＣａを取得する。このクラスコードＣａが表すクラスのクラス番号をｐとする。
【０２０４】
次に、ステップＳＴ５９で、ステップＳＴ５４で生成されたＳＤ信号に基づいて、このＳＤ信号における着目位置の周辺に位置する複数の画素データを予測タップとして抽出する（図３Ｂ参照）。そして、ステップＳＴ６０で、ステップＳＴ５９で抽出された予測タップの画素データｘｉと、ステップＳＴ５８で取得されたクラスコードＣａに対応した係数データＷｉ−ａとから、上述した（１）式に基づいて、ＳＤ信号における着目位置に対応した、画素データｙを求める。
【０２０５】
さらに、このステップＳＴ６０では、ステップＳＴ５２で入力されたＨＤ信号に基づいて、ＳＤ信号における着目位置に対応した画素データを教師データｙ０として抽出し、この教師データ（真値）ｙ０に対する画素データｙの誤差Ｅ（ｐ）＝ｙ０−ｙを算出する。
【０２０６】
次に、ステップＳＴ６１で、ｑ＝１に設定する。そして、ステップＳＴ６２で、ステップＳＴ５９で抽出された予測タップの画素データｘｉと、クラス番号ｑに対応した係数データＷｉ−ｑとから、上述した（１）式に基づいて、ＳＤ信号における着目位置に対応した、画素データｙｑを求める。さらに、このステップＳＴ６２では、ステップＳＴ５２で入力されたＨＤ信号に基づいて、ＳＤ信号における着目位置に対応した画素データを教師データｙ０として抽出し、この教師データ（真値）ｙ０に対する画素データｙｑの誤差Ｅ（ｑ）＝ｙ０−ｙｑを算出する。
【０２０７】
次に、ステップＳＴ６３で、ステップＳＴ６０で算出したＥ（ｐ）およびステップＳＴ６２で算出した誤差Ｅ（ｑ）とを加算して、誤差和（Ｅ（ｐ）＋Ｅ（ｑ））を求める。さらに、ステップＳＴ６３で、この誤差和の大きさに対応した値、例えば二乗和（Ｅ（ｐ）＋Ｅ（ｑ））２を、入力クラスｐにおける出力クラスｑの累積値に加算する。
【０２０８】
次に、ステップＳＴ６４で、ｑ＜Ｎであるか否かを判定する。ｑ＜Ｎでないとき、つまり全ての出力クラスについての処理が終了したときは、ステップＳＴ６６に進む。一方、ｑ＜Ｎであって、全ての出力クラスについての処理が終了していないときは、ステップＳＴ６５で、ｑを１だけ増やし、ステップＳＴ６２に戻って、次の出力クラスについての、誤差和の取得、それに対応した値の累積値への加算処理に移る。
【０２０９】
ステップＳＴ６６では、ステップＳＴ５２で入力された１フレーム分または１フィールド分のＨＤ信号の画素データの全領域において処理が終了したか否かを判定する。処理を終了しているときは、ステップＳＴ５２に戻って、次の１フレーム分または１フィールド分のＨＤ信号の入力を行って、上述したと同様の処理を繰り返す。一方、処理を終了していないときは、ステップＳＴ５５に戻って、ＳＤ信号における次の着目位置についての処理に移る。
【０２１０】
上述したステップＳＴ５３で、処理が終了したときは、ステップＳＴ６７で、入力クラスのそれぞれにおける各出力クラスの累積値に基づいて、入力クラスのそれぞれに累積値が最小となる出力クラスを割り当て、入力クラスと出力クラスとの対応関係を取得する。さらに、このステップＳＴ６７では、取得された入力クラスと出力クラスとの対応関係から、入力クラスに対応したクラスコードＣａと出力クラスに対応したクラスコードＣｂとの対応関係（図４参照）を取得し、メモリに保存する。
【０２１１】
そして、ステップＳＴ６７の処理の後に、ステップＳＴ６８で、処理を終了する。
【０２１２】
このように、図１３に示すフローチャートに沿って処理をすることで、図７に示すＬＵＴ生成装置３００と同様の手法によって、クラスコードＣａとクラスコードＣｂとの対応関係を生成できる。
【０２１３】
次に、この発明の他の実施の形態について説明する。図１４は、他の実施の形態としての画像信号処理装置１００Ａの構成を示している。この画像信号処理装置１００Ａは、ＳＤ信号をＨＤ信号に変換するものである。この図１４において、図１と対応する部分には同一符号を付し、その詳細説明は省略する。
【０２１４】
この画像信号処理装置１００Ａは、係数メモリ１０６Ａを有している。この係数メモリ１０６Ａは、後述する予測演算回路１０８Ａで使用される推定式で用いられる、クラス毎の係数データＷｉｓと、各クラス共通の係数データＷｉｃとを、格納するものである。これら係数データＷｉｓ，Ｗｉｃは、それぞれ、ＳＤ信号をＨＤ信号に変換するための情報である。
【０２１５】
上述したように、ＳＤ信号をＨＤ信号に変換する場合、ＳＤ信号の１画素（ｘ０）に対応してＨＤ信号の４画素（ｙ１〜ｙ４）を得る必要がある（図２参照）。この場合、ＨＤ信号の４画素は、対応するＳＤ信号の１画素に対して異なる位相ずれを持っている。そのため、係数メモリ１０６Ａには、クラスおよび出力画素位置（ｙ１〜ｙ４の位置）の組み合わせ毎に、係数データＷｉｓ，Ｗｉｃが格納されている。
【０２１６】
クラス毎の係数データＷｉｓは、図１に示す画像信号処理装置１００の係数メモリ１０６に記憶されているクラス毎の係数データＷｉと同じものである。すなわち、この係数データＷｉは、ＳＤ信号に対応した生徒信号とＨＤ信号に対応した教師信号との間で、ダイナミックレンジＤＲがＤＲ≧Ｔｈを満たす部分を用いて学習することで得られたものである。
【０２１７】
一方、各クラス共通の係数データＷｉｃは、ＳＤ信号に対応した生徒信号とＨＤ信号に対応した教師信号との間で、クラス分類をせずに学習した結果に基づくものである。
【０２１８】
