(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力されたコンポジット映像信号をクラス分類する分類手段と、
予測係数を記憶する記憶手段と、
前記分類手段により分類された前記クラスに対応する前記予測係数に基づき、ベースバンドの映像信号を予測生成する生成手段と
を備え、
前記分類手段は、
ドット妨害成分を検出する検出手段と、
前記検出手段により検出されたドット妨害成分の大きさに基づいて前記クラスを判定する判定手段と
を備えることを特徴とする映像信号変換装置。
【請求項２】
前記検出手段は、
複数の画素の値を加算して輝度信号成分を演算する演算手段と、
前記演算手段による演算結果から色信号成分を抽出する抽出手段と、
前記抽出手段により抽出された色信号成分の振幅を検出する振幅検出手段と
を備え、
前記判定手段は、前記振幅検出手段により検出された複数の色信号成分の大きさを比較して、前記クラスを判定する
ことを特徴とする請求項１に記載の映像信号変換装置。
【請求項３】
入力されたコンポジット映像信号をクラス分類する分類ステップと、
予測係数を記憶する記憶ステップと、
前記分類ステップで分類された前記クラスに対応する前記予測係数に基づき、ベースバンドの映像信号を予測生成する生成ステップと
を含み、
前記分類ステップは、
ドット妨害成分を検出する検出ステップと、
前記検出ステップの処理により検出されたドット妨害成分の大きさに基づいて前記クラスを判定する判定ステップと
を含むことを特徴とする映像信号変換方法。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、映像信号変換装置および方法に関し、特に、クラス分類適応処理により、コンポジット映像信号をベースバンドの映像信号に直接変換することができるようにした映像信号変換装置および方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】
図１０は、従来のテレビジョン受像機の構成例を表している。チューナ２は、アンテナ１で受信した信号を復調し、映像中間周波信号処理回路（VIF）３に出力する。VIF３で処理され、出力されたコンポジット映像信号は、Ｙ／Ｃ分離回路４に入力される。Ｙ／Ｃ分離回路４は、入力されたコンポジット映像信号から輝度信号Ｙとクロマ信号Ｃを分離し、それぞれマトリクス回路６とクロマ復調回路５に出力するようになされている。クロマ復調回路５は、入力されたクロマ信号Ｃを復調し、色差信号Ｒ−Ｙと色差信号Ｂ−Ｙを生成し、マトリクス回路６に供給している。マトリクス回路６は、入力された輝度信号Ｙ、並びに色差信号Ｒ−Ｙ，Ｂ−Ｙから、原色ＲＧＢ信号を生成し、CRT７に出力し、表示させるようになされている。
【０００３】
次に、その動作について説明する。チューナ２は、ユーザが指定したチャンネルの放送局の電波をアンテナ１を介して受信し、その復調信号をVIF３に出力する。VIF３は、チューナ２より出力された信号を処理し、例えばNTSC方式のコンポジット映像信号をＹ／Ｃ分離回路４に出力する。Ｙ／Ｃ分離回路４は、コンポジット映像信号から輝度信号Ｙとクロマ信号Ｃを分離する。
【０００４】
クロマ復調回路５は、Ｙ／Ｃ分離回路４より入力されたクロマ信号Ｃを復調し、色差信号Ｒ−Ｙと色差信号Ｂ−Ｙを生成する。マトリクス回路６は、Ｙ／Ｃ分離回路４より供給された輝度信号Ｙと、クロマ復調回路５より入力された色差信号Ｒ−Ｙ，Ｂ−Ｙを合成し、原色ＲＧＢ信号を生成し、CRT７に出力し、表示させる。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】
このように、従来のテレビジョン受像機においては、コンポジット映像信号を、まず、Ｙ／Ｃ分離回路４で輝度信号Ｙとクロマ信号Ｃとに分離し、その後、クロマ信号Ｃを復調して、ベースバンドの輝度信号Ｙ、色差信号Ｒ−Ｙ，Ｂ−Ｙよりなるコンポーネント信号に変換していた。そして、このコンポーネント信号から、さらにマトリクス回路６により、原色ＲＧＢ信号を生成するようにしていた。このため、回路構成が複雑になり、その規模も大きくなり、コスト高となる課題があった。
