(57)【要約】【課題】より美しい、自然な画像を生成することができるようにする。【解決手段】領域抽出部１１１は、入力されたSD信号から、クラスタップを抽出し、パターン検出部１１２およびクラスコード決定部１１３がクラスコードを決定する。波形特徴量演算部１１７は、供給されたクラスタップを構成するそれぞれ画素の輝度値と、クラスコード毎に予め複数種類記憶されている、クラスタップを構成する画素の輝度値との差分に基づいて得られる値のそれぞれを要素としたベクトルを生成する。予測係数生成部１１８は、生成されたベクトルを用いて重みを生成し、クラスコード毎に予め複数種類記憶されている、予測タップを構成するそれぞれ画素に対応する係数に重み付けを行い、最終的な予測係数を生成する。予測演算部１１６が、領域抽出部１１５が抽出した予測タップに、予測係数生成部１１８より供給された予測係数を用いた線形１次式を演算することでHD信号を生成する。【選択図】図６
2009278554.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
第１の信号の画像から、注目画素を中心とする複数の画素により構成されるクラスタップを抽出するクラスタップ抽出手段と、
前記抽出されたクラスタップのクラスコードを決定するクラスコード決定手段と、
前記抽出されたクラスタップの各画素の値のそれぞれと、前記決定されたクラスコードに対応付けられて予め記憶されているＮ組の前記クラスタップの各画素に対応する値とに基づいて、Ｎ次元ベクトルを生成するベクトル生成手段と、
前記生成されたN次元ベクトルに基づいて生成される重み係数と、前記決定されたクラスコードに対応付けられて予め記憶されているN組の予測係数とに基づいて、最終予測係数を生成する最終予測係数生成手段と、
前記第１の信号の画像から、注目画素を中心とする複数の画素により構成される予測タップを抽出する予測タップ抽出手段と、
前記生成された最終予測係数および前記抽出された予測タップの各画素の値とに基づいて、前記注目画素に対応する第２の信号の画素の値を演算する演算手段と
を備える画像処理装置。
【請求項２】
前記ベクトル生成手段は、
前記第１の信号の周波数の帯域、またはダイナミックレンジに応じて定まる基底値に対応するN組の前記クラスタップの各画素に対応する値に基づいて、前記Ｎ次元ベクトルを生成し、
前記最終予測係数生成手段は、
前記重み係数と、前記基底値に対応するN組の予測係数とに基づいて、前記最終予測係数を生成する
請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項３】
前記ベクトル生成手段は、
前記第１の信号としての画像の信号の生成に用いられた前記画像の圧縮符号化処理において設定されたビットレートに応じて定まる基底値に対応するN組の前記クラスタップの各画素に対応する値に基づいて、前記Ｎ次元ベクトルを生成し、
前記最終予測係数生成手段は、
前記重み係数と、前記基底値に対応するN組の予測係数とに基づいて、前記最終予測係数を生成する
請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項４】
第１の信号の画像から、注目画素を中心とする複数の画素により構成されるクラスタップを抽出し、
前記抽出されたクラスタップのクラスコードを決定し、
前記抽出されたクラスタップの各画素の値のそれぞれと、前記決定されたクラスコードに対応付けられて予め記憶されているＮ組の前記クラスタップの各画素に対応する値とに基づいて、Ｎ次元ベクトルを生成し、
前記生成されたN次元ベクトルに基づいて生成される重み係数と、前記決定されたクラスコードに対応付けられて予め記憶されているN組の予測係数とに基づいて、最終予測係数を生成し、
前記第１の信号の画像から、注目画素を中心とする複数の画素により構成される予測タップを抽出し、
前記生成された最終予測係数および前記抽出された予測タップの各画素の値とに基づいて、前記注目画素に対応する第２の信号の画素の値を演算するステップ
を含む画像処理方法。
【請求項５】
コンピュータを、
第１の信号の画像から、注目画素を中心とする複数の画素により構成されるクラスタップを抽出するクラスタップ抽出手段と、
前記抽出されたクラスタップのクラスコードを決定するクラスコード決定手段と、
前記抽出されたクラスタップの各画素の値のそれぞれと、前記決定されたクラスコードに対応付けられて予め記憶されているＮ組の前記クラスタップの各画素に対応する値とに基づいて、Ｎ次元ベクトルを生成するベクトル生成手段と、
前記生成されたN次元ベクトルに基づいて生成される重み係数と、前記決定されたクラスコードに対応付けられて予め記憶されているN組の予測係数とに基づいて、最終予測係数を生成する最終予測係数生成手段と、
前記第１の信号の画像から、注目画素を中心とする複数の画素により構成される予測タップを抽出する予測タップ抽出手段と、
前記生成された最終予測係数および前記抽出された予測タップの各画素の値とに基づいて、前記注目画素に対応する第２の信号の画素の値を演算する演算手段とを備える画像処理装置として機能させる
プログラム。
【請求項６】
与えられたパラメータの設定値に対応して第２の信号を第１の信号に変換する変換手段と、
前記変換された第１の信号の画像から、注目画素を中心とする複数の画素により構成されるクラスタップを抽出するクラスタップ抽出手段と、
前記抽出されたクラスタップのクラスコードを決定するクラスコード決定手段と、
前記抽出されたクラスタップの各画素の値のそれぞれを、前記パラメータの設定値に対応して定まる基底値および前記決定されたクラスコードに対応付けて平均化して記憶する平均記憶手段と、
前記第１の信号の画像から、注目画素を中心とする複数の画素により構成される予測タップを抽出する予測タップ抽出手段と、
前記第２の信号において前記注目画素に対応する画素の値、および前記抽出された予測タップの各画素の値に基づいて、正規方程式を生成する方程式生成手段と、
前記生成された方程式を解くことで、前記第１の信号の画素の値から前記第２の信号の画素の値を求めるための予測係数を決定する予測係数決定手段と、
前記決定された予測係数を、前記決定されたクラスコードおよび前記パラメータの設定値に対応して定まる基底値に対応付けて記憶する係数記憶手段と
を備える学習装置。
【請求項７】
前記変換手段は、
前記第１の信号の周波数の帯域、またはダイナミックレンジを変更するパラメータの設定値に対応して、前記第２の信号を、N通りの第１の信号に変換し、
前記平均記憶手段は、抽出されたクラスタップの各画素の値のそれぞれを、前記N通りの基底値および前記決定されたクラスコードに対応付けて平均化して記憶し、
前記係数記憶手段は、前記決定された予測係数を、前記決定されたクラスコードおよび前記N通りの基底値に対応付けて記憶する
請求項６に記載の学習装置。
【請求項８】
前記変換手段は、
前記第１の信号としての画像の信号の生成に用いられた前記画像の圧縮符号化処理において設定されたビットレートに関するパラメータの設定値に対応して、前記第２の信号を、N通りの第１の信号に変換し、
前記平均記憶手段は、抽出されたクラスタップの各画素の値のそれぞれを、前記N通りの基底値および前記決定されたクラスコードに対応付けて平均化して記憶し、
前記係数記憶手段は、前記決定された予測係数を、前記決定されたクラスコードおよび前記N通りの基底値に対応付けて記憶する
請求項６に記載の学習装置。
【請求項９】
与えられたパラメータの設定値に対応して第２の信号を第１の信号に変換し、
前記変換された第１の信号の画像から、注目画素を中心とする複数の画素により構成されるクラスタップを抽出し、
前記抽出されたクラスタップのクラスコードを決定し、
前記抽出されたクラスタップの各画素の値のそれぞれを、前記パラメータの設定値に対応して定まる基底値および前記決定されたクラスコードに対応付けて平均化して記憶し、
前記第１の信号の画像から、注目画素を中心とする複数の画素により構成される予測タップを抽出し、
前記第２の信号において前記注目画素に対応する画素の値、および前記抽出された予測タップの各画素の値に基づいて、正規方程式を生成し、
前記生成された方程式を解くことで、前記第１の信号の画素の値から前記第２の信号の画素の値を求めるための予測係数を決定し、
前記決定された予測係数を、前記決定されたクラスコードおよび前記パラメータの設定値に対応して定まる基底値に対応付けて記憶するステップ
を含む学習方法。
【請求項１０】
コンピュータを、
与えられたパラメータの設定値に対応して第２の信号を第１の信号に変換する変換手段と、
前記変換された第１の信号の画像から、注目画素を中心とする複数の画素により構成されるクラスタップを抽出するクラスタップ抽出手段と、
前記抽出されたクラスタップのクラスコードを決定するクラスコード決定手段と、
前記抽出されたクラスタップの各画素の値のそれぞれを、前記パラメータの設定値に対応して定まる基底値および前記決定されたクラスコードに対応付けて平均化して記憶する平均記憶手段と、
前記第１の信号の画像から、注目画素を中心とする複数の画素により構成される予測タップを抽出する予測タップ抽出手段と、
前記第２の信号において前記注目画素に対応する画素の値、および前記抽出された予測タップの各画素の値に基づいて、正規方程式を生成する方程式生成手段と、
前記生成された方程式を解くことで、前記第１の信号の画素の値から前記第２の信号の画素の値を求めるための予測係数を決定する予測係数決定手段と、
前記決定された予測係数を、前記決定されたクラスコードおよび前記パラメータの設定値に対応して定まる基底値に対応付けて記憶する係数記憶手段とを備える学習装置として機能させる