例えば、クラス毎の係数データＷｉｓは、上述した図６に示す係数データ生成装置２００で生成できる。一方、各クラス共通の係数データＷｉｃは、この係数データ生成装置２００において、クラスタップ抽出回路２０３、クラス分類回路２０４およびＤＲ処理回路２０５の部分を除いた構成で生成できる。その場合、学習対記憶部２１０には、クラス分類を無視して、複数の学習対データが記憶されることになる。そして、演算回路２１１で、その複数の学習対データを用いて、各クラス共通の係数データＷｉｃを得るための正規方程式を生成し、これを解くことで各クラス共通の係数データＷｉｃを得ることができる。
【０２１９】
図１４に戻って、係数メモリ１０６Ａには、上述したクラス分類回路１０３で得られたクラスコードＣａおよびＤＲ処理回路１０４で得られた範囲情報ＡＲが供給される。係数メモリ１０６Ａは、範囲情報ＡＲが“０”であり、ダイナミックレンジＤＲが閾値Ｔｈ以上であるとき、クラス毎の係数データＷｉｓのうち、クラスコードＣａが表すクラスの係数データＷｉｓを、係数データＷｉとして出力し、範囲情報ＡＲが“１”であり、ダイナミックレンジＤＲが閾値Ｔｈより小さいとき、各クラス共通の係数データＷｉｃを、係数データＷｉとして出力する。
【０２２０】
また、画像信号処理装置１００Ａは、予測演算回路１０８Ａを有している。この予測演算回路１０８Ａは、予測タップ抽出回路１０７で抽出される予測タップとしての画素データｘｉと、係数メモリ１０６Ａより出力される係数データＷｉとから、上述した（１）式の推定式に基づいて、ＳＤ信号の着目位置に対応した、ＨＤを構成する画素データｙ１〜ｙ４を求める。
【０２２１】
画像信号処理装置１００Ａのその他は、図１に示す画像信号処理装置１００と同様に構成される。
【０２２２】
次に、図１４に示す画像信号処理装置１００Ａの動作を説明する。
入力端子１０１に入力されるＳＤ信号は、クラスタップ抽出回路１０２に供給される。このクラスタップ抽出回路１０２では、ＳＤ信号に基づいて、このＳＤ信号における着目位置の周辺に位置する複数の画素データがクラスタップとして抽出される（図３Ａ参照）。このクラスタップは、クラス分類回路１０３およびＤＲ処理回路１０４に供給される。
【０２２３】
クラス分類回路１０３では、クラスタップに含まれる各画素データに対して、ＡＤＲＣ処理等のデータ圧縮処理が施されて、当該クラスタップのクラスを表すクラスコードＣａが得られる。このクラスコードＣａは、係数メモリ１０６Ａに、読み出しアドレス情報として供給される。
【０２２４】
また、ＤＲ処理回路１０４では、クラスタップに含まれる画素データの最大値ＭＡＸおよび最小値ＭＩＮの差分であるダイナミックレンジＤＲ＝ＭＡＸ−ＭＩＮが検出され、このダイナミックレンジＤＲが閾値Ｔｈ以上であるとき、範囲情報ＡＲとして“０”が出力され、一方このダイナミックレンジＤＲが閾値Ｔｈより小さいとき、範囲情報ＡＲとして“１”が出力される。この範囲情報ＡＲは、係数メモリ１０６Ａに読み出しアドレス情報として供給される。
【０２２５】
範囲情報ＡＲが“０”であり、ダイナミックレンジＤＲが閾値Ｔｈ以上であるとき、係数メモリ１０６Ａから、クラス毎の係数データＷｉｓのうち、クラスコードＣａが表すクラスの係数データＷｉｓが、係数データＷｉとして出力される。一方、範囲情報ＡＲが“１”であり、ダイナミックレンジＤＲが閾値Ｔｈより小さいとき、係数メモリ１０６Ａから、各クラス共通の係数データＷｉｃが、係数データＷｉとして出力される。このように係数メモリ１０６Ａから出力される係数データＷｉは、予測演算回路１０８Ａに供給される。
【０２２６】
また、入力端子１０１に入力されるＳＤ信号は、予測タップ抽出回路１０７に供給される。この予測タップ抽出回路１０７では、ＳＤ信号に基づいて、このＳＤ信号における着目位置の周辺に位置する複数の画素データが予測タップとして抽出される（図３Ｂ参照）。この予測タップとしての画素データｘｉは、予測演算回路１０８Ａに供給される。
【０２２７】
予測演算回路１０８Ａでは、画素データｘｉおよび係数データＷｉを用い、（１）式に基づいて、ＳＤ信号における着目位置に対応した、ＨＤ信号を構成する４個の画素データｙ１〜ｙ４が算出される。このように、予測演算回路１０８Ａで順次算出される、ＳＤ信号における各着目位置に対応した、ＨＤ信号を構成する４個の画素データｙ１〜ｙ４は後処理回路１１０に供給される。
【０２２８】
この後処理回路１１０では、予測演算回路１０８Ａから順次供給される、ＳＤ信号における着目位置に対応した、ＨＤ信号を構成する４個の画素データｙ１〜ｙ４が線順次化され、ＨＤ信号が得られる。このＨＤ信号は、出力端子１１１に出力される。
【０２２９】
上述した画像信号処理装置１００Ａにおいては、範囲情報ＡＲが“０”、つまりダイナミックレンジＤＲが閾値Ｔｈ以上であるとき、クラスコードＣａが表すクラスの係数データＷｉｓを用いて、ＨＤ信号を構成する画素データｙ１〜ｙ４を得るものである。この場合、係数データＷｉｓは、上述したように、ＳＤ信号に対応した生徒信号とＨＤ信号に対応した教師信号との間で、ダイナミックレンジＤＲが閾値Ｔｈ以上の部分を用いて学習して得られたものであり、ＨＤ信号を構成する画素データｙ１〜ｙ４を精度よく得ることができる。
【０２３０】
また、上述した画像信号処理装置１００Ａにおいては、範囲情報ＡＲが“１”、つまりダイナミックレンジＤＲが閾値Ｔｈより小さいとき、各クラス共通の係数データＷｉｃを用いて、ＨＤ信号を構成する画素データｙ１〜ｙ４を得るものである。この場合、係数データＷｉｃは、ＳＤ信号に対応した生徒信号とＨＤ信号に対応した教師信号との間で、クラス分類をせずに学習した結果に基づくものである。そのため、係数データＷｉｃは各クラスの係数データを平均化したものとなり、この係数データＷｉｃを用いて算出されたＨＤ信号を構成する画素データｙ１〜ｙ４の、その真値に対する誤差は誤差０付近に分布する。
