画像データを構成する複数画素に関して、所定画素単位で画像種類を識別した識別結果を解析し、解析結果に基づき不規則な識別結果の集合を規則的な識別結果の集合へ補正する補正手段と、補正識別結果に基づき前記画像データを処理する画像処理手段と、を備えた画像処理装置。前記画像処理手段は、前記補正識別結果及び非補正識別結果に基づき前記画像データを処理する請求項1記載の画像処理装置。前記補正手段は、前記解析結果に基づき同一の識別結果の不連続性を検出し、不連続な同一の識別結果の集合を連続的な同一の識別結果の集合へ補正する請求項1又は2記載の画像処理装置。前記補正手段は、登録された規則的な同一の識別結果のパターンに基づき、不規則な識別結果のパターンを規則的な識別結果のパターンへ補正する請求項1乃至3の何れか1項記載の画像処理装置。前記補正手段は、前記画像データに基づき画像のエッジ部を検出し、前記エッジ部を構成する複数画素に関して、所定画素単位で画像種類を識別した識別結果を解析し、解析結果に基づき不規則な識別結果の集合を規則的な識別結果の集合へ補正する請求項1乃至4の何れか1項記載の画像処理装置。前記補正手段は、不規則な文字認識結果の集合を規則的な文字認識結果の集合へ補正する請求項1乃至5の何れか1項記載の画像処理装置。前記画像処理手段は、前記補正識別結果及び非補正識別結果に基づき前記画像データを処理し前記画像データに対応する画像の画質を改善する請求項1乃至6の何れか1項記載の画像処理装置。前記画像処理手段は、前記補正識別結果及び非補正識別結果に基づき、文字認識された文字領域について文字用の画像処理を実行し、写真認識された写真領域について写真用の画像処理を実行する請求項1乃至7の何れか1項記載の画像処理装置。前記画像処理手段により処理された前記画像データに基づき画像を形成する画像形成手段を備える請求項1乃至8の何れか1項記載の画像処理装置。画像データを構成する複数画素に関して、所定画素単位で画像種類を識別した識別結果を解析し、解析結果に基づき不規則な識別結果の集合を規則的な識別結果の集合へ補正し、補正識別結果に基づき前記画像データを処理する画像処理方法。例えば、画像形成装置は、画像データを構成する複数の微小領域を解析し、画像データに含まれる文字部分と写真部分を識別する。画像形成装置による微小領域の識別結果は必ずしも正しいとは限らない。例えば、文字と写真の境界エッジ部分においては、誤識別が生じやすい。この誤識別が高画質化を妨げ、画質劣化の要因となることがある。本発明の目的は、画像種別の誤識別による画質劣化の防止に優れた画像処理装置及び画像処理方法を提供することである。実施形態の画像処理装置は、補正手段と、画像処理手段とを備える。前記補正手段は、画像データを構成する複数画素に関して、所定画素単位で画像種類を識別した識別結果を解析し、解析結果に基づき不規則な識別結果の集合を規則的な識別結果の集合へ補正する。前記画像処理手段は、補正識別結果に基づき前記画像データを処理する。以下、実施形態について図面を参照して説明する。図1は、実施形態に係る画像処理装置又は画像形成装置の一例を示す図である。図1に示すように、画像処理装置は、スキャナ部1、識別部2、スムージング部3、処理部4、プリンタ部5を備えている。スキャナ部1は、画像を読み取り、画像に対応する画像データを出力する。識別部2は、画像データに含まれた各種画像の種類を識別し、識別結果を出力する。つまり、識別部2は、画像データを構成する複数画素に関して、所定画素単位1画素単位、2画素単位、4画素単位などで画像の種類を識別し、識別結果を出力する。例えば、識別部2は、画像データに含まれた文字部文字領域と写真部写真領域を識別し、文字部識別結果と写真部識別結果を出力する。スムージング部3は、不規則不均一な識別結果の集合をスムーズに補正し、補正識別結果補正された識別結果及び非補正識別結果補正されなかった識別結果を出力する。つまり、スムージング部3は、不規則な識別結果の集合を規則的な識別結果の集合へ補正する。スムージング部3による識別結果の補正スムージングについては後に詳しく説明する。処理部4は、スムージング部3からの補正識別結果及び非補正識別結果に基づき、画像データを処理する。例えば、処理部4は、補正識別結果及び非補正識別結果に基づき、フィルタ処理、色変換処理、拡大縮小処理、階調処理、γ補正処理等を実行する。つまり、処理部4は、画像データにおける文字部文字認識された領域又は補正により文字認識に修正された領域については文字再現に適したフィルタ処理、色変換処理、拡大縮小処理、階調処理、γ補正処理等のパラメータに基づき、フィルタ処理、色変換処理、拡大縮小処理、階調処理、γ補正処理等を実行する。また、処理部4は、画像データにおける写真部写真認識された領域又は補正により写真認識に修正された領域については写真再現に適したフィルタ処理、色変換処理、拡大縮小処理、階調処理、γ補正処理等のパラメータに基づき、フィルタ処理、色変換処理、拡大縮小処理、階調処理、γ補正処理等を実行する。プリンタ部5は、処理部4により処理された画像データに基づく画像を形成する。つまり、プリンタ部5は、画像データに基づく画像を用紙等の記録媒体に出力する。次に、図2及び図3を参照して画像種類の識別処理の一例について説明する。識別部2は、画像データを構成する複数画素に関して、所定画素単位で画像種類を識別する。