"取込手段によって取り込まれた検査対象画像が複数の領域に分割された分割領域及び前記取込手段によって取り込まれた基準画像が複数の領域に分割された分割領域の各々の画素について、対応する分割領域に含まれる対応する画素の画素値の差の絶対値が予め定められた閾値を超えているか否かを判定する判定手段と、前記判定手段によって前記閾値を超えていると判定された画素が予め定められた密集度以上の密集度で密集している分割領域を検出する検出手段と、前記検出手段の検出結果を出力する出力手段と、を含む画像検査装置。前記密集度を、前記分割領域の大きさに対する、前記判定手段によって前記閾値を超えていると判定された画素の該分割領域に含まれる個数の割合とした請求項1に記載の画像検査装置。前記密集度を、前記分割領域の大きさに対する、前記判定手段によって前記閾値を超えていると判定された画素が予め定められた個数以上連結して構成された連結領域の大きさの割合とした請求項1に記載の画像検査装置。前記分割領域毎に画素値の分散を算出し、算出した分散の大きさに比例するように前記閾値を算出する算出手段を更に含む請求項1又は請求項2に記載の画像検査装置。前記算出手段は、算出して得た分散の大きさに調整値を付与することによって前記閾値を算出し、前記算出手段によって前記分散の大きさに付与される前記調整値を受け付ける受付手段を更に含む請求項4に記載の画像検査装置。前記検出手段によって検出された分割領域と他の分割領域との相対的な位置関係を特定する特定情報を記憶する特定情報記憶手段を更に含み、前記出力手段は、更に、前記判定結果として前記特定情報記憶手段に記憶されている特定情報を出力する請求項1~請求項5の何れか1項に記載の画像検査装置。前記特定情報記憶手段に記憶されている特定情報に基づいて前記判定結果を示す2値画像を作成する作成手段を更に含み、前記出力手段は、更に、前記作成手段によって作成された2値画像を出力する請求項6に記載の画像検査装置。前記基準画像を、第1の装置により取得された画像とし、前記検査対象画像を、前記第1の装置と性能が異なる第2の装置により取得された画像とした請求項1~請求項7の何れか1項に記載の画像検査装置。コンピュータを、取込手段によって取り込まれた検査対象画像が複数の領域に分割された分割領域及び前記取込手段によって取り込まれた基準画像が複数の領域に分割された分割領域の各々の画素について、対応する分割領域に含まれる対応する画素の画素値の差の絶対値が予め定められた閾値を超えているか否かを判定する判定手段、前記判定手段によって前記閾値を超えていると判定された画素が予め定められた密集度以上の密集度で密集している分割領域を検出する検出手段、及び前記検出手段の検出結果を出力する出力手段として機能させるためのプログラム。本発明の課題は、検査対象画像と基準画像との相違箇所において目視で識別され得る箇所が存在するか否かを容易に識別する、画像検査装置及びプログラムを提供することである。上記目的を達成するために、請求項1に記載の画像検査装置を、取込手段によって取り込まれた検査対象画像が複数の領域に分割された分割領域及び前記取込手段によって取り込まれた基準画像が複数の領域に分割された分割領域の各々の画素について、対応する分割領域に含まれる対応する画素の画素値の差の絶対値が予め定められた閾値を超えているか否かを判定する判定手段と、前記判定手段によって前記閾値を超えていると判定された画素が予め定められた密集度以上の密集度で密集している分割領域を検出する検出手段と、前記検出手段の検出結果を出力する出力手段と、を含んで構成した。請求項2に記載の画像検査装置を、請求項1に記載の発明において、前記密集度を、前記分割領域の大きさに対する、前記判定手段によって前記閾値を超えていると判定された画素の該分割領域に含まれる個数の割合としたものとした。請求項3に記載の画像検査装置を、請求項1に記載の発明において、前記密集度を、前記分割領域の大きさに対する、前記判定手段によって前記閾値を超えていると判定された画素が予め定められた個数以上連結して構成された連結領域の大きさの割合としたものとした。請求項4に記載の画像検査装置を、請求項1又は請求項2に記載の発明において、前記分割領域毎に画素値の分散を算出し、算出した分散の大きさに比例するように前記閾値を算出する算出手段を更に含むものとした。