"画像情報が存在する画像空間に任意のクラスタを複数形成し該クラスタごとに量子化を行う画像処理装置であって、前記量子化において、前記画像空間の中の任意の位置に複数配置されたセントロイドを基準に前記クラスタを複数形成するクラスタ形成手段と、任意の条件を満たしていない前記セントロイドである不適セントロイドを特定する不適セントロイド特定手段と、それぞれの前記クラスタについて、一又は複数の任意の地点を境界に複数の領域に分割し、それぞれの前記領域に存在する前記画像情報の任意の値の平均値としての平均値をそれぞれ算出し、隣接する前記領域に存在する前記平均値同士の差の絶対値を算出する絶対値算出手段と、前記絶対値の大きい前記クラスタから順に前記不適セントロイドを転用するセントロイド転用手段とを備えたことを特徴とする画像処理装置。前記絶対値算出手段は、それぞれの前記クラスタについて、任意の地点を境界に一方側領域と他方側領域に二分割し、前記一方側領域に存在する前記画像情報の任意の値の平均値としての第一の平均値と、前記他方側領域に存在する前記画像情報の任意の値の平均値としての第二の平均値とを算出し、前記第一の平均値と前記第二の平均値との差の絶対値を算出し、前記セントロイド転用手段は、前記絶対値の大きい前記クラスタから順に前記不適セントロイドを転用することを特徴とする請求項1に記載の画像処理装置。前記絶対値算出手段は、前記クラスタの中心位置を前記任意の地点とすることを特徴とする請求項1又は2に記載の画像処理装置。前記不適セントロイド特定手段は、前記クラスタの中に存在する前記画像情報が特定の限界値以下である場合に該クラスタの中にある前記セントロイドが前記任意の条件を満たしていないと判定することを特徴とする請求項1乃至3の何れか一つに記載の画像処理装置。前記画像情報は、色情報又は輝度信号であることを特徴とする請求項1乃至4の何れか一つに記載の画像処理装置。前記量子化は、LBG法を用いて行われることを特徴とする請求項1乃至5の何れか一つに記載の画像処理装置。画像情報が存在する画像空間に任意のクラスタを複数形成し該クラスタごとに量子化を行う画像処理方法であって、前記量子化において、前記画像空間の中の任意の位置に複数配置されたセントロイドを基準に前記クラスタを複数形成するクラスタ形成手順と、任意の条件を満たしていない前記セントロイドである不適セントロイドを特定する不適セントロイド特定手順と、それぞれの前記クラスタについて、それぞれの前記クラスタについて、一又は複数の任意の地点を境界に複数の領域に分割し、それぞれの前記領域に存在する前記画像情報の任意の値の平均値としての平均値をそれぞれ算出し、隣接する前記領域に存在する前記平均値同士の差の絶対値を算出する絶対値算出手順と、前記絶対値の大きい前記クラスタから順に前記不適セントロイドを転用するセントロイド転用手順とを備えたことを特徴とする画像処理方法。しかしながら、画像情報は画像空間の中の任意の位置に偏在したり分散的に存在する場合が多いのに対し、LBG法の仮のセントロイドは画像情報の存在状況とは無関係に配置される場合がある。このため、対応する画像情報が存在しない位置などに仮のセントロイドが配置されてしまう場合がある一方で、セントロイドが配置された方がよい位置に仮のセントロイドが配置されない事態が起こりうる。一般に、画像処理装置におけるセントロイドの数は予め決まっている場合が多いため、このような事態はセントロイドを記録するメモリ領域を無駄に消費することにつながるという問題が生ずる。また、不適切なセントロイドの配置は、クラスタリングが最適化するまでの時間の長大化につながるという問題が生ずる。本発明はこのような課題に鑑みてなされたものであり、量子化において、メモリ領域を効率良く使用し、短時間でクラスタリングの最適化を行う事ができる画像処理装置、画像処理方法を提供することを課題としている。かかる課題を解決するために、請求項1に記載の発明は、画像情報が存在する画像空間に任意のクラスタを複数形成し該クラスタごとに量子化を行う画像処理装置であって、前記量子化において、前記画像空間の中の任意の位置に複数配置されたセントロイドを基準に前記クラスタを複数形成するクラスタ形成手段と、任意の条件を満たしていない前記セントロイドである不適セントロイドを特定する不適セントロイド特定手段と、それぞれの前記クラスタについて、一又は複数の任意の地点を境界に複数の領域に分割し、それぞれの前記領域に存在する前記画像情報の任意の値の平均値としての平均値をそれぞれ算出し、隣接する前記領域に存在する前記平均値同士の差の絶対値を算出する絶対値算出手段と、前記絶対値の大きい前記クラスタから順に前記不適セントロイドを転用するセントロイド転用手段とを備えたことを特徴とする。