"文字領域と網点領域とを判別する領域判別によって画素ごとに領域属性の定められた画像に対して画像処理を行う画像処理装置であって、前記画像における前記網点領域が、前記画像内の前記文字領域の少なくとも一つと隣接しかつ隣接する文字領域の色と同一または類似する色を有した誤判別領域であるか否かを判定する判定部と、前記判定部によって前記誤判別領域であると判定された網点領域に該当する画素の領域属性を網点属性から文字属性に修正する属性修正部と、を備えることを特徴とする画像処理装置。前記文字領域の周囲の色を判別する下地色判別部をさらに備え、前記判定部は、前記網点領域のうちの前記下地色判別部によって判別された色の部分以外について前記誤判別領域であるか否かを判定する請求項1記載の画像処理装置。前記判定部は、前記文字領域の少なくとも一つと隣接する網点領域について、当該網点領域の画素数に対する隣接する前記文字領域の色と同一または類似する色を有した画素の数の比率を求め、求めた比率が閾値未満であるときは当該網点領域を誤判別領域ではないと判定する請求項1または2記載の画像処理装置。前記判定部は、前記文字領域の周囲の前記網点領域を除く部分の色と前記網点領域の周囲の前記文字領域を除く部分の色とが同一または類似する色ではない場合、前記網点領域を誤判別領域ではないと判定する請求項1ないし3のいずれかに記載の画像処理装置。前記判定部は、前記網点領域とそれに隣接する前記文字領域とを合わせた領域のサイズが閾値以上である場合、当該網点領域を誤判別領域ではないと判定する請求項1ないし4のいずれかに記載の画像処理装置。文字領域と網点領域とを判別する領域判別によって画素ごとに領域属性の定められた画像のための画像処理方法であって、前記画像内の前記文字領域の少なくとも一つと隣接しかつ隣接する文字領域の色と同一または類似する色を有した誤判別領域であるか否かを判定し、前記誤判別領域であると判定された網点領域に該当する画素の領域属性を網点属性から文字属性に修正することを特徴とする画像処理方法。前記文字領域の周囲の色を判別し、前記網点領域のうちの前記下地色判別部によって判別された色の部分以外について前記誤判別領域であるか否かを判定する請求項6記載の画像処理方法。文字領域と網点領域とを判別する領域判別によって画素ごとに領域属性の定められた画像に対して画像処理を行う画像処理装置において実行されるコンピュータープログラムであって、前記画像処理装置が有するコンピューターに、前記画像における前記網点領域が、前記画像内の前記文字領域の少なくとも一つと隣接しかつ隣接する文字領域の色と同一または類似する色を有した誤判別領域であるか否かを判定する判定処理と、前記判定処理によって前記誤判別領域であると判定された網点領域に該当する画素の領域属性を網点属性から文字属性に修正する属性修正処理と、を実行させることを特徴とするコンピュータープログラム。さらに前記コンピューターに、前記文字領域の周囲の色を判別する下地色判別処理を実行させ、前記判定処理において、前記網点領域のうちの前記下地色判別処理によって判別された色の部分以外について前記誤判別領域であるか否かを判定させる請求項8記載のコンピュータープログラム。網点領域に囲まれた文字これを網点内文字と呼称するおよびカラー文字や中間調濃度の文字のように網点で構成された文字これを網点文字と呼称するを完全に正しく判別するのは困難であり、文字の一部が網点領域に誤判別されてしまうことがある。細い線で構成される文字および画数の多い漢字のように形状が複雑な文字において誤判別は生じ易い。このような誤判別が生じた場合、判別結果に基づいて領域属性別に画質を最適化する際に、文字のうちの正しく文字領域に判別された部分と誤って網点領域に判別された部分とに互いに異なる画像処理が施されることになり、画像処理の違いが画質のむらとして目立つという問題が生じる。特に、画像データを高圧縮PDF形式のファイルに変換する場合のように文字図形写真のうちの文字のみを2値化する場合では、一つの文字の中で2値化される部分とされない部分とが混在することになり、文字品質の低下が顕著に現われる。なお、網点領域の一部が文字領域であると誤判別されることも起こり得る。しかし、一般に、観察者は文字から情報を得ようと文字に注視することが多く、また文字はその全体が観察者に知覚されるので、文字の画質むらの方が網点領域の画質むらよりも目立ってしまう。