"左目用画像及び右目用画像からなる立体画像に対し画像処理を行う画像処理装置であって、左目用画像及び右目用画像の画像データが交互に入力される入力手段と、連続して入力される左目用画像及び右目用画像の階調毎の度数分布を合算した合算度数分布を取得し記憶手段に記憶する度数分布取得手段と、前記記憶手段から読み出した合算度数分布において度数が所定の閾値を超える階調をピーク階調として検出し、検出したピーク階調に基づき、前記左目用画像及び右目用画像に適用するための階調変換関数を決定する決定手段と、前記左目用画像及び右目用画像に対し前記階調変換関数を用いて画像処理を施して出力する画像処理手段と、を備える画像処理装置。前記度数分布取得手段は、前記左目用画像及び右目用画像を複数のブロックに分割してブロック毎に合算度数分布を取得し、前記決定手段は、ブロック毎にピーク階調を検出して階調変換関数を決定し、前記画像処理手段は、ブロック毎に前記階調変換関数を用いて画像処理を施すものであって、立体画像中のオブジェクトの画像であって、左目用画像における当該オブジェクトの画像が存在するブロックと、右目用画像における当該オブジェクトの画像が存在するブロックと、が互いに異なるようなオブジェクトの画像を検出する検出手段を更に備え、前記決定手段は、前記検出手段により検出されたオブジェクトの画像が存在するブロックにおけるピーク階調の検出に用いる閾値を既定値より小さくする請求項1に記載の画像処理装置。前記度数分布取得手段は、前記左目用画像及び右目用画像を複数のブロックに分割してブロック毎に合算度数分布を取得し、前記決定手段は、ブロック毎にピーク階調を検出して階調変換関数を決定し、前記画像処理手段は、ブロック毎に前記階調変換関数を用いて画像処理を施すものであって、立体画像中のオブジェクトの画像であって、左目用画像における当該オブジェクトの画像が存在するブロックと、右目用画像における当該オブジェクトの画像が存在するブロックと、が互いに異なるようなオブジェクトの画像を検出する検出手段を更に備え、前記度数分布取得手段は、前記検出手段により検出されたオブジェクトの画像が存在するブロックの合算度数分布に対し度数を増加させる補正を行う請求項1に記載の画像処理装置。立体画像中のオブジェクトの画像について、左目用画像における当該オブジェクトの画像と右目用画像における当該オブジェクトの画像との間の視差を取得する視差取得手段を備え、前記検出手段は、前記視差取得手段により取得される視差と、オブジェクトの画像の位置と、各ブロックの位置と、に基づき、当該オブジェクトの画像が左目用画像と右目用画像とで異なるブロックに存在するか否かを判定する請求項2又は3に記載の画像処理装置。左目用画像及び右目用画像からなる立体画像に対し画像処理を行う画像処理装置の制御方法であって、左目用画像及び右目用画像の画像データが交互に入力される入力工程と、連続して入力される左目用画像及び右目用画像の階調毎の度数分布を合算した合算度数分布を取得し記憶手段に記憶する度数分布取得工程と、前記記憶手段から読み出した合算度数分布において度数が所定の閾値を超える階調をピーク階調として検出し、検出したピーク階調に基づき、前記左目用画像及び右目用画像に適用するための階調変換関数を決定する決定工程と、前記左目用画像及び右目用画像に対し前記階調変換関数を用いて画像処理を施して出力する画像処理工程と、を備える画像処理装置の制御方法。立体画像の伝送方式に、L画像及びR画像をフレームシーケンシャルで伝送するものがある。図11Bは、このようなフレームシーケンシャル方式で伝送される立体画像に対し、L画像及びR画像それぞれの度数分布に基づきガンマ補正等の高画質化処理を行う例を示す図である。図11Bの例では、1秒間にL画像及びR画像それぞれ60フレーム、合わせて120フレームの画像データが入力される。図11Aの場合と同様、入力から1/30秒遅延したタイミングで高画質化処理後の画像を出力するものとする。すなわち、L画像及びR画像合わせて4フレーム遅延したタイミングで、高画質化処理演算を適用した画像データを出力する。