文字を表わす第一の画像と半透明のオブジェクトを表わす第二の画像と含む画像から前記文字を検出する文字検出装置であって、前記第一の画像に前記第二の画像が重なっている領域である重畳領域を複数に分割したブロックごとに、色相および明度の階級ごとの画素の出現の度数を算出する、度数算出手段と、前記各ブロックの前記階級ごとの前記度数に基づいて、前記重畳領域から前記文字を検出する、文字検出手段と、を有することを特徴とする文字検出装置。前記複数のブロックそれぞれについて、前記度数として一定以上の値が表れる1つのまたは連続する複数の前記階級からなる階級グループを検出する、階級グループ検出手段と、検出された前記階級グループのうちの色相が同一でありかつ明度の幅が同一である階級グループにおける、当該複数のブロックのうちの一方のブロックの前記度数の合計と他方のブロックの前記度数の合計との差を算出する、差算出手段と、前記重畳領域の中の、検出された前記階級グループのうちの前記差が所定の値以上でありかつ所定の範囲未満の色相および明度に係る階級グループの色相および明度の画素を膨張させ収縮させることによって、クロージング画像を生成するクロージング画像生成手段と、を有し、前記文字検出手段は、生成された前記クロージング画像に基づいて前記文字を検出する、請求項1に記載の文字検出装置。前記複数のブロックそれぞれについて、前記度数として一定以上の値が表れる1つのまたは連続する複数の前記階級からなる階級グループを検出する、階級グループ検出手段と、検出された前記階級グループのうちの色相が同一でありかつ明度の幅が同一である階級グループにおける、当該複数のブロックのうちの一方のブロックの前記度数の合計と他方のブロックの前記度数の合計との差を算出する、差算出手段と、検出された前記階級グループのうちの前記差が所定の値以上である階級グループごとに、前記重畳領域の中の、当該階級グループの色相および明度の画素を膨張させ収縮させることによって、クロージング画像を生成する、クロージング画像生成手段と、を有し、前記文字検出手段は、生成された前記各クロージング画像に基づいて前記文字を検出する、請求項1に記載の文字検出装置。文字を表わす第一の画像と半透明のオブジェクトを表わす第二の画像と含む画像から前記文字を検出する文字検出方法であって、前記第一の画像に前記第二の画像が重なっている領域である重畳領域を複数に分割したブロックごとに、色相および明度の階級ごとの画素の出現の度数を算出し、前記各ブロックの前記階級ごとの前記度数に基づいて、前記重畳領域から前記文字を検出する、ことを特徴とする文字検出方法。文字を表わす第一の画像と半透明のオブジェクトを表わす第二の画像と含む画像から前記文字を検出するコンピュータに用いられるコンピュータプログラムであって、前記コンピュータに、前記第一の画像に前記第二の画像が重なっている領域である重畳領域を複数に分割したブロックごとに、色相および明度の階級ごとの画素の出現の度数を算出する処理と、前記各ブロックの前記階級ごとの前記度数に基づいて、前記重畳領域から前記文字を検出する処理と、を実行させることを特徴とするコンピュータプログラム。しかし、特許文献1に記載されるような従来の方法では、透過画像が重ねられた字を上手く検出することは、できない。透過画像を重ねられた部分の全面がテキストの領域であると、判定されるからである。本発明は、このような問題点に鑑み、透過画像が重ねられた字を従来よりも精度よく検出することを、目的とする。本発明の一形態に係る文字検出装置は、文字を表わす第一の画像と半透明のオブジェクトを表わす第二の画像と含む画像から前記文字を検出する文字検出装置であって、前記第一の画像に前記第二の画像が重なっている領域である重畳領域を複数に分割したブロックごとに、色相および明度の階級ごとの画素の出現の度数を算出する、色相分布算出手段と、前記各ブロックの前記階級ごとの前記度数に基づいて、前記重畳領域から前記文字を検出する、文字検出手段と、を有する。好ましくは、前記複数のブロックそれぞれについて、前記度数として一定以上の値が表れる1つのまたは連続する複数の前記階級からなる階級グループを検出する、階級グループ検出手段と、検出された前記階級グループのうちの色相が同一でありかつ明度の幅が同一である階級グループにおける、当該複数のブロックのうちの一方のブロックの前記度数の合計と他方のブロックの前記度数の合計との差を算出する、差算出手段と、前記重畳領域の中の、検出された前記階級グループのうちの前記差が所定の値以上でありかつ所定の範囲未満の色相および明度に係る階級グループの色相および明度の画素を膨張させ収縮させることによって、クロージング画像を生成するクロージング画像生成手段と、を有し、前記文字検出手段は、生成された前記クロージング画像に基づいて前記文字を検出する。