つまり、文字領域の誤判別の影響は網点領域の誤判別の影響よりも大きい。本発明は、このような事情に鑑み、文字領域と網点領域との判別の信頼性を高めることを目的としている。上記目的を達成する画像処理装置は、文字領域と網点領域とを判別する領域判別によって画素ごとに領域属性の定められた画像に対して画像処理を行う画像処理装置であって、前記画像における前記網点領域が、前記画像内の前記文字領域の少なくとも一つと隣接しかつ隣接する文字領域の色と同一または類似する色を有した誤判別領域であるか否かを判定する判定部と、前記判定部によって前記誤判別領域であると判定された網点領域に該当する画素の領域属性を網点属性から文字属性に修正する属性修正部と、を備える。本発明によれば、文字領域を網点領域と判別した誤判別が修正されるので、文字領域と網点領域との判別の信頼性が高まる。画像の各画素の領域属性を定める処理をソフトウェアによって実現する画像処理装置を想定する。このような画像処理装置は、プログラムを実行するコンピューターとしてのCPUCentralProcessingUnitを備える。CPUは、ROMに記憶されているプログラムをワークエリアであるRAMにロードして実行する。プログラム実行に際して、必要に応じてCPUは補助記憶装置をデータの記憶に用いる。画像処理装置には処理対象のデータ化された画像が画像入力手段から入力される。画像入力手段は、イメージスキャナー、デジタルカメラ、パーソナルコンピューター、または画像データを出力する他の機器のいずれでもよい。また、スキャナーやカメラといった画像入力機器に画像処理装置を組み入れることもでき、その場合における画像入力手段は画像入力機器の一部である。本発明の実施形態に係る画像処理装置には、図1に模式的に示される画像4が入力される。図1に例示される画像4は、テキストを主体とするドキュメントの一つのページであり、五つのパラグラフ5,6,7,8,9を有する。パラグラフ5,7,9は典型的な文字色である黒色の文字で構成されており、パラグラフ5,7,9において下地は無着色である。パラグラフ6の文字色は有彩色例えば赤色である。このため、パラグラフ6は網点文字で構成されている。パラグラフ6の一部である文字列60が網点文字の例として図2に示されている。パラグラフ6において下地は無着色である。パラグラフ8は黒色の文字で構成されており、パラグラフ8において下地は着色されている。パラグラフ6の下地色は例えば灰色である。パラグラフ6の一部である文字列80が網点内文字の例として図3に示されている。図3のように、文字列80の周囲の部分8Aは着色のために網点領域となっている。なお、図2および図3では文字としてアルファベットのA,B,C,a,b,c,d,eが描かれているが、日本語の表記で使用する漢字、ひらがな、およびカタカナを含む他の任意の文字を判別の対象とすることができる。文字には数字および記号が含まれる。個々の文字は単色であるものとし、グラデーションや多色の色づけのなされた文字は対象外とする。図4は本発明の実施形態に係る画像処理装置による画像処理の概要を示している。図4Aに示される文字列60における各網点文字の画素について、画像4図1参照の全体を対象として行なわれる領域判別処理によって画素ごとに領域属性が定められる。領域判別には、従来と同様に画素の連続性孤立点の周期性空間周波数などに基づいて網点領域と文字領域とを区別する手法を用いることができる。ここで、領域判別に誤りがなければ、文字列60の各文字に該当する画素の領域属性は文字属性となる。しかし、文字の形状や太さなどの要因の組合せによって、領域判別に誤りの生じることがある。図示の例では、図4Bおよび図4Cのように、文字ABCのそれぞれの一部が正しく文字領域と判別され、各文字の残りの部分が誤って網点領域と判別されている。図4Bは領域判別の過程で定められた画素値が文字属性か否かを示す属性データ画像文字属性プレーンにおける文字列60に対応する部分を表しており、図4Cは同様の画素値が網点属性か否かを示す網点属性プレーンにおける文字列60に対応する部分を表している。図4Bにおいて黒く塗り潰された複数の文字領域a1,a2,...a11,a12はそれぞれ文字属性の画素で構成され、図4Cにおいて斜線の付された複数の網点領域b1,b2,b3,b4,b5,b6はそれぞれ網点属性の画素で構成される。