【０００６】
さらにまた、特に画像のエッジ部分や動画像部分において、ドット妨害やクロスカラーなどのＹ／Ｃ分離のエラーに起因する画質劣化が発生し易い課題があった。
【０００７】
本発明はこのような状況に鑑みてなされたものであり、簡単な構成で、小さい規模の回路構成で、高画質のベースバンド映像信号を得ることができるようにするものである。
【０００８】
【課題を解決するための手段】
請求項１に記載の映像信号変換装置は、入力されたコンポジット映像信号をクラス分類する分類手段と、予測係数を記憶する記憶手段と、分類手段により分類されたクラスに対応する予測係数に基づき、ベースバンドの映像信号を予測生成する生成手段とを備え、分類手段は、ドット妨害成分を検出する検出手段と、検出手段により検出されたドット妨害成分の大きさに基づいてクラスを判定する判定手段とを備えることを特徴とする。
【０００９】
請求項３に記載の映像信号変換方法は、入力されたコンポジット映像信号をクラス分類する分類ステップと、予測係数を記憶する記憶ステップと、分類ステップで分類されたクラスに対応する予測係数に基づき、ベースバンドの映像信号を予測生成する生成ステップとを含み、分類ステップは、ドット妨害成分を検出する検出ステップと、検出ステップの処理により検出されたドット妨害成分の大きさに基づいてクラスを判定する判定ステップとを含むことを特徴とする。
【００１１】
請求項１に記載の映像信号変換装置及び請求項３に記載の映像信号変換方法においては、分類されたクラスに対応する予測係数に基づき、ベースバンドの映像信号が予測生成される。コンポジット映像信号のクラス分類においては、ドット妨害成分が検出され、検出されたドット妨害成分の大きさに基づいてクラスが判定される。
【００１２】
【発明の実施の形態】
以下に本発明の実施の形態を説明するが、特許請求の範囲に記載の発明の各手段と以下の実施の形態との対応関係を明らかにするために、各手段の後の括弧内に、対応する実施の形態（但し一例）を付加して本発明の特徴を記述すると、次のようになる。但し勿論この記載は、各手段を記載したものに限定することを意味するものではない。
【００１３】
請求項１に記載の映像信号変換装置は、入力されたコンポジット映像信号をクラス分類する分類手段（例えば、図２のパターン検出部５２）と、予測係数を記憶する記憶手段（例えば、図２の係数メモリ５４）と、分類手段により分類されたクラスに対応する予測係数に基づき、ベースバンドの映像信号を予測生成する生成手段（例えば、図２の予測演算部５６）とを備え、分類手段は、ドット妨害成分を検出する検出手段（例えば、図５のドット妨害成分検出回路２２−１，２２−２）と、検出手段により検出されたドット妨害成分の大きさに基づいてクラスを判定する判定手段（例えば、図５の大小比較回路３１−１）とを備えることを特徴とする。
【００１５】
請求項２に記載の映像信号変換装置は、検出手段が、複数の画素の値を加算して輝度信号成分を演算する演算手段（例えば、図５の加算器２１−１，２１−２）と、演算手段による演算結果から色信号成分を抽出する抽出手段（例えば、図５のBPF２３−１，２３−２）と、抽出手段により抽出された色信号成分の振幅を検出する振幅検出手段（例えば、図５の振幅検出回路２４−１，２４−２）とを備え、判定手段は、振幅検出手段により検出された複数の色信号成分の大きさを比較して、クラスを判定することを特徴とする。
図１は、本発明を適用したテレビジョン受像機の構成例を示すブロック図であり、図１０における場合と対応する部分には同一の符号を付してある。この構成例においては、VIF３とマトリクス回路６の間に、クラス分類適応処理回路１１が配置されている。このクラス分類適応処理回路１１は、VIF３から入力されたNTSC方式のコンポジット映像信号から、輝度信号Ｙと色差信号Ｒ−Ｙ，Ｂ−Ｙ信号からなるコンポーネント信号を、クラス分類適応処理により直接生成する。コンポジット映像信号からコンポーネント信号を予測生成するための予測係数は、コンポーネント信号を教師信号とし、そのコンポーネント信号をNTSC変調して作成したNTSC信号を生徒画像として学習により生成される。そして、その予測係数を用いて、マッピング（予測演算処理）によりコンポーネント信号が生成される。
