JP2013031000A - 画像処理プログラム及び画像処理方法 - Google Patents

Abstract

【課題】モスキートノイズを効果的に低減する。
【解決手段】画像データを補正するコンピュータＡを、画像データを構成する各画素の色値及び所定のエッジ情報にもとづいて前記画像データを複数の領域に分割する領域分割手段１２、前記領域における各画素の色値にもとづき、前記領域の代表色Ｔを算出する領域代表点算出手段１４１、前記代表色Ｔの色相位置Ｎtにもとづき、前記領域における有効色相範囲RangeＮと代表色相Ｎを求める位置パラメータ算出手段１４２、前記領域における対象画素の色相位置が前記有効色相範囲RangeＮに含まれない場合に、前記対象画素の色相位置を前記代表色相Ｎに置き換える色補正を行う色相置換手段１４３、及び、前記色補正を行った後の各領域の画像を統合する領域統合手段１５、として機能させる画像処理プログラムを提供する。
【選択図】図１

Description

本発明は、圧縮画像に係るノイズを低減することができる画像処理プログラム及び画像処理方法に関し、特に、エッジ部分に多く発生し、本来の色合いが変化することで生ずるモスキートノイズを効果的に低減することができる画像処理プログラム及び画像処理方法に関する。

ＪＰＥＧ等の圧縮方式においては、量子化テーブル、サンプリング比など、いくつかのパラメータを設定することによって圧縮画像の画質や圧縮率を調整することができる。
一般に、画質を高める調整を行うと圧縮率は低くなり、また、圧縮率を高める調整を行うと画質が低下する。
ところで、画像データに圧縮処理を施した場合、本来の色合いが変化したモスキートノイズ（又は偽色）が、復号化した画像データの輪郭（エッジ）の近辺に発生することがある。
モスキートノイズの低減策として、従来、平滑化処理や中間調処理（誤差拡散処理）等の措置が採られている。

例えば、特許文献１には、カラーエッジから取得した画像特徴量の値に応じて、先鋭度を強調し又は平滑化する補正の技術が開示されてある。
また、特許文献２には、画像をＲＧＢ色空間からＹＵＶ表色系の色空間に変換し、色差信号Ｕ，Ｖに作用して色補間の際に発生する偽色を減少させるためのメディアンフィルタに関する技術が開示されてある。
さらに、特許文献３には、文字領域や網点領域などの領域に分割した後、それぞれの画質レベルを量子化係数で判断して処理すべきフィルタを切り替える技術が開示されてある。

特許第４０９９９３６号公報 特開２０００−２１７１２３号公報 特開２０１０−１６６４４８号公報

しかしながら、特許文献１の技術によれば、ひとつの画像データとして、特徴量を算出して補正の種類を決定するようにしているので、全体として偏った補正が行われる場合があった。このため、補正後の画像が全体として不自然に再現される問題を生じていた。
また、特許文献１の技術によれば、平坦部は滑らかになるように平滑化を行い、エッジ部にはシャープになるように鮮鋭化を強調するといった補正の場合分けを行うようにしているため、エッジ部の補正に伴って平坦部のノイズが強調される弊害を防ぐことはできても、エッジ部分に発生するモスキートノイズの発生を抑えることはできなかった。
また、特許文献２の技術においては、モスキートノイズのような孤立点に対しメディアンフィルタでは色味を改善することはできない。
すなわち、メディアンフィルタでは、フィルタ領域内は、領域の代表値で全て置き換えられる。モスキートノイズが発生する孤立点においては、画像では同じ色に見える色でも、一定の範囲を持った色から構成されていることが多い。したがって、係る領域部分を代表値で置き換えることは、必要な色情報ですら落とすことになるからである。
また、特許文献３によれば、文字の周りに発生するモスキートノイズについては、低濃度側文字領域に対して平滑処理を施すことでノイズを除去することができるとしてあるが、この方法では、モスキートノイズによる色味の変化を単にぼかすだけで、根本的な解消には至らない問題があった。

本発明は、以上のような事情に鑑みなされたものであり、画像の色値及びエッジ情報にもとづき分割した領域ごとに代表色を定め、領域ごとに、対象画素の色相位置が代表色の色相位置からかけ離れている場合には、その対象画素の色相位置を代表色の色相位置に置き換える補正を行うことによってモスキートノイズを効果的に低減することができる画像処理プログラム及び画像処理方法の提供を目的とする。

