"カラー画像に対して色にじみを軽減する処理を行う画像処理装置であって、色にじみを軽減するための補正量を領域ごとに推定する推定手段と、前記推定手段によって推定された複数の領域の複数の補正量を平滑化する平滑化手段と、前記平滑化手段で平滑化された補正量を使用して色にじみを軽減する軽減手段と、を有することを特徴とする画像処理装置。前記推定手段は、色成分毎の隣接画素間の信号強度の傾きを利用して前記色にじみの補正量を推定することを特徴とする請求項1に記載の画像処理装置。カラー画像に対して色にじみを軽減する処理を行う画像処理方法であって、色にじみを軽減するための補正量を領域ごとに推定する推定工程と、前記推定工程によって推定された複数の領域の複数の補正量を平滑化する平滑化工程と、前記平滑化工程で平滑化された補正量を使用して色にじみを軽減する軽減工程と、を有することを特徴とする画像処理方法。コンピュータを、色にじみを軽減するための補正量を領域ごとに推定する推定手段、前記推定手段で算出された複数の領域の複数の補正量を平滑化する平滑化手段、前記平滑化手段で平滑化された補正量を使用して色にじみを軽減する軽減手段、として機能させるためのプログラム。請求項1または2に記載の画像処理装置を有することを特徴とする撮像装置。しかし、特許文献1の画像処理方法では隣接する画素において補正量にばらつきが発生することがある。特に、色成分毎の隣接画素間の画像強度傾斜によって色にじみの補正量を推定する推定手段を使用する場合には、ばらつきが生じやすい。そして、画素ごとにばらつきのある補正量を入力カラー画像から差し引くことで色にじみ軽減画像に入力カラー画像には無かったノイズが発生してしまうおそれがある。一方、特許文献2の画像処理方法では、色にじみ領域を周辺画素で置き換えることによって、その後置き換えによって発生したばらつきを軽減するぼかし処理を行っているが、色にじみ領域とその周辺領域のシャープネスが損なわれやすい。このように従来の色にじみ軽減処理では、入力カラー画像には無かったノイズが発生するという問題や、が損なわれるという問題がある。本発明は、色にじみが軽減された画像のシャープネスの低下を防止する画像処理装置、画像処理方法およびプログラムを提供することを例示的な目的とする。本発明の画像処理装置は、カラー画像に対して色にじみを軽減する処理を行う画像処理装置であって、色にじみを軽減するための補正量を推定する推定手段と、前記推定手段で算出された補正量を複数の画素を含む領域において平滑化する平滑化手段と、前記平滑化手段で平滑化された補正量を使用して色にじみを軽減する軽減手段と、を有することを特徴とする。本発明によれば、色にじみが軽減された画像のシャープネスの低下を防止する画像処理装置、画像処理方法およびプログラムを提供することができる。以下、添付図面を参照して、本発明の実施例について説明する。図1は、カラー画像に対して色にじみを軽減する実施例1の画像処理装置を有する撮像装置100のブロック図である。撮像装置100は、結像光学系110、イメージセンサ撮像素子120、AD変換部130、デモザイク部140、色にじみ軽減部150、視覚補正部160、圧縮部170、記録部180を有する。図1において、写野被写体fは、結像光学系110を経てイメージセンサ120上に結像する。本実施例の結像光学系110は全ての波長域においてある程度の色収差が補正されているが、特にG波長域での色収差が良好に補正されており、他波長ではG波長域より色収差が残存している。色収差の補正基準を下げることにより、その他の収差補正や、小型化、低コスト化をより高い水準で実現できる。イメージセンサ120は、被写体像を光電変換し、一般的な原色カラーフィルタ系を備える単板カラーイメージセンサとする。原色カラーフィルタ系は、特許文献1の図4に示すように、各々650nm、550nm、450nm近傍に透過主波長帯を持つ3種類の色フィルタからなり、各々R、G、Bの各バンドに対応する色成分を撮影する。