(57)【要約】【課題】  立体画像フォーマットを自動的に判別することができる立体画像フォーマット判別装置を提供することにある。【解決手段】  立体画像フォーマット判定装置は、判定対象の画像を所定の分割方式によって２つの画像に分割する画像データ分割部と、上記２つの画像の間の類似度を判定する類似度判定部と、を有し、上記類似度判定部が上記２つの画像が類似していると判定したとき、上記分割方式に基づいて、上記判定対象の画像のフォーマットを判定する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
判定対象の画像を所定の分割方式によって２つの画像に分割する画像データ分割部と、上記２つの画像の間の類似度を判定する類似度判定部と、を有し、上記類似度判定部が上記２つの画像が類似していると判定したとき、上記分割方式に基づいて、上記判定対象の画像のフォーマットを判定することを特徴とする立体画像フォーマット判定装置。
【請求項２】
請求項１記載の立体画像フォーマット判定装置において、上記画像データ分割部が判定対象の画像を左半分及び右半分からなる画像に分割し、且つ、上記類似度判定部が上記２つの画像が類似していると判定したとき、判定対象の画像は左右合成方式の立体画像データであると判定することを特徴とする立体画像フォーマット判定装置。
【請求項３】
請求項１記載の立体画像フォーマット判定装置において、上記画像データ分割部が判定対象の画像を上半分及び下半分からなる画像に分割し、且つ、上記類似度判定部が上記２つの画像が類似していると判定したとき、判定対象の画像は上下合成方式の立体画像データであると判定することを特徴とする立体画像フォーマット判定装置。
【請求項４】
請求項１記載の立体画像フォーマット判定装置において、上記画像データ分割部が判定対象の画像を奇数フィールド及び偶数フィールドからなる画像に分割し、且つ、上記類似度判定部が上記２つの画像が類似していると判定したとき、判定対象の画像はフィールドシーケンシャル方式の立体画像データであると判定することを特徴とする立体画像フォーマット判定装置。
【請求項５】
請求項１記載の立体画像フォーマット判定装置において、上記画像データ分割部が判定対象の画像を奇数ライン及び偶数ラインからなる画像に分割し、且つ、上記類似度判定部が上記２つの画像が類似していると判定したとき、判定対象の画像は縦ストライプ方式の立体画像データであると判定することを特徴とする立体画像フォーマット判定装置。
【請求項６】
請求項１記載の立体画像フォーマット判定装置において、上記判定対象の画像が縮小されているかどうかを判定する縮小判定部が設けられ、該縮小判定部は、判定対象の画像が左右合成方式の立体画像データと判定されたとき、横方向に縮小されているか否かを判定し、判定対象の画像が上下合成方式の立体画像データであると判定されたとき、縦方向に縮小されているか否かを判定することを特徴とする立体画像フォーマット判定装置。
【請求項７】
請求項６記載の立体画像フォーマット判定装置において、上記縮小判定部は、上記判定対象の画像のアスペクト比が横方向の縮小判定用閾値より小さいとき、判定対象の画像は横方向に縮小されていると判定することを特徴とする立体画像フォーマット判定装置。
【請求項８】
請求項７記載の立体画像フォーマット判定装置において、上記横方向の縮小判定用閾値は、判定対象の画像のうち最も横長の画像のアスペクト比以上且つ最も縦長の画像の２倍のアスペクト比未満の値であることを特徴とする立体画像フォーマット判定装置。
【請求項９】
請求項６記載の立体画像フォーマット判定装置において、上記縮小判定部は、上記判定対象の画像のアスペクト比が縦方向の縮小判定用閾値より大きいとき、判定対象の画像は縦方向に縮小されていると判定することを特徴とする立体画像フォーマット判定装置。
【請求項１０】
