nn:2以上の自然数次元のデータテーブルを読出す読出し部と、前記データテーブル上で第1次元方向のデータ配列毎に前記データ配列に含まれる各データの存在数を求め、前記データテーブルの各データを前記各データの存在数に変換した集計テーブルを生成する存在数算出部と、前記集計テーブル上で前記第1次元方向を除くn-1次元方向のデータ配列毎に前記各データの存在数を集計する存在数集計部と、前記存在数の集計値が最大となる前記n-1次元方向のデータ配列を前記データテーブルから抽出する抽出部とを備えるデータ処理装置。前記データテーブルが時間方向でのn-1次元方向のデータ配列の分布を示し、前記n-1次元方向のデータ配列により表される画像が時間の経過とともに前記n-1次元方向に変位しており、前記n-1次元方向のデータ配列毎に前記n-1次元方向での前記画像の動き量を検出する動き量検出部をさらに備え、前記存在数算出部は、前記n-1次元方向での前記画像の動き量に対応して、前記データテーブル上で前記n-1次元方向のデータ配列を前記n-1次元方向にシフトさせた状態で、前記データテーブル上の前記第1次元方向のデータ配列毎に前記データ配列に含まれる各データの存在数を求め、前記データテーブルの各データを前記各データの存在数に変換した集計テーブルを生成する、請求項1に記載のデータ処理装置。前記存在数集計部は、前記集計テーブル上の前記n-1次元方向のデータ配列毎に、前記データ配列上での各データの位置に応じて重み付けした存在数を集計する、請求項2に記載のデータ処理装置。前記存在数集計部は、前記集計テーブル上の前記n-1次元方向のデータ配列毎に、前記データ配列の各データに対応する画像情報に応じて重み付けした存在数を集計する、請求項2または3に記載のデータ処理装置。前記データテーブルが前記第1次元方向での前記n-1次元方向のデータ配列の分布を示しており、前記存在数集計部は、前記集計テーブル上で前記n-1次元方向のデータ配列毎に正規化した存在数を集計する、請求項1に記載のデータ処理装置。前記集計テーブル上の前記n-1次元方向のデータ配列毎に所定の存在数が連続して存在する数を示す連続存在数を求める存在数判定部をさらに備え、前記抽出部は、前記存在数の集計値が最大となる前記n-1次元方向のデータ配列のうち、前記連続存在数が最大となるデータ配列を前記データテーブルから抽出する、請求項1に記載のデータ処理装置。前記抽出部は、前記存在数の集計値が最大となる前記n-1次元方向のデータ配列以外のデータ配列をさらに抽出する、請求項1から6のいずれか1項に記載のデータ処理装置。前記抽出部は、前記存在数の集計値が最大となる前記n-1次元方向のデータ配列に隣接するデータ配列をさらに抽出する、請求項1から6のいずれか1項に記載のデータ処理装置。2次元画像のデータテーブルから1次元画像のデータ配列を抽出する、請求項1から8のうちいずれか1項に記載のデータ処理装置。2次元画像の時間分布を示すデータテーブルから2次元画像のデータ配列を抽出する、請求項1から8のうちいずれか1項に記載のデータ処理装置。3次元画像のデータテーブルから2次元画像のデータ配列を抽出する、請求項1から8のうちいずれか1項に記載のデータ処理装置。nn:2以上の自然数次元のデータテーブルを読出す読出し、前記データテーブル上で第1次元方向のデータ配列毎に前記データ配列に含まれる各データの存在数を求め、前記データテーブルの各データを前記各データの存在数に変換した集計テーブルを生成し、前記集計テーブル上で前記第1次元方向を除くn-1次元方向のデータ配列毎に前記各データの存在数を集計し、前記存在数の集計値が最大となる前記n-1次元方向のデータ配列を前記データテーブルから抽出することを含むデータ処理方法。nn:2以上の自然数次元のデータテーブルを読出す読出し、前記データテーブル上で第1次元方向のデータ配列毎に前記データ配列に含まれる各データの存在数を求め、前記データテーブルの各データを前記各データの存在数に変換した集計テーブルを生成し、前記集計テーブル上で前記第1次元方向を除くn-1次元方向のデータ配列毎に前記各データの存在数を集計し、前記存在数の集計値が最大となる前記n-1次元方向のデータ配列を前記データテーブルから抽出することを含むデータ処理方法をコンピュータに実行させるためのプログラム。ところで、データの統計的な代表値としては、しばしば最頻値や平均値等が用いられている。このため、例えば、画像データのデータ列毎に最頻値や平均値等を代表値として求め、データ列毎の代表値を横方向に並べて線分データを生成する場合がある。しかし、この場合、互いに関連しないデータ列毎の代表値を横方向に並べてしまい、画像データの特徴を適切に反映した線分データを生成できない場合がある。そこで、本発明は、空間的な広がりを有するデータを、その特徴を適切に反映したデータに縮小できる、データ処理装置、データ処理方法およびプログラムを提供しようとするものである。本発明のある観点によれば、nn:2以上の自然数次元のデータテーブルを読出す読出し部と、データテーブル上で第1次元方向のデータ配列毎にデータ配列に含まれる各データの存在数を求め、データテーブルの各データを各データの存在数に変換した集計テーブルを生成する存在数算出部と、集計テーブル上で第1次元方向を除くn-1次元方向のデータ配列毎に各データの存在数を集計する存在数集計部と、存在数の集計値が最大となるn-1次元方向のデータ配列をデータテーブルから抽出する抽出部とを備えるデータ処理装置が提供される。データテーブルが時間方向でのn-1次元方向のデータ配列の分布を示し、n-1次元方向のデータ配列により表される画像が時間の経過とともにn-1次元方向に変位しており、データ処理装置は、n-1次元方向のデータ配列毎にn-1次元方向での画像の動き量を検出する動き量検出部をさらに備え、存在数算出部は、n-1次元方向での画像の動き量に対応して、データテーブル上でn-1次元方向のデータ配列をn-1次元方向にシフトさせた状態で、データテーブル上の第1次元方向のデータ配列毎にデータ配列に含まれる各データの存在数を求め、データテーブルの各データを各データの存在数に変換した集計テーブルを生成してもよい。