"動体を連続撮影した複数の静止画像からなる連写画像を縮小して縮小連写画像を作成するサイズ縮小部と、複数の前記縮小連写画像から動体領域を抽出して縮小動体抽出マスク画像を作成するマスク作成部と、前記縮小動体抽出マスク画像を拡大し、前記サイズ縮小部で縮小する前の大きさに復元して動体抽出マスク画像を作成するサイズ復元部と、前記動体抽出マスク画像を利用して前記連写画像から前記動体領域を抽出し動体画像を得るとともに、前記動体画像を前記連写画像の所定の1枚に合成する合成部と、を備えることを特徴とする画像処理装置。前記連写画像が前記サイズ縮小部において縮小される前に、前記連写画像の手ぶれの量を検知する手ぶれ量検知部と、前記連写画像が前記サイズ縮小部において縮小される前に、前記手ぶれの量に応じて前記連写画像における手ぶれを補正する手ぶれ補正部と、を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。前記連写画像が前記サイズ縮小部において縮小される前に、前記連写画像の手ぶれの量を検知する手ぶれ量検知部と、前記連写画像が前記サイズ縮小部において縮小される前に、前記サイズ縮小部で前記連写画像を縮小する縮小率を前記手ぶれの量に応じて決定する縮小率決定部と、を備えることを特徴とする請求項1又は2に記載の画像処理装置。前記手ぶれ量検知部は、前記連写画像同士の差分により前記連写画像の手ぶれの量を検知することを特徴とする請求項3に記載の画像処理装置。前記差分は、前記連写画像の四隅同士の差分であることを特徴とする請求項4に記載の画像処理装置。前記手ぶれ量検知部は、前記連写画像に対するブロックマッチングにより前記連写画像の手ぶれの量を検知することを特徴とする請求項2又は3に記載の画像処理装置。前記手ぶれ量検知部は、手ぶれの量を検知する加速度センサであることを特徴とする請求項2又は3に記載の画像処理装置。前記手ぶれ量検知部が前記連写画像の手ぶれの量を検知する前に、前記連写画像を縮小する縮小部を備えることを特徴とする請求項2~7のいずれか一項に記載の画像処理装置。動体を連続撮影して複数の静止画像からなる連写画像を生成する撮像手段と、前記連写画像を入力して画像処理する画像処理手段とを備える撮像装置において、前記画像処理手段は、請求項1~8のいずれかに記載の画像処理装置であることを特徴とする撮像装置。動体を連続撮影した複数の静止画像からなる連写画像を縮小して縮小連写画像を作成するサイズ縮小ステップと、複数の前記縮小連写画像から動体領域を抽出して縮小動体抽出マスク画像を作成するマスク作成ステップと、前記縮小動体抽出マスク画像を拡大し、前記サイズ縮小部で縮小する前の大きさに復元して動体抽出マスク画像を作成するサイズ復元ステップと、前記動体抽出マスク画像を利用して前記連写画像から前記動体領域を抽出し動体画像を得るとともに、前記動体画像を前記連写画像の所定の1枚に合成する画像合成ステップと、を備えることを特徴とする画像処理方法。しかしながら、このような画像処理装置にあっては、動体領域を背景領域から分離する判断のために動きベクトルの大きさの違いを利用しているので、動きベクトルを算出するために非常に多数の計算工程を必要としてしまう。これにより、処理時間が長時間化してしまうという問題があった。また、仮にこの画像処理装置を普及型のコンパクトデジタルスチルカメラ以下、デジタルカメラというに搭載した場合、1枚のストロボアクション画像を作成するために、例えば、数十秒もの時間を要してしまう可能性があり、実用性があるとは言い難かった。しかも、デジタルカメラで手持ち撮影する場合には、手ぶれが発生することがある。手ぶれが発生した場合、動体領域と背景領域との分離が不完全になって、一部では動体領域が背景領域に上書きされてしまい、不自然なストロボアクション画像を作成してしまうことがあるという問題があった。本発明は、このような問題を解決するためになされたもので、撮影時に生じた手ぶれ等を含んだ連写画像であっても、背景領域から動体領域を高精度かつ簡易に抽出して1枚の画像に合成できる画像処理装置および撮像装置、ならびに画像処理方法を提供することを目的とする。本発明に係る画像処理装置は、動体を連続撮影した複数の静止画像からなる連写画像を縮小して縮小連写画像を作成するサイズ縮小部と、複数の前記縮小連写画像から動体領域を抽出して縮小動体抽出マスク画像を作成するマスク作成部と、前記縮小動体抽出マスク画像を拡大し、前記サイズ縮小部で縮小する前の大きさに復元して動体抽出マスク画像を作成するサイズ復元部と、前記動体抽出マスク画像を利用して前記連写画像から前記動体領域を抽出し動体画像を得るとともに、前記動体画像を前記連写画像の所定の1枚に合成する合成部と、を備えることを特徴とするものである。この構成により、動体の連写画像から得られた複数の動体画像が1枚の画像に合成されることにより、ストロボアクション画像が作成される。ここで、マスク作成部における処理の前に連写画像を縮小するとともに、マスク作成部における処理の後に縮小動体抽出マスク画像を拡大して元のサイズに復元している。このため、従来のように連写画像のそのままのサイズでマスク画像を作成する場合に比べて、連写画像をマスク画像の作成前に縮小することでマスク画像におけるノイズが少なくなり、手ぶれによる画像のずれを吸収することができる。これにより、画像処理装置をコンパクトデジタルスチルカメラのような小型の撮像装置に搭載しても、高精度なストロボアクション画像を十分に実用性のある処理時間で得ることができる。本発明によれば、撮影時に生じた手ぶれ等を含んだ連写画像であっても、背景領域から動体領域を高精度かつ簡易に抽出して1枚の画像に合成できる画像処理装置および撮像装置、ならびに画像処理方法を提供することができる。以下、本発明の実施の形態について、図面を参照して説明する。