(57)【要約】【課題】画像の構成および画像の破損箇所の特性に対してロバストに、当該画像の破損箇所を特定する画像判別装置を提供する。【解決手段】入力画像を構成する複数の画像ブロックに対して可変長復号を行い、直交変換係数の配列を取得する部分復号部１０と、部分復号部１０が取得した直交変換係数の配列に対してフィルタ処理を行い、直交変換係数の特徴量の配列を抽出する特徴量抽出部２０と、特徴量抽出部２０が抽出した直交変換係数の特徴量の配列を構成する各特徴量が、あらかじめ設定した閾値以上であるか判定を行い、特徴量のいずれかが閾値以上であった場合には、閾値以上であった特徴量が示す領域の画像ブロックが破損していると判別し、全ての特徴量が閾値未満であった場合には、入力画像は破損していないと判別する破損ブロック判定部３０とを備える。【選択図】図１
2012253676.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力画像を構成する複数の画像ブロックに対して可変長復号を行い、直交変換係数の配列を取得する部分復号部と、
前記部分復号部が取得した直交変換係数の配列に対してフィルタ処理を行い、前記直交変換係数の特徴量の配列を抽出する特徴量抽出部と、
前記特徴量抽出部が抽出した前記直交変換係数の特徴量の配列を構成する各特徴量が、あらかじめ設定した閾値以上であるか判定を行い、前記特徴量のいずれかが閾値以上であった場合には、閾値以上であった特徴量が示す領域の画像ブロックが破損していると判別し、全ての特徴量が閾値未満であった場合には、前記入力画像は破損していないと判別する破損ブロック判定部とを備えた画像判別装置。
【請求項２】
任意の符合化方式で符号化された入力画像を復号し、ベースバンド画像を取得する復号部と、
前記復号部が取得したベースバンド画像に対して直交変換を行い、直交変換係数の行列を取得する直交変換部と、
前記直交変換部が取得した直交変換係数の行列に対して２次元フィルタを用いたフィルタ処理を行い、前記直交変換係数の特徴量の配列を抽出する特徴量抽出部と、
前記特徴量抽出部が抽出した前記直交変換係数の特徴量の配列を構成する各特徴量が、あらかじめ設定した閾値以上であるか判定を行い、前記特徴量のいずれかが閾値以上であった場合には、閾値以上であった特徴量が示す領域の画像ブロックが破損していると判別し、全ての特徴量が閾値未満であった場合には、前記入力画像は破損していないと判別する破損ブロック判定部とを備えた画像判別装置。
【請求項３】
任意の符合化方式で符号化された入力画像を復号し、ベースバンド画像を取得する復号部と、
前記復号部が取得したベースバンド画像に対して直交変換を行い、直交変換係数の行列を取得し、さらに取得した直交変換係数の行列に対してスキャン処理を行って直交変換係数の配列を取得する直交変換部と、
前記直交変換部が取得した直交変換係数の配列に対してフィルタ処理を行い、前記直交変換係数の特徴量の配列を抽出する特徴量抽出部と、
前記特徴量抽出部が抽出した前記直交変換係数の特徴量の配列を構成する各特徴量が、あらかじめ設定した閾値以上であるか判定を行い、前記特徴量のいずれかが閾値以上であった場合には、閾値以上であった特徴量が示す領域の画像ブロックが破損していると判別し、全ての特徴量が閾値未満であった場合には、前記入力画像は破損していないと判別する破損ブロック判定部とを備えた画像判別装置。
【請求項４】
前記特徴量抽出部は、前記直交変換係数の配列のうち、色差成分の配列に対してフィルタ処理を行い、色差特徴量の配列を抽出し、
前記破損ブロック判定部は、前記特徴量抽出部が抽出した色差特徴量の配列を構成する各色差特徴量に対して、あらかじめ設定した閾値以上であるか判定を行い、前記色差特徴量のいずれかが閾値以上であった場合には、閾値以上であった色差特徴量が示す領域の画像ブロックが破損していると判別し、全ての色差特徴量が閾値未満であった場合には、前記入力画像は破損していないと判別することを特徴とする請求項１から請求項３のうちのいずれか１項記載の画像判別装置。
【請求項５】
前記特徴量抽出部は、前記直交変換係数の配列のうち、輝度成分の配列に対してフィルタ処理を行い、輝度特徴量の配列を抽出し、
前記破損ブロック判定部は、前記特徴量抽出部が抽出した輝度特徴量の配列を構成する各輝度特徴量に対して、あらかじめ設定した閾値以上であるか判定を行い、前記輝度特徴量のいずれかが閾値以上であった場合には、閾値以上であった輝度特徴量が示す領域の画像ブロックが破損していると判別し、全ての輝度特徴量が閾値未満であった場合には、前記入力画像は破損していないと判別することを特徴とする請求項４記載の画像判別装置。
