【手続補正書】
【提出日】平成19年2月28日(2007.2.28)
【手続補正１】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】発明の名称
【補正方法】変更
【補正の内容】
【発明の名称】データ処理装置およびデータ処理方法
【手続補正２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】特許請求の範囲
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】  データに対し、少なくとも、直交変換処理または周波数変換処理を所定のブロック単位で施すことにより得られるブロック単位の変換データを処理するデータ処理装置であって、
前記データのブロックであるデータブロックのうちの注目している注目データブロックのデータのうちの、注目している注目データを、幾つかのクラスのうちのいずれかにクラス分類するのに用いる前記変換データを抽出し、クラスタップとして出力するクラスタップ抽出手段と、
前記クラスタップに基づいて、前記注目データのクラスを求めるクラス分類を行うクラス分類手段と、
学習を行うことにより求められたタップ係数を記憶している記憶手段と、
前記記憶手段から、前記タップ係数を取得する取得手段と、
前記注目データブロックのデータを復号するための予測演算に用いる前記変換データを、少なくとも、その注目データブロック以外のデータブロックに対応する、前記変換データのブロックである変換ブロックから抽出し、予測タップとして出力する予測タップ抽出手段と、
前記予測タップおよび前記注目データのクラスに対応する前記タップ係数を用いて、線形１次予測演算を行うことにより、前記変換データを、動画または静止画の画像データである元のデータに復号する演算手段と
を備えることを特徴とするデータ処理装置。
【請求項２】  前記変換データは、前記元のデータを、少なくとも、離散コサイン変換したものである
ことを特徴とする請求項１に記載のデータ処理装置。
【請求項３】  前記予測タップ抽出手段は、前記注目データブロックの周辺のデータブロックに対応する前記変換ブロックから、前記予測タップとする前記変換データを抽出する
ことを特徴とする請求項１に記載のデータ処理装置。
【請求項４】  前記予測タップ抽出手段は、前記注目データブロックに対応する前記変換ブロックと、注目データブロック以外のデータブロックに対応する前記変換ブロックとから、前記予測タップとする前記変換データを抽出する
ことを特徴とする請求項１に記載のデータ処理装置。
【請求項５】  前記予測タップ抽出手段は、前記注目データブロックのデータのうちの、注目している注目データとの相関が大きい位置関係にある前記変換データを、前記予測タップとして抽出する
ことを特徴とする請求項１に記載のデータ処理装置。
【請求項６】  前記予測タップ抽出手段は、前記注目データとの相関が所定の閾値以上となる位置関係にある前記変換データを、前記予測タップとして抽出する
ことを特徴とする請求項５に記載のデータ処理装置。
【請求項７】  前記予測タップ抽出手段は、前記注目データとの相関が所定の順位以内になる位置関係にある前記変換データを、前記予測タップとして抽出する
ことを特徴とする請求項５に記載のデータ処理装置。
【請求項８】  前記タップ係数は、前記タップ係数および変換データを用いて、所定の予測演算を行うことにより得られる前記元のデータの予測値の予測誤差が、統計的に最小になるように、学習を行うことにより得られたものである
ことを特徴とする請求項１に記載のデータ処理装置。
【請求項９】  データに対し、少なくとも、直交変換処理または周波数変換処理を所定のブロック単位で施すことにより得られるブロック単位の変換データを処理するデータ処理方法であって、
前記データのブロックであるデータブロックのうちの注目している注目データブロックのデータのうちの、注目している注目データを、幾つかのクラスのうちのいずれかにクラス分類するのに用いる前記変換データを抽出し、クラスタップとして出力するクラスタップ抽出ステップと、
前記クラスタップに基づいて、前記注目データのクラスを求めるクラス分類を行うクラス分類ステップと、
学習を行うことにより求められたタップ係数を記憶している記憶手段から、前記タップ係数を取得する取得ステップと、
前記注目データブロックのデータを復号するための予測演算に用いる前記変換データを、少なくとも、その注目データブロック以外のデータブロックに対応する、前記変換データのブロックである変換ブロックから抽出し、予測タップとして出力する予測タップ抽出ステップと、
前記予測タップおよび前記注目データのクラスに対応する前記タップ係数を用いて、線形１次予測演算を行うことにより、前記変換データを、動画または静止画の画像データである元のデータに復号する演算ステップと
を備えることを特徴とするデータ処理方法。
【請求項１０】  データに対し、少なくとも、直交変換処理または周波数変換処理を所定のブロック単位で施すことにより得られるブロック単位の変換データを、予測演算によって復号するのに用いるタップ係数を学習するデータ処理装置であって、
教師となる、動画または静止画の画像データである教師データを、少なくとも、直交変換または周波数変換することにより、生徒となる生徒データを生成する生成手段と、
