(57)【要約】【課題】画質調整パラメータとの因果関係が非線形関係にあるユーザーの嗜好等の感性に基づき、複数の画質調整パラメータを同時に変化させた際の最適な画質調整パラメータを効率的に決定する、画像表示装置を提供する。【解決手段】画像表示装置１００は、調整用サンプル画像を格納する画像記憶部１ａと、複数の画質調整パラメータを同時に変化させるようにして、２以上の前記画質調整パラメータの組合せを決定する条件パラメータ決定部１ｂと、２以上の組合せに基づいて調整用サンプル画像をユーザー提示用の２以上の画像に各々変換する画像変換部１ｃと、２以上の変換画像を表示部に提示する画像処理部３と、２以上の変換画像の各々に対し、ユーザーの評価情報を各々取得する評価取得部２ａと、各評価情報に基づいて、最適な画質調整パラメータの組合せを求める演算部２ｂと、備える。【選択図】図１
2008122551.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
調整用サンプル画像を格納する画像記憶部と、
複数の画質調整パラメータを同時に変化させるようにして、２以上の前記画質調整パラメータの組合せを決定する条件パラメータ決定部と、
前記２以上の組合せに基づいて前記調整用サンプル画像を、ユーザー提示用の２以上の画像に各々変換する画像変換部と、
前記２以上の変換画像を表示部に提示する画像処理部と、
前記２以上の変換画像の各々に対し、ユーザーの評価情報を各々取得する評価取得部と、
前記各評価情報に基づいて、最適な画質調整パラメータの組合せを求める演算部と、
を備える画像表示装置。
【請求項２】
前記評価情報は、ユーザーの選好および非選好のうちの何れか一方である請求項１記載の画像表示装置。
【請求項３】
前記画質調整パラメータの個数および前記変換画像の個数が任意に設定可能である請求項１記載の画像表示装置。
【請求項４】
前記演算部は、前記評価情報を決定属性値として選び、前記評価情報に対応する前記画質調整パラメータの設定値を条件属性値として選んで、ラフ集合理論により前記画質調整パラメータの組合せを縮約させる決定ルールを導く、請求項３記載の画像表示装置。
【請求項５】
前記演算部は、複数の前記決定ルールが存在する場合には、前記決定ルールの評価指標に基づいて前記複数の決定ルールの中から最適パラメータを選ぶ、請求項４記載の画像表示装置。
【請求項６】
前記調整用サンプル画像のコンテンツ情報が、前記調整用サンプル画像に対応付けて前記画像記憶部に記憶される、請求項１記載の画像表示装置。
【請求項７】
前記最適パラメータに基づく前記変換画像が前記表示部に表示される、請求項５記載の画像表示装置。
【請求項８】
複数の画質調整パラメータを同時に変化させるようにして、２以上の前記画質調整パラメータの組合せを決定するステップと、
前記２以上の画質調整パラメータの組合せに基づいて調整用サンプル画像を、ユーザー提示用の２以上の画像に各々変換するステップと、
前記２以上の変換画像をユーザーに対して提示するステップと、
前記２以上の変換画像の各々に対し、ユーザーの評価情報の各々を抽出するステップと、
前記各評価情報に基づいて、最適な画質調整パラメータの組合せを求めるステップと、
を含む、画質調整パラメータの決定方法。
【請求項９】
前記評価情報は、前記ユーザーの選好および非選好のうちの何れか一方である請求項８記載の画質調整パラメータの決定方法。
【請求項１０】
前記画質調整パラメータの個数および前記変換画像の個数が任意に設定可能である請求項８記載の画質調整パラメータの決定方法。
【請求項１１】
前記評価情報を決定属性値として選び、前記評価情報に対応する前記画質調整パラメータの設定値を条件属性値として選んで、ラフ集合理論により前記画質調整パラメータの組合せを縮約させる決定ルールを導くステップを含む、請求項１０記載の画質調整パラメータの決定方法。
【請求項１２】
複数の前記決定ルールが存在する場合には、前記決定ルールの評価指標に基づいて前記複数の決定ルールの中から最適パラメータを選ぶステップを含む、請求項１１記載の画質調整パラメータの決定方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は画像表示装置および画質調整パラメータの決定方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
テレビジョン受像機などの画像表示装置は、輝度やコントラスト等の画質を左右する画質調整パラメータを調整する調整機能を備えており、ユーザーが当該調整機能を用いて画質を好みの状態に調整できるよう、幾つかの画質調整パラメータはユーザーに開放されている。
【０００３】
ところが、ユーザーの感性や嗜好に合わせて画質を調整する場合、画質調整パラメータは複数個存在し、これらのパラメータ間の相互作用により画質は大きく影響される。このため、調整に不慣れなユーザーの場合、調整作業に手間取り、最適なパラメータ設定が困難なことも多い。また、画質などの嗜好は個人差があり、最適な画質を実現する条件を一般化し辛いという問題もある。
【０００４】
このようなユーザーによる煩雑な調整作業を支援する目的で、コンテンツ情報よりキーワードを取得して、当該キーワードに関連付けて記憶された画質調整パラメータに基づいて画像を自動調整するテレビジョン受信装置がある（例えば、特許文献1参照）。しかし、このテレビジョン受信装置では、キーワードの選択如何によっては、当該装置に表示された画質とユーザーの本来嗜好する画質との整合を適切に取れない場合がある。この場合、ユーザーは、上記既存の画質調整機能に頼るほかない。
【０００５】
また、ユーザーの色特性調整の行為から選好画像と元の画像である参考画像の対を生成することにより、ユーザーの嗜好に合った目標とする色特性値を設定および変換する装置もある（例えば、特許文献２参照）。
【０００６】
すなわちこの装置では、選好画像は色特性値を別にする複数の画像からユーザーが選択できる。しかし、Ｒ、Ｇ、Ｂの各々の色特性を対等に扱うため、ユーザーの好みの画質調整完了迄には多数回の選択行為が必要になる。
【特許文献１】特開２００５−９４０７２号公報
