"入力画像と空間的な相関を有する参照画像の時間方向の変化に基づいて、フィードバック調整量を算出する算出部と、処理対象の現フレームよりも1つ前のフレームの前記入力画像から得られた出力画像に対して、前記参照画像の空間情報に基づいて動き補償を行なう動き補償部と、前記動き補償により得られた補間出力画像と、前記現フレームの前記入力画像とを前記フィードバック調整量に基づいて混合することにより、前記現フレームの前記出力画像を生成するブレンド部とを備える画像処理装置。前記動き補償部は、前記現フレームの前記参照画像上の注目画素と、前記1つ前のフレームの前記参照画像上の前記注目画素近傍の画素との輝度差により定まる重みを用いて、前記1つ前のフレームの前記出力画像における前記注目画素近傍の画素を重み付き加算することで、前記補間出力画像を生成する請求項1に記載の画像処理装置。立体画像を表示させるための右画像と左画像との視差を示す視差画像を前記入力画像として生成する視差検出部と、前記右画像または前記左画像に基づいて前記参照画像を生成する生成部とをさらに備える請求項2に記載の画像処理装置。入力画像と空間的な相関を有する参照画像の時間方向の変化に基づいて、フィードバック調整量を算出し、処理対象の現フレームよりも1つ前のフレームの前記入力画像から得られた出力画像に対して、前記参照画像の空間情報に基づいて動き補償を行ない、前記動き補償により得られた補間出力画像と、前記現フレームの前記入力画像とを前記フィードバック調整量に基づいて混合することにより、前記現フレームの前記出力画像を生成するステップを含む画像処理方法。入力画像と空間的な相関を有する参照画像の時間方向の変化に基づいて、フィードバック調整量を算出し、処理対象の現フレームよりも1つ前のフレームの前記入力画像から得られた出力画像に対して、前記参照画像の空間情報に基づいて動き補償を行ない、前記動き補償により得られた補間出力画像と、前記現フレームの前記入力画像とを前記フィードバック調整量に基づいて混合することにより、前記現フレームの前記出力画像を生成するステップを含む処理をコンピュータに実行させるプログラム。しかしながら、上述した技術では充分なノイズ低減効果を得ることができなかった。例えば、従来の巡回型フィルタでは、画像のフレーム間で被写体の動きがある場合、画像上の変化のあった領域、つまり動きのある領域において、原画像との時間的な相関が低下し、動きぼけが発生してしまう。また、時間フィルタと空間フィルタを組み合わせる方法では、処理対象の画像にノイズ成分が多く含まれている場合には、充分なノイズ低減効果を得ることが困難であった。本技術は、このような状況に鑑みてなされたものであり、フィルタ処理によって、よりノイズの少ない画像を得ることができるようにするものである。本技術の一側面の画像処理装置は、入力画像と空間的な相関を有する参照画像の時間方向の変化に基づいて、フィードバック調整量を算出する算出部と、処理対象の現フレームよりも1つ前のフレームの前記入力画像から得られた出力画像に対して、前記参照画像の空間情報に基づいて動き補償を行なう動き補償部と、前記動き補償により得られた補間出力画像と、前記現フレームの前記入力画像とを前記フィードバック調整量に基づいて混合することにより、前記現フレームの前記出力画像を生成するブレンド部とを備える。前記動き補償部には、前記現フレームの前記参照画像上の注目画素と、前記1つ前のフレームの前記参照画像上の前記注目画素近傍の画素との輝度差により定まる重みを用いて、前記1つ前のフレームの前記出力画像における前記注目画素近傍の画素を重み付き加算することで、前記補間出力画像を生成させることができる。画像処理装置には、立体画像を表示させるための右画像と左画像との視差を示す視差画像を前記入力画像として生成する視差検出部と、前記右画像または前記左画像に基づいて前記参照画像を生成する生成部とをさらに設けることができる。本技術の一側面の画像処理方法またはプログラムは、入力画像と空間的な相関を有する参照画像の時間方向の変化に基づいて、フィードバック調整量を算出し、処理対象の現フレームよりも1つ前のフレームの前記入力画像から得られた出力画像に対して、前記参照画像の空間情報に基づいて動き補償を行ない、前記動き補償により得られた補間出力画像と、前記現フレームの前記入力画像とを前記フィードバック調整量に基づいて混合することにより、前記現フレームの前記出力画像を生成するステップを含む。本技術の一側面においては、入力画像と空間的な相関を有する参照画像の時間方向の変化に基づいて、フィードバック調整量が算出され、処理対象の現フレームよりも1つ前のフレームの前記入力画像から得られた出力画像に対して、前記参照画像の空間情報に基づいて動き補償が行なわれ、前記動き補償により得られた補間出力画像と、前記現フレームの前記入力画像とを前記フィードバック調整量に基づいて混合することにより、前記現フレームの前記出力画像が生成される。本技術の一側面によれば、フィルタ処理によって、よりノイズの少ない画像を得ることができる。以下、図面を参照して、本技術を適用した実施の形態について説明する。