"立体画像を入力し、該立体画像の各フレーム又はフィールド毎の視差に関する多次元統計量を算出する多次元統計量算出部と、特定のフレーム又はフィールド及びそれに近接するフレーム又はフィールドの前記視差に関する多次元統計量の間の距離を算出する距離算出部と、前記距離が所定の閾値以上の場合に、シーンチェンジが発生したことを示す出力信号を出力する距離閾値比較部とを備えた立体画像処理装置。前記特定のフレーム又はフィールド及びそれに近接するフレーム又はフィールドの間隔が、1フレーム又はフィールドである請求項1に記載の立体画像処理装置。前記特定のフレーム又はフィールド及びそれに近接するフレーム又はフィールドの間隔が、2フレーム又はフィールドである請求項1に記載の立体画像処理装置。前記視差に関する多次元統計量が、視差ヒストグラムである請求項1乃至3に記載の立体画像処理装置。前記視差に関する多次元統計量が、画像を複数領域に分割して求めた領域毎の平均視差量である請求項1乃至3に記載の立体画像処理装置。前記距離が、多次元統計量の各要素毎の差分二乗和の平方根である請求項1乃至5に記載の立体画像処理装置。前記距離が、多次元統計量の各要素毎の差分絶対値和である請求項1乃至5に記載の立体画像処理装置。立体画像を入力し、該立体画像の最遠景視差値及び最近景視差値を算出する最遠景最近景視差量算出部と、前記距離閾値比較部による出力信号と前記最遠景視差値及び最近景視差値に基づいて、前記立体画像の視差調整量を算出する視差調整量算出部と、前記立体画像に対して、前記視差調整量に基づいて視差調整を行った立体画像を生成する視差調整部とを有する、前記請求項1乃至7に記載の立体画像処理装置。立体画像を入力し、該立体画像の各フレーム又はフィールド毎の視差に関する多次元統計量を算出するステップと、特定のフレーム又はフィールド及びそれに近接するフレーム又はフィールドの前記視差に関する多次元統計量の間の距離を算出するステップと、前記距離が所定の閾値以上の場合に、シーンチェンジが発生したことを示す出力信号を出力するステップとを含む立体画像処理方法。前記特定のフレーム又はフィールド及びそれに近接するフレーム又はフィールドの間隔が、1フレーム又はフィールドである請求項9に記載の立体画像処理方法。前記特定のフレーム又はフィールド及びそれに近接するフレーム又はフィールドの間隔が、2フレーム又はフィールドである請求項9に記載の立体画像処理方法。前記視差に関する多次元統計量が、視差ヒストグラムである請求項9乃至11に記載の立体画像処理方法。前記視差に関する多次元統計量が、画像を複数領域に分割して求めた領域毎の平均視差量である請求項9乃至11に記載の立体画像処理方法。前記距離が、多次元統計量の各要素毎の差分二乗和の平方根である請求項9乃至13に記載の立体画像処理方法。前記距離が、多次元統計量の各要素毎の差分絶対値和である請求項9乃至13に記載の立体画像処理方法。立体画像を入力し、該立体画像の最遠景視差値及び最近景視差値を算出するステップと、前記シーンチェンジが発生したことを示す出力信号と前記最遠景視差値及び最近景視差値に基づいて、前記立体画像の視差調整量を算出するステップと、前記立体画像に対して、前記視差調整量に基づいて視差調整を行った立体画像を生成するステップとを有する、前記請求項9乃至15に記載の立体画像処理方法。ところで、映像作品は通常、複数のシーンをつなぎ合わせて構成されている。シーンチェンジの前後においては、視差量が不連続に大きく変化する場合がある。この時、上記の特許文献1に記載のローパスフィルタ処理が問題となる。すなわち、常に視聴者に見やすい立体画像を呈示するには、シーンチェンジが発生して視差量が不連続に大きく変化した場合には、前記の視差調整処理において、視差調整量を視差量の大きな変化に素早く追従させなければならない。しかし、上記の特許文献1に記載のローパスフィルタ処理は、視差量の変化のうち素早い動きを除去してしまうため、シーンチェンジ時には視差調整量の追従を遅らせてしまうという課題がある。また、上記課題はシーンチェンジの前後において視差量が大きく変化した場合に問題となることから、これに対処するためには視差量の変化を捉えることのできるシーンチェンジ検出方法が必要である、という課題も有している。これに対して、例えば画像の輝度情報の変化を用いたシーンチェンジ検出を行う従来技術があるが、この方法では視差量の変化を捉えることはできない。一方、特許文献2に記載のシーンチェンジ検出方法は、視差量を用いた方法である。しかし、奥行情報を外部から入力することを前提としており、その奥行情報から求めた奥行の最大値と最小値を用いてシーンチェンジを検出している。通常、立体画像には視差に関する情報があらかじめ付加されていないことから、上記の特許文献1に記載の方法のように、入力された立体画像から視差量を算出し、そこから最遠景視差値と最近景視差値を検出しなければならない。これらの視差量がエラーを含むことは上述の通りである。従って、特許文献1に記載の視差算出方法により算出した視差量を用いて、特許文献2に記載のシーンチェンジ検出方法を実施しても、視差量のエラーにより正しくシーンチェンジ検出できない可能性が高いとの課題がある。本発明はこのような課題に対して、視差量の変化を捉えることができ、かつ視差量のエラーの影響を受け難いシーンチェンジ検出手段を実現することを目的とする。また、視差調整量に対するローパスフィルタ処理がシーンチェンジ時に視差調整に与える悪影響を防止した視差調整手段を実現することを目的とする。本発明の一態様によれば、本発明の立体画像処理装置は、立体画像を入力し、該立体画像の各フレーム又はフィールド毎の視差に関する多次元統計量を算出する多次元統計量算出部と、特定のフレーム又はフィールド及びそれに近接するフレーム又はフィールドの前記視差に関する多次元統計量の間の距離を算出する距離算出部と、前記距離が所定の閾値以上の場合に、シーンチェンジが発生したことを示す出力信号を出力する距離閾値比較部とを備えたことを特徴とする。本発明の別の一態様によれば、前記特定のフレーム又はフィールド及びそれに近接するフレーム又はフィールドの間隔が、1フレーム又はフィールドであっても良い。本発明の別の一態様によれば、前記特定のフレーム又はフィールド及びそれに近接するフレーム又はフィールドの間隔が、2フレーム又はフィールドであっても良い。本発明の別の一態様によれば、前記視差に関する多次元統計量が、視差ヒストグラムであっても良い。本発明の別の一態様によれば、前記視差に関する多次元統計量が、画像を複数領域に分割して求めた領域毎の平均視差量であっても良い。本発明の別の一態様によれば、前記距離が、多次元統計量の各要素毎の差分二乗和の平方根であっても良い。