"光学系の光学収差により歪みが生じた歪み画像を取得する画像取得部と、前記歪みを補正するための変換処理を、前記歪み画像の中の処理対象領域に対して行い、前記歪み画像を補正する補正処理部と、前記変換処理による前記処理対象領域の変換態様を表す変換態様情報を取得する変換態様情報取得部と、前記取得された変換態様情報に基づいて、前記歪み画像に含まれるノイズ成分を低減する処理を行うノイズ低減処理部と、を含むことを特徴とする画像処理装置。請求項1において、前記変換態様情報は、前記変換処理前の前記処理対象領域の大きさと、前記変換処理後の前記処理対象領域の大きさとの比較結果に関する情報であることを特徴とする画像処理装置。請求項2において、前記ノイズ低減処理部は、前記ノイズ成分を低減する度合いであるノイズ低減度合いを、前記変換処理前の前記処理対象領域の大きさと前記変換処理後の前記処理対象領域の大きさとの前記比較結果に応じて制御することを特徴とする画像処理装置。請求項3において、前記ノイズ低減処理部は、前記変換処理後の前記処理対象領域が前記変換処理前の前記処理対象領域よりも大きいという第1の条件に該当する場合には、前記ノイズ低減度合いを、前記第1の条件以外の条件に該当する場合よりも相対的に大きくすることを特徴とする画像処理装置。請求項3において、前記ノイズ低減処理部は、前記変換処理後の前記処理対象領域が前記変換処理前の前記処理対象領域よりも小さいという第2の条件に該当する場合には、前記ノイズ低減度合いを、前記第2の条件以外の条件に該当する場合よりも相対的に小さくすることを特徴とする画像処理装置。請求項1において、前記ノイズ低減処理部は、前記ノイズ成分を低減する度合いであるノイズ低減度合いを前記変換態様情報に基づいて決定し、前記ノイズ低減度合いに基づいて前記ノイズ低減処理を行うことを特徴とする画像処理装置。請求項1において、前記画像取得部は、前記処理対象領域における前記歪みの歪み度合いが、前記歪み画像における前記処理対象領域の位置に応じて異なる画像を取得し、前記補正処理部は、前記処理対象領域における前記歪み度合いに応じて、前記処理対象領域の大きさを変換する処理を行い、前記ノイズ低減処理部は、前記処理対象領域の大きさの変換結果に応じて、前記ノイズ成分を低減する度合いであるノイズ低減度合いを制御することを特徴とする画像処理装置。請求項7において、前記画像取得部は、前記歪み画像の中央領域における前記歪み度合いが、周辺領域における前記歪み度合いよりも相対的に小さい画像を取得し、前記補正処理部は、前記中央領域内の前記処理対象領域の大きさを、前記変換処理前の大きさよりも縮小する処理を行い、前記ノイズ低減処理部は、前記中央領域における前記ノイズ低減度合いを、前記周辺領域における前記ノイズ低減度合いよりも相対的に小さくすることを特徴とする画像処理装置。請求項7において、前記画像取得部は、前記歪み画像の中央領域における前記歪み度合いが、周辺領域における前記歪み度合いよりも相対的に小さい画像を取得し、前記補正処理部は、前記周辺領域内の前記処理対象領域の大きさを、前記変換処理前の大きさよりも拡大する処理を行い、前記ノイズ低減処理部は、前記周辺領域における前記ノイズ低減度合いを、前記中央領域における前記ノイズ低減度合いよりも相対的に大きくすることを特徴とする画像処理装置。請求項1において、前記ノイズ低減処理部は、前記歪み画像を、周波数帯域が異なる第1~第nの周波数帯域画像nは2以上の自然数に分割する周波数帯域分割部と、前記分割された各周波数帯域画像に対して異なる平滑化処理を行う平滑化処理部と、を有することを特徴とする画像処理装置。請求項10において、前記変換態様情報は、前記変換処理前の前記処理対象領域の大きさと、前記変換処理後の前記処理対象領域の大きさとの比較結果に関する情報であり、前記平滑化処理部は、前記第1~第nの周波数帯域画像のうちの第iの周波数帯域画像iはn以下の自然数に含まれる前記ノイズ成分を低減する度合いを、前記比較結果に関する情報に基づいて制御し、前記平滑化処理部は、前記制御されたノイズ低減度合いに基づいて、前記第iの周波数帯域画像に対する前記平滑化処理を行うことを特徴とする画像処理装置。請求項11において、前記比較結果に関する情報は、前記変換処理前の前記処理対象領域の面積に対する前記変換処理後の前記処理対象領域の面積の倍率であり、前記変換処理前における前記第1~第nの周波数帯域画像が第1から第nに向かって順次低周波数の帯域画像であり、前記倍率が第1~第nの倍率範囲に分割され、前記第1~第nの倍率範囲が第1から第nに向かって順次低倍率の倍率範囲である場合に、前記平滑化処理部は、前記倍率が前記第1~第nの倍率範囲のうちの第iの倍率範囲に含まれる場合、前記第iの周波数帯域画像の前記ノイズ低減度合いを、他の周波数帯域画像の前記ノイズ低減度合い以上にすることを特徴とする画像処理装置。請求項1において、前記ノイズ低減処理部は時間方向のノイズ成分を平滑化する処理を行い、処理後の画素値を時間平滑化画素値として出力する時間平滑化処理部と、空間方向のノイズ成分を平滑化する処理を行い、処理後の画素値を空間平滑化画素値として出力する空間平滑化処理部と、前記時間平滑化画素値と前記空間平滑化画素値を所定比率で合成する合成処理部と、を有することを特徴とする画像処理装置。請求項13において、前記変換態様情報は、前記変換処理前の前記処理対象領域の大きさと、前記変換処理後の前記処理対象領域の大きさとの比較結果に関する情報であり、前記合成処理部は、前記比較結果に関する情報に基づいて前記所定比率を制御することを特徴とする画像処理装置。請求項1において、前記光学収差は、歪曲収差であることを特徴とする画像処理装置。請求項1において、前記光学系は、前方の視野範囲及び側方の視野範囲を撮像する対物レンズを有することを特徴とする画像処理装置。請求項16において、前記画像取得部は、前記対物レンズを介して管状被写体内を撮像した画像を取得することを特徴とする画像処理装置。請求項1において、前記変換処理は、射影変換処理であることを特徴とする画像処理装置。請求項1乃至18のいずれかに記載の画像処理装置と、前記歪み画像を撮像する内視鏡装置の観察状態を検出し、前記検出された観察状態に基づいて、前記補正処理部による前記変換処理を制御する制御部と、を含むことを特徴とする制御装置。請求項19において、前記制御部は、前記観察状態が、前記歪み画像の周辺領域を拡大観察する状態である場合に、前記周辺領域を拡大する変換処理を行うように前記補正処理部を制御することを特徴とする制御装置。請求項19において、前記制御部は、ユーザから前記内視鏡装置の前記観察状態に関する情報の入力を受け付ける受付部を有し、前記制御部は、前記受け付けた情報に基づいて、前記内視鏡装置の前記観察状態を検出することを特徴とする制御装置。請求項1乃至18のいずれかに記載の画像処理装置と、前記補正処理部により補正された画像を表示部に表示する制御を行う表示制御部と、を含むことを特徴とする制御装置。被写体を撮像する光学系と、前記光学系の光学収差により歪みが生じた歪み画像を取得する画像取得部と、前記歪みを補正するための変換処理を、前記歪み画像の中の処理対象領域に対して行い、前記歪み画像を補正する補正処理部と、前記変換処理による前記処理対象領域の変換態様を表す変換態様情報を取得する変換態様情報取得部と、前記取得された変換態様情報に基づいて、前記歪み画像に含まれるノイズ成分を低減する処理を行うノイズ低減処理部と、を含むことを特徴とする内視鏡装置。光学系の光学収差により歪みが生じた歪み画像を取得し、前記歪みを補正するための変換処理を、前記歪み画像の中の処理対象領域に対して行い、前記歪み画像を補正し、前記変換処理による前記処理対象領域の変換態様を表す変換態様情報を取得し、前記取得された変換態様情報に基づいて、前記歪み画像に含まれるノイズ成分を低減する処理を行うことを特徴とする画像処理方法。光学系の光学収差により歪みが生じた歪み画像を取得する画像取得部と、前記歪みを補正するための変換処理を、前記歪み画像の中の処理対象領域に対して行い、前記歪み画像を補正する補正処理部と、前記変換処理による前記処理対象領域の変換態様を表す変換態様情報を取得する変換態様情報取得部と、前記取得された変換態様情報に基づいて、前記歪み画像に含まれるノイズ成分を低減する処理を行うノイズ低減処理部として、コンピュータを機能させることを特徴とする画像処理プログラム。このような広角光学系と歪み補正を組合せる手法では、中央領域の画像が縮小され、周辺領域の画像が拡大される。そのため、先端を曲げる事なく非接触でヒダ裏の病変部を大きく表示することが可能となる。しかしながら、この手法では、画像に混入されたノイズ成分例えば撮像素子等で発生するノイズ成分を考慮せずに歪み補正を行っている。そのため、画像内の位置に依って不均一な周波数特性のノイズ成分を誘発するという課題がある。例えば、歪み補正では画像の周辺領域を拡大するため、周辺領域のノイズ成分は低周波側にシフトする。この場合、人間の視覚では周辺領域のノイズ成分が増大したように見える。本発明の幾つかの態様によれば、画像内の位置に依らずノイズ成分を視覚的に均一化することが可能な画像処理装置、制御装置、内視鏡装置、画像処理方法及び画像処理プログラム等を提供できる。