(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
所定のブロック単位毎に符号化処理が施された第１の画像データを復号する復号手段と、
上記復号手段により復号された上記第１の画像データから、当該第１の画像データをもとに当該第１の画像データよりも高精細度の第２の画像データを生成するうえで注目する注目画素が存在するブロックと当該ブロックの周囲のブロックとを切り出し、切り出した各ブロックの平均画素値に対してＡＤＲＣ（Adaptive Dynamic Range Coding）を施すことで、ブロック間の平均画素値の変化を示す平均値ＡＤＲＣコードを生成する平均値ＡＤＲＣコード生成手段と、
上記復号手段により復号された上記第１の画像データから、上記注目画素と当該注目画素周辺の所定数の画素とをクラス分類用のクラスタップとして抽出し、抽出したクラスタップに対してＡＤＲＣを施すことで、クラスタップの信号レベル分布を示すＡＤＲＣコードを生成するＡＤＲＣコード生成手段と、
上記平均値ＡＤＲＣコード生成手段により生成された上記平均値ＡＤＲＣコードと上記ＡＤＲＣコード生成手段により生成された上記ＡＤＲＣコードとから、上記第１の画像データを上記ブロック間の平均画素値の変化及び上記クラスタップの信号レベル分布を表すクラスに分類したことを示すクラスコードを生成するクラスコード生成手段と、
あらかじめ学習により上記クラス毎に求めた、上記第１の画像データから上記第２の画像データを予測生成するための予測係数を記憶し、上記クラスコード生成手段により生成されたクラスコードに対応する上記予測係数を出力する予測係数記憶手段と、
上記復号手段により復号された上記第１の画像データから、上記注目画素と当該注目画素周辺の所定数の画素とを、上記第２の画像データの画素を予測生成するための予測タップとして抽出する予測タップ抽出手段と、
上記復号手段により復号された上記第１の画像データから、上記注目画素が存在するブロックと当該ブロックの周囲のブロックとを切り出し、切り出した各ブロックにおける平均画素値の信号レベル分布を示す平均値データを生成する平均値データ生成手段と、
上記予測タップ抽出手段により抽出された上記予測タップ及び上記平均値データ生成手段により生成された上記平均値データと上記予測係数記憶手段から出力された上記予測係数との積和演算を実行して上記第２の画像データの画素を推定することで、当該第２の画像データを生成する予測演算手段と
を具える画像データ変換装置。
【請求項２】
所定のブロック単位毎に符号化処理が施された第１の画像データを復号する復号ステップと、
上記復号ステップで復号した上記第１の画像データから、当該第１の画像データをもとに当該第１の画像データよりも高精細度の第２の画像データを生成するうえで注目する注目画素が存在するブロックと当該ブロックの周囲のブロックとを切り出し、切り出した各ブロックの平均画素値に対してＡＤＲＣを施すことで、ブロック間の平均画素値の変化を示す平均値ＡＤＲＣコードを生成する平均値ＡＤＲＣコード生成ステップと、
上記復号ステップで復号した上記第１の画像データから、上記注目画素と当該注目画素周辺の所定数の画素とをクラス分類用のクラスタップとして抽出し、抽出したクラスタップに対してＡＤＲＣを施すことで、クラスタップの信号レベル分布を示すＡＤＲＣコードを生成するＡＤＲＣコード生成ステップと、
上記平均値ＡＤＲＣコード生成ステップで生成した上記平均値ＡＤＲＣコードと上記ＡＤＲＣコード生成ステップで生成した上記ＡＤＲＣコードとから、上記第１の画像データを上記ブロック間の平均画素値の変化及び上記クラスタップの信号レベル分布を表すクラスに分類したことを示すクラスコードを生成するクラスコード生成ステップと、
あらかじめ学習により上記クラス毎に求めた、上記第１の画像データから上記第２の画像データを予測生成するための予測係数を記憶した記憶手段から、上記クラスコード生成ステップで生成したクラスコードに対応する上記予測係数を出力する予測係数出力ステップと、
上記復号ステップで復号した上記第１の画像データから、上記注目画素と当該注目画素周辺の所定数の画素とを、上記第２の画像データの画素を予測生成するための予測タップとして抽出する予測タップ抽出ステップと、
上記復号ステップで復号した上記第１の画像データから、上記注目画素が存在するブロックと当該ブロックの周囲のブロックとを切り出し、切り出した各ブロックにおける平均画素値の信号レベル分布を示す平均値データを生成する平均値データ生成ステップと、
上記予測タップ抽出ステップで抽出した上記予測タップ及び上記平均値データ生成ステップで生成した上記平均値データと上記予測係数記憶手段から出力された上記予測係数との積和演算を実行して上記第２の画像データの画素を推定することで、当該第２の画像データを生成する予測演算ステップと
を具える画像データ変換方法。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は画像データ変換装置及び画像データ変換方法に関し、例えば画像データの画質を改善する画像データ変換装置に適用して好適なものである。
【０００２】
【従来の技術】
従来、画像データの圧縮符号化方式としてＭＰＥＧ(Moving Picture Experts Group)２規格による符号化方式がある。このＭＰＥＧ２規格による符号化方式を用いる送受信システムは、送信側において、画像データに対してＭＰＥＧ２規格による圧縮符号化を施して送信し、受信側において、送信されてきた画像データを伸長復号化することにより元の画像データを復元している。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】
ところでこのような送受信システムの受信装置においては、伸長復号化された標準精細度の画像データをその各画素の信号レベル分布に応じたクラスに分類した後、予測係数と呼ばれるデータが予め格納されているメモリからそのクラスに対応する予測係数を読み出し、当該予測係数と伸長復号化された標準精細度の画像データとを予測演算することにより高精細度の画像データを生成するいわゆるクラス分類適応処理を用いたアップコンバータが考えられている。
【０００４】
