(57)【要約】【課題】より高精度のHD画像信号を生成できるようにする。【解決手段】  予測係数記憶部７４は、クラスコード毎にそのクラスに属するパターン毎の予測係数を記憶している。パターン分解部７６は、領域抽出部７５により抽出された予測タップを１ビットADRC処理することでパターンに分解し、パターン毎のダイナミックレンジを、対応するパターンの予測演算部７７−１乃至７７−Ｎに供給する。予測演算部７７−１乃至７７−Ｎには、予測係数記憶部７４より対応するパターンの予測係数が供給される。予測演算部７７−１乃至７７−Ｎは、予測係数とダイナミックレンジをパターン毎に乗算し、加算部７８に出力する。加算部７８は、予測演算部７７−１乃至７７−Ｎより供給された予測演算結果を加算し、HD画像信号を生成する。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
2005210341.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
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の抽出手段により抽出された前記第１の範囲の信号のパターンを検出するパターン検出手段と、
前記パターン検出手段により検出された前記パターンに基づいてクラスコードを決定するクラスコード決定手段と、
前記入力信号から第２の範囲の信号を抽出する第２の抽出手段と、
前記第２の抽出手段により抽出された前記第２の範囲の信号のパターンを分解するパターン分解手段と、
予測係数をクラスコード毎かつパターン毎に記憶する予測係数記憶手段と、
前記パターン分解手段により分解された前記パターン毎の前記第２の範囲の信号と、前記クラスコード決定手段により決定された前記クラスコードに対応する前記パターン毎の前記予測係数であって前記記憶手段に記憶されている前記予測係数を、前記パターン毎に積和演算して、予測信号を演算する予測演算手段と、
前記予測演算手段により演算された前記パターン毎の演算結果を加算する加算手段と
を備えることを特徴とする情報処理装置。
【請求項２】
前記パターン検出手段は、前記第１の範囲の信号を適応的ダイナミックレンジ符号化コード化して符号化コードを出力し、
前記パターン分解手段は、
前記第２の範囲の信号を適応的ダイナミックレンジ符号化コード化して符号化コードとダイナミックレンジを出力するとともに、符号化の量子化誤差を順次適応的ダイナミックレンジ符号化コード化して符号化コードとダイナミックレンジを出力する符号化手段と、
前記符号化手段による符号化の前記量子化誤差を演算する量子化誤差演算手段と
を備え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】
前記符号化手段は、符号化に伴い最小値をさらに演算し、
前記パターン分解手段は、
前記最小値の総和を演算する総和演算手段と、
前記ダイナミックレンジと前記最小値の総和の一方を選択し、前記符号化コードとともに出力する選択手段と
をさらに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】
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、
前記第１の抽出ステップの処理により抽出された前記第１の範囲の信号のパターンを検出するパターン検出ステップと、
前記パターン検出ステップの処理により検出された前記パターンに基づいてクラスコードを決定するクラスコード決定ステップと、
前記入力信号から第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の抽出ステップの処理により抽出された前記第２の範囲の信号のパターンを分解するパターン分解ステップと、
前記パターン分解ステップの処理により分解された前記パターン毎の前記第２の範囲の信号と、前記クラスコード決定の処理により決定された前記クラスコードに対応する前記パターン毎の前記予測係数であって、前記クラスコード毎かつパターン毎に記憶されている前記予測係数を、前記パターン毎に積和演算して、予測信号を演算する予測演算ステップと、
前記予測演算ステップの処理により演算された前記パターン毎の演算結果を加算する加算ステップと
を含むことを特徴とする情報処理方法。
【請求項５】
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、
前記第１の抽出ステップの処理により抽出された前記第１の範囲の信号のパターンを検出するパターン検出ステップと、
前記パターン検出ステップの処理により検出された前記パターンに基づいてクラスコードを決定するクラスコード決定ステップと、
前記入力信号から第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の抽出ステップの処理により抽出された前記第２の範囲の信号のパターンを分解するパターン分解ステップと、
前記パターン分解ステップの処理により分解された前記パターン毎の前記第２の範囲の信号と、前記クラスコード決定の処理により決定された前記クラスコードに対応する前記パターン毎の前記予測係数であって、前記クラスコード毎かつパターン毎に記憶されている前記予測係数を、前記パターン毎に積和演算して、予測信号を演算する予測演算ステップと、
前記予測演算ステップの処理により演算された前記パターン毎の演算結果を加算する加算ステップと
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６】
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、
前記第１の抽出ステップの処理により抽出された前記第１の範囲の信号のパターンを検出するパターン検出ステップと、
前記パターン検出ステップの処理により検出された前記パターンに基づいてクラスコードを決定するクラスコード決定ステップと、
前記入力信号から第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の抽出ステップの処理により抽出された前記第２の範囲の信号のパターンを分解するパターン分解ステップと、
前記パターン分解ステップの処理により分解された前記パターン毎の前記第２の範囲の信号と、前記クラスコード決定の処理により決定された前記クラスコードに対応する前記パターン毎の前記予測係数であって、前記クラスコード毎かつパターン毎に記憶されている前記予測係数を、前記パターン毎に積和演算して、予測信号を演算する予測演算ステップと、
前記予測演算ステップの処理により演算された前記パターン毎の演算結果を加算する加算ステップと
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７】
入力された第１の信号から第２の信号を生成する信号生成手段と、
前記第２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、
前記第１の抽出手段により抽出された前記第１の範囲の信号のパターンを検出するパターン検出手段と、
前記パターン検出手段により検出された前記パターンに基づいてクラスコードを決定するクラスコード決定手段と、
前記第２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の抽出手段により抽出された前記第２の範囲の信号のパターンを分解するパターン分解手段と、
前記パターン分解手段により分解された前記パターン毎の前記第２の範囲の第２の信号、前記クラスコード決定手段により決定された前記クラスコード、および前記第１の信号に基づいて、前記クラスコード毎および前記パターン毎に正規方程式を生成する正規方程式生成手段と、
前記正規方程式生成手段により生成された前記正規方程式を解いて予測係数を決定する予測係数決定手段と、
前記予測係数決定手段により決定された前記クラスコード毎および前記パターン毎の前記予測係数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８】
前記パターン分解手段は、
前記第２の範囲の信号を適応的ダイナミックレンジ符号化コード化して符号化コードとダイナミックレンジを出力するとともに、符号化の量子化誤差を順次適応的ダイナミックレンジ符号化コード化して符号化コードとダイナミックレンジを出力する符号化手段と、
前記符号化手段による符号化の前記量子化誤差を演算する量子化誤差演算手段と
を備えることを特徴とする請求項７に記載の情報処理装置。
【請求項９】
前記符号化手段は、符号化に伴い最小値をさらに演算し、
前記パターン分解手段は、
前記最小値の総和を演算する総和演算手段と、
前記ダイナミックレンジと前記最小値の総和の一方を選択し、前記符号化コードとともに出力する選択手段と
をさらに備えることを特徴とする請求項８に記載の情報処理装置。
【請求項１０】
入力された第１の信号から第２の信号を生成する信号生成ステップと、
前記第２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、
前記第１の抽出ステップの処理により抽出された前記第１の範囲の信号のパターンを検出するパターン検出ステップと、
前記パターン検出ステップの処理により検出された前記パターンに基づいてクラスコードを決定するクラスコード決定ステップと、
前記第２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の抽出ステップの処理により抽出された前記第２の範囲の信号のパターンを分解するパターン分解ステップと、
前記パターン分解ステップの処理により分解された前記パターン毎の前記第２の範囲の第２の信号、前記クラスコード決定ステップの処理により決定された前記クラスコード、および前記第１の信号に基づいて、前記クラスコード毎および前記パターン毎に正規方程式を生成する正規方程式生成ステップと、
