(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像形式の候補を複数種類登録している画像形式候補登録手段と、
上記画像形式候補登録手段に登録されている各画像形式候補のそれぞれについて、画像形式が不明の入力画像データが、その画像形式候補の画像形式を採用していると仮定した場合における、入力画像データについての評価値を算出する評価値算出手段と、
最も評価が良い算出された評価値に係る画像形式候補を、画像形式が不明の入力画像データの画像形式に推定する画像形式推定手段とを有し、
上記評価値算出手段は、入力画像データが画像形式候補の画像形式を採用していると仮定した場合における、入力画像データの縦方向の類似性若しくは入力画像データの時間方向の類似性の少なくとも一方を反映させた評価値を算出する
ことを特徴とする画像形式推定装置。
【請求項２】
上記画像形式候補登録手段は、画像サイズが異なるものを候補として登録していることを特徴とする請求項１に記載の画像形式推定装置。
【請求項３】
上記画像形式候補登録手段は、色形式が異なるものを候補として登録していることを特徴とする請求項１又は２に記載の画像形式推定装置。
【請求項４】
画像形式候補登録手段、評価値算出手段及び画像形式推定手段を有し、
上記画像形式候補登録手段は、画像形式の候補を複数種類登録しており、
上記評価値算出手段は、上記画像形式候補登録手段に登録されている各画像形式候補のそれぞれについて、画像形式が不明の入力画像データが、その画像形式候補の画像形式を採用していると仮定した場合における、入力画像データの縦方向の類似性若しくは入力画像データの時間方向の類似性の少なくとも一方を反映させた評価値を算出し、
上記画像形式推定手段は、最も評価が良い算出された評価値に係る画像形式候補を、画像形式が不明の入力画像データの画像形式に推定する
ことを特徴とする画像形式推定方法。
【請求項５】
コンピュータを、
画像形式の候補を複数種類登録している画像形式候補登録手段と、
上記画像形式候補登録手段に登録されている各画像形式候補のそれぞれについて、画像形式が不明の入力画像データが、その画像形式候補の画像形式を採用していると仮定した場合における、入力画像データの縦方向の類似性若しくは入力画像データの時間方向の類似性の少なくとも一方を反映させた評価値を算出する評価値算出手段と、
最も評価が良い算出された評価値に係る画像形式候補を、画像形式が不明の入力画像データの画像形式に推定する画像形式推定手段と
して機能させることを特徴とする画像形式推定プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像形式推定装置、方法及びプログラムに関し、例えば、画像形式を含まない若しくは利用できない画像（画像信号）から、画像形式を推定しようとする場合に適用し得るものである。
【背景技術】
【０００２】
特許文献１では、静止画像に対して、画像を表示するための１画素当りの割り当てビット数や、画像の幅、高さなどの画像格納情報が不明確な場合に、画像データから離散フーリエ変換を用いて自動的に画像の横の周期性を計算し、それをもとに画像の横幅を推定し、その値を用いて画像を表示することができる画像表示方法が記載されている。
【特許文献１】特開平７−１２１７２０号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
しかし、特許文献１の記載技術では、離散フーリエ変換により画像の横幅を推定しているため、静止画が連続して定期に配置されているような動画の場合には、縦方向の大きさを検出できないという問題があった。言い換えると、特許文献１の記載技術では静止画像に対する技術であり、動画像には対応していない。
【０００４】
