"被検眼の眼底画像を撮像する眼底画像撮像部と、前記被検眼の断層画像を撮像する断層画像撮像部と、前記被検眼の動き情報を、前記眼底画像から算出する算出手段と、前記算出した動き情報と前記断層画像とを対応付ける対応付け手段と、を有し、前記算出手段は、前記対応付け手段による前記動き情報の対応付けが行われなかった前記断層画像の動き情報を、前記対応付けが行われなかった前記断層画像に時間的に近接し且つ動き情報が対応付けられた断層画像の動き情報に基づいて算出することを特徴とする撮像装置。前記動き情報が対応付けられた複数の断層画像を合成する合成手段を更に有することを特徴とする請求項1に記載の撮像装置。前記動き情報が対応付けられた複数の断層画像を用いて3次元断層画像を生成する生成手段を更に有することを特徴とする請求項1に記載の撮像装置。前記生成手段が、前記動き情報から3次元位置情報を求め、求めた位置情報に基づいて3次元断層画像を生成することを特徴とする請求項3に記載の撮像装置。前記断層画像撮像部の断層画像取得レートが、前記眼底画像撮像部の眼底画像取得レートの整数倍であることを特徴とする請求項1乃至4のいずれか1項に記載の撮像装置。前記断層画像に対応付けられた動き情報をグラフ化する手段と、前記グラフ化された動き情報を表示する表示手段と、を更に有することを特徴とする請求項1乃至5のいずれか1項に記載の撮像装置。前記対応付けが行われなかった断層画像より前に撮像された複数の断層画像に対応付けられた動き情報から、前記対応付けが行われなかった断層画像の動き情報を予測する予測手段と、前記予測手段で予測した動き情報と前記算出手段で算出した動き情報とを比較する比較手段と、を更に有し、前記比較手段の比較結果に基づいて、前記対象の断層画像と前記算出した動き情報の対応付けが行われることを特徴とする請求項1乃至6のいずれか1項に記載の撮像装置。被検眼の眼底画像と断層画像とを撮像し、前記眼底画像から前記被検眼の動き情報を算出し、前記算出した動き情報と前記断層画像とを対応付け、前記対応付けが行われなかった断層画像の動き情報を、前記対応付けが行われなかった断層画像に時間的に近接し且つ動き情報が対応付けられた断層画像の動き情報に基づいて算出することを特徴とする画像処理方法。FDOCTが高速化を実現した事により眼球の移動情報を取得する時間よりも、OCT画像を取得する時間の方が速くなる事がある。この様な装置においては、必ずしも全てのOCT画像に対応する位置情報が得られないという問題があった。上述の公開特許文献の構成では、高速に追尾することが可能であるが、追尾用の装置を付加させる事が必須となり、装置の大型化、更には、追尾用のスキャナ等高価な部品が必要となる。通常のOCT画像の取得レートより追尾画像の取得レートが遅い追尾装置を有するOCT装置においては、画像の重ね合わせを行うと、位置情報が存在しないOCT画像が存在し、且つ眼球特有のマイクロサッカードなどにより画像の重ね合わせの精度が悪い、という問題があった。上記課題を解決するために、本発明に係る撮像装置は、被検眼の眼底画像を撮像する眼底画像撮像部と、前記被検眼の断層画像を撮像する断層画像撮像部と、前記被検眼の動き情報を、前記眼底画像から算出する算出手段と、前記算出した動き情報と前記断層画像とを対応付ける対応付け手段と、を有し、前記算出手段は、前記対応付け手段による前記動き情報の対応付けが行われなかった前記断層画像の動き情報を、前記対応付けが行われなかった前記断層画像に時間的に近接し且つ動き情報が対応付けられた断層画像の動き情報に基づいて算出することを特徴とする。また、上記課題を解決するために、本発明に係る画像処理方法は、被検眼の眼底画像と断層画像とを撮像し、前記眼底画像から前記被検眼の動き情報を算出し、前記算出した動き情報と前記断層画像とを対応付け、前記対応付けが行われなかった断層画像の動き情報を、前記対応付けが行われなかった断層画像に時間的に近接し且つ動き情報が対応付けられた断層画像の動き情報に基づいて算出することを特徴とする。本発明によれば、眼底画像から被検眼の動き情報が取得できない場合においても、眼球の動き情報を算出することができ、適切な画像処理を行うことが可能となる。