それぞれが複数の画像を含む複数グループの各々から比較基準に基づき複数の画像を選択し、前記選択された画像の枚数が相対的に少ないグループにおいて画像を複製して各グループでの選択画像の枚数を同数とし、類似度に基づいて前記選択画像同士を前記複数グループ間で一対一に対応付けた状態で、前記複数グループ同士を並列に表示する表示画面データを生成する各段階を含み、前記各段階をコンピュータが実行することを特徴とする画像表示方法。前記複数グループのうちの第一のグループに含まれる1の画像と、前記複数グループのうちの第二のグループに含まれる1の画像との画像ペアについて前記類似度を求める段階を更に含み、前記選択画像の枚数を同数とする段階は、前記類似度に基づいて複製する画像を選択して複製することを特徴とする請求項1記載の画像表示方法。前記複製する段階は、前記選択された画像の枚数が相対的に少ない第1のグループのn枚の画像と前記選択された画像の枚数が相対的に多い第2のグループのm>n枚の画像との間で画像ペアの前記類似度を比較し、前記類似度が高い画像ペアから優先的に画像が重複しないn個の画像ペアを選択し、前記第2のグループの前記m枚の画像のうち前記選択されたn個の画像ペアに含まれないm-n個の残り画像に対して、前記m-n個の残り画像との前記類似度が最も高い前記第1のグループの画像を複製することを特徴とする請求項2記載の画像表示方法。前記表示画面データを生成する段階は、前記選択されたn個の画像ペア、及び、前記m-n個の残り画像と前記複製された画像との画像ペア、の合計m個の画像ペアを、ペアとなる画像同士が隣り合うように前記複数グループ同士を並列に配置するとともに、画像の表示順番を前記第2のグループの前記m枚の画像が前記比較基準に従った順番にすることを特徴とする請求項3記載の画像表示方法。前記比較基準の基準点が指定されると、前記基準点に基づいて前記比較基準の範囲を決定する段階を更に含み、前記複数の画像を選択する段階は、前記複数グループの各々から前記比較基準の前記範囲に入る複数の画像を選択することを特徴とする請求項1乃至4何れか一項記載の画像表示方法。前記比較基準の範囲を決定する段階は、前記比較基準が異なる場合には前記比較基準の範囲を異ならせることを特徴とする請求項5記載の画像表示方法。それぞれが複数の画像を含む複数グループの各々から比較基準に基づき複数の画像を選択し、前記選択された画像の枚数が相対的に少ないグループにおいて画像を複製して各グループでの選択画像の枚数を同数とし、類似度に基づいて前記選択画像同士を前記複数グループ間で一対一に対応付けた状態で、前記複数グループ同士を並列に表示する表示画面データを生成する各段階を含み、前記各段階をコンピュータに実行させることを特徴とする画像表示プログラム。前記複数グループのうちの第一のグループに含まれる1の画像と、前記複数グループのうちの第二のグループに含まれる1の画像との画像ペアについて前記類似度を求める段階を更に含み、前記選択画像の枚数を同数とする段階は、前記類似度に基づいて複製する画像を選択して複製することを特徴とする請求項7記載の画像表示プログラム。前記複製する段階は、前記選択された画像の枚数が相対的に少ない第1のグループのn枚の画像と前記選択された枚数が相対的に多い第2のグループのm>n枚の画像との間で画像ペアの前記類似度を比較し、前記類似度が高い画像ペアから優先的に画像が重複しないn個の画像ペアを選択し、前記第2のグループの前記m枚の画像のうち前記選択されたn個の画像ペアに含まれないm-n個の残り画像に対して、前記m-n個の残り画像との前記類似度が最も高い前記第1のグループの画像を複製することを特徴とする請求項8記載の画像表示プログラム。前記表示する段階は、前記選択されたn個の画像ペア、及び、前記m-n個の残り画像と前記複製された画像との画像ペア、の合計m個の画像ペアを、ペアとなる画像同士が隣り合うように前記複数グループ同士を並列に配置するとともに、画像の表示順番を前記第2のグループの前記m枚の画像が前記比較基準に従った順番にすることを特徴とする請求項9記載の画像表示プログラム。前記比較基準の基準点が指定されると、前記基準点に基づいて前記比較基準の範囲を決定する段階を更に含み、前記複数の画像を選択する段階は、前記複数グループの各々から前記比較基準の前記範囲に入る複数の画像を選択することを特徴とする請求項7乃至10何れか一項記載の画像表示プログラム。前記比較基準の範囲を決定する段階は、前記比較基準が異なる場合には前記比較基準の範囲を異ならせることを特徴とする請求項11記載の画像表示プログラム。処理ユニットと、プログラム及び画像データを格納するメモリとを含み、前記メモリに格納された前記プログラムを前記処理ユニットが実行することにより、それぞれが複数の画像を含む複数グループの各々から比較基準に基づき複数の画像を選択し、前記選択された画像の枚数が相対的に少ないグループにおいて画像を複製して各グループでの選択画像の枚数を同数とし、類似度に基づいて前記選択画像同士を前記複数グループ間で一対一に対応付けた状態で、前記複数グループ同士を並列に表示する表示画面データを生成する各段階を含み、各段階を実行することを特徴とする画像表示装置。以上を鑑みると、複数の画像を並列に配置して表示する際に比較して意味のある画像同士を対応して表示することが可能な画像表示方法が望まれる。画像表示方法は、それぞれが複数の画像を含む複数グループの各々から比較基準に基づき複数の画像を選択し、前記選択された画像の枚数が相対的に少ないグループにおいて画像を複製して各グループでの選択画像の枚数を同数とし、類似度が近い前記選択画像同士を前記複数グループ間で一対一に対応付け並列に表示する表示画面データを生成する各段階を含み、前記各段階をコンピュータが実行することを特徴とする。画像表示プログラムは、それぞれが複数の画像を含む複数グループの各々から比較基準に基づき複数の画像を選択し、前記選択された画像の枚数が相対的に少ないグループにおいて画像を複製して各グループでの選択画像の枚数を同数とし、類似度が近い前記選択画像同士を前記複数グループ間で一対一に対応付け並列に表示する表示画面データを生成する各段階を含み、前記各段階をコンピュータに実行させることを特徴とする。画像表示装置は、処理ユニットと、プログラム及び画像データを格納するメモリとを含み、前記メモリに格納された前記プログラムを前記処理ユニットが実行することにより、それぞれが複数の画像を含む複数グループの各々から比較基準に基づき複数の画像を選択し、前記選択された画像の枚数が相対的に少ないグループにおいて画像を複製して各グループでの選択画像の枚数を同数とし、類似度が近い前記選択画像同士を前記複数グループ間で一対一に対応付け並列に表示する表示画面データを生成する各段階を実行することを特徴とする。本願開示の少なくとも1つの実施例によれば、複数の画像を並列に配置して表示する際に比較して意味のある画像同士を対応して表示することが可能となる。以下に、本発明の実施例を添付の図面を用いて詳細に説明する。図1は、画像表示方法により表示される表示画面の一例を示す図である。図1に示す表示画面10は、複数の画像を含む第1のグループから比較基準に基づき複数の画像を選択し、選択された画像のうち少なくとも1つの画像を複製することにより枚数を増やした選択画像12を表示する。