"対象画像を表す画像データを用いて、前記対象画像における第1の領域と前記第1の領域に包含される第2の領域とを含む複数の領域を特定する領域特定部と、写真および描画のうちのいずれかであることを少なくとも表す第1種の属性を含む複数種類の属性の中から、前記複数の領域のそれぞれの属性を決定する決定部と、を備え、前記決定部は、前記第1の領域の属性を前記第1種の属性に決定した場合に、前記第1の領域の属性を用いて、前記第2の領域の属性を決定する、画像処理装置。請求項1に記載の画像処理装置であって、前記決定部は、前記第1の領域の属性を前記第1種の属性に決定した場合に、前記第2の領域の属性を、前記第1の領域の属性と同じ属性に決定する、画像処理装置。請求項1または請求項2に記載の画像処理装置であって、前記決定部は、前記第2の領域の属性を判定する属性判定部と、前記第1の領域の属性が前記第1種の属性に決定された場合に、前記第1の領域の属性を用いて、前記属性判定部によって判定された前記第2の領域の属性を変更する変更部と、を有する、画像処理装置。請求項3に記載の画像処理装置であって、前記変更部は、前記第1の領域の属性が前記第1種の属性に決定された場合に、前記第1の領域と前記第2の領域とを結合する結合部を有する、画像処理装置。請求項3または請求項4に記載の画像処理装置であって、前記第1種の属性は、写真であることを表す写真属性を含み、前記変更部は、前記第1の領域の属性が前記写真属性に決定された場合には、前記属性判定部によって判定された前記第2の領域の属性に拘わらず、前記第2の領域の属性を前記写真属性とする、画像処理装置。請求項1ないし請求項5のいずれかに記載の画像処理装置であって、前記複数種類の属性は、さらに、文字であることを表す第2種の属性を含み、前記決定部は、前記第1の領域の属性が前記第2種の属性である場合には、前記第1の領域の属性を用いることなく、前記第2の領域の属性を決定する、画像処理装置。請求項1ないし請求項6のいずれかに記載の画像処理装置であって、前記領域特定部は、さらに、前記第2の領域に包含される第3の領域を特定し、前記決定部は、前記第1の領域の属性が前記第1種の属性のいずれかに決定された場合に、前記第1の領域の属性を用いて、前記第3の領域の属性を決定する、画像処理装置。請求項1ないし請求項7のいずれかに記載の画像処理装置であって、さらに前記対象画像内の領域とは異なる領域であって前記対象画像の周囲を囲む周囲領域を新たに生成する生成部を備え、前記領域特定部は、前記周囲領域と前記複数の領域のうちの一の領域とを含む領域を、前記複数の領域のうちの他の領域を包含する領域として特定する、画像処理装置。請求項1ないし請求項8のいずれかに記載の画像処理装置であって、前記領域特定部は、前記対象画像に格子状に複数のブロックを設定し、前記ブロックを単位として前記複数の領域に前記対象画像を区分する区分部であって、前記複数の領域を識別するために、同じ領域を構成する前記ブロックに同じ識別子を付す、前記区分部と、前記複数の領域の包含関係を判断する判断部であって、前記複数のブロックを1行ずつ順次に走査し、走査順がn番目nは自然数のブロックの第nの識別子と、走査順がn1番目のブロックの第n1の識別子とを順次に比較し、前記第nの識別子と前記第n1の識別子が異なる場合であって、前記第nの識別子に対応する領域と、前記第n1の識別子に対応する領域との包含関係が判断されていない場合には、前記第nの識別子に対応する領域に前記第n1の識別子に対応する領域が包含されると判断する、前記判断部と、を有する、画像処理装置。コンピュータに画像処理を実行させるコンピュータプログラムであって、対象画像を表す画像データを用いて、前記対象画像における第1の領域と前記第1の領域に包含される第2の領域とを含む複数の領域を特定する特定機能と、写真および描画のうちのいずれかであることを少なくとも表す第1種の属性を含む複数種類の属性の中から、前記複数の領域のそれぞれの属性を決定する決定機能であって、前記第1の領域の属性を前記第1種の属性に決定した場合に、前記第1の領域の属性を用いて、前記第2の領域の属性を決定する、前記決定機能と、を前記コンピュータに実現させるコンピュータプログラム。このような対象画像の属性を決定する技術において、決定精度の向上が求められていた。本発明の主な利点は、対象画像の属性を決定する技術において決定精度を向上することである。本発明は、上述の課題の少なくとも一部を解決するためになされたものであり、以下の態様で実現することが可能である。対象画像を表す画像データを用いて、前記対象画像における第1の領域と前記第1の領域に包含される第2の領域とを含む複数の領域を特定する領域特定部と、写真および描画のうちのいずれかであることを少なくとも表す第1種の属性を含む複数種類の属性の中から、前記複数の領域のそれぞれの属性を決定する決定部と、を備え、前記決定部は、前記第1の領域の属性を前記第1種の属性に決定した場合に、前記第1の領域の属性を用いて、前記第2の領域の属性を決定する、画像処理装置。上記構成の画像処理装置によれば、第1の領域に包含される第2の領域の属性を、第1の領域の属性を用いて、精度良く決定することができる。なお、本発明は、種々の形態で実現することが可能であり、例えば、画像処理サーバ、画像処理システム、画像処理方法、これらの機能を実現するためのコンピュータプログラム、そのコンピュータプログラムを記録した記録媒体、等の形態で実現することができる。A.実施例:A-1.複合機の構成:次に、本発明の実施の形態を実施例に基づき説明する。図1は、実施例における画像処理装置としての複合機200の構成を示すブロック図である。