JP5266806B2 - Image format estimation apparatus, method and program - Google Patents

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Description

本発明は、画像形式推定装置、方法及びプログラムに関し、例えば、画像形式を含まない若しくは利用できない画像（画像信号）から、画像形式を推定しようとする場合に適用し得るものである。   The present invention relates to an image format estimation apparatus, method, and program, and can be applied, for example, when an image format is to be estimated from an image (image signal) that does not include or cannot be used.

特許文献１では、静止画像に対して、画像を表示するための１画素当りの割り当てビット数や、画像の幅、高さなどの画像格納情報が不明確な場合に、画像データから離散フーリエ変換を用いて自動的に画像の横の周期性を計算し、それをもとに画像の横幅を推定し、その値を用いて画像を表示することができる画像表示方法が記載されている。
特開平７−１２１７２０号公報 In Patent Document 1, when image storage information such as the number of allocated bits per pixel for displaying an image and the width and height of an image is unclear, a discrete Fourier transform is performed on the image data. Describes an image display method capable of automatically calculating the horizontal periodicity of an image using, estimating the horizontal width of the image based on the calculated periodicity, and displaying the image using the value.
Japanese Patent Laid-Open No. 7-121720

しかし、特許文献１の記載技術では、離散フーリエ変換により画像の横幅を推定しているため、静止画が連続して定期に配置されているような動画の場合には、縦方向の大きさを検出できないという問題があった。言い換えると、特許文献１の記載技術では静止画像に対する技術であり、動画像には対応していない。   However, in the technique described in Patent Document 1, since the horizontal width of an image is estimated by discrete Fourier transform, in the case of a moving image in which still images are continuously arranged, the size in the vertical direction is set. There was a problem that it could not be detected. In other words, the technique described in Patent Document 1 is a technique for still images and does not support moving images.

また、特許文献１の記載技術では、画像データに対して離散フーリエ変換を行い、ビット列の周期を計算していたため、演算量が非常に多いという問題があった。 In addition, the technique described in Patent Document 1 has a problem that the amount of calculation is very large because discrete Fourier transform is performed on the image data and the period of the bit string is calculated.

そのため、画像形式の情報が不明な画像データが入力されたときに、高速に画像形式を推定できる、入力画像データが動画像でも対応できる画像形式推定装置、方法及びプログラムが望まれている。   Therefore, there is a demand for an image format estimation apparatus, method, and program that can estimate an image format at high speed when image data with unknown image format information is input, and that can handle input image data even with moving images.

第１の本発明の画像形式推定装置は、画像形式の候補を複数種類登録している画像形式候補登録手段と、上記画像形式候補登録手段に登録されている各画像形式候補のそれぞれについて、画像形式が不明の入力画像データが、その画像形式候補の画像形式を採用していると仮定した場合における、入力画像データについての評価値を算出する評価値算出手段と、最も評価が良い算出された評価値に係る画像形式候補を、画像形式が不明の入力画像データの画像形式に推定する画像形式推定手段とを有し、上記評価値算出手段は、入力画像データが画像形式候補の画像形式を採用していると仮定した場合における、入力画像データの縦方向の類似性若しくは入力画像データの時間方向の類似性の少なくとも一方を反映させた評価値を算出することを特徴とする。 An image format estimation apparatus according to a first aspect of the present invention includes an image format candidate registration unit that registers a plurality of types of image format candidates, and an image format candidate registered in the image format candidate registration unit. When the input image data whose format is unknown is assumed to adopt the image format of the image format candidate, evaluation value calculation means for calculating an evaluation value for the input image data, and the highest evaluation was calculated Image format estimation means for estimating the image format candidate related to the evaluation value to the image format of the input image data whose image format is unknown, and the evaluation value calculation means includes the image format of the input image data as the image format candidate. this calculating on the assumption that employs the vertical direction evaluation value that reflects at least one time the direction of the similarity of the similarity or the input image data of the input image data The features.

第２の本発明の画像形式推定方法は、画像形式候補登録手段、評価値算出手段及び画像形式推定手段を有し、上記画像形式候補登録手段は、画像形式の候補を複数種類登録しており、上記評価値算出手段は、上記画像形式候補登録手段に登録されている各画像形式候補のそれぞれについて、画像形式が不明の入力画像データが、その画像形式候補の画像形式を採用していると仮定した場合における、入力画像データの縦方向の類似性若しくは入力画像データの時間方向の類似性の少なくとも一方を反映させた評価値を算出し、上記画像形式推定手段は、最も評価が良い算出された評価値に係る画像形式候補を、画像形式が不明の入力画像データの画像形式に推定することを特徴とする。 The image format estimation method of the second aspect of the present invention includes an image format candidate registration unit, an evaluation value calculation unit, and an image format estimation unit, and the image format candidate registration unit registers a plurality of types of image format candidates. The evaluation value calculating means uses, for each of the image format candidates registered in the image format candidate registration means, input image data whose image format is unknown adopts the image format of the image format candidate. When the assumption is made, an evaluation value reflecting at least one of the similarity in the vertical direction of the input image data or the similarity in the time direction of the input image data is calculated, and the image format estimation means is calculated with the highest evaluation. The image format candidate related to the evaluation value is estimated to be the image format of the input image data whose image format is unknown.

第３の本発明の画像形式推定プログラムは、コンピュータを、画像形式の候補を複数種類登録している画像形式候補登録手段と、上記画像形式候補登録手段に登録されている各画像形式候補のそれぞれについて、画像形式が不明の入力画像データが、その画像形式候補の画像形式を採用していると仮定した場合における、入力画像データの縦方向の類似性若しくは入力画像データの時間方向の類似性の少なくとも一方を反映させた評価値を算出する評価値算出手段と、最も評価が良い算出された評価値に係る画像形式候補を、画像形式が不明の入力画像データの画像形式に推定する画像形式推定手段として機能させることを特徴とする。 According to a third aspect of the present invention, there is provided an image format estimation program comprising: a computer, an image format candidate registration unit that registers a plurality of types of image format candidates; and each of the image format candidates registered in the image format candidate registration unit. As for input image data whose image format is unknown, assuming that the image format of the image format candidate is adopted , the similarity in the vertical direction of the input image data or the similarity in the time direction of the input image data An evaluation value calculation means for calculating an evaluation value reflecting at least one of the images, and an image format estimation for estimating an image format candidate related to the calculated evaluation value having the best evaluation as the image format of the input image data whose image format is unknown It is made to function as a means.