プログラム。
【請求項１１】
請求項５または請求項１０に記載のプログラムが記録されている記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像処理装置および方法、学習装置および方法、プログラム、並びに記録媒体に関し、特に、より美しい、自然な画像を生成することができるようにする画像処理装置および方法、学習装置および方法、プログラム、並びに記録媒体に関する。
【背景技術】
【０００２】
標準テレビジョン信号（ＳＤ信号）を高解像度の信号（ＨＤ信号）に変換するために、クラス分類適応処理を用いる手法が提案されている（例えば、特許文献１参照）。
【０００３】
特許文献１の技術により、ＳＤ信号をＨＤ信号に変換する場合、まず、入力ＳＤ信号からなるクラスタップの特徴を、ＡＤＲＣ（適応的ダイナミックレンジ符号化）等を用いて求め、得られたクラスタップの特徴に基づいてクラス分類を行う。そして、そのクラス毎に用意された予測係数と、入力ＳＤ信号からなる予測タップとの演算を行うことによって、ＨＤ信号を得る。
【０００４】
クラス分類は、予測値を求めようとする高Ｓ／Ｎ画素の位置に対応する低Ｓ／Ｎ画像の位置から空間的または時間的に近い位置にある低Ｓ／Ｎ画素の画素値のパターンによって、各高Ｓ／Ｎ画素を、いわばグループ分けするものであり、適応処理は、各グループ（上述のクラスに相当する）ごとに、そのグループに属する高Ｓ／Ｎ画素に対して、より適した予測係数を求めて、その予測係数により、画質の向上を図るものであるから、クラス分類は、基本的には、予測値を求めようとする高Ｓ／Ｎ画素に関係する、より多くの画素からクラスタップを構成して行うのが望ましい。
【０００５】
しかしながら、クラスタップを構成する画素を増加させると、クラス数は、指数関数的に増大し、学習処理や予測処理における演算量や演算時間が増大する。
【０００６】
また、予測処理においても、より多くの画素から予測タップを構成した方が、よりＳ／Ｎを向上させた画像を得ることができるが、予測タップを構成する画素を増加させると、やはり、学習処理や予測処理における演算量や演算時間が増大する。
【０００７】
そこで、生徒画像から、それと特性の異なる第１および第２のぼけ画像を生成し、それらの画素を用いて、タップ（クラスタップや予測タップ）を構成し、より画質を向上させる予測係数を得ることも提案されている（例えば、特許文献２参照）。
【０００８】
第１や第２のぼけ画像の画素は、それを生成するのに用いた生徒画像の複数の画素の影響を受けており、従って、第１や第２のぼけ画像の画素を、タップに含めて構成することで、そのタップには、生徒画像における、ある程度大きな範囲の画像の性質が反映される。さらに、タップには、生徒画像の画素も含まれるため、その微小な範囲の画像の性質も反映される。従って、タップには、生徒画像の、いわばマクロ的な性質とミクロ的な性質の両方が含まれることとなり、このようなタップを用いることで、より画質を向上させる予測係数を得ることができるのである。
【０００９】
【特許文献１】特開平７−７９４１８号公報
【特許文献２】特開２００１−２２２７０２号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１０】
ところで、従来のクラス分類適応処理では、画素数（画像のサンプリング周波数）の差に伴う高解像度波形の予測処理を、画像信号の位相シフトや画像波形の定常性も含めて行っていた。ＨＤ信号の画素数はＳＤ信号の画素数よりも多いことから、ＨＤ信号を構成する画素データを生成する際に、ＳＤ信号の画素位置に対して垂直または水平の方向に位相がずれた画素位置における空間方向の波形の定常性を含めた画素データも生成する必要があるためである。
【００１１】
しかしながら、学習によって教師画素値と予測値の誤差が最小になるように予測係数が決定されるとしても、学習時の画像波形の特性と予測時の画像波形の特性が必ずしもマッチしている状態であるとは限らない。
【００１２】
例えば、学習時に用いられたＳＤ画像の画素の輝度値の変化に基づく周波数の帯域と、ＨＤ画像の画素の輝度値の変化に基づく周波数の帯域との組み合わせが、実際に入力されたSD画像からHD画像を生成する場合、そのSD画像に対応するHD画像の画素値を生成する（予測する）ときに適切なものであるとは限らない。実際の解像度変換においては、ＳＤ画像の画素の輝度値の変化に基づく周波数の帯域と、ＨＤ画像の画素の輝度値の変化に基づく周波数の帯域との組み合わせが多数存在するからである。
【００１３】
このような学習時の画像波形の特性と予測時の画像波形の特性の違いにより、画像の破綻の発生や高解像度感の不足を招くことがある。
【００１４】
本発明はこのような状況に鑑みてなされたものであり、より美しい、自然な画像を生成することができるようにするものである。
【課題を解決するための手段】
【００１５】
本発明の第１の側面は、第１の信号の画像から、注目画素を中心とする複数の画素により構成されるクラスタップを抽出するクラスタップ抽出手段と、前記抽出されたクラスタップのクラスコードを決定するクラスコード決定手段と、前記抽出されたクラスタップの各画素の値のそれぞれと、前記決定されたクラスコードに対応付けられて予め記憶されているＮ組の前記クラスタップの各画素に対応する値とに基づいて、Ｎ次元ベクトルを生成するベクトル生成手段と、前記生成されたN次元ベクトルに基づいて生成される重み係数と、前記決定されたクラスコードに対応付けられて予め記憶されているN組の予測係数とに基づいて、最終予測係数を生成する最終予測係数生成手段と、前記第１の信号の画像から、注目画素を中心とする複数の画素により構成される予測タップを抽出する予測タップ抽出手段と、前記生成された最終予測係数および前記抽出された予測タップの各画素の値とに基づいて、前記注目画素に対応する第２の信号の画素の値を演算する演算手段とを備える画像処理装置である。
【００１６】
前記ベクトル生成手段は、前記第１の信号の周波数の帯域、またはダイナミックレンジに応じて定まる基底値に対応するN組の前記クラスタップの各画素に対応する値に基づいて、前記Ｎ次元ベクトルを生成し、前記最終予測係数生成手段は、前記重み係数と、前記基底値に対応するN組の予測係数とに基づいて、前記最終予測係数を生成するようにすることができる。
【００１７】
前記ベクトル生成手段は、前記第１の信号としての画像の信号の生成に用いられた前記画像の圧縮符号化処理において設定されたビットレートに応じて定まる基底値に対応するN組の前記クラスタップの各画素に対応する値に基づいて、前記Ｎ次元ベクトルを生成し、前記最終予測係数生成手段は、前記重み係数と、前記基底値に対応するN組の予測係数とに基づいて、前記最終予測係数を生成するようにすることができる。
【００１８】
本発明の第１の側面は、第１の信号の画像から、注目画素を中心とする複数の画素により構成されるクラスタップを抽出し、前記抽出されたクラスタップのクラスコードを決定し、前記抽出されたクラスタップの各画素の値のそれぞれと、前記決定されたクラスコードに対応付けられて予め記憶されているＮ組の前記クラスタップの各画素に対応する値とに基づいて、Ｎ次元ベクトルを生成し、前記生成されたN次元ベクトルに基づいて生成される重み係数と、前記決定されたクラスコードに対応付けられて予め記憶されているN組の予測係数とに基づいて、最終予測係数を生成し、前記第１の信号の画像から、注目画素を中心とする複数の画素により構成される予測タップを抽出し、前記生成された最終予測係数および前記抽出された予測タップの各画素の値とに基づいて、前記注目画素に対応する第２の信号の画素の値を演算するステップを含む画像処理方法である。
【００１９】
本発明の第１の側面は、コンピュータを、第１の信号の画像から、注目画素を中心とする複数の画素により構成されるクラスタップを抽出するクラスタップ抽出手段と、前記抽出されたクラスタップのクラスコードを決定するクラスコード決定手段と、前記抽出されたクラスタップの各画素の値のそれぞれと、前記決定されたクラスコードに対応付けられて予め記憶されているＮ組の前記クラスタップの各画素に対応する値とに基づいて、Ｎ次元ベクトルを生成するベクトル生成手段と、前記生成されたN次元ベクトルに基づいて生成される重み係数と、前記決定されたクラスコードに対応付けられて予め記憶されているN組の予測係数とに基づいて、最終予測係数を生成する最終予測係数生成手段と、前記第１の信号の画像から、注目画素を中心とする複数の画素により構成される予測タップを抽出する予測タップ抽出手段と、前記生成された最終予測係数および前記抽出された予測タップの各画素の値とに基づいて、前記注目画素に対応する第２の信号の画素の値を演算する演算手段とを備える画像処理装置として機能させるプログラムである。
【００２０】
本発明の第１の側面においては、第１の信号の画像から、注目画素を中心とする複数の画素により構成されるクラスタップが抽出され、前記抽出されたクラスタップのクラスコードが決定され、前記抽出されたクラスタップの各画素の値のそれぞれと、前記決定されたクラスコードに対応付けられて予め記憶されているＮ組の前記クラスタップの各画素に対応する値とに基づいて、Ｎ次元ベクトルが生成され、前記生成されたN次元ベクトルに基づいて生成される重み係数と、前記決定されたクラスコードに対応付けられて予め記憶されているN組の予測係数とに基づいて、最終予測係数が生成され、前記第１の信号の画像から、注目画素を中心とする複数の画素により構成される予測タップが抽出され、前記生成された最終予測係数および前記抽出された予測タップの各画素の値とに基づいて、前記注目画素に対応する第２の信号の画素の値が演算される。