一般に、ＭＰＥＧ２規格による符号化方式を用いた送信装置は、１枚のフレーム画像を８×８画素のブロックに分割し、そのブロック毎に離散コサイン変換（ＤＣＴ：Discrete Cosine Transform ）及び量子化処理を施すことにより画像データを圧縮符号化し、その圧縮された画像データを送信している。一方、受信装置は、圧縮された画像データを８×８画素のブロック毎に逆量子化処理及び逆ＤＣＴを順次施していくことにより当該画像データを伸長復号化し、その結果、元の画像を復元している。
【０００５】
このようにＭＰＥＧ２規格による符号化方式を用いた送受信システムでは、８×８画素のブロック単位でＤＣＴ及び量子化処理が行われ、削減されるデータ量がブロック毎に異なることから、これを伸長復号化しても、その絵柄に応じて精細度がブロック毎に異なる画像しか生成することができない。
【０００６】
上述のアップコンバータでは、伸長復号化された画像データに対して全て同様のクラス分類適応処理を施しているが、ブロック毎に精細度（歪みの度合い）が異なることから、ブロック単位では精細度が向上しても、画像全体としてはブロック毎に精細度が異なるものしか生成し得ず、これが画質の改善を妨ていた。
【０００７】
本発明は以上の点を考慮してなされたもので、従来に比して一段と画質を向上し得る画像データ変換装置及び画像データ変換方法を提案しようとするものである。
【０００８】
【課題を解決するための手段】
かかる課題を解決するため本発明においては、所定のブロック単位毎に符号化処理が施された第１の画像データを復号する復号手段と、復号手段により復号された第１の画像データから、当該第１の画像データをもとに当該第１の画像データよりも高精細度の第２の画像データを生成するうえで注目する注目画素が存在するブロックと当該ブロックの周囲のブロックとを切り出し、切り出した各ブロックの平均画素値に対してＡＤＲＣ（Adaptive Dynamic Range Coding）を施すことで、ブロック間の平均画素値の変化を示す平均値ＡＤＲＣコードを生成する平均値ＡＤＲＣコード生成手段と、復号手段により復号された第１の画像データから、注目画素と当該注目画素周辺の所定数の画素とをクラス分類用のクラスタップとして抽出し、抽出したクラスタップに対してＡＤＲＣを施すことで、クラスタップの信号レベル分布を示すＡＤＲＣコードを生成するＡＤＲＣコード生成手段と、平均値ＡＤＲＣコード生成手段により生成された平均値ＡＤＲＣコードとＡＤＲＣコード生成手段により生成されたＡＤＲＣコードとから、第１の画像データをブロック間の平均画素値の変化及びクラスタップの信号レベル分布を表すクラスに分類したことを示すクラスコードを生成するクラスコード生成手段と、あらかじめ学習によりクラス毎に求めた、第１の画像データから第２の画像データを予測生成するための予測係数を記憶し、クラスコード生成手段により生成されたクラスコードに対応する予測係数を出力する予測係数記憶手段と、復号手段により復号された第１の画像データから、注目画素と当該注目画素周辺の所定数の画素とを、第２の画像データの画素を予測生成するための予測タップとして抽出する予測タップ抽出手段と、復号手段により復号された第１の画像データから、注目画素が存在するブロックと当該ブロックの周囲のブロックとを切り出し、切り出した各ブロックにおける平均画素値の信号レベル分布を示す平均値データを生成する平均値データ生成手段と、予測タップ抽出手段により抽出された予測タップ及び平均値データ生成手段により生成された上記平均値データと、予測係数記憶手段から出力された予測係数を用いた予測演算を実行して第２の画像データの画素を推定することで、当該第２の画像データを生成する予測演算手段とを設けるようにした。
【０００９】
このように、クラスタップの信号レベル分布を示すＡＤＲＣコードと、ブロック間の平均画素値の変化を示す平均値ＡＤＲＣコードとから、クラスコードを生成するようにして、第１の画像データをクラス分類するようにしたことにより、全ブロックに対して同様のクラス分類適応処理を施す場合に比して、ブロック間に精細度の差が生じることを回避しながら各ブロックの精細度を改善することができる。
【００１０】
【発明の実施の形態】
以下図面について、本発明の一実施の形態を詳述する。
【００１１】
（１）クラス分類適応処理の原理
ここで図１は、クラス分類適応処理を実現するアップコンバータ５１の回路構成を示す。アップコンバータ５１は、外部から供給される例えば８ビットのパルス符号変調（ＰＣＭ：Pulse Code Modulation ）データでなるＳＤ画像データＳ５１をクラス分類部５２及び予測演算部５３に入力する。クラス分類部５２は、例えば図２に示すように、ＳＤ画像データＳ５１のうち注目画素及び当該注目画素を中心とした複数の周辺画素でなる合計７画素（タップ）をクラス分類用の画素（以下、これをクラスタップと呼ぶ）として設定し、それらの信号レベル分布に基づいてクラスコードＳ５２を生成する。因みに、図中実線は第１フィールドを示し、点線は第２フィールドを示す。
【００１２】
このクラス分類部５２によってクラスコードＳ５２を生成する方法としては、ＰＣＭデータを直接使用する（すなわちＰＣＭデータをそのままクラスデータＳ５２とする）方法や、ＡＤＲＣ（Adaptive Dynamic Range Coding ）等のデータ圧縮方法を用いてクラス数を削減するような方法が考えられる。このうちＰＣＭデータをそのままクラスコードＳ５２とする方法では、クラスタップとして８ビットのＰＣＭデータを７タップ用いることから、クラス数が２56という膨大な数のクラス数に分類されることになり、実用上問題がある。
【００１３】
そこで実際には、クラス分類部５２は、ＡＤＲＣのようなデータ圧縮処理（すなわち再量子化処理）を施すことによりクラス数を削減するようになされている。このＡＤＲＣによる分類法は、注目画素を中心とする近傍領域内の数タップからＡＤＲＣコードを、次式
【００１４】
【数１】
0004143877.tif 000002
【００１５】
によって求め、当該ＡＤＲＣコードに基づいてクラスコードＳ５２を生成する手法を用いている。ここで、ｃi はＡＤＲＣコード、ｘi は各クラスタップの入力画素値、ＭＩＮは領域内にある各クラスタップの入力画素値のうちの最小画素値、ＤＲは領域内のダイナミックレンジ（最大画素値と最小画素値との差分）、ｋは再量子化ビット数である。
【００１６】
すなわちＡＤＲＣによる分類法は、領域内のダイナミックレンジから再量子化ビット数に応じた量子化ステップ幅を算出し、入力画素値から最小画素値を減算した画素値を量子化ステップ幅に応じて再量子化するものである。例えば領域内の７タップにおいて各クラスタップを１ビットに再量子化する１ビットＡＤＲＣを行う場合では、領域内のダイナミックレンジに基づいて７タップの各入力画素値を適応的に１ビット量子化し、その結果、７タップの入力画素値を７ビットのデータに削減することができるので、全体としてクラス数を１２８クラスにまで削減することができる。
