撮像素子の水平オプティカルブラック領域の画像データを記憶する第1記憶手段と、外部回路に起因して前記撮像素子に発生する縦状固定パターンノイズの全てのパターンデータを記憶する第2記憶手段と、前記水平オプティカルブラック領域の画像データと前記複数のパターンデータの比較を行って前記水平オプティカルブラック領域の画像データに最も近いパターンデータを特定するパターン特定手段とを備えることを特徴とする固定パターンノイズ検出装置。前記水平オプティカルブラック領域の複数の水平ラインの加算平均を算出する加算平均算出手段を備え、前記第1記憶手段に記憶される前記画像データが前記加算平均手段により算出されることを特徴とする請求項1に記載の固定パターンノイズ検出装置。前記水平オプティカルブラック領域の水平方向の画素数が、前記固定パターンノイズの1周期を含む画素数以上であることを特徴とする請求項1に記載の固定パターンノイズ検出装置。前記水平オプティカルブラック領域が、前段水平オプティカルブラック領域であることを特徴とする請求項1に記載の固定パターンノイズ検出装置。請求項1に記載の固定パターン検出装置により特定されるパターンデータに基づき前記撮像素子の映像信号から前記固定パターンノイズを除去することを特徴とする固定パターンノイズ除去装置。請求項5に記載の固定パターンノイズ除去装置を備えることを特徴とする電子内視鏡装置。撮像素子の水平オプティカルブラック領域の画像データを記憶し、外部回路に起因して前記撮像素子に発生する縦状固定パターンノイズの全てのパターンデータを記憶し、前記水平オプティカルブラック領域の画像データと前記複数のパターンデータの比較を行って前記水平オプティカルブラック領域の画像データに最も近いパターンデータを特定することを特徴とする固定パターンノイズ検出方法。しかし、従来の一般的な固定パターンノイズを除去する方法では、固定パターンノイズを検出する際に撮像素子を遮光する必要がある。また、特許文献1の方法では、各水平ライン毎に高速で読み出しを行うとともに、その後映像信号を時間軸伸長して固定パターンノイズを分離し、更に検出された固定パターンノイズを水平走査期間の前半部を用いて撮影された映像信号から除去する必要があり処理が複雑になる。本発明は、外部デバイスの影響により撮像素子に発生する縦ライン状の固定パターンノイズを高速に検出することを課題としている。本発明の固定パターンノイズ検出装置は、撮像素子の水平オプティカルブラック領域の画像データを記憶する第1記憶手段と、外部回路に起因して撮像素子に発生する縦状固定パターンノイズの全てのパターンデータを記憶する第2記憶手段と、水平オプティカルブラック領域の画像データと複数のパターンデータの比較を行って水平オプティカルブラック領域の画像データに最も近いパターンデータを特定するパターン特定手段と備えたことを特徴とする。固定パターンノイズ検出装置は、水平オプティカルブラック領域の複数の水平ラインの加算平均を算出する加算平均算出手段を備えることが好ましく、第1記憶手段に記憶される画像データはこの加算平均手段により算出される。水平オプティカルブラック領域の水平方向の画素数は、固定パターンノイズの1周期を含む画素数以上であることが好ましい。また、水平オプティカルブラック領域は、前段水平オプティカルブラック領域であることが好ましい。本発明の固定パターンノイズ除去装置は、上記の固定パターン検出装置により特定されるパターンデータに基づき撮像素子の映像信号から固定パターンノイズを除去することを特徴とする。また、本発明の電子内視鏡装置は、上記固定パターンノイズ除去装置を備えたことを特徴としている。本発明の固定パターンノイズ検出方法は、撮像素子の水平オプティカルブラック領域の画像データを記憶し、外部回路に起因して撮像素子に発生する縦状固定パターンノイズの全てのパターンデータを記憶し、水平オプティカルブラック領域の画像データと複数のパターンデータの比較を行って水平オプティカルブラック領域の画像データに最も近いパターンデータを特定することを特徴とする。本発明によれば、外部デバイスの影響により撮像素子に発生する縦ライン状の固定パターンノイズを高速に検出することができる。以下、本発明の実施の形態を、図面を参照して説明する。図1は、本発明の一実施形態である固定パターンノイズFPN除去装置を備えた撮像装置の構成を示すブロック図である。撮像装置10は例えば電子内視鏡装置であり、内視鏡挿入部先端に設けられた撮像素子CCD11で生成される映像信号は、アナログ信号処理回路12において所定のアナログ画像処理が施された後、AD変換回路13においてデジタルの画像データに変換される。