図２は、クラス分類適応処理回路１１の構成例を表している。VIF３より出力されたNTSC方式のコンポジット映像信号は、領域抽出部５１と領域抽出部５５に供給される。領域抽出部５１は、入力されたコンポジット映像信号から、クラス分類を行うために必要な画素（クラスタップ）（図３）を抽出し、パターン検出部５２に出力している。パターン検出部５２は、入力されたクラスタップを基にコンポジット映像信号のパターンを検出する。具体的には、図５を参照して後述するが、ドット妨害成分の大きさがいずれのパターンに属するのかが検出される。
クラスコード決定部５３は、パターン検出部５２で検出されたパターンに基づき、クラスを決定し、そのクラスに対応するクラスコードを係数メモリ５４に出力するようになされている。係数メモリ５４には、予め学習により求められたクラス毎の予測係数が記憶されており、クラスコード決定部５３より入力されたクラスコードに対応する予測係数が読み出され、予測演算部５６に出力されるようになされている。なお、係数メモリ５４の予測係数の決定の仕方については、図８を参照して後述する。
領域抽出部５５は、VIF３より入力されたコンポジット映像信号から、コンポーネント信号を予測生成するのに必要な画素（予測タップ）を抽出し、予測演算部５６に出力している。予測演算部５６は、領域抽出部５５より入力される予測タップに対して、係数メモリ５４より入力された予測係数を乗算し、コンポーネント信号の１つである輝度信号Ｙを生成する。
なお、図示は省略するが、コンポーネント信号のうち、他の色差信号Ｒ−Ｙと色差信号Ｂ−Ｙを生成するための回路も同様に構成されている。その構成は、図２に示した場合と同様であり、係数メモリ５４に記憶されている係数が、図２に示した場合においては、輝度信号Ｙを生成するための予測係数であるが、色差信号Ｒ−ＹまたはＢ−Ｙを生成する場合には、そのための予測係数が記憶されることになる。
【００２１】
次に、その動作について説明する。VIF３より入力されたコンポジット映像信号から、領域抽出部５１は、クラスタップを抽出する。このクラスタップは、例えば図３に示すように、所定のフィールドの５個の画素ＶＯ，ＶＡ乃至ＶＤと、１フレーム（２フィールド）前の注目画素ＶＯに対応する画素ＶＥの合計６個の画素とされる。
【００２２】
パターン検出部５２は、領域抽出部５１より入力されたクラスタップの画素データに対して、所定の演算を施して、ドット妨害成分を検出し、ドット妨害成分の大きさからクラスタップが属するパターンを検出する（その詳細は、図５を参照して後述する）。クラスコード決定部５３は、パターン検出部５２で検出されたパターンに対応するクラスを決定し、そのクラスに対応するクラスコードを係数メモリ５４に出力する。係数メモリ５４は、クラスコード決定部５３より入力されたクラスコードに対応する予測係数を読み出し、予測演算部５６に出力する。
【００２３】
領域抽出部５５は、VIF３より入力されたコンポジット映像信号から、例えば図４に示すように、注目画素ＶＯを含むその近傍の１１個の画素と、１フレーム前の画素ＶＥを中心とする１１個の画素、並びに、直流のオフセット成分の合計２３個の値を抽出する。従って、この場合、係数メモリ５４には、１つのクラスについて２３個の係数が用意されていることになる。
予測演算部５６は、領域抽出部５５より入力された２３個の予測タップの値に対して、係数メモリ５４より入力された２３個の予測係数をそれぞれ積和演算して、注目画素ＶＯに対応する輝度信号Ｙを生成する。
同様の処理がクラス分類適応処理回路１１の色差信号Ｒ−ＹおよびＢ−Ｙを生成する回路においても行われる。その結果、輝度信号Ｙ、色差信号Ｒ−Ｙ，Ｂ−Ｙよりなるコンポーネント信号が生成、出力されることになる。
