"検索対象画像に対する、テンプレート画像による検索位置を移動させつつ、各検索位置における前記検索対象画像と前記テンプレート画像との類似度を示す第1の類似度を算出する第1の算出手段と、前記第1の算出手段によって算出された前記第1の類似度のうち、類似度が高い方から順に所定の個数の第1の類似度について、前記所定の個数の第1の類似度それぞれが算出された前記検索位置を特定する特定手段と、前記特定手段によって特定された前記検索位置に対して、前記第1の類似度より算出精度が高い第2の類似度を算出する第2の算出手段と、前記第2の算出手段によって算出された前記第2の類似度を閾値の初期値として、前記検索対象画像に対する前記テンプレート画像による検索を行う検索手段と、を備えたことを特徴とする画像検索装置。前記第1の類似度は、sea距離およびmsea距離の少なくとも一方であり、前記第2の類似度は、SADであることを特徴とする請求項1記載の画像検索装置。前記第1の類似度は、mnccであり、前記第2の類似度は、NCCであることを特徴とする請求項1記載の画像検索装置。前記検索対象画像および前記テンプレート画像の積分画像、または前記検索対象画像および前記テンプレート画像の2乗値の積分画像を算出する画像算出手段をさらに備え、前記第1の算出手段および前記第2の算出手段の少なくとも一方は、前記画像算出手段によって算出された前記積分画像の類似度を算出する請求項1から請求項3の何れか1項記載の画像検索装置。検索対象画像に対する、テンプレート画像による検索位置を移動させつつ、各検索位置における前記検索対象画像と前記テンプレート画像との類似度を示す第1の類似度を算出する第1の算出ステップと、前記第1の算出ステップによって算出した前記第1の類似度のうち、類似度が高い方から順に所定の個数の第1の類似度について、前記所定の個数の第1の類似度それぞれが算出された前記検索位置を特定する特定ステップと、前記特定ステップによって特定した前記検索位置に対して、前記第1の類似度より算出精度が高い第2の類似度を算出する第2の算出ステップと、前記第2の算出ステップによって算出した前記第2の類似度を閾値の初期値として、前記検索対象画像に対する前記テンプレート画像による検索を行う検索ステップと、を備えたことを特徴とする画像検索方法。コンピュータを、請求項1乃至4の何れか1項記載の画像検索装置として機能させるためのプログラム。しかしながら、フルサーチ法では、必ず検索対象画像内で最小からT番目に小さいSADをとるT個の最適な位置が得られるが、SADの計算処理に時間が掛かるという問題がある。また、Coarse-to-fine法では、フルサーチ法より高速に画像検索処理が実施できるが、粗い画素間隔で探索するために、必ずしも最適な位置が得られる保証がないという問題がある。また、GEA法も同様に、フルサーチ法より高速に画像検索処理が実施できるが、sea距離若しくはmsea距離が小さい位置が、必ずしもSADmin1からSADmintなる位置とは限らないため、必ずしも最適な位置が得られる保証がないという問題がある。また、ITE法では、最適な1箇所を検出する処理が想定されている為、sea距離若しくはmsea距離が最も小さい位置でのSADが、SADmintより小さい値をとる場合、当該値より大きい値であるSADmintをとる位置が得られないという問題がある。また、SSDA法ではssda距離を、SEA法ではsea距離を、MSEA法ではmsea距離を、各々それまでの検索で得られたSADmintと比較して、この検索位置での計算処理の途中での打ち切り若しくはSADの計算を回避することにより、より少ない計算処理で最適な類似位置の検索が可能となる。したがって、最小となるSADの値が小さいほど、より効率的に処理量が削減されることになる。しかしながら、SADmintが正しく得られる検索位置が検索対象画像中のどこに存在するかは不明のため、検索開始位置に近い場所でSADmintが得られれば、その後の検索位置での計算の打ち切り回数や削減量がより多くなるが、SADmintが得られる位置が検索開始位置から遠くなるほど、その後の検索位置での計算の打ち切り回数や削減量は少なくなる。そのため、どの程度SADの計算を打ち切り若しくはスキップできるかは、検索対象画像およびテンプレート画像に依存しており、適用例によってはあまり高速な画像検索処理を実現できないという問題がある。本発明は、以上のような事情に鑑みてなされたものであり、高速かつ高精度でテンプレート画像に類似する画像領域を検索することができる画像検索装置、画像検索方法およびプログラムを提供することを目的とする。