複数の色成分値によって表現される多色画像を、少なくとも文字領域とイメージ領域を含む複数種類のオブジェクト領域に分割する領域分割手段と、それぞれのオブジェクト領域について、当該オブジェクト領域を構成する画素の輝度値算出に用いる重み係数を、当該オブジェクト領域の種類に応じた方式で導出する重み係数導出手段と、オブジェクト領域毎に、前記重み係数導出手段で導出した重み係数を用いて、当該オブジェクト領域を構成する画素のそれぞれの輝度値を算出する輝度値算出手段と、前記輝度値算出手段が算出した各画素の輝度値に基づいて、1つの色成分値によって表現することが可能な単色画像を生成する単色画像生成手段と有することを特徴とする画像処理装置。前記重み係数導出手段は、識別性を重視する種類のオブジェクト領域には、各色成分値を均等に重み付けする重み係数を導出することを特徴とする請求項1に記載の画像処理装置。前記重み係数導出手段は、色の違い及び又は階調性を重視する種類のオブジェクト領域には、各色成分値を人の視覚感度に即した比率で重み付けする重み係数を導出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。前記領域分割手段は、文字領域について、さらに、文字領域のエッジ部分を構成する文字エッジ領域と、文字エッジ領域に囲まれた文字内部領域とに分け、それぞれ異なる種類のオブジェクト領域として分割し、前記重み係数導出手段は、文字エッジ領域のオブジェクト領域について、より識別性が高くなるような重み係数を導出することを特徴とする請求項1~3のいずれかに記載の画像処理装置。文字エッジ領域のオブジェクト領域のそれぞれについて、主たる色成分に係る色情報を取得する色情報取得手段をさらに有し、前記重み係数導出手段は、文字エッジ領域のオブジェクト領域について、前記色情報手段が取得した色情報に示される色を構成する色成分の重みを下げた重み係数を導出することを特徴とする請求項4に記載の画像処理装置。前記色情報取得手段は、文字エッジのオブジェクト領域について、当該オブジェクト領域を構成する各画素の色相を求め、最も出現頻度の高い色相の色を、色情報として取得することを特徴とする請求項4又は5に記載の画像処理装置。コンピュータを、複数の色成分値によって表現される多色画像を、少なくとも文字領域とイメージ領域を含む複数種類のオブジェクト領域に分割する領域分割手段と、それぞれのオブジェクト領域について、当該オブジェクト領域を構成する画素の輝度値算出に用いる重み係数を、当該オブジェクト領域の種類に応じた方式で導出する重み係数導出手段と、オブジェクト領域毎に、前記重み係数導出手段で導出した重み係数を用いて、当該オブジェクト領域を構成する画素のそれぞれの輝度値を算出する輝度値算出手段と、前記輝度値算出手段が算出した各画素の輝度値に基づいて、1つの色成分値によって表現することが可能な単色画像を生成する単色画像生成手段として機能させることを特徴とする画像処理プログラム。画像処理装置と、前記画像処理装置を用いて処理された画像を記録媒体に形成する画像形成部とを備える画像形成装置において、前記画像処理装置として、請求項1~6のいずれかに記載の画像処理装置を適用したことを特徴とする画像形成装置。しかしながら、特許文献1に記載された画像処理装置では、処理対象となるカラー画像を構成する各画素について、共通の変換方式を用いている。そのため、特許文献1に記載の画像処理装置で処理したモノクロ画像では、明るい色例えば、黄色等の文字が消えてしまい、文字として識別できない場合がある。また、特許文献1に記載の画像処理装置において、明るい色の文字も識別できるように、濃度の濃い画素のパターンを適用したとしても、変換後のモノクロ画像で、色の違いや階調性が失われてしまうことになる。その結果、特許文献1に記載の画像処理装置で処理したモノクロ画像では、文字以外のイメージの画像の内容について識別性が低下し、識別される情報が欠落する場合があった。そのため、カラー画像多色画像をモノクロ画像単色画像に変換した場合に、変換後のモノクロ画像の識別性を向上させることができる画像処理装置及びプログラム、並びに、画像形成装置が望まれている。第1の本発明の画像処理装置は、1複数の色成分値によって表現される多色画像を、少なくとも文字領域とイメージ領域を含む複数種類のオブジェクト領域に分割する領域分割手段と、2それぞれのオブジェクト領域について、当該オブジェクト領域を構成する画素の輝度値算出に用いる重み係数を、当該オブジェクト領域の種類に応じた方式で導出する重み係数導出手段と、3オブジェクト領域毎に、前記重み係数導出手段で導出した重み係数を用いて、当該オブジェクト領域を構成する画素のそれぞれの輝度値を算出する輝度値算出手段と、4前記輝度値算出手段が算出した各画素の輝度値に基づいて、1つの色成分値によって表現することが可能な単色画像を生成する単色画像生成手段とを有することを特徴とする。第2の本発明の画像処理プログラムは、コンピュータを、1複数の色成分値によって表現される多色画像を、少なくとも文字領域とイメージ領域を含む複数種類のオブジェクト領域に分割する領域分割手段と、2それぞれのオブジェクト領域について、当該オブジェクト領域を構成する画素の輝度値算出に用いる重み係数を、当該オブジェクト領域の種類に応じた方式で導出する重み係数導出手段と、3オブジェクト領域毎に、前記重み係数導出手段で導出した重み係数を用いて、当該オブジェクト領域を構成する画素のそれぞれの輝度値を算出する輝度値算出手段と、4前記輝度値算出手段が算出した各画素の輝度値に基づいて、1つの色成分値によって表現することが可能な単色画像を生成する単色画像生成手段として機能させることを特徴とする。第3の本発明は、画像処理装置と、前記画像処理装置を用いて処理された画像を記録媒体に形成する画像形成部とを備える画像形成装置において、第1の本発明の画像処理装置を適用したことを特徴とする。本発明によれば、多色画像を単色画像に変換した場合に、変換後の単色画像の識別性を向上させることができるA第1の実施形態以下、本発明による画像処理装置及びプログラム、並びに、画像形成装置の第1の実施形態を、図面を参照しながら詳述する。