"撮像画像を取得する画像取得部と、加算画素値を取得する単位である加算単位を前記撮像画像の複数の画素毎に設定し、前記加算単位に含まれる画素値を重み付け加算して前記加算画素値を求め、求めた前記加算画素値による加算画像を取得する加算画像生成部と、取得された前記加算画像に基づく差分ベクトルのベクトル量子化を行う量子化処理部と、ベクトル量子化された前記差分ベクトルから前記加算画像を再生成する加算画像再生成部と、再生成された前記加算画像に基づいて前記撮像画像の画素値を推定する推定演算部と、を含み、前記加算画像生成部は、前記加算単位を順次画素シフトさせることで第1~第nの加算画像nは2以上の自然数を前記加算画像として取得し、前記量子化処理部は、前記第1~第nの加算画像の平均を平均画像として求め、前記平均画像と前記第1~第nの加算画像との差分を第1~第nの差分画像として求め、求めた前記第1~第nの差分画像の画素値に基づいて、前記差分ベクトルを設定することを特徴とする撮像装置。請求項1において、前記量子化処理部は、前記差分ベクトルとして、前記第1~第nの差分画像の画素値を成分とするベクトルを設定することを特徴とする撮像装置。請求項2において、画素配列の列をi、行をjとして、前記第1~第nの差分画像における画素の位置をi,jと表す場合に、前記量子化処理部は、前記位置i,jにおける前記差分ベクトルとして、前記第1~第nの差分画像の前記位置i,jにおける画素値をそれぞれ第1~第nの成分とするベクトルを設定することを特徴とする撮像装置。請求項1において、前記量子化処理部は、前記差分ベクトルとして、前記第1~第nの差分画像の各差分画像におけるベクトルを設定し、前記各差分画像についてのベクトルは、前記各差分画像の中の複数の隣接画素値を成分とするベクトルであることを特徴とする撮像装置。請求項4において、画素配列の列をi、行をjとして、前記第1~第nの差分画像における画素の位置をi,jと表す場合に、前記量子化処理部は、前記位置i,jにおける前記差分ベクトルとして、前記第1~第nの差分画像に対応する第1~第nの差分ベクトルを設定し、前記第1~第nの差分ベクトルのうちの第kの差分ベクトルkはn以下の自然数は、前記第1~第nの差分画像のうちの第kの差分画像の前記位置i,jの画素値と、前記位置i,jに隣接する位置の画素値とを、成分とするベクトルであることを特徴とする撮像装置。請求項1乃至5のいずれかにおいて、前記加算画像生成部は、前記加算単位を、水平又は垂直に順次シフトさせて第1~第nのポジションに設定し、前記第1~第nのポジションにおいてそれぞれ前記第1~第nの加算画像を取得し、前記第1~第nのポジションのうちの第mのポジションと第m1のポジションmはn-1以下の自然数の前記加算単位は、共通の画素を含むことを特徴とする撮像装置。請求項6において、前記量子化処理部は、前記第1~第nのポジションにおける前記加算画素値の平均値を、前記平均画像の画素値として求める平均画像生成部と、前記平均画像の画素値と、前記第mのポジションにおける前記加算画素値との差分値を、前記第1~第nの差分画像のうちの第mの差分画像の画素値として求める差分画像生成部と、を有することを特徴とする撮像装置。請求項1乃至7のいずれかにおいて、前記量子化処理部は、前記差分ベクトルを、複数の代表ベクトルの中の、前記差分ベクトルから最も距離の近い代表ベクトルに置換することにより、前記ベクトル量子化を行うことを特徴とする撮像装置。請求項1乃至7のいずれかにおいて、前記量子化処理部は、前記差分ベクトルの発生確率分布において極値を検出し、検出した前記極値に基づいて前記発生確率分布を複数の局所領域に分割し、前記複数の局所領域の各局所領域に属する前記差分ベクトルを前記各局所領域の代表ベクトルに置換することにより、前記ベクトル量子化を行うことを特徴とする撮像装置。請求項1乃至7のいずれかにおいて、前記量子化処理部は、前記差分ベクトルの発生確率分布を、各局所領域の発生確率が同一となる複数の局所領域に分割し、前記複数の局所領域の各局所領域に属する前記差分ベクトルを前記各局所領域の代表ベクトルに置換することにより、前記ベクトル量子化を行うことを特徴とする撮像装置。請求項1乃至10のいずれかにおいて、画素値の変化幅に応じて適応的に移動平均の範囲を調整する適応的ノイズ低減処理を、前記第1~第nの差分画像に対して行うノイズ低減処理部を含むことを特徴とする撮像装置。請求項1乃至11のいずれかにおいて、第1のポジションに設定された第1の加算単位と、前記第1のポジションがシフトされた第2のポジションに設定された第2の加算単位とが、重畳する場合に、前記推定演算部は、前記第1の加算単位の画素値が重み付け加算された第1の加算画素値と、前記第2の加算単位の画素値が重み付け加算された第2の加算画素値との差分値を求め、前記第1の加算単位から重畳領域を除いた第1の領域の加算画素値である第1の中間画素値と、前記第2の加算単位から前記重畳領域を除いた第2の領域の加算画素値である第2の中間画素値との関係式を、前記差分値を用いて表し、前記関係式を用いて前記第1、第2の中間画素値を推定し、推定した前記第1の中間画素値を用いて前記加算単位に含まれる各画素の画素値を求めることを特徴とする撮像装置。請求項12において、前記推定演算部は、前記第1、第2の中間画素値を含む連続する中間画素値を中間画素値パターンとする場合に、前記中間画素値パターンに含まれる中間画素値間の関係式を前記第1、第2の加算画素値を用いて表し、前記中間画素値間の関係式で表された前記中間画素値パターンと前記第1、第2の加算画素値とを比較して類似性を評価し、前記類似性の評価結果に基づいて、前記類似性が最も高くなるように、前記中間画素値パターンに含まれる中間画素値を決定することを特徴とする撮像装置。複数のフレームにおいて順次撮像画像を取得する画像取得部と、加算画素値を取得する単位である加算単位を前記撮像画像の複数の画素毎に設定し、前記加算単位に含まれる画素値を重み付け加算して前記加算画素値を求め、求めた前記加算画素値による加算画像を取得する加算画像生成部と、取得された前記加算画像に基づく差分ベクトルのベクトル量子化を行う量子化処理部と、ベクトル量子化された前記差分ベクトルから前記加算画像を再生成する加算画像再生成部と、再生成された前記加算画像に基づいて前記撮像画像の画素値を推定する推定演算部と、を含み、前記画像取得部は、前記複数のフレームのうちの第1、第2のフレームにおいて、第1、第2の撮像画像を取得し、前記加算画像生成部は、前記第1、第2の撮像画像それぞれにおいて、前記加算単位を順次画素シフトさせて第1~第nの加算画像nは2以上の自然数を取得し、前記量子化処理部は、前記第1の撮像画像から得られた前記第1~第nの加算画像と、前記第2の加算画像から得られた前記第1~第nの加算画像との差分画像を、第1~第nの差分画像として求め、求めた前記第1~第nの差分画像の画素値に基づいて前記差分ベクトルを設定することを特徴とする撮像装置。請求項14において、前記画像取得部は、前記複数のフレームのうちの第3のフレームにおいて、第3の撮像画像を取得し、前記量子化処理部は、前記第1、第2の撮像画像に基づく第1の差分ベクトルと、前記第2、第3の撮像画像に基づく第2の差分ベクトルとを設定し、前記第1、第2の差分ベクトルに基づいて前記ベクトル量子化を行うことを特徴とする撮像装置。請求項15において、前記量子化処理部は、前記第1、第2の差分ベクトルの間の距離が所定の距離よりも近い場合に、前記第1差分ベクトルを、前記第1、第2の差分ベクトルの平均ベクトルに置き換えることにより、前記ベクトル量子化を行うことを特徴とする撮像装置。撮像画像を取得する画像取得部と、加算画素値を取得する単位である加算単位を前記撮像画像の複数の画素毎に設定し、前記加算単位に含まれる画素値を重み付け加算して前記加算画素値を求め、求めた前記加算画素値による加算画像を取得する加算画像生成部と、取得された前記加算画像に基づく差分ベクトルのベクトル量子化を行う量子化処理部と、ベクトル量子化された前記差分ベクトルから前記加算画像を再生成する加算画像再生成部と、再生成された前記加算画像に基づいて前記撮像画像を再構成する画像再構成部と、を含み、前記加算画像生成部は、複数色の第1~第nの画素により構成される前記加算単位を設定し、前記第1~第nの画素と重み付け係数の対応が異なる第1~第nの加算画像nは2以上の自然数を前記加算画像として取得し、前記量子化処理部は、前記第1~第nの加算画像のうちの第kの加算画像kはn以下の自然数において、隣接する複数画素値の平均値を求め、前記平均値と前記複数画素値の各画素値との差分値により前記差分ベクトルを設定することを特徴とする撮像装置。請求項17において、前記加算画像生成部は、前記第1~第nの画素と前記重み付け係数の対応が異なる第1~第nの加算式により前記第1~第nの加算画像の画素値を求め、前記撮像画像再構成部は、前記ベクトル量子化された前記差分ベクトルから再生成された前記第1~第nの加算画像の画素値を用いて、前記第1~第nの加算式を逆算することにより前記撮像画像を再構成することを特徴とする撮像装置。加算画素値を取得する単位である加算単位を撮像画像の複数の画素毎に設定し、前記加算単位に含まれる画素値を重み付け加算して前記加算画素値を求め、求めた前記加算画素値による加算画像を取得し、取得された前記加算画像に基づく差分ベクトルのベクトル量子化を行い、ベクトル量子化された前記差分ベクトルから前記加算画像を再生成するとともに、再生成された前記加算画像に基づいて前記撮像画像の画素値を推定する場合に、前記加算単位を順次画素シフトさせて第1~第nの加算画像nは2以上の自然数を前記加算画像として取得し、前記第1~第nの加算画像の平均を平均画像として求め、前記平均画像と前記第1~第nの加算画像との差分を第1~第nの差分画像として求め、求めた前記第1~第nの差分画像の画素値に基づいて前記差分ベクトルを設定することを特徴とする画像処理方法。