(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
コンポジットビデオ信号からコンポーネントビデオ信号を生成する画像処理装置において、
前記コンポジットビデオ信号の注目している点である注目点の存在する注目しているフィールドである注目フィールドと他のフィールドとについて、前記コンポジットビデオ信号の前記輝度信号と前記色信号とを加算または減算して得られた画像信号から、前記注目点における前記色信号の位相と同じ位相の点の値であるか、それぞれのフィールドの１つのライン上の連続する４つの点であって、それぞれ異なる位相の４つの点の平均値であるか、または前記フィールドの２つのライン上の上下および左右に相互に隣接する４つの点であって、それぞれ異なる位相の４つの点の平均値である第１の特徴量を生成し、前記注目点の周辺の前記注目フィールドにおける点の前記第１の特徴量および前記注目点の前記第１の特徴量に、配置および値の最も近い前記第１の特徴量であって、前記他のフィールドにおける前記第１の特徴量を検出することにより、動きベクトルに近似する第１のベクトルを検出し、前記注目フィールドと他のフィールドとについて、前記動きベクトルの検出の演算の対象となる対象点の値に第１の重みを乗じて得た結果と、前記対象点の存在するフィールドにおける前記対象点の周辺の点であって、前記対象点に隣接するか、前記対象点から１つまたは２つの点だけ離れた点の値に第２の重みを乗じて得た結果とを加算した値である、前記対象点に対応する第２の特徴量を生成し、前記第１のベクトルで指定される位置を中心とした、前記他のフィールドのサーチする領域から、前記注目フィールドにおける前記注目点の周辺の点の前記第２の特徴量および前記注目点の前記第２の特徴量に、配置および値の最も近い前記第２の特徴量であって、前記他のフィールドにおける前記第２の特徴量の位置を示す、第２のベクトルとして動きベクトルを検出する検出手段と、
前記第１の特徴量または前記第２の特徴量および前記動きベクトルによって、予め定めた複数のクラスのうちの１つのクラスに前記注目点を分類するクラス分類手段と、
分類されたクラス毎に予め定められている予測タップであって、前記第１の特徴量または前記第２の特徴量を含む予測タップを抽出する抽出手段と、
予め求めておいた予測係数と抽出された前記予測タップとに積和演算を適用することにより、前記注目点の前記コンポジットビデオ信号に対応する前記コンポーネントビデオ信号を生成する生成手段と
を含むことを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
前記抽出手段は、さらに、前記コンポジットビデオ信号のダイナミックレンジ、または前記コンポジットビデオ信号に対応する前記第１の特徴量若しくは前記第２の特徴量のダイナミックレンジに応じて定められている前記予測タップを抽出する
ことを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項３】
前記クラス分類手段は、前記コンポーネントビデオ信号を構成する輝度信号について、前記注目点の前記コンポジットビデオ信号を複数のクラスのうちの１つのクラスに分類し、さらに、前記コンポーネントビデオ信号を構成する色信号について、前記注目点の前記コンポジットビデオ信号を複数のクラスのうちの１つのクラスに分類する
ことを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項４】
前記抽出手段は、前記コンポーネントビデオ信号を構成する輝度信号について、前記予測タップを抽出し、さらに、前記コンポーネントビデオ信号を構成する色信号について、前記予測タップを抽出する
ことを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項５】
前記検出手段は、
前記注目フィールドと前記他のフィールドとについて、前記画像信号から、前記注目点における前記色信号の位相と同じ位相の点の値であるか、それぞれのフィールドの１つのライン上の連続する４つの点であって、それぞれ異なる位相の４つの点の平均値であるか、または前記フィールドの２つのライン上の上下および左右に相互に隣接する４つの点であって、それぞれ異なる位相の４つの点の平均値である第１の特徴量を生成する第１の特徴量生成手段と、
前記注目点の周辺の前記注目フィールドにおける点の前記第１の特徴量および前記注目点の前記第１の特徴量に、配置および値の最も近い前記第１の特徴量であって、前記他のフィールドにおける前記第１の特徴量を検出することにより、前記動きベクトルに近似する第１のベクトルを検出する第１のベクトル検出手段と、
前記注目フィールドと他のフィールドとについて、前記動きベクトルの検出の演算の対象となる対象点の値に第１の重みを乗じて得た結果と、前記対象点の存在するフィールドにおける前記対象点の周辺の点であって、前記対象点に隣接するか、前記対象点から１つまたは２つの点だけ離れた点の値に第２の重みを乗じて得た結果とを加算した値である、前記対象点に対応する第２の特徴量を生成する第２の特徴量生成手段と、
前記第１のベクトルで指定される位置を中心とした、前記他のフィールドのサーチする領域から、前記注目フィールドにおける前記注目点の周辺の点の前記第２の特徴量および前記注目点の前記第２の特徴量に、配置および値の最も近い前記第２の特徴量であって、前記他のフィールドにおける前記第２の特徴量の位置を示す、前記第２のベクトルとして動きベクトルを検出する第２のベクトル検出手段と
を含むことを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項６】
前記第１のベクトル検出手段は、前記注目点の属する動画像の画面である前記注目フィールドの前記第１の特徴量と、最も相関の強い前記第１の特徴量であって、前記注目画面に隣接する前記動画像の画面である前記他のフィールドの前記第１の特徴量の位置から、前記動きベクトルに近似する前記第１のベクトルを検出する
ことを特徴とする請求項５に記載の画像処理装置。
【請求項７】
前記第２のベクトル検出手段は、前記注目点の属する動画像の画面である前記注目フィールドにおける、前記注目点を含む第１の範囲の前記第２の特徴量と、最も相関の強い前記第２の特徴量であって、前記注目フィールドに隣接する前記動画像の画面である前記他のフィールドにおける、前記第１のベクトルで指定される位置を中心としたサーチする領域の前記第２の特徴量の位置から、前記第２のベクトルとして前記動きベクトルを検出する
ことを特徴とする請求項５に記載の画像処理装置。
【請求項８】
前記第２のベクトル検出手段は、前記第２の特徴量にクラス分類適応処理を適用し、前記第２のベクトルとして前記動きベクトルを検出する
ことを特徴とする請求項５に記載の画像処理装置。
【請求項９】
前記第２のベクトル検出手段は、前記注目点における前記色信号の位相を用いて、クラス分類する
ことを特徴とする請求項８に記載の画像処理装置。
【請求項１０】
前記第２のベクトル検出手段は、前のフィールドにおいて検出された前記第２のベクトルで示される位置の前記第２の特徴量に適応処理を適用する
ことを特徴とする請求項８に記載の画像処理装置。
【請求項１１】
コンポジットビデオ信号からコンポーネントビデオ信号を生成する画像処理方法において、
前記コンポジットビデオ信号の注目している点である注目点の存在する注目しているフィールドである注目フィールドと他のフィールドとについて、前記コンポジットビデオ信号の前記輝度信号と前記色信号とを加算または減算して得られた画像信号から、前記注目点における前記色信号の位相と同じ位相の点の値であるか、それぞれのフィールドの１つのライン上の連続する４つの点であって、それぞれ異なる位相の４つの点の平均値であるか、または前記フィールドの２つのライン上の上下および左右に相互に隣接する４つの点であって、それぞれ異なる位相の４つの点の平均値である第１の特徴量を生成し、前記注目点の周辺の前記注目フィールドにおける点の前記第１の特徴量および前記注目点の前記第１の特徴量に、配置および値の最も近い前記第１の特徴量であって、前記他のフィールドにおける前記第１の特徴量を検出することにより、動きベクトルに近似する第１のベクトルを検出し、前記注目フィールドと他のフィールドとについて、前記動きベクトルの検出の演算の対象となる対象点の値に第１の重みを乗じて得た結果と、前記対象点の存在するフィールドにおける前記対象点の周辺の点であって、前記対象点に隣接するか、前記対象点から１つまたは２つの点だけ離れた点の値に第２の重みを乗じて得た結果とを加算した値である、前記対象点に対応する第２の特徴量を生成し、前記第１のベクトルで指定される位置を中心とした、前記他のフィールドのサーチする領域から、前記注目フィールドにおける前記注目点の周辺の点の前記第２の特徴量および前記注目点の前記第２の特徴量に、配置および値の最も近い前記第２の特徴量であって、前記他のフィールドにおける前記第２の特徴量の位置を示す、第２のベクトルとして動きベクトルを検出する検出ステップと、
前記第１の特徴量または前記第２の特徴量および前記動きベクトルによって、予め定めた複数のクラスのうちの１つのクラスに前記注目点を分類するクラス分類ステップと、
分類されたクラス毎に予め定められている予測タップであって、前記第１の特徴量または前記第２の特徴量を含む予測タップを抽出する抽出ステップと、
予め求めておいた予測係数と抽出された前記予測タップとに積和演算を適用することにより、前記注目点の前記コンポジットビデオ信号に対応する前記コンポーネントビデオ信号を生成する生成ステップと
を含むことを特徴とする画像処理方法。
【請求項１２】
コンポジットビデオ信号からコンポーネントビデオ信号を生成する画像処理用のプログラムであって、
前記コンポジットビデオ信号の注目している点である注目点の存在する注目しているフィールドである注目フィールドと他のフィールドとについて、前記コンポジットビデオ信号の前記輝度信号と前記色信号とを加算または減算して得られた画像信号から、前記注目点における前記色信号の位相と同じ位相の点の値であるか、それぞれのフィールドの１つのライン上の連続する４つの点であって、それぞれ異なる位相の４つの点の平均値であるか、または前記フィールドの２つのライン上の上下および左右に相互に隣接する４つの点であって、それぞれ異なる位相の４つの点の平均値である第１の特徴量を生成し、前記注目点の周辺の前記注目フィールドにおける点の前記第１の特徴量および前記注目点の前記第１の特徴量に、配置および値の最も近い前記第１の特徴量であって、前記他のフィールドにおける前記第１の特徴量を検出することにより、動きベクトルに近似する第１のベクトルを検出し、前記注目フィールドと他のフィールドとについて、前記動きベクトルの検出の演算の対象となる対象点の値に第１の重みを乗じて得た結果と、前記対象点の存在するフィールドにおける前記対象点の周辺の点であって、前記対象点に隣接するか、前記対象点から１つまたは２つの点だけ離れた点の値に第２の重みを乗じて得た結果とを加算した値である、前記対象点に対応する第２の特徴量を生成し、前記第１のベクトルで指定される位置を中心とした、前記他のフィールドのサーチする領域から、前記注目フィールドにおける前記注目点の周辺の点の前記第２の特徴量および前記注目点の前記第２の特徴量に、配置および値の最も近い前記第２の特徴量であって、前記他のフィールドにおける前記第２の特徴量の位置を示す、第２のベクトルとして動きベクトルを検出する検出ステップと、
前記第１の特徴量または前記第２の特徴量および前記動きベクトルによって、予め定めた複数のクラスのうちの１つのクラスに前記注目点を分類するクラス分類ステップと、
分類されたクラス毎に予め定められている予測タップであって、前記第１の特徴量または前記第２の特徴量を含む予測タップを抽出する抽出ステップと、
予め求めておいた予測係数と抽出された前記予測タップとに積和演算を適用することにより、前記注目点の前記コンポジットビデオ信号に対応する前記コンポーネントビデオ信号を生成する生成ステップと
を含むことを特徴とするコンピュータが読み取り可能なプログラムが記録されている記録媒体。
【請求項１３】
コンポジットビデオ信号からコンポーネントビデオ信号を生成する画像処理装置を制御するコンピュータに、
前記コンポジットビデオ信号の注目している点である注目点の存在する注目しているフィールドである注目フィールドと他のフィールドとについて、前記コンポジットビデオ信号の前記輝度信号と前記色信号とを加算または減算して得られた画像信号から、前記注目点における前記色信号の位相と同じ位相の点の値であるか、それぞれのフィールドの１つのライン上の連続する４つの点であって、それぞれ異なる位相の４つの点の平均値であるか、または前記フィールドの２つのライン上の上下および左右に相互に隣接する４つの点であって、それぞれ異なる位相の４つの点の平均値である第１の特徴量を生成し、前記注目点の周辺の前記注目フィールドにおける点の前記第１の特徴量および前記注目点の前記第１の特徴量に、配置および値の最も近い前記第１の特徴量であって、前記他のフィールドにおける前記第１の特徴量を検出することにより、動きベクトルに近似する第１のベクトルを検出し、前記注目フィールドと他のフィールドとについて、前記動きベクトルの検出の演算の対象となる対象点の値に第１の重みを乗じて得た結果と、前記対象点の存在するフィールドにおける前記対象点の周辺の点であって、前記対象点に隣接するか、前記対象点から１つまたは２つの点だけ離れた点の値に第２の重みを乗じて得た結果とを加算した値である、前記対象点に対応する第２の特徴量を生成し、前記第１のベクトルで指定される位置を中心とした、前記他のフィールドのサーチする領域から、前記注目フィールドにおける前記注目点の周辺の点の前記第２の特徴量および前記注目点の前記第２の特徴量に、配置および値の最も近い前記第２の特徴量であって、前記他のフィールドにおける前記第２の特徴量の位置を示す、第２のベクトルとして動きベクトルを検出する検出ステップと、
前記第１の特徴量または前記第２の特徴量および前記動きベクトルによって、予め定めた複数のクラスのうちの１つのクラスに前記注目点を分類するクラス分類ステップと、
分類されたクラス毎に予め定められている予測タップであって、前記第１の特徴量または前記第２の特徴量を含む予測タップを抽出する抽出ステップと、
予め求めておいた予測係数と抽出された前記予測タップとに積和演算を適用することにより、前記注目点の前記コンポジットビデオ信号に対応する前記コンポーネントビデオ信号を生成する生成ステップと
を実行させるプログラム。
【請求項１４】
コンポジットビデオ信号からコンポーネントビデオ信号を予測する処理で使用される係数を生成する画像処理装置において、
前記コンポジットビデオ信号の注目している点である注目点の存在する注目しているフィールドである注目フィールドと他のフィールドとについて、前記コンポジットビデオ信号の前記輝度信号と前記色信号とを加算または減算して得られた画像信号から、前記注目点における前記色信号の位相と同じ位相の点の値であるか、それぞれのフィールドの１つのライン上の連続する４つの点であって、それぞれ異なる位相の４つの点の平均値であるか、または前記フィールドの２つのライン上の上下および左右に相互に隣接する４つの点であって、それぞれ異なる位相の４つの点の平均値である第１の特徴量を生成し、前記注目点の周辺の前記注目フィールドにおける点の前記第１の特徴量および前記注目点の前記第１の特徴量に、配置および値の最も近い前記第１の特徴量であって、前記他のフィールドにおける前記第１の特徴量を検出することにより、前記動きベクトルに近似する第１のベクトルを検出し、前記注目フィールドと他のフィールドとについて、前記動きベクトルの検出の演算の対象となる対象点の値に第１の重みを乗じて得た結果と、前記対象点の存在するフィールドにおける前記対象点の周辺の点であって、前記対象点に隣接するか、前記対象点から１つまたは２つの点だけ離れた点の値に第２の重みを乗じて得た結果とを加算した値である、前記対象点に対応する第２の特徴量を生成し、前記第１のベクトルで指定される位置を中心とした、前記他のフィールドのサーチする領域から、前記注目フィールドにおける前記注目点の周辺の点の前記第２の特徴量および前記注目点の前記第２の特徴量に、配置および値の最も近い前記第２の特徴量であって、前記他のフィールドにおける前記第２の特徴量の位置を示す、第２のベクトルとして動きベクトルを検出する検出手段と、
前記第１の特徴量または前記第２の特徴量および前記動きベクトルによって、予め定めた複数のクラスのうちの１つのクラスに前記注目点を分類するクラス分類手段と、
分類されたクラス毎に予め定められている予測タップであって、前記第１の特徴量または前記第２の特徴量を含む予測タップを抽出する抽出手段と、
前記コンポーネントビデオ信号と抽出された前記予測タップとから求められる正規方程式であって、残差を最小とする正規方程式を解くことにより、分類されたクラスの前記係数を演算する演算手段と
を含むことを特徴とする画像処理装置。
【請求項１５】
前記抽出手段は、さらに、前記コンポジットビデオ信号のダイナミックレンジ、または前記コンポジットビデオ信号に対応する前記第１の特徴量若しくは前記第２の特徴量のダイナミックレンジに応じて定められている前記予測タップを抽出する
ことを特徴とする請求項１４に記載の画像処理装置。
【請求項１６】
前記クラス分類手段は、前記コンポーネントビデオ信号を構成する輝度信号について、前記注目点の前記コンポジットビデオ信号を複数のクラスのうちの１つのクラスに分類し、さらに、前記コンポーネントビデオ信号を構成する色信号について、前記注目点の前記コンポジットビデオ信号を複数のクラスのうちの１つのクラスに分類する
ことを特徴とする請求項１４に記載の画像処理装置。
【請求項１７】
前記抽出手段は、前記コンポーネントビデオ信号を構成する輝度信号について、前記予測タップを抽出し、さらに、前記コンポーネントビデオ信号を構成する色信号について、前記予測タップを抽出する
ことを特徴とする請求項１４に記載の画像処理装置。
【請求項１８】
前記検出手段は、
前記注目フィールドと前記他のフィールドとについて、前記画像信号から、前記注目点における前記色信号の位相と同じ位相の点の値であるか、それぞれのフィールドの１つのライン上の連続する４つの点であって、それぞれ異なる位相の４つの点の平均値であるか、または前記フィールドの２つのライン上の上下および左右に相互に隣接する４つの点であって、それぞれ異なる位相の４つの点の平均値である第１の特徴量を生成する第１の特徴量生成手段と、
前記注目点の周辺の前記注目フィールドにおける点の前記第１の特徴量および前記注目点の前記第１の特徴量に、配置および値の最も近い前記第１の特徴量であって、前記他のフィールドにおける前記第１の特徴量を検出することにより、前記動きベクトルに近似する第１のベクトルを検出する第１のベクトル検出手段と、
前記注目フィールドと他のフィールドとについて、前記動きベクトルの検出の演算の対象となる対象点の値に第１の重みを乗じて得た結果と、前記対象点の存在するフィールドにおける前記対象点の周辺の点であって、前記対象点に隣接するか、前記対象点から１つまたは２つの点だけ離れた点の値に第２の重みを乗じて得た結果とを加算した値である、前記対象点に対応する第２の特徴量を生成する第２の特徴量生成手段と、
前記第１のベクトルで指定される位置を中心とした、前記他のフィールドのサーチする領域から、前記注目フィールドにおける前記注目点の周辺の点の前記第２の特徴量および前記注目点の前記第２の特徴量に、配置および値の最も近い前記第２の特徴量であって、前記他のフィールドにおける前記第２の特徴量の位置を示す、前記第２のベクトルとして動きベクトルを検出する第２のベクトル検出手段と
を含むことを特徴とする請求項１４に記載の画像処理装置。
【請求項１９】
前記第１のベクトル検出手段は、前記注目点の属する動画像の画面である前記注目フィールドの前記第１の特徴量と、最も相関の強い前記第１の特徴量であって、前記注目画面に隣接する前記動画像の画面である前記他のフィールドの前記第１の特徴量の位置から、前記動きベクトルに近似する前記第１のベクトルを検出する
ことを特徴とする請求項１８に記載の画像処理装置。
【請求項２０】
前記第２のベクトル検出手段は、前記注目点の属する動画像の画面である前記注目フィールドにおける、前記注目点を含む第１の範囲の前記第２の特徴量と、最も相関の強い前記第２の特徴量であって、前記注目フィールドに隣接する前記動画像の画面である前記他のフィールドにおける、前記第１のベクトルで指定される位置を中心としたサーチする領域の前記第２の特徴量の位置から、前記第２のベクトルとして前記動きベクトルを検出する
ことを特徴とする請求項１８に記載の画像処理装置。
【請求項２１】
前記第２のベクトル検出手段は、前記第２の特徴量にクラス分類適応処理を適用し、前記第２のベクトルとして前記動きベクトルを検出する
ことを特徴とする請求項１８に記載の画像処理装置。
【請求項２２】
前記第２のベクトル検出手段は、前記注目点における前記色信号の位相を用いて、クラス分類する
ことを特徴とする請求項２１に記載の画像処理装置。
【請求項２３】
前記第２のベクトル検出手段は、前のフィールドにおいて検出された前記第２のベクトルで示される位置の前記第２の特徴量に適応処理を適用する
ことを特徴とする請求項２１に記載の画像処理装置。
【請求項２４】
コンポジットビデオ信号からコンポーネントビデオ信号を予測する処理で使用される係数を生成する画像処理方法において、
前記コンポジットビデオ信号の注目している点である注目点の存在する注目しているフィールドである注目フィールドと他のフィールドとについて、前記コンポジットビデオ信号の前記輝度信号と前記色信号とを加算または減算して得られた画像信号から、前記注目点における前記色信号の位相と同じ位相の点の値であるか、それぞれのフィールドの１つのライン上の連続する４つの点であって、それぞれ異なる位相の４つの点の平均値であるか、または前記フィールドの２つのライン上の上下および左右に相互に隣接する４つの点であって、それぞれ異なる位相の４つの点の平均値である第１の特徴量を生成し、前記注目点の周辺の前記注目フィールドにおける点の前記第１の特徴量および前記注目点の前記第１の特徴量に、配置および値の最も近い前記第１の特徴量であって、前記他のフィールドにおける前記第１の特徴量を検出することにより、前記動きベクトルに近似する第１のベクトルを検出し、前記注目フィールドと他のフィールドとについて、前記動きベクトルの検出の演算の対象となる対象点の値に第１の重みを乗じて得た結果と、前記対象点の存在するフィールドにおける前記対象点の周辺の点であって、前記対象点に隣接するか、前記対象点から１つまたは２つの点だけ離れた点の値に第２の重みを乗じて得た結果とを加算した値である、前記対象点に対応する第２の特徴量を生成し、前記第１のベクトルで指定される位置を中心とした、前記他のフィールドのサーチする領域から、前記注目フィールドにおける前記注目点の周辺の点の前記第２の特徴量および前記注目点の前記第２の特徴量に、配置および値の最も近い前記第２の特徴量であって、前記他のフィールドにおける前記第２の特徴量の位置を示す、第２のベクトルとして動きベクトルを検出する検出ステップと、