存在数集計部は、集計テーブル上のn-1次元方向のデータ配列毎に、データ配列上での各データの位置に応じて重み付けした存在数を集計してもよい。存在数集計部は、集計テーブル上のn-1次元方向のデータ配列毎に、データ配列の各データに対応する画像情報に応じて重み付けした存在数を集計してもよい。データテーブルが第1次元方向でのn-1次元方向のデータ配列の分布を示しており、存在数集計部は、集計テーブル上でn-1次元方向のデータ配列毎に正規化した存在数を集計してもよい。データ処理装置は、集計テーブル上のn-1次元方向のデータ配列毎に所定の存在数が連続して存在する数を示す連続存在数を求める存在数判定部をさらに備え、抽出部は、存在数の集計値が最大となるn-1次元方向のデータ配列のうち、連続存在数が最大となるデータ配列をデータテーブルから抽出してもよい。抽出部は、存在数の集計値が最大となるn-1次元方向のデータ配列以外のデータ配列をさらに抽出してもよい。抽出部は、存在数の集計値が最大となるn-1次元方向のデータ配列に隣接するデータ配列をさらに抽出してもよい。データ処理装置は、2次元画像のデータテーブルから1次元画像のデータ配列を抽出してもよい。データ処理装置は、2次元画像の時間分布を示すデータテーブルから2次元画像のデータ配列を抽出してもよい。データ処理装置は、3次元画像のデータテーブルから2次元画像のデータ配列を抽出してもよい。本発明の他の観点によれば、nn:2以上の自然数次元のデータテーブルを読出す読出し、データテーブル上で第1次元方向のデータ配列毎にデータ配列に含まれる各データの存在数を求め、データテーブルの各データを各データの存在数に変換した集計テーブルを生成し、集計テーブル上で第1次元方向を除くn-1次元方向のデータ配列毎に各データの存在数を集計し、存在数の集計値が最大となるn-1次元方向のデータ配列をデータテーブルから抽出することを含むデータ処理方法が提供される。本発明の他の観点によれば、上記データ処理方法をコンピュータに実行させるためのプログラムが提供される。ここで、プログラムは、コンピュータ読取り可能な記録媒体を用いて提供されてもよく、通信手段等を介して提供されてもよい。本発明によれば、空間的な広がりを有するデータを、その特徴を適切に反映したデータに縮小できる、データ処理装置、データ処理方法およびプログラムを提供することができる。以下に添付図面を参照しながら、本発明の好適な実施の形態について詳細に説明する。なお、本明細書及び図面において、実質的に同一の機能構成を有する構成要素については、同一の符号を付することにより重複説明を省略する。[1.データ処理方法の概要]まず、図1を参照して本発明の実施形態に係るデータ処理方法の概要について説明する。データ処理方法は、平面データ、立体データ、時系列データ等、空間的な広がり時空間的な広がりも含むを有するデータを、その特徴を適切に反映したデータに縮小するものである。データ処理方法では、nn:2以上の自然数次元のデータテーブルが読み出される。つぎに、データテーブル上で第1次元方向のデータ配列毎にデータ配列に含まれる各データの存在数が求められ、データテーブルの各データを各データの存在数に変換した集計テーブルが生成される。そして、集計テーブル上で第1次元方向を除くn-1次元方向のデータ配列毎にデータの存在数が集計され、存在数の集計値が最大となるn-1次元方向のデータ配列がデータテーブルから抽出される。以下では、データテーブルが画像情報を表す場合について説明するが、データテーブルが他の情報を表してもよい。また、以下では、2次元データを処理する場合について主に説明するが、3次元データまたは4次元以上のデータを処理してもよい。図1は、本発明の実施形態に係るデータ処理方法の概要を示す図である。図1に示す例では、Y行X列の2次元データ行列が処理される。以下では、データ行列がy方向を第1次元、x方向を第2次元として処理される場合について説明するが、x方向を第1次元、y方向を第2次元として処理されてもよい。データテーブルT11上では、y方向のデータ配列毎、つまりx=1~Xのデータ列毎にデータ列に含まれる各データの存在数が求められる。例えば、x=1のデータ列では、y=2、3、5にあるデータ4の存在数が3、y=1、Yにあるデータ1の存在数が2、y=4にあるデータ2の存在数が1と求められる。つぎに、データテーブルT11の各データを各データの存在数に変換した集計テーブルT12が生成される。例えば、x=1のデータ列では、y=2、3、5の値がデータ4の存在数3、y=1、Yの値がデータ1の存在数2、y=4の値がデータ2の存在数1に変換される。つぎに、集計テーブルT12上でx方向のデータ配列毎、つまりy=1~Yのデータ行毎にデータ列毎のデータの存在数が集計される。例えば、y=3のデータ行では、データの存在数が44と集計され、他のデータ行では、データの存在数が44未満と集計されるとする。そして、存在数の集計値が最大となるx方向のデータ配列、つまりデータ行がデータテーブルT11から抽出される。例えば、y=3のデータ行L11でデータの存在数が最大と集計されると、y=3のデータ行L11がデータテーブルT11から抽出される。これにより、2次元データは、2次元データのデータ行のうち、データ列方向での存在頻度が高いデータを多く含む特定のデータ行、つまり、2次元データのデータ行方向の関連性を維持しつつ、2次元データの特徴を表す1次元データに縮小される。よって、空間的な広がりを有する2次元データを、その特徴を適切に反映した1次元データに縮小することができる。