加算画素値を取得する単位である加算単位を撮像画像の複数の画素毎に設定し、前記加算単位に含まれる画素値を重み付け加算して前記加算画素値を求め、求めた前記加算画素値による加算画像を取得し、取得された前記加算画像に基づく差分ベクトルのベクトル量子化を行い、ベクトル量子化された前記差分ベクトルから前記加算画像を再生成するとともに、再生成された前記加算画像に基づいて前記撮像画像の画素値を推定する場合に、複数のフレームのうちの第1、第2のフレームにおいて順次取得された第1、第2の撮像画像それぞれにおいて、前記加算単位を順次画素シフトさせて第1~第nの加算画像nは2以上の自然数を取得し、前記第1の撮像画像から得られた前記第1~第nの加算画像と、前記第2の加算画像から得られた前記第1~第nの加算画像との差分画像を、第1~第nの差分画像として求め、求めた前記第1~第nの差分画像の画素値に基づいて前記差分ベクトルを設定することを特徴とする画像処理方法。加算画素値を取得する単位である加算単位を撮像画像の複数の画素毎に設定し、前記加算単位に含まれる画素値を重み付け加算して前記加算画素値を求め、求めた前記加算画素値による加算画像を取得し、取得された前記加算画像に基づく差分ベクトルのベクトル量子化を行い、ベクトル量子化された前記差分ベクトルから前記加算画像を再生成するとともに、再生成された前記加算画像に基づいて前記撮像画像を再構成する場合に、複数色の第1~第nの画素により構成される前記加算単位を設定し、前記第1~第nの画素と重み付け係数の対応が異なる第1~第nの加算画像nは2以上の自然数を前記加算画像として取得し、前記第1~第nの加算画像のうちの第kの加算画像kはn以下の自然数において、隣接する複数画素値の平均値を求め、前記平均値と前記複数画素値の各画素値との差分値により前記差分ベクトルを設定することを特徴とする画像処理方法。しかしながら、短い露光時間ではS/N比が悪化し、高品質な画質が得られないという課題がある。例えば、1枚画像に対するノイズ低減処理として、適応的なフィルタ処理がある。また、複数枚の画像に対するノイズ低減処理として、連続撮影した複数枚の画像を合成し、加算効果によりノイズ低減を向上させる手法がある。しかしながら、1枚画像に対する空間的なフィルタ処理では、ノイズ低減効果が限界に近づいてきている。また、複数枚の画像を利用する手法では、被写体が動くと、動きのある被写体の画像間での位置合わせ精度の影響を受ける場合や、そもそも同一被写体が複数枚の画像に跨って存在しない場合がある。そのため、被写体の動きに影響なく効果的ノイズ低減ができる手法が一層望まれている。例えば、特許文献1には、ノイズ低減の手法としてではないが、1枚画像の画素ブロックにおいて平均値を算出し、その平均値と各画素値との差分を算出し、その差分値をベクトル量子化することにより効率的符号化を行う手法が開示されている。しかしながら、この手法では、ベイヤ配列のカラー画像に適用した場合、近傍画素は異なる色で構成されているため、近傍画素相互の色相関が高くないと差分値の分散が大きくなり、ベクトルの削減効果が薄れるという課題がある。本発明の幾つかの態様によれば、ベクトル量子化により画像のノイズ低減を行うことが可能な撮像装置及び画像処理方法等を提供できる。本発明の一態様は、撮像画像を取得する画像取得部と、加算画素値を取得する単位である加算単位を前記撮像画像の複数の画素毎に設定し、前記加算単位に含まれる画素値を重み付け加算して前記加算画素値を求め、求めた前記加算画素値による加算画像を取得する加算画像生成部と、取得された前記加算画像に基づく差分ベクトルのベクトル量子化を行う量子化処理部と、ベクトル量子化された前記差分ベクトルから前記加算画像を再生成する加算画像再生成部と、再生成された前記加算画像に基づいて前記撮像画像の画素値を推定する推定演算部と、を含み、前記加算画像生成部は、前記加算単位を順次画素シフトさせることで第1~第nの加算画像nは2以上の自然数を前記加算画像として取得し、前記量子化処理部は、前記第1~第nの加算画像の平均を平均画像として求め、前記平均画像と前記第1~第nの加算画像との差分を第1~第nの差分画像として求め、求めた前記第1~第nの差分画像の画素値に基づいて、前記差分ベクトルを設定する撮像装置に関係する。本発明の一態様によれば、加算単位が順次画素シフトされて第1~第nの加算画像が取得され、その第1~第nの加算画像の平均が平均画像として求められ、その平均画像と第1~第nの加算画像との差分が第1~第nの差分画像として求められる。その第1~第nの差分画像の画素値に基づいて差分ベクトルが設定され、その差分ベクトルがベクトル量子化される。そのベクトル量子化された差分ベクトルから加算画像が再生成され、その再生成された加算画像に基づいて撮像画像が推定される。これにより、ベクトル量子化により画像のノイズ低減を行うことが可能になる。また本発明の一態様では、前記量子化処理部は、前記差分ベクトルとして、前記第1~第nの差分画像の画素値を成分とするベクトルを設定してもよい。また本発明の一態様では、画素配列の列をi、行をjとして、前記第1~第nの差分画像における画素の位置をi,jと表す場合に、前記量子化処理部は、前記位置i,jにおける前記差分ベクトルとして、前記第1~第nの差分画像の前記位置i,jにおける画素値をそれぞれ第1~第nの成分とするベクトルを設定してもよい。また本発明の一態様では、前記量子化処理部は、前記差分ベクトルとして、前記第1~第nの差分画像の各差分画像におけるベクトルを設定し、前記各差分画像におけるベクトルは、前記各差分画像の中の複数の隣接画素値を成分とするベクトルであってもよい。また本発明の一態様では、画素配列の列をi、行をjとして、前記第1~第nの差分画像における画素の位置をi,jと表す場合に、前記量子化処理部は、前記位置i,jにおける前記差分ベクトルとして、前記第1~第nの差分画像に対応する第1~第nの差分ベクトルを設定し、前記第1~第nの差分ベクトルのうちの第kの差分ベクトルkはn以下の自然数は、前記第1~第nの差分画像のうちの第kの差分画像の前記位置i,jの画素値と、前記位置i,jに隣接する位置の画素値とを、成分とするベクトルであってもよい。また本発明の一態様では、前記加算画像生成部は、前記加算単位を、水平又は垂直に順次シフトさせて第1~第nのポジションに設定し、前記第1~第nのポジションにおいてそれぞれ前記第1~第nの加算画像を取得し、前記第1~第nのポジションのうちの第mのポジションと第m1のポジションmはn-1以下の自然数の前記加算単位は、共通の画素を含んでもよい。また本発明の一態様では、前記量子化処理部は、前記第1~第nのポジションにおける前記加算画素値の平均値を、前記平均画像の画素値として求める平均画像生成部と、前記平均画像の画素値と、前記第mのポジションにおける前記加算画素値との差分値を、前記第1~第nの差分画像のうちの第mの差分画像の画素値として求める差分画像生成部と、を有してもよい。また本発明の一態様では、前記量子化処理部は、前記差分ベクトルを、複数の代表ベクトルの中の、前記差分ベクトルから最も距離の近い代表ベクトルに置換することにより、前記ベクトル量子化を行ってもよい。また本発明の一態様では、前記量子化処理部は、前記差分ベクトルの発生確率分布において極値を検出し、検出した前記極値に基づいて前記発生確率分布を複数の局所領域に分割し、前記複数の局所領域の各局所領域に属する前記差分ベクトルを前記各局所領域の代表ベクトルに置換することにより、前記ベクトル量子化を行ってもよい。また本発明の一態様では、前記量子化処理部は、前記差分ベクトルの発生確率分布を、各局所領域の発生確率が同一となる複数の局所領域に分割し、前記複数の局所領域の各局所領域に属する前記差分ベクトルを前記各局所領域の代表ベクトルに置換することにより、前記ベクトル量子化を行ってもよい。また本発明の一態様では、画素値の変化幅に応じて適応的に移動平均の範囲を調整する適応的ノイズ低減処理を、前記第1~第nの差分画像に対して行うノイズ低減処理部を含んでもよい。また本発明の一態様では、第1のポジションに設定された第1の加算単位と、前記第1のポジションがシフトされた第2のポジションに設定された第2の加算単位とが、重畳する場合に、前記推定演算部は、前記第1の加算単位の画素値が重み付け加算された第1の加算画素値と、前記第2の加算単位の画素値が重み付け加算された第2の加算画素値との差分値を求め、前記第1の加算単位から重畳領域を除いた第1の領域の加算画素値である第1の中間画素値と、前記第2の加算単位から前記重畳領域を除いた第2の領域の加算画素値である第2の中間画素値との関係式を、前記差分値を用いて表し、前記関係式を用いて前記第1、第2の中間画素値を推定し、推定した前記第1の中間画素値を用いて前記加算単位に含まれる各画素の画素値を求めてもよい。また本発明の一態様では、前記推定演算部は、前記第1、第2の中間画素値を含む連続する中間画素値を中間画素値パターンとする場合に、前記中間画素値パターンに含まれる中間画素値間の関係式を前記第1、第2の加算画素値を用いて表し、前記中間画素値間の関係式で表された前記中間画素値パターンと前記第1、第2の加算画素値とを比較して類似性を評価し、前記類似性の評価結果に基づいて、前記類似性が最も高くなるように、前記中間画素値パターンに含まれる中間画素値を決定してもよい。また本発明の他の態様は、複数のフレームにおいて順次撮像画像を取得する画像取得部と、加算画素値を取得する単位である加算単位を前記撮像画像の複数の画素毎に設定し、前記加算単位に含まれる画素値を重み付け加算して前記加算画素値を求め、求めた前記加算画素値による加算画像を取得する加算画像生成部と、取得された前記加算画像に基づく差分ベクトルのベクトル量子化を行う量子化処理部と、ベクトル量子化された前記差分ベクトルから前記加算画像を再生成する加算画像再生成部と、再生成された前記加算画像に基づいて前記撮像画像の画素値を推定する推定演算部と、を含み、前記画像取得部は、前記複数のフレームのうちの第1、第2のフレームにおいて、第1、第2の撮像画像を取得し、前記加算画像生成部は、前記第1、第2の撮像画像それぞれにおいて、前記加算単位を順次画素シフトさせて第1~第nの加算画像nは2以上の自然数を取得し、前記量子化処理部は、前記第1の撮像画像から得られた前記第1~第nの加算画像と、前記第2の加算画像から得られた前記第1~第nの加算画像との差分画像を、第1~第nの差分画像として求め、求めた前記第1~第nの差分画像の画素値に基づいて前記差分ベクトルを設定する撮像装置に関係する。