"立体画像の各視点画像間の相違を演算する視点画像差演算部と、前記演算結果を基に調整量を演算する調整量演算部と、前記調整量に基づき立体画像の視点画像間の特性差の調整を行う調整部と、立体画像から繰り返し模様に関する情報を検出する繰り返し模様情報検出部と、前記繰り返し模様情報に基づき、前記調整量を補正する調整量補正部とを備えることを特徴とした立体画像処理装置。さらに、ユーザの入力を取得する外部入力データ取得部を有し、前記調整量補正部は、前記繰り返し模様情報と前記外部入力データとに基づき、前記調整量を補正することを特徴とする請求項1に記載の立体画像処理装置。前記調整量補正部は、前記繰り返し模様に関する情報およびユーザの入力のいずれか、もしくは両方に基づき、前記調整量を補正することを特徴とする請求項2に記載の立体画像処理装置。前記繰り返し模様に関する情報は、繰り返し模様の有無および繰り返し模様の強度のいずれか、もしくは両方を含むことを特徴とする請求項1から3までのいずれか1項に記載の立体画像処理装置。前記繰り返し模様情報検出部は、同一視点画像全体をずらしながら、ずらし量に関する相関値を求め、当該の相関値に基づき繰り返し模様の有無の判断を行うことを特徴とする、請求項1又は2に記載の立体画像処理装置。前記繰り返し模様情報検出部は、同一視点画像の注目画素と注目画素から任意にずれた画素とのマッチングを行うことで、ずれ量に関する相関値を求め、当該の相関値に基づき繰り返し模様の有無の判断を行うことを特徴とする、請求項1又は2に記載の立体画像処理装置。前記調整量補正手段が、補正後の調整量を0にすることを特徴とする、請求項1から6までのいずれか1項に記載の立体画像処理装置。前記調整量補正手段が、補正後の調整量を0に向けて平滑化することを特徴とする、請求項1から6までのいずれか1項に記載の立体画像処理装置。前記調整量補正手段が、補正後の調整量を、前のフレームの調整量を現フレームの調整量とすることを特徴とする、請求項1から6までのいずれか1項に記載の立体画像処理装置。前記調整量補正手段が、過去数フレームの調整量に基づき予測された調整量とすることを特徴とする、請求項1から6までのいずれか1項に記載の立体画像処理装置。前記調整量補正手段は、補正方法選択手段を有し、前記繰り返し模様情報に基づいて補正手段を選択することを特徴とする、請求項1から10までのいずれか1項に記載の立体画像処理装置。前記調整量補正手段は、補正方法選択手段を有し、前記外部入力データ取得部からの調整量補正方法に係わるデータに基づいて補正手段を選択することを特徴とする、請求項2から10までのいずれか1項に記載の立体画像処理装置。立体画像処理装置において、立体画像から繰り返し模様の有無および繰り返し模様の強度に関する情報のいずれかもしくは両方を検出し、繰り返し模様情報を出力する手段を備えることを特徴とする立体画像処理装置。前記繰り返し模様情報を、立体画像の視差を調整するための視差調整量を補正する視差調整量補正手段に出力することを特徴とする請求項13に記載の立体画像処理装置。前記繰り返し模様情報が、立体画像のうち1視点の画像における繰り返し模様の有無および繰り返し模様の強度に関する情報のいずれかもしくは両方であることを特徴とする請求項13又は14に記載の立体画像処理装置。前記繰り返し模様情報が、立体画像のうち複数視点の画像における繰り返し模様の有無および繰り返し模様の強度に関する情報のいずれかもしくは両方であることを特徴とする請求項13又は14に記載の立体画像処理装置。前記繰り返し模様情報が、立体画像のうち複数視点の画像における繰り返し模様の有無および繰り返し模様の強度に関する情報のいずれかもしくは両方による組み合わせによって判断された繰り返し模様情報であることを特徴とする請求項13又は14に記載の立体画像処理装置。立体画像の各視点画像間の相違を演算する視点画像差演算ステップと、前記演算結果を基に調整量を演算する調整量演算ステップと、前記調整量に基づき立体画像の視点画像間の特性差の調整を行う調整ステップと、立体画像から繰り返し模様に関する情報を検出する繰り返し模様情報検出ステップと、前記繰り返し模様情報に基づき、前記調整量を補正する調整量補正ステップを備えることを特徴とする立体画像処理方法。