第1の実施の形態[画像処理装置の構成例]図1は、本技術を適用した画像処理装置の一実施の形態の構成例を示す図である。この画像処理装置11は、処理対象の入力画像Iinの画像信号と空間的に相関がある参照画像Ginの画像信号を用いて、入力画像Iinに対する時空間フィルタ処理を行なうことで、入力画像Iinのノイズ成分が低減されたフィルタ出力画像Ioutの画像信号を得るものである。例えば参照画像Ginは、入力画像Iinと同じ被写体に関する情報が含まれる画像であり、かつ入力画像Iinよりも情報量の多い画像、つまり確率的に入力画像Iinよりもノイズ成分の少ない画像とされる。具体的には、例えば入力画像Iinと参照画像Ginは同じ画像から生成された画像などとされ、入力画像Iin上の画素と、その画素と同じ位置にある参照画像Ginの画素とは、同被写体の同じ位置に関する情報を有している。つまり、これらの入力画像Iinと参照画像Ginは空間的に相関を有している。画像処理装置11は、フレームメモリ21、動き検出部22、フレームメモリ23、動き補償部24、およびブレンド部25から構成される。フレームメモリ21は、供給された処理対象のフレーム以下、現フレームとも称するの参照画像を一時的に保持して1フレーム分の時間だけ遅延させ、動き検出部22および動き補償部24に供給する。動き検出部22は、供給された現フレームの参照画像と、フレームメモリ21から供給された現フレームの1フレーム前以下、前フレームとも称するの参照画像とから動き検出を行い、その検出結果に基づいてフィードバック調整量を算出して、ブレンド部25に供給する。なお、フィードバック調整量とは、動き補償された前フレームのフィルタ出力画像の、現フレームのフィルタ出力画像の生成への寄与率を示すIIRフィードバック量である。フレームメモリ23は、ブレンド部25から供給されたフィルタ出力画像を1フレーム分の時間だけ遅延させ、動き補償部24に供給する。動き補償部24は、供給された参照画像と、フレームメモリ21からの前フレームの参照画像とから、フレームメモリ23からの前フレームのフィルタ出力画像の動き補償を行い、動き補償されたフィルタ出力画像をブレンド部25に供給する。ブレンド部25は、動き検出部22からのフィードバック調整量に基づいて、供給された入力画像と、動き補償部24からのフィルタ出力画像とをブレンド混合し、現フレームのフィルタ出力画像を出力する。ブレンド部25は、乗算部31、乗算部32、および加算部33を備えている。乗算部31は、供給された入力画像に、動き検出部22から供給されたフィードバック調整量を乗算して加算部33に供給する。乗算部32は、動き補償部24から供給された前フレームのフィルタ出力画像に、動き検出部22から供給されたフィードバック調整量を乗算し、加算部33に供給する。加算部33は、乗算部31からの入力画像と、乗算部32からのフィルタ出力画像とを加算して現フレームのフィルタ出力画像とし、出力する。[フィルタ更新処理の説明]ところで、図1の画像処理装置11は、入力画像と参照画像が供給され、入力画像に対する時空間フィルタ処理が指示されると、フィルタ更新処理を行なってフィルタ出力画像を生成し、出力する。以下、図2のフローチャートを参照して、画像処理装置11によるフィルタ更新処理について説明する。ステップS11において、動き検出部22は、参照画像のフレーム間差分に基づいて、フィードバック調整量を算出する。すなわち、現フレームの参照画像が画像処理装置11に供給されると、フレームメモリ21は、既に供給されて保持している前フレームの参照画像を動き検出部22と動き補償部24に供給する。動き検出部22は、供給された現フレームの参照画像と、フレームメモリ21からの前フレームの参照画像との差分を示す差分評価値を算出する。具体的には、例えば動き検出部22は次式1を計算し、現フレームの参照画像の座標の画素の画素値輝度値Gと、前フレームの参照画像の座標の画素の画素値Goldとの差分絶対値を座標における差分評価値dとして算出する。なお、座標は、参照画像上の互いに直交する方向をx方向およびy方向としたときの各方向を軸とする座標系におけるx座標とy座標である。また、差分評価値dは、現フレームの参照画像と前フレームの参照画像の差分量を示すものであれば、どのようなものであってもよい。このようにして差分評価値dが算出されると、次に動き検出部22は、次式2を計算し、座標におけるフィードバック係数αを算出する。すなわち、動き検出部22は上述した式1の計算で求めた差分評価値dを、予め定められた所定の関数gに代入することでフィードバック係数αを算出する。例えば、関数gは、差分評価値dに応じてIIRフィードバック量を決定する関数であり、参照画像において、動きがあった部分のIIRフィードバック量を減少させ、現フレームの入力画像を反映させるようなフィードバック係数αを出力するものである。具体的には、関数gは例えば次式3に示される関数とされる。なお、式3において、αは参照画像のフレーム間の動きがない場合のフィードバック係数αであり、例えばα=09375などとされる。また、k0およびk1は、参照画像のフレーム間の動きを検出し、フィードバック係数を連続的に減少させる差分評価値の範囲を表す閾値であり、例えばk0=5,k1=15とされる。