专利名称：影像信号变换系统的制作方法
技术领域：
本发明涉及将运动图像变换为高压缩化、高分辨率化了的图画信息的影像信号变换系统。
本申请以在日本2008年9月4日申请的日本专利申请号2008-227628、日本专利申请号2008-227629以及日本专利申请号2008-227630为基础而主张优先权，通过参照这些申请而引用在本申请中。
背景技术：
近年来，伴随数字信号技术的发展，以影像(活动图像)、图像或者声音为对象的、 通信、广播、记录介质[CD (Compact Disc)、DVD (Digital Versatile Disc)]、医用图像、印刷等领域作为多媒体产业或者IT (Information Technology，信息技术)得到了显著的发展。承担针对影像、图像、声音的数字信号技术的部分任务的技术是降低信息量的压缩编码，作为其信号理论，代表性地有香农的抽样定理，更新的理论有小波变换理论等。另外，例如在音乐的CD中，虽然使用不伴随压缩改变的线性PCM(Pulse Code Modulation，脉冲编码调制)，但信号理论同样地是香农的抽样定理。
以往，作为影像、动画图像等活动图像的压缩技术，已知有MPEG，由于采用数字广播、DVD中的MPEG-2方式、和采用第3代便携电话的网络流和移动通信等领域中的MPEG-4 方式等，影像信号的数字压缩技术近年来变得与人非常密切相关。在该背景下，存在积蓄介质的大容量化、网络的高速化、处理器的高性能化、系统LSI的大规模·低价格化等。这样， 支持需要数字压缩的影像应用系统的环境逐步齐备。
MPEG2 (ISO (International Organization for Mandardization，国际标准化组织)/IEC(International Electrotechnical Commition，国际电工委员会)13818—2)是作为通用的图像编码方式而被定义的方式，被定义成可以对应于隔行扫描方式、逐行扫描方式这两方，另外被定义成可以对应于标准分辨率图像、高精细图像这两方。该MPEG2当前广泛用于专门用途以及消费者用途的广泛应用中。在MPEG2中，可以将例如720X480 像素的标准分辨率、隔行扫描方式的图像数据压缩为4 8 (Mbps)的比特率，并且可以将 1920X1080像素的高分辨率、隔行扫描方式的图像数据压缩为18 22 (Mbps)的比特率， 可以确保高画质且高压缩率。
一般在运动图像的编码中，通过削减时间方向以及空间方向的冗余来进行信息量的压缩。因此，在以削减时间上的冗余为目的的画面间预测编码中，参照前方或者后方的图片，以块为单位进行运动的检测以及预测图像的制作，对所得到的预测图像与编码对象图片的差分值进行编码。此处，图片是指表示1张画面的用语，在逐行图像中表示帧的含义， 在隔行图像中表示帧或者场的含义。此处，隔行图像是指，1个帧由时刻不同的2个场构成的图像。在隔行图像的编码、解码处理中，可以将1个帧保持帧的原样地进行处理、或者处理为2个场、或者针对帧内的每个块处理为帧构造或者场构造。
作为使电视图像的质量提高的方法，有增加扫描线的数量并且增加水平像素的数量的方法。例如，现行的NTSC方式的视频信号由于进行2:1的隔行扫描，所以垂直分辨率是300条左右。已知如下方法一般的电视接收机中使用的显示装置的扫描线是525条，由于隔行扫描，分辨率降低，由此，通过使用了场缓冲器的场插值，增加垂直方向的像素数，而使扫描成为非隔行化，从而提高垂直方向的分辨率。
另外，在高品质电视接收机中使用的显示装置中，有垂直像素数与通常的电视接收机的显示装置相比被设定为2倍左右的装置，已知通过插值使扫描线方向的像素数增加至2倍，从而提高水平方向的分辨率的方法。
以往，作为通过简单的处理来进行图像的放大或者缩小的方法，已知有按照规定间隔重复或者间隔剔除相同像素的方法，并提出了由于误差引起的图像的失真少而且降低运算量的手法、用于对图像数据更高效地进行编码的方法(例如，参照日本特开平 11-353472号公报、日本特开2000-308021号公报、日本特开2008-4984号公报)。