前記教師データのブロックである教師ブロックのうちの注目している注目教師ブロックの教師データのうちの、注目している注目教師データを、幾つかのクラスのうちのいずれかにクラス分類するのに用いる前記生徒データを抽出し、クラスタップとして出力するクラスタップ抽出手段と、
前記クラスタップに基づいて、前記注目教師データのクラスを求めるクラス分類を行うクラス分類手段と、
前記注目教師ブロックの教師データを復号するための予測演算に用いる前記生徒データを、少なくとも、その注目教師ブロック以外の教師ブロックに対応する、前記生徒データのブロックである生徒ブロックから抽出し、予測タップとして出力する予測タップ抽出手段と、
前記予測タップおよび前記注目教師データのクラスに対応するタップ係数を用いて線形１次予測演算を行うことにより得られる前記教師データの予測値の予測誤差が、統計的に最小になるように学習を行い、前記タップ係数を求める学習手段と
を備えることを特徴とするデータ処理装置。
【請求項１１】  前記生成手段は、前記教師データを、少なくとも、離散コサイン変換することにより、前記生徒データを生成する
ことを特徴とする請求項１０に記載のデータ処理装置。
【請求項１２】  前記予測タップ抽出手段は、前記注目教師ブロックの周辺の教師ブロックに対応する前記生徒ブロックから、前記予測タップとする前記生徒データを抽出する
ことを特徴とする請求項１０に記載のデータ処理装置。
【請求項１３】  前記予測タップ抽出手段は、前記注目教師ブロックに対応する前記生徒ブロックと、注目教師ブロック以外の教師ブロックに対応する前記生徒ブロックとから、前記予測タップとする前記生徒データを抽出する
ことを特徴とする請求項１０に記載のデータ処理装置。
【請求項１４】  前記予測タップ抽出手段は、前記注目教師ブロックの前記教師データのうちの、注目している注目教師データとの相関が大きい位置関係にある前記生徒データを、前記予測タップとして抽出する
ことを特徴とする請求項１０に記載のデータ処理装置。
【請求項１５】  前記予測タップ抽出手段は、前記注目教師データとの相関が所定の閾値以上となる位置関係にある前記生徒データを、前記予測タップとして抽出する
ことを特徴とする請求項１４に記載のデータ処理装置。
【請求項１６】  前記予測タップ抽出手段は、前記注目教師データとの相関が所定の順位以内になる位置関係にある前記生徒データを、前記予測タップとして抽出する
ことを特徴とする請求項１４に記載のデータ処理装置。
【請求項１７】  データに対し、少なくとも、直交変換処理または周波数変換処理を所定のブロック単位で施すことにより得られるブロック単位の変換データを、予測演算によって復号するのに用いるタップ係数を学習するデータ処理方法であって、
教師となる、動画または静止画の画像データである教師データを、少なくとも、直交変換または周波数変換することにより、生徒となる生徒データを生成する生成ステップと、
前記教師データのブロックである教師ブロックのうちの注目している注目教師ブロックの教師データのうちの、注目している注目教師データを、幾つかのクラスのうちのいずれかにクラス分類するのに用いる前記生徒データを抽出し、クラスタップとして出力するクラスタップ抽出ステップと、
前記クラスタップに基づいて、前記注目教師データのクラスを求めるクラス分類を行うクラス分類ステップと、
前記注目教師ブロックの教師データを復号するための予測演算に用いる前記生徒データを、少なくとも、その注目教師ブロック以外の教師ブロックに対応する、前記生徒データのブロックである生徒ブロックから抽出し、予測タップとして出力する予測タップ抽出ステップと、
前記予測タップおよび前記注目教師データのクラスに対応するタップ係数を用いて線形１次予測演算を行うことにより得られる前記教師データの予測値の予測誤差が、統計的に最小になるように学習を行い、前記タップ係数を求める学習ステップと
を備えることを特徴とするデータ処理方法。
【請求項１８】  第１データから抽出した予測タップと所定のタップ係数とを用いて予測演算を行うことにより第２データを得るときの、前記予測演算に用いる前記予測タップとする前記第１データの抽出パターンを学習するデータ処理装置であって、
前記抽出パターンの学習用の前記第１データおよび第２データを用いて、所定の位置にある前記第２データに対して所定の位置関係にある前記第１データと、前記所定の位置にある前記第２データとの相関を、前記所定の位置関係ごとに求める相関演算手段と、
前記相関に基づいて、前記第２データを得るための前記予測演算に用いる前記予測タップとする前記第１データの抽出パターンを設定する設定手段と
を備えることを特徴とするデータ処理装置。
【請求項１９】  前記相関演算手段は、所定の位置にある前記第２データと所定の位置関係にある前記第１データと、前記所定の位置にある前記第２データとの統計的な相関を求める
ことを特徴とする請求項１８に記載のデータ処理装置。
【請求項２０】  前記設定手段は、前記相関が大きい位置関係にある前記第１データの位置パターンを、前記抽出パターンとして設定する
ことを特徴とする請求項１８に記載のデータ処理装置。
【請求項２１】  前記設定手段は、前記相関が所定の閾値以上となる位置関係にある前記第１データの位置パターンを、前記抽出パターンとして設定する