前記第１の特徴量または前記第２の特徴量および前記動きベクトルによって、予め定めた複数のクラスのうちの１つのクラスに前記注目点を分類するクラス分類ステップと、
分類されたクラス毎に予め定められている予測タップであって、前記第１の特徴量または前記第２の特徴量を含む予測タップを抽出する抽出ステップと、
前記コンポーネントビデオ信号と抽出された前記予測タップとから求められる正規方程式であって、残差を最小とする正規方程式を解くことにより、分類されたクラスの前記係数を演算する演算ステップと
を含むことを特徴とする画像処理方法。
【請求項２５】
コンポジットビデオ信号からコンポーネントビデオ信号を予測する処理で使用される係数を生成する画像処理用のプログラムであって、
前記コンポジットビデオ信号の注目している点である注目点の存在する注目しているフィールドである注目フィールドと他のフィールドとについて、前記コンポジットビデオ信号の前記輝度信号と前記色信号とを加算または減算して得られた画像信号から、前記注目点における前記色信号の位相と同じ位相の点の値であるか、それぞれのフィールドの１つのライン上の連続する４つの点であって、それぞれ異なる位相の４つの点の平均値であるか、または前記フィールドの２つのライン上の上下および左右に相互に隣接する４つの点であって、それぞれ異なる位相の４つの点の平均値である第１の特徴量を生成し、前記注目点の周辺の前記注目フィールドにおける点の前記第１の特徴量および前記注目点の前記第１の特徴量に、配置および値の最も近い前記第１の特徴量であって、前記他のフィールドにおける前記第１の特徴量を検出することにより、前記動きベクトルに近似する第１のベクトルを検出し、前記注目フィールドと他のフィールドとについて、前記動きベクトルの検出の演算の対象となる対象点の値に第１の重みを乗じて得た結果と、前記対象点の存在するフィールドにおける前記対象点の周辺の点であって、前記対象点に隣接するか、前記対象点から１つまたは２つの点だけ離れた点の値に第２の重みを乗じて得た結果とを加算した値である、前記対象点に対応する第２の特徴量を生成し、前記第１のベクトルで指定される位置を中心とした、前記他のフィールドのサーチする領域から、前記注目フィールドにおける前記注目点の周辺の点の前記第２の特徴量および前記注目点の前記第２の特徴量に、配置および値の最も近い前記第２の特徴量であって、前記他のフィールドにおける前記第２の特徴量の位置を示す、第２のベクトルとして動きベクトルを検出する検出ステップと、
前記第１の特徴量または前記第２の特徴量および前記動きベクトルによって、予め定めた複数のクラスのうちの１つのクラスに前記注目点を分類するクラス分類ステップと、
分類されたクラス毎に予め定められている予測タップであって、前記第１の特徴量または前記第２の特徴量を含む予測タップを抽出する抽出ステップと、
前記コンポーネントビデオ信号と抽出された前記予測タップとから求められる正規方程式であって、残差を最小とする正規方程式を解くことにより、分類されたクラスの前記係数を演算する演算ステップと
を含むことを特徴とするコンピュータが読み取り可能なプログラムが記録されている記録媒体。
【請求項２６】
コンポジットビデオ信号からコンポーネントビデオ信号を予測する処理で使用される係数を生成する画像処理装置を制御するコンピュータに、
前記コンポジットビデオ信号の注目している点である注目点の存在する注目しているフィールドである注目フィールドと他のフィールドとについて、前記コンポジットビデオ信号の前記輝度信号と前記色信号とを加算または減算して得られた画像信号から、前記注目点における前記色信号の位相と同じ位相の点の値であるか、それぞれのフィールドの１つのライン上の連続する４つの点であって、それぞれ異なる位相の４つの点の平均値であるか、または前記フィールドの２つのライン上の上下および左右に相互に隣接する４つの点であって、それぞれ異なる位相の４つの点の平均値である第１の特徴量を生成し、前記注目点の周辺の前記注目フィールドにおける点の前記第１の特徴量および前記注目点の前記第１の特徴量に、配置および値の最も近い前記第１の特徴量であって、前記他のフィールドにおける前記第１の特徴量を検出することにより、前記動きベクトルに近似する第１のベクトルを検出し、前記注目フィールドと他のフィールドとについて、前記動きベクトルの検出の演算の対象となる対象点の値に第１の重みを乗じて得た結果と、前記対象点の存在するフィールドにおける前記対象点の周辺の点であって、前記対象点に隣接するか、前記対象点から１つまたは２つの点だけ離れた点の値に第２の重みを乗じて得た結果とを加算した値である、前記対象点に対応する第２の特徴量を生成し、前記第１のベクトルで指定される位置を中心とした、前記他のフィールドのサーチする領域から、前記注目フィールドにおける前記注目点の周辺の点の前記第２の特徴量および前記注目点の前記第２の特徴量に、配置および値の最も近い前記第２の特徴量であって、前記他のフィールドにおける前記第２の特徴量の位置を示す、第２のベクトルとして動きベクトルを検出する検出ステップと、
前記第１の特徴量または前記第２の特徴量および前記動きベクトルによって、予め定めた複数のクラスのうちの１つのクラスに前記注目点を分類するクラス分類ステップと、
分類されたクラス毎に予め定められている予測タップであって、前記第１の特徴量または前記第２の特徴量を含む予測タップを抽出する抽出ステップと、
前記コンポーネントビデオ信号と抽出された前記予測タップとから求められる正規方程式であって、残差を最小とする正規方程式を解くことにより、分類されたクラスの前記係数を演算する演算ステップと
を実行させるプログラム。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、画像処理装置および方法、記録媒体、並びにプログラムに関し、特に、コンポジットビデオ信号を基に、コンポーネントビデオ信号を生成するか、コンポーネントビデオ信号を生成する処理に使用される係数を生成する画像処理装置および方法、記録媒体、並びにプログラムに関する。
【０００２】
【従来の技術】
いわゆる３次元YC分離において、動き量を検出し、検出された動き量を基に、２次元フィルタ処理、および３次元フィルタ処理のいずれか一方を選択して実行することにより、NTSC(National Television System Committee)コンポジットビデオ信号が、輝度信号および色信号などからなるコンポーネントビデオ信号に分離される。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、従来、動きベクトルを考慮して、コンポジットビデオ信号をコンポーネントビデオ信号に分離することは考えられていなかった。
【０００４】
本発明はこのような状況に鑑みてなされたものであり、動きベクトルを考慮して、コンポジットビデオ信号から、より精度良く、コンポーネントビデオ信号を生成できるようにすることを目的とする。
【０００５】
【課題を解決するための手段】
本発明の第１の画像処理装置は、コンポジットビデオ信号の注目している点である注目点の存在する注目しているフィールドである注目フィールドと他のフィールドとについて、コンポジットビデオ信号の輝度信号と色信号とを加算または減算して得られた画像信号から、注目点における色信号の位相と同じ位相の点の値であるか、それぞれのフィールドの１つのライン上の連続する４つの点であって、それぞれ異なる位相の４つの点の平均値であるか、またはフィールドの２つのライン上の上下および左右に相互に隣接する４つの点であって、それぞれ異なる位相の４つの点の平均値である第１の特徴量を生成し、注目点の周辺の注目フィールドにおける点の第１の特徴量および注目点の第１の特徴量に、配置および値の最も近い第１の特徴量であって、他のフィールドにおける第１の特徴量を検出することにより、動きベクトルに近似する第１のベクトルを検出し、注目フィールドと他のフィールドとについて、動きベクトルの検出の演算の対象となる対象点の値に第１の重みを乗じて得た結果と、対象点の存在するフィールドにおける対象点の周辺の点であって、対象点に隣接するか、対象点から１つまたは２つの点だけ離れた点の値に第２の重みを乗じて得た結果とを加算した値である、対象点に対応する第２の特徴量を生成し、第１のベクトルで指定される位置を中心とした、他のフィールドのサーチする領域から、注目フィールドにおける注目点の周辺の点の第２の特徴量および注目点の第２の特徴量に、配置および値の最も近い第２の特徴量であって、他のフィールドにおける第２の特徴量の位置を示す、第２のベクトルとして動きベクトルを検出する検出手段と、第１の特徴量または第２の特徴量および動きベクトルによって、予め定めた複数のクラスのうちの１つのクラスに注目点を分類するクラス分類手段と、分類されたクラス毎に予め定められている予測タップであって、第１の特徴量または第２の特徴量を含む予測タップを抽出する抽出手段と、
予め求めておいた予測係数と抽出された予測タップとに積和演算を適用することにより、注目点のコンポジットビデオ信号に対応するコンポーネントビデオ信号を生成する生成手段とを含むことを特徴とする。
【０００６】
抽出手段は、さらに、コンポジットビデオ信号のダイナミックレンジ、またはコンポジットビデオ信号に対応する第１の特徴量若しくは第２の特徴量のダイナミックレンジに応じて定められている予測タップを抽出するようにすることができる。
【０００７】
クラス分類手段は、コンポーネントビデオ信号を構成する輝度信号について、注目点のコンポジットビデオ信号を複数のクラスのうちの１つのクラスに分類し、さらに、コンポーネントビデオ信号を構成する色信号について、注目点のコンポジットビデオ信号を複数のクラスのうちの１つのクラスに分類するようにすることができる。
【０００８】
抽出手段は、コンポーネントビデオ信号を構成する輝度信号について、予測タップを抽出し、さらに、コンポーネントビデオ信号を構成する色信号について、予測タップを抽出することができる。
【０００９】
検出手段は、注目フィールドと他のフィールドとについて、画像信号から、注目点における色信号の位相と同じ位相の点の値であるか、それぞれのフィールドの１つのライン上の連続する４つの点であって、それぞれ異なる位相の４つの点の平均値であるか、またはフィールドの２つのライン上の上下および左右に相互に隣接する４つの点であって、それぞれ異なる位相の４つの点の平均値である第１の特徴量を生成する第１の特徴量生成手段と、注目点の周辺の注目フィールドにおける点の第１の特徴量および注目点の第１の特徴量に、配置および値の最も近い第１の特徴量であって、他のフィールドにおける第１の特徴量を検出することにより、動きベクトルに近似する第１のベクトルを検出する第１のベクトル検出手段と、注目フィールドと他のフィールドとについて、動きベクトルの検出の演算の対象となる対象点の値に第１の重みを乗じて得た結果と、対象点の存在するフィールドにおける対象点の周辺の点であって、対象点に隣接するか、対象点から１つまたは２つの点だけ離れた点の値に第２の重みを乗じて得た結果とを加算した値である、対象点に対応する第２の特徴量を生成する第２の特徴量生成手段と、第１のベクトルで指定される位置を中心とした、他のフィールドのサーチする領域から、注目フィールドにおける注目点の周辺の点の第２の特徴量および注目点の第２の特徴量に、配置および値の最も近い第２の特徴量であって、他のフィールドにおける第２の特徴量の位置を示す、第２のベクトルとして動きベクトルを検出する第２のベクトル検出手段とを設けることができる。
【００１０】
第１のベクトル検出手段は、注目点の属する動画像の画面である注目フィールドの第１の特徴量と、最も相関の強い第１の特徴量であって、注目画面に隣接する動画像の画面である他のフィールドの第１の特徴量の位置から、動きベクトルに近似する第１のベクトルを検出することができる。
【００１１】
第２のベクトル検出手段は、注目点の属する動画像の画面である注目フィールドにおける、注目点を含む第１の範囲の第２の特徴量と、最も相関の強い第２の特徴量であって、注目フィールドに隣接する動画像の画面である他のフィールドにおける、第１のベクトルで指定される位置を中心としたサーチする領域の第２の特徴量の位置から、第２のベクトルとして動きベクトルを検出することができる。
【００１２】
第２のベクトル検出手段は、第２の特徴量にクラス分類適応処理を適用し、第２のベクトルとして動きベクトルを検出することができる。
【００１３】
第２のベクトル検出手段は、注目点における色信号の位相を用いて、クラス分類することができる。
【００１４】
第２のベクトル検出手段は、前のフィールドにおいて検出された第２のベクトルで示される位置の第２の特徴量に適応処理を適用することができる。
【００１５】
本発明の第１の画像処理方法は、コンポジットビデオ信号の注目している点である注目点の存在する注目しているフィールドである注目フィールドと他のフィールドとについて、コンポジットビデオ信号の輝度信号と色信号とを加算または減算して得られた画像信号から、注目点における色信号の位相と同じ位相の点の値であるか、それぞれのフィールドの１つのライン上の連続する４つの点であって、それぞれ異なる位相の４つの点の平均値であるか、またはフィールドの２つのライン上の上下および左右に相互に隣接する４つの点であって、それぞれ異なる位相の４つの点の平均値である第１の特徴量を生成し、注目点の周辺の注目フィールドにおける点の第１の特徴量および注目点の第１の特徴量に、配置および値の最も近い第１の特徴量であって、他のフィールドにおける第１の特徴量を検出することにより、動きベクトルに近似する第１のベクトルを検出し、注目フィールドと他のフィールドとについて、動きベクトルの検出の演算の対象となる対象点の値に第１の重みを乗じて得た結果と、対象点の存在するフィールドにおける対象点の周辺の点であって、対象点に隣接するか、対象点から１つまたは２つの点だけ離れた点の値に第２の重みを乗じて得た結果とを加算した値である、対象点に対応する第２の特徴量を生成し、第１のベクトルで指定される位置を中心とした、他のフィールドのサーチする領域から、注目フィールドにおける注目点の周辺の点の第２の特徴量および注目点の第２の特徴量に、配置および値の最も近い第２の特徴量であって、他のフィールドにおける第２の特徴量の位置を示す、第２のベクトルとして動きベクトルを検出する検出ステップと、第１の特徴量または第２の特徴量および動きベクトルによって、予め定めた複数のクラスのうちの１つのクラスに注目点を分類するクラス分類ステップと、分類されたクラス毎に予め定められている予測タップであって、第１の特徴量または第２の特徴量を含む予測タップを抽出する抽出ステップと、予め求めておいた予測係数と抽出された予測タップとに積和演算を適用することにより、注目点のコンポジットビデオ信号に対応するコンポーネントビデオ信号を生成する生成ステップとを含むことを特徴とする。
【００１６】
本発明の第１の記録媒体のプログラムは、コンポジットビデオ信号の注目している点である注目点の存在する注目しているフィールドである注目フィールドと他のフィールドとについて、コンポジットビデオ信号の輝度信号と色信号とを加算または減算して得られた画像信号から、注目点における色信号の位相と同じ位相の点の値であるか、それぞれのフィールドの１つのライン上の連続する４つの点であって、それぞれ異なる位相の４つの点の平均値であるか、またはフィールドの２つのライン上の上下および左右に相互に隣接する４つの点であって、それぞれ異なる位相の４つの点の平均値である第１の特徴量を生成し、注目点の周辺の注目フィールドにおける点の第１の特徴量および注目点の第１の特徴量に、配置および値の最も近い第１の特徴量であって、他のフィールドにおける第１の特徴量を検出することにより、動きベクトルに近似する第１のベクトルを検出し、注目フィールドと他のフィールドとについて、動きベクトルの検出の演算の対象となる対象点の値に第１の重みを乗じて得た結果と、対象点の存在するフィールドにおける対象点の周辺の点であって、対象点に隣接するか、対象点から１つまたは２つの点だけ離れた点の値に第２の重みを乗じて得た結果とを加算した値である、対象点に対応する第２の特徴量を生成し、第１のベクトルで指定される位置を中心とした、他のフィールドのサーチする領域から、注目フィールドにおける注目点の周辺の点の第２の特徴量および注目点の第２の特徴量に、配置および値の最も近い第２の特徴量であって、他のフィールドにおける第２の特徴量の位置を示す、第２のベクトルとして動きベクトルを検出する検出ステップと、第１の特徴量または第２の特徴量および動きベクトルによって、予め定めた複数のクラスのうちの１つのクラスに注目点を分類するクラス分類ステップと、分類されたクラス毎に予め定められている予測タップであって、第１の特徴量または第２の特徴量を含む予測タップを抽出する抽出ステップと、予め求めておいた予測係数と抽出された予測タップとに積和演算を適用することにより、注目点のコンポジットビデオ信号に対応するコンポーネントビデオ信号を生成する生成ステップとを含むことを特徴とする。
【００１７】
本発明の第１のプログラムは、コンポジットビデオ信号の注目している点である注目点の存在する注目しているフィールドである注目フィールドと他のフィールドとについて、コンポジットビデオ信号の輝度信号と色信号とを加算または減算して得られた画像信号から、注目点における色信号の位相と同じ位相の点の値であるか、それぞれのフィールドの１つのライン上の連続する４つの点であって、それぞれ異なる位相の４つの点の平均値であるか、またはフィールドの２つのライン上の上下および左右に相互に隣接する４つの点であって、それぞれ異なる位相の４つの点の平均値である第１の特徴量を生成し、注目点の周辺の注目フィールドにおける点の第１の特徴量および注目点の第１の特徴量に、配置および値の最も近い第１の特徴量であって、他のフィールドにおける第１の特徴量を検出することにより、動きベクトルに近似する第１のベクトルを検出し、注目フィールドと他のフィールドとについて、動きベクトルの検出の演算の対象となる対象点の値に第１の重みを乗じて得た結果と、対象点の存在するフィールドにおける対象点の周辺の点であって、対象点に隣接するか、対象点から１つまたは２つの点だけ離れた点の値に第２の重みを乗じて得た結果とを加算した値である、対象点に対応する第２の特徴量を生成し、第１のベクトルで指定される位置を中心とした、他のフィールドのサーチする領域から、注目フィールドにおける注目点の周辺の点の第２の特徴量および注目点の第２の特徴量に、配置および値の最も近い第２の特徴量であって、他のフィールドにおける第２の特徴量の位置を示す、第２のベクトルとして動きベクトルを検出する検出ステップと、第１の特徴量または第２の特徴量および動きベクトルによって、予め定めた複数のクラスのうちの１つのクラスに注目点を分類するクラス分類ステップと、分類されたクラス毎に予め定められている予測タップであって、第１の特徴量または第２の特徴量を含む予測タップを抽出する抽出ステップと、予め求めておいた予測係数と抽出された予測タップとに積和演算を適用することにより、注目点のコンポジットビデオ信号に対応するコンポーネントビデオ信号を生成する生成ステップとをコンピュータに実行させることを特徴とする。
【００１８】
本発明の第２の画像処理装置は、コンポジットビデオ信号の注目している点である注目点の存在する注目しているフィールドである注目フィールドと他のフィールドとについて、コンポジットビデオ信号の輝度信号と色信号とを加算または減算して得られた画像信号から、注目点における色信号の位相と同じ位相の点の値であるか、それぞれのフィールドの１つのライン上の連続する４つの点であって、それぞれ異なる位相の４つの点の平均値であるか、またはフィールドの２つのライン上の上下および左右に相互に隣接する４つの点であって、それぞれ異なる位相の４つの点の平均値である第１の特徴量を生成し、注目点の周辺の注目フィールドにおける点の第１の特徴量および注目点の第１の特徴量に、配置および値の最も近い第１の特徴量であって、他のフィールドにおける第１の特徴量を検出することにより、動きベクトルに近似する第１のベクトルを検出し、注目フィールドと他のフィールドとについて、動きベクトルの検出の演算の対象となる対象点の値に第１の重みを乗じて得た結果と、対象点の存在するフィールドにおける対象点の周辺の点であって、対象点に隣接するか、対象点から１つまたは２つの点だけ離れた点の値に第２の重みを乗じて得た結果とを加算した値である、対象点に対応する第２の特徴量を生成し、第１のベクトルで指定される位置を中心とした、他のフィールドのサーチする領域から、注目フィールドにおける注目点の周辺の点の第２の特徴量および注目点の第２の特徴量に、配置および値の最も近い第２の特徴量であって、他のフィールドにおける第２の特徴量の位置を示す、第２のベクトルとして動きベクトルを検出する検出手段と、第１の特徴量または第２の特徴量および動きベクトルによって、予め定めた複数のクラスのうちの１つのクラスに注目点を分類するクラス分類手段と、分類されたクラス毎に予め定められている予測タップであって、第１の特徴量または第２の特徴量を含む予測タップを抽出する抽出手段と、コンポーネントビデオ信号と抽出された予測タップとから求められる正規方程式であって、残差を最小とする正規方程式を解くことにより、分類されたクラスの係数を演算する演算手段とを含むことを特徴とする。
【００１９】
抽出手段は、さらに、コンポジットビデオ信号のダイナミックレンジ、またはコンポジットビデオ信号に対応する第１の特徴量若しくは第２の特徴量のダイナミックレンジに応じて定められている予測タップを抽出することができる。
【００２０】
クラス分類手段は、コンポーネントビデオ信号を構成する輝度信号について、注目点のコンポジットビデオ信号を複数のクラスのうちの１つのクラスに分類し、さらに、コンポーネントビデオ信号を構成する色信号について、注目点のコンポジットビデオ信号を複数のクラスのうちの１つのクラスに分類することができる。
