JP4862668B2 - 画像処理装置および画像処理方法、並びにプログラム - Google Patents

Description

本発明は、画像処理装置および画像処理方法、並びにプログラムに関し、特に、ユーザの嗜好に、より合致した画像を出力することができるようにした画像処理装置および画像処理方法、並びにプログラムに関する。

従来、例えば、テレビジョン放送信号を受信するチューナや、DVD（Digital Versatile Disc）プレーヤなどの外部機器から画像が供給され、その画像に画像処理を施して、CRT(Cathode Ray Tube)やLCD(Liquid Crystal Display)などの表示装置に画像を供給する画像処理装置がある。

このような画像処理装置では、外部機器から画像処理装置に入力される画像である入力画像に対して、例えば、画像のノイズを除去する処理や、画像の解像度を変換する処理などの画像処理が施される。また、画像処理装置には、例えば、画像のノイズを除去する度合いや、画像の解像度などを設定する設定値が、ユーザの操作に応じて入力されており、画像処理装置は、その設定値に基づき、画像処理を行う。

そして、画像処理装置は、画像処理を施した結果得られる画像である出力画像を、表示装置に出力して表示させる。ここで、例えば、ユーザが、表示装置に表示される出力画像を見ながら、ユーザ自身の好みに応じた画像となるように設定値を入力することで、画像処理装置は、ユーザの嗜好に合致した出力画像を出力するように、画像処理を行うことができる。

ところで、画像処理装置には、例えば、平坦な部分が多い画像や、エッジ部分が多い画像など、特徴がそれぞれ異なる入力画像が供給される。そして、画像処理装置では、特徴がそれぞれ異なる入力画像に対して、画像処理に用いられる設定値が所定の量だけ変更されたとき、それぞれの入力画像に対応する出力画像の視覚的な変化は異なるものとなる。

即ち、例えば、平坦な部分が多い入力画像に対する画像処理において、ある一定の量だけ設定値が変更されたことによる出力画像の視覚的な変化と、エッジ部分が多い入力画像に対する画像処理において、同一の量だけ設定値が変更されたことによる出力画像の視覚的な変化とは、それぞれ異なるものとなる。

図１を参照して、特徴の異なる入力画像に対する画像処理において、所定の量の設定値の変更に対する出力画像の視覚的な変化の差について説明する。なお、図１では、平坦な部分が多い入力画像Ａと、エッジ部分が多い入力画像Ｂとに対してノイズを除去する画像処理が行われる場合について説明する。

図１の上側に示すように、平坦な部分が多い入力画像Ａに対するノイズを除去する画像処理において、設定値であるノイズ除去度値が０から５０に変更されたとき、ノイズ除去度値０で画像処理を施した結果得られる出力画像と、ノイズ除去度値５０で画像処理を施した結果得られる出力画像との視覚的な変化を視覚的変化αとする。一方、図１の下側に示すように、エッジ部分が多い入力画像Ｂに対するノイズを除去する画像処理において、設定値であるノイズ除去度値が０から５０に変更されたとき、ノイズ除去度値０で画像処理を施した結果得られる出力画像と、ノイズ除去度値５０で画像処理を施した結果得られる出力画像との視覚的な変化を視覚的変化βとする。

ここで、一般的に、エッジ部分が多い画像に対するノイズを除去する画像処理では、画像に含まれるエッジ部分の成分も除去されてしまうため、大きなノイズ除去度値で画像処理を施した結果得られる画像では、エッジが目立たなくなってしまい、その結果、画像処理による視覚的な変化が大きくなる。

即ち、平坦な部分が多い入力画像Ａと、エッジ部分が多い入力画像Ｂとに対するノイズを除去する画像処理において、どちらの処理においても、設定値であるノイズ除去度値が０から５０に変更されたとしても、視覚的変化αよりも視覚的変化βが大きくなる。

このように、特徴の異なる入力画像に対する画像処理において、設定値の変更に対する出力画像の視覚的な変化が異なる場合があった。

ところで、例えば、画像処理装置には、ユーザにより入力された設定値の変更履歴を蓄積し、この変更履歴を画像処理に反映させることで、ユーザの嗜好に、より合致した出力画像を出力することもできるものがある。

特許文献１には、ユーザにより入力された設定値の変更履歴を蓄積し、最終的な設定値と変更履歴とに基づいて、入力画像に対して画像処理を施す装置が開示されている。

また、特許文献２には、ユーザにより入力された設定値であるノイズ除去度値と、ノイズ除去度値が入力されたときの入力画像のノイズ量とを対応付けたデータを蓄積し、それらのデータに基づいて、入力画像のノイズを除去する画像処理を施す装置が開示されている。

特開２００５−９４１５４号公報 特開２００６−２１１２５５号公報

しかしながら、図１を参照して説明したように、特徴の異なる入力画像に対する画像処理において、設定値の変更に対する出力画像の視覚的な変化が異なるため、例えば、設定値の変更履歴を画像処理に反映させて画像処理を行ったとしても、ユーザの嗜好に合致した出力画像を出力することは困難であった。

本発明は、このような状況に鑑みてなされたものであり、ユーザの嗜好に、より合致した画像を出力することができるようにするものである。

本発明の一側面の画像処理装置は、ノイズを除去する度合いを示す設定値に基づいて、入力画像に対してノイズ除去処理を施し、前記ノイズ除去処理が施された結果得られる出力画像を出力する画像処理装置であって、前記入力画像に含まれるノイズの量を示す測定値を取得する測定値取得手段と、前記設定値の変更を検出する検出手段と、変更前の前記設定値に基づく前記ノイズ除去処理により得られる前記出力画像に対する、変更後の前記設定値に基づいて前記ノイズ除去処理を行なうとしたときの前記出力画像の変化の大きさを表す特徴量を求める特徴量演算手段と、変更前の前記設定値と変更後の前記設定値との差で、前記特徴量を除算することで、変更後の前記設定値を前記ノイズ除去処理に反映させる程度を表す信頼値を算出する信頼値算出手段と、前記設定値の変更に応じて、前記測定値取得手段により過去に取得された前記測定値、変更後の前記設定値、および前記信頼値算出手段により過去に算出された前記信頼値を対応付けて記憶する記憶手段と、前記記憶手段に記憶されている複数の前記設定値にそれぞれ対応付けられている前記信頼値に応じて重み付けられた前記設定値と、前記設定値にそれぞれ対応付けられている前記測定値との対応関係を示す１次近似直線を決定する式を予測式として求める予測式算出手段と、前記予測式に基づいて、前記測定値取得手段により取得された前記測定値に対応する前記設定値を予測値として求め、前記予測値を前記ノイズ除去処理に用いる前記設定値として出力する予測値算出手段とを備える。

