JP2015187849A - 画像処理装置および画像処理方法 - Google Patents

Abstract

【課題】顔の撮影画像から睫毛領域を簡単かつ高精度に判定することができる画像処理装置を提供すること。【解決手段】画像処理装置１００は、顔の撮影画像を取得する画像取得部１２０と、撮影画像にエッジ強調処理を施して、エッジ強調画像を生成するエッジ強調部１５３と、エッジ強調画像に二値化処理を施して、二値画像を生成する二値化部１５４と、二値画像に基づいて、撮影画像に含まれる睫毛領域を判定する領域判定部１５５と、を有する。【選択図】図１

Description

本開示は、顔の撮影画像に対する画像処理を行う画像処理装置および画像処理方法に関する。

顔の撮影画像を用いてメイクシミュレーション等を行う場合、睫毛（まつげ）が邪魔になることがある。このため、顔の撮影画像（以下「顔画像」という）から睫毛を除去する技術が存在する（例えば、特許文献１および特許文献２参照）。

特許文献１に記載の技術は、顔画像をタッチパネル付きディスプレイに表示し、ユーザから、睫毛領域を指定する操作を受け付ける。そして、特許文献１に記載の技術は、顔画像のうち、指定された睫毛領域の画像を消去する。また、特許文献２に記載の技術は、顔画像に対して膨張・縮小処理（モルフォロジー）を施し、顔画像から睫毛を除去する。これらの従来技術によれば、睫毛の影響を低減した状態で、顔画像に対する画像処理を行うことができる。

特開２０１１−８６４３号公報 特開２０１１−１１５４６０号公報

大津展之、「判別および最小２乗規準に基づく自動しきい値選定法」、電子情報通信学会論文誌Ｄ、Ｖｏｌ．Ｊ６３−Ｄ、Ｎｏ．４、ｐｐ．３４９−３５６、１９８９年４月

ところで、顔画像から目元の皺を検出する処理等、画像処理の内容によっては、顔画像における睫毛の領域（以下「睫毛領域」という）をより高精度に取得したいという要求がある。

しかしながら、特許文献１に記載の技術は、ユーザが顔画像を確認しながら指定操作を行わなければならないため、睫毛領域を高精度に取得するには時間と手間が掛かる。また、特許文献２に記載の技術は、睫毛を除去するものであって、睫毛領域を取得するものではない。したがって、顔画像から睫毛領域を簡単かつ高精度に判定することが可能な技術が望まれる。

そこで、本開示は、顔の撮影画像から睫毛領域を簡単かつ高精度に判定することができる、画像処理装置および画像処理方法を提供する。

本開示の実施形態の更なる利点および効果は、明細書および図面から明らかにされる。かかる利点および／または効果は、いくつかの実施形態並びに明細書および図面に記載された特徴によってそれぞれ提供されるが、１つまたはそれ以上の同一の特徴を得るために必ずしも全てが提供される必要はない。

本開示の一態様に係る画像処理装置は、顔の撮影画像を取得する画像取得部と、前記撮影画像にエッジ強調処理を施して、エッジ強調画像を生成するエッジ強調部と、前記エッジ強調画像に二値化処理を施して、二値画像を生成する二値化部と、前記二値画像に基づいて、前記撮影画像に含まれる睫毛領域を判定する領域判定部を含む。

なお、これらの包括的または具体的な態様は、システム、方法、集積回路、コンピュータプログラムまたはコンピュータ読み取り可能なＣＤ−ＲＯＭなどの記録媒体で実現されてもよく、システム、方法、集積回路、コンピュータプログラムおよび記録媒体の任意な組み合わせで実現されてもよい。

本開示によれば、顔の撮影画像から睫毛領域を簡単かつ高精度に判定することができる。

本開示の実施の形態１に係る画像処理装置の構成の一例を示すブロック図 本開示の実施の形態２に係る画像処理装置の構成の一例を示すブロック図 本実施の形態２における睫毛領域除去部の構成の一例を示すブロック図 本実施の形態２に係る画像処理装置の動作の一例を示すフローチャート 本実施の形態２における睫毛領域除去の様子の一例を示す図