【特許文献２】特開２００４−１９４３４２号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
画像表示装置の画像特性は、画質調整パラメータ間の相互作用が複雑に絡み合うようにして、多数の画質調整パラメータの影響を受ける。一方、画質に対するユーザーの感性は、「好き」や「きらい」といった曖昧な掴み方になる。
【０００８】
このため、特許文献２記載の如く、個々の画質調整パラメータ（ここでは色特性に関する画質調整パラメータ）を調整して最適パラメータに到達するというルール抽出アルゴリズムよりも、多数の画質調整パラメータを任意に変化させることにより、曖昧乃至不完全なデータの背後にある法則や因果関係を分析するというルール抽出アルゴリズムの方が、画質調整パラメータ最適化においては実情に適っていると考えられる。
【０００９】
本発明は、このような事情に鑑みてなされたものであり、画質に影響を及ぼす画質調整パラメータとの因果関係が非線形関係にあるユーザーの嗜好等の感性に基づき、複数の画質調整パラメータを同時に変化させた際の最適な画質調整パラメータを効率的に決定する、画像表示装置および画質調整パラメータの決定方法を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
ところで、曖昧乃至不完全なデータの背後にある法則や因果関係を分析し抽出するラフ集合理論が感性工学の分野で応用されている。
【００１１】
ラフ集合は、Ｐａｗｌａｋによって提案された曖昧乃至不完全なデータを扱う集合理論であり、ラフ集合理論の概念や用語について、以下のように解説されている。
【００１２】
但しラフ集合理論自体は公知であり、ここでは、当該理論の詳細な説明は省く。なおこの理論の詳細は、例えば、文献「［Ｐａｗｌａｋ−９１］ Ｐａｗｌａｋ， Ｚ．"Ｒｏｕｇｈ Ｓｅｔｓ， Ｔｈｅｏｒｅｔｉｃａｌ Ａｓｐｅｃｔｓ ｏｆ Ｒｅａｓｏｎｉｎｇ ａｂｏｕｔ Ｄａｔａ"，Ｋｌｕｗｅｒ Ａｃａｄｅｍｉｃ Ｐｕｂｌｉｓｈｅｒｓ （１９９１）」に記載されている。
【００１３】
ラフ集合理論の重要な概念には、「決定表」、「決定ルール」、「下近似」および「上近似」がある。
【００１４】
データＸの有限集合Ｕが同値関係Ｒにより、複数の互いに素な同値類に分類された場合、それぞれの同値類をＲのカテゴリーという。[Ｘ]RはデータＸ（∈Ｕ）を含むＲの一つのカテゴリーである。Ｕのある部分集合ＸがいくつかのＲのカテゴリーの和集合で表せないとき、ＸはＲ−ラフ集合と呼ばれ、その近似表現として、ＸのＲ−下近似（Ｒ下Ｘ）とＲ−上近似（Ｒ上Ｘ）の２つの集合が、次式（１）、（２）により表される。
【００１５】
Ｒ下Ｘ  ＝  [  Ｘ∈Ｕ  ：  [Ｘ]R  ⊆  Ｘ  ]・・・・・・（１）
Ｒ上Ｘ  ＝  [  Ｘ∈Ｕ  ：  [Ｘ]R  ∩  Ｘ  ≠  Φ  ]・・（２）
このように、ラフ集合理論の特徴は、下と上の近似値の特性によって、集合を分類することにある。下近似Ｒ下Ｘの集合は関係Ｒを用いてＸの要素として確実に分類される集合を表し（確かなルール）、上近似Ｒ上Ｘの集合は関係Ｒを用いて要素として分類される可能性がある集合を表す（可能なルール）。
【００１６】
ラフ集合理論の決定表とは、条件属性集合と決定属性集合とを対応付けた表のことをいい、決定ルールとは、ある分類に属する条件を適切に他の条件から識別するのに充分かつ最小の属性の組み合わせである。すなわち決定ルールは、先ずは決定表から下近似（確かなルール）を考慮することにより導かれるが、下近似から決定ルールに到達できなければ上近似をも考慮することになる。
【００１７】
このように、ラフ集合理論により求めた、ある分類への帰属が確実な条件集合である下近似についての決定ルールは、ユーザーの着目パラメータ空間と最適領域として捉えることができ、決定ルールが求まると着目パラメータ空間と最適領域が同時に求まるという利点を有している。すなわち、本発明では、ユーザーの着目パラメータ空間と最適領域の学習問題を、決定表における決定ルールの計算問題として捉えている。
【００１８】
なお本明細書では、ラフ集合理論の決定ルールの概念を用いて最適な画質調整パラメータを抽出する例を述べるが、これに限らず、例えば、遺伝的アルゴリズムやニューラルネットワークによるモデル化を当該画質調整パラメータの最適パラメータ抽出アルゴリズムに組み込んでも良い。例えば、ラフ集合理論とニューラルネットワークとを組み合わせることにより当該画質調整パラメータの最適パラメータを抽出しても良い。より具体的には、ラフ集合理論は、決定表から最小限必要な属性や極小な決定ルールを効率的に抽出する手法として有用であることから、ユーザーの「選好／非選好」に基づき重要な属性（ここでは重要な画質調整パラメータ）の組合せを、冗長性を排除したルールとして求め、このような重要な属性の組合せを、ニューラルネットによるモデル化の入力データとして使用することができる。このような手法によれば、ラフ集合理論によるルール抽出の結果がニューラルネットワークの学習データ（入力データ）の簡略化に役立つことになり、ニューラルネットワークのデータマイニング（要因絞り込みや学習）を効率化にでき好適である。
【００１９】
なおここでは、遺伝的アルゴリズムやニューラルネットワークのモデル化の詳細な説明は省略する。
【００２０】
よって本発明の画像表示装置は、  調整用サンプル画像を格納する画像記憶部と、
複数の画質調整パラメータを同時に変化させるようにして、２以上の前記画質調整パラメータの組合せを決定する条件パラメータ決定部と、前記２以上の組合せに基づいて前記調整用サンプル画像を、ユーザー提示用の２以上の画像に各々変換する画像変換部と、前記２以上の変換画像を表示部に提示する画像処理部と、前記２以上の変換画像の各々に対し、ユーザーの評価情報を各々取得する評価取得部と、前記各評価情報に基づいて、最適な画質調整パラメータの組合せを求める演算部とを備える。
【００２１】
これにより、画質に影響を及ぼす画質調整パラメータとの因果関係が非線形関係にあるユーザーの嗜好等の感性に基づき、複数の画質調整パラメータを同時に変化させた際の最適な画質調整パラメータを効率的に決定できる。
