"入力画像信号に基づいて、入力画像信号が示す画像全体における変化量を示す第1特徴値を算出する画像内変化量算出部と、前記入力画像信号に基づいて、入力画像信号が示す画像が分割された分割領域ごとに、動きの複雑度を示す第2特徴値を算出する動き複雑度算出部と、前記第1特徴値と前記第2特徴値とに基づいて、前記分割領域ごとに、前記入力画像信号のノイズを低減する度合いを規定するノイズ低減強度を算出するノイズ低減強度算出部と、を備えることを特徴とする、画像処理装置。前記ノイズ低減強度に基づいて、前記分割領域ごとに、前記入力画像信号のノイズを低減するノイズ低減部をさらに備えることを特徴とする、請求項1に記載の画像処理装置。前記入力画像信号に基づいて、入力画像信号が示す画像における場面の変化を検出し、検出結果を示す第3特徴値を出力するシーン変化検出部をさらに備え、前記ノイズ低減強度算出部は、さらに前記第3特徴値に基づいて、前記ノイズ低減強度を算出することを特徴とする、請求項1、または2に記載の画像処理装置。前記ノイズ低減強度算出部は、前記第3特徴値が場面に変化がないことを示す場合には、前記第1特徴値と前記第2特徴値とに基づいて、前記分割領域ごとに前記ノイズ低減強度を算出し、前記第3特徴値が場面に変化があることを示す場合には、前記入力画像信号のノイズを低減させないノイズ低減強度を算出することを特徴とする、請求項3に記載の画像処理装置。入力画像信号に基づいて、入力画像信号が示す画像全体における変化量を示す第1特徴値を算出するステップと、前記入力画像信号に基づいて、入力画像信号が示す画像が分割された分割領域ごとに、動きの複雑度を示す第2特徴値を算出するステップと、前記第1特徴値と前記第2特徴値とに基づいて、前記分割領域ごとに、前記入力画像信号のノイズを低減する度合いを規定するノイズ低減強度を算出するステップと、を有することを特徴とする、画像処理方法。入力画像信号に基づいて、入力画像信号が示す画像全体における変化量を示す第1特徴値を算出するステップ、前記入力画像信号に基づいて、入力画像信号が示す画像が分割された分割領域ごとに、動きの複雑度を示す第2特徴値を算出するステップ、前記第1特徴値と前記第2特徴値とに基づいて、前記分割領域ごとに、前記入力画像信号のノイズを低減する度合いを規定するノイズ低減強度を算出するステップ、をコンピュータに実行させるためのプログラム。例えば特許文献1に記載の技術では、処理対象の画像信号が示す画像が分割されたブロックごとの動きの散乱度に応じて、ブロックノイズの低減を図っている。ここで、動きが複雑な場合には、予測誤差が発生する可能性があり、また、当該予測誤差の発生によってブロックノイズが生じうる。また、例えば特許文献1に記載の技術では、処理対象の画像信号がインタレースで入力されることを前提としており、入力フィールドをインタレース-プログレッシブ変換IP変換し、さらにダウンサンプリングでインタレースに戻すことによって、ブロックノイズの低減を図っている。すなわち、例えば特許文献1に記載の技術では、ダウンサンプリングにより平均化することによって、ブロックノイズの低減を図っている。よって、例えば特許文献1に記載の技術を用いる場合には、ブロックノイズをある程度低減することができる可能性はある。しかしながら、動きが複雑な場合にはブロックノイズが生じる可能性はあるが、動きが複雑な場合に常にブロックノイズが発生するとは限らない。例えば、1フレーム前のフレームに対応するフレーム画像に対する現フレームに対応するフレーム画像の変化量が小さい場合には、予測誤差が量子化されないことから、ブロックノイズは発生しない。ここで、例えば特許文献1に記載の技術では、ブロックノイズを低減する際に、ブロックノイズを低減する度合いを変えることについて、何らの考慮もされていない。そのため、例えば特許文献1に記載の技術を用いる場合には、例えば、上記のようにブロックノイズが発生していないにも関わらずブロックノイズを低減する処理を行うことや、発生するブロックノイズを十分に低減することができないこと、過度のブロックノイズの低減処理が行われてしまうことなどが起こりうる。さらに、例えば特許文献1に記載の技術を用いる場合には、水平方向のブロックノイズしか低減することができない。また、例えば特許文献2に記載の技術では、現在のフレームに対応するフレーム画像と1フレーム前のフレームに対応するフレーム画像との差分を示すヒストグラムを作成し、作成したヒストグラムに応じて、信号から一定量を減算する処理であるコアリングや、スムージングのレベルを制御する。よって、例えば特許文献2に記載の技術を用いる場合には、ブロックノイズをある程度低減することができる可能性はある。しかしながら、例えば特許文献2に記載の技術では、現在のフレームに対応するフレーム画像と1フレーム前のフレームに対応するフレーム画像との差分、すなわち、フレーム画像全体における変化量しか考慮がなされていない。ここで、例えば、フレーム画像全体における変化量が大きくても、1方向にしかオブジェクト例えば、車や人などの動きがないような、オブジェクトの動きが単純な動画像を処理する場合には、予測誤差が小さくなるため、ブロックノイズが発生する可能性は低い。例えば特許文献2に記載の技術では、上記のようなブロックノイズが発生する可能性が低い画像を示す画像信号に対しても、フレーム画像全体における変化量に応じてスムージングなどの処理を行う。よって、例えば特許文献2に記載の技術を用いる場合には、例えば、スムージングが強くかかることによって、ぼけた画像が生成されてしまうことが起こりうる。上記のように、例えば、特許文献1に記載の技術や、特許文献2に記載の技術を用いたとしても、画像信号が示す画像において発生しうるブロックノイズを検出できるとは限らない。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、処理対象の画像信号に基づいて、ブロックノイズを検出することが可能な、新規かつ改良された画像処理装置、画像処理方法、およびプログラムを提供することにある。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、入力画像信号に基づいて、入力画像信号が示す画像全体における変化量を示す第1特徴値を算出する画像内変化量算出部と、上記入力画像信号に基づいて、入力画像信号が示す画像が分割された分割領域ごとに、動きの複雑度を示す第2特徴値を算出する動き複雑度算出部と、上記第1特徴値と上記第2特徴値とに基づいて、上記分割領域ごとに、上記入力画像信号のノイズを低減する度合いを規定するノイズ低減強度を算出するノイズ低減強度算出部と、を備える画像処理装置が提供される。