"シャッタースピードが異なる複数の撮像部を有する多眼方式の撮像装置によって撮影された複数の画像を取得する画像取得部と、前記取得した複数の画像から、前記複数の撮像部において画角が重複する重複領域を算出する重複領域算出部と、前記重複領域算出部で算出された重複領域に対応する前記複数の画像の領域画像を用いて、ぶれを含む画像を検出するぶれ画像検出部と、を備えたことを特徴とする画像処理装置。前記領域画像を、前記取得した複数の画像から切り出す画像切出し部をさらに備え、前記ぶれ画像検出部は、前記画像切出し部で切り出された領域画像を用いて、ぶれを含む画像を検出することを特徴とする請求項1に記載の画像処理装置。前記ぶれ画像検出部は、前記重複領域算出部で算出した重複領域及び前記画像取得部で取得した前記複数の画像を受け取って、前記領域画像を算出し、該算出された領域画像を用いて、ぶれを含む画像を検出することを特徴とする請求項1に記載の画像処理装置。前記ぶれ画像検出部は、前記領域画像に対し、前記複数の撮像部それぞれのシャッタースピードを参照してぶれについての定量的な評価を行うことにより、前記ぶれを含む画像を検出することを特徴とする請求項1記載の画像処理装置。前記ぶれ画像検出部は、前記ぶれについての定量的な評価を行うための、前記領域画像から、前記複数の撮像部のうちのいずれかに対応する1の基準画像を選択する基準画像選択部と、前記領域画像から、前記複数の撮像部のうち前記基準画像に対応する撮像部とは異なる撮像部に対応する画像であって、前記基準画像と比較する1または複数の参照画像を選択する参照画像選択部と、前記選択された基準画像および参照画像のそれぞれに対応する撮像部のシャッタースピードを参照して、前記選択された基準画像および参照画像との間の差分を示す差分画像を生成する差分画像生成部と、前記生成された差分画像と前記基準画像との類似度を示す評価値を算出する評価値算出部と、前記算出された評価値に基づいて、前記ぶれを含む画像を決定するぶれ画像決定部と、を備えることを特徴とする請求項4記載の画像処理装置。前記評価値算出部は、前記差分画像の周波数特性に着目した評価値を算出することを特徴とする請求項5記載の画像処理装置。前記重複領域算出部は、前記複数の撮像部に関するパラメータに基づいて、前記重複領域を算出することを特徴とする請求項1~6のいずれか1項に記載の画像処理装置。シャッタースピードが異なる複数の撮像部を有する多眼方式の撮像装置によって撮影された複数の画像を取得する画像取得部と、前記複数の撮像部に関するパラメータに基づいて予め算出された前記重複領域を格納した重複領域データベースと、前記重複領域データベースに格納された重複領域に対応する前記複数の画像の領域画像を用いて、ぶれを含む画像を検出するぶれ画像検出部と、を備えたことを特徴とする画像処理装置。前記パラメータは、前記複数の撮像部それぞれについての、焦点距離、センササイズ、センサの画素数、ピント位置、撮像部の相対位置のいずれか1つを少なくとも含むことを特徴とする請求項7または8に記載の画像処理装置。前記差分画像生成部は、前記選択された基準画像および参照画像における任意の注目する画素位置の近傍画素について差分値を求め、求められた差分値のうち最も小さい差分値の画素位置を差分画像の画素位置とすることにより、前記差分画像を生成することを特徴とする請求項5記載の画像処理装置。前記取得した複数の画像のうち、前記ぶれを含む画像として検出されなかった画像を出力画像として選択する出力画像選択部をさらに備えたことを特徴とする請求項1~10のいずれか1項に記載の画像処理装置。前記出力画像選択部は、前記ぶれを含む画像として検出されなかった画像が複数ある場合、シャッタースピードが最も遅い撮像部によって撮影された画像を出力画像として選択することを特徴とする請求項11に記載の画像処理装置。前記取得した複数の画像のうち、前記ぶれを含む画像として検出されなかった画像に対し重み付け加算処理を行い、該重み付け加算処理された画像を出力画像とする画像加算部をさらに備えたことを特徴とする請求項1~10のいずれか1項に記載の画像処理装置。シャッタースピードが異なる複数の撮像部を有する多眼方式の撮像装置によって撮影された複数の画像を取得するステップと、前記取得した複数の画像から、前記複数の撮像部において画角が重複する重複領域を算出するステップと、前記算出された重複領域に対応する前記複数の画像の領域画像を用いて、ぶれを含む画像を検出するステップと、を含むことを特徴とする画像処理方法。コンピュータを請求項1から請求項13のいずれか1項に記載の画像処理装置として機能させるためのプログラム。しかしながら、特許文献1で提案される電子的手ぶれ補正方式では、各取得画像にはぶれを含んでいないことが前提となっており、ぶれを含んでいた場合には、各画像間での位置合わせが良好に実現できないという課題があった。また、夜景シーン等の撮像においては撮影画像にノイズが印加されやすく、ノイズ低減のために一定時間以上の露光時間が必要となる。露光時間を長くするとその分だけぶれが含まれやすくなり、各画像間での位置合わせが不十分となる。その結果、特許文献1の電子的手ぶれ補正方式では、位置合わせ後の画像を加算合成しても手ぶれを十分に補正できないという問題を有している。一方、特許文献2で提案されるブラケット撮影では、撮影時間が長くなるため、撮影シーンに動きのある被写体が存在する場合には、好適なシャッタータイミングを逃すことがある。更に、シャッター半押し時のぶれ量と本撮影時のぶれ量との間に差がある場合には、好適なシャッタースピードの組み合わせにてブラケット撮影できず、ぶれのない画像を一枚も撮影できない可能性がある。本発明に係る画像処理装置は、シャッタースピードが異なる複数の撮像部を有する多眼方式の撮像装置によって撮影された複数の画像を取得する画像取得部と、前記取得した複数の画像から、前記複数の撮像部において画角が重複する重複領域を算出する重複領域算出部と、前記重複領域算出部で算出された重複領域に対応する前記複数の画像の領域画像を用いて、ぶれを含む画像を検出するぶれ画像検出部と、を備えたことを特徴とする。本発明に係る画像処理装置および画像処理方法によれば、より確実にぶれのない画像を提供することができる。実施形態1図1は、複数の撮像部を備えた多眼方式による撮像装置の一例を示した図である。