(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数のフレームからなる動画像を検知対象として、１又は連続する複数の不適切なフレーム又はフィールドが混入しているか否かを検知するノイズ検知装置であって、
前記検知対象となる前記動画像を取得する画像取得部と、
前記動画像のうち、フレーム又はフィールドについて、隣接するフレーム同士又はフィールド同士の相関を検出する検出部と、
前記検出部で検出した前記相関を用いて、連続する少なくとも５つのフレーム又はフィールドのうちの隣接するフレーム同士又はフィールド同士のそれぞれに対して類似または非類似を判定し、２つの類似の間に、２つの非類似が存在する配列である場合に、前記２つの非類似の間のフレーム又はフィールドを不適切なフレーム又はフィールドであると判定する判定部と、
を備えるノイズ検知装置。
【請求項２】
動画像を記録する記録部と、
前記動画像を再生する再生部と、
請求項１に記載のノイズ検知装置と、を備え、
前記画像取得部は、前記検知対象となる前記動画像を前記記録部から取得する再生装置。
【請求項３】
複数のフレームからなる動画像を検知対象として、１又は連続する複数の不適切なフレーム又はフィールドが混入しているか否かを検知するノイズ検知処理をコンピュータに実行させるノイズ検知プログラムであって、
前記検知対象となる前記動画像を取得する画像取得ステップと、
前記動画像のうち、フレーム又はフィールドについて、隣接するフレーム同士又はフィールド同士の相関を検出する検出ステップと、
前記検出ステップで検出した前記相関を用いて、連続する少なくとも５つのフレーム又はフィールドのうちの隣接するフレーム同士又はフィールド同士のそれぞれに対して類似または非類似を判定し、２つの類似の間に、２つの非類似が存在する配列である場合に、前記２つの非類似の間のフレーム又はフィールドを不適切なフレーム又はフィールドであると判定する判定ステップと、
を備えるノイズ検知プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ノイズ検知装置、再生装置、およびノイズ検知プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
画像においては、様々なノイズが発生することが知られている。例えば、動画像において、あるフレームのトップフィールドとボトムフィールドとの一方、あるいは、両方に不適切なフィールドが混入する現象が知られている。このようなノイズは、カット代わりの部分で意図しないフレームやフィールドが混入してしまうものであり、要因としては、動画像の編集する際の操作ミスや、動画像を複数の機材間で複製する際の機械的な要因、ソフトウェア上の要因などが考えられる。何れの場合であっても、このようなノイズは、目視により検知せざるを得ず、検知に時間や手間を要するという問題がある。また、上述したノイズは瞬間的に（例えば数フレームのみ）発生する場合が多く、慎重に確認を行わないと見逃しが発生する場合もある。
【０００３】
そこで、このようなノイズの検知を自動化することが考えられている。例えば、特許文献１の発明では、映像信号自身より映像情報成分の異常を自動的に検知する技術が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開平９−４６７３３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかし、特許文献１の発明は、映像のフリーズ状態およびシーンチェンジを検出するものに過ぎず、上述した不適切なフィールドの混入によるノイズの検知のような細かい検出を行うことはできない。
【０００６】
本発明の目的は、動画像において、不適切なフィールドの混入によるノイズを、的確に自動で検知するための手段を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
一の態様のノイズ検知装置は、複数のフレームからなる動画像を検知対象として、１又は連続する複数の不適切なフレーム又はフィールドが混入しているか否かを検知するノイズ検知装置であって、前記検知対象となる前記動画像を取得する画像取得部と、前記動画像のうち、フレーム又はフィールドについて、隣接するフレーム同士又はフィールド同士の相関を検出する検出部と、前記検出部で検出した前記相関を用いて、連続する少なくとも５つのフレーム又はフィールドのうちの隣接するフレーム同士又はフィールド同士のそれぞれに対して類似または非類似を判定し、２つの類似の間に、２つの非類似が存在する配列である場合に、前記２つの非類似の間のフレーム又はフィールドを不適切なフレーム又はフィールドであると判定する判定部と、を備える。