前記正規方程式生成ステップの処理により生成された前記正規方程式を解いて予測係数を決定する予測係数決定ステップと、
前記予測係数決定ステップの処理により決定された前記クラスコード毎および前記パターン毎の前記予測係数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１１】
入力された第１の信号から第２の信号を生成する信号生成ステップと、
前記第２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、
前記第１の抽出ステップの処理により抽出された前記第１の範囲の信号のパターンを検出するパターン検出ステップと、
前記パターン検出ステップの処理により検出された前記パターンに基づいてクラスコードを決定するクラスコード決定ステップと、
前記第２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の抽出ステップの処理により抽出された前記第２の範囲の信号のパターンを分解するパターン分解ステップと、
前記パターン分解ステップの処理により分解された前記パターン毎の前記第２の範囲の第２の信号、前記クラスコード決定ステップの処理により決定された前記クラスコード、および前記第１の信号に基づいて、前記クラスコード毎および前記パターン毎に正規方程式を生成する正規方程式生成ステップと、
前記正規方程式生成ステップの処理により生成された前記正規方程式を解いて予測係数を決定する予測係数決定ステップと、
前記予測係数決定ステップの処理により決定された前記クラスコード毎および前記パターン毎の前記予測係数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１２】
入力された第１の信号から第２の信号を生成する信号生成ステップと、
前記第２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、
前記第１の抽出ステップの処理により抽出された前記第１の範囲の信号のパターンを検出するパターン検出ステップと、
前記パターン検出ステップの処理により検出された前記パターンに基づいてクラスコードを決定するクラスコード決定ステップと、
前記第２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の抽出ステップの処理により抽出された前記第２の範囲の信号のパターンを分解するパターン分解ステップと、
前記パターン分解ステップの処理により分解された前記パターン毎の前記第２の範囲の第２の信号、前記クラスコード決定ステップの処理により決定された前記クラスコード、および前記第１の信号に基づいて、前記クラスコード毎および前記パターン毎に正規方程式を生成する正規方程式生成ステップと、
前記正規方程式生成ステップの処理により生成された前記正規方程式を解いて予測係数を決定する予測係数決定ステップと、
前記予測係数決定ステップの処理により決定された前記クラスコード毎および前記パターン毎の前記予測係数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、より正確に、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画像信号）を高解像度の画像信号（HD画像信号）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画像信号からHD画像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画像信号は、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画像信号から、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画像信号から、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画像信号を生成する。
【０００６】
次に、図１の情報処理装置１のHD画像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画像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画像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画像信号を生成する。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画像信号を出力する。
【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画像信号からHD画像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画像信号から生徒画像としてのSD画像信号を生成し、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画像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画像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画像信号とHD画像信号との線形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画像信号の画素を、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画像信号を生成する。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画像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画像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画像信号と、生徒画像としての予測タップ（SD画像信号）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画像信号からHD画像信号を生成することが可能となる。
【特許文献１】特許第３３２１９１５号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００２０】
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、すなわち、クラスに対して予測タップ毎の予測係数が一意に固定されていたため、同じクラスに分類された入力には、予測タップ値が異なっても同じ係数が適用されるため、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。
【００２１】
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】
【００２２】
請求項１の情報処理装置は、入力信号から第１の範囲の信号を抽出する第１の抽出手段と、前記第１の抽出手段により抽出された前記第１の範囲の信号のパターンを検出するパターン検出手段と、前記パターン検出手段により検出された前記パターンに基づいてクラスコードを決定するクラスコード決定手段と、前記入力信号から第２の範囲の信号を抽出する第２の抽出手段と、前記第２の抽出手段により抽出された前記第２の範囲の信号のパターンを分解するパターン分解手段と、予測係数をクラスコード毎かつパターン毎に記憶する予測係数記憶手段と、前記パターン分解手段により分解された前記パターン毎の前記第２の範囲の信号と、前記クラスコード決定手段により決定された前記クラスコードに対応する前記パターン毎の前記予測係数であって前記記憶手段に記憶されている前記予測係数を、前記パターン毎に積和演算して、予測信号を演算する予測演算手段と、前記予測演算手段により演算された前記パターン毎の演算結果を加算する加算手段とを備えることを特徴とする。
【００２３】
前記パターン検出手段は、第１の範囲の信号を適応的ダイナミックレンジ符号化コード化して符号化コードを出力し、パターン分解手段は、第２の範囲の信号を適応的ダイナミックレンジ符号化コード化して符号化コードとダイナミックレンジを出力するとともに、符号化の量子化誤差を順次適応的ダイナミックレンジ符号化コード化して符号化コードとダイナミックレンジを出力する符号化手段と、符号化手段による符号化の量子化誤差を演算する量子化誤差演算手段とを備えるようにすることができる。
【００２４】
前記符号化手段は、符号化に伴い最小値をさらに演算し、パターン分解手段は、最小値の総和を演算する総和演算手段と、ダイナミックレンジと最小値の総和の一方を選択し、符号化コードとともに出力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。
【００２５】
請求項４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、前記第１の抽出ステップの処理により抽出された前記第１の範囲の信号のパターンを検出するパターン検出ステップと、前記パターン検出ステップの処理により検出された前記パターンに基づいてクラスコードを決定するクラスコード決定ステップと、前記入力信号から第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の抽出ステップの処理により抽出された前記第２の範囲の信号のパターンを分解するパターン分解ステップと、前記パターン分解ステップの処理により分解された前記パターン毎の前記第２の範囲の信号と、前記クラスコード決定の処理により決定された前記クラスコードに対応する前記パターン毎の前記予測係数であって、前記クラスコード毎かつパターン毎に記憶されている前記予測係数を、前記パターン毎に積和演算して、予測信号を演算する予測演算ステップと、前記予測演算ステップの処理により演算された前記パターン毎の演算結果を加算する加算ステップとを含むことを特徴とする。
