"光学系と、前記光学系により撮影されたPSFPointSpreadFunction情報を取得し、修正PSF情報を出力するPSF撮影部と、前記光学系により撮影された被写体情報を取得し出力する被写体撮影部と、前記修正PSF情報と前記被写体情報とに基づき前記被写体情報の復元演算を行う画像復元部とを有し、前記PSF撮影部は、前記PSF情報から、時系列的に変動しない固定値ノイズの輝度値Nfよりも輝度値Isだけ大きな補正輝度値を減算することにより、前記修正PSF情報を出力する撮像装置。前記PSF撮影部は、前記補正輝度値を、前記PSF情報の全領域から減算する請求項1記載の撮像装置。前記輝度値Isは、前記PSF情報に含まれるランダムノイズをガウスノイズと仮定したときのガウスノイズの標準偏差以上の大きさである請求項2記載の撮像装置。前記輝度値Isは、前記PSF情報の最大輝度値に対する大きさが、0.3から30の間の値である請求項2記載の撮像装置。前記PSF撮影部は、前記PSF情報の全領域のうち、輝度値が補正輝度値以下の領域、もしくは補正輝度値より小さい領域からのみ前記補正輝度値を減算する請求項1記載の撮像装置。前記輝度値Isは、前記PSF情報に含まれるランダムノイズをガウスノイズと仮定したときのガウスノイズの標準偏差の1.6倍以上の大きさである請求項5記載の撮像装置。前記輝度値Isは、前記PSF情報の最大輝度値に対する大きさが、0.5から40の間の値である請求項5記載の撮像装置。光学系と、前記光学系により撮影された被写体情報を取得し出力する被写体撮影部と、あらかじめ保存された修正PSFPointSpreadFunction情報と前記被写体情報とに基づき前記被写体情報の復元演算を行う画像復元部とを有し、前記修正PSF情報は、前記光学系により撮影されたPSF情報から、時系列的に変動しない固定値ノイズの輝度値Nfよりも輝度値Isだけ大きな補正輝度値を減算することにより算出された情報である撮像装置。光学系により撮影されたPSFPointSpreadFunction情報を取得し修正PSF情報を出力するPSF撮影ステップと、前記光学系により撮影された被写体情報を取得し出力する被写体撮影ステップと、前記修正PSF情報と前記被写体情報とに基づき前記被写体情報の復元演算を行う画像復元ステップとを有し、前記PSF撮影ステップでは、前記PSF情報から、時系列的に変動しない固定値ノイズの輝度値Nfよりも輝度値Isだけ大きな補正輝度値を減算することにより、前記修正PSF情報を出力する画像復元方法。請求項9に記載の画像復元方法をコンピュータに実行させるためのプログラム。しかし、設計データ等に基づきコンピュータにより作成されたPSFデータを用いて劣化画像の復元演算を実施した場合、カメラ組立て時の実装誤差が大きいなどの理由によりPSFデータが示すPSFと実際のPSFとの乖離が大きいときに、高解像度な復元画像を得ることができなくなる。そのため、コンピュータにより作成されたPSFデータでなく実際に撮影して得られたPSF画像を用いた画像復元を実施する必要が出てくる場合がある。また、特許文献2のように、コンピュータにより作成されたPSFデータでなく、点光源を撮影して得られるPSF画像を用いて劣化画像の復元演算を行った場合においても、特にPSF画像を撮影する際の撮像素子の不要輝度以下、適宜ノイズと記載が大きい場合には、そのノイズの影響によりPSF画像が示すPSFが実際のPSFと乖離する。その結果、高解像度な復元画像が得られなくなるという課題がある。そこで、本発明は、上記課題を解決するためになされたものであり、光学系によって撮影されたPSF画像に基づいて劣化画像を復元する場合に、高解像度に劣化画像を復元することができる撮像装置及び画像復元方法を提供することを目的とする。上記目的を達成するために、本発明の一態様に係る撮像装置は、光学系と、前記光学系により撮影されたPSFPointSpreadFunction情報を取得し修正PSF情報を出力するPSF撮影部と、前記光学系により撮影された被写体情報を取得し出力する被写体撮影部と、前記修正PSF情報と前記被写体情報とに基づき前記被写体情報の復元演算を行う画像復元部とを有し、前記PSF撮影部は、前記PSF情報から、時系列的に変動しない固定値ノイズの輝度値よりも輝度値Isだけ大きな補正輝度値Isを減算することにより、前記修正PSF情報を出力する。このように、光学系によって撮影されたPSF情報から固定値ノイズより大きな輝度値を減算することにより、PSF情報に含まれるランダムノイズの影響を低下させることができる。その結果、高解像度に劣化画像を復元することが可能となる。本発明の一態様に係る撮像装置によれば、画像復元演算の際に、撮影PSF画像の不要輝度特に時系列的に変動するランダムノイズが大きい場合であっても、不要輝度を削減し輝度平均値を適正な値に補正することにより、復元情報がより正確になり、高解像度な画像復元が可能となる。以下、本発明の実施の形態を説明する前に、撮影されたPSF画像の不要輝度ノイズが大きい場合に高解像度な画像復元が困難となる要因について説明する。図2から図9を用いて、撮影されたPSF画像のノイズが大きい場合に高解像度な画像復元が困難になる要因について説明する。図2aに劣化の無い元画像被写体を示す。撮影された画像の解像度を測定する際に一般的に用いられるくさび型チャートである。図2bに光学系のPSF画像の一例を示す。