立体画像の各視点画像間の相違を演算する視点画像差演算ステップと、前記演算結果を基に調整量を演算する調整量演算ステップと、前記調整量に基づき立体画像の視点画像間の特性差の調整を行う調整ステップと、立体画像から繰り返し模様に関する情報を検出する繰り返し模様情報検出ステップと、ユーザの入力を取得する外部入力データ取得ステップと、前記繰り返し模様情報および前記外部入力データに基づき、前記調整量を補正する調整量補正ステップとを備えることを特徴とする立体画像処理方法。前記調整量補正ステップは、前記繰り返し模様に関する情報およびユーザの入力のいずれか、もしくは両方に基づき、前記調整量を補正することを特徴とする、請求項18又は19に記載の立体画像処理方法。前記繰り返し模様に関する情報は、繰り返し模様の有無および繰り返し模様の強度のいずれか、もしくは両方であることを特徴とする、請求項18から20までのいずれか1項に記載の立体画像処理方法。立体画像から繰り返し模様の有無および繰り返し模様の強度に関する情報のいずれかもしくは両方を検出する検出ステップと、検出された前記繰り返し模様情報を出力するステップとを備えることを特徴とする立体画像処理方法。前記繰り返し模様情報を、立体画像の視差を調整するための視差調整量を補正する視差調整量補正手段に出力することを特徴とする請求項22に記載の立体画像処理方法。コンピュータに、請求項18から23までのいずれか1項に記載の立体画像処理方法を実行させるためのプログラム。請求項24に記載のプログラムを記録するコンピュータ読み取り可能な記録媒体。請求項1から17までのいずれか1項に記載の立体画像処理装置と、処理された立体画像を表示する表示装置とを有することを特徴とする立体画像表示装置。上記の各特許文献の方法によれば、立体画像の視差量を調整することができる。しかしながら、立体画像中に繰り返し模様例えば、チェッカーボードや千鳥格子などのように、柄が繰り返された模様が写りこんだ場合に、同じ模様の異なる位置でマッチングが取れてしまう差分値が小さくなることにより視差量の推定を誤ることがある。左右画像の視差量の推定を誤ると適切に視差を調整できず、立体画像の品質を劣化させてしまう可能性がある。本発明は、以上の課題に鑑みてなされたものであり、立体画像中の繰り返し模様を検出し、視差量の調整量を適切に補正することを目的とする。本発明の一観点によれば、立体画像の各視点画像間の相違を演算する視点画像差演算部と、前記演算結果を基に調整量を演算する調整量演算部と、前記調整量に基づき立体画像の視点画像間の特性差の調整を行う調整部と、立体画像から繰り返し模様に関する情報を検出する繰り返し模様情報検出部と、前記繰り返し模様情報に基づき、前記調整量を補正する調整量補正部と、を備えることを特徴とした立体画像処理装置が提供される。さらに、ユーザの入力を取得する外部入力データ取得部を有し、前記調整量補正部は、前記繰り返し模様情報と前記外部入力データとに基づき、前記調整量を補正するようにしても良い。前記繰り返し模様に関する情報は、繰り返し模様の有無および繰り返し模様の強度のいずれか、もしくは両方を含むことを特徴とする。前記調整量補正部は、前記繰り返し模様に関する情報およびユーザの入力のいずれか、もしくは両方に基づき、前記調整量を補正することを特徴とする。前記繰り返し模様有無判断部が、同一視点画像全体をずらしながら、ずらし量に関する相関値を求め、当該の相関値に基づき繰り返し模様の有無の判断を行うことを特徴とする。前記繰り返し模様有無判断手段が、同一視点画像の注目画素と注目画素から任意にずれた画素とのマッチングを行うことで、ずれ量に関する相関値を求め、当該の相関値に基づき繰り返し模様の有無の判断を行うことを特徴とする。前記調整量補正手段が、補正後の調整量を0にするようにしても良い。前記調整量補正手段が、補正後の調整量を0に向けて平滑化するようにしても良い。前記調整量補正手段が、補正後の調整量を、前のフレームの調整量を現フレームの調整量とするようにしても良い。