【００２６】
請求項５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、前記第１の抽出ステップの処理により抽出された前記第１の範囲の信号のパターンを検出するパターン検出ステップと、前記パターン検出ステップの処理により検出された前記パターンに基づいてクラスコードを決定するクラスコード決定ステップと、前記入力信号から第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の抽出ステップの処理により抽出された前記第２の範囲の信号のパターンを分解するパターン分解ステップと、前記パターン分解ステップの処理により分解された前記パターン毎の前記第２の範囲の信号と、前記クラスコード決定の処理により決定された前記クラスコードに対応する前記パターン毎の前記予測係数であって、前記クラスコード毎かつパターン毎に記憶されている前記予測係数を、前記パターン毎に積和演算して、予測信号を演算する予測演算ステップと、前記予測演算ステップの処理により演算された前記パターン毎の演算結果を加算する加算ステップとを含むことを特徴とする。
【００２７】
請求項６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、前記第１の抽出ステップの処理により抽出された前記第１の範囲の信号のパターンを検出するパターン検出ステップと、前記パターン検出ステップの処理により検出された前記パターンに基づいてクラスコードを決定するクラスコード決定ステップと、前記入力信号から第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の抽出ステップの処理により抽出された前記第２の範囲の信号のパターンを分解するパターン分解ステップと、前記パターン分解ステップの処理により分解された前記パターン毎の前記第２の範囲の信号と、前記クラスコード決定の処理により決定された前記クラスコードに対応する前記パターン毎の前記予測係数であって、前記クラスコード毎かつパターン毎に記憶されている前記予測係数を、前記パターン毎に積和演算して、予測信号を演算する予測演算ステップと、前記予測演算ステップの処理により演算された前記パターン毎の演算結果を加算する加算ステップとをコンピュータに実行させることを特徴とする。
【００２８】
請求項７の情報処理装置は、入力された第１の信号から第２の信号を生成する信号生成手段と、前記第２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、前記第１の抽出手段により抽出された前記第１の範囲の信号のパターンを検出するパターン検出手段と、前記パターン検出手段により検出された前記パターンに基づいてクラスコードを決定するクラスコード決定手段と、前記第２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の抽出手段により抽出された前記第２の範囲の信号のパターンを分解するパターン分解手段と、前記パターン分解手段により分解された前記パターン毎の前記第２の範囲の第２の信号、前記クラスコード決定手段により決定された前記クラスコード、および前記第１の信号に基づいて、前記クラスコード毎および前記パターン毎に正規方程式を生成する正規方程式生成手段と、前記正規方程式生成手段により生成された前記正規方程式を解いて予測係数を決定する予測係数決定手段と、前記予測係数決定手段により決定された前記クラスコード毎および前記パターン毎の前記予測係数を記憶する記憶手段とを備えることを特徴とする。
【００２９】
前記パターン分解手段は、第２の範囲の信号を適応的ダイナミックレンジ符号化コード化して符号化コードとダイナミックレンジを出力するとともに、符号化の量子化誤差を順次適応的ダイナミックレンジ符号化コード化して符号化コードとダイナミックレンジを出力する符号化手段と、符号化手段による符号化の量子化誤差を演算する量子化誤差演算手段とを備えるようにすることができる。
【００３０】
前記符号化手段は、符号化に伴い最小値をさらに演算し、パターン分解手段は、最小値の総和を演算する総和演算手段と、ダイナミックレンジと最小値の総和の一方を選択し、符号化コードとともに出力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。
【００３１】
請求項１０の情報処理方法は、入力された第１の信号から第２の信号を生成する信号生成ステップと、前記第２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、前記第１の抽出ステップの処理により抽出された前記第１の範囲の信号のパターンを検出するパターン検出ステップと、前記パターン検出ステップの処理により検出された前記パターンに基づいてクラスコードを決定するクラスコード決定ステップと、前記第２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の抽出ステップの処理により抽出された前記第２の範囲の信号のパターンを分解するパターン分解ステップと、前記パターン分解ステップの処理により分解された前記パターン毎の前記第２の範囲の第２の信号、前記クラスコード決定ステップの処理により決定された前記クラスコード、および前記第１の信号に基づいて、前記クラスコード毎および前記パターン毎に正規方程式を生成する正規方程式生成ステップと、前記正規方程式生成ステップの処理により生成された前記正規方程式を解いて予測係数を決定する予測係数決定ステップと、前記予測係数決定ステップの処理により決定された前記クラスコード毎および前記パターン毎の前記予測係数を記憶する記憶ステップとを含むことを特徴とする。
【００３２】
請求項１１の記録媒体のプログラムは、入力された第１の信号から第２の信号を生成する信号生成ステップと、前記第２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、前記第１の抽出ステップの処理により抽出された前記第１の範囲の信号のパターンを検出するパターン検出ステップと、前記パターン検出ステップの処理により検出された前記パターンに基づいてクラスコードを決定するクラスコード決定ステップと、前記第２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の抽出ステップの処理により抽出された前記第２の範囲の信号のパターンを分解するパターン分解ステップと、前記パターン分解ステップの処理により分解された前記パターン毎の前記第２の範囲の第２の信号、前記クラスコード決定ステップの処理により決定された前記クラスコード、および前記第１の信号に基づいて、前記クラスコード毎および前記パターン毎に正規方程式を生成する正規方程式生成ステップと、前記正規方程式生成ステップの処理により生成された前記正規方程式を解いて予測係数を決定する予測係数決定ステップと、前記予測係数決定ステップの処理により決定された前記クラスコード毎および前記パターン毎の前記予測係数を記憶する記憶ステップとを含むことを特徴とする。
【００３３】
請求項１２のプログラムは、入力された第１の信号から第２の信号を生成する信号生成ステップと、前記第２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、前記第１の抽出ステップの処理により抽出された前記第１の範囲の信号のパターンを検出するパターン検出ステップと、前記パターン検出ステップの処理により検出された前記パターンに基づいてクラスコードを決定するクラスコード決定ステップと、前記第２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の抽出ステップの処理により抽出された前記第２の範囲の信号のパターンを分解するパターン分解ステップと、前記パターン分解ステップの処理により分解された前記パターン毎の前記第２の範囲の第２の信号、前記クラスコード決定ステップの処理により決定された前記クラスコード、および前記第１の信号に基づいて、前記クラスコード毎および前記パターン毎に正規方程式を生成する正規方程式生成ステップと、前記正規方程式生成ステップの処理により生成された前記正規方程式を解いて予測係数を決定する予測係数決定ステップと、前記予測係数決定ステップの処理により決定された前記クラスコード毎および前記パターン毎の前記予測係数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。
【００３４】
第１の本発明においては、第１の範囲の信号のパターンに基づいてクラスコードが決定され、第２の範囲の信号のパターンが分解される。分解されたパターン毎の第２の範囲の信号と、クラスコードに対応するパターン毎の予測係数であって、クラスコード毎かつパターン毎に記憶されている予測係数を、パターン毎に積和演算して予測信号が演算される。演算されたパターン毎の演算結果が加算される。
【００３５】
第２の本発明においては、第１の信号から生成された第２の信号から第１の範囲の信号が抽出され、そのパターンに基づいてクラスコードが決定される。第２の範囲の第２の信号のパターンが分解され、パターン毎の第２の範囲の第２の信号、クラスコードおよび第１の信号に基づいてクラスコード毎およびパターン毎に正規方程式が生成され、その正規方程式を解くことで予測係数が決定され、記憶される。
【発明の効果】
【００３６】
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、処理性能を改善し、より高品位の画像信号をより正確に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】