かかる構成によって、処理対象の画像信号に基づいて、ブロックノイズを検出することができる。また、上記ノイズ低減強度に基づいて、上記分割領域ごとに、上記入力画像信号のノイズを低減するノイズ低減部をさらに備えてもよい。また、上記入力画像信号に基づいて、入力画像信号が示す画像における場面の変化を検出し、検出結果を示す第3特徴値を出力するシーン変化検出部をさらに備え、上記ノイズ低減強度算出部は、さらに上記第3特徴値に基づいて、上記ノイズ低減強度を算出してもよい。また、上記ノイズ低減強度算出部は、上記第3特徴値が場面に変化がないことを示す場合には、上記第1特徴値と上記第2特徴値とに基づいて、上記分割領域ごとに上記ノイズ低減強度を算出し、上記第3特徴値が場面に変化があることを示す場合には、上記入力画像信号のノイズを低減させないノイズ低減強度を算出してもよい。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、入力画像信号に基づいて、入力画像信号が示す画像全体における変化量を示す第1特徴値を算出するステップと、上記入力画像信号に基づいて、入力画像信号が示す画像が分割された分割領域ごとに、動きの複雑度を示す第2特徴値を算出するステップと、上記第1特徴値と上記第2特徴値とに基づいて、上記分割領域ごとに、上記入力画像信号のノイズを低減する度合いを規定するノイズ低減強度を算出するステップと、を有する画像処理方法が提供される。かかる方法を用いることによって、処理対象の画像信号に基づいて、ブロックノイズを検出することができる。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、入力画像信号に基づいて、入力画像信号が示す画像全体における変化量を示す第1特徴値を算出するステップ、上記入力画像信号に基づいて、入力画像信号が示す画像が分割された分割領域ごとに、動きの複雑度を示す第2特徴値を算出するステップ、上記第1特徴値と上記第2特徴値とに基づいて、上記分割領域ごとに、上記入力画像信号のノイズを低減する度合いを規定するノイズ低減強度を算出するステップ、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。かかるプログラムを用いることによって、処理対象の画像信号に基づいて、ブロックノイズを検出することができる。本発明によれば、処理対象の画像信号に基づいて、ブロックノイズを検出することができる。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。本発明の実施形態に係る画像処理方法本発明の実施形態に係る画像処理装置の構成について説明する前に、本発明の実施形態に係る画像処理方法について説明する。また、以下では、本発明の実施形態に係る画像処理装置が、処理対象の画像信号以下、入力画像信号と示す場合がある。に対して、本発明の実施形態に係る画像処理方法に係る処理を行うものとして説明する。ここで、本発明の実施形態に係る入力画像信号としては、例えば非可逆の符号化方式により符号化された動画像または、複数の静止画像を示す画像信号が挙げられる。以下では、本発明の実施形態に係る画像処理装置が、フレーム画像静止画像からなる動画像を示す画像信号を処理するものとして説明する。ここで、本発明の実施形態に係るフレーム画像とは、例えば、動画像の1フレーム動画像がインタレース画像の場合には、1フィールドに対応する。に対応する画像である。以下では、本発明の実施形態に係る画像処理装置が、時間順に1フレームずつ入力される画像信号を処理する場合を例に挙げて説明する。また、本発明の実施形態に係る画像処理装置は、例えば、本発明の実施形態に係る画像処理装置がテレビ塔などから送信された放送波を直接的、またはセットトップボックスなどを介して間接的に受信してデコードした結果得られる画像信号を、入力画像信号として処理する。なお、本発明の実施形態に係る画像処理装置が処理する入力画像信号は、上記に限られない。例えば、本発明の実施形態に係る画像処理装置は、ネットワークを介してまたは直接的に外部装置から送信された入力画像信号を処理することも可能である。また、本発明の実施形態に係る画像処理装置は、例えば、記憶部後述するや、本発明の実施形態に係る画像処理装置から着脱可能な外部記録媒体に記憶された画像データをデコードすることにより得られた画像信号を処理してもよい。さらに、本発明の実施形態に係る画像処理装置が、例えば、動画像を撮像することが可能な撮像部後述するを備えている場合、すなわち、本発明の実施形態に係る画像処理装置が撮像装置として機能する場合には、本発明の実施形態に係る画像処理装置は、例えば、当該撮像部後述するにより撮像された動画像に対応する画像信号を処理してもよい。上述したように、入力画像信号が示す画像における、動きの複雑さのみに着目したとしても、ブロックノイズを検出できるとは限らない。また、入力画像信号が示す画像における、1フレーム前のフレームに対応するフレーム画像に対する現フレームに対応するフレーム画像の変化量画像全体における変化量のみに着目したとしても、ブロックノイズを検出できるとは限らない。そこで、本発明の実施形態に係る画像処理装置は、複数のフレーム画像間での画像全体の変化量を表す大域的な特徴値である第1特徴値と、入力画像信号が示す画像が分割された分割領域ごとの、複数のフレーム画像間での動きの方向の多様性すなわち、動きの複雑度を表す局所的な特徴値である第2特徴値とをそれぞれ算出する。以下では、本発明の実施形態に係る第1特徴値を画像内変化量と示し、本発明の実施形態に係る第2特徴値を動き複雑度と示す場合がある。ここで、本発明の実施形態に係る分割領域としては、例えば、8×8画素の矩形の領域や16×16画素の矩形の領域など、予め規定された大きさの領域が挙げられる。なお、本発明の実施形態に係る分割領域は、上記に限られない。例えば、本発明の実施形態に係る画像処理装置は、入力画像信号をデコードしたデコーダから、ブロック境界の情報を取得する場合には、当該ブロック境界の情報が示すブロック境界に対応する領域を、分割領域としてもよい。そして、本発明の実施形態に係る画像処理装置は、第1特徴値と第2特徴値とに基づいて、上記分割領域ごとにブロックノイズを検出する。