表示画面10は更に、複数の画像を含む第2のグループから比較基準に基づき選択した選択画像11を表示する。第1のグループは、選択され表示されている画像以外に複数の画像12A及び12Bを含む。同様に第2のグループは、選択され表示されている画像以外に複数の画像11A及び11Bを含む。表示画面10では、これらの複数の画像12A及び12B及び画像11A及び11Bについて、その存在を示すように、斜め方向から見た複数枚の画像フレームを近接して並べた画像を図1の例のように表示してよい。第1のグループの選択画像12は、この例では6枚の画像12-1乃至12-6を含む。第2のグループの選択画像11は、同様に6枚の画像11-1乃至11-6を含む。左からn番目の画像11-nと左からn番目の画像12-nとは、画像の類似度が高い画像同士であり、互いに比較する対象として適切な画像のペアとなっている。このように表示画面10では、類似度が高い選択画像同士を複数グループ間で一対一に対応付け並列に表示している。一対一に対応付けて並列に表示するとは、この限定を意図しない例では、画像11-nと画像12-nとを一対として同一の水平位置に配置し、画面中の上の列と下の列に並列に表示することを意味する。代替的に、例えば一対の画像を同一の垂直位置に配置し、画面中の左の列と右の列に並列に表示してもよい。図1に示す例では、画像11-nと画像12-nとが一対として同一の水平位置に配置しており、その結果、互いに上下に隣り合うように表示されている。画像が圃場での見回り作業により撮られた見回り画像である場合、水平位置は、比較基準である作付け日からの累積日数、作付け日からの累積温度、作付け日からの累積雨量、作付け日からの累積日照時間等に対応する。ここで農業における見回り作業とは、農作業者が農作物の生育状況や土壌の様子を定期的に確認をしたり、病害虫や雑草の発生といったリスクを早期に発見するために、管理している圃場を見回る作業である。また、見回り作業時に確認もしくは発見した事象を記録するために撮影した写真を見回り画像と呼ぶ。比較基準が例えば累積日数である場合、第2のグループの選択画像11において、一番左側の画像11-1が最も累積日数が少ない即ち最も時間的に早い日時に撮影された画像であってよい。また一番右側の画像11-6が最も累積日数が多い即ち最も時間的に遅い日時に撮影された画像であってよい。第1のグループの選択画像12は、選択画像11の各々の画像と類似度が近い画像が対応して表示されるように配置される。この結果、選択画像12の表示順水平位置は、比較基準とは無関係のランダムな表示順となってよい。即ち、例えば比較基準が累積日数である場合、表示画面10に表示された選択画像12において、各画像の撮影時間は時間順に並んでいなくてよい。第1のグループから比較基準に基づき選択した元々の複数の画像は、図1の例では、画像12-1、12-4、12-5、及び12-6の4枚である。このうち画像12-1を複製して画像12-2として表示即ち2枚の同一の画像を表示し、画像12-5を複製して画像12-3として表示即ち2枚の同一の画像を表示している。その結果、選択画像12は、6枚の画像12-1乃至12-6となる。それに対して第2のグループから比較基準に基づき選択した複数の画像は、最初から6枚の画像11-1乃至11-6である。このように、選択された画像の枚数が相対的に少ないグループ第1のグループにおいて画像を複製して、各グループでの選択画像の枚数を同数この例では6枚にしている。このように画像を複製することにより、同数の画像を一対一に対応付けて並列に表示することが可能となる。なお各グループの選択された画像の枚数が最初から同一である場合には、画像の複製を行なうことなく、そのまま並列に表示すればよい。図1に示す表示画面10の表示画面データを生成する方法は以下のようになる。まず、それぞれが複数の画像を含む複数グループの各々から比較基準に基づき複数の画像を選択する。例えば比較基準が累積日数である場合、まず比較基準の基準点を例えば累積日数90日等と指定する。次にこの基準点に基づいて、例えば累積日数90日の前後7日の範囲即ち累積日数83日から累積日数97日までを、比較基準の範囲として決定してよい。或いは例えば、累積日数90日の後15日の範囲即ち累積日数90日から累積日数104日までを、比較基準の範囲として決定してよい。そして、複数グループこの例では第1のグループ及び第2のグループの各々から比較基準の範囲にはいる複数の画像を選択する。即ち例えば累積日数83日から累積日数97日までが比較基準の範囲である場合、作付けから83日目から97日目の間に撮影された画像が各グループから選択される。なお図1において、選択画像11中の画像13は、基準点に対応する画像例えば基準点である累積日数90日における撮影画像である。次に選択された画像の枚数が相対的に少ないグループ図1の例では第1のグループにおいて、画像を複製することにより、各グループでの選択画像の枚数を同数とする。即ち、図1の例では、画像12-1及び12-5を複製してそれぞれ画像12-2及び12-3とすることにより、第1のグループと第2のグループとで選択画像の枚数を同数の6枚とする。最後に、類似度が高い選択画像同士を複数グループ間で一対一に対応付け並列に表示する表示画面データを生成する。即ち、図1の例の場合、画像11-nと画像12-nとを一対として同一の水平位置に配置し、画面中の上の列と下の列とに並列に表示する表示画面データを生成する。図1に示す表示画面10は、同期スライド操作ボタン14、個別スライド操作ボタン15及び16、同期基準区間設定メニュー17、同期条件設定メニュー18、絞込条件設定メニュー19を含む。同期スライド操作ボタン14は、選択画像11と選択画像12とを同期させて、比較基準軸上でスライドする。例えば比較基準が累積日数である場合に同期スライド操作ボタン14の左向きのボタンをクリックすると、最初に選択画像11及び12として表示されていた画像よりも、撮像日時の古い画像が選択画像11及び12として表示される。図1の例では、同期スライド操作ボタン14の左向きのボタンをクリックする前には、累積日数83日から累積日数97日迄の画像が表示されている。それに対して、1回クリック後には、基準となる画像13が画像11-4に対して左に1つ移動して画像11-3の累積日数を基準とした±7日の画像を表示しても良い。例えば、画像11-3の累積日数が88日だった場合には、画像11には累積日数が81日から95日までの画像が表示されることになる。もし、画像11-3と画像11-4の累積日数が同じ場合には、基準画像13の累積日数よりも小さくなる最初の画像該当する画像の中で撮像日時が最も新しい画像までジャンプする遡る。さらに、もし、このジャンプ後の累積日数の±7日に該当する画像がジャンプ前と変化しない場合には、変化があるまで先述したジャンプを繰り返す。また同期スライド操作ボタン14の左向きのボタンをクリックした状態のままにすると、選択画像11及び12として表示される画像の撮像日時が次々と古くなっていってよい。