"撮像光学系を介して撮像部に撮像された処理対象画像に写る個々の画像の中から、該個々の画像の大きさが所定範囲にあるものを、光学部材に付着した異物の影による欠損部であると判定する欠損判定部を備え、前記所定範囲の上限下限は、前記処理対象画像が撮像された際の絞り値によって異なること、を特徴とする画像処理装置。請求項1に記載の画像処理装置であって、前記所定範囲の上限下限は、前記絞り値が第1の絞り閾値以下の場合、前記絞り値が前記第1の絞り閾値より大きいときの上限下限よりも大きい値であること、を特徴とする画像処理装置。請求項2に記載の画像処理装置であって、前記絞り値が第1の絞り閾値より大きく、且つ前記個々の画像の大きさが前記所定範囲を超えている場合、前記個々の画像の太さ判定を行い、所定の太さ以下のものをゴミ影部であると判定すること、を特徴とする画像処理装置。請求項1から3のいずれか1項に記載の画像処理装置であって、前記欠損判定部により前記個々の画像が前記異物影部と判定された場合、前記処理対象画像から前記異物影部を除去する補正部を有すること、を特徴とする画像処理装置。請求項1から4のいずれか1項に記載の画像処理装置であって、前記欠損判定部は、前記処理対象画像に対して、明るさの変化量に基づいて連結した画素領域を判定する連結領域判定部と、前記連結領域判定部によって判定された連結した画素領域のうちから所定範囲の大きさの対象画素領域を抽出する抽出部と、を有すること、を特徴とする画像処理装置。請求項5に記載の画像処理装置であって、前記連結領域判定部は、輝度平面を求める輝度平面処理部、前記輝度平面を逆ガンマ補正する逆ガンマ補正部と、該逆ガンマ補正部によって逆ガンマ補正された輝度平面に対して平均化フィルタをかけるフィルタリング部と、を備え、前記処理対象画像の撮影時のISO感度が高い場合に、前記平均化フィルタのサイズを大きくすること、を特徴とする画像処理装置。請求項1~6に記載のいずれかに記載の画像処理装置の機能をコンピュータに実行させるための画像処理プログラム。しかしながら、ゴミ影部分の光の透過率輝度変化に基づくゴミ影の検出では、被写体像をゴミ影として誤検出してしまうことがある。本発明の課題は、対象画像から高い精度でゴミ影等の画像欠損部位を検出することのできる画像処理装置を提供することである。本発明は、以下のような解決手段により前記課題を解決する。なお、理解を容易にするために、本発明の実施形態に対応する符号を付して説明するが、これに限定されるものではない。請求項1に記載の発明は、撮像光学系36を介して撮像部13に撮像された処理対象画像に写る個々の画像の中から、該個々の画像の大きさが所定範囲にあるものを、光学部材に付着した異物の影による欠損部であると判定する欠損判定部60を備え、前記所定範囲の上限下限は、前記処理対象画像が撮像された際の絞り値によって異なること、を特徴とする画像処理装置50である。請求項2に記載の発明は、請求項1に記載の画像処理装置50であって、前記所定範囲の上限下限は、前記絞り値が第1の絞り閾値以下の場合、前記絞り値が前記第1の絞り閾値より大きいときの上限下限よりも大きい値であること、を特徴とする画像処理装置50である。請求項3に記載の発明は、請求項2に記載の画像処理装置50であって、前記絞り値が第1の絞り閾値より大きく、且つ前記個々の画像の大きさが前記所定範囲を超えている場合、前記個々の画像の太さ判定を行い、所定の太さ以下のものをゴミ影部であると判定すること、を特徴とする画像処理装置50である。請求項4に記載の発明は、請求項1から3のいずれか1項に記載の画像処理装置50であって、前記欠損判定部60により前記個々の画像が前記異物影部と判定された場合、前記処理対象画像から前記異物影部を除去する補正部51を有すること、を特徴とする画像処理装置50である。請求項5に記載の発明は、請求項1から4のいずれか1項に記載の画像処理装置50であって、前記欠損判定部60は、前記処理対象画像に対して、明るさの変化量に基づいて連結した画素領域を判定する連結領域判定部61と、前記連結領域判定部61によって判定された連結した画素領域のうちから所定範囲の大きさの対象画素領域を抽出する抽出部と、を有すること、を特徴とする画像処理装置50である。