(57)【要約】【課題】動画の画質を調整するためのパラメータを適切に決定する。【解決手段】画像処理装置は、評価情報生成部と決定部とを備えるものである。評価情報生成部は、動画とその動画のフレームレートとに基づいて、動画をそのフレームレートで表示する際の画質を特定するための情報である評価情報を生成するものである。決定部は、評価情報生成部により生成された評価情報に基づいて動画の画質を調整するためのパラメータを決定するものである。【選択図】図１
2013191938.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
動画とその動画のフレームレートとに基づいて、前記動画を前記フレームレートで表示する際の画質を特定するための評価情報を生成する評価情報生成部と、
前記生成された評価情報に基づいて前記動画の画質を調整するためのパラメータを決定する決定部と
を具備する画像処理装置。
【請求項２】
前記評価情報は、前記フレームレートで表示した前記動画を構成する画像がユーザに目視された際に知覚される当該画像の画質を特定するための情報であり、
前記評価情報生成部は、前記画像と前記フレームレートと前記ユーザの視覚に関する視覚情報とに基づいて前記評価情報を生成する
請求項１記載の画像処理装置。
【請求項３】
前記視覚情報は、前記ユーザに知覚される残像に関する所定時間を示す情報であり、
前記評価情報生成部は、前記所定時間に表示される画像の数を前記フレームレートに基づいて算出し、当該算出した画像の数により特定されるノイズ量を前記評価情報として生成する
請求項２記載の画像処理装置。
【請求項４】
前記所定時間は、前記視覚の時間分解能の時間に近似した時間である請求項３記載の画像処理装置。
【請求項５】
前記ノイズ量は、ランダムノイズの量であるランダムノイズ量と、固定パターンのノイズの量である固定パターンノイズ量とを含み、
前記評価情報生成部は、前記画像のノイズ量と前記所定時間に表示される画像の数と前記固定パターンノイズ量とに基づいて前記ランダムノイズ量を算出し、当該算出したランダムノイズ量と前記固定パターンノイズ量との和に基づく前記特定されるノイズ量を前記評価情報として生成する
請求項３記載の画像処理装置。
【請求項６】
前記評価情報生成部は、前記動画を構成する画像のうちの前記数の画像を合成して合成画像とし、当該合成画像におけるノイズ量を前記評価情報として生成する請求項３記載の画像処理装置。
【請求項７】
前記決定部は、前記パラメータとして、ノイズリダクションの度合いを調整するためのパラメータと、カラーマトリクスの色再現性度合いを調整するためのパラメータと、撮像の設定を調整するためのパラメータとのうちの少なくとも１つを決定する請求項１記載の画像処理装置。
【請求項８】
動画を構成する画像と前記動画のフレームレートとに基づいて、前記動画を前記フレームレートで表示する際の画質を特定するための評価情報を生成する評価情報生成部と、
前記生成された評価情報に基づいて前記動画の画質を調整するためのパラメータを決定する決定部と
前記決定されたパラメータを用いて調整された前記動画を出力する出力部と
を具備する電子機器。
【請求項９】
動画とその動画のフレームレートとに基づいて、前記動画を前記フレームレートで表示する際の画質を特定するための評価情報を生成する評価情報生成手順と、
前記生成された評価情報に基づいて前記動画の画質を調整するためのパラメータを決定する決定手順と
を具備する画像処理方法。
【請求項１０】
動画とその動画のフレームレートとに基づいて、前記動画を前記フレームレートで表示する際の画質を特定するための評価情報を生成する評価情報生成手順と、
前記生成された評価情報に基づいて前記動画の画質を調整するためのパラメータを決定する決定手順と
をコンピュータに実行させるプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本技術は、画像処理装置に関する。詳しくは、動画を扱う画像処理装置、電子機器、および、これらにおける画像処理方法ならびに当該方法をコンピュータに実行させるプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、被写体を撮像して動画を生成する装置や生成された動画を再生する装置が実現されている。このような装置では、ユーザに見やすい動画を表示するように、動画を構成する各画像について所定の画像処理を施した後にその動画を記録したり、このような画像処理が施された動画を再生したりする。
【０００３】
このような画像処理を行う装置として、例えば、動画のビットレートに応じて画像処理の強度を設定する映像再生装置が提案されている（例えば、特許文献１参照。）
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０００−３５０１４４号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
上述の従来技術では、動画のビットレートに対応した最適な状態で画像を見ることができる。
【０００６】
しかしながら、画質が異なるものの、ビットレートが同じである場合も想定される。このような場合でも、画質に応じた適切な画像処理の強度を設定することが重要である。
【０００７】
本技術はこのような状況に鑑みて生み出されたものであり、動画の画質を調整するためのパラメータを適切に決定することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本技術は、上述の問題点を解消するためになされたものであり、その第１の側面は、動画とその動画のフレームレートとに基づいて、上記動画を上記フレームレートで表示する際の画質を特定するための評価情報を生成する評価情報生成部と、上記生成された評価情報に基づいて上記動画の画質を調整するためのパラメータを決定する決定部とを具備する画像処理装置、画像処理方法およびプログラムである。これにより、動画とその動画のフレームレートとに基づいて、動画をこのフレームレートで表示する際の画質を特定するための評価情報を生成し、この生成された評価情報に基づいて動画の画質を調整するためのパラメータが決定されるという作用をもたらす。
【０００９】
また、この第１の側面において、上記評価情報は、上記フレームレートで表示した上記動画を構成する画像がユーザに目視された際に知覚される当該画像の画質を特定するための情報であり、上記評価情報生成部は、上記画像と上記フレームレートと上記ユーザの視覚に関する視覚情報とに基づいて上記評価情報を生成するようにしてもよい。これにより、ユーザに目視された際に知覚される画像の画質を示す視覚情報が、画像と上記フレームレートとユーザの視覚に関する視覚情報とに基づいて生成されるという作用をもたらす。
【００１０】
また、この第１の側面において、上記視覚情報は、上記ユーザに知覚される残像に関する所定時間を示す情報であり、上記評価情報生成部は、上記所定時間に表示される画像の数を上記フレームレートに基づいて算出し、当該算出した画像の数により特定されるノイズ量を上記評価情報として生成するようにしてもよい。これにより、ユーザに知覚される残像に関する所定時間を用いて評価情報が生成されるという作用をもたらす。
【００１１】
また、この第１の側面において、上記所定時間は、上記視覚の時間分解能の時間に近似した時間であるようにしてもよい。これにより、視覚の時間分解能の時間を用いて評価情報が生成されるという作用をもたらす。
