"画像のノイズを低減する画像処理装置であって、前記画像中から注目画素を選択する注目画素選択部と、前記注目画素との類似度が閾値以上である類似画素よりなる類似画素群を前記注目画素の近傍から抽出する類似画素群抽出部と、前記類似画素群の画素値の代表値を算出する代表値算出部と、前記類似画像群に属する任意の画素の画素値と前記代表値との加重加算により補正値を得る加重加算部と、異なる注目画素に対して得られた同位置の画素の補正値を統合する補正値統合部と、を備え、前記補正値統合部によって統合された各補正値を各画素の画素値とすることを特徴とする画像処理装置。前記注目画素選択部が、前記画像中の画素を間引いて前記注目画素を選択することを特徴とする請求項1記載の画像処理装置。前記注目画素選択部が、前記類似画素群に抽出された回数が特定回数以下の画素を前記注目画素として選択することを特徴とする請求項1記載の画像処理装置。前記代表値算出部が、前記類似画素群に属する画素の画素値の平均値、中央値および最頻値のいずれかを代表値として算出することを特徴とする請求項1記載の画像処理装置。前記補正値算出部が、前記類似画素群におけるノイズ量と信号量に応じた重み係数を用いて、前記画素値と前記代表値との加重加算を行うことを特徴とする請求項1記載の画像処理装置。前記補正値算出部が、前記代表値と前記画素値との差分を色空間における特定方向に射影し、前記特定方向の直線上でノイズ量と信号量に応じた重み係数を用いて、前記画素値と前記代表値との加重加算を行うことを特徴とする請求項1記載の画像処理装置。前記特定方向は、前記代表値ベクトルの要素とRGB比率が一定の方向であることを特徴とする請求項6記載の画像処理装置。前記類似画素群の画素の画素値の最大分散方向を求める最大分散方向算出部を有し、前記特定方向を該最大分散方向とすることを特徴とする請求項6記載の画像処理装置。前記補正値統合部が、同位置の画素の補正値の平均値、中央値および最頻値のいずれかを算出することを特徴とする請求項1記載の画像処理装置。前記補正値統合部が、前記注目画素から前記類似画素までの空間距離、前記類似画素群の画素数、および、前記補正値の事後確率のいずれかまたは組み合わせに応じた重み係数を用いて、同位置の画素の補正値の加重平均を取ることを特徴とする請求項1記載の画像処理装置。画像処理装置を用いて画像のノイズを低減する画像処理方法であって、前記画像中から注目画素を選択する注目画素選択ステップと、前記注目画素との類似度が閾値以上である類似画素よりなる類似画素群を前記注目画素の近傍から抽出する類似画素群抽出ステップと、前記類似画素群の画素値の代表値を算出する代表値算出ステップと、前記類似画像群に属する任意の画素の画素値と前記代表値との加重加算により補正値を得る加重加算ステップと、異なる注目画素に対して得られた同位置の画素の補正値を統合する補正値統合ステップと、を有し、前記補正値統合ステップで統合された各補正値を各画素の画素値とすることを特徴とする画像処理方法。本発明は、このような従来の課題を解決するためになされたもので、エッジなど人間が画像を知覚する上で重要な要素を保存しつつノイズ低減を行い、さらに振幅の小さい信号を保存し、信号依存性のノイズを高精度に少ない処理コストで低減する画像処理装置および画像処理方法を提供することを目的とする。上記課題を解決するため、本発明の画像処理装置は、画像のノイズを低減する画像処理装置であって、前記画像中から注目画素を選択する注目画素選択部と、前記注目画素との類似度が閾値以上である類似画素よりなる類似画素群を前記注目画素の近傍から抽出する類似画素群抽出部と、前記類似画素群の画素値の代表値を算出する代表値算出部と、前記類似画像群に属する任意の画素の画素値と前記代表値との加重加算により補正値を得る加重加算部と、異なる注目画素に対して得られた同位置の画素の補正値を統合する補正値統合部と、を備え、前記補正値統合部によって統合された各補正値を各画素の画素値とする。本発明は、エッジなど人間が画像を知覚する上で重要な要素を保存しつつノイズ低減を行い、さらに振幅の小さい信号を保存し、信号依存性のノイズを高精度に少ない処理コストで低減する画像処理装置および画像処理方法を提供することができる。以下、本発明の実施の形態について、図面を参照して説明する。第1の実施の形態本実施の形態においては、1つの画素が輝度成分のみを持つグレースケール画像から、信号値に大きさが依存するノイズを低減する画像処理装置100について説明する。