(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
第１画像データから注目画素と、当該注目画素を中心として前後にそれぞれ２画素ずつ配置された周辺画素とからなる５画素をクラスタップとして抽出するクラスタップ抽出部と、
上記クラスタップにおける上記５画素の並び順に８ビットの信号レベルをそれぞれＡ、Ｂ、Ｃ、Ｄ、Ｅとし、｜（Ａ−Ｂ）／（Ｂ−Ｃ）｜の値、｜（Ｂ−Ｃ）／（Ｃ−Ｄ）｜の値、｜（Ｃ−Ｄ）／（Ｄ−Ｅ）｜の値が０〜１、１〜２、２〜３又は３〜２５５であって、０〜１のとき０とし、１〜２のとき１とし、２〜３のとき２とし、３〜２５５のとき３として、次式
【数１】
0004168298.tif 000013
に従い、上記クラスタップの信号レベル分布の特徴量が表されたクラスＣＬを算出するクラス算出部と、
上記第１画像データより高精細な第２画像データを生成する際、上記クラスＣＬに対応付けられた予測係数と上記クラスタップとを用いて予測演算を実行することにより、上記第１画像データには存在しない上記第２画像データに用いられる補間画素を生成する補間画素生成部と
を具えるデータ変換装置。
【請求項２】
上記クラスタップ抽出部は、上記第１画像データから上記注目画素を中心として水平又は垂直方向に上記５画素を抽出する
請求項１に記載のデータ変換装置。
【請求項３】
第１画像データから注目画素と、当該注目画素を中心として前後にそれぞれ２画素ずつ配置された周辺画素とからなる５画素をクラスタップとして抽出するクラスタップ抽出ステップと、
上記クラスタップにおける上記５画素の並び順に８ビットの信号レベルをそれぞれＡ、Ｂ、Ｃ、Ｄ、Ｅとし、｜（Ａ−Ｂ）／（Ｂ−Ｃ）｜の値、｜（Ｂ−Ｃ）／（Ｃ−Ｄ）｜の値、｜（Ｃ−Ｄ）／（Ｄ−Ｅ）｜の値が０〜１、１〜２、２〜３又は３〜２５５であって、０〜１のとき０とし、１〜２のとき１とし、２〜３のとき２とし、３〜２５５のとき３として、次式
【数２】
0004168298.tif 000014
に従い、上記クラスタップの信号レベル分布の特徴量が表されたクラスＣＬを算出するクラス算出ステップと、
上記第１画像データより高精細な第２画像データを生成する際、上記クラスＣＬに対応付けられた予測係数と上記クラスタップとを用いて予測演算を実行することにより、上記第１画像データには存在しない上記第２画像データに用いられる補間画素を生成する補間画素生成ステップと
を具えるデータ変換方法。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明はデータ変換装置及び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】
様々なディジタル機器が出現する中、信号フォーマットの異なる機器間の接続においては機器間での信号変換を実現する信号変換装置が必要となる。例えば標準精細度の画像データを高精細度モニタで表示する場合には、標準精細度の画像データを高精細度の画像データにフォーマット変換する画像データ変換装置が必要となる。従来、この種の画像データ変換装置においては、標準精細度の画像データに対して補間フィルタによる周波数補間処理を施して画素補間を行うことにより高精細度の画像データを形成している。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】
ところで画像データ変換装置としては、標準精細度の画像データの中から複数の画素でなる領域を切り出し、当該切り出した領域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、クラス毎に所定のデータ処理を施す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ものが考えられている。
【０００４】
ところで標準精細度の画像データ（例えばボケ画像）では、各画素の信号レベルの変化が小さいことから、平坦な領域とそうでない領域とを区別しにくく、また各画素の信号レベル分布の特徴量を抽出することが困難である。このため標準精細度の画像データでは、クラス分類適応処理が施されると、波形変化点の多いクラスに分類される領域が少なくなる一方、波形変化点の少ないクラスに分類される領域が多くなる傾向が生じる。このように画像データ変換装置では、切り出した領域の画素数に関係なく、全てのクラスを有効に使用することができず、十分に画質を改善し得ないという問題があった。
【０００５】