【００２２】
特に、各画質調整パラメータの相互作用も加味した上で総合的にユーザーの嗜好を反映した最適パラメータを得ることができ好適である。
【００２３】
更に、ユーザーは複数のパラメータを自分で操作することなく、各サンプルに対応した変換画像の選好または非選好の評価のみで嗜好に合った最適値が得られる。このため、ユーザーは煩雑な画質調整作業を行わなくても、適切な画像を鑑賞できる。
【００２４】
前記評価情報は、ユーザーの選好および非選好のうちの何れか一方であっても良い。
【００２５】
前記画質調整パラメータの個数および前記変換画像の個数が任意に設定可能であっても良く、例えば、前記演算部は、前記評価情報を決定属性値として選び、前記評価情報に対応する前記画質調整パラメータの設定値を条件属性値として選んで、ラフ集合理論により前記画質調整パラメータの組合せを縮約させる決定ルールを導いても良い。
【００２６】
ラフ集合理論は、多数の画質調整パラメータを任意に変化させることにより、曖昧乃至不完全なデータの背後にある法則や因果関係を分析するというルール抽出アルゴリズムの一つであり、画質調整パラメータ最適化においては実情に適っていると考えられる。また、ラフ集合では、条件属性の個数に制限はなく、サンプルの個数に無関係に条件属性の個数を任意に設定可能である。つまり、ラフ集合理論の応用分野は広い。
【００２７】
前記演算部は、複数の前記決定ルールが存在する場合には、前記決定ルールの評価指標に基づいて前記複数の決定ルールの中から最適パラメータを選んでも良い。
【００２８】
前記調整用サンプル画像のコンテンツ情報が、前記調整用サンプル画像に対応付けて前記画像記憶部に記憶されても良い。これにより、ユーザーが鑑賞する予定の画像のコンテンツに合致した調整用サンプル画像を画像記憶部から読み出すことが可能になり好適である。
【００２９】
前記最適パラメータに基づく前記変換画像が前記表示部に表示されてもよい。
【００３０】
これにより、ユーザーは、最適パラメータを用いて画質調整された画像を確認できる。
【００３１】
また、本発明の画質調整パラメータの決定方法は、複数の画質調整パラメータを同時に変化させるようにして、２以上の前記画質調整パラメータの組合せを決定するステップと、
前記２以上の画質調整パラメータの組合せに基づいて調整用サンプル画像を、ユーザー提示用の２以上の画像に各々変換するステップと、前記２以上の変換画像をユーザーに対して提示するステップと、前記２以上の変換画像の各々に対し、ユーザーの評価情報の各々を抽出するステップと、前記各評価情報に基づいて、最適な画質調整パラメータの組合せを求めるステップと、を含んでいる。
【００３２】
これにより、画質に影響を及ぼす画質調整パラメータとの因果関係が非線形関係にあるユーザーの嗜好等の感性に基づき、複数の画質調整パラメータを同時に変化させた際の最適な画質調整パラメータを効率的に決定できる。
【００３３】
特に、各画質調整パラメータの相互作用も加味した上で総合的にユーザーの嗜好を反映した最適パラメータを得ることができ好適である。
【００３４】
更に、ユーザーは複数のパラメータを自分で操作することなく、各サンプルに対応した変換画像の選好または非選好の評価のみで嗜好に合った最適値が得られる。このため、ユーザーは煩雑な画質調整作業を行わなくても、適切な画像を鑑賞できる。
【００３５】
前記評価情報は、前記ユーザーの選好および非選好のうちの何れか一方であっても良い。
【００３６】
前記画質調整パラメータの個数および前記変換画像の個数が任意に設定可能であっても良く、例えば、前記評価情報を決定属性値として選び、前記評価情報に対応する前記画質調整パラメータの設定値を条件属性値として選んで、ラフ集合理論により前記画質調整パラメータの組合せを縮約させる決定ルールを導くステップを含んでも良い。
【００３７】
ラフ集合理論は、多数の画質調整パラメータを任意に変化させることにより、曖昧乃至不完全なデータの背後にある法則や因果関係を分析するというルール抽出アルゴリズムの一つであり、画質調整パラメータ最適化においては実情に適っていると考えられる。また、ラフ集合では、条件属性の個数に制限はなく、サンプルの個数に無関係に条件属性の個数を任意に設定可能である。つまり、ラフ集合理論の応用分野は広い。
【００３８】
また、複数の前記決定ルールが存在する場合には、前記決定ルールの評価指標に基づいて前記複数の決定ルールの中から最適パラメータを選ぶステップを含んでも良い。
【発明の効果】
【００３９】
本発明によれば、画質に影響を及ぼす画質調整パラメータとの因果関係が非線形関係にあるユーザーの嗜好等の感性に基づき、複数の画質調整パラメータを同時に変化させた際の最適な画質調整パラメータを効率的に決定する、画像表示装置および画質調整パラメータの決定方法が得られる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００４０】
以下、本発明の実施形態について、図面を参照しながら説明する。
【００４１】
図１は本発明の実施形態の画像表示装置の構成例を示したブロック図である。図２は画像表示装置の最適な画質調整パラメータを抽出する動作例を説明するフローチャートである。
【００４２】
本実施形態の画像表示装置１００は、図１に示す如く、調整用サンプル画像作成部１と、最適パラメータ予測部２と、最適パラメータ記憶部４と、表示部５と、画像処理部３とを備える。画像表示装置１００の一例として、テレビジョン受像機があり、以下、テレビジョン受像機を例にとって、本実施形態の画質調整技術を述べる。
【００４３】
まず、画像表示装置１００の調整用サンプル画像作成部１の構成を説明する。
【００４４】
調整用サンプル画像作成部１は、調整用サンプル画像記憶部１ａ、条件パラメータ決定部１ｂおよび画像変換部１ｃを備える。
【００４５】
調整用サンプル画像記憶部１ａには、予め調整用サンプル画像を記録した複数のファイルが記録されている。各画像のジャンル（例えば、スポーツや映画）等のコンテンツに関する付加情報を、このファイルに対応付けるようにして記憶することが望ましい。これにより、ユーザーが鑑賞する予定の画像のコンテンツに合致した調整用サンプル画像を調整用サンプル画像記憶部１ａから読み出すことが可能になり好適である。
