图像处理装置、摄像装置以及图像处理方法与流程

本发明涉及利用多视点图像来制作深度图的技术。

背景技术：
近年来，采用CCD（ChargeCoupledDevice）图像传感器或者CMOS（ComplementaryMetalOxideSemiconductor）图像传感器等固体摄像元件（以下，也称之为“摄像元件”）的数字静态照相机和数字摄影机的高功能化以及高性能化令人瞠目。尤其是随着半导体制造技术的进步，固体摄像元件的像素结构不断趋于细微化。其结果，促进了固体摄像元件的像素以及驱动电路的高集成化。由此，仅在数年时间里摄像元件的像素就从100万像素的水平提高到了1000万像素以上。并且，拍摄获得的画质也有了飞跃性的提高。另一方面，关于显示装置，现在有薄型的液晶显示器和等离子显示器。液晶显示器和等离子显示器占地小、分辨率高且能够显示出高对比度的图像，因此能够实现高性能。这种图像的高质化趋势，在从2维图像扩展到3维图像。最近，已进入了采用偏光镜来显示高画质的3维图像的3维显示装置的开发。另外，作为代表性的3维摄像技术，可举出利用由2个照相机构成的摄像系统来取得立体图像（左图像以及右图像）的技术。还开发出了利用以这种方法取得的立体图像来制作摄影场景的深度图的方法。例如，求出被映在左图像以及右图像中的同一对象物的成对像素，然后利用求出的成对像素间的像素位置的偏差量（视差），根据三角测量原理来求出从照相机到对象物的距离（进深），从而制作深度图。通过这种方法制作成的深度图例如被利用于3维图像的进深感调整，或者被利用于与进深相应的模糊处理等。例如，能够以进深越大的区域模糊量就越大的方式对3维图像进行模糊处理。现有技术文献专利文献专利文献1：日本特开2010-128608号公报专利文献2：日本特开2010-128622号公报专利文献3：日本特开2003-187261号公报非专利文献非专利文献1：“新编图像分析手册”（高木干夫、下田阳久监修，东京大学出版会刊，2004年9月），p.1289-1435非专利文献2：“AnExperimentalComparisonofMin-Cut/Max-FlowAlgorithmsforEnergyMinimizationinVision”（2004），YuriBoykov，VladimirKolmogorov，IEEETransactionsonPatternAnalysisandMachineIntelligence非专利文献3：DavidG.Lowe，“Objectrecognitionfromlocalscale-invariantfeatures，”ICCV1999.非专利文献4：DavidG.Lowe,“DistinctiveImageFeaturesfromScale-InvariantKeypoints”，InternationalJournalofComputerVision，60，2，pp.91-110，2004.发明概要发明要解决的问题然而，根据所述现有的方法，有时因无法正确求出进深，而会导致深度图的精度大幅下降。

技术实现要素：
对此，本发明提供一种在利用多视点图像来制作深度图时，能够抑制深度图的精度大幅下降的图像处理装置。用于解决问题的手段本发明的一形态的图像处理装置利用多视点图像来制作深度图，该图像处理装置具备：检测部，从所述多视点图像所包含的多个图像的每一个图像中检测至少一个特征点；算出部，根据检测出的所述特征点，算出在制作深度图方面所述多视点图像所包含的多个图像间的对应关系的可靠度；制作部，在算出的所述可靠度为第一可靠度的情况下，利用所述多视点图像所包含的多个图像间的对应关系来制作深度图，在算出的所述可靠度为比所述第一可靠度低的第二可靠度的情况下，以不利用所述多视点图像所包含的多个图像间的对应关系的方式来制作深度图。在此，这些总括性或者具体性的形态可由系统、方法、集成电路、计算机程序或者计算机可读取的CD-ROM等记录介质实现，也可由系统、方法、集成电路、计算机程序以及记录介质的任意组合来实现。发明效果本发明的一形态的图像处理装置在利用多视点图像来制作深度图时，能够抑制深度图的精度大幅下降。附图说明图1表示实施方式1所涉及的图像处理系统的结构。图2是表示实施方式1所涉及的图像处理装置的功能结构的方框图。图3是表示实施方式1所涉及的图像处理装置的处理动作的流程图。图4表示实施方式2所涉及的摄像装置的结构。图5是表示实施方式2所涉及的图像处理部的功能结构的方框图。图6是表示实施方式2所涉及的图像处理部制作深度图的处理的流程图。图7是用于说明实施方式2中的立体图像的平行化的图。图8是用于说明实施方式2中的投影变换的图。图9是用于说明实施方式2中的匹配处理的图。具体实施方式（本发明的基础知识）专利文献1以及专利文献2中，作为求出被映在左图像以及右图像中的同一对象物的成对像素的一个方法，公开了利用左图像以及右图像间的局部区域的类似性的方法。根据该方法，通过一边在右图像中使相关窗口移动，一边探索具有与左图像中设定的相关窗口（局部区域）内的像素值模式最类似的像素值模式的相关窗口的位置，从而求出被映在左图像以及右图像中的同一对象物的成对像素。另外，在专利文献3中，作为求出被映在左图像以及右图像中的同一对象物的成对像素的一个其他方法，公开了基于以图割法为代表的全域优化的方法。在该方法中，根据左图像以及右图像间的局部区域的类似性和深度图中相邻接的像素间的视差变化的平滑度（视差分布的空间性平滑度），求出被映在左图像以及右图像中的同一对象物的成对像素。具体是，通过求出能量函数成为最小的视差，来制作深度图，该能量函数由表示局部区域的类似性的数据项和表示视差分布的空间性平滑度的平滑化项进行定义。图割中，将各像素视为图表结构，将根据数据项和平滑化项算出的能量设定为图表的节点间的权重。通过求解该图表的最大流问题（Max-Flow），能够获得能量成为最小的视差图。关于最大流问题的解法，见非专利文献2的记载。然而，根据所述方法，在左图像以及右图像特征少的情况下，难以求出被映在左图像以及右图像中的同一对象物的成对像素。例如，在拍摄到的是只包含平坦面的场景，或者表面特征及少的场景（例如，室内的墙壁或者天空等）的情况下，平坦区域占据图像的大部分。