請求項2に記載の発明は、請求項1に記載の構成に加え、前記絶対値算出手段は、それぞれの前記クラスタについて、任意の地点を境界に一方側領域と他方側領域に二分割し、前記一方側領域に存在する前記画像情報の任意の値の平均値としての第一の平均値と、前記他方側領域に存在する前記画像情報の任意の値の平均値としての第二の平均値とを算出し、前記第一の平均値と前記第二の平均値との差の絶対値を算出し、前記セントロイド転用手段は、前記絶対値の大きい前記クラスタから順に前記不適セントロイドを転用することを特徴とする。請求項3に記載の発明は、請求項1又は2に記載の構成に加え、前記絶対値算出手段は、前記クラスタの中心位置を前記任意の地点とすることを特徴とする。請求項4に記載の発明は、請求項1乃至3の何れか一つに記載の構成に加え、前記不適セントロイド特定手段は、前記クラスタの中に存在する前記画像情報が特定の限界値以下である場合に該クラスタの中にある前記セントロイドが前記任意の条件を満たしていないと判定することを特徴とする。請求項5に記載の発明は、請求項1乃至4の何れか一つに記載の構成に加え、前記画像情報は、色情報又は輝度信号であることを特徴とする。請求項6に記載の発明は、請求項1乃至5の何れか一つに記載の構成に加え、前記量子化は、LBG法を用いて行われることを特徴とする。請求項7に記載の発明は、画像情報が存在する画像空間に任意のクラスタを複数形成し該クラスタごとに量子化を行う画像処理方法であって、前記量子化において、前記画像空間の中の任意の位置に複数配置されたセントロイドを基準に前記クラスタを複数形成するクラスタ形成手順と、任意の条件を満たしていない前記セントロイドである不適セントロイドを特定する不適セントロイド特定手順と、それぞれの前記クラスタについて、それぞれの前記クラスタについて、一又は複数の任意の地点を境界に複数の領域に分割し、それぞれの前記領域に存在する前記画像情報の任意の値の平均値としての平均値をそれぞれ算出し、隣接する前記領域に存在する前記平均値同士の差の絶対値を算出する絶対値算出手順と、前記絶対値の大きい前記クラスタから順に前記不適セントロイドを転用するセントロイド転用手順とを備えたことを特徴とする。請求項1、請求項7に記載の発明によれば、それぞれのクラスタについて、一又は複数の任意の地点を境界に複数の領域に分割し、それぞれの領域に存在する画像情報の任意の値の平均値としての平均値をそれぞれ算出し、隣接する領域に存在する平均値同士の差の絶対値を算出することにより、絶対値の大きいクラスタほどセントロイドが配置されることが適切な量子化につながるものと判るため、簡単な計算でセントロイドが配置されるべきクラスタを特定できる。また、任意の条件を満たしていないセントロイドである不適セントロイドを特定し、絶対値の大きいクラスタから順に不適セントロイドを転用することにより、量子化に活用されていないセントロイドを、画一的な処理に基づいて、セントロイドが配置されることが適切な量子化につながるクラスタに転用することができる。これにより、量子化において、メモリ領域を効率良く使用し、短時間でクラスタリングの最適化を行う事ができる。請求項2に記載の発明によれば、それぞれのクラスタについて、任意の地点を境界に一方側領域と他方側領域に二分割し、一方側領域に存在する画像情報の任意の値の平均値としての第一の平均値と、他方側領域に存在する画像情報の任意の値の平均値としての第二の平均値とを算出し、第一の平均値と第二の平均値との差の絶対値を算出することにより、セントロイドが配置されるべきクラスタを特定するための一手順毎の計算量をより少ないものとすることができる。これにより、量子化において、メモリ領域をより効率良く使用し、より短時間でクラスタリングの最適化を行う事ができる。請求項3に記載の発明によれば、クラスタの中心位置をクラスタを分割する境界とするための任意の地点とすることにより、簡易な手順でクラスタを分割し、かつ、演算によって、セントロイドが配置されるべきクラスタを高い精度で特定できる。これにより、量子化において、メモリ領域をより一層効率良く使用し、より短時間でクラスタリングの最適化を行う事ができる。請求項4に記載の発明によれば、クラスタの中に存在する画像情報が特定の限界値以下である場合にクラスタの中にあるセントロイドが任意の条件を満たしていないと判定することにより、量子化の単位とするのに不向きなクラスタ及びセントロイドに基づく処理を回避し、高品位な量子化が行えるクラスタリングを短時間で行うことができる。