【００４６】
当該ファイルは、ここではスポーツ映像や映画の短時間の動画を想定しているが、勿論、１画面乃至複数画面からなる静止画であっても良い。
【００４７】
条件パラメータ決定部１ｂは、複数の画質調整パラメータを選び、複数の画質調整パラメータの初期値を同時に変化させるようにして、当該画質調整パラメータの設定値を決定する。また、条件パラメータ決定部１ｂは、この設定値をサンプル毎に整理した条件属性表（後記の条件属性集合Ｖに相当するもの）を作成する。
【００４８】
画像変換部１ｃは、調整用サンプル画像記憶部１ａから読み出した調整用サンプル画像の初期画像を、この条件属性表に記載された画質調整パラメータの設定値に従って、ユーザー提示用の画像に変換する。変換後の調整用サンプル画像（以下、「変換画像」と略す）は、画像処理部３に出力される。画質調整パラメータの一例としては、輝度（明るさ）、コントラスト、色の濃さおよびシャープネスがある。表示部５はテレビ用のカラー表示デバイスであり、このような表示デバイスの例として、ＣＲＴ（陰極線管）、ＰＤＰ（プラズマ表示パネル）またはＬＣＤ（液晶表示パネル）がある。
【００４９】
次に、画像表示装置１００の最適パラメータ予測部２の構成を説明する。
【００５０】
最適パラメータ予測部２は、評価取得部２ａ、最適パラメータ演算部２ｂおよび最適パラメータ書込み部２ｃを備える。
【００５１】
評価取得部２ａは、例えば赤外線リモコン２ａのようなユーザーインターフェイス機器であり、この評価取得部２ａを介して、ユーザーに提示された変換画像の評価情報（後記の決定属性集合Ｙ）が取得される。
【００５２】
最適パラメータ演算部２ｂは、画質調整パラメータの設定値を異ならせた２以上の変換画像のユーザーによる評価情報と、これらの変換画像に対応する画質調整パラメータの設定値と、に基づいて、決定表を作成する。また、最適パラメータ演算部２ｂは、この決定表に基づいてラフ集合理論における最適な画質調整パラメータとしての、一つまたは複数の決定ルールおよび決定ルールの最適パラメータ（決定ルールが一つであれば、それが最適パラメータになる）を導く。
【００５３】
画質調整パラメータの冗長性を排除して、サンプルの識別可能な必要最小限の最適な画質調整パラメータの組合せ（決定ルール）をとることを、ラフ集合理論では縮約という。
【００５４】
決定表、決定ルールおよび最適パラメータの抽出法は、後程詳しく述べる。
【００５５】
パラメータ書込み部２ｃは、最適パラメータ演算部２ｂにより導かれた最適パラメータを、表示部５に対し画質調整可能なデバイス設定値として最適パラメータ記憶部４に書き込む。
【００５６】
次に、画像処理部３の構成を説明する。
【００５７】
画像処理部３は、最適パラメータ記憶部４に記憶されたデバイス設定値に基づいて表示部５の画質を調整した後、表示部５を介して観賞用の画像をユーザーに供する鑑賞用モードと、表示部５の画質を調整する画質調整用モードとを切り替える機能を有する。
【００５８】
例えば観賞用モードでは、画像処理部３は、ＴＶチューナ（不図示）から放送局の放送波を受信し、これに適宜の信号処理を行い、テレビジョン信号として、ユーザーの視聴に供するよう表示部５に出力しても良い。
【００５９】
一方、画質調整用モードでは、画像処理部３は、画像変換部２から上述の複数の変換画像を受け取り、この変換画像を順次、ユーザーに提示するよう、表示部５に出力する。更に、画像処理部３は、画質調整用モードにおいて、最適パラメータ記憶部４に記憶された画質調整パラメータの最適パラメータを基づく調整用サンプル画像（確認用画像）を、表示部５を介してユーザーに提示する。
【００６０】
画像処理部３は、このような確認用画像とともに、画質調整パラメータの最適パラメータを、表示部５を介してユーザーに提供しても良い。これにより、ユーザーによるマニュアル画質微調整作業が可能になる。
【００６１】
また画像処理部３は、このような画質調整用モードを、画像表示装置１００（テレビジョン受像機）を家庭に据え付けて電源を入れた際に自動的に開始しても良く、ユーザーによって赤外線リモコン２ａから発信される画質調整用モード開始信号に基づいて開始しても良い。
【００６２】
以上に述べた、条件パラメータ決定部１ｂ、画像変換部１ｃ、画像処理部３、最適パラメータ演算部２ｂおよび最適パラメータ書込み部２ｂの各機能は、例えば、マイクロプロセッサ等からなる制御部１０のプログラムにより実現される。
【００６３】
また、調整用サンプル画像記憶部１ａとおよび最適パラメータ記憶部４は、制御部１０のＣＰＵが直接読み書き可能なＲＯＭやＲＡＭにより構成されても良く、外部記憶装置により構成されても良い。
【００６４】
次に、ラフ集合理論を用いた画質調整パラメータの最適パラメータ抽出動作（すなわち上述の画質調整用モードの動作）について、図２に示したフローチャートを参照しつつ詳細に説明する。
【００６５】
ラフ集合理論の決定ルールは、同理論の条件属性として、画質調整パラメータをとり、同理論の決定属性として、ユーザーによる画像の評価情報（例えば、選好あるいは非選好という２段階評価）をとって、下記の式（３）の決定行列を使ってブール演算則により求まる。但しここでは、決定行列を単純化した下記の表１、表２の具体例を用い、決定ルール抽出の説明を行う。
【００６６】
Ｒ＝∧j（∨i  ｄｉｊ 、ｄｉｊ≠Φ）・・・（３）
「ｄｉｊはｉ行、ｊ列の決定行列の各要素、Ｒは決定ルール、論理記号∨はオア（ＯＲ）結合、∧はアンド（ＡＮＤ）結合、Φは空集合を表す。」
図２において、制御部１０（画像変換部１ｃ）は、調整用サンプル画像記憶部１ａに記憶された調整用サンプル画像を読み出す（ステップＳ１）。調整用サンプル画像には、ユーザーが頻繁に視聴するコンテンツのジャンル（例えば、スポーツや映画）を含むことが望ましい。また、赤外線リモコン２ａを介してユーザーがコンテンツのジャンルやそのシーンを指定することができ、この場合は、ユーザー指定のコンテンツやシーンに対応付けて調整用サンプル画像記憶部１ａに記憶された調整用サンプル画像が画像変換部１ｃにより選ばれる。
