CN1260958C - 数据处理设备、数据处理方法和数据处理系统 - Google Patents

Abstract

本发明涉及不会使用户感到费力地使图像的画质等得到适当调整的数据处理设备。在数个用户终端(2)上，根据用户输入的参数，处理来自广播电台(1)的图像数据。把包括图像数据和参数的用户信息提供给管理服务器(3)。管理服务器(3)计算包括在从数个用户终端(2)提供的用户信息中的每个图像数据的噪声量，并且计算用户为每个噪声量输入的参数的平均值，以便与噪声量相关联。此外，管理服务器(3)把包括与来自用户终端(2)的图像数据的噪声量相关联的参数的服务器信息提供给用户终端(2)。用户终端(2)根据包括在来自管理服务器(3)的服务器信息中的参数，处理图像数据。

Description

数据处理设备、数据处理方法和数据处理系统

技术领域

本发明涉及数据处理设备、数据处理方法和数据处理系统。更具体地说，本发明涉及，例如，不会使用户感到费力地调整图像的画质的数据处理设备、数据处理方法和数据处理系统。

背景技术

举一种包括NR(降噪)电路的电视接收器为例。在这样的电视接收器中，NR电路从图像数据中消除噪声。

此外，电视接收器配有调整亮度等的旋钮，使用户可以通过操作旋钮把屏幕的亮度等调整到所需的水平。

至于NR电路，一般来说，不配备用于调整影响其中的处理的参数的旋钮。因此，不必所有的用户都能适当地消除噪声。更具体地说，例如，随着离广播电台的距离越来越远，通常电视接收器接收的图像的S/N(信号/噪声)比劣化。但是，传统NR电路不管图像的S/N比，进行相同处理。

此外，即使配备了用于调整影响NR电路中的处理的参数的旋钮，用户也不得不操作旋钮和设置参数，以便适当地消除噪声，这会使用户感到费力。

发明内容

本发明是鉴于上述情况作出的，并且例如，本发明不会使用户感到费力地使图像的画质得到适当调整。

根据本发明的第一数据处理设备包括：数据处理装置，用于根据预定参数处理输入数据；第一设置装置，用于按照输入所述参数时操作的操作装置的操作，设置所述数据处理装置使用的所述参数；用户信息提供装置，用于把用户信息提供给统计处理所述用户信息的服务器设备，所述用户信息至少包括所述第一设置装置已经设置的所述参数和指示所述数据处理装置已经使用了所述参数的状态的状态信息；服务器信息获取装置，用于荻取设置所述参数的服务器信息，所述服务器信息是从所述服务器设备提供的；以及第二设置装置，用于按照所述服务器信息设置关于所述数据处理装置使用的所述参数的信息。

根据本发明的第一数据处理方法包括：数据处理步骤，用于根据预定参数处理输入数据；第一设置步骤，用于按照输入所述参数时操作的操作装置的操作，设置在所述数据处理步骤中使用的所述参数；用户信息提供步骤，用于把用户信息提供给统计处理所述用户信息的服务器设备，所述用户信息至少包括在所述第一设置步骤中已经设置的所述参数、和指示在所述数据处理步骤中已经使用所述参数的状态的状态信息；服务器信息获取步骤，用于获取设置所述参数的服务器信息，所述服务器信息是从所述服务器设备提供的；以及第二设置步骤，用于按照所述服务器信息设置关于在所述数据处理步骤中使用的所述参数的信息。

由计算机执行的、根据本发明的第一程序包括：数据处理步骤，用于根据预定参数处理输入数据；第一设置步骤，用于按照输入所述参数时操作的操作装置的操作，设置在所述数据处理步骤中使用的所述参数；用户信息提供步骤，用于把用户信息提供给统计处理所述用户信息的服务器设备，所述用户信息至少包括在所述第一设置步骤中已经设置的所述参数、和指示在所述数据处理步骤中已经使用所述参数的状态的状态信息；服务器信息获取步骤，用于获取设置所述参数的服务器信息，所述服务器信息是从所述服务器设备提供的；以及第二设置步骤，用于按照所述服务器信息设置关于在所述数据处理步骤中使用的所述参数的信息。

根据本发明的第一存储媒体存储由计算机执行的程序，该程序包括：数据处理步骤，用于根据预定参数处理输入数据；第一设置步骤，用于按照输入所述参数时操作的操作装置的操作，设置在所述数据处理步骤中使用的所述参数；用户信息提供步骤，用于把用户信息提供给统计处理所述用户信息的服务器设备，所述用户信息至少包括在所述第一设置步骤中已经设置的所述参数、和指示在所述数据处理步骤中已经使用所述参数的状态的状态信息；服务器信息获取步骤，用于获取设置所述参数的服务器信息，所述服务器信息是从所述服务器设备提供的；以及第二设置步骤，用于按照所述服务器信息设置关于在所述数据处理步骤中使用的所述参数的信息。

根据本发明的第二数据处理设备包括：用户信息获取装置，用于从数个用户终端获取用户信息，所述用户信息至少包括在根据参数处理输入数据的用户终端上使用的预定参数，并且包括指示在所述用户终端上已经使用了所述参数的状态的状态信息；特征检测装置，用于从包括在所述用户信息中的所述状态信息检测特征信息和将关于所述参数的信息与每组特征信息相关联；以及服务器信息提供装置，用于把至少包括与所述特征信息相关联的关于所述参数的所述信息的服务器信息提供给所述用户终端。

根据本发明的第二数据处理方法包括：用户信息获取步骤，用于从数个用户终端获取用户信息，所述用户信息至少包括在根据所述参数处理输入数据的用户终端上使用的预定参数，并且包括指示在所述用户终端上已经使用了所述参数的状态的状态信息；特征检测步骤，用于从包括在所述用户信息中的所述状态信息检测特征信息和将关于所述参数的信息与每组特征信息相关联；以及服务器信息提供步骤，用于把至少包括与所述特征信息相关联的关于所述参数的所述信息的服务器信息提供给所述用户终端。

由计算机执行的、根据本发明的第二程序包括：用户信息获取步骤，用于从数个用户终端获取用户信息，所述用户信息至少包括在根据所述参数处理输入数据的用户终端上使用的预定参数，并且包括指示在所述用户终端上已经使用了所述参数的状态的状态信息；特征检测步骤，用于从包括在所述用户信息中的所述状态信息检测特征信息和将关于所述参数的信息与每组特征信息相关联；以及服务器信息提供步骤，用于把至少包括与所述特征信息相关联的关于所述参数的所述信息的服务器信息提供给所述用户终端。

根据本发明的第二存储媒体存储由计算机执行的程序，该程序包括：用户信息获取步骤，用于从数个用户终端获取用户信息，所述用户信息至少包括在根据所述参数处理输入数据的用户终端上使用的预定参数，并且包括指示在所述用户终端上已经使用了所述参数的状态的状态信息；特征检测步骤，用于从包括在所述用户信息中的所述状态信息检测特征信息和将关于所述参数的信息与每组特征信息相关联；以及服务器信息提供步骤，用于把至少包括与所述特征信息相关联的关于所述参数的所述信息的服务器信息提供给所述用户终端。

根据本发明的数据处理系统包括数个用户终端和一个服务器设备，所述数个用户终端的每一个都包括数据处理装置，用于根据预定参数处理输入数据；第一设置装置，用于按照输入所述参数时操作的操作装置的操作，设置所述数据处理装置使用的所述参数；用户信息提供装置，用于把用户信息提供给统计处理所述用户信息的服务器设备，所述用户信息至少包括所述第一设置装置已经设置的所述参数和指示所述数据处理装置已经使用了所述参数的状态的状态信息；服务器信息获取装置，用于获取设置所述参数的服务器信息，所述服务器信息是从所述服务器设备提供的；以及第二设置装置，用于按照所述服务器信息设置关于所述数据处理装置使用的所述参数的信息；而所述服务器设备包括用户信息获取装置，用于从所述数个用户终端获取所述用户信息；特征检测装置，用于从包括在所述用户信息中的所述状态信息检测特征信息和将关于所述参数的所述信息与每组特征信息相关联；以及服务器信息提供装置，用于把至少包括与所述特征信息相关联的关于所述参数的所述信息的服务器信息提供给所述用户终端。

根据本发明的第一数据处理设备、数据处理方法和程序，根据预定参数处理输入数据，并且按照输入参数时操作的操作装置的操作设置参数。并且，把用户信息提供给统计处理用户信息的服务器设备，所述用户信息至少包括已经设置的参数和指示已经使用参数的状态的状态信息，并且从服务器设备获取设置参数的服务器信息。此外，根据服务器信息设置关于参数的信息。

根据本发明的第二数据处理设备、数据处理方法和程序，从数个用户终端获取用户信息，所述用户信息至少包括在根据参数处理输入数据的用户终端上使用的预定参数，并且包括指示在用户终端上已经使用了参数的状态的状态信息。并且，从包括在用户信息中的状态信息检测特征信息并且将关于参数的信息与每组特征信息相关联。此外，把至少包括与特征信息相关联的关于参数的信息的服务器信息提供给用户终端。

根据本发明的数据处理系统，在数个用户终端的每一个、数据处理方法、和程序中，根据预定参数处理输入数据，并且按照输入参数时操作的操作装置的操作设置参数。并且，把用户信息提供给统计处理用户信息的服务器设备，所述用户信息至少包括已经设置的参数和指示已经使用参数的状态的状态信息。此外，从服务器设备获取用于设置参数的服务器信息，并且根据服务器信息设置关于参数的信息。在服务器设备中，从数个用户终端获取用户信息。并且，从包括在用户信息中的状态信息检测特征信息，并且将每组特征信息与关于参数的信息相关联。此外，把至少包括与特征信息相关联的关于参数的信息的服务器信息提供给用户终端。

附图说明

图1是显示根据本发明实施例的广播系统的示范性配置的图形。

图2是显示远程命令器10的示范性配置的平面图。

图3是显示本发明所支持的商业模型的例子。

图4是显示用户终端2的示范性配置的方块图。

图5是显示用户终端2执行的处理的流程图。

图6是详细显示在步骤S5中执行的处理的流程图。

图7是详细显示在步骤S9中执行的处理的流程图。

图8是显示用户信息的格式的图形。

图9是显示管理服务器3的示范性配置的方块图。

图10是显示管理服务器3执行的处理的流程图。

图11是显示数据处理单元22的第一示范性配置的方块图。

图12是数据处理单元22执行的处理的流程图。

图13A是详细显示在步骤S10中执行的处理的流程图。

图13B是详细显示在步骤S6中执行的处理的流程图。

图14是详细显示在步骤S43中执行的处理的流程图。

图15是详细显示在步骤S45中执行的处理的流程图。

图16是说明在步骤S93中执行的处理的图形。

图17是详细显示在步骤S47中执行的处理的流程图。

图18是显示数据处理单元22的第二示范性配置的方块图。

图19A是显示输入数据的图形。

图19B是显示输入数据的置信度(confidence)的图形。

图20是显示权重计算处理的流程图。

图21是显示学习数据生成处理的流程图。

图22是显示学习参数控制数据的处理的流程图。

图23是显示数据处理单元22的第三示范性配置的方块图。

图24显示数据处理单元22执行的处理的流程图。

图25是显示用于学习系数种子数据的学习设备的第一示范性配置的方块图。

图26是显示如何生成学生数据的图形。

图27是显示如何生成学生数据的图形。

图28是显示学习系数种子数据的处理的流程图。

图29是显示如何学习系数种子数据的图形。

图30是显示用于学习系数种子数据的学习设备的第二示范性配置的方块图。

图31是显示数据处理单元22的第四示范性配置的方块图。

图32是显示LPF的特性的图形。

图33是显示数据处理单元22执行的处理的流程图。

图34是详细显示在步骤S43中执行的处理的流程图。

图35是详细显示在步骤S45中执行的处理的流程图。

图36是详细显示在步骤S46中执行的处理的流程图。

图37是显示数据处理单元22的第五示范性配置的方块图。

图38是显示数据处理单元22执行的处理的流程图。

图39是详细显示在步骤S43中执行的处理的流程图。

图40是详细显示在步骤S45中执行的处理的流程图。

图41是显示根据本发明实施例的网络系统的示范性配置的图形。

图42是显示用户终端151的示范性配置的方块图。

图43A是详细显示在步骤S10中执行的处理的流程图。

图43B是详细显示在步骤S6中执行的处理的流程图。

图44是详细显示在步骤S43中执行的处理的流程图。

图45是详细显示在步骤S45中执行的处理的流程图。

图46是详细显示在步骤S47中执行的处理的流程图。

图47是详细显示在步骤S45中执行的处理的流程图。

图48是详细显示在步骤S47中执行的处理的流程图。

图49是显示根据本发明实施例的计算机的示范性配置的方块图。

具体实施方式

图1显示了根据本发明实施例的广播系统的示范性配置。

例如，广播电台1利用电视广播信号提供电视广播，而各个用户拥有的用户终端21到24接收用作电视广播信号的无线电波。

尽管在图1所示的实施例中配备了4个用户终端21到24，但是，用户终端的数量不限于4个，可以配备数量任意的数个用户终端。

在下文，除非特别有必要把它们分开，把用户终端21到24统称为用户终端2。

在用户终端2上，按需要对从广播电台1接收的电视广播信号进行处理，从而显示和输出与电视广播信号相对应的图像和声音。

并且，在用户终端2上，正如后面所述的那样，进行降低噪声和提高分辨率等的图像处理。此外，用户终端2配有如后所述的、如图2所示的远程命令器10，使用户可以输入用于图像处理的参数。在用户终端2上，根据用户操作远程命令器10输入的参数进行图像处理。

除了进行如上所述与从广播电台1发送的电视广播信号相关的处理之外，用户终端2通过，例如，公用网络、因特网、CATV网络或其它传输媒体(未示出)，把包括用户输入的参数的用户信息发送到服务提供公司拥有的管理服务器3。

并且，用户终端2通过，例如，公用网络、因特网、CATV网络、卫星电路或其它传输媒体，接收从管理服务器3发送的服务器信息，根据包括在服务器信息中的、关于用于图像处理的参数的信息，设置用于图像处理的参数，并由此进行图像处理。

服务提供公司拥有的管理服务器3接收从数个用户终端2发送的用户信息，并且进行统计处理，从而为设置使适当的图像处理可以在各个用户的用户终端2上得以执行的参数而获得关于该参数的信息。此外，管理服务器3通过传输媒体，把包括关于参数的信息的服务器信息发送到用户终端2。

如有需要，管理服务器3对从用户终端2提供到管理服务器3的用户信息或从管理服务器3到用户终端2的服务器信息执行计费处理。

图2显示了附在用户终端2上的远程命令器10的示范性配置。

在远程命令器10的顶端区域，配备了电源按钮11。当打开或关闭用户终端2的电源时，操作这个电源按钮11。在电源按钮11的下面，配备了功能按钮12。例如，当设置关闭定时器时，或当设置所谓的童锁时，操作这些功能按钮12。

在功能按钮12的下面，配备了画质调整旋钮13。当调整用于在用户终端2上执行的图像处理的参数时，操作这个画质调整旋钮13。在画质调整旋钮13的下面，配备了请求按钮14和提供按钮15。当向管理服务器3请求服务器信息时，操作这个请求按钮14，和当把用户信息提供给管理服务器3时，操作这个提供按钮15。

在请求按钮14和提供按钮15的下面，配备了一组频道选择按钮16。该组频道选择按钮16包括与电视广播的频道相关联的数个按钮，当直接选择频道时，操作与该频道相关联的按钮。

在频道选择按钮16的下面，配备了音量按钮17和频道按钮18。当升高和降低从用户终端2输出的声音的音量时，操作这个音量按钮17。当切换用户终端2接收的电视广播的频道时，操作这个频道按钮18。

当用户操作远程命令器10时，远程命令器10发出，例如，用作与操作相对应的操作信号的红外线。红外线由用户终端2接收，并且，用户终端2按照以红外线的形式接收的操作信号进行处理。

不限于使用红外线的通信，可选地，用户终端2和远程命令器10之间的通信可以基于，例如，蓝牙(注册商标)。

图3显示了本实施例所支持的商业模型。

用户在用户终端2上通过操作画质调整旋钮13，设置可为用户执行适当图像处理的参数，并且把包括该参数的用户信息提供给服务提供公司。

服务提供公司统计处理各个用户提供的用户信息，从而为设置使适当的图像处理可以在各个用户的用户终端2上得以执行的参数而获得关于参数的信息。并且，服务提供公司把包括关于参数的信息的服务器信息提供给用户。在用户方，在用户终端2上根据服务器信息设置用于图像处理的参数。

因此，在用户终端2上，无需操作画质调整旋钮13，通过接收服务器信息就可以设置允许通过图像处理为用户取得适当画质的参数。因此，不会使用户感到费力地使画质得到适当调整。于是，由于其便利性，用户愿意继续使用用户终端2。例如，可以预期，当用户购买一台新的时，用户更有可能购买用户终端2的后续产品。也就是说，可能把用户包下来。

此外，通过用户在银行的银行帐户，可以让服务提供公司按价为用户提供的用户信息支付信息费。在这种情况下，鼓励用户提供用户信息。因此，将会有大量用户信息提供给服务提供公司，从而可以获得更适合于各个用户的关于参数的信息。

并且，通过用户在银行或信贷公司的帐户，使服务提供公司可以按价为提供给用户的服务器信息收取服务提供费。在这种情况下，使用户无需他们自己操作画质调整旋钮13，通过支付服务提供费就可以观看到适合用户的画质的图像。同时，使服务提供公司可以把提供服务器信息作为一种商业活动。

服务提供公司可以免费或按一定价格提供服务器信息。

并且，例如，可以把服务器信息仅仅或优先提供给支付了服务提供费的用户、刚刚购买和开始使用用户终端2的用户或经常提供用户信息的用户。

在本实施例中，通过传输媒体把用户信息从用户的用户终端2提供到服务提供公司的管理服务器3。可选地，例如，通过在用户方把用户信息记录(存储)在诸如半导体存储器之类的记录(存储)媒体上并邮寄或者要不然就递送这样的记录媒体，可以提供用户信息。类似地，通过把服务器信息记录在记录媒体上并邮寄或者要不然就递送这样的记录媒体，可以把服务器信息从服务提供公司提供到用户终端2。

图4显示了图1所示的用户终端2的示范性配置。

广播接收单元21接收以广播电波的形式从广播电台1发送的电视广播信号。此外，广播接收单元21检测由控制单元24指定的频道和进行解调，并且通过数据处理单元22把所得的基带图像数据和音频数据供应给输出单元23。

在从广播接收单元21输出的图像数据和音频数据当中，例如，数据处理单元22对图像数据进行图像处理，以调整它的画质，并且把结果供应给输出单元23。

数据处理单元22从控制单元24接收由用户操作远程命令器10的画质调整旋钮13输入的参数，并且数据处理单元22根据该参数进行图像处理。此外，数据处理单元22从控制单元24接收包括在从管理服务器3发送的服务器信息中的、关于参数的信息，并且数据处理单元22根据该关于参数的信息进行图像处理。

此外，如有需要，数据处理单元22把由用户操作远程命令器10的画质调整旋钮13输入的参数供应给控制单元24。

输出单元23包括由CRT(阴极射线管)或液晶面板实现的显示器以及扬声器(均未示出)。输出单元23显示和输出(播放)通过数据处理单元22供应的图像数据和音频数据。

控制单元24包括存储器25、远程命令处理单元26、信息提供单元27、信息请求单元28和信息分离单元29，并且它控制每个块。

更具体地说，存储器25存储控制单元24执行各种处理所需的数据。远程命令处理单元26接收来自远程命令器10的用作操作信号的红外线，并且按需要进行光电转换和其它处理。信息提供单元27获取(生成)提供用户信息所需的信息(例如，在数据处理单元22中设置的参数)，并且把该信息供应给用户信息生成单元31。信息请求单元28获取请求服务器信息所需的信息，并且把该信息供应给用户信息生成单元31。信息分离单元29从接收处理单元33输出的服务器信息当中分离出所需的信息，并且把所需的信息存储在存储器25中。

当从远程命令器10接收到指定频道选择的操作信号时，控制单元24控制广播接收单元21，以便检测和解调与操作信号相关的频道的电视广播信号。

此外，当从远程命令器10接收到与画质调整旋钮13的操作相对应的操作信号时，控制单元24提供并对数据处理单元22设置与操作信号相关的参数。在那种情况下，数据处理单元22根据控制单元24设置的参数进行图像处理。

用户信息生成单元31生成其中以预定格式排列从信息提供单元27或信息请求单元28供应的信息的用户信息，并且把用户信息供应给发送处理单元32。

发送处理单元32按需要对用户信息生成单元31供应的用户信息进行调制和其它处理，并且把结果发送到管理服务器3。

接收处理单元33接收从管理服务器3发送的服务器信息，按需要进行解调和其它处理，并且把结果供应给控制单元24的信息分离单元29。

接着，参照图5所示的流程图，描述在图4中所示的用户终端2上执行的、与用户信息和服务器信息有关的处理。

首先，在步骤S1中，控制单元24确定用户是否已经操作了画质调整旋钮13。如果在步骤S1中确定用户已经操作了画质调整旋钮13，也就是说，如果远程命令处理单元26已经从远程命令器10接收到与画质调整旋钮13的操作相对应的操作信号，过程转到步骤S2。在步骤S2中，控制单元24向数据处理单元22供应和设置与操作信号相关的参数(画质调整参数)，然后，过程返回步骤S1。因此，在这种情况下，数据处理单元22根据在步骤S2中设置的参数进行图像处理(数据处理)。