[実施例1]以下、本発明の実施例1について説明する。本実施例では、内部固視灯を有し、眼底画像の取得にSLOを用い、SLOで取得したSLO画像から眼球の移動量を求め、結果をOCT装置で取得するOCT画像の処理に反映する事で高画質なOCT画像の重ね合わせ画像例えば、複数枚のOCT画像を平均化した画像を取得する場合について述べる。OCT撮像部の構成図1は、本実施例における撮像装置の光学系構成の概略図である。まず、本発明における断層画像撮像部であるOCT撮像部の光学系構成に関して、図1を用いて説明する。光源として、低コヒーレント光源101を用いる。光源101はSLD光源SuperLuminescentDiodeや、ASE光源AmplifiedSpontaneousEmissionを好適に用いることができる。低コヒーレント光としては、850nm近傍および1050nm近傍の波長が眼底撮影には好適に用いられる。本実施例では、中心波長840nm、波長半値幅45nmのSLD光源を用いる。低コヒーレント光源101から出射される低コヒーレント光は、光ファイバを経由して、ファイバカプラ102に入り、サンプル光OCTビームと参照光とに分けられる。ここではファイバを用いた干渉計構成を記載しているが、空間光光学系でビームスプリッタを用いた構成としてもかまわない。サンプル光は、ファイバ103を介して、ファイバコリメータ104から平行光となって出射される。出射されたサンプル光は、OCTスキャナY105、リレーレンズ106、107を経由し、さらにOCTスキャナX108を通り、ダイクロイックビームスプリッタ109を透過しスキャンレンズ110、ダイクロイックミラー111、そして、接眼レンズ112を通り被検眼eを照射する。ここで、OCTスキャナX108およびY105は、ガルバノスキャナを用いている。被検眼eにおけるサンプル光は、網膜で反射し、同一光路を通りファイバカプラ102に戻る。参照光は、ファイバカプラ102からファイバコリメータ113に導かれ、平行光となり出射される。出射された参照光は、分散補正ガラス114を通り、光路長可変ステージ115上の参照ミラー116により反射される。参照ミラー116により反射された参照光は、同一の光路をたどり、ファイバカプラ102に戻る。ファイバカプラ102で、戻ってきたサンプル光および参照光が合波され、ファイバコリメータ117に導かれる。ここでは合波された光を干渉光と呼ぶ。ファイバコリメータ117、グレーティング118、レンズ119、ラインセンサ120によって、分光器が構成されている。干渉光は、分光器によって、波長毎の強度情報となって計測される。ラインセンサ120によって計測された波長毎の強度情報は、後述するCPU201に転送され、被検眼eの断層画像として生成される。SLO撮像部の構成次に、眼底画像を取得する、本発明の眼底画像撮像部であるSLO撮像部の光学系構成に関して、同じく図1を用いて説明する。レーザ光源130は、半導体レーザやSLD光源が好適に用いることができる。用いる波長は、OCT用の低コヒーレント光源101の波長とダイクロイックビームスプリッタ109によって、使用波長同士が分離できる光源であれば制約はないが、眼底画像の画質として良好な、700nm~1000nmの近赤外の波長域が好適に用いられる。本実施例においては、波長760nmの半導体レーザを用いる。レーザ光源130から出射されたレーザビームSLOビームはファイバ131を介して、ファイバコリメータ132から平行光となって出射され、穴空きミラー133、レンズ134を介し、SLOスキャナY135に導かれる。レンズ136、137を介し、SLOスキャナX138を通過し、ダイクロイックビームスプリッタ109で反射され、ターゲットの被検眼eに入射する。ダイクロイックビームスプリッタ109は、OCTビームを透過し、SLOビームを反射するように構成しておく。OCT撮像部と同様、SLO撮像部のスキャナはガルバノスキャナを用いている。被検眼eに入射したSLOビームは、被検眼eの眼底に、ビームで照射される。