光学系のピントずれ、ブレ、あるいは収差等により、点像が図2bに示すように有限の広がりを持つ。そのため、図2aの元画像は、光学系を介することにより、図2cに示すような解像度が劣化した劣化画像として撮像素子上に結像される。劣化画像は、元画像と、全画像領域の輝度積分値が1になるよう正規化されたPSF画像との畳込み積分により表わされることが知られている。なお、図3は、図2bのPSF画像で輝度が最も大きい部分を含むラインのうち、輝度が最も大きい領域の周辺を拡大した輝度分布である。図3は、PSF画像がノイズを含まない場合の輝度分布である。画像の輝度の表現は、実装するシステムにより異なるが、ここでは0を黒、1.0を白として表現する。図4は、撮像素子に結像した被写体像を取込む際に、劣化画像及びPSF画像のそれぞれに混入するノイズが、復元画像の解像度に与える影響を調べるためのシミュレータのブロック図を表わす。シミュレータは、ノイズを含まない劣化画像にノイズを付与する劣化画像ノイズ付与部101と、ノイズを含まないPSF画像にノイズを付与するPSF画像ノイズ付与部102と、画像復元演算部103とを備える。このシミュレータを用いて、劣化画像とPSF画像とのそれぞれに対するノイズの影響を調べることができる。ノイズはガウスノイズを仮定する。そして、そのガウスノイズの標準偏差σを変動させることにより、ノイズの影響が調べられる。例えば画像位置により時系列的に殆ど変化しない固定値ノイズ例えば、暗電流ノイズ、または所定のラインもしくは画素位置における撮像素子の製造不良により発生するノイズ等は、あらかじめそれぞれの画像位置でのノイズ値を調べておくことにより容易に補償可能であるためここでは考慮しない。すなわち、補償が困難な時系列的にランダムに変化するランダムノイズガウスノイズで仮定のみを考慮して、ノイズの影響を調べている。なお、画像位置とは、画像上の位置であり、典型的には画像を構成する画素の位置である。また、ガウスノイズとは、ノイズ成分の輝度値分布がガウス分布に近似するノイズである。画像復元演算部103は、画像復元アルゴリズムとして知られているウィナーフィルタあるいはリチャードソンルーシーRichardson-Lucyアルゴリズム等を用いて画像復元演算を行えばよい。ここでは、画像復元演算部103は、ウィナーフィルタを用いて画像復元演算を行うことにより復元画像を得る構成としている。ウィナーフィルタHwu,vの構成は、例えば非特許文献ディジタル画像処理2004年7月22日CG-ARTS協会発行の146ページに記載されている以下の式1を用いればよい。Hwu,v=1/Hu,v|Hu,v|^2/|Hu,v|^2K式1ここで、Hu,vはPSF画像のフーリエ変換である光学伝達関数OTF:OpticalTransferFunctionを表わす。また、uはPSF画像の垂直方向の各周波数成分が格納されている配列のアドレスを表わす。また、vはPSF画像の水平方向の各周波数成分が格納されている配列のアドレスを表わす。Kは適当な定数である。画像復元演算部103は、劣化画像のフーリエ変換データと、ウィナーフィルタHwu,vとを各周波数成分毎で乗算し、その乗算結果を逆フーリエ変換することにより復元画像を生成する。被写体としては図2aに示したくさび型チャートを用いている。PSF画像としては、図2bのPSF画像にPSF画像ノイズ付与部102で必要に応じてノイズを付与した後に全領域における輝度積分値が1となるよう正規化した画像を用いている。図5のa、b及びcに、図2cの劣化画像に、劣化画像ノイズ付与部101で標準偏差σを変動させたガウスノイズを付与した場合の各標準偏差σに対応する復元画像を示す。PSF画像及び劣化画像は、ここでは一例として512×512画素の画像サイズとしている。具体的には、図5のa、b及びcは、標準偏差σをそれぞれ劣化画像の輝度最大設定値ここでは0を黒、1.0を白としているため、輝度最大設定値は1であるの0、0.05、及び0.3に設定した場合における復元画像を示す。このときPSF画像にはノイズを付与していない。図5のa、b及びcから明らかなように、標準偏差σを大きくするに従って、復元画像の解像度が若干低下している。なお、輝度最大設定値とは、輝度を示す値のうち最も大きい輝度を示す値である。図6のa、b及びcに、図2bのPSF画像に、PSF画像ノイズ付与部102で標準偏差σを変動させたガウスノイズを付与した場合の、各標準偏差σに対応する復元画像を示す。具体的には、図6のa、b及びcは、ガウスノイズの標準偏差σをそれぞれPSF画像の最大輝度値の0、0.05、及び0.3に設定した場合における復元画像を示す。このとき劣化画像にはノイズを付与していない。図6のa、b及びcから明らかなように、ガウスノイズの標準偏差σを大きくするに従って、復元画像の解像度が顕著に低下している。なお、PSF画像の最大輝度値とは、PSF画像において、最も大きい輝度を示す画像位置の輝度値である。具体的には、PSF画像の最大輝度値とは、例えば、PSF画像を構成する画素のうち、最も大きい輝度を示す画素の輝度値である。図7に、ガウスノイズの標準偏差σを変動させた場合の復元画像の解像度の変化を比較した結果を示す。図7において、記号701は劣化画像のみにガウスノイズを与えた場合における復元画像の解像度を表している。また、記号702はPSF画像のみにガウスノイズを与えた場合における復元画像の解像度を表している。劣化画像に与えるガウスノイズの標準偏差σは輝度最大設定値に対する割合で表している。