【００２１】
抽出手段は、コンポーネントビデオ信号を構成する輝度信号について、予測タップを抽出し、さらに、コンポーネントビデオ信号を構成する色信号について、予測タップを抽出することができる。
【００２２】
検出手段は、注目フィールドと他のフィールドとについて、画像信号から、注目点における色信号の位相と同じ位相の点の値であるか、それぞれのフィールドの１つのライン上の連続する４つの点であって、それぞれ異なる位相の４つの点の平均値であるか、またはフィールドの２つのライン上の上下および左右に相互に隣接する４つの点であって、それぞれ異なる位相の４つの点の平均値である第１の特徴量を生成する第１の特徴量生成手段と、注目点の周辺の注目フィールドにおける点の第１の特徴量および注目点の第１の特徴量に、配置および値の最も近い第１の特徴量であって、他のフィールドにおける第１の特徴量を検出することにより、動きベクトルに近似する第１のベクトルを検出する第１のベクトル検出手段と、注目フィールドと他のフィールドとについて、動きベクトルの検出の演算の対象となる対象点の値に第１の重みを乗じて得た結果と、対象点の存在するフィールドにおける対象点の周辺の点であって、対象点に隣接するか、対象点から１つまたは２つの点だけ離れた点の値に第２の重みを乗じて得た結果とを加算した値である、対象点に対応する第２の特徴量を生成する第２の特徴量生成手段と、第１のベクトルで指定される位置を中心とした、他のフィールドのサーチする領域から、注目フィールドにおける注目点の周辺の点の第２の特徴量および注目点の第２の特徴量に、配置および値の最も近い第２の特徴量であって、他のフィールドにおける第２の特徴量の位置を示す、第２のベクトルとして動きベクトルを検出する第２のベクトル検出手段とを設けることができる。
【００２３】
第１のベクトル検出手段は、注目点の属する動画像の画面である注目フィールドの第１の特徴量と、最も相関の強い第１の特徴量であって、注目画面に隣接する動画像の画面である他のフィールドの第１の特徴量の位置から、動きベクトルに近似する第１のベクトルを検出することができる。
【００２４】
第２のベクトル検出手段は、注目点の属する動画像の画面である注目フィールドにおける、注目点を含む第１の範囲の第２の特徴量と、最も相関の強い第２の特徴量であって、注目フィールドに隣接する動画像の画面である他のフィールドにおける、第１のベクトルで指定される位置を中心としたサーチする領域の第２の特徴量の位置から、第２のベクトルとして動きベクトルを検出することができる。
【００２５】
第２のベクトル検出手段は、第２の特徴量にクラス分類適応処理を適用し、第２のベクトルとして動きベクトルを検出することができる。
【００２６】
第２のベクトル検出手段は、注目点における色信号の位相を用いて、クラス分類することができる。
【００２７】
第２のベクトル検出手段は、前のフィールドにおいて検出された第２のベクトルで示される位置の第２の特徴量に適応処理を適用することができる。
【００２８】
本発明の第２の画像処理方法は、コンポジットビデオ信号の注目している点である注目点の存在する注目しているフィールドである注目フィールドと他のフィールドとについて、コンポジットビデオ信号の輝度信号と色信号とを加算または減算して得られた画像信号から、注目点における色信号の位相と同じ位相の点の値であるか、それぞれのフィールドの１つのライン上の連続する４つの点であって、それぞれ異なる位相の４つの点の平均値であるか、またはフィールドの２つのライン上の上下および左右に相互に隣接する４つの点であって、それぞれ異なる位相の４つの点の平均値である第１の特徴量を生成し、注目点の周辺の注目フィールドにおける点の第１の特徴量および注目点の第１の特徴量に、配置および値の最も近い第１の特徴量であって、他のフィールドにおける第１の特徴量を検出することにより、動きベクトルに近似する第１のベクトルを検出し、注目フィールドと他のフィールドとについて、動きベクトルの検出の演算の対象となる対象点の値に第１の重みを乗じて得た結果と、対象点の存在するフィールドにおける対象点の周辺の点であって、対象点に隣接するか、対象点から１つまたは２つの点だけ離れた点の値に第２の重みを乗じて得た結果とを加算した値である、対象点に対応する第２の特徴量を生成し、第１のベクトルで指定される位置を中心とした、他のフィールドのサーチする領域から、注目フィールドにおける注目点の周辺の点の第２の特徴量および注目点の第２の特徴量に、配置および値の最も近い第２の特徴量であって、他のフィールドにおける第２の特徴量の位置を示す、第２のベクトルとして動きベクトルを検出する検出ステップと、第１の特徴量または第２の特徴量および動きベクトルによって、予め定めた複数のクラスのうちの１つのクラスに注目点を分類するクラス分類ステップと、分類されたクラス毎に予め定められている予測タップであって、第１の特徴量または第２の特徴量を含む予測タップを抽出する抽出ステップと、コンポーネントビデオ信号と抽出された予測タップとから求められる正規方程式であって、残差を最小とする正規方程式を解くことにより、分類されたクラスの係数を演算する演算ステップとを含むことを特徴とする。
【００２９】
本発明の第２の記録媒体のプログラムは、コンポジットビデオ信号の注目している点である注目点の存在する注目しているフィールドである注目フィールドと他のフィールドとについて、コンポジットビデオ信号の輝度信号と色信号とを加算または減算して得られた画像信号から、注目点における色信号の位相と同じ位相の点の値であるか、それぞれのフィールドの１つのライン上の連続する４つの点であって、それぞれ異なる位相の４つの点の平均値であるか、またはフィールドの２つのライン上の上下および左右に相互に隣接する４つの点であって、それぞれ異なる位相の４つの点の平均値である第１の特徴量を生成し、注目点の周辺の注目フィールドにおける点の第１の特徴量および注目点の第１の特徴量に、配置および値の最も近い第１の特徴量であって、他のフィールドにおける第１の特徴量を検出することにより、動きベクトルに近似する第１のベクトルを検出し、注目フィールドと他のフィールドとについて、動きベクトルの検出の演算の対象となる対象点の値に第１の重みを乗じて得た結果と、対象点の存在するフィールドにおける対象点の周辺の点であって、対象点に隣接するか、対象点から１つまたは２つの点だけ離れた点の値に第２の重みを乗じて得た結果とを加算した値である、対象点に対応する第２の特徴量を生成し、第１のベクトルで指定される位置を中心とした、他のフィールドのサーチする領域から、注目フィールドにおける注目点の周辺の点の第２の特徴量および注目点の第２の特徴量に、配置および値の最も近い第２の特徴量であって、他のフィールドにおける第２の特徴量の位置を示す、第２のベクトルとして動きベクトルを検出する検出ステップと、第１の特徴量または第２の特徴量および動きベクトルによって、予め定めた複数のクラスのうちの１つのクラスに注目点を分類するクラス分類ステップと、分類されたクラス毎に予め定められている予測タップであって、第１の特徴量または第２の特徴量を含む予測タップを抽出する抽出ステップと、コンポーネントビデオ信号と抽出された予測タップとから求められる正規方程式であって、残差を最小とする正規方程式を解くことにより、分類されたクラスの係数を演算する演算ステップとを含むことを特徴とする。
【００３０】
本発明の第２のプログラムは、コンポジットビデオ信号の注目している点である注目点の存在する注目しているフィールドである注目フィールドと他のフィールドとについて、コンポジットビデオ信号の輝度信号と色信号とを加算または減算して得られた画像信号から、注目点における色信号の位相と同じ位相の点の値であるか、それぞれのフィールドの１つのライン上の連続する４つの点であって、それぞれ異なる位相の４つの点の平均値であるか、またはフィールドの２つのライン上の上下および左右に相互に隣接する４つの点であって、それぞれ異なる位相の４つの点の平均値である第１の特徴量を生成し、注目点の周辺の注目フィールドにおける点の第１の特徴量および注目点の第１の特徴量に、配置および値の最も近い第１の特徴量であって、他のフィールドにおける第１の特徴量を検出することにより、動きベクトルに近似する第１のベクトルを検出し、注目フィールドと他のフィールドとについて、動きベクトルの検出の演算の対象となる対象点の値に第１の重みを乗じて得た結果と、対象点の存在するフィールドにおける対象点の周辺の点であって、対象点に隣接するか、対象点から１つまたは２つの点だけ離れた点の値に第２の重みを乗じて得た結果とを加算した値である、対象点に対応する第２の特徴量を生成し、第１のベクトルで指定される位置を中心とした、他のフィールドのサーチする領域から、注目フィールドにおける注目点の周辺の点の第２の特徴量および注目点の第２の特徴量に、配置および値の最も近い第２の特徴量であって、他のフィールドにおける第２の特徴量の位置を示す、第２のベクトルとして動きベクトルを検出する検出ステップと、第１の特徴量または第２の特徴量および動きベクトルによって、予め定めた複数のクラスのうちの１つのクラスに注目点を分類するクラス分類ステップと、分類されたクラス毎に予め定められている予測タップであって、第１の特徴量または第２の特徴量を含む予測タップを抽出する抽出ステップと、コンポーネントビデオ信号と抽出された予測タップとから求められる正規方程式であって、残差を最小とする正規方程式を解くことにより、分類されたクラスの係数を演算する演算ステップとをコンピュータに実行させることを特徴とする。
【００３１】
本発明の第１の画像処理装置および方法、記録媒体、並びにプログラムにおいては、コンポジットビデオ信号の注目している点である注目点の存在する注目しているフィールドである注目フィールドと他のフィールドとについて、コンポジットビデオ信号の輝度信号と色信号とを加算または減算して得られた画像信号から、注目点における色信号の位相と同じ位相の点の値であるか、それぞれのフィールドの１つのライン上の連続する４つの点であって、それぞれ異なる位相の４つの点の平均値であるか、またはフィールドの２つのライン上の上下および左右に相互に隣接する４つの点であって、それぞれ異なる位相の４つの点の平均値である第１の特徴量を生成し、注目点の周辺の注目フィールドにおける点の第１の特徴量および注目点の第１の特徴量に、配置および値の最も近い第１の特徴量であって、他のフィールドにおける第１の特徴量を検出することにより、動きベクトルに近似する第１のベクトルを検出し、注目フィールドと他のフィールドとについて、動きベクトルの検出の演算の対象となる対象点の値に第１の重みを乗じて得た結果と、対象点の存在するフィールドにおける対象点の周辺の点であって、対象点に隣接するか、対象点から１つまたは２つの点だけ離れた点の値に第２の重みを乗じて得た結果とを加算した値である、対象点に対応する第２の特徴量を生成し、第１のベクトルで指定される位置を中心とした、他のフィールドのサーチする領域から、注目フィールドにおける注目点の周辺の点の第２の特徴量および注目点の第２の特徴量に、配置および値の最も近い第２の特徴量であって、他のフィールドにおける第２の特徴量の位置を示す、第２のベクトルとして動きベクトルが検出され、第１の特徴量または第２の特徴量および動きベクトルによって、予め定めた複数のクラスのうちの１つのクラスに注目点が分類され、分類されたクラス毎に予め定められている予測タップであって、第１の特徴量または第２の特徴量を含む予測タップが抽出され、予め求めておいた予測係数と抽出された予測タップとに積和演算を適用することにより、注目点のコンポジットビデオ信号に対応するコンポーネントビデオ信号が生成される。
【００３２】
本発明の第２の画像処理装置および方法、記録媒体、並びにプログラムにおいては、コンポジットビデオ信号の注目している点である注目点の存在する注目しているフィールドである注目フィールドと他のフィールドとについて、コンポジットビデオ信号の輝度信号と色信号とを加算または減算して得られた画像信号から、注目点における色信号の位相と同じ位相の点の値であるか、それぞれのフィールドの１つのライン上の連続する４つの点であって、それぞれ異なる位相の４つの点の平均値であるか、またはフィールドの２つのライン上の上下および左右に相互に隣接する４つの点であって、それぞれ異なる位相の４つの点の平均値である第１の特徴量を生成し、注目点の周辺の注目フィールドにおける点の第１の特徴量および注目点の第１の特徴量に、配置および値の最も近い第１の特徴量であって、他のフィールドにおける第１の特徴量を検出することにより、動きベクトルに近似する第１のベクトルを検出し、注目フィールドと他のフィールドとについて、動きベクトルの検出の演算の対象となる対象点の値に第１の重みを乗じて得た結果と、対象点の存在するフィールドにおける対象点の周辺の点であって、対象点に隣接するか、対象点から１つまたは２つの点だけ離れた点の値に第２の重みを乗じて得た結果とを加算した値である、対象点に対応する第２の特徴量を生成し、第１のベクトルで指定される位置を中心とした、他のフィールドのサーチする領域から、注目フィールドにおける注目点の周辺の点の第２の特徴量および注目点の第２の特徴量に、配置および値の最も近い第２の特徴量であって、他のフィールドにおける第２の特徴量の位置を示す、第２のベクトルとして動きベクトルが検出され、第１の特徴量または第２の特徴量および動きベクトルによって、予め定めた複数のクラスのうちの１つのクラスに注目点が分類され、分類されたクラス毎に予め定められている予測タップであって、第１の特徴量または第２の特徴量を含む予測タップが抽出され、コンポーネントビデオ信号と抽出された予測タップとから求められる正規方程式であって、残差を最小とする正規方程式を解くことにより、分類されたクラスの係数が演算される。
【００３３】
【発明の実施の形態】
図１は、本発明に係る画像処理装置の実施の形態の構成を示すブロック図である。
【００３４】
NTSCデコーダ１は、入力された、NTSC方式のコンポジットビデオ信号である画像信号を基に、画像信号に対応する、デジタルデータである画像信号を生成すると共に、デジタルデータである画像信号に対応するサブキャリア位相情報を生成する。NTSCデコーダ１は、生成したデジタルデータである画像信号およびサブキャリア位相情報を動きベクトル検出部２、クラスタップ抽出部３、および演算部４に供給する。
【００３５】
NTSCデコーダ１により生成されるデジタルデータである画像信号は、例えば、輝度を示すＹ信号の値から色を示すＩ信号の値を減算した結果、Ｙ信号の値から色を示す他の信号であるＱ信号の値を減算した結果、Ｙ信号の値にＩ信号の値を加算した結果、およびＹ信号の値にＱ信号の値を加算した結果のいずれかの値からなる。
【００３６】
NTSCデコーダ１により生成されるサブキャリア位相情報は、NTSCデコーダ１により生成されたデジタルデータである画像信号に含まれる値が、Ｙ信号の値からＩ信号の値を減算した結果であるか、Ｙ信号の値からＱ信号の値を減算した結果であるか、Ｙ信号の値にＩ信号の値を加算した結果であるか、またはＹ信号の値にＱ信号の値を加算した結果であるかを示す情報である。
【００３７】
図２は、NTSCデコーダ１により生成されるデジタルデータである画像信号およびサブキャリア位相情報を説明する図である。
【００３８】
以下、この明細書において、フィールド＃−１は、フィールド＃０の前のフィールドを示し、フィールド＃−２は、フィールド＃−１の前のフィールドを示す。フィールド＃＋１は、フィールド＃０の次（後）のフィールドを示し、フィールド＃＋２は、フィールド＃＋１の次のフィールドを示す。
【００３９】
フィールド＃０および番号の絶対値が偶数であるフィールドは、いわゆるトップフィールドである。番号の絶対値が奇数であるフィールドは、いわゆるボトムフィールドである。
【００４０】
例えば、フィールド＃−１は、ボトムフィールドであり、ライン２、ライン４、およびライン６などに対応する画像信号を含む。フィールド＃０は、いわゆるトップフィールドであり、ライン１、ライン３、およびライン５などに対応する画像信号を含む。
【００４１】
例えば、フレーム＃−１は、フィールド＃−２および図示せぬフィールド＃−３により構成される。フレーム＃０は、フィールド＃０およびフィールド＃−１により構成される。フレーム＃＋１は、フィールド＃＋２およびフィールド＃＋１により構成される。
【００４２】
従って、例えば、フレーム＃０には、フィールド＃０のライン１、フィールド＃−１のライン２、フィールド＃０のライン３、フィールド＃−１のライン４、フィールド＃０のライン５、およびフィールド＃−１のライン６が、画面の上から順に並び、さらに、フィールド＃０のラインおよびフィールド＃−１のラインが交互に並ぶ。
【００４３】
NTSCデコーダ１により生成されるデジタルデータは、NTSC方式のコンポジットビデオ信号のうちの、輝度信号および色信号により平衡変調されている部分の位相が変化する周期に対応し、フィールドにおいて空間方向に離散的なデータである。NTSCデコーダ１により生成されるデジタルデータを構成する、いわゆる画素に対応する個々の値は、NTSC方式のコンポジットビデオ信号を量子化することにより生成され、１つの輝度および色に対応する。
【００４４】
図２において、白い四角、白い丸、黒い四角、および黒い丸は、デジタルデータである画像信号を構成し、１つの画素に対応する、それぞれ１つの値を示す。
【００４５】
白い四角は、輝度を示すＹ信号の値に、色を示すＩ信号の値を加算した結果に対応する値であることを示す。白い丸は、Ｙ信号の値に、色を示す他の信号であるＱ信号の値を加算した結果に対応する値であることを示す。
【００４６】
黒い四角は、Ｙ信号の値からＩ信号の値を減算した結果に対応する値であることを示す。黒い丸は、Ｙ信号の値からＱ信号の値を減算した結果に対応する値であることを示す。
【００４７】
NTSCデコーダ１により生成されるデジタルデータである画像信号の値における、Ｙ信号の値およびＩ信号の値の加算若しくは減算、またはＹ信号の値およびＱ信号の値の加算若しくは減算は、NTSCデコーダ１に入力されるNTSC方式のコンポジットビデオ信号における、サブキャリアが平衡変調されてなる色信号成分に対応するＩ信号およびＱ信号の位相の反転に対応する。
【００４８】
サブキャリア位相情報は、NTSCデコーダ１により生成されるデジタルデータである画像信号の値のそれぞれが、Ｙ信号の値からＩ信号の値を減算した値、Ｙ信号の値からＱ信号の値を減算した値、Ｙ信号の値にＩ信号の値を加算した値、およびＹ信号の値にＱ信号の値を加算した値のいずれに対応するかを示す情報である。
【００４９】
動きベクトル検出部２は、画像処理装置の外部から供給されるパラメータＡおよびパラメータＢ、並びにNTSCデコーダ１から供給された画像信号およびサブキャリア位相情報を基に、上位階層特徴量および下位階層特徴量を生成する。動きベクトル検出部２は、上位階層特徴量および下位階層特徴量を基に、NTSCデコーダ１から供給された画像信号のそれぞれ値に対応する、注目しているフィールドと次のフィールドとの間の動きベクトルを生成する。上位階層特徴量および下位階層特徴量の詳細については、後述する。
【００５０】
動きベクトル検出部２は、生成した、上位階層特徴量、下位階層特徴量、および動きベクトルをクラスタップ抽出部３および演算部４に供給する。動きベクトル検出部２は、上位階層特徴量、下位階層特徴量、および動きベクトルと共に、動きベクトルのブロックマッチングの処理において算出される残差などの他の特徴量を、クラスタップ抽出部３および演算部４に供給する。
【００５１】
パラメータＡおよびパラメータＢは、動きベクトル検出部２における処理の内容を指定するパラメータであり、例えば、動きベクトル検出部２の動きベクトルの検出の処理における相関の算出方式、マッチングをとるブロックの大きさ、または探索（サーチ）領域の大きさなどを指定する。
【００５２】
クラスタップ抽出部３は、NTSCデコーダ１から供給されたサブキャリア位相情報、および動きベクトル検出部２から供給された動きベクトルを基に、画像信号のデータ、上位階層特徴量のデータ、および下位階層特徴量のデータからなるクラスタップを抽出する。詳細は後述するが、クラスタップは、注目しているデータに対応してクラス分類するためのデータである。
【００５３】
クラスタップ抽出部３は、抽出したクラスタップを演算部４に供給する。
【００５４】
演算部４は、クラスタップ抽出部３から供給されたクラスタップを基に、クラス分類し、NTSCデコーダ１から供給されたサブキャリア位相情報、および動きベクトル検出部２から供給された動きベクトルを基に、NTSCデコーダ１から供給された画像信号、並びに動きベクトル検出部２から供給された上位階層特徴量および下位階層特徴量に適応処理を適用して、コンポジットビデオ信号である画像信号に対応する、例えば、Ｙ信号、Ｕ信号、およびＶ信号からなるコンポーネントビデオ信号を生成する。演算部４は、生成したコンポーネントビデオ信号を出力する。クラス分類の処理、および適応処理の詳細は、後述する。
【００５５】
このように、本発明に係る画像処理装置は、入力された、コンポジットビデオ信号である画像信号に対応するコンポーネントビデオ信号を生成し、生成したコンポーネントビデオ信号を出力する。
【００５６】
図３は、動きベクトル検出部２の構成を示すブロック図である。NTSCデコーダ１から供給された画像信号およびサブキャリア位相情報は、バッファ２１、特徴量変換部２３、および特徴量変換部２４に入力される。
【００５７】
バッファ２１は、NTSCデコーダ１から供給された画像信号およびサブキャリア位相情報を記憶し、記憶している画像信号およびサブキャリア位相情報を特徴量変換部２３およびバッファ２２に供給する。すなわち、バッファ２１は、入力された画像信号およびサブキャリア位相情報を１つのフィールドに対応する期間遅延させ、遅延された画像信号およびサブキャリア位相情報を特徴量変換部２３およびバッファ２２に供給する。
【００５８】
バッファ２２は、バッファ２１から供給された画像信号およびサブキャリア位相情報を記憶し、記憶している画像信号およびサブキャリア位相情報を特徴量変換部２４に供給する。すなわち、バッファ２２は、バッファ２１から供給された画像信号およびサブキャリア位相情報を１つのフィールドに対応する期間遅延させ、遅延された画像信号およびサブキャリア位相情報を特徴量変換部２４に供給する。
【００５９】
