(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
インタレース方式の走査線構造の入力された画像情報の走査線構造を変換する画像処理装置において、
前記入力された画像情報が、静止画か否かを判定する静止画判定手段と、
前記静止画判定手段によって、前記入力された画像情報が静止画であると判定された場合、前記入力された画像情報と時間的に前のフレーム画像とを用いて、画像情報の真値と実際に入力された入力値との差を２乗した値の逆数である信頼度および入力値の積和を信頼度の和で割ることにより、前記入力された画像情報のノイズを軽減するノイズ軽減手段と、
前記静止画判定手段によって判定された判定結果に基づいて、
前記判定結果が静止画である場合、前記ノイズ軽減手段によりノイズが軽減されている、前記入力された画像情報を、プログレッシブ方式の走査線構造に変換する前記走査線構造の変換方式を選択し、
前記判定結果が静止画でない場合、前記入力された画像情報を、前記入力された画像情報の走査線構造より走査線が多いインタレース方式に変換する前記走査線構造の変換方式を選択する選択手段と、
プログレッシブ方式の走査線構造に変換する前記走査線構造の変換方式が選択された場合、前記ノイズ軽減手段によりノイズが軽減されている、前記入力された画像情報を、プログレッシブ方式の走査線構造の画像情報に、クラス分類適応処理により変換し、前記入力された画像情報の走査線構造より走査線が多いインタレース方式に変換する前記走査線構造の変換方式が選択された場合、前記入力された画像情報を、前記入力された画像情報の走査線構造より走査線が多いインタレース方式の走査線構造の画像情報に、クラス分類適応処理により変換する変換手段と
を含むことを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
インタレース方式の走査線構造の入力された画像情報の走査線構造を変換する画像処理装置の画像処理方法において、
前記入力された画像情報が、静止画か否かを判定する静止画判定ステップと、
前記静止画判定ステップの処理によって、前記入力された画像情報が静止画であると判定された場合、前記入力された画像情報と時間的に前のフレーム画像とを用いて、画像情報の真値と実際に入力された入力値との差を２乗した値の逆数である信頼度および入力値の積和を信頼度の和で割ることにより、前記入力された画像情報のノイズを軽減するノイズ軽減ステップと、
前記静止画判定ステップで判定された判定結果に基づいて、
前記判定結果が静止画である場合、前記ノイズ軽減ステップの処理によりノイズが軽減されている、前記入力された画像情報を、プログレッシブ方式の走査線構造に変換する前記走査線構造の変換方式を選択し、
前記判定結果が静止画でない場合、前記入力された画像情報を、前記入力された画像情報の走査線構造より走査線が多いインタレース方式に変換する前記走査線構造の変換方式を選択する選択ステップと、
プログレッシブ方式の走査線構造に変換する前記走査線構造の変換方式が選択された場合、前記ノイズ軽減ステップの処理によりノイズが軽減されている、前記入力された画像情報を、プログレッシブ方式の走査線構造の画像情報に、クラス分類適応処理により変換し、前記入力された画像情報の走査線構造より走査線が多いインタレース方式に変換する前記走査線構造の変換方式が選択された場合、前記入力された画像情報を、前記入力された画像情報の走査線構造より走査線が多いインタレース方式の走査線構造の画像情報に、クラス分類適応処理により変換する変換ステップと
を含むことを特徴とする画像処理方法。
【請求項３】
インタレース方式の走査線構造の入力された画像情報の走査線構造を変換する画像処理装置に、
前記入力された画像情報が、静止画か否かを判定する静止画判定ステップと、
前記静止画判定ステップの処理によって、前記入力された画像情報が静止画であると判定された場合、前記入力された画像情報と時間的に前のフレーム画像とを用いて、画像情報の真値と実際に入力された入力値との差を２乗した値の逆数である信頼度および入力値の積和を信頼度の和で割ることにより、前記入力された画像情報のノイズを軽減するノイズ軽減ステップと、
前記静止画判定ステップで判定された判定結果に基づいて、
前記判定結果が静止画である場合、前記ノイズ軽減ステップの処理によりノイズが軽減されている、前記入力された画像情報を、プログレッシブ方式の走査線構造に変換する前記走査線構造の変換方式を選択し、
前記判定結果が静止画でない場合、前記入力された画像情報を、前記入力された画像情報の走査線構造より走査線が多いインタレース方式に変換する前記走査線構造の変換方式を選択する選択ステップと、
プログレッシブ方式の走査線構造に変換する前記走査線構造の変換方式が選択された場合、前記ノイズ軽減ステップの処理によりノイズが軽減されている、前記入力された画像情報を、プログレッシブ方式の走査線構造の画像情報に、クラス分類適応処理により変換し、前記入力された画像情報の走査線構造より走査線が多いインタレース方式に変換する前記走査線構造の変換方式が選択された場合、前記入力された画像情報を、前記入力された画像情報の走査線構造より走査線が多いインタレース方式の走査線構造の画像情報に、クラス分類適応処理により変換する変換ステップと
を含む処理を実行させるコンピュータが読み取り可能なプログラムを記録する記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【従来の技術】
従来から入力画像信号と走査線構造が異なる出力画像信号を形成する手法によって、出力画像をより鮮明な画像にする技術があった。これは、例えば、入力信号が走査線数が525本のインタレース画像（以下、525iと記述する）であった場合、走査線数を倍にし、1050i画像とするものである。このようにすると、斜め線の表現力が増すので、高画質の出力画像信号が得られる。
【０００２】
しかしながら、このようにすると、完全な静止画の画像であった場合、飛び越し走査となるため、ラインフリッカが目立つという問題があった。そこで、静止画の場合、525i画像の入力画像に対しては、走査線が525本のノンインタレース画像（以下、525pと記述する）とすることも提案されているが、そのようにすると高画質の画像を得ることが困難になる。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】
このように、上記の手法においては、出力画像方式を525i画像とするか、525p画像とするかが予め決定され、処理されるため、動画と静止画の両方において高画質の画像を得ることが困難であるという課題があった。
【０００４】
本発明は、この様な状況に鑑みてなされたものであり、入力される画像情報が、静止画か否かの判定結果に対応して走査線構造を選択することで、最適な画像が得られるようにするものである。
【０００５】
【課題を解決するための手段】
