被検体から放出された音響波を受信して電気信号に変換する複数の変換素子と、前記複数の変換素子から出力される複数の電気信号を用いて相関データを算出する相関算出部と、前記相関データから複数の部分行列を抽出し平均化して平均相関行列を算出する平均相関算出部と、前記平均相関行列を用いて適応型信号処理を行い、注目位置ごとの電力を算出して電力分布を生成する適応型信号処理部と、を有する被検体情報取得装置であって、前記相関算出部は、前記相関算出部に入力される入力信号のうち、少なくとも1つ以上離れた入力信号同士の相関を求め相関データを算出することを特徴とする被検体情報取得装置。前記適応型信号処理部は、前記平均相関行列の逆行列を求めるか、または、前記平均相関行列に対してQR分解および後退代入処理を行うことにより前記電力を求めることを特徴とする請求項1に記載の被検体情報取得装置。前記相関算出部が算出した相関データには、相関行列の対角成分にある要素と、前記対角成分の要素から1列以上おきに離れた位置にある要素と、のみが含まれることを特徴とする請求項1または2に記載の被検体情報取得装置。前記平均相関算出部は、前記相関データの要素のうち、前記複数の部分行列に含まれる要素のみの平均化を行うことを特徴とする請求項1ないし3のいずれか1項に記載の被検体情報取得装置。前記複数の電気信号に対して前記被検体内部の注目位置に応じた整相処理を行う整相処理部をさらに有し、前記相関算出部は、前記整相処理部から出力された電気信号を入力信号として相関行列を算出することを特徴とする請求項1ないし4のいずれか1項に記載の被検体情報取得装置。前記複数の電気信号に対して移動平均処理を行って移動平均信号を算出する移動平均処理部をさらに有し、前記相関算出部は、前記移動平均信号を入力信号として相関行列を算出することを特徴とする請求項1ないし4のいずれか1項に記載の被検体情報取得装置。前記整相処理部から出力された電気信号に対して移動平均処理を行って移動平均信号を算出する移動平均処理部をさらに有し、前記相関算出部は、前記移動平均信号を入力信号として相関行列を算出することを特徴とする請求項5に記載の被検体情報取得装置。前記移動平均処理部が移動平均処理を行う際の開口サイズをAAは2以上の整数とすると、前記相関算出部は、A-1個おいて離れた入力信号同士の相関を求めることを特徴とする請求項6または7に記載の被検体情報取得装置。前記複数の電気信号に対して加算処理を行う信号加算部をさらに有し、前記相関算出部は、前記信号加算部から出力された電気信号を入力信号として相関行列を算出することを特徴とする請求項1ないし4のいずれか1項に記載の被検体情報取得装置。前記整相処理部から出力された電気信号に対して加算処理を行う信号加算部をさらに有し、前記相関算出部は、前記信号加算部から出力された電気信号を入力信号として相関行列を算出することを特徴とする請求項5に記載の被検体情報取得装置。前記被検体から放出された音響波とは、前記変換素子から出力された音響波が前記被検体内部で反射したものであることを特徴とする請求項1ないし10のいずれか1項に記載の被検体情報取得装置。前記被検体に電磁波を照射する光源をさらに有し、前記被検体から放出された音響波とは、前記電磁波を照射された被検体が放出する光音響波であることを特徴とする請求項1ないし10のいずれか1項に記載の被検体情報取得装置。被検体から放出された音響波を受信する複数の変換素子から出力される複数の電気信号を用いて相関データを算出する相関算出ステップと、前記相関データから複数の部分行列を抽出し平均化して平均相関行列を算出する平均相関算出ステップと、前記平均相関行列を用いて適応型信号処理を行い、注目位置ごとの電力を算出して電力分布を生成する適応型信号処理ステップと、を有する被検体情報取得方法であって、前記相関算出ステップでは、前記相関算出ステップに入力される入力信号のうち、少なくとも1つ以上離れた入力信号同士の相関を求め相関データを算出することを特徴とする被検体情報取得方法。前記適応型信号処理ステップでは、前記平均相関行列の逆行列を求めるか、または、前記平均相関行列に対してQR分解および後退代入処理を行うことにより前記電力を求めることを特徴とする請求項13に記載の被検体情報取得方法。前記相関算出ステップで算出した相関データには、相関行列の対角成分にある要素と、前記対角成分の要素から1列以上おきに離れた位置にある要素と、のみが含まれることを特徴とする請求項13または14に記載の被検体情報取得方法。前記平均相関算出ステップでは、前記相関データの要素のうち、前記複数の部分行列に含まれる要素のみの平均化を行うことを特徴とする請求項13ないし15のいずれか1項に記載の被検体情報取得方法。前記複数の電気信号に対して前記被検体内部の注目位置に応じた整相処理を行う整相処理ステップをさらに有し、前記相関算出ステップでは、前記整相処理ステップにて出力された電気信号を入力信号として相関行列を算出することを特徴とする請求項13ないし16のいずれか1項に記載の被検体情報取得方法。