ノイズ除去対象の対象画像およびノイズ除去処理の参照となる参照画像のうち、少なくとも前記対象画像を縮小した第1縮小画像を生成する縮小画像生成部と、少なくとも前記第1縮小画像を用いて、前記第1縮小画像の縮小率に応じた周波数帯域のノイズ成分を抽出するノイズ抽出部と、抽出された前記周波数帯域のノイズ成分に基づいて、前記対象画像の各画素の画素値から前記周波数帯域のノイズ成分を除去するノイズ除去部と、を備えることを特徴とする画像処理装置。請求項1に記載の画像処理装置において、前記縮小画像生成部は、前記第1縮小画像と前記参照画像を前記第1縮小画像と同じ前記縮小率で縮小した第2縮小画像との組を少なくとも1つの縮小率で生成し、前記ノイズ抽出部は、前記第1縮小画像および前記第2縮小画像を用いて前記縮小率に応じた周波数帯域のノイズ成分を抽出することを特徴とする画像処理装置。請求項2に記載の画像処理装置において、前記ノイズ抽出部は、複数の縮小率で複数の前記第1縮小画像および前記第2縮小画像の組が生成された場合、最小の縮小率に対応した組から前記周波数帯域のノイズ成分を順次抽出することを特徴とする画像処理装置。請求項2または請求項3に記載の画像処理装置において、前記ノイズ抽出部は、前記第1縮小画像および第2縮小画像を用い、前記第1縮小画像の各画素の画素値に対する加重平均処理を行い、前記第1縮小画像の各画素の画素値と加重平均した画素値との差分から前記周波数帯域のノイズ成分を抽出することを特徴とする画像処理装置。請求項2ないし請求項4のいずれか1項に記載の画像処理装置において、前記ノイズ除去部は、前記参照画像および前記周波数帯域のノイズ成分が除去された前記対象画像を用い、前記周波数帯域のノイズ成分が除去された対象画像の各画素の画素値に対する加重平均処理を行い、前記対象画像の各画素における高周波帯域のノイズ成分を除去することを特徴とする画像処理装置。請求項2ないし請求項4のいずれか1項に記載の画像処理装置において、前記周波数帯域のノイズ成分が除去された前記対象画像に対する画像圧縮を行い高周波帯域のノイズ成分を除去する圧縮処理部を備えることを特徴とする画像処理装置。請求項3に記載の画像処理装置において、前記ノイズ除去部は、複数の組から抽出された前記周波数帯域のノイズ成分を前記対象画像の各画素において積算し、前記対象画像の各画素の画素値から積算したノイズ成分を除去することを特徴とする画像処理装置。請求項1に記載の画像処理装置において、前記ノイズ抽出部は、複数の縮小率で複数の前記第1縮小画像が生成された場合、最小の縮小率に対応した前記周波数帯域のノイズ成分から順次抽出することを特徴とする画像処理装置。請求項1または請求項8に記載の画像処理装置において、前記ノイズ抽出部は、前記第1縮小画像の各画素の画素値に対する加重平均処理を行い、前記第1縮小画像の各画素の画素値と加重平均した画素値との差分から前記周波数帯域のノイズ成分を抽出することを特徴とする画像処理装置。請求項1、請求項8、請求項9のいずれか1項に記載の画像処理装置において、前記ノイズ除去部は、前記周波数帯域のノイズ成分が除去された前記対象画像を用い、前記周波数帯域のノイズ成分が除去された対象画像の各画素の画素値に対する加重平均処理を行い、前記対象画像の各画素における高周波帯域のノイズ成分を除去することを特徴とする画像処理装置。請求項1、請求項8ないし請求項10のいずれか1項に記載の画像処理装置において、前記ノイズ除去部は、前記対象画像および前記参照画像を用い、前記対象画像の各画素の画素値に対する加重平均処理を行い、前記対象画像の各画素における時間方向の変動成分を除去することを特徴とする画像処理装置。請求項11に記載の画像処理装置において、前記ノイズ除去部は、前記参照画像のうち、前記対象画像の各画素に対応する画素位置を中心とする領域の画素値を用いて、前記時間方向の変動成分を除去することを特徴とする画像処理装置。請求項2ないし請求項7、請求項11、請求項12のいずれか1項に記載の画像処理装置において、前記対象画像は、連続的に撮像された画像の1つであり、前記参照画像は、前記連続的に撮像された画像で、前記対象画像よりも前に撮像され前記ノイズ除去された画像であることを特徴とする画像処理装置。請求項4、請求項5、請求項9ないし請求項13のいずれか1項に記載の画像処理装置において、前記加重平均処理は、バイラテラルフィルタまたはイプシロンフィルタを用いて行われることを特徴とする画像処理装置。被写体像を撮像して画像を生成する撮像部と、請求項1ないし請求項14のいずれか1項に記載の画像処理装置と、を備えることを特徴とする撮像装置。ノイズ除去対象の対象画像およびノイズ除去処理の参照となる参照画像を読み込む入力手順、少なくとも前記対象画像を縮小した第1縮小画像を生成する縮小画像生成手順、少なくとも前記第1縮小画像を用いて、前記第1縮小画像の縮小率に応じた周波数帯域のノイズ成分を抽出するノイズ抽出手順、抽出された前記周波数帯域のノイズ成分に基づいて、前記対象画像の各画素の画素値から前記周波数帯域のノイズ成分を除去するノイズ除去手順、をコンピュータに実行させることを特徴とする画像処理プログラム。