【０２３１】
したがって、上述した画像信号処理装置１００Ａによれば、図１に示す画像信号処理装置１００と同様に、ダイナミックレンジＤＲの大小によらず、ＨＤ信号を構成する画素データｙ１〜ｙ４を良好に得ることができる。また、この画像信号処理装置１００Ａによれば、図１に示す画像信号処理装置１００で必要とするルックアップテーブル１０５を省くことができ、全体のメモリ容量を節約できる。
【０２３２】
なお、上述した図１４の画像信号処理装置１００Ａにおける処理を、例えば図１０に示すような画像信号処理装置（コンピュータ）５００によって、ソフトウェアにより行うこともできる。
【０２３３】
図１５のフローチャートを参照して、図９に示す画像信号処理装置５００における、ＳＤ信号からＨＤ信号を得るための処理手順を説明する。
まず、ステップＳＴ７１で、処理を開始し、ステップＳＴ７２で、例えば入力端子５１５より装置内に１フレーム分または１フィールド分のＳＤ信号を入力する。このように入力されるＳＤ信号はＲＡＭ５０３に一時的に記憶される。
【０２３４】
そして、ステップＳＴ７３で、ＳＤ信号の全フレームまたは全フィールドの処理が終わっているか否かを判定する。処理が終わっているときは、ステップＳＴ７４で、処理を終了する。一方、処理が終わっていないときは、ステップＳＴ７５に進む。
【０２３５】
ステップＳＴ７５では、ステップＳＴ７２で入力されたＳＤ信号に基づいて、このＳＤ信号における着目位置の周辺に位置する複数の画素データをクラスタップとして抽出する（図３Ａ参照）。そして、ステップＳＴ７６で、ステップＳＴ７２で入力されたＳＤ信号に基づいて、このＳＤ信号における着目位置の周辺に位置する複数の画素データを予測タップとして抽出する（図３Ｂ参照）。
【０２３６】
次に、ステップＳＴ７７で、ステップＳＴ７５で抽出されたクラスタップに基づいて、このクラスタップを複数のクラスのうちのいずれかのクラスに分類してクラスコードＣａを取得する。また、ステップＳＴ７８で、ステップＳＴ７５で抽出されたクラスタップに基づいて、そのクラスタップに含まれる画素データの最大値ＭＡＸおよび最小値ＭＩＮの差分であるダイナミックレンジＤＲ＝ＭＡＸ−ＭＩＮを算出する。
【０２３７】
次に、ステップＳＴ７９で、ステップＳＴ７７で取得されたクラスコードＣａおよびステップＳＴ７８で算出されたダイナミックレンジＤＲに基づいて、係数データＷｉを取得する。この場合、ダイナミックレンジＤＲが閾値Ｔｈ以上であるとき、ＲＯＭ５０２から、クラス毎の係数データＷｉｓのうち、クラスコードＣａが表すクラスの係数データＷｉｓを、係数データＷｉとして取得する。一方、ダイナミックレンジＤＲが閾値Ｔｈより小さいとき、ＲＯＭ５０２から、各クラス共通の係数データＷｉｃを、係数データＷｉとして取得する。
【０２３８】
次に、ステップＳＴ８０で、ステップＳＴ７６で抽出された予測タップとしての画素データｘｉおよびステップＳＴ７９で取得された係数データＷｉを用い、推定式（（１）式参照）に基づいて、ＳＤ信号における着目位置に対応した、４個の画素データｙ１〜ｙ４を生成する。
【０２３９】
次に、ステップＳＴ８１で、ステップＳＴ７２で入力された１フレーム分または１フィールド分のＳＤ信号の画素データの全領域において、ＨＤ信号の画素データを得る処理が終了したか否かを判定する。終了しているときは、ステップＳＴ７２に戻り、次の１フレーム分または１フィールド分のＳＤ信号の入力処理に移る。一方、処理が終了していないときは、ステップＳＴ７５に戻って、ＳＤ信号における次の着目位置についての処理に移る。
【０２４０】
このように、図１５に示すフローチャートに沿って処理をすることで、図１４に示す画像信号処理装置１００Ａと同様の手法によって、ＳＤ信号からＨＤ信号を得ることができる。
【０２４１】
次に、この発明の別の実施の形態について説明する。図１６は、さらに別の実施の形態としての画像信号処理装置１００Ｂの構成を示している。図１に示す画像信号処理装置１００では、係数メモリ１０６に各クラスの係数データＷｉを予め格納しておくものであるが、図１６に示す画像信号処理装置１００Ｂでは、各クラスの係数データＷｉを生成するための生成式における係数データである係数種データをＲＯＭに格納しておき、この係数種データを用いて係数データＷｉを生成するものである。この図１６において、図１と対応する部分には同一符号を付し、その詳細説明は省略する。
【０２４２】
画像信号処理装置１００Ｂは、ＲＯＭ１１２を有している。このＲＯＭ１１２には、各クラスの係数種データが予め蓄えられている。この係数種データは、係数メモリ１０６に格納する係数データＷｉを生成するための生成式の係数データである。
【０２４３】
上述したように、予測演算回路１０８ａ，１０８ｂでは、予測タップとしての画素データｘｉと、係数メモリ１０６より読み出される係数データＷｉ−ａ，Ｗｉ−ｂとから、（１）式の推定式によって、画素データｙ１−ａ〜ｙ４−ａ，ｙ１−ｂ〜ｙ４−ｂが演算される。
【０２４４】
係数メモリ１０６に格納する、推定式で用いられる係数データＷｉ（ｉ＝１〜ｎ）は、（９）式に示すように、パラメータｒ，ｚを含む生成式によって生成される。ここで、ｒは解像度を決めるパラメータであり、ｚはノイズ除去度を決めるパラメータである。ＲＯＭ１１２には、この生成式の係数データである係数種データｗｉ０〜ｗｉ９（ｉ＝１〜ｎ）が、クラスおよび出力画素位置（ｙ１〜ｙ４の位置、図２参照）の組み合わせ毎に、記憶されている。この係数種データの生成方法については後述する。
