(57)【要約】ビデオストリームをビデオ処理アルゴリズムの連鎖結合を使用して処理することができるビデオ処理システムに使用するための、複合発見的最適化方法を用いて自動的設計及び整合（チューニング）を効率的な態様で実行するシステム及び方法である。一態様においては、本発明はビデオ処理システムを整合する方法であって、遺伝的アルゴリズムを適用するステップと、解答の収束のレベルを監視するステップと、該収束レベルが所定の収束レベル評価規準を満たしたことを判定するステップと、該収束レベル評価規準が満たされた場合に第２の一層効率的な検索方法を適用して最良の局部的解答に収束させるステップとを含むような方法である。このような処理は、最良の解答が見付かるまで繰り返され、上記ビデオ処理アルゴリズムは、それに応じて調整される。上記ビデオ処理システムは、非常に高い品質のビデオ画像を生成するような制御パラメータ設定に向かって反復的に収束する。他の態様においては、本発明は該方法に従い生成されるような処理された信号である。
2004530378.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ビデオストリームを処理するためのビデオ処理アルゴリズムの連鎖結合を有する型式のビデオ処理システムに使用するための、前記ビデオ処理アルゴリズムの連鎖結合における前記ビデオ処理アルゴリズムの少なくとも１つの少なくとも１つの制御パラメータ設定を最適化するシステムにおいて、
前記システムは、少なくとも遺伝的アルゴリズム及び発見的アルゴリズムを含むような複数のアルゴリズムを有して、前記遺伝的アルゴリズムにより生成された結果に前記発見的アルゴリズムを適用することにより前記少なくとも１つのビデオ処理アルゴリズムの前記少なくとも１つの制御パラメータ設定を最適化する最適化ユニットを有していることを特徴とするシステム。
【請求項２】
請求項１に記載のシステムにおいて、前記最適化ユニットに結合された客観的品質メトリックユニットを更に有し、該客観的品質メトリックユニットは、前記ビデオ処理アルゴリズムの連鎖結合から出力ビデオストリームを入力することができ、該出力ビデオストリームのビデオ品質を特徴付ける適性値を決定することができ、且つ、該適性値を前記最適化ユニットに供給することができることを特徴とするシステム。
【請求項３】
請求項２に記載のシステムにおいて、前記最適化ユニットにおける前記アルゴリズムは前記少なくとも１つのビデオ処理アルゴリズムの前記少なくとも１つの制御パラメータ設定を前記適性値を用いて最適化することを特徴とするシステム。
【請求項４】
請求項１に記載のシステムにおいて、前記最適化ユニットは、前記ビデオ処理アルゴリズムの連鎖結合における複数のビデオ処理アルゴリズムの各々の複数の制御パラメータ設定を最適化することが可能なアルゴリズムを有していることを特徴とするシステム。
【請求項５】
請求項４に記載のシステムにおいて、前記最適化ユニットに結合された客観的品質メトリックユニットを更に有し、該客観的品質メトリックユニットは、前記ビデオ処理アルゴリズムの連鎖結合から出力ビデオストリームを入力することができ、該出力ビデオストリームのビデオ品質を特徴付ける適性値を決定することができ、且つ、該適性値を前記最適化ユニットに供給することができることを特徴とするシステム。
【請求項６】
ビデオストリームを処理するためのビデオ処理アルゴリズムの連鎖結合を有する型式のビデオ処理システムに使用するための、前記ビデオ処理アルゴリズムの連鎖結合における前記ビデオ処理アルゴリズムの少なくとも１つの少なくとも１つの制御パラメータ設定を最適化する最適化器において、該最適化器は、
−  前記少なくとも１つのビデオ処理アルゴリズムの前記少なくとも１つの制御パラメータ設定を最適化することが可能な遺伝的アルゴリズムを有する遺伝的アルゴリズムユニットと、
−  前記遺伝的アルゴリズムユニットにより達成された収束レベルを決定する収束監視ユニットと、
−  前記遺伝的アルゴリズムユニットから結果を入力すると共に、前記収束監視ユニットが前記遺伝的アルゴリズムが所定の収束レベルに到達したと判定した場合に最良の局部的解答を検索するような発見的アルゴリズムを有する発見的アルゴリズムユニットと、
を有していることを特徴とする最適化器。
【請求項７】
請求項６に記載の最適化器において、前記遺伝的アルゴリズムユニットと前記発見的アルゴリズムユニットとに結合された客観的品質メトリックユニットを更に有し、該客観的品質メトリックユニットは、前記ビデオ処理アルゴリズムの連鎖結合から出力ビデオストリームを入力することができ、該出力ビデオストリームのビデオ品質を特徴付ける適性値を決定することができ、且つ、該適性値を前記遺伝的アルゴリズムユニットにおける前記遺伝的アルゴリズムと前記発見的アルゴリズムユニットにおける前記発見的アルゴリズムとに供給することができることを特徴とする最適化器。
【請求項８】
請求項７に記載の最適化器において、前記遺伝的アルゴリズムユニットにおける前記遺伝的アルゴリズム及び前記発見的アルゴリズムユニットにおける前記発見的アルゴリズムは、前記少なくとも１つのビデオ処理アルゴリズムの前記少なくとも１つの制御パラメータ設定を、前記適性値を用いて最適化することを特徴とする最適化器。
【請求項９】
請求項６に記載の最適化器において、該最適化器は、前記ビデオ処理アルゴリズムの連鎖結合における複数のビデオ処理アルゴリズムの各々の複数の制御パラメータ設定を最適化することができることを特徴とする最適化器。
【請求項１０】
