【手続補正書】
【提出日】平成19年3月5日(2007.3.5)
【手続補正１】
【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】  画素位置毎に輝度あるいは複数の色のうちのいずれか１つを表す色成分を画素データとして持つ入力画像信号を処理する画像信号処理装置において、
上記入力画像信号の注目画素毎に、上記注目画素近傍の複数の画素を第１の画素として抽出する第１の抽出手段と、
上記第１の抽出手段で抽出された複数の画素の各画素データに基づいて第１の特徴情報を生成する第１の特徴情報生成手段と、
上記入力画像信号の注目画素毎に、上記注目画素近傍の複数の画素を第２の画素として抽出する第２の抽出手段と、
上記第２の画素の各画素データに基づいて、上記注目画素近傍のエッジ情報を第２の特徴情報として生成する第２の特徴情報生成手段と、
上記第１の特徴情報及び第２の特徴情報に基づいて１つのクラスを決定するクラス決定手段と、
上記クラス決定手段で決定されたクラスに基づいて、少なくとも上記注目画素の位置に、上記色成分である上記画素データを生成する画素生成手段とを備えることを特徴とする画像信号処理装置。
【請求項２】  上記画素生成手段は、上記注目画素の位置に、すべての色成分を持つ画素を生成することを特徴とする請求項１記載の画像信号処理装置。
【請求項３】  上記画素生成手段は、上記注目画素とは異なる上記画素データを生成することを特徴とする請求項１記載の画像信号処理装置。
【請求項４】  上記画素生成手段は、各クラス毎の予測係数セットを記憶する記憶手段と、上記クラス決定手段で決定されたクラスに応じた予測係数セットと、上記画素抽出手段によって抽出された上記注目画素近傍の複数の画素に基づく演算を行うことにより、上記異なる色成分を持つ画素を生成する演算手段とを備える特徴とする請求項１記載の画像信号処理装置。
【請求項５】  上記演算手段は、上記予測係数セットと上記注目画素近傍の複数の画素値との演算を行うことを特徴とする請求項４記載の画像信号処理装置。
【請求項６】  上記画素抽出手段は、上記クラス決定手段と上記演算手段に対して、少なくとも１画素は異なる画素を抽出することを特徴とする請求項４記載の画像信号処理装置。
【請求項７】  上記特徴情報生成手段は、ＡＤＲＣ(Adaptive Dynamic RangeCoding) 処理によって上記第１の特徴情報を生成することを特徴とする請求項１記載の画像信号処理装置。
【請求項８】  上記色成分で表される色は、赤、青、緑の何れかであることを特徴とする請求項１記載の画像信号処理装置。
【請求項９】  画素位置毎に複数の色のうち何れか１つを表す色成分を持つ上記画像信号を取得する取得手段をさらに備えることを特徴とする請求項１記載の画像信号処理装置。
【請求項１０】  上記取得手段は、固体撮像素子であることを特徴とする請求項９記載の画像信号処理装置。
【請求項１１】  上記固体撮像素子は、ベイヤー配列のＣＣＤイメージセンサであることを特徴とする請求項１０記載の画像信号処理装置。
【請求項１２】  画素位置毎に輝度あるいは複数の色のうちのいずれか１つを表す色成分を画素データとして持つ入力画像信号を処理する画像信号処理方法において、
上記入力画像信号の注目画素毎に、上記注目画素近傍の複数の画素を第１の画素として抽出する第１の抽出ステップと、
上記入力画像信号の注目画素毎に、上記注目画素近傍の複数の画素を第２の画素として抽出する第２の抽出ステップと、
上記第２の画素の各画素データに基づいて、上記注目画素近傍のエッジ情報を第２の特徴情報として生成する第２の特徴情報生成ステップと、
上記第１の特徴情報及び第２の特徴情報に基づいて１つのクラスを決定するクラス決定ステップと、