【００１２】
一の態様の再生装置は、動画像を記録する記録部と、前記動画像を再生する再生部と、上述したノイズ検知装置と、を備え、前記画像取得部は、前記検知対象となる前記動画像を前記記録部から取得する。
【００１３】
一の態様のノイズ検知プログラムは、複数のフレームからなる動画像を検知対象として、１又は連続する複数の不適切なフレーム又はフィールドが混入しているか否かを検知するノイズ検知処理をコンピュータに実行させるノイズ検知プログラムであって、前記検知対象となる前記動画像を取得する画像取得ステップと、前記動画像のうち、フレーム又はフィールドについて、隣接するフレーム同士又はフィールド同士の相関を検出する検出ステップと、前記検出ステップで検出した前記相関を用いて、連続する少なくとも５つのフレーム又はフィールドのうちの隣接するフレーム同士又はフィールド同士のそれぞれに対して類似または非類似を判定し、２つの類似の間に、２つの非類似が存在する配列である場合に、前記２つの非類似の間のフレーム又はフィールドを不適切なフレーム又はフィールドであると判定する判定ステップと、を備える。
【発明の効果】
【００１４】
本発明によれば、動画像において、不適切なフィールドの混入によるノイズを、的確に自動で検知するための手段を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１５】
【図１】ノイズ検知装置の構成例を示すブロック図
【図２】ノイズ検知時のノイズ検知装置の動作例を示す流れ図
【図３】ノイズ検知時のノイズ検知装置の動作例を示す流れ図（続き）
【図４】ノイズの検知について説明する図
【図５】ヒストグラムについて説明する図
【図６】ヒストグラムについて説明する別の図
【図７】ノイズの検知について説明する別の図
【図８】ノイズの検知について説明する別の図
【発明を実施するための形態】
【００１６】
図１は、実施形態でのノイズ検知装置の構成例を示すブロック図である。ノイズ検知装置には、処理の対象となる動画像（対象動画像）について、ノイズを検知するためのノイズ検知プログラムが予めインストールされる。
【００１７】
なお、対象動画像はどのようなものであっても良い。例えば、デジタル画像を生成可能な撮像装置により生成されたものであっても良いし、アナログの動画像の画像データをデジタルデータに変換したものであっても良いし、ビデオテープなどに記録された動画像をデジタルデータに変換したものであっても良い。また、コンピュータなどにより作成された動画像であっても良い。
【００１８】
また、以下では、対象動画像の全フレームをノイズ検知の対象として処理を行う例を示すが、対象動画像の一部のフレームのみをノイズ検知の対象として処理を行っても良い。この場合、ノイズ検知の対象となるフレームは、ユーザ操作に基づいて指定されても良いし、対象動画像の情報などに基づいて自動で指定されても良い。
【００１９】
図１に示すノイズ検知装置１１は、バッファメモリ１２、メモリコントローラ１３、ノイズ検知部１４、ＣＰＵ１５、アラーム出力部１６および入出力Ｉ／Ｆ１７、バス１８を有している。ＣＰＵ１５は、メモリコントローラ１３とバス１８を介して相互に接続されるとともに、入出力Ｉ／Ｆ１７と相互に接続される。また、ノイズ検知部１４の出力は、バス１８を介してＣＰＵ１５に接続される。さらに、アラーム出力部１６は、ＣＰＵ１５により制御される。
【００２０】
ノイズ検知装置１１に入力された対象動画像の画像データは、メモリコントローラ１３に入力されるとともに、ノイズ検知部１４にも入力される。メモリコントローラ１３に入力された画像データは、バッファメモリ１２に書き込まれる。バッファメモリ１２は、リングバッファ構成により複数フレームの画像データを残しておくことができる。さらに、バッファメモリ１２とメモリコントローラ１３は、１フレーム遅延の信号を作成することが可能であり、この遅延された１フレームの画像データは、ノイズ検知部１４のうち、後述する差分算出部に入力される。
【００２１】
さらに、ノイズ検知装置１１には、入出力Ｉ／Ｆ１７を介して、不図示の入力デバイス（キーボード、ポインティングデバイスなど）やモニタ、ＬＡＮ接続のためのネットワークケーブルなどが接続されている。
【００２２】