また、PSF画像に与えるガウスノイズの標準偏差σは最大輝度値に対する割合で表している。ここでは、ガウスノイズをPSF画像に付与する際には、PSF画像は最大輝度値が輝度最大設定値1.0となるよう正規化しており、劣化画像及びPSF画像に同等のノイズを付与した条件で比較している。解像度は、CIPA規格DC-003デジタルカメラの解像度測定方法を参照し、CIPAより配布されている解像度測定用ツールHYRes3.1を用いて測定されている。このように測定される解像度は、測定された本数が多いほど高解像度であることを表す。なお、本実施の形態において、劣化画像及びPSF画像のいずれにもガウスノイズを与えない場合に復元される復元画像の解像度は428本である。図7から分かるように、画像信号とガウスノイズの標準偏差σとの比に依存して復元画像の解像度が変化している。また、劣化画像よりもPSF画像の方が、ガウスノイズの標準偏差σを大きくしていった場合の解像度の低下が著しいことが分かる。劣化画像のみにガウスノイズを与えた場合は、ガウスノイズの標準偏差σが輝度最大設定値の0.6以上になると解像度が著しく低下して解像度が0本測定不能となっている。一方、PSF画像のみにガウスノイズを与えた場合は、ガウスノイズの標準偏差σが最大輝度値の0.3以上になると解像度が著しく低下して解像度が0本となっている。したがって、劣化画像に含まれるノイズよりも、PSF画像に含まれるノイズの方が復元画像に対して大きな悪影響を及ぼすことが分かった。ちなみに、図2cの復元前の劣化画像の解像度を測定した場合は、ノイズの有無にかかわらず、収差によるぼけの影響で測定不能という結果になり、解像度は0本である。PSF画像に含まれるノイズにより復元画像の解像度が大幅に低下する要因を検証した結果を、図8及び図9を用いて説明する。図8aは図2bのPSF画像の輝度が最も大きい部分の周辺のラインを拡大した輝度分布を表わしている。ここでは、PSF画像にノイズは含まれていない。図8bはこのノイズを含まないPSF画像をフーリエ変換したOTFのゲインを表わす。図8bのOTFは直流成分周波数0でのゲインが1となるよう正規化されている。図8bの横軸は周波数を表し、直流成分周波数0より右側が正の周波数、左側が負の周波数を表す。図2bのPSF画像は輝度最大となる画像位置を中心として対称な輝度分布を持っている例を用いている。そこで、ゲイン分布の見易さを考慮して、図8b及びOTFを示す以降の図では、2次元配列であるOTFのうち垂直及び水平方向の直流成分のデータを含む1ラインのみデータを抽出し、表示している。図9aは、図2bのPSF画像に、標準偏差σが最大輝度値の0.3のガウスノイズを付与した画像の、輝度が最も大きい部分の周辺のラインを拡大した輝度分布を表わしている。図9bはこのノイズを含んだPSF画像をフーリエ変換したOTFのゲインを表わす。図9bのOTFも直流成分周波数0でのゲインが1となるよう正規化されている。図9bでは図8bと比較して、周波数0の成分直流成分のゲインが他の周波数成分のゲインと比較して顕著に大きくなっているのが分かる。これは、図2bのPSF画像は、輝度の小さい領域が画像全体のうちの大部分を占めており、その輝度の小さい領域にノイズが付与されることにより、ノイズによるPSF画像全体の輝度平均値=直流成分が大幅に変動するためと考えられる。したがって、撮影されたPSF画像のOTFと実際のOTFとの乖離が大きくなることにより、復元画像の解像度が大幅に低下する。なお、メディアンフィルタ、フレーム積算又はローパスフィルタなどのランダムノイズを低減する一般的なフィルタをPSF画像に作用させたとしても、PSF画像の輝度の小さい領域からランダムノイズを完全に除去することは困難なため、PSF画像全体の輝度平均値の変動を除去することは難しい。このように、撮影されたPSF画像を用いて劣化画像を復元する場合には、補正が困難なランダムノイズガウスノイズの影響でPSF画像の輝度平均値が変動することにより、PSFの周波数成分のうち直流成分が大きく変動し、高解像度な復元画像が得られないという課題が、図4のシミュレータを用いた検討により明らかになった。そこで、上記の課題を解決することができる、本発明の一態様に係る撮像装置について、以下に説明する。実施の形態1以下、本発明の実施の形態1について図面を参照しながら説明する。図1は、本発明の実施の形態1に係る撮像装置の構成を示すブロック図である。撮像装置10は、光学系1と、輝度低減部3を含むPSF撮影部2と、被写体撮影部4と、画像復元部5とを備える。光学系1は被写体像を取得する。具体的には、光学系1は、例えばレンズ及び撮像素子などを含む。光学系1は、点像又は点像に相当する被写体像を撮影することにより、PSF画像I_psfx,yを生成する。また、光学系1は、任意の被写体像を撮影することにより、被写体画像I_imgx,yを生成する。PSF撮影部2は、光学系1に対応するPSFを取得するために光学系1に点像もしくはそれに相当する被写体像を撮影させ、PSF画像I_psfx,yを光学系1から取得し保存する。ここで、xは画像中の垂直方向の画像位置、yは水平方向の画像位置を表わす。つまり、PSF撮影部2は、PSF情報を取得する。ここで、PSF情報とは、光学系1によって撮影されたPSF画像I_psfx,yに基づく情報である。具体的には、PSF情報は、例えば、PSF画像I_psfx,yそのものを示す情報である。