なお、図4BおよびC中の破線は図の理解を容易にするために便宜的に描かれた文字輪郭線であり、実際の各属性プレーンは図中の破線に相当するデータを有していない。図4D~Gは領域判別の誤りを正す一連の処理の手順を示している。図4Dにおいて文字ABCを囲む破線によって模式化されているように、実質的に同色である複数の文字領域a1~a12を一つの注目対象にまとめるグルーピングが行なわれる。実質的に同色であるとは、色空間での距離が閾値以下である類似した互いに近い色を同色とみなすという意味である。類似の基準とする閾値は、イメージスキャナーによる色の読取りの誤差を加味して選定される。どの程度の範囲内の文字領域を一つにまとめるか、すなわちグループの最大サイズをどの程度にするかは任意に設定することができる。例えば、予め文字サイズが決まっている場合は、その文字サイズより若干大きいサイズをグループの最大サイズとすればよい。必ずしも1文字分の文字領域を1グループとする必要はなく、図示のように3文字分を1グループとしてもよいし、1行分または複数行分の文字領域を1グループとしてもよい。さらに、CPUおよびRAMの仕様で決まる処理能力が十分に大きければ、画像4内の実質的に同色の文字領域の全てを1グループとしてもよい。グループの最大サイズを想定最小文字サイズ例えば、6ポよりも大きいサイズに選定することにより、例えばアルファベットのijのように互いに離れた複数の要素から構成される文字の全要素を1グループにまとめることができ、後述の判定の精度を高めることができる。以下の処理はグルーピングによって得られたグループごとに行なわれる。上述の図4Dのように1グループにまとめられた文字領域a1~a12と、画像4上で当該グループを包含する領域例えば図示のような矩形領域の中に存在する網点領域b1~b6とが図4Eのように注目領域として結合される。結合とは、文字属性プレーンおよび網点属性プレーンにおける同一グループに該当する部分どうしを対応づけることを意味する。典型的な結合は、両プレーンのデータの論理和をマッピングするプレーンの合成である。例えば文字属性プレーンおよび網点属性プレーンから該当する画素のデータを抽出して合成用のプレーンに書き込むことにより、文字領域と網点領域とが結合される。結合に続いて、図4Fのように、文字領域と網点領域とで構成される連続した領域以下、連続領域というが抽出される。例示の文字ABCは、いずれも画素が一つに繋がった文字であるので、文字ABCには連続領域c1,c2,c3が一つずつ対応する。仮に文字がijのように互いに離れた複数の要素から構成される文字であれば、各文字に複数の連続文字が対応することになる。連続性の判別については、すでに一般化された判別方法が多数存在するので、それらのいずれかを使用して連続領域を抽出すればよい。一例を挙げると、ある画素と隣接する画素の属性が連続しているかをフィルタにより判断し、その結果を保持したまま次々と連続している画素を検出していき、連続している画素が無くなった時点で連続領域を確定させる手法がある。連続領域を抽出する理由は二つある。第1の理由は、文字領域と隣接しない網点領域はほぼ確実に文字の一部ではないからである。第2の理由は、文字領域のグループを包含する矩形内には本来の文字とは関係のない網点領域が含まれてしまう可能性があるからである。矩形領域を連続領域に細分化することによって、関係のない網点領域まで文字として再判別してしまうのを防ぐことができる。次に、連続領域c1,c2,c3のそれぞれにおいて、網点領域が文字の一部であるのかそうでないのかの判定、すなわち網点領域が実際には文字領域であるにもかかわらず網点領域と判別された誤判別領域であるか否かの判定が行なわれる。元々の文字が網点文字であれば、文字領域に隣接する網点領域は文字の一部であると判定してもよい。しかし、元々の文字が網点内文字であれば、単に文字領域に隣接するというだけでは文字の一部であると判定することはできない。網点領域が文字の周囲の網点領域を含んでいるかもしれないからである。そこで、判定では色の同一性に着目する。図4Fにおいて連続領域c1を例に挙げると、先のグルーピングで抽出された文字領域a1~a52は同色の領域である。連続領域c1に含まれる網点領域b1,b2の色が文字領域a1~a52の色と同じかまたは類似する実質的な同色であれば、網点領域b1,b2は誤判別領域であると、すなわち網点領域b1,b2は文字の一部であると判定される。