JP4802941B2 - 画像処理装置、および画像処理方法 - Google Patents

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本発明は、画像処理装置、および画像処理方法に関する。
近年、デジタル放送の開始に伴い、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。
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。
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必要がある。
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し、判定結果に基づいて画像処理を行う技術が開発されている。
サイドパネルを検出して画像を判定し、判定結果に基づいて画像処理を行う技術としては、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、画像処理を行う技術としては、例えば、特許文献２が挙げられる。
特開２００５−第６５１９５号公報 特開２００５−第２６８１４号公報
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し、判定結果に基づいて画像処理を行う技術は、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ず、画像の処理も行うことはできない。
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し、判定結果に基づいて画像処理を行う技術は、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ず、画像の処理も行うこともできない。
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、画像処理を行う技術も、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、画像の処理を行うことはできない。
したがって、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し、判定結果に基づいて画像処理を行う従来の技術は、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ず、画像の処理も行うことができない。
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い、判定結果に基づいて画像の処理を行うことが可能な、新規かつ改良された画像処理装置、および画像処理方法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、画像信号から複数の周波数帯域の信号を検出する周波数帯域信号検出部と、上記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に対する平均値を算出する平均値算出部と、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相対値算出部と、上記相対値算出部が算出した上記相対値に基づいて画像を判定する画像判定部とを備える画像種別判定部と、上記画像種別判定部の画像判定結果に基づいて、画像を処理する画像処理部とを備える画像処理装置が提供される。
上記画像処理装置は、画像種別判定部と画像処理部とを備える。画像種別判定部は、周波数帯域信号検出部と、平均値算出部と、相対値算出部と、画像判定部とを備え、画像を判定する。
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。ここで、複数の周波数帯域の信号は、所定の下限と上限とをもつ周波数帯域の信号であってもよいし、上限を有しない所定の下限以上の周波数帯域の信号であってもよい。
また、平均値算出部は、上記周波数帯域信号検出部が画素ごとに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に対する平均値を算出する。ここで、平均値算出部が算出する平均値は、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絶対値の相加平均をとったもので構わない。
また、相対値算出部は、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。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、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、低く設定される。
また、画像判定部は、上記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。ここで、上記画像の判定は、所定の閾値と上記相対値とを比較することにより、ＨＤ解像度の画像か、あるいは、ＳＤ解像度の画像をアップコンバートした画像かを一義的に判定してもよいし、相対値の値そのものを、ＨＤ解像度の画像としての確からしさの指標とすることもできる。
画像処理部は、画像種別判定部の画像判定結果に基づいて、画像を処理する。ここで、画像処理部における画像の処理は、画像がＳＤ解像度の画像をアップコンバートした画像であると画像種別判定部で判定されるか否かに基づいて、画像の輪郭を強調させる処理などを行ってもよいし、ＨＤ解像度の画像としての確からしさの指標としての上記相対値に基づいて、処理の内容を適宜変化させることもできる。
また、上記画像種別判定部は、上記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に対する平均値を算出するとしてもよい。
ノイズ除去部は、上記周波数帯域信号検出部が画素ごとに検出した複数の周波数帯域の信号ごとに、ノイズの除去を行う。ここで、ノイズの除去は、所定の閾値未満の上記特性値の信号を除去することで行われる。また、上記平均値算出部は、上記ノイズ除去部によりノイズが除去された上記特性値に対する平均値を算出する。ノイズ除去部を備えることにより、ノイズ、すなわち、異常値を取り除くことができるので、上記画像種別判定部は、より正確な画像判定を行うことができる。
また、上記相対値算出部は、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、上記相対値を算出するとしてもよい。
上記相対値算出部は、予め定めた所定の周波数帯域で算出された上記平均値に対する、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の相対値を算出する。したがって、上記相対値算出部からは、一つの相対値が出力される。画像種別判定部は、上記一つの相対値を用いて、画像の判定を行う。
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いとしてもよい。
一般的な画像は、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を有する。したがって、標準解像度（ＳＤ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（Nyquist frequency）に対する理論上有効な周波数の上限を基準とすることにより、画像判定により適した相対値を算出することが可能となる。ここで、標準解像度（ＳＤ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はサンプリング周波数に応じて一意に決まり（ナイキスト周波数＝サンプリング周波数×（１／２））、当該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、アップコンバートの方式に応じて一意に定まる。
また、上記相対値算出部は、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、複数の周波数帯域で算出された上記平均値とに基づいて、上記相対値を複数算出するとしてもよい。
上記相対値算出部は、予め定めた所定の周波数帯域で算出された上記平均値に対する、上記予め定めた所定の周波数帯域よりも高域の、複数の周波数帯域で算出された上記平均値の相対値を、上記複数の周波数帯域ごとにそれぞれ算出する。したがって、上記相対値算出部からは、複数の相対値が出力される。画像種別判定部は、上記複数の相対値を用いて、画像の判定を行う。ここで、画像種別判定部は、上記複数の相対値のうちの、一つの相対値に基づいて画像の判定を行ってもよいし、複数の相対値に基づいて画像の判定を行うこともできる。
