第1の深度に対して合焦している第1の深度合焦画像を取得する第1の深度合焦画像取得部と、前記第1の深度とは異なる第2の深度に対して合焦している第2の深度合焦画像を取得する第2の深度合焦画像取得部と、前記第1の深度合焦画像の合焦範囲ないし前記第2の深度合焦画像の合焦範囲よりも広い範囲において合焦している全焦点画像を生成する全焦点画像生成部と、前記全焦点画像の深度範囲内で複数の深度を設定し、前記第1の深度に合焦しているときの、前記複数の深度における複数のボケ画像を、前記全焦点画像から生成し、前記第1の深度合焦画像に含まれるそれぞれの画像領域での画像に最も類似した画像である前記ボケ画像を、前記複数の深度における前記複数のボケ画像の中から選別し、選別した前記ボケ画像の深度を、当該画像領域における距離として示す第1の距離マップを生成する第1の生成部と、前記第2の深度に合焦しているときの、前記複数の深度における複数のボケ画像を、前記全焦点画像から生成し、前記第2の深度合焦画像に含まれるそれぞれの画像領域での画像に最も類似した画像である前記ボケ画像を、前記複数の深度における前記複数のボケ画像の中から選別し、選別した前記ボケ画像の深度を、当該画像領域における距離として示す第2の距離マップを生成する第2の生成部と、生成された前記第1の距離マップと前記第2の距離マップとから、距離マップを合成する距離マップ合成部とを備える距離推定装置。生成される前記全焦点画像は、少なくとも、前記第1の深度と、前記第2の深度との間のすべての深度において合焦している画像であり、前記第1の生成部は、前記第1の深度で合焦している状態において、少なくとも、前記第1の深度と、前記第2の深度との間のそれぞれの深度におけるボケ度合いを示すボケパラメータの組である第1のボケパラメータ群を取得する第1のボケパラメータ群取得部と、生成された前記全焦点画像に対して、取得された前記第1のボケパラメータ群に含まれる、各深度における前記ボケパラメータを畳み込み、各深度における前記ボケ画像が含まれてなる第1のボケ画像群を生成する第1のボケ画像群生成部と、取得された前記第1の深度合焦画像と、生成された前記第1のボケ画像群に含まれる、それぞれの深度における前記ボケ画像とを、画像領域ごとに比較し、前記画像領域ごとに、前記最も類似した画像である前記ボケ画像を判定する第1の類似ボケ判定部と、前記画像領域ごとに、判定された前記ボケ画像の深度を、当該画像領域における距離として示す前記第1の距離マップを生成する第1の距離マップ生成部とを含み、前記第2の生成部は、前記第2の深度で合焦している状態において、少なくとも、前記第1の深度と、前記第2の深度との間のそれぞれの深度におけるボケ度合いを示すボケパラメータの組である第2のボケパラメータ群を取得する第2のボケパラメータ群取得部と、生成された前記全焦点画像に対して、取得された前記第2のボケパラメータ群に含まれる、各深度における前記ボケパラメータを畳み込み、各深度における前記ボケ画像が含まれてなる第2のボケ画像群を生成する第2のボケ画像群生成部と、取得された前記第2の深度合焦画像と、生成された前記第2のボケ画像群に含まれる、それぞれの深度における前記ボケ画像とを、画像領域ごとに比較し、前記画像領域ごとに、前記最も類似した画像である前記ボケ画像を判定する第2の類似ボケ判定部と、前記画像領域ごとに、判定された前記ボケ画像の深度を、当該画像領域における距離として示す前記第2の距離マップを生成する第2の距離マップ生成部とを含む請求項1記載の距離推定装置。さらに、取得された前記第1の深度合焦画像の第1の画像特徴を抽出する第1の画像特徴抽出部と、取得された前記第2の深度合焦画像の第2の画像特徴を抽出する第2の画像特徴抽出部とを備え、前記距離マップ合成部は、前記第1の画像特徴と、前記第2の画像特徴とに基づき、合成後の前記距離マップを合成する請求項1記載の距離推定装置。前記距離マップ合成部は、抽出された前記第1の画像特徴に基づき定められる第1の重み係数を、生成された、更新前の前記第1の距離マップにおける値に乗ずることにより、更新前の前記第1の距離マップを、更新後の前記第1の距離マップへと更新する第1のマップ重み付け部と、抽出された前記第2の画像特徴に基づき定められる第2の重み係数を、生成された、更新前の前記第2の距離マップにおける値に乗ずることにより、更新前の前記第2の距離マップを、更新後の前記第2の距離マップへと更新する第2のマップ重み付け部と、更新後の前記第1の距離マップにおける値と、更新後の前記第2の距離マップにおける値とを加算することにより、合成後の前記距離マップを合成する距離マップ加算部とを含む請求項3記載の距離推定装置。それぞれの前記画像特徴は、前記第1の深度合焦画像と、前記第2の深度合焦画像とのうちで、その画像特徴がある方である、一方の合焦画像におけるコントラストである請求項3記載の距離推定装置。それぞれの前記画像特徴は、前記第1の深度合焦画像と、前記第2の深度合焦画像とのうちで、その画像特徴がある方である、一方の合焦画像における、輝度値の分散の値である請求項3記載の距離推定装置。前記距離マップ合成部は、前記コントラストが、比較的高い第1のコントラストである場合には、当該コントラストである前記画像特徴がある前記一方の合焦画像から特定された前記距離の値に対して、前記重み係数として、比較的大きな第1の値を乗じ、比較的低い第2のコントラストである場合には、比較的小さい第2の値を乗じる請求項5記載の距離推定装置。前記第2の深度合焦画像は、前記第1の深度合焦画像において合焦されてない被写体に合焦された画像であり、前記第1の深度合焦画像と、前記全焦点画像とから特定される、前記被写体の第1の前記距離の精度は、比較的低い精度であり、前記第2の深度合焦画像と、前記全焦点画像とから特定される、前記被写体の第2の前記距離の精度は、比較的高い精度であり、前記第1の生成部は、第1の前記距離を特定し、前記第2の生成部は、第2の前記距離を特定し、合成後の前記距離マップにより特定される、前記被写体の距離の精度は、前記比較的高い精度以下で、かつ、前記比較的低い精度よりも高い請求項1記載の距離推定装置。