特徴量変換部２３は、NTSCデコーダ１から入力された画像信号およびサブキャリア位相情報、並びにバッファ２１から供給された画像信号およびサブキャリア位相情報を基に、上位階層特徴量を生成し、生成した上位階層特徴量を動きベクトル検出部２の外部に出力すると共に、上位階層特徴量を上位階層動きベクトル検出部２５に供給する。
【００６０】
特徴量変換部２４は、NTSCデコーダ１から入力された画像信号およびサブキャリア位相情報、並びにバッファ２２から供給された画像信号およびサブキャリア位相情報を基に、下位階層特徴量を生成し、サブキャリア位相情報と共に、生成した上位階層特徴量を下位階層動きベクトル検出部２６に供給する。また、特徴量変換部２４は、生成した下位階層特徴量を動きベクトル検出部２の外部に出力する。
【００６１】
なお、特徴量変換部２３および特徴量変換部２４は、入力された画像信号およびサブキャリア位相信号を基に、リアルタイムに上位階層特徴量または下位階層特徴量を生成して、順次出力するようにしても、フィールド毎に、生成した上位階層特徴量または下位階層特徴量を一時的に記憶し、フィールドを単位として上位階層特徴量または下位階層特徴量をまとめて出力するようにしてもよい。
【００６２】
上位階層動きベクトル検出部２５は、パラメータＡで指定された演算方式等により、特徴量変換部２３から供給された上位階層特徴量を基に、最終的に検出される動きベクトルに近似し、フィールド間のおおまかな動きを示す上位階層ベクトルを生成し、生成した上位階層ベクトルを下位階層動きベクトル検出部２６に供給する。
【００６３】
下位階層動きベクトル検出部２６は、パラメータＢで指定された演算方式等により、特徴量変換部２４から供給された下位階層特徴量およびサブキャリア位相情報、並びに上位階層動きベクトル検出部２５から供給された上位階層ベクトルを基に、上位階層ベクトルに比較して、より精度の高い下位階層ベクトルを生成し、生成した下位階層ベクトルを動きベクトルとして出力する。
【００６４】
図４は、上位階層動きベクトル検出部２５の構成を示すブロック図である。ベクトル生成部３１は、生成するベクトルの大きさおよび方向の範囲を示す、パラメータＡに含まれるデータを基に、所定の範囲の大きさおよび方向を有するベクトルを順次生成し、生成したベクトルを相関値算出部３２および判定部３３に供給する。
【００６５】
相関値算出部３２は、相関値の算出方式を指定するパラメータＡに含まれるデータを基に、ベクトル生成部３１から供給されたベクトルで指定される、１つのフィールドに対応する上位階層特徴量と、他のフィールドに対応する上位階層特徴量との相関値を算出し、算出した相関値を判定部３３に供給する。例えば、相関値は、上位階層特徴量の差分の絶対値の和である。相関値は、上位階層特徴量の差分の絶対値の２乗の和とすることができる。または、相関値は、１つのフィールドに対応する上位階層特徴量と、他のフィールドに対応する上位階層特徴量とを、２つの確率変数の数列とする相関、すなわち、上位階層特徴量の相互相関とすることができる。
【００６６】
相関値算出部３２は、元の画像信号のデータに比較して疎である上位階層特徴量を用いた、疎であるブロックを用いて相関値の算出の処理を実行する。従って、上位階層動きベクトル検出部２５における演算量を少なくすることができる。
【００６７】
判定部３３は、ベクトル生成部３１から供給されたベクトルに対応させて、相関値算出部３２から供給された相関値を記憶する。所定の範囲の大きさおよび方向を有するベクトルに対応する相関値が算出されたとき、判定部３３は、相関値の算出方式を指定するパラメータＡに含まれるデータを基に、記憶している相関値のうち、最も相関の強い相関値を選択し、選択した相関値に対応するベクトルを上位階層ベクトルとして出力する。例えば、相関値が上位階層特徴量の差分の絶対値の２乗の和であるとき、判定部３３は、最小の相関値に対応するベクトルを上位階層ベクトルとして出力する。
【００６８】
図５は、下位階層動きベクトル検出部２６の構成を示すブロック図である。ベクトル生成部４１は、上位階層動きベクトル検出部２５から供給された上位階層ベクトル、および生成するベクトルの大きさおよび方向の範囲を示す、パラメータＢに含まれるデータを基に、所定の範囲の大きさおよび方向を有するベクトルを順次生成し、生成したベクトルを相関値算出部４２および判定部４３に供給する。
【００６９】
相関値算出部４２は、相関値の算出方式を指定するパラメータＢに含まれるデータを基に、ベクトル生成部４１から供給されたベクトルで指定される１つのフィールドに対応する下位階層特徴量と、他のフィールドに対応する下位階層特徴量との相関値を算出し、算出した相関値を判定部４３に供給する。例えば、相関値は、下位階層特徴量の差分の絶対値の和である。相関値は、下位階層特徴量の差分の絶対値の２乗の和とすることができる。または、相関値は、１つのフィールドに対応する下位階層特徴量と、他のフィールドに対応する下位階層特徴量とを、２つの確率変数の数列とする相関、すなわち、下位階層特徴量の相互相関とすることができる。
【００７０】
相関値算出部４２は、元の画像信号のデータと同等の密度の下位階層特徴量を用いた、密なブロックを用いて相関値の算出の処理を実行する。
【００７１】
判定部４３は、ベクトル生成部４１から供給されたベクトルに対応させて、相関値算出部４２から供給された相関値を記憶する。所定の範囲の大きさおよび方向を有するベクトルに対応する相関値が算出されたとき、判定部４３は、相関値の算出方式を指定するパラメータＢに含まれるデータを基に、記憶している相関値のうち、最も相関の強い相関値を選択し、選択した相関値に対応するベクトルを下位階層ベクトルとして出力する。例えば、相関値が下位階層特徴量の差分の絶対値の和であるとき、判定部４３は、最小の相関値に対応するベクトルを下位階層ベクトルとして出力する。
【００７２】
図６乃至図９を参照して、動きベクトル検出部２が実行する処理の詳細な例について説明する。
【００７３】
図６は、上位階層動きベクトル検出部２５による上位階層ベクトルの検出の処理に使用される上位階層特徴量、下位階層動きベクトル検出部２６による下位階層ベクトルの検出の処理に使用される下位階層特徴量、および下位階層動きベクトル検出部２６のサーチ領域の例を示す図である。
【００７４】
図６の数字は、重みを表す。例えば、重みの全てが１であるとき、特徴量変換部２３は、画像信号に含まれる所定の位相のデータを、そのまま上位階層特徴量として出力する。
【００７５】
例えば、上位階層動きベクトル検出部２５は、注目データと位相が同一であるデータからなる上位階層特徴量のうち、動きベクトルを検出しようとしている注目点に対応する注目データと、注目データの周辺の６つのデータを１つのブロックとし、他のフィールドにおける、注目データと位相が同一であるデータとのマッチングをとる。すなわち、上位階層動きベクトル検出部２５は、注目しているフィールドの１つのブロックに属している、所定の数の特徴量の配置とその値が最も近似している、他のフィールドの特徴量の位置を検出する。上位階層ベクトルは、注目しているフィールドの注目データの位置から、他のフィールドの、配置および値が最も近似している特徴量の位置を示す。
【００７６】
ここで、データの位相が同一であるとは、データの算出の元になった信号が同一であり、かつ、加算または減算である、データの算出の方式が同一であることをいう。
【００７７】
例えば、１つのデータがＹ信号の値からＩ信号の値を減算した値を有し、他のデータがＹ信号の値からＩ信号の値を減算した値を有するとき、この２つのデータの位相は同一である。１つのデータがＹ信号の値からＱ信号の値を減算した値を有し、他のデータがＹ信号の値からＱ信号の値を減算した値を有するとき、この２つのデータの位相は同一である。
【００７８】
同様に、１つのデータがＹ信号の値にＩ信号の値を加算した値を有し、他のデータがＹ信号の値にＩ信号の値を加算した値を有するとき、この２つのデータの位相は同一である。１つのデータがＹ信号の値にＱ信号の値を加算した値を有し、他のデータがＹ信号の値にＱ信号の値を加算した値を加算した値を有するとき、この２つのデータの位相は同一である。
【００７９】
一方、Ｙ信号の値からＩ信号の値を減算した値を有するデータ、Ｙ信号の値にＩ信号の値を加算した値を有するデータ、Ｙ信号の値からＱ信号の値を減算した値を有するデータ、およびＹ信号の値にＱ信号の値を加算した値を有するデータは、互いに位相が異なる。
【００８０】
特徴量変換部２３は、２つのデータの位相が同一であるか否かを、サブキャリア位相情報を基に知ることができる。
【００８１】
図７に示すように、例えば、上位階層動きベクトル検出部２５は、注目するフィールドであるフィールド＃−１において、注目データと、白丸で示す注目データの周辺の、注目データと位相が同一である、６角形の頂点に位置する白丸に対応する６つのデータとからなる、上位階層特徴量のブロックを単位として、対応するフィールドであるフィールド＃０とのマッチングをとる。より具体的には、上位階層動きベクトル検出部２５は、注目するフィールドの上位階層特徴量のブロックと、対応するフィールドであるフィールド＃０において、サーチの対象となる対象点に対応する対象データについて、対象データと、白丸で示す対象データの周辺の、対象データと位相が同一である、６角形の頂点に位置する白丸に対応する６つのデータとからなる、上位階層特徴量のブロックとの相関を算出し、マッチングを判定する。
【００８２】
次に、図６に戻り、下位階層特徴量の例について説明する。
【００８３】
特徴量変換部２４は、例えば、注目しているフィールドの、注目データの周辺のデータを基に、注目データに対応する下位階層特徴量を算出する。特徴量変換部２４は、例えば、注目しているフィールドの、注目データに隣接する４つのデータのそれぞれに重み１を乗算して、注目データに重み４を乗算して、乗算した結果を加算して下位階層特徴量とする。
【００８４】
同様に、特徴量変換部２４は、注目しているフィールドに対応するフィールドのサーチの対象となる対象点に対応する対象データについて、対象データの周辺のデータを基に、対象データに対応する下位階層特徴量を算出する。
【００８５】
また、特徴量変換部２４は、例えば、図８に示すように、注目しているフィールド＃−１において、注目データから２つ上側のデータ、注目データから２つ下側のデータ、注目データから２つ右側のデータ、および注目データから２つ左側のデータのそれぞれに重み１を乗算して、注目データに重み４を乗算して、乗算した結果を加算して下位階層特徴量とする。
【００８６】
特徴量変換部２４は、対応するフィールド＃０において、対象データから２つ上側のデータ、対象データから２つ下側のデータ、対象データから２つ右側のデータ、および対象データから２つ左側のデータのそれぞれに重み１を乗算して、対象データに重み４を乗算して、乗算した結果を加算して下位階層特徴量とする。
【００８７】
下位階層動きベクトル検出部２６は、上位階層動きベクトル検出部２５から供給された上位階層ベクトルで指定されるデータの位置を中心とした、対応するフィールドの特徴量の所定の範囲のサーチする領域において、注目しているフィールドの所定の数の下位階層特徴量からなるブロックと、相関が最も強い、所定の数の下位階層特徴量からなるブロックの位置を検出する。下位階層動きベクトル検出部２６は、注目しているフィールドの注目データの位置から、対応するフィールドの検出されたブロックの中心位置を示す下位階層ベクトルを動きベクトルとして出力する。
【００８８】
図９は、下位階層動きベクトル検出部２６がサーチする領域およびブロックの例を示す図である。図９において、三角は、下位階層特徴量を示す。
【００８９】
図９に示す例において、サーチされる領域は、横に７つの下位階層特徴量が並び、縦に７つの下位階層特徴量が並ぶ矩形の領域である。サーチするブロックは、横に５つの下位階層特徴量が並び、縦に５つの下位階層特徴量が並ぶ矩形の領域である。
【００９０】
図１０は、マッチングを判定する、上位階層特徴量の他のブロックの例を示す図である。図１０において、三角は、注目データと位相が同一であるデータを示す。
【００９１】
図１０に示すように、例えば、上位階層動きベクトル検出部２５は、注目するフィールドであるフィールド＃−１において、黒い三角で示す注目データと、白い三角で示す注目データの周辺の、注目データと位相が同一である、６角形の頂点に位置する白い三角に対応する６つのデータとからなる、上位階層特徴量のブロックを単位として、対応するフィールドであるフィールド＃０における、最も相関の強いブロックを検出する。
【００９２】
特徴量変換部２３が、注目データと同位相の画像信号のデータからなる上位階層特徴量を出力するとき、上位階層特徴量のデータの数は、元の画像信号のデータの４分の１となる。
【００９３】
図１１および図１２は、上位階層特徴量の他の例を示す図である。
【００９４】
図１１に示すように、特徴量変換部２３は、例えば、所定のフィールドの１つのライン上の、それぞれ異なる位相の４つのデータの平均値を算出し、算出された平均値を上位階層特徴量として出力する。
【００９５】
図１２に示すように、特徴量変換部２３は、例えば、所定のフィールドの上下に隣接する２つのライン上の、上下および左右に相互に隣接する、それぞれ異なる位相の４つのデータの平均値を算出し、算出された平均値を上位階層特徴量として出力する。
【００９６】
特徴量変換部２３が、それぞれ異なる位相の４つのデータの平均値を算出し、上位階層特徴量を出力するとき、上位階層特徴量のデータの数は、元の画像信号のデータの４分の１となる。
【００９７】
図１３乃至図１７は、下位階層特徴量の他の例を示す図である。
【００９８】
図１３に示すように、特徴量変換部２４は、注目しているフィールド＃−１の、注目データの上側のデータおよび下側のデータ、並びに注目データから左側に２つめのデータおよび注目データから右側に２つめのデータを基に、下位階層特徴量を算出する。例えば、注目データをp2とし、上側のデータをp0とし、左側に２つめのデータをp1とし、右側に２つめのデータをp3とし、下側のデータをp4としたとき、注目データp2に対応する下位階層特徴量yは、式（１）で算出される。
y=p0+p1+4*p2+p3+p4                  （１）
【００９９】
特徴量変換部２４は、対応するフィールド＃０の、対象データの上側のデータおよび下側のデータ、並びに対象データから左側に２つめのデータおよび対象データから右側に２つめのデータを基に、下位階層特徴量を算出する。例えば、対象データをp2とし、上側のデータをp0とし、左側に２つめのデータをp1とし、右側に２つめのデータをp3とし、下側のデータをp4としたとき、対象データp2に対応する下位階層特徴量yは、式（１）で算出される。
【０１００】
図１３を参照して説明した下位階層特徴量は、注目データまたは対象データの周辺の、それぞれ位相が異なる４つのデータを基に算出されるので、サブキャリアの変動成分の影響を少なくすることができ、よって、より精度の高い動きベクトルを検出することができるようになる。
【０１０１】
図１４に示すように、特徴量変換部２４は、注目フィールドであるフィールド＃−１の注目データに対応する下位階層特徴量を算出するとき、注目データ、注目フィールドの前のフィールドであるフィールド＃−２のラインであって、注目データが位置するラインの上側および下側のライン上の、注目データの上側のデータおよび下側のデータ、並びに、注目データから左側に２つめのデータおよび注目データから右側に２つめのデータを基に、下位階層特徴量を算出する。例えば、注目データをp2とし、注目データが位置するライン４の上側の、前のフィールド＃−２のライン３における、注目データの上側のデータをp0とし、ライン４の左側に２つめのデータをp1とし、ライン４の右側に２つめのデータをp3とし、注目データが位置するライン４の下側の、前のフィールド＃−２のライン５における、注目データの下側のデータをp4とし、注目データp2に対応する下位階層特徴量yは、式（２）で算出される。
y=p0+p1+4*p2+p3+p4                  （２）
【０１０２】
特徴量変換部２４は、対応するフィールドであるフィールド＃０の対象データに対応する下位階層特徴量を算出するとき、対象データ、フィールド＃０の次のフィールドであるフィールド＃＋１のラインであって、対象データが位置するラインの上側および下側のライン上の、対象データの上側のデータおよび下側のデータ、並びに、対象データから左側に２つめのデータおよび対象データから右側に２つめのデータを基に、下位階層特徴量を算出する。例えば、対象データをp2とし、対象データが位置するライン３の上側の、次のフィールド＃＋１のライン２における、対象データの上側のデータをp0とし、ライン３の左側に２つめのデータをp1とし、ライン３の右側に２つめのデータをp3とし、対象データが位置するライン３の下側の、次のフィールド＃＋１のライン４における、対象データの下側のデータをp4とし、対象データp2に対応する下位階層特徴量yは、式（２）で算出される。
【０１０３】
図１５に示すように、特徴量変換部２４は、注目しているフィールド＃−１の、注目データ、注目データの上側のデータおよび下側のデータ、並びに注目データの左側に隣接するデータおよび注目データの右側に隣接するデータを基に、注目データに対応する下位階層特徴量を算出する。例えば、注目データをp2とし、注目データの上側のデータをp0とし、注目データの左側に隣接するデータをp1とし、注目データの右側に隣接するデータをp3とし、注目データの下側のデータをp4としたとき、注目データp2に対応する下位階層特徴量yは、式（３）で算出される。
y=p0+p1+4*p2+p3+p4                  （３）
【０１０４】
特徴量変換部２４は、対応しているフィールド＃０の、対象データ、対象データの上側のデータおよび下側のデータ、並びに対象データの左側に隣接するデータおよび対象データの右側に隣接するデータを基に、対象データに対応する下位階層特徴量を算出する。例えば、対象データをp2とし、対象データの上側のデータをp0とし、対象データの左側に隣接するデータをp1とし、対象データの右側に隣接するデータをp3とし、対象データの下側のデータをp4としたとき、対象データp2に対応する下位階層特徴量yは、式（３）で算出される。
【０１０５】
図１６に示すように、特徴量変換部２４は、注目しているフィールド＃−１の、注目データ、注目データの左側に隣接するデータおよび注目データの右側に隣接するデータ、並びに注目データから左側に２つめのデータおよび注目データから右側に２つめのデータを基に、注目データに対応する下位階層特徴量を算出する。例えば、注目データをp2とし、注目データの左側に２つめのデータをp0とし、注目データの左側に隣接するデータをp1とし、注目データの右側に隣接するデータをp3とし、注目データの右側に２つめのデータをp4としたとき、注目データp2に対応する下位階層特徴量yは、式（４）で算出される。
y=p0+p1+2*p2+2*p3+p4                  （４）
【０１０６】
特徴量変換部２４は、対象しているフィールド＃０の、対象データ、対象データの左側に隣接するデータおよび対象データの右側に隣接するデータ、並びに対象データから左側に２つめのデータおよび対象データから右側に２つめのデータを基に、対象データに対応する下位階層特徴量を算出する。例えば、対象データをp2とし、対象データの左側に２つめのデータをp0とし、対象データの左側に隣接するデータをp1とし、対象データの右側に隣接するデータをp3とし、対象データの右側に２つめのデータをp4としたとき、対象データp2に対応する下位階層特徴量yは、式（４）で算出される。
【０１０７】
図１７に示すように、特徴量変換部２４は、注目フィールドであるフィールド＃−１の下位階層特徴量を算出するとき、注目データ、注目データから左側に２つめのデータ、および注目データから右側に２つめのデータ、並びに注目フィールドの前のフィールドであるフィールド＃−２のラインであって、注目データが位置するラインの上側および下側のライン上の、注目データ、注目データから左側に２つめのデータ、並びに注目データから右側に２つめのデータのそれぞれの上側のデータおよび下側のデータを基に、下位階層特徴量を算出する。
【０１０８】
例えば、注目データをp4とし、左側に２つめのデータをp3とし、右側に２つめのデータをp5とし、注目データが位置するライン４の上側の、前のフィールド＃−２のライン３における、注目データの上側のデータをp1とし、p3の上側のデータをp0とし、p5の上側のデータをp2とし、注目データが位置するライン４の下側の、前のフィールド＃−２のライン５における、注目データの下側のデータをp7とし、p3の下側のデータをp6とし、p5の下側のデータをp8とし、注目データp4に対応する下位階層特徴量yは、式（５）で算出される。
y=p0+(-2)*p1+p2+(-2)*p3+4*p4+(-2)*p5+p6+(-2)*p7+p8            （５）
【０１０９】
特徴量変換部２４は、対応するフィールドであるフィールド＃０の下位階層特徴量を算出するとき、対象データ、対象データから左側に２つめのデータ、および対象データから右側に２つめのデータ、並びに対象フィールドの次のフィールドであるフィールド＃＋１のラインであって、対象データが位置するラインの上側および下側のライン上の、対象データ、対象データから左側に２つめのデータ、並びに対象データから右側に２つめのデータのそれぞれの上側のデータおよび下側のデータを基に、下位階層特徴量を算出する。
【０１１０】
例えば、対象データをp4とし、左側に２つめのデータをp3とし、右側に２つめのデータをp5とし、対象データが位置するライン３の上側の、次のフィールド＃＋１のライン２における、対象データの上側のデータをp1とし、p3の上側のデータをp0とし、p5の上側のデータをp2とし、対象データが位置するライン３の下側の、次のフィールド＃＋１のライン４における、対象データの下側のデータをp7とし、p3の下側のデータをp6とし、p5の下側のデータをp8とし、対象データp4に対応する下位階層特徴量yは、式（５）で算出される。
【０１１１】
以上に例示した上位階層特徴量および下位階層特徴量は、それぞれ特徴量間で演算が実行されるので、正規化していない。勿論、上位階層特徴量および下位階層特徴量を正規化するようにしてもよい。
【０１１２】
次に、クラス分類適応処理による下位階層ベクトルの検出について説明する。
【０１１３】
ここで、クラス分類処理について簡単に説明する。
【０１１４】