また例えば、PSF情報は、PSF画像I_psfx,yを空間領域から周波数領域へ変換した情報であってもよい。輝度低減部3は、画像位置により時系列的に変化しない既知の固定値ノイズ例えば、暗電流ノイズ、または所定のラインもしくは画素位置における撮像素子の製造不良により発生するノイズなどがある場合は、PSF画像I_psfx,yのそれぞれの画像位置であらかじめ調べられた固定値ノイズの輝度値Nfx,yを、式2のように、PSF画像I_psfx,yから減算する。Ir1_psfx,y=I_psfx,y-Nfx,y式2さらに、輝度低減部3は、式3に示すように、固定値ノイズの輝度値が減算されたPSF画像Ir1_psfx,yの全位置から所定の輝度値Is1を減算する。つまり、輝度低減部3は、式2及び式3に従って減算処理を行うことにより、PSF画像I_psfx,yから、固定値ノイズの輝度値より大きな輝度値を減算することになる。Ir2_psfx,y=Ir1_psfx,y-Is1式3なお、固定値ノイズの輝度値が減算されたPSF画像Ir1_psfx,yにおいて、輝度値が負になる位置では輝度値を0とする。つまり、固定値ノイズの輝度値が減算されたPSF画像Ir1_psfx,yにおいて、輝度値が輝度最小設定値より小さくなる位置では、輝度値を輝度最小設定値に変更する。ここで、輝度最小設定値とは、輝度を示す値のうち最も小さい輝度を示す値であり、本実施の形態では0である。また、式2と式3は別個の式で記載しているが、輝度低減部3は、式2及び式3を同じステップで行うなど、演算の合理化を行ってもよい。PSF撮影部2は、輝度値が減算された修正PSF画像Ir2_psfx,yを出力する。修正PSF画像Ir2_psfx,yは必要に応じて正規化処理がなされて出力される。このように、PSF撮影部2は、輝度低減部3を用いて、PSF情報から、時系列的に変動しない固定値ノイズの輝度値Nfよりも輝度値Is1だけ大きな補正輝度値を減算することにより、修正PSF情報を出力する。詳細には、PSF撮影部2は、補正輝度値を、PSF情報の全領域から減算する。すなわち、PSF撮影部2は、PSF画像I_psfx,yを構成する各画素において、当該画素の輝度値から固定値ノイズの輝度値Nfよりも輝度値Is1だけ大きな補正輝度値を減算する。さらに、PSF撮影部2は、減算結果が輝度最小設定値よりも小さくなる場合には、輝度最小設定値と一致するように減算結果を補正することにより、修正PSF画像Ir2_psfx,yを生成する。そして、PSF撮影部2は、このように生成された修正PSF画像Ir2_psfx,yに基づく情報である修正PSF情報を出力する。修正PSF情報は、例えば、修正PSF画像Ir2_psfx,yそのものを示す情報である。また例えば、修正PSF情報は、修正PSF画像Ir2_psfx,yを空間領域から周波数領域へ変換した情報であってもよい。なお、輝度値Is1を減算する理由及び輝度値Is1の設定範囲は後述する。被写体撮影部4は光学系1で取得した様々な被写体の被写体画像I_imgx,yを保存する。被写体撮影部4は、必要に応じて、前記固定値ノイズの補償やメディアンフィルタなどのノイズ補償処理を被写体画像I_imgx,yに施してもよい。つまり、被写体撮影部4は、光学系1によって撮影された被写体画像I_imgx,yを取得し、被写体情報を出力する。ここで、被写体情報とは、取得した被写体画像I_imgx,yに基づく情報である。例えば、被写体情報は、被写体画像I_imgx,yそのものを示す情報である。また例えば、被写体情報は、被写体画像I_imgx,yに各種ノイズ補償処理を施した画像を示す情報であってもよい。また例えば、被写体情報は、被写体画像I_imgx,y又は被写体画像I_imgx,yに各種ノイズ補償処理を施した画像を空間領域から周波数領域へ変換した情報であってもよい。画像復元部5は、修正PSF画像と被写体画像とに基づき、ウィナーフィルタ等による画像復元演算を行うことにより、復元画像を作成する。つまり、画像復元部5は、修正PSF情報と被写体情報とに基づき、被写体情報の復元演算を行う。すなわち、画像復元部5は、被写体情報に修正PSF情報を作用させる画像復元演算を行うことにより、被写体情報が示す画像よりも解像度が高い復元画像を生成する。具体的には、画像復元部5は、例えば、修正PSF情報が示す修正PSF画像Ir2_psfx,yと被写体情報が示す被写体画像I_imgx,yとを空間領域から周波数領域へ変換し、各周波数において周波数成分の値を演算することにより、復元画像を生成する。なお、修正PSF画像Ir2_psfx,yは、工場出荷時やメンテナンス時などに一度撮影及び補正した画像であってもよい。つまり、画像復元部5は、メモリなどの記憶手段を有し、PSF撮影部2によって生成された修正PSF画像Ir2_psfx,yをあらかじめ保存しておき、保存した修正PSF画像Ir2_psfx,yを用いて、復元画像を生成すればよい。すなわち、PSF撮影部2は、被写体画像I_imgx,yが変わる度に必ずしも修正PSF画像Ir2_psfx,yを生成する必要はない。また、画像復元部5は、画像復元のアルゴリズムや、演算の合理化の都合などに応じて、修正PSF画像Ir2_psfx,yをフーリエ変換した周波数領域のデータを保存しておいてもよい。つまり、画像復元部5は、修正PSF情報を保存しておいてもよい。次に、以上のように構成された本実施の形態に係る撮像装置における各種動作について説明する。