(57)【要約】【課題】サイドバイサイド方式、トップアンドボトム方式などの画像フォーマット判別処理を低コストかつ高速に行う。【解決手段】入力画像データに基づいて、入力画像の垂直サイズの中心で空間的に隣り合う垂直方向に存在する２水平ライン間の特徴を示す空間水平方向中心特徴量を算出する。また、入力画像データに基づいて、入力画像の水平サイズの中心で空間的に隣り合う水平方向に存在する２垂直ライン間の特徴を示す空間垂直方向中心特徴量を算出する。これらの特徴量に基づいて、入力画像データの画像フォーマットがサイドバイサイド方式であるか、あるいはトップアンドボトム方式であるかを判別する。【選択図】図２
2013012821.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力画像データに基づいて、入力画像の垂直サイズの中心で空間的に隣り合う垂直方向に存在する２水平ライン間の特徴を示す空間水平方向中心特徴量を算出する第１の算出部と、
上記入力画像データに基づいて、入力画像の水平サイズの中心で空間的に隣り合う水平方向に存在する２垂直ライン間の特徴を示す空間垂直方向中心特徴量を算出する第２の算出部と、
上記空間水平方向中心特徴量および上記空間垂直方向中心特徴量に基づいて、上記入力画像データの画像フォーマットがサイドバイサイド方式であるか、あるいはトップアンドボトム方式であるかを判別する画像フォーマット判別部とを備える
画像フォーマット判別装置。
【請求項２】
上記画像フォーマット判別部は、
上記空間垂直方向中心特徴量と上記空間水平方向中心特徴量との比が所定のしきい値より大きいとき、上記入力画像データの画像フォーマットをサイドバイサイド方式であると判別し、
上記空間水平方向中心特徴量と上記空間垂直方向中心特徴量との比が所定のしきい値より大きいとき、上記入力画像データの画像フォーマットをトップアンドボトム方式であると判別する
請求項１に記載の画像フォーマット判別装置。
【請求項３】
上記画像フォーマット判別部は、上記空間水平方向中心特徴量よび上記空間垂直方向中心特徴量のいずれもが所定の閾値より小さいとき、上記入力画像データの画像フォーマットを、サイドバイサイド方式およびトップアンドボトム方式のいずれとも判別しない
請求項２に記載の画像フォーマット判別装置。
【請求項４】
上記入力画像データに基づいて、入力画像の垂直サイズの中心で現フレームと１フレーム前のフレームの２水平ライン間の特徴を示す第１の時間水平方向中心特徴量と、入力画像の垂直サイズの中心で現フレームと２フレーム前のフレームの２水平ライン間の特徴を示す第２の時間水平方向中心特徴量とを算出する第３の算出部と、
上記入力画像データに基づいて、入力画像の水平サイズの中心で現フレームと１フレーム前のフレームの２垂直ライン間の特徴を示す第１の時間垂直方向中心特徴量と、入力画像の水平サイズの中心で現フレームと２フレーム前のフレームの２垂直ライン間の特徴を示す第２の時間垂直方向中心特徴量とを算出する第４の算出部とをさらに備え、
上記画像フォーマット判別部は、上記空間水平方向中心特徴量および上記空間垂直方向中心特徴量の他に、さらに、上記時間水平方向中心特徴量および上記時間垂直方向中心特徴量に基づいて、上記入力画像データの画像フォーマットがサイドバイサイド方式であるか、トップアンドボトム方式であるか、あるいはフレームシーケンシャル方式であるかを判別する
請求項１に記載の画像フォーマット判別装置。
【請求項５】
上記画像フォーマット判別部は、
上記空間垂直方向中心特徴量と上記空間水平方向中心特徴量との比が所定のしきい値より大きいとき、上記入力画像データの画像フォーマットをサイドバイサイド方式であると判別し、
上記空間水平方向中心特徴量と上記空間垂直方向中心特徴量との比が所定のしきい値より大きいとき、上記入力画像データの画像フォーマットをトップアンドボトム方式であると判別し、
上記入力画像データの画像フォーマットをサイドバイサイド方式およびトップアンドボトム方式のいずれとも判別しない場合、上記第１の時間水平方向中心特徴量および上記第１の時間垂直方向中心特徴量の平均値または最大値を第１の時間中心特徴量とし、上記第２の時間水平方向中心特徴量および上記第２の時間垂直方向中心特徴量の平均値または最大値を第２の時間中心特徴量として、上記第１の時間中心特徴量が所定のしきい値より大きく、上記第２の時間中心特徴量が所定のしきい値より小さいとき、上記入力画像データの画像フォーマットをフレームシーケンシャル方式であると判別する
請求項４に記載の画像フォーマット判別装置。
【請求項６】
上記第１の時間中心特徴量が所定のしきい値より小さく、上記第２の時間中心特徴量が所定のしきい値より小さいとき、上記入力画像データの画像フォーマットを、フレームシーケンシャル方式と判別しない
請求項５に記載の画像フォーマット判別装置。
【請求項７】
上記第３の算出部は、上記第１の算出部で算出された現フレームおよび1フレーム前のフレームの空間水平方向中心特徴量を用い、該２つの空間水平方向中心特徴量の差分絶対値を上記第１の時間水平方向中心特徴量として算出し、上記第１の算出部で算出された現フレームおよび２フレーム前のフレームの空間水平方向中心特徴量を用い、該２つの空間水平方向中心特徴量の差分絶対値を上記第２の時間水平方向中心特徴量として算出し、
上記第４の算出部は、上記第２の算出部で算出された現フレームおよび1フレーム前のフレームの空間垂直方向中心特徴量を用い、該２つの空間垂直方向中心特徴量の差分絶対値を上記第１の時間垂直方向中心特徴量として算出し、上記第２の算出部で算出された現フレームおよび２フレーム前のフレームの空間垂直方向中心特徴量を用い、該２つの空間垂直方向中心特徴量の差分絶対値を上記第２の時間垂直方向中心特徴量として算出する
請求項４に記載の画像フォーマット判別装置。
【請求項８】
上記入力画像データに基づいて、現フレームおよび１フレーム前のフレームの画像間の動きベクトルを第１の動きベクトルとして検出し、現フレームおよび２フレーム前のフレームの画像間の動きベクトルを第２の動きベクトルとして検出する動きベクトル検出部をさらに備え、
上記第３の算出部は、上記第１の動きベクトルに基づいて現フレームおよび１フレーム前のフレームの画像の相対位置を水平方向にずらすと共に、上記第２の動きベクトルに基づいて現フレームおよび２フレーム前の画像の相対位置を水平方向にずらして、上記第１の時間水平方向中心特徴量および上記第２の時間水平方向中心特徴量を算出し、
上記第４の算出部は、上記第１の動きベクトルに基づいて現フレームおよび１フレーム前のフレームの画像の相対位置を垂直方向にずらすと共に、上記第２の動きベクトルに基づいて現フレームおよび２フレーム前の画像の相対位置を垂直方向にずらして、上記第１の時間垂直方向中心特徴量および上記第２の時間垂直方向中心特徴量を算出する
請求項４に記載の画像フォーマト判別装置。
【請求項９】
上記第１の算出部は、ライン方向の複数の分割領域毎に、上記２水平ライン間の特徴を示す空間水平方向中心特徴量を算出し、該算出された各分割領域の空間水平方向中心特徴量の平均値または最大値を、最終的な上記空間水平方向中心特徴量とし、
上記第２の算出部は、ライン方向の複数の分割領域毎に、上記２垂直ライン間の特徴を示す空間垂直方向中心特徴量を算出し、該算出された各分割領域の空間垂直方向中心特徴量の平均値または最大値を、最終的な上記空間垂直方向中心特徴量とする
請求項１に記載の画像フォーマット判別装置。
【請求項１０】
上記第２の算出部は、算出された上記空間垂直方向中心特徴量が所定のしきい値より小さいとき、上記２垂直ラインの位置をそれぞれ１ピクセル分だけ水平方向外側にずらして再度上記空間垂直方向中心特徴量を算出する
請求項１に記載の画像フォーマット判別装置。
【請求項１１】
上記画像フォーマット判別部は、所定の画像フォーマットであるとの判別回数が所定のしきい値を超えるとき、判別結果を該所定の画像フォーマットとする
請求項１に記載の画像フォーマット判別装置。
【請求項１２】
上記第１の算出部は、上記空間水平方向中心特徴量として、上記２水平ラインの画像データに基づき、対応する２画素毎の差分絶対値の和を算出し、
上記第２の算出部は、上記空間垂直方向中心特徴量として、上記２垂直ラインの画像データに基づき、対応する２画素毎の差分絶対値の和を算出する
請求項１に記載の画像フォーマット判別装置。
【請求項１３】
入力画像データに基づいて、入力画像の垂直サイズの中心で空間的に隣り合う垂直方向に存在する２水平ライン間の特徴を示す空間水平方向中心特徴量を算出する第１の算出ステップと、
上記入力画像データに基づいて、入力画像の水平サイズの中心で空間的に隣り合う水平方向に存在する２垂直ライン間の特徴を示す空間垂直方向中心特徴量を算出する第２の算出ステップと、
上記空間水平方向中心特徴量および上記空間垂直方向中心特徴量に基づいて、上記入力画像データの画像フォーマットがサイドバイサイド方式であるか、あるいはトップアンドボトム方式であるかを判別する画像フォーマット判別ステップとを備える
画像フォーマット判別方法。
【請求項１４】
入力画像データの画像フォーマットを判別する画像フォーマット判別装置を備え、
上記画像フォーマット判別装置は、
入力画像データに基づいて、入力画像の垂直サイズの中心で空間的に隣り合う垂直方向に存在する２水平ライン間の特徴を示す空間水平方向中心特徴量を算出する第１の算出部と、
上記入力画像データに基づいて、入力画像の水平サイズの中心で空間的に隣り合う水平方向に存在する２垂直ライン間の特徴を示す空間垂直方向中心特徴量を算出する第２の算出部と、
上記空間水平方向中心特徴量および上記空間垂直方向中心特徴量に基づいて、上記入力画像データの画像フォーマットがサイドバイサイド方式であるか、あるいはトップアンドボトム方式であるかを判別する画像フォーマット判別部とを有する
電子機器。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本技術は、画像フォーマット判別装置、画像フォーマット判別方法および電子機器に関する。特に、本技術は、入力画像データがサイドバイサイド方式、トップアンドボトム方式など３次元画像データであるか否かを判別する画像フォーマット判別装置、画像フォーマット判別方法および電子機器に関する。
【背景技術】
【０００２】
例えば、テレビ番組などのコンテンツを放送局からユーザのテレビ受像機に送信することを想定した場合、画像データとして、３次元（３Ｄ）画像データを送信することが考えられる。また、３Ｄ画像データの画像フォーマットとして、例えば、図２８に示すように、サイドバイサイド方式、トップアンドボトム方式、フレームシーケンシャル方式などが知られている。
【０００３】
図２８（ａ）は、サイドバイサイド方式の概要を示している。このサイドバイサイド方式は、例えば、水平方向の前半では左眼画像データのピクセルデータを伝送し、水平方向の後半では右眼画像データのピクセルデータを伝送する方式である。この場合、左眼画像データおよび右眼画像データは、それぞれ、水平方向のピクセルデータが１／２に間引かれる。原信号に対して、水平解像度は半分となる。
【０００４】
図２８（ｂ）は、トップアンドボトム方式の概要を示している。このトップアンドボトム方式は、例えば、垂直方向の前半では左眼画像データの各ラインのデータを伝送し、垂直方向の後半では左眼画像データの各ラインのデータを伝送する方式である。この場合、左眼画像データおよび右眼画像データのラインが１／２に間引かれることから原信号に対して垂直解像度は半分となる。
【０００５】
図２８（ｃ）は、フレームシーケンシャル方式の概要を示している。このフレームシーケンシャル方式は、左眼画像データと右眼画像データとをフィールド毎に順次切換えて伝送する方式である。
【０００６】
テレビ受信機では、受信画像データの画像フォーマットを把握することで、当該受信画像データに対して適切な処理を行うことができ、適切な画像表示が可能となる。例えば、受信画像データに画像フォーマットを示す信号（シグナリング信号）が付加されている場合には問題はないが、当該信号が付加されていない場合には、受信画像データに基づいて、当該受信画像データの画像フォーマットを判別することが必要となる。
【０００７】
例えば、特許文献１には、画像データに基づいてフレームシーケンシャル方式の３Ｄ画像データを判別する方法が記載されている。この場合、画像データの時間的変化を検出することで判別を行っている。また、例えば、特許文献２には、画像データに基づいて、サイドバイサイド方式の３Ｄ画像データを判別する方法が記載されている。この場合、図２９に示すように、左右の着目部分領域ＰＡＡ同士の相関を利用して判別を行っている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００８】
【特許文献１】特開平１１−０６９３８４号公報
【特許文献２】特開２０１０−０６８３１５号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
従来の画像フォーマット判別技術は、ターゲットとする画像フォーマットの判別は可能であるが、他の画像フォーマットの判別に適用できるものではなく、ロバスト性がないものであった。各画像フォーマットの判別が可能な技術を組み合わせることで、複数の画像フォーマットの判別が可能となる。しかし、ハードウェア規模の増加は避けられず、低コストで高速な処理は不可能となる。
【００１０】
本技術の目的は、サイドバイサイド方式、トップアンドボトム方式などの画像フォーマット判別処理を低コストかつ高速に行うことにある。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
本技術の概念は、
入力画像データに基づいて、入力画像の垂直サイズの中心で空間的に隣り合う垂直方向に存在する２水平ライン間の特徴を示す空間水平方向中心特徴量を算出する第１の算出部と、
上記入力画像データに基づいて、入力画像の水平サイズの中心で空間的に隣り合う水平方向に存在する２垂直ライン間の特徴を示す空間垂直方向中心特徴量を算出する第２の算出部と、