いま、例えば、下位階層特徴量において、ある注目データと、それに隣接する３つのデータにより、２×２データでなるクラスタップを構成し、また、各データは、１ビットで表現される（０または１のうちのいずれかのレベルをとる）ものとする。この場合、注目データを含む２×２の４データのブロックは、各データのレベル分布により、１６（＝（２1）4）パターンに分類することができる。従って、いまの場合、注目データは、１６のパターンに分類することができ、このようなパターン分けが、クラス分類処理である。
【０１１５】
ここで、通常、各データには、例えば８ビット程度が割り当てられる。また、クラスタップを、３×３の９データで構成すると、このようなクラスタップを対象にクラス分類処理を行ったのでは、（２8）9という膨大な数のクラスに分類されることになる。
【０１１６】
そこで、本実施の形態においては、クラスタップに対して、ＡＤＲＣ(Adaptive Dynamic Range Coding)処理が施され、これにより、クラスタップを構成するデータのビット数を小さくすることで、クラス数を削減する。
【０１１７】
説明を簡単にするため、下位階層特徴量の、１つのライン上に並んだ４データで構成されるクラスタップを考えると、ＡＤＲＣ処理においては、そのデータ値の最大値ＭＡＸと最小値ＭＩＮが検出される。そして、ＤＲ＝ＭＡＸ−ＭＩＮを、クラスタップで構成されるブロックの局所的なダイナミックレンジとし、このダイナミックレンジＤＲに基づいて、クラスタップのブロックを構成するデータのデータ値がＫビットに再量子化される。
【０１１８】
即ち、ブロック内の各データ値から、最小値ＭＩＮを減算し、その減算値をＤＲ／２Kで除算する。そして、その結果得られる除算値に対応するコード（ＡＤＲＣコード）に変換される。具体的には、例えば、Ｋ＝２とした場合、除算値が、ダイナミックレンジＤＲを４（＝２2）等分して得られるいずれの範囲に属するかが判定され、除算値が、最も下のレベルの範囲、下から２番目のレベルの範囲、下から３番目のレベルの範囲、または最も上のレベルの範囲に属する場合には、それぞれ、例えば、００Ｂ，０１Ｂ，１０Ｂ、または１１Ｂなどの２ビットにコード化される（Ｂは２進数であることを表す）。そして、復号側においては、ＡＤＲＣコード００Ｂ，０１Ｂ，１０Ｂ、または１１Ｂは、ダイナミックレンジＤＲを４等分して得られる最も下のレベルの範囲の中心値Ｌ00、下から２番目のレベルの範囲の中心値Ｌ01、下から３番目のレベルの範囲の中心値Ｌ10、または最も上のレベルの範囲の中心値Ｌ11に変換され、その値に、最小値ＭＩＮが加算されることで復号が行われる。
【０１１９】
ここで、このようなＡＤＲＣ処理はノンエッジマッチングと呼ばれる。
【０１２０】
なお、ＡＤＲＣ処理については、本件出願人が先に出願した、例えば、特開平３−５３７７８号公報などに、その詳細が開示されている。
【０１２１】
クラスタップを構成するデータに割り当てられているビット数より少ないビット数で再量子化を行うＡＤＲＣ処理を施すことにより、上述したように、クラス数を削減することができる。
【０１２２】
なお、本実施の形態では、ＡＤＲＣコードに基づいて、クラス分類処理が行われるが、クラス分類処理は、その他、例えば、ＤＰＣＭ（予測符号化）や、ＢＴＣ（Block Truncation Coding）、ＶＱ（ベクトル量子化）、ＤＣＴ（離散コサイン変換）、アダマール変換などを施したデータを対象に行うようにすることも可能である。
【０１２３】
本実施の形態において、このように分類されたクラス毎に適応処理を実行する。適応処理としては、予め学習された予測係数を用いた予測演算を行う方式と、重心法により予測値を学習しておく方式がある。また、学習を行うための条件としては、画像信号および動きベクトルからなる、目標となる教師信号を用意しておく必要がある。
【０１２４】
次に、この教師信号を用いて、予め学習により生成されたクラス毎の予測係数を用いた予測演算を行う適応処理について説明する。例えば、５×５の下位階層特徴量E0乃至E24の２５タップにより予測タップを構成し、動き評価値E'を予測することを考える。
【０１２５】
動き評価値の予測値E'は、式（６）により算出される。
【０１２６】
【数１】
0003777593.tif 000002
Eiは、下位階層特徴量を示する。wiは、予測係数を示す。
【０１２７】
例えば、９つのデータに、上述の１ビットＡＤＲＣを適用し、５１２クラスに分類したとき、各クラス毎に生成された予測係数と下位階層特徴量との積和演算により動き評価値E'が予測される。
【０１２８】
例えば、直交する２つの動き評価値E'を算出し、それぞれ動きベクトルのｘ成分およびｙ成分とし、動きベクトルを算出することができる。また、例えば、ｎ個の動き評価値E'を算出し、それぞれが方向が異なるｎ個の単位ベクトルの大きさを示すものとし、ｎ個の動き評価値E'のそれぞれを、ｎ個の単位ベクトルのそれぞれに乗算して、乗算された結果を加算することにより、動きベクトルを算出することができる。
【０１２９】
また、適応処理により、動きベクトルに限らず、例えば、コンポーネントビデオ信号を予測するとき、式（６）に基づく演算により、Ｙ信号に対応する評価値E'、Ｕ信号に対応する評価値E'、Ｖ信号に対応する評価値E'を個々に算出することができる。
【０１３０】
上述の予測係数は、予め学習により生成しておくため、ここで、その学習について説明する。
【０１３１】
式（６）のモデルに基づく予測係数を最小自乗法により生成する例を示す。
【０１３２】
最小自乗法は、次のように適用される。一般化した例として、Xを入力データ、Wを予測係数、Yを予測値として式（７）を考える。
観測方程式：XW=Y                            （７）
【０１３３】
【数２】
0003777593.tif 000003
【０１３４】
上述の観測方程式により収集されたデータに最小自乗法を適用する。式（６）の例においては、nは、25であり、mは、学習データの数である。
【０１３５】
式（７）の観測方程式を基に、式（９）の残差方程式を考える。
【０１３６】
【数３】
0003777593.tif 000004
【０１３７】
式（９）の残差方程式から、各wiの最確値は、式（１０）に示す値を最小にする条件が成り立つ場合に対応する。
【０１３８】
【数４】
0003777593.tif 000005
【０１３９】
すなわち、式（１１）の条件を考慮すればよい。
【０１４０】
【数５】
0003777593.tif 000006
【０１４１】
式（１１）のiに基づくn個の条件を満たすw1乃至wnを算出すればよい。そこで、残差方程式（９）から式（１２）が得られる。
【０１４２】
【数６】
0003777593.tif 000007
【０１４３】
式（１１）および式（１２）により、式（１３）が得られる。
【０１４４】
【数７】
0003777593.tif 000008
【０１４５】
式（１０）および式（１３）から、正規方程式（１４）が得られる。
【０１４６】
【数８】
0003777593.tif 000009
【０１４７】
式（１４）の正規方程式において、未知数の数nと同じ数の方程式を立てることが可能であるので、確wiの最確値を求めることができる。例えば、掃き出し法（Gauss-Jordanの消去法）を用いて、式（１４）が解かれる。
【０１４８】
以上のようにして、クラスごとに最適な予測係数wを求め、さらに、その予測係数wを用い、式（６）により、教師信号の動きベクトルに近いベクトルを示す予測値E'を求めるのが適応処理である。
【０１４９】
なお、コンポーネントビデオ信号を予測するとき、コンポーネントビデオ信号を予測するための、クラスごとに最適な予測係数wを求める必要がある。
【０１５０】
また、適応処理は、式（６）だけを見る限りは、いわゆる補間フィルタを用いての補間処理と同一であるが、その補間フィルタのタップ係数に相当する予測係数wが、教師信号を用いての、いわば学習により求められるため、元の動きベクトルを再現することができる。このことから、適応処理は、いわば創造作用がある処理ということができる。
【０１５１】
図１８は、クラス分類適応処理により下位階層ベクトルを検出する、下位階層動きベクトル検出部２６の他の構成を示すブロック図である。
【０１５２】
クラス分類部５１は、サブキャリア位相情報、および下位階層特徴量を基に、クラス分類し、分類されたクラスを示すクラスコードを予測タップ抽出部５２に供給する。例えば、クラス分類部５１は、注目データの位相に対応して、クラス分類する。また、例えば、クラス分類部５１は、注目データに対応する、所定の数の下位階層特徴量にＡＤＲＣ処理を適用し、クラス分類する。
【０１５３】
予測タップ抽出部５２は、クラスコードで示されるクラス、メモリ５５から供給される、前のフィールドに対応する下位階層ベクトル、および上位階層ベクトルを基に、所定の位置の、所定の数の下位階層特徴量を抽出して、抽出した下位階層特徴量を予測タップとして演算部５３に供給する。
【０１５４】
演算部５３は、予測係数メモリ５４から供給される、所定の数の予測係数からなる係数セットを基に、例えば、式（６）に示す演算を実行して、下位階層ベクトルを予測する。演算部５３は、予測された下位階層ベクトルをメモリ５５に供給するとともに、外部に出力する。
【０１５５】
メモリ５５は、演算部５３から供給された下位階層ベクトルを記憶し、記憶している下位階層ベクトルを予測タップ抽出部５２に供給する。
【０１５６】
このように、動きベクトル検出部２は、精度の高い動きベクトルを検出して、検出した動きベクトルをクラスタップ抽出部３および演算部４に供給することができる。
【０１５７】
クラスタップ抽出部３は、NTSCデコーダ１から供給されたサブキャリア位相情報、および動きベクトル検出部２から供給された動きベクトルを基に、クラス分類のためのデータのセットである、画像信号のデータ、上位階層特徴量のデータ、および下位階層特徴量のデータからなるクラスタップを抽出する。
【０１５８】
図１９は、演算部４の構成を示すブロック図である。
【０１５９】
クラス分類部７１−１は、動きベクトル検出部２から供給された動きベクトル、上位階層特徴量、および下位階層特徴量、並びにクラスタップ抽出部３から供給されたクラスタップ、NTSCデコーダ１から供給されたサブキャリア位相情報を基に、クラス分類し、クラス分類の結果を示すクラスコードを予測タップ抽出部７２−１および係数メモリ７３−１に供給する。
【０１６０】
例えば、クラス分類部７１−１は、NTSCデコーダ１から供給されたサブキャリア位相情報を基に、クラス分類する。また、クラス分類部７１−１は、NTSCデコーダ１から供給されたサブキャリア位相情報により示される、注目データを基準に、動きベクトルにより指定されるデータの位相を基に、クラス分類する。従って、分類されるクラスの数は、４のべき乗となる。
【０１６１】
また、クラス分類部７１−１は、動きベクトル検出部２から供給された上位階層特徴量、および下位階層特徴量を基に、クラス分類する。すなわち、例えば、クラス分類部７１−１は、動きベクトル検出部２から供給された上位階層特徴量に、ＡＤＲＣ処理を適用し、上位階層特徴量を所定のビット数のクラスコードに量子化する。クラス分類部７１−１は、動きベクトル検出部２から供給された下位階層特徴量に、ＡＤＲＣ処理を適用し、下位階層特徴量を所定のビット数のクラスコードに量子化する。閾値判定により量子化するとき、閾値判定による量子化は、ベクトルの信頼性をクラスコード化することと等価である。
【０１６２】
図２０は、上位階層特徴量に対応するクラスタップおよび予測タップの例を説明する図である。
【０１６３】
図２０Ａに示すように、注目データが白丸で示される位相であるとき、例えば、上位階層特徴量は、図２０Ｂに示すように、白丸で示される、注目データと同相のデータのみから構成される。このとき、例えば、上位階層特徴量に対応するクラスタップは、注目データｐ５、および注目データｐ５の２つ上側のデータｐ１、注目データｐ５の１つ上側であって、２つ左側のデータｐ２、注目データｐ５の１つ上側であって、２つ右側のデータｐ３、注目データｐ５の４つ左側のデータｐ４、注目データｐ５の４つ右側のデータｐ６、注目データｐ５の１つ下側であって、２つ左側のデータｐ７、注目データｐ５の１つ下側であって、２つ右側のデータｐ８、注目データｐ５の２つ下側のデータｐ９から構成される。
【０１６４】
例えば、上位階層特徴量は、図２０Ｃに示すように、三角で示される、上下に２つ、および左右に２つの合計４つのデータの平均値から構成される。平均値から構成される上位階層特徴量の上下方向の位置は、元の画像信号のデータの位置に対して、ラインの幅の半分だけ、ずれると共に、平均値から構成される上位階層特徴量の左右方向の位置は、元の画像信号のデータの位置に対して、データの間隔の半分だけ、ずれる。
【０１６５】
注目データをｐ１１としたとき、上位階層特徴量に対応するクラスタップは、例えば、注目データｐ１１に対して、ラインが２つと半分上側であって、元のデータの間隔の半分だけ左側のデータＡ１、注目データｐ１１に対して、ラインが２つと半分上側であって、元のデータの間隔の１つと半分だけ右側のデータＡ２、ラインが１つと半分上側であって、元のデータの間隔の１つと半分だけ左側のデータＡ３、ラインが１つと半分上側であって、元のデータの間隔の半分だけ右側のデータＡ４、ラインが１つと半分上側であって、元のデータの間隔の２つと半分だけ右側のデータＡ５、ラインが半分上側であって、元のデータの間隔の半分だけ左側のデータＡ６、ラインが半分上側であって、元のデータの間隔の１つと半分だけ右側のデータＡ７、ラインが半分下側であって、元のデータの間隔の１つと半分だけ左側のデータＡ８、ラインが半分下側であって、元のデータの間隔の半分だけ右側のデータＡ９、ラインが半分下側であって、元のデータの間隔の２つと半分だけ右側のデータＡ１０、ラインが１つと半分下側であって、元のデータの間隔の半分だけ左側のデータＡ１１、ラインが１つと半分下側であって、元のデータの間隔の１つと半分だけ右側のデータＡ１２、ラインが２つと半分下側であって、元のデータの間隔の１つと半分だけ左側のデータＡ１３、ラインが２つと半分下側であって、元のデータの間隔の半分だけ右側のデータＡ１４、ラインが２つと半分下側であって、および元のデータの間隔の２つと半分だけ左側のデータＡ１５から構成される。
【０１６６】
図２１は、下位階層特徴量に対応するクラスタップおよび予測タップの例を説明する図である。
【０１６７】
現在のフィールド＃−１に対応するクラスタップは、注目データに対応する下位階層特徴量のデータを中心とする、３×３のデータ、すなわち、注目データに対応する下位階層特徴量のデータ、注目データに対応する下位階層特徴量のデータの上側のデータ、注目データに対応する下位階層特徴量のデータの上側であって、左側のデータ、注目データに対応する下位階層特徴量のデータの上側であって、右側のデータ、注目データに対応する下位階層特徴量のデータの左側のデータ、注目データに対応する下位階層特徴量のデータの右側のデータ、注目データに対応する下位階層特徴量のデータの下側であって、左側のデータ、注目データに対応する下位階層特徴量のデータの下側であって、右側のデータで構成される。
【０１６８】
対応するフィールド＃０のクラスタップは、注目データから動きベクトルで指定される下位階層特徴量のデータを中心とする、３×３のデータ、すなわち、注目データから動きベクトルで指定される下位階層特徴量のデータ、注目データから動きベクトルで指定される下位階層特徴量のデータの上側のデータ、注目データから動きベクトルで指定される下位階層特徴量のデータの上側であって、左側のデータ、注目データから動きベクトルで指定される下位階層特徴量のデータの上側であって、右側のデータ、注目データから動きベクトルで指定される下位階層特徴量のデータの左側のデータ、注目データから動きベクトルで指定される下位階層特徴量のデータの右側のデータ、注目データから動きベクトルで指定される下位階層特徴量のデータの下側であって、左側のデータ、注目データから動きベクトルで指定される下位階層特徴量のデータの下側であって、右側のデータで構成される。
【０１６９】
クラス分類部７１−１は、画像信号の注目データ、および注目データの周辺の周辺データを基に、空間クラスにクラス分類する。すなわち、例えば、クラス分類部７１−１は、画像信号の注目データ、および周辺データに、ＡＤＲＣ処理を適用し、注目データ、および周辺データを、所定のビット数のクラスコードに量子化する。
【０１７０】
クラス分類部７１−１は、注目フィールドの注目データから動きベクトルで示される、対応フィールドの対象データ、および対象データの周辺の周辺データを基に、クラス分類する。すなわち、例えば、クラス分類部７１−１は、注目フィールドの注目データから動きベクトルで示される、対応フィールドの対象データ、および対象データの周辺の周辺データに、ＡＤＲＣ処理を適用し、対象データ、および周辺データを、所定のビット数のクラスコードに量子化する。
【０１７１】
クラス分類部７１−１は、動き量を基に、クラス分類するようにしてもよい。
【０１７２】
クラス分類部７１−１は、所定のブロックに属する、画像信号の注目データおよび周辺データのデータ値の最大値と最小値の差であるダイナミックレンジを予測タップ抽出部７２−１に供給する。
【０１７３】
なお、クラス分類部７１−１は、図２１に例を示す、注目フィールドの下位階層特徴量のクラスタップを基に、ダイナミックレンジを算出するようにしてもよい。
【０１７４】
また、クラス分類部７１−１は、クラスタップに含まれる、上位階層特徴量を基に、クラス分類するようにしてもよい。
【０１７５】
予測タップ抽出部７２−１は、動きベクトル検出部２から供給された動きベクトル、および残差などの特徴量、並びにクラス分類部７１−１から供給されたクラスコードおよびダイナミックレンジを基に、画像信号のデータ、上位階層特徴量、および下位階層特徴量から所定のデータを抽出して、抽出したデータを予測タップとして予測演算部７４−１に供給する。
【０１７６】
予測タップ抽出部７２−１は、クラス分類部７１−１から供給されたダイナミックレンジが大きいとき、近傍に画像のエッジが含まれているので予測タップを近傍のデータで構成するため、空間的に広がりの小さい予測タップを抽出する。一方、予測タップ抽出部７２−１は、クラス分類部７１−１から供給されたダイナミックレンジが小さいとき、画像が平坦部なので予測タップを広範囲のデータで構成するため、空間的に広がりの大きい予測タップを抽出する。
【０１７７】
予測タップ抽出部７２−１は、動きベクトル検出部２から供給された特徴量である残差が大きいとき、動きベクトルが誤っている可能性が大きいため、空間的に広がりの大きい予測タップを抽出する。一方、予測タップ抽出部７２−１は、動きベクトル検出部２から供給された特徴量である残差が小さいとき、動きベクトルが誤っている可能性が小さいため、空間的に広がりの小さい予測タップを抽出する。
【０１７８】
なお、予測タップ抽出部７２−１は、クラスコードのみを基に、予測タップを抽出するようにしてもよい。
【０１７９】
図２０Ａに示すように、注目データが白丸で示される位相であるとき、例えば、上位階層特徴量は、図２０Ｂに示すように、白丸で示される、注目データと同相のデータのみから構成される。このとき、例えば、上位階層特徴量に対応する予測タップは、注目データｐ５、および注目データｐ５の２つ上側のデータｐ１、注目データｐ５の１つ上側であって、２つ左側のデータｐ２、注目データｐ５の１つ上側であって、２つ右側のデータｐ３、注目データｐ５の４つ左側のデータｐ４、注目データｐ５の４つ右側のデータｐ６、注目データｐ５の１つ下側であって、２つ左側のデータｐ７、注目データｐ５の１つ下側であって、２つ右側のデータｐ８、注目データｐ５の２つ下側のデータｐ９から構成される。
【０１８０】
例えば、上位階層特徴量は、図２０Ｃに示すように、三角で示される、上下に２つ、および左右に２つの合計４つのデータの平均値から構成される。平均値から構成される上位階層特徴量の上下の位置は、元の画像信号のデータの位置に対して、ラインの幅の半分だけ、ずれる。また、平均値から構成される上位階層特徴量の左右の位置は、元の画像信号のデータの位置に対して、データの間隔の半分だけ、ずれる。
【０１８１】
このとき、注目データをｐ１１とした場合、上位階層特徴量に対応する予測タップは、例えば、注目データｐ１１に対して、ラインが２つと半分上側であって、元のデータの間隔の半分だけ左側のデータＡ１、注目データｐ１１に対して、ラインが２つと半分上側であって、元のデータの間隔の１つと半分だけ右側のデータＡ２、ラインが１つと半分上側であって、元のデータの間隔の１つと半分だけ左側のデータＡ３、ラインが１つと半分上側であって、元のデータの間隔の半分だけ右側のデータＡ４、ラインが１つと半分上側であって、元のデータの間隔の２つと半分だけ右側のデータＡ５、ラインが半分上側であって、元のデータの間隔の半分だけ左側のデータＡ６、ラインが半分上側であって、元のデータの間隔の１つと半分だけ右側のデータＡ７、ラインが半分下側であって、元のデータの間隔の１つと半分だけ左側のデータＡ８、ラインが半分下側であって、元のデータの間隔の半分だけ右側のデータＡ９、ラインが半分下側であって、元のデータの間隔の２つと半分だけ右側のデータＡ１０、ラインが１つと半分下側であって、元のデータの間隔の半分だけ左側のデータＡ１１、ラインが１つと半分下側であって、元のデータの間隔の１つと半分だけ右側のデータＡ１２、ラインが２つと半分下側であって、元のデータの間隔の１つと半分だけ左側のデータＡ１３、ラインが２つと半分下側であって、元のデータの間隔の半分だけ右側のデータＡ１４、ラインが２つと半分下側であって、および元のデータの間隔の２つと半分だけ左側のデータＡ１５から構成される。
【０１８２】
図２１に示すように、下位階層特徴量における、現在のフィールド＃−１に対応する予測タップは、注目データに対応する下位階層特徴量のデータを中心とする、５×５のデータで構成される。
【０１８３】
下位階層特徴量における、対応するフィールド＃０の予測タップは、注目データから動きベクトルで指定される下位階層特徴量のデータを中心とする、５×５のデータで構成される。
【０１８４】
係数メモリ７３−１は、クラス分類部７１−１から供給されたクラスコードを基に、予め記憶している係数セットのうち、クラスコードで指定されるクラスに対応する係数セットを選択し、選択したクラスコードを予測演算部７４−１に供給する。
【０１８５】
予測演算部７４−１は、予測タップ抽出部７２−１から供給された予測タップ、および係数メモリ７３−１から供給された係数セットを基に、例えば、式（６）に対応する演算をより、Ｙ信号を予測し、予測されたＹ信号を出力する。