【００１２】
また、この第１の側面において、上記ノイズ量は、ランダムノイズの量であるランダムノイズ量と、固定パターンのノイズの量である固定パターンノイズ量とを含み、上記評価情報生成部は、上記画像のノイズ量と上記所定時間に表示される画像の数と上記固定パターンノイズ量とに基づいて上記ランダムノイズ量を算出し、当該算出したランダムノイズ量と上記固定パターンノイズ量との和に基づく上記特定されるノイズ量を上記評価情報として生成するようにしてもよい。これにより、１枚の画像のノイズ量と上記数と上記固定パターンノイズ量とに基づいて、ノイズ量が算出されるという作用をもたらす。
【００１３】
また、この第１の側面において、上記評価情報生成部は、上記動画を構成する画像のうちの上記数の画像を合成して合成画像とし、当該合成画像におけるノイズ量を上記評価情報として生成するようにしてもよい。これにより、所定時間に表示される画像の数だけの画像を合成して生成された合成画像を用いてノイズ量が算出されるという作用をもたらす。
【００１４】
また、この第１の側面において、上記決定部は、上記パラメータとして、ノイズリダクションの度合いを調整するためのパラメータと、カラーマトリクスの色再現性度合いを調整するためのパラメータと、撮像の設定を調整するためのパラメータとのうちの少なくとも１つを決定するようにしてもよい。これにより、ノイズリダクションの度合いを調整するためのパラメータと、カラーマトリクスの色再現性度合いを調整するためのパラメータと、撮像の設定を調整するためのパラメータとのうちの少なくとも１つが決定されるという作用をもたらす。
【００１５】
また、本技術の第２の側面は、動画を構成する画像と上記動画のフレームレートとに基づいて、上記動画を上記フレームレートで表示する際の画質を特定するための評価情報を生成する評価情報生成部と、上記生成された評価情報に基づいて上記動画の画質を調整するためのパラメータを決定する決定部と上記決定されたパラメータを用いて調整された上記動画を出力する出力部とを具備する電子機器。である。これにより、動画とその動画のフレームレートとに基づいて、動画をこのフレームレートで表示する際の画質を特定するための評価情報を生成し、この生成された評価情報に基づいて動画の画質を調整するためのパラメータが決定されるという作用をもたらす。
【発明の効果】
【００１６】
本技術によれば、動画の画質を調整するためのパラメータを適切に決定することができるという優れた効果を奏し得る。
【図面の簡単な説明】
【００１７】
【図１】本技術の第１の実施の形態における画像処理装置１０の機能構成例を示すブロック図である。
【図２】本技術の第１の実施の形態におけるパラメータ決定部１７０によるパラメータの決定の際に考慮されるノイズ量を模式的に示す図である。
【図３】本技術の第１の実施の形態の動画像処理部１００により画像処理される動画のフレームレートによる知覚ノイズ量の変動を示す表と、ノイズリダクション効果による画像のボケの度合いの変動を示す表とである。
【図４】本技術の第１の実施の形態の動画像処理部１００によるパラメータ決定を模式的に示す図である。
【図５】本技術の第１の実施の形態における画像処理装置１０により画像処理が行われる際の処理手順例を示すフローチャートである。
【図６】本技術の第１の実施の形態の画像処理手順における固定パターンノイズ量算出処理（ステップＳ９２０）の処理手順例を示すフローチャートである。
【図７】本技術の第１の実施の形態の画像処理手順における基準ノイズ量算出処理（ステップＳ９３０）の処理手順例を示すフローチャートである。
【図８】本技術の第１の実施の形態の画像処理手順におけるパラメータ決定処理（ステップＳ９４０）の処理手順例を示すフローチャートである。
【図９】本技術の第１の実施の形態において、動画像を構成する画像ごとにパラメータを決定する際の処理手順例を示すフローチャートである。
【図１０】本技術の第２の実施の形態における画像処理装置（画像処理装置３０）の機能構成例を示すブロック図である。
【図１１】本技術の第２の実施の形態の動画像処理部３００によるパラメータ決定を模式的に示す図である。
【図１２】本技術の第２の実施の形態における画像処理装置３０により画像処理が行われる際の処理手順例を示すフローチャートである。
【図１３】本技術の第２の実施の形態の画像処理手順におけるパラメータ決定処理（ステップＳ９６０）の処理手順例を示すフローチャートである。
【図１４】本技術の第３の実施の形態における画像処理装置（画像処理装置５０）の機能構成例を示すブロック図である。
【図１５】本技術の第３の実施の形態の動画像処理部５００がパラメータを決定する際に用いられるパラメータリストの一例を示す表である。
【図１６】本技術の第３の実施の形態における画像処理装置５０により画像処理が行われる際の処理手順例を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１８】
以下、本技術を実施するための形態（以下、実施の形態と称する）について説明する。説明は以下の順序により行う。
１．第１の実施の形態（画像処理制御：１枚の画像のノイズ量に基づいて、ユーザに知覚されるノイズ量を予測する例）
２．第２の実施の形態（画像処理制御：複数枚の画像から合成した画像に基づいて、ユーザに知覚されるノイズ量を予測する例）
３．第３の実施の形態（画像処理制御：知覚されるノイズ量とリストとに基づいて画像処理のパラメータを決定する例）
【００１９】
＜１．第１の実施の形態＞
［画像処理装置の機能構成例］
図１は、本技術の第１の実施の形態における画像処理装置１０の機能構成例を示すブロック図である。
【００２０】
なお、本技術の実施の形態では、画像処理装置１０は、デジタルスチルカメラなどの撮像装置を想定して説明する。また、画像処理装置１０は、外部から入力された動画コンテンツを記録または表示させる映像視聴装置（例えば、ハードディスク内蔵型レコーダー）などにおいても適用可能である。
【００２１】
画像処理装置１０は、画像入力部１９１と、動画像処理部１００と、画像出力部１９２とを備える。
【００２２】
画像入力部１９１は、動画像（画像シーケンス）を入力するものであり、入力された画像シーケンスを動画像処理部１００に供給する。例えば、デジタルスチルカメラなどの撮像装置が画像処理装置１０である場合には、撮像素子により取得された画像に所定の信号処理を施した画像を時系列に連続させたデータ（画像シーケンス）が動画像処理部１００に供給される。なお、取得された画像への所定の信号処理とは、例えば、ＡＤ変換、黒レベル補正、欠陥補正、シェーディング補正、混色補正、ホワイトバランス補正、γ補正、デモザイク処理等が対応する。
【００２３】
なお、画像処理装置１０が映像視聴装置の場合には、画像入力部１９１は、記録媒体から読み出した画像シーケンスを動画像処理部１００に供給する。
【００２４】
動画像処理部１００は、フレームレートと、画像（フレーム）の画質とに基づいて画像シーケンスを構成する画像の画像処理を行う際のパラメータを決定し、その決定したパラメータを用いて画像処理を行うものである。この動画像処理部１００は、画質評価部１１０と、画像処理部１８０とを備える。
【００２５】
