"複数の露光時間を有する複数の画素を規則的に配置して構成された撮像素子を用いて画像を撮像する撮像部によって撮像された画像の中の注目画素の予測値を、前記注目画素と露光時間が異なる複数の他の画素の値、および、前記他の画素のそれぞれに対応する予測係数に基づいて算出する算出部と、前記算出された前記注目画素の予測値と前記注目画素の値に基づいて、前記注目画素の単位時間当たりの動き量を特定する動き量特定部とを備える画像処理装置。前記算出部に前記予測係数を供給する係数供給部をさらに備え、前記係数供給部は、予め設定された動きのパターンに対応する予測係数を前記算出部に供給し、前記算出部は、前記複数の他の画素の値、および、前記他の画素のそれぞれに対応する予測係数に基づく予測式により、前記動きのパターン毎に前記注目画素の予測値を算出する請求項1に記載の画像処理装置。前記動き量特定部は、予め設定された動きのパターン毎に算出された前記注目画素の予測値と、前記注目画素の値との予測誤差に基づいて、前記注目画素の単位時間当たりの動き量を特定する請求項1に記載の画像処理装置。前記予測係数は、予め学習装置により学習された予測係数であって、前記学習装置は、前記撮像素子により撮像された画像に、予め設定された複数の動きのパターンに対応する動きボケを付加して得られたボケ画像を生成するボケ画像生成部と、前記撮像された画像の中の注目画素の予測値を、前記注目画素と露光時間が異なる複数の他の画素の値に基づいて算出するための予測係数を、前記複数の動きのパターンに対応してそれぞれ演算する係数演算部とを備える請求項1に記載の画像処理装置。算出部が、複数の露光時間を有する複数の画素を規則的に配置して構成された撮像素子を用いて画像を撮像する撮像部によって撮像された画像の中の注目画素の予測値を、前記注目画素と露光時間が異なる複数の他の画素の値、および、前記他の画素のそれぞれに対応する予測係数に基づいて算出し、動き量特定部が、前記算出された前記注目画素の予測値と前記注目画素の値に基づいて、前記注目画素の単位時間当たりの動き量を特定するステップを含む画像処理方法。コンピュータを、複数の露光時間を有する複数の画素を規則的に配置して構成された撮像素子を用いて画像を撮像する撮像部によって撮像された画像の中の注目画素の予測値を、前記注目画素と露光時間が異なる複数の他の画素の値、および、前記他の画素のそれぞれに対応する予測係数に基づいて算出する算出部と、前記算出された前記注目画素の予測値と前記注目画素の値に基づいて、前記注目画素の単位時間当たりの動き量を特定する動き量特定部とを備える画像処理装置として機能させるプログラム。請求項6に記載のプログラムが記録されている記録媒体。複数の露光時間を有する複数の画素を規則的に配置して構成された撮像素子を用いて画像を撮像する撮像部によって撮像された画像に、予め設定された複数の動きのパターンに対応する動きボケを付加して得られたボケ画像を生成するボケ画像生成部と、前記撮像された画像の中の注目画素の予測値を、前記注目画素と露光時間が異なる複数の他の画素の値に基づいて算出するための予測係数を、前記複数の動きのパターンに対応してそれぞれ演算する係数演算部とを備える学習装置。前記ボケ画像のそれぞれにおける前記複数の他の画素の値に基づいて前記注目画素の値を予測する予測式を生成する予測式生成部をさらに備え、前記係数演算部は、前記生成された予測式において前記複数の他の画素の値に乗じられる係数の値を前記予測係数として演算する請求項8に記載の学習装置。前記演算された予測係数を、前記複数の動きのパターン、および前記複数の他の画素の位置に対応付けて記憶する記憶部をさらに備える請求項8に記載の学習装置。ボケ画像生成部が、複数の露光時間を有する複数の画素を規則的に配置して構成された撮像素子を用いて画像を撮像する撮像部によって撮像された画像に、予め設定された複数の動きのパターンに対応する動きボケを付加して得られたボケ画像を生成し、係数演算部が、前記撮像された画像の中の注目画素の予測値を、前記注目画素と露光時間が異なる複数の他の画素の値に基づいて算出するための予測係数を、前記複数の動きのパターンに対応してそれぞれ演算するステップを含む学習方法。コンピュータを、複数の露光時間を有する複数の画素を規則的に配置して構成された撮像素子を用いて画像を撮像する撮像部によって撮像された画像に、予め設定された複数の動きのパターンに対応する動きボケを付加して得られたボケ画像を生成するボケ画像生成部と、前記撮像された画像の中の注目画素の予測値を、前記注目画素と露光時間が異なる複数の他の画素の値に基づいて算出するための予測係数を、前記複数の動きのパターンに対応してそれぞれ演算する係数演算部とを備える学習装置として機能させるプログラム。請求項12に記載のプログラムが記録されている記録媒体。しかしながら、例えば、特許文献2の技術において動き量を検出する場合、注目画素の動きが露光時間の異なる画素に向かうものである場合、やはり検出精度が落ちるなど問題があった。例えば、ブロックマッチング方式や勾配法を用いた動き検出を行う場合、長時間露光の画素と短時間露光の画素との間での差分抽出が困難である。本技術はこのような状況に鑑みて開示するものであり、露光時間の異なる撮像素子を用いて撮像された画像の動きを、簡単に、かつ精度よく検出することができるようにするものである。