(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
所定フィールド内の注目画素の動きベクトル量を検出する動きベクトル検出手段と、
統計処理を行って静止画像か動画像かを判定するための閾値を生成する統計処理閾値生成手段と、
静止画像・動画像フィールドの出現規則を判定する出現規則判定手段と、
を備え、
前記統計処理閾値生成手段は、統計処理に使用する複数の統計処理閾値を設定することが可能であって、
前記出現規則判定手段は、設定された複数の統計処理閾値に対して発生する出現規則を判定できるようにしたことを特徴とする画像信号処理装置。
【請求項２】
前記出現規則判定手段の検出候補となる静止画像・動画像フィールドの出現規則を複数用意する出現規則保存手段と、
前記静止画像・動画像フィールドの出現規則として設定された複数の出現パターンに優先順位をつける出現パターン優先順位付加手段と、
を備えていることを特徴とする請求項１に記載の画像信号処理装置。
【請求項３】
前記出現規則判定手段により静止画像・動画像フィールドの出現規則を判定するための適合率を設定する適合率設定手段と、
所定時間内に発生した静止画像・動画像フィールドの出現規則と、定義された出現規則との適合割合が任意に設定した適合率よりも高い場合に、静止画像・動画像フィールドの出現規則性があると判定する出現規則性判定手段と、
前記複数の統計処理閾値に対して静止画像・動画像フィールドの出現規則の適合率を算出し、最も正確な出現規則と統計処理閾値とを選択する出現規則・統計処理閾値選択手段と、
を備えていることを特徴とする請求項１または２に記載の画像信号処理装置。
【請求項４】
前記統計処理閾値の変化範囲を設定する閾値範囲設定手段と、
前記閾値範囲設定手段により設定した変化範囲内で統計処理閾値を変化させて静止画像・動画像フィールドの出現規則の適合率を上げ、より正確な統計処理閾値を生成する統計処理閾値生成手段と、
を備えていることを特徴とする請求項１〜３のいずれか一つに記載の画像信号処理装置。
【請求項５】
所定のフィールド内の注目画素が静止画像か動画像かを判定する動きベクトルの閾値の変更範囲を定義する動きベクトル閾値範囲定義手段と、
動きベクトルの閾値を定義した範囲内で変更し、静止画像・動画像フィールドの出現規則の適合率を上げて、より正確な動きベクトル閾値を生成する動きベクトル閾値生成手段と、
を備えていることを特徴とする請求項１〜４のいずれか一つに記載の画像信号処理装置。
【請求項６】
静止画像・動画像フィールドの出現規則性の存在の有無を検出する際の検出待機時間を定める検出待機時間設定手段を備えていることを特徴とする請求項１〜５のいずれか一つに記載の画像信号処理装置。
【請求項７】
静止画像・動画像フィールドの出現規則を判定する際に、出現規則適合率に対するオフセット値を定義し、算出された静止画像・動画像フィールド出現規則の適合率が定められた出現規則適合率に対してオフセット値以上に低い場合は、出現規則検出エラーと判定する出現規則検出エラー判定手段と、前記出現規則検出エラー判定手段により検出エラー回数をカウントし、連続して定義した回数の数だけ規則性の不一致が発生した場合は、静止画像・動画像フィールドの出現規則が無くなったと判定する出現規則無効判定手段と、
を備えていることを特徴とする請求項１〜６のいずれか一つに記載の画像信号処理装置。
【請求項８】
静止画像・動画像フィールドの出現規則性が無くなったと判定された場合に、規則性が失われる前の静止画像・動画像フィールドの出現規則を保存しておく出現規則保存手段と、
当該出現規則に対する検索優先度を最も上げ、再度出現規則検出時にはその出現規則に対する検索を最優先させる検索優先度制御手段と、
統計処理用の閾値を保存しておく統計処理閾値保存手段と、
再度の出現規則検出時にはその値を統計処理用閾値と決定する統計処理用閾値決定手段と、
注目画素に対して静止画像か動画像かを判定する動きベクトルの閾値を保存する動きベクトル閾値保存手段と、
再度出現規則検出時にはその閾値を動きベクトルの閾値とする動きベクトル閾値決定手段と、
を備えていることを特徴とする請求項７に記載の画像信号処理装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【産業上の利用分野】
本発明は、画像信号処理装置に関し、特に静止画像・動画像フィールドの出現規則を正確に検出することができる画像信号処理装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来の画像信号処理装置において、静止画像フィールドと動画像フィールドの出現パターンを検出することにより、画像処理のシーケンスを決定する場合がある。例えば、映画などのフィルムイメージは、毎秒２４コマの映像信号であって、これを６０フレーム／秒から成るＤＶＤソフトに変換する場合には、インターレス変換（３−２プルダウン）することが行われている。なお、この３−２プルダウンの他、２−２プルダウンや２−３プルダウン処理などもある。
