"IIRInfinitImpulseResponseフィルタ適用処理により、補正対象画素の近傍の参照画素の信号値の平均値を算出するIIR型平均値算出部と、IIRフィルタ処理により、前記補正対象画素の近傍の参照画素の信号値の分散値を算出するIIR型分散値算出部と、前記参照画素の平均値と分散値を入力し、該平均値と分散値を適用したエッジ保存平滑化処理を実行するエッジ保存平滑化処理部と、前記IIR型平均値算出部と、前記IIR型分散値算出部において適用するIIRフィルタ係数を、画像を構成する画素の信号値に応じて更新するIIRフィルタ係数算出部を有する画像処理装置。前記エッジ保存平滑化処理部は、ウィナーWienerフィルタ適用処理によるエッジ保存平滑化処理を実行する請求項1に記載の画像処理装置。前記エッジ保存平滑化処理部は、前記IIR型平均値算出部の生成する平均値と、前記補正対象画素の信号値とを、前記IIR型分散値算出部の算出する分散値に応じてブレンドする処理によって前記補正対象画素の補正後の信号値を算出する請求項1に記載の画像処理装置。前記エッジ保存平滑化処理部は、前記IIR型平均値算出部の生成する平均値と、前記補正対象画素の信号値とのブレンド処理によって前記補正対象画素の補正後の信号値を算出する構成であり、前記IIR型分散値算出部の算出する分散値をv1とし、エッジ保存平滑化の強度をコントロールするパラメータをv2としたとき、ブレンド比をv1-v2/v2として設定したブレンド処理を実行する請求項1に記載の画像処理装置。前記エッジ保存平滑化処理部は、前記IIR型平均値算出部の生成する平均値と、前記補正対象画素の信号値とのブレンド処理によって前記補正対象画素の補正後の信号値を算出する構成であり、前記IIR型分散値算出部の算出する分散値をv1とし、エッジ保存平滑化の強度をコントロールするパラメータをv2としたとき、ブレンド比をv1/v1v2として設定したブレンド処理を実行する請求項1に記載の画像処理装置。前記IIRフィルタ係数算出部は、入力信号値に応じて、新たなIIRフィルタ係数を順次算出する請求項1に記載の画像処理装置。前記IIRフィルタ係数算出部は、前記IIR型分散値算出部の算出する分散値に応じて、新たなIIRフィルタ係数を順次算出する請求項1に記載の画像処理装置。前記IIRフィルタ係数算出部は、補正対象画素の信号値と、IIR型平均値算出部の算出した平均値の差分に基づいて、新たなIIRフィルタ係数を順次算出する請求項1に記載の画像処理装置。前記IIRフィルタ係数算出部は、補正対象画素の信号値と、過去の入力画素の信号値との差分に基づいて、新たなIIRフィルタ係数を順次算出する請求項1に記載の画像処理装置。前記画像処理装置は、処理対象画像として二次元画像信号を入力し、少なくとも、水平または垂直のいずれかの方向に対して、前記エッジ保存平滑化処理を適用する請求項1に記載の画像処理装置。前記画像処理装置は、処理対象画像として二次元画像信号を入力し、少なくとも、水平または垂直のいずれかの方向に対して、前記エッジ保存平滑化処理を適用し、他の方向に等方的なエッジ保存平滑化処理を実行する請求項1に記載の画像処理装置。前記画像処理装置は、処理対象画像として、輝度信号画像と色信号画像を個別に入力し、各画像においてエッジ保存平滑化の強度を変更した処理を実行する請求項1に記載の画像処理装置。画像処理装置において実行する画像処理方法であり、IIR型平均値算出部が、IIRInfinitImpulseResponseフィルタ適用処理により、補正対象画素の近傍の参照画素の信号値の平均値を算出するIIR型平均値算出ステップと、IIR型分散値算出部が、IIRフィルタ処理により、前記補正対象画素の近傍の参照画素の信号値の分散値を算出するIIR型分散値算出ステップと、エッジ保存平滑化処理部が、前記参照画素の平均値と分散値を入力し、該平均値と分散値を適用したエッジ保存平滑化処理を実行するエッジ保存平滑化処理ステップと、IIRフィルタ係数算出部が、前記IIR型平均値算出ステップと、前記IIR型分散値算出ステップにおいて適用するIIRフィルタ係数を、画像を構成する画素の信号値に応じて更新するIIRフィルタ係数算出ステップを実行する画像処理方法。画像処理装置において画像処理を実行させるプログラムであり、IIR型平均値算出部に、IIRInfinitImpulseResponseフィルタ適用処理により、補正対象画素の近傍の参照画素の信号値の平均値を算出させるIIR型平均値算出ステップと、IIR型分散値算出部に、IIRフィルタ処理により、前記補正対象画素の近傍の参照画素の信号値の分散値を算出させるIIR型分散値算出ステップと、エッジ保存平滑化処理部に、前記参照画素の平均値と分散値を入力し、該平均値と分散値を適用したエッジ保存平滑化処理を実行させるエッジ保存平滑化処理ステップと、IIRフィルタ係数算出部に、前記IIR型平均値算出ステップと、前記IIR型分散値算出ステップにおいて適用するIIRフィルタ係数を、画像を構成する画素の信号値に応じて更新させるIIRフィルタ係数算出ステップを実行させるプログラム。本開示は、例えば上記の問題点に鑑みてなされたものであり、画像に含まれるノイズの除去を行う画像処理装置、および画像処理方法、並びにプログラムを提供することを目的とする。本開示の一実施例においては、IIR無限インパルス応答フィルタをベースとしたエッジ保存平滑化処理を実行して、小規模な回路でありながら、非常に多くの画素を参照した効果的なノイズ除去を可能とする画像処理装置、および画像処理方法、並びにプログラムを提供することを目的とする。本開示の第1の側面は、IIRInfinitImpulseResponseフィルタ適用処理により、補正対象画素の近傍の参照画素の信号値の平均値を算出するIIR型平均値算出部と、IIRフィルタ処理により、前記補正対象画素の近傍の参照画素の信号値の分散値を算出するIIR型分散値算出部と、前記参照画素の平均値と分散値を入力し、該平均値と分散値を適用したエッジ保存平滑化処理を実行するエッジ保存平滑化処理部と、前記IIR型平均値算出部と、前記IIR型分散値算出部において適用するIIRフィルタ係数を、画像を構成する画素の信号値に応じて更新するIIRフィルタ係数算出部を有する画像処理装置にある。さらに、本開示の画像処理装置の一実施態様において、前記エッジ保存平滑化処理部は、ウィナーWienerフィルタ適用処理によるエッジ保存平滑化処理を実行する。さらに、本開示の画像処理装置の一実施態様において、前記エッジ保存平滑化処理部は、前記IIR型平均値算出部の生成する平均値と、前記補正対象画素の信号値とを、前記IIR型分散値算出部の算出する分散値に応じてブレンドする処理によって前記補正対象画素の補正後の信号値を算出する。さらに、本開示の画像処理装置の一実施態様において、前記エッジ保存平滑化処理部は、前記IIR型平均値算出部の生成する平均値と、前記補正対象画素の信号値とのブレンド処理によって前記補正対象画素の補正後の信号値を算出する構成であり、前記IIR型分散値算出部の算出する分散値をv1とし、エッジ保存平滑化の強度をコントロールするパラメータをv2としたとき、ブレンド比をv1-v2/v2として設定したブレンド処理を実行する。さらに、本開示の画像処理装置の一実施態様において、前記エッジ保存平滑化処理部は、前記IIR型平均値算出部の生成する平均値と、前記補正対象画素の信号値とのブレンド処理によって前記補正対象画素の補正後の信号値を算出する構成であり、前記IIR型分散値算出部の算出する分散値をv1とし、エッジ保存平滑化の強度をコントロールするパラメータをv2としたとき、ブレンド比をv1/v1v2として設定したブレンド処理を実行する。