第1の実施の形態まず、本発明の実施の形態に係る画像処理装置を搭載した撮像装置について説明する。ここでは、画像処理装置を撮像装置の一例としてのコンパクトデジタルスチルカメラ1に適用している。図1に示すように、デジタルカメラ1は、撮像手段2と、制御手段3と、画像処理装置の一例としての画像処理手段4と、画像出力手段5と、操作手段6とを備えている。撮像手段2は、撮影光学系20と、メカシャッタ21と、撮像素子22と、CDSCorrelatedDoubleSampling回路23と、アナログデジタル変換器以下、A/D変換器という24と、モータドライバ25と、タイミング信号発生器26とを備えている。撮像手段2は、動体を連続撮影して複数の静止画像からなる連写画像を生成するようになっている。撮影光学系20は、例えば複数の光学レンズ群からなるとともに、被写体の光学像を入射して撮像素子22に結像するようになっている。メカシャッタ21は、例えばレンズシャッタからなるとともに、撮影光学系20を通して撮像素子22に入射される入射光を遮断できるようになっている。撮像素子22は、例えばCCDChargeCoupledDeviceからなる。撮像素子22は、撮像面を有するとともに、この撮像面に結像された被写体の光学像をアナログの画像信号に変換するようになっている。CDS回路23は、撮像素子22から出力されたアナログの画像信号からノイズ成分を除去するようになっている。A/D変換器24は、CDS回路23から出力されたアナログの画像信号をデジタルの画像信号以下、画像データというに変換するようになっている。モータドライバ25は、制御手段3の指示に基づいて、撮影光学系20およびメカシャッタ21を駆動し、撮影光学系20の位置を変動させたり、あるいはメカシャッタ21を開閉させたりする。タイミング信号発生器26は、制御手段3の指示に基づいて、撮像素子22と、CDS回路23と、A/D変換器24とを、所定のタイミングで動作させるためのタイミング信号を発生するようになっている。制御手段3は、CPUCentralProcessingUnit30と、一時的にデータを記憶するRAMRandomAccessMemory31と、固定されたデータの記憶を行うROMReadOnlyMemory32と、SDRAMSynchronousDynamicRandomAccessMemory33と、メモリカード34とを備えている。ROM32には、デジタルカメラ1によりストロボアクション画像を撮影するためのプログラムが記憶されている。CPU30は、ROM32に記憶されたプログラムを、RAM31を作業領域として実行することにより、後述するようにコンパクトデジタルカメラ1によりストロボアクション画像を撮影するようになっている。画像処理手段4は、A/D変換器24に接続されるとともに、A/D変換器24から出力された連写画像の画像データに画像処理を行って出力するようになっている。図2に示すように、画像処理手段4は、記憶部40と、サイズ縮小部41と、マスク作成部42と、サイズ復元部43と、合成部44とを備えている。記憶部40は、A/D変換器24に接続されるとともに、A/D変換器24から出力された連写画像の画像データを記憶するようになっている。サイズ縮小部41は、記憶部40に接続されるとともに、記憶部40から出力された動体を連続撮影した複数の静止画像からなる連写画像を縮小して縮小連写画像を作成するようになっている。マスク作成部42は、差分計算部42aと、絶対値計算部42bと、二値化計算部42cと、AND処理部42dとを備えている。マスク作成部42は、サイズ縮小部41に接続されるとともに、サイズ縮小部41から出力された複数の縮小連写画像から動体領域を抽出して、縮小動体抽出マスク画像を作成するようになっている。差分計算部42aは、サイズ縮小部41に接続されるとともに、サイズ縮小部41から出力された縮小連写画像の2枚を比較して輝度の差分処理を行い、差分データを得るようになっている。絶対値計算部42bは、差分計算部42aに接続されるとともに、差分計算部42aから出力された差分データに対して絶対値を計算し、絶対値データを得るようになっている。二値化計算部42cは、絶対値計算部42bに接続されるとともに、絶対値計算部42bから出力された絶対値データに対して二値化処理を行い、二値データを得るようになっている。AND処理部42dは、二値化計算部42cに接続されるとともに、二値化計算部42cから出力された二値データに対してAND処理を行い、縮小動体抽出マスク画像を得るようになっている。サイズ復元部43は、マスク作成部42に接続されるとともに、マスク作成部42から出力された縮小動体抽出マスク画像を拡大して、サイズ縮小部41で縮小する前の連写画像のサイズに復元して動体抽出マスク画像を作成するようになっている。合成部44は、サイズ復元部43および記憶部40に接続される。合成部44は、サイズ復元部43から出力された動体抽出マスク画像を利用して、記憶部40から出力された対応する連写画像から動体画像を抽出する。そして、合成部44は、抽出して得られた複数の動体画像を連写画像の1枚に合成し、ストロボアクション画像を作成する。本実施の形態では、合成部44は、サイズ復元部43から出力された動体抽出マスク画像と、記憶部40から出力された対応する1枚の連写画像と、直前に作成した前ストロボアクション画像とを用いて、現ストロボアクション画像を得るようになっている。すなわち、合成部44は、動体抽出マスク画像と対応する連写画像とを用いて動体画像を抽出し、得られた動体画像をその直前に作成した前ストロボアクション画像に合成する。複数の連写画像のそれぞれについて動体を抽出して1枚の画像に順次合成することにより、ストロボアクション画像を作成する。図1に示すように、画像出力手段5は、液晶ディスプレイ装置LiquidCrystalDisplay;以下、LCDというで構成されている。