"処理対象の対象画像の所定の領域ごとの画素値を参照して縮小画素を生成することにより、少なくとも1つの縮小画像を生成する画像縮小部と、前記縮小画像に基づいて、前記縮小画像の縮小率に応じた周波数帯域のノイズ成分を、前記各縮小画素について抽出するノイズ抽出部と、前記縮小画素の前記ノイズ成分を、前記縮小画素を生成するために参照した前記所定の領域の各画素から減算するノイズ減算部と、前記縮小画素のノイズ成分に基づいて、前記縮小画素を生成するために参照した前記所定の領域の画素同士を平滑化する領域内平滑化部と、を備え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において、前記画像縮小部は、縮小率の異なる複数の縮小画像を生成し、前記ノイズ抽出部は、最小の縮小率の縮小画像から前記周波数帯域のノイズ成分を順次抽出することを特徴とする画像処理装置。請求項1または請求項2に記載の画像処理装置において、前記領域内平滑化部は、前記ノイズ成分が大きいほど前記所定の領域の画素同士を強く平滑化することを特徴とする画像処理装置。請求項1ないし請求項3のいずれか1項に記載の画像処理装置において、前記領域内平滑化部は、前記ノイズ成分の周波数帯域よりも高周波数帯域の画像構造を平滑化することを特徴とする画像処理装置。請求項1ないし請求項4のいずれか1項に記載の画像処理装置において、前記領域内平滑化部は、前記所定の領域における画像構造を示す特徴量と前記周波数帯域のノイズ成分の強度を示す特徴量との比較に基づいて平滑化の度合いを決定することを特徴とする画像処理装置。被写体像を撮像して画像を生成する撮像部と、請求項1ないし請求項5のいずれか1項に記載の画像処理装置と、を備えることを特徴とする撮像装置。処理対象の対象画像を読み込む手順、前記対象画像の所定の領域ごとの画素値を参照して縮小画素を生成することにより、少なくとも1つの縮小画像を生成する画像縮小手順、前記縮小画像に基づいて、前記縮小画像の縮小率に応じた周波数帯域のノイズ成分を、前記各縮小画素について抽出するノイズ抽出手順、前記縮小画素の前記ノイズ成分を、前記縮小画素を生成するために参照した前記所定の領域の各画素から減算するノイズ減算手順、前記縮小画素のノイズ成分に基づいて、前記縮小画素を生成するために参照した前記所定の領域の画素同士を平滑化する領域内平滑化手順、としてコンピュータに実行させることを特徴とする画像処理プログラム。処理対象の対象画像の所定の領域ごとの画素値を参照して縮小画素を生成することにより、少なくとも1つの縮小画像を生成する画像縮小工程と、前記縮小画像に基づいて、前記縮小画像の縮小率に応じた周波数帯域のノイズ成分を、前記各縮小画素について抽出するノイズ抽出工程と、前記縮小画素の前記ノイズ成分を、前記縮小画素を生成するために参照した前記所定の領域の各画素から減算するノイズ減算工程と、前記縮小画素のノイズ成分に基づいて、前記縮小画素を生成するために参照した前記所定の領域の画素同士を平滑化する領域内平滑化工程と、を備えることを特徴とする画像処理方法。しかしながら、従来技術では、例えば、上記多重解像度変換処理などのように、所定の領域ごとに画素値を加重平均して縮小画像の各画素を生成し、縮小画像の各画素について抽出したノイズ成分を対応する領域の各画素から減算するため、各領域内における画素の位置に応じてノイズ除去の効果が異なり、画質が低下するという問題がある。上記従来技術が有する問題に鑑み、本発明の目的は、画質を低下させることなく、ノイズを確度高く除去することができる技術を提供することにある。