このとき、網点領域b1,b2の画素間で色のばらつきのあることが十分に考えられる。このため、連続領域c1内の網点領域b1,b2の総画素数と、文字領域a1~a52の色と実質的に同色である画素の数とがカウントされ、前者に対する後者の比率が算出される。総画素数に対する同色画素数の比率が閾値以上であれば例えば閾値は95、連続領域c1内の網点領域b1,b2は誤判別領域であると判定される。比率が閾値未満であれば、網点領域が真に網点領域である確率が大きいので、網点領域b1,b2は誤判別領域ではないと判定される。そして、このようにして誤判別領域であると判定された網点領域b1~b6について、領域属性が修正される。詳しくは、文字属性プレーンにおいて、網点領域b1~b6に対応する位置の画素について文字属性を示すデータが書き込まれる。また、網点属性プレーンにおいて、網点領域b1~b6に該当する画素の領域属性が初期化される。文字属性プレーンおよび網点属性プレーンの双方のデータ更新によって、誤判別領域が網点領域から文字領域へ修正され、文字を構成する画素の領域属性が図4Gのように正しく文字属性と定められる。その後、文字属性プレーンおよび網点属性プレーンは、画像4の領域判別情報として、領域属性別に画質補正をしたり保存やファクシミリ伝送のための圧縮方法を領域属性に応じて切り替えたりする画像処理手段によって用いられる。図5は図4の一連の処理を行なう画像処理装置の構成例を示している。図5に例示される画像形成装置1は、領域判別部110、グルーピング部120、画素抽出部130、属性データ結合部140、連続領域抽出部150、属性正否判定部160、および属性修正部170を有する。これらの要素は、コンピューターとしてのCPUが画像処理プログラムを実行することによって実現される機能要素である。領域判別部110には上述の画像4または他の画像を表すRGBのカラー画像データ40以下、これを入力画像というが入力される。領域判別部110は、入力画像における文字領域と網点領域とを判別し、文字領域に該当する画素の位置を示す文字属性データ41と網点領域に該当する画素の位置を示す網点属性データ42とを生成する。上述の文字属性プレーンは文字属性データ41に相当し、網点属性プレーンは網点属性データ42に相当する。グルーピング部120は、入力画像を細分化した所定サイズの区画ごとに区画内の実質的に同色の文字領域を一つのグループに帰属させる図4D参照。このグルーピングによって生成されたグループごとに、画素抽出部130が各グループに対応する区画内の網点領域を網点属性データ42に基づいて特定する。そして、グループごとに、属性データ結合部140が文字領域と網点領域とを結合する。結合の結果は領域判別の正否を決めるための判定対象データ45として連続領域抽出部150に取り込まれる。連続領域抽出部150は、文字領域と網点領域とで構成される連続領域を抽出する図4F参照。属性正否判定部160は、入力画像が示す画素の色を参照し、連続領域内の網点領域が誤判別領域か否かを判定する。そして、属性修正部170は、文字属性データ41および網点属性データ42における誤判別領域に該当する画素のデータ値を修正し、誤判別領域の領域属性を網点属性から文字属性に改めた文字属性データ41bおよび網点属性データ42bを生成する。図6は画像処理の手順の変形例を示している。この変形例では、網点内文字に対する処理を効率化するため、文字領域と網点領域との結合に先立って、網点領域に対する下地除去処理が行なわれる。詳しくは以下のとおりである。図6Aに示される文字列80における各網点内文字の画素について、上述の図4の例と同様の領域判別処理によって領域属性が定められる。領域判別に誤りがなければ、文字列80の各文字に該当する画素の領域属性は文字属性となる。しかし、図示の例では、図6Bおよび図6Cのように、文字abcdeのそれぞれの一部が正しく文字領域と判別され、各文字の残りの部分が文字の周囲と区別されずに網点領域と判別されている。図6Bは文字属性プレーンにおける文字列80に対応する部分を表しており、図6Cは網点属性プレーンにおける文字列80に対応する部分を表している。