本発明の一態様は、光学系の光学収差により歪みが生じた歪み画像を取得する画像取得部と、前記歪みを補正するための変換処理を、前記歪み画像の中の処理対象領域に対して行い、前記歪み画像を補正する補正処理部と、前記変換処理による前記処理対象領域の変換態様を表す変換態様情報を取得する変換態様情報取得部と、前記取得された変換態様情報に基づいて、前記歪み画像に含まれるノイズ成分を低減する処理を行うノイズ低減処理部と、を含む画像処理装置に関係する。本発明の一態様によれば、歪みを補正するための変換処理が処理対象領域に対して行われ、その処理対象領域の変換態様情報に基づいて、歪み画像に含まれるノイズ成分を低減する処理が行われる。これにより、画像内の位置に依らずノイズ成分を視覚的に均一化することが可能になる。また、本発明の他の態様は、被写体を撮像する光学系と、前記光学系の光学収差により歪みが生じた歪み画像を取得する画像取得部と、前記歪みを補正するための変換処理を、前記歪み画像の中の処理対象領域に対して行い、前記歪み画像を補正する補正処理部と、前記変換処理による前記処理対象領域の変換態様を表す変換態様情報を取得する変換態様情報取得部と、前記取得された変換態様情報に基づいて、前記歪み画像に含まれるノイズ成分を低減する処理を行うノイズ低減処理部と、を含む内視鏡装置に関係する。また、本発明の他の態様は、光学系の光学収差により歪みが生じた歪み画像を取得し、前記歪みを補正するための変換処理を、前記歪み画像の中の処理対象領域に対して行い、前記歪み画像を補正し、前記変換処理による前記処理対象領域の変換態様を表す変換態様情報を取得し、前記取得された変換態様情報に基づいて、前記歪み画像に含まれるノイズ成分を低減する処理を行う画像処理方法に関係する。また、本発明の他の態様は、光学系の光学収差により歪みが生じた歪み画像を取得する画像取得部と、前記歪みを補正するための変換処理を、前記歪み画像の中の処理対象領域に対して行い、前記歪み画像を補正する補正処理部と、前記変換処理による前記処理対象領域の変換態様を表す変換態様情報を取得する変換態様情報取得部と、前記取得された変換態様情報に基づいて、前記歪み画像に含まれるノイズ成分を低減する処理を行うノイズ低減処理部として、コンピュータを機能させる画像処理プログラムに関係する。以下、本実施形態について説明する。なお、以下に説明する本実施形態は、特許請求の範囲に記載された本発明の内容を不当に限定するものではない。また本実施形態で説明される構成の全てが、本発明の必須構成要件であるとは限らない。1.本実施形態の概要まず本実施形態の概要について説明する。図1に示すように、大腸のヒダ裏の病変部10広義には注目領域を観察する場合を考える。本実施形態では、魚眼の対物レンズ203を用いることで、スコープ先端の屈曲やヒダへの接触を行うことなくヒダ裏の病変部10を観察することが可能である。このヒダ裏の病変部10は、画像の周辺領域に写ることになる。図4Bに示すように、魚眼レンズでは画像の周辺領域dは中央領域hよりも歪むため、病変部10は小さく写ってしまう。そこで本実施形態では、図4Cに示すように周辺領域dを拡大する画像処理を行い、病変部10の視認性を向上している。しかしながら、このような歪み補正を行うと画像内に不均一な特性を持ったノイズ成分が発生するという課題がある。この点について説明する。ここでは、図7のA1に示すようにノイズ成分がランダムなホワイトノイズであるとする。また、撮像素子の画素数が表示画像の画素数と等しいか又は少ないとする。まず画像中央部は、撮像画像を表示画像に変換処理する際に縮小される。そのため、周波数で見たときに変換処理は補間フィルタの特性一般に周波数特性はフラットとなり、図7のA2に示すように変換後の画像には粒の細かいノイズが発生する。一方、画像周辺部は、変換処理する際に拡大される。拡大処理に伴い周波数帯域が全体に低周波側にシフトするため、A3に示すようにノイズ成分も低周波にシフトする。人間の視覚特性は、空間周波数において高周波よりも低周波に対して感度が高いため、変換後の画像周辺部ではノイズ成分が増大したと認識されてしまう。即ち、拡大された画像周辺部ではノイズが多く発生し、画像中央部ではノイズが少ない画像が表示されることになる。このように、注目したい画像周辺部を拡大表示しても、ノイズ成分の増大により視認性が低下してしまうという課題がある。例えば、狭帯域光等を用いた光量が十分でない条件で観察する場合には、適正露出を得るために、撮像素子により光電変換された画像を増幅することになる。そのためノイズ成分の増大が顕著に現れ、視覚的な不均一さも顕著となる。この点、本実施形態によれば、図10Bに示すように、歪み補正の拡大率が大きい領域ほどより高い周波数帯域のノイズを低減する処理を行う。この処理は歪み補正前に行われる。これにより、図11に示すように、拡大により低周波にシフトするノイズ成分のうち視覚的に高感度な帯域ft近傍の成分を低減させ、歪み補正後の画像のノイズを視覚的に均一にできる。また画像の周波数帯域のうち一部帯域を平滑化するため、被写体の構造についての周波数情報を保存できる。2.第1の実施例2.1.内視鏡装置図1に本実施形態の内視鏡装置の構成例を示す。内視鏡装置広義には撮像装置は、光源部100と、撮像部200と、制御装置300プロセッサ部と、表示部400と、外部I/F部500を含む。なお、本実施形態は図1の構成に限定されず、その構成要素の一部を省略したり、他の構成要素を追加したりする等の種々の変形実施が可能である。光源部100は、白色光源101と、複数の分光透過率を持った回転色フィルタ102と、回転色フィルタ102を駆動させる回転駆動部103を含む。また光源部100は、回転色フィルタ102からの分光特性を持った光をライトガイドファイバ201の入射端面に集光させる集光レンズ104を含む。例えば図2に示すように、回転色フィルタ102は、三原色の赤の色フィルタ851と、緑の色フィルタ852と、青の色フィルタ853と、回転モータ803と、から構成されている。図3には、これら3つの色フィルタの分光特性を示す。回転駆動部103は、制御装置300の制御部302からの制御信号に基づいて、撮像素子209の撮像期間と同期して回転色フィルタ102を所定回転数で回転させる。例えば回転色フィルタ102を1秒間に20回転させると、各色フィルタは60分の1秒間隔で入射白色光を横切る事になる。撮像素子209は60分の1秒間隔で3原色の各色光R或はG或はBに対する観察対象からの反射光を撮像し、画像の転送を完了することになる。即ち、本実施形態ではR画像、G画像、B画像が60分の1秒間隔で面順次で撮像され、実質のフレームレートは20fpsfpsframepersecondとなる。撮像部200は、例えば大腸等の体腔への挿入を可能にするために、細長くかつ湾曲可能に形成されている。撮像部200は、光源部100で集光された光を導くためのライトガイドファイバ201と、ライトガイドファイバ201により先端まで導かれた光を拡散させて観察対象に照射する照明レンズ202、204を含む。また撮像部200は、観察対象から戻る反射光を集光する対物レンズ203と、集光した結像光を検出するための撮像素子209と、撮像素子209により光電変換されたアナログ信号をデジタル信号に変換するA/D変換部210と、を含む。ここで、撮像素子209はモノクロ単板撮像素子であり、例えばCCDやCMOSセンサ等により構成される。対物レンズ203は、180度以上の視野角を持つ魚眼レンズ等の光学系で構成されており、例えば大腸のヒダ裏にある病変部10を観察できるようになっている。照明レンズ202、204は、対物レンズ203の視野角内の観察対象を均一に照明できるように対物レンズ203の光軸に対して外側を向いて配置されている。本実施形態では、数千本のファイバの束により構成されるライトガイドファイバ201を2つに分割したが、これに限定されない。例えば、ライトガイドファイバ201を、より多くの束に分割し、各束に対応する照明レンズを内視鏡スコープ先端に配置してもよい。このようにすれば、広視野角の領域をより均一に照明できるようになる。また、LEDや有機EL等の発光素子を内視鏡スコープ先端に多数配置して光源部100を構成してもよい。制御装置300は、画像処理部301と、制御部302と、を含む。画像処理部301は、歪み補正処理や、ノイズ低減処理、その他の画像処理を行う。制御部302は、内視鏡装置の各部の制御を行う。表示部400は、CRTや液晶モニタ等の動画表示可能な表示装置により構成される。外部I/F部500は、この内視鏡装置に対するユーザからの入力等を行うためのインターフェースである。例えば外部I/F部500は、電源のオン/オフを行うための電源スイッチや、撮影操作を開始するためのシャッタボタン、撮影モードやその他各種のモードを切り換えるためのモード切換スイッチ等を含む。モード切替スイッチは、例えば図4B、Cに示すように、全体視野の表示面積は変更せずに画像中央部と周辺部の表示倍率が異なる複数の射影変換モードの切換を手動で行うためのスイッチである。外部I/F部500は、入力された情報を制御部302へ出力する。2.2.歪み補正次に図4A~図4Cを用いて、撮像部200で撮像された画像の表示形態について説明する。撮像部200の対物レンズ203は魚眼レンズであり、180度以上の視野角を持っているものとする。