(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
低精細度画像でなる低精細度画像データから高精細度画像データに画像データに変換する際のクラスタップデータ及び予測タップデータを抽出するときに用いる間引き率を、低精細度画像データにおける画素の信号レベルの細かい変化が損なわれないように当該低精細度画像データの当該信号レベル変化の少ない部分では大きく、当該信号レベル変化の大きな部分では小さくするように生成し、間引き率データとして決定する間引率データ決定手段と、
上記低精細度画像データから上記間引き率データに基づいて上記クラスタップデータを抽出し、当該クラスタップデータに基づいてクラス分類することによりクラスコードを生成するクラスコード生成手段と、
上記クラスコードに対して予め画像データ生成用予測係数データ算出手段によって算出され、画像データ生成用予測係数データ記憶手段に格納されている画像データ生成用予測係数データを用いることにより当該クラスコードに対応した予測係数データを読み出す予測係数データ読出手段と、
上記低精細度画像データに対して上記間引き率データに基づいて予測タップを選定し、当該予測タップの信号レベル分布を示す予測タップデータを抽出して出力する予測タップデータ出力手段と、
上記予測タップデータの画素値と上記クラスコードに応じた上記予測係数データとを用いて当該予測タップデータの画素値と当該予測係数データとの積を予測タップの数だけ加算する積和演算処理を施すことにより上記低精細度画像データを高精細度画像でなる高精細度画像データに変換する画像データ変換手段とを具え、
上記間引き率データ決定手段は、
上記低精細度画像データからクラスタップを抽出し、その信号レベルを示すクラスタップデータに基づいてクラスを分類するクラスコードを生成するクラスコード生成手段と、
予め間引き率生成用予測係数データ算出手段によって算出され間引き率生成用予測係数データ記憶手段に記憶されている間引き率生成用予測係数データに基づいて、上記クラスコードに対応した間引き率予測係数データを当該間引き率生成用予測係数データ記憶手段から読み出す間引き率予測係数データ読出手段と、
上記低精細度画像データから間引き率を生成するための間引き率生成用予測タップを抽出し、その信号レベルを示す間引き率生成用予測タップデータを出力する間引き率生成用予測タップデータ出力手段と、
上記間引き率生成用予測係数データと上記間引き率生成用予測タップデータとを用いて積和演算を施すことにより間引き率データを生成する間引き率データ生成手段とを有し、
上記画像データ生成用予測係数データ算出手段は、
画像データ生成用の予測係数を算出するために、予め参照用高精細度画像データと学習用低精細度画像データとの間で学習用に設定された当該参照用高精細度画像データから所定の画像データを間引くことによって生成した当該学習用低精細度画像データから学習用クラスタップデータを抽出し、当該学習用クラスタップデータに基づいてクラス分類することによって学習用クラスコードを生成し、上記間引き率生成用予測係数データに基づいて上記学習用クラスコードに対応した学習用予測係数データを読み出す学習用予測係数データ読出手段と、
上記学習用低精細度画像データから学習用予測タップを抽出し、その信号レベルを示す学習用予測タップデータを出力する学習用予測タップデータ出力手段と、
上記学習用予測係数データと学習用上記予測タップデータとを用いて積和演算を施すことにより学習用間引き率データ生成する学習用間引き率生成手段と、
上記学習用低精細度画像データから上記間引き率データに基づいて学習用クラスタップデータを抽出し、当該学習用クラスタップデータに基づいて学習用クラスコードを生成する学習用クラスコード生成手段と、
上記学習用低精細度画像データから上記間引き率データに応じた学習用予測タップデータを抽出し、上記参照用高精細度画像データと上記学習用予測タップデータとから上記学習用クラスコードごとに正規方程式を生成し、当該正規方程式を解くことにより画像データ生成用予測係数データを生成する画像データ生成用予測係数データ生成手段とを有する
画像データ変換装置。
【請求項２】
上記間引き率生成用予測係数データ算出手段は、
上記間引き率生成用予測係数データを生成するために、予め上記参照用高精細度画像データと上記学習用低精細度画像データとの間で学習用に設定された当該参照高精細度画像データから所定の上記画像データを間引くことによって生成した当該学習用低精細度画像データに対し複数の上記間引き率を用いて間引いた復元画像用のクラスタップデータを抽出し、当該復元画像用のクラスタップデータに基づいてクラス分類することにより復元画像用クラスコードを生成し、予め復元画像記憶部に記憶されている復元画像生成用予測係数データを用いることによって当該復元画像クラスコードに対応した復元画像用予測係数データを読み出す復元画像用予測係数データ読出手段と、
上記学習用低精細度画像データから復元画像用の予測タップデータを抽出し、当該復元画像用の予測係数データと当該復元画像用の予測タップデータとの積和演算を施すことにより上記間引き率ごとの復元画像データを生成する復元画像データ生成手段と、
上記参照用高精細度画像データと上記復元画像データとの差分をそれぞれ画素ごとに算出し、差分が最も小さくなる上記復元画像データを選択し、当該復元画像データに応じた間引き率を各画素値に変換することにより各上記画素に対応した間引き率でなる最適間引き率分布データを生成する最適間引き率分布データ生成手段と、
上記学習用低精細度画像データから間引き生成用のクラスタップを抽出し、その信号レベルを示す間引き生成用のクラスタップデータに応じた間引き生成用のクラスコードを生成する間引き生成用クラスコード生成手段と、
上記学習用低精細度画像データから間引き生成用の予測タップを抽出し、その信号レベルを示す間引き生成用の予測タップデータを出力する間引き生成用予測タップデータ出力手段と、
上記最適間引き率分布データと上記間引き生成用の予測タップデータとを用いて上記間引き生成用のクラスコードごとに正規方程式を生成し、当該正規方程式を解くことにより間引き率用予測係数を演算し、間引き率用予測係数データとして算出し記憶する間引き率用予測係数データ記憶手段と
