動画像を入力するステップと、前記動画像の明度又は彩度についての画像データに基づいて、明度又は彩度について、時間軸方向に前記画像データの移行平均をとることにより基準データを作成するステップと、前記基準データに対して、前記画像データに所定の明度又は彩度の変化があれば、前記基準データと補正時点の前記動画像の平均明度に基づき作成されたガンマ補正テーブルを用いて、該変化が縮小するよう前記動画像に対してデータ補正を行うステップとをコンピュータに実行させるための画像処理プログラム。動画像を入力するステップと、前記動画像の明度又は彩度についての画像データに基づいて、明度又は彩度についての基準データを作成するステップと、前記基準データに対する関係において、前記画像データに所定の明度又は彩度の変化があって、前記画像データの明度又は彩度の変化が、周期が異なる複数の変化パターンを含む場合は、各変化パターンに対して、周期が短いものから順に該変化が縮小するよう前記動画像に対してデータ補正を行うステップとをコンピュータに実行させるための画像処理プログラム。動画像を入力するステップと、前記動画像の明度又は彩度についての画像データに基づいて、明度又は彩度について、時間軸方向に前記画像データの移行平均をとることにより基準データを作成するステップと、前記基準データに対して、前記画像データに所定の明度又は彩度の変化があれば、前記基準データと補正時点の前記動画像の平均明度に基づき作成されたガンマ補正テーブルを用いて、該変化が縮小するよう前記動画像に対してデータ補正を行うステップとをコンピュータに実行させるための画像処理プログラムを記録した記録媒体。動画像を入力するステップと、前記動画像の明度又は彩度についての画像データに基づいて、明度又は彩度について、時間軸方向に前記画像データの移行平均をとることにより基準データを作成するステップと、前記基準データに対して、前記画像データに所定の明度又は彩度の変化があれば、前記基準データと補正時点の前記動画像の平均明度に基づき作成されたガンマ補正テーブルを用いて、該変化が縮小するよう前記動画像に対してデータ補正を行うステップとを含んでいる画像処理方法。動画像を入力する動画像入力手段と、前記動画像の明度又は彩度についての画像データに基づいて、明度又は彩度について、時間軸方向に前記画像データの移行平均をとることにより基準データを作成する基準データ作成手段と、前記基準データに対して、前記画像データに所定の明度又は彩度の変化があれば、前記基準データと補正時点の前記動画像の平均明度に基づき作成されたガンマ補正テーブルを用いて、該変化が縮小するよう前記動画像に対してデータ補正を行うデータ補正手段とを備えている画像処理装置。しかしながら、例えば特開2000-324365号公報に開示されている従来のフリッカの防止抑制手法では、フリッカの有無の判定ないしはこれを解消するための画像補正の精度が十分ではないといった問題がある。また、フリッカに加えて、その他の原因により動画に不要な明度変化ないしは彩度変化が生じている場合、例えばデジタルカメラの不適切な自動露出等により長周期で明度ないしは彩度がふらつくような場合には、該明度変化ないしは彩度変化は重畳された複数の変化パターンを含むことになる。しかしながら、上記従来のフリッカの防止抑制手法では、このような場合は不要な明度変化ないしは彩度変化を有効に防止ないしは抑制することができないといった問題がある。本発明は、上記従来の問題を解決するためになされたものであって、自動的に、動画におけるフリッカ等の不要な明度変化又は彩度変化の有無ないしは態様を精度良く判定することができ、さらには動画に不要な明度変化又は彩度変化が生じるのを有効に防止ないしは抑制することができる手段を提供することを解決すべき課題とする。上記課題を解決するためになされた本発明にかかる画像処理プログラムは、1動画像を入力するステップ以下、動画像入力ステップという。と、2動画像の明度又は彩度についての画像データに基づいて明度又は彩度についての基準データを作成するステップ以下、基準データ作成ステップという。と、3基準データに対する関係において、画像データに所定の明度又は彩度の変化があれば、動画像が不要な明度変化又は彩度変化例えば、フリッカを伴っていると判定するステップ以下、変化判定ステップという。とをコンピュータに実行させることを特徴とするものである。