"ステレオ画像を構成する基準画像と参照画像とのサブピクセル単位のズレ量を算出するステレオ画像処理装置であって、第1の窓関数を切り出し対象位置に適用して、前記基準画像からサブピクセル推定用単位基準画像を切り出し、前記第1の窓関数、又は、設定される第2の窓関数を適用して、前記参照画像からサブピクセル推定用単位参照画像を切り出す切り出し手段と、前記切り出されたサブピクセル推定用単位基準画像の輝度値からなるデータ列と、前記切り出されたサブピクセル推定用単位参照画像の輝度値からなるデータ列との位相差に基づいて、前記サブピクセル単位のズレ量を算出する算出手段と、前記算出手段によって算出されたサブピクセル単位のズレ量に基づいて前記第1の窓関数をシフトすることにより形成した前記第2の窓関数を、前記切り出し手段に設定する窓関数設定手段と、を具備するステレオ画像処理装置。前記算出手段は、前記切り出されたサブピクセル推定用単位基準画像の輝度値からなるデータ列のデータ順序を反転させることにより逆位相フィルタ係数を算出し、前記サブピクセル推定用単位参照画像の輝度値からなるデータ列に対して前記逆位相フィルタ係数を用いてフィルタリングし、フィルタリング結果におけるピーク位置に基づいて前記サブピクセル単位のズレ量を算出する、請求項1に記載のステレオ画像処理装置。前記第1の窓関数によって切り出されたサブピクセル推定用単位基準画像及びサブピクセル推定用単位参照画像に基づいて算出された前記サブピクセル単位のズレ量に応じて、前記窓関数設定手段の処理を実行させるか否かを判定する判定手段、をさらに具備する請求項1に記載のステレオ画像処理装置。ステレオ画像を構成する基準画像と参照画像とのサブピクセル単位のズレ量を算出するステレオ画像処理方法であって、第1の窓関数を切り出し対象位置に適用して、前記基準画像からサブピクセル推定用単位基準画像を切り出し、前記第1の窓関数、又は、設定される第2の窓関数を適用して、前記参照画像からサブピクセル推定用単位参照画像を切り出す切り出しステップと、前記切り出されたサブピクセル推定用単位基準画像の輝度値からなるデータ列と、前記切り出されたサブピクセル推定用単位参照画像の輝度値からなるデータ列との位相差に基づいて、前記サブピクセル単位のズレ量を算出する算出ステップと、前記算出ステップによって算出されたサブピクセル単位のズレ量に基づいて前記第1の窓関数をシフトすることにより前記第2の窓関数を形成し設定する窓関数設定ステップと、を具備するステレオ画像処理方法。しかしながら、従来技術は、遠くに位置する歩行者など、ステレオ画像上で占める基線長方向における画像領域のサイズ以下基線長方向の画像領域サイズというが小さい対象物については、高精度に視差を算出することが難しいという課題を有する。なぜなら、基線長方向の画像領域サイズが小さい場合、背景周囲の画像の影響を低減するために1次元画像データ列を小さくする必要があるが、1次元画像データ列が小さいほど上述の相関ピークの精度は低くなるからである。本発明は、かかる点に鑑みてなされたものであり、基線長方向の画像領域サイズが小さい対象物についても、高精度に視差を算出することができる、ステレオ画像処理装置及びステレオ画像処理方法を提供することを目的とする。本発明の一態様のステレオ画像処理装置は、ステレオ画像を構成する基準画像と参照画像とのサブピクセル単位のズレ量を算出するステレオ画像処理装置であって、第1の窓関数を切り出し対象位置に適用して、前記基準画像からサブピクセル推定用単位基準画像を切り出し、前記第1の窓関数、又は、設定される第2の窓関数を適用して、前記参照画像からサブピクセル推定用単位参照画像を切り出す切り出し手段と、前記切り出されたサブピクセル推定用単位基準画像の輝度値からなるデータ列と、前記切り出されたサブピクセル推定用単位参照画像の輝度値からなるデータ列との位相差に基づいて、前記サブピクセル単位のズレ量を算出する算出手段と、前記算出手段によって算出されたサブピクセル単位のズレ量に基づいて前記第1の窓関数をシフトすることにより形成した前記第2の窓関数を、前記切り出し手段に設定する窓関数設定手段と、を具備する。本発明の一態様のステレオ画像処理方法は、ステレオ画像を構成する基準画像と参照画像とのサブピクセル単位のズレ量を算出するステレオ画像処理方法であって、第1の窓関数を切り出し対象位置に適用して、前記基準画像からサブピクセル推定用単位基準画像を切り出し、前記第1の窓関数、又は、設定される第2の窓関数を適用して、前記参照画像からサブピクセル推定用単位参照画像を切り出す切り出しステップと、前記切り出されたサブピクセル推定用単位基準画像の輝度値からなるデータ列と、前記切り出されたサブピクセル推定用単位参照画像の輝度値からなるデータ列との位相差に基づいて、前記サブピクセル単位のズレ量を算出する算出ステップと、前記算出ステップによって算出されたサブピクセル単位のズレ量に基づいて前記第1の窓関数をシフトすることにより前記第2の窓関数を形成し設定する窓関数設定ステップと、を具備する。本発明によれば、基線長方向の画像領域サイズが小さい対象物についても、高精度に視差を算出することができるステレオ画像処理装置及びステレオ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詳細に説明する。なお、実施の形態において、同一の構成要素には同一の符号を付し、その説明は重複するので省略する。なお、以下、画像横方向をX軸、画像縦方向をY軸として、1画素が1座標点であるものとして説明する。[実施の形態1][ステレオ画像処理装置100の構成]図1は、本発明の実施の形態1に係るステレオ画像処理装置100の構成を示す。図1において、ステレオ画像処理装置100は、ステレオ画像取得部101と、画像マッチング部102と、フィルタ部103と、ピーク位置検出部104,106と、高精度フィルタ部105とを有する。