そのためには、例えばL画像1の度数分布1LをH/Wが取得すると、その次のR画像1が入力されるタイミング1フレーム後でF/WがL画像1の度数分布1LをH/Wより取得し、当該度数分布1Lを用いて高画質化処理演算を行う。この時、F/Wの処理は、次のL画像2が入力されるタイミング2フレーム後より前に完了しなければならない。つまり、高画質化処理演算は1フレームの時間内に行う必要がある。しかし、L画像及びR画像の画素数が図11Aの2D画像の画素数と同じであるとすると、例えばL画像1の高画質化処理演算に要する時間1302は、図11Aに示す2D画像の1フレームの画像の高画質化処理演算に要する時間1304と同じである。この場合、図11Bに示すように、高画質化処理演算に要する時間が1フレームの時間を超えてしまうことがあり得る。そうすると、図11Bに示すように、L画像1の高画質化処理演算が次のL画像2の入力タイミングより前に完了しなくなる。そして、高画質化処理演算の開始タイミングが徐々に遅れていき、L画像2の段階で、画像出力タイミングが到来しても高画質化処理演算が完了していない状態オーバーフロー1303が生じてしまう。オーバーフローを回避するためには、図11Bの1フレームの期間1/120秒は図11Aの1フレームの期間1/60秒の半分であるから、図11Aの場合の2倍の処理能力を有する高価なCPUを用いる必要があることになる。これに対し、図11Cに示すように、H/WがL画像とR画像の2画像分の度数分布を取得してメモリに書き込み、F/WがメモリからL画像とR画像の2画像分の度数分布の情報を読み込んでL画像とR画像の高画質化演算を行うことが考えられる。この場合、L画像とR画像の高画質化処理演算を2フレーム1/60秒の時間内に完了すればオーバーフローを回避できるので、図11Bの場合よりもCPUへの要求性能を低くできると考えられる。しかしながら、F/WはL画像とR画像の2画像分の度数分布の情報をメモリから読み出す必要があるため、度数分布の情報の読み出しに要する時間はL画像のみ又はR画像のみの1画像分の度数分布を読み出す場合の2倍必要になる。そのため、場合によっては高画質化処理演算が2フレームの時間内に完了しない可能性がある。また、メモリにL画像とR画像の2画像分の度数分布の情報を保存する必要があるため、必要なメモリ容量が増大しコスト増の要因となる。そこで、本発明は、L画像及びR画像がフレームシーケンシャル方式で入力される立体画像の画像処理において、CPUの性能やメモリの容量を増やすことなくオーバーフローを回避することができる技術を提供することを目的とする。本発明は、左目用画像及び右目用画像からなる立体画像に対し画像処理を行う画像処理装置であって、左目用画像及び右目用画像の画像データが交互に入力される入力手段と、連続して入力される左目用画像及び右目用画像の階調毎の度数分布を合算した合算度数分布を取得し記憶手段に記憶する度数分布取得手段と、前記記憶手段から読み出した合算度数分布において度数が所定の閾値を超える階調をピーク階調として検出し、検出したピーク階調に基づき、前記左目用画像及び右目用画像に適用するための階調変換関数を決定する決定手段と、前記左目用画像及び右目用画像に対し前記階調変換関数を用いて画像処理を施して出力する画像処理手段と、を備える画像処理装置である。本発明は、左目用画像及び右目用画像からなる立体画像に対し画像処理を行う画像処理装置の制御方法であって、左目用画像及び右目用画像の画像データが交互に入力される入力工程と、連続して入力される左目用画像及び右目用画像の階調毎の度数分布を合算した合算度数分布を取得し記憶手段に記憶する度数分布取得工程と、前記記憶手段から読み出した合算度数分布において度数が所定の閾値を超える階調をピーク階調として検出し、検出したピーク階調に基づき、前記左目用画像及び右目用画像に適用するための階調変換関数を決定する決定工程と、前記左目用画像及び右目用画像に対し前記階調変換関数を用いて画像処理を施して出力する画像処理工程と、を備える画像処理装置の制御方法である。本発明によれば、L画像及びR画像をフレームシーケンシャル方式で入力される立体画像の画像処理において、CPUの性能やメモリの容量を増やすことなくオーバーフローを回避することができる。実施例1以下、本発明の実施例1について説明する。