コンピュータでこの画像処理プログラムを実行すれば、自動的に、動画におけるフリッカ等の不要な明度変化又は彩度変化の有無ないしは態様を精度良く判定することができる。本発明にかかるもう1つの画像処理プログラムは、1上記動画入力ステップと、2上記基準データ作成ステップと、3基準データに対する関係において、画像データに所定の明度又は彩度の変化があれば、該変化が縮小するよう動画像に対してデータ補正を行うステップ以下、データ補正ステップという。とをコンピュータに実行させることを特徴とするものである。コンピュータでこの画像処理プログラムを実行すれば、自動的に、動画にフリッカ等の不要な明度変化又は彩度変化が生じるのを有効に防止ないしは抑制することができる。本発明にかかる記録媒体は、1上記動画像入力ステップと、2上記基準データ作成ステップと、3上記変化判定ステップとをコンピュータに実行させるための画像処理プログラムを記録していることを特徴とするものである。コンピュータにこの記録媒体を装着し、これに記録されているプログラムを実行すれば、自動的に、動画におけるフリッカ等の不要な明度変化又は彩度変化の有無ないしは態様を精度良く判定することができる。本発明にかかるもう1つの記録媒体は、1上記動画像入力ステップと、2上記基準データ作成ステップと、3上記データ補正ステップとをコンピュータに実行させるための画像処理プログラムを記録していることを特徴とするものである。コンピュータにこの記録媒体を装着し、これに記録されているプログラムを実行すれば、自動的に、動画にフリッカ等の不要な明度変化又は彩度変化が生じるのを有効に防止ないしは抑制することができる。本発明にかかる画像処理方法は、1上記動画像入力ステップと、2上記基準データ作成ステップと、3上記変化判定ステップとを含んでいることを特徴とするものである。この画像処理方法によれば、自動的に、動画におけるフリッカ等の不要な明度変化又は彩度変化の有無ないしは態様を精度良く判定することができる。本発明にかかるもう1つの画像処理方法は、1上記動画像入力ステップと、2上記基準データ作成ステップと、3上記データ補正ステップとを含んでいることを特徴とするものである。この画像処理方法によれば、自動的に、動画にフリッカ等の不要な明度変化又は彩度変化が生じるのを有効に防止ないしは抑制することができる。上記基準データ作成ステップにおいては、基準データが、時間軸方向に前記画像データの移行平均をとることにより作成されるのが好ましい。上記基準データ作成ステップにおいては、基準データが複数種作成され、上記変化判定ステップにおいては、該複数種の基準データを用いて、画像データが不要な明度変化又は彩度変化を伴っているか否かの判定が行われるのが好ましい。画像データの明度又は彩度の変化が、周期が異なる複数の変化パターンを含む場合は、前記データ補正ステップにおいて、各変化パターンに対して、周期が短いものから順にデータ補正が行われるのが好ましい。本発明にかかる画像処理装置は、1動画像を入力する動画像入力手段と、2動画像の明度又は彩度についての画像データに基づいて、明度又は彩度についての基準データを作成する基準データ作成手段と、3基準データに対する関係において、画像データに所定の明度又は彩度の変化があれば、前記動画像が不要な明度変化又は彩度変化を伴っていると判定する変化判定手段とを備えていることを特徴とするものである。この画像処理装置によれば、自動的に、動画におけるフリッカ等の不要な明度変化又は彩度変化の有無ないしは態様を精度良く判定することができる。本発明にかかるもう1つの画像処理装置は、1上記動画像入力手段と、2上記基準データ作成手段と、3基準データに対する関係において、画像データに所定の明度又は彩度の変化があれば、該変化が縮小するよう前記動画像に対してデータ補正を行うデータ補正手段とを備えていることを特徴とするものである。この画像処理装置によれば、自動的に、動画にフリッカ等の不要な明度変化又は彩度変化が生じるのを有効に防止ないしは抑制することができる。本発明によれば、不要な明度変化又は彩度変化の判定あるいは明度又は彩度の補正を、ノンリニア補正の特徴を生かして、補正対象フレームより未来のフレームを含む任意のフレームを使用して、精度良く行うことができる。また、複数の異なる周期性をもった動画の不要な明度変化又は彩度変化に対しても、対応することができる。