前記複数の電気信号に対して移動平均処理を行って移動平均信号を算出する移動平均処理ステップをさらに有し、前記相関算出ステップでは、前記移動平均信号を入力信号として相関行列を算出することを特徴とする請求項13ないし16のいずれか1項に記載の被検体情報取得方法。前記整相処理ステップで出力された電気信号に対して移動平均処理を行って移動平均信号を算出する移動平均処理ステップをさらに有し、前記相関算出ステップでは、前記移動平均信号を入力信号として相関行列を算出することを特徴とする請求項17に記載の被検体情報取得方法。前記移動平均処理ステップで移動平均処理を行う際の開口サイズをAAは2以上の整数とすると、前記相関算出ステップでは、A-1個おいて離れた入力信号同士の相関を求めることを特徴とする請求項18または19に記載の被検体情報取得方法。前記複数の電気信号に対して加算処理を行う信号加算ステップをさらに有し、前記相関算出ステップでは、前記信号加算ステップで出力された電気信号を入力信号として相関行列を算出することを特徴とする請求項13ないし16のいずれか1項に記載の被検体情報取得方法。前記整相処理ステップで出力された電気信号に対して加算処理を行う信号加算ステップをさらに有し、前記相関算出ステップでは、前記信号加算ステップで出力された電気信号を入力信号として相関行列を算出することを特徴とする請求項17に記載の被検体情報取得方法。しかしながら、より高い空間分解能を得るために適応型信号処理を用いる場合、その処理規模が課題となる。適応型信号処理においては、入力信号数に応じたサイズを有する行列に対して、逆行列の算出もしくはQR分解、固有値の算出などを実施する必要がある。このような処理の計算規模は行列サイズの3乗に比例して増大することが知られている。例えば、配列方向に96素子の開口で受信する1次元探触子を用いた適応型信号処理の場合、相関マトリクスは96×96のサイズになる。さらに空間平均法を適用すると、典型的には約半分、例えば48×48のサイズの空間平均相関行列が得られる。適応型信号処理では、この空間平均相関行列の逆行列算出もしくはQR分解を行う必要がある。実際の測定において、連続的に入力される超音波信号に対してこの48×48の行列の逆行列を求める演算をリアルタイムに行うことは、処理規模の増大を招き、現実的ではない。本発明は上記の課題に鑑みてなされたものであり、超音波信号を受信して適応型信号処理を行う被検体情報取得装置及び被検体情報取得方法において、信号処理の規模を抑制しつつ、空間分解能の高い画像取得を可能にする技術を提供することを目的とする。本発明は以下の構成を採用する。すなわち、被検体から放出された音響波を受信して電気信号に変換する複数の変換素子と、前記複数の変換素子から出力される複数の電気信号を用いて相関データを算出する相関算出部と、前記相関データから複数の部分行列を抽出し平均化して平均相関行列を算出する平均相関算出部と、前記平均相関行列を用いて適応型信号処理を行い、注目位置ごとの電力を算出して電力分布を生成する適応型信号処理部と、を有する被検体情報取得装置であって、前記相関算出部は、前記相関算出部に入力される入力信号のうち、少なくとも1つ以上離れた入力信号同士の相関を求め相関データを算出することを特徴とする被検体情報取得装置である。本発明はまた、以下の構成を採用する。すなわち、被検体から放出された音響波を受信する複数の変換素子から出力される複数の電気信号を用いて相関データを算出する相関算出ステップと、前記相関データから複数の部分行列を抽出し平均化して平均相関行列を算出する平均相関算出ステップと、前記平均相関行列を用いて適応型信号処理を行い、注目位置ごとの電力を算出して電力分布を生成する適応型信号処理ステップと、を有する被検体情報取得方法であって、前記相関算出ステップでは、前記相関算出ステップに入力される入力信号のうち、少なくとも1つ以上離れた入力信号同士の相関を求め相関データを算出することを特徴とする被検体情報取得方法である。本発明によれば、超音波信号を受信して適応型信号処理を行う被検体情報取得装置及び被検体情報取得方法において、信号処理の規模を抑制しつつ、空間分解能の高い画像取得を可能にする技術を提供できる。以下、図面を参照しつつ、本発明を実施するための形態を説明する。本発明の超音波画像装置は、被検体に超音波を送信し、反射した超音波エコーを取得する装置を含む。さらに、被検体に光電磁波を照射することにより被検体内で発生した音響波を受信して、被検体情報を画像データとして取得する光音響効果を利用した装置を含む。したがって本発明の超音波画像装置は、被検体情報取得装置とも呼べる。被検体が生体である場合、被検体情報取得装置は生体情報取得装置とも呼べる。