実施例1では、立体画像のL画像及びR画像の度数分布をH/Wで合算して合算度数分布をメモリSRAMに保存し、F/Wが当該合算度数分布に基づいてL画像及びR画像の高画質化処理を行う。これによれば、メモリの容量は1画像分の度数分布の情報を保存するための容量と同等でよく、かつF/Wがメモリから度数分布の情報を読み出すのに要する時間も1画像分の度数分布の情報を読み出すのに要する時間と同等になる。従って、メモリからの度数分布の情報の読み出し時間のために高画質化処理演算に要する時間が長くなることを抑制できる。以下、詳細に説明する。図1は、本実施例に係る画像処理装置100の機能構成を示すブロック図である。本実施例では、図1の入力部101、デコード部102、度数分布取得部103、画像処理部105、メモリ106はH/Wで構成され、高画質化処理演算部104はF/Wにより処理されるものとする。F/Wによる処理は制御部107CPUがROM不図示等に記憶されたプログラムをRAM不図示に読み込み実行することにより行われるソフトウェア処理である。なお、制御部107は、H/W部分を構成する入力部101、デコード部102,度数分布取得部103,画像処理部105,メモリ106の動作を制御する。以下、図1のブロック図を用いて説明する。画像処理装置100は、図示していない外部接続機器等からL画像及びR画像からなる立体画像の画像データを入力する。画像データは入力部101に入力された後、デコード部102にて復号される。復号された画像データは、内部バスを経由し、度数分布取得部103に渡される。画像データは左目用画像データL画像データと右目用画像データR画像データとが交互に入力される。度数分布取得部103は、連続して入力されるL画像及びR画像の階調毎の度数分布を取得する。度数分布取得部103は、交互に連続して入力されるL画像及びR画像の画像データから、L画像の度数分布とR画像の度数分布とをそれぞれ取得し、それらを合算した合算度数分布を取得し、合算度数分布の情報をメモリ106に保存する。度数分布取得部103において度数分布の取得が行われたL画像及びR画像の画像データは、画像処理部105へ入力される。高画質化処理演算部104は、度数分布取得部103にて算出された合算度数分布の情報をメモリ106から読み出すことにより取得し、当該合算度数分布を用いて画像を高画質化するための演算処理を行う。例えば、高画質化処理演算部104は、合算度数分布において度数が所定の閾値を超える階調をピーク階調として検出し、検出したピーク階調に基づき、L画像とR画像の入力階調を出力階調に変換するための階調変換関数を決定する。F/Wは演算結果を画像処理部105の有するレジスタに設定することで画像の高画質化処理が実行される。画像処理部105は、高画質化処理演算部104にて演算された高画質化処理演算結果をレジスタから読み出し、当該レジスタ値をもとに、入力されるL画像及びR画像の画像データに対し画像処理を行う。画像処理部105は、画像処理を施したL画像及びR画像の画像データを出力する。出力先は、画像データに基づく画像を表示する液晶表示装置等の画像表示装置、画像データを記憶する記憶装置、画像データに対し他の画像処理を施す画像処理装置等である。図2は、本発明の実施例1における画像処理装置100の高画質化処理を示すフローチャートである。S201において、デコード部102は、復号して得られた立体画像データのうち、L画像データを度数分布取得部103へ入力する。S202において、度数分布取得部103は、入力されたL画像データの度数分布を取得する。S203において、度数分布取得部103は、取得したL画像データの度数分布の情報をメモリ106に保存する。L画像データの度数分布取得処理はS201からS203によって行われる。次に、S204において、デコード部102は、復号して得られた立体画像のうち、R画像データを度数分布取得部103へ入力する。S205において、度数分布取得部103は、入力されたR画像データの度数分布を取得する。S206において、度数分布取得部103は、取得したR画像データの度数分布を、S203にて保存したL画像データの度数分布と合算し、合算度数分布を算出する。