請求項１に記載の画像処理装置は、インタレース方式の走査線構造の入力された画像情報の走査線構造を変換する画像処理装置であって、入力された画像情報が、静止画か否かを判定する静止画判定手段と、静止画判定手段によって、入力された画像情報が静止画であると判定された場合、入力された画像情報と時間的に前のフレーム画像とを用いて、画像情報の真値と実際に入力された入力値との差を２乗した値の逆数である信頼度および入力値の積和を信頼度の和で割ることにより、入力された画像情報のノイズを軽減するノイズ軽減手段と、静止画判定手段によって判定された判定結果に基づいて、判定結果が静止画である場合、ノイズ軽減手段によりノイズが軽減されている、入力された画像情報を、プログレッシブ方式の走査線構造に変換する走査線構造の変換方式を選択し、判定結果が静止画でない場合、入力された画像情報を、入力された画像情報の走査線構造より走査線が多いインタレース方式に変換する走査線構造の変換方式を選択する選択手段と、プログレッシブ方式の走査線構造に変換する走査線構造の変換方式が選択された場合、ノイズ軽減手段によりノイズが軽減されている、入力された画像情報を、プログレッシブ方式の走査線構造の画像情報に、クラス分類適応処理により変換し、入力された画像情報の走査線構造より走査線が多いインタレース方式に変換する走査線構造の変換方式が選択された場合、入力された画像情報を、入力された画像情報の走査線構造より走査線が多いインタレース方式の走査線構造の画像情報に、クラス分類適応処理により変換する変換手段とを含むことを特徴とする。
【０００６】
請求項２に記載の画像処理方法は、インタレース方式の走査線構造の入力された画像情報の走査線構造を変換する画像処理装置の画像処理方法にであって、入力された画像情報が、静止画か否かを判定する静止画判定ステップと、静止画判定ステップの処理によって、入力された画像情報が静止画であると判定された場合、入力された画像情報と時間的に前のフレーム画像とを用いて、画像情報の真値と実際に入力された入力値との差を２乗した値の逆数である信頼度および入力値の積和を信頼度の和で割ることにより、入力された画像情報のノイズを軽減するノイズ軽減ステップと、静止画判定ステップで判定された判定結果に基づいて、判定結果が静止画である場合、ノイズ軽減ステップの処理によりノイズが軽減されている、入力された画像情報を、プログレッシブ方式の走査線構造に変換する走査線構造の変換方式を選択し、判定結果が静止画でない場合、入力された画像情報を、入力された画像情報の走査線構造より走査線が多いインタレース方式に変換する走査線構造の変換方式を選択する選択ステップと、プログレッシブ方式の走査線構造に変換する走査線構造の変換方式が選択された場合、ノイズ軽減ステップの処理によりノイズが軽減されている、入力された画像情報を、プログレッシブ方式の走査線構造の画像情報に、クラス分類適応処理により変換し、入力された画像情報の走査線構造より走査線が多いインタレース方式に変換する走査線構造の変換方式が選択された場合、入力された画像情報を、入力された画像情報の走査線構造より走査線が多いインタレース方式の走査線構造の画像情報に、クラス分類適応処理により変換する変換ステップとを含むことを特徴とする。
【０００７】
請求項３に記載の記録媒体は、インタレース方式の走査線構造の入力された画像情報の走査線構造を変換する画像処理装置に、入力された画像情報が、静止画か否かを判定する静止画判定ステップと、静止画判定ステップの処理によって、入力された画像情報が静止画であると判定された場合、入力された画像情報と時間的に前のフレーム画像とを用いて、画像情報の真値と実際に入力された入力値との差を２乗した値の逆数である信頼度および入力値の積和を信頼度の和で割ることにより、入力された画像情報のノイズを軽減するノイズ軽減ステップと、静止画判定ステップで判定された判定結果に基づいて、判定結果が静止画である場合、ノイズ軽減ステップの処理によりノイズが軽減されている、入力された画像情報を、プログレッシブ方式の走査線構造に変換する走査線構造の変換方式を選択し、判定結果が静止画でない場合、入力された画像情報を、入力された画像情報の走査線構造より走査線が多いインタレース方式に変換する走査線構造の変換方式を選択する選択ステップと、プログレッシブ方式の走査線構造に変換する走査線構造の変換方式が選択された場合、ノイズ軽減ステップの処理によりノイズが軽減されている、入力された画像情報を、プログレッシブ方式の走査線構造の画像情報に、クラス分類適応処理により変換し、入力された画像情報の走査線構造より走査線が多いインタレース方式に変換する走査線構造の変換方式が選択された場合、入力された画像情報を、入力された画像情報の走査線構造より走査線が多いインタレース方式の走査線構造の画像情報に、クラス分類適応処理により変換する変換ステップとを含む処理を実行させるコンピュータが読み取り可能なプログラムを記録することを特徴とする。
【０００８】
請求項１に記載の画像処理装置、請求項２に記載の画像処理方法、および請求項３に記載の記録媒体においては、入力された画像情報が、静止画か否かが判定され、入力された画像情報が静止画であると判定された場合、入力された画像情報と時間的に前のフレーム画像とを用いて、画像情報の真値と実際に入力された入力値との差を２乗した値の逆数である信頼度および入力値の積和を信頼度の和で割ることにより、入力された画像情報のノイズが軽減され、判定結果が静止画である場合、ノイズが軽減されている、入力された画像情報が、プログレッシブ方式の走査線構造に変換される走査線構造の変換方式が選択され、判定結果が静止画でない場合、入力された画像情報が、入力された画像情報の走査線構造より走査線が多いインタレース方式に変換される走査線構造の変換方式が選択され、プログレッシブ方式の走査線構造に変換する走査線構造の変換方式が選択された場合、ノイズが軽減されている、入力された画像情報が、プログレッシブ方式の走査線構造の画像情報に、クラス分類適応処理により変換され、入力された画像情報の走査線構造より走査線が多いインタレース方式に変換する走査線構造の変換方式が選択された場合、入力された画像情報が、入力された画像情報の走査線構造より走査線が多いインタレース方式の走査線構造の画像情報に、クラス分類適応処理により変換される。
【０００９】
【発明の実施の形態】
図１は、本発明を適用した画像処理装置の構成例を示している。方式変換選択部１は、入力された画像情報が静止画か否かを判定し、この判定結果に基づいて、クラス分類適応処理部（画像方式変換部）２に、入力画像信号と共に、入力画像信号を525p画像方式に変換するか、あるいは、1050i画像方式に変換するかを指定する変換方法選択信号を送信する。
【００１０】
クラス分類適応処理部（画像方式変換部）２は、方式変換選択部１から送信される入力画像情報と変換方法選択信号を受信し、入力画像情報を変換方法選択信号に基づいてクラス分類適応処理し、図示せぬ画像出力装置に出力する。
【００１１】
