"コンピュータが実行する画像処理方法であって、サンプル画像から抽出された複数の画像ブロックを含む画像ブロック集合と、当該画像ブロック集合に含まれる画像ブロックのそれぞれから最も近い一つ又は複数の画像ブロックとを対応付けて記憶する記憶部に記憶された当該画像ブロック集合から、探索対象に最も近い画像ブロックを探索し、前記画像ブロックを探索する処理により探索された画像ブロックから最も近い一つ又は複数の画像ブロックを前記記憶部から取得し、取得した一つ又は複数の画像ブロックから前記探索対象に最も近い一つ又は複数の画像ブロックを探索することを特徴とする画像処理方法。前記画像ブロック集合における画像ブロックはグループとなるものであって、グループ毎の画像ブロックは互いに対応する一ペアの低解像度画像ブロックと高解像度画像ブロックとを含み、前記探索対象は低解像度画像におけるある領域である場合に、前記画像処理方法は、前記探索対象の一つ又は複数の最近傍画像ブロックに対応する一つ又は複数の高解像度画像ブロックを利用して高解像度画像領域を生成することを特徴とする請求項1に記載の画像処理方法。コンピュータが実行する画像処理方法であって、サンプル画像から抽出された複数の画像ブロックを含む画像ブロック集合において、画像ブロックのそれぞれから最も近い一つ又は複数の画像ブロックを探索し、前記画像ブロック集合と、当該画像ブロック集合に含まれる画像ブロックのそれぞれから最も近い一つ又は複数の画像ブロックとを対応付けて記憶部に保存することを特徴とする画像処理方法。前記画像ブロックを探索する処理は、前記画像ブロック集合に含まれる画像ブロックとの距離が所定の範囲内にある特徴ベクトルをランダムに生成し、生成した特徴ベクトルから最も近い画像ブロックを探索し、探索した画像ブロックが前記画像ブロックと異なる場合に、探索した画像ブロックと関連する計数値を増加させ、計数値が閾値より大きい一つ又は複数の画像ブロックを最も近い画像ブロックとして探索すること特徴とする請求項3に記載の画像処理方法。前記画像ブロック集合における画像ブロックは、互いに対応する二つ以上の画像ブロックがグループとなるものであって、前記画像ブロックを探索する処理は、前記画像ブロック集合において、各グループの画像ブロック中の一つの画像ブロックから最も近い一つ又は複数の画像ブロックを探索することを特徴とする請求項3に記載の画像処理方法。サンプル画像から抽出された複数の画像ブロックを含む画像ブロック集合と、当該画像ブロック集合に含まれる画像ブロックのそれぞれから最も近い一つ又は複数の画像ブロックとを対応付けて記憶する記憶部に記憶された当該画像ブロック集合から、探索対象に最も近い画像ブロックを探索する試査探索部と、前記試査探索部により探索された画像ブロックから最も近い一つ又は複数の画像ブロックを前記記憶部から取得し、取得した一つ又は複数の画像ブロックから前記探索対象に最も近い一つ又は複数の画像ブロックを探索する精査探索部とを備えたことを特徴とする画像処理装置。前記画像ブロック集合における画像ブロックはグループとなるものであって、グループ毎の画像ブロックは互いに対応する一ペアの低解像度画像ブロックと高解像度画像ブロックとを含み、前記探索対象は低解像度画像におけるある領域である場合に、前記画像処理装置は、前記探索対象の一つ又は複数の最近傍画像ブロックに対応する一つ又は複数の高解像度画像ブロックを利用して高解像度画像領域を生成する解像度強化部を備えたことを特徴とする請求項6に記載の画像処理装置。サンプル画像から抽出された複数の画像ブロックを含む画像ブロック集合において、画像ブロックのそれぞれから最も近い一つ又は複数の画像ブロックを探索する処理部と、前記画像ブロック集合と、当該画像ブロック集合に含まれる画像ブロックのそれぞれから最も近い一つ又は複数の画像ブロックとを対応付けて記憶する記憶部とを含むことを特徴とする画像処理装置。前記処理部は、前記画像ブロック集合に含まれる画像ブロックとの距離が所定の範囲内にある特徴ベクトルをランダムに生成し、生成した特徴ベクトルから最も近い画像ブロックを探索し、探索した画像ブロックが前記画像ブロックと異なる場合に、探索した画像ブロックと関連する計数値を増加させ、計数値が閾値より大きい一つ又は複数の画像ブロックを最も近い画像ブロックとして探索すること特徴とする請求項8に記載の画像処理装置。前記画像ブロック集合における画像ブロックは、互いに対応する二つ以上の画像ブロックがグループとなるものであって、前記処理部は、前記画像ブロック集合において、各グループの画像ブロック中の一つの画像ブロックから最も近い一つ又は複数の画像ブロックを探索することを特徴とする請求項8に記載の画像処理装置。ところで、上記従来技術では、探索速度を向上させるとともに、正確な探索結果を取得することが求められている。開示の技術は、上記に鑑みてなされたものであって、探索速度を向上させるとともに、正確な探索結果を取得することができる画像処理方法及び画像処理装置を提供することを目的とする。以下、本発明のいくらかの方面についての基本的な理解のために、本発明についての概要を記述する。この概要は本発明についての全面的な概述ではない。これは、本発明のキー又は重要な部分を確定することを意図せず、また、本発明の範囲を限定することを意図しない。その目的は、ただ簡素した形態でいくらかの概念を与えることにある。これを、後述のより詳しい記述の前書きとする。本発明の幾らかの実施形態によると、画像処理装置は、サンプル画像から抽出された複数の画像ブロックを含む画像ブロック集合と、当該画像ブロック集合に含まれる画像ブロックのそれぞれから最も近い一つ又は複数の画像ブロックとを対応付けて記憶する記憶部に記憶された当該画像ブロック集合から、探索対象に最も近い画像ブロックを探索し、前記画像ブロックを探索する処理により探索された画像ブロックから最も近い一つ又は複数の画像ブロックを前記記憶部から取得し、取得した一つ又は複数の画像ブロックから前記探索対象に最も近い一つ又は複数の画像ブロックを探索する。本願の開示する技術の一つの態様によれば、探索速度を向上させるとともに、正確な探索結果を取得することができるという効果を奏する。以下、図面を参照して開示技術の実施例を説明する。開示技術の一つの図面あるいは一種類の実施形態において記述された要素と特徴は、一つ又は複数の別の図面あるいは実施形態において示した要素と特徴と組合せることができる。明瞭のため、図面と説明には、開示技術と関係なく、当業者にとって既知の部品及び処理に対する表示と記述を省略する。図1は、一実施例における画像処理方法を模式的に示すフローチャートである。ここで、画像処理装置は、複数のサンプル画像を訓練することによって画像ブロック集合を抽出した後に、画像ブロック集合における画像ブロックのそれぞれについての近傍画像ブロックを探索して画像ブロックごとの近傍集合を生成して、後続の画像処理プロセスの探索に使用されるようにする。なお、画像ブロック集合は、訓練集合または辞書とも称する。また、例えば、画像処理装置は、サンプル画像から抽出された複数の画像ブロックを含む画像ブロック集合において、画像ブロックのそれぞれから最も近い一つ又は複数の画像ブロックを探索する。