画像出力手段5は、制御手段3に接続されるとともに、制御手段3により表示が制御されるようになっている。操作手段6は、スイッチや、レバーや、タッチパネル等により構成されるとともに、ユーザによる操作入力を受けるようになっている。次に、本実施の形態のデジタルカメラ1における画像処理方法の流れを、図3に示すフローチャートを用いて説明する。この画像処理方法は、サイズ縮小ステップと、マスク作成ステップと、サイズ復元ステップと、画像合成ステップとを備えている。サイズ縮小ステップは、動体を連続撮影した複数の静止画像からなる連写画像を縮小して縮小連写画像を作成するものとしている。マスク作成ステップは、複数の縮小連写画像から動体領域を抽出して縮小動体抽出マスク画像を作成するものとしている。サイズ復元ステップは、縮小動体抽出マスク画像を拡大し、サイズ縮小部41で縮小する前の大きさに復元して動体抽出マスク画像を作成するものとしている。画像合成ステップは、動体抽出マスク画像を利用して連写画像から動体領域を抽出し動体画像を得るとともに、動体画像を連写画像の所定の1枚に合成するものとしている。まず、撮像手段2が、動体を含む被写体を連続撮影する図4a~図4eを参照。得られた画像は、撮像手段2から画像処理手段4に連続して入力されるステップS1。記憶部40は、撮像手段2から出力された連写画像を記憶する。一例として、画像記憶部40は、図4a~図4cに示す3枚の連写画像画像IA、画像IB、画像ICを記憶したものとする。サイズ縮小部41は、画像記憶部40から出力された連写画像を入力し、サイズ縮小ステップの一例として、入力した各画像に縮小処理を行うステップS2。縮小処理の方法としては、単純に画素を間引く方法、最隣接補間法、バイリニア補間法等を適宜利用することができる。上述した3枚の連写画像画像IA、画像IB、画像ICの例では、サイズ縮小部41により各画像が縮小されて、3枚の縮小連写画像画像iA、画像iB、画像iCを得たものとする。ここで、画像が縮小されることにより、1画素あたりの表示する被写体の面積が広くなるので、画像が僅かでも縮小されることでノイズや手ぶれによるずれが吸収される効果は認められる。また、画像の縮小の程度が大きいほど、ノイズや手ぶれによるずれが吸収される効果は大きくなるが、画像の縮小の程度が大きすぎるとマスク画像が不適になってしまう。そこで、画像の縮小の程度は、手ぶれの量や元の画像の画素数に応じて適宜設定することが好ましい。例えば、元の画像が約3600×2700ピクセルで、手ぶれ量が通常の範囲である場合は、連写画像の1辺あたり1/8~1/32程度に縮小することが好ましく、1/16程度にすることがより好ましい。ただし、この数値範囲に限られないのは勿論である。差分計算部42aは、サイズ縮小部41から出力された連写縮小画像の輝度の差分データを得るステップS3。例えば、上述した3枚の縮小連写画像画像iA、画像iB、画像iCに対しては、画像iAと画像iBの輝度の差分データdAB、画像iCと画像iBの差分データdCBをそれぞれ計算する。各画像の輝度から差分データを算出する計算式は、例えば次のようになっている。dABx,y=iAx,y-iBx,ydCBx,y=iCx,y-iBx,yx,yは縮量連写画像における座標である。絶対値計算部42bは、差分計算部42aから出力された差分データの絶対値を得るステップS4。例えば、差分データdABおよび差分データdCBに対しては、差分データの絶対値データeABおよび絶対値データeCBをそれぞれ計算する。各差分データから絶対値を算出する計算式は、例えば次のようになっている。eABx,y=dABx,yeCBx,y=dCBx,y二値化計算部42cは、絶対値計算部42bから出力された絶対値データに対して二値化処理を行い、二値データを得るステップS5。例えば、絶対値データeABおよび絶対値データeCBに対して二値化処理を行い、二値データfABおよび二値データfCBを得る。ここでの二値化処理は、例えばある閾値Tを予め設定し、次の式により実行される。fABx,y=0eABx,y<Tの場合fABx,y=1eABx,y≧Tの場合fCBx,y=0eCBx,y<Tの場合fCBx,y=1eCBx,y≧Tの場合AND処理部42dは、二値化計算部42cから出力された二値データに対してAND処理を行い、マスク作成ステップの一例として、縮小動体抽出マスク画像を得るステップS6。AND処理は2つの二値データの各座標について論理積を取ることで実行し、縮小動体抽出マスク画像gABCを得る。ここでのAND処理は、例えば二値データfABと二値データfCBに対して行い、次の式により実行される。gABCx,y=1fABx,y、fCBx,yの両方が1の場合gABCx,y=0fABx,y、fCBx,yの少なくとも一方が0の場合サイズ復元部43は、サイズ復元ステップの一例として、AND処理部42dから出力された縮小動体抽出マスク画像gABCを連写画像と同じサイズに拡大し、図5aに示すように動体抽出マスク画像GABCを得るステップS7。サイズ復元部43での拡大手法は、サイズ縮小部41で述べたような再隣接補間法やバイリニア補間法等を適宜利用できる。合成部44は、画像合成ステップの一例として、サイズ復元部43から出力された動体抽出マスクGABCと、記憶部40から出力された画像IBと、直前に作成された前ストロボ画像Sn-1とを用いて、現ストロボ画像Snを得るステップS8。その計算式は以下の通りとなる。Snxy=Sn-1xy×1-GABCxyIBxy×GABCxyここで、合成部44において合成される記憶部40から出力された画像IBについては、画像の縮小および拡大を行っていないので、画像IB自体の劣化がないことは勿論である。また、最初の合成処理で前ストロボ画像Sn-1が無い場合は、連写画像からストロボアクション画像のベースとなる任意の画像を1枚選択し、前ストロボ画像Sn-1とする。