上記目的を達成するため、本発明の画像処理プログラムは、画像データを補正するコンピュータを、画像データを構成する各画素の色値及び所定のエッジ情報にもとづいて前記画像データを複数の領域に分割する領域分割手段、前記領域における各画素の色値にもとづき、前記領域の代表色を算出する領域代表点算出手段、前記代表色の色相位置にもとづき、前記領域における有効色相範囲と代表色相を求める位置パラメータ算出手段、前記領域における対象画素の色相位置が前記有効色相範囲に含まれない場合に、前記対象画素の色相位置を前記代表色相に置き換える色補正を行う色相置換手段、及び、前記色補正を行った後の各領域の画像を統合する領域統合手段、として機能させるようにしてある。

また、本発明の画像処理方法は、画像データを補正するための画像処理方法であって、画像データを構成する各画素の色値及び所定のエッジ情報にもとづいて前記画像データを複数の領域に分割するステップと、前記領域における各画素の色値にもとづき、前記領域の代表色を算出するステップと、前記代表色の色相位置にもとづき、前記領域における有効色相範囲と代表色相を求めるステップと、前記領域における対象画素の色相位置が前記有効色相範囲に含まれない場合に、前記対象画素の色相位置を前記代表色相に置き換える色補正を行うステップと、前記色補正を行った後の各領域の画像を統合するステップと、を有する方法としてある。

本発明の画像処理プログラム及び画像処理方法によれば、モスキートノイズを効果的に低減することができる。

本発明の画像処理プログラムを実行するホストコンピュータの構成を示すブロック図である。 ＲＧＢ−ＣＭＹＫからなる三次元の直交座標系の色空間を表した模式図である。 図２に示す色空間を明度軸（Ｗ−Ｋ）方向の視点にもとづき形成した色相環の模式図であり、エリアごとのに割り振られたｉｎｄｅｘを説明するための図である。 対象画素の色値（ｒ、ｇ、ｂ）に対し、その色相位置と、彩度ピークの色値とを対応付けたテーブルデータである。 ｉｎｄｅｘ１に該当する代表値Ｔの彩度ピーク点Ｐtとその色相位置Ｎtを図示したものである。 色相環を等分することによって、代表色相Ｎと有効色相範囲RangeＮとを模式的に表した図である。 有効色相範囲と代表色相とを対応付けたテーブルデータである。 任意の画素に係る点Ｑがｉｎｄｅｘ１に属する場合の色相面を表した模式図である。 本実施形態に係る画像処理方法の全体手順を示すメインフローチャートである。 領域ごとの補正処理の手順を示すフローチャートである。

以下、本発明の実施形態について図面を参照して説明する。
（画像処理プログラム）
まず、本発明の画像処理プログラムについて説明する。具体的には、この画像処理プログラムを実行するホストコンピュータの構成にもとづいてプログラムの機能を説明する。
図１は、本発明の画像処理プログラムを実行するホストコンピュータＡの構成を示すブロック図である。
本実施形態に係るホストコンピュータＡは、ＵＳＢインタフェースやネットワークを介して取得し又は自ら生成した画像データを非図示の外部インタフェースからプリンター等の外部装置に出力することができる。
特に、ホストコンピュータＡの制御部１０は、いわゆるプリンタドライバとして、入力した画像データの色値を補正する画像処理プログラムを有し、この画像処理プログラムを実行することによって、画像のエッジ部分に発生するモスキートノイズを軽減したうえでその画像データをプリンター等に出力することができる。

ここで、制御部１０は、非図示のＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＲＯＭ（Read Only Memory）およびＲＡＭ（Random Access Memory）を備える。ＲＯＭには、制御部１０を、後述する各機能を動作するための画像処理プログラムが記憶されている。すなわち、ＣＰＵは、この画像処理プログラムをＲＯＭから読み出し、読み出された画像処理プログラムを実行することにより、制御部１０を、画像読込機能、領域分割機能、領域切出機能、領域ごとの色補正機能、及び、領域統合機能として動作させることができる。ＲＡＭは、ＣＰＵがこの画像処理プログラムを実行する際の作業用メモリとして用いられる。

制御部１０は、図１に示すように、画像読込手段１１、領域分割手段１２、領域切出手段１３、領域ごとの色補正手段１４、及び、領域統合手段１５を、各機能ブロックとして備える