【００１７】
図１に戻って、予測係数ＲＯＭ（Read Only Memory）５４は、後述する学習回路６０によって予め生成された各クラス毎に対応する予測係数データＳ５３を格納しており、クラス分類部５２から供給されるクラスコードＳ５２に応じた予測係数データＳ５３を読み出し、これを予測演算部５３に送出する。予測演算部５３は、例えば図３に示すように、外部から入力されるＳＤ画像データＳ５１のうち、注目画素及び当該注目画素を中心とした複数の周辺画素でなる合計１３タップを予測演算用の画素（以下、これを予測タップと呼ぶ）として選定し、当該予測タップの各画素値と予測係数データＳ５３とを用いて、線形一次結合でなる次式
【００１８】
【数２】
0004143877.tif 000003
【００１９】
によって表される積和演算を行うことにより、予測タップには存在しないＨＤ画素の集まりであるＨＤ画像データＳ５４を生成し、これを外部に出力する。ここで、ｘ′は各ＨＤ画素値、ｘi は各予測タップの画素値、ｗi は予測係数、ｎは予測タップ数であり、この場合ｎは１３である。
【００２０】
ところで図４は、予測係数ＲＯＭ５４に格納されている予測係数データを生成する学習回路６０の回路構成を示し、当該学習回路６０は、予測係数データを予め生成して、これを予測係数ＲＯＭ５４に格納するようになされている。学習回路６０は、いわゆる教師信号としてのＨＤ画像データＳ６０を垂直間引きフィルタ６１及び予測係数算出回路６２に入力する。学習回路６０は、ＨＤ画像データＳ６０を垂直間引きフィルタ６１及び水平間引きフィルタ６２によって間引くことにより、生徒信号としてのＳＤ画像データＳ６１を生成し、これをクラス分類部６４及び予測係数算出回路６２に入力するようになされている。
【００２１】
クラス分類部６４は、図１に示すアップコンバータのクラス分類部５２と同様の構成でなり、ＳＤ画像データＳ６１からクラスタップを選定し、その信号レベル分布に基づいてクラスコードＳ６２を生成した後、これを予測係数算出回路６２に送出する。予測係数算出回路６２は、ＨＤ画像データＳ６０及びＳＤ画像データＳ６１を基に、クラスコードＳ６２が示すクラスに応じた予測係数をクラス毎に算出し、その結果得た予測係数データＳ６３を予測係数ＲＯＭ５４に格納する。
【００２２】
この場合、予測係数算出回路６２は、上述の（２）式における予測係数ｗを最小自乗法によって求めるようになされている。具体的には予測係数算出回路６２は、ＸをＳＤ画素値、Ｗを予測係数、ＹをＨＤ画素値として、いわゆる観測方程式と呼ばれる次式
【００２３】
【数３】
0004143877.tif 000004
【００２４】
を生成するように各データを収集する。ここでｍは予測するＨＤ画素の画素数を示す学習データ数、ｎは予測タップ数である。
【００２５】
次に予測係数算出回路６２は、この（３）式を基に、次式
【００２６】
【数４】
0004143877.tif 000005
【００２７】
に示す残差方程式を立てる。従って各予測係数ｗi は、この（４）式から、次式
【００２８】
【数５】
0004143877.tif 000006
【００２９】
が最小のときに最適な値となることがわかる。すなわち次式
【００３０】
【数６】
0004143877.tif 000007
【００３１】
を満たすように予測係数ｗi が算出される。
【００３２】
そこで予測係数算出回路６２は、このｎ個ある（６）式を満たすようなｗ1 、ｗ2 、……、ｗn を算出すればよいことになり、上述の（４）式から、次式
【００３３】
【数７】
0004143877.tif 000008
【００３４】
を得、これら（６）及び（７）式から、次式
【００３５】
【数８】
0004143877.tif 000009
【００３６】
を求める。そして予測係数算出回路６２は、上述の（４）及び（８）式から、次式
【００３７】
【数９】
0004143877.tif 000010
【００３８】
によって表される正規方程式を生成する。このようにして予測係数算出回路６２は、予測タップ数ｎと同一次数の連立方程式でなる正規方程式を生成し、掃き出し法（Gauss Jordanの消去法）を用いてこの正規方程式を解くことにより、各予測係数ｗi を算出する。
【００３９】
以下、学習回路６０による予測係数生成手順について図５に示すフローチャートを用いて説明する。ステップＳＰ６１から入ったステップＳＰ６２において、学習回路６０は、教師信号としてのＨＤ画像データＳ６０から生徒信号としてのＳＤ画像データＳ６１を生成することにより、予測係数を生成するのに必要な学習データを生成する。ステップＳＰ６３において、学習回路６０は、予測係数を生成するのに必要十分な学習データが得られたか否か判定し、その結果、未だ必要十分な学習データが得られていないと判断された場合にはステップＳＰ６３において否定結果を得ることによりステップＳＰ６４に移行する。
【００４０】
ステップＳＰ６４において、学習回路６０は、ＳＤ画像データＳ６１からクラスタップを選定し、その信号レベル分布に基づいてクラス分類を行う。ステップＳＰ６５において、学習回路６０は、各クラス毎に上述の（９）式でなる正規方程式を生成し、ステップＳＰ６２に戻って同様の処理手順を繰り返すことにより、予測係数を生成するのに必要十分な正規方程式を生成する。
【００４１】
これに対してステップＳＰ６３において肯定結果が得られると、このことは必要十分な学習データが得られたことを表しており、このとき学習回路６０はステップＳＰ６６に移って、上述の（９）式でなる正規方程式を掃き出し法によって解くことにより、予測係数ｗ1 、ｗ2 、……、ｗn を各クラス毎に生成する。そしてステップＳＰ６７において、学習回路６０は、生成した各クラス毎の予測係数ｗ1 、ｗ2 、……、ｗn を予測係数ＲＯＭ５４に格納し、ステップＳＰ６８に移って処理を終了する。
【００４２】
（２）第１の実施の形態
図６において、１００は全体として図１〜図５について上述したクラス分類適応処理の原理を用いた第１の実施の形態のアップコンバータの構成を示す。アップコンバータ１００は、外部からＭＰＥＧ２方式を用いて圧縮符号化された符号化画像データＳ１００が供給されると、これをデコーダ１０１に入力する。デコード１０１は、この符号化画像データＳ１００を伸長復号化することにより画像データＳ１０１を復元し、これを領域切り出し部１０２及び１０３並びにブロック抽出部１０４及び１０５に送出する。
