(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
ブロック単位で符号化された情報信号を、ブロックに対応付けられたインデックスに基づいて復号処理する信号処理装置において、
前記インデックスにエラーが存在する前記ブロックを検出するエラーブロック検出手段と、
前記エラーブロック検出手段により検出されたエラーが存在する前記ブロックの近傍の近傍ブロックに対応付けられた前記インデックスを検出するインデックス検出手段と、
前記インデックス検出手段により検出された前記インデックスの特徴を検出する特徴検出手段と、
予め学習することにより決定されている係数の中から、所定のものを、前記特徴検出手段により検出された前記特徴に基づいて取得する取得手段と、
前記取得手段により取得された係数と、前記インデックス検出手段により検出された前記インデックスを用いて、線形１次予測演算を行い、前記エラーブロック検出手段により検出されたエラーが存在する前記ブロックのインデックスを復元する復元手段と
を備えることを特徴とする信号処理装置。
【請求項２】
前記係数を記憶する記憶手段をさらに備え、
前記取得手段は、前記記憶手段に記憶されている前記係数の中から、前記特徴検出手段により検出された前記インデックスの特徴に対応するものを取得する
ことを特徴とする請求項１に記載の信号処理装置。
【請求項３】
ブロック単位で符号化された情報信号を、ブロックに対応付けられたインデックスに基づいて復号処理する信号処理装置の信号処理方法において、
前記インデックスにエラーが存在する前記ブロックを検出するエラーブロック検出ステップと、
前記エラーブロック検出ステップの処理により検出されたエラーが存在する前記ブロックの近傍の近傍ブロックに対応付けられた前記インデックスを検出するインデックス検出ステップと、
前記インデックス検出ステップの処理により検出された前記インデックスの特徴を検出する特徴検出ステップと、
予め学習することにより決定されている係数の中から、所定のものを、前記特徴検出ステップにより検出された前記特徴に基づいて取得する取得ステップと、
前記取得ステップの処理により取得された係数と、前記インデックス検出ステップの処理により検出された前記インデックスを用いて、線形１次予測演算を行い、前記エラーブロック検出ステップの処理により検出されたエラーが存在する前記ブロックのインデックスを復元する復元ステップと
を含むことを特徴とする信号処理方法。
【請求項４】
前記取得ステップの処理では、予め記憶されている前記係数の中から、前記特徴検出ステップの処理により検出された前記インデックスの特徴に対応するものを取得する
ことを特徴とする請求項３に記載の信号処理方法。
【請求項５】
ブロック単位で符号化された情報信号を、ブロックに対応付けられたインデックスに基づいて復号処理する信号処理装置のコンピュータを、
前記インデックスにエラーが存在する前記ブロックを検出するエラーブロック検出手段と、
前記エラーブロック検出手段により検出されたエラーが存在する前記ブロックの近傍の近傍ブロックに対応付けられた前記インデックスを検出するインデックス検出手段と、
前記インデックス検出手段により検出された前記インデックスの特徴を検出する特徴検出手段と、
予め学習することにより決定されている係数の中から、所定のものを、前記特徴検出手段により検出された前記特徴に基づいて取得する取得手段と、
前記取得手段により取得された係数と、前記インデックス検出手段により検出された前記インデックスを用いて、線形１次予測演算を行い、前記エラーブロック検出手段により検出されたエラーが存在する前記ブロックのインデックスを復元する復元手段と
して機能させるプログラムが記録されている記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、信号処理装置および信号処理方法、学習装置および学習方法、並びに記録媒体に関し、特に、ベクトル量子化処理により、各ブロックに対応付けられ、伝送されたインデックスにエラーが発生した場合、復号時に、そのエラーが発生したインデックスを回復できるようにした信号処理装置および信号処理方法、学習装置および学習方法、並びに記録媒体に関する。
【０００２】
【従来の技術】
静止画、動画等の画像をインターネット等の様々な通信媒体を介して伝送する場合、データの圧縮が行なわれる。その圧縮手法の１つとしてベクトル量子化（VQ：Vector Quantization）がある。ベクトル量子化（VQ）は、複数の画素または画素に対応するデータ（標本値）をまとめてベクトルとして量子化する。