【０００３】
従来の静止画像と動画像の検出方法としては、所定のフィールドにおいて注目画素に対する動きベクトル量を求め、その画素が動画像であるか、静止画像であるかを判別するものであった。そして、１フィールド内で統計処理が行われ、動画像となる画素が任意の閾値（統計処理用閾値）より大きい場合は、そのフィールドは動画像フィールドと判定する方法がよく採用されている。
【０００４】
所定のフィールドにおける注目画素が動画像か静止画像かを判定する動きベクトルの閾値と、統計処理によって静止画像フィールドか動画像フィールドかを判定する閾値は、予めその値を設定するのが一般的であった。
【０００５】
しかしながら、同じ画像ソースであってもＡ／Ｄコンバータの違いや、ビデオ信号デコーダの違いなどによってその閾値が異なってくるため、静止画像か動画像かの判定で違いが生じてしまい、正確な静止画像フィールドと動画像フィールドの出現規則を検出することは困難であった。
【０００６】
図５は、従来の静止画像フィールドと動画像フィールドの出現規則の検出手順を説明するフローチャートである。
【０００７】
図５に示すように、所定のフィールドで処理が開始されると（ステップＳ１０１）、フレーム間差分により注目画素の動きベクトルＭＶが検出される（ステップＳ１０２）。
【０００８】
次いで、ステップＳ１０３では、この動きベクトルＭＶに対して閾値ＴＨ＿Ｖ０を設定し、ＭＶ＞ＴＨ＿Ｖ０であればその画素は動画像と判定され、ステップＳ１０４で動画像のカウンタ値ＴＣをインクリメントし、ステップＳ１０５で１フィールドが終了するまで上記ステップＳ１０２〜ステップＳ１０４までの処理が繰り返される。また、ステップＳ１０３において、ＭＶ≦ＴＨ＿Ｖ０であれば静止画像と判定され、そのままステップＳ１０５に進む。
【０００９】
このように、１フィールドにおいて動画像と判定された画素の統計処理が行われ、そのカウンタ値ＴＣが算出される。
【００１０】
そして、このカウンタ値ＴＣと任意の閾値ＴＨ＿ＴとがステップＳ１０６にて比較され、ＴＨ＿Ｔ＜ＴＣならば、そのフィールドは動画像フィールドと判定され（ステップＳ１０７）、ＴＨ＿Ｔ≧ＴＣならば、そのフィールドは静止画像フィールドと判定される（ステップＳ１０８）。
【００１１】
このように、複数のフィールドに対しても静止画像フィールドか動画像フィールドかの判別が行われ、静止画像フィールドと動画像フィールドの出現規則が予め設定された出現規則と同じであるかが判定され（ステップＳ１０９）、出現規則が決定される（ステップＳ１１０）。
【００１２】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、このような従来の静止画像・動画像フィールドの出現規則を判定する画像信号処理装置にあっては、静止画像か動画像かを判定するための動きベクトル閾値、および、静止画像・動画像フィールドを判定するための統計処理に使用される統計処理用閾値が固定されていたため、Ａ／Ｄコンバータの違いやビデオ信号デコーダの違いなどによって閾値が異なってくる状況下では、静止画像フィールドと動画像フィールドとの判定結果の正確性に欠け、静止画像・動画像フィールドの出現規則の判定に誤りが生じてしまうという課題があった。
【００１３】
この発明は上記に鑑みてなされたもので、所定のフィールドにおける注目画素が動画像と判定されるための動きベクトル閾値と、静止画像・動画像フィールドを判定するための統計処理閾値とを正確に算出して、静止画像フィールドと動画像フィールドの出現規則判定を正しく行うことができる画像信号処理装置を得ることを目的とする。
【００１４】
【課題を解決するための手段】
上記目的を達成するため、この発明にかかる画像信号処理装置は、所定フィールド内の注目画素の動きベクトル量を検出する動きベクトル検出手段と、統計処理を行って静止画像か動画像かを判定するための閾値を生成する統計処理閾値生成手段と、静止画像・動画像フィールドの出現規則を判定する出現規則判定手段と、を備え、前記統計処理閾値生成手段は、統計処理に使用する複数の統計処理閾値を設定することが可能であって、前記出現規則判定手段は、設定された複数の統計処理閾値に対して発生する出現規則を判定できるようにしたことを特徴とする。
【００１５】
この発明によれば、動きベクトル検出手段により所定フィールド内の注目画素の動きベクトル量を検出し、統計処理閾値生成手段により統計処理を行って静止画像か動画像かを判定するための閾値を生成し、出現規則判定手段により静止画像・動画像フィールドの出現規則を判定し、統計処理閾値生成手段により統計処理に使用する複数の統計処理閾値を設定し、複数の統計処理閾値に対して発生する出現規則を出現規則判定手段により判定できるようにしたため、複数の統計処理閾値の中から条件に応じた閾値を用いて出現規則判定を正しく行うことができる。
