"処理の対象となる対象画像の情報を取得する取得部と、前記対象画像を複数のブロックに分割する領域分割部と、前記複数のブロックのうち、前記対象画像の外周部に存在する1つ以上のブロックの画像に基づいて、1つ以上のテンプレートを設定する設定部と、前記対象画像を分割した前記複数のブロックの各々について代表値を算出する算出部と、マッチング対象のブロックの前記代表値と、前記1つ以上のテンプレートにおける前記代表値とをそれぞれ比較することによるマッチングを、前記複数のブロックごとに行うマッチング部と、前記マッチング部によるマッチングの結果に基づいて、前記対象画像における被写体の分布を示すマップを作成する作成部とを備えることを特徴とする画像処理装置。請求項1に記載の画像処理装置において、前記対象画像よりも低解像度の画像を少なくとも1つ生成する生成部をさらに備え、前記領域分割部は、前記対象画像および前記低解像度の画像を、それぞれ複数のブロックに分割し、前記設定部は、前記対象画像および前記低解像度の画像のそれぞれについて、前記1つ以上のテンプレートを設定し、前記マッチング部は、前記対象画像および前記低解像度の画像のそれぞれについて、前記マッチングを行い、前記作成部は、前記対象画像および前記低解像度の画像のそれぞれについて、被写体の分布を示すマップを作成し、作成した複数のマップに基づく演算を行うことにより、前記対象画像における被写体の分布を示す前記マップを作成することを特徴とする画像処理装置。請求項2に記載の画像処理装置において、前記生成部は、前記対象画像に対して、特定の周波数帯域を抑制または透過する処理を施すことにより、前記低解像度の画像を少なくとも1つ生成することを特徴とする画像処理装置。請求項3に記載の画像処理装置において、前記生成部は、前記対象画像に対して、ローパス処理とリサイズ処理との少なくとも一方を施すことにより、前記低解像度の画像を少なくとも1つ生成することを特徴とする画像処理装置。請求項3に記載の画像処理装置において、前記生成部は、前記対象画像に対して、バンドパスフィルタ処理を施すことにより、前記低解像度の画像を少なくとも1つ生成することを特徴とする画像処理装置。請求項1から請求項5のいずれか1項に記載の画像処理装置において、前記設定部は、前記対象画像の外周に存在するすべてのブロックの画像に基づいて、前記1つ以上のテンプレートを設定することを特徴とする画像処理装置。請求項1から請求項5のいずれか1項に記載の画像処理装置において、前記設定部は、前記対象画像のうち、下辺を除く3辺に存在するすべてのブロックの画像に基づいて、前記1つ以上のテンプレートを設定するか、または、前記3辺に存在するすべてのブロックの画像と、前記下辺に存在する予め定められた一部のブロックの画像とに基づいて、前記1つ以上のテンプレートを設定するか、または、左辺および右辺に存在するすべてのブロックの画像に基づいて、前記1つ以上のテンプレートを設定することを特徴とする画像処理装置。請求項7に記載の画像処理装置において、前記取得部は、前記対象画像の撮像時における撮像装置の姿勢情報をさらに取得し、前記設定部は、前記姿勢情報に基づいて、前記複数のブロックから1つ以上のブロックを選択し、選択したブロックの画像に基づいて、前記1つ以上のテンプレートを設定することを特徴とする画像処理装置。請求項1から請求項5のいずれか1項に記載の画像処理装置において、前記設定部は、前記マッチング対象のブロックの、前記対象画像内における位置に基づいて、前記対象画像の外周に存在するすべてのブロックから、一部のブロックを選択し、選択した複数のブロックの画像に基づいて前記1つ以上のテンプレートを設定することを特徴とする画像処理装置。請求項1から請求項9のいずれか1項に記載の画像処理装置において、前記算出部は、前記代表値として、ブロック内に含まれる画素ごとの画素値を算出し、前記マッチング部は、マッチング対象のブロック内の任意の画素の画素値間の差分に基づいて、前記マッチング対象のブロックに関する評価値とすることを特徴とする画像処理装置。請求項10に記載の画像処理装置において、前記算出部は、前記代表値として、ブロック内に含まれる画素ごとの画素値を算出し、前記マッチング部は、マッチング対象のブロック内の任意の画素の画素値と、任意のテンプレートのブロック内において、前記任意の画素に対応する位置の画素の画素値との差分の絶対値を、前記マッチング対象のブロック内のすべての画素について求めて加算した値である差分絶対値総和を、前記1つ以上のテンプレートのそれぞれについて求め、求めた複数の前記差分絶対値総和のうち、最小の前記差分絶対値総和の値を、前記マッチング対象のブロックに関する前記評価値とすることを特徴とする画像処理装置。請求項10に記載の画像処理装置において、前記算出部は、ブロック内に含まれる画素ごとの画素値を算出した後に、ブロック内に含まれる前記画素値に対して周波数領域への画像変換を行うことにより前記代表値を算出し、前記マッチング部は、マッチング対象のブロック内の任意の代表値と、任意のテンプレートのブロック内において、前記任意の代表値に対応する代表値との差分の絶対値を、前記マッチング対象のブロック内のすべての画素に対応する代表値について求めて加算した値である差分絶対値総和を、前記1つ以上のテンプレートのそれぞれについて求め、求めた複数の前記差分絶対値総和のうち、最小の前記差分絶対値総和の値を、前記マッチング対象のブロックに関する前記評価値とすることを特徴とする画像処理装置。請求項12に記載の画像処理装置において、前記算出部は、ブロック内に含まれる前記画素値に対して、フーリエ変換と、離散コサイン変換と、ウェーブレット変換との少なくとも1つを行うことにより前記代表値を算出することを特徴とする画像処理装置。請求項10に記載の画像処理装置において、前記算出部は、前記代表値として、前記対象画像を構成する複数の色成分の分布に基づいて、色に関する特徴を示す値を、前記複数のブロックごとに算出し、前記マッチング部は、マッチング対象のブロックの代表値と、任意のテンプレートのブロックの代表値との差分を加算した値である差分絶対値総和を、前記1つ以上のテンプレートのそれぞれについて求め、求めた複数の前記差分絶対値総和のうち、最小の前記差分絶対値総和の値と、最大の前記差分絶対値総和の値と、前記差分絶対値総和の平均値との少なくとも1つを、前記マッチング対象のブロックに関する前記評価値とすることを特徴とする画像処理装置。請求項14に記載の画像処理装置において、前記算出部は、前記代表値として、ヒストグラムに基づく代表色を示す値と、相対ヒストグラムに基づく特徴量を示す値との少なくとも一方を算出することを特徴とする画像処理装置。請求項10から請求項15のいずれか1項に記載の画像処理装置において、前記作成部は、前記評価値と、前記評価値の取り得る値の範囲に応じて定められた閾値とを比較し、比較結果に基づいて前記マップを作成することを特徴とする画像処理装置。請求項1から請求項16のいずれか1項に記載の画像処理装置において、前記領域分割部により分割された前記複数のブロックのうち、前記設定部により前記テンプレートに設定されていないブロックについて、前記作成部により作成した前記マップにおける値と所定の閾値とを比較し、比較結果に基づいて、1つ以上のテンプレートを新たに追加する追加設定部をさらに備え、前記マッチング部は、マッチング対象のブロックの前記代表値と、前記追加設定部により追加された前記1つ以上のテンプレートにおける前記代表値とをそれぞれ比較することによるマッチングを、前記複数のブロックごとに行い、前記作成部は、前記マッチング部によるマッチングの結果に基づいて、前記対象画像における被写体の分布を示すマップを作成することを特徴とする画像処理装置。請求項1から請求項17のいずれか1項に記載の画像処理装置において、前記対象画像に複数の被写体画像が含まれる場合に、前記作成部により作成した前記マップに対して、ラベリング処理と、クラスタリングによるグループ化処理との少なくとも一方を行うことにより前記複数の被写体を識別可能にする処理を行う処理部をさらに備えることを特徴とする画像処理装置。請求項1から請求項18のいずれか1項に記載の画像処理装置において、画像を表示する表示部を備え、前記表示部は、前記対象画像を表示する際に、前記マップにおける値が所定の閾値を超える領域に対応する前記対象画像上の領域を、視認可能に表示することを特徴とする画像処理装置。請求項1から請求項19のいずれか1項に記載の画像処理装置において、前記対象画像に対して、前記マップにおける値が所定の閾値を超える領域に対応する前記対象画像上の領域をトリミング処理する画像処理部をさらに備えることを特徴とする画像処理装置。被写体の像を撮像する撮像部と、請求項1から請求項20のいずれか1項に記載の画像処理装置とを備え、前記取得部は、前記撮像部から前記対象画像の情報を取得することを特徴とする撮像装置。請求項21に記載の撮像装置において、前記対象画像に対して、前記マップにおける値が所定の閾値を超える領域に対応する前記対象画像上の領域をトリミング処理する画像処理部をさらに備えることを特徴とする撮像装置。請求項21に記載の撮像装置において、前記マップに基づいて、前記撮像部による撮像時における焦点調節制御と露出制御との少なくとも一方を行う制御部をさらに備えることを特徴とする撮像装置。請求項21に記載の撮像装置において、前記マップに基づいて、主要被写体の大きさと位置との少なくとも一方を監視し、監視結果に応じて、前記撮像部による撮像を開始する制御部をさらに備えることを特徴とする撮像装置。請求項21に記載の撮像装置において、前記撮像部は、光学ズーム機能と電子ズーム機能との少なくとも一方を有し、前記マップに基づいて、前記撮像部による前記光学ズーム機能と前記電子ズーム機能との少なくとも一方を実行することを特徴とする撮像装置。処理の対象となる対象画像の情報を取得する取得処理と、前記対象画像を複数のブロックに分割する領域分割処理と、前記複数のブロックのうち、前記対象画像の外周部に存在する1つ以上のブロックの画像に基づいて、1つ以上のテンプレートを設定する設定処理と、前記対象画像を分割した前記複数のブロックの各々について代表値を算出する算出処理と、マッチング対象のブロックの前記代表値と、前記1つ以上のテンプレートにおける前記代表値とをそれぞれ比較することによるマッチングを、前記複数のブロックごとに行うマッチング処理と、前記マッチング処理の結果に基づいて、前記対象画像における被写体の分布を示すマップを作成する作成処理とをコンピュータに実行させる画像処理プログラム。しかし、従来の技術は、高周波成分に依存して主要被写体領域を抽出している。そのため、主要被写体領域以外の部分背景領域に高周波成分が含まれる場合には、この部分も主要被写体領域として抽出されてしまい、好ましい結果が得られない。さらに、経験的に想定される構図に基づいて、主要被写体領域の抽出を行う技術も考えられている。例えば、中央部分に主要被写体が存在すると想定し、画像の中央の部分を重視して抽出を行ったり、縦横それぞれ1/3の線上に背景線を置くか、この線の交点上に被写体を置くとバランスの良い構図となるという三分割法1/3ルールにしたがって抽出を行ったりしている。このような技術においては、想定された構図以外の構図の画像においては、好ましい抽出が行われない場合があるという問題がある。