(57)【要約】【課題】より高精度のHD信号を生成できるようにする。【解決手段】  パターン照合部７２は、領域抽出部７１により抽出された参照タップと、学習対記憶部７３にあらかじめ記憶されている学習対の参照タップ成分とを比較し、最も近似した参照タップ成分を有する学習対を選択し、正規方程式生成部７４に供給する。学習対記憶部７３は、SD信号とHD信号からなる学習対をあらかじめ記憶している。予測係数決定部７５は正規方程式生成部７４により生成された正規方程式を解くことで予測係数を演算する。予測演算部７７は、予測係数に領域抽出部７６で抽出された予測タップを適用し、HD信号を生成する。本発明は、高解像度の画像信号を生成する情報処理装置に適用することができる。【選択図】図５
2005210340.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
第１の種類の信号と、それに対応する第２の種類の信号の信号対を記憶する記憶手段と、
前記第１の種類の信号としての入力信号から第１の範囲の信号を抽出する第１の抽出手段と、
前記第１の範囲の前記入力信号の特徴と、記憶されている前記信号対の前記第１の範囲の前記第１の種類の信号の特徴を比較し、前記第１の範囲の前記入力信号の特徴に対して所定の関係を有する前記第１の範囲の前記第１の種類の信号を含む前記信号対を検索する検索手段と、
検索された前記信号対の第２の範囲の前記第１の種類の信号と前記第２の種類の信号に基づいて予測係数を演算する演算手段と、
前記入力信号から前記第２の範囲の信号を抽出する第２の抽出手段と、
演算された前記予測係数に基づいて、前記第２の範囲の前記入力信号から前記第２の種類の信号としての出力信号を生成する生成手段と
を備えることを特徴とする情報処理装置。
【請求項２】
前記第１の種類の信号と前記第２の種類の信号は画像信号であり、前記第２の種類の信号は、その解像度が前記第１の種類の信号より高い画像信号である
ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記検索手段は、
前記第１の範囲の前記入力信号の特徴を検出する第１の検出手段と、
記憶されている前記第１の範囲の前記第１の種類の信号の特徴を検出する第２の検出手段と、
検出された前記入力信号の特徴と前記第１の種類の信号の特徴を比較し、その比較結果に基づいて前記信号対を選択する選択手段と
を備えることを特徴とする請求項２に記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記第１の検出手段と前記第２の検出手段は、前記特徴として前記第１の範囲内の画素値を検出するか、または前記第１の範囲内の正規化画素値もしくはダイナミックレンジを検出し、
前記選択手段は、検出された値のノルム演算値、差分絶対値、または相関係数値を比較する
ことを特徴とする請求項３に記載の情報処理装置。
【請求項５】
前記第１の検出手段と前記第２の検出手段は、前記第１の範囲内の適応的ダイナミックレンジ符号化コードを検出し、
前記選択手段は、検出したコードの一致度を比較する
ことを特徴とする請求項３に記載の情報処理装置。
【請求項６】
前記演算手段は、検索された前記信号対の前記第２の種類の信号と、前記第２の範囲の前記第１の種類の信号とに基づいて正規化方程式を生成し、その正規化方程式を解いて前記予測係数を演算する
ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項７】
入力信号から第１の範囲の信号を抽出する第１の抽出ステップと、
予め記憶されている、第１の種類の信号と、それに対応する第２の種類の信号の信号対のうちの、前記第１の範囲の前記第１の種類の信号の特徴を、抽出された前記第１の範囲の前記入力信号の特徴と比較し、前記第１の範囲の前記入力信号の特徴に対して所定の関係を有する前記第１の範囲の前記第１の種類の信号を含む前記信号対を検索する検索ステップと、
検索された前記信号対の第２の範囲の前記第１の種類の信号と前記第２の種類の信号に基づいて予測係数を演算する演算ステップと、
前記入力信号から前記第２の範囲の信号を抽出する第２の抽出ステップと、
演算された前記予測係数に基づいて、前記第２の範囲の前記入力信号から前記第２の種類の信号としての出力信号を生成する生成ステップと
を含むことを特徴とする情報処理方法。
【請求項８】
入力信号から第１の範囲の信号を抽出する第１の抽出ステップと、
予め記憶されている、第１の種類の信号と、それに対応する第２の種類の信号の信号対のうちの、前記第１の範囲の前記第１の種類の信号の特徴を、抽出された前記第１の範囲の前記入力信号の特徴と比較し、前記第１の範囲の前記入力信号の特徴に対して所定の関係を有する前記第１の範囲の前記第１の種類の信号を含む前記信号対を検索する検索ステップと、
検索された前記信号対の第２の範囲の前記第１の種類の信号と前記第２の種類の信号に基づいて予測係数を演算する演算ステップと、
前記入力信号から前記第２の範囲の信号を抽出する第２の抽出ステップと、
演算された前記予測係数に基づいて、前記第２の範囲の前記入力信号から前記第２の種類の信号としての出力信号を生成する生成ステップと
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９】
入力信号から第１の範囲の信号を抽出する第１の抽出ステップと、
予め記憶されている、第１の種類の信号と、それに対応する第２の種類の信号の信号対のうちの、前記第１の範囲の前記第１の種類の信号の特徴を、抽出された前記第１の範囲の前記入力信号の特徴と比較し、前記第１の範囲の前記入力信号の特徴に対して所定の関係を有する前記第１の範囲の前記第１の種類の信号を含む前記信号対を検索する検索ステップと、
検索された前記信号対の第２の範囲の前記第１の種類の信号と前記第２の種類の信号に基づいて予測係数を演算する演算ステップと、
前記入力信号から前記第２の範囲の信号を抽出する第２の抽出ステップと、
演算された前記予測係数に基づいて、前記第２の範囲の前記入力信号から前記第２の種類の信号としての出力信号を生成する生成ステップと
をコンピュータに実行させることを特徴とするプログラム。
【請求項１０】
第１の種類の信号を、入力された第２の種類の信号から生成する第１の生成手段と、
生成された前記第１の種類の信号から第１の範囲の信号を抽出する第１の抽出手段と、
生成された前記第１の種類の信号から第２の範囲の信号を抽出する第２の抽出手段と、
前記第２の種類の信号と、それに対応する、抽出された前記第１の範囲と前記第２の範囲の論理和の範囲の前記第１の種類の信号の信号対を生成する第２の生成手段と、
生成された前記信号対を記憶する記憶手段と
を備えることを特徴とする情報処理装置。
【請求項１１】
前記第１の種類の信号と前記第２の種類の信号は画像信号であり、前記第２の種類の信号は、その解像度が前記第１の種類の信号より高い画像信号である
ことを特徴とする請求項１０に記載の情報処理装置。
【請求項１２】
前記第１の生成手段は、前記第２の種類の信号を間引いて前記第１の種類の信号を生成する
ことを特徴とする請求項１１に記載の情報処理装置。
【請求項１３】
第１の種類の信号を、入力された第２の種類の信号から生成する第１の生成ステップと、
生成された前記第１の種類の信号から第１の範囲の信号を抽出する第１の抽出ステップと、
生成された前記第１の種類の信号から第２の範囲の信号を抽出する第２の抽出ステップと、
前記第２の種類の信号と、それに対応する、抽出された前記第１の範囲と前記第２の範囲の論理和の範囲の前記第１の種類の信号の信号対を生成する第２の生成ステップと、
生成された前記信号対を記憶する記憶ステップと
を含むことを特徴とする情報処理方法。
【請求項１４】
第１の種類の信号を、入力された第２の種類の信号から生成する第１の生成ステップと、
生成された前記第１の種類の信号から第１の範囲の信号を抽出する第１の抽出ステップと、
生成された前記第１の種類の信号から第２の範囲の信号を抽出する第２の抽出ステップと、
