"被写体を撮像して得られた画像の色分布情報から前記撮像した被写体が位置する水深を推定する推定手段と、前記推定手段により推定された前記水深に応じて、黒体放射軸とは異なる軸でホワイトバランス制御を行うホワイトバランス制御手段と、を備えることを特徴とする画像処理装置。前記推定手段は、撮像された画像の色分布情報について直線近似を行って相関係数を求め、該相関係数から前記水深を推定することを特徴とする請求項1に記載の画像処理装置。前記推定手段は、撮像された画像の色分布情報と黒体放射軸との距離に応じて前記水深を推定することを特徴とする請求項1に記載の画像処理装置。前記推定手段は、撮像された画像の色分布情報について楕円近似を行い、該楕円の長半径と短半径の比率から前記水深を推定することを特徴とする請求項1に記載の画像処理装置。前記黒体放射軸とは異なる軸とは、水中時の水深に応じた白点軌跡を表す軸であることを特徴とする請求項1に記載の画像処理装置。前記水中時の水深に応じた白点軌跡を表す軸は、前記推定手段により得られた水深情報を基に変更可能であることを特徴とする請求項5に記載の画像処理装置。前記ホワイトバランス制御手段は、白検出されたホワイトバランス係数を前記水中時の水深に応じた白点軌跡を表す軸に写像することを特徴とする請求項1に記載の画像処理装置。前記ホワイトバランス制御手段は、白検出したホワイトバランス係数と撮像された画像の色分布から算出したホワイトバランス係数とを加重加算し、前記水中時の水深に応じた白点軌跡を表す軸に写像することを特徴とする請求項1に記載の画像処理装置。前記ホワイトバランス制御手段は、前記推定手段により得られた水深情報を基に、白検出したホワイトバランス係数と撮像された画像の色分布から算出したホワイトバランス係数とを加重加算することを特徴とする請求項8に記載の画像処理装置。前記推定手段は、前記画像に、高輝度、低輝度、高彩度の少なくとも1つに該当する領域が存在する場合、該領域を水深の推定のための計算対象から除外することを特徴とする請求項1に記載の画像処理装置。前記高輝度の領域は、RGB赤、緑、青の信号の少なくとも1つの値が閾値を超える領域であることを特徴とする請求項10に記載の画像処理装置。前記低輝度の領域は、輝度が閾値より低い領域であることを特徴とする請求項10に記載の画像処理装置。前記高彩度の領域は、Bの信号の値に対する、RとGの信号の少なくとも一方の値の比が閾値より大きい領域であることを特徴とする請求項10に記載の画像処理装置。前記推定手段は、水深の推定のための計算対象から除外される領域である除外領域が一定の面積を超える場合、前記除外領域の面積が前記一定の面積を超える直前に推定した水深を使用する、あるいは前記直前に推定した水深と新たに推定した水深を加重平均することを特徴とする請求項10に記載の画像処理装置。被写体を撮像して得られた画像の色分布情報から前記撮像した被写体が位置する水深を推定する推定手段と、前記推定手段により推定された前記水深に応じて、色ゲインマトリックスを変更する色ゲイン変更手段と、を備えることを特徴とする画像処理装置。しかしながら、上述の特許文献1に開示された従来技術では、ユーザーが撮影前に予め用意した白もしくはグレーなどの無彩色の被写体を撮影しなくてはならず、手間がかかり煩わしさがあった。また、水深を検出するための水深計等をカメラに搭載しなければならず、カメラのコストが高くなるといった問題もあった。本発明は上述した課題に鑑みてなされたものであり、その目的は、カメラに特別な装置を設けることなく、水中でのホワイトバランスを適切に調整できるようにすることである。上述した課題を解決し、目的を達成するために、本発明に係わる画像処理装置は、被写体を撮像して得られた画像の色分布情報から前記撮像した被写体が位置する水深を推定する推定手段と、前記推定手段により推定された前記水深に応じて、黒体放射軸とは異なる軸でホワイトバランス制御を行うホワイトバランス制御手段と、を備えることを特徴とする。本発明によれば、カメラに特別な装置を設けることなく、水中でのホワイトバランスを適切に調整することが可能となる。以下、本発明の実施形態について、図面を参照して詳細に説明する。第1の実施形態図1は、本発明の第1の実施形態に係わるカメラ撮像装置の構成を示すブロック図である。図1において、101はCCDやCMOSセンサ等からなる固体撮像素子であり、その表面は例えばベイヤー配列のようなRGB赤、緑、青のカラーフィルタにより覆われ、カラー撮影が可能な構成となっている。CPU114は画像全体が適切な明るさになるようなシャッター速度、絞り値を計算すると共に、合焦領域内にある被写体に合焦するように撮影レンズ内のフォーカスレンズの駆動量を計算する。CPU114で計算された露出値シャッター速度、絞り値およびフォーカスレンズの駆動量は制御回路113に送られ、各値に基づいて露出及びフォーカスがそれぞれ制御される。