2値画像の網点領域と文字領域とを分離する像域分離方法であって、黒画素及び白画素からなる2値画像データから、黒画素の間に挟まれた白画素で形成される背景領域を抽出する背景領域抽出ステップと、前記背景領域に基づき、網点領域を示すマスク画素領域を抽出するマスク画素領域抽出ステップと、前記マスク画素領域から、前記網点領域として誤検出された文字領域を削除するマスク画素領域補正ステップと、前記補正されたマスク画素領域に基づき、前記2値画像データから前記網点領域と前記文字領域とを分離する分離ステップとを備えることを特徴とする像域分離方法。前記マスク画素領域補正ステップは、前記マスク画素領域の面積と予め設定された最小面積とを比較し、前記マスク画素領域の面積が前記最小面積より小さい場合に、前記マスク画素領域が前記文字領域であると判断し、該マスク画素領域から前記文字領域を削除することを特徴とする請求項1に記載の像域分離方法。前記マスク画素領域の面積は、該マスク画素領域に対する輪郭追跡処理に基づき算出されることを特徴とする請求項2に記載の像域分離方法。前記背景領域抽出ステップは、前記2値画像データに対して所定回数だけ膨張処理を行う第1の膨張ステップと、前記第1の膨張ステップにより得られる画像データに対して、前記膨張処理の回数と同じ回数だけ収縮処理を行う第1の収縮ステップと、前記第1の収縮ステップにより得られる画像データと前記2値画像データとの差分をとる差分ステップとを有することを特徴とする請求項1、2又は3に記載の像域分離方法。前記マスク画素領域抽出ステップは、前記背景領域を含む背景領域画像データに対して所定回数だけ膨張処理を行う第2の膨張ステップと、前記第2の膨張ステップにより得られる画像データに対して、前記膨張処理の回数と同じ回数だけ収縮処理を行う第2の収縮ステップとを有することを特徴とする請求項1乃至4のいずれかに記載の像域分離方法。前記膨張処理及び前記収縮処理の回数は、前記2値画像データの解像度と、網点の線数とに基づき決定することを特徴とする請求項4又は5に記載の像域分離方法。2値画像の網点領域と文字領域とを分離する像域分離処理を実行させるためのプログラムであって、請求項1乃至7のいずれかに記載の像域分離方法を実行させるためのものであることを特徴とするプログラム。2値画像の網点領域と文字領域とを分離する像域分離装置であって、黒画素及び白画素からなる2値画像データから、黒画素の間に挟まれた白画素で形成される背景領域を抽出する背景領域抽出部と、前記背景領域に基づき、網点領域を示すマスク画素領域を抽出するマスク画素領域抽出部と、前記マスク画素領域から、前記網点領域として誤検出された文字領域を削除するマスク画素領域補正部と、前記補正されたマスク画素領域に基づき、前記2値画像データから前記網点領域と前記文字領域とを分離する像域分離部とを備えることを特徴とする像域分離装置。しかしながら、特許文献1に記載された方法では、スキャナ等の入力機器を用いて紙面を多値デジタル画像に変換し、変換された多値デジタル画像の特性に基づき画像領域と文字領域とを分離するため、変換誤差が発生する可能性があるという問題があった。また、特許文献2において、網点の周期性を検出する方法では、画像を主走査方向にのみ走査するため、網点の角度が0度及び45度以外の網点領域の検出精度が極端に低いという問題があった。また、検出しようとする網点に対して予め、網点の周期情報を予測する必要がある。さらに、網点以外のFMスクリーニングや地紋等に対して適していないという問題もあった。さらに、網点の閉領域を検出する方法では、網点の中心点を基にした正方形の領域を閉領域として検出するが、黒画素及び白画素の割合が50付近となる網点については、隣り合う網点との境界が不鮮明になるため、閉領域の検出が困難であるという問題があった。また、網点の周期性を検出する方法と網点の閉領域を検出する方法とを併用する方法では、各々の方法を個別に実施するよりも網点領域の検出精度を向上させることができるが、各々の方法に特有の問題によって検出できない網点領域については、完全に補完することができないという問題があった。さらに、特許文献3に記載された方法では、網点の検出精度が輪郭線追跡処理に依存するため、例えば、成長率が50近傍の網点同士が密着することにより、通常よりもかなり大きい閉領域が形成される場合等に、網点の検出精度が低下するという問題があった。