(57)【要約】遺伝的アルゴリズムを利用することよりはるかに高速な映像最適化を可能にするため、２進数表現により確率ベクトルを利用するシステム。本システムは、映像系列を所定のビット数を有する２進数表現に変換するため、確率ベクトルを利用する２進数表示モジュールと、前記２進数表示された映像系列を処理し、空間ポリフェーズスカラーモジュールと、ノイズ低減モジュールと、シャープネス向上モジュールと、ヒストグラムモジュールとを有するカスケード構成された初期的なカスケード順序はランダムである４つのモジュールの映像系列とを有する。最適化アルゴリズムモジュールは、ランダムカスケード構成のカスケード順序を画質に基づき最適な順序に最適化する。この最適化は、映像系列が与えられる限り動作可能であり、経時的に向上するように本装置を自己訂正的なものにする。
2006509402.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
２進数表現による確率ベクトルを利用するシステムであって、
映像系列を所定のビット数を有する２進数表現に変換するため、確率ベクトルを利用する２進数表示モジュールと、
前記２進数表示された映像系列を処理し、空間ポリフェーズスカラーモジュールと、ノイズ低減モジュールと、シャープネス向上モジュールと、ヒストグラムモジュールとを有するカスケード構成された初期的なカスケード順序はランダムである４つのモジュールの映像処理系列と、
ランダムカスケード構成のカスケード順序を画質に基づき最適な順序に最適化する最適化アルゴリズムモジュールと、
を有することを特徴とするシステム。
【請求項２】
請求項１記載のシステムであって、
前記最適化アルゴリズムモジュールは、前記カスケード構成されたモジュールの何れか２つの間のバス幅を決定することにより前記４つのモジュールの映像処理系列の設定を最適化することを特徴とするシステム。
【請求項３】
請求項１記載のシステムであって、
前記２進数表示モジュールは、５より多い遺伝子間に分布される少なくとも１つの１９バイナリビット染色体を有するバイナリ文字列として前記映像系列を表すことを特徴とするシステム。
【請求項４】
２進数表現による確率ベクトルを利用するシステムであって、
映像系列を所定のビット数を有する映像系列を有する２進数表現に変換するため、確率ベクトルを利用する２進数表示モジュールと、
前記映像系列を処理し、出力を有する空間ポリフェーズスカラーモジュールと、前記空間ポリフェーズスカラーモジュールの出力にカスケード接続されたノイズ低減モジュールと、前記ノイズ低減モジュールの出力にカスケード接続されたシャープネス向上モジュールと、前記シャープネス向上モジュールの出力にカスケード接続されたヒストグラムモジュールとを有するカスケード構成された４つのモジュールの映像処理系列と、
前記カスケード構成されたモジュールの何れか２つの間のバス幅を有する前記４つのモジュールの映像処理系列の設定を最適化する最適化アルゴリズムモジュールと、
を有することを特徴とするシステム。
【請求項５】
請求項４記載のシステムであって、
前記最適化アルゴリズムモジュールは、前記カスケード構成されたモジュールの何れか２つの間のバス幅を決定することにより前記４つのモジュールの映像処理系列の設定を最適化することを特徴とするシステム。
【請求項６】
請求項５記載のシステムであって、
前記２進数表示モジュールは、６つの遺伝子間に分布される１９バイナリビット染色体を有するバイナリ文字列として前記映像系列を表すことを特徴とするシステム。
【請求項７】
請求項４記載のシステムであって、
前記モジュール映像処理系列は、４より多くの映像モジュールを有することを特徴とするシステム。
【請求項８】
映像系列を受信する手段と、
確率ベクトルに基づき１〜ｎの所定数の遺伝子にグループ化される所定数のビットにより前記映像系列を表す２進数表示モジュールと、
可能な良好及び不良な解を有する解の１〜ｎの各遺伝子に対し許容された各値の出現回数を抽出する複数の抽出格納手段と、