また、ノイズ検知装置１１は、不図示の記憶装置（例えば、ハードディスクや、不揮発性の半導体メモリなどの記憶媒体で構成される）を備える。この記憶装置には、画像処理プログラムや、プログラムの実行に必要となる各種のデータが記録されている。
【００２３】
ＣＰＵ１５は、ノイズ検知装置１１の各部を統括的に制御するプロセッサである。また、アラーム出力部１６は、スピーカ、モニタ、ランプなどの報知部材を備え、ノイズ検知部１４による検知結果をユーザに報知する。
【００２４】
以上説明した構成のノイズ検知装置１１は、ノイズとして、あるフレームのトップフィールドとボトムフィールドとの一方、あるいは、両方に不適切なフィールドが混入するタイプのノイズを検知する。
【００２５】
ノイズ検知部１４は、図１に示すように、２つのフィールドの差分を算出する差分算出部２１と、算出した差分に基づいてヒストグラムを作成するヒストグラム作成部２２と、作成したヒストグラムに基づいて上述したノイズの有無を判定するノイズ判定部２３とを有する。
【００２６】
次に、ノイズの検知の詳細について、図２および図３の流れ図を参照して説明する。
【００２７】
なお、図２および図３の流れ図の処理は、ユーザによるプログラム実行指示に応じて、各部がノイズ検知プログラムを実行することで開始される。
【００２８】
（ステップＳ１０１）
ノイズ検知装置１１は、ユーザにより指定された対象動画像の第１フレームの画像データを取得する。取得した第１フレームの画像データは、図１に示したメモリコントローラ１３に入力される。なお、以下では、第Ｎフレームの画像をフレームＦ[Ｎ]と称する。第１フレームの画像は、フレームＦ[１]となる。
【００２９】
（ステップＳ１０２）
ノイズ検知装置１１は、ユーザにより指定された対象動画像の第２フレームの画像データを取得する。取得したフレームＦ[２]の画像データは、図１に示したメモリコントローラ１３に入力されるとともに、ノイズ検知部１４の差分算出部２１にも入力される。
【００３０】
なお、第２フレームの画像データが差分算出部２１に入力される際には、１つ前のフレームである第１フレームのフレームＦ[１]も、メモリコントローラ１３から差分算出部２１に入力される。
【００３１】
（ステップＳ１０３）
ノイズ検知装置１１は、連続するフレーム（第１フレームおよび第２フレーム）間で、フィールド同士の差分値を算出し、算出した差分値に基づいてヒストグラムの作成を行う。以下では、第Ｎフレームの画像のトップフィールドをｆＮ[ｔ]と称し、ボトムフィールドをｆＮ[ｂ]と称する。第２フレームの画像のトップフィールドは、ｆ２[ｔ]となり、ボトムフィールドはｆ２[ｂ]となる。
【００３２】
ノイズ検知部１４の差分算出部２１は、各フィールドのラインに沿って、画素ごとに画素値の差分値を求める。差分値は、類似度が高いほど０に近くなり、類似度が低いほど大きい値になる。差分算出部２１は、フレームＦ[１]およびフレームＦ[２]間で、以下の２通りの組み合わせで差分値を算出する。
【００３３】
（１）フィールドｆ１[ｔ]とフィールドｆ２[ｔ]
（２）フィールドｆ１[ｂ]とフィールドｆ２[ｂ]
ノイズ検知部１４の差分算出部２１は、フレームＦ[１]およびフレームＦ[２]間で、トップフィールド同士の差分値を画素ごとに求めるとともに、ボトムフィールド同士の差分値を画素ごとに求める。
【００３４】
次に、ノイズ検知部１４のヒストグラム作成部２２は、横軸に差分値、縦軸に画素数を配したヒストグラムを作成する。このヒストグラムは、トップフィールドおよびボトムフィールドのそれぞれについて作成される。
【００３５】
（ステップＳ１０４）
ノイズ検知装置１１は、ユーザにより指定された対象動画像の第３フレームの画像データを取得する。取得したフレームＦ[３]の画像データは、図１に示したメモリコントローラ１３に入力されるとともに、ノイズ検知部１４の差分算出部２１にも入力される。
【００３６】
なお、第３フレームの画像データが差分算出部２１に入力される際には、１つ前のフレームである第２フレームのフレームＦ[２]の画像データも、メモリコントローラ１３から差分算出部２１に入力される。
【００３７】
（ステップＳ１０５）
ノイズ検知装置１１は、連続するフレーム（第２フレームおよび第３フレーム）間で、ステップＳ１０３と同様に、フィールド同士の差分値を算出し、算出した差分値に基づいてヒストグラムの作成を行う。
【００３８】
（ステップＳ１０６）