前記第２の種類の信号と、それに対応する、抽出された前記第１の範囲と前記第２の範囲の論理和の範囲の前記第１の種類の信号の信号対を生成する第２の生成ステップと、
生成された前記信号対を記憶する記憶ステップと
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１５】
第１の種類の信号を、入力された第２の種類の信号から生成する第１の生成ステップと、
生成された前記第１の種類の信号から第１の範囲の信号を抽出する第１の抽出ステップと、
生成された前記第１の種類の信号から第２の範囲の信号を抽出する第２の抽出ステップと、
前記第２の種類の信号と、それに対応する、抽出された前記第１の範囲と前記第２の範囲の論理和の範囲の前記第１の種類の信号の信号対を生成する第２の生成ステップと、
生成された前記信号対を記憶する記憶ステップと
をコンピュータに実行させることを特徴とするプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、情報処理装置および方法、記録媒体、並びにプログラムに関し、特に、より迅速に、より高品位の情報を得ることができるようにした情報処理装置および方法、記録媒体、並びにプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
本出願人は、例えば標準テレビジョン信号（SD信号）を高解像度の画像信号（HD信号）に変換する場合に、クラス分類適応処理を用いる方法を提案した（特許文献１）。以下、図１乃至図４を参照して、このクラス分類適応処理を利用してSD信号からHD信号を生成する処理の原理について説明する。
【０００３】
図１は、従来のクラス分類適応処理を応用した情報処理装置１の構成例を表している。この構成例においては、入力されたSD信号は、領域抽出部１１と領域抽出部１５に供給される。領域抽出部１１は、入力されたSD信号から、あらかじめ設定されたフレーム上の所定の位置の所定の画素をクラスタップとして抽出し、ADRC処理部１２に供給する。ARRC処理部１２は、領域抽出部１１より供給されたクラスタップに対して、１ビットADRC（Adaptive Dynamic Range Coding）処理し、得られた１ビットADRCコードをクラスコード決定部１３に供給する。
【０００４】
クラスコード決定部１３は、入力された１ビットADRCコードに基づいてクラスコードを決定し、予測係数記憶部１４に供給する。１ビットADRCコードとクラスコードの対応関係はあらかじめ設定されている。予測係数記憶部１４は、クラスコードに対応する予測係数をあらかじめ記憶しており、入力されたクラスコードに対応する予測係数を予測演算部１６に出力する。
【０００５】
領域抽出部１５は、入力されたSD信号から、あらかじめ設定されている領域の画素を予測タップとして抽出し、予測演算部１６に供給する。予測演算部１６は、領域抽出部１５より供給された予測タップに、予測係数記憶部１４より供給された予測係数を用いた線形１次式を演算することでHD信号を生成する。
【０００６】
次に、図１の情報処理装置１のHD信号生成処理について図２のフローチャートを参照して説明する。最初にステップＳ１において、領域抽出部１１は、入力されたSD信号から処理対象とする１つの注目画素を選択する。ステップＳ２において、領域抽出部１１は、注目画素に対応するクラスタップをさらに抽出する。注目画素が決定された場合、その注目画素に対してどの画素をクラスタップとするかはあらかじめ定められている。
【０００７】
ステップＳ３において、ADRC処理部１２は、領域抽出部１１により抽出されたクラスタップを１ビットADRC処理する。ステップＳ４において、クラスコード決定部１３は、ステップＳ３においてADRC処理部１２により生成された１ビットADRCコードに基づいてクラスコードを決定する。
【０００８】
ステップＳ５において、領域抽出部１５は、入力されたSD信号から予測タップを抽出する。注目画素に対応する予測タップの位置もあらかじめ設定されており、領域抽出部１５は、ステップＳ１で選択された注目画素に対応する予測タップを抽出し、予測演算部１６に供給する。ステップＳ６において、予測演算部１６は、予測係数を読み出す処理を実行する。すなわち、予測係数記憶部１４は、クラスコードに対応するアドレスに記憶されている予測係数を読み出し、予測演算部１６に出力する。予測演算部１６は、この予測係数を読み取る。
【０００９】
ステップＳ７において、予測演算部１６は予測演算処理を実行する。具体的には、あらかじめ定められている線形１次式に基づいて、領域抽出部１５より供給された予測タップに、予測係数記憶部１４より読み出された予測係数を適用してHD信号を生成する。ステップＳ８において、予測演算部１６はステップＳ７の処理で予測生成したHD信号を出力する。
【００１０】
ステップＳ９において、領域抽出部１１は全画素の処理を終了したか否かを判定し、まだ処理していない画素が残っている場合にはステップＳ１に戻り、それ以降の処理が繰り返し実行される。ステップＳ９において、全ての画素の処理を実行したと判定された場合、SD信号からHD信号を生成する処理が終了される。
【００１１】
図３は、予測係数記憶部１４に記憶される予測係数を、学習によって求める情報処理装置の構成例を表している。この情報処理装置３１においては、２次元間引きフィルタ４１が、入力された教師画像としてのHD信号から生徒画像としてのSD信号を生成し、領域抽出部４２と領域抽出部４５に供給している。領域抽出部４２は、SD信号からクラスタップを抽出し、ADRC処理部４３に供給する。領域抽出部４２が抽出する領域（注目画素に対応するクラスタップの相対的位置関係）は、図１の領域抽出部１１における場合と同一とされている。
【００１２】
ADRC処理部４３は、領域抽出部４２より供給されたクラスタップに対して、１ビットADRC処理を施し、ADRCコードをクラスコード決定部４４に出力する。
【００１３】
クラスコード決定部４４は、入力されたADRCコードに基づいてクラスコードを決定し、正規方程式生成部４６に出力する。クラスコード決定部４４におけるADRCコードとクラスコードの対応関係は、図１のクラスコード決定部１３における場合と同一である。
【００１４】
領域抽出部４５は、２次元間引きフィルタ４１より入力されたSD信号から予測タップを抽出し、正規方程式生成部４６に供給する。領域抽出部４５が抽出する予測領域（注目画素に対応する予測タップの相対的位置関係）は、図１の領域抽出部１５における場合と同一である。
【００１５】
正規方程式生成部４６は、クラス毎（クラスコード毎）にSD信号とHD信号との線形１次式によりなる正規方程式を生成し、予測係数決定部４７に供給する。予測係数決定部４７は、正規方程式生成部４６より供給された正規方程式を、最小自乗法などにより解くことで予測係数を決定し、予測係数記憶部４８に供給する。予測係数記憶部４８は、予測係数決定部４７より供給された予測係数を記憶する。
【００１６】
次に、図４のフローチャートを参照して情報処理装置３１の学習処理について説明する。ステップＳ２１において、２次元間引きフィルタ４１は、入力されたSD信号の画素を、水平方向および垂直方向に、それぞれ１つおきに間引くことにより、生徒画像としてのSD信号を生成する。ステップＳ２２において、領域抽出部４２は、２次元間引きフィルタ４１より入力されたSD信号からクラスタップを抽出する。ステップＳ２３において、ADRC処理部４３は、領域抽出部４２より供給されたクラスタップに対して１ビットADRC処理する。クラスコード決定部４４は、ステップＳ２４において、ADRC処理部４３より供給されたADRCコードに基づいてクラスコードを決定する。
【００１７】
一方、領域抽出部４５は、ステップＳ２５において、２次元間引きフィルタ４１より入力されたSD信号から予測タップを抽出し、正規方程式生成部４６に出力する。正規方程式生成部４６は、ステップＳ２６において、クラスコード決定部４４より供給されたクラスコード毎に、教師画像としてのHD信号と、生徒画像としての予測タップ（SD信号）との線形１次式よりなる正規方程式を生成する。ステップＳ２７において、予測係数決定部４７は、正規方程式生成部４６により生成された正規方程式を最小自乗法などを用いて解くことで予測係数を決定する。予測係数記憶部４８は、ステップＳ２８において、予測係数決定部４７より供給された予測係数を記憶する。