したがって、例えば図3に示すように、差分評価値dが小さいほど、関数g、つまりフィードバック係数αの値は大きくなる。なお、図3において、横軸は差分評価値dを示しており、縦軸は関数gの値を示している。例えば、図3の例では、差分評価値dが0からk0までの間は、関数g=αとされる。また、差分評価値dがk0からk1までの間、つまりk0<d≦k1の区間では、関数g=αとされ、差分評価値が大きくなるほど関数gの値が直線的に減少する。さらに、差分評価値dがk1より大きい区間では、関数g=0とされる。動き検出部22は、このようにして得られたフィードバック係数αを、そのまま前フレームのフィルタ出力画像のフィードバック調整量として乗算部32に供給する。また、動き検出部22は、1からフィードバック係数αを減算して得られる値1αを、入力画像のフィードバック調整量として乗算部31に供給する。参照画像のフレーム間の差分、つまり参照画像における被写体の動きが大きいほど、前フレームのフィルタ出力画像に乗算されるフィードバック調整量αは小さくなる。つまり、参照画像の動きが大きい領域では、前フレームのフィルタ出力画像の現フレームのフィルタ出力画像の生成に対する寄与率が小さくなり、フィルタ出力画像における動きぼけの発生が抑制される。図2のフローチャートの説明に戻り、ステップS12において、動き補償部24は、参照画像に基づいて前フレームのフィルタ出力画像を動き補償し、乗算部32に供給する。すなわち、動き補償部24は、現フレームの参照画像のテクスチャ情報を用いて、前フレームのフィルタ出力画像の動き補償を行なう。例えば、現フレームの参照画像が動き補償部24に供給されると、フレームメモリ23は、既に加算部33から供給されて保持している前フレームのフィルタ出力画像を動き補償部24に供給する。また、フレームメモリ21も前フレームの参照画像を動き補償部24に供給する。動き補償部24は、供給された現フレームの参照画像、フレームメモリ21からの前フレームの参照画像、およびフレームメモリ23からの前フレームのフィルタ出力画像に基づいて次式4を計算し、動き補償された前フレームのフィルタ出力画像を求める。すなわち、動き補償された、前フレームのフィルタ出力画像の座標の画素の画素値Iold’が算出される。なお、式4において、Goldは、前フレームの参照画像の座標の画素の画素値輝度値を示しており、Gは、現フレームの参照画像の座標の画素の画素値輝度値を示している。また、Ioldは、前フレームのフィルタ出力画像の座標の画素の画素値を示しており、関数wは、予め定められた所定の関数である。ここで、座標にある現フレームの参照画像の画素を注目画素とし、前フレームの参照画像上の注目画素と同じ位置にある画素を中心とする×画素からなるブロックを注目ブロックとする。この場合、画素値Iold’は、前フレームの参照画像の注目ブロック内の画素と注目画素との輝度差の絶対値に基づく重みにより、前フレームのフィルタ出力画像の注目ブロックと同じ領域内の画素を重み付き加算することにより求められる。つまり、参照画像の注目画素近傍の輝度差の絶対値に基づいて、重み付けにより補間が行なわれ、画素値Iold’とされる。なお、注目ブロックの大きさを定める定数Mは、注目画素の座標を中心として、x軸,y軸のそれぞれの方向で何画素探索するかを表している。例えば、3画素×3画素のブロックが注目ブロックとされる場合には、M=3-1/2=1とされる。また、式4における関数wは、参照画像の画素の輝度差、つまりk=GoldG|が小さいほど重みが大きくなる関数であり、例えば次式5に示す関数などとされる。なお、式5において、Nは参照画像の画素の画素値の取り得る値の最大値を示しており、例えば画素値が8ビット精度で0乃至255の何れかの値とされるのであれば、N=255とされる。また、式5において、σ2は分散を表しており、例えばσ2=001である。したがって、例えば図4に示すように、参照画像の画素の輝度差GoldG|が小さいほど、フィルタ出力画像の画素に乗算される重みを示す関数wの値は大きくなる。つまり、参照画像における画素の輝度変化が小さく、被写体の動きのない領域ほど、動き補償で生成されるフィルタ出力画像への寄与率が高くなり、フィルタ出力画像における動きぼけの発生が抑制される。現フレームの参照画像の注目画素との輝度差が小さい前フレームの参照画像の画素以下、参照画素とも称するは、注目画素との相関が高い画素類似する画素であり、注目画素と同じ被写体の情報を有する画素である可能性が高い。換言すれば、そのような参照画素は、注目画素の移動先の画素である可能性が高い。また、フィルタ出力画像と参照画像とは互いに空間的な相関のある画像である。そのため、これから生成しようとする現フレームのフィルタ出力画像における注目画素と同じ位置の画素と、参照画素と同じ位置にある前フレームのフィルタ出力画像上の画素とは、注目画素と参照画素の相関と同じ高さの相関を有しているということができる。