また本発明の他の態様では、前記画像取得部は、前記複数のフレームのうちの第3のフレームにおいて、第3の撮像画像を取得し、前記量子化処理部は、前記第1、第2の撮像画像に基づく第1の差分ベクトルと、前記第2、第3の撮像画像に基づく第2の差分ベクトルとを設定し、前記第1、第2の差分ベクトルに基づいて前記ベクトル量子化を行ってもよい。また本発明の他の態様では、前記量子化処理部は、前記第1、第2の差分ベクトルの間の距離が所定の距離よりも近い場合に、前記第1差分ベクトルを、前記第1、第2の差分ベクトルの平均ベクトルに置き換えることにより、前記ベクトル量子化を行ってもよい。また本発明の他の態様は、撮像画像を取得する画像取得部と、加算画素値を取得する単位である加算単位を前記撮像画像の複数の画素毎に設定し、前記加算単位に含まれる画素値を重み付け加算して前記加算画素値を求め、求めた前記加算画素値による加算画像を取得する加算画像生成部と、取得された前記加算画像に基づく差分ベクトルのベクトル量子化を行う量子化処理部と、ベクトル量子化された前記差分ベクトルから前記加算画像を再生成する加算画像再生成部と、再生成された前記加算画像に基づいて前記撮像画像を再構成する画像再構成部と、を含み、前記加算画像生成部は、複数色の第1~第nの画素により構成される前記加算単位を設定し、前記第1~第nの画素と重み付け係数の対応が異なる第1~第nの加算画像nは2以上の自然数を前記加算画像として取得し、前記量子化処理部は、前記第1~第nの加算画像のうちの第kの加算画像kはn以下の自然数において、隣接する複数画素値の平均値を求め、前記平均値と前記複数画素値の各画素値との差分値により前記差分ベクトルを設定する撮像装置に関係する。また本発明の他の態様では、前記加算画像生成部は、前記第1~第nの画素と前記重み付け係数の対応が異なる第1~第nの加算式により前記第1~第nの加算画像の画素値を求め、前記撮像画像再構成部は、前記ベクトル量子化された前記差分ベクトルから再生成された前記第1~第nの加算画像の画素値を用いて、前記第1~第nの加算式を逆算することにより前記撮像画像を再構成してもよい。また本発明の他の態様は、加算画素値を取得する単位である加算単位を撮像画像の複数の画素毎に設定し、前記加算単位に含まれる画素値を重み付け加算して前記加算画素値を求め、求めた前記加算画素値による加算画像を取得し、取得された前記加算画像に基づく差分ベクトルのベクトル量子化を行い、ベクトル量子化された前記差分ベクトルから前記加算画像を再生成するとともに、再生成された前記加算画像に基づいて前記撮像画像の画素値を推定する場合に、前記加算単位を順次画素シフトさせて第1~第nの加算画像nは2以上の自然数を前記加算画像として取得し、前記第1~第nの加算画像の平均を平均画像として求め、前記平均画像と前記第1~第nの加算画像との差分を第1~第nの差分画像として求め、求めた前記第1~第nの差分画像の画素値に基づいて前記差分ベクトルを設定する画像処理方法に関係する。また本発明の他の態様は、加算画素値を取得する単位である加算単位を撮像画像の複数の画素毎に設定し、前記加算単位に含まれる画素値を重み付け加算して前記加算画素値を求め、求めた前記加算画素値による加算画像を取得し、取得された前記加算画像に基づく差分ベクトルのベクトル量子化を行い、ベクトル量子化された前記差分ベクトルから前記加算画像を再生成するとともに、再生成された前記加算画像に基づいて前記撮像画像の画素値を推定する場合に、複数のフレームのうちの第1、第2のフレームにおいて順次取得された第1、第2の撮像画像それぞれにおいて、前記加算単位を順次画素シフトさせて第1~第nの加算画像nは2以上の自然数を取得し、前記第1の撮像画像から得られた前記第1~第nの加算画像と、前記第2の加算画像から得られた前記第1~第nの加算画像との差分画像を、第1~第nの差分画像として求め、求めた前記第1~第nの差分画像の画素値に基づいて前記差分ベクトルを設定する画像処理方法に関係する。また本発明の他の態様は、加算画素値を取得する単位である加算単位を撮像画像の複数の画素毎に設定し、前記加算単位に含まれる画素値を重み付け加算して前記加算画素値を求め、求めた前記加算画素値による加算画像を取得し、取得された前記加算画像に基づく差分ベクトルのベクトル量子化を行い、ベクトル量子化された前記差分ベクトルから前記加算画像を再生成するとともに、再生成された前記加算画像に基づいて前記撮像画像を再構成する場合に、複数色の第1~第nの画素により構成される前記加算単位を設定し、前記第1~第nの画素と重み付け係数の対応が異なる第1~第nの加算画像nは2以上の自然数を前記加算画像として取得し、前記第1~第nの加算画像のうちの第kの加算画像kはn以下の自然数において、隣接する複数画素値の平均値を求め、前記平均値と前記複数画素値の各画素値との差分値により前記差分ベクトルを設定する画像処理方法に関係する。以下、本発明の好適な実施の形態について詳細に説明する。なお以下に説明する本実施形態は特許請求の範囲に記載された本発明の内容を不当に限定するものではなく、本実施形態で説明される構成の全てが本発明の解決手段として必須であるとは限らない。1.第1のノイズ低減手法本実施形態では、図1に示すように、近傍の複数画素による加算値を複数求め、その加算値の平均値を求め、その平均値と加算値との差分値を算出する。図2に示すように、その差分値の局所的発生領域を特定し、その特定した領域をベクトル量子化する。これにより、加算値と加算値の平均とは高相関性であるために、得られた差分値同士の組合せの発生確率に偏りが発生するため、その組合せをベクトル量子化すればベクトル数を削減でき、そのベクトル数削減のメリットを使ってランダムノイズの低減を図ることが可能になる。このような本実施形態の第1のノイズ低減手法について詳細に説明する。なお、以下で用いるフレームとは、例えば撮像素子により画像が撮像されるタイミングや、画像処理において1つの撮像画像が処理されるタイミングである。あるいは、画像データにおける1つの画像も適宜フレームと呼ぶ。図1に示すように、フレームfxにおいて、RGBベイヤ配列の撮像画像以下、高精細フレーム画像fxと呼ぶを取得する。図1において、pは撮像素子の画素ピッチを表す。高精細フレーム画像fxに、2×2画素の近接異色画素で構成される加算単位加算される画素群を設定し、その加算単位の画素値に対して重み付けを行って加算する。このとき、加算単位を1画素分重畳させながら水平又は垂直にシフトさせ、4枚の画素加算画像A1~A4を生成する。4画素加算値aijは下式1で表わされる。ここで、rは重み付けのパラメータであり、1≦rである。またvijは高精細フレーム画像における位置i,jの画素値である。iは、画素配列の列番号であり、例えば水平走査方向における位置である。jは、画素配列の行番号であり、例えば垂直走査方向における位置である。次に、生成した画素加算画像A1~A4の加算位置の整合を行い、4枚の画素加算画像を重ね合わせた上で同一位置の値の加算平均をとることにより平均画像Mを生成する。即ち、画素加算画像A1~A4の4画素加算値をそれぞれ{aij,ai1j,ai1j1,aij1}とすると、平均画像Mの画素値aMijは下式2で表される。生成した平均画像Mを基準とし、その平均画像Mと画素加算画像A1~A4との差分をそれぞれ差分画像D1~D4とする。差分画像D1~D4の画素値{δ1ij,δ2ij,δ3ij,δ4ij}を一つの処理単位とし、下式3のように定義する。ここで、{δ1ij,δ2ij,δ3ij,δ4ij}のi,jは、高精細フレーム画像の画素位置を基準としているため、偶数又は奇数である。下式4に示すように、差分画像D1~D4の同一位置の構成値{δ1ij,δ2ij,δ3ij,δ4ij}を差分ベクトルDijと定義する。元の高精細フレーム画像fxは、ランダムノイズを含んだ画素値vijから構成されるので、平均画像Mと差分ベクトルDijの各成分も、ランダムノイズ成分を当然含んでいる。平均画像Mについては、加算効果によりノイズの低減効果が見込まれる。問題は差分ベクトルDijのノイズ低減になる。そこで本実施形態では、差分ベクトルDijを観測ベクトルとしてベクトル量子化を行い、ランダムノイズの低減を図る。ベクトル量子化の手法については後述する。次に、量子化後の差分画像から元のフレーム画像を復元する手法について説明する。上式3を変形すると、下式5が得られる。下式4に示すように、平均画像Mを構成する4画素加算値{aMij}と、ベクトル量子化により変換された差分画像D’1~D’4を構成する4画素加算値δ1’ij,δ2’ij,δ3’ij,δ4’ijとから、画素加算画像A1~A4それぞれの4画素加算値{a1ij,a2i1j,a3ij1,a4i1ij1}が得られる。求められた4画素加算値{a1ij,a2i1j,a3ij1,a4i1ij1}は、1枚の高精細画像を水平又は垂直に1画素重畳シフトした4画素加算値により構成されている画像データである。これらの4画素加算値に対して、後述する復元推定処理を適用し、元の高精細画像fxの画素値を求める。このようにして、ベクトル量子化によりノイズ低減された高精細画像fxが得られる。2.第1のベクトル量子化手法次に、上記の差分ベクトルDijを量子化する第1のベクトル量子化手法について説明する。ベクトル量子化を行うには、観測したベクトル以下、観測ベクトルDijと、それを局所的ベクトル領域毎に変換していくための代表ベクトル以下、代表ベクトルD’ijが必要となる。まず、図2に示すように、複数の観測ベクトルDijの発生確率分布を求める。