さらに、本開示の画像処理装置の一実施態様において、前記IIRフィルタ係数算出部は、入力信号値に応じて、新たなIIRフィルタ係数を順次算出する。さらに、本開示の画像処理装置の一実施態様において、前記IIRフィルタ係数算出部は、前記IIR型分散値算出部の算出する分散値に応じて、新たなIIRフィルタ係数を順次算出する。さらに、本開示の画像処理装置の一実施態様において、前記IIRフィルタ係数算出部は、補正対象画素の信号値と、IIR型平均値算出部の算出した平均値の差分に基づいて、新たなIIRフィルタ係数を順次算出する。さらに、本開示の画像処理装置の一実施態様において、前記IIRフィルタ係数算出部は、補正対象画素の信号値と、過去の入力画素の信号値との差分に基づいて、新たなIIRフィルタ係数を順次算出する。さらに、本開示の画像処理装置の一実施態様において、前記画像処理装置は、処理対象画像として二次元画像信号を入力し、少なくとも、水平または垂直のいずれかの方向に対して、前記エッジ保存平滑化処理を適用する。さらに、本開示の画像処理装置の一実施態様において、前記画像処理装置は、処理対象画像として二次元画像信号を入力し、少なくとも、水平または垂直のいずれかの方向に対して、前記エッジ保存平滑化処理を適用し、他の方向に等方的なエッジ保存平滑化処理を実行する。さらに、本開示の画像処理装置の一実施態様において、前記画像処理装置は、処理対象画像として、輝度信号画像と色信号画像を個別に入力し、各画像においてエッジ保存平滑化の強度を変更した処理を実行する。さらに、本開示の第2の側面は、画像処理装置において実行する画像処理方法であり、IIR型平均値算出部が、IIRInfinitImpulseResponseフィルタ適用処理により、補正対象画素の近傍の参照画素の信号値の平均値を算出するIIR型平均値算出ステップと、IIR型分散値算出部が、IIRフィルタ処理により、前記補正対象画素の近傍の参照画素の信号値の分散値を算出するIIR型分散値算出ステップと、エッジ保存平滑化処理部が、前記参照画素の平均値と分散値を入力し、該平均値と分散値を適用したエッジ保存平滑化処理を実行するエッジ保存平滑化処理ステップと、IIRフィルタ係数算出部が、前記IIR型平均値算出ステップと、前記IIR型分散値算出ステップにおいて適用するIIRフィルタ係数を、画像を構成する画素の信号値に応じて更新するIIRフィルタ係数算出ステップを実行する画像処理方法にある。さらに、本開示の第3の側面は、画像処理装置において画像処理を実行させるプログラムであり、IIR型平均値算出部に、IIRInfinitImpulseResponseフィルタ適用処理により、補正対象画素の近傍の参照画素の信号値の平均値を算出させるIIR型平均値算出ステップと、IIR型分散値算出部に、IIRフィルタ処理により、前記補正対象画素の近傍の参照画素の信号値の分散値を算出させるIIR型分散値算出ステップと、エッジ保存平滑化処理部に、前記参照画素の平均値と分散値を入力し、該平均値と分散値を適用したエッジ保存平滑化処理を実行させるエッジ保存平滑化処理ステップと、IIRフィルタ係数算出部に、前記IIR型平均値算出ステップと、前記IIR型分散値算出ステップにおいて適用するIIRフィルタ係数を、画像を構成する画素の信号値に応じて更新させるIIRフィルタ係数算出ステップを実行させるプログラムにある。なお、本開示のプログラムは、例えば、様々なプログラムコードを実行可能な情報処理装置やコンピュータシステムに対して例えば記憶媒体によって提供されるプログラムである。このようなプログラムを情報処理装置やコンピュータシステム上のプログラム実行部で実行することでプログラムに応じた処理が実現される。本開示のさらに他の目的、特徴や利点は、後述する本開示の実施例や添付する図面に基づくより詳細な説明によって明らかになるであろう。なお、本明細書においてシステムとは、複数の装置の論理的集合構成であり、各構成の装置が同一筐体内にあるものには限らない。本開示の一実施例によれば、画像のノイズを低減する装置、方法が実現される。具体的には、例えば、IIRフィルタ適用処理により、補正対象画素の近傍の参照画素の信号値の平均値と、分散値を算出し、算出した平均値と分散値を入力してウィナーWienerフィルタ適用処理によるエッジ保存平滑化処理を実行する。さらに、IIR型平均値算出部と、IIR型分散値算出部において適用するIIRフィルタ係数を画像の信号値に応じて更新するIIRフィルタ係数算出部を有する。ウィナーWienerフィルタ適用処理に用いるパラメータをIIRフィルタ適用処理によって算出し、IIR適用処理に用いるフィルタ係数を適応的に変更することで画像信号に応じたノイズ低減処理が実現される。以下、図面を参照しながら本発明の画像処理装置、および画像処理方法、並びにプログラムの詳細について説明する。説明は、以下の項目に従って行う。1.本開示に従った信号処理の詳細について2.画像処理装置の構成と処理について2-1.画像処理装置の全体的な構成例について2-2.画像処理装置の全体的な動作例について3.信号処理部の構成と処理の詳細について4.画像処理シーケンスについて5.その他の実施例について6.本開示の構成のまとめ[1.本開示に従った信号処理の詳細について]まず、本開示の画像処理装置の実行する信号処理について説明する。本開示の画像処理装置は、例えばカメラの撮影画像など、所定のノイズを含む信号を入力し、入力信号に対する高性能なエッジ保存平滑化処理を行い、ノイズ低減画像を少ない演算量、小規模な回路で生成することを可能とする。本開示の画像処理装置における信号処理部、例えば、デジタル信号処理部DSPでは、演算量や回路規模を効果的に削減するためにIIRInfinitImpulseResponse無限インパルス応答フィルタを用いた信号処理を行うが、IIRフィルタの位相ずれの問題を効果的に抑制し、エッジを正確に保存する処理を実現する。また、信号が二次元信号である画像の場合、さらに効果的に回路規模を削減し、効果的なエッジ保存を実現する。これらの課題を解決するために本開示の画像処理装置では、ウィナーWienerフィルタとIIRフィルタをベースとしたエッジ保存平滑化処理を実行する。なお、エッジ保存平滑化処理ノイズ除去処理にウィナーフィルタを用いる手法については、非特許文献3F.Jin,P.Fieguth,L.Winger,andE.Jernigan,AdaptiveWienerfilteringofnoisyimagesandimagesequences,ProceedingsoftheIEEEInternationalConferenceonImageProcessing,2003を始めとして、複数の先行研究がある。ノイズ除去対象となる信号とノイズが定常ガウス過程に従う場合、ウィナーフィルタによるノイズ除去処理は最適なフィルタであることが知られている。さらに信号が白色ガウス過程である場合、ウィナーフィルタによる信号処理は、以下に示す式2の形で示すことができる。式2上記式2において、tは時刻、ptは信号値=補正ノイズ除去対象の注目画素の補正前の画素値、pNRtはノイズ除去後の信号値=補正ノイズ除去対象の注目画素の補正後の画素値、μtはノイズが重畳していない理想的な信号の平均値、σp2tはノイズが重畳していない理想的な信号の分散値、σn2tはノイズの分散値、を表す。βtは上記の式によって示される[0,1]を値域とする変数、すなわちβ=0~1である。もちろん、理想的な信号の値は、予め知ることはできないので、上記の、μtとσp2t、これらの値を正確に知ることはできない。しかし、以下に示す式3を用いて、これらの各値の十分な近似値を得ることはできる。