100は撮像装置の筐体であり、カラー画像を取得する9個の撮像部101~109及び撮影ボタン110を備えている。9個の撮像部は、正方格子上に均等に配置されている。ユーザが撮影ボタン110を押下すると、撮像部101~109が被写体の光情報をセンサ撮像素子で受光し、受光した信号がA/D変換されて、複数のカラー画像デジタルデータが同時に取得される。このような多眼方式の撮像装置により、同一の被写体を複数の視点位置から撮像したカラー画像群を得ることができる。なお、ここでは撮像部の数を9個としたが撮像部の数は9個に限定されない。撮像装置が複数の撮像部を有する限りにおいて本発明は適用可能である。また、ここでは9個の撮像部が正方格子上に均等に配置される例について説明したが、撮像部の配置は任意である。例えば、放射状や直線状に配置してもよいし、まったくランダムに配置してもよい。図2は、撮像装置100の内部構成を示すブロック図である。201は中央処理装置CPUであり、以下に述べる各部を統括的に制御する。202はRAMであり、CPU201の主メモリ、ワークエリア等として機能する。203はROMであり、CPU201で実行される制御プラグラム等を格納している。204は各種データの転送経路となるバスである。例えば、撮像部101~109によって取得されたデジタルデータはこのバス204を介して所定の処理部に送られる。205はユーザの指示を受け取る操作部であり、ボタンやモードダイヤルなどが含まれる。206は撮影画像や文字の表示を行う表示部であり、例えば、液晶ディスプレイが用いられる。表示部206はタッチスクリーン機能を有していても良く、その場合はタッチスクリーンを用いたユーザ指示を操作部205の入力として扱うことも可能である。207は表示制御部207であり、表示部206に表示される撮影画像や文字の表示制御を行う。208は撮像部制御部であり、フォーカスを合わせる、シャッターを開く閉じる、絞りを調節するなどの、CPU201からの指示に基づいた撮像系の制御を行う。209はデジタル信号処理部であり、バス204を介して受け取ったデジタルデータに対し、ホワイトバランス処理、ガンマ処理、ノイズ低減処理などの各種処理を行う。210はエンコーダ部であり、デジタルデータをJPEGやMPEGなどのファイルフォーマットに変換する処理を行う。211は外部メモリ制御部であり、PCやその他のメディア例えば、ハードディスク、メモリーカード、CFカード、SDカード、USBメモリに繋ぐためのインターフェースである。212は画像処理部であり、撮像部101~109で取得されたカラー画像群或いは、デジタル信号処理部208から出力されるカラー画像群から、ぶれのない画像を選び出し出力する処理を行う。画像処理部212の詳細については後述する。なお、撮像装置の構成要素は上記以外にも存在するが、本件発明の主眼ではないので、説明を省略する。図3は、撮像部101~109の内部構成を示す図である。撮像部101~109は、レンズ301~303、絞り304、シャッター305、光学ローパスフィルタ306、iRカットフィルタ307、カラーフィルタ308、センサ309及びA/D変換部310で構成される。レンズ301~303は夫々、ズームレンズ301、フォーカスレンズ302、ぶれ補正レンズ303である。センサ309は、例えばCMOSやCCDなどのセンサである。センサ309で被写体の光量を検知すると、検知された光量がA/D変換部310によってデジタル値に変換され、デジタルデータとなってバス204に出力される。図4は、撮像部101~109のシャッタースピードの一例を示している。撮像部101~109の各シャッタースピードが図4に示すような段階的に異なるシャッタースピードとなるように、撮像部制御部208によって、撮像部101~109の各シャッターが制御される。図4の例では、撮像部101~109における各シャッタースピードが、最も早い短い1/500秒から最も遅い長い1/2秒までの間で段階的に異なるように設定されている。当然のことながら図4に示すものは一例であって、例えば最も早いシャッタースピードを1/1000秒にする等して、最も早いシャッタースピードと最も遅いシャッタースピードとの間隔をもっと広く設定してもよい。さらに図4の例では線形にシャッタースピードを異ならせているが、非線形に異ならせてもよい。また、シャッタースピードの変化に規則性を持たせず、ランダムに変化させてもよい。例えば、撮像部101のシャッタースピードを1/30秒、撮像部102のシャッタースピードを1/4秒、撮像部102のシャッタースピードを1/500秒、という様にシャッタースピードを設定してもよい。また、本実施形態においては、撮像部101~109におけるシャッタースピードは予め設定されるものとするが、例えば、操作部205や表示部206からユーザが任意に設定できるようにしてもよい。なお、撮像部101~109のシャッター開始のタイミングは全て一致しており、時刻t0で開始するように設定されている。<画像処理部の構成図>図5は、画像処理部212の内部構成を示したブロック図である。501は画像取得部であり、撮像部101~109からバス204を経由して供給されるカラー画像群を取得する。502はメモリ部であり、画像取得部501から供給されるカラー画像群を一時的に格納する。503はパラメータ取得部であり、撮影時における撮像部101~109の各種パラメータを取得する。パラメータには、例えば、撮像部の焦点距離、センササイズ、センサの画素数、ピント位置カメラと被写体の距離、撮像部の相対位置、シャッタースピードなどが含まれる。504は重複領域算出部であり、パラメータ取得部503から供給されるパラメータを使用して、各撮像部の画角が重複する領域以下、重複領域と呼ぶ。を算出する。505は画像切出し部であり、メモリ部502に格納されたカラー画像群から、重複領域算出部504から与えられる重複領域に対応する画像領域画像を切り出す処理を行う。なお、後述の通り、この画像切り出し部505は省略可能である。506はぶれ画像検出部であり、切り出された画像の中からぶれを含んだ画像を検出する。なお、画像切り出し部505を省略した構成を採用する場合には、上記領域画像を算出する処理も併せて行う。507は出力画像選択部であり、メモリ部502に格納されたカラー画像群から、ぶれ画像検出部506でぶれを含んだ画像として検出された画像以外の画像、すなわち、ぶれを含まないカラー画像を出力画像として選択する。次に、画像処理部212の上記各部によって行なわれる画像処理の詳細を説明する。図6は画像処理部212における処理の流れを示すフローチャートである。ステップ601において、画像取得部501は、撮像部101~109からカラー画像を受け取る。本実施形態では、撮像部は9個であるので、9枚のカラー画像のデジタルデータが入力されることになる。ステップ602において、メモリ部502は、入力されたカラー画像のデジタルデータを格納し、一時的に保持する。ステップ603において、パラメータ取得部503は、撮像部101~109に関するパラメータを取得する。ステップ604において、重複領域算出部504は、取得したパラメータを使用して、重複領域を算出する。重複領域の算出方法の詳細については後述する。ステップ605において、画像切出し部505は、メモリ部502に格納されたカラー画像群に対して、重複領域算出部504から与えられる重複領域に基づいて、当該重複領域に対応する領域画像を切り出す処理を行う。ステップ606において、ぶれ画像検出部506は、画像切出し部505で切り出された領域画像を用いて、ぶれを含む画像を検出する。具体的には、各撮像部のシャッタースピードを参照して、画像切出し部505で切り出された領域画像中に含まれるぶれを定量的に評価して、領域画像をぶれのあるものとないもとに峻別することにより、ぶれのある画像を見つけ出す。ぶれ画像検出処理の詳細についても後述する。ステップ607において、出力画像選択部507は、ぶれのない領域画像の画像を出力画像として選択する。この場合において、ぶれがないと判断された画像が複数存在する場合には、それらのうち最もシャッタースピードの遅い長い画像を出力画像として選択する。これは、シャッタースピードが遅いほどセンサのノイズの影響を受けにくく、ノイズを抑えた画像となるからである。ステップ608において、出力画像選択部507で選択された画像が出力されると、本処理は終了する。以上が、画像処理部212における処理の概要であり、このような処理を行うことで、ぶれのない画像の提供が可能となる。なお、図6に示したフローチャートは、画像切り出し部505が存在することを前提としている。しかし、上述のとおり、画像切り出し部505は省略可能である。例えば、ぶれ画像検出部506が、重複領域算出部504で算出された重複領域とメモリ部502に格納される複数の撮影画像を取得し、該撮影画像中の重複領域に対応する領域画像を算出して、該算出された領域画像に対してぶれ画像の検出を行うようにしてもよい。続いて、重複領域の算出処理及びぶれ画像の検出処理の詳細について、順次説明することとする。<重複領域の算出処理>図6のフローチャートのステップ604で行われる重複領域算出処理の詳細について説明する。図7は、重複領域算出処理の流れを示すフローチャートである。ステップ701において、重複領域算出部504は、パラメータ取得部503から撮像部101~109に関する前述のパラメータを受け取る。ステップ702において、重複領域算出部504は、メモリ部502に格納された複数の画像群から、重複領域を算出したい基準画像Ii,j,mを1つ選択する。ここで、i、jは画像上の座標位置を表す変数であり、mは初期値0から始まる基準画像の番号を示す変数である。ステップ702で選択される基準画像は最初に選択される基準画像あり、ここでは、Ii,j,0の画像が選択される。ステップ703において、重複領域算出部504は、基準画像と比較する参照画像Ii,j,nを1つ選択する。ここで、nは参照画像の番号を示す変数である。ステップ703で選択される参照画像は最初に選択される参照画像であり、nの初期値はn=m1に設定されているので、ここでは、Ii,j,1の画像が選択される。以下に述べるステップ707及びステップ711において、参照画像及び基準画像はそれぞれ更新されることになるが、N個の撮像部を有する多眼方式の撮像装置では、mの最大値はN-2、nの最大値はN-1となる。図8は、図1に示した9個の撮像部を有する撮像装置の場合に重複領域を漏れなく算出するまでのmとnの変遷過程を示したものである。例えば、mが初期値である0のとき、nは1~8までの値をとり、実線a~hで示される8つの組み合わせについて重複領域が算出される。そして、mが9-2=7になるまでこの処理が繰り返される。既に取得した組み合わせについては重ねて重複領域を算出する必要がないため、mの値が大きくなるにつれて重複領域の算出対象となる組み合わせの数は1ずつ減っていき、mが7のときは破線iで示される1の組み合わせについてのみ重複領域が算出される。図7のフローチャートの説明に戻る。ステップ704において、重複領域算出部504は、選択された基準画像Ii,j,mと参照画像Ii,j,nとの重複領域を、入力されたパラメータに基づいて算出する。処理開始直後の最初のステップ704では、基準画像i,j,0、参照画像i,j,1についての重複領域が算出される。図9のa~cは、ステップ704で算出される重複領域を説明する図である。説明を簡潔にするため、二次元平面に展開した模式図としている。同図のa及びbにおいて、基準画像は撮像部101で取得された画像i,j,0であり、参照画像は撮像部102で取得された画像i,j,1である。図9のaは、同じスペックを持つ撮像部101と撮像部102が、間隔lxを保ってx方向に併置される様子を示している。Sx、Syは、センサのx、y方向のサイズである。dsは、撮像部の焦点距離レンズとセンサの距離である。dobjは、ピント位置カメラと被写体の距離である。点線で囲まれる領域はカメラの撮像範囲、すなわち画角であり、センササイズSx、Syと焦点距離dsによって決定される。[P10、P21]の線分が重複領域のx横方向の辺に当たる部分であり、その距離wxは、式1によって求めることができる。図9のbは、撮像部101で撮像された画像撮像範囲、撮像部102で撮像された画像撮像範囲、及び両画像の重複領域の一例を示している。[P10、P11、P12、P13]の四点で囲まれる領域が撮像部101の撮像範囲であり、[P20、P21、P22、P23]の4点で囲まれる領域が撮像部102の撮像範囲である。