画質評価部１１０は、フレームレートおよび画像の画質に基づいて、画像シーケンスを構成する画像の画質を評価し、この評価に応じて画像処理のパラメータを決定するものである。画質評価部１１０は、決定したパラメータを画像処理部１８０に供給する。なお、パラメータの決定タイミングについては様々な例が考えられる。画質が大幅に変化するタイミングにおいて新たなパラメータを生成する例については、図５おけるフローチャートを参照して説明する。また、画像シーケンスを構成する画像ごとにパラメータを生成する例については、図９におけるフローチャートを参照して説明する。
【００２６】
なお、画質評価部１１０は、フレームレート取得部１２０と、視覚情報供給部１３０と、加算フレーム数算出部１４０と、固定パターンノイズ量算出部１５０と、基準ノイズ量算出部１６０と、パラメータ決定部１７０とを備える。
【００２７】
フレームレート取得部１２０は、画像入力部１９１から供給される画像シーケンス（動画像）の再生速度（フレームレート）を取得するものである。このフレームレート取得部１２０は、例えば、画像処理装置１０が撮像装置の場合には、撮像素子における撮像速度（フレームレート）を制御部（図示せず）から取得する。なお、画像処理装置１０が映像視聴装置の場合には、フレームレート取得部１２０は、動画ファイルに埋め込まれているファイル情報のうちのフレームレートに関する情報を取得する。また、画像処理装置１０が映像視聴装置の場合において、フレームレートに関する情報が動画ファイルに埋め込まれていない場合や、再生速度を任意の速度に変えて再生する場合などには、ユーザがフレームレートを入力するようにしてもよい。
【００２８】
フレームレート取得部１２０は、取得したフレームレートを、加算フレーム数算出部１４０に供給する。
【００２９】
視覚情報供給部１３０は、画像シーケンスを視聴するユーザ（人間）により知覚される残像に関する情報（視覚情報）を供給するものである。人間の視覚には時間分解能があり、時間分解能の時間よりも短い時間の光の点滅は連続して点灯しているように知覚（認識）される。この影響は、残像効果と呼ばれている。動画を表示する場合においても、残像効果の影響により、人間の視覚の時間分解能以内に表示された数フレームが加算された画像がユーザに知覚される。そこで、視覚情報供給部１３０は、残像効果が起きている時間を視覚情報として保持する。例えば、視覚情報供給部１３０は、時間分解能の時間（約８０〜１２０ｍｓｅｃ）を視覚情報として保持する。視覚情報供給部１３０は、視覚情報を加算フレーム数算出部１４０に供給する。
【００３０】
加算フレーム数算出部１４０は、フレームレート取得部１２０から供給されたフレームレートと、視覚情報供給部１３０から供給された視覚情報とに基づいて、加算フレーム数を算出するものである。ここで、加算フレーム数とは、人間の視覚において知覚される画像を想定する際に用いられるフレーム数である。すなわち、加算フレーム数は、画像入力部１９１が供給する画像シーケンスをユーザに視聴（目視）させる際において、人間の視覚の時間分解能とされる所定時間内に表示部（図示せず）に表示される画像の枚数である。
【００３１】
加算フレーム数（ｎ）は、例えば、次の式１により算出される。
ｎ＝α×τ      ・・・式１
ここで、αは、フレームレート（単位は、ｆｐｓ）を示す。また、τは、視覚情報が示す時間（ｓｅｃ）を示す。
【００３２】
加算フレーム数算出部１４０は、算出した加算フレーム数をパラメータ決定部１７０に供給する。
【００３３】
固定パターンノイズ量算出部１５０は、画像シーケンスを構成する画像に含まれているノイズのうちの固定パターンノイズの量（固定パターンノイズ量）を算出し、この算出した固定パターンノイズ量をパラメータ決定部１７０に供給するものである。
【００３４】
固定パターンノイズ量算出部１５０は、例えば、画像入力部１９１から供給される画像シーケンスの複数枚（例えば、動画像処理を行うファイルの開始の画像（フレーム）から数十枚）の画像を加算平均し、ランダムノイズが除去されて固定パターンノイズのみが含まれる画像を生成する。なお、この際に加算する画像の枚数は、多ければ多いほど正確に固定パターンノイズを算出することができる。
【００３５】
そして、固定パターンノイズ量算出部１５０は、固定パターンノイズのみが含まれている画像におけるノイズ量を算出することにより、固定パターンノイズ量を算出する。なお、このノイズ量の算出方法については、標準偏差を用いた算出方法や、ＩＳＯ１５７３９で規格化されているＶｉｓｕａｌ  Ｎｏｉｓｅの算出方法などの既知の方法を用いることができる。なお、基準ノイズ量算出部１６０およびパラメータ決定部１７０におけるノイズ量の算出についても、同じ算出方法で算出するものとする。
【００３６】
なお、複数枚の画像を加算平均して固定パターンノイズ量を算出する方法は、画像処理装置１０が撮像装置であっても、画像処理装置１０が映像視聴装置であっても固定パターンノイズ量を算出することができる。また、画像処理装置１０が撮像装置である場合には、撮像装置の製造時に固定パターンノイズを測定することで固定パターンノイズ量を予め算出し、この算出した固定パターンノイズ量をメモリに保持させておくことができる。この場合には、長時間露光による撮像で固定パターンノイズのみの画像を生成し、この生成した画像を用いて固定パターンノイズ量を算出する。固定パターンノイズ量算出部１５０は、算出した固定パターンノイズ量をパラメータ決定部１７０に供給する。
【００３７】
基準ノイズ量算出部１６０は、画像シーケンスを構成する画像に静止画用のパラメータを適用した場合におけるノイズ量（基準ノイズ量）を算出するものである。ここで、静止画用パラメータとは、静止画として表示された１枚の画像をユーザが視聴する場合に適切な画像となるパラメータである。この基準ノイズ量算出部１６０は、画像入力部１９１から供給された画像シーケンスにおける１枚の画像に静止画用のパラメータを適用し、静止画用パラメータを適用した画像（静止画用パラメータ適用画像）を生成する。そして、基準ノイズ量算出部１６０は、静止画用パラメータ適用画像におけるノイズ量（基準ノイズ量）を算出する。基準ノイズ量算出部１６０は、算出した基準ノイズ量をパラメータ決定部１７０に供給する。
【００３８】
パラメータ決定部１７０は、画像シーケンスを構成する各画像を画像処理する際のパラメータを決定するものである。このパラメータ決定部１７０は、加算フレーム数算出部１４０から供給された加算フレーム数と、固定パターンノイズ量算出部１５０から供給された固定パターンノイズ量と、基準ノイズ量算出部１６０から供給された基準ノイズ量とに基づいてパラメータを決定する。
【００３９】
ここで、パラメータ決定部１７０によるパラメータの決定について説明する。視覚情報において説明したように、人間の視覚の時間分解能内に表示された複数のフレームが加算された画像がユーザに知覚される。画像に含まれるランダムノイズは、画像における出現位置がランダムであるため、画像を加算すればするほど減少する。すなわち、同じ量のノイズが乗っている画像は、静止画として見る場合よりも動画として見る場合の方が、ノイズの量が少なく知覚される。このため、動画として表示する画像に静止画用のパラメータを適用してしまうと、ノイズリダクションの効果が強すぎてしまう。
【００４０】
なお、画像処理におけるノイズリダクションの効果を強くすると、解像度が低下したり（像のボケの増加）や、色の再現性が低下したりする。すなわち、画像を動画として表示する場合には、知覚される画像におけるノイズ量に基づいて画像処理のパラメータを決定することにより、動画として表示するのに適切なノイズリダクションの強度で画像処理を行うことができる。
【００４１】
そこで、パラメータ決定部１７０は、加算フレーム数に基づいて加算（合成）した画像におけるノイズ量を算出し、この算出したノイズ量（以降では、加算画像ノイズ量と称する）に基づいて画像処理のパラメータを決定する。
【００４２】
ここで、パラメータ決定部１７０による加算画像ノイズ量の算出について説明する。まず、パラメータ決定部１７０は、パラメータの決定対象の画像におけるノイズ量（Ａ）を算出する。そして、パラメータ決定部１７０は、加算フレーム数（ｎ）と、パラメータの決定対象の画像におけるノイズ量（Ａ）と、固定パターンノイズ量（Ｂ）とに基づいて、フレーム加算後のノイズ量（Ａ'）を算出する。なお、このノイズ量Ａ'の算出は、例えば、次の式２により求められる。
【数１】
2013191938.tif 000003
【００４３】
ここで、上述の式２について説明する。まず、ランダムノイズ量と、固定パターンノイズ量と、画像全体のノイズ量との関係について説明する。画像全体のノイズは、ランダムノイズと固定パターンノイズとにより構成されるノイズである。すなわち、パラメータの決定対象の画像におけるノイズ量（Ａ）と、固定パターンノイズ量（Ｂ）と、パラメータの決定対象の画像におけるランダムノイズ量（Ｃ）とは、次の式３の関係が成り立つ。
Ｃ＝Ａ−Ｂ      ・・・式３
【００４４】
次に、フレーム加算された画像におけるランダムノイズ量について説明する。ランダムノイズは、加算するフレームの数に応じて減少する。なお、ランダムノイズは、一般的に、Ｎ枚の画像を加算すると１／√Ｎに減少する。つまり、フレーム加算後の減少したランダムノイズ量（Ｃ'）は、加算フレーム数（Ｎ）と、パラメータの決定対象の画像におけるノイズ量（Ａ）と、固定パターンノイズ量（Ｂ）とを用いると、次の式４のように算出することができる。
【数２】
2013191938.tif 000004
【００４５】
なお、Ｎ枚のフレーム加算後のノイズ量（Ａ'）は、次の式５により求まる。
Ａ'＝Ｃ'＋Ｂ      ・・・式５
【００４６】
そして、式５に式４を代入すると、式２になる。すなわち、Ｎ枚の画像を加算すると１／√Ｎにランダムノイズが減少することを利用することにより、加算後の画像を生成しなくとも、フレーム加算後のノイズ量（Ａ'）を上述の式２を用いて算出することができる。
【００４７】
次に、算出したノイズ量（Ａ'）に基づくパラメータの決定について説明する。パラメータ決定部１７０は、知覚される画像におけるノイズ量（上述の式２のノイズ量（Ａ'）に相当するノイズ量）に基づいて、画像シーケンスにおける画像を画像処理するためのパラメータを決定する。この決定は、例えば、画像処理後のノイズ量（Ａ'）が基準ノイズ量（Ｄ）に近似する値となるパラメータを検出することにより行われる。これにより、基準ノイズ量を基準として、加算によりノイズが減少した画像に適したパラメータが、静止画用パラメータよりもノイズリダクション効果が弱いパラメータのうちから検出される。
【００４８】
このように、パラメータ決定部１７０は、動画像の視聴者（ユーザ）における画像の見え方（残像効果）を用いてパラメータを決定する。パラメータ決定部１７０は、決定したパラメータを、画像処理部１８０に供給する。なお、パラメータ決定部１７０は、特許請求の範囲に記載の評価情報生成部および決定部の一例である。
【００４９】
画像処理部１８０は、パラメータ決定部１７０から供給されたパラメータに基づいて画像処理を行うものである。この画像処理部１８０は、画像処理を行った画像を、画像出力部１９２に供給する。
【００５０】
画像出力部１９２は、画像シーケンスを出力するものである。例えば、デジタルスチルカメラなどの撮像装置が画像処理装置１０である場合には、出力された画像シーケンスは、例えば、ＤＶＤ（Digital Versatile Disk）等のディスクやメモリカード等の半導体メモリ等のリムーバブルな記録媒体に記録される。また、画像処理装置１０が映像視聴装置の場合には、例えば、映像視聴装置に接続された表示装置に出力され、表示装置において表示される。
【００５１】
次に、静止画として表示する際のノイズ量と、動画として表示する際のノイズ量との違いについて、図２を参照して説明する。
【００５２】
［ランダムノイズ量および固定パターンノイズ量の例］
図２は、本技術の第１の実施の形態におけるパラメータ決定部１７０によるパラメータの決定の際に考慮されるノイズ量を模式的に示す図である。
【００５３】
図２（ａ）には、静止画として表示する際のノイズ量が示され、図２（ｂ）には、動画として表示する際に知覚されるノイズ量（知覚ノイズ量）が示されている。
【００５４】
図２（ａ）および（ｂ）に示すように、画像におけるノイズにはランダムノイズ（ランダムノイズ２１１および２１４）と、固定パターンノイズ（固定パターンノイズ２１２および２１５）が含まれている。
【００５５】
静止画として画像を表示する場合には、表示が固定されるため、画像に含まれるランダムノイズはユーザにしっかりと認識される。一方、動画として画像を表示する場合には、動画のフレームレートに応じた速度で表示が変わるため、視聴者の視覚の時間分解能の時間に応じた枚数の画像が加算された画像が知覚される。これにより、ランダムノイズが減少したように知覚される（図２（ａ）および（ｂ）におけるランダムノイズ２１１とランダムノイズ２１４との間のサイズの差分）。
【００５６】
なお、固定パターンノイズについては、動画を構成する各画像において、常に同じ位置において発生するため、動画として画像を表示しても減少しない。
【００５７】
次に、フレームレートによる知覚ノイズ量の変動と、ノイズリダクション効果による画像のボケの変動とについて、図３を参照して説明する。
【００５８】
［ノイズ量の一例とノイズリダクション効果の一例］
図３は、本技術の第１の実施の形態の動画像処理部１００により画像処理される動画のフレームレートによる知覚ノイズ量の変動を示す表と、ノイズリダクション効果による画像のボケの度合いの変動を示す表とである。
【００５９】
図３（ａ）には、動画（画像シーケンス）のフレームレート（列２２１）と、画像に含まれるノイズが視覚に与える影響（列２２２）との関係を示す表が示されている。
【００６０】
図３（ａ）に示すように、フレームレートが高くなるほどランダムノイズの減少の度合いが大きくなるため、画像に含まれるノイズが視覚に与える影響はフレームレートが高くなるほど小さくなる。
【００６１】
図３（ｂ）には、ノイズリダクション効果の度合い（列２２６）と、画像におけるボケの度合い（列２２７）との関係を示す表が示されている。
【００６２】
図３（ｂ）に示すように、ノイズリダクション効果の度合いが高くなるほど画像の加工の度合いが強くなるため、画像におけるボケの度合いはノイズリダクション効果の度合いが高くなるほど大きくなる。このため、知覚されるノイズ量に適切なノイズリダクション効果となる画像処理パラメータを用いて画像処理を行うことにより、ノイズリダクション効果の度合いと、画像の解像度とが適切な画像を生成することができる。
【００６３】
［効果例］
図４は、本技術の第１の実施の形態の動画像処理部１００によるパラメータ決定を模式的に示す図である。
【００６４】
動画像処理部１００は、画像シーケンスが供給されると、そのうちの１枚の画像に含まれているノイズの量（ノイズ量Ａ）を算出する（図４の矩形２３１乃至２３３参照）。
【００６５】
そして、動画像処理部１００は、ユーザの視覚により加算されているように知覚されるフレームの数（加算フレーム数）と、固定パターンノイズ量Ａと、ノイズ量Ａとに基づいて、ユーザの視覚により知覚されるノイズ量が適切となる画像処理パラメータを決定する（図４の矩形２３３乃至２３６参照）。
【００６６】
これにより、動画として画像を表示する場合に適切な画像となる画像処理パラメータを決定することができる。すなわち、視覚で加算されるフレーム数に応じて減少するランダムノイズの量を考慮してノイズリダクションの度合いを決定することにより、過剰なノイズリダクション効果を低減させることができ、これにより、解像度や色の再現性を向上させることができる。
【００６７】
［画像処理装置の動作例］
次に、本技術の第１の実施の形態における画像処理装置１０の動作について図面を参照して説明する。
【００６８】
なお、画像処理装置１０の動作については様々な例が考えられるが、ここでは、撮像装置における撮像条件が変更された場合に画像処理のパラメータを更新する例について、図５乃至図８を参照して説明する。また、動画像（画像シーケンス）を構成する画像ごとにパラメータを決定する例について、図９を参照して説明する。
【００６９】
図５は、本技術の第１の実施の形態における画像処理装置１０により画像処理が行われる際の処理手順例を示すフローチャートである。
【００７０】
ここでは、デジタルスチルカメラなどの撮像装置が画像処理装置１０であることを想定して説明する。
【００７１】
まず、動画（画像シーケンス）の画像処理を開始するか否かが判断され（ステップＳ９０１）、動画の画像処理を開始しないと判断された場合には動画の画像処理を開始するまで待機する。なお、この判断は、例えば、撮像装置における制御部（図示せず）により行われ、撮像素子から画像が出力された場合には、動画の画像処理を開始すると判断される。
【００７２】
一方、動画の画像処理を開始すると判断された場合には（ステップＳ９０１）、その画像処理を行う動画のフレームレートが、フレームレート取得部１２０により取得される（ステップＳ９０２）。その後、取得されたフレームレートと、視覚情報供給部１３０から供給された視覚情報とに基づいて、加算フレーム数算出部１４０により加算フレーム数が算出される（ステップＳ９０３）。
【００７３】
そして、固定パターンノイズ量を算出する処理（固定パターンノイズ量算出処理）が、固定パターンノイズ量算出部１５０により行われる（ステップＳ９２０）。なお、固定パターンノイズ量算出処理（ステップＳ９２０）については、図６を参照して説明するため、ここでの説明を省略する。また、撮像装置が画像処理装置１０である場合には、製造時に測定した固定パターンノイズに基づいて算出した固定パターンノイズ量を予め撮像装置に保持させておき、この保持させておいた固定パターンノイズ量を用いるようにすることもできる。
【００７４】
次に、静止画用パラメータを用いて画像処理した画像におけるノイズ量（基準ノイズ量）を算出する処理（基準ノイズ量算出処理）が、基準ノイズ量算出部１６０により行われる（ステップＳ９３０）。なお、基準ノイズ量算出処理（ステップＳ９３０）については、図７を参照して説明するため、ここでの説明を省略する。
【００７５】
その後、動画を構成する画像を画像処理するためのパラメータを決定する処理（パラメータ決定処理）が、パラメータ決定部１７０により行われる（ステップＳ９４０）。なお、パラメータ決定処理（ステップＳ９４０）については、図８を参照して説明するため、ここでの説明を省略する。
【００７６】
そして、決定されたパラメータを用いた画像処理が画像処理部１８０により行われ（ステップＳ９０４）、この画像処理が行われた画像が画像出力部１９２へ出力される（ステップＳ９０５）。
【００７７】
その後、動画の画像処理を終了するか否かが判断され（ステップＳ９０６）、動画の画像処理を終了すると判断された場合には、画像処理の動作を終了する。この判断は、例えば、撮像装置における制御部（図示せず）により行われ、動画の撮影を終了して撮像素子から出力された画像の画像処理が全て終了した場合には、動画の画像処理を終了すると判断される。
【００７８】
一方、ステップＳ９０６において動画の画像処理を終了しないと判断された場合（例えば、未処理の画像がある場合）には、撮像条件が変更されたか否かが判断される（ステップＳ９０７）。そして、撮像条件が変更されていないと判断された場合には（ステップＳ９０７）、ステップＳ９０４に戻り、決定されたパラメータを用いた画像処理が継続される。これにより、画像入力部１９１から供給される動画の各画像に対して、撮像条件が変更されるまで同一のパラメータを用いて画像処理が行われる。なお、この判断は、例えば、撮像装置における制御部により行われる。
【００７９】
また、撮像条件が変更されたと判断された場合には（ステップＳ９０７）、ステップＳ９３０に戻り、新たな基準ノイズ量が算出されるとともに、新たなパラメータが決定される。これにより、撮像条件が変更されると、その変更された撮像条件により生成された画像を用いてパラメータが更新される。
【００８０】
ここで、ステップＳ９０７において判断される撮像条件の変更について説明する。このステップＳ９０７では、画像の信号処理が変わる撮像条件の変更の有無を検出する。画像の信号処理が変わると画像に含まれるノイズ量も増減することが多いため、画像の信号処理が変わる撮像条件の変更の有無を判断することで、画像に含まれるノイズ量が変化することを予測することができる。そして、画像の信号処理が変わる撮像条件の変更があることを検出すると、この変更された撮像条件により撮像された画像を用いて新たなパラメータが決定される。なお、画像の信号処理が変わる撮像条件の変更とは、例えば、絞りの開放の度合いの変更、露光時間の変更、フラッシュの使用の有無の変更などの撮像した画像における輝度が変化するものが考えられる。
【００８１】
次に、固定パターンノイズ量算出処理（ステップＳ９２０）について図６を参照して説明する。
【００８２】
図６は、本技術の第１の実施の形態の画像処理手順における固定パターンノイズ量算出処理（ステップＳ９２０）の処理手順例を示すフローチャートである。
【００８３】
まず、固定パターンノイズ量算出部１５０は、画像入力部１９１から供給された画像を蓄積する（ステップＳ９２１）。次に、所定枚数の画像を蓄積したか否かが、固定パターンノイズ量算出部１５０により判断される（ステップＳ９２２）。そして、所定枚数の画像を蓄積していないと判断された場合には（ステップＳ９２２）、ステップＳ９２１に戻り、所定枚数が蓄積されるまで待機する。
【００８４】
一方、所定枚数の画像が蓄積されたと判断された場合には（ステップＳ９２２）、所定枚数の画像を加算平均した画像（固定パターンノイズ検出用画像）が固定パターンノイズ量算出部１５０により生成される（ステップＳ９２３）。その後、この生成された固定パターンノイズ検出用画像に含まれるノイズの量（固定パターンノイズ量）が固定パターンノイズ量算出部１５０により算出され（ステップＳ９２４）、固定パターンノイズ量算出処理の動作は終了する。
【００８５】
次に、基準ノイズ量算出処理（ステップＳ９３０）について図７を参照して説明する。
【００８６】
図７は、本技術の第１の実施の形態の画像処理手順における基準ノイズ量算出処理（ステップＳ９３０）の処理手順例を示すフローチャートである。
【００８７】
まず、画像入力部１９１から供給された画像に静止画用のパラメータを適用した画像が、基準ノイズ量算出部１６０により生成される（ステップＳ９３１）。次に、この生成された画像に含まれるノイズの量（基準ノイズ量）が基準ノイズ量算出部１６０により算出され（ステップＳ９３２）、基準ノイズ量算出処理の動作は終了する。