したがって、注目画素と同じ位置にある前フレームのフィルタ出力画像上の画素の近傍にある各画素を、参照画像の画素の輝度差から求めた重みを付けて加算すれば、現フレームのフィルタ出力画像における注目画素と同じ位置の画素の推定値を得ることができるはずである。上述した式4の演算で得られるフィルタ出力画像は、前フレームのフィルタ出力画像を動き補償することで推定された、現フレームのフィルタ出力画像である。なお、重みとなる関数wの値の算出は、必ずしも上述した式5の演算に限らず、テーブル引きなどの処理により求められてもよいし、折れ線近似などの演算により求められてもよい。また、式4における画素値Goldについては、若干の補間性能を犠牲として、処理コストメモリ参照の低減のために、画素値Goldを現フレームの参照画像の画素の画素値Gに置き換えて、現フレームの参照画像のみの情報を用いた補間などが行なわれるようにするなど、簡素化が図られてもよい。図2のフローチャートの説明に戻り、ステップS13において、ブレンド部25は、動き補償部24からの前フレームのフィルタ出力画像と、供給された現フレームの入力画像とを、動き検出部22からのフィードバック調整量に基づいてブレンドする。すなわち、乗算部31は、供給された入力画像の座標の画素の画素値Iinに、動き検出部22から供給されたフィードバック調整量1αを乗算して加算部33に供給する。また乗算部32は、動き補償部24から供給された前フレームの動き補償後のフィルタ出力画像の座標の画素の画素値Iold’に、動き検出部22から供給されたフィードバック調整量αを乗算し、加算部33に供給する。そして、加算部33は乗算部31からの入力画像の画素の画素値と、乗算部32からのフィルタ出力画像の画素の画素値とを加算して、現フレームのフィルタ出力画像の座標の画素の画素値Ioutとし、これにより得られたフィルタ出力画像を出力する。これらの処理により、次式6の演算が行なわれることになる。つまり、フィードバック係数αに基づいて、入力画像の画像信号に対する巡回型フィルタ処理が行なわれ、フィルタ出力画像の画像信号が生成されることになる。ステップS14において、画像処理装置11は、処理を終了するか否かを判定する。例えば、入力画像の全てのフレームについて処理された場合、処理は終了すると判定される。ステップS14において、処理を終了しないと判定された場合、処理はステップS11に戻り、上述した処理が繰り返される。これに対して、ステップS14において、処理を終了すると判定された場合、画像処理装置11の各部は行なっている処理を停止して、フィルタ更新処理は終了する。以上のようにして画像処理装置11は、参照画像の動きを検出し、その検出結果に基づいてフィードバック調整量を定め、前フレームのフィルタ出力画像の現フレームのフィルタ出力画像の生成に対する寄与率を制御する。また、画像処理装置11は、参照画像の空間的な相関に基づいて、前フレームのフィルタ出力画像の動き補償を行い、得られたフィルタ出力画像と、入力画像とをブレンド混合することにより、現フレームのフィルタ出力画像を生成する。このようなフィードバック調整量の適切な制御やフィルタ出力画像の動き補償により、簡単な処理で、よりノイズ成分の少ないフィルタ出力画像を得ることができる。従来の単純な巡回型フィルタのみでは、入力画像に動きのある被写体がある場合には、動きのある領域でフィルタ出力画像に動きぼけが生じていた。これに対して、入力画像と空間的に相関性があり、かつ入力画像と比較して統計的にノイズ成分が少ない画像があるときは、その画像を参照画像とし、本技術のように時空間の動き補償を行なうことで、動きのある領域で生じる動きぼけを改善することが可能となる。また、フィルタ出力画像に対する動き補償と、入力画像に対する巡回型フィルタ処理とを組み合わせることで、より広い範囲を対象として動き補償を行なうことができる。例えば、図5の右側に示すように、フレームn-1のフィルタ出力画像Ioutn-1上の注目する画素を注目画素Gn-1とし、上述した式4による動き補償の演算時における注目ブロックの大きさが3画素×3画素であったとする。なお、図5において、各画像上の1つの四角形は1つの画素を表している。この場合、フィルタ出力画像Ioutn-1における注目画素Gn-1を中心とする3×3画素の領域AR11が参照範囲とされ、動き補償後のフレームn-1のフィルタ出力画像における注目画素Gn-1と同じ位置にある画素が求められる。すなわち、式4で示される、領域AR11内の画素を用いたフィルタ処理により、注目画素Gn-1と同じ位置にある動き補償後のフレームn-1のフィルタ出力画像の画素の画素値Iold’が算出される。また、式6から、フレームnのフィルタ出力画像の各画素は、フレームnの入力画像と、フレームn-1の動き補償後のフィルタ出力画像の同じ位置にある画素をブレンドすることで生成される。したがって、フレームnのフィルタ出力画像の画素は、フレームnの入力画像の画素と、フレームn-1のフィルタ出力画像の3×3画素の領域を参照範囲とするフィルタ出力とをブレンドすることにより生成されるということができる。さらに1フレーム遡ると、例えば領域AR11内の画素G11は、フレームn-2のフィルタ出力画像Ioutn-2の領域AR12を参照範囲とするフィルタ出力と、フレームn-1の入力画像の画素とをブレンドすることで生成される。