(57)【要約】【課題】  多階調の画像を表示階調の少ない媒体に対してもより高品質に表示すると同時に尖鋭化や鈍化などの機能を複合的に提供する。【解決手段】濃淡画像の階調値を減少する量子化手段と、量子化の前後の値をそれぞれ近傍平滑演算する二つのトランスバーサル型フィルタ処理手段と、フィルタ係数の設定および保持手段と、画像信号の利得を補正する増幅器と、画像信号及びフィルタ出力を加算する加算器とを設けたことにより、疑似濃淡画像発生および、尖鋭化ないし鈍化処理を複合的に実現する階調処理装置を提供する。【選択図】  図５
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
階調表現に制約のある表示装置などに於いて、疑似的に表示階調数を高める方法であって、
入力画像の原階調値を順次一時的に一定量保持する入力バッファ手段と、
該入力バッファ内画素値に対し、予め設定したフィルタ係数によりフィルタ処理を行う第１のフィルタ手段と、
下記量子化手段の出力する画像の一部を順次一時的に一定量保持するバッファ手段と、
該出力バッファ内画素値に対し、予め設定したフィルタ係数によりフィルタ処理を行う第２のフィルタ手段と、
入力画像の処理対象位置の画素値、および第１のフィルタ手段出力値、および第２のフィルタ手段出力値を加減算合成する加減算手段と、
加算後の補正階調値を少ない階調数に減色する量子化手段とを有することを特徴とする画像の擬似階調処理方法。
【請求項２】
上記請求項１の方法において、入力バッファ手段と出力バッファ手段を共有する事を特徴とする画像の擬似階調処理方法。
【請求項３】
階調表現に制約のある表示装置などに於いて、疑似的に表示階調数を高める方法であって、
後述の加算器出力階調値を順次一時的に一定量保持する入力バッファ手段と、
該入力バッファ内画素値に対し、予め設定したフィルタ係数によりフィルタ処理を行う第１のフィルタ手段と、
出力画像の一部を順次一時的に一定量保持する出力バッファ手段と、
該出力バッファ内画素値に対し、予め設定したフィルタ係数によりフィルタ処理を行う第２のフィルタ手段と、
入力画像の処理対象位置の画素値、および第１のフィルタ手段出力値、および第２のフィルタ手段出力値を加減算合成する加減算手段と、
加算後の補正階調値を少ない階調数に減色する量子化手段とを有することを特徴とする画像の擬似階調処理方法。
【請求項４】
上記請求項３の方法において、入力バッファ手段と出力バッファ手段を共有する事を特徴とする画像の擬似階調処理方法。
【請求項５】
階調表現に制約のある表示装置などに於いて、疑似的に表示階調数を高める方法であって、
入力画素値に所定の定数を乗算する第１の乗算回路および該定数の設定手段と、
入力画素値のフィードバック係数を設定する手段および該係数を入力画素値に乗算する第２の乗算回路と、
前記第１の乗算回路の出力を少ない階調数に減色する量子化手段と、
上記第２の乗算回路の出力から量子化手段の出力を減算する手段と、
前記減算手段の出力を一定数分保持するバッファ手段と、
前記バッファデータに対し、予め設定したフィルタ係数によりフィルタ処理を行うフィルタ手段と、
前記第１の乗算回路の出力と、前記フィルタ出力を加算する手段とを有することを特徴とする画像の擬似階調処理方法。
【請求項６】
階調表現に制約のある表示装置などに於いて、疑似的に表示階調数を高める方法であって、
入力画素値に所定の定数を乗算する第１の乗算回路および該定数の設定手段と、
入力画素値のフィードバック係数を設定する手段および該係数を入力画素値に乗算する第２の乗算回路と、
前記第１の乗算回路の出力を少ない階調数に減色する量子化手段と、
上記第２の乗算回路の出力から量子化手段の出力を減算する手段と、
前記減算手段の出力を一定数分保持するバッファ手段と、
前記バッファデータに対し、予め設定したフィルタ係数によりフィルタ処理を行うフィルタ手段と、
前記第１の乗算回路の出力と、前記フィルタ出力を加算する手段とを有することを特徴とする画像の擬似階調処理方法。
【請求項７】
前記請求項１ないし請求項６の階調処理方法を実現するソフトウェアを書き込んだ媒体ないし、ソフトウェアを記憶装置に置いて階調処理を行う画像処理システム。
