1フレーム前に出力された高解像度画像に対して、解像度を変換するとともにカメラモデルおよび位置合わせを有する所定のモデルに基づいて画像を変換するモデルベース処理を実行するモデルベース処理部と、予め記憶されているパラメータ、入力された低解像度の画像である観測低解像度画像、および前記モデルベース処理が実行されることで得られた画像に基づいて、出力すべき高解像度画像の画素値を予測演算する予測演算部とを備える画像処理装置。前記予測演算部は、予め学習により生成された学習データベースに記憶されている前記パラメータを読み出し、前記予測演算を行う請求項1に記載の画像処理装置。前記モデルベース処理部は、1フレーム前に出力された高解像度画像を動き補償する動き補償部と、前記動き補償された前記1フレーム前に出力された高解像度画像を、前記カメラモデルに応じて帯域制限して画素を間引くことで、推定低解像度画像を生成するダウンサンプラと、入力された低解像度の画像である観測低解像度画像と、前記推定低解像度画像との差分を演算して差分画像データを生成する差分演算部と、前記差分画像データの画素を補間することで、高解像度画像を生成するアップサンプラとを備える請求項1に記載の画像処理装置。前記モデルベース処理部は、1フレーム前に出力された高解像度画像に対してボケを付加するボケ付加部と、前記ボケ付加部により付加されたボケを除去するボケ除去部とを有する請求項1に記載の画像処理装置。前記モデルベース処理の過程で算出された特徴量に基づいて、注目画素をクラス分類するクラス分類部をさらに備え、前記予測演算部は、前記分類されたクラスに対応するパラメータとして予め記憶されている係数を用いた所定の演算を行って、出力すべき高解像度画像の画素値を予測演算する請求項1に記載の画像処理装置。入力された低解像度の画像である観測低解像度画像の所定の画素、および、前記1フレーム前に出力された高解像度画像に対して前記モデルベース処理が実行されることで得られた画像の所定の画素をタップとして抽出するタップ抽出部をさらに備え、前記予測演算部は、予め記憶されているパラメータに基づいて、前記タップに係る所定の演算を行うことで、出力すべき高解像度画像の画素値を予測演算する請求項1に記載の画像処理装置。モデルベース処理部が、1フレーム前に出力された高解像度画像に対して、解像度を変換するとともにカメラモデルおよび位置合わせを有する所定のモデルに基づいて画像を変換するモデルベース処理を実行し、予測演算部が、予め記憶されているパラメータ、入力された低解像度の画像である観測低解像度画像、および前記モデルベース処理が実行されることで得られた画像に基づいて、出力すべき高解像度画像の画素値を予測演算するステップを含む画像処理方法。コンピュータを、1フレーム前に出力された高解像度画像に対して、解像度を変換するとともにカメラモデルおよび位置合わせを有する所定のモデルに基づいて画像を変換するモデルベース処理を実行するモデルベース処理部と、予め記憶されているパラメータ、入力された低解像度の画像である観測低解像度画像、および前記モデルベース処理が実行されることで得られた画像に基づいて、出力すべき高解像度画像の画素値を予測演算する予測演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8に記載のプログラムが記録されている記録媒体。1フレーム前に出力された高解像度画像に対して、解像度を変換するとともにカメラモデルおよび位置合わせを有する所定のモデルに基づいて画像を変換するモデルベース処理を実行するモデルベース処理部と、高解像度の教師画像の解像度を変換して得られた低解像度の生徒画像の所定の画素、および、前記1フレーム前に出力された高解像度画像に対して前記モデルベース処理が実行されることで得られた画像の所定の画素をタップとして抽出するタップ抽出部と、前記タップ、所定のパラメータ、および前記教師画像の画素値からなる方程式をサンプルとして蓄積するサンプル蓄積部と、前記蓄積されたサンプルに基づいて、出力すべき高解像度画像の画素値の予測演算に用いられる前記所定のパラメータを算出するパラメータ算出部とを備える学習装置。前記算出されたパラメータを記憶するデータベースをさらに備え、入力された低解像度画像を高解像度画像に変換する画像処理装置の画像処理に、前記データベースが用いられる請求項10に記載の学習装置。前記モデルベース処理部は、1フレーム前に出力された高解像度画像を動き補償する動き補償部と、前記動き補償された前記1フレーム前に出力された高解像度画像を、前記カメラモデルに応じて帯域制限して画素を間引くことで、推定低解像度画像を生成するダウンサンプラと、生徒画像と、前記推定低解像度画像との差分を演算して差分画像データを生成する差分演算部と、前記差分画像データの画素を補間することで、高解像度画像を生成するアップサンプラとを備える請求項10に記載の学習装置。前記モデルベース処理部は、1フレーム前に出力された高解像度画像に対してボケを付加するボケ付加部と、前記ボケ付加部により付加されたボケを除去するボケ除去部とを有する請求項10に記載の学習装置。前記モデルベース処理の過程で算出された特徴量に基づいて、注目画素をクラス分類するクラス分類部をさらに備え、前記パラメータ算出部は、前記分類されたクラスに対応するパラメータとして、前記出力すべき高解像度画像の画素値を予測演算する際に前記タップに乗じる係数を算出する請求項10に記載の学習装置。モデルベース処理部が、1フレーム前に出力された高解像度画像に対して、解像度を変換するとともにカメラモデルおよび位置合わせを有する所定のモデルに基づいて画像を変換するモデルベース処理を実行し、タップ抽出部が、高解像度の教師画像の解像度を変換して得られた低解像度の生徒画像の所定の画素、および、前記1フレーム前に出力された高解像度画像に対して前記モデルベース処理が実行されることで得られた画像の所定の画素をタップとして抽出し、サンプル蓄積部が、前記タップ、所定のパラメータ、および前記教師画像の画素値からなる方程式をサンプルとして蓄積し、パラメータ算出部が、前記蓄積されたサンプルに基づいて、出力すべき高解像度画像の画素値の予測演算に用いられる前記所定のパラメータを算出するステップを含む学習方法。コンピュータを、1フレーム前に出力された高解像度画像に対して、解像度を変換するとともにカメラモデルおよび位置合わせを有する所定のモデルに基づいて画像を変換するモデルベース処理を実行するモデルベース処理部と、高解像度の教師画像の解像度を変換して得られた低解像度の生徒画像の所定の画素、および、前記1フレーム前に出力された高解像度画像に対して前記モデルベース処理が実行されることで得られた画像の所定の画素をタップとして抽出するタップ抽出部と、前記タップ、所定のパラメータ、および前記教師画像の画素値からなる方程式をサンプルとして蓄積するサンプル蓄積部と、前記蓄積されたサンプルに基づいて、出力すべき高解像度画像の画素値の予測演算に用いられる前記所定のパラメータを算出するパラメータ算出部とを備える学習装置として機能させるプログラム。