本技術の第1の側面は、複数の露光時間を有する複数の画素を規則的に配置して構成された撮像素子を用いて画像を撮像する撮像部によって撮像された画像の中の注目画素の予測値を、前記注目画素と露光時間が異なる複数の他の画素の値、および、前記他の画素のそれぞれに対応する予測係数に基づいて算出する算出部と、前記算出された前記注目画素の予測値と前記注目画素の値に基づいて、前記注目画素の単位時間当たりの動き量を特定する動き量特定部とを備える画像処理装置である。前記算出部に前記予測係数を供給する係数供給部をさらに備え、前記係数供給部は、予め設定された動きのパターンに対応する予測係数を前記算出部に供給し、前記算出部は、前記複数の他の画素の値、および、前記他の画素のそれぞれに対応する予測係数に基づく予測式により、前記動きのパターン毎に前記注目画素の予測値を算出するようにすることができる。前記動き量特定部は、予め設定された動きのパターン毎に算出された前記注目画素の予測値と、前記注目画素の値との予測誤差に基づいて、前記注目画素の単位時間当たりの動き量を特定するようにすることができる。前記予測係数は、予め学習装置により学習された予測係数であって、前記学習装置は、前記撮像素子により撮像された画像に、予め設定された複数の動きのパターンに対応する動きボケを付加して得られたボケ画像を生成するボケ画像生成部と、前記撮像された画像の中の注目画素の予測値を、前記注目画素と露光時間が異なる複数の他の画素の値に基づいて算出するための予測係数を、前記複数の動きのパターンに対応してそれぞれ演算する係数演算部とを備えるようにすることができる。本技術の第1の側面は、算出部が、複数の露光時間を有する複数の画素を規則的に配置して構成された撮像素子を用いて画像を撮像する撮像部によって撮像された画像の中の注目画素の予測値を、前記注目画素と露光時間が異なる複数の他の画素の値、および、前記他の画素のそれぞれに対応する予測係数に基づいて算出し、動き量特定部が、前記算出された前記注目画素の予測値と前記注目画素の値に基づいて、前記注目画素の単位時間当たりの動き量を特定するステップを含む画像処理方法である。本技術の第1の側面は、コンピュータを、複数の露光時間を有する複数の画素を規則的に配置して構成された撮像素子を用いて画像を撮像する撮像部によって撮像された画像の中の注目画素の予測値を、前記注目画素と露光時間が異なる複数の他の画素の値、および、前記他の画素のそれぞれに対応する予測係数に基づいて算出する算出部と、前記算出された前記注目画素の予測値と前記注目画素の値に基づいて、前記注目画素の単位時間当たりの動き量を特定する動き量特定部とを備える画像処理装置として機能させるプログラムである。本技術の第1の側面においては、複数の露光時間を有する複数の画素を規則的に配置して構成された撮像素子を用いて画像を撮像する撮像部によって撮像された画像の中の注目画素の予測値が、前記注目画素と露光時間が異なる複数の他の画素の値、および、前記他の画素のそれぞれに対応する予測係数に基づいて算出され、前記算出された前記注目画素の予測値と前記注目画素の値に基づいて、前記注目画素の単位時間当たりの動き量が特定される。本技術の第2の側面は、複数の露光時間を有する複数の画素を規則的に配置して構成された撮像素子を用いて画像を撮像する撮像部によって撮像された画像に、予め設定された複数の動きのパターンに対応する動きボケを付加して得られたボケ画像を生成するボケ画像生成部と、前記撮像された画像の中の注目画素の予測値を、前記注目画素と露光時間が異なる複数の他の画素の値に基づいて算出するための予測係数を、前記複数の動きのパターンに対応してそれぞれ演算する係数演算部とを備える学習装置である。前記ボケ画像のそれぞれにおける前記複数の他の画素の値に基づいて前記注目画素の値を予測する予測式を生成する予測式生成部をさらに備え、前記係数演算部は、前記生成された予測式において前記複数の他の画素の値に乗じられる係数の値を前記予測係数として演算するようにすることができる。前記演算された予測係数を、前記複数の動きのパターン、および前記複数の他の画素の位置に対応付けて記憶する記憶部をさらに備えるようにすることができる。本技術の第2の側面は、ボケ画像生成部が、複数の露光時間を有する複数の画素を規則的に配置して構成された撮像素子を用いて画像を撮像する撮像部によって撮像された画像に、予め設定された複数の動きのパターンに対応する動きボケを付加して得られたボケ画像を生成し、係数演算部が、前記撮像された画像の中の注目画素の予測値を、前記注目画素と露光時間が異なる複数の他の画素の値に基づいて算出するための予測係数を、前記複数の動きのパターンに対応してそれぞれ演算するステップを含む学習方法である。本技術の第2の側面は、コンピュータを、複数の露光時間を有する複数の画素を規則的に配置して構成された撮像素子を用いて画像を撮像する撮像部によって撮像された画像に、予め設定された複数の動きのパターンに対応する動きボケを付加して得られたボケ画像を生成するボケ画像生成部と、前記撮像された画像の中の注目画素の予測値を、前記注目画素と露光時間が異なる複数の他の画素の値に基づいて算出するための予測係数を、前記複数の動きのパターンに対応してそれぞれ演算する係数演算部とを備える学習装置として機能させるプログラムである。本技術の第2の側面においては、複数の露光時間を有する複数の画素を規則的に配置して構成された撮像素子を用いて画像を撮像する撮像部によって撮像された画像に、予め設定された複数の動きのパターンに対応する動きボケを付加して得られたボケ画像が生成され、前記撮像された画像の中の注目画素の予測値が、前記注目画素と露光時間が異なる複数の他の画素の値に基づいて算出するための予測係数を、前記複数の動きのパターンに対応してそれぞれ演算される。