を具える請求項１に記載の画像データ変換装置。
【請求項３】
低精細度画像でなる低精細度画像データから高精細度画像データに画像データに変換する際のクラスタップデータ及び予測タップデータを抽出するときに用いる間引き率を、低精細度画像データにおける画素の信号レベルの細かい変化が損なわれないように当該低精細度画像データの当該信号レベル変化の少ない部分では大きく、当該信号レベル変化の大きな部分では小さくするように生成し、間引き率データとして決定する間引率データ決定ステップと、
上記低精細度画像データから上記間引き率データに基づいて上記クラスタップデータを抽出し、当該クラスタップデータに基づいてクラス分類することによりクラスコードを生成するクラスコード生成ステップと、
上記クラスコードに対して予め画像データ生成用予測係数データ算出ステップによって算出され、画像データ生成用予測係数データ記憶手段に格納されている画像データ生成用予測係数データを用いることにより当該クラスコードに対応した予測係数データを読み出す予測係数データ読出ステップと、
上記低精細度画像データに対して上記間引き率データに基づいて予測タップを選定し、当該予測タップの信号レベル分布を示す予測タップデータを抽出して出力する予測タップデータ出力ステップと、
上記予測タップデータの画素値と上記クラスコードに応じた上記予測係数データとを用いて当該予測タップデータの画素値と当該予測係数データとの積を予測タップの数だけ加算する積和演算処理を施すことにより上記低精細度画像データを高精細度画像でなる高精細度画像データに変換する画像データ変換ステップとを具え、
上記間引き率データ決定ステップは、
上記低精細度画像データからクラスタップを抽出し、その信号レベルを示すクラスタップデータに基づいてクラスを分類するクラスコードを生成するクラスコード生成ステップと、
予め間引き率生成用予測係数データ算出手段によって算出され間引き率生成用予測係数データ記憶手段に記憶されている間引き率生成用予測係数データに基づいて、上記クラスコードに対応した間引き率予測係数データを当該間引き率生成用予測係数データ記憶手段から読み出す間引き率予測係数データ読出ステップと、
上記低精細度画像データから間引き率を生成するための間引き率生成用予測タップを抽出し、その信号レベルを示す間引き率生成用予測タップデータを出力する間引き率生成用予測タップデータ出力ステップと、
上記間引き率生成用予測係数データと上記間引き率生成用予測タップデータとを用いて積和演算を施すことにより間引き率データを生成する間引き率データ生成ステップとを有し、
上記画像データ生成用予測係数データ算出ステップは、
画像データ生成用の予測係数を算出するために、予め参照用高精細度画像データと学習用低精細度画像データとの間で学習用に設定された当該参照用高精細度画像データから所定の画像データを間引くことによって生成した当該学習用低精細度画像データから学習用クラスタップデータを抽出し、当該学習用クラスタップデータに基づいてクラス分類することによって学習用クラスコードを生成し、上記間引き率生成用予測係数データに基づいて上記学習用クラスコードに対応した学習用予測係数データを読み出す学習用予測係数データ読出ステップと、
上記学習用低精細度画像データから学習用予測タップを抽出し、その信号レベルを示す学習用予測タップデータを出力する学習用予測タップデータ出力ステップと、
上記学習用予測係数データと学習用上記予測タップデータとを用いて積和演算を施すことにより学習用間引き率データ生成する学習用間引き率生成ステップと、
上記学習用低精細度画像データから上記間引き率データに基づいて学習用クラスタップデータを抽出し、当該学習用クラスタップデータに基づいて学習用クラスコードを生成する学習用クラスコード生成ステップと、
上記学習用低精細度画像データから上記間引き率データに応じた学習用予測タップデータを抽出し、上記参照用高精細度画像データと上記学習用予測タップデータとから上記学習用クラスコードごとに正規方程式を生成し、当該正規方程式を解くことにより画像データ生成用予測係数データを生成する画像データ生成用予測係数データ生成ステップとを有する
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、画像データ変換装置においては、例えば帯域制限によって精細度が劣化した画像（いわゆるぼけ画像）に対して補間フィルタによる周波数補間処理を施すことにより画素補間を行い、その画質の改善を図っている。
【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、低精細度の画像データから複数の画素を抽出して、それら抽出した各画素の信号レベル分布に基づいてクラス分類した後、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、当該予測係数と低精細度の画像データとから高精細度の画像データを予測演算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ある。
【０００４】
その際、アップコンバータは、低精細度の画像データから複数の画素を広い範囲にわたってかつ高密度で抽出すれば、正確なクラス分類を施すことができ、その結果、有効な予測演算を行って画像データの画質を大幅に改善することがわかっている。しかしながら、この場合、分類されるクラス数が膨大な数になることから、クラスに対応する予測係数を格納するためのメモリの容量が増大する問題が生じる。
【０００５】
またアップコンバータは、画像全体にわたって全て同一の範囲及び密度で複数の画素を抽出していることから、例えばレベル変化の乏しい領域から画素を抽出した場合には、波形の特徴量を有効に抽出できず、その結果、適切なクラス分類を行うことができずに、画像データの画質を十分に改善し得ない問題があった。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。
【０００６】