[2.第1実施形態]つぎに、図2から図6を参照して本発明の第1実施形態について説明する。第1実施形態は、2次元の画像データを、その特徴を適切に反映した線分データに縮小するものである。図2は、本発明の第1実施形態に係るデータ処理装置10の構成を示すブロック図である。データ処理装置10は、パーソナルコンピュータ、PDA、携帯電話、デジタルカメラ等の画像処理装置である。図2に示すように、データ処理装置10は、2次元データ生成部11生成部11、2次元データ記憶部12記憶部12、2次元データ読出部13読出部13、存在数算出部14、存在数集計部15、存在数判定部16および1次元データ抽出部17抽出部17を含んでいる。生成部11は、画像データから2次元のデータテーブルを生成する。画像データは、一般に、x-y画像平面上の画素毎のR赤、G緑、B青の組値からなる。生成部11では、例えば、R、G、B値がH色相、S彩度、V明度の組値またはY輝度、U色差、V色差の組値に変換され、H値またはY値をデータとして、x-y画像平面上のデータ分布を示す2次元のデータテーブルが生成される。なお、生成部11では、RGB値からH値またはY値への変換とは異なる変換が行われてもよく、例えばG値のみが用いられてもよい。また、線分データの用途と計算量に応じては、この段階で画像データが縮小されてもよい。記憶部12は、生成部11により生成されたデータテーブルを記憶する。読出部13は、線分データを生成するために、記憶部12に記憶されたデータテーブルを読出す。存在数算出部14は、データテーブル上で第1次元方向のデータ配列毎にデータ配列に含まれる各データの存在数を求める。以下では、x-y画像平面上のy方向を第1次元、x方向を第2次元として説明するが、x方向を第1次元、y方向を第2次元としてもよい。よって、データテーブル上でy方向のデータ配列毎、つまりデータ列毎にデータ列に含まれる各データの存在数が求められる。また、存在数算出部14は、データテーブルの各データを各データの存在数に変換した集計テーブルを生成する。存在数集計部15は、集計テーブル上で第2次元方向のデータ配列毎、つまりy=1~Yのデータ行毎にデータ列毎のデータの存在数を集計する。よって、集計テーブル上でx方向のデータ配列毎、つまりデータ行毎に、存在数算出部14により求められたデータ列毎の各データの存在数が集計される。存在数判定部16は、存在数集計部15により求められたデータ行毎の存在数の集計値を判定する。なお、集計値の判定処理の詳細については後述する。抽出部17は、存在数の集計値が最大となるデータ行をデータテーブルから抽出する。なお、データ処理装置10の構成要素は、電気回路等のハードウェアおよび/またはプログラム等のソフトウェアとして構成される。データ処理装置10は、CPU、ROM、RAM等からなる制御部不図示を有し、CPUは、後述するデータ処理方法を実行するためのプログラムをROM等から読出し、RAM上に展開して実行することで、データ処理装置10の動作を実現する。なお、データ処理装置10の各構成要素は、他の構成要素と一体に構成されてもよく、複数の構成要素に分けて構成されてもよい。図3は、第1実施形態に係るデータ処理方法を示すフロー図である。図3に示すように、生成部11は、画像データから2次元のデータテーブルを生成し、記憶部12に記憶させるステップS101。読出部13は、線分データを生成するためにデータテーブルを記憶部12から読出すステップS102。図4には、データテーブルの一例が示されている。なお、以下の説明では、簡略化されたデータテーブルを用いて、本発明の実施形態に係るデータ処理方法が説明されている。しかし、実際のデータテーブルは、例えば1920×1080の画像データの画素値を格納する2次元データ行列となる。存在数算出部14は、データテーブル上でx=1~5のデータ列毎にデータ列に含まれる各データの存在数を求めるステップS103。データテーブルは、図4のT41に示すように、画像データの画素値データを格納する5行5列の2次元データ行列である。図4に示す例では、x=1のデータ列では、y=2、3、5にあるデータ3の存在数が3、y=1にあるデータ7の存在数が1、y=5にあるデータ3の存在数が1と求められる。同様に、x=2のデータ列では、y=1~5の各データの存在数が1と求められる。また、存在数算出部14は、データテーブルの各データを、データ列毎に求めた各データの存在数に変換した集計テーブルを生成するステップS104。集計テーブルは、図4のT42に示すように、各データの存在数を格納する、データテーブルと同じ5行5列の2次元データ行列である。図4に示す例では、x=1のデータ列では、y=2、3、5にデータ3の存在数3、y=1にデータ7の存在数1、y=4にデータ4の存在数1が格納される。同様に、x=2のデータ列では、y=1~5に存在数1が格納される。存在数集計部15は、集計テーブル上でy=1~5のデータ行毎にx=1~5のデータ列毎のデータの存在数を集計するステップS105。図4に示す例では、T43に示すように、データの存在数は、y=3のデータ行では、x=1、2、3、4、5のデータの存在数3、1、1、2、2から9と集計される。同様にして、y=1、2、3、4、5のデータ行での存在数の集計値は、6、8、9、7、7と集計される。存在数判定部16は、存在数の集計値が最大となるデータ行が複数存在するかを判定するステップS106。図4に示す例では、y=3のデータ行でのみ存在数の集計値が最大となるので、処理がステップS107に移行する。なお、存在数の集計値が最大となるデータ行が複数存在する場合の処理については後述する。抽出部17は、存在数の集計値が最大となるデータ行をデータテーブルから抽出するステップS107。図4に示す例では、L41に示すように、存在数の集計値が最大となるy=3のデータ行3、7、7、1、5が抽出される。