請求項5に記載の画像検査装置を、請求項4に記載の発明において、前記算出手段が、算出して得た分散の大きさに調整値を付与することによって前記閾値を算出し、前記算出手段によって前記分散の大きさに付与される前記調整値を受け付ける受付手段を更に含むものとした。請求項6に記載の画像検査装置を、請求項1~請求項5の何れか1項に記載の発明において、前記検出手段によって検出された分割領域と他の分割領域との相対的な位置関係を特定する特定情報を記憶する特定情報記憶手段を更に含み、前記出力手段が、更に、前記判定結果として前記特定情報記憶手段に記憶されている特定情報を出力するものとした。請求項7に記載の画像検査装置を、請求項6に記載の発明において、前記特定情報記憶手段に記憶されている特定情報に基づいて前記判定結果を示す2値画像を作成する作成手段を更に含み、前記出力手段が、更に、前記作成手段によって作成された2値画像を出力するものとした。請求項8に記載の画像検査装置を、請求項1~請求項7の何れか1項に記載の発明において、前記基準画像を、第1の装置により取得された画像とし、前記検査対象画像を、前記第1の装置と性能が異なる第2の装置により取得された画像としたものとした。請求項9に記載のプログラムを、取込手段によって取り込まれた検査対象画像が複数の領域に分割された分割領域及び前記取込手段によって取り込まれた基準画像が複数の領域に分割された分割領域の各々の画素について、対応する分割領域に含まれる対応する画素の画素値の差の絶対値が予め定められた閾値を超えているか否かを判定する判定手段、前記判定手段によって前記閾値を超えていると判定された画素が予め定められた密集度以上の密集度で密集している分割領域を検出する検出手段、及び前記検出手段の検出結果を出力する出力手段として機能させるためのものとした。請求項1及び請求項9に係る発明によれば、取込手段によって取り込まれた検査対象画像が複数の領域に分割された分割領域及び取込手段によって取り込まれた基準画像が複数の領域に分割された分割領域の各々の画素について、対応する分割領域に含まれる対応する画素の画素値の差の絶対値が予め定められた閾値を超えているか否かを判定し、閾値を超えていると判定された画素が予め定められた密集度以上の密集度で密集している分割領域を検出する機能を有しない場合に比べ、検査対象画像と基準画像との相違箇所において目視で識別され得る箇所が存在するか否かが容易に識別される、という効果が得られる。請求項2に係る発明によれば、密集度を、分割領域の大きさに対する、閾値を超えていると判定された画素の該分割領域に含まれる個数の割合としない場合に比べ、予め定められた密集度以上の密集度で密集している分割領域が高精度かつ容易に検出される、という効果が得られる。請求項3に係る発明によれば、密集度を、前記分割領域の大きさに対する、前記判定手段によって前記閾値を超えていると判定された画素が予め定められた個数以上連結して構成された連結領域の大きさの割合としない場合に比べ、予め定められた密集度以上の密集度で密集している分割領域が高精度かつ容易に検出される、という効果が得られる。請求項4に係る発明によれば、分割領域毎に画素値の分散を算出して算出した分散の大きさに比例するように閾値を算出しない場合に比べ、検査対象画像と基準画像との相違箇所において目視で識別され得る箇所が存在するか否かが高精度に識別される、という効果が得られる。請求項5に係る発明によれば、分散の大きさに付与される調整値を受け付ける受付手段を有しない場合に比べ、検査対象画像と基準画像との相違箇所において目視で識別され得る箇所が存在するか否かが高精度に識別される、という効果が得られる。請求項6に係る発明によれば、検出された分割領域と他の分割領域との相対的な位置関係を特定する特定情報を出力しない場合に比べ、目視で識別され得る箇所が正確にかつ容易に識別される、という効果が得られる。請求項7に係る発明によれば、判定結果を示す2値画像を出力しない場合に比べ、目視で識別され得る箇所が正確にかつ容易に識別される、という効果が得られる。請求項8に係る発明によれば、基準画像を、第1の装置により取得された画像とせず、かつ検査対象画像を、第1の装置と性能が異なる第2の装置により取得された画像としない場合に比べ、基準画像及び検査対象画像を取得した装置の性能の違いに起因して生じる相違箇所において目視で識別され得る箇所が存在するか否かが高精度に識別される、という効果が得られる。