また、FMスクリーニングや地紋等の特有の細長い虫状模様と似ている曲線状の形状に対しては、閉領域の周囲長が長くなり、曲線形状が線画に近い特性を持つことから、網点として検出するのが困難であるという問題があった。そこで、本発明は、上記従来の技術における問題点に鑑みてなされたものであって、網点領域及び文字領域が混在した2値画像データから網点領域及び文字領域を分離する際の精度を高めることが可能な像域分離方法、それを実行させるためのプログラム及び像域分離装置を提供することを目的とする。上記目的を達成するため、本発明は、2値画像の網点領域と文字領域とを分離する像域分離方法であって、黒画素及び白画素からなる2値画像データから、黒画素の間に挟まれた白画素で形成される背景領域を抽出する背景領域抽出ステップと、前記背景領域に基づき、網点領域を示すマスク画素領域を抽出するマスク画素領域抽出ステップと、前記マスク画素領域から、前記網点領域として誤検出された文字領域を削除するマスク画素領域補正ステップと、前記補正されたマスク画素領域に基づき、前記2値画像データから前記網点領域と前記文字領域とを分離する分離ステップとを備えることを特徴とする。そして、本発明によれば、抽出されたマスク画素領域から、網点領域として誤検出された文字領域を削除するため、2値画像データから網点領域及び文字領域を分離する際の精度を高めることができる。上記像域分離方法において、前記マスク画素領域補正ステップは、前記マスク画素領域の面積と予め設定された最小面積とを比較し、前記マスク画素領域の面積が前記最小面積より小さい場合に、前記マスク画素領域が前記文字領域であると判断し、該マスク画素領域から前記文字領域を削除することができる。上記構成によれば、誤検出された文字領域をマスク画素領域から削除するため、網点領域の検出精度を高めることが可能になる。上記像域分離方法において、前記マスク画素領域の面積を、該マスク画素領域に対する輪郭追跡処理に基づき算出することができる。上記像域分離方法において、前記背景領域抽出ステップは、前記2値画像データに対して所定回数だけ膨張処理を行う第1の膨張ステップと、前記第1の膨張ステップにより得られる画像データに対して、前記膨張処理の回数と同じ回数だけ収縮処理を行う第1の収縮ステップと、前記第1の収縮ステップにより得られる画像データと前記2値画像データとの差分をとる差分ステップとを有することができる。上記構成によれば、網点領域における黒画素の間に挟まれた白画素を抽出することが可能になる。上記像域分離方法において、前記マスク画素領域抽出ステップは、前記背景領域を含む背景領域画像データに対して所定回数だけ膨張処理を行う第2の膨張ステップと、前記第2の膨張ステップにより得られる画像データに対して、前記膨張処理の回数と同じ回数だけ収縮処理を行う第2の収縮ステップとを有することができる。上記像域分離方法において、前記膨張処理及び前記収縮処理の回数は、前記2値画像データの解像度と、網点の線数とに基づき決定することができる。上記構成によれば、文字領域における黒画素の間に挟まれた白画素を黒画素に変換することなく、網点領域における黒画素の間に挟まれた白画素のみを黒画素に変換することが可能になる。また、本発明は、2値画像の網点領域と文字領域とを分離する像域分離処理を実行させるためのプログラムであって、上記いずれかに記載の像域分離方法を実行させるためのものであることを特徴とする。本発明によれば、前記発明と同様に、2値画像データから網点領域及び文字領域を分離する際の精度を高めることができる。さらに、本発明は、2値画像の網点領域と文字領域とを分離する像域分離装置であって、黒画素及び白画素からなる2値画像データから、黒画素の間に挟まれた白画素で形成される背景領域を抽出する背景領域抽出部と、前記背景領域に基づき、網点領域を示すマスク画素領域を抽出するマスク画素領域抽出部と、前記マスク画素領域から、前記網点領域として誤検出された文字領域を削除するマスク画素領域補正部と、前記補正されたマスク画素領域に基づき、前記2値画像データから前記網点領域と前記文字領域とを分離する像域分離部とを備えることを特徴とする。本発明によれば、前記発明と同様に、2値画像データから網点領域及び文字領域を分離する際の精度を高めることができる。以上のように、本発明によれば、網点領域及び文字領域が混在した2値画像データから網点領域及び文字領域を分離する際の精度を高めることが可能になる。次に、本発明を実施するための形態について、図面を参照しながら詳細に説明する。