上記空間水平方向中心特徴量および上記空間垂直方向中心特徴量に基づいて、上記入力画像データの画像フォーマットがサイドバイサイド方式であるか、あるいはトップアンドボトム方式であるかを判別する画像フォーマット判別部とを備える
画像フォーマット判別装置にある。
【００１２】
本技術において、第１の算出部により、入力画像データに基づいて、空間水平方向中心特徴量が算出される。この空間水平方向中心特徴量は、入力画像の垂直サイズの中心で空間的に隣り合う垂直方向に存在する２水平ライン間の特徴を示すものである。例えば、第１の算出部により、空間水平方向中心特徴量として、２水平ラインの画像データに基づき、対応する２画素毎の差分絶対値の和が算出される。
【００１３】
なお、空間水平方向中心特徴量は、２水平ライン間の特徴を示す値であればよく、差分絶対値和の他にも、差分二乗和、差分絶対値の平均、差分絶対値の分散などであってもよい。このことは、後述する、空間垂直方向中心特徴量、時間水平方向中心特徴量、時間垂直方向中心特徴量についても、同様である。
【００１４】
また、第２の算出部により、入力画像データに基づいて、空間垂直方向中心特徴量が算出される。この空間垂直方向中心特徴量は、入力画像の水平サイズの中心で空間的に隣り合う水平方向に存在する２垂直ライン間の特徴を示すものである。例えば、第２の算出部により、２垂直ラインの画像データに基づいて、対応する２画素毎の差分絶対値の和が算出される。
【００１５】
そして、画像フォーマット判別部により、空間水平方向中心特徴量および空間垂直方向中心特徴量に基づいて、入力画像データの画像フォーマットがサイドバイサイド方式であるか、あるいはトップアンドボトム方式であるかが判別される。
【００１６】
例えば、画像フォーマット判別部は、空間垂直方向中心特徴量と空間水平方向中心特徴量との比が所定のしきい値より大きいとき、入力画像データの画像フォーマットをサイドバイサイド方式であると判別し、空間水平方向中心特徴量と空間垂直方向中心特徴量との比が所定のしきい値より大きいとき、入力画像データの画像フォーマットをトップアンドボトム方式であると判別する、ようにされる。
【００１７】
この場合、画像フォーマット判別部は、空間水平方向中心特徴量および空間垂直方向中心特徴量のいずれもが所定のしきい値より小さいとき、入力画像データの画像フォーマットを、サイドバイサイド方式およびトップアンドボトム方式のいずれとも判別しない、ようにされてもよい。これにより、例えば、水平サイズおよび垂直サイズの中心に一定の変化しかないＣＧ（Computer Graphics）画像などの特殊な画像を判別対象から除外でき、誤判別を防止できる。
【００１８】
このように、本技術においては、空間水平方向中心特徴量および空間垂直方向中心特徴量に基づいて、入力画像データの画像フォーマットがサイドバイサイド方式であるか、あるいはトップアンドボトム方式であるかを判別するものである。ここで、空間水平方向中心特徴量は入力画像の垂直サイズの中心で空間的に隣り合う垂直方向に存在する２水平ライン間の特徴を示し、空間垂直方向中心特徴量は入力画像の水平サイズの中心で空間的に隣り合う水平方向に存在する２垂直ライン間の特徴を示すものである。そのため、低コストで高速な処理が可能となる。
【００１９】
なお、本技術において、例えば、入力画像データに基づいて、入力画像の垂直サイズの中心で現フレームと１フレーム前のフレームの２水平ライン間の特徴を示す第１の時間水平方向中心特徴量と、入力画像の垂直サイズの中心で現フレームと２フレーム前のフレームの２水平ライン間の特徴を示す第２の時間水平方向中心特徴量とを算出する第３の算出部と、入力画像データに基づいて、入力画像の水平サイズの中心で現フレームと１フレーム前のフレームの２垂直ライン間の特徴を示す第１の時間垂直方向中心特徴量と、入力画像の水平サイズの中心で現フレームと２フレーム前のフレームの２垂直ライン間の特徴を示す第２の時間垂直方向中心特徴量とを算出する第４の算出部とをさらに備え、画像フォーマット判別部は、空間水平方向中心特徴量および空間垂直方向中心特徴量の他に、さらに、時間水平方向中心特徴量および時間垂直方向中心特徴量に基づいて、入力画像データの画像フォーマットがサイドバイサイド方式であるか、トップアンドボトム方式であるか、あるいはフレームシーケンシャル方式であるかを判別する、ようにされてもよい。
【００２０】
第３の算出部により、入力画像データに基づいて、第１の時間水平方向中心特徴量と、第２の時間水平方向中心特徴量とが算出される。第１の時間水平方向中心特徴量は、入力画像の垂直サイズの中心で現フレームと１フレーム前のフレームの２水平ライン間の特徴を示すものである。第２の時間水平方向中心特徴量は、入力画像の垂直サイズの中心で現フレームと２フレーム前のフレームの２水平ライン間の特徴を示すものである。例えば、第３の算出部により、各時間水平方向中心特徴量として、２水平ラインの画像データに基づき、対応する２画素毎の差分絶対値の和が算出される。
【００２１】
第４の算出部により、入力画像データに基づいて、第１の時間垂直方向中心特徴量と、第２の時間垂直方向中心特徴量とが算出される。第１の時間垂直方向中心特徴量は、入力画像の垂直サイズの中心で現フレームと１フレーム前のフレームの２垂直ライン間の特徴を示すものである。第２の時間垂直方向中心特徴量は、入力画像の垂直サイズの中心で現フレームと２フレーム前のフレームの２垂直ライン間の特徴を示すものである。例えば、第４の算出部により、各時間垂直方向中心特徴量として、２垂直ラインの画像データに基づき、対応する２画素毎の差分絶対値の和が算出される。
【００２２】
そして、画像フォーマット判別部により、空間水平方向中心特徴量および空間垂直方向中心特徴量の他に、さらに、時間水平方向中心特徴量および時間垂直方向中心特徴量に基づいて、入力画像データの画像フォーマットがサイドバイサイド方式であるか、トップアンドボトム方式であるか、あるいはフレームシーケンシャル方式であるかが判別される。
【００２３】
例えば、画像フォーマット判別部は、空間垂直方向中心特徴量と空間水平方向中心特徴量との比が所定のしきい値より大きいとき、入力画像データの画像フォーマットをサイドバイサイド方式であると判別し、空間水平方向中心特徴量と空間垂直方向中心特徴量との比が所定のしきい値より大きいとき、入力画像データの画像フォーマットをトップアンドボトム方式であると判別し、入力画像データの画像フォーマットをサイドバイサイド方式およびトップアンドボトム方式のいずれとも判別しない場合、第１の時間水平方向中心特徴量および第１の時間垂直方向中心特徴量の平均値または最大値を第１の時間中心特徴量とし、第２の時間水平方向中心特徴量および第２の時間垂直方向中心特徴量の平均値または最大値を第２の時間中心特徴量として、第１の時間中心特徴量が所定のしきい値より大きく、第２の時間中心特徴量が所定のしきい値より小さいとき、入力画像データの画像フォーマットをフレームシーケンシャル方式であると判別する、ようにされる。
【００２４】
この場合、画像フォーマット判別部は、第１の時間中心特徴量が所定のしきい値より小さく、第２の時間中心特徴量が所定のしきい値より小さいとき、上記入力画像データの画像フォーマットを、フレームシーケンシャル方式と判別しない、ようにされてもよい。これにより、例えば、静止画像を判別対象から除外でき、誤判別を防止できる。
【００２５】
また、本技術において、例えば、第３の算出部は、第１の算出部で算出された現フレームおよび１フレーム前のフレームの空間水平方向中心特徴量を用い、この２つの空間水平方向中心特徴量の差分絶対値を第１の時間水平方向中心特徴量として算出し、第１の算出部で算出された現フレームおよび２フレーム前のフレームの空間水平方向中心特徴量を用い、この２つの空間水平方向中心特徴量の差分絶対値を第２の時間水平方向中心特徴量として算出し、第４の算出部は、第２の算出部で算出された現フレームおよび１フレーム前のフレームの空間垂直方向中心特徴量を用い、この２つの空間垂直方向中心特徴量の差分絶対値を第１の時間垂直方向中心特徴量として算出し、第２の算出部で算出された現フレームおよび２フレーム前のフレームの空間垂直方向中心特徴量を用い、この２つの空間垂直方向中心特徴量の差分絶対値を第２の時間垂直方向中心特徴量として算出する、ようにされてもよい。このように時間水平方向中心特徴量を算出する際に空間水平方向中心特徴量を流用し、時間垂直方向中心特徴量を算出する際に空間垂直方向中心特徴量を流用することで、処理負荷を軽減できる。
【００２６】
また、本技術において、例えば、入力画像データに基づいて、現フレームおよび１フレーム前のフレームの画像間の動きベクトルを第１の動きベクトルとして検出し、現フレームおよび２フレーム前のフレームの画像間の動きベクトルを第２の動きベクトルとして検出する動きベクトル検出部をさらに備え、第３の算出部は、第１の動きベクトルに基づいて現フレームおよび１フレーム前のフレームの画像の相対位置を水平方向にずらすと共に、第２の動きベクトルに基づいて現フレームおよび２フレーム前の画像の相対位置を水平方向にずらして、第１の時間水平方向中心特徴量および第２の時間水平方向中心特徴量を算出し、第４の算出部は、第１の動きベクトルに基づいて現フレームおよび１フレーム前のフレームの画像の相対位置を垂直方向にずらすと共に、第２の動きベクトルに基づいて現フレームおよび２フレーム前の画像の相対位置を垂直方向にずらして、第１の時間垂直方向中心特徴量および第２の時間垂直方向中心特徴量を算出する、ようにされてもよい。このように時間水平方向中心特徴量、時間垂直方向中心特徴量を算出する際に、動きベクトルを用いて、画像間の相対位置をずらして調整することで、算出特徴量の精度を高めることが可能となる。
【００２７】
また、本技術において、例えば、第１の算出部は、ライン方向の複数の分割領域毎に、２水平ライン間の特徴を示す空間水平方向中心特徴量を算出し、この算出された各分割領域の空間水平方向中心特徴量の平均値または最大値を、最終的な空間水平方向中心特徴量とし、第２の算出部は、ライン方向の複数の分割領域毎に、２垂直ライン間の特徴を示す空間垂直方向中心特徴量を算出し、この算出された各分割領域の空間垂直方向中心特徴量の平均値または最大値を、最終的な空間垂直方向中心特徴量とする、ようにされてもよい。このように空間水平方向中心特徴量、空間垂直方向中心特徴量を算出する際に、ライン方向の複数の分割領域毎に特徴量を算出し、この算出された各分割領域の特徴量の平均値または最大値を最終的な特徴量とすることで、算出特徴量の精度を高めることが可能となる。なお、各分割領域は必ずしも連続している必要はない。
【００２８】
また、本技術において、例えば、第２の算出部は、算出された空間垂直方向中心特徴量が所定のしきい値より小さいとき、２垂直ラインの位置をそれぞれ１ピクセル分だけ水平方向外側にずらして再度空間垂直方向中心特徴量を算出する、ようにされてもよい。この場合、入力画像データがサイドパネルを持つサイドバイサイド方式の画像データである場合においても、水平サイズの中心に位置するサイドパネル部分を避けた２垂直ラインに基づいて空間垂直方向中心特徴量を適切に算出できる。
【００２９】
また、本技術において、例えば、画像フォーマット判別部は、所定の画像フォーマットであるとの判別回数が所定のしきい値を超えるとき、判別結果をこの所定の画像フォーマットとする、ようにされてもよい。これにより、判別の揺らぎをなくすことができる。
【発明の効果】
【００３０】
本技術によれば、サイドバイサイド方式、トップアンドボトム方式などの画像フォーマット判別処理を低コストかつ高速に行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【００３１】
【図１】本技術の実施の形態としてのテレビ受信機の構成例を示すブロック図である。
【図２】テレビ受信機が備える画像フォーマット判別装置の構成例を示すブロック図である。
【図３】空間水平方向中心特徴量および空間垂直方向中心特徴量を説明するための図である。
【図４】空間水平方向中心特徴量および空間垂直方向中心特徴量の算出式を説明するための図である。
【図５】時間水平方向中心特徴量および時間垂直方向中心特徴量を説明するための図である。
【図６】画像フォーマット判別装置の処理手順の一例を示すフローチャート（１／２）である。
【図７】画像フォーマット判別装置の処理手順の一例を示すフローチャート（２／２）である。
【図８】ライン方向の複数の分割領域毎に空間中心特徴量、時間中心特徴量を算出することを説明するための図である。
【図９】画像フォーマット判別装置の処理手順の他の例を示すフローチャート（１／２）である。
【図１０】画像フォーマット判別装置の処理手順の他の一例を示すフローチャート（２／２）である。
【図１１】ＣＧ画像等の特殊画像や静止画像で誤判別の可能性があることを説明するための図である。
【図１２】画像フォーマット判別装置の処理手順の他の例を示すフローチャート（１／２）である。
【図１３】画像フォーマット判別装置の処理手順の他の一例を示すフローチャート（２／２）である。
【図１４】時間中心特徴量を算出する場合において動きベクトルを用いて水平ライン位置を調整することを説明するための図である。
【図１５】テレビ受信機が備える画像フォーマット判別装置の他の構成例を示すブロック図である。
【図１６】画像フォーマット判別装置の処理手順の他の例を示すフローチャート（１／２）である。
【図１７】画像フォーマット判別装置の処理手順の他の一例を示すフローチャート（２／２）である。
【図１８】サイドパネル領域の存在する画像データ（サイドバイサイド方式）である場合の対処を説明するための図である。
【図１９】画像フォーマット判別装置の処理手順の他の例を示すフローチャート（１／２）である。
【図２０】画像フォーマット判別装置の処理手順の他の一例を示すフローチャート（２／２）である。
【図２１】画像フォーマット判別装置の処理手順の他の例を示すフローチャート（１／３）である。
【図２２】画像フォーマット判別装置の処理手順の他の一例を示すフローチャート（２／３）である。