そして、[P10、P21、P22、P13]の4点で囲まれる斜線領域が重複領域である。[P10、P21]の線分がセンサ面上における重複領域のx横方向の辺に相当し、その画素数nwは、式2によって求めることができる。ここで、nxはセンサの横画素数である。前述の通り、撮像部101と撮像部102はx方向に併置されているため、縦方向の重複範囲には、センサの縦画素数nyと同じ画素数分だけ含まれることになる。図9のcは、二台のカメラがy方向に併置される場合における重複領域の一例を示している。ここでは、撮像部101で撮像された画像撮像範囲、撮像部104で撮像された画像撮像範囲、及び両画像の重複領域を示している。[P10、P11、P12、P13]の四点で囲まれる領域が撮像部101の撮像範囲であり、[P30、P31、P32、P33]の4点で囲まれる領域が撮像部104の撮像範囲である。そして、[P30、P31、P12、P13]の4点で囲まれる斜線領域が重複領域である。[P30、P13]の線分がセンサ面上における重複領域のy縦方向の辺に相当し、その画素数nhは、式3によって求めることができる。ここで、nyはセンサの縦画素数である。以上のようにして、ステップ704で基準画像と参照画像との重複領域が算出される。ステップ705において、重複領域算出部504は、算出された重複領域のデータをメモリに格納する。ステップ706において、重複領域算出部504は、全ての参照画像について重複領域の算出が完了したか否か、すなわち、n=N-1に到達したか否かを判定する。すべての参照画像について重複領域の算出が完了していれば、ステップ708に進む。一方、未処理の参照画像がある場合n<N-1の場合には、ステップ707に進む。ステップ707において、重複領域算出部504は、nの値をインクリメントn=n1して、参照画像を更新し、ステップ704に戻る。このようにして、n=N-1に到達するまで、ステップ704~ステップ706の処理が繰り返される。ステップ708において、重複領域算出部504は、1の基準画像Ii,j,mについて得られた重複領域のすべてが重なる共通の領域以下、全重複領域と呼ぶを算出する。図10は、全重複領域を説明する図である。ここでは、説明の便宜上、3台の撮像部101、102、104の撮像領域についてしか示していないが、撮像部が9個あればその全ての撮像部における撮像領域の全重複領域が求められることになる。3台の撮像部101、102、104における重複領域は、図9のb及びcで示したとおりであるので、この2つの重複領域が重なる領域、つまり[Pa、P31、P22、P13]の4点で囲まれる斜線領域がこの場合の全重複領域となる。ステップ709において、重複領域算出部504は、上記のようにして得られた1の基準画像Ii,j,mに対する全重複領域のデータをメモリに格納する。ステップ710において、重複領域算出部504は、全ての基準画像について全重複領域の算出が完了したか否か、すなわち、m=N-2に到達したか否かを判定する。すべての基準画像について全重複領域の算出が完了していれば、ステップ712に進む。一方、未処理の基準画像がある場合m<N-2の場合には、ステップ711に進む。ステップ711において、重複領域算出部504は、mの値をインクリメントm=m1して、基準画像を更新し、ステップ703に戻る。このようにして、m=N-2に到達するまで、ステップ703~ステップ710の処理が繰り返される。ステップ712において、重複領域算出部504は、各基準画像に対する全重複領域を出力する。このようにして、図6のフローチャートのステップ604における重複領域算出処理が行われる。なお、説明の都合上、図9と図10では、基準画像と参照画像の撮像範囲を図示したが、これは重複領域算出部504における重複領域の算出処理が、基準画像参照画像となる撮像画像を実際に受け取った上でなされることを必ずしも意味しない。重複領域算出部504は、基準画像参照画像となる撮像画像を実際に受け取った上で重複領域の算出処理を行ってもよいし、式1~式3に示される重複領域算出に必要なパラメータのみを受け取って重複領域を算出する構成でも構わない。図11は、撮像部が9個ある場合に得られる重複領域全重複領域の一例を示している。図11のaは、撮像部と被写体の関係を示しており、ふたつの被写体が撮像部101~103から等距離に離れた位置に存在している。図11のbは、9個の撮像部101~109で撮像された画像内における全重複領域をそれぞれ示している。点線で囲まれる領域が各撮像部における全重複領域であり、このように全重複領域を規定することにより、視点位置の異なる各撮影画像から同一の撮像領域が特定される。<ぶれ画像の検出処理>次に、図6のフローチャートのステップ606で行われる、ぶれ画像検出処理の詳細について説明する。処理の詳細説明に入る前に、画像処理部212のぶれ画像検出部506の構成について説明する。図12は、ぶれ画像検出部506の内部構成を示したブロック図である。1201は画像取得部であり、画像切出し部505にて切り出されたカラー画像群を取得する。1202はモノクロ画像変換部であり、受け取ったカラー画像をモノクロ画像に変換する。具体的には、カラーRGB値を輝度値に変換する処理を行う。1203はメモリ部であり、変換されたモノクロ画像を格納する。1204は基準画像選択部であり、ぶれ画像を検出する際の基準となる画像を選択する。1205は参照画像選択部であり、ぶれ画像を検出する際に基準画像と比較される参照画像を選択する。1206は差分画像生成部であり、基準画像、参照画像及び撮像部のシャッタースピードを用いて、差分画像を演算する。なお、撮像部のシャッタースピードに関する情報は、パラメータ入力端子1207から供給される。1208はフーリエ変換部であり、差分画像生成部1206から供給される差分画像に対してフーリエ変換を実施し、フーリエ変換画像を生成する。1209は評価値算出部であり、フーリエ変換部1208から供給されるフーリエ変換画像の周波数特性及び基準画像選択部1205から供給される基準画像を用いて、基準画像との類似度を示す評価値を算出する。1210はぶれ画像決定部であり、評価値算出部1209で得られた評価値に基づいて、ぶれ画像を決定する。なお、画像切り出し部505が省略された構成の場合には、メモリ部502からカラー画像群を取得し、重複領域算出部504から与えられる重複領域に対応する領域画像を算出する処理部が追加されることになる。