請求項９に記載の最適化器において、前記遺伝的アルゴリズムユニットと前記発見的アルゴリズムユニットとに結合された客観的品質メトリックユニットを更に有し、該客観的品質メトリックユニットは、前記ビデオ処理アルゴリズムの連鎖結合から出力ビデオストリームを入力することができ、該出力ビデオストリームのビデオ品質を特徴付ける適性値を決定することができ、且つ、該適性値を前記遺伝的アルゴリズムと前記発見的アルゴリズムとに供給することができることを特徴とする最適化器。
【請求項１１】
請求項１０に記載の最適化器において、前記遺伝的アルゴリズムユニットにおける前記遺伝的アルゴリズム及び前記発見的アルゴリズムユニットにおける前記発見的アルゴリズムは、複数の前記ビデオ処理アルゴリズムの複数の制御パラメータ設定を、前記適性値を用いて最適化することを特徴とする最適化器。
【請求項１２】
請求項１１に記載の最適化器において、前記複数の制御パラメータ設定の少なくとも１つが、前記ビデオ処理アルゴリズムの連鎖結合における前記ビデオ処理アルゴリズムの適用順序を有していることを特徴とする最適化器。
【請求項１３】
請求項１１に記載の最適化器において、前記ビデオ処理アルゴリズムの前記複数の制御パラメータ設定の少なくとも１つが、ビット精度パラメータ、ノイズ低減パラメータ及びピーキングパラメータのうちの１つを有していることを特徴とする最適化器。
【請求項１４】
複数のビデオストリームを処理するためのビデオ処理アルゴリズムの複数の連鎖結合を有する型式のビデオ処理システムに使用するための、前記複数のビデオ処理アルゴリズムの連鎖結合における複数のビデオ処理アルゴリズムの複数の制御パラメータ設定を最適化するシステムにおいて、該システムは、
−  前記複数のビデオ処理アルゴリズムの連鎖結合に結合された複数の最適化ユニットであって、これら複数の最適化ユニットの各々が、前記複数のビデオ処理アルゴリズムの連鎖結合の前記複数の制御パラメータ設定を共動して最適化することが可能な遺伝的アルゴリズム及び発見的アルゴリズムを有するような複数の最適化ユニットと、
−  各々が前記複数の最適化ユニットに１つに結合された複数の客観的品質メトリックユニットであって、これら客観的品質メトリックユニットの各々が前記複数のビデオ処理アルゴリズムの連鎖結合の１つから出力ビデオストリームを入力することができ、前記出力ビデオストリームのビデオ品質を特徴付ける適性値を決定することができ、且つ、該適性値を当該客観的品質メトリックユニットが結合された前記最適化ユニットに供給することができるような複数の客観的品質メトリックユニットと、
を有し、前記最適化ユニットは前記複数のビデオ処理アルゴリズムの複数の制御パラメータ設定を、前記適性値を用いて最適化することを特徴とするシステム。
【請求項１５】
請求項１４に記載のシステムにおいて、ビデオ品質の改善を行わないような候補解答が除外されるような遺伝的アルゴリズムを有していることを特徴とするシステム。
【請求項１６】
請求項１４に記載のシステムにおいて、ビデオ品質の改善を行いそうな限られた数の代表的候補解答が考慮されるような遺伝的アルゴリズムを有していることを特徴とするシステム。
【請求項１７】
請求項１４に記載のシステムにおいて、ビデオ品質の改善を行いそうな前に存在した所望の候補解答から派生する候補解答が考慮されるような遺伝的アルゴリズムを有することを特徴とするシステム。
【請求項１８】
ビデオストリームを処理するためのビデオ処理アルゴリズムの連鎖結合を有する型式のビデオ処理システムに使用するための、前記ビデオ処理アルゴリズムの連鎖結合における前記ビデオ処理アルゴリズムの少なくとも１つの少なくとも１つの制御パラメータ設定を最適化する方法において、該方法は、
−  最適化ユニット内の遺伝的アルゴリズムを使用して、前記少なくとも１つのビデオ処理アルゴリズムの前記少なくとも１つの制御パラメータ設定に関して最適な解答を検索するステップと、
−  前記遺伝的アルゴリズムが所定の収束レベルに到達したことを判定するステップと、
−  前記遺伝的アルゴリズムが前記所定の収束レベルに到達したと判定された際に、前記最適化ユニット内の発見的アルゴリズムを使用して、局部的最適値を検索するステップと、
を有していることを特徴とする方法。
【請求項１９】
ビデオ表示ユニット上でビデオ表示を発生させる信号において、該信号は入力されたビデオ信号を処理するビデオ処理アルゴリズムの連鎖結合により生成され、前記ビデオ処理アルゴリズムの連鎖結合は複数のパラメータを含み、これらパラメータが遺伝的アルゴリズムと発見的アルゴリズムとを有する最適化ユニットにより最適化されることを特徴とする信号。
【請求項２０】
請求項１９に記載の信号において、前記最適化ユニットは前記パラメータを、前記遺伝的アルゴリズムを使用して所定の収束レベルが検出されるまで検索空間を検索し、検出されると前記発見的アルゴリズムが局部的な最適解答を検索するように指令されることにより最適化することを特徴とする信号。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本出願は、アリ（Ali）により２００１年５月１１日に出願された「複合発見型最適化器を用いることによるビデオ処理システムの自動設計及び整合（tuning）の高速化」なる名称の米国特許出願第60/290506号に関わると共に該出願の出願日の利益を主張するものである。
【０００２】