ステレオ画像取得部101は、2つ以上の撮像系つまり、カメラで撮影されたステレオ画像を取得する。ステレオ画像には、2つの異なる撮像系によって同一対象物が撮影された基準画像及び参照画像が含まれる。そして、ステレオ画像取得部101は、取得したステレオ画像を、画像マッチング部102、フィルタ部103、および高精度フィルタ部105へ出力する。なお、本実施の形態において、ステレオ画像取得部101は、基線長方向が水平方向にほぼ一致する2つのカメラにより撮影されたステレオ画像を取得するものとする。画像マッチング部102は、基準画像の基準点に対する参照画像のピクセルレベルの対応点を取得する。具体的には、画像マッチング部102は、ステレオ画像取得部101において取得された基準画像及び参照画像に対して画像マッチング処理を行うことにより、基準画像の基準点に対する参照画像のピクセルレベルの対応点を取得する。そして、画像マッチング部102は、基準画像と参照画像とのピクセルレベルのズレ量nを算出する。一方、後述するピーク位置検出部104及びピーク位置検出部106によって得られる、基準画像と参照画像との視差の単位は、サブピクセルである。すなわち、画像マッチング部102では、基準画像と参照画像とのズレがピクセル単位で粗く検出され、その後に、ピーク位置検出部104及びピーク位置検出部106によって、基準画像と参照画像とのズレがサブピクセル単位で細かく検出される。具体的には、画像マッチング部102は、基準画像に含まれる所定の1ピクセルを基準点とし、基準点を中心とした周辺の部分画像以下、単位基準画像というを基準画像から切り出す。また、画像マッチング部102は、単位基準画像と同一サイズである部分画像以下、単位参照画像というを参照画像から複数切り出す。複数の単位参照画像は、参照画像において、異なる位置から切り出される。単位基準画像と基準参照画像の切り出しには、例えば、所定サイズの矩形窓縦サイズ:wvピクセル、横サイズ:whピクセルの矩形窓が用いられる。なお、この矩形窓を規定する窓関数を以下、ピクセル単位推定用窓関数という。ステレオカメラの場合、基準画像と参照画像との視差はカメラの基線長方向にしか発生しない。したがって、画像マッチング部102は、基線長方向に切出し位置を変更して、複数の単位参照画像を切り出せばよい。そして、基準画像における基準点の位置と、参照画像における対応点の位置とのズレ量が、上記したピクセル単位のズレ量nとして算出される。画像マッチング部102は、切り出された複数の単位参照画像の中で、単位基準画像とのマッチング度が最も大きい単位参照画像を特定する。特定された単位参照画像における基準点に対応する1ピクセルが、参照画像における、ピクセルレベルの対応点になる。マッチング度を表す指標としては、例えば、輝度相違度を意味するSADSumofAbsoluteDifferences値が用いられる。フィルタ部103は、画像マッチング部102からの基準点及びズレ量n、並びに、ステレオ画像取得部101からのステレオ画像を入力とする。そして、フィルタ部103は、基準画像および基準点の位置に基づいて逆位相フィルタ係数を算出し、算出された逆位相フィルタ係数を用いて、参照画像のピクセルレベルの対応点周辺に対するフィルタリング処理を行う。図2は、フィルタ部103の構成を示す。図2において、フィルタ部103は、画像切り出し部402とフィルタリング部403とを有する。画像切り出し部402は、ステレオ画像の基線長方向に、基準画像から部分画像をサブピクセル推定用単位基準画像として切り出す。サブピクセル推定用単位基準画像の切り出しには、サブピクセル単位推定用窓関数が用いられる。サブピクセル単位推定用窓関数としては、例えば、ハニング窓の窓関数を用いることができる。また、画像切り出し部402は、サブピクセル単位推定用窓関数を用いて、参照画像から、サブピクセル推定用単位基準画像と同一サイズの部分画像を、サブピクセル推定用単位参照画像として切り出す。そして、画像切り出し部402は、サブピクセル推定用単位基準画像およびサブピクセル推定用単位参照画像を、フィルタリング部403へ出力する。なお、本実施の形態において、画像切り出し部402は、サブピクセル推定用単位基準画像に基準点が含まれるように、基準画像における画像の切り出し位置を決定するものとする。また、画像切り出し部402は、サブピクセル推定用単位参照画像にピクセルレベルの対応点が含まれるように、画像の切り出し位置を決定するものとする。フィルタリング部403は、画像切り出し部402によって切り出されたサブピクセル推定用単位基準画像の各画素値の位置を、前後方向において反転させて得られる、逆位相フィルタ係数を算出する。そして、フィルタリング部403は、算出した逆位相フィルタ係数を用いて、サブピクセル推定用単位参照画像に対するフィルタリング処理を行う。そして、フィルタ生成部403は、フィルタリング処理の結果以下、フィルタリング結果というをピーク位置検出部104へ出力する。ピーク位置検出部104は、フィルタ部103から受け取るフィルタリング結果において、サブピクセル推定用単位基準画像とサブピクセル推定用単位参照画像との相関度が最も高くなる相対位置関係を取得する。そして、ピーク位置検出部104は、取得した相対位置関係に基づいて、サブピクセル推定用単位基準画像と、基準点に対するサブピクセル推定用単位参照画像におけるサブピクセルレベルの対応点との視差ズレ量を算出する。高精度フィルタ部105は、画像マッチング部102からの基準点及びズレ量n、ステレオ画像取得部101からのステレオ画像、並びに、ピーク位置検出部104からのサブピクセル単位のズレ量を入力とする。そして、高精度フィルタ部105は、フィルタ部103と同様に、サブピクセル推定用単位基準画像に基づいて逆位相フィルタ係数を算出し、算出された逆位相フィルタ係数を用いてサブピクセル推定用単位参照画像をフィルタリングする。