抽出したデータ行は、画像データを縮小した線分データとして出力されるステップS108。図5には、存在数の集計値の算出結果について他の例が示されている。図5のT51に示すように、y=1、2、3、4、5のデータ行での存在数の集計値は、6、9、9、7、7と求められている。この場合、存在数判定部16は、y=2、3のデータ行で存在数の集計値が最大となると判定し、以下の処理をする。存在数判定部16では、存在数の集計値が最大となるy=2、3のデータ行について、存在数の最大値がデータ列間で連続して存在する数を示す連続存在数が求められるステップS109。図5のT52に示すように、存在数の分布は、y=2のデータ行で3、1、1、1、3、y=3のデータ行で1、3、3、1、1となり、y=2のデータ行では、最大値3の連続存在数が3、y=3のデータ行では、最大値3の連続存在数が2と求められる。なお、なお、連続存在数としては、存在数の最大値に代えて、存在数が平均値以上となる部分の連続性、所定の閾値以上、データ列の要素数nから定められる閾値√n等以上を満たす存在数の最大値がデータ列間で連続して存在する数が求められてもよい。存在数集計部15は、最大値の連続存在数の算出結果を抽出部17に通知する。そして、抽出部17は、存在数の集計値が最大となるy=2、3のデータ行のうち、存在数の最大値の連続存在数が最大となるy=3のデータ行をデータテーブルから抽出するステップS110。図6には、画像データを縮小した線分データの抽出例が示されている。図6の抽出例1では、x-y画像平面上のy方向を第1次元、x方向を第2次元として、画像データD6が線分データL61に縮小されている。画像データD6は、画像データD6のデータ行x方向のうち、データ列方向y方向での存在頻度が高いデータを最も多く含む特定のデータ行、つまり、画像データD6のデータ行方向の関連性を維持しつつ、画像データD6の特徴を適切に反映した線分データL61に縮小される。図6の抽出例2では、画像データD6が3つの線分データL61、L62、L63に縮小されている。3つの線分データL61~L63は、データ列方向での存在頻度が高いデータを最も多く含むデータ行と、その上下に隣接するデータ行とを示す線分データL61~L63からなる。なお、線分データの数は、画像データD6のデータ行数例えば1080行に比べて十分に少なければ、2つでもよく、4つ以上でもよい。また、複数の線分データは、存在頻度が高いデータを最も多く含むデータ行と、存在頻度が高いデータを次に多く含むデータ行でもよい。図6の抽出例3では、x-y画像平面上のx方向を第1次元、y方向を第2次元として、画像データD6が線分データL64に縮小されている。画像データD6は、画像データのデータ列y方向のうち、データ行方向x方向での存在頻度が高いデータを最も多く含む特定のデータ列、つまり、画像データD6のデータ列方向の関連性を維持しつつ、画像データD6の特徴を適切に反映した線分データL64に縮小される。以上説明したように、第1実施形態に係るデータ処理方法によれば、データテーブル上で第1次元方向おデータ配列毎にデータ配列に含まれる各データの存在数が求められ、データテーブルの各データをデータ配列毎に各データの存在数に変換した集計テーブルが生成される。そして、集計テーブル上で第2次元方向のデータ配列毎に第1次元方向のデータ配列毎のデータの存在数が集計され、存在数の集計値が最大となる第2次元方向のデータ配列がデータテーブルから抽出される。これにより、空間的な広がりを有する2次元の画像データを、その特徴を適切に反映した1次元の画像線分データに縮小することができる。[3.第2実施形態]つぎに、図7から図11を参照して本発明の第2実施形態について説明する。第2実施形態は、3次元の画像データを、その特徴を適切に反映した2次元の画像データに縮小するものである。3次元の画像データは、画像の時間分布を示すデータでもよく、画像の空間分布を示すデータでもよい。なお、以下では、第1実施形態と重複する説明を省略する。図7は、本発明の第2実施形態に係るデータ処理装置20の構成を示すブロック図である。図7に示すように、データ処理装置20は、3次元データ生成部21生成部21、3次元データ記憶部22記憶部22、3次元データ読出部23読出部23、存在数算出部24、存在数集計部25および2次元データ抽出部26抽出部26を含んでいる。生成部21は、画像データから3次元のデータテーブルを生成する。画像の時間分布を示すデータを処理する場合、x-y画像平面上のデータのt時間方向分布を示す3次元のデータテーブルが生成される。同様に、画像の空間分布を示すデータを処理する場合、x-y画像平面上のデータのz方向分布を示す3次元のデータテーブルが生成される。存在数算出部24は、データテーブル上でt方向のデータ配列毎にデータ配列に含まれる各データの存在数を求める。以下では、x-y画像平面上のデータのt方向分布を示す3次元データを処理する場合について説明するが、z方向分布を示す3次元データを処理する場合についても同様に説明される。よって、x-y画像平面に沿ったデータ配列の同一位置でt方向のデータ配列毎にデータ配列に含まれる各データの存在数が求められる。また、存在数算出部24は、データテーブルの各データを各データの存在数に変換した集計テーブルを生成する。存在数集計部25は、集計テーブル上でx-y画像平面に沿ったデータ配列毎にt方向のデータ配列毎のデータの存在数を集計する。よって、集計テーブル上でx-y画像平面に沿ったデータ配列毎に、存在数算出部24により求められたt方向のデータ配列毎の各データの存在数が集計される。抽出部26は、存在数の集計値が最大となるx-y画像平面に沿ったデータ配列をデータテーブルから抽出する。図8は、第2実施形態に係るデータ処理方法を示すフロー図である。