(57)【要約】【課題】画像がいかなるアップコンバートの方式によってアップコンバートされたかによらず、画像の判定を行うことが可能な画像判定装置、画像判定方法、プログラムを提供する。【解決手段】入力される入力画像信号に基づいて画像の判定の妨げとなる判定妨害領域を検出し、判定妨害領域以外の領域に対応する画像信号を出力する判定妨害領域除外部と、判定妨害領域除外部から出力される画像信号から複数の周波数帯域の信号を検出する第１の周波数帯域信号検出部と、第１の周波数帯域信号検出部が検出した複数の周波数帯域の信号ごとに、振幅に相当する特性値の平均値を算出する第１の平均値算出部と、複数の周波数帯域ごとに算出された平均値のうち、一の平均値に対する他の平均値の相対値を算出する第１の相対値算出部と、算出された相対値に基づいて画像を判定する第１の画像判定部とを備える画像判定装置が提供される。【選択図】図４
2009044417.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力される入力画像信号に基づいて画像の判定の妨げとなる判定妨害領域を検出し、前記判定妨害領域以外の領域に対応する画像信号を出力する判定妨害領域除外部と；
前記判定妨害領域除外部から出力される前記画像信号から複数の周波数帯域の信号を検出する第１の周波数帯域信号検出部と；
前記第１の周波数帯域信号検出部が検出した複数の周波数帯域の信号ごとに、振幅に相当する特性値の平均値を算出する第１の平均値算出部と；
前記複数の周波数帯域ごとに算出された前記平均値のうち、一の前記平均値に対する他の前記平均値の相対値を算出する第１の相対値算出部と；
算出された前記相対値に基づいて画像を判定する第１の画像判定部と；
を備えることを特徴とする、画像判定装置。
【請求項２】
前記判定妨害領域除外部は、
前記入力画像信号に基づいて高精細なコンピュータグラフィックス領域を検出する高精細コンピュータグラフィックス領域検出部と；
前記高精細コンピュータグラフィックス領域検出部における検出結果に応じて前記高精細なコンピュータグラフィックス領域以外の領域を検出し、前記画像信号を出力する非高精細コンピュータグラフィックス領域検出部と；
を備えることを特徴とする、請求項１に記載の画像判定装置。
【請求項３】
前記高精細コンピュータグラフィックス領域検出部は、
前記入力画像信号から複数の周波数帯域の信号を検出する第２の周波数帯域信号検出部と；
前記第２の周波数帯域信号検出部が検出した複数の周波数帯域の信号ごとに、振幅に相当する特性値を算出する第１の特性値算出部と；
前記第１の特性値算出部が算出した前記特性値に基づいて、前記特性値が同一レベルの平坦領域を画素単位で検出する平坦領域検出部と；
前記第１の特性値算出部が算出した前記特性値に基づいて、エッジ領域を画素単位で検出するエッジ領域検出部と；
検出された前記平坦領域と前記エッジ領域とに基づいて前記高精細コンピュータグラフィックス領域を検出する第１の妨害領域検出部と；
を備えることを特徴とする、請求項２に記載の画像判定装置。
【請求項４】
前記第１の妨害領域検出部は、
前記平坦領域の画素が前記エッジ領域の画素間に存在する入れ子状態の領域を前記高精細コンピュータグラフィックス領域として検出する第１のコンピュータグラフィックス領域検出部と；
検出された高精細コンピュータグラフィックス領域から過検出の領域を除外する過検出領域除外部と；
を備えることを特徴とする、請求項３に記載の画像判定装置。
【請求項５】
前記第１の妨害領域検出部は、
前記平坦領域の画素が前記エッジ領域の画素間に存在する入れ子状態の領域の画素数を検出する画素数検出部と；
前記入力画像信号が示す画像を複数の局所領域に分割し、前記画素数検出部が検出した前記画素数に基づいて、前記局所領域ごとに高精細コンピュータグラフィックス領域を検出する第２のコンピュータグラフィックス領域検出部と；
を備えることを特徴とする、請求項３に記載の画像判定装置。
【請求項６】
前記判定妨害領域除外部は、
前記入力画像信号に基づいてブロック歪み領域を検出するブロック歪み領域検出部と；
前記ブロック歪み領域検出部における検出結果に応じて前記ブロック歪み領域以外の領域を検出し、前記画像信号を出力する非ブロック歪み領域検出部と；
を備えることを特徴とする、請求項１に記載の画像判定装置。
【請求項７】
前記ブロック歪み領域検出部は、
前記入力画像信号から複数の周波数帯域の信号を検出する第３の周波数帯域信号検出部と；
前記第３の周波数帯域信号検出部が検出した複数の周波数帯域の信号ごとに、振幅に相当する特性値を算出する第２の特性値算出部と；
前記入力画像信号に基づいてブロック境界を検出するブロック境界検出部と；
検出された前記ブロック境界および前記第２の特性値算出部において算出された一の前記特性値に基づいて、ブロックごとに前記特性値のばらつき値を算出するばらつき値算出部と；
前記複数の周波数帯域ごとに、第２の特性値算出部が算出した前記特性値の平均値を算出する第３の平均値算出部と；
算出された前記ばらつき値または前記平均値に基づいて前記ブロック歪み領域を検出する第２の妨害領域検出部と；
を備えることを特徴とする、請求項６に記載の画像判定装置。
【請求項８】
前記第１の周波数帯域信号検出部が検出した複数の周波数帯域の信号ごとに、所定の閾値未満の前記特性値の信号を除去するノイズ除去部をさらに備え、
前記第１の平均値算出部は、前記ノイズ除去部によってノイズが除去された前記特性値の平均値を算出することを特徴とする、請求項１に記載の画像判定装置。
【請求項９】
前記第１の相対値算出部は、予め定めた所定の周波数帯域で算出された前記平均値と、前記予め定めた所定の周波数帯域よりも高域の周波数帯域で算出された前記平均値とに基づいて、前記相対値を算出することを特徴とする、請求項１に記載の画像判定装置。
【請求項１０】
前記予め定めた所定の周波数帯域の下限周波数は、標準解像度の画像からアップコンバートされた画像のナイキスト周波数に対するアップコンバート方式に応じた理論上有効な周波数の上限よりも低く、また、前記高域の周波数帯域の下限周波数は、標準解像度の画像からアップコンバートされた画像のナイキスト周波数に対するアップコンバート方式に応じた理論上有効な周波数の上限よりも高いことを特徴とする、請求項９に記載の画像判定装置。
【請求項１１】
入力される入力画像信号に基づいて画像の判定の妨げとなる判定妨害領域を検出する判定妨害領域検出部と；
前記入力画像信号から複数の周波数帯域の信号を検出する第４の周波数帯域信号検出部と；
前記第４の周波数帯域信号検出部が検出した複数の周波数帯域の信号ごとに、振幅に相当する特性値の平均値を算出する第４の平均値算出部と；
前記複数の周波数帯域ごとに算出された前記平均値のうち、一の前記平均値に対する他の前記平均値の相対値を算出する第２の相対値算出部と；
算出された前記相対値に基づいて画像を判定する第２の画像判定部と；
を備え、
前記第４の周波数帯域信号検出部は、前記判定妨害領域検出部における前記判定妨害領域の検出結果に応じて前記周波数帯域を変更することを特徴とする、画像判定装置。
【請求項１２】
入力される入力画像信号に基づいて画像の判定の妨げとなる判定妨害領域を検出し、前記判定妨害領域以外の領域に対応する画像信号を出力するステップと；
前記画像信号から複数の周波数帯域の信号を検出するステップと；
検出された前記複数の周波数帯域の信号ごとに、振幅に相当する特性値の平均値を算出するステップと；
前記複数の周波数帯域ごとに算出された前記平均値のうち、一の前記平均値に対する他の前記平均値の相対値を算出するステップと；
算出された前記相対値に基づいて画像を判定するステップと；
を有することを特徴とする、画像判定方法。
【請求項１３】
入力される入力画像信号に基づいて画像の判定の妨げとなる判定妨害領域を検出し、前記判定妨害領域以外の領域に対応する画像信号を出力するステップ；
前記画像信号から複数の周波数帯域の信号を検出するステップ；
検出された前記複数の周波数帯域の信号ごとに、振幅に相当する特性値の平均値を算出するステップ；
前記複数の周波数帯域ごとに算出された前記平均値のうち、一の前記平均値に対する他の前記平均値の相対値を算出するステップ；
算出された前記相対値に基づいて画像を判定するステップ；
をコンピュータに実行させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像判定装置、画像判定方法、およびプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、デジタル放送の開始に伴い、高精細なＨＤ（High  Definition）解像度の画像信号が、放送局などから送信されている。しかしながら、放送局などから送信される画像信号は、全てがＨＤ解像度の画像信号ではなく、従来のアナログ放送で用いられてきたＳＤ（Standard  Definition）解像度の画像信号をＨＤ解像度へとアップコンバートさせた擬似的なＨＤ解像度の画像信号が含まれる場合がある。
【０００３】
ＳＤ解像度の画像をＨＤ解像度の画像へアップコンバートする方式としては、サイドパネル方式、トップ＆ボトムクロップ方式、ストレッチ方式などが知られている。
【０００４】
一般的に、ＳＤ解像度の画像をＨＤ解像度の画像へとアップコンバートさせた擬似的なＨＤ解像度の画像は、ピュアなＨＤ解像度の画像に比べて、画質の面において劣るため、例えば、輪郭補償器（Image  Enhancer）などを用いて画像の輪郭を強調させるなどの画像補正が必要となる。
【０００５】
このような中、画像信号が、ＳＤ解像度の画像をＨＤ解像度の画像へアップコンバートさせた画像であるか否かを判定する技術が開発されている。
【０００６】
サイドパネルを検出して画像を判定する技術としては、例えば、特許文献１が挙げられる。また、サイドパネルの検出に加え、平均輝度を算出して画像を判定する技術としては、例えば、特許文献２が挙げられる。
【０００７】
【特許文献１】特開２００５−第６５１９５号公報
【特許文献２】特開２００５−第２６８１４号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
しかしながら、上述したサイドパネルを検出して画像を判定する技術は、無効領域としてのサイドパネルの信号が、所定の閾値以下の信号のみであることを必要とする。したがって、上述したサイドパネルを検出して画像を判定する技術は、ＳＤ解像度の画像をＨＤ解像度の画像へアップコンバートさせた画像に付加されるサイドパネルの信号が、所定の閾値以下の信号の場合にしか画像を判定することはできない。
【０００９】
また、ＳＤ解像度の画像をＨＤ解像度の画像へアップコンバートする方式には、サイドパネル方式だけでなく、トップ＆ボトムクロップ方式やストレッチ方式など、無効領域としてのサイドパネルを含まずにアップコンバートする方式がある。したがって、上述したサイドパネルを検出して画像を判定する技術は、画像信号にサイドパネルが含まれない場合は、画像の判定を行うことはできない。
【００１０】
また、上述したサイドパネルの検出に加え、平均輝度を算出して画像を判定する技術も、サイドパネルの検出を前提としているため、やはり、画像信号にサイドパネルが含まれない場合は、画像の判定を行うことはできない。
【００１１】
したがって、画像信号が示す画像がＳＤ解像度の画像をＨＤ解像度の画像へアップコンバートさせた画像であるか否かを判定する従来の技術（従来の画像判定の技術）は、一定の条件の下で、限定的にしか画像の判定を行うことができない。
【００１２】
そこで、本発明は、上記問題に鑑みてなされたものであり、本発明の目的とするところは、画像がいかなるアップコンバートの方式によってアップコンバートされたかによらずに画像の判定を行うことが可能な、新規かつ改良された画像判定装置、画像判定方法、およびプログラムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１３】
上記目的を達成するために、本発明の第１の観点によれば、入力される入力画像信号に基づいて画像の判定の妨げとなる判定妨害領域を検出し、上記判定妨害領域以外の領域に対応する画像信号を出力する判定妨害領域除外部と、上記判定妨害領域除外部から出力される上記画像信号から複数の周波数帯域の信号を検出する第１の周波数帯域信号検出部と、上記第１の周波数帯域信号検出部が検出した複数の周波数帯域の信号ごとに、振幅に相当する特性値の平均値を算出する第１の平均値算出部と、上記複数の周波数帯域ごとに算出された上記平均値のうち、一の上記平均値に対する他の上記平均値の相対値を算出する第１の相対値算出部と、算出された上記相対値に基づいて画像を判定する第１の画像判定部とを備える画像判定装置が提供される。
【００１４】
上記画像判定装置は、判定妨害領域除外部と、第１の周波数帯域信号検出部と、第１の平均値算出部と、第１の相対値算出部と、第１の画像判定部とを備えることができる。判定妨害領域除外部は、例えば、入力される入力画像信号に基づいて画像の判定の妨げとなる判定妨害領域を検出し、判定妨害領域以外の領域に対応する画像信号を出力することができる。第１の周波数帯域信号検出部は、例えば、画像信号を画素ごとにフィルタリングすることにより、画像信号から複数の周波数帯域の信号を検出することができる。第１の平均値算出部は、複数の周波数帯域の信号ごとに振幅に相当する特性値の平均値を算出することができる。第１の相対値算出部は、複数の周波数帯域ごとの平均値のうち、一の平均値に対する他の平均値の相対値を算出することができる。ここで、上記一の平均値を導いた周波数帯域における周波数の下限は、例えば、上記他の平均値を導いた周波数帯域における周波数の下限よりも低く設定することができる。第１の画像判定部は、第１の相対値算出部で算出された相対値に基づいて画像の判定を行うことができる。かかる構成により、画像がいかなるアップコンバートの方式によってアップコンバートされたかによらずに画像の判定を行うことができる。
【００１５】
また、上記判定妨害領域除外部は、上記入力画像信号に基づいて高精細なコンピュータグラフィックス領域を検出する高精細コンピュータグラフィックス領域検出部と、上記高精細コンピュータグラフィックス領域検出部における検出結果に応じて上記高精細なコンピュータグラフィックス領域以外の領域を検出し、上記画像信号を出力する非高精細コンピュータグラフィックス領域検出部とを備えてもよい。
【００１６】
かかる構成により、画像の判定の妨げとなる判定妨害領域としての高精細なコンピュータグラフィックス領域の画像信号が除外された画像信号を出力することができる。