そこで、本発明の目的は、高周波成分に依存したり、経験的な構図の想定を行ったりすることなく、対象画像に適合した方法で、主要被写体領域の抽出を行うための手段を提供することにある。一の態様の画像処理装置は、処理の対象となる対象画像の情報を取得する取得部と、前記対象画像を複数のブロックに分割する領域分割部と、前記複数のブロックのうち、前記対象画像の外周部に存在する1つ以上のブロックの画像に基づいて、1つ以上のテンプレートを設定する設定部と、前記対象画像を分割した前記複数のブロックの各々について代表値を算出する算出部と、マッチング対象のブロックの前記代表値と、前記1つ以上のテンプレートにおける前記代表値とをそれぞれ比較することによるマッチングを、前記複数のブロックごとに行うマッチング部と、前記マッチング部によるマッチングの結果に基づいて、前記対象画像における被写体の分布を示すマップを作成する作成部とを備える。なお、前記対象画像よりも低解像度の画像を少なくとも1つ生成する生成部をさらに備え、前記領域分割部は、前記対象画像および前記低解像度の画像を、それぞれ複数のブロックに分割し、前記設定部は、前記対象画像および前記低解像度の画像のそれぞれについて、前記1つ以上のテンプレートを設定し、前記マッチング部は、前記対象画像および前記低解像度の画像のそれぞれについて、前記マッチングを行い、前記作成部は、前記対象画像および前記低解像度の画像のそれぞれについて、被写体の分布を示すマップを作成し、作成した複数のマップに基づく演算を行うことにより、前記対象画像における被写体の分布を示す前記マップを作成しても良い。また、前記生成部は、前記対象画像に対して、特定の周波数帯域を抑制または透過する処理を施すことにより、前記低解像度の画像を少なくとも1つ生成しても良い。また、前記生成部は、前記対象画像に対して、ローパス処理とリサイズ処理との少なくとも一方を施すことにより、前記低解像度の画像を少なくとも1つ生成しても良い。また、前記生成部は、前記対象画像に対して、バンドパスフィルタ処理を施すことにより、前記低解像度の画像を少なくとも1つ生成しても良い。また、前記設定部は、前記対象画像の外周に存在するすべてのブロックの画像に基づいて、前記1つ以上のテンプレートを設定しても良い。また、前記設定部は、前記対象画像のうち、下辺を除く3辺に存在するすべてのブロックの画像に基づいて、前記1つ以上のテンプレートを設定するか、または、前記3辺に存在するすべてのブロックの画像と、前記下辺に存在する予め定められた一部のブロックの画像とに基づいて、前記1つ以上のテンプレートを設定するか、または、左辺および右辺に存在するすべてのブロックの画像に基づいて、前記1つ以上のテンプレートを設定しても良い。また、前記取得部は、前記対象画像の撮像時における撮像装置の姿勢情報をさらに取得し、前記設定部は、前記姿勢情報に基づいて、前記複数のブロックから1つ以上のブロックを選択し、選択したブロックの画像に基づいて、前記1つ以上のテンプレートを設定しても良い。また、前記設定部は、前記マッチング対象のブロックの、前記対象画像内における位置に基づいて、前記対象画像の外周に存在するすべてのブロックから、一部のブロックを選択し、選択した複数のブロックの画像に基づいて前記1つ以上のテンプレートを設定しても良い。また、前記算出部は、前記代表値として、ブロック内に含まれる画素ごとの画素値を算出し、前記マッチング部は、マッチング対象のブロック内の任意の画素の画素値間の差分に基づいて、前記マッチング対象のブロックに関する評価値としても良い。また、前記算出部は、前記代表値として、ブロック内に含まれる画素ごとの画素値を算出し、前記マッチング部は、マッチング対象のブロック内の任意の画素の画素値と、任意のテンプレートのブロック内において、前記任意の画素に対応する位置の画素の画素値との差分の絶対値を、前記マッチング対象のブロック内のすべての画素について求めて加算した値である差分絶対値総和を、前記1つ以上のテンプレートのそれぞれについて求め、求めた複数の前記差分絶対値総和のうち、最小の前記差分絶対値総和の値を、前記マッチング対象のブロックに関する前記評価値としても良い。また、前記算出部は、ブロック内に含まれる画素ごとの画素値を算出した後に、ブロック内に含まれる前記画素値に対して周波数領域への画像変換を行うことにより前記代表値を算出し、前記マッチング部は、マッチング対象のブロック内の任意の代表値と、任意のテンプレートのブロック内において、前記任意の代表値に対応する代表値との差分の絶対値を、前記マッチング対象のブロック内のすべての画素に対応する代表値について求めて加算した値である差分絶対値総和を、前記1つ以上のテンプレートのそれぞれについて求め、求めた複数の前記差分絶対値総和のうち、最小の前記差分絶対値総和の値を、前記マッチング対象のブロックに関する前記評価値としても良い。また、前記算出部は、ブロック内に含まれる前記画素値に対して、クラスタリングなどで複数の代表色とその重みを算出し、EMDEarthMoverDistanceなどの代表色とその重みを考慮した距離を計算しても良い。その際には、ブロックごとの代表色数は異なっていても良い。また、前記算出部は、ブロック内に含まれる前記画素値に対して、フーリエ変換と、離散コサイン変換と、ウェーブレット変換との少なくとも1つを行うことにより前記代表値を算出しても良い。また、前記算出部は、前記代表値として、前記対象画像を構成する複数の色成分の分布に基づいて、色に関する特徴を示す値を、前記複数のブロックごとに算出し、前記マッチング部は、マッチング対象のブロックの代表値と、任意のテンプレートのブロックの代表値との差分を加算した値である差分絶対値総和を、前記1つ以上のテンプレートのそれぞれについて求め、求めた複数の前記差分絶対値総和のうち、最小の前記差分絶対値総和の値と、最大の前記差分絶対値総和の値と、前記差分絶対値総和の平均値との少なくとも1つを、前記マッチング対象のブロックに関する前記評価値としても良い。また、前記算出部は、前記代表値として、ヒストグラムに基づく代表色を示す値と、相対ヒストグラムに基づく特徴量を示す値との少なくとも一方を算出しても良い。また、前記作成部は、前記評価値と、前記評価値の取り得る値の範囲に応じて定められた閾値とを比較し、比較結果に基づいて前記マップを作成しても良い。また、前記領域分割部により分割された前記複数のブロックのうち、前記設定部により前記テンプレートに設定されていないブロックについて、前記作成部により作成した前記マップにおける値と所定の閾値とを比較し、比較結果に基づいて、1つ以上のテンプレートを新たに追加する追加設定部をさらに備え、前記マッチング部は、マッチング対象のブロックの前記代表値と、前記追加設定部により追加された前記1つ以上のテンプレートにおける前記代表値とをそれぞれ比較することによるマッチングを、前記複数のブロックごとに行い、前記作成部は、前記マッチング部によるマッチングの結果に基づいて、前記対象画像における被写体の分布を示すマップを作成しても良い。また、前記対象画像に複数の被写体画像が含まれる場合に、前記作成部により作成した前記マップに対して、ラベリング処理と、クラスタリングによるグループ化処理との少なくとも一方を行うことにより前記複数の被写体を識別可能にする処理を行う処理部をさらに備えても良い。また、前記表示部は、前記対象画像を表示する際に、前記マップにおける値が所定の閾値を超える領域に対応する前記対象画像上の領域を、視認可能に表示しても良い。また、前記対象画像に対して、前記マップにおける値が所定の閾値を超える領域に対応する前記対象画像上の領域をトリミング処理する画像処理部をさらに備えても良い。一の態様の撮像装置は、被写体の像を撮像する撮像部と、上述したいずれかの画像処理装置とを備え、前記取得部は、前記撮像部から前記対象画像の情報を取得する。なお、前記対象画像に対して、前記マップにおける値が所定の閾値を超える領域に対応する前記対象画像上の領域をトリミング処理する画像処理部をさらに備えても良い。また、前記マップに基づいて、前記撮像部による撮像時における焦点調節制御と露出制御との少なくとも一方を行う制御部をさらに備えても良い。また、前記マップに基づいて、主要被写体の大きさと位置との少なくとも一方を監視し、監視結果に応じて、前記撮像部による撮像を開始する制御部をさらに備えても良い。また、前記撮像部は、光学ズーム機能と電子ズーム機能との少なくとも一方を有し、前記マップに基づいて、前記撮像部による前記光学ズーム機能と前記電子ズーム機能との少なくとも一方を実行しても良い。なお、コンピュータを一の態様の画像処理装置として動作させるプログラムや、このプログラムを記憶した記憶媒体や、一の態様に係る画像処理装置の動作を方法のカテゴリで表現したものも、本発明の具体的態様として有効である。本発明によれば、高周波成分に依存したり、経験的な構図の想定を行ったりすることなく、対象画像に適合した方法で、主要被写体領域の抽出を行うことができる。<第1実施形態の説明>図1は、第1実施形態での画像処理装置の構成例を示すブロック図である。第1実施形態の画像処理装置は、撮像装置により撮像された処理対象の画像対象画像について、被写体の分布を示すマップを作成する画像処理プログラムがインストールされたパーソナルコンピュータで構成される。図1に示すコンピュータ11は、データ読込部12、記憶装置13、CPU14、メモリ15および入出力I/F16、バス17を有している。データ読込部12、記憶装置13、CPU14、メモリ15および入出力I/F16は、バス17を介して相互に接続されている。さらに、コンピュータ11には、入出力I/F16を介して、入力デバイス18キーボード、ポインティングデバイスなどとモニタ19とがそれぞれ接続されている。なお、入出力I/F16は、入力デバイス18からの各種入力を受け付けるとともに、モニタ19に対して表示用のデータを出力する。データ読込部12は、上記の対象画像のデータや、上記の画像処理プログラムを外部から読み込むときに用いられる。例えば、データ読込部12は、着脱可能な記憶媒体からデータを取得する読込デバイス光ディスク、磁気ディスク、光磁気ディスクの読込装置などや、公知の通信規格に準拠して外部の装置と通信を行う通信デバイスUSBインターフェース、LANモジュール、無線LANモジュールなどで構成される。記憶装置13は、例えば、ハードディスクや、不揮発性の半導体メモリなどの記憶媒体で構成される。記憶装置13は、画像を記録する画像蓄積部21と後述するマップを記録するマップ蓄積部22とを備える。この記憶装置13には、画像処理プログラムや、プログラムの実行に必要となる各種のデータが記録されている。なお、記憶装置13には、データ読込部12から読み込んだ対象画像のデータを記憶しておくこともできる。CPU14は、コンピュータ11の各部を統括的に制御するプロセッサである。このCPU14は、上記の画像処理プログラムの実行によって、ローパス画像生成部23と、領域分割部24と、テンプレート設定部25と、マッチング処理部26と、マップ作成部27としてそれぞれ機能するローパス画像生成部23、領域分割部24、テンプレート設定部25、マッチング処理部26、マップ作成部27の各動作は後述する。メモリ15は、画像処理プログラムでの各種演算結果変数およびフラグの値などを一時的に記憶する。このメモリ15は、例えば揮発性のSDRAMなどで構成される。