撮像手段により視界悪化時に撮像して得られる撮像画像に生じる画像劣化と同等の画像劣化を、視界良好時に撮像して得られた画像劣化が少ない撮像画像に対して、互いに異なる複数の画像劣化量で人工的にそれぞれ施した複数の第1の処理画像を生成する第1の画像処理ステップと、前記第1の画像処理ステップで生成された前記第1の処理画像の画像劣化の評価値を、前記複数の画像劣化量のそれぞれに対応して検出する検出ステップと、前記第1の画像処理ステップで生成された前記第1の処理画像の画像劣化の補正を、前記複数の画像劣化量に対応した複数の補正量で施して、視界良好時の第2の処理画像を生成する第2の画像処理ステップと、前記検出ステップにより検出された前記画像劣化の評価値と前記第2の画像処理ステップにより前記第2の処理画像を生成するための前記複数の補正量とを前記複数の画像劣化量のそれぞれに対応させて記憶手段に記憶する記憶ステップと、前記記憶手段への記憶終了後の前記撮像手段による撮像時に、前記第1の画像処理ステップを非動作として前記検出ステップにより前記撮像手段により撮像して得られた撮像画像の評価値を検出させ、前記記憶手段に記憶されている複数の前記評価値の中から前記検出評価値に最も近い評価値に対応して記憶されている前記補正量を、前記撮像手段により撮像して得られた撮像画像に対して前記第2の画像処理ステップにより施す制御ステップとを含むことを特徴とする撮像方法。撮像手段により視界悪化時に撮像して得られる撮像画像に生じる画像劣化と同等の画像劣化を、視界良好時に撮像して得られた画像劣化が少ない撮像画像に対して、互いに異なる複数の画像劣化量で人工的にそれぞれ施した複数の第1の処理画像を生成する第1の画像処理手段と、前記第1の画像処理手段から出力される前記第1の処理画像の画像劣化の評価値を、前記複数の画像劣化量のそれぞれに対応して検出する検出手段と、前記第1の画像処理手段から出力される前記第1の処理画像の画像劣化の補正を、前記複数の画像劣化量に対応した複数の補正量で施して、視界良好時の第2の処理画像を生成する第2の画像処理手段と、前記検出手段により検出された前記画像劣化の評価値と前記第2の画像処理手段により前記第2の処理画像を生成するための前記複数の補正量とを前記複数の画像劣化量のそれぞれに対応させて記憶する記憶手段と、前記記憶手段への記憶終了後の前記撮像手段による撮像時に、前記第1の画像処理手段を非動作として前記検出手段により前記撮像手段により撮像して得られた撮像画像の評価値を検出させ、前記記憶手段に記憶されている複数の前記評価値の中から前記検出評価値に最も近い評価値に対応して記憶されている前記補正量を、前記撮像手段により撮像して得られた撮像画像に対して前記第2の画像処理手段により施す制御手段とを有することを特徴とする撮像装置。しかしながら、特許文献2に示されたような基準画像を撮影するには、ビデオカメラを設置した場所が適切な天候になるまで待つ必要がある。天候の悪い季節や、晴天の少ない地域にビデオカメラを設置する場合、基準画像を撮影するための時間と人手は膨大になる。また、特許文献3に開示された方法では、種々の条件下においてデータを採取するには、特許文献2に開示された方法よりもさらに膨大な時間がかかる。このように、従来の方法ではビデオカメラにおける視界改善のための補正量を短時間で適切に設定できないという課題がある。本発明は以上の点に鑑みなされたもので、設置調整が短時間で可能であり、天候によって悪化した視界を適切な補正量で改善することができる撮像方法及び撮像装置を提供することを目的とする。上記の目的を達成するため、本発明の撮像方法は、撮像手段により視界悪化時に撮像して得られる撮像画像に生じる画像劣化と同等の画像劣化を、視界良好時に撮像して得られた画像劣化が少ない撮像画像に対して、互いに異なる複数の画像劣化量で人工的にそれぞれ施した複数の第1の処理画像を生成する第1の画像処理ステップと、第1の画像処理ステップで生成された第1の処理画像の画像劣化の評価値を、複数の画像劣化量のそれぞれに対応して検出する検出ステップと、第1の画像処理ステップで生成された第1の処理画像の画像劣化の補正を、複数の画像劣化量に対応した複数の補正量で施して、視界良好時の第2の処理画像を生成する第2の画像処理ステップと、検出ステップにより検出された画像劣化の評価値と第2の画像処理ステップにより第2の処理画像を生成するための複数の補正量とを複数の画像劣化量のそれぞれに対応させて記憶手段に記憶する記憶ステップと、記憶手段への記憶終了後の撮像手段による撮像時に、第1の画像処理ステップを非動作として検出ステップにより撮像手段により撮像して得られた撮像画像の評価値を検出させ、記憶手段に記憶されている複数の評価値の中から検出評価値に最も近い評価値に対応して記憶されている補正量を、撮像手段により撮像して得られた撮像画像に対して第2の画像処理ステップにより施す制御ステップとを含むことを特徴とする。