【００１８】
このようにして、予測係数記憶部４８に記憶された予測係数が、図１の予測係数記憶部１４において利用されることになる。
【００１９】
以上のようにして、あらかじめ教師画像を学習することで生成された予測係数を用いて、SD信号からHD信号を生成することが可能となる。
【００２０】
このクラス分類適応処理により、予測係数を求めるには、学習時に充分な数のHD信号を学習する必要がある。しかしながら、学習素材によっては、充分に学習数を満たすことができないクラスが生じることがある。学習数の少ないクラスが生じると、適正な係数を求めることができなくなり、そのようにして生成された予測係数を用いてSD信号からHD信号を生成したとしても、充分画質が改善されたHD信号を生成することが困難である。
【００２１】
そこで本出願人は、学習時に意図的に乱数（ノイズ）を付加することで、見かけ上、学習素材の数を増加するようにすることを先に提案した（特許文献２）。
【特許文献１】特許第３３２１９１５号公報
【特許文献２】特開２０００−７８５３６号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００２２】
しかしながら、従来のクラス分類適応処理においては、あらかじめ定められた一定の数のクラスを用意し、そのクラスの範囲内においてのみ、予測係数を用意するものであるため、必ずしも充分な高品位の画像を生成することができない場合があった。
【００２３】
また、乱数を付加する方法によっても、クラスの数が縮退されて固定されているため、クラスによってはやはり充分な学習を行うことができず、結果的に充分高品位の画像を生成することができない場合があるという課題があった。
【００２４】
本発明はこのような状況に鑑みてなされたものであり、より高品位の画像を生成することができるようにするものである。
【課題を解決するための手段】
【００２５】
請求項１の情報処理装置は、第１の種類の信号と、それに対応する第２の種類の信号の信号対を記憶する記憶手段と、第１の種類の信号としての入力信号から第１の範囲の信号を抽出する第１の抽出手段と、第１の範囲の入力信号の特徴と、記憶されている信号対の第１の範囲の第１の種類の信号の特徴を比較し、第１の範囲の入力信号の特徴に対して所定の関係を有する第１の範囲の第１の種類の信号を含む信号対を検索する検索手段と、検索された信号対の第２の範囲の第１の種類の信号と第２の種類の信号に基づいて予測係数を演算する演算手段と、入力信号から第２の範囲の信号を抽出する第２の抽出手段と、演算された前記予測係数に基づいて、第２の範囲の入力信号から第２の種類の信号としての出力信号を生成する生成手段とを備えることを特徴とする。
【００２６】
前記第１の種類の信号と前記第２の種類の信号は画像信号であり、第２の種類の信号は、その解像度が第１の種類の信号より高い画像信号であるようにすることができる。
【００２７】
前記検索手段は、第１の範囲の入力信号の特徴を検出する第１の検出手段と、記憶されている第１の範囲の第１の種類の信号の特徴を検出する第２の検出手段と、検出された入力信号の特徴と第１の種類の信号の特徴を比較し、その比較結果に基づいて信号対を選択する選択手段とをさらに備えるようにすることができる。
【００２８】
前記第１の検出手段と前記第２の検出手段は、特徴として第１の範囲内の画素値を検出するか、または第１の範囲内の正規化画素値もしくはダイナミックレンジを検出し、選択手段は、検出された値のノルム演算値、差分絶対値、または相関係数値を比較するようにすることができる。
【００２９】
前記第１の検出手段と前記第２の検出手段は、第１の範囲内の適応的ダイナミックレンジ符号化コードを検出し、選択手段は、検出したコードの一致度を比較するようにすることができる。
【００３０】
前記演算手段は、検索された信号対の第２の種類の信号と、第２の範囲の第１の種類の信号とに基づいて正規化方程式を生成し、その正規化方程式を解いて予測係数を演算するようにすることができる。
【００３１】
請求項７の情報処理方法は、入力信号から第１の範囲の信号を抽出する第１の抽出ステップと、予め記憶されている、第１の種類の信号と、それに対応する第２の種類の信号の信号対のうちの、前記第１の範囲の前記第１の種類の信号の特徴を、抽出された前記第１の範囲の前記入力信号の特徴と比較し、前記第１の範囲の前記入力信号の特徴に対して所定の関係を有する前記第１の範囲の前記第１の種類の信号を含む前記信号対を検索する検索ステップと、検索された前記信号対の第２の範囲の前記第１の種類の信号と前記第２の種類の信号に基づいて予測係数を演算する演算ステップと、前記入力信号から前記第２の範囲の信号を抽出する第２の抽出ステップと、演算された前記予測係数に基づいて、前記第２の範囲の前記入力信号から前記第２の種類の信号としての出力信号を生成する生成ステップとを含むことを特徴とする。
【００３２】
請求項８の記録媒体のプログラムは、入力信号から第１の範囲の信号を抽出する第１の抽出ステップと、予め記憶されている、第１の種類の信号と、それに対応する第２の種類の信号の信号対のうちの、前記第１の範囲の前記第１の種類の信号の特徴を、抽出された前記第１の範囲の前記入力信号の特徴と比較し、前記第１の範囲の前記入力信号の特徴に対して所定の関係を有する前記第１の範囲の前記第１の種類の信号を含む前記信号対を検索する検索ステップと、検索された前記信号対の第２の範囲の前記第１の種類の信号と前記第２の種類の信号に基づいて予測係数を演算する演算ステップと、前記入力信号から前記第２の範囲の信号を抽出する第２の抽出ステップと、演算された前記予測係数に基づいて、前記第２の範囲の前記入力信号から前記第２の種類の信号としての出力信号を生成する生成ステップとを含むことを特徴とする。
【００３３】
請求項９のプログラムは、入力信号から第１の範囲の信号を抽出する第１の抽出ステップと、予め記憶されている、第１の種類の信号と、それに対応する第２の種類の信号の信号対のうちの、前記第１の範囲の前記第１の種類の信号の特徴を、抽出された前記第１の範囲の前記入力信号の特徴と比較し、前記第１の範囲の前記入力信号の特徴に対して所定の関係を有する前記第１の範囲の前記第１の種類の信号を含む前記信号対を検索する検索ステップと、検索された前記信号対の第２の範囲の前記第１の種類の信号と前記第２の種類の信号に基づいて予測係数を演算する演算ステップと、前記入力信号から前記第２の範囲の信号を抽出する第２の抽出ステップと、演算された前記予測係数に基づいて、前記第２の範囲の前記入力信号から前記第２の種類の信号としての出力信号を生成する生成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。
【００３４】
請求項１０の情報処理装置は、第１の種類の信号を、入力された第２の種類の信号から生成する第１の生成手段と、生成された前記第１の種類の信号から第１の範囲の信号を抽出する第１の抽出手段と、生成された前記第１の種類の信号から第２の範囲の信号を抽出する第２の抽出手段と、前記第２の種類の信号と、それに対応する、抽出された前記第１の範囲と前記第２の範囲の論理和の範囲の前記第１の種類の信号の信号対を生成する第２の生成手段と、生成された前記信号対を記憶する記憶手段とを備えることを特徴とする。
【００３５】
前記第１の種類の信号と前記第２の種類の信号は画像信号であり、第２の種類の信号は、その解像度が第１の種類の信号より高い画像信号であるようにすることができる。
【００３６】
前記第１の生成手段は、第２の種類の信号を間引いて第１の種類の信号を生成するようにすることができる。
【００３７】