ここで、領域AR12は、画素G11と同じ位置にあるフィルタ出力画像Ioutn-2上の画素を中心とする3×3画素の領域である。このことから、フィルタ出力画像Ioutn-1の領域AR11は、フレームn-1の入力画像と、フィルタ出力画像Ioutn-2上の領域AR13を参照範囲とするフィルタ出力とをブレンドすることで生成されることが分かる。ここで、領域AR13は、注目画素Gn-1と同じ位置にあるフィルタ出力画像Ioutn-2上の画素を中心とする5×5画素の領域である。同様に、さらに1フレーム遡り、領域AR13はフレームn-2の入力画像と、フレームn-3のフィルタ出力画像Ioutn-3上の領域AR14を参照範囲とするフィルタ出力とをブレンドすることで生成される。領域AR14は、注目画素Gn-1と同じ位置にあるフィルタ出力画像Ioutn-3上の画素を中心とする7×7画素の領域である。このように、動き補償と巡回型フィルタ処理とを組み合わせた処理が行われる画像処理装置11では、動き補償後のフィルタ出力画像の画素を生成するために、過去の各フレームのフィルタ出力画像上の領域が参照されることになる。また、動き補償後のフィルタ出力画像の画素を生成するために参照されるフィルタ出力画像上の参照範囲は、過去のフレームに遡るにしたがって広くなっていくことが分かる。そのため、式4の演算時における注目ブロックの大きさを、例えば3×3画素程度の比較的小さい領域として動き補償を行なっても、巡回型の構成として再帰的にフィルタ処理を繰り返すことによって、広範囲な画素情報を参照することができる。すなわち、実質的にフィルタ出力画像上の広い範囲を参照して動き補償を行なうことができる。また、広い範囲が参照範囲とされるため、空間的な平滑化によるノイズ低減効果も得ることができる。以上のことから、動き補償と巡回型フィルタ処理とを組み合わせた処理により、参照範囲を狭くして、動き補償における1フレームあたりの演算量を大幅に削減しつつ、動き補償において、広い範囲を参照範囲とした場合と同等の効果を実現することができる。第2の実施の形態[画像処理装置の構成例]なお、以上において説明した時空間フィルタ処理は、例えばステレオカメラ等による立体画像の視差検出などに応用することが可能である。そのような場合、視差検出を行なう画像処理装置は、例えば図6に示すように構成される。なお、図6において、図1における場合と対応する部分には同一の符号を付してあり、その説明は適宜省略する。図6の画像処理装置101は、ブロックステレオマッチング部111、画像縮小部112、逆ガンマ部113、および時空間フィルタ部114から構成される。画像処理装置101には、立体画像を構成する左画像の画像信号と右画像の画像信号とが供給される。これらの左画像と右画像とは、同じ被写体を異なる視点で撮像して得られた、互いに視差を有する画像である。ブロックステレオマッチング部111は、供給された左画像と右画像とに基づいて、所定の大きさのブロックを単位としてステレオマッチング処理を行い、左画像と右画像の各領域の視差を示す入力視差画像を生成する。ブロックステレオマッチング部111は、生成した入力視差画像を時空間フィルタ部114に供給する。なお、以下においては、右画像が基準とされてステレオマッチング処理が行なわれるものとして説明を続ける。画像縮小部112は、供給された右画像を縮小して縮小画像を生成し、逆ガンマ部113に供給する。逆ガンマ部113は、画像縮小部112から供給された縮小画像に対して逆ガンマ処理を施し、時空間フィルタ部114に供給する。時空間フィルタ部114は、逆ガンマ部113からの縮小画像を用いて、ブロックステレオマッチング部111からの入力視差画像に対する時空間フィルタ処理を行なうことで、入力視差画像のノイズ成分が低減された出力視差画像を生成し、出力する。なお、時空間フィルタ部114は、フレームメモリ21乃至ブレンド部25から構成されており、その構成は図1の画像処理装置11の構成と同じ構成となっている。時空間フィルタ部114では、入力視差画像、逆ガンマ処理された縮小画像、および出力視差画像のそれぞれが、図1の入力画像Iin、参照画像Gin、およびフィルタ出力画像Ioutに対応している。[処理対象となる画像について]ところで、画像処理装置101には、例えば図7に示すように、ステレオカメラ等で撮像された左画像PLと右画像PRとが入力される。これらの左画像PLと右画像PRは、例えば320画素×240画素からなるモノクロの画像などとされる。ブロックステレオマッチング部111では、例えばブロックサイズBlockSizeが4画素×4画素であるブロックを単位としてステレオマッチング処理が行なわれ、80画素×60画素からなる入力視差画像Dinが生成される。ステレオマッチング処理は、異なる視点の左画像と右画像のうち、一方の画像を基準として、基準となる画像の各点に対応する対応点を、他方の画像上の探索範囲の領域から探索することで、基準となる画像の各点の視差を求める処理である。図7の例では、基準とされる右画像PRのブロックごとに1つの視差が求められるので、得られる入力視差画像Dinの大きさは、右画像PRの図中、縦横ともに1/4の大きさとなる。