また例えば比較基準が累積日数である場合に同期スライド操作ボタン14の右向きのボタンをクリックすると、最初に選択画像11及び12として表示されていた画像よりも、撮像日時の新しい画像が選択画像11及び12として表示されてよい。同期スライド操作ボタン14は、選択画像11と選択画像12とを同期させて、即ち上下の対応関係を保ったまま、表示画像をスライドさせる。この場合、各グループからの画像の選択及び複製動作は、表示対象の比較基準の範囲が変わる度に逐次実行されてよい。或いは表示範囲よりも広い比較基準の範囲において、各グループからの画像の選択、画像の複製、及び類似度に基づく対応付けを予め実行しておき、既に画像同士が対応付けられている広い比較基準の範囲内の画像から、表示範囲の画像を選択して表示してもよい。例えば30日の累積日数の範囲内で各グループからの画像の選択、画像の複製、及び類似度に基づく対応付けを予め実行しておき、表示範囲として15日の累積日数の範囲内の画像を選択して表示してよい。この場合、表示画像スライド時には、既に画像同士が対応付けられている広い比較基準の範囲内の画像から表示範囲の画像を選択して表示する際に、表示対象として選択する範囲を適宜移動させてよい。個別スライド操作ボタン16は、選択画像11のみを比較基準軸上でスライドする。例えば比較基準が累積日数である場合に個別スライド操作ボタン16の左向きのボタンをクリックすると、最初に選択画像11として表示されていた画像よりも、撮像日時の古い画像が選択画像11として表示される。例えば個別スライド操作ボタン16の左向きのボタンをクリックする前には、累積日数83日から累積日数97日迄の画像が表示されていたのが、1回クリック後には、画像表示が変更されてよい。この際、基準となる画像13が画像11-4に対して左に1つ移動して画像11-3の累積日数を基準とした±7日の画像を表示してよい。例えば、画像11-3の累積日数が88日だった場合には、画像11には累積日数が81日から95日までの画像が表示されることになる。もし、画像11-3と画像11-4の累積日数が同じ場合には、基準画像13の累積日数よりも小さくなる最初の画像該当する画像の中で撮像日時が最も新しい画像までジャンプする遡る。さらに、もし、このジャンプ後の累積日数の±7日に該当する画像がジャンプ前と変化しない場合には、変化があるまで先述したジャンプを繰り返す。個別スライド操作ボタン16の右向きのボタンをクリックする場合には、最初に選択画像11として表示されていた画像よりも、撮像日時の新しい画像が選択画像11として表示されてよい。個別スライド操作ボタン16をクリックする場合、選択画像12はスライドしない。個別スライド操作ボタン15は、選択画像12のみを比較基準軸上でスライドする。選択画像11はスライドされない。例えば比較基準が累積日数である場合に個別スライド操作ボタン15の左向きのボタンをクリックすると、最初に選択画像12として表示されていた画像よりも、撮像日時の古い画像が選択画像12として表示される。これにより、比較基準の範囲が互いに異なる選択画像11と選択画像12とを、比較することが可能となる。例えば累積日数が70日から84日の選択画像11と、累積日数が83日から97日の選択画像12とを比較することが可能となる。このような比較は、例えば、一方の圃場の作物の生育が悪いときに、他方の圃場の作物に比較して何日程度遅れているのか、を判断するために用いることができる。同期基準区間設定メニュー17は、同期基準区間各グループから画像を選択する比較基準の範囲を設定するために用いられる。同期基準区間設定メニュー17をクリックすることにより、例えば、±1日、±2日、±3日、、±7日、等の選択肢がプルダウンメニューとして表示され、所望の選択肢を選択することができる。同期条件設定メニュー18は、同期条件比較基準を設定するために用いられる。同期条件設定メニュー18をクリックすることにより、例えば、作付け日からの累積日数、作付け日からの累積温度、作付け日からの累積雨量、作付け日からの累積日照時間等の等の選択肢がプルダウンメニューとして表示され、所望の選択肢を選択することができる。絞込条件設定メニュー19は、絞込条件を設定するために用いられる。絞込条件設定メニュー19をクリックすることにより、例えば、圃場全景、土壌、作物等の選択肢がプルダウンメニューとして表示され、所望の選択肢を選択することができる。これらのメニュー17乃至19により各設定を行なうことにより、選択された同期条件比較基準を用いて、選択された同期基準区間において、選択された絞込条件の画像が表示されることになる。表示画面10は、画像群の属性情報のラベル20及び21を表示する。これらのラベルにより、圃場名、圃場グループ、圃場ブロック、作付品目、作付品種、作付作型、管理担当等の情報を確認することができる。また表示画面10は更に、画像属性情報のツールチップ22を表示する。このツールチップ22により、注目している画像を例えばカーソルにより選択することにより、当該注目画像の種々の画像属性情報を表示することができる。ここで画像属性情報としては、作付けからの累積日数、累積温度、累積降雨量、累積日照時間、コメント等がある。図2は、類似度に基づいて複製する画像を選択する手順を説明するための図である。図2において、B-3乃至B-5は、比較基準に基づいて選択された画像の枚数が相対的に少ない第1のグループのn枚この例では3枚の画像である。またA-7乃至A-10は、比較基準に基づいて選択された画像の枚数が相対的に多い第2のグループのm枚この例では4枚の画像である。枚数が相対的に多い方の画像が比較元として示され、枚数が相対的に少ない方の画像が比較先として示されている。図2に示すマトリクス表には、第1のグループの3枚の画像と第2のグループの4枚の画像との間での画像ペアの類似度が示される。例えば、画像B-3と画像A-7とに対応する欄に示す類似度0.98は、画像B-3と画像A-7との間の画像の類似度が0.98であることを示す。また例えば、画像B-4と画像A-9とに対応する欄に示す類似度0.54は、画像B-4と画像A-9との間の画像の類似度が0.54であることを示す。2つの画像の間の類似度が高いほど、これら2つの画像は互いに類似していてよい似通っていてよい。ここで類似度が高いということは、2つの画像が、互いに比較する対象として適切な画像であることを示している。図1に示すように、第1のグループの選択画像12の枚数を第2のグループの選択画像11の枚数と同数とするために、図2に示される類似度に基づいて複製する画像を選択して複製する。具体的には、画像枚数が相対的に少ない第1のグループのn枚の画像と画像枚数が相対的に多い第2のグループのm>n枚の画像との間で画像ペアの類似度を比較し、類似度が高い画像ペアから優先的に、画像が重複しないn個の画像ペアを選択する。図2の例の場合では、類似度が一番高い画像ペアはB-3とA-7であるので、この画像ペアをまず第1の画像ペアとして選択する。次に類似度が高い画像ペアはB-5とA-8であり、この画像ペアは既に選択済みの第1の画像ペアと画像が重複しないので、B-5とA-8を第2の画像ペアとして選択する。次に類似度が高い画像ペアはB-4とA-10であり、この画像ペアは既に選択済みの第1及び第2の画像ペアと画像が重複しないので、B-4とA-10を第3の画像ペアとして選択する。