本発明の一側面の画像処理方法またはプログラムは、ノイズを除去する度合いを示す設定値に基づいて、入力画像に対してノイズ除去処理を施し、前記ノイズ除去処理が施された結果得られる出力画像を出力する画像処理方法またはプログラムであって、前記入力画像に含まれるノイズの量を示す測定値を取得する測定値取得ステップと、前記設定値の変更を検出する検出ステップと、変更前の前記設定値に基づく前記ノイズ除去処理により得られる前記出力画像に対する、変更後の前記設定値に基づいて前記ノイズ除去処理を行なうとしたときの前記出力画像の変化の大きさを表す特徴量を求める特徴量演算ステップと、変更前の前記設定値と変更後の前記設定値との差で、前記特徴量を除算することで、変更後の前記設定値を前記ノイズ除去処理に反映させる程度を表す信頼値を算出する信頼値算出ステップと、前記設定値の変更に応じて、前記測定値取得ステップの処理により過去に取得された前記測定値、変更後の前記設定値、および前記信頼値算出ステップの処理により過去に算出された前記信頼値を対応付けて記憶手段に記憶する記憶ステップと、前記記憶手段に記憶されている複数の前記設定値にそれぞれ対応付けられている前記信頼値に応じて重み付けられた前記設定値と、前記設定値にそれぞれ対応付けられている前記測定値との対応関係を示す１次近似直線を決定する式を予測式として求める予測式算出ステップと、前記予測式に基づいて、前記測定値取得ステップの処理により取得された前記測定値に対応する前記設定値を予測値として求め、前記予測値を前記ノイズ除去処理に用いる前記設定値として出力する予測値算出ステップとを含む。

本発明の一側面においては、入力画像に含まれるノイズの量を示す測定値が取得され、設定値の変更が検出され、変更前の前記設定値に基づくノイズ除去処理により得られる出力画像に対する、変更後の前記設定値に基づいて前記ノイズ除去処理を行なうとしたときの前記出力画像の変化の大きさを表す特徴量が求められ、変更前の前記設定値と変更後の前記設定値との差で、前記特徴量を除算することで、変更後の前記設定値を前記ノイズ除去処理に反映させる程度を表す信頼値が算出され、前記設定値の変更に応じて、過去に取得された前記測定値、変更後の前記設定値、および過去に算出された前記信頼値を対応付けて記憶手段に記憶される。そして、前記記憶手段に記憶されている複数の前記設定値にそれぞれ対応付けられている前記信頼値に応じて重み付けられた前記設定値と、前記設定値にそれぞれ対応付けられている前記測定値との対応関係を示す１次近似直線を決定する式が予測式として求められ、前記予測式に基づいて、前記測定値に対応する前記設定値が予測値として求められ、前記予測値が前記ノイズ除去処理に用いる前記設定値として出力される。

本発明の一側面によれば、ユーザの嗜好に、より合致した画像を出力することができる。

以下、本発明を適用した具体的な実施の形態について、図面を参照しながら詳細に説明する。

図２は、本発明を適用した画像処理装置の一実施の形態の構成例を示すブロック図である。

図２において、画像処理装置１１は、画像処理部１２、設定値変更検出部１３、メモリ１４、画像特徴量演算部１５、蓄積部１６、および信頼値算出部１７から構成される。

画像処理部１２には、チューナやDVDプレーヤなどの外部機器（図示せず）から画像処理装置１１に入力される入力画像が供給される。画像処理部１２は、ユーザの操作に応じて画像処理装置１１に入力された設定値を記憶しており、その設定値に応じた画像処理、例えば、ノイズを除去する処理や、解像度を変換する処理、明るさを変更する処理などの画像処理を、外部機器からの入力画像に施し、画像処理を施した結果得られる画像を、出力画像として出力する。

以下では、画像処理部１２が、画像処理として、ノイズを除去する処理であるノイズ除去処理を行う場合について説明する。この場合、画像処理部１２には、入力画像に含まれるノイズを除去する度合いを表すノイズ除去度値が、ユーザの操作に応じて入力される。例えば、ユーザは、図示しないリモートコントローラを操作して所望のノイズ除去度値を入力し、画像処理部１２に既に記憶されているノイズ除去度値を変更して、新たなノイズ除去度値を決定することができる。

また、画像処理部１２は、ノイズ量取得部２１、メモリ２２、および予測処理部２３を備える。

ノイズ量取得部２１は、画像処理部１２が入力画像に対してノイズ除去処理を行うにあたり、入力画像に含まれているノイズの量を数値化したノイズ量を取得する。

メモリ２２は、ユーザの操作に応じて決定されたノイズ除去度値と、ノイズ除去度値の変更が開始されたときにノイズ量取得部２１が取得したノイズ量と、信頼値算出部１７が算出する信頼値とが対応付けられたテーブルを記憶する。

予測処理部２３は、メモリ２２に記憶されたノイズ除去度値、ノイズ量、および信頼値に基づいて、ノイズ除去処理に用いられる予測値を算出する。

設定値変更検出部１３には、ユーザの操作に応じて画像処理装置１１に入力されたノイズ除去度値が供給され、設定値変更検出部１３は、ノイズ除去度値の変更が開始されたこと、および、変更後のノイズ除去度値が決定されたことを検出する。

即ち、設定値変更検出部１３は、ユーザの操作に応じてノイズ除去度値が新たに供給されると、ノイズ除去度値の変更が開始されたことを検出する。そして、設定値変更検出部１３は、ノイズ除去度値の変更が開始されたとき（または、その直前）に、画像処理部１２から出力された出力画像を、メモリ１４に記憶させる。

また、設定値変更検出部１３は、変更後のノイズ除去度値が決定されたことを検出すると、ノイズ除去度値が決定されたときに、画像処理部１２から出力された出力画像を、メモリ１４に記憶させるとともに、特徴量の算出を指示する信号を、画像特徴量演算部１５に供給する。また、設定値変更検出部１３は、変更前のノイズ除去度値と、変更後のノイズ除去度値との差を示す変更量を算出し、この変更量を蓄積部１６に供給する。