本発明の別の一態様によれば、前記距離が、多次元統計量の各要素毎の差分絶対値和であっても良い。本発明の別の一態様によれば、立体画像を入力し、該立体画像の最遠景視差値及び最近景視差値を算出する最遠景最近景視差量算出部と、前記距離閾値比較部による出力信号と前記最遠景視差値及び最近景視差値に基づいて、前記立体画像の視差調整量を算出する視差調整量算出部と、前記立体画像に対して、前記視差調整量に基づいて視差調整を行った立体画像を生成する視差調整部とを有しても良い。本発明の別の一態様によれば、本発明の立体画像処理方法は、立体画像を入力し、該立体画像の各フレーム又はフィールド毎の視差に関する多次元統計量を算出するステップと、特定のフレーム又はフィールド及びそれに近接するフレーム又はフィールドの前記視差に関する多次元統計量の間の距離を算出するステップと、前記距離が所定の閾値以上の場合に、シーンチェンジが発生したことを示す出力信号を出力するステップとを含むことを特徴とする。本発明の別の一態様によれば、前記特定のフレーム又はフィールド及びそれに近接するフレーム又はフィールドの間隔が、1フレーム又はフィールドであっても良い。本発明の別の一態様によれば、前記特定のフレーム又はフィールド及びそれに近接するフレーム又はフィールドの間隔が、2フレーム又はフィールドであっても良い。本発明の別の一態様によれば、前記視差に関する多次元統計量が、視差ヒストグラムであっても良い。本発明の別の一態様によれば、前記視差に関する多次元統計量が、画像を複数領域に分割して求めた領域毎の平均視差量であっても良い。本発明の別の一態様によれば、前記距離が、多次元統計量の各要素毎の差分二乗和の平方根であっても良い。本発明の別の一態様によれば、前記距離が、多次元統計量の各要素毎の差分絶対値和であっても良い。本発明の別の一態様によれば、立体画像を入力し、該立体画像の最遠景視差値及び最近景視差値を算出するステップと、前記シーンチェンジが発生したことを示す出力信号と前記最遠景視差値及び最近景視差値に基づいて、前記立体画像の視差調整量を算出するステップと、前記立体画像に対して、前記視差調整量に基づいて視差調整を行った立体画像を生成するステップとを有しても良い。上記手段により、本発明に係る立体画像処理装置は、立体画像の視差量の変化を捉えることができ、かつ視差量のエラーの影響を受け難いシーンチェンジ検出手段を実現する。以下、添付図面を参照しながら本発明の好適な立体画像処理装置の実施の形態について詳細に説明する。本発明は、フィールド信号とフレーム信号のいずれに対しても適用できるものであるが、フィールドとフレームは互いに類似の関係にあるため、フレーム信号を代表例として説明するものとする。まず図1により、本発明における、右目用画像データと左目用画像データからなる立体画像の、フレームの概念について説明する。図1aに示すのは、1枚の画像の左半分に横方向の解像度を通常の1/2にした左目用画像Lを、右半分に横方向の解像度を通常の1/2にした右目用画像Rを格納した形式での立体画像である。サイドバイサイド形式と呼ばれている。この場合は、左目用画像Lと右目用画像Rからなる1枚の画像が1フレームになる。動画の場合は、フレームレートをXフレーム/秒とすると、上記形式の画像が1秒間にX枚、すなわちフレームレートと同一の枚数必要である。図1bに示すのは、1枚の画像の上半分に縦方向の解像度を通常の1/2にした左目用画像Lを、下半分に縦方向の解像度を通常の1/2にした右目用画像Rを格納した形式での立体画像である。トップアンドボトム形式と呼ばれている。この場合も、左目用画像Lと右目用画像Rからなる1枚の画像が1フレームになる。動画もサイドバイサイド形式と同様、この形式の画像が1秒間にフレームレートと同一の枚数必要である。またこの他にも、左目用画像と右目用画像を、解像度はそのまま上下につないで大きな1枚の画像とする、フレームパッキングと呼ばれる方式もある。これも動画の場合は、この形式の画像が1秒間にフレームレートと同一の枚数必要である。一方、図1cに示すのは、左目用画像Lと右目用画像Rを時間軸上で交互に並べた形式での立体画像である。フレームシーケンシャル形式と呼ばれている。この場合は本願では図1cに示すように、1枚の左目用画像Lと1枚の右目用画像Rをセットにして1フレームと数える。よって動画の場合は、フレームレートをXフレーム/秒とすると、左目用画像Lが1秒間にX枚、右目用画像Rが1秒間にX枚、交互に並んでいることから、合計で2X枚の画像となる。このように、本願においては、画像の実際の格納形式に関わらず、左目用画像と右目用画像のセットで1フレームと考える。さらには、n視点ただしn>2とするの映像からなるn眼画像の場合も、n眼分の画像をセットにして1フレームと考える。次に、本発明における、シーン及びシーンチェンジの定義について説明する。本発明におけるシーンとは、単一のカメラで撮影された一連のフレームを指すものとする。立体画像の視差は、同一のシーン内においては、被写体の動きやカメラの動きに応じて連続的に変化する。もちろん、カメラや被写体が静止していてもかまわない。CGによる立体画像のように、実際にカメラで撮影されたものではない画像に関しても、仮想的なカメラにより仮想的な被写体を撮影した画像を生成していることから、これに準じる。また、例えば映画のエンドロールの字幕に視差が付けられ、字幕が画面より手前または奥にあるように見える立体画像も考えられる。これも、仮想的なカメラにより、仮想空間における被写体としての字幕を撮影したものとみなせるので、同様に扱うことができる。被写体が字幕ではなく、単純な図形、例えば三角形や四角形である場合も、同様である。さらには、黒、灰色、赤、青等の単一色の画像に関しては、そのような単一色の空間をカメラで撮影した立体画像であるとみなせるので、同様に扱うことができる。また、あるシーンが終わり次のシーンへと変わることを、シーンチェンジと呼ぶ。立体画像の視差は通常、シーンチェンジの前後においては不連続に変化する。シーンごとに、被写体が変わったり、被写体とカメラとの位置関係が変わったりするためである。上記の通り、シーンには様々なものが考えられるが、シーンチェンジ前後の各シーンは、どのようなものであってもかまわない。例えば、ある実写画像から別の実写画像へのシーンの変化、実写画像から字幕画像へのシーンの変化、CG画像から実写画像へのシーンの変化、実写画像から黒の単一色の画像へのシーンの変化のいずれも、シーンチェンジである。<第1の実施形態>本発明の第1の実施形態は、立体画像処理装置であって、入力された立体画像の最近景と最遠景の視差の範囲が安全視差範囲内に収まるよう、該立体画像の奥行を調整するものである。