(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
第１の画像をより高解像度の第２の画像に変換する画像変換装置において、
前記第２の画像の各処理単位に対し、ランダムに発生された画素からなる複数の初期の候補画像を設定する候補設定手段と、
第２の画像の前記候補画像を、ダウンコンバートすることにより、前記第１の画像と同じ解像度の評価用画像に変換する評価用画像変換手段と、
変換された前記評価用画像と前記第１の画像との対応する画素値の差に基づいて前記評価用画像と前記第１の画像との類似度を表す前記候補画像の評価値を算出する評価手段と、
前記評価手段によって算出された評価値が収束している場合、設定された複数の前記候補画像の中から前記評価値が最大であるものを前記第２の画像の前記処理単位の画像として選択する選択手段とを備え、
前記候補設定手段は、前記評価手段によって算出された評価値が収束してない場合、複数の前記候補画像のうち、前記評価値に応じて所定の数の前記候補画像を選出し、選出した所定の数の前記候補画像に遺伝的アルゴリズムの交叉処理または突然変異処理の少なくとも一方を適用して新たな候補画像を生成し、生成した新たな候補画像を前記評価用画像変換手段に供給する
ことを特徴とする画像変換装置。
【請求項２】
前記候補設定手段により生成された前記候補画像を周波数成分に変換する周波数成分変換手段をさらに備え、
前記評価手段は、さらに前記周波数成分変換手段によって得られた高周波成分のパワーも用いて、前記パワーが大きいものほど前記評価値が大きくなるように前記評価値を算出する
ことを特徴とする請求項１に記載の画像変換装置。
【請求項３】
前記第１の画像はＳＤ画像であり、
前記第２の画像はＨＤ画像である
ことを特徴とする請求項１に記載の画像変換装置。
【請求項４】
第１の画像をより高解像度の第２の画像に変換する画像変換装置の画像変換方法において、
前記第２の画像の各処理単位に対し、ランダムに発生された画素からなる複数の初期の候補画像を設定する初期候補設定ステップと、
第２の画像の前記候補画像を、ダウンコンバートすることにより、前記第１の画像と同じ解像度の評価用画像に変換する評価用画像変換ステップと、
変換された前記評価用画像と前記第１の画像との対応する画素値の差に基づいて前記評価用画像と前記第１の画像との類似度を表す前記候補画像の評価値を算出する評価ステップと、
前記評価ステップの処理で算出された評価値が収束している場合、設定された複数の前記候補画像の中から前記評価値が最大であるものを前記第２の画像の前記処理単位の画像として選択する選択ステップと、
前記評価ステップの処理で算出された評価値が収束してない場合、複数の前記候補画像のうち、前記評価値に応じて所定の数の前記候補画像を選出し、選出した所定の数の前記候補画像に遺伝的アルゴリズムの交叉処理または突然変異処理の少なくとも一方を適用して新たな候補画像を生成し、生成した新たな候補画像を前記評価用画像変換ステップに供給する候補画像更新ステップと
を含むことを特徴とする画像変換方法。
【請求項５】
第１の画像をより高解像度の第２の画像に変換する画像変換装置の制御用のプログラムであって
前記第２の画像の各処理単位に対し、ランダムに発生された画素からなる複数の初期の候補画像を設定する初期候補設定ステップと、
第２の画像の前記候補画像を、ダウンコンバートすることにより、前記第１の画像と同じ解像度の評価用画像に変換する評価用画像変換ステップと、
変換された前記評価用画像と前記第１の画像との対応する画素値の差に基づいて前記評価用画像と前記第１の画像との類似度を表す前記候補画像の評価値を算出する評価ステップと、
前記評価ステップの処理で算出された評価値が収束している場合、設定された複数の前記候補画像の中から前記評価値が最大であるものを前記第２の画像の前記処理単位の画像として選択する選択ステップと、
前記評価ステップの処理で算出された評価値が収束してない場合、複数の前記候補画像のうち、前記評価値に応じて所定の数の前記候補画像を選出し、選出した所定の数の前記候補画像に遺伝的アルゴリズムの交叉処理または突然変異処理の少なくとも一方を適用して新たな候補画像を生成し、生成した新たな候補画像を前記評価用画像変換ステップに供給する候補画像更新ステップと