S207において、度数分布取得部103は、S206にて算出した合算度数分布の情報を、メモリ106に保存する。S208において、高画質化処理演算部104は、S207にて保存した合算度数分布の情報をメモリ106から読み出し、高画質化処理演算を行う。高画質化処理演算としては、例えば、合算度数分布に基づきγカーブを算出する処理等が挙げられる。S209において、画像処理部105は、S208における演算結果に基づき、入力される画像データに対し画像処理を行う。これにより入力される画像データに対し適応的な高画質化処理が実行されることになる。図3は、実施例1に係る画像処理の実際の画像への適用例を示した図である。図3の例では、L画像301及びR画像302は、それぞれ高輝度の背景画像に2つの低輝度のオブジェクト物体の画像が描画される画像である。図3において、度数分布のグラフは横軸が階調、縦軸が各階調における度数を示す。L画像の度数分布303及びR画像の度数分布304では、それぞれ高輝度領域及び低輝度領域に排気絵画像及び物体画像に応じたピークがある。また、L画像の度数分布303とR画像の度数分布304を合算した合算度数分布305にも同様の傾向が見られることがわかる。本実施例の画像表示装置では、L画像の度数分布303とR画像の度数分布304を合算した合算度数分布305がメモリに保存され、F/Wが当該合算度数分布305をメモリから読み出し、それに基づきL画像及びR画像の高画質化処理を行う。図4は、実施例1における画像処理の流れを概念的に示した図である。図4において横軸は時間を表す。図4に示すように、本実施例では、立体画像は、L画像及びR画像が1秒間にそれぞれ60フレーム、合わせて120フレームのフレームシーケンシャル方式で画像処理装置100に入力されるものとする。従って、L画像が入力されてから次のR画像が入力されるまでは1/120秒である。本実施例では、画像データが入力されてから4フレーム遅延したタイミング、すなわち入力されてから1/30秒遅延したタイミングで、高画質化処理後の画像データを出力するものとする。H/W処理は、L画像及びR画像の度数分布の取得、合算度数分布の算出、及び合算度数分布のメモリへの保存を行う。F/W処理は、メモリからの合算度数分布の取得、合算度数分布に基づく高画質化処理演算を行う。図4に示すようにH/WはL画像1の度数分布1Lを取得し、その後入力されるR画像1の度数分布1Rを取得し、それらを合算した合算度数分布1Sの情報をメモリに保存する。F/Wは、次のL画像L画像2が入力されるタイミングで、メモリから合算度数分布1Sの情報を読み出し、合算度数分布1Sに基づき高画質化処理演算を行う。このF/Wの処理がオーバーフローしないためには、合算度数分布1Sの情報を読み出すタイミングから次のL画像L画像3が入力されるタイミングまでの2フレームの期間1/60秒内に高画質化処理演算が完了すればよい。また、F/Wがメモリから合算度数分布1Sの情報を読み出すのに要する時間は、L画像又はR画像の1画像分の度数分布の情報をメモリから読み出すのに要する時間と同等である。従って、本実施例の高画質化処理演算は、図11Aに示したような2D画像の画像処理を行う場合と同等の負荷であり、かつ同等の時間内に実行完了すればよいため、図11Aの場合と同等の処理性能のCPUを用いてもオーバーフローを回避できる。以上のように画像処理装置100の画像処理を制御することにより、立体画像に対してL画像及びR画像の2画像分の度数分布の情報を取得及び保持するのではなく、L画像及びR画像の度数分布を合算した合算度数分布の情報が取得及び保持される。そして、F/Wが合算度数分布の情報を用いてL画像及びR画像の高画質化処理が行われるので、2D画像の高画質化処理と同等の処理性能のCPU及び容量のメモリの構成でオーバーフローを回避することが可能となる。実施例2実施例2では、画像を複数のブロックに分割し、各ブロックの度数分布に応じて高画質化処理を行う場合について説明する。特に、本実施例では各ブロックの度数分布に応じて階調変換特性を変更する処理ダイナミックγ処理について説明する。実施例1では、L画像及びR画像の度数分布を合算し、得られた合算度数分布に基づき画像の高画質化処理演算を行う方法について説明した。