そして、CPU30は、合成を行っていない残りの連写画像があるか否かを判断するステップS9。残りの連写画像がある場合はステップS9;YES、次の連写画像について動体抽出マスク画像を作成して動体画像を得るために、サイズ縮小部41が次の連写画像に縮小処理を行うステップS2。一方、残りの連写画像がない場合はステップS9;NO、処理を終了する。以上のように、本実施の形態に係る画像処理手段4によれば、マスク作成部42における処理の前に連写画像IA~ICを縮小して縮小連写画像iA~iCを得ている。また、マスク作成部42における処理の後に縮小動体抽出マスク画像gABCを拡大して元のサイズに復元して、動体抽出マスク画像GABCを得ている。このため、従来のように連写画像のそのままのサイズでマスク画像を作成する場合図5bを参照に比べて、連写画像をマスク画像の作成前に縮小することでマスク画像におけるノイズが少なくなり図5aを参照、手ぶれによる画像のずれを吸収することができる。これにより、画像処理手段4をコンパクトデジタルスチルカメラ1のような小型の撮像装置に搭載しても、高精度なストロボアクション画像を十分に実用性のある処理時間で得ることができる。第2の実施の形態本実施の形態は、上述の第1の実施の形態と略同様の全体構成を有している。本実施の形態に係るデジタルカメラ1においては、画像処理手段204の構成が異なっているが、他の構成は同様に構成されている。したがって、同一の構成については、図1~図3に示した第1の実施の形態と同一の符号を用いて説明し、特に相違点についてのみ詳述する。図6に示すように、本実施の形態の画像処理手段204は、記憶部40と、手ぶれ量検知部245と、手ぶれ補正部246と、サイズ縮小部41と、マスク作成部42と、サイズ復元部43と、合成部44とを備えている。手ぶれ量検知部245は、連写画像がサイズ縮小部41において縮小される前に、連写画像の手ぶれの量を検知するようになっている。手ぶれ量検知部245は、画像を用いて手ぶれ量を検知するものであり、手法としては例えばブロックマッチング法を用いるようにしている。手ぶれ補正部246は、連写画像がサイズ縮小部41において縮小される前に、手ぶれ量検知部245で検知された手ぶれの量に応じて連写画像における手ぶれを補正するようになっている。次に、本実施の形態のデジタルカメラ1における画像処理方法の流れを、図7に示すフローチャートを用いて説明する。この画像処理方法は、手ぶれ補正ステップと、サイズ縮小ステップと、マスク作成ステップと、サイズ復元ステップと、画像合成ステップとを備えている。手ぶれ補正ステップは、サイズ縮小ステップの前に、連写画像の手ぶれの量を検知するとともに、手ぶれの量に応じて連写画像における手ぶれを補正するものとしている。まず、連写画像が撮像手段2から画像処理手段4に連続して入力されるステップS1。そして、手ぶれ量検知部245は、手ぶれ補正ステップの一例として、入力した各画像の手ぶれ量を検知するステップS201。例えば、ブロックマッチング法では、異なる時刻に撮影された2枚の画像間で、同じ対象の対応付けを行い、その移動量として動きベクトルを検出する。図8aに示すように、画像200は、ある時刻t0において撮影された画像である。また、図8bに示すように、画像300は、時刻t0とは異なる時刻t1において撮影された画像である。ここでは、画像200中の位置i,jの領域201の動きベクトルを検出する。領域201は、横方向にM画素、縦方向にN画素の計M×N画素を含む。この領域201をテンプレートとし、画像300中における領域201と同じ位置の領域301の近傍領域310において、類似度演算を行い、類似度が最も高い位置または相違度が最も低い位置を対応領域とする。テンプレートの対応領域が、図中の領域302の場合には、動きベクトルは、領域301の中心から領域302の中心へと向かうベクトル305となる。これを、動きベクトルVijとする。相違度を表す指標は、例えば、SADSumofAbsoluteDifferenceを用いることが好ましい。SADは、次の数式1により表される。ここで、RはSADで算出した相違度、Iはx=y=0のときに領域301と一致する画像300の部分領域、Tはテンプレート領域201である。近傍領域310内で、xおよびyを変化させてSADを算出し、値の最も低いときのxの値xmin及びyの値yminから対応する領域302を決定する。すなわち、Vij=xmin,yminで表される。次に、手ぶれ補正部246は、手ぶれ量検知部245で検知された手ぶれの量に応じて連写画像における手ぶれを補正するステップS202。上述した画像300について手ぶれ補正を行う場合は、手ぶれ量検知部245で検知された手ぶれの量Vij=xmin,yminに対応して、画像300をVijだけ逆方向にずらす処理を行う。以降の動作は第1の実施形態のステップS2以降と同様であるので説明を省略する。以上のように、本実施の形態に係る画像処理手段204によれば、サイズ縮小部41における処理の前に連写画像に手ぶれ補正処理を施している。このため、第1の実施形態のようなサイズ縮小部41およびサイズ復元部43のみでは吸収できないような大きな手ぶれが生じていても、適正な動体領域を抽出することができる。よって、大きな手ぶれが生じていても、背景領域を誤ってマスクするようなことを抑制することができる。しかも、手ぶれ補正を画像処理により行っているので、撮像装置への負担が小さく、処理時間を短く抑えることができる。第3の実施の形態本実施の形態は、上述の第1の実施の形態と略同様の全体構成を有している。本実施の形態に係るデジタルカメラ1においては、画像処理手段304の構成が異なっているが、他の構成は同様に構成されている。