【０００３】
例えば符号化対象となる入力波形を標本化した後、連続した複数の標本値を要素とするベクトル系列が生成され、これが入力ベクトルとされる。データの送信側（符号化側）と受信側（復号側）は、それぞれ、複数の代表ベクトルからなるコードブックを保有し、データの送信側は、入力ベクトルに最も近い代表ベクトルをコードブックの中から選択し、その代表ベクトルを識別する（特定する）識別値としてのインデックスを２進符号化して送信する。すなわち、入力ベクトルは、代表ベクトルに量子化され、インデックスとして送信される。
【０００４】
データ受信側は、コードブックを参照して、伝送されてきたインデックスを対応する代表ベクトルに変換し、代表ベクトルに基づいて復号処理を実行する。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】
このように、インデックスに基づいて復号処理を実行する場合、データ受信側において受信されたインデックスにエラーがあると、正確な復号処理が困難になる。
【０００６】
本発明は、このような状況に鑑みてなされたものであり、受信されたインデックスにエラーが発生した場合においても、インデックスを復元し、データを復号することができるようにするものである。
【０００７】
【課題を解決するための手段】
本発明の信号処理装置は、インデックスにエラーが存在するブロックを検出するエラーブロック検出手段と、エラーブロック検出手段により検出されたエラーが存在するブロックの近傍の近傍ブロックに対応付けられたインデックスを検出するインデックス検出手段と、インデックス検出手段により検出されたインデックスの特徴を検出する特徴検出手段と、予め学習することにより決定されている係数の中から、所定のものを、前記特徴検出手段により検出された前記特徴に基づいて取得する取得手段と、取得手段により取得された係数と、インデックス検出手段により検出されたインデックスを用いて、線形１次予測演算を行い、エラーブロック検出手段により検出されたエラーが存在するブロックのインデックスを復元する復元手段とを備えることを特徴とする。
【０００９】
前記係数を記憶する記憶手段をさらに備え、取得手段は、記憶手段に記憶されている係数の中から、特徴検出手段により検出されたインデックスの特徴に対応するものを取得するようにすることができる。
【００１０】
本発明の信号処理方法は、インデックスにエラーが存在するブロックを検出するエラーブロック検出ステップと、エラーブロック検出ステップの処理により検出されたエラーが存在するブロックの近傍の近傍ブロックに対応付けられたインデックスを検出するインデックス検出ステップと、インデックス検出ステップの処理により検出されたインデックスの特徴を検出する特徴検出ステップと、予め学習することにより決定されている係数の中から、所定のものを、前記特徴検出手段により検出された前記特徴に基づいて取得する取得ステップと、取得ステップの処理により取得された係数と、インデックス検出ステップの処理により検出されたインデックスを用いて、線形１次予測演算を行い、エラーブロック検出ステップの処理により検出されたエラーが存在するブロックのインデックスを復元する復元ステップとを含むことを特徴とする。
【００１２】
取得ステップの処理では、予め記憶されている係数の中から、特徴検出ステップの処理により検出されたインデックスの特徴に対応するものを取得するようにすることができる。
【００１３】
本発明の記録媒体のプログラムは、コンピュータを、インデックスにエラーが存在するブロックを検出するエラーブロック検出手段と、エラーブロック検出手段により検出されたエラーが存在するブロックの近傍の近傍ブロックに対応付けられたインデックスを検出するインデックス検出手段と、インデックス検出手段により検出されたインデックスの特徴を検出する特徴検出手段と、予め学習することにより決定されている係数の中から、所定のものを、前記特徴検出手段により検出された前記特徴に基づいて取得する取得手段と、取得手段により取得された係数と、インデックス検出手段により検出されたインデックスを用いて、線形１次予測演算を行い、エラーブロック検出手段により検出されたエラーが存在するブロックのインデックスを復元する復元手段として機能させる。
【００２１】
本発明の信号処理装置および方法、並びに記録媒体のプログラムにおいては、インデックスにエラーが存在するブロックの近傍の近傍ブロックに対応付けられたインデックスが検出され、そのインデックスの特徴がさらに検出される。そして、インデックスの特徴に対応する係数とインデックスを用いて、線形１次予測演算を行い、エラーが存在するブロックのインデックスが復元される。