【００１７】
また、上記高精細コンピュータグラフィックス領域検出部は、上記入力画像信号から複数の周波数帯域の信号を検出する第２の周波数帯域信号検出部と、上記第２の周波数帯域信号検出部が検出した複数の周波数帯域の信号ごとに、振幅に相当する特性値を算出する第１の特性値算出部と、上記第１の特性値算出部が算出した上記特性値に基づいて、上記特性値が同一レベルの平坦領域を画素単位で検出する平坦領域検出部と、上記第１の特性値算出部が算出した上記特性値に基づいて、エッジ領域を画素単位で検出するエッジ領域検出部と、検出された上記平坦領域と上記エッジ領域とに基づいて上記高精細コンピュータグラフィックス領域を検出する第１の妨害領域検出部とを備えてもよい。
【００１８】
かかる構成により、画像の判定の妨げとなる判定妨害領域としての高精細なコンピュータグラフィックス領域を検出することができる。
【００１９】
また、上記第１の妨害領域検出部は、上記平坦領域の画素が上記エッジ領域の画素間に存在する入れ子状態の領域を上記高精細コンピュータグラフィックス領域として検出する第１のコンピュータグラフィックス領域検出部と、検出された高精細コンピュータグラフィックス領域から過検出の領域を除外する過検出領域除外部とを備えてもよい。
【００２０】
かかる構成により、画像の判定の妨げとなる判定妨害領域としての高精細なコンピュータグラフィックス領域を検出することができる。
【００２１】
また、上記第１の妨害領域検出部は、上記平坦領域の画素が上記エッジ領域の画素間に存在する入れ子状態の領域の画素数を検出する画素数検出部と、上記入力画像信号が示す画像を複数の局所領域に分割し、上記画素数検出部が検出した上記画素数に基づいて、上記局所領域ごとに高精細コンピュータグラフィックス領域を検出する第２のコンピュータグラフィックス領域検出部とを備えてもよい。
【００２２】
かかる構成により、画像の判定の妨げとなる判定妨害領域としての高精細なコンピュータグラフィックス領域を検出することができる。
【００２３】
また、上記判定妨害領域除外部は、上記入力画像信号に基づいてブロック歪み領域を検出するブロック歪み領域検出部と、上記ブロック歪み領域検出部における検出結果に応じて上記ブロック歪み領域以外の領域を検出し、上記画像信号を出力する非ブロック歪み領域検出部とを備えてもよい。
【００２４】
かかる構成により、画像の判定の妨げとなる判定妨害領域としてのブロック歪み領域の画像信号が除外された画像信号を出力することができる。
【００２５】
また、上記ブロック歪み領域検出部は、上記入力画像信号から複数の周波数帯域の信号を検出する第３の周波数帯域信号検出部と、上記第３の周波数帯域信号検出部が検出した複数の周波数帯域の信号ごとに、振幅に相当する特性値を算出する第２の特性値算出部と、上記入力画像信号に基づいてブロック境界を検出するブロック境界検出部と、検出された上記ブロック境界および上記第２の特性値算出部において算出された一の上記特性値に基づいて、ブロックごとに上記特性値のばらつき値を算出するばらつき値算出部と、上記複数の周波数帯域ごとに、第２の特性値算出部が算出した上記特性値の平均値を算出する第３の平均値算出部と、算出された上記ばらつき値または上記平均値に基づいて上記ブロック歪み領域を検出する第２の妨害領域検出部とを備えてもよい。
【００２６】
かかる構成により、画像の判定の妨げとなる判定妨害領域としてのブロック歪み領域を検出することができる。
【００２７】
また、上記第１の周波数帯域信号検出部が検出した複数の周波数帯域の信号ごとに、所定の閾値未満の上記特性値の信号を除去するノイズ除去部をさらに備え、上記第１の平均値算出部は、上記ノイズ除去部によってノイズが除去された上記特性値の平均値を算出してもよい。
【００２８】
かかる構成により、より正確に画像の判定を行うことができる。
【００２９】
また、上記第１の相対値算出部は、予め定めた所定の周波数帯域で算出された上記平均値と、上記予め定めた所定の周波数帯域よりも高域の周波数帯域で算出された上記平均値とに基づいて、上記相対値を算出してもよい。
【００３０】
かかる構成により、画像がいかなるアップコンバートの方式によってアップコンバートされたかによらずに画像の判定を行うことができる。
【００３１】
また、上記予め定めた所定の周波数帯域の下限周波数は、標準解像度の画像からアップコンバートされた画像のナイキスト周波数に対するアップコンバート方式に応じた理論上有効な周波数の上限よりも低く、また、上記高域の周波数帯域の下限周波数は、標準解像度の画像からアップコンバートされた画像のナイキスト周波数に対するアップコンバート方式に応じた理論上有効な周波数の上限よりも高くてもよい。
【００３２】
かかる構成により、画像がいかなるアップコンバートの方式によってアップコンバートされたかによらずに画像の判定を行うことができる。
【００３３】
また、上記目的を達成するために、本発明の第２の観点によれば、入力される入力画像信号に基づいて画像の判定の妨げとなる判定妨害領域を検出する判定妨害領域検出部と、上記入力画像信号から複数の周波数帯域の信号を検出する第４の周波数帯域信号検出部と、上記第４の周波数帯域信号検出部が検出した複数の周波数帯域の信号ごとに、振幅に相当する特性値の平均値を算出する第４の平均値算出部と、上記複数の周波数帯域ごとに算出された上記平均値のうち、一の上記平均値に対する他の上記平均値の相対値を算出する第２の相対値算出部と、算出された上記相対値に基づいて画像を判定する第２の画像判定部とを備え、上記第４の周波数帯域信号検出部は、上記判定妨害領域検出部における上記判定妨害領域の検出結果に応じて上記周波数帯域を変更する画像判定装置が提供される。
【００３４】
上記画像判定装置は、判定妨害領域検出部と、第４の周波数帯域信号検出部と、第４の平均値算出部と、第２の相対値算出部と、第２の画像判定部とを備えることができる。判定妨害領域検出部は、入力される入力画像信号に基づいて画像の判定の妨げとなる判定妨害領域を検出することができる。第４の周波数帯域信号検出部は、例えば、画像信号を画素ごとにフィルタリングすることにより、画像信号から複数の周波数帯域の信号を検出することができる。ここで、第４の周波数帯域信号検出部は、判定妨害領域検出部における判定妨害領域の検出結果に応じて画像信号をフィルタリングする周波数帯域を変更することができる。第４の平均値算出部は、複数の周波数帯域の信号ごとに振幅に相当する特性値の平均値を算出することができる。第２の相対値算出部は、複数の周波数帯域ごとの平均値のうち、一の平均値に対する他の平均値の相対値を算出することができる。ここで、上記一の平均値を導いた周波数帯域における周波数の下限は、例えば、上記他の平均値を導いた周波数帯域における周波数の下限よりも低く設定することができる。第２の画像判定部は、第２の相対値算出部で算出された相対値に基づいて画像の判定を行うことができる。かかる構成により、画像がいかなるアップコンバートの方式によってアップコンバートされたかによらずに画像の判定を行うことができる。
【００３５】
また、上記目的を達成するために、本発明の第３の観点によれば、入力される入力画像信号に基づいて画像の判定の妨げとなる判定妨害領域を検出し、上記判定妨害領域以外の領域に対応する画像信号を出力するステップと、上記画像信号から複数の周波数帯域の信号を検出するステップと、検出された上記複数の周波数帯域の信号ごとに、振幅に相当する特性値の平均値を算出するステップと、上記複数の周波数帯域ごとに算出された上記平均値のうち、一の上記平均値に対する他の上記平均値の相対値を算出するステップと、算出された上記相対値に基づいて画像を判定するステップとを有してもよい。
【００３６】
かかる方法を用いることにより、画像がいかなるアップコンバートの方式によってアップコンバートされたかによらずに画像の判定を行うことができる。
【００３７】
また、上記目的を達成するために、本発明の第４の観点によれば、入力される入力画像信号に基づいて画像の判定の妨げとなる判定妨害領域を検出し、上記判定妨害領域以外の領域に対応する画像信号を出力するステップ、上記画像信号から複数の周波数帯域の信号を検出するステップ、検出された上記複数の周波数帯域の信号ごとに、振幅に相当する特性値の平均値を算出するステップ、上記複数の周波数帯域ごとに算出された上記平均値のうち、一の上記平均値に対する他の上記平均値の相対値を算出するステップ、算出された上記相対値に基づいて画像を判定するステップをコンピュータに実行させるためのプログラムが提供される。
【００３８】
かかるプログラムにより、画像がいかなるアップコンバートの方式によってアップコンバートされたかによらずに画像の判定を行うことができる。
【発明の効果】
【００３９】
本発明によれば、画像がいかなるアップコンバートの方式によってアップコンバートされたかによらず、画像の判定を行うことが可能となる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００４０】
以下に添付図面を参照しながら、本発明の好適な実施の形態について詳細に説明する。なお、本明細書および図面において、実質的に同一の機能構成を有する構成要素については、同一の符号を付することにより重複説明を省略する。
【００４１】
（画像判定の原理）
まず、本発明の実施形態における画像判定の原理について説明する。
【００４２】
図１は、ＨＤ解像度の画像とＳＤ解像度の画像をアップコンバートした画像とを示す説明図である。ここで、図１（ａ）は、ＨＤ解像度の画像を示している。また、図１（ｂ）は、ＳＤ解像度の画像を示しており、図１（ｃ）は、ＳＤ解像度の画像をアップコンバートした画像（以下、「擬似ＨＤ解像度の画像」という。）を示している。
【００４３】
また、図１（ｃ）に示すように、擬似ＨＤ解像度の画像は、無効領域としてのサイドパネルが付加されているとは限らない。したがって、従来の画像判定の技術では、図１（ｃ）のようなサイドパネルを含まない擬似ＨＤ解像度の画像を判定することができない。そこで本発明に係る実施形態では、ＨＤ解像度の画像と擬似ＨＤ解像度の画像とを判別するために、ＨＤ解像度の画像と擬似ＨＤ解像度の画像との周波数振幅特性の差異を利用する。
【００４４】
図２は、図１（ａ）に示すＨＤ解像度の画像と、図１（ｃ）に示す擬似ＨＤ解像度の画像との周波数振幅特性の差異を説明する説明図である。図２は、横軸に正規化角周波数をとり、縦軸に振幅のパワースペクトルをとって、画像における周波数と振幅との関係を示している。
【００４５】
図２を参照すると、図１（ａ）に示すＨＤ解像度の画像と、図１（ｃ）に示す擬似ＨＤ解像度の画像とは、図２における周波数が低い帯域（以下、「低域の周波数帯域」という。）では、振幅が大きな信号を有し、周波数が高くなる程、信号の振幅は減衰することが分かる。ここで、図２に示すような低域の周波数帯域で振幅が大きく、また、周波数が高くなるに従って振幅が減衰する周波数振幅特性は、自然画像などの一般的な画像で成立する。
【００４６】
ここで、図２に基づいて、ＨＤ解像度の画像の信号と、擬似ＨＤ解像度の画像の信号とを比較すると、低域の周波数帯域では同様に信号が分布しているが、振幅の減衰率が異なることが分かる。すなわち、図２における低域の周波数帯域より周波数が高い帯域（以下、「中域の周波数帯域」という。）では、図２の領域Ａに存在する信号は主にＨＤ解像度の画像の信号であり、擬似ＨＤ解像度の画像の信号は極少量しか存在しない。したがって、振幅の減衰率は、ＨＤ解像度の画像よりも、擬似ＨＤ解像度の画像の方が大きくなる。
【００４７】
また、図２における中域の周波数帯域よりもさらに周波数が高い領域（以下、「高域の周波数帯域」という。）では、擬似ＨＤ解像度の画像の信号はほとんど分布せず、ＨＤ解像度の画像の信号は分布するという差異が認められる。なお、上述した図２に示す周波数振幅特性は、図１（ａ）と図１（ｃ）との画像に限られず、ほぼ全ての画像が同様の傾向を示す。
【００４８】
したがって、本発明に係る実施形態では、ＨＤ解像度の画像と擬似ＨＤ解像度の画像とにおける振幅の減衰率の違いに着目し、数式１に示す指標（以下、「ＨＤ度」という。）を画像の判定に用いる。
【００４９】
ＨＤ度＝（｜周波数帯域２の振幅に相当する特性値｜の平均値）／（｜周波数帯域１の振幅に相当する特性値｜の平均値）
・・・（数式１）
【００５０】
数式１における周波数帯域１の下限周波数は、周波数帯域２の下限周波数よりも低い周波数に設定される。したがって、図２に示す周波数振幅特性より、ＨＤ度は、０≦ＨＤ度＜１の値をとる。ここで、ＨＤ度が０（零）となるのは、周波数帯域２において、振幅に相当する特性値（以下、「振幅特性値」という。）が存在しない場合である。
【００５１】
ここで、振幅特性値は、振幅そのものとしてもよいし、振幅のパワースペクトルとすることもできる。なお、振幅特性値が上記に限られないことは、言うまでもない。また、数式１に示す平均値は、相加平均で求めることができるが、係る算出方法に限られず、例えば、相乗平均としてもよいし、所定の重み付けをした重み付け平均とすることもできる。
【００５２】
なお、数式１では、ＨＤ度をより正確に求めるために、“振幅特性値の絶対値”の平均値に基づいてＨＤ度を算出しているが、係る算出方法に限られず、“絶対値算出前の振幅特性値”に基づいてＨＤ度を算出することができることは、言うまでもない。
【００５３】
ＨＤ度は、周波数帯域１における振幅特性値の平均値と、周波数帯域２における振幅特性値の平均値との相対値であるので、図２に示される上述したＨＤ解像度の画像と擬似ＨＤ解像度の画像との減衰率の違いを表すことができる。したがって、判定する画像のＨＤ度が０（零）に近い値をとればとる程、判定する画像は、擬似ＨＤ解像度の画像である確率は非常に高くなり、また、判定する画像のＨＤ度が１に近い値をとればとる程、判定する画像はＨＤ解像度の画像であるといえる。
【００５４】
（判定処理の概要）
本発明の実施形態に係る画像判定装置は、上述した画像判定の原理を用いることにより、画像信号が示す画像が、ＨＤ解像度の画像であるかまたは擬似ＨＤ解像度の画像であるかを判定することができる。しかしながら、例えば、放送局などから送信される画像信号が示す画像にテロップなどの付加的な画像が重畳されている場合には、当該付加的な画像に起因して正確な判定結果が得られないこと（すなわち、誤判定が生じる）が想定される。
【００５５】
[誤判定を生じさせうる判定妨害要因の例]