複合機200は、CPU210と、ROMとRAMとを含む内部記憶装置240と、所定の方式例えば、インクジェット、レーザーで画像を印刷するプリンタ部250と、光電変換素子例えば、CCD、CMOSを用いて原稿を読み取るスキャナ部260と、タッチパネルなどの操作部270と、デジタルカメラ300やパーソナルコンピュータ400やUSBメモリ図示省略などの外部装置とデータ通信を行うための通信部280と、ハードディスクドライブやEEPROMなどの外部記憶装置290と、を備えている。内部記憶装置240には、CPU210が処理を行う際に生成される種々の中間データを一時的に格納するバッファ領域241が設けられている。外部記憶装置290は、複合機200を制御するための種々のコンピュータプログラム291と、後述する画像処理において参照される判定テーブル292と、後述する画像処理の対象となる画像データ293を格納している。コンピュータプログラム291は、コンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録された形態で提供され得る。ここでいう記録媒体は、CD-ROM、USBストレージなどの着脱可能な記録媒体、ROMやRAMなどの計算機の内部記憶装置、ハードディスクドライブなどの計算機に接続される外部記憶装置を含む。画像データ293は、スキャナ部260を用いて原稿を読み取ることによって生成された画像データを含んでも良く、外部装置から通信部280を介して取得された画像データを含んでも良い。例えば、画像データ293は、デジタルカメラ300によって生成された画像データや、パーソナルコンピュータ400にインストールされた文書作成や画像作成のためのアプリケーションプログラムによって生成された画像データを含んでも良い。CPU210は、コンピュータプログラム291を実行することにより、後述する画像処理を実行する画像処理部M100として機能する。画像処理部M100は、領域特定部M110と、領域属性決定部M130とを備えている。領域特定部M110は、領域区分部M111と、包含関係判断部M112と、周囲領域生成部M113と、を備えている。領域属性決定部M130は、属性判定部M131と、属性変更部M132を備えている。属性変更部M132は、領域結合部M133を備えている。これらの各機能部が実行する処理については後述する。A-2.画像処理:画像処理部M100は、画像データを用いて、画像データが表す画像の内容を判定する一連の画像処理を実行する。図2は、画像処理の処理ステップを示すフローチャートである。ステップS100では、画像処理部M100は、処理対象とする画像データ対象画像データを選択する。例えば、画像処理部M100は、対象画像データを指定する指定指示を操作部270を介してユーザから受け付け、指定指示において指定された対象画像データを、外部記憶装置290に格納された複数の画像データ293の中から選択する。図3は、対象画像データが表す対象画像G図3a、および、対象画像Gに対応するブロック画像BGの一例を示す図である。この対象画像Gは、写真を表すオブジェクトである写真オブジェクトPH図3aの対象画像Gの上側の約3/4を占める部分と、文字を表すオブジェクトである文字オブジェクトCHと、文字オブジェクトCHの背景となる背景部分BK図3aの対象画像Gの下側の約1/4を占める部分とを含んでいる。以下では、対象画像データは、RGB画素データによって構成されたビットマップデータであるものとして説明する。RGB画素データは、レッドR、グリーンG、ブルーBの3つの成分値各成分値は、例えば、256階調の階調値を含む画素データである。なお、画素データの成分値を画素値とも呼ぶ。対象画像データが他のデータ形式である場合には、画像処理部M100は、対象画像データを上述したビットマップデータに変換した後に、以下の処理を行う。ステップS200では、画像処理部M100の領域特定部M110は、対象画像データを用いて、エッジ画像を表すエッジ画像データを作成する。エッジ画像データは、対象画像データを構成する複数のRGB画素データの各成分値に対して、sobelフィルタを適用して得られる。エッジ画像データは、対象画像を構成する複数の画素にそれぞれ対応する複数のRGB画素データによって構成される。このRGB画素データは、対象画像の対応する画素のエッジ強度をR、G、Bの各成分値についてそれぞれ表した画素データである。具体的には、エッジ画像における画素位置x,yの画素の所定の成分値Sx、yは、対象画像における9つの画素の成分値Sに対応するそれぞれの成分値Pを用いて、以下の式1によって算出される。式1ここで、上記式1に示すように、9つの画素は、エッジ画像における画素位置x,yに対応する対象画像における画素位置x,yを中心とした上下左右の9つの位置の画素である。上記式1の第1項および第2項は、9つの位置の画素の画素値に、対応する係数をそれぞれ乗じた値の和の絶対値である。上記式1から解るように、エッジ画像の画素データ画素のエッジ強度は、対象画像において、互いに近接する第1の画素の成分値画素値と、第2の画素の成分値との差を用いて算出される。なお、エッジ画像の作成には、Sobelフィルタに限らず、Prewittフィルタ、Robertsフィルタなど種々のエッジ検出用フィルタが利用できる。ステップS300では、領域特定部M110の領域区分部M111は、エッジ画像データが表すエッジ画像に対して複数の単位ブロックBを設定する。単位ブロックBは、エッジ画像Eに対して格子状に配置されたブロックである。エッジ画像Eと対象画像Gと同じサイズ縦および横の画素数であるので、単位ブロックBは対象画像Gに対して設定されると言うこともできる。図3aでは、対象画像Gに設定された格子状の単位ブロックBを仮想的に図示している。