また、本発明は、アリ（Ali）他により２０００年１２月１２日に出願された「自動ビデオ品質評価用のスケーラブル動的客観的メトリックを提供するシステム及び方法」なる名称の米国特許出願第09/734823号、及びアリ他により２００１年３月２７日に出願された「ビデオ処理アルゴリズムの連鎖結合における制御パラメータ設定を最適化するシステム及び方法」なる名称の米国特許出願第09/817981号に開示された発明に関連するものである。これらの関連する特許出願は本発明の譲受人に共通に譲渡されている。
【０００３】
これらの関連する特許出願の開示内容は、参照することにより、本特許出願にあたかも完全に記載されたかのように組み込まれるものとする。
【０００４】
本発明は、広くは、ビデオ処理アルゴリズムの連鎖結合を用いてビデオストリームを処理することが可能なビデオ処理システムに係り、更に特定的には、高品質ビデオ画像を提供するために、複合発見的最適化器を用いることによりビデオ処理システムの自動設計及び整合を高速化するシステム及び方法に関する。
【背景技術】
【０００５】
ビデオ専門家は、ビデオ画像の品質を改善するための新たな且つ改良されたビデオ処理技術を開発し続けている。主な目標は、入力された電子ビデオ信号を看取者に提供するための高品質ビデオ画像に変換することである。何れのビデオ処理システムにおいても、最高レベルのビデオ品質を得るために、１以上のビデオ処理アルゴリズムがビデオストリームに適用されて、該ビデオストリームの特性を修正する。
【０００６】
例えば、テレビジョン装置においては、ビデオ信号ストリームは多数のビデオ関数により処理することができる。これらのビデオ関数は、鮮鋭度向上、雑音低減、色補正及び他の同様のビデオ画像処理技術を含むことができる。各ビデオ関数は、特定の値に設定されるべき１以上の制御パラメータを有することができる。これら制御パラメータの設定の値は、当該ビデオ画像の品質に影響する。更に、種々のビデオ関数が適用される順序も、ビデオ画像の品質に影響する。
【０００７】
ビデオシステムが開発されるにつれて、新たなタイプのビデオ処理アルゴリズムが常に導入されている。加えて、古いタイプのビデオ処理アルゴリズムも常に改良されている。種々のビデオ処理アルゴリズムの性能上の能力は時間につれて上昇する傾向にある。予期せぬ事ではないが、ビデオ処理アルゴリズムの実施化の複雑さは、時間と共に増加する傾向にある。
【０００８】
ビデオ処理アルゴリズムは、通常、これらアルゴリズムが最終的に使用されるビデオ処理システムとは独立に開発され、評価される。評価の後、個々のビデオ処理アルゴリズムは、テレビジョン、セットトップボックス又は他の型式の消費者向け製品において組み合わされる。
【０００９】
ビデオ処理システムにおいてビデオ処理アルゴリズムの連鎖結合により達成可能な最終的ビデオ画像品質は、種々の構成ビデオ処理アルゴリズムの全ての相互作用に強く依存する。この相互作用は、各アルゴリズムに対する制御パラメータの設定、順次のアルゴリズムの間で転送されるデータの量、及び当該ビデオ処理連鎖結合における順次のアルゴリズムの順序に依存する。一連のビデオ処理アルゴリズムに対する最良の制御パラメータの設定を決定するために、特別な（アドホックな）方法が長く利用可能であった。しかしながら、全体のビデオ画像品質を最適化するための現在利用可能な特別な方法は、非常に時間が掛かり、且つ、コンピュータ資源を浪費する。比較的安価な独立型の製品の場合、コンピュータ資源の保存は特に重要である。テレビジョンのような消費者向け製品は、例えば大きな製造工場又は大学のキャンパスにおいては存在するであろう様なビデオ処理能力を単に利用可能にしていないだけである。または、斯様な能力を妥当な価格で設けることができないかの何れかである。それでも、中程度のテレビジョン製品でさえ得ることができるような高品質ビデオ画像に馴れてきている消費者は、常に、品質の改善を期待し、所与の価格で得ることが可能な最良の画像品質のみに購入の判断の基礎を置き得る。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１０】
従って、従来、ビデオ処理連鎖結合におけるビデオ処理アルゴリズムの相互作用の徹底してはいるが効率的な解析を提供するようなシステム及び方法に対する要求が存在する。本発明のシステム及び方法は、斯様な解決策を提供するものである。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
上述した従来の問題点に対処するために、本発明によるシステム及び方法は、ビデオ処理アルゴリズムにおける制御パラメータ設定を効率的に最適化して非常に高レベルのビデオ画像品質を得るような効率的な自動化された手順を提供する。
【００１２】
本発明のビデオ処理システムは、ビデオ処理アルゴリズムの連鎖結合と、最適化ユニットと、客観的品質メトリックユニットとを有している。ビデオ処理ユニットの上記連鎖結合からの出力ビデオストリームは、上記客観的品質メトリックユニットに帰還される。該客観的品質メトリックユニットは、適性値を計算し、該適性値を上記最適化ユニットに供給する。該最適化ユニットは上記適性値を使用し、解答の改善が所定の収束レベルより低くなるまで遺伝的アルゴリズム検索方法を先ず適用することにより上記ビデオ処理アルゴリズム用の制御パラメータ設定を作成する。次いで、もっと効率的な発見的方法が適用されて、上記遺伝的アルゴリズムの解答から局部的最適を見付ける。局部的最適値が見付かると、該局部的最適値は上記遺伝的アルゴリズムに帰還され、該遺伝的アルゴリズムが、今度は上記発見的アルゴリズムにより見付かった局部的最適値の利点を生かして再び適用される。斯かる処理は、最良の解答が見付けられるまで継続する。当該ビデオ処理システムは、非常に高い品質のビデオ画像を生成するような制御パラメータ設定に向かって反復的に収束する。