請求項6に記載の発明は、請求項5に記載の画像処理装置50であって、前記連結領域判定部61は、輝度平面を求める輝度平面処理部と、前記輝度平面を逆ガンマ補正する逆ガンマ補正部と、該逆ガンマ補正部によって逆ガンマ補正された輝度平面に対して平均化フィルタをかけるフィルタリング部と、を備え、前記処理対象画像の撮影時のISO感度が高い場合に、前記平均化フィルタのサイズを大きくすること、を特徴とする画像処理装置50である。請求項7に記載の発明は、請求項1~6に記載のいずれかに記載の画像処理装置50の機能をコンピュータに実行させるための画像処理プログラムである。本発明によれば、対象画像から高い精度でゴミ影等の画像欠損部位を検出することのできる画像処理装置を提供できる。以下、図面等を参照して、本発明の実施形態について説明する。図1は、レンズ交換式のカメラ1の構成を示す図である。図2は、カメラ1と画像処理装置を構成するパーソナルコンピュータPC30および周辺装置を示すブロック図である。カメラ1は、被写体像を電気信号に変換した画像データとして出力する電子スチルカメラである。カメラ1は、カメラ本体2と、カメラ本体2に対して着脱可能な撮像レンズ3とにより構成されている。撮像レンズ3は、複数の光学レンズ群図1においては1枚のレンズで示すから成る結像光学系3Lを備えている。カメラ1は、結像光学系3L撮像レンズ3とカメラ本体2とを備える。カメラ本体2は、シャッター11、光学フィルタ12、撮像素子13、画像処理部14、操作部15、表示部16、メモリカード用インターフェース部17、外部インターフェース部18、電源19、制御部20等を備えている。シャッター11は、結像光学系3Lから撮像素子13へ向かう撮影光を遮蔽および通過させることによって、露光時間を調整する。光学フィルタ12は、撮像に際して偽色色モアレ等の発生を防止する光学ローパスフィルタ等によって構成される。なお、符号4は、この光学フィルタ12の表面に付着した塵や埃などのゴミを示す。このような撮影光の光路上にあって撮影光を透過する光学フィルタ12にゴミ4が付着していると、撮像素子13によって取得される画像データのなかに、ゴミ4の影響を受けた画素が含まれる場合がある。撮像素子13は、CCDやCMOS等の光電変換素子であって、複数の画素から構成される矩形形状の撮像領域を有している。そして、撮像素子13は、その結像面に結像された像を電気信号に変換し、被写体像に対応する画像信号撮像信号を出力する。撮像素子13から出力された画像信号は、所定のアナログ信号処理の後、A/D変換されて画像処理部14に入力される。画像処理部14は、撮像素子13から入力された画像データに対して、補間,階調変換や輪郭強調などの画像処理を行う。なお、本実施形態のカメラ1では、撮像素子13において、画像処理部14に供給される画像データはRGB表色系で示されるものとする。画像データを構成する各々の画素には、RGBの何れか1つの色成分の色情報が存在する。ここで、撮像素子13を構成する1つの光電変換素子を画素と言うが、この画素に対応した画像データの1単位も画素と言う。また、画像も複数の画素から構成される概念である。画像処理が完了した画像データは、補間処理が完了し、各画素にはRGBのすべての色成分の色情報が存在するものとする。操作部15は、撮影者が撮影タイミング等を決定する信号を入力するレリーズボタンや、モード切り換え用の選択ボタン等を備えている。そして、操作部15は、それらの操作情報を制御部に入力する。表示部16は、LCD等によって構成され、カメラ1における各種設定メニュー、撮像素子13による撮像画像やメモリカードに格納された画像データに基づく再生画像を表示する。メモリカード用インターフェース部17は、メモリカードカード状のリムーバブルメモリ40とのインターフェースをとる。外部インターフェース部18は、所定のケーブルや無線伝送路を介してPC30等の外部装置とのインターフェースをとる。電源19は、カメラ1の各機能部に電力を供給する。制御部20は、カメラ1における各機能部を統括制御する。すなわち、制御部20は、操作部15におけるレリーズスイッチから撮影指示信号が入力されると、シャッター11を駆動制御して露光動作等の撮影動作を制御する。