【請求項６】
前記部分復号部は、前記複数の画像ブロックに対して前記可変長復号に加えて逆係数スキャン処理を実行して直交変換係数の行列を取得し、
前記特徴量抽出部は、前記部分復号処理部が取得した直行変換係数の行列に対して２次元フィルタを用いたフィルタ処理を行い、直交変換係数の特徴量の配列を抽出することを特徴とする請求項１、請求項４又は請求項５のうちのいずれか１項記載の画像判別装置。
【請求項７】
前記閾値は、前記直交変換係数の特徴量の配列に対して設定された１つの値、または前記直交変換係数の特徴量の配列を構成する特徴量それぞれに対して設定された複数の値の配列であることを特徴とする請求項１から請求項６のうちのいずれか１項記載の画像判別装置。
【請求項８】
前記閾値が複数の値の配列である場合に、当該複数の値の配列はインデックスが大きいほど小さい値で構成され、あるいはインデックスが小さいほど小さい値で構成されることを特徴とする請求項７記載の画像判別装置。
【請求項９】
前記破損ブロック判定部が破損していると判別した画像ブロック数に基づいて前記入力画像が破損している確率を算出する破損率算出部を備えたことを特徴とする請求項１から請求項８のうちのいずれか１項記載の画像判別装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、画像ファイルの破損箇所を検出する画像判別装置に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
画像を符号化してハードディスクに蓄積している場合、ハードディスクの故障などの要因で符号化された画像ファイルが破損することがある。この場合、画像ファイルの符号化方式に応じたデコーダを使って部分的にデコードする、あるいはヘッダの一部を差し替えるなどの方法で修復を試みることになるが、画像ファイルが修復されたかどうかを確認するためには実際に画像を開いて目視する必要がある。そのため、画像ファイルが正しく修復されているか否かをプログラムにより確認したいという要求が存在する。
【０００３】
上述の要求を満たすために、符号化された画像を入力とし、当該画像の破損した箇所を検出する画像判別装置が用いられる。画像判別装置における破損箇所の検出方法としては、まず実際にデコードを行い、デコードが成功するか否かで判断する方法が考えられる。しかし画像が可変長符号化を採用した符号化方式で符号化されている場合、破損の状態や修復の方法によっては、デコードは成功しても出力される画像が崩れてしまう場合がある。このような場合に破損した箇所を検出するには、画像の特徴をより詳細に解析する必要がある。
【０００４】
画像の特徴を詳細に解析する方法として、画像を周波数変換し、その周波数特性を利用して画像の特徴を解析する方法が特許文献１に提案されている。特許文献１の画像判別装置は、画像データを構成するブロック毎に所定方向の周波数成分を表す係数群を抽出し、あらかじめ記憶した係数群が表す画素値の勾配の形状に近似した基本エッジパターンと照合することで、検出したい特徴を有する画像を検出する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２００８−１５６６１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、上述した特許文献１に開示された技術では、破損した画像に出現する周波数特性は、破損した箇所によってそれぞれ異なり、あらかじめ記憶したパターンとの照合では発見が困難であるという課題があった。また、特許文献１のように、周波数特性を利用するには輝度成分の周波数特性が利用されることが多いが、輝度成分の周波数特性は個々の画像におけるばらつきが大きく、破損した画像特有の周波数特性を発見しにくいという課題があった。
【０００７】
この発明は、上記のような課題を解決するためになされたもので、画像の構成および画像の破損箇所の特性に対してロバストに、当該画像の破損箇所を特定する画像判別装置を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
この発明に係る画像判別装置は、入力画像を構成する複数の画像ブロックに対して可変長復号を行い、直交変換係数の配列を取得する部分復号部と、部分復号部が取得した直交変換係数の配列に対してフィルタ処理を行い、直交変換係数の特徴量の配列を抽出する特徴量抽出部と、特徴量抽出部が抽出した直交変換係数の特徴量の配列を構成する各特徴量が、あらかじめ設定した閾値以上であるか判定を行い、特徴量のいずれかが閾値以上であった場合には、閾値以上であった特徴量が示す領域の画像ブロックが破損していると判別し、全ての特徴量が閾値未満であった場合には、入力画像は破損していないと判別する破損ブロック判定部とを備えるものである。