以下の説明では、網点及び文字の色を黒とし、背景の色を白とした2値画像を例にとって説明する。図1は、本発明にかかる像域分離装置1の一実施の形態を示す。像域分離装置1は、大別して、メモリ2、背景領域抽出部3、マスク画素領域抽出部4、マスク画素領域補正部5及び像域分離部6で構成される。像域分離装置1には、スキャナ等の入力機器から出力された、各画素の階調値が0である白画素と、階調値が1である黒画素との2値で表現された2値画像データが入力される。入力された2値画像データは、網点によって画像が表現された網点領域と、文字によって表現された文字領域とを含んでおり、像域分離装置1は、この2値画像データに対して各種処理を施し、2値画像データから網点領域と文字領域とを分離する。メモリ2は、入力された2値画像データを記憶するとともに、背景領域抽出部3、マスク画素領域抽出部4、マスク画素領域補正部5及び像域分離部6で各種処理が施された画像データや、各処理において必要な情報等を記憶するための記憶媒体である。背景領域抽出部3は、入力された2値画像データから、網点領域における黒画素の間に挟まれた白画素の領域を示す背景領域を抽出し、この背景領域を示す背景領域画像データを生成する。マスク画素領域抽出部4は、背景領域抽出部3で生成された背景領域画像データに基づき、入力2値画像データにおける網点領域を示すマスク画素領域を抽出し、マスク画素領域画像データを生成する。マスク画素領域補正部5は、マスク画素領域抽出部4で生成されたマスク画素領域画像データに基づき、抽出されたマスク画素領域から網点領域として誤検出された文字領域を削除することにより、マスク画素領域画像データを補正する。像域分離部6は、マスク画素領域補正部5で補正されたマスク画素領域画像データに基づき、入力された2値画像データにおける網点領域と文字領域とを分離する。尚、上述した背景領域抽出部3、マスク画素領域抽出部4、マスク画素領域補正部5及び像域分離部6は、必ずしもハードウェアによって構成する必要はなく、その一部又は全部をソフトウェアプログラムによって構成してもよい。次に、上記構成を有する像域分離装置1の動作について、図1を参照して説明する。像域分離装置1に対して2値画像データが入力されると、この2値画像データがメモリ2に記憶される。背景領域抽出部3は、メモリ2に記憶された2値画像データを読み出し、この2値画像データに対してブラックハット処理を行うことにより背景領域を抽出し、背景領域画像データを生成する。生成された背景領域画像データは、メモリ2に記憶される。ここで、ブラックハット処理について、図2~図5を参照して説明する。ブラックハット処理は、原画像データと、この原画像データに対してN回Nは1以上の整数の膨張処理及びN回の収縮処理を行うクロージング処理により得られる画像データとの差分をとる処理である。膨張処理は、図2に示すように、画像データにおける所定の白画素を注目画素とし、この注目画素を中心として隣接する8画素のうち1つでも黒画素が存在する場合に、注目画素を黒画素に変換する処理を、画像データ中のすべての白画素に対して独立して行う処理である。この膨張処理により、画像データに存在する黒画素に隣接する白画素が黒画素に変換されるため、黒画素によって形成された領域黒画素領域が膨張することになる。収縮処理は、図3に示すように、画像データにおける所定の黒画素を注目画素とし、この注目画素を中心として隣接する8画素のうち1つでも白画素が存在する場合に、注目画素を白画素に変換する処理を、画像データ中のすべての黒画素に対して独立して行う処理である。この収縮処理により、画像データに存在する白画素に隣接する黒画素が白画素に変換されるため、黒画素領域が収縮することになる。クロージング処理は、原画像データに対して上述した膨張処理を所定回数だけ繰り返し行った後、収縮処理を膨張処理の回数と同じ回数だけ繰り返す処理である。例えば、膨張処理及び収縮処理を3回繰り返す場合、クロージング処理では、図4に示すように、原画像データ図4aに対して膨張処理を3回だけ繰り返し図4b、c及びd、膨張処理後の画像データに対して収縮処理を3回だけ繰り返す図4e、f及びg。このように、クロージング処理によって所定回数の膨張処理及び収縮処理を行うことにより、原画像データにおける近傍の黒画素の間に挟まれた白画素が黒画素に変換されることになるため、得られる画像データには、原画像データに存在する黒画素領域と、近傍の黒画素領域の間に挟まれた白画素が変換されて形成される黒画素領域とからなる大きな黒画素領域が形成される。