103はWBホワイトバランス制御部であり、メモリ102に記憶された画像信号からの情報に基づいてWB補正値を算出し、算出したWB補正値を用いて、メモリ102に記憶された画像信号に対してWB補正を行う。なお、このWB制御部103の詳細構成およびWB補正値の算出方法については後述する。104は、WB制御部103によりWB補正された画像信号が最適な色で再現されるように色ゲインをかけて色差信号R-Y、B-Yに変換する色変換MTX色変換マトリックス回路である。105は色差信号R-Y、B-Yの帯域を制限するLPFローパスフィルタ回路、106はLPF回路105で帯域制限された画像信号の内、飽和部分の偽色信号を抑圧するCSUPChromaSupress回路である。一方、WB制御部103によりWB補正された画像信号はY輝度信号生成回路111にも出力されて輝度信号Yが生成され、生成された輝度信号Yに対してエッジ強調回路112にてエッジ強調処理が施される。CSUP回路106から出力される色差信号R-Y、B-Yと、エッジ強調回路112から出力される輝度信号Yは、RGB変換回路107にてRGB信号に変換され、ガンマ補正回路108にて階調補正が施される。その後、色輝度変換回路109にてYUV信号に変換され、さらにJPEG圧縮回路110にて圧縮されて、外部記録媒体または内部記録媒体に画像信号として記録される。次に、図1のWB制御部103におけるWB補正値の算出方法について詳細に説明する。まずは第1のWB補正値の算出方法について図2を用いて説明する。メモリ102に記憶された画像信号を読み出し、その画面を任意のm個のブロックに分割するステップS101。そして、各ブロック1~m毎に、画素値を各色ごとに加算平均して色平均値Ri、Gi、Biを算出し、式1を用いて色評価値Cxi、Cyiを算出するステップS102。Cxi=Ri-Bi/Yi×1024Cyi=RiBi-2Gi/Yi×1024ただし、Yi=Ri2GiBi次に、ステップS102で算出したi番目のブロックの色評価値Cxi、Cyiが、図3aに示す予め設定した白検出範囲301に含まれるかどうかを判断するステップS103。白検出範囲301は、予め異なる光源下で白を撮影し、算出した色評価値をプロットしたものである。この白検出範囲は撮影モードによって別設定できるものとする。図3におけるx座標Cxの負方向が高色温度被写体の白を撮影したときの色評価値、正方向が低色温度被写体の白を撮影したときの色評価値である。またy座標Cyは光源の緑成分の度合いを意味しており、負方向になるにつれGreen緑成分が大きくなり、つまり蛍光灯であることを示している。水中時における白色分布はBlue青方向とGreen方向に偏って分布するので、白検出範囲はBlue方向とGreen方向を検出するような範囲に設定する図3bの302。算出した色評価値Cxi、Cyiがこの白検出範囲302に含まれる場合にはステップS103でYESそのブロックが白色であると判断する。そして、そのブロックの色平均値Ri、Gi、Biを積算していきステップS104、含まれない場合には加算せずにステップS105に進む。このステップS103及びステップS104の処理は、式3により表すことができるここで、式3において、色評価値Cxi、Cyiが白検出範囲図3bの302に含まれる場合はSwiを1に、含まれない場合にはSwiを0とする。これにより、ステップS103の判断により色評価値Ri、Gi、Biの加算を行うか、行わないかの処理を実質的に行っている。ステップS105では、すべてのブロックについて上記処理を行ったかどうかを判断し、未処理のブロックがあればステップS102に戻って上記処理を繰り返し、すべてのブロックの処理が終了していればステップS106に進む。ステップ106では、得られた色評価値の積分値sumR、sumG、sumBから、以下の式4を用いて、第1のWB補正値WBCo1R、WBCo1G、WBCo1Bを算出する。さらに、同じく得られた色平均値の積分値sumR、sumG、sumBから式1を用いて、第1の色評価値WBCo1Cx1、Cy1を算出する。WBCo1R=sumY×1024/sumRWBCo1G=sumY×1024/sumG...4WBCo1B=sumY×1024/sumBただし、sumY=sumR2×sumGsumB/4続いて第1のWB補正値の算出後の処理について図4のフローチャートと図5の概念図を用いて説明する。ステップS202でWBモードが水中モードか判断し、水中モードでなければステップS207に進み第1のWB補正値を最終WB係数とする。WBモードが水中モードの場合は、ステップS203で撮影画像をnブロックに分割し、各ブロック1~n毎に、画素値を各色ごとに加算平均して色平均値Ri、Gi、Biを算出する。そして、色評価値Cxi、Cyiを算出する。