(57)【要約】アフィンまたは非アフィン変換は、第１サンプル信号の入力配列シーケンスから第２サンプル信号の出力配列シーケンスまで実行される。このために、各変換された信号に対して、有限集合の積が累積され、各々の積は、フィルタ伝達関数値に、種々の適用可能な前記サンプル信号を乗算することにより生成される。特に、フィルタ伝達関数は、フィルタシェープ積分の形で実現される。
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
第１サンプル信号の入力配列シーケンスから第２サンプル信号の出力配列シーケンスまでのアフィンまたは非アフィン変換を、有限集合の積を累積している各変換された第２サンプル信号を介して、実行するための方法であって、
前記積は、それぞれ、フィルタ伝達関数値に、種々の適用可能な前記第１サンプル信号を乗算することにより生成され、
前記フィルタ伝達関数は、フィルタシェープ積分を用いて実現されることを特徴とする方法。
【請求項２】
請求項１に記載の方法であって、
前記フィルタは、プレフィルタまたは再構成フィルタであることを特徴とする方法。
【請求項３】
請求項１に記載の方法であって、
各第１サンプル信号は、種々の第２サンプル信号に直ちにマッピングされ、その後に、次の第１サンプル信号に進むが、それは、すべての第１サンプル信号が考察された後に、表示のために前記第２出力サンプルを出力するまで行なわれることを特徴とする方法。
【請求項４】
請求項１に記載の方法であって、
各第１サンプル信号は、一つの特定の第２サンプル信号に直ちにマッピングされ、その後に、次の第１サンプル信号に進むが、それはすべての第１サンプル信号が前記第２サンプル信号に対して考察された後に、次の第２サンプル信号に進むまで、そして、すべての第２サンプル信号が考察された後に、表示のために第２出力サンプルを出力するまで行なわれることを特徴とする方法。
【請求項５】
請求項１に記載の方法であって、フィルタ関数、関連入力値、ローカルスケーリング係数の積値を累積することを介する縮小マッピングプロシージャ実行中でのサンプルレート変換中の使用のために、
前記ローカルスケーリング係数は、入力サンプル座標間の中点間のそれぞれの距離に関連するフィルタ関数の二つのプリミティブを減算することによって示され、これらの中点は、出力座標にマッピングされるか、またはこれの近似であることを特徴とする方法
【請求項６】
請求項１に記載の方法であって、
前記入力配列と出力配列は、空間的に不均一に互いにマッピングされることを特徴とする方法。
【請求項７】
請求項１に記載の方法であって、
ユニバーサルフィルタプロファイルを用いることを特徴とする方法。
【請求項８】
請求項１に記載の方法であって、
特に縮小または拡大のために用いられることを特徴とする方法。
【請求項９】
請求項３に記載の方法であって、
無制限縮小係数を用いることを特徴とする方法。
【請求項１０】
請求項４に記載の方法であって、
無制限拡大係数を用いることを特徴とする方法。
【請求項１１】
請求項１に記載の方法であって、
２次元またはそれ以上の次元変換において用いられることを特徴とする方法。
【請求項１２】
請求項１に記載の方法であって、
前記入力配列と前記出力配列との間で連続可変スケーリング係数を用いることを特徴とする方法。
【請求項１３】
請求項１に記載の方法であって、ほぼ連続的に可変であるスケーリング係数と共に使用することを特徴とする方法。
【請求項１４】
第１サンプル信号の入力配列シーケンスから第２サンプル信号の出力配列シーケンスまでアフィンまたは非アフィン変換を実行するための請求項１に記載の方法を実行するために配置される装置であって、
前記装置は、
前記入力配列シーケンスを受信するための受信手段と、
フィルタ伝達関数を格納するための格納手段と、
フィルタ伝達関数に、種々の適用可能な前記第１サンプル信号を乗算することにより生成された積の有限集合を累積している、各変換された第２サンプル信号に対する、累積手段と、
を備え、
前記格納手段が、前記フィルタ伝達関数をフィルタシェープ積分を用いて実現することを特徴とする装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の背景】