図4Aには、管腔状の被写体を模式的に示す。図4Aに示すように、円筒状の管腔390は等距離間隔の同心円により円環領域d~hに分割され、その管腔390に撮像部200を挿入して魚眼レンズを使って撮像するものとする。図4Bには、その魚眼レンズで撮像された画像の模式図を示す。図4Bは、例えば等立体角射影方式や、正射影方式等により撮像された画像に対応する。図4Bに示すように、円筒状の管腔390と撮像部200の先端距離が近い側面に位置する被写体ほど大きく歪むため、画像周辺部の同心円の間の距離は詰まった状態で撮像される。このような状態のまま実際の大腸に挿入すると、側方視野の円環領域dはごく薄い表示領域に押込まれてしまう。そのため、この領域内に病変が存在しても表示サイズが小さくなり、病変の確認が困難となる。特にヒダ裏を観察する場合には、撮像部200の先端とヒダ裏との位置関係が、円環領域dにヒダ裏が写る位置関係となるときに、ヒダ裏を観察可能となる。そのため、この画像のままでは目的とする大腸ヒダ裏の病変を観察することが難しい。そこで図4Cに示すように、画像処理部301は、画像周辺部が拡大された状態で表示される射影変換例えば極射影方式に変換する射影変換を行う。これにより、側背面に位置する領域の拡大表示が可能となり、今まで見えていなかったヒダ裏病変の発見率を大幅に向上できる。このような射影変換は、画像処理部301で行われるため、観察状態に応じて自由に切換えることも可能である。例えば、大腸を診察する場合、最初に盲腸までスコープを挿入し、抜去しながら病変の有無を詳細に観察する。挿入時は前方の視野確保が重要となるので、歪み補正を行わない射影変換391に設定する。抜去しながら病変を観察する時は、前方の視野よりも周辺の視野の方を注目して見たいので、射影変換392に設定する。このような切り換え操作は、例えばユーザが外部I/F部500のモード切換スイッチ等で行えばよい。選択された射影変換の情報は制御部302に入力される。制御部302は、選択された射影変換に応じた歪み補正情報を、後述する歪み補正処理部330とノイズ低減処理部320へ出力する。歪み補正情報は、歪み補正前の座標情報と歪み補正後の座標情報の対応を表す情報である。ここで、本実施形態における歪み補正情報は2つある。第1の歪み補正情報は、歪み補正前の画像の各画素の座標が、歪み補正後の画像の何処に位置するかを表す座標情報である。第2の歪み補正情報は、歪み補正後の画像の各画素の座標が、歪み補正前の画像の何処に位置するかを表す座標情報である。第1の歪み補正情報はノイズ低減処理部320で使用され、第2の歪み補正情報は歪み補正処理部330で使用される。歪み補正情報が2つ必要なのは、歪み補正前の画素と歪み補正後の画素が1対1に対応しないためである。例えば、歪み補正前後の画像はそれぞれラスタスキャンである。この場合、歪み補正前のラスタスキャンの各画素座標を射影変換してもラスタスキャンとはならず、歪み補正後のラスタスキャンの各画素座標を逆射影変換してもラスタスキャンとはならない。そのため、第1の歪み補正情報を逆にしても第2の歪み補正情報にはならず、歪み補正情報が2つ必要となる。具体的には、ノイズ低減処理部320では歪み補正前にノイズ低減処理を行うため、第1の歪み補正情報を用いて、歪み補正前の処理対象画素の位置とその周辺の複数画素の位置から歪み補正後における局所拡大率を算出する。そして、この局所拡大率を使ってノイズ低減の強弱を制御する。また、歪み補正処理部330では、第2の歪み補正情報を用いて、歪み補正後の処理対象画素の画素値を補間により求める。即ち、処理対象画素の位置整数精度に対応する歪み補正前の画素位置小数点以下の精度を有するに近接する複数画素から、処理対象画素の画素値を補間する処理例えば公知の補間処理を行う。例えばバイリニア補間であれば周辺4画素を用いて補間し、バイキュービック補間であれば周辺16画素を用いて補間する。なお上記では、ノイズ低減処理部320を歪み補正処理部330の前に配置したため、歪み補正情報は2つ必要となったが、本実施形態はこれに限定されない。例えば、歪み補正処理部330の後にノイズ低減処理部320を配置した場合、歪み補正情報は第2の歪み補正情報のみでよい。また、射影変換として2種類以上の射影変換を用意してもよい。この場合、観察状態に応じた最適な射影変換を、ユーザが上述のモード切換スイッチにより選択する構成としてもよい。例えば、平坦部にある病変部を精査する場合、その病変部にスコープを正対させて近接して観察する。この場合、画像中央部を、図4Bの射影変換よりも拡大表示できる射影変換を選択してもよい。この射影変換は、図4Cとは別の射影変換である。これにより、精査時に病変部の視認性を向上できる。2.3.画像処理部次に、図1の画像処理部301について説明する。図5に画像処理部301の詳細な構成例を示す。画像処理部301は、OBクランプ処理部310、ノイズ低減処理部320、歪み補正処理部330、WB処理部340、3板化処理部350、色補正処理部360、階調変換処理部370、強調処理部380を含む。A/D変換部210から出力された画像はOBクランプ処理部310に入力される。制御部302は、OBクランプ処理部310、ノイズ低減処理部320、歪み補正処理部330、WB処理部340、3板化処理部350、色補正処理部360、階調変換処理部370、強調処理部380に接続されている。制御部302は、これらの各部に対して、制御部302に予め保存されている処理パラメータを出力する。例えば、処理パラメータは、オプティカルブラック算出領域座標や、観察モードにより異なる観察モード別ノイズ低減ゲイン量、歪み補正情報、ホワイトバランス係数、撮像素子209による撮像時の色光RかGかBの情報、色マトリックス係数、階調変換テーブル、強調パラメータ等である。観察モードは、例えば通常光観察モードや、特殊光観察モード等である。オプティカルブラック算出領域座標は、黒レベルを表すオフセット値を算出するための領域の座標である。OBクランプ処理部310は、制御部302から出力された処理パラメータに基づいてA/D変換部210より出力される画像から、黒レベルをオプティカルブラック算出領域座標に基づいて算出する。OBクランプ処理部310は、画像の有効領域以降有効領域画像と記すに対して黒レベルを減算する処理を行う。黒レベルを補正した有効領域画像はノイズ低減処理部320に出力される。ノイズ低減処理部320は、制御部302からの観察モード別ノイズ低減ゲイン量と位置依存の歪み補正情報に基づいて、有効領域画像に対するノイズ低減処理を行う。ノイズ低減処理部320は、観察状態に基づいてユーザが指定した射影変換に基づく歪み補正情報により、ノイズ低減量を制御する。具体的なノイズ低減処理については後述する。ノイズ低減処理された有効領域画像は歪み補正処理部330へ出力される。歪み補正処理部330は、入力されたノイズ低減処理後の有効領域画像に対する歪み補正処理を、制御部302からの位置依存の歪み補正情報に基づいて行なう。この歪み補正処理により、入力時の有効領域画像とは異なる射影変換が施された有効領域画像が生成される。具体的には、図4Bの射影変換から図4Cの射影変換へ変換された有効領域画像が生成される。歪み補正処理部330は、歪み補正後の画素位置に対応する歪み補正前の有効領域画像内の位置を、歪み補正情報に基づいて求める。そして歪み補正処理部330は、求めた位置の周辺画素の画素値に基づいて、その求めた位置における画素値を補間例えばバイキュービック補間により求め、求めた画素値を、歪み補正後の画素位置の画素値とする。WB処理部340は、制御部302から入力されたホワイトバランス係数に基づいて、歪み補正後の有効領域画像に対してホワイトバランスの調整を行う。WB処理部340は、撮像素子209による撮像時の色光RかGかB情報がR又はBの場合に、そのR又はBに対応するホワイトバランス係数を歪み補正後の有効領域画像に対して施す。WB処理部340は、処理後の画像を3板化処理部350へ出力する。3板化処理部350は、図示しない3チャンネル分R、G、Bのフレームメモリを有する。3板化処理部350は、制御部302からの色光情報に基づいて、入力される各チャンネルの有効領域画像を対応するフレームメモリに格納する。3板化処理部350は、フレームメモリに格納されている3チャンネルの有効領域画像以降、カラー有効領域画像と記すを色補正処理部360へ出力する。色補正処理部360は、入力されるカラー有効領域画像を、制御部302からの色マトリックス係数に基づいて色変換し、所望の表示モニタの色空間に対応するカラー有効領域画像を生成する。色変換後のカラー有効領域画像は、階調変換処理部370へ出力される。階調変換処理部370は、入力されたカラー有効領域画像を、制御部302からの階調変換テーブルに基づいて、表示モニタの階調特性に合せたカラー有効領域画像に変換する。変換されたカラー有効領域画像は、強調処理部380へ出力される。強調処理部380は、入力された階調変換後のカラー有効領域画像を、制御部302からの強調パラメータに基づいて強調する処理を行う。強調処理されたカラー有効領域画像は、表示部400へ出力される。以上のような一連の処理により、撮像素子209で撮像された撮像画像が表示部400に表示される。2.4.