ノイズ除去対象の対象画像およびノイズ除去処理の参照となる参照画像を読み込む入力手順、前記対象画像を縮小した第1縮小画像と、前記参照画像を前記第1縮小画像と同じ縮小率で縮小した第2縮小画像との組を少なくとも1つの縮小率で生成する縮小画像生成手順、前記第1縮小画像および前記第2縮小画像を用いて前記縮小率に応じた周波数帯域のノイズ成分を抽出するノイズ抽出手順、抽出された前記周波数帯域のノイズ成分に基づいて、前記対象画像の各画素の画素値から前記周波数帯域のノイズ成分を除去するノイズ除去手順、をコンピュータに実行させることを特徴とする画像処理プログラム。しかしながら、従来技術では、ノイズ強度が高い場合、被写体が動いていなくても各画素の画素値の変動が大きいために、被写体の動きとノイズとの判別が困難となり、適正にノイズ除去が行えないという問題がある。上記従来技術が有する問題に鑑み、本発明の目的は、ノイズ強度が高い場合であっても、動画に対するノイズ除去を確度高く行うことができる技術を提供することにある。上記課題を解決するために、本発明の画像処理装置は、ノイズ除去対象の対象画像およびノイズ除去処理の参照となる参照画像のうち、少なくとも対象画像を縮小した第1縮小画像を生成する縮小画像生成部と、少なくとも第1縮小画像を用いて、第1縮小画像の縮小率に応じた周波数帯域のノイズ成分を抽出するノイズ抽出部と、抽出された周波数帯域のノイズ成分に基づいて、対象画像の各画素の画素値から周波数帯域のノイズ成分を除去するノイズ除去部と、を備える。また、縮小画像生成部は、第1縮小画像と参照画像を第1縮小画像と同じ縮小率で縮小した第2縮小画像との組を少なくとも1つの縮小率で生成し、ノイズ抽出部は、第1縮小画像および第2縮小画像を用いて縮小率に応じた周波数帯域のノイズ成分を抽出してもよい。また、ノイズ抽出部は、複数の縮小率で複数の第1縮小画像および第2縮小画像の組が生成された場合、最小の縮小率に対応した組から周波数帯域のノイズ成分を順次抽出してもよい。また、ノイズ抽出部は、第1縮小画像および第2縮小画像を用い、第1縮小画像の各画素の画素値に対する加重平均処理を行い、第1縮小画像の各画素の画素値と加重平均した画素値との差分から周波数帯域のノイズ成分を抽出してもよい。また、ノイズ除去部は、参照画像および周波数帯域のノイズ成分が除去された対象画像を用い、周波数帯域のノイズ成分が除去された対象画像の各画素の画素値に対する加重平均処理を行い、対象画像の各画素における高周波帯域のノイズ成分を除去してもよい。また、周波数帯域のノイズ成分が除去された対象画像に対する画像圧縮を行い高周波帯域のノイズ成分を除去する圧縮処理部を備えてもよい。また、ノイズ除去部は、複数の組から抽出された周波数帯域のノイズ成分を対象画像の各画素において積算し、対象画像の各画素の画素値から積算したノイズ成分を除去してもよい。また、ノイズ抽出部は、複数の縮小率で複数の第1縮小画像が生成された場合、最小の縮小率に対応した周波数帯域のノイズ成分から順次抽出してもよい。また、ノイズ抽出部は、第1縮小画像の各画素の画素値に対する加重平均処理を行い、第1縮小画像の各画素の画素値と加重平均した画素値との差分から周波数帯域のノイズ成分を抽出してもよい。また、ノイズ除去部は、周波数帯域のノイズ成分が除去された対象画像を用い、周波数帯域のノイズ成分が除去された対象画像の各画素の画素値に対する加重平均処理を行い、対象画像の各画素における高周波帯域のノイズ成分を除去してもよい。また、ノイズ除去部は、対象画像および参照画像を用い、対象画像の各画素の画素値に対する加重平均処理を行い、対象画像の各画素における時間方向の変動成分を除去してもよい。また、ノイズ除去部は、参照画像のうち、対象画像の各画素に対応する画素位置を中心とする領域の画素値を用いて、時間方向の変動成分を除去してもよい。また、対象画像は、連続的に撮像された画像の1つであり、参照画像は、連続的に撮像された画像で、対象画像よりも前に撮像されノイズ除去された画像であってもよい。また、加重平均処理は、バイラテラルフィルタまたはイプシロンフィルタを用いて行われてもよい。本発明の撮像装置は、被写体像を撮像して画像を生成する撮像部と、本発明の画像処理装置と、を備える。本発明の画像処理プログラムは、ノイズ除去対象の対象画像およびノイズ除去処理の参照となる参照画像を読み込む入力手順、少なくとも対象画像を縮小した第1縮小画像を生成する縮小画像生成手順、少なくとも第1縮小画像を用いて、第1縮小画像の縮小率に応じた周波数帯域のノイズ成分を抽出するノイズ抽出手順、抽出された周波数帯域のノイズ成分に基づいて、対象画像の各画素の画素値から周波数帯域のノイズ成分を除去するノイズ除去手順、をコンピュータに実行させる。本発明の画像処理プログラムは、ノイズ除去対象の対象画像およびノイズ除去処理の参照となる参照画像を読み込む入力手順、対象画像を縮小した第1縮小画像と、参照画像を第1縮小画像と同じ縮小率で縮小した第2縮小画像との組を少なくとも1つの縮小率で生成する縮小画像生成手順、第1縮小画像および第2縮小画像を用いて縮小率に応じた周波数帯域のノイズ成分を抽出するノイズ抽出手順、抽出された周波数帯域のノイズ成分に基づいて、対象画像の各画素の画素値から周波数帯域のノイズ成分を除去するノイズ除去手順、をコンピュータに実行させる。本発明によれば、ノイズ強度が高い場合であっても、動画に対するノイズ除去を確度高く行うことができる。図1は、一の実施形態に係るデジタルカメラ1の構成の一例を示すブロック図である。本実施形態のデジタルカメラ1は、撮像光学系11、撮像素子12、DFE13、CPU14、メモリ15、操作部16、モニタ17、メディアI/F18を有する。