【００１３】
他の態様においては、本発明は、共動して上記パラメータを効率的に最適化する遺伝的アルゴリズム及び発見的アルゴリズムを持つような最適化ユニットにより自動的に設定されたパラメータに従ってビデオ処理アルゴリズムの連鎖結合を適用することにより生成されるビデオ信号である。好ましい実施例においては、上記遺伝的アルゴリズムは所定の収束レベルに到達するまで検索を行い、到達した時点で、マイクロコントローラが上記発見的アルゴリズムに局部的最適値を見付けるように指示する。見付かった場合、該局部的最適値は、上記遺伝的アルゴリズムにより更なる検索を行うために使用することができる。
【００１４】
本発明の目的は、高品質ビデオ画像を提供するためにビデオ処理アルゴリズムを効率的に設定するシステム及び方法を提供することにある。
【００１５】
また、本発明の目的は、ビデオ処理アルゴリズムにおける制御パラメータ設定を最適化するような、客観的品質メトリックユニットと最適化ユニットとの組み合わせを提供することにある。
【００１６】
また、本発明の他の目的は、ビデオ処理アルゴリズムの複数の連鎖結合を有するようなビデオ処理システムの自動的設計及び整合（チューニング）を高速化するシステム及び方法を提供することにある。
【００１７】
しかしながら、本発明の一つの目的はビデオ信号処理システムの整合及び設計の速度及び効率を上昇させることではあるが、このような結果を実際に達成すること自体は、請求項に記載の発明の要件ではないことに注意されたい。
【００１８】
上記は、本発明の特徴及び技術的利点を、当業者が以降の本発明の詳細な説明をより良く理解することができるように、かなり広く概括した。本発明の請求項の主題を形成する本発明の更なる特徴及び利点は、以下に説明されるであろう。当業者であれば、開示された概念及び特定の実施例を、本発明と同一の目的を果たすための変更又は他の構成の設計のための基礎として容易に使用することができると理解すべきである。また、当業者であれば、斯様な等価な構成が本発明の最も広い形態での趣旨及び範囲から逸脱するものではないと理解すべきである。
【００１９】
本発明の詳細な説明を行う前に、この出願文書を通して使用される特定の用語及び句の定義を述べる方が良いであろう。即ち、“含む”及び“有する”なる用語並びにそれらの派生語は、制限を伴わない包含を意味する。“又は”なる用語は包括的で、及び／又はを意味する。“関連する”又は“それと関連する”なる句並びにそれらの派生語は、含む、内に含まれる、と相互接続される、含む、内に含まれる、と繋がる、と結合する、と通じる、と共動する、インターリーブする、並置する、に近接する、に拘束される、有する、の特性を持つ、等を意味することができる。“コントローラ”、“プロセッサ”又は“装置”は、少なくとも１つの動作を制御する如何なる装置、システム又はそれらの一部を意味し、斯様な装置はハードウェア、ソフトウェア、又はこれらの少なくとも２つの何らかの組み合わせとして実施化することができる。如何なる特定のコントローラに関連する機能も、ローカルであるか遠隔であるかに拘わらず、集中又は分散されることができことに注意すべきである。特に、コントローラは、１以上のアプリケーションプログラム及び／又はオペレーティングシステムプログラムを実行する、１以上のデータプロセッサ並びに関連する入力／出力装置及びメモリを有することができる。特定の用語及び句の定義は、この出願文書を通して提供される。当業者であれば、殆どではなくても多くの場合において、斯かる定義は、斯様に定義された用語及び句の従来の及び将来の使用にも当てはまると理解すべきである。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２０】
本発明及び本発明の利点の一層完全な理解のために、添付図面を参照してなされる以下の説明を参照するが、これら図面において同様の構成要素には同様の符号が付してある。
【００２１】
以下に説明する図１ないし図４、及びこの明細書において本発明の原理を説明するために使用される種々の実施例は、解説のみのためのものであって、本発明の範囲を限定するような如何なる形でも見なしてはならない。以下に続く該例示的実施例の説明において、本発明はビデオ処理システムに統合されるか又は斯かるシステムに関連して使用される。当業者であれば、本発明の斯かる例示的実施例は如何なるタイプのビデオ処理システムに使用するためにも容易に修正することができることを理解するであろう。
【００２２】
図１は、ビデオ処理アルゴリズムの連鎖結合内の各ビデオ処理アルゴリズムにおける制御パラメータ設定を最適化するための本発明の例示的なビデオ処理システム１００のブロック図を示している。ビデオ処理システム１００は、概ね、ビデオ処理アルゴリズムの連鎖結合１１０と、最適化ユニット１２０と、客観的品質メトリックユニット１３０とを有している。入力ビデオストリーム（図１においては、“ビデオ入力”として示す）が、連鎖結合１１０に入力として供給される。出力ビデオストリーム（図１では、“ビデオ出力”として示す）が連鎖結合１１０から出力される。該出力ビデオストリームのコピーが客観的品質メトリックユニット１３０に帰還される。
【００２３】
客観的品質メトリックユニット１３０は、ビデオ品質を自動的に評価するためのスケーラブルでダイナミックな客観的メトリックを供給する。客観的品質メトリックユニット１３０の動作の詳細に関する情報は、アリ（Ali）他により２０００年１２月１２日に出願された「自動ビデオ品質評価のためのスケーラブルでダイナミックな客観的メトリックを供給するシステム及び方法」なる名称の米国特許出願第09/734,823号に記載され説明されている。