本技術によれば、露光時間の異なる撮像素子を用いて撮像された画像の動きを、簡単に、かつ精度よく検出することができる。以下、図面を参照して、ここで開示する技術の実施の形態について説明する。図1は、本技術を適用した撮像制御システムの一実施の形態に係る構成例を示すブロック図である。この撮像制御システムは、例えば、デジタルカメラデジタルスチルカメラなどにより構成される撮像装置11と、学習装置12により構成されている。図1の撮像装置11は、操作部20、撮像部41、SDRAM54、動き量検出部55、補正部57、表示制御部60、および表示部61により構成される。操作部20は、例えば、レリーズスイッチ21および後述する表示部61に重畳されたタッチパネルなどにより構成され、ユーザによって操作される。操作部20は、ユーザの操作に応じた操作信号を、撮像装置11の必要なブロックに供給する。撮像部41は、そこに入射する光を受光して光電変換することにより被写体を撮像し、その結果得られる撮影画像をSDRAM54に供給して、一時的に記憶させる。ここで、撮像部41は、撮像レンズ51、撮像素子52、およびカメラ信号処理部53により構成されており、撮像レンズ51は、撮像素子52の受光面に被写体の像を結像させる。撮像素子52は、例えば、CCDセンサ、CMOSセンサなどで構成される。撮像素子52は、その受光面に結像された被写体の像光を、光電変換することでアナログの画像信号として、カメラ信号処理部53に供給する。なお、撮像素子52の詳細な構成例については後述する。カメラ信号処理部53は、撮像素子52から供給されたアナログの画像信号に対して、例えばガンマ補正処理や白バランス処理などを行う。その後、カメラ信号処理部53は、そのアナログの画像信号をA/D変換し、その結果得られるデジタルの画像信号撮像画像をSDRAM54に供給して記憶させる。SDRAM54は、カメラ信号処理部53撮像部41から供給された撮像画像を記憶する。動き量検出部55は、撮像部41で撮像された撮像画像を、SDRAM54から読み出す。動き量検出部55は、SDRAM54から読み出した撮像画像について、動き量を検出する。動き量検出部55は、注目画素の周辺の画素の値、および、後述する学習装置12の係数記憶部83に記憶された係数を用いて注目画素の値を予測する予測式を生成し、予測値と注目画素の観測値との誤差予測誤差に基づいて動き量を検出する。補正部57は、動き量検出部55から供給された撮像画像の動き量に基づいて、同じく、動き量検出部55から供給されたその撮像画像を補正し、補正後の撮像画像を表示制御部60に供給する。表示制御部60は、補正部57から供給された撮像画像を表示部61に供給して表示させる。表示部61は、表示制御部60の制御に従い、撮像画像などを表示する。表示部61としては、例えば、LCDなどを採用することができる。図1の学習装置12は、画素値取得制御部81、係数算出部82、および係数記憶部83を有する構成とされている。画素値取得制御部81は、学習装置12に入力された画像データの中の所定の画素の値の取得を制御する。係数算出部82は、後述する動き予測における係数を算出する。係数記憶部83は、係数算出部82により算出された係数を記憶し、必要に応じて撮像装置11に供給する。学習装置12は、例えば、撮像装置11により撮像された静止画像のデータ画像データの供給を受けて後述するように、画素値を予測する予測式に用いられる係数を学習するようになされている。学習装置12に供給された画像データにおける注目画素、および、注目画素の周辺の画素値が画素値取得制御部81により取得され、後述するように、複数のパターンの動きに対応した動きボケを有する画像が生成される。そして、生成された画像に基づいて、それぞれの動きに対応した予測式が生成され、例えば、最小二乗法などを用いて予測式に用いられる係数の値が演算されるようになされている。これにより、学習装置12によって係数が学習されたことになる。学習により得られた係数は、係数記憶部83に記憶され、撮像装置11の動き量検出部55に供給される。図2は、図1の撮像素子52の詳細な構成例であり、受光面の構成例を示す図である。同図に示されるように、撮像素子の撮像面には、露光時間が長い画素と、露光時間の短い画素が規則的に配列されている。なお、露光時間が長い画素は、光電変換されて得られた電荷を長時間蓄積することになるので長蓄画素と称することとし、図中Lxサフィックスのxは自然数の記号で表されている。また、露光時間が短い画素は、光電変換されて得られた電荷を短時間蓄積することになるので短蓄画素と称することとし、図中Sxサフィックスのxは自然数の記号で表されている。図2の例では、25=5×5個の画素が正方形状に配置されており、長蓄画素と短蓄画素がそれぞれ交互に配置されている。この例では、長蓄画素が13個、短蓄画素が12個配置されている。なお、ここでは、説明を簡単にするために、撮像素子52に配置された画素の数を25としているが、実際にはもっと多くの画素が配置される。撮像装置11は、図2に示されるような撮像素子52を用いることで、ダイナミックレンジの広い画像を撮像することができるようになされている。次に、学習装置12による係数の学習について詳細に説明する。例えば、学習用の画像データとして、図2に示されるような撮像素子52により撮像された静止画像の画像データを用意する。そして、画像データの画像における注目画素を設定する。例えば、図3に示された太枠で示される画素である画素L12を注目画素として設定する。なお、いまの場合、画像データの中の注目画素である画素L12は、撮像素子52を構成する長蓄画素である画素L12に蓄積された電荷に対応して得られた画素値を有することになる。