以下に図面を参照して説明する。図2は、本実施形態による立体画像表示装置の構成を示すブロック図である。図2が示すように、本実施形態による立体画像表示装置は、画像データを受け付ける入力部10と、入力された画像データを処理し、立体表示が可能な表示データを生成するための画像処理を行う立体画像処理部100と、画像の解析を行う画像解析部20と、画像を1フレーム分保持して遅延させて出力する画像遅延部101と、画像の視差を調整する視差調整部102と、画像を表示部104に合わせ表示制御を行う表示制御部103と、画像を表示する表示部104と、システム全体を制御するシステム制御部105と、ユーザが入力を行うユーザ入力部106と、シャッタメガネの同期を行うメガネ同期部107と、ユーザが装着するシャッタメガネ108と、から構成される。ユーザ入力部106は、この立体画像処理装置に対するユーザの指示の入力を受ける。例えば、ユーザが見たい立体画像の静止画や立体画像のテレビ放送を選択する、といった操作の入力を受ける。システム制御部105は、ユーザ入力部106から入力されたユーザの指示を受け、入力部10、画像解析部20、視差調整部102、表示制御部103との間で、制御情報や制御用データを送受信する。また、受信したデータに対して演算処理を施す。詳細は以下の各部の説明で述べる。入力部10は、ユーザが見たい立体画像をユーザ入力部106を用いて指定し、その制御情報がシステム制御部105より入力部10に送信されると、指定された立体画像を入力する。そしてその画像データを立体画像処理部100に送る。また、入力された立体画像のフレームレートを判別し、そのフレームレート情報をシステム制御部105に送る。ここで、入力される立体画像データは、放送波によるもの、記録メディアから電子的に読みだされたもの、通信により取得されたものなど、どのようなものでも構わない。すなわち、入力部10は、放送電波の受信機装置であっても良いし、半導体メモリ読み出し装置、光ディスクや磁気ディスクの読み出し装置、ネットワークとの通信機能を持つものであっても良い。要するに、立体画像として解釈可能なデータを入力できるものであればよい。また、立体画像データは、右目用画像データと左目用画像データからなるものであっても良いし、多眼表示用の多視点画像データであっても良い。また、画像データと奥行データ又は視差データからなるものであっても良い。立体画像処理部100は、入力部10により画像データの入力を受け、左目用画像データと右目用画像データに展開する。前記の通り、入力部10に入力される立体画像データは、右目用画像データと左目用画像データからなるもののほか、様々な形式がありうる。立体画像データが右目用画像データと左目用画像データからなるものの場合は、それをそのまま用いる。多視点画像データである場合は、そこから2視点分のデータを選択し右目用画像データと左目用画像データとする。画像データと奥行データ又は視差データからなるものである場合は、そこから右目用画像データと左目用画像データを合成する。また、入力された画像データに付加情報がある場合は付加情報を抽出し、システム制御部に伝送する。付加情報は、撮影時のパラメータや視差情報、奥行き情報等であっても良い。画像解析部20は、制御情報をシステム制御部105より受信すると、立体画像処理部100より左目用画像データと右目用画像データを入力する。また、システム制御部105から入力された前記制御データを用いて、画像中の最近景最遠景に対応する視差値の算出、シーンチェンジの検出を行う。前記制御データは、より具体的には、画像中の最近景最遠景に対応する視差値を導出する際に用いる閾値Tdである。そして、画像中の最近景及び最遠景に対応する視差値Dn及びDfと、シーンチェンジ検出フラグFsをシステム制御部105に出力する。画像解析部20のこれらの処理の詳細については後述する。システム制御部105は、画像解析部20から最近景及び最遠景に対応する視差値Dn及びDfとシーンチェンジ検出フラグFsを入力し、これらを用いて視差調整量を算出する。より具体的には、画像中の最近景最遠景に対応する視差値によって定められる立体画像の視差範囲が視覚系に疲労をもたらすものであった場合、視差範囲を適切な範囲に移動させるための視差調整量を算出する。このとき、急激に視差範囲を移動させると視覚の疲労を誘発させる場合があるので、視差範囲の移動の時間変化をなだらかにする平滑化処理が有効であるが、シーンチェンジが発生した場合は、平滑化処理を一旦停止し、切り替え後のシーンに最適な視差調整量を新たに設定する。そしてその視差調整量を視差調整部102に送る。この視差調整量の算出処理の詳細についても後述する。画像遅延部101は、立体画像処理部100より入力された左目用画像データと右目用画像データを保持するメモリを有し、入力された画像データを1フレーム分遅延させて出力する。すなわち、n1フレーム目の画像が入力されているときは、nフレーム目の画像を出力する。nフレーム目の画像に対して画像解析部20で画像中の最近景最遠景に対応する視差値の算出結果やシーンチェンジの検出結果、システム制御部105における視差調整量の算出結果は、nフレーム目の画像を全て処理した後でなければ得られない。よって、その結果を用いて同じnフレーム目の画像に視差調整処理を施すためには、このようにnフレーム目の画像データを保持して遅延して出力することが必要となる。視差調整部102では、システム制御部105から入力された視差調整量に従って視差を調整した立体画像を生成し、表示制御部103に送る。より具体的には前記の背景技術の欄で述べたように、立体画像を構成する左右画像を相対的に左右にずらすことによって左右画像の対応点間の距離を変更し、視差を調整する。画像をずらすことにより画面からはみ出した部分は削除する。また、画像をずらすことにより画像がなくなった部分は、例えば黒で埋める。本願では、視差調整量が正の値の場合は、画面内の被写体の視差値を大きくして遠景方向に移動するようにずらす、すなわち、左目用画像を左方向に、右目用画像を右方向にずらす。視差調整量が負の値の場合は、画面内の被写体の視差値を小さくして近景方向に移動するようにずらす、すなわち、左目用画像を右方向に、右目用画像を左方向にずらす。表示制御部103は、視差調整部102により視差を調整された立体画像の入力を、システム制御部105より入力画像のフレームレート情報の入力を受け、立体画像の提示方法に合わせた方式でデータを出力する。例えば本実施例では、表示部104に液晶表示パネルを用い、左目用画像と右目用画像を交互に表示し、観察者の装着したシャッタメガネ108と同期して立体視を行う方式を使っている。