また、例えば、画像処理装置は、画像ブロック集合と、その画像ブロック集合に含まれる画像ブロックのそれぞれから最も近い一つ又は複数の画像ブロックとを対応付けて記憶部に保存する。図1に示すように、画像処理方法は、例えば、ステップS101とステップS102とを含む。ステップS101において、画像処理装置は、例えば、サンプル画像から抽出された複数の画像ブロックを含む画像ブロック集合において、画像ブロックのそれぞれから最も近い一つまたは複数の画像ブロックを探索する。ここで、探索された画像ブロックは、近傍画像ブロックと称する。これらの近傍画像ブロックは、各画像ブロックのそれぞれについての近傍集合を形成する。また、例えば、画像処理装置は、画像ブロックごとに探索した一つ又は複数の近傍画像ブロックを近傍集合に格納する。開示技術では、画像ブロック集合は、任意の方法によって、大量のサンプル画像を訓練することによって得られた訓練集合であって良い。例えば、任意の方法としては、サンプル画像における画像ブロックごとの局所エネルギーを分析して、意義がある画像プリミティブ例えば、エッジ、角及び/または斑点などに対応するエネルギーの高い画像ブロックのみを残す方法がある。なお、任意の方法は、上記の方法に限定されるものではなく、サンプル画像から画像ブロックを抽出するいかなる方法であっても適用することができる。ここで、限定及び詳しい説明を行わない。ステップS102において、画像処理装置は、例えば、画像ブロック集合及び画像ブロック集合における画像ブロックごとの近傍集合に関する情報を保存する。また、例えば、画像処理装置は、画像ブロック集合と、その画像ブロック集合における画像ブロックごとの近傍集合とを、画像処理装置が備える記憶部に保存する。この記憶部は、例えば、RAMRandomAccessMemory、ROMReadOnlyMemory、フラッシュメモリFlashMemoryなどの半導体メモリ素子、ハードディスクや光ディスクなどの記憶装置に対応する。図1に示した方法により、画像処理装置は、例えば、訓練によって複数の画像ブロックを含む訓練集合が取得した後に、取得した訓練集合における画像ブロックのそれぞれについての近傍集合を生成する。画像処理装置は、例えば、取得した訓練集合を保存する同時に、その中の画像ブロックのそれぞれについての近傍集合の情報を保存する。このため、画像処理装置は、例えば、後続の画像処理において訓練集合を探索する必要があるときに、訓練集合からある画像ブロックを探索した後に、必要に応じて探索した画像ブロックの近傍集合においてより細かい探索を行ってより所望に合わせた画像ブロックを取得することができる。訓練集合のみを生成及び保存する方法と比べると、図1に示した方法の方が、後続の探索に対してより有利であり、より正確な情報を探索により取得することができる。図2は、一実施例における画像処理方法を模式的に示すフローチャートである。図2に示す方法は、図1に示した方法と類似し、異なるところは、画像ブロック集合が階層化された木構造に組織されることである。図2に示したように、画像処理方法は、例えば、ステップS201と、ステップS202と、ステップS203とを含む。具体的には、ステップS201において、画像処理装置は、例えば、サンプル画像から抽出された複数の画像ブロックを含む画像ブロック集合を、多階層木構造に組織する。この多階層木構造において、根ノードは、画像ブロック集合に対応し、かつ、画像ブロック集合を次の階層のノードに対応するサブ集合に分割するための限界の情報を含む。分岐ノードのそれぞれは、画像ブロック集合の一つのサブ集合に対応し、かつ、分岐ノードに対応するサブ集合を、次の階層のノードに対応するサブ集合に分割するための限界の情報を含む。葉ノードのそれぞれは、画像ブロック集合中の一つ又は一グループの画像ブロックに対応する。なお、ステップS202の処理は、上述したステップS101の処理と同様である。また、ステップS203の処理は、上述したステップS102の処理と同様である。例えば、画像処理方法は、最適超平面を利用して画像ブロック集合を再帰的に分割することによって、多階層木構造を形成する。図3Aから図3Dは、最適超平面により画像ブロック集合を分割する処理を説明するための図である。例えば、画像処理方法は、kd木において使用された最大幅分割規則MaximumSpreadSplittingRuleで前記画像ブロック集合を再帰的に分割する。例えば、画像処理方法は、分割しようとする画像ブロック集合をSで表すと、分割次元としては、集合Sにおいて最大幅を有する次元を採用し、分割次元における分割点としては、集合Sにおいて分割次元に沿った中間値点を採用する。図3Aに示すように、画像処理装置は、例えば、分割面3aによって集合Sを類1と類2との二類に分割する。また、図3Bに示すように、画像処理装置は、例えば、分割面3bによって類1を類1-1と類1-2との二類に分割する。また、図3Cに示すように、画像処理装置は、例えば、分割面3cによって類1-1を類1-1-1と類1-1-2との二類に分割する。また、図3Dに示すように、画像処理装置は、例えば、分割面3dによって類1-1-1を類1-1-1-1と類1-1-1-2との二類に分割する。このように再帰的に分割することによって、画像処理装置は、例えば、画像ブロック集合Sを高さがlog2Nである二分木構造に分割する。なお、Nは、画像ブロック集合Sにおける画像ブロックの数を示す。図4は、多階層木構造に組織された画像ブロック集合の一例を示す図である。図4に示すように、根ノードまたは分岐ノードのそれぞれは、対応する画像ブロック集合またはサブ集合を二類に分割する限界の情報を含む。例えば、根ノードまたは分岐ノードのそれぞれは、図4に示すように、cut_dimと、cut_valと、low_bndと、high_bndと、left_childと、right_childとを含む。cut_dimは、分割面と直交する次元の情報を示す。つまり、cut_dimは、分割次元の情報を示す。cut_valは、分割面の位置を示す。つまり、cut_valは、分割限界値を示す。low_bndは、木ノードに対応する画像ブロック集合またはサブ集合の下限を示す。high_bndは、木ノードに対応する画像ブロック集合またはサブ集合の上限を示す。left_childは、自ノードの左サブノードまでのリンクを示す。right_childは、自ノードの右サブノードまでのリンクを示す。また、葉ノードのそれぞれは、画像ブロック集合における一つの要素、つまり、一つの画像ブロックに対応する。葉ノードのそれぞれは、indexを含む。indexは、葉ノードに対応する画像ブロックのインデックスを示し、画像ブロック集合に含まれる画像ブロックに一意に付与される。なお、上記の木構造は一例であり、これに限定されるものではない。例えば、木構造は、任意の適切な他の木構造を採用しても良い。ここでは、逐一例示しない。図2に示した例では、画像処理装置は、例えば、画像ブロック集合に木構造を採用する。このため、画像処理装置は、後続の画像処理プロセスにおいて画像ブロック集合を探索する際に、木構造の各木ノードにおける分割限界情報を用いることで、探索対象に近似的にマッチした適した葉ノードを速やかに探し出すことができる。