したがって、xy座標系における入力視差画像Dinの座標にある画素の画素値は、右画像PR上の座標と座標にある画素を互いに対向する頂点とするブロックと、そのブロックに対応する左画像PLのブロックとの視差を示す値となる。このようにして得られた入力視差画像Dinが、時空間フィルタ処理の対象となる画像、つまり図1の入力画像Iinに対応する画像とされる。一般的に、ステレオマッチング処理で得られる入力視差画像には、エラーが多く含まれている。すなわち、入力視差画像の画素のなかには、実際の視差真値を示す画素値を有していない画素もあるため、入力視差画像はノイズが多く含まれている画像ということができる。また、画像縮小部112では、ステレオマッチング処理で基準とされた右画像PRが図中、縦横ともに1/4の大きさとなるように縮小され、縮小画像SRが生成される。したがって、この縮小画像SRの大きさも入力視差画像Dinと同じ大きさ、つまり80画素×60画素とされる。このようにして得られた縮小画像SRは、縮小処理によりカメラノイズが低減された画像であり、もとの右画像PRや入力視差画像Dinと空間方向に高い相関性を有する画像である。特に、縮小画像SRは、入力視差画像Dinと比べてノイズ成分が少ない画像である。そこで、画像処理装置101では、縮小画像SRが、時空間フィルタ処理において処理対象、つまりノイズ低減の対象となる入力視差画像Dinに対して参照される画像となる。すなわち、縮小画像SRが図1の参照画像Ginに対応する画像とされる。さらに、時空間フィルタ部114では、縮小画像SRが参照されながら入力視差画像Dinに対する時空間フィルタ処理が行なわれ、出力視差画像Doutが生成される。このようにして生成された出力視差画像Doutは、入力視差画像Dinからノイズが除去された画像であり、入力視差画像Dinと同じ大きさの画像、つまり80画素×60画素の大きさの画像である。この出力視差画像Doutは、図1のフィルタ出力画像Ioutに対応する。[視差検出処理の説明]次に、画像処理装置101の動作について説明する。画像処理装置101に左画像と右画像からなる立体画像が供給され、立体画像の視差検出が指示されると、画像処理装置101は視差検出処理を行って、出力視差画像を生成する。以下、図8のフローチャートを参照して、画像処理装置101による視差検出処理について説明する。ステップS61において、ブロックステレオマッチング部111は、供給された左画像および右画像に基づいてステレオマッチング処理を行なう。例えば、ブロックステレオマッチング部111は、これから求めようとする入力視差画像Dinの座標にある画素を注目画素として、次式7を計算することにより、注目画素に対する視差dについての差分絶対値和SADRightBaseを算出する。なお、式7において、Lは、左画像PLの座標にある画素の画素値を示しており、Rは、右画像PRの座標にある画素の画素値を示している。また、BlockSizeは、処理単位とされるブロックの大きさブロックサイズを示しており、ここでは、BlockSize=4とされる。したがって、差分絶対値和SADRightBaseは、右画像PR上の処理対象のブロック内の各画素の画素値と、そのブロックと同じ位置からx方向に視差dだけずれた位置にある左画像PL上の領域の各画素の画素値との差分の絶対値の総和を求めることにより算出される。なお、右画像PR上の処理対象のブロックは、入力視差画像Dinの注目画素に対応する画素を含む4画素×4画素のブロックである。ブロックステレオマッチング部111は、所定の範囲内の各視差dについて差分絶対値和SADRightBaseを求めると、それらの差分絶対値和のうちの最小となる差分絶対値和を選択し、選択した差分絶対値和の視差dを、注目画素の視差とする。つまり、選択された差分絶対値和の視差dの値が、注目画素の画素値とされる。例えば、視差dの範囲は、0以上63以下の範囲などとされ、それらの値ごとに差分絶対値和が算出される。ブロックステレオマッチング部111は、入力視差画像Dinの各画素を順番に注目画素として、注目画素の画素値を求めることで、入力視差画像Dinを生成する。そして、ブロックステレオマッチング部111は、得られた入力視差画像Dinを時空間フィルタ部114の乗算部31に供給する。なお、ステレオマッチング処理では、処理対象となる左画像と右画像を撮像するステレオカメラの左右の光軸は、それらの光軸が平行となるように予めキャリブレーションされており、左画像と右画像の視差dは、無限遠方において0となっているものとして計算が行なわれる。また、左画像と右画像の視差検出は、基準となる画像上の小領域と、他方の画像の探索領域内の小領域とを比較して、それらの小領域のテクスチャパターンの類似度を示す評価値を算出する方法であれば、式7の輝度の差分絶対値和を用いる方法に限らず、どのような方法であってもよい。例えば、そのような評価値として、差分二乗和や正規化相互相関などが用いられてもよい。また、視差dが水平方向x方向に連続的に変化するような制約条件を加えたものをコスト関数として定義し、このコスト関数を動的計画法などを用いて最小化することで視差dを求めるようにしてもよい。