表示部104に左目用画像が表示されているときはシャッタメガネ108の左目用シャッタを開、右目用シャッタを閉とすることにより左目用画像を左目に呈示し、右目用画像が表示されているときには左目用シャッタを閉、右目用シャッタを開とすることにより右目用画像を右目に呈示して、立体視を実現する。この場合、表示制御部103は表示部104に対し、左目用画像と右目用画像を交互に出力する。出力の頻度は、入力画像のフレームレートに依存する。例えば入力画像のフレームレートが毎秒60枚であった場合は、左目用画像と右目用画像をそれぞれ毎秒60枚、合計120枚表示しても良いし、あるいは左目用画像と右目用画像のそれぞれに2倍のフレームレート変換処理を施してそれぞれ毎秒120枚の画像を生成し、合計240枚表示しても良い。また、入力画像が映画であった場合はフレームレートは毎秒24枚であるので、左目用画像と右目用画像をそれぞれ毎秒24枚、合計48枚表示しても良いし、あるいは例えば左目用画像と右目用画像のそれぞれに5倍のフレームレート変換処理を施してそれぞれ毎秒120枚の画像を生成して、合計240枚表示しても良い。さらに、メガネ同期部107に対し画像の表示タイミングに合わせて前記のようにシャッタメガネ108を制御するための同期信号を出力する。表示部104は表示制御部103から送られる画像を随時表示する。メガネ同期部107は、表示制御部103から送られた同期信号を、赤外線や電波等を用いて、シャッタメガネ108に対して送信する。シャッタメガネ108は、メガネ同期部107から送信された同期信号を受信し、それに従って右目用及び左目用のシャッタを開閉する。次に画像解析部20についてより詳細に説明する。図3に画像解析部20の基本的構成を示す。画像解析部20は、立体画像を入力して該立体画像の各フレーム又はフィールド毎の視差に関する多次元統計量を算出する多次元統計量算出部201と、立体画像を入力して該立体画像の最遠景視差値及び最近景視差値を算出する最遠景最近景視差量算出部202と、多次元統計量算を入力してシーンチェンジを検出するシーンチェンジ検出部203と、検出値や設定値を通信制御する通信制御部200と、から構成される。通信制御部200は、システム制御部105から制御情報を入力し、それを最遠景最近景視差量算出部202及びシーンチェンジ検出部203に送る。制御情報は具体的には、最遠景最近景視差量算出部202に送るのは閾値Tdであり、シーンチェンジ検出部203に送るのは閾値Tsである。これらについては後述する。また、最遠景最近景視差量算出部202によって算出された最遠景視差量Df、最近景視差量Dn、シーンチェンジ検出部203によって検出されたシーンチェンジ検出情報Fsを受け、それらをシステム制御部105に出力する。画像解析部20のより具体的な構成の例を図4に示す。これを、画像解析部20Aとする。画像解析部20Aは、図3で示した画像解析部20の基本的構成と比較すると、多次元統計量算出部201を視差算出部204と視差ヒストグラム生成部205とに展開し、最遠景最近景視差量算出部202を視差算出部206と視差ヒストグラム生成部207と視差閾値比較部208とに展開した構成となっている。視差算出部204は、立体画像処理部100から入力した左目用画像データと右目用画像データに対し、フレーム毎に、立体画像を構成する右目用画像及び左目用画像の対応点のずれ即ち視差を、ブロックマッチング等を用いて画像全域にわたって求める。この時、画像内の画素毎に視差を求めても良いし、所定の大きさのブロック例えば8×8ピクセルのブロック毎に視差を求めても良い。なお、入力部10に入力される立体画像データの付加情報として、画素毎あるいは所定の大きさのブロック毎の視差情報が付加されていた場合は、視差算出部204における処理をスキップしても良い。この場合は、視差情報をシステム制御部105から通信制御部200を経て得る。また、付加情報として画素毎あるいは所定の大きさのブロック毎の奥行情報及び撮影時のカメラの間隔と焦点距離の情報が付加されていた場合は、カメラの間隔と焦点距離の情報を用いて、奥行情報を視差情報に変換しても良い。視差ヒストグラム生成部205は、視差算出部204で求めた画像全域の視差のデータから、その度数分布、すなわち視差ヒストグラムを作成する。また、視差ヒストグラムの代用として奥行きをヒストグラムにしたものでも良い。すなわち立体画像に表現されている表示物の視差またはそれと同等の量の度数分布が表されているものであればよい。視差算出部204で求めた画面全域の視差の個々のデータには、算出エラーが存在する。このデータを統計処理により視差ヒストグラムに変換することで、個々のデータのエラーの影響は減少し、視差量の全体的な傾向が抽出される。すなわち、視差ヒストグラムを用いることで、視差量のエラーの影響を受け難くすることができる。図5に視差ヒストグラムの様々な例を示す。各ヒストグラムの横軸は視差量、縦軸は度数である。図5aは、画像中に奥行きの偏りが無く被写体が存在する画像である。ここで偏りが無いとは、普通の自然な状態で、正規分布が期待されるような状態を意味する。近景から遠景までを含む画像であり、日常風景を撮影した画像などがこのような分布になることが多い。図5bは、画像中に奥行きの偏りが無い被写体群があり、それより手前にやや距離を置いて被写体がある場合であり、飛び出す被写体を含む画像などがこのような分布になることが多い。図5cは、画像中に奥行きの偏りが無い被写体群があり、それより奥にやや距離を置いて被写体がある場合であり、主要被写体以外に一部背景を含む画像などがこのような分布になることが多い。図5dは、画像中に被写体群を2群含む場合であり、奥行方向に位置の異なる主要な被写体を2つ含む画像などがこのような分布になることが多い。図5eは、画像中に近景から遠景まで奥行方向に幅広く分布する被写体群を含む場合であり、被写体に接近して撮影された画像などがこのような分布になることが多い。図5fは、画像中に一様な奥行きの被写体群を含む場合であり、風景写真のように遠距離の被写体を撮影した画像や2次元画像などがこのような分布になることが多い。このように、画像内にどのような被写体がどのような距離に存在しているかにより、視差ヒストグラムの概形は変わる。従って、視差ヒストグラムの概形の変化を捉えることで、立体画像の動画においてシーンが切り替わったこと、すなわちシーンチェンジを検出できる。シーンチェンジ検出部203は、視差ヒストグラム生成部205で作成した視差ヒストグラムと、通信制御部200から送られた閾値Tsを用いて、シーンチェンジを検出する。図6にシーンチェンジ検出部203の詳細な構成を示す。シーンチェンジ検出部203は、データ遅延部300と、距離算出部301と、距離閾値比較部302とからなる。