かかる問題点を解決するための一つの方法として、信号レベルの分解能を向上させることにより、切り出された領域に含まれる各画素の信号レベル分布の特徴を精度良く抽出してクラス分類する画像データ変換装置が考えられる。しかしながらこの画像データ変換装置では、レベル分解能の向上によって画像データの画質を改善することができる一方、依然として全てのクラスを有効に使用しておらず、また、レベル分解能の向上がクラス数の増大を引き起こし、その分、装置の規模が大きくなる問題が発生する。
【０００６】
本発明は以上の点を考慮してなされたもので、構成が複雑になることを回避しながらデータ品質を改善し得るデータ変換装置及びデータ変換方法を提案しようとするものである。
【０００７】
【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のデータ変換装置においては、第１画像データから注目画素と、当該注目画素を中心として前後にそれぞれ２画素ずつ配置された周辺画素とからなる５画素をクラスタップとして抽出するクラスタップ抽出部と、クラスタップにおける５画素の並び順に８ビットの信号レベルをそれぞれＡ、Ｂ、Ｃ、Ｄ、Ｅとし、｜（Ａ−Ｂ）／（Ｂ−Ｃ）｜の値、｜（Ｂ−Ｃ）／（Ｃ−Ｄ）｜の値、｜（Ｃ−Ｄ）／（Ｄ−Ｅ）｜の値が０〜１、１〜２、２〜３又は３〜２５５であって、０〜１のとき０とし、１〜２のとき１とし、２〜３のとき２とし、３〜２５５のとき３として、（１）式に従い、クラスタップの信号レベル分布の特徴量が表されたクラスＣＬを算出するクラス算出部と、第１画像データより高精細な第２画像データを生成する際、クラスＣＬに対応付けられた予測係数とクラスタップとを用いて予測演算を実行することにより、第１画像データには存在しない第２画像データに用いられる補間画素を生成する補間画素生成部とを設けるようにようにした。また本発明のデータ変換方法においては、第１画像データから注目画素と、当該注目画素を中心として前後にそれぞれ２画素ずつ配置された周辺画素とからなる５画素をクラスタップとして抽出するクラスタップ抽出ステップと、クラスタップにおける５画素の並び順に８ビットの信号レベルをそれぞれＡ、Ｂ、Ｃ、Ｄ、Ｅとし、｜（Ａ−Ｂ）／（Ｂ−Ｃ）｜の値、｜（Ｂ−Ｃ）／（Ｃ−Ｄ）｜の値、｜（Ｃ−Ｄ）／（Ｄ−Ｅ）｜の値が０〜１、１〜２、２〜３又は３〜２５５であって、０〜１のとき０とし、１〜２のとき１とし、２〜３のとき２とし、３〜２５５のとき３として、（２）式に従い、クラスタップの信号レベル分布の特徴量が表されたクラスＣＬを算出するクラス算出ステップと、第１画像データより高精細な第２画像データを生成する際、クラスＣＬに対応付けられた予測係数とクラスタップとを用いて予測演算を実行することにより、第１画像データには存在しない第２画像データに用いられる補間画素を生成する補間画素生成ステップとを設けるようにした。
【０００８】
これにより、（１）式に従ってクラスを決定するので、隣接した画素同士の信号レベルの差分比である｜（Ａ−Ｂ）／（Ｂ−Ｃ）｜、｜（Ｂ−Ｃ）／（Ｃ−Ｄ）｜及び｜（Ｃ−Ｄ）／（Ｄ−Ｅ）｜により空間的に狭い領域の特徴量を抽出することができ、また｜（Ａ−Ｂ）／（Ｂ−Ｃ）｜、｜（Ｂ−Ｃ）／（Ｃ−Ｄ）｜及び｜（Ｃ−Ｄ）／（Ｄ−Ｅ）｜を組み合わせることにより空間的に広い領域の特徴量を抽出することができ、さらに従来に比して少ないクラス数を有効に使用しながらクラス分類することができる。
【０００９】
【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。
【００１０】
（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。
【００１１】
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。
【００１２】
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
【００１３】
【数３】
0004168298.tif 000002
【００１４】
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。
【００１５】
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。
【００１６】
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
【００１７】
【数４】
0004168298.tif 000003
【００１８】
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。
【００１９】
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。