このビームが、被検眼eの眼底で反射あるいは散乱され、同一光路をたどり、リングミラー133まで戻る。リングミラー133の位置は、被検眼eの瞳孔位置と共役になっており、眼底に照射されているビームが後方散乱した光のうち、瞳孔周辺部を通った光が、リングミラー133によって反射され、レンズ139によりAPDアバランシェホトダイオード140上に結像する。APD140の強度情報に基づき,後述するCPU201により眼底の平面画像を生成する。本実施例では、眼底にあるスポット径のビームを照射しスキャンする事で眼底画像を得るSLOを用いたが、ラインビームを用いるLSLOLineSLO構成であっても構わない。内部固視灯本実施例では、固視微動を安定させる為、被検眼eに注視させる内部固視灯を有している。OCT撮像部、SLO撮像部同様、図1を用い説明する。固視灯に用いる光源150は発光ダイオードLDを用いる。発光ダイオードの点灯位置を、後述するCPU201の制御により撮像したい部位に合わせて変更する。発光ダイオード150は500nmの波長で、光源から出射されたビームは、レンズ151とダイクロイックミラー111を経由し、被検眼eに照射される。ダイクロイックミラー111は、スキャンレンズ110と接眼レンズ112の間に位置し、短波長500nm程度の光とOCTビーム,SLOビーム700nm以上を波長分離する。ユニット構成図2に本実施例で用いられる機能体系を示す。その機能体系は、装置全体を制御するCPU201と、SLO撮像部、OCT撮像部を制御する各々の制御部202、203、固視灯208、SLO画像及びOCT画像を取得する各々のAPD204140、ラインセンサ205120、システム状態や撮像した画像等を表示する表示部206、眼底画像や撮像条件等を記録する記録部207、により構成されている。眼底の撮像時には、固視灯208を制御し、所望の眼底エリアが撮像できるように固視灯を注視させ、CPU201より制御部202、203に各々の撮像条件が指令され、各々のスキャナを駆動し、眼底が撮像される。眼底が撮像された後、APD204、カメラ装置205からCPU201に画像が送られ、画像処理された後、表示部206で表示され、同時又はその後、記録部207に保存される。眼球運動眼球の眼底平面方向の移動量を計測すると、図3のような実線で示す動きが検出される。この計測中、被験者の注視領域は点線の307周辺である様に固視灯を制御している。一般的に、動きは以下のように分類される。高速な直線状の動きであるマイクロサッカード301、306、ややゆっくりとした動きのドリフト302、304、そして、ドリフトしている際に高速で微小振動するトレモア303、305に大別できる。この運動の移動速度、頻度は各個人に依存するが、マイクロサッカードは3mmsec程度とも言われ、100μmsec程度のドリフトとは桁違いの速さである。マイクロサッカードの周期は3秒間に1、2回程度である。ドリフトは常に動き続けている。トレモアは振幅5μmの小さい動きではあるが100Hz程度の周期で運動している。具体例以上の装置を用い、OCT撮像部は8×3mm2の画像を断層画像取得レート40Hzで取得し、SLO撮像部は8×6mm2の画像を眼底画像取得レート20Hzで取得できる構成とした。各撮像部で取得された画像を図4に示す。SLO画像が1枚取得される時間にOCT画像は2枚取得できる。測定終了後、各SLO画像S1~S4~Snn:整数から眼球の動きを算出する。算出方法は、SLO画像であるS-1とS-2の画像からオプティカルフローにより眼球の移動量を算出する。次に、SLO画像S-2とS-3の画像からも眼球の移動量を算出し、順次、以上の手順を繰り返す事で眼球の移動量を動き情報として算出する。この動き情報を算出する工程は、CPU201の算出手段として機能する部分によって実行される。SLO画像S-1に該当するOCT画像はO-2とし、S-2に該当するものをO-4とする。SLO画像S-nに該当するOCT画像はO-2nとなる。OCT画像を重ね合わせする際、SLO画像から位置情報が存在するOCT画像を眼球の移動量を考慮した位置で重ね合わせる。