第1の深度に対して合焦している第1の深度合焦画像を取得する第1の深度合焦画像取得ステップと、前記第1の深度とは異なる第2の深度に対して合焦している第2の深度合焦画像を取得する第2の深度合焦画像取得ステップと、前記第1の深度合焦画像の合焦範囲ないし前記第2の深度合焦画像の合焦範囲よりも広い範囲において合焦している全焦点画像を生成する全焦点画像生成ステップと、前記全焦点画像の深度範囲内で複数の深度を設定し、前記第1の深度に合焦しているときの、前記複数の深度における複数のボケ画像を、前記全焦点画像から生成し、前記第1の深度合焦画像に含まれるそれぞれの画像領域での画像に最も類似した画像である前記ボケ画像を、前記複数の深度における前記複数のボケ画像の中から選別し、選別した前記ボケ画像の深度を、当該画像領域における距離として示す第1の距離マップを生成する第1の生成ステップと、前記第2の深度に合焦しているときの、前記複数の深度における複数のボケ画像を、前記全焦点画像から生成し、前記第2の深度合焦画像に含まれるそれぞれの画像領域での画像に最も類似した画像である前記ボケ画像を、前記複数の深度における前記複数のボケ画像の中から選別し、選別した前記ボケ画像の深度を、当該画像領域における距離として示す第2の距離マップを生成する第2の生成ステップと、生成された前記第1の距離マップと前記第2の距離マップとから、距離マップを合成する距離マップ合成ステップとを含む距離推定方法。第1の深度に対して合焦している第1の深度合焦画像を取得する第1の深度合焦画像取得部と、前記第1の深度とは異なる第2の深度に対して合焦している第2の深度合焦画像を取得する第2の深度合焦画像取得部と、前記第1の深度合焦画像の合焦範囲ないし前記第2の深度合焦画像の合焦範囲よりも広い範囲において合焦している全焦点画像を生成する全焦点画像生成部と、前記全焦点画像の深度範囲内で複数の深度を設定し、前記第1の深度に合焦しているときの、前記複数の深度における複数のボケ画像を、前記全焦点画像から生成し、前記第1の深度合焦画像に含まれるそれぞれの画像領域での画像に最も類似した画像である前記ボケ画像を、前記複数の深度における前記複数のボケ画像の中から選別し、選別した前記ボケ画像の深度を、当該画像領域における距離として示す第1の距離マップを生成する第1の生成部と、前記第2の深度に合焦しているときの、前記複数の深度における複数のボケ画像を、前記全焦点画像から生成し、前記第2の深度合焦画像に含まれるそれぞれの画像領域での画像に最も類似した画像である前記ボケ画像を、前記複数の深度における前記複数のボケ画像の中から選別し、選別した前記ボケ画像の深度を、当該画像領域における距離として示す第2の距離マップを生成する第2の生成部と、生成された前記第1の距離マップと前記第2の距離マップとから、距離マップを合成する距離マップ合成部とを備える集積回路。第1の深度に対して合焦している第1の深度合焦画像を取得する第1の深度合焦画像取得ステップと、前記第1の深度とは異なる第2の深度に対して合焦している第2の深度合焦画像を取得する第2の深度合焦画像取得ステップと、前記第1の深度合焦画像の合焦範囲ないし前記第2の深度合焦画像の合焦範囲よりも広い範囲において合焦している全焦点画像を生成する全焦点画像生成ステップと、前記全焦点画像の深度範囲内で複数の深度を設定し、前記第1の深度に合焦しているときの、前記複数の深度における複数のボケ画像を、前記全焦点画像から生成し、前記第1の深度合焦画像に含まれるそれぞれの画像領域での画像に最も類似した画像である前記ボケ画像を、前記複数の深度における前記複数のボケ画像の中から選別し、選別した前記ボケ画像の深度を、当該画像領域における距離として示す第1の距離マップを生成する第1の生成ステップと、前記第2の深度に合焦しているときの、前記複数の深度における複数のボケ画像を、前記全焦点画像から生成し、前記第2の深度合焦画像に含まれるそれぞれの画像領域での画像に最も類似した画像である前記ボケ画像を、前記複数の深度における前記複数のボケ画像の中から選別し、選別した前記ボケ画像の深度を、当該画像領域における距離として示す第2の距離マップを生成する第2の生成ステップと、生成された前記第1の距離マップと前記第2の距離マップとから、距離マップを合成する距離マップ合成ステップとをコンピュータに実行させるためのコンピュータプログラム。このように、距離画像を生成することで、全焦点画像の画質劣化なく、画像中のすべての被写体との距離を算出することができる。しかしながら、このような、従来のアプローチの場合、円形開口を前提とする。このため、距離推定の精度は、CodedApertureや、CodedAperturePairsよりも、一般的には劣る。また、比較的小さなボケでしか、距離推定精度が保てない問題は、そのまま残る。前記で挙げた例では、近端付近に合焦しているとすると、その付近での距離推定精度は高いが、遠端付近での距離推定精度は低くなってしまう。実使用上では、この距離推定精度の偏りの問題の方が大きい。本発明は、前記従来の課題を解決するもので、距離推定精度の偏りのない距離推定装置及び距離推定方法を提供することを目的とする。上記の課題を解決するために、本発明のある局面に係る距離推定装置は、第1の深度に対して合焦している第1の深度合焦画像を取得する第1の深度合焦画像取得部と、前記第1の深度とは異なる第2の深度に対して合焦している第2の深度合焦画像を取得する第2の深度合焦画像取得部と、前記第1の深度合焦画像の合焦範囲ないし前記第2の深度合焦画像の合焦範囲よりも広い範囲において合焦している全焦点画像を生成する全焦点画像生成部と、前記全焦点画像の深度範囲内で複数の深度を設定し、前記第1の深度に合焦しているときの、前記複数の深度における複数のボケ画像を、前記全焦点画像から生成し、前記第1の深度合焦画像に含まれるそれぞれの画像領域での画像に最も類似した画像である前記ボケ画像を、前記複数の深度における前記複数のボケ画像の中から選別し、選別した前記ボケ画像の深度を、当該画像領域における距離として示す第1の距離マップを生成する第1の生成部と、前記第2の深度に合焦しているときの、前記複数の深度における複数のボケ画像を、前記全焦点画像から生成し、前記第2の深度合焦画像に含まれるそれぞれの画像領域での画像に最も類似した画像である前記ボケ画像を、前記複数の深度における前記複数のボケ画像の中から選別し、選別した前記ボケ画像の深度を、当該画像領域における距離として示す第2の距離マップを生成する第2の生成部と、生成された前記第1の距離マップと前記第2の距離マップとから、距離マップを合成する距離マップ合成部とを備える距離推定装置である。