言い換えれば、このような木構造を採用することによって、画像処理装置は、木構造の全体をトラバースで探索しなくても良い。したがって、画像処理装置は、探索速度を大きく向上させることができる。勿論、画像ブロック集合を再帰的に分割するプロセスに、分割するたびに使用される分割面は、ただ画像ブロック集合の空間のある次元を代表するため、このような木構造から検出された葉ノードは探索対象に最もマッチした画像ブロックではない可能性がある。しかし、探し出した葉ノードの近傍集合をさらに探索することにより、探索結果を更に最適化させることができる。例えば、画像処理装置は、任意の適切な方法で画像ブロックのそれぞれについての近傍画像ブロックを探索する。例えば、画像処理装置は、図1のステップS101において、K近傍KNearestNeighbors探索法などの方法で、ある画像ブロックについての近傍画像ブロックを探索する。ここで、例を逐一挙げない。図5を用いて、図1のステップS101の処理を説明する。図5は、一実施例における近傍画像ブロックを探索する方法を模式的に示すフローチャートである。図5の探索方法では、画像処理装置は、一グループの疑似点を画像ブロックのそれぞれにリンクすることで、画像ブロックのそれぞれについての近傍集合を生成する。図5に示すように、例えば、画像ブロックPが画像ブロック集合中の一つの画像ブロックであると想定すると、画像ブロックPについての近傍画像ブロックを探索する方法、つまり、図1のステップS101の処理は、ステップS301からステップS306までのステップを含む。ステップS301において、画像処理装置は、例えば、一つの特徴ベクトルをランダムに生成する。この特徴ベクトルの次元数は、画像ブロックPに含まれる画素数と同等であり、つまり、両者が同一の特徴空間に位置し、かつ当該特徴ベクトルと画像ブロックPとの距離は、所定の範囲内にあり、すなわち、画像ブロック集合の空間のある次元又はある複数の次元実際の状況に応じて画像ブロック集合の空間におけるある次元又は複数の次元を選択する。選択された次元数が多いほど、当該特徴ベクトルで探し出された近傍画像ブロックが正確となる。ここで限定しない。において、当該特徴ベクトルと画像ブロックとの距離はある閾値を超えない。当該所定の範囲または閾値は実際の適用シーンに応じて設定されることができることを理解すべきであるが、ここで限定しない。また、例えば、ここで生成される特徴ベクトルの次元数は、画像ブロックPに含まれる画素数と等しい。つまり、この特徴ベクトルと画像ブロックPとが同一の特徴空間に位置する。また、この特徴ベクトルと画像ブロックPとの距離は、所定の範囲内である。すなわち、画像ブロック集合の空間のある次元又はある複数の次元において、特徴ベクトルと画像ブロックとの距離はある閾値を超えない。ここで、ある次元又は複数の次元は、実際の状況に応じて画像ブロック集合の空間から選択される。ここで選択された次元数が多いほど、特徴ベクトルによって探索された近傍画像ブロックは正確になる。なお、ここで選択される次元数は、画像処理装置を利用する者が任意に設定して良い。また、上記の閾値についても、画像処理装置を利用する者が任意に設定して良い。ステップS302において、画像処理装置は、例えば、生成した特徴ベクトルを探索対象として、画像ブロック集合において、探索対象から最も近い画像ブロックを探索する。例えば、画像処理装置は、任意の適切な探索方法網羅的探索法、exhaustivesearchを用いて、画像ブロック集合において探索対象に最も近い画像ブロックを探索する。ここで詳しく説明しない。ステップS303において、画像処理装置は、例えば、探索した最も近い画像ブロックが画像ブロックPと同一であるか否かを判断する。同一であると判断された場合には、画像処理装置は、ステップS305に移行する。同一でないと判断された場合には、画像処理装置は、ステップS304において、探索した最も近い画像ブロックを一つの疑似点とするとともに、疑似点に関連する計数値を増加する。具体的には、画像処理装置は、今巡で探索し取得された疑似点はこの前のある巡又は複数巡の探索において得られた疑似点と同じであれば、その計数値に1を増加する。今巡で探索して取得された疑似点はこの前に探索して取得された疑似点のいずれとも同じではなければ、その計数値を1に設定する。また、例えば、画像処理装置は、探索した疑似点ごとに計数値を加える。つまり、探索した疑似点が既に探索済みの疑似点であった場合には、画像処理装置は、探索済みの疑似点に設定された計数値に1を加算する。一方、探索した疑似点が未探索の疑似点であった場合には、画像処理装置は、探索した疑似点の計数値に1を設定する。ステップS305において、画像処理装置は、探索がT巡実行されたか否かを判断する。T巡実行された場合には、画像処理装置は、ステップS306に移行する。T巡実行されていない場合には、画像処理装置は、ステップS301の処理に移行し、ステップS301からステップS304までの処理を繰り返し実行する。つまり、画像処理装置は、特徴ベクトルをランダムに生成するステップと探索のステップとを繰り返し実行する。ここで、Tは、1より大きい整数であり、具体的な値が実際の必要に応じて設定される。つまり、画像処理装置は、特徴ベクトルをランダムに生成するステップと、画像ブロック集合から特徴ベクトルの疑似点を探索するステップとを複数回繰り返し実行してもよく、また、実際の適用シーンに応じて、特徴ベクトルをランダムに生成するステップ及び探索のステップを繰り返し行う回数を特定してもよい。一般的に、繰り返し回数が多いほど、得られた結果が正確になるが、計算量も大きくなる。したがって、実際の需要に応じてTの値を比較判断してもよい。また、Tの値は、画像処理装置を利用する者が任意に設定して良い。ステップS306において、画像処理装置は、探し出された、大きい計数値に関連する一つ又は複数の疑似点を、当該画像ブロックPの近傍集合とする。また、例えば、画像処理装置は、探索した疑似点のうち、疑似点の計数値が閾値よりも大きい疑似点を近傍画像ブロックとする。また、例えば、画像処理装置は、画像ブロックPについて探索された一つ又は複数の近傍画像ブロックを画像ブロックPの近傍集合とする。また、上記の計数値の閾値は、画像処理装置を利用する者が任意に設定して良い。図5に示した方法において、ランダムに生成された、探索対象となる特徴ベクトルは、一次元または幾つかの次元しかないため、複数の次元の画像ブロックを探索対象として近傍画像ブロックを探索すると比べて、計算量が大きく減少されるため、探索速度を向上させることができる。例えば、画像処理装置は、図5に示した探索方法と、図2に示した画像ブロック集合を木構造に組織する方法とを組み合わせて用いても良い。上記のように、図2に示した方法で木構造に組織された画像ブロック集合から探索して取得された葉ノードは、探索対象に最もマッチした画像ブロックではない可能性がある。図6に示すように、探索対象6aから最も近い画像ブロックは画像ブロック6bであり、画像ブロック6cではない。しかし、実際の分割面は分割面6dとなる可能性があり、この分割面6dによれば、木構造において探索して取得された葉ノードは画像ブロック6cとなる。