專利名稱：數據處理設備和方法,記錄介質和程序的制作方法
技術領域：
本發(fā)明涉及一種數據處理設備和方法，一種記錄介質，和一種程序，特別是能夠供應各種圖像質量的圖像的數據處理設備和方法，記錄介質和程序。
背景技術：
近些年來供應付費節(jié)目廣播業(yè)務，比如有線電視廣播和數字衛(wèi)星廣播在日本已經非常流行。
在付費節(jié)目廣播業(yè)務中，一般根據可得到的節(jié)目或根據實際收看的節(jié)目進行記帳。如果作為節(jié)目的圖像的質量能夠根據用戶支付的收看費而改變，則可以提供更好的服務。

發(fā)明內容
鑒于現有技術的上述狀況，本發(fā)明的目的是使供應各種質量的圖像成為可能。
本發(fā)明的數據處理設備包括改善(enhancing)信息生成裝置，用于生成改善數據的質量的改善信息；和嵌入裝置，用于將改善信息嵌入到數據中。
改善信息生成裝置可以生成作為改善信息的一個預測系數，用于預測通過改善數據的質量獲得的質量已改善數據的預測值。
改善信息生成裝置可以生成用于每個預定類別的預測系數。
改善信息生成裝置可以包括構建類別抽頭(tap)的類別抽頭構建裝置，通過使用將成為學習者的學習者數據來發(fā)現將成為教師的教師數據的目標教師數據的類別；執(zhí)行分類的分類裝置，用于根據類別抽頭發(fā)現目標教師數據的類別；預測抽頭構建裝置，使用學習者數據構建與預測系數一起使用的用來預測目標教師數據的預測抽頭；和預測系數操作裝置，通過使用教師數據和預測抽頭來發(fā)現每個類別的預測系數。
改善信息生成裝置可以生成多種類型的改善信息。
改善信息生成裝置可以生成不同數量的類別的預測系數，作為多種改善信息。
改善信息生成裝置可以生成通過使用不同質量的教師數據或學習者數據發(fā)現的多種類型的預測系數，以作為多種類型的改善信息。
改善信息生成裝置至少可以生成預測系數和執(zhí)行線性插入的信息，以作為多種類型的改善信息。
改善信息生成裝置可以生成通過使用不同結構的預測抽頭或分類抽頭發(fā)現的多種類型的預測系數，以作為多種類型的改善信息。
改善信息生成裝置可以生成用不同方法執(zhí)行分類而發(fā)現的多種類型的預測系數，以作為多種類型的改善信息。
改善信息生成裝置可以生成作為改善信息的表示數據類別的類別碼，用于預測通過改善數據質量而獲得的質量已改善數據的預測值。
改善信息生成裝置可以包括預測抽頭構建裝置，通過使用將成為學習者的學習者數據構建一個預測抽頭，用來預測將成為教師的教師數據的目標教師數據；預測系數存儲裝置，用來存儲通過學習發(fā)現的每個類別碼的預測系數；預測操作裝置，通過使用預測抽頭和預測系數發(fā)現目標教師數據的預測值；和類別碼檢測裝置，用于檢測使目標教師數據的預測值最小的預測系數的類別碼。改善信息生成裝置可以輸出由類別碼檢測裝置檢測的類別碼，以作為改善信息。
改善信息生成裝置可以包括類別抽頭構建裝置，通過使用教師數據生成類別抽頭，用于發(fā)現將成為教師的教師數據的目標教師數據的類別；和分類裝置，用于根據分類抽頭執(zhí)行分類，以發(fā)現目標教師數據的類別。改善信息生成裝置可以輸出與分類裝置所發(fā)現的類別相對應的類別碼，以作為改善信息。
嵌入裝置可以把改善信息嵌入到數據中，以便通過使用該數據所擁有的能量偏差，恢復數據和改善信息。
嵌入裝置可以通過執(zhí)行頻譜擴展(spectrum spreading)，將改善信息嵌入到數據中。
嵌入裝置通過把數據的一個或多個比特變?yōu)楦纳菩畔?，將改善信息嵌入到數據中?br> 數據可以是圖像數據，改善信息可以是用于改善圖像數據的圖像質量的信息。
本發(fā)明的數據處理方法包括改善信息生成步驟，生成改善數據質量的改善信息；和嵌入步驟，將改善信息嵌入到數據中。
本發(fā)明的記錄介質具有其上所記錄的程序，該程序包括改善信息生成步驟，生成改善信息以改善數據質量；和嵌入步驟，將改善信息嵌入數據。
本發(fā)明的程序包括生成改善信息以改善數據質量的改善信息生成步驟，和將改善信息嵌入數據的嵌入步驟。
本發(fā)明的數據處理設備包括提取裝置，用于從所嵌入的數據中提取改善信息；和改善裝置，通過使用改善信息改善數據的質量。改善信息可以是一個預測系數，用來預測通過改善數據的質量而獲得的質量改善的數據的預測值。在此情況下，通過使用數據和預測系數，改善裝置可以發(fā)現質量已改善數據的預測值。
改善信息可以是為每個預定類別發(fā)現的預測系數。在此情況下，改善裝置通過使用數據和用于每個類別的預測系數，可以發(fā)現質量已改善數據的預測值。
改善裝置可以包括類別抽頭構建裝置，通過使用數據構建用來發(fā)現目標質量已改善數據的類別的類別抽頭，其中目標質量已改善數據是將質量已改善數據作為目標；分類裝置，執(zhí)行分類，根據類別抽頭發(fā)現目標質量已改善數據的類別，預測抽頭構建裝置，使用數據構建與預測目標質量已改善數據的預測系數一起使用的預測抽頭；和預測裝置，使用目標質量已改善數據的類別的預測系數和預測抽頭發(fā)現目標質量已改善數據的預測值。
改善信息可以是一個表示用于每個預定類別的預測系數的類別的類別碼，該預測系數用來預測通過改善數據質量而獲得的質量改善的數據的預測值。在此情況下，改善裝置通過使用數據和與類別碼對應的預測系數，可以發(fā)現質量已改善數據的預測值。
改善裝置可以包括預測抽頭構建裝置，使用數據來構建與預測目標質量已改善數據的預測系數一起使用的預測抽頭，其中目標質量已改善數據把質量已改善數據作為目標；和預測裝置，通過使用與作為改善信息的類別碼相對應的預測系數和預測抽頭，來發(fā)現目標質量已改善數據的預測值。
可以把多種類型的改善信息嵌入到已嵌入的數據中。
可以把用于不同數量類別的預測系數嵌入所嵌入的數據中，以作為多種類型的改善信息。
可以使用將成為學習者的學習者數據和將成為教師的教師數據，來生成預測系數。在此情況中，可以將使用不同質量的教師數據或學習者數據發(fā)現的多種類型的預測系數嵌入到已嵌入的數據中，作為多種類型改善信息。
可以將通過不同方法執(zhí)行分類發(fā)現的多種類型的預測系數嵌入已嵌入的數據中，以作為多種類型的改善信息。
數據處理設備還可以包括改善信息選擇裝置，用于從多種類型的改善信息中選擇用來改善數據質量的改善信息。
通過使用數據所擁有能量偏差，提取裝置可以從已嵌入數據中提取改善信息。
通過執(zhí)行逆頻譜擴展，提取裝置可以從已嵌入的數據中提取改善信息。
提取裝置可以提取已嵌入數據的一個或多個比特，以作為改善信息。
數據可以是圖像信息，改善信息可以是改善圖像數據的圖像質量的信息。
本發(fā)明的數據處理方法包括從已嵌入數據中提取改善信息的提取步驟，和使用改善信息改善數據質量的改善步驟。
本發(fā)明的記錄介質具有其上所記錄的程序，該程序包括從已嵌入數據中提取改善信息的提取步驟；和使用改善信息改善數據質量的改善步驟。
本發(fā)明的程序包括從已嵌入數據中提取改善信息的提取步驟；和使用改善信息改善數據質量的改善步驟。
本發(fā)明的數據處理設備包括改善信息生成裝置，用于生成多種類型的改善信息以改善數據質量；和發(fā)送裝置，用于發(fā)送數據和一種或多種類型的改善信息。
本發(fā)明的數據處理設備還可以包括改善信息選擇裝置，用于從多種類型的改善信息中選擇將與該數據一起被發(fā)送的改善信息。
改善信息選擇裝置可以響應來自接收數據的接收裝置的請求，來選擇改善信息。
本發(fā)明的數據處理設備還可以包括記帳裝置，用于與改善信息選擇裝置所選擇的改善信息相一致地執(zhí)行記帳。
改善信息生成裝置至少可以生成作為改善信息的一個預測系數，用來預測通過改善數據的質量而獲得的質量已改善數據的一個預測值。
改善信息生成裝置可以生成用于每個預定類別的預測系數。
改善信息生成裝置可以包括類別抽頭構建裝置，通過使用將成為學習者的學習者數據構建類別抽頭，以用來發(fā)現將成為教師的教師數據的目標教師數據的類別；分類裝置，根據類別抽頭執(zhí)行分類，以發(fā)現目標教師數據的類別，預測抽頭構建裝置，通過使用學習者數據，構建與用于預測目標教師數據的預測系數一起使用的預測抽頭；和預測系數操作裝置，通過使用教師數據和預測抽頭發(fā)現用于每種類別的預測系數。
改善信息生成裝置可以生成用于不同數量的類別的預測系數，以作為多種類型的改善信息。
改善信息生成裝置可以生成通過使用不同質量的教師數據和學習者數據發(fā)現的多種類型的預測系數，作為多種類型的改善信息。
改善信息生成裝置至少可以生成預測系數和執(zhí)行線性插入的信息，以作為多種類型的改善信息。
改善信息生成裝置可以生成通過使用不同結構預測抽頭或類別抽頭發(fā)現的多種類型的預測系數，以作為多種類型改善信息。
改善信息生成裝置可以生成用不同方法執(zhí)行分類所發(fā)現的多種類型的預測系數，以作為多種類型的改善信息。
發(fā)送裝置可以把改善信息嵌入到數據中，以便可以通過使用數據所擁有的能量偏差，恢復數據和改善信息，并且發(fā)送數據以及一種或多種類型的改善信息。
發(fā)送裝置可以通過將數據的一個或多個比特切換為改善信息，來把改善信息嵌入數據中，并發(fā)送數據以及一種或多種類型改善信息。
發(fā)送裝置可以發(fā)送數據和所有的多種類型的改善信息。
數據可以是圖像數據，并且改善信息可以是改善圖像數據的圖像質量的信息。
本發(fā)明的數據處理方法包括改善信息生成步驟，生成用于改善數據質量的多種類型的改善信息；和發(fā)送步驟，發(fā)送數據以及一種或多種類型改善信息。
本發(fā)明的記錄介質具有其上所記錄的程序，該程序包括改善信息生成步驟，生成改善數據質量的多種類型的改善信息，和發(fā)送步驟，發(fā)送數據以及一種或多種類型改善信息。
本發(fā)明的程序包括改善信息生成步驟，生成改善數據質量的多種類型的改善信息，和發(fā)送步驟，發(fā)送數據和發(fā)送一種或多種類型改善信息。
本發(fā)明的數據處理設備包括接收裝置，用于接收數據以及一種或多種類型改善信息，改善裝置，使用一種或多種類型改善信息來改善數據的質量；和記帳裝置，根據用來改善數據質量的改善信息執(zhí)行記帳。
接收裝置可以接收多種類型的改善信息，在此情況下，本發(fā)明的數據處理設備還可以包括改善信息選擇裝置，用于從多種類型的改善信息中選擇改善數據質量的改善信息。
改善信息選擇裝置可以響應用戶的請求，選擇改善信息。
本發(fā)明的數據處理設備還可以包括請求裝置，請求一個發(fā)送裝置發(fā)送數據以及一種或多種類型的改善信息，該改善信息用來改善數據的質量。在此情況下，接收裝置可以響應請求裝置的請求，接收從發(fā)送裝置發(fā)送的改善信息。
改善信息可以是一個預測系數，用來預測通過改善數據質量獲得的質量已改善數據的預測值。在此情況下，改善裝置通過使用數據和預測系數可以發(fā)現質量已改善數據的預測值。
改善信息可以是為每個預定類別發(fā)現的預測系數。在此情況下，改善裝置通過使用數據和用于每個類別的預測系數發(fā)現質量已改善數據的預測值。
改善裝置包括類別抽頭構建裝置，使用數據來構建用來發(fā)現目標質量已改善數據的類別的類別抽頭，該目標質量已改善數據是以質量已改善數據為目標的；分類裝置，用來根據類別抽頭發(fā)現目標質量已改善數據的類別執(zhí)行分類；預測抽頭構建裝置，使用數據來構建與預測目標質量已改善數據的預測系數一起使用的預測抽頭；和預測裝置，使用目標質量已改善數據的類別的預測系數和預測抽頭，來發(fā)現目標質量已改善數據的預測值。
接收裝置可以接收多種類型的改善信息。
接收裝置還可以接收用于不同數量的類別的預測系數，以作為多種類型的改善信息。
預測系數可以通過使用將成為學習者的學習者數據和將成為教師的教師數據來生成。在此情況下，接收裝置可以接收通過使用不同質量的學習者數據或教師數據所發(fā)現的多種類型的預測系數，以作為多種類型的改善信息。
接收裝置至少可以接收預測系數和執(zhí)行線性插入的信息，以作為多種類型的改善信息。
接收裝置可以接收使用不同結構的預測抽頭和類別抽頭發(fā)現的多種類型的預測系數。
接收裝置可以接收通過用不同方法執(zhí)行分類所發(fā)現的多種類型的預測系數，以作為多種類型的改善信息。
接收裝置可以接收通過把一種或多種類型改善信息嵌入到數據中而獲得的已嵌入數據。在此情況下，數據處理設備還包括提取裝置，用于從已嵌入數據中提取改善信息。
提取裝置通過使用數據所擁有的能量偏差，從已嵌入到數據中提取改善信息。
提取裝置可以通過執(zhí)行逆頻譜擴展，從已嵌入數據中提取改善信息。
提取裝置可以提取已嵌入數據的一個或多個比特，以作為改善信息。
數據可以是圖像數據，改善信息可以是改善圖像數據的圖像質量的信息。
本發(fā)明的數據處理方法包括接收步驟，用于接收數據以及一種或多種類型改善信息；改善步驟，通過一種或多種類型改善信息之一來改善數據的質量；和記帳步驟，根據用于改善數據質量的改善信息來進行記帳。
本發(fā)明的記錄介質具有所記錄的程序，該程序包括接收步驟，用于接收數據以及一種或多種類型改善信息；改善步驟，通過一種或多種類型改善信息之一來改善數據的質量；和記帳步驟，根據用于改善數據質量的改善信息來進行記帳。
本發(fā)明的程序包括接收步驟，用于接收數據以及一種或多種類型改善信息；改善步驟，通過一種或多種類型改善信息之一來改善數據的質量；和記帳步驟，根據用于改善數據質量的改善信息來進行記帳。
在本發(fā)明的數據處理設備和方法、記錄介質和程序中，生成改善數據質量的改善信息，并把改善信息嵌入數據中。
在本發(fā)明的數據處理設備和方法、記錄介質和程序中，從已嵌入數據中提取改善信息，并且使用改善信息來改善數據質量。
在本發(fā)明的數據處理設備和方法、記錄介質和程序中，生成改善數據質量的多種類型的改善信息，并且發(fā)送數據以及一種或多種類型的改善信息。
在本發(fā)明的設備和方法、記錄介質和程序中，接收數據以及一種或多種類型的改善信息，并且使用一種或多種類型的改善信息改善數據的質量，同時根據用于改善數據質量的改善信息執(zhí)行記帳。