例えば、図2及び図3に示すように、識別部2は、画像データの注目画素周辺の微小領域所定数画素の集合領域を参照し、参照領域における濃度の最大値Maxと最小値Minを求める。文字部では濃度の変化が大きい為、最大値と最小値の差が大きい。例えば、図2に示すように、最大値=253、最小値=1、最大値-最小値=252、注目画素=220黒に近いとなり、注目画素は文字と判定される。また、写真部では、文字部と比べ、濃度変化が小さい為、最大値と最小値の差が小さい。例えば、図3に示すように、最大値=72、最小値=40、最大値-最小値=32、注目画素=62となり、注目画素は写真と判定される。識別部2は、上記最大値と最小値の関係を利用して、注目画素が文字部であるか、写真部であるかを検出する。図4は、識別部4により出力される識別結果の一例を示す図である。スキャナ部1の特性上、スキャナ部1により取得された画像データは、文字のようにデータが急峻に立ち上がる部分でも、読み取り信号はある程度傾きを持った立ち上がり曲線を描くし、中間濃度部分の文字部等ではその傾きが更に緩やかになる。そのため、識別部2の識別が不正確になる場合がある。図4に示すように、特に画像端部及び画像エッジ部では、不規則不均一な識別結果が得られることがある。なお、図4の識別処理結果の中の識別Aは、文字識別結果を示す。上記説明したように、微小領域で画像種類を識別した場合、画像端部、エッジ部において識別結果が乱れることがある。処理部4は、識別結果に基づき画像データを処理するが、識別結果が乱れている場合つまり識別結果が不規則不均一になっている場合、画像処理結果も乱れつまり画像処理結果も不規則不均一になり、結果的に、画質が劣化することがある。そこで、本実施形態の画像処理装置スムージング部3は、乱れた識別結果の集合を規則的な識別結果の集合へ補正する。例えば、図5に示すように、スムージング部3は、所定画素単位で画像種類を識別した識別結果を解析し、解析結果に基づき不規則不均一な識別結果の集合を規則的均一な識別結果の集合へ補正する。つまり、スムージング部3は、解析結果に基づき、同一認識結果の連結状態を検出し、同一の識別結果の不連続性を検出し、不連続な同一の識別結果の集合を連続的な同一の識別結果の集合へ補正する。なお、図5の識別処理結果の中の識別Aは文字識別結果を示し、補正識別処理結果の中の識別Aも文字識別結果を示す。或いは、図6~図9に示すように、スムージング部3は、パターンマッチング等の手段を用いて、不規則な識別結果のパターンを規則的な識別結果のパターンへ補正する。つまり、スムージング部3は、登録された複数の規則的な同一の識別結果のパターンと、不規則な識別結果のパターンとを比較し、不規則な識別結果のパターンを規則的な識別結果のパターンへ補正する。例えば、図6に示すように、スムージング部3は、規則的な同一の識別結果のパターンP10を登録し、パターンP10に基づき、不規則な識別結果のパターンP11を規則的な識別結果のパターンP12へ補正する。例えば、パターンP10の識別Aは、文字識別結果を示す。パターンP11に含まれる注目部分は文字識別結果以外の識別結果例えば写真識別結果であるが、スムージング部3により、注目部分の識別結果は文字識別結果に補正される。また、図7に示すように、スムージング部3は、規則的な同一の識別結果のパターンP20も登録し、パターンP20に基づき、不規則な識別結果のパターンP21を規則的な識別結果のパターンP22へ補正する。例えば、パターンP20の識別Aは、文字識別結果を示す。パターンP21に含まれる注目部分は文字識別結果以外の識別結果例えば写真識別結果であるが、スムージング部3により、注目部分の識別結果は文字識別結果に補正される。また、図8に示すように、スムージング部3は、規則的な同一の識別結果のパターンP30も登録し、パターンP30に基づき、不規則な識別結果のパターンP31を規則的な識別結果のパターンP32へ補正する。例えば、パターンP30の識別Aは、文字識別結果を示す。パターンP31に含まれる注目部分は文字識別結果以外の識別結果例えば写真識別結果であるが、スムージング部3により、注目部分の識別結果は文字識別結果に補正される。また、図9に示すように、スムージング部3は、規則的な同一の識別結果のパターンP40も登録し、パターンP40に基づき、不規則な識別結果のパターンP41を規則的な識別結果のパターンP42へ補正する。例えば、パターンP40の識別Aは、文字識別結果を示す。パターンP41に含まれる注目部分は文字識別結果以外の識別結果例えば写真識別結果であるが、スムージング部3により、注目部分の識別結果は文字識別結果に補正される。以上説明したように、本実施形態の画像処理装置は、画像種別の誤識別に起因する不規則な画像種別の認識結果の集合を規則的な画像種別の識別結果の集合へ補正し、補正識別結果等に基づき、画像データの各領域に対して画像種別に応じた画像処理を実行する。これにより、誤識別に起因する画質劣化を低減することができる。本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれると同様に、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれるものである。