入力される画像に対してシーンカテゴリが属する確率である帰属率をシーンカテゴリ毎に求める帰属率算出手段と、撮影時の環境を示す情報である環境情報を取得する取得手段と、前記シーンカテゴリ毎の帰属率に前記環境情報を反映させて合成補正値を求める補正値算出手段と、前記合成補正値を用いて前記画像を補正する画像補正手段と、を有する情報処理装置。請求項1記載の情報処理装置において、前記補正値算出手段は、前記シーンカテゴリに対応する、前記帰属率と、予め設定された補正値と、前記環境情報が反映された係数とに基づいて、前記合成補正値を算出する、情報処理装置。請求項2記載の情報処理装置において、前記係数は、前記環境情報に対応して増減する重み値を含む、情報処理装置。請求項1から3のいずれか1項記載の情報処理装置において、前記環境情報が、撮影時における、日時、方位および天気のうち、少なくとも1つの情報を含む、情報処理装置。情報処理装置が実行する情報処理方法であって、入力される画像に対してシーンカテゴリの属する確率である帰属率をシーンカテゴリ毎に求め、撮影時の環境を示す情報である環境情報を取得し、前記シーンカテゴリ毎の帰属率に前記環境情報を反映させて合成補正値を求め、前記合成補正値を用いて前記画像を補正する、情報処理方法。コンピュータに、入力される画像に対してシーンカテゴリの属する確率である帰属率をシーンカテゴリ毎に求める手順と、撮影時の環境を示す情報である環境情報を取得する手順と、前記シーンカテゴリ毎の帰属率に前記環境情報を反映させて合成補正値を求める手順と、前記合成補正値を用いて前記画像を補正する手順とを実行させるためのプログラム。しかしながら、特許文献4に開示された画像補正装置においてもシーン検出が難しい画像があるため、改善の余地がある。シーン検出が難しい事例として、例えば、雪と砂浜、夜景と夕焼け、風景と紅葉など、形状、色、配置などが比較的似ている被写体を複数含むシーンが挙げられる。特に、近年、シーン検出結果を画像の補正のみに使用するのではなく、UIユーザインタフェース上にも判定結果を表示し、ユーザーに判定結果を知らしめるような装置も発売されてきている。この場合、UI上でシーン判定結果がユーザーに容易にわかってしまうため、シーン検出精度をより向上させる必要がある。本発明は上述したような技術が有する問題点を解決するためになされたものであり、シーン検出精度の向上および補正画像の画質の向上を可能にした情報処理装置、情報処理方法、およびコンピュータに実行させるためのプログラムを提供することを目的とする。上記目的を達成するための本発明の情報処理装置は、入力される画像に対してシーンカテゴリが属する確率である帰属率をシーンカテゴリ毎に求める帰属率算出手段と、撮影時の環境を示す情報である環境情報を取得する取得手段と、前記シーンカテゴリ毎の帰属率に前記環境情報を反映させて合成補正値を求める補正値算出手段と、前記合成補正値を用いて前記画像を補正する画像補正手段と、を有する構成である。また、本発明の情報処理方法は、情報処理装置が実行する情報処理方法であって、入力される画像に対してシーンカテゴリの属する確率である帰属率をシーンカテゴリ毎に求め、撮影時の環境を示す情報である環境情報を取得し、前記シーンカテゴリ毎の帰属率に前記環境情報を反映させて合成補正値を求め、前記合成補正値を用いて前記画像を補正するものである。さらに、本発明のプログラムは、コンピュータに、入力される画像に対してシーンカテゴリの属する確率である帰属率をシーンカテゴリ毎に求める手順と、撮影時の環境を示す情報である環境情報を取得する手順と、前記シーンカテゴリ毎の帰属率に前記環境情報を反映させて合成補正値を求める手順と、前記合成補正値を用いて前記画像を補正する手順とを実行させるものである。本発明によれば、撮影対象のシーンに対して、シーン検出精度が向上し、補正画像の画質が向上する。本発明の一実施形態の情報処理装置の構成を説明する。図1は本発明の一実施形態の情報処理装置の一構成例を示すブロック図である。図1に示すように、情報処理装置30は、入力される画像のシーンカテゴリ毎に帰属率を求める帰属率算出手段31と、撮影時の環境情報を取得する取得手段38と、シーンカテゴリ毎の帰属率に環境情報を反映させて合成補正値を求める補正値算出手段34と、合成補正値を用いて画像を補正する画像補正手段35とを有する。シーンカテゴリの帰属率とは、解析対象の画像中に、そのシーンカテゴリが属する確率である。