請求項5に記載の発明によれば、画像情報は色情報又は輝度信号であることにより、数値として特定容易な情報に基づいて、適切な量子化を行うことができる。請求項6に記載の発明によれば、量子化にLBG法を用いることにより、本発明を適用した量子化を活用して高品位な量子化を行うことができる。図1乃至図5に本発明の一の実施の形態を示す。<基本構成>図1は、この発明の実施の形態に係る画像処理装置の全体構成を示す機能ブロック図である。この画像処理装置1は、画像処理システム1Aの構成要件の一つであって、ディジタル信号の圧縮処理に際して量子化処理を行う。具体的には、この画像処理装置1は、画像出力部2から供給されたディジタルの画像信号を圧縮処理して外部出力する画像処理システム1Aにおいて用いられる。画像処理装置1は、画像出力部2から供給された画像信号に対し、画像処理における量子化処理を行う。具体的には、画像処理装置1は、画像情報が存在する画像空間に任意のクラスタを複数形成しクラスタを単位としたベクトル量子化を行う。図1に示す通り、画像処理装置1は、機能手段として、セントロイド配置部11、クラスタ形成手段としてのクラスタ形成部12、不適セントロイド特定手段としての不適セントロイド特定部13、絶対値算出手段としての絶対値算出部14、セントロイド転用手段としてのセントロイド転用部15、量子化部16を備えている。セントロイド配置部11は、画像空間の中に複数のセントロイドを配置する。なお、この画像空間とは、色情報や輝度情報等が配置される任意の空間の事を指し、輝度と出現頻度とをパラメータとするグラフのような仮想的な空間も含まれる。クラスタ形成部12は、画像処理装置1の量子化において、画像空間の中の任意の位置に複数配置されたセントロイドを基準にクラスタを複数形成する。不適セントロイド特定部13は、任意の条件を満たしていないセントロイドである不適セントロイドを特定する。絶対値算出部14は、それぞれのクラスタを複数の領域に分割し、それぞれの領域に存在する画像情報の値の平均値を算出し、双方の平均値の差の絶対値を算出する。この実施の形態では、絶対値算出部14は、それぞれのクラスタを二分割する。ただし、絶対値算出部14がそれぞれのクラスタを三つ以上の領域に分割する構成であってもよい。セントロイド転用部15は、絶対値の大きいクラスタから順に不適セントロイドを転用する。量子化部16は、形成されたそれぞれのクラスタを単位に画像情報の量子化を行う。<セントロイド>この実施の形態におけるセントロイドは、クラスタリングで形成された各クラスタの中心位置としての位置情報と、それぞれの位置における画像情報画像空間内における輝度の大きさや色の種類の出現頻度、出現位置等に関する情報の値としての色情報を数値化して記録できる機能を有する。一つの画像空間に配置できるセントロイドの数は予め定められている。<LGB法の一般的な処理原理>この実施の形態における画像処理装置1は量子化の際にベクトル量子化を行う。ベクトル量子化の一例として、LBG法を用いる場合の一般的な手順を説明する。画像情報の量子化においてLBG法を用いる場合、一般的な手順は以下手順1~手順5に示す通りである。手順1画像空間の中の任意の位置に、複数の仮のセントロイドを配置する。当初の仮のセントロイドの配置場所はどのようなものでもよい。なお、このセントロイドとは、クラスタリングの中心位置として機能する。図2のaに、画像空間20に仮のセントロイドが配置された状態のイメージ図を示す。同図において、横軸は画像空間20上における輝度位置、縦軸は輝度の出現頻度を示す。同図において、符号21は画像情報としての出現頻度、即ち任意の画像内における輝度の出現頻度を示す曲線であり、符号221,222,223は仮のセントロイドである。同図において、仮のセントロイド221,222,223は均等に配置されている。手順2画像空間20に配置された仮のセントロイドを基準に、任意の範囲がクラスタとして形成される。図2のbに示すイメージ図において、符号211,212,213は画像情報としての出現頻度、即ち任意の画像内における輝度の出現頻度であり、符号221,222,223は仮のセントロイド、符号231,232,233はそれぞれの仮のセントロイド221,222,223から任意の距離の位置に設けられたクラスタの境界線、符号241,242,243はクラスタである。同図において、クラスタ241,242,243の境界線231,232,233は、仮のセントロイド221,222,223からの距離L1,L2等がそれぞれ等距離になるように配置される。手順3画像空間の中の画像情報を、最も近距離に配置された仮のセントロイドに対応付ける。