請求項16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、通常カメラモデルや位置合わせを完全に特定することは不可能であり、画面内を均一のモデルで記述できるものではない。このようなカメラモデルや位置合わせに推定誤差が生じ、適切な高解像度画像の補正ができないと、例えば、エッジやディテールの過強調、オーバーシュート、ノイズの強調などの弊害が発生し、さらには大きな画質破綻へと繋がる。これらの弊害への対策として、画像の事前情報から画質破綻やノイズの強調を防止する技術が考えられている。しかし、これだけでは、画像の事前情報に性能が大きく依存し、エイリアシング性能、解像度感、オーバーシュートの抑制、ノイズの抑制について、全てを満たすのは難しい。さらに、従来の技術は、例えば、繰り返し演算による処理負荷が大きく高速処理の実現が難しかった。本技術はこのような状況に鑑みて開示するものであり、より高精度の解像度補間をより高速に行う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、1フレーム前に出力された高解像度画像に対して、解像度を変換するとともにカメラモデルおよび位置合わせを有する所定のモデルに基づいて画像を変換するモデルベース処理を実行するモデルベース処理部と、予め記憶されているパラメータ、入力された低解像度の画像である観測低解像度画像、および前記モデルベース処理が実行されることで得られた画像に基づいて、出力すべき高解像度画像の画素値を予測演算する予測演算部とを備える画像処理装置である。前記予測演算部は、予め学習により生成された学習データベースに記憶されている前記パラメータを読み出し、前記予測演算を行うようにすることができる。前記モデルベース処理部は、1フレーム前に出力された高解像度画像を動き補償する動き補償部と、前記動き補償された前記1フレーム前に出力された高解像度画像を、前記カメラモデルに応じて帯域制限して画素を間引くことで、推定低解像度画像を生成するダウンサンプラと、入力された低解像度の画像である観測低解像度画像と、前記推定低解像度画像との差分を演算して差分画像データを生成する差分演算部と、前記差分画像データの画素を補間することで、高解像度画像を生成するアップサンプラとを備えるようにすることができる。前記モデルベース処理部は、1フレーム前に出力された高解像度画像に対してボケを付加するボケ付加部と、前記ボケ付加部により付加されたボケを除去するボケ除去部とを有するようにすることができる。前記モデルベース処理の過程で算出された特徴量に基づいて、注目画素をクラス分類するクラス分類部をさらに備え、前記予測演算部は、前記分類されたクラスに対応するパラメータとして予め記憶されている係数を用いた所定の演算を行って、出力すべき高解像度画像の画素値を予測演算するようにすることができる。入力された低解像度の画像である観測低解像度画像の所定の画素、および、前記1フレーム前に出力された高解像度画像に対して前記モデルベース処理が実行されることで得られた画像の所定の画素をタップとして抽出するタップ抽出部をさらに備え、前記予測演算部は、予め記憶されているパラメータに基づいて、前記タップに係る所定の演算を行うことで、出力すべき高解像度画像の画素値を予測演算するようにすることができる。本発明の第1の側面は、モデルベース処理部が、1フレーム前に出力された高解像度画像に対して、解像度を変換するとともにカメラモデルおよび位置合わせを有する所定のモデルに基づいて画像を変換するモデルベース処理を実行し、予測演算部が、予め記憶されているパラメータ、入力された低解像度の画像である観測低解像度画像、および前記モデルベース処理が実行されることで得られた画像に基づいて、出力すべき高解像度画像の画素値を予測演算するステップを含む画像処理方法である。本発明の第1の側面は、コンピュータを、1フレーム前に出力された高解像度画像に対して、解像度を変換するとともにカメラモデルおよび位置合わせを有する所定のモデルに基づいて画像を変換するモデルベース処理を実行するモデルベース処理部と、予め記憶されているパラメータ、入力された低解像度の画像である観測低解像度画像、および前記モデルベース処理が実行されることで得られた画像に基づいて、出力すべき高解像度画像の画素値を予測演算する予測演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。本発明の第1の側面においては、1フレーム前に出力された高解像度画像に対して、解像度を変換するとともにカメラモデルおよび位置合わせを有する所定のモデルに基づいて画像を変換するモデルベース処理が実行され、予め記憶されているパラメータ、入力された低解像度の画像である観測低解像度画像、および前記モデルベース処理が実行されることで得られた画像に基づいて、出力すべき高解像度画像の画素値が予測演算される本発明の第2の側面は、1フレーム前に出力された高解像度画像に対して、解像度を変換するとともにカメラモデルおよび位置合わせを有する所定のモデルに基づいて画像を変換するモデルベース処理を実行するモデルベース処理部と、高解像度の教師画像の解像度を変換して得られた低解像度の生徒画像の所定の画素、および、前記1フレーム前に出力された高解像度画像に対して前記モデルベース処理が実行されることで得られた画像の所定の画素をタップとして抽出するタップ抽出部と、前記タップ、所定のパラメータ、および前記教師画像の画素値からなる方程式をサンプルとして蓄積するサンプル蓄積部と、前記蓄積されたサンプルに基づいて、出力すべき高解像度画像の画素値の予測演算に用いられる前記所定のパラメータを算出するパラメータ算出部とを備える学習装置である。前記算出されたパラメータを記憶するデータベースをさらに備え、入力された低解像度画像を高解像度画像に変換する画像処理装置の画像処理に、前記データベースが用いられるようにすることができる。前記モデルベース処理部は、1フレーム前に出力された高解像度画像を動き補償する動き補償部と、前記動き補償された前記1フレーム前に出力された高解像度画像を、前記カメラモデルに応じて帯域制限して画素を間引くことで、推定低解像度画像を生成するダウンサンプラと、生徒画像と、前記推定低解像度画像との差分を演算して差分画像データを生成する差分演算部と、前記差分画像データの画素を補間することで、高解像度画像を生成するアップサンプラとを備えるようにすることができる。前記モデルベース処理部は、1フレーム前に出力された高解像度画像に対してボケを付加するボケ付加部と、前記ボケ付加部により付加されたボケを除去するボケ除去部とを有するようにすることができる。