本発明によれば、画像形式の情報が不明な画像データが入力されたときに、高速に画像形式を推定できる、しかも、入力画像データが動画像でも対応できる。   According to the present invention, when image data whose image format information is unknown is input, the image format can be estimated at high speed, and the input image data can also be a moving image.

（Ａ）主たる実施形態
以下、本発明による画像形式推定装置、方法及びプログラムの一実施形態を、図面を参照しながら詳述する。 (A) Main Embodiment Hereinafter, an embodiment of an image format estimation apparatus, method and program according to the present invention will be described in detail with reference to the drawings.

（Ａ−１）実施形態の構成
図１は、実施形態の画像形式推定装置が適用された画像表示装置の構成を示す機能ブロック図である。図１に係る画像表示装置は、例えば、動画像コンテンツの配信を受けたり、記録媒体などから読み出した動画像を表示させたりするものであり、専用的に構成されたものであっても良く、また、パソコンや携帯通信端末の表示機能として実現されたものであっても良いが、機能的には、図１で表すことができる。パソコンや携帯通信端末などのハードウェア的な表示構成を利用して所望の表示を行う場合には、そのためのプログラムが搭載されており、そのプログラムの中には、画像形式推定プログラムも含まれている。 (A-1) Configuration of Embodiment FIG. 1 is a functional block diagram illustrating a configuration of an image display device to which the image format estimation device of the embodiment is applied. The image display device according to FIG. 1, for example, receives distribution of moving image content or displays a moving image read from a recording medium, and may be configured exclusively. Further, although it may be realized as a display function of a personal computer or a mobile communication terminal, it can be functionally represented in FIG. When a desired display is performed using a hardware display configuration such as a personal computer or a mobile communication terminal, a program for that purpose is installed, and the program includes an image format estimation program. Yes.

図１において、画像表示装置１００は、画像表示部１０１、候補リスト格納部１０２、画像データ入力部１０３及び画像形式推定部１０４を有する。   In FIG. 1, the image display apparatus 100 includes an image display unit 101, a candidate list storage unit 102, an image data input unit 103, and an image format estimation unit 104.

画像データ入力部１０３は、表示対象の画像データが入力されるものである。画像データの入力は、他の装置からの転送入力であっても良く、記録媒体などからの読み出し入力であっても良く、その入力方法は問われない。以下では、色形式や画像の幅、高さなどの画像形式が未知な画像データが入力されるとする。なお、この実施形態は、画像形式は未知ではあるが、ＹＵＶ形式のデータが入力されるものとする（後述する図４参照）。   The image data input unit 103 is for inputting image data to be displayed. The input of the image data may be a transfer input from another device or a read input from a recording medium, and the input method is not limited. In the following, it is assumed that image data having an unknown image format such as color format, image width, and height is input. In this embodiment, although the image format is unknown, YUV format data is input (see FIG. 4 described later).

候補リスト格納部１０２には、画像形式推定部１０４が利用する画像サイズ候補リスト１０２Ａ及び色形式候補リスト１０２Ｂが格納されている。候補リスト格納部１０２は、画像サイズ候補リスト１０２Ａ及び色形式候補リスト１０２Ｂをそれぞれ、テーブル構成で格納している。なお、格納の方法は、テーブル構成に限定されない。   The candidate list storage unit 102 stores an image size candidate list 102A and a color format candidate list 102B used by the image format estimation unit 104. The candidate list storage unit 102 stores the image size candidate list 102A and the color format candidate list 102B in a table configuration. The storage method is not limited to the table configuration.

図２は、候補リスト格納部１０２に格納されている画像サイズ候補リスト１０２Ａの構成例を示す説明図である。画像サイズ候補リスト１０２Ａは、各行が、候補の名称、幅（ｗ）及び高さ（ｈ）でなっている。   FIG. 2 is an explanatory diagram illustrating a configuration example of the image size candidate list 102 </ b> A stored in the candidate list storage unit 102. In the image size candidate list 102A, each row has a candidate name, a width (w), and a height (h).

候補の名称は、幅（ｗ）及び高さ（ｈ）が合致している、いわゆる映像フォーマットの名称が適用されている。「ＣＩＦ」は、Ｈ．２６１で規定されるテレビ会議用の映像フォーマットである。「ＱＣＩＦ」は、ＣＩＦの面積を１／４にした映像再生用のフォーマットである（例えば携帯電話で利用されるフォーマットである）。「ＶＧＡ」は、米国ＩＢＭ社のＰＳ／２（商標）パソコンにおけるグラフィックス機構に係るフォーマットである。「ＱＶＧＡ」は、ＶＧＡの面積を１／４にしたモバイル向けの解像度フォーマットである。「Ｄ１」は、「ＳＤＴＶ」（標準テレビ）などが該当する標準的な画像サイズを規定している。   As a candidate name, a so-called video format name having a matching width (w) and height (h) is applied. "CIF" This is a video format for video conferencing specified in H.261. “QCIF” is a video playback format in which the area of the CIF is ¼ (for example, a format used in a mobile phone). “VGA” is a format related to a graphics mechanism in a PS / 2 (trademark) personal computer of IBM Corporation. “QVGA” is a mobile resolution format in which the VGA area is ¼. “D1” defines a standard image size corresponding to “SDTV” (standard television) or the like.

幅（ｗ）は、基準画像サイズ（Ｙデータ（輝度データ）における画像サイズ）の横方向のドット数を表しており、高さ（ｈ）は、基準画像サイズの縦方向のドット数を表している。   The width (w) represents the number of dots in the horizontal direction of the reference image size (image size in Y data (luminance data)), and the height (h) represents the number of dots in the vertical direction of the reference image size. Yes.