最大確率を有するいくつかのベスト領域と最小確率分布を有するいくつかのワースト領域の両方における確率分布を提供するため、１〜ｎの遺伝子から可能な各遺伝子ペアに対する確率ベクトルを構成することにより、抽出格納手段から抽出される１〜ｎの各遺伝子の確率分布を実行する確率分布手段と、
ベストな解の確率を最大化し、ワーストな解の確率を最小化するため前記確率分布手段と通信する遺伝子値選択手段と、
を有する自己改善的映像装置であって、
前記遺伝子値選択手段は、前記２進数文字列表示モジュールにフィードバックを与え、前記２進数文字列表示モジュールは、前記映像系列の画質を更新するため他の遺伝子群を選択することを特徴とする装置。
【請求項９】
請求項８記載の装置であって、
前記２進数表示モジュールは、所定数の遺伝子間において少なくとも１９ビットにより前記映像系列を表すことを特徴とする装置。
【請求項１０】
請求項９記載の装置であって、
前記確率分布手段は、パラメータ設定を最適化するアルゴリズムモジュールを有し、
前記所定数のビットは、所定数の遺伝子にグループ化される、
ことを特徴とする装置。
【請求項１１】
映像システムの２進数表現により確率ベクトルを利用する方法であって、
（ａ）良好/不良解領域における有無と共に、映像系列の２進数表現による各遺伝子の出現回数を抽出するステップと、
（ｂ）良好及び不良解領域の両方における各遺伝子または各遺伝子ペアに対する確率ベクトルを構成するステップと、
（ｃ）ステップ（ｂ）における確率に基づき遺伝子値を設定するステップと、
（ｄ）ベスト領域において解を有する確率を最大化し、不良解領域において解を有する確率を最小化するステップと、
を有することを特徴とする方法。
【請求項１２】
請求項１１記載の方法であって、
ステップ（ａ）は、所定数のビットと遺伝子への所定のビットグループ化を有する２進数表現に映像系列を変換する第１サブステップを有することを特徴とする方法。
【請求項１３】
請求項１１記載の方法であって、
ステップ（ｂ）、（ｃ）及び（ｄ）は、最適化アルゴリズムによって実行されることを特徴とする方法。
【請求項１４】
請求項１３記載の方法であって、
前記映像処理系列の２進数表現は、カスケード構成された４つのモジュールの映像処理系列により以降において処理されることを特徴とする方法。
【請求項１５】
請求項１４記載の方法であって、
前記４つの映像モジュールのカスケード構成は、初期的にはランダムとされ、
前記最適化アルゴリズムは、確率結果を最適化するカスケード順序を検出する、
ことを特徴とする方法。
【請求項１６】
請求項１１記載の方法であって、
ステップ（ｂ）は、各遺伝子のベスト及びワーストの確率分布を利用することを特徴とする方法。
【請求項１７】
請求項１１記載の方法であって、
ステップ（ｂ）は、前記各遺伝子ペアに対する結合確率分布を利用することを特徴とする方法。
【請求項１８】
請求項１４記載の方法であって、
前記最適化アルゴリズムは、前記４つの映像モジュール間のカスケード接続のバス幅を最適化することを特徴とする方法。
【請求項１９】
請求項１４記載の方法であって、
前記カスケード構成された４つの映像モジュールは、空間ポリフェーズスカラーモジュールと、ノイズ低減モジュールと、シャープネス向上モジュールと、ヒストグラムモジュールとを有することを特徴とする方法。
【請求項２０】
請求項１１記載の方法であって、
前記ステップ（ａ）〜（ｄ）は、１以上の映像系列の期間において繰り返されることを特徴とする方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画質を向上させるいくつかのアルゴリズムと相互動作及び利用するテレビ装置などの映像システムに関する。より詳細には、本発明は、最適解の確率を最大化させる確率パターンを利用する装置及び方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