【００２４】
客観的品質メトリックユニット１３０の出力は、最適化ユニット１２０に入力として供給される。最適化ユニット１２０は、連鎖結合１１０におけるビデオ処理アルゴリズムの各々に対して前記制御パラメータ設定を編成する。最適化ユニット１２０は異なるタイプの最適化技術を使用することができる。これらの最適化技術の一般的な説明は、アリ（Ali）他により２００１年３月２７日に出願された「ビデオ処理アルゴリズムの連鎖結合における制御パラメータ設定を最適化するシステム及び方法」なる名称の米国特許出願第09/817,981号になされている。最適化ユニット１２０の有利な実施例は、例えば、“遺伝的アルゴリズム”最適化技術を使用する。図示して実施例においては、最適化ユニット１２０は遺伝的アルゴリズム１２２と発見的アルゴリズム１２４とを含んでいる。便宜上単一形で示されているが、２以上の遺伝的又は発見的アルゴリズムが存在してもよい。他のアルゴリズムも同様に存在することができる。しかしながら、この実施例においては、遺伝的アルゴリズム１２２及び発見的アルゴリズム１２４がマイクロコントローラ１２５により指示されて共動し、以下に説明するように、解答を高速に且つ効率的に達成する。しかしながら、先ずは各技術を簡単に説明する。
【００２５】
遺伝的アルゴリズム最適化技術は、変化する環境条件下では多様性が母集団の生存を保証するのを助けるという進化概念に基づくものである。概要として、１９８９年、マサチューセッツ、リーディング、アジソン・ウェズレイのDavid E. Goldbergによる「検索、最適化及びマシン学習における遺伝的アルゴリズム」を参照されたい。遺伝的アルゴリズムは、最適化及び検索のための単純且つ強固な方法である。遺伝的アルゴリズムは、染色体の形態に符号化された候補解答の母集団を維持する反復的手順である。初期の候補解答の母集団は発見的に又はランダムに選択することができる。染色体は、一つの世代における各候補解答を定義する。各世代に対して、各候補解答は評価され、適性値が割り当てられる。適性値は、通常は、各候補解答染色体に含まれる復号されたビットの関数である。これらの候補解答は、次の世代における再生のために、斯かる解答の適性値に基づいて選択される。本発明における適性値は、客観的品質メトリックユニット１３０により供給される。
【００２６】
選択された候補解答は、“交配（crossover）”として知られている遺伝子組み換え操作を用いて組み合わせることができる。交配操作者は、染色体のビットの部分を入れ換えて、希望的には次の世代のための一層高い適性を持つ一層良好な候補解答を生成する。次いで、課題空間の特定の部分空間を検索する確率が決して零にならないことを保証するために、染色体のビットをかき乱すよう“突然変異”が適用される。更なる情報に関しては、１９９６年、ニューヨーク、マグローヒルのA. Y. H. Zomayaによる書籍「並列及び分散コンピューティングハンドブック」の第１１１８〜１１４３頁におけるA. Chipperfield及びP. Flemingによる「並列遺伝的アルゴリズム」なる名称の文献を参照されたい。“突然変異”は、当該遺伝的アルゴリズムが局部的最適上でトラップされるようになることも防止する。概要として、１９９０年、マサチューセッツ、ボストン、ブラックウェル・サイエンティフィックのL. Kronsjo及びD. Shumsheruddin（編集者）による書籍「並列アルゴリズムの進歩」の第２２７〜２７６頁のP. Husbandsによる「最適化及び適応化における遺伝的アルゴリズム」なる題名の記事を参照されたい。
【００２７】
候補解答の全母集団が次の世代において再び評価され、斯かる処理は、該処理が閾規準に到達するまで継続する。該閾規準は、理論的最適に対する解答の所定のレベルの収束に到達することにより、満たすことができる。例えば、該収束レベルが連続的に又は周期的に監視され、所定のレベルの収束が何時満たされるかを決定する。
【００２８】
上記閾規準が一旦到達されたら、結果に対して、もっと計算的に効率的な発見的方法が適用される。この様にして、最適化器は一層速く局部的最適（最良の全体としての解答であるかもしれず、ないかもしれない）に到達する。局部的最適が到達されると、閾規準が満たされたという決定まで、遺伝的アルゴリズムが再び適用される。この第２の閾規準は第１のものと同一であってもよく、異なってもよい。
【００２９】
本発明のシステム及び方法は遺伝的アルゴリズムを使用して、ビデオ処理アルゴリズム用の最適な制御パラメータ設定の選択に到達する。遺伝的アルゴリズムは、実施化代替例も提供すると共に、最良の客観的ビデオ品質を得るための相互接続方法を提供する。当該ビデオ処理方法を最適化する場合に、染色体が、異なるビデオ処理アルゴリズムが接続される特定の方法を、従ってビデオシーケンスが処理される方法を定義する。染色体は複数の遺伝子からなる。本発明のビデオ最適化処理における遺伝子は、（１）ビデオ処理関数、及び（２）これらビデオ処理関数の適用順序（これは、接続方法を決定する）を有する。
【００３０】