【図２３】画像フォーマット判別装置の処理手順の他の一例を示すフローチャート（３／３）である。
【図２４】空間中心特徴量、時間中心特徴量のシミュレーション結果の一例を説明するための図である。
【図２５】入力画像データが３次元画像データ（サイドバイサイド方式）の場合における各特徴量のシミュレーション結果の一例を示す図である。
【図２６】入力画像データが３次元画像データ（トップアンドボトム方式）の場合における各特徴量のシミュレーション結果の一例を示す図である。
【図２７】入力画像データが３次元画像データ（フレームシーケンシャル方式）の場合における各特徴量のシミュレーション結果の一例を示す図である。
【図２８】サイドバイサイド方式、トップアンドボトム方式、フレームシーケンシャル方式の概要を示す図である。
【図２９】従来のサイドバイサイド方式の判別方法を説明するための図である。
【発明を実施するための形態】
【００３２】
以下、発明を実施するための形態（以下、「実施の形態」とする）について説明する。なお、説明を以下の順序で行う。
１．実施の形態
２．変形例
【００３３】
＜１．実施の形態＞
［テレビ受信機の構成例］
図１は、本技術の実施の形態としてのテレビ受信機１００の構成例を示している。このテレビ受信機１００は、ＣＰＵ１０１と、フラッシュＲＯＭ１０２と、ＤＲＡＭ１０３と、内部バス１０４と、リモートコントロール受信部（ＲＣ受信部）１０５と、リモートコントロール送信機（ＲＣ送信機）１０６を有している。
【００３４】
また、このテレビ受信機１００は、アンテナ端子１１０と、デジタルチューナ１１１と、トランスポートストリームバッファ（ＴＳバッファ）１１２と、デマルチプレクサ１１３を有している。また、テレビ受信機１００は、ビデオデコーダ１１４と、３Ｄ信号処理部１１５と、ビューバッファ１１６Ｌ，１１６Ｒと、画像フォーマット判別装置１１７を有している。さらに、テレビ受信機１００は、オーディオデコーダ１２１と、チャネル処理部１２２を有している。
【００３５】
ＣＰＵ１０１は、テレビ受信機１００の各部の動作を制御する。フラッシュＲＯＭ１０２は、制御ソフトウェアの格納およびデータの保管を行う。ＤＲＡＭ１０３は、ＣＰＵ１０１のワークエリアを構成する。ＣＰＵ１０１は、フラッシュＲＯＭ１０２から読み出したソフトウェアやデータをＤＲＡＭ１０３上に展開してソフトウェアを起動させ、テレビ受信機１００の各部を制御する。
【００３６】
ＲＣ受信部１０５は、ＲＣ送信機１０６から送信されたリモーコントロール信号（リモコンコード）を受信し、ＣＰＵ１０１に供給する。ＣＰＵ１０１は、このリモコンコードに基づいて、テレビ受信機１００の各部を制御する。ＣＰＵ１０１、フラッシュＲＯＭ１０２およびＤＲＡＭ１０３は、それぞれ内部バス１０４に接続されている。
【００３７】
アンテナ端子１１０は、受信アンテナ（図示せず）で受信されたテレビ放送信号を入力する端子である。デジタルチューナ１１１は、アンテナ端子１１０に入力されたテレビ放送信号を処理して、ユーザの選択チャネルに対応した所定のトランスポートストリームＴＳを出力する。ＴＳバッファ１１２は、デジタルチューナ１１１から出力されたトランスポートストリームＴＳを一時的に蓄積する。
【００３８】
このトランスポートストリームＴＳには、ビデオエレメンタリストリーム、オーディオエレメンタリストリームが多重化されて含まれている。ビデオエレメンタリストリームには、３次元（３Ｄ）画像データあるいは２次元（２Ｄ）画像データが挿入されている。３次元画像データの画像フォーマットは、例えば、サイドバイサイド（Side By Side）方式、トップアンドボトム（Top & Bottom）方式、あるいはフレームシーケンシャル（Frame Sequential）方式である。
【００３９】
デマルチプレクサ１１３は、ＴＳバッファ１１２に一時的に蓄積されたトランスポートストリームＴＳから、ビデオエレメンタリストリームおよびオーディオエレメンタリストリームを抽出する。ビデオデコーダ１１４は、デマルチプレクサ１１３で抽出されたビデオエレメンタリストリームに含まれる符号化画像データに対してデコード処理を行って画像データＶＤを得る。この画像データＶＤは、２次元画像データ、あるいは３次元画像データである。
【００４０】
３Ｄ信号処理部１１５は、ビデオデコーダ１１４で得られる画像データＶＤが３次元画像データであるとき、画像フォーマットに対応した処理を行って、左眼画像データＳＬおよび右眼画像データＳＲを生成する。また、３Ｄ信号処理部１１５は、この画像データＶＤが２次元画像データＳＶであるとき、この２次元画像データＳＶをそのまま出力する。
【００４１】
ビューバッファ１１６Ｌは、ビデオデコーダ１１４で得られる画像データＶＤが３次元画像データであるとき、３Ｄ信号処理部１１５で生成される左眼画像データＳＬを一時的に蓄積する。また、ビューバッファ１１６Ｌは、画像データＶＤが２次元画像データであるとき、３Ｄ信号処理部１１５から出力される２次元画像データＳＶを一時的に蓄積する。また、ビューバッファ１１６Ｒは、画像データＶＤが３次元画像データであるとき、３Ｄ信号処理部１１５で生成される右眼画像データＳＲを一時的に蓄積する。
【００４２】
そして、ビューバッファ１１６Ｌ，１１６Ｒは、左眼画像データＳＬおよび右眼画像データＳＲ、あるいは２次元画像データＳＶを、図示しない表示ディスプレイなどの画像出力部に出力する。
【００４３】
画像フォーマット判別装置１１７は、ビデオデコーダ１１４で得られる画像データＶＤの画像フォーマットを判別する。つまり、画像フォーマット判別装置１１７は、この画像データＶＤに基づいて、この画像データＶＤが、３次元画像データであるか２次元画像データであるかを判別する。また、画像フォーマット判別装置１１７は、３次元画像データであると判別するときには、さらに、サイドバイサイド方式であるか、トップアンドボトム方式であるか、あるいはフレームシーケンシャル方式であるかも判別する。
【００４４】
画像フォーマット判別装置１１７は、画像フォーマットの判別結果を示す判別情報ＤＩをＣＰＵ１０１に送る。ＣＰＵ１０１は、この判別情報ＤＩに基づいてビデオデコーダ１１４の出力画像データＶＤの画像フォーマットを認識し、上述の３Ｄ信号処理部１１５、ビューバッファ１１６Ｌ，１１６Ｒ、画像出力部などが画像フォーマットに応じた動作を行うように制御する。画像フォーマット判別装置１１７の詳細については後述する。
【００４５】
オーディオデコーダ１２１は、デマルチプレクサ１１３で抽出されたオーディオエレメンタリストリームに含まれる符号化音声データに対して復号化処理を行って復号化された音声データＡＤを得る。チャネル処理部１２２は、オーディオデコーダ１２１で得られる音声データＡＤに対して、例えば５．１chサラウンド等を実現するための各チャネルの音声データＳＡを生成し、図示しない音声出力部に出力する。
【００４６】
図１に示すテレビ受信機１００の動作を簡単に説明する。アンテナ端子１１０に入力されたテレビ放送信号はデジタルチューナ１１１に供給される。このデジタルチューナ１１１では、テレビ放送信号が処理されて、ユーザの選択チャネルに対応した所定のトランスポートストリームＴＳが出力される。このトランスポートストリームＴＳは、ＴＳバッファ１１２に一時的に蓄積される。
【００４７】
デマルチプレクサ１１３では、ＴＳバッファ１１２に一時的に蓄積されたトランスポートストリームＴＳから、ビデオおよびオーディオの各エレメンタリストリームが抽出される。このデマルチプレクサ１１３で抽出されるビデオエレメンタリストリームは、ビデオデコーダ１１４に供給される。
【００４８】
ビデオデコーダ１１４では、デマルチプレクサ１１３で抽出されたビデオエレメンタリストリームに含まれる符号化画像データに対してデコード処理が施されて画像データ（２次元画像データ、あるいは３次元画像データ）ＶＤが得られる。この画像データＶＤは、３Ｄ信号処理部１１５に供給される他、画像フォーマット判別装置１１７にも供給される。
【００４９】
画像フォーマット判別装置１１７では、この画像データＶＤに基づいて、この画像データＶＤが、３次元画像データであるか２次元画像データであるかが判別される。また、画像フォーマット判別装置１１７では、３次元画像データであるときには、さらに、サイドバイサイド方式であるか、トップアンドボトム方式であるか、あるいはフレームシーケンシャル方式であるかが判別される。
【００５０】
画像フォーマット判別装置１１７からＣＰＵ１０１に、判別結果を示す判別情報ＤＩが送られる。ＣＰＵ１０１では、この判別情報ＤＩに基づいて、ビデオデコーダ１１４で得られる画像データＶＤの画像フォーマットが認識される。そして、ＣＰＵ１０１により、３Ｄ信号処理部１１５、ビューバッファ１１６Ｌ，１１６Ｒ、画像出力部などが、画像フォーマットに応じた動作を行うように制御される。
【００５１】
画像データＶＤが３次元画像データであると判別されるとき、３Ｄ信号処理部１１５等の各部は、３次元画像処理を行う状態とされる。一方、画像データＶＤが２次元画像データであると判別されるとき、３Ｄ信号処理部１１５等の各部は、２次元画像処理を行う状態とされる。
【００５２】
最初に、各部が３次元画像処理を行う状態とされる場合について説明する。３Ｄ信号処理部１１５では、画像データＶＤに対して画像フォーマット（サイドバイサイド方式、トップアンドボトム方式、あるいはフレームシーケンシャル方式）に対応した処理が行われ、左眼画像データＳＬおよび右眼画像データＳＲが生成される。この場合、必要に応じて、水平方向のスケーリング処理、垂直方向のスケーリング処理、フレーム数変換処理なども行われる。
【００５３】
これら画像データＳＬ，ＳＲは、ビューバッファ１１６Ｌ，１１６Ｒを通じて、表示ディスプレイなどの画像出力部に供給される。画像出力部には、ユーザが３次元画像を知覚するための画像表示が行われる。例えば、シャッタメガネ方式では、シャッタメガネのシャッタ動作に同期して左眼画像および右眼画像が交互に表示される。
【００５４】
次に、各部が２次元画像処理を行う状態とされる場合について説明する。３Ｄ信号処理部１１５では、画像データＶＤが、そのまま２次元画像データＳＶとして出力される。この２次元画像データＳＶは、ビューバッファ１１６Ｌを通じて、表示ディスプレイなどの画像出力部に供給される。画像出力部には、２次元画像が表示される。
【００５５】
また、デマルチプレクサ１１３で抽出されたオーディオエレメンタリストリームは、オーディオデコーダ１２１に供給される。このオーディオデコーダ２２２では、オーディオエレメンタリストリームに含まれる符号化音声データに対して復号化処理が行われて、復号化された音声データＡＤが得られる。この音声データＡＤは、チャネル処理部１２２に供給される。チャネル処理部１２２では、その音声データに対して、例えば５．１chサラウンド等を実現するための各チャネルの音声データＳＡが生成される。この音声データＳＡはスピーカなどの音声出力部に供給され、表示画像に対応した音声が出力される。
【００５６】
［画像フォーマット判別装置の構成例］
画像フォーマット判別装置１１７の詳細を説明する。図２は、画像フォーマット判別装置１１７の構成例を示している。この画像フォーマット判別装置１１７は、空間水平方向中心特徴量算出部２０１と、空間垂直方向中心特徴量算出部２０２と、時間水平方向中心特徴量算出部２０３と、時間垂直方向中心特徴量算出部２０４と、画像フォーマット判別部２０５を有している。ここで、特徴量算出部２０１〜２０４は、それぞれ、第１〜第４の算出部を構成している。
【００５７】
空間水平方向中心特徴量算出部２０１は、入力画像データＶＤに基づいて、空間水平方向中心特徴量ＡＤＳｈを算出する。この特徴量ＡＤＳｈは、図３に矢印Ｐ１で示すように、入力画像の垂直サイズ“height”の中心で空間的に隣り合う垂直方向に存在する２水平ライン間の特徴を示す。この実施の形態においては、以下の（１）式に示すように、この空間水平方向中心特徴量ＡＤＳｈとして、２水平ラインの画像データに基づき、対応する２画素毎の差分絶対値の和を算出する。図４に、２水平ラインの始端および終端の座標を示している。
【００５８】
【数１】
2013012821.tif 000003
【００５９】
なお、空間水平方向中心特徴量ＡＤＳｈは、２水平ライン間の特徴を示す値であればよく、差分絶対値和の他にも、差分二乗和、差分絶対値の平均、差分絶対値の分散などであってもよい。このことは、後述する、空間垂直方向中心特徴量、時間水平方向中心特徴量、時間垂直方向中心特徴量についても、同様である。
【００６０】
空間垂直方向中心特徴量算出部２０２は、入力画像データＶＤに基づいて、空間垂直方向中心特徴量ＡＤＳｖを算出する。この特徴量ＡＤＳｖは、図３に矢印Ｐ２で示すように、入力画像の水平サイズ“width”の中心で空間的に隣り合う水平方向に存在する２垂直ライン間の特徴を示す。この実施の形態においては、以下の（２）式に示すように、この空間垂直方向中心特徴量ＡＤＳｖとして、２垂直ラインの画像データに基づき、対応する２画素毎の差分絶対値の和を算出する。図４に、２垂直ラインの始端および終端の座標を示している。
【００６１】
【数２】
2013012821.tif 000004
【００６２】
時間水平方向中心特徴量算出部２０３は、入力画像データＶＤに基づいて、第１の時間水平方向中心特徴量ＡＤＴh1と、第２の時間水平方向中心特徴量ＡＤＴh2とを算出する。特徴量ＡＤＴh1は、図５に矢印Ｐ31で示すように、入力画像の垂直サイズの中心で現フレーム（ｚ）と１フレーム前のフレーム（ｚ−１）の２水平ライン間の特徴を示す。また、特徴量ＡＤＴh2は、図５に矢印Ｐ32で示すように、入力画像の垂直サイズの中心で現フレーム（ｚ）と２フレーム前のフレーム（ｚ−２）の２水平ライン間の特徴を示す。
【００６３】
時間水平方向中心特徴量ＡＤＴh1，ＡＤＴh2として、上述の空間水平方向中心特徴量ＡＤＳｈと同様に、２水平ラインの画像データに基づき、対応する２画素毎の差分絶対値の和を算出することもできる。しかし、この実施の形態においては、処理負荷を軽減するため、空間水平方向中心特徴量ＡＤＳｈを流用して、時間水平方向中心特徴量ＡＤＴh1，ＡＤＴh2を算出する。