【００２１】
本発明の第２の側面は、与えられたパラメータの設定値に対応して第２の信号を第１の信号に変換する変換手段と、前記変換された第１の信号の画像から、注目画素を中心とする複数の画素により構成されるクラスタップを抽出するクラスタップ抽出手段と、前記抽出されたクラスタップのクラスコードを決定するクラスコード決定手段と、前記抽出されたクラスタップの各画素の値のそれぞれを、前記パラメータの設定値に対応して定まる基底値および前記決定されたクラスコードに対応付けて平均化して記憶する平均記憶手段と、前記第１の信号の画像から、注目画素を中心とする複数の画素により構成される予測タップを抽出する予測タップ抽出手段と、前記第２の信号において前記注目画素に対応する画素の値、および前記抽出された予測タップの各画素の値に基づいて、正規方程式を生成する方程式生成手段と、前記生成された方程式を解くことで、前記第１の信号の画素の値から前記第２の信号の画素の値を求めるための予測係数を決定する予測係数決定手段と、前記決定された予測係数を、前記決定されたクラスコードおよび前記パラメータの設定値に対応して定まる基底値に対応付けて記憶する係数記憶手段とを備える学習装置である。
【００２２】
前記変換手段は、前記第１の信号の周波数の帯域、またはダイナミックレンジを変更するパラメータの設定値に対応して、前記第２の信号を、N通りの第１の信号に変換し、前記平均記憶手段は、抽出されたクラスタップの各画素の値のそれぞれを、前記N通りの基底値および前記決定されたクラスコードに対応付けて平均化して記憶し、前記係数記憶手段は、前記決定された予測係数を、前記決定されたクラスコードおよび前記N通りの基底値に対応付けて記憶するようにすることができる。
【００２３】
前記変換手段は、前記第１の信号としての画像の信号の生成に用いられた前記画像の圧縮符号化処理において設定されたビットレートに関するパラメータの設定値に対応して、前記第２の信号を、N通りの第１の信号に変換し、前記平均記憶手段は、抽出されたクラスタップの各画素の値のそれぞれを、前記N通りの基底値および前記決定されたクラスコードに対応付けて平均化して記憶し、前記係数記憶手段は、前記決定された予測係数を、前記決定されたクラスコードおよび前記N通りの基底値に対応付けて記憶するようにすることができる。
【００２４】
本発明の第２の側面は、与えられたパラメータの設定値に対応して第２の信号を第１の信号に変換し、前記変換された第１の信号の画像から、注目画素を中心とする複数の画素により構成されるクラスタップを抽出し、前記抽出されたクラスタップのクラスコードを決定し、前記抽出されたクラスタップの各画素の値のそれぞれを、前記パラメータの設定値に対応して定まる基底値および前記決定されたクラスコードに対応付けて平均化して記憶し、前記第１の信号の画像から、注目画素を中心とする複数の画素により構成される予測タップを抽出し、前記第２の信号において前記注目画素に対応する画素の値、および前記抽出された予測タップの各画素の値に基づいて、正規方程式を生成し、前記生成された方程式を解くことで、前記第１の信号の画素の値から前記第２の信号の画素の値を求めるための予測係数を決定し、前記決定された予測係数を、前記決定されたクラスコードおよび前記パラメータの設定値に対応して定まる基底値に対応付けて記憶するステップを含む学習方法である。
【００２５】
本発明の第２の側面は、コンピュータを、与えられたパラメータの設定値に対応して第２の信号を第１の信号に変換する変換手段と、前記変換された第１の信号の画像から、注目画素を中心とする複数の画素により構成されるクラスタップを抽出するクラスタップ抽出手段と、前記抽出されたクラスタップのクラスコードを決定するクラスコード決定手段と、前記抽出されたクラスタップの各画素の値のそれぞれを、前記パラメータの設定値に対応して定まる基底値および前記決定されたクラスコードに対応付けて平均化して記憶する平均記憶手段と、前記第１の信号の画像から、注目画素を中心とする複数の画素により構成される予測タップを抽出する予測タップ抽出手段と、前記第２の信号において前記注目画素に対応する画素の値、および前記抽出された予測タップの各画素の値に基づいて、正規方程式を生成する方程式生成手段と、前記生成された方程式を解くことで、前記第１の信号の画素の値から前記第２の信号の画素の値を求めるための予測係数を決定する予測係数決定手段と、前記決定された予測係数を、前記決定されたクラスコードおよび前記パラメータの設定値に対応して定まる基底値に対応付けて記憶する係数記憶手段とを備える学習装置として機能させるプログラムである。
【００２６】
本発明の第２の側面においては、与えられたパラメータの設定値に対応して第２の信号が第１の信号に変換され、前記変換された第１の信号の画像から、注目画素を中心とする複数の画素により構成されるクラスタップが抽出され、前記抽出されたクラスタップのクラスコードが決定され、前記抽出されたクラスタップの各画素の値のそれぞれが、前記パラメータの設定値に対応して定まる基底値および前記決定されたクラスコードに対応付けて平均化して記憶され、前記第１の信号の画像から、注目画素を中心とする複数の画素により構成される予測タップが抽出され、前記第２の信号において前記注目画素に対応する画素の値、および前記抽出された予測タップの各画素の値に基づいて、正規方程式が生成され、前記生成された方程式を解くことで、前記第１の信号の画素の値から前記第２の信号の画素の値を求めるための予測係数が決定され、前記決定された予測係数が、前記決定されたクラスコードおよび前記パラメータの設定値に対応して定まる基底値に対応付けて記憶される。
【発明の効果】
【００２７】
本発明によれば、より美しい、自然な画像を生成することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２８】
以下、図面を参照して、本発明の実施の形態について説明する。
【００２９】
最初に、クラス分類適応処理について説明する。
【００３０】
図１は、従来のクラス分類適応処理を応用した画像処理装置１０の構成例を表している。この構成例においては、入力されたSD信号は、領域抽出部１１と領域抽出部１５に供給される。領域抽出部１１は、入力されたSD信号から、あらかじめ設定されたフレーム上の所定の位置の所定の画素をクラスタップとして抽出し、パターン検出部１２に供給する。パターン検出部１２は、領域抽出部１１より供給されたクラスタップに対して、例えば、１ビットADRC（Adaptive Dynamic Range Coding）処理し、得られた１ビットADRCコードをクラスコード決定部１３に供給する。
【００３１】
クラスコード決定部１３は、入力された１ビットADRCコードに基づいてクラスコードを決定し、予測係数記憶部１４に供給する。１ビットADRCコードとクラスコードの対応関係はあらかじめ設定されている。予測係数記憶部１４は、クラスコードに対応する予測係数をあらかじめ記憶しており、入力されたクラスコードに対応する予測係数を予測演算部１６に出力する。
【００３２】
領域抽出部１５は、入力されたSD信号から、あらかじめ設定されている領域の画素を予測タップとして抽出し、予測演算部１６に供給する。予測演算部１６は、領域抽出部１５より供給された予測タップに、予測係数記憶部１４より供給された予測係数を用いた線形１次式を演算することでHD信号を生成する。
【００３３】
例えば、予測演算部１６は、予測係数記憶部１４より供給された当該クラスコードに対応するＫ個の予測係数を、領域抽出部１５より供給された予測タップを構成するＫ個の画素のそれぞれの輝度値に乗じて積和演算を行うことにより、HD信号の画素値を求めるようになされている。
【００３４】
図２は、予測係数記憶部１４に記憶される予測係数を、学習によって求める学習装置２０の構成例を表している。この学習装置２０においては、２次元間引きフィルタ２１が、入力された教師画像としてのHD信号から生徒画像としてのSD信号を生成し、領域抽出部２２と領域抽出部２５に供給している。領域抽出部２２は、SD信号からクラスタップを抽出し、パターン検出部２３に供給する。領域抽出部２２が抽出する領域（注目画素に対応するクラスタップの相対的位置関係）は、図１の領域抽出部１１における場合と同一とされている。
【００３５】
パターン検出部２３は、領域抽出部２２より供給されたクラスタップに対して、例えば、１ビットADRC処理を施し、ADRCコードをクラスコード決定部２４に出力する。
【００３６】
クラスコード決定部２４は、入力されたADRCコードに基づいてクラスコードを決定し、正規方程式生成部２６に出力する。クラスコード決定部２４におけるADRCコードとクラスコードの対応関係は、図１のクラスコード決定部１３における場合と同一である。
【００３７】
領域抽出部２５は、２次元間引きフィルタ２１より入力されたSD信号から予測タップを抽出し、正規方程式生成部２６に供給する。領域抽出部２５が抽出する予測領域（注目画素に対応する予測タップの相対的位置関係）は、図１の領域抽出部１５における場合と同一である。
【００３８】
正規方程式生成部２６は、クラス毎（クラスコード毎）にSD信号とHD信号との線形１次式によりなる正規方程式を生成し、予測係数決定部２７に供給する。予測係数決定部２７は、正規方程式生成部２６より供給された正規方程式を、最小自乗法などにより解くことで予測係数を決定し、予測係数記憶部２８に供給する。予測係数記憶部２８は、予測係数決定部２７より供給された予測係数を記憶する。
【００３９】
なお、クラス分類適応処理の詳細については、例えば、特開平０９−０７４５４３号公報などに詳細に開示されている。