図２は、方式変換選択部１の構成例を示している。入力された画像情報は、静止画判定部１１及びノイズ軽減部１３に供給される。静止画判定部１１は、入力画像と、１フレーム前の画像との比較を行い、画面全体が静止しているか否かを判定し、判定結果をノイズ軽減部１３および操作方式判定部１２に出力する。具体的な判定方法は、入力画像と、ノイズ軽減部１３の出力画像をフレームメモリ１４で１フレーム遅延した画像とのフレーム間差分をとり、各画素のフレーム間差分が所定の値以下であれば、静止画と判定し、それ以外の場合は、動画と判定する。
【００１２】
走査方式判定部１２は、静止画判定部１１から送られてくる静止画か否かの判定結果を受信し、ある一定時間以上連続して静止画であると判定されたか否かを判定し、その判定結果に基づいて、方式変換方法を選択し、その選択された方式変換方法に対応する、変換方法選択信号をクラス分類適応処理部２に出力する。
【００１３】
ノイズ軽減部１３は、静止画判定部１１が、入力画像情報が静止画であると判定した場合、入力画像情報と、フレームメモリ１４から供給される１フレーム前のノイズ軽減部１３からの出力画像を重み付き平均によって、足し合わせることでノイズを軽減し、ノイズ軽減された画像情報をクラス分類適応処理部２に出力する。
【００１４】
図３は、クラス分類適応処理部２の構成例を示している。入力された画像信号は、第１のタップ選択回路２１、第２のタップ選択回路２２、及び第３のタップ選択回路２３に供給される。第１のタップ選択回路２１は、予測に使用する予測タップを選択する。第２のタップ選択回路２２は、出力画素の近傍の入力画素のレベル分布パターンに対応してクラス分類に使用する空間クラスタップを選択する。第３のタップ選択回路は、出力画素の近傍の入力画素に基づいて、動きに対応して、クラス分類に使用する動きクラスタップを選択する。
【００１５】
第１のタップ選択回路２１により選択された予測タップは、推定予測演算回路２４に供給される。第２のタップ選択回路２２により選択された空間クラスタップは空間クラス検出回路２５に供給され、空間クラス検出回路２５は、入力された空間クラスタップに基づいて空間クラスを検出する。第３のタップ選択回路２３によって選択された動きクラスタップは、動きクラス検出回路２６に供給され、動きクラス検出回路２６は、この動きクラスタップに基づいて、動きクラスを検出する。検出された空間クラスおよび動きクラスは、クラス合成回路２７に供給され、そこで合成され、最終的なクラスコードが形成される。
【００１６】
この最終的なクラスコードは、係数メモリ２８に対して、アドレスとして供給され、係数メモリ２８からクラスコードに対応する係数データが読み出され、推定予測演算回路２４に供給される。推定予測演算回路２４は、予測タップ（525iの画像情報の画素）と係数データとの線形予測式を用いて、入力画像情報に対応する出力画像情報（1050i画像情報または525p画像情報）を算出する。推定予測演算回路２４からの出力画像情報（ラインデータＬ１，Ｌ２（ラインデータＬ１，Ｌ２については後述する））は線順次変換回路２９に供給される。線順次変換回路２９は、ラインメモリを有し、推定予測演算回路２４から出力されるラインデータＬ１，Ｌ２を線順次出力する。
【００１７】
出力画像情報は、図示しないCRTディスプレイに供給され、出力画像の変換方式が1050iまたは525pであっても、同期系を切り換えることによって表示することが可能である。
【００１８】
出力すべき画像情報が、525pである場合（静止画の場合）、図４に示すように、入力画像情報である525iのラインと同一の位置のラインのラインデータＬ１と、525iの２本のラインの間の位置のラインのラインデータＬ２とが存在する。また、出力すべき画像情報が、1050iである場合（静止画では無い場合）、図５に示すように、入力画像情報である525iのラインに近いラインのラインデータＬ１と、525iのラインから遠い位置のラインのラインデータＬ２とが存在する。ラインデータＬ１を作成する処理をモード１と称し、ラインデータＬ２を作成する処理をモード２と称する。さらに水平方向に関しても画素が２倍とされる。このようにラインデータＬ１およびＬ２は、特定のラインを指すものではなく、ラインデータＬ１は、モード１により生成される画素データのラインを意味し、ラインデータＬ２は、モード２により生成される画素データのラインを意味する。
【００１９】
525iと525pとの画素の配置を、１フィールドの画像の一部を拡大して示す図４において、大きなドットは525iの画素を示し、小さいドットは出力される525pの画素（静止画の場合）を示す。この関係は、図４以外の他の図面においても同様である。図４は、所定のフレーム(F)の奇数(O)フィールドの画素配置を示す。他のフィールド（偶数フィールド）では、525iのラインが空間的に0.5ラインずれたものとなる。
【００２０】
525iと1050iとの画素配置を、１フィールドの画像の一部を拡大して示す図５において、大きなドットは525iの画素を示し、小さいドットは出力される1050iの画素（静止画ではない場合）を示す。この関係は、図５以外の他の図面においても同様である。図５は、あるフレーム(F)の奇数(O)フィールドの画素配置を示す。他のフィールド（偶数(E)フィールド）のラインは破線で示される。他のフィールドでは、ラインデータＬ１’，Ｌ２’の画素が形成される。図５からわかるように、525iのラインから２倍の1050本のライン数であって、インタレース構造を有するラインデータＬ１，Ｌ２が形成され、また、各ラインの水平方向の画素数が２倍とされる。
【００２１】
推定予測演算回路２４は、525iから525pまたは1050iを生成するので、水平周期は、525iと同一である。線順次変換回路２９は、水平周期を２倍とするライン倍速処理をおこない、ラインデータＬ１，Ｌ２を線順次化する。図６は、525pを出力する場合のライン倍速処理をアナログ波形を用いて示す。前述したように、推定予測演算回路２４によって、ラインデータＬ１及びＬ２が生成される。ラインデータＬ１には、順にａ１，ａ２，ａ３，・・・のラインが含まれ、ラインデータＬ２には、順にｂ１，ｂ２，ｂ３・・・のラインが含まれる。線順次変換回路２９は、各ラインのデータを時間軸方向に１／２に圧縮し、圧縮されたデータを交互に選択することによって、線順次出力（ａ１，ｂ１，ａ２，ｂ２，・・・）を形成する。
【００２２】
一方、1050iを出力する場合には、線順次変換回路２９は、インタレースの関係を満たすようにラインデータを出力する。従って、525pを出力する場合と1050iを出力する場合とで、線順次変換回路２９の動作を切り換える必要がある。この切換情報は、レジスタ３０に格納されている。
【００２３】
第１のタップ選択回路２１により選択される予測タップは、レジスタ３１に格納されている第１のタップ位置情報に従って指定される。また、第２のタップ選択回路２２により選択される空間クラスタップは、レジスタ３２に格納されている第２のタップ位置情報に従って選択される。さらに第３のタップ選択回路２３により選択される動きクラスタップは、レジスタ３３に格納されている第３のタップ位置情報に従って指定される。