ここで音響波とは、典型的には超音波であり、音波、超音波、光音響波、光超音波と呼ばれる弾性波を含む。前者の超音波エコーを利用した被検体情報取得装置の場合、被検体情報とは、被検体内部の組織の音響インピーダンスの違いを反映した情報である。後者の光音響効果を利用した被検体情報取得装置の場合、被検体情報とは、光照射によって生じた音響波の発生源分布や、被検体内の初期音圧分布、初期音圧分布から導かれる光エネルギー吸収密度分布、吸収係数分布、組織を構成する物質の濃度分布を示す。物質の濃度分布とは、例えば、酸素飽和度分布や酸化還元ヘモグロビン濃度分布などである。本発明で生成され取得される電力分布は、こちらの被検体情報に対応する分布であり、この電力分布を画像データとして取得する。本発明の信号処理部分の概要を図2から図6を用いて説明する。図2は信号処理回路を模式的に示した図である。図3は処理のフローを模式的に表した図であり、以下の説明におけるステップ番号はこの処理フローにおける番号を指す。図2の信号処理回路は、ヒルベルト変換回路101、相関算出回路102、要素抽出回路103、要素平均回路104、逆行列演算回路105、電力算出回路106を含む。要素抽出回路103と要素平均回路104は平均回路10を構成する。逆行列演算回路105と電力算出回路106は適応型処理回路11を構成する。相関算出回路は本発明の相関算出部と平均相関算出部を含んでいる。適応型信号処理回路は本発明の適応型信号処理部に相当する。図示しない複数の変換素子から出力された複数の電気信号をAD変換しデジタルデータとした後、ヒルベルト変換回路101にてヒルベルト変換するステップS1。ヒルベルト変換によって複素表現に変換された複数のデジタル信号のうち、相関データを算出するために平均化する時間分だけのデータを切り出すステップS2。切り出されたデータを用いて相関算出回路102を用いて相関データを算出するステップS3。ここで、図4を用いて本発明による相関データの算出法を説明する。ここでは例えば9素子分の複素表現されたデジタル信号が入力されたとする。図4の相関行列001は、縦と横とに記述した信号x1~x9、x1~x9同士の相関を求めたものである。このように9素子分の信号を用いることで9×9の相関行列001を作成することが可能であるが、本発明の相関算出回路では図4のうち色を付けて示した位置の要素のみを対象として乗算を行う。この乗算を行う対象となる要素の位置は、相関行列001の対角成分の位置と、対角成分の位置から1列以上おきに離れた位置と、である。ここで、対角要素は入力された信号の自己相関を意味する。また、対角成分の位置から1列以上おいて離れた位置のx1とx3、x2とx4、の組み合わせのような要素は、相関算出回路へ入力された信号のうち相関算出回路への入力信号のうちの少なくとも1つ以上離れた入力信号同士の相関を意味する。本発明においては、このような演算を、切り出されたデータ分繰り返し実施する。そして、最終的にデータ数分だけ平均化したものを相関データと呼称し、この計算結果を相関データとして出力する。この場合、相関データとして出力されるのは色を付けて示された要素、つまり33要素分であり、入力信号全てを用いて求めた相関行列とは区別する。平均回路10は、要素抽出回路103と、要素平均回路104とを含む。要素抽出回路103は、算出された相関データを入力とし、平均相関行列に用いる要素を抽出するステップS4。要素平均回路104は、抽出された要素を平均化して平均相関行列を算出するステップS5。これらの働きにより平均相関行列が出力される。図5は平均相関行列を算出する処理の概念を説明した図である。図4の部分行列401は5個形成される。図5においては、それらの5個の部分行列を501から505で示している。図5a~eはそれぞれ部分行列501~505に対応する。この部分行列の中の色を付けて示した要素を用い、それぞれの部分行列を平均化することで平均相関行列を算出する。先ほど述べたように、各部分行列の中では、入力された信号のうち少なくとも1つ以上離れた信号同士の相関を用いていることが分かる。このような処理を行った場合、最終的に得られる平均相関行列は、3×3のサイズを有することになる。本発明では、このようにして算出された行列を平均相関行列と呼び、部分行列の内部の全ての要素を算出した結果を用いる空間平均相関行列とは区別する。適応型処理回路11は、逆行列演算回路105と、電力算出回路106とを含む。逆行列演算回路105は、平均相関行列R’xxを入力とし、逆行列を演算するステップS6。電力算出回路106は、演算された逆行列を用いて電力を算出するステップS7。この算出は、以下の式11に従って行われる。これらの働きにより、適応型信号処理を用いて算出した電力Poutが出力される。なお、aはステアリングベクトルである。