背景が有色である画像を受け付ける画像受付手段と、前記画像受付手段によって受け付けられた画像を対象として、色数が2色の領域を抽出する領域抽出手段と、前記領域抽出手段によって抽出された領域の画像に対して、予め定められた色空間における各画素値を有する画素数を計数する計数手段と、前記計数手段による計数結果に基づいて、前記領域の画像の画素を前景又は背景のいずれかに判定する判定手段を具備することを特徴とする画像処理装置。前記領域抽出手段は、3色目の色の画素を含まないように領域を抽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。前記判定手段は、前記計数手段による第1色の計数結果と第2色の計数結果の差に基づいて、前記予め定められた色空間の色平面を選択し、該選択した色平面における第1色と第2色との間にある値を閾値として、前記領域の画像の画素を前景又は背景のいずれかに判定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。前記画像受付手段によって受け付けられた画像を対象として平坦化処理を行う平坦化手段をさらに具備し、前記領域抽出手段は、前記平坦化手段によって平坦化処理された画像を対象として、色数が2色の領域を抽出することを特徴とする請求項1から3のいずれか一項に記載の画像処理装置。前記領域抽出手段は、前記画像を対象として、予め定められた大きさの矩形を該大きさ毎に走査して、色数が2色の領域を抽出することを特徴とする請求項1から4のいずれか一項に記載の画像処理装置。コンピュータを、背景が有色である画像を受け付ける画像受付手段と、前記画像受付手段によって受け付けられた画像を対象として、色数が2色の領域を抽出する領域抽出手段と、前記領域抽出手段によって抽出された領域の画像に対して、予め定められた色空間における各画素値を有する画素数を計数する計数手段と、前記計数手段による計数結果に基づいて、前記領域の画像の画素を前景又は背景のいずれかに判定する判定手段として機能させるための画像処理プログラム。本発明は、背景が有色である画像を対象として、背景である画素を前景として判定すること、又は前景である画素を背景として判定することを防止するようにした画像処理装置及び画像処理プログラムを提供することを目的としている。かかる目的を達成するための本発明の要旨とするところは、次の各項の発明に存する。請求項1の発明は、背景が有色である画像を受け付ける画像受付手段と、前記画像受付手段によって受け付けられた画像を対象として、色数が2色の領域を抽出する領域抽出手段と、前記領域抽出手段によって抽出された領域の画像に対して、予め定められた色空間における各画素値を有する画素数を計数する計数手段と、前記計数手段による計数結果に基づいて、前記領域の画像の画素を前景又は背景のいずれかに判定する判定手段を具備することを特徴とする画像処理装置である。請求項2の発明は、前記領域抽出手段は、3色目の色の画素を含まないように領域を抽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である。請求項3の発明は、前記判定手段は、前記計数手段による第1色の計数結果と第2色の計数結果の差に基づいて、前記予め定められた色空間の色平面を選択し、該選択した色平面における第1色と第2色との間にある値を閾値として、前記領域の画像の画素を前景又は背景のいずれかに判定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である。請求項4の発明は、前記画像受付手段によって受け付けられた画像を対象として平坦化処理を行う平坦化手段をさらに具備し、前記領域抽出手段は、前記平坦化手段によって平坦化処理された画像を対象として、色数が2色の領域を抽出することを特徴とする請求項1から3のいずれか一項に記載の画像処理装置である。請求項5の発明は、前記領域抽出手段は、前記画像を対象として、予め定められた大きさの矩形を該大きさ毎に走査して、色数が2色の領域を抽出することを特徴とする請求項1から4のいずれか一項に記載の画像処理装置である。請求項6の発明は、コンピュータを、背景が有色である画像を受け付ける画像受付手段と、前記画像受付手段によって受け付けられた画像を対象として、色数が2色の領域を抽出する領域抽出手段と、前記領域抽出手段によって抽出された領域の画像に対して、予め定められた色空間における各画素値を有する画素数を計数する計数手段と、前記計数手段による計数結果に基づいて、前記領域の画像の画素を前景又は背景のいずれかに判定する判定手段として機能させるための画像処理プログラムである。請求項1の画像処理装置によれば、背景が有色である画像を対象として、背景である画素を前景として判定すること、又は前景である画素を背景として判定することを防止することができる。請求項2の画像処理装置によれば、3色目の色の画素が含まれないように領域を抽出することができる。請求項3の画像処理装置によれば、本構成を有していない場合に比較して、前景であるか背景であるかの判定精度を高めることができる。