另一方面，如果在步骤S1中确定用户还没有操作画质调整旋钮13，过程转到步骤S3，在步骤S3中，接收处理单元33确定服务器信息是否已经从管理服务器3发送出来。如果在步骤S3中确定已经发送了服务器信息，接收处理单元33接收服务器信息并且把该服务器信息供应给信息分离单元29。然后，过程转到步骤S4。

在步骤S4中，信息分离单元29从服务器信息中分离出与参数有关的信息，并且把该信息供应给数据处理单元22。然后，过程返回到步骤S1。因此，在数据处理单元22中，根据包括在服务器信息中的关于参数的信息设置参数，随后根据已经设置的参数进行图像处理。

另一方面，如果在步骤S3中确定还没有接收到服务器信息，过程转到步骤S5。在步骤S5中，控制单元24进行如后所述的请求确定处理(图6)，确定是否向管理服务器3请求服务器信息。

如果在步骤S5中确定要向管理服务器3请求服务器信息，过程转到步骤S6。在步骤S6中，信息请求单元28获取(收集)请求服务器信息所需的信息，并且把该信息供应给用户信息生成单元31。然后，过程转到步骤S7。

例如，存储器25存储用户终端2专有的用户ID(标识符)，而信息请求单元28获取用户ID等，作为请求服务器信息所需的信息。此外，信息请求单元28获取，例如，指示如何使用已经设置在数据处理单元22中的参数的状态信息。状态信息可以是，例如，至少一部分在数据处理单元22中处理的图像数据，或指示图像数据的内容或类型的信息。信息请求单元28从，例如，数据处理单元22获取状态信息。指示图像数据的内容的信息可以是，例如，包括作为它的内容的图像数据的节目的标题(节目名)，或指定给该节目的专有ID。指示节目的类型的信息可以指示，例如，包括作为它的内容的图像数据的节目是新闻节目，体育节目，还是电影节目。

在步骤S7中，用户信息生成单元31生成包括从信息请求单元28供应的信息的用户信息，并且在用户信息中指定请求标志。请求标志是，例如，指示是否请求服务器信息的1-位标志，并且被设置成0或1，例如当请求服务器信息时，被设置成1。

在步骤S7中已经生成用户信息的用户信息生成单元31把用户信息供应给发送处理单元32，然后，过程转到步骤S8。在步骤S8中，发送处理单元32把用户信息从用户信息生成单元31发送到管理服务器3，然后，过程返回到步骤S1。

当从用户终端2接收到如上所述将请求标志设置成1的用户信息时，管理服务器3把服务器信息发送到用户终端2，如以后将对此描述地。

如果在步骤S5中确定没有向管理服务器3请求服务器信息，过程转到步骤S9。在步骤S9中，控制单元24进行如后所述的提供确定处理(图7)，确定是否向管理服务器3提供用户信息。

如果在步骤S9中确定要向管理服务器3提供用户信息，过程转到步骤S1，然后，重复相同过程。

另一方面，如果在步骤S9中确定要向管理服务器3提供用户信息，过程转到步骤S10。在步骤S10中，信息提供单元27获取(收集)提供用户信息所需的信息，并且把该信息供应给用户信息生成单元31。然后，过程转到步骤S11。

也就是说，信息提供单元27获取用户ID和状态信息，作为提供用户信息所需的信息。信息提供单元27还从数据处理单元22中获取设置在其中的参数等，作为提供用户信息所需的信息。

在步骤S11中，用户信息生成单元31生成包括从信息提供单元27供应的信息的用户信息，并且在用户信息中指定提供标志。提供标志是，例如，指示是否要提供用户信息的1-位标志，并且被设置成0或1，例如，当要提供用户信息时，被设置成1。

在步骤S11中已经生成用户信息的用户信息生成单元31把用户信息供应给发送处理单元32，然后，过程转到步骤S8。在步骤S8中，发送处理单元32把用户信息从用户信息生成单元31发送到管理服务器3，然后，过程返回到步骤S1。

接着，参照图6所示的流程图，描述在图5所示的步骤S5中执行的、确定是否请求服务器信息的请求确定处理。

在请求确定处理中，首先，在步骤S21中，控制单元24确定用户是否已经操作了远程命令器10的请求按钮14。

如果在步骤S21中确定还没有操作请求按钮14，过程转到步骤S22。在步骤S22中，控制单元24确定未示出的定时器的值是否已经变成大于(或大于等于)预定阈值。

当请求标志被设置成指示要请求服务器信息的值，例如1时，定时器在如后所述的步骤S24中被复位成，例如0。如上所述，服务器信息是当请求标志被设置成1时，从用户终端2向管理服务器3请求的。因此，定时器的值是否大于预定阈值等效于自从上一次请求服务器信息以来是否已经经过了与预定阈值相对应的时间。

如果在步骤S22中确定定时器的值还没有变成大于预定阈值，也就是说，如果还没有操作请求按钮并且如果自从上一次请求服务器信息以来还没有经过与预定阈值相对应的时间，过程转到步骤S23。在步骤S23中，控制单元24把指示不要请求服务器信息的值，例如0设置到请求标志。然后过程返回。

当请求标志指示0时，在图5所示的步骤S5中确定不要请求服务器信息。

如果在步骤S21中确定已经操作了请求按钮14，也就是说，如果用户已经操作了请求按钮14和远程命令处理单元26已经接收到与操作相对应的操作信号，过程转到步骤S24。在步骤S24中，控制单元24复位定时器，然后，过程转到步骤S25。在步骤S25中，控制单元24把指示要请求服务器信息的值，例如1设置到请求标志。然后，过程返回。

当请求标志指示1时，在图5所示的步骤S5中确定要请求服务器信息。

如果在步骤S22中确定定时器的值已经变成大于预定阈值，也就是说，如果自从上一次请求服务器信息以来已经经过了与预定阈值对应的时间，过程依次经历步骤S24和S25。然后，执行如上所述的处理，并且过程返回。因此，除了在已经操作了请求按钮14的情况中之外，当自从上一次请求服务器信息以来已经经过了与预定阈值对应的时间时，在图5所示的步骤S5中也确定要请求服务器信息。

在图6所示的实施例中，服务器信息是在已经操作了请求按钮14的时候和在自从上一次请求服务器信息以来已经经过了预定时间的时候请求的。可选地，例如，只有当已经操作了请求按钮14时，或者只有当自从上一次请求服务器信息以来已经经过了预定时间时，才可以请求服务器信息。此外，也可以不按照用户终端2的请求，而是定期或不定期地从管理服务器3发送服务器信息。

接着，参照图7所示的流程图，描述在图5所示的步骤S9中执行的、确定是否提供用户信息的提供确定处理。

在提供确定处理中，首先，在步骤S31中，控制单元24确定用户是否已经操作了远程命令器10的提供按钮15。

如果在步骤S31中确定还没有操作提供按钮15，过程转到步骤S32。在步骤S32中，控制单元24把指示不要提供用户信息的值，例如0设置到提供标志。然后，过程返回。

当提供标志指示0时，在图5所示的步骤S9中确定不要提供用户信息。

另一方面，如果在步骤31中确定已经操作了提供按钮15，也就是说，如果用户已经操作了提供按钮15并且如果远程命令处理单元26已经接收到与操作相对应的操作信号，过程转到步骤S33。在步骤S33中，控制单元24把指示要提供用户信息的值，例如1设置到提供标志。然后，过程返回。

当提供标志指示1时，在图5所示的步骤S9中确定要提供用户信息。

在图7所示的实施例中，用户信息是在已经操作了提供按钮15的时候提供的。可选地，例如，可以在用户操作画质调整旋钮13设置了通过图像处理获得所需画质的图像的参数(适当参数)的时候，提供用户信息。在那种情况下，用户通常一边检查通过输出单元23显示的图形的画质，一边操作画质调整旋钮13。因此，例如，当在预定时间周期内不断操作画质调整旋钮13，然后停止操作时，可以把停止操作画质调整旋钮13那一时刻的参数当作对该用户的适当参数。

图8显示了用户信息生成单元31生成的用户信息的格式。

在图8所示的实施例中，用户信息从它的开头开始，依次包括用户ID、请求标志、提供标志、状态信息、参数等。

图9显示了图1所示的管理服务器3的示范性配置。

用户信息接收单元41接收从用户终端2发送的用户信息，按需要进行解调和其它处理，并且把结果供应给控制单元42。

控制单元42引用用户信息接收单元41供应的用户信息，并且把用户信息供应给用户信息管理单元43或服务器信息提供单元47。更具体地说，当用户信息的提供标志指示1时，控制单元42把用户信息供应给用户信息管理单元43，而当用户信息的请求标志指示1时，把用户信息供应给服务器信息提供单元47。

用户信息管理单元43在用户信息数据库44中登记和管理从控制单元42供应的、提供标志指示1的用户信息。更具体地说，用户信息管理单元43从用户信息提取用户ID、状态信息和参数，进行预定分类，据此把该信息登记在用户信息数据库44中。

用户信息数据库44存储从用户信息管理单元43供应的信息。

特征化单元45从也存储在用户信息数据库44中的状态信息获取刻划存储在用户信息数据库44中参数的特征信息，并且统计处理由特征信息刻划的参数，从而将特征信息与关于参数的信息相关联。此外，特征化单元45把该组特征信息和与之相关联的关于参数的信息(下文适当时称之为参数相关信息)供应给参数数据库46。

参数数据库46存储从特征化单元45供应的参数相关信息。

一旦接收到请求标志指示1的用户信息，即请求服务器信息的用户信息，服务器信息提供单元47就从参数数据库46中搜索和读取参数相关信息。此外，服务器信息提供单元47生成包括从参数数据库46读取的参数相关信息的服务器信息，并且把该服务器信息供应给服务器信息发送单元48。

服务器信息发送单元48按需要对从服务器信息提供单元47供应的服务器信息进行调制和其它处理，并且把结果发送到通过用户ID标识的用户的用户终端2(从其已经发送了用户信息的用户终端2)，该用户ID包括在请求标志指示1的用户信息中。

计费处理单元49监视用户信息管理单元43和服务器信息提供单元47，并且，按需要进行如参照图3所述的支付信息费和收取服务提供费的计费处理。更具体地说，例如，如果从用户信息提取的用户ID、状态信息和参数由用户信息管理单元43登记在用户信息数据库44中，计费处理单元49把对由用户ID标识的用户已经提供用户信息的次数进行计数的变量(下文适当时称之为提供计数变量)加1。计费处理单元49通过将提供用户信息的单价乘以提供计数变量，定期，如每月，或不定期地为每个用户计算总金额，把该总金额传送到用户的银行帐户作为信息费，然后把提供计数变量复位成0。此外，例如，当服务器信息提供单元47生成要发送给从中发送了用户信息的用户的用户终端2的服务器信息时，计费处理单元49把用于计数用户(通过包括在用户信息中的用户ID标识)请求服务器信息的次数的变量(下文适当时称之为请求计数变量)加1，而服务器信息提供给该用户。计费处理单元49通过将提供服务器信息的单价乘以请求计数变量，定期，如每月，或不定期地为每个用户计算总金额，从该用户的银行帐户或信贷公司帐户收回该总金额作为服务提供费，然后，把请求计数变量复位成0。

计费处理单元49执行的计费处理请求诸如用户的银行帐户或信用卡号之类的信息。假设这个信息以某种方式事先从用户提供给拥有管理服务器3的服务提供公司。

尽管在如上所述的例子中，从用户处收取与请求次数成比例的服务提供费，但是可选地，例如，服务提供费也可以是固定金额。并且可选地，服务提供费和信息费可以根据例如用户使用管理服务器3的周期或频率而改变。

接着，参照图10所示的流程图，描述图9所示的管理服务器3执行的处理。

首先，在步骤S41中，用户信息接收单元41确定用户信息是否已经从用户终端2发送出来。如果确定用户信息还没有发送出来，过程返回到步骤S41。

另一方面，如果在步骤S41中确定用户信息已经发送出来，用户信息处理单元41接收用户信息并且把用户信息供应给控制单元42。然后，过程转到步骤S42。

在步骤S42中，控制单元42引用用户信息接收单元41供应的用户信息，以确定提供标志和请求标志的哪一个指示1。

如果在步骤S42中确定用户信息的提供标志指示1，控制单元42就把用户信息供应给用户信息管理单元43。然后，过程转到步骤S43。

在步骤S43中，用户信息管理单元43从控制单元42供应的、提供标志指示1的用户信息提取用户ID、状态信息和参数，进行预定分类，并且把信息供应给用户信息数据库44加以登记，从而更新用户信息数据库44。然后，过程转到步骤S44，在步骤S44中，计费处理单元49进行按价为用户提供的用户信息支付信息费的计费处理。然后，过程转到步骤S45。

在步骤S45中，特征化单元45从也存储在用户信息数据库44中的状态信息获取刻划存储在用户信息数据库44中的参数的特征信息，并且统计处理由特征信息刻划的参数，从而将特征信息与关于参数的信息相关联。然后，过程转到步骤S46。

在步骤S46中，特征化单元45利用包括一组特征信息和与之相关联的关于参数的信息的参数相关信息更新存储在参数数据库46中的内容。然后，过程返回到步骤S41。

如果在步骤S42中确定用户信息的请求标志被设置成1，控制单元42把用户信息供应给服务器信息提供单元47。然后，过程转到步骤S47。

在步骤S47中，服务器信息提供单元47按需要在参数数据库46中搜索适合于控制单元42供应的用户信息的参数相关信息。此外，服务器信息提供单元47从参数数据库46读取参数相关信息，生成包括参数相关信息的服务器信息。并且，服务器信息提供单元47把服务器信息供应给服务器信息发送单元48。然后，过程转到步骤S48。

在步骤S48中，服务器信息发送单元48按需要对从服务器信息提供单元47供应的服务器信息进行调制和其它处理，把结果发送到由包括在从控制单元42供应的用户信息中的用户ID标识的用户的用户终端2。然后，过程返回到步骤S41。

图11显示了在要消除从广播接收单元21供应的图像数据中的噪声的情况下，图4所示的数据处理单元22的示范性配置。

权重存储器61存储从如后所述的参数存储器68供应的、用作参数的权重(系数)W(例如，在0到1的范围内的值)。权重存储器62存储从计算器63供应的权重1-W。

计算器63从1.0减去从参数存储器68供应的权重W，把相差结果1-W供应给权重存储器62，作为权重。计算器64将作为输入数据的、从广播接收单元21供应的图像数据(构成图像数据的像素的像素值)与存储在权重存储器62中的权重1-W相乘，并且，把相乘结果供应给计算器66。计算器65将作为输出数据的、存储(锁存)在锁存电路67中的图像数据(构成图像数据的像素的像素值)与存储在权重存储器61中的权重W相乘，并且把相乘结果供应给计算器66。计算器66把计算器64和65的各自输出相加在一起，输出相加结果作为输出数据。

锁存电路67具有使至少一帧图像数据得到存储的存储容量。锁存电路67锁存作为输出数据从计算器66输出的图像数据长达，例如，与一帧相对应的时间，然后，把图像数据供应给计算器65。因此，当把在帧t的位置(x1，y1)上的像素的图像数据作为输入数据供应给计算器64时，锁存电路67把在比帧t早一帧的帧t-1的相同位置(x1，y1)上的像素的图像数据供应给计算器65。

在下文中，适当时把作为输入数据供应的、在帧t的位置(x1，y1)上的像素的图像数据表示成x(t)。在这种情况下，把作为输入数据供应的、在帧t-1的位置(x1，y1)上的像素的像素数据表示成x(t-1)，并且把与输入数据x(t-1)相对应的、由计算器66作为输出数据输出的图像数据表示成y(t-1)。

参数存储器68存储从控制单元24供应的参数。在如图11所示的实施例中，通过把参数存储在参数存储器68中把参数设置在数据处理单元22中。

接着，参照图12所示的流程图，描述由图11所示的数据处理单元22执行的处理。

在图11所示的数据处理单元22中，假设输入数据是随时间变化的噪声叠加在恒定真值上的图像数据，通过计算输入数据的加权平均，消除随时间变化的噪声。

首先，在步骤S51中，根据存储在参数存储器68中的参数，把权重设置在权重存储器61和62中。更具体地说，在步骤S51中，权重存储器61读取存储在参数存储器68中的参数，并且按原样存储该参数作为权重W(重写)。此外，在步骤S51中，计算器63读取存储在参数存储器68中的权重W作为参数，从1.0减去权重W，获得相减结果1-W。然后，计算器63把相减结果1-W供应给权重存储器62，并且将它存储在其中(重写)。然后，过程转到步骤S52。

在步骤S52中，一旦接收到作为图像数据的图像数据x(t)，计算器64就将输入数据x(t)与存储在权重存储器62中的权重1-W相乘，并且把结果供应给计算器66。此外，在步骤S52中，计算器65将锁存在锁存电路67中的图像数据y(t-1)，即紧接前一帧的输出数据乘以存储在权重存储器61中的权重W，并且把结果供应给计算器66。

然后，过程转到步骤S53。在步骤S53中，计算器66将输入数据x(t)与权重1-W的相乘结果和输出数据y(t-1)与权重W的相乘结果加在一起，从而计算出输入数据x(t)和输出数据y(t-1)的加权和(1-W)x(t)+Wy(t-1)，并且输出它作为与输入数据x(t)相对应的输出数据y(t)。把输出数据y(t)也供应给锁存电路67，并且在步骤S54中，锁存电路67用它重写紧接前一帧的输出数据y(t-1)来存储输出数据y(t)。然后，过程返回到步骤S51，并且当供应下一个输入数据时，重复相同的过程。

接着，参照图13A和13B所示的流程图，详细描述在用户终端2(图4)的数据处理单元22被配置成图11所示那样的情况下，在图5所示的步骤S6和S10中执行的收集信息的处理。

在参照图13A、如步骤S10所示、在要提供用户信息的情况下的收集处理中，首先，在步骤S61中，信息提供单元27(图4)读取设置在参数存储器68(图11)中的参数(这里是权重W)。然后，过程转到步骤S62。

在步骤S62中，信息提供单元27从广播接收单元21或数据处理单元22读取当前正输入到数据处理单元22的帧的图像数据，获取图像数据作为状态信息。然后，过程转到步骤S63。

在步骤S62中，除了图像数据之外，信息提供单元27获取标识图像数据的情景的信息(下文适当时称之为情景信息)，例如指示图像数据的帧属于哪个节目的哪个帧的信息，作为状态信息。

如果广播电台1正在利用指示叠加在电视广播信号的垂直消隐周期中的节目名或帧索引的信息进行电视广播，那么，该信息可用作情景信息。可选地，例如，用作状态信息的图像数据的帧的广播的频道、时间和日期也可用作情景信息。

在步骤S63中，信息提供单元27从存储器25(图4)读取用户ID。然后，从该过程退出。

在如图5所示的步骤S11中，把提供标志附在如上所述收集的用户ID、参数和用作状态信息的图像数据的帧上，从而生成用户信息。

在如图6所示的请求确定处理中，当把请求标志设置成1时，执行如图13A所示的收集处理。在如图6所示的实施例中，当用户操作画质调整旋钮13设置参数或自从上一次提供用户信息以来经过了预定时间时，请求标志被设置成1。因此，当用户操作画质调整旋钮13设置参数或自从上一次提供用户信息以来经过了预定时间时，执行如图13A所示的收集处理。状态信息可以包括指示与这些情况的哪一种有关的信息。

在参照图13B、用于请求服务器信息的步骤S6中的收集处理中，首先，在步骤S71中，与图13A所示的步骤S62类似，信息请求单元28(图4)从广播接收单元21或数据处理单元22读取当前正输入到数据处理单元22的图像数据的帧，获取图像数据作为状态信息。然后，过程转到步骤S72。在步骤S71中，与图13A所示的步骤S62类似，信息请求单元28获取与用作状态信息的图像数据有关的情景信息，并且把情景信息包括在状态信息中。

在步骤S72中，信息请求单元28从存储器25(图4)读取用户ID。然后，从该过程退出。

在如图5所示的步骤S7中，把提供标志附在如上所述收集的用户ID和用作状态信息的图像数据的帧上，从而生成用户信息。

接着，参照图14所示的流程图，详细描述在用户终端2(图4)的数据处理单元22被配置成如图11所示那样的情况下，在如图10所示的步骤S43中，管理服务器3(图9)的用户信息管理单元43更新用户信息数据库44的处理。

首先，在步骤S81中，用户信息管理单元43从用户信息数据库44中搜索与包括在状态信息中的图像数据相同的情景的图像数据，该状态信息是从控制单元42供应的用户信息中分离出来的。

更具体地说，正如参照图13A和13B所述的那样，状态信息包括图像数据的帧和与图像数据有关的情景信息，并且用户信息管理单元43搜索用户信息数据库44(或记录或存储区的其它分段)的目录，在用户信息数据库44中登记了与从控制单元42供应的用户信息中的情景信息相同的情景信息。