【００２４】
係数メモリ２８内の係数データ、レジスタ３０内の走査線構造を指定する制御信号、レジスタ３１乃至３３のタップ位置情報は、情報メモリバンク３４からロードされる。情報メモリバンク３４には、係数メモリ２８及びレジスタ３０乃至３４にそれぞれ格納されるデータが予め形成され、蓄えられている。情報メモリバンク３４に対して、方式変換選択部１から変換方法選択信号が供給され、これに従ってロードする情報が選択される。
【００２５】
次に、図７のフローチャートを参照して、静止画判定部１１の動作について説明する。ステップＳ１１において、入力画像情報が受信され、静止画判定部１１に内蔵される図示せぬメモリに記憶される。ステップＳ１２において、フレームメモリ１４から出力された１フレーム前の画像情報が受信される。ステップＳ１３において、静止画判定部１１は、この記憶された入力画像情報と１フレーム前の画像情報とのフレーム間差分をとり、その差分値が所定の値以下であるか否かを判定し、これによって、入力された画像情報が、静止画であるか否かを判定する。
【００２６】
フレーム間差分が、所定の値未満であるとき、すなわち、静止画であると判定された場合、ステップＳ１４において、静止画判定部１１は、走査方式判定部１２およびノイズ軽減部１３に、入力された画像情報が静止画であることを通知し、処理を終了する。また、フレーム間差分が、所定の値以上であるとき、すなわち、静止画以外である（動画である）と判定された場合、静止画判定部１１は、走査方式判定部１２及びノイズ軽減部１３に、入力された画像情報が静止画以外の画像であることを通知し、処理を終了する。
【００２７】
次に、図８のフローチャートを参照して、走査方式判定部１２の動作について説明する。走査方式判定部１２は、静止画判定部１１からの静止画判定通知を受信すると処理を開始し、ステップＳ２１において、静止画判定通知が、静止画であるか否かを判定する。静止画判定通知が、静止画であるという通知であると判定された場合、ステップＳ２２において、走査方式判定部１２は、内蔵する図示せぬ静止画のフレーム数カウンタに１を加算する。ステップＳ２３において、この静止画フレーム数カウンタの値に基づいて、静止画がn（nは、任意に設定できる）回続いたか否かを判定する。静止画がn回続いていると判定された場合、ステップＳ２４において、走査方式判定部１２は、525pの走査方式で方式変換する変換方法選択信号をクラス分類適応処理部２に出力する。静止画がn回続いていないと判定された場合、ステップＳ２６において、走査方式判定部１２は、1050iの走査方式で変換する変換方法選択信号をクラス分類適応処理部２に出力する。
【００２８】
ステップＳ２１において、静止画判定通知が、静止画以外の画像であるという通知であると判定された場合、走査方式判定部１２は、ステップＳ２５において、静止画フレーム数カウンタをリセットし、ステップＳ２６の処理に進む。
【００２９】
ステップＳ２４，Ｓ２６の処理の後、ステップＳ２１に戻り、同様の処理が繰り返される。
【００３０】
尚、この例では、静止画フレーム数カウンタによって静止画の連続状態を判定しているが、一定時間の間隔で連続しているかどうかを判定するようにしてもよい。
【００３１】
次に、ノイズ軽減部１３について説明する。図９（Ａ）に示すような入力信号xtが与えられた場合、ノイズ軽減部１３は、この入力値に応じた評価値（ここでは、入力値の信頼度とする）αxtを計算し、その信頼度に基づいた入力値の重み付けを行うことによって、ノイズを軽減した出力値ytを得る。ここで、αxtは、入力値の真値と実際に入力された値との差（σxt）を２乗した値（σxt2）の逆数（αxt＝１／（σxt2））である。図９（Ｂ）は、図９（Ａ）の入力値に対する評価値（信頼度）を示したものである。
【００３２】
重み付けの式は、次式（１）に示されるように、入力値xtと信頼度αxtの積和を信頼度の和で割ることにより表現される。
yt＝（αx0x0＋αx1x1＋・・＋αxtxt）／（αx0＋αx1＋・・＋αxt）・・・（１）
【００３３】
ここで、
0004305688.tif 000002
の関係が導出される。
【００３４】
これを整理すると
yt＝wtyt-1＋（1−wt)xt                                  ・・・（７）
αyt＝αyt-1＋αxt                                      ・・・（８）
wt＝αyt-1／（αyt-1＋αxt）                            ・・・（９）
1−wt＝αxt／（αyt-1＋αxt）                         ・・・（１０）
式（７）乃至式（１０）において、xtは、時刻tの入力値、ytは、時刻tの出力値（予測値）、αxtは、xtの信頼度、およびαytは、ytの信頼度を示す。このように式（７）より、前出力値yt-1と現入力値xtとの重み付け平均をとることにより、現出力値ytが得られる。また、重みwtは、前出力値yt-1の信頼度αyt-1と、現入力値xtの信頼度αxtから式（９）と式（１０）により求められる。さらに、現出力値ytの信頼度αytは、前出力値yt-1の信頼度αyt-1と、現入力値xtの信頼度αxtとから式（８）により求められる。
【００３５】
尚、式（７）乃至式（１０）は、入力値の信頼度をベースにした式であるが、ここで、入力値xtの分散（信号のばらつき度合い）をσxt2、出力値ytの分散をσyt2とおき
αxt＝１／（σxt2）                                   ・・・（１１）
αyt＝１／（σyt2）                                   ・・・（１２）
の関係を用いると、分散をベースにした式は、以下のように示される。
yt＝wtyt-1＋（1−wt)xt                                ・・・（１３）
σyt2＝wt2σyt-12＋（1−wt)2σxt2                     ・・・（１４）
wt＝σxt2／（σyt-12＋σxt2）                         ・・・（１５）
1−wt＝σyt-12／（σyt-12＋σxt2）                    ・・・（１６）
式（１３）乃至式（１６）において、xtは、時刻tの入力値、ytは、時刻tの出力値（予測値）、σxt2は、xtの分散、およびσyt2は、ytの分散を示す。式（７）乃至式（１０）と、式（１３）乃至式（１６）は、式（１１）と式（１２）の関係が成り立っている限りにおいて、全く等価な関係にある。
【００３６】
図１０は、式（７）乃至式（１０）の関係を利用したノイズ軽減部１３の構成例を示している。レジスタ４１a乃至４１ｄは、入力値を過去の４回分について記憶する。すなわち、最初に入力された値は、入力評価値計算部４２に入力されると共に、レジスタ４１ａに記憶される。次の計算では、レジスタ４１ａに記憶された入力値は、１つ前のデータ（１フレーム前のデータ）として入力値計算部４２に入力されると共に、レジスタ４１ｂに記憶される。これを繰り返すことにより、この例では、１つの入力データは、５回入力評価値計算部４２に入力される。