以下、本開示の各実施の形態について、図面を参照して詳細に説明する。

（実施の形態１）
本開示の実施の形態１は、本開示の基本的態様の一例である。

図１は、本実施の形態に係る画像処理装置の構成の一例を示すブロック図である。

図１において、画像処理装置１００は、画像取得部１２０、エッジ強調部１５３、二値化部１５４、および領域判定部１５５を有する。

画像取得部１２０は、顔の撮影画像を取得する。

エッジ強調部１５３は、取得された撮影画像にエッジ強調処理を施して、エッジ強調画像を生成する。

二値化部１５４は、生成されたエッジ強調画像に二値化処理を施して、二値画像を生成する。

領域判定部１５５は、生成された二値画像に基づいて、撮影画像に含まれる睫毛領域を判定する。

なお、画像処理装置１００は、図示しないが、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、制御プログラムを格納したＲＯＭ（Read Only Memory）等の記憶媒体、およびＲＡＭ（Random Access Memory）等の作業用メモリ等を有する。この場合、上記した各部の機能は、ＣＰＵが制御プログラムを実行することにより実現される。

このように、本実施の形態に係る画像処理装置１００は、エッジ強調処理および二値化処理を施した結果から、睫毛領域を判定する。撮影画像において、睫毛は、通常、顔のシミ又は皺等に比べて、より強いエッジを有し、かつ、周囲との輝度の差が大きい。したがって、本実施の形態に係る画像処理装置１００は、顔の撮影画像から睫毛領域を簡単かつ高精度に判定することができる。

（実施の形態２）
本開示の実施の形態２は、本開示を、顔画像を解析して肌状態を判定する画像処理装置に適用した場合の、具体的態様の一例である。

＜画像処理装置の構成＞
まず、本実施の形態に係る画像処理装置の構成について説明する。

図２は、本実施の形態に係る画像処理装置の構成の一例を示すブロック図である。

図２において、画像処理装置１００は、撮影部１１０、画像取得部１２０、顔部品検出部１３０、対象領域決定部１４０、睫毛領域除去部１５０、肌状態解析部１６０、および表示部１７０を有する。

撮影部１１０は、例えば、レンズおよびカラー撮像素子を含むスチルカメラであり、ユーザの顔の画像を撮影する。そして、撮影部１１０は、撮影された画像を、画像取得部１２０へ出力する。撮影部１１０の動作は、例えば、画像取得部１２０により制御される。

画像取得部１２０は、入力された画像を、輝度調整等の必要な画質処理を行って、顔部品検出部１３０および肌状態解析部１６０のそれぞれへ出力する。かかる画質処理としては、後述のエッジ強調処理、二値化処理、および肌状態解析処理の内容に適した処理が採用される。なお、以下の説明において、画像取得部１２０から出力される画像は、「撮影画像」という。

顔部品検出部１３０は、撮影画像から、撮影画像における顔部品の位置を検出する。ここで、顔部品とは、目、鼻、頬等、顔を構成する各部である。顔部品の位置は、例えば、目頭等、顔の特徴点の位置によって定義することができる。なお、顔の特徴点とは顔部品の位置を示す画像特徴点である。したがって、顔部品検出部１３０は、例えば、パターンマッチング等の公知の画像特徴点検出手法を用いて、撮影画像から顔の特徴点を抽出することにより、顔部品の位置の検出を行う。すなわち、抽出した顔の特徴点の位置を顔部品の位置とする。そして、顔部品検出部１３０は、撮影画像と、検出された各顔部品の位置を示す顔部品位置情報とを、対象領域決定部１４０へ出力する。

対象領域決定部１４０は、入力された顔部品位置情報に基づいて、肌状態の判定の対象となるおおまかな領域（以下「対象領域」）を決定する。この対象領域には、睫毛領域も含まれ得る。そして、対象領域決定部１４０は、撮影画像と、決定された対象領域を示す対象領域情報とを、睫毛領域除去部１５０へ出力する。

本実施の形態において、画像処理装置１００は、目元の皺を検出し、目元の皺の量又は深さの度合いを判定する装置であるものとする。したがって、対象領域決定部１４０は、例えば、下瞼を含む下瞼周辺領域から、目の領域等の不要な領域を除外した領域を、対象領域として決定する。

なお、下瞼周辺領域は以下の方法で決定してもよい。図５を例にとると、検出された目、鼻、及び顔の輪郭の特徴点、あるいはそれら特徴点間の内分点、及び外分点を用いて、下瞼周辺領域を設定する。検出された顔の特徴点を用いることにより、ユーザの顔の特徴に応じて適切な領域を設定することが出来る。図５においては、２１２が下瞼周辺領域である。