【００６７】
調整用サンプル画像には人物や空や緑といった記憶色（ユーザーの記憶に残っている色）を含むことが望ましく、これによりユーザーによる画像の評価がより適切に行える。
【００６８】
次に制御部１０（条件パラメータ決定部１ｂ）は、調整用サンプル画像の調整に用いる画質調整パラメータを特定するとともに、その初期値を特定する（ステップＳ２）。
【００６９】
画質調整パラメータ（条件属性）の例として、「輝度」、「コントラスト」、「シャープネス」および「色の濃さ」があるが、これに限らない。つまりラフ集合理論では、条件属性の個数に制限はなく、サンプルの個数に無関係に、条件属性の個数を任意に設定可能である。言い換えれば、サンプル数の個数に制限はなく、条件属性の個数に無関係に、サンプルの個数を任意に設定可能である。つまり、ラフ集合理論の応用分野は広い。よって、本実施形態のラフ集合理論は、多変量解析などの従来の線形的手法に比較して、以下に述べる理由により、画質調整パラメータの最適解を求める際に効果を発揮する。
【００７０】
サンプルの個数（ここでは表２のＸ１〜Ｘ６の６個）を、画質調整パラメータのレベル合計数（ここでは表２のＡ１、Ａ２、Ｂ１、Ｂ２、Ｃ１、Ｃ２、Ｄ１、Ｄ２およびＤ３の合計９個）より多く集めることが、従来の多変量解析には必須要件になっている。ところが、多くのサンプルを集めようとすれば、その分、ユーザーの評価時間が長くなる等、ユーザーの負担が増すことなる。そしてこのことが、ユーザーの画質評価に悪影響を及ぼし、例えば、評価結果の精度低下という事態を招く可能性がある。一方、画質調整パラメータのレベル合計数が少なくすれば、確かにユーザーの負担を減らせるが、画像表示装置の画像特性においては画質調整パラメータが相互に複雑に絡み合い、必要かつ充分な画質調整パラメータを未だ特定できていない状況を鑑みれば、画質調整パラメータの欠落は極力避ける必要がある（多種多様な画質調整パラメータの採用が望まれている）。
【００７１】
このため、画質評価の嗜好分析分野における、上記のような従来の多変量解析の問題点を打破する一手法として、サンプルの個数に無関係に条件属性の個数（レベル合計数）を任意設定可能なラフ集合理論が、画質調整パラメータの最適解を求める際に有用であると考えられる。
【００７２】
なおここでは、本来連続値であるこれらの画質調整パラメータの特性量を、表１の如く離散化して扱うものとするが、これらを所定のグレードを持たせて連続量としての数値データとして扱うことも可能である。
【００７３】
上記初期値は、画像表示装置１００に予めセットにプリセットされた標準設定画質の数値を用いても良い。また、このような初期値の情報を、上記コンテンツ付加情報に含ませるよう構成しても良い。
【００７４】
なおここでは、便宜上、表１のサンプルＸ２またはサンプルＸ６の画質調整パラメータ「輝度｛±０｝、コントラスト｛±０｝、シャープネス｛±０｝、色の濃さ｛±０｝」を、初期値とする。
【００７５】
次に、条件パラメータ決定部１ｂは、任意（ランダム）に複数の画質調整パラメータを選び、複数の画質調整パラメータの初期値を同時に変化させるようにして、画質調整パラメータの設定値を決定し、この設定値をサンプル毎に整理した条件属性表を作成する。一方、画像変換部１ｃは、ステップＳ１で読み出した調整用サンプル画像の初期画像を、この条件属性表に記載された画質調整パラメータの設定値を従って、ユーザー提示用の画像に変換し、この変換画像を画像処理部３に送る（ステップＳ３）。
【００７６】
この条件属性表には、複数の対象（サンプル）に対応する各属性値が示され、当該表は、表１に示した決定表のうちの決定属性集合Ｙを除いた条件属性集合Ｖに相当する部分である。
【００７７】
この表では、サンプルが６つあり、条件属性集合Ｖ＝｛輝度、コントラスト、シャープネス、色の濃さ｝により特徴付けられている。輝度には更に｛±０、＋１０｝の２つの属性値があり、コントラストには更に｛±０、＋１５｝の２つの属性値があり、シャープネスには更に｛±０、＋５｝の２つの属性値があり、色の濃さには更に｛±０、＋１０、−１０｝の３つの属性値がある。
【００７８】
なお、属性値の「＋」とは、画質調整パラメータの初期値に対応する画質の特性量を高める方向（例えば、輝度であれば輝度アップ）を意味し、属性値の「−」はその逆方向を意味する。属性値の数字は、画質の特性量の変化割合を表すものであり、この数字が大きい程、画質の特性量の変化が大きいことを意味している。
【００７９】
このようにして、輝度｛±０、＋１０｝、コントラスト｛±０、＋１５｝、シャープネス｛±０、＋５｝、色の濃さ｛±０、＋１０、−１０｝といった属性値を適宜選ぶことにより、対象（サンプル）を様々な形に分類できる。
【００８０】
本実施形態では、表１に示す如く、サンプルＸ１として輝度｛±０｝、コントラスト｛＋１５｝、シャープネス｛±０｝および色の濃さ｛＋１０｝が選ばれ、サンプルＸ２として輝度｛±０｝、コントラスト｛±０｝、シャープネス｛±０｝および色の濃さ｛±０｝が選ばれ、サンプルＸ３として輝度｛＋１０｝、コントラスト｛±０｝、シャープネス｛＋５｝および色の濃さ｛−１０｝が選ばれ、サンプルＸ４として輝度｛＋１０｝、コントラスト｛＋１５｝、シャープネス｛＋５｝および色の濃さ｛＋１０｝が選ばれ、サンプルＸ５として輝度｛＋１０｝、コントラスト｛±０｝、シャープネス｛＋５｝および色の濃さ｛＋１０｝が選ばれ、サンプルＸ６として輝度｛±０｝、コントラスト｛±０｝、シャープネス｛±０｝および色の濃さ｛±０｝が選ばれている。
【００８１】
【表１】
2008122551.tif 000003
【００８２】
次に、制御部１０（画像処理部３）は、ステップ３において調整用サンプル画像の画質を変えた、サンプルＸ１〜Ｘ６の変換画像を順次、表示部５を介してユーザーに対し提示する（ステップＳ４）。
【００８３】
調整用サンプル画像の提示方法には、サンプルＸ１の画像からサンプルＸ６の画像までこの順番に、表示部５の画面に提示する方法や、表示部５の画面に複数領域に区分して、複数の調整用サンプル画像を画面領域毎に同時に提示する方法がある。
【００８４】