【発明の効果】
【０００９】
この発明によれば、画像の構成および画像の破損箇所の特性に対してロバストに、画像の破損箇所を特定することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】実施の形態１による画像判別装置の構成を示すブロック図である。
【図２】実施の形態１による画像判別装置のＤＴＣ係数の配列を示す図である。
【図３】実施の形態１による画像判別装置の特徴量の配列を示す図である。
【図４】実施の形態１による画像判別装置の特徴量抽出フィルタの一例を示す図である。
【図５】実施の形態２による画像判別装置の構成を示すブロック図である。
【図６】実施の形態２による画像判別装置のＤＣＴ係数の行列を示す図である。
【図７】実施の形態２による画像判別装置の特徴量抽出部の処理を示す説明図である。
【図８】実施の形態２による画像判別装置の特徴量抽出フィルタの一例を示す図である。
【図９】実施の形態３による画像判別装置の構成を示すブロック図である。
【図１０】実施の形態３による画像判別装置の特徴量の配列の詳細を示す図である。
【図１１】実施の形態３による画像判別装置の特徴量抽出フィルタの一例を示す図である。
【図１２】実施の形態４による画像判別装置の閾値の配列およびその具体例を示す図である。
【図１３】実施の形態５による画像判別装置の構成を示すブロック図である。
【図１４】実施の形態５による画像判別装置の閾値の算出方法を示す説明図である。
【図１５】実施の形態６による画像判別装置の構成を示すブロック図である。
【図１６】実施の形態７による画像判別装置の構成を示すブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
この発明の画像判別装置では、入力された画像の色差のみを分離し、さらに画像をブロック単位で周波数変換して得られる周波数係数に対してフィルタ処理を実施し、破損画像に固有の周波数特性を抽出する。一般に、画像の色差成分の周波数特性は輝度成分と比較してなだらかである。特に、ＪＰＥＧのような色差成分を間引いて符号化する画像符号化方式では、特にこの傾向が顕著である。一方、可変長符号化を採用した符号化方式では、画像の破損によって周波数特性にはランダム性の高い変化が生じる。当該変化は輝度および色差に関係なく生じるため、自然画像にはほとんど出現しない色差成分の周波数の急峻な変化が、画像に現れる。そこで、この発明の画像判別装置では、色差の周波数特性における急峻な変化をエッジ検出フィルタによりフィルタ処理で抽出し、画像の破損箇所を発見する。以下に、具体的な構成および動作を示す。
【００１２】
実施の形態１．
図１は、この発明の実施の形態１による画像判別装置の構成を示すブロック図である。図１において、画像判別装置１００は、部分復号部１０、特徴量抽出部２０および破損ブロック判定部３０で構成されている。
画像判別装置１００は、外部装置から入力される入力画像Ｉｓを読み込み、入力画像Ｉｓの各ブロックが破損しているか否かを示す判別結果Ｄｂを出力する。なお以下では、入力画像ＩｓはＪＰＥＧで符号化されているものとして説明を行う。ただし、入力画像Ｉｓの符号化方式はＪＰＥＧに限定されるものではなく、可変長符号化および直交変換を採用している符号化方式であれば種々適用可能である。
【００１３】
部分復号部１０は、入力画像Ｉｓを読込んで可変長復号し、ＪＰＥＧにおけるＭＣＵ（Minimum Coded Unit）１個分のＤＣＴ係数の配列Ｃｖを取得する。ＪＰＥＧの圧縮符号化では、入力画像Ｉｓを８×８の６４画素を１つのブロックとした複数のブロックに分割して、ブロック毎に圧縮符号化を行う。このブロックはＪＰＥＧ処理の基本単位であり、ＭＣＵと呼ぶ。なお、部分復号部１０はＤＣＴ係数の逆ジグザグスキャンを行わない。従って、ＤＣＴ係数の配列Ｃｖには８×８ブロック単位の輝度成分のＤＣＴ係数の配列４つと、２つの色差成分のＤＣＴ係数の配列が各１つずつ含まれる。ＤＣＴ係数の配列Ｃｖの内容を図２に示す。図２の例では、輝度成分のＤＣＴ係数の配列Ｃｖｙ０，Ｃｖｙ１，Ｃｖｙ２，Ｃｖｙ３と、２つの色差成分Ｕ，ＶのＤＣＴ係数の配列Ｃｖｕ，Ｃｖｖが含まれている。各配列は要素数６４で構成されている。
なお、復号の単位はＭＣＵ１個分に限定する必要はなく、入力画像Ｉｓの符号化方式において採用されている復号の単位であればどのようなものでも良い。
【００１４】