図３は、候補リスト格納部１０２に格納されている色形式候補リスト１０２Ｂの構成例を示す説明図である。色形式候補リスト１０２Ｂは、各行が、候補の名称（色形式名）、幅倍率（ｗｃ）及び高さ倍率（ｈｃ）でなっている。   FIG. 3 is an explanatory diagram illustrating a configuration example of the color format candidate list 102 </ b> B stored in the candidate list storage unit 102. In the color format candidate list 102B, each row includes a candidate name (color format name), a width magnification (wc), and a height magnification (hc).

図４は、各種の色形式（ＹＵＶ形式）を示す説明図である。図５は、ＹＵＶ形式の画像データの並びを示す説明図である。   FIG. 4 is an explanatory diagram showing various color formats (YUV format). FIG. 5 is an explanatory diagram showing the arrangement of image data in the YUV format.

ＹＵＶ形式の画像データの並びは、図５に示すように、輝度を示すＹデータが最初に位置し、その後、２つの色差を示すＵデータ及びＶデータがこの順に並んでいる。４：２：０形式の場合、図４（ａ）に示すように、Ｙデータはｗ×ｈ、Ｕデータ及びＶデータはそれぞれｗ（１／２）×ｈ（１／２）の大きさを持つ。４：２：２形式の場合、図４（ｂ）に示すように、Ｙデータはｗ×ｈ、Ｕデータ及びＶデータはそれぞれｗ（１／２）×ｈの大きさを持つ。４：４：４形式の場合、図４（ｃ）に示すように、Ｙデータはｗ×ｈ、Ｕデータ及びＶデータはそれぞれｗ×ｈの大きさを持つ。従って、ＹＵＶ形式の画像データの並びにおいて、Ｙデータ、Ｕデータ、Ｖデータに割かれているデータ量は、４：２：０形式、４：２：２形式又は４：４：４形式によって異なる。   As shown in FIG. 5, the YUV format image data is arranged first in the YUV format image data, and then U data and V data indicating two color differences are arranged in this order. In the case of 4: 2: 0 format, as shown in FIG. 4A, Y data has a size of w × h, U data and V data have a size of w (1/2) × h (1/2), respectively. Have. In the 4: 2: 2 format, as shown in FIG. 4B, the Y data has a size of w × h, and the U data and the V data have a size of w (1/2) × h. In the 4: 4: 4 format, as shown in FIG. 4C, Y data has a size of w × h, and U data and V data have a size of w × h. Therefore, in the arrangement of image data in the YUV format, the amount of data allocated to Y data, U data, and V data differs depending on the 4: 2: 0 format, 4: 2: 2 format, or 4: 4: 4 format. .

色形式候補リスト１０２Ｂの幅倍率（ｗｃ）及び高さ倍率（ｈｃ）の項には、その色形式候補の色差データ（Ｕデータ、Ｖデータ）の幅が、基準画像サイズの幅や高さの何倍かを示す値が格納される。   The width format (wc) and height magnification (hc) items of the color format candidate list 102B include the width of the color difference data (U data, V data) of the color format candidate as the width and height of the reference image size. A value indicating how many times it is stored.

画像形式推定部１０４は、入力された画像データの幅と高さと色形式を、候補リスト格納部１０２に格納されている画像サイズ候補リスト１０２Ａ及び色形式候補リスト１０２Ｂを用いて推定するものである。画像形式推定部１０４による推定方法の詳細については、後述する動作の項で明らかにする。   The image format estimation unit 104 estimates the width, height, and color format of input image data using the image size candidate list 102A and the color format candidate list 102B stored in the candidate list storage unit 102. . The details of the estimation method by the image format estimation unit 104 will be clarified in the operation section described later.

画像表示部１０１は、入力された画像データを、画像形式推定部１０４が推定した幅、高さ及び色形式などのパラメータを適用して表示するものである。   The image display unit 101 displays input image data by applying parameters such as the width, height, and color format estimated by the image format estimation unit 104.

（Ａ−２）実施形態の動作
次に、実施形態の画像形式推定装置が適用された画像表示装置の動作（特に、画像形式推定動作（実施形態の画像形式推定方法））を、図面を参照しながら説明する。 (A-2) Operation of Embodiment Next, the operation of the image display device to which the image format estimation device of the embodiment is applied (particularly the image format estimation operation (image format estimation method of the embodiment)) will be described with reference to the drawings. While explaining.

画像表示装置１００における全体動きは以下の通りである。データ入力部１０３に画像データが入力される。なお、画像データの全体のサイズ（以下、ファイルサイズと呼ぶ）が、画像データと共に入力される場合がある。次に、候補リスト格納部１０２にある画像サイズ候補リスト１０２Ａ及び色形式候補リスト１０２Ｂを参照しながら、画像形式推定部１０４が画像形式（の情報）を推定する。最後に、推定された画像形式の情報に基づいて、画像表示部１０１で、入力画像を表示する。   The overall movement in the image display apparatus 100 is as follows. Image data is input to the data input unit 103. Note that the entire size of the image data (hereinafter referred to as file size) may be input together with the image data. Next, the image format estimation unit 104 estimates the image format (information thereof) while referring to the image size candidate list 102A and the color format candidate list 102B in the candidate list storage unit 102. Finally, based on the estimated image format information, the image display unit 101 displays the input image.

以下、画像形式推定部１０４で実行される画像形式推定動作の詳細を説明する。ここで、図６は、画像形式推定部１０４で実行される画像形式推定動作を示すフローチャートである。   Details of the image format estimation operation executed by the image format estimation unit 104 will be described below. Here, FIG. 6 is a flowchart showing an image format estimation operation executed by the image format estimation unit 104.

画像形式推定部１０４は、図６に示す画像形式推定動作を開始すると、画像形式の候補を入れ換えるか否かの判断（後述のステップ６０８）に用いる保存評価値の初期値として、十分に大きな値を代入する（ステップ６０１）。   When the image format estimation unit 104 starts the image format estimation operation shown in FIG. 6, the image format estimation unit 104 has a sufficiently large value as an initial value of the storage evaluation value used for determining whether or not to replace the image format candidates (step 608 described later). Is substituted (step 601).