または、前記複数のブロックそれぞれについて、前記度数として一定以上の値が表れる1つのまたは連続する複数の前記階級からなる階級グループを検出する、階級グループ検出手段と、検出された前記階級グループのうちの色相が同一でありかつ明度の幅が同一である階級グループにおける、当該複数のブロックのうちの一方のブロックの前記度数の合計と他方のブロックの前記度数の合計との差を算出する、差算出手段と、検出された前記階級グループのうちの前記差が所定の値以上である階級グループごとに、前記重畳領域の中の、当該階級グループの色相および明度の画素を膨張させ収縮させることによって、クロージング画像を生成する、クロージング画像生成手段と、を有し、前記文字検出手段は、生成された前記各クロージング画像に基づいて前記文字を検出する。本発明によると、透過画像が重ねられた領域から字を従来よりも精度よく検出することができる。第一の実施形態図1は、画像形成装置1を含むネットワークシステムの例を示す図である。図2は、画像形成装置1のハードウェア構成の例を示す図である。図1に示す画像形成装置1は、一般に複合機またはMFPMultiFunctionPeripheralsなどと呼ばれる装置であって、コピー、ネットワークプリンティングPCプリント、ファックス、およびスキャナなどの機能を集約した装置である。画像形成装置1は、LANLocalAreaNetwork、公衆回線、またはインターネットなどの通信回線4Tを介してパーソナルコンピュータ4Aなどの装置と画像データのやり取りを行うことができる。画像形成装置1は、図2に示すように、CPUCentralProcessingUnit10a、RAMRandomAccessMemory10b、ROMReadOnlyMemory10c、大容量記憶装置10d、スキャナ10e、印刷装置10f、ネットワークインタフェース10g、タッチパネルディスプレイ10h、モデム10i、および画像処理回路10jなどによって構成される。スキャナ10eは、原稿の用紙に記されている写真、文字、絵、図表などの画像を読み取って画像データを生成する装置である。タッチパネルディスプレイ10hは、ユーザに対してメッセージまたは指示を与えるための画面、ユーザが処理の指令および条件を入力するための画面、およびCPU10aの処理の結果を示す画面などを表示する。また、ユーザが指で触れた位置を検知し、検知結果を示す信号をCPU10aに送信する。ネットワークインタフェース10gは、通信回線4Tを介してパーソナルコンピュータ4Aなどの他の装置と通信を行うためのNICNetworkInterfaceCardである。モデム10iは、固定電話網を介して他のファックス端末との間でG3などのプロトコルで画像データをやり取りするための装置である。画像処理回路10jは、パーソナルコンピュータ4Aから送信されてきた画像データに基づいて、印刷の対象の画像に対して画像処理を施す。画像処理回路10jの各部は、ASICApplicationSpecificIntegratedCircuitまたはFPGAFieldProgrammableGateArrayなどの回路によって実現される。画像処理回路10jの各部の処理については、後述する。印刷装置10fは、スキャナ10eによって読み取られた画像または画像処理回路10jによって画像処理が施された画像などを用紙に印刷する。ROM10cおよび大容量記憶装置10dには、OSOperatingSystemのほかファームウェアおよびアプリケーションなどのプログラムが記憶されている。これらのプログラムは、必要に応じてRAM10bにロードされ、CPU10aによって実行される。大容量記憶装置10dとして、ハードディスクまたはフラッシュメモリなどが用いられる。次に、画像処理回路10jの構成および画像処理回路10jによる画像処理について、説明する。図3は、画像処理回路10jの構成の例を示す図である。図4は、背後画像40bへの透過画像40aおよび非透過画像40cの重ね合わせの例を説明するための図である。図5は、透過画像の特性の例を説明するための図である。図6は、背後画像41bへの透過画像41aの重ね合わせの例を説明するための図である。図7は、オリジナル画像50、透過画像50a、および背後画像50bなどの位置関係の例を示す図である。