次に、サンプルＸ１〜Ｘ６の変換画像の全てに対し、評価取得部２ａ（赤外線リモコン２ａ）を介してユーザーによる評価情報が取得される（ステップＳ５）。
【００８５】
次に、制御部１０（最適パラメータ演算部２ｂ）は、ステップ３において作成された条件属性表に、ステップＳ５において取得されたユーザーの評価情報を加え、上記表１に示した決定表を完成する（ステップＳ６）。
【００８６】
この決定表のうちのユーザー評価情報を付加した部分は、決定属性集合Ｙ＝｛選好／非選好｝により特徴付けられ、｛選好（好き）｝、｛非選好（きらい）｝の２つの属性値がある。
【００８７】
なおここでは、表１に示す如く、サンプルＸ１の画像に対し｛選好｝が選ばれ、サンプルＸ２の画像に対し｛非選好｝が選ばれ、サンプルＸ３の画像に対し、｛非選好｝が選ばれ、サンプルＸ４の画像に対し｛選好｝が選ばれ、サンプルＸ５の画像に対し｛非選好｝が選ばれ、サンプルＸ６の画像に対し｛選好｝が選ばれている。
【００８８】
なお「かなり好き」「やや好き」等のより曖昧な項目を加え、３段階以上の多段階評価を行っても良い。
【００８９】
例えば、評価値「１」〜評価値「５」という段階尺度（この整数の数値が大きいほど、ユーザーの評価が高い）による評価が実行された場合、この数値をそのまま評価結果の値として扱うことができる。一方、評価値「１」〜評価値「５」という段階尺度による評価が実行された場合、評価値「１」と評価値「２」とを同じ評価結果と判断し、評価値「３」〜評価値「５」を同じ評価結果と判断して、決定属性集合Ｙの結果をより離散的に扱うことも可能である。
【００９０】
更に、本実施形態では、ラフ集合理論の決定属性集合の属性値を｛選好（好き）｝、｛非選好（きらい）｝のみを採用したが、｛選好（好き）｝、｛非選好（きらい）｝の他に、属性値として｛どちらとも言えない｝を加えてもよい。｛どちらとも言えない｝を加えることにより、ユーザーにとって評価の選択肢を増やすことが可能になる。なおこの場合、｛選好（好き）｝に対する決定ルールを求める際には、より精度良く決定ルールを求めることができるよう、｛選好｝、｛どちらとも言えない｝および｛非選好｝の全てのデータを用いても良く、｛どちらとも言えない｝を省略し、｛選好｝と｛非選好｝のみのデータを用いても良い。
【００９１】
このようにして、相関がある変数のうちの説明変数に対応する条件属性集合Ｖと、相関がある変数のうちの目的変数に対応する決定属性集合Ｙとを互いに対応付けて分けられた決定表（表１）が得られる。
【００９２】
次に、最適パラメータ演算部２ｂは、後記の決定ルールを導くため、条件属性集合Ｖと決定属性集合Ｙとの対比を行い、ラフ集合理論の下近似の概念を用いて決定属性集合の[選好（好き）]に対応する決定行列を作成する（ステップＳ７）。
【００９３】
また、最適パラメータ演算部２ｂは、ステップＳ７で作成した決定行列に基づいて決定ルールを導く（ステップＳ８）。
【００９４】
なお本実施形態においては、決定表の簡素化を図って決定行列を確認し易くする趣旨から、下記表２の如く、表１の決定表の条件属性「輝度」の属性値｛±０｝、｛＋１０｝をそれぞれＡ１、Ａ２と書き換え、同表の条件属性「コントラスト」の属性値｛＋１５｝、｛±０｝をそれぞれＢ１、Ｂ２と書き換え、同表の条件属性「シャープネス」の属性値｛±０｝、｛＋１０｝をそれぞれＣ１、Ｃ２と書き換え、同表の条件属性「色の濃さ」の属性値｛＋１０｝、｛±０｝、｛−１０｝をそれぞれＤ１、Ｄ２、Ｄ３と書き換えた。同表の決定属性の属性値については、｛選好＝好き｝を決定クラス「Ｙ1」と表記し、｛非選好＝きらい｝を決定クラス「Ｙ2」と表記している。また、各サンプルＸ１〜サンプルＸ６についても、「Ｘ１」〜「Ｘ６」と略記している。
【００９５】
【表２】
2008122551.tif 000004
【００９６】
まず、決定クラスＹ1[選好＝好き]に対応する決定行列を下近似により導く手順を説明する。
【００９７】
表２の決定表の中で、決定クラスＹ1[選好＝好き]となる決定行列の作成に用いるサンプルは、決定クラスＹ1（選好）の下近似C*（Ｙ1）のサンプル｛Ｘ１、Ｘ４]、および、対比識別の対象の決定クラスＹ2（非選好）のサンプル｛Ｘ２、Ｘ３、Ｘ５]である。
【００９８】
すなわち、本実施形態のＸ２とＸ６の如く、全ての条件属性が同じであるが、決定属性値に矛盾が生じた場合には、Ｘ２およびＸ６のうちの何れか一方は、下近似に含ませないようにする。ここでは、Ｘ６を排除した例を述べる。
【００９９】
下記の表３は、Ｙ1[選好＝好き]に対応する決定行列を示した表である。
【０１００】
表２から容易に理解されるとおり、表３の下近似のＸ１をＸ２と区別する属性値は、Ｂ１またはＤ１である。また、下近似のＸ１をＸ３と区別する属性値は、Ａ１、Ｂ１、Ｃ１またはＤ１である。また、下近似のＸ１をＸ５と区別する属性値は、Ａ１、Ｂ１またはＣ１である。そして、下近似のＸ１をＸ２、Ｘ３およびＸ５と区別可能にするには、これらの諸条件は、アンド結合（ＡＮＤ結合；以下、「∧」または「×」と略記）であることを要する。
【０１０１】
同様に、表２から容易に理解されるとおり、表３の下近似のＸ４をＸ２と区別する属性値は、Ａ２、Ｂ１、Ｃ２またはＤ１である。また、下近似のＸ４をＸ３と区別する属性値は、Ｂ１またはＤ１である。また、下近似のＸ４をＸ５と区別する属性値は、Ｂ１である。そして、下近似のＸ１をＸ２、Ｘ３およびＸ５と区別可能にするには、これらの諸条件は、アンド結合（ＡＮＤ結合；以下、「∧」または「×」と略記）であることを要する。
【０１０２】
なお、表３の下近似のＸ１を取るか、下近似のＸ４を取るかは、オア結合（ＯＲ結合；以下、「∨」または「＋」と略記）である。
【０１０３】
【表３】
2008122551.tif 000005
【０１０４】
次に、表３の決定行列から決定ルールを導く手順を説明する。
【０１０５】
なお、ここでの論理式の展開は、ブール演算則を用いて行う。但し、このブール演算則は周知であり、論理式の展開は略記する。
【０１０６】
下近似のＸ１に対し、Ｘ２、Ｘ３およびＸ５と区別するために、条件属性の属性値は次のように論理展開される。
Ｘ１の行：（Ｂ１∨Ｄ１）∧（Ａ１∨Ｂ１∨Ｃ１∨Ｄ１）∧（Ａ１∨Ｂ１∨Ｃ１）