特徴量抽出部２０は、部分復号部１０から入力されるＤＣＴ係数の配列Ｃｖのうち色差成分Ｕ，ＶのＤＣＴ係数の配列Ｃｖｕ，Ｃｖｖを得る。さらに、特徴量抽出部２０は色差成分Ｕ，ＶのＤＣＴ係数の配列Ｃｖｕ、Ｃｖｖに特徴量抽出フィルタＦｓを適用し、色差特徴量の配列Ｆｖｕ，Ｆｖｖを取得する。特徴量抽出部２０は、当該配列Ｆｖｕ，Ｆｖｖをまとめて特徴量の配列Ｆｖとして出力する。特徴量の配列Ｆｖの詳細を図３に示している。
【００１５】
破損ブロック判定部３０は、入力された特徴量の配列Ｆｖに含まれる色差特徴量の配列Ｆｖｕ，Ｆｖｖについて、それぞれＤＣ成分にあたる０番目の特徴量を除いた６３個の特徴量の値をあらかじめ設定された閾値Ｔｆと比較する。色差特徴量の配列Ｆｖｕ，Ｆｖｖのそれぞれについて６３個の値全てが閾値Ｔｆより小さい場合、破損ブロック判定部３０は当該ブロックが正常であると判定する。一方、閾値Ｔｆより大きい特徴量を有するブロックが存在する場合、当該ブロックが破損していると判定する。なお、閾値Ｔｆは経験的に設定することはもちろん、学習アルゴリズムを用いて適応的に設定してもよい。
破損ブロック判定部３０は、判定結果Ｄｂを出力すると共に、ブロックが破損していると判定した場合には、破損したブロックの位置情報も出力する。
【００１６】
次に、特徴量抽出部２０が色差特徴量の配列を取得する際に適用する特徴量抽出フィルタＦｓについてより詳細に説明する。図４に示すように、この実施の形態１の画像判別装置１００の特徴量抽出部２０の特徴量抽出フィルタＦｓは、フィルタ係数が−１，２，−１の３タップの１次元フィルタを用いる。図４に示す特徴量抽出フィルタＦｓはエッジ検出フィルタに近い働きを有し、ＤＣＴ係数の急峻な変化を検出する。上述したように、破損ブロックは色差成分に急峻な変化が出現する特徴を有しているため、当該特徴量抽出フィルタＦｓは破損ブロックの特徴を効果的に検出することができる。なお、特徴量抽出フィルタＦｓは図４に示したフィルタに限定されるものではない。
【００１７】
以上のように、この実施の形態１によれば、ＤＣＴ係数に表れる破損ブロック特有の特徴を検出する特徴量抽出フィルタＦＳを有する特徴量抽出部２０を備えるように構成したので、ロバストに入力画像Ｉｓ内の破損ブロックの存在を判別することができる。
【００１８】
実施の形態２．
この実施の形態２では、特徴量抽出部において２次元フィルタを用いる構成について説明する。
図５は、実施の形態２の画像判別装置の構成を示すブロック図である。実施の形態２の画像判別装置１００は、配列取得部１１ａおよびスキャン部１１ｂを備えた部分復号部１１、フィルタ処理部２１ａおよび配列取得部２１ｂを備えた特徴量抽出部２１、および破損ブロック判定部３０で構成されている。
なお、以下では、実施の形態１による画像判別装置１００の構成要素と同一または相当する部分には実施の形態１で使用した符号と同一の符号を付して説明を省略または簡略化する。
【００１９】
部分復号部１１の配列取得部１１ａは、上記実施の形態１の図２で示したＤＣＴ係数の配列Ｃｖに含まれる輝度および色差のＤＣＴ係数の配列Ｃｖｙ０，Ｃｖｙ１，Ｃｖｙ２，Ｃｖｙ３，Ｃｖｕ，Ｃｖｖを取得する。さらにスキャン部１１ｂは、これらのＤＣＴ係数の配列Ｃｖｙ０，Ｃｖｙ１，Ｃｖｙ２，Ｃｖｙ３，Ｃｖｕ，Ｃｖｖを逆ジグザグスキャンし、それぞれ８×８の輝度および色差のＤＣＴ係数の行列Ｃｂｙ０，Ｃｂｙ１，Ｃｂｙ２，Ｃｂｙ３，Ｃｂｕ，Ｃｂｖを取得する。これらの行列をまとめてＤＣＴ係数の行列Ｃｂとして出力する。図６にＤＣＴ係数の行列Ｃｂの一例を示している。
【００２０】
特徴量抽出部２１のフィルタ処理部２１ａは、部分復号部１１から入力されるＤＣＴ係数の行列Ｃｂのうち、色差成分Ｕ，ＶのＤＣＴ係数の行列Ｃｂｕ，Ｃｂｖを得る。さらに、色差成分Ｕ，ＶのＤＣＴ係数の行列Ｃｂｕ，Ｃｂｖに２次元の特徴量抽出フィルタＦｓ２を適用し、８×８の色差の特徴量の行列Ｆｂｕ，Ｆｂｖを取得する。さらに配列取得部２１ｂは、当該行列Ｆｂｕ，Ｆｂｖを左上から右下に向かってスキャンし、色差特徴量の配列Ｆｖｕ２，Ｆｖｖ２を取得する。図７に、行列Ｃｂｕから色差特徴量の配列Ｆｖｕ２を取得する際の処理を示している。特徴量抽出部２１は、取得した配列Ｆｖｕ２，Ｆｖｖ２をまとめて特徴量の配列Ｆｖ２として出力する。
【００２１】
特徴量抽出部２１のフィルタ処理部２１ａが色差特徴量の行列Ｆｂｕ，Ｆｂｖを取得する際に適用する特徴量抽出フィルタＦｓ２についてより詳細に説明する。図８に示すように、この実施の形態２の画像判別装置１００の特徴量抽出フィルタＦｓ２は、フィルタ係数が左上から｛０，−１，０，−１，４，−１，０，−１，０｝の３×３の２次元フィルタを用いる。図７に示した特徴量抽出フィルタＦｓ２は、上記実施の形態１で示した特徴量抽出フィルタＦｓと同様、ＤＣＴ係数の急峻な変化を検出することができる。なお、特徴量抽出フィルタＦｓ２に示したフィルタに限定されるものではない。