以下、信号値を画素値という場合がある。本発明の実施の形態に係る画像処理装置100は、デジタルカメラ、スキャナ、カメラ付き携帯電話などグレースケール画像を撮影する機器であれば好適に適用できる。また、コンピュータが記憶媒体から読み出したり、ネットワークを介して取得したグレースケール画像に本実施の形態のノイズ低減処理を施したりすることもできる。図1に示すように、本発明の実施の形態に係る画像処理装置100を適用したデジタルカメラは、公知のものを適用することができ、例えば、画像を撮影する撮像部11と、撮像部11により得られた画像信号に処理を施す信号処理部18と、デジカメ全体を制御する主制御部17と、画像データを記憶するフレームメモリ19と、その他の部品と接続されるI/Fインタフェース21とを有する。I/F21には、画像を表示する表示部22と、画像データを保存したり画像データを読み出すための外部メモリ23、及び、記憶媒体25を装着するメモリカード装着部24とが接続されている。ノイズ低減処理は、例えば、信号処理部18と主制御部17とに実装されるが、実装例は図に限定されるものではない。撮像部11は、レンズ12、絞り13、電子シャッター14、光電変換素子15及び前処理部16を有する。光電変換素子15は、例えば、CMOSComplementaryMetalOxideSemiconductorやCCDChargeCoupledDeviceによって構成される。撮像部11は、不図示のカラーフィルタ原色系又は補色系のいずれでもよいを有し、例えば、セル状に配列されたR赤、G緑、B青の各色毎に1つの光電変換素子15が配置されている。前処理部16は、プリアンプやAGC自動利得制御等のアナログ信号処理器やA/D変換器を備えており、光電変換素子15により出力されたアナログ映像信号に対して増幅やクランプ等の前処理を施した後、アナログ映像信号をデジタル映像信号に変換するようになっている。信号処理部18は、DSPDigitalSignalProcessor等によって構成され、撮像部11から得られたデジタル信号に対して色分解、ホワイトバランス調整、γ補正等の種々の画像処理を施すようになっている。また、信号処理部18は、処理した画像データをフレームメモリ19に格納したり、格納した画像データをフレームメモリ19から読み出したり、ノイズ低減などの画像処理を施すことができるようになっている。フレームメモリ19は、VRAMVideoRandomAccessMemory、SRAMStaticRandomAccessMemory、DRAMDynamicRandomAccessMemory等の半導体メモリによって構成される。フレームメモリ19から読み出された画像データは、信号処理部18において画像圧縮等の信号処理が施された後、I/F21を介して外部メモリ23又はメモリカード装着部24に装着された記憶媒体25に記憶される。外部メモリ23は、フラッシュメモリ等の不揮発メモリによって構成され、記憶媒体25はUSBUniversalSerialBusメモリ、SDメモリカード、光磁気ディスクなどの脱着可能な可搬型の不揮発メモリによって構成される。I/F21は、これらを切り替えて利用できる。また、画像処理装置100は、不図示の通信ユニットにより画像データをサーバに送信したり、サーバから画像データを受信したりして外部メモリ23に記憶してもよい。この場合、通信ユニットは、携帯電話網や無線/有線LANLocalAreaNetwork網に接続されて、画像データを送受信する。フレームメモリ19、外部メモリ23又は記憶媒体25から読み出された画像データは、表示部22に表示される。表示部22は、液晶ディスプレイや有機ELディスプレイ等によって構成され、デジタルカメラの筐体に設置されている。表示部22は、タッチパネルを一体に有する。このタッチパネルと筐体に設けられたキーボードとにより、ユーザの操作が入力される。主制御部17、又は、主制御部17と信号処理部18とは、マイコンやLSILargeScaleIntegrationなどにより構成される。本実施の形態において、主制御部17、信号処理部18及びフレームメモリ19が、画像処理装置100の主要部を構成する。