すなわち、高精度フィルタ部105は、フィルタ部103と同様に、まず、基準画像からサブピクセル推定用単位基準画像を切り出し、サブピクセル推定用単位基準画像から逆位相フィルタ係数を算出する。すなわち、基準画像から抽出されたサブピクセル推定用単位基準画像に基づいて、逆位相フィルタ係数が算出される。ただし、次に、高精度フィルタ部105は、フィルタ部103と異なり、フィルタ部103においてサブピクセル推定用単位参照画像の切り出しに用いたサブピクセル単位推定用窓関数を、ピーク位置検出部104から入力されたサブピクセル単位のズレ量分シフトすることにより、高精度フィルタ部105においてサブピクセル推定用単位参照画像の切り出しに用いられるサブピクセル単位推定用シフト窓関数を形成する。そして、サブピクセル単位推定用シフト窓関数を用いて、高精度フィルタ部105は、参照画像からサブピクセル推定用単位参照画像を切り出し、算出した逆位相フィルタ係数を用いて、サブピクセル推定用単位参照画像に対してフィルタリング処理を行い、フィルタリング結果をピーク位置検出部106へ出力する。図3は、高精度フィルタ部105の構成を示す。図3において、高精度フィルタ部105は、窓関数シフト部411と、画像切り出し部412と、フィルタリング部413とを有する。窓関数シフト部411は、フィルタ部103においてサブピクセル推定用単位参照画像の切り出しに用いたサブピクセル単位推定用窓関数を、ピーク位置検出部104において算出されたサブピクセル単位のズレ量分シフトすることにより、高精度フィルタ部105においてサブピクセル推定用単位参照画像の切り出しに用いられるサブピクセル単位推定用シフト窓関数を形成する。画像切り出し部412は、基準点を含むサブピクセル推定用単位基準画像を基準画像から切り出す。また、画像切り出し部412は、窓関数シフト部411において形成されたサブピクセル単位推定用シフト窓関数を用いて、対応点つまり参照画像において基準点と同じ座標からズレ量nだけずれた点を含むサブピクセル推定用単位参照画像を参照画像から切り出す。すなわち、画像切り出し部412は、基本的に、画像切り出し部402と同じ機能を有する。フィルタリング部413は、画像切り出し部412において切り出されたサブピクセル推定用単位基準画像から逆位相フィルタ係数を算出する。そして、フィルタリング部413は、サブピクセル推定用単位参照画像に対して、算出した逆位相フィルタ係数を用いてフィルタリング処理を行い、フィルタリング結果をピーク位置検出部106へ出力する。すなわち、フィルタリング部413は、基本的に、フィルタリング部403と同じ機能を有する。図1に戻り、ピーク位置検出部106は、高精度フィルタ部105から受け取るフィルタリング結果におけるピークの位置を検出することにより、基準画像と参照画像とのサブピクセル単位のズレ量を算出する。ここで、ピークとは、フィルタリング結果が最大値となる位置である。[ステレオ画像処理装置100の動作]以上の構成を有するステレオ画像処理装置100の動作について説明する。なお、以下では、画像横方向をX軸、画像縦方向をY軸として、1画素が1座標点であるものとして説明する。また、説明の便宜のため、エピポーラ線の方向基線長方向は、画像全体において、X軸に平行であるものとする。図4は、ステレオ画像処理装置100の動作説明に供するフロー図である。なお、以下では、基準画像におけるある1つの基準点についての処理を説明するが、ステレオ画像処理装置100は、基準画像の全体で基準点を順次移動させ、以下のステップS1~S9の動作を、測距対象領域内の全ての画素について行う。<分析基準位置決定処理>ステップS1で、画像マッチング部102は、測距対象領域において分析の対象となる基準点の位置以下、分析基準位置というを決定する。<単位基準画像の切り出し処理>ステップS2で、画像マッチング部102は、ステレオ画像取得部101から受け取る基準画像から、単位基準画像を切り出す。単位基準画像は、ステップS1において決定された分析基準位置つまり、基準点を基準とした部分領域の画像画像領域である。単位基準画像の大きさの単位はピクセルである。つまり、単位基準画像は、複数のピクセル行画素行×複数のピクセル列画素列の画像である。<サーチ範囲及びサーチ開始位置の決定処理>ステップS3で、画像マッチング部102は、ステップS1で決定された分析基準位置に基づいて、参照画像におけるサーチ範囲及びサーチ開始位置を決定する。ステレオ画像の視差は、カメラ間の距離である基線長とレンズの焦点距離と、ステレオカメラから対象物までの距離とから、決定される。よって、画像マッチング部102は、ステレオカメラから測距しようとする対象物までの距離に基づいてサーチ範囲を決定すればよい。また、ステレオカメラから無限遠にある対象物は基準画像と参照画像の同じ位置に撮像されるため、画像マッチング部102は、基準画像における基準点と同じ座標を、参照画像におけるサーチ開始位置として設定すればよい。<単位参照画像の切り出し処理>ステップS4で、画像マッチング部102は、切り出し基準位置を決定し、単位基準画像と同一サイズの単位参照画像を参照画像から切り出す。画像マッチング部102は、ステップS3で決定されたサーチ開始位置を、例えば最初の切り出し基準位置に決定し、以降、切り出し基準位置を移動させていく。<マッチング度の算出処理>ステップS5で、画像マッチング部102は、単位基準画像と、単位参照画像とのマッチング度を算出する。このマッチング度には、例えば、輝度相違度を示すSAD値又は輝度類似度が用いられる。<サーチ範囲の終了判定処理>ステップS6で、画像マッチング部102は、サーチ範囲に対する処理の終了判定処理を行う。すなわち、画像マッチング部102は、切り出し基準位置の移動によりサーチ範囲を網羅したか否かを判定する。ここでサーチ範囲が終了していないと判定される場合ステップS6:Noには、画像マッチング部102は、ステップS4へ戻る。この結果、画像マッチング部102は、ステップS4での単位参照画像の切り出し領域がずれるように、サーチ範囲内において切り出し基準位置を移動させる。