その際、算出された動き情報と当該情報を得たSLO画像とを対応するOCT画像に対して対応付ける。この対応付けの操作はCPU201の対応付け手段として機能する部分により実行される。また、y方向の位置情報があらかじめ設定された基準値を超えている際には、重ね合わせをする画像として不適切と考え、重ね合わせには用いない。更に、対応するSLO画像が存在しないOCT画像O-2n-1は、前後のSLO画像S-2n-1-1とS-2n-11の位置情報の平均値を用い、位置情報を反映し、重ね合わせる。これら対応付けが行われなかったOCT画像に対応付けるべき動き情報は、この様に対応付けが可能であったOCT画像に対して時間的に近接する、すなわち当該画像取得時の直前及び直後に取得されたOCT画像と対応付けられた動き情報を用いて算出手段により算出される。なお、SLO画像の取得レートとOCT画像の取得レートとが大きく相違し、動き情報の対応付けができないOCT画像が更に存在する場合には、これら対応付けの存在しないOCT画像に対して時間的に前後し且つ対応付けがなされた任意のOCT画像を用いることとしても良い。以上のように、位置情報が存在しないOCT画像の重ね合わせは、位置情報の存在する画像から計算を行う事で求められた位置情報を、画像の重ね合わせに用いる事で、画像の高画質化を達成できる。また、この複数の断層画像の重ね合わせは、CPU201の合成手段として機能する部分によって実際にOCT画像を重ね合わせ、合成することによって実行される。[実施例2]本実施例では、内部固視灯、SLO撮像部、OCT撮像部を有し、SLO画像から眼球の動きを検出し、眼球の移動量を補間し、全てのOCT画像に位置情報を決定し、マイクロサッカードやy方向の移動量Δyの値によって、OCT画像の重ね合わせに用いる選別を行い、眼球の動きを考慮したOCT画像の重ね合わせにより、高画質なOCT画像が得られる例を述べる。装置構成は実施例1と同様である為、説明を割愛する。本実施例では、OCT撮像部は8×3mm2の画像を60Hzで取得し、SLO撮像部は8×6mm2の画像を20Hzで取得できる構成である。各撮像部で取得された画像を図5に示す。SLO画像が1枚取得される時間にOCT画像は3枚取得できる。測定終了後、各SLO画像から眼球の動きを算出する。本実施例における眼球の動きは、テンプレートマッチングにより算出される。初期のSLO画像から特徴点となる血管を2箇所抽出する。例えば、S-1’画像では、T-1、T-2が特徴点である。各SLO画像のテンプレート位置情報により眼球移動量を算出する。眼球位置情報は40Hzで得られる。ある眼球移動量をx、y各々に関して、一部をグラフ化した。結果を図6に示す。CPU201のグラフ化する手段として機能する部分により、図6を図7のように補間グラフ化する。また、グラフ化する手段によってグラフ化された動き情報は、表示手段である表示装置206によって表示される。本実施例では、多項式近似でグラフ化している。図7の情報を用いる事で、OCT画像a~lの眼球位置情報がドリフトとマイクロサッカードを反映した近似で決定できる。時間に対する位置情報からOCT画像を取得した際の位置情報が得られる。本実施例では、眼球がy方向に100μm以上動いた時、は該当するOCT画像を重ね合わせに用いない。本実施例では、1μm/msec以上の動きをマイクロサッカードと判断し、グラフから自動で算出し、OCT画像を重ね合わせ画像の集合から自動で取り除いているが、表示されたグラフからユーザが重ね合せに用いないOCT画像を選択する事も出来る。以上の処理を行い、OCT画像の重ね合わせを行う事で、高画質なOCT画像が取得できる。本実施例では、補間方法において、多項式近似を用いたが、スプライン補間や、直線補間など、他の補間方法でも良い。[実施例3]実施例1、2においては、前後のOCT画像の位置情報を用いて、位置情報が存在しないOCT画像の位置情報を求めた。これに対して、本実施例は、位置情報を求めるOCT画像の直前の複数の位置情報から、当該OCT画像の位置情報を予測し、実施例1で求めた位置情報と比較して、その差が大きい場合は、求めた位置情報を使用しないようにする。