いま、例えば、注目画素が水平方向に動き量mx、垂直方向に動き量myだけ動いたとした場合、その動き量に対応して得られる動きボケを有する画像ボケ画像を称することにするを生成する。ここで、動き量mx,myは、被写体が単位時間内に、水平方向x軸方向および垂直方向y軸方向に動いた距離を画素数により表すベクトルであるものとする。撮像素子における画素の露光中に被写体が動いた場合、静止画像における被写体の1つの画素に対応する光が、複数の画素に蓄積されることになるため、動きボケが生じることになる。例えば、動き量mx,myに応じて静止画像の各画素を、水平または垂直方向にずらし、ずらした画素値ともとの画素値を足し合わせて正規化するなどしてボケ画像の画素値を生成することができる。なお、図3に示される撮像素子には、長蓄画素と短蓄画素が含まれているので、ボケ画像の画素値を生成する際には、動き量に対応して定まる速度と各画素における露光時間が考慮され、画素値が生成されるものとする。例えば、水平方向に5通り、垂直方向に5通りの動きを想定し、合計25通り25パターンの動き量mx,myを想定する。例えば、-2,-2、-2,-1、2,2のような動き量が想定される。これらの複数のパターンの動きに対応してそれぞれボケ画像が生成される。学習装置12による係数の学習においては、このように、まず、複数のパターンの動きに対応したボケ画像が生成される。上述のようにしてボケ画像を得た上で、長蓄画素である画素L12の画素値を、短蓄画素である画素s1、画素s3、画素s23に基づいて予測する予測式を生成する。いまの場合、画素L12の画素値を12個の短蓄画素の画素値に基づいて予測する予測式である式1が生成される。1ここで、式1の係数が式2により表されるものとする。2そうすると、式1における係数ωは、動き量mx,myが与えられたとき、短蓄画素の画素値に基づいて長蓄画素の画素値を求めるための係数であって、サフィックスが2k1kは0乃至11の整数である短蓄画素の画素値に乗じられる係数を表している。つまり、式1は、画素L12の周辺に存在する12個の短蓄画素の値をタップとし、タップに係数ωを乗じて得られたそれぞれの値の総和である一次式によって、画素L12の値を算出して注目画素値を予測するものとされる。また、式1の右辺の最も右側の項が式3により表されるものとする。3そうすると、式1における右辺の項eは、動き量mx,myが与えられたとき、短蓄画素の画素値に基づいて長蓄画素L12の画素値を求める予測する際の予測誤差とされる。学習装置12に複数の画像データを入力して、式1および式3をサンプルとして多数生成しておくことにより、例えば、最小二乗法を用いて式1における予測誤差が最小となる係数を算出することが可能となる。このようにして、画素s1、画素s3、画素s23に乗じられる係数がそれぞれ算出されるようにすることができる。例えば、1の動き量mx,myに対応して12個の係数が算出されることになる。そして同様に、例えば、25通りの動き量mx,myに対応して、それぞれ12個の係数が算出されることになる。このようにすることで、短蓄画素の画素値に基づいて長蓄画素の画素値を求めるための係数であって、例えば、25通りの動き量mx,myに対応した係数が得られることになる。次に、上述した場合と同様の方式で、長蓄画素の画素値に基づいて短蓄画素の画素値を予測するための係数を求める。すなわち、例えば、学習用の画像データとして、図4に示されるような撮像素子52により撮像された静止画像の画像データを用意する。そして、画像データの画像における注目画素を設定する。例えば、図4に示された太枠で示される画素である画素s12を注目画素として設定する。なお、いまの場合、画像データの中の注目画素である画素s12は、撮像素子52を構成する短蓄画素である画素s12に蓄積された電荷に対応して得られた画素値を有することになる。そして、上述した場合と同様に、複数のパターンの動きに対応したボケ画像が生成される。ボケ画像を得た上で、短蓄画素である画素s12の画素値を、長蓄画素である画素L1、画素L3、画素L23に基づいて予測する予測式を生成する。いまの場合、画素s12の画素値を12個の長蓄画素の画素値に基づいて予測する予測式である式4が生成される。4ここで、式4の係数が式5により表されるものとする。5そうすると、式4における係数ωは、動き量mx,myが与えられたとき、長蓄画素の画素値に基づいて短蓄画素の画素値を求めるための係数であって、サフィックスが2k1kは0乃至11の整数である長蓄画素の画素値に乗じられる係数を表している。つまり、式4は、画素s12の周辺に存在する12個の長蓄画素の値をタップとし、タップに係数ωを乗じて得られたそれぞれの値の総和である一次式によって、画素s12の値を算出して注目画素値を予測するものとされる。また、式4の右辺の最も右側の項が式6により表されるものとする。6そうすると、式4における項eは、動き量mx,myが与えられたとき、長蓄画素の画素値に基づいて短蓄画素s12の画素値を求める際の予測誤差とされる。例えば、最小二乗法を用いて式4における予測誤差が最小となる係数を算出することができる。このようにして、画素L1、画素L3、画素L23に乗じられる係数がそれぞれ算出されるようにすることができる。例えば、1の動き量mx,myに対応して12個の係数が算出されることになる。そして同様に、例えば、25通りの動き量mx,myに対応して、それぞれ12個の係数が算出されることになる。