<第1実施形態の動作例>以下、図2および図3の流れ図を参照しつつ、第1実施形態における画像処理装置の動作例を説明する。なお、図2および図3の流れ図の処理は、ユーザによるプログラム実行指示に応じて、CPU14が画像処理プログラムを実行することで開始される。また、図2および図3の図中のステップ番号はそれぞれ対応している。ステップS101CPU14は、データ読込部12を介して、ユーザにより指定された対象画像のデータを外部から取得する。なお、対象画像のデータが予め記憶装置13の画像蓄積部21などに記憶されている場合には、CPU14はS101の処理を省略してもよい。以下、本明細書の例では、取得した対象画像をImg1と表記する。ステップS102CPU14は、ローパス画像生成部23により、ステップS101で取得した対象画像Img1の画像の画像データに基づいて、ローパス画像Img2およびImg3を生成する。ローパス画像Img2の生成は、以下の式1および式2により行われ、ローパス画像Img3の生成は、以下の式3および式4により行われる。まず、式1を用いて、対象画像Img1のデータを、フーリエ変換により、周波数領域における表現に直交変換する。式1中のに対して逆フーリエ変換を行って、帯域制限が施されたローパス画像Img2を生成する。ローパス画像Img3についても、同様に、式3および式4を用いて、対象画像Img1のデータに対してフーリエ変換と逆フーリエ変換を行ってローパス画像Img3を生成する。なお、式1中のfq1および式3中のfq2は、対象画像の高さ、幅、対角線などを基準に予め定められる閾値である。fq1およびfq2は、同じ値であっても良いし、違う値であっても良い。また、上述の例では、対象画像Img1の画像データに基づいて、ローパス画像Img2およびImg3を生成する例を示したが、対象画像Img1の画像データに基づいて、ローパス画像Img2を生成し、生成したローパス画像Img2の画像データに基づいて、ローパス画像Img3を生成しても良い。また、上述の例ではローパス処理を行うことにより、対象画像Img1より低解像度の画像であるローパス画像Img2およびImg3を生成する例を示したが、対象画像Img1に対して、特定の周波数帯域を抑制または透過する処理を施すことにより、同様の画像を作成することができる。例えば、以下の式5および上述した式2を用いて、対象画像Img1に対してバンドパスフィルタ処理を施しても良い。式5は、周波数領域におけるバンドパスフィルタを示す。式5を用いて、対象画像Img1のデータを、フーリエ変換により、周波数領域における表現に直交変換する。式5中のに対して逆フーリエ変換を行って、帯域制限が施されたバンドパス画像Img2を生成する。バンドパス画像Img3についても、同様である。なお、ローパス処理を行う場合と同様に、対象画像Img1の画像データに基づいて、バンドパス画像Img2およびImg3を生成しても良いし、対象画像Img1の画像データに基づいて、バンドパスImg2を生成し、生成したバンドパス画像Img2の画像データに基づいて、バンドパス画像Img3を生成しても良い。ローパス処理に代えてバンドパスフィルタ処理を用いる場合、例えば、対象画像Img1が、背景が夕焼け空等の緩やかなグラデーションのかかった画像である場合などには、後述するマッチング処理が効果的に機能するように、特定の周波数帯域のみを抑圧または透過させるバンドパスフィルタを適用すると良い。ステップS103CPU14は、領域分割部24により、ステップS101で取得した対象画像Img1、ステップS102で生成したローパス画像Img2およびImg3を、それぞれ、複数のブロックに等間隔に分割する。一例として、第1実施形態での領域分割部24は、対象画像Img1、ローパス画像Img2およびImg3を、それぞれ10×10のマトリクス状にブロックで等分割する。なお、以下では、各ブロックは、nで画像の種類を示し、でブロックの位置を示し、ブロックBnと表記する。nは画像の種類を示し、n=1はステップS101で取得した対象画像Img1を示し、n=2およびn=3はステップS102で生成したローパス画像Img2およびImg3を示す。また、iは横方向の位置を示し、jは縦方向の順番を示す。例えば、対象画像Img1の左上隅のブロックは始点であり、ブロックB1と表記され、右下隅のブロックは終点であり、ブロックB1と表記される。図4参照。ローパス画像Img2およびImg3についても同様である。なお、ブロック分割の分割数は、処理精度および処理速度の兼ね合いで予め定められる。対象画像Img1、ローパス画像Img2およびImg3の分割数は同じであっても良いし、違っても良い。なお、各画像を分割する際に、画素数と分割数との兼ね合いで余りが生じる場合がある。このような場合には、各画像の最外周部に余りの画素が存在するようにすれば良い。例えば、上下方向に10画素が余った場合には、上辺または下辺の最外周部に10画素の余りを存在させても良いし、上辺と下辺とに分けて例えば、上辺に5画素、下辺に5画素など余りの画素を存在させても良い。ステップS104CPU14は、テンプレート設定部25により、S103の分割処理による複数のブロックから、最外周に存在するブロックを選択し、テンプレートとして設定する。テンプレート設定部25は、テンプレートの設定を対象画像Img1、ローパス画像Img2およびImg3のそれぞれについて行う。以下では、対象画像Img1におけるテンプレートの設定を例に挙げて説明する。テンプレート設定部25は、図5に示すように、対象画像Img1の最外周に存在するブロック図5中、斜線で示したブロックを選択し、テンプレートとして設定する。すなわち、図4で示した複数のブロックのうち、上辺に存在するブロックB1~ブロックB1の10個のブロックと、左辺に存在するブロックB1~ブロックB1の8個のブロックと、右辺に存在するブロックB1~ブロックB1の8個のブロックと、下辺に存在するブロックB1~ブロックB1の10個のブロックとの、合計36個のブロックをテンプレートとして設定する。ただし、上述したように、各画像を分割する際に余りが生じた場合には、ステップS104でテンプレートとして設定されるブロックは、各ブロックのうち、最外周に存在するブロックとなる。なお、以下では、左上から右下の方向にテンプレートに番号Nを付し、各テンプレートをテンプレートT1Nと表記する。上述したように、対象画像Img1の最外周に存在する36個のブロックが選択されると、図5に示すように、テンプレートT11~テンプレートT136の36個のテンプレートが設定されることになる。テンプレート設定部25は、同様の処理をローパス画像Img2およびImg3のそれぞれについても行い、ローパス画像Img2については、テンプレートT21~テンプレートT236を設定し、ローパス画像Img3については、テンプレートT31~テンプレートT336を設定する。ステップS105CPU14は、マッチング処理部26により、対象画像Img1、ローパス画像Img2およびImg3のそれぞれについて、マッチング処理を行う。以下では、対象画像Img1におけるマッチング処理を例に挙げて説明する。マッチング処理部26は、対象画像Img1から、ステップS104で設定したテンプレートを除く部分ブロックB1~ブロックB1の8×8=64ブロックのそれぞれについて、評価値SAD1を求める。一例として、マッチング対象のブロックのうち、ブロックB1について、評価値SAD1を求める場合を例に挙げる。マッチング処理部26は、ブロックB1の画像の画像データと、ステップS104で設定したテンプレートテンプレートT11~テンプレートT136のそれぞれとを比較し、次式に示す差分絶対値総和SAD1Nを求める。式6中左辺のnは画像の種類ここではn=1を示し、はブロックの位置ここでは、i=2,j=2を示し、Nはテンプレートの番号ここでは1~36を示す。また、図5中右辺は、マッチング処理の対象のブロックブロックBn内の任意の画素の画素値と、任意のテンプレートのブロックテンプレートTnN内において、任意の画素に対応する位置の画素の画素値との差分の絶対値を、マッチング対象のブロック内のすべての画素について求めて加算することを示す。式6で求まる差分絶対値総和SAD1Nは、マッチング対象のブロックと、テンプレートとの適合度が高いほど値が小さくなる。例えば、上述したブロックB1と、テンプレートT11に関して、差分絶対値総和SAD11を求める場合には、マッチング処理部26は、ブロックB1内の任意の画素の画素値と、任意のテンプレートのブロックテンプレートT11=ブロックB1内において、任意の画素に対応する位置の画素の画素値との差分の絶対値を、ブロックB1内のすべての画素について求めて加算し、絶対値総和SAD11を求める。マッチング処理部26は、同様の処理を、ブロックB1と、テンプレートT12~テンプレートT136とのそれぞれについても行い、絶対値総和SAD12~絶対値総和SAD136を求める。そして、次式を用いて、ブロックB1についての評価値SAD1を求める。式7中右辺のminは、Xの最小値を返す式であり、上述の例では、絶対値総和SAD11~絶対値総和SAD136の最小値を評価値SAD1とする。マッチング処理部26は、以上の処理を、ブロックB1~ブロックB1についても行い、それぞれ、評価値SAD1~評価値SAD1を求める。この結果、対象画像Img1中のマッチング対象のブロックブロックB1~ブロックB1の8×8=64ブロックのそれぞれについて、評価値SAD1が求められる。また、マッチング処理部26は、同様の処理をローパス画像Img2およびImg3のそれぞれについても行い、ローパス画像Img2については、評価値SAD2~評価値SAD2を求め、ローパス画像Img3については、評価値SAD3~評価値SAD3を求める。なお、上述の例では、ステップS104においてテンプレートに設定されたブロックについてはマッチング処理を行わない例を示したが、テンプレートに設定されたブロックについても同様にマッチング処理を行っても良い。この場合には、評価値SAD1の値は0となる。ステップS106CPU14は、マップ作成部27により、対象画像Img1、ローパス画像Img2およびImg3のそれぞれについて、マップの作成を行う。以下では、対象画像Img1におけるマップの作成を例に挙げて説明する。マップ作成部27は、対象画像Img1についてステップS105で求めた評価値SAD1~評価値SAD1に基づいて、対象画像Img1に関するマップSal1を作成する。マップ作成部27は、ステップS105で求めた評価値SAD1~評価値SAD1を、それぞれ閾値THと比較して、各ブロックに割り当てる画素値を決定する。例えば、上述したブロックB1に関して、マップ作成部27は、評価値SAD1と、閾値THとを比較し、SAD1>閾値THである場合には、ブロックB1内のすべての画素の画素値を、SAD1の値に置き換える。一方、SAD1≦閾値THである場合には、マップ作成部27は、ブロックB1内のすべての画素の画素値を0とする。なお、閾値THとは、ステップS105で求めた評価値SADnが取り得る範囲に応じて定められる閾値ステップS103における分割数などに応じて決まる。例えば、評価値SADnが取り得る範囲の下側10程度などである。