より具体的には、本発明の実施形態に係る画像処理装置は、第1特徴値と第2特徴値とに基づいて、分割領域ごとに入力画像信号のノイズを低減する度合いを規定するノイズ低減強度を算出する。ここで、ブロックノイズは、例えば動き予測誤差によって発生するが、例えば、画像内変化量が大きくても、画像に含まれるオブジェクトの動きが単純である場合には、動き予測が可能であることから動き予測誤差は生じないのでまたは、動き予測誤差は微小となるので、ブロックノイズは発生しない。また、画像内変化量が小さい場合には、予測誤差が量子化されないのでブロックノイズは発生しない。本発明の実施形態に係る画像処理装置は、上記ブロックノイズの発生要因に基づいて、例えば、画像内変化量が大きく、かつ動きの複雑度が大きい場合に、画像内変化量第1特徴値と動きの複雑度第2特徴値とに基づいて、ノイズを低減する度合いがより大きなすなわち、ノイズ低減強度がより強いノイズ低減強度を算出する。また、本発明の実施形態に係る画像処理装置は、例えば、動きの複雑度は高いが画像内変化量は小さい場合や、画像内変化量は大きいが動きの複雑度が低い場合には、画像内変化量第1特徴値と動きの複雑度第2特徴値とに基づいて、ノイズを低減する度合いがより小さなすなわち、ノイズ低減強度がより弱いノイズ低減強度を算出する。つまり、本発明の実施形態に係る画像処理装置が分割領域ごとに生成するノイズ低減強度は、ブロックノイズの発生の度合いを示している。したがって、本発明の実施形態に係る画像処理装置は、本発明の実施形態に係る画像処理方法に係る処理を行うことによって、処理対象の画像信号に基づいて、ブロックノイズを検出することができる。また、本発明の実施形態に係るノイズ低減強度はブロックノイズの発生の度合いを示すので、分割領域ごとのノイズ低減強度に基づいて、分割領域ごとに入力画像信号のノイズを低減すれば、例えば、ブロックノイズが発生していないにも関わらずブロックノイズを低減する処理を行うことや、発生するブロックノイズを十分に低減することができないこと、過度のブロックノイズの低減処理が行われてしまうことなどによる、処理後の画像における画質の低下は防止される。以下、本発明の実施形態に係る画像処理装置の構成の一例について説明をすると共に、本発明の実施形態に係る画像処理方法に係る処理の具体例についても併せて説明する。また、以下では、本発明の実施形態に係る画像処理装置が、算出したノイズ低減強度を示すノイズ低減強度制御信号に基づいて入力画像信号のノイズを低減するノイズ低減処理を行う機能を有する場合を例に挙げて説明する。なお、本発明の実施形態に係る画像処理装置の構成は、ノイズ低減処理を行う機能を有す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処理装置は、ノイズ低減処理を行う機能を有さずに、ノイズ低減強度制御信号または、ノイズ低減強度制御信号と入力画像信号を、ノイズ低減処理を行う機能を有する外部装置に送信してもよい。本発明の第1の実施形態に係る画像処理装置図1は、本発明の第1の実施形態に係る画像処理装置100の構成の一例を示すブロック図である。画像処理装置100は、例えば、画像内変化量算出部102と、動き複雑度算出部104と、ノイズ低減強度算出部106と、ノイズ低減部108とを備える。また、画像処理装置100は、例えば、制御部図示せずや、ROMReadOnlyMemory。図示せず、RAMRandomAccessMemory。図示せず、記憶部図示せず、ユーザが操作可能な操作部図示せず、様々な画面を表示画面に表示する表示部図示せず、外部装置と通信を行うための通信部図示せず、撮像部図示せずなどを備えていてもよい。画像処理装置100は、例えば、データの伝送路としてのバスにより上記各構成要素間を接続する。ここで、制御部図示せずは、例えば、CPUCentralProcessingUnitや各種処理回路などで構成され、画像処理装置100全体を制御する。また、制御部図示せずは、例えば、画像内変化量算出部102、動き複雑度算出部104、ノイズ低減強度算出部106、およびノイズ低減部108または、これらのうちの1または2以上の部の役目を果たしてもよい。なお、画像内変化量算出部102、動き複雑度算出部104、ノイズ低減強度算出部106、およびノイズ低減部108は、各部の処理を実現可能な専用のまたは汎用の処理回路で構成されていてもよいことは、言うまでもない。また、制御部図示せずは、例えば、ノイズ低減強度制御信号に基づくノイズ低減処理が行われた画像信号以下、出力画像信号と示す。をエンコードして、記憶部図示せずに記録する、および/または、出力画像信号が示す画像を表示部図示せずや外部表示装置の表示画面に表示させるなど、出力画像信号に対する処理を行う役目を果たしてもよい。ROM図示せずは、制御部図示せず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を記憶する。RAM図示せずは、制御部図示せずにより実行されるプログラムなどを一時的に記憶する。記憶部図示せずは、画像処理装置100が備える記憶手段であり、例えば、画像データや、アプリケーションなど様々なデータを記憶する。ここで、記憶部図示せずとしては、例えば、ハードディスクHardDiskなどの磁気記録媒体や、フラッシュメモリflashmemoryなどの不揮発性メモリnonvolatilememoryなどが挙げられる。また、記憶部図示せずは、画像処理装置100から着脱可能であってもよい。操作部図示せずとしては、例えば、ボタンや、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。また、画像処理装置100は、例えば、画像処理装置100の外部装置としての操作入力デバイス例えば、キーボードやマウスなどと接続することもできる。表示部図示せずとしては、例えば、液晶ディスプレイLiquidCrystalDisplay;LCDや有機ELディスプレイorganicElectroLuminescencedisplayなどが挙げられる。なお、表示部図示せずは、例えばタッチスクリーンなどのように、表示とユーザ操作とが可能なデバイスであってもよい。また、画像処理装置100は、表示部図示せずの有無に関わらず、画像処理装置100の外部装置としての表示デバイス例えば、外部ディスプレイなどと接続することもできる。通信部図示せずは、画像処理装置100が備える通信手段であり、ネットワークを介してあるいは、直接的に、外部装置と無線/有線で通信を行う。