例えば、設定値変更検出部１３は、ノイズ除去度値などの設定値の入力に用いられるメニュー画面が表示部（図示せず）に表示され、ユーザがメニュー画面を利用してノイズ除去度値を入力する場合、ユーザによりノイズ除去度値が変更された後、メニュー画面に対して決定を指示する操作が行われたとき、変更後のノイズ除去度値が決定されたと判定する。または、設定値変更検出部１３は、ユーザによりノイズ除去度値が変更された後、所定の期間、ノイズ除去度値が新たに入力されないとき、変更後のノイズ除去度値が決定されたと判定する。

メモリ１４は、画像処理部１２から出力される出力画像のうちの、ノイズ除去度値の変更が開始されたとき（または、その直前）に画像処理部１２から出力された出力画像（以下、適宜、設定値変更前の出力画像という）と、ノイズ除去度値が決定されたときに画像処理部１２から出力された出力画像（以下、適宜、設定値変更後の出力画像という）とを記憶する。

画像特徴量演算部１５は、設定値変更検出部１３から、特徴量の算出を指示する信号が供給されると、メモリ１４に記憶されている２つの出力画像、即ち、設定値変更前の出力画像と、設定値変更後の出力画像とを用いて特徴量を演算する。

ここで、特徴量は、ノイズ除去度値の変更に伴う出力画像の変化を表す量であり、例えば、設定値変更前の出力画像と設定値変更後の出力画像との互いに対応する画素の画素値の絶対値の差分の総和が、特徴量として用いられる。

また、特徴量としては、設定値変更前の出力画像と設定値変更後の出力画像との互いに対応する画素の画素値の絶対値の差分を二乗した値の総和や、設定値変更前の出力画像と設定値変更後の出力画像との互いに対応する画素の画素値の差分の総和、設定値変更前の出力画像と設定値変更後の出力画像との互いに対応する画素の画素値の絶対値の差分の度数分布、設定値変更前の出力画像と設定値変更後の出力画像との互いに対応する画素の画素値の差分の度数分布などを用いることができる。また、これらの絶対値の差分の総和などに加えて、設定値変更前の出力画像または設定値変更後の出力画像のエッジ量を、特徴量として用いてもよい。

なお、特徴量の算出には、出力画像の全体の画素を用いてもよく、また、出力画像の所定の一部分のみの画素を用いてもよい。

蓄積部１６には、設定値変更検出部１３から、変更前のノイズ除去度値と変更後のノイズ除去度値との差を示す変更量が供給されるとともに、画像特徴量演算部１５から、設定値変更前および設定値変更後の出力画像から算出された特徴量が供給される。蓄積部１６は、設定値変更検出部１３から供給された変化量と、画像特徴量演算部１５から供給された特徴量とを対応付けて蓄積する。

信頼値算出部１７は、蓄積部１６に、一組の変化量と特徴量が蓄積されると、その変化量と特徴量を読み出して、ユーザがノイズ除去度値を変更させた操作の信頼性の高さを表す信頼値を算出する。なお、信頼値は、後述するように、変更後のノイズ除去度値をノイズ除去処理に反映させる際に、変更後のノイズ除去度値の重み付けに用いられ、変更後のノイズ除去度値をノイズ除去処理に反映させる程度を表している。

ここで、例えば、ユーザがノイズ除去度値を変更させたときに、ノイズ除去度値の変更量に対する出力画像の変化の大きさが小さければ、そのようにノイズ除去度値を変更させたユーザの操作の信頼性は低く、信頼値は小さな値となる。一方、ノイズ除去度値の変更量に対する出力画像の変化の大きさが大きければ、そのようにノイズ除去度値を変更させたユーザの操作の信頼性は高く、信頼値は大きな値となる。

そこで、例えば、信頼値算出部１７は、蓄積部１６から読み出した特徴量を変化量で割った値に応じて、ユーザ操作の信頼値を算出する。

具体的には、信頼値算出部１７には、特徴量を変化量で割った値と、ユーザ操作の信頼値とが対応付けられたテーブルが記憶されており、蓄積部１６から読み出した特徴量を変化量で割った値に対応付けられているユーザ操作の信頼値をテーブルから読み出すことで、ユーザ操作の信頼値を求めることができる。

信頼値算出部１７に記憶されているテーブルには、例えば、画像処理装置１１の開発時に求められた特徴量を変化量で割った値と、ユーザ操作の信頼値とが登録されている。例えば、画像処理装置１１の開発時に、様々なノイズ量が含まれる入力画像に対して、ノイズ除去度値を変更させて、そのノイズ除去度値の変更に応じて変化する特徴量の最大値と最小値を求める。そして、特徴量が最大値であるときの信頼値を１００とし、特徴量が最小値であるときの信頼値を０としたときに、それらの信頼値の間を線形補完することで、様々な特徴量に対応する信頼値を求めることができる。

または、画像処理装置１１の開発時に、様々なノイズ量が含まれる入力画像に対して、ノイズ除去度値を変更させて複数の信頼値を算出し、それらの信頼値の度数分布を求め、その度数が等しくなるように信頼値を割り振ることで、様々な特徴量に対応する信頼値を求めることができる。

そして、信頼値算出部１７は、このようにして求めたユーザ操作の信頼値を、画像処理部１２のメモリ２２に供給して記憶させる。

即ち、上述したように、画像処理部１２のメモリ２２には、ユーザの操作に応じて決定されたノイズ除去度値と、ノイズ除去度値の変更が開始されたときにノイズ量取得部２１が取得したノイズ量と、信頼値算出部１７が算出する信頼値とが対応付けられたテーブルが記憶されており、ユーザがノイズ除去度値を変更すると、メモリ２２には、ノイズ除去度値、ノイズ量、および信頼値が新たに記憶され、テーブルが更新される。

次に、図３は、図２の画像処理部１２が備える予測処理部２３の構成例を示すブロック図である。

予測処理部２３は、判定部２４、予測式算出部２５、および予測値算出部２６から構成される。

判定部２４には、ユーザの操作に応じて画像処理装置１１に入力されるノイズ除去度値が供給される。判定部２４は、ユーザの操作に応じてノイズ除去度値が変更され、変更後のノイズ除去度値が決定されると、メモリ２２に記憶されているデータ数、即ち、メモリ２２に対応付けられて記憶されているノイズ除去度値、ノイズ量、および信頼値を１組のデータとしたデータ数に基づいて、予測式算出部２５に予測式を算出させるか否かを判定する。