また、特許文献１の記載技術では、画像データに対して離散フーリエ変換を行い、ビット列の周期を計算していたため、演算量が非常に多いという問題があった。
【０００５】
そのため、画像形式の情報が不明な画像データが入力されたときに、高速に画像形式を推定できる、入力画像データが動画像でも対応できる画像形式推定装置、方法及びプログラムが望まれている。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
第１の本発明の画像形式推定装置は、画像形式の候補を複数種類登録している画像形式候補登録手段と、上記画像形式候補登録手段に登録されている各画像形式候補のそれぞれについて、画像形式が不明の入力画像データが、その画像形式候補の画像形式を採用していると仮定した場合における、入力画像データについての評価値を算出する評価値算出手段と、最も評価が良い算出された評価値に係る画像形式候補を、画像形式が不明の入力画像データの画像形式に推定する画像形式推定手段とを有し、上記評価値算出手段は、入力画像データが画像形式候補の画像形式を採用していると仮定した場合における、入力画像データの縦方向の類似性若しくは入力画像データの時間方向の類似性の少なくとも一方を反映させた評価値を算出することを特徴とする。
【０００７】
第２の本発明の画像形式推定方法は、画像形式候補登録手段、評価値算出手段及び画像形式推定手段を有し、上記画像形式候補登録手段は、画像形式の候補を複数種類登録しており、上記評価値算出手段は、上記画像形式候補登録手段に登録されている各画像形式候補のそれぞれについて、画像形式が不明の入力画像データが、その画像形式候補の画像形式を採用していると仮定した場合における、入力画像データの縦方向の類似性若しくは入力画像データの時間方向の類似性の少なくとも一方を反映させた評価値を算出し、上記画像形式推定手段は、最も評価が良い算出された評価値に係る画像形式候補を、画像形式が不明の入力画像データの画像形式に推定することを特徴とする。
【０００８】
第３の本発明の画像形式推定プログラムは、コンピュータを、画像形式の候補を複数種類登録している画像形式候補登録手段と、上記画像形式候補登録手段に登録されている各画像形式候補のそれぞれについて、画像形式が不明の入力画像データが、その画像形式候補の画像形式を採用していると仮定した場合における、入力画像データの縦方向の類似性若しくは入力画像データの時間方向の類似性の少なくとも一方を反映させた評価値を算出する評価値算出手段と、最も評価が良い算出された評価値に係る画像形式候補を、画像形式が不明の入力画像データの画像形式に推定する画像形式推定手段として機能させることを特徴とする。
【発明の効果】
【０００９】
本発明によれば、画像形式の情報が不明な画像データが入力されたときに、高速に画像形式を推定できる、しかも、入力画像データが動画像でも対応できる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１０】
（Ａ）主たる実施形態
以下、本発明による画像形式推定装置、方法及びプログラムの一実施形態を、図面を参照しながら詳述する。
【００１１】
（Ａ−１）実施形態の構成
図１は、実施形態の画像形式推定装置が適用された画像表示装置の構成を示す機能ブロック図である。図１に係る画像表示装置は、例えば、動画像コンテンツの配信を受けたり、記録媒体などから読み出した動画像を表示させたりするものであり、専用的に構成されたものであっても良く、また、パソコンや携帯通信端末の表示機能として実現されたものであっても良いが、機能的には、図１で表すことができる。パソコンや携帯通信端末などのハードウェア的な表示構成を利用して所望の表示を行う場合には、そのためのプログラムが搭載されており、そのプログラムの中には、画像形式推定プログラムも含まれている。
【００１２】