【００８８】
次に、パラメータ決定処理（ステップＳ９４０）について図８を参照して説明する。
【００８９】
図８は、本技術の第１の実施の形態の画像処理手順におけるパラメータ決定処理（ステップＳ９４０）の処理手順例を示すフローチャートである。
【００９０】
まず、パラメータ決定部１７０において、画像処理に用いるパラメータの候補とするパラメータ（適用候補パラメータ）が静止画用パラメータに設定されて、適用候補パラメータが初期化される（ステップＳ９４１）。次に、画像入力部１９１から供給された画像に対して、適用候補パラメータを適用する画像処理が行われ、適用候補パラメータを用いて画像処理が行われた画像（対象画像）がパラメータ決定部１７０により生成される（ステップＳ９４２）。
【００９１】
そして、この生成された対象画像と、固定パターンノイズ量と、加算フレーム数とに基づいて、対象画像を動画として表示した際に知覚されるノイズ量（評価ノイズ量）が算出される（ステップＳ９４３）。なお、この評価ノイズ量の算出は、例えば、上述の式２を用いて算出される。なお、ステップＳ９４３は、特許請求の範囲に記載の評価情報生成手順の一例である。
【００９２】
その後、評価ノイズ量と基準ノイズ量とが近似しているか否かが判断される（ステップＳ９４４）。そして、評価ノイズ量と基準ノイズ量とが近似していないと判断された場合には（ステップＳ９４５）、評価ノイズ量の算出に用いたパラメータよりノイズ低減度が１段階低いパラメータを適用候補パラメータに設定し（ステップＳ９４５）、ステップＳ９４２に戻る。なお、ステップＳ９４４およびＳ９４６は、特許請求の範囲に記載の決定手順の一例である。
【００９３】
一方、評価ノイズ量と基準ノイズ量とが近似していると判断された場合には（ステップＳ９４４）、評価ノイズ量の算出に用いた適用候補パラメータを画像処理の適用パラメータに決定し（ステップＳ９４６）、パラメータ決定処理の動作は終了する。
【００９４】
このように、パラメータ決定処理（ステップＳ９４０）においては、適用候補パラメータを用いて画像処理が行われた画像を動画として表示した際に知覚されるノイズ量（評価ノイズ量）に基づいて、適用候補パラメータが適切か否かが判断される。なお、この判断は、評価ノイズ量と基準ノイズ量とを比較することにより行われる。静止画用パラメータが初期値として設定されるため、静止画用パラメータを適用した後に算出した評価ノイズ量は、加算フレーム数に応じてランダムノイズが減少している分、基準ノイズ量より低くなる。
【００９５】
そこで、静止画用パラメータを開始として適用候補パラメータを段々にノイズ低減度が低いパラメータに変更していき、評価ノイズ量が基準ノイズ量と略同じになるパラメータを検出する。なお、ステップＳ９４４では近似として説明したが、段々にノイズ低減度が低いパラメータに変更していくため、評価ノイズ量が基準ノイズ量より大きくなったか否かを判断する例も考えられる。
【００９６】
このように、パラメータ決定処理では、静止画用パラメータよりノイズリダクション効果（ノイズ低減度）が低いパラメータであって、動画の視聴に適切なノイズリダクション効果であるパラメータが決定される。
【００９７】
次に、動画像を構成する画像ごとにパラメータを決定する場合における画像処理の処理手順例について、図９を参照して説明する。
【００９８】
図９は、本技術の第１の実施の形態において、動画像を構成する画像ごとにパラメータを決定する際の処理手順例を示すフローチャートである。
【００９９】
なお、図９におけるフローチャートは、図５のフローチャートの変形例であり、画像入力部１９１から供給される画像ごとにパラメータを決定する点のみが異なる。つまり、図９に示す処理手順では、図５の処理手順における撮像条件が変更されたか否かがを判断する手順（ステップＳ９０７）に代えて、動画における次の画像を取得する手順（ステップＳ９５１）を備える。動画における次の画像を取得すると（ステップＳ９５１）、ステップＳ９３０に戻り、新たな基準ノイズ量が算出された後に新たなパラメータが決定される。
【０１００】
このように、本技術の第１の実施の形態によれば、知覚されるノイズ量に基づいて画像処理のパラメータを決定することにより、動画の画質を調整するためのパラメータを適切に決定することができる。
【０１０１】
＜２．第２の実施の形態＞
本技術の第１の実施の形態では、上述の式２を用いて知覚されるノイズ量を算出する例について説明した。つまり、Ｎ枚の画像を加算すると、１／√Ｎにランダムノイズが減少することに基づいてノイズ量を計算により算出した。
【０１０２】
なお、知覚されるノイズ量は、画像を実際に加算して、この加算した画像におけるノイズ量を算出することによっても算出することができる。
【０１０３】
そこで、本技術の第２の実施の形態では、加算フレーム数に基づいて画像を加算（合成）し、この加算された画像におけるノイズ量に基づいてパラメータを決定する例について、図１０乃至図１２を参照して説明する。
［画像処理装置の機能構成例］
【０１０４】
図１０は、本技術の第２の実施の形態における画像処理装置（画像処理装置３０）の機能構成例を示すブロック図である。
【０１０５】
なお、図１０で示す画像処理装置３０は、図１において示した画像処理装置１０の変形例である。そこで、図１０では、図１と同一の構成については同一の符号を付してここでの説明を省略する。この図１０で示す動画像処理部３００は、画質評価部３１０と画像処理部１８０とを備える。なお、図１０で示す画像処理装置３０は、画質評価部３１０の構成のみが図１の画像処理装置１０と異なる。そこで、図１０では、画質評価部３１０に着目して説明する。
【０１０６】
また、図１０では、説明の便宜上、加算フレーム数（ｎ）は整数であることとして説明する。
【０１０７】
画質評価部３１０は、フレームレート取得部１２０と、視覚情報供給部１３０と、加算フレーム数算出部１４０と、基準ノイズ量算出部１６０と、バッファ３２０と、パラメータ決定部３３０とを備える。なお、バッファ３２０およびパラメータ決定部３３０以外は、図１において示したものと同様のものであるため、ここでの説明を省略する。
【０１０８】
バッファ３２０は、画像処理部１８０が出力した画像処理後の画像を保持するバッファである。このバッファ３２０は、画像処理部１８０が最新の処理画像を出力するごとに画像を保持し、容量が不足する場合には、最も古い画像を破棄する。なお、このバッファ３２０に蓄積する画像の最低限の数は、加算フレーム数（ｎ）が示す枚数を１枚少なくした枚数（ｎ−１）である。このため、バッファ３２０のサイズは、例えば、想定される加算フレーム数（ｎ）の上限の枚数が蓄積できるサイズが設定される。バッファ３２０は、保持する画像を、パラメータ決定部３３０に供給する。
【０１０９】
パラメータ決定部３３０は、図１のパラメータ決定部１７０と同様に、画像シーケンスを構成する各画像を画像処理する際のパラメータを決定するものである。このパラメータ決定部３３０は、加算フレーム数算出部１４０から供給される加算フレーム数（ｎ）が示す枚数を１枚少なくした枚数（ｎ−１）の画像をバッファ３２０から取得する。なお、パラメータ決定部３３０によりバッファ３２０から取得される画像は、バッファ３２０に保持されている最新の画像からｎ−１枚前までの画像である。そして、パラメータ決定部３３０は、画像入力部１９１から供給された画像と、バッファ３２０から取得したｎ−１枚の画像とを加算して、視聴者に知覚されていると考えられる画像（加算画像）を生成する。
