"フレーム画像からなる動画像を示す画像信号に基づいて、前記フレーム画像全体に対応する第1領域、前記フレーム画像が分割された一の領域に対応する第2領域、および前記フレーム画像が分割された他の領域に対応する第3領域それぞれにおける歪成分を、時系列的に算出する歪成分算出部と、前記第2領域と前記第1領域とにおける歪の相関と、前記第2領域と前記第3領域とにおける歪の相関との組合せに基づいて、前記画像信号が示す動画像を撮像した撮像素子の走査パターンを判定する判定部と、を備える画像処理装置。前記判定部は、判定精度をユーザに選択させる選択画面に対するユーザ操作に基づいて、選択された判定精度に応じた判定を行う、請求項1に記載の画像処理装置。前記歪成分算出部は、前記動画像の全体または前記動画像の一部の連続するフレーム画像に基づいて、前記歪成分を算出する、請求項1に記載の画像処理装置。前記歪成分算出部は、前記フレーム画像の一部の領域が除かれた領域を、前記第1領域とする、請求項1に記載の画像処理装置。前記歪成分算出部は、前記動画像の奇数フレームのフレーム画像、または、前記動画像の偶数フレームのフレーム画像のいずれか一方に基づいて、前記歪成分を算出する、請求項1に記載の画像処理装置。前記歪成分算出部は、前記動画像の奇数フレームのフレーム画像、または、前記動画像の偶数フレームのフレーム画像のいずれか一方を反転させて、前記歪成分を算出する、請求項1に記載の画像処理装置。前記歪成分算出部は、前記フレーム画像が分割された一の分割領域全体に対応する第4領域、前記分割領域が分割された一の領域に対応する第5領域、および前記分割領域が分割された他の領域に対応する第6領域それぞれにおける歪成分を算出し、前記判定部は、前記第5領域と前記第4領域とにおける歪の相関、および前記第5領域と前記第6領域とにおける歪の相関の組合せに基づいて判定される、分割領域ごとの走査パターンの判定結果に基づいて、前記動画像を撮像した撮像素子の走査パターンを判定する、請求項1に記載の画像処理装置。前記歪成分算出部は、前記第1領域、前記第2領域、および前記第3領域それぞれに相異なる中心座標を設定して、前記歪成分を算出する、請求項1に記載の画像処理装置。前記歪成分算出部は、前記第1領域、前記第2領域、および前記第3領域それぞれに同一の中心座標を設定して、前記歪成分を算出する、請求項1に記載の画像処理装置。前記歪成分算出部は、前記第1領域、前記第2領域、および前記第3領域それぞれにおける動き成分を、時系列的にさらに算出し、前記判定部は、算出された動き成分に基づいて算出された歪成分を選択的に補正して、判定を行う、請求項1に記載の画像処理装置。フレーム画像からなる動画像を示す画像信号に基づいて、前記フレーム画像全体に対応する第1領域、前記フレーム画像が分割された一の領域に対応する第2領域、および前記フレーム画像が分割された他の領域に対応する第3領域それぞれにおける歪成分を、時系列的に算出するステップと、前記第2領域と前記第1領域とにおける歪の相関と、前記第2領域と前記第3領域とにおける歪の相関との組合せに基づいて、前記画像信号が示す動画像を撮像した撮像素子の走査パターンを判定するステップと、を有する、画像処理方法。フレーム画像からなる動画像を示す画像信号に基づいて、前記フレーム画像全体に対応する第1領域、前記フレーム画像が分割された一の領域に対応する第2領域、および前記フレーム画像が分割された他の領域に対応する第3領域それぞれにおける歪成分を、時系列的に算出するステップ、前記第2領域と前記第1領域とにおける歪の相関と、前記第2領域と前記第3領域とにおける歪の相関との組合せに基づいて、前記画像信号が示す動画像を撮像した撮像素子の走査パターンを判定するステップ、をコンピュータに実行させるためのプログラム。動画像に生じうる歪みを低減する方法としては、例えば下記の1~4に示す方法が挙げられる。1一次式による行列変換を用いる方法例えば、特許文献1に記載されている技術1フレームの画像以下、フレーム画像と示す。全体を1つの行列を用いてアフィン変換し、補正する。2分割領域に対する一次式による行列変換を用いる方法フレーム画像を複数の領域に分割し、分割領域ごとに上記1の処理を行う。3二次式による行列変換を用いる方法例えば下記の数式1に示すように、上記1の処理を二次式に拡張して処理を行う。4メッシュ構造を用いたレジストレーションを用いる方法フレーム画像を縦横に格子状に区切り、それぞれの格子矩形において異なる変形を行う。変形を行う方法としては、例えば、非特許文献1に記載されているように、特徴点抽出を行って変形させるための変換式を算出する方法が挙げられる。図1、図2は、1~4に示す歪みを低減する方法の特徴を示す説明図である。図1は、上記1~4に示す歪みを低減する方法のメリット、デメリットを示しており、図2は、上記1~4に示す歪みを低減する方法を、計算量、歪対応、ベクトル信頼度という3つの評価項目で整理した結果を示している。ここで、図2は、上記3つの評価項目それぞれについて、上記1~4に示す歪みを低減する方法を◎、○、△、×良い⇔悪いの4段階で評価した例を示している。図1、図2に示すように、歪みを低減する方法には、一長一短があることが分かる。図3は、解像度とデータ量YUV422換算との対応関係の一例を示す説明図である。近年、画像の解像度は、SDStandardDefinition解像度からHDHighDefinition解像度、そして4Kなどへと向上しており、図3に示すように解像度の向上に伴い画像のデータ量も飛躍的に増加している。そのため、動画像を撮像する撮像装置が撮像可能な画像の解像度が向上すればする程、撮像装置内部のバスbusにおける通信速度に対する要求は高くなることから、CMOSなどの撮像素子側において対応を行うことも必要となっている。図4は、撮像素子側における対応の一例を示す説明図である。図4に示すAは、マトリクス状に配置された撮像素子を1行ずつ一定方向に読み出す従来の走査パターンを示しており、図4に示すBは、マトリクス状に配置された撮像素子を2つの方向からそれぞれ1行ずつ読み出す新たな走査パターンの一例を示している。例えば図4のBに示す走査パターンを用いることによって、図4のAに示す従来の走査パターンを用いる場合よりも半分の時間で走査を完了することが可能となる。そのため、撮像装置が撮像可能な画像の解像度が向上するにつれて、例えば図4に示すように、動画像を撮像する撮像装置によって、異なる読み出し方法走査パターンが採用されることが想定される。ここで、走査パターンが変われば、撮像された動画像に生じうる歪みの型も変わる。そのため、例えば上記1~4に示す歪みを低減する方法と歪対応との関係も、図2に示す対応関係とは変わることとなる。図5は、図4のBに示す走査パターンが用いられた場合において、計算量、歪対応、ベクトル信頼度という3つの評価項目で上記1~4に示す歪みを低減する方法を整理した結果の一例を示している。図5は、上記3つの評価項目それぞれについて、上記1~4に示す歪みを低減する方法を◎、○、△、×良い⇔悪いの4段階で評価した例を示している。図5のAに示すように、図4のBに示す走査パターンが用いられた場合には、上記1に示す一次式による行列変換を用いる方法では歪みを補正することができない。そのため、ポスト処理によって動画像に生じうる歪みを低減するためには、当該動画像を撮像した撮像素子の走査パターンを判別した上で、当該走査パターンによる歪みに対応する補正を行うことが望ましい。よって、動画像を撮像した撮像素子の走査パターンを判定する方法が望まれていた。本開示では、動画像を示す画像信号に基づいて、当該動画像を撮像した撮像素子の走査パターンを判定することが可能な、新規かつ改良された画像処理装置、画像処理方法、およびプログラムを提案する。本開示によれば、フレーム画像からなる動画像を示す画像信号に基づいて、上記フレーム画像全体に対応する第1領域、上記フレーム画像が分割された一の領域に対応する第2領域、および上記フレーム画像が分割された他の領域に対応する第3領域それぞれにおける歪成分を、時系列的に算出する歪成分算出部と、上記第2領域と上記第1領域とにおける歪の相関と、上記第2領域と上記第3領域とにおける歪の相関との組合せに基づいて、上記画像信号が示す動画像を撮像した撮像素子の走査パターンを判定する判定部と、を備える画像処理装置が提供される。