発見的アルゴリズムは、時には、幾らか異なって動作する。遺伝的アルゴリズムは全体の空間に対する最良の解答に到達するために確率的選択処理を使用するが、発見的方法（例えば、“坂登り：hill climbing”）は、単に開始点を選択すると共に、その都度、より良好な解答を保持しながら最初のものに対して次の解答を繰り返しテストする。速く到達される解答は、その近傍の解答の全てよりも良好であり、従って、局部的最適と呼ばれるが、全体として最良ではないかも知れない。類推として、現実の世界における霧に閉ざされた登坂者は、現地点から各方向における地形をテストすることにより高い地点を見付ける。当該方法の一歩が結果として上昇することになれば、該登坂者はこの方向をとる。最終的に、該登坂者は上方向の歩程が存在しないような高い地点に到達するであろうが、この地点が全検索領域における最高地点であるという保証はない。
【００３１】
言い換えると、坂登りは速く且つ効率的に局部最適に収束するであろうが、そこで動きが取れなくなる可能性もある。遺伝的アルゴリズムは斯様な欠点は有さないが、大幅に多くの時間及び計算資源を使用する。坂登りとは異なり、幾つかの発見的方法は最良の局部的なものの代わりに最良の解答を見付けるであろうが、斯様な処理においては所望の効率が、しばしば、犠牲にされる。
【００３２】
図２は、ビデオ処理アルゴリズム連鎖結合１１０の一実施例のブロック図を示している。この実施例において、連鎖結合１１０は４つの斯様なアルゴリズムを有している。該４つのビデオ処理アルゴリズムは、空間スケーリングアルゴリズム２１０、ヒストグラム修正アルゴリズム２２０、適応型ピーキングアルゴリズム２３０及びノイズ低減アルゴリズム２４０である。本発明は、４つのビデオ処理アルゴリズムを有する実施例に限定されるものではない。ビデオ処理アルゴリズムの連鎖結合１１０は、通常は、如何なる整数個のビデオ処理アルゴリズムを有していてもよい。前述したように、これらビデオ処理アルゴリズムの各々は複数のパラメータを含み、これらパラメータに関する最適な設定が本発明のシステム及び方法の目標である。勿論、斯様な最適値は２以上あり得る。例えば、テレビジョン装置は、あるタイプの番組に関しては或る組のパラメータを使用することができ、他のタイプに関しては他の組を使用することができる。当然、本発明のシステム及び方法は各組のパラメータを見付けるために使用することができる。
【００３３】
図３は、本発明のビデオ処理染色体３００のブロック図を示す。染色体３００は、関数順序遺伝子３１０と、ビット精度遺伝子３２０と、ノイズ低減パラメータ遺伝子３３０と、ピーキングパラメータ遺伝子３４０とを有している。連鎖結合１１０内のビット処理アルゴリズム（２１０、２２０、２３０、２４０）の各々を、染色体３００内の４つの遺伝子（３１０、３２０、３３０、３４０）を用いて構成することができる。即ち、上記ビデオ処理アルゴリズムの適用順序を変更することができ、各ビデオ処理アルゴリズムの制御パラメータ設定を変更することができ、各ビデオ処理アルゴリズムのビット精度を変更することができる。
【００３４】
本発明の好ましい実施例においては、最適化ユニット１２０は遺伝的アルゴリズム最適化技術と発見的検索方法とを共動して使用して、上記ビデオ処理アルゴリズム（２１０、２２０、２３０、２４０）の各々の制御パラメータを設定する。該最適化器は、染色体３００の遺伝子（３１０、３２０、３３０、３４０）内に位置する情報を使用する。例えば、ピーキングパラメータ遺伝子３４０は、上記４つのビデオ処理アルゴリズムの各々に対するピーキング（鮮鋭度）制御パラメータを変更するために使用することができる。上記ビデオ処理アルゴリズムを設定する処理は図１では矢印１４０により概念的に示されている。
【００３５】
最適化ユニット１２０は各ビデオ処理アルゴリズムを可能な限り包括的に設定する。即ち、最適化ユニット１２０は、特定のビデオ処理アルゴリズムに関する又は斯かるアルゴリズムの接続性の制限（即ち、ビデオ処理アルゴリズムの順序）に関する事前の情報を仮定しない。最適化ユニット１２０は、連鎖結合１１０における各ビデオ処理アルゴリズムの所定の組の制御パラメータをかき乱す。２つの連続したビデオ処理アルゴリズム間のデータビット精度（即ち、データバスのビット数、又は“バス幅”）も、最適化されるべき制御パラメータである。
【００３６】
客観的品質メトリックユニット１３０からの適性値を使用して、最適化ユニット１２０は、制御パラメータのどの設定（即ち、候補解答）が次に試行されるべきかを継続的に決定する。良好なビデオ画像を提供する候補解答は保持される一方、劣ったビデオ画像を提供する候補解答は破棄される。この“最も適したものの生き残り”原理により駆動され、発見的アルゴリズムの組み込みにより促進されて、ビデオ処理システム１００は、最良の高品質ビデオ画像を生成するような制御パラメータ設定に向かって反復的に収束する。
【００３７】
最適化ユニット１２０により使用される上記遺伝的アルゴリズムは、標準の遺伝的検索アルゴリズムの変形例とすることができる。更なる情報に関しては、１９９１年、ニューヨーク、モーガン・カウフマン出版のG. Rawlins（編集者）による書籍「遺伝的アルゴリズムの基礎」の第２６５〜２８３頁におけるL. Eshelmanによる「ＣＨＣ適応型検索アルゴリズム、非伝統的遺伝子組み換えに関わる場合に如何に安全な検索を行うか”なる題名の論文を参照されたい。Ｎ個の染色体の初期母集団がランダムに発生され、これら染色体の各々が評価される。中間母集団が以下の態様で発生される。（１）現母集団が中間母集団にコピーされる。（２）現母集団における各染色体が他の染色体とランダムに対にされる。（３）差の規準が満たされたら、交配が行われる。（４）ユーザは、交配の規準を指定することができる。（５）結果としての“子供”は評価され、上記中間母集団に追加される。
【００３８】