データ遅延部300は、入力された視差ヒストグラムを1フレーム分保存し、次に入力された視差ヒストグラムに対して1フレーム遅延させた視差ヒストグラムを距離算出部301に送る。距離算出部301は、入力された視差ヒストグラム及びデータ遅延部300により1フレーム分遅延した視差ヒストグラムを入力し、所定の距離函数を用いてそれらの視差ヒストグラム間の距離Distを算出し、それを距離閾値比較部302に出力する。すなわち図6に記載のあるように、n1フレーム目の視差ヒストグラムと、nフレーム目の視差ヒストグラムとの間の距離を算出する。距離函数に関してさらに詳述する。上記で図5に関して説明したように、視差ヒストグラムの概形の変化を捉えることで、立体画像の動画においてシーンが切り替わったこと、すなわちシーンチェンジを検出できる。視差ヒストグラムの概形の変化を捉える具体的手段としては例えば、n1フレーム目の視差ヒストグラムと、nフレーム目の視差ヒストグラムとの間の距離を指標とすることができる。この距離が小さければ、フレーム間で視差ヒストグラムの概形が余り変わっていないことがわかり、この距離が大きければ、フレーム間で視差ヒストグラムの概形が大きく変わった、すなわちシーンチェンジが発生したことがわかる。一般に距離とは、ある2点間に対して測定した長さの量をいう。例えば、3次元空間における2点間を直線でつないだ場合の長さが距離である。これをより一般化して考えると、点が存在する空間は3次元より大きな多次元空間でもかまわない。視差ヒストグラムは多次元の量である。これに関しては後で詳しく述べる。また、直線でつなぐこと以外の何らかの距離の測定方法を定義してそれに従って計測した長さであっても良い。例えば地球上のある2点間の距離は、地中を貫通する直線の長さと定義することもできるし、地表面に沿った曲線の長さと定義することもできる。距離の測定方法の定義が、距離函数である。距離函数の具体例についても後述する。距離算出部301の処理に関してさらに詳述する。立体画像における視差ヒストグラムに関して、l、mは自然数であって、近景方向の最大の視差値を-l、遠景方向の最大の視差量をm、ヒストグラムの各ビンの幅を1、nフレーム目の視差ヒストグラムをHnとする。そしてその各ビンの値を以下のように表記する。Hn=H-l,n,H-l1,n,,H0,n,,Hm-1,n,Hm,nつまりHnは、-lからmまでのlm1個の要素からなる多次元統計量である。n1フレーム目の視差ヒストグラムと、nフレーム目の視差ヒストグラムとの間の距離Distは、距離函数を一般的にdx,yと表記すると、以下のようになる。Dist=dHn1,Hn具体的な距離函数としては様々なものが考えられるが、最も一般的なものが、距離ヒストグラムのビンごとの差分二乗和の平方根を求める、ユークリッド距離である。これを式で表すと以下のようになる。Dist=sqrtΣHi,n1-Hi,n2ここで、sqrtは平方根を求めることを意味する。以下でも同様である。また、iは-lからmまでの値を取る。しかしユークリッド距離では二乗や平方根の計算を行う必要があり、実際にハードウェアの論理回路に実装する上では多くのリソースを必要とする。CPUで計算する場合も多くの処理量を必要とする。そこで、より実装においてリソースが少なくて済む、あるいは処理量の少ない距離函数として、マンハッタン距離が考えられる。これは距離ヒストグラムのビンごとの差分の絶対値の和を求めるものである。これを式で表すと以下のようになる。Dist=Σ|Hi,n1-Hi,n|ここで、iは-lからmまでの値を取る。この他にも、必要に応じて他の距離函数を用いてもかまわない。距離比較部302は、距離算出部301より入力された距離Distと通信制御部200から送られた閾値Tsを入力とし、DistとTsの大きさの比較を行ってシーンチェンジ検出フラグFsを出力する。その処理を図7に示す。まずDist>Tsが満たされるか、つまり閾値Tsよりもヒストグラム間距離Distの方が大きいかを判定するS1。満たされる場合は、シーンチェンジ検出フラグFsに1を代入するS2。これは、立体画像のnフレームとn1フレームの間でシーンチェンジを検出したことを意味する。一方、満たされない場合は、Fsに0を代入するS3。これは、シーンチェンジが検出されなかったことを意味する。図5に関して上記で説明したように、視差ヒストグラムの概形は、画像内にどのような被写体がどのような距離に存在しているかを反映している。従って、視差ヒストグラムの変化を捉えることで、立体画像の動画においてシーンが切り替わり写っている被写体が変化したこと、すなわちシーンチェンジを検出できる。視差ヒストグラムは-lからmまでのlm1個の要素を持つ多次元の量であるので、n1フレーム目の視差ヒストグラムとnフレーム目の視差ヒストグラムとの間の距離の大きさを距離函数を用いて算出し、その距離の大きさで、視差ヒストグラムの変化の大きさを判断する。視差ヒストグラムは、視差量そのものではなく、その統計量である。よって、各視差量に含まれる検出エラーの影響は緩和される。統計量としては、例えば全ての視差量の平均値も考えられる。しかし一つの統計量だけでは、画像内にどのような被写体がどのような距離に存在しているかといった情報が失われ、立体画像の動画においてシーンが切り替わったことを的確に検出できなくなる。従って、ある程度多次元の統計量であることが望ましい。視差ヒストグラムはそのような多次元統計量の一つである。視差算出部206は視差算出部204と、視差ヒストグラム生成部207は視差ヒストグラム生成部205と同じ機能を持つため、説明は割愛する。視差閾値比較部208は、視差ヒストグラム生成部207から入力された視差ヒストグラム及び通信制御部200から入力された閾値Tdにより、最遠景最近景視差量を算出する。図8を用いてその方法の一例を説明する。図8は視差ヒストグラムのより詳細な一例を示したものである。図5bと同様、画像中に奥行きの偏りが無い被写体群があり、それより手前にやや距離を置いて被写体がある場合のヒストグラムの例である。横軸は視差量、縦軸は度数である。視差量は、背景技術の欄で述べたように、左目用画像を基準として画像の右方向を正の視差として表示している。閾値Tdは視差ヒストグラムの縦軸の閾値として用いる。ヒストグラムと閾値Tdの交点の中で最大の視差量を持つ点の視差量を最遠景視差量Dfとし、最小の視差量を持つ点の視差量を最近景視差量Dnとする。これは、図8のように複数の交点がある場合でも視差が最大及び最小の交点の視差量をDf及びDnとするということである。このようにして求めた最遠景視差量Df、最近景視差量Dnを通信制御部200に送る。