単位ブロックBは、例えば、エッジ画像E対象画像Gの画素を1単位として、その1単位の画素をN行×N列Nは所定の自然数に並べた大きさを有する。単位ブロックBは、後述するように、対象画像における領域を特定する際の最小の単位である単位領域である。Nの大きさは、任意の設計値とされるが、例えば、10~50程度に設定される。領域区分部M111は、単位ブロックBの設定に対応して、ブロック画像BGを設定する図3b。ブロック画像BGを構成する各画素ブロック画素BPは、上述した複数の単位ブロックBのそれぞれに対応している。ブロック画素BPの画素値は、対応する単位ブロックBに関する各種の情報例えば、後述する領域識別情報を表す値が用いられる。ブロック画像BGが設定された段階では、全てのブロック画素BPの画素値が0にされる初期化される。ステップS400では、領域区分部M111は、複数の単位ブロックBのそれぞれを、非均一ブロックおよび均一ブロックのうちのいずれかに分類する。例えば、領域区分部M111は、単位ブロックBごとに、エッジ強度領域エッジ強度を算出する。具体的には、領域区分部M111は、領域エッジ強度を示す特徴値として、単位ブロックB内の全てのエッジ画像の画素について、各成分値R、G、Bの平均値ERave、EGave、EBaveを算出する。そして、領域区分部M111は、単位ブロックBの領域エッジ強度と所定の基準値とを比較することによって、単位ブロックBを、均一ブロックおよび非均一ブロックのいずれかに分類する。均一ブロックは、領域エッジ強度が所定の基準値より小さい単位ブロックである。非均一ブロックは、領域エッジ強度が所定の基準値以上である単位ブロックである。例えば、領域区分部M111は、領域エッジ強度を示す上述した平均値ERave、EGave、EBaveを、それぞれの値について定められた基準値ETr、ETg、ETbと比較する。この比較の結果、領域区分部M111は、ERave<ETr、かつ、EGave<ETg、かつ、EBave<ETbが成立する場合には、領域特定部M110は、処理対象の単位ブロックBを均一ブロックに分類する。逆に、ERave≧ETr、および、EGave≧ETg、および、EBave≧ETbのうちの少なくとも一つが成立する場合には、領域区分部M111は、処理対象の単位ブロックBを非均一ブロックに分類する。領域区分部M111は、単位ブロックBの分類結果を、その単位ブロックBに対応するブロック画素BPの画素値に記録する。図3bは、単位ブロックBの分類が実行された後のブロック画像BGの一例を示している。画素値0は、そのブロック画素BPに対応する単位ブロックBが非均一ブロックに分類されたことを示している。画素値1は、そのブロック画素BP画素に対応する単位ブロックBが均一ブロックに分類されたことを示している。ステップS500では、領域区分部M111は、単位ブロックBを複数のグループに分類して、グループごとに領域識別子を付すラベリング処理を実行する。図4は、ラベリング処理について説明する図である。図4aには、ラベリング処理後のブロック画像BGの一例が示されている。図4bには、ラベリング処理によって、対象画像Gにおいて特定された画像領域を示している。領域区分部M111は、ブロック画像BGにおいて、画素値が0であり互いに隣接する複数のブロック画素BPを同じグループとし、画素値が1であり互いに隣接する複数のブロック画素BPを同じグループとする。そして、領域区分部M111は、同じグループに属するブロック画素BPは同じ画素値を有し、異なるグループに属するブロック画素BPは異なる画素値を有するように、各ブロック画素BPの画素値を更新する。この結果、ブロック画像BGにおいて、同じ画素値を有するブロック画素BPで構成される画像領域が特定される。図4aの例では、ブロック画像BGにおいて、8つの画像領域BA1~BA4、BB1~BB4が特定されている。図4では、図の煩雑を避けるために、ブロック画素BPの画素値を図示していないが、同じ画像領域を構成するブロック画素BPの画素値は、同じ値とされている。ブロック画像BGにおいて特定された画像領域BA1~BA4、BB1~BB4図4aに対応して、単位ブロックBを最小単位とする画像領域A1~A4、B1~B4図4bが、対象画像Gにおいて特定される。以上の説明から解るように、ラベリング処理後のブロック画像BGの画素値は、対象画像Gにおいて特定された画像領域A1~A4、B1~B4を識別する領域識別子であって、単位ブロックBごとに付された領域識別子である。ブロック画像BGのデータは、対象画像Gの領域識別子のデータであるということができる。なお、対象画像Gにおいて特定される画像領域は、非均一領域と均一領域とのうちのいずれかである。非均一領域は、非均一ブロックに分類された単位ブロックBによって構成される領域である。均一領域は、均一ブロックに分類された単位ブロックBによって構成される領域である。図4bの例では、ハッチングされた画像領域B1~B4は、均一領域であり、ハッチングされていない領域A1~A4は、非均一領域である。互いに隣接する非均一ブロックは、1つの画像領域非均一領域として特定され、互いに隣接する均一ブロックは1つの画像領域均一領域として特定される。このために、対象画像Gの外縁画像端に位置する領域図4bの例では、領域A1、B4を除いて、非均一領域は均一領域に囲まれ、均一領域は非均一領域に囲まれている。図4bの例では、対象画像Gの画像領域として、写真オブジェクトPHに対応する領域として画像領域A1が特定され、文字オブジェクトCHに対応する領域として画像領域A4が特定され、背景部分BKに対応する領域として画像領域B4が特定されている。さらに、画像領域A1に包含される領域である均一領域B1、B2、B3が特定されている。