図8に示すように、生成部21は、画像動画データから3次元のデータテーブルを生成し、記憶部22に記憶させるステップS201。読出部23は、画像静止画データを生成するためにデータテーブルを記憶部22から読出すステップS202。図9には、データテーブルの一例が示されている。図9に示す例では、データテーブルは、T91~T95に示すように、画像データの画素値データを格納する、x-y画像平面上のデータのt方向分布を示す5×5×5の3次元データ行列である。存在数算出部24は、データテーブル上でt方向のデータ配列毎に、データ配列に含まれる各データの存在数を求めるステップS203。図9に示す例では、x、y=1、5のデータ配列では、t=2、3、5にあるデータ3の存在数が3、t=1にあるデータ7の存在数が1、t=4にあるデータ4の存在数が1と求められる。同様に、x、y=2、5のデータ配列では、t=1~5の各データの存在数が1と求められる。また、存在数算出部24は、データテーブルの各データを、t方向のデータ配列毎に求めた各データの存在数に変換した集計テーブルを生成するステップS204。集計テーブルは、図9のT91 ́~T95 ́に示すように、各データの存在数を格納する、データテーブルと同じ5×5×5の3次元データ行列である。図9に示す例では、x、y=1、5のデータ配列では、t=2、3、5にデータ3の存在数3、t=1にデータ7の存在数1、t=4にデータ4の存在数1が格納される。同様に、x、y=2、5のデータ列では、t=1~5に存在数1が格納される。存在数集計部25は、集計テーブル上でx-y方向のデータ配列毎にt方向のデータ配列毎のデータの存在数を集計するステップS205。図9に示す例では、t=1、2、3、4、5のデータ配列毎のデータの存在数が12、15、16、14、12と集計される。抽出部26は、存在数の集計値が最大となるデータ配列をデータテーブルから抽出するステップS206。図9に示す例では、存在数の集計値が最大となるt=3のデータ配列が抽出される。抽出したデータ配列は、3次元の画像動画データを縮小した2次元の画像静止画データとして出力されるステップS207。図10および図11には、3次元の画像データを縮小した2次元の画像データの抽出例が示されている。図10に示す抽出例は、被写体の動きを撮影したフレーム画像の一例である。抽出例では、画像平面の時間分布を示す画像データD101~D105、...、D106から画像平面の画像データD104が抽出される。この場合は、画像データD104は、画像データD101~D105、...、D106のうち共通するデータを最も多く含むフレーム画像に相当する。画像平面の時間分布を示す画像データは、時間方向に分布する画像平面のうち、時間方向での存在頻度が高いデータを最も多く含む特定の画像平面、つまり、画像平面方向の関連性を維持しつつ、時間方向に分布する画像平面の特徴を適切に反映した画像平面フレームの画像データに縮小される。図11に示す抽出例は、人体の胴部に沿って撮影したCTスキャン画像の一例である。抽出例では、画像平面の空間分布を示す画像データD111~D115、...、D116から画像平面の画像データD114が抽出される。この場合は、画像データD114は、画像データD111~D115、...、D116のうち共通するデータを最も多く含むCT画像に相当する。画像平面の空間分布を示す画像データは、垂直方向に分布する画像平面のうち、垂直方向での存在頻度が高いデータを最も多く含む特定の画像平面、つまり、画像平面方向の関連性を維持しつつ、垂直方向に分布する画像平面の特徴を適切に反映した画像平面の画像データに縮小される。以上説明したように、第2実施形態に係るデータ処理方法によれば、データテーブル上でt方向またはz方向のデータ配列毎にデータ配列に含まれる各データの存在数が求められ、データテーブルの各データをt方向またはz方向のデータ配列毎に各データの存在数に変換した集計テーブルが生成される。そして、集計テーブル上でx-y平面のデータ配列毎にt方向またはz方向のデータ配列毎のデータの存在数が集計され、存在数の集計値が最大となるx-y平面のデータ配列がデータテーブルから抽出される。これにより、空間的な広がり時空間的な広がりを含むを有する3次元の画像データを、その特徴を適切に反映した2次元の画像データに縮小することができる。つぎに、図12から図15を参照して本発明の実施形態の応用例について説明する。図12は、2次元の画像データの一部を、その特徴を適切に反映した線分データに縮小するものである。図12に示す例では、画像データD121の中央領域の画像データD122が2次元の画像データとして抽出され、中央領域の左側領域の画像データD123を縮小した線分データL123と、右側領域のデータD124を縮小した線分データL124とともに配置されている。このために、第1実施形態と同様に、まず、左側領域の画像データD123からY行X列画像データD123の画素領域に相当の2次元のデータテーブルが生成される。画像データD123は、画像データD123のデータ行x方向のうち、データ列方向y方向での存在頻度が高いデータを最も多く含む特定のデータ行に相当する線分データL123に縮小される。そして、線分データL123は、中央領域の画像データD122に添って、例えば画像データD122の左下に添って配置される。なお、右側領域の画像データD124についても、同様に線分データL124に縮小されて中央領域の画像データD122に添って、例えば画像データD122の右上に添って配置される。また、中央領域の上下の領域についても、同様に線分データに縮小されて中央領域の画像データD122に合成されてもよい。図13は、時間方向に分布する画像データの一部を、その特徴を適切に反映した線分データに縮小するものである。