図6Bにおいて黒く塗り潰された複数の文字領域a21,a22,...a30,a31はそれぞれ文字属性の画素で構成され、図6Cにおいて斜線の付された網点領域b20は網点属性の画素で構成される。図6Dにおいて文字abcdeを囲む破線によって模式化されているように、実質的に同色である複数の文字領域a21~a31を一つの注目対象にまとめるグルーピングが行なわれる。一方、網点領域b20に対して、文字領域a21~a31を包含する領域内の下地除去が行なわれる。下地除去処理では、文字列80の周囲、すなわち下地8A図6A参照の色である下地色が判別され、網点領域b20のうちの下地色を有する画素の領域属性が初期化される。文字列80の文字色が上述のとおり黒色であって下地色が灰色であるとすると、灰色の画素の領域属性は初期化され、黒色の画素の領域属性は網点属性に保たれる。その結果、図6Eのように、網点領域b21,b22,...b32,b33が、誤判別領域か否かの判定の対象として出現する。下地除去以降の処理は図4の例と同様である。すなわち、1グループにまとめられた文字領域a21~a31と、下地除去で顕在化した網点領域b21~b33とが図6Eのように注目領域として結合される。続いて、1以上の文字領域と1以上の網点領域とで構成される連続領域が抽出され、連続領域内の網点領域について色の同一性といった所定の基準に従って誤判別領域か否かが判定される。誤判別領域と判定された網点領域について領域属性が文字属性に修正される。これら一連の処理により、図6Gのように、文字を構成する画素の領域属性が正しく文字属性と定められる。図7は下地除去を含む一連の処理を行なう画像処理装置の構成例を示している。図7において図5と同一の機能を有する要素には同一の符号を付し、これら要素の説明を省略する。図7に例示される画像形成装置1bの構成は基本的には図5の例の構成と同様である。画像形成装置1bは、図5の画像形成装置1には無い下地色判別部125および下地除去部135を有し、図5の画像形成装置1の属性正否判定部160に代えて属性正否判定部165を有する。下地色判別部125は、グルーピング部120によって生成されたグループごとに、画像データ40に基づいて、文字領域の周囲の下地色を判別する。このとき、網点領域に孤立点が残存している場合には下地色が一意に決めにくいので、あらかじめスムージング処理により網点領域の高周波数成分を除く平滑化をしておくのが望ましい。下地除去部135は、画素抽出部130による抽出の結果としてワークエリアに記憶されている網点領域のうち、下地色判別部125によって判別された下地色の部分を消去する。消去後に残った網点領域が属性データ結合部140によって該当グループの文字領域と結合される。属性正否判定部165は、連続領域抽出部150によって抽出された連続領域ごとに、網点領域が誤判別領域か否かを判定する。属性正否判定部165は、複数の条件の全てを満たす場合にのみ、網点領域が誤判別領域であると判定する。判定にかかわる条件の一つは、連続領域のサイズが想定される最大文字サイズを超えないことである。連続領域が過大である場合は網点領域が真に網点領域であるかまたは真の網点領域を含んでいる確率が大きい。条件の他の一つは、上述のとおり網点領域の画素数に対する網点性領域における文字色類似色を含むを有した画素の数の比率が十分に大きいことである。網点領域と文字領域との間で色の差異が顕著であれば、網点領域が文字の一部ではない確率が大きい。条件の他の一つは、文字領域の周囲における網点領域を除きかつ文字領域に近い部分の下地色と網点領域の周囲における文字領域を除きかつ網点領域に近い部分の下地色とが実質的に一致することである。これを言い換えれば、網点領域を文字領域に変更するものとした場合に、変更の前後で文字領域の周囲の下地色が変わらないということである。個々の文字の周囲では色が一様であるのが通常であるので、下地色が一致しなければ、網点領域が文字の一部ではない確率が大きい。属性正否判定部165によって誤判別領域であると判定された網点領域は、属性補正部170によって文字領域に修正される。属性補正部170は、領域判別部110による判別の結果である文字属性データ41および網点属性データ42を部分的に修正し、誤って網点属性と判別された画素の領域属性を文字属性に改める。属性補正部170によって生成された文字属性データ41bおよび網点属性データ42bが、画像データ40における文字領域および網点領域の判別情報として、領域属性別の画像処理に用いられる。