さらに、補正する場合だけでなく、フリッカなどの明度変化又は彩度変化があるかどうかの判定にも使用し、フリッカがあると判定された場合にのみ補正することにより、該補正を高速でかつ精度良く行うことができる。以下、本発明のいくつかの実施の形態を説明する。なお、いずれの実施の形態も、フリッカ等の不要な明度変化の有無ないしは態様を判定し、あるいは明度を補正するものであるが、同様の手法で不要な彩度変化についてもその有無ないしは態様を判定し、あるいは彩度を補正することができる。また、各実施の形態において、ハードウエア構成は実質的に同一であり、そのソフトウエアが異なるだけである。そこで、まず各実施の形態に共通な、本発明にかかる画像処理装置のハードウエア構成を説明する。図14に示すように、本発明にかかる画像処理装置Sには、動画におけるフリッカ等の不要な明度変化の有無ないしは態様を判定し、あるいは明度を補正するための各種データ処理を行うホストコンピュータ1以下、略してコンピュータ1という。が設けられている。このコンピュータ1には、各種データを記憶するための外部記憶装置2と、各種情報をディスプレイ上に表示するモニタ3と、ユーザオペレータがコンピュータ1を操作するためのマウス4及びキーボード5とが接続されている。図15に示すように、コンピュータ1には、記憶装置11と入出力インターフェース12とCPU/メモリ13とが設けられている。記憶装置11は、実質的に、処理演算部14とOSセクション15とで構成されている。ここで、モニタ3とマウス4とキーボード5とは、それぞれ、入出力インターフェース12に接続されている。なお、入出力インターフェース12には、画像データ入出力装置16も接続されている。以下、各実施の形態を具体的に説明する。実施の形態1実施の形態1においては、図14及び図15に示す画像処理装置Sを用いて、図1のフローチャートに示すデータ処理手順にしたがって、自動的に基準明度データが作成され、不要な明度変化の有無ないしは態様が判定される。なお、このフローチャートに示すデータ処理手順のプログラムは、コンピュータ1の記憶装置11又は外部記憶装置2記録媒体に記録されている実施の形態2~5についても同様である。。以下、図1に示すフローチャートを参照しつつ、実施の形態1にかかるデータ処理手順ないしは画像処理手順を説明する。画像データ入出力部16からコンピュータ1に動画像が入力されると、コンピュータ1は動画データ処理を開始し、まず各フレームの平均明度Liを計算するステップS11。ここで、添え字のiは、フレーム番号を表す。なお、例えば2画素毎にサンプリングするなどして、このデータ処理を高速化することもできる。続いて、コンピュータ1は、各フレームの平均明度Liに対して、時間軸方向に移行平均ないしは、移動平均をとり、基準明度データを作成するステップS12。ここでは、例えば移行平均を、あるフレーム添え字iと、その前のnフレームと、その後のnフレームとを使用し、次の式1を用いて計算する。つまり、基準明度Liは、移行平均がとられた後における各フレームの平均明度以下、移行平均明度Liという。を表している。Li={LinLi...Li1LiLi1...LiLin...........................式1ただし、一連のフレーム中で最初のフレームないしはその近傍のフレーム、あるいは最後のフレームないしはその近傍のフレームについて、式1を用いて移行平均明度Liを算出する場合は、その前後に計算に用いるべきフレームが存在しないことがあるが、このようなフレームは移行平均をとる対象とはしない。図6に、各フレーム毎の平均明度Liの経時変化実線と、式1を用いて算出された移行平均明度Liの経時変化点線とを示す。図6から明らかなとおり、移行平均明度Liは平均化ないしは平滑化されている。次に、コンピュータ1は、次の式2を用いて、各フレームについて、平均明度Liと移行平均明度Liとの差分Di以下、明度差分Diという。を算出して、差分データを作成するステップS13。Di=Li-Li..................................................................式2図7に、この明度差分Diの経時変化の一例を示す。図7から明らかなとおり、この例では、明度差分Diは時間に対して周期的に変化している。すなわち、不要な明度変化が存在する。この後、コンピュータ1は、一連の明度差分Diのデータから不要な明度変化部分を抽出する。