【００１６】
つぎの発明にかかる画像信号処理装置は、上記の発明において、前記出現規則判定手段の検出候補となる静止画像・動画像フィールドの出現規則を複数用意する出現規則保存手段と、前記静止画像・動画像フィールドの出現規則として設定された複数の出現パターンに優先順位をつける出現パターン優先順位付加手段と、を備えていることを特徴とする。
【００１７】
この発明によれば、出現規則保存手段により静止画像・動画像フィールドの出現規則が複数用意され、出現パターン優先順位付加手段により出現規則として設定された複数の出現パターンに優先順位を付けたため、検索時間が短縮され、プログラム負荷の軽減を図ることができる。
【００１８】
つぎの発明にかかる画像信号処理装置は、上記の発明において、前記出現規則判定手段により静止画像・動画像フィールドの出現規則を判定するための適合率を設定する適合率設定手段と、所定時間内に発生した静止画像・動画像フィールドの出現規則と、定義された出現規則との適合割合が任意に設定した適合率よりも高い場合に、静止画像・動画像フィールドの出現規則性があると判定する出現規則性判定手段と、前記複数の統計処理閾値に対して静止画像・動画像フィールドの出現規則の適合率を算出し、最も正確な出現規則と統計処理閾値とを選択する出現規則・統計処理閾値選択手段と、を備えていることを特徴とする。
【００１９】
この発明によれば、適合率設定手段により静止画像・動画像フィールドの出現規則を判定するための適合率が設定され、所定時間内に発生した静止画像・動画像フィールドの出現規則と定義された出現規則との適合割合が任意に設定した適合率よりも高い場合は、出現規則性判定手段により静止画像・動画像フィールドの出現規則性があると判定され、複数の統計処理閾値に対して静止画像・動画像フィールドの出現規則の適合率が算出されて、出現規則・統計処理閾値選択手段によって正確な出現規則と統計処理閾値とが選択されるため、静止画像・動画像フィールドの出現規則判定を正確に行うことができる。
【００２０】
つぎの発明にかかる画像信号処理装置は、上記の発明において、前記統計処理閾値の変化範囲を設定する閾値範囲設定手段と、前記閾値範囲設定手段により設定した変化範囲内で統計処理閾値を変化させて静止画像・動画像フィールドの出現規則の適合率を上げ、より正確な統計処理閾値を生成する統計処理閾値生成手段と、を備えていることを特徴とする。
【００２１】
この発明によれば、閾値範囲設定手段により統計処理閾値の変化範囲が設定され、閾値範囲設定手段により設定された変化範囲内で統計処理閾値を変化させて静止画像・動画像フィールドの出現規則の適合率を上げ、統計処理閾値生成手段によって正確な統計処理閾値を生成するようにしたため、静止画像・動画像フィールドの出現規則判定を正確に行うことができる。
【００２２】
つぎの発明にかかる画像信号処理装置は、上記の発明において、所定のフィールド内の注目画素が静止画像か動画像かを判定する動きベクトルの閾値の変更範囲を定義する動きベクトル閾値範囲定義手段と、動きベクトルの閾値を定義した範囲内で変更し、静止画像・動画像フィールドの出現規則の適合率を上げて、より正確な動きベクトル閾値を生成する動きベクトル閾値生成手段と、を備えていることを特徴とする。
【００２３】
この発明によれば、動きベクトル閾値範囲定義手段により所定のフィールド内の注目画素が静止画像か動画像かを判定する動きベクトル閾値の変更範囲を定義し、その定義された動きベクトル閾値の範囲内で変更され、静止画像・動画像フィールドの出現規則の適合率を上げて、動きベクトル閾値生成手段により正確な動きベクトル閾値が生成されるため、静止画像・動画像フィールドの出現規則判定を正確に行うことができる。
【００２４】
つぎの発明にかかる画像信号処理装置は、上記の発明において、静止画像・動画像フィールドの出現規則性の存在の有無を検出する際の検出待機時間を定める検出待機時間設定手段を備えていることを特徴とする。
【００２５】
この発明によれば、検出待機時間設定手段によって静止画像・動画像フィールドの出現規則性の存在の有無を検出する際の検出待機時間を定めるようにしたため、検索に要するプログラムの実行負荷を低減させることができる。
【００２６】
つぎの発明にかかる画像信号処理装置は、上記の発明において、静止画像・動画像フィールドの出現規則を判定する際に、出現規則適合率に対するオフセット値を定義し、算出された静止画像・動画像フィールド出現規則の適合率が定められた出現規則適合率に対してオフセット値以上に低い場合は、出現規則検出エラーと判定する出現規則検出エラー判定手段と、前記出現規則検出エラー判定手段により検出エラー回数をカウントし、連続して定義した回数の数だけ規則性の不一致が発生した場合は、静止画像・動画像フィールドの出現規則が無くなったと判定する出現規則無効判定手段と、を備えていることを特徴とする。