【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、低精細度画像でなる低精細度画像データから高精細度画像データに画像データに変換する際のクラスタップデータ及び予測タップデータを抽出するときに用いる間引き率を、低精細度画像データにおける画素の信号レベルの細かい変化が損なわれないように当該低精細度画像データの当該信号レベル変化の少ない部分では大きく、当該信号レベル変化の大きな部分では小さくするように生成し、間引き率データとして決定する間引率データ決定手段と、低精細度データから上記間引き率データに基づいて上記クラスタップデータを抽出し、当該クラスタップデータに基づいてクラス分類することによりクラスコードを生成するクラスコード生成手段と、クラスコードに対して予め画像データ生成用予測係数データ算出手段に格納されている画像データ生成用予測係数データを用いることにより当該クラスコードに対応した予測係数データを読み出す予測係数読出手段と、低精細度画像データに対して間引き率データに基づいて予測タップを選定し、当該予測タップの信号レベル分布を示す予測タップデータを抽出して出力する予測タップデータ出力手段と、予測タップデータと予測係数データとを用いて積和演算処理を施すことにより低精細度画像データを高精細度画像でなる高精細度画像データに変換する画像データ変換手段とを具え、間引き率データ決定手段は、低精細度画像データからクラスタップを抽出し、その信号レベルを示すクラスタップデータに基づいてクラスを分類するクラスコードを生成するクラスコード生成手段と、予め間引き率生成用予測係数データ算出手段によって算出されている間引き率生成用予測係数データに基づいて、クラスコードに対応した間引き率予測係数データを読み出す間引き率予測係数データ読出手段と、低精細度画像データから予測タップを抽出し、その信号レベルを示す予測タップデータを出力する予測タップデータ出力手段と、間引き率予測係数データと予測タップデータとを用いて積和演算を施すことにより間引き率データを生成する間引き率データ生成手段とを有し、画像データ生成用予測係数データ算出手段は、画像データ生成用の予測係数を算出するために、予め参照用高精細度画像データと学習用低精細度画像データとの間で学習用に設定された当該参照用高精細度画像データから所定の画像データを間引くことによって生成した当該学習用低精細度画像データからクラスタップデータを抽出し、当該クラスタップデータに基づいてクラス分類することによってクラスコードを生成し、間引き率生成用予測係数データに基づいてクラスコードに対応した予測係数データを読み出す予測係数データ読出手段と、学習用高精細度画像データから予測タップを抽出し、その信号レベルを示す予測タップデータを出力する予測タップデータ出力手段と、予測係数データと上記予測タップデータとを用いて積和演算を施すことにより間引き率データ生成する間引き率生成手段と、学習用低精細度画像データから間引き率データに基づいてクラスタップデータを抽出し、クラスタップデータに基づいてクラスコードを生成するクラスコード生成手段と、学習用低精細度画像データから間引き率データに応じた予測タップデータを抽出し、参照用高精細度画像データと予測タップデータとからクラスコードごとに正規方程式を生成し、当該正規方程式を解くことにより画像データ生成用予測係数データを生成する画像データ生成用予測係数生成手段とを設けるようにした。
【０００７】
この結果、低精細度画像データから高精細度画像データに変換する過程で、予め最適な画像データの間引き率を決定しておき、この間引き率をクラスコードを生成する場合及び予測タップデータを生成する場合に適用することによってクラスタップの増大を回避しながら画像データ波形の特徴量を有効に抽出することができるので、正確な予測演算ができ低精細度画像データから高精細度画像データに変換することができる。
【０００８】
【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。
【０００９】
（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。
【００１０】
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。
【００１１】
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
【００１２】
【数１】
0004235853.tif 000002
【００１３】
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。
【００１４】
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。
【００１５】
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
【００１６】
【数２】
0004235853.tif 000003
【００１７】
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。
【００１８】
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。
【００１９】
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。
【００２０】
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
【００２１】
【数３】
0004235853.tif 000004
【００２２】
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。
【００２３】
次に予測係数算出回路６２は、この（３）式を基に、次式
【００２４】
【数４】
0004235853.tif 000005
【００２５】
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
【００２６】
【数５】
0004235853.tif 000006
【００２７】
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
【００２８】
【数６】
0004235853.tif 000007
【００２９】