なお、第1の実施形態では、本発明の画像形成装置を、プリンタに適用した例について説明する。A-1第1の実施形態の構成図2は、第1の実施形態のプリンタ100のハードウェア的構成例について示したブロック図である。図1は、第1の実施形態のプリンタ100の機能的構成について示したブロック図である。本発明の画像形成装置としてのプリンタ100は、ハードウェア的には、入力I/F101、HDD106、出力部107、及び制御部102を有している。入力I/F101は、外部のPC110と接続するためのインタフェースであり、PC110から送信された、画素毎に3色のRGB色成分値によって表現されるカラー画像データを取得する。制御部102は、揮発性メモリであるRAM103、読み込み専用のメモリであるROM104、CPU105等のプログラムの実施構成を備えている。すなわち、プリンタ100では、制御部102のCPU105が、RAM103をワーキングメモリとしてROM104に格納された処理プログラムを実行する。言い換えると、プリンタ100の機能は、制御部102が実施形態の画像処理プログラム等を実行することにより実現される。そして、プリンタ100の機能的構成は、上述の図1のように表わすことができる。なお、CPU105が実行するプログラムの格納場所は、限定されないものであり、ROM104ではなくHDD106に格納するようにしても良い。また、CPU105は、ワーキングメモリとして、RAM103だけでなくHDD106を併用するようにしても良い。プリンタ100のハードウェア的な構成については、既存のプリンタと同様のものを適用することができるので、図2では、既存のプリンタの一般的なハードウェア構成に基づいて図示している。プリンタ100では、上述の画像処理部21が行う画像処理に特徴があり、ハードウェア的構成については、図2の構成に限定されず、他の種々の構成を適用することができる。HDD106は読み込みおよび書き込みが可能な記憶装置であり、画像データや設定項目等の保存に用いられる。出力部107は、画像データが供給されると、その画像データの画像を出力するものである。出力部107が供給された画像データを出力する形式については限定されないものである。出力部107としては、例えば、既存のレーザプリンタの出力部と同様のものを適用することができる。具体的には、出力部107は、1又は複数のトナー色材を用いて記録媒体例えば、紙葉類に画像を形成印刷することが可能な構成を備えているものとする。そして、出力部107は、トナー色材で表現可能なハーフトーン処理を施した2値画像データが供給されると、記録媒体にトナー像を形成するものとする。次に、プリンタ100の機能的構成について説明する。プリンタ100は、機能的には、図1に示すように画像処理部21、及び画像形成部22を有している。そして、画像処理部21は、画像取得部211、領域分割手段としての領域分割部212、重み係数導出手段としての重み係数導出部213、輝度値算出手段としての輝度値算出部214、及び、単色画像生成手段としてのモノクロ画像生成部215を有している。なお、図1に示す画像処理部21を構成する各機能ブロック構成要素は、図2に示す制御部102を用いて実現することができる。また、図1に示す画像生成部215は、図2に示す制御部102及び出力部107を用いて実現することができる。画像処理部21は、プリンタ100において、本発明の画像処理装置として機能する部分である。そして、画像処理部21を実現するためのプログラムが実施形態の画像処理プログラムとなる。言い換えると、本発明の画像形成装置としてのプリンタ100は、本発明の画像処理装置としての画像処理部21を搭載している。画像取得部211は、入力I/F101を通してPC110から送信された、処理対象のRGB形式で表現されたカラー画像のデータ以下、RGB画像データというを取得する。なお、第1の実施形態において、画像取得部211は、入力I/F101を通してPC110から送信されたRGB画像データを取得するが、例えば、スキャナやデジタルカメラを接続してRGB画像データを取得してもよい。すなわち、画像取得部211が、RGB画像データを保持する方式は限定されないものである。RGB画像データは、画像を構成する画素ごとの各成分RGBの各成分のデータが含まれていれば、その具体的な形式は限定されないものである。RGB画像データの具体的な形式としては、例えば、ビットマップ形式BMP形式のデータを適用することができる。また、画像取得部211は、取得したRGB画像データを、RAM103に保存し、領域分割部212に引き渡す。領域分割部212は、画像取得部211が取得したRGB画像データに対し、少なくとも、文字領域とイメージ領域の2種類のオブジェクト領域に分割する処理を行う。文字領域とは、RGB画像データにより示される画像上で、文字の画像を示す領域である。また、イメージ領域とは、文字領域以外のイメージ画像を示す領域である。なお、領域分割部212により分割された、各オブジェクト領域のそれぞれには識別ID以下、オブジェクトIDと呼ぶが付与されるものとする。ここでは、領域分割部212により分割された、オブジェクト領域の数が、I個だった場合には、各オブジェクト領域には、1、2、3、...、IのいずれかのオブジェクトIDが付与されるものとして説明する。領域分割部212が、RGB画像データが示す画像について、文字領域とイメージ領域とを区別して認識する方法は限定されないものであるが、ここでは、例として、画像中の文字エッジに相当する画素を文字エッジ領域として検出し、文字エッジ領域と、文字エッジ領域に囲まれた領域以下、文字内部領域と呼ぶおよびその他の領域以下、イメージ領域と呼ぶとして認識する方法を用いることとして説明する。画像中の文字エッジ領域を検出する手法としては、例えば参考文献1特開2002-354241号公報の記載技術を利用するようにしても良い。参考文献1に記載されている画像処理装置では、処理対象となる画像を走査し、画素の無彩色/有彩色の判定をし、その無彩色/有彩色の判定に基づきエッジ判定閥値を切り替えて設定し、注目画素の濃度値と隣接画素の濃度値の差分がエッジ判定閥値を超える場合に文字エッジ画素と判定することにより、黒文字や色文字の文字エッジ領域を抽出している。