画像に含まれる特徴量の頻度を、特徴量毎に計数することにより、前記画像の特徴量ヒストグラムを作成する作成手段と、前記画像上の主要被写体領域を抽出元とする特徴量の頻度である第1頻度に対して重み付けをする重み付け手段と、ユーザに対する前記画像の表示サイズと、前記画像における前記主要被写体領域の占有率との組み合わせに応じて、前記第1頻度に付与すべき重みを設定する重み設定手段と、を備えたことを特徴とする画像解析装置。前記重み設定手段は、前記表示サイズが未定であるときには、前記第1頻度に付与すべき重みを前記表示サイズの関数で表すことを特徴とする画像解析装置。請求項1又は請求項2に記載の画像解析装置において、前記特徴量ヒストグラムの作成元は、画像データベースへ登録すべき登録画像であることを特徴とする画像解析装置。請求項3に記載の画像解析装置において、前記特徴量ヒストグラムの作成元は、画像データベースから画像を検索する際に使用されるクエリ画像であることを特徴とする画像解析装置。請求項1~請求項4の何れか一項に記載の画像解析装置において、前記特徴量ヒストグラムは、色ヒストグラムであって、前記色ヒストグラムの色区間は、予め決められた11種類のカテゴリカルカラーに対応していることを特徴とする画像解析装置。請求項1~請求項5の何れか一項に記載の画像解析装置において、前記重み付け手段は、前記画像上の非主要被写体領域上で顕著性の高い特異領域を抽出元とする特徴量の頻度である第2頻度に対して重み付けをするものであり、前記重み設定手段は、前記ユーザに対する前記画像の表示サイズと、前記画像における前記特異領域の占有率との組み合わせに応じて、前記第2頻度に付与すべき重みを設定することを特徴とする画像解析装置。被写体を撮像して画像を生成する撮像手段と、前記撮像手段が生成した画像を解析する請求項1~請求項6の何れか一項に記載の画像解析装置と、を備えたことを特徴とする撮像装置。画像に含まれる特徴量の頻度を、特徴量毎に計数することにより、前記画像の特徴量ヒストグラムを作成する作成手順と、前記画像上の主要被写体領域を抽出元とする特徴量の頻度である第1頻度に対して重み付けをする重み付け手順と、ユーザに対する前記画像の表示サイズと、前記画像における前記主要被写体領域の占有率との組み合わせに応じて、前記第1頻度に付与すべき重みを設定する重み設定手順と、を含むことを特徴とする画像解析方法。しかしながら、この画像検索システムが検出した画像は、ユーザの所望した画像に必ずしも一致していなかった。そこで本発明は、ユーザが画像に抱く印象を的確に定量化することのできる画像解析装置、撮像装置、及び画像解析方法を提供することを目的とする。本発明の画像解析装置は、画像に含まれる特徴量の頻度を、特徴量毎に計数することにより、前記画像の特徴量ヒストグラムを作成する作成手段と、前記画像上の主要被写体領域を抽出元とする特徴量の頻度である第1頻度に対して重み付けをする重み付け手段と、ユーザに対する前記画像の表示サイズと、前記画像における前記主要被写体領域の占有率との組み合わせに応じて、前記第1頻度に付与すべき重みを設定する重み設定手段とを備える。また、本発明の撮像装置は、被写体を撮像して画像を生成する撮像手段と、前記撮像手段が生成した画像を解析する本発明の画像解析装置とを備える。また、本発明の画像解析方法は、画像に含まれる特徴量の頻度を、特徴量毎に計数することにより、前記画像の特徴量ヒストグラムを作成する作成手順と、前記画像上の主要被写体領域を抽出元とする特徴量の頻度である第1頻度に対して重み付けをする重み付け手順と、ユーザに対する前記画像の表示サイズと、前記画像における前記主要被写体領域の占有率との組み合わせに応じて、前記第1頻度に付与すべき重みを設定する重み設定手順とを含む。本発明によれば、ユーザが画像に抱く印象を的確に定量化することのできる画像解析装置、撮像装置、及び画像解析方法が実現する。[実施形態]以下、本発明の実施形態としてディジタルカメラを説明する。図1は、ディジタルカメラ10の構成図である。図1に示すとおりディジタルカメラ10には、撮影レンズ20、メカニカルシャッタ30、撮像素子50、タイミングジェネレータTG70、アナログフロントエンドAFE80、画像処理エンジン90、モータドライバ110、バッファメモリ130、表示部140、操作部150、リムーバブルメモリ160などが備えられる。