図13に示す例では、フレーム画像の一部が代表フレームとして抽出され、代表フレーム以外の非代表フレームを縮小した線分データが代表フレームの間に配置されている。図13に示す例では、D131、D133、D135、D136、D138が代表フレームの画像データに相当し、D132、D134、D137が非代表フレームの画像データに相当する。このために、第1実施形態と同様に、まず、非代表フレームの画像データ、例えば画像データD132からY行X列画像データD132の画素領域に相当の2次元のデータテーブルが生成される。画像データD132は、画像データD132のデータ行x方向のうち、データ列方向y方向での存在頻度が高いデータを最も多く含む特定のデータ行に相当する線分データL132に縮小される。そして、線分データL132は、代表フレームの画像データD131、D133の間に配置される。同様に、非代表フレームの画像データD134、D137から線分データL134、L137が抽出され、代表フレームの画像データD133とD135の間、画像データD136とD138の間にそれぞれ配置される。図14および図15は、4次元データの時間分布を、その特徴を適切に反映した4次元データに縮小するものである。図14に示す例では、データテーブルは、x-y-z空間の座標情報x、y、zおよび温度情報Tからなる4次元データの時間分布を表している。ここで、4次元データは、例えば、惑星シミュレーションや分子運動シミュレーションのように、空間位置の時間遷移を示す座標情報x、y、zと、温度の時間遷移を示す温度情報Tからなる。図14に示す例では、T141に示すデータテーブルからT142に示す集計テーブルが生成される。データテーブルによれば、xのデータ配列では、データ10の存在数が1、データ20、30の存在数が2と求められる。集計テーブルでは、xのデータ配列でt=1の値がデータ10の存在数1、t=2~5の値がデータ20、30の存在数2となる。同様にして、y、z、Tのデータ配列毎に各データの存在数が求められ、集計テーブルに反映される。集計テーブルでは、t方向のデータ配列毎、つまりx-y-z-Tのデータ配列毎にデータの存在数が集計される。集計の一例として、t=2のデータ配列では、データの存在数がxのデータ配列で2、yのデータ配列で2、zのデータ配列で2、Tのデータ配列で4となり、データの存在数の単純和合計1欄が10と求められる。また、集計の他の例として、t=2のデータ配列では、x-y-zのデータ配列で集計されたデータの存在数6A欄と、Tのデータ配列のデータの存在数4から、データの存在数の自乗和合計2欄が52と求められてもよい。つぎに、存在数の集計値が最大となるt方向のデータ配列、つまりx-y-z-Tのデータ配列がデータテーブルから抽出される。図14に示す例では、t=1~5のx-y-z-Tのデータ配列のうち、t=2のx-y-z-Tのデータ配列で単純和および自乗和が最大となっている。このため、L141に示すように、t=2のデータ配列20、30、2、25がデータテーブルから抽出される。図15に示す例では、図14のT142に示す集計テーブルがT151に示す集計テーブルに正規化される。T142に示す集計テーブルでは、各データ配列のデータの存在数の最大値がx、y、zのデータ配列で2となる一方、Tのデータ配列で4となる。よって、x-y-z-Tのデータ配列毎の集計値には、x、y、zのデータ配列に比してTのデータ配列のデータの存在数が顕著に反映されて、適切な集計値を求めることができないことがある。このため、図15に示す例では、T151に示すように、x、y、z、Tのデータ配列毎に、存在数の最大値によりデータの存在数が正規化される。例えば、xのデータ配列では、t方向の各データの存在数1、2、2、2、2が存在数0.5、1.00、1.00、1.00、1.00に正規化される。同様に、Tのデータ配列では、t方向の各データの存在数4、4、4、4、1が存在数1.00、1.00、1.00、1.00、0.25に正規化される。なお、データの存在数は、存在数の最大値に代えて、例えばデータ配列毎の存在数の和により正規化されてもよい。これにより、T151に示す集計テーブルでは、x、y、z、Tのデータ配列のデータの存在数の最大値がいずれも1.00となる。よって、x-y-z-Tのデータ配列毎の集計値には、x、y、z、Tのデータ配列のデータの存在数が一様に反映されて、適切な集計値を求めることができる。[4.第3実施形態]つぎに、図16から図21を参照して本発明の第3実施形態について説明する。第3実施形態は、動画データをデータの特徴を適切に反映した静止画データに縮小するものである。ここで、動画データに含まれる画像は、時間の経過とともに画像平面方向に変位する。なお、以下では、第1、第2実施形態と重複する説明を省略する。図16は、本発明の第3実施形態に係るデータ処理装置30の構成を示すブロック図である。図16に示すように、データ処理装置30は、3次元データ生成部31生成部31、3次元データ記憶部32記憶部32、動き量検出部33、動き量記憶部34、データ読出部35読出部35、2次元データシフト処理部36シフト処理部36、存在数算出部37、存在数集計部38および2次元データ抽出部39抽出部39を含んでいる。生成部31は、動画データからx-y画像平面上のデータのt時間方向分布を示す3次元のデータテーブルを生成する。つまり、動画データをフレーム毎の画像データに区分し、画像データからx-y画像平面上のデータ分布を示す2次元のデータテーブルを生成し、2次元のデータテーブルをt方向に束ねて、フレーム毎の画像データのt方向分布を示す3次元のデータテーブルを生成する。動き量検出部33は、動画データから画像のフレーム間の動き量を検出する。つまり、動画データをフレーム毎の画像データに区分し、画像データから画像特徴量を抽出し、フレーム間で画像特徴量の移動を検出することで、フレーム間の動き量を検出する。