前記モデルベース処理の過程で算出された特徴量に基づいて、注目画素をクラス分類するクラス分類部をさらに備え、前記パラメータ算出部は、前記分類されたクラスに対応するパラメータとして、前記出力すべき高解像度画像の画素値を予測演算する際に前記タップに乗じる係数を算出するようにすることができる。本発明の第2の側面は、モデルベース処理部が、1フレーム前に出力された高解像度画像に対して、解像度を変換するとともにカメラモデルおよび位置合わせを有する所定のモデルに基づいて画像を変換するモデルベース処理を実行し、タップ抽出部が、高解像度の教師画像の解像度を変換して得られた低解像度の生徒画像の所定の画素、および、前記1フレーム前に出力された高解像度画像に対して前記モデルベース処理が実行されることで得られた画像の所定の画素をタップとして抽出し、サンプル蓄積部が、前記タップ、所定のパラメータ、および前記教師画像の画素値からなる方程式をサンプルとして蓄積し、パラメータ算出部が、前記蓄積されたサンプルに基づいて、出力すべき高解像度画像の画素値の予測演算に用いられる前記所定のパラメータを算出するステップを含む学習方法である。本発明の第2の側面は、コンピュータを、1フレーム前に出力された高解像度画像に対して、解像度を変換するとともにカメラモデルおよび位置合わせを有する所定のモデルに基づいて画像を変換するモデルベース処理を実行するモデルベース処理部と、高解像度の教師画像の解像度を変換して得られた低解像度の生徒画像の所定の画素、および、前記1フレーム前に出力された高解像度画像に対して前記モデルベース処理が実行されることで得られた画像の所定の画素をタップとして抽出するタップ抽出部と、前記タップ、所定のパラメータ、および前記教師画像の画素値からなる方程式をサンプルとして蓄積するサンプル蓄積部と、前記蓄積されたサンプルに基づいて、出力すべき高解像度画像の画素値の予測演算に用いられる前記所定のパラメータを算出するパラメータ算出部とを備える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2の側面においては、1フレーム前に出力された高解像度画像に対して、解像度を変換するとともにカメラモデルおよび位置合わせを有する所定のモデルに基づいて画像を変換するモデルベース処理が実行され、高解像度の教師画像の解像度を変換して得られた低解像度の生徒画像の所定の画素、および、前記1フレーム前に出力された高解像度画像に対して前記モデルベース処理が実行されることで得られた画像の所定の画素がタップとして抽出され、前記タップ、所定のパラメータ、および前記教師画像の画素値からなる方程式がサンプルとして蓄積され、前記蓄積されたサンプルに基づいて、出力すべき高解像度画像の画素値の予測演算に用いられる前記所定のパラメータが算出される。本技術によれば、より高精度の解像度補間をより高速に行うことができる。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。最初に従来の超解像技術について説明する。図1は、従来のアップコン技術により高画質化された画像の例を示している。この例では、SDStandardDefinitioniinterlace信号の画像を、HDHighDefinitionpprogressive信号の画像に変換する例が示されている。同図に示される画像は、動画であり、この例では、時刻t乃至時刻t4の各フレームの画像が表示されている。この例における高画質化処理は、1フレームの画面内の画素に基づいて行われるものとされ、例えば、複数のSDi信号の画素に基づいて、1つのHDp信号の画素が生成されるようになされている。すなわち、画像がアップコンバートアップコンされる例を示している。図1には、図中の最も上に理想画像として本来生成されるべきHDp信号の画像が示されている。そして、図1には、SDi信号を高画質化処理されて得られた画像であって、時刻t乃至時刻t4の各フレームの画像が図中上から下に順番に並べられて表示されている。図2は、縦軸が垂直方向の画素位置とされ、横軸が時刻とされ、SDi信号の画素と、超解像技術による高画質化処理により生成補間されたHDp信号の画素が図中の丸い図形により示されている。SDi信号の画素は、比較的大きいハッチングされた丸によって示されており、HDp信号の画素は、比較的小さい黒い丸によって示されている。高画質化処理の対象とされた画像は、動きを有する画像であるため、図1において、×印により示される画素は、図中において垂直方向に移動している。すなわち、図2に示される円で囲まれた黒い丸が図1の×印により示される画素に対応している。上述したように、この例における高画質化処理は、1フレームの画面内の画素に基づいて行われるものであるため、SDi信号の画素の位置から離れた位置にあるHDp信号の画素により構成される画像の画素の補間精度が低いものになってしまうことが多い。例えば、図2に示されるように、時刻t2のフレームにおける図中の円で囲まれたHDp信号の画素は、SDi信号の画素の位置から離れて位置している。このため、図1の時刻t2の画像において、図中の×印で示される位置付近の画像の画素の補間精度が低い状態で表示されている。これに対して、時間的に前過去に存在する複数の時刻のフレームの画像の画素を用いて高画質化処理を行う場合、SDi信号の画素の位置から離れた位置にあるHDp信号の画素により構成される画像の画素の補間精度を高めることができる。図3は、従来の超解像技術により高画質化された画像の例を示している。この例では、SDi信号の画像を、HDp信号の画像に変換する例が示されている。同図に示される画像は、動画であり、この例では、時刻t乃至時刻t4の各フレームの画像が表示されている。この例における高画質化処理は、過去に生成された複数の画像の画素を用いて行われるものとされ、例えば、複数のSDi信号の画素に基づいて、1つのHDp信号の画素が生成されるようになされている。図3には、図中の最も上に理想画像として本来生成されるべきHDp信号の画像が示されている。そして、図3には、SDi信号を従来の超解像技術による高画質化処理が施されて得られた画像であって、時刻t乃至時刻t4の各フレームの画像が図中上から下に順番に並べられて表示されている。図4は、縦軸が垂直方向の画素位置とされ、横軸が時刻とされ、SDi信号の画素と、高画質化処理により生成補間されたHDp信号の画素が図中の丸い図形により示されている。SDi信号の画素は、比較的大きいハッチングされた丸によって示されており、HDp信号の画素は、比較的小さい黒い丸によって示されている。図3に示される画像の場合、図1の場合と異なり、時刻が進むに従って、画像が鮮明に表示されている。例えば、時刻t4に示される画像では、図1において見られたように、SDi信号の画素の位置から離れた位置の画素が不鮮明に表示されるなどの問題も見られないし、画像中のエッジなどのディテール部分も鮮明に表示されている。