この閾値THが小さいほど、比較対象の評価値に対応するブロックに、主要被写体が存在すると推定される可能性背景領域ではないと推定される可能性が高くなり、この閾値THが大きいほど、主要被写体が存在しないと推定される可能性背景領域であると推定される可能性が高くなる。また、SAD1>閾値THである場合とは、ブロックB1には、主要被写体が存在すると推定できる、つまり、ブロックB1は、背景領域ではないと推定できる場合である。このような場合、ブロックB1内のすべての画素の画素値を、SAD1の値に置き換えることにより、主要被写体に応じた画素値を割り当てることができる。一方、SAD1≦閾値THである場合とは、ブロックB1には、主要被写体が存在しないと推定できる、つまり、ブロックB1は、背景領域であると推定できる場合である。このような場合、ブロックB1内のすべての画素の画素値を0とすることにより、背景領域に応じた画素値を割り当てることができる。さらに、マップ作成部27は、ステップS104においてテンプレートとして設定した各ブロックテンプレートT11~テンプレートT136に対応する36個のブロック、図5参照については、各ブロック内のすべての画素値を0とする。これは、上述した閾値THとの比較をしなくても、これらのブロックは、背景領域であると推定できるためである。上述した処理により、ブロックごとに新たな画素値を割り当てた全体を、対象画像Img1に関するマップSal1とする。また、マップ作成部27は、同様の処理をローパス画像Img2およびImg3のそれぞれについても行い、ローパス画像Img2については、マップSal2を作成し、ローパス画像Img3については、マップSal3を作成する。なお、ローパス画像Img2およびImg3に関するマップの作成においては、対象画像Img1に関するマップの作成に用いた閾値THと同じ閾値を用いても良いし、異なる閾値を用いても良い。最後に、マップ作成部27は、対象画像Img1に関するマップSal1、ローパス画像Img2に関するマップSal2、ローパス画像Img3に関するマップSal3に基づき、次式を用いて、最終的なマップSalTを作成する。式8中のw1,w2,w3は、各マップの重み付け量を示す。マップ作成部27は、マップSal1、マップSal2、マップSal3にそれぞれ重み付けを行い、各マップにおいて対応する各画素の画素値を、それぞれ加算することにより、マップSalTを作成する。なお、重みw1,w2,w3は、ステップS104で設定したテンプレートにおける周波数成分などにより定められる。例えば、上述したテンプレートにノイズが多い場合には、ローパス画像Img2に関するマップSal2の重みw2、ローパス画像Img3に関するマップSal3の重みw3を相対的に大きくし、ノイズが少ない場合には、対象画像Img1に関するマップSal1の重みw1を相対的に大きくすると良い。この他にも、例えば、対象画像Img1を撮影した際に、撮像装置において設定された撮影モードポートレートモード、風景モードなどや、被写体認識の結果などに基づいて、重みw1,w2,w3を定めても良い。図6に、このようにして作成されたマップSalTの例を示す。図6Aは、ステップS101で取得した対象画像Img1を示し、図6Bは、ステップS106で作成されたマップSalTを示す。図6Aにおいては、背景部分に枝、葉、金網などが写り込んでいる。このような部分は、従来の方法では背景であるにもかかわらず、主要被写体領域として認識されていた。しかし、本実施形態によれば、これらの部分の画像を利用してテンプレートを設定しているため、図6Bに示すように、これらの部分は、主要被写体領域として誤認識されず、主要被写体である鳥の部分のみがマップSalTに残ることになる。ステップS107CPU14は、ステップS106で求めたマップSalTを、対象画像Img1と対応づけて記録する。例えば、マップSalTを、対象画像Img1の付帯情報として記録しても良いし、マップSalTに、その情報が対象画像Img1に関するものであることを示す識別情報を付与しても良い。ステップS108CPU14は、ステップS106で求めたマップSalTに基づいて、対象画像Img1と、主要被写体領域を示す領域を示すマーカーとをモニタ19に重畳表示する。CPU14は、まず、マップSalTに基づいて、主要被写体領域を抽出する。CPU14は、マップSalTの各画素の値と所定の閾値TRとを比較し、閾値TRを超える画素をすべて含む最小矩形範囲を求めることにより、主要被写体領域を抽出する。なお、最小矩形範囲を求める際には、縦横比を固定して求める構成としても良い。なお、閾値TRとは、マップSalTに含まれる各画素が取り得る値の範囲に応じて定められる閾値である。この閾値TRが小さいほど、主要被写体領域として抽出される領域がより広くなる可能性が高くなり、この閾値TRが大きいほど、主要被写体領域として抽出される領域がより狭くなる可能性が高くなる。図7に、このようにして抽出された主要被写体領域の例を示す。図7Aは、図6Bに示したマップSalTに、上述した主要被写体領域を示す枠Faを重畳した図を示す。また、図7Bは、図6Aに示した対象画像Img1に、上述した主要被写体領域を示す枠Fbを重畳した図を示す。マップSalTにおいては、図7Aに示すように、背景部分に写り込んでいる枝、葉、金網などは、主要被写体領域から除外されるので、好適な主要被写体領域の抽出を実現することができる。次に、CPU14は、図7Bに示すように、対象画像Img1と、主要被写体領域を示す領域を示すマーカーである枠Fbとをモニタ19に重畳表示する。対象画像Img1においては、図7Bに示すように、背景部分に写り込んでいる枝、葉、金網などを除く部分に、主要被写体領域を示す枠Fbが表示される。なお、図7の例では、主要被写体領域を矩形に抽出する例を示したが、本発明はこの例に限定されない。例えば、楕円形、多角形、あるいは、主要被写体領域の輪郭に沿った不規則な形状など、どのような形状であっても良い。また、図7の例では、主要被写体領域を示す枠を表示する例を示したが、主要被写体領域が視認可能であれば、本発明はこの例に限定されない。例えば、枠を点滅させたり、所定の色の枠を表示しても良い。また、主要被写体領域とその他の領域との明るさや色を変えて表示しても良い。CPU14は、上述した表示を行うと一連の処理を終了する。なお、上述した例では、ユーザによるプログラム実行指示に応じて、一連の処理を実行する例を示したが、本発明はこの例に限定されない。例えば、複数の画像に関するマップの作成を、一度のユーザ指示応じて行っても良い。また、データ読込部12を介して、外部から画像のデータを読み込むたびに、自動で一連の処理を実行しても良い。また、本実施形態で説明した画像処理装置を備えた撮像装置においては、撮像を行う際に一連の処理を実行する構成としても良い。また、本実施形態で説明した画像処理装置を備えた再生装置においては、画像の再生を行う際に一連の処理を実行する構成としても良い。次に、マップSalTおよび抽出した主要被写体領域の利用方法について例を挙げて説明する。上述したように、マップSalTに基づいて、主要被写体領域を抽出することにより、画像の撮影時および再生時に利用することができる。撮影時においては、以下のaおよびbの利用方法が考えられる。a主要被写体領域注目領域への自動ズーム撮影時において、構図確認用のいわゆるスルー画像に基づいてマップSalTを作成することにより、撮影中に主要被写体領域への自動ズームを行うことができる。例えば、主要被写体領域が所定の大きさよりも小さい場合には、主要被写体領域を中心として自動で光学ズームまたは電子ズームを行うことにより、適切な撮影を行うことができる。このような処理は、動画像の撮影時にも同様に行うことができる。何れの場合も、ズームの程度は、主要被写体領域がファインダ撮影可能範囲からはみ出ない程度に抑えることもできる。自動ズームを行うことにより、ユーザが撮影したいと思われる主要被写体を適切なズーム倍率で簡単に撮像することができる。bAE,AF,AWBへの利用撮影時において、構図確認用のいわゆるスルー画像に基づいてマップSalTを作成することにより、撮影中に実行するAE,AF,AWBを行う範囲を好適に制御することができる。また、従来から行われている被写体認識などにマップSalTの情報を利用しても良い。このようなAF,AE,AWB等の処理は、動画像の撮影時にも同様に行うことができる。何れの場合も、マップSalTに基づいて主要被写体領域を検出し、主要被写体領域の重心位置を中心として、AF,AE,AWB等を行えば良い。このような処理により、主要被写体領域の動きを追尾しながら、その主要被写体に適したAF,AE,AWB等を実行することができる。また、撮影時において、スルー画像に基づいてマップSalTを作成することにより、自動シャッタ制御を行うことができる。例えば、連続的に生成されるスルー画像に対して、一定の時間間隔でマップSalTを作成して主要被写体領域を検出し、検出した主要被写体領域の大きさと位置との少なくとも一方を監視する。そして、主要被写体領域の大きさと位置との少なくとも一方が予め定めた適切な条件予め設定されていても、ユーザにより設定されていても良いとなった場合には、自動シャッタ制御を行う。このような自動シャッタ制御は、動画像の撮影時にも同様に行うことができる。何れの場合も、主要被写体領域の動きを追尾しながら、その主要被写体が好適な状態で自動的に撮像を行うことができる。なお、上述したAF,AE,AWB等の処理および自動シャッタ制御を行う際には、何フレームか前までの制御条件を記憶しておき、現在のフレームにおける制御条件が、以前のフレームにおける制御条件と比べて著しく異なる場合には、追尾を禁止するようにしても良い。また、再生時においては、以下のcおよびdの利用方法が考えられる。cスライドショーにおけるズーム中心の決定複数の画像を連続して再生、表示するスライドショーにおいて、画像の切り替え時などに表示効果としてズーム処理が良く行われる。このような場合に、マップSalTに基づいて主要被写体領域を抽出することにより、この主要被写体領域の中心をズーム中心とすることができる。その結果、ズーム処理の目的である主要被写体領域注目領域を際立たせるという効果に即した表示を行うことができる。d主要被写体領域注目領域の自動クロップ複数の画像を一覧表示する際に、画像の一部を切り出して拡大する自動クロップにより、主要被写体領域のみを表示することが行われている。このような表示を行うことにより、複数の画像を一覧表示する際に、余分な情報を表示することなく、一覧性を保ったまま、一画面中に多量の画像を表示することができる。このような表示の例を図8に示す。図8Aは、従来の一覧表示の例である。このような表示の際に、マップSalTに基づいて自動クロップを行い、主要被写体領域のみを一覧表示する例を図8Bに示す。なお、このような自動クロップは、撮影直後に表示される確認画像いわゆるフリーズ画像にも適用可能である。確認画像を表示する際に、自動クロップを行うことにより、ユーザは、主要被写体領域におけるピントの確認や手ブレの確認などを、容易に行うことができる。また、画像の再生時に、ユーザにより拡大表示の指示が行われた際にも、同様の処理を行うことにより、同様の効果を得ることができる。なお、自動クロップを行う際には、クロップの後の画像が適切なアスペクト比となるように、この主要被写体領域を縦方向もしくは横方向へ引き伸ばしてからクロップ処理を行っても良い。