"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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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CGComputerGraphics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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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<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。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。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。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。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。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SideBySide方式、トップアンドボトムTopBottom方式、あるいはフレームシーケンシャルFrameSequential方式である。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。[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。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。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。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。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。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。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,ADShを用い、それらの差分絶対値を算出する。ADTh1=|ADSh-ADSh|3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,ADShを用い、それらの差分絶対値を算出する。ADTh2=|ADSh-ADSh|4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。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。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,ADSvを用い、それらの差分絶対値を算出する。ADTv1=|ADSv-ADSv|5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,ADSvを用い、それらの差分絶対値を算出する。ADTv2=|ADSv-ADSv|6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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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と現フレームの空間水平方向中心特徴量ADSh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と現フレームの空間水平方向中心特徴量ADSh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。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と現フレームの空間垂直方向中心特徴量ADSv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と現フレームの空間垂直方向中心特徴量ADSv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。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。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。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。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。<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。図8a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,ADShを算出する例を示している。この場合、特徴量ADSh,ADSh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。なお、分割領域は連続している必要はなく、図8b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8c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。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ADShi=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ADShi=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。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ADSvi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ADSvi=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。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。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、ADShi=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、ADSvi=1~nとする。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ADShi=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ADSvi=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。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。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。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と現フレームの空間水平方向中心特徴量ADSh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ST31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と現フレームの空間水平方向中心特徴量ADSh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。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と現フレームの空間垂直方向中心特徴量ADSv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ST33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と現フレームの空間垂直方向中心特徴量ADSv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。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ST35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。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。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。[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11a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。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11b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。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。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。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。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。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。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。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。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と現フレームの空間水平方向中心特徴量ADSh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と現フレームの空間水平方向中心特徴量ADSh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。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と現フレームの空間垂直方向中心特徴量ADSv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と現フレームの空間垂直方向中心特徴量ADSv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。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。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。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。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。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CGComputerGraphics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。[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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。[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。そのため、図18a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ADSvADSv1は画像フォーマット判別に有効な情報を持たない。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ADSvADSv1が適切な値でないとき、図18bステップ2に示すように、特徴量ADSvADSv2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ADSvADSv3を得ることができる。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。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。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。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。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。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と現フレームの空間水平方向中心特徴量ADSh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と現フレームの空間水平方向中心特徴量ADSh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。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と現フレームの空間垂直方向中心特徴量ADSv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と現フレームの空間垂直方向中心特徴量ADSv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。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。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。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。[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。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。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。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、SBScountをカウントアップする。ここで、SBScount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。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、SBScountが予め設定されたしきい値TEより大きく、かつ、TABcount、FScount、2Dcountがしきい値TFより小さいか判断する。ここで、TABcount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。FScount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。2Dcount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。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、SBScount、TABcount、FScount、2Dcountの各カウント値をリセットする。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、TABcountをカウントアップする。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、TABcountがしきい値TEより大きく、かつ、SBScount、FScount、2Dcount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、SBScount、TABcount、FScount、2Dcountの各カウント値をリセットする。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と現フレームの空間水平方向中心特徴量ADSh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と現フレームの空間水平方向中心特徴量ADSh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。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と現フレームの空間垂直方向中心特徴量ADSv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と現フレームの空間垂直方向中心特徴量ADSv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。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。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、FScountをカウントアップする。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、FScountがしきい値TEより大きく、かつ、SBScount、TABcount、2Dcount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、SBScount、TABcount、FScount、2Dcountの各カウント値をリセットする。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、2Dcount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、2Dcount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、SBScount、TABcount、FScount、2Dcountの各カウント値をリセットする。[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24a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24b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。図25bは、図25a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。図26bは、図26a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。図27bは、図27a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。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。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ADShADSv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。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。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。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。"