複数の視点から撮像した複数の画像を入力する入力手段と、前記複数の画像間の視差を算出する視差算出手段を備える画像処理装置であって、前記視差算出手段により算出された視差を、画像内の像位置に応じたスポット形状に基づいて補正する視差補正手段を備えることを特徴とする画像処理装置。前記視差補正手段は、スポット形状に基づいて視差バイアス値を決定する視差バイアス値決定手段をさらに備え、前記視差バイアス値決定手段により決定された視差バイアス値を前記視差算出手段により算出された視差に加算することを特徴とする請求項1に記載の画像処理装置。前記視差バイアス値決定手段は、画像面を領域分割し、特徴点の属する領域に応じた視差バイアス値を決定することを特徴とする請求項2に記載の画像処理装置。複数の視点から撮像した複数の画像を入力する入力ステップと、前記複数の画像間の視差を算出する視差算出ステップを備える画像処理方法であって、前記視差算出ステップにより算出された視差を、画像内の像位置に応じたスポット形状に基づいて補正する視差補正ステップを備えることを特徴とする画像処理方法。前記視差補正ステップは、スポット形状に基づいて視差バイアス値を決定する視差バイアス値決定ステップをさらに備え、前記視差バイアス値決定ステップにより決定された視差バイアス値を前記視差算出ステップにより算出された視差に加算することを特徴とする請求項4に記載の画像処理方法。前記視差バイアス値決定ステップは、画像面を領域分割し、特徴点の属する領域に応じた視差バイアス値を決定することを特徴とする請求項5に記載の画像処理方法。しかし、特許文献1に示されるような技術を利用して、例え歪曲特性やカメラ取り付け位置ずれなどを、スポットピーク位置やスポット重心位置を基準とした理想像位置に完全に補正したとしても、スポット形状の違いにより、視差演算の結果に誤差が生じてしまう。そこで、本発明はこのような画面内でのスポット形状の違いに基づく視差を補正することにより、より高精度な視差検出、すなわちより高精度な距離検出を可能とする画像処理装置を提供することを目的とする。上記課題を解決するため、本発明の画像処理装置は、複数の視点から撮像した複数の画像を入力する入力手段と、前記複数の画像間の視差を算出する視差算出手段を備える画像処理装置であって、前記視差算出手段により算出された視差を、画像内の像位置に応じたスポット形状に基づいて補正する視差補正手段を備えることを特徴とする。本発明によれば、スポット形状の違いを考慮して視差を補正するので、高精度な視差演算を実現することができる。[第1実施形態]本発明の第1実施形態の画像処理装置1について、図1~図6を用いて説明する。図1は、本実施形態の画像処理装置1を示す概略ブロック図である。一般的な平行等位の2台1組からなるステレオカメラで撮影した二つの画像が、図の左側から図示しない入力手段を介して画像処理装置1へ入力される入力される画像を、それぞれ基準画像、比較画像とする。なお、ここでは各カメラでの撮影画像が持つ歪曲特性やカメラ2台の相対位置のずれ等は各カメラ内で補正されており、入力されるステレオ画像は水平なエピポーラ線を持つものとする。まず、図1について、視差算出手段としての対応点探索部11、視差補正手段としての相関バイアステーブル12及び視差補正部13について、以下順に説明する。なお、相関バイアステーブル12は、視差補正手段がさらに備える視差バイアス値決定手段として機能するものである。対応点探索部11は、一般的なステレオカメラと同様に左右のカメラ画像の対応点を探索する。つまり、基準画像を領域分割し、1ラスタスキャン順に基準画像中の1領域を基準領域として選択する。2比較画像において、1で選択した基準領域と同じ位置からエピポーラ線上に一画素ずつ比較領域を移動しながら、基準領域と各比較領域の画素値の正規化相関を計算する。3相関係数が最も大きくなる比較領域の位置を対応点位置とする。