図10は、前記に説明した本発明の実施の形態1に係る撮像装置の動作を示すフローチャートである。具体的には、図10のaは、修正PSF情報生成処理の流れを示すフローチャートである。また、図10のbは、画像復元処理の流れを示すフローチャートである。上述したように、図10のaに示す処理は、図10のbに示す処理よりも先に少なくとも1回行われればよく、必ずしも同期して行われる必要はない。まず、図10のaに示すフローチャートについて説明する。光学系1は、PSF画像I_psfx,yを撮影するS101。続いて、輝度低減部3は、式2に従って、PSF画像I_psfx,yから固定値ノイズの輝度値Nfx,yを減算することにより、固定値ノイズの輝度値が減算されたPSF画像Ir1_psfx,yを算出するS102。さらに、輝度低減部3は、式3に従って、固定値ノイズの輝度値を減算されたPSF画像Ir1_psfx,yから輝度値Is1を減算することにより、修正PSF画像Ir2_psfx,yを算出するS103。なお、修正PSF画像Ir2_psfx,yにおいて、最小輝度設定値よりも小さな輝度値は、最小輝度設定値に置き換えられる。最後に、PSF撮影部2は、算出された修正PSF画像Ir2_psfx,yを正規化し、画像復元部5へ出力するS104。なお、上述したように、輝度低減部3は、必ずしもステップS102及びS103の処理を順に実行する必要はない。つまり、輝度低減部3は、PSF画像I_psfx,yから固定値ノイズの輝度値Nfx,yと輝度値Is1との和を減算することにより、ステップS102及びS103の処理を1つのステップとして実行してもよい。なお、ステップS102の固定値ノイズ減算処理は、固定値ノイズが非常に小さい場合などには、必ずしも実行される必要はない。次に、図10のbに示すフローチャートについて説明する。光学系1は、被写体画像I_imgx,yを撮影するS111。続いて、被写体撮影部4は、撮影された被写体画像I_imgx,yにノイズ補償処理を行なうS112。最後に、画像復元部5は、ノイズ補償処理後の被写体画像I_imgx,yと修正PSF画像Ir2_psfx,yとに基づいて復元演算を行うことにより、復元画像を生成するS113。なお、ステップS112のノイズ補償処理は必ずしも実行される必要はない。次に、輝度値Is1を減算する理由及び輝度値Is1の設定範囲の説明を行う。以下の説明において、被写体画像I_imgx,yとしては図2cに示したくさび型チャートの劣化画像を用いる。また、固定値ノイズの輝度値が減算されたPSF画像Ir1_psfx,y以下、単にPSF画像Ir1_psfx,yともいうとしては、図2bのPSF画像に、標準偏差σが最大輝度値の0.3であるガウスノイズが付与された画像を用いる輝度値が負になった画像位置の輝度値は0に補正済みである。図11aにPSF画像Ir1_psfx,yの最大輝度値の位置を含むラインの輝度分布を示す。固定値ノイズを除去しているため、最大輝度値の位置付近では図1の光学系1に基づく輝度分布を持ち、最大輝度値の位置から離れた位置では輝度値がほぼ0になっている。図11bに図11aの破線付近を拡大した輝度分布を示す。最大輝度値の位置から離れた位置でもランダムに分布するガウスノイズの影響により微少な輝度分布微小な輝度値の変動が存在するのがわかる。図11cにPSF画像Ir1_psfx,yをフーリエ変換したOTFを示す。図11cを見れば、周波数0の成分が他の周波数成分と比較してゲインが顕著に大きくなっているのが分かる。これは、前述したようにガウスノイズにより、PSF画像Ir1_psfx,y全体の輝度平均値が大幅に増加したためと考えられる。したがって、PSF画像Ir1_psfx,yを用いて画像復元演算をした場合には、図11cのOTFと実際のOTFとの乖離が大きくなることにより、復元画像の解像度が大幅に低下する。図12aに式3によりPSF画像Ir1_psfx,yの全位置から所定の輝度値Is1を減算した場合の修正PSF画像Ir2_psfx,yの最大輝度値の位置を含むラインの輝度分布を示す。図12bに図12aの破線付近を拡大した輝度分布を示す。最大輝度値の位置から離れた位置のランダムに分布するガウスノイズの影響による微少な輝度分布が無くなっているのが分かる。図12cに、修正PSF画像Ir2_psfx,yをフーリエ変換したOTFを示す。図11cで他の周波数成分と比較して顕著に大きくなっていた周波数0の成分のゲインが改善され、図8bのような実際のOTF分布に近い分布になっているのが分かる。図13に、修正PSF画像Ir2_psfx,yを用いて、図1の画像復元部5で画像復元演算を行い作成された復元画像を示す。図13aはIs1=0での復元画像を示し、図13bはIs1がPSF画像Ir1_psfx,yの最大輝度値の0.5での復元画像を示し、図13cはIs1がPSF画像Ir1_psfx,yの最大輝度値の1での復元画像を示す。図13bは図13aより復元画像の解像度が向上し、図13cは図13bよりさらに復元画像の解像度が向上しているのが分かる。図14にIs1を変化させたときの復元画像の解像度の変化を示す。図14に示すグラフにおいて、縦軸はCIPAより配布されている解像度測定用ツールHYRes3.1を用いて測定した解像度を表わし、横軸はPSF画像Ir1_psfx,yの最大輝度値に対するIs1の比率を表わす。図14から、Is1をPSF画像Ir1_psfx,yの最大輝度値の0.3以上とした場合に解像度が向上することが分かる。