上記目的を達成するために、請求項1に記載の画像検索装置は、検索対象画像に対する、テンプレート画像による検索位置を移動させつつ、各検索位置における前記検索対象画像と前記テンプレート画像との類似度を示す第1の類似度を算出する第1の算出手段と、前記第1の算出手段によって算出された前記第1の類似度のうち、類似度が高い方から順に所定の個数の第1の類似度について、前記所定の個数の第1の類似度それぞれが算出された前記検索位置を特定する特定手段と、前記特定手段によって特定された前記検索位置に対して、前記第1の類似度より算出精度が高い第2の類似度を算出する第2の算出手段と、前記第2の算出手段によって算出された前記第2の類似度を閾値の初期値として、前記検索対象画像に対する前記テンプレート画像による検索を行う検索手段と、を備えたことを特徴とする。請求項1に記載の画像検索装置によれば、第1の算出手段により、検索対象画像に対する、テンプレート画像による検索位置を移動させつつ、各検索位置における前記検索対象画像と前記テンプレート画像との類似度を示す第1の類似度が算出される。また、本発明では、特定手段により、前記第1の算出手段によって算出された前記第1の類似度のうち、類似度が高い方から順に所定の個数の第1の類似度について、前記所定の個数の第1の類似度それぞれが算出された前記検索位置が特定される。さらに、本発明では、第2の算出手段により、前記特定手段によって特定された前記検索位置に対して、前記第1の類似度より算出精度が高い第2の類似度が算出される。なお、上記所定の個数は、複数の個数であっても1個のみであっても良い。そして、本発明では、検索手段により、前記第2の算出手段によって算出された前記第2の類似度を閾値の初期値として、前記検索対象画像に対する前記テンプレート画像による検索が行われる。このように、請求項1に記載の画像検索装置によれば、検索対象画像に対するテンプレート画像による検索位置を移動させつつ、各検索位置における検索対象画像とテンプレート画像との類似度を示す第1の類似度を算出し、算出した第1の類似度のうち、類似度が高い方から順に所定の個数の第1の類似度について、前記所定の個数の第1の類似度それぞれが算出された検索位置を特定し、特定した検索位置に対して、第1の類似度より算出精度が高い第2の類似度を算出し、算出した第2の類似度を閾値の初期値として画像検索を行うことにより、第2の類似度より算出精度が低く、高速に算出することができる第1の類似度を用いて、検索開始時からより速い段階で類似度の計算の打ち切りや、より少ない計算処理および比較回数で類似度の計算をするか、検索位置をスキップするか否かの判定ができるようになるため、高速かつ高精度でテンプレート画像に類似する画像領域を検索することができる、という効果を奏する。なお、本発明に係る画像検索装置において、請求項2に記載したように、前記第1の類似度は、sea距離およびmsea距離の少なくとも一方であり、前記第2の類似度は、SADであるようにしても良い。これにより、第1の類似度としてsea距離およびmsea距離より演算負荷が大きい類似度を用いる場合に比較して、高速でテンプレート画像に類似する画像領域を検索することができる、という効果を奏する。また、本発明に係る画像検索装置において、請求項3に記載したように、前記第1の類似度は、mnccであり、前記第2の類似度は、NCCであるようにしても良い。これにより、第1の類似度としてmnccより演算負荷が大きい類似度を用いる場合に比較して、高速でテンプレート画像に類似する画像領域を検索することができる、という効果を奏する。また、本発明に係る画像検索装置において、請求項4に記載したように、前記検索対象画像および前記テンプレート画像の積分画像、または前記検索対象画像および前記テンプレート画像の2乗値の積分画像を算出する画像算出手段をさらに備え、前記第1の算出手段および前記第2の算出手段の少なくとも一方は、前記画像算出手段によって算出された前記積分画像の類似度を算出するようにしても良い。これにより、上記積分画像を適用しない場合に比較して、高速でテンプレート画像に類似する画像領域を検索することができる、という効果を奏する。