(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
外部から入力される入力データを処理することにより、複数のユーザにとって、その入力データよりも品質の高い出力データを生成するデータ処理装置において、
前記入力データを、前記出力データの品質を指定するための所定のパラメータに対応する処理係数で処理し、前記出力データを生成するデータ処理手段と、
前記ユーザにより前記パラメータを入力するときに操作される操作手段の操作に対応して、前記データ処理手段で用いられる前記パラメータを設定する第１の設定手段と、
少なくとも、前記第１の設定手段で設定された前記パラメータと、そのパラメータが前記データ処理手段において用いられた状況を表す、前記入力データの少なくとも一部、前記入力データの属性、もしくは、前記入力データを再生するか、または、前記出力データを出力するために前記データ処理装置に接続される接続機器の属性を有する状況情報とを含むユーザ情報を、複数の前記データ処理装置から前記ユーザ情報を収集して統計処理するサーバ装置に提供するユーザ情報提供手段と、
前記サーバ装置において、前記状況情報から前記パラメータを特徴付ける特徴情報を求めるとともに、その特徴情報ごとに前記パラメータを統計処理することにより生成されるパラメータに関する情報としての、各特徴情報と前記パラメータとのセット、そのセットに基づき生成される前記状況情報から求められる特徴情報に対応するパラメータ、または、各特徴情報に対応する、前記入力データに応じて自動演算される処理係数から最適な処理係数を予測するためのパラメータ制御データを有するサーバ情報を取得するサーバ情報取得手段と、
前記サーバ情報にしたがって、前記データ処理手段で用いられる前記パラメータに関する情報を設定する第２の設定手段と、
前記パラメータに基づいて、前記パラメータの連続的な変化に応じて前記出力データの特性を連続的に変化させる前記処理係数を生成する処理係数生成手段と
を備え、
前記データ処理手段は、前記第１の設定手段により設定されたパラメータ、または、前記第２の設定手段により設定された前記パラメータに関する情報により生成されたパラメータに対応する処理係数と、前記入力データとを乗算することにより、その入力データを処理する
ことを特徴とするデータ処理装置。
【請求項２】
前記データ処理手段は、
前記入力データと、前記入力データを処理して得られる出力データに対して、前記処理係数としての所定の重みを乗算することによる重み付けを行う重み付け手段と、
前記重み付けが行われた前記入力データと出力データとを加算し、その加算値を、前記入力データに対する出力データとして出力する加算手段と
を有し、
前記第１および第２の設定手段は、前記入力データと出力データに対する前記所定の重みを表す前記パラメータを設定する
ことを特徴とする請求項１に記載のデータ処理装置。
【請求項３】
前記ユーザ情報提供手段は、前記所定の重みを表す前記パラメータを含む前記ユーザ情報を、前記サーバ装置に提供する
ことを特徴とする請求項２に記載のデータ処理装置。
【請求項４】
前記データ処理手段は、
前記入力データと、前記入力データを処理して得られる出力データに対して、前記処理係数としての所定の重みを乗算することによる重み付けを行う重み付け手段と、
前記重み付けが行われた前記入力データと出力データとを加算し、その加算値を、前記入力データに対する出力データとして出力する加算手段と、
前記入力データと出力データに対する重み付けに用いられる重みを、前記入力データのばらつきにより求められる、その入力データの信頼度と、前記出力データのばらつきにより求められる、その出力データの信頼度より、前記入力データの信頼度が高いほど重みが大きくなるように求める重み計算手段と、
前記重み計算手段で求められた重みを、前記第２の設定手段により設定された前記パラメータに関する情報としてのパラメータ制御データで補正する補正手段と、
前記第１の設定手段により設定された前記パラメータに対応する重み、または前記補正手段により補正された前記重みのうちの一方を選択し、前記重み付け手段に供給する選択手段と
を有する
ことを特徴とする請求項１に記載のデータ処理装置。
【請求項５】
前記ユーザ情報提供手段は、前記第１の設定手段により設定された前記パラメータに対応する重みと、前記重み計算手段で求められた重みとを含む前記ユーザ情報を、前記サーバ装置に提供する
ことを特徴とする請求項４に記載のデータ処理装置。
【請求項６】
前記データ処理手段は、
前記入力データを処理して得られる出力データのうちの注目しているものである注目出力データについて、所定の予測演算に用いる予測データサンプルとする前記入力データを抽出する予測データサンプル抽出手段と、
前記注目出力データについての予測データサンプルと前記処理係数との積和演算である前記所定の予測演算を行うことにより、前記注目出力データの予測値を求める予測手段と、
を有し、
前記処理係数生成手段は、前記処理係数を生成する元となる係数元データと、前記第１の設定手段により設定されたパラメータ、または前記第２の設定手段により設定された前記パラメータに関する情報により生成されたパラメータとの積和演算により、前記処理係数を生成する
ことを特徴とする請求項１に記載のデータ処理装置。
【請求項７】
前記ユーザ情報提供手段は、前記第１の設定手段により設定されたパラメータを含む前記ユーザ情報を、前記サーバ装置に提供する
ことを特徴とする請求項６に記載のデータ処理装置。
【請求項８】
前記データ処理手段は、
前記注目出力データを複数のクラスのうちのいずれかのクラスにクラス分けするクラス分類に用いるクラスデータサンプルとする前記入力データを抽出するクラスデータサンプル抽出手段と、
前記クラスデータサンプルに基づいて、クラス分類を行い、前記注目出力データのクラスを出力するクラス分類手段と
をさらに有し、
前記処理係数生成手段は、前記クラスごとの係数元データを用いて、前記クラスごとの処理係数を生成し、
前記予測手段は、前記注目出力データについての予測データサンプルと、その注目出力データのクラスの処理係数との積和演算である前記所定の予測演算を行う
ことを特徴とする請求項６に記載のデータ処理装置。
【請求項９】
前記係数元データは、
学習の生徒となる生徒データから、学習の教師となる教師データのうちの注目しているものである注目教師データについて、前記予測データサンプルとするものを抽出し、
前記注目教師データについての予測データサンプルと前記処理係数との積和演算である前記所定の予測演算を行うことにより得られる前記注目教師データの予測値の統計的な誤差が最小になるように学習を行う
ことにより得られたものである
ことを特徴とする請求項８に記載のデータ処理装置。
【請求項１０】
前記状況情報は、前記第１の設定手段において前記パラメータが設定されたときにおける入力データの少なくとも一部のデータサンプルを含み、
前記サーバ装置において、複数の前記データ処理装置から収集された同一の内容の前記データサンプルを積算して、そのデータサンプルの真の値に近い積算値を生成し、その積算値と前記状況情報が有する前記データサンプルとの差分により、前記第１の設定手段において前記パラメータが設定されたときにおける入力データに重畳されるノイズ量が推定される
ことを特徴とする請求項１に記載のデータ処理装置。
【請求項１１】
前記入力データは、画像データであり、
前記状況情報は、前記第１の設定手段において前記パラメータが設定されたときにおける前記画像データの少なくとも一部の画素データであり、
前記サーバ装置において、複数の前記データ処理装置から収集された前記画素データから前記特徴情報として動き量を求めるとともに、各動き量と前記パラメータとのセットが生成される
ことを特徴とする請求項１に記載のデータ処理装置。
【請求項１２】
前記状況情報は、前記入力データの内容またはジャンルを表す情報であり、
前記サーバ装置において、複数の前記データ処理装置から収集された前記入力データの内容またはジャンルから前記特徴情報として内容またはジャンルを求めるとともに、各内容またはジャンルと、前記パラメータとのセットが生成される
ことを特徴とする請求項１に記載のデータ処理装置。
【請求項１３】
前記データ処理手段は、前記入力データを供給する前記接続機器から供給される前記入力データを処理する
ことを特徴とする請求項１に記載のデータ処理装置。
【請求項１４】
前記接続機器は、前記入力データを受信して、前記データ処理手段に供給する受信手段、または前記入力データが記録された記録媒体から前記入力データを再生して、前記データ処理手段に供給する再生手段を備える
ことを特徴とする請求項１３に記載のデータ処理装置。
【請求項１５】
前記状況情報は、前記再生手段の属性を有し、
前記サーバ装置において、複数の前記データ処理装置から収集された前記再生手段の属性から前記特徴情報として再生手段の属性を求めるとともに、各再生手段の属性と、前記パラメータとのセットが生成される
ことを特徴とする請求項１４に記載のデータ処理装置。
【請求項１６】
前記状況情報は、前記接続機器が備える、前記データ処理手段で生成された出力データを出力する出力手段の属性を有し、
前記サーバ装置において、複数の前記データ処理装置から収集された前記出力手段の属性から前記特徴情報として出力手段の属性を求めるとともに、各出力手段の属性と、前記パラメータのセットが生成される
ことを特徴とする請求項１に記載のデータ処理装置。
【請求項１７】
外部から入力される入力データを処理することにより、複数のユーザにとって、その入力データよりも品質の高い出力データを生成するデータ処理装置のデータ処理方法において、
前記入力データを、前記出力データの品質を指定するための所定のパラメータに対応する処理係数で処理し、前記出力データを生成するデータ処理ステップと、
前記ユーザにより前記パラメータを入力するときに操作される操作手段の操作に対応して、前記データ処理ステップで用いられる前記パラメータを設定する第１の設定ステップと、
少なくとも、前記第１の設定ステップで設定された前記パラメータと、そのパラメータが前記データ処理ステップにおいて用いられた状況を表す、前記入力データの少なくとも一部、前記入力データの属性、もしくは、前記入力データを再生するか、または、前記出力データを出力するために前記データ処理装置に接続される接続機器の属性を有する状況情報とを含むユーザ情報を、複数の前記データ処理装置から前記ユーザ情報を収集して統計処理するサーバ装置に提供するユーザ情報提供ステップと、
前記サーバ装置において、前記状況情報から前記パラメータを特徴付ける特徴情報を求めるとともに、その特徴情報ごとに前記パラメータを統計処理することにより生成されるパラメータに関する情報としての、各特徴情報と前記パラメータとのセット、そのセットに基づき生成される前記状況情報から求められる特徴情報に対応するパラメータ、または、各特徴情報に対応する、前記入力データに応じて自動演算される処理係数から最適な処理係数を予測するためのパラメータ制御データを有するサーバ情報を取得するサーバ情報取得ステップと、
前記サーバ情報にしたがって、前記データ処理ステップで用いられる前記パラメータに関する情報を設定する第２の設定ステップと、
前記パラメータに基づいて、前記パラメータの連続的な変化に応じて前記出力データの特性を連続的に変化させる前記処理係数を生成する処理係数生成ステップと
を備え、
前記データ処理ステップの処理は、前記第１の設定ステップの処理により設定されたパラメータ、または、前記第２の設定ステップの処理により設定された前記パラメータに関する情報により生成されたパラメータに対応する処理係数と、前記入力データとを乗算することにより、その入力データを処理する
ことを特徴とするデータ処理方法。
【請求項１８】
外部から入力される入力データを処理することにより、複数のユーザにとって、その入力データよりも品質の高い出力データを生成するデータ処理を、コンピュータに実行させるプログラムであって、
前記入力データを、前記出力データの品質を指定するための所定のパラメータに対応する処理係数で処理し、前記出力データを生成するデータ処理ステップと、
前記ユーザにより前記パラメータを入力するときに操作される操作手段の操作に対応して、前記データ処理ステップで用いられる前記パラメータを設定する第１の設定ステップと、
少なくとも、前記第１の設定ステップで設定された前記パラメータと、そのパラメータが前記データ処理ステップにおいて用いられた状況を表す、前記入力データの少なくとも一部、前記入力データの属性、もしくは、前記入力データを再生するか、または、前記出力データを出力するために前記データ処理を行うデータ処理装置に接続される接続機器の属性を有する状況情報とを含むユーザ情報を、複数の前記データ処理装置から前記ユーザ情報を収集して統計処理するサーバ装置に提供するユーザ情報提供ステップと、
前記サーバ装置において、前記状況情報から前記パラメータを特徴付ける特徴情報を求めるとともに、その特徴情報ごとに前記パラメータを統計処理することにより生成されるパラメータに関する情報としての、各特徴情報と前記パラメータとのセット、そのセットに基づき生成される前記状況情報から求められる特徴情報に対応するパラメータ、または、各特徴情報に対応する、前記入力データに応じて自動演算される処理係数から最適な処理係数を予測するためのパラメータ制御データを有するサーバ情報を取得するサーバ情報取得ステップと、
前記サーバ情報にしたがって、前記データ処理ステップで用いられる前記パラメータに関する情報を設定する第２の設定ステップと、
前記パラメータに基づいて、前記パラメータの連続的な変化に応じて前記出力データの特性を連続的に変化させる前記処理係数を生成する処理係数生成ステップと
を備え、
前記データ処理ステップの処理は、前記第１の設定ステップの処理により設定されたパラメータ、または、前記第２の設定ステップの処理により設定された前記パラメータに関する情報により生成されたパラメータに対応する処理係数と、前記入力データとを乗算することにより、その入力データを処理する
ことを特徴とするプログラム。
【請求項１９】
外部から入力される入力データを処理することにより、複数のユーザにとって、その入力データよりも品質の高い出力データを生成するデータ処理を、コンピュータに実行させるプログラムが記録されている記録媒体であって、
前記入力データを、前記出力データの品質を指定するための所定のパラメータに対応する処理係数で処理し、前記出力データを生成するデータ処理ステップと、
前記ユーザにより前記パラメータを入力するときに操作される操作手段の操作に対応して、前記データ処理ステップで用いられる前記パラメータを設定する第１の設定ステップと、
少なくとも、前記第１の設定ステップで設定された前記パラメータと、そのパラメータが前記データ処理ステップにおいて用いられた状況を表す、前記入力データの少なくとも一部、前記入力データの属性、もしくは、前記入力データを再生するか、または、前記出力データを出力するために前記データ処理を行うデータ処理装置に接続される接続機器の属性を有する状況情報とを含むユーザ情報を、複数の前記データ処理装置から前記ユーザ情報を収集して統計処理するサーバ装置に提供するユーザ情報提供ステップと、
前記サーバ装置において、前記状況情報から前記パラメータを特徴付ける特徴情報を求めるとともに、その特徴情報ごとに前記パラメータを統計処理することにより生成されるパラメータに関する情報としての、各特徴情報と前記パラメータとのセット、そのセットに基づき生成される前記状況情報から求められる特徴情報に対応するパラメータ、または、各特徴情報に対応する、前記入力データに応じて自動演算される処理係数から最適な処理係数を予測するためのパラメータ制御データを有するサーバ情報を取得するサーバ情報取得ステップと、
前記サーバ情報にしたがって、前記データ処理ステップで用いられる前記パラメータに関する情報を設定する第２の設定ステップと、
前記パラメータに基づいて、前記パラメータの連続的な変化に応じて前記出力データの特性を連続的に変化させる前記処理係数を生成する処理係数生成ステップと
を備え、
前記データ処理ステップの処理は、前記第１の設定ステップの処理により設定されたパラメータ、または、前記第２の設定ステップの処理により設定された前記パラメータに関する情報により生成されたパラメータに対応する処理係数と、前記入力データとを乗算することにより、その入力データを処理する
プログラムが記録されている
ことを特徴とする記録媒体。
【請求項２０】
少なくとも、入力データを、複数のユーザにとって、その入力データよりも品質の高い出力データの品質を指定するための所定のパラメータに対応する、前記パラメータに基づいて生成された前記パラメータの連続的な変化に応じて前記出力データの特性を連続的に変化させる処理係数で処理し、前記出力データを生成するユーザ端末で用いられる前記パラメータと、そのパラメータが前記ユーザ端末において用いられた状況を表す、前記入力データの少なくとも一部、前記入力データの属性、もしくは、前記入力データを再生するか、または、前記出力データを出力するために前記ユーザ端末に接続される接続機器の属性を有する状況情報とを含むユーザ情報を、複数の前記ユーザ端末から取得するユーザ情報取得手段と、
前記ユーザ情報に含まれる前記状況情報から、前記パラメータを特徴づける特徴情報を求めるとともに、その特徴情報ごとに前記パラメータを統計処理することにより、各特徴情報に、前記パラメータに関する情報としての、各特徴情報と前記パラメータとのセット、そのセットに基づき生成される前記状況情報から求められる特徴情報に対応するパラメータ、または、各特徴情報に対応する、前記入力データに応じて自動演算される処理係数から最適な処理係数を予測するためのパラメータ制御データを対応付ける特徴づけ手段と、
少なくとも、前記特徴情報に対応付けられた前記パラメータに関する情報を含むサーバ情報を、前記ユーザ端末に提供するサーバ情報提供手段と
を備えることを特徴とするデータ処理装置。
【請求項２１】
前記特徴づけ手段は、前記状況情報から、前記入力データに重畳されるノイズ量を、前記特徴情報として求める
ことを特徴とする請求項２０に記載のデータ処理装置。
【請求項２２】
前記状況情報は、前記入力データの少なくとも一部のデータサンプルであり、
前記特徴づけ手段は、
前記データサンプルの真値を取得する真値取得手段と、
前記状況情報である前記入力データの少なくとも一部のデータサンプルと、前記データサンプルの真値との差分により、前記入力データの前記ノイズ量を算出するノイズ量算出手段と
を有する
ことを特徴とする請求項２１に記載のデータ処理装置。
【請求項２３】
前記真値取得手段は、複数の前記ユーザ端末から取得した前記状況情報である、同一の内容の前記入力データの少なくとも一部のデータサンプルを積算することにより、そのデータサンプルの真値を求める
ことを特徴とする請求項２２に記載のデータ処理装置。
【請求項２４】
前記入力データは、画像データであり、
前記特徴づけ手段は、前記状況情報から、前記画像データの動き量を、前記特徴情報として求める
ことを特徴とする請求項２０に記載のデータ処理装置。
【請求項２５】
前記状況情報は、前記画像データの少なくとも一部の画素データであり、
前記特徴づけ手段は、複数の前記ユーザ端末から取得した前記状況情報である、前記画像データの少なくとも一部の画素データから、その動き量を求める
ことを特徴とする請求項２４に記載のデータ処理装置。
【請求項２６】
前記特徴づけ手段は、前記状況情報から、前記入力データの内容またはジャンルを、前記特徴情報として求める
ことを特徴とする請求項２０に記載のデータ処理装置。
【請求項２７】
前記特徴づけ手段は、前記状況情報から、前記接続機器が備える、前記ユーザ端末に対して前記入力データを再生する再生手段の属性を、前記特徴情報として求める
ことを特徴とする請求項２０に記載のデータ処理装置。
【請求項２８】
前記特徴づけ手段は、前記状況情報から、前記接続機器が備える、前記ユーザ端末において前記入力データを処理した処理結果を出力する出力手段の属性を、前記特徴情報として求める
ことを特徴とする請求項２０に記載のデータ処理装置。
【請求項２９】
前記特徴づけ手段は、同一の特徴情報が得られた前記状況情報とともに前記ユーザ情報に含まれていた前記パラメータの平均値または最頻値を求め、その平均値または最頻値と、前記同一の特徴情報とのセットを、前記パラメータに関する情報として、前記同一の特徴情報に対応付ける
ことを特徴とする請求項２０に記載のデータ処理装置。
【請求項３０】
前記特徴づけ手段は、同一の値のパラメータとともに前記ユーザ情報に含まれていた前記状況情報から得られた前記特徴情報の平均値または最頻値を求め、
その特徴情報の平均値または最頻値と、前記同一の値のパラメータとのセットを、前記パラメータに関する情報として、前記特徴情報の平均値または最頻値に対応付ける
ことを特徴とする請求項２０に記載のデータ処理装置。
【請求項３１】
前記ユーザ情報は、前記ユーザ端末のユーザが入力した前記パラメータである第１のパラメータと、前記ユーザ端末で求められた前記パラメータである第２のパラメータとを含み、
前記特徴づけ手段は、同一の特徴情報が得られた前記状況情報とともに前記ユーザ情報に含まれていた前記第１と第２のパラメータを統計処理することにより、前記パラメータ制御データを求め、そのパラメータ制御データを、前記パラメータに関する情報として、前記同一の特徴情報に対応付ける
ことを特徴とする請求項２０に記載のデータ処理装置。
【請求項３２】
前記サーバ情報提供手段は、前記ユーザ端末から要求があった場合に、前記サーバ情報を提供する
ことを特徴とする請求項２０に記載のデータ処理装置。
【請求項３３】
前記サーバ情報提供手段は、前記ユーザ端末に対して、そのユーザ端末からの前記ユーザ情報に含まれる前記状況情報から得られる前記特徴情報に対応付けられた前記パラメータに関する情報を含む前記サーバ情報を提供する
ことを特徴とする請求項３２に記載のデータ処理装置。
【請求項３４】
前記ユーザ情報の取得、または前記サーバ情報の提供に対して課金を行う課金手段をさらに備える
ことを特徴とする請求項２０に記載のデータ処理装置。
【請求項３５】
少なくとも、入力データを、複数のユーザにとって、その入力データよりも品質の高い出力データの品質を指定するための所定のパラメータに対応する、前記パラメータに基づいて生成された前記パラメータの連続的な変化に応じて前記出力データの特性を連続的に変化させる処理係数で処理し、前記出力データを生成するユーザ端末で用いられる前記パラメータと、そのパラメータが前記ユーザ端末において用いられた状況を表す、前記入力データの少なくとも一部、前記入力データの属性、もしくは、前記入力データを再生するか、または、前記出力データを出力するために前記ユーザ端末に接続される接続機器の属性を有する状況情報とを含むユーザ情報を、複数のユーザ端末から取得するユーザ情報取得ステップと、
前記ユーザ情報に含まれる前記状況情報から、前記パラメータを特徴づける特徴情報を求めるとともに、その特徴情報ごとに前記パラメータを統計処理することにより、各特徴情報に、前記パラメータに関する情報としての、各特徴情報と前記パラメータとのセット、そのセットに基づき生成される前記状況情報から求められる特徴情報に対応するパラメータ、または、各特徴情報に対応する、前記入力データに応じて自動演算される処理係数から最適な処理係数を予測するためのパラメータ制御データを対応付ける特徴づけステップと、
少なくとも、前記特徴情報に対応付けられた前記パラメータに関する情報を含むサーバ情報を、前記ユーザ端末に提供するサーバ情報提供ステップと
を備えることを特徴とするデータ処理方法。
【請求項３６】
コンピュータに実行させるプログラムであって、
少なくとも、入力データを、複数のユーザにとって、その入力データよりも品質の高い出力データの品質を指定するための所定のパラメータに対応する、前記パラメータに基づいて生成された前記パラメータの連続的な変化に応じて前記出力データの特性を連続的に変化させる処理係数で処理し、前記出力データを生成するユーザ端末で用いられる前記パラメータと、そのパラメータが前記ユーザ端末において用いられた状況を表す、前記入力データの少なくとも一部、前記入力データの属性、もしくは、前記入力データを再生するか、または、前記出力データを出力するために前記ユーザ端末に接続される接続機器の属性を有する状況情報とを含むユーザ情報を、複数のユーザ端末から取得するユーザ情報取得ステップと、
前記ユーザ情報に含まれる前記状況情報から、前記パラメータを特徴づける特徴情報を求めるとともに、その特徴情報ごとに前記パラメータを統計処理することにより、各特徴情報に、前記パラメータに関する情報としての、各特徴情報と前記パラメータとのセット、そのセットに基づき生成される前記状況情報から求められる特徴情報に対応するパラメータ、または、各特徴情報に対応する、前記入力データに応じて自動演算される処理係数から最適な処理係数を予測するためのパラメータ制御データを対応付ける特徴づけステップと、
少なくとも、前記特徴情報に対応付けられた前記パラメータに関する情報を含むサーバ情報を、前記ユーザ端末に提供するサーバ情報提供ステップと
を備えることを特徴とするプログラム。
【請求項３７】
コンピュータに実行させるプログラムが記録されている記録媒体であって、
少なくとも、入力データを、複数のユーザにとって、その入力データよりも品質の高い出力データの品質を指定するための所定のパラメータに対応する、前記パラメータに基づいて生成された前記パラメータの連続的な変化に応じて前記出力データの特性を連続的に変化させる処理係数で処理し、前記出力データを生成するユーザ端末で用いられる前記パラメータと、そのパラメータが前記ユーザ端末において用いられた状況を表す、前記入力データの少なくとも一部、前記入力データの属性、もしくは、前記入力データを再生するか、または、前記出力データを出力するために前記ユーザ端末に接続される接続機器の属性を有する状況情報とを含むユーザ情報を、複数のユーザ端末から取得するユーザ情報取得ステップと、
前記ユーザ情報に含まれる前記状況情報から、前記パラメータを特徴づける特徴情報を求めるとともに、その特徴情報ごとに前記パラメータを統計処理することにより、各特徴情報に、前記パラメータに関する情報としての、各特徴情報と前記パラメータとのセット、そのセットに基づき生成される前記状況情報から求められる特徴情報に対応するパラメータ、または、各特徴情報に対応する、前記入力データに応じて自動演算される処理係数から最適な処理係数を予測するためのパラメータ制御データを対応付ける特徴づけステップと、
少なくとも、前記特徴情報に対応付けられた前記パラメータに関する情報を含むサーバ情報を、前記ユーザ端末に提供するサーバ情報提供ステップと
を備えるプログラムが記録されている
ことを特徴とする記録媒体。
【請求項３８】
外部から入力される入力データを処理することにより、複数のユーザにとって、その入力データよりも品質の高い出力データを生成する複数のユーザ端末と、複数の前記ユーザ端末から前記出力データに関する情報を収集して統計処理するサーバ装置とからなるデータ処理システムであって、
前記複数のユーザ端末それぞれは、
前記入力データを、前記出力データの品質を指定するための所定のパラメータに対応する処理係数で処理し、前記出力データを生成するデータ処理手段と、
前記ユーザにより前記パラメータを入力するときに操作される操作手段の操作に対応して、前記データ処理手段で用いられる前記パラメータを設定する第１の設定手段と、
少なくとも、前記第１の設定手段で設定された前記パラメータと、そのパラメータが前記データ処理手段において用いられた状況を表す、前記入力データの少なくとも一部、前記入力データの属性、もしくは、前記入力データを再生するか、または、前記出力データを出力するために前記ユーザ端末に接続される接続機器の属性を有する状況情報とを含むユーザ情報を、前記サーバ装置に提供するユーザ情報提供手段と、
前記サーバ装置において、前記状況情報から前記パラメータを特徴付ける特徴情報を求めるとともに、その特徴情報ごとに前記パラメータを統計処理することにより生成されるパラメータに関する情報としての、各特徴情報と前記パラメータとのセット、そのセットに基づき生成される前記状況情報から求められる特徴情報に対応するパラメータ、または、各特徴情報に対応する、前記入力データに応じて自動演算される処理係数から最適な処理係数を予測するためのパラメータ制御データを有するサーバ情報を取得するサーバ情報取得手段と、
前記サーバ情報にしたがって、前記データ処理手段で用いられる前記パラメータに関する情報を設定する第２の設定手段と、
前記パラメータに基づいて、前記パラメータの連続的な変化に応じて前記出力データの特性を連続的に変化させる前記処理係数を生成する処理係数生成手段と
を有し、
前記データ処理手段は、前記第１の設定手段により設定されたパラメータ、または、前記第２の設定手段により設定された前記パラメータに関する情報により生成されたパラメータに対応する処理係数と、前記入力データとを乗算することにより、その入力データを処理し、
前記サーバ装置は、
前記ユーザ情報を、複数の前記ユーザ端末から取得するユーザ情報取得手段と、
前記ユーザ情報に含まれる前記状況情報から、前記パラメータを特徴づける特徴情報を求めるとともに、その特徴情報ごとに前記パラメータを統計処理することにより、各特徴情報に、前記パラメータに関する情報を対応付ける特徴づけ手段と、
少なくとも、前記特徴情報に対応付けられた前記パラメータに関する情報を含む前記サーバ情報を、前記ユーザ端末に提供するサーバ情報提供手段と
を有する
ことを特徴とするデータ処理システム。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、データ処理装置およびデータ処理方法、プログラムおよび記録媒体、並びにデータ処理システムに関し、特に、例えば、画像の画質の適切な調整等を、ユーザに煩わしさを感じさせることなく行うことができるようにするデータ処理装置およびデータ処理方法、プログラムおよび記録媒体、並びにデータ処理システムに関する。
【０００２】
【従来の技術】
例えば、テレビジョン受像機には、ＮＲ(Noise Reduction)回路を内蔵しているものがあり、そのようなテレビジョン受像機では、ＮＲ回路において、画像データからノイズを除去する処理が行われる。
【０００３】
また、テレビジョン受像機には、明るさ（輝度）等を調整するつまみが設けられており、ユーザは、そのつまみを操作することで、画面の明るさ等を、好みの明るさに調整することができる。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
ところで、ＮＲ回路については、一般に、その処理に影響するパラメータを調整するためのつまみが設けられていないため、すべてのユーザにとって適切なノイズ除去が行われるとは限らない。即ち、例えば、一般には、放送局から離れるほど、テレビジョン受像機で受信される画像のＳ／Ｎ(Signal/Noise)は劣化するが、従来のＮＲ回路では、画像のＳ／Ｎに関係なく、同一の処理が行われる。
【０００５】
