被観察部を動画像で観察する内視鏡の補助診断装置であって、前記内視鏡の挿入部に備えられた撮像素子から出力された前記動画像の第1の色情報を、少なくとも明度の情報を含む第2の色情報に変換する画像変換部と、前記第2の色情報をコードに変換し、前記コードの画像特徴情報量を分析する画像特徴情報量分析回路と、動画像の一部を静止画像とし、前記静止画像と前記静止画像の画像特徴情報量とを関連付けて保存するデータベースと、前記画像特徴情報量に基いて、観察中の動画像に類似する前記静止画像を、前記データベースから検索する画像検索回路とを備えることを特徴とする内視鏡の補助診断装置。前記第2の色情報は、色相、彩度、明度からなることを特徴とする請求項1に記載の内視鏡の補助診断装置。前記コードは、前記動画像において出現頻度の高い色相に対して細かい階調で設定されることを特徴とする請求項2に記載の内視鏡の補助診断装置。前記コードは、色相の階調を少なくとも6段階に設定することを特徴とする請求項2に記載の内視鏡の補助診断装置。前記コードは、色相、彩度、明度の各々に設定された階調に定数を乗算した値を加算することにより算出されることを特徴とする請求項2に記載の内視鏡の補助診断装置。色相に対する前記定数は彩度および/または明度の階調によって定められ、彩度に対する前記定数は色相および/または明度の階調によって定められ、明度に対する前記定数は色相および/または彩度の階調によって定められることを特徴とする請求項5に記載の内視鏡の補助診断装置。前記コードは、彩度及び明度の階調よりも色相の階調に対して前記定数が大きく設定される式によって算出されることを特徴とする請求項5に記載の内視鏡の補助診断装置。前記コードは、前記動画像において明度が相対的に高く実質的に白い画素と、明度が相対的に低く実質的に黒い画素とに対するコードの階調を相対的に粗くし、他の部分に対するコードの階調を相対的に細かくすることを特徴とする請求項2に記載の内視鏡の補助診断装置。前記挿入部の挿入長さに基いて前記被観察部における位置情報を取得する位置情報取得部と、前記動画像の一部を静止画像とし、前記静止画像と前記静止画像の画像特徴情報量と前記位置情報とを関連付けて保存するデータベースと、前記画像特徴情報量及び前記位置情報に基いて、観察中の動画像に類似する前記静止画像を、前記データベースから検索する画像検索回路とをさらに備えることを特徴とする請求項1に記載の内視鏡の補助診断装置。しかし、画像の特徴量が多いと特徴量の分析及び照合に時間がかかり、リアルタイムで症状の進行を確認することが困難である。そこで、本発明は、リアルタイムに病状の進行を確認することができる内視鏡の補助診断装置を提供することを目的としている。本発明に係る内視鏡の診断装置は、被観察部を動画像で観察する内視鏡の補助診断装置であって、内視鏡の挿入部に備えられた撮像素子から出力された動画像の第1の色情報を、少なくとも明度の情報を含む第2の色情報に変換する画像変換部と、第2の色情報をコードに変換し、コードの画像特徴情報量を分析する画像特徴情報量分析回路と、動画像の一部を静止画像とし、静止画像と静止画像の画像特徴情報量とを関連付けて保存するデータベースと、画像特徴情報量に基いて、観察中の動画像に類似する静止画像を、データベースから検索する画像検索回路とを備えることを特徴とする。また、第2の色情報は、色相、彩度、明度からなることが好ましい。また、コードは、動画像において出現頻度の高い色相に対して細かい階調で設定されることが好ましい。また、コードは、色相の階調を少なくとも6段階に設定されることが好ましい。また、コードは、色相、彩度、明度の各々に設定された階調に定数を乗算した値を加算することにより算出されることが好ましい。また、色相に対する定数は彩度および/または明度の階調によって定められ、彩度に対する定数は色相および/または明度の階調によって定められ、明度に対する定数は色相および/または彩度の階調によって定められることが好ましい。また、コードは、彩度及び明度の階調よりも色相の階調に対して定数が大きく設定される式によって算出されることが好ましい。また、コードは、動画像において明度が相対的に高く実質的に白い画素と、明度が相対的に低く実質的に黒い画素とに対するコードの階調を相対的に粗くし、他の部分に対するコードの階調を相対的に細かくすることが好ましい。また、挿入部の挿入長さに基いて被観察部における位置情報を取得する位置情報取得部と、動画像の一部を静止画像とし、静止画像と静止画像の画像特徴情報量と位置情報とを関連付けて保存するデータベースと、画像特徴情報量及び位置情報に基いて、観察中の動画像に類似する静止画像を、データベースから検索する画像検索回路とをさらに備えることが好ましい。本発明によって、リアルタイムに病状の進行を確認することができる内視鏡の補助診断装置を提供することが可能となる。以下、本発明の第1の実施形態について図面を用いて説明する。図1において、内視鏡装置10は、例えば、医療用分野において体腔内の観察に用いられる。体腔内を観察するための挿入部図示せずによって観察された部位は、撮像素子12によって結像されてアナログ信号として出力される。アナログ信号は、アナログフロントエンドAFE14によってデジタル信号に変換される。デジタル信号は、画素毎に、色補間回路16によって周辺画素から補間された後、マトリックス回路18によって色信号に変換される。この色信号は、YCbCr変換回路20によってYCbCr画像信号へ変換される。YCbCr画像信号は、RGB変換回路22によって、RGB画像信号第1の色情報に変換される。RGB画像信号は、ガンマ補正回路24によってガンマ補正される。ガンマ補正された画像信号は、内視鏡の補助診断装置40に入力され、データベース28に保存されている画像の中から、観察中の動画像に類似する画像が検索されて抽出される。この類似画像と現在観察されている動画像は、合成画像出力回路38において合成された後、モニタ42に表示される。ここで、内視鏡の補助診断装置40は、キャプチャ画像保存回路26と、データベース28と、HSV変換回路画像変換部30と、画像特徴情報量分析回路32と、特徴情報量保存回路34と、画像検索回路36とで構成される。内視鏡の補助診断装置40における処理は以下に詳述する。内視鏡の補助診断装置40に入力された画像は、上述のようにモニタ42に表示されるとともに、キャプチャ画像保存回路26によってデータベース28へ保存される。さらに、これと並行して、画像の画像信号は、HSV変換回路30に入力されて、RGB色空間からHSV色空間第2の色情報へ変換される。HSV色空間へ変換された画像は、画像特徴情報量分析回路32に入力されて画像特徴情報量が分析される。分析された画像特徴情報量は、特徴情報量保存回路34によってデータベース28へ保存される。したがって、データベース28には、ガンマ補正回路24によって補正された画像とその画像情報特徴量とが蓄積される。データベース28については、後述する。画像検索回路36では、ガンマ補正回路24から出力される現在の観察画像と類似の画像が、画像特徴情報量に基いて、データベース28に蓄積された画像の中から検索される。検索され、特徴情報量が一致した静止画すなわち特徴情報量一致画像46は、合成画像出力回路38によって現在の観察画像と画像関連情報と共にモニタ42上の所定の場所に配置されるように合成される。図2では、モニタ42の表示例が示される。現在観察中の画像は、モニタ42の表示部の右側約2/3に表示される。特徴情報量一致画像46は左上に表示される。特徴情報量一致画像46に関する画像関連情報48は、特徴情報量一致画像46の下部に表示される。図1におけるHSV変換回路30では、まず、式1と式2を用いて、ガンマ補正回路24から出力された画像信号のノイズが低減される。これは一般に用いられるローパスフィルタの一例GaussianFilterである。n1はフィルタをかける画素マトリクスの中心画素からの水平方向の距離、n2は画素マトリクスの中心画素からの垂直方向の距離を表す。次に、画像信号は、HSV変換回路30によってHSV色空間に変換される。式3から式5によって、画素毎のR、G、BからH、S、Vが算出される。Hは色相、Sは彩度、Vは明度を表す。ここで、画素毎のR、G、Bの最大値をmaxをとし、最小値をminとする。例えば、R、G、Bの取り得る範囲が0~255で、Rが100、Gが150、Bが80であるとき、maxは150、minは80である。また、式3から式5によって、Hは0~359、Sは0~1.0、Vは0~1.0を取り得る。なお、式5において、Hは整数である。