単板カラーイメージセンサでは、この色フィルタは、特許文献1の図5に示すように、画素毎に空間的に配列し、各画素に対しては各々単一の色成分における強度を得ることしかできない。このためイメージセンサからは色モザイク画像が出力される。或いは、色分解プリズムを用いてR、G、Bの波長域に分け、それぞれ異なるイメージセンサで結像する3板式カラーイメージセンサを用いてもよい。この場合、デモザイク部140は不要となる。AD変換部130では、イメージセンサからからアナログ電圧として出力される色モザイク画像を画像処理に適するデジタルデータへと変換する。デモザイク部140では、色モザイク画像を補間することによって、全ての画素においてRGBの色情報が揃ったカラー画像を生成する。なお、補間手法は限定されない。生成されたカラー画像は結像光学系110の色収差によって、G成分に比してRやB成分の解像度が劣る画像となる。このため明暗の境界部では、特許文献1の図6に示すように、赤や青がぼやけ、明部の周囲に赤や青、両者が混じった紫の縁取りのようなアーティファクトが生じる。ここで、結像光学系の特性及び画像中の光源の分光分布等によりR、Bのにじみの程度が異なる。なお、イメージセンサ120が補色系カラーフィルタの場合でも、色変換処理によって同様にR、G、Bの色成分からなるカラー画像が得られる。色にじみ軽減部150は、後述するように、空間的な演算を行い色にじみ領域を抽出し、色にじみ量を推定して入力カラー画像から推定量を減算等の処理により軽減する画像処理装置を構成する。次に、視覚補正部160により、主として画像の見栄えを改善するための処理例えば、トーンカーブガンマ補正、彩度強調、色相補正、エッジ強調がカラー画像に対し行われる。次に、圧縮部170が、補正されたカラー画像をJPEG等の方法で画像圧縮を行い、記録時のサイズを小さくする。これらイメージセンサ120から記録部180は実際には別体のデバイスとは限らず、単一のマイクロプロセッサマイクロコンピュータが複数の部に係る処理を行うこともある。圧縮処理が行われたデジタル画像信号は、記録部180にてフラッシュメモリ等の記録媒体に記録される。以下、色にじみ軽減部150による画像処理について説明する。色にじみ軽減部150は、推定手段151、平滑化手段152、軽減手段153を有し、この順番で入力画像を処理して出力画像を出力する。色にじみ軽減部150は、R成分、B成分を軽減対象とし、基準成分としてG成分を用いる。まず、推定手段151による色にじみの有無とその補正量の推定方法の一例について説明する。図2aは、高輝度な被写体に対するR、G及びB成分の典型的なプロファイルを示し、横軸は画像上の断面であり、縦軸はR、G及びB成分の強度である。特許文献1に説明されているように、撮影画像としては本来の高輝度被写体より一回り大きくR、G、B成分が飽和し、白く飽和した領域ができる。R成分とB成分はほぼ同じプロファイルとする。この先、G成分は減衰していくがR及びB成分の飽和半径は更に広いため、徐々にG成分とR及びB成分の画像強度差は大きくなるため、マゼンタとなり色味を増していく。しかし、R及びB成分の飽和半径に達するとR、B成分も減衰を始め、この先ではG成分とR、B成分の画像強度差は小さくなっていき、紫のにじみとなっていく。あるところで、G成分の裾の端に達すると、その先はR、B成分のみが強度を持ち、より彩度の高い紫のにじみへと変化していく。このマゼンタや紫のにじみが輝度飽和領域周辺の色として不自然なものとなる。仮に、R、B成分のにじみがG成分と同程度であれば、マゼンタや紫のにじみは発生せず高輝度被写体の色と認識され、自然なにじみとなる。そこで、推定手段151は、隣接画素間の色成分毎の信号強度の傾き勾配によって色にじみ量とそれを軽減するための補正量を画素ごとに領域ごとに推定する。