また、本開示によれば、フレーム画像からなる動画像を示す画像信号に基づいて、上記フレーム画像全体に対応する第1領域、上記フレーム画像が分割された一の領域に対応する第2領域、および上記フレーム画像が分割された他の領域に対応する第3領域それぞれにおける歪成分を、時系列的に算出するステップと、上記第2領域と上記第1領域とにおける歪の相関と、上記第2領域と上記第3領域とにおける歪の相関との組合せに基づいて、上記画像信号が示す動画像を撮像した撮像素子の走査パターンを判定するステップと、を有する、画像処理方法が提供される。また、本開示によれば、フレーム画像からなる動画像を示す画像信号に基づいて、上記フレーム画像全体に対応する第1領域、上記フレーム画像が分割された一の領域に対応する第2領域、および上記フレーム画像が分割された他の領域に対応する第3領域それぞれにおける歪成分を、時系列的に算出するステップ、上記第2領域と上記第1領域とにおける歪の相関と、上記第2領域と上記第3領域とにおける歪の相関との組合せに基づいて、上記画像信号が示す動画像を撮像した撮像素子の走査パターンを判定するステップ、をコンピュータに実行させるためのプログラムが提供される。本開示によれば、動画像を示す画像信号に基づいて、当該動画像を撮像した撮像素子の走査パターンを判定することができる。以下に添付図面を参照しながら、本開示の好適な実施の形態について詳細に説明する。なお、本明細書及び図面において、実質的に同一の機能構成を有する構成要素については、同一の符号を付することにより重複説明を省略する。また、以下では、下記に示す順序で説明を行う。1.本実施形態に係る画像処理方法2.第1の実施形態に係る画像処理装置3.第2の実施形態に係る画像処理装置4.第3の実施形態に係る画像処理装置5.第4の実施形態に係る画像処理装置6.第5の実施形態に係る画像処理装置7.第6の実施形態に係る画像処理装置8.第7の実施形態に係る画像処理装置9.本実施形態に係るプログラム本実施形態に係る画像処理方法本実施形態に係る画像処理装置の構成について説明する前に、本実施形態に係る画像処理方法について説明する。また、以下では、本実施形態に係る画像処理装置が、本実施形態に係る画像処理方法に係る処理を行うものとして説明する。また、以下では、本実施形態に係る画像処理装置が、フレーム画像静止画像からなる動画像を示す画像信号を処理するものとして説明する。ここで、本実施形態に係るフレーム画像とは、例えば、動画像の1フレーム動画像がインタレース画像の場合には、1フィールドに対応する。に対応する画像であり、画像処理装置100は、時間順に1フレームずつ入力される画像信号を処理するものとする。また、本実施形態に係るフレーム画像は、画像サイズやカラーフォーマットは問わないが、以下では、本実施形態に係るフレーム画像が、例えば非圧縮の画像信号であるとして説明する。なお、本実施形態に係る画像信号には、例えば、画像サイズやカラーフォーマット、タイムスタンプ、画像を撮像した撮像装置の情報などを示す付属情報が含まれていてもよい。また、以下では、本実施形態に係る画像処理装置が、画像シーケンス全体に対して撮像素子の走査パターンの判定を行う場合を例に挙げて説明する。上記の場合において画像処理装置が判定後に歪みの補正を行うときには、画像処理装置における処理は、いわゆる2パス処理となる。なお、本実施形態に係る画像処理装置における処理は、上記に限られない。例えば、本実施形態に係る画像処理装置は、例えば固定長のフレーム例えば、1秒分に相当する30フレームのフレーム画像に基づいて、撮像素子の走査パターンの判定を行ってもよい。上記の場合において画像処理装置が判定後に歪みの補正を行うときには、画像処理装置は、いわゆる1パス処理を実現することが可能となる。ここで、本実施形態に係る画像信号としては、例えば撮像者が撮像装置を用いて撮像することにより得られた動画像を示す信号アナログ信号/デジタル信号が挙げられるが、本実施形態に係る画像信号は、上記に限られない。例えば、本実施形態に係る画像信号は、乗り物などに搭載された撮像装置によって撮像された動画像や、いわゆる防犯カメラなどのように固定の場所に設置された撮像装置によって撮像された動画像を示す信号であってもよい。また、本実施形態に係る画像信号としては、例えば、本実施形態に係る画像処理装置がテレビ塔などから送信された放送波を直接的、またはセットトップボックスなどを介して間接的に受信してデコードした結果得られる画像信号が挙げられる。また、本実施形態に係る画像処理装置は、例えば、ネットワークを介してまたは直接的に外部装置から送信された画像信号を処理することも可能である。また、本実施形態に係る画像処理装置は、例えば、記憶部後述するや、本実施形態に係る画像処理装置から着脱可能な外部記録媒体に記憶された画像データをデコードすることにより得られた画像信号を処理してもよい。さらに、本実施形態に係る画像処理装置が動画像を撮像することが可能な撮像部上記撮像装置に対応するデバイス。後述するを備えている場合、すなわち、本実施形態に係る画像処理装置が撮像装置として機能する場合には、本実施形態に係る画像処理装置は、例えば、当該撮像部により撮像された動画像に対応する画像信号を処理してもよい。本実施形態に係る画像処理装置は、フレーム画像からなる動画像を示す画像信号に基づいて、当該動画像を撮像した撮像素子の走査パターンを判定する。より具体的には、本実施形態に係る画像処理装置は、例えば下記のIの処理、およびIIの処理を行う。I歪成分算出処理本実施形態に係る画像処理装置は、画像信号に基づいて、フレーム画像全体に対応する第1領域、フレーム画像が分割された一の領域に対応する第2領域、およびフレーム画像が分割された他の領域に対応する第3領域それぞれにおける歪成分を、時系列的に算出する。また、本実施形態に係る画像処理装置は、画像信号に基づいて動き成分を時系列的に算出することも可能である。歪成分、動き成分の算出方法の一例については、後述する。以下では、第2領域がフレーム画像を水平方向に2等分したときの上半分の領域であり、また、第3領域がフレーム画像を水平方向に2等分したときの下半分の領域である場合を例に挙げて説明する。なお、第2領域と第3領域との関係は上記に限られず、例えば、第2領域がフレーム画像を水平方向に2等分したときの下半分の領域であり、第3領域がフレーム画像を水平方向に2等分したときの上半分の領域であってもよい。また、本実施形態に係る歪成分としては、例えば、水平方向の歪成分と、垂直方向の歪成分とが挙げられる。以下では、第1領域の水平方向の歪成分をB[]ここで、[]は、n個の成分をもつ1次元配列を示す。以下、同様とする。、第1領域の垂直方向の歪成分をE[]と示す。また、以下では、第2領域の水平方向の歪成分をBu[]、第2領域の垂直方向の歪成分をEu[]と示し、第3領域の水平方向の歪成分をBl[]、第3領域の垂直方向の歪成分をEl[]と示す。II判定処理本実施形態に係る画像処理装置は、算出された歪成分に基づく相関の結果に基づいて、画像信号が示す動画像を撮像した撮像素子の走査パターンを判定する。ここで、本実施形態に係る画像処理装置は、例えば、第2領域と第1領域とにおける歪の相関の結果と、第2領域と第3領域とにおける歪の相関の結果との組合せに基づいて、撮像素子の走査パターンを判定する。また、本実施形態に係る画像処理装置は、例えば、第3領域と第1領域とにおける歪の相関の結果と、第3領域と第2領域とにおける歪の相関の結果との組合せに基づいて、撮像素子の走査パターンを判定してもよい。以下では、本実施形態に係る画像処理装置が、第2領域と第1領域とにおける歪の相関の結果と、第2領域と第3領域とにおける歪の相関の結果との組合せに基づいて、撮像素子の走査パターンを判定する場合を例に挙げて説明する。より具体的には、本実施形態に係る画像処理装置は、例えば、既知の撮像素子の走査パターンそれぞれにおける歪の相関の結果を示すデータ例えば、テーブルと、算出された歪成分に基づく相関の結果の組合せとの突き合わせることによって、撮像素子の走査パターンを判定する。本実施形態に係る画像処理装置における判定方法の具体例については、後述する。本実施形態に係る画像処理装置は、例えば、上記Iの処理歪成分算出処理とIIの処理判定処理とを行うことによって、画像信号に基づいて、当該画像信号が示す動画像を撮像した撮像素子の走査パターンを判定する。ここで、本実施形態に係る画像処理装置は、例えば、既知の撮像素子の走査パターンそれぞれにおける歪の相関の結果のデータと、算出された歪成分に基づく相関の結果とを比較することによって、撮像素子の走査パターンを判定する。