本実施例では、更に、ブロックごとの度数分布のピークを検出しダイナミックγ処理を行う。そのために、本実施例では、度数分布の合算に加えて、例えば図3の物体画像のような、度数分布のピークに影響を与え得る画像が存在するブロックが、L画像とR画像とで異なるか否かの判定を行う。図5は、L画像及びR画像において度数分布のピークに影響を与え得る画像の存在するブロックがL画像とR画像とで異なる場合の例を示す図である。図5の例では、図3と同様、高輝度の背景画像に低輝度の物体A,Bの画像が存在する。また、L画像及びR画像はそれぞれ横3ブロック×縦3ブロックの全9ブロックに分割される。L画像及びR画像それぞれにおける各ブロックに付されている番号1~9は、ブロック分割の識別子を示している。図5における物体A、物体Bの画像にはそれぞれ立体的に見えるように視差がついている。そのため、物体の画像の位置によっては、視差のためにL画像とR画像とでその画像の存在するブロックが異なる場合が存在する。図5の例では、物体Aの画像は、視差が小さく、ブロック1の中央部分に位置しているため、L画像及びR画像それぞれで同じブロック1に属している。一方、物体Bの画像は、視差が大きく、ブロック分割の境界付近に位置しているため、L画像ではブロック2に、R画像ではブロック3に属している。図5に示す画像の場合に、L画像とR画像の度数分布をブロック毎に合算することを考える。図6は、図5の例で示したL画像とR画像の度数分布をブロック毎に合算し、当該合算度数分布に基づきダイナミックγ処理で用いる度数分布のピークを見つける処理を概念的に示した図である。度数分布のピークとは、図6の合算度数分布の局所的にピークになった部分図6の符号601のことである。本実施例のダイナミックγ処理では閾値図6の符号602を設け、閾値以上の度数を持つ階調をピーク階調として検出する。本実施例では、検出されたピーク階調を注目物体の階調以下、注目階調と呼ぶと判断し、注目階調に多くの階調が割り当てられるような階調変換が行われるように動的に階調変換関数であるγカーブを生成する。立体画像の場合、図5の物体Bの画像のように、L画像とR画像の視差のために同一の物体の画像が異なるブロックに存在する場合がある。このような場合に、L画像とR画像の度数分布を合算すると、例えばブロック2の場合、L画像の度数分布には物体Bの画像に対応するピークがあるがR画像の度数分布にはそのピークがない。同様に、ブロック3の場合、R画像の度数分布には物体Bの画像に対応するピークがあるがL画像の度数分布にはそのピークがない。そのため、ブロック2の合算度数分布も、ブロック3の合算度数分布も、物体Bの画像に対応するピークが閾値602を超えなくなり、結果としてピークとして検出されない。これに対し、ピーク検出の閾値を下げることが考えられる。しかし、ピーク検出のための閾値を下げると、特に同一物体の画像がL画像とR画像とで同じブロックに存在する場合に、検出感度が高くなりすぎてピークではない階調をピークと誤検出してしまう可能性がある。そこで、本実施例2では、同一物体の画像がL画像とR画像とで異なるブロックに存在していることを検出し、当該物体の画像が属するブロックに関してのみピーク検出のための閾値を既定値よりも下げる処理を行う。これにより、同一の物体の画像がL画像とR画像とで異なるブロックに存在する場合に、いずれのブロックにおいても当該物体の画像に対応する階調をピークとして検出することができる。以下、本実施例2について詳細に説明する。図7は、本実施例2に係る画像処理装置700の装置構成を示すブロック図である。本実施例では、入力部701、デコード部702、度数分布取得部703、画像処理部704、視差測定部705、メモリ709はH/Wで構成されるものとする。また、ブロック境界判定部706、ピーク検出部707、高画質化処理演算部708はF/Wにより処理されるものとする。F/Wによる処理は制御部709CPUがROM不図示等に記憶されたプログラムをRAM不図示に読み込み実行することにより行われるソフトウェア処理である。