つまり、PSF画像において、実際のPSFに基づく輝度値とノイズの輝度値との比率が解像度に大きく影響するが、Is1をPSF画像に含まれるガウスノイズの標準偏差σ以上に設定した場合に解像度が向上する。つまり、Is1は、PSF画像に含まれるランダムノイズをガウスノイズと仮定したときのガウスノイズの標準偏差σ以上の大きさであることが好ましい。さらにIs1をPSF画像Ir1_psfx,yの最大輝度値の0.6以上に設定とすると、ガウスノイズが存在しない場合と同等の解像度を得られるようになる。図示していないが、Is1をPSF画像Ir1_psfx,yの最大輝度値の30より大きくすると、復元画像の解像度は向上されなくなる。つまり、PSF画像Ir1_psfx,yの最大輝度値に対するIs1の比率が30より大きくなれば、復元画像の解像度は低下していく。したがって、Isは、PSF画像の最大輝度値に対する大きさが、0.3から30の間の値であることが好ましい。このように、式2の減算により、実際のPSFの輝度分布のうち、輝度の小さい領域の情報が失われることになるが、それによる復元画像の解像度の低下よりも、PSF画像に重畳されるノイズによる解像度の低下の方が影響が大きく、式2の減算によるPSF画像の補正で復元画像の解像度の向上が可能となる。なお、ガウスノイズランダムノイズは、電流ノイズなどが原因と考えられ、ノイズが発生する位置画素がランダムに変動するノイズである。しかし、ガウスノイズは、一般的に、輝度値の分布が時系列的に大きく変動しないという特徴を有する。したがって、ガウスノイズの標準偏差σは、暗室などにおいて撮影された黒画像における輝度値の分布をガウス分布で近似することにより、比較的安定して特定することができる。以上のように、本発明の実施の形態1に係る撮像装置10によれば、画像復元演算の際に、撮影されたPSF画像の不要輝度特に時系列的に変動するランダムノイズが大きい場合であっても、PSF画像から固定値ノイズの輝度値よりも大きな補正輝度値を減算し、輝度平均値を適正な値に補正することにより、画像を復元するためのPSF情報がより正確になり、高解像度な画像復元が可能となる。ランダムノイズを低減する一般的な方法として、メディアンフィルタ、フレーム積算又はローパスフィルタを用いる方法がある。このメディアンフィルタ、フレーム積算又はローパスフィルタを用いてPSF画像からノイズを低減しても、PSF画像の輝度の小さい領域からランダムノイズを完全に除去することは困難なため、PSF画像における輝度平均値の変動を除去することは難しい。したがって、PSF画像において、メディアンフィルタ、フレーム積算又はローパスフィルタを用いたノイズ除去処理が行われても、高解像度に劣化画像を復元することはできない。一方、本実施の形態では、式2及び式3に示すように、PSF画像から強制的に固定値ノイズの輝度値よりも大きな輝度値が減算される。したがって、PSF画像における輝度平均値の変動が除去され、高解像度に劣化画像を復元することが可能となる。なお一般的に、撮影画像からランダムノイズを除去する場合には、輝度平均値が変動しない方法例えばメディアンフィルタ、フレーム積算又はローパスフィルタが用いられ、本実施の形態のように強制的に所定の輝度値を減算する方法は用いられない。これは、撮影画像から強制的に所定の輝度値を減算すれば、撮影画像中の相対的に輝度の小さな被写体像が消滅してしまい、復元不可能となってしまうからである。一方、本実施の形態では、PSF画像から輝度値を減算するので、被写体像の大部分は消滅することはなく、実用上問題となることはない。なお、輝度低減部3は、式2の固定値ノイズの輝度値の減算を必ずしも行わなくてもよい。つまり、輝度低減部3は、必要に応じてPSF画像の輝度値から固定値ノイズの輝度値を減算すればよく、固定値ノイズの輝度値の減算は必須の構成ではないことは言うまでもない。なお、上記の式3において、輝度値Is1は、画素位置に依存しない一定の値であったが、必ずしも画素位置に依存しない一定の値である必要はない。つまり、輝度値Is1は、0より大きな値であればよく好ましくは、最大輝度値に対する比率が、0.3から30の値であればよく、画素ごとに異なる値であってもよい。なお、本実施の形態1では、PSFの分布が図2bのように輝度最大となる画像位置を中心として対称な輝度分布を持っている例を用いて説明しているが、対称でない輝度分布のPSFを持った光学系に対しても適用可能であることは言うまでもない。実施の形態2本発明の実施の形態2に係る撮像装置10の構成は実施の形態1と同様に図1で表わされる。本実施の形態において、図1のブロック図のうち輝度低減部3の動作が実施の形態1と異なる。その他の動作は実施の形態1と同様のため説明を省略する。輝度低減部3は、画像位置により時系列的に変化しない固定値ノイズ例えば、暗電流ノイズ、または所定のラインもしくは画素位置における撮像素子の製造不良により発生するノイズなどがある場合は、それぞれの画像位置であらかじめ調べられた固定値ノイズの輝度値Nfx,yを、式2のように、PSF画像I_psfx,yから減算する。さらに、輝度低減部3は、式4に示すように、固定値ノイズの輝度値が減算されたPSF画像Ir1_psfx,yの各画像位置のうち、輝度値が所定の輝度値Is2より小さい画像位置において、当該画像位置における輝度値を減算し、輝度値が0となるように補正する。