なお、図示省略したが、ディジタルカメラ10には、メカニカルシャッタ30が閉じている期間にディジタルカメラ10の被写界を監視する装置測光装置、測距装置なども備えられる。撮影レンズ20は、被写体から射出した光束を結像し、撮像素子50の有効画素領域上に被写体像を形成する。メカニカルシャッタ30は、撮影レンズ20と撮像素子50との間の光路上に配置されており、TG70から供給される駆動信号に応じて、撮像素子50に向かう光束の光路を開閉する。このメカニカルシャッタ30は、撮像素子50から一定以上離れた位置に配置されたレンズシャッタ、或いは、撮像素子50の近傍に配置されたフォーカルプレーンシャッタなどである。撮像素子50は、CMOSイメージセンサ、CCDイメージセンサなどのカラー撮像素子であって、TG70から供給される駆動信号に応じて信号の蓄積及び信号の読み出しを行う。TG70は、画像処理エンジン90からの指示に応じて、撮像素子50及びメカニカルシャッタ30に対して駆動信号を供給すると共に、AFE80及び画像処理エンジン90に対して同期信号を供給する。また、TG70は、撮像素子50へ供給する駆動信号のパターンを切り替えることにより、撮像素子50の1フレーム当たりの露光時間を切り替える。この露光時間は、画像処理エンジン90が指定したTv値=ユーザが入力したTv値又は自動露出演算で算出されたTv値に応じた値に設定される。AFE80は、撮像素子50から出力されるアナログ信号に対してパイプライン処理を施す。AFE80には、CDS回路、ゲイン回路、A/D変換回路などが備えられており、CDS回路は、撮像素子50から出力されるアナログ信号のノイズ成分を相関二重サンプリングによって除去し、ゲイン回路は、ノイズ除去後のアナログ信号を増幅し、A/D変換回路は、増幅後のアナログ信号をディジタル信号へと変換する。なお、AFE80のゲインゲイン回路の信号増幅率は、画像処理エンジン90が指定したSv値=ユーザが入力したSv値又は自動露出演算で算出されたSv値に応じた値に設定される。なお、ユーザが入力したSv値とは、所謂ISO感度のことである。モータドライバ110は、画像処理エンジン90からの指示に応じて、撮影レンズ20の少なくとも一部を光軸方向へ駆動し、撮影レンズ20のフォーカス位置を調整する。また、モータドライバ110は、画像処理エンジン90が指定したAv値=ユーザが入力したAv値又は自動露出演算で算出されたAv値に応じて、撮影レンズ20の絞り値を調整する。バッファメモリ130は、AFE80から画像処理エンジン90へと転送されたディジタル信号を蓄積する。撮像素子50の1フレーム分の信号読み出し期間に亘ってこの蓄積が行われると、バッファメモリ130に1フレーム分のディジタル信号1フレーム分の画像データ、以下、画像と称す。が蓄積される。表示部140は、画像処理エンジン90からの指示に応じて、各種の画像を表示する。表示部140が表示する画像には、撮像素子50が取得した画像、リムーバブルメモリ160に格納されていた画像、画像処理エンジン90が作成したメニュー表示用の画像などがある。なお、表示部140は、画像を表示する際、画像の形式を表示に適した形式へと変換する。操作部150は、レリーズボタン、メニューボタンなど、ユーザが操作可能な各種のスイッチを有している。ユーザは、この操作部150を介して各種の指示をディジタルカメラ10へ入力することができる。例えば、ユーザは、詳細画像の取得時における測光エリアやフォーカスエリアをディジタルカメラ10へ指定することができる。また、例えば、ユーザは、ディジタルカメラ10のモードを、撮影モード、再生モード、登録モード、検索モードの間で切り換えることができる。リムーバブルメモリ160は、ディジタルカメラ10が取得した画像や、他のディジタルカメラが取得した画像などを長期に亘って記憶することが可能な不揮発性のメモリである。本実施形態では、このリムーバブルメモリ160に画像データベースが構築されているものと仮定する。画像処理エンジン90は、操作部150を介してユーザから入力された指示と、不図示のプログラムとに従い、ディジタルカメラ10の各部を制御する。また、画像処理エンジン90は、AFE80から送出されたディジタル信号に対して信号処理暗電流補正などを施したり、バッファメモリ130上の画像に対して所定の画像処理ホワイトバランス調整、色補間、階調変換、色変換などを施したりすることもできる。