請求項１３の情報処理方法は、第１の種類の信号を、入力された第２の種類の信号から生成する第１の生成ステップと、生成された前記第１の種類の信号から第１の範囲の信号を抽出する第１の抽出ステップと、生成された前記第１の種類の信号から第２の範囲の信号を抽出する第２の抽出ステップと、前記第２の種類の信号と、それに対応する、抽出された前記第１の範囲と前記第２の範囲の論理和の範囲の前記第１の種類の信号の信号対を生成する第２の生成ステップと、生成された前記信号対を記憶する記憶ステップとを含むことを特徴とする。
【００３８】
請求項１４の記録媒体のプログラムは、第１の種類の信号を、入力された第２の種類の信号から生成する第１の生成ステップと、生成された前記第１の種類の信号から第１の範囲の信号を抽出する第１の抽出ステップと、生成された前記第１の種類の信号から第２の範囲の信号を抽出する第２の抽出ステップと、前記第２の種類の信号と、それに対応する、抽出された前記第１の範囲と前記第２の範囲の論理和の範囲の前記第１の種類の信号の信号対を生成する第２の生成ステップと、生成された前記信号対を記憶する記憶ステップとを含むことを特徴とする。
【００３９】
請求項１５のプログラムは、第１の種類の信号を、入力された第２の種類の信号から生成する第１の生成ステップと、生成された前記第１の種類の信号から第１の範囲の信号を抽出する第１の抽出ステップと、生成された前記第１の種類の信号から第２の範囲の信号を抽出する第２の抽出ステップと、前記第２の種類の信号と、それに対応する、抽出された前記第１の範囲と前記第２の範囲の論理和の範囲の前記第１の種類の信号の信号対を生成する第２の生成ステップと、生成された前記信号対を記憶する記憶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。
【００４０】
本発明においては、第１の処理の信号とそれに対応する第２の信号の信号対が記憶され、その信号対に基づいて予測係数が演算され、演算された予測係数に基づいて出力信号が生成される。
【発明の効果】
【００４１】
本発明によれば、新たな情報を生成することができる。特に、より高品位の画像信号を生成することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００４２】
以下に本発明の最良の形態を説明するが、開示される発明と実施の形態との対応関係を例示すると、次のようになる。明細書中には記載されているが、発明に対応するものとして、ここには記載されていない実施の形態があったとしても、そのことは、その実施の形態が、その発明に対応するものではないことを意味するものではない。逆に、実施の形態が発明に対応するものとしてここに記載されていたとしても、そのことは、その実施の形態が、その発明以外の発明には対応しないものであることを意味するものでもない。
【００４３】
さらに、この記載は、明細書に記載されている発明の全てを意味するものではない。換言すれば、この記載は、明細書に記載されている発明であって、この出願では請求されていない発明の存在、すなわち、将来、分割出願されたり、補正により出現し、追加される発明の存在を否定するものではない。
【００４４】
請求項１の情報処理装置（例えば、図５の情報処理装置６１）は、第１の種類の信号（例えば、SD信号）と、それに対応する第２の種類の信号（例えば、HD信号）の信号対（例えば、図９のSD1-1乃至SD1-P とHD-1の信号対、乃至SDN-1乃至SDN-rとHD−Nの信号対）を記憶する記憶手段（例えば、図５の学習対記憶部７３）と、前記第１の種類の信号としての入力信号から第１の範囲（例えば、参照領域）の信号（例えば、参照タップ）を抽出する第１の抽出手段（例えば、図５の領域抽出部７１）と、前記第１の範囲の前記入力信号の特徴（例えば、画素値、正規化画素値、もしくはダイナミックレンジのノルム演算値、差分絶対値、もしくは相関係数値、または適応的ダイナミックレンジ符号化コードの一致度）と、記憶されている前記信号対の前記第１の範囲の前記第１の種類の信号の特徴を比較し、前記第１の範囲の前記入力信号の特徴に対して所定の関係を有する（例えば、最も相関度が高い）前記第１の範囲の前記第１の種類の信号を含む前記信号対を検索する検索手段（例えば、図５のパターン照合部７２）と、検索された前記信号対の第２の範囲（例えば、予測領域）の前記第１の種類の信号（例えば、予測タップ）と前記第２の種類の信号に基づいて予測係数を演算する演算手段（例えば、図５の正規方程式生成部７４、予測係数決定部７５）と、前記入力信号から前記第２の範囲の信号を抽出する第２の抽出手段（例えば、図５の領域抽出部７６）と、演算された前記予測係数に基づいて、前記第２の範囲の前記入力信号から前記第２の種類の信号としての出力信号（例えば、HD信号）を生成する生成手段（例えば、図５の予測演算部７７）とを備えることを特徴とする。
【００４５】
前記検索手段（例えば、図６のパターン照合部７２）は、前記第１の範囲の前記入力信号の特徴を検出する第１の検出手段（例えば、図６の特徴量抽出部９１）と、記憶されている前記第１の範囲の前記第１の種類の信号の特徴を検出する第２の検出手段（例えば、図６の特徴量抽出部９２）と、検出された前記入力信号の特徴と前記第１の種類の信号の特徴を比較し、その比較結果に基づいて前記信号対を選択する選択手段（例えば、図６の比較部９３）とを備えるようにすることができる。
【００４６】
請求項７の情報処理方法は、入力信号（例えば、SD信号）から第１の範囲（例えば、参照領域）の信号（例えば、参照タップ）を抽出する第１の抽出ステップ（例えば、図７のステップS52）と、予め記憶されている、第１の種類の信号（例えば、SD信号）と、それに対応する第２の種類の信号（例えば、HD信号）の信号対（例えば、図９のSD1-1乃至SD1-P とHD-1の信号対、乃至SDN-1乃至SDN-rとHD−Nの信号対）のうちの、前記第１の範囲の前記第１の種類の信号の特徴（例えば、画素値、正規化画素値、もしくはダイナミックレンジのノルム演算値、差分絶対値、もしくは相関係数値、または適応的ダイナミックレンジ符号化コードの一致度）を、抽出された前記第１の範囲の前記入力信号の特徴と比較し、前記第１の範囲の前記入力信号の特徴に対して所定の関係を有する（例えば、最も相関度が高い）前記第１の範囲の前記第１の種類の信号を含む前記信号対を検索する検索ステップ（例えば、図７のステップS53）と、検索された前記信号対の第２の範囲（例えば、予測領域）の前記第１の種類の信号（例えば、予測タップ）と前記第２の種類の信号に基づいて予測係数を演算する演算ステップ（例えば、図７のステップS54,S55）と、前記入力信号から前記第２の範囲（例えば、予測領域）の信号（例えば、予測タップ）を抽出する第２の抽出ステップ（例えば、図７のステップS56）と、演算された前記予測係数に基づいて、前記第２の範囲の前記入力信号から前記第２の種類の信号としての出力信号（例えば、HD信号）を生成する生成ステップ（例えば、図７のステップS57）とを含むことを特徴とする。
【００４７】
請求項８の記録媒体は、入力信号（例えば、SD信号）から第１の範囲（例えば、参照領域）の信号（例えば、参照タップ）を抽出する第１の抽出ステップ（例えば、図７のステップS52）と、予め記憶されている、第１の種類の信号（例えば、SD信号）と、それに対応する第２の種類の信号（例えば、HD信号）の信号対（例えば、図９のSD1-1乃至SD1-P とHD-1の信号対、乃至SDN-1乃至SDN-rとHD−Nの信号対）のうちの、前記第１の範囲の前記第１の種類の信号の特徴（例えば、画素値、正規化画素値、もしくはダイナミックレンジのノルム演算値、差分絶対値、もしくは相関係数値、または適応的ダイナミックレンジ符号化コードの一致度）を、抽出された前記第１の範囲の前記入力信号の特徴と比較し、前記第１の範囲の前記入力信号の特徴に対して所定の関係を有する（例えば、最も相関度が高い）前記第１の範囲の前記第１の種類の信号を含む前記信号対を検索する検索ステップ（例えば、図７のステップS53）と、検索された前記信号対の第２の範囲（例えば、予測領域）の前記第１の種類の信号（例えば、予測タップ）と前記第２の種類の信号に基づいて予測係数を演算する演算ステップ（例えば、図７のステップS54,S55）と、前記入力信号から前記第２の範囲（例えば、予測領域）の信号（例えば、予測タップ）を抽出する第２の抽出ステップ（例えば、図７のステップS56）と、演算された前記予測係数に基づいて、前記第２の範囲の前記入力信号から前記第２の種類の信号としての出力信号（例えば、HD信号）を生成する生成ステップ（例えば、図７のステップS57）とを含む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。