本発明は請求項１の前提部分で述べられる方法に関する。このような変換の主な適用分野は、白黒またはカラー写真などのデジタル画像の拡大または縮小である。それに伴うスケーリング係数は、種々の座標間で均一である必要はなく、さらに画像上で不均一な場合もある。特に、入力サンプルシーケンスの一部分または寸法における拡大は、その入力サンプルシーケンスの別の部分又は方向における縮小と組み合わされる場合もある。適用の代表的な例は、透視投影で一つの画像を表示することであろう。本発明は、二つ以外の数の座標にも適用可能であり、音響圧縮などの他の分野の使用にも適用可能である。このようなプロセスに対する別名は、サンプルレート変換である。以下に示すように、このようなプロセスは、多くの場合、結果として得られるサンプルと関連する値で「リップル」を生じ、最終的な品質を低下させる。
【０００２】
関連する技術が、ヴァン・ダルフセン（Ｖａｎ Ｄａｌｆｓｅｎ）他の米国特許第５，８９２，６９５号に開示されていて、本技術は、３Ｄグラフィックスパイプラインにおけるテクスチャマッピングおよび画像モーフ技術によるワーピング機能の使用に特に適用される。この方法は、出力信号を縮小しワープする時に、高位プレフィルタを用いて高周波数を抑制する。従来技術は、様々な分野で功を奏してきた。
【０００３】
しかしながら、本発明者は、特に１に近い縮小係数に対して、従来技術は依然として最適とはいえない状態にあり、更なる改良を必要とすることを認めた。特に、後述する図４のティーチングを識別する場合、この識見は、Ｚｔ４―Ｚｔ５線の下に位置する台形領域とプレフィルタ関数の相当部分の下に位置する領域の差に基づく。つまり、違いは、理想的な伝達関数に近いフィルタ特性のデジタルキャラクタによって生じる。
【０００４】
【発明の要約】
その結果、特に、本発明の目的は、上述のようなデジタル化から生じる問題を軽減し、これにより、出力サンプルシーケンスに対する入力サンプルシーケンスのより優れたマッピングを可能にすることである。
【０００５】
したがって、本発明の態様の一つによれば、本発明は、請求項１の特徴部によって特徴づけられる。本発明者は、本発明のプロシージャが、特に、可変で１の値から離れていない縮小係数に対していわゆるＤＣリップルまたはサンプル周波数リップルを回避することを可能にすることを認識した。特に、本発明は、任意かつ連続可変縮小係数の使用を可能にする。本発明は、実際上、関数自体を格納する代わりに標準フィルタの定積分または重み関数を格納することに基づく。
【０００６】
本発明は、さらに、請求項１に記載の方法を実行するために配置される装置に関する。本発明の更なる有益な態様は、従属請求項に述べられる。
【０００７】
【発明の作用性の一般的考察】
ＤＣリップルの発生を回避するために、単一の出力サンプルに寄与する全入力サンプルの重み係数は合計してちょうど１になる必要がある。これらは、実際上、フィルタのフットプリント内に位置する入力サンプルであり、すぐ外側に位置するものも含める。本発明は、特に後述する式（９）で表わされるように、この要件を満たす。三番目の「＝」記号の右側の部分について考える。ここで、入力サンプルの重み係数は、Ｃｔの前の部分、すなわち、（ＸＭｔの定義については、下記参照）
Ｆ（ＸＭｔ＋１−Ｘｐ）−Ｆ（ＸＭｔ−Ｘｐ）
である。
【０００８】
重み係数を合計することは、「まさに」フィルタ関数の下の領域を生成することである。これらのフィルタ関数は、出力画像の輝度が入力画像の輝度と同一である必要がある場合にフィルタプロファイルの下の領域が「１」であるように設計されている。直観的説明のために、図４を考察する。一つの重み係数
Ｆ（ＸＭｔ＋１−Ｘｐ）−Ｆ（ＸＭｔ−Ｘｐ）
は、再構成信号の不変部分の上の領域に相当する。ライトグレーの線影部分参照。これにより、これらの重み係数すべての合計は、ちょうど１に等しくなる。後述の式（２）に基づく従来のＦＩＲ方法では、重みの合計が「ほぼ」１にはなるが、必ずしもちょうどではないことが、認められる。さらに、入力サンプルの重み係数は、Ｃｔの前の部分（但し、ここでは式２において）、すなわち、ｆ（Ｘｔ−Ｘｐ）．Ｓｔである。直観的に、これは、以下のようになる。図４で、重みｆ（Ｘｔ−Ｘｐ）．Ｓｔは、長方形の領域に相当するが、はっきりと描かれていない。長方形の領域は、上に示された正確な領域に対する近似とみなされ得る。長方形の領域は、Ｚｔ４―Ｚｔ５に境を接している台形の下の領域に等しい。これがフィルタ関数の下の領域に等しくないことは明らかである。それらの近似値すべての合計は、ほぼ１に等しいが、フィルタプロファイルに対する入力サンプルのシフティングに応じて、１のあたりを変動する。この重み係数の合計における変動は、すべての入力サンプルが一定値を有する場合においても、出力画像における輝度変動をもたらす。これが、事実上、ＤＣリップルである。