図5と図6は、1フレームの画面内の画素を用いた超解像技術により得られた画像と、過去に生成された複数の画像の画素を用いた超解像技術により得られた画像の別の例を示す図である。図5Cと図6Cは、それぞれ理想画像とされ、実際の被写体に近い画像とされている。図5Cの場合、エッジを多く含む画像が表示されており、図6Cの場合、文字を多く含む画像が表示されている。図5Aは、1フレームの画面内の画素に基づいて行われる高画質化処理により得られた画像の例とされ、図5Bは、過去に生成された複数の画像の画素を用いて行われる高画質化処理により得られた画像の例とされる。例えば、図5Aの場合、画面内のエッジとなる画像の付近に折り返し歪が発生している。一方で、図5Bの場合、より理想画像図5Cに近い画像が得られている。図5Bの場合、複数の画像の画素を用いることにより、理想画像の画質に近づけることができるからである。図6Aは、1フレームの画面内の画素に基づいて行われる高画質化処理により得られた画像の例とされ、図6Bは、過去に生成された複数の画像の画素を用いて行われる高画質化処理により得られた画像の例とされる。例えば、図6Aの場合、画面内の文字の画像が不鮮明に表示されている。一方で、図6Bの場合、より理想画像図6Cに近い画像が得られている。図6Bの場合、後述する繰り返し演算により、理想画像の画質に近づけることができるからである。このように、図5、図6いずれの場合であっても、過去に生成された複数の画像の画素を用いて高画質化処理を施すことにより、理想画像に近い画像を得ることができることが分かる。図7と図8は従来の超解像技術を説明する図である。なお、この例における高画質化処理は、低解像度の画像を高解像度の画像に変換するものであって、過去に生成された複数の画像の画素を用いて行われるものとされる。従来の超解像技術においては、例えば、図7に示されるように、カメラで被写体を撮影し、観測低解像度画像例えば、SDi信号の画像が得られる。一方、1フレーム前の高解像度画像例えば、HDp信号の画像に対して、被写体がカメラで撮影された場合のカメラモデルとカメラ動きが付加される。例えば、1フレーム前の高解像度画像に意図的にボケが付加され、動き補償がなされ、その後画像がダウンサンプルされるなどして低解像度の画像に変換される。その結果、推定低解像度画像例えば、SDi信号の画像が得られる。さらに、推定低解像度画像の各画素と観測低解像度画像の各画素との差分値誤差が演算され、この誤差を小さくするように、高解像度画像が更新される。上述のような処理を、例えば、1フレームにつき数回繰り返すことにより、都度、高解像度画像が更新されていくことになる。そして、高解像度画像の画質は、徐々に理想画像の画質に近づいていくことになる。このように、高解像度画像の画素値の更新を繰り返す処理を繰り返し演算と称することもある。例えば、繰り返し演算を3回行った場合、通常、繰り返し演算を2回行った場合よりも、理想画像の画質に近づけることができる。このように、直近の演算処理によって更新された高解像度画像の画素を、繰り返し演算によりさらに更新することで、高解像度画像の画質は、徐々に理想画像の画質に近づいていく。図8は、従来の超解像技術を採用した画像処理装置の構成例を示すブロック図である。同図に示される画像処理装置10は、動き補償部MC21、ボケ付加部Blur22、ダウンサンプラ23、加算器24、アップサンプラ25、ボケ除去部InvBlur26、乗算器27、および加算器28により構成されている。動き補償部21は、直前に更新された高解像度画像の供給を受けて、動きベクトルを算出するなどして動き補償する。なお、動き補償部21から出力された画像を、適宜、動き補償後の直前に更新された高解像度画像と称することにする。動き補償後の直前に更新された高解像度画像は、ボケ付加部22に供給される。ボケ付加部22は、動き補償後の直前に更新された高解像度画像にカメラで撮影された場合に生じるようなボケを付加する。すなわち、カメラのPSFや光学ぼけなどを推定模擬して画像を生成する。なお、ここでは、所定の画像に基づいて、カメラのPSFや光学ぼけなどを推定模擬して画像を生成することを、ボケを付加すると称している。ボケが付加された動き補償後の直前に更新された高解像度画像は、ダウンサンプラ23に供給される。ダウンサンプラ23は、ボケが付加された動き補償後の直前に更新された高解像度画像の画素を間引くなどして解像度の低い画像を生成する。これにより、推定低解像度画像が生成される。加算器24は、推定低解像度画像の各画素と観測低解像度画像の各画素との差分値誤差を演算する。この演算結果は、アップサンプラ25に供給される。アップサンプラ25は、加算器24による演算結果のデータについて画素を補間するなどして高解像度画像を生成し、ボケ除去部InvBlur26に供給する。ボケ除去部26は、供給された高解像度画像のボケを除去する。すなわち、ボケ付加部22により付加されるボケを除去するような処理が施される。なお、ボケ付加部22とボケ除去部26が設けられないようにしてもよい。乗算器27は、ボケ除去部26から出力された高解像度画像の各画素の画素値に所定のゲインを乗じ、加算器28に出力する。加算器28は、動き補償後の直前に更新された高解像度画像の各画素と乗算器27の演算結果と加算し、その加算結果を高解像度画像として出力する。すなわち、従来の画像処理装置10は、極めて簡素化して表現すると、例えば、図9に示されるように、低解像度画像と、フィードバックされた高解像度画像とをモデルベースで変換することで、高解像度画像を生成するものとされていた。つまり、動き補償やボケの付加または除去などは、カメラモデルとして提供されている画像変換モデル、位置合わせとして提供されている画像変換モデルに基づく処理と考えることができ、このような画像の変換をモデルベースの処理と称することにする。なお、上述の例におけるフィードバックについては、直前に更新された高解像度画像がフィードバックされることになる。そして、直前に更新された高解像度画像がフィードバックされてさらに更新される。このようなフィードバックが、例えば、1フレームにつき複数回繰り返すことにより、都度、高解像度画像が更新されていく。また、同図におけるモデルベースは、処理の概念を表すものであり、例えば、図8の動き補償部21、ボケ付加部22、ダウンサンプラ23などの処理、またはそれらの逆変換の処理に対応するものとされる。しかしながら、通常カメラモデルや位置合わせを完全に特定することは不可能であり、画面内を均一のモデルで記述できるものではない。つまり、図9に示されるモデルベースを適切に構築することは難しい。このようなカメラモデルや位置合わせに推定誤差が生じ、適切な高解像度画像の補正ができないと、例えば、エッジやディテールの過強調、オーバーシュート、ノイズの強調などの弊害が発生し、さらには大きな画質破綻へと繋がる。これらの弊害への対策として、画像の事前情報から画質破綻やノイズの強調を防止する技術が考えられている。