【００２６】
次に、パターン検出部５２におけるクラス分類の方法（パターン決定方法）について説明する。最初に、上下の画素の関係からクラス分類する方法について説明する。
【００２７】
いま、図３（Ａ）に示すように、所定のフィールド（０フィールド）の注目画素ＶＯの１ライン上に画素ＶＡが位置し、１ライン下に画素ＶＢが位置するものとする。このとき、図５に示すような回路構成によりクラス分類処理が行われる。
【００２８】
すなわち、図５の構成例においては、注目画素ＶＯと１ライン上の画素ＶＡが加算器２１−１により加算され、ドット妨害成分検出回路２２−１に入力されるようになされている。ドット妨害成分検出回路２２−１は、加算器２１−１より入力されたデータのカラーサブキャリア信号（３．５８ＭＨｚの周波数ｆscの信号）を抽出するバンドパスフィルタ（BPF）２３−１と、BPF２３−１の出力の振幅を検出する振幅検出回路２４−１により構成されている。振幅検出回路２４−１は、さらに、BPF２３−１の出力の絶対値を検出する絶対値検出回路（ABS）２５−１と、ABS２５−１の出力の所定の低域成分を抽出するローパスフィルタ（LPF）２６−１により構成されている。
【００２９】
加算器２１−２は、注目画素ＶＯと１ライン下の画素ＶＢを加算し、ドット妨害成分検出回路２２−２に供給するようになされている。ドット妨害成分検出回路２２−２は、ドット妨害成分検出回路２２−１と同様に、BPF２３−２と振幅検出回路２４−２とにより構成されており、振幅検出回路２４−２は、ABS２５−２とLPF２６−２により構成されている。
【００３０】
大小比較回路３１−１は、ドット妨害成分検出回路２２−１の出力と、ドット妨害成分検出回路２２−２の出力の大小を比較し、その比較結果を出力するようになされている。
【００３１】
次に、その動作について説明する。加算器２１−１は、注目画素ＶＯと注目画素ＶＯより１ライン上の画素ＶＡを加算する。この２つの画素のクロマ信号は、逆位相とされているため、２つの画素を加算して得られる値は、輝度信号成分だけとなる。この加算器２１−１の出力をＹＡとすると、この信号ＹＡは、ドット妨害（クロマ信号成分の輝度信号成分に対するクロストーク）が存在する場合、カラーサブキャリアの周波数ｆsc（＝３．５８ＭＨｚ）の周波数成分を含んでいる。ドット妨害がなければ、信号ＹＡには、この周波数成分は含まれていないことになる。
【００３２】
そこで、BPF２３−１により、この３．５８ＭＨｚの周波数成分を抽出し、ABS２５−１において、その絶対値を演算する。LPF２６−１により、さらにABS２５−１の出力の低域成分を抽出して得られる信号Ｙ’Ａは、大小比較回路３１−１に入力される。
【００３３】
同様にして、加算器２１−２により、注目画素ＶＯと１ライン下の画素ＶＢとが加算され、その加算した結果得られた信号ＹＢに含まれるカラーサブキャリア信号成分がBPF２３−２により抽出される。そして、抽出されたカラーサブキャリア信号成分は、ABS２５−２により絶対値化され、LPF２６−２により平滑され、信号Ｙ’Ｂとして大小比較回路３１−１に入力される。
【００３４】
例えば、注目画素ＶＯと、それより１ライン上の画素ＶＡとの間に水平方向の色のエッジ（非相関部）が存在する場合、信号ＹＡには、Ｙ／Ｃ分離エラーである３．５８ＭＨｚのドット妨害成分が存在する。注目画素ＶＯと１ライン上の画素ＶＡとの間に色のエッジが存在する場合、逆に、注目画素ＶＯと１ライン下の画素ＶＢとの間には、エッジが存在しないことが多い。もし存在するとすれば、１ラインの幅の線が存在するということになり、このような極めて細い線の画像は、ビデオカメラなどにより撮像した通常の画像中には、一般的には存在しないからである。
【００３５】
従って、このような場合、信号Ｙ’Ａ（ドット妨害成分が多く含まれている）は、信号Ｙ’Ｂ（ドット妨害成分がほとんど含まれていない）より大きな値となる。
【００３６】