請求項4の画像処理装置によれば、画像にノイズが発生していたとしても、背景である画素を前景として判定すること、又は前景である画素を背景として判定することを防止することができる。請求項5の画像処理装置によれば、本構成を有していない場合に比較して、色数が2色の領域を抽出するのにかかる時間を削減できる。請求項6の画像処理プログラムによれば、背景が有色である画像を対象として、背景である画素を前景として判定すること、又は前景である画素を背景として判定することを防止することができる。以下、図面に基づき本発明を実現するにあたっての好適な各種の実施の形態の例を説明する。図1は、第1の実施の形態の構成例についての概念的なモジュール構成図を示している。なお、モジュールとは、一般的に論理的に分離可能なソフトウェアコンピュータプログラム、ハードウェア等の部品を指す。したがって、本実施の形態におけるモジュールはコンピュータプログラムにおけるモジュールのことだけでなく、ハードウェア構成におけるモジュールも指す。それゆえ、本実施の形態は、それらのモジュールとして機能させるためのコンピュータプログラムコンピュータにそれぞれの手順を実行させるためのプログラム、コンピュータをそれぞれの手段として機能させるためのプログラム、コンピュータにそれぞれの機能を実現させるためのプログラム、システム及び方法の説明をも兼ねている。ただし、説明の都合上、記憶する、記憶させる、これらと同等の文言を用いるが、これらの文言は、実施の形態がコンピュータプログラムの場合は、記憶装置に記憶させる、又は記憶装置に記憶させるように制御するの意である。また、モジュールは機能に一対一に対応していてもよいが、実装においては、1モジュールを1プログラムで構成してもよいし、複数モジュールを1プログラムで構成してもよく、逆に1モジュールを複数プログラムで構成してもよい。また、複数モジュールは1コンピュータによって実行されてもよいし、分散又は並列環境におけるコンピュータによって1モジュールが複数コンピュータで実行されてもよい。なお、1つのモジュールに他のモジュールが含まれていてもよい。また、以下、接続とは物理的な接続の他、論理的な接続データの授受、指示、データ間の参照関係等の場合にも用いる。予め定められたとは、対象としている処理の前に定まっていることをいい、本実施の形態による処理が始まる前はもちろんのこと、本実施の形態による処理が始まった後であっても、対象としている処理の前であれば、そのときの状況状態に応じて、又はそれまでの状況状態に応じて定まることの意を含めて用いる。また、システム又は装置とは、複数のコンピュータ、ハードウェア、装置等がネットワーク一対一対応の通信接続を含む等の通信手段で接続されて構成されるほか、1つのコンピュータ、ハードウェア、装置等によって実現される場合も含まれる。装置とシステムとは、互いに同義の用語として用いる。もちろんのことながら、システムには、人為的な取り決めである社会的な仕組み社会システムにすぎないものは含まない。また、各モジュールによる処理毎に又はモジュール内で複数の処理を行う場合はその処理毎に、対象となる情報を記憶装置から読み込み、その処理を行った後に、処理結果を記憶装置に書き出すものである。したがって、処理前の記憶装置からの読み込み、処理後の記憶装置への書き出しについては、説明を省略する場合がある。なお、ここでの記憶装置としては、ハードディスク、RAMRandomAccessMemory、外部記憶媒体、通信回線を介した記憶装置、CPUCentralProcessingUnit内のレジスタ等を含んでいてもよい。第1の実施の形態である画像処理装置は、画像の画素を前景又は背景のいずれかに判定するものであって、図1の例に示すように、画像受付モジュール110、領域抽出モジュール120、計数モジュール130、前景/背景判定モジュール140、前景抽出モジュール150を有している。なお、前景とは、背景の対概念であり、例えば画素塊である文字、図形、グラフ等が該当する。以下、例示として文字を使用して説明する。背景は、文字、図形、グラフ等以外の下地の領域である。一般的に、背景の面積は、前景の面積よりも大きい。また、画素塊とは、4連結又は8連結で連続する画素領域を少なくとも含み、これらの画素領域の集合をも含むようにしてもよい。これらの画素領域の集合とは、4連結等で連続した画素領域が複数あり、その複数の画素領域は近傍にあるものをいう。ここで、近傍にあるものとは、例えば、互いの画素領域が距離的に近いもの、文章としての1行から1文字ずつ切り出すように縦又は横方向に射影し、空白地点で切り出した画像領域、又は一定間隔で切り出した画像領域等がある。なお、1つの画素塊として、1文字の画像となる場合が多い。ただし、実際に人間が文字として認識できる画素領域である必要はない。文字の一部分、文字を形成しない画素領域等もあり、何らかの画素の塊であればよい。画像受付モジュール110は、領域抽出モジュール120と接続されており、背景が有色である画像を受け付ける。