すなわち、明度差分Diのデータをその符号に基づいてグループ分けしステップS14、不要な明度変化の有無ないしは態様を判定するステップS15。具体的には、明度差分Diの周期性を検出チェックし、周期性があれば不要な明度変化があると判定する。以下、表1~表4を参照しつつ、表1又は表3に示すような明度差分Diのデータが得られた場合について、不要な明度変化の周期性の判定手法を説明する。すなわち、まず、ある明度差分Diと次の明度差分Di1とについて符号を比較し、符号がマイナス又は0からプラスに変わっている場合のフレーム番号i1を順次抽出チェックしてゆく。そして、この抽出されたフレーム以下、抽出フレームという。の明度差分データを1番目グループとし、この抽出フレームより後側のフレームただし、次の抽出フレームより前側にあるものの明度差分データを該抽出フレームの後に振り分けて、順次、2番目グループ、3番目グループ、.........とする。そして、各グループ毎のメンバー数と、各グループにおける明度差分の平均値とを計算する。表2及び表4は、それぞれ、表1及び表3に示す明度差分データを、このようにグループ分けすることにより得られたものである。例えば、表2では、表1における最初の抽出フレームであるフレーム2の明度差分データが1番目グループとされ、これに続くフレーム3及びフレーム4の明度差分データが、それぞれ、2番目グループ及び3番目グループとされている。なお、この場合4番目グループ及び5番目グループに該当するフレームは存在しないので、これらに欄にはデータは記載されていないなしと記載。表1整数の周期性を持つ明度差分データの例表2表1に示す明度差分データのグループ分け注:1巡目は、うまくグループに振り分けられない場合があるので、計算から省いても良い。上記の例では省いている。表3小数の周期性を持つ明度差分データの例表4表3に示す明度差分データのグループ分け注:1巡目は、うまくグループに振り分けられない場合があるので、計算から省いても良い。上記の例では省いている。かくして、表2あるいは表4において、あるグループのメンバー数に対して、2つ次の次の次のグループのメンバー数が急に減少している箇所表4の例では、3番目グループと5番目グループがあれば、周期性をもつ可能性があると判断する。具体的には、例えば1番目グループのメンバー数例えば、表4では6に基づいて、第1閾値Th1と第2閾値Th2とを設定する。例えば、第1閾値Th1をメンバー数の8割とし表4の例では、48、第2閾値Th2を2割とする表4の例では、12。そして、メンバー数が第1閾値Th1より小さくなるグループを見出す表4の例では、4番目グループ。そして、見出されたグループの次のグループ表4の例では、5番目グループのメンバー数が第2閾値Th2より小さい場合は、周期性をもつ可能性があると判断する。その場合、平均値が第1閾値Th1より大きいメンバーをもつグループ表4の例では、1~3番目グループの数を該周期の整数部分とし、その次のグループのメンバー数を1番目グループのメンバー数で割った値表4の例では、2/6=033を該周期の小数部分とする。例えば、表4に示す例では、およそ3333033=333の周期性をもつ可能性があると判断される。これは、整数周期を持つ場合にも当てはまる。例えば、表2に示す例では、3の周期性をもつ可能性があると判断される。次に、周期性をもつ可能性があると判断された場合は、周期性の整数部に該当する各グループ表4の例では、1~3番目グループの平均値の最大値表4の例では、617と最小値表4の例では、-367との差表4の例では、984が、第3閾値Th3例えば、3より大きければ、不要な明度変化があると判定される。かくして、コンピュータ1と、図1のフローチャートに示す手順を実行するプログラムを記録している記録媒体とを用いて画像処理が行われる、実施の形態1にかかる画像処理装置ないしは画像処理方法によれば、自動的に、動画におけるフリッカ等の不要な明度変化の有無ないしは態様を精度良く判定することができる。実施の形態2以下、本発明の実施の形態2を説明する。実施の形態2においては、図14及び図15に示す画像処理装置Sを用いて、図2のフローチャートに示すデータ処理手順にしたがって、自動的に基準明度データ移行平均明度が作成され、動画にフリッカ等の不要な明度変化が生じるのが有効に防止ないしは抑制される。以下、図2に示すフローチャートを参照しつつ、実施の形態2にかかるデータ処理手順を説明する。