また、上記相対値算出部は、予め定めた複数の所定の周波数帯域で算出された上記平均値と、上記予め定めた複数の所定の周波数帯域それぞれよりも、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、上記相対値を複数算出するとしてもよい。
上記相対値算出部は、複数の所定の周波数帯域を予め定め、上記予め定めた複数の所定の周波数帯域で算出された上記平均値に対する、上記予め定めた複数の所定の周波数帯域それぞれよりも、高域の周波数帯域で算出された上記平均値の相対値を、上記複数の所定の周波数帯域ごとにそれぞれ算出する。したがって、上記相対値算出部からは、相対値を算出する基準となる周波数帯域が異なる複数の相対値が出力される。画像種別判定部は、上記複数の相対値を用いて、画像の判定を行う。ここで、画像種別判定部は、上記複数の相対値のうちの、一つの相対値に基づいて画像の判定を行ってもよいし、複数の相対値に基づいて画像の判定を行うこともできる。
また、上記平均値算出部は、画像全体のうちの局所領域ごとに、上記複数の周波数帯域の各周波数帯域における上記平均値を算出し、上記画像判定部は、上記相対値に基づいて上記局所領域ごとに画像を判定するとしてもよい。
上記平均値算出部は、画像全体のうちの局所領域ごとに、上記複数の周波数帯域の各周波数帯域における上記平均値を算出する。また、上記画像判定部は、局所領域ごと算出された上記平均値を用いて算出された相対値に基づいて画像の判定を行う。したがって、上記画像種別判定部は、判定する画像にＨＤ解像度の画像部分と、ＳＤ解像度の画像をアップコンバートした画像部分とが混在している場合であっても、画像全体のうちの局所領域ごとに画像の判定を行うことができるので、画像の判定を正確に行うことができる。
また、上記画像種別判定部は、上記相対値を時間平滑する時間平滑部をさらに備え、上記画像判定部は、上記時間平滑された相対値に基づいて、画像を判定するとしてもよい。
上記画像種別判定部は、時間平滑部をさらに備え、上記相対値を時間平滑する。上記画像判定部は、上記時間平滑された相対値に基づいて、画像を判定するので、例えば、画像の場面が変わらないにも拘らず、何らかの要因で上記相対値の値が大きく変動した場合などにおいて、相対値の変動を最小限に抑えることができ、同一の場面における画像の判定結果のばらつきを抑えた画像の判定を行うことができる。
また、上記画像信号が表す画像の場面の変化を検出するシーン変化検出部をさらに備え、上記時間平滑部は、上記シーン変化検出部において場面の変化が検出された場合には、検出された時点から上記相対値の時間平滑を行うとしてもよい。
上記画像処理装置は、シーン変化検出部をさらに備える。シーン変化検出部は、上記画像信号が表す画像の場面の変化を検出し、上記時間平滑部は、上記シーン変化検出部において場面の変化が検出された場合には、検出された時点から上記相対値の時間平滑を行う。場面の変化が検出された時点、すなわち、画像の場面が変化して上記相対値が変化する時点から上記相対値の時間平滑を新たに行うことにより、場面ごとに最適な上記相対値の時間平滑が行われるので、場面の変化による影響を受けずに画像の判定を正確に行うことができる。
また、上記目的を達成するために、本発明の第２の観点によれば、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に対する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、画像の判定結果に基づいて、画像を処理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り、画像が、ＨＤ解像度の画像か、あるいは、ＳＤ解像度の画像をアップコンバートした擬似的なＨＤ解像度の画像かを判定することができ、判定結果に基づいて画像を処理することができる。
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でき、判定結果に基づいて画像を処理することが可能となる。
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。
（画像判定の原理）
まず、本発明における画像判定の原理について説明する。
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。
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。
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。
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。
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、周波数の増加に対する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、低域の周波数帯域に対する振幅の減衰率は、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。
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。
したがって、本発明は、ＨＤ解像度の画像と擬似ＨＤ解像度の画像とにおける、低域の周波数帯域に対する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。
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）
ここで、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。
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、振幅特性値は、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、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。
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に対する平均値に基づいて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。
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。
（第１の実施形態）
次に、本発明の第１の実施形態に係る画像処理装置について説明する。図３は、本発明の第１の実施形態に係る画像処理装置１０００を示す説明図である。
図３を参照すると、本発明の第１の実施形態に係る画像処理装置１０００は、画像信号受信部１１００と、画像種別判定部１２００と、画像処理部１３００と、表示部１４００とを備える。画像信号受信部１１００は、放送局などから送信される画像信号、あるいは、記憶手段（図示せず）に保持された画像の画像信号などを受信する。画像種別判定部１２００は、上記画像信号が表す画像が、ＨＤ解像度の画像であるか、あるいは、擬似ＨＤ解像度の画像であるかを判定する。画像種別判定部１２００における画像の判定については後述する。
画像処理部１３００は、画像種別判定部１２００における画像の判定結果に基づいて、画像の処理を行う。ここで、画像処理部１３００は、例えば、画像種別判定部１２００において画像が擬似ＨＤ解像度の画像であると判定された場合には、所定のパラメータで画像の処理を行い、画像がＨＤ解像度の画像であると判定された場合は、画像の処理を行わないとするなど、２値の判定結果に基づいて画像の処理を行うことができる。
また、画像処理部１３００は、画像種別判定部１２００が算出するＨＤ度の値に基づいて処理を行うためのパラメータを選択し、適宜処理を変えることもできる。ここで、上記パラメータの選択は、画像処理部１３００がパラメータを選択するパラメータ選択部（図示せず）を備えることで実現することができる。または、画像処理装置１０００が、画像処理部１３００とは別体のパラメータ選択部（図示せず）を備えてもよい。
なお、画像処理部１３００が行う画像の処理の方法は、上記に限られず、例えば、画像種別判定部１２００から複数のＨＤ度の値が算出され、当該複数のＨＤ度の値を用いて、画像の処理を行うこともできることは、言うまでもない。