【０００９】
【好適な実施例の詳細な説明】
図１ａ乃至１ｃは、ＤＣリップルに関する本発明と引用従来技術との比較を示す。図１ａは、原画像を有する。図１ｂでは、画像は、０．９のスケーリング係数に対応する係数１．１１で水平に縮小されているが、元の垂直方向の寸法を維持している。ＤＣまたはサンプル周波数リップルと呼ばれる水平リップルが目立つ。図１ｃでは、本発明に係る方法が用いられている。リップルは、もはや目に見えない。
【００１０】
図１ｄ乃至１ｆは、それぞれ、０．９４、０．７５、０．５のスケーリング係数に対応する１．０６６、１．５、２の均一な水平縮小係数に対する、従来技術の方法を用いたＤＣリップルの影響の結果をさらに示す。低縮小係数、すなわち、１に近い低縮小係数の場合には、リップルの期間は長くなると同時にその振幅は増大し、そのためにその可視性は高まる。縮小係数２を超えると、ＤＣリップルは、ほぼ消滅する。透視変換の場合のように不均一なスケーリング係数の場合、さらに、ＤＣリップルのパターンは、不規則になり、干渉模様に類似する場合がある。後者のＤＣリップルパターンも、本発明によって回避される。従来技術の方法は、アップスケーリングにおいてはいくつかの些細な問題がある。しかし、従来技術により、ダウンスケーリング係数に対する特定の値範囲で十分なＤＣリップル抑制度を有するダウンスケーリングのみが可能になる。
【００１１】
次に、以下の関連変数を列挙する。
Ｘ            出力空間における座標値
Ｓ            ｄｍ（ｕ）／ｄｕに応じた近似ローカルスケーリング係数であり、ここで、ｍ（ｕ）は、たとえば、透視変換を介したマッピング関数である。ところで、ｄｍ（ｕ）／ｄｕは、マップ座標（Ｘｔ＝ｍ（ｕ））の場合の入力座標Ｕｔ＝ｕ上のサンプルｔに対する正確なローカルスケーリング値である。以降のインプリメンテーションは、特に、Ｘｔ＝ｍ（ｕ）であるＳｔ＝（Ｘｔ＋１−Ｘｔ−１）／２を用いた、ｄｍ（ｕ）／ｄｕに対する直接近似を使用する。
Ｃ            入力サンプル値
ｆ            プレフィルタ関数
ＵＭｔ            Ｕｔのような入力サンプルの中点座標
ＸＭｔ            ｍ（ＵＭｔ）のマッピング結果
【００１２】
図２は、直接型を用いて完全離散畳み込みを演算する原理を示す。ここでは、ある特定の出力サンプルがすべての関連入力サンプル寄与から演算されて、アルゴリズムはアウトプットドリヴンであると言われている。各出力サンプルは、一度だけ処理される。簡単明解にするために、単一の振幅が出力サンプルＸｐに対して演算され、したがって、白黒画像に相当する。本例において、出力サンプルは、フィルタ曲線（Ｂ）のピーク（Ａ）で示される。この場合に選択されたフィルタフットプリントの４では、フィルタ曲線の下およびすぐ外側のすべての入力サンプルが寄与する。Ｄ軸上の出力サンプル分布に変換される場合のＣ軸上の入力サンプル分布の不均一性に注目する。両軸は出力空間と関係があることに留意する。
【００１３】
これは、アウトプット・ドリヴン動作する直接型構成に当てはまる。このプロシージャは、拡大係数に対して上限がないので、拡大演算に適していることが判明した。しかしながら、縮小演算では、縮小係数に対して範囲が存在し、そこでは、ＤＣリップルアーチファクトが、得られた画像の有用性をひどく減少させる。
【００１４】
縮小に対して直接型構成を使用することの別の問題点は、各フィルタタップが、（表で指定されるように）別々にインデックスを付けられたフィルタ関数の中から一つのフィルタ係数を必要とすることである（これは図８で示される）。図２で、曲線Ｅは、次の出力サンプルの演算に該当する。
【００１５】
ここで、本発明に係る特有のプロシージャは、出力サンプルを演算するために転置型構成を用いることであり、いわば、様々な入力サンプルから全ての寄与を一つの特定の出力サンプルに抽出して、その後、前の出力サンプルに一旦戻ることなく次の出力サンプルの演算に進む。積分型または入力フィルタ特性のプリミティブの使用が、縮小係数の値に関係なく、ＤＣリップルの発生をなくす。直接型か転置型かの選択は、単に選択の問題である場合もあるが、別の場合では、二つのうちの一つが、ハードウェアまたは信号遅延の点から、あるいは他の理由に基づいて選択される。
【００１６】