【００４３】
ブロック抽出部１０４は、図７に示すように、画像データＳ１０１から８×８画素すなわち６４画素のブロックを抽出し、その各画素の信号レベル分布をブロックデータＳ１０２としてブロック内特徴量抽出部１０６に送出する。ブロック内特徴量抽出部１０６は、ブロックデータＳ１０２からブロック内の特徴量すなわち当該ブロック内における全画素の平均値を求め、この平均値データＳ１０３をクラスコード発生部１０７に送出する。
【００４４】
領域切り出し部１０２は、画像データＳ１０１のうち、ブロック抽出部１０４によって抽出されたブロック内に存在する注目画素に対してのクラスタップを抽出し、それらの信号レベル分布を示すクラスタップデータＳ１０４を特徴量抽出部１０８に送出する。特徴量抽出部１０８は、クラスタップデータＳ１０４に対して１ビットＡＤＲＣを施すことによりＡＤＲＣコードＳ１０５を生成し、これをクラスコード発生部１０７に送出する。
【００４５】
クラスコード発生部１０７は、上述の平均値データＳ１０３とＡＤＲＣコードＳ１０５とを合成することによりクラスコードＳ１０６を生成し、これをＲＯＭ１０９に送出する。ＲＯＭ１０９は、後述する学習回路によって予め生成されたクラス毎に対応する予測係数を格納しており、クラスコード発生部１０７から供給されるクラスコードＳ１０６に応じた予測係数データＳ１０７を読み出し、これを予測演算部１１０に送出する。
【００４６】
一方、ブロック抽出部１０５は、画像データＳ１０１から８×８画素すなわち６４画素のブロックを抽出し、その各画素の信号レベル分布をブロックデータＳ１０８としてブロック内特徴量抽出部１１１に送出する。ブロック内特徴量抽出部１１１は、ブロックデータＳ１０８からブロック内における全画素の平均値を求め、この平均値データＳ１０９を予測演算部１１０に送出する。領域切り出し部１０３は、画像データＳ１０１のうち、ブロック抽出部１０５によって抽出されたブロック内に存在する注目画素に対しての予測タップを抽出し、それらの信号レベル分布を示す予測タップデータＳ１１０を予測演算部１１０に送出する。予測演算部１１０は、予測係数データＳ１０７と予測タップデータＳ１１０及び平均値データＳ１０９とを用いて、次式
【００４７】
【数１０】
0004143877.tif 000011
【００４８】
によって表される積和演算を施すことにより高精細度の画像データＳ１１１の注目画素を順次生成し、これを外部に出力する。ここで、ｙは画像データＳ１１１の各画素値、ｘは予測タップの画素値、ｍはブロック内の平均画素値、ｗは予測タップに対応する予測係数、ａは平均画素値に対応する予測係数、ｎは予測タップ数であり、この場合ｎは６４である。
【００４９】
続いて図８は、ＲＯＭ１０９（図６）に格納されている予測係数を生成する学習回路１２０の構成を示す。学習回路１２０は、教師画像として高精細度の画像データＳ１２０をエンコーダ１２１及び正規方程式演算部１２２に送出する。エンコーダ１２１は、画像データＳ１２０をＭＰＥＧ２方式を用いて圧縮符号化し、その結果得られる符号化画像データＳ１２１をデコーダ１２３に送出する。
【００５０】
デコーダ１２３は、アップコンバータ１００のデコーダ１０１（図６）と同様に構成されており、符号化画像データＳ１２１を伸長復号化することにより生徒画像としての標準精細度の画像データＳ１２２を生成し、これを領域切り出し部１２４及び１２５並びにブロック抽出部１２６及び１２７に送出する。
【００５１】
ブロック抽出部１２６は、アップコンバータ１００のブロック抽出部１０４（図６）と同様に構成されており、画像データＳ１２２から８×８画素すなわち６４画素のブロックを抽出し、その各画素の信号レベル分布をブロックデータＳ１３０としてブロック内特徴量抽出部１３０に送出する。ブロック内特徴量抽出部１３０は、アップコンバータ１００のブロック内特徴量抽出部１０６（図６）と同様に構成されており、ブロックデータＳ１３０からブロック内における全画素の平均値を求め、この平均値データＳ１３１をクラスコード発生部１３１に送出する。
【００５２】
領域切り出し部１２４は、アップコンバータ１００の領域切り出し部１０２（図６）と同様に構成されており、画像データＳ１２２からブロック抽出部１２６によって抽出されたブロック内に存在する注目画素に対してのクラスタップを抽出し、それらの信号レベル分布を示すクラスタップデータＳ１３２を特徴量抽出部１３２に送出する。特徴量抽出部１３２は、アップコンバータ１００の特徴量抽出部１０８（図６）と同様に構成されており、クラスタップデータＳ１３２に対して１ビットＡＤＲＣを施すことによりＡＤＲＣコードＳ１３３を生成し、これをクラスコード発生部１３１に送出する。
【００５３】
クラスコード発生部１３１は、アップコンバータ１００のクラスコード発生部１０７（図６）と同様に構成されており、上述の平均値データＳ１３１とＡＤＲＣコードＳ１３３とを合成することによりクラスコードＳ１３４を生成し、これを正規方程式演算部１２２に送出する。
【００５４】
一方、ブロック抽出部１２７は、アップコンバータ１００のブロック抽出部１０５（図６）と同様に構成されており、６４画素のブロックを抽出し、その各画素の信号レベル分布をブロックデータＳ１４０としてブロック内特徴量抽出部１４０に送出する。ブロック内特徴量抽出部１４０は、アップコンバータ１００のブロック内特徴量抽出部１１１（図６）と同様に構成されており、ブロックデータＳ１４０からブロック内における全画素の平均値を求め、この平均値データＳ１４１を正規方程式演算部１２２に送出する。
【００５５】
領域切り出し部１２５は、アップコンバータ１００の領域切り出し部１０３（図６）と同様に構成されており、画像データＳ１２２からブロック抽出部１２７によって抽出されたブロック内に存在する注目画素に対しての予測タップを抽出し、それらの信号レベル分布を示す予測タップデータＳ１４２を正規方程式演算部１２２に送出する。
【００５６】
正規方程式演算部１２２は、高精細度の画像データＳ１２０と予測タップデータＳ１４２及び平均値データＳ１４１とから、クラスコードＳ１３４毎に正規方程式を生成し、この正規方程式データＳ１４３を予測係数決定部１４１に送出する。予測係数決定部１４１は、正規方程式データＳ１４３が必要な数だけ供給されると、最小自乗法を用いて当該正規方程式を解くことにより予測係数を算出し、その予測係数データＳ１４４をメモリ１４２に送出して当該メモリ１４２に格納する。その後、このメモリ１４２に格納されている予測係数は、図６に示すＲＯＭ１０９に書き込まれるようになされている。