さらに、均一領域B1に包含される領域である非均一領域A2が特定され、均一領域B2に包含される領域である非均一領域A3が特定されている。図2aのステップS600では、領域特定部M110の包含関係判断部M112は、包含関係決定処理を実行する。包含関係決定処理は、対象画像Gにおいて特定された複数の画像領域A1~A4、B1~B4の間の包含関係を判断して、包含関係を表す構造木を作成する処理である。なお、図2bは、属性変更処理の処理ステップを示すフローチャートである。図2bのステップS610では、周囲領域生成部M113は、ブロック画像BGに周囲を囲む周囲ブロック画素ABPを設定追加する。複数の周囲ブロック画素ABPは、図4aにおいてクロスハッチングで示すように、ブロック画像BGの外縁に沿って設定され、ブロック画像BGの全周を囲む環状の領域を形成する。周囲ブロック画素ABPは、周囲ブロック画素ABPが設定される前のブロック画像BGの外縁画像端に位置するブロック画素BPであって均一領域に対応するブロック画素BPと連結される。すなわち、図4aに示す例では、周囲領域生成部M113は、周囲ブロック画素ABPを、対象画像Gの外縁に位置する均一領域B4図4bに対応する画像領域BB4図4aを構成するブロック画素BPと連結する。そして、包含関係判断部M112は、周囲ブロック画素ABPの画素値領域識別子を、画像領域BB4の画素値領域識別子と同じ値とする。この結果、周囲ブロック画素ABPによって形成される周囲領域と、画像領域BB4は、1つの領域として特定される。周囲ブロック画素ABPを追加することは、対象画像Gの周囲に、対象画像Gの全周を囲む均一領域であって領域の幅が単位ブロックBの1つ分の環状の領域周囲領域を生成することに等しい。生成される周囲領域は、元の対象画像Gの領域とは異なる新たな領域である。以下の包含関係決定処理の説明で、単に、ブロック画像BGと呼ぶとき、周囲ブロック画素ABPが追加されたブロック画像BGを意味するものとする。ステップS620では、包含関係判断部M112は、走査順選択順に従って、ブロック画素を選択する。具体的には、包含関係判断部M112は、図4aに示す行番号の順に1行ずつ走査対象とする。そして、包含関係判断部M112は、走査対象の行の複数のブロック画素を、行と平行な方向例えば、図4の左から右に向かう方向に沿って、1ブロック画素ずつ順次に、選択していく。そして、1行分のブロック画素について選択が終了すると、次の行番号の行列方向に隣接する行を走査対象とする。このように、ブロック画像BGにおいて、ブロック画素を順次に選択走査していくことは、対象画像Gにおいて、単位ブロックBを順次に選択走査していくことに、等しい。ステップS630では、包含関係判断部M112は、選択されたブロック画素の領域識別子画素値と、走査方向側に隣接するブロック画素次に選択されるブロック画素の領域識別子とが異なるか否かを判断する。すなわち、包含関係判断部M112は、走査順選択順がn番目のブロック画素の領域識別子第nの識別子とも呼ぶと、n1番目のブロック画素の領域識別子第n1の識別子とも呼ぶとを比較して、第nの識別子と第n1の識別子とが異なるか否かを判断する。選択されたブロック画素の領域識別子第nの識別子と、隣接するブロック画素の領域識別子第n1の識別子とが異なる場合にはステップS630:YES、包含関係判断部M112は、第nの識別子に対応する画像領域と、第n1識別子に対応する画像領域との包含関係が取得済みであるか否かを判断するステップS640。すなわち、包含関係判断部M112は、第nの識別子によって特定される画像領域と、第n1識別子に対応する画像領域との包含関係を示す構造木が作成されているか否かを判断する。これらの画像領域の間の包含関係が取得されていない場合にはステップS640:NO、包含関係判断部M112は、これらの画像領域の間の包含関係を取得するステップS650。具体的には、包含関係判断部M112は、第nの識別子によって特定される画像領域に、第n1識別子に対応する画像領域が包含されると判断し、その包含関係を表す構造木を作成する。そして、包含関係判断部M112は、処理をステップS660に移行する。第nの識別子と、第n1の識別子とが同じ場合ステップS630:NO、および、第nの識別子に対応する画像領域と、第n1識別子に対応する画像領域との包含関係が取得済みである場合にはステップS640:YES、包含関係判断部M112は、包含関係を取得することなく、処理をステップS660に移行する。ステップS660では、包含関係判断部M112は、全てのブロック画素が選択されたか否かを判断する。全てのブロック画素が選択されていない場合にはステップS660:NO、包含関係判断部M112は、ステップS620に戻って、上述した走査順に従って、新たなブロック画素を選択して、上述したステップS630~S650までの処理を繰り返す。全てのブロック画素が選択されている場合にはステップS660:YES、包含関係判断部M112は、包含関係決定処理を終了する。具体例を説明すると、図4aに示すブロック画像BGを走査対象とすると、包含関係判断部M112は、2行目をブロック画素列において、破線P1で囲む2つのブロック画素の領域識別子を比較対象とするときに、ブロック画像BGにおける画像領域BB4周囲ブロック画素ABPと連結された領域と画像領域BA1との包含関係、を取得する。すなわち、包含関係判断部M112は、対象画像Gにおける画像領域B4と、画像領域A1との包含関係を取得する。一方、2行目をブロック画素列において、破線PXで囲む2つのブロック画素の領域識別子を比較対象とするときには、既にブロック画像BGにおける画像領域BB4と画像領域BA1との包含関係は、取得済みであるので、包含関係判断部M112は、包含関係を取得しない。