前記調整量補正手段が、過去数フレームの調整量に基づき予測された調整量としても良い。前記調整量補正手段は、補正方法選択手段を有し、前記繰り返し模様情報に基づいて補正手段を選択することを特徴とする。前記調整量補正手段は、補正方法選択手段を有し、前記外部入力データ取得部からの調整量補正方法に係わるデータに基づいて補正手段を選択することを特徴とする。また、本発明は、立体画像処理装置において、立体画像から繰り返し模様の有無および繰り返し模様の強度に関する情報のいずれかもしくは両方を検出し、繰り返し模様情報を出力する手段を備えることを特徴とする立体画像処理装置である。前記繰り返し模様情報が、立体画像のうち1視点の画像における繰り返し模様の有無および繰り返し模様の強度に関する情報のいずれかもしくは両方であることが好ましい。前記繰り返し模様情報が、立体画像のうち複数視点の画像における繰り返し模様の有無および繰り返し模様の強度に関する情報のいずれかもしくは両方であることが好ましい。前記繰り返し模様情報が、立体画像のうち複数視点の画像における繰り返し模様の有無および繰り返し模様の強度に関する情報のいずれかもしくは両方による組み合わせによって判断された繰り返し模様情報であることを特徴とする。本発明の他の観点によれば、立体画像の各視点画像間の相違を演算する視点画像差演算ステップと、前記演算結果を基に調整量を演算する調整量演算ステップと、前記調整量に基づき立体画像の視点画像間の特性差の調整を行う調整ステップと、立体画像から繰り返し模様に関する情報を検出する繰り返し模様情報検出ステップと、前記繰り返し模様情報に基づき、前記調整量を補正する調整量補正ステップとを備えることを特徴とする立体画像処理方法が提供される。また、本発明は、立体画像の各視点画像間の相違を演算する視点画像差演算ステップと、前記演算結果を基に調整量を演算する調整量演算ステップと、前記調整量に基づき立体画像の視点画像間の特性差の調整を行う調整ステップと、立体画像から繰り返し模様に関する情報を検出する繰り返し模様情報検出ステップと、ユーザの入力を取得する外部入力データ取得ステップと、前記繰り返し模様情報および前記外部入力データに基づき、前記調整量を補正する調整量補正ステップとを備えることを特徴とする立体画像処理方法である。前記繰り返し模様に関する情報は、繰り返し模様の有無および繰り返し模様の強度のいずれか、もしくは両方であることを特徴とする。前記調整量補正ステップは、前記繰り返し模様に関する情報およびユーザの入力のいずれか、もしくは両方に基づき、前記調整量を補正することを特徴とする。本発明は、立体画像から繰り返し模様の有無および繰り返し模様の強度に関する情報のいずれかもしくは両方を検出ステップと、検出された前記繰り返し模様情報を出力するステップとを備えることを特徴とする立体画像処理方法である。また、本発明は、コンピュータに、上記のいずれか1項に記載の立体画像処理方法を実行させるためのプログラムであっても良く、当該プログラムを記録するコンピュータ読み取り可能な記録媒体であっても良い。また、上記のいずれか1に記載の立体画像処理装置と、処理された立体画像を表示する表示装置とを有することを特徴とする立体画像表示装置であっても良い。本発明によれば、繰り返し模様を検出し、視差調整処理における視差調整量を補正することにより、繰り返し模様による視差量の誤推定に起因する誤った視差調整がなされることを抑制緩和することができる。本明細書において、繰り返し模様のうち、模様の定義として、装飾として施す絵や形。また、ものの表面にみられる図柄三省堂大辞林である。そして、繰り返し模様は、上記の模様が繰り返したものと定義する。その一例として、市松模様、チェッカーボード四角模様が繰り返す、ストライプ縞が繰り返す、水玉模様などが挙げられる。但し、必ずしも周期的にパターンが現れるものに限定されない。繰り返し模様であるか否かの、判断基準としては、上記の定義の要件を満たすものは、繰り返し模様であると判断する。以下、本発明に係わる実施の形態を、図面を参照して説明する。