補正対象色の補正の目標とする目標色に対する当該補正対象色の色差と当該補正対象色を補正係数で補正した補正色との差分のノルムと、所定の重み係数を施した前記補正係数のノルムとの和が最小値から所定の許容範囲内となる補正係数に基づいて導出された変換情報を記憶する記憶部と、画像を撮影する撮影部と、前記記憶部に記憶された変換情報に基づき、前記撮影部により撮影された画像の各画素の色を変換する色変換部と、を有することを特徴とする撮像装置。前記撮影部により撮影された画像の色空間を輝度および色差の色空間に変換する色空間変換部をさらに有し、前記記憶部は、輝度および色差の色空間における前記目標色に対する前記補正対象色の色差と当該補正対象色を補正係数で補正した補正色とのノルムと、所定の重み係数を施した前記補正係数のノルムとの和が最小値から所定の許容範囲内となる補正係数に基づいて導出された前記変換情報を記憶し、前記色変換部は、前記変換情報に基づき、前記色空間変換部により輝度および色差の色空間に変換された画像の各画素の色を変換することを特徴とする請求項1に記載の撮像装置。前記記憶部は、輝度および色差の色空間における前記目標色に対する前記補正対象色の色差と当該補正対象色を補正係数で補正した補正色とのノルムと、所定の重み係数を施した前記補正係数のノルムとの和が最小値から所定の許容範囲内となる補正係数に基づいて導出され、前記撮影部により撮影された画像で用いられる色空間への変換が施された前記変換情報を記憶することを特徴とする請求項1に記載の撮像装置。前記記憶部は、前記補正係数に単位行列を加算したトータルの補正係数を前記変換情報として記憶し、前記色変換部は、前記撮影部により撮影された画像の各画素の色を構成する各色成分に対して前記変換情報として記憶されたトータルの補正係数を乗算して色を変換することを特徴とする請求項1~3の何れか1つに記載の撮像装置。コンピュータに、補正対象色の補正の目標とする目標色に対する当該補正対象色の色差と当該補正対象色を補正係数で補正した補正色との差分のノルムと、所定の重み係数を施した前記補正係数のノルムとの和が最小値から所定の許容範囲内となる補正係数に基づいて導出され、記憶部に記憶された変換情報に基づき、補正対象とする画像の各画素の色を変換する処理を実行させることを特徴とする画像処理プログラム。コンピュータが、補正対象色の補正の目標とする目標色に対する当該補正対象色の色差と当該補正対象色を補正係数で補正した補正色との差分のノルムと、所定の重み係数を施した前記補正係数のノルムとの和が最小値から所定の許容範囲内となる補正係数に基づいて導出され、記憶部に記憶された変換情報に基づき、補正対象とする画像の各画素の色を変換する処理を実行することを特徴とする画像処理方法。補正対象色の補正の目標とする目標色に対する当該補正対象色の色差と当該補正対象色を補正係数で補正した補正色との差分のノルムと、所定の重み係数を施した前記補正係数のノルムとの和が最小値から所定の許容範囲内となる補正係数を算出する算出部と、補正対象の画像を取得する取得部と、前記算出部により算出された補正係数に基づいて導出した変換情報に基づき、前記取得部により取得された画像の各画素の色を変換する色変換部と、を有する画像処理装置。コンピュータに、補正対象色の補正の目標とする目標色に対する当該補正対象色の色差と当該補正対象色を補正係数で補正した補正色との差分のノルムと、所定の重み係数を施した前記補正係数のノルムとの和が最小値から所定の許容範囲内となる補正係数を算出し、算出された補正係数に基づいて導出した変換情報に基づき、補正対象の画像の各画素の色を変換する各処理を実行させることを特徴とする画像処理プログラム。コンピュータが、補正対象色の補正の目標とする目標色に対する当該補正対象色の色差と当該補正対象色を補正係数で補正した補正色との差分のノルムと、所定の重み係数を施した前記補正係数のノルムとの和が最小値から所定の許容範囲内となる補正係数を算出し、算出された補正係数に基づいて導出した変換情報に基づき、補正対象の画像の各画素の色を変換する各処理を実行することを特徴とする画像処理方法。ここで、従来の色補正の一例を説明する。画像の各画素は、RRed、GGreen、BBlueの色空間でそれぞれ例えば、256階調など所定階調により色を示す値が定められる。補正前の色をX、色Xの補正による目標色をYとした場合、N個の画素の補正前の色X、目標色Yは、以下の1式、2式に示すようなRGB3色×Nの行列で表される。補正前の色Xを目標色Yに補正する補正係数Bを以下の3式に示すような3×3の行列と定める。目標色Yは、以下の4式に示すように、補正前の色Xに対する補正係数Bの演算で表される。Y=BX4補正係数Bは、補正前の色Xを目標色Yに可能なかぎり近く変換できることが好ましい。このため、この補正係数Bは、以下の5式の最小化問題を解くことにより定まる。補正係数Bは、以下の6式に示すように、疑似逆行列として算出される。xtは、xの転置行列を表す。B=yxt/xxt6補正前の色Xを補正係数Bにより補正した補正後の色をYoutとした場合、Youtは、以下の7式のように表される。Yout=Bx7ところで、6式から求めた補正係数Bを用いて画像の補正を行った場合、補正後の画像にノイズが多くなる現象が発生する。ここで、x-rite社製のカラーチェッカーターゲットを撮影した画像を用いてノイズが多くなる現象の一例を説明する。図18は、赤外カットフィルタを設けて撮影装置によりカラーチェッカーターゲットを撮影した画像の一例を示す図である。図19は、赤外カットフィルタを設けずに撮影装置によりカラーチェッカーターゲットを撮影した画像の一例を示す図である。図18および図19に示すように、カラーチェッカーターゲット200は、グレートーンを含む24色の矩形の色見本領域201を有する。図19は、図18に比べて色合いが変化している。これは、赤外カットフィルタを設けなかったことにより、撮像素子のRGBの各色の受光部に可視光に加えて赤外光も入射し、赤外光を受光した分の電荷が発生した影響により色合いが変化したものである。図18の各色を目標色Yとし、図19の各色を補正前の色Xとして、6式に示す演算を行って補正前の色Xを目標色Yに変換する補正係数Bを求める。6式に示す演算を行って求めた補正係数Bの一例を8式に示す。そして、図19の画像の各画素の色Xに対して補正係数Bを用いて7式に示す変換を行って画素毎に補正後の色Youtを求めることにより補正を行う。図20は、図19の画像を補正係数Bにより補正した画像の一例を示す図である。図20は、図18に比べてノイズが多い。ここで、補正による画像の変化を明確にするため、補正前の画像と補正後の画像で対応する画素毎に、色を示すRGBの値を輝度Y、色差I、Qに変換して比較する。図21Aは、図18の画像と図20の画像の対応する画素の輝度Yを比較した一例を示すグラフである。図21Aの例では、図18の破線に沿った各画素の輝度Yを目標値として示し、図20の破線に沿った各画素の輝度Yを補正値として示す。図21Bは、図18の画像と図20の画像の対応する画素の色差Iを比較した一例を示すグラフである。