【００６４】
時間水平方向中心特徴量ＡＤＴh1として、以下の（３）式に示すように、現フレーム（ｚ）および１フレーム前のフレーム（ｚ−１）の空間水平方向中心特徴量ＡＤＳｈ(z)，ＡＤＳｈ(z-1)を用い、それらの差分絶対値を算出する。
ＡＤＴh1＝｜ＡＤＳｈ(z)−ＡＤＳｈ(z-1)｜      ・・・（３）
【００６５】
また、時間水平方向中心特徴量ＡＤＴh2として、以下の（４）式に示すように、現フレーム（ｚ）および２フレーム前のフレーム（ｚ−２）の空間水平方向中心特徴量ＡＤＳｈ(z)，ＡＤＳｈ(z-2)を用い、それらの差分絶対値を算出する。
ＡＤＴh2＝｜ＡＤＳｈ(z)−ＡＤＳｈ(z-2)｜      ・・・（４）
【００６６】
時間垂直方向中心特徴量算出部２０４は、入力画像データＶＤに基づいて、第１の時間垂直方向中心特徴量ＡＤＴv1と、第２の時間垂直方向中心特徴量ＡＤＴv2とを算出する。特徴量ＡＤＴv1は、図５に矢印Ｐ41で示すように、入力画像の水平サイズの中心で現フレーム（ｚ）と１フレーム前のフレーム（ｚ−１）の２垂直ライン間の特徴を示す。また、特徴量ＡＤＴv2は、図５に矢印Ｐ42で示すように、入力画像の水平サイズの中心で現フレーム（ｚ）と２フレーム前のフレーム（ｚ−２）の２垂直ライン間の特徴を示す。
【００６７】
時間垂直方向中心特徴量ＡＤＴv1，ＡＤＴv2として、上述の空間垂直方向中心特徴量ＡＤＳｖと同様に、２垂直ラインの画像データに基づき、対応する２画素毎の差分絶対値の和を算出することもできる。しかし、この実施の形態においては、処理負荷を軽減するため、空間垂直方向中心特徴量ＡＤＳｖを流用して、時間垂直方向中心特徴量ＡＤＴv1，ＡＤＴv2を算出する。
【００６８】
時間垂直方向中心特徴量ＡＤＴv1として、以下の（５）式に示すように、現フレーム（ｚ）および１フレーム前のフレーム（ｚ−１）の空間垂直方向中心特徴量ＡＤＳｖ(z)，ＡＤＳｖ(z-1)を用い、それらの差分絶対値を算出する。
ＡＤＴv1＝｜ＡＤＳｖ(z)−ＡＤＳｖ(z-1)｜      ・・・（５）
【００６９】
また、時間垂直方向中心特徴量ＡＤＴv2として、以下の（６）式に示すように、現フレーム（ｚ）および２フレーム前のフレーム（ｚ−２）の空間垂直方向中心特徴量ＡＤＳｖ(z)，ＡＤＳｖ(z-2)を用い、それらの差分絶対値を算出する。
ＡＤＴv2＝｜ＡＤＳｖ(z)−ＡＤＳｖ(z-2)｜      ・・・（６）
【００７０】
画像フォーマット判別部２０５は、空間水平方向中心特徴量ＡＤＳｈ、空間垂直方向中心特徴量ＡＤＳｖ、時間水平方向中心特徴量ＡＤＴh1，ＡＤＴh1、時間垂直方向中心特徴量ＡＤＴv1，ＡＤＴv1に基づき、入力画像データＶＤの画像フォーマットを判別する。そして、画像フォーマット判別部２０５は、判別結果を示す判別情報ＤＩを出力する。
【００７１】
画像フォーマット判別部２０５は、画像データＶＤが３次元画像データであるか、２次元画像データであるかを判別する。また、画像フォーマット判別部２０５は、３次元画像データであるときは、その画像フォーマットが、サイドバイサイド方式、トップアンドボトム方式、あるいはフレームシーケンシャル方式のいずれであるかを判別する。
【００７２】
画像フォーマット判別部２０５は、空間垂直方向中心特徴量ＡＤＳｖが空間水平方向中心特徴量ＡＤＳｈに比べて大きく、その比ＡＤＳｖ／ＡＤＳｈが予め設定されたしきい値Ａより大きいとき、３次元画像データ（サイドバイサイド方式）であると判別する。また、画像フォーマット判別部２０５は、空間水平方向中心特徴量ＡＤＳｈが空間垂直方向中心特徴量ＡＤＳｖに比べて大きく、それらの比ＡＤＳｈ／ＡＤＳｖが予め設定されたしきい値Ｂより大きいとき、３次元画像データ（トップアンドボトム方式）であると判別する。
【００７３】
また、画像フォーマット判別部２０５は、３次元画像データ（サイドバイサイド方式）および３次元画像データ（トップアンドボトム方式）のいずれとも判別しない場合、以下のように判別する。この場合、画像フォーマット判別部２０５は、第１の時間水平方向中心特徴量ＡＤＴh1および第１の時間垂直方向中心特徴量ＡＤＴv1の平均値または最大値を第１の時間中心特徴量ＡＤＴ１とする。また、この場合、画像フォーマット判別部２０５は、第２の時間水平方向中心特徴量ＡＤＴh2および第２の時間垂直方向中心特徴量ＡＤＴv2の平均値または最大値を第２の時間中心特徴量ＡＤＴ２とする。
【００７４】
そして、画像フォーマット判別部２０５は、第１の時間中心特徴量ＡＤＴ１が予め設定されたしきい値Ｃより大きく、第２の時間中心特徴量ＡＤＴ２が予め設定されたしきい値Ｄより小さいとき、３次元画像データ（フレームシーケンシャル方式）であると判別する。また、それ以外のとき、画像フォーマット判別部２０５は、２次元画像データであると判別する。
【００７５】
図２に示す画像フォーマット判別装置１１７の動作を簡単に説明する。ビデオデコーダ１１４（図１参照）で得られる入力画像データＶＤは、空間水平方向中心特徴量算出部２０１、空間垂直方向中心特徴量算出部２０２、時間水平方向中心特徴量算出部２０３および時間垂直方向中心特徴量算出部２０４に供給される。
【００７６】
空間水平方向中心特徴量算出部２０１では、入力画像データＶＤに基づいて、入力画像の垂直サイズの中心で空間的に隣り合う垂直方向に存在する２水平ライン間の特徴を示す空間水平方向中心特徴量ＡＤＳｈが算出される。この空間水平方向中心特徴量ＡＤＳｈは、画像フォーマット判別部２０５に供給される。また、空間垂直方向中心特徴量算出部２０２では、入力画像データＶＤに基づいて、入力画像の水平サイズの中心で空間的に隣り合う水平方向に存在する２垂直ライン間の特徴を示す空間垂直方向中心特徴量ＡＤＳｖが算出される。この空間垂直方向中心特徴量ＡＤＳｖは、画像フォーマット判別部２０５に供給される。
【００７７】
また、時間水平方向中心特徴量算出部２０３では、入力画像データＶＤに基づいて、入力画像の垂直サイズの中心で現フレーム（ｚ）と１フレーム前のフレーム（ｚ−１）の２水平ライン間の特徴を示す第１の時間水平方向中心特徴量ＡＤＴh1が算出される。また、この時間水平方向中心特徴量算出部２０３では、入力画像の垂直サイズの中心で現フレーム（ｚ）と２フレーム前のフレーム（ｚ−２）の２水平ライン間の特徴を示す第２の時間水平方向中心特徴量ＡＤＴh2が算出される。これらの時間水平方向中心特徴量ＡＤＴh1，ＡＤＴh2は、画像フォーマット判別部２０５に供給される。
【００７８】
また、時間垂直方向中心特徴量算出部２０４では、入力画像データＶＤに基づいて、入力画像の水平サイズの中心で現フレーム（ｚ）と１フレーム前のフレーム（ｚ−１）の２垂直ライン間の特徴を示す第１の時間垂直方向中心特徴量ＡＤＴv1が算出される。また、この時間垂直方向中心特徴量算出部２０４では、入力画像の水平サイズの中心で現フレーム（ｚ）と２フレーム前のフレーム（ｚ−２）の２垂直ライン間の特徴を示す第２の時間垂直方向中心特徴量ＡＤＴv2が算出される。これらの時間垂直方向中心特徴量ＡＤＴv1，ＡＤＴv2は、画像フォーマット判別部２０５に供給される。
【００７９】
画像フォーマット判別部２０５では、空間中心特徴量ＡＤＳｈ，ＡＤＳｖ、時間中心特徴量ＡＤＴh1，ＡＤＴh1，ＡＤＴv1，ＡＤＴv1に基づいて、入力画像データＶＤの画像フォーマットが判別される。この場合、画像データＶＤが３次元画像データであるか、２次元画像データであるかが判別される。さらに、３次元画像データであるときは、その画像フォーマットが、サイドバイサイド方式、トップアンドボトム方式、あるいはフレームシーケンシャル方式のいずれであるかが判別される。
【００８０】
この画像フォーマット判別部２０５からは、判別結果を示す判別情報ＤＩが出力される。この判別情報ＤＩは、上述したように、テレビ受信機１００のＣＰＵ１０１に送られる。
【００８１】
図６、図７のフローチャートは、画像フォーマット判別装置１１７の処理手順の一例を示している。画像フォーマット判別装置１１７は、この処理手順を、フレーム毎に、実行する。
【００８２】
画像フォーマット判別装置１１７は、ステップＳＴ１において、処理を開始し、その後に、ステップＳＴ２の処理に移る。このステップＳＴ２において、画像フォーマット判別装置１１７は、入力画像データＶＤから空間水平方向中心特徴量を算出し、ＡＤＳｈとする（（１）式参照）。また、画像フォーマット判別装置１１７は、ステップＳＴ３において、入力画像データＶＤから空間垂直方向中心特徴量を算出し、ＡＤＳｖとする（（２）式参照）。
【００８３】
次に、画像フォーマット判別装置１１７は、ステップＳＴ４において、空間垂直方向中心特徴量ＡＤＳｖと空間水平方向中心特徴量ＡＤＳｈとの比ＡＤＳｖ／ＡＤＳｈがしきい値Ａより大きいか否かを判断する。しきい値Ａより大きいとき、画像フォーマット判別装置１１７は、ステップＳＴ５において、入力画像データＶＤが３次元画像データ（サイドバイサイド方式）であると判別する。一方、しきい値Ａより大きくないとき、画像フォーマット判別装置１１７は、ステップＳＴ６の処理に移る。
【００８４】
このステップＳＴ６において、画像フォーマット判別装置１１７は、空間水平方向中心特徴量ＡＤＳｈと空間垂直方向中心特徴量ＡＤＳｖとの比ＡＤＳｈ／ＡＤＳｖがしきい値Ｂより大きいか否かを判断する。しきい値Ｂより大きいとき、画像フォーマット判別装置１１７は、ステップＳＴ７において、入力画像データＶＤが３次元画像データ（トップアンドボトム方式）であると判別する。一方、しきい値Ｂより大きくないとき、画像フォーマット判別装置１１７は、ステップＳＴ８の処理に移る。
【００８５】
このステップＳＴ８において、画像フォーマット判別装置１１７は、第１の時間水平方向中心特徴量ＡＤＴh１を算出する。この場合、１フレーム前の空間水平方向中心特徴量ＡＤＳｈ(z-1)と現フレームの空間水平方向中心特徴量ＡＤＳｈ(z)の差の絶対値を第１の時間水平方向中心特徴量として算出し、ＡＤＴh１とする（（３）式参照）。そして、画像フォーマット判別装置１１７は、ステップＳＴ９において、第２の時間水平方向中心特徴量ＡＤＴh2を算出する。この場合、２フレーム前の空間水平方向中心特徴量ＡＤＳｈ(z-2)と現フレームの空間水平方向中心特徴量ＡＤＳｈ(z)の差の絶対値を第２の時間水平方向中心特徴量として算出し、ＡＤＴh2とする（（４）式参照）。
【００８６】
次に、画像フォーマット判別装置１１７は、ステップＳＴ１０において、第１の時間垂直方向中心特徴量ＡＤＴv１を算出する。この場合、１フレーム前の空間垂直方向中心特徴量ＡＤＳｖ(z-1)と現フレームの空間垂直方向中心特徴量ＡＤＳｖ(z)の差の絶対値を第１の時間垂直方向中心特徴量として算出し、ＡＤＴv１とする（（５）式参照）。そして、画像フォーマット判別装置１１７は、ステップＳＴ１１において、第２の時間垂直方向中心特徴量ＡＤＴv2を算出する。この場合、２フレーム前の空間垂直方向中心特徴量ＡＤＳｖ(z-2)と現フレームの空間垂直方向中心特徴量ＡＤＳｖ(z)の差の絶対値を第２の時間垂直方向中心特徴量として算出し、ＡＤＴv2とする（（６）式参照）。
【００８７】
次に、画像フォーマット判別装置１１７は、ステップＳＴ１２において、第１の時間水平方向中心特徴量ＡＤＴh１と第１の時間垂直方向中心特徴量ＡＤＴv１の平均値または最大値を第１の時間中心特徴量として算出し、ＡＤＴ１とする。そして、画像フォーマット判別装置１１７は、ステップＳＴ１３において、第２の時間水平方向中心特徴量ＡＤＴh2と第２の時間垂直方向中心特徴量ＡＤＴv2の平均値または最大値を第２の時間中心特徴量として算出し、ＡＤＴ２とする。
【００８８】
次に、画像フォーマット判別装置１１７は、ステップＳＴ１４において、第１の時間中心特徴量ＡＤＴ１がしきい値Ｃより大きく、かつ、第２の時間中心特徴量ＡＤＴ２がしきい値Ｄより小さいか否かを判断する。この条件を満たすとき、画像フォーマット判別装置１１７は、ステップＳＴ１５において、入力画像データＶＤが３次元画像データ（フレームシーケンシャル方式）であると判別する。一方、この条件を満たさないとき、画像フォーマット判別装置１１７は、ステップＳＴ１６において、入力画像データＶＤが２次元画像データであると判別する。
【００８９】
上述したように、図２に示す画像フォーマット判別装置１１７においては、空間水平方向中心特徴量ＡＤＳｈ、空間垂直方向中心特徴量ＡＤＳｖ、時間水平方向中心特徴量ＡＤＳh1，ＡＤＳh1、時間垂直方向中心特徴量ＡＤＳv1，ＡＤＳv1が利用される。そのため、処理負荷が少なく、低コストで高速な処理が可能となる。
【００９０】
また、図２に示す画像フォーマット判別装置１１７においては、時間水平方向中心特徴量ＡＤＴh1，ＡＤＴh2を算出する際に空間水平方向中心特徴量ＡＤＳｈを流用している。また、図２に示す画像フォーマット判別装置１１７においては、時間垂直方向中心特徴量ＡＤＴv1，ＡＤＴv2を算出する際に空間垂直方向中心特徴量ＡＤＳｖを流用している。そのため、処理負荷を軽減できる。
【００９１】
＜２．変形例＞
「変形例１」
なお、上述実施の形態において、画像フォーマット判別装置１１７の特徴量算出部２０１，２０２は、それぞれ、２ラインを分割することなく、それらの間の特徴を示す特徴量ＡＤＳｈ，ＡＤＳｖを算出している。しかし、ライン方向の複数の分割領域毎に、２ライン間の特徴を示す特徴量を算出し、算出された各分割領域の特徴量の代表値、例えば平均値または最大値を、最終的な特徴量とすることも考えられる。
【００９２】
図８（ａ）は、例えば、空間水平方向中心特徴量ＡＤＳｈを算出する場合において、２水平ラインを２分割して、それぞれの分割領域で空間水平方向中心特徴量ＡＤＳｈ(1)，ＡＤＳｈ(2)を算出する例を示している。この場合、特徴量ＡＤＳｈ(1)，ＡＤＳｈ(2)としての差分絶対値和は、それぞれ、以下の（７）式、（８）式に示すように、算出される。
【００９３】
【数３】
2013012821.tif 000005
【００９４】
なお、分割領域は連続している必要はなく、図８（ｂ）に示すように、分割領域同士が離間していてもよい。また、分割領域の個数は２個に限定されるものではなく、任意の個数とすることができる。図８（ｃ）は、分割領域の個数が４個で、分割領域同士が離間している例を示している。