図8は、透過画像重畳領域50Kおよびブロック61の例を示す図である。図9は、色相および明度ごとのヒストグラムの例を示す図である。図10は、文字画素判別部104の構成の例を示す図である。図11は、変化画素選出部231およびクロージング処理部232の処理を説明するための図である。画像処理回路10jは、図3に示すように、透過画像重畳領域抽出部101、ブロック分割部102、ヒストグラム算出部103、文字画素判別部104、および透過画像重畳領域補正部105などによって構成される。画像処理回路10jは、印刷の対象の画像に対して画像処理を施す。画像処理は、具体的には、印刷の対象の画像を表す画像データ70を編集する情報処理である。本実施形態では、画像データ70として、透過画像が他の画像に重なった様子を表す画像データが用いられる。一般に、透過画像は、後ろに他のオブジェクトの画像があっても当該他のオブジェクトの画像が透けて表れる性質を有する画像である。つまり、透過画像はガラスおよびセロハンなどのような半透明のオブジェクトを表わしていると、言える。例えば、図4Aに示すように、背後画像40bの左半分の上に透過画像40aを重ね、背後画像40bの右半分の上に非透過画像40cを重ねる。すると、図4Bに示すように、背後画像40bの、透過画像40aと重なる部分は、透けて見える。しかし、背後画像40bの、非透過画像40cと重なる部分は、全く表れない。透過画像の透過率が高いほど、その透過画像が上に重ねられた他の画像つまり、背後画像は、よく透けて見える。また、一般に、透過画像は、パーソナルコンピュータ4Aなどで表示されるときには図5Aに示すようにすべての画素が一定の値以上の濃度を有していても、印刷時には、図5Bまたは図5Cに示すように、その濃度を有する画素と有しない画素とによって構成されるように、変換される。なお、図5Bおよび図5Cにおいて、ハッチングした画素が、その濃度を有する画素である。一方、ハッチングしていない画素が、その濃度を有しない画素である。図15においても、同様である。以下、この濃度を有する画素を濃度有画素と記載し、この濃度を有しない画素を濃度無画素と記載する。また、濃度は、透過画像がカラー画像である場合は各色例えば、Red、Green、Blueそれぞれの階調であり、透過画像がモノクロ画像である場合はグレースケールである。濃度有画素は、決められた濃度で印刷される。一方、濃度無画素は、後ろに他の画像がなければ印刷されないが、他の画像があれば、当該他の画像の中の、この濃度無画素と同じ位置にある画素が印刷される。よって、例えば図6に示すように透過画像41aの一部分が背後画像41bの一部分の上に重なっている場合は、透過画像41aの濃度無画素の位置に背後画像41bの対応する画素を配置して印刷することによって、背後画像41bが透過画像41aに透けているかのように、両画像が印刷される。また、透過画像の透過率が高いほど、濃度有画素が出現する頻度が低い。したがって、図5Bに示す透過画像のほうが図5Cに示す透過画像よりも透過率が高い。図5Bに示す濃度有画素の上下左右には、濃度無画素が存在する。一方、図5Cに示す濃度無画素の上下左右には、濃度有画素が存在する。以下、他方のタイプの画素が上下左右に存在する画素を孤立点と記載する。したがって、図5Bにおいては、濃度有画素が孤立点画素であり、図5Cにおいては、濃度無画素が孤立点画素である。本実施形態では、画像データ70として、オリジナル画像50を表す画像データを取り扱う場合を例に、画像処理回路10jによる画像処理を説明する。オリジナル画像50は、図7Aに示すように、背後画像50bの上に透過画像50aを重ねたものである。透過画像50aは、背後画像50bよりも小さい。よって、オリジナル画像50には、図7Bに示すように、背後画像50bと透過画像50aとが重なっている領域と背後画像50bのみの領域とがある。以下、前者を透過画像重畳領域50Kと記載し、後者を透過画像非重畳領域50Lと記載する。背後画像50bの、透過画像50aが重なった部分には、Aという文字が記されている。この文字の色は、特定の1つの色例えば、青色である。また、この文字の背景の色は、別の特定の1つの色例えば、緑色であるが、左から右へ行くに連れて徐々に濃度が変化する。つまり、グラデーションによって表現されている。透過画像50aの色は、文字の色とも文字の背景の色とも異なる。例えば、オレンジ色である。ユーザは、オリジナル画像50を、パーソナルコンピュータ4Aにインストールされている描画ソフトなどのアプリケーションを用いて作成する。