図21Bの例では、図18の破線に沿った各画素の色差Iを目標値として示し、図20の破線に沿った各画素の色差Iを補正値として示す。図21Cは、図18の画像と図20の画像の対応する画素の色差Qを比較した一例を示すグラフである。図21Cの例では、図18の破線に沿った各画素の色差Qを目標値として示し、図20の破線に沿った各画素の色差Qを補正値として示す。図21Bおよび図21Cに示すように、色差I、Qは、補正値が目標値に近い値で変化する。すなわち、補正による色合いの変化は小さいことを示す。一方、図21Aに示すように、輝度Yは、目標値に対して補正値が大きく変化する。このように輝度Yの補正値が目標値に対して大きく変化する理由は、撮像素子への赤外光の混入量が多い場合、補正係数Bの各要素が1より非常に大きくなり、その結果、補正後の画像のノイズが強調された画像になるためである。輝度Yのノイズを減少させるために、補正係数Bに重みをもたせることが考えられる。例えば、以下の9式に示すように、Tikhonovの正則化法を用いて、補正係数Bに重み係数λの項を加えて、目標色Yと補正前の色Xを補正係数B’で補正した補正色とのノルムを正則化する最小化問題と考える。この補正係数B’は、以下の10式から算出される。B’=yxt/xxtλ2I10ここで、Iは単位行例を表す。例えば、λ=30とした場合の10式に示す演算を行って求めた補正係数B’の一例を11式に示す。図19の画像の各画素の色Xに対して、式8により求めた補正係数B’を用いて7式に示す変換を行って画素毎に補正後の色Youtを求めることにより画像の補正を行う。図22は、図19の画像を補正係数B’により補正した画像の一例を示す図である。図22は、図20に比べてノイズが減少するが、図18に比べて色合いが大きく変化する。ここで、補正による画像の変化を明確にするため、補正前の画像と補正後の画像で対応する画素毎に、色を示すRGBの値を輝度Y、色差I、Qに変換して比較する。図23Aは、図18の画像と図22の画像の対応する画素の輝度Yを比較した一例を示すグラフである。図23Aの例では、図18の破線に沿った各画素の輝度Yを目標値として示し、図22の破線に沿った各画素の輝度Yを補正値として示す。図23Bは、図18の画像と図22の画像の対応する画素の色差Iを比較した一例を示すグラフである。図23Bの例では、図18の破線に沿った各画素の色差Iを目標値として示し、図22の破線に沿った各画素の色差Iを補正値として示す。図23Cは、図18の画像と図22の画像の対応する画素の色差Qを比較した一例を示すグラフである。図23Cの例では、図18の破線に沿った各画素の色差Qを目標値として示し、図22の破線に沿った各画素の色差Qを補正値として示す。図23Aに示すように、輝度Yは、目標値に近い値で補正値が小さい幅で変化する。すなわち、補正によるノイズの発生は小さいことを示す。一方、図23Bおよび図23Cに示すように、色差I、Qは、目標値から補正値が変化している。すなわち、補正により色合いは変化していることを示す。このように、重みなしの場合は補正後の輝度Yはノイズが大きいが、色差I、Qは目標値に近い。一方、重みありの場合は、補正後の輝度Yのノイズは小さくなっているが、色差I、Qは異なっている。このようにノイズと色合いは、トレードオフの関係にある。開示の技術は、色合いの変化を抑えつつノイズの発生を抑えて画像を補正できる撮像装置、画像処理プログラム、画像処理方法、および画像処理装置を提供することを目的とする。本願の開示する撮像装置は、一つの態様において、記憶部と、撮影部と、色変換部と、を有する。記憶部は、目標色に対する補正対象色の色差と当該補正対象色を補正係数で補正した補正色との差分のノルムと、所定の重み係数を施した前記補正係数のノルムとの和が最小値から所定の許容範囲内となる補正係数に基づいて導出された変換情報を記憶する。撮影部は、画像を撮影する。色変換部は、前記記憶部に記憶された変換情報に基づき、前記撮影部により撮影された画像の各画素の色を変換する。本願の開示する撮像装置の一つの態様によれば、色合いの変化を抑えつつノイズの発生を抑えて画像を補正できる。以下に、本発明にかかる撮像装置、画像処理プログラム、画像処理方法、および画像処理装置の実施例を図面に基づいて詳細に説明する。なお、この実施例によりこの発明が限定されるものではない。そして、各実施例は、処理内容を矛盾させない範囲で適宜組み合わせることが可能である。以下では、撮影システムに本発明を適用した場合について説明する。実施例1に係る撮影システムについて説明する。図1は、撮影システムの全体構成の一例を示す図である。図1に示すように、撮影システム10は、変換情報格納装置20と、撮像装置30を有する。変換情報格納装置20は、撮像装置30で撮影された画像を補正する際に用いる変換情報を導出し、導出した変換情報を撮像装置30に格納する機器であり、例えば、コンピュータなどである。変換情報格納装置20は、例えば、撮像装置30の製造や検査を行う工場などに設けられ、撮像装置30に変換情報を格納する。変換情報格納装置20は、記憶部21と、算出部22、格納部23とを有する。記憶部21は、各種情報を記憶する。例えば、記憶部21は、第一画像情報21aと、第二画像情報21bと、変換情報21cとを記憶する。第一画像情報21aは、補正対象とする補正対象色を含んだ画像の画像情報である。第二画像情報21bは、補正対象色の補正の目標とする目標色を含んだ画像情報である。第一画像情報21aにより示される画像は、例えば、赤外カットフィルタを設けて対象物を撮影した画像であり、一例として、図18に示す赤外カットフィルタを設けてカラーチェッカーターゲットを撮影した画像が該当する。第二画像情報21bにより示される画像は、例えば、赤外カットフィルタを設けずに、第一画像情報21aと同一の対象物を撮影した画像であり、一例として、図19の赤外カットフィルタを設けてカラーチェッカーターゲットを撮影した画像が該当する。第一画像情報21aおよび第二画像情報21bは、赤外カットフィルタを着脱可能な1台の撮影装置により撮影されたものでもよい。また、第一画像情報21aおよび第二画像情報21bは、赤外カットフィルタを設けた撮影装置と、赤外カットフィルタを設けていない撮影装置によりそれぞれ撮影されたものでもよい。記憶部21のデバイスの一例としては、フラッシュメモリやNVSRAMなどのデータを書き換え可能な半導体メモリや、ハードディスク、光ディスクなどの記憶装置が挙げられる。算出部22は、各種の算出を行う。例えば、算出部22は、第一画像情報21aおよび第二画像情報21bから撮像装置30で撮影された画像の色を補正する補正係数Aを算出する。ここで、算出部22による補正係数Aの算出について説明する。赤外カットフィルタを設けて撮影されたフィルタあり画像は、可視光による画像である。一方、赤外カットフィルタを設けずに撮影されたフィルタなし画像は、可視光および赤外光による画像であり、フィルタあり画像に比べて赤外光分を含む。このため、フィルタなし画像の画素のRGBの各画素値をRin、Gin、Binとし、フィルタあり画像の画素のRGBの各画素値をRout、Gout、Boutとし、赤外光分のRGBの各画素値をΔR、ΔG、ΔBとした場合、以下の12式の関係があると考えられる。