以下、図面を参照して本発明を実施するための形態の一例について詳細に説明する。図1は、本実施形態に係る画像検査装置10の構成の一例を示す概略構成図である。画像検査装置10は、例えば画像を扱うアプリケーション以下、APという。のモジュール例えば、画像の拡大、縮小及び色変換などの機能を開発する際に用いられる画像以下、検査対象画像を検査するために用いられるものであり、ここでは、汎用のパーソナルコンピュータ以下、PCという。を用いて構成されたものが一例として挙げられている。同図に示すように、画像検査装置10は、後述する画像検査処理プログラムなどの各種プログラムの処理を実行することにより画像検査装置10全体を制御するCPU中央処理装置12、各種プログラムや後述する閾値などが予め記憶された記憶媒体であるROMReadOnlyMemory14、各種プログラムの実行時のワークエリア等として用いられる記憶媒体であるRAM16、画像検査装置10の電源スイッチが切られても保持しなければならない各種情報を記憶する不揮発性の記憶媒体である二次記憶部例えばハードディスク装置18、画像検査装置10の利用者によって操作されることにより画像検査装置10の作動を制御するための指示を受け付ける受付部例えばキーボード及びマウス20、各種画像やメッセージなどを表示する表示部例えば液晶ディスプレイ22、及び通信手段例えばLANLocalAreaNetwork24に接続され、通信手段24を介して外部装置例えばプリンタやPCなど26と各種情報の授受が行うための通信インタフェース28を含んで構成されている。CPU12、ROM14、RAM16、二次記憶部18、受付部20、表示部22及び通信インタフェース28は、バス30を介して相互に接続されている。従って、CPU12は、ROM14、RAM16及び二次記憶部18に対するアクセスと、受付部20によって受け付けられた各種情報の取得と、表示部22の作動の制御と、通信インタフェース28を介した外部装置26との各種情報の送受信と、を各々行う。ところで、APのモジュールを開発する場合、そのモジュールは様々な環境下で試用される。この場合、例えば、目視では互いの相違している箇所が見て取れない画像とみなされた検査対象画像モジュールの試用で用いられる画像とこの検査対象画像の基準となる基準画像とが、プロセッサ、OS及びコンパイラなどの性能が互いに異なる装置例えばPCによって取得され、取得された検査対象画像及び基準画像がディスプレイに並べて表示される。検査対象画像及び基準画像は互いに性能の異なる装置によって取得されるため、ディスプレイに表示されると、装置間の性能の違いに起因して、互いの画像には肉眼で認識される程の相違箇所が現れることがある。そのため、モジュールの開発者は、ディスプレイに並べて表示された検査対象画像と基準画像とを目視で比較して相違している箇所以下、相違箇所という。を探し出す、という検査を行わなければならない。しかし、この検査では目視で相違箇所を探し出すという作業となるため、作業者に多大な負担がかかる。また、基準画像と比較される検査対象画像の枚数が多くなればなるほどその負担も大きくなる。そこで、本実施形態に係る画像検査装置10では、相違箇所を目視で識別し得る画像を探し出す検査に係る作業の効率化に寄与する画像検査処理が実行される。次に、図2を参照しながら本実施形態に係る画像検査装置10の作用を説明する。なお、図2は、受付部20によって画像検査処理の実行指示が受け付けられた際にCPU12によって実行される画像検査処理プログラムの処理の流れを示すフローチャートである。また、ここでは、錯綜を回避するために、CPU12によって外部装置26から取り込まれた基準画像及び検査対象画像が二次記憶部18に既に記憶されている、との条件、基準画像の解像度と検査対象画像の解像度とが相違しない、との条件、基準画像及び検査対象画像が互いに矩形状であり、かつ大きさが相違しない画像である、との条件、及び画像を構成している画素の表色系として、RGBの色空間を適用している、との条件を満足している場合について説明する。