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公开(公告)号：CN101325682A
公开(公告)日：2008-12-17
申请号：CN200810131961.0
申请日：2004-05-31
Applicant: 索尼株式会社
IPC: H04N7/01
CPC classification number: H04N7/0135 , H04N7/0125 , H04N7/0145
Abstract: 一种类结构产生单元产生(n－1)个类结构，每个类结构都包括i个已经选出的特征加上从剩余的(n－i)个特征中选择出来的特征(i和n都是整数)。类结构选择单元使用任意的估算值从(n－i)个类结构中选择出一个最佳的类结构，在由类结构选择单元所选出的类结构中使用的特征被用作在产生单元中已经选出的特征。产生单元和选择单元的操作随着i值从0依次变化到r－1重复进行，因此产生了包含r个特征的类结构。
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公开(公告)号：CN100366074C
公开(公告)日：2008-01-30
申请号：CN200510074105.2
申请日：2005-01-21
Applicant: 索尼株式会社
IPC: H04N7/01
CPC classification number: G06T3/4007
Abstract: 本发明涉及信息处理设备及信息处理方法。该信息处理设备包括：第一产生装置，用于从第二类型的输入信号产生第一类型的信号；第一提取装置，用于从所产生的第一类型的信号中提取第一范围的信号；第二提取装置，用于从所产生的第一类型的信号中提取第二范围的信号；第二产生装置，用于产生包括所述第二类型的信号和对应于该第二类型信号的第一类型信号的信号对，该第一类型信号位于由所提取的第一范围和第二范围之间的逻辑或定义的范围内；以及存储装置，用于存储该信号对，其中，所述第一类型信号和第二类型信号是图像信号，并且所述第二类型信号具有比第一类型信号更高的分辨率。
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公开(公告)号：CN100361527C
公开(公告)日：2008-01-09
申请号：CN200510063793.2
申请日：2005-04-04
Applicant: 索尼株式会社
CPC classification number: H04N7/0125 , H04N7/0135 , H04N7/0145 , H04N19/59 , H04N19/98
Abstract: 本发明涉及一种系数数据产生设备，用于产生用于将包括多条信息数据的第一信息信号转换为包括多条信息数据的第二信息信号的估计方程式的系数数据。该系数数据产生设备包括：确定单元，用于确定对应于第二信息信号的第二学习信号的主题点是否是具有预定特征的特征点；数据选择器，用于基于对应于第一信息信号的第一学习信号，选择第二学习信号中主题点的相邻点处的多条信息数据；和计算器，用于利用第二学习信号中主题点处的信息数据、由确定单元确定为特征点的主题点、以及由数据选择器结合主题点而选择的多条信息数据，来计算系数数据。
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公开(公告)号：CN1574886A
公开(公告)日：2005-02-02
申请号：CN200410055242.7
申请日：2004-05-31
Applicant: 索尼株式会社
CPC classification number: H04N7/0135 , H04N7/0125 , H04N7/0145
Abstract: 一种类结构产生单元产生(n－1)个类结构，每个类结构都包括i个已经选出的特征加上从剩余的(n－i)个特征中选择出来的特征(i和n都是整数)。类结构选择单元使用任意的估算值从(n－i)个类结构中选择出一个最佳的类结构，在由类结构选择单元所选出的类结构中使用的特征被用作在产生单元中已经选出的特征。产生单元和选择单元的操作随着i值从0依次变化到r－1重复进行，因此产生了包含r个特征的类结构。
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公开(公告)号：CN100425052C
公开(公告)日：2008-10-08
申请号：CN200410055242.7
申请日：2004-05-31
Applicant: 索尼株式会社
CPC classification number: H04N7/0135 , H04N7/0125 , H04N7/0145
Abstract: 一种类结构产生单元产生(n-1)个类结构，每个类结构都包括i个已经选出的特征加上从剩余的(n-i)个特征中选择出来的特征(i和n都是整数)。类结构选择单元使用任意的估算值从(n-i)个类结构中选择出一个最佳的类结构，在由类结构选择单元所选出的类结构中使用的特征被用作在产生单元中已经选出的特征。产生单元和选择单元的操作随着i值从0依次变化到r-1重复进行，因此产生了包含r个特征的类结构。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN100367789C
公开(公告)日：2008-02-06
申请号：CN200510067353.4
申请日：2005-04-20
Applicant: 索尼株式会社