【００４０】
このように、学習装置２０によってあらかじめ教師画像を学習することで生成された予測係数を用いて、画像処理装置１０によってSD信号からHD信号を生成することが可能となる。
【００４１】
図３は、画像処理装置１０により生成されるHD信号の画素の位置を説明する図である。同図において、SD信号の画素（もとの画像の画素）は、円で示されており、HD信号の画素は、四角形（菱形）で示されている。同図の左側には、縦軸を画面垂直方向の画素位置とし、横軸を時間とした場合のSD信号の画素の位置と、HD信号の画素の位置が示されている。同図の右側には、縦軸を画面垂直方向の画素位置とし、横軸を画面水平方向の画素位置とした場合のSD信号の画素の位置と、HD信号の画素の位置が示されている。
【００４２】
図４は、図１の領域抽出部１１、または図２の領域抽出部２２により抽出されるクラスタップの例を示す図である。同図において、注目画素が「×」印で示されており、SD信号の画素は円で示され、生成されるHD信号の画素が黒い四角形（菱形）で示されている。同図において「＃０」は、注目画素のフレームを表しており、「＃−１」は、「＃０」より１フレーム時間的に前のフレームを表している。なお、「＃−１」のフレームにおける点線で示された「×」印は、そのフレームにおいて注目画素に対応する画素位置を表すものである。この例では、図中の円で示される９個のSD信号の画素がクラスタップとして抽出される。
【００４３】
例えば、あるクラスタップが抽出された場合、図４中円で示される９個の画素のそれぞれ輝度値の組み合わせに対応するクラスコードが決定されることになる。
【００４４】
図５は、図１の領域抽出部１５、または図２の領域抽出部２５により抽出される予測タップの例を示す図である。同図において、注目画素が「×」印で示されており、SD信号の画素は円で示され、生成されるHD信号の画素が黒い四角形（菱形）で示されている。同図において「＃０」は、注目画素のフレームを表しており、「＃−１」は、「＃０」より１フレーム時間的に前のフレームを表している。なお、「＃−１」のフレームにおける点線で示された「×」印は、そのフレームにおいて注目画素に対応する画素位置を表すものである。この例では、図中の円で示される１３個のSD信号の画素が予測タップとして抽出される。
【００４５】
例えば、予測演算部１６は、図５中に円で示される１３個の画素（予測タップの画素）のそれぞれの輝度値に、予測係数記憶部１４より供給された当該クラスコードに対応する１３個の予測係数を乗じて積和演算を行うことにより、図中の黒い四角形（菱形）で示されるHD信号の画素値を求めるようになされている。
【００４６】
ところで、従来のクラス分類適応処理においては、学習によって教師画素値と予測値の誤差が最小になるように予測係数が決定されるとしても、学習時の画像波形の特性と予測時の画像波形の特性が必ずしもマッチしている状態であるとは限らない。
【００４７】
なお、ここでは、例えば、画像の中の所定個数の画素のそれぞれの輝度値の変化を画像波形と称している。すなわち、例えば、画素の輝度値を縦軸とし、所定の個数の画素のそれぞれを横軸とし、各画素の輝度値をグラフ上に表して得られる波形などが画像波形となる。
【００４８】
例えば、学習時に用いられたＳＤ画像の画素の輝度値の変化に基づく周波数の帯域と、ＨＤ画像の画素の輝度値の変化に基づく周波数の帯域との組み合わせが、実際に入力されたSD画像からHD画像を生成する場合、そのSD画像に対応するHD画像の画素値を生成する（予測する）ときに適切なものであるとは限らない。実際の解像度変換においては、ＳＤ画像の画素の輝度値の変化に基づく周波数の帯域と、ＨＤ画像の画素の輝度値の変化に基づく周波数の帯域との組み合わせが多数存在するからである。
【００４９】
例えば、図２の学習装置２０において２次元間引きフィルタ２１により、入力された教師画像としてのHD信号から生徒画像としてのSD信号が生成されることになるが、このとき、２次元間引きフィルタ２１のパラメータの設定により、生成されるＳＤ信号の生徒画像の画素の輝度値の周波数帯域、ダイナミックレンジなどを変更することが可能である。従って、同じ教師画像に対して複数の生徒画像を生成することも可能となる。
【００５０】
上述したように、学習装置２０による学習は、教師画像と生徒画像の１対1の組み合わせに基づいて適切な予測係数を決定していくものであるから、例えば、２次元間引きフィルタ２１のパラメータの設定に応じて異なる予測係数が決定されていくことになる。
【００５１】
しかしながら、実際の解像度変換においては、ＳＤ画像の画素の輝度値の変化に基づく周波数の帯域、またはダイナミックレンジなどと、ＨＤ画像の画素の輝度値の変化に基づく周波数の帯域、またはダイナミックレンジなどとの組み合わせが多数存在する。このため、従来のクラス分類適応処理に対応した学習装置２０により学習された予測係数は、実際の解像度変換において用いられる予測係数として、常に適切であるとはいえない。
【００５２】
そこで、本発明においては、ＳＤ画像の画素の輝度値の変化に基づく周波数の帯域、またはダイナミックレンジなどの画像波形の特性に応じたクラス分類適応処理を行うことが可能となるようにする。
【００５３】
図６は、本発明の一実施の形態に係る画像処理装置であって、クラス分類適応処理を応用した画像処理装置１００の構成例を表している。
【００５４】
この画像処理装置１００においては、入力されたSD信号は、領域抽出部１１１と領域抽出部１１５に供給される。領域抽出部１１１は、入力されたSD信号から、あらかじめ設定されたフレーム上の所定の位置の所定の画素をクラスタップとして抽出し、パターン検出部１１２に供給する。また、領域抽出部１１１は、入力されたSD信号から抽出したクラスタップを、波形特徴量演算部１１７に供給する。
【００５５】
パターン検出部１１２は、領域抽出部１１１より供給されたクラスタップに対して、例えば、１ビットADRC（Adaptive Dynamic Range Coding）処理し、得られた１ビットADRCコードをクラスコード決定部１１３に供給する。
【００５６】
クラスコード決定部１１３は、入力された１ビットADRCコードに基づいてクラスコードを決定し、波形特徴量演算部１１７および予測係数生成部１１８に供給する。なお、１ビットADRCコードとクラスコードの対応関係はあらかじめ設定されている。
【００５７】
波形特徴量演算部１１７は、領域抽出部１１１から供給されたクラスタップを構成するそれぞれ画素の輝度値と、クラスコード毎に予め複数種類記憶されている、クラスタップを構成するそれぞれ画素に対応する画素の輝度値との差分を演算する。そして、波形特徴量演算部１１７は、演算された、それぞれの画素値の差分に基づいて得られる値のそれぞれを要素としたベクトルを生成する。ここで生成されたベクトルは、予測係数生成部１１８の処理において用いられる重みを生成するために利用される。
【００５８】
なお、波形特徴量演算部１１７の詳細な構成例については後述する。
【００５９】
予測係数生成部１１８は、波形特徴量演算部１１７により生成されたベクトルを用いて重みとなる係数を生成し、クラスコード毎に予め複数種類記憶されている、予測タップを構成するそれぞれ画素に対応する係数に重み付けを行う。そして、予測係数生成部１１８は、重み付けされた係数に基づいて最終的な予測係数を生成し、予測演算部１１６に供給する。
【００６０】
なお、予測係数生成部１１８の詳細な構成例については後述する。
【００６１】
領域抽出部１１５は、入力されたSD信号から、あらかじめ設定されている領域の画素を予測タップとして抽出し、予測演算部１１６に供給する。予測演算部１１６は、領域抽出部１１５より供給された予測タップに、予測係数生成部１１８より供給された予測係数を用いた線形１次式を演算することでHD信号を生成する。
【００６２】
なお、領域抽出部１１１、パターン検出部１１２、クラスコード決定部１１３、領域抽出部１１５、および予測演算部１１６は、それぞれ図１の領域抽出部１１、パターン検出部１２、クラスコード決定部１３、領域抽出部１５、および予測演算部１６と同様のものとすることができる。
【００６３】
図７は、図６の波形特徴量演算部１１７の詳細な構成例を示すブロック図である。
【００６４】
同図に示されるように、波形特徴量演算部１１７には、基底１の平均波形と入力波形のユークリッド距離を演算する演算部１３１−１、基底２の平均波形と入力波形のユークリッド距離を演算する演算部１３１−２、・・・基底Ｎの平均波形と入力波形のユークリッド距離を演算する演算部１３１−Ｎが設けられている。
【００６５】
上述したように、本発明においては、ＳＤ画像の画素の輝度値の変化に基づく周波数の帯域、またはダイナミックレンジなどの画像波形の特性に応じたクラス分類適応処理を行う。詳細は後述するが、本発明を適用した学習装置２００により、画像波形の特性が異なる複数の生徒画像と、同一の教師画像との組み合わせに基づいて得られた複数の予測係数が予め画像処理装置１００の図示せぬメモリなどに記憶されている。
【００６６】
また、本発明を適用した学習装置２００により、予測係数を学習する場合、従来のクラス分類適応処理と同様に、生徒画像のクラスタップを構成する画素の輝度値が取得されて教師画像の輝度値を求める予測係数が求められる。そして、適切な予測係数を求めるために、複数のクラスタップが抽出されて、それらのクラスタップを構成する画素の輝度値がメモリに足しこまれて平均化されていく。
【００６７】