を満たすように予測係数ｗi が算出される。
【００３０】
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
【００３１】
【数７】
0004235853.tif 000008
【００３２】
を得、これら（６）及び（７）式から、次式
【００３３】
【数８】
0004235853.tif 000009
【００３４】
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
【００３５】
【数９】
0004235853.tif 000010
【００３６】
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。
【００３７】
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。
【００３８】
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。
【００３９】
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。
【００４０】
（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の実施の形態によるアップコンバータの構成を示す。アップコンバータ１００は、精細度の劣化した画像データＳ１００を間引き率決定部１０１に入力すると共に、領域切り出し部１０２及び１０３に入力する。間引き率決定部１０１は、画像データＳ１００の信号レベル分布に基づいて、領域切り出し部１０２及び１０３においてクラスタップ及び予測タップを抽出する際の間引き幅を示す間引き率を生成し、これを間引き率データＳ１０１として領域切り出し部１０２及び１０３に送出する。
【００４１】
間引き率決定部１０１は、画像データＳ１００を領域切り出し部１０４及び１０５に入力する。領域切り出し部１０４は、画像データＳ１００からクラスタップを抽出し、それらの信号レベル分布をクラスタップデータＳ１０２としてクラスコード生成部１０６に出力する。クラスコード生成部１０６は、クラスタップデータＳ１０２に基づいてクラス分類することによりクラスコードＳ１０３を生成し、これをＲＯＭ１０７に送出する。
【００４２】
ＲＯＭ１０７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間引き率生成用の予測係数データＳ１０４を格納しており、供給されるクラスコードＳ１０３に応じた予測係数データＳ１０４を読み出し、これを予測演算部１０８に出力する。
【００４３】
領域切り出し部１０５は、画像データＳ１００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Ｓ１０５を予測演算部１０８に出力する。予測演算部１０８は、予測係数データＳ１０４と予測タップデータＳ１０５との積和演算を行うことにより各画素毎に最適な間引き率を生成し、この間引き率データＳ１０１を領域切り出し部１０２及び１０３に出力する。
【００４４】
領域切り出し部１０２は、画像データＳ１００から間引き率データＳ１０１に応じたタップ数おきにクラスタップを間引いて抽出し、それらの信号レベルを示すクラスタップデータＳ１１０をクラスコード生成部１１０に送出する。クラスコード生成部１１０は、クラスタップデータＳ１１０に基づいてクラスコードＳ１１１を生成し、これをＲＯＭ１１１に送出する。
【００４５】
ＲＯＭ１１１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画像データ生成用の予測係数データＳ１１２を格納しており、供給されるクラスコードＳ１１１に応じた予測係数データＳ１１２を読み出し、これを予測演算部１１２に出力する。
【００４６】
領域切り出し部１０３は、画像データＳ１００から間引き率データＳ１０１に応じたタップ数おきに予測タップを間引いて抽出し、それらの信号レベル分布を示す予測タップデータＳ１１３を予測演算部１１２に送出する。予測演算部１１２は、予測係数データＳ１１２と予測タップデータＳ１１３との積和演算を施すことにより、画質が改善された補正画像データＳ１１４を生成し、これを外部に出力する。
【００４７】
図７は、アップコンバータ１００の間引き率決定部１０１のＲＯＭ１０７（図６）に格納されている予測係数データ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をローパスフィルタ（ＬＰＦ）１２１及び最適間引き率分布生成部１２２に入力する。ＬＰＦ１２１は、画像データＳ１２０を間引くことにより生徒画像として精細度の劣化した画像データＳ１２１を生成し、これを復元画像生成部１２３及び領域切り出し部１２４及び１２５に送出する。
【００４８】
復元画像生成部１２３は、この画像データＳ１２１を領域切り出し部１２６及び１２７に入力する。領域切り出し部１２６は、画像データＳ１２１からクラスタップを抽出する際の間引き率として８種類の間引き率Ｒ１〜Ｒ８を有しており、この場合、間引き率Ｒ１は間引き幅がないことをを示し、間引き率Ｒ２は間引き幅が１タップであることを示し、これ以降、順に間引き幅を拡大して、間引き率Ｒ８は７タップであることを示している。
【００４９】
領域切り出し部１２６は、まず間引き率Ｒ１すなわちタップを間引くことなく画像データＳ１２１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Ａ１をクラスコード生成部１２８に送出する。クラスコード生成部１２８は、クラスタップデータＡ１に基づいてクラスコードＢ１を生成し、これをＲＯＭ１２９に送出する。ＲＯＭ１２９は、後述する学習回路によって予め生成された各クラス毎に対応する復元画像生成用の予測係数データを格納しており、供給されるクラスコードＢ１に応じた予測係数データＣ１を読み出し、これを予測演算部１３０に送出する。
【００５０】