その後、画像形式推定部１０４は、色形式候補リスト１０２Ｂに記述されている候補の中から、今まで候補となっていない候補を１つ定める（ステップ６０２）。例えば、色形式候補リスト１０２Ｂの上の行から候補を取り出すとした場合には、始めて、当該ステップ６０２に入ったときには４：２：０形式が候補となり、次に、当該ステップ６０２に入ったときには４：２：２形式が候補となり、さらに次に、当該ステップ６０２に入ったときには４：４：４形式が候補となる。   Thereafter, the image format estimation unit 104 determines one candidate that is not a candidate from the candidates described in the color format candidate list 102B (step 602). For example, if candidates are extracted from the upper row of the color format candidate list 102B, the 4: 2: 0 format becomes a candidate when entering the step 602 for the first time, and then when entering the step 602. The 4: 2: 2 format is a candidate, and the next time the step 602 is entered, the 4: 4: 4 format is a candidate.

続いて、画像形式推定部１０４は、画像サイズ候補リスト１０２Ａに記述されている候補の中から、候補となっている色形式との組み合わせで考えて、今まで候補となっていない候補を１つ定める（ステップ６０３）。   Subsequently, the image format estimation unit 104 considers one candidate that has not been a candidate from the candidates described in the image size candidate list 102A in combination with a candidate color format. Determine (step 603).

画像サイズ候補リスト１０２Ａ及び色形式候補リスト１０２Ｂがそれぞれ、図２及び図３に示すものである場合、画像サイズ候補と色形式候補との組合せ数は全部で１５通りがある。この１５通りの候補をどのような順番で切り替えていくかは任意であるが、図６の場合、ステップ６０２、６０３、６１０、６１１の処理により、ある色形式候補を固定し、画像サイズ候補を順に切替え、固定したある色形式候補と全ての画像サイズ候補との組合せを検討したときに、次の色形式候補に切替え、再び、画像サイズ候補を順に切替えることを繰り返して、全１５通りの組合せ候補を評価することとしている。   When the image size candidate list 102A and the color format candidate list 102B are as shown in FIGS. 2 and 3, respectively, there are a total of 15 combinations of image size candidates and color format candidates. The order in which the fifteen candidates are switched is arbitrary, but in the case of FIG. 6, a certain color format candidate is fixed by the processing of steps 602, 603, 610, and 611, and an image size candidate is selected. When considering combinations of a certain color format candidate and all image size candidates that are switched in order and switching to the next color format candidate, and repeatedly switching the image size candidates again, all 15 combinations are possible. The candidate is to be evaluated.

ステップ６０２及び６０３の処理により、色形式候補と画像サイズ候補の新たな組合せを決定すると、画像サイズ候補リスト１０２Ａのリストから、現在の画像サイズ候補の幅（ｗ）及び高さ（ｈ）を読み出すと共に、色形式候補リスト１０２Ｂから、現在の色形式候補の幅倍率（ｗｃ）及び高さ倍率（ｈｃ）を読み出す（ステップ６０４）。そして、（１）式に従って、判定値を求めた後（ステップ６０５）、判定値が０か否かを判別する。   When a new combination of color format candidates and image size candidates is determined by the processing in steps 602 and 603, the width (w) and height (h) of the current image size candidate are read from the list of the image size candidate list 102A. At the same time, the current color format candidate width magnification (wc) and height magnification (hc) are read from the color format candidate list 102B (step 604). And after calculating | requiring a judgment value according to (1) Formula (step 605), it is discriminate | determined whether a judgment value is zero.

判定値＝ｆｉｌｅｓｉｚｅ ｍｏｄ （（ｗ×ｈ）＊（１＋ｗｃ×ｈｃ×２））
…（１）
（１）式において、ｆｉｌｅｓｉｚｅは入力画像データのファイルサイズを表しており、ファイルサイズが不明の画像データが入力された場合には、（１）式を演算することなく、判定値を０とする。また、（１）式において、“ｚ＝ｘ ｍｏｄ ｙ”は、ｚにｘをｙで割った余りを代入する演算子を表している。ｗ×ｈは、画像サイズ候補の基準画像サイズの総ドット数を表しており、１＋ｗｃ×ｈｃ×２は、Ｙデータ、Ｕデータ及びＶデータの合算ドット数は基準画像サイズの総ドット数の何倍かを示す値である。 Determination value = filesize mod ((w × h) * (1 + wc × hc × 2))
... (1)
In the expression (1), “filesize” represents the file size of the input image data. When image data whose file size is unknown is input, the determination value is set to 0 without calculating the expression (1). . In the equation (1), “z = x mod y” represents an operator that substitutes a remainder obtained by dividing x by y in z. w × h represents the total number of dots of the standard image size of the image size candidate, and 1 + wc × hc × 2 is the total number of dots of the Y data, the U data, and the V data. It is a value indicating whether it is double.

図５に示すように、動画像の場合、複数のフレームから構成されているが、何個のフレームで構成されているかは定まらない。しかしながら、何個のフレームで構成されていようと、総ドット数は、１フレームで必要なドット数の整数倍となっている。１フレームで必要なドット数は、その画像サイズ候補の基準画像サイズと、Ｙデータ、Ｕデータ及びＶデータを合わせた画像サイズが基準画像サイズの何倍かで定まる。言い換えると、（１）式に従って求めた判定値が０であることは、現在対象となっている色形式候補と画像サイズ候補の組合せは、入力画像データのファイルサイズと整合がとれていることを意味している。   As shown in FIG. 5, in the case of a moving image, it is composed of a plurality of frames, but the number of frames is not determined. However, regardless of the number of frames, the total number of dots is an integral multiple of the number of dots required in one frame. The number of dots required for one frame is determined by the reference image size of the image size candidate and the image size of the Y data, U data, and V data combined with the reference image size. In other words, if the determination value obtained according to the equation (1) is 0, it means that the combination of the current color format candidate and the image size candidate is consistent with the file size of the input image data. I mean.