を含むことを特徴とする処理を画像変換装置のコンピュータに実行させるプログラムが記録されている記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、画像変換装置、画像変換方法、および、記録媒体に関し、特に、第１の画像を、解像度が異なる第２の画像に変換する画像変換装置、画像変換方法、および、記録媒体に関する。
【０００２】
【従来の技術】
例えば、ＳＤ（Standard Definition）画像を、ＨＤ（High Definition）画像に変換する方法としては、予測係数を用いる方法が知られている。このような方法では、元となるＳＤ画像を所定のブロックに分割し、それぞれのブロックを複数のクラスに分類した後、各クラスに対応する予測係数を用いてＨＤ画像が生成される。
【０００３】
図１２は、前述した予測係数を用いた従来の画像変換装置の構成例を示すブロック図である。
【０００４】
この図において、領域抽出回路１は、入力されたＳＤ画像の所定の領域の画素ブロックを抽出する。クラスコード検索回路２は、領域抽出回路１から供給された画素ブロックの画素パターンが属するクラスを検索して、クラスコードとして出力する。
【０００５】
ＲＯＭ（Read Only Memory）３は、クラスコード検索回路２から供給されたクラスコードに対応する予測係数を読み出して、予測演算回路４に供給する。
【０００６】
予測演算回路４は、領域抽出回路５により抽出された画素ブロック（領域抽出回路１により抽出された画素ブロックと同一の画素ブロック）を構成するデータ（ｘ0乃至ｘn）と、ＲＯＭ３から供給された予測係数とを積和演算して、得られた結果をＨＤ画像データとして出力する。
【０００７】
次に、以上の従来例の動作について説明する。
【０００８】
ＳＤ画像データが入力されると、領域抽出回路１，５は、ＳＤ画像を（ｎ＋１）個の画素から構成される複数の画素ブロックに分割して、それぞれの画素ブロックを逐次抽出する。
【０００９】
クラスコード検索回路２は、領域抽出回路１により抽出された画素ブロックを、その画素パターンに応じて、クラス０乃至クラスＰの（Ｐ＋１）個のクラスに分類し、対応するクラスコードを出力する。
【００１０】
ＲＯＭ３は、クラスコード検索回路２から出力されたクラスコードに対応する予測係数を読み出して予測演算回路４に出力する。即ち、ＲＯＭ３には図１３に示すような予測係数が格納されており、クラスコード検索回路２からクラスコードが供給されると、ＲＯＭ３は、そのクラスコードに対応する予測係数を読み出して出力する。この例では、クラス０乃至クラスＰの（Ｐ＋１）種類のクラスに対応する予測係数が格納されており、例えば、クラスコードとして値０が供給された場合には、ａ00，ａ01，ａ02，・・・，ａ0mが読み出されて出力されることになる。
【００１１】
ＲＯＭ３から出力された予測係数は予測演算回路４に供給され、そこで、領域抽出回路５から供給された画素ブロックを構成するデータｘ0乃至ｘnと積和演算され、得られた結果がＨＤ画像データとして出力される。例えば、クラス０のデータに対しては、以下のような演算が施されて、得られた値ｙがＨＤ画像データとして出力される。
【００１２】
0003922472.tif 000002
【００１３】
【発明が解決しようとする課題】
ところで、以上の従来例においては、ＲＯＭ３に格納されている予測係数を、学習により予め決定する必要があった。従って、学習処理に多大な時間を要するという課題があった。
【００１４】
また、従来例では、式（１）に示すような線形式によりＨＤ画像を予測していたため、非線形要素を扱うことが出来ず、その結果、高品質の画像を得ることが困難であるという課題もあった。
【００１５】
本発明は、以上のような状況に鑑みてなされたものであり、学習処理が不要であるとともに、非線形要素も扱うことができる画像変換装置を提供するものである。
【００１６】
【課題を解決するための手段】