画像を受け付けるとは、例えば、スキャナ、カメラ等で画像を読み込むこと、ファックス等で通信回線を介して外部機器から画像を受信すること、ハードディスクコンピュータに内蔵されているものの他に、ネットワークを介して接続されているもの等を含む等に記憶されている画像を読み出すこと等が含まれる。画像は、有色画像いわゆるカラー画像であり、その内容として前景と背景に分かれるものであり、特に背景が有色である。受け付ける画像は、1枚であってもよいし、複数枚であってもよい。また、画像の内容として、ビジネスに用いられる文書、広告宣伝用のパンフレット等であってもよい。ここで、受け付ける画像として、前景である1つの画素塊は単色であり、かつその前景の背景も単色である。つまり、前景と背景の組み合わせの領域内の画像は2色で構成されている。ただし、他の前景と背景の組み合わせと同じ色である必要はない。例えば、全体が単色である背景に文字毎の色が異なっているただし、各文字は単色ような画像であってもよいし、同じ色である複数の文字があるが、その各文字は異なる色の背景ただし、各文字の背景は単色であるような画像であってもよい。また、文字と背景の組み合わせの領域内の画像が2色で構成されていれば、各文字は異なる色であり、各文字の背景も異なる色であるような画像も対象となる。領域抽出モジュール120は、画像受付モジュール110、計数モジュール130と接続されており、画像受付モジュール110によって受け付けられた画像を対象として、色数が2色の領域を抽出する。また、領域抽出モジュール120は、3色目の色の画素を含まないように領域を抽出するようにしてもよい。例えば、具体的には、図8等を用いて後述するように、予め定められた大きさの矩形であるフィルタここでのフィルタは注目画素の近傍にある画素例えば、n×nの矩形内にある画素を対象として処理を行う機能を有するを用いて、画像受付モジュール110が受け付けた画像を走査する。そして、フィルタ内の注目画素の画素値と同じ画素値を有する画素とそれ以外の画素値を有する画素に分け、それ以外の画素値が無い又は1種類であるならば、その領域2色領域を拡大する。したがって、フィルタの走査によって移動した分だけ領域が大きくなる。そして、それ以外の画素値が2種類以上であったならば、いままでの領域にあった画素の画素値以外の画素つまり、3色目の画素を含まないように領域を決定する。なお、ここでの領域は矩形正方形を含む長方形であるとする。計数モジュール130は、領域抽出モジュール120、前景/背景判定モジュール140と接続されており、領域抽出モジュール120によって抽出された領域の画像に対して、予め定められた色空間における各画素値を有する画素数を計数する。例えば、具体的には、色空間としてRGB色空間を用いた場合は、その色空間における平面この場合は、R平面、G平面、B平面毎に、各画素値の画素数を計数する。一般的には、ヒストグラム例えば、横軸に画素値、縦軸にその画素値を有する画素の数をプロットしたグラフを作成するといわれている。RGB色空間のデータ表現として、例えば、24bit/画素であり、Rとして8bit、Gとして8bit、Bとして8bitに分かれている。Rの値である0~255の各画素値の画素数、Gの値である0~255の各画素値の画素数、Bの値である0~255の各画素値の画素数、をそれぞれ計数すればよい。この計数の結果、領域は2色であるので、ヒストグラムとしては2つの山が発生することになるある2つの画素値を有する画素数が大きくなる。前景/背景判定モジュール140は、計数モジュール130、前景抽出モジュール150と接続されており、計数モジュール130による計数結果に基づいて、領域抽出モジュール120によって抽出された領域の画像の画素を前景又は背景のいずれかに判定する。また、前景/背景判定モジュール140は、計数モジュール130による第1色の計数結果と第2色の計数結果の差に基づいて、予め定められた色空間の色平面を選択し、その選択した色平面における第1色と第2色との間にある値を閾値として、領域の画像の画素を前景又は背景のいずれかに判定するようにしてもよい。例えば、具体的には、前述のRGB色空間では、3つの色平面R平面、G平面、B平面内でヒストグラム上の2つの山が最も離れている色平面を選択する。2つの山が最も離れているとは、第1色の計数結果と第2色の計数結果の差が、他の色平面での差よりも大きいことをいう。そして、その選択した色平面における第1色と第2色との間にある値を閾値として、領域の画像の画素を前景又は背景のいずれかに判定する。より具体的には、背景の面積は前景の面積よりも一般的には大きいことを利用して、画素数が多い画素値の画素を背景として、他方を前景とするようにしてもよい。これによって、R平面、G平面、B平面のいずれかの平面において、前景と背景に分けられた画像を得ることになる。前景抽出モジュール150は、前景/背景判定モジュール140と接続されており、前景/背景判定モジュール140による判定結果に基づいて、前景画像を抽出する。