また、仮に、ＮＲ回路に、処理に影響するパラメータを調整するためのつまみが設けられていたとしても、ユーザは、そのつまみを、適切なノイズ除去が行われるパラメータが設定されるように操作しなければならず、ユーザに煩わしさを感じさせることになる。
【０００６】
本発明は、このような状況に鑑みてなされたものであり、例えば、画像の画質の適切な調整等を、ユーザに煩わしさを感じさせることなく行うことができるようにするものである。
【０００７】
【課題を解決するための手段】
本発明の第１のデータ処理装置は、外部から入力される入力データを処理することにより、複数のユーザにとって、その入力データよりも品質の高い出力データを生成するデータ処理装置において、入力データを、出力データの品質を指定するための所定のパラメータに対応する処理係数で処理し、出力データを生成するデータ処理手段と、ユーザによりパラメータを入力するときに操作される操作手段の操作に対応して、データ処理手段で用いられるパラメータを設定する第１の設定手段と、少なくとも、第１の設定手段で設定されたパラメータと、そのパラメータがデータ処理手段において用いられた状況を表す、入力データの少なくとも一部、入力データの属性、もしくは、入力データを再生するか、または、出力データを出力するためにデータ処理装置に接続される接続機器の属性を有する状況情報とを含むユーザ情報を、複数のデータ処理装置からユーザ情報を収集して統計処理するサーバ装置に提供するユーザ情報提供手段と、サーバ装置において、状況情報からパラメータを特徴付ける特徴情報を求めるとともに、その特徴情報ごとにパラメータを統計処理することにより生成されるパラメータに関する情報としての、各特徴情報とパラメータとのセット、そのセットに基づき生成される状況情報から求められる特徴情報に対応するパラメータ、または、各特徴情報に対応する、入力データに応じて自動演算される処理係数から最適な処理係数を予測するためのパラメータ制御データを有するサーバ情報を取得するサーバ情報取得手段と、サーバ情報にしたがって、データ処理手段で用いられるパラメータに関する情報を設定する第２の設定手段と、パラメータに基づいて、パラメータの連続的な変化に応じて出力データの特性を連続的に変化させる処理係数を生成する処理係数生成手段とを備え、データ処理手段は、第１の設定手段により設定されたパラメータ、または、第２の設定手段により設定されたパラメータに関する情報により生成されたパラメータに対応する処理係数と、入力データとを乗算することにより、その入力データを処理することを特徴とする。
【０００８】
本発明の第１のデータ処理方法は、外部から入力される入力データを処理することにより、複数のユーザにとって、その入力データよりも品質の高い出力データを生成するデータ処理装置のデータ処理方法において、入力データを、出力データの品質を指定するための所定のパラメータに対応する処理係数で処理し、出力データを生成するデータ処理ステップと、ユーザによりパラメータを入力するときに操作される操作手段の操作に対応して、データ処理ステップで用いられるパラメータを設定する第１の設定ステップと、少なくとも、第１の設定ステップで設定されたパラメータと、そのパラメータがデータ処理ステップにおいて用いられた状況を表す、入力データの少なくとも一部、入力データの属性、もしくは、入力データを再生するか、または、出力データを出力するためにデータ処理装置に接続される接続機器の属性を有する状況情報とを含むユーザ情報を、複数のデータ処理装置からユーザ情報を収集して統計処理するサーバ装置に提供するユーザ情報提供ステップと、サーバ装置において、状況情報からパラメータを特徴付ける特徴情報を求めるとともに、その特徴情報ごとにパラメータを統計処理することにより生成されるパラメータに関する情報としての、各特徴情報とパラメータとのセット、そのセットに基づき生成される状況情報から求められる特徴情報に対応するパラメータ、または、各特徴情報に対応する、入力データに応じて自動演算される処理係数から最適な処理係数を予測するためのパラメータ制御データを有するサーバ情報を取得するサーバ情報取得ステップと、サーバ情報にしたがって、データ処理ステップで用いられるパラメータに関する情報を設定する第２の設定ステップと、パラメータに基づいて、パラメータの連続的な変化に応じて出力データの特性を連続的に変化させる処理係数を生成する処理係数生成ステップとを備え、データ処理ステップの処理は、第１の設定ステップの処理により設定されたパラメータ、または、第２の設定ステップの処理により設定されたパラメータに関する情報により生成されたパラメータに対応する処理係数と、入力データとを乗算することにより、その入力データを処理することを特徴とする。
【０００９】
本発明の第１のプログラムは、外部から入力される入力データを処理することにより、複数のユーザにとって、その入力データよりも品質の高い出力データを生成するデータ処理を、コンピュータに実行させるプログラムであって、入力データを、出力データの品質を指定するための所定のパラメータに対応する処理係数で処理し、出力データを生成するデータ処理ステップと、ユーザによりパラメータを入力するときに操作される操作手段の操作に対応して、データ処理ステップで用いられるパラメータを設定する第１の設定ステップと、少なくとも、第１の設定ステップで設定されたパラメータと、そのパラメータがデータ処理ステップにおいて用いられた状況を表す、入力データの少なくとも一部、入力データの属性、もしくは、入力データを再生するか、または、出力データを出力するためにデータ処理を行うデータ処理装置に接続される接続機器の属性を有する状況情報とを含むユーザ情報を、複数のデータ処理装置からユーザ情報を収集して統計処理するサーバ装置に提供するユーザ情報提供ステップと、サーバ装置において、状況情報からパラメータを特徴付ける特徴情報を求めるとともに、その特徴情報ごとにパラメータを統計処理することにより生成されるパラメータに関する情報としての、各特徴情報とパラメータとのセット、そのセットに基づき生成される状況情報から求められる特徴情報に対応するパラメータ、または、各特徴情報に対応する、入力データに応じて自動演算される処理係数から最適な処理係数を予測するためのパラメータ制御データを有するサーバ情報を取得するサーバ情報取得ステップと、サーバ情報にしたがって、データ処理ステップで用いられるパラメータに関する情報を設定する第２の設定ステップと、パラメータに基づいて、パラメータの連続的な変化に応じて出力データの特性を連続的に変化させる処理係数を生成する処理係数生成ステップとを備え、データ処理ステップの処理は、第１の設定ステップの処理により設定されたパラメータ、または、第２の設定ステップの処理により設定されたパラメータに関する情報により生成されたパラメータに対応する処理係数と、入力データとを乗算することにより、その入力データを処理することを特徴とする。
【００１０】
本発明の第１の記録媒体は、外部から入力される入力データを処理することにより、複数のユーザにとって、その入力データよりも品質の高い出力データを生成するデータ処理を、コンピュータに実行させるプログラムが記録されている記録媒体であって、入力データを、出力データの品質を指定するための所定のパラメータに対応する処理係数で処理し、出力データを生成するデータ処理ステップと、ユーザによりパラメータを入力するときに操作される操作手段の操作に対応して、データ処理ステップで用いられるパラメータを設定する第１の設定ステップと、少なくとも、第１の設定ステップで設定されたパラメータと、そのパラメータがデータ処理ステップにおいて用いられた状況を表す、入力データの少なくとも一部、入力データの属性、もしくは、入力データを再生するか、または、出力データを出力するためにデータ処理を行うデータ処理装置に接続される接続機器の属性を有する状況情報とを含むユーザ情報を、複数のデータ処理装置からユーザ情報を収集して統計処理するサーバ装置に提供するユーザ情報提供ステップと、サーバ装置において、状況情報からパラメータを特徴付ける特徴情報を求めるとともに、その特徴情報ごとにパラメータを統計処理することにより生成されるパラメータに関する情報としての、各特徴情報とパラメータとのセット、そのセットに基づき生成される状況情報から求められる特徴情報に対応するパラメータ、または、各特徴情報に対応する、入力データに応じて自動演算される処理係数から最適な処理係数を予測するためのパラメータ制御データを有するサーバ情報を取得するサーバ情報取得ステップと、サーバ情報にしたがって、データ処理ステップで用いられるパラメータに関する情報を設定する第２の設定ステップと、パラメータに基づいて、パラメータの連続的な変化に応じて出力データの特性を連続的に変化させる処理係数を生成する処理係数生成ステップとを備え、データ処理ステップの処理は、第１の設定ステップの処理により設定されたパラメータ、または、第２の設定ステップの処理により設定されたパラメータに関する情報により生成されたパラメータに対応する処理係数と、入力データとを乗算することにより、その入力データを処理するプログラムが記録されていることを特徴とする。
【００１１】
本発明の第２のデータ処理装置は、少なくとも、入力データを、複数のユーザにとって、その入力データよりも品質の高い出力データの品質を指定するための所定のパラメータに対応する、パラメータに基づいて生成されたパラメータの連続的な変化に応じて出力データの特性を連続的に変化させる処理係数で処理し、出力データを生成するユーザ端末で用いられるパラメータと、そのパラメータがユーザ端末において用いられた状況を表す、入力データの少なくとも一部、入力データの属性、もしくは、入力データを再生するか、または、出力データを出力するためにユーザ端末に接続される接続機器の属性を有する状況情報とを含むユーザ情報を、複数のユーザ端末から取得するユーザ情報取得手段と、ユーザ情報に含まれる状況情報から、パラメータを特徴づける特徴情報を求めるとともに、その特徴情報ごとにパラメータを統計処理することにより、各特徴情報に、パラメータに関する情報としての、各特徴情報とパラメータとのセット、そのセットに基づき生成される状況情報から求められる特徴情報に対応するパラメータ、または、各特徴情報に対応する、入力データに応じて自動演算される処理係数から最適な処理係数を予測するためのパラメータ制御データを対応付ける特徴づけ手段と、少なくとも、特徴情報に対応付けられたパラメータに関する情報を含むサーバ情報を、ユーザ端末に提供するサーバ情報提供手段とを備えることを特徴とする。
【００１２】
本発明の第２のデータ処理方法は、少なくとも、入力データを、複数のユーザにとって、その入力データよりも品質の高い出力データの品質を指定するための所定のパラメータに対応する、パラメータに基づいて生成されたパラメータの連続的な変化に応じて出力データの特性を連続的に変化させる処理係数で処理し、出力データを生成するユーザ端末で用いられるパラメータと、そのパラメータがユーザ端末において用いられた状況を表す、入力データの少なくとも一部、入力データの属性、もしくは、入力データを再生するか、または、出力データを出力するためにユーザ端末に接続される接続機器の属性を有する状況情報とを含むユーザ情報を、複数のユーザ端末から取得するユーザ情報取得ステップと、ユーザ情報に含まれる状況情報から、パラメータを特徴づける特徴情報を求めるとともに、その特徴情報ごとにパラメータを統計処理することにより、各特徴情報に、パラメータに関する情報としての、各特徴情報とパラメータとのセット、そのセットに基づき生成される状況情報から求められる特徴情報に対応するパラメータ、または、各特徴情報に対応する、入力データに応じて自動演算される処理係数から最適な処理係数を予測するためのパラメータ制御データを対応付ける特徴づけステップと、少なくとも、特徴情報に対応付けられたパラメータに関する情報を含むサーバ情報を、ユーザ端末に提供するサーバ情報提供ステップとを備えることを特徴とする。
【００１３】
本発明の第２のプログラムは、コンピュータに実行させるプログラムであって、少なくとも、入力データを、複数のユーザにとって、その入力データよりも品質の高い出力データの品質を指定するための所定のパラメータに対応する、パラメータに基づいて生成されたパラメータの連続的な変化に応じて出力データの特性を連続的に変化させる処理係数で処理し、出力データを生成するユーザ端末で用いられるパラメータと、そのパラメータがユーザ端末において用いられた状況を表す、入力データの少なくとも一部、入力データの属性、もしくは、入力データを再生するか、または、出力データを出力するためにユーザ端末に接続される接続機器の属性を有する状況情報とを含むユーザ情報を、複数のユーザ端末から取得するユーザ情報取得ステップと、ユーザ情報に含まれる状況情報から、パラメータを特徴づける特徴情報を求めるとともに、その特徴情報ごとにパラメータを統計処理することにより、各特徴情報に、パラメータに関する情報としての、各特徴情報とパラメータとのセット、そのセットに基づき生成される状況情報から求められる特徴情報に対応するパラメータ、または、各特徴情報に対応する、入力データに応じて自動演算される処理係数から最適な処理係数を予測するためのパラメータ制御データを対応付ける特徴づけステップと、少なくとも、特徴情報に対応付けられたパラメータに関する情報を含むサーバ情報を、ユーザ端末に提供するサーバ情報提供ステップとを備えることを特徴とする。
【００１４】
本発明の第２の記録媒体は、コンピュータに実行させるプログラムが記録されている記録媒体であって、少なくとも、入力データを、複数のユーザにとって、その入力データよりも品質の高い出力データの品質を指定するための所定のパラメータに対応する、パラメータに基づいて生成されたパラメータの連続的な変化に応じて出力データの特性を連続的に変化させる処理係数で処理し、出力データを生成するユーザ端末で用いられるパラメータと、そのパラメータがユーザ端末において用いられた状況を表す、入力データの少なくとも一部、入力データの属性、もしくは、入力データを再生するか、または、出力データを出力するためにユーザ端末に接続される接続機器の属性を有する状況情報とを含むユーザ情報を、複数のユーザ端末から取得するユーザ情報取得ステップと、ユーザ情報に含まれる状況情報から、パラメータを特徴づける特徴情報を求めるとともに、その特徴情報ごとにパラメータを統計処理することにより、各特徴情報に、パラメータに関する情報としての、各特徴情報とパラメータとのセット、そのセットに基づき生成される状況情報から求められる特徴情報に対応するパラメータ、または、各特徴情報に対応する、入力データに応じて自動演算される処理係数から最適な処理係数を予測するためのパラメータ制御データを対応付ける特徴づけステップと、少なくとも、特徴情報に対応付けられたパラメータに関する情報を含むサーバ情報を、ユーザ端末に提供するサーバ情報提供ステップとを備えるプログラムが記録されていることを特徴とする。
【００１５】
本発明のデータ処理システムは、外部から入力される入力データを処理することにより、複数のユーザにとって、その入力データよりも品質の高い出力データを生成する複数のユーザ端末と、複数のユーザ端末から出力データに関する情報を収集して統計処理するサーバ装置とからなるデータ処理システムであって、複数のユーザ端末それぞれは、入力データを、出力データの品質を指定するための所定のパラメータに対応する処理係数で処理し、出力データを生成するデータ処理手段と、ユーザによりパラメータを入力するときに操作される操作手段の操作に対応して、データ処理手段で用いられるパラメータを設定する第１の設定手段と、少なくとも、第１の設定手段で設定されたパラメータと、そのパラメータがデータ処理手段において用いられた状況を表す、入力データの少なくとも一部、入力データの属性、もしくは、入力データを再生するか、または、出力データを出力するためにユーザ端末に接続される接続機器の属性を有する状況情報とを含むユーザ情報を、サーバ装置に提供するユーザ情報提供手段と、サーバ装置において、状況情報からパラメータを特徴付ける特徴情報を求めるとともに、その特徴情報ごとにパラメータを統計処理することにより生成されるパラメータに関する情報としての、各特徴情報とパラメータとのセット、そのセットに基づき生成される状況情報から求められる特徴情報に対応するパラメータ、または、各特徴情報に対応する、入力データに応じて自動演算される処理係数から最適な処理係数を予測するためのパラメータ制御データを有するサーバ情報を取得するサーバ情報取得手段と、サーバ情報にしたがって、データ処理手段で用いられるパラメータに関する情報を設定する第２の設定手段と、パラメータに基づいて、パラメータの連続的な変化に応じて出力データの特性を連続的に変化させる処理係数を生成する処理係数生成手段とを有し、データ処理手段は、第１の設定手段により設定されたパラメータ、または、第２の設定手段により設定されたパラメータに関する情報により生成されたパラメータに対応する処理係数と、入力データとを乗算することにより、その入力データを処理し、サーバ装置は、ユーザ情報を、複数のユーザ端末から取得するユーザ情報取得手段と、ユーザ情報に含まれる状況情報から、パラメータを特徴づける特徴情報を求めるとともに、その特徴情報ごとにパラメータを統計処理することにより、各特徴情報に、パラメータに関する情報を対応付ける特徴づけ手段と、少なくとも、特徴情報に対応付けられたパラメータに関する情報を含むサーバ情報を、ユーザ端末に提供するサーバ情報提供手段とを有することを特徴とする。
【００１６】
本発明の第１のデータ処理装置およびデータ処理方法、並びにプログラムにおいては、外部から入力される入力データが、複数のユーザにとって、その入力データよりも品質の高い出力データの品質を指定するための所定のパラメータに対応する処理係数で処理され、出力データが生成され、ユーザによりパラメータを入力するときに操作される操作手段の操作に対応して、パラメータが設定される。また、少なくとも、その設定されたパラメータと、そのパラメータが用いられた状況を表す、入力データの少なくとも一部、入力データの属性、もしくは、入力データを再生するか、または、出力データを出力するためにデータ処理装置に接続される接続機器の属性を有する状況情報とを含むユーザ情報が、複数のデータ処理装置からユーザ情報を収集して統計処理するサーバ装置に提供され、サーバ装置において、状況情報からパラメータを特徴付ける特徴情報を求めるとともに、その特徴情報ごとにパラメータを統計処理することにより生成されるパラメータに関する情報としての、各特徴情報とパラメータとのセット、そのセットに基づき生成される状況情報から求められる特徴情報に対応するパラメータ、または、各特徴情報に対応する、入力データに応じて自動演算される処理係数から最適な処理係数を予測するためのパラメータ制御データを有するサーバ情報が取得される。さらに、サーバ情報にしたがって、パラメータに関する情報が設定され、パラメータに基づいて、パラメータの連続的な変化に応じて出力データの特性を連続的に変化させる処理係数が生成される。なお、入力データは、操作手段の操作に対応して設定されたパラメータ、または、パラメータに関する情報により生成されたパラメータに対応する処理係数と、入力データとを乗算することにより処理される。
【００１７】
本発明の第２のデータ処理装置およびデータ処理方法、並びにプログラムにおいては、少なくとも、入力データを、複数のユーザにとって、その入力データよりも品質の高い出力データの品質を指定するための所定のパラメータに対応する、パラメータに基づいて生成されたパラメータの連続的な変化に応じて出力データの特性を連続的に変化させる処理係数で処理し、出力データを生成するユーザ端末で用いられるパラメータと、そのパラメータがユーザ端末において用いられた状況を表す、入力データの少なくとも一部、入力データの属性、もしくは、入力データを再生するか、または、出力データを出力するためにユーザ端末に接続される接続機器の属性を有する状況情報とを含むユーザ情報が、複数のユーザ端末から取得される。また、ユーザ情報に含まれる状況情報から、パラメータを特徴づける特徴情報が求められるとともに、その特徴情報ごとにパラメータを統計処理することにより、各特徴情報に、パラメータに関する情報としての、各特徴情報とパラメータとのセット、そのセットに基づき生成される状況情報から求められる特徴情報に対応するパラメータ、または、各特徴情報に対応する、入力データに応じて自動演算される処理係数から最適な処理係数を予測するためのパラメータ制御データが対応付けられる。そして、少なくとも、特徴情報に対応付けられたパラメータに関する情報を含むサーバ情報が、ユーザ端末に提供される。
【００１８】
本発明のデータ処理システムにおいては、外部から入力される入力データを処理することにより、複数のユーザにとって、その入力データよりも品質の高い出力データを生成する複数のユーザ端末それぞれにおいて、入力データが、出力データの品質を指定するための所定のパラメータに対応する処理係数で処理され、出力データが生成され、ユーザによりパラメータを入力するときに操作される操作手段の操作に対応して、パラメータが設定される。また、少なくとも、その設定されたパラメータと、そのパラメータが用いられた状況を表す、入力データの少なくとも一部、入力データの属性、もしくは、入力データを再生するか、または、出力データを出力するためにユーザ端末に接続される接続機器の属性を有する状況情報とを含むユーザ情報が、サーバ装置に提供される。さらに、サーバ装置において、状況情報からパラメータを特徴付ける特徴情報を求めるとともに、その特徴情報ごとにパラメータを統計処理することにより生成されるパラメータに関する情報としての、各特徴情報とパラメータとのセット、そのセットに基づき生成される状況情報から求められる特徴情報に対応するパラメータ、または、各特徴情報に対応する、入力データに応じて自動演算される処理係数から最適な処理係数を予測するためのパラメータ制御データを有するサーバ情報が取得され、そのサーバ情報にしたがって、パラメータに関する情報が設定され、パラメータに基づいて、パラメータの連続的な変化に応じて出力データの特性を連続的に変化させる処理係数が生成される。なお、入力データは、操作手段の操作に対応して設定されたパラメータ、または、パラメータに関する情報により生成されたパラメータに対応する処理係数と、入力データとを乗算することにより処理される。サーバ装置では、ユーザ情報が、複数のユーザ端末から取得され、ユーザ情報に含まれる状況情報から、パラメータを特徴づける特徴情報が求められるとともに、その特徴情報ごとにパラメータを統計処理することにより、各特徴情報に、パラメータに関する情報が対応付けられる。そして、少なくとも、特徴情報に対応付けられたパラメータに関する情報を含むサーバ情報が、ユーザ端末に提供される。
【００１９】
【発明の実施の形態】
図１は、本発明を適用した放送システムの一実施の形態の構成例を示している。
【００２０】
放送局１では、例えば、テレビジョン放送信号によるテレビジョン放送が行われており、そのテレビジョン放送信号としての電波は、各ユーザが所有するユーザ端末２1乃至２4で受信される。
【００２１】
ここで、図１の実施の形態では、４台のユーザ端末２1乃至２4を図示してあるが、ユーザ端末は、４台に限定されるものではなく、任意の複数台数を設けることができる。
【００２２】
また、以下、適宜、ユーザ端末２1乃至２4を、特に区別する必要がない限り、ユーザ端末２と記載する。
【００２３】
ユーザ端末２では、放送局１から受信したテレビジョン放送信号に対して必要な処理が施され、これにより、そのテレビジョン放送信号に対応する画像が表示されるとともに、音声が出力される。
【００２４】
また、ユーザ端末２では、後述するように、ノイズ除去や解像度向上等の画質調整のための画像処理が行われるようになっている。さらに、ユーザ端末２には、その画像処理におけるパラメータを、ユーザが入力するための、後述する図２に示すリモコン（リモートコマンダ）１０が付属しており、ユーザ端末２では、画像処理が、ユーザがリモコン１０を操作することにより入力したパラメータに基づいて行われる。
【００２５】
ユーザ端末２は、上述したように、放送局１から送信されてくるテレビジョン放送信号に関係する処理を行う他、ユーザが入力したパラメータを含むユーザ情報を、例えば、公衆網や、インターネット、ＣＡＴＶ網、その他の伝送媒体（図示せず）を介して、サービス提供会社が所有する管理サーバ３に送信する。
【００２６】
また、ユーザ端末２は、管理サーバ３から、例えば、公衆網や、インターネット、ＣＡＴＶ網、衛星回線、その他の伝送媒体を介して送信されているサーバ情報を受信し、そのサーバ情報に含まれる、画像処理のパラメータに関する情報にしたがい、その画像処理に用いるパラメータを設定し、画像処理を行う。
【００２７】
サービス提供会社が所有する管理サーバ３は、複数のユーザ端末２から送信されてくるユーザ情報を受信し、統計処理を行うことで、各ユーザのユーザ端末２において適切な画像処理が行われるパラメータを設定するための、そのパラメータに関する情報を求める。さらに、管理サーバ３は、そのパラメータに関する情報を含むサーバ情報を、伝送媒体を介して、ユーザ端末２に送信する。
【００２８】
なお、管理サーバ３は、ユーザ端末２から管理サーバ３へのユーザ情報の提供や、管理サーバ３からユーザ端末２へのサーバ情報の提供に対して、必要に応じて課金処理を行う。
【００２９】
次に、図２は、ユーザ端末２に付属するリモコン１０の構成例を示している。
【００３０】
リモコン１０の上部には、電源ボタン１１が設けられており、電源ボタン１１は、ユーザ端末２の電源をオン／オフするときに操作される。電源ボタン１１の下部には、ファンクションボタン１２が設けられており、ファンクションボタン１２は、オフタイマをセットする場合や、いわゆるチャイルドロックの設定を行う場合等に操作される。
【００３１】
ファンクションボタン１２の下部には、画質調整つまみ１３が設けられており、画質調整つまみ１３は、ユーザ端末２で行われる画像処理のパラメータを調整するときに操作される。画質調整つまみ１３の下部には、要求ボタン１４と提供ボタン１５が設けられている。要求ボタン１４は、管理サーバ３に対して、サーバ情報を要求するときに操作され、提供ボタン１５は、管理サーバ３に対して、ユーザ情報を提供するときに操作される。
【００３２】
要求ボタン１４および管理ボタン１５の下部には、チャンネル選択ボタン群１６が設けられている。チャンネル選択ボタン群１６は、テレビジョン放送のチャンネルに対応する複数のボタンから構成されており、チャンネルを直接選択するときに、そのチャンネルに対応するボタンが操作される。
【００３３】
チャンネル選択ボタン群１６の下部には、ボリュームボタン１７とチャンネルボタン１８が設けられている。ボリュームボタン１７は、ユーザ端末２から出力される音の音量を大きくするとき、または小さくするときに操作される。チャンネルボタン１８は、ユーザ端末２で受信するテレビジョン放送のチャンネルを変更するときに操作される。
【００３４】
ユーザがリモコン１０を操作すると、リモコン１０は、その操作に対応した操作信号としての、例えば、赤外線を出射する。この赤外線は、ユーザ端末２で受信され、ユーザ端末２は、その受信した赤外線としての操作信号に対応して処理を行う。
【００３５】
なお、ユーザ端末２とリモコン１０との通信方式は、赤外線によるものに限定されるものではなく、その他、例えば、ブルートゥース（登録商標）方式等を採用することも可能である。
【００３６】
次に、図３は、本実施の形態が支援するビジネスモデルの例を示している。
【００３７】
ユーザは、リモコン１０の画質調整つまみ１３を操作することにより、ユーザ端末２において、自身にとって適切な画像処理が行われるパラメータを設定し、そのパラメータを含むユーザ情報を、サービス提供会社に提供する。
【００３８】
サービス提供会社は、各ユーザから提供されるユーザ情報を統計処理することにより、各ユーザのユーザ端末２において適切な画像処理が行われるパラメータを設定するための、そのパラメータに関する情報を求める。さらに、サービス提供会社は、そのパラメータに関する情報を含むサーバ情報を、ユーザに提供し、ユーザ側では、ユーザ端末２において、サーバ情報にしたがい、画像処理のためのパラメータが設定される。
【００３９】
従って、ユーザ端末２では、サーバ情報を受信することによって、画質調整つまみ１３を操作しなくても、自身にとって適切な画質が得られるような画像処理が行われるパラメータが設定されるので、画質の適切な調整が、ユーザに煩わしさを感じさせることなく行われる。その結果、ユーザは、その利便性から、ユーザ端末２を手放しがたくなり、例えば、買い換え時において、ユーザ端末２の後続製品を購入するケースが増大することが予想される。即ち、いわば、ユーザの囲い込みが可能となる。
【００４０】
また、サービス提供会社においては、ユーザによるユーザ情報の提供に対する対価としての情報料の支払いを、銀行におけるユーザの銀行口座を介して行うようにすることが可能である。この場合、ユーザによるユーザ情報の提供を促進することが可能となり、サービス提供会社には、多数のユーザ情報が提供され、その結果、各ユーザにとってより適切なパラメータに関する情報を求めることが可能となる。
【００４１】
さらに、サービス提供会社では、ユーザへのサーバ情報の提供に対する対価としてのサービス提供料の徴収を、銀行やクレジット会社におけるユーザの口座を介して行うようにすることが可能である。この場合、ユーザは、サービス提供料を支払うことによって、自分自身で、画質調整つまみ１３を操作せずに、自身にとって適切な画質の画像を視聴することができる。一方、サービス提供会社は、サーバ情報の提供を、ビジネスとして行うことが可能となる。
【００４２】
なお、サービス提供会社からのサーバ情報の提供は、無料または有料のいずれで行うことも可能である。
【００４３】
また、サーバ情報の提供は、その他、例えば、サービス提供料を支払ったユーザや、ユーザ端末２を購入して使用を開始したばかりのユーザ、ユーザ情報を頻繁に提供してくるユーザ等に対してのみ、あるいは、これらのユーザに優先的に行うことも可能である。
【００４４】
なお、本実施の形態では、ユーザのユーザ端末２から、サービス提供会社の管理サーバ３に対して、ユーザ情報を、伝送媒体を介して送信することにより、その提供を行うようにしたが、ユーザ情報の提供は、例えば、ユーザ側において、半導体メモリその他の記録（記憶）媒体に、ユーザ情報を記録（記憶）し、その記録媒体を郵送等することによって行うことも可能である。サービス提供会社からユーザ端末２に対するサーバ情報の提供も、同様に、記録媒体にサーバ情報を記録して郵送等することによって行うことが可能である。
【００４５】
次に、図４は、図１のユーザ端末２の構成例を示している。
【００４６】
放送受信部２１は、放送局１から送信されてくる放送波としてのテレビジョン放送信号を受信する。さらに、放送受信部２１は、制御部２４から指令されたチャンネルの検波、復調を行い、その結果得られるベースバンドの画像データおよび音声データを、データ処理部２２を介して、出力部２３に供給する。
【００４７】