一方、上記目的を達成するために、請求項5に記載の画像検索方法は、検索対象画像に対する、テンプレート画像による検索位置を移動させつつ、各検索位置における前記検索対象画像と前記テンプレート画像との類似度を示す第1の類似度を算出する第1の算出ステップと、前記第1の算出ステップによって算出した前記第1の類似度のうち、類似度が高い方から順に所定の個数の第1の類似度について、前記所定の個数の第1の類似度それぞれが算出された前記検索位置を特定する特定ステップと、前記特定ステップによって特定した前記検索位置に対して、前記第1の類似度より算出精度が高い第2の類似度を算出する第2の算出ステップと、前記第2の算出ステップによって算出した前記第2の類似度を閾値の初期値として、前記検索対象画像に対する前記テンプレート画像による検索を行う検索ステップと、を備えている。従って、請求項5に記載の画像検索方法によれば、請求項1に記載の発明と同様に作用するので、請求項1に記載の発明と同様に、高速かつ高精度でテンプレート画像に類似する画像領域を検索することができる、という効果を奏する。一方、上記目的を達成するために、請求項6に記載のプログラムは、コンピュータを、請求項1乃至4の何れか1項記載の画像検索装置として機能させる。従って、請求項6に記載のプログラムによれば、コンピュータを本発明の画像検索装置と同様に作用させることができるので、当該画像検索装置と同様に、高速かつ高精度でテンプレート画像に類似する画像領域を検索することができる、という効果を奏する。本発明によれば、高速かつ高精度でテンプレート画像に類似する画像領域を検索することができる、という効果が得られる。以下、図面を参照して、本発明の実施の形態に係る画像検索装置を説明する。図1は本実施の形態の構成を示すブロック図である。図1において、符号100は、コンピュータ装置で構成され、検索対象画像内でテンプレート画像と類似している画像領域を検索する画像検索装置である。画像検索装置100は、入力部10、初期閾値設定部20、画像検索部30および出力部40を含んで構成される。入力部10は、検索対象画像を示す画像情報以下、検索対象画像情報という。と、検索対象画像上にて検索したい画像であるテンプレート画像を示す画像情報以下、テンプレート画像情報という。とを入力する。この際の入力方法は任意であり、有線通信や無線通信により外部装置から入力しても良く、画像検索装置100に記録媒体を接続して当該記録媒体から入力しても良い。初期閾値設定部20は、入力部10により入力された検索対象画像情報が示す検索対象画像上に、同じく入力部10により入力されたテンプレート画像情報が示すテンプレート画像と同じ大きさの検索対象領域検索位置を設定し、テンプレート画像による検索位置を移動させつつ、各検索位置における検索対象画像とテンプレート画像との類似度を示す第1の類似度を算出する。初期閾値設定部20は、第1の類似度を算出する際、例えば検索対象画像の左上隅の座標0,0から検索位置を1画素ずつ移動させつつ、各検索位置における検索対象画像とテンプレート画像との第1の類似度を計算する。なお、この際の検索位置の開始位置は検索対象画像の左上隅に限らず、右上隅、左下隅、右下隅等、検索対象画像の何れの位置も採り得る。初期閾値設定部20は、算出した第1の類似度のうち、最も類似していることを示す値から予め定められた順位で類似していることを示す値までの類似度が算出された検索位置を特定する。なお、本実施の形態では、上記予め定められた順位Tとして、1以上の整数を適用する。そして、初期閾値設定部20は、特定した検索位置における第2の類似度を算出する。さらに、初期閾値設定部20は、Tが1でない場合には、算出したT個の第2の類似度を類似の度合いが高い順にソーティングした後、算出した第2の類似度の値を画像検索部30に出力する。なお、出力した第2の類似度の値は、画像検索部30による検索時に各種判定処理の初期閾値として用いられる。以下では、錯綜を回避するため、順位Tが2以上である場合について説明する。本実施形態に係る第1の類似度および第2の類似度は、以下のAおよびBに示す条件の何れか一方が成り立つものである。A演算負荷:第1の類似度<第2の類似度B算出精度:第1の類似度<第2の類似度なお、第1の類似度および第2の類似度は、上記A及びBの双方の条件が成り立つものであってもよい。以下、本実施形態では、第1の類似度および第2の類似度が上記A及びBの双方の条件を満たすものとして説明する。本実施の形態では、第1の類似度として前述したsea距離およびmsea距離を用いておりmsea距離において分割数が0零の場合がsea距離である、第2の類似度として前述したSADを用いている。なお、第1および第2の類似度は、値が小さいほど、類似していることを意味する。よって、各類似度において最も類似している画像領域とは、検索対象画像とテンプレート画像との間のsea距離、msea距離ないしSADが最小となる画像領域を意味する。