よって、本実施形態に係る画像処理装置は、画像信号に基づく撮像素子の走査パターンの判定を、より正確に行うことができる。以下、本実施形態に係る本実施形態に係る画像処理装置の構成の一例について説明をすると共に、本実施形態に係る画像処理方法に係る処理の具体例についても併せて説明する。第1の実施形態に係る画像処理装置図6は、第1の実施形態に係る画像処理装置100の構成の一例を示すブロック図である。画像処理装置100は、例えば、歪成分算出部102と、判定部104とを備える。また、画像処理装置100は、例えば、制御部図示せずや、ROMReadOnlyMemory;図示せず、RAMRandomAccessMemory;図示せず、記憶部図示せず、ユーザが操作可能な操作部図示せず、様々な画面を表示画面に表示する表示部図示せず、外部装置と通信を行うための通信部図示せず、撮像部図示せずなどを備えていてもよい。画像処理装置100は、例えば、データの伝送路としてのバスにより上記各構成要素間を接続する。ここで、制御部図示せずは、例えば、MPUMicroProcessingUnitや、各種処理回路などで構成され画像処理装置100全体を制御する。また、制御部図示せずは、例えば、歪成分算出部102または、歪成分算出部102の構成の一部と、判定部104との役目を果たしてもよい。また、制御部図示せずは、例えば、判定部104の判定結果に基づいて画像信号を補正する補正部図示せずの役目を果たすことも可能である。さらに、制御部図示せずは、例えば、補正処理を行った画像信号をエンコードして、記憶部図示せずに記録する、および/または、当該画像信号が示す画像を表示部図示せずや外部表示装置の表示画面に表示させるなど、補正処理が行われた画像信号に対する処理を行う役目を果たしてもよい。ROM図示せずは、制御部図示せずが使用するプログラムや演算パラメータなどの制御用データを記憶する。RAM図示せずは、制御部図示せずにより実行されるプログラムなどを一時的に記憶する。記憶部図示せずは、画像処理装置100が備える記憶手段であり、例えば、画像データや、アプリケーションなど様々なデータを記憶する。ここで、記憶部図示せずとしては、例えば、ハードディスクHardDiskなどの磁気記録媒体や、EEPROMElectricallyErasableandProgrammableReadOnlyMemory、フラッシュメモリflashmemoryなどの不揮発性メモリnonvolatilememoryなどが挙げられる。また、記憶部図示せずは、画像処理装置100から着脱可能であってもよい。操作部図示せずとしては、例えば、ボタンや、方向キー、ジョグダイヤルなどの回転型セレクター、あるいは、これらの組み合わせなどが挙げられる。また、画像処理装置100は、例えば、画像処理装置100の外部装置としての操作入力デバイス例えば、キーボードやマウスなどと接続することもできる。表示部図示せずとしては、例えば、液晶ディスプレイLiquidCrystalDisplay;LCDや有機ELディスプレイorganicElectroLuminescencedisplay。または、OLEDディスプレイOrganicLightEmittingDiodedisplayともよばれる。などが挙げられる。なお、表示部図示せずは、例えばタッチスクリーンなどのように、表示とユーザ操作とが可能なデバイスであってもよい。また、画像処理装置100は、表示部図示せずの有無に関わらず、画像処理装置100の外部装置としての表示デバイス例えば、外部ディスプレイなどと接続することもできる。通信部図示せずは、画像処理装置100が備える通信手段であり、ネットワークを介してあるいは、直接的に、外部装置と無線/有線で通信を行う。ここで、通信部図示せずとしては、例えば、通信アンテナおよびRFRadioFrequency回路無線通信や、IEEE802.15.1ポートおよび送受信回路無線通信、IEEE802.11bポートおよび送受信回路無線通信、あるいはLANLocalAreaNetwork端子および送受信回路有線通信などが挙げられる。また、本実施形態に係るネットワークとしては、例えば、LANやWANWideAreaNetworkなどの有線ネットワーク、無線LANWLAN;WirelessLocalAreaNetworkや基地局を介した無線WANWWAN;WirelessWideAreaNetworkなどの無線ネットワーク、あるいは、TCP/IPTransmissionControlProtocolInternetProtocolなどの通信プロトコルを用いたインターネットなどが挙げられる。撮像部図示せずは、静止画像または動画像を撮像する役目を果たす。撮像部図示せずを備える場合には、画像処理装置100は、例えば、撮像部図示せずにおける撮像により生成された画像信号を処理することが可能である。ここで、本実施形態に係る撮像部図示せずとしては、例えば、レンズ/撮像素子と信号処理回路とから構成される撮像デバイスが挙げられる。レンズ/撮像素子は、例えば、光学系のレンズと、CMOSなどの撮像素子を複数用いたイメージセンサとで構成される。また、信号処理回路は、例えば、AGCAutomaticGainControl回路やADCAnalogtoDigitalConverterを備え、撮像素子により生成されたアナログ信号をデジタル信号画像データに変換し、各種信号処理を行う。信号処理回路が行う信号処理としては、例えば、WhiteBalance補正処理、色調補正処理、ガンマ補正処理、YCbCr変換処理、エッジ強調処理などが挙げられる。以下、図6に示す第1の実施形態に係る画像処理装置100の構成例について説明しつつ、画像処理装置100における処理画像処理方法に係る処理の一例について説明する。歪成分算出部102は、例えば、バッファ106と、動き検出部108と、動き成分分離処理部110と、バッファ112とを備え、上記Iの処理歪成分算出処理を主導的に行う役目を果たす。以下、歪成分算出部102を構成するバッファ106、動き検出部108、動き成分分離処理部110、およびバッファ112それぞれについて、より具体的に説明する。[バッファ106]バッファ106は、一定数のフレーム画像を蓄積する役目を果たし、入力されたフレーム画像以下、入力フレーム画像、または単に入力フレームと示す場合がある。を蓄積する。ここで、バッファ106は、例えばFIFOFirstInFirstOutのキューのような役目を果たす。すなわち、バッファ106は、一定数のフレームのフレーム画像が蓄積されると、次に新たなフレームのフレーム画像が入力されたときに最も古いフレームのフレーム画像が破棄する。ここで、バッファ106に蓄積されるフレーム数は、例えば動き検出部108において処理に用いられるフレーム数によって定まる。以下では、バッファ106に蓄積されたフレーム画像を参照フレーム画像、または単に参照フレームと示す場合がある。[動き検出部108]動き検出部108は、入力フレーム画像と、参照フレーム画像とを用いて入力フレーム画像における動き検出を行う。まず、動き検出部108における基本的な動き検出処理について説明する。図7は、第1の実施形態に係る画像処理装置100の動き検出部108における動き検出処理の基本的な処理の一例を説明するための説明図である。ここで、参照フレーム画像は複数であってもよいが、最も単純な動き検出処理としては、入力フレーム画像の1つ前のフレームに対応する参照フレーム画像を処理に使用する。上記の場合、入力フレーム画像から参照フレーム画像への動きを動きベクトルとし、動きベクトルは、例えば下記の数式2に示すように、6つのアフィンパラメータ3行目を001で固定したという意味で表される。ここで、アフィンパラメータは、各フレームに1つ定まるものであり、以下では、アフィンパラメータをGMVGlobalMotionVectorとよぶ。動きベクトルは1フレームに対して1つであるので、動き検出部108は、動きベクトルを求めることによって、入力フレーム画像における動きを検出する。以下では、動きベクトルをグローバルモーションとよぶ場合がある。ここで、グローバルモーションを求める方法としては、例えば、1フレームをいくつかの矩形ブロックに区切り、各ブロックの動きベクトルグローバルモーションに対してローカルモーションとよばれる。を求め、各ブロックの動きベクトルをフィルタリングする方法が挙げられる。より具体的には、例えば、本件出願人の出願に係る特開2009-065332号公報に記載の技術や特開2009-065333号公報に記載の技術を用いて、グローバルモーションを求めることが可能である。