【００９５】
この場合、画像フォーマット判別装置１１７の空間水平方向特徴量算出部２０１は、ライン方向の複数の分割領域毎に、２水平ライン間の特徴を示す空間水平方向中心特徴量ＡＤＳｈ(i)（ｉ＝１〜ｎ、ｎは分割領域の個数）を算出する。そして、空間水平方向特徴量算出部２０１は、算出された各分割領域の特徴量ＡＤＳｈ(i)（ｉ＝１〜ｎ）の代表値、例えば平均値または最大値を算出し、最終的な空間水平方向中心特徴量ＡＤＳｈとする。
【００９６】
また、この場合、画像フォーマット判別装置１１７の空間垂直方向特徴量算出部２０２は、ライン方向の複数の分割領域毎に、２垂直ライン間の特徴を示す空間垂直方向中心特徴量ＡＤＳｖ(i)（ｉは１〜ｎ、ｎは分割領域の個数）を算出する。そして、空間垂直方向特徴量算出部２０２は、算出された各分割領域の特徴量ＡＤＳｖ(i)（ｉ＝１〜ｎ）の代表値、例えば平均値または最大値を算出し、最終的な空間垂直方向中心特徴量ＡＤＳｖとする。
【００９７】
図９、図１０のフローチャートは、その場合における画像フォーマット判別装置１１７の処理手順の一例を示している。画像フォーマット判別装置１１７は、この処理手順を、フレーム毎に、実行する。この図９、図１０のフローチャートにおいて、図６、図７のフローチャートと対応するステップについては、適宜、その詳細説明を省略する。
【００９８】
画像フォーマット判別装置１１７は、ステップＳＴ２１において、処理を開始し、その後に、ステップＳＴ２２の処理に移る。このステップＳＴ２２において、画像フォーマット判別装置１１７は、入力画像データＶＤから各分割領域の空間水平方向中心特徴量を算出し、ＡＤＳｈ(i)（ｉ＝１〜ｎ）とする。また、画像フォーマット判別装置１１７は、ステップＳＴ２３において、入力画像データＶＤから各分割領域の空間垂直方向中心特徴量を算出し、ＡＤＳｖ(i)（ｉ＝１〜ｎ）とする。
【００９９】
次に、画像フォーマット判別装置１１７は、ステップＳＴ２４において、各分割領域の空間水平方向中心特徴量ＡＤＳｈ(i)（ｉ＝１〜ｎ）内で平均値または最大値を算出し、空間水平方向中心特徴量ＡＤＳｈとする。また、画像フォーマット判別装置１１７は、ステップＳＴ２５において、各分割領域の空間垂直方向中心特徴量ＡＤＳｖ(i)（ｉ＝１〜ｎ）内で平均値または最大値を算出し、空間垂直方向中心特徴量ＡＤＳｖとする。
【０１００】
次に、画像フォーマット判別装置１１７は、ステップＳＴ２６において、空間垂直方向中心特徴量ＡＤＳｖと空間水平方向中心特徴量ＡＤＳｈとの比ＡＤＳｖ／ＡＤＳｈがしきい値Ａより大きいか否かを判断する。しきい値Ａより大きいとき、画像フォーマット判別装置１１７は、ステップＳＴ２７において、入力画像データＶＤが３次元画像データ（サイドバイサイド方式）であると判別する。一方、しきい値Ａより大きくないとき、画像フォーマット判別装置１１７は、ステップＳＴ２８の処理に移る。
【０１０１】
このステップＳＴ２８において、画像フォーマット判別装置１１７は、空間水平方向中心特徴量ＡＤＳｈと空間垂直方向中心特徴量ＡＤＳｖとの比ＡＤＳｈ／ＡＤＳｖがしきい値Ｂより大きいか否かを判断する。しきい値Ｂより大きいとき、画像フォーマット判別装置１１７は、ステップＳＴ２９において、入力画像データＶＤが３次元画像データ（トップアンドボトム方式）であると判別する。一方、しきい値Ｂより大きくないとき、画像フォーマット判別装置１１７は、ステップＳＴ３０の処理に移る。
【０１０２】
このステップＳＴ３０において、画像フォーマット判別装置１１７は、第１の時間水平方向中心特徴量ＡＤＴh１(i)を算出する。この場合、１フレーム前の空間水平方向中心特徴量ＡＤＳｈ(i)(z-1)と現フレームの空間水平方向中心特徴量ＡＤＳｈ(i)(z)の差の絶対値を第１の時間水平方向中心特徴量として算出し、ＡＤＴh１(i)とする。そして、画像フォーマット判別装置１１７は、ステップＳＴ３１において、第２の時間水平方向中心特徴量ＡＤＴh2(i)を算出する。この場合、２フレーム前の空間水平方向中心特徴量ＡＤＳｈ(i)(z-2)と現フレームの空間水平方向中心特徴量ＡＤＳｈ(i)(z)の差の絶対値を第２の時間水平方向中心特徴量として算出し、ＡＤＴh2(i)とする。
【０１０３】
次に、画像フォーマット判別装置１１７は、ステップＳＴ３２において、第１の時間垂直方向中心特徴量ＡＤＴv１(i)を算出する。この場合、１フレーム前の空間垂直方向中心特徴量ＡＤＳｖ(i)(z-1)と現フレームの空間垂直方向中心特徴量ＡＤＳｖ(i)(z)の差の絶対値を第１の時間垂直方向中心特徴量として算出し、ＡＤＴv１(i)とする。そして、画像フォーマット判別装置１１７は、ステップＳＴ３３において、第２の時間垂直方向中心特徴量ＡＤＴv2(i)を算出する。この場合、２フレーム前の空間垂直方向中心特徴量ＡＤＳｖ(i)(z-2)と現フレームの空間垂直方向中心特徴量ＡＤＳｖ(i)(z)の差の絶対値を第２の時間垂直方向中心特徴量として算出し、ＡＤＴv2(i)とする。
【０１０４】
次に、画像フォーマット判別装置１１７は、ステップＳＴ３４において、第１の時間水平方向中心特徴量ＡＤＴh１(i)と第１の時間垂直方向中心特徴量ＡＤＴv１(i)の平均値または最大値を第１の時間中心特徴量として算出し、ＡＤＴ１とする。そして、画像フォーマット判別装置１１７は、ステップＳＴ３５において、第２の時間水平方向中心特徴量ＡＤＴh2(i)と第２の時間垂直方向中心特徴量ＡＤＴv2(i)の平均値または最大値を第２の時間中心特徴量として算出し、ＡＤＴ２とする。
【０１０５】
次に、画像フォーマット判別装置１１７は、ステップＳＴ３６において、第１の時間中心特徴量ＡＤＴ１がしきい値Ｃより大きく、かつ、第２の時間中心特徴量ＡＤＴ２がしきい値Ｄより小さいか否かを判断する。この条件を満たすとき、画像フォーマット判別装置１１７は、ステップＳＴ３７において、入力画像データＶＤが３次元画像データ（フレームシーケンシャル方式）であると判別する。一方、この条件を満たさないとき、画像フォーマット判別装置１１７は、ステップＳＴ３８において、入力画像データＶＤが２次元画像データであると判別する。
【０１０６】
このように空間水平方向中心特徴量ＡＤＳｈ、空間垂直方向中心特徴量ＡＤＳｖを算出する際に、ライン方向の複数の分割領域毎に特徴量を算出し、それらの平均値または最大値を最終的な特徴量とすることで、算出特徴量の精度を高めることが可能となる。
【０１０７】
［変形例２］
また、上述実施の形態において、画像フォーマット判別装置１１７の画像フォーマット判別部２０５は、空間水平方向中心特徴量ＡＤＳｈおよび空間垂直方向中心特徴量ＡＤＳｖの比に基づいて、３次元画像データ（サイドバイサイド方式、トップアンドボトム方式）を判別する。このような判別では、図１１（ａ）に示すようなＣＧ画像等の特殊な２次元画像を誤って３次元画像データ（サイドバイサイド方式）等と判別する可能性がある。
【０１０８】
また、上述実施の形態において、画像フォーマット判別装置１１７の画像フォーマット判別部２０５は、以下のようにして、入力画像データＶＤが３次元画像データ（フレームシーケンシャル方式）であるか否かを判別している。すなわち、画像フォーマット判別部２０５は、第１の時間中心特徴量ＡＤＴ１がしきい値Ｃより大きく、かつ、第２の時間中心特徴量ＡＤＴ２がしきい値Ｄより小さいかを判断し、３次元画像データ（フレームシーケンシャル方式）であるかを判別する。このような判別では、図１１（ｂ）に示すような２次元静止画像を誤って３次元画像データ（サイドバイサイド方式）と判別する可能性がある。
【０１０９】
そこで、上述の誤判別を防止するために、画像フォーマット判別装置１１７の画像フォーマット判別部２０５は、以下の判別処理を行う。すなわち、画像フォーマット判別部２０５は、特徴量ＡＤＳｈが予め設定されたしきい値Ｅより小さく、かつ、特徴量ＡＤＳｖが予め設定されたしきい値Ｆより小さいとき、サイドバイサイド方式およびトップアンドボトム方式のいずれとも判別しない。また、画像フォーマット判別部２０５は、特徴量ＡＤＴ１が予め設定されたしきい値Ｇより小さく、かつ、特徴量ＡＤＴ２が予め設定された特徴量Ｈより小さいとき、フレームシーケンシャル方式と判別しない。
【０１１０】
図１２、図１３のフローチャートは、その場合における画像フォーマット判別装置１１７の処理手順の一例を示している。画像フォーマット判別装置１１７は、この処理手順を、フレーム毎に、実行する。この図１２、図１３のフローチャートにおいて、図６、図７のフローチャートと対応するステップについては、適宜、その詳細説明を省略する。
【０１１１】
画像フォーマット判別装置１１７は、ステップＳＴ４１において、処理を開始し、その後に、ステップＳＴ４２の処理に移る。このステップＳＴ４２において、画像フォーマット判別装置１１７は、入力画像データＶＤから空間水平方向中心特徴量を算出し、ＡＤＳｈとする。また、画像フォーマット判別装置１１７は、ステップＳＴ４３において、入力画像データＶＤから空間垂直方向中心特徴量を算出し、ＡＤＳｖとする。
【０１１２】
次に、画像フォーマット判別装置１１７は、ステップＳＴ４４において、空間水平方向中心特徴量ＡＤＳｈがしきい値Ｅより小さく、かつ、空間垂直方向中心特徴量ＡＤＳｖがしきい値Ｆより小さいか否かを判断する。条件を満たさないとき、画像フォーマット判別装置１１７は、ステップＳＴ４５の処理に移る。
【０１１３】
このステップＳＴ４５において、画像フォーマット判別装置１１７は、空間垂直方向中心特徴量ＡＤＳｖと空間水平方向中心特徴量ＡＤＳｈとの比ＡＤＳｖ／ＡＤＳｈがしきい値Ａより大きいか否かを判断する。しきい値Ａより大きいとき、画像フォーマット判別装置１１７は、ステップＳＴ４６において、入力画像データＶＤが３次元画像データ（サイドバイサイド方式）であると判別する。一方、しきい値Ａより大きくないとき、画像フォーマット判別装置１１７は、ステップＳＴ４７の処理に移る。
【０１１４】
このステップＳＴ４７において、画像フォーマット判別装置１１７は、空間水平方向中心特徴量ＡＤＳｈと空間垂直方向中心特徴量ＡＤＳｖとの比ＡＤＳｈ／ＡＤＳｖがしきい値Ｂより大きいか否かを判断する。しきい値Ｂより大きいとき、画像フォーマット判別装置１１７は、ステップＳＴ４８において、入力画像データＶＤが３次元画像データ（トップアンドボトム方式）であると判別する。一方、しきい値Ｂより大きくないとき、画像フォーマット判別装置１１７は、ステップＳＴ４９の処理に移る。
【０１１５】
上述のステップＳＴ４４で条件を満たすとき、画像フォーマット判別装置１１７は、直ちに、ステップＳＴ４９の処理に移る。これにより、ステップＳＴ４５およびステップＳＴ４７の処理がバイパスされるので、画像フォーマット判別装置１１７は、３次元画像データ（サイドバイサイド方式）および３次元画像データ（トップアンドボトム方式）のいずれとも判別しないこととなる。
【０１１６】
このステップＳＴ４９において、画像フォーマット判別装置１１７は、１フレーム前の空間水平方向中心特徴量ＡＤＳｈ(z-1)と現フレームの空間水平方向中心特徴量ＡＤＳｈ(z)の差の絶対値を第１の時間水平方向中心特徴量ＡＤＴh１として算出する。そして、画像フォーマット判別装置１１７は、ステップＳＴ５０において、２フレーム前の空間水平方向中心特徴量ＡＤＳｈ(z-2)と現フレームの空間水平方向中心特徴量ＡＤＳｈ(z)の差の絶対値を第２の時間水平方向中心特徴量ＡＤＴh2として算出する。
【０１１７】
次に、画像フォーマット判別装置１１７は、ステップＳＴ５１において、１フレーム前の空間垂直方向中心特徴量ＡＤＳｖ(z-1)と現フレームの空間垂直方向中心特徴量ＡＤＳｖ(z)の差の絶対値を第１の時間垂直方向中心特徴量ＡＤＴv１として算出する。そして、画像フォーマット判別装置１１７は、ステップＳＴ５２において、２フレーム前の空間垂直方向中心特徴量ＡＤＳｖ(z-2)と現フレームの空間垂直方向中心特徴量ＡＤＳｖ(z)の差の絶対値を第２の時間垂直方向中心特徴量ＡＤＴv2として算出する。
【０１１８】
次に、画像フォーマット判別装置１１７は、ステップＳＴ５３において、第１の時間水平方向中心特徴量ＡＤＴh１と第１の時間垂直方向中心特徴量ＡＤＴv１の平均値または最大値を第１の時間中心特徴量として算出し、ＡＤＴ１とする。そして、画像フォーマット判別装置１１７は、ステップＳＴ５４において、第２の時間水平方向中心特徴量ＡＤＴh2と第２の時間垂直方向中心特徴量ＡＤＴv2の平均値または最大値を第２の時間中心特徴量として算出し、ＡＤＴ２とする。
【０１１９】
次に、画像フォーマット判別装置１１７は、ステップＳＴ５５において、第１の時間中心特徴量ＡＤＴ１がしきい値Ｇより小さく、かつ、第２の時間中心特徴量ＡＤＴ２がしきい値Ｈより小さいか否かを判断する。この条件を満たさないとき、画像フォーマット判別装置１１７は、ステップＳＴ５６の処理に移る。
【０１２０】
このステップＳＴ５６において、画像フォーマット判別装置１１７は、第１の時間中心特徴量ＡＤＴ１がしきい値Ｃより大きく、かつ、第２の時間中心特徴量ＡＤＴ２がしきい値Ｄより小さいか否かを判断する。この条件を満たすとき、画像フォーマット判別装置１１７は、ステップＳＴ５７において、入力画像データＶＤが３次元画像データ（フレームシーケンシャル方式）であると判別する。一方、この条件を満たさないとき、画像フォーマット判別装置１１７は、ステップＳＴ５８において、入力画像データＶＤが２次元画像データであると判別する。
【０１２１】
なお、ステップＳＴ５５で条件を満たすとき、画像フォーマット判別装置１１７は、直ちにステップＳＴ５８の処理に移る。これにより、ステップＳＴ５６の処理がバイパスされるので、画像フォーマット判別装置１１７は、３次元画像データ（フレームシーケンシャル方式）であると判別しないこととなる。
【０１２２】