ここでは、領域分割部212は、RGB画像データが示す画像から、上述の参考文献1の記載技術を用いて文字エッジ領域を抽出し、文字エッジ領域と文字内部領域を合わせて文字領域として認識し、その他の領域をイメージ領域として認識するものとする。図3は、領域分割部212により、画像を文字領域とイメージ領域とに分割する具体例について示した説明図である。図3aは、領域分割部212が、分割処理を行う対象となる画像の例について示している。図3aに示される画像には、Theという文字が表わされている。そして、図3bでは、領域分割部212が図3aの画像について分割処理を行う過程について示している。なお、図3bでは、説明を容易にするため、文字領域のうち、文字エッジ領域と、文字内部領域とを区別して図示している。領域分割部212は、まず、分割処理の対象となる画像図3aの画像の文字エッジ領域を抽出行う。その結果、領域分割部212は、図3bに示すようにT、h、eのそれぞれの文字について文字エッジ領域を抽出することができる。図3bでは、文字Tの文字エッジ領域を領域A101、文字hの文字エッジ領域を領域A102、文字eの文字エッジ領域を領域A103と表わしている。また、図3bでは、文字Tの文字内部領域を領域A104、文字hの文字内部領域を領域A105、文字eの文字内部領域を領域A106と表わしている。領域分割部212は、文字Tを示す文字エッジ領域A102及び文字内部領域A104を併せて、一つのオブジェクト領域と認識する。また、領域分割部212は、文字hを示す文字エッジ領域A103及び文字内部領域A105を併せて、一つのオブジェクト領域と認識する。さらに、領域分割部212は、文字eを示す文字エッジ領域A104及び文字内部領域A106を併せて、一つのオブジェクト領域と認識するただし、中抜きとなっている領域A107の部分は文字領域には含まれない。さらにまた、領域分割部212は、文字領域認識できなかった領域A107、A108については、イメージ領域と認識する。このように、第1の実施形態の領域分割部212で、図3aの画像を分割処理すると、3つの文字領域オブジェクトと、2つのイメージ領域オブジェクトに分割されることになる。以上のように、領域分割部212は、RGB画像データの画像をオブジェクト領域単位に分割する。そして、領域分割部212は、RGB画像データから分割したオブジェクト領域を表わしたデータについて、RAM103に記憶し、重み係数導出部213に引き渡す。各オブジェクト領域を表わしたデータの具体的な形式については限定されないものである。領域分割部212は、例えば、RGB画像データの画像を構成する画素データのそれぞれに、当該画素が所属するオブジェクト領域のオブジェクトID、及び当該オブジェクト領域の種類を示すフラグ情報を対応付けて記憶するようにしても良い。オブジェクト領域の種類を示すフラグ情報の内容については限定されないものであるが、例えば、文字領域を示す場合には1、イメージ領域を示す場合には2のように表すことができる。重み係数導出部213は、領域分割部212にて認識した各オブジェクト領域に対し、後述する輝度値算出部214の輝度算出で用いるパラメータとして重み係数を求める。この実施形態において、重み係数とは、後述する輝度値算出部214において、RGBの各色成分値からモノクロの輝度値Yを導出するためのRGB各色成分値にかける重み係数である。重み係数導出部213による処理の詳細については、後述する動作説明の項で説明する。輝度値算出部214は、RGBデータの画像を構成する各画素について、上述の重み係数導出部213が導出した重み係数を利用し、輝度値を算出する。輝度値算出部214による処理の詳細については、後述する動作説明の項で説明する。モノクロ画像生成部215は、輝度値算出部214で導出した各画素の輝度値に従い、モノクロ画像を生成する。モノクロ画像生成部215は、例えば、輝度値算出部214により算出された輝度値の高い画素ほど、濃度の低い色となるようなモノクロ画像を生成するようにしても良い。例えば、モノクロ画像生成部215は、輝度値が最大値の画素について白色で表現し、輝度値が最小値の画素について黒色で表現し、それ以外の輝度値の画素については当該輝度値に応じた階調濃度の灰色で表現するようにしても良い。また、モノクロ画像生成部215は、各画素についてグレースケールで表現した画像を、モノクロ画像として生成するようにしても良い。また、モノクロ画像生成部215は、単に各画素を輝度値で表したデータをモノクロ画像データとして出力するようにしても良い。この場合、輝度値算出部214により算出された輝度値の高い画素ほど、濃度の低い色となるような画像形成が、画像形成部22側で行われる必要がある。画像形成部22は、モノクロ画像生成部215で生成したモノクロ画像を、出力部107で出力可能な形式に変換し、出力部107により出力させるものである。ここでは、画像形成部22は、モノクロ画像生成部215で生成したモノクロ画像を変換して、1色のトナー色材CMYK4色のトナー色材のうちの1色例えば、Kで表現可能な処理例えば、ハーフトーン処理を施した2値画像データ以下、モノクロ2値画像データと呼ぶを形成し、出力部107に供給するものとする。モノクロ画像から、モノクロ2値画像データへ変換する処理方式については限定されないものであるが、例えば、既存のレーザプリンタにおいて、供給された画像データを、トナー色材で表現可能な形式に変換する処理と同様の処理を適用するようにしても良い。A-2第1の実施形態の動作次に、以上のような構成を有する第1の実施形態のプリンタ100の動作を説明する。図4は、プリンタ100による画像処理の概要について示したフローチャートである。まず、画像取得部211により、入力I/F101を介して、RGB画像データが取得され、RAM103へ格納されたものとするS101。次に、領域分割部212の領域分割処理により、上述のステップS101で取得したRGB画像データの画像が、文字領域とイメージ領域の2種類のオブジェクト領域に分割されるS102。