また、画像処理エンジン90は、ディジタルカメラ10が登録モードに設定されているときに、ユーザから指定された画像を画像データベースに蓄積する。また、画像処理エンジン90は、ディジタルカメラ10が検索モードに設定されているときに、ユーザから指定された画像に類似した画像を、画像データベースから検索する。なお、登録モード又は検索モードにおける画像処理エンジン90は、必要に応じて、オブジェクト抽出部90A、顕著性評価部90B、重み設定部90C、ヒストグラム関数作成部90D、画像比較部90Eの何れかとして機能する。図2は、登録モードにおける画像処理エンジン90の動作フローチャートである。以下、図2の各ステップを順に説明する。ステップS10:画像処理エンジン90は、画像データベースへ登録すべき画像登録画像をユーザに指定させる。例えば、画像処理エンジン90は、リムーバブルメモリ160又はバッファメモリ130に蓄積された候補画像のリスト又は候補画像のサイズ縮小版を表示部140へ表示する。ユーザは、操作部150を操作することにより、候補画像の中の1つを登録画像として画像処理エンジン90へ指定する図3Aを参照。なお、ここでは登録画像の指定がユーザによって行われる例を示したが、撮影モードで取得された直後の画像などが自動的に登録画像に設定されてもよい。ステップS11:画像処理エンジン90は、登録画像を必要に応じてバッファメモリ130上に読み込み、その登録画像を互いに同型同大の複数の小領域例えば、200×200個の小領域に分割する図3Bを参照。。なお、図では小領域の個数を実際よりも少なく描いた。ステップS12:画像処理エンジン90のオブジェクト抽出部90Aは、登録画像に対してオブジェクト抽出処理を施し、登録画像上に存在する特定の被写体領域を検出する。この被写体領域は、人物の存在領域、撮影時のフォーカスエリアに位置するオブジェクトの存在領域、周辺と比較して合焦度の高いオブジェクトの存在領域などである。続いて、画像処理エンジン90は、登録画像上の小領域のうち被写体領域に対応する小領域の集合例えば、被写体領域を所定割合以上で包含している小領域の集合を見いだし、その小領域の集合を、主要被写体領域A1に設定する図3Cを参照。。ステップS13:画像処理エンジン90の顕著性評価部90Bは、登録画像の顕著性マップを作成する。この作成時に着目する特徴量は、色、輝度、エッジの方向、エッジ量などである。よって、作成された顕著性マップにおいては、これらの特徴量が周辺画素と比較して顕著な画素ほど、大きな値が割り当てられることになる。続いて、画像処理エンジン90は、顕著性マップ上で予め決められた閾値よりも高い値を有した領域高顕著性領域を抽出すると、登録画像上で主要被写体領域A1以外の領域から、その高顕著性領域に対応する小領域の集合例えば、高顕著性領域を50以上の割合で包含した小領域の集合を見いだし、その小領域の集合を、特異領域A2に設定する図3Cを参照。この特異領域A2は、所謂うるさい絵柄であって、登録画像の表示サイズが或る程度大きい場合には、著しく目立つ周辺の領域に対して際立つが、登録画像の表示サイズが或る程度小さい場合には、殆ど目立たない周辺の領域にとけ込む。これによって、登録画像は、主要被写体領域A1と、特異領域A2と、それ以外の領域非特異領域A3とに領域分けされる。ステップS14:画像処理エンジン90の重み設定部90Cは、主要被写体領域A1に関する重みG1と、特異領域A2に関する重みG2と、非特異領域A3に関する重みG3とを設定する。これらの重みG1、G2、G3は、後述する色ヒストグラムに対する主要被写体領域A1、特異領域A2、非特異領域A3の寄与度比を規定するものである。先ず、非特異領域A3に関する重みG3は、図3Dに示すとおり、基準値1に設定される。一方、主要被写体領域A1に関する重みG1は、登録画像における主要被写体領域A1の占有率r1が大きいほど大きく、また、表示サイズSが大きいほど大きく設定される。このうち占有率r1は、主要被写体領域1に属する小領域の個数によって一義的に決まるが、表示サイズSは、ユーザが任意に設定することのできるものであり、現時点では未定未知数である。よって、重みG1は表示サイズSの関数G1S=α×r1×Sで表される但し、αの値は、重みG1が重みG3より大きくなるように予め決められている。。