このように、学習時に得られるクラスコード毎のクラスタップの各画素の輝度値であって、複数のクラスタップの各画素のそれぞれの輝度値が平均化されたものを、図７において平均波形と称している。すなわち、平均波形とは、例えば、クラスタップが９個の画素で構成される場合、９個の画素のそれぞれに対応する輝度値の平均値であって、同一のクラスコード毎に平均化された９個の値（輝度値の平均値）である。
【００６８】
さらに、平均波形は、生徒画像の画像波形の特性に応じて複数得られることになる。すなわち、生徒画像を生成する場合、２次元間引きフィルタのパラメータを第１の設定値として得られた生徒画像を用いた学習において得られる平均波形がクラスコード毎に存在することになる。ここで、２次元間引きフィルタのパラメータを第１の設定値として得られた生徒画像を用いた学習を基底１と称することにする。
【００６９】
同様に、生徒画像を生成する場合、２次元間引きフィルタのパラメータを第２の設定値として得られた生徒画像を用いた学習において得られる平均波形がクラスコード毎に存在することになる。ここで、２次元間引きフィルタのパラメータを第２の設定値として得られた生徒画像を用いた学習を基底２と称することにする。
【００７０】
従って、例えば、同一の教師画像からN個の生徒画像を生成して学習を行う場合、規定１乃至基底Nに対応する平均波形がそれぞれクラスコード毎に存在することになる。これら、それぞれクラスコード毎に存在する規定１乃至基底Nに対応する平均波形は、予め画像処理装置１００の図示せぬメモリなどに記憶されているものとする。
【００７１】
演算部１３１−１は、クラスコード決定部１１３から供給されたクラスコードに対応する平均波形であって、基底１の平均波形を図示せぬメモリなどから読み出し、読み出した基底１の平均波形と、領域抽出部１１１から供給（入力）されたクラスタップの波形とのユークリッド距離を演算する。なお、ここでは、演算部１３１−１乃至演算部１３１−Nがユークリッド距離を演算するものとして説明するが、ユークリッド距離以外の演算であって、各画素の値の差分に基づく演算を行うようにしてもよい。
【００７２】
同様に、演算部１３１−２乃至演算部１３１−Nは、クラスコード決定部１１３から供給されたクラスコードに対応する平均波形であって、基底２乃至基底Nの平均波形を、それぞれ図示せぬメモリなどから読み出し、読み出した基底２乃至基底Nの平均波形と、領域抽出部１１１から供給（入力）されたクラスタップの波形とのユークリッド距離を、それぞれ演算する。
【００７３】
演算部１３１−１乃至演算部１３１−Nの演算結果は、それぞれベクトル化部１３２に供給される。
【００７４】
ベクトル化部１３２は、演算部１３１−１の演算結果であって、例えば、基底１の平均波形と入力されたクラスタップの波形（入力波形）のユークリッド距離の値を、いまから生成するベクトルの第１番目の要素とする。同様に、ベクトル化部１３２は、演算部１３１−２乃至演算部１３１−Nの演算結果を、いまから生成するベクトルの第２番目乃至第N番目の要素とする。
【００７５】
このように、ベクトル化部１３２は、演算部１３１−１乃至演算部１３１−Nの演算結果に基づいてN次元ベクトルを生成するのである。
【００７６】
図８は、図６の予測係数生成部１１８の詳細な構成例を示すブロック図である。
【００７７】
この例において予測係数生成部１１８は、例えば、予測タップを構成する画素のそれぞれに対応する予測係数を１つずつ出力するものとする。例えば、領域抽出部１１５が抽出する予測タップが１３個の画素で構成される場合、予測係数生成部１１８は、１３個の予測係数を生成する必要がある。クラス分類適応処理においては、予測タップを構成する画素のそれぞれの値（輝度値など）に、予測タップ内の各画素位置に対応する予測係数が乗じられてHD信号の画素の値が演算されるからである。いま、予測係数生成部１１８が、例えば、１３個の予測係数のうち、第P番目の予測係数を生成するものとして説明する。
【００７８】
基底係数出力部１５１−１は、クラスコード決定部１１３から供給されるクラスコードに対応する基底１の第Ｐ番目の予測係数coef１_Pを出力する。
【００７９】
図７の説明において上述したように、本発明を適用した学習装置２００により、画像波形の特性が異なる複数の生徒画像と、同一の教師画像との組み合わせに基づいて得られた予測係数が予め画像処理装置１００の図示せぬメモリなどに記憶されている。すなわち、画像処理装置１００の図示せぬメモリなどに、例えば、基底１乃至基底Nに対応するそれぞれ１３個の予測係数が、クラスコード毎に記憶されていることになる。
【００８０】
基底係数出力部１５１−１は、画像処理装置１００の図示せぬメモリなど記憶されている予測係数のうち、基底１の予測係数であって、供給されたクラスコードに対応する１３個の予測係数を１つずつ（いまの場合、第Ｐ番目の予測係数）出力するのである。
【００８１】
同様に、基底係数出力部１５１−２乃至基底係数出力部１５１−Nは、クラスコード決定部１１３から供給されるクラスコードに対応する基底２乃至基底Nの第Ｐ番目の予測係数coef２_P乃至coefN_Pをそれぞれ出力する。
【００８２】
基底係数出力部１５１−１乃至基底係数出力部１５１−Nから出力された予測係数は、それぞれ一次線形予測部１５３に供給される。
【００８３】
重み生成部１５２は、図７のベクトル化部１３２から供給されたN次元ベクトルに基づいて重み（重みとなる係数）を生成する。
【００８４】
説明を簡単にするため、いまベクトル化部１３２から供給されたN次元ベクトルが（１，２，３，・・・N）であったものとする。この場合、重み生成部１５２は、基底１の予測係数に乗じるべき重みＣ１を次式により演算する。
【００８５】
C1＝１/Ｍ
【００８６】
ここで、M＝１＋２＋３＋・・・＋Nとする。
【００８７】
同様に、重み生成部１５２は、基底２乃至基底Nの予測係数に乗じるべき重みＣ２乃至CNを次式により演算する。
【００８８】
Ｃ2＝２/Ｍ，・・・ＣN＝Ｎ/Ｍ
【００８９】
重み生成部１５２により演算された重みのそれぞれは、一次線形予測部１５３に供給される。
【００９０】
一次線形予測部１５３は、基底係数出力部１５１−１乃至基底係数出力部１５１−Nから出力された予測係数と、重み生成部１５２により演算された重みとに基づいて次式による演算を行うことで、最終的な第Ｐ番目の予測係数Fcoef_Pを求める。
【００９１】
【数１】
2009278554.tif 000003
【００９２】
このように、最終的な予測係数として求められた、例えば、第１番目乃至第１３番目の予測係数（予測係数Fcoef_1乃至予測係数Fcoef_13）のそれぞれが、領域抽出部１１５が抽出する予測タップの１３個の画素の値に乗じられる予測係数として予測演算部１１６の演算に用いられることになる。
【００９３】
従来のクラス分類適応処理においては、基底値とは無関係に予め学習されている予測係数が、予測タップを構成する画素の値に乗じられてHD信号の画素の値が求められる。これに対して、本発明では、基底値毎に予め学習されている予測係数と上述した重みとに基づいて最終的な予測係数（例えば、予測係数Fcoef_1乃至予測係数Fcoef_13）を新たに演算し、それらの最終的な予測係数が予測タップを構成する画素の値に乗じられてHD信号の画素の値が求められるのである。
【００９４】
なお、一次線形予測部１５３に供給される重みのそれぞれは、都度演算により求められるようにせず、予め図示せぬメモリなどに記憶させておいてもよい。
【００９５】
図９は、本発明の一実施の形態に係る学習装置であって、図６の画像処理装置１００に対応する学習装置２００の構成例を表している。
【００９６】
この学習装置２００においては、２次元間引きフィルタ２２１が、入力された教師画像としてのHD信号から生徒画像としてのSD信号を生成し、領域抽出部２２２と領域抽出部２５に供給している。領域抽出部２２２は、SD信号からクラスタップを抽出し、パターン検出部２２３に供給する。領域抽出部２２２が抽出する領域（注目画素に対応するクラスタップの相対的位置関係）は、図６の領域抽出部１１１における場合と同一とされている。
【００９７】
また、２次元間引きフィルタ２２１は、ＳＤ画像の画素の輝度値の変化に基づく周波数の帯域、またはダイナミックレンジなどを特定するためのパラメータを、各種の設定値に設定できるようになされている。２次元間引きフィルタ２２１のパラメータの設定値は、基底係数メモリ２２８および平均波形メモリ２３０に供給されるようになされている。ここで設定される２次元間引きフィルタ２２１のパラメータの設定値に対応して基底値が特定されることになる。
【００９８】
なお、この学習装置２００は、１つの教師画像に対して、2次元間引きフィルタのパラメータの設定値を変更することにより、複数の生徒画像を生成して予測係数を学習するようになされている。例えば、学習装置２００は、2次元間引きフィルタのパラメータの設定値をN通りに変更して、N個の生徒画像を生成し、それぞれの生徒画像と教師画像との組み合わせにより学習を行うようになされている。
【００９９】
パターン検出部２２３は、領域抽出部２２２より供給されたクラスタップに対して、例えば、１ビットADRC処理を施し、ADRCコードをクラスコード決定部２４に出力する。
【０１００】
クラスコード決定部２２４は、入力されたADRCコードに基づいてクラスコードを決定し、正規方程式生成部２２６に出力する。クラスコード決定部２２４におけるADRCコードとクラスコードの対応関係は、図６のクラスコード決定部１１３における場合と同一である。また、クラスコード決定部２２４は、決定したクラスコードを、平均波形演算部２２９および平均波形メモリ２３０に供給する。
【０１０１】
領域抽出部２２５は、２次元間引きフィルタ２２１より入力されたSD信号から予測タップを抽出し、正規方程式生成部２２６に供給する。領域抽出部２２５が抽出する予測領域（注目画素に対応する予測タップの相対的位置関係）は、図６の領域抽出部１１５における場合と同一である。