【００４８】
請求項９のプログラムは、入力信号（例えば、SD信号）から第１の範囲（例えば、参照領域）の信号（例えば、参照タップ）を抽出する第１の抽出ステップ（例えば、図７のステップS52）と、予め記憶されている、第１の種類の信号（例えば、SD信号）と、それに対応する第２の種類の信号（例えば、HD信号）の信号対（例えば、図９のSD1-1乃至SD1-P とHD-1の信号対、乃至SDN-1乃至SDN-rとHD−Nの信号対）のうちの、前記第１の範囲の前記第１の種類の信号の特徴（例えば、画素値、正規化画素値、もしくはダイナミックレンジのノルム演算値、差分絶対値、もしくは相関係数値、または適応的ダイナミックレンジ符号化コードの一致度）を、抽出された前記第１の範囲の前記入力信号の特徴と比較し、前記第１の範囲の前記入力信号の特徴に対して所定の関係を有する（例えば、最も相関度が高い）前記第１の範囲の前記第１の種類の信号を含む前記信号対を検索する検索ステップ（例えば、図７のステップS53）と、検索された前記信号対の第２の範囲（例えば、予測領域）の前記第１の種類の信号（例えば、予測タップ）と前記第２の種類の信号に基づいて予測係数を演算する演算ステップ（例えば、図７のステップS54,S55）と、前記入力信号から前記第２の範囲（例えば、予測領域）の信号（例えば、予測タップ）を抽出する第２の抽出ステップ（例えば、図７のステップS56）と、演算された前記予測係数に基づいて、前記第２の範囲の前記入力信号から前記第２の種類の信号としての出力信号（例えば、HD信号）を生成する生成ステップ（例えば、図７のステップS57）とをコンピュータに実行させる。
【００４９】
請求項１０の情報処理装置（例えば、図１０の情報処理装置121）は、第１の種類の信号（例えば、SD信号）を、入力された第２の種類の信号（例えば、HD信号）から生成する第１の生成手段（例えば、図１０の２次元間引フィルタ131）と、生成された前記第１の種類の信号から第１の範囲（例えば、参照範囲）の信号（例えば、参照タップ）を抽出する第１の抽出手段（例えば、図１０の領域抽出部132）と、生成された前記第１の種類の信号から第２の範囲（例えば、予測範囲）の信号（例えば、予測タップ）を抽出する第２の抽出手段（例えば、図１０の領域抽出部133）と、前記第２の種類の信号と、それに対応する、抽出された前記第１の範囲と前記第２の範囲の論理和の範囲の前記第１の種類の信号の信号対（例えば、図９のSD1-1乃至SD1-P とHD-1の信号対、乃至SDN-1乃至SDN-rとHD−Nの信号対）を生成する第２の生成手段（例えば、図１０の学習対生成部134）と、生成された前記信号対を記憶する記憶手段（例えば、図１０の学習対記憶部135）とを備えることを特徴とする。
【００５０】
請求項１３の情報処理方法は、第１の種類の信号（例えば、SD信号）を、入力された第２の種類の信号（例えば、HD信号）から生成する第１の生成ステップ（例えば、図１１のステップS92）と、生成された前記第１の種類の信号から第１の範囲（例えば、参照範囲）の信号（例えば、参照タップ）を抽出する第１の抽出ステップ（例えば、図１１のステップS94）と、生成された前記第１の種類の信号から第２の範囲（例えば、予測範囲）の信号（例えば、予測タップ）を抽出する第２の抽出ステップ（例えば、図１１のステップS95）と、前記第２の種類の信号と、それに対応する、抽出された前記第１の範囲と前記第２の範囲の論理和の範囲の前記第１の種類の信号の信号対（例えば、図９のSD1-1乃至SD1-P とHD-1の信号対、乃至SDN-1乃至SDN-rとHD−Nの信号対）を生成する第２の生成ステップ（例えば、図１１のステップS96）と、生成された前記信号対を記憶する記憶ステップ（例えば、図１１のステップS97）とを含むことを特徴とする。
【００５１】
請求項１４の記録媒体は、第１の種類の信号（例えば、SD信号）を、入力された第２の種類の信号（例えば、HD信号）から生成する第１の生成ステップ（例えば、図１１のステップS92）と、生成された前記第１の種類の信号から第１の範囲（例えば、参照範囲）の信号（例えば、参照タップ）を抽出する第１の抽出ステップ（例えば、図１１のステップS94）と、生成された前記第１の種類の信号から第２の範囲（例えば、予測範囲）の信号（例えば、予測タップ）を抽出する第２の抽出ステップ（例えば、図１１のステップS95）と、前記第２の種類の信号と、それに対応する、抽出された前記第１の範囲と前記第２の範囲の論理和の範囲の前記第１の種類の信号の信号対（例えば、図９のSD1-1乃至SD1-P とHD-1の信号対、乃至SDN-1乃至SDN-rとHD−Nの信号対）を生成する第２の生成ステップ（例えば、図１１のステップS96）と、生成された前記信号対を記憶する記憶ステップ（例えば、図１１のステップS97）とを含む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。
【００５２】
請求項１５のプログラムは、第１の種類の信号（例えば、SD信号）を、入力された第２の種類の信号（例えば、HD信号）から生成する第１の生成ステップ（例えば、図１１のステップS92）と、生成された前記第１の種類の信号から第１の範囲（例えば、参照範囲）の信号（例えば、参照タップ）を抽出する第１の抽出ステップ（例えば、図１１のステップS94）と、生成された前記第１の種類の信号から第２の範囲（例えば、予測範囲）の信号（例えば、予測タップ）を抽出する第２の抽出ステップ（例えば、図１１のステップS95）と、前記第２の種類の信号と、それに対応する、抽出された前記第１の範囲と前記第２の範囲の論理和の範囲の前記第１の種類の信号の信号対（例えば、図９のSD1-1乃至SD1-P とHD-1の信号対、乃至SDN-1乃至SDN-rとHD−Nの信号対）を生成する第２の生成ステップ（例えば、図１１のステップS96）と、生成された前記信号対を記憶する記憶ステップ（例えば、図１１のステップS97）とをコンピュータに実行させることを特徴とする。
【００５３】
以下、本発明を適用した実施の形態について説明する。図５は、本発明を適用した情報処理装置の構成例を表している。この情報処理装置６１は、領域抽出部７１、パターン照合部７２、学習対記憶部７３、正規方程式生成部７４、予測係数決定部７５、領域抽出部７６、および予測演算部７７により構成されている。
【００５４】
領域抽出部７１は、入力されたSD（Standard Definition）信号から、注目画素に対応してあらかじめ定められている一定の位置の（参照領域の）画素を参照タップとして抽出する。これにより、例えば、３個の画素が参照タップとして抽出される。領域抽出部７１により抽出された参照タップは、パターン照合部７２に供給される。
【００５５】
学習対記憶部７３には、あらかじめ学習対が記憶されている。この学習対の記憶の方法については、図１０と図１１を参照して後述するが、この学習対は、HD（High Definition）信号とそれに対応するSD信号の対から構成されている。SD信号は、参照タップ成分と予測タップ成分とで構成されている。パターン照合部７２は、参照タップと所定の関係を有する学習対を学習対記憶部７３から検索し、正規方程式生成部７４に供給する。正規方程式生成部７４は、パターン照合部７２より供給された学習対に基づいて正規方程式を生成し、予測係数決定部７５に出力する。予測係数決定部７５は、正規方程式生成部７４より供給された正規方程式を最小自乗法などを用いることで解き、予測係数を決定する。予測係数決定部７５により決定された予測係数は、予測係数演算部７７に供給される。