先ほどの9素子分のデジタル信号が入力された場合で考えると、逆行列演算回路は3×3のサイズの行列の逆行列を求めることになる。例えば本発明を用いず、5×5の空間平均相関行列が入力された場合は、本発明を用いた場合と比較して、約4.6倍=5/3^3の処理規模が必要となる。図6は横軸を入力されるデジタル信号の数、縦軸を本発明を用いた場合と用いない場合での逆行列演算に必要な処理規模の抑制比率としてプロットしたグラフである。なお、このグラフにおいては本発明を用いない場合の空間平均相関行列のサイズが入力信号数の半分になるように部分行列サイズを設定している。また、部分行列を平均化する数が等しくなるよう、本発明による平均相関行列のサイズを設定している。図6のグラフ中、プロット601は1つおいて離れた信号を用いた場合の処理規模の抑制比率を示している。プロット602は2つおいて離れた信号を用いた場合である。プロット603は3つおいて離れた信号を用いた場合である。プロット604は4つおいて離れた信号を用いた場合である。抑制比率とは、本発明を用いた場合に逆行列を求めるのに必要な処理規模が何分の1に変化するかを示したものである。例えば3つおいて離れた信号を用いた場合の抑制比率を表すプロット603に注目する。入力が16CHの場合、本発明を用いない処理では8×8のサイズを有する部分行列を9個抽出し、それらを平均化することで8×8のサイズを有する空間平均相関行列を作成する。本発明による平均相関行列は3つおいて離れた信号を用いるため、2×2のサイズを有する部分行列を9個抽出し、最終的に2×2のサイズを有する平均相関行列を作成する。つまりこのような状況では本発明による処理規模の抑制比率は倍64=8/2^3となる。なお、ここでは平均相関行列を算出する際に用いる部分行列の数は9個とした。しかし本発明を用いない処理と部分行列の数を等しくするために9個に制限したものであり、実際には12個まで抽出することも可能である。このように部分行列の数を増加させることでさらに相関性干渉波の影響を抑制する効果を得ることができる。また、17CHの入力がある場合、9×9のサイズを有する空間平均相関行列抽出される部分行列は9個と3×3のサイズを有する平均相関行列抽出される部分行列は9個となり、処理規模の抑制比率は27倍=9/3^3となる。このように入力CH数に対する平均相関行列のサイズやいくつ離れた信号を使うかによって処理規模の抑制比率が上下することがあるが、いずれの場合でも処理規模を低減することが出来ている。さらに入力CH数が増加すれば抑制比率の上下の振れ幅が小さくなり、安定して大きな抑制比率を得ることが出来る。このように本発明を適用し、入力された信号の少なくとも1つ以上おいて離れた信号同士の相関を用いて適応型信号処理を行う場合、逆行列演算の処理規模を低減することが可能であることが分かる。このように本発明は入力されるデジタル信号数に関わらず処理規模低減の効果が得られる。適応型処理回路によって算出された電力はメモリに格納されるステップS8。さらに信号処理回路は、設定した全ての注目位置の処理が終了したかどうか判断するステップS9。設定した全ての注目位置の処理が終了した場合はS9=Y、処理完了として、次の受信信号の入力を待つ。全ての注目位置の処理が終了していない場合はS9=N、次のデータを切り出して再度同じ処理を繰り返す。これらの処理によって得られた電力を注目位置ごとにならべて電力分布として生成し表示処理系に出力する。表示処理系でlog圧縮や各種画像フィルタなどによる画像処理エッジ強調、スムージングなどを行い、画像データを画像表示装置に表示する。なお、ここでは相関行列の中で対角要素を挟んで上下の要素を算出したが、相関行列はエルミート行列であるため、対角要素と上もしくは下三角行列内の要素のいずれか一方を算出すれば、処理を行うことが可能である。また、ここでは逆行列を求めたが、平均相関行列に対してQR分解を行い、その後で後退代入処理を実施する場合でも同様の効果と結果とを得ることができる。以上のように、本発明によれば、適応型信号処理の処理規模を低減し、空間分解能が高い画像の取得が可能な装置を提供することができる。ここではCMP法を例にとって説明を行ったが、本発明を用いれば処理規模の大きい逆行列演算や固有値展開に入力する行列のサイズを縮小することが出来る。従って、逆行列演算を用いるCMP法だけでなく、固有値展開を必要とするその他の適応型信号処理例えばMUSIC法やESPRIT法においても同様の効果を得ることが出来る。ここで本発明による相関抑圧ファクタξについて注目する。相関抑圧ファクタが小さければ小さいほど相関性干渉波の影響を抑制できる。先ほど述べたように相関抑圧ファクタはN素子リニアアレーの指向性合成と同じである。このN素子リニアアレーは、複数の部分行列を抽出する際の抽出位置の移動によって仮想的に形成される。図18は9素子の変換素子e1からe9までを模式的に表した図である。