図5の画像処理装置1または図7の画像処理装置1bを画像形成装置に組み入れることができる。図8は画像処理装置1を備える画像形成装置10の構成の一例を示している。図8において、画像形成装置10は、コピーおよびファクシミリ通信を含む多数の機能を有するMFPMultifunctionalPeripheralである。画像形成装置10は全体の制御を統括するメインコントローラー11を有する。メインコントローラー11によって、操作パネル14によるユーザーの指示および通信インタフェース15を介して通信する外部機器からの動作要求に応じて所定の制御が行なわれる。コピー動作においては、ADFAutoDocumentFeeder12およびイメージスキャナー13が制御される。コピーを含む各種印刷動作では、プリンターエンジン16の制御を受け持つエンジンコントローラー16へメインコントローラー11から指示が与えられる。また、必要に応じて、内蔵のストレージ18としてのハードディスクドライブHDDがメインコントローラー11によってアクセスされる。このようなメインコントローラー11は、画像処理装置1または画像処理装置1bとして機能するコンピューターとしてのCPUおよびプログラム実行のワークエリアとされるRAMを有している。画像処理装置1または画像処理装置1bの実現に係るコンピュータープログラムは、メインコントローラー11が有するROMまたはストレージ18に記憶されている。例えば、コピー動作において、イメージスキャナー13から画像処理装置1へ画像データが入力される。画像処理装置1は、入力画像における文字領域および網点領域を判別し、その判別の正否を判定し、誤りがあれば修正する。画像処理装置1によって生成された領域判別情報画素の領域属性を示すデータは、印刷用のラスタライズデータを生成する機能要素に引き渡される。領域判別情報が示す文字領域および網点領域に対して、領域属性別に画質の最適化のための画像処理が施される。こうして生成されたラスター画像がプリンターエンジン17において電子写真法によって印刷される。以上の実施形態によれば、入力画像における文字領域と網点領域とを判別し、さらに判別結果を用いて文字領域と網点領域との位置および色の関係から誤判別を検知して修正する2段階の領域判別を行うので、信頼性の高い領域判別情報を生成することができる。上述の実施形態において、下地除去処理は下地が網点領域でない場合にも有効である。例えば、網点領域として判別された領域は、網点の孤立点検出とその周期性検出から網点領域を判別する場合、網点領域の境界部分は判別が困難であることから最も外周側の孤立点は周囲の孤立点存在箇所が偏って周期性検出が難しい、判別した網点領域を拡張して網点外周部まで網点領域としておくことがある。このように網点領域を大き目に判別することによって、当該網点領域の近くに別の網点領域が存在した場合にそれと接合してしまったり、網点領域の画素数と所定の色の画像数との比率に基づいて属性の正否を判定するのが正しくできなかったりするおそれがある。そこで、あらかじめ網点領域から下地色部分を除去しておくことにより、領域属性の正否を正しく判定するのが容易になる。上述の実施形態において、文字領域のグルーピングを省略して文字領域と網点領域とを結合し、連続領域を抽出するようにしてもよい。その場合、連続領域における網点領域について、文字領域との色の同一性を判別すればよい。上述の実施形態において、連続領域抽出部150と属性正否判定部160,165とを、網点領域が文字領域と隣接しかつ隣接する文字領域の色と同一または類似する色を有した誤判別領域であるか否かを判定する判定部として統合してもよい。属性正否判定部165は、文字領域との色の同一性の条件と、連続領域のサイズおよび下地色の同一性のいずれかの条件とを満たす場合に、連続領域内の網点領域を誤判別領域であると判定するものであってもよい。上述の実施形態において、必ずしも画像処理装置1,1bが領域判別部110を有する必要はなく、文字属性データ41および網点属性データ42が付加された画像データを画像処理装置1,1bに入力されてもよい。その他、画像処理装置1,1bの構成は本発明の趣旨に沿う範囲内で適宜変更することができる。画像処理装置1,1bの機能要素の一部または全部をハードウェア回路によって実現してもよい。"