【００２２】
破損ブロック判定部３０は、特徴量抽出部２１から入力される特徴量の配列Ｆｖに含まれる色差特徴量の配列Ｆｖｕ２，Ｆｖｖ２について、閾値Ｔｆと比較する処理を行ってブロックが正常であるか破損しているかの判定を行う。判定処理は、実施の形態１と同様であるため、詳細な説明を省略する。
【００２３】
以上のように、この実施の形態２によれば、ＤＣＴ係数の配列に逆ジグザグスキャンを行ってＤＣＴ係数の行列を取得する部分復号部１１と、ＤＣＴ係数の行列を入力として色差成分に対して２次元フィルタによるフィルタ処理を行うことにより、色差特徴量の配列Ｆｖｕ２，Ｆｖｖ２を取得する特徴量抽出部２１とを備えるように構成したので、入力画像の特徴量の抽出をより精度よく行うことができる。
【００２４】
実施の形態３．
上述した実施の形態１および実施の形態２では、特徴量抽出部２１において色差成分のみを抽出する構成を示したが、この実施の形態３では、色差成分に加えて輝度成分も抽出する構成を示す。
図９は、この実施の形態３の画像判別装置の構成を示すブロック図である。実施の形態３の画像判別装置１００は、部分復号部１０、輝度成分抽出部２２ａおよび色差成分抽出部２２ｂを備えた特徴量抽出部２２、輝度成分判定部３１ａおよび色差成分判定部３１ｂを備えた破損ブロック判定部３１で構成されている。
なお、以下では、実施の形態１による画像判別装置１００の構成要素と同一または相当する部分には実施の形態１で使用した符号と同一の符号を付して説明を省略または簡略化する。
【００２５】
特徴量抽出部２２は、部分復号部１０から入力されたＤＣＴ係数の配列Ｃｖを４つの輝度成分Ｙ０、Ｙ１，Ｙ２，Ｙ３と２つの色差成分Ｕ，Ｖに分離し、これらのＤＣＴ係数の配列Ｃｖｙ０，Ｃｖｙ１，Ｃｖｙ２，Ｃｖｙ３，Ｃｖｕ，Ｃｖｖを得る。次に、特徴量抽出部２２の輝度成分抽出部２２ａは、輝度成分のＤＣＴ係数の配列Ｃｖｙ０，Ｃｖｙ１，Ｃｖｙ２，Ｃｖｙ３に輝度成分用の特徴量フィルタＦｓｙを適用し、輝度成分の特徴量の配列Ｆｖｙ０，Ｆｖｙ１，Ｆｖｙ２，Ｆｖｙ３を取得する。また、色差成分抽出部２２ｂは、色差成分のＤＣＴ係数の配列Ｃｖｕ、Ｃｖｖに特徴量抽出フィルタＦｓを適用し、色差成分の特徴量の配列Ｆｖｕ，Ｆｖｖを取得する。特徴量抽出部２２は、これらの配列Ｆｖｙ０，Ｆｖｙ１，Ｆｖｙ２，Ｆｖｙ３，Ｆｖｕ，Ｆｖｖをまとめて特徴量の配列Ｆｖｍとして出力する。特徴量の配列Ｆｖｍの詳細を図１０に示している。
【００２６】
破損ブロック判定部３１の輝度成分判定部３１ａは、特徴量抽出部２２から入力された特徴量の配列Ｆｖｍのうち、輝度成分の特徴量の配列Ｆｖｙ０，Ｆｖｙ１，Ｆｖｙ２，Ｆｖｙ３のそれぞれについて、ＤＣ成分にあたる０番目の特徴量を除いた６３個の特徴量の値をあらかじめ設定された輝度成分判定用の閾値Ｔｆｙと比較する。輝度成分の特徴量の配列Ｆｖｙ０，Ｆｖｙ１，Ｆｖｙ２，Ｆｖｙ３のそれぞれについて６３個の値のうち１つでも閾値Ｔｆｙより大きい値が存在する場合、輝度成分判定部３１ａは閾値Ｔｆｙより大きい特徴量を有するブロックが破損していると判定する。
【００２７】
一方、輝度成分の特徴量の配列Ｆｖｙ０，Ｆｖｙ１，Ｆｖｙ２，Ｆｖｙ３のそれぞれについて６３個の値全てが閾値Ｔｆｙより小さい場合、続いて色差成分判定部３１ｂが、特徴量の配列Ｆｖｍのうち色差特徴量の配列Ｆｖｕ，ＦｖｖについてそれぞれＤＣ成分にあたる０番目の特徴量を除いた６３個の特徴量の値をあらかじめ設定された閾値Ｔｆｃと比較する。色差特徴量の配列Ｆｖｕ，Ｆｖｖのそれぞれについて６３個の値全てが閾値Ｔｆｃより小さい場合、色差成分判定部３１ｂは当該ブロックが正常であると判定する。一方、閾値Ｔｆｃより大きい特徴量を有するブロックが存在する場合、当該ブロックが破損していると判定する。
【００２８】
なお、閾値Ｔｆｙ，Ｔｆｃは経験的に設定することはもちろん、学習アルゴリズムを用いて適応的に設定してもよい。また、閾値Ｔｆｙと閾値Ｔｆｃは、同一の値で構成してもよいし、異なる値で構成してもよい。
破損ブロック判定部３１は、輝度成分判定部３１ａおよび色差成分判定部３１ｂの判定結果をまとめた判定結果Ｄｂを出力すると共に、ブロックが破損していると判定されている場合には、破損したブロックの位置情報も合せて出力する。
【００２９】