それぞれの素子で受信された信号がx1からx9までに対応する。図5で示した部分行列501は図18の変換素子e1からe5で示される変換素子群1801で受信された信号から算出されており、部分行列502は変換素子群1802に対応する。ところで、図5で示された部分行列から算出される平均相関行列3×3のサイズを有するの1行1列の要素は、x1とx1、x2とx2、x3とx3、x4とx4、x5とx5との相関を平均化することで算出される。これらの平均化される要素群は相関行列001において対角方向に連続する要素である。相関行列において対角方向に連続することは、図18において変換素子群1801から変換素子群1805まで移動したことに対応し、仮想的に形成されるN素子のリニアアレーは範囲1805で示した開口を有することを意味する。本発明では入力された信号の少なくとも1つ以上おいて離れた信号同士の相関を用いることで処理規模を低減しているが、部分行列の抽出は相関行列001内の連続した位置で実施している。そのため本発明による平均相関行列の相関抑圧ファクタは、部分行列内部の要素を全て用いて算出を行う空間平均相関行列と変わりなく、相関性干渉波による影響を抑制することができる。以下、図面を参照して、本発明の好適な実施の形態を例示する。<実施例1>本実施例では、超音波の送受信を行い、受信した信号に整相処理を実施した後、適応型信号処理を実施する装置について述べる。図7は本実施例にかかる超音波画像装置のシステム概略図である。まず、超音波送信動作について説明する。システム制御部701から送信回路702に送信方向に応じた情報が入力される。送信回路702では、探触子703の複数の変換素子704の配列に応じた遅延時間を算出し、電圧波形送信信号を出力する。この電圧波形は複数の変換素子704で超音波に変換され、被検体内に超音波が送信される。次に受信動作について説明する。被検体内の音響インピーダンス分布に応じて反射された超音波は変換素子704で電気信号受信信号に変換された後、受信回路705に入力される。受信回路705はシステム制御部701から指定されたゲインにより電気信号を増幅する。受信回路705はまた、電気信号をAD変換回路によってデジタルデータに変換する。整相処理回路706は、入力されたデジタルデータとシステム制御系701から入力された注目位置情報を用いて、注目位置からの受信信号の位相が揃うように遅延処理、いわゆる整相処理を実施する。超音波を送信した場合、その送信方向に沿って注目位置を移動させてゆく。整相処理回路は本発明の整相処理部に相当する。このように整相処理した信号を用いることで、一般的な超音波装置で用いられる比帯域で70以上の広帯域な受信信号に対しても安定して適応型信号処理を用いることが可能であり、より空間分解能を向上させることができる。整相処理された複数のデジタルデータを、ヒルベルト変換回路101にてヒルベルト変換する。相関ヒルベルト変換によって複素表現に変換された複数のデジタル信号のうち、相関データを算出するために平均化する時間分だけのデータを切り出す。相関算出回路102では、切り出されたデータを用いて相関データを算出する。ここで32素子分の信号が入力された場合を想定し、相関算出回路で2つおいて離れた入力信号同士の相関データを算出する場合の処理について図8を用いて述べる。図8の相関行列801は縦と横とに記述した信号x1~x32、x1~x32同士の相関を表したものである。このように32素子分の信号を用いることで32×32の相関行列801を作成することが可能であるが、本実施例の相関算出回路では図中、黒色で示した位置の要素のみを対象として演算処理を行う。この演算処理を行う対象となる要素の位置は、相関行列801の対角成分の位置と、対角成分の位置から2列おきに離れた位置と、である。演算処理内容は入力されたデータ同士の乗算と平均化とである。ここで対角要素は入力された信号の自己相関を意味する。また対角成分の位置から2列おいて離れた位置のx1とx4、x2とx5、の組み合わせのような要素は、入力された信号の2つおいて離れた信号同士の相関を意味する。演算処理を行う要素の位置では乗算を切り出されたデータ分繰り返し実施し、最終的にデータ数分だけ平均化し相関データとして出力する。本実施例では相関データとして出力されるのは黒色で示された要素、つまり262要素分である。なお相関行列はエルミート行列であるため、対角要素と上もしくは下三角行列の要素のみの147要素を出力しても実際には構わない。平均回路10は、算出された相関データを入力とし、平均相関行列に用いる要素を抽出する要素抽出回路103と、それらの要素の平均化を行って平均相関行列を算出する要素平均回路104とによって、平均相関行列を出力する。図9は本実施例における、平均相関行列の概念を説明する図である。