【０１０２】
正規方程式生成部２２６は、クラス毎（クラスコード毎）にSD信号とHD信号との線形１次式によりなる正規方程式を生成し、基底係数決定部２２７に供給する。基底係数決定部２２７は、正規方程式生成部２２６より供給された正規方程式を、最小自乗法などにより解くことで予測係数を決定し、基底係数メモリ２２８に供給する。基底係数メモリ２２８は、基底係数決定部２２７より供給された基底係数を記憶する。
【０１０３】
すなわち、従来のクラス分類適応処理においては、基底値とは無関係に予測係数が学習されて記憶されることになるが、本発明では、基底値毎に予測係数が学習されて記憶されるのである。
【０１０４】
ここで、基底係数メモリ２２８に記憶される基底係数は、図８の基底係数出力部１５１−１乃至基底係数出力部１５１−Nが出力する、基底１乃至基底Nの予測係数に対応する。すなわち、２次元間引きフィルタのパラメータを第１の設定値として得られた生徒画像を用いた学習において得られる予測係数が基底１の予測係数として、基底係数メモリに記憶され、２次元間引きフィルタのパラメータを第２の設定値として得られた生徒画像を用いた学習において得られる予測係数が基底２の予測係数として、基底係数メモリに記憶され、・・・２次元間引きフィルタのパラメータを第Nの設定値として得られた生徒画像を用いた学習において得られる予測係数が基底Nの予測係数として、基底係数メモリに記憶されるのである。
【０１０５】
ここでは、基底１乃至基底Nの予測係数をまとめて基底係数と称している。
【０１０６】
また上述したように、予測係数は予測タップの画素数に対応するので、例えば、予測タップが１３個の画素で構成される場合、基底１の予測係数が１３個あり、基底係数の予測係数が、１３個あり、・・・基底Nの予測係数が１３個あることになる。さらに、これら１３個の予測係数はクラスコード毎に存在する。従って、例えば、クラスコードが２５６通り存在する場合、基底１の予測係数が１３×２５６個存在し、基底２の予測係数が１３×２５６個存在し、・・・基底Nの予測係数が１３×２５６個存在することになる。
【０１０７】
平均波形演算部２２９は、領域抽出部２２２により抽出されたクラスタップについて、同一のクラスコードに対応するクラスタップの各画素の輝度値を、それぞれ画素毎に平均する。例えば、領域抽出部２２２により抽出されたクラスタップが、図４に示されるように９個の画素で構成されている場合、クラスコードAに対応するクラスタップの第１番目乃至第９番目の画素の輝度値を個々に平均波形メモリ２３０に記憶させる。そして、領域抽出部２２２により抽出されたクラスコードAに対応するクラスタップが再度抽出された場合、平均波形演算部２２９は、平均波形メモリ２３０に記憶されている第１番目乃至第９番目の画素の輝度値のそれぞれと、領域抽出部２２２により抽出されたクラスタップの第１番目乃至第９番目の画素の輝度値のそれぞれとの平均値を演算するようになされている。
【０１０８】
すなわち、領域抽出部２２２が抽出するクラスタップは、同一のクラスコードに分類されるものが複数抽出されるので、平均波形演算部２２９は、同一のクラスコードに分類されたクラスタップの各画素の輝度値についてそれぞれ平均値を演算するのである。そして演算された各画素の輝度値の平均値は、クラスコード毎に平均波形メモリ２３０に記憶されることになる。
【０１０９】
図７においても説明したように、個々のクラスコードに分類されたクラスタップの９個の画素それぞれの輝度値の平均値（いまの場合、１つのクラスコードに対して９個の平均値）を、平均波形と称している。
【０１１０】
例えば、領域抽出部２２２がクラスコードWに分類された図４に示されるようなクラスタップを１つ抽出した場合、そのクラスタップを構成する９個の画素の輝度値がそれぞれａ１、ａ２、ａ３、・・・ａ９であったものとする。
【０１１１】
領域抽出部２２２がクラスコードWに分類された図４に示されるようなクラスタップを１つさらに抽出し、そのクラスタップを構成する９個の画素の輝度値がそれぞれｂ１、ｂ２、ｂ３、・・・ｂ９であったものとする。同様に、クラスコードWに分類されたクラスタップが１つさらに抽出され、そのクラスタップを構成する９個の画素の輝度値がそれぞれｃ１、ｃ２、ｃ３、・・・ｃ９であったものとする。
【０１１２】
いま、仮に、クラスコードWに分類されるクラスタップが３通り（３つのサンプルが）抽出された場合、クラスコードWの平均波形は、それら３つのサンプルの平均値により構成されることになる。
【０１１３】
すなわち、クラスコードWの平均波形は、Ａ１、Ａ２、Ａ３、・・・Ａ９とされる。ここで、Ａ１＝（ａ１＋ｂ１＋ｃ１）／３、Ａ２＝（ａ２＋ｂ２＋ｃ２）／３、Ａ３＝（ａ３＋ｂ３＋ｃ３）／３、・・・Ａ９＝（ａ９＋ｂ９＋ｃ９）／３とされる。
【０１１４】
また、２次元間引きフィルタのパラメータを第１の設定値として得られた生徒画像を用いた学習において得られる平均波形が基底１の平均波形として、平均波形メモリ２３０に記憶され、２次元間引きフィルタのパラメータを第２の設定値として得られた生徒画像を用いた学習において得られる予測係数が基底２の平均波形として、平均波形メモリ２３０に記憶され、・・・２次元間引きフィルタのパラメータを第Nの設定値として得られた生徒画像を用いた学習において得られる平均波形が基底Nの平均波形として、平均波形メモリ２３０に記憶される。
【０１１５】
例えば、クラスコードが２５６通り存在する場合、基底１の平均波形が２５６個存在し、基底２の平均波形が２５６個存在し、・・・基底Nの予測係数が２５６個存在することになる。平均波形メモリ２３０には、このように、基底毎かつクラスコード毎に平均波形が記憶されている。
【０１１６】
平均波形メモリ２３０に記憶されている平均波形が、図７の演算部１３１−１乃至演算部１３１−Nでの演算に用いられた平均波形に対応する。
【０１１７】
従来のクラス分類適応処理では、SD信号をHD信号に変換する画像処理において、基底値とは無関係にクラスコードが決定され、そのクラスコードに対応する予測係数が特定されていた。これに対して、本発明では、学習時に平均波形メモリ２３０に平均波形を記憶することによって、SD信号をHD信号に変換する画像処理において、より適切に予測係数を得ることができるようにしている。すなわち、画像処理において、抽出したクラスタップに基づいてクラスコードを決定するが、そのとき、抽出したクラスタップの波形と基底値毎のそのクラスコードに対応する平均波形との比較が行われるようにするのである。そして、比較の結果に基づいて基底値毎に学習された予測係数の重みづけを行えるようにするのである。
【０１１８】
なお、領域抽出部２２２、パターン検出部２２３、クラスコード決定部２２４、領域抽出部２２５、および正規方程式生成部２２６は、それぞれ図２の領域抽出部２２、パターン検出部２３、クラスコード決定部２４、領域抽出部２５、および正規方程式生成部２６と同様のものとすることができる。
【０１１９】
このように、本発明においては、学習装置２００により予め学習して得られた基底係数および平均波形を用いて、画像処理装置１００が画像処理を行うことにより、ＳＤ画像の画素の輝度値の変化に基づく周波数の帯域、またはダイナミックレンジなどの画像波形の特性に応じたクラス分類適応処理を行うことが可能となるようにする。
【０１２０】
従って、本発明によれば、実際の解像度変換において、ＳＤ画像の画素の輝度値の変化に基づく周波数の帯域、またはダイナミックレンジなどが変化しても、より美しい、自然な画像を生成することができる。
【０１２１】
次に、図１０のフローチャートを参照して、本発明の画像処理装置１００による信号変換処理であって、例えば、SD信号をHD信号に変換する信号変換処理について説明する。
【０１２２】
ステップＳ１０１において、画像処理装置１００は、入力されたSD信号の画像における注目画素を設定する。
【０１２３】
ステップＳ１０２において、領域抽出部１１１は、ステップＳ１０１の処理で設定された注目画素の周辺の画素であって、あらかじめ設定された所定の位置の所定の画素をクラスタップとして抽出する。
【０１２４】
ステップＳ１０３において、パターン検出部１１２は、ステップＳ１０２の処理で抽出されたクラスタップに対して、例えば、１ビットADRC処理を施すことでパターン検出する。
【０１２５】
ステップＳ１０４において、クラスコード決定部１１３は、ステップＳ１０３の処理結果に基づいて、クラスコードを決定する。
【０１２６】
ステップＳ１０５において、波形特徴量演算部１１７および予測係数生成部１１８は、図１１を参照して後述する予測係数演算処理を実行する。これにより、予測演算部１１６での演算処理に用いられる予測係数が演算される。
【０１２７】
ここで、図１１のフローチャートを参照して、図１０のステップＳ１０５の予測係数演算処理の詳細な例について説明する。
【０１２８】
ステップＳ１２１において、波形特徴量演算部１１７は、図１２を参照して後述する波形特徴量演算処理を実行する。ここで、図１２のフローチャートを参照して、図１１のステップＳ１２１の波形特徴量演算処理について説明する。
【０１２９】
ステップＳ１４１において、演算部１３１−１乃至演算部１３１−Nは、ステップＳ１０４の処理で決定されたクラスコードに対応する平均波形であって、基底１乃至基底Ｎの平均波形をメモリなどから読み出す。
【０１３０】