【００３７】
入力評価値（信頼度）計算部４２は、上記のメモリ４１ａ乃至４１ｄから供給される過去４回分の入力データと現入力値を合わせた、合計５個のデータ（xt乃至xt-4）から現入力値の入力評価値計算を実行し、求められた入力評価値αxtを重み計算部４３及び出力評価値計算部４４に出力する。尚、入力評価値計算方法については、後述する。
【００３８】
出力評価値計算部４４は、入力評価値αxtを受け取ると、レジスタ４５に記憶されている前回の出力値の信頼度の値αyt-1を、図１１に示すように、前述の式（８）に基づいて、現在の入力値の信頼度αxtと１時刻前の出力値の信頼度αyt-1の和をとって、現出力値の信頼度αytの計算を行う。計算された出力値の信頼度αytは、レジスタ４５に新しい値として更新し、記憶される。この値は、次のタイミングで重み計算部４３に、１時刻前の出力値の信頼度αyt-1として送られる。
【００３９】
重み計算部４３は、入力評価値計算部４２から送られた入力評価値αxtと、出力レジスタ４５から送られた１時刻前の出力評価値αyt-1から、式（９）に基づいて重みの計算をする。すなわち、前出力値の信頼度αyt-1を、前出力の信頼度と入力値の信頼度の和αyt-1＋αxt（現出力値の信頼度αyt）によって除することにより、重みのデータwtが算出される。算出された重みのデータwtは、演算器４７において、１から減算され、その値(1−wt）は、重み付け部４６に入力される。また、重みのデータwtは重み付け部４８に入力される。
【００４０】
重み付け部４６は、受け取った値(1−wt）と、入力値の積をとって演算器５０に出力する。また、重み付け部４８は、受け取った値wtと、レジスタ４９に記憶され、出力されてくる前回の出力値との積をとって演算器５０に出力する。そして、演算器５０は、入力値と前回出力値のそれぞれに重み付けされたデータの和を取り、式（７）に基づいた、出力データを出力する。
【００４１】
図１２に示すように、この例のノイズ軽減部１３では、入力データとして現入力値と過去４回分の入力データを合わせた５タップ（xt乃至xt-4）を使用して入力値の分散σxt2及び信頼度αxtを計算している。そして、この入力値の信頼度に基づいて重み付け計算が実行され、現入力値xtと前出力値yt-1との重み付け平均によって現出力値ytが求められる。
【００４２】
従って、入力値の評価方法によって、ノイズの軽減処理は異なってくる。例えば、図１３に示すように、複数のタップの分散に基づいた評価を考える。すなわち、現入力値を含めて過去の数タップ（この例では、５タップ）の入力値の分散σxt2を求め、この分散の逆数を信頼度とすれば、以下の式が得られる。
σxt2＝（（xt−mt）2＋（xt-1−mt）2＋・・・＋（xt-N+1−mt）2）／N・・・（１７）
mt＝（xt＋xt-1＋xt-2＋・・・＋xt-N+1）／N             ・・・（１８）
αxt＝１／（σxt2）                                   ・・・（１９）
【００４３】
図１４は、上述の式（１７）乃至式（１９）を定義したときの入力評価値計算部４２の構成例を示している。平均値計算回路６１は、５タップの入力データを入力し、平均値計算を実行する。この平均値計算回路６１の計算結果は、分散計算回路６２に出力され、そこで入力される５タップのデータの各々と平均値との差分の２乗平均をとって、分散が求められる。求められた分散の値は、逆数計算回路６３に出力され、逆数処理された後、出力され、これが入力値の信頼度を示す値となる。この評価値は入力信号の広範囲のばらつきを反映しており、上述式（７）乃至式（１０）に適用することで、時間的に広範囲のノイズに対して効果的なノイズ軽減を行うことができる。
【００４４】
また、例えば、図１５に示すように、１つのタップの誤差に基づいた入力値の評価を行うことが考えられる。すなわち、現入力値を含め過去数タップ（図１５の例では５タップ）の入力値の平均値を求め、この平均値から現入力値のみの誤差の二乗dt2の逆数を信頼度βxtとする場合、以下の様に表される。
dxt2＝（xt−mt）2                                     ・・・（２０）
mt＝（xt＋xt-1＋xt-2＋・・・＋xt-N+1）／N             ・・・（２１）
βxt＝１／（dxt2）                                    ・・・（２２）
【００４５】
この評価値は、基準値（ここでは局所平均）からの現入力値のみの誤差の大きさを反映しており、式（７）乃至式（１０）に適用することで、時間的に局所的なノイズに対して効果的なノイズ軽減が行える。数タップの分散を軸にした評価に比べ、１タップ毎の評価が行えるため、入力の変化に対して敏感な評価となる。特に、基準値として真値に近い値が得られれば効果的な評価法であると言える。
【００４６】
さらに、入力値の評価方法として、分散に基づいた評価と１タップの誤差に基づいた評価を組み合わせることによって評価することも考えられる。すなわち、関係式は、以下のように表される。
γxt＝αxt＋βxt                                      ・・・（２３）
【００４７】
これは、入力信号のある程度広い範囲での評価と、非常に狭い範囲での局所的な評価を組み合わせたもので、入力信号のノイズが時間的に変動している場合（ある程度広い範囲での変動と非常に狭い範囲での変動）に効果的な評価値になるものと考えられる。
【００４８】
尚、上記入力値の信頼度の計算に当たっては、入力値のタップ数を増やすことによって、入力値の平均値を真値に近づけていくようにしてもよく、これによりさらに効果的にノイズを軽減するようにしてもよい。
【００４９】
次に、図１６のフローチャートを参照して、ノイズ軽減部１３の動作について説明する。ステップＳ３１において、画像情報が入力され、入力された現入力データは、入力評価値計算部４２に入力されると共にレジスタ４１ａに記憶される。また、このとき、レジスタ４１ａ乃至４１ｄに記憶されていた過去の入力値も、入力評価値計算部４２に入力されると共に、隣のレジスタへと値が順次シフトしていく。但し、レジスタ４１ｄに記憶されている入力データは、入力評価値計算部４２に入力されるのみである。
【００５０】
ステップＳ３２において、上述の何れかの方法で入力評価値計算がなされる。例えば、図１４の例においては、入力データが平均値計算回路６１に入力され、入力データの平均値が計算され、計算された平均値が、分散計算回路６２に入力され、入力値との差分を二乗し、分散計算が行われた後、逆数計算回路６３に出力され、逆数処理されて、入力値の評価計算が終了する。
【００５１】