データ処理部２２は、放送受信部２１が出力する画像データと音声データのうち、例えば、画像データを対象に、その画質を調整するための画像処理を行い、出力部２３に供給する。
【００４８】
なお、データ処理部２２には、制御部２４から、ユーザがリモコン１０の画質調整つまみ１３を操作することによって入力されるパラメータが供給されるようになっており、データ処理部２２は、そのパラメータに基づいて、画像処理を行う。また、データ処理部２２には、制御部２４から、管理サーバ３が送信してくるサーバ情報に含まれるパラメータに関する情報が供給されるようになっており、データ処理部２２は、そのパラメータに関する情報に基づいて、画像処理を行う。
【００４９】
さらに、データ処理部２２は、ユーザがリモコン１０の画質調整つまみ１３を操作することによって入力されたパラメータを、必要に応じて、制御部２４に供給する。
【００５０】
出力部２３は、例えば、ＣＲＴ(Cathode Ray Tube)や液晶パネル等のディスプレイとスピーカ（いずれも図示せず）等から構成され、データ処理部２２を介して供給される画像データを表示するとともに、音声データを出力（放音）する。
【００５１】
制御部２４は、メモリ２５、リモコン処理部２６、情報提供部２７、情報要求部２８、および情報分離部２９等で構成され、各ブロックを制御する。
【００５２】
即ち、メモリ２５は、制御部２４が各種の処理を行うのに必要なデータを記憶する。リモコン処理部２６は、リモコン１０からの操作信号としての赤外線を受光し、光電変換その他の必要な処理を行う。情報提供部２７は、ユーザ情報を提供するのに必要な情報（例えば、データ処理部２２に設定されているパラメータなど）を取得（生成）し、ユーザ情報生成部３１に供給する。情報要求部２８は、サーバ情報を要求するのに必要な情報を取得し、ユーザ情報生成部３１に供給する。情報分離部２９は、受信処理部３３が出力するサーバ情報から必要な情報を分離し、メモリ２５に記憶等させる。
【００５３】
なお、制御部２４は、その他、例えば、リモコン１０から、チャンネルの選択を指令する操作信号を受信した場合には、その操作信号に対応するチャンネルのテレビジョン放送信号を検波、復調するように、放送受信部２１を制御する。
【００５４】
また、制御部２４は、リモコン１０から、画質調整つまみ１３の操作に対応する操作信号を受信した場合、その操作信号に対応するパラメータを、データ処理部２２に供給して設定する。この場合、データ処理部２２では、制御部２４によって設定されたパラメータに基づいて画像処理が行われる。
【００５５】
ユーザ情報生成部３１は、情報提供部２７または情報要求部２８から供給される情報を所定のフォーマットに配置したユーザ情報を生成し、送信処理部３２に供給する。
【００５６】
送信処理部３２は、ユーザ情報生成部３１から供給されるユーザ情報に対して、変調その他の必要な処理を施し、管理サーバ３に送信する。
【００５７】
受信処理部３３は、管理サーバ３から送信されてくるサーバ情報を受信し、復調その他の必要な処理を施し、制御部２４の情報分離部２９に供給する。
【００５８】
次に、図５のフローチャートを参照して、図４のユーザ端末２における、ユーザ情報とサーバ情報に関係する処理について説明する。
【００５９】
まず最初に、ステップＳ１において、制御部２４は、ユーザが画質調整つまみ１３を操作したかどうかを判定する。ステップＳ１において、ユーザが画質調整つまみ１３を操作したと判定された場合、即ち、リモコン処理部２６が、リモコン１０から、画質調整つまみ１３の操作に対応する操作信号を受信した場合、ステップＳ２に進み、制御部２４は、その操作信号に対応したパラメータ（画質調整パラメータ）を、データ処理部２２に供給して設定し、ステップＳ１に戻る。従って、この場合、データ処理部２２では、その後、ステップＳ２で設定されたパラメータに基づいて、画像処理（データ処理）が行われる。
【００６０】
また、ステップＳ１において、ユーザが画質調整つまみ１３を操作していないと判定された場合、ステップＳ３に進み、受信処理部３３は、管理サーバ３からサーバ情報が送信されてきたかどうかを判定する。ステップＳ３において、サーバ情報が送信されてきたと判定された場合、受信処理部３３は、そのサーバ情報を受信し、情報分離部２９に供給して、ステップＳ４に進む。
【００６１】
ステップＳ４では、情報分離部２９は、サーバ情報から、そこに含まれるパラメータに関する情報を分離し、データ処理部２２に供給して、ステップＳ１に戻る。これにより、データ処理部２２では、サーバ情報に含まれているパラメータに関する情報にしたがい、パラメータが設定され、その後、この設定されたパラメータに基づいて、画像処理が行われる。
【００６２】
また、ステップＳ３において、サーバ情報を受信していないと判定された場合、ステップＳ５に進み、制御部２４は、後述する要求判定処理（図６）を行うことにより、管理サーバ３に対して、サーバ情報を要求するかどうかを判定する。
【００６３】
ステップＳ５において、管理サーバ３に対して、サーバ情報を要求すると判定された場合、ステップＳ６に進み、情報要求部２８は、サーバ情報を要求するのに必要な情報を取得（収集）し、ユーザ情報生成部３１に供給して、ステップＳ７に進む。
【００６４】
ここで、例えば、メモリ２５は、ユーザ端末２に固有のユーザＩＤ(Identification)を記憶しており、情報要求部２８は、そのユーザＩＤ等を、サーバ情報を要求するのに必要な情報として取得する。さらに、情報要求部２８は、例えば、データ処理部２２において、そこに設定されているパラメータが用いられている状況を表す状況情報を取得する。なお、状況情報としては、例えば、データ処理部２２で画像処理の対象となっている画像データの少なくとも一部や、その画像データの内容やジャンルを表す情報等を採用することが可能であり、情報要求部２８は、状況情報を、例えば、データ処理部２２から取得する。ここで、画像データの内容を表す情報としては、例えば、その画像データをコンテンツとする番組のタイトル（番組名）や、その番組に付されたユニークなＩＤなどがある。また、画像データのジャンルを表す情報としては、例えば、その画像データをコンテンツとする番組が、例えば、ニュース番組や、スポーツ番組、映画番組であるといった情報などがある。
【００６５】
ステップＳ７では、ユーザ情報生成部３１は、情報要求部２８から供給される情報を配置したユーザ情報を生成し、さらに、そのユーザ情報に要求フラグを配置する。ここで、要求フラグは、サーバ情報を要求するかどうかを表す、例えば１ビットのフラグであり、サーバ情報を要求する場合には、０または１のうちの、例えば１とされる。
【００６６】
ユーザ情報生成部３１は、ステップＳ７において、ユーザ情報を生成すると、そのユーザ情報を、送信処理部３２に供給して、ステップＳ８に進む。ステップＳ８では、送信処理部３２は、ユーザ情報生成部３１からのユーザ情報を、管理サーバ３に送信し、ステップＳ１に戻る。
【００６７】
ここで、管理サーバ３は、上述のような要求フラグが１になっているユーザ情報を、ユーザ端末２から受信すると、そのユーザ端末２に対して、後述するように、サーバ情報を送信する。
【００６８】
一方、ステップＳ５において、管理サーバ３に対して、サーバ情報を要求しないと判定された場合、ステップＳ９に進み、制御部２４は、後述する提供判定処理（図７）を行うことにより、管理サーバ３に対して、ユーザ情報を提供するかどうかを判定する。
【００６９】
ステップＳ９において、管理サーバ３に対して、ユーザ情報を提供しないと判定された場合、ステップＳ１に戻り、以下、同様の処理を繰り返す。
【００７０】
また、ステップＳ９において、管理サーバ３に対して、ユーザ情報を提供すると判定された場合、ステップＳ１０に進み、情報提供部２７は、ユーザ情報を提供するのに必要な情報を取得（収集）し、ユーザ情報生成部３１に供給して、ステップＳ１１に進む。
【００７１】
即ち、情報提供部２７は、ユーザＩＤや状況情報を、ユーザ情報を提供するのに必要な情報として取得する。さらに、情報提供部２７は、データ処理部２２から、そこに設定されているパラメータ等も、ユーザ情報を提供するのに必要な情報として取得する。
【００７２】
ステップＳ１１では、ユーザ情報生成部３１は、情報提供部２７から供給される情報を配置したユーザ情報を生成し、さらに、そのユーザ情報に提供フラグを配置する。ここで、提供フラグは、ユーザ情報を提供するかどうかを表す、例えば１ビットのフラグであり、ユーザ情報を提供する場合には、０または１のうちの、例えば１とされる。
【００７３】
ユーザ情報生成部３１は、ステップＳ１１において、ユーザ情報を生成すると、そのユーザ情報を、送信処理部３２に供給して、ステップＳ８に進む。ステップＳ８では、送信処理部３２は、ユーザ情報生成部３１からのユーザ情報を、管理サーバ３に送信し、ステップＳ１に戻る。
【００７４】
次に、図６のフローチャートを参照して、図５のステップＳ５で行われる、サーバ情報を要求するかどうかを判定するための要求判定処理について説明する。
【００７５】
要求判定処理では、まず最初に、ステップＳ２１において、制御部２４は、ユーザがリモコン１０の要求ボタン１４を操作したかどうかを判定する。
【００７６】
ステップＳ２１において、要求ボタン１４が操作されていないと判定された場合、ステップＳ２２に進み、制御部２４は、図示せぬタイマの値が、所定の閾値より大（以上）になっているかどうかを判定する。
【００７７】
ここで、タイマは、要求フラグが、サーバ情報を要求することを表す、例えば１とされるときに、後述するステップＳ２４において、例えば０にリセットされるようになっている。上述したように、要求フラグが１の場合は、ユーザ端末２から管理サーバ３に対して、サーバ情報が要求されるので、タイマの値が所定の閾値より大であるかどうかということは、サーバ情報が前回要求されてから所定の閾値に対応する時間が経過したかどうかということと等価である。
【００７８】
ステップＳ２２において、タイマの値が、所定の閾値より大になっていないと判定された場合、即ち、要求ボタン１４の操作も行われていないし、サーバ情報が前回要求されてから所定の閾値に相当する時間も経過していない場合、ステップＳ２３に進み、制御部２４は、要求フラグに、サーバ情報を要求しないことを表す、例えば０をセットし、リターンする。
【００７９】
ここで、要求フラグが０の場合、図５のステップＳ５では、サーバ情報を要求しないと判定される。
【００８０】
一方、ステップＳ２１において、要求ボタン１４が操作されたと判定された場合、即ち、ユーザが要求ボタン１４を操作し、その操作に対応する操作信号が、リモコン処理部２６で受信された場合、ステップＳ２４に進み、制御部２４は、タイマをリセットし、ステップＳ２５に進む。ステップＳ２５では、制御部２４は、要求フラグに、サーバ情報を要求することを表す、例えば１をセットし、リターンする。
【００８１】
ここで、要求フラグが１の場合、図５のステップＳ５では、サーバ情報を要求すると判定される。
【００８２】
また、ステップＳ２２において、タイマの値が、所定の閾値より大になっていると判定された場合、即ち、サーバ情報が前回要求されてから所定の閾値に相当する時間が経過している場合、ステップＳ２４，Ｓ２５に順次進み、以下、上述した処理が行われ、リターンする。従って、要求ボタン１４が操作された場合の他、サーバ情報が前回要求されてから所定の閾値に相当する時間が経過している場合も、図５のステップＳ５では、サーバ情報を要求すると判定される。
【００８３】
なお、図６の実施の形態では、要求ボタン１４が操作された場合と、サーバ情報が前回要求されてから所定の時間が経過した場合に、サーバ情報を要求することとなるが、サーバ情報の要求は、その他、例えば、要求ボタン１４が操作された場合にのみ、あるいは、サーバ情報が前回要求されてから所定の時間が経過した場合にのみ行うようにすることが可能である。また、サーバ情報は、ユーザ端末２から要求するのではなく、管理サーバ３から、定期的または不定期に送信するようにすることも可能である。
【００８４】
次に、図７のフローチャートを参照して、図５のステップＳ９で行われる、ユーザ情報を提供するかどうかを判定するための提供判定処理について説明する。
【００８５】
提供判定処理では、まず最初に、ステップＳ３１において、制御部２４は、ユーザがリモコン１０の提供ボタン１５を操作したかどうかを判定する。
【００８６】
ステップＳ３１において、提供ボタン１５が操作されていないと判定された場合、ステップＳ３２に進み、制御部２４は、提供フラグに、ユーザ情報を提供しないことを表す、例えば０をセットし、リターンする。
【００８７】
ここで、提供フラグが０の場合、図５のステップＳ９では、ユーザ情報を提供しないと判定される。
【００８８】
一方、ステップＳ３１において、提供ボタン１５が操作されたと判定された場合、即ち、ユーザが提供ボタン１５を操作し、その操作に対応する操作信号が、リモコン処理部２６で受信された場合、ステップＳ３３に進み、制御部２４は、提供フラグに、ユーザ情報を提供することを表す、例えば１をセットし、リターンする。
【００８９】
ここで、提供フラグが１の場合、図５のステップＳ９では、ユーザ情報を提供すると判定される。
【００９０】
なお、図７の実施の形態では、提供ボタン１５が操作された場合に、ユーザ情報の提供が行われることとなるが、ユーザ情報の提供は、その他、例えば、ユーザが、画質調整つまみ１３を操作することにより、所望の画質の画像が得られる画像処理が行われるパラメータ（適切なパラメータ）が設定された場合に行うようにすることも可能である。この場合、一般に、ユーザは、出力部２３で表示される画像の画質を見ながら、画質調整つまみ１３を操作するので、例えば、画質調整つまみ１３が所定の時間だけ連続して操作され、その後、その操作が停止された場合には、その画質調整つまみ１３の操作が停止された時点におけるパラメータが、そのユーザにとって適切なパラメータであるということができる。
【００９１】
次に、図８は、ユーザ情報生成部３１で生成されるユーザ情報のフォーマットを示している。
【００９２】
図８の実施の形態においては、ユーザ情報が、その先頭から、ユーザＩＤ、要求フラグ、提供フラグ、状況情報、パラメータ等が順次配置されて構成されている。
【００９３】
次に、図９は、図１の管理サーバ３の構成例を示している。
【００９４】
ユーザ情報受信部４１は、ユーザ端末２から送信されてくるユーザ情報を受信し、復調その他の必要な処理を施して、制御部４２に供給する。
【００９５】
制御部４２は、ユーザ情報受信部４１から供給されるユーザ情報を参照し、そのユーザ情報を、ユーザ情報管理部４３またはサーバ情報提供部４７に供給する。即ち、制御部４２は、ユーザ情報の提供フラグが１になっている場合には、そのユーザ情報を、ユーザ情報管理部４３に供給し、ユーザ情報の要求フラグが１になっている場合には、そのユーザ情報を、サーバ情報提供部４７に供給する。
【００９６】
ユーザ情報管理部４３は、制御部４２から供給される、提供フラグが１になっているユーザ情報を、ユーザ情報データベース４４に登録して管理する。即ち、ユーザ情報管理部４３は、ユーザ情報から、ユーザＩＤ、状況情報、およびパラメータを抽出し、所定の分類を行って、ユーザ情報データベース４４に登録する。
【００９７】
ユーザ情報データベース４４は、ユーザ情報管理部４３から供給される情報を記憶する。
【００９８】
特徴づけ部４５は、ユーザ情報データベース４４に記憶されている状況情報から、同じく、ユーザ情報データベース４４に記憶されているパラメータを特徴づける特徴情報を求めるとともに、その特徴情報によって特徴づけられるパラメータを統計処理することにより、各特徴情報に、パラメータに関する情報を対応付ける。さらに、特徴づけ部４５は、特徴情報と、それに対応付けたパラメータに関する情報のセット（以下、適宜、パラメータ関連情報という）を、パラメータデータベース４６に供給する。
【００９９】
パラメータデータベース４６は、特徴づけ部４５から供給されるパラメータ関連情報を記憶する。
【０１００】
サーバ情報提供部４７は、制御部４２から、要求フラグが１になっているユーザ情報、即ち、サーバ情報を要求するユーザ情報が供給されると、パラメータデータベース４６から、パラメータ関連情報を検索して読み出す。さらに、サーバ情報提供部４７は、パラメータデータベース４６から読み出したパラメータ関連情報を配置したサーバ情報を生成し、サーバ情報送信部４８に供給する。
【０１０１】
サーバ情報送信部４８は、サーバ情報提供部４７から供給されるサーバ情報に対して、変調その他の必要な処理を施し、要求フラグが１になっているユーザ情報に配置されているユーザＩＤによって特定されるユーザのユーザ端末２（ユーザ情報を送信してきたユーザ端末２）に送信する。
【０１０２】
課金処理部４９は、ユーザ情報管理部４３とサーバ情報提供部４７を監視しており、必要に応じて、図３で説明した情報料の支払いとサービス提供料の徴収のための課金処理を行う。即ち、課金処理部４９は、例えば、ユーザ情報管理部４３において、ユーザ情報から抽出されたユーザＩＤ、状況情報、およびパラメータが、ユーザ情報データベース４４に登録された場合、そのユーザＩＤによって特定されるユーザによるユーザ情報の提供回数をカウントする変数（以下、適宜、提供回数変数という）を１だけインクリメントする。そして、課金処理部４９は、例えば、月に１回などの定期的、あるいは不定期に、各ユーザについて、提供回数変数に、ユーザ情報の提供に対する単価を乗算した額を求め、その額を、情報料として、各ユーザの銀行口座に振り込むとともに、提供回数変数を０にリセットする。また、課金処理部４９は、例えば、サーバ情報提供部４７において、ユーザ情報を送信してきたユーザのユーザ端末２に提供するサーバ情報が生成された場合、そのサーバ情報が提供されたユーザ（ユーザ情報に配置されたユーザＩＤによって特定される）によるサーバ情報の要求回数をカウントする変数（以下、適宜、要求回数変数という）を１だけインクリメントする。そして、課金処理部４９は、例えば、月に１回などの定期的、あるいは不定期に、各ユーザについて、要求回数変数に、サーバ情報の提供に対する単価を乗算した額を求め、その額を、サービス提供料として、各ユーザの銀行口座やクレジット会社の口座から引き落とすとともに、要求回数変数を０にリセットする。
【０１０３】
なお、課金処理部４９における課金処理には、ユーザの銀行口座番号やクレジットカードの番号等の情報が必要となるが、これらの情報は、あらかじめ、何らかの方法で、各ユーザから管理サーバ３を所有するサービス提供会社に提供されているものとする。
【０１０４】
また、上述の場合には、要求回数に比例した額のサービス提供料を、ユーザから徴収するようにしたが、サービス提供料は、その他、例えば、定額とすることが可能である。さらに、サービス提供料や情報料は、ユーザによる管理サーバ３の利用期間や利用頻度等に応じて可変にすることも可能である。
【０１０５】
次に、図１０のフローチャートを参照して、図９の管理サーバ３の処理について説明する。
【０１０６】
まず最初に、ステップＳ４１において、ユーザ情報受信部４１は、ユーザ端末２からユーザ情報が送信されてきたかどうかを判定し、送信されてきていないと判定した場合、ステップＳ４１に戻る。
【０１０７】
また、ステップＳ４１において、ユーザ情報が送信されてきたと判定された場合、ユーザ情報受信部４１は、そのユーザ情報を受信し、制御部４２に供給して、ステップＳ４２に進む。
【０１０８】
ステップＳ４２では、制御部４２は、ユーザ情報受信部４１から供給されたユーザ情報を参照し、提供フラグまたは要求フラグのうちのいずれが１になっているかを判定する。
【０１０９】
ステップＳ４２において、ユーザ情報の提供フラグが１になっていると判定された場合、制御部４２は、そのユーザ情報を、ユーザ情報管理部４３に供給して、ステップＳ４３に進む。
【０１１０】
ステップＳ４３では、ユーザ情報管理部４３は、制御部４２から供給される、提供フラグが１になっているユーザ情報から、ユーザＩＤ、状況情報、およびパラメータを抽出し、所定の分類を行って、ユーザ情報データベース４４に供給して登録することにより、ユーザ情報データベース４４の更新処理を行う。その後、ステップＳ４４に進み、課金処理部４９は、ユーザからのユーザ情報の提供に対する対価としての情報料の支払いのための課金処理を行い、ステップＳ４５に進む。
【０１１１】
ステップＳ４５では、特徴づけ部４５が、ユーザ情報データベース４４に記憶されている状況情報から、同じく、ユーザ情報データベース４４に記憶されているパラメータを特徴づける特徴情報を求めるとともに、その特徴情報によって特徴づけられるパラメータを統計処理することにより、各特徴情報に、パラメータに関する情報を対応付け、ステップＳ４６に進む。
【０１１２】
ステップＳ４６では、特徴づけ部４５は、特徴情報と、それに対応付けたパラメータに関する情報のセットであるパラメータ関連情報によって、パラメータデータベース４６の記憶内容を更新し、ステップＳ４１に戻る。
【０１１３】
一方、ステップＳ４２において、ユーザ情報の要求フラグが１になっていると判定された場合、制御部４２は、そのユーザ情報を、サーバ情報提供部４７に供給して、ステップＳ４７に進む。
【０１１４】
ステップＳ４７では、サーバ情報提供部４７が、必要に応じて、制御部４２から供給されたユーザ情報に対して適切なパラメータ関連情報を、パラメータデータベース４６から検索する。さらに、サーバ情報提供部４７は、パラメータデータベース４６からパラメータ関連情報を読み出し、そのパラメータ関連情報を配置したサーバ情報を生成する。そして、サーバ情報提供部４７は、そのサーバ情報を、サーバ情報送信部４８に供給して、ステップＳ４８に進む。
【０１１５】
ステップＳ４８では、サーバ情報送信部４８は、サーバ情報提供部４７から供給されるサーバ情報に対して、変調その他の必要な処理を施し、制御部４２から供給されたユーザ情報に配置されているユーザＩＤによって特定されるユーザのユーザ端末２に送信して、ステップＳ４１に戻る。
【０１１６】
次に、図１１は、図４のデータ処理部２２が、放送受信部２１から供給される画像データのノイズ除去を行う場合の、そのデータ処理部２２の構成例を示している。
【０１１７】
重みメモリ６１は、後述するパラメータメモリ６８から供給されるパラメータとしての重み（係数）Ｗ（例えば、０以上１以下の値）を記憶する。重みメモリ６２は、演算器６３から供給される重み１−Ｗを記憶する。
【０１１８】
演算器６３は、パラメータメモリ６８から供給される重みＷを、１．０から減算し、その減算値１−Ｗを、重みとして、重みメモリ６２に供給する。演算器６４は、入力データとして、放送受信部２１から供給される画像データ（を構成する画素の画素値）と、重みメモリ６２に記憶された重み１−Ｗとを乗算し、その乗算値を、演算器６６に供給する。演算器６５は、重みメモリ６１に記憶された重みＷと、ラッチ回路６７に記憶（ラッチ）された出力データとしての画像データ（を構成する画素の画素値）とを乗算し、その乗算値を、演算器６６に供給する。演算器６６は、演算器６４と６５の出力どうしを加算し、その加算値を、出力データとして出力する。
【０１１９】
ラッチ回路６７は、少なくとも、１フレームの画像データを記憶することのできる記憶容量を有し、演算器６６が出力する出力データとしての画像データを、例えば、１フレームの時間だけラッチし、演算器６５に供給する。従って、演算器６４に対して、あるフレームｔのある位置（ｘ１，ｙ１）の画素の画像データが、入力データとして供給されるとき、ラッチ回路６７から演算器６５に対しては、そのフレームｆの１フレーム前のフレームｔ−１の同一位置（ｘ１，ｙ１）の画素の画像データが供給されることになる。
【０１２０】
ここで、以下、適宜、入力データとしての、あるフレームｔのある位置（ｘ１，ｙ１）の画素の画像データを、ｘ（ｔ）と表す。この場合、入力データとしての、フレームｔ−１の位置（ｘ１，ｙ１）の画素の画像データは、ｘ（ｔ−１）と表されることとなるが、その入力データｘ（ｔ−１）について、演算器６６が出力する出力データとしての画像データを、ｙ（ｔ−１）と表す。
【０１２１】
パラメータメモリ６８は、制御部２４から供給されるパラメータを記憶する。なお、図１１の実施の形態では、パラメータメモリ６８にパラメータが記憶されることにより、データ処理部２２にパラメータが設定される。
【０１２２】
次に、図１２のフローチャートを参照して、図１１のデータ処理部２２の処理について説明する。
【０１２３】
図１１のデータ処理部２２では、真値が一定で、時間的に変動するノイズが重畳された画像データが入力データであるとして、その重み付け平均をとることで、時間的に変動するノイズが除去される。
【０１２４】
即ち、まず最初に、ステップＳ５１において、パラメータメモリ６８に記憶されているパラメータに基づいて、重みメモリ６１と６２に重みがセットされる。具体的には、ステップＳ５１では、重みメモリ６１が、パラメータメモリ６８に記憶されたパラメータを読み出し、そのまま重みＷとして記憶する（上書きする）。さらに、ステップＳ５１では、演算器６３が、パラメータメモリ６８に記憶されたパラメータとしての重みＷを読み出し、その重みＷを、１．０から減算した減算値１−Ｗを求める。そして、演算器６３は、その減算値１−Ｗを、重みメモリ６２に供給して記憶させ（上書きし）、ステップＳ５２に進む。
【０１２５】
ステップＳ５２では、演算器６４が、入力データとしての画像データｘ（ｔ）が供給されるのを待って、その入力データｘ（ｔ）と、重みメモリ６２に記憶された重み１−Ｗとの積を演算し、演算器６６に供給する。さらに、ステップＳ５２では、演算器６５が、重みメモリ６１に記憶された重みＷと、ラッチ回路６７にラッチされた１フレーム前の出力データとしての画像データｙ（ｔ−１）との積を演算し、演算器６６に供給する。
【０１２６】
そして、ステップＳ５３に進み、演算器６６は、入力データｘ（ｔ）および重み１−Ｗの積と、重みＷおよび出力データｙ（ｔ−１）の積とを加算し、これにより、入力データｘ（ｔ）と出力データｙ（ｔ−１）の重み付け加算値（１−Ｗ）ｘ（ｔ）＋Ｗｙ（ｔ−１）を求めて、入力データｘ（ｔ）に対する出力データｙ（ｔ）として出力する。この出力データｙ（ｔ）は、ラッチ回路６７にも供給され、ラッチ回路６７は、ステップＳ５４において、出力データｙ（ｔ）を、１フレーム前の出力データｙ（ｔ−１）に上書きする形で記憶する。その後、ステップＳ５１に戻り、次の入力データが供給されるのを待って、以下、同様の処理が繰り返される。
【０１２７】
次に、図１３のフローチャートを参照して、ユーザ端末２（図４）のデータ処理部２２が図１１に示したように構成される場合の、図５のステップＳ６とＳ１０における情報の収集処理の詳細について説明する。
【０１２８】
まず、ユーザ情報を提供する場合におけるステップＳ１０の収集処理では、図１３Ａに示すように、まず最初に、ステップＳ６１において、情報提供部２７（図４）が、データ処理部２２のパラメータメモリ６８（図１１）から、そこにセットされているパラメータ（ここでは、重みＷ）を読み出し、ステップＳ６２に進む。
【０１２９】
ステップＳ６２では、情報提供部２７が、データ処理部２２に、いま入力されているフレームの画像データを、放送受信部２１またはデータ処理部２２から読み出し、これにより、その画像データを、状況情報として取得して、ステップＳ６３に進む。
【０１３０】
なお、ステップＳ６２では、情報提供部２７は、画像データの他、その画像データのフレームが、どの番組の、何フレーム目のものであるかといった、その画像データのシーンを特定するための情報（以下、適宜、シーン情報という）も、状況情報として取得する。
【０１３１】
ここで、放送局１が、例えば、テレビジョン放送信号の垂直ブランキング期間に、その番組名や何フレーム目かを表す情報を重畳して、テレビジョン放送を行っている場合には、その情報を、シーン情報として採用することができる。また、シーン情報としては、例えば、状況情報としての画像データのフレームが放送されたチャンネルと、その放送日時などを採用することも可能である。
【０１３２】
ステップＳ６３では、情報提供部２７が、メモリ２５（図４）からユーザＩＤを読み出し、処理を終了する。
【０１３３】
図５のステップＳ１１では、以上のようにして収集されたユーザＩＤ、パラメータ、状況情報としての１フレームの画像データに、提供フラグを付加することで、ユーザ情報が生成される。
【０１３４】
なお、図１３Ａの収集処理は、図６に示した要求判定処理において、要求フラグが１とされた場合に行われるが、図６の実施の形態では、ユーザが画質調整つまみ１３を操作することによりパラメータが設定された場合と、前回のユーザ情報の提供から所定の時間が経過した場合に、要求フラグが１とされる。従って、図１３Ａの収集処理は、ユーザが画質調整つまみ１３を操作することによりパラメータが設定された場合と、前回のユーザ情報の提供から所定の時間が経過した場合に行われることとなるが、状況情報には、そのうちのいずれの場合であるのかを表す情報を含めることが可能である。
【０１３５】
次に、サーバ情報を要求する場合におけるステップＳ６の収集処理では、図１３Ｂに示すように、まず最初に、ステップＳ７１において、情報要求部２８（図４）が、図１３ＡのステップＳ６２における場合と同様に、データ処理部２２に、いま入力されているフレームの画像データを、放送受信部２１またはデータ処理部２２から読み出し、これにより、その画像データを、状況情報として取得して、ステップＳ７２に進む。なお、ステップＳ７１でも、情報要求部２８は、図１３ＡのステップＳ６２における場合と同様に、状況情報としての画像データについて、シーン情報を取得し、状況情報に含めるようになっている。
【０１３６】
ステップＳ７２では、情報要求部２８が、メモリ２５（図４）からユーザＩＤを読み出し、処理を終了する。
【０１３７】
図５のステップＳ７では、以上のようにして収集されたユーザＩＤ、状況情報としての１フレームの画像データに、要求フラグを付加することで、ユーザ情報が生成される。
【０１３８】
次に、図１４のフローチャートを参照して、ユーザ端末２（図４）のデータ処理部２２が図１１に示したように構成される場合の、管理サーバ３（図９）のユーザ情報管理部４３による図１０のステップＳ４３におけるユーザ情報データベース４４の更新処理の詳細について説明する。
【０１３９】
まず最初に、ステップＳ８１において、ユーザ情報管理部４３は、制御部４２から供給されたユーザ情報から分離した状況情報に含まれる画像データと同一シーンの画像データを、ユーザ情報データベース４４から検索する。
【０１４０】
即ち、状況情報には、図１３で説明したように、画像データのフレームと、その画像データについてのシーン情報が含まれており、ユーザ情報管理部４３は、制御部４２から供給されたユーザ情報におけるシーン情報と同一のシーン情報が登録されているユーザ情報データベース４４のディレクトリ（あるいは、レコードその他のあるまとまった記憶領域）を検索する。
【０１４１】
そして、ステップＳ８２に進み、ユーザ情報管理部４３は、ステップＳ８１の検索結果に基づき、制御部４２から供給されたユーザ情報から分離した状況情報に含まれる画像データと同一シーンの画像データが、ユーザ情報データベース４４に登録されているかどうかを判定する。
【０１４２】