ステップＳ１４２において、演算部１３１−１乃至演算部１３１−Nは、ステップＳ１４１の処理で読み出した基底１乃至基底Ｎの平均波形と、ステップＳ１０２の処理で抽出されたクラスタップの波形とのユークリッド距離を演算する。なお、ここでは、演算部１３１−１乃至演算部１３１−Nがユークリッド距離を演算するものとして説明するが、ユークリッド距離以外の演算であって、各画素の値の差分に基づく演算を行うようにしてもよい。
【０１３１】
ステップＳ１４３において、ベクトル化部１３２は、ステップＳ１４２の処理の演算結果であって、例えば、基底１乃至基底Ｎの平均波形と入力されたクラスタップの波形のユークリッド距離の値を、それぞれ要素として、N次元ベクトルを生成する。
【０１３２】
このようにして、波形特徴量演算処理が実行される。
【０１３３】
図１１に戻って、ステップＳ１２１の処理の後、ステップＳ１２２において、予測係数生成部１１８は、図１３を参照して後述する予測係数生成処理を実行する。
【０１３４】
ステップＳ１６１において、基底係数出力部１５１−１乃至基底係数出力部１５１−Nは、メモリなど記憶されている予測係数のうち、基底１乃至基底Ｎの予測係数であって、供給されたクラスコードに対応する予測係数を１つずつ（いまの場合、第Ｐ番目の予測係数）を読み出す。
【０１３５】
ステップＳ１６１において、重み生成部１５２は、図１２のステップＳ１４３の処理で生成されたN次元ベクトルに基づいて重み（重みとなる係数）を演算する。これにより、基底２乃至基底Nの予測係数に乗じるべき重みＣ２乃至CNが演算される。
【０１３６】
ステップＳ１６３において、一次線形予測部１５３は、ステップＳ１６２の処理で読み出された予測係数と、ステップＳ１６２の処理で演算された重みとに基づいて最終的な第Ｐ番目の予測係数Fcoef_Pを演算する。
【０１３７】
ステップＳ１６４において、全ての予測係数（例えば、予測係数Fcoef_1から予測係数Fcoef_13まで）が演算されたか否かが判定され、まだ、全ての予測係数が演算されていないと判定された場合、処理は、ステップＳ１６１に戻る。そして、例えば第P＋１番目の予測係数の演算が行われることになる。
【０１３８】
ステップＳ１６４において、全ての予測係数が演算されたと判定された場合、処理は終了する。
【０１３９】
このようにして、予測係数生成処理が実行される。
【０１４０】
なお、図１３の予測係数生成処理の終了に伴って、図１１の予測係数演算処理も終了することになる。
【０１４１】
図１０に戻って、ステップＳ１０５の処理の後、処理は、ステップＳ１０６に進む。
【０１４２】
ステップＳ１０６において、領域抽出部１１５は、入力されたSD信号から、ステップＳ１０１の処理で設定された注目画素の周辺のあらかじめ設定されている領域の画素を予測タップとして抽出する。
【０１４３】
ステップＳ１０７において、予測演算部１１６は、ステップＳ１０６の処理で抽出された予測タップに、ステップＳ１０５の処理で演算された予測係数（例えば、予測係数Fcoef_1乃至予測係数Fcoef_13）を用いた線形１次式を演算することでHD信号の画素を生成する。
【０１４４】
ステップＳ１０８において、予測演算部１１６は、ステップＳ１０７の処理結果に基づいて得られるＨＤ信号を出力する。
【０１４５】
ステップＳ１０９において、例えば、１フレーム中の全ての画素について演算したか否かが判定され、まだ、全ての画素について演算されていないと判定された場合、処理は、ステップＳ１０１に戻る。そして新たに注目画素が設定されて、ステップＳ１０２乃至ステップＳ１０９の処理が繰り返し実行されることになる。
【０１４６】
ステップＳ１０９において、全ての画素について演算されたと判定された場合、処理は終了する。
【０１４７】
このようにして、ＳＤ信号がHD信号に変換される。
【０１４８】
次に、図１４のフローチャートを参照して、本発明の学習装置２００による係数学習処理であって、例えば、SD信号をHD信号に変換するための予測係数を学習する係数学習処理について説明する。
【０１４９】
ステップＳ２０１において、学習装置２００は、２次元間引きフィルタ２２１のパラメータを設定する。このとき、例えば、ＳＤ画像の画素の輝度値の変化に基づく周波数の帯域、またはダイナミックレンジなどを特定するためのパラメータの設定値が特定されることになる。
【０１５０】
ステップＳ２０２において、学習装置２００は、ステップＳ２０１の処理により設定された２次元間引きフィルタ２２１のパラメータの設定値に基づいて基底を決定する。これにより、基底係数メモリ２２８および平均波形メモリ２３０が、いまから記憶する基底係数および平均波形を、例えば、基底１乃至基底Ｎのいずれかに対応づけるようになされている。
【０１５１】
ステップＳ２０３において、２次元間引きフィルタ２２１は、ステップＳ２０１の処理で設定されたパラメータの設定値に基づいて、入力された教師画像としてのHD信号から生徒画像としてのSD信号を生成する。
【０１５２】
ステップＳ２０４において、領域抽出部２２２は、ステップＳ２０３の処理で生成されたSD信号からクラスタップを抽出する。
【０１５３】
ステップＳ２０５において、パターン検出部２２３は、ステップＳ２０４の処理で抽出されたクラスタップに対して、例えば、１ビットADRC処理を施すことにより、パターン検出する。
【０１５４】
ステップＳ２０６において、クラスコード決定部２２４は、ステップＳ２０５の処理結果に基づいて、クラスコードを決定する。
【０１５５】
ステップＳ２０７において、平均波形演算部２２９は、ステップＳ２０４の処理で抽出されたクラスタップについて、ステップＳ２０６の処理で決定されたクラスコードと同一のクラスコードに対応するクラスタップの各画素の輝度値を、それぞれ画素毎に平均する。
【０１５６】
このとき、例えば、ステップＳ２０４の処理で抽出されたクラスタップが９個の画素で構成されている場合、ステップＳ２０６の処理で決定されたクラスコードがクラスコードＡであるとき、クラスコードAに対応するクラスタップの第１番目乃至第９番目の画素の輝度値を個々に平均波形メモリ２３０に記憶されているクラスコードＡの第１番目乃至第９番目の画素の輝度値のそれぞれと、抽出されたクラスタップの第１番目乃至第９番目の画素の輝度値のそれぞれとの平均値を演算するようになされている。
【０１５７】
ステップＳ２０８において、平均波形メモリ２３０は、ステップＳ２０７の処理で演算された各画素値の平均値を、ステップＳ２０６の処理で決定されたクラスコードおよびステップＳ２０２の処理で決定された基底値に対応付けて記憶する。
【０１５８】
ステップＳ２０９において、領域抽出部２２５は、ステップＳ２０３の処理で生成されたSD信号から予測タップを抽出する。
【０１５９】
ステップＳ２１０において、正規方程式生成部２２６は、ステップＳ２０９の処理で抽出された予測タップの画素値と、教師画像であるHD信号の画素値に基づいてSD信号とHD信号との線形１次式によりなる正規方程式を生成する。
【０１６０】
ステップＳ２１１において、基底係数決定部２２７は、ステップＳ２１０の処理で生成された正規方程式を、最小自乗法などにより解くことで予測係数を決定する。
【０１６１】
ステップＳ２１２において、基底係数メモリ２２８は、ステップＳ２１１の処理で決定された予測係数を、ステップＳ２０６の処理で決定されたクラスコードおよびステップＳ２０２の処理で決定された基底値に対応付けて記憶する。このように記憶されていく予測係数が基底係数メモリ２２８に記憶される基底係数となる。
【０１６２】
ステップＳ２１３において、２次元間引きフィルタ２２１のパラメータの設定値を全て設定したか否かが判定される。このとき、例えば、Ｎ通りの設定値の全てが設定されて、ステップＳ２０２乃至Ｓ２１３の処理が実行されたか否かが判定される。ステップＳ２１３において、まだ、全ての設定値が設定されていないと判定された場合、処理は、ステップＳ２０１に戻る。そして、２次元間引きフィルタ２２１のパラメータの設定値が変更されて、ステップＳ２０２乃至Ｓ２１３の処理が繰り返し実行されることになる。
【０１６３】
ステップＳ２１３において、２次元間引きフィルタ２２１のパラメータの設定値を全て設定したと判定された場合、処理は終了する。これにより、基底係数メモリ２２８には、例えば、基底１乃至基底Ｎのそれぞれについて、全てのクラスコードに対応する予測係数が記憶された状態となる。また、平均波形メモリ２３０には、基底１乃至基底Ｎのそれぞれについて、全てのクラスコードに対応する平均波形が記憶された状態となる。
【０１６４】
このようにして、学習処理が実行される。
【０１６５】
このようすることで、学習装置２００により予め学習して得られた基底係数および平均波形を用いて、画像処理装置１００が画像処理を行うことにより、ＳＤ画像の画素の輝度値の変化に基づく周波数の帯域、またはダイナミックレンジなどの画像波形の特性に応じたクラス分類適応処理を行うことが可能となるようにする。
【０１６６】
従って、本発明によれば、実際の解像度変換において、ＳＤ画像の画素の輝度値の変化に基づく周波数の帯域、またはダイナミックレンジなどが変化しても、より美しい、自然な画像を生成することができる。
【０１６７】
図１５と図１６は、本発明による効果を説明する図である。図１５は、従来の学習装置および画像処理装置を用いて解像度変換処理が施された画像の例、およびその画像の一部の輝度値の変化を表すグラフの例を示している。図１６は、本発明の学習装置２００および画像処理装置１００を用いて解像度変換処理が施された画像の例、およびその画像の一部の輝度値の変化を表すグラフの例を示している。
【０１６８】
図１５および図１６の図中左側に示される画像は、同一の画像を、従来の画像処理装置により処理した画像および本発明の画像処理装置１００により処理した画像である。図中の矢印で示される部分であって、アルファベット「Y」の文字のエッジの部分の輝度値の変化が、グラフとしてそれぞれ図１５および図１６の図中右側に示されている。