【０２４５】
【数６】
2004364113.tif 000010
【０２４６】
また、画像信号処理装置１００Ｂは、各クラスの係数種データおよびパラメータｒ，ｚの値とを用い、（９）式に基づいて、クラスおよび出力画素位置の組み合わせ毎に、パラメータｒ，ｚの値に対応した、推定式で用いられる係数データＷｉを生成する係数生成回路１１３を有している。この係数生成回路１１３には、ＲＯＭ１１２から係数種データｗｉ０〜ｗｉ９がロードされる。また、この係数生成回路１１３には、パラメータｒ，ｚも供給される。
【０２４７】
この係数生成回路１０９で生成される各クラスの係数データＷｉは、上述した係数メモリ１０６に格納される。この係数生成回路１１３における係数データＷｉの生成は、例えば垂直ブランキング期間毎に行われる。これにより、ユーザの操作によってパラメータｒ，ｚの値が変更されても、係数メモリ１０６に格納される各クラスの係数データＷｉを、そのパラメータｒ，ｚの値に対応したものに即座に変更でき、ユーザによる解像度、ノイズ除去度の調整がスムーズに行われる。
【０２４８】
ここで、ＲＯＭ１１２に記憶されている係数種データｗｉ０〜ｗｉ９は、上述した図１に示す画像信号処理装置１００の係数メモリ１０６に予め格納される係数データＷｉと同様に、ＳＤ信号に対応した生徒信号とＨＤ信号に対応した教師信号との間で、ダイナミックレンジＤＲがＤＲ≧Ｔｈを満たす部分を用いて学習することで得られたものである。したがって、この図１６に示す画像信号処理装置１００Ｂの係数メモリ１０６に格納される係数データＷｉも、図１に示す画像信号処理装置１００の係数メモリ１０６に予め格納される係数データＷｉと同様に、ＳＤ信号に対応した生徒信号とＨＤ信号に対応した教師信号との間で、ダイナミックレンジＤＲがＤＲ≧Ｔｈを満たす部分を用いて学習した結果に基づくものとなる。
【０２４９】
画像信号処理装置１００Ｂのその他は、図１に示す画像信号処理装置１００と同様に構成され、同様の動作をする。
【０２５０】
図１６に示す画像信号処理装置１００Ｂにおける処理も、ソフトウェアで実現できる。その場合の処理手順は、図１１に示す画像信号処理の処理手順と略同様である。ただし、ステップＳＴ１８、ステップＳＴ２３では、それぞれクラスコードＣａに対応した係数種データｗｉ０〜ｗｉ９を用い、ユーザにより設定されたパラメータｒ，ｚに対応した係数データＷｉ−ａ，Ｗｉ−ｂを生成する。
【０２５１】
次に、ＲＯＭ１１２に格納される、各クラスの係数種データｗｉ０〜ｗｉ９（ｉ＝１〜ｎ）の生成方法について説明する。この係数種データｗｉ０〜ｗｉ９は、学習によって生成される。学習方法を説明する。
【０２５２】
ここで、以下の説明のため、（１０）式のように、ｔｊ（ｊ＝０〜９）を定義する。
2004364113.tif 000011
この（１０）式を用いると、（９）式は、（１１）式のように書き換えられる。
【０２５３】
【数７】
2004364113.tif 000012
【０２５４】
最終的に、学習によって未定係数ｗｉｊを求める。すなわち、クラスおよび出力画素位置の組み合わせ毎に、複数のＳＤ画素データとＨＤ画素データを用いて、二乗誤差を最小にする係数値を決定する。いわゆる最小二乗法による解法である。学習数をｍ、ｋ（１≦ｋ≦ｍ）番目の学習データにおける残差をｅｋ、二乗誤差の総和をＥとすると、（１）式および（９）式を用いて、Ｅは（１２）式で表される。ここで、ｘｉｋはＳＤ画像のｉ番目の予測タップ位置におけるｋ番目の画素データ、ｙｋはそれに対応するｋ番目のＨＤ画像の画素データを表している。
【０２５５】
【数８】
2004364113.tif 000013
【０２５６】
最小二乗法による解法では、（１２）式のｗｉｊによる偏微分が０になるようなｗｉｊを求める。これは、（１３）式で示される。
【０２５７】
【数９】
2004364113.tif 000014
【０２５８】
以下、（１４）式、（１５）式のように、Ｘｉｐｊｑ、Ｙｉｐを定義すると、（１３）式は、行列を用いて、（１６）式のように書き換えられる。
【０２５９】
【数１０】
2004364113.tif 000015
【０２６０】
【数１１】
2004364113.tif 000016
【０２６１】
この（１６）式が、係数種データを算出するための正規方程式である。この正規方程式を掃き出し法（Ｇａｕｓｓ−Ｊｏｒｄａｎの消去法）等の一般解法で解くことにより、係数種データｗｉ０〜ｗｉ９（ｉ＝１〜ｎ）を求めることができる。
【０２６２】
図１７は、上述した係数種データの生成方法の概念を示している。教師信号としてのＨＤ信号から、生徒信号としての複数のＳＤ信号を生成する。ここで、ＨＤ信号からＳＤ信号を生成する際に使用する間引きフィルタの周波数特性を変えることにより、解像度の異なるＳＤ信号を生成する。
【０２６３】
解像度の異なるＳＤ信号によって、解像度を上げる効果の異なる係数種データを生成できる。例えばボケ具合の大きな画像が得られるＳＤ信号とボケ具合の小さな画像が得られるＳＤ信号があった場合、ボケ具合の大きな画像が得られるＳＤ信号による学習で、解像度を上げる効果の強い係数種データが生成され、ボケ具合の小さな画像が得られるＳＤ信号による学習で、解像度を上げる効果の弱い係数種データが生成される。
【０２６４】
また、解像度の異なるＳＤ信号の各々に対してノイズを加えることで、ノイズの加わったＳＤ信号を生成する。ノイズを加える量を可変することでノイズ量が異なるＳＤ信号が生成され、それによってノイズ除去効果の異なる係数種データが生成される。例えばノイズをたくさん加えたＳＤ信号とノイズを少し加えたＳＤ信号とがあった場合、ノイズをたくさん加えたＳＤ信号による学習でノイズ除去効果の強い係数種データが生成され、ノイズを少し加えたＳＤ信号による学習でノイズ除去効果の弱い係数種データが生成される。