また、上記の目的を達成するため、本発明の撮像装置は、撮像手段により視界悪化時に撮像して得られる撮像画像に生じる画像劣化と同等の画像劣化を、視界良好時に撮像して得られた画像劣化が少ない撮像画像に対して、互いに異なる複数の画像劣化量で人工的にそれぞれ施した複数の第1の処理画像を生成する第1の画像処理手段と、第1の画像処理手段から出力される第1の処理画像の画像劣化の評価値を、複数の画像劣化量のそれぞれに対応して検出する検出手段と、第1の画像処理手段から出力される第1の処理画像の画像劣化の補正を、複数の画像劣化量に対応した複数の補正量で施して、視界良好時の第2の処理画像を生成する第2の画像処理手段と、検出手段により検出された画像劣化の評価値と第2の画像処理手段により第2の処理画像を生成するための複数の補正量とを複数の画像劣化量のそれぞれに対応させて記憶する記憶手段と、記憶手段への記憶終了後の撮像手段による撮像時に、第1の画像処理手段を非動作として検出手段により撮像手段により撮像して得られた撮像画像の評価値を検出させ、記憶手段に記憶されている複数の評価値の中から検出評価値に最も近い評価値に対応して記憶されている補正量を、撮像手段により撮像して得られた撮像画像に対して第2の画像処理手段により施す制御手段とを有することを特徴とする。本発明によれば、設置調整が短時間で可能であり、天候によって悪化した視界を適切な補正量で改善することができる。以下、添付図面を参照して本発明の実施の形態を説明する。図1は、本発明になる撮像装置の一実施の形態の構成図を示す。同図に示すように、本実施の形態の撮像装置であるビデオカメラ10は、被写体図示せずからの光がレンズ11を透過して撮像面に結像される撮像部12と、撮像部12により得られた撮像信号をディジタル信号である画像データに変換するA/D変換器13と、画像データが供給される第1の画像処理部14と、第1の画像処理部14で処理された画像データが供給される第2の画像処理部15及び検出部16と、ユーザインタフェース部17と、中央処理装置CPU18と、メモリ19と、第2の画像処理部15で処理された画像データをアナログ信号である画像信号に変換して出力するD/A変換器20とを有する。第1の画像処理部14は、ビデオカメラ10を設定調整する際にCPU18から制御され、霧がかかった場合と同様の効果を画像に与える。検出部16は、第1の画像処理部14で処理された画像データが入力され、その入力画像データから霧の多寡を示す評価値を生成して出力する。この評価値はCPU18によって読み出される。CPU18は、その評価値の量に応じて第2の画像処理部15を制御する。第2の画像処理部15は、霧がかかった入力画像を見やすく補正する画像処理を行う。D/A変換器20は、第2の画像処理部15から出力された画像処理後の画像データをアナログ信号である画像信号に変換して出力する。また、ユーザインタフェース部17はCPU18に接続されており、ビデオカメラ10を設定する際に設置者が設定値をCPU18に入力したり、各種の選択画像を表示し、その選択画像の中から設置者に任意に選択した入力情報をCPU18に入力する。また、メモリ19はCPU18に接続されており、CPU18から検出部16の出力する評価値以下、出力値ともいうや、ユーザインタフェース部17から入力される設定値を記憶することができる。本実施の形態のビデオカメラ10は、アナログビデオ信号である画像信号を出力するアナログカメラであるものとして説明するが、本発明はこれに限らず、ディジタルビデオ信号を出力する構成でもよく、さらにはディジタルビデオ信号を高能率符号化してネットワークへ映像データを送信する構成でもよい。次に、ビデオカメラ10を設置調整する際の設定動作について、図2及び図3のフローチャートと共に説明する。設定を開始すると、まずCPU18はユーザインタフェース部17を用いて、現在霧がかかっているかどうかを設置者に質問するステップS1。設置者によりユーザインタフェース部17を通して霧がかかっていないことを示す信号が入力されると、CPU18は、検出部16の現在の出力値Dをメモリ19に記憶するステップS2。この出力値Dは、実際に霧がかかった場合に、適切な補正量を決めるために用いる、霧の多寡を示す評価値である。