また、目の領域は以下の方法で決定してもよい。同様に図５を例にとると、下瞼周辺領域と同様に、検出された目の特徴点から、目領域を設定する。図５では、目尻と目頭、及び目の下側中心の特徴点を使って目領域（２１０）を設定している。

睫毛領域除去部１５０は、入力された対象領域情報に基づいて、対象領域から睫毛領域を除外する。より具体的には、睫毛領域除去部１５０は、撮影画像の対象領域にエッジ強調処理および二値化処理を施して、睫毛領域を判定する。なお、睫毛領域とは本画像処理装置が、撮像画像において、睫毛が存在すると判定した領域である。

＜睫毛領域除去部の構成＞
図３は、睫毛領域除去部１５０の構成の一例を示すブロック図である。

図３において、睫毛領域除去部１５０は、輝度算出部１５１、エッジ検出部１５２、エッジ強調部１５３、二値化部１５４、および領域判定部１５５を有する。

輝度算出部１５１は、入力された撮影画像の各部の輝度を算出する。より具体的には、輝度算出部１５１は、撮影画像の対象領域に対して、ＮＴＳＣ（National Television System Committee）係数による加重平均法等の公知のグレースケール化処理を施し、グレースケール画像を生成する。そして、輝度算出部１５１は、生成されたグレースケール画像を、エッジ強調部１５３へ出力する。

エッジ検出部１５２は、入力された撮影画像からエッジ部分を検出する。より具体的には、撮影画像の対象領域に対して、Ｓｏｂｅｌ法等の公知のエッジ検出処理を施し、エッジ部分を示すエッジ画像を生成する。そして、エッジ検出部１５２は、生成されたエッジ画像を、エッジ強調部１５３へ出力する。

エッジ強調部１５３は、撮影画像にエッジ強調処理を施して、エッジ強調画像を生成する。より具体的には、エッジ強調部１５３は、画素毎に、入力されたグレースケール画像と、入力されたエッジ画像との画素値の差分を取ることにより、撮影画像のエッジ部分が強調されたエッジ強調画像を生成する。そして、エッジ強調部１５３は、生成されたエッジ強調画像を、二値化部１５４へ出力する。

なお、輝度算出部１５１、エッジ検出部１５２、およびエッジ強調部１５３が行う処理の全体を、エッジ強調処理と称してもよい。

二値化部１５４は、入力されたエッジ強調画像に二値化処理を施して、二値画像を生成する。より具体的には、二値化部１５４は、エッジ強調画像に、例えば、非特許文献１に記載の大津の手法により算出され、予め設定された閾値を用いて、二値画像を生成する。そして、二値化部１５４は、生成された二値画像を、領域判定部１５５へ出力する。

領域判定部１５５は、入力された二値画像に基づいて、撮影画像に含まれる睫毛領域を判定する。より具体的には、領域判定部１５５は、撮影画像の対象領域から、二値画像において睫毛領域に対応する画素値の領域を除外した領域を、撮影画像の対象領域から睫毛領域を除外した領域（以下「睫毛除外済み領域」）と判定する。そして、領域判定部１５５は、睫毛除外済み領域を示す睫毛除外済み対象領域情報を、図２の肌状態解析部１６０へ出力する。

図２の肌状態解析部１６０は、入力された撮影画像および睫毛除外済み対象領域情報に基づき、睫毛領域が除外された対象領域（睫毛除外済み領域）に対して、公知の肌状態解析処理を行う。肌状態解析処理は、画像に含まれる肌の状態を判定する処理であり、例えば、皺の量、長さ、および深さ等を検出する処理である。そして、肌状態解析部１６０は、肌状態解析処理の結果を示す処理結果情報を、表示部１７０へ出力する。処理結果情報は、例えば、撮影画像に、検出された皺に沿って、皺の深さに応じた色あるいは太さの線を重畳した画像である。

表示部１７０は、例えば液晶ディスプレイを含み、入力された処理結果情報を表示する。

なお、画像処理装置１００は、図示しないが、例えば、ＣＰＵ、制御プログラムを格納したＲＯＭ等の記憶媒体、およびＲＡＭ等の作業用メモリ等を有する。この場合、上記した各部の機能は、ＣＰＵが制御プログラムを実行することにより実現される。