上述したように、特徴量ＡＤＳｈがしきい値Ｅより小さく、かつ、特徴量ＡＤＳｖが予め設定されたしきい値Ｆより小さいとき、サイドバイサイド方式およびトップアンドボトム方式の判別処理がバイパスされる。これにより、例えば、水平サイズおよび垂直サイズの中心に一定の変化しかないＣＧ（Computer Graphics）画像などの特殊な画像を判別対象から除外でき、誤判別を防止できる。また、上述したように、特徴量ＡＤＴ１がしきい値Ｇより小さく、かつ、特徴量ＡＤＴ２が特徴量Ｈより小さいとき、フレームシーケンシャル方式の判別処理がバイパスされる。これにより、例えば、静止画像を判別対象から除外でき、誤判別を防止できる。
【０１２３】
［変形例３］
また、上述実施の形態において、画像フォーマット判別装置１１７の特徴量算出部２０３，２０４は、それぞれ、時間水平方向特徴量ＡＤＴh1，ＡＤＴh2、時間垂直方向特徴量ＡＤＴv1，ＡＤＴv2を算出している。これらの特徴量の精度を高めるために、動きベクトルを求め、現フレームおよび過去フレーム（１フレーム前、２フレーム前）の画像の相対位置を動きベクトルに基づいてずらして処理を行うことが考えられる。
【０１２４】
図１４は、例えば、時間水平方向中心特徴量ＡＤＴh1，ＡＤＴh2を算出する場合において、過去フレーム（１フレーム前、２フレーム前）の対応する水平ライン位置を動きベクトルに応じてずらすことを示している。１フレーム前のフレーム（ｚ−１フレーム）、２フレーム前のフレーム（ｚ−２フレーム）において、破線で示す水平ライン位置はずらし前の位置を示し、実線で示す水平ライン位置はずらし後の位置を示している。
【０１２５】
以下の（９）式は、動きベクトルを考慮せずに算出される時間水平方向中心特徴量ＡＤＴh1の算出例を示している。また、以下の（１０）式は、動きベクトルを考慮して算出される時間水平方向中心特徴量ＡＤＴh1′の算出例を示している。なお、これらの特徴量ＡＤＴh1，ＡＤＴh1′は、２水平ラインの画像データに基づき、対応する２画素毎の差分絶対値の和を算出したものである。（１０）式において、“ｄ”は、現フレーム（ｚフレーム）と１フレーム前のフレーム（ｚ−１フレーム）との間の動き量（ずらし量）を示している。
【０１２６】
【数４】
2013012821.tif 000006
【０１２７】
図１５は、動きベクトルを利用する場合における画像フォーマット判別装置１１７Ａの構成例を示している。この図１５において、図２と対応する部分には、同一符号を付し、適宜、その詳細説明は省略する。この画像フォーマット判別装置１１７Ａは、空間水平方向中心特徴量算出部２０１と、空間垂直方向中心特徴量算出部２０２と、時間水平方向中心特徴量算出部２０３Ａと、時間垂直方向中心特徴量算出部２０４Ａと、画像フォーマット判別部２０５を有している。さらに、この画像フォーマット判別装置１１７Ａは、動きベクトル検出部２０６を有している。ここで、特徴量算出部２０１，２０２はそれぞれ第１、第２の算出部を構成し、特徴量算出部２０３Ａ，２０４Ａはそれぞれ第３、第４の算出部を構成している。
【０１２８】
動きベクトル検出部２０６は、入力画像データＶＤに基づいて、現フレームおよび１フレーム前の画像間の動きベクトルを第１の動きベクトルとして検出し、現フレームおよび２フレーム前の画像間の動きベクトルを第２の動きベクトルとして検出する。なお、簡易的には、現フレームおよび２フレーム前の画像間の動きベクトルを第２の動きベクトルとして検出し、第２の動きベクトルを１／２として第１の動きベクトルとすることも可能である。
【０１２９】
時間水平方向中心特徴量算出部２０３Ａは、入力画像データＶＤに基づいて、第１の時間水平方向中心特徴量ＡＤＴh1′と、第２の時間水平方向中心特徴量ＡＤＴh2′とを算出する。特徴量ＡＤＴh1′は、入力画像の垂直サイズの中心で現フレーム（ｚフレーム）と１フレーム前のフレーム（ｚ−１フレーム）の２水平ライン間の特徴を示す（図５に矢印Ｐ31参照）。また、特徴量ＡＤＴh2′は、入力画像の垂直サイズの中心で現フレーム（ｚフレーム）と２フレーム前のフレーム（ｚ−２フレーム）の２水平ライン間の特徴を示す（図５に矢印Ｐ32参照）。
【０１３０】
算出部２０３Ａは、これら特徴量ＡＤＴh1′，ＡＤＴh2′として、例えば、２水平ラインの画像データに基づき、対応する２画素毎の差分絶対値の和を算出する。ここで、算出部２０３Ａは、特徴量ＡＤＴh1′の算出を、第１の動きベクトル（水平方向成分）に基づいて、現フレーム（ｚフレーム）および１フレーム前のフレーム（ｚ−１フレーム）の画像の相対位置を水平方向にずらした状態で行う。また、算出部２０３Ａは、特徴量ＡＤＴh2′の算出を、第２の動きベクトル（水平方向成分）に基づいて、現フレーム（ｚフレーム）および２フレーム前のフレーム（ｚ−２フレーム）の画像の相対位置を水平方向にずらした状態で行う。
【０１３１】
時間垂直方向中心特徴量算出部２０４Ａは、入力画像データＶＤに基づいて、第１の時間垂直方向中心特徴量ＡＤＴv1′と、第２の時間水垂直方向中心特徴量ＡＤＴv2′とを算出する。特徴量ＡＤＴv1′は、入力画像の水平サイズの中心で現フレーム（ｚフレーム）と１フレーム前のフレーム（ｚ−１フレーム）の２垂直ライン間の特徴を示す（図５に矢印Ｐ41参照）。また、特徴量ＡＤＴv2′は、入力画像の水平サイズの中心で現フレーム（ｚフレーム）と２フレーム前のフレーム（ｚ−２フレーム）の２垂直ライン間の特徴を示す（図５に矢印Ｐ４2参照）。
【０１３２】
算出部２０４Ａは、これら特徴量ＡＤＴh1′，ＡＤＴh2′として、例えば、２水平ラインの画像データに基づき、対応する２画素毎の差分絶対値の和を算出する。ここで、算出部２０３Ａは、特徴量ＡＤＴh1′の算出を、第１の動きベクトル（垂直方向成分）に基づいて、現フレーム（ｚフレーム）および１フレーム前のフレーム（ｚ−１フレーム）の画像の相対位置を垂直方向にずらした状態で行う。また、算出部２０４Ａは、特徴量ＡＤＴv2′の算出を、第２の動きベクトル（垂直方向成分）に基づいて、現フレーム（ｚフレーム）および２フレーム前のフレーム（ｚ−２フレーム）の画像の相対位置を垂直方向にずらした状態で行う。
【０１３３】
画像フォーマット判別部２０５は、空間中心特徴量ＡＤＳｈ，ＡＤＳｖ、時間中心特徴量ＡＤＴh1′，ＡＤＴh2′，ＡＤＴv1′，ＡＤＴv2′に基づいて、入力画像データＶＤの画像フォーマットを判別する。画像フォーマット判別部２０５は、特徴量ＡＤＴh1′，ＡＤＴh2′，ＡＤＴv1′，ＡＤＴv2′を、図２の画像フォーマット判別装置１１７における特徴量ＡＤＴh1，ＡＤＴh2，ＡＤＴv1，ＡＤＴv2と同様に取り扱う。そして、画像フォーマット判別部２０５は、判別結果を示す判別情報ＤＩを出力する。
【０１３４】
詳細説明は省略するが、図１５に示す画像フォーマット判別装置１１７Ａのその他は、図２に示す画像フォーマット判別装置１１７と同様に構成され、同様の動作をする。
【０１３５】
図１６、図１７のフローチャートは、画像フォーマット判別装置１１７Ａの処理手順の一例を示している。画像フォーマット判別装置１１７Ａは、この処理手順を、フレーム毎に、実行する。この図１６、図１７のフローチャートにおいて、図６、図７のフローチャートと対応するステップについては、適宜、その詳細説明を省略する。
【０１３６】
画像フォーマット判別装置１１７Ａは、ステップＳＴ６１において、処理を開始し、その後に、ステップＳＴ６２の処理に移る。このステップＳＴ６２において、画像フォーマット判別装置１１７Ａは、入力画像データＶＤから空間水平方向中心特徴量を算出し、ＡＤＳｈとする。また、画像フォーマット判別装置１１７Ａは、ステップＳＴ６３において、入力画像データＶＤから空間垂直方向中心特徴量を算出し、ＡＤＳｖとする。
【０１３７】
次に、画像フォーマット判別装置１１７Ａは、ステップＳＴ６４において、空間垂直方向中心特徴量ＡＤＳｖと空間水平方向中心特徴量ＡＤＳｈとの比ＡＤＳｖ／ＡＤＳｈがしきい値Ａより大きいか否かを判断する。しきい値Ａより大きいとき、画像フォーマット判別装置１１７Ａは、ステップＳＴ６５において、入力画像データＶＤが３次元画像データ（サイドバイサイド方式）であると判別する。一方、しきい値Ａより大きくないとき、画像フォーマット判別装置１１７Ａは、ステップＳＴ６６の処理に移る。
【０１３８】
このステップＳＴ６６において、画像フォーマット判別装置１１７Ａは、空間水平方向中心特徴量ＡＤＳｈと空間垂直方向中心特徴量ＡＤＳｖとの比ＡＤＳｈ／ＡＤＳｖがしきい値Ｂより大きいか否かを判断する。しきい値Ｂより大きいとき、画像フォーマット判別装置１１７Ａは、ステップＳＴ６７において、入力画像データＶＤが３次元画像データ（トップアンドボトム方式）であると判別する。一方、しきい値Ｂより大きくないとき、画像フォーマット判別装置１１７Ａは、ステップＳＴ６８の処理に移る。
【０１３９】
このステップＳＴ６８において、画像フォーマット判別装置１１７Ａは、現フレーム（ｚフレーム）および１フレーム前のフレーム（ｚ−１フレーム）の画像間の動きベクトルを第１の動きベクトルとして検出する。そして、画像フォーマット判別装置１１７Ａは、ステップＳＴ６９において、現フレーム（ｚフレーム）および２フレーム前のフレーム（ｚ−１フレーム）の画像間の動きベクトルを第２の動きベクトルとして検出する。
【０１４０】
次に、画像フォーマット判別装置１１７Ａは、ステップＳＴ７０において、第１の時間水平方向中心特徴量ＡＤＴh１′を算出する。この場合、現フレームおよび１フレーム前のフレームの水平ライン間の差分絶対値和を、第１の動きベクトル（水平方向成分）を考慮して、第１の時間水平方向中心特徴量として算出し、ＡＤＴh１′とする。そして、画像フォーマット判別装置１１７Ａは、ステップＳＴ７１において、第２の時間水平方向中心特徴量ＡＤＴh2′を算出する。この場合、現フレームおよび２フレーム前のフレームの水平ライン間の差分絶対値和を、第２の動きベクトル（水平方向成分）を考慮して、第２の時間水平方向中心特徴量として算出し、ＡＤＴh2′とする。
【０１４１】
次に、画像フォーマット判別装置１１７Ａは、ステップＳＴ７２において、第１の時間垂直方向中心特徴量ＡＤＴv１′を算出する。この場合、現フレームおよび１フレーム前のフレームの垂直ライン間の差分絶対値和を、第１の動きベクトル（垂直う方向成分）を考慮して、第１の時間垂直方向中心特徴量として算出し、ＡＤＴv１′とする。そして、画像フォーマット判別装置１１７Ａは、ステップＳＴ７３において、第２の時間垂直方向中心特徴量ＡＤＴv2′を算出する。この場合、現フレームおよび２フレーム前のフレームの垂直ライン間の差分絶対値和を、第２の動きベクトル（垂直方向成分）を考慮して、第２の時間垂直方向中心特徴量として算出し、ＡＤＴv2′とする。
【０１４２】
次に、画像フォーマット判別装置１１７Ａは、ステップＳＴ７４において、第１の時間水平方向中心特徴量ＡＤＴh１′と第１の時間垂直方向中心特徴量ＡＤＴv１′の平均値または最大値を第１の時間中心特徴量として算出し、ＡＤＴ１とする。そして、画像フォーマット判別装置１１７Ａは、ステップＳＴ７５において、第２の時間水平方向中心特徴量ＡＤＴh2′と第２の時間垂直方向中心特徴量ＡＤＴv2′の平均値または最大値を第２の時間中心特徴量として算出し、ＡＤＴ２とする。
【０１４３】
次に、画像フォーマット判別装置１１７Ａは、ステップＳＴ７６において、第１の時間中心特徴量ＡＤＴ１がしきい値Ｃより大きく、かつ、第２の時間中心特徴量ＡＤＴ２がしきい値Ｄより小さいか否かを判断する。この条件を満たすとき、画像フォーマット判別装置１１７Ａは、ステップＳＴ７７において、入力画像データＶＤが３次元画像データ（フレームシーケンシャル方式）であると判別する。一方、この条件を満たさないとき、画像フォーマット判別装置１１７Ａは、ステップＳＴ７８において、入力画像データＶＤが２次元画像データであると判別する。
【０１４４】
このように、時間水平方向中心特徴量ＡＤＴh１′，ＡＤＴh2′と時間垂直方向中心特徴量ＡＤＴv１′，ＡＤＴv2′を算出する際に、動きベクトルを用いて、画像間の相対位置をずらして調整することで、算出特徴量の精度を高めることが可能となる。
【０１４５】
［変形例４］
上述実施の形態において、空間垂直方向中心特徴量算出部２０２は、入力画像データＶＤに基づいて、入力画像の水平サイズの中心で空間的に隣り合う水平方向に存在する２垂直ライン間の特徴を示す空間垂直方向中心特徴量ＡＤＳｖを算出する。具体的には、特徴量算出部２０２は、例えば、この特徴量ＡＤＳｖとして、２垂直ラインの画像データに基づき、対応する２画素毎の差分絶対値の和を算出する。
【０１４６】
そのため、図１８（ａ）（ステップ１）に示すように、入力画像データＶＤがサイドパネル領域の存在する画像データ（サイドバイサイド方式）である場合、算出される空間垂直方向中心特徴量ＡＤＳｖ（ＡＤＳｖ１）は画像フォーマット判別に有効な情報を持たない。
【０１４７】
そこで、特徴量算出部２０２は、算出される空間垂直方向中心特徴量ＡＤＳｖ（ＡＤＳｖ１）が適切な値でないとき、図１８（ｂ）（ステップ２）に示すように、特徴量ＡＤＳｖ（ＡＤＳｖ２）の算出処理を繰り返すことが考えられる。この場合、特徴量算出部２０２は、算出処理を繰り返す毎に２垂直ラインの位置をそれぞれ１ピクセル分だけ水平方向外側にずらしていく。これにより、特徴量算出部２０２は、最終的に、画像フォーマット判別の有効情報を持つ特徴量ＡＤＳｖ（ＡＤＳｖ３）を得ることができる。
【０１４８】
図１９、図２０のフローチャートは、その場合における画像フォーマット判別装置１１７の処理手順の一例を示している。画像フォーマット判別装置１１７は、この処理手順を、フレーム毎に、実行する。この図１９、図２０のフローチャートにおいて、図６、図７のフローチャートと対応するステップについては、適宜、その詳細説明を省略する。
【０１４９】
画像フォーマット判別装置１１７は、ステップＳＴ８１において、処理を開始し、その後に、ステップＳＴ８２の処理に移る。このステップＳＴ８２において、画像フォーマット判別装置１１７は、入力画像データＶＤから空間水平方向中心特徴量を算出し、ＡＤＳｈとする。また、画像フォーマット判別装置１１７は、ステップＳＴ８３において、入力画像データＶＤから空間垂直方向中心特徴量を算出し、ＡＤＳｖとする。
【０１５０】
