教師画像として入力される画像のデータに対してノイズを付加するノイズ付加部と、前記ノイズが付加された第n-1番目のフレームの画像に対して時間加算ノイズ低減処理が施された画像をNR画面とし、前記NR画面に対する動き補償を行う動き補償部と、前記ノイズが付加された第n番目のフレームの画像を入力画面とし、前記入力画面を構成する所定の領域の画素値と、前記動き補償されたNR画面において対応する領域の画素値とに基づいて差分特徴量を算出する差分特徴量算出部と、前記時間加算ノイズ低減処理における巡回履歴をカウントし、当該処理における前記巡回履歴を特定する巡回履歴特定部と、前記ノイズ、前記差分特徴量、および前記巡回履歴に対応する加算比率を、前記教師画像の画素値、前記入力画面において対応する画素値、および前記動き補償されたNR画面において対応する画素値とに基づいて演算する加算比率演算部と、前記演算された加算比率に応じて定まる係数を乗じることにより、前記入力画面の画素値および前記動き補償されたNR画面において対応する画素値とを重み付け加算することで、前記入力画面に前記時間加算ノイズ低減処理を施す時間加算部とを備える加算比率学習装置。前記ノイズ、前記差分特徴量、および前記巡回履歴をそれぞれ学習パラメータとし、前記学習パラメータの組み合わせとして得られるクラスコードを決定するクラスコード決定部をさらに備え、前記加算比率演算部は、前記クラスコードに対応する加算比率を演算する請求項1に記載の加算比率学習装置。前記ノイズ、前記差分特徴量、および前記巡回履歴をそれぞれ学習パラメータとし、前記学習パラメータの組み合わせとして得られるクラスコードを決定するクラスコード決定部と、前記加算比率学習装置による学習結果として、前記加算比率演算部により演算された加算比率を、前記クラスコード毎に記憶する記憶部をさらに備える請求項1に記載の加算比率学習装置。前記ノイズ、前記差分特徴量、および前記巡回履歴をそれぞれ学習パラメータとし、前記学習パラメータの組み合わせとして得られるクラスコードを決定するクラスコード決定部と、前記教師画像の画素値、前記入力画面において対応する画素値、および前記動き補償されたNR画面において対応する画素値とを用いて生成される線形一次式のサンプルを、前記クラスコード毎に分類して蓄積するサンプル分類部をさらに備え、前記加算比率演算部は、前記サンプルを足し込むとともに、前記線形一次式の係数を最小二乗法によって算出することにより、前記加算比率を演算する請求項1に記載の加算比率学習装置。複数の前記加算比率演算部を有し、前記各学習パラメータの値に基づいて、前記加算比率を前記複数の加算比率演算部が分担して演算する請求項1に記載の加算比率学習装置。ノイズ付加部が、教師画像として入力される画像のデータに対してノイズを付加し、動き補償部が、前記ノイズが付加された第n-1番目のフレームの画像に対して時間加算ノイズ低減処理が施された画像をNR画面とし、前記NR画面に対する動き補償を行い、差分特徴量算出部が、前記ノイズが付加された第n番目のフレームの画像を入力画面とし、前記入力画面を構成する所定の領域の画素値と、前記動き補償されたNR画面において対応する領域の画素値とに基づいて差分特徴量を算出し、巡回履歴特定部が、前記時間加算ノイズ低減処理における巡回履歴をカウントし、当該処理における前記巡回履歴を特定し、加算比率演算部が、前記ノイズ、前記差分特徴量、および前記巡回履歴に対応する加算比率を、前記教師画像の画素値、前記入力画面において対応する画素値、および前記動き補償されたNR画面において対応する画素値とに基づいて演算し、時間加算部が、前記演算された加算比率に応じて定まる係数を乗じることにより、前記入力画面の画素値および前記動き補償されたNR画面において対応する画素値とを重み付け加算することで、前記入力画面に前記時間加算ノイズ低減処理を施すステップを含む加算比率学習方法。コンピュータを、教師画像として入力される画像のデータに対してノイズを付加するノイズ付加部と、前記ノイズが付加された第n-1番目のフレームの画像に対して時間加算ノイズ低減処理が施された画像をNR画面とし、前記NR画面に対する動き補償を行う動き補償部と、前記ノイズが付加された第n番目のフレームの画像を入力画面とし、前記入力画面を構成する所定の領域の画素値と、前記動き補償されたNR画面において対応する領域の画素値とに基づいて差分特徴量を算出する差分特徴量算出部と、前記時間加算ノイズ低減処理における巡回履歴をカウントし、当該処理における前記巡回履歴を特定する巡回履歴特定部と、前記ノイズ、前記差分特徴量、および前記巡回履歴に対応する加算比率を、前記教師画像の画素値、前記入力画面において対応する画素値、および前記動き補償されたNR画面において対応する画素値とに基づいて演算する加算比率演算部と、前記演算された加算比率に応じて定まる係数を乗じることにより、前記入力画面の画素値および前記動き補償されたNR画面において対応する画素値とを重み付け加算することで、前記入力画面に前記時間加算ノイズ低減処理を施す時間加算部とを備える加算比率学習装置として機能させるプログラム。請求項7に記載のプログラムが記録されている記録媒体。第n-1番目のフレームの画像に対して時間加算ノイズ低減処理が施された画像をNR画面とし、前記NR画面に対する動き補償を行う動き補償部と、入力された画像のデータにおいて、第n番目のフレームの画像を入力画面とし、前記入力画面のノイズを計測するノイズ計測部と、前記入力画面を構成する所定の領域の画素値と、前記動き補償されたNR画面において対応する領域の画素値とに基づいて差分特徴量を算出する差分特徴量算出部と、前記時間加算ノイズ低減処理における巡回履歴をカウントし、当該処理における前記巡回履歴を特定する巡回履歴特定部と、前記ノイズ、前記差分特徴量、および前記巡回履歴に対応する加算比率を決定する加算比率決定部と、前記決定された加算比率に応じて定まる係数を乗じることにより、前記入力画面の画素値および前記動き補償されたNR画面において対応する画素値とを重み付け加算することで、前記入力画面に前記時間加算ノイズ低減処理を施す時間加算部とを備える画像処理装置。前記ノイズ、前記差分特徴量、および前記巡回履歴の組み合わせとして得られるクラスコードを決定するクラスコード決定部をさらに備え、前記加算比率決定部は、前記クラスコードに対応する加算比率を決定する請求項9に記載の画像処理装置。巡回履歴特定部は、予め設定された閾値を超える前記差分特徴量が算出された場合、前記巡回履歴のカウントをリセットする請求項9に記載の画像処理装置。巡回履歴特定部は、前記ノイズの量に応じて予め定められた閾値を超える前記差分特徴量が算出された場合、前記巡回履歴のカウントをリセットする請求項9に記載の画像処理装置。動き補償部が、第n-1番目のフレームの画像に対して時間加算ノイズ低減処理が施された画像をNR画面とし、前記NR画面に対する動き補償を行い、ノイズ計測部が、入力された画像のデータにおいて、第n番目のフレームの画像を入力画面とし、前記入力画面のノイズを計測し、差分特徴量算出部が、前記入力画面を構成する所定の領域の画素値と、前記動き補償されたNR画面において対応する領域の画素値とに基づいて差分特徴量を算出し、巡回履歴特定部が、前記時間加算ノイズ低減処理における巡回履歴をカウントし、当該処理における前記巡回履歴を特定し、加算比率決定部が、前記ノイズ、前記差分特徴量、および前記巡回履歴に対応する加算比率を決定し、時間加算部が、前記決定された加算比率に応じて定まる係数を乗じることにより、前記入力画面の画素値および前記動き補償されたNR画面において対応する画素値とを重み付け加算することで、前記入力画面に前記時間加算ノイズ低減処理を施すステップを含む画像処理方法。コンピュータを、第n-1番目のフレームの画像に対して時間加算ノイズ低減処理が施された画像をNR画面とし、前記NR画面に対する動き補償を行う動き補償部と、入力された画像のデータにおいて、第n番目のフレームの画像を入力画面とし、前記入力画面のノイズを計測するノイズ計測部と、前記入力画面を構成する所定の領域の画素値と、前記動き補償されたNR画面において対応する領域の画素値とに基づいて差分特徴量を算出する差分特徴量算出部と、前記時間加算ノイズ低減処理における巡回履歴をカウントし、当該処理における前記巡回履歴を特定する巡回履歴特定部と、前記ノイズ、前記差分特徴量、および前記巡回履歴の組み合わせに対応する加算比率を決定する加算比率決定部と、前記決定された加算比率に応じて定まる係数を乗じることにより、前記入力画面の画素値および前記動き補償されたNR画面において対応する画素値とを重み付け加算することで、前記入力画面に前記時間加算ノイズ低減処理を施す時間加算部とを備える画像処理装置として機能させるプログラム。請求項14に記載のプログラムが記録されている記録媒体。