これにより、オリジナル画像50を再現するためのデータが画像データ70として生成される。パーソナルコンピュータ4Aは、印刷の指令とともに画像データ70を画像形成装置1へ送信する。画像形成装置1において、印刷の指令および画像データ70が受信されると、図3に示す画像処理回路10jの各部は、次のような処理を実行する。透過画像重畳領域抽出部101は、オリジナル画像50の中から透過画像重畳領域50Kを判別し、抽出する。具体的には、透過画像重畳領域抽出部101は、透過画像の上述の特性に基づいて、透過画像重畳領域50Kを、例えば次のように判別し検出する。透過画像重畳領域抽出部101は、オリジナル画像50の中から孤立点を次のように検出する。ある1つの画素に注目する。以下、この画素を注目画素と記載する。注目画素の濃度階調と、注目画素の上下左右に隣接する他の画素以下、隣接画素と記載する。それぞれの濃度とを比較する。注目画素の濃度と当該他の画素それぞれの濃度との差がすべて所定の値β1以上であるという要件を満たす場合は、透過画像重畳領域抽出部101は、注目画素を孤立点として検出する。なお、オリジナル画像50がカラー画像である場合は、透過画像重畳領域抽出部101は、この比較を各色それぞれについて独立して行う。そして、いずれか1つでも要件を満たす場合は、注目画素を孤立点として検出する。以下、オリジナル画像50がカラー画像である場合における要件の具備の判断において、同様である。図5Bおよび図5Cに示したように、透過画像の孤立点の出現には、一定の周期性規則性がある。そこで、透過画像重畳領域抽出部101は、検出した孤立点のうちの、出現の仕方に周期性がある複数の孤立点を抽出する。そして、透過画像重畳領域抽出部101は、抽出した複数の孤立点の分布を表す画像以下、分布画像と記載する。に対してクロージングの処理を行う。つまり、各孤立点の位置にあるドットを拡張膨張させ縮小収縮させる処理を行う。クロージングの処理がなされた分布画像の位置および形状が、透過画像重畳領域50Kの位置および形状にほぼ対応する。透過画像重畳領域抽出部101は、このようにして透過画像重畳領域50Kの位置および形状を特定し、オリジナル画像50から透過画像重畳領域50Kを抽出する。なお、透過画像の透過率が50前後である場合は、濃度有画素が孤立点として検出されるとともに、濃度無画素の位置に表れている背後画像の画素も孤立点として検出される。つまり、領域の中のほとんどの画素が孤立点として検出される。各濃度有画素の濃度は一定であるが、各濃度無画素の位置に表れている背後画像の画素は、一定でない。そこで、領域の中のほとんどの画素が孤立点として検出された場合は、透過画像重畳領域抽出部101は、一定の濃度を有する孤立点だけを選出し、選出した孤立点の分布を表す画像を分布画像としてクロージングを行えばよい。ブロック分割部102は、透過画像重畳領域抽出部101によって抽出された透過画像重畳領域50Kを所定の個数のブロック61に分割する。本実施形態では、図8Aに示す透過画像重畳領域50Kを、図8Bに示すように、4×4個のブロック61A~61Pに分割する。ブロック61A~61Pのサイズはすべて等しいものとする。ヒストグラム算出部103は、ブロック61A~61Pにおける、各色相および各明度の画素の個数を度数を算出する。算出された各度数の分布度数分布は、図9A~Cのように、色相、明度、および度数画素数をそれぞれX軸、Y軸、およびZ軸とする3次元空間において、3次元のヒストグラムとして表すことができる。図9A、B、およびCは、それぞれ、ブロック61B、61C、および61Fにおけるヒストグラムである。以下、ヒストグラムの6面のうちの原点Oを通るX-Y平面に接する面を、底面として取り扱う。文字画素判別部104、図10に示すように、比較演算部201~224、変化画素選出部231、クロージング処理部232、および文字画素特定部233などによって構成される。このような構成により、文字画素判別部104は、ヒストグラム算出部103によって算出された各ブロック61のヒストグラムに基づいて、透過画像重畳領域50Kの中から文字の画素を次のように判別する。透過画像重畳領域50Kには、上下または前後に隣り合う2つのブロック61の組合せが、24通りある。文字画素判別部104には、これらの組合せごとに、比較演算部が1つずつ設けられている。そして、比較演算部201~224は、ヒストグラム算出部103によって算出された、ブロック61それぞれのヒストグラムの表れ方を比較する。