上記クラス決定ステップで決定されたクラスに基づいて、少なくとも上記注目画素の位置に、上記色成分である上記画素データを生成する画素生成ステップとを備えることを特徴とする画像信号処理方法。
【請求項１３】  上記画素生成ステップは、上記注目画素の位置に、すべての色成分を持つ画素を生成することを特徴とする請求項１２記載の画像信号処理方法。
【請求項１４】  上記画素生成ステップは、上記注目画素とは異なる上記画素データを生成することを特徴とする請求項１２記載の画像信号処理方法。
【請求項１５】  上記画素生成ステップは、各クラス毎の予測係数セットを記憶する記憶ステップと、上記クラス決定ステップで決定されたクラスに応じた予測係数セットと、上記画素抽出ステップによって抽出された上記注目画素近傍の複数の画素に基づく演算を行うことにより、上記異なる色成分を持つ画素を生成する演算ステップとを備える特徴とする請求項１２記載の画像信号処理方法。
【請求項１６】  上記演算ステップは、上記予測係数セットと上記注目画素近傍の複数の画素値との演算を行うことを特徴とする請求項１５記載の画像信号処理方法。
【請求項１７】  上記画素抽出ステップは、上記クラス決定ステップと上記演算ステップに対して、少なくとも１画素は異なる画素を抽出することを特徴とする請求項１５記載の画像信号処理方法。
【請求項１８】  上記特徴情報生成ステップは、ＡＤＲＣ(Adaptive DynamicRange Coding) 処理によって上記第１の特徴情報を生成することを特徴とする請求項１２記載の画像信号処理方法。
【請求項１９】  上記色成分で表される色は、赤、青、緑の何れかであることを特徴とする請求項１２記載の画像信号処理方法。
【請求項２０】  画素位置毎に複数の色のうち何れか１つを表す色成分を持つ上記画像信号を取得する取得ステップをさらに備えることを特徴とする請求項１２記載の画像信号処理方法。
【請求項２１】  上記取得ステップは、固体撮像素子であることを特徴とする請求項２０記載の画像信号処理方法。
【請求項２２】  上記固体撮像素子は、ベイヤー配列のＣＣＤイメージセンサであることを特徴とする請求項２１記載の画像信号処理方法。
【請求項２３】  画素位置毎に輝度あるいは複数の色のうちのいずれか１つを表す色成分を画素データとして持つ入力画像信号を処理する画像信号処理を行うコンピュータ制御可能なプログラムが記録された記録媒体において、
上記プログラムは、
上記入力画像信号の注目画素毎に、上記注目画素近傍の複数の画素を第１の画素として抽出する第１の抽出ステップと、
上記入力画像信号の注目画素毎に、上記注目画素近傍の複数の画素を第２の画素として抽出する第２の抽出ステップと、
上記第２の画素の各画素データに基づいて、上記注目画素近傍のエッジ情報を第２の特徴情報として生成する第２の特徴情報生成ステップと、
上記第１の特徴情報及び第２の特徴情報に基づいて１つのクラスを決定するクラス決定ステップと、
上記クラス決定ステップで決定されたクラスに基づいて、少なくとも上記注目画素の位置に、上記色成分である上記画素データを生成する画素生成ステップとを備えることを特徴とする記録媒体。
【請求項２４】  画素位置毎に輝度あるいは複数の色のうちのいずれか１つの色成分を画像データとして持つ生徒画像信号の注目画素の近傍の複数の画素を第１の画素として抽出する第１の抽出手段と、
上記第１の抽出手段で抽出された複数の画素の各画素データに基づいて第１の特徴情報を生成する第１の特徴情報生成手段と、
上記生徒画像信号の注目画素毎に、上記注目画素近傍の複数の画素を第２の画素として抽出する第２の抽出手段と、
上記第２の画素の各画素データに基づいて、上記注目画素近傍のエッジ情報を第２の特徴情報として生成する第２の特徴情報生成手段と、
上記第１の特徴情報及び第２の特徴情報に基づいて１つのクラスを決定するクラス決定手段と、