ただし、図2に示すフローチャートのステップS21~ステップS22におけるデータ処理手順は、それぞれ、図1に示すフローチャート実施の形態1におけるステップS11~ステップS12でのデータ処理手順と同一であるので、説明の重複を避けるため、ステップS21~ステップS22についての説明は省略する。実施の形態2では、コンピュータ1は、実施の形態1の場合と同様の手順で基準明度データ移行平均明度を作成した後、明度を補正して不要な明度変化を除去する。すなわち、コンピュータ1は、ガンマ補正用の変換テーブルを作成しステップS23、このガンマ補正テーブルを用いて、動画の明度データないしは、動画データにガンマ補正を施すステップS24。ガンマ補正テーブルは、例えば図8に示すようなガンマ補正グラフガンマ補正のカーブないしはガンマ補正特性をもつ、現実の明度横軸と補正後の明度縦軸との対応関係を示すテーブルである。そして、明度のガンマ補正は、横軸X軸上に現実の明度を示す点をとり、この点を上向きに伸ばしてガンマ補正グラフと交差する点を求め、この交差点を左向きに伸ばして縦軸Y軸と交差する点を求め、この交差点の値を補正後の明度とするといった手順で行われる。図8から明らかなとおり、このガンマ補正グラフは、現実の明度及び補正後の明度がともに0最小明度である点00と、現実の明度が平均明度Liであり補正後の明度が移行平均明度Liである点LiLi’と、現実の明度及び補正後の明度がともに255最大明度である点255255とを直線で結んだ折れ線である。つまり、図8におけるガンマ補正グラフは、現実の明度が平均明度Liである場合はこれを移行平均明度Liに変換し、それ以外の場合は直線補間を行うといった変換特性を有している。なお、図9に示すように、ガンマ補正グラフとして、点00と点LiLiと点255255とを通る曲線例えば、2次曲線を用いて明度変化のガンマ補正補間を行うようにしてもよい。この場合、図8に示す折れ線直線状のガンマ補正グラフを用いる場合に比べて、より滑らかにガンマ補正補間を行うできる。なお、実施の形態2における明度の補正においては、実施の形態1における不要な明度変化の判定で用いられた移行平均式1を用いることは必ずしも必要ではない。ただ、式1で示す移行平均を用いない場合は、基準明度データ移行平均明度をつくり直す必要があるので、計算時間は余計にかかる。しかしながら、移行平均の項数をパラメータとすることにより、明度の補正量を制御することができる。例えば、図13aに示すように、移行平均の項数が少ない場合は、各フレーム毎の平均明度実線の変化における長周期成分はあまり平均化されない。他方、図13bに示すように、移行平均の項数が多い場合は、各フレーム毎の平均明度実線の変化における長周期成分はかなり平均化される。このように、移行平均の項数を変えることにより、任意の補正特性で明度の補正を行うことが可能となる。なお、ユーザの指示により補正特性を変えることもできる。かくして、コンピュータ1と、図2のフローチャートに示す手順を実行するプログラムを記録している記録媒体とを用いて画像処理が行われる、実施の形態2にかかる画像処理装置ないしは画像処理方法によれば、自動的に、動画にフリッカ等の不要な明度変化が生じるのを有効に防止ないしは抑制することができる。実施の形態3以下、本発明の実施の形態3を説明する。実施の形態3においては、図14及び図15に示す画像処理装置Sを用いて、図3のフローチャートに示すデータ処理手順にしたがって、自動的に基準明度データ移行平均明度が作成され、動画に不要な明度変化が生じるのが有効に防止ないしは抑制される。以下、図3に示すフローチャートを参照しつつ、実施の形態3にかかるデータ処理手順を説明する。ただし、実施の形態3にかかるデータ処理手順の基本的な手法は実施の形態2にかかるデータ処理手順と共通であり、データ補正を行う時間範囲をユーザが指定して明度を補正する点が異なるだけである。そこで、説明の重複を避けるため、以下では主として実施の形態2と異なる部分を説明する。画像データ入出力部16からコンピュータ1に動画像が入力されると、コンピュータ1は動画データ処理を開始する。その際、ユーザはまず補正すべき時間範囲を指定するステップS31。次に、コンピュータ1は、自動的に、指定された時間内の基準明度データ移行平均明度を作成するステップS32。なお、基準明度データの作成手順は、実施の形態2の場合と同様である。