本発明の画像変換装置は、第２の画像の各処理単位に対し、ランダムに発生された画素からなる複数の初期の候補画像を設定する候補設定手段と、第２の画像の候補画像を、ダウンコンバートすることにより、第１の画像と同じ解像度の評価用画像に変換する評価用画像変換手段と、変換された評価用画像と第１の画像との対応する画素値の差に基づいて評価用画像と第１の画像との類似度を表す候補画像の評価値を算出する評価手段と、評価手段によって算出された評価値が収束している場合、設定された複数の候補画像の中から評価値が最大であるものを第２の画像の処理単位の画像として選択する選択手段とを備え、候補設定手段は、評価手段によって算出された評価値が収束してない場合、複数の候補画像のうち、評価値に応じて所定の数の候補画像を選出し、選出した所定の数の候補画像に遺伝的アルゴリズムの交叉処理または突然変異処理の少なくとも一方を適用して新たな候補画像を生成し、生成した新たな候補画像を評価用画像変換手段に供給することを特徴とする。
【００１７】
本発明の画像変換方法は、第２の画像の各処理単位に対し、ランダムに発生された画素からなる複数の初期の候補画像を設定する初期候補設定ステップと、第２の画像の候補画像を、ダウンコンバートすることにより、第１の画像と同じ解像度の評価用画像に変換する評価用画像変換ステップと、変換された評価用画像と第１の画像との対応する画素値の差に基づいて評価用画像と第１の画像との類似度を表す候補画像の評価値を算出する評価ステップと、評価ステップの処理で算出された評価値が収束している場合、設定された複数の候補画像の中から評価値が最大であるものを第２の画像の処理単位の画像として選択する選択ステップと、評価ステップの処理で算出された評価値が収束してない場合、複数の候補画像のうち、評価値に応じて所定の数の候補画像を選出し、選出した所定の数の候補画像に遺伝的アルゴリズムの交叉処理または突然変異処理の少なくとも一方を適用して新たな候補画像を生成し、生成した新たな候補画像を評価用画像変換ステップに供給する候補画像更新ステップとを含むことを特徴とする。
【００１８】
本発明の記録媒体のプログラムは、第２の画像の各処理単位に対し、ランダムに発生された画素からなる複数の初期の候補画像を設定する初期候補設定ステップと、第２の画像の候補画像を、ダウンコンバートすることにより、第１の画像と同じ解像度の評価用画像に変換する評価用画像変換ステップと、変換された評価用画像と第１の画像との対応する画素値の差に基づいて評価用画像と第１の画像との類似度を表す候補画像の評価値を算出する評価ステップと、評価ステップの処理で算出された評価値が収束している場合、設定された複数の候補画像の中から評価値が最大であるものを第２の画像の処理単位の画像として選択する選択ステップと、評価ステップの処理で算出された評価値が収束してない場合、複数の候補画像のうち、評価値に応じて所定の数の候補画像を選出し、選出した所定の数の候補画像に遺伝的アルゴリズムの交叉処理または突然変異処理の少なくとも一方を適用して新たな候補画像を生成し、生成した新たな候補画像を評価用画像変換ステップに供給する候補画像更新ステップとを含むことを特徴とする処理を画像変換装置のコンピュータに実行させる。
【００１９】
本発明においては、第２の画像の各処理単位に対し、ランダムに発生された画素からなる複数の初期の候補画像が設定され、第２の画像の候補画像がダウンコンバートされることにより、第１の画像と同じ解像度の評価用画像に変換され、変換された評価用画像と第１の画像との対応する画素値の差に基づいて評価用画像と第１の画像との類似度を表す候補画像の評価値が算出される。そして、算出された評価値が収束している場合、設定された複数の候補画像の中から評価値が最大であるものが第２の画像の処理単位の画像として選択される。反対に、算出された評価値が収束してない場合、複数の候補画像のうち、評価値に応じて所定の数の候補画像が選出され、選出された所定の数の候補画像に遺伝的アルゴリズムの交叉処理または突然変異処理の少なくとも一方が適用されて新たな候補画像が生成される。
【００２２】
【発明の実施の形態】
図１は、本発明の動作原理を説明するための図である。
【００２３】
本実施の形態においては、遺伝的操作である交叉および突然変異によりＨＤ’画像２１の候補を生成し、得られたＨＤ’画像２１の候補をダウンコンバートして得られたＳＤ’画像２２とアップコンバージョンを行う対象となるＳＤ画像２１を比較した結果と、ＨＤ’画像２１に含まれている高周波成分のパワースペクトラムとに応じて、生成されたＨＤ’画像２１の各候補を評価し、その評価結果に応じてＨＤ’画像２１の候補の中から最適なものを選択するようになされている。