ブラックハット処理では、図4aに示す原画像データと、図4gに示すクロージング処理後の画像データとの差分をとり、2つの画像データに共通する黒画素を白画素に変換することにより、図5に示すような黒画素領域を含む画像データを得ることができる。このブラックハット処理により、クロージング処理によって得られた黒画素領域から原画像データに存在する黒画素が白画素に変換されるため、得られる画像データは、原画像データに含まれる領域のうち、黒画素領域の間に挟まれた白画素が黒画素に変換されたデータとなる。従って、本実施の形態においては、ブラックハット処理により得られる画像データに存在する黒画素領域が背景領域となる。このようにして生成された背景領域画像データは、入力2値画像データにおける網点領域の白画素を反転したネガ画像データであるため、画素の階調値が反転している以外は入力2値画像データと同じ画像特性を有している。尚、網点領域及び文字領域が含まれる2値画像データに対してブラックハット処理を行う場合、膨張処理及び収縮処理の回数は、網点領域における黒画素の間に挟まれた白画素が黒画素に変換されるように決定すると好ましい。具体的には、例えば、膨張処理及び収縮処理の回数は、入力2値画像データの解像度と、網点の線数とに基づき決定する。入力2値画像データの解像度をR[pixels/inchdots/inch]とし、網点の線数をL[lines/inch]とした場合、膨張処理及び収縮処理の回数Nは、式1により算出される。算出された値が整数以外の場合には、小数点以下を切り捨てて整数に正規化する。N=R÷2×L-11入力2値画像データの網点の線数が不明である場合には、一般的な印刷に用いられる線数である50[lines/inch]を用いる。例えば、解像度が909dpi、網点の線数が不明である入力2値画像データに対する膨張処理及び収縮処理の回数は、式1に基づき、N=909÷2×50-1=8[回]小数点以下を切り捨てとなる。こうすることにより、入力2値画像データに含まれる網点領域においては、黒画素の間に挟まれた白画素が黒画素に変換された背景領域が形成される。ここで、入力2値画像データに含まれる文字領域に対してブラックハット処理を行った場合について考える。文字領域においては、網点領域と比較して、文字を形成する線画に対応する黒画素領域同士の間隔が広く、また、黒画素領域の間に挟まれる白画素領域の幅が広い。そのため、上述のようにして算出された回数Nに基づいてクロージング処理を行った場合、文字領域においては、N回の膨張処理により、文字を形成する線画が単に膨張するだけであり、線画による黒画素領域の間に挟まれる白画素が黒画素に変換されて文字全体が黒画素に変換されることはない。また、N回の膨張処理後にN回の収縮処理を行うことにより、膨張した線画が元の大きさに戻るだけである。すなわち、文字領域に対してブラックハット処理を行い、文字領域に対応する画像データと、クロージング処理後における文字領域に対応する画像データとの差分をとると、得られる背景領域画像データは、背景領域となる黒画素領域が存在しないデータとなる。従って、入力2値画像データに対してブラックハット処理を行うことにより得られる背景画像領域画像データは、網点領域における黒画素領域の間に挟まれた白画素領域を示す画像データとなる。説明は図1に戻り、マスク画素領域抽出部4は、メモリ2に記憶された背景領域画像データを読み出し、この背景領域画像データに対してクロージング処理を行うことによりマスク画素領域を抽出し、マスク画素領域画像データを生成する。生成されたマスク画素領域画像データは、メモリ2に記憶される。このとき行われるクロージング処理では、上述した背景領域抽出部3におけるブラックハット処理で行われるクロージング処理の際の膨張処理及び収縮処理と同じ回数だけ膨張処理及び収縮処理を繰り返す。これにより、メモリ2で抽出された背景領域に含まれる黒画素領域の間に挟まれる白画素が黒画素に変換され、背景領域画像データに存在する黒画素領域と、近傍の黒画素領域の間に挟まれた白画素が変換されて形成される黒画素領域とからなる1つの大きな黒画素領域マスク画素領域が形成される。ところで、マスク画素領域抽出部4で生成されたマスク画素領域画像データに含まれるマスク画素領域は、通常、背景領域抽出部3で生成された背景領域画像データに文字領域に基づく背景領域が含まれていないため、入力2値画像データに含まれる網点領域及び文字領域のうち、網点領域を示すことになる。