このようにして、ステップS4~S6までの処理は、サーチ範囲が終了するまでステップS6:Yes繰り返される。<マッチング度の最大位置>ステップS7で、画像マッチング部102は、ステップS4~S6までの処理によって得られた複数のマッチング度に基づいて、マッチング度が最大となる単位参照画像の位置を特定する。マッチング度として輝度相違度が用いられている場合には、画像マッチング部102は、輝度相違度が極小ないし最小となる単位参照画像を検出する。ここで、ステップS2~ステップS7の処理を、図5を参照して具体的に説明する。図5に示すように、画像マッチング部102は、上述のステップS2において、分析基準位置基準点xa,yaを中心とした周辺の部分画像を、単位基準画像として切り出す。この単位基準画像の切り出しには、ピクセル単位推定用窓関数で規定される、所定サイズ縦サイズ:wvピクセル、横サイズ:whピクセルの矩形窓が用いられる。また、ここでは、ピクセル単位推定用窓関数によって規定される矩形窓の中心と分析基準位置とを一致させるものとして説明を行うが、厳密に中心でなくても良く、矩形窓の中心付近に分析基準位置が存在していれば良い。次に、画像マッチング部102は、上述のステップS3において、ステップS1において決定された分析基準位置に基づいて、参照画像におけるサーチ範囲およびサーチ開始位置を決定する。サーチ開始位置参照画像において単位参照画像を切り出す初期座標は、例えば、基準画像における分析基準位置と同じ座標xa,yaが用いられる。次に、画像マッチング部102は、図5に示すように、切り出し基準位置を順次ずらしながら、ステップS4において、サーチ開始位置を中心とした周辺の部分画像を参照画像から単位参照画像として切り出す。切り出し基準位置は、ここでは1ピクセルずつずらされる。この単位参照画像の切り出しには、単位基準画像の切り出しに用いられる矩形窓と同じ矩形窓が用いられる。つまり、単位基準画像と単位参照画像の切り出しには、同じピクセル単位推定用窓関数で規定される矩形窓が用いられる。そして、画像マッチング部102は、上述のステップS5において、単位基準画像と各単位参照画像とのマッチング度を算出する。このマッチング度には、例えば、輝度相違度を示すSAD値が用いられる。このSAD値は、次の式1によって算出される。そして、図5に示すように、画像マッチング部102は、上述のステップS6において、サーチ範囲が終了していないと判定される場合には、切り出す位置をずらしてステップS4に戻り、新たな単位参照画像を参照画像から切り出す。切り出す位置は、ここでは1ピクセルずつずらされる。また、ずらす方向は、図5における参照画像の座標xa,yaから伸びる右矢印の方向である。このようにして、画像マッチング部102は、1つの単位基準画像に対して、複数の単位参照画像それぞれのSAD値を算出する。そして、画像マッチング部102は、ステップS7で、ステップS5の処理によって得られた複数のマッチング度に基づいて、マッチング度が最大となる単位参照画像を特定する。具体的には、画像マッチング部102は、複数のSAD値の内で、例えば最小のSAD値に対応する単位参照画像を特定する。この特定された単位参照画像の切り出し基準位置の座標をxan、yaとすると、nは、ピクセル単位のズレ量となる。そして、画像マッチング部102は、SAD値が最小となる切り出し基準位置を、分析基準位置基準点のピクセルレベルの対応点とする。なお、ここでは、マッチング度の指標としてSAD値を用いたが、本発明はこれに限定されるものではなく、マッチング度の指標として用いることができるものであれば代用することができる。例えば、画像マッチング部102は、マッチング度の指標として、SSDSumofSquaredDifferencesを用いても良い。以上で、ステップS2~S7の処理についての具体的な説明を終える。<サブピクセル単位演算処理>図4のステップS8で、フィルタ部103及びピーク位置検出部104は、ステップS7で得られたピクセルレベルの対応点と、ステレオ画像取得部101から受け取る基準画像及び参照画像に基づいて、サブピクセル単位演算処理を行う。図6は、サブピクセル単位演算処理の詳細を示すフロー図である。図7は、サブピクセル単位演算処理の概念の説明に供する図である。サブピクセル推定用単位基準画像の切り出し処理ステップS12で、画像切り出し部402は、単位基準画像からサブピクセル推定用単位基準画像を切り出す。サブピクセル推定用単位基準画像の大きさの単位は、ピクセルである。サブピクセル推定用単位基準画像を切り出す位置は、基準点の位置から、向きはエピポーラ線に沿って平行な、X軸方向の向きとする。また、サブピクセル推定用単位基準画像の切り出しには、サブピクセル単位推定用窓関数が用いられる。サブピクセル単位推定用窓関数として、例えば、式2で表されるハニング窓の窓関数wmが用いられる。なお、ここでは、サブピクセル単位推定用窓関数としてハニング窓の窓関数が用いられる場合について説明するが、本発明はこれに限定されるものではなく、窓関数として、ハミング窓、ブラックマン窓、カイザー窓などを用いても良い。これらの窓関数は、サブピクセル推定用単位基準画像の特性例えば、周波数パワー特性、位相特性、切り出し端連続性の内、どの特性を重要視するかに応じて選択される。例えば、位相特性を重要視する場合には、カイザー窓が適している。ただし、カイザー窓を用いると、演算がかなり複雑となる。一方、演算量削減の観点からは、ハニング窓が適している。ここで、サブピクセル単位で視差を推定するための画像切り出し処理では、切り出された画像にノイズが含まれないことが重要である。これは、サブピクセル単位のズレ量を正確に求めるためである。一方、画像マッチング部102における画像切り出し処理はピクセル単位で行われるため、精度よりも演算回数を削減することに重きが置かれる。