上記課題を解決するために、本発明の画像処理装置は、処理対象の対象画像の所定の領域ごとの画素値を参照して縮小画素を生成することにより、少なくとも1つの縮小画像を生成する画像縮小部と、縮小画像に基づいて、縮小画像の縮小率に応じた周波数帯域のノイズ成分を、各縮小画素について抽出するノイズ抽出部と、縮小画素のノイズ成分を、縮小画素を生成するために参照した所定の領域の各画素から減算するノイズ減算部と、縮小画素のノイズ成分に基づいて、縮小画素を生成するために参照した所定の領域の画素同士を平滑化する領域内平滑化部と、を備える。また、画像縮小部は、縮小率の異なる複数の縮小画像を生成し、ノイズ抽出部は、最小の縮小率の縮小画像から周波数帯域のノイズ成分を順次抽出してもよい。また、領域内平滑化部は、ノイズ成分が大きいほど所定の領域の画素同士を強く平滑化してもよい。また、領域内平滑化部は、ノイズ成分の周波数帯域よりも高周波数帯域の画像構造を平滑化してもよい。また、領域内平滑化部は、所定の領域における画像構造を示す特徴量と周波数帯域のノイズ成分の強度を示す特徴量との比較に基づいて平滑化の度合いを決定してもよい。本発明の撮像装置は、被写体像を撮像して画像を生成する撮像部と、本発明の画像処理装置と、を備える。本発明の画像処理プログラムは、処理対象の対象画像を読み込む手順、対象画像の所定の領域ごとの画素値を参照して縮小画素を生成することにより、少なくとも1つの縮小画像を生成する画像縮小手順、縮小画像に基づいて、縮小画像の縮小率に応じた周波数帯域のノイズ成分を、各縮小画素について抽出するノイズ抽出手順、縮小画素のノイズ成分を、縮小画素を生成するために参照した所定の領域の各画素から減算するノイズ減算手順、縮小画素のノイズ成分に基づいて、縮小画素を生成するために参照した所定の領域の画素同士を平滑化する領域内平滑化手順、としてコンピュータに実行させる。本発明の画像処理方法は、処理対象の対象画像の所定の領域ごとの画素値を参照して縮小画素を生成することにより、少なくとも1つの縮小画像を生成する画像縮小工程と、縮小画像に基づいて、縮小画像の縮小率に応じた周波数帯域のノイズ成分を、各縮小画素について抽出するノイズ抽出工程と、縮小画素のノイズ成分を、縮小画素を生成するために参照した所定の領域の各画素から減算するノイズ減算工程と、縮小画素のノイズ成分に基づいて、縮小画素を生成するために参照した所定の領域の画素同士を平滑化する領域内平滑化工程と、を備える。本発明によれば、画質を低下させることなく、ノイズを確度高く除去することができる。図1は、一の実施形態に係るデジタルカメラ1の構成の一例を示すブロック図である。本実施形態のデジタルカメラ1は、撮像光学系11、撮像素子12、DFE13、CPU14、メモリ15、操作部16、モニタ17、メディアI/F18を有する。ここで、DFE13、メモリ15、操作部16、モニタ17、メディアI/F18は、それぞれCPU14に接続されている。撮像素子12は、撮像光学系11を通過した光束によって結像される被写体像を撮像するデバイスである。この撮像素子12の出力はDFE13に接続されている。なお、本実施形態の撮像素子12は、順次走査方式の固体撮像素子CCDなどであってもよく、XYアドレス方式の固体撮像素子CMOSなどであってもよい。撮像素子12の受光面には、複数の受光素子がマトリックス状に配列されている。撮像素子12の各受光素子には、赤色R、緑色G、青色Bのカラーフィルタが公知のベイヤ配列にしたがって配置されている。そのため、撮像素子12の各受光素子は、カラーフィルタでの色分解によってそれぞれの色に対応する画像信号を出力する。これにより、撮像素子12は、撮像時にカラーの画像を取得できる。DFE13は、撮像素子12から入力される画像信号のA/D変換や、欠陥画素補正などの信号処理を行うデジタルフロントエンド回路である。