既存の映像系列の画質を向上させるため、映像系列を処理する新しいアルゴリズムが導入されることがある。その反対に、新しい映像系列が導入されることもある。本発明者は、映像系列の設定が最良の画質をもたらすように、最良のグローバル解を求めるための遺伝的アルゴリズム（ＧＡ）を利用しながら、映像系列が２進数表現により表示可能であるということを以前に教示し、２００１年３月２７日に出願された米国特許出願第０９/８１７，９８１号「Ｓｙｓｔｅｍ  ａｎｄ  Ｍｅｔｈｏｄ  ｆｏｒ  Ｏｐｔｉｍｉｚｉｎｇ  Ｃｏｎｔｒｏｌ  Ｐａｒａｍｅ−ｔｅｒ  Ｓｅｔｔｉｎｇｓ  ｉｎ  ａ  Ｃｈａｉｎ  ｏｆ  Ｖｉｄｅｏ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ａｌｇｏｒｉｔｈｍｓ」と、２０００年１２月１２日に出願された米国特許出願第０９/７３４，８２３号「Ｓｙｓｔｅｍ  ａｎｄ  Ｍｅｔｈｏｄ  ｆｏｒ  Ｐｒｏｖｉｄｉｎｇ  Ａ  Ｓｃａｌａｂｌｅ  Ｄｙｎａｍｉｃ  Ｏｂｊｅｃｔｉｖｅ  Ｍｅｔｒｉｃ  Ｆｏｒ  Ａｕｔｏｍａｔｉｃ  Ｖｉｄｅｏ  Ｑｕａｌｉｔｙ  Ｅｖａｌｕａｔｉｏｎ」を背景技術文献として参照することによりここに含める。
【０００３】
しかしながら、遺伝的アルゴリズムは染色体形式により候補となる解の集合を維持する繰り返しによる手順であるため、「処理中に」最適化を行う必要のある賢い消費者製品での利用にはある程度の困難さがある。このような「処理中の」最適化パターンは、最小レベルでの計算要求を維持しながら、グローバル最適解への解の迅速な一致を実行させるであろう。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
本発明は、映像装置が良好な解の確率を最大化させ、不良な解の確率を最小化させるように、確率ベクトルを利用して映像装置の確率パターンを抽出する方法及び装置に関する。上記処理は、計算要求を最小に維持しながら実行される。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００５】
当業者が本発明を実現することが可能な一方法を示すため、シンプルな映像系列から取得された確率パターンを構成するのに必要な解析が提示される。これにより、確率パターン（すなわち、ベクトル）と、良好な解の確率を最大化し、不良な解の確率を最小化させることによって、確率パターンを利用して映像装置を自己改善させる方法を抽出する。このプロセスは、最小の計算要求を維持しながら実行される。
【０００６】
図１Ａは、本発明による確率ベクトルの抽出及び映像系列の制御を行う装置に対する一方法を示す。等価な機能を有する多数の可能な組み合わせがあり、本実施例の目的は例示のためのものであり、限定するためのものとして解釈されるべきでないということは当業者には理解されるべきである。
【０００７】
図１Ａによると、本システムは、空間ポリフェーズスカラーモジュール１０１と、ノイズ低減モジュール１０２と、輝度ピーク処理によるシャープネス向上モジュール１０３と、ヒストグラム変更モジュール１０４の４つの映像モジュールを有する。これら４つのモジュールはカスケード構成とされるが、特定の順序でカスケード構成する必要は特にない。
【０００８】
今日のテレビ装置に普及している機能であるシャープネス向上に関して、輝度信号の知覚されるシャープネスの向上に着目される。輝度信号の高周波数部分を引き上げることにより、基本的にシャープネスを向上させる。しかしながら、このプロセスは、明らかに抑制される必要のあるエイリアシングアーチファクトをもたらす可能性がある。各種サブアルゴリズムにより、すべてがエイリアシングアーチファクトを低減させるのに競合するコントラスト制御、クリッピング回避、ダイナミックレンジ制御及び適応的コアリングが行われる。各サブアルゴリズムは、高周波数部分を安全に引き上げることが可能なゲイン係数を提供する。セレクタサブユニットは、これら競合するゲイン係数の何れが使用されるか決定する。
【０００９】
ノイズ低減モジュールに関して、当該構成は、典型的には、ノイズの存在を測定することに基づき高周波数要素を低減する。
【００１０】