図5に示した方法を利用することにより、画像処理装置は、一グループの疑似点を各葉ノード一つの画像ブロックに対応するにリンクして各葉ノードのそれぞれについての近傍集合を形成する。例えば、画像ブロック6cの近傍集合は、画像ブロック6bを含むことができる。このように、画像処理装置は、近傍集合においてさらに探索すると、探索対象に最もマッチした画像ブロックを取得することができる。図6は、近傍画像ブロックを探索する方法と多階層木構造を用いた方法との組合せについて説明するための図である。図7を用いて、近傍画像ブロックを探索する方法と多階層木構造を用いた方法との組合せについてさらに説明する。図7において、画像ブロック集合中のある画像ブロックPtは、木構造における一つの葉ノードに対応する。図7に示すように、画像処理装置は、画像ブロックPtに対して、まず、画像ブロック集合の空間において画像ブロックPtを含むセルCell_Ptを探し出す。このセルCell_Ptは、境界ボックス又はboundingboxとも称する。このセルCell_Ptは、木構造において分割よって葉ノードPtが取得されて対応する複数の分割面で囲む最小の空間セルに対応する。また、例えば、このセルCell_Ptは、木構造において分割された複数の分割面で囲まれた最小の空間セルに対応する。画像処理装置は、セルCell_Ptにおいて、一つの特徴ベクトルQtをランダムに生成する。この特徴ベクトルQtは、探索対象とも称する。例えば、画像処理装置は、画像ブロック集合において探索対象Qtに最も近い画像ブロックPt_trueを網羅的探索法で探索する。画像処理装置は、探索したPt_trueが画像ブロックPtと異なる場合に、Pt_trueを一つの疑似点として画像ブロックPtの疑似点リストに設定する。疑似点リストに探索したPt_trueが既に存在している場合には、対応する出現頻度の計数値に1を加算し、さもなければ、対応する出現頻度の計数値を1に設定する。画像処理装置は、上記の探索対象Qtをランダムに生成するステップから疑似点を更新するステップまで具体的な回数は、実際の適用によって特定することができるため、ここで限定しないを複数回繰り返し実行する。画像処理装置は、相応する出現頻度の計数値に基づいて、疑似点リストにおける各疑似点をソートして、出現頻度の計数値が大きい一つまたは複数のものを選択して画像ブロックPtの近傍集合とする。例えば、画像処理装置は、疑似点リストにおいて出現頻度の計数値がある閾値F_thよりも小さい疑似点を除去してもよい。閾値F_thは具体的なシーンにより設定されてもよい。ここで限定しない。図7は、近傍画像ブロックを探索する方法と多階層木構造を用いた方法との組合せについて説明するための図である。図7に示すように、分割面7aと分割面7bのそれぞれが実際の分割面を表し、実際の分割面で囲まれた領域7cはCell_Ptとなる。また、分割面7dと分割面7eのそれぞれは理想分割面を表す。領域7fと領域7gとは、実際分割面と理想分割面との間の誤差による必要疑似点のエラー領域を表す。このうち、領域7fは、前記の例示の方法によって探し出された、出現頻度が高い疑似点の領域を表す。領域7gは、前記の例示の方法によって探し出された、出現頻度が低い疑似点除去可能の領域を表す。当該例示において、画像処理装置は、まず、葉ノードPtに対応するセルCell_Ptを探し出すため、ランダムに生成された特徴ベクトル探索対象のいずれも当該セル内に位置することを保証することができ、間違った探索対象の生成が防止され、生成された近傍集合の正確性が保証される。なお、画像処理装置は、疑似点リストにおける各疑似点の出現頻度を計算することにより、出現頻度の最も高い疑似点のみを保留することを保証することができる。したがって、画像処理装置は、記憶の速度を向上させるとともに、所要の記憶空間も減少させることができる。次に、一実施例における画像処理方法を利用する画像処理装置について説明する。図8は、一実施例における画像処理装置の模式的な構成ブロック図である。図8に示したように、この画像処理装置100は、処理部101と記憶部102とを含む。処理部101は、サンプル画像から抽出された複数の画像ブロックを含む画像ブロック集合に対して処理を行う。具体的には、処理部101は、画像ブロック集合における画像ブロックのそれぞれについて、一つ又は複数の近傍画像ブロックを探索する。処理部101は、画像処理方法と同様に、画像ブロック集合を探索することによって取得した一つ又は複数の近傍画像ブロックを、画像ブロックのそれぞれについての近傍集合とする。この近傍集合は、画像ブロック集合における画像ブロックのそれぞれから最も近い一つ又は複数の画像ブロックを含む。記憶部102は、画像ブロック集合及び処理部101によって取得された画像ブロック集合における画像ブロックごとの近傍集合と関連する情報を含むことができる。図8に示すように、画像処理装置は、訓練によって複数の画像ブロックを含む訓練集合を取得した後に、その訓練集合中の画像ブロックのそれぞれについて近傍集合を生成する。また、画像処理装置は、その訓練集合を保存する際に、その訓練集合中のなかの画像ブロックのそれぞれについての近傍集合の情報を保存する。このようなことから、画像処理装置は、後続の画像処理において訓練集合を探索する必要があるときに、探索によってある画像ブロックが取得された後に、画像ブロックの近傍集合の情報を更に取得することができ、必要に応じて近傍集合において更なる細かい探索を行って、要求に合った画像ブロックを取得することができる。訓練集合のみを生成及び保存する方法又は装置と比べると、図8に示した画像処理装置が生成する情報の方が、後続の探索に対してより有利であり、すなわち、より正確な情報を探索によって取得することができる。他の実施例において、処理部101は、さらに、画像ブロック集合を階層化された木構造に組織しても良い。例えば、上述した図2、図3Aから図3D、図4を参照して説明した方法で画像ブロック集合を木構造に組織する。なお、処理の詳細については、上述した通りである。他の実施例において、処理部101は、上述した図5、図6及び図7を参照して説明した方法で画像ブロック集合中の画像ブロックのそれぞれについての近傍集合を探索しても良い。なお、処理の詳細については、上述した通りである。他の実施例において、画像処理方法及び画像処理装置における画像ブロック集合中の画像ブロックは、グループとなるものであっても良い。グループごとの画像ブロックは、互いに対応する二つ以上の画像ブロックを含む。このように、画像ブロックのそれぞれについての複数の近傍画像ブロックを探索する処理ステップS101、ステップS202は、画像ブロック集合においてグループごとの画像ブロック中の一つの画像ブロックから最も近い一つ又は複数の画像ブロックを探索し、前記の一つ又は複数の画像ブロックが対応する一グループ又は複数のグループの画像ブロックを当該グループの画像ブロックについての近傍集合とすることを含むことができる。この場合、画像ブロック集合を木構造に組織すると、その木構造における葉ノードのそれぞれが一グループの画像ブロックに対応する。例えば、画像処理装置は、ある画像の超解像処理において、互いに対応する低解像度と高解像度の画像ブロックを複数ペア含む画像ブロック集合を生成する。