另外，照相机或者拍摄对象的动作大的情况下，因手晃动或者拍摄对象晃动，图像的大部分会有模糊。在这些图像中，难以根据局部区域的类似性来求出被映在左图像以及右图像中的同一对象物的成对像素。其结果，被映在左图像以及右图像中的不同对象物的成对像素被当做同一对象物的成对像素求出的情况会增多。如果根据所述不同对象物的成对像素来算出视差的话，会使深度图的精度大幅下降。对此，本发明的一形态的图像处理装置是利用多视点图像来制作深度图的图像处理装置，其具备：检测部，从所述多视点图像所包含的多个图像的每一个图像中检测至少一个特征点；算出部，根据检测出的所述特征点，算出在制作深度图方面所述多视点图像所包含的多个图像间的对应关系的可靠度；制作部，在算出的所述可靠度为第一可靠度的情况下，利用所述多视点图像所包含的多个图像间的对应关系来制作深度图，在算出的所述可靠度为比所述第一可靠度低的第二可靠度的情况下，以不利用所述多视点图像所包含的多个图像间的对应关系的方式来制作深度图。根据该结构，能够根据利用特征点算出的可靠度，切换是否利用多视点图像所包含的多个图像间的对应关系来制作深度图。多个图像间的对应关系的可靠度取决于特征点。例如，根据只包含无法检测出特征点的平坦区域的多个图像，难以获得正确的对应关系。因此，通过根据利用特征点算出的可靠度来切换是否利用多视点图像所包含的多个图像间的对应关系制作深度图，能够使利用不正确的对应关系制作深度图的情况减少。其结果，能够抑制深度图的精度大幅下降。例如可以是，所述图像处理装置还具备导出部，该导出部导出在所述多视点图像所包含的多个图像间相对应的所述特征点的组，并以此作为对应点。所述算出部根据所述对应点来算出所述可靠度。根据该结构，能够根据对应点算出可靠度。由于多个图像间的对应关系的可靠度取决于对应点的正确性，因此能够更恰当地算出可靠度。其结果，能够进一步抑制深度图的精度大幅下降。例如可以是，所述图像处理装置还具备变换部，该变换部利用导出的至少四个对应点，算出用于将所述多视点图像所包含的第一图像投影变换成所述多视点图像所包含的第二图像的变换参数，并利用所述变换参数来变换所述第一图像。所述算出部，以被变换的所述第一图像相对于所述第二图像的误差越小可靠度就越高的方式算出所述可靠度。根据该结构，能够利用至少四个对应点来算出用于将第二图像投影变换成第一图像的变换参数。并且，能够根据利用如上所述算出的变换参数被变换的第一图像相对于第二图像的误差来算出可靠度。如果导出的对应点正确，被变换的第一图像对第二图像的误差就小。因此，能够更恰当地算出可靠度，并进一步抑制深度图的精度大幅下降。例如可以是，所述变换部利用从导出的N（N≥5）个对应点中选择的、组合互不相同的多个组的M（4≤M＜N）个对应点来分别算出多个变换参数，并利用所述多个变换参数，将所述第一图像分别变换成多个被变换的第一图像。所述算出部算出所述多个被变换的第一图像和所述第二图像的差的平方平均、绝对值平均、平方和以及绝对值和中的任一个，以此作为所述误差，并以所述误差越小可靠度就越高的方式算出所述可靠度。根据该结构，能够利用多个组的M个对应点来获得多个被变换的第一图像。并且，能够利用多个被变换的第一图像算出可靠度。因此，能够稳定地算出可靠度，并能够进一步抑制深度图的精度大幅下降。例如可以是，所述检测部检测边缘，并以此作为所述特征点，所述算出部只从所述第二图像中的、被检测出的所述边缘的强度超过阈值的区域，算出被变换的所述第一图像相对于所述第二图像的误差。根据该结构，能够只根据边缘强的区域来算出误差。边缘强的区域是指容易获取多个图像间的对应关系的区域。因此，能够针对确实想获取对应关系的区域算出可靠度，并能够降低为了算出可靠度的负荷。例如可以是，所述算出部以从所述多视点图像所包含的多个图像分别检测出的特征点越多可靠度就越高的方式，算出所述可靠度。根据该结构，能够根据特征点来算出可靠度。特征点多即意味着图像所具有多特征。因此，通过以特征点越多可靠度就越高的方式算出可靠度，能够恰当且简单地算出可靠度。例如可以是，所述算出部以从所述多视点图像中包含的多个图像分别检测出的多个特征点的分布中心越靠近图像中心可靠度就越高的方式，算出所述可靠度。根据该结构，能够以多个特征点的分布中心越靠近图像中心可靠度就越高的方式算出可靠度。越是图像的外缘区域越容易受到透镜歪斜等外在扰乱因素所致噪声的影响。因此，如果特征点均匀分布在图像整体且特征点集的重心越靠近图像中心，即可认为特征点平均上位于不易受到外在扰乱因素影响的位置上。从而，通过以特征点的分布中心与图像中心的距离越近可靠度就越高的方式算出可靠度，能够恰当且简单地算出可靠度。例如可以是，所述检测部从所述多视点图像所包含的多个图像分别检测边缘，并以此作为所述特征点。所述算出部以从所述多视点图像所包含的多个图像分别检测出的所述边缘的强度越高可靠度就越高的方式，算出所述可靠度。根据该结构，能够根据边缘的强度算出可靠度。边缘的强度高意味着图像具有多特征。因此，通过以边缘的强度越高可靠度就越高的方式算出可靠度，能够恰当且简单地算出可靠度。例如可以是，所述制作部，在算出的所述可靠度为所述第一可靠度的情况下，通过根据局部区域的类似性来算出所述多视点图像所包含的多个图像间的视差，从而制作所述深度图。根据该结构，在可靠度高的情况下，通过根据局部区域的类似性来算出视差，能够制作出正确的深度图。例如可以是，所述制作部，在算出的所述可靠度为所述第二可靠度的情况下，利用所述多视点图像所包含的一个图像中的几何信息、颜色信息以及物体的运动信息中的至少一个来推测进深，从而制作所述深度图。根据该结构，在可靠度低的情况下，通过根据一个图像来推测进深，能够制作出深度图。因此，能够抑制根据多个图像间不正确的对应关系制作深度图的情况发生，从而可抑制深度图的精度大幅下降。例如可以是，所述多视点图像被包含在多视点动态图像中，所述制作部，在算出的所述可靠度为所述第二可靠度的情况下，利用根据其他多视点图像制作出的深度图来制作所述多视点图像的深度图，该其他多视点图像是指所述多视点动态图像所包含的、时间上与所述多视点图像不同的其他多视点图像。