ステップＳ８２において、制御部４２から供給されたユーザ情報から分離した状況情報に含まれる画像データと同一シーンの画像データが、ユーザ情報データベース４４に登録されていると判定された場合、即ち、制御部４２から供給されたユーザ情報におけるシーン情報と同一のシーン情報が登録されているユーザ情報データベース４４のディレクトリが存在する場合、ステップＳ８３に進み、ユーザ情報管理部４３は、そのディレクトリに、制御部４２から供給されたユーザ情報におけるユーザＩＤ、パラメータ（ここでは、重みＷ）、および状況情報を追加登録し、処理を終了する。
【０１４３】
一方、ステップＳ８２において、制御部４２から供給されたユーザ情報から分離した状況情報に含まれる画像データと同一シーンの画像データが、ユーザ情報データベース４４に登録されていないと判定された場合、即ち、制御部４２から供給されたユーザ情報におけるシーン情報と同一のシーン情報が登録されているユーザ情報データベース４４のディレクトリが存在しない場合、ステップＳ８４に進み、ユーザ情報管理部４３は、ユーザ情報データベース４４に新たな記憶領域としてのディレクトリを追加し、そのディレクトリに、制御部４２から供給されたユーザ情報におけるユーザＩＤ、パラメータ、および状況情報を登録して、処理を終了する。
【０１４４】
図１４のユーザ情報データベース４４の更新処理によれば、ユーザ情報におけるユーザＩＤ、パラメータ、および状況情報が、その状況情報に含まれる画像データのシーンごとに分類されて、ユーザ情報データベース４４に登録される。
【０１４５】
なお、ここでは、ユーザＩＤ、パラメータ、および状況情報を、シーンごとにのみ分類するようにしたが、ユーザＩＤ、パラメータ、および状況情報は、その他、例えば、パラメータの入力履歴が類似するユーザを検出し、シーンごとに、かつパラメータの入力履歴が類似するユーザごとに分類することも可能である。
【０１４６】
次に、図１５のフローチャートを参照して、ユーザ端末２（図４）のデータ処理部２２が図１１に示したように構成される場合の、管理サーバ３（図９）の特徴づけ部４５による図１０のステップＳ４５における処理の詳細について説明する。
【０１４７】
特徴づけ部４５は、まず最初に、ステップＳ９１において、ユーザ情報データベース４４に記憶された各シーンの画像データの真値を取得する。
【０１４８】
即ち、ユーザ端末２では、放送局１（図１）からのテレビジョン放送信号が受信され、そのテレビジョン放送信号に含まれる画像データが表示されるが、この画像データには、テレビジョン放送信号が放送される過程で、ノイズが重畳される。そして、ユーザ情報データベース４４には、上述のようにノイズが重畳された各シーンの画像データが、シーンごとに分類されて記憶されている。また、同一シーンの複数フレームの画像データに重畳されているノイズがガウス分布であると仮定すれば（このような仮定は、一般的に問題ない）、その同一シーンの複数フレームの画像データの対応する画素どうしを加算することによって、そのシーンの画像データの真値（真値に近い画素値）を求めることができる。
【０１４９】
そこで、特徴づけ部４５は、ステップＳ９１において、ユーザ情報データベース４４から、各ディレクトリに登録された同一シーンの画像データを読み出し、その平均値を計算することで、各シーンの画像データの真値を求める。
【０１５０】
ここで、ステップＳ９１では、例えば、画像データの真値を、放送局１から直接取得するようにすることも可能である。また、図１の実施の形態においては、放送局１が、管理サーバ３を所有するサービス提供会社となることが可能であり、この場合、管理サーバ３では、画像データの真値を、容易に取得することができる。なお、以下では、説明を簡単にするため、画像データの真値は、例えば、放送局１から直接取得するものとする。
【０１５１】
ステップＳ９１において各シーンの画像データの真値を取得した後は、ステップＳ９２に進み、特徴づけ部４５は、各シーンの画像データの真値を用いて、ユーザ情報データベース４４に登録されている各シーンごとの各画像データに重畳されているノイズ量を求める。
【０１５２】
即ち、特徴づけ部４５は、ユーザ情報データベース４４に登録されている各シーンの画像データを読み出し、そのシーンの画像データの真値を減算することで、各シーンごとの各画像データのノイズ量を求める。
【０１５３】
ここで、ノイズ量としては、ユーザ情報データベース４４に登録されている画像データの各画素の画素値から、その真値の画像データの対応する画素の画素値を減算して得られる差分画像の各画素値の分散に基づくＳ／Ｎや、その差分画像の高周波成分の総和などを採用することができる。
【０１５４】
ステップＳ９２において画像データのノイズ量を求めた後は、ステップＳ９３に進み、特徴づけ部４５は、ユーザ情報データベース４４に登録されている各画像データのノイズ量を、その画像データを状況情報とするパラメータを特徴づける特徴情報とし、各シーンごとに、例えば、図１６に示すような、特徴情報としてのノイズ量とパラメータとの関係を求める。ここで、このノイズ量とパラメータとの関係は、各シーンについて、各ユーザが、あるノイズ量が重畳された画像データに対して、最適なパラメータ（ここでは、重みＷ）として、どのような値を設定しているのかを表す。
【０１５５】
そして、ステップＳ９４に進み、特徴づけ部４５は、ステップＳ９３で求めた各シーンごとのノイズ量とパラメータとの関係を統計処理することにより、特徴情報としての各ノイズ量ごとに、そのノイズ量に対して最適なパラメータを求め、処理を終了する。
【０１５６】
即ち、特徴づけ部４５は、例えば、ノイズ量を表す所定の範囲を複数に区分して、同一の区分に属するノイズ量を同一のノイズ量とみなし、同一の区分に属するノイズ量の画像データとともにユーザ端末２から送信されてきたパラメータの平均値または最頻値を求める。さらに、特徴づけ部４５は、各区分の代表値（例えば、区分の平均値や最小値または最大値など）としてのノイズ量に対して、その区分に属するノイズ量について求められたパラメータの平均値または最頻値を対応付ける。
【０１５７】
あるいは、また、特徴づけ部４５は、例えば、パラメータを表す所定の範囲を複数に区分して、同一の区分に属するパラメータを同一のパラメータとみなし、同一の区分に属するパラメータとともにユーザ端末２から送信されてきた画像データから求められたノイズ量の平均値または最頻値を求める。さらに、特徴づけ部４５は、各区分の代表値（例えば、区分の平均値や最小値または最大値など）としてのパラメータを、その区分に属するパラメータについて求められたノイズ量の平均値または最頻値に対応付ける。
【０１５８】
図１０のステップＳ４６では、以上のようにして対応付けられたノイズ量とパラメータのセット（パラメータ関連情報）が、パラメータデータベース４６に上書きする形で記憶される。
【０１５９】
次に、図１７のフローチャートを参照して、ユーザ端末２（図４）のデータ処理部２２が図１１に示したように構成される場合の、管理サーバ３（図９）のサーバ情報提供部４７による図１０のステップＳ４７における処理の詳細について説明する。
【０１６０】
サーバ情報提供部４７は、まず最初に、ステップＳ１０１において、制御部４２（図９）から供給されるユーザ情報、即ち、サーバ情報を要求するユーザ情報（要求フラグが１になっているユーザ情報）に配置されている状況情報に含まれる画像データのノイズ量を、例えば、図１５のステップＳ９２における場合と同様にして求め、ステップＳ１０２に進む。
【０１６１】
ステップＳ１０２では、サーバ情報提供部４７は、パラメータデータベース４６から、ステップＳ１０１で求めたノイズ量に最も近いノイズ量と対応付けられているパラメータを検索する。さらに、サーバ情報提供部４７は、そのパラメータがセットになっているパラメータ関連情報を、パラメータデータベース４６から読み出し、サーバ情報送信部４８に供給して、処理を終了する。
【０１６２】
従って、図１０のステップＳ４８では、ユーザ端末２から送信されてきたユーザ情報に配置された画像データのノイズ量に最も近いノイズ量と対応付けられているパラメータが、ユーザ端末２にとって最適なパラメータとして送信される。
【０１６３】
ここで、パラメータデータベース４６には、図１５および図１６で説明したように、例えば、各ノイズ量に対して、各ユーザが画質調整つまみ１３を操作することにより設定したパラメータの平均値や最頻値などが登録されている。従って、図１７の処理によって、パラメータデータベース４６から検索されるパラメータは、サーバ情報を要求してきたユーザのユーザ端末２で受信されている画像データに含まれるノイズ量と同じようなノイズ量が重畳されている画像データを受信している多数のユーザが、画質調整つまみ１３を操作することにより設定したパラメータの平均値や最頻値であり、そのようなパラメータの平均値や最頻値が含まれるサーバ情報が、サーバ情報を要求するユーザ情報を送信してきたユーザ端末２に提供される。そして、サーバ情報を受信したユーザ端末２では、図５で説明したように、そのサーバ情報に含まれるパラメータ、即ち、同じようなノイズ環境の多数のユーザが設定しているパラメータの平均値または最頻値が設定されるので、ユーザは、画質調整つまみ１３を操作しなくても、同じようなノイズ環境の多数のユーザが設定しているパラメータ、つまり最適なパラメータが、いわば自動的に設定されることになる。
【０１６４】
なお、上述の場合には、パラメータデータベース４６から、サーバ情報を要求するユーザ情報（以下、適宜、要求ユーザ情報という）に配置されている画像データのノイズ量と同様のノイズ量に対応付けられているパラメータが検索され、そのパラメータそのものを含むサーバ情報が、要求ユーザ情報を送信してきたユーザ端末２に送信されるが、要求ユーザ情報を送信してきたユーザ端末２に対しては、その他、例えば、そのユーザ端末２のユーザによるパラメータの入力履歴や、そのユーザ端末２のユーザにより入力されたパラメータと、パラメータデータベース４６に登録されたパラメータとのオフセット量等を考慮して、パラメータデータベース４６から検索されたパラメータを加工したものを、サーバ情報に含めて送信することが可能である。
【０１６５】
具体的には、例えば、要求ユーザ情報を送信してきたユーザ端末２のユーザにより入力されるパラメータ（このパラメータは、例えば、そのユーザのユーザ端末２から過去に送信されてきた提供フラグが１のユーザ情報に基づいて認識される）が、要求ユーザ情報に配置されている画像データのノイズ量と同様のノイズ量に対応付けられているパラメータよりも小さい傾向がある場合において、そのユーザ端末２から、要求ユーザ情報が送信されてきたときには、パラメータデータベース４６から検索されたパラメータを所定のオフセット量だけ小さくしたものを、サーバ情報に含めて送信するようにすることが可能である。
【０１６６】
次に、図１８は、図４のデータ処理部２２が、放送受信部２１から供給される画像データのノイズ除去を行う場合の、そのデータ処理部２２の他の構成例を示している。なお、図中、図１１における場合と対応する部分については、同一の符号を付してあり、以下では、その説明は、適宜省略する。
【０１６７】
選択部７１は、重み補正部７６が出力する重み、またはパラメータ処理部７８が出力する重みのうちのいずれか一方を選択し、重みメモリ６１および演算器６３に供給する。
【０１６８】
入力信頼度計算部７２には、入力データとしての画像データが供給されるようになっており、その入力データの信頼性を表す入力信頼度を求めて、出力信頼度計算部７３と重み計算部７５に出力する。出力信頼度計算部７３は、入力信頼度計算部７２からの入力信頼度と、ラッチ回路７４の出力とに基づいて、出力データとしての画像データの信頼性を表す出力信頼度を求め、ラッチ回路７４と重み計算部７５に供給する。ラッチ回路７４は、出力信頼度計算部７３からの出力信頼度を記憶（ラッチ）し、重み計算部７５と出力信頼度計算部７３に供給する。
【０１６９】
重み計算部７５は、入力信頼度計算部７２からの入力信頼度と、ラッチ回路７４からの出力信頼度とから、パラメータとしての重みを計算し、重み補正部７６に出力する。重み補正部７６には、重みの他、パラメータ制御データメモリ７７から、重みを制御するパラメータ制御データが供給されるようになっており、重み補正部７６は、重みを、パラメータ制御データによって補正し、選択部７１に供給する。
【０１７０】
パラメータ制御データメモリ７７は、重み計算部７５で求められるパラメータとしての重みを補正するためのパラメータ制御データを記憶し、そのパラメータ制御データを、重み補正部７６に供給する。なお、本実施の形態では、管理サーバ３から提供されるサーバ情報には、後述するように、パラメータ制御データが、パラメータ関連情報として含められるようになっており、管理サーバ３からサーバ情報の提供を受けた場合、制御部２４（図４）は、図５のステップＳ４において、そのサーバ情報に含まれるパラメータ関連情報としてのパラメータ制御データを、パラメータ制御データメモリ７７に上書きする。
【０１７１】
パラメータ処理部７８には、ユーザがリモコン１０の画質調整つまみ１３を操作することによって入力したパラメータとしての重みＷが、制御部２４（図４）から供給されるようになっており、パラメータ処理部７８は、そこに供給されるパラメータとしての重みＷを処理し、その重みＷを、選択部７１、教師データ生成部３１、および生徒データ生成部３２に供給する。さらに、パラメータ処理部７８は、制御部２４（図４）から供給されるパラメータが、管理サーバ３における、後述するパラメータ制御データの学習に用いることのできるもの（以下、適宜、学習用パラメータ）であるかどうかを判定し、パラメータが学習用パラメータである場合には、その旨のフラグ（以下、適宜、学習フラグという）を、出力する重みＷに付加する。
【０１７２】
ここで、ユーザは、画質調整つまみ１３を操作する場合、最初は、適当な操作を行い、その操作に応じて出力される出力データを確認しながら、細かな操作を行って、最終的に最適であると思った出力データが得られた時点で、操作を停止するのが一般的である。この、ユーザが最適であると思った出力データが得られた時点における、画質調整つまみ１３の位置に対応するパラメータが、学習用パラメータであり、このため、パラメータ処理部７８は、画質調整つまみ１３の操作によるパラメータの変動が所定時間以上続いた後に、その変動が停止した場合に、その停止したときのパラメータを、学習用パラメータと判定するようになっている。
【０１７３】
教師データ生成部７９は、パラメータ処理部７８から、学習フラグ付きの重み（パラメータ）を受信すると、学習の教師となる教師データを生成し、学習用データメモリ８１に供給する。即ち、教師データ生成部７９は、学習フラグが付加されている重みを、そのまま、教師データとして、学習用データメモリ８１に供給する。
【０１７４】
生徒データ生成部８０は、パラメータ処理部７８から学習フラグ付きの重みを受信すると、学習の生徒となる生徒データを生成し、学習用データメモリ８１に供給する。即ち、生徒データ生成部８０は、例えば、上述の入力信頼度計算部７２、出力信頼度計算部７３、ラッチ回路７４、および重み計算部７５と同様に構成され、そこに供給される入力データから重みを計算しており、学習フラグ付きの重みを受信したときに入力データから計算された重み（入力データの入力信頼度等から計算された重み）を、生徒データとして、学習用データメモリ８１に供給する。
【０１７５】
学習用データメモリ８１は、教師データ生成部７９から供給される、学習用パラメータである重みとしての教師データと、生徒データ生成部８０から供給される、その学習用パラメータを受信したときの入力データから計算される重みとしての生徒データとのセットを、１セットの学習用データとして記憶する。なお、本実施の形態では、図５のステップＳ１１において、学習用データメモリ８１に記憶された、教師データとしての学習用パラメータと、生徒データとしての重みのセットである学習用データが、ユーザ情報に配置されることにより、管理サーバ３に提供するユーザ情報（提供フラグが１になっているユーザ情報）（以下、適宜、提供ユーザ情報という）が生成される。即ち、本実施の形態では、ユーザが画質調整つまみ１３を操作することによって入力したパラメータ（学習用パラメータ）だけでなく、生徒データとしての重みも、提供ユーザ情報に配置される。
【０１７６】
以上のように構成されるデータ処理部２２では、次のようにして、入力データとしての画像データにおけるノイズが除去される。
【０１７７】
即ち、図１１の実施の形態における場合と同様に、説明を簡単にするため、例えば、図１９Ａに示すような、真値が一定で、かつ時間的に変動するノイズが重畳された入力データについて、その平均をとることで、時間的に変動するノイズを除去することを考えると、ノイズの度合いとしての、例えば、ノイズのレベルが大きい入力データ（従って、Ｓ／Ｎの悪い信号）については、その重みを小さくし（あまり考慮しないようにする）、ノイズのレベルの小さい入力データ（従って、Ｓ／Ｎの良い信号）については、その重みを大きくすることにより、ノイズを効果的に除去することができる。
【０１７８】
そこで、図１８のデータ処理部２２では、入力データの評価値として、例えば、図１９Ｂに示すような、入力データの、真値に対する近さ、即ち、入力データが真値であることの信頼性を表す入力信頼度を求め、その入力信頼度に対応した重み付けを入力データに対して行いながら、その平均を計算することで、ノイズを効果的に除去するようになっている。
【０１７９】
従って、図１８のデータ処理部２２では、入力データについて、その入力信頼度に対応した重みを用いた重み付け平均が求められ、出力データとして出力されるが、いま、時刻ｔにおける入力データ、出力データ、入力信頼度を、それぞれｘ（ｔ），ｙ（ｔ），αx(t)と表すと、次式にしたがって、出力データｙ（ｔ）が求められることになる。
【０１８０】
【数１】
0004038812.tif 000002
・・・（１）
【０１８１】
なお、ここでは、入力信頼度αx(t)が大きいほど、大きな重みを与えることとしている。
【０１８２】
ここで、入力データおよび出力データが、例えば、画像データであるとすると、上述したように、ｘ（ｔ）は、あるフレームｔのある位置の画素の画像データ（画素値）を表し、ｙ（ｔ）は、その入力データとしての画像データｘ（ｔ）に対する出力データとしての画像データを表す。また、ｘ（ｔ−１）は、画像データｘ（ｔ）の１フレーム前の同一位置の画素の画像データを表し、ｙ（ｔ−１）は、その画像データｘ（ｔ−１）に対する出力データを表す。
【０１８３】
式（１）から、注目フレームｔの１フレーム前の出力データｙ（ｔ−１）は、次式で求められる。
【０１８４】
【数２】
0004038812.tif 000003
・・・（２）
【０１８５】
また、出力データｙ（ｔ）についても、その出力データｙ（ｔ）の評価値として、真値に対する近さ、即ち、出力データｙ（ｔ）が真値であることの信頼性を表す出力信頼度αy(t)を導入し、注目フレームｔの１フレーム前の出力データｙ（ｔ−１）の出力信頼度αy(t-1)を、次式で定義する。
【０１８６】
【数３】
0004038812.tif 000004
・・・（３）
【０１８７】
この場合、式（１）乃至（３）から、出力データｙ（ｔ）およびその出力信頼度αy(t)は、次のように表すことができる。
【０１８８】
【数４】
0004038812.tif 000005
・・・（４）
【数５】
0004038812.tif 000006
・・・（５）
【０１８９】
また、注目フレームｔにおいて、出力データｙ（ｔ）を求めるのに用いる重みを、ｗ（ｔ）と表し、これを、次式で定義する。
【０１９０】
【数６】
0004038812.tif 000007
・・・（６）
【０１９１】
式（６）から、次式が成り立つ。
【０１９２】
【数７】
0004038812.tif 000008
・・・（７）
【０１９３】
式（６）および（７）を用いると、式（４）における出力データｙ（ｔ）は、次のような乗算と加算による重み付け平均によって表すことができる。
【０１９４】
【数８】
0004038812.tif 000009
・・・（８）
【０１９５】
なお、式（８）で用いる重みｗ（ｔ）（および１−ｗ（ｔ））は、式（６）から、１フレーム前の出力データｙ（ｔ−１）の出力信頼度αy(t-1)と、現在の入力データｘ（ｔ）の入力信頼度αx(t)とから求めることができる。また、式（５）における現在の出力データｙ（ｔ）の出力信頼度αy(t)も、その１フレーム前の出力データｙ（ｔ−１）の出力信頼度αy(t-1)と、現在の入力データｘ（ｔ）の入力信頼度αx(t)とから求めることができる。
【０１９６】
ここで、入力データｘ（ｔ）の入力信頼度αx(t)、または出力データｙ（ｔ）の出力信頼度αy(t)として、それぞれの分散σx(t)2、またはσy(t)2の逆数を用いることとすると、即ち、入力信頼度αx(t)、出力信頼度αy(t)を、式
【数９】
0004038812.tif 000010
・・・（９）
とおくと、式（６）における重みｗ（ｔ）と、式（７）における重み１−ｗ（ｔ）は、次式で求めることができる。
【０１９７】
【数１０】
0004038812.tif 000011
・・・（１０）
【０１９８】
【数１１】
0004038812.tif 000012
・・・（１１）
【０１９９】
なお、σy(t)2は、次式で求めることができる。
【０２００】
【数１２】
0004038812.tif 000013
・・・（１２）
【０２０１】
図１８のデータ処理部２２は、式（６）にしたがい、重みｗ（ｔ）としてのパラメータを演算するパラメータ演算処理を行い、その重みｗ（ｔ）を用いて、式（８）にしたがい、１フレーム前の出力データｙ（ｔ−１）と、現在の入力データｘ（ｔ）との重み付け平均を計算することで、入力データｘ（ｔ）に含まれるノイズを効果的に除去した出力データｙ（ｔ）を求めるようになっている。
【０２０２】
ところで、式（６）にしたがって求められた重みｗ（ｔ）による入力データのデータ処理の結果得られる出力データが、必ずしも、ユーザが最適と感じるとは限らない。そこで、図１８のデータ処理部２２では、ユーザによる画質調整つまみ１３の操作を学習することにより求められる、重みｗ（ｔ）を制御（補正）するパラメータ制御データによって補正した重みを用いて、入力データのデータ処理を行うようになっている。
【０２０３】
ここで、パラメータ制御データの学習は、学習用データメモリ８１に記憶された学習用データとしての、ユーザが画質調整つまみ１３を操作することにより入力した学習用パラメータと、その学習用パラメータが与えられたときに生徒データ生成部８０で求められた重みｗ（ｔ）とのセットを用いて、管理サーバ３で行われる。また、パラメータ制御データを用いたパラメータとしての重みｗ（ｔ）の補正は、重み補正部７６で行われる。そこで、このパラメータ制御データの学習と、パラメータとしての重みｗ（ｔ）の補正について説明する。
【０２０４】
ユーザが画質調整つまみ１３を操作することによって、ｉ回目に与えられた学習用パラメータに対応する重みＷiは、その学習用パラメータが与えられたときに入力された入力データに対して、ユーザが最適なものと考えているとみることができ、従って、パラメータ制御データの学習では、式（６）にしたがって求められる重みｗ（ｔ）を、学習用パラメータに対応する重みＷiに近い値（理想的には、同一の値）に補正することのできるパラメータ制御データを求めれば良い。
【０２０５】
そこで、いま、式（６）にしたがって求められる重みｗ（ｔ）を、学習の生徒となる生徒データとするとともに、学習用パラメータに対応する重みＷiを、学習の教師となる教師データとして、生徒データとしての重みｗ（ｔ）から、例えば、次式に示すような、パラメータ制御データａとｂによって定義され、教師データと生徒データを関係づける一次式によって予測される、教師データとしての重みＷiの予測値Ｗi’を求めることを考える。
【０２０６】
【数１３】
0004038812.tif 000014
・・・（１３）
なお、式（１３）において（後述する式（１４）、式（１６）乃至（２１）においても、同様）、ｗiは、教師データとしての学習用パラメータに対応する重みＷiが与えられたときに入力された入力データに対して、式（６）にしたがって求められる生徒データとしての重み（以下、適宜、入力データに対する重みともいう）ｗ（ｔ）を表す。
【０２０７】
式（１３）から、教師データとしてのＷiと、その予測値Ｗi’との誤差（予測誤差）ｅiは、次式で表される。
【０２０８】
【数１４】
0004038812.tif 000015
・・・（１４）
【０２０９】
いま、式（１４）の予測誤差ｅiの、次式で表される自乗誤差（の総和）
【数１５】
0004038812.tif 000016
・・・（１５）
を最小にするパラメータ制御データａとｂを、最小自乗法により求めることを考える。なお、式（１５）において（後述する式（１６）乃至（２１）においても、同様）、Ｎは、教師データと生徒データのセット数を表す。
【０２１０】
まず、式（１５）の自乗誤差を、パラメータ制御データａとｂで、それぞれ偏微分すると、次式が得られる。
【０２１１】
【数１６】
0004038812.tif 000017
・・・（１６）
【数１７】
0004038812.tif 000018
・・・（１７）
【０２１２】
式（１５）の自乗誤差の最小値（極小値）は、式（１６）と（１７）の右辺を０にするａとｂによって与えられるから、式（１６）と（１７）の右辺を、それぞれ０とおくと、式（１６）からは式（１８）が、式（１７）からは式（１９）が、それぞれ得られる。
【０２１３】
【数１８】
0004038812.tif 000019
・・・（１８）
【数１９】
0004038812.tif 000020
・・・（１９）
【０２１４】
式（１９）を、式（１８）に代入することにより、パラメータ制御データａは、次式によって求めることができる。
【０２１５】
【数２０】
0004038812.tif 000021
・・・（２０）
【０２１６】
また、式（１９）と（２０）から、パラメータ制御データｂは、次式によって求めることができる。
【０２１７】
【数２１】
0004038812.tif 000022
・・・（２１）
【０２１８】
管理サーバ３では、学習用データを用いて、式（２０）と（２１）よりパラメータ制御データａとｂの学習が行われ、図１８の重み補正部７６では、その学習によって得られたパラメータ制御データａとｂによって定義される式（１３）にしたがい、重み計算部７５で求められた重みｗ（ｔ）が補正される。
【０２１９】
次に、図２０および２１のフローチャートを参照して、図１８のデータ処理部２２の処理について説明する。
【０２２０】
なお、図１８のデータ処理部２２では、入力データを重みを用いて処理することにより出力データを得るデータ処理、その重みを求める重み演算処理、および学習用データを生成する学習用データ生成処理が行われるが、データ処理は、図１２で説明した場合と同様の処理が行われるため、その説明は処理する。但し、図１８のデータ処理部２２によるデータ処理では、図１２のステップＳ５１において、パラメータメモリ６８に記憶されたパラメータに基づいて、重みメモリ６１と６２に記憶させる重みがセットされるのではなく、選択部７１が出力するパラメータ（重み）に基づいて、重みメモリ６１と６２に記憶させる重みがセットされる。
【０２２１】
まず最初に、図２０のフローチャートを参照して、図１８のデータ処理部２２で行われる重み演算処理について説明する。
【０２２２】
重み演算処理では、まず最初に、ステップＳ１１１において、入力信頼度計算部７２が、入力信頼度αx(t)を求める。
【０２２３】
即ち、入力信頼度計算部７２は、現在の入力データとしての画像データｘ（ｔ）の他、その過去数フレームの画像データをラッチすることができる、図示せぬＦＩＦＯ(First In First Out)メモリを内蔵しており、現在の入力データとしてのある位置の画素の画素値（画像データ）ｘ（ｔ）と、その過去数フレームの同一位置の画素の画素値とを用いて、それらの分散を計算し、その逆数を、入力信頼度αx(t)として求め、出力信頼度計算部７３および重み計算部７５に供給する。なお、入力データの入力が開始された直後においては、分散を計算するのに必要な数の画素値が存在しない場合があるが、この場合には、例えば、デフォルトの値が、入力信頼度αx(t)として出力される。
【０２２４】
その後、ステップＳ１１２に進み、重み計算部７５は、入力信頼度計算部７２からの入力信頼度αx(t)を用い、式（６）にしたがって、重みｗ（ｔ）を求める。
【０２２５】
即ち、入力信頼度計算部７２から重み計算部７５に対して、入力信頼度αx(t)が供給されるタイミングにおいては、ラッチ回路７４において、出力信頼度計算部７３が１フレーム前に出力した出力信頼度αy(t-1)がラッチされており、重み計算部７５は、ステップＳ１１２において、入力信頼度計算部１２からの入力信頼度αx(t)と、ラッチ回路１４にラッチされている出力信頼度αy(t-1)とを用い、式（６）にしたがって、重みｗ（ｔ）を求める。この重みｗ（ｔ）は、重み補正部７６に供給される。
【０２２６】
重み補正部７６は、ステップＳ１１３において、重み計算部７５から供給される重みｗ（ｔ）を、パラメータ制御データメモリ７７から供給されるパラメータ制御データａとｂによって定義される式（１３）の一次式にしたがって補正し、選択部７１に供給する。ここで、式（１３）において、ｗiが、重み計算部７５から供給される重みｗ（ｔ）に相当し、Ｗi’が、補正後の重みに相当する。
【０２２７】
その後、ステップＳ１１４に進み、出力信頼度計算部７３は、出力信頼度を更新する。即ち、出力信頼度計算部７３は、直前のステップＳ１１１で入力信頼度計算部７２が計算した入力信頼度αx(t)と、ラッチ回路７４がラッチしている１フレーム前の出力信頼度αy(t-1)とを、式（５）にしたがって加算することで、現在の出力信頼度αy(t)を求め、ラッチ回路７４に上書きする形で記憶させる。
【０２２８】
そして、ステップＳ１１５に進み、選択部７１は、パラメータ処理部７８の出力から、画質調整つまみ１３がユーザによって操作されているかどうかを判定する。ステップＳ１１５において、画質調整つまみ１３が操作されていないと判定された場合、ステップＳ１１６に進み、選択部２６は、入力データの入力信頼度等から計算され、重み補正部７６で補正された重み（以下、適宜、補正重みという）を選択し、重みメモリ６１および演算器６３に出力して、ステップＳ１１１に戻る。
【０２２９】
また、ステップＳ１１５において、画質調整つまみ１３が操作されていると判定された場合、ステップＳ１１７に進み、選択部７１は、その操作に応じて、パラメータ処理部７８が出力する重みを選択し、重みメモリ６１および演算器６３に出力して、ステップＳ１１１に戻る。
【０２３０】
従って、重み演算処理においては、画質調整つまみ１３が操作されていない場合は、補正重みが、重みメモリ６１および演算器６３に供給され、また、画質調整つまみ１３が操作されている場合は、その操作により入力されたパラメータに対応する重みが、重みメモリ６１および演算器６３に供給される。その結果、図１８のデータ処理部２２によるデータ処理では、画質調整つまみ１３が操作されていない場合は、補正重みによって、入力データが処理され、画質調整つまみ１３が操作されている場合には、その操作により入力されたパラメータに対応する重みによって、入力データが処理される。