すなわち、画像処理装置は、大量の低解像度と高解像度の画像ブロックのサンプルペアを利用して互いに対応する低解像度と高解像度の画像ブロックを複数のペアを抽出して、複数のペアの画像ブロックを含む訓練集合を生成する。画像処理装置は、画像ブロックのそれぞれについての近傍集合を探索するときに、ペア毎の画像ブロック中の一つの画像ブロックについての近傍集合のみを探索してもよく、解像度が近傍集合における画像ブロックと対応する画像ブロックを、画像ブロックのペア中の他の画像ブロックについての近傍集合とする。言い換えれば、ペア毎の画像ブロックは、互いに対応する一ペアの近傍集合に対応する。例えば、一つの低解像度画像を利用して高解像度画像を生成するときに、低解像度画像においてある領域を探索対象とし、訓練集合においてそれにマッチした低解像度画像ブロックを探索することにより、低解像度画像ブロックに対応する高解像度画像ブロックを取得することができ、高解像度画像ブロックを利用すれば、探索対象となる領域に対応する高解像度領域を再構築することができる。図9は、一実施例における画像処理方法を模式的に示すフローチャートである。図9に示した方法では、上述した画像処理方法又は画像処理装置により取得した画像ブロック集合と近傍集合の情報を利用して画像処理を行う。図9に示したように、画像探索方法は、ステップS401とステップS402とを含む。ステップS401において、画像処理装置は、ある探索対象に対して、まず、サンプル画像から抽出された複数の画像ブロックを含む画像ブロック集合において粗い探索を行って、探索対象から近似的に最も近い画像ブロックを取得する。ここで、画像処理装置は、任意の探索方法で粗い探索を行ってよい。例えば、ランダム探索、カオス探索又は均等間隔探索などを採用してよい。ここで逐一に例を挙げない。また、例えば、画像処理装置は、サンプル画像から抽出された複数の画像ブロックを含む画像ブロック集合と、その画像ブロック集合に含まれる画像ブロックのそれぞれから最も近い一つ又は複数の画像ブロックとを対応付けて記憶する記憶部に記憶された画像ブロック集合から、探索対象に最も近い画像ブロックを探索する。画像ブロック集合における画像ブロックのそれぞれは、いずれも一つの近傍集合を有する。また、近傍集合は、画像ブロック集合において画像ブロックから最も近い一つ又は複数の画像ブロックを含む。したがって、画像処理装置は、例えば、粗い探索により、ある画像ブロックを探し出した後に、ステップS402において細かい探索を行う。すなわち、画像処理装置は、例えば、その近傍集合において探索対象から最も近い一つ又は複数の画像ブロックを探索する。例えば、画像処理装置は、細かい探索によって取得された画像ブロックを探索対象についての一つ又は複数の最近傍画像ブロックとすることができる。また、例えば、画像処理装置は、探索した画像ブロックから最も近い一つ又は複数の画像ブロックを記憶部から取得し、取得した一つ又は複数の画像ブロックから探索対象に最も近い一つ又は複数の画像ブロックを探索する。図9に示した方法において、画像処理装置は、例えば、上述した画像処理方法又は画像処理装置が生成した画像ブロック集合における画像ブロック毎の近傍集合の情報を利用する。これらの情報を利用することによって、画像処理装置は、例えば、探索を粗い探索と細かい探索との二つステップに分けて行う。すなわち、画像処理装置は、例えば、まず、粗い探索によって探索対象に近似的マッチした結果を速やかに探索する。そして、画像処理装置は、例えば、探索結果としての近傍集合に基づき細かい探索を行うことによって、最もマッチした結果を探索する。このため、画像処理装置は、例えば、探索速度を向上させると共に、正確な探索結果を取得することができる。他の実施例において、画像ブロック集合は、階層化された木構造に組織されたものであっても良い。また、葉ノードのそれぞれは、画像ブロック集合のうちの一つまたは一グループの画像ブロックに対応する。根ノードは、画像ブロック集合に対応し、また、画像ブロック集合を次の階層のノードに対応するサブ集合に分割するための限界の情報を含む。分岐ノードのそれぞれは、画像ブロック集合の一つのサブ集合に対応し、分岐ノードに対応するサブ集合を次の階層のノードに対応するサブ集合に分割するための限界の情報を含む。例えば、画像ブロック集合は、図4に示した構造に組織される。この場合、画像処理装置は、例えば、画像ブロック集合において粗い探索を行うステップ例えばステップS401において、探索対象に近似的にマッチした葉ノードに到達するまで、木構造の根ノードから階層順に、次の階層における探索対象にマッチしたノードへ移動する。ここで、画像処理装置は、例えば、階層毎に、ノード中の情報に基づいて次の階層において前記探索対象にマッチしたノードを選択する。このような粗い探索によって探索対象に近似的にマッチしたある葉ノードを取得した後に、画像処理装置は、さらに、葉ノードの近傍集合において細かい探索を行うことによって、探索対象に最もマッチした構造を取得する。この方法において、画像処理装置は、例えば、画像ブロック集合の全体木構造をトラバースする必要がなく、葉ノードの近傍集合に含まれた要素が相対的に少なくなる。したがって、画像処理装置は、例えば、正確な探索結果を取得すると共に、探索速度を向上させることができる。上記の実施例と類似し、画像ブロック集合における画像ブロックはグループとなるものであってよい。グループ毎の画像ブロックは、互いに対応する二つ以上の画像ブロックを含んでいてよい。例えば、画像処理装置は、画像の超解像処理において、複数のペアの画像ブロックを含む画像ブロック集合を生成する。ペア毎の画像ブロックは、互いに対応する一ペアの低解像度画像ブロックと高解像度画像ブロックとを含む。具体的には、画像処理装置は、例えば、大量の低解像度と高解像度の画像サンプルペアを利用して互いに対応する低解像度と高解像度の画像サンプルを複数ペア抽出して、複数のペアの画像ブロックが含まれた訓練集合または辞書と称すを形成する。画像処理装置は、例えば、低解像度画像を利用して高解像度画像を生成するときに、このような訓練集合を利用する。図10は、一実施例における画像処理方法を模式的に示すフローチャートである。図10に示したように、この画像処理方法は、ステップS501、ステップS502及びステップS503を含む。ステップS501は、ステップS401と類似し、複数のペアの画像ブロックを含む画像ブロック集合において粗い探索を行うステップである。画像ブロック集合におけるペア毎の画像ブロックは、互いに対応する一ペアの低解像度画像ブロックと高解像度画像ブロックを含む。これらの画像ブロックは、いずれも大量の低解像度と高解像度の画像サンプルペアを利用して抽出されたものである。また、画像ブロック集合における各画像ブロックのそれぞれは、一つの近傍集合を有する。近傍集合は、上記に説明された画像処理方法又は画像処理装置によって生成されたものであってもよく、ここで重複説明しない。画像処理装置は、例えば、低解像度画像を利用して高解像度画像を再構築するために、低解像度画像におけるある領域を探索対象とする。