計算された入力評価値は、重み計算部４３及び出力評価値計算部４４に送られ、ステップＳ３３において、出力評価値計算部４４は、入力評価値と１時刻前の出力評価を用いて、式（８）に基づいて、出力評価値を計算し、レジスタ４５に出力する。レジスタ４５は、１時刻前の出力評価値を重み計算部４３に送信する。これを受信した重み計算部４３は、入力評価値と出力評価値から、式（９）に基づいて重み計算を行う。
【００５２】
ステップＳ３４において、重み付け部４６は、計算された重みを１から減算した値と入力値の積をとる。また、重み付け部４８は、重みとして計算された値とレジスタ４９から出力される前回の出力値との積を取る。そして、演算器５０が、それぞれの和を取ることによって重み付け平均が計算される。
【００５３】
ステップＳ３５において、演算器５０によって重み付け部４６の出力と、重み付け部４８の出力の和が演算され、演算された値が出力される。
【００５４】
ステップＳ３６において、入力評価値計算部４２は、入力が終了したか否かを判定し、入力が終了していると判定されたとき処理が終了され、入力が終了していないと判定されたとき、ステップＳ３７において、レジスタ４５に記憶されている出力値の評価値が更新され、ステップＳ３１の処理に戻り、それ以降の処理が繰り返される。
【００５５】
上述のように、方式変換選択部１は、変換方法選択信号と出力画像をクラス分類適応処理部２に出力する。このノイズ軽減された画像情報を変換方式選択信号に基づいて、方式変換するクラス分類適応処理部２の動作について、空間クラスタップおよび動きクラスタップの具体例を用いて以下に説明する。
【００５６】
図１７及び図１８は、525iから1050iに変換する場合（静止画ではない場合）に第２のタップ選択回路２２により選択されるタップを示す。図１７及び図１８は、時間的に連続するフレームＦ−１の奇数フィールドｏ（Ｆ−１／ｏと表記する）、Ｆ−１の偶数フィールド（Ｆ−１／ｅ）、Ｆ／ｏ、Ｆ／ｅのそれぞれを垂直方向に切り出した時の画素配列を示す。
【００５７】
図１７に示すように、フィールドＦ／ｏのラインデータＬ１及びＬ２を予測するときの空間クラスタップは、このフィールドＦ／ｏと直前のフィールドＦ−１／ｅに含まれ、出力すべき1050iの画素の近傍の入力画素Ｔ１乃至Ｔ７である。フィールドＦ／ｅのラインデータＬ１およびＬ２を予測するときには、図１８に示すように、フィールドＦ／ｅに含まれ、作成すべき1050i信号の画素の近傍の入力画素Ｔ１乃至Ｔ３及び前フィールドＦ／ｏの入力画素Ｔ４乃至Ｔ７である。尚、ラインデータＬ１の画素を予測するモード１では、画素Ｔ７をクラスタップとして選択せず、ラインデータＬ２の画素の予測するモード２では、画素Ｔ４をクラスタップとして選択しないようにしても良い。
【００５８】
図１９および図２０は、525iから525p変換の場合（静止画である場合）に第２のタップ選択回路２２により選択される入力画素を示す。図１９および図２０は、時間的に連続するフレームＦ−１の奇数フィールドｏ（Ｆ−１／ｏと表記する）、Ｆ−１の偶数フィールド（Ｆ−１／ｅ）、Ｆ／ｏ、Ｆ／ｅのそれれぞれの垂直方向の画素配列を示す。
【００５９】
図１９に示すように、フィールドＦ／ｏのラインデータＬ１およびＬ２を予測する時の空間クラスタップは、このフィールドＦ／ｏの次のフィールドＦ／ｅの、作成すべき525pの画素と空間的に近傍位置の入力画素Ｔ１及びＴ２、フィールドＦ／ｏの、作成すべき525pの画素の近傍の入力画素Ｔ３乃至Ｔ５、並びに前フィールドＦ−１／ｅの入力画素Ｔ６及びＴ７である。フィールドＦ／ｅのラインデータＬ１およびＬ２を予測するときには、図２０で示すように、このフィールドＦ／ｅの次のフィールドＦ／ｏの、作成すべき525pの画素と空間的に近傍位置の入力画素Ｔ１，Ｔ２、フィールドＦ／ｅの、作成すべき525pの画素と空間的に近傍位置の入力画素Ｔ３乃至Ｔ５、並びに、前フィールドＦ／ｏの入力画素Ｔ６、Ｔ７である、尚、ラインデータＬ１の画素を予測するモード１では、画素Ｔ７をクラスタップとして選択せず、ラインデータＬ２の画素を予測するモード２では、画素Ｔ４をクラスタップとして選択しないようにしてもよい。
【００６０】
さらに、空間クラスタップは、図１７乃至図２０に示すように、複数のフィールドの同位置の垂直位置にある入力画素に加えて、水平方向の位置の入力画素を使用してもよい。
【００６１】
図２１及び図２２は、第３のタップ選択回路２３により選択されるタップ、すなわち動きクラスタップの例を示す。図２１は、525iから1050i（静止画ではない場合）の変換を行うときの動きクラスタップである。図２１に示すように、フィールドＦ／ｏのラインデータＬ１およびＬ２を予測するときの動きクラスタップは、このフィールドＦ／ｏの、作成すべき1050iの画素ｎ１，ｎ３，ｎ５、前のフィールドＦ／ｅの入力画素ｎ２，ｎ４，ｎ６、前のフィールドＦ−１／ｏの入力画素ｍ２，ｍ４，ｍ６と、さらに前のフィールドＦ−１／ｏの入力画素ｍ１，ｍ３，ｍ５である。
【００６２】
図２２は、525iから525p（静止画の場合）の変換を行うときの動きクラスタップである。図２２に示すように、フィールドＦ／ｏのラインデータＬ１およびＬ２を予測するときの動きクラスタップは、このフィールドＦ／ｏの、作成すべき525pの画素の近傍の入力画素ｎ１，ｎ３，ｎ５、次のフィールドＦ／ｅの入力画素ｎ２，ｎ４，ｎ６、前のフィールドＦ−１／ｅの入力画素ｍ２，ｍ４，ｍ６、さらに前のフィールドＦ−１／ｏの入力画素ｍ１，ｍ３，ｍ５である。
【００６３】
第１のタップ選択回路２２で選択された空間クラスタップが空間クラス検出回路２５に供給される。空間クラス検出回路２５は、選択された空間クラスタップのレベル分布のパターンを検出する。この場合、空間クラス検出回路２５は、各画素８ビットの入力データを２ビットの入力データへ圧縮する様な処理を行う。例えば、ADRC(Adaptive Dynamic Range Coding)によって、空間クラスタップの入力画素データが圧縮される。
【００６４】
本来、ADRCは、VTR(Video Tape Recorder)向け高能率符号化用に開発された適応的再量子化法であるが、信号レベルの局所的なパターンを短い語長で効率的に表現できるので、ADRCが空間クラス分類のコード発生に使用されている。ADRCは、空間クラスタップのダイナミックレンジをDR、ビット割り当てをｎ、空間クラスタップの画素のデータレベルをＬ、再量子化コードをＱとして、以下の式（２４）により、最大値Ｍａｘと最小値Ｍｉｎとの間を指定されたビット長で均等に分割して再量子化を行う。
【００６５】
ＤＲ＝Ｍａｘ−Ｍｉｎ＋１
Ｑ＝｛（Ｌ−Ｍｉｎ＋０．５）×２／ＤＲ｝              ・・・（２４）
但し、｛  ｝は、切り捨て処理を意味する。
【００６６】
第３のタップ選択回路２３で選択された動きクラスタップが動きクラス検出回路２６に供給される。動きクラス検出回路２６では、以下の式（２５）により動きクラスタップの空間的に同一位置の画素値の差分の絶対値の平均値paramを算出する。
【００６７】
【数１】
0004305688.tif 000003
【００６８】
