"撮像面で捉えられたシーンを表す電子画像を繰り返し取り込む取り込み手段、前記取り込み手段によって取り込まれた電子画像のうち前記撮像面に割り当てられた複数のエリアの各々に属する部分画像に基づいて前記シーンの動きを繰り返し検出する検出手段、前記検出手段によって検出された動きに基づいて前記シーンの動きを予測する予測手段、および前記予測手段によって予測された動きが増大するほどエリアサイズが増大するように前記複数のエリアの割り当て態様を調整する調整手段を備える、動き検出装置。前記調整手段は前記エリアサイズの増大に応じてエリア数が減少するように前記割り当て態様を調整する、請求項1記載の動き検出装置。前記複数のエリアによって覆われる領域のサイズが前記調整手段の処理に関係なく共通するように前記複数のエリアを前記撮像面に割り当てる割り当て手段をさらに備える、請求項1または2記載の動き検出装置。前記複数のエリアの各々は代表点を有し、前記検出手段は前記代表点に対応する画素と周辺画素との間の明るさの相違を前記複数のエリアにそれぞれ対応する複数の画像の各々から検出する相違検出手段を含む、請求項1ないし3のいずれかに記載の動き検出装置。前記検出手段は前記複数のエリアにそれぞれ対応する複数の画像の各々を前記代表点を基点として複数の部分画像に分割する分割手段をさらに含み、前記相違検出手段は前記分割手段によって分割された複数の部分画像にそれぞれ対応する複数の相違検出処理を並列的に実行する、請求項4記載の動き検出装置。前記取り込み手段によって取り込まれた電子画像のうち抽出エリアに属する一部の電子画像を抽出する抽出手段、および前記検出手段によって検出された動きが補償されるように前記抽出エリアの位置を調整する調整手段をさらに備える、請求項1ないし5のいずれかに記載の動き検出装置。撮像面で捉えられたシーンを表す電子画像を繰り返し取り込む取り込み手段を備える動き検出装置のプロセッサに、前記取り込み手段によって取り込まれた電子画像のうち前記撮像面に割り当てられた複数のエリアの各々に属する部分画像に基づいて前記シーンの動きを繰り返し検出する検出ステップ、前記検出ステップによって検出された動きに基づいて前記シーンの動きを予測する予測ステップ、および前記予測ステップによって予測された動きが増大するほどエリアサイズが増大するように前記複数のエリアの割り当て態様を調整する調整ステップを実行させるための、動き検出プログラム。撮像面で捉えられたシーンを表す電子画像を繰り返し取り込む取り込み手段を備える動き検出装置によって実行される動き検出方法であって、前記取り込み手段によって取り込まれた電子画像のうち前記撮像面に割り当てられた複数のエリアの各々に属する部分画像に基づいて前記シーンの動きを繰り返し検出する検出ステップ、前記検出ステップによって検出された動きに基づいて前記シーンの動きを予測する予測ステップ、および前記予測ステップによって予測された動きが増大するほどエリアサイズが増大するように前記複数のエリアの割り当て態様を調整する調整ステップを備える、動き検出方法。撮像面で捉えられたシーンを表す電子画像を繰り返し取り込む取り込み手段、およびメモリに保存された内部制御プログラムに従う処理を実行するプロセッサを備える動き検出装置に供給される外部制御プログラムであって、前記取り込み手段によって取り込まれた電子画像のうち前記撮像面に割り当てられた複数のエリアの各々に属する部分画像に基づいて前記シーンの動きを繰り返し検出する検出ステップ、前記検出ステップによって検出された動きに基づいて前記シーンの動きを予測する予測ステップ、および前記予測ステップによって予測された動きが増大するほどエリアサイズが増大するように前記複数のエリアの割り当て態様を調整する調整ステップを前記内部制御プログラムと協働して前記プロセッサに実行させるための、外部制御プログラム。