Ｙデータ、Ｕデータ及びＶデータを合わせた画像サイズは、色形式候補が４：２：０形式であれば、図４（ａ）から明らかなように基準画像サイズの１．５倍であり、色形式候補が４：２：２形式であれば、図４（ｂ）から明らかなように基準画像サイズの２倍であり、色形式候補が４：４：４形式であれば、図４（ｃ）から明らかなように基準画像サイズの３倍である。   If the color format candidate is 4: 2: 0 format, the combined image size of Y data, U data, and V data is 1.5 times the reference image size as apparent from FIG. If the color format candidate is 4: 2: 2 format, it is twice the reference image size as apparent from FIG. 4B, and if the color format candidate is 4: 4: 4 format, As is clear from c), it is three times the reference image size.

基準画像サイズでの総ドット数は、画像サイズ候補が「ＣＩＦ」であれば３５２×２８８＝１０１３７６ドットであり、画像サイズ候補が「ＱＣＩＦ」であれば１７６×１４４＝２５３４４ドットである（他の候補については省略する）。基準画像サイズでの総ドット数がこのように整数倍の関係にある複数の画像サイズ候補が存在するので、それら複数の画像サイズ候補について（色形式候補は同一）、入力画像データのファイルサイズから求めた判定値が共に０となることもあり得る。   The total number of dots at the reference image size is 352 × 288 = 101376 dots if the image size candidate is “CIF”, and 176 × 144 = 25344 dots if the image size candidate is “QCIF” (others I ’ll omit the candidate). Since there are a plurality of image size candidates in which the total number of dots at the reference image size is an integer multiple in this way, the file size of the input image data is determined for the plurality of image size candidates (the color format candidates are the same). Both of the obtained determination values may be zero.

画像形式推定部１０４は、判定値が０であると、現在対象となっている色形式候補と画像サイズ候補の組合せを評価する後述する評価値を計算した後（ステップ６０７）、計算で得られた評価値が保存評価値より評価が高いものとなっているか否かを判別する（ステップ６０８）。この実施形態では、評価値の値が小さいほど評価が高いものとなっている。計算で得られた評価値が保存評価値より評価が高いものとなっている場合には、画像形式推定部１０４は、保存評価値を、計算で得られた評価値に更新させると共に、それに対応付けて、現在の色形式候補と画像サイズ候補の組合せを記憶させる（ステップ６０９）。   If the determination value is 0, the image format estimation unit 104 calculates an evaluation value (to be described later) that evaluates the combination of the current color format candidate and the image size candidate (step 607), and is obtained by calculation. It is determined whether the evaluated value is higher than the stored evaluation value (step 608). In this embodiment, the smaller the evaluation value, the higher the evaluation. When the evaluation value obtained by the calculation is higher than the stored evaluation value, the image format estimation unit 104 updates the stored evaluation value to the evaluation value obtained by the calculation, and responds to it. In addition, the combination of the current color format candidate and the image size candidate is stored (step 609).

画像形式推定部１０４は、判定値が０以外であった場合（ステップ６０６で否定結果）や、計算で得られた評価値が保存評価値より評価が低い場合（ステップ６０８で否定結果）や、保存評価値の更新及び現在の色形式候補と画像サイズ候補の組合せの記憶を実行した場合には、現在の色形式候補に対し、全ての画像サイズ候補との組合せを全て処理したか否かを確認し（ステップ６１０）、処理していない場合には、上述した画像サイズ候補の決定処理（ステップ６０３）に戻る。   The image format estimation unit 104 determines that the determination value is other than 0 (negative result in step 606), the evaluation value obtained by calculation is lower than the stored evaluation value (negative result in step 608), When updating the stored evaluation value and storing the combination of the current color format candidate and the image size candidate, it is determined whether or not all combinations of all image size candidates have been processed for the current color format candidate. Confirmation (step 610), and if not, return to the above-described image size candidate determination processing (step 603).

現在の色形式候補に対し、全ての画像サイズ候補との組合せを全て処理した場合には、画像形式推定部１０４は、未処理の色形式候補が残っているか否かを確認する（ステップ６１１）。未処理の色形式候補が残っている場合には、画像形式推定部１０４は、上述した色形式候補の決定処理（ステップ６０２）に戻る。   When all the combinations with all image size candidates are processed for the current color format candidate, the image format estimation unit 104 checks whether or not an unprocessed color format candidate remains (step 611). . If unprocessed color format candidates remain, the image format estimation unit 104 returns to the color format candidate determination process (step 602) described above.

全ての色形式候補に対する処理が終了し、未処理の色形式候補が残っていない場合には、画像形式推定部１０４は、保存評価値に対応付けて記憶されている色形式候補及び画像サイズ候補を、入力画像データの色形式及び画像サイズとし（ステップ６１２）、図６に示す一連の処理を終了する。   When the processing for all color format candidates is completed and there are no unprocessed color format candidates, the image format estimation unit 104 stores color format candidates and image size candidates stored in association with the stored evaluation values. Is the color format and image size of the input image data (step 612), and the series of processing shown in FIG.

次に、色形式候補と画像サイズ候補の組合せを評価する評価値（ステップ６０７参照）の算出方法について、数例説明する。なお、以下の計算式において、“Ｐ（ｘ）”は先頭（図５参照）からのバイト数を表している。ここで、各ドットの値はバイトで表現されているものとする。また、図５におけるＹデータにおける並びはラスタスキャンに従っているものとする（ＵデータやＶデータも同様）。また、以下の計算式において、“＾２”は２乗を表している。   Next, several examples of a method of calculating an evaluation value (see step 607) for evaluating a combination of color format candidates and image size candidates will be described. In the following calculation formula, “P (x)” represents the number of bytes from the head (see FIG. 5). Here, it is assumed that the value of each dot is expressed in bytes. Further, it is assumed that the arrangement in the Y data in FIG. 5 conforms to the raster scan (the same applies to U data and V data). In the following calculation formula, “^ 2” represents the square.