然后，过程转到步骤S82。在步骤S82中，用户信息管理单元43根据步骤S81中的搜索结果，确定与包括在状态信息中的图像数据相同的情景的图像数据是否已经登记在用户信息数据库44中，该状态信息是从控制单元42供应的用户信息中分离出来的。

如果在步骤S82中确定与包括在从控制单元42供应的用户信息中分离出来的状态信息中的图像数据相同的情景的图像数据已经登记在用户信息数据库44中，也就是说，如果与从控制单元42供应的用户信息中的情景信息相同的情景信息已经登记在用户信息数据库44的目录中，过程转到步骤S83。在步骤S83中，用户信息管理单元43另外把从控制单元42供应的用户信息中的用户ID、参数(这里是权重W)和状态信息登记在那个目录中。然后，从该过程退出。

另一方面，如果在步骤S82中确定与包括在从控制单元42供应的用户信息中分离出来的状态信息中的图像数据相同的情景的图像数据还没有登记在用户信息数据库44中，也就是说，如果与从控制单元42供应的用户信息中的情景信息相同的情景信息还没有登记在用户信息数据库44的任何目录中，过程转到步骤S84。在步骤S84中，用户信息管理单元43把用作新存储区的目录加入用户信息数据库44，并且把从控制单元42供应的用户信息中的用户ID、参数和状态信息登记在那个目录中。然后，从该过程退出。

根据图14所示的用户信息数据库44的更新处理，用户信息中的用户ID、参数和状态信息根据包括在状态信息中的情景进行分类，并且据此登记在用户信息数据库44中。

上面对用户ID、参数和状态信息只根据情景来分类作了描述。可选地，例如，可以检测输入参数的历史类似的用户，根据情景和根据输入参数的历史类似的用户进行分类。

接着，参照图15所示的流程图，详细描述在用户终端2(图4)的数据处理单元22被配置成如图11所示那样的情况下，在如图10所示的步骤S45中，管理服务器3(图9)的特征化单元45执行的处理。

首先，在步骤S91中，特征化单元45获取存储在用户信息数据库44中的每个情景的图像数据的真值。

更具体地说，在用户终端2上，接收来自广播电台1(图1)的电视广播信号并且显示包括在电视广播信号中的图像数据。在电视广播信号的广播期间，噪声叠加在图像数据上。用户信息数据库44存储如根据情景分类的、如上所述噪声叠加在上面的、每个情景的图像数据。此外，假设叠加在相同情景的图像数据的数个帧上的噪声具有高斯(Gaussian)分布(这个假设一般说来是可接受的)，通过相加相同情景的数个帧的图像数据的相应像素，可以获得情景的图像数据的真值(近似真值的像素值)。

因此，在步骤S91中，特征化单元45从用户信息数据库44读取登记在每个目录中的相同情景的图像数据，并且计算其平均值，从而获得每个情景的图像数据的真值。

在步骤S91中，可选地，例如，可以直接从广播电台1获取图像数据的真值。此外，在图1所示的实施例中，使广播电台1起拥有管理服务器3的服务提供公司的作用。在那种情况下，使管理服务器3可以容易地获得图像数据的真值。在下文中，为了简单起见，假设直接从例如广播电台1获取图像数据的真值。

当在步骤S91中已经获得每个情景的图像数据的真值时，过程转到步骤S92。在步骤S92中，特征化单元45利用每个情景的图像数据的真值，计算在登记在用户信息数据库44中的每个情景的图像数据上叠加的噪声量。

也就是说，特征化单元45读取登记在用户信息数据库44中的每个情景的图像数据，并且从中减去情景的图像数据的真值，从而计算出每个情景的图像数据上的噪声量。

根据差图像的每个像素值的方差或差图像的高频成分的总和，例如通过S/N比表示噪声量，该差图像通过从登记在用户信息数据库44中的图像数据的相应像素的像素值中减去图像数据的真像素值获得。

当在步骤S92中已经获得图像数据中的噪声量时，过程转到步骤S93。在步骤S93中，特征化单元45把登记在用户信息数据库44中的每个图像数据的噪声量用作刻划作为状态信息的参数的特征信息，该参数与图像数据相关联，例如，如图16所示，导出参数与用作特征信息的噪声量之间的关系。噪声量与参数之间的关系代表各个用户已经设置成最佳参数(这里，权重W)的值，该最佳参数用于噪声量叠加在上面的每个情景的图像数据。

然后，过程转到步骤S94。在步骤S94中，特征化单元45统计处理在步骤S93中获得的、每个情景的噪声量与参数之间的关系，从而获得用作特征信息的噪声量的最佳参数。然后，从该过程退出。

更具体地说，例如，特征化单元45通过把预定范围的噪声量分类成数个类并且假设属于同一类的噪声量作为相同的噪声量，与具有属于同一类的噪声量的图像数据一起计算从用户终端2发送的参数的平均值或模式。此外，特征化单元45将每一类的噪声量的代表值(例如，每一类的平均值、最小值或最大值)与为属于该类的噪声量计算的平均值或模式相关联。

可选地，例如，特征化单元45把预定范围的参数划分成数个类，假设属于同一类的参数具有相同的参数，并且计算从与具有属于同一类的参数一起从用户终端2发送的图像数据获得的噪声量的平均值或模式。此外，特征化单元45将用作为每一类的代表值(例如，每一类的平均值、最小值或最大值)的参数与已经为属于该类的参数计算的噪声量的平均值或模式相关联。

在如图10所示的步骤S46中，通过重写把如上所述相关联的数组噪声量和参数(参数相关信息)存储在参数数据库46中。

接着，参照图17所示的流程图，详细描述在用户终端2(图4)的数据处理单元22被配置成如图11所示那样的情况下，由管理服务器3(图9)的服务器信息提供单元47在如图10所示的步骤S47中执行的处理。

首先，在步骤S101中，例如，与图15中的步骤S92类似，服务器信息提供单元47获取包括在用户信息的状态信息中的图像数据中的噪声量，该用户信息是从控制单元42(图9)供应的用户信息，即请求服务器信息的用户信息(请求标志被设置成1的用户信息)。然后，过程转到步骤S102。

在步骤S102中，服务器信息提供单元47从参数数据库46中搜索与最接近在步骤S101中获得的噪声量的噪声量相关联的参数。此外，服务器信息提供单元47读取包括来自参数数据库46的参数的参数相关信息，并且把参数相关信息供应给服务器信息发送单元48。然后，从该过程退出。

因此，在如图10所示的步骤S48中，发送与最接近包括在从用户终端2发送的用户信息中的图像数据的噪声量的噪声量相关联的参数，作为用户终端2的最佳参数。

正如参照图15和16所述的那样，在参数数据库46中，登记着通过各个用户操作画质调整旋钮13已经为每个噪声量设置的参数的平均值或模式。因此，通过图17所示的处理从参数数据库46中选择的参数代表接收图像数据的大量用户通过操作画质调整旋钮13已经设置的参数的平均值或模式，所述图像数据的噪声量接近已经请求服务器信息的用户的用户终端2正在接收的图像数据的噪声量。把包括参数的平均值或模式的服务器信息提供给为了请求服务器信息已经发送了用户信息的用户终端2。正如参照图5所述的那样，在已经接收了服务器信息的用户终端2上，设置了包括在服务器信息中的参数，即大量用户在类似噪声环境下已经设置的参数的平均值或模式。由此，无需用户操作画质调整旋钮13，就可以自动设置大量用户在类似的噪声环境下已经设置的参数，即最佳参数。

在如上所述的例子中，从参数数据库46中搜索与接近包括在请求服务器信息的用户信息(下文适当时称之为请求用户信息)中的图像数据的噪声量的噪声量相关联的参数，并且把包括参数本身的服务器信息发送到已经发送了请求用户信息的用户终端2。可选地，例如，根据用户终端2的用户输入的参数的历史、用户终端2的用户输入的参数和登记在参数数据库46中的参数之间的偏移等，通过处理从参数数据库46中选择的参数获得的参数，可以包括在发送到已经发送了请求用户信息的用户终端2的服务器信息中。

更具体地说，例如，如果已经发送了请求用户信息的用户终端2的用户输入的参数(例如，根据过去从用户的用户终端2发送的、提供标志指示1的用户信息，识别这些参数)趋向于小于与接近包括在请求用户信息中的图像数据的噪声量的噪声量相关联的参数，那么，当已经发送了请求用户信息时，比从参数数据库46中选择的参数小预定偏移的参数，可以包括在发送的服务器信息中。

图18显示了在数据处理单元22消除从广播接收单元21供应的图像数据中的噪声的情况下，图4所示的数据处理单元22的另一种示范性配置。在该图中，与图11中那些相对应的部件用相同的标号表示，并且在下文适当时省略对它们的描述。

选择单元71选择从权重修正单元76输出的权重或从参数处理单元78输出的权重，并且把所选的权重供应给权重存储器61和计算器63。

输入置信度计算单元72接收作为输入数据供应的图像数据。输入置信度计算单元72计算代表输入数据的置信度的输入置信度，并且把输入置信度输出到输出置信度计算单元73和权重计算单元75。输出置信度计算单元73根据从输入置信度计算单元72供应的输入置信度和锁存电路74的输出，计算代表用作输出数据的图像数据的置信度的输出置信度，并且把输出置信度供应给锁存电路74和权重计算单元75。锁存电路74存储(锁存)从输出置信度计算单元73供应的输出置信度，并且把输出置信度供应给权重计算单元75和输出置信度计算单元73。

权重计算单元75根据从输入置信度计算单元72馈送的输入置信度和从锁存电路74馈送的输出置信度，计算用作参数的权重，并且把权重输出到权重修正单元76。除了权重之外，权重修正单元76还从参数控制数据存储器77接收控制权重的参数控制数据。权重修正单元76根据参数控制数据修正权重，并且把结果供应给选择单元71。

参数控制数据存储器77存储用于修正由权重计算单元75计算的、用作参数的权重的参数控制数据，并且把参数控制数据供应给权重修正单元76。在本实施例中，从管理服务器3提供的服务器信息包括如后所述的、作为参数相关信息的参数控制数据。当从管理服务器3提供服务器信息时，控制单元24(图4)使用作为参数相关信息包括在服务器信息中的参数控制数据重写参数控制数据存储器77。

参数处理单元78从控制单元24(图4)接收用户操作远程命令器10的画质调整旋钮13输入的、用作参数的权重W。参数处理单元78处理作为参数供应给它的权重W，并且把权重W供应给选择单元71、教师数据生成单元31和学生数据生成单元32。此外，参数处理单元78确定从控制单元24(图4)供应的参数是否是可以用作如后所述、在管理服务器3上学习参数控制数据的参数(下文适当时称之为学习参数)。如果该参数是学习参数，参数处理单元78就把指示那种效果的标志(下文适当时称之为学习标志)附在输出的权重W上。

当用户操作画质调整旋钮13时，通常，用户最初进行任意操作，一边检查根据操作输出的输出数据，一边进行调整操作，并且当获得推测是最佳输出数据时停止操作。与获得用户推测是最佳的输出数据时画质调整旋钮13的位置相对应的参数是学习参数。因此，参数处理单元78把在预定周期或更长的改变之后、操作画质调整旋钮13引起参数的改变已经停止时的参数，确定为学习参数。

一旦从参数处理单元78接收到含有学习标志的权重(参数)，教师数据生成单元79就生成在学习过程中作为教师的教师数据，并且把教师数据供应给学习数据存储器81。也就是说，教师数据生成单元79把含有学习标志的权重按原样供应给学习数据存储器81，作为教师数据。

一旦从参数处理单元78接收到含有学习标志的权重，学生数据生成单元80就生成在学习过程中作为学生的学生数据，并且把学生数据供应给学习数据存储器81。也就是说，例如，与输入置信度计算单元72、输出置信度计算单元73、锁存电路74和权重计算单元75类似地配置学生数据生成单元80，它从供应给它的输入数据中计算权重，并且把接收到含有学习标志的权重时从输入数据计算的权重(从输入数据的输入置信度等计算的权重)供应给学习数据存储器81，作为学生数据。

学习数据存储器81存储一组教师数据和学生数据，作为一组学习数据，教师数据是作为学习参数从教师数据生成单元79供应的权重，而学生数据是从接收学习参数时输入的输入数据计算的权重。在本实施例中，在图5所示的步骤S11中存储在学习数据存储器81中的、具有一组用作教师数据的学习参数和用作学生数据的权重的形式的学习数据，包括在用户信息中，从而生成要提供给管理服务器3的用户信息(提供标志指示1的用户信息)(下文称之为提供的用户信息)。也就是说，在本实施例中，除了用户操作画质调整旋钮13输入的参数(学习参数)之外，用作学生数据的权重也包括在用户信息中。

在按如上所述配置的数据处理单元22中，如下所述，从作为输入数据供应的图像数据中消除了噪声。

为了便于描述，与如图11所示的实施例类似，作为一个例子，将考虑如图19A所示、对随时间而变化的噪声叠加在恒定真值上的输入数据求平均、以消除随时间而变化的噪声的情况。通过降低噪声电平高的输入数据(即低S/N比信号)的权重(考虑到少一点)，而增加噪声电平低的输入数据(即高S/N比信号)的权重，可以有效消除噪声。

因此，在如图18所示的数据处理单元22中，作为评估输入数据的值，例如，如图19B所示，获取输入图像与真值的接近度，即代表作为真值的输入数据的置信度的输入置信度，并且在根据输入置信度对输入数据加权的同时，计算它的平均值，从而有效地消除噪声。

因此，在如图18所示的数据处理单元22中，利用基于输入置信度的权重获得输入数据的加权平均，并且输出它作为输出数据。让我们把时刻t的输入数据、输出数据和输入置信度表示成x(t)、y(t)和α_x(t)，根据如下等式，获取输出数据y(t)：

$y\left(t\right)=\frac{\underset{t=0}{\overset{t}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\α}}_{x\left(t\right)}x\left(i\right)}{\underset{t=0}{\overset{t}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\α}}_{x\left(t\right)}}---\left(1\right)$

在本例中，输入置信度α_x(t)越大，分配的权重也越大。

例如，如果输入数据和输出数据是图像数据，那么，如上所述，x(t)表示帧t中的位置上的像素的图像数据(像素值)，而y(t)表示用作与输入数据x(t)相对应的输出数据的图像数据。x(t-1)表示图像数据x(t)的紧接前一帧中相同位置上的像素的图像数据，而y(t-1)表示与图像数据x(t-1)相对应的输出数据。

通过如下等式可以从等式(1)中获得目标帧t的紧接前一帧的输出数据y(t-1)：

$y(t-1)=\frac{\underset{t=0}{\overset{t-1}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\α}}_{x\left(i\right)}x\left(i\right)}{\underset{i=0}{\overset{t-1}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\α}}_{x\left(t\right)}}---\left(2\right)$

此外，让我们为输出数据y(t)引入输出置信度α_y(t)，作为评估输出数据y(t)的值，输出置信度α_y(t)代表与真值的接近度，即输出数据y(t)作为真值的置信度，通过如下等式可以表达目标帧t的紧接前一帧的输出数据y(t-1)的输出置信度α_y(t-1)：

${\mathrm{\α}}_{y(t-1)}=\underset{i=0}{\overset{t-1}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\α}}_{x\left(i\right)}---\left(3\right)$

在这种情况下，根据等式(1)到(3)，可以把输出数据y(t)和它的输出置信度α_y(t)表达如下：

$=\frac{{\mathrm{\α}}_{y(t-1)}y(t-1)+{\mathrm{\α}}_{x\left(t\right)}x\left(t\right)}{{\mathrm{\α}}_{y(t-1)}+{\mathrm{\α}}_{x\left(t\right)}}---\left(4\right)$

α_y(t)＝α_y(t-1)+α_x(t)

                                             (5)

此外，让我们把用于获取目标帧t中的输出数据y(t)的权重表示成w(t)，并且通过如下等式定义它：

$w\left(t\right)=\frac{{\mathrm{\α}}_{y(t-1)}}{{\mathrm{\α}}_{y(t-1)}+{\mathrm{\α}}_{x\left(t\right)}}---\left(6\right)$

从等式(6)中，可以导出如下等式：

$1-w\left(t\right)=\frac{{\mathrm{\α}}_{x\left(t\right)}}{{\mathrm{\α}}_{y(t-1)}+{\mathrm{\α}}_{x\left(t\right)}}---\left(7\right)$

利用等式(6)和(7)，通过相乘和相加，可以把等式(4)中的输出数据y(t)表达成如下的加权和：

y(t)＝w(t)y(t-1)+(1-w(t))x(t)

                                             (8)

从紧接前一帧的输出数据y(t-1)的输出置信度α_y(t-1)和当前输入数据x(t)的输入置信度α_x(t)中可以获得用在等式(8)中的权重w(t)(和1-w(t))。此外，从紧接前一帧的输出数据y(t-1)的输出置信度α_y(t-1)和当前输入数据x(t)的输入置信度α_x(t)中还可以获得等式(5)中当前输出数据y(t)的输出置信度α_y(t)。

现在，方差σ_x(t) ²和方差σ_y(t) ²的倒数将用作输入数据x(t)和输出数据y(t)的输入置信度α_x(t)和输出置信度α_y(t)。也就是说，输入置信度α_x(t)和输出置信度α_y(t)通过如下等式来表达：

${\mathrm{\α}}_{x\left(t\right)}=\frac{1}{{{\mathrm{\σ}}_{x\left(t\right)}}^2}$

${\mathrm{\α}}_{y\left(t\right)}=\frac{1}{{{\mathrm{\σ}}_{y\left(t\right)}}^2}---\left(9\right)$

然后，通过如下等式可以获得等式(6)中的权重w(t)和等式(7)中的1-w：

$w\left(t\right)=\frac{{{\mathrm{\σ}}_{x\left(t\right)}}^2}{{{\mathrm{\σ}}_{y(t-1)}}^2+{{\mathrm{\σ}}_{x\left(t\right)}}^2}---\left(10\right)$

$1-w\left(t\right)=\frac{{{\mathrm{\σ}}_{y(t-1)}}^2}{{{\mathrm{\σ}}_{y(t-1)}}^2+{{\mathrm{\σ}}_{x\left(t\right)}}^2}---\left(11\right)$

σ_y(t) ²可以通过如下等式获得：

σ_y(t) ²＝w(t)²σ_y(t-1) ²+(1-w(t))²σ_x(t) ²

                                              (12)

如图18所示的数据处理单元22根据等式(6)计算用作权重w(t)的参数，并且根据等式(8)利用权重w(t)计算紧接前一帧的输出数据y(t-1)和当前输入数据x(t)的加权和，从而获得已经有效消除了包括在输入数据x(t)中的噪声的输出数据y(t)。

根据等式(6)，通过利用权重w(t)处理输入数据获得的输出数据不必被用户认为是最佳的。因此，在如图18所示的数据处理单元22中，利用通过进行修正获得的权重处理输入数据，所述修正利用通过学习用户对画质调整旋钮13的操作获得的、控制(修正)权重w(t)的参数控制数据。

参数控制数据的学习是在管理服务器3上，利用用作存储在学习数据存储器81中的学习数据、用户操作画质调整旋钮13输入的一组学习参数、和当给出学习参数时学生数据生成单元80获得的权重w(t)进行的。用作参数的权重w(t)由权重修正单元76利用参数控制数据来修正。现在，描述参数控制数据的学习和用作参数的权重w(t)的修正。

用户在第i时刻操作画质调整旋钮13给出的权重w_i可以认为是被用户当作最适合于在给出学习参数的时候输入的输入数据的参数。因此，在学习参数控制数据的过程中，获得了借此根据等式(6)计算的权重(t)被修正成接近与学习参数相关联的权重W_i的值(相同更理想)的参数控制数据。

因此，借助于作为在学习过程中用作学生的学生数据的、根据等式(6)获得的权重w(t)，并且借助于作为在学习过程中用作教师的教师数据的、与学习参数相关联的权重Wi，例如，从用作学习数据的权重w(t)中获得如下列等式所表达的、通过参数控制数据a和b定义的和通过将教师数据和学生数据相互关联的一阶等式预测的、用作教师数据的权重W_i的预测值W_i′：

W′_i＝aw_i-b

                                           (13)

在等式(13)中(也在如后所述的等式(14)、(16)和(21)中)，w_i表示根据等式(6)对输入数据计算的、用作学生数据的权重w(t)(下文适当时称之为输入数据权重)，该输入数据是在给出与用作教师数据的学习参数相关联的权重w₁时输入的。

根据等式(13)，用作教师数据的W₁与它的预测值W_i′之间的误差(预测误差)e_i可以通过如下等式表达：

e_i＝W_i-W′_i

＝W_i-(aw_i+b)

                                              (14)

现在，让我们通过如下等式表达等式(14)中的误差e_i的平方(之和)：

$\underset{i=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{e_i}^2$

                                       (15)

和通过最小二乘法获得使该和值最小的参数控制数据a和b。在等式(15)中(也在等式(16)到(21)中)，N代表教师数据和学习数据的组数。

首先分别求等式(15)中的平方误差(square error)关于参数控制数据a和b的偏导数，得出如下等式：

$\frac{\∂\underset{i=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{e_i}^2}{\∂a}=-2\underset{i=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{w}_i(W_i-(a{w}_i+b))---\left(16\right)$