このDFE13は、本実施形態において撮像素子12とともに撮像部を構成し、撮像素子12より入力される画像信号を画像のデータとしてCPU14に出力する。CPU14は、デジタルカメラ1の各部を統括的に制御するプロセッサである。例えば、CPU14は、撮像素子12の出力に基づいて、公知のコントラスト検出によるオートフォーカスAF制御や公知の自動露出AE演算などをそれぞれ実行する。また、CPU14は、DEF13からの画像データに対して、デジタル処理を施す。一例として、デジタル処理には、補間処理、ホワイトバランス処理、階調変換処理、輪郭強調処理、色変換処理などが含まれる。さらに、本実施形態のCPU14は、画像処理プログラムの実行により、画像縮小部20、ノイズ抽出部21、ノイズ減算部22、領域内平滑化部23、高周波ノイズ除去部24として動作する。画像縮小部20は、撮像素子12によって撮像された画像対象画像の縮小画像を生成する。本実施形態の画像縮小部20は、次式1を用いて、対象画像に対し2ピクセル×2ピクセルの所定の領域以下、縮小サンプル範囲というごとに画素値を加算平均して、縮小率1/4の縮小画像を生成する。Ysm,n=Y2m-1,2n-1Y2m,2n-1Y2m-1,2nY2m,2n/41ここで、Yは対象画像の画素値を示し、Ysは縮小画像の縮小サンプル範囲に対応する縮小画素m,nの画素値を示す。m,nは、1~M,1~Nの自然数である。なお、縮小サンプル範囲の大きさは、2ピクセル×2ピクセルとしたが、対象画像の画像サイズやノイズ除去処理の精度などに応じて適宜決定されることが好ましく、2ピクセル×2ピクセル~5ピクセル×5ピクセルが好ましい。また、縮小画像の生成は、多重解像度解析やNearestNeighbor法などの公知の手法を用いて行われてもよい。ノイズ抽出部21は、イプシロンフィルタやモフォロジー処理など公知の手法を用い、縮小画像から縮小率1/4に応じた周波数帯域のノイズ成分Nsm,nを抽出する。ノイズ減算部22は、次式2を用いて、抽出された周波数帯域のノイズ成分Nsm,nを、縮小画素m,nを生成するために参照した対象画像の縮小サンプル範囲の各画素の画素値から減算する。Ynr2m-1,2n-1=Y2m-1,2n-1-Nsm,n2Ynr2m,2n-1=Y2m,2n-1-Nsm,nYnr2m-1,2n=Y2m-1,2n-Nsm,nYnr2m,2n=Y2m,2n-Nsm,nここで、Ynrは、ノイズ成分Nsが除去された対象画像の画素値を示す。領域内平滑化部23は、ノイズ減算部22によりノイズ成分Nsが減算された対象画像では、上記従来技術と同様に、縮小サンプル範囲における画素位置に応じて減算処理の効果が異なることから、後述する手順に基づいてその効果の違いを是正するための領域内平滑化処理を行う。高周波ノイズ除去部24は、縮小率1/4に応じた周波数帯域のノイズ成分Nsが除去された対象画像に対し、イプシロンフィルタやモルフォロジ処理など公知の手法を適用して、対象画像自身の大きさに応じた高周波帯域のノイズ成分を除去する。なお、高周波ノイズ除去部24は、縮小画像の生成前に対象画像から高周波帯域のノイズ成分を除去してもよいし、縮小画像の生成前および低周波数帯域のノイズ成分Nsの除去後の対象画像から高周波帯域のノイズ成分を除去してもよい。メモリ15は、画像データなどとともに、CPU14によって実行される画像処理プログラムなどの各種プログラムを記憶する不揮発性のフラッシュメモリである。操作部16は、例えば、撮像モードの切換設定の入力や、静止画像や動画の撮像指示などをユーザから受け付ける。モニタ17は、液晶モニタ等のモニタであり、CPU14の制御指示によって各種画像を表示する。例えば、撮像後や画像処理後、CPU14の制御指示に応じて、モニタ17は、画像を表示する。