この後、コンピュータ1は、実施の形態2の場合と同様に、ガンマ補正用の変換テーブルを作成しステップS33、明度にガンマ補正を施すステップS34。この種の動画において、フリッカとは別の原因により、例えばデジタルカメラの不適切な自動露出等により明度がふらつくような場合には、明度は経時的にゆっくりと変化する。そして、このような場合は、全時間範囲ではなく、特定の時間範囲において、明度の補正が必要とされるだけであることが多い。そこで、実施の形態3では、図10に示すように、ユーザが補正したい時間範囲を指定することにより、その時間範囲についてのみ基準明度データを作成し、明度を補正するようにしている。この場合、明度基準データ移行平均明度を補正時間範囲より何フレーム分か多めに用いることにより、以下のように明度の時間的な変化を円滑化することができる。すなわち、補正時間範囲とその他の範囲との境界部近傍では、基準明度データとして移行平均によって得られる値移行平均明度をそのまま用いるのではなく、各フレームの平均明度Liと移行平均明度Liとから、次の式3を用いて補正移行平均明度Lciを算出し、これを基準明度データとする。なお、式3において、aは0以上で1以下の補正係数修正量ないしはなまし係数である。Lci=1-aLiaLi................................................式3ここで、表5に示すように、補正係数aを上記境界部近傍で、0から1に向かって、又は1から0に向かって滑らかに変化させることにより、実際の明度の補正を円滑化することができる。なお、表5において、ユーザが指定した時間範囲内のフレームは、フレーム番号が7~17のフレームである。表5補正係数の設定手法注:指定された時間範囲内のフレームかくして、コンピュータ1と、図3のフローチャートに示す手順を実行するプログラムを記録している記録媒体とを用いて画像処理が行われる、実施の形態3にかかる画像処理装置ないしは画像処理方法によれば、ユーザが指定した時間範囲内において、自動的に動画に不要な明度変化が生じるのを有効に防止ないしは抑制することができる。実施の形態4以下、本発明の実施の形態4を説明する。実施の形態4においては、図14及び図15に示す画像処理装置Sを用いて、図4のフローチャートに示すデータ処理手順にしたがって、自動的に基準明度データが作成され、動画に不要な明度変化が生じるのが有効に防止ないしは抑制される。以下、図4に示すフローチャートを参照しつつ、実施の形態4にかかるデータ処理手順を説明する。ただし、実施の形態4にかかるデータ処理手順の基本的な手法は、実施の形態2にかかるデータ処理手順と共通であり、複数の周期性をもつ不要な明度変化を、複数回にわたって補正する点が異なるだけである。そこで、説明の重複を避けるため、以下では主として実施の形態2と異なる部分を説明する。図4に示すように、実施の形態4では、コンピュータ1は、まず短周期の不要な明度変化を補正しステップS41、次に長周期の不要な明度変化を補正するステップS42。その他の点については、実施の形態2の場合と同様である。例えば、実施の形態1にかかる手順ないしは実施の形態2にかかる手順で、フリッカに起因する短周期の不要な明度変化を補正したとしても、不適切な自動露出等に起因して時間的にゆっくりとした長周期の不要な明度変化が依然として残る場合がある図11中の一番上のグラフ参照。しかしながら、図11に示すように、このような場合でも、図4に示すフローチャートにしたがってステップS41とステップS42とに示す手順で、明度変化を複数回補正することにより、動画をほぼ完全に補正することができる。かくして、コンピュータ1と、図4のフローチャートに示す手順を実行するプログラムを記録している記録媒体とを用いて画像処理が行われる、実施の形態4にかかる画像処理装置ないしは画像処理方法によれば、不要な明度変化が複数の周期性をもつ場合でも、自動的に、動画に不要な明度変化が生じるのを有効に防止ないしは抑制することができる。実施の形態5以下、本発明の実施の形態5を説明する。実施の形態5においては、図14及び図15に示す画像処理装置Sを用いて、図5のフローチャートに示すデータ処理手順にしたがって、自動的に基準明度データが作成され、不要な明度変化の有無ないしは態様が判定される。以下、図5に示すフローチャートを参照しつつ、実施の形態5にかかるデータ処理手順を説明する。