【００２０】
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。
【００２１】
この場合、予測係数算出回路６２は、上述の（４）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
【００２２】
【数５】
0004168298.tif 000004
【００２３】
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。
【００２４】
次に予測係数算出回路６２は、この（５）式を基に、次式
【００２５】
【数６】
0004168298.tif 000005
【００２６】
に示す残差方程式を立てる。従って各予測係数ｗiは、この（６）式から、次式
【００２７】
【数７】
0004168298.tif 000006
【００２８】
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
【００２９】
【数８】
0004168298.tif 000007
【００３０】
を満たすように予測係数ｗi が算出される。
【００３１】
そこで予測係数算出回路６２は、このｎ個ある（８）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（６）式から、次式
【００３２】
【数９】
0004168298.tif 000008
【００３３】
を得、これら（８）及び（９）式から、次式
【００３４】
【数１０】
0004168298.tif 000009
【００３５】
を求める。そして予測係数算出回路６２は、上述の（６）及び（１０）式から、次式
【００３６】
【数１１】
0004168298.tif 000010
【００３７】
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。
【００３８】
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。
【００３９】
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（１１）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。
【００４０】
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（１１）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。
【００４１】
（２）画像データ変換装置の構成
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画像データ変換装置の構成を示し、標準精細度のＳＤ画像データＳ１００（例えばボケ画像）を領域切り出し部１０１及び１０２に供給するようになされている。領域切り出し部１０１は、図７に示すように、ＳＤ画像データＳ１００の中から、所定の注目画素と当該注目画素を中心として水平方向に隣接する複数の周辺画素とでなる合計５画素をクラスタップとして選定し、そのクラスタップデータＳ１０１を隣接画素差分比パターン抽出部１０３に出力する。クラスタップデータＳ１０１は、図８に示すように、選定したクラスタップの信号レベル分布でなり、ここではクラスタップａ、ｂ、ｃ、ｄ、ｅの信号レベルをそれぞれ値Ａ、Ｂ、Ｃ、Ｄ、Ｅとする。
【００４２】
図９は、隣接画素差分比パターン抽出部１０３の構成を示す。隣接画素差分比パターン抽出部１０３は、クラスタップデータＳ１０１のうち、クラスタップａの信号レベルＡを示すクラスタップデータＳ１０１Ａを差分回路１０４Ａに入力し、クラスタップｂの信号レベルＢを示すクラスタップデータＳ１０１Ｂを差分回路１０４Ａ及び１０４Ｂに入力し、クラスタップｃの信号レベルＣを示すクラスタップデータＳ１０１Ｃを差分回路１０４Ｂ及び１０４Ｃに入力し、クラスタップｄの信号レベルＤを示すクラスタップデータＳ１０１Ｄを差分回路１０４Ｃ及び１０４Ｄに入力し、クラスタップｅの信号レベルＥを示すクラスタップデータＳ１０１Ｅを差分回路１０４Ｄに入力する。
【００４３】
差分回路１０４Ａは、クラスタップデータＳ１０１Ａ及びＳ１０１Ｂの差分をとって絶対値化することにより、差分値｜Ａ−Ｂ｜でなる差分データＳ１０２Ａを生成し、これを割り算回路１０５Ａに出力する。差分回路１０４Ｂは、クラスタップデータＳ１０１Ｂ及びＳ１０１Ｃの差分をとって絶対値化することにより、差分値｜Ｂ−Ｃ｜でなる差分データＳ１０２Ｂを生成し、これを割り算回路１０５Ａ及び１０５Ｂに出力する。