ここで、DFE13、メモリ15、操作部16、モニタ17、メディアI/F18は、それぞれCPU14に接続されている。撮像素子12は、撮像光学系11を通過した光束によって結像される被写体像を撮像するデバイスである。この撮像素子12の出力はDFE13に接続されている。なお、本実施形態の撮像素子12は、順次走査方式の固体撮像素子CCDなどであってもよく、XYアドレス方式の固体撮像素子CMOSなどであってもよい。撮像素子12の受光面には、複数の受光素子がマトリックス状に配列されている。撮像素子12の各受光素子には、赤色R、緑色G、青色Bのカラーフィルタが公知のベイヤ配列にしたがって配置されている。そのため、撮像素子12の各受光素子は、カラーフィルタでの色分解によってそれぞれの色に対応する画像信号を出力する。これにより、撮像素子12は、撮像時にカラーの画像を取得できる。DFE13は、撮像素子12から入力される画像信号のA/D変換や、欠陥画素補正などの信号処理を行うデジタルフロントエンド回路である。このDFE13は、本実施形態において撮像素子12とともに撮像部を構成し、撮像素子12より入力される画像信号を画像のデータとしてCPU14に出力する。CPU14は、デジタルカメラ1の各部を統括的に制御するプロセッサである。例えば、CPU14は、撮像素子12の出力に基づいて、公知のコントラスト検出によるオートフォーカスAF制御や公知の自動露出AE演算などをそれぞれ実行する。また、CPU14は、DEF13からの画像データに対して、デジタル処理を施す。一例として、デジタル処理には、補間処理、ホワイトバランス処理、階調変換処理、輪郭強調処理、色変換処理などが含まれる。さらに、本実施形態のCPU14は、画像処理プログラムの実行により、縮小画像生成部20、ノイズ抽出部21、ノイズ除去部22、圧縮処理部23として動作する。縮小画像生成部20は、公知の手法を用い、撮像素子12によって撮像された動画の各フレームの縮小画像を生成する。本実施形態の縮小画像生成部20は、1つのフレーム対象画像に対して縮小率1/4および1/16の2つの縮小画像第1縮小画像を生成する。また、縮小画像生成部20は、ノイズ除去処理の参照となる参照画像に対しても縮小率1/4および1/16の縮小画像第2縮小画像を生成する。なお、本実施形態における参照画像は、動画像において対象画像よりも1つ前のフレームで、ノイズ除去された画像であるとする。また、本実施形態における公知の手法とは、例えば、多重解像度解析およびNearestNeighbor法であるとする。ノイズ抽出部21は、同じ縮小率で縮小された対象画像および参照画像の縮小画像を一組として用い、対象画像に重畳したノイズ成分を抽出する。各縮小画像からは、縮小率に応じた周波数帯域のノイズ成分が抽出される。具体的には、ノイズ抽出部21は、対象画像および参照画像から生成された一組の縮小画像を用い、対象画像の縮小画像の各画素iの画素値diに対する加重平均処理を行う。ノイズ抽出部21による加重平均処理は、例えば、式1に示すように、時間方向の変動も考慮したバイラテラルフィルタを用いて行われる。ここで、diは対象画像の縮小画像の画素iの加重平均された画素値、djは対象画像および参照画像の縮小画像の画素jの画素値をそれぞれ示す。また、SaおよびSbそれぞれは、対象画像および参照画像の縮小画像の画素の集合を示し、画素i∈Saおよび画素j∈SaSbとなる。一方、式1のwは重み付けの係数を示し、次式2に示すように、ガウス関数の空間成分wx、画素値成分wd、時間成分wtの重み付けの係数の積で表される。ここで、xは対象画像および参照画像の縮小画像の画素の空間座標を示し、水平走査方向と垂直走査方向との成分からなる。tは対象画像および参照画像の縮小画像の時間座標を示す。なお、本実施形態における時間座標tはフレーム番号を示すものとする。また、各成分のσ1、σ2、σ3の値は、要求されるノイズ除去処理の精度などに応じて適宜選択して設定されることが好ましい。ノイズ抽出部21は、上述のバイラテラルフィルタによる加重平均処理により、画素値diの対象画像の縮小画像を算出する。画素値diの対象画像の縮小画像は、縮小率に対応した周波数帯域のノイズ成分が除去されたものである。ノイズ抽出部21は、加重平均する前の対象画像の画素値diと加重平均した画素値diとの差分を計算し、縮小率に対応した周波数帯域のノイズ成分Niを抽出する。ノイズ抽出部21は、その抽出された周波数帯域のノイズ成分Niをノイズデータとして出力する。ノイズ除去部22は、抽出された複数の周波数帯域のノイズデータを用い、対象画像に重畳するノイズを除去する。ここで、各周波数帯域のノイズデータのノイズ成分Niは、周波数帯域に対応する縮小率で縮小された対象画像の縮小画像の各画素に対応している。ノイズ除去部22は、各周波数帯域のノイズデータを、元の対象画像の各画素におけるノイズデータに変換する。ノイズ除去部22は、変換したノイズデータを元の対象画像から減算し、各周波数帯域のノイズ成分を除去する。さらに、本実施形態のノイズ除去部22は、上記周波数帯域のノイズ成分全てを除去した後、対象画像および参照画像を用い、対象画像の各画素の画素値に対する式1および式2のバイラテラルフィルタによる加重平均処理を行う。ノイズ除去部22は、対象画像自身に重畳する高周波帯域のノイズ成分を除去する。なお、各縮小画像は、自身の縮小率に対応した周波数帯域のノイズ成分とともに、より小さな縮小画像が有する低周波帯域のノイズ成分も重畳して有する。