メディアI/F18には、不揮発性の記憶媒体19を着脱可能に接続できる。そして、メディアI/F18は、記憶媒体19に対してデータの書き込み/読み込みを実行する。上記の記憶媒体19は、ハードディスクや、半導体メモリを内蔵したメモリカードなどで構成される。なお、図1では記憶媒体19の一例としてメモリカードを図示する。次に、図2のフローチャートおよび図3の画像データの流れ図を参照しつつ、本実施形態に係るデジタルカメラ1によるノイズ除去処理について説明する。なお、図3は、CPU14内の画像縮小部20、ノイズ抽出部21、ノイズ減算部22、領域内平滑化部23、高周波ノイズ除去部24において、対象画像がどのように処理されるかを示す。CPU14は、ユーザから、例えば、静止画像の撮像指示例えば、操作部16に含まれるレリーズ釦の全押し操作などを受け付けると、撮像素子12に、例えば、被写体の静止画像を撮像させる。CPU14は、撮像された静止画像に対してステップS101からの処理を開始する。ステップS101:CPU14は、DEF13を介して、撮像素子12から出力される静止画像を読み込み、デジタル処理を施し対象画像と設定する。CPU14は、対象画像に対してデジタル処理の色補間処理を施し、各画素の画素位置において、R、G、Bの3つの色成分の画素値を求め、さらに色変換処理を施し、RGBの画素値からYCrCbの輝度成分と色差成分との画素値に変換する。ステップS102:画像縮小部20は、対象画像の輝度成分の画素値Yと式1とを用いて縮小率1/4の縮小画像を生成する。図4は、対象画像の2mまたは2m-1行目および縮小画像のm行目の水平走査方向における画素値YおよびYsの分布の一例を示す。なお、縮小画像の垂直走査方向の画素位置nは、対象画像の縮小サンプル範囲における垂直走査方向の画素位置n’とn’1とに対応するn’=1,3,,2N-1。なお、図4は、水平走査方向における画素値YおよびYsの分布を示したが、垂直走査方向についても同様である。ステップS103:ノイズ抽出部21は、ステップS102で生成された縮小画像に重畳する縮小率1/4の周波数帯域以下、低周波数帯域というのノイズ成分Nsを、公知のノイズ抽出処理に基づいて抽出する。図5は、m行目の水平走査方向における低周波数帯域のノイズ成分Nsの分布の一例を示す図である。なお、図5は、水平走査方向における低周波数帯域のノイズ成分Nsの分布を示したが、垂直走査方向についても同様である。ステップS104:ノイズ減算部22は、式2を用いて、ステップS103で抽出された縮小画素m,nの低周波数帯域のノイズ成分Nsを、その縮小画素を生成するために参照した対象画像の領域の各画素の画素値から減算する。図6は、低周波数帯域のノイズ成分Nsが減算された対象画像の2mまたは2m-1行目の水平走査方向における画素値Ynrの分布の一例を示す。ステップS105:領域内平滑化部23は、低周波帯域のノイズ成分Nsと、ノイズ減算部22による減算処理が施された対象画像の画素値Ynrとを用いて、上述した各縮小サンプル範囲内の画素位置に応じて生じる減算処理の効果の違い是正するために領域内平滑化処理を行う。すなわち、図6に示すように、減算処理された対象画像における同じ縮小サンプル範囲の画素位置n’とn’1との画素値Ynrは、減算処理前の値の差図4aをほぼ保持した値となるに対し、隣接する縮小サンプル範囲間の画素位置n’-1とn’または画素n’1とn’2との画素値は類似した値となる。これは、縮小サンプル範囲の画素値を加算平均して縮小画像を生成するために、低周波数帯域のノイズ成分Nsは、縮小サンプル範囲内の画像構造が反映されず、画素位置に応じて減算の効果が異なる。