圖1顯示了將本發(fā)明應用于一個廣播系統(tǒng)的一個實施例的示范性結構；圖2是顯示發(fā)送裝置1的示范性結構的方框圖；圖3是解釋發(fā)送裝置1的處理的流程圖；圖4是顯示接收裝置3的示范性結構的方框圖；圖5是解釋接收裝置3的處理的流程圖；圖6是顯示改善信息生成單元11的第一示范性結構的方框圖；圖7顯示了預測抽頭(類別抽頭)的結構；圖8A至圖8D顯示了選擇信號的系統(tǒng)與改善系統(tǒng)之間的對應關系；圖9是解釋圖6的改善信息生成單元11的處理的流程圖；圖10是顯示改善信息生成單元11的第二示范性結構的方框圖；圖11是解釋圖10的改善信息生成單元11的處理的流程圖；圖12是顯示質量改善單元24的第一示范性結構的方框圖；圖13是解釋圖12的質量改善單元24的處理的流程圖；圖14是顯示改善信息生成單元11的第三示范性結構的方框圖；圖15是解釋圖14的改善信息生成單元11的處理的流程圖；圖16是顯示用于發(fā)現預測系數的學習設備的第一示范性結構的方框圖；圖17是顯示質量改善單元24的第二示范性結構的方框圖；圖18是解釋圖17的質量改善單元24的處理的流程圖；圖19是顯示改善信息生成單元11的第四示范性結構的方框圖；圖20是解釋圖19的改善信息生成單元11的處理的流程圖；圖21是顯示質量改善單元24的第三示范性結構的方框圖；圖22是顯示用于發(fā)現預測系數的學習設備的第二示范性結構的方框圖；圖23是顯示綜合單元12的示范性結構的方框圖；圖24是解釋圖23的綜合單元12的處理的流程圖；圖25A至圖25K圖示了圖像陣列的切換(switching)；圖26是顯示提取單元22的示范性結構的方框圖；圖27是解釋圖26的提取單元22的處理的流程圖；圖28是顯示綜合單元12的另一個示范性結構的方框圖；圖29是顯示提取單元22的另一個示范性結構的方框圖；圖30是顯示將本發(fā)明應用于計算機的一個實施例的示范性結構的方框圖。
具體實施例方式
圖1示出了將本發(fā)明應用于數字衛(wèi)星廣播系統(tǒng)的一個實施例的示范性結構。(系統(tǒng)是多個設備的邏輯組，與這些設備是否處于同一個機箱內無關)。
發(fā)送裝置1將衛(wèi)星廣播電波作為對應于節(jié)目廣播的無線電波從天線(拋物面天線)1A發(fā)送給衛(wèi)星2。衛(wèi)星(通信衛(wèi)星或廣播衛(wèi)星)2接收來自發(fā)送裝置1的衛(wèi)星廣播電波，然后對衛(wèi)星廣播電波進行放大和其它必需的處理，然后發(fā)出得到的衛(wèi)星廣播電波。
衛(wèi)星2發(fā)出的衛(wèi)星廣播電波由接收裝置3的天線(拋物面(parabolic)天線)3A接收。
發(fā)送裝置1和接收裝置3可以經過網絡4相互通信，該網絡4是能夠雙向通信的網絡，比如公共網絡、因特網、CATV(有線電視)網絡或無線通信網絡。經過網絡4，在發(fā)送裝置1與接收裝置3之間執(zhí)行記帳的處理，比如記帳信息的發(fā)送/接收。
在圖1的實施例中，為了便于描述，只示出了一個接收裝置3。然而，也能夠提供與接收裝置3的結構相同的多個接收裝置。
圖2示出了圖1的發(fā)送裝置1的示范性結構。
作為節(jié)目的圖像數據廣播(以下適當地稱作廣播圖像數據)或具有與廣播圖像數據相同的內容以及具有較高圖像質量(以下稱作高圖像質量的圖像數據)的圖像數據被輸入到改善信息生成單元11。改善信息生成單元11生成改善信息，用于改善接收裝置3中的廣播圖像數據的圖像質量。
特別是，選擇一個改善系統(tǒng)以改善廣播圖像數據的圖像質量的一個系統(tǒng)選擇信號也被供應給改善信息生成單元11。改善信息生成單元11根據供應的系統(tǒng)選擇信號生成一種或多種類型的改善信息。改善信息生成單元11生成的改善信息被供應給綜合單元12。
改善信息從改善信息生成單元11供應給綜合單元12，此外還將廣播圖像數據供應給綜合單元12。綜合單元12將廣播圖像數據與改善信息相綜合，以生成被綜合的信號并把該被綜合信號供應給發(fā)送單元13。
對于將廣播圖像數據與改善信息綜合的技術，能夠使用嵌入編碼技術(下面將要說明)以及時分復用和頻分復用技術。還能夠發(fā)送作為分離節(jié)目的改善信息和廣播圖像數據，而不綜合它們。
發(fā)送單元13對綜合單元12輸出的綜合信號執(zhí)行調制、放大和其它所需的處理，并把所得到的綜合信號供應給天線1A。
記帳單元14經通信接口15和網絡4與接收裝置3通信，由此對接收裝置3的節(jié)目供給進行記帳。
通信接口15經網絡4執(zhí)行通信控制。
下面結合圖3的流程圖說明圖2的發(fā)送裝置1執(zhí)行的節(jié)目發(fā)送處理。
首先，在步驟S1，改善信息生成單元11生成一種或多種類型的改善信息，用于根據所供應的系統(tǒng)選擇信號改善廣播圖像數據的圖像質量，并且向綜合單元12供應改善信息。用于生成改善信息的廣播圖像數據的單位(下面適于稱作改善信息生成單位)可以是，例如，一幀、一個節(jié)目等。
當改善信息生成單元11供應改善信息時，綜合單元12在步驟S2將廣播圖像數據與改善信息相綜合，以生成被綜合的信號，并將給生成的信號供應給發(fā)送單元13。在步驟S3，發(fā)送單元13對綜合單元12輸出的被綜合信號執(zhí)行調制、放大和其它所需的處理，并將所得到的被綜合信號供應給天線1A。因而，從天線1A作為衛(wèi)星廣播電波發(fā)出被綜合信號。
然后，處理返回到步驟S1，重復相同的處理。
圖4示出了圖1的接收裝置3的示范性結構。
經衛(wèi)星2廣播的衛(wèi)星廣播電波由天線3A接收，該接收的信號被供應給接收單元21。接收單元21對天線3A接收的信號執(zhí)行放大、解調和其它所需的處理，以獲得被綜合的信號，并將該被綜合的信號供應給提取單元22。
提取單元22從來自接收單元21的被綜合信號中提取廣播圖像數據和一種或多種類型的改善信息。提取單元22將廣播圖像數據供應給質量改善單元24，并將一種或多種類型的改善信息供應給選擇單元23。
選擇單元23從提取單元22中的一種或多種類型的改善信息之中選擇相應于來自記帳單元27的圖像質量等級信號的一種類型的改善信息，并且將一個系統(tǒng)選擇信號與所選擇的改善信息一同供應給質量改善單元24，所述的系統(tǒng)選擇信號用于選擇一個改善系統(tǒng)，使得通過用所選擇的改善信息改善圖像質量。
質量改善單元24使用從選擇單元23供應的改善信息在提取單元22供應的廣播圖像數據上進行處理以執(zhí)行系統(tǒng)選擇信號所指示的系統(tǒng)的處理。因而，質量改善單元24獲得已改善圖像質量的圖像數據，并把該圖像數據供應給顯示單元25。顯示單元25由例如，CRT(陰極射線管)、液晶面板或DMD(動態(tài)鏡裝置)構成，并顯示與從質量改善信息單元24供應的圖像數據對應的圖像。
當一個用戶選擇將要在顯示單元25上顯示的圖像的圖像質量時，該用戶操作操作單元26。與操作相對應的操作信號被供應給記帳單元27。
根據來自操作單元26的操作信號，記帳單元27為用戶選擇的圖像質量進行記帳。也就是，記帳單元27根據來自操作單元26的操作信號識別用戶請求的圖像質量，并把指示圖像質量的等級的圖像質量級信號供應給選擇單元23。因此，選擇單元23選擇適于獲得用戶所請求的圖像質量的改善信息。記帳單元27還經過通信接口28和網絡4向發(fā)送裝置1發(fā)送圖像質量級信號。
在發(fā)送裝置1中，記帳單元14經通信接口15接收從記帳單元27向發(fā)送裝置1發(fā)送的圖像質量級信號(圖2)。記帳單元14根據圖像質量級信號對接收裝置3的用戶進行記帳。具體地說，例如，記帳單元14為每個用戶計算收看費，并且將至少包括發(fā)送裝置1的帳號、用戶的帳號以及累計收看費的記帳信號經通信接口15和網絡4發(fā)送到記帳中心(銀行中心)(圖中未示出)。當收到記帳信號時，記帳中心執(zhí)行結算處理，從用戶的帳戶中提取與收看費對應的金額，以及將該金額存入發(fā)送裝置1的帳戶。
通信接口28經網絡4執(zhí)行通信控制。
下面結合圖5的流程圖說明由圖4的接收裝置3執(zhí)行的節(jié)目接收處理。
由接收衛(wèi)星廣播電波的天線3A輸出的接收信號被供應給接收單元21。在步驟S11，接收單元21接收已接收的信號并把它切換為一個已綜合的信號。該已綜合信號被供應給提取單元22。
在步驟S12，提取單元22從接收單元21的已綜合信號中提取廣播圖像數據以及一種或多種類型的改善信息。將廣播圖像數據供應給質量改善單元，并且將一種或多種類型的改善信息供應給選擇單元23。
在步驟S13，選擇單元23從提取單元22的一種或多種類型的改善信息之中選擇與來自記帳單元27的圖像質量級信號相對應的一種類型的改善信號，并且將指示一個改善系統(tǒng)的系統(tǒng)選擇信號與已選擇的改善信息一同供應給質量改善單元24，所述的改善系統(tǒng)用于通過已選擇的改善信息改善圖像質量。
在步驟S14，質量改善單元24通過使用選擇單元23供應的改善信息在提取單元22供應的廣播圖像數據上進行處理執(zhí)行系統(tǒng)選擇信號所指示的系統(tǒng)的處理。因此質量改善單元24獲得與改善的圖像質量的圖像數據，并把圖像數據供應給顯示單元25，以顯示圖像數據。然后處理返回到步驟S11，并重復相同的處理。
在上述的接收處理中，記帳單元27輸出的圖像質量級信號與操作操作單元26的用戶所請求的圖像質量相對應。因此，顯示單元25顯示該用戶請求的圖像質量的圖像。
至于改善圖像數據的圖像質量的技術，例如可以使用分類自適應處理技術，該技術在日本公報中由本申請人在待審查專利申請第H8-51622號中提出。
分類自適應處理包括分類處理和自適應處理。分類處理根據數據的特征分類數據，以便對每個類別執(zhí)行自適應處理。自適應處理是下面所述的技術。
即，在自適應處理中，例如，通過線性組合構成SD(標準清晰度)圖像的像素(在下文中，適于稱作SD像素)，發(fā)現通過改善SD圖像的分辨率而獲得的HD(高清晰度)圖像的像素的預測值，由此提供通過改善SD圖像的分辨率而獲得的圖像，其中SD圖像具有標準分辨率或具有預定預測系數的低分辨率。
具體地說，例如，現在假定某些HD像素將是教師像素，以及假定SD圖像將是學習者數據，該SD圖像具有諸如通過減少HD圖像的像素數量而惡化的分辨率的圖像質量。假定構成HD圖像的像素(在下文中，適于稱作HD像素)的像素值y的預測值E[y]將由一個線性組合模型來發(fā)現，該線性組合模型由幾個具有預定預測系數w1、w2…的SD像素(構成SD圖像的像素)的一組像素值x1、x2…的線性組合來規(guī)定。在此情況下，預測值E[y]可以由下式表示。
E[y]＝w1x1+w2x2+……(1)如果由一組預測系數wj組成的矩陣W，由學習者數據xij組成的矩陣X，以及由預測值E[yj]組成的矩陣Y’被定義如下，以便生成方程(1)，X=x11x12…x1Jx21x22…x2J…………xI1xI2…xIJ]]>W=w1w2…wJ,Y=E[y1]E[y2]…E[yJ]]]>則建立下列觀測方程。
XW＝Y’ …(2)在此情況中，矩陣X的分量xij是指第i組學習者數據的第j個學習者數據(用于預測第i教師數據的一組學習者數據)，矩陣W的分量wj是指用來計算具有該組學習者數據的第j學習者數據的積的預測系數。此外，由于yi代表第i個學習者數據，因此E[Yi]代表第i個教師數據的預測值。在方程(1)中，左側的y代表沒有下標I的矩陣Y的分量yi，而右側的x1、x2…代表沒有下標i的矩陣X的分量xij。
現在假定接近HD像素的像素值y的預測值E[y]是通過把最小二乘法應用于觀測方程(2)發(fā)現的。在此情況下，如果由將是教師數據的HD像素的一組真實像素值y構成的矩陣Y和由與HD像素的像素值y有關的預測值E[y]的一組余數e構成的矩陣E被定義如下，E=e1e2…eI,Y=y1y2…yI]]>則從方程(2)建立下列剩余方程。
XW＝Y+E …(3)在此情況下，通過使下列誤差平方最小，可以發(fā)現預測系數wj，以發(fā)現接近HD像素的像素值y的預測值E[y]。Σi=1Iei2]]>因此，如果由預測系數wj求導后的上訴誤差平方為0，則滿足下列方程的預測系數wj是用于發(fā)現與HD像素的像素值接近的預測值E[y]的最佳值。e1∂e1∂wj+e2∂e2∂wj+…+eI∂eI∂wj=0(j=1,2,…J)---(4)]]>因此，首先方程(3)對預測系數wj求導提供了下列方程。∂ei∂w1=xi1,∂ei∂w2=xi2,…,∂ei∂wJ=xiJ(i=1,2,…I)---(5)]]>依據方程(4)和方程(5)，得到下列方程(6)。Σi=1Ieixi1=0,Σi=1Ieixi2=0,…,Σi=1IeixiJ=0-----(6)]]>此外，考慮到剩余方程(3)中的學習者數據xij、預測系數wj、教師數據yi和余數ei的關系，可以依據程序(6)得到下列法方程(normal equation)。 通過準備預定數量組的學習者數據xij和教師數據yi，與待發(fā)現的預測系數wj的數量J相同數量的構成法方程(7)的方程可以被建立。因此，可以通過求解方程(7)，發(fā)現最佳預測系數wj。(然而，為了求解方程(7)，由與預測系數wj相一致的系數組成的矩陣必須是規(guī)則的。)求解方程(7)時，能夠采用例如掃描方法(高斯約當消去法等)。
如上所述，在自適應處理中，發(fā)現最佳預測系數wj，并根據方程(1)使用預測系數wj發(fā)現HD像素的像素值y的預測值E[y]。
自適應處理不同于再現包含在HD圖像中但不包含在SD圖像中的分量的簡單插入處理。就方程(1)來說，自適應處理與使用所謂的內插濾波器的插入處理相同。在自適應處理中，由于相當于內插濾波器的抽頭系數的預測系數w是通過用教師數據y的所謂的學習發(fā)現的，因此可以再現包含在HD圖像中分量。因此，它可以被說成是自適應處理具有圖像創(chuàng)建(分辨率創(chuàng)建)功效。
在上述說明中，自適應處理被用在改善分辨率的情況中。然而，在自適應處理前后不能改變像素的數量，并且自適應處理還可以用來從去除了噪聲和模糊的圖像中發(fā)現圖像的像素的預測值。在此情況下。自適應處理能夠進行圖像質量的改善，比如噪聲和模糊的去除。
圖6示出了在通過上述的分類自適應處理發(fā)現作為改善信息的預測系數情況下，圖2的改善信息生成單元11的示范性結構。
在圖6的實施例中，存在具有與廣播圖像數據相同內容的高圖像質量的圖像數據。該高圖像質量的圖像數據被供應給改善信息生成單元11，以作為學習預測系數的教師數據。