【００５６】
領域抽出部７６は、入力されたSD信号から、予測領域の画素を予測タップとして抽出する。注目画素と予測タップとの相対的位置関係は、あらかじめ設定されている。予測領域は、領域抽出部７１における参照領域と同一であってもよいし、異なっていてもよい。領域抽出部７６は抽出した予測タップを予測演算部７７に供給する。
【００５７】
予測演算部７７は、領域抽出部７６より供給された予測タップと、予測係数決定部７５より供給された予測係数を線形１次式に適用することでHD信号を予測演算する。
【００５８】
図６は、パターン照合部７２の構成例を表している。このパターン照合部７２は、特徴量抽出部９１、特徴量抽出部９２、比較部９３、記憶部９４、およびソーティング部９５により構成されている。
【００５９】
特徴量抽出部９１は、領域抽出部７１より供給された参照タップの特徴量を抽出し、比較部９３に供給する。特徴量抽出部９２は、学習対記憶部７３より供給された学習対のうちの、参照タップ成分の特徴量を抽出し、比較部９３に供給する。比較部９３は、特徴量抽出部９１より供給された特徴量と、特徴量抽出部９２より供給された特徴量とを比較し、両者の相関関係を求める。
【００６０】
例えば、特徴量抽出部９１と特徴量抽出部９２により抽出される特徴量は、画素値そのものとすることができる。あるいはまた、正規化した画素値とすることも可能である。正規化画素値とは、例えば、その参照タップのうちの画素値の最大値を１とし、最小値を０とし、中間の画素値は、０と１の間の内分された値として表現される。具体的には画素値から最小値を減算した値を、最大値と最小値の差で割り算することで、得られた値が正規化画素値とされる。
【００６１】
あるいはまた、特徴量としてはダイナミックレンジを用いることも可能である。ダイナミックレンジは、参照タップの最大値と最小値の差で表される。
【００６２】
比較部９３は、これらの画素値、正規化画素値、またはダイナミックレンジに関し、比較値として、そのノルム演算値、差分絶対値、または相関係数値を演算し、それらに基づいて比較処理を行う。
【００６３】
ノルム演算値は、例えば、参照タップを（ｘ1，ｘ2，ｘ3）で表し、学習対に含まれる参照タップ成分を（ｙ1，ｙ2，ｙ3）で表すとき、次式により表される。
【００６４】
【数１】
2005210340.tif 000003
【００６５】
また、差分絶対値は、次の（２）式で表される。
【００６６】
【数２】
2005210340.tif 000004
【００６７】
さらに、相関係数rは（３）式で表される。
【００６８】
【数３】
2005210340.tif 000005
なお、ｘMはｘiの平均値を表わし、ｙMはｙiの平均値を表わす。
【００６９】
この他、特徴量抽出部９１と特徴量抽出部９２により抽出される特徴量は、１ビットADRCコードとすることができる。この場合、比較部９３により行われる比較は、1ビットADRCコードの一致度とすることができる。一致度は、対応する位置のビットであって、その値が一致するビットの数とすることができる。
【００７０】
例えば、参照タップの1ビットADRCコードが（００１）であり、学習対の参照タップ成分も（００１）である場合、全ての位置のビットにおいてその値が一致するので、一致度は「３」となる。これに対して、参照タップの1ビットADRCコードが（００１）であり、学習対の参照タップ生成分が（０１１）である場合には、値が一致するのはMSBとLSBの２ビットであるので、一致度は「２」となる。
【００７１】
比較値としては、この他、相関が判定可能な各種の値を用いることができる。
【００７２】
記憶部９４は、比較部９３による比較の結果を記憶する。ソーティング部９５は、記憶部９４に記憶された値をソーティングし、相関の高いものから順番にＮ個の比較結果を求める。そしてソーティング部９５はその上位Ｎ個の参照タップ成分に対応するＮ個の学習対を学習対記憶部７３より読み出し、正規方程式生成部７４に出力する。
【００７３】
次に、図７のフローチャートを参照して情報処理装置６１におけるHD信号生成処理について説明する。ステップＳ５１において、領域抽出部７１と領域抽出部７６はそれぞれ入力されたSD信号から注目画素を選択する。ステップＳ５２において、領域抽出部７１は入力されたSD信号から参照タップを抽出する。参照タップの注目画素に対応する相対的位置関係は、あらかじめ定められており、ステップＳ５１の処理で選択された注目画素に対応する参照タップがここで抽出される。後述する図９の例においては、１つの注目画素があると、その周囲の隣接する８個の画素と注目画素の合計９個の画素が参照タップとされる。
【００７４】
ステップＳ５３において、パターン照合部７２は、学習対記憶部７３に記憶されている学習対とステップＳ５２の処理で抽出された参照タップをパターン照合する。パターン照合の処理の詳細は、図８に示されている。
【００７５】
すなわち、ステップＳ７１において、特徴量抽出部９１は、参照タップの特徴量を抽出する。例えば、特徴量として画素それ自体を抽出するものとすると、特徴量抽出部９１は、領域抽出部７１より供給された参照タップの特徴量としてその画素値を抽出する。抽出された画素値は、比較部９３に供給される。
【００７６】
特徴量抽出部９２は、ステップＳ７２において、学習対の参照タップ成分の特徴量を抽出する。
【００７７】
すなわち、特徴量抽出部９２は、学習対記憶部７３に記憶されている1つの学習対を読み出し、その学習対に含まれる参照タップ成分の画素値を抽出し、比較部９３に出力する。比較部９３はステップＳ７３において、供給された特徴量の比較値を演算し、比較する。具体的には、比較部９３は、特徴量抽出部９１より供給された参照タップの画素値と、特徴量抽出部９２より供給された学習対の参照タップ成分の画素値の、例えば差分絶対値和を比較値として演算する。
【００７８】
例えば、図９に示されるように、参照タップが、１個の注目画素と、その上下左右斜め方向に隣接する８個の画素の、合計９（＝３×３）個の画素値で構成されている場合、学習対のSD信号成分も９（＝３×３）個の画素値で構成される参照タップ成分を有する。図９の例においては、参照タップRTの画素値は（100，148，100，152，200，152，100，148，100）となっている（注目画素は、中央の値200の画素）。特徴量抽出部９２により最初にSD信号SD１−１が抽出されたとすると、その画素値が（200，200，200，200，200，200，200，200，200）となっている。そこで比較部９３は、次式のように差分絶対値和を比較値として演算する。
【００７９】
600＝｜100−200｜＋｜148−200｜＋｜100−200｜＋｜152−200｜＋｜200−200｜
＋｜152−200｜＋｜100−200｜＋｜148−200｜＋｜100−200｜          ・・・（４）
【００８０】
記憶部９４はステップＳ７４において、比較結果を記憶する。すなわち、記憶部９４は、以上のようにして計算して得られた比較値としての差分絶対値の値「６００」を記憶する。
【００８１】
次に、特徴量抽出部９２は、第２番目のSD信号として、例えばSD信号SD１−２を選択し、比較部９３に出力する。比較部９３は、参照タップRTの画素値と、SD信号SD１−２の参照タップ成分の画素値の差分絶対値を上述した場合と同様にして求め、その値を記憶部９４に供給し、記憶させる。
【００８２】
以上のような処理が順次繰り返され、学習対記憶部７３に記憶されている学習対の数に対応する差分絶対値和が演算される。ソーティング部９５は、ステップＳ７５において、比較結果をソーティングする。すなわち、ソーティング部９５は、得られた比較値としての差分絶対値和のうち、その値が小さいものから順番にソーティングし、例えば上位１００個を選択する。そしてソーティング部９５は、その１００個の参照タップ成分を有する学習対を学習対記憶部７３より読み出し、正規方程式生成部７４に供給する。
【００８３】