マイコンは、主に、CPUCentralProcessingUnit、RAM、EEPROMElectricallyErasableProgrammableReadOnlyMemory、ASICApplicationSpecificIntegratedCircuit等がバスで接続されたコンピュータを実体とし、EEPROMに記憶されたノイズ低減プログラム20をCPUが実行することで、以下で説明するノイズ低減処理が画像データに施される。また、ASIC等のハードウェアによりノイズ低減処理を実行するようにしてもよい。ノイズ低減プログラム20は、予め、EEPROMに記憶された状態でデジタルカメラと共に出荷される。また、ノイズ低減プログラム20は、記憶媒体25に記憶されて配布され、I/F21を介してEEPROMに読み込めるようにしてよい。また、ノイズ低減プログラム20は、ネットワークを介してEEPROMにダウンロードできるようにしてもよい。図2に示すように、画像処理装置100は、画像データ以下、処理対象画像31というを入力とし、ノイズ低減画像32を出力するようになっている。また、画像処理装置100は、画像取得部101、注目画素選択部102、類似画素群抽出部103、代表値算出部104、加重加算部105、補正値保持部106、画素選択済み判定部107および補正値統合部108を備えている。各機能ブロック101乃至108は、CPUがノイズ低減プログラム20を実行することで実現される。このように構成された画像処理装置100の動作について図3を参照して説明する。まず、画像取得部101がフレームメモリ19から処理対象画像31を取得するステップS101。ここで、処理対象画像31は、デジタルカメラが直接撮影した以外の画像データでもよい。次に、注目画素選択部102が、処理対象画像31の複数の画素の中から注目画素を選択するステップS102。例えば、注目画素選択部102は、ラスタ走査により注目画素を選択することができる。なお、走査方法は、どのようなものでもよい。次に、類似画素群抽出部103が注目画素の近傍領域から類似画素よりなる類似画素群を抽出するステップS103。例えば、類似画素群抽出部103は、注目画素を中心としたウィンドウを設定し、注目画素との信号値の差分の絶対値が特定閾値以下のものを類似画素として抽出する。例えば、図4に示すように、類似画素群抽出部103は、注目画素を中心として5×5のウィンドウを設定し、注目画素との画素値の絶対差分が30以下の画素を類似画素として抽出する。これにより、エッジなどの信号値が急峻に変わる部分の影響を避けることができる。図3において、代表値算出部104が、類似画素群抽出部103によって抽出された類似画素群の代表値を算出するステップS104。ここで、代表値は、例えば、類似画素群に属する画素の画素値の平均値とする。次に、加重加算部105が、類似画素群の各画素の画素値と代表値との加重加算を行うことによりステップS105、補正値を得る。具体的には、加重加算部105は、位置pの注目画素の類似画素群Epにおいて、その代表値をμp、位置qの画素値をxqとして、重み係数wpを用いて、次式で補正値yq|pを算出する。ここで、補正値yq|pは、重み係数wpが1に近いほど代表値μpに近付き、0に近いほど元の画素値xqに近付く。したがって、平坦な部分やノイズの多い部分でwpを大きく1に近く設定すれば、代表値μに近付き、より多くのノイズを低減することができる。また、テクスチャのある部分やノイズの少ない部分でwpを小さく設定すれば、元の画素値xqに近付き、微細な信号成分を残すことができる。このように加重加算を用いることで、近傍領域の特性に合わせた適応的なノイズ低減が可能となる。このため、重要となるのは重み係数wpの設定方法であるが、本実施の形態においては、類似画素群Epの画素値の分散σ2pとノイズの分散τ2pとを用いて次式で算出する。ここで、σ2pは類似画素群の画素値を用いて標本分散を算出することで得られる。ノイズの分散τ2pは一定の設計値を用いてもよいし、その都度に推定することもできる。ノイズの分散の推定方法については、後述する。次に、補正値保持部106が、注目画素pの類似画素群Epにおける位置qの画素の補正値yq|pを記録するステップS106。次に、画素選択済み判定部107が、すべての画素を注目画素として選択したか否かを判定するステップS107。ここで、すべての画素を選択したと判定された場合には、画像処理装置100の動作は、次のステップS108に移り、すべての画素を選択していないと判定された場合には、画像処理装置100の動作は、ステップS102に戻る。