しかしながら、従来の技術では、加算比率を制御するに際して、単一のパラメータ例えば、ノイズ量しか考慮されていなかった。従って、従来の技術では、どのような画像に対しても常に高いノイズ低減効果を得ることが難しかった。本技術はこのような状況に鑑みて開示するものであり、どのような画像に対しても常に高いノイズ低減効果を得ることができるようにするものである。本技術の第1の側面は、教師画像として入力される画像のデータに対してノイズを付加するノイズ付加部と、前記ノイズが付加された第n-1番目のフレームの画像に対して時間加算ノイズ低減処理が施された画像をNR画面とし、前記NR画面に対する動き補償を行う動き補償部と、前記ノイズが付加された第n番目のフレームの画像を入力画面とし、前記入力画面を構成する所定の領域の画素値と、前記動き補償されたNR画面において対応する領域の画素値とに基づいて差分特徴量を算出する差分特徴量算出部と、前記時間加算ノイズ低減処理における巡回履歴をカウントし、当該処理における前記巡回履歴を特定する巡回履歴特定部と、前記ノイズ、前記差分特徴量、および前記巡回履歴に対応する加算比率を、前記教師画像の画素値、前記入力画面において対応する画素値、および前記動き補償されたNR画面において対応する画素値とに基づいて演算する加算比率演算部と、前記演算された加算比率に応じて定まる係数を乗じることにより、前記入力画面の画素値および前記動き補償されたNR画面において対応する画素値とを重み付け加算することで、前記入力画面に前記時間加算ノイズ低減処理を施す時間加算部とを備える加算比率学習装置である。前記ノイズ、前記差分特徴量、および前記巡回履歴をそれぞれ学習パラメータとし、前記学習パラメータの組み合わせとして得られるクラスコードを決定するクラスコード決定部をさらに備え、前記加算比率演算部は、前記クラスコードに対応する加算比率を演算するようにすることができる。前記ノイズ、前記差分特徴量、および前記巡回履歴をそれぞれ学習パラメータとし、前記学習パラメータの組み合わせとして得られるクラスコードを決定するクラスコード決定部と、前記加算比率学習装置による学習結果として、前記加算比率演算部により演算された加算比率を、前記クラスコード毎に記憶する記憶部をさらに備えるようにすることができる。前記ノイズ、前記差分特徴量、および前記巡回履歴をそれぞれ学習パラメータとし、前記学習パラメータの組み合わせとして得られるクラスコードを決定するクラスコード決定部と、前記教師画像の画素値、前記入力画面において対応する画素値、および前記動き補償されたNR画面において対応する画素値とを用いて生成される線形一次式のサンプルを、前記クラスコード毎に分類して蓄積するサンプル分類部をさらに備え、前記加算比率演算部は、前記サンプルを足し込むとともに、前記線形一次式の係数を最小二乗法によって算出することにより、前記加算比率を演算するようにすることができる。複数の前記加算比率演算部を有し、前記各学習パラメータの値に基づいて、前記加算比率を前記複数の加算比率演算部が分担して演算するようにすることができる。本技術の第1の側面は、ノイズ付加部が、教師画像として入力される画像のデータに対してノイズを付加し、動き補償部が、前記ノイズが付加された第n-1番目のフレームの画像に対して時間加算ノイズ低減処理が施された画像をNR画面とし、前記NR画面に対する動き補償を行い、差分特徴量算出部が、前記ノイズが付加された第n番目のフレームの画像を入力画面とし、前記入力画面を構成する所定の領域の画素値と、前記動き補償されたNR画面において対応する領域の画素値とに基づいて差分特徴量を算出し、巡回履歴特定部が、前記時間加算ノイズ低減処理における巡回履歴をカウントし、当該処理における前記巡回履歴を特定し、加算比率演算部が、前記ノイズ、前記差分特徴量、および前記巡回履歴に対応する加算比率を、前記教師画像の画素値、前記入力画面において対応する画素値、および前記動き補償されたNR画面において対応する画素値とに基づいて演算し、時間加算部が、前記演算された加算比率に応じて定まる係数を乗じることにより、前記入力画面の画素値および前記動き補償されたNR画面において対応する画素値とを重み付け加算することで、前記入力画面に前記時間加算ノイズ低減処理を施すステップを含む加算比率学習方法である。本技術の第1の側面は、コンピュータを、教師画像として入力される画像のデータに対してノイズを付加するノイズ付加部と、前記ノイズが付加された第n-1番目のフレームの画像に対して時間加算ノイズ低減処理が施された画像をNR画面とし、前記NR画面に対する動き補償を行う動き補償部と、前記ノイズが付加された第n番目のフレームの画像を入力画面とし、前記入力画面を構成する所定の領域の画素値と、前記動き補償されたNR画面において対応する領域の画素値とに基づいて差分特徴量を算出する差分特徴量算出部と、前記時間加算ノイズ低減処理における巡回履歴をカウントし、当該処理における前記巡回履歴を特定する巡回履歴特定部と、前記ノイズ、前記差分特徴量、および前記巡回履歴に対応する加算比率を、前記教師画像の画素値、前記入力画面において対応する画素値、および前記動き補償されたNR画面において対応する画素値とに基づいて演算する加算比率演算部と、前記演算された加算比率に応じて定まる係数を乗じることにより、前記入力画面の画素値および前記動き補償されたNR画面において対応する画素値とを重み付け加算することで、前記入力画面に前記時間加算ノイズ低減処理を施す時間加算部とを備える加算比率学習装置として機能させるプログラムである。本技術の第1の側面においては、教師画像として入力される画像のデータに対してノイズが付加され、前記ノイズが付加された第n-1番目のフレームの画像に対して時間加算ノイズ低減処理が施された画像をNR画面とし、前記NR画面に対する動き補償が行われ、前記ノイズが付加された第n番目のフレームの画像を入力画面とし、前記入力画面を構成する所定の領域の画素値と、前記動き補償されたNR画面において対応する領域の画素値とに基づいて差分特徴量が算出され、前記時間加算ノイズ低減処理における巡回履歴をカウントし、当該処理における前記巡回履歴が特定され、前記ノイズ、前記差分特徴量、および前記巡回履歴に対応する加算比率が、前記教師画像の画素値、前記入力画面において対応する画素値、および前記動き補償されたNR画面において対応する画素値とに基づいて演算され、前記演算された加算比率に応じて定まる係数を乗じることにより、前記入力画面の画素値および前記動き補償されたNR画面において対応する画素値とを重み付け加算することで、前記入力画面に前記時間加算ノイズ低減処理が施される。本技術の第2の側面は、第n-1番目のフレームの画像に対して時間加算ノイズ低減処理が施された画像をNR画面とし、前記NR画面に対する動き補償を行う動き補償部と、入力された画像のデータにおいて、第n番目のフレームの画像を入力画面とし、前記入力画面のノイズを計測するノイズ計測部と、前記入力画面を構成する所定の領域の画素値と、前記動き補償されたNR画面において対応する領域の画素値とに基づいて差分特徴量を算出する差分特徴量算出部と、前記時間加算ノイズ低減処理における巡回履歴をカウントし、当該処理における前記巡回履歴を特定する巡回履歴特定部と、前記ノイズ、前記差分特徴量、および前記巡回履歴に対応する加算比率を決定する加算比率決定部と、前記決定された加算比率に応じて定まる係数を乗じることにより、前記入力画面の画素値および前記動き補償されたNR画面において対応する画素値とを重み付け加算することで、前記入力画面に前記時間加算ノイズ低減処理を施す時間加算部とを備える画像処理装置である。前記ノイズ、前記差分特徴量、および前記巡回履歴の組み合わせとして得られるクラスコードを決定するクラスコード決定部をさらに備え、前記加算比率決定部は、前記クラスコードに対応する加算比率を決定するようにすることができる。巡回履歴特定部は、予め設定された閾値を超える前記差分特徴量が算出された場合、前記巡回履歴のカウントをリセットするようにすることができる。巡回履歴特定部は、前記ノイズの量に応じて予め定められた閾値を超える前記差分特徴量が算出された場合、前記巡回履歴のカウントをリセットするようにすることができる。本発明の第2の側面は、動き補償部が、第n-1番目のフレームの画像に対して時間加算ノイズ低減処理が施された画像をNR画面とし、前記NR画面に対する動き補償を行い、ノイズ計測部が、入力された画像のデータにおいて、第n番目のフレームの画像を入力画面とし、前記入力画面のノイズを計測し、差分特徴量算出部が、前記入力画面を構成する所定の領域の画素値と、前記動き補償されたNR画面において対応する領域の画素値とに基づいて差分特徴量を算出し、巡回履歴特定部が、前記時間加算ノイズ低減処理における巡回履歴をカウントし、当該処理における前記巡回履歴を特定し、加算比率決定部が、前記ノイズ、前記差分特徴量、および前記巡回履歴に対応する加算比率を決定し、時間加算部が、前記決定された加算比率に応じて定まる係数を乗じることにより、前記入力画面の画素値および前記動き補償されたNR画面において対応する画素値とを重み付け加算することで、前記入力画面に前記時間加算ノイズ低減処理を施すステップを含む画像処理方法である。