領域切り出し部１２７は、領域切り出し部１２６と同様に、画素を間引くことなく画像データＳ１２１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Ｄ１を予測演算部１３０に送出する。予測演算部１３０は、予測係数データＣ１と予測タップデータＤ１との積和演算を行うことにより間引き率Ｒ１による復元画像データＥ１を生成する。以下、同様にして、復元画像生成部１２３は、画像データＳ１２１から間引き率Ｒ２〜Ｒ８による復元画像データＥ２〜Ｅ８をそれぞれ生成する。
【００５１】
このようにして復元画像生成部１２４は、画像データＳ１２１から各間引き率Ｒ１〜Ｒ８による８つの復元画像データＥ１〜Ｅ８を生成し、これらを最適間引き率分布生成部１２２に送出する。最適間引き率分布生成部１２２は、高精細度の画像データＳ１２０と各復元画像データＥ１〜Ｅ８との差分をそれぞれ画素毎に算出し、各復元画像データＥ１〜Ｅ８のうちその差分が最も小さくなる復元画像データＥを画素毎に選択した後、当該選択した復元画像データＥに応じた間引き率Ｒを画素値に変換していくことにより、各画素に最適な間引き率Ｒをプロットしてなる最適間引き率分布データＳ１４０を生成し、これを正規方程式演算部１４０に送出する。
【００５２】
領域切り出し部１２４は、生徒画像として精細度の劣化した画像データＳ１２１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Ｓ１４１をクラスコード生成部１４１に送出する。クラスコード生成部１４１は、クラスタップデータＳ１４１に応じたクラスコードＳ１４２を生成し、これを正規方程式演算部１４０に送出する。一方、領域切り出し部１２５は、画像データＳ１２１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Ｓ１４３を正規方程式演算部１４０に送出する。
【００５３】
正規方程式演算部１４０は、教師画像として最適間引き率分布データＳ１４０と予測タップデータＳ１４３とから、クラスコードＳ１４２毎に正規方程式を生成し、この正規方程式データＳ１４４を予測係数決定部１４２に送出する。予測係数決定部１４２は、正規方程式データＳ１４４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間引き率生成用の予測係数を演算し、その予測係数データＳ１４５をメモリ１４３に送出して当該メモリ１４３に格納する。その後、このメモリ１４３に格納されている予測係数データＳ１４５は、図６に示す間引き率決定部１０１のＲＯＭ１０７に書き込まれる。
【００５４】
図８は、上述の間引き率生成用の予測係数を算出する学習回路１２０における復元画像生成部１２３のＲＯＭ１２９（図７）に格納されている予測係数データを生成する学習回路１５０の構成を示す。学習回路１５０は、教師画像として高精細度の画像データＳ１５０をローパスフィルタ（ＬＰＦ）１５１及び正規方程式演算部１５２に入力する。ＬＰＦ１５１は、画像データＳ１５０を間引くことにより生徒画像として精細度の劣化した画像データＳ１５１を生成し、これを領域切り出し部１５３及び１５４に送出する。
【００５５】
領域切り出し回路１５３は、画像データＳ１５１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Ｓ１５２をクラスコード生成部１５５に送出する。クラスコード生成部１５５は、クラスタップデータＳ１５２に応じたクラスコードＳ１５３を生成し、これを正規方程式演算部１５２に送出する。一方、領域切り出し回路１５４は、画像データＳ１５１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Ｓ１５４を正規方程式演算部１５２に送出する。
【００５６】
正規方程式演算部１５２は、教師画像として高精細度の画像データＳ１５０と予測タップデータＳ１５４とから、クラスコードＳ１５３毎に正規方程式を生成し、この正規方程式データＳ１５５を予測係数決定部１５６に送出する。予測係数決定部１５６は、正規方程式データＳ１５５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復元画像生成用の予測係数を演算し、その予測係数データＳ１５６をメモリ１５７に送出して当該メモリ１５７に格納する。その後、このメモリ１５７に格納されている予測係数データＳ１５６は、図７に示す復元画像生成部１２３のＲＯＭ１２９に書き込まれる。
【００５７】
図９は、上述のアップコンバータ１００のＲＯＭ１１１（図６）に格納されている予測係数データを生成する学習回路１６０の構成を示す。学習回路１６０は、教師画像として高精細度の画像データＳ１６０をローパスフィルタ（ＬＰＦ）１６１及び正規方程式演算部１６２に入力する。ＬＰＦ１６１は、画像データＳ１６０を間引くことにより生徒画像として精細度の劣化した画像データＳ１６１を生成し、これを間引き決定部１６３並びに領域切り出し部１６４及び１６５に送出する。
【００５８】
間引き率決定部１６３は、画像データＳ１６１を領域切り出し部１７０及び１７１に入力する。領域切り出し部１７０は、画像データＳ１６１からクラスタップを抽出し、それらの信号レベル分布をクラスタップデータＳ１７０としてクラスコード生成部１７２に出力する。クラスコード生成部１７２は、クラスタップデータＳ１７０に基づいてクラス分類することによりクラスコードＳ１７１を生成し、これをＲＯＭ１７３に送出する。
【００５９】
ＲＯＭ１７３は、上述した学習回路１２０によって予め生成されたクラス毎に対応する間引き率生成用の予測係数データＳ１７２を格納しており、供給されるクラスコードＳ１７１に応じた予測係数データＳ１７２を読み出し、これを予測演算部１７４に送出する。
【００６０】
領域切り出し部１７１は、画像データＳ１６１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Ｓ１７３を予測演算部１７４に出力する。予測演算部１７４は、予測係数データＳ１７２と予測タップデータＳ１７３との積和演算を行うことにより各画素毎に最適な間引き率を生成し、この間引き率データＳ１７４を領域切り出し部１６４及び１６５に送出する。
【００６１】