【請求項８】
前記請求項１ないし請求項６の階調処理方法を実現するロジックを有することを特徴とする階調プロセッサ。
【請求項９】
前記請求項１ないし請求項６の階調処理方法を実現するロジックと、
内蔵もしくは外付けのフレームメモリと、
その描画階調精度が浮動小数点もしくはフレームメモリの語長より多ビットの整数である２次元ないし３次元画像描画回路とを有することを特徴とするデジタル画像描画プロセッサ（ＧＰＵ）。
【請求項１０】
前記請求項８ないし請求項９の階調処理回路を有したディスプレイドライバ回路を具備することを特徴とするＰＤＰ（プラズマディスプレイ）,ＬＣＤ（液晶ディスプレイ）,ＯＬＥＤ（有機ＥＬディスプレイ）などのディスプレイ装置。
【請求項１１】
前記請求項７の階調処理システムによって印字画像処理を行うこと特徴とするインクジェットプリンタ、レーザプリンタなどの印刷装置。
【請求項１２】
前記請求項８ないし請求項９の階調処理回路を有した印字画像処理回路を具備することを特徴とするインクジェットプリンタ、レーザプリンタなどの印刷装置。
【請求項１３】
前記請求項７の階調処理システムによって刷版画像処理を行うこと特徴とする印刷製版用イメージセッタないしＲＩＰ（ラスター・イメージ・プロセッサ）。
【請求項１４】
前記請求項８ないし請求項９の階調処理回路を有したレーザ描画ドライバ回路を具備したことを特徴とする印刷製版用イメージセッタないしＲＩＰ（ラスター・イメージ・プロセッサ）。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、多階調の画像をより階調表現能力の低い表示媒体に擬似階調表示ないし疑似濃淡表示するための画像階調表示処理に関する。
【背景技術】
【０００２】
印刷ではインクの着・不着の２状態しか階調表現できないため、網点と言うドットの大小や密度で濃淡を疑似的に表現している。同様に液晶ディスプレイなども本来の階調表現能力は６４階調程度に限られるため、誤差拡散法などの手法によって疑似的に２５６階調やそれ以上の多階調を表現している。
【０００３】
インクジェットプリンタの印字ヘッドの形状から偶数ラインと奇数ラインのドット位置が互いに交互となった千鳥配置の場合の、誤差拡散法や平均誤差最小法による階調画像処理方法がある。（例えば、特許文献１参照。）。
【０００４】
【特許文献１】特願平７−７４２６６２号 公報
【０００５】
この様に印字装置や表示装置にはそれぞれ固有の原理的あるいは機構的な制約がありその特性に応じた疑似濃淡処理が必用である。
【０００６】
ここで誤差拡散法は、画像をラスタースキャンする過程において順次二値化等の量子化処理を行い、そこで発生した量子化誤差を拡散フィルタによって対象画素からの相対位置に応じた加重を乗じて近傍画素へそれぞれ加算する方式である。図１は簡単のため一次元信号に簡略した誤差拡散法の模式図を示す。画像の如き二次元信号であっても遅延処理が水平および垂直の二方向にわたることを考慮に入れれば同様に処理できることはいうまでもない。
【０００７】
１０は入力バッファであり１クロック動作毎にメモリ内容が順次送られるシフトレジスタの機能を有している。１００は加算器であり、前段のレジスタの値と１１０の乗算器出力を加算して１０１のレジスタに出力する。１１は乗算器群であり１３の減算器出力に所定の係数を乗算して各々出力する。この部分が誤差拡散の機能を提供している。１０および１１には各々３個の素子しか記していないが実際には３個にらないことは言うまでもない。１２は量子化器であり、入力バッファの最終出力を量子化したのち出力する。１３は減算器であり、量子化器１２の入出力の差を出力する。（例えば誤差拡散法の出典として非特許文献１参照。）。
【０００８】
【非特許文献１】Ｒ．  Ｗ．  Ｆｌｏｙｄ  ａｎｄ  Ｌ．  Ｓｔｅｉｎｂｅｒｇ，  “Ａｎ  ａｄａｐｔｉｖｅ  ａｌｇｏｒｉｔｈｍ  ｆｏｒ  ｓｐａｔｉａｌ  ｇｒａｙ  ｓｃａｌｅ，”  ＳＩＤ  ７５  Ｄｉｇｅｓｔ  ｏｆ  Ｔｅｃｈ．  Ｐａｐｅｒｓ，ｖｏｌ．４．３，  ｐｐ．３６−３７，  １９７５．
【０００９】