また、制御部20は、撮像素子13で取得されて画像処理部14で画像処理が行われて入力された画像データを、メモリカード用インターフェース部17に着脱可能に取り付けられたメモリカード40等に記憶させ、保存する。さらに、制御部20は、メモリカード40等に記憶された画像データを呼び出し、表示部16に表示させる。上記のように構成されたカメラ1は、撮影時において制御部20によって制御されて、下記のように作用する。操作者によって操作部15のレリーズボタンが押圧操作されると、シャッター11を所定時間開放する。撮像素子13は、結像光学系3Lにより撮像領域に結像された光学像に対応する画像信号を生成する。撮像素子13によって生成された画像信号は、画像データとして画像処理部14に入力され、画像処理部14によって所定の画像処理が施される。そして、画像処理部14で画像処理された画像データに基づいて表示部16に撮影画像を表示すると共に、その画像データに必要に応じてJPEG等による圧縮処理を施してメモリカード用インターフェース部17に装着されたメモリカード40に記憶保存する。また、外部インターフェース部18を介して接続された後述するPC30に、画像データを送出する。ここで、メモリカード40に記憶保存され、または、外部インターフェース部18を介してPC30に送出される画像データは、たとえば、Exifファイルに記録される。Exifファイルには、絞り値、カメラ名,カメラメーカー名,シャッター速度および露光補正等の露出条件、撮影時刻などの付加情報が共に記録される。パーソナルコンピュータPC30は、図示しないが、CPU、メモリ、ハードディスク、メモリカード40とのインターフェースをとるメモリカード用インターフェース部、ケーブルや無線伝送路を介してカメラ1等の外部装置とのインターフェースをとる外部インターフェース部等を備えている。また、PC30には、モニタ31やプリンタ32等が接続されており、CD-ROM33に記録された画像欠損補正処理に係るアプリケーションプログラムが予めインストールされている。つぎに、図3~図6を参照して、撮影された対象画像データにおけるゴミ影異物影等による画像欠損を補正する処理画像欠損補正処理について説明する。図3は、画像欠損補正処理を行う画像処理装置50の機能ブロック図である。図4は、画像処理装置50における欠損判定部60の機能ブロック図である。図5は、HSV変換処理の六角錐モデルを表す概念図である。図6は、画像処理装置50における画像欠損補正処理のフローチャートである。図7は、図6のステップ08の連結領域画素大きさ判定のフローチャートである。画像欠損補正処理は、メモリカード30を介して提供された、または、カメラ1の外部インターフェース部18から伝送された画像処理完了後の画像データに対して、PC30によって行われる。前述したように、PC30には、画像欠損補正処理のアプリケーションプログラムがインストールされており、PC30はこのプログラムを実行することによって、画像欠損補正処理を行う画像処理装置として機能する。PC30とプログラムとによって機能する画像処理装置50は、図3に示すように、画像欠損領域を検出する欠損判定部60と、欠損判定部60によって判定された画像欠損情報に基づいてその欠損部位を補正する補正部51と、を備えている。欠損判定部60は、機能ブロック図である図4に示すように、連結領域判定部61と、対象領域抽出部62と、F値判定部63と、太さ判定部64と、明るさ判定部65と、色相判定部66と、誤検出排除部67と、を備えている。連結領域判定部61は、対象画像における各画素の明るさたとえば輝度情報から、画像欠損の可能性のある領域を抽出する。画像欠損は、たとえば光学フィルタ12の前面に付着したゴミ4図1参照によるゴミ影を撮影することで生ずる。以下、このようなゴミ4図1参照によるゴミ影によって生じた画像欠損領域を例として説明する。連結領域判定部61による画像欠損領域ゴミ影部位の検出は、対象画像を形成するRGBによる各画素の画像データをHSV変換して色相平面、彩度平面を求め、RGBから輝度平面を求め、さらにその輝度勾配を求めて行う。ここで、HSV変換について説明する。図5は、HSV変換の六角錐モデルの概念図である。