このような構成を有する画像処理装置１００は、撮影画像にエッジ強調処理および二値化処理を施すことによって睫毛領域を判定し、顔部品の位置に基づいて決定された対象領域から睫毛領域を除いた領域に対して、肌状態解析処理を行うことができる。

＜画像処理装置の動作＞
次に、図４および図５を参照しながら、画像処理装置１００の動作について説明する。図４は、画像処理装置１００の動作の一例を示すフローチャートである。図５は、睫毛領域除去の様子の一例を示す図である。

ステップＳ１１００において、画像取得部１２０は、撮影部１１０を用いて、ユーザの顔の撮影画像を取得する。

ステップＳ１２００において、顔部品検出部１３０は、撮影画像から、各顔部品の位置を検出する。

ステップＳ１３００において、対象領域決定部１４０は、顔部品の位置に基づいて、対象領域を決定する。対象領域は、上述の通り、例えば、下瞼を含む下瞼周辺の領域である。

対象領域決定部１４０は、例えば、図５の第１の画像２１０に示すように、下瞼を含む矩形領域を撮影画像から切り出し、切り出した部分画像から不要な部分（例えば、目の部分）を、黒塗りの領域２１１とする。すなわち、矩形領域の残りの領域２１２が、対象領域である。図５に示す通り、対象領域（領域２１２）には、肌だけでなく、睫毛が含まれ得る。

ステップＳ１４００において、輝度算出部１５１は、対象領域の各部の輝度を算出し、エッジ検出部１５２は、対象領域からエッジ部分を検出する。

輝度算出部１５１は、例えば、対象領域決定部１４０によって切り出された部分画像（第１の画像２１０）に対してグレースケール処理を行い、図５の第２の画像２２０に示すようなグレースケール画像を生成する。また、エッジ検出部１５２は、対象領域決定部１４０によって切り出された部分画像（第１の画像２１０）に対してエッジ検出処理を行い、図５の第３の画像２３０に示すようなエッジ画像を生成する。

ステップＳ１５００において、エッジ強調部１５３は、算出された各部の輝度および検出されたエッジ部分に基づいて、撮影画像の対象領域に対するエッジ強調処理を行い、エッジ強調画像を生成する。

エッジ強調部１５３は、例えば、グレースケール画像（第２の画像２２０）とエッジ画像（第３の画像２３０）との差分を取ることにより、図５の第４の画像２４０に示すようなエッジ強調画像を生成する。第１の画像２１０と比較すると、第４の画像２４０では、睫毛の画像のエッジがより強調され、睫毛の色が濃くなっている。

ステップＳ１６００において、二値化部１５４は、エッジ強調画像に対して二値化処理を施し、二値画像を生成する。

二値化部１５４は、例えば、図５の第５の画像２５０に示すような、白領域２５１と、黒領域２５２とから成る、二値画像を生成する。白領域２５１は、エッジ強調画像（第４の画像２４０）の画素値が閾値よりも低い領域であり、黒領域２５２は、エッジ強調画像の画素値が閾値以上の領域である。

ステップＳ１７００において、領域判定部１５５は、二値画像に基づいて、対象領域の睫毛領域を判定する。すなわち、領域判定部１５５は、睫毛除外済み領域を判定する。

領域判定部１５５は、例えば、図５の第６の画像２６０に示すような、睫毛除外済み領域以外の画素値を「０」（黒）とした画像を、撮影画像の睫毛除外済み領域とする。

なお、領域判定部１５５は、二値画像（第５の画像２５０）の白領域２５１に値「０」を設定し、二値画像の黒領域２５２に値「１」を設定したマスク情報を生成してもよい。この場合、肌状態解析部１６０は、例えば、対象領域決定部１４０が切り出した部分画像（第１の画像２１０）に、二値画像（第５の画像２５０）を乗算することにより、撮影画像の睫毛除外済み領域の画像を生成する。なお、この処理は、肌状態解析部１６０で行われてもよい。

なお、二値化処理に用いられる閾値は、睫毛領域と肌領域とを高精度に分別する閾値として算出された値よりも、若干、低い値にしてもよい。これは、実際には睫毛領域ではない領域が睫毛領域として判定されることを、より確実に防ぐためである。逆に、実際の睫毛領域が睫毛領域として判定されないことを、より確実に防ぐために、閾値を高めに設定してもよい。すなわち、二値化処理に用いられる閾値は、肌状態解析処理の内容と目的に応じて、適切な値が設定される。