例えば、判定部２４は、メモリ２２に記憶されているデータ数が、予測式を算出するのに十分な数として予め設定された設定値以上であれば、予測式算出部２５に予測式を算出させると判定する。この場合、判定部２４は、予測式の算出を指示する信号を予測式算出部２５に供給する。また、判定部２４には、図２のノイズ量取得部２１が取得したノイズ量が供給されており、この場合、判定部２４は、ノイズ量取得部２１からのノイズ量を予測値算出部２６に供給する。

一方、判定部２４は、メモリ２２に記憶されているデータ数が、予測式を算出するために十分な数として予め設定された設定値未満であれば、予測式算出部２５に予測式を算出させないと判定する。この場合、判定部２４は、予測式の算出を指示する信号を予測式算出部２５に供給せず、予測値算出部２６には、ノイズ量取得部２１からのノイズ量は供給されない。即ち、この場合、予測値算出部２６により予測値は算出されず、画像処理部１２では、ユーザの操作に応じて画像処理装置１１に入力されたノイズ除去度値を用いて、ノイズ除去処理が行われる。

予測式算出部２５は、予測式の算出を指示する信号が判定部２４から供給されると、メモリ２２から、それぞれ対応付けられて記憶されているノイズ除去度値、ノイズ量、および信頼値を読み出し、予測式を算出する。

例えば、予測式算出部２５は、予測式として、最小自乗法を利用して、それぞれ対応付けられているノイズ除去度値Ｙと、ノイズ量Ｘとの対応関係を示す１次近似直線Ｙ＝ａＸ＋ｂを求める。

１次近似直線Ｙ＝ａＸ＋ｂの傾きａは、式（１）で求めることができ、断片ｂは、式（２）で求めることができる。

なお、式（１）および（２）中、Ｘｉは、ｉ番目のノイズ量を示し、Ｙｉは、ｉ番目のノイズ除去度値を示し、ｎは、ノイズ量Ｘｉとノイズ除去度値Ｙｉとを対データとし、式（１）または（２）それぞれにおいて足し込まれる対データの個数を示している。

また、予測式算出部２５は、予測式を求めるにあたり、式（１）および式（２）を演算する際に、ノイズ量Ｘｉおよびノイズ除去度値Ｙｉに対応付けられている信頼値に応じて、ノイズ量Ｘｉおよびノイズ除去度値Ｙｉを複数回足し込むことで、信頼値による重み付けを行う。

具体的には、信頼値が、０から１００までの値であるときには、信頼値が０以上２０未満である場合、その信頼値に対応付けられているノイズ量Ｘｉおよびノイズ除去度値Ｙｉを足しこむ回数を１回とし、信頼値が２０以上４０未満である場合、その信頼値に対応付けられているノイズ量Ｘｉおよびノイズ除去度値Ｙｉを足しこむ回数を２回とし、信頼値が４０以上６０未満である場合、その信頼値に対応付けられているノイズ量Ｘｉおよびノイズ除去度値Ｙｉを足しこむ回数を３回とし、信頼値が６０以上８０未満である場合、その信頼値に対応付けられているノイズ量Ｘｉおよびノイズ除去度値Ｙｉを足しこむ回数を４回とし、信頼値が８０以上１００未満である場合、その信頼値に対応付けられているノイズ量Ｘｉおよびノイズ除去度値Ｙｉを足しこむ回数を５回とすることで、信頼値により重み付けられた予測式を求めることができる。

また、このようにノイズ除去度値を足し込む回数を設定する以外にも、例えば、所定の閾値以上の信頼値に対応付けられているノイズ量Ｘｉおよびノイズ除去度値Ｙｉを用いるようにすることで、信頼値により重み付けられた予測式を求めることができる。

予測値算出部２６には、判定部２４が、予測式算出部２５に予測式を算出させると判定した場合、予測式算出部２５から予測式が供給されるとともに、判定部２４からノイズ量取得部２１が取得したノイズ量が供給さる。予測値算出部２６は、予測式算出部２５が算出した予測式を用いて、ノイズ量取得部２１が取得したノイズ量に応じたノイズ除去度値、即ち、予測値を算出する。

以上のように構成される画像処理装置１１では、ユーザの操作に応じてノイズ除去度値が変更されると、出力画像から求められた特徴量に応じてユーザ操作の信頼値が求められ、変更後のノイズ除去度値、ユーザ操作の信頼値、および入力画像のノイズ量が対応付けられてメモリ２２に記憶される。そして、メモリ２２に記憶された変更後のノイズ除去度値、ユーザ操作の信頼値、および入力画像のノイズ量から予測式が求められ、その予測式を用いて求められた予測値が、ノイズ除去処理に用いられる。

次に、図４は、図２の画像処理部１２が、メモリ２２に記憶されているテーブルを更新する処理を説明するフローチャートである。

画像処理装置１１に、図示しない外部機器から入力画像（の１フレーム）が供給されると、ステップＳ１１において、ノイズ量取得部２１は、入力画像のノイズ量を取得する。

ステップＳ１１の処理後、処理はステップＳ１２に進み、設定値変更検出部１３は、ユーザの操作に基づいて、ノイズ除去度値の変更が開始されたか否かを判定する。

ステップＳ１２において、設定値変更検出部１３が、ノイズ除去度値の変更が開始されていないと判定した場合、処理はステップＳ１１に戻り、ノイズ除去度値の変更が開始されたと判定されるまで、処理が繰り返される。

一方、ステップＳ１２において、設定値変更検出部１３が、ノイズ除去度値の変更が開始されたと判定した場合、処理はステップＳ１３に進み、画像特徴量を算出する画像特徴量算出処理（後述する図５のフローチャートの処理）が行われる。画像特徴量算出処理では、ユーザの操作に応じて変更後のノイズ除去度値が決定され、設定値変更検出部１３が算出したノイズ除去度値の変化量と、画像特徴量演算部１５が算出した出力画像の特徴量とが対応付けられて、蓄積部１６に蓄積される。

画像特徴量算出処理が終了すると、処理はステップＳ１４に進み、信頼値算出部１７は、蓄積部１６に蓄積されたノイズ除去度値の変化量と出力画像の特徴量とを読み出して、ユーザがノイズ除去度値を変更させた操作の信頼性の高さを表す信頼値を算出し、画像処理部１２に供給する。

ステップＳ１４の処理後、処理はステップＳ１５に進み、画像処理部１２は、ステップＳ１４で信頼値算出部１７から供給されたユーザ操作の信頼値と、ステップＳ１３の画像特徴量算出処理でユーザの操作に応じて決定された変更後のノイズ除去度値と、直前のステップＳ１１でノイズ量取得部２１が取得したノイズ量とを、メモリ２２に新たに記憶させる。これにより、メモリ２２に記憶されているテーブルが更新され、処理はステップＳ１１に戻り、以下、同様の処理が繰り返される。