【０１６９】
図１５および図１６の図中右側に示されるグラフは、それぞれ縦軸が画素の輝度値、横軸が画素位置を表すものとされ、画素位置に対応する輝度値が線３０１および線３０２により示されている。図１５および図１６のグラフにおいて、図中円で囲まれた部分の画素が、上述したアルファベット「Y」の文字のエッジの部分の画素になる。
【０１７０】
図１５の線３０１の場合と比較して、図１６の線３０２の方が、図中の円で囲まれた部分の輝度値の変化（立ち上がり）が急峻になっている。すなわち、図１５の画像よりも、図１６の画像の方がよりエッジが明確に表示されていることになる。
【０１７１】
このように、本発明によれば、従来よりも美しい画像を得ることが可能となる。
【０１７２】
また、以上においては、ＳＤ画像の画素の輝度値の変化に基づく周波数の帯域、またはダイナミックレンジなどの変化に応じた解像度変換が行われる例について説明したが、その他の画像の特性に応じた解像度変換が行われるようにしてもよい。
【０１７３】
例えば、MPEG方式で圧縮符号化（エンコード）された画像の場合、エンコーダの処理において設定されたビットレートの違いに応じて、デコードされた画像の特性が変化する。例えば、エンコード時のビットレートの違いに応じて、ブロック境界におけるノイズの量が変化することがある。本発明を適用すれば、このような、画像の圧縮符号化時のビットレートの変化に応じた解像度変換が行われるようにすることもできる。
【０１７４】
図９においては、２次元間引きフィルタ２２１のパラメータの設定値は、基底係数メモリ２２８および平均波形メモリ２３０に供給されると説明したが、本発明を、画像の圧縮符号化時のビットレートの変化に応じた解像度変換に適用する場合、例えば、エンコーダのビットレート設定に関するパラメータの設定値が基底係数メモリ２２８および平均波形メモリ２３０に供給されるようにすればよい。
【０１７５】
MPEG方式の圧縮符号化が行われる場合、エンコーダのビットレート設定に関するパラメータの例としては、例えば、DCT係数量子化に関する量子化制御パラメータ、ビットストリームとして多重化される量子化レベルの可変長符号化パラメータ、動きベクトルの可変長符号化パラメータなどが挙げられる。
【０１７６】
このように、エンコーダのビットレート設定に関するパラメータの設定値を基底値に対応させて、図１０乃至図１４を参照して上述した処理が実行されるようにすれば、画像の圧縮符号化時のビットレートの変化に応じた解像度変換が行われるようにすることができる。すなわち、本発明によれば、画像の圧縮符号化時のビットレートなどが変化しても、より美しい、自然な画像を生成することができる。
【０１７７】
なお、上述した一連の処理は、ハードウェアにより実行させることもできるし、ソフトウェアにより実行させることもできる。上述した一連の処理をソフトウェアにより実行させる場合には、そのソフトウェアを構成するプログラムが、専用のハードウェアに組み込まれているコンピュータ、または、各種のプログラムをインストールすることで、各種の機能を実行することが可能な、例えば図１７に示されるような汎用のパーソナルコンピュータ７００などに、ネットワークや記録媒体からインストールされる。
【０１７８】
図１７において、CPU（Central Processing Unit）７０１は、ROM（Read Only Memory）７０２に記憶されているプログラム、または記憶部７０８からRAM（Random Access Memory）７０３にロードされたプログラムに従って各種の処理を実行する。RAM７０３にはまた、CPU７０１が各種の処理を実行する上において必要なデータなども適宜記憶される。
【０１７９】
CPU７０１、ROM７０２、およびRAM７０３は、バス７０４を介して相互に接続されている。このバス７０４にはまた、入出力インタフェース７０５も接続されている。
【０１８０】
入出力インタフェース７０５には、キーボード、マウスなどよりなる入力部７０６、CRT(Cathode Ray Tube)、ＬＣＤ(Liquid Crystal display)などよりなるディスプレイ、並びにスピーカなどよりなる出力部７０７、ハードディスクなどより構成される記憶部７０８、モデム、LANカードなどのネットワークインタフェースカードなどより構成される通信部７０９が接続されている。通信部７０９は、インターネットを含むネットワークを介しての通信処理を行う。
【０１８１】
入出力インタフェース７０５にはまた、必要に応じてドライブ７１０が接続され、磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、或いは半導体メモリなどのリムーバブルメディア７１１が適宜装着され、それらから読み出されたコンピュータプログラムが、必要に応じて記憶部７０８にインストールされる。
【０１８２】
上述した一連の処理をソフトウェアにより実行させる場合には、そのソフトウェアを構成するプログラムが、インターネットなどのネットワークや、リムーバブルメディア７１１などからなる記録媒体からインストールされる。
【０１８３】
なお、この記録媒体は、図１７に示される、装置本体とは別に、ユーザにプログラムを配信するために配布される、プログラムが記録されている磁気ディスク（フロッピディスク（登録商標）を含む）、光ディスク（CD-ROM(Compact Disk-Read Only Memory),DVD(Digital Versatile Disk)を含む）、光磁気ディスク（MD（Mini-Disk）（登録商標）を含む）、もしくは半導体メモリなどよりなるリムーバブルメディア７１１により構成されるものだけでなく、装置本体に予め組み込まれた状態でユーザに配信される、プログラムが記録されているROM７０２や、記憶部７０８に含まれるハードディスクなどで構成されるものも含む。
【０１８４】
なお、本明細書において上述した一連の処理を実行するステップは、記載された順序に沿って時系列的に行われる処理はもちろん、必ずしも時系列的に処理されなくとも、並列的あるいは個別に実行される処理をも含むものである。
【図面の簡単な説明】
【０１８５】
【図１】従来のクラス分類適応処理を応用した画像処理装置の構成例を示すブロック図である。
【図２】図１の画像処理装置に対応する学習装置の構成例を示すブロック図である。
【図３】画像処理装置により生成されるHD信号の画素の位置を説明する図である。
【図４】クラスタップの例を示す図である。
【図５】予測タップの例を示す図である。
【図６】本発明の一実施の形態に係る画像処理装置であって、クラス分類適応処理を応用した画像処理装置の構成例を示すブロック図である。
【図７】図６の波形特徴量演算部の構成例を示すブロック図である。
【図８】図６の予測係数生成部の構成例を示すブロック図である。
【図９】図６の画像処理装置に対応する学習装置の構成例を示すブロック図である。
【図１０】信号変換処理の例を説明するフローチャートである。
【図１１】予測係数演算処理の例を説明するフローチャートである。
【図１２】波形特徴量演算処理の例を説明するフローチャートである。
【図１３】予測係数生成処理の例を説明するフローチャートである。
【図１４】係数学習処理の例を説明するフローチャートである。
【図１５】従来の解像度変換処理が施された画像の例、およびその画像の一部の輝度値の変化を表すグラフの例を示す図である。
【図１６】本発明の解像度変換処理が施された画像の例、およびその画像の一部の輝度値の変化を表すグラフの例を示す図である。
【図１７】パーソナルコンピュータの構成例を示すブロック図である。
【符号の説明】
【０１８６】
１００  画像処理装置，  １１１  領域抽出部，  １１２  パターン検出部，  １１３  クラスコード決定部，  １１５  領域抽出部，  １１６  予測演算部，  １１７  波形特徴量演算部，  １１８  予測係数生成部，  １３１−１乃至１３１−N  演算部，  １３２  ベクトル化部，  １５１−１乃至１５１−N  基底係数出力部，  １５３  一次線形予測部，  ２００  学習装置，  ２２１  ２次元間引きフィルタ  ２２２  領域抽出部，  ２２３  パターン検出部，  ２２４  クラスコード決定部，  ２２５  領域抽出部，  ２２６  正規方程式生成部，  ２２７  基底係数決定部，  ２２８  基底係数メモリ，  ２２９  平均波形演算部，  ２３０  平均波形メモリ，  ７０１  ＣＰＵ，  ７１１  リムーバブルメディア
【図１】
2009278554.tif 000004
【図２】
2009278554.tif 000005
【図３】
2009278554.tif 000006
【図４】
2009278554.tif 000007
【図５】
2009278554.tif 000008
【図６】
2009278554.tif 000009
【図７】
2009278554.tif 000010
【図８】
2009278554.tif 000011
【図９】
2009278554.tif 000012
【図１０】
2009278554.tif 000013
【図１１】
2009278554.tif 000014
【図１２】
2009278554.tif 000015
【図１３】
2009278554.tif 000016
【図１４】
2009278554.tif 000017
【図１５】
2009278554.tif 000018
【図１６】
2009278554.tif 000019
【図１７】
2009278554.tif 000020