【００２３】
【発明の実施の形態】
以下、本発明を適用した画像処理装置の実施の形態について、図面を参照して説明する。
【００２４】
図１は、本発明を適用した画像処理装置の構成を示している。この画像処理装置１は、符号化部２と復号部３により構成されている。圧縮画像を生成し、送信する符号化部２は、ベクトル量子化による符号化処理を実行するVQエンコーダ１１と、代表ベクトルをインデックスに対応付けて格納したコードブックを記憶するコードブック記憶部１２とを有する。
【００２５】
圧縮画像を受信し復号を実行する復号部３は、伝送されてきたインデックスにエラーが存在する場合、それを回復させる処理を行うインデックスリカバリ処理部２１と、入力されたインデックスのエラーを検出するエラー検出部２２とを有している。スイッチ２３は、エラー検出部２２がエラーを検出したとき、インデックスリカバリ処理部２１の出力を選択し、エラーを検出しないとき、入力されたインデックスをそのまま選択し、VQデコーダ２４に出力する。VQデコーダ２４は、受信した圧縮データ（インデックス）を、インデックスに対応する代表ベクトルに変換して復号処理を実行する。コードブック記憶部２５は、代表ベクトルをインデックスに対応付けて格納したコードブックを記憶している。
【００２６】
コードブック生成部２６は、コードブックを生成し、符号化部２のコードブック記憶部１２と、復号部３のコードブック記憶部２５にそれぞれ供給し、記憶させる。
【００２７】
なお、図１には、符号化部２より出力されたデータが、復号部３で受信、復号されるように示されているが、基本的には、符号化部２により符号化されたデータが、他の画像処理装置に送信され、他の画像処理装置から送信されてきた符号化データが、復号部３で復号されるものである。
【００２８】
VQエンコーダ１１は、符号化対象となる入力画像から得られる波形を標本化した後、連続した複数の標本値を要素とするベクトル系列を生成し、この入力ベクトルと、コードブック記憶部１２のコードブックに格納された複数の量子化代表ベクトルとを比較して、最も誤差の小さい量子化代表ベクトルを選択し、その選択された代表ベクトルに識別値として付加されているインデックスを２進符号化し、受信側に転送する。
【００２９】
次に、データ受信側、すなわち復号処理を実行する復号部３の処理について、図２のフローチャートを参照して説明する。
【００３０】
ステップＳ１において、エラー検出部２２は、受信した注目ブロックのインデックスにエラーが存在するか否かを判定する。エラーが存在すると判定された場合、エラー検出部２２は、スイッチ２３をインデックスリカバリ処理部２１側に切り換えさせる。
【００３１】
そして、ステップＳ２において、インデックスリカバリ処理部２１は、受信された注目ブロックのエラーが発生しているインデックスを、正しい元のインデックスに回復させる処理を実行する。この処理の詳細は、図７のフローチャートを参照して後述する。
【００３２】
ステップＳ１において、注目ブロックのインデックスにエラーが存在しないと判定された場合、ステップＳ１の処理はスキップされる。すなわち、このとき、エラー検出部２２は、受信された注目ブロックのインデックスをそのまま選択する。
【００３３】
ステップＳ３において、VQデコーダ２４は、スイッチ２３を介して入力されたインデックスを、コードブック記憶部２５に記憶されているコードブックを参照して、対応する代表ベクトルに変換して出力する。
【００３４】
すなわち、この例においては、図３に示されるように、注目ブロックのインデックスｙにエラーが存在すると判定された場合、詳細は後述するが、インデックスリカバリ処理部２１は、注目ブロックの近傍の近傍ブロックのインデックスｘ1乃至ｘ8を利用して、注目ブロックに対応するインデックス（インデックスｙ）をリカバリし、それを出力する。
【００３５】
次に、図４のフローチャートを参照して、コードブック生成処理について説明する。このコードブック生成処理は、コードブック生成部２６において実行される。
【００３６】
なお、便宜上、コードブック生成部２６を、画像処理装置１を構成するものとして、図１に示したが、画像処理装置１とは異なる装置によりコードブックを生成するようにすることも可能である。
【００３７】
最初に、ステップＳ１１において、コードブック生成部２６は、入力された画像データをブロック化する処理を行う。この例の場合、２×２画素単位でブロック化が行われる。