【００３７】
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。
【００３８】
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。
【００３９】
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、入力信号から第１の範囲の信号（例えば、クラスタップ）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の抽出手段により抽出された前記第１の範囲の信号のパターンを検出するパターン検出手段（例えば、図５のパターン検出部７２）と、前記パターン検出手段により検出された前記パターンに基づいてクラスコードを決定するクラスコード決定手段（例えば、図５のクラスコード決定部７３）と、前記入力信号から第２の範囲の信号（例えば、予測タップ）を抽出する第２の抽出手段（例えば、図５の領域抽出部７５）と、前記第２の抽出手段により抽出された前記第２の範囲の信号のパターンを分解するパターン分解手段（例えば、図５のパターン分解部７６）と、予測係数をクラスコード毎かつパターン毎に記憶する予測係数記憶手段（例えば、図５の予測係数記憶部７４）と、前記パターン分解手段により分解された前記パターン毎の前記第２の範囲の信号と、前記クラスコード決定手段により決定された前記クラスコードに対応する前記パターン毎の前記予測係数であって前記記憶手段に記憶されている前記予測係数を、前記パターン毎に積和演算して、予測信号を演算する予測演算手段（例えば、図５の予測演算部７７）と、前記予測演算手段により演算された前記パターン毎の演算結果を加算する加算手段（例えば、図５の加算部７８）とを備えることを特徴とする。
【００４０】
前記パターン検出手段は、前記第１の範囲の信号を適応的ダイナミックレンジ符号化コード化して符号化コードを出力し、前記パターン分解手段は、前記第２の範囲の信号を適応的ダイナミックレンジ符号化コード化して符号化コードとダイナミックレンジを出力するとともに、符号化の量子化誤差を順次適応的ダイナミックレンジ符号化コード化して符号化コードとダイナミックレンジを出力する符号化手段（例えば、図８のADRC部９２）と、前記符号化手段による符号化の前記量子化誤差を演算する量子化誤差演算手段（例えば、図８の量子化誤差演算部９３）とを備えることができる。
【００４１】
前記符号化手段は、符号化に伴い最小値をさらに演算し、前記パターン分解手段は、前記最小値の総和を演算する総和演算手段（例えば、図８の総和演算部９５）と、前記ダイナミックレンジと前記最小値の総和の一方を選択し、前記符号化コードとともに出力する選択手段（例えば、図８のセレクタ部９６）とをさらに備えることができる。
【００４２】
請求項４の情報処理方法は、入力信号から第１の範囲の信号（例えば、クラスタップ）を抽出する第１の抽出ステップ（例えば、図６のステップS42）と、前記第１の抽出ステップの処理により抽出された前記第１の範囲の信号のパターンを検出するパターン検出ステップ（例えば、図６のステップS43）と、前記パターン検出ステップの処理により検出された前記パターンに基づいてクラスコードを決定するクラスコード決定ステップ（例えば、図６のステップS44）と、前記入力信号から第２の範囲の信号（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６のステップS45）と、前記第２の抽出ステップの処理により抽出された前記第２の範囲の信号のパターンを分解するパターン分解ステップ（例えば、図６のステップS46）と、前記パターン分解ステップの処理により分解された前記パターン毎の前記第２の範囲の信号と、前記クラスコード決定の処理により決定された前記クラスコードに対応する前記パターン毎の前記予測係数であって、前記クラスコード毎かつパターン毎に記憶されている前記予測係数を、前記パターン毎に積和演算して、予測信号を演算する予測演算ステップ（例えば、図６のステップS48）と、前記予測演算ステップの処理により演算された前記パターン毎の演算結果を加算する加算ステップ（例えば、図６のステップS49）とを含むことを特徴とする。
【００４３】
請求項５の記録媒体は、入力信号から第１の範囲の信号（例えば、クラスタップ）を抽出する第１の抽出ステップ（例えば、図６のステップS42）と、前記第１の抽出ステップの処理により抽出された前記第１の範囲の信号のパターンを検出するパターン検出ステップ（例えば、図６のステップS43）と、前記パターン検出ステップの処理により検出された前記パターンに基づいてクラスコードを決定するクラスコード決定ステップ（例えば、図６のステップS44）と、前記入力信号から第２の範囲の信号（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６のステップS45）と、前記第２の抽出ステップの処理により抽出された前記第２の範囲の信号のパターンを分解するパターン分解ステップ（例えば、図６のステップS46）と、前記パターン分解ステップの処理により分解された前記パターン毎の前記第２の範囲の信号と、前記クラスコード決定の処理により決定された前記クラスコードに対応する前記パターン毎の前記予測係数であって、前記クラスコード毎かつパターン毎に記憶されている前記予測係数を、前記パターン毎に積和演算して、予測信号を演算する予測演算ステップ（例えば、図６のステップS48）と、前記予測演算ステップの処理により演算された前記パターン毎の演算結果を加算する加算ステップ（例えば、図６のステップS49）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。
【００４４】
請求項６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、前記第１の抽出ステップの処理により抽出された前記第１の範囲の信号のパターンを検出するパターン検出ステップと、前記パターン検出ステップの処理により検出された前記パターンに基づいてクラスコードを決定するクラスコード決定ステップと、前記入力信号から第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の抽出ステップの処理により抽出された前記第２の範囲の信号のパターンを分解するパターン分解ステップと、予測係数をクラスコード毎かつパターン毎に記憶する予測係数記憶ステップと、前記パターン分解ステップの処理により分解された前記パターン毎の前記第２の範囲の信号と、前記クラスコード決定ステップにより決定された前記クラスコードに対応する前記パターン毎の予測係数であって、前記クラスコード毎かつパターン毎に記憶されている前記予測係数を、前記パターン毎に積和演算して、予測信号を演算する予測演算ステップと、前記予測演算ステップの処理により演算された前記パターン毎の演算結果を加算する加算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。
【００４５】
請求項７の情報処理装置（例えば、図１０の情報処理装置１１１）は、入力された第１の信号（例えば、HD画像信号）から第２の信号（例えば、SD画像信号）を生成する信号生成手段（例えば、図１０の２次元間引きフィルタ１２１）と、前記第２の信号から第１の範囲の信号（例えば、クラスタップ）を抽出する第１の抽出手段（例えば、図１０の領域抽出部１２２）と、前記第１の抽出手段により抽出された前記第１の範囲の信号のパターンを検出するパターン検出手段（例えば、図１０のパターン検出部１２３）と、前記パターン検出手段により検出された前記パターンに基づいてクラスコードを決定するクラスコード決定手段（例えば、図１０のクラスコード決定部１２４）と、前記第２の信号から第２の範囲の信号（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１２５）と、前記第２の抽出手段により抽出された前記第２の範囲の信号のパターンを分解するパターン分解手段（例えば、図１０のパターン分解部１２６）と、前記パターン分解手段により分解された前記パターン毎の前記第２の範囲の第２の信号、前記クラスコード決定手段により決定された前記クラスコード、および前記第１の信号に基づいて、前記クラスコード毎および前記パターン毎に正規方程式を生成する正規方程式生成手段（例えば、図１０の正規方程式生成部１２７）と、前記正規方程式生成手段により生成された前記正規方程式を解いて予測係数を決定する予測係数決定手段（例えば、図１０の予測係数決定部１２８）と、前記予測係数決定手段により決定された前記クラスコード毎および前記パターン毎の前記予測係数を記憶する記憶手段（例えば、図１０の予測係数記憶部１２９）とを備えることを特徴とする。
【００４６】
前記パターン分解手段は、前記第２の範囲の信号を適応的ダイナミックレンジ符号化コード化して符号化コードとダイナミックレンジを出力するとともに、符号化の量子化誤差を順次適応的ダイナミックレンジ符号化コード化して符号化コードとダイナミックレンジを出力する符号化手段（例えば、図８のADRC部９２）と、前記符号化手段による符号化の前記量子化誤差を演算する量子化誤差演算手段（例えば、図８の量子化誤差演算部９３）とを備えることができる。
【００４７】
前記符号化手段は、符号化に伴い最小値をさらに演算し、前記パターン分解手段は、前記最小値の総和を演算する総和演算手段（例えば、図８の総和演算部９５）と、前記ダイナミックレンジと前記最小値の総和の一方を選択し、前記符号化コードとともに出力する選択手段（例えば、図８のセレクタ部９６）とをさらに備えることができる。
【００４８】