【００２４】
図２は、本発明の画像変換装置の実施の形態の構成例を示すブロック図である。
【００２５】
この図において、遺伝的操作によるストリング発生回路４０乃至４２（生成手段）は、ＨＤ画像を構成する所定の画素ブロックに対応するストリング（以下、ＨＤ’ストリングと略記する）を遺伝的操作である交叉および突然変異により生成するようになされている。即ち、遺伝的操作によるストリング発生回路４０乃至４２は、図３に示すように、ＨＤ画像を構成しているＹ画像（輝度画像）、Ｕ画像（Ｒ−Ｙの色差画像）、および、Ｖ画像（Ｂ−Ｙの色差画像）のそれぞれを複数のブロックに分割した場合に、各ブロックに対応するストリング（ＨＤ’ストリング）Ｙij，Ｕij，Ｖijを遺伝的操作である交叉と突然変異により生成し、１世代毎にダウンコンバート回路４３乃至４５（変換手段）、ＤＣＴ（Digital Cosine Transform：離散コサイン変換）回路４６乃至４８（第２の変換手段）、および、選択回路５２乃至５４にそれぞれ供給するようになされている。
【００２６】
なお、ここで、遺伝的操作とは、いわゆる遺伝的アルゴリズム（ＧＡ：Genetic Algorithm）の基本的操作である、交叉、突然変異、および、選択を意味している。
【００２７】
なお、遺伝的操作によるストリング発生回路４０乃至４２を含む３つのブロック（遺伝的操作によるストリング発生回路、ダウンコンバート回路、ＤＣＴ回路、評価回路、選択回路からなる部分）は、それぞれ、ＨＤ画像を構成するＹ画像、Ｕ画像、および、Ｖ画像に対応しており、それぞれのブロックは遺伝的アルゴリズムに基づいてＨＤ’画像を生成するようになされている。
【００２８】
ダウンコンバート回路４３乃至４５は、遺伝的操作によるストリング発生回路４０乃至４２から出力された１世代分のＮ個のＨＤ’ストリングを所定の方法によりそれぞれダウンコンバートして、ＳＤ画像に対応するストリング（以下、ＳＤ’ストリングと略記する）に変換して評価回路４９乃至５１（評価手段）に出力するようになされている。
【００２９】
ＤＣＴ回路４６乃至４８は、遺伝的操作によるストリング発生回路４０乃至４２から出力された１世代分のＮ個のＨＤ’ストリングのそれぞれに対してＤＣＴ（離散コサイン変換）を施し、得られた結果を評価回路４９乃至５１に出力するようになされている。
【００３０】
評価回路４９乃至５１は、ブロック化回路５７乃至５９から出力される元のＳＤ画像データのブロック（以下、ＳＤブロックと略記する）と、ダウンコンバート回路４３乃至４５から出力されるＳＤ’ストリングとを比較するとともに、ＤＣＴ回路４６乃至４８から出力されるデータの高周波成分とを参照することにより、ＧＡストリング発生回路４０乃至４２から出力されるＨＤ’ストリングを評価し、評価結果を遺伝的操作によるストリング発生回路４０乃至４２に出力するようになされている。
【００３１】
選択回路５２乃至５４は、評価回路４９乃至５１の評価をそれぞれ参照して、遺伝的操作によるストリング発生回路４０乃至４２からそれぞれ出力されたＮ個のＨＤ’ストリングのうち、最適なストリングを選択して出力するようになされている。
【００３２】
合成回路５５は、選択回路５２乃至５４により選択されたそれぞれ、Ｙ，Ｕ，Ｖ成分のＨＤ’ストリングを重畳するとともに、１画像を構成する全てのＨＤ’ストリングを合成し、得られたＨＤ’画像を出力するようになされている。
【００３３】
ＹＵＶ分離回路５６は、入力されたＳＤ画像を構成しているＹ，Ｕ，Ｖ成分を分離して、ブロック化回路５７乃至５９にそれぞれ供給するようになされている。
【００３４】
ブロック化回路５７乃至５９は、評価の対象となっているＨＤ’ストリングに対応するＳＤブロックを、入力されたＳＤ画像から抽出して評価回路４９乃至５１にそれぞれ出力するようになされている。
【００３５】
図４は、図２に示す遺伝的操作によるストリング発生回路４０の詳細な構成例を示すブロック図である。
【００３６】