【０２３１】
次に、図２１のフローチャートを参照して、図１８のデータ処理部２２で行われる学習用データ生成処理について説明する。
【０２３２】
学習用データ生成処理では、まず最初に、ステップＳ１２１において、パラメータ処理部７８が、学習用パラメータを、画質調整つまみ１３から受信したかどうかを判定し、受信していないと判定した場合、ステップＳ１２１に戻る。
【０２３３】
また、ステップＳ１２１において、画質調整つまみ１３から、学習用パラメータを受信したと判定された場合、ステップＳ１２２に進み、教師データ生成部７９が教師データを生成するとともに、生徒データ生成部８０が生徒データを生成する。
【０２３４】
即ち、パラメータ処理部７８は、学習用パラメータを受信した場合、その学習用パラメータに対応する重みＷを、学習フラグとともに、教師データ生成部７９および生徒データ生成部８０に供給する。教師データ生成部７９は、学習フラグ付きの重みＷを受信すると、その重みＷを、教師データとして取得し、学習用データメモリ８１に供給する。また、生徒データ生成部８０は、学習フラグ付きの重みを受信すると、そのときの入力データに対応する重みｗを、生徒データとして求め、学習用データメモリ３に供給する。
【０２３５】
ここで、入力データに対応する重みｗとは、式（６）にしたがい、入力信頼度と出力信頼度とから求められる重みを意味し、上述したように、生徒データ生成部８０は、この入力データに対応する重みｗを、入力データから計算している。
【０２３６】
学習用データメモリ８１は、教師データ生成部７９から教師データＷを受信するとともに、生徒データ生成部８０から生徒データｗを受信すると、ステップＳ１２３において、その最新の教師データＷと生徒データｗのセットを追加記憶し、処理を終了する。
【０２３７】
図５のステップＳ１１では、以上のようにして学習用データメモリ８１に記憶された学習用データが、ユーザ情報の「パラメータ」の部分に配置される。
【０２３８】
なお、学習用データメモリ８１に記憶された学習用データが、ユーザ情報に配置され、管理サーバ３に提供された後は、学習用データメモリ８１の記憶内容はクリアされる。
【０２３９】
次に、図４のユーザ端末におけるデータ処理部２２が図１８に示したように構成される場合には、管理サーバ３（図９）の特徴づけ部４５では、図１５のステップ９３において、ノイズ量と学習用データとの関係が求められることになるが、この場合、特徴づけ部４５は、図１５のステップＳ９４において、上述したようなパラメータ制御データの学習を行うことにより、各ノイズ量について、最適なパラメータを求めることのできるパラメータ制御データが求められる。
【０２４０】
そこで、図２２のフローチャートを参照して、図４のユーザ端末におけるデータ処理部２２が図１８に示したように構成される場合に、管理サーバ３（図９）の特徴づけ部４５において、図１５のステップＳ９４で行われる学習処理について説明する。
【０２４１】
この場合、特徴づけ部４５は、ステップＳ１３１において、各ノイズ量について得られている学習用データとしての教師データと生徒データを対象として、最小自乗法における足し込みを行う。
【０２４２】
即ち、特徴づけ部４５は、式（２０）や（２１）における生徒データｗiと教師データＷiとの乗算（ｗiＷi）とサメーション（ΣｗiＷi）に相当する演算、生徒データｗiのサメーション（Σｗi）に相当する演算、教師データＷiのサメーション（ΣＷi）に相当する演算、生徒データｗiどうしの積のサメーション（Σｗi2）に相当する演算を行う。
【０２４３】
その後、ステップＳ１３２に進み、特徴づけ部４５は、ステップＳ１３１で得られた足し込み結果を用い、式（２０）および（２１）を計算することで、パラメータ制御データａおよびｂを求め、処理を終了する。
【０２４４】
従って、この場合、ユーザ端末２から管理サーバ３に対して、要求ユーザ情報が送信されると、管理サーバ３からユーザ端末２に対しては、図２２で説明したようにして求められたパラメータ制御データａおよびｂをパラメータ関連情報として含むサーバ情報が提供される。そして、ユーザ端末２の、図１８に示したデータ処理部２２では、そのサーバ情報に含まれるパラメータ制御データａおよびｂが、パラメータ制御データメモリ７７にセットされ、重み補正部７６では、そのパラメータ制御データａおよびｂによって定義される式（１３）にしたがい、重み計算部７５が出力する重みｗ（ｔ）が補正される。
【０２４５】
その結果、ユーザ端末２では、ユーザが画質調整つまみ１３を操作しなくても、重み計算部７５（図１８）が出力する重みが、同じようなノイズ環境下の他のユーザが入力する最適な重みになるように補正されることになる。
【０２４６】
さらに、画質調整つまみ１３を操作しているユーザにしてみれば、その操作により得られる学習用データと、同じようなノイズ環境下において画質調整つまみ１３を操作している他のユーザによる操作により得られる学習用データとを用いて学習を行うことによって求められるパラメータ制御データａおよびｂにより、重み計算部７５が出力する重みｗ（ｔ）が補正されるので、あるユーザの操作により得られる学習用データだけを用いて学習を行う場合によりも、最適なノイズ除去結果が、より迅速に得られるようになる。
【０２４７】
なお、上述の場合には、説明を簡単にするため、入力信頼度等から求められる重みｗ（ｔ）を、パラメータ制御データａおよびｂによって定義される式（１３）の一次式によって、ユーザが画質調整つまみ１３を操作することにより入力する重みＷに補正するようにしたが、重みｗ（ｔ）の補正は、実際には、より高次の式によって行うのが望ましい。
【０２４８】
次に、図２３は、図４のデータ処理部２２が、放送受信部２１から供給される画像データのノイズ除去を行う場合の、そのデータ処理部２２のさらに他の構成例を示している。
【０２４９】
入力データとしての画像データは、タップ抽出部９１および９２に供給されるようになっている。
【０２５０】
タップ抽出部９１は、入力データとしての画像データの真値（ノイズが重畳されていないもの）でなる画像データ（以下、真値画像データという）を構成する画素を、順次、注目画素とし、さらに、その注目画素の真値（真の画素値）を予測するのに用いる入力データとしての画像データを構成する画素（の画素値）の幾つかを、予測タップとして抽出する。
【０２５１】
具体的には、タップ抽出部９１は、注目画素に対応する、入力データとしての画像データの画素に対して、空間的または時間的に近い位置にある複数の画素（例えば、注目画素に対応する、入力データとしての画像データの画素と、それに空間的に隣接する画素など）を、予測タップとして抽出する。
【０２５２】
タップ抽出部９２は、注目画素を、幾つかのクラスのうちのいずれかにクラス分けするクラス分類を行うのに用いる入力データとしての画像データを構成する画素の幾つかを、クラスタップとして抽出する。
【０２５３】
なお、ここでは、説明を簡単にするために、予測タップとクラスタップは、同一のタップ構造を有するものとする。但し、予測タップとクラスタップとは、異なるタップ構造とすることが可能である。
【０２５４】
タップ抽出部９１で得られた予測タップは、予測部９５に供給され、タップ抽出部９２で得られたクラスタップは、クラス分類部９３に供給される。
【０２５５】
クラス分類部９３は、タップ抽出部９２からのクラスタップに基づき、注目画素をクラス分類し、その結果得られるクラスに対応するクラスコードを、係数メモリ９４に供給する。
【０２５６】
ここで、クラス分類を行う方法としては、例えば、ADRC(Adaptive Dynamic Range Coding)等を採用することができる。
【０２５７】
ADRCを用いる方法では、クラスタップを構成する画素の画素値が、ADRC処理され、その結果得られるADRCコードにしたがって、注目画素のクラスが決定される。
【０２５８】
なお、KビットADRCにおいては、例えば、クラスタップを構成する画素の画素値の最大値MAXと最小値MINが検出され、DR=MAX-MINを、集合の局所的なダイナミックレンジとし、このダイナミックレンジDRに基づいて、クラスタップを構成する画素値がKビットに再量子化される。即ち、クラスタップを構成する各画素の画素値から、最小値MINが減算され、その減算値がDR/2Kで除算（量子化）される。そして、以上のようにして得られる、クラスタップを構成するKビットの各画素の画素値を、所定の順番で並べたビット列が、ADRCコードとして出力される。従って、クラスタップが、例えば、１ビットADRC処理された場合には、そのクラスタップを構成する各画素の画素値は、最小値MINが減算された後に、最大値MAXと最小値MINとの平均値で除算され（小数点以下切り捨て）、これにより、各画素の画素値が１ビットとされる（２値化される）。そして、その１ビットの画素値を所定の順番で並べたビット列が、ADRCコードとして出力される。
【０２５９】
なお、クラス分類部９３には、例えば、クラスタップを構成する画素の画素値のレベル分布のパターンを、そのままクラスコードとして出力させることも可能である。しかしながら、この場合、クラスタップが、Ｎ個の画素の画素値で構成され、各画素の画素値に、Ｋビットが割り当てられているとすると、クラス分類部９３が出力するクラスコードの場合の数は、（２N）K通りとなり、画素の画素値のビット数Ｋに指数的に比例した膨大な数となる。
【０２６０】
従って、クラス分類部９３においては、クラスタップの情報量を、上述のADRC処理や、あるいはベクトル量子化等によって圧縮することにより、クラス分類を行うのが好ましい。
【０２６１】
係数メモリ９４は、係数生成部９６から供給されるクラスごとのタップ係数を記憶し、さらに、クラス分類部９３から供給されるクラスコードに対応するアドレスに記憶されているタップ係数（クラス分類部９３から供給されるクラスコードが表すクラスのタップ係数）を、予測部９５に供給する。
【０２６２】
ここで、タップ係数とは、ディジタルフィルタにおける、いわゆるタップにおいて入力と乗算される係数に相当するものである。
【０２６３】
予測部９５は、タップ抽出部９１が出力する予測タップと、係数メモリ９４が出力するタップ係数とを取得し、その予測タップとタップ係数とを用いて、注目画素の真値の予測値を求める所定の予測演算を行う。これにより、予測部９５は、注目画素の真値（の予測値）、即ち、入力データとしての画像データを構成する画素の画素値からノイズを除去した画素値を求めて出力する。
【０２６４】
係数生成部９６は、係数種メモリ９７に記憶されている係数種データと、パラメータメモリ９８に記憶されたパラメータとに基づいて、クラスごとのタップ係数を生成し、係数メモリ９４に供給して上書きする形で記憶させる。
【０２６５】
係数種メモリ９７は、後述する係数種データの学習によって得られるクラスごとの係数種データを記憶している。ここで、係数種データは、タップ係数を生成する、いわば種になるデータである。
【０２６６】
パラメータメモリ９８は、ユーザが画質調整つまみ１３を操作することによって、制御部２４（図４）から供給されるパラメータを上書きする形で記憶する。
【０２６７】
なお、図２３の実施の形態では、パラメータメモリ９８にパラメータが記憶されることにより、データ処理部２２にパラメータが設定される。
【０２６８】
また、図２３の実施の形態では、パラメータメモリ９８に記憶されたパラメータが、ユーザ情報に配置され、管理サーバ３に提供されるとともに、管理サーバ３から、後述するようにして提供されるサーバ情報に配置されたパラメータが、パラメータメモリ９８に記憶される。
【０２６９】
次に、図２４のフローチャートを参照して、図２３のデータ処理部２２によるデータ処理について説明する。
【０２７０】
タップ抽出部９１では、そこに入力される画像データに対する真値画像データを構成する各画素が、順次、注目画素とされる。そして、ステップＳ１４１において、パラメータメモリ９８は、制御部２４（図４）からパラメータが供給されたかどうかを判定し、供給されたと判定した場合、ステップＳ１４２に進み、パラメータメモリ９８は、その供給されたパラメータを上書きする形で記憶し、ステップＳ１４３に進む。
【０２７１】
また、ステップＳ１４１において、制御部２４からパラメータが供給されていないと判定された場合、ステップＳ１４２をスキップして、ステップＳ１４３に進む。
【０２７２】
従って、パラメータメモリ９８では、制御部２４からパラメータが供給された場合、即ち、ユーザが画質調整つまみ１３を操作して、パラメータが入力された場合、あるいは、管理サーバ３から、パラメータを含むサーバ情報が提供された場合に、その記憶内容が、入力または提供されたパラメータによって更新される。
【０２７３】
ステップＳ１４３では、係数生成部９６が、係数種メモリ９７からクラスごとの係数種データを読み出すとともに、パラメータメモリ９８からパラメータを読み出し、その係数種データとパラメータに基づいて、クラスごとのタップ係数を求める。そして、ステップＳ１４４に進み、係数生成部９６は、そのクラスごとのタップ係数を、係数メモリ９４に供給し、上書きする形で記憶させ、ステップＳ１４５に進む。
【０２７４】
ステップＳ１４５では、タップ抽出部９１と９２が、そこに供給される入力データとしての画像データから、注目画素についての予測タップとクラスタップとするものを、それぞれ抽出する。そして、予測タップは、タップ抽出部９１から予測部９５に供給され、クラスタップは、タップ抽出部９２からクラス分類部９３に供給される。
【０２７５】
クラス分類部９３は、タップ抽出部９２から、注目画素についてのクラスタップを受信し、ステップＳ１４６において、そのクラスタップに基づき、注目画素をクラス分類する。さらに、クラス分類部９３は、そのクラス分類の結果得られる注目画素のクラスを表すクラスコードを、係数メモリ９４に出力し、ステップＳ１４７に進む。
【０２７６】
ステップＳ１４７では、係数メモリ９４が、クラス分類部９３から供給されるクラスコードに対応するアドレスに記憶されているタップ係数を読み出して出力する。さらに、ステップＳ１４７では、予測部９５が、係数メモリ９４が出力するタップ係数を取得し、ステップＳ１４８に進む。
【０２７７】
ステップＳ１４８では、予測部９５が、タップ抽出部９１が出力する予測タップと、係数メモリ９４から取得したタップ係数とを用いて、所定の予測演算を行う。これにより、予測部９５は、注目画素の真値（の予測値）を求め、出力データとして出力し、ステップＳ１４９に進む。
【０２７８】
ステップＳ１４９では、タップ抽出部９１が、まだ、注目画素としていない真値画像データがあるかどうかを判定する。ステップＳ１４９において、まだ、注目画素としていない真値画像データがあると判定された場合、その、まだ注目画素とされていない真値画像データの画素のうちの１つが、新たに注目画素とされ、ステップＳ１４１に戻り、以下、同様の処理が繰り返される。
【０２７９】
また、ステップＳ１４９において、まだ、注目画素とされていない真値画像データがないと判定された場合、処理を終了する。
【０２８０】
なお、図２４において、ステップＳ１４３およびＳ１４４の処理は、パラメータメモリ９８に、新たなパラメータ上書きされた場合に行い、他の場合はスキップすることが可能である。
【０２８１】
次に、図２３の予測部９５における予測演算、係数生成部９６におけるタップ係数の生成、および係数種メモリ９７に記憶させる係数種データの学習について説明する。
【０２８２】
いま、高画質の画像データ（高画質画像データ）を構成する画素（以下、適宜、高画質画素という）について、その高画質画像データにノイズを重畳する等してその画質を低下させた低画質の画像データから予測タップを抽出し、その予測タップとタップ係数を用いて、高画質画素の画素値を、所定の予測演算によって求める（予測する）ことを考える。
【０２８３】
いま、所定の予測演算として、例えば、線形１次予測演算を採用することとすると、高画質画素の画素値ｙは、次の線形１次式によって求められることになる。
【０２８４】
【数２２】
0004038812.tif 000023
・・・（２２）
【０２８５】
但し、式（２２）において、ｘnは、高画質画素ｙについての予測タップを構成する、ｎ番目の低画質画像データの画素（以下、適宜、低画質画素という）の画素値を表し、ｗnは、ｎ番目の低画質画素（の画素値）と乗算されるｎ番目のタップ係数を表す。なお、式（２２）では、予測タップが、Ｎ個の低画質画素ｘ1，ｘ2，・・・，ｘNで構成されるものとしてある。
【０２８６】
ここで、高画質画素の画素値ｙは、式（２２）に示した線形１次式ではなく、２次以上の高次の式によって求めるようにすることも可能である。
【０２８７】
一方、図２３の実施の形態では、係数生成部９６において、タップ係数ｗnが、係数種メモリ９７に記憶された係数種データと、パラメータメモリ９８に記憶されたパラメータとから生成されるが、この係数生成部９６におけるタップ係数ｗnの生成が、例えば、係数種データとパラメータを用いた次式によって行われることとする。
【０２８８】
【数２３】
0004038812.tif 000024
・・・（２３）
【０２８９】
但し、式（２３）において、βm,nは、ｎ番目のタップ係数ｗnを求めるのに用いられるｍ番目の係数種データを表し、ｚは、パラメータを表す。なお、式（２３）では、タップ係数ｗnが、Ｍ個の係数種データβn,1，βn,2，・・・，βn,Mを用いて求められるようになっている。
【０２９０】
ここで、タップ係数ｗnを求める式は、式（２３）に限定されるものではない。
【０２９１】
いま、式（２３）におけるパラメータｚによって決まる値ｚm-1を、新たな変数ｔmを導入して、次式で定義する。
【０２９２】
【数２４】
0004038812.tif 000025
・・・（２４）
【０２９３】
式（２４）を、式（２３）に代入することにより、次式が得られる。
【０２９４】
【数２５】
0004038812.tif 000026
・・・（２５）
【０２９５】
式（２５）によれば、タップ係数ｗnは、係数種データβn,mと変数ｔmとの線形１次式によって求められることになる。
【０２９６】
ところで、いま、第ｋサンプルの高画質画素の画素値の真値をｙkと表すとともに、式（２２）によって得られるその真値ｙkの予測値をｙk’と表すと、その予測誤差ｅkは、次式で表される。
【０２９７】
【数２６】
0004038812.tif 000027
・・・（２６）
【０２９８】
いま、式（２６）の予測値ｙk’は、式（２２）にしたがって求められるため、式（２６）のｙk’を、式（２２）にしたがって置き換えると、次式が得られる。
【０２９９】
【数２７】
0004038812.tif 000028
・・・（２７）
【０３００】
但し、式（２７）において、ｘn,kは、第ｋサンプルの高画質画素についての予測タップを構成するｎ番目の低画質画素を表す。
【０３０１】
式（２７）のｗnに、式（２５）を代入することにより、次式が得られる。
【０３０２】
【数２８】
0004038812.tif 000029
・・・（２８）
【０３０３】
式（２８）の予測誤差ｅkを０とする係数種データβn,mが、高画質画素を予測するのに最適なものとなるが、すべての高画質画素について、そのような係数種データβn,mを求めることは、一般には困難である。
【０３０４】
そこで、係数種データβn,mが最適なものであることを表す規範として、例えば、最小自乗法を採用することとすると、最適な係数種データβn,mは、次式で表される自乗誤差の総和Ｅを最小にすることで求めることができる。
【０３０５】
【数２９】
0004038812.tif 000030
・・・（２９）
【０３０６】
但し、式（２９）において、Ｋは、高画質画素ｙkと、その高画質画素ｙkについてのタップ係数を構成する低画質画素ｘ1,k，ｘ2,k，・・・，ｘN,kとのセットのサンプル数（学習用のサンプルの数）を表す
【０３０７】
式（２９）の自乗誤差の総和Ｅの最小値（極小値）は、式（３０）に示すように、総和Ｅを係数種データβn,mで偏微分したものを０とするβn,mによって与えられる。
【０３０８】
【数３０】
0004038812.tif 000031
・・・（３０）
【０３０９】
式（２７）を、式（３０）に代入することにより、次式が得られる。
【０３１０】
【数３１】
0004038812.tif 000032
・・・（３１）
【０３１１】
いま、Ｘi,p,j,qとＹi,pを、式（３２）と（３３）に示すように定義する。
【０３１２】
【数３２】
0004038812.tif 000033
・・・（３２）
【数３３】
0004038812.tif 000034
・・・（３３）
【０３１３】
この場合、式（３１）は、Ｘi,p,j,qとＹi,pを用いた式（３４）に示す正規方程式で表すことができる。
【０３１４】
【数３４】
0004038812.tif 000035
・・・（３４）
【０３１５】
式（３４）の正規方程式は、例えば、掃き出し法（Gauss-Jordanの消去法）などを用いることにより、係数種データβn,mについて解くことができる。
【０３１６】
図２３のデータ処理部２２においては、多数の高画質画素ｙ1，ｙ2，・・・，ｙKを学習の教師となる教師データとするとともに、各高画質画素ｙkについての予測タップを構成する低画質画素ｘ1,k，ｘ2,k，・・・，ｘN,kを学習の生徒となる生徒データとして、式（３４）を解く学習を行うことにより求められた係数種データβn,mが、係数種メモリ９７に記憶されており、係数生成部９６では、その係数種データβn,mと、パラメータメモリ９８に記憶されたパラメータｚから、式（２３）にしたがって、タップ係数ｗnが生成される。そして、予測部９５において、そのタップ係数ｗnと、高画質画素としての注目画素についての予測タップを構成する低画質画素（入力データとしての画像データの画素）ｘnを用いて、式（２２）が計算されることにより、高画質画素としての注目画素の画素値（に近い予測値）が求められる。
【０３１７】
次に、図２５は、式（３４）の正規方程式をたてて解くことにより係数種データβn,mを求める学習を行う学習装置の構成例を示している。
【０３１８】
学習装置には、係数種データβn,mの学習に用いられる学習用画像データが入力されるようになっている。ここで、学習用画像データとしては、例えば、Ｓ／Ｎの高い高画質画像データを用いることができる。
【０３１９】
学習装置において、学習用画像データは、教師データ生成部１０１と生徒データ生成部１０３に供給される。
【０３２０】
教師データ生成部１０１は、そこに供給される学習用画像データから教師データを生成し、教師データ記憶部１０２に供給する。即ち、ここでは、教師データ生成部１０１は、学習用画像データとしての高画質画像データを、そのまま教師データとして、教師データ記憶部１０２に供給する。
【０３２１】
教師データ記憶部１０２は、教師データ生成部１０１から供給される教師データとしての高画質画像データを記憶する。
【０３２２】
生徒データ生成部１０３は、学習用画像データから生徒データを生成し、生徒データ記憶部１０４に供給する。即ち、生徒データ生成部１０３は、学習用画像データとしての高画質画像データに、ノイズを重畳することで、低画質画像データを生成し、この低画質画像データを、生徒データとして、生徒データ記憶部１０４に供給する。
【０３２３】
ここで、生徒データ生成部１０３には、学習用画像データの他、図２３のパラメータメモリ９８に供給されるパラメータｚが取り得る範囲の幾つかの値が、パラメータ生成部１１０から供給されるようになっている。即ち、いま、パラメータｚが取り得る値が０乃至Ｚの範囲の実数であるとすると、生徒データ生成部１０３には、例えば、ｚ＝０，１，２，・・・，Ｚが、パラメータ生成部１１０から供給されるようになっている。
【０３２４】
生徒データ生成部１０３は、学習用画像データとしての高画質画像データに対して、そこに供給されるパラメータｚに対応するレベルのノイズを重畳することにより、生徒データとしての低画質画像データを生成する。
【０３２５】
従って、この場合、生徒データ生成部１０３では、図２６に示すように、学習用画像データとしての高画質画像データについて、Ｚ＋１種類の、ノイズ量の異なる生徒データとしての低画質画像データが生成される。
【０３２６】
ここで、図２７を参照して、生徒データ生成部１０３において、パラメータｚに対応したノイズを重畳した生徒データの生成方法について説明する。なお、図２７において、影を付してある部分は、ノイズが重畳されていることを表し、また、影が濃いほど、レベルの大きなノイズが重畳されていることを表す。
【０３２７】
生徒データ生成部１０３では、例えば、図２７Ａに示すように、学習用画像データとしての高画質画像データに対して、パラメータｚに対応してレベル（振幅またはパワー）を段階的に変化させたノイズを加え、段階的にノイズ量が変化する生徒データを生成することができる。
【０３２８】
また、生徒データ生成部１０３では、例えば、図２７Ｂに示すように、学習用画像データとしての高画質画像データに対して、一定レベルのノイズを加える画像領域の面積を、パラメータｚに対応して段階的に変化させることによって、やはり、段階的にノイズ量が変化する生徒データを生成することができる。
【０３２９】
あるいは、生徒データ生成部１０３では、例えば、図２７Ｃに示すように、学習用画像データとしての高画質画像データに対して、一定レベルのノイズを加えた画像データと、ノイズを加えない画像データとを生成し、パラメータｚに対応して、ノイズを加えた画像データとノイズを加えない画像データのフレーム数を段階的に変化させたＺ’（≧Ｚ）フレームの画像データを、ある値のパラメータｚに対する生徒データとして生成することができる。
【０３３０】
なお、図２７Ｃの実施の形態では、１フレームの教師データについて、パラメータｚに対応して、Ｚ’−ｚフレームのノイズを加えた画像データと、ｚフレームのノイズを加えない画像データとでなる合計Ｚ’フレームの生徒データが生成されるようになっている。
【０３３１】
この場合、パラメータｚの各値につき、Ｚ’フレームの生徒データそれぞれに対して、対応する１フレームの教師データを繰り返し用いて、後述する足し込みが行われる。
【０３３２】
図２５に戻り、生徒データ記憶部１０４は、生徒データ生成部１０３から供給される生徒データを記憶する。
【０３３３】
タップ抽出部１０５は、教師データ記憶部１０２に記憶された教師データとしての高画質画像データを構成する画素を、順次、注目教師画素とし、その注目教師画素について、生徒データ記憶部１０４に記憶された生徒データとしての低画質画像データを構成する低画質画素のうちの所定のものを抽出することにより、図２３のタップ抽出部９１が構成するのと同一のタップ構造の予測タップを構成し、足し込み部１０８に供給する。
【０３３４】
タップ抽出部１０６は、注目教師画素について、生徒データ記憶部１０４に記憶された生徒データとしての低画質画像データを構成する低画質画素のうちの所定のものを抽出することにより、図２３のタップ抽出部９２が構成するのと同一のタップ構造のクラスタップを構成し、クラス分類部１０７に供給する。
【０３３５】
なお、タップ抽出部１０５と１０６には、パラメータ生成部１１０が生成するパラメータｚが供給されるようになっており、タップ抽出部１０５と１０６は、パラメータ生成部１１０から供給されるパラメータｚに対応して生成された生徒データ（ここでは、パラメータｚに対応するレベルのノイズが重畳された画像データ）を用いて、予測タップとクラスタップをそれぞれ構成する。
【０３３６】
クラス分類部１０７は、タップ抽出部１０６が出力するクラスタップに基づき、図２３のクラス分類部９３と同一のクラス分類を行い、その結果得られるクラスに対応するクラスコードを、足し込み部１０８に出力する。
【０３３７】
足し込み部１０８は、教師データ記憶部１０２から、注目教師画素を読み出し、その注目教師画素、タップ抽出部１０５から供給される注目教師画素について構成された予測タップを構成する生徒データ、およびその生徒データを生成したときのパラメータｚを対象とした足し込みを、クラス分類部１０７から供給されるクラスコードごとに行う。
【０３３８】
即ち、足し込み部１０８には、教師データ記憶部１０２に記憶された教師データｙk、タップ抽出部１０５が出力する予測タップｘi,k（ｘj,k）、およびクラス分類部１０７が出力するクラスコードの他、その予測タップを構成するのに用いられた生徒データを生成したときのパラメータｚも、パラメータ生成部１１０から供給されるようになっている。
【０３３９】
そして、足し込み部１０８は、クラス分類部１０７から供給されるクラスコードに対応するクラスごとに、予測タップ（生徒データ）ｘi,k（ｘj,k）とパラメータｚを用い、式（３４）の左辺の行列における、式（３２）で定義されるコンポーネントＸi,p,j,qを求めるための生徒データおよびパラメータｚの乗算（ｘi,kｔpｘj,kｔq）と、サメーション（Σ）に相当する演算を行う。なお、式（３２）のｔpは、式（２４）にしたがって、パラメータｚから計算される。式（３２）のｔqも同様である。
【０３４０】
さらに、足し込み部１０８は、やはり、クラス分類部１０７から供給されるクラスコードに対応するクラスごとに、予測タップ（生徒データ）ｘi,k、教師データｙk、およびパラメータｚを用い、式（３４）の右辺のベクトルにおける、式（３３）で定義されるコンポーネントＹi,pを求めるための生徒データｘi,k、教師データｙk、およびパラメータｚの乗算（ｘi,kｔpｙk）と、サメーション（Σ）に相当する演算を行う。なお、式（３３）のｔpは、式（２４）にしたがって、パラメータｚから計算される。
【０３４１】
即ち、足し込み部１０８は、前回、注目教師画素とされた教師データについて求められた式（３４）における左辺の行列のコンポーネントＸi,p,j,qと、右辺のベクトルのコンポーネントＹi,pを、その内蔵するメモリ（図示せず）に記憶しており、その行列のコンポーネントＸi,p,j,qまたはベクトルのコンポーネントＹi,pに対して、新たに注目教師画素とされた教師データについて、その教師データｙk、生徒データｘi,k(ｘj,k)、およびパラメータｚを用いて計算される、対応するコンポーネントｘi,kｔpｘj,kｔqまたはｘi,kｔpｙkを足し込む（式（３２）のコンポーネントＸi,p,j,qまたは式（３３）のコンポーネントＹi,pにおけるサメーションで表される加算を行う）。
【０３４２】
そして、足し込み部１０８は、０，１，・・・，Ｚのすべての値のパラメータｚにつき、教師データ記憶部１０２に記憶された教師データすべてを注目教師画素として、上述の足し込みを行うことにより、各クラスについて、式（３４）に示した正規方程式をたてると、その正規方程式を、係数種算出部１０９に供給する。
【０３４３】
係数種算出部１０９は、足し込み部１０８から供給されるクラスごとの正規方程式を解くことにより、各クラスごとの係数種データβm,nを求めて出力する。
【０３４４】