また、画像処理部１３００は、画像種別判定部１２００における画像の判定結果に基づいて、画像の輪郭を強調させる処理（以下、「エンハンス処理」という。）、コントラスト処理、ノイズを低減させるノイズ・リデュースなどを行うことができる。なお、画像処理部１３００は、上記に限られず、様々な処理を行うことができることは、言うまでもない。
表示部１４００は、画像処理部１３００で処理された画像を表示する。ここで、表示部１４００に表示される画像は、常にＨＤ解像度の画像、あるいは、画像の処理が施された擬似ＨＤ解像度の画像である。したがって、表示部１４００には、高画質な画像が表示される。
（画像処理方法）
次に、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。図４は、本発明の実施形態に係る画像処理方法を示す流れ図である。
まず、入力された画像信号から、複数の周波数帯域の信号を検出する（Ｓ１００）。ここで、上記信号の検出は、画素ごとに行う。
ステップＳ１００で画素ごとに検出された複数の周波数帯域の信号ごとに、振幅特性値に対する平均値を算出する（Ｓ１０２）。ここで、上記振幅特性値は、振幅の値そのものであってもよいし、また、パワースペクトルとすることもできる。また、平均値の算出方法は、相加平均に限られず、相乗平均、あるいは、重み付け平均など、様々な算出方法を用いることができる。
ステップＳ１０２で複数の周波数帯域の信号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（Ｓ１０４）。ここで、相対値は、上記他の平均値を、上記一の平均値で除算して求めることができるし、あるいは、上記他の平均値の対数をとった値から、上記一の平均値の対数をとった値を減算して求めてもよい。
また、上記一の平均値を導いた周波数帯域の下限周波数は、上記他の平均値を導いた周波数帯域の下限周波数よりも、低く設定される。したがって、算出された相対値は、図２に示す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表すことができる。
ステップＳ１０４で算出された相対値に基づいて画像を判定する（Ｓ１０６）。ここで、上記相対値は、０（零）に近い値をとればとる程、擬似ＨＤ解像度の画像である確率は非常に高く、また、１に近い値をとればとる程、ＨＤ解像度の画像である確率が非常に高い。したがって、予め設けられた閾値に基づいて、ＨＤ度が閾値以上であれば、画像をＨＤ解像度の画像であると判定し、また、ＨＤ度が閾値未満であれば、画像を擬似ＨＤ解像度の画像であると判定することができる。
なお、ステップＳ１０６における画像の判定は、上記に限られず、ＨＤ度の値そのものを、ＨＤ解像度の画像である確率値として捉え、ＨＤ解像度の画像である確からしさを判定することができることは、言うまでもない。
ステップＳ１０６の画像の判定結果に基づいて、画像の処理を行う（Ｓ１０８）。ここで、ステップＳ１０８では、エンハンス処理、色彩の調整、ノイズ・リデュースなどを行うことができる。なお、ステップＳ１０８における画像の処理は、上記に限られず、様々な処理を行うことができることは、言うまでもない。
以上のステップＳ１００〜ステップＳ１０８に示すように、本発明の実施形態に係る画像処理方法は、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、基準となる所定の周波数帯域における振幅特性値の平均値に対する、より高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、画像の判定を行い、判定結果に基づいて画像の処理を行う。
したがって、本発明の実施形態に係る画像処理方法は、従来の画像処理方法のように、アップコンバート時にサイドパネルが付加される必要はなく、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を判定し、判定結果に基づいて画像を処理することができる。
上述したように、本願発明に係る画像処理装置は、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、画像を正確に判定することができるので、画像に対して適した処理を行うことができる。そこで、次に、上述した本願発明に係る画像判定の原理を用いた本願発明に係る画像種別判定部について説明する。
［画像種別判定部の第１の実施例］
図５は、画像種別判定部の第１の実施例に係る画像種別判定部１００を示す説明図である。
図５を参照すると、画像種別判定部の第１の実施例に係る画像種別判定部１００は、周波数帯域信号検出部１１０と、ノイズ除去部１２０と、平均値算出部１３０と、相対値算出部１４０と、画像判定部１５０とを備える。
画像種別判定部１００には、画像信号受信部１１００が受信した画像信号、すなわち、放送局などから送信される画像信号、あるいは、記憶手段に保持された画像の画像信号などが入力される。
周波数帯域信号検出部１１０は、第１周波数帯域信号検出手段１１２と、第２周波数帯域信号検出手段１１４とを備える。第１周波数帯域信号検出手段１１２と第２周波数帯域信号検出手段１１４とは、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。）で構成することができる。
第１周波数帯域信号検出手段１１２は、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（Direct Current）成分を通過させない低域のＢＰＦで構成される。また、第２周波数帯域信号検出手段１１４は、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手段１１２を構成する低域のＢＰＦと、第２周波数帯域信号検出手段１１４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。また、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。したがって、第１周波数帯域信号検出手段１１２と第２周波数帯域信号検出手段１１４とは、例えば、第１周波数帯域信号検出手段１１２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手段１１４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手段１１２と第２周波数帯域信号検出手段１１４とは、上記に限られず、第１周波数帯域信号検出手段１１２と第２周波数帯域信号検出手段１１４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を基準に設定してもよい。
また、第１周波数帯域信号検出手段１１２と第２周波数帯域信号検出手段１１４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の実施例に係るＢＰＦは、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。
上記構成をとることにより、画像種別判定部の第１の実施例に係る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、メインローブを短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、画像種別判定部の第１の実施例に係る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。
なお、第１周波数帯域信号検出手段１１２と第２周波数帯域信号検出手段１１４とは、ＢＰＦに限られず、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）で構成することもできる。また、第１周波数帯域信号検出手段１１２と第２周波数帯域信号検出手段１１４とを、遮断周波数以下の周波数の画像信号だけを通過させ、遮断周波数より大きな周波数の画像信号を減衰させるローパス・フィルタ（Low-Pass Filter）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。
したがって、周波数帯域信号検出部１１０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。
ノイズ除去部１２０は、第１ノイズ除去手段１２２と、第２ノイズ除去手段１２４とを備える。第１ノイズ除去手段１２２は、第１周波数帯域信号検出手段１１２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ノイズ除去手段１２４は、第２周波数帯域信号検出手段１１４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。