請求項１０の情報処理方法は、入力された第１の信号（例えば、HD画像信号）から第２の信号（例えば、SD画像信号）を生成する信号生成ステップ（例えば、図１１のステップS102）と、前記第２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（例えば、図１１のステップS104）と、前記第１の抽出ステップの処理により抽出された前記第１の範囲の信号のパターンを検出するパターン検出ステップ（例えば、図１１のステップS105）と、前記パターン検出ステップの処理により検出された前記パターンに基づいてクラスコードを決定するクラスコード決定ステップ（例えば、図１１のステップS106）と、前記第２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（例えば、図１１のステップS107）と、前記第２の抽出ステップの処理により抽出された前記第２の範囲の信号のパターンを分解するパターン分解ステップ（例えば、図１１のステップS108）と、前記パターン分解ステップの処理により分解された前記パターン毎の前記第２の範囲の第２の信号、前記クラスコード決定ステップの処理により決定された前記クラスコード、および前記第１の信号に基づいて、前記クラスコード毎および前記パターン毎に正規方程式を生成する正規方程式生成ステップ（例えば、図１１のステップS109）と、前記正規方程式生成ステップの処理により生成された前記正規方程式を解いて予測係数を決定する予測係数決定ステップ（例えば、図１１のステップS112）と、前記予測係数決定ステップの処理により決定された前記クラスコード毎および前記パターン毎の前記予測係数を記憶する記憶ステップ（例えば、図１１のステップS113）とを含むことを特徴とする。
【００４９】
請求項１１の記録媒体は、入力された第１の信号（例えば、HD画像信号）から第２の信号（例えば、SD画像信号）を生成する信号生成ステップ（例えば、図１１のステップS102）と、前記第２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（例えば、図１１のステップS104）と、前記第１の抽出ステップの処理により抽出された前記第１の範囲の信号のパターンを検出するパターン検出ステップ（例えば、図１１のステップS105）と、前記パターン検出ステップの処理により検出された前記パターンに基づいてクラスコードを決定するクラスコード決定ステップ（例えば、図１１のステップS106）と、前記第２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（例えば、図１１のステップS107）と、前記第２の抽出ステップの処理により抽出された前記第２の範囲の信号のパターンを分解するパターン分解ステップ（例えば、図１１のステップS108）と、前記パターン分解ステップの処理により分解された前記パターン毎の前記第２の範囲の第２の信号、前記クラスコード決定ステップの処理により決定された前記クラスコード、および前記第１の信号に基づいて、前記クラスコード毎および前記パターン毎に正規方程式を生成する正規方程式生成ステップ（例えば、図１１のステップS109）と、前記正規方程式生成ステップの処理により生成された前記正規方程式を解いて予測係数を決定する予測係数決定ステップ（例えば、図１１のステップS112）と、前記予測係数決定ステップの処理により決定された前記クラスコード毎および前記パターン毎の前記予測係数を記憶する記憶ステップ（例えば、図１１のステップS113）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。
【００５０】
請求項１２のプログラムは、入力された第１の信号（例えば、HD画像信号）から第２の信号（例えば、SD画像信号）を生成する信号生成ステップ（例えば、図１１のステップS102）と、前記第２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（例えば、図１１のステップS104）と、前記第１の抽出ステップの処理により抽出された前記第１の範囲の信号のパターンを検出するパターン検出ステップ（例えば、図１１のステップS105）と、前記パターン検出ステップの処理により検出された前記パターンに基づいてクラスコードを決定するクラスコード決定ステップ（例えば、図１１のステップS106）と、前記第２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（例えば、図１１のステップS107）と、前記第２の抽出ステップの処理により抽出された前記第２の範囲の信号のパターンを分解するパターン分解ステップ（例えば、図１１のステップS108）と、前記パターン分解ステップの処理により分解された前記パターン毎の前記第２の範囲の第２の信号、前記クラスコード決定ステップの処理により決定された前記クラスコード、および前記第１の信号に基づいて、前記クラスコード毎および前記パターン毎に正規方程式を生成する正規方程式生成ステップ（例えば、図１１のステップS109）と、前記正規方程式生成ステップの処理により生成された前記正規方程式を解いて予測係数を決定する予測係数決定ステップ（例えば、図１１のステップS112）と、前記予測係数決定ステップの処理により決定された前記クラスコード毎および前記パターン毎の前記予測係数を記憶する記憶ステップ（例えば、図１１のステップS113）とをコンピュータに実行させることを特徴とする。
【００５１】
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、パターン検出部７２、クラスコード決定部７３、予測係数記憶部７４、領域抽出部７５、パターン分解部７６、予測演算部７７、および加算部７８により構成されている。
【００５２】
領域抽出部７１は、入力されたSD（Standard Definition）画像信号から、注目画素に対してあらかじめ設定されている一定の相対的位置の画素をクラスタップとして抽出する。パターン検出部７２は、領域抽出部７１により抽出されたクラスタップ毎のパターンを検出する。この実施の形態の場合、適応的ダイナミックレンジ符号化処理によりパターンが検出される。具体的には、クラスタップを１ビットADRC（Adaptive Dynamic Range Coding）処理することで、パターンが検出される。
【００５３】
クラスコード決定部７３は、パターン検出部７２により検出されたパターンに基づいてクラスコードを決定する。具体的には、１ビットADRCコードに対応してクラスコードがあらかじめ対応付けされており、クラスコード決定部７３は、入力された１ビットADRCコードに対応するクラスコードを決定し、予測係数記憶部７４に供給する。予測係数記憶部７４は、図１０と図１１を参照して後述するように、学習によって求められた予測係数を、クラス毎かつパターン毎に記憶している。
【００５４】
領域抽出部７５は、入力されたSD画像信号から、注目画素に対してあらかじめ所定の相対的位置に配置されている複数の画素からなる予測タップを抽出する。パターン分解部７６は、領域抽出部７５により抽出された予測タップをパターンに分解する。具体的には、予測タップを１ビットADRC処理することで、そのADRCコードとダイナミックレンジとからなるパターンに分解する。このパターン分解部７６の構成と処理については、図８と図９を参照して後述する。
【００５５】
予測演算部７７は、各パターン毎の演算を行う予測演算部７７−１乃至７７−Ｎにより構成されている。Ｎの値は、パターンの数、すなわち、領域抽出部７５で抽出される予測タップの数に対応するビット数で表わされる２進数に対応している。例えば、予測タップの数が７個である場合、Ｎの値は、「１２８（１１１１１１１）」となる。
【００５６】
具体的には、予測演算部７７は、次式に基づいた予測演算を行う。
【００５７】
ｙ（ｉ）＝ｗj（ｉ）・ｄｒ（ｉ）              ・・・（１）
【００５８】
（１）式において、ｙ（ｉ）は、１ビットADRCコードｉ（すなわち、ADRCパターンｉ）に対応し、ｗj（ｉ）は、パターン（ADRCコード）ｉのクラスｊにおける予測係数を表し、ｄｒ（ｉ）は、パターン（ADRCコード）ｉにおけるダイナミックレンジ（DR）を表している。
【００５９】
すなわち、予測演算部７７−１は、次式を演算する。
【００６０】
ｙ（１）＝ｗj（１）・ｄｒ（１）
【００６１】
予測演算部７７−２は、次式を演算する。
【００６２】
ｙ（２）＝ｗj（２）・ｄｒ（２）
【００６３】
そして、予測演算部７７−Ｎは次式を演算する。
【００６４】
ｙ（Ｎ）＝ｗj（Ｎ）・ｄｒ（Ｎ）
【００６５】
加算部７８は、予測演算部７７−１乃至７７−Ｎの出力を加算し、HD画像信号として出力する。
【００６６】
すなわち、加算部７８は、次式を演算する。
【００６７】
【数１】
2005210341.tif 000003
【００６８】
次に、図６のフローチャートを参照して、情報処理装置６１がSD画像信号からHD（High Definition）画像信号を生成する処理について説明する。
【００６９】
ステップＳ４１において、領域抽出部７１と領域抽出部７５は、それぞれ入力されたSD画像信号から注目画素を選択する。ステップＳ４２において、領域抽出部７１はSD画像信号からクラスタップを抽出する。すなわち、領域抽出部７１は、ステップＳ４１の処理で選択された注目画素に対して、あらかじめ設定された所定の相対的位置に位置する画素をクラスタップとして抽出する。クラスタップは、領域抽出部７５により抽出される予測タップと同一の形状でもよいが、異なる形状でもよい。
【００７０】
ステップＳ４３において、パターン検出部７２は、パターンを検出する。具体的には、パターン検出部７２は、領域抽出部７１によりステップＳ４２で抽出されたクラスタップを１ビットADRC処理することで、その１ビットADRCコードをパターンとして検出する。
【００７１】