まず、画像処理装置は、例えば、画像ブロック集合において粗い探索を行って、探索対象に近似的にマッチした画像ブロックを取得する。上述した画像処理方法及び画像処理装置と同様に、任意の適当な方法で粗い探索を行って良い。例えば、画像処理装置は、画像ブロック集合が木構造に組織された場合には、探索対象に近似的にマッチした葉ノードに到達するまで、木構造の根ノードから階層順に、次の階層における探索対象にマッチしたノードへ移動する。ここで、画像処理装置は、階層毎に、ノード中の情報に基づいて次の階層において探索対象にマッチしたノードを選択する。また、画像処理装置は、ランダム探索、カオス探索又は均等間隔探索などの他の方法により粗い探索を行ってもよい。ここで、重複な説明をしない。ステップS502において、画像処理装置は、例えば、粗い探索によって取得された、探索対象から近似的に最も近い画像ブロックの近傍集合において細かい探索を行って、そのうちの探索対象から最も近い一つ又は複数の画像ブロックを探し出し、探索対象の一つ又は複数の最近傍画像ブロックとする。これらの最近傍画像ブロックはいずれも低解像度の画像ブロックである。ステップS503において、まず、画像処理装置は、例えば、探索対象の一つ又は複数の最近傍画像ブロックに対応する一つ又は複数の高解像度画像ブロックを探し出し、その後に、これらの高解像度画像ブロックを利用して高解像度画像領域を生成して、高解像度画像における探索対象の位置に対応する部分とする。画像処理装置は、例えば、任意の適当な方法により、一つ又は複数の高解像度画像ブロックを利用して高解像度画像領域を生成する。画像処理装置は、例えば、以下の文献関連文献1と称す中の関連方法を採用することができ、すなわち、WeiFanなどの著者のImageHallucinationUsingNeighborEmbeddingOverVisualPrimitiveManifoldsProceedingsoftheIEEEComputerSocietyConferenceonComputerVisionandPatternRecognitionCVPRアメリカメネソタ州,2007年6月18-23日である。その文献の内容は引用によりここで合併される。このように、画像処理装置は、例えば、低解像度画像における領域のそれぞれに対して上記の処理を行って、低解像度画像に対応する高解像度画像を再構築する。図10に示した方法では、画像処理装置は、例えば、同様に上記の画像処理方法又は画像処理装置によって生成された画像ブロック集合における各画像ブロックの近傍集合の情報を利用する。このため、画像処理装置は、例えば、探索速度が向上するとともに、正確な探索結果を取得することができる。なお、図10の方法において、画像処理装置は、一枚の低解像度画像のみを利用して高解像度画像を生成することができる。図11は、一実施例における画像処理装置の模式的な構成を示す機能ブロック図である。この画像処理装置110は、図9に示した画像処理方法と類似し、上述した画像処理方法又は画像処理装置により得られた画像ブロック集合及び近傍集合の情報を利用して画像処理を行う。図11に示したように、画像処理装置110は、試査探索部111と精査探索部112とを含む。例えば、試査探索部111は、ある探索対象に対し、サンプル画像から抽出された複数の画像ブロックを含む画像ブロック集合において粗い探索を行って、探索対象から近似的に最も近い画像ブロックを取得する。試査探索部111は任意の適当な探索方法を利用して粗い探索を行っても良い。ここで重複な説明を省略する。画像ブロック集合における画像ブロックのそれぞれは、いずれも一つの近傍集合を有し、かつ、近傍集合は、画像ブロック集合において画像ブロックから最も近い一つまたは複数の画像ブロックを含む。したがって、試査探索部111がある画像ブロックを探し出した後に、精査探索部112は、画像ブロックの近傍集合において、探索対象から最も近い一つ又は複数の画像ブロックを探し出して、探索対象の一つの又は複数の最近傍画像ブロックとする。図11に示した画像処理装置110は、上述した画像処理方法または画像処理装置によって生成された画像ブロック集合における各画像ブロックの近傍集合の情報を利用することで、探索速度が向上するとともに、正確な探索結果を取得することができる。上記の幾らかの実施例と類似し、画像ブロック集合は、階層化された木構造に組織されたものであってもよく、その中、葉ノードのそれぞれが画像ブロック集合中の一つ又は一グループの画像ブロックに対応する。根ノードは、画像ブロック集合に対応し、画像ブロック集合を次の階層のノードに対応するサブ集合に分割するための限界の情報を含む。分岐ノードのそれぞれは、画像ブロック集合の一つのサブ集合に対応し、分岐ノードに対応するサブ集合を次の階層のノードに対応するサブ集合に分割するための限界の情報を含む。例えば、画像ブロック集合は、図5に示した構造に組織されても良い。この場合には、試査探索部111は、探索対象に近似的にマッチした葉ノードに到達するまで、木構造の根ノードから階層順に、次の階層における探索対象にマッチしたノードへ移動する。ここで、試査探索部111は、階層毎に、ノード中の情報に基づいて次の階層において探索対象にマッチしたノードを選択する。試査探索部111は、探索対象に近似的にマッチした葉ノードを、試査探索部111の出力結果とする。このため、試査探索部111は、画像ブロック集合の全体木構造に対してトラバースする必要がなく、葉ノードの近傍集合に含まれた要素が相対的に少なくなる。したがって、試査探索部111は、正確な探索結果を取得するとともに、さらに探索速度を向上させることができる。前記の幾らかの実施例と類似し、画像ブロック集合における画像ブロックは、グループとなるものであってもよい。グループ毎の画像ブロックは、互いに対応する二つ以上の画像ブロックを含む。図12は、一実施例における画像処理装置の模式的な構成を示す機能ブロック図である。この画像処理装置120は、画像処理装置110と類似し、この実施例において異なるところは、利用される画像ブロック集合中の画像ブロックがペアとなることである。ペア毎の画像ブロックは、互いに対応する一ペアの低解像度画像ブロックと高解像度画像ブロックとを含む。また、画像ブロック集合における画像ブロックのそれぞれは、いずれも一つの近傍集合を有する。近傍集合は、上記に説明した画像処理方法または画像処理装置によって生成されたものであってよく、ここで重複説明をしない。図12に示したように、画像処理装置120は、試査探索部121と、精査探索部122と、解像度強化部123とを含む。試査探索部121は、例えば、低解像度画像におけるある領域を探索対象として、画像ブロック集合において粗い探索を行い、探索対象に近似的にマッチした画像ブロックを取得する。上記の実施例/例示と類似し、任意の適当な方法で粗い探索を行うことができる。例えば、試査探索部121は、画像ブロック集合が木構造に組織された場合は、探索対象に近似的にマッチした葉ノードに到達するまで、木構造の根ノードから階層順に、次の階層における探索対象にマッチしたノードへ移動する。ここで、試査探索部121は、階層毎に、ノード中の情報に基づいて、次の階層において探索対象にマッチしたノードを選択する。