另外，还提出了如下方法与输入运动像素同时地对正确的像素与像素之间的副像素的照相机运动分量进行检测来决定多个副像素的影像信息，通过利用循环型(nR infinite impulse response，无限冲激响应)滤波器等的影像合成使分辨率提高，实现利用电子变焦实现的影像放大下的高画质(例如，参照日本特开平9-163216号公报)。
另外，以往，为了适应性地去除由于视频信号的摄影时的摇晃、对焦模糊、烟等引起的不清晰度等，进行利用帧间的差分信息的处理、利用维纳滤波器的处理。
例如，提出了如下摄像噪声去除方法为了通过远程操作，去除由可进行旋转动作、变焦距动作的照相机产生的摄影影像的摄像噪声，在使1帧前的帧的影像，以与表示相对当前帧的影像反馈的量的反馈系数相当的比率，与当前帧的影像重叠时，根据使该视频照相机系统旋转动作的旋转信息和/或变焦距动作的变焦信息，计算在当前帧上成为对象的影像信号位于1帧前的帧画面内的何处，使同一对象物的影像彼此正确地重叠，从而可以通过旋转动作时、变焦动作时的摄像噪声去除处理来降低余像感(例如，参照日本特开 2007-134886 号公报)。
另外，提出了针对相同内容的多个影像信号输入以像素为单位来检测有无噪声， 选择性地输出至少1个没有噪声的影像信号的影像噪声去除电路(例如，日本特开平 8-84274号公报)。
发明内容
在以往的基于香农的抽样定理的A-D变换/D-A变换系统中，对通过奈奎斯特频率进行频带限制后的信号进行处理。此时，在D-A变换中，在将通过抽样而变得离散的信号再生为连续波的再生中，使用了对进行了限制后的频带内的信号进行再现的函数(正则函数)。
本申请发明人中的一人发现了可以使用Fluency (流畅)函数，对影像(运动图像)、文字图形、自然图像等图像或者声音等信号具有的各种性质进行分类。根据该理论，基于香农的抽样定理的所述正则函数是Fluency函数之一，仅是适合于信号具有的各种性质内的一个性质。因此，在仅通过基于香农的抽样定理的所述正则函数来处理具有各种性质的信号时，对D-A变换后的再生信号的品质有可能带来界限。
在上述小波变换理论中，使用按照分辨率对对象进行分解的母小波来表示信号，但未必是对信号施加了最佳的母小波，而仍有可能对D-A变换后的再生信号的品质带来界限。
此处，Fluency函数是通过参数m(m是1 ⑴的正整数)分类的函数。m表示该函数仅能够进行(m-幻次的连续微分。顺便地，所述正则函数能够进行任意次数的微分，所以 m是①。进而，Fluency函数由(m_l)次的函数构成，特别Fluency函数内的Fluency DA函数是将样本间隔设为τ，用所关注的第k个样本点kτ提供数值，但在其他样本点中成为0 的函数。
信号的性质可以通过具有参数m的Fluency函数完全分类，通过参数m来划分等级。因此，使用了 Fluency函数的Fluency信息理论被定位为包含以往的仅表示信号的性质的一部分的香农的抽样定理和小波变换理论等，是表示信号整体的理论体系。通过使用那样的函数，期待在D-A变换后，在信号的整体中得到不受香农的抽样定理频带限制的高质量的再生信号。
但是，在以往的利用帧间的差分信息的处理、利用维纳滤波器的处理中，无法进行图像的清晰化、边缘增强等处理。
另外，在内容通信、图像的检索中，要求进行清晰且平滑运动的影像显示。
但是，在数字图像中，存在如下问题在放大为高倍率时在部分图像的边缘中产生被称为窒格(jaggy)的阶梯状的锯齿，从而画质降低。例如，在作为影像、动画图像等活动图像的压缩技术而所知的MPEG中，还存在在图像的轮廓部中产生窒格，浓淡部的尖锐度丢失、或者浓淡部的颜色再现性恶化等问题。
另外，关于帧间的信息，仅利用差分信息，不会实现生成高精细的信息。
另外，由于需要将海外的视频信息和电影变换为视频信息、或者在动画制作中进行帧间信息的插值，故需要帧频变换，而要求将例如电影的M帧/秒的帧频变换为视频的 30帧/秒、或者为了对TV的影像进行高精细化而进行高帧频化、或变换为便携的帧频。