画像読込手段１１は、取得又は生成した対象画像から色値を読み込む処理を行う。
これにより、対象画像を構成する全画素の色値を取得することができる。

領域分割手段１２は、対象画像を構成する各画素の色値及びエッジ情報にもとづき対象画像を複数の領域に分割する。例えば、周波数成分等にもとづきエッジ判定を行いつつ、色値の近似性や連続性を考慮し、同一又は近似する色あいからなる分割領域を得ることができる。
より具体的には、対象画像を、色値の差異やエッジの有無を基準にして小領域に分割し、各小領域にラベリング処理を施したうえで、相互に近接する小領域で色値が近似する小領域を統合することによって、複数の分割領域を識別可能に取得することができる。
なお、予め対象画像に平滑化処理を施した上で分割処理を行うようにしてもよい。このようにすると、分割前の原画像から一定のノイズを除去することができ、精度良く分割処理を行うことができる。
領域切出手段１３は、分割領域ごとに画像データを切り出す処理を行う。色合いが近似する画素からなる分割画像ごとに後述の色補正を行うことで、各分割画像のエッジ部分に発生するモスキートノイズを低減するためである。

領域ごとの色補正手段１４は、各分割領域の画像データについて補正を行う。
領域ごとの色補正手段１４は、図１に示すように、領域代表点算出手段１４１と、位置パラメータ算出手段１４２と、色相置換手段１４３と、平滑化手段１４４とを備える。

領域代表点算出手段１１は、切り出した分割領域ごとに画像データを抽出し、抽出した分割領域の代表値（代表色）Ｔを求める。例えば、その分割領域の画像データを構成する各画素の色値につき中間項平均を用いて代表値Ｔを求める。

位置パラメータ算出手段１４２は、代表値Ｔに係る色相において彩度がピークとなる点Ｐtの色値と、代表値Ｔの色相位置Ｎtを求める。
例えば、色相を６つのエリアに区分し、各区分にｉｎｄｅｘを割り振る。具体的には、図２に示すＲＧＢ−ＣＭＹＫからなる三次元の直交座標系の色空間において、Ｒ−Ｙ−Ｇ−Ｃ−Ｂ−Ｍ−Ｒの辺ごとにｉｎｄｅｘを設定する。
図３は、図２に示す色空間を明度軸（Ｗ−Ｋ）方向の視点にもとづき形成した色相環の模式図であり、エリアごとのに割り振られたｉｎｄｅｘを説明するための図である。
すなわち、図３に示すように、色相全体を、Ｒ〜Ｙをｉｎｄｅｘ１、Ｙ〜Ｇをｉｎｄｅｘ２、Ｇ〜Ｃをｉｎｄｅｘ３、Ｃ〜Ｂをｉｎｄｅｘ４、Ｂ〜Ｍをｉｎｄｅｘ５、Ｍ〜Ｒをｉｎｄｅｘ６として区分する。

図４は、対象画素の色値（ｒ、ｇ、ｂ）に対し、その色相位置と、彩度ピークの色値とを対応付けたテーブルデータである。
このテーブルデータを参照することで、対象画素に係る色相位置を認識することができ、また、その彩度ピークの色値を求めることができる。
例えば、代表値Ｔの色値（ｒ、ｇ、ｂ）が、ｂ≦ｇ＜ｒの関係にある場合、つまり、Ｒ〜Ｙに含まれる場合（ｉｎｄｅｘ１に該当する場合）、代表値Ｔの色相位置Ｎtは（g-b）/（r-b）であり、代表値Ｔの彩度ピーク点における色値は、（r,g,b）＝（1,(g-b)/(r-b),0）であることを、このテーブルデータから導き出すことができる。
また、このテーブルデータは、補正対象となり得る任意の対象画素に係る色相位置Ｎrとその彩度ピーク点の色値を求める際にも参照することができる。

図５は、ｉｎｄｅｘ１に該当する代表値Ｔの彩度ピーク点Ｐtとその色相位置Ｎtを図示したものである。
図５に示すように、代表値Ｔ（色値＝（r,g,b））がｉｎｄｅｘ１に属する場合の色相位置Ｎtは(g-b)/(r-b)となる（図４参照）。
また、位置パラメータ算出手段１４２は、代表値Ｔの色相位置Ｎtにもとづき有効色相範囲RangeＮを求め、この有効色相範囲RangeＮにもとづいて補正時に用いる代表色相Ｎを求める。