ノイズ検知装置１１は、ユーザにより指定された対象動画像の第４フレームの画像データを取得する。取得したフレームＦ[４]の画像データは、図１に示したメモリコントローラ１３に入力されるとともに、ノイズ検知部１４の差分算出部２１にも入力される。
【００３９】
なお、第４フレームの画像データが差分算出部２１に入力される際には、１つ前のフレームである第３フレームのフレームＦ[３]の画像データも、メモリコントローラ１３から差分算出部２１に入力される。
【００４０】
（ステップＳ１０７）
ノイズ検知装置１１は、連続するフレーム（第３フレームおよび第４フレーム）間で、ステップＳ１０３と同様に、フィールド同士の差分値を算出し、算出した差分値に基づいてヒストグラムの作成を行う。
【００４１】
（ステップＳ１０８）
ノイズ検知装置１１は、ユーザにより指定された対象動画像の第５フレームの画像データを取得する。取得したフレームＦ[５]の画像データは、図１に示したメモリコントローラ１３に入力されるとともに、ノイズ検知部１４の差分算出部２１にも入力される。
【００４２】
なお、第５フレームの画像データが差分算出部２１に入力される際には、１つ前のフレームである第４フレームのフレームＦ[４]の画像データも、メモリコントローラ１３から差分算出部２１に入力される。
【００４３】
（ステップＳ１０９）
ノイズ検知装置１１は、連続するフレーム（第４フレームおよび第５フレーム）間で、ステップＳ１０３と同様に、フィールド同士の差分値を算出し、算出した差分値に基づいてヒストグラムの作成を行う。
【００４４】
なお、２回目以降のステップＳ１０９においては、直前のステップＳ１１３で取得したフレームと、その直前に取得したフレームとの間で、フィールド同士の差分値を算出し、算出した差分値に基づいてヒストグラムの作成を行う。
【００４５】
（ステップＳ１１０）
ノイズ検知装置１１は、ステップＳ１０４で取得したフレームＦ[３]にノイズがあるか否かを判定する。そして、ノイズがあると判定するとステップＳ１１１に進み、ノイズがないと判定すると、後述するステップＳ１１２に進む。
【００４６】
ノイズがあるか否かの判定は、ノイズ検知部１４のノイズ判定部２３により行われる。ノイズの判定の詳細は後述する。
【００４７】
なお、２回目以降のステップＳ１１０においては、直前のステップＳ１１３で取得したフレームの２つ前のフレームにノイズがあるか否かを判定する。
【００４８】
（ステップＳ１１１）
ノイズ検知装置１１のノイズ検知部１４は、判別内容として、ノイズが存在することを示す情報を、バス１８を介してＣＰＵ１５に出力する。
【００４９】
（ステップＳ１１２）
ノイズ検知装置１１のＣＰＵ１５は、ステップＳ１０９からステップＳ１１１の処理を、全フレーム分行ったか否かを判定する。ＣＰＵ１５は、全フレーム分終了したと判定すると一連の処理を終了し、全フレーム分終了していないと判定すると、ステップＳ１１３に進む。
【００５０】
（ステップＳ１１３）
ノイズ検知装置１１は、対象動画像の次のフレームの画像の画像データを取得し、ステップＳ１０９に戻る。なお、ステップＳ１１３で取得されたフレームの画像データが差分算出部２１に入力される際には、ステップＳ１０２と同様に、１つ前のフレームの画像データも、メモリコントローラ１３から差分算出部２１に入力される。
【００５１】
次に、図３の流れ図および図４から図６の模式図を参照して、図２の流れ図のステップＳ１１０におけるノイズの判定について説明する。
【００５２】
ノイズ検知装置１１における検知対象のノイズは、上述したように、あるフレームのトップフィールドとボトムフィールドとの一方、あるいは、両方に不適切なフィールドが混入するタイプのノイズである。そこで、あるフレームにおいて不適切なフィールドが混入しているか否かを、前後２枚ずつ、計４枚のフレームとの相関を見ることにより判定することができる。図４は、ノイズの検知について説明する図である。以下では、図４に示す連続する５つのフレーム（フレームＦ[Ａ]、フレームＦ[Ｂ]、フレームＦ[Ｃ]、フレームＦ[Ｄ]、フレームＦ[Ｅ]）を用いて、中央のフレームＦ[Ｃ]に不適切なフィールドが混入しているか否かを判定する場合を例に挙げて説明する。
【００５３】
読み出し順がフレームＦ[Ａ]、フレームＦ[Ｂ]、フレームＦ[Ｃ]、フレームＦ[Ｄ]、フレームＦ[Ｅ]である際に、フレームＦ[Ｃ]に不適切なフィールドが混入していない場合には、図４に示すように、隣り合うフレーム（フレームＦ[Ａ]とフレームＦ[Ｂ]、フレームＦ[Ｂ]とフレームＦ[Ｃ]、フレームＦ[Ｃ]とフレームＦ[Ｄ]、フレームＦ[Ｄ]とフレームＦ[Ｅ]）はそれぞれ、相関が高く、類似のものとなる。