以下、重みG1Sを重み関数G1Sと称す。また、特異領域A2に関する重みG2は、登録画像における特異領域A2の占有率r2が大きいほど大きく、また、表示サイズSが大きいほど大きく設定される。このうち占有率r2は、特異領域A2に属する小領域の個数によって一義的に決まり、表示サイズSは、前記したとおり現時点では未知数である。よって、重みG2は、表示サイズSの関数G2S=β×r2×Sで表される但し、βの値は、重みG2が重みG3より大きく、かつ重みG1より小さくなるように予め決められている。。以下、重みG2Sを重み関数G2Sと称す。ステップS15:画像処理エンジン90のヒストグラム関数作成部90Dは、以下の手順a~mにより、登録画像の色ヒストグラム関数HSを作成する。ここでは、色ヒストグラム関数HSを作成に先立ち、主要被写体領域A1の色ヒストグラムH1と、特異領域A1の色ヒストグラムH2と、非特異領域A3の色ヒストグラムH3とが個別に作成されるものとする。aヒストグラム関数作成部90Dは、主要被写体領域A1内の1番目の小領域を着目領域に設定する。bヒストグラム関数作成部90Dは、着目領域の色の属するカテゴリカルカラーを判別し、それを着目カラーとする。ここで、カテゴリカルカラーは、赤、橙、黄、緑、青、紫、茶、ピンク、白、黒、灰からなる11種類の色からなり、これら11種類の色は、高次脳機能を有した動物ヒト、サルなどが確実に区別可能ネーミング可能な色である。これら11種類のカテゴリカルカラーの組み合わせは、使用言語の異なる多様なヒト集団の間でも共通しており、11種類のカテゴリカルカラーの境界値は、多数のヒトから実験的に得られた統計データに基づき予め決めることが可能である。cヒストグラム関数作成部90Dは、主要被写体領域A1の色ヒストグラムH1のうち、現在の着目カラーに対応する頻度を、1だけ増加させる。dヒストグラム関数作成部90Dは、主要被写体領域A1内の全ての小領域の間で着目領域を移動させながら手順b、cを繰り返すことで、主要被写体領域A1の色ヒストグラムH1を完成させる図4A参照。eヒストグラム関数作成部90Dは、特異領域A2内の1番目の小領域を着目領域に設定する。fヒストグラム関数作成部90Dは、着目領域の色の属するカテゴリカルカラーを判別し、それを着目カラーとする。gヒストグラム関数作成部Dは、特異領域A2の色ヒストグラムH2のうち、現在の着目カラーに対応する頻度を、1だけ増加させる。hヒストグラム関数作成部90Dは、特異領域A2内の全ての小領域の間で着目領域を移動させながら手順f、gを繰り返すことで、特異領域A2の色ヒストグラムH2を完成させる図4A参照。iヒストグラム関数作成部90Dは、非特異領域A3内の1番目の小領域を着目領域に設定する。jヒストグラム関数作成部90Dは、着目領域の色の属するカテゴリカルカラーを判別し、それを着目カラーとする。kヒストグラム関数作成部90Dは、非特異領域A3の色ヒストグラムH3のうち、現在の着目カラーに対応する頻度を、1だけインクリメントする。lヒストグラム関数作成部90Dは、その他の領域A3内の全ての小領域の間で着目領域を移動させながら手順j、kを繰り返すことで、非特異領域A3の色ヒストグラムH3を完成させる図4A参照。mヒストグラム関数作成部90Dは、色ヒストグラムH1、色ヒストグラムH2、色ヒストグラムH3の各々に対して、先のステップで算出した重みG1、G2、重みG3を個別に乗算してから、それらヒストグラムの和線形和をとることにより、登録画像のトータルの色ヒストグラムHを算/出する図4B参照。。ここで、重みG1、G2、G3のうち、重みG1、G2は、表示サイズSの関数G1S、G2Sであるので、本ステップで作成される色ヒストグラムHも、表示サイズSの関数HSで表される。図4Bでは、色ヒストグラムHの各カテゴリカルカラーの頻度が表示サイズSの関数である様子を点線で表している。よって、以下では、表示サイズSの関数である色ヒストグラムHSを、色ヒストグラム関数HSと称す。ステップS16:画像処理エンジン90は、ステップS15で作成した色ヒストグラム関数HSを登録画像のタグへ書き込むと共に、その登録画像に対して画像番号を付与してから、その登録画像を画像データベースへ登録し、フローを終了する。なお、この画像番号は、画像データベースに登録された複数の画像を互いに識別するための番号である。