このようにして、例えば図９に示されるように、SD信号とHD信号の対よりなる１００個の学習対が正規方程式生成部７４に供給される。図９の例においては、HD信号HD−uとSD信号SD−uよりなる学習対、HD信号HD−jとSD信号SD−jよりなる学習対、HD信号HD−kとSD信号SD−kよりなる学習対、など100個の学習対が選択され、正規方程式生成部７４に供給されている。
【００８４】
図９の例では、参照タップが予測タップと同一とされているので、学習対のすべてが正規方程式生成部７４に供給される結果となっているが、参照タップ成分は、正規方程式の生成に利用されないので供給する必要がない。すなわち、学習対のうち、実際に供給されるのは、HD信号とそれに対応する予測タップ成分でよい。
【００８５】
図７に戻り、正規方程式生成部７４はステップＳ５４において、以上のようにしてパターン照合部７２より供給された１００個の学習対に基づいて正規方程式を生成する。そしてステップＳ５５において、予測係数決定部７５は、ステップＳ５４の処理で生成された正規方程式を最小自乗法などを用いて解くことで予測係数を算出する。
【００８６】
すなわち、今、学習対のHD信号成分を「Ｙ」、予測タップ成分としてのSD信号成分を「Ｘ」、予測係数を「Ｗ」とするとき、１次結合モデルの観測方程式として、次の（５）式が得られる。
【００８７】
ＸＷ＝Ｙ                  ・・・（５）
【００８８】
（５）式におけるＸ，Ｗ，およびＹは、それぞれ次のように表される。
【００８９】
【数４】
2005210340.tif 000006
【００９０】
【数５】
2005210340.tif 000007
【００９１】
【数６】
2005210340.tif 000008
【００９２】
HD信号成分「Ｙ」には、誤差が含まれるので、これを考慮して（５）式を書き直すと次式が得られる。
【００９３】
ＸＷ＝Ｙ＋Ｅ                      ・・・（９）
【００９４】
Ｅは、次式で表される。
【００９５】
【数７】
2005210340.tif 000009
【００９６】
（９）式から各係数ｗj  （j＝１，２，・・・ｎ）の最確値を見出すには、残差Ｅの各要素の自乗和を最小にする条件、すなわち、次の（１１）式に示すようなｎ個の条件を入れて、これを満足する係数ｗ1，ｗ2，・・・，ｗnを見出せばよい。
【００９７】
【数８】
2005210340.tif 000010
【００９８】
（９）式と（１０）式より次の（１２）式が得られ、（１１）式の条件をｊ＝１，２，・・・，ｎについてたてれば、次の（１３）式が得られる。
【００９９】
【数９】
2005210340.tif 000011
【０１００】
【数１０】
2005210340.tif 000012
【０１０１】
（９）式と（１３）式から次の（１４）式に示すような正規方程式が得られる。
【０１０２】
【数１１】
2005210340.tif 000013
【０１０３】
この正規方程式（連立方程式）は、未知数としての予測係数ｗjと同数のｎ個あるので、正規方程式を解くことで、最確値としての予測係数ｗjを求めることができる。正確には、（１４）式でｗjに係る係数項のマトリックスが正則であれば解くことができる。実際には、Gauss-Jordanの消去法（掃き出し法）などの解法を用いて、連立方程式を解くことができる。
【０１０４】
従来のクラス分類適応処理の場合、予測係数ｗ1乃至ｗnのセットがクラスの数に対応するセット分だけ存在するのであるが、本発明の場合、クラスという概念は存在せず、予測係数ｗjは、その都度生成されるので、充分多くの数（実用的にはほとんど無限といっていい数）が得られることになる。従って、より正確な、高精細度のHD信号を生成することが可能となる。
【０１０５】
以上のようにして予測係数が算出された後、ステップＳ５６において、領域抽出部７６は、入力されたSD信号から予測タップを抽出する。ステップＳ５１の処理で選択された注目画素に対応する予測タップの相対的位置関係もあらかじめ設定されている。この予測タップは、領域抽出部７１において抽出される参照タップと同一とすることも可能であるが、多くの場合、予測タップのほうが参照タップより多く抽出される。
【０１０６】
ステップＳ５７において予測演算部７７は次式に基づいて予測演算を行う。
【０１０７】
ｙ＝ｗ1ｘ1＋ｗ2ｘ2＋・・・＋ｗnｘn                ・・・（１５）
【０１０８】
上記式（１５）におけるｘiが領域抽出部７６より供給された予測タップであり、ｗiが予測係数決定部７５より供給された予測係数であり、ｙが生成されたHD信号である。
【０１０９】
予測演算部７７はステップＳ５８において、以上のようにして予測生成したHD信号を出力する。
【０１１０】
ステップＳ５９において、領域抽出部７１と領域抽出部７６により、処理が全画素終了したか否かが判定され、まだ全画素の処理が終了していない場合には、処理はステップＳ５１に戻りそれ以降の処理が繰り返し実行される。全画素の処理が終了した場合にはHD信号生成処理は終了される。
【０１１１】
以上、説明したようにこの情報処理装置６１においては、学習対が必要となる。この学習対の生成について、以下に説明する。
【０１１２】
図１０は、学習対を生成する情報処理装置の構成例を表している。この情報処理装置１２１は、２次元間引きフィルタ１３１、領域抽出部１３２、領域抽出部１３３、学習対生成部１３４、および学習対記憶部１３５により構成されている。２次元間引きフィルタ１３１は、教師画像としてのHD信号を水平方向と垂直方向にそれぞれ1つおきに間引くことで生徒画像としてのSD信号を生成する。領域抽出部１３２は、２次元間引きフィルタ１３１より入力されたSD信号から参照タップを抽出する。領域抽出部１３２が抽出する参照タップは、図５の領域抽出部７１が抽出する参照タップと同一である。
【０１１３】
領域抽出部１３３は、２次元間引きフィルタ１３１より入力されたSD信号から予測タップを抽出する。領域抽出部１３３が抽出する予測タップも、図５における領域抽出部７６が抽出する予測タップと同一である。
【０１１４】
学習対生成部１３４には、領域抽出部１３２より供給された参照タップ、領域抽出部１３３により抽出された予測タップのほか、教師画像としてのHD信号がそのまま供給されている。学習対生成部１３４は、領域抽出部１３２より供給された参照タップと、領域抽出部１３３より供給された予測タップの論理和としてのタップを学習対用のSD信号とする。例えば、参照タップの数が３個、予測タップの数が９個であるとして、それぞれのタップが全て異なるものとすると、１２（＝３＋９）個のタップが学習対用のSD信号とされる。このうち例えば、２個のタップが共通であるとすると、１０個のタップが学習対用のSD信号とされる。参照タップが全て予測タップに含まれる場合には、学習対としてのSD信号は９個となる。
【０１１５】
共通するタップは、領域抽出部１３２と領域抽出部１３３のうちの一方が抽出し、他方は残りのタップを抽出する。参照タップが全て予測タップに含まれる場合、物理的な領域抽出部１３２は省略されるが、その場合には、領域抽出部１３２が、論理的に参照タップを抽出する部分と、予測タップを抽出する部分の２つの部分を有することになる。その意味で、この場合においても、論理的には、領域抽出部１３２と領域抽出部１３３の両方が存在する。
【０１１６】
学習対生成部１３４は、参照タップと予測タップを論理和的に合成することで生成したSD信号と、入力されたHD信号とを対とする学習対を生成し、学習対生成部１３５に供給し、記憶させる。
【０１１７】
次に、図１１のフローチャートを参照して、情報処理装置１２１における学習対生成処理について説明する。
【０１１８】