次に、重み係数導出部213により、領域分割部212で分割されたオブジェクト領域のそれぞれについて、モノクロ輝度値Yを算出するための重み係数WR、WG、WBRGBの各色成分に乗ずる重み係数が算出されるS103。図5は、重み係数導出部213が行う処理について示したフローチャートである。図5のフローチャートにおいて、i1≦i≦Iは、繰り返し処理に用いる変数である。なお、iの初期値は1であるものとする。なお、以下では、オブジェクトIDがiとなるオブジェクト領域を、オブジェクト領域iと表わすものとする。また、以下では、オブジェクト領域iに対する、R成分の重み係数をWRi、G成分の重み係数をWGi、B成分の重み係数をWBiとそれぞれ表わすものとする。まず、重み係数導出部213は、オブジェクト領域iのデータをRAM103から抽出して読み込みS201、オブジェクト領域iの種類を判定するS202。上述のステップS202において、オブジェクト領域iの種類が文字領域と判定された場合には、後述するステップS203に移行し、そうでない場合オブジェクト領域iの種類がイメージ領域の場合には、後述するステップS204の処理に移行する。上述のステップS202において、オブジェクト領域iの種類が文字領域と判定された場合には、重み係数導出部213は、オブジェクト領域iの重み係数WRi、WGi.WBiを、文字領域に適した割合に決定する。そして、重み係数導出部213は、決定した重み係数WRi、WGi.WBiを、オブジェクト領域iに対応するデータとしてRAM103に記録するS203。重み係数導出部213が、文字領域のオブジェクト領域について適用する重み係数の内容は限定されないものであるが、ここでは、例として、どの波長域の色でも判別しやすい割合を適用するものとする。言い換えると、重み係数導出部213は、文字領域等、識別性を重視する種類のオブジェクト領域に対しては、どの波長域の色でも判別しやすい割合の重み係数を適用することが望ましい。具体的には、重み係数導出部213は、文字領域のオブジェクト領域について、3成分の重みの比を約1:1:1例えば、WRi=0.33、WGi=0.34、WBi=0.33にするものとする。上述のステップS202において、オブジェクト領域iの種類がイメージ領域と判定された場合には、重み係数導出部213は、オブジェクト領域iの重み係数WRi、WGi、WBiを、イメージ領域に適した割合に決定する。そして、重み係数導出部213は、決定した重み係数WRi、WGi.WBiを、オブジェクト領域iに対応するデータとしてRAM103に記録するS204。重み係数導出部213が、イメージ領域のオブジェクト領域について適用する重み係数の内容は限定されないものであるが、ここでは、例として、人が光の強さに対する感度に近い割合を適用するものとする。人の視覚の光に対する感度がGreenの波長域で最も高く、Blueの波長域では低い特性がある。そこで、重み係数導出部213は、イメージ領域等、色の違いや階調性を重視する種類のオブジェクト領域に対して、WGiの割合を上げ、WBiの割合を下げた重み係数を適用することが望ましい。具体的には、重み係数導出部213は、3成分の重みの比を約3:6:1例えば、WRi=0.30、WGi=0.59、WBi=0.11にするものとする。上述のステップS203又はS204により、オブジェクト領域iの重み係数が決定され記録されると、重み係数導出部213は、全てのオブジェクト領域について重み係数を導出したか否かi=Iであるか否かを判定するS205。上述のステップS205で、重み係数導出部213により、全てのオブジェクト領域について重み係数を導出したと判定された場合すなわち、i=Iの場合には、重み係数導出部213は、当該RGB画像データに関する処理を終了する。一方、上述のステップS205で、重み係数導出部213により、まだ重み係数の導出がされていないオブジェクト領域が残っている場合すなわち、i<Iの場合には、重み係数導出部213は、変数iをインクリメントi=i1しS206、上述ステップS202から動作する。以上のように、重み係数導出部213では、RGB画像データを構成する各オブジェクト領域について重み係数が導出される。次に、輝度値算出部214にて、上述のステップS103で導出した重み係数に基づき、各画素の輝度値Yが算出されるS104。輝度値算出部214は、各画素の輝度値Yについて、以下の式1に従い、各画素のRGB色成分値に、各画素が属するオブジェクト領域iの重み係数WRi、WGi、WBiを乗ずることで得るものとする。Y=WRi×RWGi×GWBi×B...1次に、モノクロ画像生成部215にて、上述のステップS104で算出した各画素の輝度値Yにより、入力カラー画像のRGB色成分値を輝度値Yに変換したモノクロ画像データが生成されるS105。次に、画像形成部22により、ステップS105で生成されたモノクロ画像データが取得される。そして、画像形成部22により、モノクロ画像データについて、CMYK4色のトナー色材のうちの1色例えばKで表現可能なハーフトーン処理を施したモノクロ2値画像データに変換される。そして、画像形成部22により、出力部107が制御され、変換したモノクロ2値画像に基づいて記録媒体例えば、紙葉類等にトナー像が形成されるS106。次に、上述のフローチャートの処理に従って、プリンタ100がRGB画像データを処理した場合の結果の例について説明する。図6は、画像処理部21がRGB画像データを処理した場合の結果の例について示して説明図である。なお、第1の実施形態において、画像処理部21が出力するのは、RGB画像データから形成したモノクロ画像データであるが、図6では、図示の都合上、ハーフトーン処理を施したモノクロ2値画像を用いて説明している。図6aは、画像処理部21が処理したモノクロ画像に基づくモノクロ2値画像の例について示している。図6aの画像では、旬の野菜という文字列以下では、この文字列を構成する文字領域を領域A201と呼ぶものとすると、こちらまで→XXXXという文字列以下では、この文字列を構成する文字領域を領域A202と呼ぶものとするが表わされている。また、領域A201の各文字は、処理前のRGB画像データでは、緑色で表わされていたものである。