図３は部分離散畳み込みを演算する原理を示し、これは、転置型構成において用いられる。ここで、一つの特定の入力サンプルからの寄与が、全ての関連出力サンプルのために演算され、この構成は、インプットドリヴンと呼ばれる。一つの特定の出力サンプルに関連するすべての入力サンプルが考慮に入れられたならば、その関連出力サンプルは終了である。左から右への当該実施形態における処理では、入力サンプルＸｔ４のアカウンティング中に、出力サンプルＸｐ−２は、ちょうど完了する。このプロシージャは、縮小演算に適している。しかしながら、演算時間または／および必要なハードウェアは、縮小係数が大きくなるほど、増大する。
【００１７】
リサンプリングの原理は、以下の四つのステップによる。初めに、連続信号が、入力サンプルから形成される。次に、その連続信号が、スケーリングまたはワーピングによって変換される。第３に、変換された連続信号は、プレフィルタリングにかけられ、出力グリッドでは適切に表わされないこともある高周波数成分を抑制し、最後に、出力グリッド点上でその連続結果をリサンプルする。ところで、この図で示されるプロシージャは、特に都合の良いやり方で、連続可変スケーリング係数を用いた使用に適していて、その結果、インプリメンテーションは、極めて簡単である。
【００１８】
図４は、プレフィルタを用いた畳み込みのためのボックス再構成信号の原理を示す。特に、プレフィルタを用いて出力空間中にマッピングされたボックス再構成信号の畳み込みを示す。この図は、特定のサンプルに対するＤＣリップルエラーの発生を示している。このような状況では、出力サンプルのリサンプル式は式（１）で表わされ、式（１）は、以下、それだけで従来技術を構成する。
【００１９】
ＦＩＲフィルタは、有限幅を有する。その近似式は、以下、式（２）で与えられる。実際には、フットプリント自体でカバーされるピクセルだけが含まれる。この制限が、ＤＣリップルの副次的ではあるが第１の原因である。しかし、より重要な第２の原因は、式（２）が、演算を必要とする正確な畳み込み式（１）に対してエラーを生じることである。このエラーが、ＤＣリップルを引き起こし、このＤＣリップルが、出力画像における空間輝度変動である。
【００２０】
図４で、Ｚｔ４―Ｚｔ５の下にある台形に相当する重み係数は、積分されたフィルタリング曲線自体の下の対応部分によって置換される。この結果として、出力サンプルと入力サンプルセットとの間のシフトに関係なく、全体にわたって合計された重み係数が常に均一な値、通常は１、に等しい。
【００２１】
図５は、表２４に格納されたフィルタ関数プリミティブを用いた第１の転置型多相構成を示す。入力値Ｘｔ＋１（２０）は、ブロック２２で処理され、そのブロック２２は、次のＸＳｔ値を生成し、そのＸＳｔ値がＸＴｈ、Ｘｔ、Ｘｔ−１値からＸＭｔを見積もる。（Ｘｔ＋１＋Ｘｔ）／２がＸＭｔを見積もるために用いられると、より簡単になる。図示のように、サブシステムは、次のＸＳｔ値を出力するために、Ｄで示されるラッチと、＋で示される加算器と、−で示される減算器とを備える。デバイス４４は、受信した値の整数ｉ部と分数ｆ部を分割する。整数部は、アイテム４６に送信され、このアイテム４６が次のＸＳｔの整数部のビットナンバー０を取り込む。さらに、結果ＬＳＢの最下位ビットがラッチ５０に格納される。ＥＸＯＲ４８は、「１」を出力し、それによって、複数スイッチ８４に関するステップを制御する。このセットアップは、特に縮小に適用される。
【００２２】
さらに、入力３４が、ラッチ３６に格納されているＣｔを受信し、それにより、減算器３８は、逐次的なＣｔ値間の差を生成できる。これらの様々な差は、積分フィルタ関数表２４から読み出された適切な値を、乗算器３０において掛けられる。その結果は、ラッチ４８からのスイッチ制御に関係なく、ラッチ３２に格納されている既存の値に加算された後か、むしろまたは、左にある次のラッチの既存値に加算された後に、ラッチ３２に格納される。デバイスの最後の出力で、Ｃｔの加算は、必要とされる値Ｃｐをもたらす。
【００２３】
同様に、図６は、直接型構成を示し、それは、特に拡大に適し、図５の転置型である。図の下部は、大部分、図５の下部に一致するが、加算は、ブロック５０内で並行して実行され、最終的にＣｐを生成する。これと対応して、図の上部はブロック５２を有し、このブロック５２は、ＦＩＲフィルタ構成の制御部である。図示のように、入力信号Ｘｔ＋１は、二つのサンプル期間遅延し、減算を受ける。「＜＜」で示されるブロックは、実際には、図示される数値と同数のビット位置にわたるシフタ（＊２、＊４等）である。結果は、再び積分フィルタ関数表２４に正しく取り組むために、減算と除算を介してＸｐと結合される。ＸＳｔは、ＸＭｔのための概算である。ハードウェアがもっと少なくて済むＸＭｔのためのより大雑把な概算（たとえば、（Ｘｔｈ＋Ｘｔ）／２）を使用することも可能である。