明度値Vの座標軸は六角錐の中心軸で表され、彩度Sの座標軸は六角錐の中心軸に直交する軸で表され、色相Hは六角錐の中心軸を回転する回転角で表される。明度値VValu、色相値HHueおよび彩度値SSaturationの各画素の要素は、RGB画像データにおける各画素のRGB要素から、以下の数式1~10を用いて変換される。Vmax=max{R,G,B}1Vmin=min{R,G,B}2として、V=Vmax3S=Vmax-Vmin/Vmax4H=π/3b-gR=Vmaxのとき5H=π/32r-bG=Vmaxのとき6H=π/34g-rB=Vmaxのとき7ただし、r=Vmax-R/Vmax-Vmin8g=Vmax-G/Vmax-Vmin9b=Vmax-B/Vmax-Vmin10なお、式5~7で変換された結果、H<0の時には、Hに2πを加える。また、Vmax=0の時は、S=0,H=不定となる。連結領域判定部61では、対象画像を構成する各画素について、上述の式1~10で示すHSV変換処理を実行する。その後、輝度値Yを求め、対象画像平面に対応する輝度平面を生成する。輝度情報Yの求め方は、人間の見た目と近い輝度情報を得るためには次のような算式が使用される。Y=0.299R0.589G0.114B/255ついで、連結領域判定部61は、上記のようにして求められた輝度平面に対して逆ガンマ補正をかけ、入出力の関係を線形に戻す。すなわち、逆ガンマ補正後のY’は、輝度値Yを使って、Y’=Yγによって算出する。これは、画像処理装置50に入力された対象画像は表示装置等に対応すべくガンマ補正によって明るさ,調子,色のバランスなどの調整が行われているが、以降の画像処理を容易とするために入出力が線形となるように戻すための処理である。そして、連結領域判定部61は、このようにして得られた輝度平面Y’に対して、平均化フィルタをかける。この処理によって輝度平面のノイズを除去する。例えば、ここでは3×3画素の平均化フィルタをかけるとすると、以下のようになる。ここで、誤検出を減らす方法として、ISO感度情報によって平均化フィルタサイズを変更する。これは、輝度勾配を求める直前の処理で、ISO感度が高く、撮像画像にノイズが多く出始めるISO1600~で平均化フィルタサイズを大きくするものである。ISO感度が高いところでフィルタサイズを大きくすることで、平均化効果が大きくなり、ノイズ除去精度が向上する。したがってノイズ部分での誤検出を減らすことができる。平均化フィルタがかけられた上記のY_averageに対して、縦方向横方向に微分フィルタをかけてそれぞれの差分Δxfi,j,Δyfi,jを求め、下記式1によって画素の勾配gradを計算し、これによって輝度勾配平面を得る。輝度勾配平面では、ゴミ影の周縁部では高い画素値を示し、空などの一様な平面では低い画素値を示す。つまり、エッジ部分では高い画素値を示し、これによってゴミ影のエッジ部分を検出できる。また、連結領域判定部61は、所定の閾値を設定して、輝度勾配平面を2値画像に変換する。すなわち、閾値より高い輝度勾配値を有する画素を1、閾値より低い輝度勾配値を有する画素を0と置換する。本実施形態では、閾値を0.3とする。そして、連結領域判定部61は、このようにして得られた2値画像から、1の画素が連結した領域連結画素領域を抽出する。連結画素領域とは、たとえば、矩形の画素の4辺の内の少なくとも1辺で連続した4近傍の画素領域とする。この連結画素領域が、ゴミ影による画像欠損の可能性のある領域である。対象領域抽出部62は、連結領域判定部61によって抽出された連結画素領域の中から、ゴミ影のサイズ大小に基づいて補正候補領域を抽出する。ここで、対象領域抽出部62は、連結画素領域から補正候補領域を抽出する際において、画像欠損を生じさせるゴミ影の大きさを基準とする。まず、ゴミ影の大きさ判定の基準となる方法について説明する。ここでは、一般的なゴミのサイズである最小100μm×100μm~最大400μm×400μmのゴミによって投影されるゴミ影を検出対象とする。しかし、同じゴミの場合、カメラのピクセルサイズによって写りこむゴミの大きさピクセル数が変化する。したがって、カメラ毎にサイズ閾値を決定しなくてはならない。この最小100μm×100μm、最大400μm×400μmの範囲の大きさのゴミが、ピクセルサイズがαμm/pixelのセンサーに付いた場合の、サイズ閾値を求める。