環境情報とは、撮影時の環境を示す情報であり、例えば、日時、方位および天気などの情報である。解析対象の画像は、例えば、図に示さないカメラから入力される。本発明の情報処理装置が、カメラ機能を備えた、スマートフォンを含む携帯電話機に設けられていてもよく、カメラ機能を備えた、PDAPersonalDigitalAssistant、電子ブック、および携帯型ゲーム機を含む携帯端末に設けられてもよい。また、本発明の情報処理装置が、デスクトップ型のパーソナルコンピュータ以下では、PCと表記する、または、ノート型PCであってもよい。以下に、本発明の情報処理装置の実施形態を詳しく説明する。本実施形態の情報処理装置の構成を説明する。図2は本実施形態の情報処理装置の一構成例を示すブロック図である。図2に示すように、情報処理装置100は、入力画像を解析して複数のシーン帰属率を算出するシーン帰属率算出手段101と、入力画像が未知シーンである確率値を指定する未知シーン帰属率指定手段102と、シーン別の補正パラメータを保存するシーン別補正パラメータ保存手段103およびシーン別の誤分類に対する重み値を保存するシーン別誤分類重み保存手段107を含む記憶部130と、撮影時の環境情報を取得するための環境情報取得手段108と、シーン別の帰属率、未知シーンへの帰属率、およびシーン別誤分類重み値を用いて、シーン別補正パラメータの加重平均である合成補正パラメータを算出する補正パラメータ合成手段104と、合成補正パラメータを用いて画像補正処理を施す画像補正手段105とを有する。シーン帰属率算出手段101は、第1~第nnは2以上の整数のシーン帰属率算出手段106を含む。第1~第nのシーン帰属率算出手段106のそれぞれは、解析対象の画像に、自手段に対応するシーンカテゴリが含まれる確率であるシーン帰属率を算出する。記憶部130は、例えば、ハードディスクドライブであってもよく、フラッシュメモリ等の半導体メモリであってもよい。図3はシーン別補正パラメータ保存手段に保存されるデータの一例を示す図である。また、シーン帰属率算出手段101、未知シーン帰属率指定手段102、環境情報取得手段108、補正パラメータ合成手段104、および画像補正手段105は、プログラムを記憶するメモリ不図示およびCPUCentralProcessingUnit不図示が予め情報処理装置100に設けられ、CPUがプログラムを実行することで情報処理装置100に仮想的に構成されてもよく、各手段の機能に対応した専用回路で構成されていてもよい。次に、本実施形態の情報処理装置100の動作を説明する。図4は本実施形態の情報処理装置の動作手順を示すフローチャートである。シーン帰属率算出手段101は、画像が入力されると、複数のシーンカテゴリに対する帰属率pcを算出する。第1~第nのシーン帰属率算出手段106の例として、例えば線形判別式を用いたシーン分類方法がある。画像をn個のカテゴリに分類するための、線形判別式は、式1の通りである。xiはm次元の特徴量であり、yは任意のシーンカテゴリcに属するときに1、そうでないときに-1と定義する。シーンカテゴリについて見本の画像となる教師画像を複数用意して手動でy値を与え、式1を最小二乗法によって解くことにより、最適な係数aiを求めることができる。入力画像に対して、特徴量を算出して式1を作用させることにより、入力画像に対するy値を得る。このy値が1に近ければ入力画像はシーンカテゴリcに属し、-1に近ければ、シーンカテゴリcに属さないと判定することができる。帰属率は例えばy値が1のときに10、y値が-1のときに00となるように範囲を正規化することによって、算出することができる。判別式がyc-1≦yc≦1である場合の、帰属率pc算出法の一例を式2に示す。係数aiを複数のシーンカテゴリcについて算出しておくことにより、複数のシーンカテゴリに対する帰属率を計算することができる。このようにして、シーン帰属率算出手段101は、n個のシーンカテゴリに対する帰属率pcを算出するステップ301。未知シーン帰属率指定手段102は、入力画像が想定するどのシーンカテゴリにも属さない確率未知シーン帰属率が操作者の入力によって指定されると、指定された未知シーン帰属率を補正パラメータ合成手段104に通知する。ここでは、未知シーン帰属率を操作者が指定する場合で説明するが、未知シーン帰属率は、未知シーン帰属率指定手段102に予め設けられたメモリ不図示に固定値として登録されていてもよい。未知シーン帰属率は、シーン帰属率算出手段101の誤認識を補償するために必要である。シーン別補正パラメータ保存手段103は、シーンカテゴリ別の、最適な補正パラメータを保存する手段である。図3に示すシーン別補正パラメータ21は、未知シーンを含む、0から4までの5つのシーンにおける彩度強調量kがシーン別補正パラメータ保存手段103に保存されている場合の一例である。彩度強調量kは、式3によって補正される色の彩度を強調するパラメータである。図3に示すシーン別補正パラメータ21は、人物、風景、花などのそれぞれの被写体のみがシーンとして検出された場合の典型的なkの値を示している。各シーンカテゴリに対応する、補正パラメータkcがシーン別補正パラメータ保存手段103に格納されている。行列Mは、YCbCr座標系への変換行列であり、式4で表される。YCbCrは、輝度信号Yと、輝度信号および青色信号の色差信号と、輝度信号および赤色信号の色差信号とを意味する。補正パラメータ合成手段104は、入力画像のシーン帰属率pcと、未知シーン帰属率と、シーン別補正パラメータと、シーン別誤分類重みとを元に、入力画像に適した合成補正パラメータを算出するステップ302。シーン別誤分類重みは、シーン別誤分類重み保存手段107に保存されている。今、未知シーンを含めたシーン帰属率ベクトルを式5で表す。p0は未知シーン帰属率である。p1からpnは、シーン帰属率算出手段101によって算出されたn個のシーンカテゴリに対する帰属率である。また、シーン別誤分類重みを式6で表す。式6において、w0は未知シーンにおける誤分類重みである。w1からwnは、n個のシーン別の誤分類重みである。誤分類重みは、危険率重みに相当する。シーンcに対する補正パラメータをkc、誤分類係数をrcとすると、合成補正パラメータは、式7を用いて算出される。誤分類係数rcは、シーンカテゴリ別の、誤認識に対する悪影響を反映する係数である。rcの算出方法の一例を式8に示す。例えば、風景を夜景と間違えると出力画質が極端に悪くなるが、夜景を風景と間違えたときにはあまり影響がない、といった設定であったとする。この場合には夜景シーンに対する分類誤りのほうが画質への影響が大きいので、夜景分類の誤認識の影響をなるべく低減する必要がある。昼間のような場合には、夜景シーンに対する誤分類重みwcを大きくしておくことで、夜景シーンの帰属率が低い場合にrcが小さくなって、合成補正パラメータ算出への影響を低減させることができる。ここで、夜景シーンに対する誤分類重みwcを、環境情報取得手段108が外部から受信する環境情報を元に、増減させる。例えば、環境情報取得手段108が、環境情報として日時情報を取得する場合で説明する。日時情報は、例えば、情報処理装置100が携帯電話機であれば、携帯電話機に通常搭載されているカレンダーおよび時計のアプリケーションソフトウェアプログラム以下では、アプリケーションと称するが実行されることで、容易に取得できる。ここで、仮に現時刻が1300だったとする。この場合、撮影時間は日中であると判断され、撮影シーンとして夜景である可能性はほぼないことになる。従って、この場合、夜景シーンに対する誤分類重みwcを大きくすることで、夜景シーンの誤分類係数rcが小さくなって、合成パラメータ算出への影響を低減させる。逆に現時刻が2200だった場合は、反対にwcを小さくし、夜景シーンの誤分類係数rcを大きくして、合成パラメータ算出への影響を増大させることにより、より夜景と判定する確立を高くすることができる。このように誤分類重みwcを環境情報取得手段108からの情報によって自動的に増減することにより、環境に適合しないシーンカテゴリへの帰属率は低くなり、反対に環境に適合する可能性が高いシーンカテゴリへの帰属率を高くする事ができる。したがって、撮影環境をより反映したシーン検出が可能となり、その検出精度を格段に向上させることが可能となる。ここまでの処理により、補正パラメータ合成手段104によって、シーンカテゴリ毎の補正パラメータが帰属率に従って、適切に合成されることがわかる。画像補正手段105は、補正パラメータ合成手段104によって算出された補正パラメータk’’を用いて、画像補正処理を行うステップ303。画像補正手段105が実行する処理の一例として、式3に示したパラメータkの代わりにパラメータk’’を用いて式3を実行する。上述したように、入力される画像の補正処理に、環境情報を加味することで、複数のカテゴリに対する帰属率を元に補正パラメータを制御するため、シーン分類の誤りによる悪影響を低減させることができる。