なお、こうして、ボケ画像が選定される。選定されるボケ画像は、そのボケ画像での深度が、画像領域における深度と推定されるボケ画像である。すなわち、そのボケ画像の全体または、その画像領域の部分が、上述された、最も類似した画像であるボケ画像が選定される。これにより、そのボケ画像での深度が、その画像領域での深度と推定される、上述されたような適切なボケ画像が選定されて、適切な動作がされる。なお、このように、全焦点画像は、第1の深度合焦画像の第1の合焦範囲よりも広く、かつ、第2の深度合焦画像の第2合焦範囲よりも広くて、第1の合焦範囲を包含すると共に、第2の合焦範囲も包含する第3の合焦範囲の画像である。これにより、第1の生成部において、第1の深度合焦画像と全焦点画像とから、第1の深度の第1の被写体の距離が特定される。また、第2の生成部において、第2の深度合焦画像と全焦点画像とから、第2の深度の第2の被写体の距離が特定される。そして、合成後の距離マップが生成される。すなわち、生成された、合成後の距離マップにより示される、第1の被写体の距離の精度は、第1の深度合焦画像と全焦点画像とから特定される、当該第1の被写体の距離の精度よりも高い。また、同様に、合成後の距離マップにより示される、第2の被写体の距離の精度は、第2の深度合焦画像と全焦点画像とから特定される、当該第2の被写体の距離の精度よりも高い。これにより、示される、何れの被写体の距離の精度も高くされて、特定される距離の精度の偏りがなくせる。すなわち、特定される、何れの被写体の距離の精度も高くされ、確実に、特定の精度が高くできる。つまり、例えば、生成される前記全焦点画像は、少なくとも、前記第1の深度と、前記第2の深度との間のすべての深度において合焦している画像であり、前記第1の生成部は、前記第1の深度で合焦している状態において、少なくとも、前記第1の深度と、前記第2の深度との間のそれぞれの深度におけるボケ度合いを示すボケパラメータの組である第1のボケパラメータ群を取得する第1のボケパラメータ群取得部と、生成された前記全焦点画像に対して、取得された前記第1のボケパラメータ群に含まれる、各深度における前記ボケパラメータを畳み込み、各深度における前記ボケ画像が含まれてなる第1のボケ画像群を生成する第1のボケ画像群生成部と、取得された前記第1の深度合焦画像と、生成された前記第1のボケ画像群に含まれる、それぞれの深度における前記ボケ画像とを、画像領域ごとに比較し、前記画像領域ごとに、前記最も類似した画像である前記ボケ画像を判定する第1の類似ボケ判定部と、前記画像領域ごとに、判定された前記ボケ画像の深度を、当該画像領域における距離として示す前記第1の距離マップを生成する第1の距離マップ生成部とを含み、前記第2の生成部は、前記第2の深度で合焦している状態において、少なくとも、前記第1の深度と、前記第2の深度との間のそれぞれの深度におけるボケ度合いを示すボケパラメータの組である第2のボケパラメータ群を取得する第2のボケパラメータ群取得部と、生成された前記全焦点画像に対して、取得された前記第2のボケパラメータ群に含まれる、各深度における前記ボケパラメータを畳み込み、各深度における前記ボケ画像が含まれてなる第2のボケ画像群を生成する第2のボケ画像群生成部と、取得された前記第2の深度合焦画像と、生成された前記第2のボケ画像群に含まれる、それぞれの深度における前記ボケ画像とを、画像領域ごとに比較し、前記画像領域ごとに、前記最も類似した画像である前記ボケ画像を判定する第2の類似ボケ判定部と、前記画像領域ごとに、判定された前記ボケ画像の深度を、当該画像領域における距離として示す前記第2の距離マップを生成する第2の距離マップ生成部とを含んでもよい。本構成によって、従来の、1枚のボケ画像のみによる距離推定時の精度と比べて、距離推定精度の偏りが小さくなる。すなわち、どの深度においても、距離推定精度を、一定水準以上に保つことが可能になる。しかも、単に、第1の生成部に、第1のボケパラメータ群取得部等を含むなどだけの構成にされた、構成が比較的簡単にできる。好ましくは、例えば、取得された前記第1の深度合焦画像の第1の画像特徴を抽出する第1の画像特徴抽出部と、取得された前記第2の深度合焦画像の第2の画像特徴を抽出する第2の画像特徴抽出部とを備え、前記距離マップ合成部は、前記第1の画像特徴と、前記第2の画像特徴とに基づき、合成後の前記距離マップを合成んでもよい。本構成によって、さらに、画像特徴に基づいて、合焦の度合いが推定できる。このことから、画像領域ごとに、より小さなボケを有する方を判定でき、最終的に得られる距離マップとして、より、距離推定精度の高い距離マップを選択し、合成することが可能になる。さらに好ましくは、例えば、前記距離マップ合成部は、抽出された前記第1の画像特徴に基づき定められる第1の重み係数を、生成された、更新前の前記第1の距離マップにおける値に乗ずることにより、更新前の前記第1の距離マップを、更新後の前記第1の距離マップへと更新する第1のマップ重み付け部と、抽出された前記第2の画像特徴に基づき定められる第2の重み係数を、生成された、更新前の前記第2の距離マップにおける値に乗ずることにより、更新前の前記第2の距離マップを、更新後の前記第2の距離マップへと更新する第2のマップ重み付け部と、更新後の前記第1の距離マップにおける値と、更新後の前記第2の距離マップにおける値とを加算することにより、前記距離マップを合成する距離マップ加算部とを含んでもよい。本構成によって、さらに、画像特徴に基づいて、合焦の度合いが推定できることから、画像領域ごとに、より小さなボケを有する方を、相対的に判定することができる。これにより、距離推定精度の高い距離マップの方に、より大きな値での重み付けを行うことが可能になり、最終的に得られる距離マップも、距離推定精度が、より高まる。なお、本発明は、このような特徴的な処理部を備える距離推定装置として実現することができるだけでなく、距離推定装置に含まれる特徴的な処理部が実行する処理をステップとする距離推定方法として実現することができる。また、距離推定方法に含まれる特徴的なステップをコンピュータに実行させるプログラムとして実現することもできる。