【００５４】
一方、フレームＦ[Ｃ]に不適切なフィールドが混入している場合には、図４に示すように、フレームＦ[Ｃ]と隣り合うフレーム（フレームＦ[Ｂ]とフレームＦ[Ｃ]、フレームＦ[Ｃ]とフレームＦ[Ｄ]）はそれぞれ、相関が低く、非類似のものとなる。また、さらに両側に隣り合うフレーム（フレームＦ[Ａ]とフレームＦ[Ｂ]、フレームＦ[Ｄ]とフレームＦ[Ｅ]）は、不適切なフィールドの混入がないため、それぞれ、相関が高く、類似のものとなる。
【００５５】
特に、フレームＦ[Ｃ]のトップフィールドｆＣ[ｔ]に不適切なフィールドが混入している場合には、フレームＦ[Ｃ]のトップフィールドｆＣ[ｔ]と隣り合うフィールド（フレームＦ[Ｂ]のトップフィールドｆＢ[ｔ]とフレームＦ[Ｃ]のトップフィールドｆＣ[ｔ]、フレームＦ[Ｃ]のトップフィールドｆＣ[ｔ]とフレームＦ[Ｄ]のトップフィールドｆＤ[ｔ]）はそれぞれ、相関が低く、非類似のものとなる。また、フレームＦ[Ｃ]のボトムフィールドｆＣ[ｂ]に不適切なフィールドが混入している場合には、フレームＦ[Ｃ]のボトムフィールドｆＣ[ｂ]と隣り合うフィールド（フレームＦ[Ｂ]のボトムフィールドｆＢ[ｂ]とフレームＦ[Ｃ]のボトムフィールドｆＣ[ｂ]、フレームＦ[Ｃ]のボトムフィールドｆＣ[ｂ]とフレームＦ[Ｄ]のボトムフィールドｆＤ[ｂ]）はそれぞれ、相関が低く、非類似のものとなる。
【００５６】
ノイズ検知部１４のノイズ判定部２３は、上述した特性を見ることにより、フレームＦ[Ｃ]に不適切なフィールドが混入しているか否かを判定する。ノイズ判定部２３は、図２のステップＳ１０３、ステップＳ１０５、ステップＳ１０７、ステップＳ１０９でそれぞれ作成したヒストグラムに基づいて、上述した特性を見ることにより、フレームＦ[Ｃ]に不適切なフィールドが混入しているか否かを判定する。
【００５７】
以下、具体的なノイズの判定処理について説明する。
【００５８】
（ステップＳ１２１）
ノイズ判定部２３は、フレームＦ[Ａ]のトップフィールドｆＡ[ｔ]と、フレームＦ[Ｂ]のトップフィールドｆＢ[ｔ]とが類似であるか否かを判定する。この判定は、連続するフレームであるフレームＦ[Ａ]のトップフィールドｆＡ[ｔ]とフレームＦ[Ｂ]のトップフィールドｆＢ[ｔ]との間に関して作成されたヒストグラムに基づいて行われる。ノイズ判定部２３は、フレームＦ[Ａ]のトップフィールドｆＡ[ｔ]と、フレームＦ[Ｂ]のトップフィールドｆＢ[ｔ]とが類似であると判定するとステップＳ１２２に進み、類似でないと判定すると後述するステップＳ１２６に進む。
【００５９】
図５に、上述したヒストグラムの例を示す。図５のＬＡは、ヒストグラムの作成に用いたフィールド間の類似度が高い場合のヒストグラムの例を示し、図５のＬＢは、ヒストグラムの作成に用いたフィールド間の類似度が低い場合のヒストグラムの例を示す。ヒストグラムの作成に用いたフィールド間の類似度が高い場合には、図５のＬＡに示すように、差分値が０近傍の画素数が多く、ヒストグラムはカーブが急峻な形状となる。一方、ヒストグラムの作成に用いたフィールド間の類似度が低い場合には、図５のＬＢに示すように、差分値がばらつくため、ヒストグラムはカーブが緩やかな形状となる。
【００６０】
ノイズ判定部２３は、フレームＦ[Ａ]のトップフィールドｆＡ[ｔ]と、フレームＦ[Ｂ]のトップフィールドｆＢ[ｔ]とが類似であるか否かを判定するために、ヒストグラムに複数の閾値を適用し、各閾値との比較を行うことによりヒストグラムの形状を推定し、推定結果に応じて上述の判定を行う。
【００６１】
ノイズ判定部２３は、まず、フレームＦ[Ａ]のトップフィールドｆＡ[ｔ]とフレームＦ[Ｂ]のトップフィールドｆＢ[ｔ]との間に関して作成されたヒストグラムのうち、差分値が所定の範囲内（例えば、±２０以内）の部分を処理対象として選択する。
【００６２】
次に、ノイズ判定部２３は、図６に示すように、ヒストグラムに対して４つの閾値（閾値Ｔｈ１〜閾値Ｔｈ４）を適用する。閾値Ｔｈ１から閾値Ｔｈ４は、それぞれ、予め定められた閾値であり、閾値Ｔｈ１＞閾値Ｔｈ２＞閾値Ｔｈ３＞閾値Ｔｈ４の関係を有する。そして、ノイズ判定部２３は、各閾値を超える画素数をそれぞれカウントする。すなわち、ノイズ判定部２３は、閾値Ｔｈ１を超える画素数Ｎ[Ｔｈ１]、閾値Ｔｈ２を超える画素数Ｎ[Ｔｈ２]、閾値Ｔｈ３を超える画素数Ｎ[Ｔｈ３]、閾値Ｔｈ４を超える画素数Ｎ[Ｔｈ４]をそれぞれカウントする。
【００６３】