$\frac{\∂\underset{i=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{e_i}^2}{\∂b}=-2\underset{i=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}(W_i-(a{w}_i+b))---\left(17\right)$

通过使等式(16)和(17)的右侧变成0的a和b给出等式(15)中的平方误差的最小值(极小值)。因此，设等式(16)和(17)各自的右侧为0，从等式(16)导出等式(18)和从等式(17)导出等式(19)：

$N\underset{i=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{w}_i{W}_i=\mathrm{Nb}\underset{i=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{w}_i+\mathrm{Na}\underset{i=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{w_i}^2---\left(18\right)$

$\mathrm{Nb}=\underset{i=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{W}_i-a\underset{i=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{w}_i---\left(19\right)$

通过把等式(19)代入等式(18)中，通过如下等式可以获得参数控制数据a：

$a=\frac{N\underset{i=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{w}_i{W}_i-\underset{i=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{w}_i\underset{i=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{W}_i}{N\underset{i=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{w_i}^2-{\left(\underset{i=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{w}_i\right)}^2}---\left(20\right)$

此外，根据等式(19)和(20)，通过如下等式可以获得参数控制数据b：

$b=\frac{\underset{i=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{W}_i-a\underset{i=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{w}_i}{N}---\left(21\right)$

在管理服务器3上，利用学习数据，根据等式(20)和(21)进行参数控制数据a和b的学习。在图18所示的权重修正单元76中，根据通过学习获得的参数控制数据a和b定义的等式(13)，修正由权重计算单元75计算的权重w(t)。

接着，参照图20和21所示的流程图，描述如图18所示的数据处理单元22执行的处理。

在如图18所示的数据处理单元22中，执行通过利用权重处理输入数据获得输出数据的数据处理、计算权重的权重计算处理和生成学习数据的学习数据生成处理。由于数据处理与参照图12所述的情况相同，因此略去不述。但是请注意，在通过图18所示的数据处理单元22的数据处理中，存储在权重存储器61和62中的权重不是根据在图12所示的步骤S51中设置在参数存储器68中的参数设置的，而是根据从选择单元71输出的参数(权重)设置的。

首先，描述如图18所示的数据处理单元22执行的权重计算处理。

在权重计算处理中，首先，在步骤S111中，输入置信度计算单元72计算输入置信度α_x(t)。

更具体地说，输入置信度计算单元72包括除了当前输入数据的图像数据x(t)之外、还能够锁存图像数据的几个过去帧的FIFO(先进先出)存储器。输入置信度计算单元72利用在当前输入数据的一个位置上的像素的像素值(图像数据)x(t)和在几个过去帧的相同位置上的像素的像素值，计算它们的方差和计算它们的倒数作为输入系数α_x(t)，把它供应给输出置信度计算单元73和权重计算单元75。当输入数据的输入刚开始时，计算方差所需个数的像素值不必存在。在那种情况下，例如，输出默认值作为输入置信度α_x(t)。

然后，过程转到步骤S112，在步骤S112中，权重计算单元75利用从输入置信度计算单元72供应的输入置信度α_x(t)，根据等式(6)计算权重w(t)。

更具体地说，在把输入置信度α_x(t)从输入置信度计算单元72供应到权重计算单元75的那一时刻，把紧接前一帧中输出置信度计算单元73输出的输出置信度α_y(t-1)锁存在锁存电路74中。在步骤S112中，权重计算单元75利用从输入置信度计算单元72供应的输入置信度α_x(t)和锁存在锁存电路74中的输出置信度α_y(t-1)，根据等式(6)计算权重w(t)。把权重w(t)供应给权重修正单元76。

在步骤S113中，权重修正单元76根据通过从参数控制数据存储器77供应的参数控制数据a和b定义的等式(13)中的一阶等式，修正从权重计算单元75供应的权重w(t)，并且把结果供应给选择单元71。在等式(13)中，w_i对应于从权重计算单元75供应的权重w(t)，而W_i′对应于已修正的权重。

然后，过程转到步骤S114，在步骤S114中，输出置信度计算单元73更新输出置信度。更具体地说，输出置信度计算单元73相加由输入置信度计算单元72在紧接步骤S111之前计算的输入置信度α_x(t)和锁存在锁存电路74中的紧接前一帧的输出置信度α_y(t-1)，从而获得通过重写存储在锁存电路74中的当前输出置信度α_y(t)。

然后，过程转到步骤S115，在步骤S115中，选择单元71从参数处理单元78的输出确定用户是否已经操作了画质调整旋钮13。如果在步骤S115中确定还没有操作画质调整旋钮13，过程转到步骤S116。在步骤S116中，选择单元71输出从输入数据的输入置信度等计算的和经权重修正单元76修正的权重(下文适当时称之为修正权重)，并且把它输出给权重存储器61和计算器63。然后，过程返回到步骤S111。

如果在步骤S115中确定已经操作了画质调整旋钮13，过程转到步骤S117。在步骤S117中，选择单元71根据操作选择参数处理单元78输出的权重，并且把它输出给权重存储器61和计算器63。然后，过程转到步骤S111。

因此，在权重计算处理中，当还没有操作画质调整旋钮13时，把修正权重供应给权重存储器61和计算器63。另一方面，当已经操作了画质调整旋钮13时，把与通过操作输入的参数相关联的权重供应给权重存储器61和计算器63。由此，在通过如图18所示的数据处理单元22的数据处理中，当还没有操作画质调整旋钮13时，利用修正权重处理输入数据，而当已经操作了画质调整旋钮13时，利用与通过操作输入的参数相关联的权重处理输入数据。

接着，参照图21所示的流程图，描述如图18所示的数据处理单元22执行的学习数据生成处理。

在学习数据生成处理中，首先，在步骤S121中，参数处理单元78确定是否已经从画质调整旋钮13接收到学习参数。如果确定还没有接收到学习参数，过程返回到步骤S121。

另一方面，如果在步骤S121中确定已经从画质调整旋钮13接收到学习参数，过程转到步骤S122，在步骤S122中，教师数据生成单元79生成教师数据，而学生数据生成单元80生成学生数据。

更具体地说，当已经接收到学习参数时，参数处理单元78把与学习参数相关联的权重与学习标志一起供应给教师数据生成单元79和学生数据生成单元80。一旦接收到含有学习标志的权重W，教师数据生成单元79就获取权重W作为教师数据，并且把它供应给学习数据存储器81。一旦接收到含有学习标志的权重W，学生数据生成单元80就计算在那时与输入数据相关联的权重w作为学生数据，并且把它供应给学习数据存储器3。

与输入数据关联的权重w指的是根据等式(6)从输入置信度和输出置信度计算的权重。如上所述，学生数据生成单元80从输入数据计算权重w。

一旦接收到来自教师数据生成单元79的教师数据W和来自学生数据生成单元80的学生数据w，学习数据存储器81就在步骤S123中，另外存储最近一组教师数据W和学生数据w。然后，从该过程退出。

在如图5所示的步骤S11中，把如上所述存储在学习数据存储器81中的学习数据放置在用户信息中的“参数”部分中。

当把包括在用户信息中的、存储在学习数据存储器81中的学习数据提供给管理服务器3时，清除存储在学习数据存储器81中的内容。

在如图4所示的用户终端的数据处理单元22被配置成如图18所示那样时，管理服务器3(图9)的特征化单元45在如图15所示的步骤S93中导出噪声量和学习数据之间的关系。在那种情况下，特征化单元45在如图15所示的步骤S94中进行如上所述参数控制数据的学习，从而获得可以获得对每个噪声量的最佳参数的参数控制数据。

现在，参照图22所示的流程图，描述在如图4所示的用户终端的数据处理单元22被配置成如图18所示那样的情况下，管理服务器3(图9)的特征化单元45在如图15所示的步骤S94中执行的学习处理。

在这种情况下，在步骤S131中，特征化单元45利用为每个噪声量获得的、用作学习数据的教师数据和学生数据，按照最小二乘法进行求和。

更具体地说，特征化单元45在等式(20)和(21)中进行：与学生数据w_i和教师数据W_i的相乘(w_iW_i)和求和(∑w_iW_i)相对应的计算，与学生数据w_i的求和(∑w_i)相对应的计算，与教师数据W_i的求和(∑W_i)相对应的计算，和与学生数据w_i的平方的求和(∑w_i ²)相对应的计算。

然后，过程转到步骤S132，在步骤S132中，特征化单元45利用在步骤S131中获得的求和结果、通过计算等式(20)和(21)获得参数控制数据a和b。然后，从该过程退出。

因而，在这种情况下，当请求用户信息已经从用户终端2发送到管理服务器3时，管理服务器3把包括如参照图22所述那样获得的作为参数相关信息的参数控制数据的服务器信息提供给用户终端。然后，在如图18所示的、用户终端2的数据处理单元22中，把包括在服务器信息中的参数控制数据a和b设置在参数控制数据存储器77中，并且权重修正单元76根据通过参数控制数据a和b定义的等式(13)，修正权重计算单元75输出的权重w(t)。

因此，在用户终端2上，无需用户操作画质调整旋钮13，从权重计算单元75(图18)输出的权重就被修正成其它用户在相似噪声环境下输入的最佳权重。

此外，对于用户操作画质调整旋钮13，根据通过利用通过操作获得的学习数据和通过在相似噪声环境下操作画质调整旋钮13的其它用户的操作获得的学习数据进行学习获得的参数控制数据，修正从权重计算单元75输出的权重w(t)。由此，与只利用通过用户操作获得的学习数据进行学习的情况相比，可以更迅速地获得噪声消除的最佳结果。

在如上所述的例子中，为了便于描述，根据通过参数控制数据a和b定义的等式(13)中的一阶等式，把从输入置信度等获得的权重w(t)修正成用户操作画质调整旋钮13输入的权重W。但是，实际上，希望根据更高阶等式修正权重w(t)。

图23显示了在数据处理单元22从广播接收单元21供应的图像数据中消除噪声的情况下，数据处理单元22的又一种示范性配置。

把作为输入数据供应的图像数据供应给抽头(tap)提取单元91和92。

抽头提取单元91依次选择构成由作为输入数据供应的图像数据的真值(没有噪声叠加在上面)组成的图像数据(下文称之为真值图像数据)的每个像素，作为目标像素，提取用于预测构成作为输入数据供应的图像数据的目标像素的真值(实像素值)的几个像素(的像素值)，作为预测抽头。

更具体地说，抽头提取单元91提取在空间上或在时间上与作为与目标像素相对应的图像数据供应的输入数据的像素接近的数个像素(例如，作为与目标像素对应的输入数据供应的图像数据的像素、和在空间上与该像素相邻的像素)，作为预测抽头。

抽头提取单元92提取用于把目标像素分类成构成作为输入数据供应的图像数据的几个类之一的几个像素，作为类抽头。

为了便于描述，假设预测抽头和类抽头在其中具有相同的结构。但是，预测抽头和类抽头可以具有不同的抽头结构。

把抽头提取单元91获得的预测抽头供应给预测单元95，并且把分类提取单元92获得的类抽头供应给分类单元93。

分类单元93根据从抽头提取单元92供应的类抽头分类目标像素，并且把与确定的类相对应的类代码供应给系数存储器94。

分类可以通过，例如ADRC(自适应动态范围编码)来进行。

借助于ADRC，对用作类抽头的像素的像素值进行ADRC处理，并且根据通过ADRC获得的ADRC代码，确定目标像素的类。

例如，在K-位ADRC的情况中，检测用作类抽头的像素的像素值的最大值MAX和最小值MIN，把值DR＝MAX-MIN用作该组的局部动态范围，并且根据动态范围DR，以K位为单位重新量化用作类抽头的像素值。也就是说，从用作类抽头的每个像素的像素值减去最小值MIN，并且用DR/2^K去除(量化)相减结果。以预定次序排列用作类抽头的、每一个具有K位的像素的像素值，形成作为ADRC代码输出的位序列。因此，例如，如果通过1-位ADRC处理类抽头，那么，从用作类抽头的像素的像素值减去最小值MIN，并且将结果除以(对小数部分四舍五入)最大值MAX和最小值MIN的平均值，从而，像素的像素值每一个都用1位来表示(二进制化)。输出以预定次序排列1-位像素值的位序列，作为ADRC代码。

可选地，例如，分类单元93可以按原样作为类代码输出用作类抽头的像素的像素值的电平的分布图样。但是，在那种情况下，假设类抽头包括N个像素的像素值，每个像素的像素值具有K位，从分类单元93输出的类代码的可能个数是(2^N)^K，它随像素的像素值的位数K指数增加。

因此，最好在进行分类之前，例如，通过如上所述的ADRC或通过矢量量化压缩类抽头的信息量。

系数存储器94存储从系数生成单元96供应的、每个类的抽头系数。此外，系数存储器94向预测单元95输出存储在与从分类单元93供应的类代码相关联的地址上的抽头系数(从分类单元93供应的类代码所代表的类的抽头系数)。

这里的抽头系数对应在数字滤波器中在所谓的抽头上与输入相乘的系数。

预测单元95获取从抽头提取单元91输出的预测抽头和从系数存储器94输出的抽头系数，并且利用预测抽头和抽头系数来进行计算目标像素的真值的预测值的预定预测计算。预测单元95由此计算和输出目标像素的真值(的预测值)，即，从中消除了噪声的、构成作为输入数据供应的图像数据的像素的像素值。

根据存储在系数种子存储器97中的系数种子(coefficient-seed)数据和存储在参数存储器98中的参数，系数生成单元96生成每个类的抽头系数，把抽头系数供应给在其中通过重写存储抽头系数的系数存储器94。

系数种子存储器97存储如后所述，通过学习系数种子数据获得的、每个类的系数种子数据。系数种子数据用作生成抽头系数的种子。

通过重写，参数存储器98存储通过用户操作画质调整旋钮13、从控制单元24(图4)供应的参数。

在如图23所示的实施例中，把参数存储在参数存储器98中，从而把参数设置在数据处理单元22中。

此外，在如图23所示的实施例中，存储在参数存储器98中的参数包括在用户信息中，然后将其提供给管理服务器3，并且把如后所述包括在从管理服务器3提供的服务器信息中的参数存储在参数存储器98中。

接着，参照图24所示的流程图，描述如图23所示的数据处理单元22执行的数据处理。

抽头提取单元91依次选择构成与输入到其中的图像数据相对应的真值图像数据的每个像素，作为目标像素。在步骤S141中，参数存储器98确定是否已经从控制单元24(图4)供应了参数。如果确定已经供应了参数，过程转到步骤S142，在步骤S142中，参数存储器98通过重写存储参数。然后，过程转到步骤S143。

另一方面，如果在步骤S141中确定还没有从控制单元24供应参数，那么，跳过步骤S142，过程转到步骤S143。

因此，通过控制单元24已经供应了参数时，也就是说，通过用户操作画质调整旋钮13已经输入了参数时，或已经提供了包括参数的服务器信息时，通过输入或提供的参数更新存储在参数存储器98中的内容。

在步骤S143中，系数生成单元96从系数种子存储器97读取每个类的系数种子数据和从参数存储器98读取参数，并且根据系数种子数据和参数计算每个类的抽头系数。然后，过程转到步骤S144，在步骤S144中，系数生成单元96把每个类的抽头系数供应给在其中通过重写存储抽头系数的系数存储器94。然后，过程转到步骤S145。

在步骤S145中，抽头提取单元91和92从作为输入数据供应到其中的图像数据分别提取目标像素的预测抽头和类抽头。把预测抽头从抽头提取单元91供应到预测单元95，并且把类抽头从抽头提取单元92供应到分类单元93。

分类单元93从抽头提取单元92接收目标像素的类抽头，并且在步骤S146中，分类单元93根据类抽头分类目标像素。此外，分类单元93向系数存储器94输出代表通过分类确定的目标像素的类的类代码。然后，过程转到步骤S147。

在步骤S147中，系数存储器94读取存储在与从分类单元93供应的类代码相关联的地址上的抽头系数。此外，在步骤S147中，预测单元95获取从系数存储器94输出的抽头系数。然后，过程转到步骤S148。

在步骤S148中，利用从抽头提取单元91输出的预测抽头和从系数存储器94获得的抽头系数，预测单元95进行预定预测计算。预测单元95由此获得目标像素的真值(的预测值)，并且输出它作为输出数据。然后，过程转到步骤S149。

在步骤S149中，抽头提取单元91确定没有被选作目标像素的任何真值图像数据是否还保留着。如果在步骤S149中确定没有被选作目标像素的真值图像数据还保留着，那么，没有被选作目标像素的真值图像数据的像素之一新选择为目标像素。然后，过程返回到步骤S141，重复相同过程。

如果在步骤S149中确定还没有被选作目标像素的真值图像数据不存在，那么，从该过程退出。

除了在已经用新参数重写了参数存储器98时之外，可以跳过如图24所示的步骤S143和S144中的处理。

接着，描述如图23所示的预测单元95的预测计算、系数生成单元96生成抽头系数、和要存储在系数种子存储器97中的系数种子数据的学习。

现在，考虑这样的情况，例如，把噪声叠加在构成高画质的图像数据(高质量图像数据)的像素(下文适当时称之为高质量像素)上，以获得画质已经劣化的低质量图像数据，从低质量图像数据中提取预测抽头，并且通过利用预测抽头和抽头系数的预定预测计算，计算高质量像素的像素值。

现在，让我们假定，例如，预定预测计算是一阶线性预测计算。然后，通过如下一阶线性等式可以获得高质量像素的像素值y：

$y=\underset{n=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{w}_n{x}_n---\left(22\right)$

在等式(22)中，x_n表示用作高质量像素y的预测抽头的、构成低质量图像数据的第n像素(下文适当时称之为低质量像素)的像素值，而w_n表示与第n低质量像素(的像素值)相乘的第n抽头系数。在等式(22)中，假设预测抽头包括N个低质量像素x₁，x₂，...，x_N。

可选地，可以用二阶或更高阶等式来代替等式(22)中的一阶线性等式，计算高质量像素的像素值y。

在如图23所示的实施例中，系数生成单元96从存储在系数种子存储器97中的系数种子数据和存储在参数存储器98中的参数生成抽头系数w_n。系数生成单元96利用系数种子数据和参数，例如，根据如下等式生成抽头系数W_n：

$w_n=\underset{m=1}{\overset{M}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\β}}_{m,n}{z}^{m-1}--\left(23\right)$

在等式(23)中，β_m，n表示用于获取第n抽头系数w_n的第m系数种子数据，而z表示参数。在等式(23)中，利用M组系数种子数据β_n，1，β_n，2，...，β_n，M，获取抽头系数w_n。

可以利用除了等式(23)之外的其它等式获得抽头系数w_n。

现在，让我们引入新的变量t_m，通过如下等式定义通过等式(23)中的参数z确定的值z^m-1：

t_m＝z^m-1(m＝1，2，...，M)

                                              (24)

把等式(24)代入等式(23)中得出如下等式：

$w_n=\underset{m=1}{\overset{M}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\β}}_{m,n}{t}_m---\left(25\right)$

根据等式(25)，利用系数种子数据β_n，m和变量t_m，通过一阶线性等式获得抽头系数w_n。

现在，让我们用y_k表示第k样本中高质量像素的像素值的真值，用y_k′表示通过等式(22)获得的、真值y_k的预测值，预测误差e_k可以通过如下等式来表达：

e_k＝y_k-y_k′

                                              (26)

由于等式(26)中的预测值y_k′是根据等式(22)获得的，根据等式(22)把y_k′代入等式(26)中得出如下等式：

$e_k=y_k-\left(\underset{n=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{w}_n{x}_{n,k}\right)---\left(27\right)$

在等式(27)中，x_n，k表示第k样本中用作高质量像素的预测抽头的第n低质量像素。

利用等式(25)把w_n代入等式(27)中得出如下等式：

$e_k=y_k-\left(\underset{n=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}\left(\underset{m=1}{\overset{M}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\β}}_{m,n}{t}_m\right)x_{n,k}\right)---\left(28\right)$

尽管使等式(28)中的预测误差e_k变成0的系数种子数据β_n，m最适合于预测高质量像素，但是，一般说来，难以为每个高质量像素获得这样的系数种子数据β_n，m。

因此，例如，把最小二乘法用作确定系数种子数据β_n，m的最佳性的规则，通过使如下列等式所代表的、平方误差之和E达到最小，可以获得最佳系数种子数据β_n，m：

$E=\underset{k=1}{\overset{K}{\mathrm{\Σ}}}{e_k}^2---\left(29\right)$

在等式(29)中，K表示数组高质量像素y_k和构成高质量像素y_k的抽头系数的低质量像素x_1，k，x_2，k，...，x_N，k的样本数(用于学习的样本数)。

正如等式(30)所表达的那样，通过使和值E关于β_n，m的偏导数变成0，求出等式(29)中平方误差之和E的最小值(极小值)：

$\frac{\∂E}{\∂{\mathrm{\β}}_{m,n}}=\underset{k=1}{\overset{K}{\mathrm{\Σ}}}2\·\frac{\∂e_k}{\∂{\mathrm{\β}}_{m,n}}\·e_k=0---\left(30\right)$