ここで、通信部図示せずとしては、例えば、通信アンテナおよびRFRadioFrequency回路無線通信や、IEEE802.15.1ポートおよび送受信回路無線通信、IEEE802.11bポートおよび送受信回路無線通信、あるいはLANLocalAreaNetwork端子および送受信回路有線通信などが挙げられる。また、本発明の実施形態に係るネットワークとしては、例えば、LANやWANWideAreaNetworkなどの有線ネットワーク、無線LANWLAN;WirelessLocalAreaNetworkや基地局を介した無線WANWWAN;WirelessWideAreaNetworkなどの無線ネットワーク、あるいは、TCP/IPTransmissionControlProtocolInternetProtocolなどの通信プロトコルを用いたインターネットなどが挙げられる。撮像部図示せずは、静止画像または動画像を撮像する役目を果たす。撮像部図示せずを備える場合には、画像処理装置100は、例えば、撮像部図示せずにおける撮像により生成された画像信号を処理することが可能である。ここで、本発明の実施形態に係る撮像部図示せずとしては、例えば、レンズ/撮像素子と信号処理回路とから構成される撮像デバイスが挙げられる。レンズ/撮像素子は、例えば、光学系のレンズと、CMOSComplementaryMetalOxideSemiconductorなどの撮像素子を複数用いたイメージセンサとで構成される。また、信号処理回路は、例えば、AGCAutomaticGainControl回路やADCAnalogtoDigitalConverterを備え、撮像素子により生成されたアナログ信号をデジタル信号画像データに変換し、各種信号処理を行う。信号処理回路が行う信号処理としては、例えば、WhiteBalance補正処理、色調補正処理、ガンマ補正処理、YCbCr変換処理、エッジ強調処理などが挙げられる。以下、図1に示す第1の実施形態に係る画像処理装置100の構成例について説明しつつ、画像処理装置100における処理画像処理方法に係る処理の一例について説明する。画像内変化量算出部102は、入力画像信号に基づいて、画像全体における変化量を示す第1特徴値を算出する。図2は、本発明の第1の実施形態に係る画像内変化量算出部102の一例を示すブロック図である。画像内変化量算出部102は、遅延部110と、絶対値差分算出部112と、積算値算出部114とを備える。遅延部110は、入力画像信号を1フレーム分遅延させ、遅延させた入力画像信号を絶対値差分算出部112に伝達する。絶対値差分算出部112は、入力画像信号と、遅延部110から伝達される1フレーム分遅延された入力画像信号とに基づいて、現在のフレーム画像と1フレーム前のフレーム画像との差分の絶対値を示す、絶対値差分画像信号を、積算値算出部114に伝達する。積算値算出部114は、絶対値差分算出部112から伝達される絶対値差分画像信号に基づいて、第1特徴値を算出する。より具体的には、積算値算出部114は、例えば下記の数式1に示す演算によって、現在のフレーム画像と1フレーム前のフレーム画像の差分の絶対値の総和を画素数で割った値を、第1特徴値FSとして算出する。ここで、数式1に示すXti,jは、現在のフレーム画像における輝度値を示しており、数式1に示すXt-1i,jは、1フレーム前のフレーム画像における輝度値を示している。また、数式1に示すi,jは、フレーム画像内の位置座標を示しており、数式1に示すM×Nは、フレーム画像のサイズを示している。数式1画像内変化量算出部102は、例えば図2に示す構成によって、第1特徴値を算出する。なお、本発明の第1の実施形態に係る画像内変化量算出部102における第1特徴値の算出方法は、上記に限られない。例えば、画像内変化量算出部102は、本発明の実施形態に係る分割領域のうちの、動きベクトルの大きさが0以上の分割領域の数を第1特徴値とすることも可能である。また、画像内変化量算出部102は、明るさの変動の影響の低減を図る場合には、現在のフレームにおけるフレーム画像を空間的に微分した画像例えば、水平方向の差分画像と、1フレーム前のフレームにおけるフレーム画像を空間的に微分した画像との差分を示す画像を、第1特徴値としてもよい。再度図1を参照して、本発明の第1の実施形態に係る画像処理装置100の構成の一例について説明する。動き複雑度算出部104は、入力画像信号に基づいて、分割領域ごとに、動きの複雑度を示す第2特徴値を算出する。ここで、分割領域の設定は、例えば動き複雑度算出部104が行うが、本発明の第1の実施形態に係る画像処理装置100の構成は、上記に限られない。例えば、本発明の第1の実施形態に係る画像処理装置は、分割領域の設定を行う分割部を、動き複雑度算出部104の前段に備えていてもよい。動き複雑度算出部104は、例えば、動きが1方向であるか、複数方向であるかを表すことが可能な指標を用いて、第2特徴値動き複雑度を算出する。動き複雑度算出部104が、上記のような指標を用いる理由は、例えば、動きが1方向である場合には、フレーム間予測の際のブロックマッチングにおいて移動先が見つかりやすい、つまり予測しやすく、また、動きが複数方向である場合には、フレーム間予測の際のブロックマッチングにおいて移動先が見つかりづらく、予測がしづらいことから、動きの方向の多様性と予測誤差の発生に相関があるためである。ここで、動き複雑度算出部104は、動きの方向の多様性を表すことが可能な指標であれば、任意の指標を用いて第2特徴値動き複雑度を算出することができる。一例を挙げると、動き複雑度算出部104は、例えば、非特許文献EShechtmanandMIraniSpaceTimeBehaviorBasedCorrelationComputerVisionandPatternRecognitionvol1pp4054122005に記載のSpace-TimePatch特徴から算出されるCRIMContinuousRankIncreaseMeasureを、第2特徴値動き複雑度として算出することが可能である。ここで、CRIMは、動きが一方向の場合0に近くなり、動きが複数方向の場合は1に近くなるという性質を有する。図4は、本発明の第1の実施形態に係る動き複雑度算出部104における処理の一例を説明するための説明図であり、CRIMに係るSpace-TimePatch特徴の概要を示している。ここで、図4に示すx、yは、画像の座標軸を示しており、また、図4に示すtは、時間軸を示している。図4に示すように、動画像は、2次元画像静止画像を時間方向に並べたものと考えることができる。