請求項９記載の立体画像フォーマット判定装置において、上記縦方向の縮小判定用閾値は、判定対象の画像のうち最も縦長の画像のアスペクト比以上且つ最も横長の画像の２倍のアスペクト比未満の値であることを特徴とする立体画像フォーマット判定装置。
【請求項１１】
請求項１記載の立体画像フォーマット判定装置において、上記画像データ分割部によって２つに分割された画像データの特徴量をそれぞれ算出する特徴量計算部が設けられ、上記類似度判定部は該特徴量に基づいて上記２つの画像の間の類似度を判定することを特徴とする立体画像フォーマット判定装置。
【請求項１２】
請求項１記載の立体画像フォーマット判定装置において、上記特徴量は、画像の特徴ベクトルであり、上記類似度は２つの画像の特徴ベクトルの内積であることを特徴とする立体画像フォーマット判定装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、立体画像のフォーマットを判定する立体画像フォーマット判定装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来から、左目と右目に異なる画像を表示することで、立体表示を可能とする立体写真や３次元ディスプレイについて様々な研究がなされている。古くは、カメラのレンズの位置を調整し、人間の左目から見たことに相当する写真と、右目から見たことに相当する写真を並べて、それを双眼鏡型のアダプタを通して見る手法がある。
【０００３】
最近では、録画時にはビデオカメラと液晶シャッタを組み合わせることで、右目画像と左目画像を１フレームごと交互に録画し、再生時には液晶シャッタを２枚左右両眼のレンズの代わりに用いた眼鏡を使用し、交互に液晶シャッタをオン／オフすることで、立体表示を可能とする手法や、液晶パネルの前面に、光の透過を制御するスリット板を設置し、特殊なメガネなしに裸眼で立体視を可能とする立体ディスプレイがある。
【０００４】
一方、立体ディスプレイに表示するための立体画像を記述するための、汎用の立体画像フォーマットが特に規定されていないため、立体画像の格納方法として、左目用画像、右目用画像を、別々の画像ファイルとして格納し、立体画像を構成する左目用画像と右目用画像の対応関係を別途記録しておく方法や、左目用画像と、右目用画像を、一枚の画像として合成した画像を、立体画像として格納する方法等、様々な方法で、立体画像が格納されている。
【０００５】
一般に、立体画像の格納方法として、左目用画像、右目用画像を、別々の画像ファイルとして格納した場合、片方の画像が欠如したり、左右画像の対応関係が分からなくなる問題が発生するため、左目用画像と、右目用画像を、一枚の画像として合成したものを、立体画像として扱うことが多いが、どのように左右画像をどのように一枚の画像として合成するかについて、特別な規定が存在しない。
【０００６】
ここで、左右画像を一枚の画像に合成する時の合成方法を、立体画像フォーマットという語句により定義し、以後の説明で用いる。
【０００７】
一例として、左目用画像と右目用画像を合成して一枚の画像とする立体画像フォーマットでは、左目用画像と右目用画像を左右に並べて配置する方法や、左右に並べて配置した後、更に横方向に半分に縮小して片眼画像と同じ解像度の画像にする方法が用いられている。
【０００８】
横方向に半分に圧縮する手法では、片眼当りの画像の情報量は半分になってしまうが、立体動画でＭＰＥＧ等の既存の動画圧縮技術を使うことができるという利点がある。ＭＰＥＧでは、取り扱うことができる画像の解像度が限定されるため、立体画像として、単純に左右画像を並べた合成方法では、ＭＰＥＧを用いることが出来ないが、片眼画像と同じ解像度に縮小することで、ＭＰＥＧを用いて、立体画像を取り扱うことが可能になる。
【０００９】
更に、左目用画像と右目用画像を合成する時に、左右に並べて配置する左右配置形式だけでなく、上下配置する形式や、上下配置された画像を更に上下方向に圧縮する形式、フィールドシーケンシャル方式と呼ばれる、左目用画像と右目用画像を１ラインごとに縦向に交互に並べる方法、裸眼式立体ディスプレイにそのまま表示できるように、左目用画像と右目用画像を横方向に交互に並べる方法等、立体画像を記述する方法として、多種多様な立体画像フォーマットが使われている。