図5は、構造木の一例を示す図である。この構造木ST1は、図4aに示すブロック画像BGに対して包含関係決定処理を実行して得られる構造木である。構造木ST1は、丸印で示されたノードN1~N8と、2つのノードの間を結ぶリンクL1~L7を備えている。各ノードに対応付けられた属性情報Z1~Z8は、後述する属性判定処理で生成される。構造木ST1は、図4bに示す対象画像Gにおいて特定された画像領域A1~A4、B1~B4の包含関係を示している。各ノードは、ノード内に付した符号の領域に対応している。各リンクは、リンクの両端に位置する2つのノードに対応する2つの領域が包含関係にあることを示している。具体的には、リンクの両端のうち、図5の上側の端に位置するノード親ノードとも呼ぶに対応する領域親領域とも呼ぶは、図5の下側の端に位置するノード子ノードとも呼ぶに対応する領域子領域とも呼ぶを包含していることを表している。ここで、図5におけるノードN1のように、対応する画像領域が、他の全てのノードに対応する領域を包含しているノードを、最上位ノードとも呼ぶ。また、最上位ノードの子ノードを第2層ノードとも呼び、第2層ノードの子ノードを第3層ノードとも呼ぶ。包含関係決定処理において、包含関係判断部M112は、図4aに示す破線P1~P7にて囲まれたブロック画素の組のそれぞれを比較対象としたときに、リンクL1~L7で示される包含関係をそれぞれ取得して、構造木ST1を作成する。構造木ST1が生成されると、図2aのステップS700では、領域属性決定部M130の属性判定部M131は、属性判定処理を実行する。属性判定処理は、対象画像Gにおいて特定された画像領域のうちの非均一領域A1~A4の属性を判定する処理である。図6は、属性判定処理について説明する説明図である。属性判定部M131は、処理対象の画像領域対象領域の画素密度D、分布幅W、色数Sに基づいて、対象領域の属性を判定する。属性判定部M131は、まず、対象領域を構成する複数の画素をオブジェクト画素と背景画素に分類二値化する。例えば、属性判定部M131は、対象領域非均一領域を構成する複数の画素のうち、対象領域に隣接する均一領域の画素の色との差が、所定の基準より小さい画素を背景画素とする。属性判定部M131は、対象領域を構成する複数の画素のうち、背景画素を除いた画素を、オブジェクト画素とする。画素密度Dは、対象領域に占めるオブジェクト画素の割合を示す値である。画素密度Dは、D=No/Na=No/NoNbで表される。ここで、Noは、オブジェクト画素の数、Naは、対象領域を構成する全ての画素の数対象領域の画素の総数、Nbは、背景画素の数、をそれぞれ表す。オブジェクト画素の画素密度Dは、1/{1Nb/No}と表すことができることから明らかなように、オブジェクト画素の数Noと背景画素の数Nbとの比率に応じた特徴値と言うことができる。属性判定部M131は、さらに、対象領域を構成する画素のうち、オブジェクト画素についての輝度分布を算出する。図6aは、輝度分布を表すヒストグラムの一例を示す図である。図6aのヒストグラムは、横軸に輝度値Y256階調を取り、各輝度値を有する画素の数を縦軸にプロットして得られる。輝度値Yは、RGB画素データR、G、Bを用いて、例えば、輝度値Yという式で算出される。分布幅Wは、例えば、上述した輝度値Yのヒストグラムにおいて、基準値Th2よりも多くの画素が有する輝度値Yのうちの最大値と、基準値Th2よりも多くの画素が有する輝度値Yのうちの最小値との差である図6a。分布幅Wは、輝度値の分布の特徴を表す特徴値であって、輝度値の分布範囲の広さを示す特徴値であると言える。色数Cは、図6aに示すように、本実施例では、基準値Th2より多くの画素を有する輝度値Yの数である。輝度値Yが異なれば、その画素の色が異なるので、異なる輝度値Yの数輝度値Yの種類の数は、異なる色の数色の種類の数を表している。すなわち、色数Cは、異なる輝度値Yの数を示す特徴値であると言える。属性判定部M131は、上述した画素密度Dと、分布幅Wと、色数Cとに基づいて、対象領域の属性を判定する。例えば、属性判定部M131は、上述した画素密度D、分布幅W、色数Cのそれぞれが、対応する基準値Dth、Wth、Cth以上であるか否かを判断する。属性判定部M131は、これらの判断結果を用いて、図6bに示す判定テーブル292を参照して、対象領域の属性判定部M131を判定する。本実施例では、対象領域非均一領域である画像領域A1~A4の属性は、写真文字描画のいずれかに判定される。ここで、描画は、イラスト、表、線図、模様などを含む。この属性判定処理の判定結果を用いて、構造木ST1における各ノード各画像領域に対応に属性情報Z1~Z8が対応付けられる図5。判定テーブル292から解るように、対象領域の属性が文字であると判定される場合は、以下の2つである。1-1色数C<Cth、かつ、画素密度D<Dth1-2分布幅W<Wth、かつ、色数C≧Cth、かつ、画素密度D<Dthまた、対象領域の属性が描画であると判定される場合は、以下の1つである。2-1色数C<Cth、かつ、画素密度D≧Dthまた、対象領域の属性が写真であると判定される場合は、以下の2つである。3-1分布幅W≧Wth、かつ、色数C≧Cth3-2分布幅W<Wth、かつ、色数C≧Cth、かつ、画素密度D≧Dth本実施例では、1-1に示す場合に、対象領域の属性を文字であると判定するので、色数Cが比較的少なく、画素密度Dが比較的小さいという、典型的な文字の特徴を有する画像領域の属性を、正しく判定することができる。また、2-1に示す場合に、対象領域の属性を描画であると判定するので、色数Cが比較的少なく、画素密度Dが比較的大きいという、典型的な描画の特徴を有する画像領域の属性を、正しく判定することができる。