そして、そのようなプログラムを、CD-ROMCompactDiscReadOnlyMemory等のコンピュータ読取可能な不揮発性の記録媒体や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。本発明のように、距離マップ算出に際して、合焦位置の異なる複数枚の画像から距離マップを算出し合成することで、距離推定精度の偏りを防止することができる。何れの領域図2Bの画像2I等における、領域1RF、1RNなどを参照でも、高い精度の距離が特定される。これにより、領域により、特定される距離の精度が不均一になり、領域により、特定の精度が偏ってしまうことが回避され、特定の精度が均一にできる。何れの領域についても、高い精度の距離が特定されて、確実に、特定される距離の精度が高くできる。以下、本発明の各実施の形態について、図面を参照しながら説明する。実施形態の距離推定装置1xは、第1の深度図2Bの画像2Iなどでの、3つのぬいぐるみのうちの、真ん中にある、領域1RFのぬいぐるみでの深度に対して合焦している第1の画像2I図2B、図1を取得する第1の特定深度合焦画像取得部2を備える図9のステップS1。第1の深度とは異なる第2の深度右側にある、領域1RNのぬいぐるみでの深度に対して合焦している第2の画像3I図2C、図1を取得する第2の特定深度合焦画像取得部3を備えるS2。また、第1の画像2Iの合焦範囲ないし第2の画像3Iの合焦範囲よりも広い範囲において合焦している全焦点画像第1の画像2Iの合焦範囲を包含し、かつ、第2の画像3Iの合焦範囲も包含する合焦範囲の画像である画像1I図2A、図1を生成する全焦点画像生成部1を備えるS3。また、生成された画像1Iの深度範囲内例えば、画像1Iにおける、上述の合焦範囲における複数の深度がある。そして、第1の深度領域1RFでの深度に合焦しているときの、前記複数の深度における複数のボケ画像複数の画像6Iを、画像1Iから生成し、第1の画像2Iに含まれるそれぞれの画像領域例えば領域1RFでの画像に最も類似した画像であるボケ画像画像6Iを、前記複数のボケ画像の中から選別特定し、選別した前記ボケ画像の深度データ8Dを参照を、当該画像領域領域1RFにおける距離として示す第1の距離マップデータ10D図1、図3Aなどを参照を生成する第1の生成部10wを備えるS4。第2の深度領域1RNに合焦しているときの、前記複数の深度における複数のボケ画像複数の画像7Iを、画像1Iから生成し、第2の画像3Iに含まれるそれぞれの画像領域例えば領域1RNでの画像に最も類似した画像であるボケ画像を、複数のボケ画像の中から選別し、選別したボケ画像の深度データ9Dを参照を、当該画像領域領域1RNにおける距離として示す第2の距離マップデータ11D図1、図3Bなどを参照を生成する第2の生成部11wを備えるS5。生成された第1の距離マップと第2の距離マップとから、距離マップ合成後の距離マップ14Dを合成する距離マップ合成部14S6を備える。なお、こうして、ボケ画像が選定される。選定されるボケ画像は、そのボケ画像での深度が、画像領域における深度と推定されるボケ画像である。すなわち、そのボケ画像の全体または、その画像領域の部分が、上述された、最も類似した画像であるボケ画像が選定される。これにより、そのボケ画像での深度が、その画像領域での深度と推定される、上述されたような適切なボケ画像が選定されて、適切な動作がされる。つまり、生成された、合成後の距離マップにより、それぞれの画像領域での距離が示される。示される距離は、その距離の画像領域について、第1の距離マップにより示される距離の精度と、その画像領域について、第2の距離マップにより示される距離の精度とのうちの、より低い方の精度よりも高い精度である。すなわち、例えば、第2の画像3I図2C、図1は、第1の画像2I図2B、図1において合焦されてない被写体右側にある、領域1RNのぬいぐるみに合焦された画像でもよい。そして、第1の画像2Iと、全焦点画像である画像1Iとから特定される、その被写体右側のぬいぐるみの距離である第1の距離データ8Dにより特定される距離の精度は、第2の精度よりも低い第1の精度でもよい。そして、第2の画像3Iと、全焦点画像である画像1Iとから特定される、その被写体右側のぬいぐるみの距離である第2の距離データ9Dにより特定される距離の精度は、上述された、比較的高い第2の精度でもよい。そして、第1の生成部10wは、第1の距離8Dを特定してもよい。第2の生成部11wは、第2の距離9Dを特定してもよい。そして、合成後の距離マップ14Dにより特定される、上記の被写体真ん中のぬいぐるみの距離の精度は、比較的高い第1の精度以下ではあるものの、比較的低い第2の精度よりも高くてもよい。これにより、第1の画像2Iで合焦された被写体真ん中にある、領域1RFのぬいぐるみの距離として、高い精度の距離が特定されるだけではなくなる。すなわち、第1の画像2Iで合焦されてない上述の被写体右側のぬいぐるみについても、高い精度の距離が特定される。これにより、何れの被写体についても、高い精度の距離が特定され、確実に、特定される距離の精度が高くできる。なお、換言すれば、何れの被写体の領域でも、高い精度の距離が特定されて、領域により、精度が不均一になり、特定される距離の精度が偏ってしまうことが回避され、精度が均一にできる。ひいては、領域によって、距離の精度が不均一で、領域によって、精度が偏った距離マップが生成されてしまうことが回避され、精度が均一で、偏りのなり距離マップ図1のデータ14Dの距離マップが生成できる。すなわち、何れの領域について特定される距離の精度も高くされ、より確実に、距離の特定の精度が高くできる。本距離推定装置1xは、これらの構成、作用、効果の点で、先行例とは相違する。実施の形態1本発明の実施の形態1における距離推定装置及び距離推定方法について、図1、図2A~図2C、図3A~図3Cを参照しながら説明する。以下、距離推定装置と距離推定方法は、基本的な構成要素は同じものとして、装置として説明していく。図1は、本実施の形態1における距離推定装置距離推定装置1xを示したブロック構成図である。距離推定装置は、全焦点画像生成部1、第1の特定深度合焦画像取得部2、第1のボケパラメータ群取得部4、第1のボケ画像群生成部6、第1の類似ボケ判定部8、第1の距離マップ生成部10、第2の特定深度合焦画像取得部3、第2のボケパラメータ群取得部5、第2のボケ画像群生成部7、第2の類似ボケ判定部9、第2の距離マップ生成部11、及び距離マップ合成部14を備える。