相関行列801の中で抽出される部分行列のサイズは16×16であるが、実際に平均相関行列を算出する際には、部分行列の中でも図9内の黒丸で示した位置の要素を用いて平均相関行列を算出する。つまりそれぞれの部分行列の中では、入力された信号のうち2つおいて離れた信号の相関を用いている。最終的に平均回路10から出力される平均相関行列のサイズは6×6となる。これは本発明を適用せずにそのまま空間平均法を用いて算出した空間平均相関行列のサイズが16×16になることと比べると、逆行列演算に必要な処理規模は約20分の1≒6/16^3に抑制されている。なお、ここでは説明のために32素子分の入力があるとして述べたが、入力信号数に関わらず本発明の効果は得られる。次に適応型処理回路11は、平均相関行列を入力とし、逆行列を算出する逆行列演算回路105と、算出された逆行列を用いて電力を算出する電力算出回路106とで、適応型信号処理を実施し、電力を出力する。なお、本実施例では、先に整相処理を行っているため、すべてが1のベクトルをステアリングベクトルとして用いる。このような処理を送信方向内で注目位置を移動させながら継続して実施し、さらに送信方向を変化させて同様の処理を繰り返すことで被検体内の情報を注目位置ごとの電力を示す電力分布として生成し取得する。表示処理系707では、被検体内の注目位置ごとの電力を示す電力分布を入力として、log圧縮や各種画像フィルタなどによる処理エッジ強調、スムージングなどを行う。そして、表示処理系707は、システム制御部701から指示される表示手法に対応した処理をさらに加え、画像データを画像表示装置708に出力し画像を表示させる。図10はワイヤファントムに対して本実施例によってセクタスキャンを行い、受信信号を処理した結果を示したものである。図10aは適応型信号処理を用いず、いわゆる整相加算を行った場合の結果である。図10bは本実施例で示した処理方法で、1つおいて離れた信号同士の相関データを用いた適応型信号処理を実施した結果である。図10cは2つおいて離れた信号同士の相関データを用いた適応型信号処理を実施した結果である。1つおいて離れた信号同士、もしくは2つおいて離れた信号同士の相関データを用いて適応型信号処理を実施しているため、その逆行列演算に必要な処理規模が低減されている。また、図10aと比較して、図10b、図10cの画像ではセクタスキャンの方位方向中心角方向に関する解像度が向上していることが分かる。このように本実施例では、適応型信号処理の規模を低減しながら、空間分解能が高い装置を実現することができる。本実施例では超音波の送信に対する反射信号に対して本発明を適用したが、光音響効果を用いた光照射によって発生する超音波光音響波に対しても同様の処理が可能であり、同様の効果が得られる。すなわち、装置構成として光源を設け、光源から照射された電磁波光を吸収した被検体から放出された光音響波に対して、本発明の処理を行うことができる。本実施例では整相処理した信号に対してヒルベルト変換を実施したが、ヒルベルト変換した信号に対して整相処理しても、本発明の効果を得ることができる。<実施例2>本実施例では、入力信号間での移動平均によって求めた移動平均信号を用いる超音波画像装置について述べる。特に、上記実施例と違う部分に注目して説明を行う。図11は本実施例にかかる超音波画像装置のシステム概略図である。移動平均回路709が含まれていることが本図より分かる。移動平均回路は本発明の移動平均処理部に相当する。本実施例においても、超音波の送信に関しては上記実施例と同様に行われる。続いて本実施例の受信動作について説明する。被検体内の音響インピーダンス分布に応じて反射された超音波は変換素子704で電気信号に変換された後、受信回路705に入力される。受信回路705ではシステム制御部701から指定されたゲインにより電気信号を増幅するとともにAD変換回路によってデジタルデータに変換する。整相処理回路706は、入力されたデジタルデータとシステム制御系701から入力された注目位置情報を用いて、注目位置からの受信信号の位相が揃うように遅延処理、いわゆる整相処理を実施する。超音波を送信した場合、その送信方向に沿って注目位置を移動させてゆく。整相処理された複数のデジタルデータを移動平均回路709に入力する。移動平均回路709ではシステム制御部701から指示される開口サイズを用いて入力信号間の移動平均を求める。例えば移動平均の開口サイズが2であり、入力信号を次のように表すものとする。x1、x2、x3、、xNすると移動平均信号y1、y2、、yN-1は、以下のように算出される。y1=1/2×x1x2、y2=1/2×x2x3、、yN-1=1/2×xN-1xN一般的には、移動平均の開口サイズをAの場合、Nch分の入力信号をxkk=1、2、、N、移動平均信号をykk=1、2、、N-A1として、式12で表すことが可能である。なお、開口サイズをAとすると、平均を求める関係上、Aは2以上の整数となることは言うまでもない。