続いて、ぶれ画像検出処理の詳細について説明する。図13は、ぶれ画像検出処理の流れを示すフローチャートである。ステップ1301において、画像取得部1301は、画像切出し部505にて切り出されたカラー画像群を取得する。ステップ1302において、モノクロ画像変換部1202は、カラー画像をモノクロ画像に変換する。上述の通り、カラーRGB値が輝度値に変換処理される。ステップ1303において、メモリ部1203は、変換されたモノクロ画像群を格納する。ステップ1304において、基準画像選択部1204は、ぶれ画像を検出する際の基準画像I’i,j,mを選択する。ここで、I’は切出し後の画像であることを表している。ここで、i、jは画像上の座標位置を表す変数である。mは基準画像の番号を示す変数であり、N個の撮像部を有する多眼方式の撮像装置では、mは0~N-2の値をとる。本ステップでは、シャッタースピードの速い撮像部から順に選択されるように変数mの番号が振られる。その理由については後述する。本実施形態における撮像部101~109の中では撮像部101のシャッタースピードが最も速いので、撮像部101にて取得された画像が最初の基準画像として選択されることになる。ステップ1305において、参照画像選択部1205は、ぶれ画像を検出する際の比較対象となる参照画像I’i,j,nを選択する。ここで、nは参照画像の番号を示す変数であり、nは1~N-1の値をとる。ステップ1305で選択される参照画像は最初に選択される参照画像であり、nの初期値はn=m1に設定されているので、ここでは、I’i,j,1の画像が選択される。図14のa~eは、撮像部101~105で撮影され撮像部106~109で撮影された画像については簡単化のため省略、モノクロ画像に変換された切出し画像の一例を示している。図14のaは最もシャッタースピートの速い撮像部101で撮影された画像であって、基準画像I’i,j,mとして選択された画像を示している。同bは撮像部102、同cは撮像部103、同dは撮像部104、同eは撮像部105で撮影された画像であって、参照画像I’i,j,nとして選択された画像である。これらの画像のうち、シャッタースピードが比較的速い撮像部撮像部101~103によって撮影された図14のa~cの各画像には、ぶれが含まれていないことが確認できる。一方、シャッタースピートが比較的遅い撮像部撮像部104、105によって撮影された図14のd、eの各画像には、ぶれが含まれていることが確認できる。この図では、撮像部106~109の撮影画像については省略している。しかし、撮像部104~105で撮像される画像にぶれを含んでいることから、撮像部105よりも遅いシャッタースピードで撮影される撮像部106~109の撮影画像にも、ぶれが含まれることが推察できる。なお、これらの図からは、シャッタースピードの速い画像ほど、全体的に暗くなる傾向があることも分かる。図13のフローチャートの説明に戻る。ステップ1304及び1305を経て基準画像及び参照画像が決定されると、ステップ1306において、差分画像生成部1206は、差分画像Ei,j,nを生成する。差分画像Ei,j,nは、式4を用いた演算によって生成される。ここで、Tvmは基準画像mのシャッタースピード、Tvnは参照画像nのシャッタースピードである。この場合において、基準画像を撮影する際のシャッタースピードと参照画像を撮影する際のシャッタースピードとは異なっているため、両者の明るさを一致させる必要がある。そこで、上記式4においてTvm及びTvnの値が共に1となるように基準画像及び参照画像の輝度を調整する処理がなされる。図15は、図14の基準画像aを用いて生成した、各参照画像b~eについての差分画像Ei,j,nを示した図である。撮像部102、103の差分画像が一様なノイズ画像となっている一方、撮像部104、105の差分画像には被写体のエッジ部における像が残留していることが確認できる。なお、撮像部102~103の差分画像が、一様なノイズ画像となる理由は、撮像素子のノイズの影響による。図15から明らかなように、ぶれが発生していない撮像部102、103について得られた差分画像と、ぶれが発生している撮像部104、105についての差分画像との間には明らかな差異が現れる。この差異を客観的に把握し、ぶれの有無を定量的に評価するため、評価値Enを求める処理が行われる。評価値Enを求める前段階の処理として、ステップ1307において、フーリエ変換部1208は、生成された差分画像Ei,j,nに対して、フーリエ変換を行う。具体的には、フーリエ変換のパワーを示す画像PEu,v,nを、式5に基づいて演算する。なお、FFTは、2次元のフーリエ変換を施す関数である。図16は、図15で示した各差分画像について得られたパワー画像PEi,j,nを示す図である。パワー画像の中心は低周波の画像成分を示しており、画像中心から離れるに従って高周波の画像成分となる。周波数の強度は画像の濃淡によって表わされており、輝度の明るい部分は当該周波数の成分を画像中に多く含むことを表している。図16から、撮像部102~103のパワー画像は一様な周波数の分布を示している一方、撮像部104~105のパワー画像は、低周波に多くの画像成分を含んでいることが分かる。続いて、ステップ1308において、評価値算出部1209は、求められたパワー画像PEu,v,nを用いて、基準画像との類似度を示す評価値Enを算出する。評価値Enは、式6を用いて算出される。ただし、E’u,v=1PEu,v,n>Th0の場合E’u,v=0それ以外の場合とする。ここで、u、vは、フーリエ空間の座標位置である。Nu、Nvは、差分画像のパワー画像PEu,v,nの、u、v方向への要素数である。ここでは、NuとNvの値は、共に512に設定している。ところで、式6は、閾値Th0を超える、差分画像のパワーPu,v,nの頻度を意味している。ここで、閾値Th0は、基準画像のパワーの平均値を示しており、式7、式8によって導かれる。ステップ1309において、参照画像選択部1205は、全ての参照画像I’i,j,nについて基準画像との類似度を示す評価値Enの算出が完了したか否かを判定する。すべての参照画像について評価値の算出処理が完了したと判定されれば、ステップ1311に進む。