また平均誤差最小法は論理的に誤差拡散法と同一の方式であるが、実装上はある画素を量子化する際に量子化済みの近傍画素の誤差を荷重平均して加算するという形式になっている。図２には平均誤差最小法の構成例を簡単のため一次元に簡略して示す。画像の如き二次元信号であっても遅延処理が水平および垂直の二方向にわたることを考慮に入れれば同様に処理できることはいうまでもない。２０の加算器は入力値と２１の積和器の出力を加算して出力する。２１のフィードバックフィルタは２３の減算器出力をフィルタリングして出力する。２１０の積和器は２１００の加算器と２１０１および２１０２，．．．の乗算器からなり、積和演算を行う。乗算器２１０１，２１０２，．．．は遅延器２１１１，２１１２，．．．の出力をそれぞれ所定の係数倍して出力する．２１１は誤差バッファであり減算器２３の出力をシフトレジスタで保持する。２２は量子化器であり、加算器１０の出力を所定の階調に減色出力する。２３は減算器であり量子化器２２の入出力の差を出力する。（平均誤差最小法の出典として非特許文献２参照。）。
【００１０】
【非特許文献２】Ｊ．  Ｆ．  Ｊａｒｖｉｓ，  Ｃ．  Ｎ．  Ｊｕｄｉｃｅ，  ａｎｄ  Ｗ．  Ｈ．  Ｎｉｎｋｅ，  “Ａ  ｓｕｒｖｅｙ  ｏｆ  ｔｅｃｈｎｉｑｕｅｓ  ｆｏｒ  ｔｈｅ  ｄｉｓｐｌａｙ  ｏｆ  ｃｏｎｔｉｎｕｏｕｓ  ｔｏｎｅ  ｐｉｃｔｕｒｅｓ  ｏｎ  ｂｉｌｅｖｅｌ  ｄｉｓｐｌａｙｓ，”  Ｐｒｏｃ．  ＣＧＩＰ，  ｖｏｌ．５，  ｎｏ．１，  ｐｐ．１３−４０，  Ｍａｒｃｈ  １９７６．
【００１１】
現在では通常誤差拡散法と平均誤差最小法のどちらも区別無く誤差拡散法と呼び慣わすことが多いのでここでも特に区別する必要がない限りは双方を誤差拡散法と呼ぶことにする。
【００１２】
誤差拡散法は２値化に限らず３値化でも４値化でも任意の階調数に減色可能で、概ね良好な疑似濃淡画像を比較的簡便に得られる優れた手法であるが、平坦部に不必要なミミズ状の模様（ワーム）が発生したり、急なステップエッジの後で過剰な等色領域が発生したりと言う課題があり引き続き改良が続けられている。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１３】
前記背景技術の実施の有無に関わらず、多くの場合画像の尖鋭度が足りないために予めアンシャープマスキングと呼ばれる尖鋭化処理などを施す必要があり、ソフトウェア処理の場合には処理時間の増加、ハードウェア処理の場合には回路規模の増大などの問題があるが、前置処理回路によって尖鋭化を別途行うのが通例である。（例えば、特許文献２参照。）。
【００１４】
【特許文献２】特開２００１−３５８９２９号  公報
【００１５】
本発明はこれらの問題を効率的かつ効果的に解決すべくなされたものである。
【課題を解決するための手段】
【００１６】
本発明は、誤差拡散法を拡張することによって尖鋭化処理と疑似濃淡化処理を統合したところに大きな特徴がある。特に量子化誤差の拡散フィルタを２重化するか、さらに統合を進めわずか２つの乗算回路を追加するだけで前記課題を解決出来たところが特徴である、
【００１７】
従来の一般的な誤差拡散処理装置にトランスバーサル型フィルタを別途前置した物と比べて、自由にかつ効率的に画像強調効果を付与できる事が利点である。通常の誤差拡散法では量子化の前後の差分すなわち量子化誤差を単一の拡散フィルタに入力し近傍へ拡散するが、本発明の階調処理方法および装置では、量子化の前後の値をそれぞれ別個の拡散フィルタに入力し別個に拡散する。各々のフィルタの係数を適切に設定することによって、尖鋭化などの前処理を統合することが出来る。また統合システムであるが故にハードウェア資源の共用などの効率的な構成を取ることが出来る。
【００１８】
請求項１ないし請求項４で示した回路構成の場合にはフィルタ回路を２重化しているために通常の誤差拡散回路よりも回路規模は増加するが、尖鋭化フィルタを別途追加する場合比べれば規模の増加はきわめて少ない。前置尖鋭化回路では５ライン分程度のバッファ装置および２５タップ程度の積和器を備えたフィルタ回路が必要となるからである。
【００１９】