根据该结构，在可靠度低的情况下，能够利用根据其他多视点图像制作成的深度图来制作深度图。因此，能够减少深度图的急剧的时间变化，从而能够更恰当地制作深度图。例如可以是，所述制作部，在算出的所述可靠度为所述第二可靠度的情况下，利用以下两者来制作所述深度图，这两者分别指利用所述多个其他多视点图像间的局部区域的对应关系制作成的深度图，以及利用所述多视点图像所包含的一个图像中的几何信息、颜色信息以及物体的运动信息中的至少一个推测出的进深。根据该结构，在可靠度低的情况下，能够利用根据其他多视点图像制作的深度图和根据处理对象的多视点图像推测出的进深这两者来制作深度图。因此，在以不利用多个图像间的对应关系的方式来制作深度图时，能够提高深度图的精度。例如可以是，所述制作部，在算出的所述可靠度为所述第二可靠度的情况下，将利用所述其他多视点图像间的局部区域的对应关系而制作的深度图采用为所述多视点图像的深度图。根据该结构，在可靠度低的情况下，能够将利用其他多视点图像制作成的深度图直接用作处理对象的多视点图像的深度图。因此，能够更简单地制作深度图。例如可以是，所述多视点图像是立体图像，所述图像处理装置还具备变换部，该变换部对所述立体图像进行平行化，以使核线在所述立体图像中成为平行的线。所述算出部，在算出的所述可靠度为所述第一可靠度的情况下，利用被平行化的所述立体图像间的对应关系来制作深度图。根据该结构，能够对立体图像进行平行化。因此，能够将立体图像间的对应关系限定于水平方向的关系，并能够降低处理负荷。另外，本发明的一形态所涉及的摄像装置具备所述图像处理装置和摄像部，该摄像部拍摄所述多视点图像。根据该结构，能够获得与所述图像处理装置相同的效果。另外，这些总括性或者具体性的形态可由系统、方法、集成电路、计算机程序或者计算机可读取的CD-ROM等记录介质来实现，亦可由系统、方法、集成电路、计算机程序以及记录介质的任意组合来实现。以下，关于实施方式，参照附图进行具体说明。在此，以下说明的实施方式均表示本发明的一总括性或者具体性的例子。以下的实施方式中给出的数值、形状、材料、结构要素、结构要素的配置位置以及连接形态、步骤、步骤的顺序等也表示一例，并不意味本发明限定于此。另外，关于以下实施方式的结构要素中的未被记载于表示最上位概念的独立权利要求项中的结构要素，将其作为任意的结构要素进行说明。另外，在以下的说明中有时会省略不必要的详细说明。例如，有时会省略已知事项的详细说明或者实质上相同的结构的重复说明。其目的在于避免没必要的冗长说明，以帮助本领域技术人员理解。另外，在本说明书中，有时会将表示图像的信号或者信息简称为“图像”。（实施方式1）图1表示实施方式1所涉及的图像处理系统的结构。该图像处理系统具备图像处理装置10和摄像装置20。图像处理装置10例如是被连接在网络上的服务器。图像处理装置10从摄像装置20接收多视点图像。在此，图像处理装置10可由一个服务器实现，也可由云服务器实现。摄像装置20例如是数码静态照相机、数码摄像机或者附带照相机功能的便携式终端等。摄像装置20拍摄多视点图像。在此，多视点图像包含从互不相同的视点对大体相同的场景进行拍摄的多个图像。作为多视点图像的一个例子，可举出包含左图像以及右图像的立体图像。另外，多视点图像也可以不是立体图像。多视点图像也可以包含例如左图像、右图像、上图像以及下图像等4个图像。＜图像处理装置的功能结构＞图2是表示实施方式1所涉及的图像处理装置10的功能结构图的方框图。该图像处理装置10利用多视点图像来制作深度图。深度图是表示摄影场景的进深的信息。例如，深度图是以表示进深的值作为像素值的图像。另外，深度图还可以具有不是按每个像素，而是按每个由多像素组成的块来表示进深的值。表示进深的值例如是从照相机到对象物的距离。另外，表示进深的值也可以不是从照相机到对象物的距离。例如，表示进深的值可以是从被作为基准的平面到对象物的距离。再例如，表示进深的值还可以是表示多视点图像间的视差的值。如图2所示，图像处理装置10具备检测部11、算出部12和制作部13。以下，关于这些部分进行详细说明。检测部11从多视点图像所包含的多个图像的每一个图像中检测至少1个特征点。具体是，检测部11在多视点图像所包含的每一个图像中，例如通过进行边缘检测或者角点检测等来检测出至少1个特征点。算出部12根据检测出的特征点，算出在制作深度图方面多视点图像所包含的多个图像间的对应关系的可靠度。该可靠度越高，表示当利用多视点图像所包含的多个图像间的对应关系来制作深度图时能够获得正确的深度图的可能性越高。在此，多个图像间的对应关系意为多个图像间的局部区域（例如，像素或者像素集合）的关联性。具体是，算出部12例如以从多视点图像所包含的多个图像的各图像中检测出的特征点越多时可靠度就越高的方式，算出可靠度。特征点多意味着图像的特征多。因此，算出部12通过以特征点越多时可靠度就越高的方式算出可靠度，能够恰当且简单地算出可靠度。再例如，算出部12还可以以从多视点图像所包含的多个图像的各图像中检测出的特征点与图像中心的距离越小时可靠度越高的方式算出可靠度。越是图像的外缘区域就越容易受到透镜偏位等外在扰乱因素所致噪声的影响。因此，如果特征点均匀分布于图像整体且特征点集合的重心越靠近图像中心，即可认为特征点位于不易受到外因扰乱的影响的位置。由此，算出部12通过以特征点的分布中心和图像中心的距离越近时可靠度越高的方式算出可靠度，能够恰当且简单地算出可靠度。再例如，在由检测部11检测边缘的情况下，算出部12可以以从多视点图像所包含的多个图像的各图像中检测出的边缘强度越高时可靠度就越高的方式来算出可靠度。由此，算出部12能够恰当且简单地算出可靠度。其理由在于，边缘强度高意味着图像具有多个特征。制作部13根据算出的可靠度，制作多视点图像中的摄影场景的深度图。在此，制作部13根据算出的可靠度来切换深度图的制作方法。具体是，在算出的可靠度为第一可靠度的情况下，制作部13利用多视点图像所包含的多个图像间的对应关系来制作深度图。例如，制作部13通过在多视点图像所包含的多个图像间进行匹配处理，来算出多个图像间的视差。换言之，制作部13通过探索多视点图像所包含的多个图像间的相类似的局部区域，来算出多个图像间的视差。