Rout=RinΔRGout=GinΔG12Bout=BinΔB照明によって異なるが、照射される光に含まれる赤外光の割合は定まる。このため、補正係数Aを3×3の行列と定めると、以下の13式の関係があると考えられる。フィルタなし画像の画素のRGBの画素値Rout、Gout、Boutの行例を14式に示すように補正対象色Xとする。また、フィルタあり画像の画素の画素値Rin、Gin、Binの行例を15式に示すように、補正対象色Xの補正の目標とする目標色Yとする。12式は、131415式から以下の16式のように表すことができる。なお、-Aを新たな補正係数Aに変更している。Y=XAX16一方、赤外光分の画素値ΔR、ΔG、ΔBは、以下の17式に示すように、目標色Yに対する補正対象色Xの色差dyと考えられる。dy=Y-X17この17式は、以下の18式のように表せる。Y=Xdy18上記1618式から、補正係数Aは、補正対象色Xを色差dyに可能なかぎり近く変換できることが好ましい。このような補正係数Aは、目標色Yに対する補正対象色Xの色差dyと、当該補正対象色Xを補正係数Aで補正した補正色との差分のノルムを正則化する補正係数を算出することにより定めることができる。本実施例では、ノイズを減少させるために、Tikhonovの正則化法を用いて、補正係数Aの算出を考える。例えば、以下の19式のように、色差dyと補正対象色Xを補正係数Aで補正した補正色との差分のノルムと、所定の重み係数λを施した補正係数Aのノルムとの和が最小値となる補正係数を算出する最小化問題と考える。この補正係数Aは、以下の20式から算出される。A=dyxt/xxtλ2I20算出部22は、記憶部21に記憶された第一画像情報21aおよび第二画像情報21bから20式に示す演算を行って補正係数Aを算出する。例えば、図18の各色を目標色Yとし、図19の各色を補正対象色Xとし、λ=30とした場合の20式に示す演算を行って求めた補正係数Aの一例を21式に示す。算出部22は、算出された補正係数Aを変換情報21cとして記憶部21に記憶させる。本実施例では、補正対象の画像の各画素のRGBの画素値をXとして上記16式に示す演算を行って補正後のRGBの画素値Yを算出することにより色の補正を行う。図2は、図19の画像を補正係数Aにより補正した画像の一例を示す図である。なお、補正係数Aは、重み係数λ=30として算出したものを用いている。図2は、図18に示した赤外カットフィルタを設けて撮影された画像に近い画像に補正される。ここで、補正による画像の変化を明確にするため、補正前の画像と補正後の画像で対応する画素毎に、色を示すRGBの値を輝度Y、色差I、Qに変換して比較する。図3Aは、図18の画像と図2の画像の対応する画素の輝度Yを比較した一例を示すグラフである。図3Aの例では、図18の破線に沿った各画素の輝度Yを目標値として示し、図2の破線に沿った各画素の輝度Yを補正値として示す。図3Bは、図18の画像と図2の画像の対応する画素の色差Iを比較した一例を示すグラフである。図3Bの例では、図18の破線に沿った各画素の色差Iを目標値として示し、図2の破線に沿った各画素の色差Iを補正値として示す。図3Cは、図18の画像と図2の画像の対応する画素の色差Qを比較した一例を示すグラフである。図3Cの例では、図18の破線に沿った各画素の色差Qを目標値として示し、図2の破線に沿った各画素の色差Qを補正値として示す。図3Aに示すように、輝度Yは、目標値に近い値で補正値が小さい幅で変化する。すなわち、補正によるノイズの発生は小さいことを示す。また、図3Bおよび図3Cに示すように、色差I、Qは、補正値が目標値に近い値で変化する。すなわち、補正による色合いの変化は小さいことを示す。このように補正係数Aを用いて色の補正を行うことにより、赤外カットフィルタを設けずに撮影された画像は、赤外カットフィルタを設けて撮影された画像に近い画像に補正される。ここで、重み係数λは、値が小さいほど補正された画像が赤外カットフィルタを設けずに撮影された画像に近い色合いとなるが、画像のノイズ量が多くなる。また、重み係数λは、値が大きいほど補正された画像のノイズが小さくなるが赤外カットフィルタを設けずに撮影された画像からの色合いの変化が大きくなる。重み係数λの値は、撮像装置30に要求される撮影画像の画質に応じて決定される。例えば、撮影画像のノイズを抑えた場合は、重み係数λに大きい値が管理者により設定される。一方、撮影画像の色合の変化を抑えた場合は、重み係数λに小さい値が管理者により設定される。格納部23は、撮像装置30の後述する記憶部32に変換情報21cを格納する。なお、変換情報格納装置20と撮像装置30がUSBUniversalSerialBusなど有線により接続される場合、格納部23は、有線を介して変換情報21cを記憶部32に格納してもよい。また、撮像装置30が後述するようにメモリカード37が着脱可能な場合、メモリカード37に変換情報21cを記憶させ、メモリカード37を介して変換情報21cを記憶部32に格納してもよい。図1に戻り、撮像装置30は、静止画や動画の撮影を行う機器であり、例えば、デジタルカメラやビデオカメラ、監視カメラなどである。なお、撮像装置30は、カメラを有する携帯端末であってもよい。撮像装置30は、撮影部31と、記憶部32と、色補正部33と、γ補正部34と、画質調整部35と、出力部36と、メモリカード37とを有する。撮影部31は、画像の撮像を行う。例えば、撮影部31は、レンズなどの光学系部品、光学系部品の光軸上に配置された、CCDChargeCoupledDevicesイメージセンサやCMOSComplementaryMetalOxideSemiconductorイメージセンサなどの撮像素子を有する。撮影部31は、光学系部品に赤外カットフィルタが含まれておらず、可視光および赤外光が撮像素子に入射する。撮像素子は、各画素に対応してRGBが所定パターンで配列したカラーフィルタが受光面に設けられており、各画素で受光した光量に応じたアナログ信号を出力する。撮影部31は、撮像素子から出力されたアナログ信号に対して相関2重サンプリングなどのノイズ除去処理や、増幅処理など各種のアナログ信号処理を行う。そして、撮影部31は、アナログ信号処理されたアナログ信号をデジタルデータに変換し、デモザイク処理など各種のデジタル信号処理を行い、撮像された画像を示す画像情報を出力する。この画像情報の各画素は、RGBの色空間で所定階調により色を示す値が定められている。記憶部32は、各種情報を記憶する。例えば、記憶部32は、変換情報格納装置20により格納された変換情報21cを記憶する。記憶部32のデバイスの一例としては、フラッシュメモリやNVSRAMなどのデータを書き換え可能な半導体メモリが挙げられる。色補正部33は、撮影部31により撮影された画像の色の補正を行う。例えば、色補正部33は、記憶部32に変換情報21cとして記憶された補正係数Aを読み出す。そして、色補正部33は、撮影部31により撮影された画像の各画素毎に、画素のRGBの画素値をXとして上記16式に示す演算を行って補正後のRGBの画素値Yを算出する。