ことを特徴とする請求項１８に記載のデータ処理装置。
【請求項２２】  前記設定手段は、前記相関が所定の順位以内になる位置関係にある前記第１データの位置データを、前記抽出パターンとして設定する
ことを特徴とする請求項１８に記載のデータ処理装置。
【請求項２３】  第１データから抽出した予測タップと所定のタップ係数とを用いて予測演算を行うことにより第２データを得るときの、前記予測演算に用いる前記予測タップとする前記第１データの抽出パターンを学習するデータ処理方法であって、
前記抽出パターンの学習用の前記第１データおよび第２データを用いて、所定の位置にある前記第２データに対して所定の位置関係にある前記第１データと、前記所定の位置にある前記第２データとの相関を、前記所定の位置関係ごとに求める相関演算ステップと、
前記相関に基づいて、前記第２データを得るための前記予測演算に用いる前記予測タップとする前記第１データの抽出パターンを設定する設定ステップと
を備えることを特徴とするデータ処理方法。
【手続補正３】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０００１
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、データ処理装置およびデータ処理方法に関し、特に、例えば、不可逆圧縮された画像等を復号する場合等に用いて好適なデータ処理装置およびデータ処理方法に関する。
【手続補正４】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１７
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００１７】
【課題を解決するための手段】
本発明の第１のデータ処理装置は、データのブロックであるデータブロックのうちの注目している注目データブロックのデータのうちの、注目している注目データを、幾つかのクラスのうちのいずれかにクラス分類するのに用いる変換データを抽出し、クラスタップとして出力するクラスタップ抽出手段と、クラスタップに基づいて、注目データのクラスを求めるクラス分類を行うクラス分類手段と、学習を行うことにより求められたタップ係数を記憶している記憶手段と、記憶手段から、タップ係数を取得する取得手段と、注目データブロックのデータを復号するための予測演算に用いる変換データを、少なくとも、その注目データブロック以外のデータブロックに対応する、変換データのブロックである変換ブロックから抽出し、予測タップとして出力する予測タップ抽出手段と、予測タップおよび注目データのクラスに対応するタップ係数を用いて、線形１次予測演算を行うことにより、変換データを、動画または静止画の画像データである元のデータに復号する演算手段とを備えることを特徴とする。
【手続補正５】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１８
【補正方法】削除
【補正の内容】
【手続補正６】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１９
【補正方法】削除
【補正の内容】
【手続補正７】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００２１
【補正方法】削除
【補正の内容】
【手続補正８】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００２８
【補正方法】削除
【補正の内容】
【手続補正９】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００２９
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００２９】
本発明の第１のデータ処理方法は、データのブロックであるデータブロックのうちの注目している注目データブロックのデータのうちの、注目している注目データを、幾つかのクラスのうちのいずれかにクラス分類するのに用いる変換データを抽出し、クラスタップとして出力するクラスタップ抽出ステップと、クラスタップに基づいて、注目データのクラスを求めるクラス分類を行うクラス分類ステップと、学習を行うことにより求められたタップ係数を記憶している記憶手段から、タップ係数を取得する取得ステップと、注目データブロックのデータを復号するための予測演算に用いる変換データを、少なくとも、その注目データブロック以外のデータブロックに対応する、変換データのブロックである変換ブロックから抽出し、予測タップとして出力する予測タップ抽出ステップと、予測タップおよび注目データのクラスに対応するタップ係数を用いて、線形１次予測演算を行うことにより、変換データを、動画または静止画の画像データである元のデータに復号する演算ステップとを備えることを特徴とする。
【手続補正１０】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００３０
【補正方法】削除
【補正の内容】
【手続補正１１】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００３１
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００３１】