【０１８６】
クラス分類部７１−２は、動きベクトル検出部２から供給された動きベクトル、上位階層特徴量、および下位階層特徴量、並びにクラスタップ抽出部３から供給されたクラスタップ、NTSCデコーダ１から供給されたサブキャリア位相情報を基に、クラス分類し、クラス分類の結果を示すクラスコードを予測タップ抽出部７２−２および係数メモリ７３−２に供給する。
【０１８７】
例えば、クラス分類部７１−２は、NTSCデコーダ１から供給されたサブキャリア位相情報を基に、クラス分類する。また、クラス分類部７１−２は、NTSCデコーダ１から供給されたサブキャリア位相情報により示される、注目データを基準に、動きベクトルにより指定されるデータの位相を基に、クラス分類する。
【０１８８】
クラス分類部７１−２は、動きベクトル検出部２から供給された上位階層特徴量、および下位階層特徴量を基に、クラス分類する。すなわち、例えば、クラス分類部７１−２は、動きベクトル検出部２から供給された上位階層特徴量に、ＡＤＲＣ処理を適用し、上位階層特徴量を所定のビット数のクラスコードに量子化する。クラス分類部７１−２は、動きベクトル検出部２から供給された下位階層特徴量に、ＡＤＲＣ処理を適用し、下位階層特徴量を所定のビット数のクラスコードに量子化する。
【０１８９】
クラス分類部７１−２は、画像信号の注目データ、および注目データの周辺の周辺データを基に、空間クラスにクラス分類する。すなわち、例えば、クラス分類部７１−２は、画像信号の注目データ、および周辺データに、ＡＤＲＣ処理を適用し、注目データ、および周辺データを、所定のビット数のクラスコードに量子化する。
【０１９０】
クラス分類部７１−２は、注目フィールドの注目データから動きベクトルで示される、対応フィールドの対象データ、および対象データの周辺の周辺データを基に、クラス分類する。すなわち、例えば、クラス分類部７１−２は、注目フィールドの注目データから動きベクトルで示される、対応フィールドの対象データ、および対象データの周辺の周辺データに、ＡＤＲＣ処理を適用し、対象データ、および周辺データを、所定のビット数のクラスコードに量子化する。
【０１９１】
クラス分類部７１−２は、動き量を基に、クラス分類するようにしてもよい。
【０１９２】
クラス分類部７１−２は、所定のブロックの、画像信号の注目データおよび周辺データのデータ値の最大値と最小値の差であるダイナミックレンジを予測タップ抽出部７２−２に供給する。
【０１９３】
なお、クラス分類部７１−２は、図２１に例を示す、注目フィールド下位階層特徴量のクラスタップを基に、ダイナミックレンジを算出するようにしてもよい。
【０１９４】
また、クラス分類部７１−２は、クラスタップに含まれる、上位階層特徴量を基に、クラス分類するようにしてもよい。
【０１９５】
予測タップ抽出部７２−２は、動きベクトル検出部２から供給された動きベクトル、および残差などの特徴量、並びにクラス分類部７１−２から供給されたクラスコードおよびダイナミックレンジを基に、画像信号のデータ、上位階層特徴量、および下位階層特徴量から所定のデータを抽出して、抽出したデータを予測タップとして予測演算部７４−２に供給する。
【０１９６】
なお、予測タップ抽出部７２−２は、クラスコードのみを基に、予測タップを抽出するようにしてもよい。
【０１９７】
係数メモリ７３−２は、クラス分類部７１−２から供給されたクラスコードを基に、予め記憶している係数セットのうち、クラスコードで指定されるクラスに対応する係数セットを選択し、選択しクラスコードを予測演算部７４−２に供給する。
【０１９８】
予測演算部７４−２は、予測タップ抽出部７２−２から供給された予測タップ、および係数メモリ７３−２から供給された係数セットを基に、例えば、式（６）に対応する演算をより、Ｕ信号を予測し、予測されたＵ信号を出力する。
【０１９９】
クラス分類部７１−３は、動きベクトル検出部２から供給された動きベクトル、上位階層特徴量、および下位階層特徴量、並びにクラスタップ抽出部３から供給されたクラスタップ、NTSCデコーダ１から供給されたサブキャリア位相情報を基に、クラス分類し、クラス分類の結果を示すクラスコードを予測タップ抽出部７２−３および係数メモリ７３−３に供給する。
【０２００】
例えば、クラス分類部７１−３は、NTSCデコーダ１から供給されたサブキャリア位相情報を基に、クラス分類する。また、クラス分類部７１−３は、NTSCデコーダ１から供給されたサブキャリア位相情報により示される、注目データを基準に、動きベクトルにより指定されるデータの位相を基に、クラス分類する。
【０２０１】
クラス分類部７１−３は、動きベクトル検出部２から供給された上位階層特徴量、および下位階層特徴量を基に、クラス分類する。すなわち、例えば、クラス分類部７１−３は、動きベクトル検出部２から供給された上位階層特徴量に、ＡＤＲＣ処理を適用し、上位階層特徴量を所定のビット数のクラスコードに量子化する。クラス分類部７１−３は、動きベクトル検出部２から供給された下位階層特徴量に、ＡＤＲＣ処理を適用し、下位階層特徴量を所定のビット数のクラスコードに量子化する。
【０２０２】
クラス分類部７１−３は、画像信号の注目データ、および注目データの周辺の周辺データを基に、空間クラスにクラス分類する。すなわち、例えば、クラス分類部７１−３は、画像信号の注目データ、および周辺データに、ＡＤＲＣ処理を適用し、注目データ、および周辺データを、所定のビット数のクラスコードに量子化する。
【０２０３】
クラス分類部７１−３は、注目フィールドの注目データから動きベクトルで示される、対応フィールドの対象データ、および対象データの周辺の周辺データを基に、クラス分類する。すなわち、例えば、クラス分類部７１−３は、注目フィールドの注目データから動きベクトルで示される、対応フィールドの対象データ、および対象データの周辺の周辺データに、ＡＤＲＣ処理を適用し、対象データ、および周辺データを、所定のビット数のクラスコードに量子化する。
【０２０４】
クラス分類部７１−３は、動き量を基に、クラス分類するようにしてもよい。
【０２０５】
クラス分類部７１−３は、所定のブロックの、画像信号の注目データおよび周辺データのデータ値の最大値と最小値の差であるダイナミックレンジを予測タップ抽出部７２−３に供給する。
【０２０６】
なお、クラス分類部７１−３は、図２１に例を示す、注目フィールド下位階層特徴量のクラスタップを基に、ダイナミックレンジを算出するようにしてもよい。
【０２０７】
また、クラス分類部７１−３は、クラスタップに含まれる、上位階層特徴量を基に、クラス分類するようにしてもよい。
【０２０８】
予測タップ抽出部７２−３は、動きベクトル検出部２から供給された動きベクトル、および残差などの特徴量、並びにクラス分類部７１−３から供給されたクラスコードおよびダイナミックレンジを基に、画像信号のデータ、上位階層特徴量、および下位階層特徴量から所定のデータを抽出して、抽出したデータを予測タップとして予測演算部７４−３に供給する。
【０２０９】
なお、予測タップ抽出部７２−３は、クラスコードのみを基に、予測タップを抽出するようにしてもよい。
【０２１０】
係数メモリ７３−３は、クラス分類部７１−３から供給されたクラスコードを基に、予め記憶している係数セットのうち、クラスコードで指定されるクラスに対応する係数セットを選択し、選択しクラスコードを予測演算部７４−３に供給する。
【０２１１】
予測演算部７４−３は、予測タップ抽出部７２−３から供給された予測タップ、および係数メモリ７３−３から供給された係数セットを基に、例えば、式（６）に対応する演算をより、Ｖ信号を予測し、予測されたＶ信号を出力する。
【０２１２】
このように、演算部４は、クラス分類適応処理により、従来に比較して、より精度の高いコンポーネントビデオ信号である、Ｙ信号、Ｕ信号、およびＶ信号を予測し、予測したＹ信号、Ｕ信号、およびＶ信号を出力することができる。
【０２１３】
以下、クラス分類部７１−１乃至７１−３を個々に区別する必要がないとき、単に、クラス分類部７１と称する。
【０２１４】
以下、予測タップ抽出部７２−１乃至７２−３を個々に区別する必要がないとき、単に、予測タップ抽出部７２と称する。
【０２１５】
以下、係数メモリ７３−１乃至７３−３を個々に区別する必要がないとき、単に、係数メモリ７３と称する。
【０２１６】
以下、予測演算部７４−１乃至７４−３を個々に区別する必要がないとき、単に、予測演算部７４と称する。
【０２１７】
図２２は、演算部４の他の構成を示すブロック図である。図１９に示す場合と同様の部分には同一の番号を付してあり、その説明は省略する。
【０２１８】
セレクタ８１は、クラス分類部７１−１乃至７１−３から個々に供給された３つのクラスコードおよびダイナミックレンジの内、１つのクラスコードおよびダイナミックレンジを選択し、選択したクラスコードおよびダイナミックレンジを予測タップ抽出部８２に供給する。
【０２１９】
セレクタ８１は、係数メモリ７３−１乃至７３−３から個々に供給された３つの係数セットの内、１つの係数セットを選択し、選択した係数セットを予測演算部８３に供給する。
【０２２０】
予測タップ抽出部８２は、動きベクトル検出部２から供給された動きベクトル、上位階層特徴量、および下位階層特徴量、並びにセレクタ８１から供給されたクラスコードおよびダイナミックレンジを基に、予測タップを抽出し、抽出した予測タップを予測演算部８３に供給する。
【０２２１】
予測タップ抽出部８２は、セレクタ８１を介して、クラス分類部７１−１からに出力されたクラスコードおよびダイナミックレンジが供給されたとき、Ｙ信号に対応する予測タップを抽出し、抽出した予測タップを予測演算部８３に供給する。予測タップ抽出部８２は、セレクタ８１を介して、クラス分類部７１−２からに出力されたクラスコードおよびダイナミックレンジが供給されたとき、Ｕ信号に対応する予測タップを抽出し、抽出した予測タップを予測演算部８３に供給する。予測タップ抽出部８２は、セレクタ８１を介して、クラス分類部７１−３からに出力されたクラスコードおよびダイナミックレンジが供給されたとき、Ｖ信号に対応する予測タップを抽出し、抽出した予測タップを予測演算部８３に供給する。
【０２２２】
予測演算部８３は、予測タップ抽出部８２からＹ信号に対応する予測タップが供給されたとき、セレクタ８１を介して、係数メモリ７３−１から供給された係数セットを基に、Ｙ信号を予測して、予測したＹ信号を出力する。予測演算部８３は、予測タップ抽出部８２からＵ信号に対応する予測タップが供給されたとき、セレクタ８１を介して、係数メモリ７３−２から供給された係数セットを基に、Ｕ信号を予測して、予測したＵ信号を出力する。予測演算部８３は、予測タップ抽出部８２からＶ信号に対応する予測タップが供給されたとき、セレクタ８１を介して、係数メモリ７３−３から供給された係数セットを基に、Ｖ信号を予測して、予測したＶ信号を出力する。
【０２２３】
図２３は、演算部４の他の構成を示すブロック図である。図１９に示す場合と同様の部分には同一の番号を付してあり、その説明は省略する。
【０２２４】
クラス分類部９１は、動きベクトル検出部２から供給された動きベクトル、上位階層特徴量、および下位階層特徴量、並びにクラスタップ抽出部３から供給されたクラスタップ、NTSCデコーダ１から供給されたサブキャリア位相情報を基に、クラス分類し、クラス分類の結果を示すクラスコードを予測タップ抽出部７２−１乃至７２−３および係数メモリ７３−１乃至７３−３に供給する。
【０２２５】
予測タップ抽出部７２−１乃至７２−３は、例えば、それぞれ異なる閾値を基に、異なる予測タップを抽出する。
【０２２６】
図２４は、演算部４の他の構成を示すブロック図である。図１９に示す場合と同様の部分には同一の番号を付してあり、その説明は省略する。図２２に示す場合と同様の部分には同一の番号を付してあり、その説明は省略する。
【０２２７】
クラス分類部９１は、動きベクトル検出部２から供給された動きベクトル、上位階層特徴量、および下位階層特徴量、並びにクラスタップ抽出部３から供給されたクラスタップ、NTSCデコーダ１から供給されたサブキャリア位相情報を基に、クラス分類し、クラス分類の結果を示すクラスコードを予測タップ抽出部８２および係数メモリ７３−１乃至７３−３に供給する。
【０２２８】
セレクタ１０１は、係数メモリ７３−１乃至７３−３から個々に供給された３つの係数セットの内、１つの係数セットを選択し、選択した係数セットを予測演算部８３に供給する。
【０２２９】
図２５は、本発明に係る画像処理装置の実施の形態の構成の一例の詳細を示すブロック図である。画像処理装置に入力されたNTSCコンポジット信号は、サブキャリア位相情報検出回路１２１、フィールドメモリ１２２−１、動きベクトル検出回路１２３、および遅延回路１２４−１に供給される。
【０２３０】
サブキャリア位相情報検出回路１２１は、入力されたNTSCコンポジット信号から位相を検出し、検出された位相の情報を動きベクトル検出回路１２３、サブキャリア位相情報検出回路１２５、およびクラス分類部１２７に供給する。
【０２３１】
フィールドメモリ１２２−１は、入力されたNTSCコンポジット信号を記憶し、１つのフィールドに対応する期間遅延させ、記憶しているNTSCコンポジット信号をフィールドメモリ１２２−２、動きベクトル検出回路１２３、および遅延回路１２４−２に供給する。
【０２３２】
フィールドメモリ１２２−２は、フィールドメモリ１２２−１から供給されたNTSCコンポジット信号を記憶し、１つのフィールドに対応する期間遅延させ、記憶しているNTSCコンポジット信号を動きベクトル検出回路１２３、および遅延回路１２４−３に供給する。
【０２３３】
従って、動きベクトル検出回路１２３には、基準となるフィールドの信号、基準となるフィールドの次（未来）のフィールドの信号、および基準となるフィールドの前（過去）のフィールドの信号が同時に供給される。動きベクトル検出回路１２３は、基準となるフィールドの信号、基準となるフィールドの次のフィールドの信号、および基準となるフィールドの前のフィールドの信号を基に、基準となるフィールドと前のフィールドに対応するベクトル（ｔ−１）、および基準となるフィールドと次のフィールドに対応するベクトル（ｔ＋１）を生成する。
【０２３４】
動きベクトル検出回路１２３は、基準となるフィールドと前のフィールドに対応するベクトル（ｔ−１）、および基準となるフィールドと次のフィールドに対応するベクトル（ｔ＋１）をサブキャリア位相情報検出回路１２５に供給する。
【０２３５】
動きベクトル検出回路１２３は、基準となるフィールドと前のフィールドに対応するベクトル（ｔ−１）を領域切出回路１２６−３および領域切出回路１２８−３に供給すると共に、および基準となるフィールドと次のフィールドに対応するベクトル（ｔ＋１）を領域切出回路１２６−１および領域切出回路１２８−１に供給する。
【０２３６】
動きベクトル検出回路１２３は、ベクトル（ｔ−１）およびベクトル（ｔ＋１）の検出の処理で算出された特徴量をクラス分類部１２７に供給する。
【０２３７】
遅延回路１２４−１は、動きベクトル検出回路１２３の処理時間に対応させて、基準となるフィールドの次のフィールドの信号を遅延させ、遅延した基準となるフィールドの次のフィールドの信号を領域切出回路１２６−１に供給する。
【０２３８】
遅延回路１２４−２は、動きベクトル検出回路１２３の処理時間に対応させて、基準となるフィールドの信号を遅延させ、遅延した基準となるフィールドの信号を領域切出回路１２６−１に供給する。
【０２３９】
遅延回路１２４−３は、動きベクトル検出回路１２３の処理時間に対応させて、基準となるフィールドの前のフィールドの信号を遅延させ、遅延した基準となるフィールドの前のフィールドの信号を領域切出回路１２６−１に供給する。
【０２４０】
サブキャリア位相情報検出回路１２５は、サブキャリア位相情報検出回路１２１から供給された位相の情報、および動きベクトル検出回路１２３から供給された基準となるフィールドと前のフィールドに対応するベクトル（ｔ−１）、および基準となるフィールドと次のフィールドに対応するベクトル（ｔ＋１）を基に、前のフィールドに対応する位相情報および次のフィールドに対応する位相情報を生成する。サブキャリア位相情報検出回路１２５は、前のフィールドに対応する位相情報および次のフィールドに対応する位相情報をクラス分類部１２７に供給する。
【０２４１】
領域切出回路１２６−１は、動きベクトル検出回路１２３から供給された、基準となるフィールドと次のフィールドに対応するベクトル（ｔ＋１）を基に、遅延回路１２４−１から供給された、基準となるフィールドの次のフィールドの信号に含まれる所定のデータを切り出して、切り出したデータをクラス分類部１２７に供給する。
【０２４２】
領域切出回路１２６−２は、動きベクトル検出回路１２３から供給された、基準となるフィールドと前のフィールドに対応するベクトル（ｔ−１）を基に、遅延回路１２４−２から供給された、基準となるフィールドの信号に含まれる所定のデータを切り出して、切り出したデータをクラス分類部１２７に供給する。
【０２４３】
領域切出回路１２６−３は、遅延回路１２４−３から供給された、基準となるフィールドの前のフィールドの信号に含まれる所定のデータを切り出して、切り出したデータをクラス分類部１２７に供給する。
【０２４４】
クラス分類部１２７は、サブキャリア位相情報検出回路１２１から供給された位相の情報、動きベクトル検出回路１２３から供給された特徴量、サブキャリア位相情報検出回路１２５から供給された前のフィールドに対応する位相情報および次のフィールドに対応する位相情報、領域切出回路１２６−１から供給された、基準となるフィールドの次のフィールドの信号から切り出されたデータ、領域切出回路１２６−２から供給された、基準となるフィールドの信号から切り出されたデータ、および領域切出回路１２６−３から供給された、基準となるフィールドの前のフィールドの信号から切り出されたデータを基に、クラス分類し、クラス分類の結果を示すクラスコードを領域切出回路１２８−１、領域切出回路１２８−２、領域切出回路１２８−３、係数メモリ１２９、および予測部１３０に供給する。
【０２４５】
クラス分類部１２７は、例えば、位相情報検出回路１２５から供給された前のフィールドに対応する位相情報を基に、４クラスに分類する。クラス分類部１２７は、例えば、位相情報検出回路１２１から供給された基準となるフィールドに対応する位相情報を基に、４クラスに分類する。クラス分類部１２７は、例えば、位相情報検出回路１２５から供給された次のフィールドに対応する位相情報を基に、４クラスに分類する。
【０２４６】
クラス分類部１２７は、例えば、基準となるフィールドの次のフィールドの信号から切り出されたデータ、基準となるフィールドの信号から切り出されたデータ、および基準となるフィールドの前のフィールドの信号から切り出されたデータである５つのデータに、ＡＤＲＣ処理を適用して、３２クラスに分類する。
【０２４７】
クラス分類部１２７は、例えば、動きベクトル検出回路１２３から供給された特徴量を基に、所定の閾値と比較判定し、基準となるフィールドの次のフィールドに対して、２クラスに分類し、基準となるフィールドの前のフィールドに対して、２クラスに分類する。
【０２４８】
クラス分類部１２７は、例えば、以上のクラス分類を掛け合わせて、最終的に、８１９２クラスに分類する。
【０２４９】
クラス分類部１２７は、サブキャリア位相情報検出回路１２１から供給された位相の情報、動きベクトル検出回路１２３から供給された特徴量、サブキャリア位相情報検出回路１２５前のフィールドに対応する位相情報および次のフィールドに対応する位相情報、領域切出回路１２６−１から供給された、基準となるフィールドの次のフィールドの信号から切り出されたデータ、領域切出回路１２６−２から供給された、基準となるフィールドの信号から切り出されたデータ、および領域切出回路１２６−３から供給された、基準となるフィールドの前のフィールドの信号から切り出されたデータを基に、予測タップの構造を指定する構造可変情報を生成し、生成した構造可変情報を領域切出回路１２８−１、領域切出回路１２８−２、および領域切出回路１２８−３に供給する。
【０２５０】
領域切出回路１２８−１は、動きベクトル検出回路１２３から供給された、基準となるフィールドと次のフィールドに対応するベクトル（ｔ＋１）、並びにクラス分類部１２７から供給されたクラスコードおよび構造可変情報を基に、遅延回路１２４−１から供給された、基準となるフィールドの次のフィールドの信号に含まれる所定のデータを切り出して、切り出したデータを予測部１３０に供給する。
【０２５１】
領域切出回路１２８−２は、クラス分類部１２７から供給されたクラスコードおよび構造可変情報を基に、遅延回路１２４−２から供給された、基準となるフィールドの信号に含まれる所定のデータを切り出して、切り出したデータを予測部１３０に供給する。
【０２５２】
領域切出回路１２８−３は、動きベクトル検出回路１２３から供給された、基準となるフィールドと前のフィールドに対応するベクトル（ｔ−１）、並びにクラス分類部１２７から供給されたクラスコードおよび構造可変情報を基に、遅延回路１２４−３から供給された、基準となるフィールドの前のフィールドの信号に含まれる所定のデータを切り出して、切り出したデータを予測部１３０に供給する。
【０２５３】
係数メモリ１２９は、外部から供給された予測モード設定信号、およびクラスコードを基に、分類されたクラスに対応する所定の係数セットを予測部１３０に供給する。
【０２５４】
予測部１３０は、クラス分類部１２７から供給されたクラスコード、係数メモリ１２９から供給された係数セット、領域切出回路１２８−１から供給された、基準となるフィールドの次のフィールドの信号から切り出されたデータ、領域切出回路１２８−２から供給された、基準となるフィールドの信号から切り出されたデータ、領域切出回路１２８−３から供給された、基準となるフィールドの前のフィールドの信号から切り出されたデータを基に、例えば、Ｙ信号、Ｕ信号、およびＶ信号からなるコンポーネントビデオ信号を予測する。
【０２５５】
このように、本発明に係る画像処理装置は、入力されたコンポジット信号に対応する、より正確なコンポーネントビデオ信号を生成することができる。
【０２５６】
図２６は、本発明に係る画像処理装置による、コンポーネントビデオ信号の生成の処理を説明するフローチャートである。
【０２５７】
ステップＳ１において、動きベクトル検出部２は、NTSCデコーダ１から供給された画像信号およびサブキャリア位相情報を基に、動きベクトルを検出する。動きベクトルの検出の処理の詳細は、後述する。