パラメータ生成部１１０は、図２３のパラメータメモリ９８に供給されるパラメータｚが取り得る範囲の幾つかの値としての、例えば、上述したようなｚ＝０，１，２，・・・，Ｚを生成し、生徒データ生成部１０３に供給する。また、パラメータ生成部１１０は、生成したパラメータｚを、タップ抽出部１０５および１０６、並びに足し込み部１０８にも供給する。
【０３４５】
次に、図２８のフローチャートを参照して、図２５の学習装置の処理（学習処理）について、説明する。
【０３４６】
まず最初に、ステップＳ１５１において、教師データ生成部１０１と生徒データ生成部１０３が、学習用画像データから、教師データと生徒データを、それぞれ生成して出力する。即ち、教師データ生成部１０１は、学習用画像データを、そのまま、教師データとして出力する。また、生徒データ生成部１０１には、パラメータ生成部１１０が生成するＺ＋１個の値のパラメータｚが供給され、生徒データ生成部１０１は、学習用画像データに対して、パラメータ生成部１１０からのＺ＋１個の値（０，１，・・・，Ｚ）のパラメータｚに対応するノイズを重畳することにより、各フレームの教師データ（学習用画像データ）について、Ｚ＋１フレームの生徒データを生成して出力する（但し、上述の図２７Ｃによる場合には、パラメータｚの各値について、Ｚ’フレームの生徒データが生成される）。
【０３４７】
教師データ生成部１０１が出力する教師データは、教師データ記憶部１０２に供給されて記憶され、生徒データ生成部１０３が出力する生徒データは、生徒データ記憶部１０４に供給されて記憶される。
【０３４８】
その後、ステップＳ１５２に進み、パラメータ生成部１１０は、パラメータｚを、初期値としての、例えば０にセットし、タップ抽出部１０５および１０６、並びに足し込み部１０８に供給して、ステップＳ１５３に進む。ステップＳ１５３では、タップ抽出部１０５は、教師データ記憶部１０２に記憶された教師データのうち、まだ、注目教師画素としていないものを、注目教師画素とする。さらに、ステップＳ１５３では、タップ抽出部１０５が、注目教師画素について、生徒データ記憶部１０４に記憶された、パラメータ生成部１１０が出力するパラメータｚに対する生徒データ（注目教師画素となっている教師データに対応する学習用画像データに、パラメータｚに対応するノイズを重畳することにより生成された生徒データ）から予測タップを構成し、足し込み部１０８に供給するとともに、タップ抽出部１０６が、やはり、注目教師画素について、生徒データ記憶部１０４に記憶された、パラメータ生成部１１０が出力するパラメータｚに対する生徒データからクラスタップを構成し、クラス分類部１０７に供給する。
【０３４９】
そして、ステップＳ１５４に進み、クラス分類部１０７は、注目教師画素についてのクラスタップに基づき、注目教師画素のクラス分類を行い、その結果得られるクラスに対応するクラスコードを、足し込み部１０８に出力して、ステップＳ１５５に進む。
【０３５０】
ステップＳ１５５では、足し込み部１０８は、教師データ記憶部１０２から注目教師画素を読み出し、その注目教師画素、タップ抽出部１０５から供給される予測タップ、パラメータ生成部１１０が出力するパラメータｚを用い、式（３４）における左辺の行列のコンポーネントｘi,Kｔpｘj,Kｔqと、右辺のベクトルのコンポーネントｘi,KｔpｙKを計算する。さらに、足し込み部１０８は、既に得られている行列のコンポーネントとベクトルのコンポーネントのうち、クラス分類部１０７からのクラスコードに対応するものに対して、注目画素、予測タップ、およびパラメータｚから求められた行列のコンポーネントｘi,Kｔpｘj,Kｔqとベクトルのコンポーネントｘi,KｔpｙKを足し込み、ステップＳ１５６に進む。
【０３５１】
ステップＳ１５６では、パラメータ生成部１１０が、自身が出力しているパラメータｚが、その取り得る値の最大値であるＺに等しいかどうかを判定する。ステップＳ１５６において、パラメータ生成部１１０が出力しているパラメータｚが最大値Ｚに等しくない（最大値Ｚ未満である）と判定された場合、ステップＳ１５７に進み、パラメータ生成部１１０は、パラメータｚに１を加算し、その加算値を新たなパラメータとして、タップ抽出部１０５および１０６、並びに足し込み部１０８に出力する。そして、ステップＳ１５３に戻り、以下、同様の処理が繰り返される。
【０３５２】
また、ステップＳ１５６において、パラメータｚが最大値Ｚに等しいと判定された場合、ステップＳ１５８に進み、タップ抽出部１０５が、教師データ記憶部１０２に、まだ、注目教師画素としていない教師データが記憶されているかどうかを判定する。ステップＳ１５８において、注目教師画素としていない教師データが、まだ、教師データ記憶部１０２に記憶されていると判定された場合、タップ抽出部１０５は、まだ注目教師画素としていない教師データを、新たに、注目教師画素として、ステップＳ１５２に戻り、以下、同様の処理が繰り返される。
【０３５３】
また、ステップＳ１５８において、注目教師画素としていない教師データが、教師データ記憶部１０２に記憶されていないと判定された場合、足し込み部１０８は、いままでの処理によって得られたクラスごとの式（３４）における左辺の行列と、右辺のベクトルを、係数種算出部１０９に供給し、ステップＳ１５９に進む。
【０３５４】
ステップＳ１５９では、係数種算出部１０９は、足し込み部１０８から供給されるクラスごとの式（３４）における左辺の行列と右辺のベクトルによって構成されるクラスごとの正規方程式を解くことにより、各クラスごとに、係数種データβm,nを求めて出力し、処理を終了する。
【０３５５】
なお、学習用画像データの数が十分でないこと等に起因して、係数種データを求めるのに必要な数の正規方程式が得られないクラスが生じることがあり得るが、そのようなクラスについては、係数種算出部１０９は、例えば、デフォルトの係数種データを出力するようになっている。
【０３５６】
ところで、図２５の学習装置では、図２６に示したように、学習用画像データとしての高画質画像データを教師データとするとともに、その高画質画像データに、パラメータｚに対応したノイズを重畳した低画質画像データを生徒データとして、式（２５）によって係数種データβm,nとパラメータｚに対応する変数ｔmとで表されるタップ係数ｗn、並びに生徒データｘnから、式（２２）の線形１次式で予測される教師データの予測値ｙの自乗誤差の総和を最小にする係数種データβm,nを直接求める学習を行うようにしたが、係数種データβm,nの学習は、その他、例えば、図２９に示すようにして行うことが可能である。
【０３５７】
即ち、図２９の実施の形態では、図２６の実施の形態における場合と同様に、学習用画像データとしての高画質画像データを教師データとするとともに、その高画質画像データに、パラメータｚに対応したノイズを重畳した低画質画像データを生徒データとして、まず最初に、タップ係数ｗn、並びに生徒データｘnとを用いて式（２２）の線形１次予測式で予測される教師データの予測値ｙの自乗誤差の総和を最小にするタップ係数ｗnが、パラメータｚの値（ここでは、ｚ＝０，１，・・・，Ｚ）ごとに求められる。さらに、図２９の実施の形態では、求められたタップ係数ｗnを教師データとするとともに、パラメータｚを生徒データとして、式（２５）によって係数種データβm,n、並びに生徒データであるパラメータｚに対応する変数ｔmから予測される教師データとしてのタップ係数ｗnの予測値の自乗誤差の総和を最小にする係数種データβm,nを求める学習が行われる。
【０３５８】
具体的には、上述の式（２９）で表される、式（２２）の線形１次予測式で予測される教師データの予測値ｙの自乗誤差の総和Ｅを最小（極小）にするタップ係数ｗnは、その総和Ｅをタップ係数ｗnで偏微分したものを０とするものであり、従って、次式を満たす必要がある。
【０３５９】
【数３５】
0004038812.tif 000036
・・・（３５）
【０３６０】
そこで、上述の式（２７）をタップ係数ｗnで偏微分すると、次式が得られる。
【０３６１】
【数３６】
0004038812.tif 000037
・・・（３６）
【０３６２】
式（３５）と（３６）から、次式が得られる。
【０３６３】
【数３７】
0004038812.tif 000038
・・・（３７）
【０３６４】
式（３７）のｅkに、式（２７）を代入することにより、式（３７）は、式（３８）に示す正規方程式で表すことができる。
【０３６５】
【数３８】
0004038812.tif 000039
・・・（３８）
【０３６６】
式（３８）の正規方程式は、例えば、式（３４）の正規方程式における場合と同様に、掃き出し法（Gauss-Jordanの消去法）などを用いることにより、タップ係数ｗnについて解くことができる。
【０３６７】
式（３８）の正規方程式を解くことにより、最適なタップ係数（ここでは、自乗誤差の総和Ｅを最小にするタップ係数）ｗnは、クラスごとに、かつパラメータｚの値（ｚ＝０，１，・・・，Ｚ）ごとに求められる。
【０３６８】
一方、本実施の形態では、式（２５）により、係数種データβm,nと、パラメータｚに対応する変数ｔmとから、タップ係数が求められるが、いま、この式（２５）によって求められるタップ係数を、ｗn’と表すこととすると、次の式（３９）で表される、最適なタップ係数ｗnと式（２５）により求められるタップ係数ｗn’との誤差ｅnを０とする係数種データβn,mが、最適なタップ係数ｗnを求めるのに最適なものとなるが、すべてのタップ係数ｗnについて、そのような係数種データβn,mを求めることは、一般には困難である。
【０３６９】
【数３９】
0004038812.tif 000040
・・・（３９）
【０３７０】
なお、式（３９）は、式（２５）によって、次式のように変形することができる。
【０３７１】
【数４０】
0004038812.tif 000041
・・・（４０）
【０３７２】
そこで、係数種データβn,mが最適なものであることを表す規範として、例えば、やはり、最小自乗法を採用することとすると、最適な係数種データβn,mは、次式で表される自乗誤差の総和Ｅを最小にすることで求めることができる。
【０３７３】
【数４１】
0004038812.tif 000042
・・・（４１）
【０３７４】
式（４１）の自乗誤差の総和Ｅの最小値（極小値）は、式（４２）に示すように、総和Ｅを係数種データβn,mで偏微分したものを０とするβn,mによって与えられる。
【０３７５】
【数４２】
0004038812.tif 000043
・・・（４２）
【０３７６】
式（４０）を、式（４２）に代入することにより、次式が得られる。
【０３７７】
【数４３】
0004038812.tif 000044
・・・（４３）
【０３７８】
いま、Ｘi,j,とＹiを、式（４４）と（４５）に示すように定義する。
【０３７９】
【数４４】
0004038812.tif 000045
・・・（４４）
【数４５】
0004038812.tif 000046
・・・（４５）
【０３８０】
この場合、式（４３）は、Ｘi,jとＹiを用いた式（４６）に示す正規方程式で表すことができる。
【０３８１】
【数４６】
0004038812.tif 000047
・・・（４６）
【０３８２】
式（４６）の正規方程式も、例えば、掃き出し法（Gauss-Jordanの消去法）などを用いることにより、係数種データβn,mについて解くことができる。
【０３８３】
次に、図３０は、式（４６）の正規方程式をたてて解くことにより係数種データβn,mを求める学習を行う学習装置の構成例を示している。なお、図中、図２５における場合と対応する部分については、同一の符号を付してあり、以下では、その説明は、適宜省略する。
【０３８４】
足し込み部１２０には、クラス分類部１０７が出力する注目教師画素についてのクラスコードと、パラメータ生成部１１０が出力するパラメータｚが供給されるようになっている。そして、足し込み部１２０は、教師データ記憶部１０２から、注目教師画素を読み出し、その注目教師画素と、タップ抽出部１０５から供給される注目教師画素について構成された予測タップを構成する生徒データとを対象とした足し込みを、クラス分類部１０７から供給されるクラスコードごとに、かつパラメータ生成部１１０が出力するパラメータｚの値ごとに行う。
【０３８５】
即ち、足し込み部１２０には、教師データ記憶部１０２に記憶された教師データｙk、タップ抽出部１０５が出力する予測タップｘn,k、クラス分類部１０７が出力するクラスコード、およびパラメータ生成部１１０が出力する、予測タップｘn,kを構成するのに用いられた生徒データを生成したときのパラメータｚが供給される。
【０３８６】
そして、足し込み部１２０は、クラス分類部１０７から供給されるクラスコードに対応するクラスごとに、かつパラメータ生成部１１０が出力するパラメータｚの値ごとに、予測タップ（生徒データ）ｘn,kを用い、式（３８）の左辺の行列における生徒データどうしの乗算（ｘn,kｘn',k）と、サメーション（Σ）に相当する演算を行う。
【０３８７】
さらに、足し込み部１２０は、やはり、クラス分類部１０７から供給されるクラスコードに対応するクラスごとに、かつパラメータ生成部１１０が出力するパラメータｚの値ごとに、予測タップ（生徒データ）ｘn,kと教師データｙkを用い、式（３８）の右辺のベクトルにおける生徒データｘn,kおよび教師データｙkの乗算（ｘn,kｙk）と、サメーション（Σ）に相当する演算を行う。
【０３８８】
即ち、足し込み部１２０は、前回、注目教師画素とされた教師データについて求められた式（３８）における左辺の行列のコンポーネント（Σｘn,kｘn',k）と、右辺のベクトルのコンポーネント（Σｘn,kｙk）を、その内蔵するメモリ（図示せず）に記憶しており、その行列のコンポーネント（Σｘn,kｘn',k）またはベクトルのコンポーネント（Σｘn,kｙk）に対して、新たに注目教師画素とされた教師データについて、その教師データｙk+1および生徒データｘn,k+1を用いて計算される、対応するコンポーネントｘn,k+1ｘn',k+1またはｘn,k+1ｙk+1を足し込む（式（３８）のサメーションで表される加算を行う）。
【０３８９】
そして、足し込み部１２０は、教師データ記憶部１０２に記憶された教師データすべてを注目教師画素として、上述の足し込みを行うことにより、各クラスについて、パラメータｚの各値ごとに、式（３８）に示した正規方程式をたてると、その正規方程式を、タップ係数算出部１２１に供給する。
【０３９０】
タップ係数算出部１２１は、足し込み部１２０から供給される各クラスについての、パラメータｚの値ごとの正規方程式を解くことにより、各クラスについて、パラメータｚの値ごとの最適なタップ係数ｗnを求め、足し込み部１２２に供給する。
【０３９１】
足し込み部１２２は、各クラスごとに、パラメータｚ（に対応する変数ｔm）と、最適なタップ係数ｗnを対象とした足し込みを行う。
【０３９２】
即ち、足し込み部１２２は、パラメータｚから式（２４）によって求められる変数ｔi（ｔj）を用い、式（４６）の左辺の行列における、式（４４）で定義されるコンポーネントＸi,jを求めるためのパラメータｚに対応する変数ｔi（ｔj）どうしの乗算（ｔiｔj）と、サメーション（Σ）に相当する演算を、クラスごとに行う。
【０３９３】
ここで、コンポーネントＸi,jは、パラメータｚによってのみ決まるものであり、クラスとは関係がないので、コンポーネントＸi,jの計算は、実際には、クラスごとに行う必要はなく、１回行うだけで済む。
【０３９４】
さらに、足し込み部１２２は、パラメータｚから式（２４）によって求められる変数ｔiと、最適なタップ係数ｗnとを用い、式（４６）の右辺のベクトルにおける、式（４５）で定義されるコンポーネントＹiを求めるためのパラメータｚに対応する変数ｔiおよび最適なタップ係数ｗnの乗算（ｔiｗn）と、サメーション（Σ）に相当する演算を、クラスごとに行う。
【０３９５】
足し込み部１２２は、各クラスごとに、式（４４）で表されるコンポーネントＸi,jと、式（４５）で表されるコンポーネントＹiを求めることにより、各クラスについて、式（４６）の正規方程式をたてると、その正規方程式を、係数種算出部１２３に供給する。
【０３９６】
係数種算出部１２３は、足し込み部１２２から供給されるクラスごとの式（４６）の正規方程式を解くことにより、各クラスごとの係数種データβm,nを求めて出力する。
【０３９７】
図２３のデータ処理部２２における係数種メモリ９７には、以上のようにして求められたクラスごとの係数種データβm,nを記憶させておくようにすることもできる。
【０３９８】
ここで、図２３のデータ処理部２２においては、例えば、係数種メモリ９７を設けずに、図３０のタップ係数算出部１２１が出力するパラメータｚの各値ごとの最適なタップ係数ｗnをメモリに記憶させておき、パラメータメモリ９８に記憶されたパラメータｚに応じて、メモリに記憶された最適なタップ係数を選択して、係数メモリ９４にセットするようにすることも可能である。但し、この場合、パラメータｚが取り得る値の数に比例した大きな容量のメモリが必要となる。これに対して、係数種メモリ９７を設け、係数種データを記憶させておく場合には、係数種メモリ９７の記憶容量は、パラメータｚが取り得る値の数に依存しないので、係数種メモリ９７として、小さな容量のメモリを採用することができる。さらに、係数種データβm,nを記憶させておく場合には、その係数種データβm,nと、パラメータｚの値とから、式（２３）によりタップ係数ｗnが生成されることから、パラメータｚの値に応じた、いわば連続的なタップ係数ｗnを得ることができる。そして、その結果、予測部９５が出力データとして出力する画像データの画質を、無段階に滑らかに調整することが可能となる。
【０３９９】
なお、ユーザ端末２（図４）のデータ処理部２２が、図２３に示したように構成される場合の管理サーバ３の処理は、パラメータが重みＷではなく、タップ係数ｗnの生成に用いられる式（２３）のｚである点を除き、データ処理部２２が図１１に示したように構成される場合と同様であるため、その説明は省略する。
【０４００】
次に、図３１は、図４のデータ処理部２２が、放送受信部２１から供給される画像データの解像度を向上させる場合の、そのデータ処理部２２の構成例を示している。なお、図中、図２３における場合と対応する部分については、同一の符号を付してあり、以下では、その説明は、適宜省略する。即ち、図３１のデータ処理部２２は、動き計算部１３１、パラメータテーブル記憶部１３２、およびパラメータ選択部１３３が新たに設けられている他は、基本的に、図２３における場合と同様に構成されている。
【０４０１】
但し、図３１のデータ処理部２２は、上述したように、画像データの解像度を向上させるため、係数種メモリ９７には、雑音除去のための係数種データではなく、解像度向上のための係数種データが記憶されている。
【０４０２】
ここで、解像度向上のための係数種データの学習は、図２５や図３０の学習装置の生徒データ生成部１０３において、例えば、図３２に示すように、パラメータ生成部１１０が出力するパラメータｚの値ごとに異なるカットオフ周波数を有するＬＰＦ(Low Pass Filter)によって、学習用画像データとしての高画質画像データを、水平または垂直方向にフィルタリングすることにより生徒データとしての低画質画像データを生成して行うことにより、解像度向上のための係数種データを得ることができる。
【０４０３】
なお、係数種データの学習は、教師データと生徒データの組み合わせによって、各種の処理が可能な係数種データを求めることができる。即ち、例えば、教師データとして高画質画像データを用いるとともに、生徒データとして、その教師データとしての高画質画像データを歪ませた低画質画像データを用いることにより、歪み除去を行う係数種データを求めることができる。また、例えば、教師データとして画像データを用いるとともに、生徒データとして、その教師データとしての画像データをＤＣＴ(Discrete Cosine Transform)変換したＤＣＴ係数を用いることにより、ＤＣＴ係数を画像データに変換する係数種データを求めることができる。係数種メモリ９７には、上述したような各種の係数種データを記憶させることが可能であり、データ処理部２２は、係数種メモリ９７に記憶させる係数種データの種別によって異なる処理を行うものとなる。
【０４０４】
図３１のデータ処理部２２では、ユーザが画質調整つまみ１３を操作することにより入力されるパラメータｚが、パラメータメモリ９８に記憶され、予測部９５において、そのパラメータｚに基づいて生成されるタップ係数ｗnを用いて、式（２２）の線形１次予測演算が行われることにより、即ち、画質調整つまみ１３の操作により設定されたパラメータｚから生成されるタップ係数ｗnを用いて、式（２２）の線形１次予測演算が行われることにより、入力データとしての画像データの解像度を向上させた画像データが求められる。
【０４０５】
さらに、図３１のデータ処理部２２では、入力データとしての画像データの動き量が求められ、その動き量の画像データの解像度を向上させるのに最適なパラメータｚが取得される。そして、その最適なパラメータｚが、パラメータメモリ９８に記憶され、予測部９５において、そのパラメータｚに基づいて生成されるタップ係数ｗnを用いて、式（２２）の線形１次予測演算が行われることにより、入力データとしての画像データの解像度を向上させた画像データが求められる。
【０４０６】
即ち、動き計算部１３１には、入力データとしての画像データが供給されるようになっており、動き計算部１３１は、その入力データとしての画像データの動き量（変化量）を求め、パラメータ選択部１３３に供給する。
【０４０７】
ここで、画像データの動き量としては、例えば、フレーム間差分の絶対値和や、画素値の最大値と最小値との差であるダイナミックレンジ、画素値の自乗和などのアクティビティなどを採用することができる。また、動き計算部１３１では、画像データの動き量を、例えば、フレーム単位で求めるようにしても良いし、フレームを複数ブロックにブロック化して得られるブロック単位で求めるようにしても良い。
【０４０８】
なお、動き計算部１３１は、パラメータメモリ９８とパラメータテーブル記憶部１３２を監視しており、これにより、パラメータメモリ９８に、パラメータｚが新たに供給されたどうかと、パラメータテーブル記憶部１３２に、後述するパラメータテーブルが新たに供給されたかどうかを検出している。そして、動き計算部１３１は、その検出結果に基づいて、パラメータメモリ９８に記憶させるパラメータｚを、入力データとしての画像データの動き量に対応して変更する自動モードと、そのような動き量に対応した変更を行わない手動モードとの動作モードの切り替えを行うようになっている。
【０４０９】
パラメータテーブル記憶部１３２は、制御部２４（図４）から供給される、管理サーバ３が提供するサーバ情報に含まれるパラメータテーブルを記憶する。即ち、本実施の形態では、管理サーバ３が提供するサーバ情報には、パラメータ関連情報として、パラメータテーブルが含まれており、制御部２４は、サーバ情報を受信した場合、そのサーバ情報に含まれるパラメータテーブルを、パラメータテーブル記憶部１３２に供給し、上書きする形で記憶させるようになっている。
【０４１０】
ここで、パラメータテーブルは、画像データの動き量と、その動き量の画像データの解像度を向上させるときに適切なパラメータｚとを対応付けたテーブルであり、後述するように、管理サーバ３において生成される。
【０４１１】
パラメータ選択部１３３は、動作モードが自動モードのときに、動き計算部１３１から供給される動き量（に最も近い動き量）に対応付けられているパラメータｚを、パラメータテーブル記憶部１３２のパラメータテーブルから選択する。さらに、パラメータ選択部１３３は、その選択したパラメータｚを、パラメータメモリ９８に供給し、上書きする形で記憶させる。
【０４１２】
次に、図３３のフローチャートを参照して、図３１のデータ処理部２２によるデータ処理について説明する。
【０４１３】
まず最初に、ステップＳ１６０において、動き計算部１３１は、制御部２４（図４）からパラメータテーブル記憶部１３２にパラメータテーブルが供給されたかどうかを判定する。ステップＳ１６０において、パラメータテーブルが供給されていないと判定された場合、ステップＳ１６１に進み、動き計算部１３１は、ユーザが画質調整つまみ３１を操作することにより、制御部２４からパラメータメモリ９８に、パラメータｚが供給されたかどうかを判定する。
【０４１４】
ステップＳ１６１において、パラメータｚが供給されていないと判定された場合、ステップＳ１６５に進む。
【０４１５】
また、ステップＳ１６１において、パラメータｚが供給されたと判定された場合、ステップＳ１６２に進み、動き計算部１３１が、動作モードを手動モードに設定して、ステップＳ１６９に進む。なお、動作モードが、既に手動モードになっている場合は、ステップＳ１６２の処理は、スキップすることができる。
【０４１６】
ステップＳ１６９では、パラメータメモリ９８は、ステップＳ１６０で制御部２４から供給されたと判定されたパラメータｚを、上書きする形で記憶する。
【０４１７】
その後、ステップＳ１７０乃至Ｓ１７６に順次進み、図２４のステップＳ１４３乃至Ｓ１４９における場合とそれぞれ同様の処理が行われる。
【０４１８】
従って、動作モードが自動モードの場合において、ユーザが画質調整つまみ３１を操作することにより、パラメータｚを新たに入力したときには、動作モードが手動モードとされ、さらに、予測部９５において、新たに入力されたパラメータｚに基づいて生成されるタップ係数ｗnを用いて、式（２２）の線形１次予測演算が行われることにより、入力データとしての画像データの解像度を向上させた画像データが求められる。
【０４１９】
一方、ステップＳ１６０において、制御部２４からパラメータテーブル記憶部１３２に対して、パラメータテーブルが供給されたと判定された場合、ステップＳ１６３に進み、パラメータテーブル記憶部１３２は、そのパラメータテーブルを、上書きする形で記憶し、ステップＳ１６４に進む。
【０４２０】
ステップＳ１６４では、動き計算部１３２は、動作モードを自動モードに設定し、ステップＳ１６５に進む。従って、制御部２４からパラメータテーブルが供給されると、動作モードは自動モードになる。
【０４２１】
なお、動作モードが、既に自動モードになっている場合は、ステップＳ１６４の処理は、スキップすることができる。
【０４２２】
ステップＳ１６５では、動き計算部１３１が、動作モードが手動モードまたは自動モードのうちのいずれであるかを判定する。
【０４２３】
ステップＳ１６５において、動作モードが手動モードであると判定された場合、ステップＳ１６６に進み、ステップＳ１６１における場合と同様に、動き計算部１３１は、ユーザが画質調整つまみ３１を操作することにより、制御部２４からパラメータメモリ９８に、パラメータｚが供給されたかどうかを判定する。
【０４２４】
ステップＳ１６６において、パラメータｚが供給されたと判定された場合、即ち、ユーザが画質調整つまみ３１を操作することにより、パラメータｚを新たに入力した場合ステップＳ１６９に進み、パラメータメモリ９８は、ステップＳ１６６で制御部２４から供給されたと判定されたパラメータｚを、上書きする形で記憶する。
【０４２５】
その後、ステップＳ１７０乃至Ｓ１７６に順次進み、図２４のステップＳ１４３乃至Ｓ１４９における場合とそれぞれ同様の処理が行われる。
【０４２６】
従って、動作モードが手動モードの場合において、ユーザが画質調整つまみ３１を操作することにより、パラメータｚを新たに入力したときには、予測部９５において、その新たなパラメータｚに基づいて生成されるタップ係数ｗnを用いて、式（２２）の線形１次予測演算が行われることにより、入力データとしての画像データの解像度を向上させた画像データが求められる。
【０４２７】
また、ステップＳ１６６において、パラメータｚが供給されていないと判定された場合、ステップＳ１７０乃至Ｓ１７６に順次進み、図２４のステップＳ１４３乃至Ｓ１４９における場合とそれぞれ同様の処理が行われる。
【０４２８】
従って、動作モードが手動モードの場合において、ユーザが画質調整つまみ３１を操作を行っていないときには、予測部９５において、既に、パラメータメモリ９８に記憶されているパラメータｚに基づいて生成されるタップ係数ｗnを用いて、式（２２）の線形１次予測演算が行われることにより、入力データとしての画像データの解像度を向上させた画像データが求められる。
【０４２９】
一方、ステップＳ１６５において、動作モードが自動モードであると判定された場合、ステップＳ１６７に進み、動き計算部１３１は、タップ抽出部９１および９２に供給される入力データとしての画像データの動き量を計算し、パラメータ選択部１３３に供給する。
【０４３０】
そして、ステップＳ１６８に進み、パラメータ選択部１３３は、動き計算部１３１からの動き量に最も近い動き量に対応付けられているパラメータｚを、パラメータテーブル記憶部１３２に記憶されたパラメータテーブルから選択し、パラメータメモリ９８に供給して、ステップＳ１６９に進む。
【０４３１】
ステップＳ１６９では、パラメータメモリ９８が、パラメータ選択部１３３からのパラメータｚを、上書きする形で記憶する。
【０４３２】
その後、ステップＳ１７０乃至Ｓ１７６に順次進み、図２４のステップＳ１４３乃至Ｓ１４９における場合とそれぞれ同様の処理が行われる。
【０４３３】
従って、動作モードが自動モードの場合には、入力データとしての画像データの動き量に対応したパラメータｚが選択され、予測部９５において、そのパラメータｚに基づいて生成されるタップ係数ｗnを用いて、式（２２）の線形１次予測演算が行われることにより、入力データとしての画像データの解像度を向上させた画像データが求められる。
【０４３４】
以上から、図３１のデータ処理部２２によれば、ユーザが、画質調整つまみ１３を操作してパラメータｚを入力した場合には、そのパラメータｚに基づき、入力データとしての画像データの解像度を向上させた画像データが求められ、また、ユーザが要求ボタン１４を操作して、管理サーバ３からサーバ情報を取得した場合には、そのサーバ情報に含まれるパラメータテーブルから、入力データとしての画像データの動き量に対応したパラメータｚが選択され、その選択されたパラメータｚに基づき、入力データとしての画像データの解像度を向上させた画像データが求められる。従って、ユーザは、画質調整つまみ１３を操作することにより、解像度を調整した画像データを得ることもできるし、パラメータテーブルによって、入力データとしての画像データの動き量に応じて解像度が調整された画像データを得ることもできる。
【０４３５】
なお、自動モードと手動モードの切り替えは、その他、ユーザがリモコン１０（図２）の図示せぬ所定のボタンを操作したときに行うようにすることも可能である。
【０４３６】
次に、図３４のフローチャートを参照して、ユーザ端末２（図４）のデータ処理部２２が図３１に示したように構成される場合の、管理サーバ３（図９）のユーザ情報管理部４３による図１０のステップＳ４３におけるユーザ情報データベース４４の更新処理の詳細について説明する。
【０４３７】
まず最初に、ステップＳ１８１において、ユーザ情報管理部４３は、制御部４２から供給されたユーザ情報から分離した状況情報に含まれる画像データから、その動き量を、図３１の動き計算部１３１と同様にして計算する。
【０４３８】