これに対して、逆に、注目画素ＶＯと、１ライン下の画素ＶＢとの間に水平方向の色のエッジが存在する場合、注目画素ＶＯと１ライン上の画素ＶＡとの間には、エッジが存在しないことが多いので、信号Ｙ’Ｂ（３．５８ＭＨｚのドット妨害成分が多い）は、信号Ｙ’Ａ（３．５８ＭＨｚの周波数のドット妨害成分が少ない）の値より大きくなる。
【００３７】
大小比較回路３１−１は、信号Ｙ’Ａと信号Ｙ’Ｂの大きさを比較し、その比較結果から、クラスタップがどのパターン（クラス）に属するかを決定する（クラス分類処理する）。
【００３８】
すなわち、例えば、信号Ｙ’Ａと信号Ｙ’Ｂの大きさの関係から、次のように３つのクラスが分類される。
Ｎ×Ｙ’Ｂ  ＜  Ｙ’Ａ                    ・・・（１）
Ｙ’Ｂ／Ｎ  ≦  Ｙ’Ａ  ≦  Ｎ×Ｙ’Ｂ    ・・・（２）
Ｙ’Ａ  ＜  Ｙ’Ｂ／Ｎ                    ・・・（３）
【００３９】
なお、上記式におけるＮは定数であり、例えばＮ＝２とされる。
【００４０】
あるいはまた、次のようにして、５個のクラスに分類することも可能である。
Ｎ２×Ｙ’Ｂ  ＜  Ｙ’Ａ                      ・・・（４）
Ｎ１×Ｙ’Ｂ  ＜  Ｙ’Ａ  ≦  Ｎ２×Ｙ’Ｂ    ・・・（５）
Ｙ’Ｂ／Ｎ１  ＜  Ｙ’Ａ  ≦  Ｎ１×Ｙ’Ｂ    ・・・（６）
Ｙ’Ｂ／Ｎ２  ＜  Ｙ’Ａ  ≦  Ｙ’Ｂ／Ｎ１    ・・・（７）
Ｙ’Ａ  ≦  Ｙ’Ｂ／Ｎ２                      ・・・（８）
【００４１】
なお、上記式におけるＮ１，Ｎ２は定数であり、例えばＮ１＝２，Ｎ２＝３である。
【００４２】
以上においては、画素の上下の関係からクラス分類を行うようにしたが、画素の左右の関係から、クラス分類することも可能である。いま、図３（Ａ）に示すように、注目画素ＶＯの２画素（１画素は４ｆscの周波数によりサンプリングされた画素とする）だけ左側の画素をＶＣ、２画素だけ右側の画素をＶＤとする。注目画素ＶＯとその左右の画素ＶＣ，ＶＤを図５における場合と同様に処理する回路が図６に示されている。この図６の構成は、図５における場合と基本的に同様の回路である。
【００４３】
すなわち、加算器２１−３は、注目画素ＶＯと２画素だけ左側の画素ＶＣとを加算する。２つの画素のクロマ信号成分は逆位相となっているので、加算器２１−３の出力は、基本的には、輝度信号成分ＹＣとなる。同様に、加算器２１−４が、注目画素ＶＯと２画素だけ右側の画素ＶＤを加算して出力する信号ＹＤも、基本的には、輝度信号成分となる。
【００４４】
上述した場合と同様に、例えば、注目画素ＶＯと２画素だけ左側の画素ＶＣとの間にカラーエッジが存在する場合、信号ＹＣの値は、信号ＹＤの値より大きくなる。逆に、注目画素ＶＯと２画素分だけ右側の画素ＶＤの間にカラーエッジが存在する場合、信号ＹＤは、信号ＹＣより大きくなる。
【００４５】
そこで、図５における場合と同様に、図６においても、加算器２１−３のドット妨害成分をドット妨害成分検出回路２２−３で検出し、加算器２１−４の出力のドット妨害成分をドット妨害成分検出回路２２−４で検出する。そして、大小比較回路３１−２により、ドット妨害成分検出回路２２−３の出力信号Ｙ’Ｃとドット妨害成分検出回路２２−４の出力信号Ｙ’Ｄの大小を比較する。
【００４６】
大小比較回路３１−２は、例えば次の条件に従って、３クラスに分類する処理を行う。
Ｎ×Ｙ’Ｄ  ＜  Ｙ’Ｃ                    ・・・（９）
Ｙ’Ｄ／Ｎ  ≦  Ｙ’Ｃ  ≦  Ｎ×Ｙ’Ｄ    ・・・（１０）
Ｙ’Ｃ  ＜  Ｙ’Ｄ／Ｎ                    ・・・（１１）
【００４７】
さらに上述した場合と同様に、次のようにして、５個のクラスに分類することも可能である。
Ｎ２×Ｙ’Ｄ  ＜  Ｙ’Ｃ                      ・・・（１２）
Ｎ１×Ｙ’Ｄ  ＜  Ｙ’Ｃ  ≦  Ｎ２×Ｙ’Ｄ    ・・・（１３）
Ｙ’Ｄ／Ｎ１  ＜  Ｙ’Ｃ  ≦  Ｎ１×Ｙ’Ｄ    ・・・（１４）