ステップS108では、補正値統合部108が、位置qの画素を類似画素群に含む注目画素pに対する各補正値yq|pを平均化することで、最終的な補正値zqを求める。この処理は、次式のように表せる。ここで、E-1qは、位置qの画素を類似画素群に含む注目画素の位置の集合、Nは、その集合の要素数である。このように、補正値統合部108は、補正値zqをすべての画素位置に対して求めて、この補正値を画素値として構成したノイズ低減画像32を出力する。以上に説明したように、本実施の形態に係る画像処理装置100は、補正値統合部108が異なる注目画素の類似画素群から得られた補正値を平均化することで、類似画素群の抽出のバラツキに対してロバストとなり、ノイズ低減の精度を向上させることができる。なお、上述した画像処理装置100の動作のステップS103において、単純な画素値の差分で画素間の類似度を判定すると、ノイズの影響を受けて類似画素群の抽出が効果的に行われない場合がある。処理対象画素値に平滑化フィルタを適用した結果に対して、画素値差分を求めることで、類似画素群を安定的に抽出することが可能となるただし、エッジのボケとのトレードオフである。また、画素値分布間距離を用いて類似画素判定を行うこともできる例えば、特許文献7参照。また、ステップS103において、類似画素群の代表値として、平均値ではなく、中央値や最頻値を用いることができる。また、ステップS105において、重み係数の算出は様々な形態を取ることができる。設計パラメータa,bを導入して次式のように算出することで、全体的な解像保持とノイズ低減のバランスを設計者が決めることが可能となる。また、類似画素群の画素値の分散ではなく、特定周波数のパワーをσ2pに置き換えて使用することもできる。また、ステップS108では、補正値統合部108が、位置qの画素を類似画素群に含む注目画素pに対する各補正値yq|pを平均化すると説明したが、平均の代わりに中央値または最頻値としてもよい。また、次のように重み係数vpを用いて、加重加算を行ってもよい。重み係数vpは、例えば、注目画素pの類似画素群の画素数に比例させることができる。これは、類似画素群が大きいほど補正値の信頼度が高いと考え、その補正値を最終的な補正値への寄与を高くするものである。また、注目画素と処理対象画素の空間的距離に反比例させてもよい。これは、注目画素に近いほど、補正値の信頼度が高いと考えるものである。また、vpを補正値yq|pの事後確率としてもよい。事後確率Pryq|p|xqは、ノイズと信号の分布にガウス分布を仮定する場合、次式で算出される。これにより、例えば、ノイズが少ないような類似画素群での補正値の寄与率が高くなるといった効果を得ることができる。以下、ステップS105におけるノイズの分散τ2pを推定する方法について詳細に説明する。一般に、CCDやCMOS等によって撮像した画像に現れるショットノイズの大きさは、信号値に依存する。図5は、信号値に対してノイズの分散をプロットした一例である。このように、信号値とノイズの分散の相関は高いので、回帰によって信号値からノイズの分散を良好な精度で推定することができる。ただし、真の信号値はノイズ低減画像からは分からないため、類似画素群の代表値μpで代替する。例えば、図6に示すような推定関数を設定し、μpからτ2pを推定する。推定関数は、ルックアップテーブルで実装してもよいし、多項式などの関数を用意して計算してもよい。推定関数は、パッチ画像を撮影し、パッチ上の信号値のバラツキをノイズと見なすことで、最小二乗法等を利用して同定することができる。なお、推定関数が撮影条件によって変わる場合は、撮影条件ごとに別の関数を用意する。例えば、ISOInternationalOrganizationforStandardization感度によってノイズの大きさは変わるため、設定されたISO感度によって使用する推定関数を切り替えることが必要である。第2の実施形態本発明の第2の実施の形態に係る画像処理装置は、本発明の第1の実施の形態に係る画像処理装置100に対して、例えば、ノイズ低減プログラム20を変更することにより、1つの画素が輝度成分のみを持つグレースケール画像から、信号値に大きさが依存するノイズを低減する際に、フィルタ演算を行う箇所を間引くことで計算量を低減させる。具体的には、図7に示すように、本発明の第2の実施の形態に係る画像処理装置200は、本発明の第1の実施の形態に係る注目画素選択部102に代えて注目画素選択部202を設け、本発明の第1の実施の形態に係る画素選択済み判定部107に代えて画素選択済み判定部207を設ける。