但是，以往，通过帧间隔剔除、前后的帧的内插插值来生成新的帧的方法成为主流，所以存在影像的运动不平滑、影像失真等问题。
本发明是鉴于如上所述的以往的实际情况而完成的，其目的在于提供一种影像信号变换系统，可以对影像、动画等活动图像信息统一地进行处理并进行高压缩化，实现高质量的运动图像再生。
另外，本发明的目的在于提供一种影像信号变换系统，具有可以去除视频信号的噪声并且进行使图像清晰化、边缘增强等的滤波处理功能。
进而，本发明的目的在于提供一种影像信号变换系统，可以进行清晰且平滑运动的影像显示，具有对内容通信、图像的检索有效的活动图像处理功能。
本发明的其他目的、通过本发明得到的具体的优点根据以下说明的实施例的说明将更加明确。
本发明提供一种影像信号变换系统，其特征在于，具备预处理部，假想输入真正的图像f(x，y)并输出劣化图像的模糊函数H(x，y)的劣化模型，构成通过对其输出附加噪声n(x，y)而生成观测图像g(x，y)的输入图像模型，包含逆滤波器，以使输入影像信号与所述输入图像模型的输出即观测图像以最小误差的方式近似的方式，进行模糊函数H(x，y) 的回归性最佳化而抽出所推测出的真正的影像信息，通过所述逆滤波器去除输入影像信号中包含的噪声；编码处理部，针对由所述预处理部实施了噪声去除处理的输入影像信号，根据Fluency理论进行对应点推测，使图像的运动信息进行函数化来表现，并且针对所述输入影像信号，选择信号空间，针对所选择出的每个信号空间使图像信息进行函数化来表现， 以规定的形式记述进行所述函数化来表现的图像的运动信息、和进行所述函数化来表现的每个信号空间的图像信息，对所述输入影像信号进行压缩编码；以及高帧频化处理部，对由所述编码处理部进行了压缩编码后的影像信号进行高帧频化。
在本发明的影像信号变换系统中，所述编码处理部例如具备对应点推测部，针对由所述预处理部实施了噪声去除处理后的输入影像信号，根据Fluency理论进行对应点推测；第1函数化处理部，根据通过该对应点推测部进行的对应点推测的结果，使图像的运动信息进行函数化来表现；第2函数化处理部，针对所述输入影像信号，根据Fluency理论选择信号空间，针对选择出的每个信号空间使图像信息进行函数化来表现；以及压缩编码处理部，以规定的形式记述由所述第1函数化处理部进行函数化来表现的图像的运动信息、 和由所述第2函数化处理部进行函数化来表现的每个信号空间的图像信息，对所述输入影像信号进行压缩编码。
另外，在本发明的影像信号变换系统中，所述对应点推测部例如包括第1部分区域抽出单元，抽出帧图像的部分区域；第2部分区域抽出单元，抽出与由所述第1部分区域抽出单元抽出的部分区域相似的连续的其他帧图像的部分区域；函数近似单元，按相同的比变换由所述第1部分区域抽出单元以及所述第2部分区域抽出单元抽出的各部分区域， 以分段多项式对变换后的各图像的浓淡通过函数进行表现并输出；相关值运算单元，运算所述函数近似单元的输出的相关值；以及偏移量运算单元，对提供由所述相关值运算单元计算出的相关值的最大值的图像的位置偏移进行运算，将该运算值作为对应点的偏移量而输出。
另外，在本发明的影像信号变换系统中，所述第2函数化处理部例如包括区域自动分类处理部，针对由所述预处理部实施了噪声去除处理的影像信号，根据Fluency理论选择信号空间；以及函数化处理部，针对由该区域自动分类处理部选择出的每个信号空间使图像信息进行函数化来表现，所述函数化处理部具备浓淡函数化处理部，针对由所述区域自动分类处理部选择出的能够用多项式表现的区域通过面函数对图像的浓淡进行近似来表现，并使浓淡信息进行函数化；以及轮廓线函数化处理部，针对由所述区域自动分类处理部选择出的能够用多项式表现的区域通过图像的轮廓线函数进行近似来表现，并使轮廓信息进行函数化。
另外，在本发明的影像信号变换系统中，所述浓淡函数化处理部例如针对由所述区域自动分类处理部选择出的能够用多项式表现的分段性平面区域2)、分段性曲面区域(m = 3)、分段性球面区域(m = c )的图像信息，分别使用Fluency函数使浓淡信息进行函数化。