このように、アスペクト比を維持したクロップ処理を行うことにより、クロップ後の画像をアスペクト比が固定の外部装置などに出力する際にも、クロップ前の画像対象画像のアスペクト比を維持することができる。上記のように、第1実施形態の画像処理装置は、対象画像を複数のブロックに分割し、複数のブロックのうち、対象画像の外周部に存在する複数のブロックの画像に基づいて、複数のテンプレートを設定する。そして、対象画像を分割した複数のブロックの各々について代表値を算出し、マッチング対象のブロックの代表値と、複数のテンプレートにおける代表値とをそれぞれ比較することによるマッチングを、複数のブロックごとに行い、マッチングの結果に基づいて、対象画像における被写体の分布を示すマップを作成するものである。なお、上述した対象画像の外周部とは、例えば、対象画像の上下端からそれぞれ対象画像の高さの30程度の範囲、および、対象画像の左右端からそれぞれ対象画像の幅の30程度の範囲と考えることができる。よって、第1実施形態の構成によれば、対象画像の外周部をテンプレートとすることにより、背景である領域を確実に検出することができる。そのため、作成したマップを用いて主要被写体領域を抽出することにより、高周波成分に依存したり、経験的な構図の想定を行ったりすることなく、対象画像に適合した方法で、主要被写体領域の抽出を行うことができる。特に、第1実施形態の構成によれば、従来から考えられている顔認識技術が主要被写体として顔を認識することに特化しているのと比較して、主要被写体が顔でない場合でもあっても、好適に主要被写体領域の抽出を行うことができる。さらに、ユーザによる各種指定や設定を必要とせずに、対象画像から主要被写体領域を抽出することができる。また、第1実施形態の構成によれば、対象画像よりも低解像度の画像を少なくとも1つ生成し、対象画像および低解像度の画像のそれぞれについて、被写体の分布を示すマップを作成し、作成した複数のマップに基づく演算を行うことにより、対象画像における被写体の分布を示すマップを作成するので、対象画像の外周部に主要被写体以外の被写体が写り込んでいる画像についても、好適なテンプレートを設定することができ。そのため、対象画像の外周部に高周波成分が乗っていたとしても、対象画像に適合した方法で、主要被写体領域の抽出を行うことができる。なお、第1実施形態においては、ステップS101で取得した対象画像Img1の画像データに基づいて、ローパス画像Img2およびImg3を生成する例を示したが、本発明はこの例に限定されない。例えば、3枚以上のローパス画像を生成する構成としても良い。この場合、生成した複数のローパス画像のそれぞれについてマップSalnを作成し、作成した複数のマップSalnを適宜重み付けして加算することにより、本実施形態と同様にマップSalTを作成することができる。また、第1実施形態においては、ステップS101で取得した対象画像Img1の画像データに基づいて、ローパス画像Img2およびImg3を生成する例を示したが、ローパス画像Img2およびImg3の生成を行わなくても良い。すなわち、ステップS101で取得した対象画像Img1についてのみ、ステップS103からステップS105の処理を行い、ステップS106において説明した、対象画像Img1に関するマップSal1をそのままマップSalTとしても良い。<第2実施形態の説明>以下、第2実施形態の画像処理装置の動作例を説明する。第2実施形態は第1実施形態におけるS102の処理の変形例である。なお、本明細書では以下の実施形態の説明において、第1実施形態と共通する画像処理装置の構成の重複説明は省略する。第2実施形態の例では、第1実施形態におけるS102の処理に代えて、以下の処理を行う。ステップS102CPU14は、領域分割部24により、ステップS101で取得した対象画像Img1の画像データに基づいて、リサイズ画像Img2およびImg3を生成する。リサイズ画像Img2の生成は、以下の式9により行われ、リサイズ画像Img3の生成は、以下の式10により行われる。式9および式10中右辺のResizeは、Xを倍率Yでリサイズ処理することを示す式である。領域分割部24は、式9に示すように、対象画像Img1を倍率rt1でリサイズしてリサイズ画像Img2を生成するとともに、式10に示すように、対象画像Img1を倍率rt2でリサイズしてリサイズ画像Img3を生成する。なお、倍率rt1および倍率rt2は、予め定められた倍率であり、ともに1未満で、rt1≠rt2である。なお、上述の例では、対象画像Img1の画像データに基づいて、リサイズ画像Img2およびImg3を生成する例を示したが、対象画像Img1の画像データに基づいて、リサイズ画像Img2を生成し、生成したリサイズ画像Img2の画像データに基づいて、リサイズ画像Img3を生成しても良い。ステップS103以降の処理において、CPU14は、ローパス画像Img2およびImg3に代えて、リサイズ画像Img2およびImg3を利用し、第1実施形態と同様の処理を行う。ただし、ステップS106において、マップSalTを作成する際には、式8に代えて、次式を用いる。式11中のrt1およびrt2は、上述したリサイズ処理時の倍率rt1および倍率rt2である。リサイズ処理により、リサイズ画像Img2およびImg3は、対象画像Img1よりもサイズが小さくなるため、リサイズ画像Img2に関するマップSal2およびリサイズ画像Img3に関するマップSal3も、対象画像Img1に関するマップSal1よりもサイズが小さくなる。そのため、ステップS106において、マップSalTを作成する際には、リサイズ処理時の倍率rt1および倍率rt2の逆数をそれぞれ乗じてサイズをそろえた後に、重み付けおよび加算処理を行う。上記のように、第2実施形態の画像処理装置は、第1実施形態のローパス処理に代えて、ローパス処理と同様の低解像化処理帯域制限処理であるリサイズ処理を行う。そのため、第1実施形態の構成とほぼ同様の効果を得ることができる。また、第2実施形態の画像処理装置は、ローパス処理の代わりにリサイズ処理を行うことにより、処理の高速化が期待できる。<第3実施形態の説明>以下、第3実施形態の画像処理装置の動作例を説明する。第3実施形態は第1実施形態および第2実施形態におけるS104の処理の変形例である。なお、本明細書では以下の実施形態の説明において、第1実施形態および第2実施形態と共通する画像処理装置の構成の重複説明は省略する。第3実施形態の例では、第1実施形態におけるS104の処理に代えて、以下の処理を行う。ステップS104CPU14は、テンプレート設定部25により、S103の分割処理による複数のブロックから、下辺を除く3辺に存在するすべてのブロックを選択し、テンプレートとして設定する。テンプレート設定部25は、テンプレートの設定を対象画像Img1、ローパス画像Img2およびImg3のそれぞれについて行う。以下では、対象画像Img1におけるテンプレートの設定を例に挙げて説明する。テンプレート設定部25は、図9Aに示すように、対象画像Img1の下辺を除く3辺に存在するブロック図9A中、斜線で示したブロックを選択し、テンプレートとして設定する。すなわち、図4で示した複数のブロックのうち、上辺に存在するブロックB1~ブロックB1の10個のブロックと、左辺に存在するブロックB1~ブロックB1の9個のブロックと、右辺に存在するブロックB1~ブロックB1の9個のブロックとの、合計28個のブロックをテンプレートとして設定する。なお、以下では、左上から右下の方向にテンプレートに番号Nを付し、各テンプレートをテンプレートT1Nと表記する。上述したように、対象画像Img1の下辺を除く3辺に存在する28個のブロックが選択されると、図9に示すように、テンプレートT11~テンプレートT128の28個のテンプレートが設定されることになる。下辺を除く3辺に存在するすべてのブロックをテンプレートとして設定するのは、下辺に存在するブロックをテンプレートとして設定しないためである。これは、例えば、図9Aに示すようなバストアップの人物像のように、画像の下辺には、主要被写体または主要被写体の延長が存在する場合があり、そのような場合においては、下辺に存在するブロックは、テンプレートとして適さないためである。主要被写体が存在するブロックをテンプレートとして設定してしまうと、主要被写体が存在するブロックまで背景領域として抽出されてしてしまう。このような問題に対処するために、下辺を除く3辺に存在するすべてのブロックをテンプレートとして設定する。なお、画像の上下は、対象画像Img1の撮像時における撮像装置の姿勢情報等に基づいて認識することができる。さらに、自動被写体認識や顔認識などの結果に基づいて、画像の上下を認識しても良い。例えば、図9Bに示すような横位置の画像については、対象画像Img1の左辺を除く3辺に存在するブロック図9B中、斜線で示したブロックを選択し、テンプレートとして設定すればよい。テンプレート設定部25は、同様の処理をローパス画像Img2およびImg3のそれぞれについても行い、ローパス画像Img2については、テンプレートT21~テンプレートT228を設定し、ローパス画像Img3については、テンプレートT31~テンプレートT328を設定する。ステップS105以降の処理において、CPU14は、第1実施形態と同様の処理を行う。ただし、ステップS105において、差分絶対値総和SAD1Nの算出対象となるテンプレートは、テンプレートT11~テンプレートT128の28個のテンプレートとなる。上記のように、第3実施形態の画像処理装置は、対象画像のうち、下辺を除く3辺に存在するすべてのブロックの画像に基づいて、複数のテンプレートを設定する。そのため、対象画像の下辺に主要被写体が存在する画像についても、好適なテンプレートを設定することができる。また、テンプレートの数を減らすことにより、処理の高速化が期待できる。なお、第3実施形態においては、下辺を除く3辺に存在するすべてのブロックの画像に基づいて、複数のテンプレートを設定する例を示したが、左辺および右辺に存在するすべてのブロックの画像に基づいて、複数のテンプレートを設定しても良い。また、第1実施形態および第3実施形態においては、対象となる辺第1実施形態では、4辺すべて、第3実施形態では、3辺または2辺に存在するすべてのブロックの画像に基づいて、複数のテンプレートを設定する例を示したが、一部のブロックの画像に基づいて、複数のテンプレートを設定しても良い。例えば、下辺を除く3辺に存在するすべてのブロックの画像と、下辺に存在する予め定められた一部のブロックの画像とに基づいて、テンプレートを設定しても良い。また、四隅に存在するブロックの画像に基づいて、複数のテンプレートを設定しても良い。<第4実施形態の説明>以下、第4実施形態の画像処理装置の動作例を説明する。第4実施形態は、上記した第3実施形態と同様に、第1実施形態および第2実施形態におけるS104の処理の変形例である。したがって、第3実施形態と同様に、本明細書では以下の実施形態の説明において、第1実施形態および第2実施形態と共通する画像処理装置の構成の重複説明は省略する。第4実施形態の例では、第1実施形態におけるS104の処理に代えて、以下の処理を行う。ステップS104CPU14は、テンプレート設定部25により、マッチング対象のブロックの、画像内における位置に基づいて、S103の分割処理による複数のブロックから、画像の最外周に存在するすべてのブロックから、一部のブロックを選択し、テンプレートとして設定する。