この平均値paramとしきい値とが比較されることによって、動きの指標である動きクラスが決定される。例えば、（param≦２）の場合は、動きクラス０、（２＜param≦４）の場合は、動きクラス１、（４＜param≦８）の場合は、動きクラス２、（param＞８）の場合は、動きクラス３と、動きクラスが決定される。動きクラス０が動きが最小（静止）であり、動きクラス１，２，３となるに従って、動きが大きいものと判断される。この様に決定された動きクラスは、クラス合成回路２７へ供給される。尚、上述の方法と異なる方法で動きベクトルを検出し、その検出した動きベクトルによって動きクラスを検出しても良い。
【００６９】
クラス合成回路２７は、空間クラス検出回路２５からの空間クラスと、動きクラス検出回路２６からの動きクラスとを合成したクラスコードを発生する。このクラスコードが係数メモリ２８に、そのアドレスとして供給される。係数メモリ２８からは、クラスコードに対応する係数データが読み出される。また、動きクラスがレジスタ３２に供給され、動きクラスに応じて、タップ位置切換情報が切り換えられる。
【００７０】
例えば、動きが無いか、または小さいために、動きクラスが０または１と検出される時には、空間クラスタップが上述した図１７乃至図２０に示すように、２フィールドにまたがるものとされる。もし、動きが比較的大きく、動きクラスが２または３と検出される時には、空間クラスタップが作成すべき画素と同一フィールド内の入力画素のみによって構成される。また、動きクラスによって、第１のクラスタップ選択回路２１のタップ位置情報（レジスタ３１）を切り換えることにより、動きクラスによって、予測タップを切り換えるようにしても良い。さらに、予測タップおよび空間クラスタップの両者を動きクラスによって切り換えるようにしても良い。
【００７１】
係数メモリ２８には、525iのパターンと出力信号の関係を学習することにより、取得された係数データが、各クラス毎に記憶されている。係数のデータは、線形予測式により525iをより高い解像度の画像信号に変換するための情報である。尚、係数データの取得方法については後述する。
【００７２】
クラスコードで示される係数メモリ２８のアドレスから、そのクラスの係数データが読み出される。この係数データは、推定予測演算回路２４に供給される。推定予測演算回路２４は、式（２６）に示すように、第１のタップ選択回路２１からの予測タップ（画素値）Ｔ１，Ｔ２，・・・Ｔｉと、係数メモリ２８からの係数データｗ1，ｗ2，・・・ｗiとの１次結合式の演算を行うことにより、ラインデータＬ１を算出する。ラインデータＬ２も同様に算出される。但し、ラインデータＬ１およびＬ２との間では、使用する係数データが相違する。
Ｌ１＝ｗ1Ｔ１＋ｗ2Ｔ２＋・・・・＋ｗiＴｉ             ・・・（２６）
【００７３】
この様に、入力データに対応する出力データを推定するための係数データが各クラス毎に予め学習により求められた上で、係数メモリ２８に記憶しておき、入力される予測タップおよび読み出された係数データに基づいて演算が行われ、入力データに対応する出力データを形成して出力することにより、入力データを単に補間処理をしたのとは異なる実際の出力データにより近い画像信号を出力することができる。
【００７４】
次に、係数メモリ２８に格納される係数データの作成方法（学習）について図２３を用いて説明する。係数データを学習によって得るためには、まず、既に知られている出力画像（1050iまたは525p）に対応し、出力画像の１／４の画素数の入力画像を図２３の学習装置の２次元間引きフィルタ７１によって形成する。例えば、出力データの垂直方向の画素を垂直間引きフィルタによりフィールド内の垂直方向の周波数が１／２になるように間引き処理し、さらに水平間引きフィルタにより、出力データの水平方向の画素を１／２になるように間引きすることによって、１／４の入力データが形成される。
【００７５】
２次元間引きフィルタ７１からの入力データは、第１のタップ選択回路７２、第２のタップ選択回路７２および第３のタップ選択回路７３にそれぞれ供給される。これらのタップ選択回路は、図３に示す第１のタップ選択回路２１、第２のタップ選択回路２２、および第３のタップ選択回路２３と同様に、予測タップ、空間クラスタップ、動きクラスタップを選択する。第２のタップ選択回路７３からの空間クラスタップが空間クラス検出回路７６に供給される。第３のタップ選択回路７４からの動きクラスタップが動きクラス検出回路７７に供給される。
【００７６】
図３のクラス分類適応処理部２の空間クラス検出回路２５と同様に、空間クラス検出回路７６は、空間クラスタップのデータをADRCにより圧縮し、空間クラスコードを発生する。また、動きクラス検出回路７７は、図３のクラス分類適応処理部２の動きクラス検出回路２６と同様の処理によって、動きクラスタップから動きクラスコードを発生する。空間クラスコードと動きクラスコードが、クラス合成回路７８によって合成され、最終的なクラスが形成される。クラス合成回路７８からのクラスコードが、正規方程式加算回路７９へ供給される。
【００７７】
ここで、正規方程式加算回路７９の説明のために、複数個の入力画素から出力画素への変換式の学習とその予測式を用いた変換について述べる。以下に説明のために学習をより一般化してｎ画素による予測を行う場合について説明する。予測タップとして選択される入力画素のレベルをそれぞれｘ1，ｘ2，・・・ｘnとし、
出力レベルをｙとしたとき、クラス毎に係数データｗ1，ｗ2，・・・ｗnによるｎタップの線形推定式を設定する。これを以下の式（２７）に示す。学習前は、ｗiが未定係数である。
ｙ＝ｗ1ｘ1＋ｗ2ｘ2＋・・・＋ｗnｘn                    ・・・（２７）
【００７８】
学習は、クラス毎に複数の信号データに対して行われ、データ数が、ｍの場合、式（２７）に従って、以下に示す式（２８）が設定される。
ｙ＝ｗ1ｘk1＋ｗ2ｘk2＋・・・＋ｗnｘkn                 ・・・（２８）
（ｋ＝１，２，・・・ｍ）
ｍ＞ｎの場合、係数データｗ1，ｗ2，・・・ｗnは、一意に決まらないので、誤差ベクトルｅの要素を以下の式（２９）で定義し、式（３０）を最小にする係数データが求められる。いわゆる、最小二乗法による解法である。
【００７９】
ｅk＝yk＋｛ｗ1ｘk1＋ｗ2ｘk2＋・・・＋ｗnｘkn｝        ・・・（２９）
（ｋ＝１，２，・・・ｍ）
【００８０】
【数２】
0004305688.tif 000004
【００８１】
ここで、式（３０）のｗiによる変微分係数を求める。それは以下の式（３１）を０にするように、各係数を求めればよい。
【００８２】
【数３】
0004305688.tif 000005
【００８３】
以下の式（３２），式（３３）のようにｘij，ｙiを定義すると、式（３１）は、行列を用いて、式（３４）に書き換えられる。
【００８４】
【数４】
0004305688.tif 000006
【００８５】
【数５】
0004305688.tif 000007
【００８６】
【数６】