図３は、本発明の実施形態に係る画像判定装置における誤判定を生じさせうる判定妨害要因の一例を説明するため説明図である。図３に示すように、画像信号が示す画像は、例えば、時刻表示やテロップなどの高精細コンピュータグラフィックス（Computer  Graphics；以下、「ＣＧ」という。）が風景に重畳された画像である場合がある。ここで、図３に示す風景に重畳された時刻表示やテロップなどの部分に対応する「高精細ＣＧ領域」は高精細なＨＤ解像度の画像領域であるため、周波数と振幅との関係は図１（ａ）が示す関係と同様となる（図２参照）。
【００５６】
したがって、例えば、図３に示す風景部分に対応する「非ＣＧ領域」がＳＤ解像度の画像領域であったとしても、「高精細ＣＧ領域」の影響を受けることによって、上述した画像判定の原理を用いる画像判定装置が、画像全体について画像判定を行った場合にＨＤ解像度の画像であると判定する（誤判定が生じる）可能性がある。
【００５７】
また、上述した画像判定の原理を用いる画像判定装置に誤判定を生じさせうる判定妨害要因は、上記（１）画像に重畳された高精細ＣＧ、に限られず、例えば、（２）ＭＰＥＧ圧縮、ＪＰＥＧ圧縮など所定の形式で圧縮された画像におけるブロック歪み、（３）輝度信号と色信号を分離を正確に分離ができない場合に輪郭部分に生じうるドット妨害、（４）画像に重畳されたモザイク（mosaic）画像、（５）サイドパネル方式により付加されたサイドパネル、などが挙げられる。
【００５８】
[判定処理の概要]
そこで、次に、図３に示すような誤判定を生じさせうる判定妨害要因を有する画像に対しても画像判定が可能な本発明の実施形態に係る画像判定装置における処理の概要について説明する。
【００５９】
〔第１の判定処理の概要〕
本発明の実施形態に係る画像判定装置は、例えば、以下の（Ａ−１）〜（Ａ−３）の処理により画像の判定を行う。
【００６０】
（Ａ−１）判定妨害要因の検出
本発明の実施形態に係る画像判定装置は、上記（１）〜（５）に示すような判定妨害要因を入力される画像信号に基づいて検出する。本発明の実施形態に係る画像判定装置における判定妨害要因の検出方法については、後述する。
【００６１】
（Ａ−２）判定妨害要因の除外
本発明の実施形態に係る画像判定装置は、検出された判定妨害要因を画像信号から除外する。
【００６２】
（Ａ−３）画像判定
本発明の実施形態に係る画像判定装置は、判定妨害要因が除外された画像信号に基づいて、画像の判定を行う。
【００６３】
〔第２の判定処理の概要〕
また、本発明の実施形態に係る画像判定装置は、以下の（Ｂ−１）〜（Ｂ−３）の処理により画像の判定を行うこともできる。
【００６４】
（Ｂ−１）判定妨害要因の検出
本発明の実施形態に係る画像判定装置は、上記（１）〜（５）に示すような判定妨害要因を入力される画像信号に基づいて検出する。
【００６５】
（Ｂ−２）相対値を算出するための周波数帯域の変更
本発明の実施形態に係る画像判定装置は、検出された判定妨害要因に応じて相対値を算出するための周波数帯域を変更する。判定妨害要因に応じて相対値を算出するための周波数帯域が変更されることによって、本発明の実施形態に係る画像判定装置は、判定妨害要因が事実上取り除かれた相対値を算出し、画像判定を行うことができる。
【００６６】
（Ｂ−３）画像判定
本発明の実施形態に係る画像判定装置は、画像の判定を行う。
【００６７】
本発明の実施形態に係る画像判定装置は、例えば、上記（Ａ−１）〜（Ａ−３）または上記（Ｂ−１）〜（Ｂ−３）に示すような処理を行うことにより、画像がいかなるアップコンバートの方式によってアップコンバートされたかによらず、画像の判定を行うことができる。
【００６８】
以下、上述した画像判定の原理を用いた本発明の実施形態に係る画像判定装置について、より詳細に説明する。なお、以下では、本発明の実施形態に係る画像判定装置に画像信号が入力されるものとして説明するが、画像判定装置に入力される画像信号は、静止画像を示すものであってもよいし、または、動画像（いわゆる映像）であってもよい。
【００６９】
また、本発明の実施形態に係る画像判定装置に入力される画像信号は、例えば、デジタル放送などで用いられるデジタル信号であってもよいし、上記に限られず、例えば、アナログ放送などで用いられるアナログ信号とすることもできる。なお、本発明の実施形態に係る画像判定装置に入力される画像信号は、例えば、放送局から送信され画像判定装置が受信したものとすることができるが、上記に限られない。例えば、本発明の実施形態に係る画像判定装置に入力される画像信号は、ＬＡＮ（Local  Area  Network）などのネットワークを介して外部装置から送信され画像判定装置が受信したものであってもよいし、または、画像判定装置が備える記憶部に保持された映像ファイルや画像ファイルを画像判定装置が読み出したものであってもよい。
【００７０】
（第１の実施形態）
図４は、本発明の第１の実施形態に係る画像判定装置１００を示すブロック図である。ここで、画像判定装置１００は、上述した第１の判定処理の概要に示した処理により画像の判定を行うことができる。
【００７１】
図４を参照すると、第１の実施形態に係る画像判定装置１００は、判定妨害領域除外部１０２と、周波数帯域信号検出部１０４と、ノイズ除去部１０６と、平均値算出部１０８と、相対値算出部１１０と、標本数信頼度設定部１１２と、平均値信頼度設定部１１４と、信頼度設定部１１６と、画像判定部１１８とを備える。
【００７２】
また、画像判定装置１００は、例えば、ＭＰＵ（Micro  Processing  Unit）などで構成され画像判定装置１００全体を制御することが可能な制御部（図示せず）や、制御部が使用するプログラムや演算パラメータなどの制御用データが記録されたＲＯＭ（Read  Only  Memory；図示せず）、制御部により実行されるプログラムなどを一次記憶するＲＡＭ（Random  Access  Memory；図示せず）、画像判定装置１００が判定を行う画像などを記憶可能な記憶部（図示せず）、放送局などから送信され画像信号を受信する受信部（図示せず）、ユーザが操作可能な操作部（図示せず）などを備えてもよい。画像判定装置１００は、例えば、データの伝送路としてのバス（bus）により上記各構成要素間を接続することができる。ここで、記憶部（図示せず）としては、例えば、ハードディスク（Hard  Disk）などの磁気記録媒体や、フラッシュメモリ（flash  memory）などの不揮発性メモリ（nonvolatile  memory）、光磁気ディスク（Magneto  Optical  Disk）などが挙げられるが、上記に限られない。また、操作部（図示せず）としては、例えば、キーボード（keyboard）やマウス（mouse）などの操作入力デバイスや、ボタン、方向キー、あるいは、これらの組み合わせなどが挙げられるが、上記に限られない。
【００７３】
判定妨害領域除外部１０２は、誤判定を生じさせうる判定妨害要因を有する領域を検出し、判定妨害要因を有する領域の画像信号が除外された画像信号を出力することができる。
以下、判定妨害領域除外部１０２の第１〜第６の構成例について説明する。
【００７４】
[判定妨害領域除外部１０２の第１の構成例：高精細ＣＧ領域の除外]
まず、判定妨害領域除外部１０２の第１の構成例として、上記（１）に示す判定妨害要因に対応する構成、すなわち、図３に示すような時刻表示やテロップなどの高精細ＣＧが含まれる高精細ＣＧ領域を除外することが可能な構成を示す。
【００７５】
〔判定妨害領域除外部１０２の第１の構成例の除外の手段〕
図５は、図３に示す非ＣＧ領域の画像信号と、図３に示す高精細ＣＧ領域の画像信号との周波数振幅特性の差異を説明する説明図である。図５は、横軸に正規化角周波数をとり、縦軸に振幅のパワースペクトルをとって、画像における周波数と振幅との関係を示している。
【００７６】
図５を参照すると、図３に示す非ＣＧ領域の画像信号と、図３に示す高精細ＣＧ領域の画像信号とは、周波数ａよりも高い周波数帯域において高精細ＣＧ領域の画像信号の方が非高精細ＣＧ領域の画像信号よりもより振幅が大きな信号成分を有することが分かる。したがって、第１の構成例に係る判定妨害領域除外部１０２は、図５に示す非ＣＧ領域の画像信号と高精細ＣＧ領域の画像信号との差異を利用して、判定妨害要因となりうる高精細ＣＧ領域の画像信号の除外を行う。
【００７７】
〔第１の構成例に係る判定妨害領域除外部１０２〕
図６は、本発明の第１の実施形態に係る判定妨害領域除外部１０２の第１の構成例を示すブロック図である。図６を参照すると、第１の構成例に係る判定妨害領域除外部１０２は、高精細ＣＧ領域検出部２００と、非高精細ＣＧ領域検出部２０２とを備える。
【００７８】
高精細ＣＧ領域検出部２００は、周波数帯域信号検出部２０４と、特性値算出部２０６と、平坦領域検出部２０８と、エッジ領域検出部２１０と、妨害領域検出部２１２とを備え、入力される画像信号に基づいて、例えば、図３に示すような高精細ＣＧ領域を検出することができる。
【００７９】
＜高精細ＣＧ領域検出部２００の構成＞
周波数帯域信号検出部２０４は、第１周波数帯域信号検出部２２０と、第２周波数帯域信号検出部２２２とを備え、入力される画像信号のフィルタリングを行う。第１周波数帯域信号検出部２２０と第２周波数帯域信号検出部２２２とは、例えば、画素ごとに処理を行い、遮断周波数以上の周波数の画像信号だけを通過させ、遮断周波数より小さな周波数の画像信号を減衰させるハイパス・フィルタ（High-Pass  Filter；以下、「ＨＰＦ」という。）で構成することができる。
【００８０】
第１周波数帯域信号検出部２２０は、例えば、ＳＤ解像度の画像からアップコンバートされた画像信号と、ＨＤ解像度画像の信号とを通過させ、かつ、ＤＣ（Direct  Current）成分を通過させない広帯域のＨＰＦで構成される。
【００８１】
また、第２周波数帯域信号検出部２２２は、例えば、ＳＤ解像度の画像からアップコンバートされた画像におけるナイキスト周波数に対する理論上有効な周波数の上限より高域の周波数帯域のみを通過させるＨＰＦで構成される。
【００８２】
なお、第１周波数帯域信号検出部２２０と第２周波数帯域信号検出部２２２とは、ＨＰＦに限られず、例えば、特定の周波数帯域の画像信号のみを通過させ、その他の帯域の画像信号を減衰させるバンドパス・フィルタ（Band-Pass  Filter；以下、「ＢＰＦ」という。）で構成することもできる。
【００８３】
特性値算出部２０６は、第１特性値算出部２２４と、第２特性値算出部２２６とを備え、
周波数帯域信号検出部２０４から出力されるフィルタリングされた画像信号に基づいて画素ごとの振幅特性値を算出する。より具体的には、第１特性値算出部２２４は、第１周波数帯域信号検出部２２０から出力される画像信号に基づいて振幅特性値を算出し、また第２特性値算出部２２６は、第２周波数帯域信号検出部２２２から出力される画像信号に基づいて振幅特性値を算出する。
【００８４】
第１特性値算出部２２４および第２特性値算出部２２６は、例えば、フィルタリングされた画像信号の絶対値を算出することにより、振幅特性値を算出することができるが、上記に限られない。
【００８５】
平坦領域検出部２０８は、第１特性値算出部２２４から出力される振幅特性値に基づいて、いわゆる絵柄に相当する部分の振幅特性値を除去し、振幅特性値が同一レベルの平坦領域に相当する画像信号を出力することにより、平坦領域の検出を画素単位で行うことができる。
【００８６】
ここで、平坦領域検出部２０８における処理は、例えば、振幅特性値が所定の閾値以上の振幅特性値を除去する閾値処理により行うことができる。上記所定の閾値の情報は、例えば、平坦領域検出部２０８が記憶部を備え、当該記憶部に記憶されてもよい。平坦領域検出部２０８が備える記憶部としては、例えば、ＥＥＰＲＯＭ（Electronically  Erasable  and  Programmable  Read  Only  Memory）、フラッシュメモリ、ＭＲＡＭ（Magnetoresistive  Random  Access  Memory）、ＦｅＲＡＭ（Ferroelectric  Random  Access  Memory）、ＰＲＡＭ(Phase  change  Random  Access  Memory)などの不揮発性メモリが挙げられるが、上記に限られない。なお、上記所定の閾値は、例えば、画像判定装置１００の記憶部（図示せず）に記憶され、平坦領域検出部２０８が当該記憶部（図示せず）から適宜読み出してもよいことは、言うまでもない。
【００８７】
なお、平坦領域検出部２０８における平坦領域の検出手段は、上記に限られず、例えば、第１の実施形態に係る画像処理装置に画像平坦領域検出部（図示せず）を別途設け、当該画像平坦領域検出部の検出結果に基づいて、平坦領域を設定してもよい。
【００８８】
エッジ領域検出部２１０は、第２特性値算出部２２６から出力される振幅特性値に基づいてＨＤ解像度のエッジに相当する画像信号を検出し、画素単位に出力することにより、エッジ領域を検出することができる。
【００８９】
ここで、エッジ領域検出部２１０における処理は、例えば、振幅特性値が所定の閾値以上の振幅特性値を出力する閾値処理により行うことができる。上記所定の閾値の情報は、例えば、エッジ領域検出部２１０が記憶部を備え、当該記憶部に記憶されてもよい。エッジ領域検出部２１０が備える記憶部としては、例えば、ＥＥＰＲＯＭ、フラッシュメモリなどの不揮発性メモリが挙げられるが、上記に限られない。なお、上記所定の閾値は、例えば、画像判定装置１００の記憶部（図示せず）に記憶され、エッジ領域検出部２１０が当該記憶部（図示せず）から適宜読み出してもよいことは、言うまでもない。
【００９０】
なお、エッジ領域検出部２１０におけるエッジ領域の検出手段は、上記に限られず、例えば、第１の実施形態に係る画像処理装置に画像エッジ領域検出部（図示せず）を別途設け、当該画像エッジ領域検出部の検出結果に基づいて、エッジ領域を設定してもよい。
【００９１】
妨害領域検出部２１２は、平坦領域検出部２０８により検出された平坦領域と、エッジ領域検出部２１０により検出されたエッジ領域とに基づいて、妨害要因となる高精細ＣＧ領域を検出する。以下、妨害領域検出部２１２における高精細ＣＧ領域の検出手段について説明する。
【００９２】
〔１〕妨害領域検出部２１２における第１の検出手段
図７は、本発明の第１の実施形態に係る妨害領域検出部２１２の第１の構成例を示すブロック図であり、図８は、本発明の第１の実施形態に係る妨害領域検出部２１２における第１の検出手段を説明するための説明図である。
【００９３】
図７を参照すると、第１の構成例に係る妨害領域検出部２１２は、第１のＣＧ領域検出部２２８と、過検出領域除外部２３０とを備える。