【０２５８】
ステップＳ２において、クラスタップ抽出部３は、NTSCデコーダ１から供給されたサブキャリア位相情報、および動きベクトル検出部２から供給された動きベクトルを基に、画像信号のデータ、上位階層特徴量のデータ、および下位階層特徴量のデータからなるクラスタップを抽出する。
【０２５９】
ステップＳ３において、演算部４は、NTSCデコーダ１から供給された画像信号およびサブキャリア位相情報、動きベクトル検出部２から供給された動きベクトル、上位階層特徴量のデータ、および下位階層特徴量のデータ、並びにクラスタップ抽出部３から供給されたクラスタップを基に、クラス分類する。例えば、図１９に示す、演算部４のクラス分類部７１−１乃至７１−３は、NTSCデコーダ１から供給された画像信号およびサブキャリア位相情報、動きベクトル検出部２から供給された動きベクトル、上位階層特徴量のデータ、および下位階層特徴量のデータ、並びにクラスタップ抽出部３から供給されたクラスタップを基に、クラス分類する。
【０２６０】
ステップＳ４において、演算部４は、分類されたクラス、および動きベクトル検出部２から供給された動きベクトルを基に、画像信号のデータ、上位階層特徴量のデータ、および下位階層特徴量のデータからなる予測タップを抽出する。例えば、図１９に示す予測タップ抽出部７２−１乃至７２−３は、分類されたクラスを示すクラスコード、ダイナミックレンジ、および動きベクトル検出部２から供給された動きベクトルを基に、画像信号のデータ、上位階層特徴量のデータ、および下位階層特徴量のデータからなる予測タップを抽出する。
【０２６１】
ステップＳ５において、演算部４は、抽出された予測タップ、および予め記憶されている係数セットを基に、コンポーネントビデオ信号を予測し、処理は終了する。例えば、図１９に示す演算部４の予測演算部７４−１乃至７４−３は、予測タップおよび係数メモリ７３−１乃至７３−３から供給された係数セットを基に、それぞれ、Ｙ信号、Ｕ信号、およびＶ信号を予測する。
【０２６２】
図２７は、ステップＳ１に対応する、動きベクトル検出部２による、動きベクトルの検出の処理を説明するフローチャートである。ステップＳ１１において、動きベクトル検出部２は、NTSCデコーダ１を介して、NTSCデコーダ１から供給されたサブキャリア位相情報を基に、注目データのサブキャリアの位相を取得する。
【０２６３】
ステップＳ１２において、特徴量変換部２３は、画像信号および取得したサブキャリアの位相を基に、注目フィールドおよび対応するフィールドについて、上位階層の特徴量を算出し、算出された特徴量を上位階層特徴量として出力する。
【０２６４】
ステップＳ１３において、上位階層動きベクトル検出部２５は、特徴量変換部２３から供給された上位階層特徴量を基に、動きベクトルに近似する近似ベクトルである、上位階層ベクトルを検出する。上位階層ベクトルの検出の処理の詳細は、後述する。
【０２６５】
ステップＳ１４において、特徴量変換部２４は、画像信号および取得したサブキャリアの位相を基に、注目フィールドおよび対応するフィールドについて、下位階層の特徴量を算出し、算出された特徴量を下位階層特徴量として出力する。
【０２６６】
ステップＳ１５において、下位階層動きベクトル検出部２６は、特徴量変換部２４から供給された下位階層特徴量、および上位階層動きベクトル検出部２５から供給された上位階層ベクトルを基に、下位階層ベクトルを検出する。下位階層ベクトルの検出の処理の詳細は、後述する。
【０２６７】
ステップＳ１６において、下位階層動きベクトル検出部２６は、動きベクトルを出力して、処理は終了する。すなわち、下位階層動きベクトル検出部２６は、検出した下位階層動きベクトルを動きベクトルとして出力する。
【０２６８】
図２８は、ステップＳ１３に対応する、上位階層動きベクトル検出部２５による、上位階層ベクトルの検出の処理の詳細を説明するフローチャートである。ステップＳ２１において、上位階層動きベクトル検出部２５のベクトル生成部３１は、パラメータＡを基に、所定のベクトルを生成し、相関値算出部３２および判定部３３に供給する。ステップＳ２２において、相関値算出部３２は、注目フィールドの注目データに対応する上位階層特徴量を中心とし、所定の数の上位階層特徴量からなるブロックと、対応するフィールドの、ベクトル生成部３１から供給されたベクトルで指定される位置を中心とし、所定の数の上位階層特徴量からなるブロックとの相関値を算出する。相関値算出部３２は、例えば、相関値として、注目フィールドのブロックに属する上位階層特徴量と、対応するフィールドのブロックに属する上位階層特徴量との差分の絶対値の和を算出する。
【０２６９】
ステップＳ２３において、判定部３３は、ベクトル生成部３１から供給されたベクトルに対応させて、相関値算出部３２から供給された相関値を記憶する。
【０２７０】
ステップＳ２４において、上位階層動きベクトル検出部２５は、パラメータＡにより指定された、所定の範囲の相関値を算出したか否かを判定し、所定の範囲の相関値を算出していないと判定された場合、ステップＳ２１に戻り、次のベクトルに対応して、相関値の演算の処理を繰り返す。
【０２７１】
ステップＳ２４において、パラメータＡに含まれるデータで指定される、所定の範囲の相関値を算出したと判定された場合、ステップＳ２５に進み、判定部３３は、記憶している相関値のうち、最も強い相関に対応するベクトルを選択する。例えば、相関値算出部３２が、相関値として、注目フィールドのブロックに属する上位階層特徴量と、対応するフィールドのベクトルに指定される位置のブロックに属する上位階層特徴量との差分の絶対値の和を算出するとき、判定部３３は、最小の相関値を選択する。
【０２７２】
ステップＳ２６において、判定部３３は、上位階層ベクトルとして、ステップＳ２５の処理で選択したベクトルを出力して、処理は終了する。
【０２７３】
図２９は、ステップＳ１５に対応する下位階層ベクトルの検出の処理の詳細を説明するフローチャートである。ステップＳ３１において、下位階層動きベクトル検出部２６のベクトル生成部４１は、上位階層ベクトルおよびパラメータＢを基に、所定のベクトルを生成し、相関値算出部４２および判定部４３に供給する。ステップＳ３２において、相関値算出部４２は、注目フィールドの注目データに対応する下位階層特徴量を中心とし、所定の数の下位階層特徴量からなるブロックと、対応するフィールドの、上位階層ベクトル、およびベクトル生成部４１から供給されたベクトルで指定される位置を中心とし、所定の数の下位階層特徴量からなるブロックとの相関値を算出する。相関値算出部４２は、例えば、相関値として、注目フィールドのブロックに属する下位階層特徴量と、対応するフィールドのベクトルで指定される位置のブロックに属する下位階層特徴量との相互相関を算出する。
【０２７４】
ステップＳ３３において、判定部４３は、ベクトル生成部４１から供給されたベクトルに対応させて、相関値算出部４２から供給された相関値を記憶する。
【０２７５】
ステップＳ３４において、下位階層動きベクトル検出部２６は、パラメータＢに含まれるデータにより指定された、所定の範囲の相関値を算出したか否かを判定し、所定の範囲の相関値を算出していないと判定された場合、ステップＳ３１に戻り、相関値の演算の処理を繰り返す。
【０２７６】
ステップＳ３４において、所定の範囲の相関値を算出したと判定された場合、ステップＳ３５に進み、判定部４３は、記憶している相関値のうち、最も強い相関に対応するベクトルを選択する。例えば、相関値算出部４２が、相関値として、注目フィールドのブロックに属する下位階層特徴量と、対応するフィールドのベクトルに指定される位置のブロックに属する下位階層特徴量との相互相関を算出するとき、判定部３３は、最大の相関値を選択する。
【０２７７】
ステップＳ３６において、判定部４３は、下位階層ベクトルとして、ステップＳ３５の処理で選択したベクトルを出力して、処理は終了する。
【０２７８】
このように、動きベクトル検出部２は、より精度の高い動きベクトルを検出することができる。
【０２７９】
動きベクトル検出部２は、２つの階層において動きベクトルを検出する処理を実行するようにしたので、回路規模を大きくすることなく、また、複雑な演算を必要とすることなく、より精度の高い動きベクトルを検出できる。
【０２８０】
図３０は、ステップＳ１５の処理に対応する、図１８に構成を示す下位階層動きベクトル検出部２６による、下位階層ベクトルの検出の他の処理の詳細を説明するフローチャートである。
【０２８１】
ステップＳ４１において、クラス分類部５１は、サブキャリア位相情報および下位階層特徴量を基に、注目データに対応してクラス分類する。
【０２８２】
ステップＳ４２において、予測タップ抽出部５２は、分類されたクラス、メモリ５５から供給された、前のフィールドに対応する下位階層ベクトル、および上位階層ベクトルに対応する、所定の数の、所定の下位階層特徴量である予測タップを抽出する。
【０２８３】
ステップＳ４３において、演算部５３は、予測係数メモリ５４に記憶されている係数セット、および予測タップを基に、下位階層ベクトルを演算する。
【０２８４】
ステップＳ４４において、演算部５３は、下位階層ベクトルをメモリ５５に記憶させると共に、下位階層ベクトルを出力して、処理は終了する。
【０２８５】
このように、図１８に構成を示す下位階層動きベクトル検出部２６は、下位階層特徴量にクラス分類適応処理を適用して、より精度の高い動きベクトルを生成することができる。
【０２８６】
以上のように、本発明に係る画像処理装置は、コンポジットビデオ信号から、動きベクトルを考慮して、従来に比較して、より精度の良い、コンポーネントビデオ信号を生成することができる。
【０２８７】
図３１は、コンポーネントビデオ信号の予測の処理に使用される予測係数を生成する、本発明に係る画像処理装置の実施の形態の構成を示すブロック図である。
【０２８８】
図１に示す画像処理装置と同様の部分には、同一の番号を付してあり、その説明は省略する。
【０２８９】
画像処理装置に入力されたコンポーネントビデオ信号は、NTSCエンコーダ２０１および係数算出部２０２に供給される。
【０２９０】
NTSCエンコーダ２０１は、入力されたコンポーネントビデオ信号を基に、NTSCコンポジット信号を生成し、生成したNTSCコンポジット信号をNTSCデコーダ１に供給する。
【０２９１】
係数算出部２０２は、NTSCデコーダ１から供給されたサブキャリア位相情報、動きベクトル検出部２から供給された動きベクトル、およびクラスタップ抽出部３から供給されたクラスタップを基に、入力されたコンポーネントビデオ信号、NTSCデコーダ１から供給された画像信号、並びに動きベクトル検出部２から供給された上位階層特徴量および下位階層特徴量に、式（１４）に例を示す演算を適用して、コンポーネントビデオ信号を予測するための予測係数を生成する。演算部４は、生成した予測係数を係数メモリ２０３に供給する。
【０２９２】
係数メモリ２０３は、係数算出部２０２から供給された予測係数を記憶する。
【０２９３】
図３２は、係数算出部２０２の構成を示すブロック図である。図１９に示す場合と同様の部分には同一の番号を付してあり、その説明は省略する。
【０２９４】
予測係数算出部２２１−１は、予測タップ抽出部７２−１から供給された予測タップ、および入力されたコンポーネントビデオ信号に含まれるＹ信号に、例えば、式（１４）に示す演算を適用して、Ｙ信号を予測するための予測係数を算出し、算出した予測係数を出力する。
【０２９５】
予測係数算出部２２１−２は、予測タップ抽出部７２−２から供給された予測タップ、および入力されたコンポーネントビデオ信号に含まれるＵ信号に、例えば、式（１４）に示す演算を適用して、Ｕ信号を予測するための予測係数を算出し、算出した予測係数を出力する。
【０２９６】
予測係数算出部２２１−３は、予測タップ抽出部７２−３から供給された予測タップ、および入力されたコンポーネントビデオ信号に含まれるＶ信号に、例えば、式（１４）に示す演算を適用して、Ｖ信号を予測するための予測係数を算出し、算出した予測係数を出力する。
【０２９７】
図３３は、係数算出部２０２の他の構成を示すブロック図である。図２２に示す場合と同様の部分には同一の番号を付してあり、その説明は省略する。
【０２９８】
セレクタ２３１は、クラス分類部７１−１乃至７１−３から個々に供給された３つのクラスコードおよびダイナミックレンジの内、１つのクラスコードおよびダイナミックレンジを選択し、選択したクラスコードおよびダイナミックレンジを予測タップ抽出部８２に供給する。
【０２９９】
予測係数算出部２３２は、予測タップ抽出部８２からＹ信号に対応する予測タップが供給されたとき、予測タップ抽出部８２から供給された予測タップ、およびコンポーネントビデオ信号に含まれるＹ信号を基に、Ｙ信号を予測するための予測係数を算出して、算出した予測係数を出力する。予測係数算出部２３２は、予測タップ抽出部８２からＵ信号に対応する予測タップが供給されたとき、予測タップ抽出部８２から供給された予測タップ、およびコンポーネントビデオ信号に含まれるＵ信号を基に、Ｕ信号を予測するための予測係数を算出して、算出した予測係数を出力する。予測係数算出部２３２は、予測タップ抽出部８２からＶ信号に対応する予測タップが供給されたとき、予測タップ抽出部８２から供給された予測タップ、およびコンポーネントビデオ信号に含まれるＶ信号を基に、Ｖ信号を予測するための予測係数を算出して、算出した予測係数を出力する。
【０３００】
図３４は、係数算出部２０２のさらに他の構成を示すブロック図である。図２３に示す場合と同様の部分には同一の番号を付してあり、その説明は省略する。
【０３０１】
予測係数算出部２２１−１は、予測タップ抽出部７２−１から供給された予測タップ、および入力されたコンポーネントビデオ信号に含まれるＹ信号に、例えば、式（１４）に示す演算を適用して、Ｙ信号を予測するための予測係数を算出し、算出した予測係数を出力する。
【０３０２】
予測係数算出部２２１−２は、予測タップ抽出部７２−２から供給された予測タップ、および入力されたコンポーネントビデオ信号に含まれるＵ信号に、例えば、式（１４）に示す演算を適用して、Ｕ信号を予測するための予測係数を算出し、算出した予測係数を出力する。
【０３０３】
予測係数算出部２２１−３は、予測タップ抽出部７２−３から供給された予測タップ、および入力されたコンポーネントビデオ信号に含まれるＶ信号に、例えば、式（１４）に示す演算を適用して、Ｖ信号を予測するための予測係数を算出し、算出した予測係数を出力する。
【０３０４】
図３５は、係数算出部２０２のさらに他の構成を示すブロック図である。図２４に示す場合と同様の部分には同一の番号を付してあり、その説明は省略する。
【０３０５】
予測係数算出部２３２は、予測タップ抽出部８２からＹ信号に対応する予測タップが供給されたとき、予測タップ抽出部８２から供給された予測タップ、およびコンポーネントビデオ信号に含まれるＹ信号を基に、Ｙ信号を予測するための予測係数を算出して、算出した予測係数を出力する。予測係数算出部２３２は、予測タップ抽出部８２からＵ信号に対応する予測タップが供給されたとき、予測タップ抽出部８２から供給された予測タップ、およびコンポーネントビデオ信号に含まれるＵ信号を基に、Ｕ信号を予測するための予測係数を算出して、算出した予測係数を出力する。予測係数算出部２３２は、予測タップ抽出部８２からＶ信号に対応する予測タップが供給されたとき、予測タップ抽出部８２から供給された予測タップ、およびコンポーネントビデオ信号に含まれるＶ信号を基に、Ｖ信号を予測するための予測係数を算出して、算出した予測係数を出力する。
【０３０６】
図３６は、予測係数を算出する画像処理装置の実施の形態の構成の一例の詳細を示すブロック図である。図２５に示す場合と同様の部分には同一の番号を付してあり、その説明は省略する。
【０３０７】
入力信号である、HD(High-Definition)またはプログレッシブのコンポーネントビデオ信号は、間引きフィルタ２６１および選択回路２６３に供給される。
【０３０８】
間引きフィルタ２６１は、入力信号である、HDまたはプログレッシブのコンポーネントビデオ信号から、SD(Standard-Definition)インタレースのコンポーネントビデオ信号を生成する。間引きフィルタ２６１は、生成したコンポーネントビデオ信号をNTSCエンコーダ２６２および選択回路２６３に供給する。
【０３０９】
NTSCエンコーダ２６２は、入力されたコンポーネントビデオ信号を基に、生徒画像としての、NTSCコンポジットビデオ信号を生成する。NTSCエンコーダ２６２は、生成したNTSCコンポジットビデオ信号を、サブキャリア位相情報検出回路１２１、フィールドメモリ１２２−１、動きベクトル検出回路１２３、および遅延回路１２４−１に供給する。
【０３１０】
選択回路２６３は、外部から供給された学習モード設定信号を基に、画像処理装置に入力された、HDまたはプログレッシブのコンポーネントビデオ信号、および間引きフィルタ２６１から供給されたSDインタレースのコンポーネントビデオ信号のいずれか一方を選択し、選択した信号を教師画像として、正規方程式演算回路２６４に供給する。
【０３１１】
正規方程式演算回路２６４は、クラス分類部１２７から供給されたクラスコード、領域切出回路１２８−１から供給された、基準となるフィールドの次のフィールドの信号から切り出されたデータ、領域切出回路１２８−２から供給された、基準となるフィールドの信号から切り出されたデータ、領域切出回路１２８−３から供給された、基準となるフィールドの前のフィールドの信号から切り出されたデータ、および選択回路２６３から供給された教師画像を基に、例えば、Ｙ信号、Ｕ信号、およびＶ信号を予測するための予測係数を演算する。正規方程式演算回路２６４は、演算した予測係数を係数メモリ２６５に供給する。
【０３１２】
係数メモリ２６５は、正規方程式演算回路２６４から供給された予測係数を記憶する。
【０３１３】
このように、本発明に係る画像処理装置は、コンポジットビデオ信号を基に、コンポーネントビデオ信号を予測するための予測係数を算出することができる。
【０３１４】
図３７は、本発明に係る画像処理装置による、コンポジットビデオ信号を基に、コンポーネントビデオ信号を予測するための予測係数を算出する学習の処理を説明するフローチャートである。
【０３１５】
ステップＳ２０１において、NTSCエンコーダ２０１は、入力されたコンポーネントビデオ信号を基に、コンポジットビデオ信号を生成する。
【０３１６】
ステップＳ２０２において、動きベクトル検出部２は、コンポジットビデオ信号である画像信号およびサブキャリア位相情報を基に、動きベクトルを検出する。ステップＳ２０２の処理の詳細は、ステップＳ１の処理と同様なので、その説明は省略する。
【０３１７】
ステップＳ２０３において、クラスタップ抽出部３は、NTSCデコーダ１から供給されたサブキャリア位相情報、および動きベクトル検出部２から供給された動きベクトルを基に、画像信号のデータ、上位階層特徴量のデータ、および下位階層特徴量のデータからなるクラスタップを抽出する。
【０３１８】
ステップＳ２０４において、係数算出部２０２は、NTSCデコーダ１から供給された画像信号およびサブキャリア位相情報、動きベクトル検出部２から供給された動きベクトル、上位階層特徴量のデータ、および下位階層特徴量のデータ、並びにクラスタップ抽出部３から供給されたクラスタップを基に、クラス分類する。例えば、図３２に示す、係数算出部２０２のクラス分類部７１−１乃至７１−３は、NTSCデコーダ１から供給された画像信号およびサブキャリア位相情報、動きベクトル検出部２から供給された動きベクトル、上位階層特徴量のデータ、および下位階層特徴量のデータ、並びにクラスタップ抽出部３から供給されたクラスタップを基に、クラス分類する。
【０３１９】
ステップＳ２０５において、係数算出部２０２は、分類されたクラス、および動きベクトル検出部２から供給された動きベクトルを基に、画像信号のデータ、上位階層特徴量のデータ、および下位階層特徴量のデータからなる予測タップを抽出する。例えば、図３２に示す、係数算出部２０２の予測タップ抽出部７２−１乃至７２−３は、分類されたクラスを示すクラスコード、ダイナミックレンジ、および動きベクトル検出部２から供給された動きベクトルを基に、画像信号のデータ、上位階層特徴量のデータ、および下位階層特徴量のデータからなる予測タップを抽出する。
【０３２０】
ステップＳ２０６において、係数算出部２０２は、抽出された予測タップ、および入力されたコンポーネントビデオ信号を基に、コンポーネントビデオ信号を予測するための予測係数を算出し、処理は終了する。例えば、図３２に示す係数算出部２０２の予測係数演算部部２２１−１乃至２２１−３は、予測タップおよびコンポーネントビデオ信号を基に、それぞれ、Ｙ信号、Ｕ信号、またはＶ信号を予測するための予測係数を算出する。
【０３２１】
このように、本発明に係る画像処理装置は、コンポジットビデオ信号を基に、コンポーネントビデオ信号を予測するための予測係数を算出することができる。
【０３２２】
図３８は、図１８に構成を示す下位階層動きベクトル検出部２６において、下位階層ベクトルの演算の処理に使用される予測係数を生成する画像処理装置の構成を示すブロック図である。
【０３２３】
NTSCデコーダ３０１は、入力された、NTSC方式のコンポジットビデオ信号である画像信号を基に、画像信号に対応する、デジタルデータである画像信号を生成すると共に、デジタルデータである画像信号に対応するサブキャリア位相情報を生成する。NTSCデコーダ３０１は、生成したデジタルデータである画像信号およびサブキャリア位相情報を画像メモリ３０２に供給する。
【０３２４】
画像メモリ３０２は、NTSCデコーダ３０１から供給された画像信号およびサブキャリア位相情報を記憶し、記憶している画像信号およびサブキャリア位相情報を係数生成部３０３に供給する。
【０３２５】
係数生成部３０３は、画像処理装置の外部から供給されるパラメータＡ、および画像メモリ３０２から供給されたサブキャリア位相情報を基に、画像メモリ３０２から供給された画像信号と動きベクトルに対応する係数セットを生成し、生成した係数セットを出力する。係数セットは、各クラスに対応する、所定の数の予測係数からなる。
【０３２６】
パラメータＡは、係数生成部３０３における処理の内容を指定するパラメータであり、例えば、相関の算出方式、マッチングをとるブロックの大きさ、または探索領域の大きさなどを指定する。
【０３２７】
図３９は、係数生成部３０３の構成を示すブロック図である。図３に示す動きベクトル検出部２と同様の部分には同一の番号を付してあり、その説明は省略する。