動き検出部108は、フレーム画像全体に対応する第1領域、フレーム画像が分割された一の領域に対応する第2領域、およびフレーム画像が分割された他の領域に対応する第3領域それぞれに対して、上記動き検出処理を行う。図8は、第1の実施形態に係る画像処理装置100の動き検出部108における動き検出処理の一例を説明するための説明図である。図8に示すAは、第1領域に対する動き検出処理の一例を示している。また、図8に示すBは、第2領域に対する動き検出処理の一例を示しており、図8に示すCは、第3領域に対する動き検出処理の一例を示している。動き検出部108は、第1領域、第2領域、および第3領域それぞれに対して上述した基本的な動き検出処理を行い、第1領域、第2領域、および第3領域それぞれに対応する動きベクトルを求める。[動き成分分離処理部110]動き成分分離処理部110は、入力されたアフィンパラメータの動きベクトルを、下記の数式3に示すモデル以下、成分分離式と示す。を用いて動き成分と歪成分に分離する。ここで、動き成分分離処理部110における成分分離は、第1領域全体フレーム、第2領域例えば上半分のフレーム、および第3領域例えば下半分のフレームそれぞれに対応する動きベクトルに対して行われる。動き成分分離処理部110が動き検出部108から伝達されるアフィンパラメータは、例えば下記の数式4に示すように、6つのパラメータから構成される。動き成分分離処理部110は、数式4に示すアフィンパラメータを、数式3に示すように複数の行列に分解する。まず、数式3に示すそれぞれの行列について説明する。A原点補正行列数式3に示す成分分離式の両端にある下記の数式5、数式6に示す行列は、原点補正行列である。ここで、数式5に示す行列は、原点をフレーム左上からフレーム中央へと移動する行列を示しており、また、数式6に示す行列は、原点をフレーム中央からフレーム左上へと戻す行列を示している。なお、数式5、数式6に示すhcはフレーム画像の水平方向の幅の2分の1の値とし、数式5、数式6に示すvcはフレーム画像の垂直方向の幅の2分の1の値とする。ここで、動き検出によって検出した動きを成分分離する場合、画像中のどこを中心座標とするべきかが問題となる。図9は、座標系の一例を示す説明図である。例えば、ソフトウェアで処理する場合は、通常、図9に示すようにフレームの左上を原点Oとする座標系を用いる。画像処理装置100が図9に示す座標系を用いる場合には、動き検出部108で生成されたアフィンパラメータも図9に示す座標系に則った行列となる。図10は、第1の実施形態に係る画像処理装置100の動き成分分離処理部110が、図9に示す座標系を用いる場合の処理の一例を示す説明図である。動き成分分離処理部110が、例えば、図9に示す座標系のまま成分分離を行って回転成分を取得し、当該回転成分に基づいて動画像におけるぶれ成分を取り除いて動画像を安定化させた場合には、図10に示すように、フレーム画像の左上を中心とした回転が安定化されることとなる。そのため、回転をより安定化させる場合の中心座標は、例えば、図9に示すようなフレームの左上よりも、フレーム画像の中心とすることが望ましい。図11は、第1の実施形態に係る画像処理装置100の動き成分分離処理部110における動き成分分離処理において用いる座標系の一例を示す説明図である。中心座標をフレーム画像の中心とするために、動き成分分離処理部110は、例えば図9に示す座標系から図11に示す座標系への変換を行う。上記変換に用いる行列が、数式5、数式6に示す原点補正行列である。数式5に示す行列は、原点を左上から中心に移動させる行列に該当し、数式6に示す行列は、原点を中心から左上に戻す行列に該当する。ここで、座標系の原点O中心座標をフレーム画像の中心に移動させることについて、補足する。図12は、座標系の原点O中心座標をフレーム画像の中心に移動させる処理を説明するための説明図である。画像処理装置100が処理する対象の画像信号が、例えば図12に示すように撮像者によって撮像された動画像を示す場合、実際には、図12のAに示すように画像の中心を回転軸として回転しているのではなく、図12のBに示すように撮像者の肘や手首を軸として回転していることがほとんどである。そのため、例えば、図11に示すように中心座標をフレーム画像の中心とすることが最適であるのかという問題がある。しかしながら、仮に肘などを中心に回転させたとしても、結局は、下記の数式7に示すように、並進縦横と回転の組み合わせとなる。ここで、数式7は、肘を中心に回転が生じた場合におけるカメラワークを表す行列の一例を示している。よって、並進も同時に安定化させるのであれば、図11に示すように中心座標をフレーム画像の中心として安定化させることによって、動画像におけるぶれ成分を取り除いて動画像を安定化させることいわゆる、手振れ補正効果を得ることが可能となる。図13は、撮像者の肘を中心に回転させた場合の行列式を説明するための説明図である。ここで、数式7、図13に示すhは、回転軸から肘までの距離を示している。数式7数式7は、例えば下記の数式8のように変形することが可能である。よって、肘などを中心に回転させた場合の動きは、原点から見た回転と並進の動きの組み合わせとして表される。Bアスペクト比変換数式3に示す成分分離式中の下記の数式9、数式10に示す行列は、アスペクト比変換行列である。ピクセルアスペクト比が1ppは、少数値の場合、数式10に示す行列は、ピクセルアスペクト比を1:1へと変換する行列であり、また、数式9に示す行列は、数式10により変換された後に再度ピクセルアスペクト比を1pへと変換する行列である。図14は、第1の実施形態に係る画像処理装置100における動き成分分離処理の一例を説明するための説明図である。動画像では、通常、ピクセルアスペクト比は1:1の正方ピクセルではない。そのため、x軸とY軸とではスケールが異なるので、例えば図14のAに示すように、実際の画像においてカメラが回転しても、回転後の画像は回転行列によって変換したものとは異なるものとなる。つまり、正方ピクセルでない画像に対しては回転補正は回転行列によってはモデル化できない。よって、動き成分分離処理部110は、アスペクト比変換行列を用いることによって、例えば下記の数式11に示すように、一度正方ピクセルに変換した上で回転行列を適用し、その後、ピクセルアスペクト比を1pへと変換する。Cフォーカルプレーン歪成分数式3に示す成分分離式中の下記の数式12に示す行列は、フォーカルプレーン歪成分を示す。ここで、数式12に示すeを含む行列は、垂直方向の拡大縮小を表す行列であり、数式12に示すbを含む行列は、平行四辺形の歪を表す行列である。図15は、フォーカルプレーン歪みの一例を示す説明図である。図15に示すAは、直線が歪む様子の一例を示しており、図15に示すBは、矩形が歪む様子の一例を示している。図15に示すように、フォーカルプレーン歪は、例えば撮像者の撮像時の手振れなどによる動き方向によって発生の仕方が変わる。そのため、動き成分分離処理部110は、数式11に示すような2つの行列を組み合わせた行列を、フォーカルプレーン歪成分を表す行列として用いる。D回転並進成分数式3に示す成分分離式中の下記の数式13に示す行列は、回転並進成分を示す。ここで、数式13では、θが回転角を示し、hが水平方向の移動量、vが垂直方向の移動量をそれぞれ示す。E拡縮成分数式3に示す成分分離式中の下記の数式14に示す行列は、拡縮成分を示す。ここで、数式14は、例えば動画像の撮像時においてズームや撮像位置の変化によって、画像が拡大または縮小したときの変化を示す。数式3に示す成分分離式は、上記A~Eに示す行列を有する。次に、動き成分分離処理部110における処理分離パラメータの解法の一例について、説明する。動き成分分離処理部110は、数式3に示す成分分離式を、例えば下記の数式15に示すように変形させる。そして、動き成分分離処理部110は、数式15からsinθ、b、e、s、h、vを求める。なお、数式15に示すpはアスペクト比を示し、数式15に示すhc、vcは中心座標を示すので、動き成分分離処理部110は、p、hc、vcの値を既知の値とすることが可能である。下記の数式16~数式19は、数式15を解いた結果を示している。ここで、数式16は、θ=0b1=0の場合における解を示しており、数式17は、θ=π/2b2=0,b1>0の場合における解、数式18は、θ=-π/2b2=0,b1<0の場合における解をそれぞれ示している。また、数式19は、-π/2<θ<π/2の場合における解を示している。