ここで、ノイズ除去部１２０におけるノイズの除去は、周波数帯域信号検出部１１０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。または、画像種別判定部１００に周波数帯域信号検出部１１０が通過させる周波数帯域ごとにノイズを検出するノイズ計測部（図示せず）を設け、ノイズ計測部が計測したノイズの計測結果に基づいて、ノイズを除去してもよい。なお、ノイズ除去部１２０におけるノイズの除去手段は、上記に限られないことは、言うまでもない。
平均値算出部１３０は、第１平均値算出手段１３２と、第２平均値算出手段１３４とを備える。第１平均値算出手段１３２には、第１ノイズ除去手段１２２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、振幅特性値の絶対値に対する平均値を算出する。また、第２平均値算出手段１３４には、第２ノイズ除去手段１２４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、振幅特性値の絶対値に対する平均値を算出する。
ここで、第１平均値算出手段１３２と第２平均値算出手段１３４とにおける平均値は、相加平均で求めることができる。なお、平均値算出部１３０における平均値の算出方法は、相加平均に限られず、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。
相対値算出部１４０は、平均値算出部１３０の出力、すなわち、第１平均値算出手段１３２と第２平均値算出手段１３４とからそれぞれ出力される、振幅特性値の絶対値に対する平均値の相対値を算出する。ここで、相対値算出部１４０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１４０における相対値の算出は、数式１に従い、下記に示す数式２で求めることができる。
ＨＤ度＝相対値算出部１４０が算出する相対値
＝（第２平均算出手段１３４が算出した平均値）／（第１平均算出手段１３２が算出した平均値）・・・（数式２）
なお、相対値算出部１４０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、対数を用いて表すこともできることは、言うまでもない。
画像判定部１５０は、相対値算出部１４０が算出した相対値、すなわち、ＨＤ度を用いて画像の判定を行う。ここで、判定される画像は、上述したように、相対値算出部１４０が算出したＨＤ度が０（零）に近い値をとればとる程、擬似ＨＤ解像度の画像である確率は非常に高くなる。また、判定される画像は、相対値算出部１４０が算出したＨＤ度が１に近い値をとればとる程、ＨＤ解像度の画像である確率が非常に高い。したがって、画像判定部１５０は、予め設けられた閾値に基づいて、ＨＤ度が閾値以上であれば、画像をＨＤ解像度の画像であると判定し、また、ＨＤ度が閾値未満であれば、画像を擬似ＨＤ解像度の画像であると判定することができる。
なお、画像判定部１５０における画像の判定は、上記に限られず、ＨＤ度の値そのものを、ＨＤ解像度の画像である確率値として捉え、ＨＤ解像度の画像である確からしさを判定することができることは、言うまでもない。
また、画像判定部１５０は、画像の判定結果を出力する。ここで、画像判定部１５０から出力される判定結果は、例えば、ＨＤ解像度の画像と擬似ＨＤ解像度の画像とを示すデジタル信号とすることができる。なお、画像判定部１５０から出力される判定結果は、上記に限られず、ＨＤ度の値そのものとすることができることは、言うまでもない。
以上のように、画像種別判定部の第１の実施例に係る画像種別判定部１００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。
したがって、画像種別判定部の第１の実施例に係る画像種別判定部１００は、従来の画像種別判定部のように、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、画像の判定を行うことができる。
［画像判定に係るプログラム］
上述した画像種別判定部の第１の実施例に係る画像種別判定部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、画像の判定を行うことができる。
［画像種別判定部の第２の実施例］
画像種別判定部の第１の実施例に係る画像種別判定部１００では、ＨＤ度としての相対値を一つ算出する構成について説明した。次に、ＨＤ度としての相対値を複数算出する方法について説明する。図６は、画像種別判定部の第２の実施例に係る画像種別判定部２００を示す説明図である。
図６を参照すると、画像種別判定部の第２の実施例に係る画像種別判定部２００は、周波数帯域信号検出部２１０と、ノイズ除去部２２０と、平均値算出部２３０と、相対値算出部２４０と、画像判定部２５０とを備える。
画像種別判定部２００の各部の基本的な作用効果は、画像種別判定部の第１の実施例に係る画像種別判定部１００の各部と同様であるが、画像種別判定部１００と画像種別判定部２００との違いは、周波数帯域信号検出部２１０が第１周波数帯域検出手段２１２〜第ｎ周波数帯域検出手段２１８（ここで、ｎは、３以上の整数である。）を備える、すなわち、３つ以上の周波数帯域検出手段を備えることである。ここで、周波数帯域信号検出部２１０が備える周波数帯域検出手段は、画像種別判定部１００と同様に、ＢＰＦで構成することができるが、第１周波数帯域検出手段２１２、第２周波数帯域検出手段２１４、第３周波数帯域検出手段、…、第ｎ周波数帯域検出手段２１８と、ｎが大きくなるに従って、ＢＰＦが通過させる周波数の下限もまた大きくなるように構成される。
同様に、画像種別判定部１００と画像種別判定部２００との違いは、ノイズ除去部２２０が第１ノイズ除去手段２２２〜第ｎノイズ除去手段２２８を備え、平均値算出部２３０が第１平均値算出手段２３２〜第ｎ平均値算出手段２３８を備え、そして、相対値算出部２４０が第１相対値算出手段２４２〜第ｎ−１相対値算出手段２４４を備えることである。また、画像判定部２５０には、複数の相対値が入力される。
ここで、相対値算出部２４０の第１相対値算出手段２４２は、第１平均値算出手段２３２が算出した平均値に対する、第２平均値算出手段２３４が算出した平均値の相対値を算出し、また、第ｎ−１相対値算出手段２４４は、第１平均値算出手段２３２が算出した平均値に対する、第ｎ平均値算出手段２３８が算出した平均値の相対値を算出する。したがって、相対値算出部２４０は、第１平均値算出手段２３２が算出した平均値を基準とした複数の相対値を算出する。
画像判定部２５０は、相対値算出部２４０が算出した複数の相対値を用いて、画像の判定を行う。ここで、画像判定部２５０は、上記複数の相対値のうちの、一つの相対値に基づいて画像の判定を行うことができる。例えば、画像判定部２５０は、０（零）より大きな値をとった複数の相対値のうち、下限周波数が最も大きな周波数帯域を用いて算出された相対値、すなわち、ｎが最も大きな相対値算出手段が算出した相対値が、所定の閾値以上か、あるいは、未満かに基づいて、画像の判定を行うことができる。なお、一つの相対値に基づく画像の判定は、上記に限られず、算出された任意の相対値を用いてもよいことは、言うまでもない。
ここで、図２に示されるように、周波数が高域にいけばいくほど、ＨＤ解像度の画像と擬似ＨＤ解像度の画像とが含む振幅の平均値の差は小さくなる。したがって、画像の判定に用いる閾値は、周波数帯域ごとに予め複数設けられ、画像の判定に用いる周波数帯域ごとに閾値を適宜変更して画像の判定を行う。
また、画像判定部２５０は、算出された複数の相対値に基づいて画像の判定を行うこともできる。例えば、画像判定部２５０は、算出された複数の相対値全てに対して、それぞれ上述した閾値を利用した画像の判定を行い、判定結果が多い方を、画像判定部２５０の画像判定結果としてもよい。なお、複数の相対値に基づく画像の判定は、上記に限られず、算出された任意の数の相対値を用いてもよいことは、言うまでもない。
また、画像判定部２５０における画像の判定は、例えば、相対値算出部２４０が算出した複数の相対値それぞれについて、画像の判定に用いる閾値との差の値を算出し、算出された複数の差の値の平均値と標準偏差を算出する。ここで、標準偏差が予め定められた所定の範囲内の値とならなかった場合は、差の値が大きな値を異常値として除外して、再度差の値の平均値と標準偏差とを算出する。そして、標準偏差が予め定められた所定の範囲内の値となるまで上述した操作を繰り返す。最終的に標準偏差が予め定められた所定の範囲内の値となったとき、差の値平均値が正の値であれば、ＨＤ解像度の画像であると判定し、また、差の値平均値が負の値であれば、擬似ＨＤ解像度の画像であると判定することができる。なお、画像判定部２５０における画像の判定は、上記に限られないことは、言うまでもない。