【０２６５】
ノイズを加える量としては、例えば（１７）式のように、ＳＤ信号の画素値ｘに対して、ノイズｎを加えてノイズの加わったＳＤ信号の画素値ｘ′を生成する場合、Ｇを可変することでノイズ量を調整する。
ｘ′＝ｘ＋Ｇ・ｎ                            ・・・（１７）
【０２６６】
例えば、周波数特性を可変するパラメータｒを０〜８の９段階に可変し、ノイズを加える量を可変するパラメータｚを０〜８の９段階に可変し、合計８１種類のＳＤ信号を生成する。このようにして生成した複数のＳＤ信号とＨＤ信号との間で学習を行って係数種データを生成する。このパラメータｒ，ｚは、図１６の画像信号処理装置１００Ｂにおけるパラメータｒ，ｚに対応するものである。
【０２６７】
図１８は、図１６のＲＯＭ１１２に格納される係数種データｗｉ０〜ｗｉ９を生成する係数種データ生成装置２００Ｂの構成を示している。この図１８において、図６と対応する部分には同一符号を付し、その詳細説明は省略する。
【０２６８】
係数種データ生成装置２００Ｂは、入力端子２０１に入力される教師信号としてのＨＤ信号に対して水平および垂直の間引き処理を行って、生徒信号としてのＳＤ信号を得るＳＤ信号生成回路２０２Ｂを有している。このＳＤ信号生成回路２０２Ｂには、パラメータｒ，ｚが制御信号として供給される。パラメータｒに対応して、ＨＤ信号からＳＤ信号を生成する際に使用する間引きフィルタの周波数特性が可変される。また、パラメータｚに対応して、ＳＤ信号に加えるノイズの量が可変される。
【０２６９】
また、係数種データ生成装置２００Ｂは、学習対記憶部２１０Ｂを有している。この学習対記憶部２１０Ｂは、クラス分類回路２０４で得られたクラスコードＣａおよびＳＤ信号生成回路２０２Ｂに供給されたパラメータｒ，ｚに基づいて、予測タップ抽出回路２０７および教師データ抽出回路２０９でＳＤ信号における各着目位置に対応して抽出された予測タップおよび教師データを学習対データとして、クラス毎に、パラメータｒ，ｚの値に関連付けて、記憶する。
【０２７０】
また、係数種データ生成装置２００Ｂは、演算回路２１１Ｂを有している。この演算回路２１１Ｂは、学習対記憶部２１０Ｂに記憶された複数の学習対データを用い、クラス毎に、係数種データｗｉ０〜ｗｉ９を算出するための正規方程式（（１６）式参照）を生成する。なおこの場合、演算回路２１１Ｂは、出力画素位置（ｙ１〜ｙ４の位置）毎に、正規方程式を生成する。すなわち、演算回路２１１Ｂは、クラスおよび出力画素位置の組み合わせ毎に、正規方程式を生成する。さらに、この演算回路２１１Ｂは、各正規方程式を解いて、クラスおよび出力画素位置の組み合わせ毎に、係数種データｗｉ０〜ｗｉ９を算出する。
【０２７１】
係数種データ生成装置２００Ｂのその他は、図６に示す係数データ生成装置２００と同様に構成される。
【０２７２】
図１８に示す係数種データ生成装置２００Ｂの動作を説明する。
入力端子２０１に入力されるＨＤ信号に対してＳＤ信号生成回路２０２Ｂで水平および垂直の間引き処理が行われて生徒信号としてのＳＤ信号が生成される。この場合、ＳＤ信号生成回路２０２Ｂにはパラメータｒ，ｚが制御信号として供給され、周波数特性およびノイズ加算量が段階的に変化した複数のＳＤ信号が順次生成されていく。このＳＤ信号生成回路２０２Ｂで生成されたＳＤ信号は、クラスタップ抽出回路２０３に供給されると共に、時間調整用の遅延回路２０６を介して予測タップ抽出回路２０７に供給される。
【０２７３】
クラスタップ抽出回路２０３、クラス分類回路２０４、ＤＲ処理回路２０５、教師データ抽出回路２０９、予測タップ抽出回路２０７の動作は、図６に示す係数データ生成装置２００における動作と同様であるので、その説明は省略する。
【０２７４】
学習対記憶部２１０Ｂには、クラス分類回路２０４で得られたクラスコードＣａ、予測タップ抽出回路２０７で抽出される予測タップ、教師データ抽出回路２０９で抽出される教師データ、およびＳＤ信号生成回路２０２Ｂに供給されたと同じパラメータｒ，ｚが供給される。
【０２７５】
そして、この学習対記憶部２１０Ｂには、予測タップおよび教師データが学習対データとして記憶される。この場合、クラスコードＣａおよびパラメータｒ，ｚに基づいて、各学習対データが、クラス毎に、パラメータｒ，ｚの値に関連付けて、記憶される。
【０２７６】
そして、演算回路２１１Ｂでは、学習対記憶部２１０Ｂに記憶された複数の学習対データを用い、クラスおよび出力画素位置の組み合わせ毎に、係数種データｗｉ０〜ｗｉ９を算出するための正規方程式（（１６）式参照）が生成される。さらに、この演算回路２１１Ｂでは、各正規方程式が解かれて、クラスおよび出力画素位置の組み合わせ毎に、係数種データｗｉ０〜ｗｉ９が算出される。このように演算回路２１１Ｂで求められた係数種データｗｉ０〜ｗｉ９は係数メモリ２１２に格納される。
【０２７７】
また、処理装置の図示は省略するが、図１８の係数種データ生成装置２００Ｂにおける処理も、ソフトウェアで実現可能である。その場合の処理手順は、図１２に示す係数データ生成処理の処理手順と略同様である。
【０２７８】
ただし、ステップＳＴ３２で入力される教師信号としてのＨＤ信号に対して、ステップＳＴ３４で、全てのパラメータｒ，ｚの値の組み合わせに対応した周波数特性およびノイズ加算量を持つ、生徒信号としてのＳＤ信号を生成し、各ＳＤ信号を用いて学習処理を行う。