ここで、数式19に示すsinθ、cosθは、tanθをtanθ=b1/b2.pとおくと、下記の数式20、数式21で表される。ここで、数式20は、b1>0,tanθ>0、または、b1<0,tanθ<0の場合におけるsinθ、cosθを示している。また、数式21は、b1<0,tanθ>0、または、b1>0,tanθ<0の場合におけるsinθ、cosθを示している。動き成分分離処理部110は、例えば数式16~数式19に示すように、sinθ、b、e、s、h、v、θを求めることによって、動き検出部108から伝達される動きベクトルを、各変換行列に分解する。そして、動き成分分離処理部110は、分離した成分例えば、歪成分を示すデータと、動き成分を示すデータとをバッファ112へ伝達する。[バッファ112]バッファ112は、動き成分分離処理部110から伝達される成分を蓄積する。ここで、バッファ112は、バッファ106と同様に、例えばFIFOFirstInFirstOutのキューのような役目を果たす。ここで、バッファ112は、例えば少なくとも判定部104において処理に用いられる成分の分、動き成分分離処理部110から伝達される成分を蓄積する。歪成分算出部102は、例えば、上記のようなバッファ106、動き検出部108、動き成分分離処理部110、およびバッファ112を備え、入力される画像信号に基づいて、歪成分を算出することができる。なお、歪成分算出部102の構成が、図6に示す構成に限られないことは、言うまでもない。次に、判定部104について説明する。なお、以下では、第2領域がフレーム画像を水平方向に2等分したときの上半分の領域上半分のフレームであり、また、第3領域がフレーム画像を水平方向に2等分したときの下半分の領域下半分のフレームである場合を例に挙げて説明する。判定部104は、上記IIに示す処理判定処理を主導的に行う役目を果たし、歪成分算出部102において算出された歪成分に基づく相関の結果に基づいて、画像信号が示す動画像を撮像した撮像素子の走査パターンを判定する。図16は、第1の実施形態に係る画像処理装置100の判定部104における処理の一例を示す説明図である。判定部104は、第1領域全体フレーム、第2領域例えば上半分のフレーム、および第3領域例えば下半分のフレームそれぞれに対応する歪成分の時系列データをそれぞれ処理する。i各歪成分のプレ処理S100判定部104は、GMVの信頼度1フレームに対応する信頼度が予め定めた閾値以下の歪成分を、歪成分基準値に設定する。ここで、上記歪成分基準値としては、例えば、Bは0、Eは1が挙げられる。ii各歪成分の差分抽出処理S102判定部104は、第1領域、第2領域、および第3領域それぞれの歪成分時系列データの各要素から歪成分基準値を減算し、新たな歪成分時系列データを生成する。以下では、第1領域に対応する新たな歪成分時系列データをB’[、E’[と示す。また、第2領域に対応する新たな歪成分時系列データをBu’[、Eu’[と示し、第3領域に対応する新たな歪成分時系列データをBl’[、El’[と示す。iii各歪成分の相関データの生成処理S104判定部104は、例えば、水平方向の歪成分であるBu’[を基準として、下記の数式22、数式23に示すように、正相関判定データおよび負相関判定データを生成する。ここで、数式22、数式23では、判定部104が水平方向の歪成分であるBu’[を基準として相関判定データを生成している例を示しているが、第1の実施形態に係る判定部104における処理は、上記に限られない。例えば、判定部104は、垂直方向の歪成分であるEu’[を基準として相関判定データを生成してもよい。また、判定部104は、水平方向の歪成分であるBu’[を基準とする相関判定データと、垂直方向の歪成分であるEu’[を基準とする相関判定データとの双方を生成することも可能である。なお、一般的に、歪値の検出精度は、水平方向の歪成分を用いる方が垂直方向の歪成分を用いる場合よりも高い。そのため、以下では、判定部104が水平方向の歪成分であるBu’[を基準として相関判定データを生成する場合を例に挙げて説明する。iv正負相関判定処理S106判定部104は、第2領域上半分のフレームと第3領域下半分のフレームとの相関結果、および第2領域上半分のフレームと第1領域全体フレームとの相関結果それぞれを判定する。図17は、第1の実施形態に係る画像処理装置100の判定部104における正負相関判定処理の一例を示す流れ図である。判定部104は、上記iiiの処理各歪成分の相関データの生成処理において生成された正相関判定データに基づいて、正相関の有無を決定するS200。図18は、第1の実施形態に係る画像処理装置100の判定部104における正相関の有無の決定方法の一例を説明するための説明図である。ここで、図18は、正相関判定データのヒストグラムを示している。判定部104は、例えば図18に示すような生成された正相関判定データのヒストグラム、予め定められた閾値-THn、および閾値THnに基づいて、-THnからTHnの間における、図18に示すヒストグラムと、とに基づいて、度数の総和の全度数和における比率0~1.0を算出する。そして、判定部104は、算出された比率が、予め定められた閾値THr0≦THr≦1.0以上の場合または、閾値THrより大きい場合に、正の相関があると決定する。また、判定部104は、算出された比率が、予め定められた閾値THr未満の場合または、閾値THr以下の場合に、正の相関がないと決定する。なお、第1の実施形態に係る判定部104における正の相関の決定方法が、上記に限られないことは、言うまでもない。再度図17を参照して、判定部104における正負相関判定処理の一例について説明する。ステップS200において正相関の有無が決定されると、判定部104は、正の相関があるか否かを判定するS202。ステップS202において正の相関があると判定された場合には、判定部104は、正の相関があると確定してS204、正負相関判定処理を終了する。また、ステップS202において正の相関があると判定されない場合には、判定部104は、上記iiiの処理各歪成分の相関データの生成処理において生成された負相関判定データに基づいて、負相関の有無を決定するS206。ここで、判定部104は、例えばステップS200の処理と同様の処理を行うことによって、負相関の有無を決定する。ステップS206において負相関の有無が決定されると、判定部104は、負の相関があるか否かを判定するS208。ステップS208において負の相関があると判定された場合には、判定部104は、負の相関があると確定してS210、正負相関判定処理を終了する。また、ステップS208において負の相関があると判定されない場合には、判定部104は、無相関であると確定してS212、正負相関判定処理を終了する。判定部104は、例えば図17に示す処理を行うことによって、第2領域上半分のフレームと第3領域下半分のフレームとの相関結果、および第2領域上半分のフレームと第1領域全体フレームとの相関結果それぞれを判定する。なお、第1の実施形態に係る画像処理装置100の判定部104における正負相関判定処理が、図17に示す処理に限られないことは、言うまでもない。再度図16を参照して、判定部104における処理の一例について説明する。v総合評価処理S108判定部104は、上記ivの処理正負相関判定処理の結果に基づいて、動画像を撮像した撮像素子の走査パターンを判定する。より具体的には、判定部104は、例えば、既知の撮像素子の走査パターンそれぞれにおける歪の相関の結果を示すデータと、算出された歪成分に基づく相関の結果の組合せとの突き合わせることによって、撮像素子の走査パターンを判定する。図19は、第1の実施形態に係る画像処理装置100の判定部104における総合評価処理を説明するための説明図である。ここで、図19は、既知の撮像素子の走査パターンそれぞれにおける歪の相関の結果を示すデータの一例である、テーブルを示している。図19に示すは正の相関がある場合、図19に示す-は負の相関がある場合、そして図19に示す無は無相関の場合をそれぞれ示している。また、図19に示す従は、例えば図4のAに示す従来の走査パターンを示しており、図19に示す1、2は、それぞれ走査パターンを示している。また、図19に示す不は、走査パターンが不明である場合を示している。なお、図19に示すテーブルが用いられる場合において、走査パターンが不明であるときには、例えば、走査パターンの可能性が示唆される。ここで、示唆される走査パターンとしては、例えば図19に示すテーブルを作成する作成者の経験によって定められる走査パターンが挙げられる。