なお、制御部709は、H/W部分を構成する入力部701、デコード部702、度数分布取得部703、画像処理部704、視差測定部705、メモリ709の動作を制御する。画像処理装置700は、図示していない外部接続機器等から画像データを受信する。画像データは入力部701に入力された後、デコード部702にて復号される。復号された画像データは、内部バスを経由し、度数分布取得部703及び視差測定部705に渡される。度数分布取得部703は、連続して入力されるL画像及びR画像の階調毎の度数分布を取得する。度数分布取得部703は、交互に連続して入力されるL画像及びR画像の画像データから、ブロック毎にL画像とR画像の度数分布をそれぞれ取得する。そして、度数分布取得部703は、ブロック毎にL画像とR画像の度数分布を合算して合算度数分布を取得し、合算度数分布の情報を図示しないメモリに保存する。視差測定部705は、デコード部702にてデコードされた立体画像のL画像及びR画像の画像データ同士を比較し、視差を測定する。視差測定部705は、立体画像中のオブジェクトの画像の検出をパターンマッチングやエッジ検出等の公知の手法により行い、オブジェクトの画像毎にL画像における表示位置とR画像における表示位置とから視差を算出する。視差測定部705にて測定した視差量は、同一物体の画像であってL画像とR画像とで異なるブロックに存在する画像が存在するか否かを検出するために用いられる。ブロック境界判定部706は、視差測定部705にて測定した視差量に基づき、同一物体の画像であってL画像とR画像とで異なるブロックに存在する画像が存在するか否かを判定し、判定結果を後段のピーク検出部707に渡す。ピーク検出部707は、度数分布取得部703にて取得した合算度数分布の情報と、ブロック境界判定部706による判定結果とに基づいて、度数分布のピーク階調をブロック毎に検出する。本実施例では、同一物体の画像であってL画像とR画像とで異なるブロックに存在する画像が存在するブロックについては度数分布のピーク検出の閾値を既定値より下げる。高画質化処理演算部708では、ピーク検出部707にて検出されたピーク階調の情報に基づき、画像を高画質化するための演算処理を行う。F/Wは演算結果を画像処理部704の有するレジスタに設定することで画像の高画質化処理を実行できる。ここでは、高画質化処理演算部708は、ピーク検出部707にて検出したピーク階調に対して多くの階調を割り当てるようなγカーブを適応的に作成する。画像処理部704では、高画質化処理演算部708にて演算された結果をレジスタから読み出し、当該レジスタ値をもとに画像処理ダイナミックγ処理を行う。これにより、高画質化処理演算部708が作成したγカーブが画像データに反映される。図8は、実施例2における画像処理装置700の高画質化処理を示すフローチャートである。S801からS807までの処理は、実施例1の図2におけるS201からS207までの処理と同様なので説明を割愛する。ただし、L画像及びR画像ともにブロックに分割し、S802、S805、S806における度数分布の取得及び合算処理はブロック毎に行われる点については実施例1と異なる。また、度数分布や合算度数分布のメモリ709への保存もブロック毎に行われる。S808において、視差測定部705は、立体画像のL画像とR画像の視差を測定する。本実施例では、L画像とR画像の視差をパターンマッチングによって求め、求めた視差をパラメータとして用いて、同一物体の画像であってL画像とR画像とで異なるブロックに存在する画像があるか否かを判断する。図9はL画像とR画像のパターンマッチングにより物体の画像毎に視差を測定する例を示した図である。図9Aに示すように、画像には、図3と同様、高輝度の背景画像に低輝度の物体画像A,Bが存在し、L画像とR画像のパターンマッチングにより、図9Bに示すように、物体Aの視差PA及び物体Bの視差PBが測定される。パターンマッチング自体は立体画像の視差取得の方法として一般的な方法を使用することができる。また、本実施例では、同一物体の画像であってL画像とR画像とで異なるブロックに存在する画像を検出できれば良いので、パターンマッチング以外の方法を用いて視差を測定してもよい。