式3上記式3において、tは時刻、dtは0近傍の小さな値を取る整数、tdtは時刻t近傍の時刻、Nは積算された信号値の個数、μ^tは理想的な信号の平均値の近似値、σp2^tは理想的な信号の分散値の近似値、を表す。なお、式中で、μやσ等の文字の上部に示している記号[^]は、文書中では、表記の都合上、μやσ等の文字の次に表記する。すなわち[μ^]等として表記する。先の式2に示す処理に相当するウィナーフィルタで用いられる、μt:ノイズが重畳していない理想的な信号の平均値、σp2t:ノイズが重畳していない理想的な信号の分散値、これらの値は、上記の式3に示す、以下の値、すなわち、μ^t:理想的な信号の平均値の近似値、σp2^t:理想的な信号の分散値の近似値、を利用可能であり、これらは、IIRフィルタを用いて計算することができる。IIRフィルタを用いたμ^tとσp2^tの算出法は、以下に示す式4で表される。式4上記式4において、ηtは信号値の二乗の平均値、γtはIIRフィルタの係数、を表す。上記の式4を計算するためには、現在の時刻tにおける信号値ptと、過去の時刻t-1における、理想的な信号の平均値の近似値:μ^t-1、信号値の二乗の平均値:ηt-1、これらの値が分かれば良い。信号値ptは時刻tにおいて与えられる値であることから、メモリに記憶しておく必要がある値は、理想的な信号の平均値の近似値:μ^t-1、信号値の二乗の平均値:ηt-1、これらの値だけである。記憶する必要がある値が少ないということは必要となるメモリが少なくなり、実装の軽量化において非常に重要である。また、式4の演算量は、前記の式3の演算量よりも格段に少ない。この点も、実装の軽量化において非常に重要である。このように、ウィナーフィルタとIIRフィルタを組み合わせてエッジ保存平滑化処理を行うことのメリットは大きいが、前記の式4において利用されるパラメータ、すなわち、IIRフィルタの係数γt、を固定値として計算を行うと、十分なエッジ保存性能が得られないことが多い。なぜならば、先に式2を参照して説明したように、ウィナーフィルタを用いるにあたって、信号が白色ガウス過程であるという仮定を置いているからである。例えば、図1に示すように入力信号にステップ状の変化がある場合を考える。図1に示す入力信号101は、例えば画像信号のある垂直ラインの画素値を示している。横軸が時刻、縦軸が信号値、例えば処理信号が画像である場合、画像の1つのラインの輝度等の画素値に相当する。時間t0前後において輝度が大きく変化している。すなわちエッジが存在していることを示す。実線の曲線からなる入力信号101はノイズが重畳された信号、点線の直線からなる信号102は、ノイズを含まない理想的な信号、を表す。tは現在の時刻、t0はステップ状に信号が変化を起こす時刻、を表す。例えば現在時刻tにおいて入力している注目画素Pの補正に際して、時刻t0以前の信号を、ウィナーフィルタで用いられる、μ^t:理想的な信号の平均値の近似値、σp2^t:理想的な信号の分散値の近似値、これらの値の計算に用いるということは、白色ガウス過程に反した信号を用いた計算となるので、エッジ保存性能の劣化を招く。十分な性能を得るためには、μ^tとσp2^tの計算に用いる区間は、t0からtとすべきである。すなわち、補正対象とする注目画素との信号値の変化の小さい領域を参照画素領域として選択すべきである。具体的には予め設定したしきい値以下の信号区間を選択するといった処理を行うことが好ましい。IIRフィルタの計算では、過去のすべて時刻における信号が現在時刻における計算に影響を及ぼすが、IIRフィルタの係数γt、の値によって、過去の信号の影響をコントロールすることができる。例えば、図1に示すような信号値の推移を持つ画像信号が入力され、注目画素Pに対する補正を行う場合、エッジ部に相当する時刻t0以前の信号の影響を断ち切ることが有効であり、この場合、時刻t0においてγt0の値を0にすれば良い。つまりウィナーフィルタとIIRフィルタを組み合わせてエッジ保存平滑化処理を行う場合には、エッジの強度に応じてγtの値を適応的に変化させれば良いということであり、時刻tにおけるエッジの強度が強い場合にはγtは0に近い値を取り、エッジの強度が弱い場合にγtは1に近い値となるようにγtの値を制御すれば良い。以上のように構成することで、任意の一次元信号に対して効果的にエッジ保存平滑化処理を適用することができる。さらに、ノイズ除去処理の対象となる信号が画像である場合について考える。画像は、基本的に二次元信号なので、二次元信号に対するウィナーフィルタを考えなければならない。具体的手法としては、例えば、注目画素を中心とした等方的な二次元の局所領域に存在する画素値を用いて計算するという方法が挙げられる。しかし、カメラ信号処理のようにディレイラインを用いた画像処理の場合、二次元的に等方のフィルタを実現するコストは非常に高くなる。そこで、フィルタを水平方向と垂直方向に分解することで、この問題を解決する。二次元の線形FIRフィルタでは処理を水平垂直に分解して、一つの方向に対して一次元フィルタをかけた後、異なる方向に一次元フィルタをかけても、二次元線形FIRフィルタの結果と一致することが知られている。本開示の手法では、IIRを利用したウィナーフィルタなので、水平方向垂直方向に分解されたフィルタの処理結果は二次元の等方的なウィナーWienerフィルタと比べると異なるが、十分な近似値が得られる。ノイズ除去方法として、以下に示す二種類の方法が存在する。1水平垂直の両方向共、本開示の手法を適用する。2水平垂直のいずれかの一方向にのみ本開示の手法を適用する。後者の方法2の場合、本開示の手法が適用されなかった方向の処理に関しては等方的なエッジ保存平滑化処理が用いられることが好ましい。一般的に、画像処理においては位相のずれが視覚的に目立ちやすいため、等方的なフィルタによる処理が好ましい。つまり、ディレイラインを要する方向に関しては、実装コストの低い本開示の手法を適用し、ディレイラインを要さない方向に関しては、1次元的に等方的なエッジ保存平滑化を行えば良い。このようにすることで、両方向共に本発明を使うよりは位相のずれが少なく、かつ両方共に等方的なフィルタを用いるよりは実装コストの低いエッジ保存平滑化処理を実現することができる。画像に対するエッジ保存平滑化処理として、複数の色が含まれたカラー画像にノイズが重畳されており、本開示の手法を適用してノイズを除去する場合を考える。例えばRGB画像の場合、最も簡単な処理方法はR画像,G画像,B画像の三つの画像に対して同じパラメータを用いて処理を行うことである。しかし、人間の視覚特性を考えると、輝度に重畳されているノイズと、色差に重畳されているノイズは個別に処理を行う方が好ましい。人間の視覚は輝度の変化には敏感であるが、色差の変化には鈍感である。その為、ノイズを除去する場合には、輝度に対しては弱い平滑化をかけ、色差に対しては強い平滑化をかけることで、視覚的に効果の高いノイズ除去が可能となる。例えば、RGB画像をYCbCr色空間、Lab色空間の様な輝度と色差で表された色空間に変換した後、上記のような態様で処理を行うと効果的である。すなわち、RGB画像をYCbCr色空間に変換した場合は、輝度信号Yに対して、弱い平滑化処理、色差信号CbCrに対して、強い平滑化処理を施す。また、RGB画像をLab色空間に変換した場合は、輝度信号Lに対して、弱い平滑化処理、色差信号abに対して、強い平滑化処理を施す。また、RGB色空間に対する適用に際しては、輝度と相関の高いG信号に対しては弱い平滑化をかけ、色差に相関の高いR,B信号に対しては強い平滑化をかけると効果的である。