そこで、本実施形態のノイズ除去部22は、ノイズ抽出部21によって抽出されたノイズデータを、元の対象画像の各画素におけるノイズデータとともに、自身よりも大きな縮小率の縮小画像の各画素におけるノイズデータに変換する。ノイズ除去部22は、変換したノイズデータを用いて、各縮小画像に重畳するより低周波帯域のノイズ成分を除去する。これにより、ノイズ抽出部21は、各縮小画像から自身の縮小率に対応した周波数帯域のノイズ成分を確度高く抽出することができる。圧縮処理部23は、H264やMotionJPEGなどの動画形式に応じて、各周波帯域のノイズ成分が除去された対象画像を動画圧縮し、動画データを生成する。メモリ15は、画像データなどとともに、CPU14によって実行される画像処理プログラムなどの各種プログラムを記憶する不揮発性のフラッシュメモリである。操作部16は、例えば、撮像モードの切換設定の入力や、静止画像や動画の撮像指示などをユーザから受け付ける。モニタ17は、液晶モニタ等のモニタであり、CPU14の制御指示によって各種画像を表示する。例えば、動画の撮像後において、CPU14の制御指示に応じて、モニタ17は、撮像した動画を再生表示する。メディアI/F18には、不揮発性の記憶媒体19を着脱可能に接続できる。そして、メディアI/F18は、記憶媒体19に対してデータの書き込み/読み込みを実行する。上記の記憶媒体19は、ハードディスクや、半導体メモリを内蔵したメモリカードなどで構成される。なお、図1では記憶媒体19の一例としてメモリカードを図示する。次に、図2のフローチャートおよび図3の画像データの流れ図を参照しつつ、本実施形態に係るデジタルカメラ1による処理動作について説明する。なお、上述したように、縮小画像は、自身の縮小率に対応した周波数帯域のノイズ成分とともに、より小さな縮小画像が有するより低周波帯域のノイズ成分も重畳して有する。逆に、縮小画像は、自身の画像サイズよりも大きな画像が有する高周波帯域のノイズ成分を有しない。そこで、ノイズ抽出部21が、各縮小画像から、自身の縮小率に対応した周波数帯域のノイズ成分を効率的に抽出するために、以下の説明において、本実施形態における処理は、最も小さい縮小率の縮小画像から開始するものとする。CPU14は、ユーザから動画の撮像指示例えば、操作部16に含まれるレリーズ釦の全押し操作などを受け付けると、撮像素子12に被写体の動画撮像を開始させる。CPU14は、ステップS101からの処理を開始する。ステップS101:CPU14は、DEF13を介して、撮像素子12から出力された第1フレームを対象画像30aとして読み込む。同時に、CPU14は、対象画像30aをノイズ除去処理の参照画像30bと設定する。なお、第2フレーム以降の対象画像30aに対する参照画像30bは、本実施形態のノイズ除去が施された1つ前のフレームとする。ステップS102:CPU14の縮小画像生成部20は、読み込んだ対象画像30aおよび参照画像30bそれぞれについて、縮小率が1/4および1/16の縮小画像を生成する。図3において、フレーム30aに対する縮小率1/4および1/16の縮小画像第1縮小画像を31aおよび32aと符号を付し、参照画像30bに対する縮小率1/4および1/16の縮小画像第2縮小画像を31bおよび32bと符号を付す。ステップS103:CPU14のノイズ抽出部21は、対象画像30aおよび参照画像30bの縮小率1/16の縮小画像32a、32bを読み込む。ノイズ抽出部21は、一組の縮小画像32a、32bを用い、式1および式2のバイラテラルフィルタによる加重平均処理を行う。ノイズ抽出部21は、縮小率1/16の対象画像30aの縮小画像33を算出する。なお、縮小画像33は、縮小率1/16に対応した周波数帯域以下、低周波帯域というのノイズ成分が除去された画像である。ノイズ抽出部21は、縮小画像32aの画素iの画素値diから縮小画像33の画素iの画素値diを減算し、縮小画像32aの各画素iにおける低周波帯域のノイズデータ34を抽出する。ステップS104:CPU14は、ステップS103において抽出されたノイズデータが、最も小さな縮小率の縮小画像から抽出されたものであるか否かを判定する。最も小さな縮小率から抽出されたものであると判定された場合、CPU14は、ステップS105YES側へ移行する。一方、最も小さな縮小率から抽出されたものでないと判定された場合、CPU14は、ステップS107NO側へ移行する。ステップS105:CPU14のノイズ除去部22は、抽出されたノイズデータ34を、縮小率1/4の縮小画像31aの各画素における低周波帯域のノイズデータ35に変換する。ノイズ除去部22は、縮小画像31aの各画素の画素値からノイズデータ35のノイズ成分を減算し、縮小画像31aに重畳する低周波帯域のノイズ成分が除去された縮小画像36を算出する。ただし、縮小画像36は、縮小率1/4に対応した周波数帯域以下、中周波帯域というのノイズ成分を有する。ステップS106:CPU14は、全ての縮小率の縮小画像に対する処理が終了したか否かを判定する。CPU14は、全ての縮小率の縮小画像に対する処理が終了したと判定した場合、ステップS108YES側へ移行する。一方、CPU14は、全ての縮小率の縮小画像に対する処理が終了していないと判定した場合、ステップS103NO側へ移行する。