＝（Ｂ１＋Ｄ１）×（Ａ１＋Ｂ１+Ｃ１+Ｄ１）×（Ａ１＋Ｂ１+Ｃ１）
＝（Ｂ１+Ｄ１）×（（Ａ１＋Ｂ１＋Ｃ１）×(Ａ１＋Ｂ１＋Ｃ１)＋Ｄ１×（Ａ１+Ｂ１+Ｃ１））
＝（Ｂ１+Ｄ１）×（Ａ１+Ｂ１+Ｃ１）
＝  Ａ１×Ｄ１＋Ｂ１＋Ｃ１×Ｄ１
同様に、下近似のＸ４に対し、Ｘ２、Ｘ３およびＸ５と区別するために、条件属性の属性値は次のように論理展開される。
Ｘ４の行：（Ａ２∨Ｂ１∨Ｃ２∨Ｄ１）∧（Ｂ１∨Ｄ１）∧Ｂ１
＝（Ａ２＋Ｂ１+Ｃ２+Ｄ１）×（Ｂ１+Ｄ１）×Ｂ１
＝（Ａ２＋Ｂ１+Ｃ２+Ｄ１）×Ｂ１
＝  Ｂ１
このようにして、Ｘ１に基づく条件集合の属性値、またはＸ４に基づく条件集合の属性値により、Ｙ1｛選好｝の画質調整パラメータの組合せは、以下の如く、「Ｂ１」、「Ａ１×Ｄ１」または「Ｃ１×Ｄ１」の３つの決定ルールに縮約される。
｛Ｘ１の行｝∨｛Ｘ４の行｝＝（Ａ１×Ｄ１＋Ｂ１＋Ｃ１×Ｄ１）+Ｂ１
＝  Ｂ１＋Ａ１×Ｄ１＋Ｃ１×Ｄ１
次に、最適パラメータ演算部２ｂは、ステップＳ８の決定ルールの次元数を導き、この次元数が所定の適切な範囲内か否かを判定する。また、最適パラメータ演算部２ｂは、同決定ルールが矛盾をきたして無いか否かも判定する。（ステップＳ９）。
【０１０７】
決定ルールの次元数とは、決定ルールの条件部分の長さ、つまり属性値の個数である。
【０１０８】
ラフ集合理論を応用したデザイン系分野のルール抽出では、ユーザーの選好に基づいて商品をデザインする際、１個〜４個程度の特徴が把握されるに過ぎないという事実が検証されている。このため、ユーザーが画像表示装置の画質を評価する際の、ユーザーの着目するパラメータ空間（着目パラメータ空間）の次元も高くないと推定される。よって本実施形態では、決定ルールの適切な次元数（目標次元数）の範囲は１以上、４以下の範囲であるとするが、この次元数範囲以外の範囲を採用しても良い。
【０１０９】
また、決定ルールの矛盾とは、例えば、「Ｄ１×Ｄ２」の如く本来あり得ない状況を指す。
【０１１０】
そこで、ステップＳ８の次元数の範囲が、１以上、４以下の範囲に無い状況、または、同決定ルールが矛盾する状況にあれば（ステップＳ９において「Ｎｏ」の場合）、ステップＳ４に戻り、ステップＳ４〜ステップＳ８の処理が繰り返される。
【０１１１】
一方、決定ルールの次元数の範囲が、１以上、４以下の範囲であり、かつ、決定ルールが矛盾しなければ（ステップＳ９において「Ｙｅｓ」の場合）、次のステップに進む。
【０１１２】
ステップ８で抽出した決定ルールの次元数は４であり、かつ決定ルールに矛盾が無いので、同決定ルールは、ステップＳ９の判定条件を満足している。
【０１１３】
以上のようにして、本実施形態の決定表から導かれる３つの決定ルールは、「Ｂ１」、「Ａ１×Ｄ１」または「Ｃ１×Ｄ１」として特定される（ステップＳ１０）。
【０１１４】
つまり、コントラストが「+１５」、または、輝度が「±０」かつ色の濃さが「+１０」、または、シャープネスが「±０」かつ色の濃さが「+１０」、に調整された画像を、当該ユーザーは、「選好」と評価する。
【０１１５】
次に、最適パラメータ演算部２ｂは、各決定ルールの評価指標としてのCovered Index（C.I.値）の演算を行う（ステップＳ１１）。
【０１１６】
本実施形態の如く、ユーザーの嗜好や感性によるラフ集合理論の分類の場合、複数の決定ルールが導出されることが多い。このため、決定ルールを評価する際に、C.I.値という考え方がある。これは、決定属性が同一の対象集合の中で求められた極小ルール（各決定ルール）がどの位の頻度で使われるかに注目したものである。より具体的には、C.I.値は、決定ルールに当て嵌まる条件数をそのルールの結論と同じ決定クラスの対象数で割ったものであり、抽出された複数の決定ルールの目的の分類への寄与を示す評価指標である。
【０１１７】
すなわち、複数の決定ルールのうちの何れのルールを採用するかを評価する第１の決定ルールの評価の基準としては、信頼性の面からC.I.値が最も大きいことであり、第２の決定ルールの評価の基準としては、実用性の面から決定ルールに含まれる属性値の個数が最も小さいことである。
【０１１８】
本実施形態では、下記表４に示す如く、「Ｂ１」はＸ１およびＸ２の両方に含まれることから、「Ｂ１」のC.I.値は、２／３であり、「Ａ１×Ｄ１」はＸ１にのみ含まれることから、「Ａ１×Ｄ１」のC.I.値は、１／３であり、「Ｃ１×Ｄ１」はＸ１にのみ含まれることから、「Ｃ１×Ｄ１」のC.I.値は１／３である。このため、「Ｂ１」のC.I.値は、「Ａ１×Ｄ１」および「Ｃ１×Ｄ１」のC.I.値より高い。更に、「Ｂ１」の属性値の個数は最小数の１個である。
【０１１９】
なお、決定ルールに出現する頻度の高い属性を見出してそれを含む決定ルールを選定する際に、数量化II類の分析結果と得られた決定ルールを照らし合わせながら選定するように、決定ルールのC.I.値を一種のスコアと見做して各決定ルールにスコアを与えながら、全ての決定ルールを一まとめにしたうえで、属性レベルに分解してスコアの高い属性を選定する等、目的の分類への寄与の高いものを採用する方法であれば他の方向を用いても良い。
【０１２０】
【表４】
2008122551.tif 000006
【０１２１】
よって、制御部１０（最適パラメータ演算部２ｂ）は、３つの決定ルールの中から「Ｂ１（コントラストが＋１５）」を最適な画質調整パラメータ（以下、「最適パラメータ」と略す）として選ぶ（ステップＳ１２）。
【０１２２】
次に、制御部１０（最適パラメータ書込み部２ｃ）は、ステップＳ１２で選別された最適パラメータとしての決定ルールを、表示部５への画質調整可能なデバイス設定値として最適パラメータ記憶部４に記憶させる。一方、制御部１０（画像処理部３）は、最適パラメータ記憶部４からデバイス設定値を読み出し、当該デバイス設定値に即して調整用サンプル画像を画質調整させた変換画像（確認用画像）を、表示部５を介して最適パラメータと一緒にユーザーに提示する（ステップＳ１３）。
【０１２３】
なお上記デバイス設定値を最適パラメータ記憶部４に記憶させる際に、調整用サンプル画像のジャンル等の付加情報をこのデバイス設定値に対応付けて記憶しても良い。これにより、将来、ユーザーが同一ジャンルの画像を鑑賞する際にこのデバイス設定値を用いることができ、以上に述べた最適パラメータの抽出動作を省ける。