撮像面で捉えられたシーンを表す電子画像を繰り返し取り込む取り込み手段、外部制御プログラムを取得する取得手段、および前記取得手段によって取得された外部制御プログラムとメモリに保存された内部制御プログラムとに従う処理を実行するプロセッサを備える動き検出装置であって、前記取り込み手段によって取り込まれた電子画像のうち前記撮像面に割り当てられた複数のエリアの各々に属する部分画像に基づいて前記シーンの動きを繰り返し検出する検出ステップ、前記検出ステップによって検出された動きに基づいて前記シーンの動きを予測する予測ステップ、および前記予測ステップによって予測された動きが増大するほどエリアサイズが増大するように前記複数のエリアの割り当て態様を調整する調整ステップを前記内部制御プログラムと協働して実行するプログラムに相当する、動き検出装置。しかし、背景技術では、動きベクトル情報に基づいて補正されるのは検出エリアの位置に留まるため、動き検出性能に限界がある。それゆえに、この発明の主たる目的は、動き検出性能を高めることができる、動き検出装置を提供することである。この発明に従う動き検出装置は、撮像面で捉えられたシーンを表す電子画像を繰り返し取り込む取り込み手段、取り込み手段によって取り込まれた電子画像のうち撮像面に割り当てられた複数のエリアの各々に属する部分画像に基づいてシーンの動きを繰り返し検出する検出手段、検出手段によって検出された動きに基づいてシーンの動きを予測する予測手段、および予測手段によって予測された動きが増大するほどエリアサイズが増大するように複数のエリアの割り当て態様を調整する調整手段を備える。好ましくは、調整手段はエリアサイズの増大に応じてエリア数が減少するように割り当て態様を調整する。好ましくは、複数のエリアによって覆われる領域のサイズが調整手段の処理に関係なく共通するように複数のエリアを撮像面に割り当てる割り当て手段がさらに備えられる。好ましくは、複数のエリアの各々は代表点を有し、検出手段は代表点に対応する画素と周辺画素との間の明るさの相違を複数のエリアにそれぞれ対応する複数の画像の各々から検出する相違検出手段を含む。さらに好ましくは、検出手段は複数のエリアにそれぞれ対応する複数の画像の各々を代表点を基点として複数の部分画像に分割する分割手段をさらに含み、相違検出手段は分割手段によって分割された複数の部分画像にそれぞれ対応する複数の相違検出処理を並列的に実行する。好ましくは、取り込み手段によって取り込まれた電子画像のうち抽出エリアに属する一部の電子画像を抽出する抽出手段、および検出手段によって検出された動きが補償されるように抽出エリアの位置を調整する調整手段がさらに備えられる。この発明に従う動き検出プログラムは、撮像面で捉えられたシーンを表す電子画像を繰り返し取り込む取り込み手段を備える動き検出装置のプロセッサに、取り込み手段によって取り込まれた電子画像のうち撮像面に割り当てられた複数のエリアの各々に属する部分画像に基づいてシーンの動きを繰り返し検出する検出ステップ、検出ステップによって検出された動きに基づいてシーンの動きを予測する予測ステップ、および予測ステップによって予測された動きが増大するほどエリアサイズが増大するように複数のエリアの割り当て態様を調整する調整ステップを実行させるための、動き検出プログラムである。この発明に従う動き検出方法は、撮像面で捉えられたシーンを表す電子画像を繰り返し取り込む取り込み手段を備える動き検出装置によって実行される動き検出方法であって、取り込み手段によって取り込まれた電子画像のうち撮像面に割り当てられた複数のエリアの各々に属する部分画像に基づいてシーンの動きを繰り返し検出する検出ステップ、検出ステップによって検出された動きに基づいてシーンの動きを予測する予測ステップ、および予測ステップによって予測された動きが増大するほどエリアサイズが増大するように複数のエリアの割り当て態様を調整する調整ステップを備える。