この図において、ＣＰＵ（Central Processing Unit）４０ａ（選択手段）は、装置の各部を制御するとともに、所定の演算を行うようになされている。ＲＯＭ４０ｂは、ＣＰＵ４０ａが実行するプログラムやデータ等を格納するようになされている。ＲＡＭ（Random Access Memory）４０ｃは、ＣＰＵ４０ａが所定の演算を行う際に、演算途中のデータを一時的に格納したり、プログラムの一部を格納するようになされている。ＩＦ（Interface）４０ｄは、ＣＰＵ４０ａが外部の装置との間でデータを授受する場合に、必要に応じてデータの形式を変換するようになされている。バス４０ｅは、ＣＰＵ４０ａ、ＲＯＭ４０ｂ、ＲＡＭ４０ｃ、ＩＦ４０ｄを相互に接続するようになされている。
【００３７】
なお、遺伝的操作によるストリング発生回路４１，４２も同様の構成とされているので、その説明は省略する。
【００３８】
次に、以上の実施の形態の動作を図５に示すフローチャートを参照して説明する。
【００３９】
図５は、図２に示す遺伝的操作によるストリング発生回路４０乃至４２において実行される処理の一例を説明するフローチャートである。なお、遺伝的操作によるストリング発生回路４０乃至４２では同様の処理が実行されているので、以下では、遺伝的操作によるストリング発生回路４０のみについて説明する。
【００４０】
この処理が実行されると、ステップＳ１０において遺伝的操作によるストリング発生回路４０のＣＰＵ４０ａは、Ｎ個の初期ストリング集団（第１世代のＨＤ’ストリング集団）を生成して、ダウンコンバート回路４３、ＤＣＴ回路４６、および、選択回路５２に対して出力する。遺伝的操作によるストリング発生回路４０乃至４２は、前述のように、ＨＤ画像を構成するＹ，Ｕ，Ｖ画像にそれぞれ対応しているので、遺伝的操作によるストリング発生回路４０では、図３に示すＹijに対応する初期ストリングが、例えば、乱数によりＮ個だけ生成されて出力される。
【００４１】
図６は、初期ストリングの構成例を示す図である。この図に示すように初期ストリングは、図３に示すＨＤ画像のブロック（Ｙij、Ｕij、または、Ｖij）を構成する各画素を所定のビット数のデータにより表現したものである。従って、ＨＤ画像のブロックが０乃至２５６の範囲の値を取る４×４個の画素から構成されている場合には、ストリングは、４×４ビットのプレーンが８つ集まったものとなる。なお、この実施の形態においては、図の手前のプレーンにＭＳＢ（Most Significant Bit）が配置されており、また、図の後方のプレーンにＬＳＢ（Least Significant Bit）が配置されている。
【００４２】
図５に戻って、ステップＳ１１では、ＣＰＵ４０ａは、評価回路４９に制御信号を送り、Ｎ個のＨＤ’ストリングの各々の評価値と、全てのＨＤ’ストリングの平均評価値とを算出させる。即ち、ＣＰＵ４０ａからの制御信号を受信した評価回路４９は、先ず、ダウンコンバート回路４３から出力されたＮ個のＳＤ’ストリングと、ブロック化回路５７から出力されているＳＤブロックとを以下の式により比較することにより、生成されたＨＤ’をダウンコンバートしたＳＤ’ストリングが、どれだけ元のＳＤブロックに近いかを評価する。ここで、ｅ1は第１の評価値を表しており、また、ｋは所定の定数を示している。更に、Ｓ（ｘ）は元のＳＤブロック、Ｓ’（ｘ）はＳＤ’ストリング、Ｍ2はＳＤブロックに含まれている画素の数を示している。なお、式右辺において、第２項を第１項の定数ｋから減算するのは、ＳＤ’ストリングがＳＤブロックに近いほど、その評価値が大きくなるようにするためである。
【００４３】
【数１】
0003922472.tif 000003
【００４４】
また、評価回路４９は、ＤＣＴ回路４６の出力を参照して各ＨＤ’ストリングに含まれている高周波成分（例えば、上位３０％の周波数成分）のパワーを算出し、得られた値を第２の評価値ｅ2とする。
【００４５】
そして、評価回路４９は、ｅ1とｅ2を以下の式に代入することにより、評価値Ｅを生成する。なお、ここで、ｗ1とｗ2は、それぞれ所定の係数であり、評価値ｅ1とｅ2に対して所定の重み付けをするようになされている。
【００４６】
Ｅ＝ｗ1×ｅ1＋ｗ2×ｅ2  ・・・（３）
【００４７】
評価回路４９は、以上のような計算をＮ個のＨＤ’ストリング全てに対して施し、各々のＨＤ’ストリングの評価値Ｅj（ｊ＝１，２，・・・，Ｎ）を算出するとともに、得られたＨＤ’ストリングの評価値を全て加算して値Ｎで除算することにより平均評価値Ｅaを算出する。
【００４８】