一般的なカメラにおいて信号処理を実行する例えばDSPDigitalSignalProcessor等の信号処理部は、撮像素子からモザイク画像、すなわち、各画素位置にRGBのいずれか1つの画素値のみが設定されたモザイク画像を入力して処理を行う。例えば単板式カラー撮像素子から得られる画像は、図2に示されるRGB配列からなるBayerベイヤー配列や、全ての光の波長を透過するWホワイトを含めたRGBWからなる色配列である図3のような色のモザイク画像になっている。このような色のモザイク画像の場合、画素数が多い色が輝度に相関が強い信号となり、画素数が少ない色が色差に相関が強い信号となるように色配列が決められていることが一般的である。カメラの信号処理部DSPは、撮像素子からの入力画像信号が、例えば図2に示されるBayerベイヤー配列の場合には、G信号に対して弱い平滑化をかけ、R、B信号に対して強い平滑化をかければ良い。図3に示されるRGBW配列の場合には、W信号に対して弱い平滑化をかけ、R、G、B信号に対して強い平滑化をかければ良い。このように色信号に応じた処理を行うことで視覚的に効果の高いノイズ低減を行うことができる。カメラによっては、はYCbCr色空間での処理を行う構成を有するものがあるが、色差に対して視覚が鈍感であることを利用して、Cb、Crの画素数が半分に間引かれることがある。このような場合、信号処理上の都合の良さから、例えば、図4aに示すように、Yは全画素数分の画素値を持ち、図4bに示すように、Cb、Crは水平方向に互い違いにデータを持つ設定とした輝度信号Yと、色差信号Cb,Crを生成して処理を行う場合がある。図4bに示す水平方向に互い違いにデータを持つCbCr画像や、図2、図3に示される色のモザイク画像のように、一枚の画像に規則的に異なる色が配置されている画像に対して、ディレイラインを用いたカメラ信号処理によるエッジ保存平滑化処理を行う場合を考える。すなわち、例えば上位行からラスタスキャン順に画素値を撮像素子から読み出して入力し、現在読み出し行ラインの前の行ディレイラインの画素値をラインメモリに保持して、このメモリに保持された画素値を利用した処理を行う。ディレイラインを用いたカメラ信号処理はスライディングウインドウ式の処理を基本としており、ラスタスキャン順に一画素ずつ画素が処理される。つまり、ある回路はあるタイミングである一つの色に対して処理をしていると言える。このような処理方式を取っている場合、入力される画像内に異なる色が規則的に配置されていると、時分割で同じ回路を共有することができる。図4bに示すCbCr画像に対する処理を例として説明を行う。水平方向で行われる典型的な等方向のエッジ保存平滑化処理では、同色の画素のみを用いて処理を行うために、図4bに示す設定では一画素置きに画素値を参照する。この参照パターンは注目画素の色がCbであってもCrであっても変わらず、まったく同じ内容の演算が行われるため、CbとCrで同じ回路を共有できる。垂直方向に対して本開示の処理に従ったエッジ保存平滑化処理を行う場合、図4bに示すCbCr画像は、縦方向には同色が連続しているため、これまで説明してきた一次元信号に対して本発明を適用する場合と同様の処理となる。IIRフィルタの計算を行うためには、垂直方向に一画素前の位置で計算された画素値の平均と、画素値の二乗の平均値が必要となる。これらの値が保存されているメモリの参照位置がノイズ除去対象となっている画素の位置によって変わるが、それ以外の演算に関しては、どの画素位置であっても変わらないため、CbとCrで同じ回路を共有できる。図2や図3に示す画像の場合でも、色配列の規則性を上手く利用すると、図4の場合と同様に異なる色の間で処理を共有することが出来る。このように、色が規則的に並んでいることを利用して、異なる色が時分割で同じ回路を共有することで、回路規模を削減することができる。[2.画像処理装置の構成と処理について]以下、本開示に係る画像処理装置の一実施例として、撮像装置デジタルスチルカメラの構成と処理について説明する。はじめに全体像の構成及び動作について説明し、その後各部の構成と動作を説明する。最後に本実施例から派生できる本発明の実施例のバリエーションについて言及する。2-1.画像処理装置の全体的な構成例について図5は、本開示に係る画像処理装置の一実施例である撮像装置デジタルスチルカメラの構成を説明するブロック図である。図5に示すように、撮像装置は、レンズ201、絞り202、例えばCCDイメージセンサ等からなる撮像素子203、相関2重サンプリング回路CDS:CorrellatedDoubleSampling204、A/Dコンバータ205、信号処理部DSP:DigitalSignalProcessor206、タイミングジェネレータTG207、D/Aコンバータ208、ビデオエンコーダVideoEncoder209、ビデオモニタVideoMonitor210、CODECコーデック211、メモリ212、CPU213、入力デバイスInputDevice214を有する。ここで、入力デバイスInputDevice214はカメラ本体にある録画ボタンなどの操作ボタン類をさす。また、信号処理部DSP206は信号処理用プロセッサと画像用RAMを持つブロックで、信号処理用プロセッサが画像用RAMに格納された画像データに対してあらかじめプログラムされた画像処理を行うことができるようになっている。以下信号処理部DSP206は単にDSP206と呼ぶ場合がある。2-2.画像処理装置の全体的な動作例について本実施例の撮像装置の全体的な動作例について以下、説明する。レンズ201等の光学系を通過して撮像素子203に到達した入射光は、まず撮像素子203を構成する例えばCCD撮像面上の各受光素子に到達し、受光素子での光電変換によって電気信号に変換される。撮像素子202の出力する電気信号は、相関2重サンプリング回路CDS204によって初期的なノイズ除去が施され、A/Dコンバータ205によってデジタイズされた後、信号処理部DSP206中の画像メモリに一時格納されるようになっている。撮像中の状態においては、一定のフレームレートによる画像取り込みを維持するようにタイミングジェネレータTG207が信号処理系を制御するようになっている。信号処理部DSP206へも一定のレートで画素のストリームが送られ、そこで適切な画像処理がおこなわれた後、画像データはD/Aコンバータ208もしくはCODEC211あるいはその両方に送られる。D/Aコンバータ208は信号処理部DSP206から送られる画像データをアナログ信号に変換し、それをビデオエンコーダ209がビデオ信号に変換し、そのビデオ信号をビデオモニタ210でモニタできるようになっている。このビデオモニタ210は本実施例においてカメラのファインダの役割を担っている。また、CODEC211は信号処理部DSP206から送られる画像データに符号化をおこない、符号化された画像データはメモリ212に記録されるようになっている。ここで、メモリ212は半導体、磁気記録媒体、光磁気記録媒体、光記録媒体などを用いた記録装置などであってよい。以上が本実施例の撮像装置のシステム全体の説明である。[3.信号処理部の構成と処理の詳細について]図5に示す撮像装置の構成中、先の項目[1.本開示に従った画像処理の詳細について]において説明した信号処理を実行するのは、例えば信号処理部DSP206である。以下、信号処理部DSP206において実行する信号処理の一例について詳細に説明する。信号処理部DSP206は、例えば、信号処理部DSP206に対する入力信号ストリームに対して、演算ユニットを用いて所定のプログラムコードに記述された演算を順次実行する。以降の説明では、そのプログラム中の各処理単位を機能ブロックとして説明し、また各処理が実行される順序をフローチャートで説明する。