この発明に従う外部制御プログラムは、撮像面で捉えられたシーンを表す電子画像を繰り返し取り込む取り込み手段、およびメモリに保存された内部制御プログラムに従う処理を実行するプロセッサを備える動き検出装置に供給される外部制御プログラムであって、取り込み手段によって取り込まれた電子画像のうち撮像面に割り当てられた複数のエリアの各々に属する部分画像に基づいてシーンの動きを繰り返し検出する検出ステップ、検出ステップによって検出された動きに基づいてシーンの動きを予測する予測ステップ、および予測ステップによって予測された動きが増大するほどエリアサイズが増大するように複数のエリアの割り当て態様を調整する調整ステップを内部制御プログラムと協働してプロセッサに実行させるための、外部制御プログラムである。この発明に従う動き検出装置は、撮像面で捉えられたシーンを表す電子画像を繰り返し取り込む取り込み手段、外部制御プログラムを取得する取得手段、および取得手段によって取得された外部制御プログラムとメモリに保存された内部制御プログラムとに従う処理を実行するプロセッサを備える動き検出装置であって、取り込み手段によって取り込まれた電子画像のうち撮像面に割り当てられた複数のエリアの各々に属する部分画像に基づいてシーンの動きを繰り返し検出する検出ステップ、検出ステップによって検出された動きに基づいてシーンの動きを予測する予測ステップ、および予測ステップによって予測された動きが増大するほどエリアサイズが増大するように複数のエリアの割り当て態様を調整する調整ステップを内部制御プログラムと協働して実行するプログラムに相当する。この発明によれば、予測された動きが増大するほどエリアサイズを増大させることで、動き量の増大に起因して動き検出が不能となる事態が回避される。また、予測された動きが減少するほどエリアサイズを減少させることで、微小な動きに対する検出精度が向上する。こうして、動き検出性能の向上が図られる。この発明の上述の目的,その他の目的,特徴および利点は、図面を参照して行う以下の実施例の詳細な説明から一層明らかとなろう。以下、この発明の実施の形態を図面を参照しながら説明する。[基本的構成]図1を参照して、この実施例の動き検出装置は、基本的に次のように構成される。取り込み手段1は、撮像面で捉えられたシーンを表す電子画像を繰り返し取り込む。検出手段2は、取り込み手段1によって取り込まれた電子画像のうち撮像面に割り当てられた複数のエリアの各々に属する部分画像に基づいてシーンの動きを繰り返し検出する。予測手段3は、検出手段2によって検出された動きに基づいてシーンの動きを予測する。調整手段4は、予測手段3によって予測された動きが増大するほどエリアサイズが増大するように複数のエリアの割り当て態様を調整する。予測された将来の動きが増大するほどエリアサイズを増大させることで、動き量の増大に起因して動き検出が不能となる事態が回避される。また、予測された将来の動きが減少するほどエリアサイズを減少させることで、微小な動きに対する検出精度が向上する。こうして、動き検出性能の向上が図られる。[実施例]図2を参照して、この実施例のディジタルビデオカメラ10は、ドライバ20aおよび20bによってそれぞれ駆動されるフォーカスレンズ12および絞りユニット14を含む。シーンを表す光学像は、これらの部材を通してイメージセンサ16の撮像面に照射される。撮像面は、原色ベイヤ配列の色フィルタ図示せずによって覆われる。したがって、各画素では、RRed,GGreenおよびBBlueのいずれか1つの色情報を有する電荷が光電変換によって生成される。電源が投入されると、CPU30は、動画取り込み処理を実行するべくドライバ18cを起動する。ドライバ18cは、1/60秒毎に発生する垂直同期信号Vsyncに応答して、撮像面を露光し、撮像面で生成された電荷をラスタ走査態様で読み出す。イメージセンサ16からは、シーンを表す生画像データが60fpsのフレームレートで出力される。前処理回路20は、イメージセンサ16から出力された生画像データにディジタルクランプ,画素欠陥補正,ゲイン制御などの処理を施し、処理後の生画像データをメモリ制御回路32を通してSDRAM34の生画像エリア34aに書き込む。前処理回路20から出力された生画像データに対応するシーンが図3に示す広がりを有するとき、抽出エリアEXは同じ図3に示す要領でこのシーンに割り当てられる。レジスタRGST1には、このような抽出エリアEXの属性属性:サイズおよび位置、以下同じが記述される。