次に、特徴量抽出部２２の輝度成分抽出部２２ａが輝度成分の特徴量の配列を取得する際に適用する輝度成分用の特徴量抽出フィルタＦｓｙについてより詳細に説明する。図１１は、実施の形態３の画像判別装置１００の輝度成分の特徴量抽出フィルタＦｓｙを示す図である。図１１では、特徴量抽出フィルタＦｓｙとして、フィルタ係数が｛−１，１，−１｝の３タップの１次元フィルタを用いる例を示している。図１１に示す輝度成分の特徴量抽出フィルタＦｓｙは、色差成分の特徴量抽出フィルタＦｓと比較して、ＤＣＴ係数の変化がより激しい箇所のみを検出することができる。なお、輝度成分の特徴量抽出フィルタＦｓｙは図１１に示したフィルタに限定されるものではない。
【００３０】
以上のように、この実施の形態３によれば、異なる特徴量抽出フィルタＦｓ，Ｆｓｙを用いて輝度成分および色差成分両者の特徴量を含む配列Ｆｖｍを取得する特徴量抽出部２２と、輝度成分と色差成分で異なる閾値Ｔｆｃ，Ｔｆｙを用いて各ブロックの破損を判定する破損ブロック判定部３１とを備えるように構成したので、破損ブロックが存在するか否かをより精度よく判定することができる。
【００３１】
また、この実施の形態３によれば、輝度成分の特徴量抽出フィルタとしてＤＣＴ係数の変化がより激しい箇所のみを検出する特徴量抽出フィルタＦｓｙを適用するように構成したので、抽出する成分の特徴に合せた抽出処理を行うことができる。
【００３２】
なお、上述した実施の形態２のＤＣＴ係数の行列を用いて特徴量を抽出する構成に、当該実施の形態３の色差成分に加えて輝度成分の特徴量を含む配列Ｆｖｍを取得し、輝度成分と色差成分で異なる閾値を用いて各ブロックの破損を判定する構成を適用することも可能である。
【００３３】
実施の形態４．
上述した実施の形態１から実施の形態３では、色差特徴量の配列Ｆｖｕ，Ｆｖｖに含まれる６３個の特徴量の値を、１つの閾値Ｔｆと比較して破損ブロックの存在の有無を判定する構成を示したが、この実施の形態４では、閾値の配列を用意し、当該閾値の配列と色差特徴量の配列Ｆｖｕ，Ｆｖｖに含まれる６３個の特徴量の値とを比較することにより破損ブロックの存在の有無を判定する構成を示す。
なお、画像判別装置１００のブロック図は、実施の形態１から実施の形態３と同一であることから、詳細な記載および図面の記載を省略する。
【００３４】
図１２は、実施の形態４の画像判別装置が破損ブロックの判定に用いる閾値配列の構成を示す図である。なおこの閾値配列は、実施の形態１から実施の形態３で示した破損ブロック判定部３０，３１が新たに備えるものである。図１２（ａ）は、特徴量の配列に対応した閾値の配列を示す説明図であり、図１２（ｂ）は閾値の配列の具体例を示す図である。
図１２（ａ）に示すように、特徴量の配列Ｆｖの各成分Ｆ０、Ｆ１，Ｆ２・・・に対応した閾値Ｔ０，Ｔ１，Ｔ２・・・が設けられ、これらの閾値が閾値の配列Ｔｆｖを構成している。閾値の配列Ｔｆｖは、インデックスの小さい要素（Ｔ０側の閾値）の値は大きく設定され、逆にインデックスの大きい要素（Ｔ７側の閾値）の値は小さく設定されている。一方、特徴量の配列は、インデックスの小さい要素（Ｆ０側の特徴量）はＤＣＴ係数の低周波数成分に対応し、インデックスの大きい要素（Ｆ７側の特徴量）はＤＣＴ係数の高周波数成分に対応している。図１２（ｂ）は、インデックスの大小に従って閾値を配列させた閾値の配列Ｔｆｖの具体例を示している。
【００３５】
破損ブロック判定部３０，３１は、各ＤＣＴ係数の特徴量と対応する閾値とを比較し、破損ブロックが存在するか判定を行う。このように、インデックスの大小に従って閾値を配列させることによってＤＣＴ係数の変化量が大きい低周波数帯における誤検出を抑制することができる。
【００３６】
以上のように、この実施の形態４によれば、インデックスの小さい要素あるいはインデックスの大きい要素に基づいて閾値を配列した閾値の配列Ｔｆｖを用いて、各ＤＣＴ係数の特徴量との比較を行い、破損ブロックが存在するか判定するように構成したので、ＤＣＴ係数の変化量が大きい低周波数帯における破損ブロックの誤検出を抑制することができる。
【００３７】
実施の形態５．
この実施の形態５では、輝度成分のＤＣＴ係数の配列から、破損ブロック判定部が判定に用いる閾値を設定する構成を示す。
図１３は、実施の形態５による画像判別装置の構成を示すブロック図である。実施の形態５の画像判別装置１００は、部分復号部１０、特徴量抽出部２０、閾値設定部３２ａおよび破損判定部３２ｂを備えた破損ブロック判定部３２で構成されている。
なお、以下では、実施の形態１による画像判別装置１００の構成要素と同一または相当する部分には実施の形態１で使用した符号と同一の符号を付して説明を省略または簡略化する。
【００３８】