図６は、色相環を等分することによって、代表色相Ｎと有効色相範囲RangeＮとを模式的に表した図である。ここでは、色相全体を４８等分にしている。
また、図７は、有効色相範囲と代表色相とを対応付けたテーブルデータである。ここでは、２等分区間を有効色相範囲RangeＮの一単位としている。
すなわち、一定の色相区間ごとに有効な色相範囲と代表色相Ｎとを定義したものであり、これらを参照することにより、任意の分割領域の代表値Ｔに対応した有効色相範囲RangeＮとその代表色相Ｎを求めることができる。

例えば、図４のテーブルデータにもとづき導出した代表値Ｔの色相位置Ｎtが、（７ＯＲ↑＋１ＯＹ↑）／８≦Ｎt＜（５ＯＲ↑＋３ＯＹ↑）／８となる場合（つまり、範囲ＩＤ＝２に該当する場合）、代表色相Ｎのベクトル値は、（６ＯＲ↑＋２ＯＹ↑）／８となることを図７から導出することができる（ＯＲ↑、ＯＹ↑はベクトルＯＲ、ベクトルＯＹを示す。以降、ベクトル値は「↑」で示す）。
また、この場合、有効色相範囲Ｎは、（７ＯＲ↑＋１ＯＹ↑）／８≦Ｎ＜（５ＯＲ↑＋３ＯＹ↑）／８であることを図７から導出することができる。
なお、４８等分に限らず、９６等分その他、任意の数で等分することができる。等分数の増減により、有効色相範囲を広狭することができ、補正に係る処理負荷や精度を調整することができる。

色相置換手段１４３は、任意の対象画素の色相位置Ｎrが、その分割領域における有効色相範囲RangeＮの範囲外である場合に、対象画素の色相位置Ｎrを代表色相Ｎに置き換える。
このようにすると、分割領域において発生する偽色やモスキートノイズを効果的に削除することができる。
また、色相置換手段１４３は、対象画素の色相位置を代表色相Ｎに置き換えるとともに、その色値を補正する。
ここで、任意の対象画素の色値の補正方法について図８を参照しながら説明する。
なお、ここでは、対象画素に係る点Ｑ（＝(r,g,b)）を、点Ｑ’（＝(r',g',b')）に補正するものとして、点Ｑ’の色値(r',g',b')を求める方法について説明する。

図８は、任意の対象画素に係る点Ｑがｉｎｄｅｘ１に属する場合の色相面を表した模式図である。
図８に示すように、点Ｑは、△ＫＷＰからなる色相面上に存在する。
ここで、Ｋを原点とし、ＫＰ方向をｘ方向とし、ＫＷ方向をｙ方向とすると、点Ｑ(＝r,g,b)に係るベクトル値ＫＱ↑は、ＫＰ↑に係るｘパラメータ（＝α）と、ＫＷ↑に係るｙパラメータ（＝β）と、彩度ピーク点Ｐにおける色値を用いた以下のベクトル式（１）によって求めることができる。
ＫＱ↑＝α・ＫＰ↑＋β・ＫＷ↑ ・・・（１）

点Ｑはｉｎｄｅｘ１に含まれるので、Ｐ＝（1,(g-b)/(r-b),0）となる（図４参照）。このため、式（１）は次式（２）のように表すことができる。
（r,g,b）＝α（1,(g-b)/(r-b),0）＋β（1,1,1）
＝（α＋β，α(g-b)/(r-b)＋β，β） ・・・（２）
このため、β＝ｂ、α＝ｒ−ｂとなる。

ところで、α、βは、色相面における点Ｑの明度・彩度の関係を示す指標であるため、この関係を維持しつつ補正を行う場合には、次式（３）が成り立つ。
Ｑ’＝α・ＫＰt↑＋β・ＫＷ↑
＝（ｒ−ｂ）・ＫＰt↑＋ｂ・ＫＷ↑ ・・・（３）
一般式は、次式（４）で表すことができる。
Ｑ’＝r',g',b'＝{max(r,g,b)-min（r,g,b）}・ＫＰt↑＋min(r,g,b)・ＫＷ↑・・・（４）
このようにすると、明度と彩度を維持しつつ色相を置換する色補正を行うことができ、補正後においても自然な色味を表現することができる。
なお、色相置換手段１４３は、対象画素の色相位置Ｎrが、この分割領域の有効色相範囲RangeＮの範囲内である場合には、上述の色相の置換は行わず、補正も行わない。