【００５７】
以上の構成において、学習回路１２０は、注目画素が存在するブロック内の平均値データＳ１３１とクラスタップのＡＤＲＣコードＳ１３３とからクラスコードＳ１３４を生成した後、当該クラスコードＳ１３４毎に高精細度の画像データＳ１２０と予測タップデータＳ１４２及びブロック内の平均値データＳ１４１とから正規方程式を生成して当該正規方程式を解くことにより、上述の（１０）式における予測係数ｗ1 〜ｗn 、ａでなる予測係数データＳ１４４を生成する。
【００５８】
アップコンバータ１００は、注目画素が存在するブロック内の平均値データＳ１０３とクラスタップのＡＤＲＣコードＳ１０５とからクラスコードＳ１０６を生成し、当該クラスコードＳ１０６に応じた予測係数データＳ１０７を読み出した後、予測係数データＳ１０７と予測タップデータＳ１１０及び平均値データＳ１０９との積和演算を施すことにより、ブロック内のオフセットが補正された高精細度の画像データＳ１１１を生成する。
【００５９】
このようにブロック毎に異なる精細度（歪みの度合い）に応じたクラス分類適応処理を施すことにより、全ブロックに対して全て同様のクラス分類適応処理を施す場合に比して、各ブロック間に精細度の差が生じることを回避しながら各ブロックの精細度が改善される。
【００６０】
以上の構成によれば、精細度に応じたクラス分類適応処理をブロック毎に施すことにより、全ブロックに対して同様のクラス分類適応処理を施す場合に比して、各ブロック間の精細度の差による歪みが生じることを回避しながら各ブロックの精細度を改善することができ、かくして従来に比して一段と画質を向上し得る。
【００６１】
（３）第２の実施の形態
図６との対応部分に同一符号を付して示す図９において、２００は全体として第２の実施の形態のアップコンバータの構成を示し、ブロック間特徴量抽出部２０１、クラスコード発生部２０２、ＲＯＭ２０３、予測演算部２０４及び領域切り出し部２０５の構成を除いて、第１の実施の形態のアップコンバータ１００と同様に構成されている。
【００６２】
アップコンバータ２００は、外部からＭＰＥＧ２方式を用いて圧縮符号化された符号化画像データＳ２００が供給されると、これをデコーダ１０１に入力する。デコーダ１０１は、この符号化画像データＳ２００を伸長復号化することにより画像データＳ２０１を復元し、これを領域切り出し部１０２及び１０３並びにブロック抽出部１０４及び１０５に送出する。
【００６３】
ブロック抽出部１０４は、画像データＳ２０１から８×８画素すなわち６４画素のブロックを抽出し、その各画素の信号レベル分布をブロックデータＳ２０２としてブロック内特徴量抽出部１０６に送出する。ブロック内特徴量抽出部１０６は、ブロックデータＳ２０２からブロック内の特徴量すなわち当該ブロック内における全画素の平均値を求め、この平均値データＳ２０３をブロック間特徴量抽出部２０１に送出する。
【００６４】
ブロック間特徴量抽出部２０１は、図１０に示すように、画像データＳ２０１を構成するブロックのうち、クラスタップの注目画素が存在するブロックとその周囲のブロックを切り出し、当該切り出した各ブロックの平均値データＳ２０３に対して１ビットＡＤＲＣを施すことにより、ブロック間の平均値データＳ２０３の変化を示す平均値ＡＤＲＣコードＳ２０４を生成し、これをクラスコード発生部２０２に送出する。
【００６５】
領域切り出し部１０２は、画像データＳ２０１のうちクラスタップを抽出し、それらの信号レベル分布を示すクラスタップデータＳ２０５を特徴量抽出部１０８に送出する。特徴量抽出部１０８は、クラスタップデータＳ２０５に対して１ビットＡＤＲＣを施すことによりＡＤＲＣコードＳ２０６を生成し、これをクラスコード発生部２０２に送出する。
【００６６】
クラスコード発生部２０７は、上述の平均値ＡＤＲＣコードＳ２０４とＡＤＲＣコードＳ２０６とを合成することによりクラスコードＳ２０７を生成し、これをＲＯＭ２０３に送出する。ＲＯＭ２０３は、後述する学習回路によって予め生成されたクラス毎に対応する予測係数を格納しており、クラスコード発生部２０２から供給されるクラスコードＳ２０７に応じた予測係数データＳ２０８を読み出し、これを予測演算部２０４に送出する。
【００６７】
一方、ブロック抽出部１０５は、画像データＳ２０１から８×８画素すなわち６４画素のブロックを抽出し、その各画素の信号レベル分布をブロックデータＳ２１０としてブロック内特徴量抽出部１１１に送出する。ブロック内特徴量抽出部１１１は、ブロックデータＳ２１０からブロック内における全画素の平均値を求め、この平均値データＳ２１１を領域切り出し部２０５に送出する。
【００６８】
領域切り出し部２０５は、図１０に示すように、画像データＳ２０１を構成するブロックのうち、予測タップの注目画素が存在するブロックとその周囲のブロックを切り出し、当該切り出した各ブロックにおける平均値の信号レベル分布を示す平均値データＳ２１２を予測演算部２０４に送出する。
【００６９】
領域切り出し部１０３は、画像データＳ２０１のうち予測タップを抽出し、それらの信号レベル分布を示す予測タップデータＳ２１３を予測演算部２０４に送出する。予測演算部２０４は、予測係数データＳ２０８と予測タップデータＳ２１３及び平均値データＳ２１２とを用いて、次式
【００７０】
【数１１】
0004143877.tif 000012
【００７１】
によって表される積和演算を施すことにより高精細度の画像データＳ２１４の注目画素を順次生成し、これを外部に出力する。ここで、ｙは画像データＳ２１４の各注目画素値、ｘは予測タップの画素値、ｍは各ブロック内の平均画素値、ｗは予測タップに対応する予測係数、ａは平均画素値に対応する予測係数、ｎは予測タップ数であり、この場合ｎは６４である。
【００７２】
続いて図８との対応部分に同一符号を付して示す図１１は、ＲＯＭ２０３（図９）に格納されている予測係数を生成する学習回路２２０の構成を示し、正規方程式演算部２２１、ブロック間特徴量抽出部２２２、クラスコード発生部２２３、領域切り出し部２２４、予測係数決定部２２５及びメモリ２２６の構成を除いて、第１の実施の形態の学習回路１２０と同様に構成されている。
【００７３】