同様に、各類似度においてT番目に類似している画像領域とは、検索対象画像とテンプレート画像との間のsea距離、msea距離ないしSADがT番目に小さい値となる画像領域を意味する。また、初期閾値設定部20は、検索対象画像内の各検索位置における第1の類似度を計算する際に、検索対象画像に対する積分画像とテンプレート画像に対する積分画像とをそれぞれ生成し、生成した各々の積分画像を用いて計算しても良い。一方、画像検索部30は、初期閾値設定部20から入力した第2の類似度を初期閾値として、検索対象画像に対するテンプレート画像による画像検索を行う。この際、画像検索部30は、第2の類似度の値を、最も小さい値からT番目に小さい値までのT個の初期閾値として設定し、検索対象画像においてテンプレート画像と同じ大きさの画像領域を切り出し、この切り出した画像領域検索位置において、予め定められた類似度を用いて画像検索を実行する。例えば、検索方法としてSSDA法を用いる場合、テンプレート画像と検索対象画像における検索位置との間の類似度の計算途中のssda距離と、それまで検索して得られたT番目に類似の度合いが高い閾値SADmintとを比較し、ssda距離が当該閾値より大きい場合は、そのときの検索位置をスキップする。この検索位置において、一度もスキップせず類似度の計算を終えた場合は、最後に得られた類似度ssda距離=SADとそれまで検索して得られたT番目に類似の度合いが高い閾値とを比較し、計算した類似度が当該閾値より小さい値である場合のみ、当該閾値を破棄し、計算した類似度を新たに閾値として追加し、T個の閾値をソートして最も類似の度合いが高い閾値からT番目に類似の度合いが高い閾値までをSADmin1からSADmintまでのT個の閾値として新たに設定する。また、検索方法としてフルサーチ法を用いた場合は、テンプレート画像と検索対象画像における検索位置と間のSADをT番目に類似の度合いが高い閾値SADmintと比較し、SADが当該閾値より大きい値である場合は、そのときの検索位置をスキップする。そうでない場合は、T番目に類似の度合いが高い閾値SADmintを破棄し、計算したSADを新たに閾値として追加し、T個の閾値をソートして最も類似の度合いが高い閾値からT番目に類似の度合いが高い閾値までをSADmin1からSADmintまでのT個の閾値として新たに設定する。この処理を検索対象画像上で検索位置をずらしながら繰り返し、テンプレート画像との間の類似度の、最も類似の度合いが高い値からT番目に類似の度合いが高い値までに対応するT個の検索位置を、検索対象画像内でテンプレート画像と類似しているT箇所の画像領域として検索する。また、検索手法としてSEA法若しくはMSEA法を用いる場合、テンプレート画像と検索対象画像における検索位置との間の各分割段階での類似度sea距離若しくはmsea距離を計算し、計算した類似度とそれまでの検索で得られたT番目に類似の度合いが高い閾値SADを用いた場合はSADmintとを比較することにより、その時点の検索対象画像の検索位置についてテンプレート画像との詳細な類似度SADを計算するか否かを決定する。このとき、各検索位置において、最終段階での類似度がそれまでの検索で得られた類似度の最も類似の度合いが高い閾値よりも類似の度合いが高い場合には上記詳細な類似度を計算し、この類似度がそれまでの検索で得られているT番目に類似の度合いが高い閾値よりも値が小さい場合のみ、当該閾値を破棄し、計算した上記詳細な類似度を新たに閾値として追加した後、T個の閾値をソートして最も類似の度合いが高い値からT番目に類似の度合いが高い値までをSADmin1からSADmintとして新たに設定する。この処理を検索対象画像上で検索位置をずらしながら繰り返し、テンプレート画像との上記詳細な類似度が最も類似の高い値からT番目に類似の度合いが高い値までに対応するT個の検索位置を、検索対象画像内でテンプレート画像と最も類似している画像領域として検索する。出力部40は、画像検索部30による検索結果、すなわち、検索対象画像内でテンプレート画像と類似している画像領域を示す情報を出力する。なお、この画像領域を示す情報は、検索対象画像内におけるテンプレート画像と類似している画像領域の、検索対象画像内における位置を示す情報としても良い。この位置を示す情報は、例えば当該画像領域の検索対象画像における左上隅の座標値を例示することができる。次に、図2を参照して、本実施の形態に係る画像検索装置100の処理動作を説明する。図2は、本実施の形態に係る画像検索装置100の処理動作の流れを示すフローチャートである。