動き複雑度算出部104は、例えば下記の数式2によって、Space-TimePatch特徴Mを算出する。ここで、数式2に示すPx、Py、Ptは、x、y、tそれぞれの偏微分を示す。数式2また、動き複雑度算出部104は、例えば下記の数式3によって、CRIMを算出する。ここで、数式3に示すλ1、λ2、λ3は、数式2に示すSpace-TimePatch特徴Mの固有値であるλ1≧λ2≧λ3。また、数式3に示すλ1’、λ2’は、下記の数式4に示す行列M’の固有値である。数式3数式4動き複雑度算出部104は、分割領域ごとに、例えば上記のようにCRIMを算出することによって、第2特徴値を算出する。なお、本発明の第1の実施形態に係る動き複雑度算出部104における第2特徴値の算出方法は、上記に限られない。例えば、動き複雑度算出部104は、下記の数式5に示す演算を行うことによって、対象としている分割領域の動きベクトルと隣接する分割領域の動きベクトルとの類似度を算出し、算出された類似度を第2特徴値として算出することも可能である。また、動き複雑度算出部104は、例えば、動き複雑度算出部104がフレーム画像から動きベクトルを算出して、算出された動きベクトルを用いてもよいし、入力画像信号をデコードしたデコーダなどから取得された符号化情報に含まれている動きベクトルを用いてもよい。ここで、数式5に示すMVm,nは、処理対象の分割領域の動きベクトルを示しており、また、数式5に示すm,nは、処理対象の分割領域の位置を示している。数式5動き複雑度算出部104は、分割領域ごとに、例えば上記のように第2特徴値を算出する。なお、以下では、第2特徴値動き複雑度が、動きが一方向の場合0に近くなり、動きが複数方向の場合は1に近くなる特性を有する場合を例に挙げて、本発明の第1の実施形態に係る画像処理装置100の構成の一例について説明する。また、以下では、第2特徴値を、第2特徴値MCと示す場合がある。再度図1を参照して、本発明の第1の実施形態に係る画像処理装置100の構成の一例について説明する。ノイズ低減強度算出部106は、画像内変化量算出部102から伝達される第1特徴値と、動き複雑度算出部104から伝達される第2特徴値とに基づいて、分割領域ごとにノイズ低減強度を算出する。そして、ノイズ低減強度算出部106は、算出したノイズ低減強度を示すノイズ低減強度制御信号を、ノイズ低減部108へ伝達する。上述したように、ブロックノイズが発生する要因は、動き予測誤差によるものである。動き予測が外れることにより動き予測誤差が発生し、動き予測誤差を量子化することによって高周波成分が削減されることにより、ブロックノイズが発生する。ここで、1方向に動いているような単純な動きの場合は、動き予測が外れることはないので動き予測誤差は発生しないまたは、仮に動き予測が外れたとしても、動き予測誤差は十分に小さい。。また、例えば、動きの方向が複数あるような動きが複雑な場合は、動き予測をすることが困難であることから、動き予測誤差が発生しうる。しかしながら、動き予測誤差が発生したとしても、画像内変化量第1特徴値が小さい場合は、動き予測誤差が量子化されずそのまま符号化されるため、ブロックノイズは発生しない。したがって、動きの複雑度が高いことと、画像内変化量が大きいことという2つの要因が重なったときに、ブロックノイズが発生する。ノイズ低減強度算出部106は、第1特徴値画像内変化量と、第2特徴値動き複雑度とに基づいて、分割領域ごとにノイズ低減強度を算出するので、分割領域ごとに発生しうるブロックノイズを検出することができる。図4は、本発明の第1の実施形態に係るノイズ低減強度算出部106における処理の一例を説明するための説明図である。ここで、図4は、画像内変化量第1特徴値と、動き複雑度第2特徴値との関係の一例を示している。図4に示すように、ノイズ低減強度算出部106は、例えば、画像内変化量第1特徴値が大きく、動き複雑度第2特徴値が高い程、ノイズ低減強度が大きなノイズ低減強度を算出する。また、ノイズ低減強度算出部106は、例えば、画像内変化量第1特徴値が小さく、動き複雑度第2特徴値が低い程、ノイズ低減強度が小さなノイズ低減強度を算出する。ここで、ノイズ低減強度としては、例えば、0~1に正規化された値0は、ノイズ低減強度が最も弱いことを示し、1は、ノイズ低減強度が最も強いことを示す。。なお、ノイズ低減強度算出部106が、正規化されていないノイズ低減強度を算出することが可能であることは、言うまでもない。以下では、ノイズ低減強度算出部106が、正規化されたノイズ低減強度を算出する場合を例に挙げて、ノイズ低減強度の算出処理の一例について説明する。ノイズ低減強度算出部106は、第1特徴値FSを、例えば下記の数式6により正規化する。数式6は、入力画像信号の値が0~255で表される場合における例を示している。ここで、入力画像信号の値が0~255で表される場合には、第1特徴値FSも0~255で表される。数式6第1特徴値FSが正規化された、正規化第1特徴値FS’が算出されると、ノイズ低減強度算出部106は、分割領域ごとに、例えば下記の数式7の演算を行うことによって、ノイズ低減強度NRを算出する。NR=FS’×MC数式7ノイズ低減強度算出部106は、分割領域ごとに、例えば上記のようにノイズ低減強度NRを算出する。なお、本発明の第1の実施形態に係るノイズ低減強度算出部106におけるノイズ低減強度NRの取得方法は、上記に限られない。例えば、ノイズ低減強度算出部106は、正規化第1特徴値FS’または第1特徴値FSと第2特徴値MCとの組合せと、ノイズ低減強度NRとが対応付けられたルックアップテーブルを参照することによって、第1特徴値FSおよび第2特徴値MCに応じたノイズ低減強度NRを取得することも可能である。ここで、上記ルックアップテーブルは、例えば、記憶部図示せずに記憶されていてもよいし、画像処理装置100とネットワークを介してまたは直接的に接続されたサーバなどの外部装置に記憶されていてもよい。上記ルックアップテーブルが外部装置に記憶されている場合には、ノイズ低減強度算出部106は、例えば、通信部図示せずを介して第1特徴値FSおよび第2特徴値MCを当該外部装置へ送信し、通信部図示せずを介して当該外部装置から送信されたノイズ低減強度NRを取得する。再度図1を参照して、本発明の第1の実施形態に係る画像処理装置100の構成の一例について説明する。ノイズ低減部108は、ノイズ低減強度算出部106から伝達される、分割領域ごとのノイズ低減強度を示すノイズ低減強度制御信号に基づいて、分割領域ごとに、入力画像信号のノイズを低減する。