次に、図５は、図４のステップＳ１３における画像特徴量算出処理を説明するフローチャートである。

図４のステップＳ１２において、図２の設定値変更検出部１３が、ノイズ除去度値の変更が開始されたと判定した場合、画像特徴量算出処理が開始され、ステップＳ２１において、設定値変更検出部１３は、ノイズ除去度値の変更が開始された時点（または、直前）で画像処理部１２から出力された出力画像を、設定値変更前の出力画像としてメモリ１４に記憶させる。

ステップＳ２１の処理後、処理はステップＳ２２に進み、変更後のノイズ除去度値が決定されるまで処理は待機され、設定値変更検出部１３が、変更後のノイズ除去度値が決定されたことを検出すると、処理はステップＳ２３に進む。

ステップＳ２３において、設定値変更検出部１３は、ノイズ除去度値が決定されたときに画像処理部１２から出力された出力画像を、設定値変更後の出力画像としてメモリ１４に記憶させ、処理はステップＳ２４に進む。

ステップＳ２４において、画像特徴量演算部１５は、ステップＳ２１でメモリ１４に記憶された設定値変更前の出力画像と、ステップＳ２３でメモリ１４に記憶された設定値変更後の出力画像とを用いて特徴量を演算し、蓄積部１６に供給する。

ステップＳ２４の処理後、処理はステップＳ２５に進み、設定値変更検出部１３は、変更前のノイズ除去度値と、変更後のノイズ除去度値との差を示す変更量を算出して蓄積部１６に供給する。蓄積部１６は、設定値変更検出部１３から供給されたノイズ除去度値の変更量と、ステップＳ２４で画像特徴量演算部１５から供給された出力画像の特徴量とを対応付けて蓄積し、画像特徴量算出処理は終了する。

以上のように、設定値変更前の出力画像と設定値変更後の出力画像とを用いて特徴量が算出される。

次に、図６は、図３の予測処理部２３が予測値を算出する処理を説明するフローチャートである。

画像処理装置１１に、図示しない外部機器から入力画像（の１フレーム）が供給されると、ステップＳ３１において、ノイズ量取得部２１は、入力画像のノイズ量を取得する。ユーザの操作に応じて変更後のノイズ除去度値が決定されるまで、ノイズ量取得部２１が入力画像のノイズ量を取得する処理が、入力画像が供給されるたびに行われ、ユーザの操作に応じて変更後のノイズ除去度値が決定されると、処理はステップＳ３２に進む。

ステップＳ３２において、判定部２４は、メモリ２２に記憶されているデータ数に基づいて、予測式算出部２５に予測式を算出させることができるか否かを判定する。

ステップＳ３２において、判定部２４が、予測式算出部２５に予測式を算出させることができないと判定した場合、処理はステップＳ３１に戻り、以下、同様の処理が繰り返される。

一方、ステップＳ３２において、判定部２４が、予測式算出部２５に予測式を算出させることができると判定した場合、判定部２４は、ノイズ量取得部２１が取得したノイズ量を予測値算出部２６に供給し、処理はステップＳ３３に進む。

ステップＳ３３において、予測式算出部２５は、メモリ２２から、それぞれ対応付けられて記憶されているノイズ除去度値、ノイズ量、および信頼値を読み出して、予測式を算出し、予測値算出部２６に供給する。

ステップＳ３３の処理後、処理はステップＳ３４に進み、予測値算出部２６は、ステップＳ３３で予測式算出部２５から供給された予測式を用いて、ステップＳ３２で判定部２４から供給されたノイズ量に応じた予測値を算出し、処理はステップＳ３５に進む。

ステップＳ３５において、画像処理部１２は、ステップＳ３４で予測値算出部２６が算出した予測値が反映されたノイズ除去処理を行い、その結果得られる出力画像を出力し、処理はステップＳ３１に戻り、以下、同様の処理が繰り返される。

以上のように、設定値変更前の出力画像と設定値変更後の出力画像とを用いて算出された特徴量が反映されたノイズ除去処理が行われるので、それぞれ特徴が異なる入力画像が入力されても、それぞれの入力画像に応じた特徴量が反映されたノイズ除去処理を行うことができ、例えば、ノイズ除去度値の変更量の履歴が反映されただけのノイズ除去処理よりも、ユーザの嗜好に、より合致した出力画像を出力することができる。

さらに、ユーザ操作の信頼値を算出することで、ユーザにより入力されたノイズ除去度値を重み付けすることができ、ユーザの嗜好をより反映するようなノイズ除去処理を行うことができる。

ここで、画像処理装置１１では、ユーザによりノイズ除去度値が変更され、変更後のノイズ除去度値が決定されると、特徴量が算出されるが、例えば、ユーザがノイズ除去度値を大きく変更させた後に変更前のノイズ除去度値に近い値でノイズ除去度値を決定した場合には、ノイズ除去度値の変更量が小さく、出力画像の変化も少ないので、特徴量は小さくなる。しかしながら、ユーザがノイズ除去度値を変更させる過程において、ノイズ除去度値を大きく変更させていた場合における出力画像の変化は大きく、その過程における特徴量をノイズ除去処理に反映させることで、ユーザの嗜好に、より合致したノイズ除去処理を行うことができると考えられる。

即ち、図７は、ユーザがノイズ除去度値を変更させる過程においても特徴量を求める画像特徴量算出処理（即ち、図４のステップＳ１３における画像特徴量算出処理の他の実施の例）を説明するフローチャートである。

上述したように、図４のステップＳ１２において、図２の設定値変更検出部１３が、ノイズ除去度値の変更が開始されたと判定した場合、画像特徴量算出処理が開始され、ステップＳ４１において、設定値変更検出部１３は、ノイズ除去度値の変更が開始された時点（または、直前）で画像処理部１２から出力された出力画像を、第１の出力画像としてメモリ１４に記憶させる。また、設定値変更検出部１３は、変更される前のノイズ除去度値を、第１の設定値として記憶する。

ステップＳ４１の処理後、処理はステップＳ４２に進み、設定値変更検出部１３は、内蔵するタイマ（図示せず）の計時を開始し、処理はステップＳ４３に進む。

ステップＳ４３において、設定値変更検出部１３は、直前のステップＳ４１で計時が開始されたタイマの時刻が、閾値として予め設定されている設定時刻（例えば、１０秒）を経過したか否かを判定する。