同図のステップ100では、基準画像及び検査対象画像の各々を対象として、検査対象となる画像領域ここでは、説明の便宜上、一例として画像の全体を示す矩形状の画像領域を複数に矩形状に分割して得た複数の分割領域のうちの、基準画像と検査対象画像とで互いの位置が対応する分割領域である判定対象領域の読み込みを開始した後、ステップ102に移行し、判定対象領域の読み込みの終了待ちを行う。なお、本実施形態では、上記ステップ100及び102の処理によって読み込まれた判定対象領域を、検査対象となる画像領域の全体を縦方向と横方向とに予め定められた間隔で分割して得た矩形状の分割領域としている。また、本実施形態では、判定対象領域の大きさを次の数式1及び2を用いて決定している。x=rxrect_x/rx_default1y=ryrect_y/ry_default2数式1及び2において、xは、実際に採用される判定対象領域の横方向の大きさを示しており、yは、実際に採用される判定対象領域の縦方向の大きさを示している。また、rect_xは、経験則に基づいて決められた判定対象領域の横方向の大きさを示しており、rect_yは、経験則に基づいて決められた判定対象領域の縦方向の大きさを示している。更に、rxは、検査対象画像の横方向のdpidotperinchを示しており、ryは、検査対象画像の縦方向のdpiを示している。なお、rx_default及びry_defaultは、画像のデフォルト解像度を示している。数式1及び2において、例えば、rect_x=10,rect_y=10,rx=200,ry=200,rx_default=200,ry_default=200とした場合、判定対象領域の大きさは、X=10,Y=10と表される。また、数式1及び2において、例えば、rect_x=10,rect_y=10,rx=200,ry=400,rx_default=400,ry_default=200とした場合、判定対象領域の大きさは、X=20,Y=20と表される。このように、検査対象画像の解像度の値が大きくなるほど判定対象領域の大きさも大きくなる。上記ステップ102において1つの判定対象領域の読み込みが終了すると肯定判定となってステップ104に移行する。ステップ104では、上記ステップ102の処理によって読み込まれた基準画像の判定対象領域及び検査対象画像の判定対象領域の各々から、基準画像と検査対象画像とで位置が対応している1つの画素の画素値を取得した後、ステップ106に移行し、上記ステップ104の処理によって取得された基準画像の画素値と検査対象画像の画素値との差の絶対値を算出する。次のステップ108では、上記ステップ106の処理によって算出された画素値の差の絶対値算出結果が予め定められた画素判定閾値を超えているか否かを判定し、否定判定となった場合にはステップ112に移行する一方、肯定判定となった場合にはステップ110に移行し、検査対象画像の全体の領域に対する位置を示す画素位置情報例えば、画素の位置を2次元座標で示した2次元座標情報を、判定対象領域の検査対象画像の全体の領域に対する位置を示す領域位置情報例えば、分割領域の位置を2次元座標で示した2次元座標情報に関連付けて予め定められた記憶領域以下、画素位置記憶領域という。に記憶した後、ステップ112に移行する。ステップ112では、上記ステップ102の処理によって読み込まれた基準画像の判定対象領域及び検査対象画像の判定対象領域を対象として、全ての画素について、上記ステップ104~上記ステップ110の処理が終了したか否かを判定し、否定判定となった場合には上記ステップ104に戻って未だに上記ステップ104~上記ステップ110の処理が行われていない画素を対象にして上記ステップ104~上記ステップ110の処理を行う。一方、ステップ112において肯定判定となった場合にはステップ114に移行する。ステップ114では、上記ステップ110の処理によって画素位置記憶領域に記憶されている画素位置情報に基づいて判定対象領域の2値画像を作成して予め定められた記憶領域以下、2値画像記憶領域という。に記憶した後、ステップ116に移行する。つまり、上記ステップ114では、判定対象領域を構成している画素のうち、上記ステップ110の処理によって画素位置記憶領域に記憶されている画素位置情報により示される位置の画素を1白色で示し、それ以外の位置の画素を0黒色で示した2値画像を作成する。ステップ116では、上記ステップ114の処理によって得られた2値画像における1白色で示される画素の密集度Dを算出した後、ステップ118に移行する。