上記結果としての中間母集団はＮより多い（全ての染色体の対が充分に相違する場合は、２Ｎの）染色体を有している。該中間母集団から最良のＮ個の染色体が選択され、次の世代に渡される。この段階の間においては、突然変異は行われないことに注意されたい。２つの染色体は、これら染色体間の差が閾より大きい場合にのみ交配される。この閾は、該閾を超える差を持つような染色体の対が発見されない場合は低下される。該閾が零（“０”）に到達したら、当該母集団の最初期化（又は“発散”）が実行される。ここで、利用可能な最良な染色体が代表として選択され、次の世代にコピーされる。上記染色体の残りは、このテンプレート染色体の或るパーセント（例えば、３５％）のビットを突然変異させることにより発生される。
【００３９】
図２に示した特定の組のビデオ処理アルゴリズムは、如何なるビデオ処理システムにおいても重要な役割を有するので、解説的例として選択された。更に、図２に示すビデオ処理アルゴリズムの幾つかは競合する要件を有している。例えば、（１）鮮鋭度の上昇は、知覚される既存のノイズを増加させ得、（２）ノイズの低減は当該画像をぼやけさせ、結果として画像の引き締まり具合が失われる。
【００４０】
前述したように、ビデオ処理システム１００は、大まかに、ビデオ処理アルゴリズムの連鎖結合１１０と、最適化ユニット１２０と、客観的品質メトリックユニット１３０とを有している。該ビデオ処理システム１００における計算上の障害は、連鎖結合１１０のビデオ処理アルゴリズムの複雑さから生じる。計算的な要件を減少させるために、ビデオ処理アルゴリズムの複数の連鎖結合を（並列コンピュータ上で利用可能な計算プロセッサに依存して）並列に同時に実行することが可能である。また、複数の客観的品質メトリックユニットを同時に実行することも可能である。ビデオ処理システム１００の計算的に貪欲な部分に対して並列ユニットを使用する方法は、得られ得る全体の性能を大幅に上昇させる。
【００４１】
制御パラメータの可能性のある組み合わせは膨大な数の選択を示すことに注意すべきである。例えば、４つのビデオ処理アルゴリズムなる比較的小さな連鎖結合でも、１０万（100,000）もの設定を発生し得る。当該ビデオ処理アルゴリズムの制御パラメータ設定を効果的に最適化するために、上記発見的アルゴリズムは、膨大な検索空間を管理可能な大きさまで効果的に減少させるように作用する。
【００４２】
加えて、世代の全体の血統において各候補解答の個々の特徴を考慮する必要がない。目下の染色体が長い系列を有している場合、個々の候補解答を完全に調査するには費用が掛かる。そこには、多くの非常に類似した候補解答が存在しそうである。目標は、“適した”個体（即ち、連鎖結合１１０に高品質ビデオ信号を生成させるような候補解答）を見付けて選択することである。限られた数の代表的個体を選択し、全世代における全ての個体を調査するというより斯かる代表的個体を調査する方が、より効率的である。
【００４３】
また、“進化”過程の“不適な”分岐を、斯かる分岐の受け継いだ染色体構造に従って削除することもできる。“進化”過程の確率に従って、良い“父”（良好な独自の鮮鋭度向上のような望ましい行動的特徴を有する構成）は、同じ所望の行動的特徴を受け継いでいる“息子”を有している可能性が高い。即ち、“適した”分岐は増殖することが許され、“不適な”分岐は増殖することを許されない。
【００４４】
これらの指針を用いて上記遺伝的アルゴリズムを修正すると、結果として、当該最適化処理が最適な候補解答に収束するのに要する時間が更に低減される。
【００４５】
図４は、本発明の一つの有利な実施例に基づく例示的なビデオ処理システム１００の動作を説明するフローチャート４００を示している。ビデオ処理システム１００は、ビデオ入力信号をビデオ処理アルゴリズムの連鎖結合１１０に入力し、該ビデオ信号をビデオ処理アルゴリズム（２１０、２２０、２３０、２４０）により処理する（処理ステップ４１０）。この処理は、デフォルトとして又は前の最適化処理により確立されたものとしての何れかにより設定されたどの様なパラメータを用いても実行される。該処理は、オンラインでもオフラインでもよい。即ち、該処理は、表示のために処理されているビデオ信号ストリームでもよく、看取者が実際に看ているものに影響を与えることなく調整することができるような同一の信号ストリームでもよい。（表示に影響するパラメータは、最適化された時にリセットされる。）
【００４６】
実際の最適化処理は、何らかの事象によりトリガされた時に開始する（処理ステップ４２０）。このトリガは、単に当該信号が全く、又は当該表示器が電源オンされてから或る設定期間の間、最適化されていないという判定等とすることができる。該トリガは、もし存在するなら、信号監視機能により発生することもできる。該“トリガ”は、マイクロコントローラ１２５に当該最適化ルーチンを実行すべきかを示す“フラグ”と見ることもできることに注意されたい。処理ステップ４２０においてどの様に開始されようとも、処理された（ビデオ出力）信号は、客観的品質メトリックユニット１３０により、確立されたメトリックに対して評価される（処理ステップ４３０）。図４の破線は、信号評価ステップ４３０が処理ステップ４２０で検出される最適化トリガを実際に発生するようなオプションとしての実施例を反映している。何れの構成においても、該信号評価の結果、評価される際のビデオ出力信号の品質に適用可能な適性値が得られる。
【００４７】