このため、画像マッチング部102で用いられるピクセル単位推定用窓関数には、単に画像データを切り出すだけの窓関数が用いられる。これに対して、サブピクセル推定用単位基準画像の切り出し処理で用いられるサブピクセル単位推定用窓関数は、ノイズが少ないことが重要視されるため、ピクセル単位推定用窓関数に比べて、窓の両端における変化が連続的である関数つまり、1周期の最初及び最後の値がゼロである関数であることが好ましい。このようなサブピクセル単位推定用窓関数を用いることにより、サブピクセル推定用単位基準画像信号の連続性が保たれ、後述する逆位相フィルタの特性に含まれる、切り出しによるノイズ成分を低減することができる。なお、ピクセル単位推定用窓関数とサブピクセル単位推定用窓関数とを周波数特性について比較すると、ピクセル単位推定用窓関数の方が、サブピクセル単位推定用窓関数よりも、メインローブmain-lobeの幅が狭く、サイドローブside-lobeの振幅が大きい。図7において、サブピクセル単位推定用窓関数wmは、縦軸が1ピクセルで、横軸がK-Jピクセルのサイズを持つハニング窓が用いられている。そして、mは、J以上K以下の整数である。そして、サブピクセル単位推定用窓関数wmは、基準点xa,yaを中心に設定される。これにより、サブピクセル推定用単位基準画像として、基準点xa,yaを中心に、縦軸サイズが1ピクセルであり横軸サイズがK-Jピクセルである画像が切り出される。また、f’mは、サブピクセル推定用単位基準画像の輝度値を表している。サブピクセル推定用単位参照画像の切り出し処理ステップS13で、画像切り出し部402は、ステップS7で検出された、単位基準画像とのマッチング度が最大となる単位参照画像から、サブピクセル推定用単位参照画像を切り出す。サブピクセル推定用単位参照画像の切り出し処理にも、サブピクセル推定用単位基準画像の場合と同じサブピクセル単位推定用窓関数が用いられる。ただし、サブピクセル単位推定用窓関数は、対応点xan、yaに設定される。これにより、サブピクセル推定用単位参照画像として、対応点xan,yaを中心に、縦軸サイズが1ピクセルであり横軸サイズがK-Jピクセルである画像が切り出される。図7において、g’mは、サブピクセル推定用単位参照画像の輝度値を表している。なお、以上の説明では、縦軸が1ピクセルで、横軸がK-Jピクセルのサイズを持つサブピクセル単位推定用窓関数wmが用いられているが、このサイズは一例であり、これに限定されるものではない。例えば、縦サイズを3ピクセルとする場合には、1ピクセル毎に上記した処理を行い、得られた結果を平均しても良い。更に、例えば、縦サイズが複数のピクセルを含む場合、縦1ピクセルずつに上述した処理を行い、縦サイズに含まれる複数のピクセルごとの結果を重み付けして平均化しても良い。この場合に用いられる重み付け係数は、2次元POCのように、窓関数によって決定されても良い。画像切り出し部402は、サブピクセル推定用単位基準画像とサブピクセル推定用単位参照画像の縦サイズが2ピクセル以上である場合には、上記したような平均化などを行い、サブピクセル推定用単位基準画像とサブピクセル推定用単位参照画像それぞれを1次元のデータ列に変換する。逆位相フィルタ係数算出処理ステップS14で、フィルタリング部403は、サブピクセル推定用単位基準画像から逆位相フィルタ係数を算出する。具体的には、フィルタ部103は、サブピクセル推定用単位基準画像の構成データ列の各画素の位置を反転させる形で、データ列を逆の順番に並べ換える。フィルタリング処理ステップS15で、フィルタリング部403は、サブピクセル推定用単位参照画像をステップS14で算出された逆位相フィルタ係数を用いてフィルタリングし、フィルタリング結果をピーク位置検出部104へ出力する。なお、実空間において同一サイズの対象物の視差を求める場合、対象物がステレオカメラから遠くに存在する場合は近くに存在する場合よりも視差は小さく、ピクセル単位のズレ量nも小さくなる。またそれと同時に、当該対象物の基線長方向の画像領域サイズも小さくなる。したがって、逆位相フィルタのタップ長は、画像マッチング部102で検出されたピクセル単位のズレ量nの大きさに応じて設定されることが望ましい。例えば、ピクセル単位のズレ量nが小さい場合には、それに応じて逆位相フィルタのタップ長も短く設定される。ステレオ画像処理装置100は、ズレ量nに対して適応的にサブピクセル推定用単位基準画像及びサブピクセル推定用単位参照画像のサイズを変更することにより、逆位相フィルタのタップ長も適応的に変更することができる。これにより、対象物のサイズに応じた視差算出が可能となる。また、フィルタリング結果は、線形推移不変システムの出力である。したがって、フィルタリング結果は、レンズの歪補正の誤差、CCDなどのイメージセンサに起因するゲインノイズ等の誤差、窓掛けによる画像切り出しの演算精度の誤差を除けば、理論的には真のずれ量を表現していることになる。よって、ピクセル単位で離散化されている逆位相フィルタの出力をサンプリング定理に従ってピクセル間の数値を補間することにより、サブピクセル単位での真のピーク位置を求めることができる。ピーク位置サブピクセル単位のずれ検出ステップS16で、ピーク位置検出部104は、フィルタリング結果に基づいてピーク位置を検出し、基準画像と参照画像とのサブピクセル単位のズレ量つまり、ピーク位置のX軸方向の変位を算出する。そして、ピーク位置検出部104は、その算出結果を高精度フィルタ部105へ出力する。窓関数シフトステップS17で、窓関数シフト部411は、フィルタ部103においてサブピクセル推定用単位参照画像の切り出しに用いたサブピクセル単位推定用窓関数を、ピーク位置検出部104において算出された、基準画像と参照画像とのサブピクセル単位のズレ量分、シフトすることにより、サブピクセル単位推定用シフト窓関数を形成する。サブピクセル単位推定用シフト窓関数は、画像切り出し部412においてサブピクセル推定用単位参照画像の切り出しに用いられる。