このようにして、画像が重複しないn=3個の画像ペアを選択する。ここで仮に、説明の便宜上、画像ペアB-3とA-9の類似度が例えば0.81であったとする。また画像ペアB-4とA-8の類似度が例えば0.79であったとする。この場合、第2の画像ペアの次に類似度が高い画像ペアはB-3とA-9である。しかしこの画像ペアB-3とA-9は、第1の画像ペアと画像B-3が重複するので、第3の画像ペアとして選択されない。この次に類似度が高い画像ペアはB-4とA-8である。しかしこの画像ペアB-4とA-8は、第2の画像ペアと画像A-8が重複するので、第3の画像ペアとして選択されない。その次に類似度が高い画像ペアはB-4とA-10であり、この画像ペアは既に選択済みの第1及び第2の画像ペアと画像が重複しないので、B-4とA-10を第3の画像ペアとして選択する。このようにして、画像が重複しないn=3個の画像ペアを選択する。このようにして、画像枚数が相対的に少ない第1のグループの画像の枚数この例では3枚に等しい個数の画像ペア上記の第1乃至第3の画像ペアが選択される。次に、第2のグループのm=4枚の画像のうち選択されたn=3個の画像ペアに含まれないm-n=1個の残り画像に対して、m-n個の残り画像との類似度が最も高い第1のグループの画像を複製する。図2の例で言えば、第1乃至第3の画像ペアに含まれない1個の残り画像A-9に対して、この1個の残り画像A-9との類似度が最も高い第1のグループの画像B-3を選択して複製する。上記のようにして選択されたn個の画像ペア、及び、m-n個の残り画像と複製された画像との画像ペア、の合計m個の画像ペアが、画像同士が隣り合うように並列に表示される。図2の例で言えば、3個の画像ペアB-3A-7、B-5A-8、及びB-4A-10、及び、1個の残り画像A-9と複製された画像B-3との画像ペアB-3A-9、の合計4個の画像ペアが、画像同士が隣り合うように並列に表示される。図3は、図2の類似度に基づいて複製する画像を選択して複製した場合の画像表示の様子を示す図である。図3に示すように、比較元の4枚の画像A-7乃至A-10が例えば撮影日時順例えば比較基準が累積日数の場合の順序に表示され、それと並列に画像B-3、B-5、B-3、及びB-4が4枚の画像A-7乃至A-10と一対一に対応して表示される。A-7とB-3との類似度は0.98、A-8とB-5との類似度は0.87、A-9とB-3との類似度は0.76、A-10とB-4との類似度は0.77である。1同期単位区間画像選択する比較基準の範囲における第1のグループの画像の枚数が3枚であり、第2のグループの画像の枚数が4枚であるので、第1のグループにおいて画像B-3が複製され、合計4枚の第1のグループの画像が表示されている。なお上記の例では、2つのグループの画像を並列に表示する場合について説明したが、グループの数は3つ以上であってもよい。この場合、比較基準に基づいて選択された画像の枚数が一番多いグループを基準として用い、類似度が近い選択画像を基準グループと他の各々のグループとの間で一対一に対応付けて並列に表示してよい。即ち、基準グループの画像を比較基準に従った順序で表示し、他のグループの画像については基準グループの画像と一対一に対応付けられるように並列に表示してよい。また画像間の類似度が、例えば0から1の間で正規化されている場合、ある閾値例えば0.8以上の画像だけを表示対象とし、それ以外の画像は表示しないようにしてもよい。この場合、画像が表示されない位置には、ダミー画像等を表示したり、空欄としてもよい。図4は、画像表示方法を実行することにより表示画面データを生成する画像表示装置の機能構成の一例を示す図である。図4に示す画像表示装置は、画像分類処理部31、表示制御処理部32、画像記憶部33、特徴量記憶部34、学習パラメータ記憶部35、分類結果記憶部36、及び画像属性情報記憶部37を含む。なお図4において、各ボックスで示される各機能ブロックと他の機能ブロックとの境界は、基本的には機能的な境界を示すものであり、物理的な位置の分離、電気的な信号の分離、制御論理的な分離等に対応するとは限らない。ハードウェアの場合、各機能ブロックは、他のブロックと物理的にある程度分離された1つのハードウェアモジュールであってもよいし、或いは他のブロックと物理的に一体となったハードウェアモジュール中の1つの機能を示したものであってもよい。ソフトウェアの場合、各機能ブロックは、他のブロックと論理的にある程度分離された1つのソフトウェアモジュールであってもよいし、或いは他のブロックと論理的に一体となったソフトモジュール中の1つの機能を示したものであってもよい。画像記憶部33は、圃場の見回り作業時に撮影された見回り画像の画像データを記憶する。画像分類処理部31は、画像特徴抽出部41、識別器学習部42、及び画像分類部43を含む。画像分類処理部31の画像特徴抽出部41は、画像記憶部33に格納された見回り画像の画像データに基づいて画像の特徴量を求める。求めた画像特徴量は特徴量記憶部34に格納される。識別器学習部42は、特徴量記憶部34に格納された画像特徴量に基づいて、見回り画像を観点毎に分類するための学習パラメータを生成する。生成された学習パラメータは学習パラメータ記憶部35に格納される。画像分類部43は、学習パラメータ記憶部35に格納された学習パラメータに基づいて、見回り画像の画像データを複数の異なる撮影観点に分類する。撮影観点としては、圃場全景、作物、土壌等がある。見回り画像データの分類結果は、分類結果記憶部36に格納される。この分類結果は、例えば画像データのIDと、当該IDの画像データの属する撮影観点分類とを対応付けて格納したデータであってよい。なお学習パラメータは、予め観点毎に分類された正解の画像データセットを学習データとして用いて求められるものであり、適切な画像分類が可能なように画像特徴量に対して設定された閾値データや特徴空間の境界データ等を含んでよい。表示制御処理部32は、類似度計算部44、表示制御部45、及びユーザインターフェース部46を含む。類似度計算部44は、特徴量記憶部34に格納された画像特徴量に基づいて、画像記憶部33に格納された見回り画像の画像データ間の類似度を計算する。表示制御部45は、類似度計算部44により求められた類似度、分類結果記憶部36に格納された分類結果、及び画像属性情報記憶部37に格納された見回り画像の属性情報等に基づいて、見回り画像を表示する表示画面データを生成する。生成された表示画面データはユーザインターフェース部46に供給される。画像表示装置は、コンピュータであってよく、生成された表示画面データをローカルな表示ディスプレイに表示してよい。また或いは画像表示装置は、サーバコンピュータであってよく、生成された表示画面データをインターネット等のネットワークを介してクライアントコンピュータに送信し、クライアントコンピュータの表示ディスプレイに表示させてよい。図5A及び図5Bは、識別器学習部42による学習パラメータの学習及び画像分類部43による画像分類について説明するための図である。図5A及び図5Bには、撮影観点毎に圃場全景の識別器51、土壌の識別器52、及び作物の識別器53が示される。