さらに、領域A202の各文字は、処理前のRGB画像データでは、黄色で表わされていたものである。図6aの画像では、レタスのイメージ以下、このイメージの領域を領域A203と呼ぶものとすると、レモンのイメージ以下では、このイメージの領域を領域A204と呼ぶものとするが表わされている。また、領域A203のイメージは、処理前のRGB画像データでは、主に緑色を用いて表わされていたものである。さらに、領域A204のイメージは、処理前のRGB画像データでは、主に黄色で表わされていたものである。図6b~図6dは、それぞれ異なる条件でモノクロ2値画像データを形成した場合における領域A201~A204の一部を拡大表示した拡大画像LG11~LG13、LG21~LG23、LG31~LG33、LG41~LG43を示している。図6bでは、処理前の画像を構成する全ての画素について、重み係数をWR:WG:WB=3:6:1とした場合に形成されるモノクロ2値画像を現している。図6cでは、処理前の画像を構成する全ての画素について、重み係数をWR:WG:WB=1:1:1とした場合に形成されるモノクロ2値画像を表わしている。図6dでは、処理前の画像の文字領域について重み係数をWR:WG:WB=1:1:1とし、さらに、処理前の画像のイメージ領域について重み係数をWR:WG:WB=3:6:1とした場合に形成されるモノクロ2値画像を表わしている。図6b~図6dにおいて、拡大画像LG11~LG13は、領域A201の一部を拡大した拡大画像である。また、図6b~図6dにおいて、拡大画像LG21~LG23は、領域A202の一部を拡大した拡大画像である。さらに、図6b~図6dにおいて、拡大画像LG31~LG33は、領域A203の一部を拡大した拡大画像である。さらにまた、図6b~図6dにおいて、拡大画像LG41~LG43は、領域A204の一部を拡大した拡大画像である。図6bの場合画像内の全ての画素の重み係数をWR:WG:WB=3:6:1とした場合、緑の文字領域LG11と黄色の文字領域LG21の色の違いは濃度の違いとしてはっきりしている。また、図6bの場合、緑のイメージ領域LG31と黄色のイメージ領域LG41の色の違いも、濃度の違いとしてはっきりしている。しかし、図6bの場合、黄色の文字領域LG21はかなり薄く判別しにくい。また、図6cの場合画像内の全ての画素の重み係数をWR:WG:WB=1:1:1とした場合、黄色の文字領域LG22は、図6bの場合と比較して濃度が上がり判別しやすくなる。しかし、図6cの場合、緑の文字領域LG12や、緑色のイメージ領域LG32はやや薄くなり、黄色の文字領域LG12や、黄色のイメージ領域LG42との差が少なくなるため、特にイメージ領域の印象が元の画像と変わってしまう。次に、図6dの場合第1の実施形態の画像処理部21を用いて処理した場合には、緑色の文字領域LG13と、黄色の文字領域LG23は濃度もあり識別しやすく、かつ緑色のイメージ領域LG33と黄色のイメージ領域LG43との色の差は濃度差に反映されているため、文字の識別性の高さとイメージの色の違いという必要な情報を保つことができる。A-3第1の実施形態の効果第1の実施形態によれば、以下のような効果を奏することができる。第1の実施形態の画像処理部21では、文字領域とイメージ領域で、異なる重み係数を用いて輝度値を算出し、さらに、その輝度値に基づいたモノクロ画像を生成している。これにより、第1の実施形態の画像処理部21では、生成したモノクロ画像の文字領域やイメージ領域の内容の識別性を高め、必要な情報の欠落を防ぐことができる。B第2の実施形態以下、本発明による画像処理装置及びプログラム、並びに、画像形成装置の第2の実施形態を、図面を参照しながら詳述する。なお、第2の実施形態では、本発明の画像形成装置を、プリンタに適用した例について説明する。B-1第2の実施形態の構成以下、第2の実施形態のプリンタ100Aについて、第1の実施形態との差異について説明する。第2の実施形態のプリンタ100Aのハードウェア的構成については、上述の図2で示すことができる。次に、第2の実施形態のプリンタ100Aの機能的構成について説明する。図7は、第2の実施形態のプリンタ100Aの機能的構成を示すブロック図であり、上述した図1との同一、対応部分には同一、対応符号を付して示している。第2の実施形態のプリンタ100Aでは、画像処理部21が画像処理部21Aに置き換わっている点で第1の実施形態と異なっている。また、第2の実施形態の画像処理部21Aでは、領域分割部212及び重み係数導出部213が、領域分割部212A及び重み係数導出部213Aに置き換わっている点で、第1の実施形態と異なっている。また、第2の実施形態の画像処理部21Aでは、色情報取得手段としての色情報取得部216が追加されている点で、第1の実施形態と異なっている。その他の構成については、第1の実施形態と同様であるため詳しい説明は省略する。第1の実施形態の領域分割部212は、RGB画像データの画像から、文字領域及びイメージ領域を認識し、認識したそれぞれの領域をオブジェクト領域として分割する処理を行っていた。これに対して、第2の実施形態の領域分割部212Aは、文字領域について、文字エッジ領域と、文字エッジ領域により囲まれた文字内部領域とを、別のオブジェクト領域として処理する。すなわち、第2の実施形態の領域分割部212Aは、RGB画像データの画像から、文字エッジ領域、文字内部領域、及びイメージ領域の3種類の領域を認識し、認識したそれぞれの領域をオブジェクト領域として分割する処理を行う。領域分割部212Aが、RGB画像データの画像から、文字エッジ領域、文字内部領域、及びイメージ領域の3種類の領域を認識する方式については限定されないものである。第2の実施形態でも、領域分割部212Aの領域分割処理には、上述の参考文献1の記載技術を用いることができる。参考文献1の記載技術では、上述の通り、文字領域が抽出される過程で、文字エッジ領域と、文字内部領域が抽出される。したがって、領域分割部212Aでは、上述の参考文献1の記載技術を用いることにより、RGB画像データの画像から、文字エッジ領域、文字内部領域、及びイメージ領域の3種類の領域を認識することができる。