より具体的には、推定手段151は、色成分毎に信号強度の傾きの分布を表すマップを計算して傾き量によって色にじみ領域を推定し、更に得られた信号強度の傾きによって色にじみ量を推定する。この場合、推定手段151は、信号強度の傾き算出工程ステップ、色にじみ判定工程ステップ、色にじみ量推定工程ステップを行う。信号強度の傾き算出工程では、推定手段151は、R、G、B各色成分に対する信号強度の傾き∇R、∇G、∇Bを次式によって計算する。ここで、Rx1,y、Gx1,y、Bx1,yはR、G、B成分における注目画素右隣の画素値である。Rx-1,y、Gx-1,y、Bx-1,yはR、G、B成分における注目画素左隣の画素値である。Rx,y1、Gx,y1、Bx,y1はR、G、B成分における注目画素下隣の画素値である。Rx,y-1、Gx,y-1、Bx,y-1はR、G、B成分における注目画素上隣の画素値である。算出範囲を大きくしたり、斜め画素も使うなど他の方法を使用してもよい。色にじみ判定工程では、推定手段151は、色にじみ領域を信号強度の傾きで判断し、傾き量がある値以上の場合は色にじみであるとする。この際にR、Bの信号強度の傾きのみではなく、基準成分であるGの信号強度の傾きも算出して比較することにより、より正確に色にじみ領域を特定することができる。例えば、Gの信号強度の傾きに対してR、Bの信号強度の傾きが大きい場合、色にじみである可能性が高いと判断する。ここで、信号強度の傾きの閾値、あるいは信号強度の傾き比の閾値を変えることにより、色にじみ領域の効果的に特定することができる。最後に色にじみ量推定工程では、推定手段151は、次式に示すように、∇R、∇G、∇Bの絶対値にパラメータkR、kG、kBを乗じて色にじみ推定量ER、EG、EBを算出する。ここで、EGはR、Bが飽和している領域の推定量として使用する。例えば、R成分の強度に対する非線形変換を行い、飽和度SRを生成する。この非線形変換はRが飽和しているかどうかを示すものであり、Rの強度が飽和している領域では1を、Rの強度が飽和していない場合は0となる。このようにSRは0/1の2値でも良いが、図2bに示すように、0~1にかけて連続的に変化する値としてもよい。そして、飽和度SRによって算出したER又はEGを選択する。すなわち、SRが0/1の2値であれば新たな推定量ER’を次式のようにする。また、SRが0~1にかけて連続的に変化する値であれば、新たな推定量ER’を次式のようにし、これを色にじみを除去または軽減するための補正量とする。同様にEB’は数式9または10のようになる。平滑化手段152は、推定手段151で算出された補正量ER’およびEB’に対して色成分毎に複数の画素を含む領域において平滑化処理を行う。平滑化とは、一般に、連続的なデータ処理において他のデータよりも大きく乖離しているデータを平均化あるいは除去することにより、ノイズ成分を除去して合理性を保つことである。ここで、除去について、本実施例では孤立点を除去しているが後述する孤立点除去工程152b、所定数以下の画素が補正量を有し、その周辺画素が補正量を有しない場合に前記所定数以下の画素を除去してもよい。また、ノイズを除去または低減できる限り、後述するノイズ除去フィルタを使用するなど他の手段を使用してもよい。また、平均化は本実施例では加重平均であるが後述する平均化工程152c、単純平均など平均の種類は問わない。補正量ER’、EB’は、信号強度の傾きおよび信号強度の傾斜比を閾値によって色にじみ画素と特定された画素に対してのみ値を持つ。信号強度の傾きおよび信号強度の傾き比を用いた色にじみ画素の特定は効果的であるが、ノイズの影響などにより誤判定される画素もある。例えば、色にじみではない領域に1画素だけ補正量を持つ場合が発生したり、色にじみ領域であるのに1画素だけ色にじみと判定されない場合などが発生する。