いま、１回目の処理であるので、ステップＳ１１の処理においては、ステップＳ１０において乱数により生成されたＮ個の初期ストリングのそれぞれの評価値Ｅjが算出されるとともに、全ての評価値Ｅjが加算されて値Ｎにより除算されることにより、平均評価値Ｅaが算出される。
【００４９】
ステップＳ１２では、平均評価値Ｅaの増分（前回の平均評価値からの増加分）が所定の値εよりも大きいか否かが判定される。即ち、平均評価値Ｅaは、世代が進むにつれて、通常、図６に示すような推移を辿るので、平均評価値の増分が所定の値ε以下になった場合に、解が収束したものとして処理を終了する。
【００５０】
ステップＳ１２において、平均評価値の増分がεよりも小さい（ＹＥＳ）と判定された場合には、ステップＳ１４に進み、また、平均評価値の増分がεよりも大きいかまたは等しい（ＮＯ）と判定された場合には、ステップＳ１３に進む。
【００５１】
ステップＳ１３では、ＣＰＵ４０ａは、処理の回数をカウントする変数ｉを値０に初期設定してステップＳ１５に進む。
【００５２】
ステップＳ１５では、ＣＰＵ４０ａは、各ＨＤ’ストリングの適応度、即ち、評価値Ｅjに応じた確率に応じて、親となる２つのＨＤ’ストリングを選出する。例えば、各ストリングの適応度をｆj（＝Ｅj）とすると、図８に示すように、各適応度ｆjを全ての適応度の加算値で除算した値に応じて０乃至１００の範囲をＮ分割する。そして、１乃至１００の範囲の乱数を２つ発生し、得られた乱数が属する領域に対応するＨＤ’ストリングを２つ選出してこれらを親とする。例えば、いま、２つの乱数２，１２が生成されたとすると、これらは、図８に示すように、ｆ1とｆ2の領域に属するので、第１番目のＨＤ’ストリングと第２番目のＨＤ’ストリングとが選択されて、これらが親とされる。
【００５３】
ステップＳ１６では、ＣＰＵ４０ａは、ステップＳ１５において選出した２つのＨＤ’ストリング（親）の所定の領域のデータを、図９に示すように交叉（交換）して、ＨＤ’ストリングを新たに生成する。図９の例では、第１のＨＤ’ストリング（ストリング１）の領域Ａと第２番目のＨＤ’ストリング（ストリング２）の領域Ｂとを交叉して、ストリング１’とストリング２’を生成している。なお、交叉を行う対象とする領域を決定するには、例えば、４つの乱数を発生し、先ず、２つの乱数により最初と最後のプレーンを決定し、次に、残る２つの乱数により各プレーンにおける最初と最後のデータ位置とをそれぞれ決定するようにすればよい。
【００５４】
ステップＳ１７では、ＣＰＵ４０ａは、ステップＳ１６の処理により得られた２つのＨＤ’ストリングに対して、必要ならば、突然変異を発生させる。即ち、ＣＰＵ４０ａは、２つのＨＤ’ストリングに対応する２つの乱数を発生させ、それぞれの値が所定の値よりも大きい場合には、対応するＨＤ’ストリングに対して突然変位を発生させる。なお、突然変位の発生方法としては、例えば、２つの乱数を発生させ、それぞれにより、プレーンとデータ位置を決定し、対応する位置のデータのビットを反転させるようにすればよい。
【００５５】
ステップＳ１８では、ＣＰＵ４０ａは、処理回数をカウントする変数ｉの値を１だけインクリメントし、ステップＳ１９に進む。
【００５６】
ステップＳ１９では、ＣＰＵ４０ａは、変数ｉの値がＮ／２よりも小さいか否かを判定する。その結果、変数ｉの値がＮ／２よりも小さい（ＹＥＳ）と判定した場合はステップＳ１５に進み、ＨＤ’ストリングをＮ個生成するまで前述の場合と同様の処理を繰り返す。即ち、１回の処理では、２個のＨＤ’ストリングが生成されるので、前述の処理はＮ／２回だけ繰り返す必要がある。また、変数ｉの値がＮ／２よりも大きいか、または、等しい（ＮＯ）と判定した場合には、Ｎ個のＨＤ’ストリングが生成されたとして、これらのＨＤ’ストリングに対する評価を行うため、ステップＳ１１に戻る。
【００５７】
前述のような処理が繰り返されると、図１１に示すように、１つ前の世代のＨＤ’ストリングから次の世代のＨＤ’ストリングが次々と生成されていく。世代が進むに従って、図７に示すように、平均評価値Ｅaは次第に増加していき、ある世代（ｒ世代）まで進むと飽和状態に近づくので、ステップＳ１２において、平均評価値Ｅaの増分がεよりも小さい（ＹＥＳ）と判定され、ステップＳ１４に進む。
【００５８】