ノイズ低減処理次に本実施形態が行うノイズ低減処理について詳細に説明する。本実施形態では、広視野の確保とともに、その視野内の注目領域の表示面積をできるだけ大きく確保する。そして、それにより顕在化されるノイズ成分の増加を抑制する処理を行う。ここで、注目領域とは、使用者にとって観察の優先順位が他の領域よりも相対的に高い領域である。図4A~図4Cには、2つの射影変換391と392を示した。射影変換391は、魚眼レンズによる射影変換を表している。画像周辺部の画像歪が強いため、大腸のヒダ裏を観察するためには歪み補正を行う必要がある。歪み補正は、画像周辺部の画像歪を軽減した射影変換392となるように歪み補正処理部330により行われる。図6A~図6Cに、この歪み補正に伴って撮像時の中央部と周辺部とその中間部の空間周波数特性がどのように推移するかを模式的に示す。画像中央部では、図4Bの射影変換391から図4Cの射影変換392への変換において縮小処理となる。図6Aには、その縮小補間を行うフィルタ特性を示す。このフィルタ特性は、画像中央部の歪み補正に伴う周波数特性である。一方、図6Cに示すように、画像周辺部は拡大処理となるため、変換後の画像周辺部の周波数特性は低周波成分に押し込められた状態となる。図6Bに示すように、中間部分では2つの周波数特性の中間の周波数特性となる。このように、所定の射影変換を異なる射影変換に変化させると、その歪み補正に伴う周波数特性の違いが画像内に現れることになる。この周波数特性の違いは、被写体の解像度に影響を与えるだけでなく、ノイズ成分の特性にも影響を与える。即ち図20に示すように、人間の視覚特性は、一般に低周波の方が高周波よりも感度が高い。そのため、図7のA3に示す画像周辺部において低周波側へ押込まれたノイズは、A4に示す画像中央部において高周波側へ拡げられたノイズよりも明らかに多く視覚的に検知される。結果、射影変換392への変換は、画像周辺部の視認性を向上させる事が目的であったが、その副作用としてノイズも増えてしまい、注目している領域の視認性向上の改善効果が十分には得られない。そこで本実施形態では、ノイズ低減処理部320が、ノイズ低減量を画像内の歪み補正情報に適応して変化させる制御を行うことで、視覚的にノイズ量を歪み補正後の画像内で均一化させる。なお、図7ではA1に示すように、ノイズ成分がホワイトノイズである場合を例にしている。またA2に示すように、画像中央部において高周波側に拡がったノイズ成分の帯域は実際にはナイキスト周波数に制限される。図8に、ノイズ低減処理部320の詳細な構成例を示す。ノイズ低減処理部320は、ローパス処理部701、706、711、ダウンサンプリング部702、707、減算処理部703、708、712、ノイズ量推定部704、709、713、715、平滑化処理部705、710、714、716、加算処理部717、719、721、アップサンプリング部718、720、処理パラメータ制御部722を含む。ノイズ低減処理部320は、図9に示すように、空間周波数帯域例えば0Hz~ナイキスト周波数を4つの空間周波数帯域FB1~FB4に分割し、各周波数帯域に対して独立にノイズ低減量を制御する。具体的には、ローパス処理部701と減算処理部703には、OBクランプ処理部310から出力された有効領域画像が入力される。ローパス処理部701は、入力された有効領域画像に対して、周波数帯域を半分に制限するローパスフィルタ処理を行う。ローパス処理部701は、処理後の画像を低周波画像L1として、減算処理部703とダウンサンプリング部702とノイズ量推定部704に出力する。減算処理部703は、有効領域画像から低周波画像L1を減算して帯域FB1の周波数帯域画像H1を生成し、生成した画像H1を平滑化処理部705へ出力する。ダウンサンプリング部702は、低周波画像L1を水平垂直それぞれ半分の画素数に間引いた低解像度画像D1を生成し、生成した画像D1をローパス処理部706と減算処理部708とノイズ量推定部709へ出力する。ノイズ量推定部704には、低周波画像L1と、処理パラメータ制御部722から出力される帯域FB1におけるノイズ低減量と、が入力される。ノイズ量推定部704は、低周波画像L1とノイズ低減量に基づいて平滑化処理パラメータを算出する。具体的には、FB1におけるノイズ推定量をL1の各画素の階調値から推定する。そして、ノイズ推定量とノイズ低減量からFB1における平滑化処理パラメータを算出する。平滑化処理パラメータは、処理パラメータ制御部722から出力されるノイズ低減量をノイズ推定量に乗算した量として定義される。ノイズ量推定部704は、算出した平滑化処理パラメータを平滑化処理部705へ出力する。なお、ノイズ低減量の詳細については後述する。ノイズ推定量の算出は、予め決定されるノイズモデルと、低周波画像L1の各画素の階調値により一意に決定される。具体的には、図10Aにノイズモデルの例を示す。図10Aは、4つの周波数帯域FB1~FB4において、階調値とノイズ推定量の関係を表している。このノイズモデルは、撮像素子209の固有特性であるため、予め測定することで求めることができる。平滑化処理部705には、平滑化パラメータと周波数帯域画像H1が入力される。平滑化処理部705は、周波数帯域画像H1を平滑化処理してノイズを削減し、処理後の画像H1’を加算処理部721へ出力する。具体的には、平滑化処理部705は、下式1に示すバイラテラルフィルタにより平滑化処理を行う。Fx,yは、座標x,yにおけるフィルタ係数である。またσsは、平滑化処理パラメータであり、注目画素と周辺画素との画素値の差分に基づく重み係数を決定する画素値差である。σsの値が大きくなるほど平滑化効果が増し、σsの値が小さくなるほど平滑化効果が低減する。ここで、xは周波数帯域画像の水平座標であり、yは周波数帯域画像の垂直座標である。Ax,yは、フィルタの正規化係数である。Px0,y0は、フィルタ処理される注目画素x0,y0の画素値である。Px,yは、注目画素の周辺画素x,yの画素値である。なお、ローパス処理部706、711、ダウンサンプリング部707、減算処理部708、712、ノイズ量推定部709、713、715、平滑化処理部710、714、716は、基本的に上記と同一の処理を行なう。具体的には、ローパス処理部706は、低周波画像L1の帯域を半分に制限し、低周波画像L2を生成する。減算処理部708は、L1からL2を減算し、帯域FB2の周波数帯域画像H2を生成する。ノイズ量推定部709は、L2と、FB2におけるノイズ低減量に基づいて、FB2における平滑化処理パラメータを算出する。平滑化処理部710は、H2に対して平滑化処理を行い、ノイズ低減された周波数帯域画像H2’を生成する。ダウンサンプリング部707は、低周波画像L2を間引き、低解像度画像D2を生成する。ローパス処理部711は、低周波画像L2の帯域を半分に制限し、低周波画像L3を生成する。L3は、帯域FB4の周波数帯域画像H4として用いられる。減算処理部712は、L2からL3を減算し、帯域FB3の周波数帯域画像H3を生成する。ノイズ量推定部713は、L3と、FB3におけるノイズ低減量に基づいて、FB3における平滑化処理パラメータを算出する。平滑化処理部714は、H3に対して平滑化処理を行い、ノイズ低減された周波数帯域画像H3’を生成する。ノイズ量推定部715は、L3と、FB4におけるノイズ低減量に基づいて、FB4における平滑化処理パラメータを算出する。平滑化処理部716は、H4L3に対して平滑化処理を行い、ノイズ低減された周波数帯域画像H4’を生成する。加算処理部717は、ノイズ低減された帯域FB3の周波数帯域画像H3’と、ノイズ低減された帯域FB4の周波数帯域画像H4’を加算し、加算された帯域FB3FB4の周波数帯域画像H3’H4’をアップサンプリング部718に出力する。アップサンプリング部718は、H3’H4’の水平垂直それぞれの画素数を2倍に拡大する処理を行い、処理後の画像UH3’L3’を加算処理部719へ出力する。ここで、Uは、2倍にアップサンプリングされたことを表す。加算処理部719は、ノイズ低減された帯域FB2の周波数帯域画像H2’と、アップサンプリングされた画像UH3’L3’を加算し、加算された帯域FB2FB3FB4の周波数帯域画像H2’UH3’L3’をアップサンプリング部720へ出力する。アップサンプリング部720は、H2’UH3’L3’の水平垂直それぞれの画素数を2倍に拡大する処理を行い、処理後の画像UH2’UH3’L3’を加算処理部721へ出力する。加算処理部721は、ノイズ低減された帯域FB1の周波数帯域画像H1’と、アップサンプリングされた画像UH2’UH3’L3’を加算し、加算された帯域FB1FB2FB3FB4の周波数帯域画像H1’UH2’UH3’L3’を歪み補正処理部330へ出力する。このようにして、帯域FB1FB2FB3FB4の全周波数画像が生成される。2.5.処理パラメータ制御部次に、処理パラメータ制御部722について説明する。処理パラメータ制御部722は、ノイズ量推定部704、709、713、715に接続される。処理パラメータ制御部722は、制御部302から出力される歪み補正情報と観察モード別ノイズ低減ゲイン量に基づいてノイズ低減量を決定する。処理パラメータ制御部722は、具体的には、各画素位置における局所拡大率を歪み補正情報に基づいて算出し、算出した局所拡大率に基づいてノイズ低減量を算出する。