この手順により、図2のbに示す、クラスタ241内の出現頻度211は仮のセントロイド221に、クラスタ242内の出現頻度212は仮のセントロイド222に、クラスタ243内の出現頻度213は仮のセントロイド223に、それぞれ対応付けられる。これにより仮のクラスタリングが完成する。手順4各クラスタ内の画像情報の平均値を求める。この平均値の位置に、新たな仮のセントロイドを配置する。図2のcに示すイメージ図においては、符号251がクラスタ241内の輝度信号211の平均値、符号252がクラスタ242内の輝度信号212の平均値であり、符号253がクラスタ243内の輝度信号213の平均値である。これらの平均値251,252,253の位置に新たな仮のセントロイド224,225,226を配置する。配置後は手順2に戻り、新たな仮のセントロイド224,225,226を基準に、任意の範囲がクラスタとして形成されることになる。手順5上記手順2~手順4を繰り返すことで、量子化のための最適化されたクラスタを得ることができる。なお、図2のa~cは、アナログの上記手順1~手順5はアナログ情報として形成された出現頻度211,212,213に基づいて行ったが、ディジタル情報として形成された出現頻度に基づいても同様の手順で最適化されたクラスタを得ることができる。<この実施の形態におけるLGB法の処理原理>一般に、高品位の量子化を行うためには、画像情報の情報量が大きい部分に多くのクラスタが形成されることが望ましい。そのために、画像情報の情報量が大きい部分に多くのセントロイドを対応付けていくことが望ましい。図3のaは、他のセントロイドの対応付けに好適なクラスタの一例を示すイメージ図である。このクラスタ244においては、画像空間20に複数例えば2つ2群のディジタル情報として形成された出現頻度214,215が存在し、複数例えば2つのピーク261,262が離間して形成されている。このような場合、当該クラスタ244内にすでに配置されたセントロイド227に加え、他のセントロイドを配置することが、高品位の量子化を行う上で望ましい。一方、図3のbは、他のセントロイドの対応付けが好適ではないクラスタの一例を示すイメージ図である。このクラスタ245においては、セントロイド228が配置されたクラスタ245内に存在する出現頻度216は1つのピーク263のみ形成している。また、図3のcは、配置されたセントロイドを他のクラスタに転用することが好適なクラスタの一例を示すイメージ図である。図3のcにおいては、セントロイド229が配置されたクラスタ246内には輝度信号が存在しない。即ちクラスタ246内の輝度信号は、平均値が特定の限界値28以下である。このセントロイド229は、画像情報の情報量が少ないクラスタ246に配置されたものと考えられ、当該クラスタ246に基づく量子化は、高品位な量子化に貢献する度合いが比較的小さいと思われる。そこで、この実施の形態においては、図3のcのようなクラスタ246に配置されたセントロイド229を図3のaのクラスタ244に再配置し、当該クラスタ244内の出現頻度214及び出現頻度215の少なくとも一部に対応付けることで高品位な量子化を行おうとするものである。<セントロイド対応付け及び再配置の処理手順>図4は、この実施の形態の画像処理装置1における処理手順を示すフローチャートである。以下、このフローチャートに基づいて処理手順を説明する。まず、画像形成装置1のセントロイド配置部11は、図5のaに示すように、画像空間20にn個n>1、図5においてはn=4の仮のセントロイド2210,2211,2212,2213を配置するステップS1。この仮のセントロイド2210,2211,2212,2213は任意の条件に基づいて配置される。図5のaのイメージ図においては、仮のセントロイド2210,2211,2212,2213は等間隔に配置される。次に、クラスタ形成部12は、それぞれの仮のセントロイド2210,2211,2212,2213を基準にクラスタリングを行い、図5のbに示す通り、画像空間20内にn個n>1、図5においてはn=4のクラスタ247,248,249,2410を形成するステップS2、クラスタ形成手順。図5のbにおいては、仮のセントロイド2210,2211,2212,2213を中心に等しい大きさのクラスタ247,248,249,2410が形成されている。なお、以下説明の簡単のため、特に区別の必要がある場合を除き、セントロイド2210,2211,2212,2213、クラスタ247,248,249,2410はセントロイド22、クラスタ24と記載する。次に、不適セントロイド特定部13は、全てのクラスタ24内のセントロイド22から、不適セントロイドを特定するステップS3、不適セントロイド特定手順。