したがって、同一の構成については、図1~図3に示した第1の実施の形態と同一の符号を用いて説明し、特に相違点についてのみ詳述する。図9に示すように、本実施の形態の画像処理手段304は、記憶部40と、手ぶれ量検知部345と、手ぶれ補正部346と、サイズ縮小部41と、マスク作成部42と、サイズ復元部43と、合成部44とを備えている。手ぶれ量検知部345は、連写画像がサイズ縮小部41において縮小される前に、連写画像の手ぶれの量を検知するようになっている。手ぶれ量検知部345は、撮像装置に備えられた外部センサとしている。外部センサとしては、例えば加速度センサを用いることができる図9中、加速度センサとして示す。手ぶれ補正部346は、連写画像がサイズ縮小部41において縮小される前に、手ぶれ量検知部345で検知された手ぶれの量に応じて連写画像における手ぶれを補正するようになっている。次に、本実施の形態のデジタルカメラ1における画像処理方法の流れを、図10に示すフローチャートを用いて説明する。この画像処理方法は、手ぶれ補正ステップと、サイズ縮小ステップと、マスク作成ステップと、サイズ復元ステップと、画像合成ステップとを備えている。手ぶれ補正ステップは、サイズ縮小ステップの前に、連写画像の手ぶれの量を検知するとともに、手ぶれの量に応じて連写画像における手ぶれを補正するものとしている。まず、連写画像が撮像手段2から画像処理手段4に連続して入力されるステップS1。そして、手ぶれ量検知部345は、手ぶれ補正ステップの一例として、入力した各画像の手ぶれ量を検知するステップS301。例えば、図11に示すように、画像350は、ある時刻t0において撮影された画像である。また、画像360は、時刻t0とは異なる時刻t1において撮影された画像である。加速度センサにより、時刻t0と時刻t1との間での被写体に対するデジタルカメラ1の横方向の移動量Δxと縦方向の移動量Δyとが検出される。次に、手ぶれ補正部346は、手ぶれ量検知部345で検知された手ぶれの量に応じて連写画像における手ぶれを補正するステップS302。上述した画像310について手ぶれ補正を行う場合は、手ぶれ量検知部345で検知された手ぶれの量Δx,Δyに対応して、画像310をその分だけ逆方向にずらす処理を行う。以降の動作は第1の実施形態のステップS2以降と同様であるので説明を省略する。以上のように、本実施の形態に係る画像処理手段304によれば、手ぶれ量検知部345が加速度センサであるので、デジタルカメラ1の実際のぶれ量を高精度に検出することができる。第4の実施の形態本実施の形態は、上述の第1の実施の形態と略同様の全体構成を有している。本実施の形態に係るデジタルカメラ1においては、画像処理手段404の構成が異なっているが、他の構成は同様に構成されている。したがって、同一の構成については、図1~図3に示した第1の実施の形態と同一の符号を用いて説明し、特に相違点についてのみ詳述する。図12に示すように、本実施の形態の画像処理手段404は、記憶部40と、縮小部445と、手ぶれ量検知部446と、手ぶれ補正部447と、サイズ縮小部41と、マスク作成部42と、サイズ復元部43と、合成部44とを備えている。縮小部445は、連写画像が手ぶれ補正される前に手ぶれ量検知用の画像を縮小するようになっている。手ぶれ量検知部446は、連写画像がサイズ縮小部41において縮小される前に、連写画像の手ぶれの量を検知するようになっている。手ぶれ量検知部447は、画像を用いて手ぶれ量を検知するものであり、手法としては例えばブロックマッチング法を用いるようにしている。手ぶれ補正部447は、連写画像がサイズ縮小部41において縮小される前に、手ぶれ量検知部446で検知された手ぶれの量に応じて連写画像における手ぶれを補正するようになっている。次に、本実施の形態のデジタルカメラ1における画像処理方法の流れを、図13に示すフローチャートを用いて説明する。この画像処理方法は、手ぶれ補正ステップと、サイズ縮小ステップと、マスク作成ステップと、サイズ復元ステップと、画像合成ステップとを備えている。手ぶれ補正ステップは、サイズ縮小ステップの前に、連写画像を縮小して、連写画像の手ぶれの量を検知するとともに、手ぶれの量に応じて連写画像における手ぶれを補正するものとしている。まず、連写画像が撮像手段2から画像処理手段4に連続して入力されるステップS1。そして、縮小部445は、手ぶれ補正ステップの一例として、連写画像を手ぶれ量検知用画像として縮小するステップS401。手ぶれ量検知部446は、入力した各縮小画像の手ぶれ量を検知するステップS402。次に、手ぶれ補正部447は、手ぶれ量検知部446で検知された手ぶれの量に応じて連写画像における手ぶれを補正するステップS403。以降の動作は第1の実施形態のステップS2以降と同様であるので説明を省略する。以上のように、本実施の形態に係る画像処理手段404によれば、手ぶれ量検知部446において手ぶれ量を検知する前に、縮小部445が検知用の画像を縮小している。このため、例えばブロックマッチングにおける探索範囲やテンプレートのサイズを小さくすることができるので、演算回数を少なくでき、画像の縮小を行わない場合に比べて処理時間の短縮化や処理コストの低減を図ることができる。第5の実施の形態本実施の形態は、上述の第1の実施の形態と略同様の全体構成を有している。本実施の形態に係るデジタルカメラ1においては、画像処理手段504の構成が異なっているが、他の構成は同様に構成されている。したがって、同一の構成については、図1~図3に示した第1の実施の形態と同一の符号を用いて説明し、特に相違点についてのみ詳述する。図14に示すように、本実施の形態の画像処理手段504は、記憶部40と、手ぶれ量検知部545と、縮小率決定部546と、サイズ縮小部41と、マスク作成部42と、サイズ復元部43と、合成部44とを備えている。