把等式(27)代入等式(30)中得出如下等式：

$\underset{k=1}{\overset{K}{\mathrm{\Σ}}}{t}_m{x}_{n,k}{e}_k=\underset{k=1}{\overset{K}{\mathrm{\Σ}}}{t}_m{x}_{n,k}(y_k-\left(\underset{n=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}\left(\underset{m=1}{\overset{M}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\β}}_{m,n}{t}_m\right)x_{n,k}\right))=0---\left(31\right)$

现在，让我们把X_{i，p，j，q}和Y_i，p定义成如等式(32)和(33)所表达的那样：

$X_{i,p,j,q}=\underset{k=1}{\overset{K}{\mathrm{\Σ}}}{x}_{i,k}{t}_p{x}_{j,k}{t}_q$

(i＝1，2，...，N；j＝1，2，...，N；p＝1，2，...，M；q＝1，2，...，M)

                                                     (32)

$Y_{i,p}=\underset{k=1}{\overset{K}{\mathrm{\Σ}}}{x}_{i,k}{t}_p{y}_k---\left(33\right)$

在这种情况下，利用x_{i，p，j，q}和y_i，p，通过如方程(34)所表达的正规方程(normal equation)，可以表达等式(31)：

利用，例如，消元法(高斯-约当消去法)，可以从方程(34)的正规方程中解出系数种子数据β_n，m。

在如图23所示的数据处理单元22中，系数种子存储器97存储通过进行求解方程(34)的学习获得的系数种子数据β_n，m，求解方程(34)时把大量高质量像素y₁，y₂，...，和y_k用作在学习过程中作为教师的教师数据，并且把构成每个高质量像素y_k的预测抽头的低质量像素x_1，k，x_2，k，...，和x_N，k用作在学习过程中作为学生的学生数据。系数生成单元96根据系数种子数据β_n，m和存储在参数存储器98中的参数z，按照等式(23)生成抽头系数w_n。利用构成用作高质量像素的目标像素的预测抽头的低质量像素(作为输入数据供应的图像数据的像素)x_n，预测单元95按照等式(22)计算用作高质量像素的目标像素的像素值(与之接近的预测值)。

图25显示了通过形成和求解方程(34)的正规方程，进行获取系数种子数据β_n，m的学习的学习设备的示范性配置。

学习设备接收用于系数种子数据β_n，m的学习的学习图像数据的输入。例如，具有高S/N比的高质量图像数据可以用作学习图像数据。

在学习设备中，把学习图像数据供应给教师数据生成单元101和学生数据生成单元103。

教师数据生成单元101从供应给它的学习图像数据生成教师数据，并且把教师数据供应给教师数据存储单元102。更具体地说，在本例中，教师数据生成单元101把用作学习图像数据的高质量图像数据作为教师数据按原样供应给教师数据存储单元102。

教师数据存储单元102存储从教师数据生成单元101供应的、用作教师数据的高质量图像数据。

学生数据生成单元103从学习图像数据生成学生数据，并且把学生数据供应给学生数据存储单元104。更具体地说，学生数据生成单元103把噪声叠加在用作学习图像数据的高质量图像数据上，从而生成低质量图像数据，并且把低质量图像数据作为学生数据供应给学生数据存储单元104。

除了学习图像数据之外，学生数据生成单元103还从参数生成单元110接收使供应给如图23所示的参数存储器98的参数z可以具有的值的范围内的几个值。也就是说，假设使参数z可以具有的值是在0到z范围内的实值，学生数据生成单元103从参数生成单元110接收，例如，z＝0，1，2，3，...，Z。

学生数据生成单元103把其电平基于供应给它的参数z的噪声叠加在用作学习图像数据的高质量图像数据上，从而生成用作学生数据的低质量图像数据。

因此，在这种情况下，如图26所示，学生数据生成单元103为用作学习图像数据的高质量图像数据生成具有不同噪声量的、用作学生数据的Z+1种类型低质量图像数据。

现在，参照图27描述学生数据生成单元103如何生成基于参数z的噪声叠加在上面的学生数据。在图27中，阴影区代表噪声叠加在上面的地方，阴影越浓，噪声电平就越高。

例如，如图27的A部分所示，学生数据生成单元103通过把电平(幅度或功率)随参数z逐步变化的噪声叠加在用作学习图像数据的高质量图像数据上，可以生成噪声量逐步变化的学生数据。

举另一个例子来说，如图27的B部分所示，学生数据生成单元103通过根据参数z逐步改变加入电平不变的噪声的、用作学习图像数据的高质量图像数据的图像区，可以生成噪声量逐步变化的学生数据。

再举另一个例子来说，如图27的C部分所示，学生数据生成单元103可以生成把电平不变的噪声加在上面的图像数据和对用作学习图像数据的高质量图像数据不加噪声的图像数据，并且生成加了噪声的图像数据和没有加噪声的图像数据的帧数逐步变化的图像数据的Z′(≥Z)个帧，作为用于参数z的一个值的学生数据。

在如图27的C部分所示的实施例中，对于教师数据的一个帧，生成包括加了噪声的图像数据的(Z′-z)个帧和没有加噪声的图像数据的z个帧的学生数据的Z′个帧。

在这种情况下，如后所述，重复利用教师数据的相关一帧，对于用于参数z的每个值的学生数据的Z′个帧的每一个进行求和。

返回到图25，学生数据存储单元104存储从学生数据生成单元103供应的学生数据。

抽头提取单元105依次选择存储在教师数据存储单元102中的、构成用作教师数据的高质量图像数据的每个像素，作为目标教师像素，提取存储在学生数据存储单元104中的、构成用作学生数据的低质量图像数据的预定低质量像素，从而生成其抽头结构与如图23所示的抽头提取单元91形成的抽头结构相同的预测抽头，并且把预测抽头供应给求和单元108。

对于目标教师像素，抽头提取单元106提取存储在学生数据存储单元104中的、构成用作学生数据的低质量图像数据的预定低质量像素，从而生成其抽头结构与如图23所示的抽头提取单元92形成的抽头结构相同的类抽头，并且把类抽头供应给分类单元107。

抽头提取单元105和106接收参数生成单元110生成的参数z。抽头提取单元105和106利用按照从参数生成单元110供应的参数z生成的学生数据(其电平基于参数z的噪声叠加在上面的图像数据)，分别生成预测抽头和类抽头。

与如图23所示的分类单元93类似，分类单元107根据从抽头提取单元106输出的类抽头进行分类，并且将与确定的类相对应的类代码输出到求和单元108。

求和单元108从教师数据存储单元102中读取目标教师像素，并且对从分类单元107供应的每个类代码，利用目标教师像素、构成从抽头提取单元105供应的、目标教师像素的预测抽头的学生数据、和借此生成学生数据的参数z，进行求和。

也就是说，除了存储在教师数据存储单元102中的教师数据y_k、从抽头提取单元105输出的预测抽头x_i，k(x_j，k)和从分类单元107输出的类代码之外，求和单元108还从参数生成单元110接收用于生成构成预测抽头的学生数据的参数z。

对于与从分类单元107供应的类代码相对应的每个类，求和单元108利用预测抽头(学生数据)x_i，k(x_j，k)和参数z，进行与学生数据和参数z的相乘(x_i，kt_px_j，kt_q)和求和(∑)相对应的计算，以获得由等式(32)定义的、方程(34)左侧的矩阵的分量X_{i，p，j，q}。等式(32)中的t_p是按照等式(24)，从参数z中计算出来的，等式(32)中的t_q亦如此。

此外，对于与从分类单元107供应的类代码相对应的每个类，求和单元108利用预测抽头(学生数据)x_i，k、教师数据y_k和参数z，进行与学生数据x_i，k、教师数据y_k和参数z的相乘(x_i，kt_py_k)和求和(∑)相对应的计算，以获得由等式(33)定义的、方程(34)右侧的矢量的分量Y_i，p。等式(33)中的t_p是按照等式(24)，从参数z计算出来的。

更具体地说，求和单元108在它的内部存储器(未示出)中，存储着在方程(34)左侧的矩阵的分量X_{i，p，j，q}、和为在前一次叠代中被选为目标教师像素的教师数据计算的、在其右侧的矢量的分量Y_i，p。求和单元108把利用(教师数据y_k、学生数据x_i，k(x_j，k)和参数z，为已经被重新选作目标教师像素的教师数据计算的相应分量x_i，kt_px_j，kt_q或x_i，kt_py_k加入矩阵的分量X_{i，p，j，q}或矢量的分量Y_i，p中(在等式(32)中的分量X_{i，p，j，q}或等式(33)的分量Y_i，p中进行由求和所代表的相加)。

求和单元108利用作为目标教师像素存储在教师数据存储单元102中的所有教师数据，对参数0，1，...，和Z的所有值进行如上所述的求和，从而对每个类生成以方程(34)所表达的正规方程，并且把正规方程供应给系数种子计算单元109。

系数种子计算单元109求解从求和单元108供应的、关于每个类的正规方程，并且生成和输出每个类的系数种子数据β_m，n。

参数生成单元110生成如上所述使供应给如图23所示的参数存储器98的参数z可以具有的值的范围中的几个值，例如，z＝0，1，2，...，和Z，并且把这些值供应给学生数据生成单元103。此外，参数生成单元110把生成的参数z供应给抽头提取单元105和106和求和单元10S。

接着，参照如图28所示的流程图，描述如图25所示的学习设备执行的处理(学习处理)。

首先，在步骤S151中，教师数据生成单元101和学生数据生成单元103分别从学习图像数据中生成和输出教师数据和学生数据。更具体地说，教师数据生成单元101按原样输出学习图像数据，作为教师数据。学生数据生成单元101接收由参数生成单元110生成的参数z的Z+1个值，并且学生数据生成单元101把与参数z的Z+1个值(0，1，...，和Z)相对应的噪声叠加在学习图像数据上，从而为教师数据(学习图像数据)的每个帧生成和输出学生数据的Z+1个帧(但是，请注意，在如上所述的图27的C部分所示的情况下，为参数z的每个值生成学生数据的Z′个帧)。

把从教师数据生成单元101输出的教师数据供应给教师数据存储单元102和存储在其中，并且把从学生数据生成单元103输出的学生数据供应给学生数据存储单元104和存储在其中。

然后，过程转到步骤S152。在步骤S152中，参数生成单元110把初始值，例如0设置在参数z中，并且把参数z供应给抽头提取单元105和106和求和单元108。然后，过程转到步骤S153。在步骤S153中，抽头提取单元105从存储在教师数据存储单元102中的教师数据当中选择还没有被选作目标教师像素的像素，作为目标教师像素。此外，在步骤S153中，抽头提取单元105从存储在学生数据存储单元104中的、从参数生成单元110输出的参数z的学生数据(通过把与参数z相对应的噪声叠加在与已经被选作目标教师像素的教师数据相对应的学习图像数据上而生成的学生数据)生成目标教师像素的预测抽头，并且把预测抽头供应给求和单元108。另外，抽头提取单元106从存储在学生数据存储单元104中的、从参数生成单元110输出的参数z的学生数据生成目标教师像素的类抽头，并且把类抽头供应给分类单元107。

然后，过程转到步骤S154。在步骤S154中，分类单元107根据目标教师像素的类抽头，分类目标教师像素，并且把与确定的类相对应的类代码输出到求和单元108。然后，过程转到步骤S155。

在步骤S155中，求和单元108从教师数据存储单元102读取目标教师像素，并且利用目标教师像素、从抽头提取单元105供应的预测抽头和从参数生成单元110输出的参数z，计算在方程(34)的左侧的矩阵的分量x_i，Kt_px_j，Kt_q和在它的右侧的矢量的分量x_i，Kt_py_K。此外，求和单元108把从目标像素、预测抽头和参数z计算的矩阵的分量x_i，Kt_px_j，Kt_q和矢量的分量x_i，Kt_py_K加入已经计算的矩阵的分量和矢量的分量当中与来自分类单元107的类代码相关联的分量中。然后，过程转到步骤S156。

在步骤S156中，参数生成单元110确定它正在输出的参数z是否等于它可能的最大值Z。如果在步骤S156中确定参数生成单元110正在输出的参数z不等于最大值Z(小于最大值Z)，过程转到步骤S157。在步骤S157中，参数生成单元110把1加入参数z，并且把相加结果作为新参数输出到抽头提取单元105和106和求和单元108。然后过程返回到步骤S153，重复相同过程。

另一方面，如果在步骤S156中确定参数z等于最大值Z，过程转到步骤S158。在步骤S158中，抽头提取单元105确定在教师数据存储单元102中是否存储着还没有被选作目标教师像素的教师数据。如果在步骤S158中确定在教师数据存储单元102中存储着还没有被选作目标教师像素的教师数据，抽头提取单元105选择还没有被选作目标教师像素的教师数据，作为新的目标教师像素。然后，过程返回到步骤S152，重复相同过程。

另一方面，如果在步骤S158中确定在教师数据存储单元102中没有存储着还没有被选作目标教师像素的教师数据，求和单元108向系数种子计算单元109供应通过直到那时的处理获得的、每个类的在方程(34)左侧的矩阵和在方程(34)右侧的矢量。然后，过程转到步骤S159。

在步骤S159中，系数种子计算单元109求解从求和单元108供应的、由每个类的在方程(34)左侧的矩阵及右侧的矢量形成的、每个类的正规方程，从而求出和输出每个类的系数种子数据β_m，n。然后从该过程退出。

例如，由于学习图像数据的组数不够，对于某些类，可能不能获得足够数量的求出系数种子数据的正规方程。对于那些类，系数种子计算单元109输出，例如默认系数种子数据。

在如图25所示的学习设备中，如图26所示，用作学习图像数据的高质量图像数据用作教师数据，而通过把与参数z相对应的噪声叠加在高质量图像数据上获得的低质量图像数据用作学生数据，并且进行学习，以便直接获得使教师数据的预测值y的平方误差之和最小的系数种子数据β_m，n，该教师数据的预测值y根据等式(22)中的一阶线性等式，从利用与参数z相对应的系数种子数据β_m，n和变量t_m的等式(25)所代表的抽头系数w_n以及从学生数据x_n预测的。可选地，例如，可以如图29所示学习系数种子数据β_m，n。

也就是说，在如图29所示的实施例中，与如图26所示的实施例类似，把作为学习图像数据供应的高质量图像数据用作教师数据，而通过把与参数z相对应的噪声叠加在高质量图像数据上获得的低质量图像数据用作学生数据。首先，对于参数z(这里，z＝0，1，...，Z)的每个值，获得使利用抽头系数w_n和学生数据、通过根据等式(22)进行一阶线性计算预测的预测值y的平方误差之和最小的抽头系数w_n。此外，在如图29所示的实施例中，利用作为教师数据计算的抽头系数w_n和作为学生数据的参数z进行学习，以获得使用作教师数据的抽头系数w_n的预测值的平方误差之和最小的系数种子数据β_m，n，该抽头系数w_n的预测值利用与用作学生数据的参数z相对应的系数种子数据β_m，n和变量t_m，根据等式(25)预测。

更具体地说，使通过前面给出的等式(29)表达的、根据等式(22)中的一阶线性等式预测的、教师数据的预测值y的平方误差之和E变成最小(极小)的抽头系数w_n，是使和值E对其偏导数变成0的抽头系数w_n。

因此，必须满足如下等式：

$\frac{\∂E}{\∂w_n}=e_1\frac{\∂e_1}{\∂w_n}+e_2\frac{\∂e_2}{\∂w_n}+\·\·\·\·+e_k\frac{\∂e_k}{\∂w_n}=0(n=\mathrm{1,2},...,N)---\left(35\right)$

对前面给出的等式(27)求关于抽头系数w_n的偏导数得出如下等式：

$\frac{\∂e_k}{\∂w_1}=-x_{1,k},\frac{\∂e_k}{\∂w_2}=-x_{2,k},\·\·\·,\frac{\∂e_k}{\∂w_n}=-x_{N,K},(k=\mathrm{1,2},...,K)---\left(36\right)$

从等式(35)和(36)，可以获得如下等式：

$\underset{k=1}{\overset{K}{\mathrm{\Σ}}}{e}_k{x}_{1,k}=0,\underset{k=1}{\overset{K}{\mathrm{\Σ}}}{e}_k{x}_{2,k}=0,...,\underset{k=1}{\overset{K}{\mathrm{\Σ}}}{e}_k{x}_{n,k}=0---\left(37\right)$

通过把等式(27)代入等式(37)中的e_k中，等式(37)可以通过方程(38)的正规方程来表达：

与方程(34)的正规方程类似，利用例如消元法(高斯-约当消去法)，可以从方程(38)的正规方程中解出抽头系数w_n。

通过求解方程(38)的正规方程，对于每个类和对于参数z(z＝0，1，...，Z)的每个值，获得最佳抽头系数(这里，使平方误差的和E最小的抽头系数)w_n。

在本实施例中，抽头系数是根据等式(25)，从与参数z相对应的系数种子数据β_n，m和变量t_m计算出来的。现在，让我们用w_n′表示根据等式(25)计算的抽头系数，使最佳抽头系数w_n与根据等式(25)计算的抽头系数w_n′之间误差e_n变成0的系数种子数据β_n，m最适合于获得最佳抽头系数w_n。但是，一般说来，难以为每个抽头系数w_n获得这样的系数种子数据β_n，m。

e_n＝w_n-w_n′

                                       (39)

利用等式(25)，可以把等式(39)重新排列成如下等式：

$e_n=w_n-\left(\underset{m=1}{\overset{M}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\β}}_{m,n}{t}_m\right)---\left(40\right)$

因此，例如，把最小二乘法用作确定系数种子数据β_n，m的最佳性的规则，通过使如下列等式所代表的平方误差之和E达到最小，可以确定最佳系数种子数据β_n，m：

$E=\underset{n=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{e_n}^2---\left(41\right)$

正如等式(42)所表达的那样，通过使和值E关于β_n，m的偏导数变成0，给出等式(41)中平方误差之和E的最小(极小)值：

$\frac{\∂E}{\∂{\mathrm{\β}}_{m,n}}=\underset{m=1}{\overset{M}{\mathrm{\Σ}}}2\·\frac{\∂e_n}{\∂{\mathrm{\β}}_{m,n}}\·e_n=0---\left(42\right)$

把等式(40)代入等式(42)中得出如下等式：

$\underset{m=1}{\overset{M}{\mathrm{\Σ}}}{t}_m(w_n-\left(\underset{m=1}{\overset{M}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\β}}_{m,n}{t}_m\right))=0---\left(43\right)$

现在，让我们把X_i，j和Y_i定义成如等式(44)和(45)所表达的那样：

$X_{i,j}=\underset{z=0}{\overset{Z}{\mathrm{\Σ}}}{t}_1{t}_j(i=\mathrm{1,2},...,M;)---\left(44\right)$

$Y_i=\underset{z=0}{\overset{Z}{\mathrm{\Σ}}}{t}_i{w}_n---\left(45\right)$

在这种情况下，利用X_i，j和Y_i，通过方程(46)的正规方程可以表达等式(43)：

也可以利用例如消元法(高斯-约当消去法)从方程(46)的正规方程中解出系数种子数据β_n，m。

图30显示了通过形成和求解方程(46)的正规方程、进行求出系数种子数据β_n，m的学习的学习设备的示范性配置。在该图中，与图25所示的那些相对应的部分用相同的标号表示，并且适当时下文将省略对它们的描述。

求和单元120接收从分类单元107输出的目标教师像素的类代码和从参数生成单元110输出的参数z。求和单元120从教师数据存储单元102中读取目标教师像素，并且对从分类单元107供应的每个类代码和对从参数生成单元110输出的参数z的每个值，利用目标教师像素和构成从抽头提取单元105供应的、目标教师像素的预测抽头的学生数据，进行求和。

也就是说，求和单元120接收存储在教师数据存储单元102中的教师数据y_k、从抽头提取单元105输出的预测抽头x_n，k、从分类单元107输出的类代码、和从参数生成单元110输出的、用于生成生成预测抽头的学生数据的参数z。

对于与从分类单元107供应的类代码相对应的每个类，和对于从参数生成单元110输出的参数z的每个值，求和单元120利用预测抽头(学生数据)x_n，k和教师数据y_k，进行对应学生数据x_n，k与方程(38)右侧的矢量的教师数据y_k的相乘(x_n，ky_k)和求和(∑)的计算。

更具体地说，求和单元120在它的内部存储器(未示出)中，存储着在方程(38)左侧的矩阵的分量(∑x_n，kx_n’，k)和为在前一次叠代中被选为目标教师像素的教师数据计算的、在其右侧的矢量的分量(∑x_n，ky_k)。求和单元120把利用教师数据y_k+1和学生数据x_n，k+1、为已经被重新选作目标教师像素的教师数据计算的相应分量(∑x_n，k+1x_n’，k+1)或(∑x_n，k+1y_k+1)加入矩阵的分量(∑x_n，kx_n’，k)或矢量的分量(∑x_n，ky_k)中(在方程(38)中进行由求和所代表的相加)。

求和单元120利用作为目标教师像素存储在教师数据存储单元102中的所有教师数据，进行如上所述的求和，从而对于每个类和参数z的每个值形成方程(38)的正规方程，并且把正规方程供应给抽头系数计算单元121。