【０２７９】
そして、ステップＳＴ４０では、ステップＳＴ３８で取得されたクラスコードＣａ、ステップＳＴ３９で抽出された予測タップの画素データｘｉ、およびステップＳＴ３２で入力されたＨＤ信号の、ＳＤ信号の着目位置に対応した画素データ（教師データ）ｙ１〜ｙ４、さらには、パラメータｒ，ｚを用いて、クラス毎に、（１６）式に示す正規方程式を得るための足し込みをする（（１４）式、（１５）式参照）。
【０２８０】
また、ステップＳＴ４２では、係数データＷｉを算出する代わりに、上述のステップＳＴ４０の足し込み処理によって生成された正規方程式を解いて、各クラスの係数種データｗｉ０〜ｗｉ９を求め、ステップＳＴ４３で、その係数種データｗｉ０〜ｗｉ９を係数メモリに保存し、ステップＳＴ４４で、処理を終了する。
【０２８１】
図１９は、図１６のルックアップテーブル１０５におけるクラスコードＣａとクラスコードＣｂとの対応関係を生成するＬＵＴ生成装置３００Ｂの構成を示している。この図１９において、図７と対応する部分には同一符号を付し、その詳細説明は省略する。
【０２８２】
ＬＵＴ生成装置３００Ｂは、入力端子３０１に入力される教師信号としてのＨＤ信号に対して水平および垂直の間引き処理を行って、生徒信号としてのＳＤ信号を得るＳＤ信号生成回路３０２Ｂを有している。このＳＤ信号生成回路３０２Ｂには、パラメータｒ，ｚが制御信号として供給される。パラメータｒに対応して、ＨＤ信号からＳＤ信号を生成する際に使用する間引きフィルタの周波数特性が可変される。また、パラメータｚに対応して、ＳＤ信号に加えるノイズの量が可変される。
【０２８３】
また、ＬＵＴ生成装置３００Ｂは、各クラスの係数種データｗｉ０〜ｗｉ９（ｉ＝１〜ｎ）が記憶されているＲＯＭ３１９を有している。この係数種データは、係数メモリ３０６に格納する係数データＷｉ（ｉ＝１〜ｎ）を生成するための生成式の係数データである。このＲＯＭ３１９は、図１６の画像信号処理装置１００ＢのＲＯＭ１１２に対応するものであり、このＲＯＭ１１２に記憶されている係数種データと同じ係数種データが記憶されている。
【０２８４】
また、ＬＵＴ生成装置３００Ｂは、各クラスの係数種データおよびパラメータｒ，ｚの値とを用い、上述した（９）式に基づいて、クラスおよび出力画素位置の組み合わせ毎に、パラメータｒ，ｚの値に対応した、推定式で用いられる係数データＷｉを生成する係数生成回路３２０を有している。この係数生成回路３２０には、ＲＯＭ３１９から係数種データｗｉ０〜ｗｉ９がロードされる。また、この係数生成回路１１３には、ＳＤ信号生成回路３０２Ｂに供給されるパラメータｒ，ｚも供給される。
【０２８５】
この係数生成回路３２０における係数データＷｉの生成はパラメータｒ，ｚの値が変更される毎に行われる。この係数生成回路３２０で生成される各クラスの係数データＷｉは、上述した係数メモリ３０６に格納される。
ＬＵＴ生成装置３００Ｂのその他は、図７に示すＬＵＴ生成装置３００と同様に構成される。
【０２８６】
図１９に示すＬＵＴ生成装置３００Ｂの動作を説明する。
入力端子３０１に入力されるＨＤ信号に対してＳＤ信号生成回路３０２Ｂで水平および垂直の間引き処理が行われて生徒信号としてのＳＤ信号が生成される。この場合、ＳＤ信号生成回路３０２Ｂにはパラメータｒ，ｚが制御信号として供給され、周波数特性およびノイズ加算量が段階的に変化した複数のＳＤ信号が順次生成されていく。このＳＤ信号生成回路３０２Ｂで生成されたＳＤ信号は、クラスタップ抽出回路３０３に供給されると共に、時間調整用の遅延回路３０７を介して予測タップ抽出回路３０８に供給される。
【０２８７】
ＳＤ信号生成回路３０２Ｂに供給されたと同じパラメータｒ，ｚは、係数生成回路３２０にも供給される。この係数生成回路３２０では、パラメータｒ，ｚの値が変更される毎に、そのパラメータｒ，ｚの値に対応した各クラスの係数データＷｉが生成される。そして、この係数データＷｉは係数メモリ３０６に格納される。
【０２８８】
その他の回路の動作は、図７に示すＬＵＴ生成装置３００における動作と同様である。したがって、誤差メモリ３１６には、入力端子３０１に入力されるＨＤ信号と、ＳＤ信号生成回路３０２Ｂで生成される各ＳＤ信号に基づいて得られた、入力クラスのそれぞれにおける各出力クラスの累積値が記憶される。
【０２８９】
そして、誤差最小クラス検出回路３１７では、誤差メモリ３１６に記憶された、入力クラスのそれぞれにおける各出力クラスの累積値に基づいて、入力クラスのそれぞれに累積値が最小となる出力クラスが割り当てられ、クラスコードＣａとクラスコードＣｂとの対応関係（図４参照）が取得され、この対応関係がメモリ３１８に記憶される。
【０２９０】
また、処理装置の図示は省略するが、図１９のＬＵＴ生成装置３００Ｂにおける処理も、ソフトウェアで実現可能である。その場合の処理手順は、図１３に示すＬＵＴ生成処理の処理手順と略同様である。
【０２９１】
ただし、ステップＳＴ５２で入力された教師信号としてのＨＤ信号に対して、ステップＳＴ５４で、全てのパラメータｒ，ｚの値の組み合わせに対応した周波数特性およびノイズ加算量を持つ、生徒信号としてのＳＤ信号を生成し、各ＳＤ信号を用いて、入力クラスのそれぞれにおける各出力クラスの累積値を得る処理を行う。
【０２９２】
また、その処理において、ステップＳＴ６０では、ステップＳＴ５８で取得されたクラスコードＣａに対応した係数種データｗｉ０〜ｗｉ９、およびステップＳＴ５４でＳＤ信号に対応したパラメータｒ，ｚの値とを用い、上述した（９）式の生成式に基づいて係数データＷｉ−ａを生成し、この係数データＷｉ−ａを使用して誤差Ｅ（ｐ）＝ｙ０−ｙを算出する。