全焦点画像生成部1は、少なくとも、第1の特定深度と、第2の特定深度との間の全ての深度において合焦している画像画像1Iを生成する。なお、全焦点画像生成部1の構成は、図8に示した全焦点画像生成部1の構成に準じた構成などである。すなわち、例えば、全焦点画像生成部1の構成は、FocalStack、WavefrontCoding、FlexibleDOF、軸上色収差利用方式、多重焦点レンズ利用方式などの中から、どの方式を用いた構成でも良い。第1の特定深度合焦画像取得部2は、第1の特定深度に対して合焦している画像である第1の特定深度合焦画像画像2Iを取得する。第2の特定深度合焦画像取得部3は、第2の特定深度に対して合焦している画像である第2の特定深度合焦画像画像3Iを取得する。これら、第1の特定深度合焦画像取得部2と、第2の特定深度合焦画像取得部3とのそれぞれの構成は、例えば、図8に示した特定深度合焦画像取得部9101の構成に準じた構成などである。第1のボケパラメータ群取得部4は、第1の特定深度で合焦している状態において、少なくとも、第1の特定深度と、第2の特定深度との間の各特定深度におけるボケ度合いを示すボケパラメータデータ4pの組である第1のボケパラメータ群を取得する。第2のボケパラメータ群取得部5は、第2の特定深度で合焦している状態において、少なくとも、第1の特定深度と第2の特定深度の間の各特定深度におけるボケ度合いを示すボケパラメータデータ5pの組である第2のボケパラメータ群を取得する。第1のボケパラメータ群取得部4と、第2のボケパラメータ群取得部5との構成は、例えば、図8に示したボケパラメータ群取得部9102の構成に準じた構成などである。第1のボケ画像群生成部6は、全焦点画像生成部1が生成した全焦点画像画像1Iに対して、第1のボケパラメータ群取得部4が取得した第1ボケパラメータ群に含まれる、各特定深度におけるボケパラメータを畳み込み、各特定深度におけるボケ画像画像6Iの組である第1のボケ画像群を生成する。第2のボケ画像群生成部7は、全焦点画像生成部1が生成した全焦点画像画像1Iに対して、第2のボケパラメータ群取得部5が取得した第2ボケパラメータ群に含まれる、各特定深度におけるボケパラメータを畳み込み、各特定深度におけるボケ画像画像7Iの組である第2のボケ画像群を生成する。第1のボケ画像群生成部6と、第2のボケ画像群生成部7とのそれぞれの構成は、例えば、図8に示したボケ画像群生成部9103の構成に準じた構成などである。第1の類似ボケ判定部8は、第1の特定深度合焦画像取得部2が取得した第1の特定深度合焦画像先述の画像2Iと、第1のボケ画像群生成部6が生成した第1のボケ画像群に含まれる、各特定深度におけるボケ画像画像6Iとを、画像領域ごとに比較する。そして、画像領域ごとに、第1の特定深度合焦画像先述の画像2Iに最も類似したボケ画像を判定する。第2の類似ボケ判定部9は、第2の特定深度合焦画像取得部3が取得した第2の特定深度合焦画像画像3Iと、第2のボケ画像群生成部7が生成した第2のボケ画像群に含まれる、各特定深度におけるボケ画像画像7Iとを、画像領域ごとに比較し、画像領域ごとに、第2の特定深度合焦画像画像3Iに最も類似したボケ画像を判定する。なお、第1の類似ボケ判定部8と、第2の類似ボケ判定部9とのそれぞれの構成は、例えば、図8に示した類似ボケ判定部104の構成に準じた構成などである。第1の距離マップ生成部10は、画像領域ごとに、第1の類似ボケ判定部8が判定した、最も類似したボケ画像の特定深度データ8Dを参照を、当該画像領域における距離として示す第1の距離マップデータ10Dを生成する。第2の距離マップ生成部11は、画像領域ごとに、第2の類似ボケ判定部9が判定した、最も類似したボケ画像の特定深度データ9Dを参照を、当該画像領域における距離として示す第2の距離マップデータ11Dを生成する。なお、第1の距離マップ生成部10と、第2の距離マップ生成部11とのそれぞれの構成は、図8に示した距離マップ生成部105の構成に準じた構成などである。距離マップ合成部14は、第1の距離マップ生成部10から出力される距離マップデータ10Dと、第2の距離マップ生成部11から出力される距離マップデータ11Dを合成し、最終的な距離マップデータ14Dを出力する。具体的には、2枚の距離マップの間での平均和を計算する。図2Aは、全焦点画像生成部1が生成する全焦点画像画像1Iの一例を示す図である。図2Bは、第1の特定深度合焦画像取得部2が取得する第1の特定深度合焦画像画像2Iの一例を示す図である。図2Cは、第2の特定深度合焦画像取得部3が取得する第2の特定深度合焦画像画像3Iの一例を示す図である。ここで、第1の特定深度合焦画像図2Bの画像2Iでの、合焦された深度距離である第1の深度第1の距離がある。この第1の深度第1の距離の方が、他方の第2の特定深度合焦画像図2Cの画像3Iでの、合焦された深度距離である第2の深度第2の距離に比べて、より遠方での深度距離であるものとする。上述の図2A~図2Cに示した3つの画像画像1I、2I、3Iに基づいて、距離マップを生成すると、図3A~図3Bに示す2つの距離マップデータ10Dの距離マップ、データ11Dの距離マップが得られる。図3Aおよび図3Bは、それぞれ、第1の距離マップデータ10Dの距離マップおよび第2の距離マップデータ11Dの距離マップの一例を示す図である。図3Cは、距離マップ合成部14において、生成された、これら2つの距離マップから合成された距離マップデータ14Dの距離マップの一例を示す図である。図3Aに示す第1距離マップでは、3体のぬいぐるみのうち、遠方に位置する、左から2番目の熊のぬいぐるみ付近領域1RFの距離推定精度が、比較的高い。これに対して、図3Bに示す第2距離マップでは、近傍に位置する、一番右の子犬のぬいぐるみ付近領域1RNの距離推定精度が、比較的高い。すなわち、先述された通りであり、比較的小さなボケ図2Bにおける、領域1RFでのボケ、図2Cにおける、領域1RNでのボケでしか、距離推定精度が保てない。このため、例えば、近端付近に合焦しているとすると図2Cにおける領域1RNを参照、その付近での距離推定精度は高いが図3Bの領域1RNを参照、遠端付近での距離推定精度は低くなってしまう図3Bの領域1RFを参照。