図4は、色補正部による処理の流れを模式的に示した図である。色補正部33では、撮影部31により撮影された画像の各画素のRGBの画素値Xに補正係数Aを乗算すると共に画素値Xを加算して補正後のRGBの画素値Yを算出する。このように補正係数Aを用いて色の補正を行うことにより、赤外カットフィルタを設けずに撮影された画像は、赤外カットフィルタを設けて撮影された画像に近い画像に補正される。γ補正部34は、色補正部33により色が補正された画像情報に対して撮影部31の感度特性を補正する非線形のγ補正を行い、撮影部31により撮影された画像の明るさの変化と画素値の変化が比例するように補正を行う。画質調整部35は、画像の画質を調整する各種の画像処理を行う。例えば、画質調整部35は、γ補正部34によりγ補正された画像情報により示される画像の鮮やかさやコントラストなどが所定の画質となるように、当該画像情報に対して所定の画像処理を行う。出力部36は、各種の情報を出力する。例えば、出力部36は、画質調整部35により画質が調整された画像を表示する。出力部36のデバイスの一例としては、LCDLiquidCrystalDisplayの表示デバイスなどが挙げられる。なお、出力部36は、画質調整部35により画質が調整された画像情報を外部へ出力するものとしてもよい。メモリカード37は、各種の情報を記憶する。例えば、画質調整部35により画質が調整された画像情報を記憶する。次に、本実施例に係る変換情報格納装置20により変換情報を導出し、撮像装置30に格納する処理の流れを説明する。図5は、変換情報格納処理の手順を示すフローチャートである。この変換情報格納処理は、例えば、撮像装置30に対して変換情報の格納を指示する所定操作が行われたタイミングで実行される。なお、変換情報格納処理は、変換情報格納装置20に撮像装置30が接続されたタイミングで実行してもよい。図5に示すように、算出部22は、記憶部21に記憶された第一画像情報21aおよび第二画像情報21bから20式の演算を行って補正係数Aを算出するステップS10。算出部22は、算出した補正係数Aを変換情報21cとして記憶部21に記憶させるステップS11。格納部23は、記憶部21から変換情報21cを読み出し、撮像装置30の記憶部32に格納しステップS12、処理を終了する。これにより、撮像装置30の記憶部32には、補正係数Aが記憶される。次に、本実施例に係る撮像装置30により画像を撮像する際の処理の流れを説明する。図6は、撮像処理の手順を示すフローチャートである。この撮像処理は、例えば、撮像装置30に対して撮像を指示する所定操作が行われたタイミングで実行される。図6に示すように、撮影部31は、撮像素子の各画素からアナログ信号を読み出して各種のアナログ信号処理、デジタル信号処理を行い、撮像された画像を示す画像情報を出力するステップS20。色補正部33は、記憶部32に変換情報21cとして記憶された補正係数Aを読み出すステップS21。そして、色補正部33は、読み出した補正係数Aを用いて撮影部31から出力された画像情報に対して16式の演算を行って色を変換する補正を行うステップS22。γ補正部34は、色が補正された画像情報に対してγ補正を行うステップS23。画質調整部35は、γ補正された画像情報に対して画質を調整する所定の画像処理を行うステップS24。画質調整部35は、画質が調整された画像を出力部36へ出力して表示させるステップS25。また、画質調整部35は、画質が調整された画像情報をメモリカード37に記憶させステップS26、処理を終了する。このように、撮像装置30は、目標色Yに対する補正対象色Xの色差と当該補正対象色Xを補正係数Aで補正した補正色との差分のノルムと、所定の重み係数を施した補正係数Aのノルムとの和が最小値となる補正係数Aを変換情報として記憶する。そして、撮像装置30は、変換情報に基づき、撮影部31により撮影された画像の各画素の色を変換する。よって、撮像装置30によれば、色合いの変化を抑えつつノイズの発生を抑えて画像を補正できる。これにより、撮像装置30によれば、赤外カットフィルタを設けなくても、赤外カットフィルタを設けた画像に近い画像を撮影できる。一方、変換情報格納装置20は、目標色Yに対する補正対象色Xの色差と当該補正対象色Xを補正係数Aで補正した補正色との差分のノルムと、所定の重み係数を施した補正係数Aのノルムとの和が最小値となる補正係数を算出する。そして、変換情報格納装置20は、算出された補正係数に基づいて導出した変換情報を撮像装置30の記憶部32に格納する。これにより、撮像装置30は、変換情報に基づいて撮影された画像の各画素の色を変換することにより、色合いの変化を抑えつつノイズの発生を抑えて画像を補正できる。次に、実施例2について説明する。実施例2に係る撮影システム10、変換情報格納装置20および撮像装置30の構成は、図1に示した実施例1に係る撮影システム10、変換情報格納装置20および撮像装置30と略同一であるため、異なる部分について説明する。ここで、上述した16式は、単位行列をIとすると以下の22式のように表せる。Y=IAX22このIAをトータルの補正係数ATotalとした場合、22式は、以下の23式のように表せ、計算を簡略化できる。Y=ATotalX23そこで、算出部22は、記憶部21に記憶された第一画像情報21aおよび第二画像情報21bから補正係数Aを算出し、算出した補正係数Aに単位行列を加算してトータルの補正係数ATotalを算出する。そして、算出部22は、トータルの補正係数ATotalを変換情報として記憶部21に記憶させる。この記憶部21に記憶されたトータルの補正係数ATotalは、格納部23により撮像装置30の記憶部32に格納される。色補正部33は、記憶部32に変換情報21cとして記憶されたトータルの補正係数ATotalを読み出し、撮影部31により撮影された画像の各画素毎に、画素のRGBの画素値をXとして上記23式に示す演算を行って補正後のRGBの画素値Yを算出する。図7は、色補正部による処理の流れを模式的に示した図である。色補正部33では、撮影部31により撮影された画像の各画素のRGBの画素値Xにトータルの補正係数ATotalを乗算して補正後のRGBの画素値Yを算出する。このように、撮像装置30は、補正係数Aに単位行列を加算したトータルの補正係数ATotalを変換情報として記憶する。そして、撮像装置30は、撮影部により撮影された画像の各画素の色を構成する各色成分に対してトータルの補正係数ATotalを乗算して色を変換する。よって、撮像装置30によれば、色変換の処理の負荷を軽減できる。次に、実施例3について説明する。図8は、撮影システムの全体構成の一例を示す図である。なお、図1に示した実施例1に係る撮影システムと同一の部分については、同一の符号を付し、異なる部分について説明する。変換情報格納装置20は、色空間変換部24をさらに有する。色空間変換部24は、第一画像情報21aおよび第二画像情報21bの色空間をYIQの色空間に変換する。例えば、RGBの色空間からYIQの色空間へ変換する変換係数をCとし、RGBの色空間での目標色をY、補正対象色をXとした場合、YIQの色空間での目標色Y’および補正対象色X’は、以下の24式、25式のように表せる。