例えば、前述のRGB色空間で、R平面、G平面、B平面のいずれかの平面において、前景と背景に分けられた画像を得て、その画像をフィルタここでのフィルタは画像から前景又は背景の画像を抜き出す機能を有するとして用いて、画像受付モジュール110が受け付けた画像から前景の画像を抽出する。その後は、例えば、前景だけとなっている画像を文字認識処理装置によって文字認識してもよいし、その他の文字処理、画像処理を施すようにしてもよい。図2は、背景が有色である画像から前景と背景を区別する処理例を示す説明図である。図2aに例示する対象画像200は、例えば有色背景領域210、有色背景領域220を有しており、その間に空白領域がある。有色背景領域210は、濃いピンク色を背景として前景の文字が赤色であり、有色背景領域220は、薄いピンク色を背景として前景の文字が青色である。ここで、本実施の形態を用いずに、単純な閾値によって2値化処理を行って前景である文字を抽出しようとした場合、その閾値の定め方によっては、図2bに例示する前景画像抽出失敗画像230のように有色領域を全て抽出してしまう図では全て黒くなってしまう場合、又は前景画像抽出失敗画像240のように有色背景領域220内の文字だけを抽出してしまい、有色背景領域210からは文字が抽出できない図では白くなってしまう場合のように、文字を背景として抽出してしまう間違い、背景を文字として抽出してしまう間違いが発生する。これらの現象は、背景と文字の明度差が小さくなるほど発生しやすくなる。本実施の形態では、画像受付モジュール110が図2aに例示の対象画像200を受け付けた場合、前景抽出モジュール150が図2cに例示の前景画像抽出画像250のような画像を出力することになる。図3は、第1の実施の形態による処理例を示すフローチャートである。ステップS302では、画像受付モジュール110が、背景が有色である画像を受け付ける。ステップS304では、領域抽出モジュール120が、色によるラベリング処理を行う。同じ色の画素には、同じラベルを付する処理を行う。ステップS306では、領域抽出モジュール120が、2色の領域を抽出する。文字列方向予め定められた方向例えば横方向であってもよいの長さが長くなるように領域を抽出する。なお、図8の例では、左上端画素をA0画素とし、右方向に順にA1画素、A2画素とし、右上端画素をA5画素とし、次の2行目の左端画素をA6画素とし、同様に順に番号をふり、右下端画素をA35画素とする図20の例についても同様である。ステップS304、ステップS306の処理について、図4、図8、図9の例を用いて説明する。図4は、領域抽出の例を示す説明図である。図8は、領域抽出の処理過程の例を示す説明図である。図4aの例に示すように、対象画像200の左上からフィルタn画素×n画素、例えばnは3内でのラベリング処理を行う。ここで、詳細に説明すると、図8aの例に示すように、対象画像200内の一部である対象画像800に対して、注目画素810を中心にしたフィルタ820内の処理を行う。フィルタ820内の画素の画素値は、注目画素810A0画素図8aの例では星印の画素と同じ画素値であるか否かを判断する。A1画素、A6画素、A7画素図8aの例では白丸が付されている画素は、それぞれ注目画素810と同じ画素値である。このような場合は、フィルタ820内が単色であるので、領域抽出モジュール120が領域としてフィルタ820の領域を抽出する。具体的には、A0画素、A1画素、A6画素、A7画素の領域を抽出する。なお、ここで同じ画素値とは、少なくとも全く同じ画素値の場合を含み、予め定められた範囲内にある場合も同じ画素値としてもよい。次に、図8bの例のようにフィルタ820を1画素右に移動いわゆる走査させる。ここでも同じ処理を行い、注目画素810A1画素図8bの例では星印の画素と同じ画素値であるか否かを判断する。A0画素、A2画素、A6画素、A7画素図8bの例では白丸が付されている画素は、それぞれ注目画素810と同じ画素値である。そして、A8画素図8bの例では黒丸が付されている画素は、注目画素810とは異なる画素値である。このような場合は、フィルタ820内は2色であるので、領域抽出モジュール120が領域としてフィルタ820の領域を抽出する。具体的には、A0画素、A1画素、A2画素、A6画素、A7画素、A8画素の領域を抽出する。このように、フィルタ820内が単色又は2色であるならば、領域を拡大する。そして、図8cの例のように、対象画像800の右下までフィルタ820を移動させた場合、注目画素810A28画素図8cの例では星印の画素と同じ画素値であるか否かを判断する。A21画素、A27画素図8cの例では黒丸が付されている画素は、それぞれ注目画素810と同じ画素値である。そして、A22画素、A23画素、A29画素、A33画素、A34画素図8cの例では白丸が付されている画素は、注目画素810とは異なる画素値であるが、いままでの領域内にある画素値である。そして、A35画素は、注目画素810の画素値とも異なり、A22画素等の画素値とも異なり、この領域において3色目である。このような場合は、領域抽出モジュール120が領域としてA35画素を含まないように、2色の領域と3色目の画素との境界を抽出して、図8dの例に示す2色領域830A0画素からA29画素までを含む領域を抽出する。