第1の実施の形態図1は、本発明の第1の実施の形態による立体画像情報処理装置の一構成例を示す図である。本実施の形態における画像処理装置1.00は、視点画像差演算部1.01と、調整量演算部1.02と、調整部1.03と、立体画像データ中の繰り返し模様の有無を判断する繰り返し模様有無判断部1.04と、その判断結果を基に調整量演算部1.02から得られた調整量を補正する調整量補正部1.05と、を有して構成される。この画像処理装置1.00において、立体画像データを入力とし、調整後の立体画像データが出力される。図2は、本実施の形態における立体画像処理の全体の処理の一例を示すフローチャート図である。ステップS2.01において、繰り返し模様有無判断部1.04は、立体画像データを受け取り、繰り返し模様の有無を検出する。ステップS2.02において、繰り返し模様なしと判定された場合はS2.02でNo、調整量演算部1.02から受け取った調整量データをそのまま調整部1.03に送るステップS2.03。ステップS2.02において、繰り返し模様ありと判定された場合はS2.02でYes、調整量補正部1.05は調整量データを0として、調整部1.03に調整量データを送るステップS2.04。次に、繰り返し模様有無判断部1.04における具体的な動作について図3を用いて説明する。図3は、繰り返し模様有無判断部1.04の詳細な構成例を示す機能ブロック図である。図3に示すように、繰り返し模様有無判断部1.04は、画像変換部3.01と、画像相関演算部3.02と、判定部3.03と、を有して構成されている。画像変換部3.01は、立体画像データを受け取り、後段の画像相関演算部3.02で処理するための画像形式に変換し、画像相関演算部3.02に変換後画像データを送る。変換する画像形式は、例えば、RGB画像、輝度画像、エッジ画像、特徴点画像および、以上の画像に対し、平滑化などのフィルタ処理や拡大縮小処理を施したものを含む。画像相関演算部3.02は、画像変換部3.01から受け取った変換後画像データを基に、画像相関値Corrsを計算する。画像相関値Corrsは、立体画像の1つ視点画像から求めることができる。図4および図5にその処理の一例を示す。まずL画像中の注目画素Lx,yと注目画素とs画素ずれた画素Lx-s,yとのマッチングを行うステップS5.01。このとき、図4に示すように、周辺画素をマッチング評価に用いても良い。マッチング評価は、例えば、SADSumofAbsoluteDifferenceなどのブロックマッチングに用いられる評価関数を用いてよい。2n1×2m1のブロックサイズにおけるSADの評価式は、次のようになる。ここで、評価値SADx,y;sは、ずらし量sのときの画素位置x,yにおける評価値である。ステップS5.02において、SADx,y;sが所定の閾値以下である場合S5.02Yes,ステップS5.03が実行される。一方、SADx,y;sが所定の閾値を越える場合S5.02No、ステップS5.03をスキップする。ステップS5.03において、画像相関値Corrsは1カウントされる。ステップS5.04において、以上の処理を処理対象領域内の全ての画素に対して行い、ステップS5.05において、ずらし量sにおける画像相関値Corrsが算出される図4の下図参照。以上の処理を、最大探索範囲のN画素目まで算出する。また、ずらし量が大きくなるにつれて、マッチングの評価が可能な領域が減る。そこで、画像相関値Corrsをマッチングの対象となる領域の画素数例えば、画面幅-sで割ることにより正規化しても良い。上記の説明では、L画像とL画像でのマッチングの例を示したが、R画像とR画像でのマッチングでも良いし、L画像とL画像、R画像とR画像の両方でマッチングを行い、それぞれの画像相関値Corr_LsおよびCorr_Rsを判定部3.03に送っても良い。以上の方法によれば、繰り返し模様の画像中の位置を同定せずに、簡易な処理によって繰り返し模様を検出することができる。判断部3.03は、画像相関演算部3.02から受け取った画像相関値を基に繰り返し模様の有無を判断する。図6に画像相関値の例を示す。