しかし、これだけでは、画像の事前情報に性能が大きく依存し、エイリアシング性能、解像度感、オーバーシュートの抑制、ノイズの抑制について、全てを満たすのは難しい。さらに、従来の技術は、例えば、上述したように1フレームにつき複数回行われる繰り返し演算による処理負荷が大きく高速処理の実現が難しかった。そこで本技術においては、例えば、図10に示されるように、モデルベースの処理に学習データベースを用いた処理を加えることにする。すなわち、高解像度画像を教師画像とし、教師画像を劣化させるなどして生成した低解像度画像を生徒画像として装置に入力し、生徒画像から高解像度画像を生成させる。そして、生成された高解像度画像と教師画像を比較することにより、高解像度画像の画素値を推定するためのパラメータなどを算出し学習させ、学習データベースに記憶させるのである。例えば、図11に示されるように、生徒画像として入力された低解像度画像例えば、SDi信号の画像を、観測低解像度画像として取り扱う。一方、1フレーム前の高解像度画像例えば、HDp信号の画像に対して、被写体がカメラで撮影された場合のカメラモデルとカメラ動きが付加される。例えば、1フレーム前の高解像度画像に意図的にボケが付加され、動き補償がなされる。その結果、推定低解像度画像例えば、SDi信号の画像が得られる。なお、ここでは、所定の画像に基づいて、カメラのPSFや光学ぼけなどを推定模擬して画像を生成することを、ボケを付加すると称している。さらに、推定低解像度画像の各画素と観測低解像度画像の各画素との差分値誤差が演算され、高解像度画像を生成するために必要となる情報の学習を経て高解像度画像が更新される。いまの場合、観測低解像度画像の画素と、動き補償後の1フレーム前の高解像度画像の画素に基づいて高解像度画像の画素を推定するための所定の係数が学習される。例えば、教師画像の画素値をytとし、生徒画像の画素値をxiとし、動き補償後の1フレーム前の高解像度画像の画素値をxjとし、式1に示されるような線形一次式を想定する。1ここで、式1における係数wiは、観測低解像度画像の画素値に乗じられる係数とされ、係数wjは、動き補償後の1フレーム前の高解像度画像の画素値に乗じられる係数とされる。また、式1におけるNは、教師画像の画素値を算出するために用いられる生徒画像の画素数とされ、Mは、教師画像の画素値を算出するために用いられる動き補償後の1フレーム前の高解像度画像の画素数とされる。また、例えば、注目画素について、生徒画像の画素値と推定低解像度画像の差分値を特徴量として所定のクラスにクラス分類する。なお、ここで注目画素は、高解像度画像において得るべき画素とされる。従って、実際の注目画素に対応する特徴量は、生徒画像の画素値と推定低解像度画像の差分のデータに対してアップサンプラによる画素補間がなされ、さらにボケ除去部によるボケ除去がなされたデータの画素値から得られることになる。なお、これ以外の方式で注目画素がクラス分類されるようにしてもよい。例えば、ADRCなどを用いたクラス分類が行われるようにしてもよい。上述のように注目画素をクラス分類した後、クラス毎に式1のサンプルを多数蓄積する。そして、最小二乗法を用いて、クラス毎に係数wiと係数wjを算出する。このようにして算出された係数wiと係数wjが学習データベースに記憶される。そして、実際に入力された画像に対して、高画質化する処理を実行する際に、学習データベースに記憶された係数wiと係数wjが用いられる。すなわち、図12に示されるように、観測低解像度画像を高解像度画像に変換するために、次のような処理が行われる。カメラで被写体を撮影し、観測低解像度画像例えば、SDi信号の画像が得られる。一方、1フレーム前の高解像度画像例えば、HDp信号の画像に対して、被写体がカメラで撮影された場合のカメラモデルとカメラ動きが付加される。例えば、1フレーム前の高解像度画像に意図的にボケが付加され、動き補償がなされ、その後画像がダウンサンプルされるなどして低解像度の画像に変換される。その結果、推定低解像度画像例えば、SDi信号の画像が得られる。なお、ここでは、所定の画像に基づいて、カメラのPSFや光学ぼけなどを推定模擬して画像を生成することを、ボケを付加すると称している。さらに、注目画素がクラス分類され、分類されたクラスに対応する係数を用いて高解像度画像の画素値が予測演算される。ここでは、学習時と同様に、例えば、注目画素について、生徒画像の画素値と推定低解像度画像の差分値を特徴量としてクラス分類される。そして、分類されたクラスに対応付けられて学習データベースに記憶されている係数wiと係数wjが読み出される。例えば、予測すべき高解像度画像の画素値をyとし、観測低解像度画像の画素値をxiとし、動き補償後の1フレーム前の高解像度画像の画素値をxjとし、式2の演算により、高解像度画像の画素値が予測演算される。2ここで、式2における係数wiは、観測低解像度画像の画素値に乗じられる係数とされ、係数wjは、動き補償後の1フレーム前の高解像度画像の画素値に乗じられる係数とされ、注目画素のクラスに応じて学習データベースから読み出される。また、式2におけるNは、高解像度画像の画素値を算出するために用いられる観測低解像度画像の画素数とされ、Mは、高解像度画像の画素値を算出するために用いられる動き補償後の1フレーム前の高解像度画像の画素数とされ、それぞれ学習時と同様の画素数とされる。高解像度画像の各画素値を式2により演算された画素値に置き換えることにより高解像度画像が更新される。本技術によれば、例えば、図7を参照して上述した従来の超解像技術の場合とは異なり、1フレームにつき1回だけ式2の演算を行うことにより、理想画像に近い高解像度画像の画素が生成される。従って、繰り返し演算による処理負荷から解放され、高速処理の実現が容易になる。また、本技術によれば、式2の演算に用いられる係数が予め学習されて記憶されている。従って、例えば、カメラモデルや位置合わせに推定誤差が生じたとしても、例えば、エッジやディテールの過強調、オーバーシュート、ノイズの強調などの弊害が抑制されるようにすることができる。カメラモデルや位置合わせに推定誤差が生じたとしても、その推定誤差を含んだ状態から理想画像に近い画像を生成するための係数を学習しているからである。よって、本技術によれば、例えば、カメラモデルや位置合わせを必ずしも完璧に整える必要はないので、例えば、装置の構成を複雑化させることなく、処理精度の高度化を図ることができる。図13は、本技術の一実施の形態に係る学習装置の構成例を示すブロック図である。この学習装置100では、高解像度画像が教師画像とされ、教師画像を劣化させるなどして生成した低解像度画像が生徒画像として入力され、生徒画像から高解像度画像が生成される。そして、生成された高解像度画像と教師画像を比較することにより、高解像度画像の画素値を推定するためのパラメータなどを算出し学習させ、学習データベースに記憶させるようになされている。