ノイズ判定部２３は、画素数Ｎ[Ｔｈ１]、画素数Ｎ[Ｔｈ２]、画素数Ｎ[Ｔｈ３]、画素数Ｎ[Ｔｈ４]が以下の（１）および（２）の条件を満たす場合には、ヒストグラムはカーブが急峻な形状であり、ヒストグラムの作成に用いたフィールド間の類似度が高いので、２つのフィールドは類似であると判定する。一方、以下の（１）および（２）の一方、または、両方の条件を満たさない場合には、ノイズ判定部２３は、ヒストグラムはカーブが緩やかな形状であり、ヒストグラムの作成に用いたフィールド間の類似度が低いので、２つのフィールドは非類似である（類似でない）と判定する。
【００６４】
（１）画素数Ｎ[Ｔｈ１]、画素数Ｎ[Ｔｈ２]、画素数Ｎ[Ｔｈ３]、画素数Ｎ[Ｔｈ４]が以下の３式の少なくとも１つを満たす。
【００６５】
画素数Ｎ[Ｔｈ１]×Ｎ＞画素数Ｎ[Ｔｈ２]  ・・・（式１）
画素数Ｎ[Ｔｈ２]×Ｎ＞画素数Ｎ[Ｔｈ３]  ・・・（式２）
画素数Ｎ[Ｔｈ３]×Ｎ＞画素数Ｎ[Ｔｈ４]  ・・・（式３）
式１から式３中のＮは所定の係数（例えば、Ｎ＝２程度の値）であり、２種類の画素数の大小の判定を確実に行うための値が実験などにより求められる。例えば、この係数Ｎが１以下の値である場合、２種類の画素数の差が非常に小さい場合に大小関係が逆転してしまったり、差が非常に小さい場合でも各式を満たしてしまったりする可能性もあり、誤検出の可能性が高くなる。そのため、係数Ｎを適切に設定することにより、差がある程度明確である場合にのみ、各式を満たすようになり、誤検出の可能性が低くなる。
【００６６】
上述した３式の少なくとも１つを満たす場合には、ヒストグラムはカーブが急峻な形状であると推定できる。
【００６７】
（２）画素数Ｎ[Ｔｈ４]が以下の式を満たす。
【００６８】
画素数Ｎ[Ｔｈ４]＞閾値Ｔｈ５  ・・・（式４）
ここで、画素数Ｎ[Ｔｈ４]が閾値Ｔｈ５よりも大きい場合とは、判定に用いられるヒストグラム（例えば、±２０以内の部分）に、ある程度の母体数が存在する場合である。このような場合には、ヒストグラムに応じて、ヒストグラムの形状の適切な推定を行うことができると判定できる。
【００６９】
一方、画素数Ｎ[Ｔｈ４]が閾値Ｔｈ５よりも小さい場合とは、判定に用いられるヒストグラム（例えば、±２０以内の部分）に、十分な程度の母体数が存在しない場合である。このような場合には、ヒストグラムに応じて、ヒストグラムの形状の適切な推定を行うことができないと判定できる。
【００７０】
なお、式４中の閾値Ｔｈ５は予め定められた閾値であり、上述した判定に適した値が実験などにより求められる。
【００７１】
ノイズ判定部２３は、上述した一連の判定方法にしたがって、フレームＦ[Ａ]のトップフィールドｆＡ[ｔ]と、フレームＦ[Ｂ]のトップフィールドｆＢ[ｔ]とが類似であるか否かを判定する。
【００７２】
ここで、フレームＦ[Ａ]のトップフィールドｆＡ[ｔ]と、フレームＦ[Ｂ]のトップフィールドｆＢ[ｔ]とが類似である場合には、図４で説明したように、フレームＦ[Ｃ]に不適切なフィールドが混入している可能性があると考えられる。ただし、単純にシーンが変わっている場合にも同じ結果となる場合があるため、その他の特性を見るために、ステップＳ１２２に進む。
【００７３】
一方、フレームＦ[Ａ]のトップフィールドｆＡ[ｔ]と、フレームＦ[Ｂ]のトップフィールドｆＢ[ｔ]とが類似でない場合には、フレームＦ[Ｃ]に不適切なフィールドが混入している可能性が低いと考えられるため、後述するステップＳ１２２からステップＳ１２５の処理を行わずにステップＳ１２９に進む。
【００７４】
（ステップＳ１２２）
ノイズ判定部２３は、フレームＦ[Ｄ]のトップフィールドｆＤ[ｔ]と、フレームＦ[Ｅ]のトップフィールドｆＥ[ｔ]とが類似であるか否かを判定する。この判定は、連続するフレームであるフレームＦ[Ｄ]とフレームＦ[Ｅ]との間に関して作成されたヒストグラムに基づいて、ステップＳ１２１と同様に行われる。ノイズ判定部２３は、フレームＦ[Ｄ]のトップフィールドｆＤ[ｔ]と、フレームＦ[Ｅ]のトップフィールドｆＥ[ｔ]とが類似であると判定するとステップＳ１２３に進み、類似でないと判定すると後述するステップＳ１２６に進む。
【００７５】
（ステップＳ１２３）