このようにすることで、長蓄画素の画素値に基づいて短蓄画素の画素値を求めるための係数であって、例えば、25通りの動き量mx,myに対応した係数が得られることになる。上述したように、動き量検出部55における動き量の検出は、学習装置12により学習された係数係数記憶部83に記憶されている係数を用いて行われる。次に、動き量検出部55における動き量の検出について詳細に説明する。例えば、SDRAM54から供給された画像データにおいて、動き量を検出すべき画素が注目画素として設定される。そして、学習装置12により学習された係数を用いて、注目画素の周辺の画素の値に基づいて、注目画素の値を予測する予測式が生成される。ここで予測式は、複数のパターンの動きのそれぞれに対応して生成される。注目画素が長蓄画素であった場合、予測式として式7が、例えば、25通りの動き量mx,myに対応して生成される。7SDRAM54から供給された画像データにおける注目画素の観測値をL12で表すと、式7における予測誤差を式8で表すことができる。8上述したように、式7の予測式は、複数のパターンの動きのそれぞれに対応して生成されるので、式8で示される予測誤差も複数のパターンの動きのそれぞれに対応して得られる。例えば、25通りの予測誤差が得られることになる。従って、例えば、25通りの予測誤差のうち、その絶対値が最小のものを選択した場合、選択された予測誤差に対応する動き量は、SDRAM54から供給された画像データにおける注目画素の動きにもっとも近いと考えられる。例えば、動き量検出部55は、25通りの予測誤差のうち、絶対値が最小のものを選択し、予測誤差に対応する動き量mx,myを検出結果として出力する。あるいはまた、動き量検出部55は、注目画素に隣接する複数の画素のそれぞれについて同様に動き量を求め、それらの動き量を正規化して得られた動き量、または、多数決により決定された動き量を検出結果として出力するようにしてもよい。一方、注目画素が短蓄画素であった場合、予測式として式9が、25通りの動き量mx,myに対応して生成される。9そして、長蓄画素の場合における式8のときと同様に、式9における予測誤差を算出することにより、SDRAM54から供給された画像データにおける注目画素の動きにもっとも近いと考えられる動き量を検出することができる。なお、以上においては、25通りの動き量mx,myを想定した場合の例について説明したが、動きのパターンは、勿論これに限られるものではない。このようにして動き量が検出される。以上においては、画素位置を特定するためにx,y座標系、すなわち直行座標系を用いた場合の例について説明したが、極座標系であるr,θ座標系を用いることも可能である。極座標系を用いる場合、所望の画素位置を、図5に示されるように、直行座標系の原点0,0を中心とした円の半径r、および当該円周上の1点と原点とを結んだ線がX軸との間になす角の角度θによって表すことができる。すなわち、式10、式11によって、直行座標系と極座標系を相互に変換することができる。1011図6は、図1の係数算出部82の詳細な構成例を示すブロック図である。同図に示されるように、係数算出部82は、動きボケ画像生成部101、予測式生成部102、および演算処理部103を有する構成とされている。動きボケ画像生成部101は、例えば、注目画素が水平方向に動き量mx、垂直方向に動き量myだけ動いたとした場合、その動き量に対応して得られるボケ画像を生成する。ここで、動きボケ画像生成部101は、内部に複数の画像生成部を有する構成とされており、この例では、H0V0の画像生成部、H1V1の画像生成部、H4V4の画像生成部を有して構成されている。動きボケ画像生成部101は、上述したように、複数のパターンの動きに対応したボケ画像を生成する。例えば、水平方向に5通り、垂直方向に5通りの動きを想定し、合計25通り25パターンの動き量mx,myを想定してボケ画像を生成する。例えば、-2,-2、-2,-1、2,2のような動き量が想定される。これらの複数のパターンの動きにおける水平方向Hの動き、および、垂直方向Vの動きに対応して、H0V0の画像生成部、H1V1の画像生成部、H4V4の画像生成部のそれぞれがボケ画像を生成する。予測式生成部102は、例えば、式1または式4に示されるような予測式を生成する。予測式生成部102には、動きボケ画像生成部101により生成されたボケ画像のそれぞれに対応する予測式を生成する数式生成部が設けられている。予測式生成部102の各数式生成部によって、例えば、25通りの動き量mx,myに対応した予測式がそれぞれ生成される。演算処理部103は、例えば、最小二乗法を用いて式1または式4における予測誤差が最小となる係数を算出する。これにより、例えば、式1において、画素s1、画素s3、画素s23に乗じられる係数がそれぞれ算出される。すなわち、タップとなる複数の画素の位置に対応する係数がそれぞれ算出される。例えば、1の動き量mx,myに対応して12個の係数が算出される。そして同様に、例えば、25通りの動き量mx,myに対応して、それぞれ12個の係数が算出される。このようにして、演算処理部103によって算出された係数が、係数記憶部83に記憶されることになる。すなわち、係数記憶部83は、演算処理部103によって算出された係数を、複数の動きのパターン例えば、25通りの動き量、およびタップとなる画素の位置に対応付けて記憶する。図7は、図1の動き量検出部55の詳細な構成例を示すブロック図である。この例では、動き量検出部55が、画素値取得制御部201、予測誤差算出部202、最小値選択部203、動き量特定部204、および係数供給部205を有する構成とされている。