另外，在本发明的影像信号变换系统中，所述轮廓线函数化处理部具备针对由所述区域自动分类处理部选择出的图像信息，抽出并分类分段性直线、分段性2次曲线、分段性圆弧的轮廓自动分类处理部，通过使用Fluency函数对由所述轮廓自动分类处理部分类了的分段性直线、分段性2次曲线、分段性圆弧分别进行近似，从而使轮廓信息函数化。
另外，在本发明的影像信号变换系统中，所述高帧化处理部具备对应点推测处理部，针对基准帧中的多个像素，推测使时间为不同的多个图像帧中的各对应点；第1灰度值生成处理部，针对推测出的各图像帧中的各对应点，分别根据表示附近的像素的浓淡的灰度值求出各对应点的灰度值；第2灰度值生成处理部，针对所述基准帧中的多个像素，根据所述推测出的各图像帧中的各对应点的灰度值，用Fluency函数对对应点轨迹上的浓淡进行近似，根据该函数求出插值帧中的对应点的各灰度值；以及第3灰度值生成处理部，根据所述插值帧中的各对应点的灰度值，生成所述插值帧中的各像素点的灰度值。
另外，在本发明的影像信号变换系统中，所述高帧化处理部能够针对由所述编码处理部进行了压缩编码后的影像信号，通过函数表现了的图像的运动信息以及图像信息， 进行将图像的大小放大或者缩小为规定大小的尺寸变换处理，并且进行高帧频化处理。
另外，在本发明的影像信号变换系统中，所述高帧化处理部具备第1函数近似处理单元，将由所述编码处理部进行了压缩编码后的图像信息作为输入，针对基准帧中的多个像素，对其浓淡分布进行函数近似；对应点推测处理单元，通过由所述第1函数近似处理单元进行了近似的使时间为不同的多个所述基准帧中的所述浓淡分布的函数进行相关运算，将提供其最大值的各个位置设为所述多个基准帧中对应的对应点位置；第2函数近似处理单元，用距基准帧的原点的水平方向、垂直方向的距离对由所述对应点推测处理单元推测出的各基准帧中的对应点位置进行坐标化，将所述使时间为不同的多个基准帧中的该坐标点的水平方向位置以及垂直方向位置各自的变化变换为时间序列信号，对各基准帧的时间序列信号进行函数近似；以及第3函数近似处理单元，通过由所述第2函数近似处理单元近似了的函数，针对所述多个基准帧间的任意时间内的插值帧，将与所述基准帧的对应点位置相应的插值帧内的对应的位置作为对应点位置，用所述基准帧的对应点处的浓淡值进行插值而求出该插值帧的对应点位置处的浓淡值，与该插值帧的对应点的浓淡值相配地应用所述第1函数近似，求出该对应点附近的浓淡分布，将该对应点附近的浓淡值变换为插值帧中的像素点的浓淡值。
另外，在本发明的影像信号变换系统中，所述预处理部中的逆滤波器具有通过学习处理得到的滤波特性，该学习处理是直到通过关于新的图像gKPA的最小化处理得到的fK 满足测试条件为止，反复进行如下所述的处理 针对观测图像g(x，y)和劣化模型的模糊函数H(x，y)，根据各奇异值分解(SVD singular value decomposition)的结果，代表 h(x，y) * f(x，y)而表示为 Hf，将系统的方程式设为
权利要求
1.一种影像信号变换系统，其特征在于，具备预处理部，作为去除输入影像信号中包含的摇晃、噪声的预处理部，具备输入图像观测模型，该输入图像观测模型输出观测图像g(x，y)，该观测图像g(x，y)通过对输入真正的图像f(x，y)并输出劣化图像的模糊函数H(x，y)的输出附加噪声n(x，y)而得到，所述预处理部具备逆滤波器，该逆滤波器以使输入影像信号与所述观测图像一致的方式，进行模糊函数H(x，y)的回归性最佳化，从所述输入影像信号抽出真正的输入影像信号；编码处理部，针对由所述预处理部实施了噪声去除处理的真正的输入影像信号，根据 Fluency理论进行对应点推测，使图像的运动信息进行函数化来表现，并且针对所述真正的输入影像信号，选择信号空间，针对所选择出的每个信号空间使图像信息进行函数化来表现，以规定的形式记述进行所述函数化来表现的图像的运动信息、和进行所述函数化来表现的每个信号空间的图像信息，对所述输入影像信号进行压缩编码；以及高帧频化处理部，对由所述编码处理部进行了压缩编码后的影像信号进行高帧频化。