并且，制作部13通过算出与多个图像间的视差对应的进深，来制作深度图。另一方面，在算出的可靠度为低于第一可靠度的第二可靠度的情况下，制作部13以不利用多视点图像所包含的多个图像间的对应关系的方式制作深度图。例如，制作部13通过根据多视点图像所包含的1个图像来推测进深，从而生成深度图。即，制作部13在制作深度图时，不在多视点图像所包含的多个图像间进行匹配处理。＜图像处理装置的处理动作＞接下来，关于具备以上结构的图像处理装置10的各种动作进行说明。图3是表示实施方式1的图像处理装置10的处理动作的流程图。首先，检测部11从多视点图像所包含的各图像中至少检测出1个特征点（S11）。然后，算出部12根据特征点算出可靠度（S12）。然后，制作部13对可靠度和阈值进行比较（S13）。该阈值表示在判定是否利用多个图像间的对应关系来制作深度图时被作为基准的可靠度的水平。在此，如果可靠度比阈值高（S13为“是”），制作部13就利用多视点图像所包含的多个图像间的对应关系来制作深度图（S14）。即，在通过步骤S12算出的可靠度是比阈值高的第一可靠度的情况下，制作部13利用多视点图像所包含的多个图像间的对应关系来制作深度图。相反，如果可靠度并不高于阈值（S13“否”），制作部13就以不利用多视点图像所包含的多个图像间的对应关系的方式来制作深度图（S15）。即，在通过步骤S12算出的可靠度是阈值以下的（即，比第一可靠度低的）第二可靠度的情况下，以不利用多视点图像所包含的多个图像间的对应关系的方式制作深度图。如上所述，根据本实施方式所涉及的图像处理装置10，能够根据利用特征点算出的可靠度，来切换是否利用多视点图像所包含的多个图像间的对应关系来制作深度图。多个图像间的对应关系的可靠度取决于特征点。例如，根据只由无法检测出特征点的平坦区域构成的多个图像，难以获得正确的对应关系。因此，图像处理装置10根据利用特征点算出的可靠度来切换是否利用多视点图像所包含的多个图像间的对应关系来制作深度图，从而能够减少利用不正确的对应关系来制作深度图的情况。其结果，图像处理装置10能够抑制深度图的精度大幅下降。（实施方式2）以下，关于实施方式2进行说明。在本实施方式中，高于摄像装置具有图像处理装置的功能的情况进行说明。＜摄像装置的整体结构＞图4表示实施方式2所涉及的摄像装置1000的结构。本实施方式所涉及的摄像装置1000例如是数字式的电子照相机。摄像装置1000具备摄像部100a、摄像部100b和信号处理部200。摄像部100a以及摄像部100b通过从不同的视点拍摄同一场景，生成立体图像。摄像部100a以及摄像部100b例如被配置在彼此间的距离相当于人的两眼间距离（约6.5cm）的位置。再例如，当必要将摄像装置1000设置在窄空间内时，也可以按比人的两眼距离短的间隔配置摄像部100a和摄像部100b。如图4所示，摄像部100a以及摄像部100b分别具备摄像元件101、透光板102、光学透镜103、红外截波器104、信号发生/接收部105和元件驱动部106。摄像元件101例如是CCD图像传感器或者CMOS图像传感器等固体摄像元件。摄像元件101将通过透光板102、光学透镜103和红外截波器104形成的光学像变换成电信号。在此，可适宜决定摄像元件101的尺寸或者分辩率，以适应拍摄用途。例如，在夜间等暗环境下进行拍摄时，可使用分辩率低且像素间距（1像素的尺寸）大的摄像元件。从而，摄像装置1000能够拍摄到明亮的被摄体。透光板102是用于保护光学透镜103的外罩。光学透镜103使来自对象物的光在摄像元件101的摄像面上成像。红外截波器104使可见光透过，而遮断红外光。信号发生/接收部105生成用于驱动摄像元件101的基本信号。并且，信号发生/接收部105接收从摄像元件101输出的信号，并将该信号发送到处理部200。元件驱动部106根据由信号发生/接收部105生成的基本信号来驱动摄像元件101。信号发生/接收部105以及元件驱动部106例如由CCD驱动器等的LSI构成。信号处理部200具备存储器210、图像处理部220和接口（IF）部230。存储器210例如是DRAM（DynamicRandamAccessMemory）等的易失性存储器。存储器210存放用于图像处理的各种数据。例如，存储器210临时存放由摄像部100a以及摄像部100b输出的信号。图像处理部220对由摄像部100a以及摄像部100b输出的信号进行处理，并生成立体图像。并且，图像处理部220根据立体图像制作深度图。并且，图像处理部220将包括立体图像以及深度图的图像数据输出到接口部230。在此，图像处理部220可由公知的数字信号处理器（DSP：DigitalSignalProcessor）等硬件和执行图像处理的软件的组合实现。接口部230将由图像处理部220生成的图像数据输出到记录介质（未图示）或者显示部（未图示）。另外，本实施方式所涉及的摄像装置1000可具备电子快门、取景器、电源（电池）、闪光灯等公知的结构要素，但这些并非是为了理解本实施方式所涉及的摄像装置1000而必须的结构，因此省略说明。另外，摄像装置1000也可以不具备图4所示的两个摄像部。例如，摄像装置1000可以具备可移动的一个摄像部。在此情况下，由一个摄像部拍摄立体图像。＜图像处理部的功能结构＞以下，关于在图像处理部220中制作深度图进行说明。图5是表示实施方式2所涉及的图像处理部220的功能结构的方框图。具体是，图5表示与制作深度图有关的功能的结构。图像处理部220具备对应点算出部221和可靠度算出部222以及制作部223。对应点算出部221导出在立体图像所包含的左图像以及右图像间相对应的成对特征点，并以此作为对应点。对应点算出部221具备检测部221a和导出部221b。检测部221a从左图像以及右图像中分别检测出多个特征点。具体是，检测部221a例如通过进行边缘检测或者角点检测等，从左图像以及右图像中分别检测出多个特征点。导出部221b导出在左图像以及右图像间相对应的成对对应点，并以此作为对应点。具体是，导出部221b例如通过按左图像的每个特征点，来探索右图像的具有与该左图像的特征点的特征量类似的特征量的特征点，从而导出对应点。