対応点探索部11による上記処理においては、基準領域の中心の位置座標基準点位置、対応する比較領域の中心の位置座標対応点位置及び視差二つのx軸座標の差の3つの情報を基準領域ごとに出力するものである。なお、ここでは対応点位置として画素単位の座標値を求めるが、最大相関位置の近傍位置の相関値から補間演算により画素単位以下の精度で対応点位置を求めることもできる。また、相関係数の最大値の代わりに、差分絶対値和SADや差分二乗和SSDの最小値を利用してもよい。相関バイアステーブル12は、予め計測した、画像面上の各位置でのスポット形状に応じた相関ピーク位置のずれ量を記録したテーブルである。その内容と設定方法は後述する。相関バイアステーブル12は、基準点、および対応点の位置座標を入力し、その組み合わせでのずれ量視差バイアスを出力する。視差補正部13は、対応点探索部11の出力する視差に、相関バイアステーブル12の出力する視差バイアスを加算し、スポット形状の違いによる視差の誤差を補正する。以下に、本実施形態について、スポット形状の計測からバイアス値の決定に至るまでの処理を説明する。相関バイアステーブル12は、画像面内の位置情報から、その位置でのスポット形状に応じた視差補正値バイアス値を取得するために利用する。画像面を図2のようにここでは横5×縦3に領域分割し、領域ごとの代表スポット形状を計測し対応するバイアス値を記録しておく。スポット形状の計測について、図3を用いて以下説明する。図3は、領域分割された画像面の各位置のスポット形状を計測するスポット形状計測装置20の構成を示す概略図である。垂直軸及び水平軸の2軸回りのカメラ回転台22にスポット形状計測カメラ21を設置し、図の左方から図示しない発光装置により平行なレーザー光を入射する。このように設置し回転台の角度を調整することで、画像面上の任意の位置にレーザー光のスポットを形成することができる。各領域の中央、例えば図2の領域:0のスポット形状を計測する場合には、図中A点にレーザスポットが写るように回転台22の角度を調整し画像を撮影する。ここでは、x軸方向の視差を問題にしているので、得られた画像をy軸方向に積算し1次元のスポット形状を表す輝度分布データを作成する。図4に、レーザスポット撮影画像から1次元輝度分布データを計算した結果を示す。図4の上段に、レーザスポット画像の一部であるレーザスポット画像31から得られた1次元輝度分布データを示す。また、図4の中段に、この1次元輝度分布データを縦方向に積算した結果を縦方向積算結果32として示す。さらに、図4の下段には、縦方向積算結果32をグラフ33として示す。なお、図5に示すように1/N画素相当カメラを利用し水平回転軸廻りに回転させるごとに、N枚の画像を撮影してデータを並べ替えれば1/N画素単位でのスポット形状データを計測ことができる。なお、図5においては、1枚目の画像41に対し、2枚目の画像42は、1/2画素をずらして撮影したことによる1/2画素単位の輝度分布データを算出した結果をグラフ43で表している。その他、多数の測定値の平均や、レンズ設計データによるスポット形状モデルフィッティングなど、一般的なデータ処理方法により計測データの精度を向上させることができる。次に、バイアス値の決定について図6を用いて以下説明する。各領域で計測されたスポット形状同士の相互相関関数を計算し、二つの領域の組合せに対して補正量を記録しておく。図6は、その補正量を記録した相関バイアステーブル12の例を示したものである。ここでは、縦軸が基準画像の領域番号、横軸が比較画像の領域番号を表し、各欄の数字が左右画像のスポット形状の相互相関のピーク位置のずれ量画素単位を示す。したがって、通常のステレオ対応点探索の結果得られる視差量に、この相関バイアステーブル12の例から読み取ったバイアス値を加算することによりスポット形状の変化による視差量の誤差を補正することができる。上述した、本実施形態の画像処理の流れについて図7を用いて説明する。まず、ステレオカメラで撮影された基準画像及び比較画像を入力するステップS1。