抽头系数计算单元121求解从求和单元120供应的、关于每个类和关于参数z的每个值的正规方程，从而获得对每个类和参数z的每个值的最佳抽头系数w_n，并且把抽头系数w_n供应给求和单元122。

求和单元122利用参数z(与之相对应的变量t_m)和最佳抽头系数w_n，对每个类进行求和。

更具体地说，为了获得通过等式(44)定义的、在方程(46)左侧的矩阵的分量X_i，j，求和单元122利用按照等式(24)从参数z计算的变量t_i(t_j)，为每个类进行与对应参数z的变量t_i(t_j)的平方及求和(∑)相对应的计算。

分量X_i，j只由参数z决定，不依赖于类，从而，实际上不需要对每个类计算分量X_i j，只计算一次就足够了。

此外，为了获得通过等式(45)定义的、在方程(46)右侧的矢量的分量Y_i，求和单元122利用按照等式(24)从参数z计算的变量t_i、和最佳抽头参数w_n，为每个类进行与对应参数z的变量t_i与最佳抽头参数w_n的相乘(t_iw_n)及求和(∑)相对应的计算。

求和单元122计算由等式(44)所代表的分量X_i，j和由等式(45)所代表的分量Y_i，从而为每个类形成方程(46)的正规方程，并且把正规方程供应给系数种子计算单元123。

系数种子计算单元123为每个类求解从求和单元122供应的、方程(46)的正规方程，从而获得每个类的系数种子数据β_m，n。

如图23所示的数据处理单元22的系数种子存储器97可以存储如上所述获得的、每个类的系数种子数据β_m，n。

如图23所示的数据处理单元22的安排可以是这样的，例如，不配备系数种子存储器97，把如图30所示的从抽头系数计算单元121输出的、对参数z的每个值最佳的最佳抽头系数w_n存储在存储器中，根据存储在参数存储器98中的参数z选择存储在存储器中的最佳抽头系数，并且将其设置在系数存储器94中。但是，在那种情况下，需要具有与允许参数z具有的值的个数成正比的大容量的存储器。相反，在配备系数种子存储器97和把系数种子数据存储在其中的情况下，系数种子存储器97的存储容量不依赖于允许参数z具有的值的个数，从而，容量小的存储器可用作系数种子存储器97。此外，在存储系数种子数据β_m，n的情况下，抽头系数w_n是按照等式(23)从系数种子数据β_m，n和参数z的值生成的。因此，可以获得基于参数z的值的连续抽头系数w_n。据此，可以不跳跃地，而是光滑地调整作为输出数据由预测单元95输出的图像数据的画质。

除了在生成抽头系数w_n的等式(23)中参数是z，而不是权重W之外，在用户终端2(图4)的数据处理单元22被配置成如图23所示那样的情况下管理服务器3执行的处理与在数据处理单元22被配置成如图11所示那样的情况下的处理相同，因此，略去对它的描述。

图31显示了在数据处理单元22提高从广播接收单元21供应的图像数据的分辨率的情况下，如图4所示的数据处理单元22的示范性配置。在该图中，与图23中那些相对应的部件用相同的标号表示，适当时下文省略其描述。更具体地说，如图31所示的数据处理单元22基本上被配置成与如图23所示的相同，不同之处在于，另外配备了运动计算单元131、参数表存储单元132和参数选择单元133。

但是，在如图31所示的数据处理单元22中，为了提高如上所述的图像数据的分辨率，系数种子存储器97存储提高分辨率的系数种子数据，而不是消除噪声的系数种子数据。

在如图25所示的学习设备或如图30所示的学习设备的学生数据生成单元103中学习提高分辨率的系数种子数据。例如，如图32所示，截止频率因从参数生成单元110输出的参数z的值而异的LPF(低通滤波器)，在水平或垂直方向滤波用作学习图像数据的高质量图像数据，从而生成用作学生数据的低质量图像数据，从而获得提高分辨率的系数种子数据。

至于系数种子数据的学习，可以通过组合教师数据和学生数据获得允许各种各样处理的系数种子数据。例如，高质量图像数据用作教师数据，而通过使用作教师数据的高质量图像数据失真获得的低质量图像数据用作学生数据，从而获得消除失真的系数种子数据。举另一个例子来说，图像数据用作教师数据，而把DCT(离散余弦变换)应用于用作教师数据的图像数据获得的DCT系数用作教师数据，从而获得把DCT系数变换成图像数据的系数种子数据。系数种子存储器97能够存储如上所述的各种各样系数种子数据，而数据处理单元22进行因要存储在系数种子存储器97中的系数种子数据的类型而异的处理。

在如图31所示的数据处理单元22中，把用户操作画质调整旋钮13输入的参数z存储在参数存储器98中。预测单元95利用根据参数z生成的抽头系数w_n按照等式(22)进行一阶线性预测计算，即，利用根据通过操作画质调整旋钮13设置的参数z生成的抽头系数w_n，按照等式(22)进行一阶线性预测计算，从而获得与作为输入数据供应的图像数据相比分辨率提高了的图像数据。

此外，在如图31所示的数据处理单元22中，计算作为输入数据供应的图像数据中的运动量，并且获得最适合于提高具有那个运动量的图像数据的分辨率的参数z。然后，把最佳参数z存储在参数存储器98中，而预测单元95利用根据参数z生成的抽头系数w_n，按照等式(22)进行一阶线性预测计算，从而获得与作为输入数据供应的图像数据相比分辨率提高了的图像数据。

更具体地说，运动计算单元131接收作为输入数据供应的图像数据，计算作为输入数据供应的图像数据中的运动量(改变量)，并且把运动量供应给参数选择单元133。

图像数据的运动量可以基于活动(activity)，诸如帧之间的差值的绝对值之和、指示像素值的最大值和最小值之间的差值的动态范围或像素值的平方和。运动计算单元131可以例如逐帧地、或者把帧分组成数个块而逐块地计算图像数据的运动量。

运动计算单元131监视参数存储器98和参数表存储单元132，以检测是否已经把参数z重新供应给参数存储器98和是否已经把如后所述的参数表重新供应给参数表存储单元132。根据检测结果，运动计算单元131在要存储在参数存储器98中的参数z随作为输入数据供应的图像数据的运动量而改变的自动模式与参数z不随运动量而改变的手动模式之间切换操作模式。

参数表存储单元132存储包括在从控制单元24(图4)供应的、管理服务器3提供的服务器信息中的参数表。更具体地说，在本实施例中，管理服务器3提供的服务器信息包括用作参数相关信息的参数表，并且一旦接收到服务器信息，控制单元24就把包括在服务器信息中的参数表供应给通过重写加以存储的参数表存储单元132。

参数表将图像数据的运动量与用于提高具有那个运动量的图像数据的分辨率的适当参数z相关联，如后所述，它是在管理服务器3生成的。

当操作模式是自动模式时，参数选择单元133从参数表存储单元132中的参数表选择与从运动计算单元131供应的运动量(与此最接近的运动量)相关联的参数z。此外，参数选择单元133把所选的参数z供应给通过重写加以存储的参数存储器98。

接着，参照图33的流程图描述如图31所示的数据处理单元22执行的数据处理。

首先，在步骤S160中，运动计算单元131确定参数表是否已经从控制单元24(图4)供应到参数表存储单元132。如果在步骤S160中确定还没有供应参数表，过程转到步骤S161。在步骤S161中，运动计算单元131确定是否通过用户操作画质调整旋钮31，把参数z从控制单元24供应到参数存储器98。

如果在步骤S161中确定还没有供应参数z，过程转到步骤S165。

另一方面，如果在步骤S161中确定已经供应了参数z，过程转到步骤S162，在步骤S162中，运动计算单元131把操作模式设置成手动模式。然后，过程转到步骤S169。如果已经把操作模式设置成手动模式，可以跳过步骤S162中的处理。

在步骤S169中，参数存储器98通过重写存储在步骤160中确定为已经从控制单元24供应的参数z。

然后，过程依次转到步骤S170到S176，在步骤S170到S176中分别执行与如图24所示的步骤S143到S149中相同的处理。

因此，在操作模式是自动模式的情况下，当用户操作画质调整旋钮13已经重新输入参数z时，把操作模式设置成手动模式。此外，预测单元95利用根据重新输入的参数z生成的抽头系数w_n，按照等式(22)进行一阶线性预测计算，从而获得与作为输入数据供应的图像数据相比分辨率提高了的图像数据。

如果在步骤S160中确定已经把参数表从控制单元24供应到参数表存储单元132，过程转到步骤S163。在步骤S163中，参数表存储单元132通过重写存储参数表。然后，过程转到步骤S164。

在步骤S164中，运动计算单元132把操作模式设置成自动模式。然后，过程转到步骤S165。因此，当从控制单元24已经供应了参数表时，把操作模式设置成自动模式。

如果操作模式已经被设置成自动模式，可以跳过步骤S164中的处理。

在步骤S165中，运动计算单元131确定操作模式是手动模式还是自动模式。

如果在步骤S165中确定操作模式是手动模式，过程转到步骤S166。在步骤S166中，与步骤S161类似，运动计算单元131确定是否用户操作了画质调整旋钮31，把参数z从控制单元24供应到参数存储器98。

如果在步骤S166中确定已经供应了参数z，也就是说，当用户操作画质调整旋钮31已经重新输入了参数z时，过程转到步骤S169。在步骤S169中，参数存储器98通过重写存储在步骤S166中确定为从控制单元24已经供应的参数z。

然后，过程依次转到步骤S170到S176，在步骤S170到S176中分别执行与如图24所示的步骤S143到S149中相同的处理。

因此，在操作模式是手动模式的情况下，当用户操作画质调整旋钮13已经重新输入参数z时，预测单元95利用根据新参数z生成的抽头系数w_n，按照等式(22)进行一阶线性预测计算，从而获得与作为输入数据供应的图像数据相比分辨率提高了的图像数据。

如果在步骤S166中确定还没有供应参数z，过程依次转到步骤S170到S176，在步骤S170到S176中分别执行与如图24所示的步骤S143到S149中相同的处理。

因此，在操作模式是手动模式的情况下，当用户没有操作画质调整旋钮13时，预测单元95利用根据已经存储在参数存储器98中的参数z生成的抽头系数w_n，按照等式(22)进行一阶线性预测计算，从而获得与作为输入数据供应的图像数据相比分辨率提高了的图像数据。

如果在步骤S165中确定操作模式是自动模式，过程转到步骤S167。在步骤S167中，运动计算单元131计算作为输入数据供应给抽头提取单元91和92的图像数据中的运动量，并且把运动量供应给参数选择单元133。

然后，过程转到步骤S168。在步骤S168中，参数选择单元133从存储在参数表存储单元132中的参数表中选择与最接近从运动计算单元131供应的运动量的运动量相关联的参数z，并且把参数z供应给参数存储器98。然后，过程转到步骤S169。

在步骤S169中，参数存储器98通过重写存储从参数选择单元133供应的参数z。

然后，过程依次转到步骤S170到S176，在步骤S170到S176中分别执行与如图24所示的步骤S143到S149中相同的处理。

因此，在操作模式是自动模式的情况下，选择与作为输入数据供应的图像数据的运动量相关联的参数z，并且预测单元95利用根据参数z生成的抽头系数w_n，按照等式(22)进行一阶线性预测计算，从而获得与作为输入数据供应的图像数据相比分辨率提高了的图像数据。

从如上所述的内容中可以看出，借助于如图31所示的数据处理单元22，当用户通过操作画质调整旋钮13输入参数z时，根据该参数z获得与作为输入数据供应的图像数据相比分辨率提高了的图像数据。当用户通过操作请求按钮14从管理服务器3获得服务器信息时，从包括在服务器信息中的参数表选择与作为输入数据供应的图像数据的运动量相对应的参数z，并且根据所选的参数z获得与作为输入数据供应的图像数据相比分辨率提高了的图像数据。因此，使用户可以通过操作画质调整旋钮13，获得分辨率调整过的图像数据，并且还可以获得具有根据参数表、按照作为输入数据供应的图像数据的运动量进行调整的分辨率的图像数据。

可选地，例如，当用户操作远程命令器10(图2)的未示出的预定按钮时，可以在自动模式和手动模式之间切换。

接着，参照图34所示的流程图，详细描述在用户终端2(图4)的数据处理单元22被配置成如图31所示的情况下，管理服务器3(图9)的用户信息管理单元43在如图10所示的步骤S43中执行的用户信息数据库44的更新。

首先，在步骤S181中，与如图31所示的运动计算单元131类似，用户信息管理单元43计算包括在从控制单元42供应的用户信息中分离的状态信息中的图像数据的运动量。

更具体地说，在用户终端2的数据处理单元22被配置成如图31所示那样的情况下，生成和向管理服务器3供应与在数据处理单元22被配置成如图11所示那样的情况下的用户信息类似的用户信息。在步骤S181中，从包括在用户信息的状态信息中的图像数据计算运动量。

然后，过程转到步骤S182，在步骤S 182中，用户信息管理单元43从用户信息数据库44检测与在步骤S181中计算的运动量所属的类相对应的目录。

更具体地说，在用户信息数据库44中，事先形成与预定范围的运动量的数个类相对应的目录(或记录或存储区的其它分段)，并且在步骤S182中，检测与在步骤S181中计算的运动量所属的类相对应的目录。

然后，过程转到步骤S183，在步骤S183中，用户信息管理单元43另外把包括在从控制单元42供应的用户信息(提供用户信息)中的参数z和从作为状态信息包括在提供用户信息中的图像数据计算的运动量登记在在步骤S182中检测的目录中，参数z和运动量彼此相关联。然后，从该过程退出。

因此，根据如图34所示的、用户信息数据库44的更新处理中，包括在提供用户信息中的参数z基于包括在提供用户信息的状态信息中的图像数据的运动量得到分类，由此被登记在用户信息数据库44中。

接着，参照如图35所示的流程图，详细描述在用户终端2(图4)的数据处理单元22被配置成如图31所示那样的情况下，管理服务器3(图9)的特征化单元45在如图10所示的步骤S45中执行的处理。

首先，在步骤S191中，特征化单元45从在用户信息数据库44中形成的、与预定范围的运动量的类相对应的目录当中，选择与要处理的类相对应的目标目录。然后，过程转到步骤S192。

在步骤S192中，特征化单元45计算，例如，用作特征信息的、登记在目标目录中的运动量的平均值或模式。此外，特征化单元45计算，例如，登记在目标目录中的参数z的平均值或模式，并且将其作为最佳参数与用作特征信息的运动量相关联。

然后，过程转到步骤S193，在步骤S193中，特征化单元45确定在用户信息数据库44中形成的所有目录是否作为目标目录都已经得到处理。

如果在步骤S193中确定在用户信息数据库44中形成的所有目录还没有作为目标目录都得到处理，过程返回到步骤S191。在步骤S191中，重新选择还没有被选作目标目录的目录之一，作为目标目录，然后重复相同过程。

如果在步骤S193中确定在用户信息数据库44中形成的所有目录作为目标目录都已经得到处理，过程转到步骤S194。在步骤S194中，特征化单元45创建显示运动量和与之相关联的参数z的列表的参数表，该运动量对于与类相对应的各个目录用作特征信息。然后，从该过程退出。

在如图10所示的步骤S46中，通过重写，把如上所述生成的、将运动量与最佳参数z相关联的参数表作为参数相关信息存储在参数数据库46中。

接着，参照如图36所示的流程图，详细描述在用户终端2(图4)的数据处理单元22被配置成如图31所示那样的情况下，管理服务器3(图9)的服务器信息提供单元47在如图10所示的步骤S47中执行的处理。

在步骤S201中，服务器信息提供单元47读取存储在参数数据库46中的参数表，并且把参数表供应给服务器信息发送单元48。然后，从该过程退出。

因此，在如图10所示的步骤S48中，不管从用户终端2发送的请求用户信息的内容是什么，都将存储在参数数据库46中的参数表包括在发送到用户终端2的服务器信息中。

在参数数据库46中的参数表中，通过参照图35所述的过程，与设置参数z时、作为输入数据供应的和经数据处理单元22处理的图像数据的运动量的平均值或模式相关联，登记通过各个用户操作画质调整旋钮13设置的参数z的平均值或模式等。因此，参数表中与运动量相关联的每个参数代表，当具有该运动量的图像数据被数据处理单元22处理时、数个用户通过操作画质调整旋钮13设置的参数的平均值或模式，并且已经接收到服务器信息的用户终端2利用参数表设置参数z。因此，在用户终端2上，无需用户操作画质调整旋钮13，就可以自动设置大量用户为每个运动量的图像数据设置的参数z，即最佳参数z。

图37显示了在如图4所示的数据处理单元22提高从广播接收单元21供应的图像数据的分辨率的情况下，数据处理单元22的另一个示范性配置。在该图中，与图31中的那些相对应的部分用相同标号表示，适当时下文将省略对它们的描述。更具体地说，如图37所示的数据处理单元22基本上与如图31所示的那个相同配置，不同之处在于，配备了内容检测单元141和参数选择单元143分别替代运动计算单元131和参数选择单元133。

在如图37所示的实施例中，例如，与如图31所示的情况类似，假设参数存储器98存储用于提高图像数据的分辨率的系数种子数据。

在如图37所示的数据处理单元22中，与如图31所示的情况类似，把用户操作画质调整旋钮13输入的参数z存储在参数存储器98中，并且预测单元95利用根据参数z生成的预测抽头w_n，按照等式(22)进行一阶线性预测计算，从而获得与作为输入数据供应的图像数据相比分辨率提高了的图像数据。

此外，在如图37所示的数据处理单元22中，获取诸如包括图像数据的节目的节目名之类、代表作为输入数据供应的图像数据的内容的内容信息，并且获取用于提高包括内容信息所代表的内容的图像数据的分辨率的最佳参数z。然后，把最佳参数z存储在参数存储器98中，并且预测单元95利用根据参数z生成的抽头系数w_n，按照等式(22)进行一阶线性预测计算，从而获得与作为输入数据供应的图像数据相比分辨率提高了的图像数据。

更具体地说，内容检测单元141检测代表作为输入数据供应的图像数据的内容的内容信息，并且把内容信息供应给参数选择单元143。更具体地说，例如，内容检测单元141访问正在提供电视广播的节目表的未示出的服务器，并且根据广播接收单元21(图4)接收的频道和时间和日期，检测作为输入数据供应的图像数据的内容信息。检测内容信息的方法不局限于此。

与如图31所示的运动计算单元131类似，内容检测单元141监视参数存储器98和参数表存储单元132，并且检测是否已经把参数z重新供应给参数存储器98和是否已经把参数表重新供应给参数表存储单元132。根据检测结果，内容检测单元141在要存储在参数存储器98中的参数z随作为输入数据供应的图像数据的内容信息而改变的自动模式与参数z不随内容信息而改变的手动模式之间切换。

当操作模式是自动模式时，参数选择单元143从参数表存储单元132中的参数表选择与从内容检测单元141供应的内容信息相关联的参数z。此外，参数选择单元143把所选的参数z供应给通过重写加以存储的参数存储器98。

在本实施例中，正如后面所述的那样，包括在管理服务器3提供的服务器信息中的、用作参数相关信息的参数表将内容信息与参数z相关联，并且参数表存储单元24存储参数表。

当数据处理单元22被配置成如图37所示那样时，如图4所示的信息提供单元27不获取作为输入数据供应的图像数据，而是获取图像数据的内容信息，并且用户信息生成单元31把作为状态信息的内容信息包括在用户信息中。因此，例如，当用户通过操作画质调整旋钮13设置参数z(把参数z存储在参数存储器98中)时，将设置参数z时输入到数据处理单元22的图像数据的内容信息作为状态信息包括在用户信息中。

接着，参照图38所示的流程图描述如图37所示的数据处理单元22执行的数据处理。

首先，在步骤S210中，内容检测单元141确定参数表是否已经从控制单元24(图4)供应到参数表存储单元132。如果在步骤S210中确定还没有供应参数表，过程转到步骤S211。在步骤S211中，内容检测单元141确定是否用户操作了画质调整旋钮31，已经把参数z从控制单元24供应到参数存储器98。

如果在步骤S211中确定还没有供应参数z，过程转到步骤S215。

另一方面，如果在步骤S211中确定已经供应了参数z，过程转到步骤S212，在步骤S212中，内容检测单元141把操作模式设置成手动模式。然后，过程转到步骤S219。如果已经把操作模式设置成手动模式，可以跳过步骤S212中的处理。

在步骤S219中，参数存储器98通过重写，存储在步骤210中确定为已经从控制单元24供应的参数z。

然后，过程依次转到步骤S220到S226，在步骤S220到S226中分别执行与如图24所示的步骤S143到S149中相同的处理。

因此，在操作模式是自动模式的情况下，当用户操作画质调整旋钮13重新输入参数z时，把操作模式设置成手动模式，并且预测单元95利用根据重新输入的参数z生成的抽头系数w_n，按照等式(22)进行一阶线性预测计算，从而获得与作为输入数据供应的图像数据相比分辨率提高了的图像数据。

如果在步骤S210中确定已经把参数表从控制单元24供应到参数表存储单元132，过程转到步骤S213。在步骤S213中，参数表存储单元132通过重写存储参数表。然后，过程转到步骤S214。