つまり、縮小サンプル範囲内では平滑化が弱く、隣接する縮小サンプル範囲間では平滑化が強くなることを示し、そのため、従来技術のように、隣接する縮小サンプル範囲間の画素値が一塊のブロックを形成するように見え、不自然な画像となる。なお、図6は、水平走査方向における画素値Ynrの分布を示したが、垂直走査方向についても同様である。そこで、領域内平滑化部23は、縮小画像の縮小画素m,nおよびその周囲の縮小画素のノイズ成分Nsを用いて、ノイズ強度strNsを、次式3を用いて求める。strNs=|Nsm,n-Nsm-1,n||Nsm,n-Nsm1,n||Nsm,n-Nsm,n-1||Nsm,n-Nsm,n1|/83同時に、領域内平滑化部23は、減算処理された対象画像の縮小サンプル範囲ごとに画素値を加算平均して、各画素位置でのノイズ成分Nsの周波数帯域よりも高周波数帯域の画像構造を示すパラメータΔ1~Δ4を、次式4~5を用いて求める。Ysnr=Ynr2m-1,2n-1Ynr2m,2n-1Ynr2m-1,2nYnr2m,2n/44Δ1=Ynr2m-1,2n-1-Ysnr5Δ2=Ynr2m,2n-1-YsnrΔ3=Ynr2m-1,2n-YsnrΔ4=Ynr2m,2n-Ysnr領域内平滑化部23は、次式6を用いて、ノイズ強度strNsとパラメータΔ1~Δ4とを比較して、平滑化の度合い示すパラメータΔ1nr~Δ4nrの値を決定する。Δ1nr=ABSMINUSΔ1,k×strNs6Δ2nr=ABSMINUSΔ2,k×strNsΔ3nr=ABSMINUSΔ3,k×strNsΔ4nr=ABSMINUSΔ4,k×strNsここで、ABSMINUSd,sは、dの絶対値をs≧0だけ減らす次式7に示す関数である。なお、kは調整パラメータであり、本実施形態では1程度に設定される。領域内平滑化部23は、次式8を用いて、縮小サンプル範囲内における高周波数帯域の画像構造を平滑化し、減算処理の効果の違いを是正した対象画像の画素値Ynr2を算出する。Ynr22m-1,2n-1=YsnrΔ1nr8Ynr22m,2n-1=YsnrΔ2nrYnr22m-1,2n=YsnrΔ3nrYnr22m,2n=YsnrΔ4nrここで、式8は、ノイズ成分Nsが大きいほど縮小サンプル範囲の画素同士を強く平滑化する。図7は、領域内平滑化部23による処理が施された対象画像の2mまたは2m-1行目の水平走査方向における画素値Ynr2の分布の一例を示す。図7に示すように、隣接する縮小サンプル範囲間の画素値のブロック化が解消され、画質が向上していることを示す。なお、図7は、水平走査方向における画素値Ynr2の分布を示したが、垂直走査方向についても同様である。ステップS106:高周波ノイズ除去部24は、公知の手法を用いて、領域内平滑化処理された対象画像から重畳する高周波帯域のノイズ成分を除去する。ステップS107:CPU14は、低周波数帯域および高周波帯域のノイズ成分が除去された対象画像の画素値をRGBの画素値に逆変換し、メモリ15や記憶媒体19に記録する。また、CPU14は、ノイズ除去された対象画像をモニタ17に表示する。CPU14は、一連の処理を終了する。このように、本実施形態では、対象画像の各縮小サンプル範囲における低周波帯域のノイズ成分Nsよりも高周波数帯域の画像構造を考慮して、対象画像に重畳する低周波数帯域のノイズ成分Nsを除去することにより、画質を低下させることなく、対象画像におけるノイズを確度高く除去することができる。《実施形態の補足事項》1上記実施形態では、デジタルカメラ1の画像縮小部20、ノイズ抽出部21、ノイズ減算部22、領域内平滑化部23、高周波ノイズ除去部24の各処理を、CPU14がソフトウエア的に実現する例を説明したが、ASICを用いてこれらの各処理をハードウエア的に実現しても勿論かまわない。2本発明の画像処理装置は、上記実施形態のデジタルカメラ1の例に限定されない。