【特許文献１】特開２００４−１０４３６８号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１０】
このような多彩なフォーマットの立体画像を、様々な立体ディスプレイに表示するためには、表示元となる立体画像から、左目用画像成分と右目用画像成分を取り出し、その後、立体ディスプレイに表示するための形式に変換処理する必要がある。
【００１１】
例えば、特開２００４−１０４３６８に、立体画像の各種フォーマットの変換方法について提案されている。
【００１２】
しかし、従来の方法では、ユーザーが事前に、変換元の立体画像の立体画像フォーマットを判別し、立体画像の識別情報を付加する必要があった。
【００１３】
表示する立体画像が大量にあった場合、全ての立体画像に対し、画像一枚ごとに、それらの立体画像がどの立体画像フォーマットか目視で判断し、識別情報を付加することは、非常に手間のかかる作業である。
【００１４】
また、立体視の知識の全くないユーザーが、入力画像の種類を正しく判別することは困難である。
【００１５】
その上、一般に用いられている２Ｄ画像フォーマットに、立体画像の識別情報を格納するフィールドが用意されていないため、立体画像の識別情報を付加する場合には、独自の画像フォーマットを用いる必要があり、既存の２Ｄ画像フォーマットと互換性がとれなくなる問題も生じる。
【００１６】
そこで、本発明の目的は、立体画像フォーマットを自動的に判別することができる立体画像フォーマット判別装置を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１７】
本発明による立体画像フォーマット判定装置は、判定対象の画像を所定の分割方式によって２つの画像に分割する画像データ分割部と、上記２つの画像の間の類似度を判定する類似度判定部と、を有し、上記類似度判定部が上記２つの画像が類似していると判定したとき、上記分割方式に基づいて、上記判定対象の画像のフォーマットを判定する。
【００１８】
上記画像データ分割部が判定対象の画像を左半分及び右半分からなる画像に分割し、且つ、上記類似度判定部が上記２つの画像が類似していると判定したとき、判定対象の画像は左右合成方式の立体画像データであると判定する。
【００１９】
上記画像データ分割部が判定対象の画像を上半分及び下半分からなる画像に分割し、且つ、上記類似度判定部が上記２つの画像が類似していると判定したとき、判定対象の画像は上下合成方式の立体画像データであると判定する。
【００２０】
上記画像データ分割部が判定対象の画像を奇数フィールド及び偶数フィールドからなる画像に分割し、且つ、上記類似度判定部が上記２つの画像が類似していると判定したとき、判定対象の画像はフィールドシーケンシャル方式の立体画像データであると判定する。
【００２１】
上記画像データ分割部が判定対象の画像を奇数ライン及び偶数ラインからなる画像に分割し、且つ、上記類似度判定部が上記２つの画像が類似していると判定したとき、判定対象の画像は縦ストライプ方式の立体画像データであると判定する。
【発明の効果】
【００２２】
本発明によると、立体画像フォーマットを自動的に判別することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２３】
図１〜図４を参照して立体画像フォーマットの例を説明する。図１（ａ）に示す例では、左目用画像１０１と右目用画像１０２を左右に並べて配置し、そのまま１つの合成画像１０３を生成する。この画像を、以下に、左右合成画像１０３と称する。左右合成画像１０３の横方向の寸法は、元の画像１０１、１０２の横方向の寸法の２倍になる。
【００２４】