ステップＳ４３において、設定値変更検出部１３が、直前のステップＳ４１で計時が開始されたタイマの時刻が、設定時刻を経過したと判定するまで、処理は待機され、直前のステップＳ４１で計時が開始されたタイマの時刻が、設定時刻を経過したと判定すると、処理はステップＳ４４に進む。

ステップＳ４４において、設定値変更検出部１３は、設定時刻が経過したときに画像処理部１２から出力された出力画像を、第２の出力画像としてメモリ１４に記憶させる。また、設定値変更検出部１３は、設定時刻が経過したときのノイズ除去度値を、第２の設定値として記憶する。

ステップＳ４４の処理後、処理はステップＳ４５に進み、設定値変更検出部１３は、特徴量の算出を指示する信号を画像特徴量演算部１５に供給するとともに、ステップＳ４１で記憶した第１の設定値と、ステップＳ４４で記憶した第２の設定値とから、ノイズ除去度値の変更量を算出して、蓄積部１６に供給する。

また、画像特徴量演算部１５は、ステップＳ４１でメモリ１４に記憶された第１の出力画像と、ステップＳ４４でメモリ１４に記憶された第２の出力画像とを用いて特徴量を演算し、蓄積部１６に供給する。

ステップＳ４５の処理後、処理はステップＳ４６に進み、蓄積部１６は、ステップＳ４５で設定値変更検出部１３から供給されたノイズ除去度値の変更量と、画像特徴量演算部１５から供給された出力画像の特徴量とを対応付けて記憶し、処理はステップＳ４７に進む。

ステップＳ４７において、設定値変更検出部１３は、ノイズ除去度値が決定されたか否かを判定する。

例えば、設定値変更検出部１３は、直前のステップＳ４２でタイマの計時が開始されてから所定の時間（例えば、３０秒間）内に、ユーザの操作に応じてノイズ除去度値が変更された場合、即ち、新たなノイズ除去度値が供給された場合、ノイズ除去度値が決定されていないと判定する。一方、例えば、ユーザによりノイズ除去度値を決定する操作が行われた場合、または、所定の時間内に新たなノイズ除去度値が供給されない場合、設定値変更検出部１３は、ノイズ除去度値が決定されたと判定する。

ステップＳ４７において、設定値変更検出部１３が、ノイズ除去度値が決定されていないと判定した場合、処理はステップＳ４８に進み、設定値変更検出部１３は、ステップＳ４４で記憶した第２の設定値を、第１の設定値に置き換え（代入し）、ステップＳ４４でメモリ１４に記憶させた第２の出力画像を、第１の設定値に置き換える（代入する）。

ステップＳ４８の処理後、処理はステップＳ４２に戻り、以下、同様の処理が繰り返される。なお、この場合、ステップＳ４２において、設定値変更検出部１３は、タイマの計時をリセットし、ステップＳ４５において、ステップＳ４８で置き換えられた第１の設定値を用いて、ノイズ除去度値の変更量を求める。また、画像特徴量演算部１５は、ステップＳ４５において、ステップＳ４８で置き換えられた第１の出力画像を用いて、出力画像の特徴量を求める。

一方、ステップＳ４７において、設定値変更検出部１３が、ノイズ除去度値が決定されたと判定した場合、処理は終了される。

このような画像特徴量算出処理では、複数の特徴量と変化量の組み合わせが蓄積部１６に蓄積される。その後、処理は図４のステップＳ１４に進み、この場合、ステップＳ１４において、信頼値算出部１７は、画像特徴量算出処理で蓄積部１６に蓄積された複数の特徴量から、その平均値を求めるとともに、複数の変化量から、その平均値を求め、特徴量の平均値と、変化量の平均値を用いて、図４を参照して説明したように、ユーザ操作の信頼値を算出する。

以上のように、ユーザがノイズ除去度値を変更させる過程においける特徴量を求め、その特徴量をノイズ除去処理に反映させることで、ユーザの嗜好に、より合致したノイズ除去処理を行うことができる。

ここで、画像処理装置１１では、メモリ１４に記憶された、設定値変更前の出力画像と設定値変更後の出力画像とを用いて特徴量が算出されるが、画像処理装置１１に入力される入力画像は、時刻に応じて変化するので、設定値変更前の出力画像に対応する入力画像と、設定値変更後の出力画像に対応する入力画像とは、異なるものとなる。それぞれ異なる入力画像に対してノイズ除去処理が施された出力画像を用いて算出された特徴量には、入力画像が異なることに起因した出力画像の違いも反映され、設定値の変更が正確に反映されないと考えられる。

そこで、例えば、ユーザにより設定値の変更が開始されたときに入力された入力画像を記憶するメモリをさらに設けることで、設定値変更前の出力画像に対応する入力画像と、設定値変更後の出力画像に対応する入力画像とを同一のものとすることができる。

次に、図８は、本発明を適用した画像処理装置の他の実施の形態の構成例を示すブロック図である。

図８において、画像処理装置１１’は、画像処理部１２、設定値変更検出部１３、メモリ１４、画像特徴量演算部１５、蓄積部１６、信頼値算出部１７、およびメモリ３１から構成される。なお、図８では、図２の画像処理装置１１と対応する部分については、同一の符号を付してあり、以下では、その説明は、適宜省略する。

即ち、図８の画像処理装置１１’は、画像処理部１２、設定値変更検出部１３、メモリ１４、画像特徴量演算部１５、蓄積部１６、および信頼値算出部１７を備える点で、図２の画像処理装置１１と共通する。但し、画像処理装置１１’においては、画像処理部１２に入力される入力画像を記憶（保持）するメモリ３１が設けられている点で、図２の画像処理装置１１と異なっている。

図８に示すように、図示しない外部機器から画像処理装置１１’に入力される入力画像はメモリ３１に供給され、メモリ３１は、その入力画像を一時的に記憶した後、画像処理部１２に供給する。

設定値変更検出部１３は、ノイズ除去度値の変更が開始されたことを検出すると、ノイズ除去度値の変更が開始されたとき（または、その直前）に、画像処理装置１１’に入力された入力画像をメモリ３１に保持させる。また、メモリ３１は、入力画像を保持するとともに、その入力画像を画像処理部１２に供給し、画像処理部１２は、メモリ３１から供給された入力画像に対して変更前のノイズ除去度値でノイズ除去処理を施し、その結果得られる出力画像がメモリ１４に記憶される。