【０１１０】
そして、パラメータ決定部３３０は、生成した加算画像のノイズ量を算出し、この算出したノイズ量を用いてパラメータを決定する。なお、パラメータの決定方法は、本技術の第１の実施の形態と同様のものであるため、ここでの説明を省略する。
【０１１１】
このように、パラメータ決定部３３０では、複数の画像を加算することにより知覚されている画像に近い画像を生成し、この生成した画像におけるノイズ量を用いてパラメータを決定する。
【０１１２】
［効果例］
図１１は、本技術の第２の実施の形態の動画像処理部３００によるパラメータ決定を模式的に示す図である。
【０１１３】
動画像処理部３００は、動画として表示する際に視覚で加算されるフレーム数（加算フレーム数）に基づいて複数の画像を加算して、視覚されていると想定される画像（加算画像）を生成する（図１１の矩形４１１乃至４１３参照）そして、動画像処理部３００は、加算画像に含まれるノイズ量を算出し（図１１の矩形４１４）、この算出したノイズ量を用いて画像処理パラメータを決定する（図１１の矩形４１５）。
【０１１４】
［画像処理装置の動作例］
次に、本技術の第２の実施の形態における画像処理装置３０の動作について図面を参照して説明する。
【０１１５】
図１２は、本技術の第２の実施の形態における画像処理装置３０により画像処理が行われる際の処理手順例を示すフローチャートである。
【０１１６】
なお、図１２におけるフローチャートは、図９のフローチャートの変形例であり、固定パターンノイズ量算出処理（図９のステップＳ９２０を参照）の手順がない点と、パラメータ決定処理における処理内容が異なる点とのみが異なる。そこで、図１２のフローチャートではパラメータ決定処理をステップＳ９６０とし、このパラメータ決定処理（ステップＳ９６０）については図１３を参照して説明する。
【０１１７】
図１３は、本技術の第２の実施の形態の画像処理手順におけるパラメータ決定処理（ステップＳ９６０）の処理手順例を示すフローチャートである。
【０１１８】
なお、図１３におけるフローチャートは、図８のフローチャートの変形例であり、複数の画像を加算して視聴者に知覚されていると考えられる画像（加算画像）を生成する点が異なる。すなわち、図１３におけるフローチャートは、図８のステップＳ９４３の代わりに、加算画像を生成して評価ノイズ量を算出する手順（ステップＳ９６１およびステップＳ９６２）を備える。なお、この手順以外は図８のフローチャートと同様であるため、ここでの説明を省略する。
【０１１９】
ステップＳ９４２において対象画像が生成された後に、バッファ３２０から取得された複数の画像（加算フレーム数（ｎ）−１枚）と、対象画像とが加算された画像（加算画像）がパラメータ決定部３３０により生成される（ステップＳ９６１）。そして、この生成された加算画像に含まれるノイズ量（評価ノイズ量）が算出され（ステップＳ９６２）、その後、ステップＳ９４４へ進む。
【０１２０】
このように、本技術の第２の実施の形態によれば、複数の画像を加算した画像により知覚されるノイズ量を算出し、この算出したノイズ量を用いて画像処理のパラメータを決定することができる。なお、本技術の第２の実施の形態によれば、複数の画像を加算する処理があるため本技術の第１の実施の形態よりも処理が重くなるものの、実際に知覚されている画像に近い画像からノイズ量が生成できるため、さらに高い精度でパラメータ決定を行うことができる。
【０１２１】
＜３．第３の実施の形態＞
本技術の第１および第２の実施の形態では、静止画用パラメータを適用した場合におけるノイズ量を基準としてパラメータを決定する例について説明した。これにより精度良くパラメータを決定することができる。なお、パラメータの決定方法については、他にも様々な方法が考えられる。例えば、算出されたノイズ量の数値とパラメータとが対応付けられたリストを用いてパラメータを決定する場合なども考えられる。この場合には、処理が軽いため迅速にパラメータを決定することができる。
【０１２２】
そこで、本技術の第３の実施の形態では、算出されたノイズ量の数値とパラメータとが対応付けられたリストを用いてパラメータを決定する例について、図１４乃至図１６を参照して説明する。
【０１２３】
［画像処理装置の機能構成例］
図１４は、本技術の第３の実施の形態における画像処理装置（画像処理装置５０）の機能構成例を示すブロック図である。
【０１２４】
なお、図１４で示す画像処理装置５０は、図１において示した画像処理装置１０の変形例であり、パラメータ決定部（パラメータ決定部５２０）によるパラメータ決定において基準ノイズ量を用いない点が異なる。すなわち、画像処理装置５０は、基準ノイズ量算出部１６０を備えていない。また、パラメータ決定部５２０以外の構成は、図１において示したものと同様のものであるため、ここでの説明を省略する。
【０１２５】
パラメータ決定部５２０は、図１のパラメータ決定部１７０と同様に、画像処理する際のパラメータを決定するものである。このパラメータ決定部５２０は、画像入力部１９１から供給された画像のノイズ量を算出し、この算出したノイズ量と、加算フレーム数と、固定パターンノイズ量と、上述の式２（図１の説明参照）とを用いて、視覚において加算された画像におけるノイズ量を算出する。そして、パラメータ決定部５２０は、ノイズ量とパラメータとを関連付けたリスト（パラメータリスト）を用いてパラメータを決定する。すなわち、パラメータ決定部５２０は、算出したノイズ量の値に関連付けられているパラメータをリストから検索し、この検索したパラメータを画像処理に用いるパラメータとして決定する。
【０１２６】
［パラメータリストの例］
図１５は、本技術の第３の実施の形態の動画像処理部５００がパラメータを決定する際に用いられるパラメータリストの一例を示す表である。
【０１２７】
図１５に示すように、パラメータリストは、ノイズ量（列５４１）と、画像処理のパラメータ（列５４２）とが関連付けたリストである。このようなリストを用いることにより、軽い処理でパラメータを決定することができる。
【０１２８】
［画像処理装置の動作例］
次に、本技術の第３の実施の形態における画像処理装置５０の動作について図面を参照して説明する。
【０１２９】
図１６は、本技術の第３の実施の形態における画像処理装置５０により画像処理が行われる際の処理手順例を示すフローチャートである。
【０１３０】
なお、図１６におけるフローチャートは、図５のフローチャートの変形例である。そこで、図１６におけるフローチャートでは、図５のフローチャートと同一の手順については同一の符号を付してここでの説明を省略する。
【０１３１】
ステップＳ９２０において固定パターンノイズ量が算出された後に、画像入力部１９１から供給された画像と、加算フレーム数と、固定パターンノイズとに基づいて、画像を動画として表示した際に知覚されるノイズ量が算出される（ステップＳ９７１）。その後、算出されたノイズ量の値に対応付けられているパラメータがパラメータリスト（図１５参照）を用いて検索され、この検索されたパラメータが画像処理のパラメータとして決定された後に（ステップＳ９７２）、ステップＳ９０４へ進む。
【０１３２】
このように、本技術の第３の実施の形態によれば、ノイズ量とパラメータとが対応付けられているリストを用いることにより、パラメータを迅速に決定することができる。
【０１３３】