【００３８】
次に、ステップＳ１２において、コードブック生成部２６は、ステップＳ１１で生成されたブロックを構成する４つの画素で構成されるベクトルに基づいて、代表ベクトルを生成する。そして、各代表ベクトルには、それを識別するためのインデックスが対応される。このようにして、例えば、図５Ａに示されるような、代表ベクトルとインデックスの対応表からなるコードブックが生成される。
【００３９】
次に、ステップＳ１３において、コードブック生成部２６は、各ブロック毎の代表ベクトルの平均値を演算し、ステップＳ１４において、その平均値を基にソート処理を実行する。
【００４０】
例えば、図５Ａにおいては、インデックス０に対応する代表ベクトル（ｄ０，ｄ１，ｄ２，ｄ３）として、（１４５，１３２，１２２，１２４）が対応されている。そこで、この平均値として、以下に示す演算が行われる。
【００４１】
（１４５＋１３２＋１２２＋１２４）／４＝１３０．７５    ・・・（１）
【００４２】
同様に、インデックス１に対応する代表ベクトルの平均値が次式により演算される。
【００４３】
（５２＋４４＋３２＋５４）／４＝４５．５                ・・・（２）
【００４４】
さらに、インデックス２５５に対応する代表ベクトルの平均値は、次のように演算される。
【００４５】
（２３２＋２１３＋２２２＋２２４）／４＝２２２．７５    ・・・（３）
【００４６】
以上のようにして、各インデックスにおける代表ベクトルの平均値が演算され、その平均値が、小さいものから大きいものの順にソートされる。そして、ソートされた順番に、インデックス０，１，２，・・・，２５５の各インデックスが対応される。これにより、ソート後のコードブックは、図５Ｂに示されるようになる。
【００４７】
このように、ソート処理を行うことにより、インデックスに相関関係が発生し、後述するクラス分類適応処理が可能となる。
【００４８】
図６は、インデックスリカバリ処理部２１の詳細な構成例を表している。この構成例においては、受信されたインデックスがクラスタップ抽出部４１と予測タップ抽出部４６に供給される。クラスタップ抽出部４１は、入力されたインデックス列の中から、注目ブロックの周囲の８個のインデックスをクラスタップとして抽出する。例えば、図３に示す例においては、注目ブロックのインデックスＩ０の近傍ブロックのインデックスｉ００乃至ｉ０７がクラスタップとして抽出される。
【００４９】
特徴量抽出部４２は、クラスタップ抽出部４１で抽出されたクラスタップの特徴量を抽出する。この特徴量としては、インデックスｉ００乃至ｉ０７の分布パターンが抽出される。
【００５０】
クラス分類部４３は、特徴量抽出部４２により抽出された特徴量に基づいて、クラス分類処理を行う。係数発生部４４は、例えば、ROM（Read Only Memory）などにより構成され、クラス分類部４３より供給されたクラスに対応する係数を、演算部４５に出力する。
【００５１】
予測タップ抽出部４６は、受信されたインデックス列から予測タップを抽出する。この予測タップは、クラスタップと異なるものとすることもできるが、同一のものとすることもできる。同一のものとする場合、上述した場合と同様に、インデックスｉ００乃至ｉ０７が抽出され、演算部４５に供給される。
【００５２】
演算部４５は、係数発生部４４より供給された係数を、予測タップ抽出部４６より供給されたインデックスに適用し、線形予測演算を行うことで、注目ブロックのインデックスＩ０を生成（予測）する。
【００５３】
次に、図７のフローチャートを参照して、このインデックスリカバリ処理部２１の処理について説明する。
【００５４】
最初に、ステップＳ３１において、クラスタップ抽出部４１は、クラスタップを抽出する処理を実行する。図３に示す例の場合、この処理により、インデックスｉ００乃至ｉ０７が抽出される。
【００５５】
次に、ステップＳ３２において、特徴量抽出部４２は、ステップＳ３１で抽出されたインデックスｉ００乃至ｉ０７の分布パターンを抽出する。
【００５６】
ステップＳ３３において、クラス分類部４３は、ステップＳ３２で抽出されたインデックスｉ００乃至ｉ０７の分布パターンに基づいて、クラスを決定する。例えば、インデックスが２５６種類存在するとすると、図３の例の場合、クラスタップの数は８個であるので、２５６×８個のクラスが存在することになり、そのクラスのいずれであるのかが、ここで決定される。
【００５７】
ステップＳ３４において、係数発生部４４は、ステップＳ３３で決定されたクラスに対応する係数を発生する。