判定部104は、例えば、上記ivの処理正負相関判定処理の処理の結果を、図19に示すテーブルに当てはめることによって、撮像素子の走査パターンを判定する。なお、第1の実施形態に係る画像処理装置100の判定部104における総合評価処理は、上記に限られない。例えば、図19に示すテーブルを用いた判定を行った結果、走査パターンが不明であるという判定結果が得られた場合には、判定部104は、さらに処理を行うことによって、走査パターンを特定してもよい。ここで、判定部104がさらに行う処理としては、例えば、BだけでなくEを用いて再度処理を行うことや、これまで行った判定の履歴を示す履歴情報を用いて判定を行うこと、画像信号に含まれる撮像装置の情報、または、サーバなどの外部装置から取得した撮像装置の情報を用いて、判定を行うことなどが挙げられる。また、判定部104は、判定精度をユーザに選択させる選択画面に対するユーザ操作に基づいて、選択された判定精度に応じた判定を行うことも可能である。図20A、図20B、図21は、第1の実施形態に係る画像処理装置100の判定部104における処理の一例を説明するための説明図である。ここで、図20Aは、動画像をオーサリングするソフトウェアのタイムラインビューの一例を示しており、図20Bは、判定精度をユーザに選択させる選択画面の一例を示している。また、図21は、図20Bに示す選択画面の選択に応じて行われる判定部104における処理の一例を示している。例えば、ユーザが図20Aに示すタイムラインビューにおいてトラックと判定区間を設定すると、図20Bに示す選択画面が表示される。ここで、図20A、図20Bに示す画面は、画像処理装置100が備える表示部図示せずに表示されてもよいし、外部表示装置に表示されてもよい。判定部104は、例えば図20BのA、Bに示す設定に応じて処理を行う。以下、図21を参照しつつ、判定部104における図20BのA、Bに示す設定に応じた処理の一例について説明する。判定部104は、処理を行うか否かを判定するS300。ここで、判定部104は、例えば図20BのAに示す設定に応じて判定を行う。例えば図20BのAに示す設定がONである場合には、判定部104は、処理を行うと判定する。また、例えば図20BのAに示す設定がOFFである場合には、判定部104は、処理を行わないと判定する。ステップS300において処理を行うと判定されない場合には、判定部104は、例えば図16に示す処理を行わない。上記の場合には、画像処理装置100は、画像信号に基づく撮像素子の走査パターンの判定を行わないこととなる。また、ステップS300において処理を行うと判定された場合には、判定部104は、弱モードであるか否かを判定するS302。例えば図20BのBに示す設定が弱モードである場合には、判定部104は、弱モードであると判定する。また、例えば図20BのBに示す設定が強モードである場合には、判定部104は、弱モードであると判定しない。ステップS302において弱モードであると判定された場合には、判定部104は、弱モードに対応する処理を行うS304。ここで、判定部104における弱モードに対応する処理としては、例えば、Bのみを用いて図16に示す処理を行うことや、図19のテーブルに示す可能性示唆の指標を用いずに図16に示す処理を行うことなどが挙げられる。また、ステップS302において弱モードであると判定されない場合には、判定部104は、強モードに対応する処理を行うS306。ここで、判定部104における強モードに対応する処理としては、例えば、BおよびEを用いて図16に示す処理を行うことや、図19のテーブルに示す可能性示唆の指標を用いて図16に示す処理を行うことなどが挙げられる。判定部104は、例えば図21に示すように、判定精度をユーザに選択させる選択画面に対するユーザ操作に基づいて、選択された判定精度に応じた判定を行うことができる。第1の実施形態に係る画像処理装置100は、例えば図6に示すように、歪成分算出部102と、判定部104とを備えることによって、本実施形態に係る画像処理方法に係る、上記Iの処理歪成分算出処理とIIの処理判定処理とを行う。よって、画像処理装置100は、画像信号に基づいて、当該画像信号が示す動画像を撮像した撮像素子の走査パターンを判定することができる。なお、第1の実施形態に係る画像処理装置100の構成は、図6に示す構成に限られないことは、言うまでもない。第2の実施形態に係る画像処理装置本実施形態に係る画像処理装置は、上述した第1の実施形態に係る画像処理装置100に限られない。例えば、第1の実施形態に係る画像処理装置100の歪成分算出部102は、フレーム画像全体を第1領域として処理を行ったが、本実施形態に係る歪成分算出部は、フレーム画像の一部の領域が除かれた領域を、第1領域として処理を行うことも可能である。図22は、第2の実施形態に係る画像処理装置が設定する第1領域の一例を示す説明図である。ここで、図22に示すAは、フレーム画像全体を第1領域とする場合を示しており、また、図22に示すBは、フレーム画像の一部の領域が除かれた領域を第1領域とする場合を示している。第2の実施形態に係る画像処理装置より具体的には、歪成分算出部は、例えば図22のBに示すように、フレーム画像の一部の領域が除かれた領域を第1領域として処理を行う。ここで、フレーム画像から除く領域としては、例えば、走査パターンの判定を行う場合における信頼度が低い領域例えば、オブジェクトが存在する可能性が高い領域が挙げられる。第2の実施形態に係る画像処理装置は、例えば図22のBに示すように一部が除かれた第1領域を設定して処理を行うことによって、使用領域が減少することにより第1領域から検出されるGMVの検出精度は下がる可能性があるものの、被写体ぶれなどによって生じるノイズの影響を低減することができる。第3の実施形態に係る画像処理装置本実施形態に係る画像処理装置は、上述した第1の実施形態に係る画像処理装置100、第2の実施形態に係る画像処理装置に限られない。例えば、第1の実施形態および第2の実施形態に係る画像処理装置は、入力される各フレーム画像を同様に処理する例を示したが、本実施形態に係る画像処理装置は、入力される各フレーム画像が奇数フレームのフレーム画像であるか、偶数フレームのフレーム画像であるかに基づいて、処理を行ってもよい。より具体的には、第3の実施形態に係る画像処理装置より具体的には、歪成分算出部は、例えば、奇数フレームのフレーム画像、または、偶数フレームのフレーム画像のいずれか一方に基づいて、歪成分を算出してもよい。上記の場合には、判定部は、奇数フレームのフレーム画像、または、偶数フレームのフレーム画像のいずれか一方に基づく歪成分に基づいて、撮像素子の走査パターンを判定することとなる。また、第3の実施形態に係る画像処理装置より具体的には、歪成分算出部は、例えば、奇数フレームのフレーム画像、または、偶数フレームのフレーム画像のいずれか一方を反転させて、歪成分を算出してもよい。上記の場合には、判定部は、奇数フレームのフレーム画像、または、偶数フレームのフレーム画像のいずれか一方を反転させた結果得られる歪成分に基づいて、撮像素子の走査パターンを判定することとなる。第3の実施形態に係る画像処理装置は、例えば上記のように、入力される各フレーム画像が奇数フレームのフレーム画像であるか、偶数フレームのフレーム画像であるかに基づいて、処理を行うことによって、ローリングシャッター方式の撮像素子に対応することが可能となる。なお、第3の実施形態に係る画像処理装置は、例えば、画像信号に含まれる撮像装置の情報が示す、ローリングシャッター方式であるか否かを示す情報に基づいて、選択的に第3の実施形態に係る処理を行ってもよい。第4の実施形態に係る画像処理装置本実施形態に係る画像処理装置は、上述した第1の実施形態に係る画像処理装置~第3の実施形態に係る画像処理装置に限られない。例えば、上述した第1の実施形態に係る画像処理装置~第3の実施形態に係る画像処理装置は、第2領域および第3領域という2つの分割領域を設定して処理を行う例を示したが、本実施形態に係る画像処理装置は、本実施形態に係る画像処理方法に係る処理を再帰的に行うことによって、4つの分割領域、8つの分割領域、...などを設定して処理を行うことも可能である。図23は、第4の実施形態に係る画像処理装置における処理の一例を説明するための説明図である。例えば図23に示すように、図23のAに示す分割領域と、図23のBに示す分割領域がある場合、第4の実施形態に係る画像処理装置は、各分割領域に対して、第1の実施形態に係る画像処理装置100における処理と同様の処理を行う。