2度目のステップS103において、ノイズ抽出部21は、低周波帯域のノイズ成分が除去された縮小率1/4の縮小画像36、および縮小率1/4の参照画像30bの縮小画像31bを用い、式1および式2のバイラテラルフィルタによる加重平均処理を行う。ノイズ抽出部21は、中周波帯域のノイズ成分が除去された縮小率1/4の縮小画像37を算出する。ノイズ抽出部21は、縮小画像36の画素iの画素値diから縮小画像37の画素iの画素値diを減算し、縮小画像31aの各画素における中周波帯域のノイズ成分のノイズデータ38を抽出する。CPU14は、ステップS104において、ステップS107NO側へ移行する。ステップS107:ノイズ除去部22は、低周波帯域のノイズデータ35と中周波数帯域のノイズデータ38とのノイズ成分を各画素で加算し、低中周波帯域のノイズデータ39を生成する。ノイズ除去部22は、ステップS105において、低中周波帯域のノイズデータ39を、元の対象画像30aの各画素における低中周波帯域のノイズデータ40に変換する。ノイズ除去部22は、元の対象画像30aの各画素の画素値からノイズデータ40のノイズ成分を減算し、対象画像30aに重畳する低中周波帯域のノイズ成分が除去された対象画像41を生成する。CPU14は、ステップS106において、ステップS108へ移行する。ステップS108:ノイズ除去部22は、低中周波帯域のノイズが除去された対象画像41および参照画像30bを用い、式1および式2のバイラテラルフィルタによる加重平均処理を行う。ノイズ除去部22は、高周波帯域のノイズ成分が除去された対象画像42を生成する。ステップS109:CPU14の圧縮処理部23は、H264やMotionJPEGなどの動画形式に応じて、低周波帯域から高周波帯域のノイズ成分が除去された対象画像42を動画圧縮し、動画データを生成する。CPU14は、その動画データをメモリ15に一時的に記録する。同時に、CPU14は、対象画像42を、次のフレームの対象画像30aに対する参照画像30bとしてメモリ15に記録設定する。ステップS110:CPU14は、例えば、ユーザによる操作部16のレリーズ釦の全押しが解除されたことにより、動画撮像の終了指示を受け付けたか否かを判定する。CPU14は、動画撮像の終了指示を受け付けたと判定した場合YES側、メモリ15に一時的に記録された動画データから動画ファイルを生成し、メモリ15や記憶媒体19に記録する。CPU14は、一連の処理を終了する。一方、CPU14は、動画撮像の終了指示を受け付けていないと判定した場合、ステップS101NO側へ移行する。CPU14は、第2フレーム以降の対象画像30aに対するステップS101~ステップS109の処理を、終了指示を受け付けるまで行う。このように、本実施形態では、縮小率が異なる複数の縮小画像を生成し、最も小さな縮小率に対応する周波数帯域のノイズ成分から順次求めることにより、ノイズ強度が高い場合であっても、ノイズ除去を確度高く行うことができる。また、バイラテラルフィルタにおける重み付けの係数wは、ガウス関数で表される各成分の重み付けの係数の積としたことから、例えば、被写体の動きに伴う画素値の変動の大きい場合やノイズ強度が高い場合、画素値成分wdの値が非常に小さくなり、重み付けの係数wも非常に小さくなる。これにより、本実施形態のノイズ除去処理において、被写体の動きに伴う画素値の変動やノイズ強度の影響を抑えることができ、動画に対するノイズ除去を確度高く行うことができる。《他の実施形態》本発明の他の実施形態に係るデジタルカメラは、図1の一の実施形態に係るデジタルカメラ1と同じ構成を有し、各構成要素の詳細な説明は省略する。図4は、本実施形態のデジタルカメラ1による処理動作のフローチャートを示す。図4において、図2に示す一の実施形態における処理と同様な処理については、下2桁が同じとなるステップ番号を付し詳細な説明は省略する。図5は、図4に示す処理における画像データの流れを示す。図5において、図3に示す一の実施形態における画像データと同一のものについては、同一の符号を付し詳細な説明は省略する。本実施形態に係るデジタルカメラ1による処理動作が一の実施形態に係るものと異なる点は、ステップS108の高周波帯域のノイズ除去処理が省略される点にある。これは、ステップS209ステップS109に対応において行われる、圧縮処理部23による対象画像41を動画データに変換する動画圧縮処理が、高周波帯域のノイズ成分を除去するのと同様の効果を有するためである。また、ステップS108の処理が省略されることにより、対象画像42が算出されない。よって、縮小画像生成部20は、ステップS202において、第2フレーム以降の参照画像30bの縮小画像31b、32bを生成しない。そして、CPU14は、ステップS209において、縮小画像33、37を、参照画像30bの縮小率1/16および1/4の縮小画像32bおよび31bとして、メモリ15に記録設定する。ノイズ抽出部21は、ステップS203において、縮小画像31b、32bをメモリ15から読み込む。このように、本実施形態では、縮小率が異なる複数の縮小画像を生成し、最も小さな縮小率に対応する周波数帯域のノイズ成分から順次求めることにより、ノイズ強度が高い場合であっても、ノイズ除去を確度高く行うことができる。また、バイラテラルフィルタにおける重み付けの係数wは、ガウス関数で表される各成分の重み付けの係数の積としたことから、例えば、被写体の動きに伴う画素値の変動の大きい場合やノイズ強度が高い場合、画素値成分wdの値が非常に小さくなり、重み付けの係数wも非常に小さくなる。