色評価値は、図5に示すように深度水深が浅いときは501のように分布し、深度が深いときは502のように分布する。水中では、水面から被写体の位置被写体までの距離が近ければカメラの位置とも見なせるまでの距離水面からの深さが長くなるほど、水の外から到達する自然光のR色成分が減少するので図5に示すような分布になる。そこで深度を推定する手段として撮影画像の色分布情報から直線近似式の相関を演算し、その相関から深度を推定する。その相関計算式は以下のようになる。ここで、mはCxiの平均値であり、nはCyiの平均値である。上記で算出したr2を相関係数とし、その情報を基にWB制御を行う。この相関係数は0~1の値をとり、1に近い値だと相関がある、つまり深度が深いと推定し、0に近い値だと相関がない、つまり深度が浅いと推定する。これは深度が深くなるにつれ、Red赤成分が極端に減衰していくため、図5の502で示すような色分布形状になるためである。つまり色分布を直線近似した場合の相関係数によって深度を推定することとする。また、色分布情報から深度を推定する他の手段として、撮影画像の色分布と黒体放射軸との距離をもとに深度を推定する。図5に示すように深度が深くなるにつれ、Blue青、Green緑方向に色分布が推移していくためである。ここでは、撮影画像の色分布中心と黒体放射軸との距離によって深度を推定することとする。黒体放射軸との距離をΔCx、ΔCyとすると、その算出式は以下のようになる。ΔCx=Cx0-AveCxΔCy=Cy0-AveCyここで、W0Cx0、Cy0は黒体放射軸上のポイントとする。上式で算出したΔCx、ΔCyを深度推定の判断要素とする。水中における白色評価値の軌跡白点軌跡であり、以下、水中軸と呼ぶは図6に示すような黒体放射軸とは離れたところに存在する。さらに水中の白点は深度によって変化するため、ステップS204で上記演算によって得られた相関係数推定水深情報と黒体放射軸との距離推定水深情報をもとに水中軸W1’、W2’を設定する。設定方法としては、図7に示すような相関係数に応じたW1Cx1,Cy1、W2Cx2,Cy2、W1DCx1D,Cy1D、W2DCx2D,Cy2Dをテーブルから参照する。W1D、W2DはW1、W2よりさらに深い深度まで追従できるような水中軸の設定値とする。上記テーブルから算出したW1、W2、W1D、W2Dは前述の黒体放射軸との距離ΔCx、ΔCyに応じてMix混合する。そのMix率βは、図8に示されるようにΔCx、ΔCyからGain1,Gain2を求め、以下のように算出する。β=Gain1×Gain2W1’Cx=1-β×W1Cxβ×W1DCxW1’Cy=1-β×W1Cyβ×W1DCyW2’Cx=1-β×W2Cxβ×W2DCxW2’Cy=1-β×W2Cyβ×W2DCyつまり、色分布情報の相関係数が高く黒体放射軸との距離が離れている場合に深度が深いと判断され、より深くまで追従できるような水中軸設定となる。本テーブルの相関係数と軸との関係は、例えば、実際の水中での撮影画像を用いて実験的に求めることができる。なお、相関係数が上記テーブルの間の値をとる場合は線形補間して算出するステップS205では上述で算出した第1のWB補正値WBCo1を図6で示すようなW1’、W2’の水中軸に写像する。ここでは、第1のWB補正値に対応する色評価値の積分値sumR,sumG,sumBがCx及びCyの値に変換され、変換されたCx及びCy値が水中軸に写像され、点WBCo’Cx’,Cy’が得られる。ステップS206で写像した点WBCo’Cx’,Cy’をWBCo1R、WBCo1G、WBCo1Bとして最終ホワイトバランス係数として出力する。これらのRGB空間の値は、式1及び式2において、Cxi=Cx’,Cyi=Cy’,Ri=sumR,Gi=sumG=1024,Bi=sumB,Yi=sumY,WBCoR=WBCo1R,WBCoG=WBCo1G,WBCoB=WBCo1Bとした連立方程式により求められる。第2の実施形態続いて第2の実施形態について説明する。第2の実施形態では水中軸W1’、W2’に写像する際に第1の実施形態で算出したWBCo1と画面全体を平均化して算出したWB係数を深度によって加重加算して水中軸W1’、W2’に写像する点が異なる。それ以外の部分は第1の実施形態と同様なので詳細な説明は省略する。図9のフローチャートを用いて説明する。深度が深いような場合は、色評価値が図3の検出範囲302に含まれない場合がある。そのため、画面の色分布を参照するために撮影画像のブロック1~n毎に、画素値を各色ごとに加算平均して色平均値Ri、Gi、Biを算出し、色評価値Cxi、Cyiを算出するステップS305。この値を以下のように積分していく。ここでは、白ではないような色評価値を加算してしまう場合があるので、白色評価値の軌跡からかけ離れた評価値は加算しないように重みをかけて加算してもよい。