ポリフェーズスカラーモジュールに関して、それらは通常はＦＩＲフィルタを用いて実現される。水平スケーラは、入力映像データの各ラインを処理し、出力映像データの水平スケーリングされたラインを生成する。伸長の場合、このプロセスは、水平伸長係数が各出力画素を生成するのに必要とされるフィルタフェーズを決定するポリフェーズフィルタによって、または当該係数を用いて入力画素から出力画素を補間するフィルタによって実行されるアップサンプリングにより実行される。圧縮の場合、転置されたポリフェーズフィルタが入力データをダウンサンプリングするのに使用され、水平圧縮係数が必要とされるフィルタフェーズを決定する。他方、垂直スケーラは、同数の画素を有する入力及び出力ラインにより、当該モジュールに入力されたものと異なる個数の出力映像ラインを生成する。伸長の場合、少なくとも１つの映像データラインが、入力ラインに応答して必要とされるフィルタフェーズと共に生成されるアップサンプリングされたライン数が垂直伸長係数により決定されるポリフェーズフィルタに入力される各ラインに対して、あるいは当該係数を用いて入力ラインから出力ラインを補間するポリフェーズフィルタにより入力される各ラインに対して出力される。圧縮の場合、高々１つの映像データラインが、入力ラインに応答して必要とされるフィルタフェーズと共にダウンサンプリングされたラインが生成されるか垂直圧縮係数により決定される転置または非転置ポリフェーズフィルタに入力される各ラインに対して出力される。
【００１１】
ヒストグラム変更は、映像系列のカラーコンテンツをより良好に表すため、ブラックカラーとホワイトカラーに対する輝度値を伸長させる。
【００１２】
最適化アルゴリズムモジュール１０６は、可能な限り汎用的に上記４つのモジュール１０１、１０２、１０３及び１０４の各々と動作する。アルゴリズムは、モジュールの特異性や接続制限（カスケード構成されたモジュールの順序など）に関する予めの情報を仮定しない。２つのカスケード構成されたモジュール間のデータ精度（データバスのビット数、すなわち、バス幅など）とカスケード構成されたモジュール順序の両方が、最適化をすべきパラメータとみなされる。各遺伝子及び遺伝子ペアの確率パターンは、ベストの解の確率を最大化し、ワーストの解の確率を最小化する遺伝子値の選択を提供するため、パラメータを最適化することにより生じる。プロセス全体は、最小の計算パワーによりリアルタイムにより（「処理中に」）実行可能である。
【００１３】
図１Ｂは、対象となる映像系列１０５を表す２進数文字列を示す。最適化プロセスにおけるパラメータを表す各ビット群は、「遺伝子」と呼ばれる。この場合、１９の２進数ビットが６つの遺伝子１１０、１１５、１２０、１２５、１３０及び１３５により表される。
【００１４】
図１Ｃは、１００個のベストな検出解と１００個のワーストな検出解における各遺伝子の解析に関して報告されたテーブルを与える。この解析は、結合確率パターンの導出前に各遺伝子に対して実行される。良好であるものが２３、５８及び１７であるとき、「良好な」カラムの解が「不良な」カラムの解を上回るテーブルからわかるように、遺伝子１はベストな解の２４の値のうち３つのみに限定される。図１Ｂに示されるように、それぞれに対する確率は、５８％、２３％、１７％及び２％となる。
【００１５】
図２は、遺伝子２の確率分布を示し、図２Ａはベストな解領域を表し、図２Ｂはワーストな解領域を表す。遺伝子２は、常にベストにおける同一の値（ＮＲ＝４）として設定され、ワーストな解領域に一様に分布する。
【００１６】
図３Ａ及び３Ｂは、第３遺伝子を表す。この確率分布は、ベストな解領域では小さな値に、ワーストな解領域では中間の値にバイアスされているようである。
【００１７】
図４Ａ及び４Ｂは、第４遺伝子を表す。図示されるように、確率分布は、解領域の両方の部分集合に一様に分布されているようである。
【００１８】
図５Ａ及び５Ｂはまた、第５遺伝子に対するＮＲ＝８の値にバイアスされた一様分布を示す。
【００１９】
図６Ａ及び６Ｂはまた、第６遺伝子がベストな領域でＮＲ＝８に設定されるＮＲ＝８の値にバイアスされていることを示す。
【００２０】