まず、入力部10は、検索対象画像情報を入力する。そして、入力部10は、検索クエリーであるテンプレート画像情報を入力するステップS1。双方の画像情報が入力された後、初期閾値設定部20は、入力部10により入力したテンプレート画像情報により示されるテンプレート画像に対して、第1の類似度の値が最も類似していることを示す値最小値から予め定められた順位Tで類似していることを示す値までのT個の第1の類似度となる検索位置を特定するステップS2。次に、初期閾値設定部20は、特定したT個の検索位置における第2の類似度を求め、そして、T個の第2の類似度をソーティングし、最も値が小さい第2の類似度からT番目に値が小さい第2の類似度までのT個の値を画像検索部30に対して出力するステップS3。続いて、画像検索部30は、初期閾値設定部20から入力したT個の値を初期閾値として、この初期閾値を用いて画像検索処理を行い、T個の画像領域を類似箇所として検出するステップS4。出力部40は、画像検索部30により検出された類似箇所を検索結果として出力するステップS5。以上の処理動作により、本実施の形態に係る画像検索装置100は、検索対象画像内においてテンプレート画像と類似しているT個の画像領域を検索することができる。なお、出力部40により出力される検索結果は、T個の画像領域を出力するものに限定されず、テンプレート画像に最も類似している1個の画像領域を出力するものとしても良い。また、出力部40は、画像領域を出力する際、表示装置図示省略。に検索対象画像を表示させると共に、表示させた検索対象画像上に、テンプレート画像と類似しているT個の画像領域を、例えば矩形状の枠で表示させても良い。次に、図3を参照して、図2に示すステップS2において実行される、初期閾値算出部20による処理について詳細に説明する。まず、初期閾値設定部20は、第1の類似度および第2の類似度を算出する際に画素値の積分値を高速に求めるため、テンプレート画像および検索対象画像から各々に対応する積分画像を作成するステップS20。例えば、テンプレート画像aに対する積分画像aiの座標i,jにおける積分値aii,jは、14式により算出する。...14但し、a0,0=a0,1=a1,0=0である。同様に、検索対象画像bに対する積分画像biの座標i,jにおける積分値bii,jは、15式により算出する。...15但し、b0,0=b0,1=b1,0=0である。次に、初期閾値設定部20は、検索対象画像上にテンプレート画像と同じ大きさの領域検索位置を設定し、例えば左上隅の座標0,0から検索位置を1画素ずつ移動させながら、各検索位置における検索対象画像とテンプレート画像との間の第1の類似度を計算するステップS21。この第1の類似度は、画像検索部30における閾値検索向けの類似度であり、sea距離を示す2式や、msea距離を示す7式などを利用する。なお、以下のステップでは、sea距離および1段階目のmsea距離を利用する場合について説明する。初期閾値設定部20は、検索対象画像の検索位置c,dにおけるsea距離を算出する処理を行う。続いて、初期閾値設定部20は、このsea距離がそれまでの画像検索で得られたT番目に小さい閾値であるTHmint以上であるか否かを判定するステップS22。本実施の形態では、本ステップS2の実行を始める前の初期値として、THmin1からTHmintまでのT個の各閾値は十分に大きい値に設定されている。この判定の結果が、seac,d≧THmintである場合、初期閾値設定部20は、検索位置c,dをスキップし、全ての位置での検索が終了しているか否かを判定するステップS26。ステップS26で判定した結果が、全ての位置での検索が終了していない場合、初期閾値設定部20は、次の検索位置に移るステップS27。一方、ステップS22の判定結果が、seac,d≧THmintでない場合、初期閾値設定部20は、この検索位置で第1段階のmsea距離であるmseac,dを16式により計算するステップS23。...16ここで、初期閾値設定部20は、各psea距離を高速に算出するために、先に作成した積分画像aiおよびbiを用いる。ここで、U1k<x≦U1k1およびV1k<y≦V1k1のpsea距離は、17式、18式および19式により算出する。...17...18...19このU11,...,U23は、第1段階のmsea距離を求める際のx軸方向の分割位置の各座標である。また、V11,...,V13も、U11,...,U23と同様に、第1段階のmsea距離を求める際のy軸方向の分割位置の座標である。