これは、文字列方向である横方向を長くするように領域を抽出している。なお、文字方向は、既に知られている技術を用いて画像受付モジュール110が受け付けた画像から文字列方向を抽出すればよい。また、横方向を予め定められた文字列方向としてもよい。このようにして、図4bの例のように、対象画像200から領域410Aを領域410Bまで拡大する。そして、次の走査ラインでは、空白領域であるので、3色目の画素が存在することになる。ここで、図8の例では、3色目の画素が1つでも発見されたならば、その画素を含まないように領域を抽出したが、3色目の画素が予め定められた数となるまで、領域を拡大して、3色目の画素が予め定められた数に達した場合は、その拡大した領域から3色目の画素を含まないように領域を抽出するようにしてもよい。例えば、図4cの例に示すように、領域410Cのように領域を拡大した後に、3色目の画素図は空白領域を含まないように、図4bの例に示す領域410Bとするようにしてもよい。このような領域抽出処理による結果を図9の例に示す。図9は、2色領域の抽出の例を示す説明図である。図9aの例は、画像受付モジュール110が受け付けた対象画像200を示している。図9bの例は、領域抽出処理の結果の1つである2色領域910対象画像200の上の領域を示している。図9cの例は、領域抽出処理の結果の他の1つである2色領域920対象画像200の下の領域を示している。なお、ここで図4a、b、cの例に示す領域410A、領域410B、領域410C内の画素値のヒストグラムを示す。図5は、領域410A内のヒストグラムの例を示す説明図である。領域410Aは単色であるので、R平面、G平面、B平面のそれぞれで1つの山だけである。なお、単色の画素値は、それぞれの平面における画素値の合成値である。図6は、領域410B内のヒストグラムの例を示す説明図である。領域410Bは、2色であるので、R平面、G平面、B平面のそれぞれで2つの山となる。図7は、領域410C内のヒストグラムの例を示す説明図である。領域410Cは、3色であるので、R平面、G平面、B平面のそれぞれで3つの山となる。なお、図5~7のヒストグラムにおける画素数山の高さ、縦軸で示す数値は、山の数、山の高低の関係を説明上示すものであり、必ずしも図4の例における画素数を示すものではない。ステップS308では、計数モジュール130が、R平面、G平面、B平面におけるヒストグラムを作成する。ステップS310では、前景/背景判定モジュール140が、画素値の差が最大となる平面を選択する。ステップS308、ステップS310の処理について、図10、図11、図12の例を用いて説明する。図10は、R平面における画像とヒストグラムの例を示す説明図である。図10aの例に示す対象画像R平面1000は、図9aの例に示した対象画像200のR平面の画像である。図10bの例に示すヒストグラムは、対象画像R平面1000の上の2色領域図9bの例に示した2色領域910のR平面におけるヒストグラムである。図10cの例に示すヒストグラムは、対象画像R平面1000の下の2色領域図9cの例に示した2色領域920のR平面におけるヒストグラムである。図11は、G平面における画像とヒストグラムの例を示す説明図である。図11aの例に示す対象画像G平面1100は、図9aの例に示した対象画像200のG平面の画像である。図11bの例に示すヒストグラムは、対象画像G平面1100の上の2色領域図9bの例に示した2色領域910のG平面におけるヒストグラムである。図11cの例に示すヒストグラムは、対象画像G平面1100の下の2色領域図9cの例に示した2色領域920のG平面におけるヒストグラムである。図12は、B平面における画像とヒストグラムの例を示す説明図である。図12aの例に示す対象画像B平面1200は、図9aの例に示した対象画像200のB平面の画像である。図12bの例に示すヒストグラムは、対象画像B平面1200の上の2色領域図9bの例に示した2色領域910のB平面におけるヒストグラムである。図12cの例に示すヒストグラムは、対象画像B平面1200の下の2色領域図9cの例に示した2色領域920のB平面におけるヒストグラムである。そして、各領域2色領域910と2色領域920において、第1色の計数結果である画素値と第2色の計数結果である画素値の差図10、図11、図12の各ヒストグラム例で矢印で示されている山の間の距離が、R平面、G平面、B平面の中で最大となる平面を選択する。2色領域910では、G平面が選択される。図11bの例のように矩形で囲まれたヒストグラムの差が、図10b、図12bの例での差よりも大きいからである。2色領域920では、R平面が選択される。図10cの例のように矩形で囲まれたヒストグラムの差が、図11c、図12cの例での差よりも大きいからである。ステップS312では、前景/背景判定モジュール140が、選択された平面において、計数値が少ない山の画素値の画素を前景の画素とする2値化を行う。