図4に示した画像解析部20Aの構成においては、視差算出部206は視差算出部204と、視差ヒストグラム生成部207は視差ヒストグラム205と同じ機能を持っている。そこで、これらを統合して、より構成要素を少なくして簡略化することも可能である。図9にその例を示す。これを画像解析部20Bとする。画像解析部20Bにおいては、画像解析部20Aにおける視差算出部206と視差ヒストグラム生成部207を除去し、視差閾値比較部208には、視差ヒストグラム生成部205からデータを入力するよう構成する。このような構成でも、画像解析部20Aと同じ動作をする。次に、システム制御部105における、視差調整部102に送るための視差調整量のSの算出処理について説明する。図10に視差調整量Sの算出処理の流れを示す。視差調整量Sの算出処理は、視差調整量の暫定値算出処理S11と、視差調整量の平滑化処理S12からなる。視差調整量の暫定値算出処理S11は、画像解析部20で算出された最遠景視差量Df、最近景視差量Dnと、システム制御部105が保持している、最遠景視差量の許容値Tfと、最近景視差量の許容値Tnを用いて、立体画像を見やすくするための視差調整量の暫定値Stmpを算出する。最遠景視差量の許容値Tfは、例えば視差量がそれ以上になると画面上の視差が観察者の目の間隔を越えて立体視が困難になるような視差量、最近景視差量の許容値Tnは、例えば視差量がそれ以下になると極端な寄り目となって立体視が困難になるような視差量である。厳密にこのような視差量に設定しなければならないわけではなく、例えば余裕を見てTfは小さめの値を、Tnは大き目の値を取るなど、適宜設定すればよい。立体画像の視差が、最近景視差量の許容値Tnから最遠景視差量の許容値Tfの範囲内に収まっていれば、その立体画像は安全に見ることができる。逆に、立体画像の視差が安全視差範囲からはみ出していれば、その立体画像は立体視が困難であることを意味する。暫定値Stmpの算出は、より具体的には、最遠景視差量Dfが最遠景視差量の許容値Tfを超えないように、また最近景視差量Dnが最近景視差量の許容値Tnを超えないように、画像のシフトによって視差を調整するための視差調整量の暫定値Stmpを設定する。最遠景視差量Dfと最近景視差量Dnの値によっては、視差をどう調整しても上記の2つの条件のいずれかが満たされない場合がある。そのような場合は、例えばいずれか片方の条件だけでも満たすようにStmpを設定することができる。またあるいは、視差の調整は不可能として、Stmp=0とすることもできる。視差調整量の平滑化処理S12は、視差調整量の暫定値Stmpに対し平滑化処理を施して実際の視差調整量Sを算出するが、画像解析部20で検出されたシーンチェンジ検出フラグFsを見て、シーンチェンジが発生している場合は平滑化処理をリセットして実際の視差調整量Sを算出する。図11に視差調整量の平滑化処理S12の詳細な流れを示す。まず、シーンチェンジ検出フラグFsが0かを判定するS21。Yesの場合は、シーンチェンジが発生していないことを意味するので平滑化処理を行って実際の視差調整量Sを算出するS22。ここで、Soldは、一つ前のフレームにおける実際の視差調整量Sを保持しておく変数である。保持する処理については後のS24の説明で述べる。実際の視差調整量Sは、S=α×Stmpβ×Soldという式により算出する。α、βは所定の定数であるが、αβ=1、0<α、β<1となるよう定める。αを大きくすれば実際の視差調整量Sに対する視差調整量の暫定値Stmpの寄与が大きくなる、すなわち平滑化の度合いが少なくなり、αを小さくすれば実際の視差調整量Sに対する視差調整量の暫定値Stmpの寄与が小さくなる、すなわち平滑化が強く働く。このようにα、βの値を調整することで平滑化の強さを調整できる。なお、S22で示した数式による処理はIIRフィルタ処理である。この代わりに、過去数フレーム分の視差調整量の暫定値Stmpを保持し、それらに対してFIRフィルタ処理を施して実際の視差調整量Sを算出することもできる。S21においてNoであった場合、すなわちFs=1で、シーンチェンジが発生していた場合は、実際の視差調整量Sに視差調整量の暫定値Stmpをそのまま代入するS23。すなわち、平滑化処理を施さずに実際の視差調整量Sを決定する。S22又はS23の処理で実際の視差調整量Sが決まった後は、その値を一つ前のフレームにおける実際の視差調整量Soldに代入するS24。この値は次のフレームにおける処理で用いる。以上で視差調整量の平滑化処理S12を終了する。上記の第1の実施例においては、視差調整量Sの算出処理として、図10を用いて説明したように、視差調整量の暫定値算出処理S11を行った後に、視差調整量の平滑化処理S12を行っている。しかしこの順序を逆にして、まず視差調整量の算出に用いる最遠景視差量Df、最近景視差量Dnに対して平滑化処理を行い、その平滑化処理後の最遠景視差量最近景視差量を用いて視差調整量Sを算出することもできる。以上のように、本発明の第1の実施形態においては、動画像の各フレーム毎の視差に関する多次元統計量、具体的には視差ヒストグラムを用いてシーンチェンジを検出している。このような視差に関する多次元の値は、画像内にどのような被写体がどのような距離に存在しているかの手がかりを有しているため、立体画像の視差量の変化を捉えたシーンチェンジ検出手段を実現できる。また、このように統計量を用いることで、視差量のエラーの影響を受け難いシーンチェンジ検出手段を実現できる。さらに、シーンチェンジが検出された時は、視差調整処理における視差調整量のローパスフィルタ処理をリセットし、シーンチェンジ後のシーンの先頭からシーンの先頭のフレームの視差調整量をローパスフィルタを通さずに用いる。これにより、シーンチェンジ時以外は視差量に対するローパスフィルタ処理により視差調整量を滑らかに変化させることで見苦しさを防止することと、シーンチェンジ時にはシーンチェンジ後のシーンの視差調整量に素早く変更することを両立させた視差調整手段を実現できる。<第2の実施形態>本発明の第2の実施形態は、第1の実施形態と同様に、立体画像処理装置であって、入力された立体画像の最近景と最遠景の視差の範囲が安全視差範囲内に収まるよう、該立体画像の奥行を調整するものである。第2の実施形態による立体画像表示装置の構成は、図2に示したブロック図と同一である。異なるのは、図2における画像解析部20のより具体的な構成が、図4に示した画像解析部20Aや図9に示した画像解析部20Bとは異なる別の構成を有することである。従って、以下では同一部分の説明は省略し、第2の実施形態における、画像解析部20のより具体的な構成に関して説明を行う。