より具体的には、例えば図23のAに示す領域を例に挙げると、第4の実施形態に係る画像処理装置より具体的には、歪成分算出部は、図23のAに示す分割領域全体に対応する第4領域、図23のAに示す分割領域が分割された一の領域に対応する第5領域、および図23のAに示す分割領域が分割された他の領域に対応する第6領域それぞれにおける歪成分を算出する。ここで、上記第4領域は、第1の実施形態に係る第1領域に相当する。また、上記第5領域は、例えば第1の実施形態に係る第2領域に相当し、上記第6領域は、例えば第1の実施形態に係る第3領域に相当する。つまり、第4の実施形態に係る歪成分算出部における図23のAに示す領域に対する処理は、第1の実施形態に係る歪成分算出部102におけるフレーム画像に対する処理と同様である。また、第4の実施形態に係る画像処理装置より具体的には、判定部は、第5領域と第4領域とにおける歪の相関、および第5領域と第6領域とにおける歪の相関に基づいて判定される走査パターンの判定結果に基づいて、動画像を撮像した撮像素子の走査パターンを判定する。よって、第4の実施形態に係る判定部は、図23に示すように、図23のAに示す領域を対象としたときにおける撮像素子の走査パターンを判定することができる。第4の実施形態に係る画像処理装置は、上記図23のAに示す領域を例に挙げたときの処理を、例えば、図23のBに示す領域、図23のA、Bに示す領域をさらに分割したときの各領域、...に対して行う。そして、第4の実施形態に係る画像処理装置より具体的には、判定部は、例えば、各分割領域に対する撮像素子の走査パターンの判定結果を集計することによって、動画像全体に対応する撮像素子の走査パターンを判定する。ここで、各分割領域に対する撮像素子の走査パターンの判定結果に基づく撮像素子の走査パターンの判定方法としては、例えば、各分割領域に対する撮像素子の走査パターンの判定結果のうち、最も頻度が高い撮像素子の走査パターンを、動画像全体に対応する撮像素子の走査パターンと判定することが挙げられる。なお、第4の実施形態に係る画像処理装置より具体的には、判定部は、各分割領域に対する撮像素子の走査パターンの判定結果を集計することによって、動画像全体に対応する撮像素子の走査パターンを判定することに限られない。例えば、第4の実施形態に係る画像処理装置は、各分割領域に対する撮像素子の走査パターンそれぞれを、分割領域ごとの撮像素子の走査パターンの判定結果とすることも可能である。ここで、第4の実施形態に係る画像処理装置が備える補正部図示せずが、上記分割領域ごとの撮像素子の走査パターンの判定結果を用いて歪補正を行う場合、補正部図示せずは、さらに境界部分の補正を行ってもよい。補正部図示せずは、例えば、隣接する分割領域それぞれの中心と境界との距離に応じて輝度値などをブレンドすることによって、境界部分の補正を行う。第5の実施形態に係る画像処理装置本実施形態に係る画像処理装置は、上述した第1の実施形態に係る画像処理装置~第4の実施形態に係る画像処理装置に限られない。例えば、上述した第1の実施形態に係る画像処理装置~第4の実施形態に係る画像処理装置より具体的には、歪成分算出部では、上記数式3に示す成分分離式を用いて歪成分などを算出する例を示した。ここで、数式3に示すθは、各フレームの中心点を基準としたパラメータとなる。図24は、数式3に示す成分分離式を用いる場合における中心点を示す説明図である。図24に示すように、数式3に示す成分分離式を用いる場合における、第1領域図24に示すA、第2領域例えば図24に示すB、および第3領域例えば図24に示すCの中心点中心座標は、それぞれ相異なる。つまり、上述した第1の実施形態に係る画像処理装置~第4の実施形態に係る画像処理装置より具体的には、歪成分算出部は、第1領域、第2領域、および第3領域それぞれに相異なる中心点中心座標を設定して、歪成分を算出している。しかしながら、本実施形態に係る画像処理装置より具体的には、歪成分算出部は、第1領域、第2領域、および第3領域それぞれに同一の中心点中心座標を設定して、歪成分を算出することも可能である。図25は、第5の実施形態に係る画像処理装置の歪成分算出部が設定する中心点中心座標の一例を示す説明図である。図25に示すように、第5の実施形態に係る画像処理装置の歪成分算出部は、第1領域図25に示すA、第2領域例えば図25に示すB、および第3領域例えば図25に示すCの中心点中心座標を、同一に設定する。ここで、第1領域、第2領域、および第3領域それぞれに同一の中心点中心座標を設定したとしても、画像信号に基づき検出される歪成分B、Eは、同一である。そのため、第5の実施形態に係る画像処理装置の歪成分算出部における処理は、上述した第1の実施形態に係る歪成分算出部102と基本的に同様となる。ただし、第5の実施形態に係る画像処理装置の歪成分算出部は、上フレームに対応する領域例えば第2領域に対しては、下記の数式24に示す成分分離式を用いて処理を行い、また、下フレームに対応する領域例えば第3領域に対しては、下記の数式25に示す成分分離式を用いて処理を行う。数式25また、第5の実施形態に係る画像処理装置は、例えば図20BのBに示すようなモードの設定に応じて、第1領域、第2領域、および第3領域それぞれに相異なる中心点中心座標を設定するか、または、第1領域、第2領域、および第3領域それぞれに同一の中心点中心座標を設定するかを切り替えてもよい。例えば、第5の実施形態に係る画像処理装置は、設定が強モードである場合には、第1領域、第2領域、および第3領域それぞれに同一の中心点中心座標を設定する。また、第5の実施形態に係る画像処理装置は、設定が弱モードである場合には、例えば、第1領域、第2領域、および第3領域それぞれに相異なる中心点中心座標を設定する。第6の実施形態に係る画像処理装置本実施形態に係る画像処理装置は、上述した第1の実施形態に係る画像処理装置~第5の実施形態に係る画像処理装置に限られない。例えば、上述した第1の実施形態に係る画像処理装置~第5の実施形態に係る画像処理装置の判定部では、歪成分算出部において算出された歪成分のみを用いて判定を行う例を示したが、本実施形態に係る画像処理装置における処理は、上記に限られない。例えば、本実施形態に係る画像処理装置の判定部は、歪成分算出部において算出された動き成分に基づいて、歪成分算出部において算出された歪成分を選択的に補正して、判定を行ってもよい。図26は、第6の実施形態に係る画像処理装置の判定部における処理の一例を示す流れ図である。ここで、図26は、判定部における、選択的な歪成分の補正処理の一例を示している。また、図26に示す処理は、1フレームごとに行われる。判定部は、第1領域、第2領域、第3領域それぞれに対応する回転成分動き成分のうちの1つを比較するS400。より具体的には、判定部は、例えば、第1領域、第2領域、第3領域それぞれに対応する回転成分の最大値と最小値とを特定し、特定された最大値から最小値を減算する。以下では、ステップS400における減算により算出された値を、第1減算値と示す。ステップS400の処理が行われると、判定部は、回転成分に相関があるか否かを判定するS402。ここで、判定部は、例えば、予め定められた回転成分に係る閾値と、ステップS400において算出された第1減算値とを比較し、第1減算値が当該閾値以上の場合または、当該閾値より大きい場合に、回転成分に相関があると判定する。ステップS402において相関があると判定されない場合には、判定部は、歪成分を基準値に補正するS404。そして、判定部は、図16に示す処理を行う。ここで、歪成分の基準値としては、例えば、Bは0、Eは1が挙げられる。また、ステップS402において相関があると判定された場合には、判定部は、拡縮成分拡大縮小成分。動き成分のうちの1つを比較するS406。より具体的には、判定部は、例えば、第1領域、第2領域、第3領域それぞれに対応する拡縮成分の最大値と最小値とを特定し、特定された最大値から最小値を減算する。以下では、ステップS406における減算により算出された値を、第2減算値と示す。ステップS406の処理が行われると、判定部は、拡縮成分に相関があるか否かを判定するS408。ここで、判定部は、例えばステップS402と同様に、予め定められた拡縮成分に係る閾値と、ステップS406において算出された第2減算値とを比較し、第2減算値が当該閾値以上の場合または、当該閾値より大きい場合に、拡縮成分に相関があると判定する。