【００２７】
この発明によれば、静止画像・動画像フィールドの出現規則を判定する際に、出現規則検出エラー判定手段により出現規則適合率に対するオフセット値を定義し、算出された静止画像・動画像フィールド出現規則の適合率が定められた出現規則適合率に対してオフセット値以上に低い場合は、出現規則検出エラーと判定され、出現規則無効判定手段により検出エラー回数をカウントし、連続して定義した回数の数だけ規則性の不一致が発生した場合は、静止画像・動画像フィールドの出現規則が無くなったと判定するため、出現規則が決定された後であっても出現の規則性が失われたことを判別することができる。
【００２８】
つぎの発明にかかる画像信号処理装置は、上記の発明において、静止画像・動画像フィールドの出現規則性が無くなったと判定された場合に、規則性が失われる前の静止画像・動画像フィールドの出現規則を保存しておく出現規則保存手段と、当該出現規則に対する検索優先度を最も上げ、再度出現規則検出時にはその出現規則に対する検索を最優先させる検索優先度制御手段と、統計処理用の閾値を保存しておく統計処理閾値保存手段と、再度の出現規則検出時にはその値を統計処理用閾値と決定する統計処理用閾値決定手段と、注目画素に対して静止画像か動画像かを判定する動きベクトルの閾値を保存する動きベクトル閾値保存手段と、再度出現規則検出時にはその閾値を動きベクトルの閾値とする動きベクトル閾値決定手段と、を備えていることを特徴とする。
【００２９】
この発明によれば、静止画像・動画像フィールドの出現規則性が無くなったと判定されると、出現規則保存手段により規則性が失われる前の静止画像・動画像フィールドの出現規則を保存し、検索優先度制御手段により当該出現規則に対する検索優先度を最も上げ、再度出現規則検出時に出現規則に対する検索を最優先させ、統計処理閾値保存手段に統計処理用閾値を保存し、再度の出現規則検出時には統計処理用閾値決定手段により統計処理用閾値と決定される。動きベクトル閾値保存手段は、注目画素に対して静止画像か動画像かを判定する動きベクトルの閾値を保存し、再度出現規則検出時には動きベクトル閾値決定手段によりその閾値を動きベクトルの閾値とする。このため、出現規則の検索時間が短縮され、プログラム負荷の軽減を図ることができる。
【００３０】
【発明の実施の形態】
以下に添付図面を参照して、この発明にかかる画像信号処理装置の好適な実施の形態を詳細に説明する。
【００３１】
図１は、本実施の形態に係る画像信号処理装置１の概略構成を説明するブロック図である。図１に示す画像信号処理装置１は、動きベクトル検出部２、暫定統計処理閾値生成部３、出現規則判定部４、最終統計処理閾値生成部５、最終動きベクトル閾値生成部６、最終適合率生成部７、出現規則エラー判定部８、および、メモリ９などで構成されている。
【００３２】
動きベクトル検出部２は、所定のフィールドにおける注目画素の動きベクトル量を算出するもので、その動きベクトル量は、フレーム間差分を用いて算出している。
【００３３】
暫定統計処理閾値生成部３は、注目画素が静止画像か動画像かを判定する閾値（ＴＨ＿Ｖ０）を初期値として暫定的に定義し、その値より動きベクトル量が大きければ動画フィールド用の統計処理カウンタ（ＴＣ）をカウントアップし、１フィールドの画素すべての動きベクトル量と閾値（ＴＨ＿Ｖ０）との比較、および、統計処理が終わった時点で統計処理カウンタの値をあらかじめ定義したＮ個の統計処理用閾値（ＴＨ＿Ｔ（Ｎ））と比較する。ここで統計処理カウンタの値が統計処理用閾値よりも大きい場合は、動画像フィールドと判定され、それよりも小さい場合は静止画像フィールドと判定される。統計処理用閾値（ＴＨ＿Ｔ（Ｎ））と統計処理カウンタ（ＴＣ）との比較処理は、複数の閾値に対して並列に行っても良く、また、順次統計処理用閾値（ＴＨ＿Ｔ（Ｎ））を切り替えて行ってもよい。
【００３４】
出現規則判定部４は、静止画像・動画像フィールドの出現規則を判定するもので、その有無の判定は、出現規則決定適合率（ＭＰＳ）を設定しておき、算出した静止画像・動画像フィールドの出現規則の適合率（ＭＰ＿Ａ）が適合率（ＭＰＳ）より高い場合に、静止画像・動画像フィールドの出現規則が存在すると認定する。
【００３５】
最終統計処理閾値生成部５は、メモリ９に格納された統計処理用閾値（ＴＨ＿Ｔ＿Ａ）を微小に変化させることにより、統計処理用閾値の値の精度をあげることもできる。例えば、閾値変化範囲と閾値数（Ｊ）を設定し、メモリ９に保存した統計処理用閾値（ＴＨ＿Ｔ＿Ａ）に対して、定義した閾値変化範囲内で閾値（ＴＨ＿ＣＴ（Ｊ））を定義する。そして、統計処理用閾値（ＴＨ＿ＣＴ（Ｊ））を定めることにより発生した静止画像・動画像フィールドの出現規則の出現適合率を算出し、適合率の最も高い統計処理用閾値を最終閾値（ＴＨ＿ＴＬ）としてメモリ９に格納する。