図１において、画像表示装置１００は、画像表示部１０１、候補リスト格納部１０２、画像データ入力部１０３及び画像形式推定部１０４を有する。
【００１３】
画像データ入力部１０３は、表示対象の画像データが入力されるものである。画像データの入力は、他の装置からの転送入力であっても良く、記録媒体などからの読み出し入力であっても良く、その入力方法は問われない。以下では、色形式や画像の幅、高さなどの画像形式が未知な画像データが入力されるとする。なお、この実施形態は、画像形式は未知ではあるが、ＹＵＶ形式のデータが入力されるものとする（後述する図４参照）。
【００１４】
候補リスト格納部１０２には、画像形式推定部１０４が利用する画像サイズ候補リスト１０２Ａ及び色形式候補リスト１０２Ｂが格納されている。候補リスト格納部１０２は、画像サイズ候補リスト１０２Ａ及び色形式候補リスト１０２Ｂをそれぞれ、テーブル構成で格納している。なお、格納の方法は、テーブル構成に限定されない。
【００１５】
図２は、候補リスト格納部１０２に格納されている画像サイズ候補リスト１０２Ａの構成例を示す説明図である。画像サイズ候補リスト１０２Ａは、各行が、候補の名称、幅（ｗ）及び高さ（ｈ）でなっている。
【００１６】
候補の名称は、幅（ｗ）及び高さ（ｈ）が合致している、いわゆる映像フォーマットの名称が適用されている。「ＣＩＦ」は、Ｈ．２６１で規定されるテレビ会議用の映像フォーマットである。「ＱＣＩＦ」は、ＣＩＦの面積を１／４にした映像再生用のフォーマットである（例えば携帯電話で利用されるフォーマットである）。「ＶＧＡ」は、米国ＩＢＭ社のＰＳ／２（商標）パソコンにおけるグラフィックス機構に係るフォーマットである。「ＱＶＧＡ」は、ＶＧＡの面積を１／４にしたモバイル向けの解像度フォーマットである。「Ｄ１」は、「ＳＤＴＶ」（標準テレビ）などが該当する標準的な画像サイズを規定している。
【００１７】
幅（ｗ）は、基準画像サイズ（Ｙデータ（輝度データ）における画像サイズ）の横方向のドット数を表しており、高さ（ｈ）は、基準画像サイズの縦方向のドット数を表している。
【００１８】
図３は、候補リスト格納部１０２に格納されている色形式候補リスト１０２Ｂの構成例を示す説明図である。色形式候補リスト１０２Ｂは、各行が、候補の名称（色形式名）、幅倍率（ｗｃ）及び高さ倍率（ｈｃ）でなっている。
【００１９】
図４は、各種の色形式（ＹＵＶ形式）を示す説明図である。図５は、ＹＵＶ形式の画像データの並びを示す説明図である。
【００２０】
ＹＵＶ形式の画像データの並びは、図５に示すように、輝度を示すＹデータが最初に位置し、その後、２つの色差を示すＵデータ及びＶデータがこの順に並んでいる。４：２：０形式の場合、図４（ａ）に示すように、Ｙデータはｗ×ｈ、Ｕデータ及びＶデータはそれぞれｗ（１／２）×ｈ（１／２）の大きさを持つ。４：２：２形式の場合、図４（ｂ）に示すように、Ｙデータはｗ×ｈ、Ｕデータ及びＶデータはそれぞれｗ（１／２）×ｈの大きさを持つ。４：４：４形式の場合、図４（ｃ）に示すように、Ｙデータはｗ×ｈ、Ｕデータ及びＶデータはそれぞれｗ×ｈの大きさを持つ。従って、ＹＵＶ形式の画像データの並びにおいて、Ｙデータ、Ｕデータ、Ｖデータに割かれているデータ量は、４：２：０形式、４：２：２形式又は４：４：４形式によって異なる。
【００２１】
色形式候補リスト１０２Ｂの幅倍率（ｗｃ）及び高さ倍率（ｈｃ）の項には、その色形式候補の色差データ（Ｕデータ、Ｖデータ）の幅が、基準画像サイズの幅や高さの何倍かを示す値が格納される。
【００２２】
画像形式推定部１０４は、入力された画像データの幅と高さと色形式を、候補リスト格納部１０２に格納されている画像サイズ候補リスト１０２Ａ及び色形式候補リスト１０２Ｂを用いて推定するものである。画像形式推定部１０４による推定方法の詳細については、後述する動作の項で明らかにする。
【００２３】