次に、画像フォーマット判別装置１１７は、ステップＳＴ８４において、特徴量ＡＤＳｖが予め設定されたしきい値Ｉより小さいか否かを判断する。しきい値Ｉより小さいとき、画像フォーマット判別装置１１７は、特徴量ＡＤＳｖは不適切な値であるとして、ステップＳＴ８５の処理に移る。このステップＳＴ８５において、画像フォーマット判別装置１１７は、算出ラインである２垂直ラインの位置をそれぞれ１ピクセル分だけ水平方向外側にずらす。その後、画像フォーマット判別装置１１７は、ステップＳＴ８３の処理に戻って、特徴量ＡＤＳｖの算出を再度行う。
【０１５１】
ステップＳＴ８４でしきい値Ｉより小さくないとき、画像フォーマット判別装置１１７は、特徴量ＡＤＳｖは適切な値であるとして、ステップＳＴ８６の処理に移る。このステップＳＴ８６において、画像フォーマット判別装置１１７は、空間垂直方向中心特徴量ＡＤＳｖと空間水平方向中心特徴量ＡＤＳｈとの比ＡＤＳｖ／ＡＤＳｈがしきい値Ａより大きいか否かを判断する。しきい値Ａより大きいとき、画像フォーマット判別装置１１７は、ステップＳＴ８７において、入力画像データＶＤが３次元画像データ（サイドバイサイド方式）であると判別する。一方、しきい値Ａより大きくないとき、画像フォーマット判別装置１１７は、ステップＳＴ８８の処理に移る。
【０１５２】
このステップＳ８８において、画像フォーマット判別装置１１７は、空間水平方向中心特徴量ＡＤＳｈと空間垂直方向中心特徴量ＡＤＳｖとの比ＡＤＳｈ／ＡＤＳｖがしきい値Ｂより大きいか否かを判断する。しきい値Ｂより大きいとき、画像フォーマット判別装置１１７は、ステップＳＴ８９において、入力画像データＶＤが３次元画像データ（トップアンドボトム方式）であると判別する。一方、しきい値Ｂより大きくないとき、画像フォーマット判別装置１１７は、ステップＳＴ９０の処理に移る。
【０１５３】
このステップＳＴ９０において、画像フォーマット判別装置１１７は、１フレーム前の空間水平方向中心特徴量ＡＤＳｈ(z-1)と現フレームの空間水平方向中心特徴量ＡＤＳｈ(z)の差の絶対値を第１の時間水平方向中心特徴量として算出し、ＡＤＴh１とする。そして、画像フォーマット判別装置１１７は、ステップＳＴ９１において、２フレーム前の空間水平方向中心特徴量ＡＤＳｈ(z-2)と現フレームの空間水平方向中心特徴量ＡＤＳｈ(z)の差の絶対値を第２の時間水平方向中心特徴量ＡＤＴh2として算出する。
【０１５４】
次に、画像フォーマット判別装置１１７は、ステップＳＴ９２において、１フレーム前の空間垂直方向中心特徴量ＡＤＳｖ(z-1)と現フレームの空間垂直方向中心特徴量ＡＤＳｖ(z)の差の絶対値を第１の時間垂直方向中心特徴量ＡＤＴv１として算出する。そして、画像フォーマット判別装置１１７は、ステップＳＴ９３において、２フレーム前の空間垂直方向中心特徴量ＡＤＳｖ(z-2)と現フレームの空間垂直方向中心特徴量ＡＤＳｖ(z)の差の絶対値を第２の時間垂直方向中心特徴量ＡＤＴv2として算出する。
【０１５５】
次に、画像フォーマット判別装置１１７は、ステップＳＴ９４において、第１の時間水平方向中心特徴量ＡＤＴh１と第１の時間垂直方向中心特徴量ＡＤＴv１の平均値または最大値を第１の時間中心特徴量として算出し、ＡＤＴ１とする。そして、画像フォーマット判別装置１１７は、ステップＳＴ９５において、第２の時間水平方向中心特徴量ＡＤＴh2と第２の時間垂直方向中心特徴量ＡＤＴv2の平均値または最大値を第２の時間中心特徴量として算出し、ＡＤＴ２とする。
【０１５６】
次に、画像フォーマット判別装置１１７は、ステップＳＴ９６において、第１の時間中心特徴量ＡＤＴ１がしきい値Ｃより大きく、かつ、第２の時間中心特徴量ＡＤＴ２がしきい値Ｄより小さいか否かを判断する。この条件を満たすとき、画像フォーマット判別装置１１７は、ステップＳＴ９７において、入力画像データＶＤが３次元画像データ（フレームシーケンシャル方式）であると判別する。一方、この条件を満たさないとき、画像フォーマット判別装置１１７は、ステップＳＴ９８において、入力画像データＶＤが２次元画像データであると判別する。
【０１５７】
このように、算出される特徴量ＡＤＳｖが適切な値となるまでその算出を繰り返すことで、入力画像データＶＤがサイドパネルを持つサイドバイサイド方式の画像データであっても、画像フォーマット判別の有効情報を持つ特徴量ＡＤＳｖを得ることが可能となる。
【０１５８】
［変形例５］
上述実施の形態において、画像フォーマット判別装置１１７は各フレームにおいて、入力画像データＶＤの画像フォーマットの判別を行っているが、判別結果が頻繁に変化する場合には、この判別情報ＤＩを用いる制御にも悪影響を及ぼすことになる。そこで、画像フォーマット判別装置１１７の画像フォーマット判別部２０５は、所定の画像フォーマットであるとの判別回数が所定のしきい値を超えるとき、判別結果をこの所定の画像フォーマットとすることが考えられる。これにより、判別の揺らぎをなくすことができ、安定した判別情報ＤＩを得ることができる。
【０１５９】
図２１、図２２、図２３のフローチャートは、その場合における画像フォーマット判別装置１１７の処理手順の一例を示している。画像フォーマット判別装置１１７は、この処理手順を、フレーム毎に、実行する。この図２１、図２２、図２３のフローチャートにおいて、図６、図７のフローチャートと対応するステップについては、適宜、その詳細説明を省略する。
【０１６０】
画像フォーマット判別装置１１７は、ステップＳＴ１０１において、処理を開始し、その後に、ステップＳＴ１０２の処理に移る。このステップＳＴ１０２において、画像フォーマット判別装置１１７は、入力画像データＶＤから空間水平方向中心特徴量を算出し、ＡＤＳｈとする。また、画像フォーマット判別装置１１７は、ステップＳＴ１０３において、入力画像データＶＤから空間垂直方向中心特徴量を算出し、ＡＤＳｖとする。
【０１６１】
次に、画像フォーマット判別装置１１７は、ステップＳＴ１０４において、空間垂直方向中心特徴量ＡＤＳｖと空間水平方向中心特徴量ＡＤＳｈとの比ＡＤＳｖ／ＡＤＳｈがしきい値Ａより大きいか否かを判断する。条件を満たすとき、画像フォーマット判別装置１１７は、ステップＳＴ１０５において、「SBS_count」をカウントアップする。ここで、「SBS_count」は、３次元画像データ（サイドバイサイド方式）であると判別された回数をカウントするカウンタである。
【０１６２】
次に、画像フォーマット判別装置１１７は、ステップＳＴ１０６において、「SBS_count」が予め設定されたしきい値ＴＥより大きく、かつ、「TAB_count」、「FS_count」、「2D_count」がしきい値ＴＦより小さいか判断する。ここで、「TAB_count」は、３次元画像データ（トップアンドボトム方式）であると判別された回数をカウントするカウンタである。「FS_count」は、３次元画像データ（フレームシーケンシャル方式）であると判別された回数をカウントするカウンタである。「2D_count」は、２次元画像データであると判別された回数をカウントするカウンタである。
【０１６３】
ステップＳＴ１０６で条件を満たさないとき、画像フォーマット判別装置１１７は、ステップＳＴ１０７において、現在の画像フォーマットの状態を保持する。一方、ステップＳＴ１０６で条件を満たすとき、画像フォーマット判別装置１１７は、ステップＳＴ１０８において、入力画像データＶＤが３次元画像データ（サイドバイサイド方式）であると判別する。ここで、画像フォーマット判別装置１１７は、「SBS_count」、「TAB_count」、「FS_count」、「2D_count」の各カウント値をリセットする。
【０１６４】
ステップＳＴ１０４で条件を満たさないとき、画像フォーマット判別装置１１７は、ステップＳＴ１０９の処理に移る。このステップＳＴ１０９において、画像フォーマット判別装置１１７は、空間水平方向中心特徴量ＡＤＳｈと空間垂直方向中心特徴量ＡＤＳｖとの比ＡＤＳｈ／ＡＤＳｖがしきい値Ｂより大きいか否かを判断する。条件を満たすとき、画像フォーマット判別装置１１７は、ステップＳＴ１１０において、「TAB_count」をカウントアップする。
【０１６５】
次に、画像フォーマット判別装置１１７は、ステップＳＴ１１１において、「TAB_count」がしきい値ＴＥより大きく、かつ、「SBS_count」、「FS_count」、「2D_count」がそれぞれしきい値ＴＦより小さいか否かを判断する。条件を満たさないとき、画像フォーマット判別装置１１７は、ステップＳＴ１０７において、現在の画像フォーマットの状態を保持する。一方、条件を満たすとき、画像フォーマット判別装置１１７は、ステップＳＴ１１２において、入力画像データＶＤが３次元画像データ（トップアンドボトム方式）であると判別する。ここで、画像フォーマット判別装置１１７は、「SBS_count」、「TAB_count」、「FS_count」、「2D_count」の各カウント値をリセットする。
【０１６６】
ステップＳＴ１０９で条件を満たさないとき、画像フォーマット判別装置１１７は、ステップＳＴ１１３の処理に移る。このステップＳＴ１１３において、画像フォーマット判別装置１１７は、第１の時間水平方向中心特徴量ＡＤＴh１を算出する。この場合、１フレーム前の空間水平方向中心特徴量ＡＤＳｈ(z-1)と現フレームの空間水平方向中心特徴量ＡＤＳｈ(z)の差の絶対値を第１の時間水平方向中心特徴量として算出し、ＡＤＴh１とする。そして、画像フォーマット判別装置１１７は、ステップＳＴ１１４において、第２の時間水平方向中心特徴量ＡＤＴh2を算出する。この場合、２フレーム前の空間水平方向中心特徴量ＡＤＳｈ(z-2)と現フレームの空間水平方向中心特徴量ＡＤＳｈ(z)の差の絶対値を第２の時間水平方向中心特徴量として算出し、ＡＤＴh2とする。
【０１６７】
次に、画像フォーマット判別装置１１７は、ステップＳＴ１１５において、第１の時間垂直方向中心特徴量ＡＤＴv１を算出する。この場合、１フレーム前の空間垂直方向中心特徴量ＡＤＳｖ(z-1)と現フレームの空間垂直方向中心特徴量ＡＤＳｖ(z)の差の絶対値を第１の時間垂直方向中心特徴量として算出し、ＡＤＴv１とする。そして、画像フォーマット判別装置１１７は、ステップＳＴ１１６において、第２の時間垂直方向中心特徴量ＡＤＴv2を算出する。この場合、２フレーム前の空間垂直方向中心特徴量ＡＤＳｖ(z-2)と現フレームの空間垂直方向中心特徴量ＡＤＳｖ(z)の差の絶対値を第２の時間垂直方向中心特徴量として算出し、ＡＤＴv2とする。
【０１６８】
次に、画像フォーマット判別装置１１７は、ステップＳＴ１１７において、第１の時間水平方向中心特徴量ＡＤＴh１と第１の時間垂直方向中心特徴量ＡＤＴv１の平均値または最大値を第１の時間中心特徴量として算出し、ＡＤＴ１とする。そして、画像フォーマット判別装置１１７は、ステップＳＴ１１８において、第２の時間水平方向中心特徴量ＡＤＴh2と第２の時間垂直方向中心特徴量ＡＤＴv2の平均値または最大値を第２の時間中心特徴量として算出し、ＡＤＴ２とする。
【０１６９】
次に、画像フォーマット判別装置１１７は、ステップＳＴ１１９において、第１の時間中心特徴量ＡＤＴ１がしきい値Ｃより大きく、かつ、第２の時間中心特徴量ＡＤＴ２がしきい値Ｄより小さいか否かを判断する。この条件を満たすとき、画像フォーマット判別装置１１７は、ステップＳＴ１２０において、「FS_count」をカウントアップする。
【０１７０】
次に、画像フォーマット判別装置１１７は、ステップＳＴ１２１において、「FS_count」がしきい値ＴＥより大きく、かつ、「SBS_count」、「TAB_count」、「2D_count」がそれぞれしきい値ＴＦより小さいか否かを判断する。条件を満たさないとき、画像フォーマット判別装置１１７は、ステップＳＴ１０７において、現在の画像フォーマットの状態を保持する。一方、条件を満たすとき、画像フォーマット判別装置１１７は、ステップＳＴ１２２において、入力画像データＶＤが３次元画像データ（フレームシーケンシャル方式）であると判別する。ここで、画像フォーマット判別装置１１７は、「SBS_count」、「TAB_count」、「FS_count」、「2D_count」の各カウント値をリセットする。
【０１７１】
ステップＳＴ１１９で条件を満たさないとき、画像フォーマット判別装置１１７は、ステップＳＴ１２３において、「2D_count」をカウントアップする。そして、画像フォーマット判別装置１１７は、ステップＳＴ１２４において、「2D_count」が予め設定されたしきい値ＴＧより大きいか否かを判断する。条件を満たさないとき、画像フォーマット判別装置１１７は、ステップＳＴ１０７において、現在の画像フォーマットの状態を保持する。一方、条件を満たすとき、画像フォーマット判別装置１１７は、ステップＳＴ１２５において、入力画像データＶＤが２次元画像データであると判別する。ここで、画像フォーマット判別装置１１７は、「SBS_count」、「TAB_count」、「FS_count」、「2D_count」の各カウント値をリセットする。
【０１７２】
［特徴量のシミュレーション結果］
次に、各特徴量のシミュレーション結果の一例について述べる。ここでは、図２４（ａ）に示すように、現在フレーム（ｚフレーム）、１フレーム前のフレーム（ｚ−１フレーム）、２フレーム前のフレーム（ｚ−２フレーム）の画像データを用いて、各特徴量の算出が行われている。また、図２４（ｂ）に示すように、各特徴量は、ライン方向に２分割された分割領域毎に算出が行われている。
【０１７３】
図２５（ｂ）は、図２５（ａ）に示すように、入力画像データＶＤが３次元画像データ（サイドバイサイド方式）の場合におけるシミュレーション結果を示している。空間水平方向中心特徴量ＡＤＳｈに比べて、空間垂直方向中心特徴量ＡＤＳｖが明らかに大きな値を持つことがわかる。これにより、ＡＤＳｖ／ＡＤＳｈはしきい値Ａより大きくなり、入力画像データＶＤは３次元画像データ（サイドバイサイド方式）であると判別可能となる。
【０１７４】
図２６（ｂ）は、図２６（ａ）に示すように、入力画像データＶＤが３次元画像データ（トップアンドボトム方式）の場合におけるシミュレーション結果を示している。空間垂直方向中心特徴量ＡＤＳｖに比べて、空間水平方向中心特徴量ＡＤＳｈが明らかに大きな値を持つことがわかる。これにより、ＡＤＳｈ／ＡＤＳｖはしきい値Ｂより大きくなり、入力画像データＶＤは３次元画像データ（トップアンドボトム方式）であると判別可能となる。