図6aは、繰り返し模様がない場合の画像相関の例であり、図6bは繰り返し模様がある場合の画像相関の一例であり、繰り返し模様がない場合に比べ、繰り返し模様がある場合には、周期的に特徴的なピークが生じやすい。判断部3.03は、この周期的なピークを捉える検出することにより、繰り返し模様の有無の判断を行う。この周期的なピークは、例えば、閾値処理にすることにより検出する。例えば、ピークの有無を判別できるような閾値を設定する。閾値の設定方法は、固定値もしくは、カウント数の平均値や最大値、最小値などの代表値を求め、それらの組み合わせから閾値を動的に設定するようにしても良い。もし閾値を越えるピークが存在した場合、判断部3.03は、繰り返し模様ありとして、繰り返し模様判定フラグを調整量補正部1.05に送る。一方、ピークが存在しなかった場合、判断部3.03は、繰り返し模様なしとして、繰り返し模様判定フラグを調整量補正部1.05に送る。ここで、画像相関演算部3.02から、L画像の繰り返し模様検出の相関値Corr_LsとR画像の繰り返し模様検出の相関値Corr_Rsの両方が与えられた場合には、図7の表に示すように、それぞれの繰り返し模様の有無の判定を行い、それぞれの判定結果を基に、繰り返し模様判定フラグを繰り返し模様ありもしくは繰り返し模様なしに設定するようにしてもよい。図7においては、フラグ値1乃至3を繰り返し模様あり、フラグ値0を繰り返し模様なしとしているが、フラグ値3のみを繰り返し模様あり、フラグ値0乃至2を繰り返し模様なしとしてもよく、組み合わせに限定はされない。次に、調整量補正部1.05における具体的な動作について図8を用いて説明する。図8に示すように、調整量補正部1.05は、調整量平滑化部8.01と、前調整値保持バッファ8.02と、補正部8.03と、を有している。調整量平滑化部8.01は、調整量演算部1.02から受け取った調整量データを平滑化する。平滑化は例えばIIRInfiniteImpulseResponseフィルタによる平滑化を行う。IIRフィルタによる平滑化の例を以下に示す。ここで、AD_sは平滑化された調整量、AD_curは現フレームにおいて調整量演算部1.02から取得した調整量、AD_preは前フレームにおける平滑化後の調整量前調整値保持バッファ8.02からデータを受け取る、αは平滑化パラメータである。平滑化処理を行うことにより、調整量演算部1.01で算出された調整量の画像フレーム間の揺らぎを緩和することができる。調整量平滑化部8.01は、平滑化した調整量データを補正部8.03に送る。補正部8.03は、調整量平滑化部8.01からの平滑化した調整量データと繰り返し模様有無判断部1.04からの繰り返し模様判定フラグを受け取り、調整量データを補正する。補正部8.03は、繰り返し模様判断フラグが繰り返し模様なしであった場合、調整量平滑化部8.01から受け取った平滑化した調整量データAD_sを、補正後調整量データADAD=AD_sとして調整部1.03に送り、前調整値保持バッファ8.02の値を更新する。一方、繰り返し模様有無判定フラグが繰り返し模様ありであった場合、補正後調整量をAD=0として、調整量データを調整部1.03に送り、前調整値保持バッファ8.02の値を更新する。調整部1.03は、調整量補正部1.05から受け取った調整量データに基づき、立体画像の視差を調整し、出力する。以上の構成により、繰り返し模様を検出することができ、視差調整処理における視差の調整量を補正することにより、繰り返し模様に起因する誤った視差調整がなされることを抑制緩和することができる。第2の実施の形態次に、本発明の第2の実施の形態について説明する。本発明の第2の実施の形態では、画像相関演算部3.02で繰り返し模様を検出する別の例を示す。第2の実施の形態における画像相関演算部3.02の動作を、図9および図10を用いて説明する。ステップS10.01において、図9に示すマッチング評価コストの小さいものを格納するマッチング候補格納バッファの初期化を行う。マッチング候補格納バッファは、マッチング評価値後述の式3で算出されるおよびマッチング評価値の順位番号、さらにマッチング位置の3つの情報を保持する。