画像データは、FPN補正演算回路14に入力され、後述するように抽出データ保存用メモリ15、パターンデータ記録用メモリ16、およびFPN比較回路17を用いて撮像素子11に発生する縦ライン状の固定パターンノイズFPNを特定検出する。FPN補正演算回路14による固定パターンノイズ検出処理後述は、撮像装置10の電源が投入された際に行われる。固定パターンノイズが特定された後、FPN補正演算回路14では、特定された固定パターンノイズが撮像素子11からの映像信号画像データから除去されデジタル信号処理DSP回路18に出力される。デジタル信号処理回路18では、従来周知の各種の画像処理が必要に応じて施され、その後画像データは例えばモニタやビデオプリンタ図示せずなどの外部装置、あるいは不揮発性の記録媒体図示せずなどへと必要に応じて出力される。図2は、撮像素子11の構成を模式的に示す平面図である。図2において、縦線で覆われた中央に配置された矩形領域11Aが実際に映像の撮影に用いられる有効画素領域である。また、有効画素領域11Aの周囲の領域11Bは、遮光され、ペデスタルレベル等の決定に用いられるオプティカルブラックOB領域である。有効画素領域11Aの左右水平ライン方向両側のオプティカルブラック領域11Bは、水平オプティカルブラック領域と呼ばれ、上下垂直ライン方向に設けられた領域は、垂直オプティカルブラック領域と呼ばれる。また本明細書では、水平オプティカルブラック領域のうち、撮像素子11から最初に読み出される側の領域を、前段水平オプティカルブラック領域、その反対側を後段水平オプティカルブラック領域として参照する。本実施形態では、前段水平オプティカルブラック領域の破線領域19に含まれる画素データを用いて撮像素子11からの映像信号に含まれる固定パターンノイズの一部を抽出する。次に図1~図3を参照して本実施形態における固定パターンノイズの検出除去方法について説明する。一般に撮像素子11では、DSP18内部のPLLなど、高速駆動されるデバイスをノイズ源とする縦ライン状の固定パターンノイズが発生する。このような外部回路に起因する固定パターンノイズは各水平ラインにおいて同一パターンを呈する。したがって、予め固定パターンノイズを測定しておき、これを映像信号から減ずれば、外部回路に起因する固定パターンノイズを映像信号から除去できる。しかし、例えばPLLの位相は電源が投入される毎に変化するため、撮像素子11に現れる固定パターンノイズも電源を投入する度に変化する。そのため、このような固定パターンノイズを除去するには、電源が投入される度にそのときの固定パターンノイズを抽出特定する必要がある。一方、外部回路に起因する固定パターンノイズは周期的であり、発生する周期によりそのパターンの数も限られている。そのため予め位相も含めた全てのパターンの例えば1周期分以上のデータをメモリ16に記録しておき、電源投入時に撮像素子11に発生する固定パターンノイズの1周期分以上の画像データを抽出し、それがどのパターンに一致するかを特定すれば、水平ライン全体に亘る固定パターンノイズを特定でき、水平ライン全体に亘る固定パターンノイズを抽出または記憶しておく必要がない。このようなことから本実施形態では、遮光されている水平オプティカルブラック領域、特に前段水平オプティカルブラック領域19から固定パターンノイズの1周期を含む画像データを抽出して抽出データ保存用メモリ15に記憶し、これをFPN比較回路17において予め測定されメモリ16に記憶された固定パターンノイズのデータと比較することで撮像素子11に発生している外部回路に起因する固定パターンノイズを検出特定する。しかし、各水平ラインには、固定パターンノイズ以外のノイズも含まれるため、1水平ラインの1周期分程度の画像データのみからパターンを正確に特定することは実際には困難である。そのため、本実施形態では、水平オプティカルブラック領域の複数の水平ラインから固定パターンノイズの少なくとも1周期を含む画素数の画像データを取得して抽出データ保存用メモリ15に記憶する。そしてFPN補正演算回路14において、例えば図3に示されるように、これらの加算平均を取ることで固定パターンノイズ以外のノイズを低減した画像データを生成し、抽出データ保存用メモリ15に記憶する。固定パターンノイズ以外のノイズを十分に低減するには、500ライン以上の加算平均を取ることが好ましいが、水平オプティカルブラック領域には全ての水平ラインが含まれるため、多くの水平ラインの画像データを利用できる。そのため本実施形態では固定パターンノイズを精度よく抽出でき、1周期の比較でも正確にパターンの特定が可能である。