ノイズ判定部２３は、フレームＦ[Ｂ]のトップフィールドｆＢ[ｔ]と、フレームＦ[Ｃ]のトップフィールドｆＣ[ｔ]とが非類似であるか否かを判定する。この判定は、連続するフレームであるフレームＦ[Ｂ]とフレームＦ[Ｃ]との間に関して作成されたヒストグラムに基づいて、ステップＳ１２１と同様に行われる。ノイズ判定部２３は、フレームＦ[Ｂ]のトップフィールドｆＢ[ｔ]と、フレームＦ[Ｃ]のトップフィールドｆＣ[ｔ]とが非類似である（類似でない）と判定するとステップＳ１２４に進み、非類似でない（類似である）と判定すると後述するステップＳ１２６に進む。
【００７６】
（ステップＳ１２４）
ノイズ判定部２３は、フレームＦ[Ｃ]のトップフィールドｆＣ[ｔ]と、フレームＦ[Ｄ]のトップフィールドｆＤ[ｔ]とが非類似であるか否かを判定する。この判定は、連続するフレームであるフレームＦ[Ｃ]とフレームＦ[Ｄ]との間に関して作成されたヒストグラムに基づいて、ステップＳ１２１と同様に行われる。ノイズ判定部２３は、フレームＦ[Ｃ]のトップフィールドｆＣ[ｔ]と、フレームＦ[Ｄ]のトップフィールドｆＤ[ｔ]とが非類似である（類似でない）と判定するとステップＳ１２５に進み、非類似でない（類似である）と判定すると後述するステップＳ１２６に進む。
【００７７】
（ステップＳ１２５）
ノイズ判定部２３は、フレームＦ[Ｃ]のトップフィールドｆＣ[ｔ]に不適切なフィールドが混入している、すなわち、フレームＦ[Ｃ]のトップフィールドｆＣ[ｔ]にノイズありと判定し、一連の処理を終了する。
【００７８】
（ステップＳ１２６からステップＳ１２９）
ノイズ判定部２３は、それぞれ、ステップＳ１２１からステップＳ１２４で説明した処理と同様の処理を行う。ただし、ステップＳ１２１からステップＳ１２４では、各フレームのトップフィールドを対象として行った各処理を、ステップＳ１２６からステップＳ１２９では、各フレームのボトムフィールドを対象として行う。
【００７９】
（ステップＳ１３０）
ノイズ判定部２３は、フレームＦ[Ｃ]のボトムフィールドｆＣ[ｂ]に不適切なフィールドが混入している、すなわち、フレームＦ[Ｃ]のボトムフィールドｆＣ[ｂ]にノイズありと判定し、一連の処理を終了する。
【００８０】
（ステップＳ１３１）
ノイズ判定部２３は、フレームＦ[Ｃ]のトップフィールドｆＣ[ｔ]にもボトムフィールドｆＣ[ｂ]にも不適切なフィールドが混入していない、すなわち、フレームＦ[Ｃ]にノイズなしと判定し、一連の処理を終了する。
【００８１】
なお、以降のフレームにおけるノイズの判定も同様に行われる。例えば、フレームＦ[Ｄ]にノイズがあるか否かの判定は、フレームＦ[Ｂ]、フレームＦ[Ｃ]、フレームＦ[Ｄ]、フレームＦ[Ｅ]、フレームＦ[Ｆ]の間でそれぞれ作成したヒストグラムに基づいて行うことができる。このとき、フレームＦ[Ｂ]およびフレームＦ[Ｃ]の間のヒストグラム、フレームＦ[Ｃ]およびフレームＦ[Ｄ]の間のヒストグラム、フレームＦ[Ｄ]およびフレームＦ[Ｅ]の間のヒストグラムは、上述したフレームＦ[Ｃ]にノイズがあるか否かの判定時に既に求められている。したがって、既に求めた値等については繰り返し処理を行わず、前回の処理、演算結果を利用しても良い。
【００８２】
以上説明した一連のノイズの検知の結果は、アラーム出力部１６を介したユーザへの報知に用いられても良いし、入出力Ｉ／Ｆ１７を介してノイズ検知装置１１の外部に出力されても良い。また、対象動画像のタグ情報などに、検知したノイズの種類などを示す情報として記録しても良い。
【００８３】
また、上述の例で説明した各処理は、ハードウエアで行っても良いし、ＣＰＵ１５によるソフトウェアで行っても良い。
【００８４】
上記のように、本実施形態のノイズ検知装置は、複数のフレームからなる動画像を検知対象として、任意のフレームを構成するトップフィールドおよびボトムフィールドの少なくとも一方に、不適切なフィールドが混入しているか否かを検知するノイズ検知装置であって、処理の対象となる動画像を取得し、取得した動画像のうち、任意のフレームのトップフィールドと、任意のフレームと連続する少なくとも１つのフレームのトップフィールドとの間の相関を第１の相関として検出するとともに、任意のフレームのボトムフィールドと、任意のフレームと連続する少なくとも１つのフレームのボトムフィールドとの間の相関を第２の相関として検出する。そして、検出結果に基づいて第１の相関と第２の相関とを比較し、比較結果に基づいて、任意のフレームに不適切なフィールドが混入しているか否かの判定を行うものである。
【００８５】
よって、本実施形態の構成によれば、動画像において、不適切なフィールドの混入によるノイズを、的確に自動で検知することができる。特に、本実施形態の構成によれば、フレームまたはフィールド単位で検知を行うことができるため、１フィールドの不適切なフィールドの混入による瞬間的なノイズも的確に自動で検知することができる。