一方、未処理の参照画像がある場合には、ステップ1310に進む。ステップ1310において、参照画像選択部1205は、参照画像の更新処理参照画像の番号を示す変数nの値をインクリメントを行い、ステップ1306に戻る。そして、すべての参照画像について評価値が算出されるまで、ステップ1306~ステップ1310の処理が繰り返される。このようにして、基準画像との類似度を示す評価値Enが算出される。なお、前述の図14ないし図16で示した各画像を基に算出される評価値Enは、それぞれ、E2=144、E3=288、E4=14121、E5=23636のようになる。撮影画像にぶれが発生している撮像部104、105の評価値は、撮像部102、103の評価値と比べて、明らかに大きな値となっている。図13のフローチャートの説明に戻る。すべての参照画像について評価値の算出を終えると、ステップ1311において、ぶれ画像決定部1210は、評価値の変化量Ednを計算する。変化量Ednは、式9によって求められる。Edn=En1/En式9例えば、前述した評価値の具体例、E2=144、E3=288、E4=14121、E5=23636、の場合の変化量を式9によって演算すると、以下のようになる。Ed2=2.0Ed3=49.0Ed4=1.7上記のような変化量の算出が完了すると、ステップ1312において、ぶれ画像決定部1210は、所定の閾値Th1を超える変化量Ednがあるか否かを判定する。所定の閾値Th1の値は経験則に基づいて予め設定され、ここでは、Th1=40と設定されているものとする。上記の例では、Ed3=49.0であり、Edn>Th1となっているので、閾値Th1を超える変化量Ednがあると判定されることになる。閾値Th1を超える変化量Ednがあると判定された場合にはステップ1315に進む。一方、閾値Th1を超える変化量Ednがないと判定された場合にはステップ1313に進む。ステップ1313において、ぶれ画像決定部1210は、未処理の基準画像があるか否かを判定する。未処理の基準画像がある場合には、ステップ1314に進む。一方、未処理の基準画像がない場合には、本処理を抜ける。なお、本ステップで未処理の基準画像がないと判定されて本処理を抜けることは、ぶれのある画像が検出されなかったということを意味する。ステップ1314において、ぶれ画像決定部1210は、基準画像の更新処理基準画像の番号を示す変数mの値をインクリメントを行い、ステップ1305に戻る。そして、ステップ1305~ステップ1313の処理が、ステップ1312で閾値Th1を超える変化量Ednがあると判定されるか或いはステップ1313で未処理の基準画像がないと判定されるまで繰り返される。ステップ1315において、ぶれ画像決定部1210は、ぶれ画像の決定を行う。具体的には、Edn>Th1を満足するようなnに対応する撮像部の撮影画像であって、当該撮像部よりもシャッタースピードの遅い撮像部による撮影画像のすべてが、ぶれを含む画像として決定される。上記の例では、撮像部104~109の撮影画像が、ぶれを含む画像として決定されることになる。これは裏を返せば、撮像部101~103の撮影画像が、ぶれを含まない画像であると決定されることを意味している。なお、ステップ1304でシャッタースピードの速い撮像部から順に選択されるように変数mの番号を振るのは、以下の理由による。例えば、基準画像に被写体の特徴量が全く含まれない場合、ステップ1312の判定処理で、評価値の変化量が閾値Th1を超えると判定されることはまずあり得ない。基準画像に被写体の特徴量が全く含まれないという状況は、例えば、基準画像となる撮像部のシャッタースピードが、撮影条件の明るさに比べて速すぎる場合に生じる。シャッタースピードが速すぎると撮影画像が真っ暗となり、参照画像との差分画像を演算しても画像に含まれるぶれ成分を検出できないためである。一方で、シャッタースピードが遅いほど、画像にぶれを含んでいる可能性は高まる。そこで、シャッタースピードの速い画像から順に基準画像に設定するようにし、これにより、被写体の特徴量が撮影画像中に含まれ、かつ、ぶれを含まない画像を基準画像に選択することが可能となる。以上がぶれ画像検出処理の詳細である。なお、ステップ1311では、式9に示されるように、評価値の変化量Ednを、前後の参照画像の評価値の比によって算出していたが、評価値の変化が確認できる演算方法であれば、その他の評価値を採用しても差し支えない。例えば、以下の式10のような、前後の参照画像の評価値の絶対値を用いても良い。Edn=|En1―En|式10また、すべての基準画像について処理を行った結果、設定された閾値Th1を満足するような評価値の変化量がなければ、ぶれのある画像が決定されないまま、ぶれ画像検出処理を終えることになる。このようにぶれを含む画像が検出されなかった場合に、ぶれ画像なしとして直ちに出力画像の処理に移行することも考えられるが、例えば、閾値Th1の値を変更した上で再度、ぶれ画像検出処理を行うようにしてもよい。具体的には、例えば、設定可能な閾値Th1の下限値を予め定めておき、従前の検出処理で得られた変化量Ednの値を考慮した上でぶれを含む画像を検出可能な値を再設定することが考えられる。そして、新たな閾値Th1は、予め定めた所定のルールに従って自動で設定されるようにしてもよいし、ユーザが操作部205又は表示部206を介して任意の値を設定できるようにしてもよい。さらに、本実施形態では、基準画像と参照画像の差分画像の周波数特性に着目して、ぶれ画像を検出する際の評価値を算出していたが、その他の評価値でも差支えない。例えば、図15で示される差分画像を数ブロックに領域分割し、各領域における画素値の平均値或いは、分散値を求め、その後、各領域の平均値或いは、分散値の分散値を求めて、それらを基準画像との類似度を表す評価値Enに採用しても差し支えない。その場合には、閾値Th1の値も当該評価値Enに応じた値に設定されることになる。すなわち、基準画像と参照画像の差分画像からぶれ成分を検出できる評価値であれば、評価値は周波数特性に限定されるものではない。また、本実施形態では、撮像部101~109で撮像される画像がすべてカラー画像であることを前提に各部の構成や処理を説明した。しかし、撮像部101~109で撮像される画像の一部或いは全部をモノクロ画像に変更しても構わない。