画像判定部２５０は、画像の判定結果を出力する。画像判定部２５０から出力される判定結果は、画像種別判定部の第１の実施例に係る画像判定部１５０と同様に、例えば、ＨＤ解像度の画像と擬似ＨＤ解像度の画像とを示すデジタル信号とすることができる。また、画像判定部２５０は、０（零）より大きな値をとった複数のＨＤ度を、複数出力することもできる。
また、画像判定部２５０は、上記デジタル信号に加えて、０（零）より大きな値をとった複数の相対値、すなわち、複数のＨＤ度のうち、一つのＨＤ度の値を選択的に出力してもよい。ここで、画像判定部２５０から出力される判定結果がＨＤ度の値である場合は、例えば、０（零）より大きな値をとった複数のＨＤ度のうち、ｎが最も大きな相対値算出手段が算出したＨＤ度の値を出力する。図２に示すように、一般的な画像は、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を有する。したがって、振幅が存在する最も高い周波数帯域に対して、画像処理部１３００が、エンハンス処理などの画像の処理を行うことにより、画質の向上を効果的に図ることができる。なお、画像判定部２５０において選択されるＨＤ度の値は、任意の周波数帯域におけるＨＤ度の値とすることができることは、言うまでもない。
以上のように、画像種別判定部の第２の実施例に係る画像種別判定部２００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、より高域の周波数帯域における振幅特性値の平均値の相対値を複数算出し、複数の相対値を用いて、画像の判定を行う。
したがって、画像種別判定部の第２の実施例に係る画像種別判定部２００は、従来の画像種別判定部のように、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、画像の判定を行うことができる。
また、画像種別判定部の第２の実施例に係る画像種別判定部２００は、複数の相対値を用いて画像の判定を行うことができるので、例えば、特定の周波数帯域に信号が存在しない画像であっても、他の周波数帯域の信号に基づいて、画像の判定を行うことができる。
［画像種別判定部の第３の実施例］
次に、画像種別判定部の第３の実施例に係る画像種別判定部について説明する。図７は、画像種別判定部の第３の実施例に係る画像種別判定部３００を示す説明図である。
図７を参照すると、画像種別判定部の第３の実施例に係る画像種別判定部３００は、図６に示す画像種別判定部の第２の実施例に係る画像種別判定部２００と同様の構成と機能を有しており、画像種別判定部２００と比較すると、相対値算出部３４０の第１相対値算出手段３４２〜第ｎ相対値算出手段３４４における、相対値を算出する基準値が異なる。
具体的には、画像種別判定部３００は、第１相対値算出手段３４２が、第１平均値算出手段２３２が算出した平均値に対する、第２平均値算出手段２３４が算出した平均値の相対値を算出し、そして、第ｎ−１相対値算出手段３４４が、第ｎ−１平均値算出手段２３６が算出した平均値に対する、第ｎ平均値算出手段２３８が算出した平均値の相対値を算出する。したがって、画像種別判定部の第２の実施例に係る画像種別判定部２００では、全ての相対値が第１平均値算出手段２３２が算出した平均値を基準として算出されるのに対して、画像種別判定部の第３の実施例に係る画像種別判定部３００は、相対値を算出する場合に、相対値を算出する基準となる平均値を導く周波数帯域を変えるという差異がある。
画像種別判定部の第３の実施例に係る画像種別判定部３００は、上述のように相対値を算出することにより、画像の周波数振幅特性が、図２に示すような特性を示さず、例えば、低域の周波数において振幅特性値を有さない特殊な画像を判定する場合であっても、例えば、中域の周波数帯域の振幅特性値を基準として画像の判定を行うことが可能となる。
また、画像種別判定部３００は、相対値を用いる画像の判定方法、および、判定結果の出力方法については、画像種別判定部の第２の実施例に係る画像種別判定部２００と同様である。
以上のように、画像種別判定部の第３の実施例に係る画像種別判定部３００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、基準となる周波数帯域を複数設け、基準となる周波数帯域における振幅特性値の平均値に対する、より高域の周波数帯域における振幅特性値の平均値の相対値をそれぞれ算出する。そして、算出された複数の相対値を用いて、画像の判定を行う。
したがって、画像種別判定部の第３の実施例に係る画像種別判定部３００は、従来の画像種別判定部のように、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、画像の判定を行うことができる。
また、画像種別判定部の第３の実施例に係る画像種別判定部３００は、判定する画像が図２に示されるような周波数振幅特性を有さない特殊な画像であっても、画像に制限されることなく、画像の判定を行うことができる。
［画像種別判定部の第４の実施例］
上述した本発明に係る画像種別判定部の第１〜第３の実施例では、判定する画像全体が、ＨＤ解像度の画像、あるいは、擬似ＨＤ解像度の画像のどちらであるかを判定する画像種別判定部について説明した。しかしながら、放送局などから送信される画像信号には、ＨＤ解像度の画像と擬似ＨＤ解像度の画像とが混在している場合がある。そこで、次に、ＨＤ解像度の画像と擬似ＨＤ解像度の画像とが混在している場合において画像の判定が可能な実施形態について説明する。
図８は、ＨＤ解像度の画像と擬似ＨＤ解像度の画像とが混在している画像を示す説明図である。図８（ａ）は、ＨＤ解像度の画像と擬似ＨＤ解像度の画像とが混在している画像を示す説明図であり、図８（ｂ）は、図８（ａ）の画像を局所領域に分けた場合の説明図である。
図８（ａ）に示すように、例えば、ニュース番組などにおいて、ＨＤ解像度の画像と擬似ＨＤ解像度の画像とが混在する場合がある。図８（ａ）のような画像の場合、画像全体に対して、判定を行うとしても、正確な判定結果が得られない場合が想定される。したがって、本発明に係る画像種別判定部の第４の実施例では、図８（ｂ）に示すように、画像全体を複数の局所領域に分け、局所領域ごとに画像の判定を行う。
図９は、画像種別判定部の第４の実施例に係る画像種別判定部４００を示す説明図である。
図９を参照すると、画像種別判定部の第４の実施例に係る画像種別判定部４００は、画像種別判定部の第１の実施例に係る画像種別判定部１００と同様の構成を有しており、画像種別判定部１００と比較すると、平均値算出部４３０と、相対値算出部４４０と、画像判定部４５０とが異なる。
周波数帯域信号検出部１１０は、第１周波数帯域信号検出手段１１２と、第２周波数帯域信号検出手段１１４とを備える。画像種別判定部の第１の実施例に係る画像種別判定部１００と同様に、第１周波数帯域信号検出手段１１２と第２周波数帯域信号検出手段１１４とは、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る。
ノイズ除去部１２０は、第１ノイズ除去手段１２２と、第２ノイズ除去手段１２４とを備える。画像種別判定部の第１の実施例に係る画像種別判定部１００と同様に、第１ノイズ除去手段１２２は、第１周波数帯域信号検出手段１１２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ノイズ除去手段１２４は、第２周波数帯域信号検出手段１１４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。
平均値算出部４３０は、第１平均値算出手段４３２と、第２平均値算出手段４３４とを含む。上述したように、画像種別判定部の第１の実施例に係る第１平均値算出手段１３２は、第１ノイズ除去手段１２２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、画像全体における振幅特性値の絶対値に対する平均値を算出する。これに対して、画像種別判定部の第４の実施例に係る第１平均値算出手段４３２は、第１ノイズ除去手段１２２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、図８（ｂ）に示すような局所領域ごとに、振幅特性値の絶対値に対する平均値を算出する。