初期化は、マッチング評価値SAD=無限とりうる最大値とし、マッチング位置Os=0として格納される。ステップS10.02において、L画像中の注目画素Lx,yと注目画素とOオフセットs探索位置、s0,,N画素ずれた画素LxOs,yとのマッチングを行う。マッチング手法に関しては、実施の形態1と同様であり、例えば、SADなどのブロックマッチングに用いられる評価関数を用いてよい。ここで、評価値SADx,y;Osは、探索位置sにおける評価値である。ステップS10.03において、SADx,y;Osが所定の閾値以下である場合S10.03Yes、ステップS10.04が実行される。一方、SADx,y;Osが所定の閾値を越えた場合S10.03No、ステップS10.04はスキップされる。ステップS10.04において、マッチング候補格納バッファに格納された値との比較更新が行われる。マッチング候補格納バッファのマッチング評価値と比較を行い、ステップS10.02で求めた評価値の方が小さい値であった場合に、順位番号の低いバッファを更新し、順位番号の並べ替えを行う。ステップS10.05において、探索範囲sの終了判定を行い、探索が終了したらステップS10.06を実行する。ステップS10.06において、マッチング候補格納バッファに格納されているマッチング位置情報に基づき、画像相関値CorrOsは1カウントされる。ここで、マッチングする画素がマッチング制限数よりも少なかった場合繰り返し模様がなかった場合、Corr0が1カウントされる。以上の処理を処理対象領域内の全ての画素に対して行うことで、探索位置sにおける画像相関値CorrOsが算出される。以上の方法によれば、繰り返し模様の画像中の位置を同定せずに、簡易な処理によって繰り返し模様を検出することができ、更に、マッチングしうる画素数を制限することで、ピーク位置以外でのマッチングの可能性を減らすことにより、画像相関値Corrsに対し、図9に示すような先鋭なピークを得ることができる。第3の実施の形態第3の実施の形態では、調整量補正部1.05における調整量の補正方法の別の例として、調整量演算部1.02からの調整値を0とし平滑化処理する方法について説明する。本実施の形態において、調整量補正部1.05は、図11のような構成となる。調整量平滑化部8.01は、調整量演算部1.02から受け取った調整量データを平滑化する。平滑化は例えば、実施の形態1と同様にIIRフィルタによる平滑化2式を行う。補正部8.03は、調整量演算部1.02から受け取った調整量データと調整量平滑化部8.01からの平滑化後調整量と繰り返し模様有無判断部1.04からの繰り返し模様判定フラグを基に、調整量の補正を行う。繰り返し模様判定フラグが繰り返し模様なしであった場合、調整量平滑化部8.01から受け取った平滑化した調整量データAD_sを、補正後調整量データAD=AD_sとして調整部1.03に送り、前調整値保持バッファ8.02の値を更新する。一方、繰り返し模様判定フラグが繰り返し模様ありであった場合、4式によって補正を行う。これは、すなわち2式におけるAD_curの項を相殺し、調整量演算部1.02からの調整値を0とし平滑化処理した値と同値となる。調整量平滑化部8.01は以上の補正処理によって得られた補正後調整量データADを調整部1.03に送り、前調整値保持バッファ8.02の値を更新する。以上の構成にすることによって、調整量が0に不連続に変化するのではなく、調整量0に向かって連続的に変化させることができる。第4の実施の形態本発明の第4の実施の形態では、調整量補正部1.05における調整量の補正方法の別の例として、前フレームにおける調整値を使用する前フレーム値ホールド方法について説明する。本実施の形態においても、調整量補正部1.05は、図11のような構成となる。調整量平滑化部8.01は、調整量演算部1.02からの調整量データを受け取り、調整量の平滑化を行う。平滑化は例えば、実施の形態1と同様にIIRフィルタによる平滑化2式を行う。補正部8.03は、繰り返し模様判定フラグが繰り返し模様なしであった場合、調整量平滑化部8.01から受け取った平滑化した調整量データAD_sを、補正後調整量データAD=AD_sとして調整部1.03に送り、前調整値保持バッファ8.02の値を更新する。