可靠度算出部222根据导出的对应点，算出在制作深度图方面左图像以及右图像间的对应关系的可靠度。可靠度算出部222具备变换部222a和算出部222b。变换部222a进行立体图像的平行化（rectification），以使核线在立体图像中成为平行的线。具体是，变换部222a通过对左图像以及右图像的至少一方进行坐标变换来进行立体图像的平行化，从容使核线在左图像以及右图像中成为平行的线。并且，变换部222a进行投影变换（homography）。具体是，变换部222a利用导出的至少4个对应点，算出用于将左图像以及右图像的一方（第一图像）投影变换成另一方（第二图像）的变换参数。然后，变换部222a利用算出的变换参数来变换第一图像。另外，变换部222a也可以不进行立体图像的平行化。例如，在摄像部100a和摄像部100b的配置恰当而能够拍摄到核线平行的立体图像的情况下，亦可不必进行立体图像的平行化。算出部222b以被变换的第一图像相对于第二图像的误差越小可靠度就越高的方式算出可靠度。制作部223，在算出的可靠度为第一可靠度的情况下，利用左图像以及右图像间的对应关系来制作深度图。相对于此，制作部223，在算出的可靠度为低于第一可靠度的第二可靠度的情况下，以不利用左图像以及右图像间的对应关系的方式来制作深度图。制作部223具备处理切换部223a、立体匹配部223b和非立体匹配部223c。处理切换部223a切换是由立体匹配部223b制作深度图，还是由非立体匹配部223c制作深度图。具体是，在可靠度为第一可靠度的情况下，处理切换部223a使立体匹配部223b制作深度图。相反，在可靠度为第二可靠度的情况下，处理切换部223a使非立体匹配部223c制作深度图。立体匹配部223b利用左图像以及右图像间的对应关系来制作深度图。具体是，立体匹配部223b例如根据局部区域的类似性来算出左图像以及右图像间的视差，从而制作深度图。非立体匹配部223c以不利用左图像以及右图像间的对应关系的方式来制作深度图。具体是，非立体匹配部223c利用左图像以及右图像的一方的几何信息、颜色信息以及物体的运动信息中的至少一个来推测进深，从而制作深度图。＜图像处理部220的处理动作＞其次，关于具有以上结构的图像处理部220的各种动作进行说明。在此，左图像是第一图像，右图像是第二图像。图6是表示实施方式2所涉及的图像处理部220制作深度图的处理的流程图。首先，检测部221a从左图像以及右图像分别检测出多个特征点（S101）。在此，检测部221a例如通过SIFT（Scale-InvariantFeatureTransform）或者SURF（SpeededUpRobustFeatures）等检测出多个特征点（例如，参照非专利文献3）。导出部221b导出在左图像以及右图像间相对应的成对特征点，并以此作为对应点（S102）。具体是，导出部221b例如根据特征点所具有的特征量的类似性来导出对应点。再例如，导出部221b还可以根据包含特征点的局部区域内的像素值模式的类似性来导出对应点。变换部222a对左图像以及右图像进行调整处理（S103）。具体是，变换部222a进行立体图像的平行化以及投影变换。关于立体图像的平行化以及投影变换，详见后述。然后，算出部222b根据对应点，算出在制作深度图方面左图像以及右图像间的对应关系的可靠度（S104）。具体是，算出部222b以被变换的第一图像相对于第二图像的误差越小可靠度就越高的方式算出可靠度。另外，在本实施方式中，算出部222b以可靠度越高值就越小的方式算出可靠度。以下，为了与可靠度越高值就越大的可靠度进行区别,将可靠度越高值就越小的可靠度称为非可靠度。处理切换部223a判定算出的非可靠度是否未满阈值（S105）。即，处理切换部223a判定可靠度是否为第一可靠度。在此，如果判定为非可靠度未满阈值（S105为“是”），立体匹配部223b就通过在被平行化的左图像以及右图像中进行立体匹配处理，来制作深度图（S106）。立体匹配处理是指导出左图像以及右图像间的对应关系的处理。具体而言，立体匹配处理可采用，利用局部探索窗口的方法以及利用全域能量函数的方法（例如图割和BeliefPropagation等）。关于该立体匹配处理，详见后述。另一方面，如果判定为非可靠度为阈值以上（S105为“否”），非立体匹配部223c就会通过与立体匹配处理不同的处理来制作深度图（S107）。与立体匹配处理不同的处理是指不利用左图像以及右图像间的对应关系的处理。具体是，与立体匹配处理不同的处理例如是利用左图像以及右图像中的一方的性质来推测进深的处理（所谓的2D-3D变换，生成模拟性进深信息的处理）等。一般而言，根据模拟进深信息获得的进深存在深度感不足的问题，但对于无法通过匹配处理制作出正确的深度图的摄影场景而言，也能制作出可使利用深度图被处理之后的图像不失真的深度图。以下，关于图6所示的各步骤进行详细说明。首先，详细说明步骤S103。在步骤S103中，进行立体图像的平行化和投影变换。以下，关于立体图像的平行化进行说明。利用立体照相机拍摄的立体图像（左图像以及右图像）完全平行的情况极少见。对此，变换部222a首先为了使立体图像内的核线平行，进行立体图像的平行化。在本实施方式中，变换部222a根据非专利文献1所记载的方法对立体图像进行平行化。图7是用于说明实施方式2的立体图像的平行化的图。在此，表示了拍摄对象物P所获得的左图像和右图像。与左图像上的点P'L对应的右图像上的点P'R存在于包含左图像的投影中心OL、右图像的投影中心OR以及点P'L的平面和右图像的投影面相交的直线上。该直线称之为核线。另外，将包含对象物P和左图像的投影中心OL和右图像的投影中心OR的平面称为核面。换言之，左图像以及右图像各自的投影面与核面的交线即为核线。在未被平行化的立体图像中，核线与图像的扫描线并不一致。因此，在未被平行化的立体图像内进行匹配处理时，由于探索范围称是2维范围，因此匹配处理的计算量会增加。对此，在本实施方式中，为了简化探索，变换部222a按以下所示的方法进行立体图像的平行化。首先，变换部222a设定以左图像的投影中心OL作为原点、x'轴以及y'轴分别与uL轴以及vL平行的坐标系（x'，y'，z'）。