同様に、補正量はER’、EB’は前述のように信号強度の傾きに依存するため、ノイズの影響で隣接画素であっても補正量が大きく異なる可能性がある。また、飽和領域と非飽和領域の境界では補正量に段差が生じる可能性がある。このように補正量ER’、EB’にはムラが発生する可能性があり、補正量ER’、EB’をそのまま用いて色にじみ軽減を行うと色にじみ軽減画像にもムラが発生してしまう。よってこのムラを低減するために平滑化手段152が必要となる。平滑化手段152は、図3に示すように、周辺補正量確認工程ステップ152a、孤立点除去工程ステップ152b、平均化工程ステップ152cを行う。ここではR成分を例に平滑化処理を説明する。周辺補正量確認工程152aでは、ある注目画素x,yの補正量ER’x,yとその周辺画素の補正量ER’x’,y’、例えば、注目画素x,yを中心とした3×3画素領域x’=x-1、x、x1、y’=y-1、y、y1を取得する。なお、周辺領域は3×3画素領域に限定するものではなく、画素数、画素サイズなどにより最適な領域を選ぶものとする。次に、平滑化手段152は、注目画素x,yにおける補正量ER’x,yおよび周辺画素の補正量ER’x’,y’のうち0でない補正量が1画素であるかどうかを判断する。平滑化手段152は、1画素の場合は、孤立点除去工程152bへ、それ以外の場合複数画素の補正量が0でない場合は平均化工程152cへ移行する。孤立点除去工程152bは、注目画素x,yおよびその周辺画素の補正量のうち1画素のみが補正量を持つ場合のうち、注目画素x,yのみ補正量をもっている場合に行われる。この場合、注目画素における補正量算出に誤りがあったと判断し、補正量ER’x,yを次式に示すように置き換える図4a。周辺画素1画素のみが補正量を持つ場合は補正量ER’x,yを変更しない。これによって周囲には補正量がなく注目画素のみが補正量を持つ孤立した補正画素を無くすことができ、ノイズを軽減することが可能となる。なおここでは、注目画素1画素のみが補正量を持つ場合を誤りとしたが、周辺領域を広くした場合など必ずしも1画素のみが補正量を持つ場合を誤りとみなすとは限らない。例えば、5×5領域を確認する場合では、中心部の2画素、3画素が補正量を持つ場合等も誤りとみなしてもよい。このように注目画素周辺をどの程度確認するかによって孤立点とみなす大きさを最適な値に変えても良く、孤立点を1画素に限定するものではない。平均化工程152cでは、平滑化手段152は、注目画素x,yの補正量ER’x,yを周辺領域の補正量ER’x’,y’を用いて平均化する。平均化方法としては、例えば周辺の補正値を用いた加重平均を行う。3×3領域の場合、補正値ER’x,yは次式に示すように平均化される。ここでWは重み係数である。図4b参照補正量に対し加重平均をとることで、補正量を滑らかにしつつ補正量のエッジを保存する。例えば、注目画素x,yの補正量のみが0の場合でも、周辺に補正量があれば注目画素x,yにおいても補正量を持つこととなり、補正量のばらつきがなくなり出力カラー画像に発生するノイズを軽減することが可能となる。加重平均の重み係数Wはノイズと軽減効果のトレードオフとなり、単に平均をとった場合Wが全て1の場合は補正量が滑らかになり軽減後のノイズは少なくなるが、補正量が多く必要な画素の補正量がなまってしまい軽減効果が少なくなる。反対に注目画素の重み係数Wのみを高めすぎるとノイズが残ってしまう。3×3領域の場合、注目画素x,yの重み係数がW=8前後で、注目画素x,y以外の重み係数をW=1とするのが好適である。孤立点除去工程152bおよび平均化工程152cによって、平滑化された補正量ER’x,yを注目画素x,yの最終的な補正量ER’x,yとする。同様にB成分についても平滑化処理を行い、平滑化された補正量EB’x,yを得る。軽減手段153では、平滑化手段152で平滑化された補正量ER’、EB’をそれぞれR成分、B成分の強度から差し引き、新たなR成分およびB成分強度を次式のようにする。