在步骤S214中，运动计算单元132把操作模式设置成自动模式。然后，过程转到步骤S215。因此，当从控制单元24已经供应了参数表时，把操作模式设置成自动模式。

如果操作模式已经被设置成自动模式，可以跳过步骤S214中的处理。

在步骤S215中，内容检测单元141确定操作模式是手动模式还是自动模式。

如果在步骤S215中确定操作模式是手动模式，过程转到步骤S216。在步骤S216中，与步骤S211类似，内容检测单元141确定是否用户操作了画质调整旋钮31，已经把参数z从控制单元24供应到参数存储器98。

如果在步骤S216中确定已经供应了参数z，也就是说，当用户操作画质调整旋钮31已经重新输入了参数z时，过程转到步骤S219。在步骤S219中，参数存储器98通过重写，存储在步骤S216中确定为从控制单元24已经供应的参数z。

然后，过程依次转到步骤S220到S226，在步骤S220到S226中分别执行与如图24所示的步骤S143到S149中相同的处理。

因此，在操作模式是手动模式的情况下，当用户操作画质调整旋钮13重新输入参数z时，预测单元95利用根据新参数z生成的抽头系数w_n，按照等式(22)进行一阶线性预测计算，从而获得与作为输入数据供应的图像数据相比分辨率提高了的图像数据。

如果在步骤S216中确定还没有供应参数z，过程依次转到步骤S220到S226，在步骤S220到S226中分别执行与如图24所示的步骤S143到S149中相同的处理。

因此，在操作模式是手动模式的情况下，当用户没有操作画质调整旋钮13时，预测单元95利用根据已经存储在参数存储器98中的抽头系数w_n，按照等式(22)进行一阶线性预测计算，从而获得与作为输入数据供应的图像数据相比分辨率提高了的图像数据。

如果在步骤S215中确定操作模式是自动模式，过程转到步骤S217。在步骤S217中，内容检测单元141检测作为输入数据供应给抽头提取单元91和92的图像数据的内容信息，并且把内容信息供应给参数选择单元143。

然后，过程转到步骤S218。在步骤S218中，参数选择单元143从存储在参数表存储单元132中的参数表中选择与与来自内容检测单元141的内容信息一致的内容信息相关联的参数z，并且把参数z供应给参数存储器98。然后，过程转到步骤S219。

在步骤S219中，参数存储器98通过重写，存储来自参数选择单元143的参数z。

然后，过程依次转到步骤S220到S226，在步骤S220到S226中分别执行与如图24所示的步骤S143到S149中相同的处理。

因此，在操作模式是自动模式的情况下，选择与作为输入数据供应的图像数据的内容信息相关联的参数z，并且预测单元95利用根据参数z生成的抽头系数w_n，按照等式(22)进行一阶线性预测计算，从而获得与作为输入数据供应的图像数据相比分辨率提高了的图像数据。

从如上所述的内容中可以看出，借助于如图37所示的数据处理单元22，当用户通过操作画质调整旋钮13已经输入参数z时，根据该参数z获得与作为输入数据供应的图像数据相比分辨率提高了的图像数据。另一方面，当用户通过操作请求按钮14已经从管理服务器3获得服务器信息时，从包括在服务器信息中的参数表中选择与作为输入数据供应的图像数据的内容信息相关联的参数z，并且根据所选的参数z获得与作为输入数据供应的图像数据相比分辨率提高了的图像数据。因此，使用户可以通过操作画质调整旋钮13，获得分辨率调整过的图像数据，并且还可以根据参数表获得按照作为输入数据供应的图像数据的内容信息调整分辨率的图像数据。

可选地，当用户操作远程命令器10(图2)的未示出的预定按钮时，可以在自动模式和手动模式之间切换。

接着，参照图39所示的流程图，详细描述在用户终端2(图4)的数据处理单元22被配置成如图37所示那样的情况下，管理服务器3(图9)的用户信息管理单元43在如图10所示的步骤S43中更新用户信息数据库44的处理。

首先，在步骤S231中，用户信息管理单元43在用户信息数据库44中搜索用作状态信息的内容信息的目录，该状态信息从控制单元42供应的提供用户信息中分离。

也就是说，当用户终端2的数据处理单元22被配置成如图37所示那样时，提供用户信息包括如参照图37所述的、用作状态信息的内容信息，并且在步骤S231中，从用户信息数据库44中搜索内容信息的目录。

然后，过程转到步骤S232。在步骤S232中，根据在步骤S231中的搜索结果，用户信息管理单元43确定在用户信息数据库44中是否已经登记(形成)了用作包括在提供用户信息中的状态信息的内容信息的目录。

如果在步骤S232中确定在用户信息数据库44中已经登记了用作包括在提供用户信息中的状态信息的内容信息的目录，过程转到步骤S233。在步骤S233中，用户信息管理单元43另外把提供用户信息中的参数和用作状态信息的内容信息登记在目录中。然后，从该过程退出。

另一方面，如果在步骤S232中确定在用户信息数据库44中还没有登记用作包括在提供用户信息中的状态信息的内容信息的目录，过程转到步骤S234。在步骤S234中，用户信息管理单元43创建包括在提供用户信息中的内容信息的目录，作为用户信息数据库44中的新存储区，并且把包括在提供用户信息中的参数和用作状态信息的内容信息登记在目录中。然后，从该过程退出。

根据如图39所示的、更新用户信息数据库44的处理，提供用户信息中的参数和用作状态信息的内容信息基于内容信息得到分类，由此被登记在用户信息数据库44中。

接着，参照如图40所示的流程图，详细描述在用户终端2(图4)的数据处理单元22被配置成如图37所示那样的情况下，管理服务器3(图9)的特征化单元45在如图10所示的步骤S45中执行的处理。

首先，在步骤S241中，特征化单元45从在用户信息数据库44中形成的目录当中，选择要处理的目标目录。然后，过程转到步骤S242。

在步骤S242中，特征化单元45选择作为特征信息(与特征信息相同)的、登记在目标目录中的内容信息。此外，特征化单元45计算，例如，登记在目标目录中的参数z的平均值或模式，并且将其作为最佳参数与用作特征信息的内容信息相关联。

然后，过程转到步骤S243，在步骤S243中，特征化单元45确定在用户信息数据库44中形成的所有目录是否作为目标目录都已经得到处理。

如果在步骤S243中确定在用户信息数据库44中形成的所有目录还没有作为目标目录都得到处理，过程返回到步骤S241。在步骤S241中，重新选择还没有被选作目标目录的目录之一，作为目标目录，然后重复相同过程。

另一方面，如果在步骤S243中确定在用户信息数据库44中形成的所有目录作为目标目录都已经得到处理，过程转到步骤S244。在步骤S244中，特征化单元45创建显示内容信息和与之相关联的参数z的列表的参数表，所述内容信息对于登记在用户信息数据库44中的各个目录用作特征信息。然后，从该过程退出。

在如图10所示的步骤S46中，通过重写，把如上所述创建的、将内容信息与其最佳参数相关联的参数表作为参数相关信息存储在参数数据库46中。

然后，与参照图36所述的情况类似，服务器信息提供单元47从参数数据库46中读取内容表，并且不管从用户终端2发送的请求用户信息的内容是什么，都由服务器信息发送单元48将它包括在发送到用户终端2的服务器信息中。

通过参照图40所述的处理，在参数数据库46中的参数表中，与设置参数z时作为输入数据供应的和经数据处理单元22处理的图像数据的内容信息相关联，登记各个用户操作画质调整旋钮13已经设置的参数z的平均值或模式等。因此，参数表中与内容信息相关联的每个参数代表大量用户通过操作画质调整旋钮13设置的参数的平均值或模式，并且已经接收到服务器信息的用户终端2利用参数表设置参数z。因此，在用户终端2上，无需用户操作画质调整旋钮13，就可以自动设置大量用户为相关内容信息所代表的内容的图像数据设置的参数z，即最佳参数z。

在如上所述的例子中，代表图像数据的内容的内容信息作为状态信息包括在提供用户信息中。可选地，例如，代表图像数据的类型(类目)的信息(例如，新闻节目、体育节目和电影节目等之间的差异)也可以作为状态信息包括在提供用户信息中。在那种情况下，在管理服务器3上，创建将类型与参数相关联的参数表。但是在那种情况下，内容检测单元141必须检测图像数据的内容的类型。

图41显示了根据本发明实施例的网络系统的示范性配置。在该图中，与图1所示的广播系统中的那些相对应的部分用相同的标号表示，并且适当时下文将省略对它们的描述。更具体地说，如图41所示的网络系统基本上被配置成与如图1所示的广播系统相同，不同之处在于，它不包括广播电台1，并且配备用户终端151₁到151₄来替代用户终端2₁到2₄。

与用户终端2₁到2₄类似，除了特别有必要将它们区分开之外，下文将用户终端151₁到151₄统称为用户终端151。

在如图41所示的网络系统中，与如图1所示的广播系统中的用户终端2和管理服务器3之间的情况类似，将用户信息从用户终端151供应到管理服务器3和把服务器信息从管理服务器3供应到用户终端151。

图42显示了如图41所示的用户终端151的示范性配置。在该图中，与图4所示的用户终端2的那些相对应的部分用相同的标号表示，并且适当时下文将省略对它们的描述。更具体地说，如图42所示的用户终端151基本上被配置成与如图4所示的用户终端2相同，不同之处在于，不配备广播接收单元21和输出单元23，并且控制单元24另外具有连接终端171和172。

如图4所示的用户终端2包括用作把图像数据提供给数据处理单元22的装置的广播接收单元21、和用作输出(显示)已经经过数据处理单元22处理的图像数据的装置的输出单元23。相反，如图42所示的用户终端151不包括把图像数据提供给数据处理单元22的装置和输出(显示)已经经过数据处理单元22处理的图像数据的装置，更改为可以从外部附加这些装置。

控制单元24的连接终端171用于与把图像数据提供给数据处理单元22的装置相连接。在如图42所示的实施例中，作为这样装置的例子，将DVD播放器161与连接终端171相连接。DVD播放器161包括用于解码记录在未示出的DVD上的MPEG(运动图像专家组)编码数据的MPEG解码器。DVD播放器161通过MPEG解码器162，解码从DVD回放的MPEG编码数据，并且通过连接终端171，把所得的图像数据供应给控制单元24。把从DVD播放器161供应到控制单元24的图像数据供应给信号处理单元22。

控制单元24的连接终端172用于与输出已经经过数据处理单元22处理的图像数据的装置相连接。在如图42所示的实施例中，作为这样装置的例子，将显示设备163与连接终端172相连接。数据处理单元22把其中经过处理的图像数据供应给控制单元24，而控制单元24通过连接终端172，把图像数据从数据处理单元22供应到显示设备163，而显示单元163显示如上所述供应的图像数据。

在如上所述配置的用户终端151上，DVD播放器161从DVD回放MPEG编码数据，而包括在其中的MPEG解码器162对该数据进行MPEG解码，从而使图像数据得到解码。DVD播放器161通过连接终端171把解码图像数据供应给控制单元24，而控制单元24把来自DVD播放器161的图像数据供应给数据处理单元22。数据处理单元22被配置成，例如，如图23所示那样。数据处理单元22根据设置在其中的参数，从控制单元24供应的图像数据中消除噪声，并且把结果供应给控制单元24。控制单元24通过连接终端172把来自数据处理单元22的图像数据供应给显示设备163。显示设备163显示来自控制单元24的图像数据。

尽管用户终端151的数据处理单元22被描述成如图23所示那样配置，可选地，数据处理单元22也可以被配置成如参照图11、图18、图31或图37所述的那样。

对于用户终端2和151，用户终端2中图像数据的处理路径经过广播接收单元21、数据处理单元22和输出单元23；而用户终端151中图像数据的处理路径经过DVD播放器161、控制单元24、数据处理单元22、控制单元24和显示设备163，不同之处在于经过控制单元24。但是，执行的处理基本上是相同的。

因此，在用户终端151上，对于与用户信息和服务器信息有关的处理，与用户终端2的情况类似，执行参照图5所述的处理。

首先，参照如图43A和43B所示的流程图，详细描述如图42所示的用户终端151在如图5所示的步骤S6和S10中执行的信息收集处理。

在步骤S 10中执行的收集处理中，在要提供用户信息的情况下，参照图43A，首先在步骤S251中，信息提供单元27(图42)读取已经设置在数据处理单元22(图23)的参数存储器98中的参数。然后，过程转到步骤S252。

在步骤S252中，信息提供单元27通过控制单元24，从DVD播放器161获取当前正输入数据处理单元22中的帧的图像数据，作为状态信息。此外，在步骤S252中，信息提供单元27获取DVD播放器161正在回放的图像数据的内容信息和有关与连接终端171和172连接的外部设备的连接设备信息。

信息提供单元27从，例如DVD播放器161正在回放的DVD中获取内容信息。此外，信息提供单元27从与连接终端171连接的DVD播放器161和与连接终端172连接的显示设备163获取连接设备信息。

连接设备信息可以是，例如，与连接终端171或连接终端172连接的外部设备(例如，DVD播放器、MD(小型盘)(商标)播放器、或CD(光盘)播放器)的类型、制造者或配置。

更具体地说，例如，对于如图42所示与连接终端171相连接的DVD播放器161，获得的连接设备信息包括：指示它是DVD播放器、它的制造者、和MPEG解码器162或包括在DVD播放器161中未示出的信号处理电路的制造者的信息。此外，例如，对于如图42所示与连接终端172相连接的显示设备163，获得的连接设备信息包括：指示它是显示设备、它的制造者、和显示设备162(例如，CRT直视管(direct view tube)、液晶板、PDP(等离子显示板)或投影仪)的类型的信息。对于显示设备163，此外例如，如果它的类型是投影仪，那么，可以获得指示投影仪是正投影仪还是背投影仪，和显示设备应用CRT、液晶还是DLP(数字光处理)的信息，作为连接设备信息。

然后，过程转到步骤S253，在步骤S253中，信息提供单元27从存储器25(图42)读取用户ID。然后，从该过程退出。

在如图5所示的步骤S11中，把提供标志附加在如上所述收集的用户ID、参数、用作状态信息的图像数据、内容信息和连接设备信息上，从而生成用户信息。

在步骤S6中执行的收集处理中，在要请求服务器信息的情况下，参照图43B，首先在步骤S261中，与如图43A所示的步骤S252类似，信息请求单元28(图42)获取当前正输入数据处理单元22的帧的图像数据，作为状态信息，并且还获取图像数据的内容信息和连接设备信息，作为状态信息。然后，过程转到步骤S262。

在步骤S262中，信息请求单元28从存储器25(图42)读取用户ID。然后，从该过程退出。

在如图5所示的步骤S7中，把请求标志附加在如上所述收集的用户ID、用作状态信息的图像数据、内容信息和连接设备信息上，从而生成用户信息。

如图41所示的管理服务器3基本上执行与如图10所示的流程图中相同的处理，如关于图1所示的管理服务器3所述地。

现在，参照如图44所示的流程图，详细描述管理服务器3(图42)的用户信息管理单元43在如图10所示的步骤S43中，为被配置成如图42所示那样的用户终端151更新用户信息数据库44的处理。

首先，在步骤S271中，用户信息管理单元73从用户信息数据库44搜索包括在从控制单元42供应的提供用户信息的状态信息中的内容信息的目录。

也就是说，状态信息包括参照图43A和43B所述的内容信息，而用户信息管理单元43搜索已经为包括在从控制单元42供应的提供用户信息的状态信息中的内容信息创建的目录。

然后，过程转到步骤S272。在步骤S272中，根据在步骤S271中的搜索结果，用户信息管理单元43确定在用户信息数据库44中是否已经登记了包括在从控制单元42供应的提供用户信息的状态信息中的内容信息的目录。

如果在步骤S272中确定在用户信息数据库44中已经登记了包括在提供用户信息的状态信息中的内容信息的目录，过程转到步骤S273。在步骤S273中，用户信息管理单元43另外在目录中登记包括在提供用户信息中的参数、用作状态信息的图像数据、内容信息和连接设备信息。然后，从该过程退出。

另一方面，如果在步骤S272中确定在用户信息数据库44中还没有登记包括在提供用户信息的状态信息中的内容信息的目录，过程转到步骤S274。在步骤S274中，用户信息管理单元43创建包括在提供用户信息的状态信息中的内容信息的目录，作为用户信息数据库44中的新存储区，并且在目录中登记包括在提供用户信息中的参数、用作状态信息的图像数据、内容信息和连接设备信息。然后，从该过程退出。

因此，根据如图44所示的、更新用户信息数据库44的处理，用户信息中的参数和状态信息基于包括在状态信息中的内容信息所代表的内容得到分类，由此被登记在用户信息数据库44中。

接着，参照如图45所示的流程图，描述管理服务器3(图9)的特征化单元45在如图10所示的步骤S45中，为配置成如图42所示那样的用户终端151执行的处理。

首先，在步骤S281中，特征化单元45获取存储在用户信息数据库44的每个目录中的图像数据的真值。

更具体地说，在用户终端151(图42)上，处理DVD播放器161从DVD中回放的图像数据，并且在DVD播放器161的回放处理过程(包括MPEG解码器162的解码处理过程)中把噪声(或失真)叠加在图像数据上。在用户信息数据库44中，根据内容信息所代表的内容分类和由此存储如上所述噪声叠加在上面的图像数据。在本实施例中，由于将图像数据的内容信息与图像数据一起存储在用户信息数据库44中，可以根据内容信息识别存储在用户信息数据库44中的图像数据。

因此，在步骤S281中，特征化单元45根据内容信息，识别与内容信息一起存储在用户信息数据库44中的图像数据，并且从，例如未示出的内容分发公司的服务器中获取识别的图像数据的真值。

在步骤S281中，可选地，例如，可以在管理服务器3上以图像数据库的形式积累记录在各种DVD上的图像数据，从而从图像数据库中获得存储在用户信息数据库44中的图像数据的真值。

此外，例如，通过如关于图15所示的步骤S91所述的那样，计算同一情景的图像数据的平均值，可以获得图像数据的真值。

当在步骤S281中已经获得图像数据的真值时，过程转到步骤S282。在步骤S282中，特征化单元45利用图像数据的真值，计算叠加在登记在用户信息数据库44中的每组图像数据上的噪声量。

更具体地说，特征化单元45读取登记在用户信息数据库44中的每组图像数据，并且从中减去图像数据的真值，从而得出图像数据的噪声量。

在步骤S282中已经获得图像数据的噪声量之后，过程转到步骤S283。在步骤S283中，特征化单元45把作为特征信息的连接设备信息用作状态信息，导出图像数据的噪声量与每组连接设备信息的参数之间的关系，所述特征信息刻划连接设备信息与之相关联的参数。每组连接设备信息的噪声量与参数之间的关系代表由外部连接设备相似的每个用户设置成最佳参数的值，所述最佳参数用于一定噪声量叠加在上面的图像数据。

然后，过程转到步骤S284。在步骤S284中，特征化单元45统计处理每组连接设备信息的噪声量与参数之间的关系，从而为用作特征信息的每组连接设备信息获得每个噪声量的最佳参数。然后，从该过程退出。

更具体地说，例如，特征化单元45把预定范围的噪声量划分成成数个类，并且假设属于同一类的噪声量具有相同的噪声量，计算与具有属于同一类的噪声量的图像数据一起从用户终端151发送的参数的平均值或模式。此外，特征化单元45将作为每一类的代表值(例如，每一类的平均值、最小值或最大值)的噪声量与已经为属于该类的噪声量计算的参数的平均值或模式相关联。

可选地，例如，特征化单元45把预定范围的参数划分成数个类，并且假设属于同一类的参数为相同的参数，计算从图像数据计算的噪声量的平均值或模式，该图像数据与属于同一类的参数一起从用户终端151发送。此外，特征化单元45将用作每一类的代表值(例如，每一类的平均值、最小值或最大值)的参数与为属于该类的参数已经计算的噪声量的平均值或模式相关联。

在如图10所示的步骤S46中，通过重写把为每组连接设备信息相互关联的数组噪声量和参数(参数相关信息)存储在参数数据库46中。即，在此情形，参数数据库46存储数组噪声量和参数，如根据连接设备信息分类那样存储。

接着，参照图46所示的流程图，详细描述管理服务器3(图42)的服务器信息提供单元47在步骤S47中，为被配置成如图42所示那样的用户终端151执行的处理。

首先，在步骤S291中，与如图45所示的步骤S281类似，服务器信息提供单元47获取包括在请求用户信息(请求标志指示1的、请求服务器信息的用户信息)的状态信息中的图像数据的真值。然后，过程转到步骤S292。

在步骤S292中，与如图45所示的步骤S282类似，服务器信息提供单元47利用在步骤S291中获得的真值，计算包括在请求用户信息的状态信息中的图像数据的噪声量。然后，过程转到步骤S293。

在步骤S293中，服务器信息提供单元47在参数数据库46中搜索与连接设备信息相关联分类的参数和数组噪声量，所述连接设备信息完全或部分与包括在请求用户信息的状态信息中的连接设备信息匹配，并且，进一步为与最接近在步骤S292中计算的噪声量的噪声量相关联的参数搜索数组噪声量和参数。然后，服务器信息提供单元47从参数数据库46中读取参数，并且把参数供应给服务器信息发送单元48。然后，从该过程退出。