次に、初期閾値設定部20は、計算したmsea距離がTHmint以上であるか否かを判定するステップS24。この判定した結果がmseac,d≧THmintである場合、初期閾値設定部20は、検索位置c,dをスキップし、次の検索位置に移るステップS26、S27。一方、判定した結果がmseac,d≧THmintでない場合mseac,d<THmintの場合、初期閾値設定部20は、THmintをこのmseac,dに更新し、THmin,1からTHmin,tまでのT個をソートし、最小の値からT番目に小さい各閾値を再度THmin,1からTHmin,tとして設定する。また、初期閾値設定部20は、このときの検索位置c,dを記憶するステップS25。初期閾値設定部20は、このような処理を検索対象画像における全ての検索位置で実行するステップS26、S27。このようにして、検索対象画像における最後の検索位置まで検索が終了する。次に、画像検索部30の処理動作図2におけるステップS4の処理動作の詳細を説明する。前述したように、ステップS3において、初期閾値設定部20は、THmin,1からTHmin,tまでに対応するT個の検索位置c,dにおいて、SADc,dを計算し、得られたT個のSADをソーティングし、画像検索部30に出力する。これを受けて、画像検索部30は、最も小さいSADからT番目に小さいSADであるSADmin1からSADmintまでのT個の値を各々の初期閾値として設定する。画像検索部30は、このSADmin1からSADmintまでのT個の値を閾値として用いて、検索対象画像に対する画像検索を各検索位置で実行する。画像検索部30は、例えば公知のMSEA法図5参照を用いて、画像検索処理を行う。ここで、画像検索部30は、SADmin1からSADmintまでを閾値として用いることにより、計算処理量の削減が可能である画像検索方法であれば、MSEA法でない手法を適用しても良い。例えば、SEA法図4参照や前述したSSDA法により画像検索処理を実行してもよい。その後、画像検索部30は、SADmin1からSADmintまでの値が得られた各検索位置c,dおよびSADを検索結果として、出力部40を介して出力する。なお、以上の説明においては、全ての検索位置において、sea距離およびmsea距離の計算を行うが、SADを用いたフルサーチ法とは異なり、極めて少ない計算量で実行することが可能である。この場合、SEA法およびMSEA法での検索結果の出力とは、SADの計算を実施しない点が異なる。また、本実施の形態は、第1の類似度を算出する際にsea距離およびmsea距離の双方を用いているが、これに限定されず、sea距離およびmsea距離のいずれか一方のみを用いるようにしても良い。例えば、msea距離のみを用いる場合には、ステップS21及びS22の処理が省略される。一方、例えば、sea距離のみを用いる場合には、ステップS21及びS22の処理が省略され、ステップS23乃至S25においてmsea距離の代わりにsea距離が用いられる。以上説明したように、本実施の形態に係る画像検索装置100は、初期閾値設定部20が、検索対象画像に対して第1の類似度を用いて、この第1の類似度が最も小さい値からT番目に小さい値までのT個の検索位置を検出する。そして、初期閾値設定部20が、これらの検索位置において、最終的な画像検索の判定に用いる第2の類似度であるSADを計算する。次に、初期閾値設定部20が、このT個のSADをソーティングし、最も値が小さいSADからT番目に値が小さいSADまでを決定する。そして、初期閾値設定部20は、決定したT個のSADを画像検索部30に出力する。画像検索部30は、初期閾値設定部20から入力したT個のSADについて、最も値が小さいSADからT番目に値が小さいSADを、それぞれSADmin1からSADmintまでの初期閾値として設定し、設定した初期閾値を用いて検索対象画像内を検索し、複数の画像領域との類似度が最も類似の度合いが高いものからT番目に類似の度合いが高いものまでの画像領域を、検索対象画像内でテンプレート画像と類似している画像領域として検索する。これにより、画像検索装置100は、検索対象画像内でテンプレート画像と類似している複数の画像領域を検索する場合に、より少ない階層および処理回数でSADを計算するか、その時点の検索位置をスキップするか否かの判定や、より少ない計算回数でのssda距離の計算の打ち切り等を可能とし、検索対象画像内でテンプレート画像と類似している画像領域を高速に検索することができる。