後処理回路36は、レジスタRGST1を参照して抽出エリアEXの属性を検出し、生画像エリア34aに格納された生画像データのうち抽出エリアEXに属する一部の生画像データをメモリ制御回路32を通して1/60秒毎に読み出し、そして読み出された生画像データに色分離,白バランス調整,YUV変換などの処理を施す。この結果、YUV形式に対応する画像データが1/60秒毎に作成される。作成された画像データは、メモリ制御回路32を通してSDRAM34のYUV画像エリア34bに書き込まれる。LCDドライバ38は、YUV画像エリア34bに格納された画像データを繰り返し読み出し、読み出された画像データに基づいてLCDモニタ40を駆動する。この結果、シーンを表すリアルタイム動画像スルー画像がモニタ画面に表示される。簡易Y生成回路22は、前処理回路20から出力された生画像データを簡易的にYデータに変換する。変換されたYデータは、AF評価回路24,AE評価回路26および動き検出回路28に与えられる。AF評価回路24は、簡易Y生成回路22から出力されたYデータのうち評価エリア図示せずに属する一部のYデータの高周波成分を1/60秒毎に積分し、積分値つまりフォーカス評価値をCPU30に与える。CPU30は、与えられたフォーカス評価値に基づいていわゆるコンティニュアスAF処理を実行し、フォーカスレンズ12を合焦点に配置する。この結果、LCDモニタ40から出力される動画像の鮮鋭度が継続的に向上する。AE評価回路26は、簡易Y生成回路22から出力されたYデータのうち評価エリアに属する一部のYデータを1/60秒毎に積分し、積分値つまり輝度評価値を出力する。CPU30は、AE評価回路26から出力された輝度評価値に基づいて適正露光量が得られるEV値を算出し、算出されたEV値を定義する絞り量および露光時間をドライバ18bおよび18cにそれぞれ設定する。この結果、LCDモニタ40から出力される動画像の明るさが適度に調整される。キー入力装置46に向けて記録開始操作が行われると、CPU30は、記録処理を開始するべく、撮像タスクの下でメモリI/F42を起動する。メモリI/F42は、YUV画像エリア34bに格納された画像データを1/60秒毎に読み出し、読み出された画像データを記録媒体44内の動画ファイルに圧縮状態で書き込む。メモリI/F42は、キー入力装置46に向けて記録終了操作が行われたときにCPU30によって停止される。この結果、画像データの記録処理が終了される。上述のように、前処理回路20から出力された生画像データに対応するシーンは図3に示す広がりを有し、9つの動き検出ブロックMD_1~MD_9がシーンに追加的に割り当てられる。レジスタRGST2には、このような動き検出ブロックMD_1~MD_9の属性が記述される。図3によれば、動き検出ブロックMD_1~MD_3はシーンの上段に水平方向に並ぶように配置され、動き検出ブロックMD_4~MD_6はシーンの中段に配置され、そして動き検出ブロックMD_7およびMD_9はシーンの下段に水平方向に並ぶように配置される。動き検出回路28は、動き検出ブロックMD_1~MD_9の各々におけるシーンの動き情報を簡易Y生成回路22から出力されたYデータに基づいて1/60秒毎に検出し、検出された動き情報をCPU30に与える。CPU30は、手振れ補正タスクの下で、次のような処理を実行する。つまり、CPU30は、与えられた動き情報に基づいて全体動きベクトルを作成し、光軸に直交する方向における撮像面の動きが手振れおよびパン/チルト動作のいずれに起因するかを作成された全体動きベクトルに基づいて判別する。撮像面の動きが手振れに起因する場合、CPU30は、全体動きベクトルが補償される位置に抽出エリアEXが割り当てられるように、レジスタRSGT1の記述を更新する。したがって、撮像面に手振れが生じたとき、抽出エリアEXは図4に示す要領で撮像面上を移動する。この結果、LCDモニタ40から出力される動画像の手振れが抑制される。動き検出回路28は、図5に示すように構成される。