なお本実施形態では電源投入され電源が安定した後、前段水平オプティカルブラック領域19の全ライン分の加算平均が算出され、予め記憶されたパターンとの比較がFPN比較回路17において行われる。FPN比較回路17における比較により、加算平均として得られた画像データがどのパターンの固定パターンノイズに対応するかが特定されると、FPN補正演算回路14では、その後開始される被写体の撮影において、映像信号有効画素領域11Aの画像データから特定された固定パターンノイズを除去し、デジタル信号処理回路18を介してノイズ除去後の映像信号をモニタ図示せず等に出力する。次に図4のフローチャートを参照して、固定パターンノイズの特定除去方法のより詳細な手順について説明する。撮像素子11やデジタル信号処理回路18等に電源が投入されると図4のFPNシーケンスがFPN補正演算回路14を中心に開始される。ステップS100では、撮像素子11から画像データが読み出され、前段水平オプティカルブラックOB領域19の画像データが少なくとも固定パターンノイズの1周期分以上の画素数に亘り抽出データ保存用メモリ15に格納される。格納された画像データは、例えば全水平ライン分垂直ライン毎に加算され、その平均値が画像データAvとしてパターンデータ記録用メモリ16に格納される。なお、画像データAvは例えば固定パターンノイズの1周期分の画像数に対応し、画像データAvからは上記相加平均演算により固定パターンノイズ以外のノイズが低減されている。次にパターン検出シーケンスが開始され、ステップS102、104において、パターンデータ記録用メモリ16から予め記録されている固定パターンノイズのパターンデータが順次読み出され、FPN比較回路17においてパターンデータ記録用メモリ16に保存された画像データAvとの比較演算が行われる。本実施形態では、例えばパターンデータの総数Nからカウントダウンされ、カウント値nに対応するパターンデータBnが順次パターンデータ記録用メモリ16から読み出され、画像データAvとの差Cn=Av-Bnが計算されメモリに格納される。なお、ステップS104では、カウント値nが0になったか、すなわち全てのパターンデータに対する比較演算が終了したか否かが判定される。全てのパターンデータBnと画像データAvの比較演算が終了すると、ステップS106において、差Cnの絶対値|Cn|がそれぞれ計算され、絶対値が最も小さいカウント値nに対応するパターンデータBnが、固定パターンノイズのデータとして特定検出される。ステップS108では、FPN補正演算回路14において、撮像素子11からの画像信号画像データから固定パターンノイズとして特定されたパターンデータBnが減算される。そして撮像素子11による撮影が開始されると、固定パターンノイズが映像信号から除去され、デジタル信号処理回路18へと出力されてこの処理は終了する。以上のように本実施形態の撮像装置では、水平オプティカルブラック領域の画像データを用いることで撮像素子全体を遮光することなく簡略な構成で外部回路に起因する固定パターンノイズを検出し、これを映像信号から除去することができる。また、本実施形態では水平オプティカルブラック領域の画像データを用いることで、有効画素領域が遮光されていない状態で固定パターンノイズの検出が行われる場合においても、垂直オプティカルブラック領域の画像データを用いる場合に比べ、スミアなどの影響を防止でき、より正確な固定パターンノイズの除去が可能になる。また更に、垂直オプティカルブラック領域に含まれる水平ラインの数は少ないため、この領域の画像データを用いて高い精度で固定パターンノイズを検出するには、何フィールドもの画像データが必要となるが、本実施形態では1、2フィールドの画像データで十分であり高速な処理が可能となる。更に、本実施形態では、固定パターンノイズの1周期分のメモリのみで十分なので、メモリ容量を節約できる。なお、本実施形態では撮像装置として、電子内視鏡装置を例に説明を行ったが、電子内視鏡以外でも、例えばメカニカルシャッタ等の遮光手段を持たず、固定パターンノイズを検出する際に撮像素子の遮光が困難な撮像装置例えばカメラ機能付携帯電話などであれば、本実施形態を適用することができる。なお、本実施形態では前段水平オプティカルブラック領域の画像データを用いたが、後段水平オプティカルブラック領域の画像データを同様に用いることもできる。但しこの場合には、クランプが行われる部分を避ける必要がある。また、本実施形態では、水平オプティカルブラック領域の画像データの相加平均値と予め測定、記録されたパターンデータとの差を用いて最も適正なパターンを特定したが、両データの比較には、従来周知のデータ一致度を評価する他の方法を採用してもよい。