2.根据权利要求1所述的影像信号变换系统，其特征在于， 所述编码处理部具备对应点推测部，针对由所述预处理部实施了噪声去除处理后的输入影像信号，根据 Fluency理论进行对应点推测；第1函数化处理部，根据通过该对应点推测部进行的对应点推测的结果，使图像的运动信息进行函数化来表现；第2函数化处理部，针对所述输入影像信号，根据Fluency理论选择信号空间，针对选择出的每个信号空间使图像信息进行函数化来表现；以及压缩编码处理部，以规定的形式记述由所述第1函数化处理部进行函数化来表现的图像的运动信息、和由所述第2函数化处理部进行函数化来表现的每个信号空间的图像信息，对所述输入影像信号进行压缩编码。
3.根据权利要求2所述的影像信号变换系统，其特征在于， 所述对应点推测部包括第1部分区域抽出单元，抽出帧图像的部分区域；第2部分区域抽出单元，抽出与由所述第1部分区域抽出单元抽出的部分区域相似的连续的其他帧图像的部分区域；函数近似单元，按相同的比变换由所述第1部分区域抽出单元以及所述第2部分区域抽出单元抽出的各部分区域，以分段多项式对变换后的各图像的浓淡通过函数进行表现并输出；相关值运算单元，运算所述函数近似单元的输出的相关值；以及偏移量运算单元，对提供由所述相关值运算单元计算出的相关值的最大值的图像的位置偏移进行运算，将该运算值作为对应点的偏移量而输出。
4.根据权利要求2或3所述的影像信号变换系统，其特征在于， 所述第2函数化处理部包括区域自动分类处理部，针对由所述预处理部实施了噪声去除处理的影像信号，根据 Fluency理论选择信号空间；以及函数化处理部，针对由该区域自动分类处理部选择出的每个信号空间使图像信息进行函数化来表现，所述函数化处理部具备浓淡函数化处理部，针对由所述区域自动分类处理部选择出的能够用多项式表现的区域通过面函数对图像的浓淡进行近似来表现，并使浓淡信息进行函数化；以及轮廓线函数化处理部，针对由所述区域自动分类处理部选择出的能够用多项式表现的区域通过图像的轮廓线函数进行近似来表现，并使轮廓信息进行函数化。
5.根据权利要求4所述的影像信号变换系统，其特征在于，所述浓淡函数化处理部针对由所述区域自动分类处理部选择出的能够用多项式表现的分段性平面区域(m ^ 2)、分段性曲面区域(m = 3)、分段性球面区域(m =c )的图像信息，分别使用Fluency函数使浓淡信息进行函数化。
6.根据权利要求4所述的影像信号变换系统，其特征在于，所述轮廓线函数化处理部具备针对由所述区域自动分类处理部选择出的图像信息， 抽出并分类分段性直线、分段性2次曲线、分段性圆弧的轮廓自动分类处理部，通过使用 Fluency函数对由所述轮廓自动分类处理部分类了的分段性直线、分段性2次曲线、分段性圆弧分别进行近似，从而使轮廓信息函数化。
7.根据权利要求1 3中的任意一项所述的影像信号变换系统，其特征在于， 所述高帧化处理部具备对应点推测处理部，针对基准帧中的多个像素，推测使时间为不同的多个图像帧中的各对应点；第1灰度值生成处理部，针对推测出的各图像帧中的各对应点，分别根据表示附近的像素的浓淡的灰度值求出各对应点的灰度值；第2灰度值生成处理部，针对所述基准帧中的多个像素，根据所述推测出的各图像帧中的各对应点的灰度值，用Fluency函数对对应点轨迹上的浓淡进行近似，根据该函数求出插值帧中的对应点的各灰度值；以及第3灰度值生成处理部，根据所述插值帧中的各对应点的灰度值，生成所述插值帧中的各对应点附近的像素点的灰度值。
8.根据权利要求1 3中的任意一项所述的影像信号变换系统，其特征在于，所述高帧化处理部针对由所述编码处理部进行了压缩编码后的影像信号，通过函数表现了的图像的运动信息以及图像信息，进行将图像的大小放大或者缩小为规定大小的尺寸变换处理，并且进行高帧频化处理。