しかしながら、本開示に従った信号処理は本実施例で説明するようなプログラムという形態以外にも、以降で説明する機能ブロックと同等の処理を実現するハードウェア回路を実装して実現することも可能である。ハードウェア回路として実装する場合に好適な構成についても合わせて実施例において説明を行う。図6は、信号処理部DSP206において実行する各機能をブロックとして示した信号処理部DSP206のブロック図である。なお、一般的に撮像装置の信号処理部DSPでは、様々な信号処理が実行されるが、図6には、本開示のノイズ低減処理に関連する処理構成のみを示している。以下では、図4bに示されるCbCr画像に重畳されているノイズを、エッジ保存平滑化処理を用いて除去する例について説明する。図6に示すように、信号処理部DSP206において実行するノイズ低減処理は、大きく2つの処理に分けられる。一つ目は、入力画像に対して水平方向のノイズ除去処理を行う水平NR部301による処理であり、二つ目は、垂直方向のノイズ除去処理を行う垂直NR部302による処理である。なお、入力画像は、図5に示すA/D変換部205から入力される画像であり、デジタル信号値画素値が、ラスタスキャン順に入力される。具体的には、例えば上位行から左から右方向に各画素値が入力される。入力画像の各画素値は、まず、水平NR部301に入力され水平方向のノイズ除去処理が実行される。水平NR部301については、例えば従来技術として存在する等方的なフィルタを用いたエッジ保存平滑化処理を用いるものとして説明する。水平NR部301の実行する処理の一例として、一次元Bilateralバイラテラルフィルタを用いる場合、以下の式5に従った画素値変換が実行される。式5上記式5において、xは水平方向の画素位置、yは垂直方向の画素位置を表す。dxは偶数値を取る変数である。px,yはノイズ除去処理前の画素値を表し、pHNRx,yは水平方向のノイズ除去後の画素値を表す。ここではCb、Crの二つの異なる色の画素値を区別せずにpx,yとpHNRx,yを用いて表している。wxdxは空間方向にかけられる重み関数であり、wpx,y,dxは画素値方向にかけられる重み関数である。これら二つの関数はガウス関数であり、重みの影響範囲は標準偏差σxと標準偏差σpによりコントロールされ、平滑化の強度変えるためのパラメータとなっている。例えば上記式5に従った処理によって、水平方向のノイズ除去処理が実行された画像は、垂直NR部302に入力される。垂直NR部302は、水平NR部301によって水平方向のノイズが除去された画像に対して垂直方向のノイズ除去処理を行う。図6に示す垂直NR部302は、以下の構成を有する。IIRInfinitImpulseResponseフィルタ適用処理により、補正対象画素の近傍の参照画素の信号値の平均値を算出するIIR型平均値更新部303、IIRフィルタ処理により、補正対象画素の近傍の参照画素の信号値の二乗平均値を算出するIIR型二乗平均値更新部304、IIRフィルタ処理により、補正対象画素の近傍の参照画素の信号値の分散値を算出するIIR型分散値算出部305、参照画素の平均値と分散値を入力し、ウィナーWienerフィルタ適用処理によるエッジ保存平滑化処理を実行するエッジ保存平滑化処理部306、IIR型平均値更新部303と、IIR型二乗平均値更新部304において適用するIIRフィルタ係数を参照画素の信号値に応じて更新するIIRフィルタ係数算出部307、これらの構成を有している。IIR型平均値更新部303では、以下に示す式6に従って、画素値の垂直方向平均値μ^x,yをIIRフィルタによって算出する。式6上記式6において、γx,yは、IIRフィルタの係数である。なお、画素値の垂直方向平均値μ^x,yの初期値については、水平NR部301において前述の式5に従って算出されるy=0位置の水平方向のノイズ除去後の画素値pHNRx,0を用いれば良い。上記の式6は、先に説明した式4の理想的な信号の平均値の近似値:μ^tの算出式に対応する。すなわち、図6に示すIIR型平均値更新部303は、後段のエッジ保存平滑化処理部306で実行するウィナーフィルタ適用処理式2に相当に用いる理想的な信号の平均値の近似値:μ^tを、IIRフィルタを用いてIIR型平均値として算出して後段のエッジ保存平滑化処理部306に出力する。なお、算出値は、IIR型分散値算出部305にも提供される。IIR型二乗平均値更新部304では、以下に示す式7に従って、画素値の二乗値の垂直方向平均値ηx,yをIIRフィルタによって算出する。式7上記式7において、γx,yは、IIRフィルタの係数である。なお、画素値の二乗値の垂直方向平均値ηx,yの初期値については、水平NR部301において前述の式5に従って算出されるy=0位置の水平方向のノイズ除去後の画素値pHNRx,0を用いて算出するpHNRx,02を用いれば良い。上記の式7は、先に説明した式4の信号値の二乗の平均値:ηtの算出式に対応する。図6に示すIIR型二乗平均値更新部304は、後段のエッジ保存平滑化処理部306で実行するウィナーフィルタ適用処理式2に相当に用いる理想的な信号の分散値の近似値:σp2^tを算出するために必要となる式4に示す信号値の二乗の平均値:ηtを算出して図6に示す後段のIIR型分散値算出部305に出力する。上記の式6と式7で用いられているIIRフィルタの係数γx,yについては、先に式4を参照して説明した通り、例えば、垂直方向のエッジの強度が強い場合にはγx,yを0に近い値とし、エッジの強度が弱い場合には1に近い値とするようにγx,yの値を制御する。このようなγx,yを得る方法についてはどのような方法を用いても構わないが、幾つかの例について後述する。図6に示すIIR型分散値算出部305は、IIR型平均値更新部303が、上記式6に従って算出した画素値の垂直方向平均値μ^x,y、IIR型二乗平均値更新部304が、上記式7に従って算出した画素値の二乗値の垂直方向平均値ηx,y、これらの値を入力して、以下に示す式8に従って、画素値の垂直方向分散値σp2^x,yを算出する。式8上記式8において、σn2x,yはノイズの分散値を表すが、簡単には画面一律の固定値を与えれば良い。もちろん、Cb、Crに重畳されているノイズの素性に関して事前の知識があるならば、σn2x,yを画素位置に応じて適応的に変化させると、より好ましい。事前の知識とは、例えばCb、Crの画素値に対してノイズの分散がどの程度になるのかといった知識である。上記の式8は、先に説明した式4の理想的な信号の分散値の近似値:σp2^tの算出式に対応する。すなわち、図6に示すIIR型分散値算出部305は、後段のエッジ保存平滑化処理部306で実行するウィナーフィルタ適用処理式2に相当に用いる理想的な信号の分散値の近似値:σp2^tを、IIRフィルタを用いてIIR型分散値として算出して後段のエッジ保存平滑化処理部306に出力する。なお、算出値は、IIRフィルタ係数算出部307にも提供される。エッジ保存平滑化処理部306では、水平NR部301の出力:pHNRx,yと、IIR型平均値更新部303が、上記式6に従って算出した画素値の垂直方向平均値:μ^x,yと、IIR型分散値算出部305が、上記式8に従って算出したIIR型分散値:σp2^x,y、これらを入力して垂直方向のエッジ保存平滑化処理を行い、垂直方向のノイズを除去する。垂直方向のエッジ保存平滑化処理は、以下に示す式9で表される。式9上記式9において、μ^x,yは、IIR型平均値更新部303の出力、pNRx,yは垂直方向のノイズ除去後の画素値を表す。βx,yは上記の式によって示される[0,1]を値域とする変数、すなわちβ=0~1である。σp2^x,yは、IIR型分散値算出部305の出力、である。