作為教師數據的高圖像質量的圖像數據，例如按每幀供應給幀存儲器31。幀存儲器31順序地存儲所供應的教師數據。
下變換器32例如按每幀讀出存儲在幀存儲器31中的教師數據，并且進行LPF(低通濾波器)濾波和抽取，從而生成基本上具有與廣播圖像數據的圖像質量相同的圖像數據，即，較低圖像質量的圖像數據，以作為學習預測系數的學習者數據。然后，下變換器32將較低質量的圖像數據供應給幀存儲器33。
幀存儲器33例如按每幀順序地存儲作為從下變換器32輸出的學習者數據的較低圖像質量的圖像數據。
預測抽頭構建電路34順序地使用構成作為在幀存儲器31中存儲的教師數據的圖像(在下文中，適于稱作教師圖像)的像素(在下文中，適于稱作教師像素)，以作為目標像素，并且根據控制電路40的控制信號從幀存儲器33讀出學習者數據的幾個像素(在下文中，適于稱作學習者像素)，該學習者數據的位置位于在空間上和時間上接近與目標像素的位置對應的作為學習者數據的圖像(在下文中，適于稱作學習者圖像)的位置。這樣，預測抽頭構建電路34構建預測抽頭，用于與預測系數相乘。
具體地說，例如，如果通過抽取1/4的教師圖像的像素來獲得學習者圖像，則預測系數構建電路34根據控制電路40的控制信號，使用作為一個預測抽頭的四個學習者像素a、b、c、d，該四個學習者像素在空間上接近于與目標像素的位置對應的學習者圖像的位置，如圖7所示。預測抽頭構建電路34根據控制電路40的另一個控制信號，還使用作為一個預測抽頭的九個學習者像素a、b、c、d、e、f、g、h、i，這九個學習者像素在空間上接近于與目標像素的位置對應的學習者圖像的位置。
基本上，在九個學習者像素被用作預測抽頭時而不是使用四個學習者像素a至d時的情況下，教師像素的預測精確度較高，并且能獲得高圖像質量的圖像(或者用于獲得高圖像質量的圖像的預測系數)。
預測抽頭(與類別抽頭相似，后面將說明)可以由形成十字形、菱形或任意形狀以及圖7所示的矩形的像素構成。預測抽頭也可以由每個其它像素而不是鄰近像素構成。
檢測圖6，由預測抽頭構建電路34構建的預測抽頭被供應給法方程加法器37。
類別抽頭電路35從幀存儲器33中讀出用于將目標像素分類成幾個類別之一的學習者像素。特別地，類別抽頭構建電路35根據控制電路40的控制信號，從幀存儲器33中讀出幾個學習者圖像，這些像素的位置位于在空間或時間上接近與目標像素的位置對應的學習者圖像的位置，并且把這些學習者像素作為用于分類的類別抽頭供應給分類電路36。
預測抽頭和類別抽頭可以由相同的學習者像素構成，也可以由不同的學習者像素構成。
分類電路36根據來自類別抽頭構建電路35的類別抽頭，使用適合于控制電路40的控制信號的方法對目標像素進行分類，并且把與作為分類結果獲得的目標像素的類別相對應的類別碼供應給法方程加法器37。
至于分類方法，可以利用例如使用閾值的方法或者使用ADRC(自適應動態(tài)范圍編碼)的方法。
在使用閾值的方法中，根據像素值是否大于預定閾值(或者等于/大于閾值)對構成分類抽頭的學習者像素的像素值進行二進制化，并且根據二進制化的結果確定目標像素的類別。
在使用ADRC的方法中，對構建類別抽頭的學習者像素進行ADRC處理，并且根據作為ADRC處理結果獲得的ADRC碼確定目標像素的類別。
在K比特ADRC中，例如，檢測構建類別抽頭的學習者像素的像素值的最大值MAX和最小值MIN，并且把DR＝MAX-MIN用作類別抽頭的局部動態(tài)范圍。根據動態(tài)范圍DR，將構建類別抽頭的學習者像素重新量化到K比特。也就是，從構建類別抽頭的像素的像素值中減去最小值MIN，并將該差值除以(分成)DR/2K(份)。因此，例如，當類別抽頭是一比特ADRC處理時，使構建類別抽頭的每個學習者像素的像素值成為一比特。在此情況下，一個比特串作為ADRC碼輸出，在該比特串中，按上述方式獲得的其每個是構建類別抽頭的各個像素的一比特的像素值按預定順序排列。
因此，根據ADRC，當類別抽頭由N個學習者像素構成以及使類別抽頭的K比特ADRC處理的結果為類別碼時，將目標像素分類成(2N)K個類別之一。
法方程加法器37從幀存儲器31中讀出作為目標像素的教師像素，并且對預測抽頭(即，構成預測抽頭的學習者像素)和目標像素(教師像素)進行加法運算。
特別地，為對應于分類電路36提供的分類碼的每個類別，法方程加法器37進行相當于學習者像素的乘法(Xin×Xim)的算術運算以及使用預測抽頭(學習者像素)進行的法方程(7)的左側的求和(∑)運算，其中Xin和Xim為預測系數的乘數。
而且，為對應于分類電路36供應的類別碼的每個類別，法方程加法器37進行相當于學習者像素和目標像素(教師像素)乘法(xin×yi)的算術運算，以及使用預測抽頭(學習者像素)和目標像素(教師像素)進行法方程(7)右側的求和(∑)運算。
法方程加法器37執(zhí)行與作為目標像素的存儲在幀存儲器31中的教師像素有關的上述加法運算。因而，為每個類別建立由方程(7)表示的法方程。根據該法方程，為預定數目的教師像素生成改善信息。
預測系數確定電路38求解由法方程加法器37為每個類別生成的法方程，由此發(fā)現每個類別的預測系數。預測系數確定電路38將預測系數供應給與存儲器39中的各個類別相對應的地址。存儲器39存儲從預測系數確定電路38供應的預測系數以作為改善信息，并且，在需要時，將預測系數供應給綜合單元12(圖2)。
在某些情況下，用于發(fā)現不能由法方程加法器37獲得的預測系數的所需數目的法方程的生成一個類別。對于這樣的一個類別，預測系數確定電路38輸出缺省預測系數(例如，通過使用相當大數量的教師圖像事先發(fā)現的一個預測系數)。
控制電路40供應有一個系統(tǒng)選擇信號(圖2)，該信號用于選擇改善廣播圖像數據的圖像質量的改善系統(tǒng)。根據由系統(tǒng)選擇信號指示的改善系統(tǒng)，控制電路40控制預測抽頭構建電路34、類別抽頭構建電路35和分類電路36，以便生成改善廣播圖像數據的圖像質量的所需改善信息。
在本實施例中，記帳單元14收取的費用額(收看費)是根據接收裝置3使用的改善系統(tǒng)(用于改善系統(tǒng)的改善信息)而變化。
所收取的費用額可以根據例如是否將分類處理用作改善系統(tǒng)來設置。例如，所收取的費用額可以在以下三種情況中變化，這三種情況是線性插入被用作改善系統(tǒng)的情況；只有自適應處理被用作改善系統(tǒng)的情況；分類自適應處理被用作改善系統(tǒng)的情況，如圖8A所示。
只使用自適應處理的情況是只執(zhí)行自適應處理而不執(zhí)行分類的情況。因此，它是在分類自適應處理中只有一種類別(單一類別)的情況。
在線性插入被用作改善系統(tǒng)的情況下，由于預測系數不是必要的，因此改善信息生成單元11不執(zhí)行特殊處理，于是輸出指定線性插入的信息作為改善信息。
所收取的費用額還可以根據用作改善系統(tǒng)的分類自適應處理中的類別數量來設置。例如，所收取費用額在以下三種情況中變化，這三種情況是線性插入被用作改善系統(tǒng)的情況；具有少量類別的分類自適應處理被用作改善系統(tǒng)的情況；以及具有大量類別的分類自適應處理被用作插入系統(tǒng)的情況；如圖8B所示。
所收取的費用額還可以根據在用作改善系統(tǒng)的分類自適應處理中用于生成預測系數的學習者圖像或教師圖像的圖像質量來設置。例如，如果教師圖像的圖像質量是好的，則提供可以極大改善廣播圖像數據的圖像質量的高性能的預測系數。反之，如果教師圖像的圖像質量不是非常好，則提供僅略微改善廣播圖像數據的圖像質量的低性能的預測系數。因而，所收取的費用額可以在以下三種情況中變化，這三種情況是線性插入被用作改善系統(tǒng)的情況；具有低性能預測系數的分類自適應處理被用作改善系統(tǒng)的情況；具有高性能預測系數的分類自適應處理被用作改善系統(tǒng)的情況，如圖8C所示。
所收取的費用額還可以根據在作為改善系統(tǒng)的分類自適應處理中構建的類別抽頭或預測抽頭來設置。也就是，由于所得圖像的圖像質量如上所述，根據構建類別抽頭或預測抽頭的方式(抽頭的形狀，構成抽頭的像素數量，以及由空間方向或時間方向或這兩個方向中的像素構成的抽頭)而變化，因此所收取的費用額可以根據構建的方式變化。
此外，所收取的費用額還可以根據用作改善系統(tǒng)的分類自適應處理中的分類方法來設置。所收取的費用額可以在以下三種情況中改變，這三種情況是線性插入被用作改善系統(tǒng)的情況；使用上述的閾值分類的自適應處理被用作改善系統(tǒng)的情況；使用ADRC處理的分類的自適應處理被用作改善信息的情況，如圖8D所示。
改善系統(tǒng)和系統(tǒng)選擇信號可以相互關聯，例如，如圖8A至圖8D所示，并且控制電路40向預測抽頭構建電路34、類別抽頭構建電路35和分類電路36輸出執(zhí)行指定的控制信號，以獲得用于改善系統(tǒng)的改善信息，該改善系統(tǒng)對應于所供應于此的系統(tǒng)選擇信號。至于改善系統(tǒng)，還可以利用上述改善系統(tǒng)的多個系統(tǒng)的組合。
下面將結合圖9的流程圖，說明圖6的改善信息生成單元11所執(zhí)行的生成改善信息的改善信息生成處理。
首先，在步驟S21，將與改善信息生成的單位相對應的教師圖像存入幀存儲器31中。然后，在步驟S22，控制電路40向預測抽頭構建電路34、類別抽頭構建電路35和分類電路36供應執(zhí)行指定的控制信號，以獲得用于改善系統(tǒng)的改善信息，該改善系統(tǒng)對應于所供應于此的系統(tǒng)選擇信號。由此，預測抽頭構建電路34、類別抽頭構建電路35和分類電路36開始進行處理，以根據控制信號獲得作為用于改善系統(tǒng)的改善信息的預測系數。
供應給控制電路40的系統(tǒng)選擇信號包括指示多個改善系統(tǒng)的信息?？刂齐娐?0在每次執(zhí)行步驟S22的處理時，順序地輸出與多個改善系統(tǒng)相對應的控制信號。
如果控制電路40輸出的控制信號指示線性插入，則指定線性插入的信息作為改善信息存入存儲器39中。步驟S23至S28的處理被跳過，使處理進入步驟S29。
在步驟S22處理之后，處理進入步驟S23，下變換器32執(zhí)行LPF(低通濾波器)濾波或者抽取幀存儲器31中存儲的教師圖像，必要時，由此生成與廣播圖像數據的圖像質量相同的圖像，作為學習者圖像。學習者被供應給并存儲在幀存儲器33中。
學習者圖像可以是不同于廣播圖像數據的圖像質量的圖像。在此情況下，用于那種效果的控制信號從控制電路40供應給下變換器32，下變換器32生成其圖像質量適合控制電路40的控制信號的學習者圖像。
然后，在步驟S24，存儲在幀存儲器31中的教師像素之中的還不是目標像素的教師像素被用作目標像素，并且預測抽頭構建電路34使用幀存儲器33中存儲的學習者像素，依據控制電路40的控制信號構建該結構的目標像素的預測系數。此外，在步驟S24，類別抽頭構建電路35使用幀存儲器33中存儲的學習者像素依據控制電路40的控制信號，構建一個用于該結構的目標像素的類別抽頭。然后，將預測抽頭供應給法方程加法器37，和將類別抽頭供應給分類電路36。
在步驟S25，分類電路36根據類別抽頭構建電路35的類別抽頭用符合控制電路40的控制信號的方法對目標像素進行分類，并把對應于作為分類結果獲得的類別的類別碼供應給法方程加法器37。然后，處理進入步驟S26。
在步驟S26，法方程加法器37從幀存儲器31中讀出作為目標像素的教師像素，并且按上述方式執(zhí)行與預測抽頭(構成預測抽頭的學習者像素)和目標像素(教師像素)有關的加法運算。
然后，在步驟S27，控制電路40辨別是否已經使用存儲在幀存儲器31中的改善信息生成的單位的所有教師像素作為目標像素來執(zhí)行加法運算。如果確定還未使用作為目標像素的所有教師像素來執(zhí)行加法運算，則處理返回到步驟S24。在此情況下，還不是目標像素的教師像素之一被用作新目標像素，并且重復步驟S24至S27的處理。
如果在步驟S27控制電路40確定已經使用了改善信息生成的單位的所有教師像素作為目標像素執(zhí)行了加法運算，即，如果法方程加法器37獲得了每一類別的法方程，則處理前進到步驟S28，并且預測系數確定電路38求解各類別產生的每一法方程，由此發(fā)現各類別的預測系數，并將預測系數提供給存儲器39中各類的地址。存儲器39將來自預測系數確定電路38的預測系數存儲為改善信息。
存儲器39具有多個存儲體，并且因此能夠同時存儲多種類型的改進信息。
此后，處理前進到步驟S29，并且控制電路40區(qū)分是否已經為包括在所供應的系統(tǒng)選擇信號中的所有的多種改善系統(tǒng)獲得了改善信息。
如果在步驟S29確定，還未獲得包含在系統(tǒng)選擇信號中用于多個改善系統(tǒng)的多種類型的改善信息一種或某些信息，則處理返回到步驟S22，控制電路40輸出與還未獲得改善信息的改善系統(tǒng)對應的控制信號。然后，重復與上述處理相似的處理。
另一方面，如果在步驟S29確定，已經獲得包含在系統(tǒng)選擇信號中用于所有多個改善系統(tǒng)的改善信息，即，如果包含在系統(tǒng)選擇信號中的用于多個改善系統(tǒng)的多種類型的改善信息被存儲在存儲器39中，則處理進入步驟S30。多種類型的改善信息從存儲器39中讀出，并供應給綜合單元12(圖2)。然后，處理結束。
在改善信息生成的單位的教師圖像每次被供應給幀存儲器31時，重復圖9的改善信息生成處理。
在圖6的實施例中，假定存在具有與廣播圖像數據相同內容的高圖像質量的圖像數據。然而，在某些情況下，沒有這種高圖像質量的圖像數據(例如，在原始圖像被直接用作廣播圖像數據的情況下)。在此情況下，由于不存在教師圖像，因此圖6的改善信息生成單元11不能生成作為改善信息的預測系數。
因而，圖10示出了改善信息生成單元11的另一個示范性結構，當發(fā)送裝置1發(fā)出與原始圖像尺寸相同的圖像時，該單元11不使用將是教師圖像的高圖像質量的圖像數據，就能夠生成作為改善信息的預測系數。在圖10中，與圖6對應的那些部件用相同的標號表示，并且將不進行詳細說明。特別地，除了不設置下變換器32，以及新設置幀存儲器41、特征量(characteristicquantity)估計電路42、臨時教師數據生成電路43和臨時學習者數據生成電路44外，構成圖10的改善信息生成單元11類似于圖6的改善信息生成單元11。