9.根据权利要求1 3中的任意一项所述的影像信号变换系统，其特征在于， 所述高帧化处理部具备第1函数近似处理单元，将由所述编码处理部进行了压缩编码后的图像信息作为输入，针对基准帧中的多个像素，对其浓淡分布进行函数近似；对应点推测处理单元，通过由所述第1函数近似处理单元进行了近似的使时间为不同的多个所述基准帧中的所述浓淡分布的函数进行相关运算，将提供其最大值的各个位置设为所述多个基准帧中对应的对应点位置；第2函数近似处理单元，用距基准帧的原点的水平方向、垂直方向的距离对由所述对应点推测处理单元推测出的各基准帧中的对应点位置进行坐标化，将所述使时间为不同的多个基准帧中的该坐标点的水平方向位置以及垂直方向位置各自的变化变换为时间序列信号，对各基准帧的时间序列信号进行函数近似；以及第3函数近似处理单元，通过由所述第2函数近似处理单元近似了的函数，针对所述多个基准帧间的任意时间内的插值帧，将与所述基准帧的对应点位置相应的插值帧内的对应的位置作为对应点位置，用所述基准帧的对应点处的浓淡值进行插值而求出该插值帧的对应点位置处的浓淡值，与该插值帧的对应点的浓淡值相配地应用所述第1函数近似，求出该对应点附近的浓淡分布，将该对应点附近的浓淡值变换为插值帧中的像素点的浓淡值。
10.根据权利要求1 3中的任意一项所述的影像信号变换系统，其特征在于， 所述预处理部中的逆滤波器具有通过学习处理得到的滤波特性，该学习处理是直到通过关于新的图像gKPA的最小化处理得到的fK满足测试条件为止，反复进行如下所述的处理针对观测图像g(x，y)和劣化模型的模糊函数H(x，y)，根据各奇异值分解(SVD singular value decomposition)的结果，代表 h(x，y) * f(x，y)而表示为 Hf，将系统的方程式设为g = f+n = Hf+η, 另外，设成
来近似f，
其中，表示克罗内克积算子， vec是表示将矩阵向列方向扩展，而生成列向量的操作的算子， 将作为目的的新的图像& gE = ( β Cep+ y Cen) g 计算为gKpA = vec (BGeAt) , vec (Ge) = gE,其中，β和Y是控制参数，Cep和Cen分别是边缘保存和边缘增强的算子，针对所计算出的新的图像gKPA，进行
的最小化处理，针对所得到的fK，判定是否满足测试条件，在不满足测试条件的情况下，针对所述劣化模型的模糊函数Ηκ，进行
的最小化处理，针对所得到的模糊函数Ηκ+1，GSVD = U Σ Vt, A = Ua Σ AV；, B = UbE bVBT 将所述劣化模型的模糊函数H推测为
11.根据权利要求10所述的影像信号变换系统，其特征在于，在所述学习处理中，针对计算出的通过关于新的图像gKPA的最小化处理得到的fK，判定是否满足I HA-SkpaI Iα I I Cfk | |2 < ε 2，k > C 的测试条件，其中，k是反复编号，ε、c分别是判定的阈值。
全文摘要
形成输入图像观测模型，该输入图像观测模型输出观测图像g(x，y)，该观测图像g(x，y)通过对输入真正的图像f(x，y)并输出劣化图像的模糊函数H(x，y)的劣化模型的输出附加噪声n(x，y)而得到，具备逆滤波器，该逆滤波器输入影像信号，以使该输入影像信号与所述观测图像以最小近似的方式相一致的方式，进行模糊函数H(x，y)的回归性最佳化，抽出真正的影像信息，针对由通过所述逆滤波器去除输入影像信号中包含的噪声的预处理部(20)实施了噪声去除处理的输入影像信号，根据Fluency理论进行对应点推测，使图像的运动信息进行函数化而表现，并且针对所述输入影像信号，通过压缩编码处理部(30)，选择信号空间，针对所选择出的每个信号空间对图像信息进行函数化而表现，以规定的形式记述进行所述函数化而表现了的图像的运动信息、和进行所述函数化而表现了的每个信号空间的图像信息，对所述输入影像信号进行压缩编码，由高帧频化处理部(40)对压缩编码后的影像信号进行高帧频化。
文档编号G06T5/20GK102187664SQ20098014150
公开日2011年9月14日 申请日期2009年7月17日 优先权日2008年9月4日
发明者寅市和男, 武德安, J·加姆巴, 大宫康宏 申请人:独立行政法人科学技术振兴机构