上記式9は、先に説明した式2と同様のウィナーフィルタによる信号処理に相当する。エッジ保存平滑化処理部306では、このように、水平NR部301の出力:pHNRx,yと、IIR型平均値更新部303が、上記式6に従って算出した画素値の垂直方向平均値:μ^x,yと、IIR型分散値算出部305が、上記式8に従って算出したIIR型分散値:σp2^x,y、これらを入力して垂直方向のエッジ保存平滑化処理をウィナーフィルタによる信号処理によって実行し、垂直方向のノイズを除去する。すなわち、例えば、エッジ保存平滑化処理部306では、IIR型平均値更新部303の生成する平均値と、補正対象画素の信号値とを、IIR型分散値算出部305の算出する分散値に応じてブレンドする処理によって補正対象画素の補正後の信号値を算出する。なお、IIR型平均値更新部303の生成する平均値と、補正対象画素の信号値とのブレンド処理の具体的なブレンド処理の態様としては、以下の態様がある。IIR型分散値算出部305の算出する分散値をv1とし、エッジ保存平滑化の強度をコントロールするパラメータをv2としたとき、ブレンド比をv1-v2/v2として設定したブレンド処理を実行する。あるいは、IIR型分散値算出部305の算出する分散値をv1とし、エッジ保存平滑化の強度をコントロールするパラメータをv2としたとき、ブレンド比をv1/v1v2として設定したブレンド処理を実行する。このような態様のブレンド処理により補正画素値を算出する。IIRフィルタ係数算出部307では、IIR型分散値算出部305が、上記式8に従って算出したIIR型分散値:σp2^x,y-1、を入力し、エッジ強度に基づいてIIRフィルタの係数γx,yを算出する。ここではx,y-1の画素位置で算出された垂直方向分散値をエッジ強度の指標として用い、以下に示す式10によりγx,yを算出する。式10上記式10において、sはエッジに対する感度をコントロールするチューニングパラメータである。IIRフィルタ係数算出部307が上記式10に従って算出したIIRフィルタ係数:γx,yは、図6に示すIIR型平均値更新部303、IIR型二乗平均値更新部304、に提供される。IIR型平均値更新部303では、先に説明した式6に従って、新たに算出されたIIRフィルタ係数:γx,yを適用してIIR型平均値:μ^x,yを算出する。IIR型二乗平均値更新部304では、先に説明した式7に従って、新たに算出されたIIRフィルタ係数:γx,yを適用してIIR型二乗平均値:値ηx,yを算出する。なお、上記の式10は、IIRフィルタの係数γx,yを求める一例である。IIRフィルタの係数γx,yを求める処理としては、この他にも、以下に示す処理が可能である。例えば、以下の式11に示すように画素値と画素値の平均値の差分を用いた処理が適用可能である。式11上記式11において、tはエッジに対する感度をコントロールするチューニングパラメータである。また、以下に示す式12のように隣接する画素間の画素値の差分を用いた処理が可能である。式12上記式12において、uはエッジに対する感度をコントロールするチューニングパラメータである。このように、IIRフィルタの係数γx,yを求める処理としては、様々な方法が考えられる。このように、IIRフィルタ係数算出部307は、IIR型分散値算出部の算出する分散値に応じて、新たなIIRフィルタ係数を順次算出する処理、補正対象画素の信号値と、IIR型平均値算出部の算出した平均値の差分に基づいて、新たなIIRフィルタ係数を順次算出する処理、補正対象画素の信号値と、過去の入力画素の信号値との差分に基づいて、新たなIIRフィルタ係数を順次算出する処理、これらの様々な処理態様でIIRフィルタ係数を順次算出する設定とすることが可能である。なお、上記の式11や式12を用いる場合は、IIRフィルタ係数算出部307へ入力される信号を式11や式12で必要とされるもの変えれば良い。このように、IIRフィルタ係数γx,yを求める方法は各種あり、式10の場合は、水平NR部301の出力中、画素位置x,y-1以前の信号、すなわちpHNRx,y-1以前の信号しか用いていないが、式11や式12のように現在の信号pHNRx,yを含めても良い。以上の実施例に従えば、図4に示されるCbCr画像に重畳されているノイズを、エッジ保存平滑化処理を用いて除去することができる。なお、図6を参照して説明した処理例では、垂直方向のみに対する処理例を実行する例を説明したが、水平方向、垂直方向のいずれか一方、または双方に対して同様の処理を適用する構成としてもよい。また、処理対象画像として、輝度信号画像と色信号画像を個別に入力し、各画像においてエッジ保存平滑化の強度を変更した処理を実行する構成としてもよい。ここまで、図6に示される全体図に基づいてCbCr画像に対するエッジ保存平滑化処理の説明を行ってきたが、カメラ信号処理に適した形で実現するのに適した構成を図7に示す。図7はメモリ部を明示した図としている。すなわち、水平NR部401の前段に設定された水平方向画素値バッファ401、IIR型平均値更新部404に対応して設定され、IIR型平均値を保持する平均値保持メモリ405、IIR型二乗平均値更新部406に対応して設定され、IIR型二乗平均値を保持する二乗平均値保持メモリ407、これらのメモリである。カメラ信号処理ではメモリの大きさが回路規模に対して支配的であることから、なるべくメモリの使用量を減らした構成を使用することが好ましい。入力画像はラスタスキャン順で一画素ずつ入力されるものとする。入力された画素は水平方向画素値バッファ401を用いて、水平NR部402の処理で必要な画素の個数分、画素値がバッファリングされる。このような水平方向の遅延処理は小規模な回路で実現できる。水平NR部402で行われる処理内容は、前述の図6を参照して説明した水平NR部301と同じ処理である。垂直NR部403は前述の図6を参照して説明した垂直NR部302と比べると分散値を算出する処理ブロックが一つ増えている。すなわち、IIR型分散値算出部1,408と、IIR型分散値算出部2,410を有する。この理由は、以下の通りである。図6を参照して説明した垂直NR部302の構成では画素位置x,y-1で計算されたIIRフィルタの係数を、画素位置x,yにおける垂直方向エッジ保存平滑化処理を行うまでメモリに保存しておく必要がある。すなわち、図6に示すIIRフィルタ係数算出部307は、図6に示すIIR型分散値算出部305が、前述の式8に従って算出したIIR型分散値:σp2^x,y-1を入力し、エッジ強度に基づいてIIRフィルタの係数γx,yを算出する。例えば、x,y-1の画素位置で算出された分散値をエッジ強度の指標として用い、先に説明した式10によりIIRフィルタの係数:γx,yを算出する。この処理を行うために、画素位置x,y-1で計算されたIIRフィルタの係数を、画素位置x,yにおける垂直方向エッジ保存平滑化処理を行うまでメモリに保存しておく必要がある。図7に示す構成では、この画素位置x,y-1で計算されたIIRフィルタの係数を格納する個別のメモリを利用せず、IIR型分散値算出部1,408で画素位置x,y-1における分散値:σp2^x,y-1を算出してIIRフィルタ係数算出部409に提供する構成としている。すなわち、IIR型分散値算出部1,408では、画素位置x,y-1における分散値:σp2^x,y-1を算出してIIRフィルタ係数算出部409に提供する。IIR型分散値算出部2,410では、画素位置x,yにおける分散値:σp2^x,yを算出してエッジ保存平滑化処理部411に提供する。このような構成としてメモリを削減している。このように、分散値算出ブロックを一つ追加して、x,y-1で計算されるはずだったIIRフィルタの係数をx,yで計算する構成として回路規模を小さくしている。