同図に示される学習装置100は、モデルベース処理部111、学習処理部112、学習データベース113、加算器124、アップサンプラ125、およびボケ除去部InvBlur126を有する構成とされている。また、モデルベース処理部111は、動き補償部MC121、ボケ付加部Blur122、およびダウンサンプラ123により構成されている。すなわち、この学習装置100は、従来の超解像技術におけるモデルベースの処理とともに、高解像度画像の生成に用いられる所定の係数を学習する構成とされている。図13において、動き補償部121は、1フレーム前の高解像度画像の供給を受けて、動きベクトルを算出するなどして動き補償する。動き補償後の1フレーム前の高解像度画像は、ボケ付加部122に供給される。ボケ付加部122は、動き補償後の1フレーム前の高解像度画像にカメラで撮影された場合に生じるようなボケを付加する。ボケが付加された動き補償後の1フレーム前の高解像度画像は、ダウンサンプラ123に供給される。ダウンサンプラ123は、ボケが付加された動き補償後の1フレーム前の高解像度画像の画素を間引くなどして解像度の低い画像を生成する。これにより、推定低解像度画像が生成される。加算器124は、推定低解像度画像の各画素と観測低解像度画像の各画素との差分値誤差を演算する。この演算結果のデータは、アップサンプラ125に供給される。アップサンプラ125は、加算器124による演算結果について画素を補間するなどして高解像度画像を生成し、ボケ除去部InvBlur126に供給する。ボケ除去部126は、供給された高解像度画像のボケを除去する。すなわち、ボケ付加部122により付加されるボケを除去するような処理が施される。なお、ボケ付加部122とボケ除去部126が設けられないようにしてもよい。学習処理部112には、生徒画像と教師画像、ボケ除去部126から出力されるデータが供給される。学習処理部112は、生徒画像の画素と、動き補償後の1フレーム前の高解像度画像の画素に基づいて高解像度画像の画素を推定するための係数を、例えば、次のように学習する。例えば、学習処理部112は、上述したように注目画素をクラス分類し、クラス毎に式1のサンプルを多数蓄積する。そして、最小二乗法を用いて、クラス毎に係数wiと係数wjを算出する。このようにして算出された係数wiと係数wjが学習処理部112による処理結果としてクラス毎に学習データベース113に記憶される。図14は、本技術の一実施の形態に係る画像処理装置の構成例を示すブロック図である。この画像処理装置200は、図13の学習装置100に対応する画像処理装置であり、学習装置100による学習結果を用いて、低解像度の入力画像を高解像度の出力画像に変換するようになされている。同図に示される画像処理装置200は、モデルベース処理部211、予測処理部212、学習データベース213、加算器224、アップサンプラ225、およびボケ除去部InvBlur226を有する構成とされている。また、モデルベース処理部211は、動き補償部MC221、ボケ付加部Blur222、およびダウンサンプラ223により構成されている。すなわち、この画像処理装置200は、従来の超解像技術におけるモデルベースの処理に加えて、学習データベースを用いた予測処理を行う構成とされている。また、画像処理装置200における学習データベース213は、学習データベース113に記憶されていた情報がコピーされるなどして生成されたものとされる。図14において、動き補償部221は、1フレーム前の高解像度画像の供給を受けて、動きベクトルを算出するなどして動き補償する。動き補償後の1フレーム前の高解像度画像は、ボケ付加部222に供給される。ボケ付加部222は、動き補償後の1フレーム前の高解像度画像にカメラで撮影された場合に生じるようなボケを付加する。ボケが付加された動き補償後の1フレーム前の高解像度画像は、ダウンサンプラ223に供給される。ダウンサンプラ223は、ボケが付加された動き補償後の1フレーム前の高解像度画像の画素を間引くなどして解像度の低い画像を生成する。これにより、推定低解像度画像が生成される。加算器224は、推定低解像度画像の各画素と観測低解像度画像の各画素との差分値誤差を演算する。この演算結果は、アップサンプラ225に供給される。アップサンプラ225は、加算器224による演算結果について画素を補間するなどして高解像度画像を生成し、ボケ除去部InvBlur226に供給する。ボケ除去部226は、供給された高解像度画像のボケを除去する。すなわち、ボケ付加部222により付加されるボケを除去するような処理が施される。予測処理部212には、入力画像である低解像度画像、動き補償後の1フレーム前の高解像度画像、ボケ除去部226から出力されるデータが供給される。予測処理部212は、上述したように注目画素をクラス分類し、そのクラスに対応する係数wiと係数wjを、学習データベース213から読み出す。そして、予測処理部212は、読み出した係数wiと係数wjを用いて式2の演算を行うことで、高解像度画像の画素値を予測する。高解像度画像の各画素値を式2により演算された画素値に置き換えることにより高解像度画像が更新される。次に、図15のフローチャートを参照して、図13の学習装置100による係数学習処理の例について説明する。ステップS21において、例えば、ユーザにより教師画像と生徒画像が入力される。ステップS22において、注目画素が設定される。なお、注目画素は、画素値の演算の対象となる高解像度画像の画素とされる。ステップS23において、モデルベース処理部111などが、図16を参照して後述するモデルベース処理を実行する。ここで、図16のフローチャートを参照して、図15のステップS23のモデルベース処理の詳細な例について説明する。ステップS41において、動き補償部121は、1フレーム前の高解像度画像の供給を受けて、動きベクトルを算出するなどして動き補償する。ステップS42において、ボケ付加部122は、動き補償後の1フレーム前の高解像度画像にカメラで撮影された場合に生じるようなボケを付加する。なお、ここでは、所定の画像に基づいて、カメラのPSFや光学ぼけなどを推定模擬して画像を生成することを、ボケを付加すると称している。ステップS43において、ダウンサンプラ123は、ボケが付加された動き補償後の1フレーム前の高解像度画像の画素を間引くダウンサンプルするなどして解像度の低い画像を生成する。これにより、推定低解像度画像が生成される。ステップS44において、加算器124は、推定低解像度画像の各画素と観測低解像度画像いまの場合、生徒画像の各画素との差分値を演算する。ステップS45において、アップサンプラ125は、ステップS44における加算器124による演算結果について画素を補間するアップサンプルするなどして高解像度画像を生成する。ステップS46において、ボケ除去部126は、供給された高解像度画像のボケを除去する。