生画像データはラスタ走査態様でイメージセンサ16から出力されるため、Yデータもまたラスタ走査態様で動き検出回路28に入力される。入力されたYデータは、フィルタ50によるノイズ除去処理を経て、Y_Lデータとして分配器52に与えられる。分配器52は、レジスタRGST2を参照して動き検出ブロックMD_1~MD_9の属性を検出し、Y_Lデータを動き情報作成回路54~58に分配する。動き検出ブロックMD_1,MD_4およびMD_7に属するY_Lデータは動き情報作成回路54に与えられ、動き検出ブロックMD_2,MD_5およびMD_8に属するY_Lデータは動き情報作成回路56に与えられ、そして動き検出ブロックMD_3,MD_6およびMD_9に属するY_Lデータは動き情報作成回路58に与えられる。動き情報作成回路54は、動き検出ブロックMD_1で捉えられたシーンの動きに注目して最小相関値MIN_1後述を動き検出ブロックMD_1の動き情報として出力し、動き検出ブロックMD_4で捉えられたシーンの動きに注目して最小相関値MIN_4後述を動き検出ブロックMD_4の動き情報として出力し、そして動き検出ブロックMD_7で捉えられたシーンの動きに注目して最小相関値MIN_7後述を動き検出ブロックMD_7の動き情報として出力する。動き情報作成回路56は、動き検出ブロックMD_2で捉えられたシーンの動きに注目して最小相関値MIN_2後述を動き検出ブロックMD_2の動き情報として出力し、動き検出ブロックMD_5で捉えられたシーンの動きに注目して最小相関値MIN_5後述を動き検出ブロックMD_5の動き情報として出力し、そして動き検出ブロックMD_8で捉えられたシーンの動きに注目して最小相関値MIN_8後述を動き検出ブロックMD_8の動き情報として出力する。動き情報作成回路58は、動き検出ブロックMD_3で捉えられたシーンの動きに注目して最小相関値MIN_3後述を動き検出ブロックMD_3の動き情報として出力し、動き検出ブロックMD_6で捉えられたシーンの動きに注目して最小相関値MIN_6後述を動き検出ブロックMD_6の動き情報として出力し、そして動き検出ブロックMD_9で捉えられたシーンの動きに注目して最小相関値MIN_9後述を動き検出ブロックMD_9の動き情報として出力する。図6Aおよび図7Aを参照して、動き検出ブロックMD_1~MD_9の各々は、48個=水平8個×垂直6個または12個=水平4個×垂直3個の微小ブロックSBK,SBK,...によって形成される。微小ブロックSBKは水平辺および垂直辺を有する矩形ブロックに相当し、かつシーンを表す画像の水平方向および垂直方向に沿って配列される。また、図6Bおよび図7Bを参照して、各々の微小ブロックSBKは4096画素=水平64画素×垂直64画素または16384画素=水平128画素×垂直128画素によって形成される。また、各微小ブロックSBKの中央には単一の代表画素=代表点が設けられる。CPU30は、過去に作成された全体動きベクトルに基づいて将来の撮像面の動きつまり将来の手振れを予測する。図6A~図6Bに示すブロック配置は、予測された動き量が基準値REF未満のときにレジスタRGST2に設定される。また、図6A~図6Bに示すブロック配置は、予測された動き量が基準値REF以上のときにレジスタRGST2に設定される。なお、微小ブロックSBK,SBK,...の広がりは図6A~図6Bおよび図7A~図7Bの間で共通し、動き検出ブロックMD_1~MD_9の属性は固定的である。動き情報作成回路54~58の各々は、図8に示すように構成される。Y_Lデータは、画素抽出回路60および分配器64に与えられる。画素抽出回路60は、レジスタRGST2を参照して図6Aに示す48個の代表画素または図7Aに示す12個の代表画素を特定し、特定された代表画素のY_Lデータを微小ブロックSBK,SBK,...から抽出する。抽出されたY_Lデータは、代表画素メモリ62に書き込まれる。一方、分配器64は、レジスタRGST2を参照して特定した微小ブロックSBK,SBK,SBK,...