例えば、撮像された画像を、デジタルカメラ1から直接またはインターネットなどを介してコンピュータに読み込ませて、コンピュータにノイズ除去処理の画像処理プログラムを実行させることで、コンピュータを本発明の画像処理装置として機能させてもよい。3上記実施形態では、対象画像として静止画像としたが、本発明はこれに限定されず、例えば、動画や構図確認用の低解像度画像スルー画像などに対しても本発明を適用することができる。4上記実施形態では、CPU14が撮像した画像に色補間処理を施し、各画素の画素位置において、R、G、Bの3つの色成分の画素値を有した画像を対象画像としたが、本発明はこれに限定されない。例えば、RAW画像に対しても本発明を適用してもよい。この場合、例えば、色成分ごとに画像データを生成し、ノイズ除去処理を行うのが好ましい。5上記実施形態では、画像縮小部20は、縮小率1/4の縮小画像のみ生成したが、本発明はこれに限定されず、縮小率が異なる複数の縮小画像を生成してもよい。なお、複数の縮小画像が生成された場合、各縮小画像は、自身の縮小率に応じた周波数帯域のノイズ成分とともに、より小さな縮小率の縮小画像が有するより低周波帯域のノイズ成分も重畳し有する。したがって、各縮小画像から、自身の縮小率に対応した周波数帯域のノイズ成分を効率的に抽出するために、最も小さな縮小率の縮小画像から順次ノイズ除去することが好ましい。図8は、例えば、画像縮小部20が縮小率1/4と1/16との縮小画像を生成した場合の画像データの流れ図の一例を示す。すなわち、CPU14は、まず縮小率1/4の縮小画像を対象画像として、図2に示すステップS103~ステップS105に対応する処理を行い、縮小率1/16に応じた周波数帯域のノイズ成分を縮小率1/4の縮小画像から除去する。次に、CPU14は、元画像である対象画像と縮小率1/16に応じた周波数帯域のノイズ成分が除去された縮小率1/4の縮小画像とを用い、図2に示すステップS103~ステップS107に対応する処理を行い、対象画像から全ての周波数帯域のノイズ成分を除去する。これにより、画質を低下させることなく、ノイズをより確度高く除去することができる。なお、画像縮小部20により生成される縮小画像の数は、対象画像や縮小サンプル範囲の大きさ、除去したいノイズ成分の大きさ、ノイズ除去処理の精度などに応じて決定されることが好ましい。6上記実施形態では、ノイズ強度strNsを式3のように定義したが、本発明はこれに限定されず、ノイズ強度strNs=|Nsm,n|などと、対象画像や縮小サンプル範囲の大きさ、要求される処理速度や精度などに応じて任意に定義することが好ましい。7上記実施形態では、領域内平滑化部23は、パラメータΔ1nr~Δ4nrを決定するにあたり、式4を用いて、縮小サンプル範囲内の画素値を加算平均したが、本発明はこれに限定されず、縮小率に応じた周波数帯域のノイズ成分の除去効果の強さに応じて、画素値を重み付けして加算平均してもよい。8上記実施形態では、ノイズ減算部22による減算処理の後に、領域内平滑化部23による処理を行ったが、本発明はこれに限定されず、領域内平滑化部23による処理を行った後に、ノイズ減算部22による減算処理を行ってもよい。以上の詳細な説明により、実施形態の特徴点および利点は明らかになるであろう。これは、特許請求の範囲が、その精神および権利範囲を逸脱しない範囲で前述のような実施形態の特徴点および利点にまで及ぶことを意図する。また、当該技術分野において通常の知識を有する者であれば、あらゆる改良および変更に容易に想到できるはずであり、発明性を有する実施形態の範囲を前述したものに限定する意図はなく、実施形態に開示された範囲に含まれる適当な改良物および均等物によることも可能である。"