【００５８】
次に、ステップＳ３５において、予測タップ抽出部４６は、入力されたインデックス列から予測タップを抽出する。上述したように、この例の場合、８個のインデックスｉ００乃至ｉ０７が抽出される。
【００５９】
次に、ステップＳ３６において、演算部４５は、予測タップ抽出部４６により抽出されたインデックスｉ００乃至ｉ０７と、係数発生部４４より供給された係数に基づいて、線形１次結合モデルにより積和演算を行い、注目ブロックのインデックスの回復値を得る。
【００６０】
次に、ステップＳ３７において、演算部４５は、全てのブロックについての処理を完了したか否かを判定し、まだ処理していないブロックが残っている場合には、ステップＳ３６に戻り、それ以降の処理を繰り返し実行する。全てのブロックの処理が完了したと判定された場合、インデックスリカバリ処理は終了される。
【００６１】
このように、入力をクラスに分類し、適応的に処理する方法は、クラス分類適応処理と称される。以下に、このクラス分類適応処理の原理について説明する。
【００６２】
クラス分類適応処理は、クラス分類処理と適応処理とからなり、クラス分類処理によって、データを、その性質に基づいてクラス分けし、各クラスごとに適応処理を施すものであり、適応処理は、以下のような手法のものである。
【００６３】
いまの場合、適応処理では、近傍インデックスと、所定のタップ係数との線形結合により、注目インデックスが復号される。
【００６４】
具体的には、例えば、いま、ある画像を、ブロック単位でベクトル量子化して得られる代表ベクトルに対応するインデックスのうちの、注目ブロックのインデックス（以下、注目インデックスと称する）を教師データとし、近傍ブロックのインデックス（近傍インデックス）を生徒データとして、教師データである注目インデックスの要素ｙの予測値Ｅ［ｙ］を、幾つかの近傍インデックスの要素ｘ1，ｘ2，・・・の集合と、所定のタップ係数ｗ1，ｗ2，・・・の線形結合により規定される線形１次結合モデルにより求めることを考える。この場合、予測値Ｅ［ｙ］は、次式で表すことができる。
【００６５】
Ｅ［ｙ］ｗ1ｘ1＋ｗ2ｘ2・・・                        ・・・（４）
【００６６】
式（４）を一般化するために、タップ係数ｗjの集合でなる行列Ｗ、生徒データｘijの集合でなる行列Ｘ、および予測値Ｅ［ｙj］の集合でなる行列Ｙ'を、
【数１】
0004457498.tif 000002
で定義すると、次のような観測方程式が成立する。
【００６７】
ＸＷ＝Ｉ'                                          ・・・（５）
ここで、行列Ｘの成分ｘijは、ｉ件目の生徒データの集合（ｉ件目の教師データｙiの予測に用いる生徒データの集合）の中のｊ番目の生徒データを意味し、行列Ｗの成分ｗjは、生徒データの集合の中のｊ番目の生徒データとの積が演算されるタップ係数を表す。また、ｙiは、ｉ件目の教師データを表し、従って、Ｅ［ｙi］は、ｉ件目の教師データの予測値を表す。なお、式（４）の左辺におけるｙは、行列Ｙの成分ｙiのサフィックスｉを省略したものであり、また、右辺におけるｘ1，ｘ2，ｘ3，・・・も、行列Ｘの成分ｘiのサフィックスｉを省略したものである。
【００６８】
そして、この観測方程式に最小自乗法を適用して、元のインデックス値ｙに近い予測値Ｅ［ｙ］を求めることを考える。この場合、教師データとなる真のインデックス値ｙの集合でなる行列Ｙ、およびインデックス値ｙに対する予測値Ｅ［ｙ］の残差ｅの集合でなる行列Ｅを、
【数２】
0004457498.tif 000003
で定義すると、式（５）から、次のような残差方程式が成立する。
【００６９】
ＸＷ＝Ｙ＋Ｅ                                        ・・・（６）
【００７０】
この場合、元のインデックス値ｙに近い予測値Ｅ［ｙ］を求めるためのタップ係数ｗjは、自乗誤差
【数３】
0004457498.tif 000004
を最小にすることで求めることができる。
【００７１】
従って、上述の自乗誤差をタップ係数ｗjで微分したものが０になる場合、即ち、次式を満たすタップ係数ｗjが、元のインデックス値ｙに近い予測値Ｅ［ｙ］を求めるため最適値ということになる。
【００７２】
【数４】
0004457498.tif 000005
【００７３】
そこで、まず、式（６）を、タップ係数ｗjで微分することにより、次式が成立する。
【００７４】
【数５】
0004457498.tif 000006
【００７５】
式（７）および（８）より、式（９）が得られる。