次に、領域分割部212Aが行う分割処理について、上述の図3bの例を用いて説明する。第1の実施形態の領域分割部212では、領域A101と領域A104を併せて一つの文字領域のオブジェクト領域と認識していた。しかし、第2の実施形態の領域分割部212Aでは、領域A101を文字エッジ領域のオブジェクト領域、領域A104を文字内部領域のオブジェクト領域と、それぞれ別のオブジェクト領域として分割することになる。色情報取得部216は、領域分割部212Aにて分割したオブジェクト領域のうち、少なくとも文字エッジ領域のオブジェクト領域について、当該オブジェクト領域で主成分となる色を判定する。そして、色情報取得部216は、その判定結果を色情報として取得する。ここで色情報とは、各オブジェクト領域の主成分となる色を示す情報であり、Red、Yellow、Green、Cyan、Blue、Magenta、Grayの7色の何れかで表わされるものとする。言い換えると、色情報取得部216は、当該オブジェクト領域で主成分となる色が、上述の7色のいずれに該当するのかを判定する。ここでは、色情報は、上述の7色で示されるものとして説明するが、その色数は限定されないものである。重み係数導出部213Aは、領域分割部212Aにて分割したオブジェクト領域に対し、色情報取得部216で取得した領域内の色情報に基づき、オブジェクト領域毎に異なる重み係数を導出する。ここでは、重み係数導出部213Aは、色情報ごとの重み係数を登録したテーブル以下、重み係数テーブルというを備えているものとする。そして、重み係数導出部213Aは、それぞれのオブジェクト領域について、当該オブジェクト領域の色情報に対応する重み係数を、重み係数テーブルから求める。図11は、重み係数テーブルの内容例について示した説明図である。重み係数テーブルには、図11に示すように、色情報の色上述の7色ごとに対応する重み係数WR、WG、WBが登録されている。図11に示すように、重み係数テーブルの各重み係数は、色情報の各色についての捕色フィルターとして働く係数となっている。図11に示す重み係数テーブルでは、第1の実施形態と比較して、文字エッジ領域に対して算出される輝度値が低めモノクロ画像での濃度が高めになるように設定されている。例えば、図11では、色情報がREDの重み係数は、WR=0.00、WG=0.50、WB=0.50としている。色情報取得部216により、当該文字エッジ領域の主たる色成分がREDと判定されたということは、当該文字エッジ領域の各画素はRGBのうちRの成分を多く含んでいることを意味する。したがって、当該文字エッジ領域に適用する重み係数のうち、重み係数WRの比率を下げれば、当該文字エッジ領域の輝度値が低めモノクロ画像での濃度が高めになる。そのため、図11では、色情報がREDの重み係数において、WRの重みを0.00に下げている。同様に、色情報がGreenに対応する重み係数では、WGの重みを下げている。また、色情報Blueに対応する重み係数では、WBの重みを下げている。さらに、色情報Yellowに対応する重み係数では、Yellowを示す成分の重みWR及びWGを下げている。さらにまた、色情報Cyanに対応する重み係数では、Cyanを示す成分の重みWG及びWBを下げている。また、色情報Magentaに対応する重み係数では、Magentaを示す成分の重みWR及びWBを下げている。色情報Grayは無彩色であるので、図11では、WR、WG、WBが同じ重みとなるように設定している。なお、文字エッジ領域に対して算出される輝度値が、第1の実施形態と比較して低めになるような重み係数であれば、重み係数テーブルの内容は、上述の図11の内容に限定されないものである。B-2第2の実施形態の動作次に、以上のような構成を有する第2の実施形態のプリンタ100Aの動作を説明する。図8は、プリンタ100Aの動作の概要について示したフローチャートである。まず、画像取得部211により、入力I/F101を介して、RGB画像データが取得され、RAM103又はHDD106へ格納されたものとするS301。ステップS302の処理は、第1の実施形態上述のステップS101と同様であるため詳しい説明を省略する。次に、領域分割部212の領域分割処理により、上述のステップS301で取得したRGB画像データの画像が、文字エッジ領域、文字内部領域、及びイメージ領域の3種類のオブジェクト領域に分割されるS302。そして、色情報取得部216にて、上述のステップS302で分割したオブジェクト領域毎に、当該領域内の色情報を取得するS303。第2の実施形態では、各オブジェクト領域で主成分となる色の属性を判定する。そして、色情報取得部216は、その判定結果を、当該オブジェクト領域の色情報として取得する。具体的には、色情報取得部216は、当該オブジェクト領域内のそれぞれの画素の色成分値RGBの各成分の値に基づいて、それぞれの画素がRed、Yellow、Green、Cyan、Blue、Magenta、Grayの7つに分類される色情報のうちいずれに属するかを判定する。そして、色情報取得部216は、当該領域内で最も多くの画素の情報をその領域の色情報とするものとする。図9は、色情報取得部216の具体的処理の例について示したフローチャートである。なお、図9のフローチャートにおいて、i1≦i≦I、j1≦j≦Jは、繰り返し処理に用いる変数である。また、iの初期値は1であり、以下では、オブジェクトIDがiとなるオブジェクト領域を、オブジェクト領域iと表わすものとする。さらに、以下では、オブジェクト領域iを構成する画素の総数をJと表すものとする。さらにまた、jの初期値は1であり、以下では、オブジェクト領域iを構成するj番目の画素を画素jと表すものとする。また、以下では、オブジェクト領域iの色情報をCiと表し、画素jの色情報をCi-jと表すものとする。まず、色情報取得部216は、RGB画像データから、オブジェクト領域iを構成する各画素のデータを抽出するS401。次に、色情報取得部216は、オブジェクト領域iを構成する画素jのデータを抽出するS402。