図3Cに示す距離マップは、これら、図3Aにおける第1距離マップ、および、図3Bにおける第2距離マップの間での平均和を示す。この図3Cの距離マップにおいては、上述された、図3Aおよび図3Bの2つの距離マップのうちのそれぞれの距離マップでの欠点を、その距離マップとは別のもう1つの距離マップが補い、互いに欠点を補い合う形となる。これにより、平均和をとる前の距離マップ図3A、図3Bの距離マップでの推定精度と比較して、図3Cの距離マップでの推定精度は、より高い推定精度であり、推定精度が、向上している。本実施の形態1の構成とすることで、2つの距離マップ図3Aの距離マップ、図3Bの距離マップの間での平均化の効果による、距離推定エラーの低減が見込める。また、図2Bおよび図2Cに示すように、第1の特定深度が遠端側例えば領域1RFでの深度で、第2の特定深度が近端側例えば領域1RNでの深度であったとする。すると、図3Aおよび図3Bに示すように、第1の距離マップ生成部10で生成される距離マップ図3Aにおいては、遠端側領域1RFでの距離精度が高く、近端側領域1RNの距離精度は低い。また第2の距離マップ生成部11で生成される距離マップ図3Bにおいては、近端側領域1RNでの距離精度が高く、遠端側領域1RFでの距離精度は低い。これを平均化することで、それぞれの精度の低下を防止することができる。実施の形態2本発明の実施の形態2における距離推定装置及び距離推定方法について、図4、図5A~図5D、図6、図7を参照しながら説明する。以下、距離推定装置と距離推定方法は、基本的な構成要素は同じものとして、装置として説明していく。図4は、本実施の形態2における距離推定装置距離推定装置1yを示したものであり、この距離推定装置は、図1に示した実施の形態1における距離推定装置の構成に加えて、さらに、第1の画像特徴抽出部12、及び、第2の画像特徴抽出部13を備える。また、実施の形態2における距離推定装置は、距離マップ合成部14図1の代わりに、距離マップ合成部14B図4を備える。各構成要素1~11については、実施の形態1に準じる。第1の画像特徴抽出部12は、第1の特定深度合焦画像取得部2で取得した第1の特定深度合焦画像図1の画像2Iを参照から、第1の画像特徴を抽出する。例えば、第1の画像特徴を示すデータ12D図4が生成される。また第2の画像特徴抽出部13は、第2の特定深度合焦画像取得部3で取得した第2の特定深度合焦画像図1の画像3Iを参照から、第2の画像特徴を抽出する。例えば、第2の画像特徴を示すデータ13Dが生成される。ここで、画像特徴とは、任意のカットオフ周波数を持つハイパスフィルタのような、画像の高周波成分輪郭の強さを抽出する処理により抽出される特徴量である。なお、これらの特徴量を算出する演算として、具体的には、1次微分輝度勾配=Gradientに分類されるものとして、単純差分、斜め差分のRobertsOperator、SobelOperatorなどがある。また、2次微分に分類されるものとして、ラプラシアンフィルタなどがある。また、輪郭を表す標準パターンを幾つか用意し、画像の一部分と比較して、最も似たものを選んでいくテンプレートマッチング法も知られており、その一例として、Prewittの方法などがある。なお、これ以外にも、所定の部分画像に対して、輝度値の分散値を算出する輝度分散法=Varianceなどもある。ここでは、多くの方法のうちで、適切などの手法を用いても良い。図5Aおよび図5Bは、それぞれ、図2Bおよび図2Cに示した、第1の特定深度合焦画像、および、第2の特定深度合焦画像に対して、輝度分散にて、輪郭の強さをそれぞれ抽出した図である。図5Cおよび図5Dは、それぞれ、図2Bおよび図2Cに示した、第1の特定深度合焦画像、および、第2の特定深度合焦画像に対して、輝度勾配にて、輪郭の強さをそれぞれ抽出した図である。これら図5A~図5Dで示されるように、特定深度が、遠端側領域1RFを参照であれば図2B、図5A、図5C、合焦距離である遠端側付近の輪郭が、より強く検出される。すなわち、遠端の距離付近に存在する物体の、画像上の位置情報を適切に取得できる。そして、特定深度が、近端側領域1RNを参照であれば図2C、図5B、図5D、合焦距離である近端側付近の輪郭が、より強く検出される。すなわち、近端の距離付近に存在する物体の、画像上の位置情報を適切に取得できる。距離マップ合成部14Bは、第1の画像特徴と、第2の画像特徴とに基づき、第1の距離マップと、第2の距離マップとから、距離マップを合成する。図6は、距離マップ合成部14Bの詳細を示した距離推定装置のブロック構成図である。距離マップ合成部14Bは、第1のマップ重み付け部15と、第2のマップ重み付け部16と、距離マップ加算部17とを含む。第1のマップ重み付け部15は、第1の画像特徴抽出部12が抽出した第1の画像特徴データ12Dに基づき定められる重み係数を、第1の距離マップ生成部10が生成した第1の距離マップに乗ずることにより、第1の距離マップを更新する。例えば、第1の距離マップ生成部10により生成された、更新前の第1の距離マップのデータ10Dから、更新後の第1の距離マップのデータ10Dxが生成される。第2のマップ重み付け部16は、第2の画像特徴抽出部13が抽出した第2の画像特徴データ13Dに基づき定められる重み係数を、第2の距離マップ生成部11が生成した第2の距離マップに乗ずることにより、第2の距離マップを更新する。例えば、第2の距離マップ生成部11により生成された、更新前の第2の距離マップのデータ11Dから、更新後の第2の距離マップのデータ11Dxが生成される。距離マップ加算部17は、第1のマップ重み付け部15が更新した後の第1の距離マップデータ10Dxと、第2のマップ重み付け部16が更新した後の第2の距離マップデータ13Dxとを加算することにより、距離マップを合成するデータ17Dを参照。実施の形態1の図3A~図3Cの説明で述べたように、例えば、第1の特定深度が遠端側で、第2の特定深度が近端側であったとする。すると、第1の距離マップ生成部10で生成される距離マップでは、遠端側の距離精度が高く、近端側の距離精度は低い。また、第2の距離マップ生成部11で生成される距離マップでは、近端側の距離精度が高く、遠端側の距離精度は低いという性質がある。