なお、閾値をユーザが指定するようにしてもよい。すなわち、ユーザの入力する閾値に基づき睫毛領域と判定された領域を含む画像を見ながらユーザが閾値を調節するようにすれば、ユーザに納得性の高い睫毛除去画像を生成することができる。

ステップＳ１８００において、肌状態解析部１６０は、睫毛除外済み領域（対象画像から睫毛領域を除外した領域）に対して、肌状態解析処理を行う。

そして、ステップＳ１９００において、肌状態解析部１６０は、表示部１７０を用いて、肌状態解析処理の結果を表示する。

このような動作により、画像処理装置１００は、撮影画像にエッジ強調処理および二値化処理を施すことによって睫毛領域を判定し、顔部品の位置に基づいて決定された対象領域から睫毛領域を除いた領域に対して、肌状態解析処理を行うことができる。

なお、対象領域決定部１４０および睫毛領域除去部１５０は、対象領域の画像である部分画像を切り出して、睫毛除外済み領域の画像を生成する処理まで行ってもよいし、単に睫毛除外済み領域を判定する処理を行ってもよい。前者の場合は、肌状態解析部１６０は、必ずしも、撮影画像の入力を必要としない。

＜本実施の形態の効果＞
以上のように、本実施の形態に係る画像処理装置１００は、撮影画像にエッジ強調処理および二値化処理を施すことによって睫毛領域を判定し、顔部品の位置に基づいて決定された対象領域から睫毛領域を除いた領域に対して、肌状態解析処理を行う。

撮影画像において、睫毛は、通常、顔のシミ又は皺等に比べて、より強いエッジを有し、かつ、周囲との輝度の差が大きい（図５の第１の図２１０参照）。すなわち、睫毛領域は、エッジ強調処理および二値化処理を施すことによって、精度良く抽出することができる（図５の第５の図２５０参照）。

したがって、本実施の形態に係る画像処理装置１００は、顔の撮影画像から、睫毛領域を簡単かつ高精度に判定することができる。

また、本実施の形態に係る画像処理装置１００は、このように簡単かつ高精度に判定された睫毛領域に基づいて、顔画像から睫毛領域を除いた肌領域を判定することができる。これにより、本実施の形態に係る画像処理装置１００は、下瞼、隈の部分、および目尻等の目元についての肌状態解析処理を行う際に、睫毛の影響を効果的に低減することができる。例えば、目尻側に長い付け睫毛を施している場合であっても、目尻の皺（いわゆる烏の足跡）を検出することが可能となる。

また、本実施の形態に係る画像処理装置１００は、顔部分の位置に基づいて対象領域を決定するので、肌領域を的確に判断して肌状態解析処理を行うことができる。したがって、例えば、瞼が閉じている状態だけでなく、瞼が開いている状態においても、肌状態解析処理を的確に行うことができる。

＜本実施の形態の変形例＞
なお、画像処理装置１００は、睫毛領域の判定結果を、肌状態解析処理以外に用いてもよい。例えば、画像処理装置１００は、睫毛領域に肌色を塗布して顔画像から睫毛を除去する画像修正処理に、睫毛領域の判定結果を用いてもよい。

また、画像処理装置１００は、肌の色又は状態、睫毛の色又は太さ、必要な精度、および判定結果の用途等に応じて、エッジ強調処理および二値化処理に用いられる各種パラメータ（例えば、二値化処理の閾値）を調整してもよい。

また、本実施の形態では、画像処理装置１００は、睫毛領域を判定の対象としたが、髪の毛、眉毛、および髭等、他の体毛の領域についても、判定の対象とすることができる。

本開示の画像処理装置は、顔の撮影画像を取得する画像取得部と、前記撮影画像にエッジ強調処理を施して、エッジ強調画像を生成するエッジ強調部と、前記エッジ強調画像に二値化処理を施して、二値画像を生成する二値化部と、前記二値画像に基づいて、前記撮影画像に含まれる睫毛領域を判定する領域判定部と、を有する。