即ち、ユーザ端末２のデータ処理部２２が図３１に示したように構成される場合においては、データ処理部２２が図１１に示したように構成される場合と同様のユーザ情報が生成され、管理サーバ３に提供されるが、ステップＳ１８１では、そのようなユーザ情報に配置されている状況情報に含まれる画像データから、その動き量が計算される。
【０４３９】
そして、ステップＳ１８２に進み、ユーザ情報管理部４３は、ステップＳ１８１で求められた動き量が属する区分に対応するディレクトリを、ユーザ情報データベース４４から検出する。
【０４４０】
即ち、ユーザ情報データベース４４には、例えば、動き量を表す所定の範囲を複数に区分した各区分に対応するディレクトリ（あるいは、レコードその他のあるまとまった記憶領域）があらかじめ形成されており、ステップＳ１８２では、ステップＳ１８１で求められた動き量が属する区分に対応するディレクトリが検出される。
【０４４１】
そして、ステップＳ１８３に進み、ユーザ情報管理部４３は、ステップＳ１８２で検出されたディレクトリに、制御部４２から供給されたユーザ情報（提供ユーザ情報）に含まれているパラメータｚと、その提供ユーザ情報に配置された状況情報としての画像データから求められた動き量とを対応付けて追加登録し、処理を終了する。
【０４４２】
従って、図３４のユーザ情報データベース４４の更新処理によれば、提供ユーザ情報におけるパラメータｚが、その提供ユーザ情報に配置された状況情報に含まれる画像データの動き量ごとに分類されて、ユーザ情報データベース４４に登録される。
【０４４３】
次に、図３５のフローチャートを参照して、ユーザ端末２（図４）のデータ処理部２２が図３１に示したように構成される場合の、管理サーバ３（図９）の特徴づけ部４５による図１０のステップＳ４５における処理の詳細について説明する。
【０４４４】
特徴づけ部４５は、まず最初に、ステップＳ１９１において、ユーザ情報データベース４４に形成されている、動き量を表す所定の範囲を複数に区分した各区分に対応するディレクトリの中から、処理の対象とする区分に対応するディレクトリである注目ディレクトリを選択し、ステップＳ１９２に進む。
【０４４５】
ステップＳ１９２では、特徴づけ部４５は、注目ディレクトリに登録されている動き量の、例えば、平均値や最頻値を求め、これを特徴情報とする。さらに、特徴づけ部４５は、注目ディレクトリに登録されているパラメータｚの、例えば、平均値や最頻値を求め、特徴情報としての動き量に対して、最適なパラメータとして対応付ける。
【０４４６】
そして、ステップＳ１９３に進み、特徴づけ部４５は、ユーザ情報データベース４４に形成されているすべてのディレクトリを、注目ディレクトリとして処理を行ったかどうかを判定する。
【０４４７】
ステップＳ１９３において、まだ、ユーザ情報データベース４４に形成されているすべてのディレクトリを、注目ディレクトリとして処理を行っていないと判定された場合、ステップＳ１９１に戻り、まだ、注目ディレクトリとして選択されていないディレクトリのうちの１つが、新たに注目ディレクトリとして選択され、以下、同様の処理が繰り返される。
【０４４８】
また、ステップＳ１９３において、ユーザ情報データベース４４に形成されているすべてのディレクトリを、注目ディレクトリとして処理を行ったと判定された場合、ステップＳ１９４に進み、特徴づけ部４５は、各区分に対応するディレクトリについて求められた特徴情報としての動き量と、それに対応付けられたパラメータｚとの一覧表としてのパラメータテーブルを生成し、処理を終了する。
【０４４９】
図１０のステップＳ４６では、以上のようにして生成された、動き量と、その動き量に対して最適なパラメータとを対応付けたパラメータテーブルが、パラメータ関連情報として、パラメータデータベース４６に上書きする形で記憶される。
【０４５０】
次に、図３６のフローチャートを参照して、ユーザ端末２（図４）のデータ処理部２２が図３１に示したように構成される場合の、管理サーバ３（図９）のサーバ情報提供部４７による図１０のステップＳ４７における処理の詳細について説明する。
【０４５１】
サーバ情報提供部４７は、ステップＳ２０１において、パラメータデータベース４６に記憶されているパラメータテーブルを読み出し、サーバ情報送信部４８に供給して、処理を終了する。
【０４５２】
従って、図１０のステップＳ４８では、ユーザ端末２から送信されてきた要求ユーザ情報の内容に関係なく、パラメータデータベース４６に記憶されているパラメータテーブルが、サーバ情報に配置され、ユーザ端末２に送信される。
【０４５３】
ここで、パラメータデータベース４６のパラメータテーブルには、図３５で説明した処理によって、各ユーザが画質調整つまみ１３を操作することにより設定したパラメータｚの平均値や最頻値などが、そのパラメータｚが設定されたときにデータ処理部２２で処理された入力データとしての画像データの動き量の平均値や最頻値に対応付けられて登録されている。従って、パラメータテーブルにおいて、各動き量に対応付けられているパラメータは、各動き量の画像データがデータ処理部２２で処理されるときに、多数のユーザが、画質調整つまみ１３を操作することにより設定したパラメータの平均値や最頻値であり、サーバ情報を受信したユーザ端末２では、そのようなパラメータテーブルを用い、パラメータｚが設定される。従って、ユーザ端末２では、ユーザが画質調整つまみ１３を操作しなくても、各動き量の画像データに対して、多数のユーザが設定しているパラメータｚ、つまり最適なパラメータｚが、いわば自動的に設定されることになる。
【０４５４】
次に、図３７は、図４のデータ処理部２２が、放送受信部２１から供給される画像データの解像度を向上させる場合の、そのデータ処理部２２の他の構成例を示している。なお、図中、図３１における場合と対応する部分については、同一の符号を付してあり、以下では、その説明は、適宜省略する。即ち、図３７のデータ処理部２２は、動き計算部１３１またはパラメータ選択部１３３にそれぞれ代えて、コンテンツ検出部１４１またはパラメータ選択部１４３が新たに設けられている他は、基本的に、図３１における場合と同様に構成されている。
【０４５５】
なお、図３７の実施の形態においても、例えば、図３１における場合と同様に、パラメータメモリ９８には、画像データの解像度を向上させる係数種データが記憶されているものとする。
【０４５６】
図３７のデータ処理部２２では、図３１における場合と同様に、ユーザが画質調整つまみ１３を操作することにより入力されるパラメータｚが、パラメータメモリ９８に記憶され、予測部９５において、そのパラメータｚに基づいて生成されるタップ係数ｗnを用いて、式（２２）の線形１次予測演算が行われることにより、入力データとしての画像データの解像度を向上させた画像データが求められる。
【０４５７】
さらに、図３７のデータ処理部２２では、入力データとしての画像データのコンテンツ（内容）を表す、例えば、その画像データによる番組の番組名などのコンテンツ情報が求められ、そのコンテンツ情報が表すコンテンツの画像データの解像度を向上させるのに最適なパラメータｚが取得される。そして、その最適なパラメータｚが、パラメータメモリ９８に記憶され、予測部９５において、そのパラメータｚに基づいて生成されるタップ係数ｗnを用いて、式（２２）の線形１次予測演算が行われることにより、入力データとしての画像データの解像度を向上させた画像データが求められる。
【０４５８】
即ち、コンテンツ検出部１４１は、入力データとしての画像データのコンテンツ（内容）を表すコンテンツ情報を検出し、パラメータ選択部１４３に供給する。具体的には、コンテンツ検出部１４１は、例えば、テレビジョン放送の番組表を提供している図示せぬサーバにアクセスし、放送受信部２１（図４）が受信しているチャンネルおよび受信日時に基づき、入力データとしての画像データのコンテンツ情報を検出する。なお、コンテンツ情報の検出方法は、これに限られるものではない。
【０４５９】
なお、コンテンツ検出部１４１も、図３１の動き計算部１３１と同様に、パラメータメモリ９８とパラメータテーブル記憶部１３２を監視しており、これにより、パラメータメモリ９８に、パラメータｚが新たに供給されたどうかと、パラメータテーブル記憶部１３２にパラメータテーブルが新たに供給されたかどうかを検出している。そして、コンテンツ検出部１４１は、その検出結果に基づいて、パラメータメモリ９８に記憶させるパラメータｚを、入力データとしての画像データのコンテンツ情報に対応して変更する自動モードと、そのようなコンテンツ情報に対応した変更を行わない手動モードとの動作モードの切り替えを行うようになっている。
【０４６０】
パラメータ選択部１４３は、動作モードが自動モードのときに、コンテンツ検出部１４１から供給されるコンテンツ情報に対応付けられているパラメータｚを、パラメータテーブル記憶部１３２のパラメータテーブルから選択する。さらに、パラメータ選択部１４３は、その選択したパラメータｚを、パラメータメモリ９８に供給し、上書きする形で記憶させる。
【０４６１】
なお、本実施の形態では、管理サーバ３が提供するサーバ情報に含まれるパラメータ関連情報としてのパラメータテーブルは、後述するように、コンテンツ情報とパラメータｚとを対応付けたものであり、パラメータテーブル記憶部２４には、そのようなパラメータテーブルが記憶される。
【０４６２】
また、データ処理部２２が図３７に示したように構成される場合においては、図４の情報提供部２７は、入力データとしての画像データではなく、その画像データのコンテンツ情報を取得し、ユーザ情報生成部３１は、そのコンテンツ情報を、状況情報として、ユーザ情報に配置する。従って、例えば、ユーザが、画質調整つまみ１３を操作して、パラメータｚを設定した場合（パラメータメモリ９８に記憶させた場合）、ユーザ情報には、そのパラメータｚが設定されたときにデータ処理部２２に入力された画像データのコンテンツ情報が、状況情報として配置される。
【０４６３】
次に、図３８のフローチャートを参照して、図３７のデータ処理部２２によるデータ処理について説明する。
【０４６４】
まず最初に、ステップＳ２１０において、コンテンツ検出部１４１は、制御部２４（図４）からパラメータテーブル記憶部１３２にパラメータテーブルが供給されたかどうかを判定する。ステップＳ２１０において、パラメータテーブルが供給されていないと判定された場合、ステップＳ２１１に進み、コンテンツ検出部１４１は、ユーザが画質調整つまみ３１を操作することにより、制御部２４からパラメータメモリ９８に、パラメータｚが供給されたかどうかを判定する。
【０４６５】
ステップＳ２１１において、パラメータｚが供給されていないと判定された場合、ステップＳ２１５に進む。
【０４６６】
また、ステップＳ２１１において、パラメータｚが供給されたと判定された場合、ステップＳ２１２に進み、コンテンツ検出部１４１が、動作モードを手動モードに設定して、ステップＳ２１９に進む。なお、動作モードが、既に手動モードになっている場合は、ステップＳ２１２の処理は、スキップすることができる。
【０４６７】
ステップＳ２１９では、パラメータメモリ９８は、ステップＳ２１０で制御部２４から供給されたと判定されたパラメータｚを、上書きする形で記憶する。
【０４６８】
その後、ステップＳ２２０乃至Ｓ２２６に順次進み、図２４のステップＳ１４３乃至Ｓ１４９における場合とそれぞれ同様の処理が行われる。
【０４６９】
従って、動作モードが自動モードの場合において、ユーザが画質調整つまみ３１を操作することにより、パラメータｚを新たに入力したときには、動作モードが手動モードとされ、さらに、予測部９５において、その新たに入力されたパラメータｚに基づいて生成されるタップ係数ｗnを用いて、式（２２）の線形１次予測演算が行われることにより、入力データとしての画像データの解像度を向上させた画像データが求められる。
【０４７０】
一方、ステップＳ２１０において、制御部２４からパラメータテーブル記憶部１３２に対して、パラメータテーブルが供給されたと判定された場合、ステップＳ２１３に進み、パラメータテーブル記憶部１３２は、そのパラメータテーブルを、上書きする形で記憶し、ステップＳ２１４に進む。
【０４７１】
ステップＳ２１４では、動き計算部１３２は、動作モードを自動モードに設定し、ステップＳ２１５に進む。従って、制御部２４からパラメータテーブルが供給されると、動作モードは自動モードになる。
【０４７２】
なお、動作モードが、既に自動モードになっている場合は、ステップＳ２１４の処理は、スキップすることができる。
【０４７３】
ステップＳ２１５では、コンテンツ検出部１４１が、動作モードが手動モードまたは自動モードのうちのいずれであるかを判定する。
【０４７４】
ステップＳ２１５において、動作モードが手動モードであると判定された場合、ステップＳ２１６に進み、ステップＳ２１１における場合と同様に、コンテンツ検出部１４１は、ユーザが画質調整つまみ３１を操作することにより、制御部２４からパラメータメモリ９８に、パラメータｚが供給されたかどうかを判定する。
【０４７５】
ステップＳ２１６において、パラメータｚが供給されたと判定された場合、即ち、ユーザが画質調整つまみ３１を操作することにより、パラメータｚを新たに入力した場合ステップＳ２１９に進み、パラメータメモリ９８は、ステップＳ２１６で制御部２４から供給されたと判定されたパラメータｚを、上書きする形で記憶する。
【０４７６】
その後、ステップＳ２２０乃至Ｓ２２６に順次進み、図２４のステップＳ１４３乃至Ｓ１４９における場合とそれぞれ同様の処理が行われる。
【０４７７】
従って、動作モードが手動モードの場合において、ユーザが画質調整つまみ３１を操作することにより、パラメータｚを新たに入力したときには、予測部９５において、その新たなパラメータｚに基づいて生成されるタップ係数ｗnを用いて、式（２２）の線形１次予測演算が行われることにより、入力データとしての画像データの解像度を向上させた画像データが求められる。
【０４７８】
また、ステップＳ２１６において、パラメータｚが供給されていないと判定された場合、ステップＳ２２０乃至Ｓ２２６に順次進み、図２４のステップＳ１４３乃至Ｓ１４９における場合とそれぞれ同様の処理が行われる。
【０４７９】
従って、動作モードが手動モードの場合において、ユーザが画質調整つまみ３１を操作を行っていないときには、予測部９５において、既に、パラメータメモリ９８に記憶されているパラメータｚに基づいて生成されるタップ係数ｗnを用いて、式（２２）の線形１次予測演算が行われることにより、入力データとしての画像データの解像度を向上させた画像データが求められる。
【０４８０】
一方、ステップＳ２１５において、動作モードが自動モードであると判定された場合、ステップＳ２１７に進み、コンテンツ検出部１４１は、タップ抽出部９１および９２に供給される入力データとしての画像データのコンテンツ情報を検出し、パラメータ選択部１４３に供給する。
【０４８１】
そして、ステップＳ２１８に進み、パラメータ選択部１４３は、コンテンツ検出部１４１からのコンテンツ情報と一致するコンテンツ情報に対応付けられているパラメータｚを、パラメータテーブル記憶部１３２に記憶されたパラメータテーブルから選択し、パラメータメモリ９８に供給して、ステップＳ２１９に進む。
【０４８２】
ステップＳ２１９では、パラメータメモリ９８が、パラメータ選択部１４３からのパラメータｚを、上書きする形で記憶する。
【０４８３】
その後、ステップＳ２２０乃至Ｓ２２６に順次進み、図２４のステップＳ１４３乃至Ｓ１４９における場合とそれぞれ同様の処理が行われる。
【０４８４】
従って、動作モードが自動モードの場合には、入力データとしての画像データのコンテンツ情報に対応したパラメータｚが選択され、予測部９５において、そのパラメータｚに基づいて生成されるタップ係数ｗnを用いて、式（２２）の線形１次予測演算が行われることにより、入力データとしての画像データの解像度を向上させた画像データが求められる。
【０４８５】
以上から、図３７のデータ処理部２２によれば、ユーザが、画質調整つまみ１３を操作してパラメータｚを入力した場合には、そのパラメータｚに基づき、入力データとしての画像データの解像度を向上させた画像データが求められ、また、ユーザが要求ボタン１４を操作して、管理サーバ３からサーバ情報を取得した場合には、そのサーバ情報に含まれるパラメータテーブルから、入力データとしての画像データのコンテンツ情報に対応したパラメータｚが選択され、その選択されたパラメータｚに基づき、入力データとしての画像データの解像度を向上させた画像データが求められる。従って、ユーザは、画質調整つまみ１３を操作することにより、解像度を調整した画像データを得ることもできるし、パラメータテーブルによって、入力データとしての画像データのコンテンツ情報に応じて解像度が調整された画像データを得ることもできる。
【０４８６】
なお、自動モードと手動モードの切り替えは、その他、ユーザがリモコン１０（図２）の図示せぬ所定のボタンを操作したときに行うようにすることも可能である。
【０４８７】
次に、図３９のフローチャートを参照して、ユーザ端末２（図４）のデータ処理部２２が図３７に示したように構成される場合の、管理サーバ３（図９）のユーザ情報管理部４３による図１０のステップＳ４３におけるユーザ情報データベース４４の更新処理の詳細について説明する。
【０４８８】
まず最初に、ステップＳ２３１において、ユーザ情報管理部４３は、制御部４２から供給された提供ユーザ情報から分離した状況情報としてのコンテンツ情報用のディレクトリを、ユーザ情報データベース４４から検索する。
【０４８９】
即ち、ユーザ端末２のデータ処理部２２が図３７に示したように構成される場合には、図３７で説明したように、提供ユーザ情報には、状況情報として、コンテンツ情報が配置されており、ステップＳ２３１では、そのコンテンツ情報用のディレクトリが、ユーザ情報データベース４４から検索される。
【０４９０】
そして、ステップＳ２３２に進み、ユーザ情報管理部４３は、ステップＳ２３１の検索結果に基づき、提供ユーザ情報に配置された状況情報としてのコンテンツ情報用のディレクトリが、ユーザ情報データベース４４に登録（形成）されているかどうかを判定する。
【０４９１】
ステップＳ２３２において、提供ユーザ情報に配置された状況情報としてのコンテンツ情報用のディレクトリが、ユーザ情報データベース４４に登録されていると判定された場合、ステップＳ２３３に進み、ユーザ情報管理部４３は、そのディレクトリに、提供ユーザ情報におけるパラメータ、および状況情報としてのコンテンツ情報を追加登録し、処理を終了する。
【０４９２】
一方、ステップＳ２３２において、提供ユーザ情報に配置された状況情報としてのコンテンツ情報用のディレクトリが、ユーザ情報データベース４４に登録されていないと判定された場合、ステップＳ２３４に進み、ユーザ情報管理部４３は、ユーザ情報データベース４４に新たな記憶領域としての、提供ユーザ情報に配置されたコンテンツ情報用のディレクトリを新規に形成し、そのディレクトリに、提供ユーザ情報に配置されたパラメータ、および状況情報としてのコンテンツ情報を登録して、処理を終了する。
【０４９３】
図３９のユーザ情報データベース４４の更新処理によれば、提供ユーザ情報におけるパラメータ、および状況情報としてのコンテンツ情報が、そのコンテンツ情報ごとに分類されて、ユーザ情報データベース４４に登録される。
【０４９４】
次に、図４０のフローチャートを参照して、ユーザ端末２（図４）のデータ処理部２２が図３７に示したように構成される場合の、管理サーバ３（図９）の特徴づけ部４５による図１０のステップＳ４５における処理の詳細について説明する。
【０４９５】
特徴づけ部４５は、まず最初に、ステップＳ２４１において、ユーザ情報データベース４４に形成されているディレクトリの中から、処理の対象とするディレクトリである注目ディレクトリを選択し、ステップＳ２４２に進む。
【０４９６】
ステップＳ２４２では、特徴づけ部４５は、注目ディレクトリに登録されている（同一の）コンテンツ情報を、そのまま、特徴情報とする。さらに、特徴づけ部４５は、注目ディレクトリに登録されているパラメータｚの、例えば、平均値や最頻値を求め、特徴情報としてのコンテンツ情報に対して、最適なパラメータとして対応付ける。
【０４９７】
そして、ステップＳ２４３に進み、特徴づけ部４５は、ユーザ情報データベース４４に形成されているすべてのディレクトリを、注目ディレクトリとして処理を行ったかどうかを判定する。
【０４９８】
ステップＳ２４３において、まだ、ユーザ情報データベース４４に形成されているすべてのディレクトリを、注目ディレクトリとして処理を行っていないと判定された場合、ステップＳ２４１に戻り、まだ、注目ディレクトリとして選択されていないディレクトリのうちの１つが、新たに注目ディレクトリとして選択され、以下、同様の処理が繰り返される。
【０４９９】
また、ステップＳ２４３において、ユーザ情報データベース４４に形成されているすべてのディレクトリを、注目ディレクトリとして処理を行ったと判定された場合、ステップＳ２４４に進み、特徴づけ部４５は、ユーザ情報データベース４４に登録された各ディレクトリについて求められた特徴情報としてのコンテンツ情報と、それに対応付けられたパラメータｚとの一覧表としてのパラメータテーブルを生成し、処理を終了する。
【０５００】
図１０のステップＳ４６では、以上のようにして生成された、コンテンツ情報と、そのコンテンツ情報に対して最適なパラメータとを対応付けたパラメータテーブルが、パラメータ関連情報として、パラメータデータベース４６に上書きする形で記憶される。
【０５０１】
そして、このコンテンツテーブルは、図３６で説明した場合と同様にして、サーバ情報提供部４７において、パラメータデータベース４６から読み出され、サーバ情報送信部４８において、ユーザ端末２から送信されてきた要求ユーザ情報の内容に関係なく、サーバ情報に配置され、ユーザ端末２に送信される。
【０５０２】
ここで、パラメータデータベース４６のパラメータテーブルには、図４０で説明した処理によって、各ユーザが画質調整つまみ１３を操作することにより設定したパラメータｚの平均値や最頻値などが、そのパラメータｚが設定されたときにデータ処理部２２で処理された入力データとしての画像データのコンテンツ情報に対応付けられて登録される。従って、パラメータテーブルにおいて、各コンテンツ情報に対応付けられているパラメータは、各コンテンツ情報で表されるコンテンツの画像データがデータ処理部２２で処理されるときに、多数のユーザが、画質調整つまみ１３を操作することにより設定したパラメータの平均値や最頻値であり、サーバ情報を受信したユーザ端末２では、そのようなパラメータテーブルを用い、パラメータｚが設定される。従って、ユーザ端末２では、ユーザが画質調整つまみ１３を操作しなくても、各コンテンツ情報で表されるコンテンツの画像データに対して、多数のユーザが設定しているパラメータｚ、つまり最適なパラメータｚが、いわば自動的に設定されることになる。
【０５０３】
なお、上述の場合には、画像データのコンテンツを表すコンテンツ情報を、状況情報として、提供ユーザ情報に配置するようにしたが、その他、例えば、画像データのコンテンツのジャンル（カテゴリ）（例えば、ニュース番組、スポーツ番組、映画番組等の別）を表す情報を、状況情報として、提供ユーザ情報に配置することも可能である。この場合、管理サーバ３では、ジャンルとパラメータとを対応付けたパラメータテーブルが生成されることになる。但し、この場合、図３７のコンテンツ検出部１４１では、画像データのコンテンツのジャンルを検出するようにする必要がある。
【０５０４】
次に、図４１は、本発明を適用したネットワークシステムの一実施の形態の構成例を示している。なお、図中、図１の放送システムと対応する部分については、同一の符号を付してあり、以下では、その説明は、適宜省略する。即ち、図４１のネットワークシステムは、放送局１が設けられておらず、かつ、ユーザ端末２1乃至２4に代えて、ユーザ端末１５１1乃至１５１4が設けられている他は、図１の放送システムと基本的に同様に構成されている。
【０５０５】
ここで、ユーザ端末１５１1乃至１５１4についても、ユーザ端末２1乃至２4と同様に、特に区別する必要がない限り、以下、適宜、ユーザ端末１５１と記載する。
【０５０６】
図４１のネットワークシステムにおいても、図１の放送システムのユーザ端末２と管理サーバ３との間における場合と同様に、ユーザ端末１５１から管理サーバ３に対して、ユーザ情報が提供されるとともに、管理サーバ３からユーザ端末１５１に対して、サーバ情報が提供されるようになっている。
【０５０７】
図４２は、図４１のユーザ端末１５１の構成例を示している。なお、図中、図４のユーザ端末２における場合と対応する部分については、同一の符号を付してあり、以下では、その説明は、適宜省略する。即ち、図４２のユーザ端末１５１は、放送受信部２１および出力部２３が設けられておらず、また、制御部２４に接続端子１７１および１７２が新たに設けられている他は、図４のユーザ端末２と、基本的に同様に構成されている。
【０５０８】
図４のユーザ端末２には、データ処理部２２に画像データを提供する手段としての放送受信部２１と、データ処理部２２で処理された画像データを出力（表示）する手段としての出力部２３が設けられていたが、図４２のユーザ端末１５１には、データ処理部２２に画像データを提供する手段と、データ処理部２２で処理された画像データを出力（表示）する手段が設けられておらず、その代わりに、それらの手段は、いわゆる外付け可能になっている。
【０５０９】
制御部２４に設けられた接続端子１７１は、データ処理部２２に画像データを提供する手段を接続するための端子で、図４２の実施の形態では、そのような手段として、例えば、ＤＶＤプレーヤ１６１が、接続端子１７１に接続されている。ＤＶＤプレーヤ１６１は、図示せぬＤＶＤに記録されたＭＰＥＧ(Moving Picture Experts Group)符号化データをデコードするためのＭＰＥＧデコーダ１６２を内蔵しており、ＤＶＤから再生したＭＰＥＧ符号化データを、ＭＰＥＧデコーダ１６２でデコードし、その結果得られる画像データを、接続端子１７１を介して、制御部２４に供給する。なお、ＤＶＤプレーヤ１６１から制御部２４に供給された画像データは、信号処理部２２に供給されるようになっている。
【０５１０】
制御部２４に設けられた接続端子１７２は、データ処理部２２で処理された画像データを出力する出力手段を接続するための端子で、図４２の実施の形態では、そのような手段として、例えば、表示装置１６３が、接続端子１７２に接続されている。データ処理部２２は、そこで処理した画像データを、制御部２４に供給し、制御部２４は、データ処理部２２からの画像データを、接続端子１７２を介して、表示装置１６３に供給するようになっており、表示部１６３は、このようにして供給される画像データを表示する。
【０５１１】
以上のように構成されるユーザ端末１５１では、ＤＶＤプレーヤ１６１において、ＤＶＤからＭＰＥＧ符号化データが再生され、その内蔵するＭＰＥＧデコーダ１６２でＭＰＥＧデコードされることにより、画像データが復号される。ＤＶＤプレーヤ１６１は、復号された画像データを、接続端子１７１を介して、制御部２４に供給し、制御部２４は、ＤＶＤプレーヤ１６１からの画像データを、データ処理部２２に供給する。データ処理部２２は、例えば、図２３に示したように構成され、そこに設定されているパラメータに基づき、制御部２４から供給される画像データからノイズを除去し、制御部２４に供給する。制御部２４は、データ処理部２２からの画像データを、接続端子１７２を介して、表示装置１６３に供給する。表示装置１６３は、制御部２４からの画像データを表示する。
【０５１２】
なお、ここでは、ユーザ端末１５１のデータ処理部２２が、図２３に示したように構成されるものとしたが、データ処理部２２は、その他、上述した図１１、図１８、図３１、または図３７に示したように構成することも可能である。
【０５１３】
ここで、ユーザ端末２と１５１とでは、ユーザ端末２における画像データの処理経路が、放送受信部２１→データ処理部２２→出力部２３であるのに対して、ユーザ端末１５１における画像データの処理経路が、ＤＶＤプレーヤ１６１→制御部２４→データ処理部２２→制御部２４→表示装置１６３であり、制御部２４を経由する点で異なるが、基本的に、同様の処理が行われる。
【０５１４】
従って、ユーザ端末１５１では、ユーザ情報とサーバ情報に関係する処理としては、ユーザ端末２における場合と同様に、図５で説明した処理が行われる。
【０５１５】
そこで、まず、図４３のフローチャートを参照して、図４２のユーザ端末１５１による、図５のステップＳ６とＳ１０における情報の収集処理の詳細について説明する。
【０５１６】
提供ユーザ情報を提供する場合におけるステップＳ１０の収集処理では、図４３Ａに示すように、まず最初に、ステップＳ２５１において、情報提供部２７（図４２）が、データ処理部２２（図２３）から、そのパラメータメモリ９８に設定（記憶）されているパラメータを読み出し、ステップＳ２５２に進む。
【０５１７】
ステップＳ２５２では、情報提供部２７が、ＤＶＤプレーヤ１６１から制御部２４を介してデータ処理部２２にいま入力されているフレームの画像データを、状況情報として取得する。さらに、ステップＳ２５２では、情報提供部２７は、ＤＶＤプレーヤ１６１が再生している画像データのコンテンツ情報と、接続端子１７１および１７２に接続されている外部機器に関する接続機器情報を取得する。
【０５１８】
ここで、情報提供部２７は、コンテンツ情報を、例えば、ＤＶＤプレーヤ１６１で再生されているＤＶＤから取得する。また、情報提供部２７は、接続機器情報を、接続端子１７１に接続されているＤＶＤプレーヤ１６１と、接続端子１７２に接続されている表示装置１６３から取得する。
【０５１９】
なお、接続機器情報としては、接続端子１７１または１７２に接続されている外部機器の種類（例えば、ＤＶＤプレーヤ、ＭＤ(Mini Disc)（商標）プレーヤ、またはＣＤ(Compact Disc)プレーヤであるなど）や、その製造メーカ、構成に関する情報などを採用することができる。
【０５２０】
具体的には、例えば、図４２において接続端子１７１に接続されているＤＶＤプレーヤ１６１については、それがＤＶＤプレーヤであること、その製造メーカ、ＤＶＤプレーヤ１６１が内蔵するＭＰＥＧデコーダ１６２や図示せぬ信号処理回路の製造メーカなどが、接続機器情報として取得される。また、例えば、図４２において接続端子１７２に接続されている表示装置１６３については、それが表示装置であること、その製造メーカ、表示装置１６２の種類（例えば、ＣＲＴ直視管、液晶パネル、ＰＤＰ(Plasma Display Panel)、またはプロジェクタであるなど）が、接続機器情報として取得される。そして、表示装置１６３については、例えば、その種類がプロジェクタである場合には、さらに、そのプロジェクタが、フロントプロジェクタまたはリアプロジェクタであるのかや、その表示デバイスが、ＣＲＴ、液晶、またはＤＬＰ(Digital Light Processing)を利用したものであるのかといったことも、接続機器情報として取得するようにすることができる。
【０５２１】
その後、ステップＳ２５３に進み、情報提供部２７は、メモリ２５（図４２）からユーザＩＤを読み出し、処理を終了する。
【０５２２】