学習回路２２０は、教師画像として高精細度の画像データＳ２２０をエンコーダ１２１及び正規方程式演算部２２１に送出する。エンコーダ１２１は、画像データＳ２２０をＭＰＥＧ２方式を用いて圧縮符号化し、その結果得られる符号化画像データＳ２２１をデコーダ１２３に送出する。
【００７４】
デコーダ１２３は、アップコンバータ２００のデコーダ１０１（図９）と同様に構成されており、符号化画像データＳ２２１を伸長復号化することにより生徒画像としての標準精細度の画像データＳ２２２を生成し、これを領域切り出し部１２４及び１２５並びにブロック抽出部１２６及び１２７に送出する。
【００７５】
ブロック抽出部１２６は、アップコンバータ２００のブロック抽出部１０４（図９）と同様に構成されており、画像データＳ２２２から８×８画素すなわち６４画素のブロックを抽出し、その各画素の信号レベル分布をブロックデータＳ２３０としてブロック内特徴量抽出部１３０に送出する。ブロック内特徴量抽出部１３０は、アップコンバータ２００のブロック内特徴量抽出部１０６（図９）と同様に構成されており、ブロックデータＳ２３０からブロック内における全画素の平均値を求め、この平均値データＳ２３１をブロック間特徴量抽出部２２２に送出する。
【００７６】
ブロック間特徴量抽出部２２２は、アップコンバータ２００のブロック間特徴量抽出部２０１（図９）と同様に構成されていおり、画像データＳ２２２を構成するブロックのうち、クラスタップの注目画素が存在するブロックとその周囲のブロックを切り出し、当該切り出した各ブロックの平均値データＳ２３１に対して１ビットＡＤＲＣを施すことにより、ブロック間の平均値データＳ２３１の変化を示す平均値ＡＤＲＣコードＳ２３２を生成し、これをクラスコード発生部２２３に送出する。
【００７７】
領域切り出し部１２４は、アップコンバータ２００の領域切り出し部１０２（図９）と同様に構成されており、画像データＳ２２２からクラスタップを抽出し、それらの信号レベル分布を示すクラスタップデータＳ２３３を特徴量抽出部１３２に送出する。特徴量抽出部１３２は、アップコンバータ２００の特徴量抽出部１０８（図９）と同様に構成されており、クラスタップデータＳ２３３に対して１ビットＡＤＲＣを施すことによりＡＤＲＣコードＳ２３４を生成し、これをクラスコード発生部２２３に送出する。
【００７８】
クラスコード発生部２３１は、アップコンバータ２００のクラスコード発生部２０２（図９）と同様に構成されており、上述の平均値ＡＤＲＣコードＳ２３２とＡＤＲＣコードＳ２３４とを合成することによりクラスコードＳ２３５を生成し、これを正規方程式演算部２２１に送出する。
【００７９】
一方、ブロック抽出部１２７は、アップコンバータ２００のブロック抽出部１０５（図９）と同様に構成されており、６４画素のブロックを抽出し、その各画素の信号レベル分布をブロックデータＳ２４０としてブロック内特徴量抽出部１４０に送出する。ブロック内特徴量抽出部１４０は、アップコンバータ２００のブロック内特徴量抽出部１１０（図９）と同様に構成されており、ブロックデータＳ２４０からブロック内における全画素の平均値を求め、この平均値データＳ２４１を領域切り出し部２２４に送出する。
【００８０】
領域切り出し部２２４は、画像データＳ２２２を構成するブロックのうち、予測タップの注目画素が存在するブロックとその周囲のブロックを切り出し、当該切り出した各ブロックにおける平均値の信号レベル分布を示す平均値データＳ２４２を正規方程式演算部２２１に送出する。領域切り出し部１２５は、アップコンバータ２００の領域切り出し部１０３（図９）と同様に構成されており、画像データＳ２２２から予測タップを抽出し、それらの信号レベル分布を示す予測タップデータＳ２４３を正規方程式演算部２２１に送出する。
【００８１】
正規方程式演算部２２２は、高精細度の画像データＳ２２０と予測タップデータＳ２４３及び平均値データＳ２４２とから、クラスコードＳ２３５毎に正規方程式を生成し、この正規方程式データＳ２４４を予測係数決定部２２５に送出する。予測係数決定部２２５は、正規方程式データＳ２４４が必要な数だけ供給されると、最小自乗法を用いて当該正規方程式を解くことにより予測係数を算出し、その予測係数データＳ２４５をメモリ２２６に送出して当該メモリ２２６に格納する。その後、このメモリ２２６に格納されている予測係数は、図９に示すＲＯＭ２０３に書き込まれるようになされている。
【００８２】
以上の構成において、学習回路２２０は、注目画素が存在するブロックとその周囲のブロックにおける平均値データＳ２３１の変化を示す平均値ＡＤＲＣコードＳ２３１とクラスタップのＡＤＲＣコードＳ２３４とからクラスコードＳ２３５を生成した後、当該クラスコードＳ２３５毎に高精細度の画像データＳ２２０と予測タップデータＳ２４３及び上述の各ブロックにおける平均値データＳ２４２とから正規方程式を生成して当該正規方程式を解くことにより、上述の（１１）式における予測係数ｗ1 〜ｗn 、ａ0 〜ａ4 でなる予測係数データＳ２４５を生成する。
【００８３】
アップコンバータ２００は、注目画素が存在するブロックとその周囲のブロックにおける平均値データＳ２０３の変化を示す平均値ＡＤＲＣコードＳ２０４とクラスタップのＡＤＲＣコードＳ２０６とからクラスコードＳ２０７を生成し、当該クラスコードＳ２０７に応じた予測係数データＳ２０８を読み出した後、予測係数データＳ２０８と予測タップデータＳ２１３及び上述の各ブロックにおける平均値データＳ２１２との積和演算を施すことにより、ブロック間のオフセットが補正された高精細度の画像データＳ２１４を生成する。
【００８４】
このように注目画素を含むブロックとその周囲のブロックとにおける精細度（歪みの度合い）の変化量に応じたクラス分類適応処理を施すことにより、全ブロックに対して全て同様のクラス分類適応処理を施す場合に比して、各ブロック間に精細度の差が生じることを回避しながら各ブロックの精細度が改善される。
【００８５】
以上の構成によれば、注目画素を含むブロックとその周囲のブロックとにおける精細度の変化量に応じたクラス分類適応処理をブロック毎に施すことにより、全ブロックに対して同様のクラス分類適応処理を施す場合に比して、各ブロック間の精細度の差による歪みが生じることを回避しながら各ブロックの精細度を改善することができ、かくして従来に比して一段と画質を向上し得る。
【００８６】
（４）第３の実施の形態