フレーム間の動き量は、x、y方向の動きベクトルとして表される。なお、動き量検出部33は、生成部31と一体に構成されてもよい。データ読出部35は、動画データを縮小した静止画データを生成するために、記憶部32に記憶されたデータテーブルと、動き量記憶部34に記憶された動き量を読み出し、シフト処理部36に供給する。シフト処理部36は、データテーブル上でフレーム毎の画像データにフレーム間の動き量を関連付ける。例えば、第1フレームと第2フレームとの間でx方向に1、y方向に1の動き量が検出されると、フレーム2の画像データに動き量が関連付けられる。これにより、第2フレームで第1フレームに対して画像データの基準点を動き量に応じてシフトさせることで、フレーム間の動き量に対応するように、第1フレームの画像データに対して第2フレームの画像データをシフトさせることができる。存在数算出部37は、フレーム間の動き量を考慮して、データテーブル上でt方向のデータ配列毎にデータ配列に含まれる各データの存在数を求める。よって、x-y画像平面に沿ったデータ配列を動き量に対応してシフトさせた状態で、x-y画像平面上の同一位置でt方向のデータ配列毎にデータ配列に含まれる各データの存在数が求められる。前述した第1および第2フレームの例では、第1フレームのx、y=2、2と第2フレームの1、1との間、第1フレームのx、y=3、2と第2フレームの2、1との間、...でデータの存在数が求められる。また、存在数算出部37は、データテーブルの各データを各データの存在数に変換した集計テーブルを生成する。存在数集計部38は、集計テーブル上でx-y画像平面に沿ったデータ配列毎にt方向のデータ配列毎のデータの存在数を集計する。よって、集計テーブル上でx-y画像平面に沿ったデータ配列毎に、存在数算出部37により求められたt方向のデータ配列毎の各データの存在数が集計される。抽出部39は、存在数の集計値が最大となるx-y画像平面に沿ったデータ配列をデータテーブルから抽出する。図17は、第3実施形態に係るデータ処理方法を示すフロー図である。図18A~18Cおよび図19には、データ処理結果の一例が示されている。図17に示すように、生成部31は、動画データから3次元のデータテーブルを生成し、記憶部32に記憶させるステップS301。動画データは、例えば、スポーツ中継時に選手等の被写体を追跡するように移動しながら撮影された一連の画像データでもよく、医療診断時に異常部等の被写体を特定するように移動しながら撮影された一連の画像データでもよい。動き量検出部33は、動画データから画像のフレーム間の動き量を検出し、動き量記憶部34に記憶させるステップS302。読出部35は、データテーブルを記憶部32から読出し、動き量を動き量記憶部34から読み出すステップS303。図18A~18Cに示す例では、データテーブルは、図18AのT181~T185に示すように、x-y画像平面上のデータのt方向分布を示す5×5×5の3次元データ行列である。なお、T181~T185は、第1~第5のフレームのデータ行列に相当するデータ値の表示は省略している。。フレーム間の移動量は、図18Bに示すように、第1と第2フレームの間でx、y=1、2、第2と第3フレームの間で2、1、第3と第4フレームの間で-1、2、第4と第5フレームの間で-1、1となる。シフト処理部36は、データテーブル上でx-y方向のデータ配列にフレーム間の動き量を関連付けるステップS304。図18A~18Cに示す例では、第2、第3、第4、第5フレームにフレーム間の移動量x、y=1、2、2、1、-1、2、-1、1が関連付けられる。存在数算出部37は、フレーム間の動き量を考慮して、データテーブル上でt方向のデータ配列毎に、データ配列に含まれる各データの存在数を求めるステップS305。また、存在数算出部37は、データテーブルの各データを、t方向のデータ配列毎に求めた各データの存在数に変換した集計テーブルを生成するステップS306。図18A~18Cに示す例では、図18CのT181~T185に示すように、各フレームのx、y=1、1を基準点とすると、第1フレームの基準点をx ́、y ́=1、1として、第2フレームの基準点がx ́、y ́=2、3、第3フレームの基準点が4、4、第4フレームの基準点が3、6、第5フレームの基準点が2、7となる。そして、T181 ́~T185 ́に示すように、フレーム間の動き量を考慮して、集計テーブルが生成される。集計テーブルでは、説明を簡略化するために、全てのフレームでx-y画像平面のデータが同一であり、フレームの重なりに対応する存在数が求められる場合を想定している。つまり、フレーム間で重ならない位置にあるデータの存在数を1、2つのフレーム間で重なる位置にあるデータの存在数を2、...とする集計テーブルが生成される。例えば、他のフレームと重ならない第1フレームのx、y=1、1では、存在数が1となり、互いに重なる第1フレームのx、y=2、3と第2フレームのx、y=1、1では、存在数が2となる。存在数集計部38は、集計テーブル上でx-y画像平面のデータ配列毎にデータの存在数を集計するステップS307。図19には、第1~第5フレームに対応する集計テーブルとして、図18CのT181 ́~T185 ́に相当するT191~T195が示されている。図19に示す例では、t=1、2、3、4、5のデータ配列では、T191~T195に示すように、存在数の集計値が41、62、59、61、52と求められる。なお、存在数の集計値は、T191~T195毎のデータの合計値として求められる。抽出部39は、存在数の集計値が最大となるデータ配列をデータテーブルから抽出するステップS308。図19に示す例では、存在数の集計値が最大となるt=2、つまりT192で示す第2フレームのデータ配列が抽出される。