図１（ｂ）に示す画像１０４は、図１（ａ）の左右合成画像１０３を横方向に半分に縮小して生成したものである。この画像を、以下に、左右合成縮小画像１０４と称する。左右合成縮小画像１０４の横方向の寸法は、図１（ａ）に示した元の画像１０１、１０２の横方向の寸法に等しい。
【００２５】
図２（ａ）に示す例では、左目用画像２０１と右目用画像２０２を上下に並べて配置し、そのまま１つの合成画像２０３を生成する。この画像を、以下に、上下合成画像２０３と称する。上下合成画像２０３の縦方向の寸法は、元の画像２０１、２０２の縦方向の寸法の２倍になる。
【００２６】
図２（ｂ）に示す画像２０４は、図２（ａ）の上下合成画像２０３を縦方向に半分に縮小して生成したものである。この画像を、以下に、上下合成縮小画像２０４と称する。上下合成縮小画像２０４の縦方向の寸法は、図２（ａ）に示した元の画像２０１、２０２の縦方向の寸法に等しい。
【００２７】
図３は、フィールドシーケンシャル画像を示す。図３（ａ）に示すように、フィールドシーケンシャル画像の奇数フィールド３０１の集合によって左目用画像が生成され、偶数フィールド３０２の集合によって右目画像が生成される。従って、図３（ｂ）に示すように、１つのフィールドシーケンシャル画像３０３は、左目用画像と右目画像を含む。
【００２８】
図４は、縦ストライプ画像を示す。図４（ａ）に示すように、縦ストライプ画像の奇数ライン４０１の集合によって左目用画像が生成され、偶数ライン４０２の集合によって右目画像が生成される。従って、図４（ｂ）に示すように、１つの縦ストライプ画像４０３は、左目用画像と右目画像を含む。
【００２９】
図５を参照して本発明による立体画像フォーマット判定装置の構成を説明する。本例の立体画像フォーマット判定装置は、ハードディスクやネットワーク等から立体画像データを入力する画像データ入力部５０１、入力した画像データを２つの画像に分割する画像データ分割部５０２、画像データ分割部によって２つに分割された画像データの特徴量をそれぞれ算出する特徴量計算部５０３、２つの特徴量から２つの画像の間の類似度を判定する類似度判定部５０４、及び、画像が縮小されているかどうかを判定する縮小判定部５０５を有する。
【００３０】
図６を参照して、本発明による立体画像フォーマット判定装置における処理の流れを説明する。ステップＳ１では、入力した立体画像データが、図１（ａ）に示した左右合成画像であるか否かを判定する。先ず、画像データ分割部５０２は、入力した立体画像データを左半分と右半分の２つに分割する。次に、特徴量計算部５０３は、分割された２つの画像データの特徴量をそれぞれ計算する。類似度判定部５０４は、特徴量に基づいて類似度を計算し、２つの画像が類似しているか否かを判定する。左目用画像と右目用画像の間には、視差に相当する情報量の差があるが、基本的には、類似している。従って、分割された２つの画像が類似していれば、入力した立体画像データは図１（ａ）に示した左右合成画像であると判定する。
【００３１】
ステップＳ１で、入力した立体画像データが左右合成画像であると判定された場合、ステップＳ２で、縮小判定部５０５は、左右合成画像が、図１（ｂ）に示した左右合成縮小画像であるか否かを判定する。縮小判定部５０５における処理は後に説明する。
【００３２】
ステップＳ１で、入力した立体画像データが左右合成画像でないと判定された場合、ステップＳ３に進む。
【００３３】
ステップＳ３では、入力した立体画像データが、図２（ａ）に示した上下合成画像であるか否かを判定する。先ず、画像データ分割部５０２は、入力した立体画像データを上半分と下半分の２つに分割する。次に、特徴量計算部５０３は、分割された２つの画像データの特徴量をそれぞれ計算する。類似度判定部５０４は、特徴量に基づいて類似度を計算し、２つの画像が類似しているか否かを判定する。左目用画像と右目用画像の間には、視差に相当する情報量の差があるが、基本的には、類似している。従って、分割された２つの画像が類似していれば、入力した立体画像データが、図２（ａ）に示した上下合成画像であると判定する。