図６との対応部分に同一符号を付して示す図１２において、３００は全体として第３の実施の形態のアップコンバータの構成を示し、領域切り出し部３０１及び３０２、ブロック内特徴量抽出部３０３及び３０４、クラスコード発生部３０５、ＲＯＭ３０６及び予測演算部３０７の構成を除いて、第１の実施の形態のアップコンバータ１００と同様に構成されている。
【００８７】
アップコンバータ３００は、外部からＭＰＥＧ２方式を用いて圧縮符号化された符号化画像データＳ３００が供給されると、これをデコーダ１０１に入力する。デコーダ１０１は、この符号化画像データＳ３００を伸長復号化することにより画像データＳ３０１を復元し、これを領域切り出し部３０１及び３０２並びにブロック抽出部１０４及び１０５に送出する。
【００８８】
ブロック抽出部１０４は、画像データＳ３０１から８×８画素すなわち６４画素のブロックを抽出し、その各画素の信号レベル分布をブロックデータＳ３０２としてブロック内特徴量抽出部３０３に送出する。ブロック内特徴量抽出部３０３は、ブロックデータＳ３０２の周波数特性を基にブロック内の特徴量例えば精細度を調べ、その精細度を示す精細度データＳ３０３をクラスコード発生部３０５及び領域切り出し部３０１に送出する。
【００８９】
領域切り出し部３０１は、精細度データＳ３０３に応じて切り出す領域の範囲を変化させながら画像データＳ３０１からクラスタップを抽出し、それらの信号レベル分布を示すクラスタップデータＳ３０４を特徴量抽出部１０８に送出する。すなわち領域切り出し部３０１は、精細度が高い（ぼけていない）場合には、狭い範囲でクラスタップを抽出する一方、精細度が低い（ぼけている）場合には、広い範囲でクラスタップを抽出する。
【００９０】
特徴量抽出部１０８は、クラスタップデータＳ３０４に対して１ビットＡＤＲＣを施すことによりＡＤＲＣコードＳ３０５を生成し、これをクラスコード発生部３０５に送出する。クラスコード発生部３０５は、上述の精細度データＳ３０３とＡＤＲＣコードＳ３０５とを合成することによりクラスコードＳ３０６を生成し、これをＲＯＭ３０６に送出する。ＲＯＭ３０６は、後述する学習回路によって予め生成されたクラス毎に対応する予測係数を格納しており、クラスコード発生部３０５から供給されるクラスコードＳ３０６に応じた予測係数データＳ３０７を読み出し、これを予測演算部３０７に送出する。
【００９１】
一方、ブロック抽出部１０５は、画像データＳ３０１から８×８画素すなわち６４画素のブロックを抽出し、その各画素の信号レベル分布をブロックデータＳ３０８としてブロック内特徴量抽出部３０４に送出する。ブロック内特徴量抽出部３０４は、ブロックデータＳ３０８の周波数特性を基にブロック内の精細度を調べ、その精細度を示す精細度データＳ３０９を領域切り出し部３０２に送出する。
【００９２】
領域切り出し部３０２は、精細度データＳ３０９に応じて切り出す領域の範囲を変化させながら画像データＳ３０１から予測タップを抽出し、それらの信号レベル分布を示す予測タップデータＳ３１０を予測演算部３０７に送出する。予測演算部３０７は、予測係数データＳ３０７と予測タップデータＳ３１０を用いて上述の積和演算を施すことにより高精細度の画像データＳ３１１の注目画素を順次生成し、これを外部に出力する。
【００９３】
続いて図８との対応部分に同一符号を付して示す図１３は、ＲＯＭ３０６（図１２）に格納されている予測係数を生成する学習回路３２０の構成を示し、正規方程式演算部３２１、領域切り出し部３２２及び３２３、ブロック内特徴量抽出部３２４及び３２５、クラスコード発生部３２６、予測係数決定部３２７及びメモリ３２８の構成を除いて、第１の実施の形態の学習回路１２０と同様に構成されている。
【００９４】
学習回路３２０は、教師画像として高精細度の画像データＳ３２０をエンコーダ１２１及び正規方程式演算部３２１に送出する。エンコーダ１２１は、画像データＳ３２０をＭＰＥＧ２方式を用いて圧縮符号化し、その結果得られる符号化画像データＳ３２１をデコーダ１２３に送出する。
【００９５】
デコーダ１２３は、アップコンバータ３００のデコーダ１０１（図１２）と同様に構成されており、符号化画像データＳ３２１を伸長復号化することにより生徒画像としての標準精細度の画像データＳ３２２を生成し、これを領域切り出し部３２２及び３２３並びにブロック抽出部１２６及び１２７に送出する。
【００９６】
ブロック抽出部１２６は、アップコンバータ３００のブロック抽出部１０４（図１２）と同様に構成されており、画像データＳ３２２から８×８画素すなわち６４画素のブロックを抽出し、その各画素の信号レベル分布をブロックデータＳ３３０としてブロック内特徴量抽出部３２４に送出する。ブロック内特徴量抽出部１３０は、アップコンバータ３００のブロック内特徴量抽出部３０３（図１２）と同様に構成されており、ブロックデータＳ３３０の周波数特性を基にブロック内の特徴量例えば精細度を調べ、その精細度を示す精細度データＳ３３１をクラスコード発生部３２６及び領域切り出し部３２２に送出する。
【００９７】
領域切り出し部３２２は、精細度データＳ３３１に応じて切り出す領域の範囲を変化させながら画像データＳ３２２からクラスタップを抽出し、それらの信号レベル分布を示すクラスタップデータＳ３３２を特徴量抽出部１３２に送出する。特徴量抽出部１３２は、アップコンバータ３００の特徴量抽出部１０８（図１２）と同様に構成されており、クラスタップデータＳ３３２に対して１ビットＡＤＲＣを施すことによりＡＤＲＣコードＳ３３３を生成し、これをクラスコード発生部３２６に送出する。
【００９８】
クラスコード発生部３２６は、アップコンバータ３００のクラスコード発生部３０５（図１２）と同様に構成されており、上述の精細度データＳ３３１とＡＤＲＣコードＳ３３３とを合成することによりクラスコードＳ３３４を生成し、これを正規方程式演算部３２１に送出する。
【００９９】
一方、ブロック抽出部１２７は、アップコンバータ３００のブロック抽出部１０５（図１２）と同様に構成されており、６４画素のブロックを抽出し、その各画素の信号レベル分布をブロックデータＳ３４０としてブロック内特徴量抽出部３２５に送出する。
【０１００】
ブロック内特徴量抽出部１４０は、アップコンバータ３００のブロック内特徴量抽出部３０４（図１２）と同様に構成されており、ブロックデータＳ３４０の周波数特性を基にブロック内の精細度を調べ、その精細度を示す精細度データＳ３４１を領域切り出し部３２３に送出する。領域切り出し部３２３は、精細度データＳ３４１に応じて切り出す領域の範囲を変化させながら画像データＳ３２２から予測タップを抽出し、それらの信号レベル分布を示す予測タップデータＳ３４２を正規方程式演算部３２１に送出する。