すなわち、ステップS42の処理でボケ付加部122により付加されたボケを除去するような処理が施される。このようにして、モデルベース処理が実行される。図15に戻って、ステップS23の処理の後、ステップS24において、学習処理部112は、図17を参照して後述するサンプル蓄積処理を実行する。ここで、図17のフローチャートを参照して、図15のステップS24のサンプル蓄積処理の詳細な例について説明する。ステップS61において、学習処理部112は、注目画素について、例えば、生徒画像の画素値と推定低解像度画像の差分値を特徴量として取得する。なお、実際の注目画素に対応する特徴量は、生徒画像の画素値と推定低解像度画像の差分のデータに対してアップサンプラによる画素補間がなされ、さらにボケ除去部によるボケ除去がなされたデータの画素値から得られることになる。また、これ以外の特徴量が取得されるようにしてもよい。ステップS62において、学習処理部112は、ステップS61で取得した特徴量に基づいて、注目画素をクラス分類する。ステップS63において、学習処理部112は、タップを抽出する。このとき、例えば、生徒画像の中のN個の画素、および、動き補償後の1フレーム前の高解像度画像の中のM個の画素がタップとして抽出される。ステップS64において、学習処理部112は、ステップS62の処理により分類されたクラスに対応付けて式1のサンプルを生成する。すなわち、式1のytに教師画像の画素値、xi、xjにそれぞれ、ステップS63の処理で抽出したタップの値を代入してサンプルが生成される。ステップS65において、学習処理部112は、クラス毎にサンプルを蓄積する。このようにして、サンプル蓄積処理が実行される。図15に戻って、ステップS24の処理の後、処理は、ステップS25に進み、次の注目画素があるか否かが判定される。ステップS25において、次の注目画素があると判定された場合、処理は、ステップS22に戻り、それ以降の処理が繰り返し実行される。ステップS25において、次の注目画素がないと判定された場合、処理は、ステップS26に進む。ステップS26において、学習処理部112は、ステップS65の処理で蓄積されたサンプルに基づいて、最小二乗法などにより係数wiと係数wjをクラス毎に算出する。ステップS27において、学習処理部112は、ステップS26の処理で算出された係数wiと係数wjが、クラスに対応付けられて記憶された学習データベース113を生成する。このようにして係数学習処理が実行される。次に、図18のフローチャートを参照して、図14の画像処理装置200による超解像処理の例について説明する。なお、この処理に先立って、画像処理装置200における学習データベース213には、学習データベース113に記憶されていた情報がコピーなどされているものとする。ステップS101において、例えば、ユーザにより観測低解像度画像が入力される。ステップS102において、最初の高解像度画像が生成される初期設定がなされる。例えば、観測低解像度画像の第1番目のフレームの画像を、単にアップサンプルした画像が最初の高解像度画像として生成される。ステップS103において、注目画素が設定される。なお、注目画素は、画素値の演算の対象となる高解像度画像の画素とされる。ステップS104において、モデルベース処理部211などがモデルベース処理を実行する。なお、ステップS104において実行されるモデルベース処理は、図16を参照して上述したものと同様なので、詳細な説明は省略する。ステップS105において、予測処理部212は、図19を参照して後述する予測処理を実行する。ここで、図19のフローチャートを参照して、図18のステップS105の予測処理の詳細な例について説明する。ステップS121において、予測処理部212は、注目画素について、例えば、観測低解像度画像の画素値と推定低解像度画像の差分値を特徴量として取得する。なお、実際の注目画素に対応する特徴量は、観測低解像度画像の画素値と推定低解像度画像の差分のデータに対してアップサンプラによる画素補間がなされ、さらにボケ除去部によるボケ除去がなされたデータの画素値から得られることになる。また、これ以外の特徴量が取得されるようにしてもよい。ステップS122において、予測処理部212は、ステップS121で取得した特徴量に基づいて、注目画素をクラス分類する。ステップS123において、予測処理部212は、タップを抽出する。このとき、例えば、観測低解像度画像の中のN個の画素、および、動き補償後の1フレーム前の高解像度画像の中のM個の画素がタップとして抽出される。ステップS124において、予測処理部212は、ステップS122の処理の結果分類されたクラスに対応する係数wiと係数wjを、学習データベース213から読み出す。ステップS125において、予測処理部212は、予測演算を行う。すなわち、予測処理部212は、ステップS123の処理で抽出したタップと、ステップS124の処理で読み出した係数wiと係数wjを用いて式2の演算を行うことで、高解像度画像の画素値を予測する。ステップS126において、予測処理部212は、高解像度画像の各画素値をステップS124の処理の結果得られた画素値に置き換える。このようにして予測処理が実行される。図18に戻って、ステップS105の処理の後、処理は、ステップS106に進み、次の注目画素があるか否かが判定される。ステップS106において、次の注目画素があると判定された場合、処理は、ステップS103に戻り、それ以降の処理が繰り返し実行される。一方、ステップS106において、次の注目画素がないと判定された場合、処理は、ステップS107に進む。ステップS107において、出力画像としての高解像度画像が表示される。このようにして、超解像処理が実行される。なお、以上においては、学習装置100において、注目画素をクラス分類し、高解像度画像の画素を生成するために必要な係数が最小二乗法によりクラス毎に算出される学習アルゴリズムについて説明したが、これとは異なる学習アルゴリズムが採用されるようにしてもよい。例えば、学習アルゴリズムに、ニューラルネットワークやサポートベクタマシンなどが採用されるようにしてもよい。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20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20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20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。11フレーム前に出力された高解像度画像に対して、解像度を変換するとともにカメラモデルおよび位置合わせを有する所定のモデルに基づいて画像を変換するモデルベース処理を実行するモデルベース処理部と、予め記憶されているパラメータ、入力された低解像度の画像である観測低解像度画像、および前記モデルベース処理が実行されることで得られた画像に基づいて、出力すべき高解像度画像の画素値を予測演算する予測演算部とを備える画像処理装置。