ここではゴミの1辺のサイズで考える。オリジナル画像でのゴミ1辺のサイズピクセル数はおおよそ、[100/α~400/α]pixel程度である。したがって、検出したいゴミの面積ピクセル数は[100/α2~400/α2]となる。センサーのピクセルサイズαは、α=センサー水平方向サイズ[μm]/水平方向画素数[pixel]である。2値画像から抽出した連結領域が、ここで求めた大きさピクセル数閾値の範囲に入っていればゴミと判別し、次の判別処理へ進む。上記、ゴミ影の大きさ判定の基準となる方法について説明したが、ここで、カメラの撮像素子の解像度のみから大きさ閾値を決めてしまうと、被写体部分で誤検出が発生する可能性がある。そこで、撮影時に記録される絞り値F値を参考に大きさ閾値をさらに変更する。一般的に、撮像画像に写りこむゴミは、絞りが開放側F値が小さいだと大きく薄くなり、絞りが絞られるF値が大きいと小さく濃くなる。この性質を利用し、前述した大きさ閾値を変更する。簡単のため大きさ閾値ピクセル数を[a~b]とすると、F値が小さいとき例:~F8大きさ閾値[ab-a/2~b]F値が大きいとき例:F8~F36大きさ閾値[a~ab-a/2]このように設定することで、余計な誤検出が減り、ゴミ部分のみを検出の対象にすることができる。さらに、F値が大きいときに検出されたごみの大きさが[a~ab-a/2]の範囲にあった場合は、ゴミの太さを算出する。太さ判定は次のように行う。検出されたゴミの周囲長をL、ピクセル数面積をSとし、仮にゴミが1辺の長さがxの長方形だとすると以下の式が成り立つ。このxに関する2次方程式を解き、L/2-xとxの比を算出する。この比が、例えば0.5~2の場合、ゴミが太く、被写体部分での誤検出の可能性が高い。逆に、この範囲外の場合、ゴミは細く、糸くずのような部分を検出している可能性が高い。したがって、F値が大きく、かつ、ごみの大きさが[a~b-a/2b]の範囲にあった場合はゴミの太さ判定を行い、太いゴミを排除する。この処理によって、誤検出を減らすことができる。明るさ判定部65は、先の連結領域判定部61において説明したHSV変換によって求められた輝度値Yと画像平面に対応する輝度平面とを用い、連結画素領域における内外の輝度を比較する。ここで、ゴミ影は、内部の輝度が周辺の輝度に比較して低い。このため、輝度比が小さい所定の閾値を設定し、連結画像領域の輝度比がこの閾値より小さいに場合にのみ、補正対象となり得るゴミ影であるとして補正候補領域と判定し、選択する。色相判定66は、先の連結領域判定部61において説明したHSV変換によって、各画素の色相値Hを求めて画像平面に対応する色相平面を生成する。色相判定66は、色相値Hと色相平面とを用い、連結画像領域における内外の色相を比較する。ここで、ゴミ影は、輝度には大きく影響するものの色相にはほとんど影響を与えず、連結画像領域の内外における色相比はほとんど1に近い。このため、1に近い所定の閾値を設定し、色相比がこの閾値より大きい場合にのみ、補正対象とすべきゴミ影であるとして補正候補領域と判定し、選択する。つぎに、図6に示すフローチャートに従って、画像処理装置50における画像欠損補正処理の流れを説明する。また、図6、図7および以下の説明中、ステップをSとも略記する。画像処理装置50は、メモリカード40を介して、または、カメラ1の外部インターフェース部18を介して入力された補正対象画像データを読み込み、1/4にリサイズし、領域を8×16に分割するS01。読み込んだ対象画像データに対して、連結領域判定部61は、RGB画像データのHSV変換S02し、色相を取り出す。RGBから輝度Yを計算するS03。輝度Yに対して逆ガンマ補正してY’を求めるS04。輝度平面Y’に平均化フィルタをかけるS05。この平均化フィルタサイズは、ISO感度が高く、撮像画像にノイズが多く出始めるISO1600~で大きくする。その後、Yの勾配Ygradを計算するS06。輝度勾配Ygradが0.3以上のエリアを抽出するS07。続いて、連結領域判定部61により連結画素領域を抽出するS08。さらに、抽出された連結画像領域の大きさ判定を行うS09。大きさ判定を図8のフローチャートで詳細に示す。