IIR型平均値更新部404の処理内容は、先に図6を参照して説明したIIR型平均値更新部303と同じである。なお、画素位置x,yにおける平均値を算出するためには、画素位置x,y-1における平均値が必要となる。このような垂直方向に一画素前の平均値を保持しておくために、平均値保持ラインメモリ405が用いられる。IIR型二乗平均値更新部406の処理内容は、先に図6を参照して説明したIIR型二乗平均値更新部304と同じである。画素x,yにおける二乗平均値を算出するためには、画素x,y-1における二乗平均値が必要となる。このような垂直方向に一画素前の二乗平均値を保持しておくために、二乗平均値保持ラインメモリ407が用いられる。IIR型分散値算出部1,408の処理内容は、先に図6を参照して説明したIIR型分散値更新部305と同じである。IIRフィルタ係数算出部409で行われる処理内容は、先に図6を参照して説明したIIRフィルタ係数算出部307と同じである。IIR型分散値算出部2,410の処理内容は、先に図6を参照して説明したIIR型分散値更新部305と同じである。エッジ保存平滑化処理部411の処理内容は、先に図6を参照して説明したエッジ保存平滑化処理部306と同じである。図7の構成に従うと、容量の大きなメモリは画素値の垂直方向平均値μ^x,yと画素値の二乗の垂直方向平均値ηx,yの値を保持するために必要なラインメモリだけになる。画素値の平均値は画素値と同じ語長があれば十分に表現でき、画素値の二乗の平均値は画素値の二倍の語長があれば十分に表現できることから、これらのラインメモリの回路規模は、カメラ信号処理におけるディレイライン三本分に相当する。これは、カメラ信号処理全体の回路規模に対して、リーズブルな規模である。また、演算部における回路規模も、二次元の等方向フィルタを用いる場合に比べて、より小さくなる傾向が強い。なぜなら、一つの画素に対するエッジ保存平滑化処理で用いられる周辺画素が水平N画素、垂直N画素の局所領域内に存在する画素であるとすると、二次元のフィルタの演算量のオーダがON2になるのに対し、本発明のように、水平垂直の二方向に分離されたフィルタの演算量のオーダはONになるからである。[4.画像処理シーケンスについて]次に、図5に示す撮像装置の信号処理部DSP206において実行する処理シーケンスについて、図8に示すフローチャートを参照して説明する。図8に示すフローチャートの処理は、図5に示す撮像装置の信号処理部DSP206において実行される。例えば、DSP206のCPU等の演算ユニットが、入力画像信号のストリームに対してメモリに格納されたプログラムに従って演算を順次実行することで処理が行われる。図8に示すフローの各ステップの処理について説明する。まず、ステップS101において、IIR型平均値更新処理を実行する。この処理は、例えば図6に示すIIR型平均値更新部303の実行する処理である。IIR型平均値更新部303では、先に説明した式6に従って、画素値の平均値μ^x,yをIIRフィルタによって算出する。なお、図6を参照して説明した処理では、垂直方向NR部302において垂直方向の画素に対する処理を行う構成例として説明したが、ノイズ低減処理として実行するNR処理は、画素配列や画素入力順に応じた処理として実行可能であり、垂直方向に限らず、水平方向に対する処理として実行することも可能であり、図8に示すフローの説明においては方向については限定しない処理として説明する。次にステップS102において、IIR型二乗平均値更新処理を実行する。この処理は、例えば図6に示すIIR型二乗平均値更新部304の実行する処理である。IIR型二乗平均値更新部304では、先に説明した式7に従って、画素値の二乗値の平均値ηx,yをIIRフィルタによって算出する。次に、ステップS103において、IIR型分散値算出処理を実行する。この処理は、例えば図6に示すIIR型分散値算出部305の実行する処理である。IIR型分散値算出部305は、IIR型平均値更新部303が、ステップS101において先に説明した式6に従って算出した画素値の平均値μ^x,y、IIR型二乗平均値更新部304が、ステップS102において先に説明した式7に従って算出した画素値の二乗値の平均値ηx,y、これらの値を入力して、前述の式8に従って、画素値の分散値σp2^x,yを算出する。次に、ステップS104において、エッジ保存平滑処理を実行する。この処理は、例えば図6に示すエッジ保存平滑化処理部306の実行する処理である。エッジ保存平滑化処理部306では、処理対象となる画素pHNRx,yと、IIR型平均値更新部303が、ステップS101において前述の式6に従って算出した画素値の平均値:μ^x,yと、IIR型分散値算出部305が、ステップS103において、前述の式8に従って算出したIIR型分散値:σp2^x,y、これらを入力してエッジ保存平滑化処理を行い、ノイズを除去する。なお、エッジ保存平滑化処理は、先に説明した式9、すなわちウィナーフィルタの適用処理として実行される。ステップS105の処理は、IIRフィルタ係数算出処理である。この処理は、図6に示すIIRフィルタ係数算出部307において実行される。IIRフィルタ係数算出部307では、IIR型分散値算出部305が、ステップS103において、前述の式8に従って算出したIIR型分散値:σp2^x,y-1を入力し、エッジ強度に基づいてIIRフィルタの係数γx,yを算出する。例えば、x,y-1の画素位置で算出された分散値をエッジ強度の指標として用い、先に説明した式10によりIIRフィルタの係数:γx,yを算出する。IIRフィルタ係数算出部307が式10に従って算出したIIRフィルタ係数:γx,yは、図6に示すIIR型平均値更新部303と、IIR型二乗平均値更新部304に提供される。次の画素の処理に対して新たな係数を適用した処理を行う。すなわち、IIR型平均値更新部303では、先に説明した式6に従って、新たに算出されたIIRフィルタ係数:γx,yを適用してIIR型平均値:μ^x,yを算出する。IIR型二乗平均値更新部304では、先に説明した式7に従って、新たに算出されたIIRフィルタ係数:γx,yを適用してIIR型二乗平均値:値ηx,yを算出する。ステップS106において、全画素の処理が終了したか否かを判定し、未処理画素がある場合は、未処理画素について、ステップS101以下の処理を繰り返し実行する。ステップS106において、全画素の処理が終了したと判定すると処理を終了する。[5.その他の実施例について]次に、上述した実施例の変更例について説明する。上述した実施例では水平方向のノイズ除去を行った後に垂直方向のノイズ除去を行っている構成として説明したが、これら二つのノイズ除去処理の順番は逆であっても構わない。また、上述の実施例では水平方向のノイズ除去と垂直方向のノイズ除去処理を各1回ずつ行っているが、さらに多くの回数を行っても構わない。なお、図6に示すエッジ保存平滑化処理部306では、先に式9を参照したように、ウィナーフィルタの適用処理を行っているが、ウィナーフィルタと同等の効果が得られるその他のフィルタを適用してもよい。図6に示すエッジ保存平滑化処理部306では、IIR型分散値算出部305が前述の式8に従って算出した分散値を適用してエッジ保存平滑化処理を実行しているが、式9で用いられている分散値:σp2^x,yが、ノイズが重畳した信号値である場合、例えば、以下の式13によって算出される分散値をエッジ保存平滑化処理部306に入力して、所定のフィルタリング処理を行ってエッジ保存平滑化処理を行う構成としてもよい。