【０３２８】
学習部３２１は、動きベクトル、特徴量変換部２４から供給された下位階層特徴量およびサブキャリア位相情報、並びに上位階層動きベクトル検出部２５から供給された上位階層ベクトルを基に、動きベクトルを算出するための係数セットを算出し、算出した係数セットを出力する。
【０３２９】
図４０は、学習部３２１の構成を示すブロック図である。
【０３３０】
クラス分類部３５１は、サブキャリア位相情報、および下位階層特徴量を基に、クラス分類し、分類されたクラスを示すクラスコードを予測タップ抽出部３５２に供給する。
【０３３１】
予測タップ抽出部３５２は、クラスコードで示されるクラス、メモリ３５４から供給される、前のフィールドに対応する予測動きベクトル、および上位階層ベクトルを基に、所定の下位階層特徴量を抽出して、抽出した下位階層特徴量を予測タップとして係数算出部３５３に供給する。
【０３３２】
係数算出部３５３は、予測タップ抽出部３５２から供給された、下位階層特徴量の所定のデータからなる予測タップを基に、予測係数および予測動きベクトルを算出する。係数算出部３５３は、算出した係数を予測係数メモリ３５５に供給すると共に、算出した予測動きベクトルをメモリ３５４に供給する。
【０３３３】
メモリ３５４は、係数算出部３５３から供給された予測動きベクトルを記憶し、記憶している予測動きベクトルを予測タップ抽出部３５２に供給する。すなわち、予測タップ抽出部３５２には、１つ前のフィールドに対応する予測動きベクトルが供給される。
【０３３４】
予測係数メモリ３５５は、係数算出部３５３から供給された予測係数を記憶し、記憶している予測係数を係数セットとして出力する。
【０３３５】
次に、図４１のフローチャートを参照して、下位階層ベクトルの演算の処理に使用される予測係数を生成する、画像処理装置の学習の処理を説明する。
【０３３６】
ステップＳ３０１において、係数生成部３０３は、NTSCデコーダ１を介して、NTSCデコーダ１から供給されたサブキャリア位相情報を基に、注目データのサブキャリアの位相を取得する。
【０３３７】
ステップＳ３０２において、係数生成部３０３の特徴量変換部２３は、上位階層の特徴量を算出し、算出された特徴量を上位階層特徴量として出力する。
【０３３８】
ステップＳ３０３において、係数生成部３０３の上位階層動きベクトル検出部２５は、特徴量変換部２３から供給された上位階層特徴量を基に、上位階層ベクトルを検出する。ステップＳ３０３の処理の詳細は、図２８のフローチャートを参照して説明した処理と同様なのでその説明は省略する。
【０３３９】
ステップＳ３０４において、係数生成部３０３の特徴量変換部２４は、下位階層の特徴量を算出し、算出された特徴量を下位階層特徴量として出力する。
【０３４０】
ステップＳ３０５において、学習部３２１は、動きベクトル、特徴量変換部２４から供給された下位階層特徴量、および上位階層動きベクトル検出部２５から供給された上位階層ベクトルを基に、係数セットを算出して、処理は終了する。
【０３４１】
図４２は、ステップＳ３０５の処理に対応する、学習部３２１による、係数セットの算出の処理の詳細を説明するフローチャートである。
【０３４２】
ステップＳ３２１において、クラス分類部３５１は、サブキャリア位相情報および下位階層特徴量を基に、注目データに対応し、クラス分類する。
【０３４３】
ステップＳ３２２において、予測タップ抽出部３５２は、分類されたクラス、メモリ３５４から供給された、前のフィールドに対応する予測動きベクトル、および上位階層ベクトルに対応する、所定の数の、所定の下位階層特徴量である予測タップを抽出する。
【０３４４】
ステップＳ３２３において、係数算出部３５３は、予測タップ抽出部３５２から供給された予測タップ、および外部から供給された動きベクトルを基に、係数を算出する。係数算出部３５３は、算出した係数を予測係数メモリ３５５に供給する。
【０３４５】
ステップＳ３２４において、予測係数メモリ３５５は、係数を記憶して、処理は終了する。
【０３４６】
このように、図３８に構成を示す画像処理装置は、下位階層ベクトルの演算の処理に使用される予測係数を生成することができる。
【０３４７】
なお、以上の説明においてデジタルデータである画像信号は、Ｙ信号、Ｉ信号、またはＱ信号に対応する信号であると説明したが、Ｙ信号、Ｉ信号、またはＱ信号からなる信号に限定されず、Ｙ信号、Ｕ信号、およびＶ信号、Ｙ信号、Ｐｂ信号、およびＰｒ信号、またはＹ信号、Ｃｂ信号、およびＣｒ信号などの他の方式の画像信号であってもよい。
【０３４８】
また、生成されるコンポーネントビデオ信号は、Ｙ信号、Ｕ信号、およびＶ信号であると説明したが、Ｙ信号、Ｕ信号、およびＶ信号に限らず、Ｙ信号、Ｐｂ信号、およびＰｒ信号、またはＹ信号、Ｃｂ信号、およびＣｒ信号などの他の方式の画像信号であってもよい。
【０３４９】
なお、本発明に係る画像処理装置は、NTSC方式のコンポジットビデオ信号である画像信号を基に、コンポーネントビデオ信号を生成すると説明したが、NTSC方式に限らず、PAL(Phase Alternation by Line)方式などの他の方式のコンポジットビデオ信号を基に、コンポーネントビデオ信号を生成するようにしてもよい。
【０３５０】
また、本発明に係る画像処理装置は、注目している注目フィールドと、注目フィールドの次のフィールドとの動きベクトルを検出すると説明したが、注目している注目フィールドと、注目フィールドの前のフィールドとの動きベクトルを検出するようにしてもよい。
【０３５１】
なお、本発明に係る画像処理装置は、フィールドを単位とし動きベクトルを検出すると説明したが、フレームを単位として動きベクトルを検出するようにしてもよい。
【０３５２】
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が、ソフトウェアにより実行させることもできる。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、例えば汎用のパーソナルコンピュータなどに、記録媒体からインストールされる。
【０３５３】
図４３は、記録媒体およびコンピュータの例を説明する図である。CPU（Central Processing Unit）５０１は、各種アプリケーションプログラムや、OS（Operating System)を実際に実行する。ROM（Read-only Memory）５０２は、一般的には、CPU５０１が使用するプログラムや演算用のパラメータのうちの基本的に固定のデータを格納する。RAM（Random-Access Memory）５０３は、CPU５０１の実行において使用するプログラムや、その実行において適宜変化するパラメータを格納する。これらはCPUバスなどから構成されるホストバス５０４により相互に接続されている。
【０３５４】
ホストバス５０４は、ブリッジ５０５を介して、PCI(Peripheral Component Interconnect/Interface)バスなどの外部バス５０６に接続されている。
【０３５５】
キーボード５０８は、CPU５０１に各種の指令を入力するとき、使用者により操作される。マウス５０９は、ディスプレイ５１０の画面上のポイントの指示や選択を行うとき、使用者により操作される。ディスプレイ５１０は、液晶表示装置またはCRT（Cathode Ray Tube）などから成り、各種情報をテキストやイメージで表示する。HDD（Hard Disk Drive）５１１は、ハードディスクを駆動し、それらにCPU５０１によって実行するプログラムや情報を記録または再生させる。
【０３５６】
ドライブ５１２は、装着されている磁気ディスク５５１、光ディスク５５２、光磁気ディスク５５３、または半導体メモリ５５４に記録されているデータまたはプログラムを読み出して、そのデータまたはプログラムを、インターフェース５０７、外部バス５０６、ブリッジ５０５、およびホストバス５０４を介して接続されているRAM５０３に供給する。
【０３５７】
これらのキーボード５０８乃至ドライブ５１２は、インターフェース５０７に接続されており、インターフェース５０７は、外部バス５０６、ブリッジ５０５、およびホストバス５０４を介してCPU５０１に接続されている。
【０３５８】
ビデオインターフェース５１３は、供給された画像信号を取得し、外部バス５０６、ブリッジ５０５、およびホストバス５０４を介して、取得した画像信号をRAM５０３またはCPU５０１に供給する。ビデオインターフェース５１３は、予測したコンポーネントビデオ信号を出力する。
【０３５９】
記録媒体は、図４３に示すように、コンピュータとは別に、ユーザにブロック図に対応する処理を実行するプログラムを提供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５５１（フロッピディスク（登録商標）を含む）、光ディスク５５２（CD-ROM(Compact Disc-Read Only Memory)、ＤＶＤ(Digital Versatile Disc)を含む）、光磁気ディスク５５３（ＭＤ(Mini-Disc)（商標）を含む）、若しくは半導体メモリ５５４などよりなるリムーバブルメディアにより構成されるだけでなく、コンピュータに予め組み込まれた状態でユーザに提供される、プログラムが記録されているROM５０２や、HDD５１１などで構成される。
【０３６０】
なお、ユーザにブロック図に対応する処理を実行するプログラムは、有線または無線の通信媒体を介して、コンピュータに供給されるようにしてもよい。
【０３６１】
また、本明細書において、記録媒体に格納されるプログラムを記述するステップは、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。
【０３６２】
【発明の効果】
本発明の第１の画像処理装置および方法、記録媒体、並びにプログラムによれば、コンポジットビデオ信号の注目している点である注目点の存在する注目しているフィールドである注目フィールドと他のフィールドとについて、コンポジットビデオ信号の輝度信号と色信号とを加算または減算して得られた画像信号から、注目点における色信号の位相と同じ位相の点の値であるか、それぞれのフィールドの１つのライン上の連続する４つの点であって、それぞれ異なる位相の４つの点の平均値であるか、またはフィールドの２つのライン上の上下および左右に相互に隣接する４つの点であって、それぞれ異なる位相の４つの点の平均値である第１の特徴量を生成し、注目点の周辺の注目フィールドにおける点の第１の特徴量および注目点の第１の特徴量に、配置および値の最も近い第１の特徴量であって、他のフィールドにおける第１の特徴量を検出することにより、動きベクトルに近似する第１のベクトルを検出し、注目フィールドと他のフィールドとについて、動きベクトルの検出の演算の対象となる対象点の値に第１の重みを乗じて得た結果と、対象点の存在するフィールドにおける対象点の周辺の点であって、対象点に隣接するか、対象点から１つまたは２つの点だけ離れた点の値に第２の重みを乗じて得た結果とを加算した値である、対象点に対応する第２の特徴量を生成し、第１のベクトルで指定される位置を中心とした、他のフィールドのサーチする領域から、注目フィールドにおける注目点の周辺の点の第２の特徴量および注目点の第２の特徴量に、配置および値の最も近い第２の特徴量であって、他のフィールドにおける第２の特徴量の位置を示す、第２のベクトルとして動きベクトルが検出され、第１の特徴量または第２の特徴量および動きベクトルによって、予め定めた複数のクラスのうちの１つのクラスに注目点が分類され、分類されたクラス毎に予め定められている予測タップであって、第１の特徴量または第２の特徴量を含む予測タップが抽出され、予め求めておいた予測係数と抽出された予測タップとに積和演算を適用することにより、注目点のコンポジットビデオ信号に対応するコンポーネントビデオ信号が生成されるようにしたので、動きベクトルを考慮して、コンポジットビデオ信号から、より精度良く、コンポーネントビデオ信号を生成できるようになる。
【０３６３】
本発明の第２の画像処理装置および方法、記録媒体、並びにプログラムによれば、コンポジットビデオ信号の注目している点である注目点の存在する注目しているフィールドである注目フィールドと他のフィールドとについて、コンポジットビデオ信号の輝度信号と色信号とを加算または減算して得られた画像信号から、注目点における色信号の位相と同じ位相の点の値であるか、それぞれのフィールドの１つのライン上の連続する４つの点であって、それぞれ異なる位相の４つの点の平均値であるか、またはフィールドの２つのライン上の上下および左右に相互に隣接する４つの点であって、それぞれ異なる位相の４つの点の平均値である第１の特徴量を生成し、注目点の周辺の注目フィールドにおける点の第１の特徴量および注目点の第１の特徴量に、配置および値の最も近い第１の特徴量であって、他のフィールドにおける第１の特徴量を検出することにより、動きベクトルに近似する第１のベクトルを検出し、注目フィールドと他のフィールドとについて、動きベクトルの検出の演算の対象となる対象点の値に第１の重みを乗じて得た結果と、対象点の存在するフィールドにおける対象点の周辺の点であって、対象点に隣接するか、対象点から１つまたは２つの点だけ離れた点の値に第２の重みを乗じて得た結果とを加算した値である、対象点に対応する第２の特徴量を生成し、第１のベクトルで指定される位置を中心とした、他のフィールドのサーチする領域から、注目フィールドにおける注目点の周辺の点の第２の特徴量および注目点の第２の特徴量に、配置および値の最も近い第２の特徴量であって、他のフィールドにおける第２の特徴量の位置を示す、第２のベクトルとして動きベクトルが検出され、第１の特徴量または第２の特徴量および動きベクトルによって、予め定めた複数のクラスのうちの１つのクラスに注目点が分類され、分類されたクラス毎に予め定められている予測タップであって、第１の特徴量または第２の特徴量を含む予測タップが抽出され、コンポーネントビデオ信号と抽出された予測タップとから求められる正規方程式であって、残差を最小とする正規方程式を解くことにより、分類されたクラスの係数が演算されるようにしたので、係数を利用することにより、動きベクトルを考慮して、コンポジットビデオ信号から、より精度良く、コンポーネントビデオ信号を生成できるようになる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明に係る画像処理装置の実施の形態の構成を示すブロック図である。
【図２】画像信号およびサブキャリア位相情報を説明する図である。
【図３】動きベクトル検出部２の構成を示すブロック図である。
【図４】上位階層動きベクトル検出部２５の構成を示すブロック図である。
【図５】下位階層動きベクトル検出部２６の構成を示すブロック図である。
【図６】上位階層特徴量、下位階層特徴量、およびサーチ領域の例を示す図である。
【図７】上位階層特徴量のブロックを説明する図である。
【図８】下位階層特徴量の算出を説明する図である。
【図９】下位階層動きベクトル検出部２６がサーチする領域およびブロックの例を示す図である。
【図１０】上位階層特徴量の他のブロックの例を示す図である。
【図１１】上位階層特徴量の他の例を示す図である。
【図１２】上位階層特徴量の他の例を示す図である。
【図１３】下位階層特徴量の他の例を示す図である。
【図１４】下位階層特徴量の他の例を示す図である。
【図１５】下位階層特徴量の他の例を示す図である。
【図１６】下位階層特徴量の他の例を示す図である。
【図１７】下位階層特徴量の他の例を示す図である。
【図１８】下位階層動きベクトル検出部２６の他の構成を示すブロック図である。
【図１９】演算部４の構成を示すブロック図である。
【図２０】上位階層特徴量に対応するクラスタップおよび予測タップの例を説明する図である。
【図２１】下位階層特徴量に対応するクラスタップおよび予測タップの例を説明する図である。
【図２２】演算部４の他の構成を示すブロック図である。
【図２３】演算部４の他の構成を示すブロック図である。
【図２４】演算部４の他の構成を示すブロック図である。
【図２５】本発明に係る画像処理装置の実施の形態の構成の一例の詳細を示すブロック図である。
【図２６】コンポーネントビデオ信号の生成の処理を説明するフローチャートである。
【図２７】動きベクトルの検出の処理を説明するフローチャートである。
【図２８】上位階層ベクトルの検出の処理の詳細を説明するフローチャートである。
【図２９】下位階層ベクトルの検出の処理の詳細を説明するフローチャートである。
【図３０】下位階層ベクトルの検出の他の処理の詳細を説明するフローチャートである。
【図３１】予測係数を生成する、本発明に係る画像処理装置の実施の形態の構成を示すブロック図である。
【図３２】係数算出部２０２の構成を示すブロック図である。
【図３３】係数算出部２０２の他の構成を示すブロック図である。
【図３４】係数算出部２０２の他の構成を示すブロック図である。
【図３５】係数算出部２０２の他の構成を示すブロック図である。
【図３６】予測係数を算出する画像処理装置の実施の形態の構成の一例の詳細を示すブロック図である。
【図３７】予測係数を算出する学習の処理を説明するフローチャートである。
【図３８】下位階層ベクトルの演算の処理に使用される予測係数を生成する画像処理装置の構成を示すブロック図である。
【図３９】係数生成部３０３の構成を示すブロック図である。
【図４０】学習部３２１の構成を示すブロック図である。
【図４１】画像処理装置の学習の処理を説明するフローチャートである。
【図４２】係数セットの算出の処理の詳細を説明するフローチャートである。
【図４３】記録媒体およびコンピュータの例を説明する図である。
【符号の説明】
１  NTSCデコーダ，  ２  動きベクトル検出部，  ３  クラスタップ抽出部，４  演算部，  ２３  特徴量変換部，  ２４  特徴量変換部，  ２５  上位階層動きベクトル検出部，  ２６  下位階層動きベクトル検出部，  ３１  ベクトル生成部，  ３２  相関値算出部，  ３３  判定部，  ４１  ベクトル生成部，４２  相関値算出部，  ４３  判定部，  ５１  クラス分類部，  ５２  予測タップ抽出部，  ５３  演算部，  ５４  予測係数メモリ，  ５５  メモリ，  ７１−１乃至７１−３  クラス分類部，  ７２−１乃至７２−３  予測タップ抽出部，  ７３−１乃至７３−３  係数メモリ，  ７４−１乃至７４−３  予測演算部，  ８１  セレクタ，  ８２  予測タップ抽出部，  ８３  予測演算部，  ９１  クラス分類部，  １０１  セレクタ，  ２０１  NTSCエンコーダ，  ２０２  係数算出部，  ２０３  係数メモリ，  ２１１−１乃至２１１−３  予測係数算出部，  ２３１  セレクタ，  ２３２  予測係数算出部，  ３０３  係数生成部，  ３２１  学習部，  ３５１  クラス分類部，  ３５２  予測タップ抽出部，  ３５３  係数算出部，  ３５４  メモリ，  ３５５  予測係数メモリ，  ５０１  ＣＰＵ，  ５０２  ＲＯＭ，  ５０３  ＲＡＭ，  ５１１  HDD，  ５５１  磁気ディスク，  ５５２  光ディスク，  ５５３  光磁気ディスク，  ５５４  半導体メモリ
【図１】
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【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】
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【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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【図２４】
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【図２５】
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【図２６】
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【図２７】
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【図２８】
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【図２９】
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【図３０】
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【図３１】
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【図３２】
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【図３３】
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【図３４】
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【図３５】
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【図３６】
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【図３７】
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【図３８】
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【図３９】
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【図４０】
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【図４１】
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【図４２】
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【図４３】
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