識別器51乃至53は画像分類部43に含まれてよく、これら識別器51乃至53に対して、識別器学習部42により正解データセットに基づく学習が行なわれる。図5Aにおいて、圃場全景の識別器51、土壌の識別器52、及び作物の識別器53のそれぞれに対応して、撮影観点毎の圃場全景の正解データセット54、土壌の正解データセット55、及び作物の正解データセット56を正例とする。また、それ以外の識別器と正解データセットとの組み合わせを負例する。これらの正例と負例とのデータセットを用いて識別器51乃至53を学習することにより、学習パラメータを生成し、こうして得られる学習パラメータを画像分類部にて利用する。図5Bでは、学習パラメータを用いた圃場全景の識別器51、土壌の識別器52、及び作物の識別器53により、未知の画像に対する分類結果を出力する。この時、各識別器51乃至53を図5Bに示すように直列に組み合わせてもよいし、並列に組み合わせてもよい。但し、直列に組み合わせた場合には、例えば識別能力分類性能が高い順に各識別器を組み合わせるなどする。一方、並列に組み合わせた場合には、各識別器ごとに出力する分類結果の確信度が高いほうの観点を採用するなどする。図5Aにおいて、圃場全景の識別器51の場合、圃場全景の画像のデータセットを正解データセット54として供給する。圃場全景の識別器51において、正解データセット54が圃場全景として分類され、それ以外の画像が圃場全景以外として分類されるように、画像特徴量に対する閾値設定や特徴空間の区分け等がなされる。図5Bにおいて、学習が終了した後、撮影観点が未知の画像データを圃場全景の識別器51に入力すると、入力画像データが圃場全景画像57とそれ以外の画像とに分類される。この圃場全景の識別器51においては、例えば、主に画像の構図に関する特徴量に着目して画像分類を実行してよい。図6は、画像の構図に関する特徴量を説明する図である。例えば、画像の構図に関する特徴量として、画像61を縦横に分割して複数の部分画像領域に分け、マトリクス62として示されるように各部分画像領域における明度の平均値を求める。画像61を縦横4×4に分割したときには、明度平均値マトリクス62は4×4の大きさとなる。画像61として示すような圃場全景の画像の場合、一般的に、空がある画像上部は明度が高く、地面がある画像下部は明度が低い。従って、明度平均値マトリクス62を求めると、画像上部に対応するマトリクス要素の値は高く、画像下部に対応するマトリクス要素の値は低くなる。圃場全景の画像を識別するためには、例えば、2次元マトリクス62の上半分において所定の閾値以上であるマトリクス要素の割合が所定割合以上であり、下半分において所定の閾値以下であるマトリクス要素の割合が所定割合以上である、等の条件を設定すればよい。図7は、2次元マトリクス62による画像識別の精度を上げるための計算例を示す図である。図6のように、画像61を縦横に分割した各部分画像領域における明度の平均値を求めた場合、画像の傾きや空の部分が画像中に占める割合等が変動すると、圃場の水平線の位置が変動し、求められるマトリクスデータも大きく変動することになる。そこで図7に示すように、着目部分画像領域の明度平均値vxに対して、周辺4近傍の明度平均値v1~v4に重みwを掛け合わせた値を加算することが考えられる。なお着目部分画像領域が画像のエッジ部分に位置する場合、周辺4近傍ではなく周辺3近傍の明度平均値を用い、着目部分画像領域が画像のコーナー部分に位置する場合、周辺4近傍ではなく周辺2近傍の明度平均値を用いればよい。このような演算をすることにより、水平線位置の変動を吸収して、画像識別の精度を上げることが可能となる。図5Aに戻り、土壌の識別器52の場合、土壌の画像のデータセットを正解データセット55として供給する。土壌の識別器52において、正解データセット55が土壌画像として分類され、それ以外の画像が土壌以外として分類されるように、画像特徴量に対する閾値設定や特徴空間の区分け等がなされる。図5Bにおいて、学習が終了した後、未知の画像データ圃場全景以外と判定された画像データを土壌の識別器52に入力すると、入力画像データが土壌画像58とそれ以外の画像とに分類される。この土壌の識別器52においては、例えば、主に画像の色に関する特徴量に着目して画像分類を実行してよい。具体的には、例えば画像から求めた色ヒストグラムに基づいて画像を分類してよい。図8は、色ヒストグラムを求めるための前処理について説明するための図である。図9は、色ヒストグラムについて説明するための図である。図8に示すように、まず画像63に対してガウシアンフィルタ等のローパスフィルタをかけることにより平滑化処理を行ない、細かいノイズの影響を軽減した画像64を生成する。次に、図9に示すように、平滑化処理後の画像64の各画素の色データに基づいて、色ヒストグラム65を生成する。その際の色ヒストグラムの生成にあたり、色相、彩度、及び明度の3つの成分に着目し、例えば、色相空間を10分割し、彩度空間を3分割し、更に明度空間を5分割する。これにより、3つの成分により規定される空間が合計で150個の部分に分割されることになる。平滑化処理後の画像64の各画素の色データが、これら150個の部分空間の何れに属するのかを判断し、各部分空間に属する画素数をカウントすることにより、色ヒストグラム65が得られる。図5Aにおいて、土壌の画像である正解データセット55から求めた色ヒストグラム65の分布は、150個の部分空間のうちの特定の1つ又は複数の隣接する部分空間に属する画素数の割合が大きな分布となる。即ち、特定の一部の部分空間に分布が偏った色ヒストグラム65となる。これは土壌の色が画像中の大部分を占めるためである。従って、例えばこの特定の一部の部分空間を区分けする境界データを設定し、この境界データが示す部分区間内に分布が偏った色ヒストグラム65を特定することで、土壌画像を特定することが可能となる。図5Aおいて、作物の識別器53の場合、作物の画像のデータセットを正解データセット56として供給する。作物の識別器53において、正解データセット56が作物画像として分類され、それ以外の画像が作物以外として分類されるように、画像特徴量に対する閾値設定や特徴空間の区分け等がなされる。図5Bにおいて、学習が終了した後、未知の画像データ圃場全景以外且つ土壌以外と判定された画像データを作物の識別器53に入力すると、入力画像データが作物画像59とそれ以外の画像とに分類される。この作物の識別器53においては、例えば、主に画像の色に関する特徴量に着目して画像分類を実行してよい。具体的には、前述の土壌の識別器52の場合と同様に、例えば画像から求めた色ヒストグラムに基づいて画像を分類してよい。図10A及び図10Bは、表示制御処理部32による類似度計算及び表示画面制御の処理の流れの一例を示すフローチャートである。まずステップS1において、比較対象の圃場の画像を検索条件を用いて絞込検査する。具体的には、栽培年度、作付けの日付、作物の種類等を検索条件として指定し、この検索条件を満たす圃場の画像を、例えば画像属性情報記憶部37に格納される属性データに基づいて特定する。ステップS2で、基準画像とする日付を選択する。基準画像の日付を指定するデータをユーザがユーザインターフェース部46を介して入力する。