したがって、第1のマップ重み付け部15、および、第2のマップ重み付け部16は、前記のようにして得られた、遠端側および近端側のうちのそれぞれでの、輪郭抽出画像での、輪郭の強さの比に基づいて定められる重み係数を算出する。つまり、第1の画像特徴の大きさをaとし、第2の画像特徴の大きさをbとした場合に、第1のマップ重み付け部15は、重み係数を、a/abと算出し、第2のマップ重み付け部16は、重み係数を、b/abと算出する。第1のマップ重み付け部15、および、第2のマップ重み付け部16は、算出した重み係数を、第1の距離マップ、および、第2の距離マップに、それぞれ乗算することにより、第1の距離マップおよび第2の距離マップを更新する。距離マップ加算部17は、それぞれ更新された、第1の距離マップおよび第2の距離マップを加算することにより、最終的に、距離推定精度の比較的高い距離マップを合成することができる。図7は、本実施の形態2の構成により得られた距離マップを示す図である。図3Cに示した、実施の形態1の構成により得られた距離マップでの距離推定精度と比べて、図7では、より、近端側遠端側の距離推定精度が向上していることがわかる。なお、こうして、次の動作などが行われてもよい。すなわち、画像例えば、図2B、図1の画像2Iが取得されてもよい。そして、取得された画像に写された被写体例えば、図2Bの画像2I等での、3つのぬいぐるみのうちの真ん中のぬいぐるみの深度図1のデータ8Dが特定されてもよい。具体的には、何れの深度でも合焦した画像全焦点画像1I図2A、図1から、複数の深度のうちのそれぞれの深度でのボケ度合いのボケが生じたボケ画像図1の画像6Iが取得されてもよい。それら複数のボケ画像のうちから、何れの深度でも合焦したのではない、上述の画像画像2Iにおける、被写体真ん中のぬいぐるみの画像領域1RFの画像に最も類似する、その被写体真ん中のぬいぐるみの画像が含まれるボケ画像での深度が、その被写体の深度と特定されてもよい。なお、こうして、ボケ画像の全体または一部が、上述された、最も類似する画像でもよい。そして、そのボケ画像の深度が、その被写体の深度と特定されてもよい。しかしながら、被写体として、第1の被写体例えば、真ん中のぬいぐるみと共に、第2の被写体例えば、3つのぬいぐるみのうち、右のぬいぐるみもあってもよい。つまり、第2の被写体の深度は、第1の被写体の第1の深度比較的遠い距離の深度とは異なる第2深度比較的近い距離の深度でもよい。そして、上述のようにして、画像画像2Iから特定される、第1の被写体真ん中のぬいぐるみの深度の精度は、高い精度である一方で、第2の被写体右側のぬいぐるみの深度の精度は、低い精度であることが考えられる。そこで、上述された、何れの深度でも合焦したのではなく、ある深度のみで合焦された、通常の画像画像2Iなどとして、第1の画像2I図2Bが取得されるだけでなく図1の第1の特定深度合焦画像取得部2などを参照、第2の画像3I図2Cも取得されてもよい第2の特定深度合焦画像取得部3などを参照。つまり、取得される第1の画像2Iで合焦された深度真ん中のぬいぐるみの深度とは異なる深度右のぬいぐるみの深度に合焦された第2の画像3Iも取得されてもよい。そして、第1の被写体真ん中のぬいぐるみの深度が、第1の画像2I及び画像1Iから特定される一方で、第2の被写体右のぬいぐるみの深度が、第2の画像から特定されてもよい。これにより、第2の被写体右側のぬいぐるみの深度は、第1の画像2Iで合焦された深度でないにも関わらず、この第2の被写体の深度は、第2の画像3Iから特定される。これにより、この第2の被写体右側のぬいぐるみの深度についても、高い精度の深度図1のデータ9Dが特定される。これにより、何れの被写体でも、高い精度の距離が特定され、より確実に、特定される深度距離の精度が高くできる。なお、換言すれば、何れの領域領域1RN、1RFでも、高い精度の距離が特定できる。これにより、特定が行われる被写体領域により、精度が不均一になり、精度が偏ってしまうことが回避されて、被写体領域に関わらず、特定される深度の精度が均一にできる。なお、上述のように、第1の被写体真ん中のぬいぐるみの深度は、第1の画像2Iで合焦された深度遠い距離の深度と同じ深度遠い距離の深度である。そして、第2の被写体右のぬいぐるみの深度は、第2の画像3Iで合焦された深度近い距離の深度と同じ深度近い深度である。そこで、深度が互いに異なる2つの被写体のうちから、第1の画像2Iで合焦された深度と同じ深度の一方の被写体真ん中のぬいぐるみが、第1の被写体として特定されてもよい。そして、それら2つの被写体のうちから、第2の画像3Iで合焦された深度と同じ深度の他方の被写体右のぬいぐるみが、上述の第2の被写体として特定されてもよい。そして、第1の被写体真ん中のぬいぐるみの深度については、特定された第1の画像2Iから特定される深度と、他方の第2の画像3Iから特定される深度とのうちで、第1の画像2Iからの深度が、より優れた方より精度が高い方の深度と特定されてもよい。すなわち、特定された第2の被写体右のぬいぐるみの深度については、第2の画像3Iからの深度が、より優れた方の深度と特定されてもよい。そして、重み係数先述として、比較的大きな値の重み係数を乗じる処理などの、より優れた方精度が高い方の深度にされるのが適切な処理が、特定された、より優れた方の深度に対して、行われてもよい。これにより、例えば、先述された、重み係数を利用する処理がされて、特定される深度データ17D等を参照の精度が、図3Cで示される精度よりも更に高い、図7で示される精度にされるなどして、特定される深度の精度が、より十分に、高くできる。しかも、距離推定装置1xにより、より優れた方の深度が特定され、ユーザが、より優れた方の深度を指定する面倒な操作などをしなくても足りて、操作が簡単にできる。なお、このような、より優れた方の深度の特定の処理がされなくてもよい。すなわち、例えば、先述のように、第1の画像2Iから特定された深度と、第2の画像3Iから特定された深度との間での平均の深度が特定されてもよい図1の距離マップ合成部14などを参照。つまり、こうして、このような、平均の深度などの、これら第1、第2の画像2I、3Iからの2つの深度のうちで、より優れた方の深度ではない、優れない方の深度よりは優れ、ある程度優れた深度が特定されてもよい。こうして特定された、ある程度優れた深度に対して、先述された、より優れた深度にされる方が適切な処理がされてもよい先述された、実施の形態1などを参照。