基準画像及び比較画像は上述したようにスポット形状として計測されたものを使用する。次に、基準画像と比較画像の視差を算出するステップS2。つまり、この視差は上述した対応点探索部11により出力される。さらに、左右画像のスポット形状の相互相関のピーク位置のずれ量であるバイアス値を相関バイアステーブル12に記録するステップS3。そして、ステップS2で得た視差量に、相関バイアステーブル12から読み取ったバイアス値を加算するステップS4。なお、レンズ組み付け公差等によるカメラ個体差も含めて補正するために、カメラ個体ごとにスポット形状、視差バイアス値を計測し記録しておくものとする。ただしスポット形状分布はレンズ設計にのみに依存して、同じモデルのカメラ個体はすべて同じ特性を持つものとみなし、各個体の計測工程を省略して、1つの相関バイアステーブルを、同じモデルのすべてのカメラで利用することもできる。[第2実施形態]本発明の第2実施形態について、図8及び9を用いて説明する。図8は、第2実施形態の画像処理装置50を示す概略ブロック図である。なお、第1実施形態と同様の構成については、その説明を省略する。第1実施形態と異なる点としては、第2実施形態の対応点探索部51は入力画像1及び入力画像2の内容に応じ、基準点位置対応点位置視差のセットを出力するものである。また、本実施形態のバイアステーブルは予め特徴点位置に応じた視差補正量を画面領域ごとに記録しておく。ここでは、第1実施形態の相関バイアステーブル12とは異なり、二つの領域の組合せではなく一つの領域情報に対してひとつのバイアス値を対応づける1次元テーブルを二つ使う第1バイアステーブル52、第2バイアステーブル53。入力する対応点座標を含む領域に対応づけられた視差バイアス1、視差バイアス2をそれぞれ出力する。また、視差補正部54は対応点探索部51の出力する視差に視差バイアス1及び視差バイアス2を加算し補正する。第2実施形態のバイアステーブルの設定について、図9を用いて説明する。まず、標準的なスポット形状として、例えばレンズ設計値からシミュレートされる理想的な画面中央の対称型スポット標準スポット形状61を用意する。その上で、第1実施形態と同様に、実際のカメラの各画像領域でのスポット形状を計測し、計測されたスポット形状Xタイプ62、Yタイプ63と標準スポット形状61との間の相関バイアス量を、その画像領域のバイアス値としてバイアステーブルに記録する。ただし、入力画像2用の第2バイアステーブル53では、符号を反転して記録しておく。これにより、第2実施形態の視差補正部54では、各スポット形状に対応したバイアス量の差分が視差に加算されることになる。第2実施形態の第1バイアステーブル52及び第2バイアステーブル53では、標準スポット形状61と各スポット形状Xタイプ62、Yタイプ63のバイアス値だけが利用され、形状の異なる非対称型スポット同士Xタイプ62とYタイプ63同士の相関バイアス量は直接は計算されていない。ただし、図9に示す通り、一般にスポット形状の偏りが大きくなるほどYタイプの方がXタイプよりバイアス値も大きくなる傾向があるV0>V1ため、非対称型スポット同士の相関バイアス量は、標準スポットとのバイアス値視差バイアス65と視差バイアス64同士の差分V01視差バイアス66として近似できる。そのため第2実施形態では、第1実施形態のような2次元の相関バイアステーブルを利用しなくても、同じスポット形状同士の視差は補正量が0であり、スポット形状に違いが大きいほど補正量が大きくなるという、第1実施形態の補正に類似した効果が期待できる。なお、第2実施形態の画像処理の流れは上記の通りバイアス値の記録手法が異なるものであるが第1実施形態に準ずるものである。本発明によれば、テーブル参照やバイアス値加算という手段を用いるので、簡単な構成で、スポット形状を考慮した視差補正を実現することができる。なお、上述する各実施の形態は、本発明の好適な実施の形態であり、本発明の要旨を逸脱しない範囲内において種々変更実施が可能である。