例えば、比較演算部202は、ブロック61Bのヒストグラムの表れ方とブロック61Cのヒストグラムの表れ方とを比較する。比較演算部214は、ブロック61Bのヒストグラムの表れ方とブロック61Fのヒストグラムの表れ方とを比較する。比較演算部201~224は、2つのブロック61のヒストグラムの表れ方を次のように比較する。図9A~Cには、1本の独立したヒストグラムも表れていれば、隣り合う複数のヒストグラムも表れている。つまり、図9A~Cのそれぞれには、1本または複数本のヒストグラムの塊が表れている。以下、ヒストグラムの塊をヒストグラム群と記載する。比較演算部201~224は、ヒストグラム算出部103による処理の結果、2つのブロック61のそれぞれから、2つまたは3つのヒストグラム群を検出する。そして、一方のブロック61のヒストグラム群の底面と他方のブロック61の底面とを比較する。すると、底面の位置が同じであるヒストグラム群が、一方のブロック61の結果および他方のブロック61の結果から複数組、見つかる。比較演算部201~224は、底面の位置が同じである2つのヒストグラム群それぞれの体積を算出し、さらに、両体積の差を算出する。そして、比較演算部201~224は、差が所定の値β2例えば、2つ分の画素に相当する値以下である組のヒストグラム群の底面が表す色相の範囲および明度の範囲を変化画素選出部231へ通知する。例えば、比較演算部202がブロック61Bのヒストグラム群図9A参照およびブロック61Bのヒストグラム群図9B参照について上述の処理を行うと、底面Saの色相の範囲および明度の範囲が変化画素選出部231へ通知される。変化画素選出部231は、24個の比較演算部比較演算部201~224のそれぞれから、色相の範囲および明度の範囲の組が通知される。通知された内容に基づいて、次のように透過画像重畳領域50Kから変化画素を選出する。変化画素選出部231は、所定の個数α1例えば、18個以上の比較演算部から通知された、色相の範囲および明度の範囲の組を選出する。選出した組のうち、色相の範囲の幅が所定の幅γ1以下でありかつ明度の範囲の幅が所定の幅γ2以下である組に絞る。そして、透過画像重畳領域50Kの中から、絞った組の色相の範囲および明度の範囲の画素を、変化画素として選出する。これにより、図8Aおよび図11Aにおいて黒色で塗り潰した画素が変化画素として選出される。クロージング処理部232は、図11Bに示す、選出された変化画素からなる二値画像51に対して、クロージングの処理を行う。つまり、図11Bにおいて黒色で示す画素を膨張させ収縮させる。これにより、図11Cに示すような結果が得られる。以下、クロージング処理部232によってクロージングの処理がなされた二値画像51をクロージング処理画像52と記載する。そして、文字画素特定部233は、透過画像重畳領域50Kの中の、クロージング処理画像52において黒色で示される画素と同じ位置にある画素を、文字の画素として特定する。以上のようにして、文字画素判別部104の各部による処理によって、透過画像重畳領域50Kの中の文字の画素が判別される。図3に戻って、透過画像重畳領域補正部105は、文字画素判別部104による判別結果クロージング処理画像52などに基づいて、オリジナル画像50の中の透過画像重畳領域50Kの補正を行う。例えば、文字の画素であると判別された画素群に対して、エッジ強調処理を行い、残りの部分に対して、ぼかしの処理を行う。以下、文字画素判別部104によって処理がなされたオリジナル画像50を補正画像53と記載する。その後、印刷装置10fは、補正画像53を用紙に印刷する。または、ネットワークインタフェース10gは、補正画像53の画像データをパーソナルコンピュータ4Aなどに送信する。第一の実施形態によると、透過画像が重ねられたグラデーションの領域から文字を従来よりも精度よく検出することができる。第二の実施形態図12は、オリジナル画像55、透過画像55a、および背後画像55bなどの位置関係の例を示す図である。図13は、画像処理回路10jの変形例を示す図である。図14は、文字画素判別部124の構成の例を示す図である。図15は、透過画像重畳領域55Kおよびブロック62の例を示す図である。図16は、色相および明度ごとのヒストグラムの例を示す図である。図17は、第一の画素置換部332、第一のクロージング処理部333、および第一の文字画素判別部334の処理を説明するための図である。