ステップＳ９１において、２次元間引きフィルタ１３１は、教師画像としてのHD信号を入力する。ステップＳ９２において、２次元間引きフィルタ１３１は、入力したHD信号からSD信号を生成する。この処理は、例えば、入力されたHD信号を水平方向と垂直方向について２画素に１個の割合で画素を間引くことで行われる。ステップＳ９３において、領域抽出部１３２と領域抽出部１３３は、入力されたSD信号の注目画素を選択する。ステップＳ９４において、領域抽出部１３２は、ステップＳ９３の処理で選択された注目画素に対応する参照タップを抽出する。注目画素と参照タップの相対的位置関係は、図５の領域抽出部７１における場合と同一のものとされている。ステップＳ９５において領域抽出部１３３は、入力されたSD信号から予測タップを抽出する。ステップＳ９３の処理で選択された注目画素と予測タップとの相対的位置関係も、図５の領域抽出部７６における場合と同一である。
【０１１９】
ステップＳ９６において、学習対生成部１３４は、学習対を生成する。具体的には、領域抽出部１３２により抽出された参照タップと、領域抽出部１３３により抽出された予測タップを論理和的に合成することで、学習対用のSD信号が生成される。
【０１２０】
例えば、参照タップは図１２に示されるように、注目画素P0に対して水平方向に１画素おいて左側に位置する画素P1と、右側に位置する画素P2の３個の画素により構成されるものとする。そして、予測タップは図１３に示されるように、注目画素P0に対して、その上下左右、および斜め方向に隣接する８個の画素P11乃至P18の、合計９個の画素により構成されるものとする。
【０１２１】
この場合、参照タップと予測タップとを論理和的に合成すると、注目画素P0は、共通するので、図１４に示されるように、画素P0，P1，P2，P11乃至P18の合計１１個の画素が学習対用のSD信号とされる。このようにして生成された学習対用のSD信号のうち、画素P0，P1，P2が参照タップ成分であり、画素P0，P11乃至P18が予測タップ成分である。
【０１２２】
さらに、学習対生成部１３４は、注目画素P0に対応するHD信号の１個の画素を学習対用のHD信号とする。そして学習対用のSD信号とHD信号により学習対を生成する。
【０１２３】
学習対記憶部１３５は、ステップＳ９７において、学習対をストアする処理を実行する。すなわち、以上のようにして生成された学習対が学習対記憶部１３５に供給され、記憶される。
【０１２４】
ステップＳ９８において、領域抽出部１３２と領域抽出部１３３は、以上の処理を全画素終了したか否かを判定する。まだ処理していない画素が残っている場合には、ステップＳ９３に戻り、次の注目画素が選択され、その新たに選択された注目画素に関して同様の処理が実行される。
【０１２５】
ステップＳ９８において、全画素についての処理が終了したと判定された場合、ステップＳ９９に進み、領域抽出部１３２と領域抽出部１３３は、全学習データの処理を終了したか否かを判定する。まだ全学習データの処理が終了していない場合には、ステップＳ９１に戻り、新たなHD信号の入力を受け、そのHD信号に基づく学習対生成処理が繰り返される。ステップＳ９９において、全学習データの処理が終了したと判定された場合、学習対生成処理は終了される。
【０１２６】
以上のようにして、学習対記憶部１３５に記憶された学習対が、図５の学習対記憶部７３において利用されることになる。
【０１２７】
上述した一連の処理は、ハードウエアにより実行させることもできるし、ソフトウエアにより実行させることもできる。この場合、例えば、情報処理装置は、図１５に示されるようなパーソナルコンピュータにより構成される。
【０１２８】
図１５において、CPU（Central  Processing  Unit）２２１は、ROM（Read  Only  Memory）２２２に記憶されているプログラム、または記憶部２２８からRAM（Random  Access  Memory）２２３にロードされたプログラムに従って各種の処理を実行する。RAM２２３にはまた、CPU２２１が各種の処理を実行する上において必要なデータなども適宜記憶される。
【０１２９】
CPU２２１、ROM２２２、およびRAM２２３は、バス２２４を介して相互に接続されている。このバス２２４にはまた、入出力インタフェース２２５も接続されている。
【０１３０】
入出力インタフェース２２５には、キーボード、マウスなどよりなる入力部２２６、CRT(Cathode Ray Tube)、LCD(Liquid Crystal display)などよりなるディスプレイ、並びにスピーカなどよりなる出力部２２７、ハードディスクなどより構成される記憶部２２８、モデムなどより構成される通信部２２９が接続されている。通信部２２９は、インターネットを含むネットワークを介しての通信処理を行う。
【０１３１】
入出力インタフェース２２５にはまた、必要に応じてドライブ２３０が接続され、磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、或いは半導体メモリなどのリムーバブルメディア２３１が適宜装着され、それらから読み出されたコンピュータプログラムが、必要に応じて記憶部２２８にインストールされる。
【０１３２】
一連の処理をソフトウエアにより実行させる場合には、そのソフトウエアを構成するプログラムが、専用のハードウエ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、各種の機能を実行することが可能な、例えば汎用のパーソナルコンピュータなどに、ネットワークや記録媒体からインストールされる。
【０１３３】
この記録媒体は、図１５に示されるように、装置本体とは別に、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（フロッピディスクを含む）、光ディスク（CD-ROM(Compact Disk-Read Only Memory),DVD(Digital Versatile Disk)を含む）、光磁気ディスク（MD（Mini-Disk）を含む）、もしくは半導体メモリなどよりなるリムーバブルメディア２３１により構成されるだけでなく、装置本体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ROM２２２や、記憶部２２８に含まれるハードディスクなどで構成される。
【０１３４】
なお、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も含むものである。
【０１３５】
また、本明細書において、システムとは、複数の装置により構成される装置全体を表すものである。
【図面の簡単な説明】
【０１３６】
【図１】従来の情報処理装置の構成例を示すブロック図である。
【図２】図１の情報処理装置のHD信号生成処理を説明するフローチャートである。
【図３】予測係数を学習する従来の情報処理装置の構成例を示すブロック図である。
【図４】図３の情報処理装置の学習処理を説明するフローチャートである。
【図５】本発明を適用した情報処理装置の構成例を示すブロック図である。
【図６】図５のパターン照合部の構成例を示すブロック図である。
【図７】図５の情報処理装置のHD信号生成処理を説明するフローチャートである。
【図８】図７のステップＳ５３のパターン照合処理を説明するフローチャートである。
【図９】パターン照合を説明する図である。
【図１０】学習対を生成する本発明の情報処理装置の構成例を示すブロック図である。
【図１１】図１０の情報処理装置の学習対生成処理を説明するフローチャートである。
【図１２】参照タップを説明する図である。
【図１３】予測タップを説明する図である。
【図１４】学習対用のSD信号を説明する図である。
【図１５】パーソナルコンピュータの構成例を示すブロック図である。
【符号の説明】
【０１３７】
６１  情報処理装置，  ７１  領域抽出部，  ７２  パターン照合部，  ７３  学習対記憶部，  ７４  正規方程式生成部，  ７５  予測係数決定部，  ７６  領域抽出部，  ７７  予測演算部，  ９１，９２  特徴量抽出部，  ９３  比較部，  ９４  記憶部，  ９５  ソーティング部
【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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