図5は、検索モードにおける画像処理エンジン90の動作フローチャートである。以下、図5の各ステップを順に説明する。ステップS21:画像処理エンジン90は、画像データベースの検索クエリとして使用すべき画像をユーザに指定させる。例えば、画像処理エンジン90は、リムーバブルメモリ160又はバッファメモリ130に蓄積された候補画像のリスト又は候補画像のサイズ縮小版を表示部140へ表示する。ユーザは、操作部150を操作することにより、表示中の候補画像の1つを画像処理エンジン90へ指定する。なお、ユーザによって指定される画像は、画像データベースに登録された画像すなわち色ヒストグラム関数HSが作成済みである画像であってもよいが、ここでは未登録の画像すなわち色ヒストグラム関数HSが未作成である画像であると仮定する。続いて、画像処理エンジン90は、画像を表示部140に対して適当なサイズで表示する。この状態で、ユーザは、操作部150を操作することにより、画像の表示サイズを、図6A、Bに示すとおり任意に変更することができる。また、この状態で、ユーザは、操作部150を操作することにより、画像の表示域トリミング域を、図6C、Dに示すとおり任意に変化させることもができる。ユーザは、画像の表示サイズ及び表示域を所望の表示サイズ及び表示域に設定してから、操作部150を操作することにより、表示中の画像をクエリ画像として指定する。画像処理エンジン90は、ユーザによる指定が行われた時点で、或る画像の全体が表示されていたときには、その画像の全体をクエリ画像とし、ユーザによる指定が行われた時点で、或る画像の一部のみが表示されていたときには、その画像の表示部分をクエリ画像とする。よって、図6A、B、C、Dの間では、表示中の画像は同一であるが、図6A及びBと、図6Cと、図6Dとの間では、画像の表示域が異なるので、互いに異なるクエリ画像が指定されることになる。ステップS22:画像処理エンジン90は、指定されたクエリ画像を必要に応じてバッファメモリ130上に読み込み、そのクエリ画像の色ヒストグラム関数HSを作成する。色ヒストグラム関数HSの作成方法は、前述したステップS11~S15と同様である。ステップS23:画像処理エンジン90は、ユーザによる指定が行われた時点におけるクエリ画像の表示サイズSを参照する。表示サイズSは、表示部140の表示画面におけるクエリ画像の占有率であり、その占有率が高いほど大きな値を採る。ステップS24:画像処理エンジン90は、ステップS22で作成した色ヒストグラム関数HSに対してステップS23で参照した表示サイズSの値を当てはめることにより、クエリ画像の色ヒストグラムHを完成させる。ステップS25:画像処理エンジン90は、画像番号iを初期値1に設定する。ステップS26:画像処理エンジン90は、画像データベースから、画像番号iを有した画像を参照画像とし、その参照画像のタグに書き込まれている色ヒストグラム関数H’Sを読み出すと、その色ヒストグラム関数H’Sに対してステップS23で参照した表示サイズSの値を当てはめることにより、その参照画像の色ヒストグラムH’を完成させる。ステップS27:画像処理エンジン90の画像比較部90Eは、参照画像とクエリ画像との間の類似度を、例えば以下の手順a~cにより算出する。a参照画像の色ヒストグラムH’とクエリ画像の色ヒストグラムHとの各々を、11種類のカテゴリカルカラーで規定されるカラー空間次数11のカラー空間へと写像する。bカラー空間における色ヒストグラムH’の写像先と、カラー空間における色ヒストグラムHの写像先との間の距離例えばユークリッド距離を、参照画像とクエリ画像との間の類似度として算出する。この距離は、色ヒストグラムH’、Hの間の形状の類似度を表している。c現在の参照画像について算出した類似度を、現在の画像番号iに対応づけて記憶する。ステップS28:画像処理エンジン90は、現在の画像番号iが最終値に達したか否かを判別し、達していなかった場合はステップS29へ移行し、達していた場合にはステップS210へ移行する。なお、画像番号iの最終値は、画像データベースに登録された画像の総数である。ステップS29:画像処理エンジン90は、画像番号iをインクリメントしてからステップS26へ移行する。よって、画像データベースに登録された画像の各々について類似度が算出される。