7. (a) (b)
図 10 (a) 画素毎のブロックマッチング結果の SAD 値による領域判別画像.白い画素ほどエッジらしさを表す(最大
値が白 100%になるようにスケールしている).インターレース画像なので垂直方向のサイズがフレーム画像の半分であ
る.(b) 各領域の画素における SAD 値のグラフの一例.横軸 α 値 0∼8 は,図 2 における左上から右下方向から順に右
上から左下方向までの 9 方向を表す.エッジ部(edge),テクスチャ部(texture),平坦部(plane)である.
補間の重み付け平均とマルチスケール化した非線形エ
ンハンサを提案した.インターレース走査されたフィー
ルド画像をプログレッシブ走査されたフレーム画像に
変換するデインターレース処理と任意サイズへの拡大
を行う解像度変換処理の 2 段階の処理からなり,デイ
ンターレース処理では,フィールド内空間方向性補間
にフレーム間時間方向性補間を組み合わせることによっ
て,エッジ部におけるジャギを低減しつつ,静止テロッ
プ部のフレーム解像度を復元した.フィールド内画素
の方向を推定するブロックマッチング残差の結果から
領域判別処理を行い,領域毎に最良な補間処理も実現
した.フレーム内空間方向性補間による解像度変換処
理を行った後,マルチスケール化した非線形エンハン
サにより,さらなる解像度の向上を図った.すべての
処理は1パスでの実現が可能であり,リアルタイムで
の処理が期待される.
謝辞: 本研究の機会を与えて下さった朋栄アイ・ビー・
イー和田社長に感謝します.
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