つまり、上記ステップ116では、例えば、次の数式3を用いて密集度Dを算出している。なお、数式3において、Nは、上記ステップ114の処理によって作成された2値画像に対応する判定対象領域に関連付けられて画素位置記憶領域に記憶されている画素位置情報により示される位置の個数を示しており、xyは、判定対象領域の大きさを示している。従って、例えば、xy=1010,N=20の場合、D=0.2となる。また、xy=1010,N=50の場合、D=0.5となる。このように、画素位置記憶領域に記憶されている画素位置情報により示される位置の個数が多ければ多いほど密集度Dの値が大きくなり、基準画像と検査対象画像との相違箇所の目視での認識のし易さの程度を表す指標となる。D=N/xy3ステップ118では、上記ステップ114の処理によって作成された2値画像に対応する判定対象領域が、上記ステップ116の処理によって算出された密集度Dに基づいて基準画像と検査対象画像との相違箇所を目視で認識し得る条件を満足する高密集度領域であるか否かを判定し、否定判定となった場合にはステップ122に移行する一方、肯定判定となった場合にはステップ120に移行する。つまり、上記ステップ118では、例えば、上記ステップ116の処理によって算出された密集度Dの値が予め定められた見た目判定閾値Tdを超えているか否かを判定し、否定判定となった場合にはステップ122に移行する一方、肯定判定となった場合にはステップ120に移行する。なお、上記の見た目判定閾値Tdは、判定対象領域毎に次の数式4を用いて算出される。数式4において、Tは、デフォルトの見た目判定閾値を示している。また、Varは、判定対象領域における画素値の分散を示している。更に、kは、調整係数を示している。なお、T及びkは、受付部20によって受け付けられた値調整値を採用してもよい。このように本実施形態に係る見た目判定閾値Tdは、VarにT及びkが付与されることによって決定される値とされている。Td=TkVar4ステップ120では、上記ステップ114の処理によって作成された2値画像に対応する判定対象領域の領域位置情報を予め定められた記憶領域以下、領域位置記憶領域という。に記憶した後、ステップ122に移行する。なお、この領域位置記憶領域に記憶される領域位置情報としては、例えば、画素位置記憶領域において画素位置情報に関連付けられて記憶されている領域位置情報を用いれば良い。ステップ122では、全ての判定対象領域について上記ステップ100~ステップ120の処理が終了しているか否かを判定し、否定判定となった場合には上記ステップ100に戻る一方、肯定判定となった場合にはステップ124に移行する。ステップ124では、上記ステップ120の処理によって領域位置記憶領域に領域位置情報が記憶されている場合に基準画像と検査対象画像との相違箇所が目視で認識されることを示す目視通知情報を表示部22に出力し、上記ステップ120の処理によって領域位置記憶領域に領域位置情報が記憶されていない場合に基準画像と検査対象画像との相違箇所が目視で認識されないことを示す不目視通知情報を表示部22に出力した後、本画像検査処理プログラムを終了する。表示部22は、上記ステップ124の処理によって目視通知情報が出力された場合、例えば基準画像と検査対象画像との相違箇所が目視で認識されます。とのメッセージを表示し、上記ステップ124の処理によって非目視通知情報が出力された場合、例えば基準画像と検査対象画像との相違箇所が目視で認識されません。とのメッセージを表示する。また、上記ステップ124では、目視通知情報又は不目視通知情報を出力する場合の形態例を挙げて説明したが、これに限らず、例えば、受付部20によって2値画像の表示を要求する指示が受け付けられた場合、上記ステップ114の処理によって2値画像記憶領域に記憶された2値画像を読み出し、読み出した2値画像の各々を検査対象画像の全体の領域の対応する位置に配置することによって組み合わせて得た画像以下、組み合わせ2値画像という。を表示部22に表示しても良い。図3は、組み合わせ2値画像の一例を示す模式図である。同図に示すように、画像1と画像2とを比較して画素値の差の絶対値が画素判定閾値よりも大きい箇所は、組み合わせ2値画像として表示された場合に白色の画素として表示される。