領域切り出し部１６４は、画像データＳ１６１から間引き率データＳ１７４に応じたタップ数おきにクラスタップを間引いて抽出し、それらの信号レベルを示すクラスタップデータＳ１８０をクラスコード生成部１８０に送出する。クラスコード生成部１８０は、クラスタップデータＳ１８０に基づいてクラスコードＳ１８１を生成し、これを正規方程式演算部１６２に送出する。領域切り出し回路１６５は、画像データＳ１６１から間引き率データＳ１７４に応じたタップ数おきに予測タップを間引いて抽出し、それらの信号レベル分布を示す予測タップデータＳ１８２を正規方程式演算部１６２に送出する。
【００６２】
正規方程式演算部１６２は、教師画像として高精細度の画像データＳ１６０と予測タップデータＳ１８２とから、クラスコードＳ１８１毎に正規方程式を生成し、この正規方程式データＳ１８３を予測係数決定部１８１に送出する。予測係数決定部１８１は、正規方程式データＳ１８３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画像データ生成用の予測係数を演算し、その予測係数データＳ１８４をメモリ１８２に送出して当該メモリ１８２に格納する。その後、このメモリ１８２に格納されている予測係数データＳ１８４は、図６に示すアップコンバータ１００のＲＯＭ１１１に書き込まれる。
【００６３】
以上の構成において、間引き率生成用の予測係数を算出する学習回路１２０は、精細度を劣化させた画像データＳ１２１から生成された各間引き率Ｒ１〜Ｒ８による復元画像データＥ１〜Ｅ８と高精細度の画像データＳ１２０との差分を画素毎に算出し、各復元画像データＥ１〜Ｅ８のうちその差分が最小になる復元画像データＥを画素毎に選択した後、当該選択した復元画像データＥの間引き率Ｒに応じた画素値を各画素に分布させてなる最適間引き率分布データＳ１４０を生成し、当該最適間引き率分布データＳ１４０を教師画像とすると共に、精細度を劣化させた画像データＳ１２１を生徒画像として間引き率生成用の予測係数を決定する。
【００６４】
アップコンバータ１００は、画像データＳ１００に対して上述の間引き率生成用の予測係数によるクラス分類適応処理を施すことによって各画素毎に最適な間引き率を生成し、当該間引き率に基づいて適応的に間引き幅を切り換えながらクラスタップ及び予測タップを抽出してクラス分類適応処理を施すことにより、高精細度の補正画像データＳ１１４を生成する。
【００６５】
このようにして、精細度の劣化した画像データＳ１００のうち、レベル変化の乏しい領域では間引き幅を大きくしてタップを抽出する領域を広くする一方、レベル変化の激しい領域では間引き幅を縮小してタップを抽出する領域を狭くすることにより、タップを広範囲にわたってかつ高密度で抽出する場合に比してクラス数が大幅に削減され、また、画像全体にわたって均一な間引き幅でタップを抽出する場合と比べても波形の特徴を有効に抽出することになる。
【００６６】
以上の構成によれば、最適な間引き率Ｒを画素単位で分布してなる最適間引き率分布データＳ１４０と精細度の劣化した画像データＳ１２１とから生成された予測係数を用いて画像データＳ１００から各画素毎に最適な間引き率Ｒを生成し、当該間引き率Ｒに基づいて適応的に間引き幅を切り換えながらタップを抽出して高精細度の補正画像データＳ１１４を生成することにより、クラス数が増大することを回避しながらタップの波形特徴量を有効に抽出することができ、従ってクラスに応じた予測係数を格納するＲＯＭ１１１のメモリ容量が増大することを回避しながら正確な予測演算を行うことができ、簡易な構成で一段と画質の改善を行い得る。
【００６７】
（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１０において、２００は全体として第２の実施の形態によるアップコンバータの構成を示し、間引き率決定部２０１の構成を除いて、第１の実施例の形態によるアップコンバータ１００と同様に構成されている。
【００６８】
アップコンバータ２００は、精細度の劣化した画像データＳ２００をを間引き率決定部２０１並びに領域切り出し部１０２及び１０３に入力する。間引き率決定部２０１は、画像データＳ２００の信号レベル分布に基づいて、領域切り出し部１０２及び１０３においてクラスタップ及び予測タップを抽出する際の間引き幅を示す間引き率を生成し、これを間引き率データＳ２０１として領域切り出し部１０２及び１０３に送出する。
【００６９】
間引き率決定部２０１は、画像データＳ２００を領域切り出し部２０２に入力する。領域切り出し部２０２は、画像データＳ２００からクラスタップを抽出し、それらの信号レベル分布をクラスタップデータＳ２０２としてクラスコード生成部２０３に出力する。クラスコード生成部２０３は、クラスタップデータＳ２０２に基づいてクラス分類することによりクラスコードＳ２０３を生成し、これを対応情報メモリ２０４に送出する。
【００７０】
対応情報メモリ２０４は、後述する対応情報算出回路によって予め生成された各クラスにおける最適な間引き率を示す対応情報を格納しており、クラスコードＳ２０３が供給されると、当該クラスコードＳ２０３に対応する最適な間引き率を各画素毎に選択し、その間引き率データＳ２０１を領域切り出し部１０２及び１０３に出力する。
【００７１】
領域切り出し部１０２は、画像データＳ２００から間引き率データＳ２０１に応じたタップ数おきにクラスタップを間引いて抽出し、それらの信号レベルを示すクラスタップデータＳ２１０をクラスコード生成部１１０に送出する。クラスコード生成部１１０は、クラスタップデータＳ２１０に基づいてクラスコードＳ１１１を生成し、これをＲＯＭ１１１に送出する。ＲＯＭ１１１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データＳ２１２を格納しており、供給されるクラスコードＳ２１１に応じた予測係数データＳ２１２を読み出し、これを予測演算部１１２に出力する。
【００７２】
領域切り出し部１０３は、画像データＳ２００から間引き率データＳ２０１に応じたタップ数おきに予測タップを間引いて抽出し、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１１２に送出する。予測演算部１１２は、予測係数データＳ２１２と予測タップデータＳ２１３との積和演算を施すことにより、画質が改善された補正画像データＳ２１４を生成し、これを外部に出力する。
【００７３】