図18は、第二の画素置換部335、第二のクロージング処理部336、および第二の文字画素判別部337の処理を説明するための図である。図19は、論理和演算部338の処理を説明するための図である。第一の実施形態では、背後画像50bにはグラデーションの効果が適用され、透過画像50aにはグラデーションの効果が適用されていなかった図7参照。第二の実施形態では、透過画像にはグラデーションの効果が適用されているが背後画像にはグラデーションの効果が適用されていないオリジナル画像を処理対象とする。以下、図12Aのように背後画像55bの上に透過画像55aを重ねたオリジナル画像55を処理対象とする場合を例に説明する。ただし、第一の実施形態と重複する点については、説明を省略する。透過画像55aは、背後画像55bよりも小さい。よって、オリジナル画像55には、図12Bに示すように、背後画像55bと透過画像55aとが重なっている領域と背後画像55bのみの領域とがある。以下、前者を透過画像重畳領域55Kと記載し、後者を透過画像非重畳領域55Lと記載する。背後画像55bの、透過画像55aが重なった部分には、Aという文字が記されている。この文字の色は、特定の1つの色例えば、青色である。また、この文字の背景の色は、別の特定の1つの色例えば、緑色である。透過画像55aの色は、文字の色とも文字の背景の色とも異なる。例えば、オレンジ色である。さらに、透過画像55aは、左から右へ行くに連れて徐々に濃度が変化する。つまり、グラデーションによって表現されている。画像形成装置1のハードウェア構成は、第一の実施形態の場合と基本的に同じであり、図3に示した通りである。ただし、第二の実施形態では、画像形成装置1の画像処理回路10jには、文字画素判別部104の代わりに、図13に示すように文字画素判別部124が備わっている。文字画素判別部124は、図14に示すように、比較演算部301~324、画素タイプ判別部331、第一の画素置換部332、第一のクロージング処理部333、第一の文字画素判別部334、第二の画素置換部335、第二のクロージング処理部336、第二の文字画素判別部337、および論理和演算部338などによって構成される。ユーザは、オリジナル画像55を再現するための画像データ71を用意する。パーソナルコンピュータ4Aは、印刷の指令とともに画像データ71を画像形成装置1へ送信する。画像形成装置1において、印刷の指令および画像データ71が受信されると、画像処理回路10jの各部は、次のような処理を実行する。透過画像重畳領域抽出部101は、第一の実施形態における透過画像重畳領域50Kを抽出する方法と同様の方法で、オリジナル画像55の中から透過画像重畳領域55Kを判別し、抽出する。ブロック分割部102は、第一の実施形態における透過画像重畳領域50Kの分割と同様に、図15Aに示す透過画像重畳領域55Kを、図15Bに示すように、4×4個のブロック62A~62Pに分割する。ブロック62A~62Pのサイズはすべて等しいものとする。なお、図15において、ハッチングした画素は濃度有画素であるが、見やすさのため、グラデーションの表現を省略している。また、黒色で塗りつぶした画素は文字の画層であり、黒点で示す画素は文字の背景の画素である。ヒストグラム算出部103は、ブロック62A~62Pにおける、各色相および各明度の画素の個数を度数を算出する。ブロック62B、62C、および62Fそれぞれの算出の結果として、図16A、B、およびCに示すヒストグラムが得られる。文字画素判別部124は、ヒストグラム算出部103によって算出された各ブロック62のヒストグラムに基づいて、透過画像重畳領域55Kの中から文字の画素を次のように判別する。比較演算部301~324は、ヒストグラム算出部103によって算出された、ブロック62それぞれのヒストグラムの表れ方を比較する。例えば、比較演算部302は、ブロック62Bのヒストグラムの表れ方とブロック62Cのヒストグラムの表れ方とを比較する。比較演算部314は、ブロック62Bのヒストグラムの表れ方とブロック62Fのヒストグラムの表れ方とを比較する。比較演算部301~324は、2つのブロック62のヒストグラムの表れ方を次のように比較する。比較演算部301~324は、ヒストグラム算出部103による処理の結果、2つのブロック62のそれぞれから、2つまたは3つのヒストグラム群を検出する。そして、一方のブロック61のヒストグラム群の底面と他方のブロック61の底面とを比較する。すると、底面の位置が同じであるヒストグラム群が、一方のブロック62の結果および他方のブロック62の結果から複数組、見つかる。