【００４４】
差分回路１０４Ｃは、クラスタップデータＳ１０１Ｃ及びＳ１０１Ｄの差分をとって絶対値化することにより、差分値｜Ｃ−Ｄ｜でなる差分データＳ１０２Ｃを生成し、これを割り算回路１０５Ｂ及び１０５Ｃに出力する。差分回路１０４Ｄは、クラスタップデータＳ１０１Ｄ及びＳ１０１Ｅの差分をとって絶対値化することにより、差分値｜Ｄ−Ｅ｜でなる差分データＳ１０２Ｄを生成し、これを割り算回路１０５Ｃに出力する。
【００４５】
割り算回路１０５Ａは、差分データＳ１０２Ａ及びＳ１０２Ｂの比をとることにより、クラスタップａ、ｂ、ｃの波形変化を示す差分比｜（Ａ−Ｂ）／（Ｂ−Ｃ）｜を生成する。この差分比｜（Ａ−Ｂ）／（Ｂ−Ｃ）｜は、各クラスタップの量子化ビット数が８ビットの場合、値０〜２５５までの範囲の値をとり得ることになり、この差分比｜（Ａ−Ｂ）／（Ｂ−Ｃ）｜を所定回数計測すると、図１０に示すような差分比｜（Ａ−Ｂ）／（Ｂ−Ｃ）｜の度数分布が求められる。ところで画像データは隣接する画素間の相関性が高いことから、差分値｜Ａ−Ｂ｜及び｜Ｂ−Ｃ｜は同じ値になる場合が多く、従って差分比｜（Ａ−Ｂ）／（Ｂ−Ｃ）｜はその値が１近辺に集中することがわかる。
【００４６】
そこで割り算回路１０５Ａは、例えば差分比｜（Ａ−Ｂ）／（Ｂ−Ｃ）｜が値０〜１の範囲をレベル０とし、値１〜２の範囲をレベル１とし、値２〜３の範囲をレベル２とし、値３〜２５５の範囲をレベル３とすることにより、差分比｜（Ａ−Ｂ）／（Ｂ−Ｃ）｜を４つのレベルで表すようになされている。この場合、割り算回路１０５Ａは、それぞれの範囲に含まれる度数の合計が等しくなるように、差分比｜（Ａ−Ｂ）／（Ｂ−Ｃ）｜を４つのレベルに分割している。このように割り算回路１０５Ａは、差分データＳ１０２Ａ及びＳ１０２Ｂの比をとることにより差分比｜（Ａ−Ｂ）／（Ｂ−Ｃ）｜を求めた後、当該差分比｜（Ａ−Ｂ）／（Ｂ−Ｃ）｜を４つのレベルで表すような正規化を行い、これを差分比データＳ１０３Ａとして演算部１０６の加算回路１０７に出力する。因みに、分母である差分値｜Ｂ−Ｃ｜が０の場合には強制的に差分値｜Ｂ−Ｃ｜に１を設定する。
【００４７】
割り算回路１０５Ｂは、差分データＳ１０２Ｂ及びＳ１０２Ｃの比をとることにより差分比｜（Ｂ−Ｃ）／（Ｃ−Ｄ）｜を求めた後、当該差分比｜（Ｂ−Ｃ）／（Ｃ−Ｄ）｜を４つのレベルで表し、これを差分比データＳ１０３Ｂとして演算部１０６の乗算回路１０８に出力する。割り算回路１０５Ｃは、差分データＳ１０２Ｃ及びＳ１０２Ｄの比をとることにより差分比｜（Ｃ−Ｄ）／（Ｄ−Ｅ）｜を求めた後、当該差分比｜（Ｃ−Ｄ）／（Ｄ−Ｅ）｜を４つのレベルで表し、これを差分比データＳ１０３Ｃとして演算部１０６の乗算回路１０９に出力する。
【００４８】
演算部１０６は、差分比データＳ１０３Ａと乗算回路１０８によって４を乗算した差分比データＳ１０３Ｂとを加算回路１０７によって加算した後、その加算結果と乗算回路１０９によって１６を乗算した差分比データＳ１０３Ｃとを加算回路１１０によって加算することにより、切り出された領域のクラスＣＬを、次式
【００４９】
【数１２】
0004168298.tif 000011
【００５０】
によって算出する。この場合、クラス数は、４つのレベルで表される差分比が３種類あることから、４3 （＝６４）クラスに分類されることになる。このように演算部１０６は、クラスタップａ、ｂ、ｃ、ｄ、ｅの信号レベル分布が示す特徴量をクラスＣＬによって表し、そのクラスデータＳ１０４をクラスコード発生部１２０に出力する。
【００５１】
クラスコード発生部１２０は、隣接画素差分比パターン抽出部１０３から供給されるクラスデータＳ１０４に対応するクラスコードＳ１２０を発生し、これをＲＯＭ１２１に出力する。ＲＯＭ１２１は、クラスコードに対応する予測係数を記憶しており、供給されるクラスコードＳ１２０に対応する予測係数ω１〜ωｎを読み出して、これらを予測係数データＳ１２１として予測演算部１２２に出力する。
【００５２】
領域切り出し部１０２は、ＳＤ画像データＳ１００の中から、例えばクラスタップと同一の複数画素を予測タップとして選定し、その画素値ｘ１〜ｘｎを予測タップデータＳ１２２として予測演算部１２２に出力する。予測演算部１２２は、予測タップデータＳ１２２が示す予測タップの画素値ｘ１〜ｘｎと、予測係数データＳ１２１が示す予測係数ω１〜ωｎとを用いて、次式
【００５３】
【数１３】
0004168298.tif 000012
【００５４】
に示す積和演算を行うことにより予測値ｙを算出し、当該予測値ｙの集まりでなる高精細度の補正ＳＤ画像データＳ１２３を生成して外部に出力する。