また、Hが負の値となるときはその値に360が加算される。以下に詳述するように、HSV色空間に変換された画像信号は、画像特徴情報量分析回路32において、画素毎に3つのパラメータ、H、S、Vに基くコードに変換される。数3V=max/2553数4S=max-min/max4コード変換のためにH、S、Vは式6に表される階調に設定される。コードが0となるとき、Vは0.1より小さいとき、すなわち、明度が相対的に低く画素が実質的に黒い状態である。コードが1となるとき、Vは0.9より大きいとき、すなわち、明度が相対的に高く、画素が実質的に白い状態である。これらの画素は、画像の識別において相対的に重要でない。したがって、階調は敢えて粗く2段階に設定されて、分析精度が下げられる。これにより、画像特徴情報量を分析するための速度が上がるという効果が得られる。次に、コードが2、3、4、となるとき、Sが0.1より小さいときであり、すなわち、彩度が相対的に低く、画素の色がほとんど認識できない状態である。このとき、明度Vに対する階調が細かく設定されても、画像の識別に大きな効果が得られない。したがって、階調は粗く3段階に設定されて、分析精度が下げられる。これにより、画像特徴情報量の分析速度が上がるという効果が得られる。コードが5以上のとき、明度を表すVが、0.1~0.9であり、彩度を表すSは0.1以上である。このとき、画素はVの数値が上がるにつれて明度が高まりSの数値が上がるにつれて彩度が高まる。すなわち、このときの画素は、画像の識別において相対的に重要な状態である。したがって、H、S、Vがさらに細かい階調に設定されるように、パラメータh、s、vが用いられる。hは色相、sは彩度、vは明度を表す。階調の設定方法は、以下に詳述する。コードが5以上のとき、コードは式6における最下行の式によって算出される。すなわち、コードは彩度及び明度の階調よりも色相の階調が重み付け、すなわち、乗算する定数が大きく設定された式によって求められる。色相の階調が重み付けされる理由は、内視鏡によって観察される体腔内の画像のうち特に色相が精度よく識別されることによって、類似画像の検索精度が上がるためである。そこで、式7に表されるように、hの階調は彩度及び明度よりも細かく8段階に設定される。また、識別精度を考慮してhは少なくとも6段階に設定される。なお、図3に示されるように、色相Hは、0~359からなる数値を用いて表現される。以下に詳述するように、色相Hの数値とコードと視覚によって認識される色とは連関している。コードが0となるとき、Hは0~20、又は、315~359、すなわち、画素が実質的に赤に近い状態である。コードが1となるとき、hは20~40であり、コードが2となるとき、Hは40~75である。コード1及びコード2のとき、画素は実質的に赤色及び橙色に近い状態である。体腔内の観察画像は、赤色が特に多いという特徴があることから、体腔内に存在する色のうち出現頻度の高い赤色及び橙色に対して精度良く識別する必要がある。したがって、Hに対する階調は細かく設定される。一方で、コードが3となるとき、Hは75~155であり、コードが4となるとき、Hは155~190であり、コードが5となるとき、Hは190~270である。コードが3、4及び5のとき、画素は実質的に緑色から青色の状態である。このように、体腔内に存在する色のうち出現頻度の低い緑色から青色に対しては、精度を下げて分析しても、画像の識別に支障が無いため、Hに対する階調は粗く設定される。また、コードが6となるとき、Hは270~295であり、コードが7となるとき、Hは295~315である。コード6及び7のとき、画素は実質的に紫色に近い状態である。このように、体腔内に存在する色のうち出現頻度の高い紫色に対し、精度良く識別するため、Hに対する階調は細かく設定される。以上のようにHが設定されることにより、体腔内に存在する色のうち出現頻度の高い色は、精度よく識別される。また、体腔内に存在する色のうち出現頻度の低い色は、精度を下げて識別される。このように階調が設定されることによって、画像情報特徴量の分析の精度が保たれるとともに、分析速度が向上する。式8に表されるように、sの階調は3段階に設定される。彩度sは、0~1.0の数値で表され、数値が増加するにつれ彩度が高くなる。コードが0となるとき、sは0~0.2である。