本発明の第２のデータ処理装置は、教師となる、動画または静止画の画像データである教師データを、少なくとも、直交変換または周波数変換することにより、生徒となる生徒データを生成する生成手段と、教師データのブロックである教師ブロックのうちの注目している注目教師ブロックの教師データのうちの、注目している注目教師データを、幾つかのクラスのうちのいずれかにクラス分類するのに用いる生徒データを抽出し、クラスタップとして出力するクラスタップ抽出手段と、クラスタップに基づいて、注目教師データのクラスを求めるクラス分類を行うクラス分類手段と、注目教師ブロックの教師データを復号するための予測演算に用いる生徒データを、少なくとも、その注目教師ブロック以外の教師ブロックに対応する、生徒データのブロックである生徒ブロックから抽出し、予測タップとして出力する予測タップ抽出手段と、予測タップおよび注目教師データのクラスに対応するタップ係数を用いて線形１次予測演算を行うことにより得られる教師データの予測値の予測誤差が、統計的に最小になるように学習を行い、タップ係数を求める学習手段とを備えることを特徴とする。
【手続補正１２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００３２
【補正方法】削除
【補正の内容】
【手続補正１３】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００３４
【補正方法】削除
【補正の内容】
【手続補正１４】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００４０
【補正方法】削除
【補正の内容】
【手続補正１５】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００４１
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００４１】
本発明の第２のデータ処理方法は、教師となる、動画または静止画の画像データである教師データを、少なくとも、直交変換または周波数変換することにより、生徒となる生徒データを生成する生成ステップと、教師データのブロックである教師ブロックのうちの注目している注目教師ブロックの教師データのうちの、注目している注目教師データを、幾つかのクラスのうちのいずれかにクラス分類するのに用いる生徒データを抽出し、クラスタップとして出力するクラスタップ抽出ステップと、クラスタップに基づいて、注目教師データのクラスを求めるクラス分類を行うクラス分類ステップと、注目教師ブロックの教師データを復号するための予測演算に用いる生徒データを、少なくとも、その注目教師ブロック以外の教師ブロックに対応する、生徒データのブロックである生徒ブロックから抽出し、予測タップとして出力する予測タップ抽出ステップと、予測タップおよび注目教師データのクラスに対応するタップ係数を用いて線形１次予測演算を行うことにより得られる教師データの予測値の予測誤差が、統計的に最小になるように学習を行い、タップ係数を求める学習ステップとを備えることを特徴とする。
【手続補正１６】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００４２
【補正方法】削除
【補正の内容】
【手続補正１７】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００４９
【補正方法】削除
【補正の内容】
【手続補正１８】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００５０
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００５０】
本発明の第１のデータ処理装置およびデータ処理方法においては、データのブロックであるデータブロックのうちの注目している注目データブロックのデータのうちの、注目している注目データを、幾つかのクラスのうちのいずれかにクラス分類するのに用いる変換データが抽出され、クラスタップとして出力されるとともに、クラスタップに基づいて、注目データのクラスを求めるクラス分類が行われる。また、学習を行うことにより求められたタップ係数を記憶しているから、タップ係数が取得され、注目データブロックのデータを復号するための予測演算に用いる変換データが、少なくとも、その注目データブロック以外のデータブロックに対応する、変換データのブロックである変換ブロックから抽出されて、予測タップとして出力される。そして、予測タップおよび注目データのクラスに対応するタップ係数を用いて、線形１次予測演算を行うことにより、変換データが、動画または静止画の画像データである元のデータに復号される。
【手続補正１９】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００５１
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００５１】