まず、絞り値が閾値例えばF8以上であるか否かを判定するS101。絞り値が閾値以上例えばF8~F36であるときS101,YES、次に連結領域内の画素数が[a~ab-a/2]の範囲内かどうかを判定するS102。S102において結領域内の画素数が[a~ab-a/2]範囲内のときS102,YESは補正対象領域であると判断するS103。S102において結領域内の画素数が[a~ab-a/2]範囲外のときS102,NO、太さ判定を行うS104。太さ判定S104においては、長さL/2-xとxとの比縦:横の比が0.5~2の範囲かどうかを判断する。この範囲内にあるときはS104,YES、ゴミでないと判定し、補正候補領域から排除する。またこの範囲内にないときはS104,NO、細長いゴミ影の可能性があり、補正候補領域に該当すると判定する。絞り値が閾値以下例えばF8以下であるときS101,NO、次に連結領域内の画素数が[ab-a/2~b]の範囲内かどうかを判定するS106。ここで、連結領域内の画素数が[ab-a/2~b]の範囲内のときは、連結画素領域の大きさに基づいて補正候補領域に該当すると判定するS103。また、連結領域内の画素数が[ab-a/2~b]の範囲外のときは、連結画素領域の大きさに基づいて補正候補領域に該当しないと判定するS105。補正候補領域に該当する場合、図6に戻り、さらにステップ10で、明るさ判定部65によって、連結画素領域における内外の輝度比に基づいて補正候補領域に該当するか否かを判定するS10。ステップ11では、色相判定部66によって、連結画素領域における内外の色相比に基づいて補正候補領域に該当するか否かを判定する。さらに、ステップ12で、誤検出排除部67によって、連結画素領域が明るいエリアにあり、且つ、領域周辺の輝度標準偏差が小さく、補正候補領域に該当するか否かを判定する。そして、ステップ13において、上記ステップにおいて補正候補領域と判定されたものについて欠損の補正を行う。以上、本実施形態によると、以下の効果を有する。1本実施形態では、誤検出を減らす方法として、ISO感度情報によって平均化フィルタサイズを変更する。フィルタサイズを大きくすることで平均化効果が大きくなってノイズ除去精度が向上し、ノイズ部分での誤検出を減らすことができる。2カメラ毎にゴミのサイズ閾値を決定しているので、カメラのピクセルサイズが異なっても、適切なサイズのゴミを検出することができる。3カメラの撮像素子の解像度のみから大きさ閾値を決めてしまうと、被写体部分で誤検出が発生する可能性がある。しかし、本実施形態によると、F値によりゴミと判断するサイズを変更しているので、余計な誤検出が減り、ゴミ部分のみを検出の対象にすることができる。4絞り値が大きい場合にゴミサイズが閾値以下であっても、ゴミの太さ判断を行い、細いものはゴミの可能性ありと判断しているので、細く、糸くずのようなゴミの検出漏れを防止することが出来る。変形形態以上、説明した実施形態に限定されることなく、以下に示すような種々の変形や変更が可能であり、それらも本発明の範囲内である。1上記実施形態では、電子スチルカメラであるカメラ1で撮影した画像データを処理する例を説明したが、必ずしもこの内容に限定する必要はない。本発明は、動画を扱うビデオカメラで撮影した画像データにも適用できる。また、カメラつき携帯電話などで撮影した画像データにも適用できる。さらに、コピー機やスキャナー等にも適用できる。すなわち、撮像素子を使用して撮像したあらゆる画像データに対して、本発明を適用することができる。2上記実施の形態では、電子スチルカメラであるカメラ1で撮影した画像データをPCパソコン31で処理してゴミの影響を除去する例を説明したが、この内容に限定するものではない。電子カメラ1にそのようなプログラムを備えてもよい。また、プリンタや投影装置などにそのようなプログラムを備えてもよい。すなわち、画像データを扱うあらゆる装置に、本発明は適用することができる。3PC31で実行するプログラムは、CD-ROMなどの記録媒体に限らず、インターネットなどのデータ信号を通じて提供することができる。なお、実施形態及び変形形態は、適宜組み合わせて用いることもできるが、詳細な説明は省略する。また、本発明は以上説明した実施形態によって限定されることはない。"