2前記予測演算部は、予め学習により生成された学習データベースに記憶されている前記パラメータを読み出し、前記予測演算を行う1に記載の画像処理装置。3前記モデルベース処理部は、1フレーム前に出力された高解像度画像を動き補償する動き補償部と、前記動き補償された前記1フレーム前に出力された高解像度画像を、前記カメラモデルに応じて帯域制限して画素を間引くことで、推定低解像度画像を生成するダウンサンプラと、入力された低解像度の画像である観測低解像度画像と、前記推定低解像度画像との差分を演算して差分画像データを生成する差分演算部と、前記差分画像データの画素を補間することで、高解像度画像を生成するアップサンプラとを備える1または2に記載の画像処理装置。4前記モデルベース処理部は、1フレーム前に出力された高解像度画像に対してボケを付加するボケ付加部と、前記ボケ付加部により付加されたボケを除去するボケ除去部とを有する1乃至3のいずれかに記載の画像処理装置。5前記モデルベース処理の過程で算出された特徴量に基づいて、注目画素をクラス分類するクラス分類部をさらに備え、前記予測演算部は、前記分類されたクラスに対応するパラメータとして予め記憶されている係数を用いた所定の演算を行って、出力すべき高解像度画像の画素値を予測演算する1乃至4のいずれかに記載の画像処理装置。6入力された低解像度の画像である観測低解像度画像の所定の画素、および、前記1フレーム前に出力された高解像度画像に対して前記モデルベース処理が実行されることで得られた画像の所定の画素をタップとして抽出するタップ抽出部をさらに備え、前記予測演算部は、予め記憶されているパラメータに基づいて、前記タップに係る所定の演算を行うことで、出力すべき高解像度画像の画素値を予測演算する1乃至5のいずれかに記載の画像処理装置。7モデルベース処理部が、1フレーム前に出力された高解像度画像に対して、解像度を変換するとともにカメラモデルおよび位置合わせを有する所定のモデルに基づいて画像を変換するモデルベース処理を実行し、予測演算部が、予め記憶されているパラメータ、入力された低解像度の画像である観測低解像度画像、および前記モデルベース処理が実行されることで得られた画像に基づいて、出力すべき高解像度画像の画素値を予測演算するステップを含む画像処理方法。8コンピュータを、1フレーム前に出力された高解像度画像に対して、解像度を変換するとともにカメラモデルおよび位置合わせを有する所定のモデルに基づいて画像を変換するモデルベース処理を実行するモデルベース処理部と、予め記憶されているパラメータ、入力された低解像度の画像である観測低解像度画像、および前記モデルベース処理が実行されることで得られた画像に基づいて、出力すべき高解像度画像の画素値を予測演算する予測演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。98に記載のプログラムが記録されている記録媒体。101フレーム前に出力された高解像度画像に対して、解像度を変換するとともにカメラモデルおよび位置合わせを有する所定のモデルに基づいて画像を変換するモデルベース処理を実行するモデルベース処理部と、高解像度の教師画像の解像度を変換して得られた低解像度の生徒画像の所定の画素、および、前記1フレーム前に出力された高解像度画像に対して前記モデルベース処理が実行されることで得られた画像の所定の画素をタップとして抽出するタップ抽出部と、前記タップ、所定のパラメータ、および前記教師画像の画素値からなる方程式をサンプルとして蓄積するサンプル蓄積部と、前記蓄積されたサンプルに基づいて、出力すべき高解像度画像の画素値の予測演算に用いられる前記所定のパラメータを算出するパラメータ算出部とを備える学習装置。11前記算出されたパラメータを記憶するデータベースをさらに備え、入力された低解像度画像を高解像度画像に変換する画像処理装置の画像処理に、前記データベースが用いられる10に記載の学習装置。12前記モデルベース処理部は、1フレーム前に出力された高解像度画像を動き補償する動き補償部と、前記動き補償された前記1フレーム前に出力された高解像度画像を、前記カメラモデルに応じて帯域制限して画素を間引くことで、推定低解像度画像を生成するダウンサンプラと、生徒画像と、前記推定低解像度画像との差分を演算して差分画像データを生成する差分演算部と、前記差分画像データの画素を補間することで、高解像度画像を生成するアップサンプラとを備える10または11に記載の学習装置。13前記モデルベース処理部は、1フレーム前に出力された高解像度画像に対してボケを付加するボケ付加部と、前記ボケ付加部により付加されたボケを除去するボケ除去部とを有する10乃至12のいずれかに記載の学習装置。14前記モデルベース処理の過程で算出された特徴量に基づいて、注目画素をクラス分類するクラス分類部をさらに備え、前記パラメータ算出部は、前記分類されたクラスに対応するパラメータとして、前記出力すべき高解像度画像の画素値を予測演算する際に前記タップに乗じる係数を算出する10乃至13のいずれかに記載の学習装置。15モデルベース処理部が、1フレーム前に出力された高解像度画像に対して、解像度を変換するとともにカメラモデルおよび位置合わせを有する所定のモデルに基づいて画像を変換するモデルベース処理を実行し、タップ抽出部が、高解像度の教師画像の解像度を変換して得られた低解像度の生徒画像の所定の画素、および、前記1フレーム前に出力された高解像度画像に対して前記モデルベース処理が実行されることで得られた画像の所定の画素をタップとして抽出し、サンプル蓄積部が、前記タップ、所定のパラメータ、および前記教師画像の画素値からなる方程式をサンプルとして蓄積し、パラメータ算出部が、前記蓄積されたサンプルに基づいて、出力すべき高解像度画像の画素値の予測演算に用いられる前記所定のパラメータを算出するステップを含む学習方法。16コンピュータを、1フレーム前に出力された高解像度画像に対して、解像度を変換するとともにカメラモデルおよび位置合わせを有する所定のモデルに基づいて画像を変換するモデルベース処理を実行するモデルベース処理部と、高解像度の教師画像の解像度を変換して得られた低解像度の生徒画像の所定の画素、および、前記1フレーム前に出力された高解像度画像に対して前記モデルベース処理が実行されることで得られた画像の所定の画素をタップとして抽出するタップ抽出部と、前記タップ、所定のパラメータ、および前記教師画像の画素値からなる方程式をサンプルとして蓄積するサンプル蓄積部と、前記蓄積されたサンプルに基づいて、出力すべき高解像度画像の画素値の予測演算に用いられる前記所定のパラメータを算出するパラメータ算出部とを備える学習装置として機能させるプログラム。1716に記載のプログラムが記録されている記録媒体。