Y’=CY24X’=CX25算出部22は、色空間変換部24によりYIQの色空間に変換された第一画像情報21aおよび第二画像情報21bから撮像装置30で撮影された画像の色を補正する補正係数A’を算出する。例えば、YIQの色空間での目標色Y’に対する補正対象色X’の色差dy’は、以下の26式のように表せる。dy’=Y’-X’26そして、YIQの色空間において、上述の19式と同様に、Tikhonovの正則化法を用いて、以下の27式に示す最小化問題を考える。この補正係数A’は、以下の28式から算出される。A’=dy’x’t/x’x’tλ2I28例えば、図18の各色を目標色Yとし、図19の各色を補正対象色XとしてYIQの色空間に変換した後、λ=15として28式に示す演算を行って求めた補正係数A’の一例を29式に示す。算出部22は、算出された補正係数A’を変換情報21cとして記憶部21に記憶させる。この記憶部32に記憶された補正係数A’は、格納部23により撮像装置30の記憶部32に格納される。一方、撮像装置30は、第一色空間変換部40と、第二色空間変換部41をさらに有する。第一色空間変換部40は、撮影部31により撮影された画像の色空間をYIQの色空間に変換する。色補正部33は、記憶部32に変換情報21cとして記憶された補正係数A’を読み出す。そして、色補正部33は、第一色空間変換部40によりYIQの色空間に変換された画素値をX’として下記30式に示す演算を行って補正後のYIQの色空間での画素値Y’を算出する。Y’=X’A’X’30図9は、第一色空間変換部および色補正部による処理の流れを模式的に示した図である。第一色空間変換部40では、撮影部31により撮影された画像の各画素のRGB色空間の画素値XをYIQ色空間の画素値X’に変換する。色補正部33では、YIQ色空間の画素値X’に補正係数A’を乗算すると共に画素値X’を加算して補正後のRGBの画素値Y’を算出する。第二色空間変換部41は、色補正部33により補正撮影されたYIQ色空間の画像をRGB色空間に変換する。RGB色空間に変換された画像は、γ補正部34によりγ補正が行われる。図10は、図19の画像を補正係数A’により補正した画像の一例を示す図である。なお、補正係数A’は、重み係数λ=15として算出したものを用いている。また、比較のため、同じ重み係数λ=15として上述の20式の演算により補正係数Aを算出し、図19の画像を16式を用いて補正係数Aにより補正した画像を示す。図11は、図19の画像を補正係数Aにより補正した画像の一例を示す図である。図10は、図11よりもノイズが低減している。ここで、補正による画像の変化を明確にするため、補正前の画像と補正後の画像で対応する画素毎に、色を示すRGBの値を輝度Y、色差I、Qに変換して比較する。図12Aは、図18の画像と図10の画像の対応する画素の輝度Yを比較した一例を示すグラフである。図12Aの例では、図18の破線に沿った各画素の輝度Yを目標値として示し、図10の破線に沿った各画素の輝度Yを補正値として示す。図12Bは、図18の画像と図10の画像の対応する画素の色差Iを比較した一例を示すグラフである。図12Bの例では、図18の破線に沿った各画素の色差Iを目標値として示し、図10の破線に沿った各画素の色差Iを補正値として示す。図12Cは、図18の画像と図10の画像の対応する画素の色差Qを比較した一例を示すグラフである。図12Cの例では、図18の破線に沿った各画素の色差Qを目標値として示し、図10の破線に沿った各画素の色差Qを補正値として示す。また、図13Aは、図18の画像と図11の画像の対応する画素の輝度Yを比較した一例を示すグラフである。図13Aの例では、図18の破線に沿った各画素の輝度Yを目標値として示し、図11の破線に沿った各画素の輝度Yを補正値として示す。図13Bは、図18の画像と図11の画像の対応する画素の色差Iを比較した一例を示すグラフである。図13Bの例では、図18の破線に沿った各画素の色差Iを目標値として示し、図11の破線に沿った各画素の色差Iを補正値として示す。図13Cは、図18の画像と図11の画像の対応する画素の色差Qを比較した一例を示すグラフである。図13Cの例では、図18の破線に沿った各画素の色差Qを目標値として示し、図11の破線に沿った各画素の色差Qを補正値として示す。図12Aと図13Aを比較した場合、輝度Yは、図12Aの方が目標値に近い値で補正値が小さい幅で変化する。すなわち、補正によるノイズは、YIQ色空間で求めた補正係数A’により補正した方が低減している。一方、図12Bと図13Bおよび図12Cと図13Cを比較した場合、色差I、Qは、ほぼ同様である。すなわち、補正による色合いの変化はほぼ同様であることを示す。このように補正係数A’により補正した方が輝度Yのノイズが低減される理由は、2627式に示すように、YIQ色空間での色差から補正係数A’を算出するため、輝度Yの差がより小さくなる補正係数A’が求まるためである。このように、撮像装置30は、撮影部31により撮影された画像の色空間を輝度および色差の色空間に変換する。また、撮像装置30は、輝度および色差の色空間における目標色Yに対する補正対象色Xの色差と補正対象色Xを補正係数で補正した補正色とのノルムと、所定の重み係数を施した補正係数A’のノルムとの和が最小値となる補正係数A’を変換情報として記憶する。そして撮像装置30は、変換情報に基づき、輝度および色差の色空間に変換された画像の各画素の色を変換する。よって、撮像装置30によれば、ノイズの発生をより抑えて画像を補正できる。次に、実施例4について説明する。実施例4に係る撮影システム10、変換情報格納装置20および撮像装置30の構成は、図8に示した実施例3に係る撮影システム10、変換情報格納装置20および撮像装置30と略同一であるため、異なる部分について説明する。ここで、上述した30式は、単位行列をIとすると以下の31式のように表せる。Y’=IA’X’31このIA’をトータルの補正係数A’Totalとした場合、31式は、以下の32式のように表せ、計算を簡略化できる。Y’=A’TotalX’32そこで、算出部22は、記憶部21に記憶された第一画像情報21aおよび第二画像情報21bから補正係数A’を算出し、算出した補正係数A’に単位行列を加算してトータルの補正係数A’Totalを算出する。そして、算出部22は、トータルの補正係数A’Totalを変換情報21cとして記憶部21に記憶させる。この記憶部21に記憶されたトータルの補正係数ATotalは、格納部23により撮像装置30の記憶部32に格納される。色補正部33は、記憶部32に変換情報21cとして記憶されたトータルの補正係数A’Totalを読み出す。そして、色補正部33は、第一色空間変換部40によりYIQの色空間に変換された画像の各画素毎に、画素のYIQの画素値をX’として上記32式に示す演算を行って補正後のYIQの画素値Y’を算出する。図14は、第一色空間変換部および色補正部による処理の流れを模式的に示した図である。第一色空間変換部40では、撮影部31により撮影された画像の各画素のRGB色空間の画素値XをYIQ色空間の画素値X’に変換する。