より具体的には、ノイズ低減処理される画素である注目画素処理対象画素の歪み補正情報と、注目画素の周辺画素の歪み補正情報に基づいて、局所拡大率ΔMx,yを算出する。局所拡大率ΔMx,yは、注目画素とその周辺領域がどれだけ拡大するかを表す。ここで、歪み補正情報は、歪み補正前の画素の座標に対する歪み補正後の座標を関連付けた情報である。局所拡大率ΔMx,yは、下式2により算出される。ここで、注目画素の歪み補正情報をDrx,y=qx’,y’とする。周辺画素の歪み補正情報をDrx-1,y=qx’-Δxx1’,y’-Δyx1’、Drx,y-1=qx’-Δxy1’,y’-Δyy1’とする。qx’,y’は、歪み補正処理後の画像内の位置ベクトルを表す。x’は歪み補正処理後の画像の水平座標を表し、y’は歪み補正処理後の画像の垂直座標を表す。Normqはベクトルqの距離を表す。上式2のΔMx,yは、歪み補正前の単位面積に対する歪み補正後の面積おおよその面積を表す。ΔMx,yが1より大きい場合には、歪み補正前よりも歪み補正後の方が拡大されていることを示す。ΔMx,yが1より小さい場合には、歪み補正前よりも歪み補正後の方が縮小されていることを示す。ΔMx,yが1に等しい場合には、歪み補正処理前後で面積が等しいことを示す。図10Bに示すように、局所拡大率とノイズ低減量との関係は、4つの周波数帯域FB1~FB4に対して独立に決定されるようになっている。図11に示すように、局所拡大率をXとすると、信号の周波数帯域fmが周波数帯域fm/Xに圧縮される。即ち、局所拡大率が増大するほど高周波ノイズがより低周波側へシフトするため、局所拡大率が増大するほど高周波ノイズをより強く低減することで、拡大後でもノイズが視覚的に目立つことを抑止できる。局所拡大率に対するノイズ低減量に帯域FB1~FB4で違いを与えたのは、空間周波数に対する視覚特性がバンドパス的な特性を示すことに起因している。即ち、局所拡大率により視覚的に最も敏感な周波数へシフトする周波数帯域が異なるためである。具体的には図11に示すように、帯域FB1~FB4は、拡大により帯域FB1’~FB4’にシフトする。視覚特性においてノイズに敏感な周波数をftとすると、帯域FB1’~FB4’のうち周波数ftを含む帯域は、局所拡大率Xに応じて変化することが分かる。例えば帯域FB2’が周波数ftを含む場合には、歪み補正前の帯域FB2に対して他の帯域よりも強くノイズ低減処理を行うことで、ノイズに敏感な周波数ftのノイズ成分を低減できる。図12に、処理パラメータ制御部722の詳細な構成例を示す。処理パラメータ制御部722は、局所拡大率算出部751、第1~第4のノイズ低減量算出部752~755、第1~第4の乗算部756~759を含む。局所拡大率算出部751には、制御部302から出力された注目画素と、その周辺画素の歪み補正情報が入力される。局所拡大率算出部751は、上式2で説明した局所拡大率ΔMx,yを算出し、算出した局所拡大率ΔMx,yをノイズ低減量算出部752~755に出力する。ノイズ低減量算出部752~755は、それぞれ周波数帯域FB1~FB4のノイズ成分を低減する低減量の算出処理を行う。ノイズ低減量算出部752には、図10Bに示す帯域FB1のノイズ低減量に対応するLUTLookUpTableが予め記憶されている。LUTの入力は局所拡大率であり、出力はノイズ低減量である。ノイズ低減量算出部752は、入力される局所拡大率に対応する帯域FB1のノイズ低減量を乗算部756へ出力する。乗算部756には、制御部302からの観察モード別ノイズ低減ゲイン量が入力される。乗算部756は、観察モード別ノイズ低減ゲイン量と帯域FB1のノイズ低減量を乗算して帯域FB1の最終的なノイズ低減量を算出し、算出したノイズ低減量をノイズ量推定部704へ出力する。例えば、観察モード別ノイズ低減ゲイン量は、通常光観察モード時では1.0であり、特殊光観察モード時では1.0より大きな値である。通常光は例えば白色光である。特殊光は通常光とは異なる分光特性の光であり、例えば白色光の帯域よりも狭い帯域の光である。ノイズ低減量算出部753には、図10Bに示す帯域FB2のノイズ低減量に対応するLUTが予め記憶されている。ノイズ低減量算出部753は、入力される局所拡大率に対応する帯域FB2のノイズ低減量を乗算部757へ出力する。乗算部757には、制御部302からの観察モード別ノイズ低減ゲイン量が入力される。乗算部757は、観察モード別ノイズ低減ゲイン量と帯域FB2のノイズ低減量を乗算して帯域FB2の最終的なノイズ低減量を算出し、算出したノイズ低減量をノイズ量推定部709へ出力する。ノイズ低減量算出部754には、図10Bに示す帯域FB3のノイズ低減量に対応するLUTが予め記憶されている。ノイズ低減量算出部754は、入力される局所拡大率に対応する帯域FB3のノイズ低減量を乗算部758へ出力する。乗算部758には、制御部302からの観察モード別ノイズ低減ゲイン量が入力される。乗算部758は、観察モード別ノイズ低減ゲイン量と帯域FB3のノイズ低減量を乗算して帯域FB3の最終的なノイズ低減量を算出し、算出したノイズ低減量をノイズ量推定部713へ出力する。ノイズ低減量算出部755には、図10Bに示す帯域FB4のノイズ低減量に対応するLUTが予め記憶されている。ノイズ低減量算出部755は、入力される局所拡大率に対応する帯域FB4のノイズ低減量を乗算部759へ出力する。乗算部759には、制御部302からの観察モード別ノイズ低減ゲイン量が入力される。乗算部759は、観察モード別ノイズ低減ゲイン量と帯域FB4のノイズ低減量を乗算して帯域FB4の最終的なノイズ低減量を算出し、算出したノイズ低減量をノイズ量推定部715へ出力する。なお、ノイズ低減処理部320の構成は上記の構成に限定されず、種々の変形実施が可能である。例えば、上記ではノイズ低減処理部320を歪み補正処理部330の前段に置いた構成としたが、これに限定されず、ノイズ低減処理部320を歪み補正処理部330の後段に置いてもよい。この場合、拡大された画像周辺部のノイズの周波数特性が低周波側にシフトされた後の処理となるため、4つの周波数帯域のノイズ低減量は局所拡大率により低周波側の帯域を大きく低減するように制御する必要がある。ここで、上記では拡大率に応じてノイズ低減量を設定したが、本実施形態ではこれに限定されず、例えば画像の周波数帯域に応じてノイズ低減量を設定してもよい。この場合、例えばノイズ低減処理部320を歪み補正処理部330の後段とし、歪み補正後の画像の局所領域における周波数帯域を算出する。図21に示すように、局所領域は例えば光軸を中心とする円環領域光軸から距離Rで幅ΔRの円環領域であり、円周に沿った周波数特性の帯域を算出する。そして、その周波数帯域が狭いほど強く、その局所領域における所定帯域のノイズ成分を低減する。例えば、円周に沿った周波数特性の最大周波数を求め、その最大周波数から円環における局所拡大率を判定し、その局所拡大率に応じて低減度合いを設定する。所定帯域は、例えば図11のftを含む帯域である。局所拡大率が大きいほど周波数帯域が狭くなって低域のノイズが増大するため、周波数帯域に応じてノイズ低減量を設定することでノイズの均一化を実現できる。以上によれば、本実施形態の画像処理装置は、画像取得部と、補正処理部と、変換態様取得部と、ノイズ低減処理部を含む。画像取得部は、光学系の光学収差により歪みが生じた歪み画像を取得する。補正処理部は、その歪みを補正するための変換処理を、歪み画像の中の処理対象領域に対して行い、歪み画像を補正する。変換態様情報取得部は、変換処理による処理対象領域の変換態様を表す変換態様情報を取得する。ノイズ低減処理部は、取得された変換態様情報に基づいて、歪み画像に含まれるノイズ成分を低減する処理を行う。このようにすれば、局所拡大率等の変換態様情報に応じてノイズ成分が変化する場合に、変換態様情報に基づいてノイズ低減処理を行うことで、視覚的に高感度な帯域のノイズ成分を画像内で均一化できる。これにより、視認性が向上するので今まで見逃されていたヒダ裏の病変部の見落とし率低減が可能になる。ここで本実施形態では、画像処理装置は図1の画像処理部301に対応する。画像取得部は図1のA/D変換部210に対応する。補正処理部は歪み補正処理部330に対応する。変換態様取得部は図12の局所拡大率算出部751に対応する。ノイズ低減処理部は図5のノイズ低減処理部320に対応する。光学系は図1の対物レンズ203に対応する。歪みとは、理想的な光学系の像からのずれである。例えば点Pの結像を点P’とし、光軸から点Pまでの距離をDとし、光軸から点P’までの距離をD’とする。歪みのない像ではD’/DがDに依らず一定であり、歪みのある像ではD’/DがDに応じて変化する。変換処理とは、例えば画素の座標を所定関数に従って変換する処理である。即ち、歪みの補正は、歪み画像を歪みのない画像に補正する場合に限らない。例えば、本実施形態のように画像上の位置に応じた倍率で拡大縮小を行う変換であってもよい。処理対象領域は、複数の画素から構成される領域であってもよいし、一つの画素から構成される領域であってもよい。例えば本実施形態では、1画素の注目画素を処理対象領域として歪み補正処理を行う。変換態様情報とは、変換処理における処理対象領域の面積の変換倍率を表す情報である。