このように構成された画像処理装置200の動作について図8を参照して説明する。なお、以下に説明する画像処理装置200の動作は、本発明の第1の実施の形態に係る画像処理装置100の動作に対して、ステップS102に代えて、ステップS202が実行され、ステップS107に代えて、ステップS207が実行される。このため、本実施の形態においては、ステップS202およびS207について説明し、他のステップの説明は省略する。ステップS202では、注目画素選択部202が、処理対象画像31の複数の画素の中から注目画素を選択する。このとき、注目画素選択部202は、図9に一例を示すように、ラスタ走査のように全画素を順次選択するのではなく、いくつかの画素を間引いて選択する。なお、間引きの対象は注目画素のみであり、注目画素に対する類似画素群の選択は全画素を対象とする。ステップS207では、画素選択済み判定部207が、間引きのパターンにより選択予定であったすべての画素を注目画素として選択したか否かを判定する。ここで、選択予定であったすべての画素を選択したと判定された場合には、画像処理装置200の動作は、次のステップS108に移り、選択予定であったすべての画素を選択していないと判定された場合には、画像処理装置200の動作は、ステップS202に戻る。なお、間引きの方法や孤立点が多いような画像によっては、補正値が得られない画素が存在する場合がある。その場合には、画像処理装置200は、処理対象画像の該当位置の画素値をスルーし出力する。以上に説明したように、本実施の形態に係る画像処理装置200は、注目画素を間引きすることにより、計算量の多い代表値算出演算を行う回数を減らすことができ、ノイズ低減に係る計算コストを低減することができる。第3の実施の形態本発明の第3の実施の形態に係る画像処理装置は、本発明の第1の実施の形態に係る画像処理装置100に対して、例えば、ノイズ低減プログラム20を変更することにより、1つの画素が輝度成分のみを持つグレースケール画像から、信号値に大きさが依存するノイズを低減する際に、注目画素を適応的に選択することで計算量を低減させる。具体的には、図10に示すように、本発明の第3の実施の形態に係る画像処理装置300は、本発明の第1の実施の形態に係る注目画素選択部102に代えて注目画素選択部302を設け、本発明の第1の実施の形態に係る画素選択済み判定部107に代えて画素選択済み判定部307を設ける。このように構成された画像処理装置300の動作について図11を参照して説明する。なお、以下に説明する画像処理装置300の動作は、本発明の第1の実施の形態に係る画像処理装置100の動作に対して、ステップS102に代えて、ステップS302、S302-1およびS302-2が実行され、ステップS107に代えて、ステップS307が実行される。このため、本実施の形態においては、ステップS302およびS307について説明し、他のステップの説明は省略する。ステップS302では、注目画素選択部302が、処理対象画像31の複数の画素の中から注目画素を選択する。まず、処理対象画像の画素の走査方法を注目画素選択部302に設定する。本実施の形態においては、ラスタ走査を用いることにする。注目画素選択部302は、設定された走査方法で処理対象画像の画素を走査した後に候補画素を選択する。候補画素がそれまでの処理で他の画素の類似画素群に含まれた回数が特定回数以下である場合には、候補画素を注目画素として、画像処理装置300の動作は、次のステップS103に移り、当該回数が特定回数以下でない場合には、次の画素を走査して候補画素とし、同様の判定を行うステップS302-1。これを注目画素が選ばれるまで行い、画像の終端まで走査が達した場合には、画像処理装置300の動作は、ステップS108に移るステップS302-2。ステップS307では、画素選択済み判定部307が、画像の終端まで走査したか否かを判定する。ここで、画像の終端まで走査したと判定された場合には、画像処理装置300の動作は、次のステップS108に移り、画像の終端まで走査していないと判定された場合には、画像処理装置300の動作は、ステップS302に戻る。以上に説明したように、本実施の形態に係る画像処理装置300は、各画素における補正値の算出回数が均一化される方に調整されるため、適切な計算量で精度の良いノイズ低減が可能となる。