テンプレート設定部25は、テンプレートの設定を対象画像Img1、ローパス画像Img2およびImg3のそれぞれについて行う。以下では、対象画像Img1におけるテンプレートの設定を例に挙げて説明する。テンプレート設定部25は、最外周に存在するブロック除くブロックブロックB1~ブロックB1の8×8=64ブロックのそれぞれについて、個別にテンプレートを設定する。テンプレート設定部25は、対象画像Img1内におけるブロックB1の位置に基づいて、対象画像Img1の最外周に存在するすべてのブロックのうち、上辺に存在するブロックB1,ブロックB1,ブロックB1と、左辺に存在するブロックB1,ブロックB1,ブロックB1と、右辺に存在するブロックB1,ブロックB1,ブロックB1と、下辺に存在するブロックB1,ブロックB1,ブロックB1とを選択してテンプレートとして設定する。例えば、図10に示すように、ブロックB1について、テンプレートを設定する場合には、上辺に存在するブロックB1,ブロックB1,ブロックB1と、左辺に存在するブロックB1,ブロックB1,ブロックB1と、右辺に存在するブロックB1,ブロックB1,ブロックB1と、下辺に存在するブロックB1,ブロックB1,ブロックB1とを選択してテンプレートとして設定する。すなわち、テンプレート設定部25は、図4で示した複数のブロックのうち、合計12個のブロックをテンプレートとして設定する。なお、以下では、左上から右下の方向にテンプレートに番号Nを付し、各テンプレートをテンプレートT1Nと表記する。テンプレートT1N中のは、ブロックB1に関して設定されたテンプレートであることを示す。上述したように、ブロックB1の位置に基づいて12個のブロックが選択されると、図10に示すように、テンプレートT11~テンプレートT112の12個のテンプレートが設定されることになる。テンプレート設定部25は、同様の処理をローパス画像Img2およびImg3のそれぞれについても行い、ローパス画像Img2については、ブロックB2~ブロックB2のそれぞれのブロックについて、テンプレートT21~テンプレートT212を設定する。また、ローパス画像Img3については、ブロックB3~ブロックB3のそれぞれのブロックについて、テンプレートT31~テンプレートT312を設定する。ステップS105以降の処理において、CPU14は、第1実施形態と同様の処理を行う。ただし、ステップS105において、マッチング処理を行う際には、ブロックごとに異なるテンプレートを用いて差分絶対値総和SADnNを求める。また、差分絶対値総和SADnNの算出対象となるテンプレートは、各ブロックごとに、それぞれテンプレートTn1~テンプレートTn12の12個のテンプレートとなる。なお、上述の例では、テンプレート設定部25は、対象画像Img1内におけるブロックB1の位置に基づいて、対象画像Img1の最外周に存在するすべてのブロックのうち、それぞれの辺ごとに3つのブロックを選択してテンプレートとして設定する例を示した。しかし、変数aただし、aは0以上の整数を用いて、それぞれの辺ごとに個のブロックを選択する構成としても良い。すなわち、上辺に存在するブロックB1~ブロックB1と、左辺に存在するブロックB1~ブロックB1と、右辺に存在するブロックB1~ブロックB1と、下辺に存在するブロックB1~ブロックB1とを選択してテンプレートとして設定すればよい。なお、変数aは、ステップS103で行ったブロック分割時の分割数などに応じて定めれば良い。上記のように、第4実施形態の画像処理装置は、マッチング対象のブロックの、対象画像内における位置に基づいて、対象画像の最外周に存在するすべてのブロックから、一部のブロックを選択し、選択した複数のブロックの画像に基づいて複数のテンプレートを設定する。よって、第4実施形態の構成によっても、第3実施形態と同様に、テンプレートの数を減らし、処理の高速化が期待できる。なお、第1実施形態から第4実施形態においては、最外周に存在するブロックの画像に基づいて、複数のテンプレートを設定する例を示したが、本発明はこの例に限定されない。例えば、最外周の1周内側に存在するブロックの画像に基づいて、複数のテンプレートを設定しても良い。例えば、図4の例では、上辺の1周内側に存在するブロックB1~ブロックB1の8個のブロックと、左辺の1周内側に存在するブロックB1~ブロックB1の7個のブロックと、右辺の1周内側に存在するブロックB1~ブロックB1の7個のブロックとの、合計22個のブロックをテンプレートとして設定しても良い。このような設定とすることにより、例えば、対象画像Img1が、額縁に入った絵である場合など、構図がある程度決まっている場合にも好適に対応することができる。また、各辺におけるブロック数は同一でなくても良い。例えば、上辺については、2ライン分のブロックの画像に基づいて複数のテンプレートを設定し、左辺および右辺については1ライン分のブロックの画像に基づいて複数のテンプレートを設定しても良い。<第5実施形態の説明>以下、第5実施形態の画像処理装置の動作例を説明する。第5実施形態は、上記した第1実施形態から第4実施形態におけるS105の処理の変形例である。なお、本明細書では以下の実施形態の説明において、第1実施形態から第4実施形態と共通する画像処理装置の構成の重複説明は省略する。第5実施形態の例では、第1実施形態におけるS105の処理に代えて、以下の処理を行う。ステップS105CPU14は、マッチング処理部26により、対象画像Img1、ローパス画像Img2およびImg3のそれぞれについて、マッチング処理を行う。以下では、対象画像Img1におけるマッチング処理を例に挙げて説明する。マッチング処理部26は、対象画像Img1について、ステップS103でブロック分割した各ブロックブロックB1~ブロックB1について、次式を用いて周波数特徴量を求める。なお、ステップS104で設定したテンプレートに対応するブロックテンプレートT11~テンプレートT136については、式12を用いて周波数特徴量f1Nを求め、対象画像Img1から、ステップS104で設定したテンプレートを除く部分ブロックB1~ブロックB1の8×8=64ブロックのそれぞれについては、式13を用いて周波数特徴量f1を求める。フーリエ変換の詳細については、第1実施形態のステップS102で説明したものと同様である。マッチング処理部26は、周波数特徴量f11~周波数特徴量f136および、周波数特徴量f1~周波数特徴量f1をそれぞれ求め、対象画像Img1から、ステップS104で設定したテンプレートを除く部分のそれぞれについて、評価値fSAD1を求める。一例として、マッチング対象のブロックのうち、ブロックB1について、評価値fSAD1を求める場合を例に挙げる。マッチング処理部26は、ブロックB1の周波数特徴量f1と、ステップS104で設定したテンプレートテンプレートT11~テンプレートT136の周波数特徴量f11~周波数特徴量fT136とをそれぞれ比較し、次式に示す差分絶対値総和fSAD1Nを求める。式14中左辺のnは画像の種類ここではn=1を示し、はブロックの位置ここでは、i=2,j=2を示し、Nはテンプレートの番号ここでは1~36を示す。また、式14中右辺は、マッチング処理の対象のブロックブロックBn内の任意の画素に対応する周波数特徴量f1の値と、任意のテンプレートのブロックテンプレートTnN内において、任意の画素に対応する位置の画素に対応する周波数特徴量fT1Nの値との差分の絶対値を、マッチング対象のブロック内のすべての画素に対応する領域=Bnの台について求めて加算することを示す。式14で求まる差分絶対値総和fSAD1Nは、マッチング対象のブロックと、テンプレートとの適合度が高いほど値が小さくなる。例えば、上述したブロックB1と、テンプレートT11に関して、差分絶対値総和fSAD11を求める場合には、マッチング処理部26は、ブロックB1内の任意の画素に対応する周波数特徴量f1の値と、任意のテンプレートのブロックテンプレートT11=ブロックB1内において、任意の画素に対応する位置の画素に対応する周波数特徴量fT11の値との差分の絶対値を、ブロックB1内のすべての画素に対応する領域=B1の台について求めて加算し、絶対値総和fSAD11を求める。マッチング処理部26は、同様の処理を、ブロックB1と、テンプレートT12~テンプレートT136とのそれぞれについても行い、絶対値総和fSAD12~絶対値総和fSAD136を求める。そして、次式を用いて、ブロックB1についての評価値fSAD1を求める。式15中右辺のminは、Xの最小値を返す式であり、上述の例では、絶対値総和fSAD11~絶対値総和SAD136の最小値を評価値fSAD1とする。マッチング処理部26は、以上の処理を、ブロックB1~ブロックB1についても行い、それぞれ、評価値fSAD1~評価値fSAD1を求める。この結果、対象画像Img1中のマッチング対象のブロックブロックB1~ブロックB1の8×8=64ブロックのそれぞれについて、評価値fSAD1が求められる。また、マッチング処理部26は、同様の処理をローパス画像Img2およびImg3のそれぞれについても行い、ローパス画像Img2については、評価値fSAD2~評価値SAD2を求め、ローパス画像Img3については、評価値fSAD3~評価値SAD3を求める。ステップS106以降の処理において、CPU14は、対象画像Img1については、評価値SAD1~評価値SAD1に代えて、評価値fSAD1~評価値fSAD1に基づいて、対象画像Img1に関するマップSal1を作成する。ローパス画像Img2およびImg3についても同様である。上記のように、第5実施形態の画像処理装置は、ブロック内に含まれる画素ごとの画素値を算出した後に、ブロック内に含まれる画素値に対してフーリエ変換を行うことにより代表値を算出する。そして、マッチング対象のブロック内の任意の代表値と、任意のテンプレートのブロック内において、任意の代表値に対応する代表値との差分の絶対値を、マッチング対象のブロック内のすべての画素に対応する代表値について求めて加算した値である差分絶対値総和を、複数のテンプレートのそれぞれについて求め、求めた複数の差分絶対値総和のうち、最小の前記差分絶対値総和の値を、マッチング対象のブロックに関する評価値とする。そのため、第1実施形態の構成とほぼ同様の効果を得ることができる。なお、第5実施形態においては、ステップS105において、フーリエ変換を行う例を示したが、周波数領域への画像変換であれば、どのような変換処理を行っても良い。例えば、離散コサイン変換や、ウェーブレット変換などを行っても良い。さらに、複数の方法を組み合わせて、周波数領域への画像変換を行っても良い。また、第5実施形態においては、上述したように、求めた複数の差分絶対値総和のうち、最小の前記差分絶対値総和の値を、マッチング対象のブロックに関する評価値とする例を示したが、最大値や平均値を評価値としても良い。<第6実施形態の説明>以下、第6実施形態の画像処理装置の動作例を説明する。第6実施形態は、上記した第5実施形態と同様に、第1実施形態から第4実施形態におけるS105の処理の変形例である。したがって、第5実施形態と同様に、本明細書では以下の実施形態の説明において、第1実施形態から第4実施形態と共通する画像処理装置の構成の重複説明は省略する。