特に請求項５で示した回路構成の場合には誤差拡散用のフィルタ回路のままで算器２つを追加しただけで同等の効果を得ることができるので、この場合にはハードウェア規模の増加を最小限に抑えることができる。
【発明の効果】
【００２０】
本発明により、疑似濃淡化処理と同時にアンシャープマスキング等の尖鋭化処理を行うことが出来る。従って二つの処理を別々におこなう場合に比べ処理時間やハードウェア規模を少なく抑えることが出来る。特に携帯機器搭載用の画像表示ＩＣなどではチップサイズの縮小や省電力にも寄与する。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２１】
以下、本発明の実施の形態を図３〜図８に基づいて説明する。
【実施例１】
【００２２】
図３は請求項１の実施例を図示したものである。簡単のため一次元信号に簡略した疑似濃淡処理法の模式図を示している。画像の如き二次元信号であっても遅延処理が水平および垂直の二方向にわたることを考慮に入れれば同様に処理できることはいうまでもない。
【００２３】
３０は入力バッファでありシフトレジスタ等によって遅延器３００、３０１の内容が順次転送される。３１は積和器であり入力バッファからの出力を受け取って予め指定された乗算係数を３１０，３１１等の乗算器で掛け合わせた後に３１２の加算器で積算する。なお図では遅延器が４個乗算器が５個の例を示したが、これに限るものではなく、また積和演算を乗算器自体１個と加算器１個を逐次流用して行っても同様の効果が得られることは言うまでもない。３２は減算器であり積和器３１の出力と積和器３３の出力を減算して量子化器３４に送る。３３の積和器は３１と同等の機能を有しており、３５の出力バッファの出力を積和する。３４は量子化器であり、例えば入力の２５６階調を２階調などへ減色する。３５は出力バッファであり、量子化器３４の出力を一時的に保持する働きを有している。入力バッファ３０と同様の構成である。
【００２４】
請求項１に掛かる本実施例で特徴的なのは入力側と出力側にそれぞれフィルタを別々に用いた事のほか、通常の誤差拡散法ではフィルタは帰還型になっているのに対し、入力側のフィルタが帰還路を持たないトランスバーサル型になっていることである。
【実施例２】
【００２５】
図４は請求項２の実施例を図示したものである。簡単のため一次元信号に簡略した疑似濃淡処理法の模式図を示している。画像の如き二次元信号であっても遅延処理が水平および垂直の二方向にわたることを考慮に入れれば同様に処理できることはいうまでもない。
【００２６】
請求項２は請求項１の入力バッファと出力バッファを共有した構成であり、機能および効果は全く同一である。共有バッファ構成をとることによりメモリを節約することが可能である。一方減算器を遅延器の数だけ用意する必要がある。
【００２７】
４０および４２は乗算器群であり、入力画素値ないし出力画素値を所定の乗算係数倍して出力する。図では５個および４個の例を示しているが、これに限るわけではない。４１は加減器つき差分バッファである。４３は量子化器であり加算器４１の出力を所定の階調へ減色する働きを有している。
【実施例３】
【００２８】
図５は請求項３の実施例を図示したものである。簡単のため一次元信号に簡略した疑似濃淡処理法の模式図を示している。画像の如き二次元信号であっても遅延処理が水平および垂直の二方向にわたることを考慮に入れれば同様に処理できることはいうまでもない。図３に示した回路との相違点は入出力双方のフィルタ回路からの差分をフィードバック加算する位置である。
【００２９】
５０は乗算器である。回路の利得を補正し全体としての直流利得が例えば１となるように設定する。５１はフィードバック加算器である。乗算器５０の出力と減算器５４の出力を加算して入力バッファに渡す。５２は入力バッファであり、シフトレジスタ等によって遅延器の内容が順次転送される。個々の遅延器には特に記号をふらなかったが図３と同様であるのは言うまでもない。５３は積和回路である。入力バッファ５２の内容を積和する事によってフィルタ回路を構成している。５４は減算器である。積和器５３および積和器５５の出力を逐次減算しフィードバック加算器５１に渡す。５５は積和器であり、積和器５３と同様の構成である。出力バッファ５７の内容を所定の乗算係数倍した和を出力する。５６は量子化器でありフィードバック加算器５１の出力を所定の階調へ減色する働きを有している。５７は出力バッファであり、シフトレジスタ等によって遅延器の内容が順次転送される。個々の遅延器には特に記号をふらなかったが図３と同様であるのは言うまでもない。