即ち、変換前後において領域が拡大したことを表す情報や、変換前後において領域が縮小したことを表す情報や、変換前後において領域が変わらなかったことを表す情報である。例えば、変換態様情報は変換倍率そのものであってもよいし、変換前の画素座標と変換後の画素座標の対応情報であってもよいし、処理対象領域についての周波数特性の情報であってもよい。また本実施形態では、ノイズ低減処理部は、ノイズ成分を低減する度合いであるノイズ低減度合いを変換態様情報に基づいて決定し、決定したノイズ低減度合いに基づいてノイズ低減処理を行う。例えば本実施形態では、ノイズ低減量をノイズ低減度合いとして低減処理を行う。図10Bに示すように、ノイズ低減量は、変換態様情報である局所拡大率に応じて決定され、ノイズ低減量に基づいて平滑化処理パラメータσsが設定される。平滑化処理は、ノイズ低減量が大きいほど、推定されたノイズ量をより大きく減少させるように働く。このようにすれば、変換態様情報に応じて変化するノイズ成分を変換態様情報に応じた度合いで低減でき、ノイズ成分の均一化を図ることが可能になる。また本実施形態では、上式2等で上述のように、変換態様情報は、変換処理前の処理対象領域の大きさ面積と、変換処理後の処理対象領域の大きさ面積との比較結果に関する情報局所拡大率ΔMx,yである。ノイズ低減処理部は、ノイズ低減度合いを、変換処理前の処理対象領域の大きさと変換処理後の処理対象領域の大きさとの比較結果局所拡大率ΔMx,yに応じて制御する。より具体的には、ノイズ低減処理部は、変換処理後の処理対象領域が変換処理前の処理対象領域よりも大きいという第1の条件に該当する場合には、ノイズ低減度合いを、第1の条件以外の条件に該当する場合よりも相対的に大きくする。一方、ノイズ低減処理部は、変換処理後の処理対象領域が変換処理前の処理対象領域よりも小さいという第2の条件に該当する場合には、ノイズ低減度合いを、第2の条件以外の条件に該当する場合よりも相対的に小さくする。このようにすれば、処理対象領域の大きさの変化に応じて増減する低周波ノイズを、処理対象領域の大きさの変化に応じた度合いで低減できる。例えば図4Cに示すように画像周辺部において第1の条件に該当する拡大処理であり、画像中央部において第2の条件に該当する縮小処理である場合、視覚的にノイズが増大する画像周辺部のノイズ低減度合いを画像中央部よりも大きくできる。ここで、処理対象領域の大きさは面積に限定されず、例えば処理対象領域の辺の長さや所定方向における長さ等であってもよい。また比較結果は局所拡大率ΔMx,yに限定されず、例えば変換処理前の大きさと変換処理後の大きさの比や、変換処理前の大きさと変換処理後の大きさの大小関係等であってもよい。また本実施形態では、画像取得部は、処理対象領域における歪みの歪み度合いが、歪み画像における処理対象領域の位置に応じて異なる画像を取得する。補正処理部は、処理対象領域における歪み度合いに応じて、処理対象領域の大きさを変換する処理を行う。ノイズ低減処理部は、処理対象領域の大きさの変換結果に応じて、ノイズ成分を低減する度合いであるノイズ低減度合いを制御する。より具体的には、図4Bで上述のように、画像取得部は、歪み画像の中央領域における歪み度合いが、周辺領域における歪み度合いよりも相対的に小さい画像を取得する。図4Cで上述のように、補正処理部は、中央領域内の処理対象領域の大きさを、変換処理前の大きさよりも縮小する処理を行う。図10Bで上述のように、ノイズ低減処理部は、中央領域におけるノイズ低減度合いを、周辺領域におけるノイズ低減度合いよりも相対的に小さくする。また図4Cで上述のように、補正処理部は、周辺領域内の処理対象領域の大きさを、変換処理前の大きさよりも拡大する処理を行う。図10Bで上述のように、ノイズ低減処理部は、周辺領域におけるノイズ低減度合いを、中央領域におけるノイズ低減度合いよりも相対的に大きくする。このようにすれば、歪み度合いに応じて処理対象領域の大きさを変換し、その変換結果に応じた度合いでノイズ低減できる。これにより、歪みの大きい領域ほど拡大率を大きくできるため、歪みによりつぶれた被写体の視認性を向上できる。また、拡大した領域のノイズによる視認性劣化を抑止できる。ここで、歪み度合いとは、理想的な光学系の像からのずれの度合いである。例えば、上述の距離D、D’を例にすると、歪みのある場合のD’/Dと歪みのない場合のD’/Dのずれ例えば差や比等が歪み度合いである。この歪み度合いはDに依存している。周辺部ほど歪む光学系では、Dが大きいほど歪み度合いが大きい。中央領域中央部とは、光軸を含む画像領域であり、例えば光軸を中心とする円内の領域である。周辺領域周辺部とは、中央領域を囲む領域であり、例えば光軸を中心とする円環領域である。周辺領域と中央領域の間に他の領域があってもよいし、周辺領域と中央領域が接していてもよい。また本実施形態では、ノイズ低減処理部は、周波数帯域分割部と平滑化処理部を有する。図9に示すように、周波数帯域分割部は、歪み画像を、周波数帯域が異なる第1~第nの周波数帯域画像FB1~FB4に分割する。平滑化処理部は、分割された各周波数帯域画像に対して異なる平滑化処理を行う。具体的には、図10Bで上述のように、平滑化処理部は、FB1~FB4のうちの第iiはn以下の自然数の周波数帯域画像例えばFB2に含まれるノイズ成分を低減する度合いを、比較結果に関する情報に基づいて制御する。上式1で上述のように、平滑化処理部は、制御されたノイズ低減度合いに基づいて、第iの周波数帯域画像FB2に対する平滑化処理を行う。より具体的には、上式2で上述のように、比較結果に関する情報は、変換処理前の処理対象領域の面積に対する変換処理後の処理対象領域の面積の倍率ΔMx,yである。図10Bに示すように、倍率ΔMx,yは第1~第nの倍率範囲R1~R4に分割される。R1~R4は第1から第nに向かって順次低倍率の倍率範囲である。図9に示すように、FB1~FB4は第1から第nに向かって順次低周波数の帯域画像である。この場合に、平滑化処理部は、倍率ΔMx,yがR1~R4のうちの第iの倍率範囲例えばR2に含まれる場合、第iの周波数帯域画像FB2のノイズ低減度合いを、他の周波数帯域画像FB1、FB3、FB4のノイズ低減度合い以上にする。このようにすれば、図11で上述のように、ノイズを低減させたい周波数ft近傍のノイズ成分を低減することが可能になる。また周波数ft近傍以外の帯域では平滑化を弱めることができるため、構造の周波数特性を残すことができる。また、ノイズ低減度合いを大きくする周波数帯域を倍率ΔMx,yが大きいほど高くすることで、歪み補正後に周波数ft近傍にくる周波数帯域のノイズ成分を歪み補正前に低減できる。ここで本実施形態では、周波数帯域分割部は、図8のローパス処理部701、706、711、ダウンサンプリング部702、707、減算処理部703、708、712に対応する。平滑化処理部は、図8の処理パラメータ制御部722、ノイズ量推定部704、709、712、715、平滑化処理部705、710、714、716に対応する。また本実施形態では、光学収差は、歪曲収差である。歪曲収差とは、直線の像が直線にならず、歪曲した曲線となる収差である。一般的には、広角の対物光学系で生じ、光軸から遠いほど歪曲収差が大きくなる。また本実施形態では、図1に示すように、光学系は、前方の視野範囲及び側方の視野範囲を撮像する対物レンズ203を有する。前方の視野範囲とは、光軸方向を含む視野範囲であり、例えば光軸に対して0度~45度の範囲である。側方の視野範囲とは、光軸に直交する方向を含む視野範囲であり、例えば光軸に対して45度~135度の範囲である。本実施形態の対物レンズ203は、例えば光軸に対して0度~110度の視野範囲を有する。また本実施形態では、図4Aに示すように、画像取得部は、対物レンズ203を介して管状被写体内を撮像した画像を取得する。また本実施形態では、変換処理は、射影変換処理である。射影とは、光学系による被写体から像への変換を表す。例えば上述のように点Pの像が点P’である場合に、光軸と点P’の距離D’を光軸と点Pの成す角度θで表した関数である。射影変換処理とは、射影を他の射影に変換する画像処理である。なお本実施形態では、光学系による被写体から像への変換も適宜射影変換と呼んでいる。また本実施形態の制御装置300は、画像処理装置と、制御部302を含む。制御部302は、歪み画像を撮像する内視鏡装置の観察状態を検出し、検出された観察状態に基づいて、補正処理部による変換処理を制御する。具体的には、制御部302は、観察状態が、歪み画像の周辺領域を拡大観察する状態である場合に、周辺領域を拡大する変換処理を行うように補正処理部を制御する。また制御部302は、ユーザから内視鏡装置の観察状態に関する情報の入力を受け付ける受付部図示しない受付部を有する。制御部302は、受け付けた情報に基づいて、内視鏡装置の観察状態を検出する。このようにすれば、観察状態に応じた歪み補正処理を行うことができる。例えば、大腸に挿入する際には補正せず、引き抜きながら診察する際には補正してもよい。あるいは、病変部に正対する拡大観察では補正せず、管腔に沿った方向に観察する通常観察では補正してもよい。あるいは、ヒダ裏の病変部を拡大観察する場合、スコープを正対させられないためスコープ側方をヒダ裏に近づける。