また、3-1に示す場合に、対象領域の属性を写真であると判定するので、分布幅Wが比較的大きく、色数Cが比較的多いという、典型的な写真の特徴を有する画像領域の属性を、正しく判定することができる。ステップS800では、領域属性決定部M130の属性変更部M132は、属性変更処理を実行する。図7は、属性変更処理の処理ステップを示すフローチャートである。なお、図7において破線で囲むステップS801b、S809bは、変形例において実行されるステップであるので、まずはステップS801b、S809bの処理を省略して、属性変更処理を説明する。ステップS801では、属性変更部M132は、構造木ST1を参照して、処理対象の画像領域対象領域を選択する。具体的には、属性変更部M132は、構造木ST1のノードN1~N8のうちの上位のノードに対応する画像領域から順次に対象領域として選択する。ステップS802では、属性変更部M132は、対象領域の属性が写真であるか否かを判断する。対象領域が写真である場合にはステップS802:YES、属性変更部M132は、対象領域の子領域を選択するステップS803。ステップS804では、属性変更部M132は、対象領域に、選択された子領域を結合する。ここで、2つの領域を結合するとは、それぞれ異なる領域として特定されている2つの領域互いに異なる領域識別子を有する2つの領域を、1つの領域として特定する1つの領域識別子によって識別される領域とすることを言う。また、結合後の1つの領域の属性は、結合前の親領域の属性とされる。ステップS805では、属性変更部M132は、対象領域と結合された子領域の子領域対象領域から見ると孫領域を、対象領域の子領域に変更する。例えば、図5におけるノードN2に対応する画像領域A1が対象領域である場合、画像領域A1の属性は写真であるので、上述したステップS803おいて、例えば、子領域である画像領域B1ノードN4に対応が選択される。そして、ステップS804において、画像領域A1と、画像領域B1とが結合され、ステップS805において、画像領域B1の子領域である画像領域A2ノードN7に対応が、画像領域A1の子領域に変更される。ステップS806では、属性変更部M132は、対象領域の全ての子領域が選択されたか否かを判断する。全ての子領域が選択されていない場合にはステップS806:NO、属性変更部M132は、ステップS803に戻って、新たな子領域を選択して、上述したステップS804~S805の処理を繰り返す。全ての子領域が選択されている場合にはステップS806:YES、属性変更部M132は、ステップS807に処理を移行する。上述したステップS802にて、対象領域の属性が写真でない場合にはステップS802:NO、属性変更部M132は、対象領域の属性が描画であるか否かを判断するステップS808。対象領域の属性が描画でない場合にはステップS808:NO、属性変更部M132は、ステップS807に処理を移行する。対象領域が描画である場合にはステップS808:YES、属性変更部M132は、対象領域の子領域を選択するステップS809。次に、ステップS810では、属性変更部M132は、属性変更部M132は、選択された子領域の属性が描画および均一領域のうちのいずれかであるか否かを判断する。子領域の属性が描画および均一領域のうちのいずれでもない場合にはステップS810:NO、属性変更部M132は、ステップS813に処理を移行する。子領域の属性が描画および均一領域のうちのいずれかである場合にはステップS810:YES、属性変更部M132は、対象領域に、選択された子領域を結合するステップS811。そして、ステップS812では、属性変更部M132は、対象領域と結合された子領域の子領域対象領域から見ると孫領域を、対象領域の子領域に変更し、ステップS813に処理を移行する。ステップS813では、属性変更部M132は、対象領域の全ての子領域が選択されたか否かを判断する。全ての子領域が選択されていない場合にはステップS813:NO、属性変更部M132は、ステップS809に戻って、新たな子領域を選択して、上述したステップS810~S812の処理を繰り返す。全ての子領域が選択されている場合にはステップS813:YES、属性変更部M132は、ステップS807に処理を移行する。ステップS807では、属性変更部M132は、全ての画像領域が対象領域として選択されたか否かを判断する。全ての画像領域が選択されていない場合にはステップS807:NO、属性変更部M132は、ステップS801に戻って、新たな画像領域を対象領域として選択して、上述した処理を繰り返す。全ての画像領域が選択されている場合にはステップS807:YES、属性変更部M132は、属性変更処理を終了する。図8は、属性変更処理の処理内容を説明する表である。図8aに示すように、本実施例における属性変更処理によれば、属性変更部M132は、親領域の属性が写真である場合には、子領域の属性に拘わらず子領域の属性が何であっても、親領域に子領域を結合する。また、属性変更部M132は、親領域の属性が描画である場合であって、子領域の属性が、特定種類の属性本実施例では、描画および均一領域である場合には、親領域に子領域を結合する。子領域が親領域に結合されると、結合後の子領域結合後は、独立した子領域はなく、親領域の一部であるの属性は、親領域と同じにされる。言い換えれば、属性変更部M132は、子領域を親領域に結合することによって、子領域の属性と親領域の属性が異なる場合には、子領域の属性を親領域の属性と同じ属性に変更している。また、属性変更部M132は、親領域の属性が文字である場合には、子領域の属性に拘わらず子領域の属性が何であっても、親領域に子領域を結合しない。