第6実施形態の例では、第1実施形態におけるS105の処理に代えて、以下の処理を行う。ステップS105CPU14は、マッチング処理部26により、対象画像Img1、ローパス画像Img2およびImg3のそれぞれについて、マッチング処理を行う。以下では、対象画像Img1におけるマッチング処理を例に挙げて説明する。マッチング処理部26は、対象画像Img1について、ステップS103でブロック分割した各ブロックブロックB1~ブロックB1について、次式を用いて代表色特徴量を求める。なお、ステップS104で設定したテンプレートに対応するブロックテンプレートT11~テンプレートT136については、式16を用いて代表色特徴量CL1Nを求め、対象画像Img1から、ステップS104で設定したテンプレートを除く部分ブロックB1~ブロックB1の8×8=64ブロックのそれぞれについては、式17を用いて代表色特徴量CL1を求める。式16中右辺のCLrnN、CLgnN、CLbnNは、それぞれ、テンプレートTnN内におけるRGB各色の画素値ごとの最頻値モードを示す。なお、最頻値が複数ある場合には、最も小さい画素値に対応する最頻値を採用しても良いし、平均値を採用しても良い。また、式17中右辺のCLrn、CLgn、CLbnは、それぞれ、ブロックBn内におけるRGB各色の画素値ごとの最頻値モードを示す。次に、マッチング処理部26は、対象画像Img1について、ステップS103でブロック分割した各ブロックブロックB1~ブロックB1について、次式を用いて第2代表色特徴量を求める。なお、ステップS104で設定したテンプレートに対応するブロックテンプレートT11~テンプレートT136については、式18~式21を用いて第2代表色特徴量Q1Nを求め、対象画像Img1から、ステップS104で設定したテンプレートを除く部分ブロックB1~ブロックB1の8×8=64ブロックのそれぞれについては、式22~式25を用いて第2代表色特徴量Q1を求める。式19中右辺のPrnNは、テンプレートTnN内におけるR成分の相対ヒストグラムを示す。同様に、式20中右辺のPgnNは、テンプレートTnN内におけるG成分の相対ヒストグラムを示し、式21中右辺のPbnNは、テンプレートTnN内におけるB成分の相対ヒストグラムを示す。また、式23中右辺のPrnは、ブロックBn内におけるR成分の相対ヒストグラムを示す。同様に、式24中右辺のPgnは、ブロックBn内におけるG成分の相対ヒストグラムを示し、式25中右辺のPbnは、ブロックBn内におけるB成分の相対ヒストグラムを示す。また、式19~式21および式23~式25において、和を表すΣを求める範囲は、各相対ヒストグラムのbin数分割数によって決まる。マッチング処理部26は、代表色特徴量CL11~代表色特徴量CLf136および代表色特徴量CL1~代表色特徴量CL1をそれぞれ求めるとともに、第2代表色特徴量Q11~第2代表色特徴量Q136および、第2代表色特徴量Q1~第2代表色特徴量Q1をそれぞれ求める。そして、対象画像Img1から、ステップS104で設定したテンプレートを除く部分のそれぞれについて、ブロックごとに評価値V1を求める。一例として、マッチング対象のブロックのうち、ブロックB1について、評価値V1を求める場合を例に挙げる。マッチング処理部26は、ブロックB1の代表色特徴量CL1および第2代表色特徴量Q1と、ステップS104で設定したテンプレートテンプレートT11~テンプレートT136の代表色特徴量CL11~代表色特徴量CLf136および第2代表色特徴量Q11~第2代表色特徴量Q136とをそれぞれ比較し、次式に示す差分絶対値総和V1Nを求める。式26中左辺のnは画像の種類ここではn=1を示し、はブロックの位置ここでは、i=2,j=2を示し、Nはテンプレートの番号ここでは1~36を示す。また、式26中右辺は、マッチング処理の対象のブロックブロックBnの各特徴量と、任意のテンプレートのブロックテンプレートTnNの各特徴量との差分の絶対値をそれぞれ求め、加算することを示す。式26で求まる差分絶対値総和V1Nは、マッチング対象のブロックと、テンプレートとの適合度が高いほど値が小さくなる。マッチング処理部26は、同様の処理を、ブロックB1と、テンプレートT12~テンプレートT136とのそれぞれについても行い、絶対値総和V12~絶対値総和V136を求める。そして、次式を用いて、ブロックB1についての評価値V1を求める。式27中右辺のminは、Xの最小値を返す式であり、上述の例では、絶対値総和V11~絶対値総和V136の最小値を評価値V1とする。マッチング処理部26は、以上の処理を、ブロックB1~ブロックB1についても行い、それぞれ、評価値V1~評価値V1を求める。この結果、対象画像Img1中のマッチング対象のブロックブロックB1~ブロックB1の8×8=64ブロックのそれぞれについて、評価値V1が求められる。また、マッチング処理部26は、同様の処理をローパス画像Img2およびImg3のそれぞれについても行い、ローパス画像Img2については、評価値V2~評価値V2を求め、ローパス画像Img3については、評価値V3~評価値V3を求める。ステップS106以降の処理において、CPU14は、対象画像Img1については、評価値SAD1~評価値SAD1に代えて、評価値V1~評価値V1に基づいて、対象画像Img1に関するマップSal1を作成する。ローパス画像Img2およびImg3についても同様である。上記のように、第6実施形態の画像処理装置は、代表値として、対象画像を構成する複数の色成分の分布に基づいて、色に関する特徴を示す値を、複数のブロックごとに算出する。そして、マッチング対象のブロックの代表値と、任意のテンプレートのブロックの代表値との差分を加算した値である差分絶対値総和を、複数のテンプレートのそれぞれについて求め、求めた複数の差分絶対値総和のうち、最小の差分絶対値総和の値を、マッチング対象のブロックに関する評価値とする。そのため、第1実施形態の構成とほぼ同様の効果を得ることができる。なお、第6実施形態では、色に関する特徴を示す値として、代表色特徴量および第2代表色特徴量を例に挙げて説明したが、いずれか一方のみを用いても良い。また、式26において示した差分絶対値総和VnNを求める際には、代表色特徴量および第2代表色特徴量に適宜重み付けを行っても良い。<第6実施形態の変形例の説明>なお、第6実施形態のS103からステップS105の処理を、以下のように変形しても良い。ステップS103CPU14は、領域分割部24により、ステップS101で取得した対象画像Img1、ステップS102で生成したローパス画像Img2およびImg3を、それぞれ、複数のブロックに分割する。ただし、領域分割部24は、図11に示すように、対象画像Img1を、外周に存在するブロックB1と、その内側に存在する8×8のマトリクス状のブロックB1~B1とに分割する。また、領域分割部24は、ローパス画像Img2およびImg3についても同様に分割する。ステップS104CPU14は、テンプレート設定部25により、S103の分割処理による複数のブロックから、外周に存在するブロックB1を選択し、テンプレートとして設定する。テンプレート設定部25は、図12に示すように、テンプレートの設定を対象画像Img1、ローパス画像Img2およびImg3のそれぞれについて行う。つまり、この変形例において、テンプレート設定部25は、1つのブロックをテンプレートT11として設定する。ステップS105CPU14は、マッチング処理部26により、対象画像Img1、ローパス画像Img2およびImg3のそれぞれについて、マッチング処理を行う。以下では、対象画像Img1におけるマッチング処理を例に挙げて説明する。マッチング処理部26は、対象画像Img1について、ステップS103でブロック分割した各ブロックブロックB1,B1~ブロックB1について、上述した代表色特徴量を求める。また、ステップS104で設定したテンプレートに対応するブロックテンプレートT11について、上述した代表色特徴量CL11を求め、対象画像Img1から、ステップS104で設定したテンプレートを除く部分ブロックB1~ブロックB1の8×8=64ブロックのそれぞれについて、上述した代表色特徴量CL1を求める。次に、マッチング処理部26は、対象画像Img1について、ステップS103でブロック分割した各ブロックブロックB1,B1~ブロックB1について、上述した第2代表色特徴量を求める。なお、ステップS104で設定したテンプレートに対応するブロックテンプレートT11については、上述した第2代表色特徴量Q11を求め、対象画像Img1から、ステップS104で設定したテンプレートを除く部分ブロックB1~ブロックB1の8×8=64ブロックのそれぞれについては、上述した第2代表色特徴量Q1を求める。マッチング処理部26は、代表色特徴量CL11および代表色特徴量CL1~代表色特徴量CL1をそれぞれ求めるとともに、第2代表色特徴量Q11および、第2代表色特徴量Q1~第2代表色特徴量Q1をそれぞれ求める。そして、対象画像Img1から、ステップS104で設定したテンプレートを除く部分のそれぞれについて、ブロックごとに評価値V1を求める。一例として、マッチング対象のブロックのうち、ブロックB1について、評価値V1を求める場合を例に挙げる。マッチング処理部26は、ブロックB1の代表色特徴量CL1および第2代表色特徴量Q1と、ステップS104で設定したテンプレートテンプレートT11の代表色特徴量CL11および第2代表色特徴量Q11とをそれぞれ比較し、上述した差分絶対値総和V11を求める。マッチング処理部26は、以上の処理を、ブロックB1~ブロックB1についても行い、それぞれ、評価値V1~評価値V1を求める。この結果、対象画像Img1中のマッチング対象のブロックブロックB1~ブロックB1の8×8=64ブロックのそれぞれについて、評価値V1が求められる。また、マッチング処理部26は、同様の処理をローパス画像Img2およびImg3のそれぞれについても行い、ローパス画像Img2については、評価値V2~評価値V2を求め、ローパス画像Img3については、評価値V3~評価値V3を求める。以上説明したように、対象画像Img1を等分割でなく分割し、分割の結果、唯一のテンプレートとなるブロックB1を、テンプレートT11として設定する構成としても良い。この場合も、第6実施形態と同様の効果を得ることができる。なお、図11に示した分割例および図12に示したテンプレートの設定例は一例であり、本発明はこの例に限定されない。分割は、どのような形状で行っても良いし、複数のブロックの画像に基づいてテンプレートを設定しても良い。<第7実施形態の説明>以下、第7実施形態の画像処理装置の動作例を説明する。第7実施形態は、第1実施形態から第6実施形態におけるマップの作成の変形例である。したがって、本明細書では以下の実施形態の説明において、第1実施形態から第6実施形態と共通する画像処理装置の構成の重複説明は省略する。第7実施形態の例では、第1実施形態から第6実施形態におけるマップの作成処理において、テンプレートを追加する処理を行う。図13は、第1実施形態の図2に示したフローチャートの変形例を示すフローチャートである。ステップS201~ステップS206CPU14は、図2に示したフローチャートのステップS101~ステップS106と同様の処理を行う。