この実施の形態における不適セントロイドとは、予め定められた任意の条件を満たしていないセントロイドのことである。この実施の形態においては、不適セントロイド特定部13は、図5のbに示すように、クラスタ24内の輝度の出現頻度の平均値が任意の限界値28以下であるセントロイド2212を不適セントロイドとして特定する。なお、上記手順は例示であり、不適セントロイド特定部13は、上記以外のどのような手順で不適セントロイドを特定してもよい。次に、絶対値算出部14は、それぞれのクラスタ24を二分割しステップS4、それぞれの領域に存在する画像情報の値の平均値を算出しステップS5、双方の平均値の差の絶対値を算出するステップS6。例えば、図5のbにおけるクラスタ247を例にとって説明すると、絶対値算出部14は、中心位置311を境界に、クラスタ247を、一方側領域321と他方側領域331とに二分割するステップS4。次に、絶対値算出部14は、図5のbに示すように、一方側領域321に存在する出現頻度217の平均値としての第一の平均値341と、他方側領域331に存在する出現頻度218の平均値としての第二の平均値351とを算出するステップS5。この平均値とは、第一の領域321及び第二の領域331に存在する輝度の大きさのつまり、図5のabcのグラフにおける横軸方向の値の大きさの平均値である。次に、絶対値算出部14は、第一の平均値341と第二の平均値351との差の絶対値を算出するステップS6、絶対値算出手順。図5のbに絶対値d1を示す。ステップS4~ステップS6の処理は画像空間20内の全てのクラスタ24に対して繰り返し行われるステップS7のNo。即ち、クラスタ248,249,2410も一方側領域322,323,324と他方側領域332,333,334とに二分割され、クラスタ248の第一の平均値342と第二の平均値352に基づく絶対値d2、クラスタ2410の第一の平均値343と第二の平均値353に基づく絶対値d3が算出される。一方、クラスタ249には出現頻度が存在しないつまり、画像情報20にはクラスタ249内の値の輝度は存在しないので絶対値は算出されない。ステップS4~ステップS6の処理が全てのクラスタ247,248,249,2410に対して行われた後ステップS7のYes、セントロイド転用部15は、絶対値の大きいクラスタ24から順に不適セントロイド2212を転用するステップS8、セントロイド転用手順。具体的には、セントロイド転用部15は、ステップS6で算出されたそれぞれの絶対値d1,d2,d3を対比し、絶対値の大きいクラスタ24から順に、ステップS3で特定された不適セントロイド2212を転用する。図5のcにおいては、絶対値d1の大きさが最大なので、クラスタ247に不適セントロイド2212を転用する。不適セントロイド2212が転用されたクラスタ247においては、そのクラスタ24内に存在するセントロイド2210と、不適セントロイド2212とが配置されたものとして扱われる。例えば、セントロイド転用部15は、クラスタ247の平均値341の位置及び平均値351の位置のうち、一方にセントロイド2210を配置し、他方に不適セントロイド2212を配置する。上記の手順が完了した後、セントロイド配置部11は、それぞれのクラスタ321,331,248,2410内に存在する出現頻度21の平均値を算出しステップS9、算出された平均値の位置に新たなセントロイド22を配置するステップS10。そして、画像処理装置1は、所定の条件を満たすまでステップS2~ステップS10の処理を繰り返すステップS11のNo。なお、上述した1回目のステップS2~ステップS10の手順の後に2回目のステップS2の手順が行われる際、上記ステップS8においてセントロイド2212が無くなったクラスタ249は、図5のcに示す、セントロイド2211とセントロイド2213との中間点315で分割されて、同図における中間点315の左側及び右側が、それぞれ新たなクラスタ248及びクラスタ249としてクラスタリングされるステップS2。また、上記1回目のステップS8においてセントロイド2210、及び不適セントロイド2212が配置された一方側領域321と他方側領域331とは、2回目のステップS2の手順が行われる際、それぞれ新たなクラスタ321,331としてクラスタリングされるステップS2。上述の、ステップS11のNoか否かを判断する所定の条件とは、繰り返しの回数であってもよいし、形成されたクラスタ24が全て所定の条件を満たしていることであってもよい。