【００９４】
第１のＣＧ領域検出部２２８は、平坦領域検出部２０８により検出された平坦領域と、エッジ領域検出部２１０により検出されたエッジ領域とに基づいて高精細ＣＧ領域を検出する。
【００９５】
ここで、第１のＣＧ領域検出部２２８は、図８に示すように、エッジで囲まれた領域が平坦領域検出部２０８で検出された平坦領域である領域（エッジと平坦領域とが入れ子の関係にある領域）を高精細ＣＧ領域として検出することができる。なお、第１のＣＧ領域検出部２２８は、ノイズの影響を鑑み、例えば、エッジで囲まれた領域内の大部分の領域が平坦領域である場合に高精細ＣＧ領域として検出してもよい。
【００９６】
過検出領域除外部２３０は、第１のＣＧ領域検出部２２８により検出された高精細ＣＧ領域の中から過検出された領域を判定し、当該過検出された領域を高精細ＣＧ領域から除外する。
【００９７】
ここで、過検出領域除外部２３０は、例えば、予め設定された高精細ＣＧ領域の大きさに対する上限の閾値と下限の閾値とを用いた閾値処理によって、第１のＣＧ領域検出部２２８により検出された高精細ＣＧ領域の中から過検出された領域を判定することができる。なお、上記上限の閾値および下限の閾値の情報は、例えば、過検出領域除外部２３０が記憶部を備え、当該記憶部に記憶されてもよい。過検出領域除外部２３０が備える記憶部としては、例えば、ＥＥＰＲＯＭ、フラッシュメモリなどの不揮発性メモリが挙げられるが、上記に限られない。また、上記上限の閾値および下限の閾値は、例えば、予め規定された固定の値であってもよいし、または、ユーザ入力に応じて適宜設定されてもよい。
【００９８】
なお、過検出領域除外部２３０における過検出された領域の判定方法は、上記に限られず、例えば、領域の形状や検出位置などの情報に基づいて、過検出された領域を判定することもできる。
【００９９】
第１の構成例に係る妨害領域検出部２１２は、上記のような構成によって高精細ＣＧ領域を検出することができる。
【０１００】
〔２〕妨害領域検出部２１２における第２の検出手段
図７に示すような構成によって、妨害領域検出部２１２は高精細ＣＧ領域を検出することができるが、妨害領域検出部２１２における高精細ＣＧ領域の検出手段は、上記に限られない。そこで、次に、妨害領域検出部２１２における第２の検出手段について説明する。
【０１０１】
図９は、本発明の第１の実施形態に係る妨害領域検出部２１２の第２の構成例を示すブロック図であり、図１０は、本発明の第１の実施形態に係る妨害領域検出部２１２における第２の検出手段を説明するための説明図である。
【０１０２】
図９を参照すると、第２の構成例に係る妨害領域検出部２１２は、画素数検出部２３２と、第２のＣＧ領域検出部２３４とを備える。
【０１０３】
画素数検出部２３２は、図７に示す第１のＣＧ領域検出部２２８と同様に、平坦領域検出部２０８およびエッジ領域検出部２１０の検出結果に基づいてエッジと平坦領域とが入れ子の関係にある領域を検出し、当該入れ子の関係にある領域の画素数（以下、「検出画素数」という。）を検出する。
【０１０４】
第２のＣＧ領域検出部２３４は、図１０に示すように、画像全体を複数の領域（以下、「局所領域」という。）に分け、画素数検出部２３２が検出した検出画素数に基づいて局所領域ごとに高精細ＣＧ領域を検出する。なお、図１０では、局所領域を等面積の格子状に分割した例を示したが、本発明の実施形態に係る局所領域は、図１０に示す例に限られない。本発明の実施形態に係る局所領域は、例えば、面積が異なる格子状であってもよいし、局所領域それぞれで形状、面積が異なる非格子状に分割することもできる。
【０１０５】
また、第２のＣＧ領域検出部２３４は、例えば、図１１に示す方法により高精細ＣＧ領域を検出することができる。図１１は、本発明の第１の実施形態に係る第２のＣＧ領域検出部２３４における高精細ＣＧ領域の検出方法の一例を示す流れ図である。ここで、図１１に示す検出方法は、局所領域それぞれに対して行われる。
【０１０６】
第２のＣＧ領域検出部２３４は、一の局所領域の検出画素数が第１の閾値（ＴＨ１）より大きいか否かを判定する（Ｓ１００；第１の判定）。ここで、第１の閾値は、局所領域が高精細ＣＧ領域であるかを直接的に判定するために設定される閾値である。第１の閾値は、例えば、第２のＣＧ領域検出部２３４が記憶部を備え、当該記憶部に記憶されてもよい。第２のＣＧ領域検出部２３４が備える記憶部としては、例えば、ＥＥＰＲＯＭ、フラッシュメモリなどの不揮発性メモリが挙げられるが、上記に限られない。また、第１の閾値は、例えば、予め規定された固定の値であってもよいし、または、ユーザ入力に応じて適宜設定されてもよい。
【０１０７】
ステップＳ１００において一の局所領域の検出画素数が第１の閾値より大きいと判定された場合には、第２のＣＧ領域検出部２３４は、当該一の局所領域を高精細ＣＧ領域と判定する（Ｓ１０８）。そして、第２のＣＧ領域検出部２３４は、次の局所領域へと処理を進める。
【０１０８】
また、ステップＳ１００において一の局所領域の検出画素数が第１の閾値以下であると判定された場合には、第２のＣＧ領域検出部２３４は、一の局所領域の検出画素数が第２の閾値（ＴＨ２）より大きいか否かを判定する（Ｓ１０２；第２の判定）。ここで、図１０を参照すると、高精細ＣＧの数字「９」が局所領域Ｃおよび局所領域Ｄにまたがって存在していることが分かる。このように、局所領域の設定の仕方によっては、複数の局所領域にまたがって高精細ＣＧが存在することもありうる。そこで、第２のＣＧ領域検出部２３４は、図１０のような場合であっても各局所領域が高精細ＣＧ領域であるか否かをより正確に判定するために、ステップＳ１０２に示す第２の判定を行う。より具体的には、第２の判定は、検出画素数がある程度含まれる領域を高精細ＣＧ領域の検出候補として挙げるための判定であるといえる。つまり、第２の閾値は、例えば図１０に示すように、複数の局所領域にまたがって存在する高精細ＣＧが含まれる可能性がある領域を検出するために設定される閾値であり、局所領域が高精細ＣＧ領域であるかを間接的に判定するために設定される閾値である。また、第２の閾値は、上記第１の閾値よりも小さな値とすることができる。第２の閾値は、例えば、第２のＣＧ領域検出部２３４が備える記憶部に記憶されてもよいが、上記に限られない。また、第２の閾値は、例えば、第１の閾値と同様に、予め規定された固定の値であってもよいし、または、ユーザ入力に応じて適宜設定されてもよい。
【０１０９】
ステップＳ１０２において一の局所領域の検出画素数が第２の閾値以下であると判定された場合には、第２のＣＧ領域検出部２３４は、当該一の局所領域を非ＣＧ領域と判定する（Ｓ１１０）。そして、第２のＣＧ領域検出部２３４は、次の局所領域へと処理を進める。
【０１１０】
また、ステップＳ１０２において一の局所領域の検出画素数が第２の閾値より大きいと判定された場合には、第２のＣＧ領域検出部２３４は、当該一の局所領域に隣接する局所領域の判定結果を確認する（Ｓ１０４）。ここで、図１１では示していないが、ステップＳ１０４において隣接する局所領域の判定結果が確認できない場合、すなわち、隣接する局所領域の判定がまだ行われていない場合には、第２のＣＧ領域検出部２３４は、例えば、当該一の局所領域に対する処理を中断し、他の局所領域に対する検出処理を行うことができる。
【０１１１】
第２のＣＧ領域検出部２３４は、ステップＳ１０４における確認処理の結果に基づいて、隣接する局所領域に高精細ＣＧ領域があるか否かを判定する（Ｓ１０６；第３の判定）。
【０１１２】
ステップＳ１０６において隣接する局所領域に高精細ＣＧ領域があると判定された場合には、第２のＣＧ領域検出部２３４は、当該一の局所領域を高精細ＣＧ領域と判定する（Ｓ１０８）。そして、第２のＣＧ領域検出部２３４は、次の局所領域へと処理を進める。
【０１１３】
また、ステップＳ１０６において隣接する局所領域に高精細ＣＧ領域がないと判定された場合には、第２のＣＧ領域検出部２３４は、当該一の局所領域を非ＣＧ領域と判定する（Ｓ１１０）。そして、第２のＣＧ領域検出部２３４は、次の局所領域へと処理を進める。
【０１１４】
以上のように、図１１に示すステップＳ１００〜Ｓ１１０の処理が行われることによって、第２のＣＧ領域検出部２３４は、例えば、図１０に示すような複数の局所領域にまたがって高精細ＣＧが存在する場合であっても、局所領域ごとの検出画素数に基づいて、各局所領域が高精細ＣＧ領域であるか否かを判定することができる。
【０１１５】
また、第２の検出手段を用いる第２のＣＧ領域検出部２３４は、第１の閾値および第２の閾値という２つの閾値を用いて高精細ＣＧ領域を判定することができる。したがって、第２の検出手段を用いる第２のＣＧ領域検出部２３４は、例えば、平坦領域検出部２０８および／またはエッジ領域検出部２１０において検出漏れがあったとしても、より正確に高精細ＣＧ領域を検出することができる。
【０１１６】
第２の構成例に係る妨害領域検出部２１２は、上記のような構成によって高精細ＣＧ領域を検出することができる。
【０１１７】
〔３〕妨害領域検出部２１２における第３の検出手段
妨害領域検出部２１２は、例えば、図７（第１の構成例）、図９（第２の構成例）に示すような構成によって高精細ＣＧ領域を検出することができるが、妨害領域検出部２１２における高精細ＣＧ領域の検出手段は、上記に限られない。例えば、妨害領域検出部２１２は、図７に示す構成（第１の構成例）および図９に示す構成（第２の構成例）を組み合わせた構成（第３の構成例）によって高精細ＣＧ領域を検出することもできる。
【０１１８】
図１２は、本発明の第１の実施形態に係る妨害領域検出部２１２の第３の構成例を示すブロック図である。図１２を参照すると、第３の構成例に係る妨害領域検出部２１２は、第１のＣＧ領域検出部２２８、過検出領域除外部２３０、画素数検出部２３２、および第２のＣＧ領域検出部２３４を備える。ここで、図１２に示す第３の構成例に係る第１のＣＧ領域検出部２２８および過検出領域除外部２３０は、図７に示す第１の構成例と同様の機能、構成を有することができる。また、図１２に示す第３の構成例に係る画素数検出部２３２および第２のＣＧ領域検出部２３４は、図９に示す第２の構成例と同様の機能、構成を有することができる。
【０１１９】
したがって、本発明の第１の実施形態に係る妨害領域検出部２１２が図１２に示す構成（第３の構成例）をとる場合には、高精細ＣＧ領域検出部２００は、例えば、「エッジ領域および平坦領域検出→過検出領域除外処理→局所領域ごとの高精細ＣＧ領域画素数検出→局所領域ごとの高精細ＣＧ領域判定処理」という一連の処理によって高精細ＣＧ領域を検出することができる。
【０１２０】
以上図６〜図１２を参照して説明したように、高精細ＣＧ領域検出部２００は、入力される画像信号に基づいて、高精細ＣＧ領域を検出することができる。
【０１２１】
再度図６を参照して、第１の構成例に係る判定妨害領域除外部１０２について説明する。非高精細ＣＧ領域検出部２０２は、高精細ＣＧ領域検出部２００において検出された高精細ＣＧ領域に基づいて、高精細ＣＧ領域以外の領域、すなわち、非高精細ＣＧ領域を検出する。ここで、非高精細ＣＧ領域検出部２０２が検出する非高精細ＣＧ領域には、高精細ＣＧ以外の画像、例えば、非ＣＧ画像や、標準解像度（ＳＤ解像度）のＣＧ画像がアップコンバートされたＣＧ画像が含まれることとなる。したがって、非高精細ＣＧ領域検出部２０２から出力される画像信号は、判定妨害要因となりうる高精細ＣＧ領域の画像信号が除外された画像信号となる。
【０１２２】
第１の構成例に係る判定妨害領域除外部１０２は、例えば、図６に示す構成によって判定妨害要因となりうる高精細ＣＧ領域の画像信号が除外された画像信号を出力することができる。
【０１２３】
なお、第１の構成例に係る判定妨害領域除外部の構成は、上記に限られない。例えば、第１の構成例に係る判定妨害領域除外部が非高精細ＣＧ領域検出部のみを備え、第１の実施形態に係る画像処理装置が別途備える高精細ＣＧ領域検出部（図示せず）からの領域情報に基づいて、第１の構成例に係る判定妨害領域除外部が判定妨害要因となりうる高精細ＣＧ領域の画像信号が除外された画像信号を出力することもできる。
【０１２４】
[判定妨害領域除外部１０２の第２の構成例：ブロック歪み領域の除外]
上述したように、判定妨害要因は、高精細ＣＧに限られない。そこで次に、判定妨害領域除外部１０２の第２の構成例として、上記（２）に示す判定妨害要因に対応する構成、すなわち、ＭＰＥＧ圧縮、ＪＰＥＧ圧縮など所定の形式で圧縮された画像におけるブロック歪みが生じた領域を除外することが可能な構成について説明する。ここで、ブロック歪みは、アップコンバート処理された後に混入するノイズの一種である。画像判定装置１００は、ブロック歪みが生じた領域を除外することによって、ノイズの影響により誤判定を起こす可能性を低減することができる。したがって、画像判定装置１００は、より正確に画像の判定を行うことができる。
【０１２５】
なお、第２の構成例に係る判定妨害領域除外部１０２が対象とする画像は、ＭＰＥＧ圧縮された画像、ＪＰＥＧ圧縮された画像に限られず、例えば、ＡＶＣ圧縮された画像などブロック歪みが生じうる様々な画像を対象とすることができることは、言うまでもない。以下では、ＭＰＥＧ圧縮された画像を対象とした例を示す。
【０１２６】
〔判定妨害領域除外部１０２の第２の構成例の除外の手段〕
図１３は、ブロック歪みが発生していない非ブロック歪み領域と、ブロック歪みが発生しているブロック歪み領域との周波数振幅特性の差異を説明する説明図である。図１３は、横軸に正規化角周波数をとり、縦軸に振幅のパワースペクトルの対数をとって、画像における周波数と振幅との関係を示している。
【０１２７】
図１３を参照すると、周波数ａと周波数ｂの帯域間において、ブロック歪み領域の画像信号の方が非ブロック歪み領域の画像信号よりもより振幅が大きな信号成分を有することが分かる。したがって、第２の構成例に係る判定妨害領域除外部１０２は、図１３に示す非ブロック歪み領域の画像信号とブロック歪み領域の画像信号との差異を利用して、判定妨害要因となりうるＭＰＥＧ圧縮された画像におけるブロック歪み領域の画像信号の除外を行う。
【０１２８】
〔第２の構成例に係る判定妨害領域除外部１０２〕
図１４は、本発明の第１の実施形態に係る判定妨害領域除外部１０２の第２の構成例を示すブロック図である。図１４を参照すると、第２の構成例に係る判定妨害領域除外部１０２は、ブロック歪み領域検出部３００と、非ブロック歪み領域検出部３０２とを備える。
【０１２９】