在圖10的改善信息生成單元11中，由于不存在真實教師圖像，所以從廣播圖像數據中生成臨時教師圖像和臨時學習者圖像(在下文中，適于分別稱作臨時教師圖像和臨時學習者圖像)，并且使用臨時教師圖像和臨時學習者圖像生成作為改善信息的預測系數，其中臨時教師圖像與作為學習者圖像的廣播圖像數據的關系相似于真實教師圖像與作為學習者圖像的廣播圖像數據之間的關系。
廣播圖像數據供應給幀存儲器41，幀存儲器41按改善信息生成的每個單位存儲所供應于此的廣播圖像數據。
特征量估計電路42發(fā)現存儲在幀存儲器41中的廣播圖像數據的特征量，并且把該特征量供應給臨時教師數據生成電路43和臨時學習者數據生成電路44。
至于廣播圖像數據的特征量，例如可以使用水平方向或垂直方向的自相關(auto-correlation)系數、像素值的直方圖、或鄰近像素的差分值的直方圖(活動(activity)的直方圖)。
臨時教師數據生成電路43根據來自特征量估計電路42的廣播圖像數據的特征量估計關于廣播圖像數據的原始教師圖像(真實教師圖像)的特征量(以下適于稱作被估計教師特征量)。此外，臨時教師數據生成電路43對存儲在幀存儲器41中的廣播圖像數據執(zhí)行LPF濾波和抽取，由此生成具有與被估計的教師特征量相同特征量的圖像。臨時教師數據生成電路43將生成的作為臨時教師圖像的圖像供應給幀存儲器31和臨時學習者生成電路44。
臨時學習者數據生成電路44對臨時教師數據生成電路43供應的臨時教師圖像進行LPF濾波，由此生成具有與廣播圖像數據的特征量相同的特征量的圖像，該廣播圖像數據是從特征量估計電路42供應的原始學習者圖像。臨時學習者數據生成電路44把生成的作為臨時學習者圖像的圖像供應給幀存儲器33。
下面將結合圖11的流程圖說明由圖10的改善信息生成單元11執(zhí)行的，用于生成改善信息的改善信息生成處理。
首先，當廣播圖像數據被供應和存儲到幀存儲器41中時，特征量估計電路42在步驟S41上提取存儲在幀存儲器41中的廣播圖像數據的特征量，并且將該特征量供應給臨時教師數據生成電路43和臨時學習者數據生成電路44。
當特征量估計電路42供應廣播圖像數據的特征量時，臨時教師數據生成電路43在步驟S42根據廣播圖像數據的特征量估計與廣播圖像數據相關的原始教師圖像的特征量(被估計的教師特征量)。然后，處理進入步驟S43。在步驟S43，臨時教師數據生成電路43設置LPF濾波器特征和抽取寬度(抽取率)，用于根據被估計的教師特征量，從廣播圖像數據中獲得具有與被估計的教師特征量相同的特征量的圖像。然后，處理進入步驟S44。
在步驟S44，臨時教師數據生成電路43使用預置的抽取寬度抽取存儲在存儲器41中的廣播圖像數據，并且用預置濾波特征對被抽取的圖像進行LPF濾波，由此生成臨時教師圖像。
步驟S44上的抽取廣播圖像數據的目的是獲得具有高空間頻率和自相關的尖銳形狀的一個圖像，以作為臨時教師圖像，因為與相同尺寸的低圖像質量的圖像相比較，高圖像質量的圖像具有自相關的尖銳形狀。
在步驟S44的處理之后，處理進入步驟S45。臨時教師數據生成電路43發(fā)現在步驟S44生成的臨時教師圖像的特征量，并辨別特征量是否接近被估計的教師特征量。如果在步驟S45上確定，臨時教師圖像的特征量不接近被估計的教師特征量，則處理進入步驟S46，并且臨時教師數據生成電路43改變LPF濾波的濾波器特征的設置值或者用于廣播圖像數據的抽取寬度。然后，處理返回到步驟S44。進而將重新進行臨時教師圖像的生成。
另一方面，如果在步驟S45確定臨時教師圖像的特征量接近被估計教師特征量，則將臨時教師圖像供應給并存儲到幀存儲器31中，以及將臨時教師圖像供應給臨時學習者數據生成電路44。然后處理進入步驟S47。
在步驟S47，臨時學習者數據生成電路44設置對臨時教師數據生成電路43供應的臨時教師圖像執(zhí)行LPF濾波的濾波器特征，然后處理進入步驟S48。
在步驟S48，臨時學習者數據生成電路44對臨時教師圖像執(zhí)行具有預置濾波器特征的LPF濾波，從而生成臨時學習者圖像。
然后，在步驟S49，臨時學習者數據生成電路44發(fā)現在步驟S48生成的臨時學習者圖像的特征量，并辨別該特征量是否接近特征量估計電路42供應的廣播圖像數據的特征量。如果在步驟S49確定臨時學習者圖像的特征量不接近廣播圖像數據的特征量，則處理進入步驟S50并且臨時學習者數據生成電路44改變對臨時教師圖像執(zhí)行的LPF濾波的濾波器特征的設置值。然后處理返回到步驟S48。從而，重新進行臨時學習者圖像的生成。
另一方面，如果在步驟S49確定臨時學習者圖像的特征量接近廣播圖像數據的特征量，則將臨時學習者圖像供應并存儲到幀存儲器33，然后處理進入步驟S51。
在步驟S51至步驟S58，使用幀存儲器31中存儲的作為原始教師圖像的臨時教師圖像和使用在幀存儲器33中存儲的作為原始學習者圖像的臨時學習者圖像，執(zhí)行與圖9的步驟S22、S24至S30的處理相似的處理。因而，生成多種類型的改善信息，并將該改善信息存儲到存儲器39中。該多種類型的改善信息從存儲器39中讀出，并且供應給綜合單元12(圖2)。然后，處理結束。在圖11的實施例中，由于教師圖像和學習者圖像具有相同的尺寸，因此所構建的類別抽頭和預測抽頭與圖7所示的不同。然而，圖11的實施例與圖9的實施例在其中從位于教師圖像中目標像素的位置附近的學習者圖像的多個像素構建類別抽頭和預測抽頭上是相似的。
圖11的改善信息生成處理類似于圖9的情況，當每次將用于改善信息生成的單位的廣播圖像數據供應給幀存儲器41時重復改善信息生成處理。
圖12示出了接收裝置3(圖4)的質量改善單元24的示范性結構，在此情況下，構成如圖6或圖10所示的發(fā)送裝置1(圖2)的改善信息生成單元11。
幀存儲器51供應有從提取單元22(圖4)輸出的廣播圖像數據。幀存儲器51按改善信息生成的每個單位存儲廣播圖像數據。
預測抽頭構建電路52根據控制電路57的控制信號執(zhí)行與圖6的預測抽頭構建電路34相似的處理。因而，預測抽頭構建電路52使用幀存儲器51中存儲的廣播圖像數據構建預測抽頭，并將預測抽頭供應給預測操作電路56。
類別抽頭構建電路53根據控制電路57的控制信號執(zhí)行與圖6的類別抽頭構建電路35相似的處理。因而類別抽頭構建電路53使用幀存儲器51中存儲的廣播圖像數據構建類別抽頭，并把類別抽頭供應給分類電路54。
分類電路54根據控制電路57的控制信號執(zhí)行與圖6的分類電路36相似的處理。因此，分類電路54將使用來自類別抽頭構建電路53的類別抽頭進行分類的結果的類別碼作為地址供應給存儲器55。
存儲器55存儲作為選擇單元23(圖4)供應的改善信息的預測系數。此外，存儲器55讀出按對應來自分類電路54的類別碼的地址所存儲的預測系數，并把讀出的預測系數供應給預測操作電路56。
預測操作電路56使用存儲器55供應的預測系數和預測抽頭構建電路52供應的預測抽頭執(zhí)行由方程(1)所表示的線性預測操作(乘積和運算)，并輸出所得到的像素值，以作為通過改善廣播圖像數據的圖像質量所獲得的高圖像質量(教師圖像)的圖像的預測值。
控制電路57供應有從選擇單元23(圖4)輸出的系統(tǒng)選擇信號。根據該系統(tǒng)選擇信號，控制電路57向預測抽頭構建電路52、類別抽頭構建電路53和分類電路54輸出控制信號，該控制信號類似于圖6的控制電路40的情況。
從選擇單元23供應到控制電路57的系統(tǒng)選擇信號只包括一條與圖像質量級信號對應的信息，該圖像質量級信號是響應用戶的請求從記帳單元27(圖4)輸出的，所述的這樣的一條信息是包含在供應給圖6的控制電路40的系統(tǒng)選擇信號中的指示多個改善系統(tǒng)的信息。因此，控制電路57控制預測抽頭構建電路52、類別抽頭構建電路53和分類電路54，以便提供用戶所請求的圖像質量的圖像。
下面結合圖13的流程圖說明，由圖12的質量改善單元24執(zhí)行的改善廣播圖像的圖像質量的質量改善處理。
在接收裝置3(圖4)中，當改善信息生成的每個單位的廣播圖像數據從提取單元22供應給質量改善單元24時，根據圖像質量級信號從多個改善信息中選擇的一種類型(一組)的改善信息從選擇單元23供應給質量改善單元24，同時還將指示利用改善信息改善圖像質量的改善系統(tǒng)的系統(tǒng)選擇信號一同供應給質量改善單元24。
在步驟S61，提取單元22供應的廣播圖像數據按照改善信息生成的每一個單位存入幀存儲器51中。在步驟S61，還將選擇單元23供應的改善信息存入存儲器55。此外，在步驟S61中，控制電路57供應有來自選擇單元23的系統(tǒng)選擇信號，并且向預測抽頭構建電路52、類別抽頭構建電路53和分類電路54供應控制信號，用于由對應于系統(tǒng)選擇信號的改善系統(tǒng)指定廣播圖像數據的圖像質量的改善。因而，設置預測抽頭構建電路52、類別抽頭構建電路53和分類電路54根據控制電路57的控制信號指示的改善系統(tǒng)開始執(zhí)行處理。
除了供應給控制電路57的系統(tǒng)選擇信號指示線性插入的情況外，在本實施例中，存儲器55中存儲的改善信息是預測系數。
如果供應給控制電路57的系統(tǒng)選擇信號指示線性插入，則控制電路57向預測操作電路56供應一個控制信號，以指定幀存儲器51中存儲的廣播圖像數據的線性插入。在此情況中，預測操作電路56經預測抽頭構建電路52讀出幀存儲器51中存儲的廣播圖像數據，然后執(zhí)行線性插入，和輸出所得到的廣播圖像數據。在此情況下，不執(zhí)行步驟S62和后續(xù)步驟的處理。
在步驟S61處理之后，處理進入步驟S62。在構成通過改善存儲在幀存儲器51中的廣播圖像數據而獲得高圖像質量的一個圖像的像素之中，還不是目標像素的像素之一被用作目標像素，并且預測抽頭構建電路52通過使用幀存儲器51中存儲的廣播圖像數據的像素依據控制電路57的控制信號，構建一種結構的用于目標像素的預測抽頭。此外，在步驟S62，類別抽頭構建電路53通過使用幀存儲器51中存儲的廣播圖像數據的像素依據控制電路57的控制信號，構建一種結構的用于目標像素的類別抽頭。預測抽頭被供應給預測操作電路56，類別抽頭被供應給分類電路54。
在步驟S63，分類電路54使用來自類別抽頭構建電路53的類別抽頭，采用適應控制電路57的控制信號的方法對目標像素進行分類，并且向存儲器55供應與所得到的類別對應的類別碼，以作為地址。然后，處理進入步驟S64。
在步驟S64，存儲器55讀出在分類電路54的類別碼所指示的地址上存儲的預測測系數，該預測系數是在步驟S61上存儲的作為改善信息的預測系數之一，并且將讀出的預測系數供應給預測操作電路56。
在步驟S65，預測操作電路56使用從預測抽頭構建電路52供給的預測抽頭和從存儲器55供給的預測系數執(zhí)行由方程(1)所表示的線性預測操作，并且將所得到的像素值臨時存儲為目標像素的預測值。
然后，在步驟S66，控制電路57辨別是否已經為作為目標像素的構成高圖像質量的圖像幀的所有像素發(fā)現了預測系數，該高圖像質量的圖像幀對應于在幀存儲器51中存儲的廣播圖像數據的幀。如果在步驟S66確定還沒有為作為目標像素的構成高圖像質量的圖像幀的所有像素發(fā)現預測值，則處理返回步驟S62。在構成高圖像質量的圖像幀的像素之中，還不是目標像素的像素被新近用作目標像素，并重復相似的處理。
另一方面，如果在步驟S66確定對于作為目標像素的構成高圖像質量的圖像幀的所有像素已經發(fā)現了預測值，則處理進入步驟S67，于是預測操作電路56順序地向顯示單元25(圖4)輸出由已經發(fā)現的預測值組成的高圖像質量的圖像。然后，結束該處理。
在每次將改善信息生成的一個單位的廣播圖像數據供應給幀存儲器51時，重復圖13的質量改善處理。
如上所述，發(fā)送裝置1發(fā)送多種類型的改善信息，并在接收裝置3中，從多個改善信息中選擇與滿足用戶請求的圖像質量相對應的改善信息，并且使用所選擇的改善信息來改善圖像質量。因此，可以提供滿足用戶請求的圖像質量的圖像，并且根據提供給用戶的圖像的圖像質量進行更詳細的記賬。
在上述情況下，多種類型的改善信息是從發(fā)送裝置1中發(fā)送的，并且在接收裝置3中，從多個改善信息中選擇與滿足用戶請求的圖像質量相對應的改善信息。然而也可以是發(fā)送裝置1接受用戶事先從接收裝置3發(fā)送的請求，并且僅僅把與滿足該請求的圖像質量相對應的改善信息發(fā)送給接收裝置3。在該情況下，在記賬單元14的控制下，僅將與滿足用戶請求的圖像質量相對應的改善信息包含在綜合單元12的綜合信號中，如圖2中的虛線所示。
在上述情況中，多種類型的預測系數是指定線性插入的信息，該信息作為多種類型的改善信息而發(fā)送。然而，還能夠將預定的預測系數存儲在接收裝置3的存儲器55中，而不是從發(fā)送裝置1發(fā)送多種類型的預測系數，并且能夠發(fā)送將要使用的存儲器55中存儲的多種類型預測系數的信息，以作為多種類型的改善信息。
在上述情況中，分類自適應處理和線性插入被用作改善系統(tǒng)。然而，也可以將其它處理用作改善系統(tǒng)。
此外，在上述情況下，改善信息生成單元11生成作為改善信息的一個預測系數，并且質量改善單元24用預測系數執(zhí)行分類自適應處理，從而改善圖像的圖像質量。然而，也可以是，改善信息生成單元11發(fā)現一個用來預測目標像素的合適的預測系數的類別碼，以作為改善信息，以及質量改善單元24用該類別碼的預測系數執(zhí)行自適應處理，由此改善圖像的圖像質量。
特別地，通過預先學習獲得的各個類別的預測系數被存儲在改善信息生成單元11和質量改善單元24中。然后，改善信息生成單元11用事先存儲的每個類別的預測系數執(zhí)行自適應處理，從而發(fā)現高圖像質量的預測值。當為每個像素獲得最接近真實值的預測值時，改善信息生成單元11發(fā)現作為改善信息的預測系數的類別碼。同時，質量改善單元24通過使用事先存儲的預測系數之中的相應于作為改善信息的類別碼的預測系數，來發(fā)現該高圖像質量的圖像的一個預測值，從而獲得已改善的圖像質量的圖像。在此情況下，接收裝置3可以獲得與發(fā)送裝置1(改善信息生成單元11)中的圖像質量相同的圖像。
在此情況下，改善信息生成單元11和質量改善單元24不執(zhí)行上述的分類。也就是，改善信息生成單元11例如，通過使用所有類別的預測系數執(zhí)行自適應處理(預測操作)發(fā)現一個合適預測系數的類別碼，用來發(fā)現一個預測值；并且質量改善單元24將這種類別碼用作改善信息，并且通過用該類別碼的預測系數執(zhí)行自適應處理來改善圖像的質量。因此，改善信息生成單元11或者質量改善單元24都不需要執(zhí)行分類。