ステップS312の処理について、図13、図14、図15、図16の例を用いて説明する。図13は、2色領域の抽出の例を示す説明図である。いままでの処理によって、画像受付モジュール110が受け付けた対象画像200から2色領域910と2色領域920を抽出する。図14の例では、2色領域G平面1410はG平面における2色領域910、2色領域R平面1420はR平面における2色領域920の例を示す説明図である。図15は、各領域のヒストグラムの例を示す説明図である。図15aに示す例は、2色領域G平面1410のG平面におけるヒストグラムである。図15bに示す例は、2色領域R平面1420のR平面におけるヒストグラムである。そして、この画素値の間に閾値を定める。例えば、両方の画素値の中間値を閾値とする。図16は、前景を抽出した例を示す説明図である。2値化画像前景抽出画像1600は、元有色背景領域1610、元有色背景領域1620を有している。つまり、2色領域G平面1410に対して、図15aに示す例の閾値を用いて2値化処理を施して元有色背景領域1610を得て、2色領域R平面1420に対して、図15bに示す例の閾値を用いて2値化処理を施して元有色背景領域1620を得た例である。なお、この2値化処理では、画素数の多い方を背景画素数の少ない方を前景とする閾値を用いた2値化処理である。ステップS314では、前景抽出モジュール150が、2値化した画像をフィルタとして、対象としている元の画像から前景の画像を抽出する。図16の例に示した2値化画像前景抽出画像1600をフィルタとして、対象画像200から前景である文字の画像を抽出する。この処理によって、対象画像200から赤い文字と青い文字の画像を抽出することとなる。図17は、第2の実施の形態の構成例についての概念的なモジュール構成図である。なお、第1の実施の形態と同種の部位には同一符号を付し重複した説明を省略する。第2の実施の形態である画像処理装置は、画像の画素を前景又は背景のいずれかに判定するものであって、図17の例に示すように、画像受付モジュール110、前処理モジュール1715、領域抽出モジュール120、計数モジュール130、前景/背景判定モジュール140、前景抽出モジュール150を有している。画像受付モジュール110は、前処理モジュール1715と接続されており、第1の実施の形態の画像受付モジュール110と同等の処理を行い、前処理モジュール1715に画像を渡す。前処理モジュール1715は、画像受付モジュール110、領域抽出モジュール120と接続されており、画像受付モジュール110によって受け付けられた画像を対象として平坦化処理を行う。平坦化処理として、ノイズ除去処理を含んでいてもよい。この他に、画像の歪みを補正する歪み補正処理、回転処理等を行うようにしてもよい。領域抽出モジュール120は、前処理モジュール1715、計数モジュール130と接続されており、前処理モジュール1715によって平坦化処理された画像を対象として、第1の実施の形態の領域抽出モジュール120と同等の処理を行い、色数が2色の領域を抽出する。図18は、第2の実施の形態による処理例を示すフローチャートである。ステップS1802の処理は、第1の実施の形態による処理である図3の例に示したフローチャートのステップS302の処理と同等である。ステップS1804では、前処理モジュール1715が、平坦化処理を行う。図19を用いて、ステップS1804の処理を説明する。図19は、平坦化処理を行う前と後のヒストグラムの例を示す説明図である。図19aの例に示す対象画像1900は、画像受付モジュール110が受け付けた画像であり、特に、スキャナ等によって読み込まれた画像である。対象画像1900は2色の画像であるが、対象画像1900の各色平面におけるヒストグラムは、図19b、c、dの例のようになる。つまり、図10、図11、図12の例に示すようなヒストグラムとは異なり、2色領域とはいっても、その2色の画素値を中心としてばらつきがあるのが、スキャナ等によって読み込まれた画像の実際である。そこで、前処理モジュール1715が画像に対して平坦化処理を行う。ここでの平坦化処理としては、例えば、各画素値の画素数を計数し、画素数が0ではない画素値の連続する範囲内で画素数が最も多い画素値に、その範囲内にある画素の画素値を変更する。図19b、c、dの例に示すヒストグラムでは、各山の最頻値の画素値にその山の画素を変更することに該当する。また、n画素×n画素例えば、nは5のフィルタを用いて、そのフィルタ内に含まれている画素の画素値の最頻値に、画素値がその最頻値の予め定められた範囲内にある画素を変更する処理を、フィルタを走査させながら行うようにする。そして、この走査を画像に対して複数回繰り返すようにしてもよい。また、予め定められた画素値の予め定められた範囲内にある画素値の画素を、その予め定められた画素値に変更するようにしてもよい。また、単なるノイズ処理であってもよい。この平坦化処理によって、図19b、c、dの例に示す各ヒストグラムは、図19e、f、gの例に示す各ヒストグラムとなる。