特徴量抽出部２０は、実施の形態１と同様に入力されたＤＣＴ係数の配列Ｃｖのうち色差Ｕ，ＶのＤＣＴ係数の配列Ｃｖｕ、Ｃｖｖを得ると、当該配列Ｃｖｕ、Ｃｖｖに特徴量抽出フィルタＦｓを適用して色差特徴量の配列Ｆｖｕ，Ｆｖｖを取得し、これらをまとめた配列Ｆｖを破損ブロック判定部３２に出力する。さらにこの実施の形態５では、特徴量抽出部２０は、ＤＣＴ係数の配列Ｃｖのうち８×８ブロック単位の輝度成分のＤＣＴ係数の配列Ｃｖｙ０，Ｃｖｙ１，Ｃｖｙ２，Ｃｖｙ３を取得し、これらをまとめて輝度成分のＤＣＴ係数の配列Ｃｖｙとして破損ブロック判定部３２に出力する。
【００３９】
破損ブロック判定部３２の閾値設定部３２ａは、入力された輝度成分のＤＣＴ係数の配列Ｃｖｙを用いて、６３個の要素からなる閾値の配列Ｔｖを算出する。その後、破損判定部３２ｂは、入力された特徴量の配列Ｆｖに含まれるＦｖｕ、Ｆｖｖについて、それぞれＤＣ成分にあたる０番目の特徴量を除いた６３個の特徴量の値を閾値の配列Ｔｖの各値と比較する。色差特徴量の配列Ｆｖｕ，Ｆｖｖのそれぞれについて６３個の特徴量の値全てが対応する閾値の配列Ｔｖの値より小さい場合、破損判定部３２ｂは全てのブロックが正常であると判断する。一方閾値の配列Ｔｖより大きい特徴量を有するブロックが存在する場合、当該ブロックが破損していると判定する。
【００４０】
次に、閾値設定部３２ａが設定する閾値の配列Ｔｖの算出方法についてより詳細に説明する。
閾値設定部３２ａは、特徴量抽出部２０から入力された輝度成分のＤＣＴ係数の配列Ｃｖｙから、８×８ブロック単位の輝度成分のＤＣＴ係数の配列Ｃｖｙ０，Ｃｖｙ１，Ｃｖｙ２，Ｃｖｙ３を取得する。次に、Ｃｖｙ０，Ｃｖｙ１，Ｃｖｙ２，Ｃｖｙ３の０番目の要素を除く６３個の要素について、同一のインデックスを有する各要素を比較し、各要素のうちで最小の値を閾値の配列Ｔｖ´の要素とする。具体的には、図１４において、Ｃｖｙ０，Ｃｖｙ１，Ｃｖｙ２，Ｃｖｙ３のインデックス１の各要素は「１２，２０，１５，１７」であり、これらの要素の中で最小の値である「１２」を配列Ｔｖ´のインデックス１の要素とする。同様にインデックス２から８についても同様の処理を行う。次に、閾値の配列Ｔｖ´の各要素にあらかじめ設定した係数Ｒｙ（図１４の例ではＲｙ＝０．５）を乗じて閾値の配列Ｔｖを生成する。このように、輝度成分のＤＣＴ係数に基づいて閾値の配列Ｔｖを設定することは、すなわち入力画像の特徴に応じた閾値を設定することになる。
【００４１】
以上のように、この実施の形態５によれば、輝度成分のＤＣＴ係数の配列を構成する要素の値に応じて閾値の配列を設定する閾値設定部３２ａと、設定した閾値の配列と入力画像の特徴量の配列とを比較してブロックの破損を判定する破損判定部３２ｂとを有する破損ブロック判定部３２を備えるように構成したので、入力画像の特徴に応じて、破損ブロックの存在有無を判定することができる。
【００４２】
なお、上述した実施の形態５では、同一のインデックスを有する各要素の値を比較して最小の値を配列Ｔｖ´の要素とするように構成したが、最大の値を配列Ｔｖ´の要素としてもよいし、中央値を配列Ｔｖ´の要素としてもよいし、平均値を配列Ｔｖ´の要素としてもよい。
【００４３】
実施の形態６．
この実施の形態６では、画像判別装置１００にデコーダ部１２を追加して設ける構成を示す。
図１５は、実施の形態６の画像判別装置の構成を示すブロック図である。画像判別装置１００は、上述した実施の形態１から実施の形態５で示した部分復号部１０，１１に替えてデコーダ部１２および直交変換部１３を設けている。
また、画像判別装置１００には、入力画像Ｉｓに替えて入力画像Ｉｉが入力される。入力画像ＩｉはＰＮＧ（Portable Network Graphics）で符号化されているものとする。なお、当該符号化方式はＰＮＧに限定されるものではなく、どのような符号化方式で構成してもよい。
【００４４】
デコーダ部１２は、入力画像Ｉｉを読込んで復号してベースバンド画像Ｉｂを取得し、直交変換部１３に出力する。なお、ベースバンド画像はＲＧＢ色空間で表現されているため、デコーダ部１２はベースバンド画像をＹＵＶ色空間に変換し、ベースバンド画像Ｉｂとして出力する。なお、デコーダ部１２はベースバンド画像をＹＵＶ色空間以外の色空間に変換してもよい。ただし、変換後の色空間はＬ＊ａ＊ｂなどの輝度と色差で表現されている色空間が望ましい。
【００４５】
直交変換部１３は、デコーダ部１２から入力されたベースバンド画像Ｉｂを輝度成分と色差成分に分離し、分離した輝度成分および色差成分を８×８ブロック単位でＤＣＴ変換し、Ｙ，Ｕ，Ｖそれぞれの成分のＤＣＴ係数の行列Ｃｂｙ，Ｃｂｕ，Ｃｂｖを取得する。さらに、直交変換部１３はＣｂｙ，Ｃｂｕ，Ｃｂｖそれぞれをジグザグスキャンし、Ｙ，Ｕ，Ｖそれぞれの成分のＤＣＴ係数の配列Ｃｖｙ，Ｃｖｕ，Ｃｖｖを取得する。直交変換部１３はＣｖｙ，Ｃｖｕ，ＣｖｖをまとめてＤＣＴ係数の配列Ｃｖ’として出力する。ここで、ＤＣＴ変換は必ずしも８×８ブロック単位で行う必要はなく、主要な符号化方式で使用されているブロックサイズであればどのようなブロックサイズで行ってもよい。後段の構成として、実施の形態１で示した特徴量抽出部２０および破損ブロック判定部３０が特徴量の抽出および破損ブロックの判定を行う。