ブロック歪み領域検出部３００は、周波数帯域信号検出部３０４と、特性値算出部３０６と、ブロック境界検出部３０８と、ばらつき値算出部３１０と、平均値算出部３１２と、妨害領域検出部３１４とを備え、入力される画像信号に基づいてブロック歪み領域を検出することができる。
【０１３０】
＜ブロック歪み領域検出部３００の構成＞
周波数帯域信号検出部３０４は、第１周波数帯域信号検出部３２０と、第２周波数帯域信号検出部３２２とを備え、入力される画像信号のフィルタリングを行う。第１周波数帯域信号検出部３２０と第２周波数帯域信号検出部３２２とは、例えば、画素ごとに処理を行い、遮断周波数以上の周波数の画像信号だけを通過させ、遮断周波数より小さな周波数の画像信号を減衰させるＨＰＦで構成することができる。
【０１３１】
第１周波数帯域信号検出部３２０は、例えば、ＳＤ解像度の画像からアップコンバートされた画像信号を通過させる広帯域のＨＰＦで構成される。
【０１３２】
また、第２周波数帯域信号検出部３２２は、例えば、ＳＤ解像度の画像からアップコンバートされた画像におけるナイキスト周波数に対する理論上有効な周波数の上限より高域の周波数帯域を通過させるＨＰＦで構成される。
【０１３３】
なお、第１周波数帯域信号検出部３２０と第２周波数帯域信号検出部３２２とは、ＨＰＦに限られず、例えば、特定の周波数帯域の画像信号のみを通過させ、その他の帯域の画像信号を減衰させるＢＰＦで構成することもできる。
【０１３４】
特性値算出部３０６は、第１特性値算出部３２４と、第２特性値算出部３２６とを備え、
周波数帯域信号検出部３０４から出力されるフィルタリングされた画像信号に基づいて画素ごとの振幅特性値を算出する。より具体的には、第１特性値算出部３２４は、第１周波数帯域信号検出部３２０から出力される画像信号に基づいて振幅特性値を算出し、また第２特性値算出部３２６は、第２周波数帯域信号検出部３２２から出力される画像信号に基づいて振幅特性値を算出する。
【０１３５】
第１特性値算出部３２４および第２特性値算出部３２６は、例えば、フィルタリングされた画像信号の絶対値を算出することにより、振幅特性値を算出することができるが、上記に限られない。
【０１３６】
ブロック境界検出部３０８は、入力される画像信号に基づいてＭＰＥＧ圧縮画像におけるブロック境界を検出し、ブロック境界情報を出力する。
【０１３７】
ばらつき値算出部３１０は、ブロック境界検出部３０８から出力されるブロック境界情報と、第１特性値算出部３２４から出力される振幅特性値とに基づいて、ブロック内部の画素における振幅特性値のばらつき値を算出する。ここで、上記ばらつき値は、振幅特性値のばらつきを評価するための値であり、例えば、分散値、標準偏差の値、平均偏差の値などが挙げられる。
【０１３８】
平均値算出部３１２は、第１平均値算出部３３０と、第２平均値算出部３３２とを備え、ブロック境界検出部３０８から出力されるブロック境界情報と特性値算出部３０６から出力される振幅特性値とに基づいて、ブロック内部の画素における振幅特性値の平均値、およびブロック境界部の画素における振幅特性値の平均値の算出を行う。
【０１３９】
第１平均値算出部３３０は、ブロック境界検出部３０８から出力されるブロック境界情報と第１特性値算出部３２４から出力される振幅特性値とに基づいて、ブロック境界部の画素における振幅特性値の平均値およびブロック内部の画素における振幅特性値の平均値を算出する。
【０１４０】
また、第２平均値算出部３３２は、ブロック境界検出部３０８から出力されるブロック境界情報と第２特性値算出部３２６から出力される振幅特性値とに基づいて、ブロック境界部の画素における振幅特性値の平均値およびブロック内部の画素における振幅特性値の平均値を算出する。
【０１４１】
ここで、第１平均値算出部３３０と第２平均値算出部３３２とにおける平均値は、例えば、相加平均で求めることができる。なお、平均値算出部３１２における平均値の算出方法は、相加平均に限られず、例えば、相乗平均や重み付け平均など、様々な方法で算出できることは、言うまでもない。
【０１４２】
妨害領域検出部３１４は、第１ブロック歪み領域検出部３３４と、第２ブロック歪み領域検出部３３６とを備え、第１ブロック歪み領域検出部３３４および第２ブロック歪み領域検出部３３６それぞれにおいて妨害要因となるブロック歪み領域を検出する。
【０１４３】
第１ブロック歪み領域検出部３３４は、ばらつき値算出部３１０が算出したばらつき値に基づいてブロック歪み領域を検出する。
【０１４４】
ここで、第１ブロック歪み領域検出部３３４は、例えば、ばらつき値が所定の閾値以下である場合にブロック歪みと判定する閾値処理によって、ブロック歪み領域の検出を行うことができるが、ブロック歪み領域の検出手段は上記に限られない。上記所定の閾値の情報は、例えば、妨害領域検出部３１４（第１ブロック歪み領域検出部３３４が備えてもよい。）が記憶部を備え、当該記憶部に記憶されてもよい。妨害領域検出部３１４が備える記憶部としては、例えば、ＥＥＰＲＯＭ、フラッシュメモリなどの不揮発性メモリが挙げられるが、上記に限られない。なお、上記所定の閾値は、例えば、画像判定装置１００の記憶部（図示せず）に記憶され、妨害領域検出部３１４が当該記憶部（図示せず）から適宜読み出してもよいことは、言うまでもない。
【０１４５】
第２ブロック歪み領域検出部３３６は、第１平均値算出部３３０と第２平均値算出部３３２とがそれぞれ算出したブロック境界部の画素における振幅特性値の平均値およびブロック内部の画素における振幅特性値の平均値に基づいてブロック歪み領域を検出する。
【０１４６】
より具体的に示すと、第２ブロック歪み領域検出部３３６は、例えば、第１平均値算出部３３０および第２平均値算出部３３２がそれぞれ算出した平均値を用いて、以下の条件のうち少なくとも一つを満たす領域をブロック歪み領域であると判定することができる。そして、第２ブロック歪み領域検出部３３６は、判定結果を用いることによりブロック歪み領域を検出することができる。
＜条件１＞
｛（第１平均値算出部３３０が算出したブロック内部における平均値）／（第１平均値算出部３３０が算出したブロック境界部における平均値）｝＜  閾値
＜条件２＞
｛（第２平均値算出部３３２が算出したブロック内部における平均値）／（第２平均値算出部３３２が算出したブロック境界部における平均値）｝＜  閾値
【０１４７】
ここで、上記所定の閾値の情報は、例えば、妨害領域検出部３１４（第２ブロック歪み領域検出部３３６が備えてもよい。）が記憶部を備え、当該記憶部に記憶されてもよいが、上記に限られない。
【０１４８】
妨害領域検出部３１４は、第１ブロック歪み領域検出部３３４および第２ブロック歪み領域検出部３３６においてそれぞれ検出されたブロック歪み領域を、検出されたブロック歪み領域とすることができる。
【０１４９】
以上のような構成により、ブロック歪み領域検出部３００は、入力される画像信号に基づいてブロック歪み領域を検出することができる。
【０１５０】
非ブロック歪み領域検出部３０２は、ブロック歪み領域検出部３００において検出されたブロック歪み領域に基づいて、ブロック歪み領域以外の領域、すなわち、非ブロック歪み領域を検出する。したがって、非ブロック歪み領域検出部３０２から出力される画像信号は、判定妨害要因となりうるブロック歪み領域の画像信号が除外された画像信号となる。なお、第１ブロック歪み領域検出部３３４が検出したブロック歪み領域と第２ブロック歪み領域検出部３３６が検出したブロック歪み領域とが重複していたとしても、非ブロック歪み領域検出部３０２は、第１ブロック歪み領域検出部３３４および第２ブロック歪み領域検出部３３６それぞれから出力されるブロック歪み領域以外の領域を検出することにより、非ブロック歪み領域を検出することができる。
【０１５１】
第２の構成例に係る判定妨害領域除外部１０２は、例えば、図１４に示す構成によって判定妨害要因となりうるブロック歪み領域の画像信号が除外された画像信号を出力することができる。
【０１５２】
なお、第２の構成例に係る判定妨害領域除外部の構成は、上記に限られない。例えば、第２の構成例に係る判定妨害領域除外部が非ブロック歪み領域検出部のみを備え、第１の実施形態に係る画像処理装置が別途備えるブロック歪み領域検出部（図示せず）からの領域情報に基づいて、第２の構成例に係る判定妨害領域除外部が判定妨害要因となりうるブロック歪み領域の画像信号が除外された画像信号を出力することもできる。
【０１５３】
[判定妨害領域除外部１０２の第３の構成例：ドット妨害領域の除外]
上述したように、判定妨害要因は、高精細ＣＧやブロック歪みに限られない。そこで次に、判定妨害領域除外部１０２の第３の構成例として、上記（３）に示す判定妨害要因に対応する構成、すなわち、ドット妨害が生じた領域を除外することが可能な構成について説明する。ここで、ドット妨害とは、輝度信号と色信号を分離を正確に分離ができない場合に輪郭部分に生じうる一種のノイズである。画像判定装置１００は、ドット妨害が生じた領域を除外することによって、ノイズの影響により誤判定を起こす可能性を低減することができる。したがって、画像判定装置１００は、より正確に画像の判定を行うことができる。
【０１５４】
〔判定妨害領域除外部１０２の第３の構成例の除外の手段〕
図１５は、ドット妨害が発生していない非ドット妨害領域と、ドット妨害が発生しているドット妨害領域との周波数振幅特性の差異を説明する説明図である。図１５は、横軸に正規化角周波数をとり、縦軸に振幅のパワースペクトルをとって、画像における周波数と振幅との関係を示している。
【０１５５】
図１５を参照すると、周波数ａと周波数ｂの帯域間において、ドット妨害領域の画像信号の方が非ドット妨害領域の画像信号よりもより振幅が大きな信号成分を有することが分かる。したがって、上述した第１および第２の構成例に係る判定妨害領域除外部１０２と同様に、第３の構成例に係る判定妨害領域除外部１０２は、図１５に示す非ドット妨害領域の画像信号とドット妨害領域の画像信号との差異を利用して、判定妨害要因となりうるドット妨害領域の画像信号の除外を行うことができる。ここで、ドット妨害は、輝度信号と色信号を分離を正確に分離ができない場合に輪郭部分に生じうるノイズの一種である。画像判定装置１００は、ドット妨害が生じた領域を除外することによって、ノイズの影響により誤判定を起こす可能性を低減することができる。したがって、画像判定装置１００は、より正確に画像の判定を行うことができる。
【０１５６】
〔第３の構成例に係る判定妨害領域除外部１０２〕
図１６は、本発明の第１の実施形態に係る判定妨害領域除外部１０２の第３の構成例を示すブロック図である。図１６を参照すると、第３の構成例に係る判定妨害領域除外部１０２は、ドット妨害領域検出部４００と、非ドット妨害領域検出部４０２とを備える。
【０１５７】
ドット妨害領域検出部４００は、入力される画像信号に基づいてドット妨害領域を検出し、ドット妨害領域情報を出力する。ここで、ドット妨害領域を検出する手段としては、例えば、本願出願人が特許権を有する特許第３９１６０４１号、特許第３９１６０４２号の技術を用いることが挙げられるが、上記に限られない。
【０１５８】
非ドット妨害領域検出部４０２は、ドット妨害領域検出部４００から出力されるドット妨害領域情報に基づいて、ドット妨害領域以外の領域、すなわち、非ドット妨害領域を検出する。したがって、非ドット妨害領域検出部４０２から出力される画像信号は、判定妨害要因となりうるドット妨害領域の画像信号が除外された画像信号となる。
【０１５９】
第３の構成例に係る判定妨害領域除外部１０２は、例えば、図１６に示す構成によって判定妨害要因となりうるドット妨害領域の画像信号が除外された画像信号を出力することができる。
【０１６０】
なお、第３の構成例に係る判定妨害領域除外部の構成は、上記に限られない。例えば、第３の構成例に係る判定妨害領域除外部が非ドット妨害領域検出部のみを備え、第１の実施形態に係る画像処理装置が別途備えるドット妨害領域検出部（図示せず）からの領域情報に基づいて、第３の構成例に係る判定妨害領域除外部が判定妨害要因となりうるドット妨害領域の画像信号が除外された画像信号を出力することもできる。
【０１６１】
[判定妨害領域除外部１０２の第４の構成例：モザイク領域の除外]
上述したように、判定妨害要因は、高精細ＣＧ、ブロック歪み、ドット妨害に限られない。そこで次に、判定妨害領域除外部１０２の第４の構成例として、上記（４）に示す判定妨害要因に対応する構成、すなわち、モザイク画像が重畳された画像領域を除外することが可能な構成について説明する。ここで、モザイク画像が重畳された画像領域は、基となる画像に他の画像（モザイク画像）が重畳された領域であるため、画像の判定においては一種のノイズとして捉えることができる。画像判定装置１００は、モザイク画像が重畳された領域を除外することによって、ノイズの影響により誤判定を起こす可能性を低減することができる。したがって、画像判定装置１００は、より正確に画像の判定を行うことができる。
【０１６２】
〔第４の構成例に係る判定妨害領域除外部１０２〕
図１７は、本発明の第１の実施形態に係る判定妨害領域除外部１０２の第４の構成例を示すブロック図である。図１７を参照すると、第４の構成例に係る判定妨害領域除外部１０２は、モザイク領域検出部５００と、非モザイク領域検出部５０２とを備える。
【０１６３】
モザイク領域検出部５００は、入力される画像信号に基づいてモザイク領域を検出し、モザイク領域情報を出力する。
【０１６４】
非モザイク領域検出部５０２は、モザイク領域検出部５００から出力されるモザイク領域情報に基づいて、モザイク領域以外の領域、すなわち、非モザイク領域を検出する。したがって、非モザイク領域検出部５０２から出力される画像信号は、判定妨害要因となりうるモザイク領域の画像信号が除外された画像信号となる。
【０１６５】
第４の構成例に係る判定妨害領域除外部１０２は、例えば、図１７に示す構成によって判定妨害要因となりうるモザイク領域の画像信号が除外された画像信号を出力することができる。
【０１６６】
なお、第４の構成例に係る判定妨害領域除外部の構成は、上記に限られない。例えば、第４の構成例に係る判定妨害領域除外部が非モザイク領域検出部のみを備え、第１の実施形態に係る画像処理装置が別途備えるモザイク領域検出部（図示せず）からの領域情報に基づいて、第４の構成例に係る判定妨害領域除外部が判定妨害要因となりうるモザイク領域の画像信号が除外された画像信号を出力することもできる。
【０１６７】
[判定妨害領域除外部１０２の第５の構成例：サイドパネル領域の除外]