ステップＳ１４では、ＣＰＵ４０ａは、評価回路４９を制御することにより、最後に生成されたＨＤ’ストリング（第ｒ世代のＨＤ’ストリング）のなかで最も適応度、即ち、評価値が大きいものを１つだけ選択回路５２に選択させて、合成回路５５に対して出力させる。
【００５９】
同様の処理は、遺伝的操作によるストリング発生回路４１，４２においても実行されるので、Ｙ，Ｕ，Ｖ画像の所定のブロックに対応するＨＤ’ストリングのうち、最適なものが選択回路４９乃至５１により選択されて、合成回路５５に出力されることになる。合成回路５５は、選択回路５２乃至５４から出力された、Ｙ，Ｕ，Ｖ画像の所定のブロックに対応するＨＤ’ストリングを重畳して、内蔵されているメモリに格納する。そして、同様の処理は各ブロック毎に繰り返され、各ブロックに対するＨＤ’ストリングが逐次メモリに格納されていく。そして、Ｙ，Ｕ，Ｖ画像を構成する全てのブロックに対する処理が終了すると、合成回路５５は、メモリに格納されている全てのＨＤ’ストリングを、ＨＤ’画像データとして出力する。
【００６０】
以上の処理によれば、遺伝的操作である交叉および突然変異に基づいて、ＨＤ’画像を生成し、得られたＨＤ’画像をダウンコンバートして得られたＳＤ’画像を元のＳＤ画像と比較し、生成されたＨＤ’画像を評価するようにしたので、画像変換装置の製作時に必要な係数の学習処理を省略することが可能となる。また、式（３）に示すように、生成されたＨＤ’ストリングの評価関数に、非線形要素である画像の高周波成分に対応する値を含めることが可能となるので、元の画像が非線形要素を含んでいる場合にも、適切な画像変換を行うことが可能となる。
【００６１】
なお、以上の実施の形態における、ストリングの評価、淘汰、交叉、および、突然変異処理は、一例であり、本発明は、このような場合のみに限定されるものではないことは勿論である。
【００６２】
本明細書中では、伝送媒体は、ＦＤ，ＣＤ−ＲＯＭなどの情報記録媒体の他、インターネット、ディジタル衛星などのネットワーク伝送媒体も含むものである。
【００６３】
【発明の効果】
本発明によれば、係数を求める学習処理が不要となる。また、生成された画像を評価する場合に、非線形要素を用いることが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の原理を説明するための図である。
【図２】本発明の画像変換装置の実施の形態の構成例を示すブロック図である。
【図３】ＨＤ画像を構成するＹ，Ｕ，Ｖ画像を説明する図である。
【図４】図２に示す遺伝的操作によるストリング発生回路４０の構成例を示すブロック図である。
【図５】図４の遺伝的操作によるストリング発生回路４０において実行される処理の一例を説明するフローチャートである。
【図６】ＨＤ’ストリングの構成例を示す図である。
【図７】平均評価関数と世代との関係を示す図である。
【図８】図５のステップＳ１５において実行される処理の一例を説明する図である。
【図９】図５のステップＳ１６において実行される処理の一例を説明する図である。
【図１０】図５のステップＳ１７において実行される処理の一例を説明する図である。
【図１１】世代の推移によるＨＤ’ストリングの生成を説明するための図である。
【図１２】従来の画像変換装置の構成例を示すブロック図である。
【図１３】図１２に示すＲＯＭ３に格納されている予測係数の一例を説明するための図である。
【符号の説明】
４０乃至４２  遺伝的操作によるストリング発生回路（生成手段），  ４０ａＣＰＵ（選択手段），  ４３乃至４５  ダウンコンバート回路（変換手段），４６乃至４８  ＤＣＴ回路（第２の変換手段），  ４９乃至５１  評価回路（評価手段）
【図１】
0003922472.tif 000004
【図２】
0003922472.tif 000005
【図３】
0003922472.tif 000006
【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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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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