さらに、次式8の計算により左画像を基準とした差分絶対値和SADLeftBaseを求め、確率的に視差検出のエラーが減少するように、差分絶対値和SADRightBaseと差分絶対値和SADLeftBaseを統合し、視差dを求めてもよい。図8のフローチャートの説明に戻り、入力視差画像が生成されると、ステップS62において、画像縮小部112は、供給された右画像に対して縮小処理を行い、入力視差画像と同じ大きさの縮小画像SRを生成する。例えば、画像縮小部112は、次式9に示す計算を行なって、右画像上の所定の大きさのブロック内の画素の画素値を平滑化することで縮小画像SRにおける座標の画素の画素値Rsmallを算出する。なお、式9において、Rは、右画像PRの座標にある画素の画素値を示している。また、BlockSizeは、ステップS61のステレオマッチング処理において、処理単位とされたブロックの大きさブロックサイズを示しており、ここでは、BlockSize=4とされる。したがって、右画像上のブロック内の画素の画素値の平均値が、そのブロックに対応する縮小画像の画素の画素値とされる。このように右画像に対する空間的な平滑化を行なうことにより、ノイズ成分が大幅に低減された縮小画像を得ることができる。なお、右画像に対する縮小処理は、上述した式9の計算に限らず、3次補間法バイキュービック法など、他のどのような縮小アルゴリズムにより行なわれてもよい。画像縮小部112は、縮小画像を生成すると、得られた縮小画像を逆ガンマ部113に供給し、その後、処理はステップS63へと進む。ステップS63において、逆ガンマ部113は、画像縮小部112から供給された縮小画像に対して逆ガンマ処理を行い、逆ガンマ処理が施された縮小画像を、時空間フィルタ部114のフレームメモリ21、動き検出部22、および動き補償部24に供給する。例えば、逆ガンマ部113は、次式10を計算することにより、縮小画像SRにおける座標の画素の画素値Rsmallに対する逆ガンマ処理を行い、逆ガンマ処理後の画素の画素値Rsmall’を算出する。なお、式10において、関数Gammainvは、例えば次式11により表される関数である。式11では、Nは画素値Rsmall、すなわちkの取り得る値の最大値を示している。例えば、画素値kが8ビットで0乃至255のうちの何れかの値とされる場合、N=255とされる。また、rはガンマ値を示しており、ガンマ値rとしてノイズのばらつきが入力信号量画素の画素値に対して一定となるような値が用いられ、例えばガンマ値r=15とされる。左画像や右画像を撮像するカメラ等では、一般的にビット数あたりのダイナミックレンジをかせぐために画像に対するガンマ補正などが行なわれており、例えば図9の左側に示すように、ノイズによる値のばらつきが入力信号量画素値の小さい部分において大きくなる傾向にある。これを軽減するために、必要に応じて画像に対する逆ガンマ処理逆ガンマ変換が行なわれ、図9の右側に示すように値のばらつきが補正される。なお、図中、縦軸は入力信号量画素値を示しており、横軸は画像を撮像する画素センサに入射する光の光量を示している。逆ガンマ部113は、縮小画像に対して逆ガンマ処理を行なうと、逆ガンマ処理が施された縮小画像を、参照画像として時空間フィルタ部114に供給する。なお、逆ガンマ処理は、上述した式10の演算に限らず、折れ線近似やテーブル引きにより実現されるようにしてもよい。縮小画像に逆ガンマ処理が施されると、その後、ステップS64乃至ステップS67の処理が行なわれて視差検出処理は終了するが、これらの処理は図2のステップS11乃至ステップS14の処理と同様であるので、その説明は省略する。但し、ステップS64乃至ステップS67では、縮小画像のフレーム間差分に基づいてフィードバック調整量が算出されるとともに、縮小画像に基づいて前フレームの出力視差画像の動き補償が行なわれる。そして、動き補償された出力視差画像と、現フレームの入力視差画像とがブレンドされて、現フレームの出力視差画像が生成される。以上のようにして画像処理装置101は、ステレオマッチング処理により入力視差画像を生成するとともに、右画像を縮小して縮小画像とし、縮小画像を参照画像として入力視差画像に対する時空間フィルタ処理を行い、ノイズが低減された出力視差画像を生成する。時空間フィルタ処理時において、縮小画像の動きに基づいて適切なフィードバック調整量を定めたり、前フレームの出力視差画像の動き補償を行なったりすることで、簡単な処理で、よりノイズ成分の少ない出力視差画像を得ることができる。一般的に、ステレオマッチング処理により得られる入力視差画像には、マッチングエラーを要因とするノイズ成分が多く含まれているが、入力視差画像のもととなる左右の画像は、入力視差画像と空間方向に高い相関性があり、入力視差画像よりもノイズ成分が少ない。そこで、画像処理装置101のような、ブロックステレオマッチングにより縮小視差を取得するシステムにおいて、入力視差画像、縮小画像、および出力視差画像を、入力画像、参照画像、およびフィルタ出力画像として時空間フィルタ処理を行なえば、大きなノイズ低減効果を得ることができる。