将该坐标系（x'，y'，z'）称为模式坐标系。在模式坐标系中，左图像的传感器的投影中心OL的位置为（0，0，0），左图像的传感器的姿势为（0，0，0）。另外，右图像的传感器的投影中心OR的位置为（Bx'，By'，Bz'），右图像的传感器的姿势为如果将Bx'定义为单位长度，并定义为by'=By'/Bx'、bz'=Bz'/Bx'，可将该模式坐标系与各虚拟投影面坐标系之间的坐标变换表示为以下的式（1）以及式（2）。在该坐标变换式中，与右图像相关的未知数有（by'，bz'）以及等5个。以满足以下的共面条件式（3）的方式决定这5个未知数。在此，首先，变换部222a利用由导出部221b导出的5个以上的对应点，决定虚拟投影面坐标。其次，变换部222a利用被决定的虚拟投影面坐标，通过在式（3）应用最小二乘法，从而决定（by'，bz'）以及其次，变换部222a按照以下的式（4）以及（5）对左图像L（uL，vL）以及右图像R（uR，vR）进行坐标变换，从而进行立体图像的平行化。进行该坐标变换之后的左图像L'（u'L，v'L）以及右图像R'（u'R，v'R），成为沿着核线被再排列的图像。在这2个图像中对应的成对像素的垂直方向的坐标值成为相等值（v'L=v'R）。即，在利用这2个图像进行匹配处理的情况下，探索范围被限定在水平方向的扫描线上。因此，通过立体图像的平行化能够减轻匹配处理的负荷。在此以中心投影为例说明了平行化处理，此外，在透视投影或者弱透视投影等的情况下，通过利用与摄像系统相应的几何模式，也同样能进行平行化处理。以下，关于投影变换进行说明。变换部222a利用被导出的至少4个对应点，算出用于将第一图像投影变换成第二图像的变换参数。然后，变换部222a利用算出的变换参数对第一图像进行变换。图8是用于说明实施方式2中的投影变换的图。在本实施方式中，变换部222a算出用于将左图像（第一图像）投影变换成被进行平行化处理之后的右图像（第二图像）的投影变换矩阵（单应性矩阵）。该投影变换专利H满足以下的式（6）。变换部222a求解通过将导出的至少4个对应点代入坐标而获得的联立方程式，从而算出投影变换矩阵H。并且，变换部222a利用通过以上方法获得的投影变换矩阵来对左图像进行变换。在本实施方式中，变换部222a利用从导出的N（N≥5）个对应点中选择的、组合互不相同的多个组的M（4≤M＜N）个对应点，分别算出多个投影变换矩阵。然后，变换部222a利用多个投影变换矩阵，将第一图像分别变换成多个被变换的第一图像。具体是，变换部222a从导出的N个对应点中选择出K组（K≥2）的M个对应点。该K组的M个对应点是组合互不相同的M个对应点。在此，K组的M个对应点并不一定M个对应点全都不同。即，K组的M个的对应点中可以包含同一对应点。并且，变换部222a利用被选择的K组的M个的对应点，分别算出K个的投影变换矩阵Hk（1≤k≤K）。然后，变换部222a利用K个的投影变换矩阵Hk，将左图像L'分别变换成K个被变换的左图像L'k。以下，关于步骤S104进行详细说明。一般而言，对应点包含误差。该对应点的误差越小，利用根据对应点算出的投影变换矩阵进行变换的左图像相对于右图像的误差也就越小。即，对应点的可靠度越高，被变换的左图像相对于右图像的误差就越小。另外，左图像以及右图像间的对应关系的可靠度取决于对应点的可靠度。即，对应点的可靠度越高，左图像以及右图像间的对应关系的可靠度就越高。在此，算出部222b以利用投影变换矩阵被变换的左图像相对于右图像的误差越小可靠度就越高的方式，算出可靠度。即，算出部222b以被变换的左图像相对于右图像的误差越大非可靠度就越高的方式，算出非可靠度。具体是，算出部222b以K个被变换的左图像L'k相对于右图像R'的误差的平方平均、绝对值平均、平方和以及绝对值和中的任一个越小可靠度就越高的方式算出可靠度。即，算出部222b以K个被变换的左图像L'k相对于右图像R'的误差的平方平均、绝对值平均、平方和以及绝对值和中的任一个越大非可靠度就越高的方式算出非可靠度。在此，关于本实施方式中算出可靠度的具体例进行说明。首先，算出部222b取得利用N个对应点被平行化的右图像R'。其次，算出部222b利用根据K组的M个对应点分别算出的K个投影变换矩阵Hk，将左图像L'变换成K个被变换的左图像L'k。然后，算出部222b算出右图像R'与K个被变换的左图像L'k的差的平方平均、绝对值平均、平方和或者绝对值和等，并以此作为误差具体是，如式（7）所示，算出部222b通过对K个被变换的左图像L'k和右图像R'中的各像素值的差的绝对值和，按它们的像素数进行平均化，从而算出非可靠度Conf。在此，pix表示图像的像素数。如上所述算出的非可靠度表示立体图像所包含的左图像以及右图像间的对应关系的可靠度的高低。以下，关于步骤S106进行详细说明。在此，立体匹配部223b通过利用左图像以及右图像间的对应关系来算出左图像以及右图像间的视差，从而制作深度图。具体是，立体匹配部223b例如根据局部区域的类似性，算出左图像以及右图像间的视差。即，立体匹配部223b例如通过进行块匹配来算出视差。更具体是，如图9所示，立体匹配部223b在被平行化的立体图像所包含的左图像中设定相关窗口。并且，立体匹配部223b在被平行化的立体图像所包含的右图像中，通过从与左图像的相关窗口相同的位置开始在水平方向上扫描相关窗口，来探索具有与左图像的相关窗口最类似的像素值模式的右图像的相关窗口的位置。这样探索出的位置上的右图像的相关窗口的代表像素（例如，中心像素）和左图像的相关窗口的代表像素在水平方向的偏差量（例如，像素数）相当于代表像素的视差。另外，对于像素值模式的类似性，例如利用SAD（差的绝对值的和）、SSD（差的平方误差）或者NCOR（规范相关）来进行判定。例如，在相关窗口左下的像素的坐标是（x，y）、相关窗口的尺寸是Bi×Bj的情况下，通过式（8）算出SAD。在式（8）中，L（x＋i，y＋j）表示左图像的像素（x＋i，y＋j）的像素值。另外，R（x'＋i，y＋j）表示右图像的像素（x'＋i，y＋j）的像素值。