試査探索部121は、他の方法を利用して粗い探索を行ってもよいが、ここで重複な説明をしない。精査探索部122は、試査探索部121で粗い探索によって取得された、探索対象から近似的に最も近い画像ブロックの近傍集合において、細かい探索を行って、探索対象から最も近い一つ又は複数の画像ブロックを探し出し、探索対象の一つ又は複数の最近傍画像ブロックとする。これらの最近傍画像ブロックは、いずれも低解像度の画像ブロックである。そして、解像度強化部123は、まず、探索対象の一つ又は複数の最近傍画像ブロックに対応する一つ又は複数の高解像度画像ブロックを探し出し、その後、これらの高解像度画像ブロックを利用して高解像度画像領域を生成して、高解像度画像における探索対象の位置に対応する部分とする。解像度強化部123は、任意の適当な方法例えば、上記に言及した関連文献1に係る方法により、一つ又は複数の高解像度画像ブロックを利用して、前記の高解像度画像領域を生成するが、ここで重複な説明をしない。このため、画像処理装置120は、試査探索部121、精査探索部122及び解像度強化部123を利用して、低解像度画像における領域のそれぞれに対して上記の処理を行うと、低解像度画像に対応する高解像度画像を再構築することができる。図10に示した方法の実施例と類似し、図12に示した画像処理装置は、同様に上記の画像処理方法又は画像処理装置によって生成された、画像ブロック集合における画像ブロック毎の近傍集合の情報を利用する。このため、画像処理装置120は、探索速度が向上するとともに、正確な探索結果を取得することができる。なお、図12の画像処理装置は、一枚の低解像度画像のみを利用して高解像度画像を生成することができる。図13Aは、低解像度画像の一例を示す図である。図13Bは、従来技術の双線形補間法によって生成された高解像度画像の一例を示す図である。図13Cは、開示技術の画像処理装置によって生成された高解像度画像の一例を示す図である。図13Dは、撮影された高解像度画像の一例を示す図である。これにより、開示技術の画像処理装置によって生成された高解像度画像の品質は満足できるものであることがわかる。上述の実施例及び例示は例示的なものであり、網羅性のものではない。開示技術は、いかなる具体的な実施例又は例示に限定されない。開示技術の実施例又は例示において、係る画像サンプル又は画像ブロックはいかなるフォーマットであってもよいが、ここで、いずれの限定もしない。一つの例示として、前記の方法の各ステップ及び前記の装置の各構成モジュール及び/又は装置は、ソフトウェア、ファームウェア、ハードウェアまたはその組み合わせの方式として実施することができる。例えば、画像処理機能を有する各種の装置コンピュータ、個人用携帯情報端末PDA、カメラ、ビデオカメラ及びその他の画像処理装置などのようなもの、ここで逐一に例を挙げないの一部とすることができる。前記の装置における各構成モジュールがソフトウェア、ファームウェア、ハードウェアまたはその組み合わせの方式によって配置されるときに、使用される手段または方法は、当業者にとって熟知されているものであるため、ここで説明を省略する。前記のように、上記の方法及び装置において画像を処理するステップ及びモジュールは、ソフトウェアによって実現することができる。記憶媒体又はネットワークから専用のハードウェア構成を持つコンピュータ例えば、図14に示した汎用コンピュータ140へ当該ソフトウェアを構成するプログラムがインストールされる。当該コンピュータは各種プログラムがインストールされた場合に各種機能等を実行することができる。図14は、実施例の実施に使用可能なコンピュータの模式的なブロック図である。図14においては、中央処理装置CPU141が、読取専用メモリROM142に記憶されたプログラム又は記憶部148からランダムアクセスメモリRAM143にアップロードされたプログラムにしたがって、各種の処理を実行する。RAM143は、CPU141が必要に応じて各種の処理等を実行するとき等に必要なデータを記憶する。CPU141、ROM142とRAM143同士はバス144を介して互いに接続されている。入力/出力インターフェース145もバス144に接続されている。入力部146と、出力部147と、記憶部148と、通信部149とは、入力/出力インターフェース145に接続される。ここで、入力部146は、キーボード、マウス等を含む。出力部147は、ディスプレイ、例えばブラウン管CRT、液晶ディスプレイLCD等とスピーカ等を含む。記憶部148は、ハードディスク等を含む。通信部149は、ネットワークインターフェースカード、例えば、LANカード、モデム等を含む。通信部149がネットワーク、例えばインターネットを経由して通信処理を実行する。必要に応じて、入力/出力インターフェース145にはドライブ150も接続されている。例えば、磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、半導体メモリ等のような着脱可能な媒体151は、必要に応じてドライブ150に取り付けられており、その中から読み出されたコンピュータプログラムが必要に応じて記憶部148にインストールされる。ソフトウェアで前記の一連の処理を実現する場合、ネットワーク例えばインターネット、又は記憶媒体、例えば着脱可能な媒体151からソフトウェアを構成するプログラムをインストールする。このような記憶媒体は、図14に示したような、その中にプログラムが記憶されているものであって、デバイスから離れて配送されることでユーザにプログラムを提供する着脱可能な媒体151には限定されない。着脱可能な媒体151は、例えば、フロッピー登録商標などの磁気ディスク、コンパクトディスクリードオンリーメモリCD-ROMやディジタルヴァーサタイルディスクDVDなどの光ディスク、ミニディスク登録商標などの光磁気ディスク及び半導体メモリである。また、記憶媒体は、ROM142、記憶部148に含まれるハードディスクなどでも良い。その中にプログラムが記憶されており、これらを含むデバイスと一緒にユーザに提供される。開示技術は更に、機器で読取可能な命令コードが記憶されたプログラム製品で提供される。前記の命令コードが機器で読取られて実行されると、前記の開示技術による実施例の方法を実行することができる。それに対して、前記の機器で読取り可能な命令コードが記憶されたプログラム製品を搭載する記憶媒体も開示技術の開示に含まれる。前記の記憶媒体は、フロッピー登録商標、光ディスク、光磁気ディスク、メモリカード、メモリスティック等を含むが、これらに限定されない。以上の開示技術の具体的な実施例の記述においては、一種の実施形態について記述し及び/又は示した特徴は同一あるいは類似の形態で一つ又は複数の他の実施形態で使用されたり、他の実施形態における特徴と組み合わせたり、あるいは他の実施形態における特徴の代替とすることができる。ここで、説明する必要があるのは、専門用語含む/有するが本文で使用される場合には、特徴、要素、ステップ又はコンポーネントの存在を意味するが、一つ又は複数の他の特徴、要素、ステップ又はコンポーネントの存在又は付加を排除しない。また、開示技術の方法は明細書において記述した時間順に実行することには限られず、その他の時間順序に従って、並行にあるいは個別に実行されてもよい。