式13なお、ウィナーフィルタに基づいた処理であっても、その他の処理であっても、信号値の分散を算出するためには、信号値の二乗の平均値を記憶しておかなければならない。この記憶にかかるコストを削減するために、分散値:σp2^x,yの近似値の計算方法として、以下に示す式14を用いても良い。式14なお、ノイズの分散値は重畳されているノイズの素性に応じて適切なものを設定しなければならないが、信号が撮像素子で撮影された画像である場合、理想的な画素値とノイズの分散値の間に強い相関が存在することが知られている。この相関を表す最も簡単なモデルは、例えば文献A.Bosco,etal.,Signaldependentrawimagedenoisingusingsensornoisecharacterizationviamultipleacquisitions,IST/SPIEElectronicImaging,2010で述べられているように、画素値と分散値が線形関係にあるというものである。ここでも理想的な画素値は不明であるため、画素値の近似値としてμ^x,yを用いると、ノイズの分散値:σn2x,yの近似値は、以下に示す式15を用いて算出することができる。式15上記式15において、a,bはモデルを表す係数で、事前に計測により求められる。入力画像がA/D変換部205から入力された直後の画像であり、かつ、垂直方向エッジ保存平滑化処理が、水平方向エッジ保存平滑化処理よりも先に行われる場合は、このようなノイズモデルを用いることができる。また、画像に複数の色が含まれている場合、ある色のエッジ保存平滑化処理で計算された計算結果を他の色の計算に用いても良い。これは異なる色の間で信号に相関があるからである。例えば、色空間がYCbCrの場合にはCb、Cr信号と比較して、Y信号の方が明瞭なエッジが存在し、ノイズが少ないことが多い。そのため、Y信号で計算された計算結果をCb,Cr信号の処理に用いることで処理性能を上げることができる。転用できる計算結果としては、例えば、先に説明した式9の係数βx,yが挙げられる。なお、先に説明した図2、図3に示される色のモザイク画像に対して垂直方向のエッジ保存平滑化処理を行う場合は、図4bに示すCbCr画像に対して処理する場合と異なり、一つの列に複数の色が含まれている。そのような場合には、図7で示されている平均値保持ラインメモリ405や二乗平均値保持ラインメモリ407をそれぞれの色に対して一つずつ用いれば良い。また、図2、図3に示される色のモザイク画像は一例であり、他の色配列に対しても本発明を適用することができる。[6.本開示の構成のまとめ]以上、特定の実施例を参照しながら、本開示の構成について詳解してきた。しかしながら、本開示の要旨を逸脱しない範囲で当業者が実施例の修正や代用を成し得ることは自明である。すなわち、例示という形態で本発明を開示してきたのであり、限定的に解釈されるべきではない。本発明の要旨を判断するためには、特許請求の範囲の欄を参酌すべきである。なお、本明細書において開示した技術は、以下のような構成をとることができる。1IIRInfinitImpulseResponseフィルタ適用処理により、補正対象画素の近傍の参照画素の信号値の平均値を算出するIIR型平均値算出部と、IIRフィルタ処理により、前記補正対象画素の近傍の参照画素の信号値の分散値を算出するIIR型分散値算出部と、前記参照画素の平均値と分散値を入力し、該平均値と分散値を適用したエッジ保存平滑化処理を実行するエッジ保存平滑化処理部と、前記IIR型平均値算出部と、前記IIR型分散値算出部において適用するIIRフィルタ係数を、画像を構成する画素の信号値に応じて更新するIIRフィルタ係数算出部を有する画像処理装置。2前記エッジ保存平滑化処理部は、ウィナーWienerフィルタ適用処理によるエッジ保存平滑化処理を実行する前記1に記載の画像処理装置。3前記エッジ保存平滑化処理部は、前記IIR型平均値算出部の生成する平均値と、前記補正対象画素の信号値とを、前記IIR型分散値算出部の算出する分散値に応じてブレンドする処理によって前記補正対象画素の補正後の信号値を算出する前記1または2に記載の画像処理装置。4前記エッジ保存平滑化処理部は、前記IIR型平均値算出部の生成する平均値と、前記補正対象画素の信号値とのブレンド処理によって前記補正対象画素の補正後の信号値を算出する構成であり、前記IIR型分散値算出部の算出する分散値をv1とし、エッジ保存平滑化の強度をコントロールするパラメータをv2としたとき、ブレンド比をv1-v2/v2として設定したブレンド処理を実行する前記1~3いずれかに記載の画像処理装置。5前記エッジ保存平滑化処理部は、前記IIR型平均値算出部の生成する平均値と、前記補正対象画素の信号値とのブレンド処理によって前記補正対象画素の補正後の信号値を算出する構成であり、前記IIR型分散値算出部の算出する分散値をv1とし、エッジ保存平滑化の強度をコントロールするパラメータをv2としたとき、ブレンド比をv1/v1v2として設定したブレンド処理を実行する前記1~3いずれかに記載の画像処理装置。6前記IIRフィルタ係数算出部は、入力信号値に応じて、新たなIIRフィルタ係数を順次算出する前記1~5いずれかに記載の画像処理装置。7前記IIRフィルタ係数算出部は、前記IIR型分散値算出部の算出する分散値に応じて、新たなIIRフィルタ係数を順次算出する前記1~6いずれかに記載の画像処理装置。8前記IIRフィルタ係数算出部は、補正対象画素の信号値と、IIR型平均値算出部の算出した平均値の差分に基づいて、新たなIIRフィルタ係数を順次算出する前記1~6いずれかに記載の画像処理装置。9前記IIRフィルタ係数算出部は、補正対象画素の信号値と、過去の入力画素の信号値との差分に基づいて、新たなIIRフィルタ係数を順次算出する前記1~6いずれかに記載の画像処理装置。10前記画像処理装置は、処理対象画像として二次元画像信号を入力し、少なくとも、水平または垂直のいずれかの方向に対して、前記エッジ保存平滑化処理を適用する前記1~9いずれかに記載の画像処理装置。11前記画像処理装置は、処理対象画像として二次元画像信号を入力し、少なくとも、水平または垂直のいずれかの方向に対して、前記エッジ保存平滑化処理を適用し、他の方向に等方的なエッジ保存平滑化処理を実行する前記1~10いずれかに記載の画像処理装置。12前記画像処理装置は、処理対象画像として、輝度信号画像と色信号画像を個別に入力し、各画像においてエッジ保存平滑化の強度を変更した処理を実行する前記1~11いずれかに記載の画像処理装置。さらに、上記した装置等において実行する処理の方法や、処理を実行させるプログラムも本開示の構成に含まれる。また、明細書中において説明した一連の処理はハードウェア、またはソフトウェア、あるいは両者の複合構成によって実行することが可能である。ソフトウェアによる処理を実行する場合は、処理シーケンスを記録したプログラムを、専用のハードウェアに組み込まれたコンピュータ内のメモリにインストールして実行させるか、あるいは、各種処理が実行可能な汎用コンピュータにプログラムをインストールして実行させることが可能である。例えば、プログラムは記録媒体に予め記録しておくことができる。記録媒体からコンピュータにインストールする他、LANLocalAreaNetwork、インターネットといったネットワークを介してプログラムを受信し、内蔵するハードディスク等の記録媒体にインストールすることができる。なお、明細書に記載された各種の処理は、記載に従って時系列に実行されるのみならず、処理を実行する装置の処理能力あるいは必要に応じて並列的にあるいは個別に実行されてもよい。また、本明細書においてシステムとは、複数の装置の論理的集合構成であり、各構成の装置が同一筐体内にあるものには限らない。"