その後、設定値変更検出部１３は、変更後のノイズ除去度値が決定されたことを検出すると、メモリ３１に保持させた入力画像を、画像処理部１２に再度供給させる。画像処理部１２は、メモリ３１から再度供給された入力画像に対して変更後のノイズ除去度値でノイズ除去処理を施し、その結果得られる出力画像がメモリ１４に記憶される。

従って、画像処理装置１１’では、メモリ１４には、同一の入力画像に対して、変更前のノイズ除去度値でノイズ除去処理が施された出力画像と、変更後のノイズ除去度値でノイズ除去処理が施された出力画像とが記憶される。そして、画像特徴量演算部１５は、これらの出力画像を用いて、上述したように、特徴量を演算する。

このように、同一の入力画像に対して、変更前のノイズ除去度値でノイズ除去処理が施された出力画像と、変更後のノイズ除去度値でノイズ除去処理が施された出力画像とを用いて特徴量が算出されるので、ノイズ除去度値の変更が正確に反映された特徴量が算出される。従って、このような特徴量をノイズ除去処理に反映させることで、ユーザの嗜好により合致するようにノイズが除去された出力画像を出力することができる。

上述した一連の処理は、ハードウエアにより実行させることもできるし、ソフトウエアにより実行させることもできる。一連の処理をソフトウエアにより実行させる場合には、そのソフトウエアを構成するプログラムが、専用のハードウエ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、例えば汎用のパーソナルコンピュータなどに、プログラム記録媒体からインストールされる。

図９は、上述した一連の処理をプログラムにより実行するパーソナルコンピュータの構成の例を示すブロック図である。CPU（Central Processing Unit）１０１は、ROM（Read Only Memory）１０２、または記憶部１０８に記憶されているプログラムに従って各種の処理を実行する。RAM（Random Access Memory）１０３には、CPU１０１が実行するプログラムやデータなどが適宜記憶される。これらのCPU１０１、ROM１０２、およびRAM１０３は、バス１０４により相互に接続されている。

CPU１０１にはまた、バス１０４を介して入出力インターフェース１０５が接続されている。入出力インターフェース１０５には、キーボード、マウス、マイクロホンなどよりなる入力部１０６、ディスプレイ、スピーカなどよりなる出力部１０７が接続されている。CPU１０１は、入力部１０６から入力される指令に対応して各種の処理を実行する。そして、CPU１０１は、処理の結果を出力部１０７に出力する。

入出力インターフェース１０５に接続されている記憶部１０８は、例えばハードディスクからなり、CPU１０１が実行するプログラムや各種のデータを記憶する。通信部１０９は、インターネットやローカルエリアネットワークなどのネットワークを介して外部の装置と通信する。

また、通信部１０９を介してプログラムを取得し、記憶部１０８に記憶してもよい。

入出力インターフェース１０５に接続されているドライブ１１０は、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１１１が装着されたとき、それらを駆動し、そこに記録されているプログラムやデータなどを取得する。取得されたプログラムやデータは、必要に応じて記憶部１０８に転送され、記憶される。

コンピュータにインストールされ、コンピュータによって実行可能な状態とされるプログラムを格納するプログラム記録媒体は、図９に示すように、磁気ディスク（フレキシブルディスクを含む）、光ディスク（CD-ROM(Compact Disc-Read Only Memory),DVD(Digital Versatile Disc)を含む）、光磁気ディスク、もしくは半導体メモリなどよりなるパッケージメディアであるリムーバブルメディア１１１、または、プログラムが一時的もしくは永続的に格納されるROM１０２や、記憶部１０８を構成するハードディスクなどにより構成される。プログラム記録媒体へのプログラムの格納は、必要に応じてルータ、モデムなどのインターフェースである通信部１０９を介して、ローカルエリアネットワーク、インターネット、デジタル衛星放送といった、有線または無線の通信媒体を利用して行われる。

なお、本実施の形態においては、画像処理部１２では、ノイズ除去処理が行われているが、画像処理としては、ノイズ除去処理の他、解像度を変換する処理や、明るさを変更する処理、色合いを変更する処理を行うことができる。解像度を変換する処理では、ユーザの操作に応じて画像の解像度を示す設定値が入力され、明るさを変更する処理では、ユーザの操作に応じて画像の明るさの度合いを表す設定値が入力され、色合いを変更する処理では、ユーザの操作に応じて画像の色合いを指定する設定値が入力される。

また、設定値としては、ユーザの操作に応じて入力される値の他、例えば、画像処理装置１１が、自身が設置されている環境を感知するセンサを備えていれば、そのセンサから画像処理部１２に入力される値を用いることができる。例えば、画像処理装置１１の周囲の明るさ感知する光センサを画像処理装置１１が備えていれば、画像処理装置１１の周囲の明るさを示す値が設定値として画像処理部１２に入力され、画像処理部１２は、画像処理装置１１の周囲の明るさに応じて、例えば、画像の明るさを変更する処理を行い、画像処理装置１１の周囲の明るさに対して最適な明るさの画像を出力することができる。

さらに、これらのいずれかの画像処理により得られた信頼値を、その他の画像処理に用いてもよい。例えば、ノイズ除去処理により得られた信頼値を、明るさを変更する処理に用いてもよい。

また、メモリ２２に記憶されたデータを回収することで、そのデータを将来的な研究開発に利用することができる。このデータから、ユーザ操作の信頼性の度合いを分析することができ、ユーザの嗜好がより反映された画像処理が行われるように、画像処理装置の開発を検討することができる。

なお、上述のフローチャートを参照して説明した各処理は、必ずしもフローチャートとして記載された順序に沿って時系列に処理する必要はなく、並列的あるいは個別に実行される処理（例えば、並列処理あるいはオブジェクトによる処理）も含むものである。

また、本発明の実施の形態は、上述した実施の形態に限定されるものではなく、本発明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。

特徴の異なる入力画像に対する画像処理において、所定の量の設定値の変更に対する出力画像の視覚的な変化の差を説明する図である。 本発明を適用した画像処理装置の一実施の形態の構成例を示すブロック図である。 予測処理部２３の構成例を示すブロック図である。 画像処理部１２が、メモリ２２に記憶されているテーブルを更新する処理を説明するフローチャートである。 画像特徴量算出処理を説明するフローチャートである。 予測処理部２３が予測値を算出する処理を説明するフローチャートである。 画像特徴量算出処理の他の実施の例を説明するフローチャートである。 本発明を適用した画像処理装置の他の実施の形態の構成例を示すブロック図である。 パーソナルコンピュータの構成の例を示すブロック図である。