【００８６】
なお、上述した例では、ユーザによるプログラム実行指示に応じて、一連の処理を実行する例を示したが、本発明はこの例に限定されない。例えば、ノイズ検知装置１１が何らかの動画像の画像データを読み込むたびに、自動で一連の処理を実行しても良い。
【００８７】
＜実施形態の補足事項＞
（１）上記実施形態で説明した各閾値や係数などは一例であり本発明はこの例に限定されない。
【００８８】
（２）上記実施形態のノイズ検知における差分値の算出方法やヒストグラムの作成方法は一例であり、本発明はこの例に限定されない。例えば、上記実施形態で説明した以外の方法で差分値を算出したり、ヒストグラムを作成したりして良い。また、差分値やヒストグラム以外のファクターを用いても良い。例えば、分散などの統計的な手法を用いても良い。
【００８９】
さらに、上記実施形態では、フィールド同士の差分値を算出し、ヒストグラムを作成する例を示したが、本発明はこの例に限定されない。例えば、図７に示すように、隣り合うフレーム同士の差分値を算出し、ヒストグラムを作成して、フレーム単位で不適切なフィールド（フレーム）の混入を検知しても良い。
【００９０】
また、上記実施形態では、隣り合うフレームのトップフィールド同士と、ボトムフィールド同士とで、それぞれ差分値を算出し、ヒストグラムを作成する例を示したが、本発明はこの例に限定されない。例えば、図８に示すように、読み出し順が隣り合うフィールド同士の差分値を算出し、ヒストグラムを作成して、フィールド単位で不適切なフィールドの混入を検知しても良い。図８の例では、図３のステップＳ１２１からステップＳ１２４において、それぞれ、フレームＦ[Ａ]のトップフィールドｆＡ[ｔ]およびボトムフィールドｆＡ[ｂ]の類似性と、フレームＦ[Ａ]のボトムフィールドｆＡ[ｂ]およびフレームＦ[Ｂ]のトップフィールドｆＢ[ｔ]の類似性と、Ｆ[Ｂ]のトップフィールドｆＢ[ｔ]およびボトムフィールドｆＢ[ｂ]の類似性と、フレームＦ[Ｂ]のボトムフィールドｆＢ[ｂ]およびフレームＦ[Ｃ]のトップフィールドｆＣ[ｔ]の類似性とを見ることにより、中央のフィールドであるフレームＦ[Ｂ]のトップフィールドｆＢ[ｔ]にノイズがあるか否かを判定することができる。
【００９１】
（３）上記実施形態のノイズ検知における各判定の方法は一例であり、本発明はこの例に限定されない。例えば、図２および図３で説明した各処理の順番を適宜入れ替えても良い。
【００９２】
（４）上記実施形態で示したノイズは一例であり、本発明はこの例に限定されない。例えば、上記実施形態の例では、不適切なフィールドが１フィールド、または、２フィールド単位で混入する前提で説明を行ったが、不適切なフィールドが３フィールド以上の数フィールドに渡って混入するノイズについても、本発明を同様に適用することができる。
【００９３】
（５）上記実施形態で説明したノイズ検知装置による処理を実行するノイズ検知プログラムも本発明の具体的態様として有効である。このノイズ検知プログラムは、磁気ディスクなどの記憶媒体に記憶されたものであっても良いし、インターネットなどを介してダウンロード可能なものであっても良い。また、上記実施形態で説明したノイズ検知装置を備えた画像処理装置、撮像装置や再生装置（例えば、フォトビューアー、デジタルフォトフレーム、各種印刷装置など）も本発明の具体的態様として有効である。上述した再生装置においては、画像の再生を行う際に一連の処理を実行する構成としても良い。
【００９４】
以上の詳細な説明により、実施形態の特徴点および利点は明らかになるであろう。これは、特許請求の範囲が、その精神および権利範囲を逸脱しない範囲で前述のような実施形態の特徴点および利点にまで及ぶことを意図する。また、当該技術分野において通常の知識を有する者であれば、あらゆる改良および変更に容易に想到できるはずであり、発明性を有する実施形態の範囲を前述したものに限定する意図はなく、実施形態に開示された範囲に含まれる適当な改良物および均等物によることも可能である。
【符号の説明】
【００９５】
１１…ノイズ検知装置、１４…ノイズ検知部、１５…ＣＰＵ、２１…差分算出部、２２…ヒストグラム作成部、２３…ノイズ判定部
【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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