移動平均信号Yy1、y2、、yN-A1を、ヒルベルト変換回路101にてヒルベルト変換する。ヒルベルト変換によって複素表現に変換された複数のデジタル信号のうち、相関データを算出するために平均化する時間分だけのデータを切り出す。切り出されたデータを入力された相関算出回路102は、1つ以上おいて離れた信号同士の相関を算出し、相関データとして出力する。このような移動平均された信号を相関算出回路の入力信号として用いることで、SN比が高い状態の入力信号を用いて相関データを算出することができるため、さらにSN比の高い画像を得ることができる。ここで図12を用いて、9素子分の受信信号を使用し、かつ、移動平均の開口サイズを2としたときに、1つおいて離れた信号同士の相関を算出する場合の処理について述べる。9素子分の受信信号を入力された移動平均回路は移動平均の開口サイズ2で移動平均処理を行い、8種類の移動平均信号Yy1、y2、、y8を出力する。この移動平均信号Yを用いることで8×8の相関行列1201を作成することが可能である。ここで、本実施例の相関算出回路は図中、色を付けて示した位置の要素の乗算を行い相関データとして出力する。平均回路10は、算出された相関データを入力とし、平均相関行列に用いる要素を抽出する要素抽出回路103と、それらの要素の平均化を行い平均相関行列を算出する要素平均回路104とによって、平均相関行列を出力する。図13は本実施例における平均相関行列の概念を説明する図である。図13a~dはそれぞれ部分行列1301~1304に対応する。相関行列1201の中で抽出される部分行列のサイズは5×5である。そして、実際に平均相関行列を算出する際にはそれぞれの部分行列1301から1304において色を付けて示した位置の要素を用いて平均相関行列を算出する。つまり、それぞれの部分行列の中では、入力された信号のうち、1つおいて離れた信号同士の相関を用いている。この場合、平均回路10から出力される平均相関行列のサイズは3×3となる。一方、本発明を適用せずにそのまま空間平均法を用いて算出した空間平均相関行列のサイズは5×5になる。従って本発明を適用した場合、逆行列演算に必要な処理規模は約4.6分の1≒3/5^3に抑制されている。なお、ここでは説明のために9素子分の入力があるとして述べたが、入力信号数に関わらず本発明の効果は得られる。ここで部分行列1301に注目すると、相関を求めるデータが、x1x2、x3x4、x5x6と、お互いに連続した素子からの入力になる。移動平均の開口サイズをAとすると、相関算出回路ではA-1個おいて離れた信号同士の相関データを算出することで、各部分行列の中で計算される相関データがお互いに連続した素子での入力になる。このように連続した素子からの入力を用いることで、サイドローブやグレーティングローブの発生を抑制することができるため、さらにSN比の高い画像を得ることが可能である。なお移動平均の開口サイズと相関算出回路で相関データを算出する際の離れる個数との関係が上記以外の場合でも本発明の処理規模を低減し、空間分解能が向上する効果は得られる。この後の適応型処理回路11以降の処理は先ほどの実施例と同様であるため説明を省略する。図14は本実施例によってセクタスキャンを行い、受信信号を処理した結果を示したものである。図14aは適応型信号処理を用いず、いわゆる整相加算を行った場合の結果である。図14bは本実施例で示した処理方法で、移動平均の開口サイズが2で1つおいて離れた信号同士の相関データを用いた適応型信号処理を実施した結果である。図14cは移動平均の開口サイズが3で2つおいて離れた信号同士の相関データを用いた適応型信号処理を実施した結果である。図14aの処理と比較して、図14b、cの処理では、1つおいて離れた信号同士、もしくは2つおいて離れた信号同士の相関データを用いて適応型信号処理を実施しているため、逆行列演算に必要な処理規模が低減されている。また、図14b、図14cの画像ではセクタスキャンの方位方向に関する解像度が向上していることが分かる。さらに上記の実施例と比較して画像のSN比が向上していることが分かる。このように本実施例では、移動平均処理を行うことでより信号のSN比の高い状態で適応型信号処理を実施することができる。その結果、処理規模を抑制し、空間分解能を向上させるだけでなく、さらに画像のSN比が高い画像が得られる超音波画像装置を実現できる。本実施例では超音波の送信に対する反射信号に対して本発明を適用したが、光音響効果を用いた光照射によって発生する超音波光音響波に対しても同様の処理が可能であり、同様の効果が得られる。本実施例では、整相処理した信号を移動平均処理し、さらにヒルベルト変換を実施したが、移動平均処理とヒルベルト変換とは交換可能であり、処理の順を入れ替えても同様の効果が得られる。<実施例3>本実施例では、整相信号を加算し出力する信号加算回路を有する超音波画像装置について述べる。