特に、ブロックステレオマッチングにより縮小視差を得るようなシステムでは、ブロックステレオマッチングで基準とされる、もとの右画像を入力視差画像に合わせて縮小させて得られる縮小画像を参照画像として用いるが、このような縮小処理は画像の空間的な平滑化である。したがって、縮小処理により参照画像としてノイズ成分が大幅に低減された画像を得ることができ、時空間フィルタ処理時に非常に効果的にノイズ成分を低減させることができる。また、一般的に空間的な動き補償処理は、処理コストが大きい。しかし、視差画像のような空間方向に連続的な変化を有しているものを前提とした場合には、単に現フレームの参照画像の注目画素と、前フレームの参照画像における注目画素近傍の画素との差分量を用い、前フレームの出力視差画像の注目画素近傍の画素に対して空間的な重み付き加算を行なって平滑化するだけでよい。これにより、簡単な処理で容易に動き補償を実現することができる。さらに、上述した一連の処理は、ハードウェアにより実行することもできるし、ソフトウェアにより実行することもできる。一連の処理をソフトウェアにより実行する場合には、そのソフトウェアを構成するプログラムが、専用のハードウェアに組み込まれているコンピュータ、または、各種のプログラムをインストールすることで、各種の機能を実行することが可能な、例えば汎用のパーソナルコンピュータなどに、プログラム記録媒体からインストールされる。図10は、上述した一連の処理をプログラムにより実行するコンピュータのハードウェアの構成例を示すブロック図である。コンピュータにおいて、CPUCentralProcessingUnit201,ROMReadOnlyMemory202,RAMRandomAccessMemory203は、バス204により相互に接続されている。バス204には、さらに、入出力インターフェース205が接続されている。入出力インターフェース205には、キーボード、マウス、マイクロホンなどよりなる入力部206、ディスプレイ、スピーカなどよりなる出力部207、ハードディスクや不揮発性のメモリなどよりなる記録部208、ネットワークインターフェースなどよりなる通信部209、磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、或いは半導体メモリなどのリムーバブルメディア211を駆動するドライブ210が接続されている。以上のように構成されるコンピュータでは、CPU201が、例えば、記録部208に記録されているプログラムを、入出力インターフェース205及びバス204を介して、RAM203にロードして実行することにより、上述した一連の処理が行われる。コンピュータCPU201が実行するプログラムは、例えば、磁気ディスクフレキシブルディスクを含む、光ディスクCDROMDVD等、光磁気ディスク、もしくは半導体メモリなどよりなるパッケージメディアであるリムーバブルメディア211に記録して、あるいは、ローカルエリアネットワーク、インターネット、デジタル衛星放送といった、有線または無線の伝送媒体を介して提供される。そして、プログラムは、リムーバブルメディア211をドライブ210に装着することにより、入出力インターフェース205を介して、記録部208にインストールすることができる。また、プログラムは、有線または無線の伝送媒体を介して、通信部209で受信し、記録部208にインストールすることができる。その他、プログラムは、ROM202や記録部208に、あらかじめインストールしておくことができる。なお、コンピュータが実行するプログラムは、本明細書で説明する順序に沿って時系列に処理が行われるプログラムであっても良いし、並列に、あるいは呼び出しが行われたとき等の必要なタイミングで処理が行われるプログラムであっても良い。また、本技術の実施の形態は、上述した実施の形態に限定されるものではなく、本技術の要旨を逸脱しない範囲において種々の変更が可能である。さらに、本技術は、以下の構成とすることも可能である。[1]入力画像と空間的な相関を有する参照画像の時間方向の変化に基づいて、フィードバック調整量を算出する算出部と、処理対象の現フレームよりも1つ前のフレームの前記入力画像から得られた出力画像に対して、前記参照画像の空間情報に基づいて動き補償を行なう動き補償部と、前記動き補償により得られた補間出力画像と、前記現フレームの前記入力画像とを前記フィードバック調整量に基づいて混合することにより、前記現フレームの前記出力画像を生成するブレンド部とを備える画像処理装置。[2]前記動き補償部は、前記現フレームの前記参照画像上の注目画素と、前記1つ前のフレームの前記参照画像上の前記注目画素近傍の画素との輝度差により定まる重みを用いて、前記1つ前のフレームの前記出力画像における前記注目画素近傍の画素を重み付き加算することで、前記補間出力画像を生成する[1]に記載の画像処理装置。[3]立体画像を表示させるための右画像と左画像との視差を示す視差画像を前記入力画像として生成する視差検出部と、前記右画像または前記左画像に基づいて前記参照画像を生成する生成部とをさらに備える[2]に記載の画像処理装置。"