すなわち、画素は実質的に色彩を帯びていない状態である。コードが1となるとき、sは0.2~0.7である。この間、sが大きくなるにつれて、画素は、徐々に彩度が高くなる。すなわち、この間のsの階調が細かく設定されることによって、画素の彩度はより精度良く識別されるが、細かくなるにつれて情報量が増加するため、分析速度は下がる。本実施形態において、sの階調は3段階であるが、画像の識別に支障は無く、かつ、リアルタイムで観察が可能である。コードが2となるとき、sは0.7~1.0である。すなわち、画素は実質的に十分に彩度が高い状態である。式9に表されるように、vの階調は3段階に設定される。明度vは、0~1.0の数値で表され、数値が増加するにつれ明度が高くなる。コードが0となるとき、vは0~0.2である。すなわち、画素は実質的に黒色の状態である。コードが1となるとき、vは0.2~0.7である。この間、vが大きくなるにつれて、画素は、徐々に明度が高くなる。すなわち、この間のvの階調が細かく設定されることによって、画素の明度はより精度良く識別されるが、細かくなるにつれて情報量が増加するため分析速度は下がる。本実施形態において、vの階調は3段階であるが、画像の識別に支障は無く、かつ、リアルタイムで観察が可能である。コードが2となるとき、vは0.7~1.0である。すなわち、画素は実質的に白色の状態である。式7~式9の階調で設定された、h、s、vは式6において表される式に代入される。すなわち、コード5以上では、相対的に画像の特徴として重要となる画素が、高精度に数値化される。ここで、上記のように、hがコード0~7、sがコード0~2、vがコード0~2、の階調で設定されたことによって、式6におけるコードの最大値は76となる。つまり、h、s、vの階調が細かく設定されるにつれ、コードの最大値は増加する。上述のように、画像特徴情報量分析回路32において算出されたコードは、画像検索回路36に入力され、データベース28における画像の画像特徴情報量との一致性が確認される。一致性は、0~76の全コードに対して、コード毎の画素数の差が検出されることによって行われる。図3から5を用いて、一致性の確認方法を説明する。現在の観察画像を図4aとすると、この画像のコードが可視化されたヒストグラム図4bに示されるように、画像特徴情報量は、コード毎の画素数を正規化した値Q0~Q76として認識される。例えば、Q1の画素数は0.65、Q9の画素数は1、Q10の画素数は0.8と認識される。そして、データベース28内の1つの過去の観察画像を図5aとすると、この画像のコードが可視化されたヒストグラム図5bに示されるように、画像特徴情報量はコード毎の画素数を正規化した値P0~P76として認識される。例えば、P1の画素数は0.59、P9の画素数は1、P10の画素数は0.8と認識される。後述するように、式10を用いて、本画像が現在の観察画像と同部位の画像であると判断される。一方、データベース28内の他の過去の観察画像を図6aとすると、この画像のコードが可視化されたヒストグラム図6bに示されるように、画像特徴情報量は、コード毎の画素数を正規化した値P0~P76として認識される。例えば、P1の画素数は0.48、P9の画素数は0.97、P10の画素数は1と認識される。後述するように、式10を用いて、本画像が現在の観察画像と同部位でないと判断される。図7は画像検索回路36における類似画像検索手順のフローチャートを表し、ここでは、図8に示されるデータベース28に基いて画像が検索される。データベース28には、動画像の一部を静止画像とし、この静止画像と静止画像の画像特徴情報量と画像関連情報48とが関連付けて保存されている。フロー中のnは、静止画像である過去の観察画像の番号を表す。検索が開始されるとともに、ステップS01において、nが初期化される。ステップS03において、データベース28内にある過去の観察画像の画像特徴情報量、すなわち、上述した正規化した画素数P0~P76と現在の観察画像の画素数を正規化した値Q0~Q76とが読み取られる。ステップS05において、式10を用いた差異性分析量Dが算出される。左辺のDは、差異性分析量である。画像の一致性は、この差異性分析量Dによって検出される。iは全コードの範囲で設定されるため、差異性分析量Dは全コードに対して検出される。