ノイズ低減部108は、例えばεフィルタを有し、ノイズ低減強度制御信号が示すノイズ低減強度に応じてフィルタの強度を変えることによって、入力画像信号のノイズを低減する。なお、本発明の第1の実施形態に係るノイズ低減部108の構成は、εフィルタを有する構成に限られない。例えば、ノイズ低減部108は、パラメータノイズ低減強度制御信号が示すノイズ低減強度により強度を変更することが可能なフィルタであれば、任意の線形フィルタ、任意の非線形フィルタを有することが可能である。以下では、ノイズ低減部108がεフィルタを有する場合を例に挙げて、ノイズ低減部108における処理の一例について説明する。εフィルタから出力される出力画像信号ynは、例えば下記の数式8で表される。ここで、数式8に示すxnは、入力画像信号を示しており、数式8に示すakは、フィルタ係数を示している。また、数式8に示すF[x]は、例えば下記の数式9で表される。また、数式8に示すεは、閾値を示しており、例えば下記の数式10で表される。数式10に示すi,jは、注目画素を示している。数式8数式9ε=xi,j×NR数式10数式8に示すように、εフィルタから出力される出力画像信号ynは、例えば、注目画素に対応する入力画像信号xnと当該注目画素の近傍の画素に対応する入力画像信号xn-kとの差分の絶対値が閾値ε以下であるものの、重み付き差分と、注目画素に対応する入力画像信号xnとを加算した信号といえる。閾値εが大きい場合には、ノイズ低減強度が大きくなり、また、閾値εが小さい場合には、ノイズ低減強度が小さくなる。ここで、数式10に示すように、閾値εは、ノイズ低減強度制御信号が示すノイズ低減強度NRに依存する。よって、ノイズ低減部108は、ノイズ低減強度制御信号が示すノイズ低減強度NRに応じてフィルタの強度を変えることができる。ノイズ低減部108は、例えば上記のように、分割領域ごとに、入力画像信号のノイズを低減する。なお、本発明の第1の実施形態に係るノイズ低減部108における入力画像信号のノイズの低減処理は、上記に限られない。図5は、本発明の第1の実施形態に係るノイズ低減強度算出部108における処理の他の例を説明するための説明図である。ノイズ低減部108は、上記のように、本発明の実施形態に係る分割領域図5に示すA。例えば、ブロック境界に対応する領域や、予め規定された領域などごとにノイズ低減処理を行うのではなく、例えば、複数の分割領域を含む領域例えば図5に示すBごとにノイズ低減処理を行ってもよい。複数の分割領域を含む領域例えば図5に示すBごとにノイズ低減処理を行う場合には、ノイズ低減部108は、例えば、当該領域に対応するノイズ低減強度NRの平均値や、代表値例えば、最大値や最小値などに基づいて、ノイズ低減処理を行う。本発明の第1の実施形態に係る画像処理装置100は、例えば、図1に示す構成によって、本発明の実施形態に係る画像処理方法に係る処理を実現する。よって、画像処理装置100は、処理対象の画像信号に基づいて、ブロックノイズを検出することができる。また、画像処理装置100は、本発明の実施形態に係る画像処理方法に係る処理によってノイズ低減強度を分割領域ごとに算出し、算出されたノイズ低減強度に基づいて入力画像信号のノイズを低減する。よって、画像処理装置100のノイズ低減部108では、ブロックノイズが発生していないにも関わらずブロックノイズを低減する処理を行うことや、発生するブロックノイズを十分に低減することができないこと、過度のブロックノイズの低減処理が行われてしまうことなどが防止される。したがって、画像処理装置100は、ブロックノイズを低減しつつ、処理後の画像における画質の低下を防止することが可能であるので、高画質化を図ることができる。[本発明の第1の実施形態に係る画像処理方法に係る処理]ここで、上述した図1に示す第1の実施形態に係る画像処理装置100における処理について、まとめて説明する。図6は、本発明の第1の実施形態に係る画像処理装置100における処理の一例を示す流れ図である。図6は、本発明の第1の実施形態に係る画像処理方法に係る処理に該当する。ここで、図6は、画像処理装置100における動画像の1フレームごとの処理の一例を示している。画像処理装置100は、第1特徴値画像内変化量を算出するS100。ステップS100の処理は、画像内変化量算出部102が行う。画像処理装置100は、分割領域を設定しS102、分割領域ごとに第2特徴値動き複雑度を算出するS104。ステップS102、S104の処理は、例えば、動き複雑度算出部104が行う。なお、第1の実施形態に係る画像処理装置が、分割部図示せずを備えている場合には、分割部図示せずがステップS102の処理を行い、動き複雑度算出部104がステップS104の処理を行ってもよい。なお、図6では、ステップS100の処理の後に、ステップ102、S104の処理が行われる例を示しているが、本発明の第1の実施形態に係る画像処理装置100における処理は、上記に限られない。画像処理装置100は、ステップS100の処理と、ステップS102、S104の処理とを独立に行うことが可能である。よって、画像処理装置100は、例えば、ステップS100の処理と、ステップS102、S104の処理とを同期して行ってもよいし、ステップS102、S104の処理の後にステップS100の処理を行ってもよい。ステップS100およびステップS104の処理が行われると、画像処理装置100は、第1特徴値画像内変化量と第2特徴値動き複雑度とに基づいて、分割領域ごとにノイズ低減強を算出するS106。ステップS106の処理は、ノイズ強度算出部106が行う。ステップS106の処理が行われると、画像処理装置100は、ステップS106において分割領域ごとに算出されたノイズ低減強度に基づいて、分割領域ごとに入力画像信号のノイズを低減するS108。ステップS108の処理は、ノイズ低減部108が行う。画像処理装置100は、例えば図6に示すステップS100~S106の処理を行うことによって、入力画像信号に基づいてブロックノイズを検出し、また、図6に示すステップS108の処理を行うことによって、ノイズの検出結果に応じて入力画像信号のノイズを低減する。なお、本発明の第1の実施形態に係る画像処理装置100における処理が、図6に示す処理に限られないことは、言うまでもない。本発明の第2の実施形態に係る画像処理装置例えば図1に示す第1の実施形態に係る画像処理装置100の構成によって、本発明の実施形態に係る画像処理方法に係る処理を実現し、処理対象の画像信号に基づいて、ブロックノイズを検出することができる。