窓関数シフト部411は、サブピクセル単位推定用シフト窓関数を画像切り出し部412へ出力する。これにより、サブピクセル単位推定用シフト窓関数が画像切り出し部412に設定される。サブピクセル推定用単位基準画像の切り出し処理ステップS18で、画像切り出し部412は、サブピクセル単位推定用窓関数を用いて、単位基準画像からサブピクセル推定用単位基準画像を切り出す。ステップS18での切り出し処理は、ステップS12での処理と同様である。サブピクセル推定用単位参照画像の切り出し処理ステップS19で、画像切り出し部412は、サブピクセル単位推定用シフト窓関数を用いて、ステップS7で特定されたマッチング度が最大となる単位参照画像の位置を基準とするサブピクセル推定用単位参照画像を切り出す。ステップS19での切り出し処理は、ステップS13での処理と基本的には同じであるが、サブピクセル推定用単位参照画像を切り出す際に用いられる窓関数が異なる。すなわち、両ステップで用いられる窓関数つまり、サブピクセル単位推定用窓関数とサブピクセル単位推定用シフト窓関数は、ステップS16にて検出されたズレ量に対応する間隔だけずれている。逆位相フィルタ係数算出処理ステップS20で、フィルタリング部413は、サブピクセル推定用単位基準画像から逆位相フィルタ係数を算出する。ステップS20での算出処理は、ステップS14での処理と同じである。フィルタリング処理ステップS21で、フィルタリング部413は、サブピクセル推定用単位参照画像をステップS20で算出された逆位相フィルタ係数を用いてフィルタリングし、フィルタリング結果をピーク位置検出部106へ出力する。ピーク位置サブピクセル単位のずれ検出ステップS22で、ピーク位置検出部106は、フィルタリング結果に基づいてピーク位置を検出し、基準画像と参照画像とのサブピクセル単位のズレ量つまり、ピーク位置のX軸方向の変位を算出する。ここで、高精度フィルタ部105における処理の概念について説明する。図8は、高精度フィルタ部の処理の概念の説明に供する図である。図8において、基準画像に対するサブピクセル単位推定用窓関数wmとしては、縦軸が1ピクセルで、横軸がK-Jピクセルのサイズを持つハニング窓が用いられている。そして、mは、J以上K以下の整数である。そして、サブピクセル単位推定用窓関数wmは、基準点xa,yaを中心に設定される。これにより、サブピクセル推定用単位基準画像として、基準点xa,yaを中心に、縦軸サイズが1ピクセルであり横軸サイズがK-Jピクセルである画像が切り出される。また、f’mは、サブピクセル推定用単位基準画像の輝度値を表している。一方、参照画像に対するサブピクセル単位推定用シフト窓関数wmとしては、縦軸が1ピクセルで、横軸がK-Jピクセルのサイズを持ち、且つ、サブピクセル単位推定用窓関数wmがピーク位置検出部104において算出されたサブピクセル単位のズレ量分シフトされた、ハニング窓が用いられている。そして、サブピクセル単位推定用シフト窓関数wmは、対応点xan,yaを中心に設定される。これにより、サブピクセル推定用単位参照画像として、対応点xan,yaを中心に、縦軸サイズが1ピクセルであり横軸サイズがK-Jピクセルである画像が切り出される。図9は、窓関数シフト部411の処理の概念の説明に供する図である。図9aは、切り出される範囲例えば、15ピクセルにおける基準画像の輝度信号と、切り出される範囲における参照画像の輝度信号とを示す。すなわち、図9aには、15ピクセル分の基準画像及び参照画像それぞれの、各ピクセルにおける輝度値がプロットされている。図9bは、フィルタ部103における、サブピクセル推定用単位基準画像及びサブピクセル推定用単位参照画像の切り出しのためのサブピクセル単位推定用窓関数を示す。図9cは、図9aにおいて示された基準画像及び参照画像に、図9bにおいて示されたサブピクセル単位推定用窓関数を掛け合わせた結果を示す。すなわち、図9cは、サブピクセル単位推定用窓関数を掛けたことで端点での不連続性の影響が低減された輝度信号を示す。図9dは、高精度フィルタ部105における、サブピクセル推定用基準画像切り出しのためのサブピクセル単位推定用窓関数とサブピクセル推定用参照画像切り出しのためのサブピクセル単位推定用シフト窓関数を示す。ここで、サブピクセル単位推定用窓関数とサブピクセル単位推定用シフト窓関数とのズレ量つまり、サブピクセル単位推定用シフト窓関数に与えられているシフト量は、図9cにおける、基準画像に対してサブピクセル単位推定用窓関数が掛け合わされた結果画像切り出し部402が出力するサブピクセル推定用基準画像と、参照画像に対してサブピクセル単位推定用窓関数が掛け合わされた結果画像切り出し部402が出力するサブピクセル推定用参照画像との間の位相差に対応する。図9eは、図9aにおいて示された基準画像及び参照画像に、サブピクセル単位推定用窓関数及びサブピクセル単位推定用シフト窓関数をそれぞれ掛け合わせた結果画像切り出し部402が出力するサブピクセル推定用基準画像と、画像切り出し部412が出力するサブピクセル推定用基準画像を示す。図10は、窓関数シフト部411の処理による効果の説明に供する図である。図10において、横軸は、窓関数として用いられるsin関数の周期を表し、縦軸は、視差の真値と、算出された基準画像と参照画像とのサブピクセル単位のズレ量との差分値を表す。図10においてプロットされた◆によって形成される曲線1001は、図9cに示された、サブピクセル単位推定用窓関数を掛け合わせることによって基準画像から切り出された、サブピクセル推定用単位基準画像の画素データ列と、サブピクセル単位推定用窓関数を掛け合わせることによって参照画像から切り出された、サブピクセル推定用単位参照画像の画素データ列とに基づいて行われたピーク位置検出の結果を示す。