【００５５】
ここでＲＯＭ１２１に記憶する予測係数ω１〜ωｎを算出するための学習回路１３０の構成について図１１を用いて説明する。学習回路１３０は、教師信号として高精細度のＳＤ画像データＳ１３１をローパスフィルタ（ＬＰＦ）１３１及び正規方程式演算部１３２に入力する。ＬＰＦ１３１は、ＳＤ画像データＳ１３１から高域成分を除去することにより、当該ＳＤ画像データＳ１３１よりも画質の劣化した標準精細度のＳＤ画像データＳ１３２を生成し、これを領域切り出し部１３３及び１３４に出力する。
【００５６】
領域切り出し部１３３は、図６に示す画像データ変換装置１００の領域切り出し部１０３と同様に構成され、標準精細度のＳＤ画像データＳ１３２からクラスタップを抽出し、そのクラスタップデータＳ１３３を隣接画素差分比パターン抽出部１３５に出力する。隣接画素差分比パターン抽出部１３５は、図６に示す画像データ変換装置１００の隣接画素差分比パターン抽出部１０３と同様に構成され、クラスタップデータＳ１３３が示すクラスタップをクラス分類することによりクラスデータＳ１３４を生成し、これをクラスコード発生部１３６に出力する。クラスコード発生部１３６は、図６に示す画像データ変換装置１００のクラスコード発生部１２０と同様に構成され、クラスデータＳ１３４からクラスコードＳ１３５を発生し、これを正規方程式演算部１３２に出力する。
【００５７】
領域切り出し部１３４は、図６に示す画像データ変換装置１００の領域切り出し部１０２と同様に構成され、ＳＤ画像データＳ１３２から予測タップを抽出し、その予測タップデータＳ１３６を正規方程式演算部１３２に出力する。正規方程式演算部１３２は、教師信号としての高精細度のＳＤ画像データＳ１３１と学習データとしての予測タップデータＳ１３６とから、クラスコードＳ１３５毎に正規方程式を生成し、この正規方程式データＳ１３７を予測係数決定部１３７に出力する。
【００５８】
予測係数決定部１３７は、正規方程式データＳ１３７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演算し、その予測係数データＳ１３８をメモリ１３８に送出して当該メモリ１３８に記憶させる。その後、このメモリ１３８に記憶されている予測係数データＳ１３８は、図６に示すＲＯＭ１２１に書き込まれるようになされている。
【００５９】
以上の構成において、隣接画素差分比パターン抽出部１０３は、隣接する画素のレベルの差分をとって注目画素の微小なレベル変化を抽出した後、当該隣接画素の差分の比をとって正規化を行い空間的に狭い領域の特徴量を抽出し、さらにこれら隣接画素の差分の比を組み合わせて空間的に広い領域の特徴量を抽出することにより、切り出された領域の波形特徴量を容易に抽出することができ、従って標準精細度のＳＤ画像データＳ１００を正確にクラス分類してその画質を改善し得る。
【００６０】
また、隣接画素の差分比を組み合わせてその領域の特徴量を抽出することにより、従来のように波形変化点の少ない特定のクラスに集中して分類されることを回避することでき、従って全てのクラスを有効に使用することができる。
【００６１】
さらに、差分比の数はクラスタップ数から２を減算した数になることから、レベル分解能を向上させたとしても、従来に比して少ないクラス数でＳＤ画像データＳ１００を分類して画質を改善し得、従ってＲＯＭ１２１のメモリ容量が大きくなることを回避し得る。
【００６２】
例えば水平方向に隣接する５画素をクラスタップとして選定した場合に、各クラスタップに対して２ビット（４レベル）のＡＤＲＣクラス分類を行うと、クラス数は１０２４（＝４5 ）になる。これに対して、上述の隣接画素差分比を用いたクラス分類法では、差分比の数がクラスタップ数から２を減算した３になることから、レベル分解能を２ビット（４レベル）に選定しても、クラス数が６４（＝４3 ）で済むことになり、クラス数が増大することを回避しながら画質を改善することができる。
【００６３】
以上の構成によれば、隣接画素の差分比を用いてそれらの領域の特徴量を抽出することにより、従来に比して少ないクラス数を有効に使用しながら、切り出した領域の特徴量を容易に抽出してクラス分類することができ、従って構成が複雑になることを回避しながらＳＤ画像データＳ１００の画質を改善し得る。
【００６４】
なお上述の実施の形態においては、ＳＤ画像データＳ１００の中から水平方向に隣接する５画素をクラスタップとして選定した場合について述べたが、本発明はこれに限らず、抽出する画素を適応的に変えながらクラスタップを選定しても良く、要は、水平又は垂直方向に隣接する複数の画素を選定すれば良い。