つまり、輝度低減部3は、式2及び式4に従って減算処理を行うことにより、PSF画像I_psfx,yの輝度値が固定値ノイズの輝度値Nfx,yと所定の輝度値Is2との和より小さい画像位置では、固定値ノイズの輝度値より大きな輝度値を減算することになる。ifIr1_psfx,y<Is2Ir2_psfx,y=0式4なお、式2と式4とは別個の式で記載しているが、輝度低減部3は、Is2をIs2とNfx,yとの和に置き換えて式2及び式4の演算を同時に行うなど、演算の合理化を行ってもよい。つまり、PSF撮影部2は、輝度低減部3を用いて、PSF情報から、時系列的に変動しない固定値ノイズの輝度値Nfよりも輝度値Is2だけ大きな補正輝度値を減算することにより、修正PSF情報を出力する。詳細には、PSF撮影部2は、PSF情報の全領域のうち、輝度値が補正輝度値より小さい領域からのみ補正輝度値を減算する。すなわち、PSF撮影部2は、PSF画像I_psfx,yを構成する複数の画素のうち、輝度値が補正輝度値未満となる画素においてのみ、当該画素の輝度値から固定値ノイズの輝度値Nfよりも輝度値Is2だけ大きな補正輝度値を減算する。さらに、PSF撮影部2は、減算結果が輝度最小設定値よりも小さくなる場合には、輝度最小設定値と一致するように減算結果を補正することにより、修正PSF画像Ir2_psfx,yを生成する。言い換えると、PSF撮影部2は、PSF情報の全領域のうち、輝度値が補正輝度値より小さい領域の輝度値を輝度最小設定値に置き換える。すなわち、PSF撮影部2は、PSF画像I_psfx,yを構成する複数の画素のうち、固定値ノイズの輝度値Nfx,yと輝度値Is2との和より小さい輝度値の画素において、輝度値を輝度最小設定値に置き換える。このように、PSF撮影部2は、PSF画像I_psfx,yを構成する複数の画素のうち、輝度値が補正輝度値未満となる画素の輝度値を輝度最小設定値に補正することにより、修正PSF画像Ir2_psfx,yを生成する。次に、以上のように構成された本実施の形態に係る撮像装置における各種動作について説明する。図15は、前記に説明した本発明の実施の形態1に係る撮像装置の動作を示すフローチャートである。具体的には、図15のaは、修正PSF情報生成処理の流れを示すフローチャートである。また、図15のbは、画像復元処理の流れを示すフローチャートである。なお、図15において、図10と同様の処理を行なうステップには、同一の符号を付し、説明を省略する。固定値ノイズ減算処理の後、輝度低減部3は、PSF情報から、PSF情報の全領域のうち、輝度値が補正輝度値より小さい領域からのみ補正輝度値を減算することにより、修正PSF情報を出力するS201。このように、PSF撮影部2は、PSF画像I_psfx,yにおいて、輝度値が補正輝度値未満となる画素の輝度値を輝度最小設定値に補正することにより、修正PSF画像Ir2_psfx,yを生成する。次に、輝度値Is2の設定範囲の説明を行う。以下の説明において、被写体画像I_imgx,yとしては図2cに示したくさび型チャートの劣化画像を用いる。また、固定値ノイズの輝度値が減算されたPSF画像Ir1_psfx,y以下、単にPSF画像Ir1_psfx,yともいうとしては、図2bのPSF画像に、標準偏差σが最大輝度値の0.3であるガウスノイズが付与された画像を用いる輝度値が負になった画像位置の輝度値は0に補正済みである。図16aに、式4によりPSF画像Ir1_psfx,yのうち輝度値が所定の輝度値Is2より小さい位置の輝度値を0とした場合の、修正PSF画像Ir2_psfx,yの最大輝度値の位置を含むラインの輝度分布を示す。図16bに図16aの破線付近を拡大した輝度分布を示す。最大輝度値の位置から離れた位置のランダムに分布するガウスノイズの影響による微少な輝度分布が無くなっているのが分かる。図16cに修正PSF画像Ir2_psfx,yをフーリエ変換したOTFを示す。図11cで他の周波数成分と比較して顕著に大きくなっていた周波数0の成分のゲインが補正され、図8bのような実際のOTF分布に近い分布になっているのが分かる。図17に、修正PSF画像Ir2_psfx,yを用いて、図1の画像復元部5で画像復元演算を行い作成された復元画像を示す。図17aはIs2=0での復元画像を示し、図17bはIs2がPSF画像Ir1_psfx,yの最大輝度値の0.75での復元画像を示し、図17cはIs2がPSF画像Ir1_psfx,yの最大輝度値の1.5での復元画像を示す。図17bは図17aより復元画像の解像度が向上し、図17cは図17bよりさらに復元画像の解像度が向上しているのが分かる。図18にIs2を変化させたときの復元画像の解像度の変化を示す。図18に示すグラフにおいて、縦軸はCIPAより配布されている解像度測定用ツールHYRes3.1を用いて測定した解像度を表わし、横軸はPSF画像Ir1_psfx,yの最大輝度値に対するIs2の比率を表わす。図18から分かるように、Is2をPSF画像Ir1_psfx,yの最大輝度値の0.5以上に設定した場合に解像度が向上することが分かる。つまり、PSF画像において実際のPSFに基づく輝度値とノイズの輝度値との比率が解像度に大きく影響するが、Is2をPSF画像に含まれるガウスノイズの標準偏差σの約1.6≒0.5/0.3倍以上に設定した場合に解像度が向上する。つまり、Is2は、PSF画像に含まれるランダムノイズをガウスノイズと仮定したときのガウスノイズの標準偏差の1.6倍以上の大きさであることが好ましい。