色補正部33では、YIQ色空間の画素値X’にトータルの補正係数A’Totalを乗算して補正後のRGBの画素値Y’を算出する。このように、撮像装置30は、補正係数A’に単位行列を加算したトータルの補正係数A’Totalを変換情報として記憶する。そして、撮像装置30は、撮影部により撮影された画像の各画素の色を構成する各色成分に対してトータルの補正係数A’Totalを乗算して色を変換する。よって、撮像装置30によれば、色変換の処理の負荷を軽減できる。また、撮像装置30は、輝度および色差の色空間において算出した補正係数A’から導出されたトータルの補正係数A’Totalにより画像の各画素の色を変換する。よって、撮像装置30によれば、ノイズの発生をより抑えて画像を補正できる。次に、実施例5について説明する。実施例5は、補正情報を導出し、導出した補正情報を用いて画像を補正する画像処理装置50として構成した場合について説明する。図15は、画像処理装置の構成の一例を示す図である。なお、上述した実施例1~4と同一の部分については、同一の符号を付し、異なる部分について説明する。図15に示すように、画像処理装置50は、記憶部21と、算出部22と、色補正部33と、出力部36とを有する。また、画像処理装置50は、取得部51をさらに有する。取得部51は、各種の情報を取得する。例えば、取得部51は、補正対象の画像を取得する。取得部51は、例えば、画像処理装置50に挿入されたフレキシブルディスクFD、CD-ROMCompactDiskReadOnlyMemory、ICIntegratedCircuitカードなどの記憶媒体から補正対象の画像を読み出して取得してもよい。また、取得部51は、公衆回線、インターネット、LANLocalAreaNetwork、WANWideAreaNetworkなどのネットワークを介して補正対象の画像を取得してもよい。記憶部21は、第一画像情報21aと、第二画像情報21bと、変換情報21cとを記憶する。算出部22は、第一画像情報21aおよび第二画像情報21bから撮像装置30で撮影された画像の色を補正する補正係数Aを算出する。そして、算出部22は、算出された補正係数Aを変換情報21cとして記憶部21に記憶させる。色補正部33は、取得部51により取得された補正対象の画像の色の補正を行う。例えば、色補正部33は、記憶部32に変換情報21cとして記憶された補正係数Aを読み出す。そして、色補正部33は、取得部51により取得された補正対象の画像の各画素毎に、画素のRGBの画素値をXとして上記16式に示す演算を行って補正後のRGBの画素値Yを算出する。出力部36は、色補正部33により補正された画像を出力する。例えば、出力部36は、色補正部33により補正された画像を表示する。なお、出力部36は、色補正部33により補正された画像を外部装置へ出力するものとしてもよい。次に、本実施例に係る画像処理装置50により画像を補正する画像処理の流れを説明する。図16は、画像処理の手順を示すフローチャートである。この画像処理は、例えば、取得部51により取得された補正対象の画像に対して補正を指示する所定操作が行われたタイミングで実行される。図16に示すように、算出部22は、第一画像情報21aおよび第二画像情報21bから撮像装置30で撮影された画像の色を補正する補正係数Aを算出するステップS30。算出部22は、算出した補正係数Aを変換情報21cとして記憶部21に記憶させるステップS31。色補正部33は、記憶部32に変換情報21cとして記憶された補正係数Aを読み出すステップS32。そして、色補正部33は、読み出した補正係数Aを用いて補正対象の画像に対して16式の演算を行って色を変換する補正を行いステップS33、処理を終了する。このように、画像処理装置50は、目標色Yに対する補正対象色Xの色差と当該補正対象色Xを補正係数Aで補正した補正色との差分のノルムと、所定の重み係数を施した補正係数Aのノルムとの和が最小値となる補正係数Aを算出する。また、画像処理装置50は、補正対象の画像を取得する。そして、画像処理装置50は、算出された補正係数に基づいて導出した変換情報に基づき、取得された画像の各画素の色を変換する。よって、画像処理装置50によれば、色合いの変化を抑えつつノイズの発生を抑えて画像を補正できる。さて、これまで開示の装置に関する実施例について説明したが、開示の技術は上述した実施例以外にも、種々の異なる形態にて実施されてよいものである。そこで、以下では、本発明に含まれる他の実施例を説明する。例えば、上記の実施例1では、RGBの色空間において補正係数Aを算出する場合について説明したが、開示の装置はこれに限定されない。例えば、変換情報格納装置20に、実施例3のように色空間変換部24を設けて、色空間変換部24がRGBの色空間の目標色Yおよび補正対象色Xを輝度および色差の色空間に変換する。そして、算出部22が、輝度および色差の色空間における目標色Yに対する補正対象色Xの色差と当該補正対象色Xを補正係数で補正した補正色とのノルムと、所定の重み係数を施した補正係数Aのノルムとの和が最小値となる補正係数Aを算出する。そして、色空間変換部24が、算出された補正係数AをRGBの色空間に変換して撮像装置30の記憶部32に格納するようにしてもよい。この補正係数Aは、YIQ色空間での色差がより小さくなるように要素が定められているため、ノイズの発生をより抑えて画像を補正できる。また、撮像装置30は、撮影画像をYIQ色空間に一旦変換しなくてもノイズの発生をより抑えて画像の色を補正できる。また、上記の実施例5の画像処理装置50は、実施例2と同様に、算出部22が補正係数Aに単位行列を加算したトータルの補正係数ATotalを変換情報として記憶部21に記憶させる。そして、色補正部33が補正係数ATotal用いて補正対象の画像に対して23式の演算を行って色を変換する補正を行ってもよい。また、上記の実施例5の画像処理装置50は、実施例3の変換情報格納装置20と同様に色空間変換部24をさらに設けて第一画像情報21aおよび第二画像情報21bをYIQの色空間に変換して補正係数A’を算出してもよい。また、上記の実施例5の画像処理装置50は、画像の補正の際に、算出部22により補正係数Aを毎回算出しなくてもよい。すなわち、画像処理装置50は、記憶部32に変換情報21cが記憶されている場合、記憶された変換情報21cにより画像を補正するようにしてもよい。また、上記の実施例では、目標色に対する補正対象色の色差と補正対象色を補正係数で補正した補正色との差分のノルムと、所定の重み係数を施した補正係数のノルムとの和が最小値となる補正係数を算出する場合について説明したが、これに限定されない。例えば、変換情報格納装置20は、数値解析などにより、最小値から所定の許容範囲内となり、最小値と見なせる補正係数を算出するようにしてもよい。例えば、反復解法などにより、補正係数をある初期予測値から開始して、ノルムの和の計算を反復的に計算を行って徐々に解に収束させていき、最小値から所定の許容範囲内となるステップで計算を終了して近似値を得るものとしてもよい。