なお、本技術の実施の形態では、パラメータの変更によりノイズリダクション効果が増減する例について説明したが、これに限定されるものではない。例えば、パラメータの変更によりカラーマトリックスの色再現性を増減させる場合なども考えられる。低減させるノイズの量が少ない場合には、色再現性が高いカラーマトリックスを使用することにより、動画を表示する際の画質を向上させることができる。また、撮像装置において実施する場合には、撮像装置における設定（例えば、ＩＳＯ感度）を変更することにより、画質を向上させることができる。例えば、フレームレートが高い場合には、知覚されるノイズ量の低減効果が大きいため、ＩＳＯ感度の低い設定値を使用する。一方、フレームレートが引く場合には、知覚されるノイズ量の低減効果が小さいため、ＩＳＯ感度の高い設定値を使用する。
【０１３４】
なお、本技術の第２の実施の形態では、加算フレーム数（ｎ）が整数であることを想定して説明したがこれに限定されるものではなく、非整数の場合においても同様に実施することができる。例えば、加算フレーム数が「５．５」の場合には、５枚の画像を加算した場合におけるノイズ量と、６枚の画像を加算した場合におけるノイズ量との平均を算出し、この平均のノイズ量を用いてパラメータを決定することにより、同様に実施することができる。
【０１３５】
なお、映像視聴装置において実施する場合において、入力された動画のフレームレートと表示される際のフレームレートとがフレーム補間などより異なる場合には、表示する際のフレームレートとフレーム補間後の画像とを用いることにより、同様に実施することができる。
【０１３６】
このように、本技術の実施の形態によれば、動画の画質を調整するためのパラメータを適切に決定することができる。
【０１３７】
なお、上述の実施の形態は本技術を具現化するための一例を示したものであり、実施の形態における事項と、特許請求の範囲における発明特定事項とはそれぞれ対応関係を有する。同様に、特許請求の範囲における発明特定事項と、これと同一名称を付した本技術の実施の形態における事項とはそれぞれ対応関係を有する。ただし、本技術は実施の形態に限定されるものではなく、その要旨を逸脱しない範囲において実施の形態に種々の変形を施すことにより具現化することができる。
【０１３８】
また、上述の実施の形態において説明した処理手順は、これら一連の手順を有する方法として捉えてもよく、また、これら一連の手順をコンピュータに実行させるためのプログラム乃至そのプログラムを記憶する記録媒体として捉えてもよい。この記録媒体として、例えば、ハードディスク、ＣＤ（Compact Disc）、ＭＤ（MiniDisc）、ＤＶＤ（Digital Versatile Disk）、メモリカード、ブルーレイディスク（Blu-ray Disc（登録商標））等を用いることができる。
【０１３９】
なお、本技術は以下のような構成もとることができる。
（１）  動画とその動画のフレームレートとに基づいて、前記動画を前記フレームレートで表示する際の画質を特定するための評価情報を生成する評価情報生成部と、
前記生成された評価情報に基づいて前記動画の画質を調整するためのパラメータを決定する決定部と
を具備する画像処理装置。
（２）  前記評価情報は、前記フレームレートで表示した前記動画を構成する画像がユーザに目視された際に知覚される当該画像の画質を特定するための情報であり、
前記評価情報生成部は、前記画像と前記フレームレートと前記ユーザの視覚に関する視覚情報とに基づいて前記評価情報を生成する
前記（１）に記載の画像処理装置。
（３）  前記視覚情報は、前記ユーザに知覚される残像に関する所定時間を示す情報であり、
前記評価情報生成部は、前記所定時間に表示される画像の数を前記フレームレートに基づいて算出し、当該算出した画像の数により特定されるノイズ量を前記評価情報として生成する
前記（２）に記載の画像処理装置。
（４）  前記所定時間は、前記視覚の時間分解能の時間に近似した時間である前記（３）に記載の画像処理装置。
（５）  前記ノイズ量は、ランダムノイズの量であるランダムノイズ量と、固定パターンのノイズの量である固定パターンノイズ量とを含み、
前記評価情報生成部は、前記画像のノイズ量と前記所定時間に表示される画像の数と前記固定パターンノイズ量とに基づいて前記ランダムノイズ量を算出し、当該算出したランダムノイズ量と前記固定パターンノイズ量との和に基づく前記特定されるノイズ量を前記評価情報として生成する
前記（３）または（４）に記載の画像処理装置。
（６）  前記評価情報生成部は、前記動画を構成する画像のうちの前記数の画像を合成して合成画像とし、当該合成画像におけるノイズ量を前記評価情報として生成する前記（３）または（４）に記載の画像処理装置。
（７）  前記決定部は、前記パラメータとして、ノイズリダクションの度合いを調整するためのパラメータと、カラーマトリクスの色再現性度合いを調整するためのパラメータと、撮像の設定を調整するためのパラメータとのうちの少なくとも１つを決定する前記（１）に記載の画像処理装置。
（８）  動画を構成する画像と前記動画のフレームレートとに基づいて、前記動画を前記フレームレートで表示する際の画質を特定するための評価情報を生成する評価情報生成部と、
前記生成された評価情報に基づいて前記動画の画質を調整するためのパラメータを決定する決定部と
前記決定されたパラメータを用いて調整された前記動画を出力する出力部と
を具備する電子機器。
（９）  動画とその動画のフレームレートとに基づいて、前記動画を前記フレームレートで表示する際の画質を特定するための評価情報を生成する評価情報生成手順と、
前記生成された評価情報に基づいて前記動画の画質を調整するためのパラメータを決定する決定手順と
を具備する画像処理方法。
（１０）  動画とその動画のフレームレートとに基づいて、前記動画を前記フレームレートで表示する際の画質を特定するための評価情報を生成する評価情報生成手順と、
前記生成された評価情報に基づいて前記動画の画質を調整するためのパラメータを決定する決定手順と
をコンピュータに実行させるプログラム。
【符号の説明】
【０１４０】
１０、３０、５０  画像処理装置
１００、３００、５００  動画像処理部
１１０、３１０  画質評価部
１２０  フレームレート取得部
１３０  視覚情報供給部
１４０  加算フレーム数算出部
１５０  固定パターンノイズ量算出部
１６０  基準ノイズ量算出部
１７０、３３０、５２０  パラメータ決定部
１８０  画像処理部
１９１  画像入力部
１９２  画像出力部
３２０  バッファ
【図１】
2013191938.tif 000005
【図２】
2013191938.tif 000006
【図３】
2013191938.tif 000007
【図５】
2013191938.tif 000008
【図６】
2013191938.tif 000009
【図７】
2013191938.tif 000010
【図８】
2013191938.tif 000011
【図９】
2013191938.tif 000012
【図１０】
2013191938.tif 000013
【図１２】
2013191938.tif 000014
【図１３】
2013191938.tif 000015
【図１４】
2013191938.tif 000016
【図１５】
2013191938.tif 000017
【図１６】
2013191938.tif 000018
【図４】
2013191938.tif 000019
【図１１】
2013191938.tif 000020