図9は、属性変更処理の処理結果の一例を示す第1の図である。図5に示す構造木ST1は、属性変更処理によって、図9aに示す構造木ST2に変更される。図9bには、図9aに示す構造木ST2に対応するブロック画像BGが示されている。ブロック画像BGにおいて特定されている画像領域BA1、BB4、BA4は、かっこ書きで符号を示すように、対象画像Gにおいて特定されている画像領域A1、B4、A4にそれぞれ対応する。図9に示すように、属性が写真である対象画像Gの画像領域A1に包含されていた画像領域子領域B1、B2、B3、孫領域A2、A3:図4、図5参照は、全て画像領域A1に結合されて1つの領域とされることが解る。図10は、属性変更処理の処理結果の一例を示す第2の図である。図10aは、対象画像Gの一例を示している。この例の対象画像Gは、背景画像BG1と、描画D1とを含んでいる。描画D1は、第1のグラフD2と、第2のグラフD3と、文字C1と、これらのオブジェクトD2、D3、C1の背景画像BG2を含んでいる。この対象画像Gに対して、画像処理部M100が、上述した画像処理のステップS200~S700までの処理を行うと、例えば、図10bに示す構造木ST3が作成される。この構造木ST3では、描画D1に対応する非均一領域ノードN12:属性情報Z12描画に包含される領域として、背景画像BG2に対応する均一領域ノードN13:属性情報Z13均一が特定されている。また、背景画像BG2に対応する均一領域に包含される領域として、第1のグラフD2に対応する非均一領域ノードN14:属性情報Z14描画と、第2のグラフD3に対応する非均一領域ノードN15:属性情報Z15描画と、文字C1に対応する非均一領域ノードN16:属性情報Z16文字と、が特定されている。図10bに示す構造木ST3は、属性変更処理によって、図10cに示す構造木ST4に変更される。属性変更処理が実行される前の時点では、属性が描画である非均一領域描画D1に対応する画像領域に、上述したように、1つの子領域背景画像BG2に対応する均一領域と、3つの孫領域オブジェクトD2、D3、C1にそれぞれ対応する非均一領域が包含されている。これらの領域のうち、属性が描画または均一である領域、すなわち、背景画像BG2に対応する均一領域と、オブジェクトD2、D3にそれぞれ対応する非均一領域は、描画D1に対応する画像領域に結合される。一方、属性が文字である領域文字C1に対応する非均一領域は、描画D1に対応する画像領域に結合されることなく、独立した子領域として残される。属性変更処理が終了すると、画像処理部M100は、画像処理を終了する。この画像処理の後には、例えば、属性が特定された画像領域ごとに、属性に応じた画質調整処理が施される。例えば、写真と特定された画像領域には、ホワイトバランス、明るさなどを調整する処理が施され、文字と特定された画像領域には、シャープネス、コントラストを強くする処理が施され得る。上記実施例において、属性が写真である対象画像Gの画像領域A1図4、5は、請求項における第1の領域の例であり、上記実施例において、画像領域A1に包含される画像領域B1~B3図4、5は、請求項における第2の領域の例である。また、上記実施例において、画像領域B1、B2にそれぞれ包含される画像領域A2、A3は、請求項における第3の領域の例である。上記実施例において、写真属性、および、描画属性は、請求項における第1種の属性の例である。以上説明した本実施例によれば、親領域の属性を用いて、子領域の属性を決定するので、子領域の属性を適切に決定することができる。例えば、領域の包含関係を考慮することなく、領域の特定および属性の判定を行うと、図4に示す例のように、写真オブジェクトPHに対応する画像領域A1の内部に、均一領域B1~B3や、属性が描画文字である非均一領域A2、A3が特定される場合がある。これは、写真と判定されるべき画像領域の内部に、均一な領域が存在したり、文字のような特徴や、描画のような特徴を有する領域が存在している場合に起こりえる誤判定であると考えられる。本実施例によれば、属性が写真であると判定された画像領域に包含される領域は、全て写真であると判定された親領域に結合される。この結果、属性が写真であると判定された画像領域に包含される領域の属性は、全て写真に変更されるので、上述したような誤判定を低減して、画像領域の属性を精度良く決定することができる。また、図10に示す例のように、属性を描画と判定すべき領域の内部に、さらに、属性が描画である領域や、均一領域が特定される場合がある。このような場合には、親領域と子領域のように分離して特定する意味が薄く、1つの領域として特定されることが適切であると考えられる。本実施例によれば、属性が描画であると判定された画像領域に包含される領域であって、属性が描画および均一である領域は、描画であると判定された親領域に結合される。この結果、属性が描画であると判定された画像領域親領域に包含され、かつ、属性が描画および均一である子領域の属性は、親領域と同じ領域として特定されるので、画像領域の特定およびその属性を適切に決定することができる。また、図10に示す例のように、属性を描画と判定すべき領域の内部に、さらに、属性が文字写真である領域が特定される場合がある。このような場合には、表や図など描画オブジェクトが、文字オブジェクトや写真オブジェクトを内部に包含していると考えられる。この場合には、属性が文字写真である子領域を、親領域に結合することなく、子領域のまま残すので、画像領域の包含関係および属性を適切に決定することができる。また、上記実施例では、親領域の属性が文字である場合には、子領域の属性に拘わらず、親領域に子領域を結合しない。