ステップS210:画像処理エンジン90は、画像データベースに登録された画像を、類似度の高い順に並べて表示部140へ表示する図7A~Dを参照。。なお、図7A、B、C、Dの左側に比較的大きく表示された画像がクエリ画像であり、右側の上下方向に並べて表示された比較的小さな複数の画像が、類似度の高い順に並べられた複数の画像検索結果である。図7A、Bを比較すると明らかなとおり、クエリ画像として同じ画像が表示されていたとしても、その表示サイズが異なれば、検索結果は異なる。また、図7A、Bと、図7Cと、図7Dとを比較すると明らかなとおり、クエリ画像として同じ画像が表示されていたとしても、その表示域が異なれば、検索結果は異なる。なお、ユーザが操作部150を操作することにより、検索結果の中の1つの画像を選択すると、画像処理エンジン90は、選択された画像をクエリ画像と同じサイズで表示部140へ表示する。この際、画像処理エンジン90は、指定された画像を必要に応じてクエリ画像上に重畳表示させる。また、ユーザが操作部150を操作することにより、クエリ画像を選択すると、画像処理エンジン90は、表示部140の表示内容を元の状態に戻す。また、ユーザは、操作部150を操作することにより、クエリ画像として表示されている画像の表示サイズや、その画像の表示域を任意に変更することができる。表示サイズや表示域が変更されると、それに応じて検索結果も変更される詳細は、以降のステップのとおり。。ステップS211:画像処理エンジン90は、表示部140においてクエリ画像として表示されている画像の表示サイズが変更されたか否かを判別し、変更された場合はステップS23へ移行し、変更されなかった場合はステップS212へ移行する。つまり、本実施形態では、表示サイズが変更されると、表示サイズSの値が更新されるので、それによって検索結果も変化する。ステップS212:画像処理エンジン90は、表示部140においてクエリ画像として表示されている画像の表示域が変更されたか否かを判別し、変更された場合はクエリ画像が更新されたとみなしてステップS22へ移行し、変更されなかった場合はステップS213へ移行する。つまり、本実施形態では、表示域が変更されると、クエリ画像が更新されるので、色ヒストグラム関数の作成が改めて行われ、それによって検索結果も変化する。ステップS213:画像処理エンジン90は、フローの終了指示が入力されたか否かを判別し、入力されなかった場合にはステップS211へ移行し、入力された場合にはフローを終了する。以上、本実施形態の画像処理エンジン90は、画像に含まれる特徴量の頻度を、特徴量毎に計数することにより、その画像の特徴量ヒストグラム色ヒストグラム関数HSを作成する作成手段ヒストグラム関数作成部90Dと、その画像上の主要被写体領域A1を抽出元とする特徴量の頻度である第1頻度に対して重み付けをする重み付け手段ヒストグラム関数作成部90Dと、ユーザに対する画像の表示サイズSと、画像における主要被写体領域A1の占有率r1との組み合わせに応じて、第1頻度に付与すべき重みG1を設定する重み設定手段重み設定部90Cとを備える。一般に、ユーザに対する画像の絶対的な表示サイズSが大きいときには、その表示サイズSが小さいときよりも主要被写体領域A1が目立って見える周辺の領域に対して際立つと考えられる。なぜなら、ヒトがものを見るときの分解能は有限だからである。したがって、本実施形態の重み設定手段重み設定部90Cのように、主要被写体領域A1に関する第1頻度の重みG1を、画像の表示サイズSと、主要被写体領域A1の占有率r1との組み合わせに応じて設定すれば、特徴量ヒストグラム色ヒストグラム関数HSに対する主要被写体領域A1の寄与度を、適度に設定することができる。よって、本実施形態の画像処理エンジン90は、画像に対するユーザの印象を、画像の特徴量ヒストグラム色ヒストグラム関数HSに対して的確に反映させることができる。また、本実施形態の重み設定手段重み設定部90Cは、表示サイズSが未定であるときには、第1頻度に付与すべき重みG1を表示サイズSの関数で表すので、本実施形態の画像処理エンジン90は、表示サイズSが確定したタイミングで、特徴量ヒストグラム色ヒストグラム関数Hを即座に完成させることができるステップS24、S26。