【０１２４】
更に、このようにして得られた最適パラメータを、画像のシーン毎や各家庭内のユーザー個人毎に最適パラメータ記憶部４に記憶しても良い。
【０１２５】
次に、ステップＳ１３の確認用画像がユーザーにより評価され、この確認用画像の画質が画質調整の終了条件に合致したか否かというユーザーの判定結果が、評価取得部２ａ（赤外線リモコン２ａ）を介して取得される（ステップＳ１４）。
【０１２６】
ここで、ステップ１３の確認用画像にユーザーが満足して、その結果として、ユーザーによる画質調整の終了信号が赤外線リモコン２ａから発信された場合（ステップＳ１４において「Ｙｅｓ」の場合）、画像表示装置１００は一連の画質調整パラメータの最適パラメータ抽出動作を終える。
【０１２７】
一方、ステップ１３の確認用画像にユーザーが満足せずに、その結果として、ユーザーによる画質調整の未終了信号が赤外線リモコン２ａから発信された場合（ステップＳ１４において「Ｎｏ」の場合）、ステップＳ１０に戻り、ステップＳ１０で得られた他の決定ルール（但し、他の決定ルールがある場合に限る。ここでは、「Ａ１×Ｄ１」または「Ｃ１×Ｄ１」の決定ルール）を使用して、ステップＳ１０〜ステップＳ１４の処理が繰り返される。
【０１２８】
なお、ステップＳ１３の最適パラメータが表示部５を介してユーザーに提供されていることから、ユーザーは、確認用画像のマニュアル微調整を行っても良い。
【０１２９】
仮に、ステップＳ１０の全ての決定ルールについて、ステップＳ１０〜ステップＳ１４の処理を行い、更に、ユーザーによる確認用画像のマニュアル微調整を行っても、ユーザーが満足する画像に調整できなければ、ステップＳ４に戻り、調整用サンプル画像の決定表を再び作成し直しても良い。
【０１３０】
以上に述べた如く、本実施形態の画像表示装置１００によれば、質に影響を及ぼす画質調整パラメータとの因果関係が非線形関係にあるユーザーの嗜好等の感性に基づき、複数の画質調整パラメータを同時に変化させた際の最適な画質調整パラメータを効率的に決定できる。
【０１３１】
特に、各画質調整パラメータの相互作用も加味した上で総合的にユーザーの嗜好を反映した最適パラメータを得ることができ好適である。
【０１３２】
更に、ユーザーは複数のパラメータを自分で操作することなく、各サンプルに対応した変換画像の選好または非選好の評価のみで嗜好に合った最適値が得られる。このため、ユーザーは煩雑な画質調整作業を行わなくても、適切な画像を鑑賞できる。
【０１３３】
（変形例）
本実施形態では、決定クラスＹ1（選好）と下近似（確かなルール）から決定行列を作成して決定ルールを導く例を述べた。しかしこのような方法で、決定行列から決定ルールを導けない場合がある。そこで、条件の緩い上近似（（可能なルール）を用いた決定行列を作成し、この決定行列に基づいて決定ルールを導いても良い。
【０１３４】
但しこの場合、以下に述べる近似の質の数値、近似の精度の数値および分割の近似の質を評価指標として併用することが望ましい。
【０１３５】
ここでは、便宜上、本実施形態の表１（または表２）を用いて、これらの数値を導く手順を説明する。
【０１３６】
表１の決定表において、決定クラスＹ1（選好）に対応する対象サンプルの集合は、｛Ｘ１、Ｘ４、Ｘ６]の３個のサンプルからなり、対象サンプルの全体集合Ｕは、｛Ｘ１、Ｘ２、Ｘ３、Ｘ４、Ｘ５、Ｘ６｝の６個のサンプルからなる。
【０１３７】
また、ユーザーが確実に好きと判断できる対象サンプルの集合（下近似の集合）は、C*（Ｙ1）＝｛Ｘ１、Ｘ４｝の２個のサンプルからなり、ユーザーが確実にきらいと判断できる対象サンプルの集合は、C*（Ｙ2）＝｛Ｘ３、Ｘ５]の２個のサンプルからなる。すなわちＸ２およびＸ６には、決定属性に矛盾が生じ、これらの集合は下近似に含まれない。
【０１３８】
その一方で、好きであり得ると判断できる対象サンプルの集合（上近似）は、C*（Ｙ1）＝｛Ｘ１、Ｘ２、Ｘ４、Ｘ６｝の4個のサンプルからなる。すなわち、上近似には、可能性を含めるため、Ｘ２およびＸ６が上近似に含まれる。
【０１３９】
そこで、近似精度、近似の質、分割の近似の質は、下記式（３）〜式（５）の如く表され、上記数値を用いて以下のように演算される。
【０１４０】
近似精度＝|C*（Ｙ1）|／| C*（Ｙ1）|＝２／４＝１／２・・・・・・・・・（３）
近似の質＝| C*（Ｙ1）|／|Ｙ1|＝２／３               ・・・・・・・・・（４）
分割の近似の質＝（|C*（Ｙ1）|＋| C*（Ｙ2）|）／|Ｕ|＝４／６＝２／３・・（５）
このように、近似精度および近似の質は決定表に関する評価指標として用いられ、近似精度は、属性集合の情報により決定クラスＹ1（選好）がどの程度近似できるかを示す指標である。
【０１４１】
また、近似の質は、属性集合の情報により決定クラスＹ1（選好）のどの程度の要素が明確に判断できるかを示す指標である。
【０１４２】
更に、分割Ｙ＝｛Ｙ1、Ｙ2｝に対して、分割の近似の質は、属性集合により全体集合U内のどの程度の要素が正確に判断できるかを示す指標である。
【産業上の利用可能性】
【０１４３】
本発明の画像表示装置によれば、画像の画質調整作業の簡素化が図れる。
【０１４４】
よって本発明は、例えば、家庭用のテレビジョン受像機の用途に利用できる。
【図面の簡単な説明】
【０１４５】
【図１】本発明の実施形態の画像表示装置の構成例を示したブロック図である。
【図２】画像表示装置の最適な画質調整パラメータを抽出する動作例を説明するフローチャートである。
【符号の説明】
【０１４６】
１  調整用サンプル画像作成部
１ａ  調整用サンプル画像記憶部
１ｂ  条件パラメータ決定部
１ｃ  画像変換部
２  最適パラメータ予測部
２ａ  評価取得部
２ｂ  最適パラメータ演算部
２ｃ  画像パラメータ書込み部
３  画像処理部
４  最適パラメータ記憶部
５  表示部
１０  制御部
１００  画像表示装置
【図１】
2008122551.tif 000007
【図２】
2008122551.tif 000008