一方、繰り返し模様判定フラグが繰り返し模様ありであった場合、補正部8.03は前調整値保持バッファ8.02から、前フレームの調整値を読み込み、前値をホールドすることで補正を行う5式。ここで、AD_preは、前フレームにおける平滑化後の調整量前調整値保持バッファ8.02からデータを受け取るである。補正部8.03は以上の平滑化処理によって得られた補正後調整量データを調整部1.03に送り、前調整値保持バッファ8.02の値を更新する。以上の構成にすることによって、繰り返し模様が検出された場合においても調整量を保持することができる。第5の実施の形態本発明の第5の実施の形態では、調整量補正部1.05における調整量の補正方法の別の例として、過去数フレームの値から予測した調整値にする方法について説明する。本実施の形態において、調整量補正部1.05は図12のような構成となる。調整量平滑化部8.01は、調整量演算部1.02からの調整量データを受け取り、調整量の平滑化を行う。平滑化は例えば、実施の形態1と同様にIIRフィルタによる平滑化2式を行う。補正部8.03は、繰り返し模様判定フラグが繰り返し模様なしであった場合、調整量平滑化部8.01から受け取った平滑化した調整量データAD_sを、補正後調整量データAD=AD_sとして調整部1.03に送り、前調整値保持キュー12.01の値を更新プッシュする。一方、繰り返し模様判定フラグが繰り返し模様ありであった場合、例えば線形予測により、補正を行う。本補正方法においては、前調整値の保持はサイズNのキューバッファアレイを用い、過去Nフレームの補正後調整値を保持する。ここで、AD_pre_iはi番目の過去フレームにおける補正後調整量前調整値保持キュー12.01からデータを受け取るである。α_iは、i番目の過去フレームに対する平滑化パラメータである。補正部8.03は、以上の平滑化処理によって得られた補正後調整量データを調整部1.03に送り、前調整値保持キュー12.01の値を更新する。キューのサイズN=1であった場合には、本補正方法は、第3の実施の形態の補正方法と同等の処理となる。第6の実施の形態上記第1から第5までの実施の形態において、いくつかの調整量の補正方法について示した。第6の実施の形態においては、これらの調整量の補正方法の選択方法について説明する。調整量の選択方法について、例えば、繰り返し模様の強度を利用する方法が考えられる。本選択方法における画像処理装置1.00は、図13に示すように、繰り返し模様有無判断部1.04に代わり、繰り返し模様情報検出部13.01を有する。繰り返し模様情報検出部13.01は、図14に示すように、画像変換部3.01と画像相関演算部3.02と繰り返し模様情報判定部14.01からなる。画像変換部3.01および画像相関演算部3.02の動作は、第1の実施の形態と同様である。繰り返し模様情報判定部14.01は、画像相関演算部3.02から受け取った画像相関値を基に、図3における判定部3.03と同様に繰り返し模様の有無を検出する。更に、繰り返し模様情報判定部14.01は、繰り返し模様の強度を判定し、その結果を出力する。ここで、繰り返し模様の強度は、例えば、画像相関値のピークの周期やそのカウント数ピークの先鋭具合などのように、立体画像中に繰り返し模様があった場合に、画像相関値に変化が生じることにより観測できる値を基に算出される。また、繰り返し模様の有無の検出処理から、閾値を越えたピークの数やそのずらし量のデータを受け取り、それらの情報を基に強度データを算出するようにしても良いし、例えば、各視点画像の繰り返し模様の有無の判定において、繰り返し模様ありであった視点画像の数を繰り返し模様強度として利用しても良い。繰り返し模様強度は、前述のように定量的な値をそのまま用いても良いが、なし0、弱1、中2、強3などのように数段階に値を丸めても良い。本実施の形態における調整量補正部1.05は、図15に示すように、調整量平滑化部8.01と補正部8.02と前調整値保持キュー12.01と補正方法選択部15.01と、を有している。