【０２９３】
同様に、ステップＳＴ６２では、クラス番号ｑに対応した係数種データｗｉ０〜ｗｉ９、およびステップＳＴ５４で生成されたＳＤ信号に対応したパラメータｒ，ｚの値とを用い、上述した（９）式の生成式に基づいて係数データＷｉ−ｑを生成し、この係数データＷｉ−ｑを使用して誤差Ｅ（ｑ）＝ｙ０−ｙｑを算出する。
【０２９４】
そして、ステップＳＴ６７では、各ＳＤ信号を用いて得られた、入力クラスのそれぞれにおける各出力クラスの累積値に基づいて、入力クラスのそれぞれに累積値が最小となる出力クラスを割り当て、クラスコードＣａとクラスコードＣｂとの対応関係（図４参照）を取得する。
【０２９５】
なお、詳細説明は省略するが、上述した図１４に示す画像信号処理装置１００Ａにおいて、その係数メモリ１０６Ａに格納される係数データＷｉｓ，Ｗｉｃを、図１６に示す画像信号処理装置１００Ｂの係数メモリ１０６に格納される係数データＷｉと同様に、係数種データｗｉ０〜ｗｉ９およびパラメータｒ，ｚの値から（９）式の生成式に基づいて生成する構成とすることも考えられる。
【０２９６】
また、上述実施の形態において、（９）式の生成式には、解像度を決めるパラメータｒおよびノイズ除去度を決めるパラメータｚを含むものであるが、パラメータの種類および個数は、これに限定されるものではない。
【０２９７】
また、上述の図１に示す画像信号処理装置１００および図１６に示す画像信号処理装置１００Ｂにおいては、範囲情報ＡＲが“１”、つまりダイナミックレンジＤＲが閾値Ｔｈより小さいとき、クラスタップに基づいて得られたクラスコードＣａに対応して得られた係数データＷｉ−ａを用いて算出された画素データｙ１−ａ〜ｙ４−ａ、およびこのクラスコードＣａを変換して得られたクラスコードＣｂに対応して得られた係数データＷｉ−ｂを用いて算出された画素データｙ１−ｂ〜ｙ４−ｂの加算平均値（ｙ１−ａ＋ｙ１−ｂ）／２〜（ｙ４−ａ＋ｙ４−ｂ）／２を、ＨＤ信号を構成する画素データｙ１〜ｙ４として出力するものである。
【０２９８】
しかし、このように加算平均するクラス数は、２つに限定されるものではなく、３つ以上のクラスの加算平均を行って出力とすることも考えられる。例えば、３つのクラスの加算平均を行う場合、３つ目のクラスを示すクラスコードは、図７のＬＵＴ生成装置３００Ｂにおいて、予測演算回路３０９で２つのクラスの加算平均値（ｙａ＋ｙｂ）／２を求め、予測誤差計算回路３１３で誤差Ｅ（ｐ）を教師データｙ０から加算平均値（ｙａ＋ｙｂ）／２を減算して求めるようにすればよい。これにより、誤差最小クラス検出回路３１７で、各入力クラス（２つのクラス）に対応して出力クラスを割り当てることができ、この出力クラスに対応した３つ目のクラスコードを得ることができる。
【０２９９】
また、上述の図１に示す画像信号処理装置１００および図１６に示す画像信号処理装置１００Ｂにおいては、ＤＲ≧Ｔｈであるとき、クラスコードＣａに対応した係数データＷｉ−ａで算出された画素データｙ１−ａ〜ｙ４−ａをＨＤ信号を構成する画素データｙ１〜ｙ４として出力し、一方ＤＲ＜Ｔｈであるとき、クラスコードＣａ，Ｃｂに対応した係数データＷｉ−ａ，Ｗｉ−ｂで算出された画素データｙ１−ａ〜ｙ４−ａ，ｙ１−ｂ〜ｙ４−ｂの加算平均値（ｙ１−ａ＋ｙ１−ｂ）／２〜（ｙ４−ａ＋ｙ４−ｂ）／２を、ＨＤ信号を構成する画素データｙ１〜ｙ４として出力するものである。しかし、このＤＲ≧ＴｈであるときとＤＲ＜Ｔｈであるときとの動作を逆にすることも考えられる。その場合、係数メモリ１０６に格納される係数データＷｉは、ＳＤ信号に対応した生徒信号とＨＤ信号に対応した教師信号との間で、ダイナミックレンジＤＲが閾値Ｔｈより小さい部分を用いて学習した結果に基づくものとされる。なお、図１４に示す画像信号処理装置１００Ａにおいても、同様に、ＤＲ≧ＴｈであるときとＤＲ＜Ｔｈであるときとの動作を逆にすることができる。
【０３００】
また、上述実施の形態においては、ダイナミックレンジＤＲの取り得る範囲を、予め設定された閾値Ｔｈを用いて２分割し、ＤＲ≧Ｔｈであるとき範囲情報ＡＲとして“０”を出力し、ＤＲ＜Ｔｈであるとき範囲情報ＡＲとして“１”を出力するものである。しかし、ダイナミックレンジＤＲの取り得る範囲を３つ以上に分割し、ダイナミックレンジＤＲが各分割範囲のいずれに属するかを示す範囲情報ＡＲを取得し、この範囲情報ＡＲに基づいて動作させることも考えられる。その場合、例えば、ダイナミックレンジＤＲが一の分割範囲に属するときは、上述したＤＲ≧Ｔｈであるときと同様の処理が行われるようにし、一方ダイナミックレンジＤＲが一の分割範囲とは異なる他の分割範囲に属するときは、上述したＤＲ＜Ｔｈであるときと同様の処理が行われるようにする。
【０３０１】
また、上述実施の形態においては、ＳＤ信号を水平方向および垂直方向に画素数を２倍としたＨＤ信号に変換するものを示したが、画素数を増やす方向は、水平方向、垂直方向に限定されるものではなく、さらには時間方向（フレーム方向）も考えられる。また、逆に、ＨＤ信号から画素数を減らしたＳＤ信号を得る場合にも、この発明を同様に適用できる。すなわち、この発明は、一般に、第１の画像信号から、この第１の画像信号と同一または異なる画素数の第２の画像信号に変換する場合に適用できる。
【０３０２】
また、上述実施の形態においては、複数個の情報データからなる情報信号が、複数個の画素データからなる画像信号であるものを示したが、この発明は情報信号がその他、例えば音声信号であるものにも同様に適用できる。音声信号の場合、複数個のサンプルデータからなっている。