左图像的相关窗口内的像素值和右图像的相关窗口内的像素值的差的绝对值的总和（SAD）越小，左图像的相关窗口和右图像的相关窗口的类似性就越高。因此，立体匹配部223b通过探索在右图像内SAD成为最小的相关窗口的位置，能够算出左图像内的相关窗口的代表像素的视差d。通过对左图像的全像素进行如上所述的视差算出，可获得视差图（深度图）。这种由立体匹配部223b进行的深度图的制作方法，专利文献1以及专利文献2中也有记载，因此不再进一步详述。另外，由立体匹配部223b进行的深度图的制作方法并不限定于以上的方法。例如，立体匹配部223b还可以利用像素值图形之外的特征量来判定局部区域的类似性。再例如，立体匹配部223b可以根据全域的特征点的类似性来算出各像素的视差。具体是，立体匹配部223b例如可以根据局部区域的类似性和视差分布的空间平滑性这两者来制作深度图。具体是，立体匹配部223b例如根据专利文献3所公开的方法来制作深度图。换言之，立体匹配部223b可以根据局部区域的类似性和视差分布的空间平滑性来算出视差，从而制作深度图。再例如，立体匹配部223b可以根据非专利文献4所公开的方法来制作深度图。以下，关于步骤S107进行详细说明。在此，非立体匹配部223c通过只利用左图像以及右图像的一方来推测进深，从而制作深度图。具体是，非立体匹配部223c通过利用图像的场景的分析结果（例如，几何信息、颜色信息以及物体的运动信息等中的至少1个）来推测进深，从而制作深度图。在该方法中，非立体匹配部223c并不根据2个图像的匹配来算出视差，因此即使是难以算出特征点的场景，也可以制作深度图。该进深推测即是所谓的2D-3D变换。具体是，利用双眼视差信息以外的人为了理解进深时利用的信息，根据2维图像推测出3维进深。作为这种为了理解进深时利用的信息，例如有图像的模糊程度、运动信息或者典型场景的预备知识等。例如，在使用单反照相机之类光圈口径大的照相机拍摄了图像的情况下，会拍摄到对焦于主要被摄体，而背景模糊的图像。在此，非立体匹配部223c例如按图像所包含的每个像素分析对焦程度，并根据分析结果制作深度图。另外，如果是以同速度运动的物体，越远的物体其在图像上的运动量就越小，而越近的物体其在图像上的运动量越大。在此，非立体匹配部223c例如可以利用物体的移动量信息来推测距离，从而制作深度图。另外，例如海的场景中，图像的中央以上的部分又蓝又远，越向下就越变白变近。在这种特定的场景中，有时场景中的颜色配置和进深相互关联。在此，非立体匹配部223c例如通过对表示预先存储的典型场景的颜色配置和进深的模板和被输入的图像进行比较，来推测该图像的拍摄场景的进深，从而可以制作深度图。另外，非立体匹配部223c例如可以从图像中检测脸部，并根据检测出的脸部区域的大小来推测进深。另外，非立体匹配部223c例如可以检测消失点，并根据检测出的消失点来推测进深。如上所述，非立体匹配部223c以不利用左图像以及右图像间的对应关系的方式，根据1个2维图像推测出深度图。另外，由于非立体匹配部223c只利用左图像或者右图像的信息，因此难以制作出高精度的深度图。但是，即使在左图像以及右图像的特量少的情况下，非立体匹配部223c也能够防止深度图的精度大幅下降。另外，非立体匹配部223c也可以通过与所述方法不同的方法来制作深度图。例如，在立体图像被连续输入的情况下（即，在立体动态图像被输入的情况下），非立体匹配部223c可以利用根据时间不同的其他立体图像制作的深度图来制作处理对象的立体图像的深度图。具体是，非立体匹配部223c例如在从陀螺仪传感器的输出中检测出了瞬间产生的手颤的情况下，通过利用根据时间上为前后帧的立体图像制作成的2个深度图来进行插值，从而能够制作出处理对象的立体图像的深度图。由此，非立体匹配部223c能够抑制深度图的急剧的时间变化，从而能够减轻利用深度图被处理的图像在外观上的不协调感。如上所述，非立体匹配部223c通过利用根据时间上不同的立体图像所获得的深度图，能够制作出更自然的深度图。再例如，非立体匹配部223c还可以利用由立体匹配部223b或者非立体匹配部223c根据以前的立体图像已经制作成的深度图以及由非立体匹配部223c根据处理对象的立体图像推测出的进深的至少一方，制作处理对象的立体图像的深度图。具体是，非立体匹配部223c例如可以利用由立体匹配部223b根据其他立体图像已经制作成的深度图以及由非立体匹配部223c根据处理对象的立体图像推测出的进深这两者，来制作处理对象的立体图像的深度图。更具体是，非立体匹配部223c例如利用根据其他立体图像制作成的深度图所表示的进深和根据处理对象的立体图像推测出的进深的统计性代表值（例如，算术平均值或者加权平均值等），来制作处理对象的深度图。由此，非立体匹配部223c在以不利用左图像以及右图像间的对应关系的方式来制作深度图的情况下，能够提高深度图的精度。再例如，非立体匹配部223c也可以将由立体匹配部223b根据其他立体图像已经制作成的深度图采用为处理对象的立体图像的深度图。从而，非立体匹配部223c能够简单地制作成深度图。如上所述，根据本实施方式的图像处理部220，能够在任何场景中，以恰当的方法制作深度图。例如在难以进行立体匹配的场景中，图像处理部220能够以不进行立体匹配的方式制作深度图，立体匹配一般被认为是处理量大的处理。因此，图像处理部220能使消耗功率降低。另外，在难以进行立体匹配的场景中，通过进行立体匹配所获得的深度图的精度会大幅下降。在显示利用这种深度图被处理的图像的情况下，会给人造成不协调感或者不快感。对此，图像处理部220在难以进行立体匹配的场景中以不进行立体匹配的方式制作深度图，从而能够抑制深度图的精度大幅下降。另外，根据本实施方式所涉及的图像处理部220能够利用至少4个对应点算出用于将第一图像投影变换成第二图像的变换参数。并且，图像处理部220能够根据利用这样算出的变换参数被变换的第一图像相对于第二图像的误差来算出可靠度。如果导出的对应点正确，被变换的第一图像相对于第二图像的误差就小。从而，图像处理部220能够更恰当地算出可靠度，并能够进一步抑制深度图的精度大幅下降。另外，根据本实施方式所涉及的图像处理部220，能够利用K组的M个对应点获得多个被变换的第一图像。