特に、上記実施例と違う部分に注目して説明を行う。図15は本実施例にかかる超音波画像装置のシステム概略図である。実施例2と比べると移動平均回路709の代わりに信号加算回路1501が含まれていることが分かる。信号加算回路は本発明の信号加算部に相当する。本実施例においても、超音波の送信に関しては上記実施例と同様に行われる。続いて本実施例の受信動作について説明する。被検体内の音響インピーダンス分布に応じて反射された超音波は変換素子704で電気信号に変換された後、受信回路705に入力される。受信回路705ではシステム制御部701から指定されたゲインにより電気信号を増幅するとともにAD変換回路によってデジタルデータに変換する。整相処理回路706は、入力されたデジタルデータとシステム制御系701から入力された注目位置情報を用いて、注目位置からの受信信号の位相が揃うように遅延処理、いわゆる整相処理を実施する。超音波を送信した場合、その送信方向に沿って注目位置を移動させてゆく。整相処理された複数のデジタルデータを信号加算回路1501に入力する。信号加算回路1501では、入力信号の加算処理を行い複数の加算処理された信号を出力する。例えば、加算数が2であり、入力信号を次のように表すものとする。x1、x2、x3、、xNただし、Nは2の倍数すると加算処理された信号y1、y2、、yN/2は、以下のように算出される。y1=x1x2、y2=x3x4、、yN/2=xN-1xN一般的には、信号の平均数をBの場合、Nch分の入力信号をxkk=1、2、、N、移動平均信号をykk=1、2、、floor[N/B]として、式13で表すことが可能である。ただし、floor[]は床関数を表し、整数部分のみを抽出する。このように信号加算回路1501は、加算処理を行うため、入力された信号よりも出力する信号の数が少ない。加算処理された信号Yy1、y2、、y[N/B]を、ヒルベルト変換回路101にてヒルベルト変換する。ヒルベルト変換によって複素表現に変換された複数のデジタル信号のうち、相関データを算出するために平均化する時間分だけのデータを切り出す。切り出されたデータを入力された相関算出回路102は、1つ以上おいて離れた信号同士の相関を算出し、相関データとして出力する。このような加算処理を行うことで、相関データの算出数やその後の逆行列演算を行う行列サイズをさらに小さくすることが可能となり、処理規模をさらに抑制することができる。ここで図16を用いて、96素子分の受信信号を使用し、加算処理の加算数が3である場合に、4つおいて離れた信号同士の相関を算出する場合の処理について述べる。96素子分の受信信号を入力された加算処理回路は加算数3で加算処理を行い、32種類の加算処理された信号Yy1、y2、、y32を出力する。この加算処理された信号Yを相関算出回路の入力信号として用いることで32×32の相関行列1601を作成することが可能である。本実施例の相関算出回路は、図16中、黒丸で示した位置の要素の乗算を行い相関データとして出力する。この乗算を行う要素の位置は相関行列1601の対角成分の位置と対角成分の位置から4列おいて離れた位置である。これらは入力された信号の4つおいて離れた信号同士の相関を意味する。このような演算を切り出されたデータ分繰り返し実施する。平均回路10は、算出された相関データを入力とし、平均相関行列に用いる要素を抽出する要素抽出回路103と、それらの要素の平均化を行い平均相関行列を算出する要素平均回路104とによって、平均相関行列を出力する。図17は本実施例における、平均相関行列の概念を説明する図である。相関行列1601の中で抽出される部分行列のサイズは16×16であるが、実際に平均相関行列を算出する際には、部分行列の中でも図17内の黒丸で示した位置の要素を用いて平均相関行列を算出する。つまりそれぞれの部分行列の中では入力された信号の4つおいて離れた信号同士の相関を用いている。つまり、平均回路10から出力される平均相関行列のサイズは4×4となる。これは本発明を適用せずにそのまま空間平均法を用いて算出した空間平均相関行列のサイズが48×48になることと比べると、逆行列演算に必要な処理規模は約1700分の1≒4/48^3に抑制されている。この後の適応型処理回路11以降の処理は先ほどの実施例と同様であるため説明を省略する。このように本実施例では、加算処理を行うことで、処理規模をさらに抑制し、空間分解能が向上した画像が得られる超音波画像装置を実現できる。本実施例では超音波の送信に対する反射信号に対して本発明を適用したが、光音響効果を用いた光照射によって発生する超音波光音響波に対しても同様の処理が可能であり、同様の効果が得られる。また、実施例2で述べた移動平均回路を信号加算回路1501とヒルベルト変換回路101との間に設置することで、さらにSN比が高い画像を提供できる超音波画像装置を実現できる。