これにより、本実施形態のノイズ除去処理において、被写体の動きに伴う画素値の変動やノイズ強度の影響を抑えることができ、動画に対するノイズ除去を確度高く行うことができる。さらに、高周波帯域のノイズ除去を動画圧縮処理で代用することにより、デジタルカメラ1によるノイズ除去処理の処理時間の短縮および処理負荷の軽減を実現することができ、デジタルカメラ1の回路規模を小さくすることができる。また、第2フレーム以降の縮小画像生成部20による参照画像30bの縮小画像の生成処理を省略することにより、ノイズ除去処理の処理時間の短縮および処理負荷の軽減をさらに図ることができ、デジタルカメラ1の回路規模をさらに小さくすることができる。《別の実施形態》図6は、別の実施形態に係るデジタルカメラ1’の構成の一例を示すブロック図である。本実施形態に係るデジタルカメラ1’において、図1に示す一の実施形態に係るデジタルカメラ1と同じ動作をする構成要素については、同じ符号を付し詳細な説明は省略する。縮小画像生成部50は、撮像素子12によって撮像された動画の各フレームの縮小画像を生成する。縮小画像生成部50は、各フレーム対象画像に対して1つの縮小率1/4の縮小画像第1縮小画像を生成する。なお、本実施形態の縮小画像生成部50は、ノイズ除去処理の参照となる参照画像の縮小画像は生成しない。また、縮小画像生成部50は、複数の縮小率で対象画像の複数の縮小画像を生成してもよい。ノイズ抽出部51は、式1に代えて、例えば、次式3に示すバイラテラルフィルタを対象画像の縮小画像に適用して、各画素iの画素値diに対する加重平均処理を行う。なお、式3のwは重み付けの係数は、式2に示す空間成分wx、画素値成分wd、時間成分wtの重み付けの係数の積である。ただし、この場合、ti=tjであることから、時間成分wt=1となる。すなわち、式3による加重平均処理は、空間方向の変動ノイズ成分のみを除去する。ノイズ抽出部51は、縮小率に対応した周波数帯域のノイズ成分が除去された画素値diの対象画像の縮小画像を算出する。ノイズ抽出部51は、加重平均する前の対象画像の画素値diと加重平均した画素値diとの差分を計算し、縮小率に対応した周波数帯域のノイズ成分Niを抽出する。ノイズ抽出部51は、その抽出された周波数帯域のノイズ成分Niをノイズデータとして出力する。ノイズ除去部52は、抽出された周波数帯域のノイズデータを用い、対象画像に重畳するノイズを除去する。ノイズ除去部52は、全ての縮小率に対応する周波数帯域のノイズ成分を除去した後、対象画像に対し、再度、式3による加重平均処理を行い、対象画像自身に重畳する高周波帯域のノイズを除去する。さらに、本実施形態のノイズ除去部52は、上記高周波数帯域のノイズ成分が除去された対象画像および参照画像を用いて、例えば、次式4に示すバイラテラルフィルタによる、その対象画像の各画素iの画素値に対する加重平均処理を行う。ノイズ除去部52は、対象画像に重畳する時間方向の変動成分を除去する。なお、式4のwは重み付けの係数は、式3の場合と同様に、式2に示す空間成分wx、画素値成分wd、時間成分wtの重み付けの係数の積である。次に、図7のフローチャートおよび図8の画像データの流れ図を参照しつつ、本実施形態に係るデジタルカメラ1’による処理動作について説明する。なお、図8において、図3に示す一の実施形態における画像データと同一のものについては、同一の符号を付し詳細な説明は省略する。また、本実施形態では、縮小画像生成部50は、縮小率1/4の縮小画像しか生成しないが、複数の縮小率で複数の縮小画像を生成した場合、ノイズ抽出部51は、一の実施形態の場合と同様に、各縮小画像から、自身の縮小率に対応した周波数帯域のノイズ成分を効率的に抽出するために、最も小さな縮小率の縮小画像から抽出処理を開始する。CPU14は、ユーザから動画の撮像指示例えば、操作部16に含まれるレリーズ釦の全押し操作などを受け付けると、撮像素子12に被写体の動画撮像を開始させる。CPU14は、ステップS301からの処理を開始する。ステップS301:CPU14は、DEF13を介して、撮像素子12から出力された第1フレームを対象画像30aとして読み込む。同時に、CPU14は、対象画像30aをノイズ除去処理の参照画像30bと設定する。なお、第2フレーム以降の対象画像30aに対する参照画像30bは、本実施形態のノイズ除去が施された1つ前のフレームとする。ステップS302:CPU14の縮小画像生成部50は、読み込んだ対象画像30aについて、縮小率が1/4の縮小画像31aを生成する。ステップS303:CPU14のノイズ抽出部51は、縮小画像31aを用い、式2および式3のバイラテラルフィルタによる加重平均処理を行う。ノイズ抽出部51は、縮小率1/4に対応する周波数帯域以下、低周波数帯域のノイズ成分が除去された縮小画像60を算出する。ノイズ抽出部51は、縮小画像31aの画素iの画素値diから縮小画像60の画素iの画素値diを減算し、縮小画像31aの各画素iにおける低周波帯域のノイズデータ61を抽出する。ステップS304:CPU14は、ステップS303において抽出されたノイズデータが、最も小さな縮小率のものであるか否かを判定する。最も小さな縮小率から抽出されたものであると判定された場合、CPU14は、ステップS305YES側へ移行する。一方、最も小さな縮小率から抽出されたものでないと判定された場合、CPU14は、ステップS307NO側へ移行する。