なおこの例では、画像表示装置の画像表示機能を最初に起動したときに、同期条件比較基準は、デフォルトとして累積日数に設定されるものとする。ステップS3で、起動初回において同期条件比較基準及び同期基準区間表示する比較基準の範囲をデフォルト値に設定する。例えば、作付け日からの累積日数を同期条件のデフォルトとして用いる場合、同期基準区間は±7日の区間がデフォルトとして設定される。これにより、ステップS2で指定された基準画像を中心として、当該基準画像の累積日数の±7日の区間に属した画像が表示対象として表示される。なおこの場合、同期基準区間として、±7日のように固定の長さの区間が設定されるのではなく、ステップS2で選択した基準画像の日付に応じて異なる長さの区間に設定されてよい。一般的に、作物には、作物の生育過程における所定の時期を区切りとして分割又は分類された期間である生育ステージがある。例えば、おおよその作物の生育ステージは、播種期種まき期、育苗期、成長期、及び収穫期等に分類される。但し、作物によっては育苗期が無かったり、成長期が細かく分類されたりする。この生育ステージを、同期基準区間を変化させる単位として利用することが考えられる。例えば基準画像の日付が生育ステージの萌芽期に該当するとき、作物の成長又は状態変化が早いので、比較的短い±7日の区間を設定してよい。また例えば基準画像の日付が収穫期に該当するとき、作物の成長又は状態変化が遅いので、比較的長い±14日の区間を設定してよい。このように指定された基準画像の日付に応じて異なる区間を設定する動作は、画像表示装置コンピュータが実行し、人手を介することなく自動的に区間を設定してよい。例えば、作付け日からの累積日数、累積温度、累積雨量、累積日照時間等の各比較基準が示す全体の範囲を、2つ又はそれ以上の部分に分け、それぞれの部分に対して適切な同期基準区間を設定したデータを予め作成し、登録しておいてよい。例えば上記の例の場合、作付け日からの累積日数が示す全体の範囲を、萌芽期と収穫期との2つの部分に分け、それぞれの部分に対して適切な同期基準区間±7日及び±14日を設定したデータを予め作成し、登録しておいてよい。基準画像の日付、基準画像の温度、基準画像の雨量、基準画像の日照時間等が指定されると、この指定値に基づいて登録データを参照することにより、指定値に対応する適切な同期基準区間を選択することができる。ステップS4で、設定された同期条件及び同期基準区間に基づき、同期基準区間内の画像群を特定する。即ち、この例では、指定された基準画像の日付に該当する累積日数を中心として±7日の区間に入る累積日数を属性にもった全ての画像を、表示対象のグループの各々から選択する。ステップS5で、同期基準区間内で最も画像枚数が多い画像群一番枚数が多いグループの画像群を比較元画像群として設定する。ステップS6で、基準画像の日付を中心に同期条件に基づいた類似画像探索区間内の非比較元画像群を比較先画像群として設定する。即ち、ステップS5で設定された比較元画像群が属するグループ以外の他のグループの画像を、比較先画像群として設定する。この際、比較先画像群の画像は類似画像探索区間に属する画像であり、この類似画像探索区間は、同期基準区間と同一区間であってもよいし、或いは同期基準区間よりも広い区間であってもよい。ステップS7で、比較元画像群から比較先画像群に対する類似度を特徴量記憶部34図4参照の特徴量を用いて算出する。なお特徴量記憶部34に格納されている特徴量は、前述の画像分類の為に計算した画像特徴量であってよいし、或いは類似度計算用に別個に計算した画像特徴量であってもよい。図11は、類似度計算の処理の流れの一例を示すフローチャートである。ステップS21で、比較元画像群及び比較先画像群の画像特徴量を特徴量記憶部34から取得する。ステップS22で、画像毎に画像特徴量の距離例:ユークリッド距離を算出する。例えば図6に示す4×4のマトリクス62の画像特徴量を用いる場合、比較元画像のマトリクス62と比較先画像のマトリクス62との間で16個のマトリクス要素毎の差分を求め、16個の差分の自乗和の平方根がユークリッド距離となる。次にステップS23で、距離を元に類似度例えばユークリッド距離の逆数を算出する。更にステップS24で、算出された類似度を例えば0~1の範囲で正規化する。図12は、比較元画像群と比較先画像群との間で求められた類似度の一例を示す図である。表71において、横方向の各欄列は画像IDがB1乃至Bmであるm枚の画像を含む第1のグループを示し、縦方向の各欄行は画像IDがA1乃至Anであるn枚の画像を含む第2のグループを示す。この例では、基準画像の日付として2010年4月15日が指定され、その前後±7日の4月8日から4月22日が同期基準区間Tとされている。これにより、基準となる日付に撮影された画像72画像ID=Ai2、及びその前後に撮影されたAi、Ai1、Ai3、Ai4、Ai5の画像IDを有する各画像が、6枚の画像を含む比較元画像群として選択されている。また比較先画像を抽出する類似画像探索区間は、この例では同期基準区間と同一の区間Tに設定されており、Bj、Bj1、Bj2、Bj3の画像IDを有する各画像が、4枚の画像を含む比較先画像群として選択されている。なお実際には、まず最初に第1のグループの同期基準区間T内の画像の枚数と第2のグループの同期基準区間T内の画像の枚数とを比較して、枚数が多い第1のグループの画像を、比較元画像群として設定している。更に図12に示されるように、画像IDがAi乃至Ai5の各画像と画像IDがBj乃至Bj3の各画像との間で、類似度が計算される。この類似度は、0~1の範囲で正規化したものとなっている。表71において、画像IDがAi乃至Ai5の各画像に対応する行と画像IDがBj乃至Bj3の各画像に対応する列との交差する欄に記載される類似度が、当該行に対応する画像と当該列に対応する画像との間の類似度である。例えば、画像IDがAiの画像と画像IDがBj1の画像との間の類似度は0.18である。図10Aに戻り、ステップS8で、比較先画像群に属するそれぞれの画像の最も類似度が高い比較元画像を比較ペアとして設定する。なお画像が重複した場合には表示時に複製してもよいし、前述のように重複しない画像ペアを類似度が高い画像ペアから優先的に選択してもよい。図13は、比較先画像群に属するそれぞれの画像の最も類似度が高い比較元画像を比較ペアとして設定する処理を示す図である。図13に示す類似度の数値例は、図12に示す類似度の数値例と同一である。表の縦方向の各欄各行には、比較先画像群の各画像画像ID=Bj乃至Bj3が示され、表の横方向の各欄各列には、各比較先画像に対する比較元画像との類似度が高い順に、各比較元画像の画像IDが記載されている。例えば、画像IDがBj2の比較先画像に対しては、当該比較先画像と比較元画像との類似度が高い順に比較元画像の画像IDを並べると、Ai、Ai4、Ai1、Ai5、Ai2、Ai3となる。各画像IDの下には、括弧内に類似度の数値が示されている。図13の例において、比較先画像Bj乃至Bj3に対して最も類似度が高い比較元画像を選択すると、Ai5、Ai3、Ai、Ai4となる。図10Bに戻り、ステップS9で、比較元画像群に属する画像にて、比較ペアとして未選択の画像に関して、最も類似度が高い比較先画像を比較ペアとして選択する。