符号の説明

１１ 画像処理装置， １２ 画像処理部， １３ 設定値変更検出部， １４ メモリ， １５ 画像特徴量演算部， １６ 蓄積部， １７ 信頼値算出部， ２１ ノイズ量取得部， ２２ メモリ， ２３ 予測処理部， ２４ 判定部， ２５ 予測式算出部， ２６ 予測値算出部， ３１ メモリ

Claims (6)

1. ノイズを除去する度合いを示す設定値に基づいて、入力画像に対してノイズ除去処理を施し、前記ノイズ除去処理が施された結果得られる出力画像を出力する画像処理装置において、
   前記入力画像に含まれるノイズの量を示す測定値を取得する測定値取得手段と、
   前記設定値の変更を検出する検出手段と、
   変更前の前記設定値に基づく前記ノイズ除去処理により得られる前記出力画像に対する、変更後の前記設定値に基づいて前記ノイズ除去処理を行なうとしたときの前記出力画像の変化の大きさを表す特徴量を求める特徴量演算手段と、
   変更前の前記設定値と変更後の前記設定値との差で、前記特徴量を除算することで、変更後の前記設定値を前記ノイズ除去処理に反映させる程度を表す信頼値を算出する信頼値算出手段と、
   前記設定値の変更に応じて、前記測定値取得手段により過去に取得された前記測定値、変更後の前記設定値、および前記信頼値算出手段により過去に算出された前記信頼値を対応付けて記憶する記憶手段と、
   前記記憶手段に記憶されている複数の前記設定値にそれぞれ対応付けられている前記信頼値に応じて重み付けられた前記設定値と、前記設定値にそれぞれ対応付けられている前記測定値との対応関係を示す１次近似直線を決定する式を予測式として求める予測式算出手段と、
   前記予測式に基づいて、前記測定値取得手段により取得された前記測定値に対応する前記設定値を予測値として求め、前記予測値を前記ノイズ除去処理に用いる前記設定値として出力する予測値算出手段と
   を備える画像処理装置。
2. 前記記憶手段に所定の数の前記測定値、前記設定値、および前記信頼値が記憶されているか否かを判定する判定手段をさらに備え、
   前記予測式算出手段は、前記判定手段が、前記記憶手段に所定の数の前記測定値、前記設定値、および前記信頼値が記憶されていると判定した場合に、前記予測式を算出する
   請求項１に記載の画像処理装置。
3. 前記設定値の変更が開始されたときに出力された前記出力画像と、変更後の前記設定値が決定されたときに出力された前記出力画像とを保持する出力画像保持手段をさらに備え、
   前記特徴量演算手段は、前記出力画像保持手段に保持された前記出力画像どうしの差分値を前記特徴量として算出する
   請求項１に記載の画像処理装置。
4. 前記入力画像を保持する入力画像保持手段をさらに備え、
   前記出力画像保持手段は、前記設定値の変更が開始されたときに出力された前記出力画像と、変更後の前記設定値が決定されたときに前記入力画像保持手段に保持されていた前記入力画像に対して変更後の前記設定値で前記ノイズ除去処理が施されて出力された前記出力画像とを保持する
   請求項３に記載の画像処理装置。
5. ノイズを除去する度合いを示す設定値に基づいて、入力画像に対してノイズ除去処理を施し、前記ノイズ除去処理が施された結果得られる出力画像を出力する画像処理方法において、
   前記入力画像に含まれるノイズの量を示す測定値を取得する測定値取得ステップと、
   前記設定値の変更を検出する検出ステップと、
   変更前の前記設定値に基づく前記ノイズ除去処理により得られる前記出力画像に対する、変更後の前記設定値に基づいて前記ノイズ除去処理を行なうとしたときの前記出力画像の変化の大きさを表す特徴量を求める特徴量演算ステップと、
   変更前の前記設定値と変更後の前記設定値との差で、前記特徴量を除算することで、変更後の前記設定値を前記ノイズ除去処理に反映させる程度を表す信頼値を算出する信頼値算出ステップと、
   前記設定値の変更に応じて、前記測定値取得ステップの処理により過去に取得された前記測定値、変更後の前記設定値、および前記信頼値算出ステップの処理により過去に算出された前記信頼値を対応付けて記憶手段に記憶する記憶ステップと、
   前記記憶手段に記憶されている複数の前記設定値にそれぞれ対応付けられている前記信頼値に応じて重み付けられた前記設定値と、前記設定値にそれぞれ対応付けられている前記測定値との対応関係を示す１次近似直線を決定する式を予測式として求める予測式算出ステップと、
   前記予測式に基づいて、前記測定値取得ステップの処理により取得された前記測定値に対応する前記設定値を予測値として求め、前記予測値を前記ノイズ除去処理に用いる前記設定値として出力する予測値算出ステップと
   を含む画像処理方法。
6. ノイズを除去する度合いを示す設定値に基づいて、入力画像に対してノイズ除去処理を施し、前記ノイズ除去処理が施された結果得られる出力画像を出力する処理をコンピュータに実行させるプログラムにおいて、
   前記入力画像に含まれるノイズの量を示す測定値を取得する測定値取得ステップと、
   前記設定値の変更を検出する検出ステップと、
   変更前の前記設定値に基づく前記ノイズ除去処理により得られる前記出力画像に対する、変更後の前記設定値に基づいて前記ノイズ除去処理を行なうとしたときの前記出力画像の変化の大きさを表す特徴量を求める特徴量演算ステップと、
   変更前の前記設定値と変更後の前記設定値との差で、前記特徴量を除算することで、変更後の前記設定値を前記ノイズ除去処理に反映させる程度を表す信頼値を算出する信頼値算出ステップと、
   前記設定値の変更に応じて、前記測定値取得ステップの処理により過去に取得された前記測定値、変更後の前記設定値、および前記信頼値算出ステップの処理により過去に算出された前記信頼値を対応付けて記憶手段に記憶する記憶ステップと、
   前記記憶手段に記憶されている複数の前記設定値にそれぞれ対応付けられている前記信頼値に応じて重み付けられた前記設定値と、前記設定値にそれぞれ対応付けられている前記測定値との対応関係を示す１次近似直線を決定する式を予測式として求める予測式算出ステップと、
   前記予測式に基づいて、前記測定値取得ステップの処理により取得された前記測定値に対応する前記設定値を予測値として求め、前記予測値を前記ノイズ除去処理に用いる前記設定値として出力する予測値算出ステップと
   を含む処理をコンピュータに実行させるプログラム。

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