ステップＳ４４において、クラスコード決定部７３はクラスコードを決定する。具体的には、クラスコード決定部７３は、パターン検出部７２によりステップＳ４３で検出されたパターン、すなわち、１ビットADRCコードに基づいてクラスコードを決定する。１ビットADRCコードとクラスコードの対応関係は、あらかじめ定められており、クラスコード決定部７３は、その対応関係に基づいて、入力された１ビットADRCコードをクラスコードに変換する。
【００７２】
ステップＳ４５において、領域抽出部７５は、入力されたSD画像信号から予測タップを抽出する。ステップＳ４１の処理で、選択された注目画素に対する予測タップの相対的位置関係はあらかじめ設定されており、例えば、図７に示されるように構成されている。図７の例においては、中央の１個の注目画素とその左側に位置する１個の画素、その右側に位置する１個の画素、その上側に位置する２個の画素、その下側に位置する２個の画素、の合計７個の画素により予測タップが構成されている。
【００７３】
予測タップの形状は任意であり、図７に示される形状に限定する必要はない。
【００７４】
次に、ステップＳ４６において、パターン分解部７６によりパターン分解処理が実行される。
【００７５】
このパターン分解処理を実行するため、パターン分解部７６は、図８に示されるように、セレクタ部９１、ADRC部９２、量子化誤差演算部９３、セレクタ部９４、総和演算部９５、およびセレクタ部９６により構成されている。
【００７６】
セレクタ部９１は、領域抽出部７５より入力された予測タップ、または量子化誤差演算部９３より入力された量子化誤差のいずれか一方を選択し、ADRC部９２に供給する。ADRC部９２は、セレクタ部９１より入力されたデータを１ビットADRC処理することで、ADRCコード、ダイナミックレンジ（DR）、および最小値（MIN）を出力する。
【００７７】
セレクタ部９４は、領域抽出部７５より入力された予測タップ、または量子化誤差演算部９３より入力された量子化誤差の一方を選択し、量子化誤差演算部９３に出力する。量子化誤差演算部９３は、ADRC部９２より出力されたADRCコード、ダイナミックレンジ、および最小値を、セレクタ部９４より入力された予測タップまたは前回の量子化誤差と比較することで量子化誤差を演算し、セレクタ部９１とセレクタ部９４に出力する。
【００７８】
総和演算部９５は、ADRC部９２より出力された最小値の総和を演算し、セレクタ部９６に出力する。セレクタ部９６は、ADRC部９２より入力されたダイナミックレンジと総和演算部９５より入力された最小値の総和のいずれか一方を選択して、ダイナミックレンジとし、ADRC部９２より入力されたADRCコードとともに予測演算部７７に出力する。
【００７９】
ADRCコードは予測演算部７７−１乃至７７−Ｎの選択に利用され、ダイナミックレンジはその選択された予測演算部に供給される。例えばADRCコードが（０００００００）である場合、そのときの対応するダイナミックレンジは予測演算部７７−１に供給され、ADRCコードが（００００００１）である場合、対応するダイナミックレンジは、予測演算部７７−２に供給される。以下同様にして、例えばADRCコードが（１１１１１１１）である場合、対応するダイナミックレンジは予測演算部７７−Ｎに供給される。
【００８０】
このパターン分解部７６により、図９のフローチャートに示されるように、パターン分解処理が行われる。
【００８１】
最初に、ステップＳ７１において、総和演算部９５の総和sumをリセットする処理が実行される。すなわち、総和演算部９５は、それまでの最小値の総和を表す値sumを「０」に設定する。ステップＳ７２において、セレクタ部９１は、入力された予測タップを選択し、ADRC部９２に出力する。同様に、セレクタ部９４も入力された予測タップを選択し、量子化誤差演算部９３に出力する。ステップＳ７３において、ADRC部９２は入力された予測タップをADRC符号化する。例えば、今、予測タップが図７に示されるように、（100，110，135，150，140，120，150）である場合、この７個の画素値の最大値は、「１５０」であり、最小値は「１００」であるから、両者の中間の値「１２５」未満の値を「０」とし、それ以上の値を「１」とする１ビットADRC処理を行うと、この予測タップは、ADRCコード（００１１１０１）に変換される。この予測タップの７個の画素値の最大値は、「１５０」であり、最小値は「１００」であるから、その差であるダイナミックレンジは、「５０」となる。
【００８２】
ステップＳ７４において、総和演算部９５は、次式に基づいて総和を演算する。
【００８３】
ｓｕｍ＝ｓｕｍ＋ＭＩＮ                      ・・・（３）
【００８４】
sumは、最小値の総和を表し、MINはステップＳ７３の処理で符号化された画素値の最小値を表す。今の場合、sumは、ステップＳ７１の処理で「０」とされており、最小値は、「１００」であるから、総和sumは、「１００」となる。
【００８５】
ステップＳ７５において、セレクタ部９６は、ADRCコードのビットが全て「１」か否かを判定する。ADRCコードのビットが全て「１」でない場合には、ステップＳ７６に進み、セレクタ部９６は、ADRC部９２より入力されたADRCコードとダイナミックレンジを出力する処理を実行する。例えば、ADRCコードが（０００００００）である場合には、そのダイナミックレンジは予測演算部７７−１に供給され、ADRCコードが（００００００１）である場合には、そのダイナミックレンジは予測演算部７７−２に供給される。以下同様にして、ダイナミックレンジは対応するADRCコードｉ（パターンｉ）の予測演算部７７−ｉに供給される。いまの場合、ADRCコードが（００１１１０１）（＝２９）であるので、ダイナミックレンジ「５０」が予測演算部７７−３０に供給される。
【００８６】
ステップＳ７７において、量子化誤差演算部９３は、量子化誤差を演算する。上述したように、予測タップ（100，110，135，150，140，120，150）がADRCコード（００１１１０１）に１ビットADRCコード化された場合、「０」を最小値「１００」に、「１」を最大値「１５０」に、それぞれ対応させると、予測タップはデータ（100，100，150，150，150，100，150）に対応することになる。従って、量子化誤差は、（０（＝100−100），１０（＝110−100）−１５（＝135−150），０（＝150−150），−１０（＝140−150），２０（＝120−100），０（＝150−150））となる。
【００８７】
ステップＳ７８において、セレクタ部９１とセレクタ部９４は、ステップＳ７７の処理で演算された量子化誤差を選択し、それぞれADRC部９２または量子化誤差演算部９３に出力する。
【００８８】
その後、処理はステップＳ７３に戻り、同様の処理が実行される。すなわち、ADRC部９２は、今入力された量子化誤差をADRC符号化する。具体的には、入力された量子化誤差が（0，10，−15，0，−10，20，0）であるので、最大値は「２０」、最小値は「−１５」、その差であるダイナミックレンジは「３５（＝20−（−15））」となる。そして最小値を「０」、それより大きい値の量子化誤差を、最大値と最小値の中間の値以上の値を「１」、未満の値を「０」として１ビットADRC処理すると、ADRCコードは（０１０００１０）となる。このADRCコードは、「０」を最小値、「１」を最大値に対応させると、データ（−15，20，−15，−15，−15，20，−15）を表すことになる。
【００８９】
ステップＳ７４において、総和演算部９５は、総和sumに現在の最小値MINを加算して、総和を演算する。今の場合、sumの値はそれまで「１００」であったので、現在の最小値「−１５」が加算されて「８５」となる。
【００９０】
ステップＳ７５において、ADRCコードのビットが全て「１」か否か判定され、今の場合、ADRCコードのビットが全て「１」ではないので、ステップＳ７６に進み、ADRCコードとダイナミックレンジがセレクタ部９６から出力される。具体的には、現在のダイナミックレンジ「３５」が、ADRCコード（０１０００１０）（＝３４）に対応する予測演算部７７−３５に供給される。
【００９１】
次に、ステップＳ７７において、量子化誤差演算部９３は量子化誤差を演算する。今の場合、前回の量子化誤差は（0，10，−15，0，−10，20，0）であり、それがADRCコード（０１０００１０）に量子化されたので、これはデータ（−15，20，−15，−15，−15，20，−15）に対応する。従って、この場合における量子化誤差は、（１５（＝0−（−15）），−１０（＝10−20），０（＝−15−（−15）），１５（＝0−（−15）），５（＝−10−（−15）），０（＝20−20），１５（＝0−（−15）））となる。
【００９２】
ステップＳ７８において、セレクタ部９１とセレクタ部９４は、今、量子化誤差演算部９３により演算された量子化誤差（15，−10，0，15，5，0，15）をそれぞれ選択し、ADRC部９２または量子化誤差演算部９３に出力する。
【００９３】
ADRC部９２は、入力された量子化誤差（15，−10，0，15，5，0，15）を、最大値「１５」と最小値「−１０」の中間の値を基準として、それより小さい値を「０」とし、それ以上の値を「１」として１ビットADRC処理するので、ADRCコード（１００１１０１）が得られる。この場合のダイナミックレンジは、「２５」となる。
【００９４】
ステップＳ７４において、総和演算部９５はそれまでの総和sum（＝８５）に現在の最小値（−１０）を加算し、新たな総和sum（７５（＝85−10））を演算する。
【００９５】
ステップＳ７５において、セレクタ部９６は、ADRCコードのビットが全て「１」か否かを判定する。今の場合、まだ全てのビットが「１」でないので、ステップＳ７６に進み、セレクタ部９６は、ADRCコードとダイナミックレンジを出力する。今の場合、ADRCコードが（１００１１０１）（＝７７）であるので、それに対応する予測演算部７７−７８にダイナミックレンジ「２５」が供給される。
【００９６】