【００４６】
また、直交変換部１３の異なる構成として、各成分のＤＣＴ係数の行列Ｃｂｙ，Ｃｂｕ，Ｃｂｖをジグザグスキャンする代わりに、行列Ｃｂｙ，Ｃｂｕ，ＣｂｖをまとめてＤＣＴ係数の行列Ｃｂとして出力するように構成してもよい。直交変換部１３がＤＣＴ係数の行列Ｃｂを出力するように構成した場合、後段の構成としては、実施の形態２で示した特徴量抽出部２１および破損ブロック判定部３０が特徴量の抽出および破損ブロックの判定を行う。
【００４７】
以上のように、この実施の形態６によれば、入力画像を読込んで復号し、ベースバンド画像を取得するデコーダ部１２と、ベースバンド画像を輝度成分と色差成分に分離してＤＣＴ係数の行列を取得する直交変換部１３とを備えるように構成したので、任意の符号化方式で符号化された入力画像に対して、破損ブロックの検出を行うことができる。
【００４８】
実施の形態７．
図１６は、この実施の形態７の画像判別装置の構成を示すブロック図である。図１６の画像判別装置１００は、上記図１で示した実施の形態１の画像判別装置１００に破損度算出部４０を追加して設け、入力画像の各ブロックが破損しているか否かを出力する構成に代えて、入力画像が破損している確率を示す破損度Ｄｒを出力する。破損度Ｄｒは、０から１までの値で示され、破損度Ｄｒが１に近いほど入力画像が破損している確率が高いことを示す。
【００４９】
破損度算出部４０の詳細な動作について説明する。
まず、部分復号部１０、特徴量抽出部２０および破損ブロック判定部３０において、実施の形態１から実施の形態６と同一の処理が行われ、破損ブロック判定部３０から判定結果Ｄｂが入力される。破損度算出部４０は、入力された判定結果Ｄｂを参照し、当該判定結果Ｄｂがブロックの破損を示している場合、破損ブロック数Ｆｎを１増加させる。一方、判定結果Ｄｂがブロックが正常である旨を示している場合、正常ブロック数Ｓｎを１増加させる。
【００５０】
全てのブロックについて、破損しているか、正常であるかの確認が終了すると、破損度算出部４０は、以下の式（１）に基づいて破損度Ｄｒを算出する。
2012253676.tif 000003
式（１）において、Ｔｎは経験的に設定した閾値である。この閾値Ｔｎは学習アルゴリズムによって適応的に設定してもよい。
【００５１】
また、正常な画像において破損ブロックは稀にしか出現しないことを考慮して、以下の式（２）に基づいて破損度Ｄｒを算出してもよい。
2012253676.tif 000004
なお、ｃは上記の値に限定されるものではない。
【００５２】
同様に、以下の式（３）に基づいて破損度Ｄｒを算出してもよい。
2012253676.tif 000005
なお、γおよびｋは上記の値に限定されるものではない。
【００５３】
以上のように、この実施の形態７によれば、破損ブロック数Ｆｎを用いて入力画像Ｉｓの破損度Ｄｒを算出するように構成したので、入力画像が破損しているかを示す簡便な指標を示すことができる。
【００５４】
なお、本願発明はその発明の範囲内において、各実施の形態の自由な組み合わせ、あるいは各実施の形態の任意の構成要素の変形、もしくは各実施の形態において任意の構成要素の省略が可能である。
【符号の説明】
【００５５】
１０，１１  部分復号部、１１ａ，２１ｂ  配列取得部、１１ｂ  スキャン部、１２  デコーダ部、１３  直交変換部、２０，２１，２２  特徴量抽出部、２１ａ  フィルタ処理部、２２ａ  輝度成分抽出部、２２ｂ  色差成分抽出部、３０，３１，３２  破損ブロック判定部、３１ａ  輝度成分判定部、３１ｂ  色差成分判定部、３２ａ  閾値設定部、３２ｂ  破損判定部、４０  破損度算出部、１００  画像判別装置。
【図１】
2012253676.tif 000006
【図２】
2012253676.tif 000007
【図３】
2012253676.tif 000008
【図４】
2012253676.tif 000009
【図５】
2012253676.tif 000010
【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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