発生確率分布を求める単位は、1枚のフレーム画像であってもよいし複数の画像に跨ってもよい。この分布の局所的な確率ピークを求め、それらを代表ベクトルDmnとすればよい。なお図2では、図示を簡単にするために、Dijを2次元として原理的説明を行う。図2に示すように、分布の軸は成分{δ1ij,δ2ij}であり、発生する観測ベクトルDijの領域拡がり分布、局所発生領域を円形領域により模式的に表す。Pmnは、その領域において観測ベクトルDijの発生確率が最も大きいピークベクトルを表し、Dmnは、その領域における代表ベクトルを表す。Dijは、任意の観測ベクトルを表す。ピークベクトルPmnの検出では、発生する観測ベクトルDijの確率分布の変化を見て局所的に確率値の山谷を検出し、ピーク値及びその周辺の谷境界を求め、ピークベクトルが支配する群領域を求める。次に、その群領域内の観測ベクトルDijの平均ベクトルを算出し、その平均ベクトルをその群領域の代表ベクトルDmnとして設定する。代表ベクトルDmnは、各画像について毎回設定してもよいし、予め設定しておいてもよい。予め設定する場合、与えられた複数の画像から代表ベクトルを求め、その代表ベクトルを量子化テーブルとして記憶しておき、観測ベクトルDijのベクトル量子化時に適宜参照する。このようにテーブルを用いてベクトル変換することで、高速化が図られる。複数の代表ベクトルDmnが求まると、任意の観測ベクトルDijと、その周辺に存在する代表ベクトルDmnとのユークリッド距離zijを求める。代表ベクトルDmnの成分を下式6と表わすと、ユークリッド距離zijは下式7と求められる。ユークリッド距離zijが最も小さくなる代表ベクトルDmnを探索し、観測ベクトルDijをその代表ベクトルDmnに変換することにより量子化を行う。順次、観測ベクトルDijを近傍の代表ベクトルDmnに変換する処理を行ない、ベクトル量子化を完了する。以上の処理により、観測ベクトルDijと変換すべき代表ベクトルDmnとの対応を予め求めて変換テーブルを生成しておき、元画像データから任意の観測ベクトルDijの成分パターンを生成し、その観測ベクトルDijを逐次代表ベクトルDmnに変換できる。これにより、ランダムノイズを低減した成分値δ1’ij,δ2’ij,δ3’ij,δ4’ijから成る変換差分画像D’ijを比較的高速に得ることができる。なお上記では、撮像素子がRGBベイヤ配列である場合を例に説明したが、本実施形態はこれに限定されず、例えば補色フィルタの撮像素子等であってもよい。また上記では、2×2画素加算を行う場合を例に説明したが、本実施形態はこれに限定されず、他の画素数の加算を行ってもよい。また上記では、フレームfxの撮像画像を例に説明したが、他のフレームにおいても同様である。また上記では、局所発生領域内の観測ベクトルDijの平均ベクトルを代表ベクトルDmnとしたが、本実施形態はこれに限定されない。例えば、局所発生領域内の確率ピークを示す観測ベクトルPmnを代表ベクトルDmnとしてもよい。3.第2のベクトル量子化手法各差分画像における極値検出により領域分割を行う第2のベクトル量子化手法について説明する。図3に示すように、ベクトルではなく差分画像毎の構成値δkijの発生確率分布において、局所的な山と谷を検出し、その検出結果に基づいて局所領域を分割設定する。局所的な山と谷は、確率分布の極値又は変局点を求め、その極値におけるδkijを山又は谷の位置として設定すればよい。検出された谷の間の領域を局所領域に設定する。代表値Dmnとして、その局所領域内のピーク値pmn又は、局所領域内の構成値δkijの平均値を設定する。代表値Dmnが設定できれば、設定された局所的領域を量子化領域とし、観測値Dijが存在する領域の代表値Dmnに観測値Dijを逐次量子化し、ノイズ低減がなされた差分画像の変換を完了する。4.第3のベクトル量子化手法各差分画像における同一確率領域により領域分割を行う第2のベクトル量子化手法について説明する。図4に示すように、ベクトルではなく差分画像毎の構成値δkijの発生確率分布において、構成値δkijの正の最大値をMaxとし、負の最大値を-Maxとし、そのMaxと-Maxとの間を所定数Nにより確率pkが同一になる領域に分割する。この分割した個々の領域を局所領域として設定する。例えば、図4に示すように、網掛けが施された2つの領域のδkijの発生確率は、ほぼ同一に設定される。構成値δkijの元の量子化数に対して、領域分割数は当然少なく設定される。例えば、撮像時の画素値が12ビット量子化であり、これを8ビットに量子化する場合、8ビットに対応する領域数に分割すればよい。各局所領域の代表値Dmnとして、その局所領域内のピーク値pmn、又は局所領域内の構成値δkijの平均値を設定する。なお、Max値は、-MaxからMax値の間に存在する構成値δkijの発生確率が所定の値例えば95などとなるように設定する。このMax値を設定することにより、ほとんど発生しないような最大値が存在した場合に、その値に影響を受けて局所領域が大きくなりすぎてしまうのを防止できる。5.撮像装置図5に、本実施形態のベクトル量子化を行う撮像装置の構成例を示す。撮像装置は、レンズ110、撮像素子120撮像センサ、加算画像生成部130重畳シフト重み付け加算画像生成部、データ記録部180、適応的ノイズ低減処理部190、量子化処理部200、加算画像再生成部210、推定演算部230、画像出力部290を含む。レンズ110は、被写体100を結像させる。撮像素子120は、結像された被写体像を撮像する。撮像により得られたアナログ信号は、図示しないA/D変換部によりデジタル信号に変換される。加算画像生成部130は、上述のように、画素シフトさせつつ撮像画像の画素値を加算し、撮像画像から画素加算画像A1~A4を生成する。量子化処理部200は、撮像画像をベクトル量子化する処理を行う。具体的には、量子化処理部200は、平均画像生成部140、差分画像生成部150、ベクトル量子化部160、量子化テーブル記録部170を含む。平均画像生成部140は、加算画像A1~A4から平均画像Mを生成する。差分画像生成部150は、画素加算画像A1~A4と平均画像Mから差分画像D1~D4を生成する。ベクトル量子化部160は、差分画像D1~D4のベクトル量子化を行う。量子化テーブル記録部170は、例えば製造時等において量子化テーブルを記録する。適応的ノイズ低減処理部190は、量子化前の差分画像D1~D4に対して適応的なノイズ低減処理を行う。適応的なノイズ低減処理については後述する。データ記録部180は、量子化処理された画像データを記録する。具体的には、データ記録部180は、量子化された差分画像D’1~D’4を記録する差分データ記録部181と、平均画像Mを記録する平均画像データ記録部182を含む。加算画像再生成部210は、平均画像Mと量子化後の差分画像D’1~D’4とから、加算画像A1~A4を再生成する処理を行う。推定演算部230は、加算画像A1~A4に基づいて高精細フレーム画像fxを推定により復元する。復元推定処理については後述する。画像出力部290は、復元されたベイヤ配列のRAW画像をデモザイキング処理し、その画像に対して例えば階調補正処理等の画像処理を行う。画像出力部290は、例えば表示装置や記憶装置等に対して、処理後の静止画や動画を出力する。なお、本実施形態は図5の構成に限定されず、その構成要素の一部例えば適応的ノイズ低減処理部190の省略や、他の構成要素の追加等の種々の変形実施が可能である。例えば、加算画像生成部130、量子化処理部200、加算画像再生成部210、推定演算部230を、撮像装置とは別体の画像処理装置例えばPC等により構成してもよい。また、撮像装置の各部をソフトウェアにより構成してもよい。この場合、CPU等の処理装置が、各部の動作が記述されたプログラムを実行することにより、各部の動作が実現される。以上の実施形態によれば、図5に示すように、撮像装置は、画像取得部例えば撮像素子120、あるいは撮像素子120から画像データを読み出す図示しない読み出し部と加算画像生成部130と量子化処理部200と加算画像再生成部210と推定演算部230を含む。画像取得部は、撮像画像を取得する。図1で説明したように、加算画像生成部130は、加算画素値例えばa100を取得する単位である加算単位を撮像画像の複数の画素例えば2×2画素毎に設定する。加算画像生成部130は、その加算単位に含まれる画素値を重み付け加算して加算画素値を求め上式1、求めた加算画素値による加算画像例えばA1を取得する。量子化処理部200は、取得された加算画像A1~A4に基づく差分ベクトルDijのベクトル量子化を行う。加算画像再生成部210は、ベクトル量子化された差分ベクトルD’ijから加算画像A1~A4を再生成する。推定演算部230は、再生成された加算画像A1~A4に基づいて撮像画像の画素値vijを推定する。この場合に、加算画像生成部130は、加算単位を順次画素シフトさせて第1~第4の加算画像A1~A4広義には第1~第nの加算画像、nは2以上の自然数を取得する。量子化処理部200は、その第1~第4の加算画像A1~A4の平均を平均画像Mとして求め、その平均画像Mと第1~第4の加算画像A1~A4との差分を第1~第4の差分画像D1~D4広義には第1~第nの差分画像として求める。量子化処理部200は、求めた第1~第4の差分画像D1~D4の画素値δkijに基づいて差分ベクトルDijを設定する。このようにすれば、ベクトル量子化により効果的に画像のノイズ低減を行うことが可能になる。即ち、平均画像においては、画素値の加算と平均によりランダムノイズが低減される。また、差分画像においては、差分ベクトルをベクトル量子化することによりランダムノイズが低減される。そして、ノイズ低減された平均画像と差分画像から撮像画像を復元することにより、ノイズ低減された高精細画像を得ることができる。より具体的には、差分画像は、平坦部と類似エッジパターンの集合である。そのため、画素値から構成した差分ベクトルについても、類似ベクトルの集合となり、その類似ベクトルの平均化によりランダムノイズを低減できる。