上述したように、判定妨害要因は、高精細ＣＧ、ブロック歪み、ドット妨害、モザイク画像の重畳に限られない。そこで次に、判定妨害領域除外部１０２の第５の構成例として、上記（５）に示す判定妨害要因に対応する構成、すなわち、サイドパネルが付加された領域を除外することが可能な構成について説明する。ここで、サイドパネルが付加された領域は、基となる画像に他の画像（サイドパネル）が付加された領域であるため、画像の判定においては一種のノイズとして捉えることができる。画像判定装置１００は、サイドパネルが付加された領域を除外することによって、ノイズの影響により誤判定を起こす可能性を低減することができる。したがって、画像判定装置１００は、より正確に画像の判定を行うことができる。
【０１６８】
〔第５の構成例に係る判定妨害領域除外部１０２〕
図１８は、本発明の第１の実施形態に係る判定妨害領域除外部１０２の第５の構成例を示すブロック図である。図１８を参照すると、第５の構成例に係る判定妨害領域除外部１０２は、サイドパネル領域検出部６００と、非サイドパネル領域検出部６０２とを備える。
【０１６９】
サイドパネル領域検出部６００は、入力される画像信号に基づいてサイドパネル領域を検出し、サイドパネル領域情報を出力する。ここで、サイドパネル領域を検出する手段としては、例えば、特開２００５−第３５４１８７号公報に開示された技術を用いることが挙げられるが、上記に限られない。
【０１７０】
非サイドパネル領域検出部６０２は、サイドパネル領域検出部６００から出力されるサイドパネル領域情報に基づいて、サイドパネル領域以外の領域、すなわち、非サイドパネル領域を検出する。したがって、非サイドパネル領域検出部６０２から出力される画像信号は、判定妨害要因となりうるサイドパネル領域の画像信号が除外された画像信号となる。
【０１７１】
第５の構成例に係る判定妨害領域除外部１０２は、例えば、図１８に示す構成によって判定妨害要因となりうるサイドパネル領域の画像信号が除外された画像信号を出力することができる。
【０１７２】
なお、第５の構成例に係る判定妨害領域除外部の構成は、上記に限られない。例えば、第５の構成例に係る判定妨害領域除外部が非サイドパネル領域検出部のみを備え、当該非サイドパネル領域検出部が予め設定した画像中央部分の領域（サイドパネルが付加される可能性のない領域）を非サイドパネル領域として検出することにより、サイドパネル領域の画像信号が除外された画像信号を出力することができる。
【０１７３】
また、第５の構成例に係る判定妨害領域除外部は、第１の実施形態に係る画像処理装置が別途備えるサイドパネル領域検出部（図示せず）からの領域情報に基づいて、判定妨害要因となりうるサイドパネル領域の画像信号が除外された画像信号を出力することもできる。さらに第５の構成例に係る判定妨害領域除外部は、第１の実施形態に係る画像処理装置が別途備えるサイドパネル領域検出部（図示せず）からの領域情報の信頼度（例えば、検出の精度に基づく指標）を判定することにより、信頼度が低い場合には、予め設定した画像中央部分の領域を非サイドパネル領域として検出することもできる。
【０１７４】
[判定妨害領域除外部１０２の第６の構成例]
上記では、第１〜第５の構成例に係る判定妨害領域除外部として、高精細ＣＧの重畳、ブロック歪みの発生、ドット妨害の発生、モザイク画像の重畳、あるいはサイドパネルの付加それぞれを判定妨害要因として捉え除外する構成を示した。しかしながら、本発明の第１の実施形態に係る判定妨害領域除外部１０２は、第１〜第５の構成に限られない。例えば、本発明の第１の実施形態に係る判定妨害領域除外部１０２は、第１〜第５の構成を任意に組み合わせることもできる。判定妨害領域除外部１０２が第１〜第５の構成を任意に組み合わせた構成を有することによって、高精細ＣＧ、ブロック歪み、ドット妨害、モザイク画像、あるいはサイドパネルのうち任意の判定妨害要因を除外することができる。
【０１７５】
以上、図５〜図１８を参照して説明したように、判定妨害領域除外部１０２は、誤判定を生じさせうる判定妨害要因を有する領域を検出し、判定妨害要因を有する領域の画像信号が除外された画像信号を出力することができる。
【０１７６】
再度図４を参照して、本発明の第１の実施形態に係る画像判定装置１００について説明する。
【０１７７】
周波数帯域信号検出部１０４は、第１周波数帯域信号検出部１５０と、第２周波数帯域信号検出部１５２とを備え、入力される画像信号のフィルタリングを行う。第１周波数帯域信号検出部１５０と第２周波数帯域信号検出部１５２とは、例えば、画素ごとに処理を行い、特定の周波数帯域の画像信号のみを通過させ、その他の帯域の画像信号を減衰させるＢＰＦで構成することができる。
【０１７８】
第１周波数帯域信号検出部１５０は、例えば、ＳＤ解像度の画像からアップコンバートされた画像におけるナイキスト周波数に対する理論上有効な周波数の上限より低域の周波数帯域を通過させ、かつ、ＤＣ成分を通過させない低域のＢＰＦで構成される。
【０１７９】
また、第２周波数帯域信号検出部１５２は、例えば、ＳＤ解像度の画像からアップコンバートされた画像におけるナイキスト周波数に対する理論上有効な周波数の上限の近傍を通過させる中域のＢＰＦで構成される。ここで、第１周波数帯域信号検出部１５０を構成する低域のＢＰＦと、第２周波数帯域信号検出部１５２を構成する中域のＢＰＦとは、周波数帯域が一部重なっていても構わない。
【０１８０】
また、ＳＤ解像度の画像をＨＤ解像度の画像へアップコンバートする方式としては、サイドパネル方式に限られず、例えば、トップ＆ボトムクロップ方式、ストレッチ方式などが挙げられる。そして、ＳＤ解像度の画像からアップコンバートされた画像におけるナイキスト周波数に対する理論上有効な周波数の上限は、アップコンバートする方式によって異なる。すなわち、図２に示すように、ＨＤ解像度、および擬似ＨＤ解像度における正規化したナイキスト周波数がａ（ａ＝π）である場合、トップ＆ボトムクロップ方式、および、ストレッチ方式でアップコンバートされた画像のナイキスト周波数に対する理論上有効な周波数の上限ｂは、ｂ＝（３／８）×ａであり、サイドパネル方式でアップコンバートされた画像のナイキスト周波数に対する理論上有効な周波数の上限ｃは、ｃ＝（４／９）×ａである。
【０１８１】
したがって、第１周波数帯域信号検出部１５０と第２周波数帯域信号検出部１５２とは、例えば、第１周波数帯域信号検出部１５０をナイキスト周波数に対する理論上有効な周波数の上限ｂを基準に設定し、第２周波数帯域信号検出部１５２をナイキスト周波数に対する理論上有効な周波数の上限ｃを基準に設定することができる。なお、第１周波数帯域信号検出部１５０と第２周波数帯域信号検出部１５２とは、上記に限られず、第１周波数帯域信号検出部１５０と第２周波数帯域信号検出部１５２との双方を、ナイキスト周波数に対する理論上有効な周波数の上限ｂ、または上限ｃを基準に設定してもよい。
【０１８２】
また、第１周波数帯域信号検出部１５０と第２周波数帯域信号検出部１５２とを構成するＢＰＦは、検出能力を高めるために、サイドローブを低減する必要がある。したがって、第１の実施形態に係るＢＰＦは、例えば、Ｓｉｎｃ関数にハミング窓関数（Hamming  window  function）を乗じた関数を用いてフィルタ係数値を設定し、当該フィルタ係数値に相当するようにタップの数を設定してＢＰＦを構成する。
【０１８３】
上記構成をとることにより、第１の実施形態に係るＢＰＦは、離散フーリエ変換（Discrete  Fourier  Transform）を用いるよりも、サイドローブを低減し、かつ、メインローブを矩形波により近づけることができる。なお、フィルタ係数値を設定するために用いる窓関数は、ハミング窓関数に限られず、ハニング窓関数（Hanning  window  function）やガウス窓関数（Gaussian  window  function）などを用いることができることは、言うまでもない。また、第１の実施形態に係るＢＰＦは、上記構成に限られず、デジタルフィルタで構成することもできる。
【０１８４】
なお、第１周波数帯域信号検出部１５０と第２周波数帯域信号検出部１５２とは、ＨＰＦで構成することもできる。また、第１周波数帯域信号検出部１５０と第２周波数帯域信号検出部１５２とを、ローパス・フィルタで構成することもできる。ただし、ローパス・フィルタを用いる場合、周波数が０（零）の信号に相当する平均輝度の影響を受け、平均輝度によって、ＨＤ解像度の画像と擬似ＨＤ解像度の画像との判定が正確に行えない場合がある。
【０１８５】
したがって、周波数帯域信号検出部１０４は、周波数が０（零）の画像信号を通過させないフィルタが好ましく、ＢＰＦに限られず、任意のフィルタで構成することができる。
【０１８６】
ノイズ除去部１０６は、第１ノイズ除去部１５４と、第２ノイズ除去部１５６とを備え、周波数帯域信号検出部１０４から出力される画像信号のノイズの除去を行うことができる。第１ノイズ除去部１５４は、第１周波数帯域信号検出部１５０が画素ごとにフィルタリングした画像信号のノイズを除去し、画素ごとに振幅特性値を出力する。また、第２ノイズ除去部１５６は、第２周波数帯域信号検出部１５２が画素ごとにフィルタリングした画像信号のノイズを除去する。
【０１８７】
ここで、ノイズ除去部１０６おけるノイズの除去は、例えば、周波数帯域信号検出部１０４が通過させる周波数帯域ごとに、ノイズとみなす振幅特性値の閾値を予め設定することにより行うことができる。
【０１８８】
平均値算出部１０８は、第１平均値算出部１５８と、第２平均値算出部１６０とを備え、ノイズ除去部１０６から出力される振幅特性値の平均値を算出することができる。第１平均値算出部１５８には、第１ノイズ除去部１５４によりノイズが除去された画素ごとの振幅特性値が入力され、第１平均値算出部１５８は、振幅特性値の絶対値の平均値を算出する。また、第２平均値算出部１６０には、第２ノイズ除去部１５６によりノイズが除去された画素ごとの振幅特性値が入力され、第２平均値算出部１６０は、振幅特性値の絶対値の平均値を算出する。
【０１８９】
ここで、第１平均値算出部１５８と第２平均値算出部１６０とにおける平均値は、例えば、相加平均で求めることができる。なお、平均値算出部１０８における平均値の算出方法は、相加平均に限られず、例えば、相乗平均や重み付け平均など、様々な方法で算出できることは、言うまでもない。
【０１９０】
相対値算出部１１０は、平均値算出部１０８の出力、すなわち、第１平均値算出部１５８と第２平均値算出部１６０とからそれぞれ出力される、振幅特性値の絶対値の平均値を用いて相対値を算出する。ここで、相対値算出部１１０が算出する相対値は、数式１に示すＨＤ度に相当する。したがって、相対値算出部１１０における相対値の算出は、数式１に従い、例えば、下記に示す数式２で求めることができる。
【０１９１】
ＨＤ度＝相対値算出部１１０が算出する相対値
＝（第２平均算出部１６０が算出した平均値）／（第１平均算出部１５８が算出した平均値）
・・・（数式２）
【０１９２】
なお、相対値算出部１１０が算出する相対値、すなわちＨＤ度の算出方法は、数式２に限られず、例えば、対数（常用対数）を用いて下記の数式３で求めることもできる。
【０１９３】
ＨＤ度＝相対値算出部１１０が算出する相対値
＝ｌｏｇ（第２平均算出部１６０が算出した平均値）−ｌｏｇ（第１平均算出部１５８が算出した平均値）
・・・（数式３）
【０１９４】
標本数信頼度設定部１１２は、振幅特性値が非０（零）の画素の数（標本数）に基づく第１信頼度を設定する。ここで、画像判定装置１００が第１信頼度を設定する理由としては、以下の理由が挙げられる。
【０１９５】
[第１信頼度の設定理由]
画像判定装置１００は、例えば、数式１に示すＨＤ度を用いて画像の判定を行う。しかしながら、数式１に示す平均値を算出するための標本数が少なければ少ない程、当該平均値の統計的な信頼度は低下する。したがって、統計的な信頼度が低い平均値を用いてＨＤ度が算出された場合には、画像判定装置１００は、入力される画像信号が示す画像がＨＤ解像度の画像であるか擬似ＨＤ解像度の画像であるかを正確に判定できるとは限らない。
【０１９６】
したがって、画像判定装置１００は、平均値算出のための標本数に対する信頼度を設定することにより、誤判定が生じる可能性の低減を図る。以下、標本数信頼度設定部１１２についてより具体的に説明する。
【０１９７】
標本数信頼度設定部１１２は、第１ノイズ除去部１５４から出力される画像信号に基づいて第１信頼度を設定する第１標本数信頼度設定部１６２と、第２ノイズ除去部１５６から出力される画像信号に基づいて第１信頼度を設定する第２標本数信頼度設定部１６４とを備える。
【０１９８】
ここで、第１標本数信頼度設定部１６２および第２標本数信頼度設定部１６４それぞれにおける第１信頼度の設定は、例えば、以下の（Ｉ）、（ＩＩ）の手順により行うことができる。また、以下では、第１標本数信頼度設定部１６２における第１信頼度の設定を例として示すが、第２標本数信頼度設定部１６４も同様に第１信頼度を設定することができる。
【０１９９】
〔第１信頼度の設定手順の一例〕
（Ｉ）標本数の算定
第１標本数信頼度設定部１６２は、画素ごとに振幅特性値が非０（零）であるか否かを判定し標本数を算定する。ここで、標本数の算定方法としては、例えば、振幅特性値が非０（零）と判定されるごとに、カウンタの値を１増加させることが挙げられるが、上記に限られない。
【０２００】
（ＩＩ）第１信頼度の設定
第１標本数信頼度設定部１６２は、算定された標本数に基づいて第１信頼度を設定する。ここで、第１標本数信頼度設定部１６２は、例えば、算定された標本数と所定の閾値とを比較することにより第１信頼度を設定することができる。第１標本数信頼度設定部１６２は、例えば、算定された標本数が所定の閾値以上の場合に第１信頼度を“１”（すなわち、当該標本数は、数式１に示す平均値算出のために使用可能な値である。）に設定し、また、算定された標本数が所定の閾値未満の場合に第１信頼度を“０”（すなわち、当該標本数は、数式１に示す平均値算出のために使用できない値である。）に設定することができる。第１信頼度を設定するために用いる所定の閾値は、例えば、予め規定された固定の値とすることができるが、上記に限られず、ユーザ入力に応じて可変する値であってもよい。なお、第１信頼度の設定方法が、上記に限られないことは、言うまでもない。また、第１標本数信頼度設定部１６２が設定する第１信頼度は、上述した２値（“０”または“１”）に限られない。
【０２０１】