【０１７５】
図２７（ｂ）は、図２７（ａ）に示すように、入力画像データＶＤが３次元画像データ（フレームシーケンシャル方式）の場合におけるシミュレーション結果を示している。空間方向の特徴量ＡＤＳｈ，ＡＤＳｖと比較して、時間方向の特徴量ＡＤＴh1，ＡＤＴh2，ＡＤＴv1，ＡＤＴv2が特徴を示す。そして、時間方向では、現フレームと２フレーム前のフレームとの間の画像相関が非常に強いことが分かる。これにより、第１の時間中心特徴量ＡＤｔ１はしきい値Ｃより大きく、第２の時間中心特徴量ＡＤＴ２はしきい値Ｄより小さくなり、入力画像データＶＤは３次元画像データ（フレームシーケンシャル方式）であると判別可能となる。なお、この場合、現フレームと２フレーム前の画像とは同じものとしている。
【０１７６】
また、上述実施の形態において、画像フォーマット判別装置１１７は、空間水平方向中心特徴量算出部２０１、空間垂直方向中心特徴量算出部２０２の他、時間水平方向中心特徴量算出部２０３、時間垂直方向中心特徴量算出部２０４を有している。時間水平方向中心特徴量算出部２０３、時間垂直方向中心特徴量算出部２０４は、入力画像データＶＤが３次元画像データ（フレームシーケンシャル方式）であるか否かを判別するために必要な特徴量を算出している。
【０１７７】
そのため、入力画像データＶＤが３次元画像データ（フレームシーケンシャル方式）であるか否かを判別する必要がない場合、画像フォーマット判別装置１１７として、徴量算出部２０３，２０４を除いた構成とすることができる。その場合、画像フォーマット判別部２０５では、特徴量算出部２０１，２０２からの特徴量ＡＤＳｈ,ＡＤＳｖに基づいて、３次元画像データ（サイドバイサイド方式，トップアンドボトム方式）、２次元画像データのいずれかが判別される。
【０１７８】
また、上述実施の形態において、画像フォーマット判別装置１１７，１１７Ａを備えるテレビ受信機１００の例としている。しかし、本技術の画像フォーマット判別装置１１７，１１７Ａは、画像データの画像フォーマット判別を必要とするその他の電子機器、例えば、レコーダ、プレーヤ等にも同様に適用できることは勿論である。
【０１７９】
また、上述実施の形態おいて、画像フォーマット判別装置１１７，１１７Ａの画像フォーマット判別処理は、ハードウェアで実行できる他、ソフトウェアでも実行可能である。ソフトウェアで処理を実行する場合には、処理シーケンスを記録したプログラムを、専用のハードウェアに組み込まれたコンピュータ内のメモリにインストールして実行させる。または、各種処理が実行可能な汎用コンピュータにプログラムをインストールして実行させることが可能である。この場合、コンピュータを、プログラムにより、画像フォーマット判別装置１１７，１１７Ａの各機能ブロックとして機能させるものである。
【０１８０】
また、本技術は、以下のような構成を取ることもできる。
（１）入力画像データに基づいて、入力画像の垂直サイズの中心で空間的に隣り合う垂直方向に存在する２水平ライン間の特徴を示す空間水平方向中心特徴量を算出する第１の算出部と、
上記入力画像データに基づいて、入力画像の水平サイズの中心で空間的に隣り合う水平方向に存在する２垂直ライン間の特徴を示す空間垂直方向中心特徴量を算出する第２の算出部と、
上記空間水平方向中心特徴量および上記空間垂直方向中心特徴量に基づいて、上記入力画像データの画像フォーマットがサイドバイサイド方式であるか、あるいはトップアンドボトム方式であるかを判別する画像フォーマット判別部とを備える
画像フォーマット判別装置。
（２）上記画像フォーマット判別部は、
上記空間垂直方向中心特徴量と上記空間水平方向中心特徴量との比が所定のしきい値より大きいとき、上記入力画像データの画像フォーマットをサイドバイサイド方式であると判別し、
上記空間水平方向中心特徴量と上記空間垂直方向中心特徴量との比が所定のしきい値より大きいとき、上記入力画像データの画像フォーマットをトップアンドボトム方式であると判別する
前記（１）に記載の画像フォーマット判別装置。
（３）上記画像フォーマット判別部は、上記空間水平方向中心特徴量よび上記空間垂直方向中心特徴量のいずれもが所定の閾値より小さいとき、上記入力画像データの画像フォーマットを、サイドバイサイド方式およびトップアンドボトム方式のいずれとも判別しない
前記（２）に記載の画像フォーマット判別装置。
（４）上記入力画像データに基づいて、入力画像の垂直サイズの中心で現フレームと１フレーム前のフレームの２水平ライン間の特徴を示す第１の時間水平方向中心特徴量と、入力画像の垂直サイズの中心で現フレームと２フレーム前のフレームの２水平ライン間の特徴を示す第２の時間水平方向中心特徴量とを算出する第３の算出部と、
上記入力画像データに基づいて、入力画像の水平サイズの中心で現フレームと１フレーム前のフレームの２垂直ライン間の特徴を示す第１の時間垂直方向中心特徴量と、入力画像の水平サイズの中心で現フレームと２フレーム前のフレームの２垂直ライン間の特徴を示す第２の時間垂直方向中心特徴量とを算出する第４の算出部とをさらに備え、
上記画像フォーマット判別部は、上記空間水平方向中心特徴量および上記空間垂直方向中心特徴量の他に、さらに、上記時間水平方向中心特徴量および上記時間垂直方向中心特徴量に基づいて、上記入力画像データの画像フォーマットがサイドバイサイド方式であるか、トップアンドボトム方式であるか、あるいはフレームシーケンシャル方式であるかを判別する
前記（１）から（３）のいずれかに記載の画像フォーマット判別装置。
（５）上記画像フォーマット判別部は、
上記空間垂直方向中心特徴量と上記空間水平方向中心特徴量との比が所定のしきい値より大きいとき、上記入力画像データの画像フォーマットをサイドバイサイド方式であると判別し、
上記空間水平方向中心特徴量と上記空間垂直方向中心特徴量との比が所定のしきい値より大きいとき、上記入力画像データの画像フォーマットをトップアンドボトム方式であると判別し、
上記入力画像データの画像フォーマットをサイドバイサイド方式およびトップアンドボトム方式のいずれとも判別しない場合、上記第１の時間水平方向中心特徴量および上記第１の時間垂直方向中心特徴量の平均値または最大値を第１の時間中心特徴量とし、上記第２の時間水平方向中心特徴量および上記第２の時間垂直方向中心特徴量の平均値または最大値を第２の時間中心特徴量として、上記第１の時間中心特徴量が所定のしきい値より大きく、上記第２の時間中心特徴量が所定のしきい値より小さいとき、上記入力画像データの画像フォーマットをフレームシーケンシャル方式であると判別する
前記（４）に記載の画像フォーマット判別装置。
（６）上記第１の時間中心特徴量が所定のしきい値より小さく、上記第２の時間中心特徴量が所定のしきい値より小さいとき、上記入力画像データの画像フォーマットを、フレームシーケンシャル方式と判別しない
前記（５）に記載の画像フォーマット判別装置。
（７）上記第３の算出部は、上記第１の算出部で算出された現フレームおよび1フレーム前のフレームの空間水平方向中心特徴量を用い、該２つの空間水平方向中心特徴量の差分絶対値を上記第１の時間水平方向中心特徴量として算出し、上記第１の算出部で算出された現フレームおよび２フレーム前のフレームの空間水平方向中心特徴量を用い、該２つの空間水平方向中心特徴量の差分絶対値を上記第２の時間水平方向中心特徴量として算出し、
上記第４の算出部は、上記第２の算出部で算出された現フレームおよび1フレーム前のフレームの空間垂直方向中心特徴量を用い、該２つの空間垂直方向中心特徴量の差分絶対値を上記第１の時間垂直方向中心特徴量として算出し、上記第２の算出部で算出された現フレームおよび２フレーム前のフレームの空間垂直方向中心特徴量を用い、該２つの空間垂直方向中心特徴量の差分絶対値を上記第２の時間垂直方向中心特徴量として算出する
前記（４）から（６）のいずれかに記載の画像フォーマット判別装置。
（８）上記入力画像データに基づいて、現フレームおよび１フレーム前のフレームの画像間の動きベクトルを第１の動きベクトルとして検出し、現フレームおよび２フレーム前のフレームの画像間の動きベクトルを第２の動きベクトルとして検出する動きベクトル検出部をさらに備え、
上記第３の算出部は、上記第１の動きベクトルに基づいて現フレームおよび１フレーム前のフレームの画像の相対位置を水平方向にずらすと共に、上記第２の動きベクトルに基づいて現フレームおよび２フレーム前の画像の相対位置を水平方向にずらして、上記第１の時間水平方向中心特徴量および上記第２の時間水平方向中心特徴量を算出し、
上記第４の算出部は、上記第１の動きベクトルに基づいて現フレームおよび１フレーム前のフレームの画像の相対位置を垂直方向にずらすと共に、上記第２の動きベクトルに基づいて現フレームおよび２フレーム前の画像の相対位置を垂直方向にずらして、上記第１の時間垂直方向中心特徴量および上記第２の時間垂直方向中心特徴量を算出する
前記（４）から（７）のいずれかに記載の画像フォーマト判別装置。
（９）上記第１の算出部は、ライン方向の複数の分割領域毎に、上記２水平ライン間の特徴を示す空間水平方向中心特徴量を算出し、該算出された各分割領域の空間水平方向中心特徴量の平均値または最大値を、最終的な上記空間水平方向中心特徴量とし、
上記第２の算出部は、ライン方向の複数の分割領域毎に、上記２垂直ライン間の特徴を示す空間垂直方向中心特徴量を算出し、該算出された各分割領域の空間垂直方向中心特徴量の平均値または最大値を、最終的な上記空間垂直方向中心特徴量とする
前記（１）から（８）のいずれかに記載の画像フォーマット判別装置。
（１０）上記第２の算出部は、算出された上記空間垂直方向中心特徴量が所定のしきい値より小さいとき、上記２垂直ラインの位置をそれぞれ１ピクセル分だけ水平方向外側にずらして再度上記空間垂直方向中心特徴量を算出する
前記（１）から（９）のいずれかに記載の画像フォーマット判別装置。
（１１）上記画像フォーマット判別部は、所定の画像フォーマットであるとの判別回数が所定のしきい値を超えるとき、判別結果を該所定の画像フォーマットとする
前記（１）から（１０）のいずれかに記載の画像フォーマット判別装置。
（１２）上記第１の算出部は、上記空間水平方向中心特徴量として、上記２水平ラインの画像データに基づき、対応する２画素毎の差分絶対値の和を算出し、
上記第２の算出部は、上記空間垂直方向中心特徴量として、上記２垂直ラインの画像データに基づき、対応する２画素毎の差分絶対値の和を算出する
前記（１）から（１１）のいずれかに記載の画像フォーマット判別装置。
（１３）入力画像データに基づいて、入力画像の垂直サイズの中心で空間的に隣り合う垂直方向に存在する２水平ライン間の特徴を示す空間水平方向中心特徴量を算出する第１の算出ステップと、
上記入力画像データに基づいて、入力画像の水平サイズの中心で空間的に隣り合う水平方向に存在する２垂直ライン間の特徴を示す空間垂直方向中心特徴量を算出する第２の算出ステップと、
上記空間水平方向中心特徴量および上記空間垂直方向中心特徴量に基づいて、上記入力画像データの画像フォーマットがサイドバイサイド方式であるか、あるいはトップアンドボトム方式であるかを判別する画像フォーマット判別ステップとを備える
画像フォーマット判別方法。
（１４）入力画像データの画像フォーマットを判別する画像フォーマット判別装置を備え、
上記画像フォーマット判別装置は、
入力画像データに基づいて、入力画像の垂直サイズの中心で空間的に隣り合う垂直方向に存在する２水平ライン間の特徴を示す空間水平方向中心特徴量を算出する第１の算出部と、
上記入力画像データに基づいて、入力画像の水平サイズの中心で空間的に隣り合う水平方向に存在する２垂直ライン間の特徴を示す空間垂直方向中心特徴量を算出する第２の算出部と、
上記空間水平方向中心特徴量および上記空間垂直方向中心特徴量に基づいて、上記入力画像データの画像フォーマットがサイドバイサイド方式であるか、あるいはトップアンドボトム方式であるかを判別する画像フォーマット判別部とを有する
電子機器。
【符号の説明】
【０１８１】
１００・・・テレビ受信機
１０１・・・ＣＰＵ
１１１・・・デジタルチューナ
１１４・・・ビデオデコーダ
１１５・・・３Ｄ信号処理部
１１７，１１７Ａ・・・画像フォーマット判別装置
２０１・・・空間水平方向中心特徴量算出部
２０２・・・空間垂直方向中心特徴量算出部
２０３，２０３Ａ・・・時間水平方向中心特徴量算出部
２０４，２０４Ａ・・・時間垂直方向中心特徴量算出部
２０５・・・画像フォーマット判別部
２０６・・・動きベクトル検出部
【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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【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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【図１７】
2013012821.tif 000023
【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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【図２５】
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【図２６】
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【図２７】
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【図２８】
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【図２９】
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