ステップS1806から以降の処理は、第1の実施の形態による処理である図3の例に示したフローチャートのステップS304以降の処理と同等である。図20は、フィルタの走査処理の例を示す説明図である。前述の実施の形態の領域抽出モジュール120では、予め定められた大きさの矩形としてのフィルタを走査させる場合、1画素ずつ走査させていた。前述の実施の形態において、領域抽出モジュール120は、画像を対象として、予め定められた大きさの矩形を該大きさ毎に走査して、色数が2色の領域を抽出するようにしてもよい。図20の例を用いて説明すると、対象画像800を対象として、まず最初に注目画素2010を中心にしたフィルタ2020を対象画像800の左上端に合わせる。図20の例では、注目画素2010をA7画素の位置に合わせる。そして、フィルタ2020内の処理を前述の実施の形態と同等に行う。これによって、A0画素、A1画素、A2画素、A6画素、A7画素、A12画素、A13画素、A14画素は同じ色の画素であり、A8画素が異なる画素であることが判明する。したがって、フィルタ2020内は2色領域である。次の走査として、右方向に1画素ではなく、右方向にフィルタの幅分のn画素図20の例では、3画素移動する。図20の例では、注目画素2030をA10画素の位置に合わせる。そして、フィルタ2040内の処理を前述の実施の形態と同等に行う。これによって、A3画素、A4画素、A5画素、A10画素、A11画素、A16画素、A17画素は同じ色の画素であり、A9画素、A15画素が異なる画素であることが判明する。したがって、フィルタ2040内は2色領域である。さらに、A3画素と既に処理を行ったA2画素は同じであり、A9画素と既に処理を行ったA8画素は同じであることから、フィルタ2020とフィルタ2040を合成した領域内は2色領域である。次の走査として、右端まで到着したので、下方向に1画素ではなく、下方向にフィルタの高さ分のn画素図20の例では、3画素、そして、左端に合わせるように移動する。図20の例では、注目画素2050をA25画素の位置に合わせる。そして、フィルタ2060内の処理を前述の実施の形態と同等に行う。これによって、A18画素、A19画素、A20画素、A24画素、A25画素、A30画素、A31画素、A32画素は同じ色の画素であり、A26画素が異なる画素であることが判明する。したがって、フィルタ2060内は2色領域である。さらに、A18画素と既に処理を行ったA5画素は同じであり、A26画素と既に処理を行ったA9画素は同じであることから、フィルタ2020とフィルタ2040とフィルタ2060を合成した領域内は2色領域である。次の走査として、右方向に1画素ではなく、右方向にフィルタの幅分のn画素図20の例では、3画素移動する。図20の例では、注目画素2070をA28画素の位置に合わせる。そして、フィルタ2080内の処理を前述の実施の形態と同等に行う。これによって、A22画素、A23画素、A29画素、A33画素、A34画素は同じ色の画素であり、A21画素、A27画素、A28画素は別の同じ色の画素であり、A35画素がA21画素、A22画素等とは異なる画素であるがことが判明する。したがって、フィルタ2080内は3色領域である。ここで、A35画素を含まないように、2色領域A0画素からA29画素までを含む領域の抽出を前述の実施の形態と同等に行う。図21を参照して、本実施の形態の画像処理装置のハードウェア構成例について説明する。図21に示す構成は、例えばパーソナルコンピュータPCなどによって構成されるものであり、スキャナ等のデータ読み取り部2117と、プリンタなどのデータ出力部2118を備えたハードウェア構成例を示している。CPUCentralProcessingUnit2101は、前述の実施の形態において説明した各種のモジュール、すなわち、画像受付モジュール110、領域抽出モジュール120、計数モジュール130、前景/背景判定モジュール140、前景抽出モジュール150、前処理モジュール1715等の各モジュールの実行シーケンスを記述したコンピュータプログラムにしたがった処理を実行する制御部である。ROMReadOnlyMemory2102は、CPU2101が使用するプログラムや演算パラメータ等を格納する。RAMRandomAccessMemory2103は、CPU2101の実行において使用するプログラムや、その実行において適宜変化するパラメータ等を格納する。これらはCPUバスなどから構成されるホストバス2104により相互に接続されている。ホストバス2104は、ブリッジ2105を介して、PCIPeripheralComponentInterconnect/Interfaceバスなどの外部バス2106に接続されている。キーボード2108、マウス等のポインティングデバイス2109は、操作者により操作される入力デバイスである。ディスプレイ2110は、液晶表示装置又はCRTCathodeRayTubeなどがあり、各種情報をテキストやイメージ情報として表示する。HDDHardDiskDrive2111は、ハードディスクを内蔵し、ハードディスクを駆動し、CPU2101によって実行するプログラムや情報を記録又は再生させる。