【００７６】
【数６】
0004457498.tif 000007
【００７７】
さらに、式（６）の残差方程式における生徒データｘij、タップ係数ｗj、教師データｙi、および残差ｅiの関係を考慮すると、式（９）から、次のような正規方程式を得ることができる。
【００７８】
【数７】
0004457498.tif 000008
【００７９】
なお、式（１０）に示した正規方程式は、行列（共分散行列）Ａおよびベクトルｖを、
【数８】
0004457498.tif 000009
で定義するとともに、ベクトルＷを、数１で示したように定義すると、式
ＡＷ＝ｖ                                        ・・・（１１）
で表すことができる。
【００８０】
式（１０）における各正規方程式は、生徒データｘijおよび教師データｙiのセットを、ある程度の数だけ用意することで、求めるべきタップ係数ｗjの数Ｊと同じ数だけたてることができ、従って、式（１１）を、ベクトルＷについて解くことで（但し、式（１１）を解くには、式（１１）における行列Ａが正則である必要がある）、最適なタップ係数（ここでは、自乗誤差を最小にするタップ係数）ｗjを求めることができる。なお、式（１１）を解くにあたっては、例えば、掃き出し法（Gauss-Jordanの消去法）などを用いることが可能である。
【００８１】
以上のようにして、最適なタップ係数ｗjを求めておき、さらに、そのタップ係数ｗjを用い、式（４）により、元のインデックス値ｙに近い予測値Ｅ［ｙ］を求めるのが適応処理である。
【００８２】
図８は、図６の係数発生部４４に記憶させる係数を学習させる学習装置の構成例を表している。この学習装置６１においては、インデックス検出部７１が、入力される画像データから、対象ブロック（注目ブロック）に対する近傍ブロックのインデックス、すなわち近傍インデックスを検出し、クラスタップ抽出部７２と予測タップ抽出部７５に出力する。また、インデックス検出部７１は、対象ブロックのインデックスを教師データとして、正規化行列生成部７６に出力する。
【００８３】
クラスタップ抽出部７２は、入力された近傍インデックスからクラスタップを抽出し、特徴量抽出部７３に出力する。特徴量抽出部７３は、入力されたクラスタップのインデックス分布を特徴量として抽出する。クラス分類部７４は、特徴量抽出部７３により抽出された特徴量に基づいて、クラス分類処理を行う。予測タップ抽出部７５は、入力されたインデックスの中から予測タップを抽出する。
【００８４】
以上のクラスタップ抽出部７２、特徴量抽出部７３、クラス分類部７４、および予測タップ抽出部７５は、基本的に、図６に示したインデックスリカバリ処理部２１におけるクラスタップ抽出部４１、特徴量抽出部４２、クラス分類部４３、および予測タップ抽出部４６における場合と同様の処理を行う。
【００８５】
正規化行列生成部７６は、インデックス検出部７１より供給される教師データとしてのインデックスの値と、予測タップ抽出部７５より供給される生徒データとしての予測タップを対象とした足し込み処理を行う。すなわち、正規化行列生成部７６は、予測タップ（生徒データ）を用い、式（１０）の行列Ａにおける各コンポーネントとなっている生徒データ同士の乗算（ｘij×ｘij）と、サメーション（S）に相当する演算を行う。
【００８６】
さらに、正規化行列生成部７６は、クラス分類部７４より供給されるクラスコードに対応するクラス毎に、予測タップ（生徒データ）およびインデックス検出部７１より供給されるインデックス（教師データ）を用い、式（１０）のベクトルｖにおける各コンポーネントとなっている生徒データと教師データとの乗算（ｘij×ｙi）とサメーション（S）に相当する演算を行う。
【００８７】
正規化行列生成部７６における上述のような足し込みは、各クラスについて行われる。
【００８８】
正規化行列生成部７６は、以上の足し込みを、そこに供給される教師データとしての注目インデックスに対して行い、これにより、各クラスについて、式（１０）に示した正規方程式を立てる。演算部７７は、正規化行列生成部７６において、クラス毎に生成された正規方程式を解くことにより、クラス毎にタップ係数を求める演算を行う。このようにして、求められた係数が、係数発生部４４に記憶される。
【００８９】
次に、図９のフローチャートを参照して、図８の学習装置６１の学習処理について説明する。
【００９０】