これにより、1枚の画像に対して、効果的なノイズ低減が可能になる。例えば、上述した空間的なフィルタ処理に比べて、ベクトルの発生確率分布に応じて適切に代表ベクトルを設定できるため、発生頻度の多い情報を優先的に残しながらノイズ低減できる。また、上述した連続撮影画像を合成する手法に比べて、1枚画像でノイズ低減できるため、動き補償の精度や被写体の動きに影響されずにノイズ低減できる。また、加算画像の画素値はRGB加算値であり、平均画像の画素値はその平均値である。例えば、上述の特許文献1では、RGB平均値と、RGB各画素値との差分を求めるため、RGB間が低相関である場合、低相関な値の差分となってしまう。本実施形態では、加算値と平均値が共にRGB混色であるため、特許文献1の場合よりも相関性が高くなり、差分ベクトルの発生確率分布が限られた領域に分布し、少ない代表ベクトルで量子化することが可能になる。ここで、ベクトル量子化とは、複数のサンプリング値をベクトルとして扱い、そのベクトルを量子化する手法である。具体的には、ベクトルを複数のクラスタにクラスタリングし、各クラスタにおいて代表ベクトルを設定し、クラスタに属するベクトルをそのクラスタの代表ベクトルに置き換え、代表ベクトルを符号化する。また本実施形態では、量子化処理部200は、差分ベクトルDijとして、第1~第4の差分画像D1~D4の画素値を成分とするベクトルを設定する。より具体的には、画素配列の列をi、行をjとして、第1~第4の差分画像D1~D4における画素の位置をi,jと表す。上式3、4で説明したように、量子化処理部200は、位置i,jにおける差分ベクトルDijとして、第1~第4の差分画像D1~D4の位置i,jにおける画素値δ1ij~δ4ijをそれぞれ第1~第4の成分広義には第1~第nの成分とするベクトルを設定する。このようにすれば、第1~第4の差分画像D1~D4の画素値に基づいて差分ベクトルDijを設定できる。同一位置i,jにおける画素値δ1ij~δ4ijは相関性が高いと考えられるため、差分ベクトルDijの発生確率分布が偏在し、代表ベクトル数の削減が可能になる。また本実施形態では、図1で説明したように、加算画像生成部130は、加算単位を水平又は垂直に順次シフトさせて第1~第4のポジション広義には第1~第nのポジションに設定する。加算画像生成部130は、その第1~第4のポジションi,j、i1,j、i1,j1、i,j1においてそれぞれ第1~第4の加算画像A1~A4を取得する。第mのポジションと第m1のポジションmはn-1以下の自然数の加算単位例えばa100、a210は、共通の画素v10、v11を含む。このようにすれば、画素シフトされた第1~第4の加算画像を取得できる。また、隣接加算単位が共通の画素を含む重畳シフトが行われることで、後述する復元推定処理により撮像画像を復元することが可能になる。また本実施形態では、図5に示すように、量子化処理部200は、平均画像生成部140と、差分画像生成部150を有する。上式2で説明したように、平均画像生成部140は、第1~第4のポジションにおける加算画素値a1ij、a2i1j、a3i1j1、a4ij1の平均値aMijを、平均画像Mの画素値として求める。上式3で説明したように、差分画像生成部150は、平均画像の画素値aMijと、第mのポジションにおける加算画素値例えばa1ijとの差分値δ1ijを、第mの差分画像D1の画素値として求める。このようにすれば、第1~第4の加算画像A1~A4の平均を平均画像として求めることができる。また、平均画像Mと第1~第4の加算画像A1~A4との差分を第1~第4の差分画像D1~D4として求めることができる。また本実施形態では、上式7で説明したように、量子化処理部200は、差分ベクトルDijを、複数の代表ベクトルDmnの中の、差分ベクトルDijから最も距離zij例えばユークリッド距離の近い代表ベクトルに置換することにより、ベクトル量子化を行う。このようにすれば、差分ベクトルDijと代表ベクトルDmnの類似性をベクトル間の距離により評価し、類似性が高い即ち距離が近い代表ベクトルDmnに差分ベクトルDijを量子化することができる。また本実施形態では、図3で説明したように、量子化処理部200は、差分ベクトルDijの発生確率分布において極値局所的な、即ちある点の近傍における最大値又は最小値を検出し、検出した極値に基づいて発生確率分布を複数の局所領域に分割する。量子化処理部200は、その複数の局所領域の各局所領域に属する差分ベクトルDijをその各局所領域の代表ベクトルDmnに置換することにより、ベクトル量子化を行う。このようにすれば、差分ベクトルDijと代表ベクトルDmnの類似性を、同一局所領域に属するか否かにより評価し、類似性が高い即ち同一局所領域に属する代表ベクトルDmnに差分ベクトルDijを量子化することができる。また本実施形態では、図4で説明したように、量子化処理部200は、差分ベクトルDijの発生確率分布を、各局所領域の発生確率が同一となる複数の局所領域に分割する。量子化処理部200は、その複数の局所領域の各局所領域に属する差分ベクトルDijをその各局所領域の代表ベクトルDmnに置換することにより、ベクトル量子化を行う。このようにすれば、例えば極値の検出等の複雑な処理が不要になるため、領域分割の処理を簡素化することができる。また、発生確率分布が大きい領域ほど分割領域の幅が狭くなるため、細かく代表ベクトルが設定され、発生頻度の高い情報ほどより多く残すことが可能になる。6.第2のノイズ低減手法各差分画像における隣接画素値により差分ベクトルを構成する第2のノイズ低減手法について説明する。図6に示すように、同一の差分画像Dkkは4以下の自然数の近接4値を観測ベクトルDkijと定義する。即ち、観測ベクトルDkijは、下式8で表される。図6には、差分画像D1における観測ベクトルD1ijを示す。点線の丸により示す4つの差分値は、観測ベクトルを構成する成分を表す。図7を用いて、代表ベクトルDkmnの設定手法の一例を説明する。図7に示すように、複数の観測ベクトルDkijの発生確率分布を求める。求める母数単位は、1枚の差分画像であってもよいし、複数の差分画像に跨ってもよい。なお図7では、図示を簡単にするために、Dkijを2次元として原理的説明を行う。図7に示すように、分布の軸は成分{δkij,δki2j}であり、発生する観測ベクトルDkijの領域拡がり分布を円形領域により模式的に表す。Pkmnは、その領域において観測ベクトルDkijの発生確率が最も大きいピークベクトルを表し、Dkmnは、その領域における代表ベクトルを表す。Dkijは、任意の観測ベクトルを表す。観測ベクトルDkijの発生確率分布の局所的な確率ピークとして、局所領域ZpのピークベクトルPkmnを求める。例えば、ピークベクトルPkmn近傍のユークリッド距離に位置する観測ベクトルDkijの変局点、即ち確率分布が局所最小値をとる位置を境界とし、その境界の内側を局所領域Zpに設定する。あるいは、ピークベクトルPkmnを中心とし、所定のユークリッド距離zpを直径とする領域を、局所領域Zpとしてもよい。代表ベクトルDkmnとして、例えば、局所領域Zpに存在する観測ベクトルDkijの平均ベクトルを設定する。あるいは、ピークベクトルPkmnをそのまま代表ベクトルDkmnとして設定してもよい。あるいは、図4で上述のように、発生確率が均一になるように観測ベクトルDkijの発生確率分布を領域分割して局所領域Zpを設定し、それぞれの局所領域Zpの平均ベクトルを代表ベクトルDkmnとしてもよい。複数の代表ベクトルDkmnが求まると、任意の観測ベクトルDkijと、その周辺に存在する代表ベクトルDkmnとのユークリッド距離zkijを求める。代表ベクトルDkmnの成分を下式9と表わすと、ユークリッド距離zkijは下式10と求められる。ユークリッド距離zkijが最も小さくなる代表ベクトルDkmnを探索し、観測ベクトルDkijをその代表ベクトルDkmnに変換することにより量子化を行う。順次、観測ベクトルDkijを近傍の代表ベクトルDkmnに変換する処理を行ない、ベクトル量子化を完了する。量子化後の差分ベクトルDkijから加算画像A1~A4を再生成する手法、再生成した加算画像A1~A4から高精細フレーム画像fxを再構成する手法については、上述した第1のノイズ低減手法と同様である。さて、上記の差分画像は、元画像のローカル領域毎の平均画像との差が分布している画像である。元画像のローカル領域の隣接値に高い相関性があれば、差分値はローカル平均値に大きく偏りをもつ確率分布となりためゼロ中心に偏った分布となり、元画像の画素値の確率分布に比べ分散を非常に小さくできる。また、差分画像は、微分画像のように平坦部とエッジパターンからなる画像であるので、隣接パターンをベクトルと見なせば、元画像よりも少ないベクトルにより構成された画像に変換される。従って、ノイズが重畳されていないと仮定する任意の正解ベクトルを中心にノイズが重畳された類似パターンが群を形成し、離散して存在する値からなる画像に変換されていると見なせるので、群単位でベクトル量子化を行えばノイズ低減が可能となる。即ち、本実施形態では、元画像の隣接画素値を加算することにより加算画素値の隣接相関性を高め、さらにそれらの平均画像と差分画像を取ることにより、平均画像は加算効果によるノイズ低減が図られる。また、差分画像は限定されたパターンベクトルに分離されるため重畳するノイズの存在範囲の分離性が高まり、ベクトル量子化による正解値の特定を容易にする。なお上記では、4つの差分画像の近接構成値をベクトルとして扱う例を説明したが、本実施形態はこれに限定されず、例えば4つ以上の構成値をベクトルとしても同様に成立することは言うまでもない。以上の実施形態によれば、図6で説明したように、量子化処理部200は、差分ベクトルDijとして、第1~第4の差分画像D1~D4の各差分画像におけるベクトルDkijを設定する。前記各差分画像におけるベクトルDkijは、複数の隣接画素値を成分とするベクトルである。