図７との対応部分に同一符号を付して示す図１１は、アップコンバータ２００の間引き率決定部２０１の対応情報メモリ２０４（図１０）に格納されている対応情報を生成する対応情報算出回路２２０の構成を示し、対応情報生成部２２１の構成を除いて、第１の実施の形態による学習回路１２０と同様に構成されている。対応情報算出回路２２０は、教師画像として高精細度の画像データＳ２２０をローパスフィルタ（ＬＰＦ）１２１及び最適間引き率分布生成部１２２に入力する。ＬＰＦ１２１は、画像データＳ２２０を間引くことにより生徒画像として精細度の劣化した画像データＳ２２１を生成し、これを復元画像生成部１２３及び領域切り出し部１２４に送出する。
【００７４】
復元画像生成部１２３は、この画像データＳ２２１を領域切り出し部１２６及び１２７に入力する。領域切り出し部１２６は、画像データＳ２２１からクラスタップを各間引き率Ｒ１〜Ｒ８によって順次抽出し、当該各クラスタップの信号レベル分布を示す各クラスタップデータＦ１〜Ｆ８を順次クラスコード生成部１２８に送出する。クラスコード生成部１２８は、各クラスタップデータＦ１〜Ｆ８に基づいてクラスコードＧ１〜Ｇ８を順次生成し、これらをＲＯＭ１２９に送出する。ＲＯＭ１２９は、上述の第１の実施の形態による学習回路１５０（図８）によって予め生成された各クラス毎に対応する復元画像生成用の予測係数データを格納しており、供給されるクラスコードＧ１〜Ｇ８に応じた予測係数データＨ１〜Ｈ８を順次読み出し、これらを予測演算部１３０に送出する。
【００７５】
領域切り出し部１２７は、領域切り出し部１２６と同様に、画像データＳ２２１から予測タップを各間引き率Ｒ１〜Ｒ８によって順次抽出し、当該各予測タップの信号レベル分布を示す各予測タップデータＩＩ〜Ｉ８を順次予測演算部１３０に送出する。予測演算部１３０は、各予測係数データＨ１〜Ｈ８と当該各予測係数データＨ１〜Ｈ８に対応する各予測タップデータＩ１〜Ｉ８との積和演算を順次行うことにより間引き率Ｒ１〜Ｒ８による復元画像データＪ１〜Ｊ８を順次生成する。
【００７６】
このようにして復元画像生成部１２３は、画像データＳ２２１から各間引き率Ｒ１〜Ｒ８による８つの復元画像データＪ１〜Ｊ８を生成し、これらを最適間引き率分布生成部１２２に送出する。最適間引き率分布生成部１２２は、高精細度の画像データＳ２２０と各復元画像データＪ１〜Ｊ８との差分をそれぞれ画素毎に算出し、各復元画像データＪ１〜Ｊ８のうちその差分が最も小さくなる復元画像データＪを画素毎に選択した後、当該選択した復元画像データＪに応じた間引き率Ｒを画素値に変換していくことにより、各画素に最適な間引き率Ｒをプロットしてなる最適間引き率分布データＳ２２２を生成し、これを対応情報生成部２２１に送出する。
【００７７】
領域切り出し部１２４は、生徒画像として精細度の劣化した画像データＳ２２１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Ｓ２２３をクラスコード生成部１４１に送出する。クラスコード生成部１４１は、クラスタップデータＳ２２３に応じたクラスコードＳ２２４を生成し、これを対応情報生成部２２１に送出する。
【００７８】
対応情報生成部２２１は、各画素の最適間引き率を示す最適間引き率分布データＳ２２２とクラスコードＳ２２４が示す各画素のクラスとから、画素単位で各クラス毎における間引き率の頻度を求め、その頻度が最大となる間引き率を当該クラスにおける最適な間引き率とすることにより、各クラスにおける最適な間引き率を示す対応情報Ｓ２２５を生成し、これを対応情報データＳ２２５としてメモリ１４３に送出して当該メモリ１４３に格納する。その後、このメモリ１４３に格納されている対応情報は、図１０に示す間引き率決定部２０１の対応情報メモリ２０４に書き込まれる。
【００７９】
図９との対応部分に同一符号を付して示す図１２は、上述のアップコンバータ２００のＲＯＭ１１１（図１０）に格納されている予測係数データを生成する学習回路２３０の構成を示し、間引き率決定部２３１の構成を除いて、第１の実施の形態による学習回路１６０（図９）と同様に構成されている。学習回路２３０は、教師画像として高精細度の画像データＳ２３０をローパスフィルタ（ＬＰＦ）１６１及び正規方程式演算部１６２に入力する。ＬＰＦ１６１は、画像データＳ２３０を間引くことにより生徒画像として精細度の劣化した画像データＳ２３１を生成し、これを間引き率決定部２３１並びに領域切り出し部１６４及び１６５に送出する。
【００８０】
間引き率決定部２３１は、画像データＳ２３１を領域切り出し部２３２に入力する。領域切り出し部２３２は、画像データＳ２３１からクラスタップを抽出し、それらの信号レベル分布をクラスタップデータＳ２３２としてクラスコード生成部２３３に出力する。クラスコード生成部２３３は、クラスタップデータＳ２３２に基づいてクラス分類することによりクラスコードＳ２３３を生成し、これを対応情報メモリ２２４に送出する。
【００８１】
対応情報メモリ２２４は、上述した対応情報算出回路２２０（図１１）によって予め生成された各クラスにおける最適な間引き率を示す対応情報を格納しており、クラスコードＳ２３３が供給されると、当該クラスコードＳ２３３に対応する最適な間引き率を各画素毎に選択し、その間引き率データＳ２３４を領域切り出し部１６４及び１６５に出力する。
【００８２】
領域切り出し部１６４は、画像データＳ２３１から間引き率データＳ２３４に応じたタップ数おきにクラスタップを間引いて抽出し、それらの信号レベルを示すクラスタップデータＳ２４０をクラスコード生成部１８０に送出する。クラスコード生成部１８０は、クラスタップデータＳ２４０に基づいてクラスコードＳ２４１を生成し、これを正規方程式演算部１６２に送出する。領域切り出し回路１６５は、画像データＳ２３１から間引き率データＳ２３４に応じたタップ数おきに予測タップを間引いて抽出し、それらの信号レベル分布を示す予測タップデータＳ２４２を正規方程式演算部１６２に送出する。
【００８３】