画像表示部１０１は、入力された画像データを、画像形式推定部１０４が推定した幅、高さ及び色形式などのパラメータを適用して表示するものである。
【００２４】
（Ａ−２）実施形態の動作
次に、実施形態の画像形式推定装置が適用された画像表示装置の動作（特に、画像形式推定動作（実施形態の画像形式推定方法））を、図面を参照しながら説明する。
【００２５】
画像表示装置１００における全体動きは以下の通りである。データ入力部１０３に画像データが入力される。なお、画像データの全体のサイズ（以下、ファイルサイズと呼ぶ）が、画像データと共に入力される場合がある。次に、候補リスト格納部１０２にある画像サイズ候補リスト１０２Ａ及び色形式候補リスト１０２Ｂを参照しながら、画像形式推定部１０４が画像形式（の情報）を推定する。最後に、推定された画像形式の情報に基づいて、画像表示部１０１で、入力画像を表示する。
【００２６】
以下、画像形式推定部１０４で実行される画像形式推定動作の詳細を説明する。ここで、図６は、画像形式推定部１０４で実行される画像形式推定動作を示すフローチャートである。
【００２７】
画像形式推定部１０４は、図６に示す画像形式推定動作を開始すると、画像形式の候補を入れ換えるか否かの判断（後述のステップ６０８）に用いる保存評価値の初期値として、十分に大きな値を代入する（ステップ６０１）。
【００２８】
その後、画像形式推定部１０４は、色形式候補リスト１０２Ｂに記述されている候補の中から、今まで候補となっていない候補を１つ定める（ステップ６０２）。例えば、色形式候補リスト１０２Ｂの上の行から候補を取り出すとした場合には、始めて、当該ステップ６０２に入ったときには４：２：０形式が候補となり、次に、当該ステップ６０２に入ったときには４：２：２形式が候補となり、さらに次に、当該ステップ６０２に入ったときには４：４：４形式が候補となる。
【００２９】
続いて、画像形式推定部１０４は、画像サイズ候補リスト１０２Ａに記述されている候補の中から、候補となっている色形式との組み合わせで考えて、今まで候補となっていない候補を１つ定める（ステップ６０３）。
【００３０】
画像サイズ候補リスト１０２Ａ及び色形式候補リスト１０２Ｂがそれぞれ、図２及び図３に示すものである場合、画像サイズ候補と色形式候補との組合せ数は全部で１５通りがある。この１５通りの候補をどのような順番で切り替えていくかは任意であるが、図６の場合、ステップ６０２、６０３、６１０、６１１の処理により、ある色形式候補を固定し、画像サイズ候補を順に切替え、固定したある色形式候補と全ての画像サイズ候補との組合せを検討したときに、次の色形式候補に切替え、再び、画像サイズ候補を順に切替えることを繰り返して、全１５通りの組合せ候補を評価することとしている。
【００３１】
ステップ６０２及び６０３の処理により、色形式候補と画像サイズ候補の新たな組合せを決定すると、画像サイズ候補リスト１０２Ａのリストから、現在の画像サイズ候補の幅（ｗ）及び高さ（ｈ）を読み出すと共に、色形式候補リスト１０２Ｂから、現在の色形式候補の幅倍率（ｗｃ）及び高さ倍率（ｈｃ）を読み出す（ステップ６０４）。そして、（１）式に従って、判定値を求めた後（ステップ６０５）、判定値が０か否かを判別する。
【００３２】
判定値＝ｆｉｌｅｓｉｚｅ  ｍｏｄ  （（ｗ×ｈ）＊（１＋ｗｃ×ｈｃ×２））
…（１）
（１）式において、ｆｉｌｅｓｉｚｅは入力画像データのファイルサイズを表しており、ファイルサイズが不明の画像データが入力された場合には、（１）式を演算することなく、判定値を０とする。また、（１）式において、“ｚ＝ｘ  ｍｏｄ  ｙ”は、ｚにｘをｙで割った余りを代入する演算子を表している。ｗ×ｈは、画像サイズ候補の基準画像サイズの総ドット数を表しており、１＋ｗｃ×ｈｃ×２は、Ｙデータ、Ｕデータ及びＶデータの合算ドット数は基準画像サイズの総ドット数の何倍かを示す値である。