本実施形態において、iは0から76をとり得る。具体的に、現在の観察画像図4aのコードに基いて、データベース28内に保存される画像である、図5b及び図6bに示されるコードに対して検索が行われる場合を考える。iが1のとき、Q1とP1の差分は、図5bでは0.06、図6bでは0.17である。このような計算がiが76となるまで繰返され、これらの差分を2乗した値が加算されたのちコードの最大値によって除算される。ステップS07において、算出された差異性分析量Dが所定のしきい値Dthと比較される。このしきい値Dthは、シミュレーションによって求められ、予め保持されている値である。しきい値Dthは、観察部位が一致すると認識される値である。ステップS09において、差異性分析量Dがしきい値Dthより小さいとき、観察部位は一致していると認識される。このとき、リアルタイムでモニタ42図2参照において所定時間、例えば2秒間、特徴情報量一致画像46が表示される。表示されると共に内視鏡装置から音声や警告音等が発せられ、又は、ランプ等によって画像の一致が知らされる。これにより、ユーザは即座に病状を確認することができる。なお、特徴情報量一致画像46が表示される所定時間内に、他の特徴情報量一致画像46が検出されるとその画像が表示される。ステップ07において、差異性分析量Dがしきい値Dthより大きいとき、ステップS11に進む。ステップS11において、全画像に対して検索が完了していない場合はステップS13に進み、未だ差異性分析量Dが算出されていない他の画像に対して、ステップS03からステップS07の工程が実施される。ステップS11において、全画像に対して検索が完了したと判断された場合、ステップS15において特徴情報量が一致する画像は無いと判断される。このように、第1の実施形態における内視鏡の補助診断装置は、観察画像の信号を色情報に応じた階調でコード化することによって、画像の検索時間を短縮し、かつ、画像の検索精度を維持することが可能となる。これにより、リアルタイムに病状の進行を確認することが可能となる。図9は、画像検索回路36における類似画像検索手順の第2の実施形態を表している。第2の実施形態では、図10に示されるデータベース28に基いて画像が検索される。図7と異なる工程は、ステップSL03及びステップSL04である。第1の実施形態と同じ工程は、同じ符号が付されている。ここで、図10における過去の観察画像は、その画像の画像特徴情報量と、内視鏡の挿入部図示せずの挿入長さと、画像の番号とが関連付けられて保存される。なお、挿入長さは、挿入部に備えられた公知のセンサ図示せずによって測定される。ステップSL03では、図7のステップS03において画像特徴情報量が読み取られることに加えて、その画像が撮影されたときの挿入長さがデータベースから読み取られる。次に、ステップSL04において、挿入長さが一致するか否かが確認される。一致する場合、ステップS05に進む。一致しない場合、ステップS11に進み、未だ差異性分析量Dが算出されていない他の画像に対して、ステップSL03からステップS07の工程が実施される。第2の実施形態では、第1の実施形態に体腔内の位置情報が追加されるため、部位が高精度に特定されて病状の進行が高精度に確認される。なお、コードが5以上のときに用いられる式は、式6-2のように設定されても良く、iからviのうちどの式が用いられても良い。vが0~m、sが0~n、hが0~kの階調に設定され、第1項の係数定数は、第2項のパラメータの階調の最大値に1を加算した値と第3項のパラメータの階調の最大値に1を加算した値との積によって求められる。第2項の係数定数は、第3項のパラメータの階調の最大値に1を加算した値である。第3項目の係数定数は1である。第4項は、全てのパラメータが0となったときコードが5となるように設定される。ここで、本実施形態において用いたコード5以上の式は、式6-2iの式において、vが2、nが2、kが7であると仮定したときの一例である。また、hの階調は、s及びvよりも細かく設けられなくても良い。つまり、hとsとvの階調は各々独立して設定されても良く、例えば、hは6段階かつsが8段階かつvが10段階の階調に設けられても良い。また、ステップS05において用いられる式として、式10の代わりに式10-2が用いられても良い。