【実施例４】
【００３０】
図６は請求項４の実施例を図示したものである。簡単のため一次元信号に簡略した疑似濃淡処理法の模式図を示している。画像の如き二次元信号であっても遅延処理が水平および垂直の二方向にわたることを考慮に入れれば同様に処理できることはいうまでもない。図４に示した回路との相違点は入出力双方のフィルタ回路からの差分をフィードバック加算する位置である。遅延の方向は図示の都合上逆になっているが論理的には同一である。また図５に示した回路と比して同様の機能を共有型のバッファ回路で実現することによって遅延素子の削減を行っている。
【００３１】
６０は乗算器である。回路の利得を補正し全体としての直流利得が例えば１となるように設定する。６１はフィードバック加算器である。乗算器６０の出力と加減算器つきバッファ６３の出力を加算して入力乗算器群６２に渡す。６２は乗算器群であり所定の乗算係数倍した後加算器に入力される。個々の乗算器には特に記号をふらなかったが図１の乗算器群１１と同様であるのは言うまでもない。６３は共有誤差バッファであり、シフトレジスタ等によって遅延器の内容が順次転送されると同時に入力乗算器群６２および出力乗算器群６４の出力を減算する。個々の遅延器、加減算器には特に記号をふらなかったが図２のバッファ２０と同様であるのは言うまでもない。最後段の加減算器の出力がフィードバック加算器に渡される。６４は乗算器群であり、量子化器６５の出力を所定の乗算係数倍した後加減算器付き誤差バッファ６３の各減算入力に入力される。個々の乗算器には特に記号をふらなかったが図１の乗算器群１１と同様であるのは言うまでもない。６５は量子化器でありフィードバック加算器５１の出力を所定の階調へ減色する働きを有している。
【実施例５】
【００３２】
図７は請求項５の実施例を図示したものである。簡単のため一次元信号に簡略した疑似濃淡処理法の模式図を示している。画像の如き二次元信号であっても遅延処理が水平および垂直の二方向にわたることを考慮に入れれば同様に処理できることはいうまでもない。図１に示した誤差拡散回路との差異は、入力部の直後と差分誤差回路の直前にそれぞれ乗算回路が装備されていることである。
【００３３】
７０は乗算器である。回路の利得を補正し全体としての直流利得が例えば１となるように設定する。７１は入力バッファであり１クロック動作毎にメモリ内容が順次送られるシフトレジスタの機能を有している。７１０は加算器であり、前段のレジスタの値と７２０の乗算器出力を加算して７１１のレジスタに出力する。７２は乗算器群であり７５の減算器出力に所定の係数を乗算して各々出力する。この部分が誤差拡散の機能を提供している。通常乗算回路の乗算係数の和は１になるように設定される。乗算係数の例が非特許文献１に示されている。７１および７２には各々３個の素子しか記していないが実際には３個に限らないことは言うまでもない。７３は量子化器であり、入力バッファの最終出力を量子化したのち出力する。７４は乗算器であり、量子化器７３への入力と同一の値を所定の定数倍して出力する。７５は減算器であり、量子化器７３の入力の定数倍と出力の差を出力する。
【００３４】
乗算器７０および乗算器７４の乗算係数については、通常の誤差拡散法の場合双方が１となっている。それぞれの乗算係数をａおよびｂとするとき、全体の直流利得を１に保つためには、数式１によって双方を関連づけることが必要である。
【００３５】
【数１】
2005258875.tif 000003
【００３６】
乗算器７４の乗算係数ｂを０に向かって小さくする事により高域強調の作用が強くなり、乗算係数ｂを１より大きくすることにより高域抑制の作用が強くなる。乗算係数ｂを用途にあわせて設定した後従属的にａを決定することにより全体の直流利得を恒に１に保つことが可能となる。
【実施例６】
【００３７】