正規方程式演算部１６２は、教師画像としての高精細度の画像データＳ２３０と予測タップデータＳ２４２とから、クラスコードＳ２４１毎に正規方程式を生成し、この正規方程式データＳ２４３を予測係数決定部１８１に送出する。予測係数決定部１８１は、正規方程式データＳ２４３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Ｓ２４４をメモリ１８２に送出して当該メモリ１８２に格納する。その後、このメモリ１８２に格納されている予測係数データＳ２４４は、図１０に示すアップコンバータ２００のＲＯＭ１１１に書き込まれる。
【００８４】
以上の構成において、対応情報算出回路２２０は、精細度を劣化させた画像データＳ１２１から生成された各間引き率Ｒ１〜Ｒ８による復元画像データＪ１〜Ｊ８と高精細度の画像データＳ２２０との差分を画素毎に算出し、各復元画像データＪ１〜Ｊ８のうちその差分が最小になる復元画像データＪを画素毎に選択した後、当該選択した復元画像データＪの間引き率Ｒに応じた画素値を各画素に分布させてなる最適間引き率分布データＳ２２２を生成し、当該最適間引き率分布データＳ２２２から各クラスにおける最適な間引き率を示す対応情報Ｓ２２５を生成する。
【００８５】
アップコンバータ２００は、画像データＳ２００の各画素毎に当該画像データＳ２００のクラスに応じた最適な間引き率を対応情報メモリ２０４から読み出し、当該間引き率に基づいて適応的に間引き幅を切り換えながらクラスタップ及び予測タップを抽出してクラス分類適応処理を施すことにより、高精細度の補正画像データＳ１１４を生成する。
【００８６】
このようにして、精細度の劣化した画像データＳ２００のうち、レベル変化の乏しい領域では間引き幅を大きくしてタップを抽出する領域を広くする一方、レベル変化の激しい領域では間引き幅を縮小してタップを抽出する領域を狭くすることにより、タップを広範囲にわたってかつ高密度で抽出する場合に比してクラス数が大幅に削減され、また、画像全体にわたって均一な間引き幅でタップを抽出する場合と比べても波形の特徴を有効に抽出することになる。
【００８７】
以上の構成によれば、最適な間引き率Ｒを画素単位で分布してなる最適間引き率分布データＳ２２２と精細度の劣化した画像データＳ２２１とから生成された対応情報を格納する対応情報メモリ２０４から各画素毎に最適な間引き率Ｒを読み出し、当該間引き率Ｒに基づいて適応的に間引き幅を切り換えながらタップを抽出して高精細度の補正画像データＳ１１４を生成することにより、クラス数が増大することを回避しながらタップの波形特徴量を有効に抽出することができ、従ってクラスに応じた予測係数を格納するＲＯＭ１１１のメモリ容量が増大することを回避しながら正確な予測演算を行うことができ、簡易な構成で一段と画質の改善を行い得る。
【００８８】
（４）他の実施の形態
なお上述の実施の形態においては、８種類の間引き率Ｒ１〜Ｒ８を適応的に切り換えながらタップを抽出した場合について述べたが、本発明はこれに限らず、要は、複数種類の間引き幅でなる間引き率を適応的に切り換えながらタップを抽出すれば良い。
【００８９】
また上述の実施の形態においては、クラス決定手段として領域切り出し部１０２及びクラスコード生成部１１０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、間引き率に応じて第１の画像データから注目画素を含む複数の画素を抽出し、当該抽出された複数の画素から注目画素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。
【００９０】
また上述の実施の形態においては、予測データ発生手段としてＲＯＭ１１１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。
【００９１】
さらに上述の実施の形態においては、画素データ発生手段として予測演算部１１２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の画像データの注目画素を発生する画素データ発生手段であれば良い。
【００９２】
【発明の効果】
上述のように本発明によれば、低精細度画像データから高精細度画像データに変換する過程で、予め最適な画像データの間引き率を決定しておき、この間引き率をクラスコードを生成する場合及び予測タップデータを生成する場合に適用することによってクラスタップの増大を回避しながら画像データ波形の特徴量を有効に抽出することができるので、低精細度画像データからより自然な画質の高精細度画像データに変換でき、かくしてより自然な画質改善が行ない得る画像データ変換装置を実現できる。
【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】間引き率生成用の予測係数を算出する学習回路の構成を示すブロック図である。
【図８】復元画像生成用の予測係数を算出する学習回路の構成を示すブロック図である。
【図９】画像データ生成用の予測係数を算出する学習回路の構成を示すブロック図である。
【図１０】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１１】対応情報算出回路の構成を示すブロック図である。
【図１２】学習回路の構成を示すブロック図である。
【符号の説明】
１００、２００……アップコンバータ、１０１、２０１……間引き率決定部、１０２、１０３、１０４、１０５、２０２……領域切り出し部、１０６、１１０、２０３……クラスコード生成部  、１０７、１１１……ＲＯＭ、１０８、１１２……予測演算部、１２３……復元画像生成部、１２２……最適間引き率分布決定部、２０４……対応情報メモリ、２２１……対応情報生成部。
【図１】
0004235853.tif 000011
【図２】
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【図３】
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【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】
0004235853.tif 000019
【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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