画素値取得制御部201は、動き量検出部55に入力された画像データの中の所定の画素の値の取得を制御する。予測誤差算出部202は、式6または式8に示されるように予測誤差を演算する。ここで、予測誤差算出部202は、内部に複数の算出部を有する構成とされており、この例では、H0V0の算出部、H1V1の算出部、H4V4の算出部を有して構成されている。予測誤差算出部202は、上述したように、複数のパターンの動きのそれぞれに対応して得られる25通りの予測誤差を算出する。これらの複数のパターンの動きにおける水平方向Hの動き、および、垂直方向Vの動きに対応して、H0V0の算出部、H1V1の算出部、H4V4の算出部のそれぞれが予測誤差を算出する。係数供給部205は、学習装置12の係数記憶部83に記憶された係数を取得し、その係数を必要に応じて予測誤差算出部202に供給するようになされている。例えば、動き量が-2,-2の場合における予測誤差を演算する場合、その動き量に応じた、例えば、12個の係数が供給される。また、動き量が-2,-1、の場合における予測誤差を演算する場合、その動き量に応じた、例えば、12個の係数が供給される。このように、例えば、25通りのパターンのそれぞれに対応する係数が供給される。最小値選択部203は、予測誤差算出部202により算出された複数の予測誤差のうち、その絶対値が最小のものを選択する。上述したように、選択された予測誤差に対応する動き量は、SDRAM54から供給された画像データにおける注目画素の動きにもっとも近いと考えられる。動き量特定部204は、最小値選択部203により選択された予測誤差に対応する動き量を特定し、その動き量を出力する。図8は、最小値選択部203による、最小の予測誤差の選択について説明する図である。同図は、縦軸が予測誤差の逆数PSNRと称する、横軸がθとされ、5通りのrの値に対応するPSNRの値の変化がプロットされている。なお、図中では、rの値に応じたそれぞれ異なる記号で、PSNRの値の変化がプロットされている。同図の例では、円301で囲まれた点図中の三角形において、PSNRの値が最も高くなっており、ここで予測誤差は最小値となる。従って、極座標系のr,θで表される動き量であって、rの値が図中の三角形でプロットされたものに対応する値であり、θの値が約45の動き量がSDRAM54から供給された画像データにおける注目画素の動きにもっとも近いと考えられる。あるいはまた、注目画素に隣接する複数の画素のそれぞれについて同様に動き量を求め、それらの動き量を正規化して得られた動き量、または、多数決により決定された動き量が検出結果として出力されるようにしてもよい。例えば、従来の技術において動き量を検出する場合、注目画素の動きが露光時間の異なる画素に向かうものである場合、検出精度が落ちるなど問題があった。また、例えば、ブロックマッチング方式や勾配法を用いた動き検出を行う場合、長時間露光の画素と短時間露光の画素との間での差分抽出が困難である。これに対して、本技術によれば、注目画素の動きが露光時間の異なる画素に向かうものである場合であっても、検出精度が落ちることはない。また、本技術を用いれば、時間的に前後するフレーム間での差分を抽出する必要などがないため、より簡単かつ高速に動きを検出することが可能となる。従って、本技術によれば、露光時間の異なる撮像素子を用いて撮像された画像の動きを、簡単に、かつ精度よく検出することができる。次に、図9のフローチャートを参照して、図1の学習装置12による係数学習処理の例について説明する。ステップS21において、画像の入力が受け付けられる。ステップS22において、ステップS21の処理で入力が受け付けられた画像の中の注目画素が設定される。ステップS23において、動きボケ画像生成部101は、例えば、注目画素が水平方向に動き量mx、垂直方向に動き量myだけ動いたとした場合、その動き量に対応して得られるボケ画像を生成する。このとき、動きボケ画像生成部101は、上述したように、複数のパターンの動きに対応したボケ画像を生成する。例えば、水平方向に5通り、垂直方向に5通りの動きを想定し、合計25通り25パターンの動き量mx,myを想定してボケ画像を生成する。例えば、-2,-2、-2,-1、2,2のような動き量が想定される。これらの複数のパターンの動きにおける水平方向Hの動き、および、垂直方向Vの動きに対応して、H0V0の画像生成部、H1V1の画像生成部、H4V4の画像生成部のそれぞれがボケ画像を生成する。ステップS24において、予測式生成部102は、例えば、式1または式4に示されるような予測式を生成する。このとき、予測式生成部102の各数式生成部によって、例えば、25通りの動き量mx,myに対応した予測式がそれぞれ生成される。ステップS25において、演算処理部103は、ステップS24で生成された予測式における係数を算出する。このとき、演算処理部103は、例えば、最小二乗法を用いて式1または式4における予測誤差が最小となる係数を算出する。これにより、例えば、式1において、画素s1、画素s3、画素s23に乗じられる係数がそれぞれ算出される。例えば、1の動き量mx,myに対応して12個の係数が算出される。そして同様に、例えば、25通りの動き量mx,myに対応して、それぞれ12個の係数が算出される。ステップS26において、係数記憶部83は、ステップS25の処理で算出された係数を記憶する。このようにして係数学習処理が実行される。次に、図10のフローチャートを参照して、図7の動き量検出部55による動き量検出処理の例について説明する。