同様に、画像種別判定部の第４の実施例に係る第２平均値算出手段４３４は、第２ノイズ除去手段１２４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、図８（ｂ）に示すような局所領域ごとに、振幅特性値の絶対値に対する平均値を算出する。なお、局所領域は、図８（ｂ）に示すように全てが均一な大きさの領域である必要はなく、任意の大きさの領域とすることができることは、言うまでもない。また、局所領域同士は一部重なり合っていても構わない。
相対値算出部４４０は、平均値算出部４３０で算出された局所領域ごとの平均値に対して、局所領域ごとに相対値を算出する。ここで、相対値は、画像種別判定部の第１の実施例に係る画像種別判定部１００と同様に算出される。
画像判定部４５０は、相対値算出部４４０が算出した局所領域ごとの相対値に基づいて、画像の判定を局所領域ごとに行い、局所領域ごとに判定結果を出力する。したがって、画像処理部１３００は、局所領域ごとにエンハンス処理などの画像の処理を行うことができる。
なお、図９では、画像種別判定部の第１の実施例に係る画像種別判定部１００と同様の構成を示しているが、上記の構成に限られず、画像種別判定部の第２の実施例に係る画像種別判定部２００、あるいは、画像種別判定部の第３の実施例に係る画像種別判定部３００と同様の構成をとることができる。したがって、画像種別判定部の第４の実施例に係る画像種別判定部４００は、構成に応じて一つ、あるいは、複数の相対値を算出して、画像を判定することができることは、言うまでもない。
以上のように、画像種別判定部の第４の実施例に係る画像種別判定部４００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。また、局所領域ごとに画像の判定を行うことができるので、ＨＤ解像度の画像と擬似ＨＤ解像度の画像とが混在している画像であっても、画像の判定を正確に行うことができる。
したがって、画像種別判定部の第４の実施例に係る画像種別判定部４００は、従来の画像種別判定部のように、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、画像の判定を行うことができる。
また、画像種別判定部の第４の実施例に係る画像種別判定部４００は、画像全体を局所領域に分け、局所領域ごとに画像の判定を行うことにより、従来の画像種別判定部において、想定されていないＨＤ解像度の画像と擬似ＨＤ解像度の画像とが混在している画像に対しても、画像の判定を行うことができる。
［画像判定に係るプログラム］
上述した画像種別判定部の第４の実施例に係る画像種別判定部４００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、画像の判定を行うことができる。また、ＨＤ解像度の画像と擬似ＨＤ解像度の画像とが混在している画像であっても、画像の判定を正確に行うことができる。
［画像種別判定部の第５の実施例］
次に、ＨＤ解像度の画像と擬似ＨＤ解像度の画像とが混在している画像に対する画像の判定が可能な他の実施例である、本発明に係る画像種別判定部の第５の実施例について説明する。図１０は、画像種別判定部の第５の実施例に係る画像種別判定部５００を示す説明図である。
図１０を参照すると、画像種別判定部の第５の実施例に係る画像種別判定部５００は、画像種別判定部の第１の実施例に係る画像種別判定部１００と同様の構成を有しており、周波数帯域信号検出部１１０とノイズ除去部１２０と平均値算出部１３０とは、画像種別判定部１００と同様の機能を有する。また、本発明に係る画像種別判定部の第１〜第４の実施例では、画像種別判定部に入力される画像信号が、画像全体を表す信号である構成であったのに対して、画像種別判定部の第５の実施例に係る画像種別判定部５００には、局所領域ごとの画像信号が予め入力される。上記構成により、画像種別判定部５００は、画像種別判定部１００と比較すると、画像判定部５５０が画像種別判定部の第１の実施例に係る画像判定部１５０と異なる。
画像判定部５５０は、相対値算出部１４０が算出した相対値、すなわち、局所領域ごとの相対値に基づいて、画像の判定を局所領域ごとに順次行う。ここで、画像判定部５５０は、周波数帯域信号検出部１１０が備える第１周波数帯域信号検出手段１１２と第２周波数帯域信号検出手段１１４とが所定の周波数帯域の信号を検出する時点から、画像の判定を行うまで一貫して局所領域の画像信号を処理するので、局所領域の画像の判定を、局所領域の画像の周波数振幅特性のみで行うことができる。したがって、画像種別判定部の第５の実施例に係る画像種別判定部５００は、画像全体の画像信号から局所領域の信号へと分ける処理が不要であり、処理が不要な分だけノイズなどが信号にのる可能性を低くすることができる。
また、画像判定部５５０は、判定結果を保持する判定結果保持手段を備えてもよい。判定結果保持手段を備えることにより、局所領域の画像判定だけでなく、画像全体としての画像判定を行うこともできる。
なお、画像種別判定部の第５の実施例に係る画像種別判定部５００の構成は、上記に限られず、例えば、図１０に示す構成を並列に複数設ける構成とすれば、画像種別判定部の第５の実施例に係る画像種別判定部５００は、複数の局所領域の画像の判定を同時に行うことができる。
また、図１０では、画像種別判定部の第１の実施例に係る画像種別判定部１００と同様の構成を示しているが、上記の構成に限られず、画像種別判定部の第２の実施例に係る画像種別判定部２００、あるいは、画像種別判定部の第３の実施例に係る画像種別判定部３００と同様の構成をとることができる。したがって、画像種別判定部の第５の実施例に係る画像種別判定部５００は、構成に応じて一つ、あるいは、複数の相対値を算出して、画像を判定することができることは、言うまでもない。
以上のように、画像種別判定部の第５の実施例に係る画像種別判定部５００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。
また、画像種別判定部の第５の実施例に係る画像種別判定部５００は、周波数帯域の信号を検出する時点から画像の判定を行うまで、一貫して局所領域の画像信号を処理するので、局所領域の画像の判定を、局所領域の画像の周波数振幅特性のみで行うことができる。したがって、画像全体の画像信号から局所領域の信号へと分ける処理が不要であり、ノイズなどが信号にのる可能性を低くすることができるので、正確な画像の判定を行うことができる。
したがって、画像種別判定部の第５の実施例に係る画像種別判定部５００は、従来の画像種別判定部のように、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、画像の判定を行うことができる。
また、局所領域ごとの画像信号が入力され、局所領域ごとに画像の判定を行うことができるので、ＨＤ解像度の画像と擬似ＨＤ解像度の画像とが混在している画像であっても、画像の判定を正確に行うことができる。
［画像種別判定部の第６の実施例］
例えば、テレビ受信装置は、表示される場面が同一であっても、ＮＴＳＣ（National Television Standards Committee）規格で３０フレーム/秒というようなフレームレートで画像を逐次書き換えて表示している。このため、例えば、同一の場面において相対値が大きく変動すること、すなわち、同一の場面で画像の判定結果が大きく異なることは好ましくない。したがって、次に、所定の期間において、画像の判定結果が大きく変動することを抑制することが可能な本発明に係る画像種別判定部の第６の実施例について説明する。図１１は、画像種別判定部の第６の実施例に係る画像種別判定部６００を示す説明図である。
図１１を参照すると、画像種別判定部の第６の実施例に係る画像種別判定部６００は、画像種別判定部の第１の実施例に係る画像種別判定部１００の構成に加えて、正規化処理部６１０と、時間平滑部６２０とをさらに備えている。
周波数帯域信号検出部１１０とノイズ除去部１２０と平均値算出部１３０と相対値算出部１４０とは、画像種別判定部の第１の実施例に係る画像種別判定部１００と同様の機能を有しており、相対値算出部１４０からは、画像判定に用いる相対値が出力される。
正規化処理部６１０は、相対値算出部１４０が算出した相対値を正規化し、相対値算出部１４０で算出された相対値を、０≦相対値≦１の範囲の正規化された相対値に補正する。また、正規化処理部６１０は、相対値算出部１４０で算出された相対値が正規化を必要としない値である場合は、正規化処理を行わない。ここで、正規化処理部６１０における正規化は、相対値算出部１４０で算出された相対値が１以上の値の場合に１とすることで行うことができる。なお、正規化の方法は、上記に限られないことは、言うまでもない。