本発明の第2の側面は、コンピュータを、第n-1番目のフレームの画像に対して時間加算ノイズ低減処理が施された画像をNR画面とし、前記NR画面に対する動き補償を行う動き補償部と、入力された画像のデータにおいて、第n番目のフレームの画像を入力画面とし、前記入力画面のノイズを計測するノイズ計測部と、前記入力画面を構成する所定の領域の画素値と、前記動き補償されたNR画面において対応する領域の画素値とに基づいて差分特徴量を算出する差分特徴量算出部と、前記時間加算ノイズ低減処理における巡回履歴をカウントし、当該処理における前記巡回履歴を特定する巡回履歴特定部と、前記ノイズ、前記差分特徴量、および前記巡回履歴の組み合わせに対応する加算比率を決定する加算比率決定部と、前記決定された加算比率に応じて定まる係数を乗じることにより、前記入力画面の画素値および前記動き補償されたNR画面において対応する画素値とを重み付け加算することで、前記入力画面に前記時間加算ノイズ低減処理を施す時間加算部とを備える画像処理装置として機能させるプログラムである。本技術の第2の側面においては、第n-1番目のフレームの画像に対して時間加算ノイズ低減処理が施された画像をNR画面とし、前記NR画面に対する動き補償が行われ、入力された画像のデータにおいて、第n番目のフレームの画像を入力画面とし、前記入力画面のノイズが計測され、前記入力画面を構成する所定の領域の画素値と、前記動き補償されたNR画面において対応する領域の画素値とに基づいて差分特徴量が算出され、前記時間加算ノイズ低減処理における巡回履歴をカウントし、当該処理における前記巡回履歴が特定され、前記ノイズ、前記差分特徴量、および前記巡回履歴に対応する加算比率が決定され、前記決定された加算比率に応じて定まる係数を乗じることにより、前記入力画面の画素値および前記動き補償されたNR画面において対応する画素値とを重み付け加算することで、前記入力画面に前記時間加算ノイズ低減処理が施される。本技術によれば、どのような画像に対しても常に高いノイズ低減効果を得ることができる。以下、図面を参照して、ここで開示する技術の実施の形態について説明する。最初に時間加算ノイズ低減時間加算NR処理について説明する。時間加算ノイズ低減処理は、フレーム巡回型ノイズ低減処理とも称される。例えば、動画の映像信号画像信号は、フレーム周期で類似の画像情報が繰り返される信号であり、フレーム間の相関が非常に強い。一方、映像信号は符号化歪やノイズ成分とは相関がないので、画像信号をフレーム単位で時間平均すると、信号成分はほとんど変化せず、歪やノイズ成分のみが小さくなるから、歪やノイズを低減することができる。このような画像信号の特性を利用してノイズを低減する方式が、フレーム巡回型ノイズ低減処理である。フレーム巡回型ノイズ低減処理を行うノイズ低減装置は、IIRInfiniteimpulseresponseフィルタとも称される。いま、フレーム1、フレーム2、フレームnにおけるノイズの標準偏差がσである場合を考える。フレーム1、フレーム2、フレームnのそれぞれにおける画面内の全画素を、X1、X2、Xnで表し、画素の分散を求める関数をVで表すと、各フレームの画面におけるノイズ量は、式1により表される。1なお、式1におけるσの二乗が各フレームの画面におけるノイズ量を表すことになる。また、フレーム1、フレーム2、フレームnのそれぞれにおける画面内の画素値の平均値は、式2により表される。2そうすると、対数の法則より式3が導出される。3式3より、フレーム1、フレーム2、フレームnの画素値を加算していくことによりノイズを低減できることが分かる。すなわち、図1に示されるように、例えば、動画像を構成するn枚の画面を時間方向に加算することにより、ノイズ量を1/nに低減した画面を生成することが可能となる。時間加算ノイズ低減処理では、このようにして画像のノイズを低減NoiseReduction:NRするようになされている。図2は、従来のIIRフィルタの構成例を示すブロック図である。同図におけるIIRフィルタ20は、入力端子31から入力された動画像のノイズを低減し、出力端子32から出力するようになされている。図2のIIRフィルタ20は、ノイズ計測部41、加算比率算出部42、ME/MCMCMotionCompensation部43、乗算器44、乗算器45、加算器46、およびバッファ47を有する構成とされている。入力端子31から入力された第n番目のフレーム以下、適宜入力画面と称することにするノイズ計測部41とME/MC部43に入力される。ノイズ計測部41は、入力画面のノイズの標準偏差σを算出し、加算比率算出部42に供給する。例えば、ノイズ計測部41は、後述するように、第n-1番目のフレームに対してノイズ低減処理が施された画像以下、適宜NR画面と称するを動き補償した画像と、入力画面との差分をノイズと推定し、入力画面のノイズの標準偏差σを算出する。加算比率算出部42は、ノイズの標準偏差σに応じた加算比率αを算出する。そして、乗算器45には係数αが供給され、乗算器44には係数1-αが供給される。バッファ47には、第n-1番目のフレームに対してノイズ低減処理が施された画像NR画面のデータが保持されている。ME/MC部43は、例えば、入力画面とNR画面とを用いたブロックマッチング処理などを行うことにより、画面の動きを予測する。これにより、動きベクトルが算出される。そして、ME/MC部43は、動きベクトルに基づいてNR画面の動き補償を行い、加算比率算出部42、乗算器45、ノイズ計測部41に出力する。乗算器44は、入力画面の画素xnのそれぞれに係数1-αを乗じる処理を行う。乗算器45は、動き補償されたNR画面の画素xn1のそれぞれに係数αを乗じる処理を行う。加算器46は、乗算器44と乗算器45から出力される画素値を、対応する画素毎に加算して第n番目のフレームに対してノイズ低減処理が施された画像のデータを生成する。そして、その画像のデータが出力端子32から出力される。このようにして、IIRフィルタ20による時間加算ノイズ低減処理が施される。ところで、加算比率算出部42から出力される加算比率αは、事前に学習させておくとよい。すなわち、ノイズの標準偏差σの値に応じた最適な加算比率αを予め学習により求めて記憶させておくとよい。この場合、複数種類のノイズに対応する教師画像と生徒画像のペアを用意し最適な加算比率を算出することで学習を行わせる。例えば、教師画像Tに対して標準偏差σ1のノイズを付加した画像Xを用意し、画像Xに対して時間加算ノイズ低減処理を施したNR画像を得て生徒画像とする。いま、教師画像Tの画素をtとし、ノイズが付加された第n番目のフレームの画像Xnの画素をxnとし、動き補償されたNR画像の画素をxn1とすると理想的には加算比率αが最適である場合式4が成立する。4教師画像と生徒画像において対応する画素をそれぞれ抽出し、式4に各画素値を代入することで得られる線形一次式のサンプルを多数生成する。なお、いまの場合、ノイズが付加された画像の画素と、動き補償後のNR画面の画素とが生徒画像の画素として抽出される。そして、それらのサンプルを足し込むとともに、線形一次式の係数を最小二乗法により算出する。すなわち、式5に示される演算によって、最適な加算比率αが算出される。5式5により算出されたαは、標準偏差σ1のノイズが付加された画像に対して時間加算ノイズ低減処理を施す場合に最適な加算比率と言える。同様にして、例えば、教師画像Tに対して標準偏差σ2のノイズを付加した画像Xを用意し、画像Xに対して時間加算ノイズ低減処理を施したNR画像を得る。そして、上述したように、式4および式5により標準偏差σ2のノイズが付加された画像に対して時間加算ノイズ低減処理を施す場合に最適な加算比率を算出することができる。このようにして、例えば、標準偏差σ1、標準偏差σ2、標準偏差σ3、のノイズが付加された画像に対して時間加算ノイズ低減処理を施す場合について、それぞれ最適な加算比率を算出することができる。しかしながら、最適な加算比率は、どのフレームの画像、どの部分の画像に対しても一様に定まるものではないことが分かっている。例えば、第n-1番目のフレームと第n番目のフレームとの間での動き予測および動き補償が正確になされている場合、加算比率を大きくしてNR画面の画素に重み付けした方がより高画質の画像を得ることができる。一方で、第n-1番目のフレームと第n番目のフレームとの間での動き予測および動き補償が正確になされていない場合、加算比率を小さくして入力画面の画素に重み付けした方がより高画質の画像を得ることができる。