図５のステップＳ１１では、以上のようにして収集されたユーザＩＤ、パラメータ、状況情報としての画像データ、コンテンツ情報、および接続機器情報に、提供フラグを付加することで、ユーザ情報が生成される。
【０５２３】
次に、サーバ情報を要求する場合におけるステップＳ６の収集処理では、図４３Ｂに示すように、まず最初に、ステップＳ２６１において、情報要求部２８（図４２）が、図４３ＡのステップＳ２５２における場合と同様に、データ処理部２２にいま入力されているフレームの画像データを、状況情報として取得するとともに、その画像データのコンテンツ情報と、接続機器情報を、状況情報として取得し、ステップＳ２６２に進む。
【０５２４】
ステップＳ２６２では、情報要求部２８が、メモリ２５（図４２）からユーザＩＤを読み出し、処理を終了する。
【０５２５】
図５のステップＳ７では、以上のようにして収集されたユーザＩＤ、状況情報としての画像データ、コンテンツ情報、および接続機器情報に、要求フラグを付加することで、ユーザ情報が生成される。
【０５２６】
次に、図４１の管理サーバ３では、基本的には、図１の管理サーバ３について説明したように、図１０に示したフローチャートにしたがった処理が行われる。
【０５２７】
そこで、図４４のフローチャートを参照して、図４２に示したように構成されるユーザ端末１５１について、管理サーバ３（図４２）のユーザ情報管理部４３が行う図１０のステップＳ４３におけるユーザ情報データベース４４の更新処理の詳細について説明する。
【０５２８】
まず最初に、ステップＳ２７１において、ユーザ情報管理部４３は、制御部４２から供給された提供ユーザ情報に配置された状況情報に含まれるコンテンツ情報のディレクトリを、ユーザ情報データベース４４から検索する。
【０５２９】
即ち、状況情報には、図４３で説明したように、コンテンツ情報が含まれており、ユーザ情報管理部４３は、制御部４２から供給された提供ユーザ情報に配置された状況情報に含まれるコンテンツ情報用に形成されたディレクトリを検索する。
【０５３０】
そして、ステップＳ２７２に進み、ユーザ情報管理部４３は、ステップＳ２７１の検索結果に基づき、制御部４２から供給された提供ユーザ情報に配置された状況情報に含まれるコンテンツ情報用のディレクトリが、ユーザ情報データベース４４に登録されているかどうかを判定する。
【０５３１】
ステップＳ２７２において、提供ユーザ情報に配置された状況情報に含まれるコンテンツ情報用のディレクトリが、ユーザ情報データベース４４に登録されていると判定された場合、ステップＳ２７３に進み、ユーザ情報管理部４３は、そのディレクトリに、提供ユーザ情報に配置されたパラメータと、状況情報としての画像データ、コンテンツ情報、および接続機器情報とを追加登録し、処理を終了する。
【０５３２】
一方、ステップＳ２７２において、提供ユーザ情報に配置された状況情報に含まれるコンテンツ情報用のディレクトリが、ユーザ情報データベース４４に登録されていないと判定された場合、ステップＳ２７４に進み、ユーザ情報管理部４３は、ユーザ情報データベース４４に、提供ユーザ情報に配置された状況情報に含まれるコンテンツ情報用のディレクトリとして、新たな記憶領域としてのディレクトリを追加形成し、そのディレクトリに、提供ユーザ情報に配置されたパラメータと、状況情報としての画像データ、コンテンツ情報、および接続機器情報とを登録して、処理を終了する。
【０５３３】
従って、図４４のユーザ情報データベース４４の更新処理によれば、ユーザ情報におけるパラメータおよび状況情報が、その状況情報に含まれるコンテンツ情報が表すコンテンツごとに分類されて、ユーザ情報データベース４４に登録される。
【０５３４】
次に、図４５のフローチャートを参照して、図４２に示したように構成されるユーザ端末１５１について、管理サーバ３（図９）の特徴づけ部４５が行う図１０のステップＳ４５における処理の詳細について説明する。
【０５３５】
特徴づけ部４５は、まず最初に、ステップＳ２８１において、ユーザ情報データベース４４の各ディレクトリに記憶された画像データの真値を取得する。
【０５３６】
即ち、ユーザ端末１５１（図４２）では、ＤＶＤプレーヤ１６１でＤＶＤから再生された画像データが処理されるが、この画像データには、ＤＶＤプレーヤ１６１における再生過程（ＭＰＥＧデコーダ１６２における復号過程を含む）で、ノイズ（あるいは歪み）が重畳される。そして、ユーザ情報データベース４４には、上述のようにノイズが重畳された画像データが、コンテンツ情報が表すコンテンツごとに分類されて記憶されている。一方、本実施の形態では、画像データのコンテンツ情報が、その画像データとともに、ユーザ情報データベース４４に記憶されているので、そのコンテンツ情報から、ユーザ情報データベース４４に記憶された画像データを特定することができる。
【０５３７】
そこで、特徴づけ部４５は、ステップＳ２８１において、ユーザ情報データベース４４に、コンテンツ情報とともに記憶されている画像データを、そのコンテンツ情報によって特定し、その特定した画像データの真値を、例えば、図示せぬコンテンツ配給会社のサーバなどから取得する。
【０５３８】
なお、ステップＳ２８１では、その他、例えば、管理サーバ３において、各種のＤＶＤに記録された画像データを、画像データベースとして蓄えておき、その画像データベースから、ユーザ情報データベース４４に記憶された画像データの真値を取得するようにすることも可能である。
【０５３９】
また、画像データの真値は、例えば、図１５のステップＳ９１で説明したように、同一シーンの画像データの平均値を計算することによって取得するようにすることも可能である。
【０５４０】
ステップＳ２８１において画像データの真値を取得した後は、ステップＳ２８２に進み、特徴づけ部４５は、各画像データの真値を用いて、ユーザ情報データベース４４に登録されている各画像データに重畳されているノイズ量を求める。
【０５４１】
即ち、特徴づけ部４５は、ユーザ情報データベース４４に登録されている各画像データを読み出し、その画像データの真値を減算することで、各画像データのノイズ量を求める。
【０５４２】
ステップＳ２８２において画像データのノイズ量を求めた後は、ステップＳ２８３に進み、特徴づけ部４５は、ユーザ情報データベース４４に登録されている接続機器情報を、その接続機器情報を状況情報とするパラメータを特徴づける特徴情報とし、各接続機器情報ごとに、画像データのノイズ量とパラメータとの関係を求める。ここで、この接続機器情報ごとのノイズ量とパラメータとの関係は、同様の外部機器を接続している各ユーザが、あるノイズ量が重畳された画像データに対して、最適なパラメータとして、どのような値を設定しているのかを表す。
【０５４３】
そして、ステップＳ２８４に進み、特徴づけ部４５は、ステップＳ２８３で求めた各接続機器情報ごとのノイズ量とパラメータとの関係を統計処理することにより、特徴情報としての各接続機器情報ごとに、各ノイズ量に対して最適なパラメータを求め、処理を終了する。
【０５４４】
即ち、特徴づけ部４５は、例えば、ノイズ量を表す所定の範囲を複数に区分して、同一の区分に属するノイズ量を同一のノイズ量とみなし、同一の区分に属するノイズ量の画像データとともにユーザ端末１５１から送信されてきたパラメータの平均値または最頻値を求める。さらに、特徴づけ部４５は、各区分の代表値（例えば、区分の平均値や最小値または最大値など）としてのノイズ量に対して、その区分に属するノイズ量について求められたパラメータの平均値または最頻値を対応付ける。
【０５４５】
あるいは、また、特徴づけ部４５は、例えば、パラメータを表す所定の範囲を複数に区分して、同一の区分に属するパラメータを同一のパラメータとみなし、同一の区分に属するパラメータとともにユーザ端末１５１から送信されてきた画像データから求められたノイズ量の平均値または最頻値を求める。さらに、特徴づけ部４５は、各区分の代表値（例えば、区分の平均値や最小値または最大値など）としてのパラメータを、その区分に属するパラメータについて求められたノイズ量の平均値または最頻値に対応付ける。
【０５４６】
図１０のステップＳ４６では、以上のようにして各接続機器情報ごとに対応付けられたノイズ量とパラメータのセット（パラメータ関連情報）が、パラメータデータベース４６に上書きする形で記憶される。即ち、この場合、パラメータデータベース４６には、ノイズ量とパラメータのセットが、接続機器情報ごとに分類されて記憶される。
【０５４７】
次に、図４６のフローチャートを参照して、図４２に示したように構成されるユーザ端末１５１について、管理サーバ３（図４２）のサーバ情報提供部４７が行う図１０のステップＳ４７における処理の詳細について説明する。
【０５４８】
サーバ情報提供部４７は、まず最初に、ステップＳ２９１において、制御部４２（図９）から供給される要求ユーザ情報（サーバ情報を要求する、要求フラグが１になっているユーザ情報）に配置されている状況情報に含まれる画像データの真値を、例えば、図４５のステップＳ２８１における場合と同様にして取得し、ステップＳ２９２に進む。
【０５４９】
ステップＳ２９２では、サーバ情報提供部４７は、図４５のステップＳ２８２における場合と同様に、要求ユーザ情報に配置されている状況情報に含まれる画像データのノイズ量を、ステップＳ２９１で求めた真値を用いて求め、ステップＳ２９３に進む。
【０５５０】
ステップＳ２９３では、サーバ情報提供部４７は、パラメータデータベース４６から、要求ユーザ情報に配置されている状況情報に含まれる接続機器情報に、完全に、または一部が一致する接続機器情報に分類されているノイズ量とパラメータのセットを検索し、さらに、その検索したノイズ量とパラメータのセットの中から、ステップＳ２９２で求めたノイズ量に最も近いノイズ量と対応付けられているパラメータを検索する。そして、サーバ情報提供部４７は、そのパラメータを、パラメータデータベース４６から読み出し、サーバ情報送信部４８に供給して、処理を終了する。
【０５５１】
従って、図１０のステップＳ４８では、ユーザ端末１５１から送信されてきた要求ユーザ情報に配置された接続機器情報と少なくとも一部が一致する接続機器情報に分類されているパラメータであって、その要求ユーザ情報に配置されている画像データのノイズ量に最も近いノイズ量と対応付けられているパラメータが、ユーザ端末１５１にとって最適なパラメータとして送信される。
【０５５２】
ここで、パラメータデータベース４６には、図４５で説明したように、例えば、各ノイズ量に対して、各ユーザが画質調整つまみ１３を操作することにより設定したパラメータの平均値や最頻値などが、接続機器情報ごとに分類されて登録されている。従って、図４６の処理によって、パラメータデータベース４６から検索されるパラメータは、サーバ情報を要求してきたユーザのユーザ端末１５１と少なくとも一部が同じ外部機器を使用し、かつそのユーザ端末１５１で受信されている画像データに含まれるノイズ量と同じようなノイズ量が重畳されている画像データを視聴している多数のユーザが、画質調整つまみ１３を操作することにより設定したパラメータの平均値や最頻値であり、そのようなパラメータの平均値や最頻値が含まれるサーバ情報が、サーバ情報を要求するユーザ情報を送信してきたユーザ端末１５１に提供される。そして、サーバ情報を受信したユーザ端末１５１では、図５で説明したように、そのサーバ情報に含まれるパラメータ、即ち、同じ外部機器を使用し、かつ同じようなノイズ環境の多数のユーザが設定しているパラメータの平均値または最頻値が設定されるので、ユーザが、画質調整つまみ１３を操作しなくても、同じ外部機器を使用し、かつ同じようなノイズ環境の多数のユーザが設定しているパラメータ、つまり最適なパラメータが、いわば自動的に設定されることになる。
【０５５３】
次に、図４２に示したユーザ端末１５１との間でユーザ情報とサーバ情報をやりとりする管理サーバ３（図９）の特徴づけ部４５には、図１０のステップＳ４５において、図４５のフローチャートに示した処理に代えて、図４７のフローチャートに示す処理を行わせることが可能である。
【０５５４】
即ち、この場合、特徴づけ部４５は、まず最初に、ステップＳ３０１において、ユーザ情報データベース４４に登録されている接続機器情報を、その接続機器情報を状況情報とするパラメータを特徴づける特徴情報とし、各接続機器情報とパラメータとの関係を求める。ここで、この接続機器情報とパラメータとの関係は、同様の外部機器を接続している各ユーザが、画像データに対して、最適なパラメータとして、どのような値を設定しているのかを表す。
【０５５５】
そして、ステップＳ３０２に進み、特徴づけ部４５は、ステップＳ３０１で求めた接続機器情報とパラメータとの関係を統計処理することにより、特徴情報としての各接続機器情報に対して最適なパラメータを求め、処理を終了する。
【０５５６】
即ち、特徴づけ部４５は、例えば、接続機器情報が同一のパラメータの平均値または最頻値を求め、その接続機器情報に対応付ける。
【０５５７】
図１０のステップＳ４６では、以上のようにして対応付けられた接続機器情報とパラメータのセット（パラメータ関連情報）が、パラメータデータベース４６に上書きする形で記憶される。即ち、この場合、パラメータデータベース４６には、接続機器情報とパラメータのセットが記憶される。
【０５５８】
図１０のステップＳ４５において、図４７のフローチャートに示した処理が行われる場合、図１０のステップＳ４７では、図４６のフローチャートに示した処理に代えて、図４８のフローチャートに示す処理が行われる。
【０５５９】
即ち、サーバ情報提供部４７は、ステップＳ３０１において、制御部４２（図９）から供給される要求ユーザ情報に配置されている状況情報に含まれる接続機器情報に、完全に、または一部が一致する接続機器情報に対応付けられているパラメータを検索する。そして、サーバ情報提供部４７は、そのパラメータを、パラメータデータベース４６から読み出し、サーバ情報送信部４８に供給して、処理を終了する。
【０５６０】
従って、図１０のステップＳ４８では、ユーザ端末１５１から送信されてきた要求ユーザ情報に配置された接続機器情報と少なくとも一部が一致する接続機器情報に対応付けられているパラメータが、ユーザ端末１５１にとって最適なパラメータとして送信される。
【０５６１】
ここで、パラメータデータベース４６には、図４５で説明したように、例えば、各ユーザが画質調整つまみ１３を操作することにより設定したパラメータの平均値や最頻値などが、接続機器情報ごとに分類されて登録されている。従って、図４６の処理によって、パラメータデータベース４６から検索されるパラメータは、サーバ情報を要求してきたユーザのユーザ端末１５１と少なくとも一部が同じ外部機器を使用している多数のユーザが、画質調整つまみ１３を操作することにより設定したパラメータの平均値や最頻値であり、そのようなパラメータの平均値や最頻値が含まれるサーバ情報が、サーバ情報を要求するユーザ情報を送信してきたユーザ端末１５１に提供される。そして、サーバ情報を受信したユーザ端末１５１では、図５で説明したように、そのサーバ情報に含まれるパラメータ、即ち、同じ外部機器を使用している多数のユーザが設定しているパラメータの平均値または最頻値が設定されるので、ユーザは、画質調整つまみ１３を操作しなくても、同じ外部機器を使用している多数のユーザが設定しているパラメータ、つまり最適なパラメータが、いわば自動的に設定されることになる。
【０５６２】
即ち、例えば、図４２のユーザ端末１５１に接続されているＤＶＤプレーヤ１６１や、それに内蔵されているＭＰＥＧデコーダ１６２については、例えば、製造メーカが異なると、ＤＶＤプレーヤ１６１内で行われる信号処理や、ＭＰＥＧデコーダ１６２が出力する画像データの歪み具合などが異なることが多く、従って、データ処理部２２において、高画質の画像データを得るには、ＤＶＤプレーヤ１６１やＭＰＥＧデコーダ１６２の製造メーカごとに、パラメータを設定しなければならないことになる。
【０５６３】
そこで、管理サーバ３において、上述のように、同じ外部機器を使用している多数のユーザが設定しているパラメータの平均値等を、やはり、同じ外部機器を使用している他のユーザに提供することにより、その、他のユーザは、自身で画質調整つまみ１３を操作してパラメータを設定しなくても、高画質の画像データを得ることが可能となる。
【０５６４】
なお、この場合、ユーザ情報の状況情報には、画像データを含める必要はない。また、管理サーバ３では、画像データの真値を取得する必要はなく、さらに、画像データのノイズ量を求める必要もない。
【０５６５】
次に、上述した一連の処理は、ハードウェアにより行うこともできるし、ソフトウェアにより行うこともできる。一連の処理をソフトウェアによって行う場合には、そのソフトウェアを構成するプログラムが、汎用のコンピュータ等にインストールされる。
【０５６６】
そこで、図４９は、上述した一連の処理を実行するプログラムがインストールされるコンピュータの一実施の形態の構成例を示している。
【０５６７】
プログラムは、コンピュータに内蔵されている記録媒体としてのハードディスク２０５やＲＯＭ２０３に予め記録しておくことができる。
【０５６８】
あるいはまた、プログラムは、フレキシブルディスク、CD-ROM(Compact Disc Read Only Memory)，MO(Magneto Optical)ディスク，DVD(Digital Versatile Disc)、磁気ディスク、半導体メモリなどのリムーバブル記録媒体２１１に、一時的あるいは永続的に格納（記録）しておくことができる。このようなリムーバブル記録媒体２１１は、いわゆるパッケージソフトウエアとして提供することができる。
【０５６９】
なお、プログラムは、上述したようなリムーバブル記録媒体２１１からコンピュータにインストールする他、ダウンロードサイトから、ディジタル衛星放送用の人工衛星を介して、コンピュータに無線で転送したり、LAN(Local Area Network)、インターネットといったネットワークを介して、コンピュータに有線で転送し、コンピュータでは、そのようにして転送されてくるプログラムを、通信部２０８で受信し、内蔵するハードディスク２０５にインストールすることができる。
【０５７０】
コンピュータは、CPU(Central Processing Unit)２０２を内蔵している。CPU２０２には、バス２０１を介して、入出力インタフェース２１０が接続されており、CPU２０２は、入出力インタフェース２１０を介して、ユーザによって、キーボードや、マウス、マイク等で構成される入力部２０７が操作等されることにより指令が入力されると、それにしたがって、ROM(Read Only Memory)２０３に格納されているプログラムを実行する。あるいは、また、CPU２０２は、ハードディスク２０５に格納されているプログラム、衛星若しくはネットワークから転送され、通信部２０８で受信されてハードディスク２０５にインストールされたプログラム、またはドライブ２０９に装着されたリムーバブル記録媒体２１１から読み出されてハードディスク２０５にインストールされたプログラムを、RAM(Random Access Memory)２０４にロードして実行する。これにより、CPU２０２は、上述したフローチャートにしたがった処理、あるいは上述したブロック図の構成により行われる処理を行う。そして、CPU２０２は、その処理結果を、必要に応じて、例えば、入出力インタフェース２１０を介して、LCD(Liquid CryStal Display)やスピーカ等で構成される出力部２０６から出力、あるいは、通信部２０８から送信、さらには、ハードディスク２０５に記録等させる。
【０５７１】
ここで、本明細書において、コンピュータに各種の処理を行わせるためのプログラムを記述する処理ステップは、必ずしもフローチャートとして記載された順序に沿って時系列に処理する必要はなく、並列的あるいは個別に実行される処理（例えば、並列処理あるいはオブジェクトによる処理）も含むものである。
【０５７２】
また、プログラムは、１のコンピュータにより処理されるものであっても良いし、複数のコンピュータによって分散処理されるものであっても良い。さらに、プログラムは、遠方のコンピュータに転送されて実行されるものであっても良い。
【０５７３】
なお、以上においては、本発明を、画像データの処理に適用した場合について説明したが、本発明は、その他、例えば、音声データ等の処理にも適用可能である。即ち、例えば、図４２の実施の形態においては、接続端子１７１には、ＤＶＤプレーヤ１６１に代えて、例えば、音楽データを再生するＣＤプレーヤを接続するとともに、接続端子１７２には、表示装置１６３に代えて、スピーカを接続することが可能である。
【０５７４】
【発明の効果】
本発明の第１のデータ処理装置およびデータ処理方法、並びにプログラムによれば、入力データについて適切な処理が行われるためのパラメータを、ユーザ自身が設定することができる他、ユーザがそのような設定を行わなくても、入力データについて適切な処理が行われるためのパラメータを、いわば自動的に設定することが可能となる。
【０５７５】
本発明の第２のデータ処理装置およびデータ処理方法、並びにプログラムによれば、ユーザ端末において、入力データに対して適切な処理が行われるためのパラメータを提供することが可能となる。
【０５７６】
本発明のデータ処理システムによれば、各ユーザ端末において、入力データに対して
適切な処理が行われるためのパラメータを提供することが可能となり、また、各ユーザ端末では、ユーザがパラメータを設定しなくても、入力データについて適切な処理が行われるためのパラメータを、いわば自動的に設定することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明を適用した放送システムの一実施の形態の構成例を示す図である。
【図２】リモコン１０の構成例を示す平面図である。
【図３】本発明が支援するビジネスモデルの例を示している。
【図４】ユーザ端末２の構成例を示すブロック図である。
【図５】ユーザ端末２の処理を説明するフローチャートである。
【図６】ステップＳ５の処理の詳細を説明するフローチャートである。
【図７】ステップＳ９の処理の詳細を説明するフローチャートである。
【図８】ユーザ情報のフォーマットを示す図である。
【図９】管理サーバ３の構成例を示すブロック図である。
【図１０】管理サーバ３の処理を説明するフローチャートである。
【図１１】データ処理部２２の第１の構成例を示すブロック図である。
【図１２】データ処理部２２の処理を説明するフローチャートである。
【図１３】ステップＳ６とＳ１０の処理の詳細を説明するフローチャートである。
【図１４】ステップＳ４３の処理の詳細を説明するフローチャートである。
【図１５】ステップＳ４５の処理の詳細を説明するフローチャートである。
【図１６】ステップＳ９３の処理を説明するための図である。
【図１７】ステップＳ４７の処理の詳細を説明するフローチャートである。
【図１８】データ処理部２２の第２の構成例を示すブロック図である。
【図１９】入力データとその信頼度を示す図である。
【図２０】重み演算処理を説明するフローチャートである。
【図２１】学習データ生成処理を説明するフローチャートである。
【図２２】パラメータ制御データの学習処理を説明するフローチャートである。
【図２３】データ処理部２２の第３の構成例を示すブロック図である。
【図２４】データ処理部２２の処理を説明するフローチャートである。
【図２５】係数種データの学習を行う学習装置の第１の構成例を示すブロック図である。
【図２６】生徒データの生成方法を説明するための図である。
【図２７】生徒データの生成方法を説明するための図である。
【図２８】係数種データの学習処理を説明するフローチャートである。
【図２９】係数種データの学習方法を説明するための図である。
【図３０】係数種データの学習を行う学習装置の第２の構成例を示すブロック図である。
【図３１】データ処理部２２の第４の構成例を示すブロック図である。
【図３２】ＬＰＦの特性を示す図である。
【図３３】データ処理部２２の処理を説明するフローチャートである。
【図３４】ステップＳ４３の処理の詳細を説明するフローチャートである。
【図３５】ステップＳ４５の処理の詳細を説明するフローチャートである。
【図３６】ステップＳ４６の処理の詳細を説明するフローチャートである。
【図３７】データ処理部２２の第５の構成例を示すブロック図である。
【図３８】データ処理部２２の処理を説明するフローチャートである。
【図３９】ステップＳ４３の処理の詳細を説明するフローチャートである。
【図４０】ステップＳ４５の処理の詳細を説明するフローチャートである。
【図４１】本発明を適用したネットワークシステムの一実施の形態の構成例を示す図である。
【図４２】ユーザ端末１５１の構成例を示すブロック図である。
【図４３】ステップＳ６とＳ１０の処理の詳細を説明するフローチャートである。
【図４４】ステップＳ４３の処理の詳細を説明するフローチャートである。
【図４５】ステップＳ４５の処理の詳細を説明するフローチャートである。
【図４６】ステップＳ４７の処理の詳細を説明するフローチャートである。
【図４７】ステップＳ４５の処理の詳細を説明するフローチャートである。
【図４８】ステップＳ４７の処理の詳細を説明するフローチャートである。
【図４９】本発明を適用したコンピュータの一実施の形態の構成例を示すブロック図である。
【符号の説明】
１  放送局，  ２1乃至２4  ユーザ端末，  ３  管理サーバ，  １０  リモコン，  １１  電源ボタン，  １２  ファンクションボタン，  １３  画質調整つまみ，  １４  要求ボタン，  １５  提供ボタン，  １６  チャンネル選択ボタン群，  １７  ボリュームボタン，  １８  チャンネルボタン，  ２１  放送受信部，  ２２  データ処理部，  ２３  出力部，  ２４  制御部，  ２５  メモリ，  ２６  リモコン処理部，  ２７  情報提供部，  ２８  情報要求部，  ２９  情報分離部，  ３１  ユーザ情報生成部，  ３２  送信処理部，  ３３  受信処理部，  ４１  ユーザ情報受信部，  ４２  制御部，  ４３  ユーザ情報管理部，  ４４  ユーザ情報データベース，  ４５  特徴づけ部，  ４６  パラメータデータベース，  ４７  サーバ情報提供部，  ４８  サーバ情報送信部，  ４９  課金処理部，  ６１，６２  重みメモリ，  ６３乃至６６  演算器，  ６７  ラッチ回路，  ６８  パラメータメモリ，  ７１  選択部，  ７２  入力信頼度計算部，  ７３  出力信頼度計算部，  ７４  ラッチ回路，  ７５  重み計算部，  ７６  重み補正部，  ７７  パラメータ制御データメモリ，  ７８  パラメータ処理部，  ７９  教師データ生成部，  ８０  生徒データ生成部，  ８１  学習用データメモリ，  ９１，９２  タップ抽出部，  ９３  クラス分類部，  ９４  係数メモリ，  ９５  予測部，  ９６  係数生成部，  ９７  係数種メモリ，  ９８  パラメータメモリ，  １０１  教師データ生成部，  １０２  教師データ記憶部，  １０３  生徒データ生成部，  １０４  生徒データ記憶部，  １０５，１０６  タップ抽出部，  １０７  クラス分類部，  １０８  足し込み部，  １０９  係数種算出部，  １１０  パラメータ生成部，  １２０  足し込み部，  １２１  タップ係数算出部，  １２２  足し込み部，  １２３  係数種算出部，  １３１  動き計算部，  １３２  パラメータテーブル記憶部，  １３３  パラメータ選択部，  １４１  コンテンツ検出部，  １４３  パラメータ選択部，  １５１  ユーザ端末，  １６１  ＤＶＤプレーヤ，  １６２  ＭＰＥＧデコーダ，  １６３  出力装置，  １７１，１７２  接続端子，  ２０１  バス，  ２０２  CPU，  ２０３  ROM，  ２０４  RAM，  ２０５  ハードディスク，  ２０６  出力部，  ２０７  入力部，  ２０８  通信部，  ２０９  ドライブ，  ２１０  入出力インタフェース，  ２１１  リムーバブル記録媒体
【図１】
0004038812.tif 000048
【図２】
0004038812.tif 000049
【図３】
0004038812.tif 000050
【図４】
0004038812.tif 000051
【図５】
0004038812.tif 000052
【図６】
0004038812.tif 000053
【図７】
0004038812.tif 000054
【図８】
0004038812.tif 000055
【図９】
0004038812.tif 000056
【図１０】
0004038812.tif 000057
【図１１】
0004038812.tif 000058
【図１２】
0004038812.tif 000059
【図１３】
0004038812.tif 000060
【図１４】
0004038812.tif 000061
【図１５】
0004038812.tif 000062
【図１６】
0004038812.tif 000063
【図１７】
0004038812.tif 000064
【図１８】
0004038812.tif 000065
【図１９】
0004038812.tif 000066
【図２０】
0004038812.tif 000067
【図２１】
0004038812.tif 000068
【図２２】
0004038812.tif 000069
【図２３】
0004038812.tif 000070
【図２４】
0004038812.tif 000071
【図２５】
0004038812.tif 000072
【図２６】
0004038812.tif 000073
【図２７】
0004038812.tif 000074
【図２８】
0004038812.tif 000075
【図２９】
0004038812.tif 000076
【図３０】
0004038812.tif 000077
【図３１】
0004038812.tif 000078
【図３２】
0004038812.tif 000079
【図３３】
0004038812.tif 000080
【図３４】
0004038812.tif 000081
【図３５】
0004038812.tif 000082
【図３６】
0004038812.tif 000083
【図３７】
0004038812.tif 000084
【図３８】
0004038812.tif 000085
【図３９】
0004038812.tif 000086
【図４０】
0004038812.tif 000087
【図４１】
0004038812.tif 000088
【図４２】
0004038812.tif 000089
【図４３】
0004038812.tif 000090
【図４４】
0004038812.tif 000091
【図４５】
0004038812.tif 000092
【図４６】
0004038812.tif 000093
【図４７】
0004038812.tif 000094
【図４８】
0004038812.tif 000095
【図４９】
0004038812.tif 000096