并且，图像处理部220能够利用多个被变换的第一图像算出可靠度。从而，图像处理部220能够稳定地算出可靠度，并能够进一步抑制深度图的精度大幅下降。另外，在本实施方式中，关于利用立体图像制作深度图的方法进行了说明，在输入了包含2个以上的图像的多视点图像的情况下，也能够通过同样的方法制作深度图。例如，可以从多视点图像所包含的多个图像中利用任意的2个图像来制作深度图。另外，在本实施方式中，算出部222b，如式（7）所示，利用多个被变换的第一图像算出非可靠度，此外也可以利用1个被变换的第一图像来算出非可靠度。在此情况下，变换部222a可以利用1组的M个或者N个对应点来算出1个投影变换矩阵。另外，在本实施方式中，算出部222b，如式（7）所示，从第二图像的全区域中算出误差，此外也可以从第二图像的一部分区域中算出误差。例如，算出部222b可以只从第二图像中的被检测出边缘的强度超过阈值的区域中，算出被变换的第一图像相对于第二图像的误差。从而，算出部222b能够只从边缘强的区域中算出误差。边缘强的区域是指容易获得多个图像间的对应关系的区域。因此，算出部222b能够针对确实想获得对应关系的区域算出可靠度，并能够降低算出可靠度时的负荷。另外，在本实施方式中说明了算出部222b根据被投影变换的第一图像相对于第二图像的误差来算出可靠度的情况，此外还可以根据构成对应点的2个特征点间的类似性来算出可靠度。具体是，算出部222b以构成对应点的2个特征点间的类似性越高可靠度就越高的方式算出可靠度。即，算出部222b根据对应点算出可靠度即可。在这种情况下，多个图像间的对应关系的可靠度也取决于对应点的正确性，因此能够更恰当地算出可靠度。另外，在根据2个特征点间的类似性算出可靠度的情况下，可靠度算出部222亦可不具备变换部222a。另外，在本实施方式中说明了图像处理部被包含在摄像装置中的情况，但也可以不被包含在图像处理装置中。即，与实施方式1同样，可将图像处理部作为图像处理装置实现。以上，关于一个或者多个形态所涉及的图像处理装置以及摄像装置，根据实施方式进行了说明，但本发明不被限定于这些实施方式。只要不脱离本发明的宗旨，将本技术领域人员所想到的各种变形例结合于本实施方式的形态，或者对不同实施方式的结构要素进行组合而构成的形态，也属于一个或者多个形态的范围中。例如，在所述各实施方式中，各结构要素可由专用的硬件构成，或者由适合各结构要素的软件程序实现。各结构要素可由CPU或者处理器等程序执行部读出被记录在硬盘或者半导体存储器等记录介质中的软件程序的方式来实现。在此，实现所述各实施方式的图像解码装置等的软件是如下程序。即，该程序是用于使计算机利用多视点图像来制作深度图的图像处理方法，其包括：检测步骤，从所述多视点图像所包含的多个图像的每一个图像中检测至少一个特征点；算出步骤，根据检测出的所述特征点，算出在制作深度图方面所述多视点图像所包含的多个图像间的对应关系的可靠度；制作步骤，在算出的所述可靠度为第一可靠度的情况下，利用所述多视点图像所包含的多个图像间的对应关系来制作深度图，在算出的所述可靠度为比所述第一可靠度低的第二可靠度的情况下，以不利用所述多视点图像所包含的多个图像间的对应关系的方式来制作深度图。（其他变形例）至此，根据以上的实施方式说明了本发明，但本发明并不限定与所述实施方式。以下的变形例也包含于本发明中。（1）所述图像处理装置或者图像处理部具体是由微处理器、ROM、RAM、硬盘单元、显示器单元、键盘、鼠标等被构成的计算机系统。ROM或者硬盘中计算机程序。微处理器按照计算机程序进行动作，从而图像处理装置或者图像处理部达成其功能。在此，计算机程序是指另外达成规定的功能，由表示针对计算机的指令的命令编码组合而成的程序。（2）构成所述图像处理装置或者图像处理部的结构要素的一部分或者全部可由1个系统LSI（LargeScaleIntegration：大规模集成电路）构成。系统LSI是在1个芯片上集成多个结构部而制造成的超多功能LSI，具体是包括微处理器、ROM、RAM等的计算机系统。RAM中存储有计算机程序。微处理器按照计算机程序进行动作，从而系统LSI达成其功能。（3）构成所述图像处理装置或者图像处理部的结构要素的一部分或全部可由能够在摄像装置上自由进行装卸的IC卡或者单体模块构成。IC卡或者模块是由微处理器、ROM、RAM等构成的计算机系统。IC卡或者模块可包含所述超多功能LSI。微处理器按照计算机程序进行动作，从而IC卡或者模块达成其功能。该IC卡或者模块可具有防篡改性。（4）本发明可以是所述方法。另外，也可以是用于由计算机实现这些方法的计算机程序，还可以是由计算机程序构成的数字信号。另外，本发明也可以是将计算机程序或者数字信号记录在计算机可读取的记录介质，例如，软盘、硬盘、CD-ROM、MO、DVD、DVD-ROM、DVD-RAM、BD（Blu-rayDisc）、半导体存储器等中的形式。另外，也可以是被记录在这些记录介质中的数字信号。另外，本发明也可以是通过电通信线路、无线或者有线通信线路、以互联网为代表的网络来传输计算机程序或者数字信号的形式。另外，本发明也可以是具备微处理器和存储器的计算机系统，存储器中存储有所述计算机程序，微处理器按照计算机程序进行动作。另外，通过将计算机程序或者数字信号记录在记录介质中进行转移，或者将计算机程序或者数字信号通过网络等进行转移，能够由独立的其他计算机系统实施该计算机程序或者数字信号。（5）可以对所述实施方式以及所述变形例分别进行组合。工业实用性本发明的3维摄像装置可有效应用于具有固体摄像元件的所有的照相机。例如能够应用于数字静态照相机或者数字摄像机等民用摄像设备，以及工业用固体监控摄像头等。符号说明10图像处理装置11、221a检测部12、222b算出部13、223制作部20、1000摄像装置100a、100b摄像部101摄像元件102透光板103光学透镜104红外截波器105信号发生/接收部106元件驱动部200信号处理部210存储器220图像处理部221对应点算出部221b导出部222可靠度算出部222a变换部223a处理切换部223b立体匹配部223c非立体匹配部230接口（IF）部