【００６５】
また上述の実施の形態においては、クラスタップと同一の画素を予測タップとして選定した場合について述べたが、本発明はこれに限らず、クラスタップとは異なる画素を予測タップとして選定しても良い。
【００６６】
また上述の実施の形態においては、本発明を標準精細度のＳＤ画像データＳ１００の画質を改善する画像データ変換装置１００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、例えばＨＤ画像データのように、他の種々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広く適用し得る。
【００６７】
また上述の実施の形態においては、本発明を所定数の画素でなる画像データの画質を改善する画像データ変換装置１００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、例えば所定数のサンプリングデータでなる音声データのように、この他種々のデータの品質を改善するデータ変換装置に本発明を広く適用し得る。
【００６８】
また上述の実施の形態においては、クラスを決定するクラス決定手段として、領域切り出し部１０１及び隣接画素差分比パターン抽出部１０３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、要は、第１のデータから注目サンプリングデータを含む複数のサンプリングデータを抽出し、その抽出された各サンプリングデータ間の差分の比をとることにより注目サンプリングデータに対するクラスを決定するクラス決定手段であれば良い。
【００６９】
また上述の実施の形態においては、予測データを発生する予測データ発生手段として、クラスコード発生部１２０及びＲＯＭ１２１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、要は、クラスに応じて予測データを発生する予測データ発生手段であれば良い。
【００７０】
さらに上述の実施の形態においては、注目サンプリングデータを発生するサンプリングデータ発生手段として予測演算部１２２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、要は、予測データから第２のデータの注目サンプリングデータを発生するサンプリングデータ発生手段であれば良い。
【００７１】
【発明の効果】
上述のように本発明によれば、（１）式に従ってクラスを決定するので、隣接した画素同士の信号レベルの差分比である｜（Ａ−Ｂ）／（Ｂ−Ｃ）｜、｜（Ｂ−Ｃ）／（Ｃ−Ｄ）｜及び｜（Ｃ−Ｄ）／（Ｄ−Ｅ）｜により空間的に狭い領域の特徴量を抽出することができ、また｜（Ａ−Ｂ）／（Ｂ−Ｃ）｜、｜（Ｂ−Ｃ）／（Ｃ−Ｄ）｜及び｜（Ｃ−Ｄ）／（Ｄ−Ｅ）｜を組み合わせることにより空間的に広い領域の特徴量を抽出することができ、さらに従来に比して少ないクラス数を有効に使用しながらクラス分類することができ、かくして構成が複雑になることを回避しながらデータ品質を改善し得る。
【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】本発明による画像データ変換装置の一実施の形態を示すブロック図である。
【図７】クラスタップ配置例を示す略線図である。
【図８】クラスタップの信号レベル分布を示す略線図である。
【図９】隣接画素差分比パターン抽出部の構成を示すブロック図である。
【図１０】差分比の度数分布を示す略線図である。
【図１１】学習回路の構成を示すブロック図である。
【符号の説明】
１００……画像データ変換装置、１０１、１０２、１３３、１３４……領域切り出し部、１０３、１３５……隣接画素差分比パターン抽出部、１２０、１３６……クラスコード発生部、１２１……ＲＯＭ、１２２……予測演算部、１３０……学習回路、１３１……ＬＰＦ、１３２……正規方程式演算部、１３７……予測係数決定部、１３８……メモリ。
【図１】
0004168298.tif 000015
【図２】
0004168298.tif 000016
【図３】
0004168298.tif 000017
【図４】
0004168298.tif 000018
【図５】
0004168298.tif 000019
【図６】
0004168298.tif 000020
【図７】
0004168298.tif 000021
【図８】
0004168298.tif 000022
【図９】
0004168298.tif 000023
【図１０】
0004168298.tif 000024
【図１１】
0004168298.tif 000025