さらにIs2をPSF画像Ir1_psfx,yの最大輝度値の1以上に設定すると、ガウスノイズが存在しない場合と同等の解像度を得られるようになる。図示していないが、Is2をPSF画像Ir1_psfx,yの最大輝度値の40より大きくすると、復元画像の解像度は向上されなくなる。つまり、PSF画像Ir1_psfx,yの最大輝度値に対するIs2の比率が40より大きくなれば、復元画像の解像度は低下していく。すなわち、Is2は、PSF画像の最大輝度値に対する大きさが、0.5から40の間の値であることが好ましい。このように、式4の補正により、実際のPSFの輝度分布のうち、輝度の小さい領域の情報が失われることになるが、それによる復元画像の解像度の低下よりも、PSF画像に重畳されるノイズによる解像度の低下の方が影響が大きいので、式4によるPSF画像の補正で復元画像の解像度の向上が可能となる。以上のように、本発明の実施の形態2に係る撮像装置10によれば、画像復元演算の際に、撮影されたPSF画像の不要輝度特に時系列的に変動するランダムノイズが大きい場合であっても、PSF画像から固定値ノイズよりも大きな輝度値を減算し、輝度平均値を適正な値に補正することにより、画像を復元するためのPSF情報がより正確になり、高解像度な画像復元が可能となる。なお、本実施の形態に係る撮像装置10は、式4に示すように、PSF画像Ir1_psfにおいて、輝度値がIs2より小さい画像位置の輝度値を補正したが、式5のように、輝度値がIs2以下の画像位置の輝度値を補正しても、実質的に同様の効果が得られる。ifIr1_psfx,y≦Is2Ir2_psfx,y=0式5なお、輝度低減部3は、式2の固定値ノイズの輝度値の減算を必ずしも行わなくてもよい。つまり、輝度低減部3は、必要に応じてPSF画像の輝度値から固定値ノイズの輝度値を減算すればよく、固定値ノイズの輝度値の減算は必須の構成ではないことは言うまでもない。なお、上記の式4において、輝度値Is2は、画素位置に依存しない一定の値であったが、必ずしも画素位置に依存しない一定の値である必要はない。つまり、輝度値Is2は、0より大きな値であればよく好ましくは、最大輝度値に対する比率が、0.5から40の値であればよく、画素ごとに異なる値であってもよい。なお、本実施の形態2では、PSFの分布が図2bのように輝度値が最大となる画像位置を中心として対称な輝度分布を持っている例を用いて説明しているが、対称でない輝度分布のPSFを持った光学系に対しても適用可能であることは言うまでもない。以上、本発明の一態様に係る撮像装置10について、実施の形態に基づいて説明したが、本発明は、これらの実施の形態に限定されるものではない。本発明の趣旨を逸脱しない限り、当業者が思いつく各種変形を本実施の形態に施したもの、あるいは異なる実施の形態における構成要素を組み合わせて構築される形態も、本発明の範囲内に含まれる。例えば、上記実施の形態1及び2において、撮像装置10は、PSF撮影部2を備えていたが、必ずしもPSF撮影部2を備える必要はない。具体的には、撮像装置10は、例えば、あらかじめ生成された修正PSF情報を保存しておけばよい。この場合であっても、撮像装置10は、あらかじめ保存された修正PSF情報と被写体情報とに基づき被写体情報の復元演算を行うことができるので、高解像度に被写体画像を復元することが可能となる。また、上記実施の形態1または2における撮像装置10が備える構成要素の一部または全部は、1個のシステムLSILargeScaleIntegration:大規模集積回路から構成されているとしてもよい。例えば、撮像装置10は、PSF撮影部2と被写体撮影部4と画像復元部5とを有するシステムLSIから構成されてもよい。システムLSIは、複数の構成部を1個のチップ上に集積して製造された超多機能LSIであり、具体的には、マイクロプロセッサ、ROMReadOnlyMemory、RAMRamdomAccessMemoryなどを含んで構成されるコンピュータシステムである。前記RAMには、コンピュータプログラムが記憶されている。前記マイクロプロセッサが、前記コンピュータプログラムに従って動作することにより、システムLSIは、その機能を達成する。なお、ここでは、システムLSIとしたが、集積度の違いにより、IC、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、専用回路又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、あるいは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、半導体技術の進歩又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。また、本発明は、このような特徴的な処理部を備える撮像装置として実現することができるだけでなく、撮像装置に含まれる特徴的な処理部をステップとする画像復元方法として実現することもできる。また、画像復元方法に含まれる特徴的な各ステップをコンピュータに実行させるコンピュータプログラムとして実現することもできる。そして、そのようなコンピュータプログラムを、CD-ROMCompactDiscReadOnlyMemory等のコンピュータ読取可能な記録媒体あるいはインターネット等の通信ネットワークを介して流通させることができるのは、言うまでもない。"