一方、図10においてプロットされた▲によって形成される曲線1002は、図9eに示された、サブピクセル単位推定用窓関数を掛け合わせることによって基準画像から切り出された、サブピクセル推定用単位基準画像の画素データ列と、サブピクセル単位推定用シフト窓関数を掛け合わせることによって参照画像から切り出された、サブピクセル推定用単位参照画像の画素データ列とに基づいて行われたピーク位置検出の結果を示す。図10の曲線1001と曲線1002からわかるように、サブピクセル単位推定用窓関数をシフトしない場合には、算出されるサブピクセル単位のズレ量と真値との差分値誤差が大きくなるのに対して、サブピクセル単位推定用窓関数をシフトする場合には、算出されるサブピクセル単位のズレ量と真値との差分値誤差がほぼ0に近くなっている。すなわち、サブピクセル単位推定用窓関数のシフトによって、算出されるサブピクセル単位のズレ量の精度を改善することができる。このようにサブピクセル単位推定用窓関数をシフトしない場合とサブピクセル単位推定用窓関数をシフトする場合とで、真値との誤差に差が生じる理由は、次の通りである。図9aで示す基準画像と参照画像は、画像マッチング部102において算出されたズレ量nに基づいて参照される画像データ列である。画像マッチング部102において算出されたズレ量nと真値との間には、最大0.5ピクセル、最小0ピクセルの誤差が存在する。誤差が最大となる場合すなわち、誤差が0.5ピクセルの場合に、基準画像及び参照画像の両方に対し、図9bで示すような同じサブピクセル単位推定用窓関数が用いられるとつまり、基準画像に対して用いられる窓関数と参照画像に対して用いられる窓関数との間のシフト間隔をゼロとすると、真値との差である0.5ピクセルよりも、基準画像及び参照画像の両方に対して用いられる窓関数の位相差が0ピクセルであることによる影響を大きく受けたサブピクセル単位のズレが算出されてしまう。このため、図10に示すように、算出されるサブピクセル単位のズレと真値との間に差分値誤差が発生する。一方、ズレ量nと真値との間の誤差に対応するシフト間隔が与えられた、サブピクセル単位推定用窓関数及びサブピクセル単位推定用シフト窓関数のペア図9d参照を用いる場合には、ズレ量nと真値との間の誤差に応じた画像切り出しを行うことができる。このように切り出された画像データを用いて算出されたサブピクセル単位のズレはより真値に近い値となり、図10に示すように真値との差分値誤差を大幅に削減することができる。なお、サブピクセル単位推定用窓関数をシフトすることによる、視差算出精度の改善効果は、ピクセル単位のズレ量nと真値との誤差が大きい程大きくなる。また、ピクセル単位のズレ量nと真値との誤差は、カメラの基線長ステレオカメラ間の距離、レンズの焦点距離、及び、カメラと対象物との間の距離に依存する。また、窓関数シフト部411は、サブピクセル単位推定用窓関数をシフトした後、サブピクセル単位推定用シフト窓関数の係数を正規化しても良い。係数の正規化により、さらに視差算出の高精度化を図ることができる。係数を正規化されたサブピクセル単位推定用シフト窓関数は、例えば、次の式によって表される。また、図6における、ステップS18及びステップS20の処理は、ステップS12及びステップS14と重複するので、省かれても良い。この場合には、ステップS12及びステップS14によって得られた逆位相フィルタをメモリ図示せずに保存しておき、ステップS21では、この保存された逆位相フィルタが用いられても良い。このようにすることで、演算量を削減することができる。<測距対象領域の終了判定処理>ステップS9では、測距対象領域の終了判定処理が行われ、未だステップS1~ステップS8までの処理が行われていない未処理領域が存在する場合には、その未処理領域についてステップS1~ステップS8までの処理が行われる。以上のように本実施の形態によれば、ステレオ画像処理装置100において、画像切り出し部402が基準画像及び参照画像からサブピクセル単位推定用窓関数を用いて、サブピクセル推定用単位基準画像及びサブピクセル推定用単位参照画像を切り出し、フィルタリング部403が、画像切り出し部402によって切り出されたサブピクセル推定用単位基準画像の輝度値からなるデータ列のデータ順序を反転させることにより逆位相フィルタ係数を算出し、サブピクセル推定用単位参照画像の輝度値からなるデータ列に対して逆位相フィルタ係数を用いてフィルタリングし、ピーク位置検出部104が、フィルタリング手段のフィルタリング結果におけるピーク位置に基づいて、サブピクセル単位のズレ量を算出する。そして、窓関数シフト部411が、ピーク位置検出部104によって算出されたサブピクセル単位のズレ量に基づいて、サブピクセル単位推定用窓関数をシフトすることによりサブピクセル単位推定用シフト窓関数を形成し画像切り出し部412に設定する。そして、画像切り出し部412が、サブピクセル単位推定用窓関数を用いて、サブピクセル推定用単位基準画像を基準画像から切り出し、窓関数シフト部411によって設定されたサブピクセル単位推定用シフト窓関数を用いて、参照画像からサブピクセル推定用単位参照画像を切り出し、フィルタリング部413が、画像切り出し部412によって切り出されたサブピクセル推定用単位基準画像の輝度値からなるデータ列のデータ順序を反転させることにより逆位相フィルタ係数を算出し、サブピクセル推定用単位参照画像の輝度値からなるデータ列に対して逆位相フィルタ係数を用いてフィルタリングし、ピーク位置検出部106が、フィルタリング手段のフィルタリング結果におけるピーク位置に基づいて、サブピクセル単位のズレ量を算出する。こうすることで、ズレ量nと真値との間の誤差に応じた画像切り出しを行うことができる。このように切り出された画像データを用いて算出されたサブピクセル単位のズレはより真値に近い値となり、結果として、視差算出精度を向上させることができる。[実施の形態2]実施の形態2では、高精度フィルタ処理の前に、当該高精度フィルタ処理を実行するか否かの判定を行い、当該判定結果に応じて、高精度フィルタ処理を実行する。