また、初期閾値設定部20において、矩形領域内の画素値の積算値を、積分画像を用いて計算することにより、sea距離およびmsea距離の高速な計算が可能である。また、前述した説明では、第1の類似度としてsea距離およびmsea距離の第1段階を用いたが、sea距離のみ、若しくはmsea距離の第2段階以降の距離を使用することも可能である。また、初期閾値設定部20において、検索位置を1画素ずつ移動させながら第1の類似度を計算したが、さらに高速化する為に、2画素以上の間隔で移動しながら第1の類似度を計算する事も可能である。また、前述した説明では、T>1を想定しているが、T=1とすることで従来のITE法と同等の処理を実施する事も可能である。また、前述した説明では、画素値の積分値を算出する際に積分画像を用いたが、当然ながら処理時間は増えるものの、都度画素値の加算処理を実行する手法も使用可能である。また、前述した説明では、画像検索部30の画像検索処理の方法としてMSEA法を用いたが、類似度の値SADmint等を閾値として用いることにより画像検索処理の高速化を図る画像検索処理の方法SSDA法やSEA法等であれば、本発明を適用することが可能である。これらにより、従来手法より早い分割段階でSAD等の画像検索の最終結果の判定に用いる類似度の計算の途中打ち切りや、この類似度の計算を省略する回数が増加し、より高速な画像検索処理が可能となる。また、Coarse-to-fine法と異なり、画像検索部30で網羅的な検索を実行することで、必ず最適な結果を得ることが可能である。また、本発明による画像検索装置100は、画像検索のみならず、ブロックマッチング動き予測法の手法として、ビデオシーケンスの圧縮処理において、2つの隣り合う時間軸の画面上で現在処理中のブロックに最も近いブロックをサーチする目的にも利用可能である。また、前述した説明では、初期閾値設定部20において、画像間の類似性を判定する第1の類似度としてsea距離およびmsea距離を用い、画像検索部30における検索結果を判定する第2の類似度としてSADを用いたが、これらとは異なる類似度や判定基準を用いることも可能である。以下に、例えば、SADの代わりに正規化相関NCCを、sea距離およびmsea距離の代わりに、コーシーシュワルツの不等式から得られるNCCの近似値を各々用いる場合の形態例について説明する。なお、第1の類似度としてsea距離およびmsea距離を用いる場合と異なり、第1の類似度としてNCCを用いる場合、第1の類似度は、NCCの値が大きいほど、類似していることを意味する。NCCの値は、以下の20式で与えられる。...20ここで、...21...22...23である。また、ここで∥A∥は最初に一度計算すれば良く、また、∥Bc,d∥は各検索箇所で1度計算すれば良く、それぞれ以後の計算は不要である。コーシーシュワルツの不等式は、以下の24式で与えられる。...24この場合、ψc,dにコーシーシュワルツの不等式を適用すると、以下の25式となる。...25第q段目に分割された状態から得られる値をmcclevelqとすると、...26となるので、MSEA法の場合と同様に、...27の関係が得られる。上記値に、∥A∥と∥Bc,d∥を用いて、検索位置のmnccc,dを以下の28式により計算する。...28従って、例えば前述の例における初期閾値設定部20における検索でのsea距離およびmsea距離の代わりに、mnccを第0段目から予め指定した段階までを利用して、最も大きいmnccからT番目に大きいmnccまでのT個の位置を検出し、この検出位置で得られるT個のNCCをソーティングして大きい順に1番目からT番目までのNCCの値を求め、各NCCの値を画像検索部30に出力し、画像検索部30で最も値が大きいNCCからT番目に値が大きいNCCまでを、NCCmax1からNCCmaxtまでの初期閾値として設定し、これらのT個の閾値を用いて、画像検索部30において画像検索結果を判定する類似度としてNCCを用いて画像検索処理をすることにより、より少ない計算量で画像検索を実行することが可能となる。また、SADの計算時に事前に積分画像を作成しておくことで、各矩形領域内の値の加算=積分を高速に計算可能なことと同様に、事前に2乗値の積分画像を作成しておけば、容易に各矩形領域内の2乗値の加算=積分を計算することが可能となる。具体的には、テンプレート画像aに対する2乗値の積分画像ai2の座標i,jにおける積分値ai2i,jは、以下の29式により算出する。...29ただし、ai20,0=ai21,0=ai20,1=0である。