この際、画像が重複した場合には表示時に画像を複製する。図13に示されるように、画像枚数が少ない方の比較先画像の各々に対して比較元画像を割り当てて画像ペアを決定すると、画像枚数が多い方の比較元画像の幾つかは、画像ペアに含まれずに余ることになる。上記のステップS9では、このように画像ペアに含まれずに余った比較元画像に対して比較先画像を割り当てる処理が実行される。図14は、画像ペアに含まれずに余った比較元画像に対して比較先画像を割り当てる処理を説明するための図である。図14において、表の縦方向の各欄各行には、比較元画像群の各画像画像ID=Ai乃至Ai5が示され、表の横方向の各欄各列には、各比較元画像に対する比較先画像との類似度が高い順に、各比較先画像の画像IDが記載されている。表中、太線枠で囲まれたBj2、Bj1、Bj3、Bjは、前述のステップS8において図13に示すように選択された画像ペア中の比較先画像である。この表に示すように、Ai、Ai3、Ai4、Ai5の各比較元画像にはペアとなる比較先画像が割り当てられているが、Ai1及びAi2の比較元画像には比較先画像が割り当てられていない。そこで、図14に示される表において、Ai1及びAi2の比較元画像に対して、最も類似度の高い比較先画像、即ち、Bj2及びBj1の比較先画像をそれぞれペアとして割り当てる。図15は、Ai1及びAi2の比較元画像に対してそれぞれ割り当てたBj2及びBj1の比較先画像を太線枠で囲って示した図である。このようにして、6枚全ての比較元画像に対して比較先画像が割り当てられる。なおこの例の場合、Bj2及びBj1については、画像が重複するので、画面表示の際に複写されることになる。図10Bに戻り、ステップS10で、比較元画像群を同期条件順でソートし、比較先画像群は比較元画像群のソート順を基準としてり比較ペアとなる画像でソートしてズーム表示する。この際、重複する比較先画像については適宜複製して表示する。図16は、図12乃至図15に示した例に対応した画面表示の例を示す図である。図16の下段には、6枚の比較元画像Ai、Ai1、Ai2、Ai3、Ai4、Ai5が、同期条件作付け日からの累積日数順に対応する撮影日時の順番に並べて表示されている。ここで画像81画像ID=Ai2は、2010年4月15日に撮影された画像であり、基準となる日付において撮影された画像である。図16の上段には、6枚の比較先画像が、Bj2、Bj2、Bj1、Bj1、Bj3、Bjの順番に画面に表示されている。矢印で対応付けられ画面上段と画面下段とで隣り合う画像同士は、前述の手順により類似度が高い画像同士をペアにしたものであり、比較対象として適切な画像同士となっている。これらの6組のペアの画像間の類似度は、それぞれ1.00、0.72、0.93、0.96、0.37、0.95となっている。なお画面上段の比較先画像の並び順は、類似度に基づく比較元画像との対応関係に従った並び順となる。また画面上段の比較先画像においては、元から画像データとして存在する4枚の画像Bj、Bj1、Bj2、Bj3のうち、Bj1及びBj2の2枚を複製して、合計6枚の画像として表示している。これにより、6枚の比較元画像に対して一対一に対応する形で、比較先画像を比較元画像と隣り合う位置に並列に並べて表示することが可能となる。図17は、図16に示す画面表示形態に対する比較例として、上段及び下段の画像を共に撮影日時の順に配置した場合の画面表示を示す図である。図17の下段には、6枚の比較元画像Ai、Ai1、Ai2、Ai3、Ai4、Ai5が、比較基準作付け日からの累積日数に対応する撮影日時の順番に並べて表示されている。ここで画像82画像ID=Ai2は、2010年4月15日に撮影された画像であり、基準となる日付において撮影された画像である。図17の上段には、4枚の比較先画像がBj、Bj1、Bj2、Bj3の順番、即ち撮影日時の順番に画面に表示されている。画面上段と画面下段との間で点線の矢印により対応付けられた画像同士は、類似度が高い画像同士であり、比較対象として適切な画像同士である。点線の矢印が錯綜していることから分かるように、この画面表示を見たユーザは、適切な比較対象の画像同士を目視により特定して比較を行なうことになり、比較動作が容易ではない。また上段と下段とで表示枚数を合わせるとしても、図17に示すようにダミー画像を表示するか、或いは並び順の最後の画像Bj3を複製して表示するくらいの処理しかできない。従って、比較対象として適切な画像を複製して表示することにならない。図10Bに戻り、ステップS11で同期スライド操作を行なうか否かを判定する。即ち例えば図1に示す同期スライド操作ボタン14がクリックされたか否かを判定する。同期スライド操作を実行する場合には、ステップS12において、同期スライド操作ボタン14の左右のキー操作に応じて、基準画像を対応する方向に1つ移動させる。例えば図16に示す例であれば、基準画像81を画像Ai2からAi1又はAi3に変更する。その後、処理は図10AのステップS4に戻り、以降の処理を繰り返す。例えば、左に1回クリック後には、基準となる画像がAi2からAi1へと1つ移動して、Ai1の累積日数を基準とした前後の画像を表示してよい。もし、画像Ai2と画像Ai1の累積日数が同じ場合には、基準画像Ai2の累積日数よりも小さくなる最初の画像該当する画像の中で撮像日時が最も新しい画像までジャンプする遡る。さらに、もし、このジャンプ後の累積日数の前後の表示対象の画像がジャンプ前と変化しない場合には、変化があるまで先述したジャンプを繰り返す。また図10BのステップS13で、絞込条件を変更するか否かを判定する。即ち例えば図1に示す絞込条件設定メニュー19から新たな絞込条件が選択されたか否かを判定する。新たな絞込条件が選択された場合には、ステップS14において、指定した絞込条件に合致する画像群のみを表示対象とするように設定を変更する。その後、処理は図10AのステップS4に戻り、以降の処理を繰り返す。更に図10BのステップS15で、同期条件を変更するか否かを判定する。即ち例えば図1に示す同期条件設定メニュー18から新たな同期条件が選択されたか否かを判定する。新たな同期条件が選択された場合には、ステップS16において、同期条件をユーザ選択に基づき設定し、同期基準区間をデフォルト値に設定する。例えば、比較基準として作付け日からの累積温度をデフォルトとして用いる場合、同期基準区間は±50°Cの区間がデフォルトとして設定される。これにより、ステップS2で指定された基準画像の日付の累積温度を中心として、±50°Cの区間において撮影された画像が表示対象として表示される。なおこの場合、同期基準区間として、±50°Cのように固定の長さの区間が設定されるのではなく、ステップS2で選択した基準日時に応じて異なる長さの区間に設定されてよい。上述したように、同期基準区間を変化させる単位として、生育ステージを利用することが考えられる。例えば基準画像の日付が生育ステージの定植期に該当するとき、比較的短い±50°Cの区間を設定してよい。また例えば基準画像の日付が収穫期に該当するとき、比較的長い±100°Cの区間を設定してよい。