このように、最適な加算比率を算出するに際して、例えば、動き予測および動き補償の誤り動き誤りなども考慮しなければ、どのフレームの画像、どの部分の画像でも適切にノイズを低減することはできない。そこで、本技術では、動き誤りなどを考慮するためのパラメータとして、差分特徴量を用いることにする。差分特徴量は、次のようにして求められる。例えば、図3に示されるように動き補償されたNR画面と入力画面との間で対応する画素で構成される9×9画素のブロック間差分絶対値和を算出する。なお、同図において矢印によりNR画面と入力画面とで対応する矩形のブロックがそれぞれ示されている。例えば、第n番目のフレーム入力画面の画素をxnとし、動き補償されたNR画像の画素をxn1とすると、差分特徴量dは、式6により求められる。6すなわち、式6に示されるように、例えば、ブロック内の対応する81=9×9個の画素どうしの差分の平均値の絶対値を差分特徴量として算出する。このようにすることで、ブロック毎の差分特徴量を算出することができる。例えば、人物の輪郭線の部分などが白く表示されており、動き誤りが生じやすい部分において差分特徴量の値が大きくなる。図4は、上述したように、最適な加算比率を学習により求めた場合であって、教師画像に対して標準偏差σ=5のノイズを付加した画像を用いて求められた最適な加算比率の差分特徴量に応じた変化を説明するグラフである。同図は、横軸が差分特徴量、縦軸が加算比率とされ、生徒画像を差分特徴量毎に複数の領域に分割するなどして、各領域の画像のノイズを低減させるために最適な加算比率を学習により求め、グラフ化したものである。なお、同図においては10種類の線により差分特徴量に応じた加算比率が示されており、各線はそれぞれ異なるコンテンツに対応するものとされる。すなわち、図4に示されるグラフは、10種類のコンテンツにおいて、それぞれ教師画像に対して標準偏差σ=5のノイズを付加した画像を用いて求められた最適な加算比率の差分特徴量に応じた変化を示すものである。同図に示されるように、どの線においても図中右下がりの形状が示されており、差分特徴量の値が略0乃至8程度の部分で急峻な右下がりの形状とされている。すなわち、どのコンテンツにおいても、差分特徴量の値が小さい場合、学習により求められた加算比率の値が大きくなり、差分特徴量の値が大きい場合、学習により求められた加算比率の値が小さくなっている。つまり、動き誤りが小さければ、加算比率を大きくしてNR画面の画素に重み付けした方がより高画質の画像を得ることができる。一方、動き誤りが大きければ、加算比率を小さくして入力画面の画素に重み付けした方がより高画質の画像を得ることができる。図5は、最適な加算比率を学習により求めた場合であって、教師画像に対して標準偏差σ=10のノイズを付加した画像を用いて求められた最適な加算比率の差分特徴量に応じた変化を説明するグラフである。同図は、図6と同様に、横軸が差分特徴量、縦軸が加算比率とされ、生徒画像を差分特徴量毎に複数の領域に分割するなどして、各領域の画像のノイズを低減させるために最適な加算比率を学習により求め、グラフ化したものである。なお、図5においても図4と同様に10種類の線により差分特徴量に応じた加算比率が示されており、各線はそれぞれ異なるコンテンツに対応するものとされる。すなわち、図5に示されるグラフは、10種類のコンテンツにおいて、それぞれ教師画像に対して標準偏差σ=10のノイズを付加した画像を用いて求められた最適な加算比率の差分特徴量に応じた変化を示すものである。同図に示されるように、どの線においても図中右下がりの形状が示されており、差分特徴量の値が略0乃至12程度の部分で急峻な右下がりの形状とされている。すなわち、図4の場合と同様に、どのコンテンツにおいても、差分特徴量の値が小さい場合、学習により求められた加算比率の値が大きくなり、差分特徴量の値が大きい場合、学習により求められた加算比率の値が小さくなっている。しかし、図4の場合と異なり、急峻な右下がりの形状となる部分がやや広い範囲となっている。図6は、最適な加算比率を学習により求めた場合であって、教師画像に対して標準偏差σ=15のノイズを付加した画像を用いて求められた最適な加算比率の差分特徴量に応じた変化を説明するグラフである。同図は、図6と同様に、横軸が差分特徴量、縦軸が加算比率とされ、生徒画像を差分特徴量毎に複数の領域に分割するなどして、各領域の画像のノイズを低減させるために最適な加算比率を学習により求め、グラフ化したものである。なお、図6においても図4と同様に10種類の線により差分特徴量に応じた加算比率が示されており、各線はそれぞれ異なるコンテンツに対応するものとされる。すなわち、図6に示されるグラフは、10種類のコンテンツにおいて、それぞれ教師画像に対して標準偏差σ=15のノイズを付加した画像を用いて求められた最適な加算比率の差分特徴量に応じた変化を示すものである。同図に示されるように、どの線においても図中右下がりの形状が示されており、差分特徴量の値が略0乃至19程度の部分で急峻な右下がりの形状とされている。すなわち、図4、図5の場合と同様に、どのコンテンツにおいても、差分特徴量の値が小さい場合、学習により求められた加算比率の値が大きくなり、差分特徴量の値が大きい場合、学習により求められた加算比率の値が小さくなっている。しかし、図5の場合より、急峻な右下がりの形状となる部分がさらに広い範囲となっている。図4乃至図6に示されるグラフより、最適な加算比率を学習により求める場合、学習パラメータとしてノイズだけでなく、差分特徴量も含める方が効果的であることが分かる。しかしながら、最適な加算比率を学習により求める場合、学習パラメータとして、ノイズと差分特徴量を含めるだけでは、必ずしも十分とは言えない。最適な加算比率は、巡回履歴に応じて異なる値となるからである。図7は、最適な加算比率を学習により求めた場合であって、教師画像に対して標準偏差σ=5のノイズを付加した画像を用いて求められた最適な加算比率の差分特徴量に応じた変化を説明するグラフである。同図は、横軸が差分特徴量、縦軸が加算比率とされ、生徒画像を差分特徴量毎に複数の領域に分割するなどして、各領域の画像のノイズを低減させるために最適な加算比率を学習により求め、グラフ化したものである。なお、図7においては7種類の線により差分特徴量に応じた加算比率が示されており、各線はそれぞれ異なる巡回履歴に対応するものとされ、それぞれ同一のコンテンツを用いて学習されたものである。すなわち、図7に示されるグラフは、7種類の異なる巡回履歴において、それぞれ教師画像に対して標準偏差σ=5のノイズを付加した画像を用いて求められた最適な加算比率の差分特徴量に応じた変化を示すものである。ここで、巡回履歴は、例えば、図2のバッファ47に保持されるNR画面が何回の時間方向の加算により得られたものであるかを表すものとされる。例えば、動画像の最初のフレームを入力画面として時間加算ノイズ低減処理を施す場合、巡回履歴は0となり、次のフレームを入力画面として時間加算ノイズ低減処理を施す場合、巡回履歴は1となる。図7に示されるように、どの線においても図中右下がりの形状が示されており、差分特徴量の値が略0乃至8程度の部分で急峻な右下がりの形状とされている。しかし、差分特徴量の値が小さい場合、巡回履歴の値が大きいほど加算比率の値が大きくなっている加算比率が上昇していることが分かる。すなわち、図1を参照して上述したように、加算するフレームが増えるほど、NR画面のノイズが低減されるので、加算比率を大きくしてNR画面の画素に重み付けした方がより高画質の画像を得ることができるのである。図4乃至図7に示されるグラフより、最適な加算比率を学習により求める場合、学習パラメータとしてノイズと差分特徴量だけでなく、巡回履歴も含める方が効果的であることが分かる。そこで、本技術においては、最適な加算比率を学習により求めるに際して、学習パラメータとして、ノイズ、差分特徴量、および巡回履歴を与えることにする。すなわち、ノイズ、差分特徴量、および巡回履歴の各値の組み合わせに応じた加算比率を学習によって求めることとする。図8は、本技術を適用したノイズ低減装置の一実施の形態に係る構成例を示すブロック図である。同図に示されるノイズ低減装置120は、例えば、IIRフィルタとして構成される。図8のノイズ低減装置IIRフィルタ120は、ノイズ計測部141、加算比率算出部142、ME/MCMCMotionCompensation部143、乗算器144、乗算器145、加算器146、およびバッファ147を有する構成とされている。入力端子131から入力された第n番目のフレーム入力画面は、ノイズ計測部141とME/MC部143に入力される。ノイズ計測部141は、入力画面のノイズの標準偏差σを算出し、加算比率算出部142に供給する。