また、立体画像の視差量がメタデータとして立体画像データに付与される場合は、当該メタデータから視差量の情報を取得してもよい。S809において、ブロック境界判定部706は、S808にて測定した視差に基づき、同一物体の画像であってL画像とR画像とで異なるブロックに存在する画像があるか否かの判定を行う。パターンマッチングによって物体の画像中の位置とその視差が求められる。この画像中の物体の位置と視差の情報と、各ブロックのサイズ縦と横のピクセル数の情報に基づき、その物体の画像がL画像とR画像とで2つのブロックにまたがってブロック境界を越えて存在するか否かを判定することができる。図9Cは、物体Bの画像がL画像とR画像とで異なるブロック図9Cではブロック2、3に存在すると判定されたことを示した図である。これらのブロックに関しては、ピーク検出部707は、次のS810のピーク検出の際にピーク検出の閾値を下げる処理を行う。S810において、ピーク検出部707は、S809の判定の結果、同一物体の画像であってL画像とR画像とで異なるブロックに存在する画像があると判定されたブロックに対して、ピーク検出の閾値を下げる処理を行う。一方、S811において、ピーク検出部707は、S809の判定の結果、同一物体の画像であってL画像とR画像とで異なるブロックに存在する画像がないと判定されたブロックに対して、デフォルトのピーク検出の閾値既定値を用いるよう決定する。図10は、同一物体の画像であってL画像とR画像とで異なるブロックに存在する画像があるブロックのピーク検出の閾値を下げた場合のピーク検出結果を示す図である。上記の例では、ブロック2とブロック3に関して、同一物体の画像であってL画像とR画像とで異なるブロックに存在する画像が存在するため、図10に示すように、閾値がデフォルトの閾値Aから閾値Bへ下げられている。一方、ブロック1に関しては同一物体の画像であってL画像とR画像とで異なるブロックに存在する画像が存在しないため、デフォルトの閾値Aが用いられる。これにより、合算度数分布において物体Bの画像に基づくピークがブロック1ほど高くなっていないブロック2とブロック3に関しても、ピーク検出の閾値が下げられることによって、物体Bの画像に基づくピークを注目階調として検出することが可能となる。図10は、ブロック1、2、3いずれにおいても、物体A又は物体Bの画像に基づくピークを注目階調として検出できたことを示している。本実施例では同一物体の画像であってL画像とR画像とで異なるブロックに存在する画像があるブロックについてピーク検出のための閾値を下げる例を説明した。しかし、当該ブロックの度数分布又は合算度数分布の度数を増加させる補正を行い、閾値は全ブロックで共通としても良い。度数を増加させることでピーク検出の閾値を下げなくても、同一物体の画像であってL画像とR画像とで異なるブロックに存在する画像があるブロックにおいてピークを検出することが可能となる。S812において、ピーク検出部707は、ブロック毎に、S810とS811にて決定したピーク検出閾値を用いて、L画像とR画像の度数分布を合算した合算度数分布のピークを検出する。S813において、高画質化処理演算部708は、ブロック毎に、S812にて検出されたピークの情報に基づき、当該ピークが存在する階調に対して多くの階調を割り当てるようにγカーブを作成する。S814において、画像処理部704は、S813にて作成したγカーブを入力された画像データに適用する。以上のように本実施例の画像処理装置700では、ブロック毎にL画像及びR画像の度数分布を合算した合算度数分布を取得し、合算度数分布のうち度数が閾値を超える階調をピーク階調注目階調として検出する。そして、ピーク階調近傍に多くの階調が割り当てられるような適応的な階調変換をブロック毎に行う。このとき、立体画像中の同一物体の画像であってL画像とR画像とで異なるブロックに存在する画像があるブロックを検出し、当該ブロックについてはピーク階調を検出するための閾値を下げる処理を行う。これにより、同一物体の画像であってL画像とR画像とで異なるブロックに存在する画像があるブロックについても、その画像に基づくピークを検出することが可能となり、視差が大きい立体画像であっても最適なγカーブを適応的に生成し適用することができる。