【００２４】
図７は、フィルタ関数プリミティブを用いた第２の転置型多相構成を示す。下部２８は、図５の下部にほぼ正確に一致し、更なる考察を必要としない。しかしながら、この場合、信号Ｃｔは、直ちに入力される。前記と反対に、多相積分フィルタ関数表は、図５の構成要素３６および３８の相対物として一組の減算器付きラッチが後に続く。図の上部にある更なる構成要素は、図５の構成要素にそれぞれ対応し、次の信号ＸＳｔを受信する。この転置型アプローチは、特に縮小に適用される。
【００２５】
図８は、前記に基づく修正直接型構成を示す。ここでは、プリミティブフィルタ関数は、単一の表に格納されて使用され、その表は、多数回、すなわち、フィルタタップ毎に１回、インデックスを付されている。この図の下部も、図６の下部に大体一致する。アイテム５８は、様々な全体または部分表を表わす。Ｘｐと逐次要素ＸＳｔとの差が、実際のアクセスを制御する。さらに、図８は、図６より、より近い理論リサンプル式の近似を表わす。このより近い近似は、より大きなＳｔ値を有するフィルタフットプリント内のサンプルがフィルタ振幅によって生成された変換係数から抽出されて、より小さいＳｔ値を有する対応サンプルより、より大きく寄与することを考慮に入れることで得られる。この直接型インプリメンテーションは、特に縮小に適用可能であるが、大きな縮小係数に対しては、やや適さない。
【００２６】
前記で使用される式は、
【数１】
2004536385.tif 000003
で、ここで、Ｆは、ｆ：ｄＦ（ｘ）／ｄｘ＝ｆ（ｘ）のプリミティブである。
【００２７】
上述のインプリメンテーションおよび実施形態は、種々の品質決定パラメータ値の点で特に有効なものとして、発明者達によって、認められている。しかし、当業者は、種々の補正および変更を本開示に基づいて導き出すことができる。添付クレームの範囲は、本発明の境界および限界を確認するのに決定力があるので、上記実施形態は、そのようなクレームと比べて、例証であり非制限的なものとして解釈される。
【図面の簡単な説明】
本発明のこれら及び更なる態様と利点を、好適な実施形態の開示内容を参照して、特に下に示す添付図面を参照して、以下にさらに詳細に論じる。
【図１】
図１ａ乃至１ｃは、ＤＣリップルに関する本発明と従来技術との比較を示す。
図１ｄ乃至１ｆは、従来技術の方法によるＤＣリップルの影響の結果を示す。
【図２】
図２は、完全離散畳み込みを直接型で演算する原理を示す。
【図３】
図３は、部分離散畳み込みを転置型で演算する原理を示す。
【図４】
図４は、プレフィルタを用いた畳み込みのためのボックス再構成信号の原理を示す。
【図５】
図５は、フィルタ関数のプリミティブを用いた転置型多相構成を示す。
【図６】
図６は、直接型構成を示す。
【図７】
図７は、フィルタ関数のプリミティブを用いた別の転置型多相構成を示す。
【図８】
図８は、前記に基づく修正直接型構成を示す。
【図２】
2004536385.tif 000004
【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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【国際公開パンフレット】
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2004536385.tif 000012
2004536385.tif 000013
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2004536385.tif 000022
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2004536385.tif 000024
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2004536385.tif 000028
2004536385.tif 000029
【国際公開パンフレット（コレクトバージョン）】
2004536385.tif 000030
【国際調査報告】
2004536385.tif 000031
2004536385.tif 000032