【００３６】
最終動きベクトル閾値生成部６は、所定のフィールドにおける注目画素が動画像と判定する動きベクトルの閾値を変化させることによって、動きベクトルの閾値の精度をあげることができる。例えば、動きベクトルの閾値変化範囲と閾値数（Ｓ）を設定し、変化範囲内で任意数の動きベクトル閾値（ＴＨ＿Ｖ（Ｓ））を定義する。この任意数の動きベクトル閾値（ＴＨ＿Ｖ（Ｓ））を定義することによって、発生した静止画像・動画像フィールドの出現規則の適合率を算出し、出現規則適合率が最も高い動きベクトル閾値を（ＴＨ＿ＶＬ）としてメモリ９に格納し、さらに、その時の出現規則性適合率（ＭＰＬ）もメモリ９に格納するようにする。
【００３７】
最終適合率生成部７は、メモリ９に定義された出現規則（ＰＡＴ（Ｋ））に対する、メモリに定義された出現規則（ＰＡＴ（Ｋ））との適合率を算出し、最も高い適合率（ＭＰ＿Ａ）がメモリ９に保存される。
【００３８】
出現規則エラー判定部８は、静止画像・動画像フィールドの出現規則が決定された後に、出現規則性が失われたと判定するには、適合率のオフセット値（α）を設定し、出現規則の適合率があらかじめ設定されている適合率（ＣＭＰ）とαの差分（ＭＰＳ−α）より低くなった場合は、エラー・カウンター（ＥＴＣ）をカウント・アップし、定義したエラー・カウンターの最大値（ＳＥＣＴ）と等しくなった場合は、動画・静止画フィールドの出現規則が無くなったと判断する。エラー・カウンターのカウント・アップ方法については、必ずしも連続するフィールドでなくても良い。
【００３９】
メモリ９には、出現規則候補をＫ個（Ｋは、２以上の整数とする）定義し、さらに、静止画像・動画像フィールドの出現規則と検索優先順位もメモリ９に格納される。その格納方法としては、ファイル形式など種々の格納方法が可能である。また、検索優先順位とは、検索する出現規則の優先順位を予め定めておくものである。このメモリ９に定義された出現規則（ＰＡＴ（Ｋ））に対する適合率が算出され、最も高い適合率（ＭＰ＿Ａ）がメモリ９に保存される。その際、統計処理用閾値（ＴＨ＿ＭＴ）および出現規則（ＰＡＴ＿Ａ）も同様にメモリ９に保存される。また、統計処理用閾値（ＭＰ＿Ｂ）もメモリ９に保存され、さらに、静止画像・動画像フィールドの出現規則（ＰＡＴＬ）と、出現規則適合率（ＭＰ＿Ｂ）とを組み合わせたマップを作成して、メモリ９に保存することができる。
【００４０】
次に、動作について説明する。図２および図３は、本実施の形態にかかる画像信号処理装置により静止画像・動画像フィールドの出現規則判定を行う動作を説明するフローチャートである。
【００４１】
まず、図２において、所定のフィールドにおける処理が開始され（ステップＳ１）、注目画素の動きベクトル量（ＭＶ）が算出される（ステップＳ２）。この動きベクトル量は、ここではフレーム間差分を用いて算出している。
【００４２】
ステップＳ３では、注目画素が動画像であるか否かを判定する閾値（ＴＨ＿Ｖ０）を初期値として定義し、その値より動きベクトル量（ＭＶ）が大きければ動画フィールド用の統計処理カウンタ（ＴＣ）をカウント・アップして（ステップＳ４）ステップＳ５に進む。また、ステップＳ３で閾値（ＴＨ＿Ｖ０）とベクトル量（ＭＶ）とが等しいか、ベクトル量（ＭＶ）の方が小さければそのままステップＳ５に進む。
【００４３】
ステップＳ５において、１フィールドにおける画素すべての動きベクトル（ＭＶ）と閾値（ＴＨ＿Ｖ０）との比較、および統計処理が終わった時点で、統計処理カウンタの値をあらかじめ定義したＮ個の統計処理用閾値（ＴＨ＿Ｔ（Ｎ））と比較し（ステップＳ６）、統計処理カウンタの値（ＴＣ）が統計処理用閾値（ＴＨ＿Ｔ（Ｎ））よりも大きい場合は（ステップＳ７）、動画像フィールドと判定され（ステップＳ８）、それよりも小さい場合は静止画像フィールドと判定される（ステップＳ９）。この統計処理の閾値（ＴＨ＿Ｔ（Ｎ））と統計処理用カウンタ値（ＴＣ）の比較処理は、複数の閾値に対して並列に行っても良く、また、順次統計処理用閾値（ＴＨ＿Ｔ（Ｎ））を切り替えて行ってもよい。
【００４４】
続いて、静止画像・動画像フィールドの出現規則を検出する。出現規則候補は、メモリ９にＫ個定義され、さらに、静止画像・動画像フィールドの出現規則と検索優先順位もメモリ９に格納されている（ステップＳ１０）。メモリ９に定義された出現規則（ＰＡＴ（Ｋ））を読み込み（ステップＳ１１）、メモリ９に定義した出現規則（ＰＡＴ（Ｋ））との適合率（ＭＰ（Ｎ）（Ｋ））を算出し（ステップＳ１２）、予めユーザが設定した適合率（ＭＰ＿Ａ）よりも大きい適合率（ＭＰ（Ｎ）（Ｋ））を最も高い適合率（ＭＰ＿Ａ）としてメモリ９に保存される（ステップＳ１４）。