この場合、通常の歪み補正よりもさらに周辺部を拡大する補正を行ってもよい。なお、本実施形態では、ユーザ指示による観察状態の検出に限定されず、例えば大腸への挿入長が減少に転じたことを検出して観察状態を自動的に検出してもよい。また本実施形態の制御装置300は、補正処理部により補正された画像を表示部400に表示する制御を行う表示制御部図示しない表示制御部を含む。3.第2の実施形態3.1.内視鏡装置次に、第2の実施形態について説明する。第1の実施形態では、面順次方式の撮像を行い、第2の実施形態では、ベイヤ配列の撮像素子により撮像を行う。また第1の実施形態では、4つの周波数帯域に分割してノイズ低減処理を行うが、第2の実施形態では、時間方向のノイズ低減処理と空間方向のノイズ低減処理を行い、これらの処理結果を局所拡大率に応じて合成する。図13に、内視鏡装置の第2の構成例を示す。内視鏡装置は、光源部100と、撮像部200と、制御装置300と、表示部400と、外部I/F部500を含む。なお第1の実施形態と同一の構成要素については適宜説明を省略し、以下では第1の実施形態と異なる詳細構成を主に説明する。光源部100は、白色光源101と、ライトガイドファイバ201の入射端面に集光させる集光レンズ104と、を含む。この光源部100には回転色フィルタは存在しない。撮像部200は、ライトガイドファイバ201と、照明レンズ202、204と、撮像素子209と、A/D変換部210を含む。第1の実施例とは撮像素子209が異なり、撮像素子209は原色単板撮像素子により構成される。原色単板撮像素子は、所謂ベイヤ配列の撮像素子であり、CCDやCMOSを利用できる。制御装置300は、画像処理部301、制御部302を含む。画像処理部301は、第1の実施形態と同様の構成であり、OBクランプ処理部310、ノイズ低減処理部320、歪み補正処理部330、WB処理部340、3板化処理部350、色補正処理部360、階調変換処理部370、強調処理部380を含む。ノイズ低減処理部320、歪み補正処理部330、WB処理部340、3板化処理部350の処理が第1の実施形態とは異なる。第1の実施形態では、歪み補正処理部330には、有効領域画像の画素全てに3つの色光に対応した画素値が存在する画像R画像、G画像、B画像が入力される。第2の実施形態では、歪み補正処理部330には、図16Aに示すベイヤ配列の画像が入力される。そのため、R画素のみ又はG画素のみ、B画素のみからなる同一色の画像は、サンプリング間隔が粗い画像となる。この場合、歪み補正処理で使用する補間フィルタのカーネルサイズは第1の実施形態よりも大きくなるが、基本的な歪み補正処理は変わらないので説明を省略する。WB処理部340についても、基本的にR画素とB画素に対するホワイトバランス係数の乗算のみであるので説明は省略する。3板化処理部350は、ベイヤ配列から欠落している色信号を補間処理で生成することで3板化を行う。例えば、公知のデモザイキング処理により補間処理を行う。3.2.ノイズ低減処理部次に、第2の実施形態におけるノイズ低減処理について詳細に説明する。図14にノイズ低減処理部320の詳細な構成例を示す。ノイズ低減処理部320は、処理パラメータ制御部901、非線形フィルタ処理部902、903、重み加算処理部904、フレームメモリ905を含む。制御部302は、処理パラメータ制御部901に接続されている。処理パラメータ制御部901は、ノイズ低減処理する注目画素とその周辺画素領域における歪み補正後の局所拡大率を、制御部302から出力される歪み補正情報に基づいて算出する。この注目画素の局所拡大率は、第1の実施形態で上述の手法と同様に算出される。図15に示すように、処理パラメータ制御部901は、フレーム内平滑化画素値とフレーム間平滑化画素値との合成比率を局所拡大率に基づいて設定し、決定した合成比率を重み加算処理部904へ出力する。図15に示す局所拡大率と合成比率の関係について説明する。図15に示すように、歪み補正に伴う局所拡大率が増大するとフレーム内平滑化画素値の合成比率αを下げ、フレーム間平滑化画素値の合成比率βを上げる。特に動きが小さな領域で解像度を維持しつつノイズ低減効果を得るには、フレーム内相関を用いたノイズ低減処理よりも、フレーム間相関を用いたノイズ低減処理の比率を上げる方がよい。その理由を詳細に説明する。ランダムノイズは時間方向と空間方向で独立に変動するが、歪補正に伴う空間的な拡大処理はランダムノイズの空間的な特性をより低周波側へシフトさせる低周波ノイズとなる。一方、ランダムノイズの時間的な周波数変化は発生しない。ノイズ低減処理は基本的にローパスフィルタ処理となるが、歪補正による拡大処理前後で被写体の空間的なボケ量を一定に保持するには、ローパスフィルタの周波数特性を固定とするのが良い。しかし空間方向のローパスフィルタ特性を固定にすると、歪補正による拡大処理後ではランダムノイズが空間的に低周波側へシフトするため、ローパスフィルタ処理でカットされずに残ったノイズが、より視覚感度特性の高い低周波ノイズとして顕在化する。そのため相対的にノイズ低減効果が低下したように知覚される。この低下分を時間方向のノイズ変動を抑圧するフレーム間相関を利用したノイズ低減処理で増強する。フレーム間相関を利用したノイズ低減処理は時間方向に対するローパスフィルタ処理となり、被写体に動きが無い場合には空間的なボケの発生を抑えつつランダムノイズをカットする事ができる。この場合、上式4のσs2を上式3のσs1より小さく設定する必要がある逆に動きが大きな領域では時間方向に高周波成分が発生することになるので、時間方向に対するローパスフィルタ処理を強めると、動きブレによる空間的なボケが発生する。また、ローパスフィルタ処理がIIRinfiniteimpulseresponse型となるため、残像が多く発生してしまう。つまり、動きが小さな領域に対してはより積極的にフレーム間相関を利用したノイズ低減処理を適用できることになる。また、歪補正による拡大処理を行う前の画像周辺領域は画像中央領域に比べて縮小領域となるので、見かけ上の動きは小さい領域となる。したがって、画像周辺領域に対してフレーム間相関を利用したノイズ低減処理をより強く作用させて空間方向のノイズ低減効果の低下分を補ってもボケを抑えてノイズ低減効果を得る事が可能となる。特にフレーム間相関を利用したノイズ低減処理は図17に示す現在フレームの注目画素に対応する過去フレームの周辺領域を用いて処理するので、その周辺領域内に含まれる動き量であればフレーム間相関を利用できる。非線形フィルタ処理部902、903には、OBクランプ処理部310から出力された有効領域画像が入力される。非線形フィルタ処理部902、903は、例えばバイラテラルフィルタ等の非線形フィルタにより平滑化処理を行う。非線形フィルタ処理部902は、空間方向に平滑化するフレーム内平滑化処理を行う。図14に示すように、非線形フィルタ処理部902は、現在の処理対象のフレーム画像内の注目画素とその周辺領域例えばベイヤ配列上で9×9画素に含まれている同一色の信号のみを抽出し、抽出した同一色の信号に対して平滑化処理を行う。同一色とは、R画素からなるR画像、G画素からなるG画像、B画素からなるB画像である。なお、図16Bに示すように、G画素を更に、R画素と同一行に位置するGr画素からなるGr画像と、B画素と同一行に位置するGb画素からなるGb画像に分けてもよい。この場合には、後述する非線形フィルタ処理で用いる相対的なサンプリング位置はR、Gr、Gb、B画像に対して全て共通化することが可能となり、回路規模を低減できる。非線形フィルタ処理部903は、時間方向に平滑化するフレーム間平滑化処理を行う。図17に示すように、非線形フィルタ処理部903は、現在のフレーム画像の注目画素と、過去のフレーム画像の周辺領域に含まれている画素に対して処理を行う。過去のフレーム画像は、フレームメモリ905に格納されたノイズ低減済みの画像であり、例えば現在のフレーム画像の1フレーム前の画像である。周辺領域は、現在のフレーム画像の注目画素に対応する画素の周辺の画素である。非線形フィルタ処理部902は、例えば下式3に示す非線形フィルタにより平滑化処理を行う。下式3には、バイラテラルフィルタのフィルタ係数Fintrax,y,tを示す。ここで、xは時刻tの画像の水平座標であり、yは時刻tの画像の垂直座標である。Bx,y,tはフィルタの正規化係数である。Px0,y0,tはフィルタ処理する注目画素x0,y0,tの画素値である。Px,y,tは注目画素の周辺画素x,y,tの画素値である。非線形フィルタ処理部903は、例えば下式4に示す非線形フィルタにより平滑化処理を行う。下式4には、バイラテラルフィルタのフィルタ係数Finterx,y,tを示す。ここで、xは時刻t又は時刻t-1の画像の水平座標であり、yは時刻t又は時刻t-1の画像の垂直座標である。Cx,y,tはフィルタの正規化係数である。Pox,y,t-1は、フレームメモリ905に格納された時刻t-1のノイズ低減済み画像において、時刻tの注目画素x0,y0,tに対応する画素x0,y0,t-1の周辺画素x,y,t-1の画素値である。重み加算処理部904には、非線形フィルタ処理部902からの注目画素のフレーム内平滑化画素値と、非線形フィルタ処理部903からの注目画素のフレーム間平滑化画素値が入力される。