なお、図5は、物体Bの画像がL画像ではブロック2に存在し、R画像ではブロック3に存在し、L画像とR画像のいずれにおいても物体Bの画像とブロック境界とが重なっていなかったが、図12に示すようにブロック境界と物体画像とが重なる場合も想定される。この場合、L画像とR画像の少なくともいずれかにおいて、物体画像は複数のブロックにまたがって存在している。このような状態では、ブロック境界判定部706は、図8のS809にて、複数のブロックのそれぞれに物体画像がどの程度の割合面積、画素数の割合で存在するか検出し、もっとも存在する割合が大きいブロックがL画像とR画像とで異なるか否か判定する。異なる場合に、S810の処理に進み、異ならない場合に、S811の処理に進むようにしても良い。物体がブロック境界を越えた場合の各ブロックの閾値の決定方法について図13~図15を用いて説明する。図13~図15は、立体視される画像が図12である場合において、それぞれブロック1~3での閾値の決定方法を説明した図である。ブロック1については、図13より、L画像の物体Aは全てブロック1に含まれているが、R画像の物体Aが、ブロック1とブロック2との境界をまたがっている。よって、ブロック1の閾値は、物体Aの画像がブロック1とブロック2との境界からブロック2側へ越えた分だけ下げるように決定される。つまり図13の図から、R画像において物体Aが、ブロック1とブロック2の境界からブロック2側へ越えた距離はみ出した分d1ARに対応する値だけ閾値を下げる。ただし、距離d1ARが所定値より小さい場合には、度数分布のピーク値の検出への影響が少ないとして、該距離を閾値の決定補正に用いなくてもよい。ブロック2側へ超えた分に対応する値とは、例えば、物体Aの画像のうちブロック2に含まれる部分の画素数とすることができる。或いは、境界に垂直な方向ブロック1とブロック2との関係では横方向の距離が大きいほど大きくなるように定められる値とすることができる。以下の説明でも同様である。次にブロック2について図14を用いて説明する。ブロック2では、L画像の物体Bが隣接するブロック3との境界にまたがり、R画像の物体Aが隣接するブロック1との境界にまたがり、物体Bが隣接するブロック3との境界にまたがっている。この場合、L画像において物体Bが、ブロック2とブロック3との境界からブロック3側へ越えた距離d2BLの分だけ閾値を下げる。ただし、距離d2BLが所定値より小さい場合には、度数分布のピーク値の検出への影響が少ないとして、該距離を閾値の決定に用いなくてもよい。また、R画像において物体Aは、ブロック2とブロック1との境界からブロック1側へ距離d2ARの分だけ越えているものの、物体AはL画像においてはブロック2に含まれていないため、ブロック2にて物体Aのピーク検出をする必要がない。よって、物体AがR画像においてブロック1へはみ出した距離d2ARの分は、ブロック2の閾値決定には用いないものとする。従って、距離d2ARの分はブロック2の閾値に影響しない。R画像において物体Bは、ブロック2とブロック3との境界からブロック3側へ距離d2BRの分だけ越えている。ブロックBはL画像においてもブロック2に含まれるため、距離d2BRの分だけ閾値が下げられる。以上より、ブロック2の閾値は、d2BLd2BRの分だけ下げられる。最後に、ブロック3について図15を用いて説明する。ブロック3の場合、物体Bが含まれている量が多いため、物体Bがブロック境界を超えた距離分だけ、ピーク検出閾値を下げる。図15では、物体BはL画像の場合ブロック2側へ距離d3BLの分だけはみ出しており、R画像の場合ブロック2側へ距離d2BRの分だけはみ出している。従って、ピーク検出閾値をd3BLd3BRの分だけ下げられる。以上によって、図12のように物体の画像がブロック境界にまたがる場合においても実施例2と同様の効果を得ることが可能となる。上記の実施例の高画質化処理としては、フレーム毎に度数分布に基づいて設定したガンマ補正を行うことを例示できる。また、高画質化処理としては、ガンマ補正に限らず、高解像度化、ノイズ除去、エッジ強調等の処理であっても良いし、これらを組み合わせた画像処理であっても良い。"