さらに、底面のY軸方向の位置は相違するがX軸方向の位置が同じでありかつ所定の個数α2例えば、5本以上のヒストグラムからなるヒストグラム群の組が見つかる場合が、ある。比較演算部301~324は、見つかった組の2つのヒストグラム群それぞれの体積を算出し、両体積の差を算出する。そして、2つのヒストグラム群それぞれの体積および底面の面積のほか、両体積の差および底面が表す色相の範囲および明度の範囲を、画素タイプ判別部331へ通知する。画素タイプ判別部331は、比較演算部から通知された内容に基づいて、各組のヒストグラム群を次の1~3のいずれかに分類する。1底面の面積が所定の値β3以下であり、かつ、体積が所定の値β4未満である第一のヒストグラム群。2体積が所定の値β4以上であり、かつ、ペア同士の体積の差が所定の値β5以上である第二のヒストグラム群。3体積が所定の値β4以上であり、かつ、ペア同士の体積の差が所定の値β5未満である第三のヒストグラム群。画素タイプ判別部331は、この分類の処理を、比較演算部301~324それぞれから通知された内容ごとに、実行する。そして、所定の回数α3例えば、18回以上、上記の1に分類されたヒストグラム群を、第一のヒストグラム群であると判別する。同様に、所定の回数α3以上、上記の2に分類されたヒストグラム群を、第二のヒストグラム群であると判別し、所定の回数α3以上、上記の3に分類されたヒストグラム群を、第三のヒストグラム群であると判別する。画素タイプ判別部331の処理によると、図16A~Cに示す底面Seのヒストグラム群は、第一のヒストグラム群であると判別され、底面Sfのヒストグラム群は、第二のヒストグラム群であると判別され、底面SgまたはShのヒストグラム群は、第三のヒストグラム群であると判別される。以下、第一のヒストグラム群の底面が表す色相の範囲および明度の範囲の画素を第一の画素と記載する。同様に、第二のヒストグラム群の底面が表す色相の範囲および明度の範囲の画素を第二の画素と記載し、第三のヒストグラム群の任意の底面が表す色相の範囲および明度の範囲の画素を第三の画素と記載する。第一の画素置換部332、第一のクロージング処理部333、および第一の文字画素判別部334は、画像データ71および画素タイプ判別部331から通知された内容に基づいて処理を行う。ここで、この処理の手順を、図17を参照しながら説明する。第一の画素置換部332は、透過画像重畳領域55Kの中から第三の画素を検索する。これにより、図15Aおよび図17Aにおいてハッチングした画素が見つかる。そして、第一の画素置換部332は、見つかった第三の画素を、図17Bに示すように、第二の画素黒丸の画素に置換する。以下、第一の画素置換部332によって置換の処理がなされた透過画像重畳領域55Kの画像を置換処理画像56Aと記載する。第一のクロージング処理部333は、第一の画素を膨張させ収縮させることによって、置換処理画像56Aに対してクロージングの処理を行う。これにより、図17Cに示すような結果が得られる。以下、第一のクロージング処理部333によってクロージングの処理がなされた置換処理画像56Aをクロージング処理画像56Bと記載する。第一の文字画素判別部334は、クロージング処理画像56Bの画素のうちの、第一の画素および第二の画素のうちの個数が多い方を画素を、文字の画素であると、判別する。そして、文字の画素が1になり、それ以外の画素が0になるように、クロージング処理画像56Bを二値化する。これにより、図17Dに示すような結果が得られる。なお、図17Dにおいて、白丸を付した画素の値が1であり、付していない画素の値が0である。後に示す図18Dおよび図19においても、同様である。以下、第一の文字画素判別部334によって二値化されたクロージング処理画像56Bを第一の二値画像56Cと記載する。第二の画素置換部335、第二のクロージング処理部336、および第二の文字画素判別部337も、第一の画素置換部332、第一のクロージング処理部333、および第一の文字画素判別部334と同様に、画像データ71および画素タイプ判別部331から通知された内容に基づいて処理を行う。ただし、画素の置換の仕方などが、異なる。以下、第二の画素置換部335、第二のクロージング処理部336、および第二の文字画素判別部337の処理を、図18を参照しながら説明する。第二の画素置換部335は、透過画像重畳領域55Kの中から第三の画素を検索し、見つかった第三の画素を、図18Bに示すように、第一の画素黒色で塗り潰した画素に置換する。