なお、この処理に先立って、学習装置12の係数記憶部83に記憶された係数が、係数供給部205によって取得されているものとする。ステップS41において、画像の入力が受け付けられる。ステップS42において、ステップS41の処理で入力が受け付けられた画像の中の注目画素が設定される。ステップS43において、係数供給部205は、その係数を必要に応じて予測誤差算出部202に供給する。すなわち、後述するステップS44の処理における予測誤差の演算において、例えば、25通りのパターンのそれぞれに対応する係数が供給される。ステップS44において、予測誤差算出部202は、式6または式8に示されるように予測誤差を算出する。このとき、予測誤差算出部202は、上述したように、複数のパターンの動きのそれぞれに対応して得られる25通りの予測誤差を算出する。これらの複数のパターンの動きにおける水平方向Hの動き、および、垂直方向Vの動きに対応して、H0V0の算出部、H1V1の算出部、H4V4の算出部のそれぞれが予測誤差を算出する。また、この際にステップS43の処理で供給された係数がそれぞれ用いられる。ステップS45において、最小値選択部203は、ステップS44の処理で算出された複数の予測誤差のうち、その絶対値が最小のものを選択する。ステップS46において、動き量特定部204は、ステップS45の処理で選択された予測誤差に対応する動き量を注目誤差の動き量として特定する。ステップS47において、動き量特定部204は、ステップS46の処理で特定された動き量を検出結果として出力する。このようにして、動き量検出処理が実行される。ところで、図2乃至図4においては、撮像素子52の撮像面に長蓄画素と短蓄画素が1つずつ交互に配置されている例について説明したが、長蓄画素と短蓄画素が必ずしも1つずつ交互に配置されている必要はない。例えば、撮像素子52の受光面が図11に示されるように構成される場合でも、勿論、本技術を適用することができる。図11は、図1の撮像素子52の詳細な構成例であり、受光面の別の構成例を示す図である。同図の例では、短蓄画素が1行おきに配置されている。なお、同図においても、長蓄画素は、図中Lxサフィックスのxは自然数の記号で表されており、短蓄画素は、図中Sxサフィックスのxは自然数の記号で表されている。すなわち、図11の構成の場合、5行5列の画素で構成される撮像素子52の受光面の上から1行目には短蓄画素が配置されているが、上から2行目には短蓄画素が配置されていない。また、上から3行目には短蓄画素が配置されているが、上から4行目には短蓄画素が配置されておらず、最も下の行には短蓄画素が配置されている。例えば、図11における注目画素をs12で示される画素とした場合、式9に代えて式12が予測式として用いられるようにすればよい。12なお、式12においてt=1,3,5,,23として示されている数値は、タップ番号を表すものとされ、tの値によって図11における各長蓄画素のそれぞれのサフィックスを指定している。このように、例えば、図11に示されるように、長蓄画素と短蓄画素が不均等に配置された撮像素子52を用いる場合であっても、本技術を適用することができる。なお、上述した一連の処理は、ハードウェアにより実行させることもできるし、ソフトウェアにより実行させることもできる。上述した一連の処理をソフトウェアにより実行させる場合には、そのソフトウェアを構成するプログラムが、専用のハードウェアに組み込まれているコンピュータ、または、各種のプログラムをインストールすることで、各種の機能を実行することが可能な、例えば図11に示されるような汎用のパーソナルコンピュータ700などに、ネットワークや記録媒体からインストールされる。図12において、CPUCentralProcessingUnit701は、ROMReadOnlyMemory702に記憶されているプログラム、または記憶部708からRAMRandomAccessMemory703にロードされたプログラムに従って各種の処理を実行する。RAM703にはまた、CPU701が各種の処理を実行する上において必要なデータなども適宜記憶される。CPU701、ROM702、およびRAM703は、バス704を介して相互に接続されている。このバス704にはまた、入出力インタフェース705も接続されている。入出力インタフェース705には、キーボード、マウスなどよりなる入力部706、LCDなどよりなるディスプレイ、並びにスピーカなどよりなる出力部707、ハードディスクなどより構成される記憶部708、モデム、LANカードなどのネットワークインタフェースカードなどより構成される通信部709が接続されている。通信部709は、インターネットを含むネットワークを介しての通信処理を行う。入出力インタフェース705にはまた、必要に応じてドライブ710が接続され、磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、或いは半導体メモリなどのリムーバブルメディア711が適宜装着され、それらから読み出されたコンピュータプログラムが、必要に応じて記憶部708にインストールされる。上述した一連の処理をソフトウェアにより実行させる場合には、そのソフトウェアを構成するプログラムが、インターネットなどのネットワークや、リムーバブルメディア711などからなる記録媒体からインストールされる。