平滑化手段１４４は、補正を行った後の画像データに対して既知の平滑化フィルタを用いて平滑化処理を行う。これにより、色相を置換した画素の色値が周辺画素との関係において不自然に表示されることを効果的に防ぐことができる。
また、平滑化手段１４４は、領域境界の画素に対しては代表色で補間しつつ平滑化処理を行う。
これは、分割により形成された領域の形状は単純な矩形でないことが多く、境界付近のデータを矩形形状の平滑化フィルタで走査した場合に、色値が存在しない周辺画素（境界外の画素）があるために適切に平滑化処理を施すことができないケースがあるからである。このため、境界部のように、一部に色値が存在しない境界外の周辺画素については代表値（代表色）Ｔで置き換えて平滑化処理を行うようにする。
また、メディアンフィルタのように、画像上は同じ色に見える色でも、一定の範囲を持った色から構成されている領域部分を代表値で置き換えることによって必要な色情報ですら落とすといった従来の問題は発生しない。

図１に示すように、領域統合手段１５は、領域切出手段１３により切り出された各分割領域であって、分割領域ごとに色補正が行われた画像を統合して一つの画像にする。
これにより、制御部１０における補正処理は終了する。
なお、補正処理後の画像データは、非図示の出力インタフェースに渡され、ネットワーク等を介して外部のプリンター等に出力することができる。

（画像処理方法）
つぎに、本実施形態に係る画像処理方法について図面を参照しながら説明する。
図９は、本実施形態に係る画像処理方法の全体手順を示すメインフローチャートである。

図９に示すように、まず、対象画像の読込みを行う（Ｓ１０１）。具体的には、画像読込手段１１が、対象画像を構成する全画素の色値を読み込んで取得する。
次に、対象画像を分割する（Ｓ１０２）。具体的には、領域分割手段１２が、読み込んだ画像の色値にもとづきエッジ情報及び色領域の違いを利用して分割を行い、領域切出手段１３が、分割領域ごとに画像データを切り出す処理を行う。
次いで、領域ごとの補正手段１４が、分割したそれぞれの領域ごとの補正処理を行う（Ｓ１０３）。
そして、領域統合手段１５が、各領域を統合して一つの画像にする（Ｓ１０４）。

ここで、領域ごとの補正処理について図１０を参照しながら説明する。
図１０は、領域ごとの補正処理の手順を示すフローチャートである。
まず、領域代表点算出手段１４１が、領域分割された部分のカラー画像を抽出し（Ｓ２０１）、領域内の代表値（代表色）Ｔを算出する（Ｓ２０２）。
次に、位置パラメータ算出手段１４２が、代表値Ｔの彩度ピークの色値Ｐｔと色相位置Ｎtを求め（Ｓ２０３）、この色相位置Ｎtより有効色相範囲RangeＮと代表色相Ｎを求める（Ｓ２０４）。

ここで、制御部１０は、以降Ｓ２０６〜Ｓ２１０の処理を、領域内の全ての画素について処理する（Ｓ２０５）。また、この処理は、対象画像のすべての分割領域に対して行う。
まず、位置パラメータ算出手段１４２が、対象画素における色の色相位置とｘｙパラメータを求める（Ｓ２０６）。
対象画素の色相位置がRangeＮの範囲内であるかどうかを判別する（Ｓ２０７）。
対象画素の色相位置がRangeＮの範囲内でない場合（Ｓ２０７：ＹＥＳ）、その対象画素の色相位置を代表色相Ｎに置き換える（Ｓ２０８）。
ｘｙパラメータと彩度ピークの色値Ｐtにもとづき、明度と彩度を保持できる新たなＲＧＢ値を求め、そのＲＧＢ値に色補正する（Ｓ２０９）。
色補正した画素をカウントする（Ｓ２１０）。
なお、対象画素の色相位置がRangeＮの範囲である場合（Ｓ２０７：ＮＯ）、Ｓ２０８〜Ｓ２１０の置換及び補正に係る処理は行わない。