また、第１標本数信頼度設定部１６２が第１信頼度の設定のために用いる所定の閾値は、例えば、標本数信頼度設定部１１２が記憶部を備え（または、第１標本数信頼度設定部１６２が記憶部を備えていてもよい。）、当該記憶部に記憶されてもよい。ここで、標本数信頼度設定部１１２が備える記憶部としては、例えば、ＥＥＰＲＯＭ、フラッシュメモリなどの不揮発性メモリが挙げられるが、上記に限られない。なお、第１信頼度の設定のために用いる所定の閾値は、例えば、画像判定装置１００の記憶部（図示せず）に記憶され、第１標本数信頼度設定部１６２が当該記憶部（図示せず）から適宜読み出してもよいことは、言うまでもない。
【０２０２】
標本数信頼度設定部１１２は、例えば、上記（Ｉ）、（ＩＩ）の手順によって、第１信頼度を局所領域ごとに設定することができる。
【０２０３】
平均値信頼度設定部１１４は、平均値算出部１０８が算出した平均値に基づく第２信頼度を設定する。ここで、画像判定装置１００が第２信頼度を設定する理由としては、以下の理由が挙げられる。
【０２０４】
[第２信頼度の設定理由]
上述したように、画像判定装置１００は、例えば、数式１に示すＨＤ度を用いて画像の判定を行う。しかしながら、数式１に示す平均値が微小な値である場合には、例えば、ノイズ（例えば、ノイズ除去部１０６で除去しきれなかったノイズ）などの影響が大きくなるため、当該平均値の信頼度は低下しうる。したがって、信頼度が低い平均値を用いてＨＤ度が算出された場合には、画像判定装置１００は、入力される画像信号が示す画像がＨＤ解像度の画像であるか擬似ＨＤ解像度の画像であるかを正確に判定できるとは限らない。
【０２０５】
したがって、画像判定装置１００は、算出された平均値に対する信頼度を設定することにより、誤判定が生じる可能性の低減を図る。以下、平均値信頼度設定部１１４についてより具体的に説明する。
【０２０６】
平均値信頼度設定部１１４は、第１平均値算出部１５８から出力される平均値に基づいて第２信頼度を設定する第１平均値信頼度設定部１６６と、第２平均値算出部１６０から出力される平均値に基づいて第２信頼度を設定する第２平均値信頼度設定部１６８とを備える。
【０２０７】
ここで、第１平均値信頼度設定部１６６および第２平均値信頼度設定部１６８それぞれにおける第２信頼度の設定は、例えば、以下に示すように行うことができる。また、以下では、第１平均値信頼度設定部１６６における第２信頼度の設定を例として示すが、第２平均値信頼度設定部１６８も同様に第２信頼度を設定することができる。
【０２０８】
〔第２信頼度の設定手順の一例〕
第１平均値信頼度設定部１６６は、第１平均値算出部１５８から出力される平均値と所定の閾値とを比較することにより第２信頼度を設定することができる。第１平均値信頼度設定部１６６は、例えば、第１平均値算出部１５８から出力される平均値が所定の閾値以上の場合に第２信頼度を“１”（すなわち、当該平均値は、数式１に示すＨＤ度算出のために使用可能な値である。）に設定し、また、第１平均値算出部１５８から出力される平均値が所定の閾値未満の場合に第２信頼度を“０”（すなわち、当該平均値は、数式１に示すＨＤ度算出のために使用できない値である。）に設定することができる。第２信頼度を設定するために用いる所定の閾値は、例えば、予め規定された固定の値とすることができるが、上記に限られず、ユーザ入力に応じて可変する値であってもよい。なお、第２信頼度の設定方法が、上記に限られないことは、言うまでもない。また、第１平均値信頼度設定部１６６が設定する第２信頼度は、上述した２値（“０”または“１”）に限られない。
【０２０９】
また、第１平均値信頼度設定部１６６が第２信頼度の設定のために用いる所定の閾値は、例えば、平均値信頼度設定部１１４が記憶部を備え（または、第１平均値信頼度設定部１６６が記憶部を備えていてもよい。）、当該記憶部に記憶されてもよい。ここで、平均値信頼度設定部１１４が備える記憶部としては、例えば、ＥＥＰＲＯＭ、フラッシュメモリなどの不揮発性メモリが挙げられるが、上記に限られない。なお、第２信頼度の設定のために用いる所定の閾値は、例えば、画像判定装置１００の記憶部（図示せず）に記憶され、第１平均値信頼度設定部１６６が当該記憶部（図示せず）から適宜読み出してもよいことは、言うまでもない。
【０２１０】
平均値信頼度設定部１１４は、例えば、上記のような手順によって、第２信頼度を局所領域ごとに設定することができる。
【０２１１】
信頼度設定部１１６は、標本数信頼度設定部１１２から出力される第１信頼度と、平均値信頼度設定部１１４から出力される第２信頼度とに基づいて、相対値算出部１１０が算出する相対値、すなわち数式１のＨＤ度に対する信頼度である第３信頼度を設定する。
【０２１２】
〔第３信頼度の設定手順の一例〕
信頼度設定部１１６は、第１標本数信頼度設定部１６２が設定した第１信頼度（第１の第１信頼度）、第２標本数信頼度設定部１６４が設定した第１信頼度（第２の第１信頼度）、第１平均値信頼度設定部１６６が設定した第２信頼度（第１の第２信頼度）、および第２平均値信頼度設定部１６８が設定した第２信頼度（第２の第２信頼度）に基づいて第３信頼度を設定することができる。
【０２１３】
信頼度設定部１１６は、例えば、ＡＮＤ演算により第３信頼度を設定することができる。すなわち、信頼度設定部１１６は、例えば、第１の第１信頼度、第２の第１信頼度、第１の第２信頼度および第２の第２信頼度が全て“１”の場合に第３信頼度を“１”（すなわち、相対値算出部１１０が算出する相対値は、画像の判定に使用可能である。）に設定することができる。また、信頼度設定部１１６は、例えば、第１の第１信頼度、第２の第１信頼度、第１の第２信頼度および第２の第２信頼度のいずれかが“０”の場合に第３信頼度を“０”（すなわち、相対値算出部１１０が算出する相対値は、画像の判定に使用可能ではない。）に設定することができる。なお、第３信頼度の設定基準が、上記に限られないことは、言うまでもない。
【０２１４】
信頼度設定部１１６は、例えば、上記のような手順により第３信頼度を設定することができる。
【０２１５】
画像判定部１１８は、相対値算出部１１０が算出した相対値と、信頼度設定部１１６において設定された第３信頼度に基づいて、例えば、以下の（Ａ）、（Ｂ）に示すように画像の判定を行うことができる。
【０２１６】
[画像判定部１１８における画像の判定]
（Ａ）第３信頼度が“１”の場合（第３信頼度が高い場合）
第３信頼度が“１”の場合には、画像判定部１１８は、相対値算出部１１０が算出した相対値を用いて画像の判定を行うことができる。また、画像判定部１１８は、画像の判定に用いた相対値を記録することができる。ここで、画像判定部１１８は、例えば、画像判定部１１８が備える記憶部に相対値を記録することができるが、上記に限られず、画像判定装置１００が備える記憶部（図示せず）に記録してもよい。画像判定部１１８が備える記憶手段としては、例えば、ＥＥＰＲＯＭ、フラッシュメモリなどの不揮発性メモリが挙げられるが、上記に限られず、例えば、ＳＤＲＡＭ（Synchronous  Dynamic  Random  Access  Memory）やＳＲＡＭ（Static  Random  Access  Memory）などの揮発性メモリ（volatile  memory）であってもよい。
【０２１７】
（Ｂ）第３信頼度が“０”の場合（第３信頼度が低い場合）
第３信頼度が“０”の場合には、画像判定部１１８は、前回画像の判定が正常に行われたときに使用された相対値を用いて画像の判定を行うことができる。ここで、画像判定部１１８は、例えば、画像判定部１１８が備える記憶部から相対値を読み出してもよいし、または、画像判定装置１００が備える記憶部（図示せず）から読み出すこともできる。なお、画像判定部１１８が相対値を読み出せない場合には、画像判定部１１８は、例えば、予め規定された画像の判定結果を出力することができるが、上記に限られず、例えば、画像の判定を行わないとしてもよい。
【０２１８】
画像判定部１１８は、例えば、上記（Ａ）、（Ｂ）に示すように画像の判定を行うことができる。
【０２１９】
以上のように、本発明の第１の実施形態に係る画像判定装置１００は、入力される画像信号から誤判定を生じさせうる判定妨害要因を有する領域を検出し、判定妨害要因を有する領域の画像信号が除外された画像信号を出力することができる。そして、画像判定装置１００は、判定妨害要因を有する領域の画像信号が除外された画像信号に対して、図２に示されるようなＨＤ解像度の画像と擬似ＨＤ解像度の画像との周波数振幅特性の差異を利用し、低域の周波数帯域における振幅特性値の平均値に対する中域の周波数帯域における振幅特性値の平均値の相対値に基づいて、画像の判定を行うことができる。
【０２２０】
したがって、本発明の第１の実施形態に係る画像判定装置１００は、従来の画像判定装置のように、ＳＤ解像度の画像がアップコンバートされるときにサイドパネルが付加されることを必要とはせず、画像がいかなるアップコンバートの方式によってアップコンバートされたかによらず、画像の判定をより厳密に行うことができる。
【０２２１】
また、画像判定装置１００は、判定妨害要因を有する領域の画像信号が除外された画像信号に対して画像の判定を行うことができるので、誤判定が生じる可能性を低減（誤判定を防止）し、より正確な画像の判定を行うことができる。
【０２２２】
（画像判定に係るプログラム）
上述した本発明の第１の実施形態に係る画像判定装置１００をコンピュータとして機能させるためのプログラムにより、画像がいかなるアップコンバートの方式によってアップコンバートされたかによらず、また画像の判定結果の信頼度を低下させる要因を取り除いた上で、画像の判定を行うことができる。
【０２２３】
（第１の実施形態に係る画像判定方法）
次に、本発明の第１の実施形態に係る画像判定方法について説明する。図１９は、本発明の第１の実施形態に係る画像判定方法の一例を示す流れ図である。
【０２２４】
まず、画像判定装置は、判定妨害要因を有する領域である判定妨害領域を検出する（Ｓ２００）。ここで、ステップＳ２００において検出の対象となる判定妨害要因としては、例えば、高精細ＣＧの重畳、ブロック歪みの発生、ドット妨害の発生、モザイク画像の重畳、あるいはサイドパネルの付加などが挙げられる。また、画像判定装置は、例えば、上述した第１〜第６の構成例に係る判定妨害領域除外部を備えることにより、判定妨害領域を検出することができる。
【０２２５】
画像判定装置は、ステップＳ２００において検出された判定妨害領域を除外し、判定妨害領域の画像信号が除外された画像信号を出力する（Ｓ２０２）。
【０２２６】
ステップＳ２０２において出力された判定妨害領域の画像信号が除外された画像信号に基づいて、画像判定装置は画像の判定を行う（Ｓ２０４）。ここで、ステップＳ２０４における画像の判定は、例えば、図２に示されるようなＨＤ解像度の画像と擬似ＨＤ解像度の画像との周波数振幅特性の差異を利用して行うことができる。
【０２２７】
以上のステップＳ２００〜ステップＳ２０４に示すように、本発明の第１の実施形態に係る画像判定方法は、判定妨害領域を検出、除外することによって、判定妨害要因に起因する画像の誤判定を防止することができる。
【０２２８】
また、第１の実施形態に係る画像判定方法は、図２に示されるようなＨＤ解像度の画像と擬似ＨＤ解像度の画像との周波数振幅特性の差異を利用して画像の判定を行うことができるので、第１の実施形態に係る画像判定方法を用いる画像判定装置は、画像がいかなるアップコンバートの方式によってアップコンバートされたかによらず、画像の判定を行うことができる。
【０２２９】
（第２の実施形態）
上記では、本発明の実施形態に係る画像判定装置の第１実施形態として、上述した第１の判定処理の概要に示した処理によって画像の判定を行う画像判定装置を示した。しかしながら、本発明の実施形態に係る画像判定装置は、上述した第１の判定処理の概要に示した処理によって画像の判定を行う構成に限られない。そこで、次に、上述した第２の判定処理の概要に示した処理によって画像の判定を行うことが可能な第２の実施形態に係る画像判定装置について説明する。
【０２３０】
図２０は、本発明の第２の実施形態に係る画像判定装置７００を示すブロック図である。ここで、画像判定装置７００は、上述した第２の判定処理の概要に示した処理により画像の判定を行うことができる。
【０２３１】
図２０を参照すると、本発明の第２の実施形態に係る画像判定装置７００は、第１の実施形態に係る画像判定装置１００の構成と基本的に同様の構成を有しているが、画像判定装置１００と比較すると、判定妨害領域除外部１０２の換わりに判定妨害領域検出部７０２を備え、また、周波数帯域信号検出部７０４が異なる。
【０２３２】
また、画像判定装置７００は、第１の実施形態に係る画像判定装置１００と同様に、例えば、ＭＰＵなどで構成される制御部（図示せず）や、ＲＯＭ（図示せず）、ＲＡＭ（図示せず）、記憶部（図示せず）、受信部（図示せず）、操作部（図示せず）などを備えてもよい。
【０２３３】
判定妨害領域検出部７０２は、入力される画像信号に基づいて、判定妨害要因を有する領域である判定妨害領域を検出する。ここで、判定妨害領域検出部７０２が検出する判定妨害要因としては、例えば、高精細ＣＧの重畳、ブロック歪みの発生、ドット妨害の発生、モザイク画像の重畳、あるいはサイドパネルの付加などが挙げられる。
【０２３４】
ここで、判定妨害領域検出部７０２は、例えば、上述した高精細ＣＧ領域検出部２００（図６）、ブロック歪み領域検出部３００（図１４）、ドット妨害領域検出部４００（図１６）、モザイク領域検出部５００（図１７）、サイドパネル領域検出部６００（図１８）それぞれと同様の構成、あるいは、組み合わせた構成とすることができる。
【０２３５】
また、判定妨害領域検出部７０２は、検出された結果に応じた検出結果情報を出力することができる。ここで、判定妨害領域検出部７０２が出力する検出結果情報は、例えば、検出された判定妨害要因の種類、位置などをそれぞれ示す所定ビット（bit）のデジタルデータで表すことができるが、上記に限られない。
【０２３６】
周波数帯域信号検出部７０４は、第１周波数帯域信号検出部７１０と、第２周波数帯域信号検出部７１２とを備え、第１の実施形態に係る周波数帯域信号検出部１０４と同様に、入力される画像信号のフィルタリングを行う。ここで、周波数帯域信号検出部７０４と、第１の実施形態に係る周波数帯域信号検出部１０４との違いは、周波数帯域信号検出部７０４が、判定妨害領域検出部７０２から出力される検出結果情報に応じて遮断周波数を変更することにある。
【０２３７】