最適化トリガがステップ４２０において検出されると、マイクロコントローラ１２５は遺伝的アルゴリズム１２２を適用して、最良のパラメータ設定の検索を開始する（処理ステップ４３５）。解答に到達したら、ビデオ処理アルゴリズム２１０、２２０、２３０及び２４０により使用されるパラメータが調整される（処理ステップ４４０）。当該ビデオ信号処理は、次いで、これらの調整されたパラメータで継続する（処理ステップ４１０）。結果としてのビデオ出力信号は処理ステップ４３０で評価される。２以上の適性値が発生された場合、各々が前の値又は複数の値と比較される（処理ステップ４４５）。上記マイクロコントローラは、解答が前のものより良好かを判定し、もしそうなら、どの程度良好かを決定する（判定ステップ４５０）。（余り望ましくない解答は単に記録され、それ以上使用されない（ステップは図示せず）。）更に詳細には、当該改善が所定の収束値より低いような漸増的増加（例えば、２０％未満の改善）であるかについて判定される。もしそうでないなら、上記遺伝的アルゴリズムの適用が継続する。もしそうなら、マイクロコントローラ１２５は、遺伝的アルゴリズムにより見付かった現在の最良の解答に発見的アルゴリズム１２４が適用されるべきと指令する（処理ステップ４５５）。坂登り手法のような発見的アルゴリズム１２２が適用される間において、前記パラメータは調整され（処理ステップ４４０）、ビデオ信号は処理され（処理ステップ４１０）且つ評価される（処理ステップ４３０）。
【００４８】
発見的アルゴリズムが適用されている間において、適性値が比較され（処理ステップ４４５）、局部的最適値に到達したかについて判定がなされる（判定ステップ４６０）。もしそうでないなら、当該発見的検索は継続する（処理ステップ４５５）。もしそうなら、前記マイクロコントローラは、発見的アルゴリズム１２４により見付けられた局部的最適値を用いて検索を継続するように遺伝的アルゴリズム１２２に指令する（処理ステップ４６５）。該処理ステップは、処理ステップ４３５とは、遺伝的アルゴリズムの適用に対する検索空間及びかき乱し方法が上記発見的アルゴリズムの適用の結果により限定されている点のみが相違することに注意されたい。しかしながら、前述したように、処理ステップ４６５における遺伝的アルゴリズムの適用の結果、パラメータ調整が行われ（処理ステップ４４０）、処理（処理ステップ４１０）及び信号評価（処理ステップ４３０）が継続する。しかしながら、この時点では、適性値は、所定の収束レベルに到達したかを決定するためのみならず（判定ステップ４５０）、最良の解答が達成されたか（判定ステップ４７０）、即ちパラメータが最適化されたと見なされるかを判定するために比較される（処理ステップ４４５）。ビデオ信号が最適化された場合は、当該処理は終了する（４８０）。
【００４９】
ビデオ信号が最適化されていない場合は、当該制御は処理ステップ４６５に戻る。ビデオ信号が確かに最適化されているかの判定は、手動入力されるユーザ要求を含むような如何なる許容可能な評価規準によりなされることができ、例えば表示されている番組（又は他のビデオ提示）の特徴又は品質の変化を考慮することができる。例えば、或る閾数の候補解答が改善を生じない場合、又は或る時間が測定可能な進歩なしで経過した場合は、次の最適化開始事象、即ちトリガまでは、当該ビデオ信号は最適化されていると見なすことができる。上記最適化がオフラインで実行された場合は、実際のパラメータを、上述した処理において見付けられた最適化された値に設定することができる。最後に、最良の解答は発見的アルゴリズム１２４の単一の適用のみからは殆ど生じ得ないことに注意されたい。殆どの場合、発見的アルゴリズムは多くの回数、適用され（処理ステップ４５５）、処理ステップ４６５において遺伝的アルゴリズム１２２を適用する場合に使用する複数の局部的最適値を形成する。
【００５０】
かくして、本発明のシステム及び方法は、ビデオ処理アルゴリズム（２１０、２２０、２３０、２４０）の連鎖結合１１０の制御パラメータ設定を最適化することが可能な改善されたビデオ処理システム１００を有する。このシステム及び方法発明は、遺伝的アルゴリズム１２２及び発見的アルゴリズム１２４を共動させて使用し、制御パラメータ設定の値を、非常に高品質のビデオ画像を生成する制御パラメータ設定の構成に向かって反復的に収束させる。
【００５１】
以上、本発明を詳細に説明したが、当業者であれば、本発明の最も広い形での趣旨及び範囲から逸脱すること無しに種々の変更、置換及び修正をなすことができると理解すべきである。
【図面の簡単な説明】
【００５２】
【図１】図１は、本発明のシステム及び方法を用いてビデオ処理アルゴリズムの連鎖結合を構成するための例示的なビデオ処理システムのブロック図を示す。
【図２】図２は、空間スケーリングアルゴリズム、ヒストグラム修正アルゴリズム、適応型ピーキングアルゴリズム及びノイズ低減アルゴリズムを有する４つのビデオ処理アルゴリズムの連鎖結合のブロック図を示す。
【図３】図３は、関数順序遺伝子、ビット精度遺伝子、ノイズ低減パラメータ遺伝子及びピーキングパラメータ遺伝子を有する本発明のビデオ処理染色体のブロック図を示す。
【図４】図４は、ビデオ処理アルゴリズムの連鎖結合が高品質ビデオ信号を得るように最適化される本発明の方法の有利な実施例の動作を示すフローチャートである。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【国際公開パンフレット】
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【国際公開パンフレット（コレクトバージョン）】
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【国際調査報告】
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