例えば、ノイズ計測部141は、後述するように、第n-1番目のフレームに対してノイズ低減処理が施された画像以下、適宜NR画面と称するを動き補償した画像と、入力画面との差分をノイズと推定し、入力画面のノイズの標準偏差σを算出する。加算比率算出部142は、後述するように加算比率αを算出する。そして、乗算器145には係数αが供給され、乗算器144には係数1-αが供給される。バッファ147には、第n-1番目のフレームに対してノイズ低減処理が施された画像NR画面のデータが保持されている。ME/MC部143は、例えば、入力画面とNR画面とを用いたブロックマッチング処理などを行うことにより、画面の動きを予測する。これにより、動きベクトルが算出される。そして、ME/MC部143は、動きベクトルに基づいてNR画面の動き補償を行い、加算比率算出部142、乗算器145、ノイズ計測部141に出力する。乗算器144は、入力画面の画素xnのそれぞれに係数1-αを乗じる処理を行う。乗算器145は、動き補償されたNR画面の画素xn1のそれぞれに係数αを乗じる処理を行う。加算器146は、乗算器144と乗算器145から出力される画素値を、対応する画素毎に加算して第n番目のフレームに対してノイズ低減処理が施された画像のデータを生成する。そして、その画像のデータが出力端子132から出力される。図9は、図8の加算比率算出部142の詳細な構成例を示すブロック図である。同図に示されるように加算比率算出部142は、ノイズ検知部161、差分特徴量算出部162、巡回履歴カウント部163、クラスコード決定部164、および加算比率決定部165を有している。ノイズ検知部161は、ノイズ計測部141から供給されるノイズの標準偏差σの値を検知し、クラスコード決定部164に供給する。差分特徴量算出部162は、入力端子131から入力された入力画面とME/MC部143から出力された動き補償後のNR画面とに基づいて、処理対象の画素注目画素の差分特徴量を算出する。そして、差分特徴量算出部162は、算出した差分特徴量をクラスコード決定部164に供給する。巡回履歴カウント部163は、時間加算ノイズ低減処理における巡回履歴をカウントし、巡回履歴をクラスコード決定部164に供給する。クラスコード決定部164は、ノイズ検知部161から供給されたノイズの標準偏差σの値、差分特徴量算出部162から供給された差分特徴量の値、巡回履歴カウント部163から供給された巡回履歴の値に基づいてクラスコードを決定する。なお、クラスコードは、ノイズ、差分特徴量、および巡回履歴の各値の組み合わせに応じて、処理対象の画素毎に決定される。加算比率決定部165は、クラスコード決定部164から供給されたクラスコードに基づいて最適な加算比率αを決定する。なお、最適な加算比率αは、処理対象の画素毎に決定される。加算比率決定部165には、予め学習により求められた加算比率であって、各クラスコードに応じた加算比率が記憶されている。これにより、加算比率決定部165は、処理対象の画素についてのノイズの標準偏差σの値、差分特徴量の値、巡回履歴の値の組み合わせに対応する加算比率を選択し、最適な加算比率αを決定する。そして、加算比率決定部165から係数値αが乗算器145に供給され、係数値1-αは、乗算器144に供給される。このようにして、IIRフィルタ120による時間加算ノイズ低減処理が施される。図10は、図8のノイズ低減装置に対応する加算比率学習装置の構成例を示すブロック図である。図10の加算比率学習装置220は、ノイズ付加部241、加算比率学習部242、ME/MC部243、乗算器244、乗算器245、および加算器246を有する構成とされている。加算比率学習装置220の場合、入力端子231から教師画像としての動画の画像データが入力される。入力端子231から入力されたフレームは、ノイズ付加部241と加算比率学習部242に入力される。ノイズ付加部241は、入力されたフレームに所定のノイズを付加するようになされている。ノイズ付加部241は、例えば、ユーザの設定に従って複数のノイズ量のノイズを付加する。ノイズ付加部241は、例えば、標準偏差σ1、標準偏差σ2、標準偏差σ3、のノイズを、ユーザの設定に応じて付加するようになされている。また、ノイズ付加部241は、付加したノイズの標準偏差の値を加算比率学習部242に供給するようになされている。ノイズ付加部241から出力された第n番目のフレームは、入力画面として加算比率学習部242、ME/MC部243、および乗算器244に入力される。加算比率学習部242は、後述するように加算比率αを学習する。そして、加算比率学習部242は、学習結果として得られた加算比率に基づいて、乗算器244と乗算器245に係数を供給する。すなわち、乗算器245には係数αが供給され、乗算器244には係数1-αが供給される。バッファ247には、第n-1番目のフレームに対してノイズ低減処理が施された画像NR画面のデータが保持されている。ME/MC部243は、例えば、入力画面とNR画面とを用いたブロックマッチング処理などを行うことにより、画面の動きを予測する。これにより、動きベクトルが算出される。そして、ME/MC部243は、動きベクトルに基づいてNR画面の動き補償を行い、加算比率学習部242と乗算器245に出力する。乗算器244は、入力画面の画素xnのそれぞれに係数1-αを乗じる処理を行う。乗算器245は、動き補償されたNR画面の画素xn1のそれぞれに係数αを乗じる処理を行う。加算器246は、乗算器244と乗算器245から出力される画素値を、対応する画素毎に加算して第n番目のフレームに対してノイズ低減処理が施された画像のデータを生成する。そして、その画像のデータが出力端子232から出力される。図11は、図10の加算比率学習部242の詳細な構成例を示すブロック図である。同図に示されるように加算比率学習部242は、ノイズ検知部261、差分特徴量算出部262、巡回履歴カウント部263、サンプル分類部264、加算比率演算部265、および加算比率記憶部266を有している。ノイズ検知部261は、ノイズ付加部241から供給されるノイズの標準偏差σの値を検知し、サンプル分類部264に供給する。差分特徴量算出部262は、ノイズ付加部241から出力された入力画面とME/MC部243から出力された動き補償後のNR画面とに基づいて、処理対象の画素注目画素の差分特徴量を算出する。そして、差分特徴量算出部262は、算出した差分特徴量をサンプル分類部264に供給する。巡回履歴カウント部263は、時間加算ノイズ低減処理における巡回履歴をカウントし、巡回履歴をサンプル分類部264に供給する。サンプル分類部264は、ノイズ検知部261から供給されたノイズの標準偏差σの値、差分特徴量算出部262から供給された差分特徴量の値、巡回履歴カウント部263から供給された巡回履歴の値に基づいてクラスコードを決定する。なお、クラスコードは、ノイズ、差分特徴量、および巡回履歴の各値の組み合わせに応じて、処理対象の画素毎に決定される。そして、サンプル分類部264は、決定されたクラスコード毎に教師画像の画素と生徒画像の画素の組み合わせを抽出する。すなわち、サンプル分類部264は、入力端子231から供給される教師画像の画素の値と、その画素にノイズ付加部241によってノイズが付加された画素の値と、ME/MC部243から出力された動き補償後のNR画面の画素の値を抽出する。加算比率演算部265は、サンプル分類部264から供給された画素値に基づいて式4に示される線形一次式のサンプルを生成し、これらのサンプルをクラスコード毎に足しこむ。そして、加算比率演算部265は、クラスコード毎に式5の演算を行い、加算比率αを算出する。このようにして、例えば、サンプルが足しこまれる都度、加算比率αの値が更新されていく。なお、充分なサンプルの足しこみが行われた後、クラスコード毎に式5の演算が行われ、加算比率αが算出されるようにしてもよい。加算比率記憶部266は、加算比率演算部265が算出した加算比率を、各クラスコードに対応付けて記憶するようになされている。これにより、ノイズの標準偏差σの値、差分特徴量の値、巡回履歴の値の組み合わせに対応する加算比率のそれぞれが学習により得られたことになる。ここで、加算比率記憶部266に記憶されたデータを、図9の加算比率決定部165にコピーするなどすれば、図8のノイズ低減装置120によって、上述したように、処理対象の画素に応じて最適な加算比率を適用して時間加算ノイズ低減処理を行うことができる。このようにして、加算比率学習装置220による加算比率の学習が行われる。次に、図12のフローチャートを参照して、図10の加算比率学習装置220による加算比率処理の例について説明する。ステップS21において、入力端子231から画像のデータが入力される。ここでは、ノイズが付加されていない教師画像のデータが入力される。