また、同図の画像1及び画像2において様々な色が混在している領域では、様々な色が混在していない領域に比べ、分散が大きくなる傾向がある。数式4によれば、分散が大きくなるほど見た目判断閾値Tdも大きくなるため、上記ステップ118では判定対象領域が高密集度領域として判定され難くなる。逆に、分散が小さくなるほど見た目判断閾値Tdも小さくなるため、判定対象領域は高密集度領域として判定され易くなる。このような高密集度領域の位置を区別して特定するために、一例として同図に示すように、上記ステップ118の処理によって判定対象領域が高密集度領域として判定された見た目に識別し易いと判定された領域を実線の枠実線枠で囲んで表示すると共に、上記ステップ118の処理によって判定対象領域が高密集度領域として判定されない見た目に識別し難いと判定された領域を一点鎖線の枠一点鎖線枠で囲んで表示することにより視覚的に差別化して表現しても良い。なお、数式4のT及びkを利用者の指示に従って変更しても良い。この場合、T及びkの変更に伴って見た目判断閾値Tdも変更される。この場合、一例として図4に示すように2値画像に表れる白色画素の位置や個数が変わる場合もある。図5は、本実施形態に係る画像検査装置10によって実行される画像検査処理のアルゴリズムの概略を模式的に示した模式図である。同図に示すように、画像1及び画像2の解像度から分割領域である判定対象領域の大きさサイズを決めてから、判定対象領域毎に、互いに対応する位置の画素毎に画素値の差の絶対値同図の例では色差を計算すると共に、検査対象画像における判定対象領域毎の分散を計算し、計算して得た分散を用いて見た目判断閾値Tdを算出する。なお、同図の例では、ヒストグラムを作成した例が示されているが、必ずしもヒストグラムを作成しなくても分散は計算される。そして、判定対象領域の各々において密集度Dが見た目判断閾値Tdを超えているか否かを判定することによって得られた判定結果が表示部22に出力されることで、判定結果が利用者によって認識されるので、利用者は、実際に目視を行って相違箇所を見つけ出す必要がなくなる。なお、上記実施形態では、上記ステップ118の処理において、判定対象領域の大きさに対する画素値の絶対値の差が画素判定閾値を超えた画素の個数の割合と見た目判断閾値Tdとを比較する場合の形態例を挙げて説明したが、これに限らず、判定対象領域の大きさに対する画素値の絶対値の差が画素判定閾値を超えた画素が予め定められた個数例えば5個以上連結して構成された連結領域の大きさの割合と見た目判断閾値Tdとを比較しても良い。また、上記実施形態では、目視では互いの相違箇所が見て取れない画像とみなされた検査対象画像及び基準画像の各々を互いに性能の異なる装置によって取得してから画像検出装置10に提供する場合の形態例を挙げて説明したが、これに限らず、単一の装置によって生成された複数の画像のうちの1つを基準画像として、その基準画像と残りの画像検査対象画像とを比較しても良い。この場合の本実施形態に係る画像検出処理の適用対象技術としては、例えば、動画像の圧縮を行う際の、動画像を構成する隣接する複数の画像の類否を判断する技術が挙げられる。また、上記実施形態では、表色系として、RGBの色空間を適用したが、これに限らず、他の表色系を適用しても良いことは言うまでもない。例えば、Lab空間,白黒空間などが挙げられる。Lab空間の場合、下記の数式5により上記実施形態で適用した画素値に相当する色差色の知覚的な差を数値で表したものを計算する。色差は、これに限らず、例えば、アダムスニッカーソンの色差やLuv空間の色差であっても良い。また、上記実施形態では、判定対象領域として矩形状の画像領域を適用しているが、これに限らず、判定対象領域の形状は如何なるものであっても良い。また、各判定対象領域の大きさも統一されていなくても良い。但し、基準画像と検査対象画像とで判定対象領域の形状及び大きさを対応させる必要はある。また、上記実施形態では、検査対象画像の全体の領域に対する位置を示す領域位置情報として2次元座標情報を用いたが、これに限らず、例えば、ある1つの分割領域の位置を基準点として予め定められた規則に従って各分割領域に識別番号を付すことによって判定対象領域の位置を特定するようにしても良い。このように判定対象領域とされた分割領域と他の分割領域との相対的な位置関係を把握し得る情報であれば良い。"