補正方法選択部15.01は、繰り返し模様情報検出部13.01から、繰り返し模様判定フラグおよび繰り返し模様強度データを受け取り、これらのデータに基づき、補正方法を決定し、補正方法情報を補正部8.02に送る。補正部8.02は、補正方法選択部から受け取った補正方法情報を基に、第1~第5までの実施の形態に記載の補正方法によって、調整量を補正する。補正方法選択部15.01における補正方法の決定方法は、例えば、繰り返し強度データと補正方法のテーブルを用意しておき、その対応関係に基づいて、補正方法を決定するようにする図16参照。図16は、繰り返し模様強度と補正方法との対応を示す図であり、例えば、繰り返し模様強度が強い場合には、0に向けて平滑化する。また、補正方法選択部15.01は、繰り返し模様強度データに基づき、調整量平滑化部8.01および補正部8.02における平滑化パラメータαおよびα_iの値を変更させることによって、繰り返し模様強度に応じて調整量を適応的に変化させる補正方法としても良い。以上の構成によって、繰り返し模様強度に応じて、自動的に補正方法が選択される。第7の実施の形態本発明の第7の実施の形態においては、これらの調整量の補正方法の選択方法の別の例として、外部入力データに基づく選択方法について説明する。図17に示すように、本実施の形態における画像処理装置1.00は、図13の構成に加え、外部入力データ取得部17.01を有する。ここで外部入力データは、例えば、ユーザインタフェースリモコン、キーボードなどによる視聴者からの入力情報補正方法選択データ、平滑化パラメータなどである。外部入力データ取得部17.01は、外部入力データのうち、調整量補正方法に係わるデータ補正方法選択データ、平滑化パラメータなどを補正方法選択部15.01に送る。図18に示すように、本実施の形態における調整量補正部1.05において、補正方法選択部15.01は、繰り返し模様情報検出部13.01からの繰り返し模様判定フラグおよび繰り返し模様強度データと外部入力データ取得部17.01からの調整量補正方法に係わるデータを受け取り、これらのデータに基づき、補正方法を決定し、補正方法情報を補正部8.02に送る。ここで、入力される補正方法選択データは、実施の形態1乃至実施の形態5に記載の補正方法を選択できるだけでなく、自動モードとして実施の形態6に記載の方法を選択することもできる。以上の構成によって、ユーザの好みに応じた補正方法を選択することができる。また、本実施の形態で説明した機能を実現するためのプログラムをコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録して、この記録媒体に記録されたプログラムをコンピュータシステムに読み込ませ、実行することにより各部の処理を行ってもよい。尚、ここでいうコンピュータシステムとは、OSや周辺機器等のハードウェアを含むものとする。また、コンピュータシステムは、WWWシステムを利用している場合であれば、ホームページ提供環境あるいは表示環境も含むものとする。また、コンピュータ読み取り可能な記録媒体とは、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、ROM、CD-ROM等の可搬媒体、コンピュータシステムに内蔵されるハードディスク等の記憶装置のことをいう。さらにコンピュータ読み取り可能な記録媒体とは、インターネット等のネットワークや電話回線等の通信回線を介してプログラムを送信する場合の通信線のように、短時間の間、動的にプログラムを保持するもの、その場合のサーバやクライアントとなるコンピュータシステム内部の揮発性メモリのように、一定時間プログラムを保持しているものも含むものとする。また前記プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであっても良く、さらに前述した機能をコンピュータシステムにすでに記録されているプログラムとの組み合わせで実現できるものであっても良い。本発明は、テレビジョン受信装置、形態電話、スマートフォンなどの立体表示にも利用できる。"