ステップＳ７７において、量子化誤差を演算する処理が行われる。今の場合、ADRCコード（１００１１０１）は、データ（15，−10，−10，15，15，−10，15）に対応するので、前の量子化誤差（15，−10，0，15，5，0，15）との差としての量子化誤差は（０（＝15−15），０（＝−10−（−10）），１０（＝0−（−10）），０（＝15−15），−１０（＝5−15）），１０（＝0−（−10）），０（＝15−15））となる。
【００９７】
ステップＳ７８において、セレクタ部９１とセレクタ部９４は、今、量子化誤差演算部９３により演算された量子化誤差（0，0，10，0，−10，10，0）をそれぞれ選択し、ADRC部９２または量子化誤差演算部９３に出力する。
【００９８】
ADRC部９２は、入力された量子化誤差（0，0，10，0，−10，10，0）を、最小値「−１０」と最大値「１０」の中間の値を基準として、それより小さい値を「０」とし、それ以上の値を「１」として１ビットADRC処理するので、ADRCコード（１１１１０１１）が得られる。この場合のダイナミックレンジは、「２０」となる。
【００９９】
ステップＳ７４において、総和演算部９５はそれまでの総和sum（＝７５）に現在の最小値「−１０」を加算し、新たな総和sum（６５（＝75−10））を演算する。
【０１００】
ステップＳ７５において、セレクタ部９６は、ADRCコードのビットが全て「１」か否かを判定する。今の場合、まだ全てのビットが「１」でないので、ステップＳ７６に進み、セレクタ部９６は、ADRCコードとダイナミックレンジを出力する。今の場合、ADRCコードが（１１１１０１１）（＝１２３）であるので、それに対応する予測演算部７７−１２４にダイナミックレンジ「２０」が供給される。
【０１０１】
ステップＳ７７において、量子化誤差を演算する処理が行われる。今の場合、ADRCコード（１１１１０１１）は、データ（10，10，10，10，−10，10，10）に対応するので、前の量子化誤差（0，0，10，0，−10，10，0）との差としての量子化誤差は（−１０（＝0−10），−１０（＝0−10），０（＝10−10），−１０（＝0−10），０（＝−10−（−10）），０（＝10−10），−１０（＝0−10））となる。
【０１０２】
ステップＳ７８において、セレクタ部９１とセレクタ部９４は、今演算された量子化誤差（−10，−10，0，−10，0，0，−10）を選択し、ADRC部９２または量子化誤差演算部９３に出力する。
【０１０３】
ステップＳ７３において、ADRC部９２は、量子化誤差（−10，−10，0，−10，0，0，−10）を１ビットADRC処理する。今の場合、最大値は「０」、最小値は「−１０」であるので、ダイナミックレンジは「１０」となる。そして１ビットADRCコードは（００１０１１０）となる。
【０１０４】
ステップＳ７４において、総和演算部９５は、それまでの総和sum（＝６５）に現在の最小値「−１０」を加算し、新たな総和sum（５５（＝65−10））を演算する。次に、ステップＳ７５において、セレクタ部９６は、ADRCコードのビットが全て「１」か否かを判定する。今の場合、ADRCコードのビットは全て「１」ではないので、ステップＳ７６に進み、セレクタ部９６は、ADRCコードとダイナミックレンジを出力する。今の場合、ADRCコード（００１０１１０）（＝２２）に対応する予測演算部７７−２３にダイナミックレンジ「１０」が供給される。
【０１０５】
ステップＳ７７において、量子化誤差演算部９３は量子化誤差を演算する。ADRCコード（００１０１１０）は、データ（−10，−10，0，−10，0，0，−10）に対応し、前の量子化誤差は（−10，−10，0，−10，0，0，−10）であるので、量子化誤差は（０（＝−10−（−10））,０（＝−10−（−10））,０（＝0−0）,０（＝−10−（−10））,０（＝0−0）,０（＝0−0）,０（＝−10−（−10）））となる。
【０１０６】
その後、ステップＳ７３に戻り、ADRC部９２は、入力された量子化誤差（０，０，０，０，０，０，０）を１ビットADRC符号化する。今の場合、量子化誤差は全て「０」であるので、ADRC部９２は、これをADRCコード（１１１１１１１）とする。ステップＳ７４において、総和演算部９５は総和sumを演算する。今の場合、最小値は「０」であるので、総和sumは５５（＝５５＋０）となる。
【０１０７】
ステップＳ７５において、セレクタ部９６は、ADRCコードのビットが全て「１」か否かを判定する。今の場合ADRCコードのビットが全て「１」であるため、ステップＳ７９に進み、セレクタ部９６は、総和sumをダイナミックレンジとして選択する。今の場合、総和sumは、「５５」であるので、この値がダイナミックレンジとして選択される。
【０１０８】
ステップＳ８０において、セレクタ部９６は、ADRCコードとダイナミックレンジを出力する。今の場合、ADRCコードは、（１１１１１１１）（＝１２７）であるので、予測演算部７７−１２８にダイナミックレンジ「５５」が出力される。
【０１０９】
以上の処理により、入力された予測タップ（100，110，135，150，140，120，150）が１ビットADRCコードに基づいて、次のように６個のパターンに分解されたことを意味する。
【０１１０】
（100，110，135，150，140，120，150）
＝（  0，  0， 50， 50， 50，  0， 50）＋；００１１１０１（DR＝５０）
（  0， 35，  0，  0，  0， 35，  0）＋；０１０００１０（DR＝３５）
（25， 0， 0，25，25， 0，25）＋；１００１１０１（DR＝２５）
（20，20，20，20， 0，20，20）＋；１１１１０１１（DR＝２０）
（ 0， 0，10， 0，10，10， 0）＋；００１０１１０（DR＝１０）
（55，55，55，55，55，55，55）＋；１１１１１１１（DR＝５５）
【０１１１】
図６に戻って、ステップＳ４６において、以上のようにしてパターン分解処理が行われた後、ステップＳ４７において、予測演算部７７は予測係数を読み出す。すなわち、予測係数記憶部７４には、予測係数がクラス毎に、そして各クラス内においてパターン毎に記憶されている。予測係数記憶部７４は、クラスコード決定部７３より供給されたクラスコードに対応するＮ個のパターンの予測係数を、それぞれ対応するパターンの予測演算部７７−１乃至７７−Ｎに供給する。予測演算部７７−１乃至７７−Ｎは、ステップＳ４８において予測演算する。
【０１１２】
具体的には、予測演算部７７−１は、クラスタップに基づいて決定されたクラスコード（クラスj）の予測係数であって、ADRCパターン（０００００００）に対応する予測係数ｗj（１）に、セレクタ部９６より供給されたダイナミックレンジdr（１）を乗算する。予測演算部７７−２は、クラスｊにおける予測係数ｗjであって、パターン（００００００１）の予測係数ｗj（２）を、セレクタ部９６より供給されたパターン（００００００１）のダイナミックレンジdr（２）を乗算する。以下同様にして、予測演算部７７−Ｎはクラス（ｊ）における予測係数ｗjであって、パターン（１１１１１１１）に対応する予測係数ｗj（Ｎ）（Ｎ＝１２８）に、セレクタ部９６より供給されたパターンＮのダイナミックレンジdr（Ｎ）を乗算する。すなわち、予測演算部７７−１乃至７７−Ｎは、それぞれパターンｉ毎の予測演算処理を行い、パターンｉ毎の予測演算値ｗ（ｉ）を上記（１）式に基づいて演算する。
【０１１３】
ステップＳ４９において、加算部７８は、演算結果を加算してHD画像信号を出力する。具体的には、予測演算部７７−１乃至７７−Ｎにより行なわれた予測演算の結果ｗ（ｉ）を、上記した（２）式に基づいて加算してHD画像信号Ｙを演算する。
【０１１４】
ステップＳ５０において、領域抽出部７１と領域抽出部７５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Ｓ４１に戻り、それ以降の処理を繰り返し実行する。全ての画素の処理が終了したと判定された場合には、処理は終了される。
【０１１５】
以上のようにして、図５の情報処理装置６１により、入力されたSD画像信号からより高品位のHD画像信号を生成することができる。
【０１１６】
なお、次式に従って、各ADRCコードに対応する最小値を予測演算に用いることも可能である。
【０１１７】
ｙ（ｉ）＝ｗj（ｉ）・ｄｒ（ｉ）＋ｖj（ｉ）・ＭＩＮ（ｉ）      ・・・（４）
【０１１８】
上記式におけるｗj（ｉ）, ｖj（ｉ）は、クラスコードｊにおけるADRCコードｉの予測係数である。しかし、予測係数ｖj（ｉ）は、クラスコードｉに拘らず、ほぼ一定の値となる。そこで、ｖj（ｉ）,MIN（ｉ）の成分は、MINの総和として考慮することで、上記式（１）による演算が可能となる。
【０１１９】
次に、図５の予測係数記憶部７４に記憶される予測係数を生成する装置について説明する。図１０は、このような予測係数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１１１は、２次元間引きフィルタ１２１、領域抽出部１２２、パターン検出部１２３、クラスコード決定部１２４、領域抽出部１２５、パターン分解部１２６、正規方程式生成部１２７、予測係数決定部１２８、および予測係数記憶部１２９により構成されている。
【０１２０】
２次元間引きフィルタ１２１は、入力された教師画像としてのHD画像信号から生徒画像としてのSD画像信号を生成する。この処理は、例えば、水平方向と垂直方向に１画素おきに画素を間引くことで行われる。
【０１２１】
領域抽出部１２２は、２次元間引きフィルタ１２１より供給されたSD画像信号からクラスタップを抽出する。パターン検出部１２３は、領域抽出部１２２により抽出されたクラスタップのパターンを検出する。具体的には、１ビットADRC処理によりパターンが検出される。クラスコード決定部１２４は、パターン検出部１２３により検出されたパターンに対応するクラスコードを決定する。