0004305688.tif 000008
【００８７】
この方程式は、一般に正規化方程式と呼ばれている。正規方程式加算回路７９は、クラスコード合成回路７８から供給されたクラスコードと、第１のタップ選択回路７２から供給された予測タップと、入力されたデータに対応する出力画素を用いて、この正規化方程式の加算を行う。
【００８８】
全ての学習用のデータの入力が終了した後、正規方程式加算回路７９は、予測係数決定回路８０に正規方程式データを出力する。予測係数決定回路８０は、正規方程式を掃き出し法などの一般的な行列解法を用いて、ｗiについて解き、係数データを算出する。予測係数決定回路８０は、算出された予測係数係数メモリ２８に書き込む。
【００８９】
以上の様に学習を行った結果、係数メモリ２８には、クラス毎に、注目する出力画素ｙを推定するための、統計的に最も真値に近い推定値による係数データが格納される。
【００９０】
上述した学習装置において、入力信号とされる出力信号、すなわち、入力値としての前出力信号は、1050iまたは525pが適用される。一方の信号を選択するための変換方法選択信号が、２次元間引きフィルタ７１およびタップ選択制御回路７５に対して供給される。２次元間引きフィルタ７１における間引き処理は、変換方法選択信号によって変更される。タップ選択制御回路７５は、変換方法選択信号を受け取って、第１のタップ選択回路７２によって選択される予測タップ、第２のタップ選択回路７３によって選択される空間クラスタップ、並びに第３のタップ選択回路７４によって選択される動きクラスタップを切り換えるための制御信号を発生する。また、動きクラスに応じて、空間クラスタップを切り換える為、動きクラスコードがタップ選択制御回路７５に対して供給される。
【００９１】
このタップ選択制御回路７５が、発生する制御信号によって、変換出力の信号の走査線構造（1050iまたは525p）に応じて、上述したクラス分類適応処理部２における処理と同様に、選択されるタップが切り換えられる。
【００９２】
以上のように、入力された画像情報は、方式変換選択部１の静止画判定部１１によって静止画の判定がされ、走査方式判定部１２によって、この判定に対応した変換方法が選択されると共に、ノイズ軽減部１３によってノイズ軽減処理がされ、クラス分類適応処理部２に、変換方法選択信号とノイズ軽減処理された画像情報が出力される。これによって、静止画像には525p、それ以外の画像には1050iが選択され、それぞれに最適な走査線構造による画像出力が可能になると共に、ノイズが軽減された画像を出力するすることが可能になる。
【００９３】
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。
【００９４】
【発明の効果】
請求項１に記載の画像処理装置、請求項２に記載の画像処理方法、および請求項３に記載の記録媒体によれば、最適な走査線構造で画像を出力することができるようになる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明を適用した構成例を示すブロック図である。
【図２】図１の方式変換選択部の構成例を示すブロック図である。
【図３】図１のクラス分類適応処理部の構成例を示すブロック図である。
【図４】  525iインタレース画像と525pノンインタレース画素の配置を説明する図である。
【図５】  525iインタレース画像と1050iインタレース画像の画素の配置を説明する図である。
【図６】  525pを出力するときのライン倍速処理を説明する図である。
【図７】静止画判定部の動作を説明するフローチャートである。
【図８】走査方式判定部の動作を説明するフローチャートである。
【図９】入力値のばらつきとそれに対応した信頼度の関係を示す図である。
【図１０】図２のノイズ軽減部の構成例を示す図である。
【図１１】現在の入力値の信頼度、１時刻前の出力値の信頼度、および出力値の信頼度の関係を示す図である。
【図１２】入力データと出力データのそれぞれのパラメータの関係を示す図である。
【図１３】入力値の信頼度を５タップの入力値の平均とその分散から求める場合の説明をする図である。
【図１４】図１０の入力評価値計算部の構成例を示す図である。
【図１５】入力値の信頼度を１タップの入力値と５タップの平均値から求める場合の説明をする図である。
【図１６】ノイズ軽減部の動作を説明するフローチャートである。
【図１７】入力画素および1050iの画素の位置関係と、空間クラスタップの例を示す図である。
【図１８】入力画素および1050iの画素の位置関係と、空間クラスタップの例を示す図である。
【図１９】入力画素および525pの画素の位置関係と、空間クラスタップの例を示す図である。
【図２０】入力画素および525pの画素の位置関係と、空間クラスタップの例を示す図である。
【図２１】入力画素および1050iの画素の位置関係と、動きクラスタップの例を示す図である。
【図２２】入力画素および525pの画素の位置関係と、動きクラスタップの例を示す図である。
【図２３】学習装置の構成例を示す図である。
【符号の説明】
１  方式変換選択部，  ２  クラス分類適応処理部，  １１  静止画判定部，１２  走査方式判定部，  １３  ノイズ軽減部，  ２１  第１のタップ選択回路，  ２２  第２のタップ選択回路，  ２３  第３のタップ選択回路，  ２４  推定予測演算回路，  ２５  空間クラス検出回路，  ２６  動きクラス検出回路，  ２７  クラス合成回路，  ２８  係数メモリ，  ２９  線順次変換回路，  ３０乃至３３  レジスタ，  ３４  情報メモリバンク，  ４１ａ乃至４１ｂ  レジスタ，  ４２  入力評価値計算部，  ４３  重み計算部，  ４４  出力評価計算部，  ４６，４８  重み付け部，  ６１  平均値計算回路，  ６２  分散計算回路，  ６３  逆数計算回路，  ７１  ２次元間引きフィルタ，  ７２  第１のタップ選択回路，  ７３  第２のタップ選択回路，  ７４  第３のタップ選択回路，  ７５  タップ選択制御回路，  ７６  空間クラス検出回路，  ７７  動きクラス検出回路，  ７８  クラス合成回路，  ７９  正規方程式加算回路，  ８０  予測係数決定回路
【図１】
0004305688.tif 000009
【図２】
0004305688.tif 000010
【図３】
0004305688.tif 000011
【図４】
0004305688.tif 000012
【図５】
0004305688.tif 000013
【図６】
0004305688.tif 000014
【図７】
0004305688.tif 000015
【図８】
0004305688.tif 000016
【図９】
0004305688.tif 000017
【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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