より具体的には、上式8で説明したように、量子化処理部200は、位置i,jにおける差分ベクトルDijとして、第1~第4の差分画像D1~D4に対応する第1~第4の差分ベクトルD1ij~D4ij広義には第1~第nの差分ベクトルを設定する。第kの差分ベクトルDkijkはn以下の自然数は、第kの差分画像Dkの位置i,jの画素値δkijと、位置i,jに隣接する位置の画素値δki2j、δkij2、δki2j2とを、成分とするベクトルである。このようにすれば、第1~第4の差分画像D1~D4の画素値に基づいて第1~第4の差分ベクトルD1ij~D4ijを設定できる。上述のように、隣接位置i,j、i2,j、i2,j2、i,j2における画素値は相関性が高いと考えられるため、差分ベクトルD1ij~D4ijの発生確率分布が偏在し、代表ベクトル数の削減が可能になる。7.適応的ノイズ低減処理図5で上述の適応的ノイズ低減処理部190が行う適応的なノイズ低減処理について詳細に説明する。本実施形態では、差分画像D1~D4に対してアダプティブノイズリダクション以下、ANRと略すを適用する。ANRとは、空間軸に沿って適応的に対象範囲を異ならせながら画素値平均を行う適応的移動平均フィルタリングのことを言う。ANRでは、対象範囲内のサンプリング値の変化の幅が小さい場合、移動平均の範囲を広くとり、対象範囲内のサンプリング値の変化の幅が大きい場合、移動平均の範囲を狭くする。これを実現するためには、処理位置着目位置の画素値を中心とした所定の画素値幅に含まれるサンプリング値の平均を計算し、改めて処理位置の画素値とする。サンプリング値の変化の幅が小さい範囲では、その変化が高周波成分の場合であっても、振幅としては小さいので丸めても影響が少ないと考えられる。また低周波成分の場合は、移動平均を取っても情報は維持される。この場合は、移動平均の範囲を広くとるため、より多くのサンプリング値の平均を取ることになり、加算効果によるノイズ低減効果が大きい。一方、サンプリング値の変化の幅が大きい範囲では、その変化が高周波成分の場合でも低周波成分の場合でも、移動平均の範囲を狭くするため情報はほぼ維持される。この場合は、少ないサンプリング値の平均を取ることになるので、加算効果によるノイズ低減効果は小さい。よって、この方法を適用するケースとして効果が大きいのは、サンプリング値の振幅の変化幅が小さくなる状態のときである。平均画像の画素値aMijと加算画像の画素値akijは、加算値同士であるため画素値の相関性が高い。そのため、これらの差分値δkijは、元の撮像画像よりも差分画像のサンプリング値の振幅変化を小さくできる。この差分画像にANRを適用すれば、効果的に差分画像のノイズ低減が可能になると考えられる。次に、ANRの適用手法や演算手法について説明する。図8Aに示すように、処理する差分画像の画素値サンプリング値をδsとする。δsを中心として幅±Δ/2の範囲に入る近傍の画素値を特定する。例えば、図8Aの場合、幅±Δ/2の範囲に入る画素値は存在しない。この場合、下式11に示すように、d1=d2=0として移動平均値δasを求める。また、図8Bの場合、幅±Δ/2の範囲に入る4画素加算値はδs-2、δs-1、δs1である。この場合、上式11においてd1=2,d2=1とする。なお、d1は、処理する画素値δsの左方向s軸の負方向の移動平均を取る画素値の範囲を表わす。d2は、処理する画素値δsの右方向s軸の正方向の移動平均を取る画素値の範囲を表わす。d1、d2は、下式12に示す条件を満足しているものとする。次に、図3で上述の差分画像D1~D4を例にとり、上記ANRの適用例について説明する。図9に示すように、差分画像D1~D4は、それぞれ2次元配列のデータである。演算を簡単にするために、上記ANRを水平方向と垂直方向に別々に適用する。なお以下では、簡単のため、δij=δkijとしてkを省略する。具体的には、図9に示すように、画素値δijに対して水平方向i軸方向に順次ANRを適用すると、水平方向の移動平均値δhijが得られる。また図10に示すように、画素値δijに対して垂直方向j軸方向に順次ANRを適用すると、垂直方向の移動平均値δvijが得られる。図11に示すように、移動平均値δhijとδvijの平均値δaij例えばδaij=δhijδvij/2を計算し、その平均値δaijを最終な移動平均値とする。以上の実施形態によれば、図5に示すように、撮像装置は適応的ノイズ低減処理部190を含む。図8A~図11で説明したように、適応的ノイズ低減処理部190は、画素値の変化幅に応じて適応的に移動平均の範囲d1d2を調整する適応的ノイズ低減処理を、第1~第4の差分画像D1~D4に対して行う。例えば本実施形態では、処理対象の画素値δsから幅±Δ/2の範囲に入る画素値の数に応じて範囲d1d2を調整し、その範囲d1d2内の画素値の平均値を、画素値δsとして再設定する。このようにすれば、画素値の生起分布が狭く、画素値の振幅が小さい差分画像のノイズを効果的に低減できる。即ち、適応的ノイズ低減処理では、画素値の振幅が小さい場合には移動平均の範囲d1d2が広くなるため、その範囲よりも高周波数のノイズ成分が効果的に低減される。8.第3のノイズ低減手法画素の配色パターンと重み付け係数の対応が同一のブロック同士により、平均画像と差分画像を生成し、ベクトル量子化を行う第3のノイズ低減手法について説明する。図12に示すように、原画像のRGBベイヤ配列の近接画素値を色別に{Rij,Grij,Gbij,Rij}と表す。ベイヤ配列における2×2画素の基本ブロック単位で加算単位図12の太線四角で表す4画素を設定し、重み付け加算を行う。具体的には下式13に示すように、同一ブロックの画素値に対して、異なる4種類のパターンの重み付け係数を掛けて4つの加算値{a1ij,a2ij,a3ij,a4ij}を算出する。これら4つの加算値により、それぞれ4種類の4画素加算画像{A1,A2,A3,A4}を生成する。即ち、各4画素加算画像では、ブロック内の配色と重み付け係数の対応が同一であり、その対応が異なる4種類の4画素加算画像が得られることになる。次に、下式14に示すように、4画素加算画像Akにおいて、配色と重み付けの関係が共通する4画素加算値のうちの隣接する4画素加算値{akij,aki2j,akij2,aki2j2}のブロック平均値mkijを求める。下式15に示すように、差分値{δkij,δki2j,δkij2,δki2j2}を求める。ここでk=1、2、3、4である。これらの差分値{δkij,δki2j,δkij2,δki2j2}に対して、上述のベクトル量子化を適用することによりノイズの低減を図る。ベクトル量子化のためのベクトルの捉え方は、同一4画素加算画像内のDij=δkij,δki2j,δkij2,δki2j2でもよいし、異なる4画素加算画像間のDij=δ1ij,δ2ij,δ3ij,δ4ijでもよい。なお、ブロック平均値mkij又は量子化された差分値δk’ijは、データ圧縮されて記録されてもよい。特に差分値δk’ijはエントロピーの低減が図られているので、エントロピー符号化などがデータの圧縮に有効である。次に、量子化された差分値から加算画像A1~A4を再生成する。具体的には、上記のように処理され記録されたブロック平均値mkijと差分値{δk’ij,δk’i2j,δk’ij2,δk’i2j2}を読み出す。それらのデータが圧縮されている場合は、当然ながら伸張処理を行う。ベクトル量子化により符号化されている場合は、量子化テーブルを参照して復号し、元の記録前の値に戻す。これらの平均値と差分値を上式14、15に代入し、解くことにより、ブロックを構成する重み付けされた4画素の加算値{akij,aki2j,akij2,aki2j2}を再生成する。次に、再生成された加算値から原画像を復元する。具体的には、再生成された4画素の加算値{akij,aki2j,akij2,aki2j2}から原画像の同一ブロック単位の画素値{Rij,Grij,Gbij,Rij}を導出する。同一ブロック単位の画素値を求めるために、同一ブロック単位の異なる重み付け係数を掛けて加算した4つの加算値{a1ij,a2ij,a3ij,a4ij}を、再生成データから抽出する。抽出した加算値{a1ij,a2ij,a3ij,a4ij}を上式13に代入し、その連立方程式を解くことにより、同一のブロックの4つの構成画素値{Rij,Grij,Gbij,Rij}を導出する。同様にして、加算値aki2j、akij2、aki2j2から、それぞれ構成画素値{Ri2j,Gri2j,Gbi2j,Ri2j}、{Rij2,Grij2,Gbij2,Rij2}、{Ri2j2,Gri2j2,Gbi2j2,Ri2j2}を求める。このようにして、原画像の画素値が各々求められる。以上の実施形態によれば、撮像装置は、画像再構成部を含む例えば図5において、推定演算部230の代わりに図示しない画像再構成部を含む。画像再構成部は、ベクトル量子化された差分ベクトルD’ijから再生成された加算画像に基づいて撮像画像を再構成する図12で説明したように、加算画像生成部130は、複数色R、Gr、Gb、Bの第1~第4の画素広義には第1~第nの画素により構成される加算単位を設定する。上式13で説明したように、加算画像生成部130は、その第1~第4の画素と重み付け係数1、1/r、1/r、1/r2の対応が異なる第1~第4の加算画像A1~A4を取得する。上式14で説明したように、量子化処理部200は、第kの加算画像Akkはn以下の自然数において、隣接する複数画素値の平均値mkijを求める。上式15で説明したように、量子化処理部200は、その平均値mkijと複数画素値の各画素値との差分値{δkij,δki2j,δkij2,δki2j2により差分ベクトルDijを設定する。このようにすれば、R、Gr、Gb、Bの配色と重み付け係数の対応が同一の加算画像Ak内において平均値と差分値が求められる。一般に自然画像は、近接する異なる色の相関が高くないため、配色と重み付けの対応が異なると、加算値間の相関性が低下する。