次に、CPU18は第1の画像処理部14により処理量Fだけ画像を劣化させるステップS3。この画像を劣化させる処理は、例えばコントラストを縮小し、高域成分を減少させることで、霧がかかった場合と同様の画像にする処理である。画像のコントラストを縮小する方法は、例えば、図4に示すような入出力特性を持ったルックアップテーブルで実現できる。図4に示す入出力特性は、入力の最小値InMinから入力の最大値InMaxの範囲の入力画像データを、出力の最小値OutMinから出力の最大値OutMaxの範囲の出力データに変換する特性を示し、これによりコントラストが縮小される。また、高域成分を減少させる処理は、例えば図5に示すような、処理対象の注目画素を中心とする横方向3画素、縦方向3画素の各画素値に各々係数1/9を乗じる二次元フィルタで実現できる。そして、CPU18は以上のステップS2及びS3のループを規定回数繰り返したかどうかを判定するステップS4。上記のループを繰り返すたびに、CPU18は第1の画像処理部14でかける処理量Fを漸次大きくしていきつまり、画像劣化量を段階的に大きくしていき、それぞれの処理量Fにおける検出部の出力値Dをメモリ19に記憶していく。処理量Fを大きくする方法は、例えばコントラストの縮小については図4に示した入出力特性の直線の傾きを大きくしていくことで実現できる。また、高域成分の減少については、図5に示した二次元フィルタの係数を変更していくことで実現できる。CPU18はステップS4で規定回数を繰り返したと判定したときはS4のYES、上記のループを抜け、第1の画像処理部14による画像処理を解除してステップS5、位置調整の設定手順を終えるステップS6。次に、霧が無い場合の手順によりメモリ19に記憶されるデータを図6を使って説明する。図6では、第1の画像処理部14でかける処理量F、検出部16の出力値D、検出部16の出力値がDだった場合に適用すべき補正量Cの対応を示している。霧が無い場合の検出部16の出力値がDである。この場合、第1の画像処理部14では処理を行っていない。また、補正の必要はないので、補正量Cはゼロにする。第1の画像処理部14で処理量Fをかけた場合の検出部16の出力値がDである。検出部16の出力がDだった場合に適用すべき補正量はFに応じたCである。具体的には、補正量は第1の画像処理部14で行ったコントラスト縮小および高域成分削減の逆関数に相当するコントラスト拡大および高域成分増大を示す量である。以下同様に、処理量Fに対応した出力値Dおよび補正量Cが記憶される。一方、CPU18はステップS1でユーザインタフェース部17から霧がかかっていることを示す信号が入力されたことを判定すると、現在の霧を補正する適切な処理量を設置者に選択してもらう図3のステップS7~S9からなるループに入る。すなわち、CPU18はまず、ユーザインタフェース部17によって設置者に補正量を選択してもらいステップS7、続いて第2の画像処理部15でその補正量に応じて画像のコントラストを拡大し、高域成分を増大させる補正処理を行わせるステップS8。画像のコントラストを拡大する方法は、例えば図7に示すような入出力特性を持ったルックアップテーブルで実現できる。図7に示す入出力特性は、入力の最小値InMinから入力の最大値InMaxの範囲の入力画像データを、出力の最小値OutMinから出力の最大値OutMaxの範囲の出力データに比例して変換する特性を示し、これによりコントラストが拡大される。また、高域成分を増大させる処理は、例えば図8に示すような、処理対象の注目画素を中心とする横方向3画素、縦方向3画素のうち、注目画素の画素値に対しては係数17/9を乗じ、それ以外の周辺の8画素の各画素値に対しては係数-1/9を乗じる二次元フィルタで実現できる。補正量を増減させる方法は、例えばコントラストの拡大については図7に示した特性の直線の傾きを変化させることで実現できる。また、高域成分の減少については、図8で示した二次元フィルタの係数を変更していくことで実現できる。次に、CPU18はステップS8において第2の画像処理部15で補正処理した画像が適切か否かをユーザインタフェース部17を用いて設置者に確認を求めるステップS9。設置者が不適切S9のNoを選択した場合には、再び補正量を選択してもらうステップS7に戻る。CPU18は設置者が適切S9のYesを選択した場合にはステップS7~S9からなるループを抜ける。そして、CPU18は上記のループを抜けたら、選択された補正量Cをメモリ19に記憶するステップS10。また、このときの検出部16の出力値Dをメモリ19に記憶するステップS11。