次に、色情報取得部216は、RGB形式で示された画素jについて、HSVHueSaturationValue色空間における色相値Hを得るS403。RGB形式で示された画素jについて、HSV色空間における式相値Hを求める方法は限定されないものであるが、ここでは以下の2式~6式を用いて変換するものとして説明する。まず、色情報取得部216は、以下の2、3式を用いて、画素jのR、G、B値のうちの最大値MAXと最小値MINを求める。そして、色情報取得部216は、MAX=MINでない場合には、以下の4、5式により、画素jの色相値Hを求める。以下の4、5式では、Red、Yellow、Green、Cyan、Blue、Magenta、Redの順に、色相値が0~359の値で表されている。一方、MAX=MINの場合、画素jは無彩色Grayであるため、色情報取得部216は、以下の6式に示すように、色相値Hとして、色相未確定を示す値NULLを得る。次に、色情報取得部216は、上述のステップS403で求めた色相値Hに基づき、画素jの色情報Ci-jを以下の式7により決定するS404。次に、色情報取得部216は、オブジェクト領域i内の全ての画素の色情報を決定したか否かすなわち、j=Jであるか否かを判定するS405。オブジェクト領域i内の全ての画素の色情報を決定した場合すなわちj=Jの場合には、色情報取得部216は、jを初期化j=1して、後述するステップS407の処理から動作する。一方、まだオブジェクト領域i内で色情報を決定していない画素が残っている場合すなわちj<Jの場合には、色情報取得部216は、jをインクリメントj=j1しS406、上述のステップS402の処理に戻って動作する。一方、上述のステップS405で、オブジェクト領域i内の全ての画素の色情報を決定したと判定された場合すなわちj=Jの場合には、色情報取得部216は、オブジェクト領域i内の全ての画素の色情報Ci-1~Ci-jで、最も数の多い色情報を、オブジェクト領域iの色情報Ciと決定する。次に、色情報取得部216は、RGB画像データを構成する全てのオブジェクト領域について色情報を決定したか否かすなわちi=Iであるか否かを確認するS407。RGB画像データを構成する全てのオブジェクト領域について色情報を決定した場合すなわちi=Iの場合には、色情報取得部216は、処理を終了する。一方、RGB画像データで色情報を決定していないオブジェクト領域が残っている場合すなわちi<Iの場合には、色情報取得部216は、iをインクリメントi=i1しS409、上述のステップS401の処理に戻って動作する。以上のように、色情報取得部216は、RGB画像データを構成する各オブジェクト領域内での主たる色を、一次色Red、Green、Blue、二次色Yellow、Cyan、Magentaまたは無彩色Grayで分類した結果を領域毎の色情報として得る。なお、図9では、全てのオブジェクト領域について色情報を求める処理を行っているが、文字エッジ領域のオブジェクト領域についてだけ求めるようにしても良い。例えば、色情報取得部216は、文字エッジ領域以外のオブジェクト領域については、色情報の取得をスキップするようにしても良い。次に、重み係数導出部213Aは、上述のステップS303で取得したオブジェクト領域毎に、モノクロ輝度値Yを算出するための重み係数WR、WG、WBを導出する。図10は、重み係数導出部213Aの動作例について示したフローチャートである。図10のフローチャートにおいて、i1≦i≦Iは、繰り返し処理に用いる変数である。また、iの初期値は1であり、オブジェクトIDがiとなるオブジェクト領域を、オブジェクト領域iと表わすものとする。また、以下では、オブジェクト領域iに対する、R成分の重み係数をWRi、G成分の重み係数をWGi、B成分の重み係数をWBiとそれぞれ表わすものとする。まず、重み係数導出部213Aは、オブジェクト領域iのデータを、RAM103から抽出しS501、オブジェクト領域iの種類が文字エッジ領域であるか否かを判定するS502。上述のステップS502において、オブジェクト領域iの種類が文字エッジ領域と判定された場合には、重み係数導出部213Aは、後述するステップS503に移行し、そうでない場合オブジェクト領域iの種類が、文字内部領域又はイメージ領域の場合には、後述するステップS505の処理に移行する。上述のステップS502において、オブジェクト領域iの種類が文字エッジ領域と判定された場合には、重み係数導出部213Aは、オブジェクト領域iの色情報をRAM103から参照して取得するS503。次に、重み係数導出部213Aは、重み係数テーブルを参照して、オブジェクト領域iの色情報に対応する重み係数を取得する。そして、重み係数導出部213Aは、取得した重み係数を、オブジェクト領域iに対応するデータとしてRAM103に記録するS504。一方、上述のステップS502において、オブジェクト領域iの種類が文字エッジ領域と判定されなかった場合には、重み係数導出部213Aは、オブジェクト領域iの種類が文字内部領域であるか否かを判定するS505。上述のステップS505において、オブジェクト領域iの種類が文字内部領域と判定された場合には、重み係数導出部213Aは、後述するステップS506に移行し、そうでない場合オブジェクト領域iの種類が、イメージ領域の場合には、後述するステップS507の処理に移行する。上述のステップS502において、オブジェクト領域iの種類が文字内部領域と判定された場合には、重み係数導出部213Aは、オブジェクト領域iの重み係数WRi、WGi.WBiを、文字領域に適した割合例えば、WRi=0.33、WGi=0.34、WBi=0.33に決定する。そして、重み係数導出部213Aは、決定した重み係数を、オブジェクト領域iに対応するデータとしてRAM103に記録するS506。上述のステップS502において、オブジェクト領域iの種類がイメージ領域と判定された場合には、重み係数導出部213Aは、オブジェクト領域iの重み係数WRi、WGi、WBiを、イメージ領域に適した割合例えば、WRi=0.30、WGi=0.59、WBi=0.11に決定する。そして、重み係数導出部213Aは、決定した重み係数を、オブジェクト領域iに対応するデータとしてRAM103に記録するS504。