しかしながら、例えば、文字領域に含まれる文字同士や文字を形成する線画の間隔が非常に狭い場合には、背景領域画像データに文字領域に基づく背景領域が含まれてしまうため、文字領域からマスク画素領域が抽出されてしまう場合がある。これは、例えば文字同士の間隔が非常に狭いと、背景領域抽出部3におけるブラックハット処理により、文字を形成する黒画素領域の間に挟まれた白画素が背景領域として抽出され、マスク画素領域抽出部4におけるクロージング処理により、抽出された背景領域を形成する黒画素領域の間に挟まれた白画素が黒画素に変換されるためである。そこで、マスク画素領域補正部5は、メモリ2に記憶されたマスク画素領域画像データを読み出し、このマスク画素領域画像データに含まれるマスク画素領域が網点領域又は文字領域であるかを判断し、マスク画素領域抽出部4で抽出されたマスク画素領域から文字領域と判断された領域を削除することによりマスク画素領域を補正する。ここで、一般に、網点領域においては、中間調の画像を表現するために所定の大きさ以上の面積が必要となるという特性がある。そのため、マスク画素領域の面積が所定の大きさ最小面積以上である場合には、このマスク画素領域が網点領域であり、最小面積未満である場合には、マスク画素領域が文字領域であると判断することができる。マスク画素領域が網点領域であるための最小面積は、例えば3×3の網点が囲まれた領域の面積とし、網点の線数に基づき算出することができる。網点の線数をL[lines/inch]とした場合、最小面積Sは、式2により算出される。S[mm2]={25.4[mm]÷L[lines/inch]×3}22例えば、網点の線数が50[lines/inch]である場合の最小面積Sは、式2に基づき、S={25.4[mm]÷50[lines/inch]×3}2=2.322576[mm2]となる。マスク画素領域補正部5は、このようにして算出された最小面積Sを予め設定する。尚、実際に画像処理を行う場合には、算出された面積を画素数に変換する。例えば、入力2値画像データの解像度が909[dpi]であり、網点の線数が50[lines/inch]である場合、網点領域の最小面積Sに対応する画素数は、909[dpi]/50[lines/inch]×32≒18×32=2916画素となる。また、マスク画素領域の面積は、対象となるマスク画素領域画像データに対して輪郭追跡処理を行うことによりマスク画素領域の輪郭線となる画素を抽出し、抽出された輪郭線の画素に囲まれた領域に基づき算出することができる。輪郭追跡処理では、まず、画像データに対してラスタスキャンを行い、画像データの左上の画素から右下の画素まで順次スキャンする。次に、最初に検出された黒画素Pnに注目し、図6aに示すように、この黒画素Pnの周囲に隣接する8画素に対して反時計回りに黒画素の探索を行う。このとき、黒画素Pnの上側に位置する3つの画素及び左に位置する画素は、ラスタスキャンにより黒画素が存在していないことがわかっているので、黒画素Pnの左下に位置する画素から探索を開始する。そして、探索の結果、黒画素が検出されると、最初に検出された黒画素Pn1に注目し、同様に探索を行い、最後に、検出した黒画素が最初の黒画素Pnと一致した時点で、探索を終了する。このように、検出された黒画素に注目し、注目する黒画素の周囲に隣接する画素から黒画素の探索を順次行うことにより、画像データから輪郭線の画素に囲まれた黒画素領域を検出することができ、この黒画素領域の面積を算出することができる。例えば、画像データ中に、図6bに示すような黒画素領域が存在している場合は、まず、ラスタスキャンによって黒画素P1が最初に検出される。そして、この黒画素P1に注目し、この黒画素P1の周囲に隣接する画素に対して探索を行うことにより、輪郭線の画素となる黒画素P2が検出される。次に、黒画素P2が検出されると、この黒画素P2に注目し、同様にして探索が行われ、次の輪郭線の画素となる黒画素P3が検出される。以下、同様にして、検出された黒画素に注目して探索を行うことにより、輪郭線の画素となる黒画素P4~P7が検出される。そして、黒画素P7に注目して探索を行った場合には、黒画素P1が検出されるため、この時点で探索を終了する。このようにして検出された黒画素P1~P7に囲まれた領域が、マスク画素領域となる。