時間平滑部６２０は、正規化処理部６１０から出力される相対値を平滑化する。時間平滑部６２０における平滑化は、以下に示す数式３で示す関係を満たすように行われる。
Ｙｍ＝（１−α）Ｘｍ＋αＹｍ−１ ・・・（数式３）
数式３において、Ｙｍ（ｍは、２以上の整数）は、時間平滑部６２０から出力される平滑化された相対値を示している。また、Ｘｍは、正規化処理部６１０から出力される相対値、そして、Ｙｍ−１は、時間平滑部６２０が前回出力した相対値である。また、α（０＜α＜１）は重み付け係数であり、αを予め設定することにより、時間平滑部６２０の平滑化の能力を定めることができる。なお、時間平滑部６２０は、ローパス・フィルタなどで構成することができるが、係る構成に限られない。
また、図１１では、画像種別判定部の第１の実施例に係る画像種別判定部１００と同様の構成を示しているが、上記の構成に限られず、本発明に係る画像種別判定部の第２〜第５の実施例と同様の構成ととることができる。したがって、画像種別判定部の第６の実施例に係る画像種別判定部６００は、構成に応じて一つ、あるいは、複数の相対値を算出して相対値の平滑化を行い、画像を判定することができることは、言うまでもない。
以上のように、画像種別判定部の第６の実施例に係る画像種別判定部６００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。
また、画像種別判定部の第６の実施例に係る画像種別判定部６００は、相対値を正規化し、予め定めた重み付け係数αに基づいて相対値の平滑化を行い、相対値の変動を制御する。
したがって、画像種別判定部の第６の実施例に係る画像種別判定部６００は、従来の画像種別判定部のように、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、画像の判定を行うことができる。
また、画像種別判定部の第６の実施例に係る画像種別判定部６００は、算出された相対値の時間平滑化を行うことにより、所定の期間の間に画像の判定結果が大きく変化することを抑えることができるので、正確な画像の判定を行うことができる。したがって、画像処理部１３００は、所定の期間において、エンハンス処理などの画像の処理を一様に行うことができる。
以上に示した本発明に係る画像種別判定部の第１〜第６の実施例は、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、画像を正確に判定することができる。したがって、上記画像種別判定部を備える本発明の第１の実施家形態に係る画像処理装置１０００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、常に画像に対して適した処理を行うことができる。
［画像処理に係るプログラム］
上述した本発明の第１の実施家形態に係る画像処理装置１０００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、画像の判定を行い、画像に対して適した処理を行うことが可能となる。
（第２の実施形態）
次に、本発明の第２の実施形態に係る画像処理装置について説明する。図１２は、本発明の第２の実施形態に係る画像処理装置２０００を示す説明図である。
図１２を参照すると、本発明の第２の実施形態に係る画像処理装置２０００は、図３に示す本発明の第１の実施形態に係る画像処理装置１０００と同様の構成と機能を有しており、画像処理装置１０００と比較すると、シーン変化検出部２１００をさらに備え、画像種別判定部２２００が、第１の実施形態に係る画像種別判定部１２００と異なる。
シーン変化検出部２１００は、放送局などから送信される画像信号の場面の変化を検出してシーン変化信号を出力する。ここで、場面の変化とは、例えば、放送局などから送信される画像信号が表す画像が、映画からＣＭ（Commercial Message）へと変わる場合、あるいは、画像の構図が変化した場合などを指す。特に、画像が映画からＣＭへと変わる場合は、ＨＤ解像度の画像と擬似ＨＤ解像度の画像とが、切替わることが往々にして起こり得る。したがって、場面の変化を検出し、場面ごとに適した画像の処理を行うことが、画質の向上のためには好ましい。
シーン変化検出部２１００は、画像信号や、放送局などから画像信号と併せて送信される音声信号などを処理することにより場面の変化を検出することができる。なお、シーン変化検出部２１００における場面の変化を検出方法は、上記に限られず、例えば、場面の変化を示す付属情報信号を用いて検出できることは、言うまでもない。また、上記シーン変化信号は、デジタル信号とすることができるが、上記に限られず、アナログ信号であってもよい。
画像種別判定部２２００は、シーン変化検出部２１００の検出結果に基づいて、場面ごとに画像の判別を行う。次に、画像種別判定部２２００について説明する。
［画像種別判定部の第７の実施例］
図１３は、画像種別判定部の第７の実施例に係る画像種別判定部７００を示す説明図である。図１３を参照すると、画像種別判定部の第７の実施例に係る画像種別判定部７００は、図１１に示す画像種別判定部の第６の実施例に係る画像種別判定部６００と同様の構成と機能を有しており、画像種別判定部６００と比較すると、時間平滑部７１０が、画像種別判定部６００に係る時間平滑部６２０と異なる。
時間平滑部７１０には、正規化処理部６１０において正規化された相対値と、シーン変化検出部２１００から場面の変化に応じて出力されるシーン変化信号とが入力される。時間平滑部７１０は、シーン変化信号が入力されると、入力された時点から相対値の時間平滑を新たに実行する。すなわち、時間平滑部７１０は、場面の変化の前後では連続して相対値の平滑化を行わず、場面ごとに相対値の平滑化を行う。したがって、画像判定部１５０は、場面ごとに相対値に基づいた画像の判定を行うことができるので、場面の変化の影響を受けることなく、正確に画像の判定を行うことができる。
また、図１３では、画像種別判定部の第１の実施例に係る画像種別判定部１００と同様の構成を示しているが、上記の構成に限られず、本発明に係る画像種別判定部の第２〜第５の実施例と同様の構成ととることができる。したがって、画像種別判定部の第７の実施例に係る画像種別判定部７００は、構成に応じて一つ、あるいは、複数の相対値を算出して相対値の平滑化を行い、場面ごとに画像を判定することができることは、言うまでもない。
以上のように、画像種別判定部の第７の実施例に係る画像種別判定部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。
また、画像種別判定部の第７の実施例に係る画像種別判定部７００は、画像種別判定部の第６の実施例に係る画像種別判定部６００と同様に、相対値を正規化し、予め定めた重み付け係数αに基づいて相対値の平滑化を行い、相対値の変動を制御することができる。
したがって、画像種別判定部の第７の実施例に係る画像種別判定部７００は、従来の画像種別判定部のように、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、画像の判定を行うことができる。
また、画像種別判定部の第７の実施例に係る画像種別判定部７００は、場面ごとに算出された相対値の時間平滑化を行うことにより、同一の場面において画像の判定結果が大きく変化することを抑えることができるので、場面ごとに正確な画像の判定を行うことができる。
したがって、画像種別判定部の第７の実施例に係る画像種別判定部７００を備える本発明の第２の実施家形態に係る画像処理装置２０００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、また、ＨＤ解像度の画像と擬似ＨＤ解像度の画像とが切替わる場合であっても、場面の変化に応じて、常に画像に対して適した処理を行うことができる。
［画像処理に係るプログラム］
上述した本発明の第２の実施家形態に係る画像処理装置２０００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画像の判定を行い、場面ごとに、画像に対して適した処理を行うことが可能となる。
また、本発明の第１、第２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、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。
本発明の第１、第２の実施形態をテレビ受信機、コンピュータ、携帯型通信装置などに適用することにより、例えば、ハイビジョン放送や１セグメント放送を受信する場合において、受信した画像信号に対して適した処理を行うことができるので、画質の向上を図ることができる。