このようにR成分、B成分を修正したカラー画像を本色にじみ軽減部の出力として視覚補正部160に渡す。本実施例では結像光学系110から記録部180までを備えた撮像装置として説明したが、これらのなかで色にじみ軽減部150を除く一部或いは全部を別の装置として設け、本発明を色にじみ軽減のみを行う画像処理装置として構成してもよい。この場合、本発明と別体の撮像装置で撮影され、半導体メモリ、磁気/光ディスクなとの記録媒体に格納されたカラー画像を画像処理装置で読み込み入力可能とするようにしてもよい。本実施例によれば、算出した補正量に対しばらつきを抑える補正処理を行うことで、入力画像のシャープネスを損なうことなく色にじみを軽減することができ、且つノイズの発生を抑え、滑らかで違和感のない色にじみ軽減画像を得ることが可能となる。図5は、カラー画像に対して色にじみを軽減する実施例2の画像処理装置を有する撮像装置200のブロック図である。撮像装置200は、結像光学系210、色分解プリズム215、イメージセンサ220、AD変換部230、色にじみ軽減部250、視覚補正部260、圧縮部270、記録部280を有する。イメージセンサ220は実施例1と異なり3板式であり、それに伴い色分解プリズム215が追加され、実施例1に存在したデモザイク部140は不要となる。図5において被写体からの光線は結像光学系210及び色分解プリズム215を経てイメージセンサ220上に結像する。色分解プリズムでは光の波長によって光線の進行方向が異なるためR、G、Bの波長域によって異なるイメージセンサ220に到達する。このため、イメージセンサ220はカラーフィルタを備えず、各々RGBの各色成分に対応する像を得る。本実施例の結像光学系210はR、G波長域において色収差が良好に補正され、B波長域では色収差が残存している。3板式では各イメージセンサの前後位置を調整することにより、色収差を補正することも可能であるが、光学系のズーム位置などによる収差量変動に対応できないため、本実施例ではそのような調整は考慮しない。このため、R、G成分に比してB成分の解像度が劣り、3つの成分を合成したカラー画像においては、特許文献1の図6に示すように、明暗の境界部で青がぼやけ、明部の周囲に青の縁取りのようなアーティファクトが生じる。AD変換部230では3枚のイメージセンサからアナログ電圧として出力されるRGB各色成分の画像を、以降の画像処理に適するデジタルデータへと変換する。色にじみ軽減部250は、後述するように、画像処理によりカラー画像よりこのアーティファクトを軽減する画像処理装置を構成する。視覚補正部260、圧縮部270、記録部280は実施例1の視覚補正部160、圧縮部170、記録部180と同様である。以下、色にじみ軽減部250による画像処理について説明する。色にじみ軽減部250は、推定手段251、平滑化手段252、および軽減手段253を有し、この順番で入力画像を処理して出力画像を出力する。図6aは、高輝度な被写体に対するB及びG成分の典型的なプロファイルを示し、横軸は画像上の断面であり、縦軸はB及びG成分の強度である。特許文献1に説明されているように、撮影画像としては本来の高輝度被写体より一回り大きくG成分もB成分も飽和し、白く飽和した領域ができる。R成分はG成分と同じプロファイルとする。この先、G成分は減衰していくがB成分の飽和半径は更に広いため、徐々にG成分とB成分の画像強度差は大きくなるため、水色として青みを増していく。しかし、B成分の飽和半径に達するとB成分も減衰を初め、この先ではG成分とB成分の画像強度差は小さくなっていく。あるところで、G成分の裾の端に達すると、その先はB成分のみが強度を持ち、真っ青のにじみとなる。この水色部分における青みと真っ青なにじみが不自然なものとなる。仮に、B成分のにじみがG成分と同程度であれば、にじみは高輝度被写体の色と認識され、自然なにじみとなる。