以下、第二の画素置換部335によって置換の処理がなされた透過画像重畳領域55Kの画像を置換処理画像57Aと記載する。第二のクロージング処理部336は、第二の画素を膨張させ収縮させることによって、置換処理画像57Aに対してクロージングの処理を行う。これにより、図18Cに示すような結果が得られる。以下、第二のクロージング処理部336によってクロージングの処理がなされた置換処理画像57Aをクロージング処理画像57Bと記載する。第二の文字画素判別部337は、クロージング処理画像57Bの画素のうちの、第一の画素および第二の画素のうちの個数が多い方を画素を、文字の画素であると、判別する。そして、文字の画素が1になり、それ以外の画素が0になるように、クロージング処理画像57Bを二値化する。これにより、図18Dに示すような結果が得られる。以下、第二の文字画素判別部337によって二値化されたクロージング処理画像57Bを第二の二値画像57Cと記載する。論理和演算部338は、図19に示すように、同じ位置にある、第一の二値画像56Cの画素の値および第二の二値画像57Cの画素の値同士の論理和を算出する。二値画像58は、各位置の論理和を表している。二値画像58の中の値が1である画素が、透過画像重畳領域55Kの中の文字の画素に対応する。以上のようにして、文字画素判別部124の各部による処理によって、透過画像重畳領域55Kの中の文字の画素が判別される。図13に戻って、透過画像重畳領域補正部105は、文字画素判別部124による判別結果二値画像58などに基づいて、オリジナル画像55の中の透過画像重畳領域55Kの補正を行う。第二の実施形態によると、グラデーションの透過画像が重ねられた領域から文字を従来よりも精度よく検出することができる。第一の実施形態では、透過画像重畳領域50Kを、濃度有画素である孤立点の位置の規則性に基づいて検出したが、画像データ70に透過画像50aの位置を示すデータが予め含まれている場合は、このデータに基づいて検出すればよい。第二の実施形態の透過画像重畳領域55Kも同様に、画像データ71に透過画像55aの位置を示すデータが予め含まれている場合は、このデータに基づいて検出すればよい。第一の実施形態および第二の実施形態では、透過画像重畳領域50K、55Kを16個のブロックに分割したが、もっと少ない個数のブロックに分割してもよいし、多い個数のブロックに分割してもよい。第一の実施形態および第二の実施形態では、上下左右に隣り合うブロックのヒストグラム群同士を比較したが、他の組合せであってもよい。例えば、さらに、斜めの方向に並ぶブロックのヒストグラム群同士を比較してもよい。または、上下に隣り合うブロックのヒストグラム群同士のみを比較してもよいし、左右に隣り合うブロックのヒストグラム群同士のみを比較してもよい。第一の実施形態および第二の実施形態では、透過画像重畳領域50K、55Kを複数のブロックに等分したが、サイズの異なる複数のブロックに分割してもよい。ただし、その場合は、画素の度数として、個数の代わりに、ブロック全体に対する割合を算出するのが、望ましい。第一の実施形態および第二の実施形態では、透過画像重畳領域50K、55Kからの文字の検出を主に画像処理回路10jによって行ったが、コンピュータプログラムをCPU10aに実行させることによって行うこともできる。この場合は、図3に示す透過画像重畳領域抽出部101ないし透過画像重畳領域補正部105の処理の手順をメインルーチンとするプログラムモジュールと図10に示す文字画素判別部104の各部または図14に示す文字画素判別部124の各部の処理の手順をサブルーチンとするプログラムモジュールとを有するコンピュータプログラムを、用意すればよい。そして、このコンピュータプログラムをROM10cまたは大容量記憶装置10dに記憶させておき、CPU10aに実行させればよい。文字画素判別部104および文字画素判別部124の両方を1つの画像処理回路10jに設け、ヒストグラム算出部103による処理の結果に応じて、いずれか一方を次のように使い分けるようにしてもよい。すなわち、各ブロック61または62のそれぞれから見つかった、所定の個数α2以上のヒストグラムからなるヒストグラム群同士の体積の差の大多数例えば、18個以上が、所定の値β4以上であれば、文字画素判別部104を使用する。一方、所定の値β4未満であれば、文字画素判別部124を使用する。その他、画像形成装置1全体または各部の構成、処理内容、処理順序、データの構成などは、本発明の趣旨に沿って適宜変更することができる。