Ｙ’Ｄ／Ｎ２  ＜  Ｙ’Ｃ  ≦  Ｙ’Ｄ／Ｎ１    ・・・（１５）
Ｙ’Ｃ  ≦  Ｙ’Ｄ／Ｎ２                      ・・・（１６）
【００４８】
図７は、パターン検出部５２におけるさらに他のクラス分類の例を表している。この例においては、図５と図６に示した構成に加え、加算器２１−５により、注目画素ＶＯと、１フレーム（２フィールド）前の注目画素ＶＯに対応する画素ＶＥとが加算される。時間方向に非相関の画素がある場合、すなわち、画像に動きがある場合、加算器２１−５の出力信号ＹＥに、やはりドット妨害成分が発生する。そこで、ドット妨害成分検出回路２２−５により、信号ＹＥのドット妨害成分を検出し、信号Ｙ’Ｅを得るようにしている。
【００４９】
大小比較回路３１−１乃至３１−１０は、ドット妨害成分検出回路２２−１乃至２２−５のいずれか２つの出力の大小を比較し、その比較結果に対応して、クラス分類処理を行う。各大小比較回路３１−ｉ（ｉ＝１乃至１０）がそれぞれｎ個のクラス分類を行うものとすると、１０個の大小比較回路３１−１乃至３１−１０のうちのｍ個の出力を使用して、その組み合わせをクラスコード化すると、ｎm個のクラス分類を行うことができる。
【００５０】
このように、ドット妨害の大きさに基づいてクラス分類を行い、そのクラスに対応する予測係数を用いて、コンポーネント信号成分を予測生成処理するので、ドット妨害の少ないコンポーネント信号を生成することができる。
【００５１】
次に、図２の係数メモリ５４に記憶させる予測係数の求め方について説明する。図８は、このような予測係数を求めるための構成例を表している。NTSCエンコーダ７１には、教師信号としての輝度信号Ｙ、色差信号Ｒ−Ｙ，Ｂ−Ｙからなるコンポーネント信号が入力される。エンコーダ７１は、入力されたコンポーネント信号から生徒信号としてのNTSC方式のコンポジット映像信号を生成し、領域抽出部７２と領域抽出部７５に出力している。領域抽出部７２は、入力されたコンポジット映像信号からクラスタップを抽出し、パターン検出部７３に出力している。パターン検出部７３は、入力されたクラスタップのパターンを検出し、検出結果をクラスコード決定部７４に出力する。クラスコード決定部７４は、入力されたパターンに対応するクラスを決定し、そのクラスコードを正規方程式生成部７６に出力している。
【００５２】
領域抽出部７５は、エンコーダ７１より入力されたコンポジット映像信号から予測タップを抽出し、正規方程式生成部７６に出力している。以上の領域抽出部７２、パターン検出部７３、クラスコード決定部７４、および領域抽出部７５は、図２のクラス分類適応処理回路１１の領域抽出部５１、パターン検出部５２、クラスコード決定部５３、および領域抽出部５５と、基本的に同様の構成と機能を有するものである。
【００５３】
正規方程式生成部７６は、クラスコード決定部７４より入力された全てのクラスに対して、クラス毎に、領域抽出部７５より入力される予測タップの画素データ（学習データ）と、教師信号としてのコンポーネント信号の輝度信号Ｙとから正規方程式を生成し、係数決定部７７に出力する。係数決定部７７は、必要な数の正規方程式が正規方程式生成部７６より供給されてきたとき、例えば最小自乗法を用いて正規方程式を解き、予測係数を演算する。係数決定部７７は、演算により求めた予測係数をメモリ７８に供給し、記憶させるようになされている。
【００５４】
次に、その動作について説明する。NTSCエンコーダ７１は、入力された教師信号としてのコンポーネント信号から、生徒信号としてのコンポジット映像信号を生成し、領域抽出部７２と領域抽出部７５に出力する。領域抽出部７２は、入力されたコンポジット映像信号から、図３に示したクラスタップを抽出し、パターン検出部７３に出力する。パターン検出部７３は、図２のパターン検出部５２における場合と同様の規則に従って、クラスタップのドット妨害の大きさを求め、その大きさからクラスタップのパターンを検出し、検出結果をクラスコード決定部７４に出力する。クラスコード決定部７４は、入力されたパターンに対応するクラスを決定し、そのクラスに対応するクラスコードを正規方程式生成部７６に出力する。