上述のステップS504、S506、S507のいずれかにより、オブジェクト領域iの重み係数が決定されると、重み係数導出部213Aは、全てのオブジェクト領域について重み係数を導出したか否かすなわちi=Iであるか否かを判定するS508。上述のステップS508で、全てのオブジェクト領域について重み係数を導出したと判定された場合すなわち、i=Iの場合には、重み係数導出部213Aは、当該RGB画像データに関する処理を終了する。一方、上述のステップS508で、まだ重み係数の導出がされていないオブジェクト領域が残っている場合すなわち、i<Iの場合には、重み係数導出部213Aは、変数iをインクリメントi=i1しS509、上述のステップS501の処理に移行する。以上のように、重み係数導出部213Aでは、RGB画像データを構成する各オブジェクト領域について重み係数が導出される。次に、輝度値算出部214にて、上述のステップS304で導出した重み係数に基づき、各画素の輝度値Yが算出されるS305。ステップS305の処理は、第1の実施形態のステップS104の処理と同様であるので詳しい説明は省略する。次に、モノクロ画像生成部215にて、上述のステップS305で算出した各画素の輝度値Yにより、入力カラー画像のRGB色成分値を輝度値Yに変換したモノクロ画像データが生成されるS306。そして、画像形成部22は、ステップS306で生成したモノクロ画像データを、モノクロ2値画像データに変換し、記録媒体にトナー像を形成するS307。なお、ステップS306、S307の処理は、第1の実施形態のステップS105、S106と同様の処理であるので詳しい説明は省略する。B-3第2の実施形態の効果第2の実施形態によれば、以下のような効果を奏することができる。第2の実施形態の画像処理部21Aでは、文字エッジ領域に適用する重み係数を調整することにより、文字エッジ領域を構成する画素の濃度を高めている。これにより、第2の実施形態の画像処理部21Aでは、第1の実施形態と比較して、より文字の識別性の高いモノクロ画像を生成することができる。C他の実施形態本発明は、上記の各実施形態に限定されるものではなく、以下に例示するような変形実施形態も挙げることができる。C-1上記の各実施形態において、本発明の画像形成装置としてのプリンタは、外部のPCやスキャナ等からRGB画像データの供給を受けて、そのRGB画像データをモノクロ画像に変換する処理を行っていた。しかし、本発明の画像形成装置において、処理対象となるRGB画像データを保持する方法は限定されないものである。例えば、本発明の画像形成装置を、スキャナを内蔵した複写機、ファクシミリ、複合機等に適用するようにしても良い。C-2上記の各実施形態において、本発明の画像形成装置をプリンタに適用した例について説明したが、本発明の画像形成装置が生成したモノクロ画像を形成する方式は限定されないものである。例えば、本発明の画像形成装置が生成したモノクロ画像を、ディスプレイ等に表示出力させたりするようにしても良い。C-3上記の各実施形態では、本発明の画像処理装置をプリンタに搭載する例について説明したが、画像処理装置を単独の装置として構築するようにしても良い。例えば、パソコン等の情報処理装置に、本発明の画像処理プログラムをインストールして画像処理装置を構築し、その画像処理装置を用いて、RGB画像データからモノクロ画像データを生成して出力するようにしても良い。また、本発明の画像処理装置がモノクロ画像データを出力する形式については限定されないものであり、例えば、HDDやCD-ROM等の記憶媒体に記憶させたり、通信により他のコンピュータに送信するようにしても良い。また、上記の各実施形態では、画像処理部をプリンタ側に搭載する例について説明したが、図2に示すPC側に搭載すなわち、PCに画像処理プログラムをインストールするようにしても良い。C-4上記の各実施形態において、画像処理部は、RGB画像データから生成したモノクロ画像データを出力しているが、モノクロ2値画像データの変換までを行うようにしても良い。すなわち、画像処理部が行う画像処理に、画像形成部が行う内容まで含めるようにしても良い。C-5上記の各実施形態では、本発明の画像処理プログラムをROMに記憶しておく例について説明したが、画像処理プログラムを記憶する媒体は限定されないものである。例えば、本発明の画像処理プログラムを、上述の図2に示すHDDに記憶するようにしても良い。C-6上記の各実施形態では、プリンタが形成印刷する画像は、全て、画像処理部が処理した画像であるものとして説明したが、例えば、ユーザからの操作に応じて画像処理部の処理を停止し、RGB画像データをそのまま画像形成部に引き渡すようにしても良い。プリンタがユーザからの操作を受付ける構成については限定されないものであるが、例えば、PCを介して入力I/Fから受付けるようにしても良いし、プリンタ自体に別途操作用のスイッチを設けるようにしても良い。C-7上記の各実施形態の画像処理部では、イメージ領域に対しては、全て共通の重み係数を適用しているが、イメージ領域の一部の領域について適用する重み係数を変更するようにしても良い。例えば、画像処理部が、ユーザの操作により選択された領域について、文字領域と同様の方式で導出された重み係数を適用するようにしても良い。画像処理部が、ユーザにイメージ領域の一部を選択させる方式については限定されないものであるが、例えば、PCに搭載された図示しないディスプレイにRGB画像データを表示させ、図示しない入力装置例えば、マウス等を用いて選択させるようにしても良い。C-8第2の実施形態の画像処理部では、重み係数テーブル図11参照を用いて、文字エッジ領域の輝度値が低くなるように重み係数を調節しているが、文字エッジ領域の輝度値そのものを調節するようにしても良い。例えば、輝度値算出部において、算出された輝度値を、文字エッジ領域についてだけ、低く調整例えば、一定値減じる調整を行うようにしても良い。また、例えば、輝度値算出部において、文字エッジ領域についてだけ、輝度値の算出処理を行わずに、予め設定した固定値色情報に応じた値としても良いを適用するようにしても良い。