今、カテゴリABCの3つに対するシーン分類を行うものと仮定する。カテゴリAへの分類が正しい場合には、Aに対する帰属率のみが高く、BCへの帰属率は相対的に低くなるのが一般的である。このような場合には、カテゴリAへの分類は正しいと考えられるので、補正パラメータもカテゴリAのものを用いればよい。ところが、Aへの帰属率が高く、かつBへの帰属率も高い、という場合には、入力画像がカテゴリAである信頼性は低くなる。このような結果になる場合は、画像中にカテゴリAとBの両方の対象物が混在している場合が考えられる。このような場合の補正量は、カテゴリAだけでなく、カテゴリBの補正パラメータを考慮するほうが望ましい。このように、他のカテゴリへの帰属率を利用することにより、単一カテゴリ帰属率への過信を防止することが可能となる。また、カテゴリA、B、Cのいずれもが中程度、あるいはすべてが低い値、というケースがある。これはABCのどれにも属さない入力画像の場合に、しばしば起こる。このような画像の場合には、未知パラメータ、あるいは、ABCの中庸に抑えるのが望ましい。カテゴリA、B、Cのうち、いずれかのカテゴリが強調されると、画質補正が適正に行われない場合があるからである。このように、撮影シーンに複数のカテゴリが含まれる場合においても、本実施形態の情報処理装置では、複数カテゴリの帰属率に応じた補正パラメータを制御することが可能であり、カテゴリA、B、Cのうち、いずれかのカテゴリを強調し過ぎて画質補正してしまうことを防げる。本実施形態によれば、入力画像から複数のシーン別の帰属率を求め、シーン別の帰属率と、未知シーンへの帰属率と、撮影時の環境情報によりその重みが自動的に増減するように制御されるシーン別の誤分類に対する重み値を用いて、シーン別補正パラメータの加重平均である合成補正パラメータを算出し、合成補正パラメータを用いて画像補正処理を施すことにより、シーン検出率の向上と補正画像の画質の向上を実現できる。また、補正パラメータを撮影時の環境情報をも加味したシーン帰属率に応じて合成することで、複数のカテゴリに対する帰属率に応じてパラメータを制御することにより、特定のシーンに対する分類誤りの影響を分散させ、どのカテゴリにも属さない確率とその補正パラメータを用いることにより、未知なるカテゴリの画像が入った場合でも、シーン判定精度を向上させ、破綻のない適切な補正を行うことができる。その理由は、環境情報取得手段108が受信した環境情報を誤分類重みwcに反映させることで、誤分類重みwcが自動的に増減するからである。その結果、環境に適合しないシーンカテゴリへの帰属率は低くなり、その反対に、環境に適合する可能性が高いシーンカテゴリへの帰属率を高くすることができる。したがって、撮影環境をより反映したシーン検出が可能となり、その検出精度を格段に向上させることが可能となる。なお、上述の実施形態では、環境情報として日時情報を利用してシーン検出精度を向上させる方法を例にして説明を行ったが、この他にも、位置情報、方位、天気情報など、他の環境情報をインプットし、複合することによって、シーン検出精度を向上させることが可能である。以下に、各情報による制御方法誤分類重みwcの制御方法の一例を示す。1日時時計およびカレンダーのアプリケーションから情報入手日中:夕焼け、夜景の誤分類重みwcを増加。夕方:夕焼けの誤分類重みwcを低減。夜:夜景:の誤分類重みwcを低減。2位置情報GPSGlobalPositioningSystemから緯度経度を入手北半球、かつ7月なら、季節は夏であるので、雪の誤分類重みwcを増加。北海道、かつ1月なら、季節は冬であるので、雪の誤分類重みwcを減少。3方位地磁気センサGPSある地点で、どの方向を向いていれば、その方向にはどんな地形があるか予想ができる。例えば、海が見えるはず、山が見えるはずなど。山の方向を向いている事がわかれば、例えばビーチなどのカテゴリの誤分類重みwcを増加することにより、その方向にあるはずのないビーチと判定する危険性を低減することができる。4天気インターネット上のサイト等から受信可能天気情報により、例えば、夕焼け、雪などの誤分類重みwcを増減する事で、実際の天気に即したシーン判定を行うことができる。なお、本案発明による情報処理装置を、例えば、電子スチルカメラなどの撮影装置に限らず、カメラ付き携帯電話機などの撮影機能を備えた全ての装置に適用することが可能である。