[ステレオ画像処理装置900の構成]図11は、本発明の実施の形態2に係るステレオ画像処理装置900の構成を示す。図11において、ステレオ画像処理装置900は、高精度フィルタ実行判定部901と、出力部902とを有する。高精度フィルタ実行判定部901は、ピーク位置検出部104にて算出された、サブピクセル単位のズレ量に応じて、高精度フィルタ部105及びピーク位置検出部106の処理を実行させるか否かを判定する。ピーク位置検出部104にて算出されたサブピクセル単位のズレ量は、ゼロから最大値までの間のいずれかの値をとる。そして、ゼロから基準値までの範囲が、不実行領域とされ、基準値から最大値までの範囲が、実行領域とされる。ここで、基準値は運用時に処理時間と要求される視差の精度とのトレードオフで決定すればよい。例えば、視差についてはそれほど高い精度が要求されないが、処理時間を短くしたいという場合には、基準値を高めの値とすればよい。高精度フィルタ実行判定部901は、ピーク位置検出部104にて算出されたサブピクセル単位のズレ量の値が不実行領域及び実行領域のいずれに属しているかを判定する。そして、不実行領域に属していると判定される場合には、高精度フィルタ実行判定部901は、ピーク位置検出部104から出力されたサブピクセル単位のズレ量を、出力部902へ出力する。一方、実行領域に属していると判定される場合には、高精度フィルタ実行判定部901は、ピーク位置検出部104から出力されたサブピクセル単位のズレ量を、高精度フィルタ部105へ出力する。出力部902は、高精度フィルタ実行判定部901又はピーク位置検出部106から出力されたサブピクセル単位のズレ量を出力する。[ステレオ画像処理装置900の動作]図12は、実施の形態2に係るサブピクセル単位演算処理の詳細を示すフロー図である。図6に示されるフロー図と比べて、図12に示されるフロー図では、高精度フィルタ実行判定のステップS31が設けられている。ステップS31では、高精度フィルタ実行判定部901は、ピーク位置検出部104にて算出された、サブピクセル単位のズレ量に応じて、高精度フィルタ部105及びピーク位置検出部106の処理を実行させるか否かを判定する。実行すると判定される場合ステップS31:Yesには、ステップS17~ステップS22の処理が実行される。一方、実行しないと判定される場合ステップS31:Noには、図12に示されるフローが終了する。ここで、上述のように、サブピクセル単位推定用窓関数をシフトすることによる、視差算出精度の改善効果は、ピクセル単位のズレ量nと真値との誤差が大きい程大きくなる。従って、高精度フィルタ実行判定部901が、ピーク位置検出部104にて算出された、サブピクセル単位のズレ量に基づく判定により、視差算出精度の改善効果が大きい場合にのみ高精度フィルタ部105及びピーク位置検出部106の処理を実行させることができる。これにより、視差算出精度の改善効果が小さい場合には、高精度フィルタ部105及びピーク位置検出部106を省くことができるので、演算量を削減することができる。[他の実施の形態]1上記各実施の形態では、画像切り出し部402と画像切り出し部412、フィルタリング部403とフィルタリング部413、及びピーク位置検出部104とピーク位置検出部106を、別個の機能部として説明を行った。しかしながら、本発明はこれに限定されるものではなく、画像切り出し部402と画像切り出し412とを単一の機能部、フィルタリング部403とフィルタリング部413とを単一の機能部、ピーク位置検出部104とピーク位置検出部106とを単一の機能部としても良い。2上記各実施の形態では、ステップS17、ステップS19、ステップS21及びステップS22の処理は、1回に限らず、単純に複数回繰り返されても良いし、ステップS22で検出されたサブピクセル単位のずれ量の値が基準値以下となるまで繰り返されても良い。これにより、さらに、視差検出精度を向上させることができる。この場合、2回目以降のステップS17では、直前のステップS22にて検出されたサブピクセル単位のずれ量分シフトされた窓関数がサブピクセル単位推定用シフト窓関数として用いられる。3上記各実施の形態では、画像マッチング部102で基準画像と参照画像とのズレ量がピクセル単位で粗く検出され、その後に、ピーク位置検出部104によってズレ量がサブピクセル単位で細かく検出される場合について説明を行った。すなわち、2段階でズレ量が算出される場合について説明を行った。しかしながら、本発明はこれに限定されるものではなく、ピクセル単位での検出を行わず、直接サブピクセル単位でズレ量を算出する場合にも適用可能である。4上記各実施の形態では、本発明をハードウェアで構成する場合を例にとって説明したが、本発明はハードウェアとの連係においてソフトウェアでも実現することも可能である。5上記各実施の形態の説明に用いた各機能ブロックは、典型的には集積回路であるLSIとして実現される。これらは個別に1チップ化されてもよいし、一部または全てを含むように1チップ化されてもよい。ここでは、LSIとしたが、集積度の違いにより、IC、システムLSI、スーパーLSI、ウルトラLSIと呼称されることもある。また、集積回路化の手法はLSIに限るものではなく、専用回路または汎用プロセッサで実現してもよい。LSI製造後に、プログラムすることが可能なFPGAFieldProgrammableGateArrayや、LSI内部の回路セルの接続や設定を再構成可能なリコンフィギュラブルプロセッサを利用してもよい。さらには、半導体技術の進歩または派生する別技術によりLSIに置き換わる集積回路化の技術が登場すれば、当然、その技術を用いて機能ブロックの集積化を行ってもよい。バイオ技術の適用等が可能性としてありえる。2010年12月20日出願の特願2010-283622の日本出願に含まれる明細書、図面および要約書の開示内容は、すべて本願に援用される。"