遺伝子１、２及び６に対して利用可能なデータにはトレンドがある。このトレンドは、実行中に装置からさらに抽出することができる。さらに、決定性を欠いた遺伝子（例えば、遺伝子４と５）に対して、他のものと動作する遺伝子（例えば、遺伝子１）とのそれの結合確率分布は、それの値を設定するのにより良好に利用することができる。
【００２１】
図７Ａ及び７Ｂは、良好なｐ（遺伝子１，遺伝子４｜良好）とＰ（遺伝子１，遺伝子４｜不良）における遺伝子１と遺伝子４の結合確率分布を示す。
【００２２】
同様に、図８Ａ及び８Ｂは、遺伝子１と５との間の結合確率分布を示す。結果としては、上述のように構成された確率パターンが、最適な解の確率を最大化し、不良な解の確率を最小化する遺伝子値に一致する。映像系列は繰り返し解析され、統計結果が各遺伝子の確率分布を連続的に構成するため抽出され、ベストな解の確率を最大化し、ワーストな解の確率を最小化する遺伝子値の選択が、パラメータ設定を最適化するようにフィードバックされる。
【００２３】
図９は、映像系列９０５が装置９００に入力され、最適化された系列として出力されることを示す。まず、２進数文字列表示モジュール９１０が、現在のケースでは１９ビットにより映像系列を表すのに用いられる。もちろん、この値は１９以上でも以下でもよい。９１５ａ、９１５ｂ、９１５ｎ．．．において、各遺伝子の各許容された値の出現回数が格納される。９２０において、ベスト及びワーストな領域の両方において、各遺伝子及び各遺伝子ペアの確率分布が取得される。このデータは、良好な解の確率を最大化し、不良な解の確率を最小化するため、モジュール９２０により提供される確率分布に従って遺伝子を選択する遺伝子値選択モジュール９２５に供給される。次にこのデータは、確率ベクトル（パターン）を構成する２進数文字列表示モジュール９１０と、１以上の映像系列に対する進行中の調整が存在するよう映像系列にフィードバックされる。当該装置は、実際の自己改善的映像装置となる。
【００２４】
本発明の趣旨または添付された請求項の範囲から逸脱することなく、当業者により様々な変更が可能であるということが理解されるべきである。例えば、ビット数は１９以上または以下でもよく、遺伝子数は６以上または以下であってもよい。モジュール数は、最適化手続き中に取得することが所望される精度に応じて、４以上または以下であってもよい。
【図面の簡単な説明】
【００２５】
【図１Ａ】図１Ａは、１９ビット２進数染色体により表される４つのモジュール映像系列を示す。
【図１Ｂ】図１Ｂは、ベスト及びワースト解領域における遺伝子１の分布を有する。
【図１Ｃ】図１Ｃは、本発明による最適化プロセスの発生方法の概略である。
【図２Ａ】図２Ａは、ベストな解領域での遺伝子２の確率分布を示す。
【図２Ｂ】図２Ｂは、ワーストな解領域での遺伝子２の確率分布を示す。
【図３Ａ】図３Ａは、ベストな解領域での遺伝子３の確率分布を示す。
【図３Ｂ】図３Ｂは、ワーストな解領域での遺伝子３の確率分布を示す。
【図４Ａ】図４Ａは、ベストな解領域での遺伝子４の確率分布を示す。
【図４Ｂ】図４Ｂは、ワーストな解領域での遺伝子４の確率分布を示す。
【図５Ａ】図５Ａは、ベストな解領域での遺伝子５の確率分布を示す。
【図５Ｂ】図５Ｂは、ワーストな解領域での遺伝子５の確率分布を示す。
【図６Ａ】図６Ａは、ベストな解領域での遺伝子６の確率分布を示す。
【図６Ｂ】図６Ｂは、ワーストな解領域での遺伝子６の確率分布を示す。
【図７Ａ】図７Ａは、遺伝子１と４との間の結合確率分布を示す。
【図７Ｂ】図７Ｂは、遺伝子１と４との間の結合確率分布を示す。
【図８Ａ】図８Ａは、遺伝子１と５との間の結合確率分布を示す。
【図８Ａ】図８Ａは、遺伝子１と５との間の結合確率分布を示す。
【図９】図９は、自己改善的映像装置のための一例となる装置を示す。
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2006509402.tif 000011
2006509402.tif 000012
【図９】
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【国際調査報告】
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