ただし、実施の形態5にかかるデータ処理手順の基本的な手法は、実施の形態1にかかるデータ処理手順と共通であり、複数複数種の基準明度データを用いて上記判定の精度を高める点が異なるだけである。そこで、説明の重複を避けるため、以下では主として実施の形態1と異なる部分を説明する。図5に示すように、実施の形態5では、コンピュータ1は、まず実施の形態1の場合と同様の手順で自動的に基準明度データ移行平均明度を作成するステップS51。次に、コンピュータ1は、不要な明度変化があるか否かを判定するステップS52。ここで、不要な明度変化がなければ、基準明度データをつくり直して、不要な明度変化があるか否かを判定し直すか否かを判定するステップS53。該判定をし直す場合は、ステップS51~ステップS53が繰り返し実行される。なお、ステップS52で不要な明度変化があると判定されたとき、あるいはステップS52で不要な明度変化がないと判定された場合において該判定をし直さないときは、このデータ処理ルーチンは終了する。短周期の不要な明度変化が生じている場合、移行平均の項数が判定精度に影響を及ぼすことがある。例えば、50Hzの照明と15fpsのフレームレートとの組み合わせで発生したフリッカ画像の場合、計算上の明度変化は、3フレームごとの周期性を持つ。このため、例えば図12aに示すように、項数を3の倍数にして移行平均をとると精度が良くなることがある。これに対して、図12bに示すように、3フレーム毎の周期性を持つときに、項数を4にして移行平均をとると、周期性が多少残ってしまうことになる。なお、図12cに示すように、移行平均の項数が多い場合は、長周期成分もかなり平均化される。また、移行平均の項数を増やすほど明度変化における長周期成分も平均化ないしは平滑化されるので、元の動画がもつ周期の長さによって、移行平均のとり方が判定精度に影響を及ぼす場合がある。したがって、実際には基準明度データの作成方法によって、判定精度が変わってくる可能性があるため、ある基準明度データを用いてフリッカでないと判定しても、別の基準明度データを用いた場合は、フリッカであると判定される可能性がある。しかしながら、図5のフローチャートに示す手順で判定を行う場合は、複数の基準明度データを用いて該判定が行われるので、かかるフリッカを見逃すことがなく、判定精度を向上させることができる。かくして、コンピュータ1と、図5のフローチャートに示す手順を実行するプログラムを記録している記録媒体とを用いて画像処理が行われる、実施の形態5にかかる画像処理装置ないしは画像処理方法によれば、自動的に、不要な明度変化の有無ないしは態様を精度良く判定することができる。実施の形態1~5では、前記のとおり不要な明度変化の有無ないしは態様を判定し、あるいは明度を補正するようにしている。しかしながら、実施の形態1~5にかかる不要な明度変化の判定手法ないしは明度の補正手法は、不要な彩度変化の判定ないしは彩度の補正にも、ほぼそのまま応用することができる。したがって、実施の形態1~5において、明度を彩度と読み替えることにより例えば、基準明度データを基準彩度データと読み替える。、不要な彩度変化の有無ないしは態様を精度良く判定することができ、あるいは彩度を精度良く補正することができる。さらに、実施の形態1~5にかかる不要な明度変化の判定手法ないしは明度の補正手法は、不要な明度変化と不要な彩度変化の両方の判定ないしは明度及び彩度の補正にも、ほぼそのまま応用することができる。例えば、実施の形態1ないしは実施の形態2にかかるデータ処理により、基準明度データに基づいて不要な明度変化があると判定し、明度の補正を行った後、さらに基準彩度データを作成し、不要な彩度変化の有無ないしは態様を判定し、必要があれば彩度を補正することにより、明度及と彩度の両方を補正するようにしてもよい。なお、彩度変化の判定ないしは彩度の補正を行った後で、明度変化の判定ないしは明度の補正を行うようにしてもよい。また、明度変化及び彩度変化の判定に、基準明度データあるいは基準彩度データの一方のみを用いるようにしてもよい。このように、実施の形態1~5あるいはその修正例及び変形例においては、すべて判定や補正が自動的に行われるので、ユーザはほとんで何もせずに、良好な判定結果ないしは補正結果を得ることができる。また、コンピュータによる不要な明度変化ないしは彩度変化の自動判定を行わず、ユーザが明度ないしは彩度の補正を指示したときにのみ、コンピュータが自動的に該補正を行うようにしてもよい。