【００３３】
図５に示すように、動画像の場合、複数のフレームから構成されているが、何個のフレームで構成されているかは定まらない。しかしながら、何個のフレームで構成されていようと、総ドット数は、１フレームで必要なドット数の整数倍となっている。１フレームで必要なドット数は、その画像サイズ候補の基準画像サイズと、Ｙデータ、Ｕデータ及びＶデータを合わせた画像サイズが基準画像サイズの何倍かで定まる。言い換えると、（１）式に従って求めた判定値が０であることは、現在対象となっている色形式候補と画像サイズ候補の組合せは、入力画像データのファイルサイズと整合がとれていることを意味している。
【００３４】
Ｙデータ、Ｕデータ及びＶデータを合わせた画像サイズは、色形式候補が４：２：０形式であれば、図４（ａ）から明らかなように基準画像サイズの１．５倍であり、色形式候補が４：２：２形式であれば、図４（ｂ）から明らかなように基準画像サイズの２倍であり、色形式候補が４：４：４形式であれば、図４（ｃ）から明らかなように基準画像サイズの３倍である。
【００３５】
基準画像サイズでの総ドット数は、画像サイズ候補が「ＣＩＦ」であれば３５２×２８８＝１０１３７６ドットであり、画像サイズ候補が「ＱＣＩＦ」であれば１７６×１４４＝２５３４４ドットである（他の候補については省略する）。基準画像サイズでの総ドット数がこのように整数倍の関係にある複数の画像サイズ候補が存在するので、それら複数の画像サイズ候補について（色形式候補は同一）、入力画像データのファイルサイズから求めた判定値が共に０となることもあり得る。
【００３６】
画像形式推定部１０４は、判定値が０であると、現在対象となっている色形式候補と画像サイズ候補の組合せを評価する後述する評価値を計算した後（ステップ６０７）、計算で得られた評価値が保存評価値より評価が高いものとなっているか否かを判別する（ステップ６０８）。この実施形態では、評価値の値が小さいほど評価が高いものとなっている。計算で得られた評価値が保存評価値より評価が高いものとなっている場合には、画像形式推定部１０４は、保存評価値を、計算で得られた評価値に更新させると共に、それに対応付けて、現在の色形式候補と画像サイズ候補の組合せを記憶させる（ステップ６０９）。
【００３７】
画像形式推定部１０４は、判定値が０以外であった場合（ステップ６０６で否定結果）や、計算で得られた評価値が保存評価値より評価が低い場合（ステップ６０８で否定結果）や、保存評価値の更新及び現在の色形式候補と画像サイズ候補の組合せの記憶を実行した場合には、現在の色形式候補に対し、全ての画像サイズ候補との組合せを全て処理したか否かを確認し（ステップ６１０）、処理していない場合には、上述した画像サイズ候補の決定処理（ステップ６０３）に戻る。
【００３８】
現在の色形式候補に対し、全ての画像サイズ候補との組合せを全て処理した場合には、画像形式推定部１０４は、未処理の色形式候補が残っているか否かを確認する（ステップ６１１）。未処理の色形式候補が残っている場合には、画像形式推定部１０４は、上述した色形式候補の決定処理（ステップ６０２）に戻る。
【００３９】
全ての色形式候補に対する処理が終了し、未処理の色形式候補が残っていない場合には、画像形式推定部１０４は、保存評価値に対応付けて記憶されている色形式候補及び画像サイズ候補を、入力画像データの色形式及び画像サイズとし（ステップ６１２）、図６に示す一連の処理を終了する。
【００４０】
次に、色形式候補と画像サイズ候補の組合せを評価する評価値（ステップ６０７参照）の算出方法について、数例説明する。なお、以下の計算式において、“Ｐ（ｘ）”は先頭（図５参照）からのバイト数を表している。ここで、各ドットの値はバイトで表現されているものとする。また、図５におけるＹデータにおける並びはラスタスキャンに従っているものとする（ＵデータやＶデータも同様）。また、以下の計算式において、“＾２”は２乗を表している。