ステップS305:CPU14のノイズ除去部52は、抽出されたノイズデータ61を、縮小率1/1の対象画像30aの各画素における低周波帯域のノイズデータ62に変換する。ノイズ除去部52は、対象画像30aの各画素の画素値からノイズデータ62のノイズ成分を減算し、対象画像30aに重畳する低周波帯域のノイズ成分が除去された対象画像63を算出する。なお、対象画像63は、縮小率1/1すなわち、対象画像の大きさに対応した周波数帯域以下、高周波帯域というのノイズ成分を有する。ステップS306:CPU14は、全ての縮小率の縮小画像に対する処理が終了したか否かを判定する。CPU14は、全ての縮小率の縮小画像に対する処理が終了したと判定した場合、ステップS308YES側へ移行する。一方、CPU14は、全ての縮小率の縮小画像に対する処理が終了していないと判定した場合、ステップS303NO側へ移行し、一の実施形態の場合と同様に、次に小さい縮小率の縮小画像に対して処理を行う。ステップS307:ノイズ除去部52は、ステップS302において縮小率が異なる複数の縮小画像が生成された場合、一の実施形態のステップS107の場合と同様に、ステップS303で抽出された縮小率の周波数帯域のノイズ成分を、これまでに最小の縮小率の縮小画像から順次抽出されたノイズ成分と加算し、新たなノイズデータを生成する。ステップS308:ノイズ除去部52は、低周波帯域のノイズ成分が除去された対象画像63に対し、再度、式2および式3のバイラテラルフィルタによる加重平均処理を行う。ノイズ除去部52は、高周波帯域のノイズ成分が除去された対象画像64を生成する。さらに、ノイズ除去部52は、低周波帯域および高周波帯域のノイズが除去された対象画像64と参照画像30bとを用い、式2および式4のバイラテラルフィルタによる加重平均処理を行う、ノイズ除去部52は、対象画像64に重畳する時間方向の変動成分が除去された対象画像65を生成する。ステップS309:CPU14の圧縮処理部23は、H264やMotionJPEGなどの動画形式に応じて、対象画像65を動画圧縮し動画データを生成する。CPU14は、その動画データをメモリ15に一時的に記録する。同時に、CPU14は、対象画像65を、次のフレームの対象画像30aに対する参照画像30bとしてメモリ15に記録設定する。ステップS310:CPU14は、例えば、ユーザによる操作部16のレリーズ釦の全押しが解除されたことにより、動画撮像の終了指示を受け付けたか否かを判定する。CPU14は、動画撮像の終了指示を受け付けたと判定した場合YES側、メモリ15に一時的に記録された動画データから動画ファイルを生成し、メモリ15や記憶媒体19に記録する。CPU14は、一連の処理を終了する。一方、CPU14は、動画撮像の終了指示を受け付けていないと判定した場合、ステップS301NO側へ移行する。CPU14は、第2フレーム以降の対象画像30aに対するステップS301~ステップS309の処理を、終了指示を受け付けるまで行う。このように、本実施形態では、縮小率が異なる複数の縮小画像を生成し、最も小さな縮小率に対応する周波数帯域のノイズ成分から順次求めることにより、ノイズ強度が高い場合であっても、ノイズ除去を確度高く行うことができる。また、バイラテラルフィルタにおける重み付けの係数wは、ガウス関数で表される各成分の重み付けの係数の積としたことから、例えば、被写体の動きに伴う画素値の変動の大きい場合やノイズ強度が高い場合、画素値成分wdの値が非常に小さくなり、重み付けの係数wも非常に小さくなる。これにより、本実施形態のノイズ除去処理において、被写体の動きに伴う画素値の変動やノイズ強度の影響を抑えることができ、動画に対するノイズ除去を確度高く行うことができる。さらに、式3および式4をそれぞれ用いて、空間方向および時間方向の変動成分であるノイズ成分を別々に除去することにより、処理動作の負荷軽減を図ることができるとともに、デジタルカメラ1’の回路規模を小さくすることができる。《実施形態の補足事項》1上記実施形態では、デジタルカメラ1の縮小画像生成部20、ノイズ抽出部21、ノイズ除去部22、圧縮処理部23の各処理、およびデジタルカメラ1’の縮小画像生成部50、ノイズ抽出部51、ノイズ除去部52、圧縮処理部23の各処理を、CPU14がソフトウエア的に実現する例を説明したが、ASICを用いてこれらの各処理をハードウエア的に実現しても勿論かまわない。2本発明の画像処理装置は、上記実施形態のデジタルカメラ1、1’の例に限定されない。例えば、動画または連写によって撮像された複数の画像をコンピュータに読み込ませるとともに、コンピュータにノイズ除去の処理を実行させ、コンピュータを本発明の画像処理装置として機能させてもよい。3上記実施形態では、第1フレームの対象画像30aに対する参照画像30bとして、対象画像30aを用いたが、本発明はこれに限定されず、例えば、対象画像30aに公知のノイズ除去処理を施したものを参照画像30bとしてもよい。4上記実施形態では、式1、式3、式4における重み付けの係数wを、式2に示すように、空間成分wx、画素値成分wd、時間成分wtの重み付けの係数の積としたが、本発明はこれに限定されない。例えば、重み付けの係数wを、式5に示すように、空間成分wxおよび画素値成分wdの重み付けの係数の積とし、画素値成分のσ2の値を式6に示すように設定してもよい。