図８は請求項６の実施例を図示したものである。簡単のため一次元信号に簡略した疑似濃淡処理法の模式図を示している。画像の如き二次元信号であっても遅延処理が水平および垂直の二方向にわたることを考慮に入れれば同様に処理できることはいうまでもない。図２に示した平均誤差最小回路との差異は、入力部の直後と差分誤差回路の直前にそれぞれ乗算回路が装備されていることである。
【００３８】
８０は乗算器である。回路の利得を補正し全体としての直流利得が例えば１となるように設定する。８１はフィードバック加算器である。乗算器８０と積和回路８２の出力を加算し、量子化器８３に対して出力する。８２は積和回路である。誤差減算回路８５の出力を遅延器群８２２、乗算器群８２１、および加算器８２０によって積和演算する。通常積和回路の乗算係数の和は１になるように設定される。乗算係数の例が非特許文献２に示されている。８３は量子化器であり、フィードバック加算器８１の出力を量子化したのち出力する。８４は乗算器であり、量子化器８３への入力と同一の値を所定の定数倍して出力する。８５は減算器であり、量子化器８３の入力の定数倍と出力の差を出力する。
【００３９】
乗算器８０および乗算器８４の乗算係数については、実施例５と同一であるため説明を省略する。
【産業上の利用可能性】
【００４０】
本発明が、疑似濃淡表現を必要とするプラズマディスプレイパネルや液晶ディスプレイ、有機ＥＬディスプレイなどに適用可能なことはもちろんであるが、それらの前段のディスプレイ回路やグラフィックアダプタにも適用可能である。コンピュータグラフィクス等浮動小数点演算の結果を所定の階調数に丸める事によって階調表現する回路に置いても同様に適用可能である。
【図面の簡単な説明】
【００４１】
【図１】誤差拡散法の処理回路例
【図２】平均誤差最小法の処理回路例
【図３】請求項１の回路構成例
【図４】請求項２の回路構成例
【図５】請求項３の回路構成例
【図６】請求項４の回路構成例
【図７】請求項５の回路構成例
【図８】請求項６の回路構成例
【符号の説明】
【００４２】
１  誤差拡散法の実施例
２  平均誤差最小法の実施例
３  実施例１の構成例
４  実施例２の構成例
５  実施例３の構成例
６  実施例４の構成例
７  実施例５の構成例
８  実施例６の構成例
１０  入力バッファ（加算器付きシフトレジスタ）
１１  乗算器群
１２  量子化器
１３  減算器
１００  加算器
１０１  遅延器
１１０  乗算器
１１１  乗算器
２０  加算器
２１  フィードバックフィルタ回路
２２  量子化器
２３  減算器
２１０  積和回路
２１１  誤差バッファ
２１００  加算器
２１０１  乗算器
２１０２  乗算器
２１１１  遅延器
２１１２  遅延器
３０  入力バッファ
３１  積和器
３２  減算器
３３  積和器
３４  量子化器
３５  出力バッファ
３００  遅延器
３０１  遅延器
３１０  乗算器
４０  乗算器群
４１  加減算器付き誤差バッファ
４２  乗算器群
４３  量子化器
５０  乗算器
５１  フィードバック加算器
５２  入力バッファ
５３  積和器
５４  減算器
５５  積和器
５６  量子化器
５７  出力バッファ
６０  乗算器
６１  フィードバック加算器
６２  乗算器群
６３  加減算器つき誤差バッファ
６４  乗算器群
６５  量子化器
７０  乗算器
７１  フィードバック加算器付き入力バッファ
７２  乗算器群
７３  量子化器
７４  乗算器
７５  減算器
７１０  フィードバック加算器
７１１  遅延器
７２０  乗算器
７２１  乗算器
８０  乗算器
８１  フィードバック加算器
８２  誤差フィードバックフィルタ
８３  量子化器
８４  増幅器
８５  減算器
８２０  加算器
８２１  乗算器
８２２  遅延器
【図１】
2005258875.tif 000004
【図２】
2005258875.tif 000005
【図３】
2005258875.tif 000006
【図４】
2005258875.tif 000007
【図５】
2005258875.tif 000008
【図６】
2005258875.tif 000009
【図７】
2005258875.tif 000010
【図８】
2005258875.tif 000011