ステップS408において相関があると判定されない場合には、判定部は、歪成分を基準値に補正するS404。そして、判定部は、図16に示す処理を行う。また、ステップS408において相関があると判定された場合には、判定部は、水平垂直成分動き成分のうちの1つを比較するS410。より具体的には、判定部は、例えば、第1領域、第2領域、第3領域それぞれに対応する水平垂直成分の最大値と最小値とを特定し、特定された最大値から最小値を減算する。以下では、ステップS410における減算により算出された値を、第3減算値と示す。ステップS410の処理が行われると、判定部は、水平垂直成分に相関があるか否かを判定するS412。ここで、判定部は、例えばステップS402と同様に、予め定められた水平垂直成分に係る閾値と、ステップS410において算出された第3減算値とを比較し、第3減算値が当該閾値以上の場合または、当該閾値より大きい場合に、水平垂直成分に相関があると判定する。ステップS412において相関があると判定されない場合には、判定部は、歪成分を基準値に補正するS404。そして、判定部は、図16に示す処理を行う。また、ステップS412において相関があると判定されない場合には、判定部は、歪成分の補正は行わずS414、図16に示す処理を行う。第6の実施形態に係る画像処理装置の判定部は、例えば図26に示す処理を行うことによって、歪成分の補正を選択的に行う。ここで、第6の実施形態に係る判定部が、各動き成分に相関がない場合に、歪成分を基準値に補正するのは、動き成分に相関がない場合は、算出された歪成分に誤りがある恐れがあるためである。よって、第6の実施形態に係る判定部は、例えば図26に示す処理を行うことによって、第6の実施形態に係る画像処理装置は、画像信号に基づく撮像素子の走査パターンの判定を、より正確に行うことができる。なお、第6の実施形態に係る判定部における選択的な歪成分の補正処理が、図26に示す処理に限られないことは、言うまでもない。第7の実施形態に係る画像処理装置本実施形態に係る画像処理装置は、上述した第1の実施形態に係る画像処理装置~第6の実施形態に係る画像処理装置のうちの任意の形態を組み合わせた構成をとることができる。以上のように、本実施形態に係る画像処理装置は、例えば、上記Iの処理歪成分算出処理とIIの処理判定処理とを行う。ここで、本実施形態に係る画像処理装置は、例えば、既知の撮像素子の走査パターンそれぞれにおける歪の相関の結果のデータ例えば図19に示すテーブルと、画像信号に基づき算出された歪成分に基づく相関の結果との突き合わせることによって、撮像素子の走査パターンを判定する。よって、本実施形態に係る画像処理装置は、画像信号に基づいて撮像素子の走査パターンの判定を、より正確に行うことができる。また、上記では、本実施形態として画像処理装置を挙げて説明したが、本実施形態は、かかる形態に限られない。本実施形態は、例えば、デジタルカメラなどの撮像装置、PCPersonalComputerやサーバなどのコンピュータ、テレビ受像機などの表示装置、携帯電話などの通信装置、映像/音楽再生装置または映像/音楽記録再生装置、ゲーム機など、画像信号の処理が可能な様々な機器に適用することができる。また、本実施形態は、例えば、上記のような機器に組み込むことが可能な、画像処理ICIntegratedCircuitに適用することもできる。本実施形態に係るプログラムコンピュータを、本実施形態に係る画像処理装置として機能させるためのプログラム例えば、上記Iの処理歪成分算出処理、IIの処理判定処理など、本実施形態に係る画像処理方法に係る処理を実行することが可能なプログラムによって、動画像を示す画像信号に基づいて、当該動画像を撮像した撮像素子の走査パターンを判定することができる。以上、添付図面を参照しながら本開示の好適な実施形態について詳細に説明したが、本開示の技術的範囲はかかる例に限定されない。本開示の技術分野における通常の知識を有する者であれば、特許請求の範囲に記載された技術的思想の範疇内において、各種の変更例または修正例に想到し得ることは明らかであり、これらについても、当然に本開示の技術的範囲に属するものと了解される。例えば、上記では、コンピュータを、本実施形態に係る画像処理装置として機能させるためのプログラムコンピュータプログラムが提供されることを示したが、本実施形態は、さらに、上記プログラムをそれぞれ記憶させた記録媒体も併せて提供することができる。上述した構成は、本実施形態の一例を示すものであり、当然に、本開示の技術的範囲に属するものである。なお、以下のような構成も本開示の技術的範囲に属する。1フレーム画像からなる動画像を示す画像信号に基づいて、前記フレーム画像全体に対応する第1領域、前記フレーム画像が分割された一の領域に対応する第2領域、および前記フレーム画像が分割された他の領域に対応する第3領域それぞれにおける歪成分を、時系列的に算出する歪成分算出部と、前記第2領域と前記第1領域とにおける歪の相関と、前記第2領域と前記第3領域とにおける歪の相関との組合せに基づいて、前記画像信号が示す動画像を撮像した撮像素子の走査パターンを判定する判定部と、を備える画像処理装置。2前記判定部は、判定精度をユーザに選択させる選択画面に対するユーザ操作に基づいて、選択された判定精度に応じた判定を行う、1に記載の画像処理装置。3前記歪成分算出部は、前記動画像の全体または前記動画像の一部の連続するフレーム画像に基づいて、前記歪成分を算出する、1または2に記載の画像処理装置。4前記歪成分算出部は、前記フレーム画像の一部の領域が除かれた領域を、前記第1領域とする、1~3のいずれか1つに記載の画像処理装置。5前記歪成分算出部は、前記動画像の奇数フレームのフレーム画像、または、前記動画像の偶数フレームのフレーム画像のいずれか一方に基づいて、前記歪成分を算出する、1~4のいずれか1つに記載の画像処理装置。6前記歪成分算出部は、前記動画像の奇数フレームのフレーム画像、または、前記動画像の偶数フレームのフレーム画像のいずれか一方を反転させて、前記歪成分を算出する、1~4のいずれか1つに記載の画像処理装置。7前記歪成分算出部は、前記フレーム画像が分割された一の分割領域全体に対応する第4領域、前記分割領域が分割された一の領域に対応する第5領域、および前記分割領域が分割された他の領域に対応する第6領域それぞれにおける歪成分を算出し、前記判定部は、前記第5領域と前記第4領域とにおける歪の相関、および前記第5領域と前記第6領域とにおける歪の相関の組合せに基づいて判定される、分割領域ごとの走査パターンの判定結果に基づいて、前記動画像を撮像した撮像素子の走査パターンを判定する、1~6のいずれか1つに記載の画像処理装置。8前記歪成分算出部は、前記第1領域、前記第2領域、および前記第3領域それぞれに相異なる中心座標を設定して、前記歪成分を算出する、1~6のいずれか1つに記載の画像処理装置。9前記歪成分算出部は、前記第1領域、前記第2領域、および前記第3領域それぞれに同一の中心座標を設定して、前記歪成分を算出する、1~6のいずれか1つに記載の画像処理装置。10前記歪成分算出部は、前記第1領域、前記第2領域、および前記第3領域それぞれにおける動き成分を、時系列的にさらに算出し、前記判定部は、算出された動き成分に基づいて算出された歪成分を選択的に補正して、判定を行う、1~6のいずれか1つに記載の画像処理装置。11フレーム画像からなる動画像を示す画像信号に基づいて、前記フレーム画像全体に対応する第1領域、前記フレーム画像が分割された一の領域に対応する第2領域、および前記フレーム画像が分割された他の領域に対応する第3領域それぞれにおける歪成分を、時系列的に算出するステップと、前記第2領域と前記第1領域とにおける歪の相関と、前記第2領域と前記第3領域とにおける歪の相関との組合せに基づいて、前記画像信号が示す動画像を撮像した撮像素子の走査パターンを判定するステップと、を有する、画像処理方法。12フレーム画像からなる動画像を示す画像信号に基づいて、前記フレーム画像全体に対応する第1領域、前記フレーム画像が分割された一の領域に対応する第2領域、および前記フレーム画像が分割された他の領域に対応する第3領域それぞれにおける歪成分を、時系列的に算出するステップ、前記第2領域と前記第1領域とにおける歪の相関と、前記第2領域と前記第3領域とにおける歪の相関との組合せに基づいて、前記画像信号が示す動画像を撮像した撮像素子の走査パターンを判定するステップ、をコンピュータに実行させるためのプログラム。"