さらに、移行平均として、次の式4を用いて算出される重み付き移行平均を用いてもよい。Li={Li12LiLi1}/4.............................................式4この場合は、元の明度変化を多少残した基準明度データを作成することができる。明度ないしは彩度の補正においては、例えば長周期の明度変化ないしは彩度変化に対して、元の明度変化ないしは彩度変化をある程度残した方が、過度な補正を防止することができるので、好ましい結果を得ることができる場合もある。実施態様1.動画像を入力するステップと、前記動画像の明度又は彩度についての画像データに基づいて、明度又は彩度についての基準データを作成するステップと、前記基準データに対する関係において、前記画像データに所定の明度又は彩度の変化があれば、前記動画像が不要な明度変化又は彩度変化を伴っていると判定するステップとをコンピュータに実行させるための画像処理プログラム。2.動画像を入力するステップと、前記動画像の明度又は彩度についての画像データに基づいて、明度又は彩度についての基準データを作成するステップと、前記基準データに対する関係において、前記画像データに所定の明度又は彩度の変化があれば、該変化が縮小するよう前記動画像に対してデータ補正を行うステップとをコンピュータに実行させるための画像処理プログラム。3.前記基準データが、時間軸方向に前記画像データの移行平均をとることにより作成される、1項又は2項に記載の画像処理プログラム。4.前記基準データが複数種作成され、該複数種の基準データを用いて、前記画像データが不要な明度変化又は彩度変化を伴っているか否かの判定が行われる、1項に記載の画像処理プログラム。5.前記画像データの明度又は彩度の変化が、周期が異なる複数の変化パターンを含む場合は、各変化パターンに対して、周期が短いものから順に前記データ補正が行われる、2項に記載の画像処理プログラム。6.動画像を入力するステップと、前記動画像の明度又は彩度についての画像データに基づいて、明度又は彩度についての基準データを作成するステップと、前記基準データに対する関係において、前記画像データに所定の明度又は彩度の変化があれば、前記動画像が不要な明度変化又は彩度変化を伴っていると判定するステップとをコンピュータに実行させるための画像処理プログラムを記録した記録媒体。7.動画像を入力するステップと、前記動画像の明度又は彩度についての画像データに基づいて、明度又は彩度についての基準データを作成するステップと、前記基準データに対する関係において、前記画像データに所定の明度又は彩度の変化があれば、該変化が縮小するよう前記動画像に対してデータ補正を行うステップとをコンピュータに実行させるための画像処理プログラムを記録した記録媒体。8.動画像を入力するステップと、前記動画像の明度又は彩度についての画像データに基づいて、明度又は彩度についての基準データを作成するステップと、前記基準データに対する関係において、前記画像データに所定の明度又は彩度の変化があれば、前記動画像が不要な明度変化又は彩度変化を伴っていると判定するステップとを含んでいる画像処理方法。9.動画像を入力するステップと、前記動画像の明度又は彩度についての画像データに基づいて、明度又は彩度についての基準データを作成するステップと、前記基準データに対する関係において、前記画像データに所定の明度又は彩度の変化があれば、該変化が縮小するよう前記動画像に対してデータ補正を行うステップとを含んでいる画像処理方法。10.動画像を入力する動画像入力手段と、前記動画像の明度又は彩度についての画像データに基づいて、明度又は彩度についての基準データを作成する基準データ作成手段と、前記基準データに対する関係において、前記画像データに所定の明度又は彩度の変化があれば、前記動画像が不要な明度変化又は彩度変化を伴っていると判定する変化判定手段とを備えている画像処理装置。11.動画像を入力する動画像入力手段と、前記動画像の明度又は彩度についての画像データに基づいて、明度又は彩度についての基準データを作成する基準データ作成手段と、前記基準データに対する関係において、前記画像データに所定の明度又は彩度の変化があれば、該変化が縮小するよう前記動画像に対してデータ補正を行うデータ補正手段とを備えている画像処理装置。