装置構成は実施例1と同様であるので、その説明を省略する。図4において、OCT画像O-2とO-4の位置情報は、それぞれSLO画像S-1,S-2から求められ、OCT画像O-2の位置情報は、OCT画像O-1とO-3から求められており、OCT画像O-3の位置情報を求める場合について説明する。まず、OCT画像O-1とO-2の位置情報から、OCT画像O-3の位置情報を予測する。すなわち、OCT画像と対応付けられた動き情報OCT画像における位置情報が存在しない場合には、当該対応付けられた動き情報を有さないOCT画像より以前に撮像され且つ対応付け済みのOCT画像の位置情報から、対応付け動き情報を有さないOCT画像の位置情報を予測する。この予測操作は、CPU201において予測手段として機能する部分により実行される。次に、OCT画像O-2とO-4の位置情報から、OCT画像O-3の位置情報を求める。予測した位置情報と求めた位置情報を比較してずれを求め、ずれがあらかじめ設定した範囲内であれば求めた位置情報をOCT画像O-3の位置情報として対応付けて記憶する。このずれは、先の予測手段によって予測した動き情報と、先の算出手段により得られた動き情報とを比較する、CPU201における比較手段として機能する部分により事項される。これにより、眼底画像撮像途中に予測できない眼の大きな動きが発生した場合にも重ね合わせ画像に適した画像であるかどうかの判断が可能となる。その他実施例1において、SLO画像から得られた位置情報が対応するOCT画像は図4のO-2である。同様に、次のSLO画像S-2に対応するOCT画像はO-4である。実施例1では、SLO画像取得のスキャンの後半で取得されているOCT画像に位置情報を対応付けているが、スキャンの前半で取得されているOCT画像に位置情報を対応付けても良い。実施例2においては、SLO画像から得られた位置情報T-1に対応するOCT画像は図5のaであり、スキャンの後半で得られた位置情報T-2に対応するOCT画像は図5のbである。位置情報が得られるタイミングで取得されているOCT画像に位置情報を対応させている。各実施例では、内部固視灯を用いたが、外部固視灯を用いてもよい。外部固視灯を用いた時は内部固視灯を用いた時よりも固視が安定しない。更に、眼底撮像装置はSLOだけでなく、眼底カメラやLSLOでもよい。位置情報の処理に関しては、画像の重ね合わせ処理に用いるだけでなく、3次元の網膜断層像、すなわち3次元断層画像の作成時に上述の処理で求めた位置情報を用いてもよい。例えば、y軸方向に等間隔でOCT画像を取得した際、眼球の動きに関係なく、3次元断層画像を構成しているが、実施例で述べた処理を行い、適正な位置に画像を形成する事で、より正確な3次元断層画像を取得できる。この場合、CPU201における生成手段として機能する部分により、先の動き情報が対応付けられた複数の断層画像を用いて該3次元断層画像が生成される。また、この操作は動き情報から得られた3次元位置情報を求め、当該3次元位置情報を用いて実行される。また、実施例1,2では、SLO画像から眼球の移動量を求めてOCT画像への対応付けを行い、対応付けが行われなかったOCT画像の処理について記載したが、一部のSLO画像の画質不良ある1枚のSLO画像の取得時に大きな眼の動きが発生した等により眼球の移動量が求められない場合に適用してもよい。また、実施例1ではデータ補間を行う関係上、断層画像取得レートは眼底画像取得レートの整数倍としている。しかし、実施例2のように、グラフ化する事で位置情報を決定出来る場合には、OCT撮像部の速度はSLO撮像部の速度の整数倍でなくてもよい。補間する際、上述とは異なる近似式を用いてもよい。位置検出に用いるアルゴリズムはテンプレートマッチングやオプティカルフローでなくても同様の効果が得られる。その他の実施例また、本発明は、以下の処理を実行することによっても実現される。即ち、上述した実施形態の機能を実現するソフトウェアプログラムを、ネットワーク又は各種記憶媒体を介してシステム或いは装置に供給し、そのシステム或いは装置のコンピュータまたはCPUやMPU等がプログラムを読み出して実行する処理である。"