この点、本実施形態によれば、各加算画像内では、配色と重み付けの関係が一致するため、加算値の間の相関性を高めることができる。これにより、近接加算値の平均値を求め、その平均値と加算値の差分値をとることで、平均値に対する差分値のばらつきを小さく抑えることができるため、近接画素が低色相関の場合であっても、差分値パターンの数量をより削減でき、ベクトル量子化における代表ベクトル数を削減することが期待できる。また本実施形態では、上式13で説明したように、加算画像生成部130は、第1~第4の画素と重み付け係数の対応が異なる第1~第4の加算式広義には第1~第nの加算式により第1~第4の加算画像A1~A4の画素値を求める。画像再構成部は、再生成された第1~第4の加算画像の画素値を用いて、第1~第4の加算式を逆算することにより撮像画像R、Gr、Gb、Bの画素値を再構成する。このようにすれば、加算画像を生成するための加算式において、量子化後の加算値に置き換え、撮像画像の画素値について加算式を解くことにより、ベクトル量子化によりノイズ低減された撮像画像を再構成できる。9.第4のノイズ低減手法フレーム間において類似する差分値をベクトル量子化する第4のノイズ低減手法について説明する。図13に示すように、連続撮影した時系列のフレーム画像を{,fx,fx1,fx2,fx3,}とし、隣接フレーム画像に対して動き補償処理を行う。例えば、フレーム画像fxに対する次のフレーム画像fx1のずれを補正し、補正後の画像をf’x1とする。フレーム画像fx1に対する次のフレーム画像fx2のずれを補正し、補正後の画像をf’x2とする。フレーム画像fx2に対する次のフレーム画像fx3のずれを補正し、補正後の画像をf’x3とする。基準フレーム画像fxにおいて、重畳シフト4画素加算値{aij[x],ai1j[x],aij1[x],ai1j1[x]}を求める。補正されたフレーム画像f’x1,f’x2,f’x3各々において、重畳シフト4画素加算値{aij[x1],ai1j[x1],aij1[x1],ai1j1[x1]}、{aij[x2],ai1j[x2],aij1[x2],ai1j1[x2]}、{aij[x3],ai1j[x3],aij1[x3],ai1j1[x3]}を求める。次に、下式16~18に示すように、隣接フレーム画像において対応する位置の4画素加算値の差分値以下、フレーム間差分値と呼ぶを求める。なお、式16~18のδの定義と式15のδの定義は異なるものであり、δは単なる差分量の意味として用いている。図13に示すように、フレーム間差分値として、隣接フレーム画像単位で4種類の値が得られることになる。フレーム画像はベイヤ配列のカラー画像なので、1フレームの中で近接する{R,Gr,Gb,B}の加算値が得られ、その混色加算値のフレーム間差分値が得られる。R,Gr,Gb,Bそれぞれ独立の値よりも混色加算値の方が発生する値を偏らせられるため、R,Gr,Gb,B独立にフレーム間差分値を扱うよりは、混色加算値のフレーム間差分値の方が、代表ベクトルの組み合わせ数をより削減できる。下式19に示すように、位置的に対応するフレーム間差分値{δkij[x1],δkij[x2],δkij[x3]}を用いて、差分ベクトルDkij[x1]、Dkij[x2]を定義する。ここで、k=1、2、3、4である。また、下式20に示すように、差分ベクトルDkij[x1]とDkij[x2]のユークリッド距離dを定義する。次に、差分ベクトルを量子化狭義には平均化する。具体的には、差分ベクトルDkij[x1]とDkij[x2]の発生確率分布を、共通の分割領域で分割する。例えば図4で説明したように、各領域の確率を均等にする手法により領域分割する。そして、共通領域に属するそれらの差分ベクトルのうち、は類似性が高い差分ベクトル同士のベクトル平均を算出する。即ち、共通領域に属するそれらの差分ベクトルのうち、ユークリッド距離dが所定値より小さい差分ベクトル同士のベクトル平均を算出する。差分ベクトルDkij[x1]を、算出されたベクトル平均値に置換する。このことにより加算効果によりランダムノイズの低減を図ることができる。所定値は当然画質に影響するので、予め統計的に値の発生確率を観測し、どの程度丸めても画質として認められるか評価し決定しておくことが望ましい。なお、ユークリッド距離dが所定値より大きい場合は、量子化誤差が大きくなるので置換を行わないようにする。次に、量子化された差分ベクトルDk’ij[x1]=δk’ij[x1],δk’ij[x2]からフレーム画像fx1、fx2を復元する。例えば重畳シフト4画素加算値aij[x]の求め方は次のように行う。上記によりユークリッド距離dが所定値より小さい差分ベクトル同士のベクトル平均が求められ、その平均を改めて差分ベクトルDkij[x1]の値として改めて置換する。差分ベクトルDkij[x1]が特定されると言うことは、そのベクトル成分であるフレーム間差分値δkij[x1],δkij[x2]も特定されることになる。よって式16および式17にそれらフレーム間差分値δkij[x1],δkij[x2]を代入すると共に、既知である基準フレーム画像fxの重畳シフト4画素加算値aij[x]を式16に代入し、それらの式を解けば、aij[x1]、aij[x2]が求められる。同様な考えで、残りの重畳シフト4画素加算値{ai1j[x1]、aij1[x1]、ai1j1[x1]}、{ai1j[x2]、aij1[x2]、ai1j1[x2]}を求めることができる。求めた加算値からフレーム画像を復元する手法は、上述した第1のノイズ低減手法と同様である。なお上記では、上式19に示すように差分ベクトルの成分をδkij[x1]、δkij[x2]の2成分としたが、本実施形態はこれに限定されない。例えば、ベクトルではないが、拡張した考えとして最も単純に、下式21に示すように差分ベクトルを定義してもよい。また上記では、フレーム画像の動き補償処理を前提としたが、本実施形態はこれに限定されず、動き補償処理を省略しても構わない。動き補償処理を省略した場合、差分ベクトル数が増えることになるが、ノイズ低減効果は同様に期待できる。さて、上記のフレーム間差分を使った量子化によるノイズ低減効果について説明する。一般的に、連続する複数のフレーム画像を重ね合わせることにより加算効果を用いてランダムノイズを低減する手法がある。この手法では、被写体の動きや手振れによりフレーム間の画像ずれが発生してしまうため、位置ずれの補正を行う。しかしながら、この手法では、補正の精度が劣ると重ね合わせた画像のずれが残ったままとなり、画質は著しく劣化する。そのため、高精度な位置ずれ補正が求められるが、補正の精度には限界があるか、又は補正の精度を上げるために非常に複雑な処理を余儀なくされる。この点、本実施形態によれば、フレーム間の画像ずれをきちんと補正した上で加算平均する手法ではなく、画像ずれがあってもそのずれ方が類似するものベクトルとしての捉え方を含む同士を加算平均する手法を用いている。即ち、第1のフレームと第2のフレームとの間の被写体像の動きの変化差分と、第2のフレームと第3のフレームとの間の被写体像の動きの変化差分とが、類似する場合のベクトルを用いて、それらを加算平均することによりランダムノイズの低減を図ろうとする考えである。パンニング撮影や手振れなどのように、第1、第2のフレーム間と、第2、第3のフレーム間とで、被写体像の動きがほぼ同様なものになる場合は、相互に類似性ある動きの変化が発生しやすい。また、撮像フレームが高速化すればするほど相互に類似性ある動きの変化が発生しやすくなる。このような場合、本実施形態では、類似性のある差分ベクトルの平均が行われるため、高精度な画像ずれの位置合わせを行わずともノイズ低減効果が期待できる。また、第1、第2フレームにあった像が第3フレームに存在しない場合は、その像についての差分ベクトルには類似性のあるものが存在しないため、本実施形態では加算平均が行われない。そのため、加算平均により画質を損なうことは避けられる。10.撮像装置の第2の構成例図14に、上記の第4のノイズ低減手法を行う場合の撮像装置の構成例を示す。撮像装置は、レンズ110、撮像素子120、加算画像生成部130、データ記録部180、量子化処理部200、加算画像再生成部210、推定演算部230原画像復元部、画像出力部290を含む。なお以下では、図5で上述の構成要素と同一の構成要素については同一の符号を付し、適宜説明を省略する。量子化処理部200は、第1の差分ベクトル生成部151、第2の差分ベクトル生成部152、ベクトル量子化部160、量子化テーブル記録部170を含む。第1の差分ベクトル生成部151は、加算画像から求められたフレーム間差分値に基づいて、第1の差分ベクトルDkij[x1]を出力する。第2の差分ベクトル生成部152は、加算画像の画素値から求められたフレーム間差分値に基づいて、第2の差分ベクトルDkij[x2]を出力する。ベクトル量子化部160は、Dkij[x1]、Dkij[x2]に基づいてDkij[x1]の量子化を行う。データ記録部180は、量子化された差分値δk’ij[x1]を記録する差分データ記録部181と、フレームfxの加算画像aij[x]を基準画像データとして記録する基準画像データ記録部183を含む。加算画像再生成部210は、基準画像aij[x]と量子化後の差分値δk’ij[x1]とから、フレームfx1の加算画像aij[x1]を再生成する処理を行う。推定演算部230は、基準画像aij[x]から、フレームfxの撮像画像を復元する処理と、再生成された加算画像aij[x1]から、フレームfx1の撮像画像を再構成する処理を行う。以上の実施形態によれば、図13で説明したように、画像取得部は、複数のフレームのうちの第1、第2のフレームfx、fx1において、第1、第2の撮像画像を取得する。加算画像生成部130は、その第1、第2の撮像画像それぞれにおいて、加算単位を順次画素シフトさせて第1~第4の加算画像{aij[x],ai1j[x],aij1[x],ai1j1[x]}、{aij[x1],ai1j[x1],aij1[x1],ai1j1[x1]}を取得する。