第2の実施形態に係る画像解析部20のより具体的な構成の例を図12に示す。これを画像解析部20Cとする。画像解析部20Cは、図3で示した画像解析部20の基本的構成と比較すると、多次元統計量算出部201を視差算出部204と領域毎平均視差算出部209とに展開し、最遠景最近景視差量算出部202を視差算出部206と視差ヒストグラム生成部207と視差閾値比較部208とに展開した構成となっている。また、シーンチェンジ検出部203はシーンチェンジ検出部210に変わっている。これらの構成要素のうち、視差算出部204、視差算出部206、視差ヒストグラム生成部207、視差閾値比較部208は、前記の第1の実施形態において説明したものと同一であるため、説明を割愛する。領域毎平均視差算出部209は、視差算出部204で求めた画像全域の視差のデータを用い、画像を複数領域に分割しその領域毎の平均視差を算出する。図13は、画像の領域分割例を説明する図である。画像を横p領域、縦q領域に分割している。p、qは自然数である。例えば総画素数が1920×1080画素の画像を、120×120画素の大きさの領域に分割した場合、p=16、q=9、すなわち横16領域、縦9領域に分割できる。このようにして分割した領域ごとに、領域内の視差量の平均値を求める。なお、領域の大きさによっては、分割すると画像端で余りが出る場合がある。この場合は、余りの部分の小さな領域で平均視差を算出することもできるし、余りの部分を無視することもできる。また、領域毎の平均視差の代用として、領域毎の平均奥行を用いることもできる。この領域毎平均視差をRとする。視差算出部204で求めた画面全域の視差の個々のデータには、算出エラーが存在する。このデータを統計処理により領域毎の平均視差に変換することで、個々のデータのエラーの影響は減少し、視差量の全体的な傾向が抽出される。すなわち、領域毎の平均視差を用いることで、視差量のエラーの影響を受け難くすることができる。シーンチェンジ検出部210は、領域毎平均視差算出部209で作成した領域毎平均視差Rと、通信制御部200から送られた閾値Tsを用いて、シーンチェンジを検出する。図14に第2の実施形態に係るシーンチェンジ検出部210の詳細な構成を示す。図7に示した第1の実施形態に係るシーンチェンジ検出部203との違いは、データ遅延部300がデータ遅延部303に、距離算出部301が距離算出部304に変わったことである。以下に、変わった部分のみ説明する。データ遅延部303は、入力された領域毎平均視差を1フレーム分保存し、次に入力された領域毎平均視差に対して1フレーム遅延させた領域毎平均視差を距離算出部304に送る。距離算出部304は、入力された領域毎平均視差及びデータ遅延部303により1フレーム分遅延した領域毎平均視差を入力し、所定の距離函数を用いてそれらの領域毎平均視差間の距離Distを算出し、それを距離閾値比較部302に出力する。すなわち図14に記載のあるように、n1フレーム目の領域毎平均視差と、nフレーム目の領域毎平均視差との間の距離を算出する。この処理に関してさらに詳述する。nフレーム目の画像における領域毎平均視差をRn、その各要素をRp,q,nと表記する。つまりRはp×q個の要素からなる多次元統計量である。n1フレーム目の領域毎平均視差と、nフレーム目の領域毎平均視差との間の距離Distは、距離函数を一般的にdx,yと表記すると、以下のようになる。Dist=dRn1,Rn具体的な距離函数としては、第1の実施形態と同様、様々なものが考えられる。例えば領域毎の平均視差の要素毎の差分二乗和の平方根、すなわちユークリッド距離を用いた場合、Distを式で表すと以下のようになる。Dist=sqrtΣΣRi,j,n1-Ri,j,n2ここで、iは1からpまでの値を、jは1からqまでの値を取る。しかし第1の実施形態と同様、ユークリッド距離では二乗や平方根の計算を行う必要があり、実際にハードウェアの論理回路に実装する上では多くのリソースを必要とする。CPUで計算する場合も多くの処理量を必要とする。そこで、より実装においてリソースが少なくて済む、あるいは処理量の少ない距離函数として、マンハッタン距離が考えられる。これは領域毎平均視差の要素毎の差分の絶対値の1和を求めるものである。これを式で表すと以下のようになる。Dist=ΣΣ|Ri,j,n1-Ri,j,n|ここで、iは1からpまでの値を、jは1からqまでの値を取る。この他にも、必要に応じて他の距離函数を用いてもかまわない。領域毎平均視差は粗い視差マップであるので、画像内のどのような位置に被写体が写っており、それらがどのような距離に存在しているかを反映した量である。従って、領域毎平均視差の変化を捉えることで、立体画像の動画においてシーンが切り替わったこと、すなわちシーンチェンジを検出できる。領域毎平均視差は、p×q個の要素を持つ多次元の量であるので、n1フレーム目の領域毎平均視差とnフレーム目の領域毎平均視差との間の距離の大きさを所定の距離函数を用いて算出し、その距離の大きさで、領域毎平均視差の変化の大きさを判断する。領域毎平均視差は、視差量そのものではなくその統計量である。よって、各視差量に含まれる検出エラーの影響は緩和される。第1の実施形態の説明において述べたように、統計量としては、例えば全ての視差量の平均値も考えられる。しかし一つの統計量だけでは、画像内のどのような位置に被写体が写っており、それらがどのような距離に存在しているかといった情報が失われ、立体画像の動画においてシーンが切り替わったことを的確に検出できなくなる。従って、ある程度多次元の統計量であることが望ましい。領域毎平均視差はそのような多次元統計量の一つである。図12に示した画像解析部20Cの構成においては、視差算出部206は視差算出部204と同じ機能を持っている。そこで、これらを統合して、より構成要素を少なくして簡略化することも可能である。図15にその例を示す。これを画像解析部20Dとする。画像解析部20Dにおいては、画像解析部20Cにおける視差算出部206を除去し、視差ヒストグラム生成部207には、視差算出部204からデータを入力するよう構成する。このような構成でも、画像解析部20Cと同じ動作をする。以上のように、本発明の第2の実施形態においては、動画像の各フレーム毎の視差に関する多次元統計量、具体的には領域毎平均視差を用いてシーンチェンジを検出している。このような視差に関する多次元の値は、画像内のどのような位置に被写体が写っており、それらがどのような距離に存在しているかというような手がかりを有しているため、立体画像の視差量の変化を捉えたシーンチェンジ検出手段を実現できる。また、このように統計量を用いることで、視差量のエラーの影響を受け難いシーンチェンジ検出手段を実現できる。