圖14示出了改善信息生成單元11的一個示范性結構，該改善信息生成單元11發(fā)現用來預測目標像素的一個適當預測系數的類別碼，以作為改善信息。在圖14中，與圖6對應的部分用相同的標號表示，并且將不進行詳細說明。
在學習裝置(圖16)中通過學習而發(fā)現的各個類別的預測系數(將在后面說明)被存儲在存儲器101中。由控制電路40控制的存儲器101順序地讀出各個類別的預測系數，并且將讀出的預測系數供應給預測操作電路102。
預測操作電路102供應有來自預測抽頭構建電路34的預測抽頭，以及供有來自存儲器101的預測系數。預測操作電路102與預測操作電路56相似，它使用從預測抽頭構建電路34供給的預測抽頭和從存儲器101供給的預測系數執(zhí)行由方程(1)表示的線性預測操作(乘積和運算)。然而，對于一個預測抽頭，預測操作電路102用順序從存儲器101供應的各個類別的每個預測系數執(zhí)行線性預測操作，從而發(fā)現教師像素的預測值。因此，對于每個教師像素，預測操作電路102發(fā)現與類別的總數量相同數量的預測值。
預測操作電路102發(fā)現的預測值被供應給比較電路103。該比較電路103還供有來自幀存儲器31的教師圖像。比較電路103將幀存儲器31供給的構成教師圖像的每個教師像素與從預測操作電路102供應的依據各個類別的預測系數發(fā)現的用于教師像素的每個預測值進行比較，從而發(fā)現預測誤差。比較電路103將預測誤差供應給檢測電路104。
檢測電路104檢測使比較電路103供應的預測誤差最小化的教師像素的預測值。此外，檢測電路104檢測一個類別碼，該類別碼指示當獲得預測值時的預測系數的類別，然后檢測電路104輸出該類別碼作為改善信息。
下面結合圖15的流程圖說明，由圖14的改善信息生成單元11執(zhí)行的生成改善信息的改善信息生成處理。
首先，在步驟S111，與改善信息的一個單位相對應的一個教師圖像被存儲在幀存儲器31中。然后，在步驟S112，控制電路40向預測抽頭構建電路34供應執(zhí)行指定的控制信號，以便獲得用于與供應于此的系統(tǒng)選擇信號對應的改善系統(tǒng)的改善信息。因而，預測抽頭構建電路34被設置來執(zhí)行處理，以便依據控制信號獲得作為用于改善系統(tǒng)的改善信息的一個類別碼。
供應給控制電路40的系統(tǒng)選擇信號包括指示多個改善系統(tǒng)的信息。當每次執(zhí)行步驟112的處理時，控制電路40順序地輸出與多個改善系統(tǒng)相對應的控制信號。
如果控制電路40輸出的控制信號指示線性插入，指定線性插入的信息作為改善信息存儲到存儲器39中。然后跳過步驟S113至步驟S122的處理，進入步驟S123的處理。
在步驟S112的處理之后，處理進入步驟S113，下變換器32對存儲在幀存儲器31中教師圖像執(zhí)行LPF(低通濾波器)濾波或抽取，必要時，由此生成與廣播圖像數據的圖像質量相同的圖像，以作為學習者圖像。該學習者圖像被供應和存儲到幀存儲器33中。
在圖15的實施例中，與圖9的實施例相似，學習者圖像也可以是不同于廣播圖像數據的圖像質量的圖像。在這樣一種情況下，從控制電路40向下變換器32供應用于該功效的控制信號，于是下變換器32生成與控制電路40的控制信號相適應的圖像質量的學習者圖像。
然后，在步驟S114，存儲在幀存儲器31中的教師像素之中的還不是目標像素的教師像素被用作目標像素，以及預測抽頭構件電路34通過使用幀存儲器33中存儲的學習者像素，構建與控制電路40的控制信號相適應的結構的目標像素的預測抽頭。該預測抽頭被供應給預測操作電路102。
此后，在步驟S115，控制電路40按0設置計數類別的變量i以作為初始值，然后該處理進入步驟S116。在步驟S116，控制電路40將變量i作為地址供應給存儲器101。因此，在步驟S116，從存儲器101讀出對應于類別碼#i的預測系數，并供應給預測操作電路102。
在步驟S117，預測操作電路102使用預測抽頭構件電路34供應的預測抽頭和存儲器101供應的預測系數執(zhí)行方程(1)所表示的線性預測操作，并且將所得到的像素值作為目標像素的預測值供應給比較電路103。
在步驟S118，從幀存儲器31中讀出目標像素的像素值，將該像素值與來自預測操作電路102的預測值進行比較，從而發(fā)現預測值的預測誤差。此外，在步驟S118，比較電路103將預測誤差供應給檢測電路104，然后處理進入步驟S119。
在步驟S119，控制電路40將變量i遞增1，然后該處理進入步驟S120。在步驟S120，控制電路40辨別變量i是否小于N，其中N是類別的總數量。如果確定變量i小于N，則處理經進入步驟S116，重復相似的處理。
如果在步驟S120確定變量i不小于N，也就是如果通過使用相應于與目標像素有關的所有類別的預測系數發(fā)現預測值的預測誤差，則處理進入步驟S121。檢測電路104檢測最小化關于目標像素的預測誤差的預測系數的類別，并且將對應于該類別的類別碼存儲作為改善信息。
然后，在步驟S123，控制電路40辨別是否已經獲得用于所有的包含在供應于此的系統(tǒng)選擇信號中的多個改善系統(tǒng)的改善信息。
如果在步驟S123確定包含在系統(tǒng)選擇信號中的用于多個改善系統(tǒng)的多種類型的改善信息中的一個或一些改善信息還未獲得，則處理返回步驟S112，并且控制電路40相應于還未獲得改善信息的改善系統(tǒng)輸出控制信號。然后，重復與上述處理相似的處理。
在另一個方面，如果在步驟S123上確定已經獲得用于所有的包含在系統(tǒng)選擇信號中的多個改善系統(tǒng)的改善信息，也就是，如果包含在系統(tǒng)選擇信號中的用于多個改善系統(tǒng)的多種類型的改善信息被存儲到檢測電路104中，則處理進入步驟S124。多種類型的改善信息從檢測電路104中讀出，并且被供應給綜合單元12(圖2)。然后，結束處理。
圖15的改善信息生成處理與圖9的改善信息生成處理相似，當改善信息生成的一個單位的教師圖像(例如，一幀的教師圖像)每次供應給幀存儲器31時，重復圖15的處理。
圖16示出了學習裝置的一個實施例的示范性結構，該學習裝置用來發(fā)現存儲在圖14的存儲器101中的每個類別的預測系數。
在圖16的實施例中，幀存儲器111、下變換器112、幀存儲器113、預測抽頭構建電路114、類別抽頭構件電路115、分類電路116、法方程加法器117、預測系數確定電路118和存儲器119的構成分別類似于圖6所示的改善信息生成單元11的幀存儲器31、下變換器32、幀存儲器33、預測抽頭構建電路34、類別抽頭構建電路35、分類電路36、法方程加法器37、預測系數確定電路38和存儲器39。
因此，在圖16的學習裝置中，每個類別的預測系數基本上是通過執(zhí)行與圖6的改善信息生成單元11的處理相類似的處理來發(fā)現的。在圖14的存儲器101中，通過預先學習而發(fā)現的每個類別的預測系數存儲在圖16的學習裝置中。
在圖16的實施例中，也能夠通過控制下變換器112、預測抽頭構建電路114、類別抽頭構建電路115和分類電路116來改變抽頭結構和分類方法，從而發(fā)現多種類型的預測系數。
圖17示出了在按圖14構成改善信息生成單元11的情況下，接收裝置3(圖4)的質量改善單元24的示范性結構。在圖17中，與圖12相對應的部分用相同的標號表示，并且不進行進一步的詳細說明。
類別碼存儲單元121存儲一個類別碼以作為改善信息。在該實例中，發(fā)送通過改善廣播圖像數據的圖像質量而獲得的高圖像質量的圖像的每個像素的類別碼，以作為發(fā)送裝置1發(fā)送的改善信息。作為改善信息的類別碼從接收裝置3(圖4)的選擇單元23供應到質量改善單元24(圖17)，并且類別碼存儲單元121存儲該類別碼以作為改善信息。在控制電路57的控制下，類別碼存儲單元121將存儲的類別碼作為地址供應給存儲器122。
存儲器122存儲在圖16的學習設備中發(fā)現的每個類別碼的預測系數。存儲器122從類別碼存儲單元121中讀出與作為地址提供的類別碼相對應的預測系數，并把該預測系數供應給預測操作電路56。
下面將結合圖18的流程圖說明，由圖17的質量改善單元24執(zhí)行的改善廣播圖像的圖像質量的質量改善處理。
在接收裝置3(圖4)中，當改善信息生成的每個單位的廣播圖像數據從提取單元22供應到質量改善單元24時，根據圖像質量級信號從多個改善信息中選擇的一種類型(一組)的改善信息與系統(tǒng)選擇信號一起從選擇單元23供應給質量改善單元24，其中系統(tǒng)選擇信號指示利用改善信息改善圖像質量的改善系統(tǒng)。
在步驟S131，從提取單元22供應的廣播圖像數據按改善信息生成的每個單位存儲到幀存儲器51中。此外，在步驟S131，從選擇單元23供應的改善信息被存儲到存儲器121中。另外，在步驟S131，控制電路57供應有來自選擇單元23的系統(tǒng)選擇信號，并且向預測抽頭構建電路52供應一個控制信號，該控制信號通過與系統(tǒng)選擇信號相對應的改善系統(tǒng)指定廣播圖像數據的圖像質量的改善。由此設置預測抽頭構建電路52以執(zhí)行根據控制電路57的控制信號所指示的改善系統(tǒng)的處理。
在本實施例中，除了供應給控制電路57的系統(tǒng)選擇信號指示線性插入的情況外，存儲器122中存儲的改善信息是一個類別碼。
如果供應給控制電路57的系統(tǒng)選擇信號指示線性插入，則控制電路57向預測系數操作電路56供應一個指定存儲在幀存儲器51中的廣播圖像數據的線性插入的控制信號。在此情況下，預測操作電路56經預測系數構建電路52讀出幀存儲器51中存儲的廣播圖像數據，然后執(zhí)行線性插入并輸出所得到的廣播圖像數據。在此情況下，不執(zhí)行步驟S132和后續(xù)步驟的處理。
在步驟S131的處理之后，處理進入步驟S132。在通過改善幀存儲器51中存儲的廣播圖像數據而獲得的構成高圖像質量的圖像的像素之中，將還不是目標像素的一個像素用作目標像素，并且預測抽頭構建電路52通過使用幀存儲器51中存儲的廣播圖像數據的像素構建與控制電路57的控制信號相適應的一個結構的目標像素的一個預測系數。該預測抽頭被供應給預測操作電路56。
然后，在步驟S133，控制電路57控制類別碼存儲單元121讀出類別碼，以作為用于目標像素的改善信息。因而，從類別碼存儲單元121中讀出作為用于目標像素的改善信息的類別碼，然后供應給存儲器122。
在步驟S134，存儲器122讀出在類別碼存儲單元121的類別碼所指示的地址上存儲的預測系數，然后將讀出的預測系數供應給預測操作電路56。
在步驟S135，預測操作電路56使用預測抽頭構建電路52供應的預測抽頭和存儲器55供給的預測系數執(zhí)行由方程(1)表示的線性預測操作，并臨時存儲所得到的像素值，以作為目標像素的預測值。
然后，在步驟S136，控制電路57辨別是否已經為作為目標像素的所有像素發(fā)現預測值，其中所述的所有像素構成相應于幀存儲器51中存儲的廣播圖像數據的幀構成的高圖像質量的圖像的幀。如果在步驟S136確定，還沒有為作為目標像素的構成高圖像質量的圖像的幀的所有像素發(fā)現預測值時，處理返回到步驟S132。在構成高圖像質量的圖像幀的像素之中，將還不是目標像素的像素新近用作目標像素，并重復相似的處理。
另一方面，如果在步驟S136確定，已經為作為目標像素的構成高圖像質量的圖像的幀的所有像素發(fā)現預測值時，處理進入步驟S137，預測操作電路向顯示單元25(圖4)順序地輸出由已經發(fā)現的預測值組成的高圖像質量的圖像。然后結束處理。
每次改善信息生成的一個單位的廣播圖像供應給幀存儲器51時，就重復圖18的質量改善處理。
在圖14和圖17的實施例中，通過使用圖16的學習裝置中的SD圖像構建和分類類別抽頭，獲得通常存儲在圖14的存儲器101和圖17的存儲器122中的預測系數。然而，通常存儲在存儲器101和122中的預測系數也可以通過使用HD圖像而不使用SD圖像構建和分類類別抽頭來獲得。在此情況下，改善信息生成單元11可以獲得作為改善信息的類別碼，而不需要如上述的通過使用每個類別的預測系數發(fā)現目標像素的預測值。也就是，在此情況下，改善信息生成單元11使用一個HD圖像為構成HD圖像的每個像素構建和分類一個類別抽頭，并且可以將所得到的類別碼用作改善信息。
因而，在圖19示出了改善信息生成單元11的一個示范性結構，該單元11通過依據HD圖像(教師圖像)構建和分類類別抽頭來發(fā)現作為改善信息的類別碼。在圖19中，與圖6相對應的部分用相同表號表示，并且將不作詳細說明。特別地，除了未設置先變換器32、幀存儲器33、預測抽頭構建電路34、法方程加法器37和預測抽頭確定電路38外，圖19的改善信息生成單元11的構成類似于圖6的改善信息生成單元11。
下面將結合圖20的流程圖說明由圖19的改善信息生成單元11執(zhí)行的生成改善信息的改善信息生成處理。
首先，在步驟S141，與改善信息生成的一個單位對應的教師圖像被存入幀存儲器31中。然后，在步驟S142，控制電路40向類別抽頭構建電路35和分類電路36供應一個執(zhí)行指定的控制信號，以便獲得與供給于此的系統(tǒng)選擇信號相對應的用于一個改善系統(tǒng)的改善信息。由此，類別抽頭構建電路35和分類電路36被設置來執(zhí)行處理，該處理是根據控制信號獲得作為用于改善系統(tǒng)的改善信息的一個類別碼。
供應給控制電路40的系統(tǒng)選擇信號包括指示多個改善系統(tǒng)的信息，這與上述的情況相類似。每次執(zhí)行步驟S142的處理時，控制電路40就順序輸出與多個改善系統(tǒng)相對應的控制信號。
如果控制電路40輸出的控制信號指示線性插入，則把指定線性插入的信息作為改善信息存入存儲器39中。步驟S143至S145的處理被跳過，于是處理進入步驟S146。
在步驟S142的處理之后，處理進入步驟S143。存儲在幀存儲器31內的教師像素之中的還不是目標像素的一個教師像素被用作一個目標像素，并且類別抽頭構建電路35使用存儲在幀存儲器31中的教師像素，為適應控制電路40的控制信號的結構的目標像素構建類別抽頭。該類別抽頭被供應給分類電路36。