その場合には、図3のカラーフィルタ308、図12のモノクロ画像変換部1202、図13のフローチャートにおけるモノクロ画像への変換処理ステップ1302は省略される。また、図13のフローチャートでは、画像切出し部505で切出された画像を基にぶれ画像を検出する場合について説明したが、本実施形態に係るぶれ画像の検出処理が、これに限定されるものでないことは前述のとおりである。すなわち、例えばモノクロ画像への変換に先立って、重複領域算出部504で算出した重複領域とメモリ部502に格納された複数の撮影画像とを取得し、該撮影画像中の重複領域に当たる領域画像を算出しても構わない。以上説明したように、本実施形態によれば、多眼方式の撮像装置で取得された画像群から、ぶれを含まない良好な画像を提供することが可能となる。実施形態2実施形態1では、撮像部に関するパラメータを取得して、パラメータに応じて各撮影画像の重複領域を算出した後に対応する画像の切り出しを行っていた。次に、重複領域を予め算出しておき、その算出結果を用いて画像の切り出しを行う態様について、実施形態2として説明する。なお、実施形態1と共通する部分については説明を簡略化ないしは省略し、ここでは差異点を中心に説明することとする。<画像処理部の構成図>図17は、本実施形態に係る画像処理部212の内部構成を示したブロック図である。図17に示す画像処理部212には、パラメータ取得部503及び重複領域算出部504は存在しない。代わりに重複領域データベース1701が設けられ、画像切出し部505が重複領域のデータをこの重複領域データベース1701から取得可能に構成されている。なお、重複領域データベース1701に格納される重複領域のデータは、実施形態1で説明した重複領域算出処理によって予め算出される。図18は、本実施形態に係る画像処理部212における処理の流れを示すフローチャートである。ステップ1801および1802は、実施形態1に係る図6のフローチャートにおけるステップ601および602と同様である。入力されたカラー画像のデータがメモリ部502に格納されると、ステップ1801において、画像切り出し部505は、重複領域データベース1701から重複領域のデータを取得する。ステップ1804において、画像切り出し部505は、取得した重複領域のデータを用いて、メモリ部502に格納されたカラー画像群に対して、当該重複領域に対応する領域画像を切り出す処理を行う。ステップ1805~ステップ1807は、実施形態1の図6のフローチャートにおけるステップ606~608と同様である。なお、本実施形態においても実施形態1の場合と同様、画像切出し部505で切出された領域画像を基にぶれ画像を検出する態様に限定されるものでないことはいうまでもない。すなわち、画像の切出し処理を行う代わりに、重複領域データベース1701から重複領域のデータを取得し、メモリ部502に格納された複数の撮影画像を取得して、該撮影画像中の重複領域に当たる領域画像を算出するようにしてもよい。以上説明したように、本実施形態によれば、予め用意された重複領域を用いて画像の切り出し処理を行うので、画像処理部212で行う処理を簡略化できる。実施形態3実施形態1および実施形態2では、ぶれを含まないと判断された画像群のうちの1の画像例えば、最もシャッタースピードの遅い画像を選択し、ぶれのない画像として出力した。次に、ぶれを含まないと判断された画像を全て使用して、ぶれのない画像を提供する態様を実施形態3として説明する。なお、既に述べた実施形態1および2と共通する部分については説明を簡略化ないしは省略し、ここでは差異点を中心に説明することとする。<画像処理部の構成図>図19は、本実施形態に係る画像処理部212の内部構成を示したブロック図である。図19に示す画像処理部212と実施形態2に係る図17の画像処理部212との違いは、出力画像選択部507に代えて、画像加算部1901が設けられている点である。画像加算部1901は、画像切出し部505で切り出された画像のうち、ぶれ画像検出部506でぶれを含まないと判断された画像に対応する画像に対し、重み付け加算処理を行う。なお、説明を簡単にするため、実施形態2に係る画像処理部212との対比で説明したが、実施形態1に係る画像処理部212の出力画像選択部407に代えて、画像加算部1901を設ける構成でも構わない。図20は、本実施形態に係る画像処理部212における処理の流れを示すフローチャートである。ステップ2001~2005は、実施形態2に係る図18のフローチャートにおけるステップ1801~1805と同様である。ぶれ画像の検出処理が完了すると、ステップ2006において、画像加算部1901は、その検出結果を参照して、画像切出し部505で切り出された領域画像のうち、ぶれを含まない画像に対して重み付け加算する。図14~図16に示した例では、撮像部102と撮像部103による撮影画像にぶれが含まれないため、これらの切出し画像について重み付け加算処理がなされることになる。重み付け加算処理は、式11を用いて行う。Iwi,j=Σwn×I’i,j,n式11ここで、Iwi,jは、重み付け加算画像である。wnは、参照画像I’i,j,nに対する重み係数である。nは参照画像の番号を示す変数であり、ぶれを含まないと判断された参照画像の番号を示している。重み係数wnの値は、シャッタースピードTvn毎に異なる値を設定してもよいし、一定値例えば、wn=1にして均等な重み付け加算を行ってもよい。また、ぶれを含まないと判断されたすべての領域画像について重み付け加算を行うのではなく、特定の領域画像に対する重み係数をゼロに設定して、重み付け加算処理に使用する領域画像から外してもよい。このようにして、ぶれを含まないと判断された領域画像に対して重み付け加算処理を行って得られた画像が、出力画像として出力される。以上説明したように、本実施形態によれば、より多くの画像を使用して出力画像を生成するので、ノイズが更に抑制されたぶれのない画像を提供することが可能となる。実施形態4実施形態1~実施形態3では、複数の被写体が撮像部から同じ距離にある場合図11のa参照を想定していた。ここでは、複数の被写体が撮像部から異なる距離にある場合における対処法について、実施形態4として説明する。なお、既に述べた実施形態1~実施形態3と共通する部分については説明を簡略化ないしは省略し、ここでは差異点を中心に説明することとする。