【００３４】
ステップＳ３で、入力した立体画像データが上下合成画像であると判定された場合、ステップＳ４で、縮小判定部５０５は、上下合成画像が、図２（ｂ）に示した上下合成縮小画像であるか否かを判定する。縮小判定部５０５における処理は後に説明する。
【００３５】
ステップＳ３で、入力した立体画像データが上下合成画像でないと判定された場合、ステップＳ５に進む。
【００３６】
ステップＳ５では、入力した立体画像データが、図３に示したフィールドシーケンシャル画像であるか否かを判定する。先ず、画像データ分割部５０２は、入力した立体画像データを奇数フィールドの画像と偶数フィールドの画像に分割する。次に、特徴量計算部５０３は、分割された２つの画像データの特徴量をそれぞれ計算する。類似度判定部５０４は、特徴量に基づいて類似度を計算し、２つの画像が類似しているか否かを判定する。左目用画像と右目用画像の間には、視差に相当する情報量の差があるため、分割された２つの画像が類似していなければ、入力した立体画像データが、図３に示したフィールドシーケンシャル画像であると判定する。分割された２つの画像が類似していれば、入力した立体画像データが、図３に示したフィールドシーケンシャル画像でないと判定する。この場合、ステップＳ６に進む。
【００３７】
ここで、左目用画像と右目用画像が類似していればフィールドシーケンシャル画像であると判定すると、２Ｄ画像もフィールドシーケンシャル画像であると判定されてしまうため、ステップＳ５では、ステップＳ１やステップＳ３とは逆に、左目用画像と右目用画像が類似していなことで、フィールドシーケンシャル画像と判定する。
【００３８】
ステップＳ６では、入力した立体画像データが、図４に示した縦ストライプ画像であるか否かを判定する。先ず、画像データ分割部５０２は、入力した立体画像データを奇数ラインの画像と偶数ラインの画像に分割する。次に、特徴量計算部５０３は、分割された２つの画像データの特徴量をそれぞれ計算する。類似度判定部５０４は、特徴量に基づいて類似度を計算し、２つの画像が類似しているか否かを判定する。左目用画像と右目用画像の間には、視差に相当する情報量の差があるため、分割された２つの画像が類似していなければ、入力した立体画像データが、図４に示した縦ストライプ画像であると判定する。分割された２つの画像が類似していれば、入力した立体画像データが、図４に示した縦ストライプ画像でないと判定する。
【００３９】
ここで、左目用画像と右目用画像が類似していれば縦ストライプ画像であると判定すると判定すると、２Ｄ画像も縦ストライプ画像であると判定されてしまうため、ステップＳ６では、ステップＳ１やステップＳ３とは逆に、左目用画像と右目用画像が類似していなことで、縦ストライプ画像と判定する。
【００４０】
ステップＳ６にて、縦ストライプ画像でないと判定された場合には、入力された画像の立体画像フォーマットは不明となる。一般的に複数の立体画像データがある場合、それらは全て同じ立体画像フォーマットである可能性が高い。従って、立体画像フォーマットが不明であると判定された場合、直前に判定した立体画像フォーマットと同一であると判定してもよい。又は、２Ｄ画像であると判定してもよい。
【００４１】
本例では、入力した立体画像データが、図１（ａ）の左右合成画像、図１（ｂ）の左右合成縮小画像、図２（ａ）の上下合成画像、図２（ｂ）の上下合成縮小画像、図３のフィールドシーケンシャル画像、及び、図４の縦ストライプ画像のいずれかであることを判定することができるが、ステップＳ６の下に、更に、他の立体画像フォーマットを判定するステップを接続することにより、他の立体画像フォーマットを判定することができる。
【００４２】
例えば、左右画像が斜めに配置されている立体画像フォーマット等も同様に判定可能であり、判定する立体画像フォーマットの種類を増やすことは容易である。
【００４３】