同様に、検索対象画像bに対する2乗値の積分画像bi2の座標i,jにおける積分値bi2i,jは、以下の30式により算出される。...30ただし、bi20,0=bi21,0=bi20,1=0である。各座標値に囲まれた2乗積分値もSADを用いた場合の積分画像の例と同様の方法で求められる。なお、本実施の形態では、検索対象画像およびテンプレート画像がグレイスケールの画像であるものとして説明したが、これに限定されず、検索対象画像およびテンプレート画像がカラー画像であっても良い。この場合、カラー画像情報におけるR赤、G緑、B青の原色毎に本実施の形態に記載の第1の類似度および第2の類似度を演算し、これら類似度を用いて画像検索時の初期閾値の算出等を行う。また、本実施の形態に係る画像検索装置100が備えている入力部10、初期閾値設定部20、画像検索部30および出力部40という各構成は、専用のハードウェアにより実現されるものであってもよく、また、メモリおよびマイクロプロセッサにより実現させるものであってもよい。また、この各構成は、メモリおよびCPU中央演算装置により構成され、各構成の機能を実現するためのプログラムをメモリにロードして実行することによりその機能を実現させるものであってもよい。以上説明したように、本発明では、テンプレート画像および検索対象画像間で、演算負荷が小さい第1の類似度を用いて当該類似度が最も類似していることを示すものからT番目に類似していることを示すものまでの検索位置を特定し、特定した検索位置においてSAD等の最終的な画像検索処理結果の判定に用いる第2の類似度を計算し、このT個の第2の類似度をソーティングして、最も類似の度合いが高い値からT番目に類似の度合いが高い値までのT個の第2の類似度を画像検索の各種判定処理に閾値として用いる初期閾値として設定し、このT個の初期閾値を用いて再度通常の検索処理を検索開始位置から実行する。本実施の形態では、第1の類似度としてsea距離やmsea距離、若しくはコーシーシュワルツの不等式から得られるNCCの近似値であるmnccを用い、さらにsea距離やmsea距離及びmnccを積分画像を用いて計算するようにした。これにより、適切な検索位置で得られるSAD等の検索結果の判定に用いられる類似度の値と同等、若しくは当該類似度の値により近い値を、判定処理で閾値として用いる最も類似の度合いが高い値からT番目に類似の度合いが高い値までの初期閾値として設定して画像検索を実行することにより、検索開始時からより速い段階でのSAD等の類似度の計算の打ち切りや、より少ない計算処理および比較回数で類似度の計算をするか、検索位置をスキップするか否かの判定ができ、検索対象画像内でテンプレート画像と類似している画像領域をより高速に検索することができる。また、本発明による初期閾値を用いて網羅的な画像検索処理を実行することにより、Coarse-to-fine法やGEA法とは異なり、必ず最適な検索結果を得ることが可能になる。なお、本実施の形態に係る画像検索装置100の各処理部の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画像検索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、ホームページ提供環境あるいは表示環境を備えたWWWシステムも含むものとする。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が送信された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RAM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、上記プログラムは、このプログラムを記憶装置等に格納したコンピュータシステムから、伝送媒体を介して、あるいは、伝送媒体中の伝送波により他のコンピュータシステムに伝送されてもよい。ここで、プログラムを伝送する伝送媒体は、インターネット等のネットワーク通信網や電話回線等の通信回線通信線のように情報を伝送する機能を有する媒体のことをいう。また、上記プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであってもよい。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、いわゆる差分ファイル差分プログラムであってもよい。以上、この発明の実施の形態を図面を参照して詳述してきたが、具体的な構成はこの実施の形態に限られるものではなく、この発明の要旨を逸脱しない範囲の設計等も含まれる。"