上式16で説明したように、量子化処理部200は、第1の撮像画像から得られた第1~第4の加算画像と、第2の加算画像から得られた第1~第4の加算画像との差分画像δ1ij[x1]~δ4ij[x1]を、第1~第4の差分画像として求める。上式19、21で説明したように、量子化処理部200は、求めた第1~第4の差分画像の画素値δkij[x1]に基づいて差分ベクトルDkij[x1]を設定する。このようにすれば、各フレームにおいて求められた加算画像から、フレーム間における差分画像を生成し、その差分画像から差分ベクトルを設定できる。これにより、上述したように、フレーム間における被写体の動きが高精度に補償されない場合であっても、ベクトル量子化により高画質なノイズ低減を行うことが可能になる。また本実施形態では、図13で説明したように、画像取得部は、複数のフレームのうちの第3のフレームfx2において、第3の撮像画像を取得する。上式19、21で説明したように、量子化処理部200は、第1、第2の撮像画像に基づく第1の差分ベクトルDkij[x1]と、第2、第3の撮像画像に基づく第2の差分ベクトルDkij[x2]とを設定し、その第1、第2の差分ベクトルに基づいてベクトル量子化を行う。このようにすれば、フレーム間における被写体の動きと、次のフレーム間における被写体の動きの類似性を、差分ベクトルの類似性により検出することが可能になる。これにより、動き補償が十分でなくとも、同一被写体が写っている画素を検出してノイズ低減することが可能になる。また本実施形態では、上式20で説明したように、量子化処理部200は、第1、第2の差分ベクトルDkij[x1]、Dkij[x2]の間の距離dが所定の距離よりも近い場合に、第1差分ベクトルDkij[x1]を、第1、第2の差分ベクトルの平均ベクトルに置き換えることにより、ベクトル量子化を行う。このようにすれば、距離dが所定の距離よりも近い場合に、第1、第2の差分ベクトルの類似性が高いと判断し、その類似性が高い差分ベクトルを用いてベクトル量子化を行うことができる。11.復元推定処理次に、重畳シフト加算された加算画像から撮像画像を推定する処理について詳細に説明する。なお以下では、加算画素値{a00、a10、a11、a01}を例に説明するi,jは0以上の整数が、他の加算画素値についても同様である。また、加算単位が2×2画素毎に設定される場合を例に説明するが、これに限定されず、例えば3×3画素毎であってもよい。図15A、図15Bに、推定画素値と中間画素値の説明図を示す。図15Aに示す加算画素値{a00、a10、a11、a01}は、例えば図1で説明した加算画像A1~A4の加算画素値{a100,a210,a311,a401}に対応する。推定処理では、この加算画素値を用いて、最終的な推定画素値v00~v22を推定する。推定画素値vijは、例えば図1で説明した撮像画像fxの画素値に対応する。図15Bに示すように、まず加算画素値a00~a11から中間画素値b00~b21中間推定画素値を推定する。中間画素値は2画素加算値に対応し、例えばb00は画素値v00とv01の加算値に対応する。これらの中間画素値b00~b21から最終的な画素値v00~v22を推定する。まず中間画素値を推定する処理について説明する。以下では、水平方向の最初の行の中間画素値b00~b20を推定する場合を例に説明する。次の行の中間画素値b01~b21についても同様の手法により推定される。図16に示すように、中間画素値b00~b20は、水平方向の最初の行の加算画素値a00、a10に基づいて推定される。説明を簡単にするために、例えば重み係数r=2とすると、加算画素値a00、a10は下式22で表される。a00=v001/2v011/2v101/4v11,a10=v101/2v111/2v201/4v2122下式23に示すようにb00、b10、b20を定義する。b00=v001/rv01=v001/2v01,b10=v101/rv11=v101/2v11,b20=v201/rv21=v201/2v2123次に、上式23を用いて上式22を変形すると、下式24が成り立つ。a00=b001/2b10,a10=b101/2b2024上式24において、a00、a10に所定の重み係数を掛けて差分δi0を取り、上式23を使って変形すると、下式25が成り立つ。δi0=a10-2a00=1/2b20-2b0025b00を未知数初期変数とすると、下式26に示すように、中間画素値b10、b20をb00の関数として求めることができる。このようにして、b00を未知数として高精細な中間画素値{b00,b10,b20}の組合せパターンが求められる。b00=未知数,b10=2a00-b00,b20=4b002δi0=4b002a10-2a0026次に、未知数b00を求める手法について説明する。図17に示すように、加算画素値のパターン{a00,a10}と中間画素値のパターン{b00,b10,b20}を比較する。そして、その誤差Eが最小になる未知数b00を導出し、中間画素値b00として設定する。具体的には、加算画素値{aij}と中間画素値{bij,bi1j}には、下式27の関係が成り立つ。この下式27による重み付けを考慮すると、下式28に示す評価関数Ejが求められる。そして、この評価関数Ejにより、パターン{a00,a10}とパターン{b00,b10,b20}の類似性評価を行う。aij=bij1/2bi1j27図18に示すように、Ejを最小にする未知数b00=αを求め、b00の値を決定できる。そして、推定したb00の値を上式26に代入し、b10,b20が求められる。次に、求めた中間画素値bijを用いて最終推定画素値vijを求める手法について説明する。以下では、左端垂直列i=0列を例に説明する。最終推定画素値vijは、中間画素値bijを求めた手法と同様に求められる。即ち、上式24を下式29に置き換えれば、以降の処理は同様である。b00=v001/2v01,b01=v011/2v0229以上の実施形態によれば、図15Aに示すように、第1のポジションに設定された第1の加算単位例えばa00と、第1のポジションがシフトされた第2のポジションに設定された第2の加算単位例えばa10は重畳する。上式25に示すように、推定演算部230は、第1、第2の加算単位の画素値が重み付け加算された第1、第2の加算画素値a00、a10の差分値δi0を求める。図15Bに示すように、第1の中間画素値b00は、加算単位a00から重畳領域v10、v11を除いた第1の領域v00、v01の加算画素値である。第2の中間画素値b20は、加算単位a10から重畳領域v10、v11を除いた第2の領域v20、v21の加算画素値である。上式26に示すように、第1、第2の中間画素値b00、b20の関係式を、差分値δi0を用いて表す。図17等に示すように、その関係式を用いて第1、第2の中間画素値b00、b20を推定する。推定した第1の中間画素値b00を用いて加算単位に含まれる各画素の画素値v00、v10、v11、v01を求める。このようにすれば、重畳シフトされた加算画素値から中間画素値を一旦推定し、その重畳シフトされた中間画素値から推定画素値を求めることで、高解像画像の推定処理を簡素化できる。例えば、2次元フィルタの繰り返し演算等の複雑な処理が不要となる。ここで、重畳するとは、加算単位と加算単位が重なった領域を有することであり、例えば図15Aに示すように、加算単位a00と加算単位a10が、2つの推定画素v10、v11を共有することである。また、加算単位のポジションとは、撮像画像における加算単位の位置や座標のことであり、あるいは、推定処理における推定画素値データ画像データ上での加算単位の位置や座標のことである。また、シフトされたポジションとは、元のポジションと位置や座標が一致しないポジションのことである。また本実施形態では、第1、第2の中間画素値例えばb00、b20を含む連続する中間画素値を中間画素値パターン{b00、b10、b20}とする。上式26に示すように、推定演算部230は、中間画素値パターンに含まれる中間画素値の間の関係式を第1、第2の加算画素値a00、a10を用いて表す。図17に示すように、中間画素値の間の関係式で表された中間画素値パターンと、第1、第2の加算画素値とを比較して類似性を評価する。その類似性の評価結果に基づいて、類似性が最も高くなるように中間画素値パターンに含まれる中間画素値b00、b10、b20を決定する。このようにすれば、加算単位が重畳されながら画素シフトされることで取得された複数の加算画素値に基づいて、中間画素値を推定できる。ここで、中間画素値パターンとは、推定処理に用いられる範囲の中間画素値のデータ列データの組みである。また、加算画素値パターンとは、推定処理に用いられる範囲の加算画素値のデータ列である。また本実施形態では、上式28に示すように、推定演算部230は、中間画素値の間の関係式で表された中間画素値パターン{b00、b10、b20}と加算画素値a00、a10との誤差を表す評価関数Ejを求める。評価関数Ejの値が最小となるように中間画素値パターンに含まれる中間画素値b00、b10、b20を決定する。このようにすれば、誤差を評価関数で表し、その評価関数の極小値に対応する中間画素値を求めることで、中間画素値の値を推定できる。例えば、上述のように最小二乗法を用いて未知数を求めることで、簡素な処理で中間画素推定の初期値を設定できる。なお、上記のように本実施形態について詳細に説明したが、本発明の新規事項及び効果から実体的に逸脱しない多くの変形が可能であることは当業者には容易に理解できるであろう。従って、このような変形例はすべて本発明の範囲に含まれるものとする。例えば、明細書又は図面において、少なくとも一度、より広義又は同義な異なる用語と共に記載された用語は、明細書又は図面のいかなる箇所においても、その異なる用語に置き換えることができる。また加算画像生成部、量子化処理部、加算画像再生成部、推定演算部、撮像装置等の構成、動作も本実施形態で説明したものに限定に限定されず、種々の変形実施が可能である。"