【００４１】
評価値の第１例として、Ｙデータについて、縦（空間）方向の相関を利用したものを挙げることができる。この場合の算出式を（２）式で表すことができる。なお、（２）式における総和Σはｘ（Ｙデータに属するｘ）についてであり、ｘは０以上（ｗ×（ｈ−１））未満の１以上（ｗ×（ｈ−１））個以下の個数を取る。Ｐ（ｘ）とＰ（ｘ＋ｗ）とは、入力画像データの画像形式（画像サイズ及び色形式）と画像形式候補とが合致しているときには、幅方向に同じであって、高さ方向に１ライン分だけ異なる２つのドットのデータ値の関係になっているが、入力画像データの画像形式と画像形式候補とが合致していない場合には、幅方向の位置が異なるドットのデータ値となっており、相関はないものである。
【００４２】
評価値＝Σ｛｛Ｐ（ｘ）−Ｐ（ｘ＋ｗ）｝＾２｝                        …（２）
評価値の第２例として、Ｙデータについて、時間方向の相関を利用したものを挙げることができる。この場合の算出式を（３）式で表すことができる。なお、（３）式における総和Σはｘ（Ｙデータに属するｘ）についてであり、ｘは０以上（ｗ×ｈ）未満の１以上（ｗ×ｈ））個以下の個数を取る。Ｐ（ｘ）とＰ（ｘ＋（ｗ×ｈ）×（１＋ｗｃ×ｈｃ×２））とは、入力画像データの画像形式と画像形式候補とが合致しているときには、幅方向及び高さ方向が同じ位置の１フレーム分だけずれた２つのドットのデータ値の関係になっているが、入力画像データの画像形式と画像形式候補とが合致していない場合には、１フレーム分だけずれた２つのドットではないので相関はない。
【００４３】
評価値＝Σ｛｛Ｐ（ｘ）−Ｐ（ｘ＋（ｗ×ｈ）×（１＋ｗｃ×ｈｃ×２））｝＾２｝
…（３）
以上の第１例や第２例のような、候補と入力画像データの画像形式との合致不一致による相関有無を利用する方法は、色差データについて適用するようにしても良い。
【００４４】
評価値の第３例として、色差データ（Ｕデータ、Ｖデータ）について、縦（空間）方向の相関を利用したものを挙げることができる。この場合の算出式を（４）式及び（５）式で表すことができ、（４）式はＵデータに係る評価値ＥＵの算出式であり、（５）式はＶデータに係る評価値ＥＶの算出式である。なお、（４）式における総和Σはｘｕ（Ｕデータに属するｘ）についてであり、（ｗ×ｈ）以上（（ｗ×ｈ）＋（（ｗｃ×ｗ）×（ｈｃ×ｈ−１））未満の１以上（（ｗｃ×ｗ）×（ｈｃ×ｈ−１））個以下の個数を取る。（５）式における総和Σはｘｖ（Ｖデータに属するｘ）についてであり、（ｗ×ｈ）以上（（ｗ×ｈ）＋（（ｗｃ×ｗ）×（ｈｃ×ｈ−１））未満の１以上（（ｗｃ×ｗ）×（ｈｃ×ｈ−１））個以下の個数を取る。
【００４５】
評価値ＥＵ＝Σ｛｛Ｐ（ｘｕ）−Ｐ（ｘｕ＋（ｗｃ×ｗ）））｝＾２｝    …（４）
評価値ＥＶ＝Σ｛｛Ｐ（ｘｖ）−Ｐ（ｘｖ＋（ｗｃ×ｗ）））｝＾２｝    …（５）
ここで、評価値として、評価値ＥＵ又は評価値ＥＶのみを用いるようにしても良く、また、これら評価値ＥＵ及びＥＶから最終的な評価値を求めて適用するようにしても良い。例えば、最終評価値＝評価値ＥＵ＋評価値ＥＶを適用することができる。
【００４６】
評価値の第４例として、色差データ（Ｕデータ、Ｖデータ）について、時間方向の相関を利用したものを挙げることができる。この場合の算出式を（６）式及び（７）式で表すことができ、（６）式はＵデータに係る評価値ＥＵの算出式であり、（７）式はＶデータに係る評価値ＥＶの算出式である。なお、（６）式における総和Σはｘｕ（Ｕデータに属するｘ）についてであり、（ｗ×ｈ）以上（（ｗ×ｈ）＋（（ｗｃ×ｗ）×（ｈｃ×ｈ））未満の１以上（（ｗｃ×ｗ）×（ｈｃ×ｈ））個以下の個数を取る。（７）式における総和Σはｘｖ（Ｖデータに属するｘ）についてであり、（ｗ×ｈ）以上（（ｗ×ｈ）＋（（ｗｃ×ｗ）×（ｈｃ×ｈ））未満の１以上（（ｗｃ×ｗ）×（ｈｃ×ｈ））個以下の個数を取る。