手ぶれ量検知部545は、連写画像がサイズ縮小部41において縮小される前に、連写画像の手ぶれの量を検知するようになっている。手ぶれ量検知部545は、撮像装置に備えられた外部センサとしている。外部センサとしては、例えば加速度センサを用いることができる図14中、加速度センサとして示す。縮小率決定部546は、連写画像がサイズ縮小部41において縮小される前に、サイズ縮小部41で連写画像を縮小する縮小率を手ぶれ量検知部545で検知された手ぶれの量に応じて決定するようになっている。次に、本実施の形態のデジタルカメラ1における画像処理方法の流れを、図15に示すフローチャートを用いて説明する。この画像処理方法は、縮小率決定ステップと、サイズ縮小ステップと、マスク作成ステップと、サイズ復元ステップと、画像合成ステップとを備えている。縮小率決定ステップは、サイズ縮小ステップの前に、連写画像の手ぶれの量を検知するとともに、手ぶれの量に応じて連写画像を縮小する縮小率を決定するものとしている。まず、連写画像が撮像手段2から画像処理手段4に連続して入力されるステップS1。そして、手ぶれ量検知部545は、縮小率決定ステップの一例として、入力した各縮小画像の手ぶれ量を検知するステップS501。次に、縮小率決定部546は、手ぶれ量検知部545で検知された手ぶれの量に応じて、サイズ縮小部41で連写画像を縮小する縮小率を決定するステップS502。ここで、例えば、サイズ縮小部41における初期設定の縮小率を1/M0例えば1/16等とし、縮小により吸収できる手ぶれ量はM0/k画素とする。ここで、kの値は、使用するデジタルカメラ1により適宜設定することができる。これに対し、初期設定で想定された手ぶれ量を超える手ぶれが発生した場合は、サイズ縮小部41で用いる縮小率M1を初期設定の縮小率M0に対して変更する。縮小率の変更は、例えば次式により行われる。M1=αM0αは手ぶれ量検知部545により検知された手ぶれの画素数により適宜変更される係数である。例えば、手ぶれ量検知部545により検知された手ぶれの画素数がM0/k画素と同じである場合は、α=1とする。また、手ぶれ量検知部545により検知された手ぶれの画素数がM0画素である場合は、α=kとする。そして、得られた修正後の縮小率M1を用いて、サイズ縮小部41で連写画像を縮小する。以降の動作は第1の実施形態のステップS2以降と同様であるので説明を省略する。以上のように、本実施の形態に係る画像処理手段504によれば、縮小率決定部546が、手ぶれ量検知部545で検知された手ぶれの量に応じて、サイズ縮小部41で連写画像を縮小する縮小率を決定している。このため、初期設定での縮小率で想定していた手ぶれよりも大きな手ぶれが生じた場合でも、適正な動体領域を抽出することができる。よって、大きな手ぶれが生じていても、背景領域を誤ってマスクするようなことを抑制することができる。また、本実施の形態では、手ぶれ量検知部545により検知された手ぶれの画素数に応じてαを適宜設定して、M1=αM0式を用いて都度計算している。しかしながら、これに限定されるものではなく、例えば、縮小率決定部546に予めルックアップテーブルを記憶しておき、手ぶれ量検知部545により検知された手ぶれの画素数に応じてルックアップテーブルを参照して縮小率を出力するようにしてもよい。第6の実施の形態本実施の形態は、上述の第1の実施の形態と略同様の全体構成を有している。本実施の形態に係るデジタルカメラ1においては、画像処理手段604の構成が異なっているが、他の構成は同様に構成されている。したがって、同一の構成については、図1~図3に示した第1の実施の形態と同一の符号を用いて説明し、特に相違点についてのみ詳述する。図16に示すように、本実施の形態の画像処理手段604は、記憶部40と、手ぶれ量検知部645と、縮小率決定部646と、サイズ縮小部41と、マスク作成部42と、サイズ復元部43と、合成部44とを備えている。手ぶれ量検知部645は、連写画像がサイズ縮小部41において縮小される前に、連写画像の手ぶれの量を検知するようになっている。手ぶれ量検知部645は、画像を用いて手ぶれ量を検知するものである。手ぶれ量検知のための手法としては、例えば画像間の差分を算出するようにしている。縮小率決定部646は、連写画像がサイズ縮小部41において縮小される前に、サイズ縮小部41で連写画像を縮小する縮小率を、手ぶれ量検知部645で検知された手ぶれの量、すなわち差分量に応じて決定するようになっている。次に、本実施の形態のデジタルカメラ1における画像処理方法の流れを、図17に示すフローチャートを用いて説明する。この画像処理方法は、縮小率決定ステップと、サイズ縮小ステップと、マスク作成ステップと、サイズ復元ステップと、画像合成ステップとを備えている。縮小率決定ステップは、サイズ縮小ステップの前に、連写画像の手ぶれの量を検知するとともに、手ぶれの量に応じて連写画像を縮小する縮小率を決定するものとしている。まず、連写画像が撮像手段2から画像処理手段4に連続して入力されるステップS1。そして、手ぶれ量検知部645は、縮小率決定ステップの一例として、入力した各縮小画像の手ぶれ量を検知するステップS601。次に、縮小率決定部646は、手ぶれ量検知部645で検知された手ぶれの量に応じて、サイズ縮小部41で連写画像を縮小する縮小率を決定するステップS602。例えば、図18aに示すように、手ぶれ量検知部645は、画像600の四隅よりやや内側に入った部位601の4箇所において差分の検出を行っている。そして、4箇所の差分から1画素当たりの差分量を算出する。さらに、縮小率決定部646は、手ぶれ量検知部645で得られた差分量に応じて、縮小率を決定する。例えば、手ぶれ量検知部645で得られた差分量が想定よりも大きい場合は、画像がより小さくなるように縮小する。以降の動作は第1の実施形態のステップS2以降と同様であるので説明を省略する。