ステップS22において、ノイズ付加部241は、ステップS21で入力された画像のデータフレームに所定のノイズを付加する。ノイズ付加部241は、例えば、ユーザの設定に従って複数のノイズ量を付加する。ノイズ付加部241は、例えば、標準偏差σ1、標準偏差σ2、標準偏差σ3、のノイズを、ユーザの設定に応じて付加するようになされている。また、ノイズ付加部241は、付加したノイズの標準偏差の値を加算比率学習部242に供給し、ノイズ検知部261が、ノイズ付加部241から供給されるノイズの標準偏差σの値を検知し、サンプル分類部264に供給する。ステップS23において、ME/MC部243は、動きベクトルに基づいてNR画面の動き補償を行う。このとき、例えば、入力画面とNR画面バッファ247に保持されている、第n-1番目のフレームに対してノイズ低減処理が施された画像のデータとを用いたブロックマッチング処理などを行うことにより、画面の動きを予測し動きベクトルが算出され、動き補償が行われる。ステップS24において、差分特徴量算出部262は、ノイズ付加部241から出力された入力画面とME/MC部243から出力された動き補償後のNR画面とに基づいて、処理対象の画素の差分特徴量を算出する。そして、差分特徴量算出部262は、算出した差分特徴量をサンプル分類部264に供給する。ステップS25において、巡回履歴カウント部263は、時間加算ノイズ低減処理における巡回履歴をカウントして当該処理における巡回履歴を特定し、その巡回履歴をサンプル分類部264に供給する。ステップS26において、サンプル分類部264は、ステップS22の処理で付加されたノイズの標準偏差σの値、ステップS24の処理で算出された差分特徴量の値、ステップS25の処理で特定された巡回履歴の値に基づいてクラスコードを決定する。なお、クラスコードは、ノイズ、差分特徴量、および巡回履歴の各値の組み合わせに応じて、処理対象の画素毎に決定される。また、このとき、サンプル分類部264は、決定されたクラスコード毎に、教師画像の画素の値と、その画素にノイズが付加された画素の値と、ME/MC部243から出力された動き補償後のNR画面の画素の値をサンプルとして抽出して蓄積する。ステップS27において、加算比率演算部265は、クラスコード毎に加算比率を演算する。このとき、例えば、ステップS26の処理で蓄積されたサンプルに基づいて式4のサンプルが生成され、これらのサンプルがクラスコード毎に足しこまれる。そして、クラスコード毎に式5の演算を行い、加算比率αが算出される。なお、充分なサンプルの足しこみが行われた後、クラスコード毎に式5の演算が行われ、加算比率αが算出されるようにしてもよい。ステップS28において、加算比率記憶部266は、ステップS27の処理で演算された加算比率を、各クラスコードに対応付けて記憶する。これにより、ノイズの標準偏差σの値、差分特徴量の値、巡回履歴の値の組み合わせに対応する加算比率のそれぞれが学習により得られる。ステップS29において、NR画面が生成される。このとき、例えば、ステップS27で算出された加算比率αに基づいて、乗算器244が、入力画面の画素xnに係数1-αを乗じる処理を行い、乗算器245が、動き補償されたNR画面の画素xn1に係数αを乗じる処理を行う。そして、加算器246は、乗算器244と乗算器245から出力される画素値を、対応する画素毎に加算して第n番目のフレームに対してノイズ低減処理が施された画像のデータNR画面を生成する。すなわち、入力画面の画素値および動き補償されたNR画面において対応する画素値とを重み付け加算することで、入力画面の各画素に時間加算ノイズ低減処理が施される。これにより、第n1番目のフレームの各画素に時間加算ノイズ低減処理が施す際に用いられるNR画面が生成されるのである。なお、生成されたNR画面は、出力端子232から出力されるとともに、バッファ247に保持される。その後、処理は、ステップS21に戻り、それ以降の処理が繰り返し実行される。すなわち、学習が完了するまで、上述した処理が繰り返し実行される。このようにして、加算比率学習処理が実行される。次に、図13のフローチャートを参照して、図8のノイズ低減装置120による時間加算ノイズ低減処理の例について説明する。なお、いまの場合、ノイズ低減装置120の加算比率算出部142には、図12のステップS28の処理で加算比率記憶部266に記憶された加算比率の値がコピーされているものとする。ステップS51において、入力端子131から画像のデータが入力される。すなわち、ノイズを低減させるべき画像のデータが入力される。ステップS52において、ME/MC部143は、動きベクトルに基づいてNR画面の動き補償を行う。このとき、例えば、入力画面とNR画面バッファ147に保持されている、第n-1番目のフレームに対してノイズ低減処理が施された画像のデータとを用いたブロックマッチング処理などを行うことにより、画面の動きを予測し動きベクトルが算出され、動き補償が行われる。ステップS53において、ノイズ計測部141は、入力画面のノイズの標準偏差σを算出する。このとき、ノイズ計測部141は、例えば、NR画面を動き補償した画像と、入力画面との差分をノイズと推定し、入力画面のノイズの標準偏差σを算出する。また、ノイズ検知部161が、ノイズ計測部141から供給されるノイズの標準偏差σの値を検知し、クラスコード決定部164に供給する。ステップS54において、差分特徴量算出部162は、入力端子131から入力された入力画面とME/MC部143から出力された動き補償後のNR画面とに基づいて、処理対象の画素の差分特徴量を算出する。そして、差分特徴量算出部162は、算出した差分特徴量をクラスコード決定部164に供給する。ステップS55において、巡回履歴カウント部163は、時間加算ノイズ低減処理における巡回履歴をカウントして特定し、巡回履歴をクラスコード決定部164に供給する。ステップS56において、クラスコード決定部164は、ステップS53で計算されたノイズの標準偏差σの値、ステップS54で算出された差分特徴量の値、ステップS55で特定された巡回履歴の値に基づいてクラスコードを決定する。なお、クラスコードは、ノイズ、差分特徴量、および巡回履歴の各値の組み合わせに応じて、処理対象の画素毎に決定される。ステップS57において、加算比率決定部165は、ステップS56の処理で決定されたクラスコードに基づいて最適な加算比率αを決定する。なお、最適な加算比率αは、処理対象の画素毎に決定される。このとき、加算比率決定部165は、例えば、加算比率学習装置220の加算比率学習処理によって求められた加算比率であって、各クラスコードに応じた加算比率を読み出すようになされている。これにより、加算比率決定部165は、処理対象の画素についてのノイズの標準偏差σの値、差分特徴量の値、巡回履歴の値の組み合わせに対応する加算比率を選択し、最適な加算比率αを決定する。そして、加算比率決定部165から係数値αが乗算器145に供給され、係数値1-αは、乗算器144に供給される。ステップS58において、NR画面が生成される。すなわち、乗算器144が、入力画面の画素xnに係数1-αを乗じる処理を行い、乗算器145は、動き補償されたNR画面の画素xn1に係数αを乗じる処理を行う。そして、加算器146が、乗算器144と乗算器145から出力される画素値を、対応する画素毎に加算して第n番目のフレームに対してノイズ低減処理が施された画像のデータを生成する。すなわち、入力画面の画素値および動き補償されたNR画面において対応する画素値とを重み付け加算することで、入力画面の各画素に時間加算ノイズ低減処理が施され、第n番目のフレームについてのNR画面が生成されるのである。なお、生成されたNR画面は、出力端子132から出力されるとともに、バッファ147に保持される。このようにして時間加算ノイズ低減処理が実行される。従来の技術では、加算比率を制御するに際して、単一のパラメータしか考慮されていなかった。従って、従来の技術では、どのような画像に対しても常に高いノイズ低減効果を得ることが難しかった。これに対して、本技術では、最適な加算比率を学習により求めるに際して、学習パラメータとして、ノイズ、差分特徴量、および巡回履歴を与えるようにした。すなわち、ノイズ、差分特徴量、および巡回履歴の各値の組み合わせに応じた加算比率を学習によって求めることができるようにした。従って、本技術によれば、どのような画像に対しても常に高いノイズ低減効果を得ることができる。なお、図10の構成においては、加算比率学習部242により全てのクラスコードに対応する加算比率が学習される例について説明したが、例えば、加算比率学習部242を、図14に示されるように構成してもよい。図14の例では、加算比率学習部242の内部に、学習器281、学習器282、学習器283、を有する構成とされている。