所定の条件を満たした場合ステップS11のYes、量子化部16は、最適化されたそれぞれのクラスタ24毎に量子化を行うステップS12。即ち、量子化部16は、それぞれのクラスタ24内の出現頻度21の平均値を算出し、これをクラスタ24毎の出現頻度21の値として取得する。以上示すように、この実施の形態においては、それぞれのクラスタ247,248,2410について、セントロイド2210,2211,2213を境界に複数の領域である一方側領域321,322,324と他方側領域331,332,334とに分割し、一方側領域321,322,324に存在する出現頻度217,219,2110の平均値としての第一の平均値341,342,343と、他方側領域331,332,334に存在する出現頻度218,219,2111の平均値としての第二の平均値351,352,353との差の絶対値d1,d2,d3を算出することにより、絶対値d1,d2,d3の大きいクラスタ247,248,2410ほどセントロイド22が配置されることが適切な量子化につながるものと判るため、簡単な計算でセントロイド22が配置されるべきクラスタを特定できる。また、任意の条件を満たしていないセントロイドである不適セントロイド2212を特定し、絶対値d1,d2,d3の大きいクラスタ247,248,2410から順に不適セントロイド2212を転用することにより、量子化に活用されていないセントロイド22を、画一的な処理に基づいて、セントロイド22が配置されることが適切な量子化につながるクラスタ247,248,2410に転用することができる。これにより、量子化において、メモリ領域を効率良く使用し、短時間でクラスタリングの最適化を行う事ができる。この実施の形態においては、それぞれのクラスタ247,248,2410について、セントロイド2210,2211,2213を境界に複数の領域である一方側領域321,322,324と他方側領域331,332,334とに分割することにより、セントロイド22が配置されるべきクラスタ24を特定するための一手順毎の計算量をより少ないものとすることができる。この実施の形態においては、クラスタ247,248,249,2410の中心位置311,312,313,314をクラスタ247,248,249,2410を分割する境界とするための任意の地点とすることにより、簡易な手順でクラスタ247,248,249,2410を分割し、かつ、演算によって、セントロイド22が配置されるべきクラスタ247,248,249,2410を高い精度で特定できる。これにより、量子化において、メモリ領域をより効率良く使用し、より短時間でクラスタリングの最適化を行う事ができる。この実施の形態においては、クラスタ247,248,249,2410の中に存在する出現頻度217,218,219,2110,2111が特定の限界値28以下である場合にクラスタ247,248,249,2410の中にあるセントロイド22が任意の条件を満たしていないと判定することにより、量子化の単位とするのに不向きなクラスタ247,248,249,2410及びセントロイド22に基づく処理を回避し、高品位な量子化が行えるクラスタリングを短時間で行うことができる。なお、この実施の形態においては、説明の簡単のため、輝度のみの出現頻度をパラメータとして扱い量子化する構成即ち、輝度という1次元の情報のみを量子化する構成としたが、2次元以上の情報の出現頻度をパラメータとして扱う構成としてもよい。例えば、色の3原色であるRGBそれぞれの情報の出現頻度をパラメータとして扱い量子化する構成即ち、RGBという3次元の情報を量子化する構成としてもよい。また、この実施の形態においては、一のクラスタ24に一のセントロイド22のみを配置し、一のクラスタ24をセントロイド22を中心に二分割する構成としたが、これに代えて、一のクラスタ24に二つ以上のセントロイド22を配置し、それぞれのセントロイド22を中心に一のクラスタ24を三つ以上に分割する構成としてもよい。また、この実施の形態においては、ベクトル量子化の手法としてLGB法を用いたが、これに限らず、どのようなベクトル量子化の手法に本発明を適用してもよい。また、この実施の形態においては、画像情報を輝度の出現頻度21としたが、これ以外のどのような画像情報に本発明を適用してもよい。また、この実施の形態においては、絶対値算出部14がクラスタ24を一方側領域32と他方側領域33とに二分割する境界をクラスタ24の中心位置31としたが、これに限らず、クラスタ24のどの位置でクラスタ24を二分割してもよい。なお、上記実施形態は本発明の例示であり、本発明が上記実施形態のみに限定されることを意味するものではないことは、いうまでもない。"