【０３０３】
【発明の効果】
この発明によれば、複数個の情報データからなる第１の情報信号を複数個の情報データからなる第２の情報信号に変換する際に、第１の情報信号における着目位置の周辺に位置する複数個の情報データをクラスタップとして抽出し、このクラスタップ内の情報データから得られるダイナミックレンジが一の範囲に属するときは、生徒信号と教師信号との間でダイナミックレンジが上述の一の範囲に属する部分を用いて学習した結果に基づく、上述のクラスタップをクラス分類して得られた第１のクラスコードに対応した係数データを用いて第２の情報信号を構成する情報データを求め、ダイナミックレンジが一の範囲とは異なる他の範囲に属するときは、第１のクラスコードに対応した係数データを用いて算出された情報データおよびこの第１のクラスコードが変換されて得られた第２のクラスコードに対応した係数データを用いて算出された情報データの加算平均を行って第２の情報信号を構成する情報データを求めるものであり、ダイナミックレンジの大小によらず、第２の情報信号を構成する情報データを良好に得ることができる。
【０３０４】
また、この発明によれば、複数個の情報データからなる第１の情報信号を複数個の情報データからなる第２の情報信号に変換する際に、第１の情報信号における着目位置の周辺に位置する複数個の情報データをクラスタップとして抽出し、このクラスタップ内の情報データから得られるダイナミックレンジが一の範囲に属するときは、生徒信号と教師信号との間でダイナミックレンジが上述の一の範囲に属する部分を用いて学習した結果に基づく、上述のクラスタップをクラス分類して得られた第１のクラスコードに対応した係数データを用いて第２の情報信号を構成する情報データを求め、ダイナミックレンジが一の範囲とは異なる他の範囲に属するときは、生徒信号と教師信号との間でクラス分類をせずに学習した結果に基づく係数データを用いて第２の情報信号を構成する情報データを求めるものであり、ダイナミックレンジの大小によらず、第２の情報信号を構成する情報データを良好に得ることができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】実施の形態としての画像信号処理装置の構成を示すブロック図である。
【図２】ＳＤ信号とＨＤ信号の画素位置関係を示す図である。
【図３】クラスタップと予測タップの一例を示す図である。
【図４】ルックアップテーブルの構成例を示す図である。
【図５】予測タップ位置を示す図である。
【図６】係数データ生成装置の構成を示すブロック図である。
【図７】ルックアップテーブル生成装置の構成を示すブロック図である。
【図８】累積処理を説明するための図である。
【図９】出力クラスの割り当て処理を説明するための図である。
【図１０】ソフトウェアで実現するための画像信号処理装置の構成を示すブロック図である。
【図１１】画像信号処理を示すフローチャートである。
【図１２】係数データ生成処理を示すフローチャートである。
【図１３】ルックアップテーブル生成処理を示すフローチャートである。
【図１４】他の実施の形態としての画像信号処理装置の構成を示すブロック図である。
【図１５】画像信号処理を示すフローチャートである。
【図１６】別の実施の形態としての画像信号処理装置の構成を示すブロック図である。
【図１７】係数種データの生成方法を説明するための図である。
【図１８】係数種データ生成装置の構成を示すブロック図である。
【図１９】ルックアップテーブル生成装置の構成を示すブロック図である。
【符号の説明】
１００，１００Ａ，１００Ｂ・・・画像信号処理装置、１０１・・・入力端子、１０２・・・クラスタップ抽出回路、１０３・・・クラス分類回路、１０４・・・ダイナミックレンジ処理回路、１０５・・・ルックアップテーブル、１０６，１０６Ａ・・・係数メモリ、１０７・・・予測タップ抽出回路、１０８ａ，１０８ｂ，１０８Ａ・・・予測演算回路、１０９・・・加算器、１１０・・・後処理回路、１１１・・・出力端子、１１２・・・ＲＯＭ、１１３・・・係数生成回路、２００・・・係数データ生成装置、２００Ｂ・・・係数種データ生成装置、２０１・・・入力端子、２０２，２０２Ｂ・・・ＳＤ信号生成回路、２０３・・・クラスタップ抽出回路、２０４・・・クラス分類回路、２０５・・・ダイナミックレンジ処理回路、２０６，２０８・・・遅延回路、２０７・・・予測タップ抽出回路、２０９・・・教師データ抽出回路、２１０，２１０Ｂ・・・学習対記憶部、２１１，２１１Ｂ・・・演算回路、２１２・・・係数メモリ、３００，３００Ｂ・・・ルックアップテーブル生成装置、３０１・・・入力端子、３０２，３０２Ｂ・・・ＳＤ信号生成回路、３０３・・・クラスタップ抽出回路、３０４・・・クラス分類回路、３０５・・・ダイナミックレンジ処理回路、３０６・・・係数メモリ、３０７，３１１・・・遅延回路、３０８・・・予測タップ抽出回路、３０９・・・予測演算回路、３１０・・・全クラス予測演算回路、３１２・・・教師データ抽出回路、３１３・・・予測誤差計算回路、３１４・・・全クラス予測誤差計算回路、３１５・・・誤差加算回路、３１６・・・誤差メモリ、３１７・・・誤差最小クラス検出回路、３１８・・・メモリ、３１９・・・ＲＯＭ、３２０・・・係数生成回路
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【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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