図21は、本実施形態における、撮像部が9個ある場合に得られる重複領域全重複領域の一例を示している。図21のaは、撮像部と被写体の関係を示しており、ふたつの被写体が撮像部101~103からそれぞれ異なる距離被写体Aよりも被写体Bが遠方に存在している。図21のbは、9個の撮像部101~109で撮像された画像内における全重複領域をそれぞれ示している。図21のbにおいて、例えば、撮像部101の重複領域と撮像部103の重複領域とを比較すると、被写体AとBとの間隔が明らかに異なっている。このように、ふたつの被写体がそれぞれ異なる距離に存在する場合、領域センサ面上における両被写体の間隔は撮像部によって異なることが確認できる。本実施形態では、撮像部から被写体までの距離よって生じるセンサ面上での位置ずれ視差を加味した、ぶれ画像の検出を行う。<ぶれ画像検出処理>本実施形態に係るぶれ画像検出部212の構成は、実施形態に1で説明した図12と同様である。異なるのは、差分画像生成部1206における演算処理の内容である。すなわち、図13のフローチャートのステップ1306における、基準画像と参照画像との差分画像を生成する処理の内容が実施形態1の場合とは異なることになる。図22は、本実施形態における差分画像生成処理の流れを示すフローチャートである。ここでの差分画像生成処理の特徴は、注目する画素位置の近傍画素について差分値を求め、最も差分値が小さい画素位置を差分画像に採用する点である。以下、詳しく説明する。ステップ2201において、差分画像生成部1206は、差分画像を計算するための注目画素の位置i,jを、基準画像と参照画像の中から設定する。ステップ2202において、差分画像生成部1206は、設定された注目画素を中心とした所定のブロック差分値を求めるブロックおよび該ブロックの中心位置ii,jjを参照画像において設定する。ステップ2203において、差分画像生成部1206は、ブロックマッチングを行う範囲を設定する。ブロックマッチングを行う範囲は演算コストを考慮して任意の大きさに設定すればよいが、注目画素の位置i,jをその中に含むことが条件となる。一般的に、視差が大きい場合にはブロックマッチングを行う範囲を大きく設定することが好ましく、逆に視差が小さい場合にはブロックマッチングを行う範囲は小さくても足りる。図23は、注目画素の位置i,j、参照画像に設定されたブロック、該ブロックの中心位置、および設定されたブロックマッチングを行う範囲を示す図である。この場合においてブロックは、縦方向に2Ni1画素、横方向に2Nj1画素で確定される大きさであり、Ni、Njはそれぞれゼロ以上の整数値である。ステップ2204において、差分画像生成部1206は、設定されたブロックの範囲の基準画像と参照画像を用いて、差分値の平均値を計算する。式12は、ブロックの中心位置ii,jjにおける、差分値の平均値Eaveii,jj,nを求める演算式である。式12ここで、I’i,j,mは基準画像の切出し画像、I’i,j,nは参照画像の切出し画像を表している。mとnはそれぞれ、基準画像と参照画像の番号を示す変数ある。Tvmは基準画像のシャッタースピード、Tvnは参照画像のシャッタースピードである。a,bは、差分値の平均値を求める際に使用される変数である。ステップ2205において、差分画像生成部1206は、設定されたブロックマッチングの範囲内における全てのブロックについて、差分値の平均値を求める処理が完了したか否かを判定する。すべてのブロックについて差分値の平均値を求める処理が完了していればステップ2207に進む。一方、未処理のブロックがある場合にはステップ2206に進む。ステップ2206において、差分画像生成部1206は、ブロックの中心位置ii,jjを更新して、まだ差分値の平均値を求めていないブロック位置にブロック位置を変更する。ブロック位置を変更すると、ステップ2204に戻る。ステップ2207において、差分画像生成部1206は、差分値の平均値が最小となるブロックの中心位置iimin,jjminを求め、設定されたブロックマッチングの範囲内において差分値の平均値が最小となるブロック位置を特定する。ステップ2208において、差分画像生成部1206は、求められた画素位置における差分値の平均値Eaveを差分画像Eとして設定する。つまり、求められた画素位置iimin,jjminにおける差分値の平均値Eaveiimin,jjmin,nを、参照画像の注目画素i,jにおける差分値、差分画像Ei,j,nとして設定する。これを数式で表すと式13のようになる。ステップ2209において、差分画像生成部1206は、参照画像内の全ての画素について差分値の平均値を求める処理が完了したか否かを判定する。すべての画素について差分値の平均値を求める処理が完了していればステップ2211に進む。一方、未処理の画素がある場合にはステップ2210に進む。ステップ2210において、差分画像生成部1206は、注目画素の位置i,jを更新して、まだ差分値の平均値を求めていない画素位置に注目画素の位置を変更する。注目画素の位置を変更すると、ステップ2202に戻る。ステップ2211において、差分画像生成部1206は、上記のようにして得られた全画素分の差分画像Ei,j,nを出力する。以上のようにして、差分画像の生成処理がなされる。なお、本実施形態に係る差分画像の生成手法は、撮影画像間に視差が発生しない場合にも適用可能である。その場合は、視差が極めて小さいものとして、図22のステップ2203で設定されるブロックマッチングの範囲を極力小さく設定すればよい。以上説明したように、本実施形態によれば、複数の被写体が異なる位置にある場合に生ずる撮像画像間の視差を加味した、ぶれ画像の検出が可能となる。その他の実施形態また、本発明の目的は、以下の処理を実行することによっても達成される。即ち、上述した実施形態の機能を実現するソフトウェアのプログラムコードを記録した記憶媒体を、システム或いは装置に供給し、そのシステム或いは装置のコンピュータまたはCPUやMPU等が記憶媒体に格納されたプログラムコードを読み出す処理である。この場合、記憶媒体から読み出されたプログラムコード自体が前述した実施の形態の機能を実現することになり、そのプログラムコード及び該プログラムコードを記憶した記憶媒体は本発明を構成することになる。"