しかしながら、本発明の実施形態に係る画像処理方法に係る処理を実現することが可能な構成は、図1に示す構成に限られない。図7は、本発明の第2の実施形態に係る画像処理装置200の構成の一例を示すブロック図である。図7に示す本発明の第2の実施形態に係る画像処理装置200は、図1に示す第1の実施形態に係る画像処理装置100と基本的に同様の構成を有するが、図1に示す第1の実施形態に係る画像処理装置100と比較すると、第2の実施形態に係る画像処理装置200は、シーン変化検出部202をさらに備えている。また、第2の実施形態に係る画像処理装置200は、ノイズ低減強度算出部204の機能が、図1に示す第1の実施形態に係るノイズ低減強度算出部106の機能と異なる。シーン変化検出部202は、入力画像信号が示す画像における場面の変化シーンチェンジを検出し、検出結果を示す第3特徴値を出力する。シーン変化検出部202は、例えば、フレーム画像間の類似度に基づいて、場面の変化を検出する。なお、本発明の第2の実施形態に係る場面の変化の検出方法は、上記に限られない。例えば、シーン変化検出部202は、場面の変化を検出可能な任意の方法を用いることができる。以下、フレーム画像間の類似度に基づいて場面の変化を検出する場合を例に挙げて、シーン変化検出部202における処理について説明する。シーン変化検出部202は、現在のフレームに対応するフレーム画像のヒストグラムと、1フレーム前のフレームに対応するフレーム画像のヒストグラムとの類似度すなわち、ヒストグラム距離を算出する。より具体的には、シーン変化検出部202は、例えば下記の数式11により、Bhattacharyya距離を、ヒストグラム距離Dtとして算出する。数式11に示すヒストグラム距離Dtは、現在のフレームに対応するフレーム画像のヒストグラムと、1フレーム前のフレームに対応するフレーム画像のヒストグラムとが類似している程、0に近い値をとり、類似していない程、1に近い値をとる。ここで、数式11に示すHtkは、現在のフレームに対応するフレーム画像のヒストグラムのビンの値を示しており、また、数式11に示すHt-1kは、1フレーム前のフレームに対応するフレーム画像のヒストグラムのビンの値を示している。また、数式11に示すNは、ヒストグラムのビンの数を示している。数式11ヒストグラム距離Dtを算出すると、シーン変化検出部202は、例えば、所定の閾値Thを用いた閾値処理によって、場面の変化を検出する。ここで、本発明の第2の実施形態に係る所定の閾値Thは、例えば、予め規定された値であってもよいし、画像処理装置200のユーザが調整可能な値であってもよい。より具体的には、シーン変化検出部202は、例えば、下記の数式12により第3特徴値SCを算出する。ここで、第3特徴値SCは、第3特徴値SCが1の場合に、場面の変化があることを示し、また、第3特徴値SCが0の場合に、場面の変化がないことを示す。数式12シーン変化検出部202は、例えば上記のように第3特徴値SCを算出する。そして、シーン変化検出部202は、第3特徴値SCをノイズ低減強度算出部204へ伝達する。ノイズ低減強度算出部204は、画像内変化量算出部102から伝達される第1特徴値画像内変化量と、動き複雑度算出部104から伝達される第2特徴値動き複雑度と、シーン変化検出部202から伝達される第3特徴値とに基づいて、分割領域ごとにノイズ低減強度を算出する。ここで、場面の変化があった場合、例えば、場面が瞬時に切り替わった場合には、画像内変化量が大きく、また、動き複雑度も高くなる傾向がある。しかしながら、場面が瞬時に切り替わる場合には、符号化側において切り替わりのフレームをIPictureとすることによって、ブロックノイズの発生を防ぐ処理を行うことがある。上記のように、符号化側においてブロックノイズの発生を防ぐ処理が行われた場合には、本来であればブロックノイズが発生しやすいにも関わらず、ブロックノイズは発生しない。そこで、ノイズ低減強度算出部204は、第3特徴値に基づいて、ノイズ低減強度の算出処理を切り替える。ノイズ低減強度算出部204は、第3特徴値が場面に変化がないことを示す場合には、図1に示す第1の実施形態に係るノイズ低減強度算出部106と同様に、第1特徴値画像内変化量と第2特徴値動き複雑度とに基づいて、分割領域ごとにノイズ低減強度を算出する。また、ノイズ低減強度算出部204は、第3特徴値が場面に変化があることを示す場合には、入力画像信号のノイズを低減させないノイズ低減強度最も弱いノイズ低減強度を算出する。より具体的には、ノイズ低減強度算出部204は、例えば下記の数式13の演算を行うことによって、ノイズ低減強度NRを算出する。ここで、数式13は、上記数式7と同様に、ノイズ低減強度算出部204が、正規化第1特徴値FS’を算出する場合における演算の例を示している。NR=FS’×MC1-SC数式13ノイズ低減強度算出部204は、分割領域ごとに、例えば上記のようにノイズ低減強度NRを算出する。なお、本発明の第2の実施形態に係るノイズ低減強度算出部204におけるノイズ低減強度NRの取得方法は、上記に限られない。例えば、ノイズ低減強度算出部204は、図1に示す第1の実施形態に係るノイズ低減強度算出部106と同様に、正規化第1特徴値FS’または第1特徴値FSと第2特徴値MCとの組合せと、ノイズ低減強度NRとが対応付けられたルックアップテーブルを参照することによって、第1特徴値FSおよび第2特徴値MCに応じたノイズ低減強度NRを取得することも可能である。本発明の第2の実施形態に係る画像処理装置200は、図1に示す第1の実施形態に係る画像処理装置100と基本的に同様の構成を有する。したがって、画像処理装置200は、図7に示す構成によって、図1に示す第1の実施形態に係る画像処理装置100と同様に、本発明の実施形態に係る画像処理方法に係る処理を実現し、処理対象の画像信号に基づいて、ブロックノイズを検出することができる。また、画像処理装置200は、入力画像信号に基づき検出される場面の変化に応じて、選択的にノイズ低減強度の算出処理を切り替えることができる。また、画像処理装置200は、図1に示す第1の実施形態に係る画像処理装置100と同様に、本発明の実施形態に係る画像処理方法に係る処理によってノイズ低減強度を分割領域ごとに算出し、算出されたノイズ低減強度に基づいて入力画像信号のノイズを低減する。