なお、上記画像処理装置は、前記撮影画像の各部の輝度を算出する輝度算出部と、前記撮影画像からエッジ部分を検出するエッジ検出部と、を有し、前記エッジ強調部は、前記輝度および前記エッジ部分に基づいて、前記エッジ強調画像を生成してもよい。

また、上記画像処理装置は、前記撮影画像から、前記撮影画像における顔部品の位置を検出する顔部品検出部と、前記顔部品の位置に基づいて、肌状態の判定の対象となる対象領域を決定する対象領域決定部と、前記対象領域から、前記睫毛領域を除外する睫毛領域除去部と、前記睫毛領域が除外された前記対象領域に対して、肌状態解析処理を行う肌状態解析部と、を有してもよい。

また、上記画像処理装置において、前記肌状態解析処理は、肌の皺を検出する処理を含んでもよい。

本開示の画像処理方法は、顔の撮影画像を取得するステップと、前記撮影画像にエッジ強調処理を施して、エッジ強調画像を生成するステップと、前記エッジ強調画像に二値化処理を施して、二値画像を生成するステップと、前記二値画像に基づいて、前記撮影画像に含まれる睫毛領域を判定するステップと、を有する。

本開示の画像処理方法は、顔の撮影画像を取得するステップと、前記撮影画像にエッジ強調処理を施して、エッジ強調画像を生成するステップと、前記エッジ強調画像に施す二値化処理の閾値をユーザから取得するステップと、前記ユーザから取得した閾値に基づき二値画像を生成するステップと、前記二値画像に基づいて、前記撮影画像に含まれる睫毛領域を判定するステップと、前記睫毛領域を含む顔の画像を表示するステップとを有する。

本開示は、顔の撮影画像から睫毛領域を簡単かつ高精度に判定することができる画像処理装置および画像処理方法として有用である。

１００ 画像処理装置
１１０ 撮影部
１２０ 画像取得部
１３０ 顔部品検出部
１４０ 対象領域決定部
１５０ 睫毛領域除去部
１５１ 輝度算出部
１５２ エッジ検出部
１５３ エッジ強調部
１５４ 二値化部
１５５ 領域判定部
１６０ 肌状態解析部
１７０ 表示部

Claims (6)

1. 顔の撮影画像を取得する画像取得部と、
   前記撮影画像にエッジ強調処理を施して、エッジ強調画像を生成するエッジ強調部と、
   前記エッジ強調画像に二値化処理を施して、二値画像を生成する二値化部と、
   前記二値画像に基づいて、前記撮影画像に含まれる睫毛領域を判定する領域判定部と、を有する、
   画像処理装置。
2. 前記撮影画像の各部の輝度を算出する輝度算出部と、
   前記撮影画像からエッジ部分を検出するエッジ検出部と、を有し、
   前記エッジ強調部は、
   前記輝度および前記エッジ部分に基づいて、前記エッジ強調画像を生成する、
   請求項１に記載の画像処理装置。
3. 前記撮影画像から、前記撮影画像における顔部品の位置を検出する顔部品検出部と、
   前記顔部品の位置に基づいて、肌状態の判定の対象となる対象領域を決定する対象領域決定部と、
   前記対象領域から、前記睫毛領域を除外する睫毛領域除去部と、
   前記睫毛領域が除外された前記対象領域に対して、肌状態解析処理を行う肌状態解析部と、を有する、
   請求項１に記載の画像処理装置。
4. 前記肌状態解析処理は、
   肌の皺を検出する処理を含む、
   請求項３に記載の画像処理装置。
5. 顔の撮影画像を取得するステップと、
   前記撮影画像にエッジ強調処理を施して、エッジ強調画像を生成するステップと、
   前記エッジ強調画像に二値化処理を施して、二値画像を生成するステップと、
   前記二値画像に基づいて、前記撮影画像に含まれる睫毛領域を判定するステップと、を有する、
   画像処理方法。
6. 顔の撮影画像を取得するステップと、
   前記撮影画像にエッジ強調処理を施して、エッジ強調画像を生成するステップと、
   前記エッジ強調画像に施す二値化処理の閾値をユーザから取得するステップと、
   前記ユーザから取得した閾値に基づき二値画像を生成するステップと、
   前記二値画像に基づいて、前記撮影画像に含まれる睫毛領域を判定するステップと、
   前記睫毛領域を含む顔の画像を表示するステップと、を有する、
   画像処理方法。