本発明の第２のデータ処理装置およびデータ処理方法においては、教師となる、動画または静止画の画像データである教師データを、少なくとも、直交変換または周波数変換することにより、生徒となる生徒データが生成され、教師データのブロックである教師ブロックのうちの注目している注目教師ブロックの教師データのうちの、注目している注目教師データを、幾つかのクラスのうちのいずれかにクラス分類するのに用いる生徒データが抽出され、クラスタップとして出力されるとともに、そのクラスタップに基づいて、注目教師データのクラスを求めるクラス分類が行われる。また、注目教師ブロックの教師データを復号するための予測演算に用いる生徒データが、少なくとも、その注目教師ブロック以外の教師ブロックに対応する、生徒データのブロックである生徒ブロックから抽出され、予測タップとして出力される。そして、予測タップおよび注目教師データのクラスに対応するタップ係数を用いて線形１次予測演算を行うことにより得られる教師データの予測値の予測誤差が、統計的に最小になるように学習が行われ、タップ係数が求められる。
【手続補正２０】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００５２
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００５２】
本発明の第３のデータ処理装置およびデータ処理方法においては、抽出パターンの学習用の第１データおよび第２データを用いて、所定の位置にある第２データに対して所定の位置関係にある第１データと、所定の位置にある第２データとの相関が、所定の位置関係ごとに求められ、その相関に基づいて、第２データを得るための予測演算に用いる予測タップとする第１データの抽出パターンが設定される。
【手続補正２１】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０２５７
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０２５７】
【発明の効果】
本発明の第１のデータ処理装置およびデータ処理方法によれば、データのブロックであるデータブロックのうちの注目している注目データブロックのデータのうちの、注目している注目データを、幾つかのクラスのうちのいずれかにクラス分類するのに用いる変換データが抽出され、クラスタップとして出力されるとともに、クラスタップに基づいて、注目データのクラスを求めるクラス分類が行われる。また、学習を行うことにより求められたタップ係数を記憶しているから、タップ係数が取得され、注目データブロックのデータを復号するための予測演算に用いる変換データが、少なくとも、その注目データブロック以外のデータブロックに対応する、変換データのブロックである変換ブロックから抽出されて、予測タップとして出力される。そして、予測タップおよび注目データのクラスに対応するタップ係数を用いて、線形１次予測演算を行うことにより、変換データが、動画または静止画の画像データである元のデータに復号される。従って、変換データを、効率的に復号することが可能となる。
【手続補正２２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０２５８
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０２５８】
本発明の第２のデータ処理装置およびデータ処理方法によれば、教師となる、動画または静止画の画像データである教師データを、少なくとも、直交変換または周波数変換することにより、生徒となる生徒データが生成され、教師データのブロックである教師ブロックのうちの注目している注目教師ブロックの教師データのうちの、注目している注目教師データを、幾つかのクラスのうちのいずれかにクラス分類するのに用いる生徒データが抽出され、クラスタップとして出力されるとともに、そのクラスタップに基づいて、注目教師データのクラスを求めるクラス分類が行われる。また、注目教師ブロックの教師データを復号するための予測演算に用いる生徒データが、少なくとも、その注目教師ブロック以外の教師ブロックに対応する、生徒データのブロックである生徒ブロックから抽出され、予測タップとして出力される。そして、予測タップおよび注目教師データのクラスに対応するタップ係数を用いて線形１次予測演算を行うことにより得られる教師データの予測値の予測誤差が、統計的に最小になるように学習が行われ、タップ係数が求められる。従って、そのタップ係数を用いることにより、直交変換または周波数変換されたデータを、効率的に復号することが可能となる。
【手続補正２３】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０２５９
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０２５９】
本発明の第３のデータ処理装置およびデータ処理方法によれば、抽出パターンの学習用の第１データおよび第２データを用いて、所定の位置にある第２データに対して所定の位置関係にある第１データと、所定の位置にある第２データとの相関が、所定の位置関係ごとに求められ、その相関に基づいて、第２データを得るための予測演算に用いる予測タップとする第１データの抽出パターンが設定される。従って、その抽出パターンにしたがって抽出した第１データを用いて予測演算を行うことにより、例えば、第１データを、効率的に第２データに変換等することが可能となる。