さらに、シーンチェンジが検出された時は、視差調整処理における視差調整量のローパスフィルタ処理をリセットし、シーンの先頭からシーンの先頭のフレームの視差調整量をローパスフィルタを通さずに用いるようにしている。これにより、シーンチェンジ時以外は視差調整量に対するローパスフィルタ処理により視差調整量を滑らかに変化させることで見苦しさを防止することと、シーンチェンジ時にはシーンチェンジ後のシーンの視差調整量に素早く変更することを両立させた視差調整手段を実現できる。ところで、上記第1の実施形態及び第2の実施形態の説明においては、立体画像のn1フレーム目の多次元統計量とnフレーム目の多次元統計量との間の距離を用いてシーンチェンジを検出した。しかし検出方法はこれに限らない。例えば、立体画像のn1フレーム目の多次元統計量と、n-1フレーム目の多次元統計量との間の距離や、n1フレーム目の多次元統計量と、n-2フレーム目の多次元統計量との間の距離のように、2以上離れたフレーム間での多次元統計量の距離によりシーンチェンジを検出することも可能である。このような場合、距離算出に用いる2つのフレームのうち、時間的に遅いほうのフレームとその一つ前のフレームとの間のシーンチェンジを検出することになる。例えば、n1フレーム目の多次元統計量と、n-1フレーム目の多次元統計量との間の距離によりシーンチェンジ検出する場合は、時間的に遅いn1フレーム目と、その一つ前のnフレーム目との間のシーンチェンジを検出することになる。図16を用いて、シーンチェンジ検出に用いるフレームと、それによって検出されるシーンチェンジの位置の関係をさらに説明する。図16においては、n-2フレームからn2フレームまでの各フレーム目を時系列順に示している。n-2フレームからnフレームまでが1つのシーン、nフレームとn1フレームの間でシーンチェンジがあり、n1フレームからn2フレームが別のシーンである状況を図示している。隣接するフレーム間の多次元統計量の距離によりシーンチェンジを検出する場合、時間の経過につれ、1n-2フレームとn-1フレームの間の多次元統計量の距離を算出2n-1フレームとnフレームの間の多次元統計量の距離を算出3nフレームとn1フレームの間の多次元統計量の距離を算出というように順に処理を行う。1、2の処理で算出した距離は小さく、3の処理で算出した距離は大きくなるため、3の処理においてシーンチェンジを検出する。一方、一つ離れたフレーム間の多次元統計量の距離によりシーンチェンジを検出する場合、時間の経過につれ、1’n-2フレームとnフレームの間の多次元統計量の距離を算出2’n-1フレームとn1フレームの間の多次元統計量の距離を算出3’nフレームとn2フレームの間の多次元統計量の距離を算出というように順に処理を行う。1’の処理で算出した距離は小さく、2’の処理で算出した距離は大きくなるため、2’の処理においてシーンチェンジを検出する。なお、その次の3’の処理で算出した距離も、nフレームとn2フレームが違うシーンに属していることから、大きくなる。このように、一つ離れたフレーム間の多次元統計量の距離によりシーンチェンジを検出する場合、一つのシーンチェンジに対し2度多次元統計量の距離が大きくなる。これは誤検出となるため、例えばある時点の処理でシーンチェンジ検出すると、その次のフレームでの処理結果は無視するようにすることで解決できる。上記のように、2以上離れたフレーム間での視差に関する多次元統計量の距離によりシーンチェンジを検出することも可能であるが、いくらでも離れたフレーム間で距離を求めてよいわけではない。シーンが連続しているなら近傍のフレーム同士の視差に関する多次元統計量は類似している、という性質を用いてシーンチェンジを検出しているのであり、余りに離れたフレーム間ではその性質が失われるためである。例えば、フレーム間が1~3フレーム程度なら問題なくシーンチェンジが検出可能であろうし、フレーム間が時間にして1分もある場合は、適切なシーンチェンジ検出は不可能であろう。以上、第1の実施形態及び第2の実施形態について具体的に説明を行ったが、本発明はそれらに限定されるものではない。上述した2つの実施形態にそれぞれ開示された技術的手段を適宜組み合わせて得られる実施形態についても本発明の技術的範囲に含まれる。また、上記の実施の形態において、添付図面に図示されている構成等については、あくまで一例であり、これらに限定されるものではなく、本発明の効果を発揮する範囲内で適宜変更することが可能である。その他、本発明の目的の範囲を逸脱しない限りにおいて適宜変更して実施することが可能である。上記の実施の形態の説明では、機能を実現するための各構成要素をそれぞれ異なる部位であるとして説明を行っているが、実際にこのように明確に分離して認識できる部位を有していなければならないわけではない。上記の実施形態の機能を実現する立体画像処理装置が、機能を実現するための各構成要素を、例えば実際にそれぞれ異なる部位を用いて構成していてもかまわないし、あるいは、全ての構成要素を一つのLSIに実装していてもかまわない。すなわち、どういう実装形態であれ、機能として各構成要素を有していれば良い。また、本実施の形態で説明した機能を実現するためのプログラムをコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録して、この記録媒体に記録されたプログラムをコンピュータシステムに読み込ませ、実行することにより各部の処理を行ってもよい。なお、ここでいうコンピュータシステムとは、OSや周辺機器等のハードウェアを含むものとする。また、コンピュータシステムは、WWWシステムを利用している場合であれば、ホームページ提供環境あるいは表示環境も含むものとする。また、コンピュータ読み取り可能な記録媒体とは、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、ROM、CD-ROM等の可搬媒体、コンピュータシステムに内蔵されるハードディスク等の記憶装置のことをいう。さらにコンピュータ読み取り可能な記録媒体とは、インターネット等のネットワークや電話回線等の通信回線を介してプログラムを送信する場合の通信線のように、短時間の間、動的にプログラムを保持するもの、その場合のサーバやクライアントとなるコンピュータシステム内部の揮発性メモリのように、一定時間プログラムを保持しているものも含むものとする。また前記プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであっても良く、さらに前述した機能をコンピュータシステムにすでに記録されているプログラムとの組み合わせで実現できるものであっても良い。"