以上のように、本実施の形態に係る画像処理手段604によれば、手ぶれ量検知部645は画像600の四隅よりやや内側に入った部位601の4箇所で差分の検出を行っているので、動体が存在する可能性高い画像中央部を避けて手ぶれ量を検知することができる。このため、手ぶれ量を算出する際に動体の影響を受けにくく、高精度に手ぶれ量を検出することができる。よって、大きな手ぶれが生じていても、背景領域を誤ってマスクするようなことを抑制することができる。また、本実施の形態では、手ぶれ量検知部645は画像600の四隅よりやや内側に入った部位601の4箇所で差分の検出を行っている。しかしながら、これに限定されるものではなく、例えば、図18bに示すように、画像610の四隅611の4箇所で差分の検出を行うようにしてもよい。あるいは、図18cに示すように、画像620の周縁部621で差分の検出を行うようにしてもよく、さらには画像の全体で差分の検出を行うようにしてもよい。第7の実施の形態本実施の形態は、上述の第1の実施の形態と略同様の全体構成を有している。本実施の形態に係るデジタルカメラ1においては、画像処理手段704の構成が異なっているが、他の構成は同様に構成されている。したがって、同一の構成については、図1~図3に示した第1の実施の形態と同一の符号を用いて説明し、特に相違点についてのみ詳述する。図19に示すように、本実施の形態の画像処理手段704は、記憶部40と、縮小部745と、手ぶれ量検知部746と、縮小率決定部747と、サイズ縮小部41と、マスク作成部42と、サイズ復元部43と、合成部44とを備えている。縮小部745は、連写画像の手ぶれ量が検知される前に手ぶれ量検知用の画像を縮小するようになっている。手ぶれ量検知部746は、連写画像がサイズ縮小部41において縮小される前に、連写画像の手ぶれの量を検知するようになっている。手ぶれ量検知部746は、画像を用いて手ぶれ量を検知するものである。手ぶれ量検知のための手法としては、例えば画像間の差分を算出するようにしている。縮小率決定部747は、連写画像がサイズ縮小部41において縮小される前に、サイズ縮小部41で連写画像を縮小する縮小率を、手ぶれ量検知部746で検知された手ぶれの量、すなわち差分量に応じて決定するようになっている。次に、本実施の形態のデジタルカメラ1における画像処理方法の流れを、図20に示すフローチャートを用いて説明する。この画像処理方法は、縮小率決定ステップと、サイズ縮小ステップと、マスク作成ステップと、サイズ復元ステップと、画像合成ステップとを備えている。縮小率決定ステップは、サイズ縮小ステップの前に、連写画像の手ぶれの量を検知するとともに、手ぶれの量に応じて連写画像を縮小する縮小率を決定するものとしている。まず、連写画像が撮像手段2から画像処理手段4に連続して入力されるステップS1。そして、縮小部745は、縮小率決定ステップの一例として、連写画像を手ぶれ量検知用画像として縮小するステップS701。手ぶれ量検知部746は、入力した各縮小画像の手ぶれ量を検知するステップS702。次に、縮小率決定部747は、手ぶれ量検知部746で検知された手ぶれの量に応じて、サイズ縮小部41で連写画像を縮小する縮小率を決定するステップS703。以降の動作は第1の実施形態のステップS2以降と同様であるので説明を省略する。以上のように、本実施の形態に係る画像処理手段704によれば、手ぶれ量検知部746において手ぶれ量を検知する前に、縮小部745が検知用の画像を縮小している。このため、例えばブロックマッチングにおける探索範囲やテンプレートのサイズを小さくすることができるので、演算回数を少なくでき、画像の縮小を行わない場合に比べて処理時間の短縮化や処理コストの低減を図ることができる。第8の実施の形態本実施の形態は、上述の第1の実施の形態と略同様の全体構成を有している。本実施の形態に係るデジタルカメラ1においては、画像処理手段804の構成が異なっているが、他の構成は同様に構成されている。したがって、同一の構成については、図1~図3に示した第1の実施の形態と同一の符号を用いて説明し、特に相違点についてのみ詳述する。図21に示すように、本実施の形態の画像処理手段804は、記憶部40と、手ぶれ量検知部845と、手ぶれ補正部846と、縮小率決定部847と、サイズ縮小部41と、マスク作成部42と、サイズ復元部43と、合成部44とを備えている。手ぶれ量検知部845は、連写画像がサイズ縮小部41において縮小される前に、連写画像の手ぶれの量を検知するようになっている。手ぶれ量検知部845は、撮像装置に備えられた外部センサとしている。外部センサとしては、例えば加速度センサを用いることができる図21中、加速度センサとして示す。手ぶれ補正部846は、連写画像がサイズ縮小部41において縮小される前に、手ぶれ量検知部845で検知された手ぶれの量に応じて連写画像における手ぶれを補正するようになっている。縮小率決定部847は、連写画像がサイズ縮小部41において縮小される前に、サイズ縮小部41で連写画像を縮小する縮小率を、手ぶれ量検知部845で検知された手ぶれの量に応じて決定するようになっている。次に、本実施の形態のデジタルカメラ1における画像処理方法の流れを、図22に示すフローチャートを用いて説明する。この画像処理方法は、手ぶれ補正ステップと、縮小率決定ステップと、サイズ縮小ステップと、マスク作成ステップと、サイズ復元ステップと、画像合成ステップとを備えている。手ぶれ補正ステップは、サイズ縮小ステップの前に、連写画像を縮小して、連写画像の手ぶれの量を検知するとともに、手ぶれの量に応じて連写画像における手ぶれを補正するものとしている。縮小率決定ステップは、サイズ縮小ステップの前に、手ぶれ補正ステップで検知された連写画像の手ぶれの量に応じて、連写画像を縮小する縮小率を決定するものとしている。まず、連写画像が撮像手段2から画像処理手段4に連続して入力されるステップS1。