ステップS207CPU14は、ステップS206で求めたマップSalTに基づいて、追加するテンプレートがあるか否かを判定する。CPU14は、追加するテンプレートありと判定すると、ステップS204に戻り、再びテンプレートの設定を行う。一方、CPU14は、追加するテンプレートなしと判定すると、ステップS208に進む。CPU14は、ステップS203の分割処理による複数のブロックのうち、テンプレートに設定されていないブロックについて、マップSalTの各画素の値の代表値を求める。代表値は、平均値や中央値等どのような方法で求めても良い。そして、求めた代表値が、所定の閾値より小さいブロックがある場合には、追加するテンプレートありと判定する。代表値が、所定の閾値より小さいブロックとは、背景領域であると推測できるブロックであるしたがって、このようなブロックをテンプレートとして追加することにより、より精度の良いマップを作成することができる。CPU14は、追加するテンプレートなしと判定されるまで、ステップS204からステップS207の処理を繰り返す。このような処理を繰り返すことにより、結果として、外周部でない部分=中央に近い部分の各ブロックがテンプレートとして設定される場合もある。そのため、主要被写体領域が中心にない構図の対象画像であっても、適切にテンプレートを設定し、精度の良いマップを作成することができる。また、例えば、対象画像の背景部分にグラデーションがかかっている場合にも、テンプレートの追加は有用である。背景部分の外側から内側に向かって色が薄くなるまたは明るくなるグラデーションがかかっている場合、中央に近いブロック程、外周部分に存在するブロックとの差異が出やすくなる。したがって、これらのブロックはマップの値が大きくなるため、主要被写体領域として検出されてしまう可能性が高い。しかし、上述したように、テンプレートの追加を行う場合、差異の少ない隣接するブロックが徐々にテンプレートとして追加されるので、背景領域である部分に存在するブロックを、確実にテンプレートに設定することができる。なお、特許4334981号の発明では、画像の周辺部分を背景テンプレートとして選択し、各ブロックの物理的な距離による重み付けをすることで、画像の内側の背景も正確に検出する技術が開示されている。しかし、上記の発明では、物理的な距離による重み付けに起因して、主要被写体領域についても、中央部分に近くなるほど、背景領域として検出されやすい傾向がある。これに対して、上述したテンプレートを追加する方法によれば、物理的な距離よる重み付けを用いないため、主要被写体の物理的な位置に関係なく、その部分がテンプレートとして設定されたブロックに対応する部分と似ていなければ背景領域として検出される可能性は低い。ステップS208~ステップS209CPU14は、図2に示したフローチャートのステップS107~ステップS108と同様の処理を行う。以上説明したように、テンプレートの追加を行うことにより、より精度の高いマップを作成することができる。<第8実施形態の説明>図14は、第8実施形態での電子カメラの構成例を示すブロック図である。電子カメラ31は、撮像光学系32と、撮像素子33と、画像処理エンジン34と、ROM35と、メインメモリ36と、記録I/F37と、ユーザの操作を受け付ける操作部38と、不図示のモニタを備えた表示部39を有している。ここで、撮像素子33、ROM35、メインメモリ36、記録I/F37、操作部38および表示部39は、それぞれ画像処理エンジン34に接続されている。撮像素子33は、撮像光学系32によって結像される被写体の像を撮像し、撮像した画像の画像信号を生成する撮像デバイスである。なお、撮像素子33から出力された画像信号は、A/D変換回路不図示を介して制御部に入力される。画像処理エンジン34は、電子カメラ31の動作を統括的に制御するプロセッサである。例えば、画像処理エンジン34は、撮像した画像のデータに対して各種の画像処理色補間処理、階調変換処理、輪郭強調処理、ホワイトバランス調整、色変換処理などを施す。また、画像処理エンジン34は、プログラムの実行により、上記した第1実施形態から第7実施形態のいずれかの画像処理装置CPU14、ローパス画像生成部23、領域分割部24、テンプレート設定部25、マッチング処理部26、マップ作成部27として機能する。ROM35には、画像処理エンジン34によって実行されるプログラムが記憶されている。また、メインメモリ36は、画像処理の前工程や後工程で画像のデータを一時的に記憶する。記録I/F37は、不揮発性の記憶媒体40を接続するためのコネクタを有している。そして、記録I/F37は、コネクタに接続された記憶媒体40に対してデータの書き込み/読み込みを実行する。上記の記憶媒体40は、ハードディスクや、半導体メモリを内蔵したメモリカードなどで構成される。なお、図14では記憶媒体40の一例としてメモリカードを図示する。表示部39は、画像処理エンジン34から取得した画像データを表示するとともに、第1実施形態のステップS108で説明した表示を行う。第8実施形態の電子カメラ31は、ユーザの撮像指示をトリガとする撮像工程において、撮像素子33で撮像された画像を対象画像として取得し、上記実施形態のいずれかの画像処理装置と同様の処理によりマップSalTを作成する。なお、画像処理エンジン34は、対象画像のデータを含む画像ファイルに、マップSalTを付帯情報として記録してもよい。また、メインメモリ36などに記録された画像を対象画像として、同様の処理を行っても良い。以上により、第8実施形態の電子カメラ31は、上記実施形態とほぼ同様の効果を得ることができる。<実施形態の補足事項>1上記各実施形態では対象画像のデータがRGB形式である例を説明したが、本発明は上記実施形態の構成に限定されるものではない。本発明の画像処理装置は、例えばYCbCr色空間やLab色空間などの他の色空間の画像データについても適用することができる。2上記各実施形態で説明した各変数、係数、閾値などは一例であり本発明はこの例に限定されない。例えば、第1実施形態のステップS103におけるブロック分割は10×10で行う例を示しが、他の分割数であっても良い。また、例えば、第1実施形態のステップS103におけるブロック分割は、10×10の領域に重なり部分が発生しないように行う例を示したが、重なり部分を有するように分割を行っても良い。重なり部分が発生しない場合には、主要被写体領域が複数のブロックにまたがって存在すると、マップの精度が低下するおそれがある。そこで、オーバーラップする部分を含めて分割を行うことにより、主要被写体領域が複数のブロックにまたがって存在する場合でも、マップの精度を向上させることが期待できる。さらに、中央部分などを主要被写体領域と見なすことにより、一部の領域を初めから除外してブロック分割を行っても良い。3上記各実施形態では、図6に示したように、主要被写体領域が1つである場合を例に挙げて説明したが、本発明はこの例に限定されない。例えば、図15Aに示す対象画像Img1について、上記各実施形態で説明した処理を行うことにより、図15Bに示すマップSalTを作成することができる。このような場合、作成したマップSalTに基づいて、主要被写体領域の抽出を行うと、図16Aに示すように、マップSalTにおいて複数の主要被写体領域を抽出することができる。さらに、図16Bに示すように、対象画像Img1において、複数の主要被写体領域を抽出することができる。なお、複数の主要被写体領域を抽出する場合には、公知のラベリング技術やクラスタリングによるグループ化処理などを用いることにより、複数の主要被写体領域を分けて認識することができる。上述したように、複数の主要被写体領域を抽出した場合、複数の主要被写体領域の何れかを選択するか、複数の主要被写体領域の情報を総合して、上記各実施形態で説明した処理を各主要被写体領域ごとに行えば良い。複数の主要被写体領域の何れかを選択する場合には、例えば、面積の大きい主要被写体領域を選択する方法や、その主要被写体領域を構成する画素に対応するマップの値の総和の高い主要被写体領域を選択する方法などが考えられる。逆に、上述したマップの値の総和の低い主要被写体領域や面積の小さい主要被写体領域を除外することで、ノイズに相当する部分を削除できる可能性が高まる。また、複数の主要被写体領域の何れかをユーザ操作に基づいて選択する構成としても良い。上述したように、複数の主要被写体領域の何れかを選択する場合には、第1実施形態のaに示した主要被写体領域への自動ズーム時に、選択された主要被写体領域へのズームが行われる。また、第1実施形態のbに示したAF,AE,AWBへの利用においては、選択された主要被写体領域に応じたAF,AE,AWB制御や、自動シャッタ制御が行われる。特に、自動シャッタ制御においては、複数の主要被写体領域の情報を総合して、全体を1つの主要被写体領域と見なしてしまうと、何れの主要被写体領域にも含まれない部分に対してAF制御を行ってしまうおそれがある。しかし、複数の主要被写体領域の何れかを選択することにより、複数の主要被写体領域の何れかに対して確実にAF制御を行うことができる。また、第1実施形態のcに示したスライドショーにおけるズーム中心の決定においては、選択された主要被写体領域の中心がズーム中心として決定される。また、第1実施形態のdに示した主要被写体領域の自動クロップにおいては、選択された主要被写体領域に対して自動クロップが行われる。4本発明の画像処理装置は、上記実施形態のパーソナルコンピュータの例に限定されない。本発明の画像処理装置は、デジタルの画像の再生表示機能やレタッチ機能を有する電子機器例えば、フォトビューアー、デジタルフォトフレーム、写真の印刷装置などであってもよい。また、本発明の撮像装置は、携帯電話端末のカメラモジュールとして実装されるものであってもよい。5上記実施形態のマッチング処理の方法は一例であり、本発明はこの例に限定されない。本発明では、基本的に差分絶対値総和を用いる例を説明したが、例えば照明変化にロバストにするために、正規化相関を用いてマッチング処理を行うようにしてもよい。また、例えば、Mpeg-7で定義される各種画像特徴量EdgeHistgramやScalableColorなどを用いてマッチング処理を行っても良い。また、例えば、ユーグリッド距離やχ自乗距離などといった、差分絶対値総和以外の距離を用いても良い。また、マッチング処理においては、重みを考慮した代表色どうしの距離を計算するが、それぞれの代表色の数は異なっていても良い。この場合、例えば、EMDEarthMoverDistanceなどの手法を用いると良い。6上記の各実施形態では、ローパス画像生成部23、領域分割部24、テンプレート設定部25、マッチング処理部26、マップ作成部27の各処理をソフトウエア的に実現する例を説明したが、ASICによってこれらの各処理をハードウエア的に実現しても勿論かまわない。以上の詳細な説明により、実施形態の特徴点および利点は明らかになるであろう。これは、特許請求の範囲が、その精神および権利範囲を逸脱しない範囲で前述のような実施形態の特徴点および利点にまで及ぶことを意図する。また、当該技術分野において通常の知識を有する者であれば、あらゆる改良および変更に容易に想到できるはずであり、発明性を有する実施形態の範囲を前述したものに限定する意図はなく、実施形態に開示された範囲に含まれる適当な改良物および均等物によることも可能である。"