評価値の第１例として、Ｙデータについて、縦（空間）方向の相関を利用したものを挙げることができる。この場合の算出式を（２）式で表すことができる。なお、（２）式における総和Σはｘ（Ｙデータに属するｘ）についてであり、ｘは０以上（ｗ×（ｈ−１））未満の１以上（ｗ×（ｈ−１））個以下の個数を取る。Ｐ（ｘ）とＰ（ｘ＋ｗ）とは、入力画像データの画像形式（画像サイズ及び色形式）と画像形式候補とが合致しているときには、幅方向に同じであって、高さ方向に１ライン分だけ異なる２つのドットのデータ値の関係になっているが、入力画像データの画像形式と画像形式候補とが合致していない場合には、幅方向の位置が異なるドットのデータ値となっており、相関はないものである。   As a first example of the evaluation value, Y data using a correlation in the vertical (space) direction can be cited. The calculation formula in this case can be expressed by formula (2). The sum Σ in equation (2) is for x (x belonging to Y data), and x is 0 or more and less than (w × (h−1)) and 1 or more (w × (h−1)). Take the number. P (x) and P (x + w) are the same in the width direction and 1 in the height direction when the image format (image size and color format) of the input image data matches the image format candidate. The data values of the two dots differ by the line, but if the image format of the input image data does not match the image format candidates, the data values of the dots differ in the width direction position. There is no correlation.

評価値＝Σ｛｛Ｐ（ｘ）−Ｐ（ｘ＋ｗ）｝＾２｝ …（２）
評価値の第２例として、Ｙデータについて、時間方向の相関を利用したものを挙げることができる。この場合の算出式を（３）式で表すことができる。なお、（３）式における総和Σはｘ（Ｙデータに属するｘ）についてであり、ｘは０以上（ｗ×ｈ）未満の１以上（ｗ×ｈ））個以下の個数を取る。Ｐ（ｘ）とＰ（ｘ＋（ｗ×ｈ）×（１＋ｗｃ×ｈｃ×２））とは、入力画像データの画像形式と画像形式候補とが合致しているときには、幅方向及び高さ方向が同じ位置の１フレーム分だけずれた２つのドットのデータ値の関係になっているが、入力画像データの画像形式と画像形式候補とが合致していない場合には、１フレーム分だけずれた２つのドットではないので相関はない。 Evaluation value = Σ {{P (x) −P (x + w)} ^ 2} (2)
As a second example of the evaluation value, Y data using a correlation in the time direction can be cited. The calculation formula in this case can be expressed by formula (3). Note that the sum Σ in equation (3) is for x (x belonging to Y data), and x is 1 or more (w × h) less than or equal to (w × h) and less than or equal to (w × h). P (x) and P (x + (w × h) × (1 + wc × hc × 2)) indicate that the width direction and the height direction are the same when the image format of the input image data matches the image format candidate. The data values of two dots shifted by one frame at the same position are related, but when the image format of the input image data and the image format candidate do not match, they are shifted by one frame. There is no correlation because it is not one dot.

評価値＝Σ｛｛Ｐ（ｘ）−Ｐ（ｘ＋（ｗ×ｈ）×（１＋ｗｃ×ｈｃ×２））｝＾２｝
…（３）
以上の第１例や第２例のような、候補と入力画像データの画像形式との合致不一致による相関有無を利用する方法は、色差データについて適用するようにしても良い。 Evaluation value = Σ {{P (x) −P (x + (w × h) × (1 + wc × hc × 2))} ^ 2}
... (3)
The method using the presence / absence of correlation due to mismatch between the candidate and the image format of the input image data as in the first example and the second example above may be applied to the color difference data.

評価値の第３例として、色差データ（Ｕデータ、Ｖデータ）について、縦（空間）方向の相関を利用したものを挙げることができる。この場合の算出式を（４）式及び（５）式で表すことができ、（４）式はＵデータに係る評価値ＥＵの算出式であり、（５）式はＶデータに係る評価値ＥＶの算出式である。なお、（４）式における総和Σはｘｕ（Ｕデータに属するｘ）についてであり、（ｗ×ｈ）以上（（ｗ×ｈ）＋（（ｗｃ×ｗ）×（ｈｃ×ｈ−１））未満の１以上（（ｗｃ×ｗ）×（ｈｃ×ｈ−１））個以下の個数を取る。（５）式における総和Σはｘｖ（Ｖデータに属するｘ）についてであり、（ｗ×ｈ）以上（（ｗ×ｈ）＋（（ｗｃ×ｗ）×（ｈｃ×ｈ−１））未満の１以上（（ｗｃ×ｗ）×（ｈｃ×ｈ−１））個以下の個数を取る。   As a third example of the evaluation value, color difference data (U data, V data) that uses the correlation in the vertical (space) direction can be exemplified. The calculation formulas in this case can be expressed by formulas (4) and (5). Formula (4) is a formula for calculating an evaluation value EU related to U data, and formula (5) is an evaluation value related to V data. It is a calculation formula of EV. Note that the sum Σ in equation (4) is for xu (x belonging to U data) and is equal to or greater than (w × h) ((w × h) + ((wc × w) × (hc × h−1)). Less than 1 and not more than ((wc × w) × (hc × h−1)). The sum Σ in the equation (5) is for xv (x belonging to V data), and (w × h ) Or more and less than ((w × h) + ((wc × w) × (hc × h−1)) and not more than 1 ((wc × w) × (hc × h−1)).

評価値ＥＵ＝Σ｛｛Ｐ（ｘｕ）−Ｐ（ｘｕ＋（ｗｃ×ｗ）））｝＾２｝ …（４）
評価値ＥＶ＝Σ｛｛Ｐ（ｘｖ）−Ｐ（ｘｖ＋（ｗｃ×ｗ）））｝＾２｝ …（５）
ここで、評価値として、評価値ＥＵ又は評価値ＥＶのみを用いるようにしても良く、また、これら評価値ＥＵ及びＥＶから最終的な評価値を求めて適用するようにしても良い。例えば、最終評価値＝評価値ＥＵ＋評価値ＥＶを適用することができる。 Evaluation value EU = Σ {{P (xu) −P (xu + (wc × w)))} ^ 2} (4)
Evaluation value EV = Σ {{P (xv) −P (xv + (wc × w)))} ^ 2} (5)
Here, only the evaluation value EU or the evaluation value EV may be used as the evaluation value, or a final evaluation value may be obtained from these evaluation values EU and EV and applied. For example, final evaluation value = evaluation value EU + evaluation value EV can be applied.