【００４７】
評価値ＥＵ
＝Σ｛｛Ｐ（ｘｕ）−Ｐ（ｘｕ＋（ｗ×ｈ）×（１＋ｗｃ×ｈｃ×２））｝＾２｝  …（６）
評価値ＥＶ
＝Σ｛｛Ｐ（ｘｖ）−Ｐ（ｘｖ＋（ｗ×ｈ）×（１＋ｗｃ×ｈｃ×２））｝＾２｝  …（７）
この場合も、評価値として、評価値ＥＵ又は評価値ＥＶのみを用いるようにしても良く、また、これら評価値ＥＵ及びＥＶから最終的な評価値を求めて適用するようにしても良い。例えば、最終評価値＝評価値ＥＵ＋評価値ＥＶを適用することができる。
【００４８】
評価値は、上述した４例に限定されるものではない。上述した４例のいくつかから最終的な評価値を形成するようにしても良い。
【００４９】
（Ａ−３）実施形態の効果
上記実施形態によれば、画像形式の情報が不明な動画像データが入力された場合にも、予め用意しておいた画像サイズ候補リスト及び色形式候補リストから、候補の組合せを定め、評価値を算出して評価して画像形式を推定するようにしたので、従来技術で説明した離散フーリエ変換を用いる方法よりも、高速に画像形式を推定することができる。
【００５０】
その結果、画像形式の情報が不明な動画像データが入力されても、画像表示部において色ずれなどを起こさずに画像を表示することができる。
【００５１】
（Ｂ）他の実施形態
上記実施形態の説明においても、種々変形実施形態に言及したが、さらに、以下に例示するような変形実施形態を挙げることができる。
【００５２】
上記実施形態では、画像形式が推定された画像データを表示出力するものを示したが、他の出力方法で出力するものであっても良い。例えば、画像形式が推定された画像データを印刷出力しても良く、また、他の装置へ転送出力するようにしても良い。
【００５３】
また、色形式はＹＵＶ形式だけでなく、それに代え、若しくは、それに加え、その他の形式でも良い。画像サイズも、図２に示した種類だけでなく、それに代え、若しくは、それに加え、その他の形式でも良い。また、画像サイズ候補リスト１０２Ａや色形式候補リスト１０２Ｂは追加や削除などの編集が実行できるものであっても良い。
【００５４】
評価値を求める（２）式〜（７）式は、データの差分の２乗和を用いたものであったが、データ間の類似性を評価できる式であれば良く、例えば、データの差分の絶対値和を用いても良い。
【００５５】
上記実施形態では、画像サイズ及び色形式を推定するものを示したが、画像サイズが固定であって色形式が不明な入力画像データであれば色形式だけを推定するようにしても良く、また、色形式が固定であって画像サイズが不明な入力画像データであれば画像サイズだけを推定するようにしても良い。
【図面の簡単な説明】
【００５６】
【図１】実施形態の画像形式推定装置が適用された画像表示装置の構成を示す機能ブロック図である。
【図２】実施形態の画像サイズ候補リストの構成例を示す説明図である。
【図３】実施形態の色形式候補リストの構成例を示す説明図である。
【図４】実施形態が対象としている色形式の説明図である。
【図５】実施形態が対象としているＹＵＶ形式の画像データの並びを示す説明図である。
【図６】実施形態の画像形式推定部で実行される画像形式推定動作を示すフローチャートである。
【符号の説明】
【００５７】
１００…画像表示装置、１０１…画像表示部、１０２…候補リスト格納部、１０２Ａ…画像サイズ候補リスト、１０２Ｂ…色形式候補リスト、１０３…画像データ入力部、１０４…画像形式推定部。
【図１】
0005266806.tif 000002
【図２】
0005266806.tif 000003
【図３】
0005266806.tif 000004
【図４】
0005266806.tif 000005
【図５】
0005266806.tif 000006
【図６】
0005266806.tif 000007