尚、上述の輪郭追跡処理では、黒画素を探索する際に、反時計回りに探索を行うように説明したが、これはこの例に限られず、例えば時計回りに探索を行ってもよい。説明は図1に戻り、マスク画素領域補正部5は、上述のようにしてマスク画素領域を検出して面積を算出すると、予め設定された最小面積とマスク画素領域の面積とを比較する。そして、マスク画素領域の面積が最小面積未満である場合に、マスク画素領域が文字領域であると判断し、マスク画素領域画像データから比較対象のマスク画素領域を削除する。このようにして補正されたマスク画素領域画像データは、メモリ2に記憶される。像域分離部6は、マスク画素領域補正部5で補正されメモリ2に記憶されたマスク画素領域画像データに基づき、入力2値画像データを網点領域及び文字領域に分離し、網点領域であるマスク画素領域を、画像領域を示す画像領域部画像データに書き込むとともに、それ以外の領域を、文字領域を示す文字領域部画像データに書き込む。そして、画像領域部画像データ及び文字領域部画像データがメモリ2に記憶され、各々の画像データが出力2値画像データとして出力される。次に、像域分離装置1による全体の処理の流れについて、図7~図10に示すフローチャートを参照して説明する。まず、図7に示すように、像域分離装置1に対して2値画像データが入力されると、背景領域抽出部3において、入力された2値画像データに対して上述したブラックハット処理が行われ、背景領域を抽出する背景領域抽出処理が行われるステップS1。背景領域抽出処理では、図8に示すように、入力2値画像データに対して、入力2値画像データの解像度及び網点の線数に基づき算出された回数N回だけ膨張処理が行われるステップS11とともに、膨張処理と同じ回数N回だけ収縮処理が行われるステップS12。そして、入力2値画像データと、N回の膨張処理及び収縮処理により得られた画像データとの差分をとりステップS13、背景領域が抽出される。説明は図7に戻り、マスク画素領域抽出部4において、抽出された背景領域に対して上述したクロージング処理が行われ、マスク画素領域を生成するマスク画素領域抽出処理が行われるステップS2。マスク画素領域抽出処理では、図9に示すように、上述したステップS1で算出された回数と同じ回数N回だけ膨張処理が行われるステップS21とともに、N回だけ収縮処理が行われステップS22、マスク画素領域が抽出される。説明は図7に戻り、マスク画素領域補正部5において、抽出されたマスク画素領域から網点領域として誤検出された文字領域を削除するマスク画素領域補正処理が行われるステップS3。マスク画素領域補正処理では、図10に示すように、メモリ2に記憶されたマスク画素領域画像データに対するラスタスキャンが行われステップS31、上述した輪郭追跡処理によりマスク画素領域の面積S’が算出されるステップS32。そして、予め設定されたマスク画素領域の最小面積Sと、ステップS32で算出されたマスク画素領域の面積S’が比較され、面積S’が最小面積Sよりも小さいか否かが判断されるステップS33。比較の結果、面積S’が最小面積S以上であると判断された場合には、処理がステップS35に移行する。一方、ステップS33において、面積S’が最小面積Sよりも小さいと判断された場合には、面積S’が算出された領域をマスク画素領域から削除されステップS34、処理がステップS35に移行する。そして、マスク画素領域画像データに対するラスタスキャンが終了したか否かが判断されステップS35、ラスタスキャンが終了していないと判断された場合には、処理がステップS31に戻る。一方、ラスタスキャンが終了したと判断された場合は、一連の処理が終了する。説明は図7に戻り、像域分離部6において、ステップS3で補正されたマスク画素領域に基づき、入力された2値画像データから網点領域と文字領域とを分離する像域分離処理が行われるステップS4。以上のように、本実施の形態によれば、網点領域における黒画素領域の間に挟まれた白画素領域からなる背景領域を抽出し、抽出された背景領域に基づき網点領域を抽出し、抽出された網点領域から、網点領域として誤検出された文字領域を削除するため、網点領域及び文字領域が混在した2値画像データから網点領域及び文字領域を分離する際の精度を高めることができる。また、網点の周期やスクリーン角度等の情報に依存することなく網点領域を抽出するため、幅広い網点の種類に対応でき、例えばFMスクリーニングによる画像や地紋等を含む画像データから網点領域及び文字領域を分離することができる。