平滑化手段１４４は、色補正した画素があるか否かを判別する（Ｓ２１１）。Ｓ２１０のカウント値が０か０以外かによって判別する。
色補正した画素がある場合（Ｓ２１１：ＹＥＳ）、画像領域全体を所定の平滑化フィルタを通して平滑化する処理をもって「領域ごとの補正処理（Ｓ１０３）」は終了する。
そして、この平滑化処理に際しては、領域境界に対し、代表色で補間しつつ平滑化処理を行う（Ｓ２１２）。このようにすると、色値が存在しない境界外を周辺画素として平滑化フィルタを適用する場合に、適切に平滑化処理を施すことができる。
なお、色補正した画素がない場合（Ｓ２１１：ＮＯ）、平滑化処理は施さず、「領域ごとの補正処理（Ｓ１０３）」は終了する。

以上、本発明の実施形態に係る画像処理プログラム及び画像処理方法によれば、本来の色合いが変化することによって生じ、エッジ部分に発生するモスキートノイズや偽色を効果的に低減することができる。

以上、本発明の画像処理プログラム及び画像処理方法について、好ましい実施形態を示して説明したが、本発明の態様は、上述した実施形態に限定されるものではなく、本発明の範囲で種々の変更実施が可能であることは言うまでもない。
例えば、本発明の画像処理プログラムは、パーソナルコンピュータ等のホストコンピュータにおいて実行されるものではなく、プリンター、コピー機、ファクシミリ装置、複合機などの画像形成装置における画像処理プログラムとして用いることができる。

本発明は、パーソナルコンピュータ等の画像処理装置や、プリンター、コピー機、ファクシミリ装置、複合機などの画像形成装置に好適に用いることができる。

Ａ ホストコンピュータ
１０ 制御部
１１ 画像読込手段
１２ 領域分割手段
１３ 領域切出手段
１４ 領域ごとの色補正手段
１４１ 領域代表点算出手段
１４２ 位置パラメータ算出手段
１４３ 色相置換手段
１４４ 平滑化手段
１５ 領域統合手段

Claims (5)

1. 画像データを補正するコンピュータを、
   画像データを構成する各画素の色値及び所定のエッジ情報にもとづいて前記画像データを複数の領域に分割する領域分割手段、
   前記領域における各画素の色値にもとづき、前記領域の代表色を算出する領域代表点算出手段、
   前記代表色の色相位置にもとづき、前記領域における有効色相範囲と代表色相を求める位置パラメータ算出手段、
   前記領域における対象画素の色相位置が前記有効色相範囲に含まれない場合に、前記対象画素の色相位置を前記代表色相に置き換える色補正を行う色相置換手段、及び
   前記色補正を行った後の各領域の画像を統合する領域統合手段、として機能させることを特徴とする画像処理プログラム。
2. 前記色相置換手段を、
   前記色補正を行うにあたり、当該色補正を行う前の前記対象画素に係る明度及び彩度を保持するように前記色補正を行う手段として機能させる請求項１記載の画像処理プログラム。
3. 前記コンピュータを、
   前記色補正を行った後の各領域の画像に対し所定の平滑化処理を行う平滑化手段として機能させるとともに、
   前記領域統合手段を、
   前記平滑化処理を行った後の各領域の画像を統合する手段として機能させる請求項１又は２記載の画像処理プログラム。
4. 前記平滑化手段を、
   注目画素の色値を、所定の平滑化フィルタによってその周辺画素の色値に応じて補正することで前記平滑化処理を行うにあたり、前記注目画素がその領域の境界部分に該当する場合に、その周辺画素の色値を前記代表色で補間させて前記平滑化処理を行う手段として機能させる請求項３記載の画像処理プログラム。
5. 画像データを補正するための画像処理方法であって、
   画像データを構成する各画素の色値及び所定のエッジ情報にもとづいて前記画像データを複数の領域に分割するステップと、
   前記領域における各画素の色値にもとづき、前記領域の代表色を算出するステップと、
   前記代表色の色相位置にもとづき、前記領域における有効色相範囲と代表色相を求めるステップと、
   前記領域における対象画素の色相位置が前記有効色相範囲に含まれない場合に、前記対象画素の色相位置を前記代表色相に置き換える色補正を行うステップと、
   前記色補正を行った後の各領域の画像を統合するステップと、を有することを特徴とする画像処理方法。

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