すなわち、親領域の属性が文字である場合には、子領域の属性を変更しない。例えば、新聞、雑誌などを表す画像では、属性が文字である領域に包含される領域として、属性が写真描画である領域が存在することは、比較的高い確率であり得ると考えられる。この場合には、属性が描画や写真である子領域を、属性が文字である親領域に結合することなく、子領域のまま残すので、画像領域の包含関係および属性を適切に決定することができる。また、上記実施例では、例えば、親領域の属性が写真である場合には、孫領域の属性も写真に変更している。このように、親領域の属性を用いて、孫領域の属性を決定するので、孫領域の属性を適切に決定することができる。さらに、上記実施例では、包含関係決定処理において、ブロック画像BGの周囲を囲む周囲ブロック画素ABPを設定し、周囲ブロック画素ABPと画像領域B4とを連結した領域を最上位の領域他の全ての画像領域を包含する領域として、構造木ST1を作成している。これは、対象画像Gの周囲に、対象画像Gとは異なる幅が1つの単位ブロックB分の環状領域を新たに生成していることと等しい。この結果、対象画像Gにおいて特定される複数の領域の包含関係を、1つの構造木ST1を用いて適切に表現することができる。さらに、上記実施例では、対象画像Gに複数の単位ブロックBを設定し、単位ブロックBを単位として複数の画像領域に対象画像を区分している。そして、複数の領域を識別するために、同じ領域を構成する単位ブロックBブロック画素BPに同じ領域識別子を付している。そして、図4に示すように、複数の単位ブロックBを1行ずつ順次に走査し、走査順がn番目nは自然数の単位ブロックBの第nの識別子と、走査順がn1番目の単位ブロックBの第n1の識別子とを順次に比較していくことによって、構造木ST1を作成している。この結果、包含関係を、正しく、速やかに特定することができる。B.変形例:この発明は上記実施例に限られるものではなく、その要旨を逸脱しない範囲において種々の態様において実施することが可能である。1上記実施例では、属性変更処理において、親領域が描画属性の領域である場合に、写真属性の子領域はそのまま残している図8aが、親領域が描画属性の領域である場合には、写真属性の子領域は、文字属性の子領域に変更しても良い図8b。例えば、表など描画属性の領域は、文字属性の子領域を含む可能性は高いが、写真属性の子領域を含む可能性は低い場合がある。この場合には、写真属性の子領域として特定された領域は、属性の判定結果が誤っており、当該子領域の正しい属性は文字であると考えられる。このような場合に、本変形例では、親領域の属性を用いて、子領域の属性を適切に変更するので、子領域の属性を精度良く決定することができる。2上記実施例では、属性判定処理図2a:ステップS700を実行した後に、属性変更処理を行っているが、これに代えて、属性判定処理図2a:ステップS700を実行することなく、属性変更処理を行って良い。この場合には、属性変更処理図7おいて、破線で囲んだステップS801bおよびS809bを追加して実行すれば良い。こうすれば、画像処理部M100は、対象領域について属性を判定しながら、構造木ST1の変更を行うことができる。この結果、画像処理部M100は、例えば、親領域の属性が写真である場合には、子領域について属性の判定を行うことなく、親領域と子領域を結合することができる。この結果、画像処理全体の処理量を低減して、効率よく、画像領域の特定および属性の決定を行うことができる。3属性判定部M131による非均一領域である画像領域の属性の判定手法は、上記実施例に限られるものではなく、様々な判定手法が用いられ得る。例えば、予め準備された文字画像とのパターンマッチングによって、属性が文字画像であるか否かを判定してもよい。4上記実施例では、領域属性決定部M130は、写真描画文字の3種類の属性の中から、非均一領域である画像領域の属性を決定しているが、これに限られない。具体的には、領域属性決定部M130は、写真および描画のいずれかであることを表す1つの属性と、文字であることを表す1つの属性と、の2種類の属性を採用しても良い。この場合には、写真および描画のいずれかであることを表す1つの属性が親領域の属性である場合には、子領域の属性に拘わらず、親領域に子領域を結合しても良い。また、実施例における3種類の属性から、写真および描画のいずれか一方を省略しても良い。一般的には、領域属性決定部M130は、写真および描画のうちのいずれかであることを少なくとも表す第1種の属性を含む複数種類の属性の中から、画像領域の属性を決定すれば良い。5領域特定部M110は、包含関係決定処理において、ブロック画素BPに周囲ブロック画素ABPを追加しているが、周囲ブロック画素ABPの追加は省略しても良い。この場合には、領域特定部M110は、1つの対象画像Gについて、複数の構造木を作成しても良い。6画像処理部M100の機能を実現する装置は、複合機200に限らず、様々な装置、例えば、プリンタ、デジタルカメラ、スキャナなどの画像関連機器の内部のコンピュータ、あるいは、汎用のパーソナルコンピュータ、サーバなどの計算機であっても良い。また、1つの筐体の装置に限らず、複数の筐体内にそれぞれ配置された複数の計算機を含む計算機システム例えば、いわゆるクラウドコンピューティングを実現する分散型の計算機システムによって、画像処理部M100の機能が実現されても良い。この場合には、画像処理部M100の機能を実現する計算機システムの全体が、請求項における画像処理装置に対応する。7上記実施例において、ハードウェアによって実現されていた構成の一部をソフトウェアに置き換えるようにしてもよく、逆に、ソフトウェアによって実現されていた構成の一部をハードウェアに置き換えるようにしてもよい。"