つまり、先述のように、合成部距離マップ合成部14により、合成後の画像データ10Dが生成されてもよい。ここで、生成される、合成後の画像により、2以上の画像領域領域1RF、1RNのそれぞれでの画像領域での距離が示される。そして、示される何れの距離の精度も、第1の画像2Iから特定される、その画像領域の距離の精度と、第2の画像3Iから特定される、その画像領域の距離の精度とのうちの、低い方の精度よりも高い精度である。つまり、合成後の画像は、何れの領域での精度も高く、確実に、示される距離の精度が高い画像である。なお、このように、2つの画像第1、第2の画像2I、3Iのうちのそれぞれの画像例えば第1の画像2Iについて、その画像における、合焦がされた深度と同じ深度の被写体ピントが合った被写体、第1の画像2Iでは真ん中のぬいぐるみが特定されてもよい。この特定の処理は、例えば、単なる、従来例における処理が流用されただけの処理でもよい。具体的には、先述のように、ピントが合った被写体の画像例えば、図2Bの画像2Iでの、真ん中のぬいぐるみの画像では、画質が、比較的鮮明な画質である。このため、その画像では、比較的多くの個数のエッジが表れたり、表れたエッジの勾配が、比較的急峻であったり、様々な輝度値の画素があって、輝度値の分散の値が、比較的大きな値であったりする。すなわち、ピントが合った画像では、コントラストが、比較的高い。そこで、先述のように、画像画像2Iにおける、コントラストが比較的高い画像の被写体真ん中のぬいぐるみが、その画像における、合焦がされた深度と同じ深度の被写体ピントが合った被写体として特定されてもよい。そして、その画像画像2Iから特定された、こうして特定された被写体ピントが合った被写体の深度が、先述された、より優れた方の深度として特定されてもよい。なお、上述されたそれぞれの領域領域1RF、1RNは、例えば、2以上の画素が含まれてなる領域でもよいし、1つの画素のみが含まれてなる領域などでもよい。なお、具体的には、第1の生成部10wと、第2の生成部11wとの両方を含んでなる1つの生成部が設けられてもよい。つまり、この1つの生成部により、第1の画像2Iの処理と、第2の画像3Iの処理とのうちの何れの処理も行われてもよい。なお、同様に、第1の特定深度合焦画像取得部2と、第2の特定深度合焦画像取得部3との両方を含んでなる1つの特定深度合焦画像取得部が設けられてもよいし、第1のボケ画像群生成部6と、第2のボケ画像群生成部7との両方を含んでなる1つのボケ画像群生成部が設けられるなどしてもよい。以上、本発明の実施の形態に係る距離推定装置について説明したが、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。例えば、上記の各装置は、具体的には、マイクロプロセッサ、ROM、RAM、ハードディスクドライブ、ディスプレイユニット、キーボード、マウスなどから構成されるコンピュータシステムとして構成されても良い。RAMまたはハードディスクドライブには、コンピュータプログラムが記憶されている。マイクロプロセッサが、コンピュータプログラムに従って動作することにより、各装置は、その機能を達成する。ここでコンピュータプログラムは、所定の機能を達成するために、コンピュータに対する指令を示す命令コードが複数個組み合わされて構成されたものである。さらに、上記の各装置を構成す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良い。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、ROM、RAMなどを含んで構成されるコンピュータシステムである。RAMには、コンピュータプログラムが記憶されている。マイクロプロセッサが、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。さらにまた、上記の各装置を構成する構成要素の一部または全部は、各装置に脱着可能なICカードまたは単体のモジュールから構成されているとしても良い。ICカードまたはモジュールは、マイクロプロセッサ、ROM、RAMなどから構成されるコンピュータシステムである。ICカードまたはモジュールは、上記の超多機能LSIを含むとしても良い。マイクロプロセッサが、コンピュータプログラムに従って動作することにより、ICカードまたはモジュールは、その機能を達成する。このICカードまたはこのモジュールは、耐タンパ性を有するとしても良い。また、本発明は、上記に示す方法であるとしても良い。また、これらの方法をコンピュータにより実現するコンピュータプログラムであるとしても良いし、前記コンピュータプログラムからなるデジタル信号であるとしても良い。さらに、本発明は、上記コンピュータプログラムまたは上記デジタル信号をコンピュータ読み取り可能な不揮発性の記録媒体、例えば、フレキシブルディスク、ハードディスク、CD-ROM、MO、DVD、DVD-ROM、DVD-RAM、BDBlurayDisc登録商標、半導体メモリなどに記録したものとしても良い。また、これらの不揮発性の記録媒体に記録されている上記デジタル信号であるとしても良い。また、本発明は、上記コンピュータプログラムまたは上記デジタル信号を、電気通信回線、無線または有線通信回線、インターネットを代表とするネットワーク、データ放送等を経由して伝送するものとしても良い。また、本発明は、マイクロプロセッサとメモリを備えたコンピュータシステムであって、上記メモリは、上記コンピュータプログラムを記憶しており、上記マイクロプロセッサは、上記コンピュータプログラムに従って動作するとしても良い。また、上記プログラムまたは上記デジタル信号を上記不揮発性の記録媒体に記録して移送することにより、または上記プログラムまたは上記デジタル信号を上記ネットワーク等を経由して移送することにより、独立した他のコンピュータシステムにより実施するとしても良い。さらに、上記実施の形態及び上記変形例をそれぞれ組み合わせるとしても良い。今回開示された実施の形態はすべての点で例示であって制限的なものではないと考えられるべきである。本発明の範囲は上記した説明ではなくて請求の範囲によって示され、請求の範囲と均等の意味及び範囲内でのすべての変更が含まれることが意図される。