【００４５】
さらにその際には、統計処理用閾値（ＴＨ＿Ｔ＿Ａ）（ステップＳ１５）や出現規則（ＰＡＴ＿Ａ）（ステップＳ１６）も同様にメモリ９に保存される。そして、ステップＳ１７でＫがディクリメントされ、Ｋ＝０になるまでステップＳ１０〜ステップＳ１６までの処理が繰り返される。
【００４６】
また、ステップＳ１０において、Ｋ＝０になるとステップＳ１８でＮがディクリメントされてステップＳ６に戻り、Ｎ＝０になるまで、ステップＳ７〜ステップＳ９までの処理が繰り返される。
【００４７】
Ｎ＝０になると、図３のステップＳ１９に進み、出現規則決定適合率（ＭＰＳ）を設定し、算出された静止画像・動画像フィールドの出現規則の適合率（ＭＰ＿Ａ）が設定した適合率（ＭＰＳ）より高い場合に、静止画像・動画像フィールド出現規則が存在すると認定される。そして、統計処理用閾値（ＭＰ＿Ｂ）をメモリに保存し、さらに静止画像・動画像フィールドの出現規則（ＰＡＴＬ）や静止画像・動画像フィールドの出現規則適合率（ＭＰ＿Ｂ）を組み合わせたマップを作成してメモリ９に保存し（ステップＳ２１〜ステップＳ２３）、ステップＳ２４で、出現規則ありと判定される（ステップＳ２４）。
【００４８】
また、メモリ９に格納された統計処理用閾値（ＴＨ＿Ｔ＿Ａ）を微小に変化させることによって、統計処理用閾値の値の精度をあげることができる。まず、閾値変化範囲と閾値数（Ｊ）を設定し（ステップＳ２５）、メモリ９に保存した統計処理用閾値（ＴＨ＿Ｔ＿Ａ）に対して、定義した閾値変化範囲内で統計処理用閾値（ＴＨ＿ＣＴ（Ｊ））を定義する（ステップＳ２６）。そして、統計処理用閾値（ＴＨ＿ＣＴ（Ｊ））を定めることによって発生した静止画像・動画像フィールドの出現規則の出現適合率（ＣＭＰ（Ｊ））を算出する（ステップＳ２７）。
【００４９】
ステップＳ２８では、静止画像・動画像フィールドの出現規則適合率（ＭＰ＿Ｂ）が静止画像・動画像フィールドの出現規則の出現適合率（ＣＭＰ（Ｊ））と等しいか大きい場合は、ステップＳ２５に戻ってステップＳ２６、２７が繰り返され、静止画像・動画像フィールドの出現規則適合率（ＭＰ＿Ｂ）よりも静止画像・動画像フィールドの出現規則の出現適合率（ＣＭＰ（Ｊ））の方が大きい場合は、これを置き換え（ステップＳ２９）、適合率の最も高い統計処理用閾値を最終閾値（ＴＨ＿ＴＬ）としてメモリ９に格納する（ステップＳ３０）。
【００５０】
ステップＳ３１では、閾値数（Ｊ）がディクリメントされ、ステップＳ２５でＪ＝０と判断されると、ステップＳ３２に進む。ここでは、所定のフィールドにおける注目画素が動画像と判定する動きベクトルの閾値を変化させることによって、動きベクトルの閾値の精度をあげる。まず、動きベクトルの閾値変化範囲と閾値数（Ｓ）とを設定し（ステップＳ３２）、変化範囲内で任意数の動きベクトル閾値（ＴＨ＿Ｖ（Ｓ））を定義する（ステップＳ３３）。そして、任意の動きベクトルの閾値（ＴＨ＿Ｖ（Ｓ））を定義することによって発生した静止画像・動画像フィールドの出現規則の適合率（ＣＭＰ（Ｓ））を算出する（ステップＳ３４）。
【００５１】
ステップＳ３５では、静止画像・動画像フィールドの出現規則適合率（ＭＰ＿Ｂ）が静止画像・動画像フィールドの出現規則の適合率（ＣＭＰ（Ｓ））と等しいか大きい場合は、ステップＳ３２に戻ってステップＳ３３、３４が繰り返され、静止画像・動画像フィールドの出現規則適合率（ＭＰ＿Ｂ）よりも静止画像・動画像フィールドの出現規則の適合率（ＣＭＰ（Ｓ））の方が大きい場合は、これを置き換え（ステップＳ３６）、出現規則適合率が最も高い動きベクトル閾値を（ＴＨ＿ＶＬ）としてメモリ９に格納する。さらに、その時の出現規則性適合率（ＭＰＬ）もメモリ９に格納される。
【００５２】
ステップＳ３８では、閾値数（Ｓ）がディクリメントされ、ステップＳ３２でＳ＝０と判断されると、処理が終了する。
【００５３】
最終的に静止画像・動画像フィールドの出現規則判定としてメモリ９に保存されるのは、静止画像・動画像フィールドの出現規則（ＰＡＴＬ）、統計処理用閾値（ＴＨ＿ＴＬ）、および、所定のフィールドにおける注目画素が動画像か否かを判定するための動きベクトル（ＴＨ＿ＶＬ）などである。
【００５４】
このように、静止画像・動画像フィールドの出現規則の検索時間の設定方法には、常にフィールド出現規則を監視する方法と、待機時間をフィールド数または時間で設定する方法とがある。検索に待機時間を設けるならば、検索に要するプログラムの実行負荷を低減させることができる。
【００５５】