抽出したデータ配列は、3次元の画像動画データを縮小した2次元の画像静止画データとして出力されるステップS309。ここで、動画データのデータ配列は、時間の経過とともに画像平面方向に変位する画像を含む動画データのフレームのうち、時間方向での存在頻度が高いデータを最も多く含むフレームの画像データに縮小される。つまり、動画データは、フレーム間の動き量を考慮して、画像平面方向の関連性を維持しつつ、時間方向に分布する画像平面の特徴を適切に反映したフレームの画像データに縮小される。図20および図21は、データ処理結果の他の例を示している。図20および図21に示す例では、データの存在数の集計に際して、集計テーブルの値存在数が補正される。なお、存在数は、図20および図21に示す両方の方法で補正されてもよい。図20に示す例では、x-y画像平面上でのデータの位置に応じて存在数が補正される。存在数の補正には、x-y画像平面上でのデータの位置に応じて予め定められた乗数からなる乗数テーブルが用いられる。乗数テーブルは、T20に示すように、テーブルの中央部で3、中間部で2、外縁部で1の乗数を有する5×5の2次元データ行列である。なお、T20に示す乗数テーブルは、乗数の一例を示すものである。図20に示すように、T191~T195で示す第1~第5フレームに対応する集計テーブルは、乗数テーブルを用いて補正される。集計テーブルの存在数は、例えばT201に示すように、第1フレームのx、y=1、1で乗数1により1=1×1に補正され、x、y=3、3で乗数3により6=2×3に補正される。これにより、集計テーブルの存在数は、中央部ほど大きな存在数に補正される。よって、フレームの中央部に存在するデータほど存在数が高く評価される。そして、t=1、2、3、4、5のデータ配列では、T201~T205に示すように、存在数の集計値が59、89、86、91、74と求められ、t=2、つまりT204で示す第2フレームが抽出される。図21に示す例では、x-y画像平面上での画像情報に応じて存在数が補正される。存在数の補正には、x-y画像平面上での画像情報に応じて定められた乗数からなる乗数テーブルが用いられる。乗数テーブルは、T211~T215に示すように、動画データのフレーム毎に検出された、例えば顔画像の部分で3、顔画像の下部に相当する胴体の部分で2、他の部分で1の乗数を有する5×5の2次元データ行列である。なお、画像情報としては、顔認識の結果に代えて、人体認識、物体認識の結果、隣接画素差分、輝度ヒストグラム、動きベクトル量等が用いられてもよい。図21に示すように、T191~T195で示す第1~第5フレームに対応する集計テーブルは、乗数テーブルを用いて補正される。集計テーブルの存在数は、例えばT216に示すように、第1フレームのx、y=1、1で乗数1により1=1×1に補正され、顔画像の部分に相当するx、y=5、2で乗数3により3=1×3に補正される。これにより、集計テーブルの存在数は、顔画像の部分ほど大きな存在数に補正される。よって、顔画像を表すデータほど存在数が高く評価される。そして、t=1、2、3、4、5のデータ配列では、T216~T220に示すように、存在数の集計値が65、94、95、83、64と求められ、t=3、つまりT218で示す第3フレームが抽出される。以上説明したように、第3実施形態に係るデータ処理方法によれば、時間の経過とともにx-y方向に変位する画像を含む動画データのデータテーブルが処理される。データテーブル上では、画像の変位を考慮して、t方向のデータ配列毎にデータ配列に含まれる各データの存在数が求められ、データテーブルの各データをt方向のデータ配列毎に各データの存在数に変換した集計テーブルが生成される。そして、集計テーブル上でx-y平面のデータ配列毎にt方向のデータ配列毎のデータの存在数が集計され、存在数の集計値が最大となるx-y平面のデータ配列がデータテーブルから抽出される。これにより、時間の経過とともに変位する画像を含む動画データについて、空間的な広がり時空間的な広がりを有する3次元の画像データを、その特徴を適切に反映した2次元の画像データに縮小することができる。以上、添付図面を参照しながら本発明の好適な実施形態について詳細に説明したが、本発明はかかる例に限定されない。本発明の属する技術の分野における通常の知識を有する者であれば、特許請求の範囲に記載された技術的思想の範疇内において、各種の変更例または修正例に想到し得ることは明らかであり、これらについても、当然に本発明の技術的範囲に属するものと了解される。例えば、上記実施形態の説明では、2次元または3次元データを処理する場合について説明したが、本発明は、4次元以上のデータを処理する場合にも同様に適用することができる。例えば、時間方向に分布するx-y-z立体画像を表す四次元のデータテーブルについて、時間方向に各データの存在数を求め、x-y-z立体画像毎に存在数を集計してもよい。そして、存在数の集計値が最大となる立体画像をデータテーブルから抽出し、時間方向に分布する立体画像の特徴を適切に反映した立体画像に縮小してもよい。また、上記実施形態の説明では、データ処理装置10、20、30、40がデータテーブルを生成する場合について説明した。しかし、データ処理装置10、20、30、40は、他の装置により生成されたデータテーブルを取得して処理するようにしてもよい。また、上記実施形態の説明では、第1実施形態でのみ、存在数の集計値が最大となるデータ配列を抽出するために、所定の存在数の連続存在数を検討する場合について説明した。しかし、他の実施形態でも、同様に、所定の存在数の連続存在数を検討してもよい。また、上記実施形態の説明では、第2実施形態の応用例でのみ、存在数の集計値を適切に求めるために、データ配列毎の存在数を正規化する場合について説明した。しかし、他の実施形態でも、同様に、データ配列毎の存在数を正規化してもよい。