CPC classification number: H04N7/0125 , H04N7/0145
Abstract: 本申请涉及系数数据产生和信息信号处理设备、方法、程序及介质。本发明的设备产生用于将第一信息信号转换为第二信息信号的估算方程的系数数据。所述设备对教师信号进行抽选，以产生学生信号，并从对应于第二信息信号的教师信号和对应于第一信息信号的学生信号获取多个信息数据项目。对于每一个训练数据项目，相似性确定单元获取学生信号相对于对应于第二信息信号在所考虑位置的第一信息信号的相似性。使用所述训练数据项目和所述相似性，确定系数种籽数据，也就是将相似性作为一个参数的生成方程的系数数据。系数数据计算单元使用所述系数种籽数据和指示最高相似性的相似性值，根据所述生成方程确定估算方程的系数数据。
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公开(公告)号：CN1506971A
公开(公告)日：2004-06-23
申请号：CN03154520.3
申请日：2003-08-15
Applicant: 索尼株式会社
IPC: G11C11/4063 , G11C11/413
CPC classification number: H04N19/53 , H04N19/433 , H04N19/46 , H04N19/513 , H04N19/56
Abstract: 一种半导体器件和一种图像数据处理装置能够容易地实现地址控制，简化用于地址控制的电路，并且容易实现对图像数据的存取，以及减小在不同层级的不同分辨率的图像数据块的量。在图像数据处理装置中，存储单元阵列存储合成数据块，每个数据块包括一块像素数据和附加信息数据，例如，与像素数据相关的运动矢量。所指定的像素数据和与该像素数据相关的运动矢量被读出，以及适当地根据该运动矢量预测和设置搜索区域，在搜索区域中例如通过块匹配处理执行运动估计。相应地，可以在与通常用于运动估计的一个较大搜索区域等效的一个小的搜索区域中执行运动估计，以实现高速、高效率的运动估计，并且提高估计的精度。
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公开(公告)号：CN100384249C
公开(公告)日：2008-04-23
申请号：CN200480015811.3
申请日：2004-06-04
Applicant: 索尼株式会社
IPC: H04N7/01
CPC classification number: H04N7/0125 , H04N7/0145
Abstract: 例如，在将SD信号转换为HD信号时，信息信号处理设备可不依赖于动态范围DR的大小而优选地得到HD信号上的图像数据。检测类别抽头中的DR。当DR≥Th时，使通过对应于类别码Ca的系数数据Wi-a计算的像素数据y1-a至y4-a成为HD信号上的像素数据。当DR＜Th时，使通过对应于类别码Ca、Cb的系数数据Wi-a、Wi-b计算的像素数据y1-a至y4-a、y1-b至y4-b的加法平均值成为HD信号上的像素数据。通过使用大于阈值Th的DR的部分、在与SD信号相对应的学生信号和与HD信号相对应的教师信号之间学习并获得系数数据Wi-a、Wi-b。将码Ca转换为码Cb，使得加法平均值最接近于HD信号上的像素数据的真实值。
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公开(公告)号：CN1691771A
公开(公告)日：2005-11-02
申请号：CN200510067353.4
申请日：2005-04-20
Applicant: 索尼株式会社
CPC classification number: H04N7/0125 , H04N7/0145
Abstract: 本申请涉及系数数据产生和信息信号处理设备、方法、程序及介质。本发明的设备产生用于将第一信息信号转换为第二信息信号的估算方程的系数数据。所述设备对教师信号进行抽选，以产生学生信号，并从对应于第二信息信号的教师信号和对应于第一信息信号的学生信号获取多个信息数据项目。对于每一个训练数据项目，相似性确定单元获取学生信号相对于对应于第二信息信号在所考虑位置的第一信息信号的相似性。使用所述训练数据项目和所述相似性，确定系数种籽数据，也就是将相似性作为一个参数的生成方程的系数数据。系数数据计算单元使用所述系数种籽数据和指示最高相似性的相似性值，根据所述生成方程确定估算方程的系数数据。
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公开(公告)号：CN1684515A
公开(公告)日：2005-10-19
申请号：CN200510074105.2
申请日：2005-01-21
Applicant: 索尼株式会社
IPC: H04N7/01
CPC classification number: G06T3/4007
Abstract: 本发明涉及信息处理设备及信息处理方法，以及相应的记录介质和程序。模式匹配部分将由区域提取部分提供的基准抽头和预先存储在训练对存储部分中的训练对的基准抽头分量进行比较，选择包括最接近基准抽头的基准抽头分量的训练对，并将所选训练对提供给标准方程产生部分。存储在训练对存储部分中的训练对包括SD信号和HD信号。预测系数确定部分通过解由标准方程生成部分生成的标准方程来获得预测系数。预测计算部分通过将预测系数应用到由另一区域提取部分提取的预测抽头来产生HD信号。
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