したがって、画像処理装置100は、図1に示す第1の実施形態に係る画像処理装置100と同様に、ブロックノイズを低減しつつ、処理後の画像における画質の低下を防止することが可能であるので、高画質化を図ることができる。[本発明の第2の実施形態に係る画像処理方法に係る処理]ここで、上述した図7に示す第2の実施形態に係る画像処理装置200における処理について、まとめて説明する。図8は、本発明の第2の実施形態に係る画像処理装置200における処理の一例を示す流れ図である。図8は、本発明の第2の実施形態に係る画像処理方法に係る処理に該当する。ここで、図8は、画像処理装置200における動画像の1フレームごとの処理の一例を示している。画像処理装置200は、図6のステップS100と同様に、第1特徴値画像内変化量を算出するS200。ステップS200の処理は、画像内変化量算出部102が行う。画像処理装置200は、入力画像信号に基づいて場面の変化を検出するS202。ステップS202の処理は、シーン変化検出部202が行う。画像処理装置200は、図6のステップS102と同様に、分割領域を設定しS204、分割領域ごとに第2特徴値動き複雑度を算出するS206。ステップS204、S206の処理は、例えば、動き複雑度算出部104が行う。なお、第2の実施形態に係る画像処理装置が、分割部図示せずを備えている場合には、分割部図示せずがステップS204の処理を行い、動き複雑度算出部104がステップS206の処理を行ってもよい。なお、図6では、ステップS200の処理の後に、ステップS202と、ステップ204、S206の処理とが順次に行われる例を示しているが、本発明の第2の実施形態に係る画像処理装置200における処理は、上記に限られない。画像処理装置200は、ステップS200の処理と、ステップS202の処理と、ステップS204、S206の処理とを独立に行うことが可能である。よって、画像処理装置200は、例えば、ステップS200の処理と、ステップS202の処理と、ステップS204、S206の処理とを同期して行ってもよいし、処理の順序を入れ換えてもよい。ステップS200、ステップS202、およびステップS206の処理が行われると、画像処理装置200は、第3特徴値に基づいて場面の変化が検出されたか否かを判定するS208。ステップS208の処理は、ノイズ強度算出部204が行う。ステップS208において場面の変化が検出されたと判定された場合には、画像処理装置200は、第1特徴値画像内変化量と第2特徴値動き複雑度とに基づいて、分割領域ごとにノイズ低減強を算出するS210。また、ステップS208において場面の変化が検出されたと判定されない場合には、画像処理装置200は、分割領域それぞれにおいて所定のノイズ低減強度を算出するS212。ここで、上記所定のノイズ低減強度としては、例えば、入力画像信号のノイズを低減させないノイズ低減強度最も弱いノイズ低減強度が挙げられる。また、ステップS210、S212の処理は、ノイズ強度算出部204が行う。ステップS210またはステップS212の処理が行われると、画像処理装置200は、ステップS210において分割領域ごとに算出されたノイズ低減強度、または、ステップS212において算出された所定のノイズ低減強度に基づいて、分割領域ごとに入力画像信号のノイズを低減するS214。ここで、ステップS212において算出された所定のノイズ低減強度に基づいてステップS214の処理が行われる場合には、実質的には、ノイズの低減は行われないまたは、最も弱いノイズの低減処理が行われる。また、ステップS214の処理は、ノイズ低減部108が行う。画像処理装置200は、例えば図8に示すステップS200~S212の処理を行うことによって、入力画像信号に基づいてブロックノイズを検出し、また、図8に示すステップS214の処理を行うことによって、ノイズの検出結果に応じて入力画像信号のノイズを低減する。なお、本発明の第2の実施形態に係る画像処理装置200における処理は、図8に示す処理に限られない。例えば、画像処理装置200は、図8に示すステップS208において場面の変化が検出された場合には、ノイズ低減強度の算出処理、およびノイズ低減処理を行わなくてもよい。上記のようにノイズ低減強度の算出処理、およびノイズ低減処理を行わない場合であっても、画像処理装置200は、入力画像信号に基づき検出される場面の変化に応じて、選択的にノイズ低減強度の算出処理を切り替えることができる。また、上記のようにノイズ低減強度の算出処理、およびノイズ低減処理を行わない場合であっても、画像処理装置200は、入力画像信号に基づいてブロックノイズを検出し、また、ノイズの検出結果に応じて入力画像信号のノイズを低減することができる。以上、本発明の実施形態として画像処理装置を挙げて説明したが、本発明の実施形態は、かかる形態に限られない。本発明の実施形態は、例えば、デジタルカメラなどの撮像装置、PCPersonalComputerやサーバなどのコンピュータ、テレビ受像機などの表示装置、携帯電話やスマートフォンなどの通信装置、映像/音楽再生装置または映像/音楽記録再生装置、ゲーム機など、画像信号の処理が可能な様々な機器に適用することができる。また、本発明の実施形態は、例えば、上記のような機器に組み込むことが可能な、画像処理ICIntegratedCircuitに適用することもできる。本発明の実施形態に係るプログラムコンピュータを、本発明の実施形態に係る画像処理装置として機能させるためのプログラム例えば、第1の実施形態に係る第1特徴値算出処理、第2特徴値算出処理、およびノイズ低減強度算出処理や、第2の実施形態に係る第1特徴値算出処理、第2特徴値算出処理、場面の変化検出処理、およびノイズ低減強度算出処理など、本発明の実施形態に係る画像処理方法に係る処理を実行することが可能なプログラムによって、処理対象の画像信号に基づいて、ブロックノイズを検出することができる。また、コンピュータを、図1や図7に示すノイズ低減部108を備える画像処理装置として機能させるためのプログラム例えば、さらにノイズ低減処理を実行することが可能なプログラムによって、ブロックノイズを低減しつつ、処理後の画像における画質の低下を防止することができる。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。例えば、上記では、コンピュータを、本発明の実施形態に係る画像処理装置として機能させるためのプログラムコンピュータプログラムが提供されることを示したが、本発明の実施形態は、さらに、上記プログラムをそれぞれ記憶させた記録媒体も併せて提供することができる。"