その場合の積分は以下のようにする。ここでGain1及びGain2は、黒体放射軸上の所定の光源を示す点例えば、日向の点からの距離により求められるものであり、距離が離れるほど値が小さくなるようにする。本実施形態では、Gain1及びGain2のそれぞれが個別に求められる。不揮発性メモリ56は、Cx軸方向について5つの代表的なCx座標に対するGain1の値と、同じくCy軸方向について5つの代表的なCy座標に対するGain2の値を記憶する。システム制御部50は、それらの値を用いて線形補間することにより、i=1~nまでのCxi及びCyiの座標に対応するGain1とGain2の値を求める。上記で算出したCx、CyをWBCo2とする。なお、本実施形態ではCxとCyの両方でGainによる重み付けを行ったが、一方のみについて重み付けを行ってもよい。ステップS306で算出したWBCo1とWBCo2を推定深度、つまり相関係数に応じてMix混合する。その際のMix比率αは図10のように推定深度相関係数に応じて決定される。つまり、WBCo1:WBCo2=1-α:αという比率でMix処理をすることとする。ステップS307では上記でMix処理したホワイトバランス係数を図6で示すようにCx及びCy値として水中軸に写像する。写像した点をWBCo1R、WBCo1G、WBCo1Bとして最終ホワイトバランス係数として出力するステップS308。第3の実施形態次に第3の実施形態について説明する。第3の実施形態では直線近似式の相関演算に使用するブロックが第1及び第2の実施形態と異なる。それ以外の部分は第2の実施形態図9のフローチャートと同様であるので詳細な説明は省略する。図11のフローチャートを用いて説明する。水深の推定を阻害する相関係数を本来の値より下げてしまう要因がいくつか存在する。例えば、高輝度部水中ライトなど、低輝度部岩陰など、高彩度部魚などが存在する場合が挙げられる。また、高輝度部、低輝度部、高彩度部の判断基準の例として、高輝度部はRGB赤、緑、青の少なくとも1つの値が閾値を超えた場合、低輝度部は輝度が閾値より低い場合、高彩度部はB値に比べRまたはGの少なくとも一方の値が閾値より大きい場合などが挙げられる。ここで、撮影画像のブロック毎の色平均値に基づき、上記のような水深の推定を阻害すると判断された高輝度、低輝度、高彩度の少なくとも1つに該当するブロックは相関係数算出時に除外領域として計算対象から除外するステップS403。これにより、水深の推定誤差を減らすことができる。また、このとき一定以上のブロックが除外対象となった場合、除外対象ブロックが一定量一定面積を超える直前に算出した相関係数水深を使用してもよいし、除外対象ブロックが一定量を超える直前に算出した相関係数水深と新たに算出した相関係数水深を状況例えば、除外対象ブロックが一定量を超えてからの経過時間に応じて算出された比で加重平均してもよい。第4の実施形態次に、第4の実施形態について説明する。第1乃至第3の実施形態では、深度を推定する場合、撮影画像の色評価値分布から直線近似を行い、その相関係数に応じて制御を変更可能にしていた。第4の実施形態では撮影画像の色評価値から楕円近似をし、その楕円の長半径と短半径の比率によって深度を推定することとする。前述のように水中では、水面からカメラ被写体までの距離水面からの深さが長くなるほど、水の外から到達する自然光のR色成分が減少するので、深度が深い場合は色評価値が図5の502のような分布になる。この楕円の長半径aと短半径bの比率によって深度を推定することとするa>b>0。つまり、b/aは0~1の値をとり、0に近づけば近づくほど深度が深いと推定し、1に近づけば深度が浅いと推定する。水中の深度推定方法以外は第1乃至第3の実施形態と同様なので詳細な説明は省略する。他の実施形態本発明は、ホワイトバランス制御に関わらず、推定深度に応じて色ゲインマトリックスを変更するようにしてもよい。例えば、深度が深くなればなるほどR色成分が減少するため、赤色が発色しなくなってくる。つまり推定深度情報を基にRゲインを切り換える色ゲイン変更ことで所望の色再現を得ることを可能にする。他にも推定深度に応じて、AF、AE等の制御を変えてもよいし、もし画像を表示するための表示装置を備えている場合は推定深度に応じて表示するUIや画像の画質を変化させてもよい。上記実施形態は、本発明を撮像装置において実施する例について説明したが、これに限られるものではなく、画像のホワイトバランス制御を行う機能を有する画像処理装置であれば適用可能なものである。例えば、パーソナルコンピュータで動作するアプリケーションソフトウェアが、RAW画像ファイル撮像素子から出力されたホワイトバランス補正前のデータのファイルに対して、本発明の処理を行う例がある。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。"