図６の立体画像フォーマット判定装置における処理は、コンピュータに実行させることができる。本発明は、図６の処理をコンピュータに実行させるためのコンピュータに読み込み可能なプログラムとして構成されてよい。
【００４４】
図７を参照して、特徴量計算部５０３の動作を説明する。特徴量計算部５０３は、画像データ分割部５０２によって分割された２つの画像データの特徴ベクトル（ＦＶ）を特徴量として、それぞれ算出する。図７（ａ）に示すように、画像データ中の１画素Ｐ（ｘ，ｙ）は、ＲＧＢの色情報を持ったサブピクセルからなる。従って、１画素Ｐ（ｘ，ｙ）の各サブピクセルの色情報を、Ｒ（ｘ，ｙ），Ｇ（ｘ，ｙ），Ｂ（ｘ，ｙ）とする。
【００４５】
次に、図７（ｂ）に示すように、画像を縦横それぞれ３等分することで、画像全体を９個のエリアに分割する。９個のエリアに、左上から右下にかけて、横方向に順に番号Ａｉ（ｉ＝１〜９）を付する。そして、各エリアＡｉ（ｉ＝１〜９）ごとに色平均Ｒ＿ｉ，Ｇ＿ｉ，Ｂ＿ｉを算出する。各エリアＡｉごとの色平均から、特徴量として、２７次元の特徴ベクトルＦＶ＝（Ｒ＿１，Ｇ＿１，Ｂ＿１，Ｒ＿２，Ｇ＿２，Ｂ＿３，…，Ｒ＿９，Ｇ＿９，Ｂ＿９）を決定する。
【００４６】
次に、類似度判定部５０４の動作を説明する。類似度判定部５０４は、一方の画像データの特徴ベクトルＦＶ＿ｌと他方の画像データの特徴ベクトルＦＶ＿ｒを正規化し、その内積を類似度ｓｉｍとする。類似度ｓｉｍは次の式によって表される。
【００４７】
【数１】
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【００４８】
類似度ｓｉｍは０から１の間の値をとり（０≦ｓｉｍ≦１）、類似度ｓｉｍが１に近いほど、２つの画像が類似していることを示し、類似度が１（ｓｉｍ＝１）であれば、２つの画像は完全に一致していることを意味する。上述のように、左目用画像と右目用画像の間には、視差に相当する情報量の差があるが、基本的には、類似している。類似度判定部５０４は、類似度ｓｉｍが所定の値以上であれば、２つの画像は類似していると判断する。
【００４９】
ここで、所定の値は統計的に定める。本発明では、２つの画像の類似度を判定するための、特徴ベクトルの内積を計算したが、２つの画像の類似度を判定することができるなら、他の方法を使用してもよい。
【００５０】
ここで、ステップＳ６の縦ストライプ画像であるか否かの判定処理について更に説明する。上述のように、画像データ分割部５０２は、入力した立体画像データを奇数ラインの画像と偶数ラインの画像に分割する。図７（ａ）に示すように、１画素は横方向に並んだＲＧＢのサブピクセルからなる。従って、奇数ラインスと偶数ラインは、それぞれ１画素（１ドット）の幅であってもよいが、１サブピクセルの幅でもよい。この場合、入力画像データを、ＲＧＢのサブピクセル毎に奇数ラインスと偶数ラインに分割し、ＲＧＢのサブピクセル毎に、奇数ラインの画像と偶数ラインの画像を生成する。また、ＲＧＢのサブピクセル毎に、奇数ラインの画像と偶数ラインの画像が互いに類似しているか否かを判定する。
【００５１】
次に、図８及び図９を参照して縮小判定部５０５の動作を説明する。先ず、図８を参照して、図６のステップＳ２における、入力画像データが左右合成縮小画像であるか否かを判定する処理を説明する。ここでは、判定対象の画像のアスペクト比が所定の閾値より小さい場合に、左右合成縮小画像であると判定する。
【００５２】
一般に画像のアスペクト比（横：縦、又は、横／縦）は、テレビのスタンダード画像では４：３、ハイビジョン画像では１６：９であり、３５ｍｍフィルムでは３：２である。図８は、ハイビジョン画像（１６：９）から生成したハイビジョン左右合成画像１０３Ｈ、スタンダード画像（４：３）から生成したスタンダード左右合成画像１０３Ｓ、ハイビジョン左右合成画像１０３Ｈを縮小して生成したハイビジョン左右合成縮小画像１０４Ｈ、スタンダード左右合成画像１０３Ｓを縮小して生成したスタンダード左右合成縮小画像１０４Ｓを示す。