インデックス検出部７１により、各ブロックのインデックスが検出されると、ステップＳ５１において、クラスタップ抽出部７２は、インデックス検出部７１により検出された近傍インデックスの中からクラスタップを抽出する。ステップＳ５２において、特徴量抽出部７３は、クラスタップ抽出部７２により抽出されたクラスタップの特徴量を抽出する。すなわち、特徴量抽出部７３は、インデックスの分布を抽出する。
【００９１】
ステップＳ５３において、クラス分類部７４は、特徴量抽出部７３により抽出された特徴量に基づいて、クラス分類処理を行い、正規化行列生成部７６に出力する。
【００９２】
ステップＳ５４において、予測タップ抽出部７５は、インデックス検出部７１が出力した近傍インデックスの中から予測タップを抽出し、正規化行列生成部７６に出力する。ステップＳ５５において、正規化行列生成部７６は足し込み処理を実行する。
【００９３】
すなわち、正規化行列生成部７６は、クラス毎に、上述したようにして、教師データとしてのインデックス検出部７１より供給される代表インデックスと、生徒データとしての予測タップを対象として、式（１０）の行列Ａとベクトルｖの足し込み処理を行う。
【００９４】
ステップＳ５６において、正規化行列生成部７６は、全てのブロックの処理が完了したか否かを判定し、全てのブロックの処理がまだ完了していない場合には、ステップＳ５３に戻り、それ以降の処理を繰り返し実行する。ステップＳ５６において、全てのブロックの処理が完了したと判定された場合、ステップＳ５７に進み、演算部７７は、各クラス毎に生成された正規方程式を解くことにより、各クラス毎にタップ係数を求める。
【００９５】
以上においては、画像信号を処理する場合を例としたが、本発明は、音声信号、その他の情報信号を処理する場合にも適用することができる。
【００９６】
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が、ソフトウエアにより実行させることもできる。この場合、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。
【００９７】
この記録媒体は、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パッケージメディア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ROMや、ハードディスクなどで構成される。
【００９８】
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。
【００９９】
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。
【０１００】
【発明の効果】
以上のように、本発明の信号処理装置および方法、並びに記録媒体のプログラムによれば、インデックスにエラーが存在するブロックの近傍の近傍ブロックに対応付けられたインデックスを検出し、そのインデックスの特徴をさらに検出する。そして、インデックスの特徴に対応する係数とインデックスを用いて、線形１次予測演算を行い、エラーが存在するブロックのインデックスを復元する。従って、インデックスにエラーが存在する場合においても、復号処理が可能になる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明を適用した画像処理装置の構成を示すブロック図である。
【図２】図１の画像処理装置の復号処理を説明するフローチャートである。
【図３】インデックスを説明する図である。
【図４】図１のコードブック生成部のコードブック生成処理を説明するフローチャートである。
【図５】図４のフローチャートにおけるソート処理を説明する図である。
【図６】図１のインデックスリカバリ処理部の構成例を示すブロック図である。
【図７】図６のインデックスリカバリ処理部の動作を説明するフローチャートである。
【図８】図６の係数発生部における係数を学習させる学習装置の構成例を示すブロック図である。
【図９】図８の学習装置の動作を説明するフローチャートである。
【符号の説明】
１  画像処理装置，  ２  符号化部，  ３  符号部，  １１  VQエンコーダ，１２  コードブック記憶部，  ２１  インデックスリカバリ処理部，  ２２  エラー検出部，  ２４  VQデコーダ，  ２５  コードブック記憶部，  ２６  コードブック生成部
【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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