また、待機フィールド数を設定することによって検索待機時間を設定する場合は、１フィールド毎にフィールド・カウンタをカウント・アップして、フィールド・カウンタが待機フィールド数になった時点で、メモリに格納された動画・静止画フィールド出現規則が変化していないかを確認する。静止画像・動画像フィールドの出現規則が変化していない場合は、フィールド・カウンタをこの時リセットする。検索待機時間を設定する場合は、ＣＰＵのタイマー制御などを使用する。
【００５６】
また、図４は、静止画像・動画像フィールドの出現規則の決定後に出現規則性が失われた場合の処理に関するフローチャートである。
【００５７】
図４に示すように、静止画像・動画像フィールドの出現規則の決定後に、出現の規則性が失われたと判定する処理は、まず、適合率（ＣＭＰ）を算出し（ステップＳ４１）、その適合率のオフセット値（α）を設定し、出現規則の適合率があらかじめ設定されている適合率（ＣＭＰ）がαとの差分（ＭＰＳ−α）より低くなった場合は（ステップＳ４２）、エラー・カウンター（ＥＴＣ）をカウント・アップし（ステップＳ４３）、定義したエラー・カウンターの最大値（ＳＥＣＴ）と等しくなった場合は（ステップＳ４５）、静止画像・動画像フィールドの出現規則が無くなったと判定される（ステップＳ４６）。なお、上記したエラー・カウンターのカウント・アップの方法は、必ずしも連続するフィールドでなくても構わない。
【００５８】
静止画像・動画像フィールドの出現規則が無いと判断され、出現規則がなくなる直前の出現規則（ＰＡＴＬ）を出現規則候補メモリに格納し、出現規則に対する検索優先順位を最優先とすることができる（ステップＳ５０）。
【００５９】
そのとき、統計処理用閾値（ＴＨ＿ＴＬ）と（ステップＳ４７）、注目画素が動画フィールドのものと判断するための動きベクトル閾値（ＴＨ＿ＴＬ）と（ステップＳ４８）、出現規則の適合率（ＭＰＬ）とは（ステップＳ４９）、それぞれメモリに保存される。
【００６０】
再度、静止画像・動画像フィールドの出現規則を検索する場合は、出現規則の候補が格納してあるメモリ９から検索優先順位に従って読み出される。ここで、検索優先順位が最も高いのは、静止画像・動画像フィールドの出現規則が無いと判断される直前の出現規則（ＰＡＴＬ）である。
【００６１】
さらに、保存されている統計処理用閾値（ＴＨ＿ＴＬ）をメモリ９に読み出して統計処理閾値として設定し、保存されている動きベクトル閾値（ＴＨ＿ＶＬ）をメモリ９から読み出して動きベクトル閾値として設定し、静止画像・動画像フィールドの出現規則検出が行われる。
【００６２】
静止画像・動画像フィールドの出現規則を再度検索する場合は、出現規則候補メモリから読み出した出現規則に対する検出した静止画像・動画像フィールドの出現規則の適合率を求め、その値が出現規則決定適合率（ＭＰＳ）よりも高い場合は、静止画像・動画像フィールドの出現規則が存在すると判定し、それ以降の検出処理を行わないようにする。ただし、出現規則候補メモリに存在する出現規則を全て検索し、出現適合率を求め、出現規則を決定する手段を採用するようにしても勿論良い。
【００６３】
メモリ９から読み出された、統計処理用閾値（ＴＨ＿ＴＬ）および動きベクトル閾値（ＴＨ＿ＶＬ）を使用した静止画像・動画像フィールドの出現規則の適合率が、出現規則決定適合率（ＭＰＳ）に満たなかった場合は、それらの値をメモリ９からクリアし、再度図２および図３のフローチャートに戻って、出現規則の検出を行うようにする。
【００６４】
以上説明したように、本実施の形態の画像信号処理装置よれば、静止画像・動画像フィールドの出現規則を判定する際に、静止画フィールドと動画フィールドとを判定するための統計処理用閾値、あるいは、所定のフィールドにおける注目画素が動画像であるか静止画像であるかを判別するための動きベクトル閾値を複数設定したり、その値を任意に変化させることができるため、Ａ／Ｄコンバーターやビデオデコーダーの違いによる影響を最小限とし、閾値の不正確さによる静止画像フィールド、動画像フィールドの出現規則の誤判定を防止することができる。
【００６５】
また、本実施の形態の画像信号処理装置によれば、静止画像・動画像フィールドの出現規則を判定する際に、出現規則の検索優先順位を設定したり、検索待機時間を設定することができるため、検索時間が短縮され、プログラム負荷の軽減を図ることができる。
【００６６】
【発明の効果】
以上説明したように、この発明によれば、動きベクトル検出手段により所定フィールド内の注目画素の動きベクトル量を検出し、統計処理閾値生成手段により統計処理を行って静止画像か動画像かを判定するための閾値を生成し、出現規則判定手段により静止画像・動画像フィールドの出現規則を判定し、統計処理閾値生成手段により統計処理に使用する複数の統計処理閾値を設定し、複数の統計処理閾値に対して発生する出現規則を出現規則判定手段により判定できるようにしたので、複数の統計処理閾値の中から条件に応じた閾値を用いて出現規則判定を正しく行うことができる。
【００６７】