【００５３】
判定対象の画像が、左右合成画像１０３Ｓ、１０３Ｈであるか又は左右合成縮小画像１０４Ｈ、１０４Ｓであるかを判定する閾値として、判定する画像集団の最も横長の画像のアスペクト比以上且つ最も縦長の画像の２倍のアスペクト比未満の値を設定する。図８の例では、ハイビジョン画像のアスペクト比１６：９以上且つスタンダード左右合成画像１０３Ｓのアスペクト比８：３未満の値を設定する。
【００５４】
例えば、閾値として、アスペクト比１６：９を設定する。アスペクト比１６：９より大きい画像は、縮小しない合成画像であると判定し、アスペクト比１６：９より小さい画像は、縮小した合成画像であると判定する。
【００５５】
次に、図９を参照して、図６のステップＳ４における、入力画像データが上下合成縮小画像であるか否かを判定する処理を説明する。ここでは、判定対象の画像のアスペクト比が所定の閾値より大きい場合に、上下合成縮小画像であると判定する。図９は、ハイビジョン画像（１６：９）から生成したハイビジョン上下合成画像２０３Ｈ、スタンダード画像（４：３）から生成したスタンダード上下合成画像２０３Ｓ、ハイビジョン上下合成画像２０３Ｈを縮小して生成したハイビジョン上下合成縮小画像２０４Ｈ、スタンダード上下合成画像２０３Ｓを縮小して生成したスタンダード上下合成縮小画像２０４Ｓを示す。
【００５６】
判定対象の画像が、上下合成画像２０３Ｓ、２０３Ｈであるか又は上下合成縮小画像２０４Ｈ、２０４Ｓであるかを判定する閾値として、判定する画像集団の最も縦長の画像のアスペクト比以上且つ最も横長の画像の２倍のアスペクト比未満の値を設定する。図９の例では、スタンダード画像のアスペクト比４：３以上且つハイビジョン上下合成画像２０３Ｈのアスペクト比１６：１８未満の値を設定する。
【００５７】
例えば、閾値として、アスペクト比４：３を設定する。アスペクト比４：３より大きい画像は、縮小した合成画像であると判定し、アスペクト比４：３より小さい画像は、縮小しない合成画像であると判定する。
【００５８】
本実施例では、判定する画像として、一般に使われている、４：３、１６：９、３：２のアスペクト比を持つ画像を仮定したが、判定する画像のアスペクト比によって、縮小されているかどうかを判定する閾値は、変更する必要がある。
【００５９】
以上、本発明の例を説明したが、本発明は上述の例に限定されるものではなく、特許請求の範囲に記載された発明の範囲にて様々な変更が可能であることは当業者に理解されよう。
【００６０】
本発明の立体画像フォーマット判定装置を用いて、例えば、立体画像を集めたウェブサイトを、異なる立体ディスプレイで立体表示可能な、ウェブブラウザーを作成することができる。ウェブサイト中にある、立体画像データのフォーマットを解析し、表示する立体ディスプレイに合わせて、立体画像を変換することで実装できる。
【図面の簡単な説明】
【００６１】
【図１】左右合成画像及び左右合成縮小画像を説明する図である。
【図２】上下合成画像及び上下合成縮小画像を説明する図である。
【図３】フィールドシーケンシャル画像を説明する図である。
【図４】縦ストライプ画像を説明する図である。
【図５】本発明の立体画像フォーマット判定装置のシステム構成図である。
【図６】本発明の立体画像フォーマット判定装置の処理の流れを示すフローチャート図である。
【図７】本発明の画像特徴量を説明する図である。
【図８】左右合成画像のアスペクト比を説明する図である。
【図９】上下合成画像のアスペクト比を説明する図である。
【符号の説明】
【００６２】
５０１…画像データ入力部、５０２…画像データ分割部、５０３…特徴量計算部、５０４…類似度判定部、５０５…縮小判定部
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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