の各々に代表画素を原点とする水平軸および垂直軸を定義し、第1象限~第4象限に属するYデータをメモリ66~72に分配する。図9に示すように、第1象限のY_Lデータはメモリ66に書き込まれ、第2象限のY_Lデータはメモリ68に書き込まれ、第3象限のY_Lデータはメモリ70に書き込まれ、そして第4象限のY_Lデータはメモリ72に書き込まれる。つまり、各々の微小ブロックSBKに対応する画像は、代表画素を基点として4つの部分画像に分割される。差分絶対値算出回路74~80は、微小ブロックSBK,SBK,...の各々に対応して、メモリ66~72に記憶された現フレームの各画素のY_Lデータ値と代表画素メモリ62に記憶された前フレームの代表画素のY_Lデータ値との差分絶対値を算出する。差分絶対値算出回路74からは第1象限に属する各画素のY_Lデータ値と代表画素のY_Lデータ値との差分絶対値が出力され、差分絶対値算出回路76からは第2象限に属する各画素のY_Lデータ値と代表画素のY_Lデータ値との差分絶対値が出力される。同様に、差分絶対値算出回路78からは第3象限に属する各画素のY_Lデータ値と代表画素のY_Lデータ値との差分絶対値が出力され、差分絶対値算出回路80からは第4象限に属する各画素のY_Lデータ値と代表画素のY_Lデータ値との差分絶対値が出力される。動き検出ブロックMD_1~MD_9の各々が48個の微小ブロックSBK,SBK,...によって構成されるとき、各々の微小ブロックSBKは水平64画素×垂直64画素によって構成される図6A~図6B参照。この場合、座標1,1~64,64の各々の画素に対応して、48個の差分絶対値が取得される。また、動き検出ブロックMD_1~MD_9の各々が12個の微小ブロックSBK,SBK,...によって構成されるとき、各々の微小ブロックSBKは水平128画素×垂直128画素によって構成される図7A~図7B参照。この場合、座標1,1~128,128の各々の画素に対応して、12個の差分絶対値が取得される。図8に示す相関値算出回路82は、図10に示すブロック配置に対応して、座標1,1に配置された画素に対応する48個の差分絶対値の総和を相関値CR1,1として算出し、座標1,2に配置された画素に対応する48個の差分絶対値の総和を相関値CR1,2として算出する。同様にして、相関値算出回路82は、座標64,64に配置された画素に対応する48個の差分絶対値の総和を相関値CR64,64として算出する。相関値算出回路82はまた、図11に示すブロック配置に対応して、座標1,1に配置された画素に対応する12個の差分絶対値の総和を相関値CR1,1として算出し、座標1,2に配置された画素に対応する12個の差分絶対値の総和を相関値CR1,2として算出する。同様にして、相関値算出回路82は、座標128,128に配置された画素に対応する12個の差分絶対値の総和を相関値CR128,128として算出する。最小相関値抽出回路84は、こうして算出された相関値CR1,1~CR64,64または相関値CR1,1~CR128,128の中から最小値を示す相関値を抽出し、抽出された相関値を最小相関値MIN_NN:1~9のいずれかとして出力する。CPU30は、図12に示す動画撮像タスク,図13~図14に示す手振れ補正タスクを含む複数のタスクをマルチタスクOSの下で並列的に処理する。なお、これらのタスクに対応する制御プログラムは、フラッシュメモリ48に記憶される。図12を参照して、ステップS1では動画取り込み処理を実行し、ステップS3ではコンティニュアスAFタスクを起動する。ステップS1の処理によってスルー画像がLCDモニタ42から出力され、ステップS3の処理によってフォーカスが連続的に調整される。ステップS5では記録開始操作が行われたか否かを判別し、NOである限りステップS7のAE処理を繰り返す。これによって、露光量が適度に調整される。記録開始操作が行わるとステップS9に進み、記録処理を開始するべくメモリI/F42を起動する。ステップS11では記録終了操作が行われたか否かを判別し、NOである限りステップS13のAE処理を繰り返す。