また、本実施形態の画像処理エンジン90は、登録モードにおいて、画像データベースへ登録すべき登録画像の特徴量ヒストグラム色ヒストグラム関数HSを上記のとおり作成するので図2参照、画像データベースには、特徴量ヒストグラム色ヒストグラム関数HSの作成済みの画像が蓄積されることになる。よって、本実施形態の画像処理エンジン90は、画像データベースに蓄積された画像の管理分類、検索などを、各々の特徴量ヒストグラム色ヒストグラム関数HSにより効率的に行うことができる。さらに、本実施形態の画像処理エンジン90は、検索モードにおいて、画像データベースの検索で使用されるクエリ画像の特徴量ヒストグラム色ヒストグラム関数HSを上記のとおり作成するのでステップS22、クエリ画像に類似した画像を画像データベースから適切に検索することができる。また、本実施形態の画像処理エンジン90は、特徴量ヒストグラムとして、色ヒストグラムを作成するものであり、その色ヒストグラムの色区間を、11種類のカテゴリカルカラーの境界に一致させているので図4参照、色ヒストグラムの区間種類及び区間数を、必要最小限にすることができ、効率的である。また、本実施形態の重み付け手段ヒストグラム関数作成部90Dは、画像上の非主要被写体領域上で顕著性の高い特異領域A2を抽出元とする特徴量の頻度である第2頻度に対して重み付けをするものであり、重み設定手段重み設定部90Cは、ユーザに対する画像の表示サイズSと、画像における特異領域A2の占有率r2との組み合わせに応じて、第2頻度に付与すべき重みG2を設定する。一般に、ユーザに対する画像の絶対的な表示サイズSが大きいときには、その表示サイズSが小さいときよりも特異領域A2が目立って見える他の領域に対して際立つと考えられる。なぜなら、ヒトがものを見るときの分解能は有限だからである。したがって、本実施形態の重み設定手段重み設定部90Cのように、特異領域A2に関する第2頻度の重みG2を、画像の表示サイズSと、特異領域A2の占有率r2との組み合わせに応じて設定すれば、特徴量ヒストグラム色ヒストグラム関数HSに対する特異領域A2の寄与度を、適度に設定することができる。よって、本実施形態の画像処理エンジン90は、画像に対するユーザの印象を、画像の特徴量ヒストグラム色ヒストグラムHに対して的確に反映させることができる。[実施形態への補足]なお、上述した実施形態では、主要被写体領域をディジタルカメラが自動的に抽出したが、ユーザが指定してもよい。主要被写体領域の抽出方法としては、公知の何れの方法を適用してもよい。また、上述した実施形態では、画像上で互いに異なる重みの設定される領域の数を3としたが、1又は4以上としてもよい。また、上述した実施形態では、画像の印象を表す特徴量ヒストグラムとして色ヒストグラムを使用したが、画像がモノクロ画像である場合などは、画像の特徴量ヒストグラムとして輝度ヒストグラムを使用してもよい。或いは、他の特徴量ヒストグラムエッジ量ヒストグラム、テクスチャーヒストグラムなどを使用してもよい。特徴量ヒストグラムの種類は、画像を管理する目的に応じて選定されることが望ましい。また、上述した実施形態では、画像の表示先を、ディジタルカメラ10の内部モニタとしたが、ディジタルカメラ10の外部モニタや、印刷用紙などとしてもよい。また、上述した実施形態では、特徴量ヒストグラムを作成する際に参照される表示サイズSとして、予め決められた表示先ここではカメラの内部モニタにおける画像の表示サイズを使用したが、画像の表示先の種類と、その表示先における画像の表示サイズとの組み合わせによって決まる、絶対的な表示サイズを使用してもよい。また、上述した実施形態では、画像解析機能を搭載したディジタルカメラ撮像装置を説明したが、本発明は、ディジタルフォトフレームなどの画像蓄積装置や、インターネットに接続された画像サーバ装置や、パーソナルコンピュータなどにも適用が可能である。なお、本発明をパーソナルコンピュータへ適用する場合は、画像解析機能をプログラムとしてコンピュータへ搭載してもよい。また、コンピュータに対するプログラムのインストールは、インターネットなどの通信網や、記憶媒体などを介して行われてもよい。また、本発明の適用先が何れの装置であったとしても、画像データベースの構築先は、装置の内部メモリであっても装置の外部メモリであっても構わない。例えば、本発明の適用先をパーソナルコンピュータとし、画像データベースの構築先を画像サーバ装置としてもよい。