【０１２２】
以上領域抽出部１２２、パターン検出部１２３、およびクラスコード決定部１２４は、それぞれ図５の領域抽出部７１、パターン検出部７２、およびクラスコード決定部７３と同様の構成と機能を有している。
【０１２３】
領域抽出部１２５は、２次元間引きフィルタ１２１より供給されたSD画像信号から予測タップを抽出する。パターン分解部１２６は、領域抽出部１２５より供給された予測タップのパターンを分解する。この領域抽出部１２５とパターン分解部１２６の構成と機能も、図５の領域抽出部７５とパターン分解部７６における場合と同様である。
【０１２４】
正規方程式生成部１２７は、クラスコード決定部１２４により決定されたクラスコード毎に、パターン分解部１２６より供給されたダイナミックレンジとHD画像信号との関係を表す正規方程式をパターン毎に生成する。予測係数決定部１２８は、正規方程式生成部１２７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１２９は、予測係数決定部１２８により決定された予測係数を記憶する。
【０１２５】
このように、予測タップをパターン分解して、パターン毎に予測係数を持つようにしたので、同じクラスに分類された入力でも、予測タップ値が異なると、予測タップにかかる係数という観点では異なる係数が適用されることになる。その結果、予測係数の自由度が向上する点において、HD変換時におけるＳ／Ｎの向上等、処理性能を改善することができる。
【０１２６】
次に、図１１のフローチャートを参照して、情報処理装置１１１により行われる予測係数の学習処理について説明する。
【０１２７】
最初に、ステップＳ１０１において、２次元間引きフィルタ１２１は、教師画像としてのHD画像信号を入力する。ステップＳ１０２において、２次元間引きフィルタ１２１はSD画像信号を生成する。具体的には、水平方向と垂直方向の画素数を１個ずつ間引くことでSD画像信号が生成される。
【０１２８】
次に、ステップＳ１０３において、領域抽出部１２２と領域抽出部１２５は、それぞれ入力されたSD画像信号から１つの注目画素を選択する。ステップＳ１０４において、領域抽出部１２２は、SD画像信号からクラスタップを抽出する処理を実行する。ステップＳ１０３の処理で選択された注目画素に対するクラスタップの相対的位置はあらかじめ設定されている。ステップＳ１０５において、パターン検出部１２３はパターンを検出する。すなわち、領域抽出部１２２で抽出されたクラスタップのパターンが１ビットADRC処理を施すことで検出される。ステップＳ１０６で、クラスコード決定部１２４はクラスコードを決定する。すなわち、パターン検出部１２３により検出されたパターンに対応するクラスコードが、あらかじめ設定されている対応表に基づいて決定される。
【０１２９】
以上のステップＳ１０３乃至ステップＳ１０６の処理は、図６のステップＳ４１乃至ステップＳ４４の処理と同様の処理である。
【０１３０】
次に、ステップＳ１０７において領域抽出部１２５は、入力されたSD画像信号から予測タップを抽出する。ステップＳ１０８において、パターン分解部１２６はパターン分解処理を実行する。以上のステップＳ１０７およびステップＳ１０８の処理は、図６におけるステップＳ４５およびステップＳ４６の処理と同様の処理である。
【０１３１】
ステップＳ１０９において、正規方程式生成部１２７は、クラス毎に正規方程式を生成する処理を実行する。ステップＳ１１０において、領域抽出部１２２と領域抽出部１２５は、全画素の処理を終了したか否かを判定する。まだ処理が終了していない画素が残っている場合にはステップＳ１０３に戻り、それ以降の処理が繰り返し実行される。ステップＳ１１０において、フレームの全ての画素の処理が終了したと判定された場合、ステップＳ１１１においてさらに全学習データの処理を終了したか否かが判定される。全学習データの処理がまだ終了されていない場合には、すなわち、まだ処理していないフレームが残っている場合には、ステップＳ１０１に戻り、それ以降の処理が繰り返し実行される。ステップＳ１１１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、ステップＳ１１２に進み、予測係数決定部１２８はクラス毎に予測係数を算出する処理を実行する。ステップＳ１１３において、予測係数記憶部１２９は、ステップＳ１１２の処理で予測係数決定部１２８により決定された予測係数を記憶する。
【０１３２】
すなわち、今、HD画像信号成分を「Ｙ」、予測タップから求められるダイナミックレンジを「Ｄ」、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。
【０１３３】
ＤＷ＝Ｙ                  ・・・（５）
【０１３４】
（５）式におけるＤ，Ｗ，およびＹは、それぞれ次のように表される。
【０１３５】
【数２】
2005210341.tif 000004
【０１３６】
【数３】
2005210341.tif 000005
【０１３７】
【数４】
2005210341.tif 000006
【０１３８】
HD画像信号成分「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。
【０１３９】
ＤＷ＝Ｙ＋Ｅ                ・・・（９）
【０１４０】
Ｅは、次式で表される。
【０１４１】
【数５】
2005210341.tif 000007
【０１４２】
（９）式から各係数j（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。なお、ｍは学習数を表わし、ｎは予測係数（予測タップのADRCパターン）の数を表わす。
【０１４３】
【数６】
2005210341.tif 000008
【０１４４】
（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。
【０１４５】
【数７】
2005210341.tif 000009
【０１４６】
【数８】
2005210341.tif 000010
【０１４７】
（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。
【０１４８】
【数９】
2005210341.tif 000011
【０１４９】
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。
【０１５０】
以上のようにして、予測係数記憶部１２９に記憶された予測係数決が、図５の予測係数記憶部７４において利用されることになる。
【０１５１】
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１２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。
【０１５２】
図１２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。
【０１５３】
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。
【０１５４】
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。
【０１５５】
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。
【０１５６】
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。
【０１５７】
この記録媒体は、図１２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。
【０１５８】
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。
【０１５９】
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】
【０１６０】
【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画像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の情報処理装置のHD画像信号生成処理を説明するフローチャートである。
【図７】予測タップを説明する図である。
【図８】図５のパターン分解部の構成例を示すブロック図である。
【図９】図８のパターン分解部のパターン分解処理を説明するフローチャートである。
【図１０】予測係数を生成する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処理を説明するフローチャートである。
【図１２】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】
【０１６１】
６１  情報処理装置，  ７１  領域抽出部，  ７２  パターン検出部，  ７３  クラスコード決定部，  ７４  予測係数記憶部，  ７５  領域抽出部，  ７６  パターン分解部，  ７７  予測演算部，  ７８  加算部，  ９１  セレクタ部，  ９２  ADRC部，  ９３  量子化誤差演算部，  ９４  セレクタ部，  ９５  総和演算部，  ９６  セレクタ部，  １１１  情報処理装置，  １２１  ２次元間引きフィルタ，  １２２  領域抽出部，  １２３  パターン検出部，  １２４  クラスコード決定部，  １２５  領域抽出部，  １２６  パターン分解部，  １２７  正規方程式生成部，  １２８  予測係数決定部，  １２９  予測係数記憶部，
【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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