これにより、検出部16の出力値がDと同じ値になった場合には、第2の画像処理部15での補正量をCにすればよいことがわかる。続いて、CPU18は次のループに入り、第1の画像処理部14により処理量Fだけ画像を劣化させるステップS12。この画像の劣化は、霧の量がさらに増えた場合と同様の画像に変化させることである。画像を劣化させる処理は、前述したようにコントラストを縮小し、高域成分を減少させることで実現できる。次に、CPU18は検出部16の出力値Dをメモリ19に記憶するステップS13。ステップS12及びS13を規定回数繰り返すことで、様々な霧の量に対応した検出部16の出力値を得ることができる。規定回数を繰り返したと判定した時ステップS14のYes、ステップS12~S14のループを抜ける。続いて、CPU18は第1の画像処理部14による画像処理を解除しステップS15、第2の画像処理部15による画像処理を解除しステップS16、調整の手順を終えるステップS17。次に、霧がかかっている場合の図3に示した手順によりメモリ19に記憶されるデータを図9を使って説明する。図9では、第1の画像処理部14でかける処理量F、検出部16の出力値D、検出部16の出力値がDだった場合に適用すべき補正量Cの対応を示している。Cは設定時にかかっている霧を補正するために設置者が選択した処理量である。設定時にかかっている霧に加えて第1の画像処理部14で処理量Fの画像劣化処理をした場合の検出部16の出力値がDである。検出部16の出力値がDだった場合に適用すべき補正量は、処理量Fに応じた補正量Cに設置者が選択した処理量Cを加えた値になる。補正量Cについては、霧がかかっていない場合の手順で説明したとおり、第1の画像処理部14で行ったコントラスト縮小および高域成分削減の逆関数に相当するコントラスト拡大および高域成分増大を示す量である。以下同様に、処理量Fに対応した出力値Dおよび補正量CCが図9に示すように記憶される。次に、設定を終えたビデオカメラ10で霧がかかった撮像画像を補正する際の処理について図10に示すフローチャートと共に説明する。処理が開始されると、CPU18は検出部16の出力値を読み出すステップS21。この場合、第1の画像処理部14はCPU18の制御により非作動とされ、A/D変換器13から出力される撮像画像データをスルーさせて第2の画像処理部15と検出部16とに供給される。次に、CPU18は検出部16から読み出した値現在撮像中の画像データの値と調整時にメモリ19に記憶された検出部16の出力値リストと比較し、その比較結果に基づきメモリ19に記憶された補正量リストを使って補正量を決定するステップS22。例えば、検出部16から読み出した値現在撮像中の画像データの値がDであれば、図6又は図9に示した出力値及び補正量リスト中の同じ出力値Dと対応する補正量に決定する。検出部16の出力値がDとDの中間であれば、出力値及び補正量リスト中のDおよびDにそれぞれ対応する2つの補正量から補間演算によって1つの補正量を決定する。次に、CPU18はステップS22で決定した補正量に従って、第2の画像処理部15により画像のコントラストを拡大し、高域成分を増大させるステップS23。そして、CPU18はユーザインタフェース部17から補正処理終了の指示が無ければステップS24のNo、ステップS21~S23の各処理を繰り返す。補正処理終了の指示は、例えばビデオカメラ10を設置させるために設定を変更する場合にユーザインタフェース部17から入力される。CPU18はユーザインタフェース部17から補正処理終了の指示があればステップS24のYes、補正処理を終了するステップS25。このように、本実施の形態のビデオカメラ10によれば、設置調整時に視界悪化時と同様の撮像画像の画像劣化を、第1の画像処理部14により互いに異なる複数の画像劣化量で人工的にそれぞれ施すと共に、画像劣化した撮像画像に対して第2の画像処理部15により各画像劣化量毎に視界良好時の撮像画像を得るための画像処理の補正量を、検出部16により得られる画像劣化した撮像画像の評価値と対応させてメモリ19に記憶するようにしたため、視界改善のための補正量を短時間で適切に設定することができる。また、設置調整後の撮像時には撮像画像の評価値に対応して記憶された補正量を用いて、第2の画像処理部15により撮像画像の補正を行うことで撮像画像を視界良好時の画像に補正することができる。なお、上記の実施の形態では霧がかかっている画像の補正について説明したが、霧以外にも曇りや雨などの天候が悪く視界悪化時の画像を晴天時の視界良好な画像に補正処理する場合にも本発明を適用することができる。