そして、手ぶれ量検知部845は、手ぶれ補正ステップの一例として、入力した各画像の手ぶれ量を検知するステップS801。次に、手ぶれ補正部846は、手ぶれ量検知部845で検知された手ぶれの量に応じて連写画像における手ぶれを補正するステップS802。さらに、次に、縮小率決定部847は、縮小率決定ステップの一例として、手ぶれ量検知部845で検知された手ぶれの量に応じて、サイズ縮小部41で連写画像を縮小する縮小率を決定するステップS803。以降の動作は第1の実施形態のステップS2以降と同様であるので説明を省略する。以上のように、本実施の形態に係る画像処理手段804によれば、サイズ縮小部41における処理の前に、手ぶれ補正処理と縮小率の決定を行っている。よって、大きな手ぶれが生じていても、背景領域を誤ってマスクするようなことをより確実に抑制することができる。第9の実施の形態本実施の形態は、上述の第1の実施の形態と略同様の全体構成を有している。本実施の形態に係るデジタルカメラ1においては、画像処理手段904の構成が異なっているが、他の構成は同様に構成されている。したがって、同一の構成については、図1~図3に示した第1の実施の形態と同一の符号を用いて説明し、特に相違点についてのみ詳述する。図23に示すように、本実施の形態の画像処理手段904は、記憶部40と、手ぶれ量検知部945と、手ぶれ補正部946と、縮小率決定部947と、サイズ縮小部41と、マスク作成部42と、サイズ復元部43と、合成部44とを備えている。手ぶれ量検知部945は、連写画像がサイズ縮小部41において縮小される前に、連写画像の手ぶれの量を検知するようになっている。手ぶれ量検知部945は、画像を用いて手ぶれ量を検知するものであり、手法としては、例えば、第2の実施の形態と同様のブロックマッチング法を用いるようにしている。手ぶれ補正部946は、連写画像がサイズ縮小部41において縮小される前に、手ぶれ量検知部945で検知された手ぶれの量に応じて連写画像における手ぶれを補正するようになっている。縮小率決定部947は、連写画像がサイズ縮小部41において縮小される前に、サイズ縮小部41で連写画像を縮小する縮小率を、手ぶれ量検知部945で検知された手ぶれの量に応じて決定するようになっている。次に、本実施の形態のデジタルカメラ1における画像処理方法の流れを、図24に示すフローチャートを用いて説明する。この画像処理方法は、手ぶれ補正ステップと、縮小率決定ステップと、サイズ縮小ステップと、マスク作成ステップと、サイズ復元ステップと、画像合成ステップとを備えている。手ぶれ補正ステップは、サイズ縮小ステップの前に、連写画像を縮小して、連写画像の手ぶれの量を検知するとともに、手ぶれの量に応じて連写画像における手ぶれを補正するものとしている。縮小率決定ステップは、サイズ縮小ステップの前に、手ぶれ補正ステップで検知された連写画像の手ぶれの量に応じて、連写画像を縮小する縮小率を決定するものとしている。まず、連写画像が撮像手段2から画像処理手段4に連続して入力されるステップS1。そして、手ぶれ量検知部945は、手ぶれ補正ステップの一例として、入力した各画像の手ぶれ量を検知するステップS901。次に、手ぶれ補正部946は、手ぶれ量検知部945で検知された手ぶれの量に応じて連写画像における手ぶれを補正するステップS902。さらに、次に、縮小率決定部947は、縮小率決定ステップの一例として、手ぶれ量検知部945で検知された手ぶれの量に応じて、サイズ縮小部41で連写画像を縮小する縮小率を決定するステップS903。以降の動作は第1の実施形態のステップS2以降と同様であるので説明を省略する。以上のように、本実施の形態に係る画像処理手段904によれば、サイズ縮小部41における処理の前に、手ぶれ補正処理と縮小率の決定を行っている。よって、大きな手ぶれが生じていても、背景領域を誤ってマスクするようなことをより確実に抑制することができる。また、上述した各実施の形態では、手ぶれ量検知部245,345,446,545,645,746,845,945の手法として、ブロックマッチングや差分の画像処理を利用するもの、あるいは加速度センサを利用するものとした。しかしながら、これに限定されるものではなく、他の方法を利用するものであってもよい。上述した第1の実施の形態に係るデジタルカメラ1を利用してストロボアクション画像を作成した。本実施例では、デジタルカメラ1により、移動する自動車のおもちゃを5コマ/秒で撮影した。連続撮影で得られた画像を図4a~図4eに画像IA~画像IEで示す。実施例1図3に示すフローチャートに沿って、画像IA~画像ICを用いて画像IBにおける動体抽出マスク画像GABCを得た。その結果を図5aに示す。同図に示すように、動体抽出マスク画像GABCは、輪郭が自動車おもちゃの輪郭にほぼ一致するとともに、ノイズが少なく鮮明なマスク画像となった。また、得られた動体抽出マスク画像GABC等を利用して、ストロボアクション画像ISを作成した。その結果を図4fに示す。同図に示すように、自動車おもちゃの周囲の背景に自動車おもちゃとの重なりは見られず、背景は静止するとともに動体のみが移動して見えるストロボアクション画像ISを得ることができた。比較例1図3に示すフローチャートに対して、縮小画像を作成する工程ステップS2および拡大処理により動体抽出マスクを作成する工程ステップS7のみを省略した処理により、動体抽出マスクHABCを作成した。その結果を図5bに示す。同図に示すように、動体抽出マスクHABCは、全体的にノイズが多く、輪郭も乱れたマスク画像となった。したがって、マスク画像を作成する前に画像を縮小するとともに、マスク画像の作成後に元の大きさに復元する処理を行うことにより、輪郭が動体の輪郭にほぼ一致するとともに、ノイズが少なく鮮明なマスク画像を得られることが確認された。"