在步驟S144，分類電路36根據類別抽頭構建電路35的類別抽頭通過適合于控制電路40的控制信號的方法對目標像素進行分類，并且將與作為分類結果獲得的一個類別相對應的一個類別碼供應和存儲到存儲器39中。然后處理進入步驟S145。
在步驟S145，控制電路40辨別是否已經使用作為目標像素存儲在幀存儲器31中的改善信息生成單位的所有教師像素來執(zhí)行分類。如果確定還未使用作為目標像素的所有教師像素執(zhí)行分類，則處理返回到步驟S143。在此情況下，還不是目標像素的一個教師像素被用作一個新的目標像素，然后重復步驟S144和S145的處理。
如果在步驟S145上，控制電路40確定已經使用作為目標像素的改善信息生成單位的所有教師像素執(zhí)行分類，則處理進入步驟S146，控制電路40辨別是否已經獲得包含在供應于此的系統(tǒng)選擇信號中的用于所有多個改善系統(tǒng)的改善信息。
如果在步驟S146確定，還沒有獲得包含在系統(tǒng)選擇信號內的用于多個改善系統(tǒng)的多種類型的改善信息中的一個或一些改善信息，則處理返回到步驟S142，并且控制電路40輸出與還未獲得改善信息的改善系統(tǒng)相對應的一個控制信號。然后，重復與上述處理相似的處理。
另一方面，如果在步驟S146確定，已經獲得包含在系統(tǒng)選擇信號中的用于多個改善系統(tǒng)的作為改善信息的類別碼，也就是，如果在存儲器39中存儲了作為包含在系統(tǒng)選擇信號內的用于多個改善系統(tǒng)的多種類型改善信息的類別碼，則處理進入步驟S147。多種類型的改善信息從存儲器39中讀出，并且被供應給綜合單元12(圖2)。然后結束處理。
每次一改善信息生成單位的教師圖像被供應給幀存儲器31時，也重復圖20的改善信息生成處理。
圖21示出了在改善信息生成單元11被構成圖19所示結構的情況下，接收裝置3(圖4)的質量改善單元24的示范性結構。在圖21中，與圖17對應的部分用相同的表號表示，并且將不進行詳細說明。也就是，除了設置存儲器131替代存儲器122外，質量改善單元24的結構與圖17的質量改善單元24的結構相同。
在圖17的實施例中，通過學習獲得的用于每個類別的預測系數被存儲到存儲器122中，其中在學習中使用由圖16的學習裝置中的學習者像素構成的一個類別抽頭執(zhí)行分類。然而，在圖21的實施例中，通過學習獲得的用于每個類別的預測系數被存儲到存儲器131中，其中在學習中使用由教師像素構成的類別抽頭執(zhí)行分類。
圖22示出了執(zhí)行學習的學習裝置的實施例的示范性結構，其中使用由教師像素構成的一個類別抽頭執(zhí)行分類。在圖22中，與圖16相對應的部分用相同的表號表示，并且不進行詳細說明。也就是，圖22的學習裝置的結構大體上與圖16的學習設備的結構相同。
在圖22的學習設備中，類別抽頭構建電路115使用幀存儲器111中存儲的教師圖像，而不是使用幀存儲器113中存儲的學習者圖像，構建一個類別抽頭。類別抽頭構建電路115構建的類別抽頭與圖19的改善信息生成單元11的類別抽頭構建電路35所構建的類別抽頭相同。
如上所述，還可以在一個類別碼被用作改善信息的情況下，響應來自用戶的請求改善圖像質量。因此，在此情況下，也可以提供滿足用戶請求的圖像質量的圖像，并且根據為用戶提供的圖像的圖像質量執(zhí)行更詳細的記帳。
在一個類別碼被用作改善信息的情況下，如上所述，它能夠解決具有與廣播圖像數據相同內容的沒有高圖像質量的圖像數據的情況，這類似于預測系數被用作改善信息的情況。
廣播圖像數據和改善信息可以通過上述的時分復用或頻分復用進行綜合，以形成綜合信號。也可以通過把改善信息嵌入廣播圖像數據中來形成綜合信號。
因此，下面將說明把改善信息嵌入廣播數據中的嵌入方法以及對用嵌入方法嵌入的改善信息進行解碼的解碼方法。
一般來說，所稱的信息具有能量(平均信息量(entropy))的偏差(普遍性)。該偏差被識別為信息(有價值信息)。例如，通過拍攝某些場景得到的圖像由一個人識別的，因為圖像(構成圖像的多個像素的像素值)具有對應該場景的能量偏差。沒有能量偏差的圖像僅僅是噪聲或類似物以及無用的信息。
因此，盡管在有價值信息特有的能量原始偏差因為以某種方式操作信息而損壞時，也可以通過從能量的被損壞偏差中恢復能量的原始偏差，從被操作的信息中恢復原始信息。也就是，通過使用專用于該信息的能量的原始偏差，可以將通過操作信息而獲得的操作結果數據解碼為原始有價值信息。
專用于該信息的能量(能量偏差)可以例如用相關性表示。
信息的相關性是指信息的組成元素(例如，在一個圖像的情況下，構成圖像的像素和線條)之間相關(例如，在一個組成元素與另一個組成元素之間的自相關和距離)。一個圖像的相關性可以例如用圖像的線條之間的相關來表示。對于表示相關的一個相關值，可以使用兩個線條中對應像素值之差的平方和。(在此情況下，一個較小相關值表示線條之間的較大相關，而一個較大相關值表示線條之間的較小相關。)具體地說，對于一個圖像，當一個首線條(第一線條)與另一個線條之間的距離較短時，該首線條與該另一線條之間的相關通常較大；當該首線條與該另一個線條之間的距離較長時，相關較小。因此，相關偏差存在，使得對于接近首線條的線條來說相關較大，而使得對于遠離首線條的線條的相關較小。
下面考慮切換距第一線條較近的第M線條和距第一線條較遠的第N線條的像素值的操作(1＜M＜N)，以及對于切換后的圖像計算第一線條與其它線條之間相關的操作。第一線條與接近第一線條的第M線條(切換之前是第N線條)之間的相關變小，以及第一線條與距第一線條較遠的第N線條(切換之前是第M線條)之間的相關變大。
因而，在切換后的圖像中，對于距第一線條較近的相關大和對于距第一線條較遠的相關小的相關性的偏差被損壞。然而，對于一個圖像，一般來說，使用對于接近第一線條的相關大而對于距第一線條較遠的相關小的相關性偏差，可以從被損壞的相關性偏差中恢復相關性偏差。也就是，切換后的圖像中相關性的偏差，使關于較接近第一線條的第M線條的相關小以及使關于距第一線條較遠的第N線條的相關大，是明顯不正常的(反常的)。第M線條和第N線條將被切換。通過對切換后的圖像中的第M線條和第N線條進行切換，可以恢復具有原始相關性偏差的圖像，即原始圖像。
在此情況下，根據改善信息確定要移位或切換的圖像的線條，并且通過這種移位和切換將改善信息嵌入圖像中。通過使用具有嵌入其內的改善信息的圖像中的相關將線條切換到原始位置，即，切換了線條的圖像，以及由此恢復原始圖像，可以對圖像和改善信息進行解碼。也就是，通過檢測恢復原始圖像時的被移位線條和被切換的線條，可以對改善信息進行解碼。
與上述的使用圖像的能量偏差的解碼相類似，在把改善信息嵌入一個圖像的情況下，使用專用于原始圖像的能量偏差，可以把在其內已嵌入改善信息的圖像解碼成沒有解碼開銷的原始圖像和改善信息。
通過把改善信息嵌入到一個圖像而獲得的一個圖像(以下適于稱之為嵌入圖像)是一個不同于原始圖像的圖像，并且不是可以被人們識別為有價值信息的圖像。因此，實現原始圖像的加密可以沒有開銷。
圖23示出了圖2的綜合單元12的示范性結構，該綜合單元12通過將改善信息按上述方式嵌入到廣播圖像數據中生成一個被綜合的信號。
幀存儲器61例如按每幀存儲廣播圖像數據。幀存儲器61由多個存儲體(bank)構成，可以同時執(zhí)行對供應于此的廣播圖像數據的存儲、列的切換(下面將要說明)以及通過切換存儲體從幀存儲器61中讀出數據。
調換信息生成單元62供應有來自改善信息生成單元11(圖2)的改善信息，并且生成調換信息，它指示存儲在幀存儲器61中的圖像(廣播圖像數據)的一幀的各個列的位置將如何根據改善信息進行切換。特別地，在幀存儲器61中存儲的圖像的一幀由M行和N列中的像素構成在情況下，當圖像的第n列(左起第n列)要被切換到第n’列時，調換信息生成單元62生成使n與n’(n和n’是不小于1和不大于N的整數)相關聯的調換信息。
在圖像一幀中的列數目是N的情況下，如果所有的列被用作切換的目標，則存在切換方法的N！模式(！表示階乘)。因此，在此情況下，最大能夠將改善信息的log2(N！)比特嵌入到一幀中。
調換信息生成單元62生成的調換信息被供應給調換單元63。調換單元63根據調換信息生成單元62供應的調換信息切換幀存儲器61中存儲的圖像的一幀中各個列的位置。因此，改善信息已嵌入存儲在幀存儲器61中的廣播圖像數據中。
下面結合圖24的流程圖說明圖23的綜合單元12所執(zhí)行的嵌入處理。
廣播圖像數據被供應給幀存儲器61，并且將該廣播圖像數據存儲到幀存儲器61中。
在步驟S71，調換信息生成單元62供應有來自改善信息生成單元11的可以嵌入圖像(廣播圖像數據)一幀中的數據質量的改善信息。例如，如果廣播圖像數據一幀中的列數目是N并且所有的列被用作切換的目標，則如上所述，可以嵌入最大log2(N！)比特的改善信息，因而可以供應這樣一種數量比特(或少于)的改善信息。
然后，在步驟S72，調換信息生成單元62根據在步驟S71供應的改善信息生成調換信息。特別地，調換信息生成單元62生成調換信息，該調換信息指示那些列將根據改善信息與存儲在幀存儲器61中的作為嵌入處理的目標的幀中第一至第N列之中的第二至第N列進行切換(第一列除外)。該調換信息被供應給調換單元63。
當調換信息從調換信息生成單元62供應給調換單元63時，處理進入步驟S73，調換單元63根據調換信息切換幀存儲器61中存儲的處理目標幀中的各個列的位置。因而將改善信息嵌入到處理目標幀中，并且從幀存儲器61中讀出具有如此嵌入的改善信息的廣播圖像數據(已嵌入圖像)并將讀出的廣播圖像數據作為綜合信號供應給發(fā)送單元13(圖2)。
通過改變幀存儲器61中的圖像數據(構成圖像數據的像素)的存儲位置，可以執(zhí)行幀中各個列的位置切換。然而，可以通過控制從幀存儲器61讀出幀時的地址，來切換列位置的幀。
在本實施例中，調換信息包括指示上述的那些列將與第二至第N列切換的列的信息，但不包括哪一列將與第一列切換的信息。因此，調換單元63執(zhí)行第二至第N列的切換，但不執(zhí)行第一列的切換。下面將說明其原因。
處理目標幀中的所有第二至第N列的切換一旦完成，處理就進入步驟S74，辨別幀存儲器61中是否存儲了還不是處理目標幀的廣播圖像數據的幀。如果確定存儲了這樣一個幀，則處理返回到步驟S71，通過使用還不是目標處理幀的幀作為新處理目標幀，重復相似處理。
如果在步驟S74確定，幀存儲器61中未存儲還不是處理目標幀的幀，則結束嵌入處理。
根據上述的嵌入處理，使圖像的一幀(此情況下的廣播圖像數據)成為一個被綜合的信號，以作為下列的已嵌入的圖像。
特別地，現在假定改善信息相當于具有N列(如圖25A所示)的處理目標幀，使第二列切換到第六列(圖25B)、第三列切換到第九列(圖25C)、第四列切換到第七列(圖25D)、第五列切換到第三列(圖25E)、第六列切換到第八列(圖25F)、第七列切換到第四列(圖25G)、第八列切換到第五列(圖25H)、第九列切換到第二列(圖25I)、…和第N列被切換到第N列。然后，調換信息生成單元62生成指示這種切換的調換信息。調換單元63根據上述的調換信息，將圖25J所示的一幀中第二列切換到第六列、第三列切換到第九列、第四列切換到第七列、第五列切換到第三列、第六列切換到第八列、第七列切換到第四列、第八列切換到第五列、第九列切換到第二列、…和第N列被切換到第N列。結果，使圖25J的圖像成為一個如圖25K所示的已嵌入的圖像。
在此方式中，在通過根據改善信息切換各個列的像素(作為一組構成幀存儲器61中所存儲的一個圖像的一個或多個像素)位置，將改善信息嵌入各個列的情況下，通過執(zhí)行逆切換可以解碼原始圖像，并且使所執(zhí)行的切換變成改善信息。因此，可以將改善信息嵌入圖像中，同時使圖像的圖像質量惡化最小化，并且不增加數據量。
在切換了列的位置的一個圖像中，該圖像是具有已嵌入了改善信息的圖像，通過使用圖像的相關性，也就是與位于原始圖像的正確位置的列的相關性，可以將各個列切換到沒有開銷的原始位置。此外，可以根據切換方法對該改善信息進行解碼。因此，基本上，不會在所得到的解碼圖像(再現圖像)中出現由于嵌入改善信息而造成的圖像質量惡化的現象。
如果沒有位于已嵌入圖像的一個正確位置上的列，則很難使用上述的圖像相關性對圖像和改善信息進行解碼。因而，在圖24的嵌入處理中，不執(zhí)行每幀中的第一列的切換。
然而，也可以使用作為切換目標的包括第一列的所有列執(zhí)行嵌入。在此情況下，在作為已嵌入圖像的綜合信號中至少包含作為開銷的切換后的列的一個或多個原始位置。因而，能夠容易地對圖像和改善信息進行解碼。
也可以通過順序地切換列，將改善信息嵌入一個圖像中；或者通過一次切換所有的列，將改善信息嵌入一個圖像中。也就是，通過重復根據改善信息切換一列然后根據下一個改善信息切換下一列的這種操作，可以將改善信息嵌入到一個圖像中。另外，通過根據改善信息確定所有列的切換模式以及一次執(zhí)行這種切換，可以將改善信息嵌入到一個圖像中。
圖26示出了在如圖23那樣構成發(fā)送裝置1(圖2)的綜合單元12的情況下的接收裝置3(圖4)的提取單元22的一個示范性結構。
幀存儲器71的構成與圖23的幀存儲器61相類似，它順序地例如按每幀存儲已嵌入的圖像，以作為從接收單元21(圖4)輸出的綜合信號。
調換單元72計算幀存儲器71中存儲的作為已嵌入圖像的處理目標(處理目標幀)的一幀中已經切換到原始位置的最后列與另一列(未返回到原始位置的列)之間的相關。根據該相關，調換單元72通過切換處理目標幀中還未返回到原始位置的列的位置，來恢復該列的原始位置(或者對該列的位置解碼)。此外，調換單元72向調換信息變換單元73供應指示幀中的各列如何被切換的調換信息。
調換信息變換單元73根據來自調換單元72的調換信息對在已嵌入圖像中嵌入的改善信息進行解碼，也就是得到處理目標幀中各列的切換前的位置與切換后的位置之間的對應關系。
下面將結合圖27說明由圖26的提取單元22執(zhí)行的，對已嵌入的圖像解碼以提取原始廣播圖像數據和改善信息的解碼處理。
幀存儲器71例如按每幀順序地存儲所供給的已嵌入圖像(被編碼數據)。
在步驟S81，調換單元72為用于計數幀中的列數的變量n，設置例如1的初始值。處理進入步驟S82，并且調換單元72辨別變量n是否等于或小于N-1(是從幀的列數N中減1得到的)。
如果在步驟S82確定變量n等于或小于N-1，則處理進入步驟S83。調換單元72從幀存儲器71中存儲的處理目標幀中讀出第n列的像素(像素陣列)，并通過安排第n列的各像素(其像素值)以作為它的元素來生成矢量(以下適于稱作列矢量)。在該實施例中，由于幀由上述的M列的像素組成，因此，列矢量vn(類似于列矢量vk，下面將進行說明)是M維矢量。