このように指定された基準画像の日付又は累積温度に応じて異なる区間を設定する動作は、画像表示装置コンピュータが実行し、人手を介することなく自動的に区間を設定してよい。ステップS16の後、処理は図10AのステップS4に戻り、以降の処理を繰り返す。更に図10BのステップS17で、同期基準区間を変更するか否かを判定する。即ち例えば図1に示す同期基準区間設定メニュー17から新たな同期基準区間が選択されたか否かを判定する。新たな同期基準区間が選択された場合には、ステップS18において、同期基準区間をユーザ指定に基づき設定する。その後、処理は図10AのステップS4に戻り、以降の処理を繰り返す。図10A及び10Bに示すフローチャートでは、同期基準区間又は類似画像探索区間から選択された画像に対して類似度を計算している。それに対して、予め各グループの全ての画像の間で類似度を計算しておいてもよい。図18は、2つのグループの全ての画像の間で類似度を計算する例を示す図である。図18に示す表において、横方向の各欄列は画像IDがB1乃至Bmであるm枚の画像を含む第1のグループを示し、縦方向の各欄行は画像IDがA1乃至Anであるn枚の画像を含む第2のグループを示す。この例では、第1のグルーブのm枚の画像と第2のグループのn枚の画像との間で生成され得る全てのペアに対して、類似度を計算している。図19は、予め計算された類似度のうち、同期基準区間又は類似画像探索区間から選択された画像に対する類似度を抽出する様子を示す図である。図19に示す例では、基準画像の日付として2010年4月15日が指定され、その前後±7日の4月8日から4月22日が同期基準区間とされている。これにより、基準となる日付に撮影された画像を含みその前後に撮影された第2のグループの画像、即ちAi、Ai1、Ai2、Ai3、Ai4、Ai5の画像IDを有する第2のグループの画像が選択されている。また同様に、同期基準区間に含まれるBj、Bj1、Bj2、Bj3の画像IDを有する第1のグループの画像が選択されている。これら画像IDがAi乃至Ai5の各画像と画像IDがBj乃至Bj3の各画像との間で既に計算されている類似度83を、0~1の範囲で正規化すれば、図12に示すのと同様の類似度のデータが得られる。例えば図10A及び10Bに示すフローチャートにおいて、ステップS1の開始前に、予め図18に示すように全ての画像ペアに対して類似度を計算しておいてよい。そして、ステップS7では類似度を計算する代りに、既に計算されている類似度データから該当部分の類似度データを抽出し、抽出された類似度データを必要に応じて正規化すればよい。図20は、画像表示方法を実行する装置の構成を示す図である。図20に示されるように、画像表示方法を実行する装置は、例えばパーソナルコンピュータ、エンジニアリングワークステーション、サーバコンピュータ等のコンピュータにより実現される。図20の装置は、コンピュータ510と、コンピュータ510に接続されるディスプレイ装置520、通信装置523、及び入力装置よりなる。入力装置は、例えばキーボード521及びマウス522を含む。コンピュータ510は、CPU511、RAM512、ROM513、ハードディスク等の二次記憶装置514、可換媒体記憶装置515、及びインターフェース516を含む。キーボード521及びマウス522は、ユーザとのインターフェースを提供するものであり、コンピュータ510を操作するための各種コマンドや要求されたデータに対するユーザ応答等が入力される。ディスプレイ装置520は、コンピュータ510で処理された結果等を表示すると共に、コンピュータ510を操作する際にユーザとの対話を可能にするために様々なデータ表示を行う。通信装置523は、遠隔地との通信を行なうためのものであり、例えばモデムやネットワークインターフェース等よりなる。本発明による画像表示方法は、コンピュータ510が実行可能なコンピュータプログラムとして提供される。このコンピュータプログラムは、可換媒体記憶装置515に装着可能な記憶媒体Mに記憶されており、記憶媒体Mから可換媒体記憶装置515を介して、RAM512或いは二次記憶装置514にロードされる。或いは、このコンピュータプログラムは、遠隔地にある記憶媒体図示せずに記憶されており、この記憶媒体から通信装置523及びインターフェース516を介して、RAM512或いは二次記憶装置514にロードされる。キーボード521及び/又はマウス522を介してユーザからプログラム実行指示があると、CPU511は、記憶媒体M、遠隔地記憶媒体、或いは二次記憶装置514からプログラムをRAM512にロードする。CPU511は、RAM512の空き記憶空間をワークエリアとして使用して、RAM512にロードされたプログラムを実行し、適宜ユーザと対話しながら処理を進める。なおROM513は、コンピュータ510の基本動作を制御するための制御プログラムが格納されている。上記コンピュータプログラムを実行することにより、コンピュータ510が、上記説明されたように画像表示方法を実行する。コンピュータ510は、画像表示方法により生成された表示画面データをローカルなディスプレイ装置520に表示してよい。また或いはコンピュータ510は、クライアントコンピュータに対して例えばクラウドサービスを提供するサーバコンピュータであってよい。この場合、コンピュータ510は、画像表示方法により生成された表示画面データを、通信装置523に接続されたインターネット等のネットワークを介してクライアントコンピュータに送信してよい。クライアントコンピュータは、ブラウザを介して、クライアントコンピュータの表示ディスプレイに受信した表示画面データを表示してよい。なお上記の実施例の説明では、圃場での見回り写真を対象とした画像表示方法について説明したが、本発明の画像表示方法の対象は見回り写真に限定されるものではない。開示の画像表示方法は、例えば背、胸部X線画像、CT画像、MRI画像などの医用画像を対象とし、類似する症例の患者間や同じ患者の前年度と今年度で画像を比較する際に利用できる。この場合のユーザは、診断医や、研修医、研究者等である。同期基準は、投薬や施術からの経過日数や、累積の投薬量などが考えられる。類似画像探索区間は、同期基準が投薬からの経過日数であれば、投薬直後は細かく経過を比較したいので、区間は狭く、逆に投薬から時間が経過すれば大きな変化は無いので、区間は広く設定してよい。絞込条件は画像種別X線、CT、MRI、内視鏡等であってよい。また開示の画像表示方法は、不正コピー検出分野において、動画を対象とし、原本映像内の各シーンの代表画像と不正コピーが疑われる映像内の各シーンの代表画像とを比較して、目視で不正コピーかどうかを判定する際に利用できる。この場合のユーザは、コンテンツホルダーや不正摘発の担当者等である。同期基準は、映像の開始からの経過時間や各シーンの優先度などが考えられる。類似画像探索区間は、例えば、同期基準を優先度とした場合、優先度が高いシーンについては網羅的に類似画像を探したいので、区間を広く設定し、優先度が低いシーンであれば、区間を狭く設定してよい。絞込条件はシーンの属性発話シーン、音楽シーン、人物シーン等であってよい。以上、本発明を実施例に基づいて説明したが、本発明は上記実施例に限定されるものではなく、特許請求の範囲に記載の範囲内で様々な変形が可能である。