従って、本明細書で記述した方法の実行順序は開示技術の技術的範囲を制約しない。以上の各実施例を含む実施形態に関し、さらに以下の付記を開示する。付記1コンピュータが実行する画像処理方法であって、サンプル画像から抽出された複数の画像ブロックを含む画像ブロック集合において、画像ブロックのそれぞれから最も近い一つ又は複数の画像ブロックを探索し、前記画像ブロック集合と、当該画像ブロック集合に含まれる画像ブロックのそれぞれから最も近い一つ又は複数の画像ブロックとを対応付けて記憶部に保存することを特徴とする画像処理方法。付記2前記画像ブロックを探索する処理は、前記画像ブロック集合に含まれる画像ブロックとの距離が所定の範囲内にある特徴ベクトルをランダムに生成し、生成した特徴ベクトルから最も近い画像ブロックを探索し、探索した画像ブロックが前記画像ブロックと異なる場合に、探索した画像ブロックと関連する計数値を増加させ、計数値が閾値より大きい一つ又は複数の画像ブロックを最も近い画像ブロックとして探索すること特徴とする付記1に記載の画像処理方法。付記3前記画像ブロック集合における画像ブロックは、互いに対応する二つ以上の画像ブロックがグループとなるものであって、前記画像ブロックを探索する処理は、前記画像ブロック集合において、各グループの画像ブロック中の一つの画像ブロックから最も近い一つ又は複数の画像ブロックを探索することを特徴とする付記1に記載の画像処理方法。付記4前記グループは、互いに対応する一ペアの低解像度画像ブロックと高解像度画像ブロックとを含むことを特徴とする付記3に記載の画像処理方法。付記5前記画像処理方法は、前記画像ブロック集合を木構造に組織することを特徴とする付記1~4のいずれか一つに記載の画像処理方法。付記6前記画像ブロック集合における画像ブロックは、互いに対応する二つ以上の画像ブロックがグループとなるものであって、前記木構造に組織する処理は、前記画像ブロック集合が分割された集合のそれぞれが1グループの画像ブロックを含むまで、前記画像ブロック集合を再帰的に分割することを特徴とする付記5に記載の画像処理方法。付記7コンピュータが実行する画像処理方法であって、サンプル画像から抽出された複数の画像ブロックを含む画像ブロック集合と、当該画像ブロック集合に含まれる画像ブロックのそれぞれから最も近い一つ又は複数の画像ブロックとを対応付けて記憶する記憶部に記憶された当該画像ブロック集合から、探索対象に最も近い画像ブロックを探索し、前記画像ブロックを探索する処理により探索された画像ブロックから最も近い一つ又は複数の画像ブロックを前記記憶部から取得し、取得した一つ又は複数の画像ブロックから前記探索対象に最も近い一つ又は複数の画像ブロックを探索することを特徴とする画像処理方法。付記8前記画像ブロック集合における画像ブロックはグループとなるものであって、グループ毎の画像ブロックは互いに対応する一ペアの低解像度画像ブロックと高解像度画像ブロックとを含み、前記探索対象は低解像度画像におけるある領域である場合に、前記画像処理方法は、前記探索対象の一つ又は複数の最近傍画像ブロックに対応する一つ又は複数の高解像度画像ブロックを利用して高解像度画像領域を生成することを特徴とする付記7に記載の画像処理方法。付記9前記画像ブロック集合は階層化された木構造に組織され、かつ前記木構造の各葉ノードのそれぞれは前記画像ブロック集合における一つ又は一グループの画像ブロックに対応し、かつ前記画像ブロック集合において粗い探索を行うことは、前記探索対象にマッチした葉ノードに到達するまで、前記木構造の根ノードから階層順に次の階層における前記探索対象にマッチしたノードへ移動することを特徴とする付記7又は8に記載の画像処理方法。付記10サンプル画像から抽出された複数の画像ブロックを含む画像ブロック集合において、画像ブロックのそれぞれから最も近い一つ又は複数の画像ブロックを探索する処理部と、前記画像ブロック集合と、当該画像ブロック集合に含まれる画像ブロックのそれぞれから最も近い一つ又は複数の画像ブロックとを対応付けて記憶する記憶部とを含むことを特徴とする画像処理装置。付記11前記処理部は、前記画像ブロック集合に含まれる画像ブロックとの距離が所定の範囲内にある特徴ベクトルをランダムに生成し、生成した特徴ベクトルから最も近い画像ブロックを探索し、探索した画像ブロックが前記画像ブロックと異なる場合に、探索した画像ブロックと関連する計数値を増加させ、計数値が閾値より大きい一つ又は複数の画像ブロックを最も近い画像ブロックとして探索すること特徴とする付記10に記載の画像処理装置。付記12前記画像ブロック集合における画像ブロックは、互いに対応する二つ以上の画像ブロックがグループとなるものであって、前記処理部は、前記画像ブロック集合において、各グループの画像ブロック中の一つの画像ブロックから最も近い一つ又は複数の画像ブロックを探索することを特徴とする付記10に記載の画像処理装置。付記13前記グループは、互いに対応する一ペアの低解像度画像ブロックと高解像度画像ブロックとを含むことを特徴とする付記12に記載の画像処理装置。付記14前記処理部は、前記画像ブロック集合を木構造に組織することを特徴とする付記10~13のいずれか一つに記載の画像処理装置。付記15前記画像ブロック集合における画像ブロックは、互いに対応する二つ以上の画像ブロックがグループとなるものであって、前記処理部は、前記画像ブロック集合が分割された集合のそれぞれが1グループの画像ブロックを含むまで、前記画像ブロック集合を再帰的に分割することを特徴とする付記14に記載の画像処理装置。付記16サンプル画像から抽出された複数の画像ブロックを含む画像ブロック集合と、当該画像ブロック集合に含まれる画像ブロックのそれぞれから最も近い一つ又は複数の画像ブロックとを対応付けて記憶する記憶部に記憶された当該画像ブロック集合から、探索対象に最も近い画像ブロックを探索する試査探索部と、前記試査探索部により探索された画像ブロックから最も近い一つ又は複数の画像ブロックを前記記憶部から取得し、取得した一つ又は複数の画像ブロックから前記探索対象に最も近い一つ又は複数の画像ブロックを探索する精査探索部とを備えたことを特徴とする画像処理装置。付記17前記画像ブロック集合における画像ブロックはグループとなるものであって、グループ毎の画像ブロックは互いに対応する一ペアの低解像度画像ブロックと高解像度画像ブロックとを含み、前記探索対象は低解像度画像におけるある領域である場合に、前記画像処理装置は、前記探索対象の一つ又は複数の最近傍画像ブロックに対応する一つ又は複数の高解像度画像ブロックを利用して高解像度画像領域を生成する解像度強化部を備えたことを特徴とする付記16に記載の画像処理装置。上記に開示技術の具体的実施例を記述することにより開示技術を開示したが、前記の全ての実施例と例示はいずれも例示的なものであり、限定的なものではないことを理解すべきである。当業者は添付の特許請求の範囲の精神と範囲に、開示技術に対する各種の修正、改良あるいは均等物を設計することができる。これらの修正、改良あるいは均等物は開示技術の保護範囲内に含まれるものであると考えられるべきである。"