なお、この記録媒体は、図12に示される、装置本体とは別に、ユーザにプログラムを配信するために配布される、プログラムが記録されている磁気ディスクフロッピディスク登録商標を含む、光ディスクCDROMDVDを含む、光磁気ディスクMDMiniDisk登録商標を含む、もしくは半導体メモリなどよりなるリムーバブルメディア711により構成されるものだけでなく、装置本体に予め組み込まれた状態でユーザに配信される、プログラムが記録されているROM702や、記憶部708に含まれるハードディスクなどで構成されるものも含む。なお、本明細書において上述した一連の処理は、記載された順序に沿って時系列的に行われる処理はもちろん、必ずしも時系列的に処理されなくとも、並列的あるいは個別に実行される処理をも含むものである。また、本技術の実施の形態は、上述した実施の形態に限定されるものではなく、本技術の要旨を逸脱しない範囲において種々の変更が可能である。なお、本技術は以下のような構成も取ることができる。1複数の露光時間を有する複数の画素を規則的に配置して構成された撮像素子を用いて画像を撮像する撮像部によって撮像された画像の中の注目画素の予測値を、前記注目画素と露光時間が異なる複数の他の画素の値、および、前記他の画素のそれぞれに対応する予測係数に基づいて算出する算出部と、前記算出された前記注目画素の予測値と前記注目画素の値に基づいて、前記注目画素の単位時間当たりの動き量を特定する動き量特定部とを備える画像処理装置。2前記算出部に前記予測係数を供給する係数供給部をさらに備え、前記係数供給部は、予め設定された動きのパターンに対応する予測係数を前記算出部に供給し、前記算出部は、前記複数の他の画素の値、および、前記他の画素のそれぞれに対応する予測係数に基づく予測式により、前記動きのパターン毎に前記注目画素の予測値を算出する1に記載の画像処理装置。3前記動き量特定部は、予め設定された動きのパターン毎に算出された前記注目画素の予測値と、前記注目画素の値との予測誤差に基づいて、前記注目画素の単位時間当たりの動き量を特定する1または2に記載の画像処理装置。4前記予測係数は、予め学習装置により学習された予測係数であって、前記学習装置は、前記撮像素子により撮像された画像に、予め設定された複数の動きのパターンに対応する動きボケを付加して得られたボケ画像を生成するボケ画像生成部と、前記撮像された画像の中の注目画素の予測値を、前記注目画素と露光時間が異なる複数の他の画素の値に基づいて算出するための予測係数を、前記複数の動きのパターンに対応してそれぞれ演算する係数演算部とを備える1乃至4のいずれかに記載の画像処理装置。5算出部が、複数の露光時間を有する複数の画素を規則的に配置して構成された撮像素子を用いて画像を撮像する撮像部によって撮像された画像の中の注目画素の予測値を、前記注目画素と露光時間が異なる複数の他の画素の値、および、前記他の画素のそれぞれに対応する予測係数に基づいて算出し、動き量特定部が、前記算出された前記注目画素の予測値と前記注目画素の値に基づいて、前記注目画素の単位時間当たりの動き量を特定するステップを含む画像処理方法。6コンピュータを、複数の露光時間を有する複数の画素を規則的に配置して構成された撮像素子を用いて画像を撮像する撮像部によって撮像された画像の中の注目画素の予測値を、前記注目画素と露光時間が異なる複数の他の画素の値、および、前記他の画素のそれぞれに対応する予測係数に基づいて算出する算出部と、前記算出された前記注目画素の予測値と前記注目画素の値に基づいて、前記注目画素の単位時間当たりの動き量を特定する動き量特定部とを備える画像処理装置として機能させるプログラム。76に記載のプログラムが記録されている記録媒体。8複数の露光時間を有する複数の画素を規則的に配置して構成された撮像素子を用いて画像を撮像する撮像部によって撮像された画像に、予め設定された複数の動きのパターンに対応する動きボケを付加して得られたボケ画像を生成するボケ画像生成部と、前記撮像された画像の中の注目画素の予測値を、前記注目画素と露光時間が異なる複数の他の画素の値に基づいて算出するための予測係数を、前記複数の動きのパターンに対応してそれぞれ演算する係数演算部とを備える学習装置。9前記ボケ画像のそれぞれにおける前記複数の他の画素の値に基づいて前記注目画素の値を予測する予測式を生成する予測式生成部をさらに備え、前記係数演算部は、前記生成された予測式において前記複数の他の画素の値に乗じられる係数の値を前記予測係数として演算する8に記載の学習装置。10前記演算された予測係数を、前記複数の動きのパターン、および前記複数の他の画素の位置に対応付けて記憶する記憶部をさらに備える8または9に記載の学習装置。11ボケ画像生成部が、複数の露光時間を有する複数の画素を規則的に配置して構成された撮像素子を用いて画像を撮像する撮像部によって撮像された画像に、予め設定された複数の動きのパターンに対応する動きボケを付加して得られたボケ画像を生成し、係数演算部が、前記撮像された画像の中の注目画素の予測値を、前記注目画素と露光時間が異なる複数の他の画素の値に基づいて算出するための予測係数を、前記複数の動きのパターンに対応してそれぞれ演算するステップを含む学習方法。12コンピュータを、複数の露光時間を有する複数の画素を規則的に配置して構成された撮像素子を用いて画像を撮像する撮像部によって撮像された画像に、予め設定された複数の動きのパターンに対応する動きボケを付加して得られたボケ画像を生成するボケ画像生成部と、前記撮像された画像の中の注目画素の予測値を、前記注目画素と露光時間が異なる複数の他の画素の値に基づいて算出するための予測係数を、前記複数の動きのパターンに対応してそれぞれ演算する係数演算部とを備える学習装置として機能させるプログラム。1312に記載のプログラムが記録されている記録媒体。"