【０１０１】
正規方程式演算部３２１は、高精細度の画像データＳ３２０と予測タップデータＳ３４２とから、クラスコードＳ３３４毎に正規方程式を生成し、この正規方程式データＳ３４３を予測係数決定部３２７に送出する。予測係数決定部３２７は、正規方程式データＳ３４３が必要な数だけ供給されると、最小自乗法を用いて当該正規方程式を解くことにより予測係数を算出し、その予測係数データＳ３４４をメモリ３２８に送出して当該メモリ３２８に格納する。その後、このメモリ３２８に格納されている予測係数は、図１２に示すＲＯＭ３０６に書き込まれるようになされている。
【０１０２】
以上の構成において、学習回路３２０は、ブロック内の精細度を示す精細度データＳ３３１に応じて画像データＳ３２２から切り出す領域をブロック毎に変化させながらクラスタップ及び予測タップを抽出し、当該抽出されたクラスタップのＡＤＲＣコードＳ３３３と精細度データＳ３３１とを合成することによりクラスコードＳ３３４を発生した後、当該クラスコードＳ３３４毎に高精細度の画像データＳ３２０と予測タップデータＳ３４２から正規方程式を生成して当該正規方程式を解くことにより予測係数データＳ３４４を生成する。
【０１０３】
アップコンバータ３００は、ブロック内の精細度を示す精細度データＳ３０３に応じて画像データＳ３０１から切り出す領域をブロック毎に変化させながらクラスタップ及び予測タップを抽出し、当該抽出されたクラスタップのＡＤＲＣコードＳ３０５と精細度データＳ３０３とからクラスコードＳ３０６を生成し、当該クラスコードＳ３０６に応じた予測係数データＳ３０７を読み出した後、予測係数データＳ３０７と予測タップデータＳ３１０との積和演算を施すことにより、ブロック内のオフセットが補正された高精細度の画像データＳ３１１を生成する。
【０１０４】
このように精細度（歪みの度合い）に応じてクラスタップ及び予測タップを切り出す領域をブロック毎に変化させながらクラス分類適応処理を施すことにより、全ブロックに対して全て同様の領域からクラスタップ及び予測タップを切り出してクラス分類適応処理を施す場合に比して、生成された画像データＳ３１１の各ブロック間に精細度の差が生じることを回避しながら各ブロックの精細度が改善される。
【０１０５】
以上の構成によれば、精細度に応じてタップを切り出す領域をブロック毎に変化させながらクラス分類適応処理を施すことにより、全ブロックに対して同様の領域からタップを切り出してクラス分類適応処理を施す場合に比して、各ブロック間の精細度の差による歪みが生じることを回避しながら各ブロックの精細度を改善することができ、かくして従来に比して一段と画質を向上し得る。
【０１０６】
（５）他の実施の形態
なお上述の第１及び第２の実施の形態においては、ブロック内の特徴量として当該ブロック内における全画素の平均値を適用した場合について述べたが、本発明はこれに限らず、例えばＤＣＴの基底レベル、ブロック内のダイナミックレンジ、ブロック内の最大値及び最小値、ブロック内の変化量の合計値、ブロック内ＡＤＲＣの変化量のように、この他種々のブロック内の特徴量を適用しても良い。
【０１０７】
また上述の実施の形態においては、本発明を、ＭＰＥＧ２規格による圧縮符号化方式を用いて８×８画素のブロック単位毎にＤＣＴ及び量子化処理並びに逆量子化処理及び逆ＤＣＴが施された画像データＳ１０１、Ｓ２０１又はＳ３０１の画質を改善するアップコンバータ１００、２００又は３００に適用した場合について述べたが、本発明はこれに限らず、要は、所定のブロック単位毎に異なる種類のデータ処理が施された第１の画像データの画質を改善する画像データ変換装置に本発明を適用すれば良い。
【０１０８】
【発明の効果】
上述のように本発明によれば、クラスタップの信号レベル分布を示すＡＤＲＣコードと、ブロック間の平均画素値の変化を示す平均値ＡＤＲＣコードとから、クラスコードを生成するようにして、第１の画像データをクラス分類するようにしたことにより、全ブロックに対して同様のクラス分類適応処理を施す場合に比して、ブロック間に精細度の差が生じることを回避しながら各ブロックの精細度を改善することができ、かくして従来に比して一段と画質を向上し得る。
【図面の簡単な説明】
【図１】アップコンバータの構成を示すブロック図である。
【図２】クラスタップ配置例を示す略線図である。
【図３】予測タップ配置例を示す略線図である。
【図４】学習回路の構成を示すブロック図である。
【図５】予測係数生成手順を示すフローチャートである。
【図６】本発明によるアップコンバータの第１の実施の形態を示すブロック図である。
【図７】ブロック内特徴量抽出処理の説明に供する略線図である。
【図８】本発明による学習回路の第１の実施の形態を示すブロック図である。
【図９】本発明によるアップコンバータの第２の実施の形態を示すブロック図である。
【図１０】ブロック間特徴量抽出処理の説明に供する略線図である。
【図１１】本発明による学習回路の第２の実施の形態を示すブロック図である。
【図１２】本発明によるアップコンバータの第３の実施の形態を示すブロック図である。
【図１３】本発明による学習回路の第３の実施の形態を示すブロック図である。
【符号の説明】
１００、２００、３００……アップコンバータ、１０２、１０３、２０５、３０１、３０２……領域切り出し部、１０４、１０５……ブロック抽出部、１０６、１１１、３０３、３０４……ブロック内特徴量抽出部、１０７、２０２、３０５……クラスコード発生部、１０８……特徴量抽出部、１０９、２０３、３０６……ＲＯＭ、１１０、２０４、３０７……予測演算部、１２０、２２０、３２０……学習回路、２０１……ブロック間特徴量抽出部。
【図１】
0004143877.tif 000013
【図２】
0004143877.tif 000014
【図３】
0004143877.tif 000015
【図４】
0004143877.tif 000016
【図５】
0004143877.tif 000017
【図６】
0004143877.tif 000018
【図７】
0004143877.tif 000019
【図８】
0004143877.tif 000020
【図９】
0004143877.tif 000021
【図１０】
0004143877.tif 000022
【図１１】
0004143877.tif 000023
【図１２】
0004143877.tif 000024
【図１３】
0004143877.tif 000025