また、上記の実施例では、輝度および色差の色空間をYIQ色空間とした場合について説明したが、これに限定されない。例えば、YUV色空間や、YCbCr色空間、YPbPr色空間、HLS色空間としてもよい。また、HSV色空間など明度を含む色空間に変換して補正係数を算出してもよい。また、上記の実施例では、補正係数を算出して補正情報として記憶させる場合について説明したが、これに限定されない。例えば、変換情報格納装置20が補正係数から補正前の色と補正後の色を対応させた色変換用のルックアップテーブルを生成し、ルックアップテーブルを補正情報として撮像装置30に記憶させてもよい。なお、ルックアップテーブルは、全ての色について生成して色変換を行うものとしてもよい。また、ルックアップテーブルは、特定の色についてのみ生成し、特定の色以外の色は特定の色からの補間により色変換を行うものとしてもよい。また、上記の実施例では、Tikhonovの正則化法を用いて補正係数に乗算する重み係数をλ2とした場合について説明したが、これに限定されない。例えば、乗算する重み係数を変えてもよい。正則化の他の例としては、LASSOの正則化などがある。また、照明によって赤外光が含まれる割合が異なる。例えば、蛍光灯は赤外光が少ない。一方、白熱電球は赤外光を多く含む。このため、変換情報格納装置20が異なる照明環境で補正情報を複数パターン生成して撮像装置30に記憶させ、撮像装置30が照明環境に応じた補正情報を用いて色の補正を行うものとしてもよい。撮像装置30は、照明環境を検出する検出部を設けて照明環境を検出してもよく、ユーザからの入力により照明環境を判別してもよい。また、上記の実施例では、変換情報格納装置20が補正情報を1つ生成して撮像装置30に格納する場合について説明したが、これに限定されない。例えば、変換情報格納装置20が異なる重み係数λで補正情報を複数パターン生成して撮像装置30に格納し、撮像装置30が複数パターンの補正情報から選択して色の補正を行うものとしてもよい。補正情報の選択は、撮像装置30がユーザから撮影画像の画質の指定の受付け、受付けた画質に応じて選択してもよい。また、図示した各装置の各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。すなわち、各装置の分散統合の具体的状態は図示のものに限られず、その全部または一部を、各種の負荷や使用状況などに応じて、任意の単位で機能的または物理的に分散統合して構成することができる。例えば、変換情報格納装置20の算出部22、格納部23、色空間変換部24、および撮像装置30の色補正部33、γ補正部34、画質調整部35、第一色空間変換部40、第二色空間変換部41の各処理部が適宜統合されてもよい。また、例えば、画像処理装置50の算出部22、色補正部33の各処理部が適宜統合されてもよい。さらに、各処理部の処理が適宜複数の処理部の処理に分離されてもよい。さらに、各処理部にて行なわれる各処理機能は、その全部または任意の一部が、CPUおよび当該CPUにて解析実行されるプログラムにて実現され、あるいは、ワイヤードロジックによるハードウェアとして実現され得る。[変換情報格納プログラム]また、上記の実施例で説明した各種の処理は、あらかじめ用意されたプログラムをパーソナルコンピュータやワークステーションなどのコンピュータシステムで実行することによって実現することもできる。そこで、以下では、上記の実施例と同様の機能を有するプログラムを実行するコンピュータシステムの一例を説明する。図17は、変換情報格納プログラムを実行するコンピュータを示す図である。図17に示すように、コンピュータ300は、CPUCentralProcessingUnit310、HDDHardDiskDrive320、RAMRandomAccessMemory340を有する。これら300~340の各部は、バス400を介して接続される。HDD320には上記の変換情報格納装置20の算出部22、格納部23、色空間変換部24と同様の機能を発揮する変換情報格納プログラム320aが予め記憶される。なお、変換情報格納プログラム320aについては、適宜分離しても良い。また、HDD320は、各種情報を記憶する。例えば、HDD320は、図1に示した第一画像情報21aおよび第二画像情報21bに対応する第一画像情報320bおよび第二画像情報320cを記憶する。そして、CPU310が、変換情報格納プログラム320aをHDD320から読み出してRAM340に展開し、HDD320に記憶された第一画像情報320bおよび第二画像情報320cを用いて各処理を実行する。すなわち、変換情報格納プログラム320aは、算出部22、格納部23、色空間変換部24と同様の動作を実行する。なお、上記した変換情報格納プログラム320aについては、必ずしも最初からHDD320に記憶させることを要しない。例えば、コンピュータ300に挿入されるフレキシブルディスクFD、CD-ROM、DVDディスク、光磁気ディスク、ICカードなどの可搬用の物理媒体にプログラムを記憶させておく。そして、コンピュータ300がこれらからプログラムを読み出して実行するようにしてもよい。さらには、公衆回線、インターネット、LAN、WANなどを介してコンピュータ300に接続される他のコンピュータまたはサーバなどにプログラムを記憶させておく。そして、コンピュータ300がこれらからプログラムを読み出して実行するようにしてもよい。以上説明した実施形態及びその変形例に関し、更に以下の付記を開示する。付記1補正対象色の補正の目標とする目標色に対する当該補正対象色の色差と当該補正対象色を補正係数で補正した補正色との差分のノルムと、所定の重み係数を施した前記補正係数のノルムとの和が最小値から所定の許容範囲内となる補正係数に基づいて導出された変換情報を記憶する記憶部と、画像を撮影する撮影部と、前記記憶部に記憶された変換情報に基づき、前記撮影部により撮影された画像の各画素の色を変換する色変換部と、を有することを特徴とする撮像装置。付記2前記撮影部により撮影された画像の色空間を輝度および色差の色空間に変換する色空間変換部をさらに有し、前記記憶部は、輝度および色差の色空間における前記目標色に対する前記補正対象色の色差と当該補正対象色を補正係数で補正した補正色とのノルムと、所定の重み係数を施した前記補正係数のノルムとの和が最小値から所定の許容範囲内となる補正係数に基づいて導出された前記変換情報を記憶し、前記色変換部は、前記変換情報に基づき、前記色空間変換部により輝度および色差の色空間に変換された画像の各画素の色を変換することを特徴とする付記1に記載の撮像装置。付記3前記記憶部は、輝度および色差の色空間における前記目標色に対する前記補正対象色の色差と当該補正対象色を補正係数で補正した補正色とのノルムと、所定の重み係数を施した前記補正係数のノルムとの和が最小値から所定の許容範囲内となる補正係数に基づいて導出され、前記撮影部により撮影された画像で用いられる色空間への変換が施された前記変換情報を記憶することを特徴とする付記1に記載の撮像装置。