【００５５】
領域抽出部７５は、入力されたコンポジット映像信号から、図４に示した予測タップを抽出し、正規方程式生成部７６に出力する。正規方程式生成部７６にはまた、教師信号の輝度信号Ｙがそのまま供給されている。正規方程式生成部７６は、クラスコード決定部７４より入力されたクラスにおける正規方程式を、輝度信号Ｙと予測タップのコンポジット映像信号（学習データ）に基づいて生成し、生成した正規方程式を係数決定部７７に出力する。以上の処理が入力される様々な教師信号に対応して行われ、係数決定部７７には、各クラス毎に必要な数の正規方程式が供給される。
【００５６】
係数決定部７７は、各クラス毎に正規方程式を解き、各クラスについて、いまの場合２３個の予測係数を求め、これをメモリ７８に供給し、記憶させる。メモリ７８に記憶された予測係数が、図２の係数メモリ５４に記憶されることになる。
【００５７】
以上においては、輝度信号Ｙの予測係数を生成する場合について説明したが、色差信号Ｒ−Ｙ，Ｂ−Ｙについても、図８に示した場合と同様に求められる。
【００５８】
以上においては、コンポジット映像信号からコンポーネント映像信号を生成するようにしたが、例えば図９に示すようにクラス分類適応処理回路１１を構成し、VIF３の出力するコンポジット映像信号から、原色ＲＧＢ信号を直接生成するようにすることもできる。
【００５９】
なお、上記したような処理を行うコンピュータプログラムをユーザに提供する提供媒体としては、磁気ディスク、CD-ROM、固体メモリなどの記録媒体の他、ネットワーク、衛星などの通信媒体を利用することができる。
【００６０】
【発明の効果】
以上の如く、請求項１に記載の映像信号変換装置及び請求項３に記載の映像信号変換方法によれば、分類されたクラスに対応する予測係数に基づき、ベースバンドの映像信号を予測生成するようにしたので、Ｙ／Ｃ分離エラー、特に、ドット妨害を抑制したベースバンド映像信号を、簡単な構成で、安価に生成することが可能となる。また、回路規模も小さくなり、小型化、かつ、低コスト化が可能となる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明を適用したテレビジョン受像機の構成例を示すブロック図である。
【図２】図１のクラス分類適応処理回路１１の構成例を示すブロック図である。
【図３】クラスタップを説明する図である。
【図４】予測タップを説明する図である。
【図５】図２のパターン検出部５２の構成例を示すブロック図である。
【図６】図２のパターン検出部５２の他の構成例を示すブロック図である。
【図７】図２のパターン検出部５２のさらに他の構成例を示すブロック図である。
【図８】予測係数を決定する回路の構成例を示すブロック図である。
【図９】本発明を適用した他のテレビジョン受像機の構成例を示すブロック図である。
【図１０】従来のテレビジョン受像機の構成例を示すブロック図である。
【符号の説明】
１  アンテナ，  ２  チューナ，  ３  VIF，  ４  Ｙ／Ｃ分離回路，  ５  クロマ復調回路，  ６  マトリクス回路，  ７  CRT，  １１  クラス分類適応処理回路，  ２１−１乃至２１−５  加算器，  ２２−１乃至２２−５  ドット妨害成分検出回路，  ２３−１乃至２３−５  BPF，  ２４−１乃至２４−５  振幅検出回路，  ２５−１乃至２５−５  ABS，  ２６−１乃至２６−５  LPF，３１−１乃至３１−１０  大小比較回路
【図１】
0004062714.tif 000002
【図２】
0004062714.tif 000003
【図３】
0004062714.tif 000004
【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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