評価値の第４例として、色差データ（Ｕデータ、Ｖデータ）について、時間方向の相関を利用したものを挙げることができる。この場合の算出式を（６）式及び（７）式で表すことができ、（６）式はＵデータに係る評価値ＥＵの算出式であり、（７）式はＶデータに係る評価値ＥＶの算出式である。なお、（６）式における総和Σはｘｕ（Ｕデータに属するｘ）についてであり、（ｗ×ｈ）以上（（ｗ×ｈ）＋（（ｗｃ×ｗ）×（ｈｃ×ｈ））未満の１以上（（ｗｃ×ｗ）×（ｈｃ×ｈ））個以下の個数を取る。（７）式における総和Σはｘｖ（Ｖデータに属するｘ）についてであり、（ｗ×ｈ）以上（（ｗ×ｈ）＋（（ｗｃ×ｗ）×（ｈｃ×ｈ））未満の１以上（（ｗｃ×ｗ）×（ｈｃ×ｈ））個以下の個数を取る。   As a fourth example of the evaluation value, color difference data (U data, V data) using the correlation in the time direction can be exemplified. The calculation formulas in this case can be expressed by formulas (6) and (7). Formula (6) is a formula for calculating the evaluation value EU related to U data, and formula (7) is an evaluation value related to V data. It is a calculation formula of EV. The sum Σ in equation (6) is for xu (x belonging to U data), and is greater than or equal to (w × h) and less than ((w × h) + ((wc × w) × (hc × h)). The number is 1 or more and ((wc × w) × (hc × h)). The sum Σ in equation (7) is for xv (x belonging to V data), and is (w × h) or more (( The number is 1 or more ((wc × w) × (hc × h)) less than (w × h) + ((wc × w) × (hc × h)).

評価値ＥＵ
＝Σ｛｛Ｐ（ｘｕ）−Ｐ（ｘｕ＋（ｗ×ｈ）×（１＋ｗｃ×ｈｃ×２））｝＾２｝ …（６）
評価値ＥＶ
＝Σ｛｛Ｐ（ｘｖ）−Ｐ（ｘｖ＋（ｗ×ｈ）×（１＋ｗｃ×ｈｃ×２））｝＾２｝ …（７）
この場合も、評価値として、評価値ＥＵ又は評価値ＥＶのみを用いるようにしても良く、また、これら評価値ＥＵ及びＥＶから最終的な評価値を求めて適用するようにしても良い。例えば、最終評価値＝評価値ＥＵ＋評価値ＥＶを適用することができる。 Evaluation value EU
= Σ {{P (xu) −P (xu + (w × h) × (1 + wc × hc × 2))} ^ 2} (6)
Evaluation value EV
= Σ {{P (xv) −P (xv + (w × h) × (1 + wc × hc × 2))} ^ 2} (7)
In this case as well, only the evaluation value EU or the evaluation value EV may be used as the evaluation value, or the final evaluation value may be obtained from the evaluation values EU and EV and applied. For example, final evaluation value = evaluation value EU + evaluation value EV can be applied.

評価値は、上述した４例に限定されるものではない。上述した４例のいくつかから最終的な評価値を形成するようにしても良い。   The evaluation value is not limited to the four examples described above. The final evaluation value may be formed from some of the four examples described above.

（Ａ−３）実施形態の効果
上記実施形態によれば、画像形式の情報が不明な動画像データが入力された場合にも、予め用意しておいた画像サイズ候補リスト及び色形式候補リストから、候補の組合せを定め、評価値を算出して評価して画像形式を推定するようにしたので、従来技術で説明した離散フーリエ変換を用いる方法よりも、高速に画像形式を推定することができる。 (A-3) Effects of the Embodiment According to the above embodiment, even when moving image data whose image format information is unknown is input from the prepared image size candidate list and color format candidate list. Since the combination of candidates is determined, the evaluation value is calculated and evaluated, and the image format is estimated, the image format can be estimated at a higher speed than the method using the discrete Fourier transform described in the prior art. .

その結果、画像形式の情報が不明な動画像データが入力されても、画像表示部において色ずれなどを起こさずに画像を表示することができる。   As a result, even if moving image data whose image format information is unknown is input, an image can be displayed without causing color misregistration or the like in the image display unit.

（Ｂ）他の実施形態
上記実施形態の説明においても、種々変形実施形態に言及したが、さらに、以下に例示するような変形実施形態を挙げることができる。 (B) Other Embodiments In the description of the above-described embodiment, various modified embodiments have been referred to. However, modified embodiments as exemplified below can be cited.

上記実施形態では、画像形式が推定された画像データを表示出力するものを示したが、他の出力方法で出力するものであっても良い。例えば、画像形式が推定された画像データを印刷出力しても良く、また、他の装置へ転送出力するようにしても良い。   In the above embodiment, the image data whose image format is estimated is displayed and output. However, the image data may be output by another output method. For example, the image data whose image format has been estimated may be printed out, and may be forwarded and output to another device.

また、色形式はＹＵＶ形式だけでなく、それに代え、若しくは、それに加え、その他の形式でも良い。画像サイズも、図２に示した種類だけでなく、それに代え、若しくは、それに加え、その他の形式でも良い。また、画像サイズ候補リスト１０２Ａや色形式候補リスト１０２Ｂは追加や削除などの編集が実行できるものであっても良い。   Further, the color format is not limited to the YUV format, but may be other formats instead of or in addition to the YUV format. The image size is not limited to the type shown in FIG. 2, but may be other formats instead of or in addition to the types shown in FIG. Further, the image size candidate list 102A and the color format candidate list 102B may be editable such as addition or deletion.

評価値を求める（２）式〜（７）式は、データの差分の２乗和を用いたものであったが、データ間の類似性を評価できる式であれば良く、例えば、データの差分の絶対値和を用いても良い。   The formulas (2) to (7) for obtaining the evaluation value use the sum of squares of the data differences. However, any formula that can evaluate the similarity between the data may be used. The absolute value sum of may be used.