なお、上述した画像処理装置300の動作の説明において、走査方法をラスタ走査としたが、これに限るものではない。例えば、画像の画素数と互いに素となる数1以外に共通の約数を持たない数ごとに間隔を開けてラスタ走査をし、終端に来たら始点に戻るといった走査方法が効果的である。図12は、5×5の画像に対して3の間隔でラスタ走査を巡回する例を示している。このように間隔を開けて走査することで、各画素における補正値の算出回数の均一化効果を高めることができる。第4の実施形態本発明の第4の実施の形態に係る画像処理装置は、本発明の第1の実施の形態に係る画像処理装置100に対して、例えば、ノイズ低減プログラム20を変更することにより、1つの画素がRGBの3成分を持つカラー画像から、信号値に大きさが依存するノイズを低減させる。具体的には、図13に示すように、本発明の第4の実施の形態に係る画像処理装置400は、本発明の第1の実施の形態に係る類似画素群抽出部103に代えて類似画素群抽出部403を設け、本発明の第1の実施の形態に係る代表値算出部104に代えて代表値算出部404を設ける。また、画像処理装置400は、本発明の第1の実施の形態に係る加重加算部105に代えて加重加算部405を設け、本発明の第1の実施の形態に係る補正値統合部108に代えて補正値統合部408を設ける。このように構成された画像処理装置300の動作について図14を参照して説明する。なお、以下に説明する画像処理装置300の動作は、本発明の第1の実施の形態に係る画像処理装置100の動作に対して、ステップS103に代えて、ステップS403が実行され、ステップS104に代えて、ステップS404が実行され、ステップS105に代えて、ステップS405が実行され、ステップS108に代えて、ステップS408が実行される。このため、本実施の形態においては、ステップS403、S404、S405およびS408について説明し、他のステップの説明は省略する。ステップS403では、類似画素群抽出部403が、注目画素の近傍領域から類似画素を抽出する。類似画素群抽出部403は、注目画素を中心としたウィンドウを設定し、注目画素との乖離度が特定閾値以下のものを抽出する。この乖離度には、RGB空間におけるユークリッド距離を使うことができる。ステップS404では、代表値算出部404が、抽出された類似画素群の代表値RGBの3次元ベクトルを算出する。代表値は、例えば、類似画素群に属する画素の画素値の平均値とする。ステップS405では、加重加算部405が、類似画素群の各画素の画素値と代表値との加重加算を行う。具体的には、加重加算部105は、位置pの注目画素の類似画素群Epにおいて、その代表値RGBの3次元ベクトルをμp、位置qの画素値RGBの3次元ベクトルをxqとして、3行3列の重み行列Wpを用いて、次式で補正値RGBの3次元ベクトルyq|pを算出する。ここで、Iは、単位行列である。補正値yq|pは、重み行列Wpが0に近いほど代表値μに近付き、Iに近いほど元の画素値に近付く。重み係数Wpは、類似画素群Epの画素値の分散共分散行列Σimagepとノイズの分散共分散行列Σnoisepを用いて次式で算出するものとする。Σimagepは、類似画素群の画素値を用いて算出することで得られる。Σnoisepは、グレースケール画像に対するノイズ推定関数をRGB成分のそれぞれに用意することで、μpから推定する。ステップS408では、補正値統合部408が、位置qの画素を類似画素群に含まれる注目画素pに対する各補正値yq|pを平均化することで、最終的な補正値RGBの3次元ベクトルzqを求める。この処理は次式のように表せる。ここで、E-1qは位置qの画素を類似画素群に含む注目画素の位置の集合、Nはその集合の要素数である。このように、補正値統合部408は、補正値zqをすべての画素位置に対して求めて、この補正値を画素値として構成したノイズ低減画像32を出力する。以上に説明したように、本実施の形態に係る画像処理装置400は、補正値統合部408が異なる注目画素の類似画素群から得られた補正値を平均化することで、類似画素群の抽出のバラツキに対してロバストとなり、ノイズ低減の精度を向上させることができる。なお、本実施の形態においては、RGB成分を持つカラー画像に対して説明したが、YCCやLabなど任意の色空間で表現されたカラー画像に対して、同様に適用することができる。また、nバンドの分光画像に対しても、本実施の形態における信号値をn次元ベクトルとみなすことで、適用可能である。