此后，在步驟S84，調換單元72為用于計數位于第n列右側的列的變量k，設置n+1的初始值。處理進入步驟S85，調換單元72讀出第k列的像素并生成作為其元素的具有第k列的像素的列矢量vk。然后，處理進入步驟S86。
在步驟S86，調換單元72使用列矢量vn和vk發(fā)現第n列與第k列之間的相關。
特別地，調換單元72根據下列方程計算列矢量vn與vk之間的距離d(n，k)。
d(n，k)＝|vn-vk|＝(∑(A(m，n)-A(m，k))2)1/2…(8)在該方程中，∑表示m從1變化到M的求和，A(i，j)表示處理目標幀中第i行和第j列的像素(像素值)。
然后，調換單元72發(fā)現列矢量vn與vk之間的距離d(n，k)的倒數1/d(n，k)，以作為第n列與第k列之間的相關(表示相關的相關值)。
在計算第n列與第k列之間的相關之后，處理進入步驟S87，在此辨別變量k是否等于或小于通過從N中減1得到的N-1，其中N是幀中的列數。如果在步驟S87確定變量k等于或小與N-1，則處理進入步驟S88，將變量k遞增1。然后，處理進入步驟S85，重復步驟S85至S88的處理，直至在步驟S87確定變量k不等于或小于N-1。由此發(fā)現第n列與位于第n列右側的已嵌入圖像的每一列之間的相關。
此后，如果在步驟S87確定變量k不等于或小于N-1，則處理進入步驟S89，調換單元72發(fā)現對第n列相關最大的k。在步驟S90，用K表示與第n列相關最大的k，調換單元72執(zhí)行幀存儲器71中存儲的處理目標幀中第(n+1)列和第K列的調換，也就是將第K列切換到第(n+1)列，該第(n+1)列向右鄰近第n列。
然后，在步驟S91，變量n遞增1。處理返回到步驟S82，重復步驟S82至S91的處理，直至在步驟S82確定變量n不等于或小于N-1。
在該實施例中，由于已嵌入的圖像的第一列保留作為原始圖像的第一列，因此，當變量n的初始值是1時，具有對第一列最大相關的已嵌入圖像的一列被切換到向右鄰近第一列的第二列。由于圖像的相關性，具有對第一列最大相關的列基本上是原始圖像的第二列，因此，在此情況下，通過嵌入處理，將被切換到已嵌入圖像的另一列的原始圖像的第二列被返回到(解碼成)原始位置。
當變量n變成2時，按上述方式切換到原始位置的具有對第二列最大相關的一列被切換到向右鄰近第二列的第三列。由于圖像的相關性，具有對第二列最大相關的列基本上是原始圖像的第三列，這與上述情況相似。因此，在此情況下，切換到已嵌入圖像另一列的原始圖像的第三列，通過嵌入處理返回到原始位置。
相似地，幀存儲器71中存儲的已嵌入圖像被解碼成原始圖像(廣播圖像數據)。
如果在步驟S82確定變量n不等于或小于N-1，也就是，如果使用圖像的相關性將構成已嵌入圖像的第二至第N列的所有列返回到原始位置以及如此將幀存儲器71中存儲的被嵌入圖像解碼為原始圖像(廣播圖像數據)，則處理進入步驟S92，從幀存儲器71讀出被解碼圖像。此外，在步驟S92，調換單元72向調換信息變換單元73輸出調換信息，該調換信息指示當已嵌入圖像被解碼為原始圖像時切換已嵌入圖像的第二至第N列的方式。根據來自調換單元72的調換信息，調換信息變換單元73解碼和輸出已嵌入圖像中嵌入的改善信息。
此后，處理進入步驟S93，區(qū)分在幀存儲器71中是否存儲了還不是處理目標的已嵌入圖像的幀。如果確定已經存儲了這樣的幀，則處理返回到步驟S81。還不是處理目標的已嵌入圖像的幀被用作新的處理目標，并重復相似的處理。
如果在步驟S93確定幀存儲器71中未存儲還不是處理目標的已嵌入圖像的幀，則結束解碼處理。
在此方式中，使用圖像的相關性，將已嵌入圖像，即具有在其中嵌入了改善信息的圖像，解碼為原始圖像和改善信息。因而可以將已嵌入圖像解碼成沒有開銷的原始圖像和改善信息。因此，基本上，在解碼圖像中不會出現因嵌入改善信息而造成的圖像質量的惡化。
在圖27的解碼處理中，已經被解碼的最后的首列(例如，在n＝1的情況中，在嵌入時未切換的首列)與還未解碼的列之間的相關被發(fā)現，并根據該相關對將要切換到向右鄰近已經解碼的最后列的位置的列進行檢測。然而，還能夠計算已經被解碼的多個列與還未被解碼的一列之間的相關性，并由此檢測將要切換到已經被解碼的最后列的一列。
在上述情況中，通過切換諸多列將改善信息嵌入廣播圖像數據中。然而，通過切換位于某些位置的像素陣的位置，切換沿時間方向安排的預定數目幀的行或者切換行和列，也可以執(zhí)行嵌入。
此外，也可以根據改善信息通過操作像素值或者根據改善信息通過旋轉水平線等，而不是切換列等，來執(zhí)行嵌入。在這些的任何一種情況中，使用能量偏差可以恢復原始信息。
使用上述的能量偏差可以恢復原始信息的嵌入方法在以下文件中詳細公開例如日本專利申請第H10-200093，日本專利申請第H10-222951，日本專利申請第H10-333700，日本專利申請第11-129919，日本專利申請第H11-160529，日本專利申請第H11-160530，日本專利申請第H11-284198(根據日本專利申請第10-285310要求優(yōu)先權的申請)，日本專利申請第H11-284199(根據日本專利申請第10-285309要求優(yōu)先權的申請)，和本申請人的日本專利申請第H11-284200(根據日本專利申請第10-285308要求優(yōu)先權的申請)。在綜合單元12和提取單元22中可以利用這些申請中公開的方法。
作為將改善信息嵌入廣播圖像數據中的另一種嵌入方法，可以利用頻譜擴展。
圖28示出了在利用頻譜擴展將改善信息嵌入廣播圖像數據的情況下的發(fā)送裝置1(圖2)的綜合單元12的示范性結構。
從改善信息生成單元11(圖2)輸出的改善信息被供應給頻譜擴展信號生成電路81。頻譜擴展信號生成電路81按預定定時順序地生成例如，M周期序列的PN(偽隨機噪聲)碼串。然后，頻譜擴展信號生成電路81用PN碼串進行改善信息的頻譜擴展，由此獲得頻譜擴展信號，并將該頻譜擴展信號供應給加法器82。
加法器82供應有廣播圖像數據以及來自頻譜擴展信號生成電路81的頻譜擴展信號。加法器82將頻譜擴展信號疊加到廣播圖像數據上，由此獲得改善信息已嵌入到廣播圖像數據中的被綜合的信號，并且向發(fā)送單元13(圖2)輸出被綜合的信號。
廣播圖像數據和頻譜擴展信號也可以進行D/A(數模)變換，然后供應給加法器82。
圖29示出了在發(fā)送裝置1的綜合單元12被構成圖28所示結構的情況下，接收裝置3(圖4)的提取單元22的示范性結構。
接收單元21(圖4)輸出的已綜合信號被供應給逆頻譜擴展電路91和解碼電路92。
逆頻譜擴展電路91生成的PN碼串類似于圖28的頻譜擴展信號生成電路81生成的PN碼串。逆頻譜擴展電路91根據PN碼串對已綜合信號執(zhí)行逆頻譜擴展，由此解碼改善信息。該被解碼的改善信息被供應給選擇單元23(圖4)。
此外，逆頻譜擴展電路91將所生成的PN碼串供應給解碼電路92。
根據來自逆頻譜擴展電路91的PN碼串，解碼電路92去除疊加在已綜合信號上的頻譜擴展信號，從而對廣播圖像數據進行解碼。該已解碼的廣播圖像數據被供應給質量改善單元24(圖4)。
在圖29中，所構成的提取電路22可以不設置解碼電路92。在此情況下，將具有疊加于其上的頻譜擴展信號的廣播圖像數據供應給質量改善單元24。
使用能量偏差可以恢復原始信息的嵌入方法和使用頻譜擴展的嵌入方法在上文中已經描述。對于將改善信息嵌入廣播圖像數據，也可以使用傳統(tǒng)的水印方法。
具體地說，例如，通過改變(切換)構成廣播圖像數據的像素的較低一比特或兩比特，可以將改善信息嵌入廣播圖像數據中。
上述的處理系列可以由硬件或者軟件來實現。在該處理系列由軟件實現的情況下，構成軟件的程序被安裝在通用計算機等。
圖30示出了在其內安裝執(zhí)行上述的處理系列的程序的計算機的一個實施例的示范性結構。
該程序可以預先存儲在作為計算機的內置記錄介質的硬盤205和ROM203中。
另外，程序可以臨時或永久性地存儲(記錄)在可移動記錄介質21上，比如，記錄在軟盤、CD-ROM(致密盤只讀存儲器)、MO(磁光)盤、DVD(數字通用盤)、磁盤或半導體存儲器上。可移動記錄介質211可以作為軟件包來提供。
程序可以從上述的可移動記錄介質211安裝到計算機上，也可以經用于數字衛(wèi)星廣播的人造衛(wèi)星，從一個下載站通過無線通信傳送給計算機，或者經諸如LAN(局域網)或因特網的網絡通過有線通信傳送給計算機。在該計算機中，通信單元208可以接收所傳送的程序，并把該程序安裝到內置的硬盤205上。
該計算機具有一個內置的CPU(中央處理單元)202。輸入/輸出接口210經總線201連接CPU 202。當用戶操作由鍵盤、鼠標等組成的輸入單元207經輸入/輸出接口210鍵入一個命令時，CPU 202根據該命令執(zhí)行在ROM(只讀存儲器)203中存儲的程序。另外，CPU 202把硬盤205上存儲的程序裝載到RAM 204上，該程序來自衛(wèi)星或網絡，由通信單元208接收并且被安裝在硬盤205上，或者該程序從裝載在驅動器209上的可移動記錄介質211讀出，并安裝到硬盤205上，然后執(zhí)行該程序。因而，CPU 202執(zhí)行與上述流程圖相符的處理或與上述方框圖的結構相符的處理。CPU 202輸出由LCD(液晶顯示器)、揚聲器等組成的輸出單元206的處理結果，或者發(fā)送通信單元208的處理結果，或者，在必要時經輸入/輸出接口210將處理結果記錄到硬盤205上。
在該說明中，描述使計算機執(zhí)行各種類型處理的程序的處理步驟不一定是按照流程圖的順序進行的時序處理，包括并行或個別執(zhí)行的處理(例如，并行處理或對象進行的處理)。
該程序可以由一個計算機處理或者由多個計算機按分布的處理進行的處理。該程序還可以被傳送到遠程計算機，由該計算機執(zhí)行處理。
盡管在上述實施例中使用圖像數據，但本發(fā)明也適用于音頻數據等。
此外，盡管在上述實施例中經衛(wèi)星鏈路提供已嵌入圖像，但是也可以經地面波或者經諸如因特網和CATV的各種類型的發(fā)送媒介提供已嵌入圖像，或者將已嵌入圖像記錄在諸如光盤、磁光盤、磁帶和半導體存儲器的各種類型的記錄介質上。
工業(yè)應用性使用本發(fā)明的數據處理設備和方法、記錄介質和程序，生成用于改善數據質量的改善信息和將改善信息嵌入在數據中。因此，本發(fā)明能夠提供例如，具有在其中嵌入改善信息的數據，具有從中提取改善信息的數據，和通過改善信息改善其質量的數據。
使用本發(fā)明的數據處理設備和方法、記錄介質和程序，從已嵌入數據中提取改善信息，并且使用改善信息改善數據質量。因此，本發(fā)明能夠接收所供應的質量數據。
使用本發(fā)明的數據處理設備和方法、記錄介質和程序，生成改善數據質量的多種類型的改善信息，并且發(fā)送數據和一種或多種類型的改善信息。因此，本發(fā)明能夠提供多種質量的數據。
此外，使用本發(fā)明的數據處理設備和方法、記錄介質和程序，供應數據和一種或多種類型的改善信息，并且使用一種或多種類型的改善信息來改善數據質量，同時根據用于改善數據質量的改善信息進行計費。因此，能夠接收與所付金額相符的質量的數據供應。
權利要求
1.一種數據處理設備，包括改善(enhancing)信息生成裝置，用于生成改善數據的質量的改善信息；和嵌入裝置，用于將改善信息嵌入到數據中。
2.根據權利要求1所述的數據處理設備，其中改善信息生成裝置生成作為改善信息的一個預測系數，用于預測通過改善數據質量獲得的質量已改善數據的預測值。
3.根據權利要求2所述的數據處理設備，其中改善信息生成裝置生成用于每個預定類別的預測系數。
4.根據權利要求3所述的數據處理設備，其中改善信息生成裝置包括構建類別抽頭(tap)的類別抽頭構建裝置，通過使用將成為學習者的學習者數據來發(fā)現將成為教師的教師數據的目標教師數據的類別；執(zhí)行分類的分類裝置，用于根據類別抽頭發(fā)現目標教師數據之中的類別；預測抽頭構建裝置，使用學習者數據構建與用來預測目標教師數據的預測系數一起使用的預測抽頭；和預測系數操作裝置，通過使用教師數據和預測抽頭來發(fā)現用于每個類別的預測系數。
5.根據權利要求4所述的數據處理設備，其中改善信息生成裝置生成多種類型的改善信息。
6.根據權利要求5所述的數據處理設備，其中改善信息生成裝置生成用于不同數量類別的預測系數，作為多種改善信息。
7.根據權利要求5所述的數據處理設備，其中改善信息生成裝置生成通過使用不同質量的教師數據或學習者數據發(fā)現的多種類型的預測系數，以作為多種類型的改善信息。
8.根據權利要求5所述的數據處理設備，其中改善信息生成裝置至少生成預測系數和執(zhí)行線性插入的信息，以作為多種類型的改善信息。
9.根據權利要求5所述的數據處理設備，其中改善信息生成裝置生成通過使用不同結構的預測抽頭或分類抽頭所發(fā)現的多種類型的預測系數，以作為多種類型的改善信息。
10.根據權利要求5所述的數據處理設備，其中改善信息生成裝置生成用不同方法執(zhí)行分類而發(fā)現的多種類型的預測系數，以作為多種類型的改善信息。
11.根據權利要求1所述的數據處理設備，其中改善信息生成裝置生成作為改善信息的表示數據類別的類別碼，用于預測通過改善數據質量而獲得的質量已改善數據的預測值。
12.根據權利要求11所述的數據處理設備，其中改善信息生成裝置包括預測抽頭構建裝置，通過使用將成為學習者的學習者數據構成一個預測抽頭，用來預測將成為教師的教師數據的目標教師數據；預測系數存儲裝置，用來存儲通過學習發(fā)現的每個類別碼的預測系數；預測操作裝置，通過使用預測抽頭和預測系數發(fā)現目標教師數據的預測值；和類別碼檢測裝置，用于檢測使目標教師數據的預測值最小的預測系數的類別碼；其中，改善信息生成裝置輸出由類別碼檢測裝置檢測的類別碼，以作為改善信息。
13.根據權利要求11所述的數據處理設備，其中改善信息生成裝置包括類別抽頭構建裝置，通過使用教師數據生成類別抽頭，用于發(fā)現將成為教師的教師數據的目標教師數據的類別；和分類裝置，用于根據分類抽頭執(zhí)行分類，以發(fā)現目標教師數據的類別；其中改善信息生成裝置輸出與分類裝置所發(fā)現的類別相對應的類別碼，以作為改善信息。