ハードディスクには、受け付けた画像、領域抽出の結果、計数結果、前景又は背景の抽出結果などが格納される。さらに、その他の各種のデータ処理プログラム等、各種コンピュータプログラムが格納される。ドライブ2112は、装着されている磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、又は半導体メモリ等のリムーバブル記録媒体2113に記録されているデータ又はプログラムを読み出して、そのデータ又はプログラムを、インタフェース2107、外部バス2106、ブリッジ2105、及びホストバス2104を介して接続されているRAM2103に供給する。リムーバブル記録媒体2113も、ハードディスクと同様のデータ記録領域として利用可能である。接続ポート2114は、外部接続機器2115を接続するポートであり、USB、IEEE1394等の接続部を持つ。接続ポート2114は、インタフェース2107、及び外部バス2106、ブリッジ2105、ホストバス2104等を介してCPU2101等に接続されている。通信部2116は、ネットワークに接続され、外部とのデータ通信処理を実行する。データ読み取り部2117は、例えばスキャナであり、ドキュメントの読み取り処理を実行する。データ出力部2118は、例えばプリンタであり、ドキュメントデータの出力処理を実行する。なお、図21に示す画像処理装置のハードウェア構成は、1つの構成例を示すものであり、本実施の形態は、図21に示す構成に限らず、本実施の形態において説明したモジュールを実行可能な構成であればよい。例えば、一部のモジュールを専用のハードウェア例えば特定用途向け集積回路ApplicationSpecificIntegratedCircuit:ASIC等で構成してもよく、一部のモジュールは外部のシステム内にあり通信回線で接続しているような形態でもよく、さらに図21に示すシステムが複数互いに通信回線によって接続されていて互いに協調動作するようにしてもよい。また、複写機、ファックス、スキャナ、プリンタ、複合機スキャナ、プリンタ、複写機、ファックス等のいずれか2つ以上の機能を有している画像処理装置などに組み込まれていてもよい。前述の実施の形態においては、色空間の例としてRGB色空間を示したが、その他の色空間例えば、Lab色空間等であってもよい。また、前述の例では、R平面、G平面、B平面のそれぞれで画素数を計数したが、これらを統合したものであってもよい。例えば、RGBを統合して前述の例では24bitの画素値での画素数を計数してもよい。また、これらのうちの1つの平面だけで画素数を計数してもよい。この場合における、色平面の選択は、その色平面を選択することになる。また、前述の実施の形態では、フィルタの走査方向として横方向を例示したが縦横行への走査であってもよい。また、走査方向を文字方向と合わせるようにしてもよい。なお、説明したプログラムについては、記録媒体に格納して提供してもよく、また、そのプログラムを通信手段によって提供してもよい。その場合、例えば、前記説明したプログラムについて、プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体の発明として捉えてもよい。プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体とは、プログラムのインストール、実行、プログラムの流通などのために用いられる、プログラムが記録されたコンピュータで読み取り可能な記録媒体をいう。なお、記録媒体としては、例えば、デジタルバーサタイルディスクDVDであって、DVDフォーラムで策定された規格であるDVD-R、DVD-RW、DVD-RAM等、DVDRWで策定された規格であるDVDR、DVDRW等、コンパクトディスクCDであって、読出し専用メモリCD-ROM、CDレコーダブルCD-R、CDリライタブルCD-RW等、ブルーレイディスクBlu-rayDisc登録商標、光磁気ディスクMO、フレキシブルディスクFD、磁気テープ、ハードディスク、読出し専用メモリROM、電気的消去及び書換可能な読出し専用メモリEEPROM登録商標、フラッシュメモリ、ランダムアクセスメモリRAM等が含まれる。そして、前記のプログラム又はその一部は、前記記録媒体に記録して保存や流通等させてもよい。また、通信によって、例えば、ローカルエリアネットワークLAN、メトロポリタンエリアネットワークMAN、ワイドエリアネットワークWAN、インターネット、イントラネット、エクストラネット等に用いられる有線ネットワーク、あるいは無線通信ネットワーク、さらにこれらの組み合わせ等の伝送媒体を用いて伝送させてもよく、また、搬送波に乗せて搬送させてもよい。さらに、前記のプログラムは、他のプログラムの一部分であってもよく、あるいは別個のプログラムと共に記録媒体に記録されていてもよい。また、複数の記録媒体に分割して記録されていてもよい。また、圧縮や暗号化など、復元可能であればどのような態様で記録されていてもよい。