因此，在如图10所示的步骤S48中，与至少部分与包括在从用户终端151发送的请求用户信息中的连接设备信息匹配的连接设备信息相关联而分类的参数、和与最接近包括在请求用户信息中的图像数据的噪声量的噪声量相关联的参数，作为对用户终端151的最佳参数发送。

正如参照图45所述的那样，在参数数据库46中，例如，按照根据连接设备信息分类，登记着通过各个用户操作画质调整旋钮13设置的参数的平均值或模式等。因此，通过图46所示的处理从参数数据库46中选择的参数代表大量用户通过操作画质调整旋钮13已经设置的参数的平均值或模式，所述大量用户正在使用至少部分与已经请求了服务器信息的用户终端151一致的外部设备、并且正在观看其噪声量与用户终端151正在接收的图像数据的噪声量接近的图像数据。把包括参数的平均值或模式的服务器信息提供给为了请求服务器信息而已经发送了用户信息的用户终端151。正如参照图5所述的那样，在已经接收了服务器信息的用户终端151上，设置了包括在服务器信息中的参数，即，大量用户在类似的噪声环境下利用相同外部设备已经设置的参数的平均值或模式。由此，无需用户操作画质调整旋钮13，就可以自动设置大量用户在类似的噪声环境下利用相同外部设备已经设置的参数，即，最佳参数。

与如图42所示的用户终端151交换用户信息和服务器信息的管理服务器3(图9)的特征化单元45可以执行如图47中的流程图所示的处理，而不是如图45中的流程图所示的处理。

更具体地说，在那种情况下，首先，在步骤S301中，特征化单元45把作为特征信息登记在用户信息数据库44中的连接设备信息用作状态信息，该特征信息刻划连接设备信息与之相关联的参数，导出每组连接设备信息与参数之间的关系。连接设备信息与参数之间的关系代表由外部连接设备相似的各个用户设置成图像数据的最佳参数的值。

然后，过程转到步骤S302。在步骤S302中，特征化单元45统计处理在步骤S301中导出的连接设备信息与参数之间的关系，从而为用作特征信息的每组连接设备信息获得最佳参数。然后，从该过程退出。

也就是说，例如，特征化单元45计算与相同连接设备信息相关联的参数的平均值或模式，并且将其与连接设备信息相关联。

在如图10所示的步骤S46中，通过重写把如上所述相互关联的数组连接设备信息和参数(参数相关信息)存储在参数数据库46中。也就是说，在这种情况下，把数组连接设备信息和参数存储在参数数据库46中。

当在如图10所示的步骤S45中执行如图47中的流程图所示的处理时，在如图10所示的步骤S47中执行如图48中的流程图所示的处理，而不是如图46中的流程图所示的处理。

更具体地说，在步骤S301中，服务器信息提供单元47搜索连接设备信息相关联的参数，该连接设备信息完全或部分匹配包括在从控制单元42(图9)供应的请求用户信息的状态信息中的连接设备信息。然后，服务器信息提供单元47从参数数据库46读取参数，并且把它供应给服务器信息发送单元48。然后，从该过程退出。

因此，在如图10所示的步骤S48中，发送与连接设备信息相关联的参数，作为对用户终端151的最佳参数，该连接设备信息至少部分与包括在从用户终端151发送的请求用户信息中的连接设备信息匹配。

正如参照图45所述的那样，在参数数据库46中，例如，按照根据连接设备信息分类，登记着通过各个用户操作画质调整旋钮13已经设置的参数的平均值或模式等。因此，通过图46所示的处理从参数数据库46选择的参数，代表大量用户通过操作画质调整旋钮13已经设置的参数的平均值或模式，所述大量用户正在使用至少部分与已经请求了服务器信息的用户终端151一致的外部设备。把包括参数的平均值或模式的服务器信息提供给为了请求服务器信息而已经发送了用户信息的用户终端151。正如参照图5所述的那样，在已经接收了服务器信息的用户终端151上，设置了包括在服务器信息中的参数，即，大量用户利用相同外部设备已经设置的参数的平均值或模式。由此，无需用户操作画质调整旋钮13，就可以自动设置大量用户利用相同外部设备已经设置的参数，即最佳参数。

更具体地说，例如，对于与如图42所示的用户终端151相连接的DVD播放器161和包括在DVD播放器161中的MPEG解码器162，例如，在DVD播放器161中执行的信号处理和MPEG解码器162输出的图像数据的失真程度往往因制造者而异。因此，为了通过数据处理单元22获得高质量图像数据，必须根据DVD播放器161或MPEG解码器162的每个制造者来设置参数。

因此，如上所述，管理服务器3把外部设备相同的大量用户已经设置的参数的平均值等提供给使用相同外部设备的其他用户。由此，使其他用户无需他们自己通过操作画质调整旋钮13来设置参数，就可以获得高质量图像数据。

在那种情况下，用户信息的状态信息无需包括图像数据。此外，管理服务器3无需获取图像数据的真值或获取图像数据的噪声量。

如上所述的系列处理既可以由硬件来执行，也可以由软件来执行。当系列处理由软件来执行时，把构成软件的程序安装在，例如通用计算机上。

图49显示了把执行如上所述的系列处理的程序安装在上面的、基于本实施例的计算机的示范性配置。

可以把程序事先记录在用作包括在计算机中的记录媒体的硬盘205或ROM 203上。

可选地，可以把程序临时或永久地存储(记录)在诸如软盘、CD-ROM(只读光盘存储器)、MO(磁光)盘、DVD(数字多功能盘)、磁盘或半导体存储器之类的可移动(removable)记录媒体211上。像这样的可移动记录媒体211可以所谓包软件(package software)的形式提供。

除了如上所述把程序从可移动记录媒体211安装到计算机上之外，也可以通过用于数字卫星广播的人造卫星将程序从下载端无线传送到计算机，或者，通过诸如LAN(局域网)或因特网之类的网格从下载端有线传送，从而，使计算机可以在通信单元208中接收传送的程序并且将程序安装在包括在计算机内的硬盘205上。

计算机包括CPU(中央处理单元)202。CPU 202通过总线201与输入/输出接口210相连接。当用户操作包括键盘、鼠标和麦克风的输入单元207，通过输入/输出接口210把命令输入CPU 202时，CPU 202根据命令存储存储在ROM(只读存储器)203中的程序。可选地，CPU 202把存储在硬盘205中的程序、从卫星或网络传送、通过通信单元208接收和安装在硬盘205上的程序、或从装载在驱动器209中的可移动记录媒体211中读取和安装在硬盘205上的程序，装载到RAM(随机存取存储器)204中并且执行。因此，CPU 202执行基于如上所述的流程图的处理，或通过如上所述的方块图中的配置执行的处理。按需要，处理结果从，例如包括LCD(液晶显示器)和扬声器的输出单元206输出，从通信单元208发送出去，或通过输入/输出接口210记录在硬盘205上。

在本说明书中，定义使计算机执行各种处理的程序的处理步骤，不必以流程图所示的顺序依次执行，还包括并行或分立执行的处理(例如，并行处理或利用对象的处理)。

此外，程序可以由单个计算机来执行，也可以通过利用数个计算机的分布式处理来执行。此外，可以把程序传送到由远程计算机执行的地方。

尽管上文从处理图像数据的角度进行了描述，但是，可选地，本发明也可应用于例如音频数据的处理。更具体地，例如，在图42所示的实施例中，可以这样配置：用回放音乐的CD播放器取代DVD播放器161与连接终端171相连接，并且用扬声器取代显示设备163与连接终端172相连接。

工业可应用性

按照本发明的第一数据处理设备、数据处理方法和程序，根据预定参数处理输入数据，并且按照输入参数时操作的操作装置的操作设置参数。此外，把用户信息提供给统计处理用户信息的服务器设备，用户信息至少包括已经设置的参数和指示已经使用参数的状态的状态信息，并且从服务器设备获取设置参数的服务器信息。此外，按照服务器信息设置关于参数的信息。由此，适当处理输入数据的参数可以由用户来设置，而且无需用户进行这样的设置，也可以自动设置适当处理输入数据的参数。

按照本发明的第二数据处理设备、数据处理方法和程序，从数个用户终端获取用户信息，用户信息至少包括用在根据参数处理输入数据的用户终端上的预定参数，而且包括指示在用户终端上使用参数的状态的状态信息。此外，从包括在用户信息中的状态信息中检测特征信息，并且将关于参数的信息与每组特征信息相关联。此外，把至少包括关联特征信息的关于参数的信息的服务器信息提供给用户终端。由此，把使输入数据可以得到适当处理的参数提供给用户终端。

按照本发明的数据处理系统，在数个用户终端的每一个、数据处理方法和程序上，根据预定参数处理输入数据，并且按照输入参数时操作的操作装置的操作设置参数。此外，把用户信息提供给统计处理用户信息的服务器设备，用户信息至少包括已经设置的参数和指示已经使用参数的状态的状态信息。此外，从服务器设备荻取设置参数的服务器信息，并且按照服务器信息设置关于参数的信息。在服务器设备中，从数个用户终端获取用户信息。此外，从包括在用户信息中的状态信息检测特征信息，并且将每组特征信息与关于参数的信息相关联。此外，把至少包括与特征信息相关联的关于参数的信息的服务器信息提供给用户终端。由此，把使输入数据可以得到适当处理的参数提供给每个用户终端。此外，在用户终端的每一个上，无需用户设置参数，就可以自动设置使输入数据可以得到适当处理的参数。

Claims (36)

1.一种数据处理设备，包括：

数据处理装置，用于根据预定参数处理输入数据；

第一设置装置，用于按照输入所述参数时操作的操作装置的操作，设置所述数据处理装置使用的所述参数；

用户信息提供装置，用于把用户信息提供给统计处理所述用户信息的服务器设备，所述用户信息至少包括所述第一设置装置已经设置的所述参数和从中检测特征信息的状态信息，所述参数根据所述特征信息来刻划；

服务器信息获取装置，用于获取设置所述参数的服务器信息，所述服务器信息是从所述服务器设备提供的并且至少包括与从所述状态信息检测的特征信息相关联的关于所述参数的信息；以及

第二设置装置，用于按照所述服务器信息设置关于所述数据处理装置使用的所述参数的信息。

2.根据权利要求1所述的数据处理设备，

其中，所述数据处理装置包括：

加权装置，用于利用预定权重，加权所述输入数据和通过处理所述输入数据获得的输出数据；以及

相加装置，用于把所述加权输入数据和所述输出数据相加在一起并且输出和值，作为与所述输入数据相对应的输出数据；

其中，所述第一和第二设置装置为所述输入数据和所述输出数据设置代表所述预定权重的参数。

3.根据权利要求2所述的数据处理设备，

其中，所述用户信息提供装置把包括代表所述预定权重的所述参数的所述用户信息提供给所述服务器设备。

4.根据权利要求1所述的数据处理设备，

其中，所述数据处理装置包括：

加权装置，用于利用预定权重加权所述输入数据和通过处理所述输入数据获得的输出数据；

相加装置，用于把所述加权输入数据和所述输出数据相加在一起并且输出和值，作为与所述输入数据相对应的输出数据；

权重计算装置，用于计算用于加权所述输入数据和所述输出数据的权重；

修正装置，用于根据由所述第二设置装置设置的所述信息，修正所述权重计算装置计算的所述权重；和

选择装置，用于选择与所述第一设置装置设置的所述参数相关联的权重或已经经过所述修正装置修正的所述权重，并且把所选的权重供应给所述加权装置。

5.根据权利要求4所述的数据处理设备，

其中，所述用户信息提供装置把包括与所述第一设置装置设置的所述参数相关联的所述权重和经过所述权重计算装置计算的所述权重的所述用户信息提供给所述服务器设备。

6.根据权利要求1所述的数据处理设备，

其中，所述数据处理装置包括：

预测抽头提取装置，用于为了对通过处理所述输入数据获得的输出数据当中正在被考虑的目标输出数据进行预定预测计算，提取用作预测抽头的所述输入数据；

预测装置，用于利用所述目标输出数据的所述预测抽头和预定抽头系数来计算所述目标输出数据的预测值，从而进行所述预定预测计算；以及

抽头系数生成单元，用于根据所述第一设置装置设置的所述参数或所述第二设置装置设置的所述信息，生成所述预定抽头系数。

7.根据权利要求6所述的数据处理设备，

其中，所述用户信息提供装置把包括所述第一设置装置设置的所述参数的所述用户信息提供给所述服务器设备。

8.根据权利要求6所述的数据处理设备，

其中，所述数据处理装置包括：

类抽头提取装置，用于为了把所述目标输出数据分类成数个类之一，提取用作类抽头的所述输入数据；以及

分类装置，用于根据所述类抽头进行分类和输出所述目标输出数据的类；

其中，所述抽头系数生成装置利用每个所述类的系数种子数据，生成每个类的抽头系数，

并且其中，所述预测装置利用有关所述目标输出数据的预测抽头和有关所述目标输出数据的所述类的抽头系数，进行所述预定预测计算。

9.根据权利要求8所述的数据处理设备，

其中，所述系数种子数据通过如下方式获得：

从在学习过程中作为学生的学生数据中提取在学习过程中作为教师的教师数据当中正在考虑的目标教师数据的所述预测抽头；以及

进行学习，以便使利用所述预测抽头和所述抽头系数进行所述预定预测计算获得的、所述目标教师数据的预测值的统计误差达到最小。

10.根据权利要求1所述的数据处理设备，

其中，所述状态信息是允许计算所述第一设置装置设置所述参数时输入的数据的噪声量的信息。

11.根据权利要求10所述的数据处理设备，

其中，所述状态信息是所述第一设置装置设置所述参数时输入的至少部分所述数据。

12.根据权利要求1所述的数据处理设备，

其中，所述输入数据是图像数据，

并且其中，所述状态信息是允许计算所述图像数据的运动量的信息。

13.根据权利要求12所述的数据处理设备，

其中，所述状态信息是在所述第一设置装置设置所述参数的时候、至少部分所述图像数据。

14.根据权利要求1所述的数据处理设备，

其中，所述状态信息是指示所述输入数据的内容或类型的信息。

15.根据权利要求1所述的数据处理设备，

其中，所述数据处理装置处理从用于供应所述输入数据的供应装置供应的所述输入数据。

16.根据权利要求15所述的数据处理设备，

其中，所述供应装置是用于接收所述输入数据和把所述输入数据供应给所述数据处理装置的接收装置，或用于从所述输入数据记录在上面的记录媒体中回放所述输入数据和把所述输入数据供应给所述数据处理装置的回放装置。

17.根据权利要求16所述的数据处理设备，

其中，所述状态信息是与所述回放装置有关的信息。

18.根据权利要求1所述的数据处理设备，

其中，所述状态信息是与用于输出已经经过所述数据处理装置处理的所述输入数据的输出装置有关的信息。

19.一种数据处理方法，包括：

数据处理步骤，用于根据预定参数处理输入数据；

第一设置步骤，用于按照输入所述参数时操作的操作装置的操作，设置在所述数据处理步骤中使用的所述参数；

用户信息提供步骤，用于把用户信息提供给统计处理所述用户信息的服务器设备，所述用户信息至少包括在所述第一设置步骤中已经设置的所述参数、和从中检测特征信息的状态信息，所述参数根据所述特征信息来刻划；

服务器信息获取步骤，用于获取设置所述参数的服务器信息，所述服务器信息是从所述服务器设备提供的并且至少包括与从所述状态信息检测的特征信息相关联的关于所述参数的信息；以及

第二设置步骤，用于按照所述服务器信息设置关于在所述数据处理步骤中使用的所述参数的信息。

20.一种数据处理设备，包括：

用户信息获取装置，用于从数个用户终端获取用户信息，所述用户信息至少包括在根据参数处理输入数据的用户终端上使用的预定参数，并且包括从中检测特征信息的状态信息，所述参数根据所述特征信息来刻划；

特征检测装置，用于从包括在所述用户信息中的所述状态信息检测特征信息和将关于所述参数的信息与每组特征信息相关联；以及

服务器信息提供装置，用于把至少包括与所述特征信息相关联的关于所述参数的所述信息的服务器信息提供给所述用户终端。

21.根据权利要求20所述的数据处理设备，

其中，所述特征检测装置从所述状态信息获取所述输入数据的噪声量，作为所述特征信息。

22.根据权利要求21所述的数据处理设备，

其中，所述状态信息是至少部分所述输入数据，

并且其中，所述特征检测装置包括：

真值获取装置，用于获取所述输入数据的真值；以及

噪声量计算装置，用于从用作状态信息的所述至少部分所述输入数据和所述输入数据的所述真值计算所述输入数据的噪声量。

23.根据权利要求22所述的数据处理设备，

其中，所述真值获取装置通过将用作从数个用户终端获得的所述状态信息的至少部分所述相同输入数据相加在一起，获取所述输入数据的真值。

24.根据权利要求20所述的数据处理设备，

其中，所述输入数据是图像数据，

并且其中，所述特征检测装置从所述状态信息获取所述图像数据的运动量，作为所述特征信息。

25.根据权利要求24所述的数据处理设备，

其中，所述状态信息是至少部分所述图像数据，

并且其中，所述特征检测装置从所述至少部分所述图像数据获取运动量。

26.根据权利要求20所述的数据处理设备，

其中，所述特征检测装置从所述状态信息获取所述输入数据的内容或类型。

27.根据权利要求20所述的数据处理设备，

其中，所述特征检测装置从所述状态信息获取用于识别在所述用户终端上正在回放所述输入数据的回放装置的识别信息。

28.根据权利要求20所述的数据处理设备，

其中，所述特征检测装置从所述状态信息获取用于识别在所述用户终端上输出处理所述输入数据的结果的输出装置的识别信息。

29.根据权利要求20所述的数据处理设备，

其中，所述特征检测装置获取与从其已经生成所述相同特征信息的所述状态信息一起、包括在所述用户信息中的所述参数的平均值或模式，并且将该平均值或模式同与关于所述参数的所述信息相同的所述特征信息相关联。

30.根据权利要求20所述的数据处理设备，

其中，所述特征检测装置获取从所述状态信息获取的所述特征信息的平均值或模式，所述状态信息与相同的参数值一起、包括在所述用户信息中，并且将所述特征信息的所述平均值或模式与作为关于所述参数的信息的所述相同的参数值相关联。

31.根据权利要求20所述的数据处理设备，

其中，所述用户信息包括：第一参数，是由用户终端的用户输入的参数；以及第二参数，是在所述用户终端上获得的所述参数；

并且其中，所述特征检测装置统计处理与从其已经生成所述相同特征信息的所述状态信息一起、包括在所述用户信息中的所述第一和第二参数，从而获得代表使所述第一和第二参数彼此相关的相关表达式的信息，并且，将代表所述相关表达式的所述信息同与有关所述参数的所述信息相同的所述特征信息相关联。

32.根据权利要求20所述的数据处理设备，

其中，所述服务器信息提供装置响应来自所述用户终端的请求，提供所述服务器信息。

33.根据权利要求32所述的数据处理设备，

其中，所述服务器信息提供装置把包括有关所述参数的所述信息的所述服务器信息提供给所述用户终端，其中，所述参数与从包括在来自所述用户终端的所述用户信息中的所述状态信息获得的所述特征信息相关联。

34.根据权利要求20所述的数据处理设备，

还包括计费装置，用于对获得的所述用户信息或提供的所述服务器信息进行计费。

35.一种数据处理方法，包括：

用户信息获取步骤，用于从数个用户终端获取用户信息，所述用户信息至少包括在根据所述参数处理输入数据的用户终端上使用的预定参数，并且包括从中检测特征信息的状态信息，所述参数根据所述特征信息来刻划；

特征检测步骤，用于从包括在所述用户信息中的所述状态信息检测特征信息和将关于所述参数的信息与每组特征信息相关联；以及

服务器信息提供步骤，用于把至少包括与所述特征信息相关联的关于所述参数的所述信息的服务器信息提供给所述用户终端。

36.一种包括数个用户终端和一个服务器设备的数据处理系统，

所述数个用户终端的每一个都包括：

数据处理装置，用于根据预定参数处理输入数据；

第一设置装置，用于按照输入所述参数时操作的操作装置的操作，设置所述数据处理装置使用的所述参数；

用户信息提供装置，用于把用户信息提供给统计处理所述用户信息的服务器设备，所述用户信息至少包括所述第一设置装置已经设置的所述参数和从中检测特征信息的状态信息，所述参数根据所述特征信息来刻划；

服务器信息获取装置，用于获取设置所述参数的服务器信息，所述服务器信息是从所述服务器设备提供的并且至少包括与从所述状态信息检测的特征信息相关联的关于所述参数的信息；以及

第二设置装置，用于按照所述服务器信息设置关于所述数据处理装置使用的所述参数的信息；

而所述服务器设备包括：

用户信息获取装置，用于从所述数个用户终端获取所述用户信息；

特征检测装置，用于从包括在所述用户信息中的所述状态信息检测特征信息和将关于所述参数的所述信息与每组特征信息相关联；以及

服务器信息提供装置，用于把至少包括与所述特征信息相关联的关于所述参数的所述信息的服务器信息提供给所述用户终端。

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