記録終了操作が行われるとステップS15に進み、記録処理を終了するべくメモリI/F42を停止する。ステップS15の処理が完了すると、ステップS5に戻る。図13を参照して、ステップS21では図6A~図6Bに示すブロック配置をレジスタRGST2に設定する。この結果、相関値CR1,1~CR64,64が図10に示す要領で相関値算出回路82から出力される。ステップS23では垂直同期信号Vsyncが発生したか否かを判別する。YESであれば、ステップS25で動き検出回路26から最小相関値MIN_1~MIN_9を取り込む。ステップS27では、取り込まれた最小相関値MIN_1~MIN_9に基づいて全体動きベクトルを作成する。続くステップS29では現時点の撮像面の動きがパン/チルト動作に起因するものであるか否かを全体動きベクトルに基づいて判別する。ここでYESであればそのままステップS23に戻り、NOであればステップS31に進む。ステップS31では、ステップS27で作成された全体動きベクトルが補償される位置に抽出エリアEXが配置されるように、レジスタRGST1の記述を更新する。ステップS33では、ステップS27で作成された全体動きベクトルの履歴に基づいて将来の動きベクトルを予測する。ステップS35では、予測された動きベクトルの量が基準値REF未満であるか否かを判別し、判別結果がYESであればステップS37に進む一方、判別結果がNOであればステップS39に進む。ステップS37では図6A~図6Bに示すブロック配置をレジスタRGST2に設定し、ステップS39では図7A~図7Bに示すブロック配置をレジスタRGST2に設定する。ステップS37の処理が実行されたときは、相関値CR1,1~CR64,64が図10に示す要領で相関値算出回路82から出力される。また、ステップS39の処理が実行されたときは、相関値CR1,1~CR128,128が図11に示す要領で相関値算出回路82から出力される。ステップS37またはS39の処理が完了すると、ステップS23に戻る。以上の説明から分かるように、前処理回路20は、イメージセンサ16から出力された生画像データを繰り返し取り込む。動き検出回路28およびCPU30は、取り込まれた生画像データのうち撮像面に割り当てられた微小エリアSBK,SBK,...の各々に属する部分画像データに基づいて、撮像面で捉えられたシーンの動きつまり手振れを表す全体動きベクトルを繰り返し検出する。CPU30は、検出された全体動きベクトルに基づいて将来の手振れを予測し、予測された動きが増大するほどエリアサイズが増大しかつエリア数が減少するように微小ブロックSBK,SBK,...の割り当て態様を調整する。予測された将来の動きが増大するほどエリアサイズを増大させることで、動き量の増大に起因して動き検出が不能となる事態が回避される。また、予測された将来の動きが減少するほどエリアサイズを減少させることで、微小な動きに対する検出精度が向上する。また、エリアサイズの増大に応じてエリア数を減少させることで、動き検出に掛かる負荷の変動が抑制される。こうして、動き検出性能の向上が図られる。なお、この実施例では、マルチタスクOSおよびこれによって実行される複数のタスクに相当する制御プログラムは、フラッシュメモリ48に予め記憶される。しかし、図15に示すように通信I/F86をディジタルビデオカメラ10に設け、一部の制御プログラムを内部制御プログラムとしてフラッシュメモリ48に当初から準備する一方、他の一部の制御プログラムを外部制御プログラムとして外部サーバから取得するようにしてもよい。この場合、上述の動作は、内部制御プログラムおよび外部制御プログラムの協働によって実現される。また、この実施例では、CPU30によって実行される処理を上述の要領で複数のタスクに区分するようにしている。しかし、各々のタスクをさらに複数の小タスクに区分してもよく、さらには区分された複数の小タスクの一部を他のタスクに統合するようにしてもよい。また、各々のタスクを複数の小タスクに区分する場合、その全部または一部を外部サーバから取得するようにしてもよい。"