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、上記本発明の画像種別判定部に係る第１〜第７の実施例では、平均値を算出する平均値算出部を設けたが、係る構成に限られず、中央値（median）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、画像種別判定部は、画像の判定を行うことができる。
また、上記本発明の画像種別判定部に係る第１〜第５の実施例では、上記本発明の画像種別判定部に係る第６、第７の実施例が有する正規化処理部６１０を備えていない構成を示したが、係る構成に限られず、上記本発明の画像種別判定部に係る第１〜第５の実施例が正規化処理部を備えてもよい。上述のように、正規化処理部は、相対値を常に０≦相対値≦１の範囲の正規化された相対値に補正するので、正規化処理部を備えた画像種別判定部は、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。
また、上記本発明の画像種別判定部に係る第１〜第７の実施例では、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、本発明に係る画像種別判定部は、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。
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。
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。 本発明の第１の実施形態に係る画像処理装置を示す説明図である。 本発明の実施形態に係る画像処理方法を示す流れ図である。 画像種別判定部の第１の実施例に係る画像種別判定部を示す説明図である。 画像種別判定部の第２の実施例に係る画像種別判定部を示す説明図である。 画像種別判定部の第３の実施例に係る画像種別判定部を示す説明図である。 ＨＤ解像度の画像と擬似ＨＤ解像度の画像とが混在している画像を示す説明図である。 画像種別判定部の第４の実施例に係る画像種別判定部を示す説明図である。 画像種別判定部の第５の実施例に係る画像種別判定部を示す説明図である。 画像種別判定部の第６の実施例に係る画像種別判定部を示す説明図である。 本発明の第２の実施形態に係る画像処理装置を示す説明図である。 画像種別判定部の第７の実施例に係る画像種別判定部を示す説明図である。
符号の説明
１００、２００、３００、４００、５００、６００、７００ 画像種別判定部
１１０、２１０ 周波数帯域信号検出部
１２０、２２０ ノイズ除去部
１３０、２３０、４３０ 平均値算出部
１４０、２４０、３４０、４４０ 相対値算出部
１５０、２５０、４５０、５５０ 画像判定部
６２０、７１０ 時間平滑部
１０００、２０００ 画像処理装置
１２００、２２００ 画像種別判定部
１３００ 画像処理部
２１００ シーン変化検出部

Claims (10)

  1. 画像信号から複数の周波数帯域の信号を検出する周波数帯域信号検出部と、
    前記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に対する平均値を算出する平均値算出部と、
    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相対値算出部と、
    前記相対値算出部が算出した前記相対値に基づいて画像を判定する画像判定部と、
    を有する画像種別判定部と；
    前記画像種別判定部の画像判定結果に基づいて、画像を処理する画像処理部と；
    を備え、
    前記相対値算出部は、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、前記相対値を算出し、
    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、
    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、画像処理装置。
  2. 前記画像種別判定部は、前記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に対する平均値を算出する、請求項１に記載の画像処理装置。
  3. 前記相対値算出部は、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、複数の周波数帯域で算出された前記平均値とに基づいて、前記相対値を複数算出する、請求項１に記載の画像処理装置。
  4. 前記相対値算出部は、予め定めた複数の所定の周波数帯域で算出された前記平均値と、前記予め定めた複数の所定の周波数帯域それぞれよりも、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、前記相対値を複数算出する、請求項１に記載の画像処理装置。
  5. 前記平均値算出部は、画像全体のうちの局所領域ごとに、前記複数の周波数帯域の各周波数帯域における前記平均値を算出し、
    前記画像判定部は、前記相対値に基づいて前記局所領域ごとに画像を判定する、請求項１に記載の画像処理装置。
  6. 前記画像種別判定部は、前記相対値を時間平滑する時間平滑部をさらに備え、
    前記画像判定部は、前記時間平滑された相対値に基づいて、画像を判定する、請求項１に記載の画像処理装置。
  7. 前記画像信号が表す画像の場面の変化を検出するシーン変化検出部をさらに備え、
    前記時間平滑部は、前記シーン変化検出部において場面の変化が検出された場合には、検出された時点から前記相対値の時間平滑を行う、請求項６に記載の画像処理装置。
  8. 画像信号から複数の周波数帯域の信号を検出する周波数帯域信号検出部と、
    前記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に対する平均値を算出する平均値算出部と、
    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相対値算出部と、
    前記相対値算出部が算出した前記相対値に基づいて画像を判定する画像判定部と、
    を有する画像種別判定部と；
    前記画像種別判定部の画像判定結果に基づいて、画像を処理する画像処理部と；
    前記画像信号が表す画像の場面の変化を検出するシーン変化検出部と；
    を備え、
    前記画像種別判定部は、前記相対値を時間平滑する時間平滑部をさらに有し、
    前記画像判定部は、前記時間平滑された相対値に基づいて、画像を判定し、
    前記時間平滑部は、前記シーン変化検出部において場面の変化が検出された場合には、検出された時点から前記相対値の時間平滑を行う、画像処理装置。
  9. 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に対する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；
    画像の判定結果に基づいて、画像を処理するステップと；
    を有し、
    前記相対値を算出するステップでは、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、前記相対値が算出され、
    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、
    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、画像処理方法。
  10. 画像信号が表す画像の場面の変化を検出するステップと；
    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に対する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；
    前記相対値を時間平滑するステップと；
    前記時間平滑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；
    画像の判定結果に基づいて、画像を処理するステップと；
    を有し、
    前記時間平滑するステップでは、前記変化を検出するステップにおいて場面の変化が検出された場合には、検出された時点から前記相対値の時間平滑が行われる、画像処理方法。

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