つぎの発明によれば、出現規則保存手段により静止画像・動画像フィールドの出現規則が複数用意され、出現パターン優先順位付加手段により出現規則として設定された複数の出現パターンに優先順位を付けたので、検索時間が短縮され、プログラム負荷の軽減を図ることができる。
【００６８】
つぎの発明によれば、適合率設定手段により静止画像・動画像フィールドの出現規則を判定するための適合率が設定され、所定時間内に発生した静止画像・動画像フィールドの出現規則と定義された出現規則との適合割合が任意に設定した適合率よりも高い場合は、出現規則性判定手段により静止画像・動画像フィールドの出現規則性があると判定され、複数の統計処理閾値に対して静止画像・動画像フィールドの出現規則の適合率が算出されて、出現規則・統計処理閾値選択手段によって正確な出現規則と統計処理閾値とが選択されるので、静止画像・動画像フィールドの出現規則判定を正確に行うことができる。
【００６９】
つぎの発明によれば、閾値範囲設定手段により統計処理閾値の変化範囲が設定され、閾値範囲設定手段により設定された変化範囲内で統計処理閾値を変化させて静止画像・動画像フィールドの出現規則の適合率を上げ、統計処理閾値生成手段によって正確な統計処理閾値を生成するようにしたので、静止画像・動画像フィールドの出現規則判定を正確に行うことができる。
【００７０】
つぎの発明によれば、動きベクトル閾値範囲定義手段により所定のフィールド内の注目画素が静止画像か動画像かを判定する動きベクトル閾値の変更範囲を定義し、その定義された動きベクトル閾値の範囲内で変更され、静止画像・動画像フィールドの出現規則の適合率を上げて、動きベクトル閾値生成手段により正確な動きベクトル閾値が生成されるので、静止画像・動画像フィールドの出現規則判定を正確に行うことができる。
【００７１】
つぎの発明によれば、検出待機時間設定手段によって静止画像・動画像フィールドの出現規則性の存在の有無を検出する際の検出待機時間を定めるようにしたので、検索に要するプログラムの実行負荷を低減させることができる。
【００７２】
つぎの発明によれば、静止画像・動画像フィールドの出現規則を判定する際に、出現規則検出エラー判定手段により出現規則適合率に対するオフセット値を定義し、算出された静止画像・動画像フィールド出現規則の適合率が定められた出現規則適合率に対してオフセット値以上に低い場合は、出現規則検出エラーと判定され、出現規則無効判定手段により検出エラー回数をカウントし、連続して定義した回数の数だけ規則性の不一致が発生した場合は、静止画像・動画像フィールドの出現規則が無くなったと判定するので、出現規則が決定された後であっても出現の規則性が失われたことを判別することができる。
【００７３】
つぎの発明によれば、静止画像・動画像フィールドの出現規則性が無くなったと判定されると、出現規則保存手段により規則性が失われる前の静止画像・動画像フィールドの出現規則を保存し、検索優先度制御手段により当該出現規則に対する検索優先度を最も上げ、再度出現規則検出時に出現規則に対する検索を最優先させ、統計処理閾値保存手段に統計処理用閾値を保存し、再度の出現規則検出時には統計処理用閾値決定手段により統計処理用閾値と決定される。動きベクトル閾値保存手段は、注目画素に対して静止画像か動画像かを判定する動きベクトルの閾値を保存し、再度出現規則検出時には動きベクトル閾値決定手段によりその閾値を動きベクトルの閾値とするので、出現規則の検索時間が短縮され、プログラム負荷の軽減を図ることができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】  本実施の形態に係る画像信号処理装置の概略構成を説明するブロック図である。
【図２】  本実施の形態にかかる画像信号処理装置により静止画像・動画像フィールドの出現規則判定を行う動作を説明するフローチャートである。
【図３】  本実施の形態にかかる画像信号処理装置により静止画像・動画像フィールドの出現規則判定を行う動作を説明するフローチャートである。
【図４】  静止画像・動画像フィールドの出現規則の決定後に出現規則性が失われた場合の処理に関するフローチャートである。
【図５】  従来の静止画像フィールドと動画像フィールドの出現規則の検出手順を説明するフローチャートである。
【符号の説明】
１  画像信号処理装置、２  動きベクトル検出部、３  暫定統計処理閾値生成部、４  出現規則判定部、５  最終統計処理閾値生成部、６  最終動きベクトル閾値生成部、７  最終適合率生成部、８  出現規則エラー判定部、９  メモリ。
【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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