また重み加算処理部904には、出力されるフレーム内平滑化画素値とフレーム間平滑化画素値の合成比率が処理パラメータ制御部901から入力される。重み加算処理部904は、合成比率に基づいて、フレーム内平滑化画素値とフレーム間平滑化画素値を加重平均し、加重平均された加重平均値Poを歪み補正処理部330とフレームメモリ905へ出力する。具体的には、重み加算処理部904は下式5により、注目画素x0,y0,tにおける加重平均値Pox0,y0,tを算出する。ここで、αは、処理パラメータ制御部901から出力されるフレーム内平滑化画素値の合成比率である。βは、処理パラメータ制御部901から出力されるフレーム間平滑化画素値の合成比率である。例えばαβ=1である。Σxyは、注目画素x0,y0,tの周辺領域内の同一色の画素に対する総和を表す。このようにフレーム間相関を用いたノイズ低減処理を行うことで、後段の歪み補正処理部330により拡大される画像周辺部のノイズが視覚的に目立つことを、事前に抑止することができる。なお、上記では歪み補正処理部330の前段にノイズ低減処理部320を置いていたが、歪み補正処理部330の後段にノイズ低減処理部320を置いてもよい。この場合、フレーム間相関を利用したノイズ低減処理において、図17に示す現在フレームの注目画素に対応する過去フレームの周辺領域を、局所拡大率に応じてサイズ変更拡大率高い場合はサイズを大きくするし、上式4のσd2を大きく設定フレーム間相関の高い画素をより見つけやすくなるすれば良い。あるいは、周辺領域のサイズは変更せずに、現在フレームの周辺領域と過去フレームの周辺領域のブロックマッチング等により算出した動きベクトルに基づく動き補償処理を追加し、拡大率に応じて動きベクトルの探索範囲を可変にしてもよい。こうすることで、フレーム間相関を利用したノイズ低減処理を有効利用できるようになる。また設計上、最大となる局所拡大率が決定されれば、その局所拡大率に基づいて周辺領域のサイズ、あるいは動きベクトルの探索範囲を設定してもよい。この場合、周辺領域のサイズ、あるいは動きベクトルの探索範囲を可変にしなくても良いのはいうまでもない。ここで、第1の実施形態と第2の実施形態では対物レンズとして魚眼レンズを用いたが、これに限定されず、例えば、その他の広視野が得られる光学系を用いてもよい。例えば、反射型の対物光学系を用いてもよい。以上によれば、図14に示すように、ノイズ低減処理部320は、時間平滑化処理部非線形フィルタ処理部902と、空間平滑化処理部非線形フィルタ処理部903と、合成処理部重み加算処理部904を含む。上式4で上述のように、時間平滑化処理部は、時間方向のノイズ成分を平滑化する処理を行い、処理後の画素値を時間平滑化画素値として出力する。上式3で上述のように、空間平滑化処理部は、空間方向のノイズ成分を平滑化する処理を行い、処理後の画素値を空間平滑化画素値として出力する。上式5で上述のように、合成処理部は、時間平滑化画素値と空間平滑化画素値を所定比率α、βで合成する。より具体的には、図15に示すように、合成処理部は、変換処理前の処理対象領域の大きさと変換処理後の処理対象領域の大きさとの比較結果に関する情報局所拡大率ΔMx、yに基づいて所定比率α、βを制御する。このようにすれば、画像周辺部を拡大表示する場合に、その画像周辺部に対してフレーム間相関を有効利用したノイズ低減を行うことが可能になる。これにより、拡大表示により視覚的に増大するノイズの抑制が可能となり、視認性を向上できる。視認性の向上により、今まで見逃されていたヒダ裏の病変部の見落とし率低減が可能になる。4.ソフトウェア上記の本実施形態では、画像処理部301を構成する各部をハードウェアで構成することとしたが、これに限定されるものではない。例えば、カプセル内視鏡等の撮像装置を用いて予め取得された画像に対して、CPUが各部の処理を行う構成とし、CPUがプログラムを実行することによってソフトウェアとして実現することとしてもよい。あるいは、各部が行う処理の一部をソフトウェアで構成することとしてもよい。撮像部を別体とし、画像処理部301の各部が行う処理をソフトウェアとして実現する場合には、ワークステーションやパソコン等の公知のコンピュータシステムを画像処理装置として用いることができる。そして、画像処理部301の各部が行う処理を実現するためのプログラム画像処理プログラムを予め用意し、この画像処理プログラムをコンピュータシステムのCPUが実行することによって実現できる。図18は、本変形例におけるコンピュータシステム600の構成を示すシステム構成図であり、図19は、このコンピュータシステム600における本体部610の構成を示すブロック図である。図18に示すように、コンピュータシステム600は、本体部610と、本体部610からの指示によって表示画面621に画像等の情報を表示するためのディスプレイ620と、このコンピュータシステム600に種々の情報を入力するためのキーボード630と、ディスプレイ620の表示画面621上の任意の位置を指定するためのマウス640とを含む。また、このコンピュータシステム600における本体部610は、図19に示すように、CPU611と、RAM612と、ROM613と、ハードディスクドライブHDD614と、CD-ROM660を受け入れるCD-ROMドライブ615と、USBメモリ670を着脱可能に接続するUSBポート616と、ディスプレイ620、キーボード630およびマウス640を接続するI/Oインターフェース617と、ローカルエリアネットワークまたは広域エリアネットワークLAN/WANN1に接続するためのLANインターフェース618を含む。さらに、このコンピュータシステム600には、インターネット等の公衆回線N3に接続するためのモデム650が接続されるとともに、LANインターフェース618およびローカルエリアネットワークまたは広域エリアネットワークN1を介して、他のコンピュータシステムであるパソコンPC681、サーバ682、プリンタ683等が接続される。そして、このコンピュータシステム600は、所定の記録媒体に記録された画像処理プログラムを参照して、後述する処理手順を実現するための画像処理プログラムを読み出して実行することで画像処理装置を実現する。ここで、所定の記録媒体とは、CD-ROM660やUSBメモリ670の他、MOディスクやDVDディスク、フレキシブルディスクFD、光磁気ディスク、ICカード等を含む可搬用の物理媒体、コンピュータシステム600の内外に備えられるHDD614やRAM612、ROM613等の固定用の物理媒体、モデム650を介して接続される公衆回線N3や、他のコンピュータシステムPC681またはサーバ682が接続されるローカルエリアネットワークまたは広域エリアネットワークN1等のように、プログラムの送信に際して短期にプログラムを記憶する通信媒体等、コンピュータシステム600によって読み取り可能な画像処理プログラムを記録するあらゆる記録媒体を含む。即ち、画像処理プログラムは、可搬用の物理媒体固定用の物理媒体通信媒体等の記録媒体にコンピュータ読み取り可能に記録されるものであり、コンピュータシステム600は、このような記録媒体から画像処理プログラムを読み出して実行することで画像処理装置を実現する。なお、画像処理プログラムは、コンピュータシステム600によって実行されることに限定されるものではなく、他のコンピュータシステムPC681またはサーバ682が画像処理プログラムを実行する場合や、これらが協働して画像処理プログラムを実行するような場合にも、本発明を同様に適用することができる。また本実施形態は、本実施形態の各部ノイズ低減処理部、歪み補正処理部等を実現するプログラムコードが記録されたコンピュータプログラムプロダクトにも適用できる。ここで、コンピュータプログラムプロダクトは、例えば、プログラムコードが記録された情報記憶媒体DVD等の光ディスク媒体、ハードディスク媒体、メモリ媒体等、プログラムコードが記録されたコンピュータ、プログラムコードが記録されたインターネットシステム例えば、サーバとクライアント端末を含むシステム等、プログラムコードが組み込まれた情報記憶媒体、装置、機器或いはシステム等である。この場合に、本実施形態の各構成要素や各処理プロセスは各モジュールにより実装され、これらの実装されたモジュールにより構成されるプログラムコードは、コンピュータプログラムプロダクトに記録される。以上、本発明を適用した実施形態およびその変形例について説明したが、本発明は、各実施形態やその変形例そのままに限定されるものではなく、実施段階では、発明の要旨を逸脱しない範囲内で構成要素を変形して具体化することができる。また、上記した各実施形態や変形例に開示されている複数の構成要素を適宜組み合わせることによって、種々の発明を形成することができる。例えば、各実施形態や変形例に記載した全構成要素からいくつかの構成要素を削除してもよい。さらに、異なる実施の形態や変形例で説明した構成要素を適宜組み合わせてもよい。このように、発明の主旨を逸脱しない範囲内において種々の変形や応用が可能である。また、明細書又は図面において、少なくとも一度、より広義または同義な異なる用語と共に記載された用語は、明細書又は図面のいかなる箇所においても、その異なる用語に置き換えることができる。"