また、ステップS403において、画素間の乖離度として、RGB空間のユークリッド距離だけではなく、種々のバリエーションを取ることができる。例えば、図15に示すように、ウィンドウ内の画素をLab空間にマッピングし、その空間でのユークリッド距離を使っても良い。ユークリッド距離に限らずLpノルムを使用してもよい。また、画素値分布間距離を用いて類似画素判定を行うこともできる例えば、特許文献7参照。また、ステップS405において、例えば、本実施の形態においては、RGBの3次元空間での加重加算を説明したが、図16に示すように、代表値と処理対象画素値との差分を一次元の特定方向eに射影してから加重加算を行うこともできる。例えば、類似画素群の代表値のRGB比率一定の方向や輝度の方向、最大分散の方向を考えることができる。wpは、重み係数スカラーであり、例えば、e方向への画像とノイズの分散比として、次のように設定できる。このように、1次元に射影することで、計算量を低減し、かつ、特定方向e上に射影を行うことでeに直交する方向のノイズを強制的に0にすることができる。なお、これらの処理は、特許文献8に開示されたノイズ低減処理と同等であり、特許文献8に開示された方法は、すべて適用することができる。また、ステップS408において、加重加算によるバリエーションが考えられる。なお、ノイズと画素値の分布にガウス性を仮定した場合の事後確率は、グレースケール画像と異なり以下のようになる。以上に説明したように、本発明の実施の形態にかかる画像処理装置は、類似画素群における各画素で補正値を算出し、異なる注目画素における類似画素群で得られた、同位置の複数の補正値を統合することでノイズ低減を行っている。これにより、本発明の実施の形態にかかる画像処理装置は、複数の補正値を組み合わせるためロバスト性が増し、ノイズ精度を高めることができる。また、本発明の実施の形態にかかる画像処理装置は、注目画素選択部が、画像中の画素を間引いて注目画素を選択することより、フィルタ演算の回数が低減され、計算コストが下がる。また、本発明の実施の形態にかかる画像処理装置は、注目画素選択部が、類似画素群に抽出された回数が特定回数以下の画素を選択することにより、フィルタ演算の回数を低減し計算コストを下げるとともに、各画素における補正値の算出回数が均一化される方に調整されるため、適切な計算量で精度の良いノイズ低減が可能となる。また、本発明の実施の形態にかかる画像処理装置は、類似画素群におけるノイズ量と信号量に応じた重み係数を用いて、代表値と画素値の加重加算を行うことにより、類似画素群におけるノイズ量と信号量に応じた強度でノイズ低減を行うことができ、微細な信号の保存性を高めることができる。また、本発明の実施の形態にかかる画像処理装置は、代表値と画素値の差分を色空間における特定方向に射影し、その特定方向の直線上でノイズ量と信号量に応じた重み係数を用いて、代表値と画素値の加重加算を行うようになっている。これにより、本発明の実施の形態にかかる画像処理装置は、特定方向に直交する方向のノイズ成分を強制的に0にすることができ、特定方向に対してはノイズ量と信号量に応じた強度でノイズ低減を行うことができる。また、本発明の実施の形態にかかる画像処理装置は、前述した特定方向を代表値ベクトルの要素とRGB比率が一定の方向とすることより、類似画素群の代表値の色相に合わせたノイズ低減を行うことができる。また、本発明の実施の形態にかかる画像処理装置は、前述した特定方向を輝度方向とすることにより、色ノイズを大きく低減し、輝度ノイズをノイズ量と信号量に応じた強度で低減することができる。また、本発明の実施の形態にかかる画像処理装置は、前述した特定方向を類似画素群の画素値の最大分散方向とすることにより、信号成分を極力つぶさずにノイズを低減することができる。また、本発明の実施の形態にかかる画像処理装置は、補正値統合部が、同位置の画素の補正値の平均、中央値および最頻値のいずれかを算出することにより、類似画素群のバラツキに対してロバス性が増し、ノイズ低減精度を高めることができる。また、本発明の実施の形態にかかる画像処理装置は、補正値統合部が、注目画素から類似画素への空間距離、類似画素群の画素数、および、補正値の事後確率のいずれかまたは組み合わせに応じた重み係数を用いて、同位置の画素の補正値の加重平均を取ることにより、類似画素群における対象画素の性質を利用することができ、ノイズ低減精度を高めることができる。"