また、図14の学習器281、学習器282、学習器283、のそれぞれが、図11を参照して上述した構成と同様の構成を有するものとする。すなわち、図14の例の場合、加算比率学習部242において並列的な学習が行われるようになされている。例えば、差分特徴量の値が0以上3未満である場合、学習器281により加算比率αが学習され、差分特徴量の値が3以上6未満である場合、学習器282により加算比率αが学習され、差分特徴量の値が6以上9未満である場合、学習器283により加算比率αが学習され、のように加算比率が学習される。つまり、各学習パラメータの値に基づいて、複数の学習器がクラスコードに対応する加算比率を分担して学習するようにしてもよい。このように構成することで、例えば、個々の学習器の学習負荷を低減させることができ、結果として時間加算ノイズ低減処理の汎化性能を高めることができる。ところで、時間加算ノイズ低減処理を施す場合、大きい動き誤りなどが生じた場合、巡回履歴のカウントをリセットするようにした方がよい。図15は、最適な加算比率を学習により求めた場合であって、教師画像に対して標準偏差σ=5のノイズを付加した画像を用いて求められた最適な加算比率の差分特徴量に応じた変化を説明するグラフである。同図は、横軸が差分特徴量、縦軸が加算比率とされ、生徒画像を差分特徴量毎に複数の領域に分割するなどして、各領域の画像のノイズを低減させるために最適な加算比率を学習により求め、グラフ化したものである。なお、図15においては7種類の線により差分特徴量に応じた加算比率が示されており、各線はそれぞれ異なる巡回履歴に対応するものとされ、それぞれ同一のコンテンツを用いて学習されたものである。すなわち、図15に示されるグラフは、7種類の異なる巡回履歴において、それぞれ教師画像に対して標準偏差σ=5のノイズを付加した画像を用いて求められた最適な加算比率の差分特徴量に応じた変化を示すものである。ここで、巡回履歴は、例えば、図8のバッファ147に保持されるNR画面が何回の時間方向の加算により得られたものであるかを表すものとされる。例えば、動画像の最初のフレームを入力画面として時間加算ノイズ低減処理を施す場合、巡回履歴は0となり、次のフレームを入力画面として時間加算ノイズ低減処理を施す場合、巡回履歴は1となる。図15に示されるように、差分特徴量の値が略0乃至5程度の部分で急峻な右下がりの形状とされていが、差分特徴量の値が小さい場合、巡回履歴の値が大きいほど一様に加算比率の値が大きくなっている加算比率が上昇している。換言すれば、図中の線分311の右側の部分差分特徴量の値が略5程度を超える部分では、加算比率の値が巡回履歴の値と関係なくほぼ一定に変化しているが、線分311の左側の部分では加算比率の値が巡回履歴に応じて異なっている。このことから、標準偏差σ=5の場合、例えば、5を超える差分特徴量の値が検出された場合、巡回履歴をリセットした方がよいといえる。図16は、最適な加算比率を学習により求めた場合であって、教師画像に対して標準偏差σ=10のノイズを付加した画像を用いて求められた最適な加算比率の差分特徴量に応じた変化を説明するグラフである。同図は、横軸が差分特徴量、縦軸が加算比率とされ、生徒画像を差分特徴量毎に複数の領域に分割するなどして、各領域の画像のノイズを低減させるために最適な加算比率を学習により求め、グラフ化したものである。なお、図16においては7種類の線により差分特徴量に応じた加算比率が示されており、各線はそれぞれ異なる巡回履歴に対応するものとされ、それぞれ同一のコンテンツを用いて学習されたものである。すなわち、図16に示されるグラフは、7種類の異なる巡回履歴において、それぞれ教師画像に対して標準偏差σ=10のノイズを付加した画像を用いて求められた最適な加算比率の差分特徴量に応じた変化を示すものである。図16に示されるように、差分特徴量の値が略0乃至10程度の部分で急峻な右下がりの形状とされていが、差分特徴量の値が小さい場合、巡回履歴の値が大きいほど一様に加算比率の値が大きくなっている加算比率が上昇している。換言すれば、図中の線分312の右側の部分差分特徴量の値が略10程度を超える部分では、加算比率の値が巡回履歴の値と関係なくほぼ一定に変化しているが、線分312の左側の部分では加算比率の値が巡回履歴に応じて異なっている。このことから、標準偏差σ=10の場合、例えば、10を超える差分特徴量の値が検出された場合、巡回履歴をリセットした方がよいといえる。図17は、最適な加算比率を学習により求めた場合であって、教師画像に対して標準偏差σ=15のノイズを付加した画像を用いて求められた最適な加算比率の差分特徴量に応じた変化を説明するグラフである。同図は、横軸が差分特徴量、縦軸が加算比率とされ、生徒画像を差分特徴量毎に複数の領域に分割するなどして、各領域の画像のノイズを低減させるために最適な加算比率を学習により求め、グラフ化したものである。なお、図17においては7種類の線により差分特徴量に応じた加算比率が示されており、各線はそれぞれ異なる巡回履歴に対応するものとされ、それぞれ同一のコンテンツを用いて学習されたものである。すなわち、図17に示されるグラフは、7種類の異なる巡回履歴において、それぞれ教師画像に対して標準偏差σ=15のノイズを付加した画像を用いて求められた最適な加算比率の差分特徴量に応じた変化を示すものである。図17に示されるように、差分特徴量の値が略0乃至15程度の部分で急峻な右下がりの形状とされていが、差分特徴量の値が小さい場合、巡回履歴の値が大きいほど一様に加算比率の値が大きくなっている加算比率が上昇している。換言すれば、図中の線分313の右側の部分差分特徴量の値が略15程度を超える部分では、加算比率の値が巡回履歴の値と関係なくほぼ一定に変化しているが、線分313の左側の部分では加算比率の値が巡回履歴に応じて異なっている。このことから、標準偏差σ=15の場合、例えば、15を超える差分特徴量の値が検出された場合、巡回履歴をリセットした方がよいといえる。なお、上述した一連の処理は、ハードウェアにより実行させることもできるし、ソフトウェアにより実行させることもできる。上述した一連の処理をソフトウェアにより実行させる場合には、そのソフトウェアを構成するプログラムが、専用のハードウェアに組み込まれているコンピュータ、または、各種のプログラムをインストールすることで、各種の機能を実行することが可能な、例えば図18に示されるような汎用のパーソナルコンピュータ700などに、ネットワークや記録媒体からインストールされる。図18において、CPUCentralProcessingUnit701は、ROMReadOnlyMemory702に記憶されているプログラム、または記憶部708からRAMRandomAccessMemory703にロードされたプログラムに従って各種の処理を実行する。RAM703にはまた、CPU701が各種の処理を実行する上において必要なデータなども適宜記憶される。CPU701、ROM702、およびRAM703は、バス704を介して相互に接続されている。このバス704にはまた、入出力インタフェース705も接続されている。入出力インタフェース705には、キーボード、マウスなどよりなる入力部706、LCDなどよりなるディスプレイ、並びにスピーカなどよりなる出力部707、ハードディスクなどより構成される記憶部708、モデム、LANカードなどのネットワークインタフェースカードなどより構成される通信部709が接続されている。通信部709は、インターネットを含むネットワークを介しての通信処理を行う。入出力インタフェース705にはまた、必要に応じてドライブ710が接続され、磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、或いは半導体メモリなどのリムーバブルメディア711が適宜装着され、それらから読み出されたコンピュータプログラムが、必要に応じて記憶部708にインストールされる。上述した一連の処理をソフトウェアにより実行させる場合には、そのソフトウェアを構成するプログラムが、インターネットなどのネットワークや、リムーバブルメディア711などからなる記録媒体からインストールされる。なお、この記録媒体は、図18に示される、装置本体とは別に、ユーザにプログラムを配信するために配布される、プログラムが記録されている磁気ディスクフロッピディスク登録商標を含む、光ディスクCDROMDVDを含む、光磁気ディスクMDMiniDisk登録商標を含む、もしくは半導体メモリなどよりなるリムーバブルメディア711により構成されるものだけでなく、装置本体に予め組み込まれた状態でユーザに配信される、プログラムが記録されているROM702や、記憶部708に含まれるハードディスクなどで構成されるものも含む。