そこで、推定手段251は、飽和画素からの距離を利用して色にじみ量を推定する。この場合、推定手段251は、距離算出工程ステップ、領域判定工程ステップ、色にじみ量推定工程ステップおよび過除去抑制工程ステップを行う。まず距離算出工程では、推定手段251は、G、B双方の色成分に対し、強度が一定の閾値以上となる飽和画素を抽出し、各画素において前記領域からの距離dG、dBを画素幅単位で算出する。例えば、図6bにおいて斜線部分がイメージセンサ220において電荷が飽和した領域である飽和画素だとすれば、距離は各画素に記した数値のようになる。閾値としては、AD変換部の出力値と入射光強度の関係が比例関係から外れる出力値とする。これ以上の出力値を持つ状態を飽和していると呼ぶ。距離の算出は一般に画像距離変換と呼ばれる。なお、この距離は正確なユークリッド距離に限らず、準ユークリッドquansi-Euclidean距離や、チェスボード距離、シティブロック距離で代用してもよい。この画像距離変換により飽和画素は0、非飽和画素は正値となる。この符号により各画素は、1B成分が飽和している、2B成分が飽和していないに区分され図6a参照、少なくとも領域1に対してB成分が非飽和の領域からの距離dnBを同様に算出する。図6bがdBであれば、dnBは図6cのようになる。なお、dnBはdBにおける負値として表すこともできる。領域判定工程では、推定手段251は、抽出結果に応じて、色にじみ量推定工程の複数の処理方法に処理を振り分ける。色にじみ量推定工程では、カラー画像の各画素に対して色にじみとなっている余計なB成分の強度を推定する。推定手法はB成分が飽和しているかどうかによって異なり、各々図6aの領域1、領域2に対応している。前述のように、軽減すべきB成分の画像強度はB成分とG成分の差であり、領域1ではG成分が飽和している領域から離れるに従い、推定量は増加し、領域2では領域1から離れるに従い推定量は減少する。この推定量は高輝度被写体の明るさに依存するが、飽和のため、これを直接得ることはできない。そこで、本実施例ではBとGの飽和半径の差dG-dBあるいはdGdnBで代用する。このような推定量として、領域1に対しては推定にじみ量EBを次式のように計算する。一方、領域2に対しては推定にじみ量EBを次式のように計算する。そして、過除去抑制工程が行われる。このとき両者は領域1と領域2の境界線上ではEB0=k1dGk0と一致するためマッハバンドを生じない。k0、k1、k2は定数であり、結像光学系やイメージセンサの画素ピッチによって異なるため、撮影画像から色にじみ量を近似するのに好適な値を求めるのが望ましい。厳密には、結像光学系の特性はズーム位置、絞り値、フォーカス位置やはてまたレンズ交換といった状態や像高によって変化するため、これらに従い定数k0、k1、k2を変えるのも有効である。或いは、過除去抑制工程を考慮し、結像光学系の特性変化に対応できるよう、過大な色にじみ量を推定する定数を設定してもよい。結果として、色にじみ量を近似するのに好適な値より過大な色にじみ量を推定する定数を設定するのが好適である。過除去抑制工程では、推定手段251は、推定量EBを修正し、実際に除去する量EB’を決める。補正量EBは一定のモデルに沿ったものであり、実際のにじみ量とは必ずしも一致しない。例えば、同じB成分に検出される光であっても波長450nmの光と波長400nmの光ではにじみ方が変化するが、色にじみ量推定工程251cではこれを考慮していない。補正量EBが過小である場合、軽減後も若干の青みが残る。一方、補正量EBが過大であると、灰色の背景に対してBを減らしすぎ、黄緑色になってしまったりする。特に後者は不自然で観察者に大きな違和感を与える。そこで、本工程は、一定の色相範囲内でのみにじみ軽減が作用するよう制限する。このため、まず、画素の色度を計算する。