14.根據權利要求1所述的數據處理設備，其中嵌入裝置把改善信息嵌入到數據中，以便使用該數據所擁有的能量偏差，恢復數據和改善信息。
15.根據權利要求1所述的數據處理設備，其中嵌入裝置通過執(zhí)行頻譜擴展(spectrum spreading)，將改善信息嵌入到數據中。
16.根據權利要求1所述的數據處理設備，其中嵌入裝置通過把數據的一個或多個比特變?yōu)楦纳菩畔ⅲ瑢⒏纳菩畔⑶度氲綌祿小?br> 17.根據權利要求1所述的數據處理設備，其中數據是圖像數據，并且改善信息是用于改善圖像數據的圖像質量的信息。
18.一種數據處理方法，包括改善信息生成步驟，生成改善數據質量的改善信息；和嵌入步驟，將改善信息嵌入到數據中。
19.一種記錄介質，其上記錄了由計算機執(zhí)行的程序，該程序包括改善信息生成步驟，生成改善數據質量的改善信息；和嵌入步驟，將改善信息嵌入到數據中。
20.一種由計算機執(zhí)行的程序，該程序包括改善信息生成步驟，生成改善數據質量的改善信息；和嵌入步驟，將改善信息嵌入到數據中。
21.一種數據處理設備，用于處理通過把改善數據質量的改善信息嵌入數據中而獲得的已嵌入數據，該數據處理設備包括提取裝置，用于從已嵌入的數據中提取改善信息；和改善裝置，通過使用改善信息來改善數據的質量。
22.根據權利要求21所述的數據處理設備，其中改善信息是一個預測系數，用來預測通過改善數據的質量而獲得的質量改善的數據的預測值，并且改善裝置可以通過使用數據和預測系數，發(fā)現質量已改善數據的預測值。
23.根據權利要求22所述的數據處理設備，其中改善信息是為每個預定類別發(fā)現的預測系數，以及，改善裝置通過使用數據和用于每個類別的預測系數，發(fā)現質量已改善數據的預測值。
24.根據權利要求23所述的數據處理設備，其中改善裝置包括類別抽頭構建裝置，使用數據構建用來發(fā)現目標質量已改善數據的類別的類別抽頭，其中目標質量已改善數據是將質量已改善數據作為目標；分類裝置，執(zhí)行分類，根據類別抽頭發(fā)現目標質量已改善數據的類別；預測抽頭構建裝置，使用數據構建與預測目標質量已改善數據的預測系數一起使用的預測抽頭；和預測裝置，使用目標質量已改善數據的類別的預測系數和預測抽頭發(fā)現目標質量已改善數據的預測值。
25.根據權利要求21所述的數據處理設備，其中改善信息是一個表示用于每個預定類別的預測系數的類別的類別碼，該預測系數用來預測通過改善數據質量而獲得的質量改善的數據的預測值，并且改善裝置通過使用數據和與類別碼對應的預測系數，發(fā)現質量被改善的數據的預測值。
26.根據權利要求25所述的數據處理設備，其中改善裝置包括預測抽頭構建裝置，使用數據來構成與預測目標質量已改善數據的預測系數一起使用的預測抽頭，其中目標質量已改善數據把質量已改善數據作為目標；和預測裝置，通過使用與作為改善信息的類別碼相對應的預測系數和預測抽頭，來發(fā)現目標質量已改善數據的預測值。
27.根據權利要求24所述的數據處理設備，其中把多種類型的改善信息嵌入到已嵌入的數據中。
28.根據權利要求27所述的數據處理設備，其中把用于不同數量類別的預測系數嵌入到所嵌入的數據中，以作為多種類型的改善信息。
29.根據權利要求27所述的數據處理設備，其中使用將成為學習者的學習者數據和將成為教師的教師數據，來生成預測系數，并且將使用不同質量的教師數據或學習者數據發(fā)現的多種類型的預測系數嵌入到已嵌入的數據中，作為多種類型改善信息。
30.根據權利要求27所述的數據處理設備，其中至少將預測系數和執(zhí)行線性插入的信息嵌入到已嵌入的數據中，作為多種類型的改善信息。
31.根據權利要求27所述的數據處理設備，其中將使用不同結構的預測抽頭或類別抽頭而發(fā)現的多種類型的預測系數嵌入已嵌入的數據中，作為多種類型的改善信息。
32.根據權利要求27所述的數據處理設備，其中將通過不同方法執(zhí)行分類發(fā)現的多種類型的預測系數嵌入已嵌入的數據中，作為多種類型的改善信息。
33.根據權利要求27所述的數據處理設備，還包括改善信息選擇裝置，用于從多種類型的改善信息中選擇用來改善數據質量的改善信息。
34.根據權利要求21所述的數據處理設備，其中提取裝置使用數據所擁有的能量偏差，從已嵌入數據中提取改善信息。
35.根據權利要求21所述的數據處理設備，其中提取裝置通過執(zhí)行逆頻譜擴展，從已嵌入的數據中提取改善信息。
36.根據權利要求21所述的數據處理設備，其中提取裝置提取已嵌入數據的一個或多個比特，以作為改善信息。
37.根據權利要求21所述的數據處理設備，其中數據是圖像信息，并且改善信息是改善圖像數據的圖像質量的信息。
38.一種數據處理方法，用于處理將改善數據質量的改善信息嵌入到數據中而獲得的已嵌入數據，該方法包括提取步驟，從已嵌入數據中提取改善信息，和改善步驟，使用改善信息改善數據質量。
39.一種在其上記錄將由計算機執(zhí)行的程序的記錄介質，該程序用于處理將改善數據質量的改善信息嵌入到數據中而獲得的已嵌入數據，該程序包括提取步驟，從已嵌入數據中提取改善信息，和改善步驟，使用改善信息改善數據質量。
40.一種由計算機執(zhí)行的程序，用于處理通過將改善數據質量的改善信息嵌入到數據中而獲得的已嵌入數據，該程序包括提取步驟，從已嵌入數據中提取改善信息，和改善步驟，使用改善信息改善數據質量。
41.一種數據處理設備，包括改善信息生成裝置，用于生成多種類型的改善信息以改善數據質量；和發(fā)送裝置，用于發(fā)送數據以及一種或多種類型的改善信息。
42.根據權利要求41所述的數據處理設備，還包括包括改善信息選擇裝置，用于從多種類型的改善信息中選擇將與該數據一起被發(fā)送的改善信息。
43.根據權利要求42所述的數據處理設備，其中改善信息選擇裝置響應來自接收數據的接收裝置的請求，選擇改善信息。
44.根據權利要求43所述的數據處理設備，還包括記帳裝置，用于與改善信息選擇裝置所選擇的改善信息相一致地執(zhí)行記帳。
45.根據權利要求41所述的數據處理設備，其中改善信息生成裝置至少生成作為改善信息的一個預測系數，用來預測通過改善數據的質量而獲得的質量已改善數據的一個預測值。
46.根據權利要求45所述的數據處理設備，其中改善信息生成裝置生成用于每個預定類別的預測系數。
47.根據權利要求46所述的數據處理設備，其中改善信息生成裝置可以包括類別抽頭構建裝置，通過使用將成為學習者的學習者數據構建類別抽頭，以用來發(fā)現將成為教師的教師數據的目標教師數據的類別；分類裝置，根據類別抽頭執(zhí)行分類，以發(fā)現目標教師數據的類別；預測抽頭構建裝置，通過使用學習者數據，構建與用于預測目標教師數據的預測系數一起使用的預測抽頭；和預測系數操作裝置，通過使用教師數據和預測抽頭發(fā)現用于每種類別的預測系數。
48.根據權利要求47所述的數據處理設備，其中改善信息生成裝置生成用于不同數量類別的預測系數，以作為多種類型的改善信息。
49.根據權利要求47所述的數據處理設備，其中改善信息生成裝置生成通過使用不同質量的教師數據和學習者數據發(fā)現的多種類型的預測系數，作為多種類型的改善信息。
50.根據權利要求47所述的數據處理設備，其中改善信息生成裝置至少生成預測系數和執(zhí)行線性插入的信息，以作為多種類型的改善信息。
51.根據權利要求47所述的數據處理設備，其中改善信息生成裝置生成通過使用不同結構的預測抽頭或類別抽頭發(fā)現的多種類型的預測系數，以作為多種類型改善信息。
52.根據權利要求47所述的數據處理設備，其中改善信息生成裝置生成用不同方法執(zhí)行分類所發(fā)現的多種類型的預測系數，以作為多種類型的改善信息。
53.根據權利要求41所述的數據處理設備，其中發(fā)送裝置把改善信息嵌入到數據中，以便可以通過使用數據所擁有的能量偏差，恢復數據和改善信息，并且發(fā)送數據以及一種或多種類型的改善信息。
54.根據權利要求41所述的數據處理設備，其中發(fā)送裝置通過執(zhí)行頻譜擴展將改善信息嵌入到數據中，并且發(fā)送數據以及一種或多種類型的改善信息。
55.根據權利要求41所述的數據處理設備，其中發(fā)送裝置通過將數據的一個或多個比特切換為改善信息，來把改善信息嵌入數據中，并發(fā)送該數據以及一種或多種類型的改善信息。
56.根據權利要求41所述的數據處理設備，其中發(fā)送裝置發(fā)送數據和所有的多種類型的改善信息。
57.根據權利要求41所述的數據處理設備，其中數據是圖像數據，并且改善信息是改善圖像數據的圖像質量的信息。
58.一種數據處理方法，包括改善信息生成步驟，生成用于改善數據質量的多種類型的改善信息；和發(fā)送步驟，發(fā)送數據以及一種或多種類型的改善信息。
59.一種記錄介質，其上記錄了由計算機執(zhí)行程序，該程序包括改善信息生成步驟，生成改善數據質量的多種類型的改善信息，和發(fā)送步驟，發(fā)送數據以及一種或多種類型的改善信息。
60.一種由計算機執(zhí)行的程序，該程序包括改善信息生成步驟，生成改善數據質量的多種類型的改善信息，和發(fā)送步驟，發(fā)送數據以及一種或多種類型的改善信息。
61.一種數據處理設備，接收和處理數據以及用于改善數據質量的一種或多種類型的改善信息，該設備包括接收裝置，用于接收數據以及一種或多種類型的改善信息；改善裝置，使用一種或多種類型的改善信息來改善數據的質量；和記帳裝置，根據用來改善數據質量的改善信息執(zhí)行記帳。
62.根據權利要求61所述的數據處理設備，其中接收裝置接收多種類型的改善信息，該數據處理設備還可以包括改善信息選擇裝置，用于從多種類型的改善信息中選擇改善數據質量的改善信息。
63.根據權利要求62所述的數據處理設備，其中改善信息選擇裝置響應用戶的請求，選擇改善信息。
64.根據權利要求61所述的數據處理設備，還包括請求裝置，請求一個發(fā)送裝置發(fā)送數據以及一種或多種類型的改善信息，該改善信息用來改善數據的質量；其中接收裝置響應請求裝置的請求，接收從發(fā)送裝置發(fā)送的改善信息。
65.根據權利要求61所述的數據處理設備，其中改善信息是一個預測系數，用來預測通過改善數據質量獲得的質量已改善數據的預測值，并且改善裝置通過使用數據和預測系數發(fā)現質量已改善數據的預測值。
66.根據權利要求65所述的數據處理設備，其中改善信息是為每個預定類別發(fā)現的預測系數，并且改善裝置通過使用數據和用于每個類別的預測系數發(fā)現質量已改善數據的預測值。
67.根據權利要求66所述的數據處理設備，其中改善裝置包括類別抽頭構建裝置，使用數據來構建用來發(fā)現目標質量已改善數據的類別的類別抽頭，該目標質量已改善數據是以質量已改善數據為目標的；分類裝置，用來根據類別抽頭發(fā)現目標質量已改善數據的類別執(zhí)行分類；預測抽頭構建裝置，使用數據來構建與預測目標質量已改善數據的預測系數一起使用的預測抽頭；和預測裝置，使用目標質量已改善數據的類別的預測系數和預測抽頭，來發(fā)現目標質量已改善數據的預測值。
68.根據權利要求67所述的數據處理設備，其中接收裝置接收多種類型的改善信息。
69.根據權利要求68所述的數據處理設備，其中接收裝置接收用于不同數量的類別的預測系數，以作為多種類型的改善信息。
70.根據權利要求68所述的數據處理設備，其中預測系數通過使用將成為學習者的學習者數據和將成為教師的教師數據來生成，并且接收裝置接收通過使用不同質量的教師數據或學習者數據所發(fā)現的多種類型的預測系數，以作為多種類型的改善信息。
71.根據權利要求68所述的數據處理設備，其中接收裝置至少接收預測系數和執(zhí)行線性插入的信息，以作為多種類型的改善信息。
72.根據權利要求68所述的數據處理設備，其中接收裝置接收使用不同結構的預測抽頭和類別抽頭所發(fā)現的多種類型的預測系數，以作為多種類型的改善信息。
73.根據權利要求68所述的數據處理設備，其中接收裝置接收通過用不同方法執(zhí)行分類所發(fā)現的多種類型的預測系數，以作為多種類型的改善信息。
74.根據權利要求61所述的數據處理設備，其中接收裝置接收通過把一種或多種類型的改善信息嵌入到數據中而獲得的已嵌入數據，數據處理設備還包括提取裝置，用于從已嵌入數據中提取改善信息。
75.根據權利要求74所述的數據處理設備，其中提取裝置通過使用該數據所擁有的能量偏差，從已嵌入數據中提取改善信息。
76.根據權利要求74所述的數據處理設備，其中提取裝置通過執(zhí)行逆頻譜擴展，從已嵌入數據中提取改善信息。
77.根據權利要求74所述的數據處理設備，其中提取裝置提取已嵌入數據的一個或多個比特，以作為改善信息。
78.根據權利要求61所述的數據處理設備，其中數據是圖像數據，并且改善信息是改善圖像數據的圖像質量的信息。
79.一種數據處理方法，接收和處理數據以及用于改善數據質量的一種或多種類型的改善信息，該方法包括接收步驟，用于接收數據以及一種或多種類型改善信息；改善步驟，使用一種或多種類型改善信息之一來改善數據的質量；和記帳步驟，根據用于改善數據質量的改善信息來進行記帳。
80.一種記錄介質，其上記錄了由計算機執(zhí)行的接收和處理數據以及改善數據質量的一種或多種類型的改善信息的程序，所述的程序包括接收步驟，用于接收數據以及一種或多種類型改善信息；改善步驟，使用一種或多種類型改善信息之一來改善數據的質量；和記帳步驟，根據改善數據質量的改善信息進行記帳。
81.一種由計算機執(zhí)行的程序，用于接收和處理數據以及一種或多種改善數據質量的改善信息，該程序包括接收步驟，用于接收數據和一種或多種類型改善信息；改善步驟，使用一種或多種類型改善信息之一來改善數據的質量；和記帳步驟，根據改善數據質量的改善信息進行記帳。
全文摘要
改善(enhancing)信息生成單元(11)生成多種類型的改善信息,用來改善作為節(jié)目廣播的圖像(廣播圖像)質量。綜合單元(12)將改善信息生成單元(11)生成的一種或多種類型改善信息嵌入廣播圖像中,由此將改善信息與廣播圖像相綜合,以及輸出已綜合信號。已綜合信號經發(fā)送單元(13)發(fā)送。從而提供了各種圖像質量的圖像。
文檔編號H04N7/24GK1366769SQ01800906
公開日2002年8月28日 申請日期2001年2月28日 優(yōu)先權日2000年2月29日
發(fā)明者近藤哲二郎, 安藤一隆 申請人:索尼公司