上記生徒画像信号と対応する画像信号であり、画素位置毎に輝度あるいは複数の色のうちのいずれか１つの色成分を画像データとして持つ教師画像信号から、上記生徒画像信号の注目画素の位置に相当する位置の近傍の複数の画素を第３の画素として抽出する第３の抽出手段と、
上記第１及び第３の抽出手段で抽出された複数の画素の各画素データに基づいて、上記クラス毎に、上記生徒画像信号に相当する画像信号から上記教師画像信号に相当する画像信号を生成するための予測演算に用いる予測係数セットを生成する予測係数生成手段とを備えることを特徴とする学習装置。
【請求項２５】  上記特徴情報生成手段では、ＡＤＲＣ(Adaptive Dynamic Range Coding) 処理によって上記第１の特徴情報を生成することを特徴とする請求項２４記載の学習装置。
【請求項２６】  画素位置毎に輝度あるいは複数の色のうちのいずれか１つの色成分を画像データとして持つ生徒画像信号の注目画素の近傍の複数の画素を第１の画素として抽出する第１の抽出ステップと、
上記第１の抽出ステップで抽出された複数の画素の各画素データに基づいて第１の特徴情報を生成する第１の特徴情報生成ステップと、
上記生徒画像信号の注目画素毎に、上記注目画素近傍の複数の画素を第２の画素として抽出する第２の抽出ステップと、
上記第２の画素の各画素データに基づいて、上記注目画素近傍のエッジ情報を第２の特徴情報として生成する第２の特徴情報生成ステップと、
上記第１の特徴情報及び第２の特徴情報に基づいて１つのクラスを決定するクラス決定ステップと、
上記生徒画像信号と対応する画像信号であり、画素位置毎に輝度あるいは複数の色のうちのいずれか１つの色成分を画像データとして持つ教師画像信号から、上記生徒画像信号の注目画素の位置に相当する位置の近傍の複数の画素を第３の画素として抽出する第３の抽出ステップと、
上記第１及び第３の抽出ステップで抽出された複数の画素の各画素データに基づいて、上記クラス毎に、上記生徒画像信号に相当する画像信号から上記教師画像信号に相当する画像信号を生成するための予測演算に用いる予測係数セットを生成する予測係数生成ステップとを備えることを特徴とする学習方法。
【請求項２７】  上記特徴情報生成ステップでは、ＡＤＲＣ(Adaptive Dynamic Range Coding) 処理によって上記第１の特徴情報を生成することを特徴とする請求項２６記載の学習方法。
【請求項２８】  クラスに応じた予測係数セットを生成するための学習処理を行うコンピュータ制御可能なプログラムが記録された記録媒体において、
上記プログラムは、
画素位置毎に輝度あるいは複数の色のうちのいずれか１つの色成分を画像データとして持つ生徒画像信号の注目画素の近傍の複数の画素を第１の画素として抽出する第１の抽出ステップと、
上記第１の抽出ステップで抽出された複数の画素の各画素データに基づいて第１の特徴情報を生成する第１の特徴情報生成ステップと、
上記生徒画像信号の注目画素毎に、上記注目画素近傍の複数の画素を第２の画素として抽出する第２の抽出ステップと、
上記第２の画素の各画素データに基づいて、上記注目画素近傍のエッジ情報を第２の特徴情報として生成する第２の特徴情報生成ステップと、
上記第１の特徴情報及び第２の特徴情報に基づいて１つのクラスを決定するクラス決定ステップと、
上記生徒画像信号と対応する画像信号であり、画素位置毎に輝度あるいは複数の色のうちのいずれか１つの色成分を画像データとして持つ教師画像信号から、上記生徒画像信号の注目画素の位置に相当する位置の近傍の複数の画素を第３の画素として抽出する第３の抽出ステップと、
上記第１及び第３の抽出ステップで抽出された複数の画素の各画素データに基づいて、上記クラス毎に、上記生徒画像信号に相当する画像信号から上記教師画像信号に相当する画像信号を生成するための予測演算に用いる予測係数セットを生成する予測係数生成ステップと
を備えることを特徴とする記録媒体。