なお、本明細書において上述した一連の処理は、記載された順序に沿って時系列的に行われる処理はもちろん、必ずしも時系列的に処理されなくとも、並列的あるいは個別に実行される処理をも含むものである。また、本技術の実施の形態は、上述した実施の形態に限定されるものではなく、本技術の要旨を逸脱しない範囲において種々の変更が可能である。なお、本技術は以下のような構成も取ることができる。1教師画像として入力される画像のデータに対してノイズを付加するノイズ付加部と、前記ノイズが付加された第n-1番目のフレームの画像に対して時間加算ノイズ低減処理が施された画像をNR画面とし、前記NR画面に対する動き補償を行う動き補償部と、前記ノイズが付加された第n番目のフレームの画像を入力画面とし、前記入力画面を構成する所定の領域の画素値と、前記動き補償されたNR画面において対応する領域の画素値とに基づいて差分特徴量を算出する差分特徴量算出部と、前記時間加算ノイズ低減処理における巡回履歴をカウントし、当該処理における前記巡回履歴を特定する巡回履歴特定部と、前記ノイズ、前記差分特徴量、および前記巡回履歴に対応する加算比率を、前記教師画像の画素値、前記入力画面において対応する画素値、および前記動き補償されたNR画面において対応する画素値とに基づいて演算する加算比率演算部と、前記演算された加算比率に応じて定まる係数を乗じることにより、前記入力画面の画素値および前記動き補償されたNR画面において対応する画素値とを重み付け加算することで、前記入力画面に前記時間加算ノイズ低減処理を施す時間加算部とを備える加算比率学習装置。2前記ノイズ、前記差分特徴量、および前記巡回履歴をそれぞれ学習パラメータとし、前記学習パラメータの組み合わせとして得られるクラスコードを決定するクラスコード決定部をさらに備え、前記加算比率演算部は、前記クラスコードに対応する加算比率を演算する1に記載の加算比率学習装置。3前記加算比率学習装置による学習結果として、前記加算比率演算部により演算された加算比率を、前記クラスコード毎に記憶する記憶部をさらに備える2に記載の加算比率学習装置。4前記教師画像の画素値、前記入力画面において対応する画素値、および前記動き補償されたNR画面において対応する画素値とを用いて生成される線形一次式のサンプルを、前記クラスコード毎に分類して蓄積するサンプル分類部をさらに備え、前記加算比率演算部は、前記サンプルを足し込むとともに、前記線形一次式の係数を最小二乗法によって算出することにより、前記加算比率を演算する2または3に記載の加算比率学習装置。5複数の前記加算比率演算部を有し、前記各学習パラメータの値に基づいて、前記加算比率を前記複数の加算比率演算部が分担して演算する2乃至5のいずれかに記載の加算比率学習装置。6ノイズ付加部が、教師画像として入力される画像のデータに対してノイズを付加し、動き補償部が、前記ノイズが付加された第n-1番目のフレームの画像に対して時間加算ノイズ低減処理が施された画像をNR画面とし、前記NR画面に対する動き補償を行い、差分特徴量算出部が、前記ノイズが付加された第n番目のフレームの画像を入力画面とし、前記入力画面を構成する所定の領域の画素値と、前記動き補償されたNR画面において対応する領域の画素値とに基づいて差分特徴量を算出し、巡回履歴特定部が、前記時間加算ノイズ低減処理における巡回履歴をカウントし、当該処理における前記巡回履歴を特定し、加算比率演算部が、前記ノイズ、前記差分特徴量、および前記巡回履歴に対応する加算比率を、前記教師画像の画素値、前記入力画面において対応する画素値、および前記動き補償されたNR画面において対応する画素値とに基づいて演算し、時間加算部が、前記演算された加算比率に応じて定まる係数を乗じることにより、前記入力画面の画素値および前記動き補償されたNR画面において対応する画素値とを重み付け加算することで、前記入力画面に前記時間加算ノイズ低減処理を施すステップを含む加算比率学習方法。7コンピュータを、教師画像として入力される画像のデータに対してノイズを付加するノイズ付加部と、前記ノイズが付加された第n-1番目のフレームの画像に対して時間加算ノイズ低減処理が施された画像をNR画面とし、前記NR画面に対する動き補償を行う動き補償部と、前記ノイズが付加された第n番目のフレームの画像を入力画面とし、前記入力画面を構成する所定の領域の画素値と、前記動き補償されたNR画面において対応する領域の画素値とに基づいて差分特徴量を算出する差分特徴量算出部と、前記時間加算ノイズ低減処理における巡回履歴をカウントし、当該処理における前記巡回履歴を特定する巡回履歴特定部と、前記ノイズ、前記差分特徴量、および前記巡回履歴に対応する加算比率を、前記教師画像の画素値、前記入力画面において対応する画素値、および前記動き補償されたNR画面において対応する画素値とに基づいて演算する加算比率演算部と、前記演算された加算比率に応じて定まる係数を乗じることにより、前記入力画面の画素値および前記動き補償されたNR画面において対応する画素値とを重み付け加算することで、前記入力画面に前記時間加算ノイズ低減処理を施す時間加算部とを備える加算比率学習装置として機能させるプログラム。87に記載のプログラムが記録されている記録媒体。9第n-1番目のフレームの画像に対して時間加算ノイズ低減処理が施された画像をNR画面とし、前記NR画面に対する動き補償を行う動き補償部と、入力された画像のデータにおいて、第n番目のフレームの画像を入力画面とし、前記入力画面のノイズを計測するノイズ計測部と、前記入力画面を構成する所定の領域の画素値と、前記動き補償されたNR画面において対応する領域の画素値とに基づいて差分特徴量を算出する差分特徴量算出部と、前記時間加算ノイズ低減処理における巡回履歴をカウントし、当該処理における前記巡回履歴を特定する巡回履歴特定部と、前記ノイズ、前記差分特徴量、および前記巡回履歴に対応する加算比率を決定する加算比率決定部と、前記決定された加算比率に応じて定まる係数を乗じることにより、前記入力画面の画素値および前記動き補償されたNR画面において対応する画素値とを重み付け加算することで、前記入力画面に前記時間加算ノイズ低減処理を施す時間加算部とを備える画像処理装置。10前記ノイズ、前記差分特徴量、および前記巡回履歴の組み合わせとして得られるクラスコードを決定するクラスコード決定部をさらに備え、前記加算比率決定部は、前記クラスコードに対応する加算比率を決定する9に記載の画像処理装置。11巡回履歴特定部は、予め設定された閾値を超える前記差分特徴量が算出された場合、前記巡回履歴のカウントをリセットする9または10に記載の画像処理装置。12巡回履歴特定部は、前記ノイズの量に応じて予め定められた閾値を超える前記差分特徴量が算出された場合、前記巡回履歴のカウントをリセットする9乃至11のいずれかに記載の画像処理装置。13動き補償部が、第n-1番目のフレームの画像に対して時間加算ノイズ低減処理が施された画像をNR画面とし、前記NR画面に対する動き補償を行い、ノイズ計測部が、入力された画像のデータにおいて、第n番目のフレームの画像を入力画面とし、前記入力画面のノイズを計測し、差分特徴量算出部が、前記入力画面を構成する所定の領域の画素値と、前記動き補償されたNR画面において対応する領域の画素値とに基づいて差分特徴量を算出し、巡回履歴特定部が、前記時間加算ノイズ低減処理における巡回履歴をカウントし、当該処理における前記巡回履歴を特定し、加算比率決定部が、前記ノイズ、前記差分特徴量、および前記巡回履歴に対応する加算比率を決定し、時間加算部が、前記決定された加算比率に応じて定まる係数を乗じることにより、前記入力画面の画素値および前記動き補償されたNR画面において対応する画素値とを重み付け加算することで、前記入力画面に前記時間加算ノイズ低減処理を施すステップを含む画像処理方法。14コンピュータを、第n-1番目のフレームの画像に対して時間加算ノイズ低減処理が施された画像をNR画面とし、前記NR画面に対する動き補償を行う動き補償部と、入力された画像のデータにおいて、第n番目のフレームの画像を入力画面とし、前記入力画面のノイズを計測するノイズ計測部と、前記入力画面を構成する所定の領域の画素値と、前記動き補償されたNR画面において対応する領域の画素値とに基づいて差分特徴量を算出する差分特徴量算出部と、前記時間加算ノイズ低減処理における巡回履歴をカウントし、当該処理における前記巡回履歴を特定する巡回履歴特定部と、前記ノイズ、前記差分特徴量、および前記巡回履歴の組み合わせに対応する加算比率を決定する加算比率決定部と、前記決定された加算比率に応じて定まる係数を乗じることにより、前記入力画面の画素値および前記動き補償されたNR画面において対応する画素値とを重み付け加算することで、前記入力画面に前記時間加算ノイズ低減処理を施す時間加算部とを備える画像処理装置として機能させるプログラム。1514に記載のプログラムが記録されている記録媒体。