上記実施形態では、画像サイズ及び色形式を推定するものを示したが、画像サイズが固定であって色形式が不明な入力画像データであれば色形式だけを推定するようにしても良く、また、色形式が固定であって画像サイズが不明な入力画像データであれば画像サイズだけを推定するようにしても良い。   In the above embodiment, the estimation of the image size and the color format is shown. However, if the input image data has a fixed image size and the color format is unknown, only the color format may be estimated. If the input image data has a fixed color format and an unknown image size, only the image size may be estimated.

実施形態の画像形式推定装置が適用された画像表示装置の構成を示す機能ブロック図である。It is a functional block diagram which shows the structure of the image display apparatus with which the image format estimation apparatus of embodiment was applied. 実施形態の画像サイズ候補リストの構成例を示す説明図である。It is explanatory drawing which shows the structural example of the image size candidate list | wrist of embodiment. 実施形態の色形式候補リストの構成例を示す説明図である。It is explanatory drawing which shows the structural example of the color format candidate list of embodiment. 実施形態が対象としている色形式の説明図である。It is explanatory drawing of the color format which embodiment is made into object. 実施形態が対象としているＹＵＶ形式の画像データの並びを示す説明図である。It is explanatory drawing which shows the arrangement | sequence of the image data of the YUV format which is embodiment. 実施形態の画像形式推定部で実行される画像形式推定動作を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the image format estimation operation | movement performed by the image format estimation part of embodiment.

符号の説明Explanation of symbols

１００…画像表示装置、１０１…画像表示部、１０２…候補リスト格納部、１０２Ａ…画像サイズ候補リスト、１０２Ｂ…色形式候補リスト、１０３…画像データ入力部、１０４…画像形式推定部。   DESCRIPTION OF SYMBOLS 100 ... Image display apparatus 101 ... Image display part 102 ... Candidate list storage part 102A ... Image size candidate list 102B ... Color format candidate list 103 ... Image data input part 104 ... Image format estimation part

Claims (5)

画像形式の候補を複数種類登録している画像形式候補登録手段と、
上記画像形式候補登録手段に登録されている各画像形式候補のそれぞれについて、画像形式が不明の入力画像データが、その画像形式候補の画像形式を採用していると仮定した場合における、入力画像データについての評価値を算出する評価値算出手段と、
最も評価が良い算出された評価値に係る画像形式候補を、画像形式が不明の入力画像データの画像形式に推定する画像形式推定手段とを有し、
上記評価値算出手段は、入力画像データが画像形式候補の画像形式を採用していると仮定した場合における、入力画像データの縦方向の類似性若しくは入力画像データの時間方向の類似性の少なくとも一方を反映させた評価値を算出する
ことを特徴とする画像形式推定装置。 Image format candidate registration means for registering multiple types of image format candidates,
For each image format candidate registered in the image format candidate registration means, the input image data when it is assumed that the input image data whose image format is unknown adopts the image format of the image format candidate An evaluation value calculating means for calculating an evaluation value for
Image format estimation means for estimating the image format candidate related to the calculated evaluation value with the best evaluation to the image format of the input image data whose image format is unknown ,
The evaluation value calculation means is at least one of the similarity in the vertical direction of the input image data and the similarity in the time direction of the input image data when it is assumed that the input image data adopts the image format candidate image format. An image format estimation apparatus that calculates an evaluation value reflecting the above . 上記画像形式候補登録手段は、画像サイズが異なるものを候補として登録していることを特徴とする請求項１に記載の画像形式推定装置。   The image format estimation apparatus according to claim 1, wherein the image format candidate registration unit registers candidates having different image sizes as candidates. 上記画像形式候補登録手段は、色形式が異なるものを候補として登録していることを特徴とする請求項１又は２に記載の画像形式推定装置。   The image format estimation apparatus according to claim 1, wherein the image format candidate registration unit registers candidates having different color formats as candidates. 画像形式候補登録手段、評価値算出手段及び画像形式推定手段を有し、
上記画像形式候補登録手段は、画像形式の候補を複数種類登録しており、
上記評価値算出手段は、上記画像形式候補登録手段に登録されている各画像形式候補のそれぞれについて、画像形式が不明の入力画像データが、その画像形式候補の画像形式を採用していると仮定した場合における、入力画像データの縦方向の類似性若しくは入力画像データの時間方向の類似性の少なくとも一方を反映させた評価値を算出し、
上記画像形式推定手段は、最も評価が良い算出された評価値に係る画像形式候補を、画像形式が不明の入力画像データの画像形式に推定する
ことを特徴とする画像形式推定方法。 Image format candidate registration means, evaluation value calculation means and image format estimation means,
The image format candidate registration means registers a plurality of types of image format candidates,
The evaluation value calculation means assumes that for each image format candidate registered in the image format candidate registration means, the input image data whose image format is unknown adopts the image format of the image format candidate. In this case, the evaluation value reflecting at least one of the similarity in the vertical direction of the input image data or the similarity in the time direction of the input image data is calculated,
An image format estimation method, wherein the image format estimation means estimates an image format candidate related to a calculated evaluation value having the best evaluation to an image format of input image data whose image format is unknown. コンピュータを、
画像形式の候補を複数種類登録している画像形式候補登録手段と、
上記画像形式候補登録手段に登録されている各画像形式候補のそれぞれについて、画像形式が不明の入力画像データが、その画像形式候補の画像形式を採用していると仮定した場合における、入力画像データの縦方向の類似性若しくは入力画像データの時間方向の類似性の少なくとも一方を反映させた評価値を算出する評価値算出手段と、
最も評価が良い算出された評価値に係る画像形式候補を、画像形式が不明の入力画像データの画像形式に推定する画像形式推定手段と
して機能させることを特徴とする画像形式推定プログラム。 Computer
Image format candidate registration means for registering multiple types of image format candidates,
For each of the image format candidates registered in the image format candidate registration means, in the case where the input image data in the image format is unknown, it was assumed that the adopted image format of the image format candidate, the input image data Evaluation value calculation means for calculating an evaluation value reflecting at least one of the similarity in the vertical direction or the similarity in the time direction of the input image data ;
An image format estimation program for causing an image format candidate associated with a calculated evaluation value having the best evaluation to function as an image format estimation means for estimating an image format of input image data whose image format is unknown.
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