一般に自然画像（非ＣＧ画像）の場合、当該画像が有する解像度に対するナイキスト周波数帯域周辺では、そのスペクトルは微小になる傾向がある。一方、例えば、ＣＧ画像の場合、当該ＣＧ画像が有する解像度に対するナイキスト周波数帯域周辺では、そのスペクトルは、同解像度の自然画像におけるスペクトルよりも、大きくなる傾向がある。したがって、高精細なＨＤ解像度画像と、ＳＤ解像度画像からアップコンバートされた画像とを周波数帯域検出処理により判別する場合、例えば、自然画像とＣＧ画像とで検出すべき周波数帯域を変更することによって判定妨害要因の影響を除外することが可能となる（すなわち、画像の判定の精度を向上させることができる）。
【０２３８】
第１周波数帯域信号検出部７１０は、例えば、第１の実施形態に係る第１周波数帯域信号検出部１５０と同様に、ＳＤ解像度の画像からアップコンバートされた画像におけるナイキスト周波数より低域の周波数帯域を通過させ、かつ、ＤＣ成分を通過させない低域のＢＰＦで構成される。
【０２３９】
第２周波数帯域信号検出部７１２は、第１の実施形態に係る第２周波数帯域信号検出部１５２と同様にＢＰＦで構成することができるが、例えば、判定妨害領域検出部７０２から出力される検出結果情報が自然画像（非ＣＧ画像）であることを示す場合は、ＳＤ解像度画像のアップコンバート方式に応じた理論上有効な周波数よりやや低めの帯域を下限の遮断周波数として設定する。
【０２４０】
また、第２周波数帯域信号検出部７１２は、例えば、判定妨害領域検出部７０２から出力される検出結果情報がＣＧ画像であることを示す場合は、ＳＤ解像度画像のアップコンバート方式に応じた理論上有効な周波数帯域を下限の遮断周波数として設定する。
【０２４１】
なお、上記ではＣＧ画像を例示したが、周波数帯域信号検出部７０４は、その他の判定妨害要因に対しても同様に、判定妨害領域検出部７０２から出力される検出結果情報に応じて遮断周波数を変更することができる。また、第１周波数帯域信号検出部７１０と第２周波数帯域信号検出部７１２とは、ＢＰＦに限られず、例えば、ＨＰＦで構成することもできる。さらに、図２０に示す画像判定装置７００では、判定妨害領域検出部７０２から出力される検出結果情報が第２周波数帯域信号検出部７１２に入力される構成を示したが、第２の実施形態に係る画像判定装置は、かかる構成に限られず、例えば、検出結果情報を第１周波数帯域信号検出部７１０にも併せて入力することもできる。
【０２４２】
また、画像判定装置７００が備えるノイズ除去部１０６、平均値算出部１０８、相対値算出部１１０、標本数信頼度設定部１１２、平均値信頼度設定部１１４、信頼度設定部１１６、および画像判定部１１８は、第１の実施形態に係る画像判定装置１００と同様の機能を有することができる。したがって、画像判定装置７００は、図２に示されるようなＨＤ解像度の画像と擬似ＨＤ解像度の画像との周波数振幅特性の差異を利用し、低域の周波数帯域における振幅特性値の平均値に対する中域の周波数帯域における振幅特性値の平均値の相対値に基づいて、画像の判定を行うことができる。
【０２４３】
以上のように、第２の実施形態に係る画像判定装置７００は、入力される画像信号から誤判定を生じさせうる判定妨害要因を有する領域を検出し、検出結果に応じて入力される画像信号をフィルタリングする遮断周波数を適宜変更することにより、判定妨害要因を除外することができる。そして、画像判定装置７００は、判定妨害要因が除外された画像信号に対して、図２に示されるようなＨＤ解像度の画像と擬似ＨＤ解像度の画像との周波数振幅特性の差異を利用し、低域の周波数帯域における振幅特性値の平均値に対する中域の周波数帯域における振幅特性値の平均値の相対値に基づいて、画像の判定を行うことができる。
【０２４４】
したがって、本発明の第２の実施形態に係る画像判定装置７００は、従来の画像判定装置のように、ＳＤ解像度の画像がアップコンバートされるときにサイドパネルが付加されることを必要とはせず、画像がいかなるアップコンバートの方式によってアップコンバートされたかによらず、画像の判定をより厳密に行うことができる。
【０２４５】
また、画像判定装置７００は、判定妨害要因が除外された画像信号に対して画像の判定を行うことができるので、誤判定が生じる可能性を低減（誤判定を防止）し、より正確な画像の判定を行うことができる。
【０２４６】
以上、本発明の第１、第２の実施形態として、画像判定装置を挙げて説明したが、本発明の第１、第２の実施形態は、係る形態に限られず、テレビ受信機、有機ＥＬディスプレイ（organic  ElectroLuminescence  display）とも呼ばれる。）やＦＥＤ（Field  Emission  Display；電界放出ディスプレイ）あるいはＰＤＰ（Plasma  Display  Panel；プラズマディスプレイ）などの表示装置、ＰＤＡ（Personal  Digital  Assistants）やＵＭＰＣ(Ultra  Mobile  Personal  Computer)などのコンピュータ、携帯電話やＰＨＳ（Personal  Handyphone  System）などの携帯型通信装置などに適用することができる。
【０２４７】
（画像判定に係るプログラム）
上述した本発明の第２の実施形態に係る画像判定装置７００をコンピュータとして機能させるためのプログラムにより、画像がいかなるアップコンバートの方式によってアップコンバートされたかによらず、また画像の判定結果の信頼度を低下させる要因を取り除いた上で、画像の判定を行うことができる。
【０２４８】
（第２の実施形態に係る画像判定方法）
次に、本発明の第２の実施形態に係る画像判定方法について説明する。図２１は、本発明の第２の実施形態に係る画像判定方法の一例を示す流れ図である。
【０２４９】
まず、画像判定装置は、第１の判定方法と同様に、判定妨害要因を有する領域である判定妨害領域を検出する（Ｓ３００）。
【０２５０】
ステップＳ３００における検出結果に応じて、画像判定装置は、入力される画像信号をフィルタリングするための遮断周波数を変更する（Ｓ３０２）。
【０２５１】
画像判定装置は、ステップＳ３０２において変更された遮断周波数で入力される画像信号をフィルタリングし、第１の判定方法と同様に、画像を判定する（Ｓ３０４）。
【０２５２】
以上のステップＳ３００〜ステップＳ３０４に示すように、本発明の第２の実施形態に係る画像判定方法は、判定妨害領域を検出し、検出結果に応じて遮断周波数を変更することによって、判定妨害要因に起因する画像の誤判定を防止することができる。
【０２５３】
また、第２の実施形態に係る画像判定方法は、図２に示されるようなＨＤ解像度の画像と擬似ＨＤ解像度の画像との周波数振幅特性の差異を利用して画像の判定を行うことができるので、第２の実施形態に係る画像判定方法を用いる画像判定装置は、画像がいかなるアップコンバートの方式によってアップコンバートされたかによらず、画像の判定を行うことができる。
【０２５４】
以上、添付図面を参照しながら本発明の好適な実施形態について説明したが、本発明は係る例に限定されないことは言うまでもない。当業者であれば、特許請求の範囲に記載された範疇内において、各種の変更例または修正例に想到し得ることは明らかであり、それらについても当然に本発明の技術的範囲に属するものと了解される。
【０２５５】
例えば、上記本発明の第１、第２の実施形態に係る画像判定装置では、平均値を算出する平均値算出部を設ける構成を示したが、係る構成に限られず、中央値を算出する中央値算出部とすることもできる。相対値の算出を、平均値ではなく、中央値を用いて算出したとしても、図２に示されるようなＨＤ解像度の画像と擬似ＨＤ解像度の画像との周波数振幅特性の差異を利用することができるので、画像判定装置は、画像の判定を行うことができる。
【０２５６】
また、上記本発明の第１、第２の実施形態に係る画像判定装置では、ノイズ除去部を備える構成を示したが、係る構成に限られず、ノイズ除去部を備えない構成とすることもできる。上述のように、本発明の実施形態に係る画像判定装置は、図２に示されるようなＨＤ解像度の画像と擬似ＨＤ解像度の画像との周波数振幅特性の差異を利用して画像の判定を行うので、ノイズの影響を受けたとしても、画像がいかなるアップコンバートの方式によってアップコンバートされたかによらず画像の判定を行うことができる。
【０２５７】
また、第１、第２の実施形態に係る画像判定装置は、周波数帯域信号検出部が第１周波数帯域信号検出部および第２周波数帯域信号検出部により画像信号をフィルタリングする構成を示したが、本発明の実施形態は、かかる構成に限られない。例えば、本発明の実施形態に係る画像判定装置は、周波数帯域信号検出部が第１周波数帯域信号検出部〜第ｎ周波数帯域信号検出部（ここで、ｎは、３以上の整数とする。）を備え、当該複数の周波数帯域信号検出部がフィルタリングした画像信号に基づいて数式１に示すＨＤ度（相対値）を複数算出することもできる。かかる構成であっても、図２に示されるようなＨＤ解像度の画像と擬似ＨＤ解像度の画像との周波数振幅特性の差異を利用することができるので、画像判定装置は、画像の判定を行うことができる。なお、複数算出されたＨＤ度（相対値）を用いた画像判定方法としては、例えば、ＨＤ度（相対値）が所定の閾値未満の相対値の総数と、ＨＤ度（相対値）が所定の閾値以上のＨＤ度（相対値）の総数とを比較して、どちらの総数が大きいかにより行うことができるが、上記に限られない。
【０２５８】
さらに、第１、第２の実施形態に係る画像判定装置は、標本数信頼度設定部、平均値信頼度設定部、および信頼度設定部を備え、数式１に示すＨＤ度に対する信頼度を画像の判定に用いる構成を示したが、本発明の実施形態は、かかる構成に限られない。例えば、本発明の実施形態に係る画像判定装置は、標本数信頼度設定部、平均値信頼度設定部、および信頼度設定部を備えていなくてもよい。かかる構成であっても、本発明の実施形態に係る画像判定装置は、図２に示されるようなＨＤ解像度の画像と擬似ＨＤ解像度の画像との周波数振幅特性の差異を利用して画像の判定を行うことができるので、画像がいかなるアップコンバートの方式によってアップコンバートされたかによらず画像の判定を行うことができる。
【０２５９】
上述した構成は、当業者が容易に変更し得る程度のことであり、本発明の等価範囲に属するものと理解すべきである。
【図面の簡単な説明】
【０２６０】
【図１】ＨＤ解像度の画像と、ＳＤ解像度の画像をアップコンバートした画像とを示す説明図である。
【図２】図１（ａ）に示すＨＤ解像度の画像と、図１（ｃ）に示す擬似ＨＤ解像度の画像との周波数振幅特性の差異を説明する説明図である。
【図３】本発明の実施形態に係る画像判定装置における誤判定を生じさせうる要因の一例を説明するため説明図である。
【図４】本発明の第１の実施形態に係る画像判定装置を示すブロック図である。
【図５】図３に示す非ＣＧ領域の画像信号と、図３に示す高精細ＣＧ領域の画像信号との周波数振幅特性の差異を説明する説明図である。
【図６】本発明の第１の実施形態に係る判定妨害領域除外部の第１の構成例を示すブロック図である。
【図７】本発明の第１の実施形態に係る妨害領域検出部の第１の構成例を示すブロック図である。
【図８】本発明の第１の実施形態に係る妨害領域検出部における第１の検出手段を説明するための説明図である。
【図９】本発明の第１の実施形態に係る妨害領域検出部の第２の構成例を示すブロック図である。
【図１０】本発明の第１の実施形態に係る妨害領域検出部における第２の検出手段を説明するための説明図である。
【図１１】本発明の第１の実施形態に係る第２のＣＧ領域検出部における高精細ＣＧ領域の検出方法の一例を示す流れ図である。
【図１２】本発明の第１の実施形態に係る妨害領域検出部の第３の構成例を示すブロック図である。
【図１３】ブロック歪みが発生していない非ブロック歪み領域と、ブロック歪みが発生しているブロック歪み領域との周波数振幅特性の差異を説明する説明図である。
【図１４】本発明の第１の実施形態に係る判定妨害領域除外部の第２の構成例を示すブロック図である。
【図１５】ドット妨害が発生していない非ドット妨害領域と、ドット妨害が発生しているドット妨害領域との周波数振幅特性の差異を説明する説明図である。
【図１６】本発明の第１の実施形態に係る判定妨害領域除外部の第３の構成例を示すブロック図である。
【図１７】本発明の第１の実施形態に係る判定妨害領域除外部の第４の構成例を示すブロック図である。
【図１８】本発明の第１の実施形態に係る判定妨害領域除外部の第５の構成例を示すブロック図である。
【図１９】本発明の第１の実施形態に係る画像判定方法の一例を示す流れ図である。
【図２０】本発明の第２の実施形態に係る画像判定装置を示すブロック図である。
【図２１】本発明の第２の実施形態に係る画像判定方法の一例を示す流れ図である。
【符号の説明】
【０２６１】
１００、７００  画像判定装置
１０２    判定妨害領域除外部
１０４、２０４、３０４、７０４    周波数帯域信号検出部
１０６    ノイズ除去部
１０８、３１２    平均値算出部
１１０    相対値算出部
１１２    標本数信頼度設定部
１１４    平均値信頼度設定部
１１６    信頼度設定部
１１８    画像判定部
２０２    非高精細ＣＧ領域検出部
２０６、３０６  特性値算出部
２０８    平坦領域検出部
２１０    エッジ領域検出部
２１２、３１４  妨害領域検出部
３００    ブロック歪み領域検出部
３０２    非ブロック歪み領域検出部
３０８    ブロック境界検出部
３１０    ばらつき値算出部
７０２    判定妨害領域検出部
【図１】
2009044417.tif 000003
【図２】
2009044417.tif 000004
【図３】
2009044417.tif 000005
【図４】
2009044417.tif 000006
【図５】
2009044417.tif 000007
【図６】
2009044417.tif 000008
【図７】
2009044417.tif 000009
【図８】
2009044417.tif 000010
【図９】
2009044417.tif 000011
【図１０】
2009044417.tif 000012
【図１１】
2009044417.tif 000013
【図１２】
2009044417.tif 000014
【図１３】
2009044417.tif 000015
【図１４】
2009044417.tif 000016
【図１５】
2009044417.tif 000017
【図１６】
2009044417.tif 000018
【図１７】
2009044417.tif 000019
【図１８】
2009044417.tif 000020
【図１９】
2009044417.tif 000021
【図２０】
2009044417.tif 000022
【図２１】
2009044417.tif 000023