式5に示すように、画素iと画素jとが同じフレーム同士か否かで、画素値成分のσ2の値を設定することにより、式2の時間成分のwtと同じ効果を与えることができる。なお、本実施形態では、σ2≠σ2とすることが好ましい。また、空間成分のσ1および画素値成分のσ2の値を、RGB、YCrCbやHSVなどの色成分毎に設定してもよい。例えば、YCrCbの場合、輝度Yについては、σ1~0.7/ピクセル、σ2~30/8ビット画像、色差CrCbについては、σ1~0.7/ピクセル、σ2~10/8ビット画像と設定する。また、バイラテラルフィルタの代わりに、例えば、イプシロンフィルタなどを用いてもよい。5上記実施形態では、重み付けの係数wの計算において閾値を設けなかったが、本発明はこれに限定されず、重み付けの係数wの計算において閾値を設けてもよい。例えば、式2の画素値成分wdの重み付けの係数の計算において、閾値を3σ2と設定することにより、di-djの値が閾値以上となったか否かに基づいて、CPU14が、被写体が動いたか否かを判定してもよい。6上記実施形態では、多重解像度解析により、縮小画像生成部20が、対象画像30aおよび参照画像30bそれぞれの縮小率1/4および1/16の縮小画像を生成し、縮小画像生成部50が、対象画像30aの縮小率1/4の縮小画像を生成したが、本発明はこれに限定されない。縮小画像生成部20、50は、1つ以上の縮小率が異なる縮小画像を生成してもよい。7上記一の実施形態および他の実施形態では、ノイズ除去部22は、低周波帯域のノイズデータ35と中周波帯域のノイズデータ38とのノイズ成分を各画素で加算して低中周波帯域のノイズデータ39を算出し、低中周波帯域のノイズ成分が除去された対象画像41を算出したが、本発明はこれに限定されない。例えば、ノイズ除去部22は、低周波帯域のノイズデータ35および中周波帯域のノイズデータ38それぞれを、元の対象画像30aの各画素における各周波数帯域のノイズデータを算出する。そして、ノイズ除去部22は、元の対象画像30aから各周波数帯域のノイズデータを減算し、対象画像41を算出してもよい。8上記一の実施形態において、CPU14は、撮像素子12から出力される対象画像30aとともに、参照画像30bを読み込み、縮小画像生成部20は、対象画像30aおよび参照画像30bの縮小画像を生成したが、本発明はこれに限定されない。例えば、CPU14は、対象画像42を参照画像30bとしてメモリ15に記憶設定するとともに、縮小画像37を縮小率1/4の参照画像31b、縮小画像33を縮小率1/16の参照画像32bとしてメモリ15に記録設定してもよい。これにより、縮小画像生成部20による参照画像30bの縮小画像の生成処理を省略でき、ノイズ除去処理の処理時間の短縮および処理負荷の軽減を実現することができる。さらに、デジタルカメラ1の回路規模を小さくすることができる。9上記別の実施形態では、第2フレーム以降の対象画像30aに対する参照画像30bは、ノイズ除去が施された1つ前のフレームとしたが、本発明はこれに限定されず、ノイズ除去が施されていない1つ前のフレームでもよい。10上記別の実施形態では、ノイズ除去部52が、対象画像30aから、低周波数帯域および高周波帯域のノイズ成分を除去した後、時間方向の変動成分を除去したが、本発明はこれに限定されない。例えば、ノイズ除去部52は、対象画像30aから、時間方向の変動成分を除去した後、低周波数帯域および高周波帯域のノイズ成分を除去してもよい。11上記別の実施形態では、対象画像64から時間方向の変動成分を除去するために、式4を用いて行ったが、本発明はこれに限定されず、一の実施形態の式1を用いて行ってもよい。また、バイラテラルフィルタの代わりに、例えば、イプシロンフィルタ、ガウシアンフィルタ、井戸型フィルタやリカーシブフィルタなどを用いてもよい。また、式4において、参照画像30b全ての画素値を用いたが、本発明はこれに限定されない。例えば、対象画像64の画素iに対応する参照画像30bの画素の画素位置を中心とする領域の画素値のみを用いて、式4の計算を行ってもよい。これにより、処理速度の向上を図ることができる。なお、領域の大きさは、1ピクセル×1ピクセルから11ピクセル×11ピクセル程度が好ましく、対象画像の大きさや要求される処理速度などに応じて適宜設定されるのがよい。12上記別の実施形態では、ステップS308において、ノイズ除去部52は、対象画像63に重畳する高周波帯域のノイズ成分と時間方向の変動成分とを除去したが、本発明はこれに限定されない。例えば、ノイズ除去部52が、対象画像63に重畳する時間方向の変動成分のみを除去し、ステップS309における圧縮処理部23が、動画圧縮処理で高周波帯域のノイズ成分を除去してもよい。これにより、デジタルカメラ1’によるノイズ除去処理の処理時間の短縮および処理負荷の軽減を一層図ることができるとともに、デジタルカメラ1’の回路規模を小さくすることができる。以上の詳細な説明により、実施形態の特徴点および利点は明らかになるであろう。これは、特許請求の範囲が、その精神および権利範囲を逸脱しない範囲で前述のような実施形態の特徴点および利点にまで及ぶことを意図する。また、当該技術分野において通常の知識を有する者であれば、あらゆる改良及び変更に容易に想到できるはずであり、発明性を有する実施形態の範囲を前述したものに限定する意図はなく、実施形態に開示された範囲に含まれる適当な改良物および均等物によることも可能である。