付記4前記記憶部は、前記補正係数に単位行列を加算したトータルの補正係数を前記変換情報として記憶し、前記色変換部は、前記撮影部により撮影された画像の各画素の色を構成する各色成分に対して前記変換情報として記憶されたトータルの補正係数を乗算して色を変換することを特徴とする付記1~3の何れか1つに記載の撮像装置。付記5コンピュータに、補正対象色の補正の目標とする目標色に対する当該補正対象色の色差と当該補正対象色を補正係数で補正した補正色との差分のノルムと、所定の重み係数を施した前記補正係数のノルムとの和が最小値から所定の許容範囲内となる補正係数に基づいて導出され、記憶部に記憶された変換情報に基づき、補正対象とする画像の各画素の色を変換する処理を実行させることを特徴とする画像処理プログラム。付記6補正対象とする画像の色空間を輝度および色差の色空間に変換し、輝度および色差の色空間における前記目標色に対する前記補正対象色の色差と当該補正対象色を補正係数で補正した補正色とのノルムと、所定の重み係数を施した前記補正係数のノルムとの和が最小値から所定の許容範囲内となる補正係数に基づいて導出され、記憶部に記憶された変換情報に基づき、輝度および色差の色空間に変換された画像の各画素の色を変換することを特徴とする付記5に記載の画像処理プログラム。付記7輝度および色差の色空間における前記目標色に対する前記補正対象色の色差と当該補正対象色を補正係数で補正した補正色とのノルムと、所定の重み係数を施した前記補正係数のノルムとの和が最小値から所定の許容範囲内となる補正係数に基づいて導出され、前記撮影部により撮影された画像で用いられる色空間への変換が施され、記憶部に記憶された変換情報に基づき、補正対象とする画像の各画素の色を変換することを特徴とする付記5に記載の画像処理プログラム。付記8補正対象とする画像の各画素の色を構成する各色成分に対して補正係数に単位行列を加算したトータルの補正係数を乗算して色を変換することを特徴とする付記5~7の何れか1つに記載の画像処理プログラム。付記9コンピュータが、補正対象色の補正の目標とする目標色に対する当該補正対象色の色差と当該補正対象色を補正係数で補正した補正色との差分のノルムと、所定の重み係数を施した前記補正係数のノルムとの和が最小値から所定の許容範囲内となる補正係数に基づいて導出され、記憶部に記憶された変換情報に基づき、補正対象とする画像の各画素の色を変換する処理を実行することを特徴とする画像処理方法。付記10補正対象とする画像の色空間を輝度および色差の色空間に変換し、輝度および色差の色空間における前記目標色に対する前記補正対象色の色差と当該補正対象色を補正係数で補正した補正色とのノルムと、所定の重み係数を施した前記補正係数のノルムとの和が最小値から所定の許容範囲内となる補正係数に基づいて導出され、記憶部に記憶された変換情報に基づき、輝度および色差の色空間に変換された画像の各画素の色を変換することを特徴とする付記9に記載の画像処理方法。付記11輝度および色差の色空間における前記目標色に対する前記補正対象色の色差と当該補正対象色を補正係数で補正した補正色とのノルムと、所定の重み係数を施した前記補正係数のノルムとの和が最小値から所定の許容範囲内となる補正係数に基づいて導出され、前記撮影部により撮影された画像で用いられる色空間への変換が施され、記憶部に記憶された変換情報に基づき、補正対象とする画像の各画素の色を変換することを特徴とする付記9に記載の画像処理方法。付記12補正対象とする画像の各画素の色を構成する各色成分に対して補正係数に単位行列を加算したトータルの補正係数を乗算して色を変換することを特徴とする付記9~11の何れか1つに記載の画像処理方法。付記13補正対象色の補正の目標とする目標色に対する当該補正対象色の色差と当該補正対象色を補正係数で補正した補正色との差分のノルムと、所定の重み係数を施した前記補正係数のノルムとの和が最小値から所定の許容範囲内となる補正係数を算出する算出部と、補正対象の画像を取得する取得部と、前記算出部により算出された補正係数に基づいて導出した変換情報に基づき、前記取得部により取得された画像の各画素の色を変換する色変換部と、を有する画像処理装置。付記14前記目標色および前記補正対象色の色空間を輝度および色差の色空間に変換する色空間変換部をさらに有し、前記算出部は、輝度および色差の色空間における前記目標色に対する前記補正対象色の色差と当該補正対象色を補正係数で補正した補正色とのノルムと、所定の重み係数を施した前記補正係数のノルムとの和が最小値から所定の許容範囲内となる補正係数を算出することを特徴とする付記13に記載の画像処理装置。付記15前記色空間変換部は、前記算出部により算出された補正係数を補正対象の画像で用いられる色空間への変換を施すことを特徴とする付記14に記載の画像処理装置。付記16前記算出部は、前記補正係数に単位行列を加算してトータルの補正係数を算出することを特徴とする付記13~15の何れか1つに記載の画像処理装置。付記17コンピュータに、補正対象色の補正の目標とする目標色に対する当該補正対象色の色差と当該補正対象色を補正係数で補正した補正色との差分のノルムと、所定の重み係数を施した前記補正係数のノルムとの和が最小値から所定の許容範囲内となる補正係数を算出し、算出された補正係数に基づいて導出した変換情報に基づき、補正対象の画像の各画素の色を変換する各処理を実行させることを特徴とする画像処理プログラム。付記18前記目標色および前記補正対象色の色空間を輝度および色差の色空間に変換し、輝度および色差の色空間における前記目標色に対する前記補正対象色の色差と当該補正対象色を補正係数で補正した補正色とのノルムと、所定の重み係数を施した前記補正係数のノルムとの和が最小値から所定の許容範囲内となる補正係数を算出することを特徴とする付記17に記載の画像処理プログラム。付記19算出された補正係数を補正対象の画像で用いられる色空間への変換を施すことを特徴とする付記18に記載の画像処理プログラム。付記20前記補正係数に単位行列を加算してトータルの補正係数を算出することを特徴とする付記17~19の何れか1つに記載の画像処理プログラム。付記21コンピュータが、補正対象色の補正の目標とする目標色に対する当該補正対象色の色差と当該補正対象色を補正係数で補正した補正色との差分のノルムと、所定の重み係数を施した前記補正係数のノルムとの和が最小値から所定の許容範囲内となる補正係数を算出し、算出された補正係数に基づいて導出した変換情報に基づき、補正対象の画像の各画素の色を変換する各処理を実行することを特徴とする画像処理方法。付記22前記目標色および前記補正対象色の色空間を輝度および色差の色空間に変換し、輝度および色差の色空間における前記目標色に対する前記補正対象色の色差と当該補正対象色を補正係数で補正した補正色とのノルムと、所定の重み係数を施した前記補正係数のノルムとの和が最小値から所定の許容範囲内となる補正係数を算出することを特徴とする付記21に記載の画像処理方法。付記23算出された補正係数を補正対象の画像で用いられる色空間への変換を施すことを特徴とする付記22に記載の画像処理方法。付記24前記補正係数に単位行列を加算してトータルの補正係数を算出することを特徴とする付記21~23の何れか1つに記載の画像処理方法。