R、G、Bの各成分の強度に対し、次式のようにする。この色度座標ab面を図7に記すと、青色は第4象限にあり、B成分から推定量EBを除去すると、点線矢印のように左上方向へ移動する。矢印の始点が除去前の色度であり、先端が推定量EB軽減後の色度である。このことから作用する色相範囲をa’>0かつb’<0に制限すると次式のようになる。このため、過除去抑制工程ではまずこの条件を満たさない画素に対しEB’=0とし、軽減対象から外す。これにより、これらの画素は軽減手段253によって変化せず、本色にじみ軽減部によって画素値が影響を受けることがない。すなわち、この条件を満たす画素のみが軽減対象となる。さらに条件を満たす画素に対しても補正量を以下のように計算する。EB’の補正による色度変化は図7に実線矢印で記したように、第4象限内に留まる。色度座標ab簡易的なLab色空間としているが、YUVやHSV空間上で制限をかけてもよい。平滑化手段252は、推定手段251で得られた補正量EB’を平滑化する。飽和画素からの距離を用いた色にじみ推定方法では、得られた補正量EBは滑らかであるが、過除去抑制工程を経ることで補正量EB’にムラが生じる。このムラを緩和しノイズの発生を抑えるため、補正手段252では補正量EB’に対して平滑化を行う。平滑化は、フィルタFを用意し次式に示すように全画素における補正量EB’にコンボリューションすることによって行ってもよい。フィルタは平滑化フィルタでもよいし、補正量のエッジを保存するようなメディアンフィルタなど他のノイズ除去フィルタを使用してもよい。軽減手段253は補正量EをB成分の強度から減じ、新たなB成分強度を次式によって設定し、B成分を修正したカラー画像を本色にじみ軽減部250の出力として視覚補正部260に渡す。本実施例によれば、青にじみが効果的に軽減され、また自然で違和感のない撮影画像が得られる。図8は、カラー画像に対して色にじみを軽減する実施例3の画像処理装置300のブロック図である。本実施例の画像処理装置300は撮像装置の外部例えば、パーソナルコンピュータPCに設けられ、画像入力部310、色変換部320、色にじみ軽減部330、記録部340、画像出力部350を有する。画像入力部310は、撮像装置で撮像されたカラー画像やカラー画像読取装置で読み取られたカラー画像等の任意のカラー画像を受け取る。色変換部320は、様々な形式で入力されたカラー画像を色にじみ軽減部330で使用する色形式に変換する。色にじみ軽減部330は、空間的な演算を行い色にじみ領域を抽出し、色にじみ量を推定して入力カラー画像から推定量を減算等の処理により軽減する。記録部340は、色にじみ軽減部330で色にじみが軽減されたカラー画像を内蔵するHDD等の記憶媒体やフラッシュメモリ等の外部記録媒体へと記録する。画像出力部350は、色にじみ軽減部330で色にじみが軽減されたカラー画像をディスプレイ等に出力する。色にじみ軽減部330は、推定手段、平滑化手段、軽減手段からなる。本色にじみ軽減部330では、R成分を軽減対象とし基準成分としてG成分を用いる場合を例にとる。色にじみは図9aに示すように輝度差の大きいエッジの周辺領域に発生する。この場合、色にじみがなければ白黒のエッジとなるが、R成分がなまっているためにシアン赤というようなエッジとなり、エッジの前後で色にじみが発生することとなる。推定手段はエッジ検出を利用して色にじみ領域を推定し、軽減手段はガンマ補正により軽減する方法が考えられる。推定手段では、入力カラー画像において基準成分となるG成分対して微分を行うことによりエッジ検出を行う。ここで微分を行う手法などのエッジ検出方法は任意の手法を用いることができ、その手法を限定するものではない。次に、入力カラー画像において、検出したエッジの周辺画素の色味を確認し赤味を帯びている画素を検出する。補正量は、検出した色にじみ画素の画像強度、またはエッジからの画像強度差、像高など様々な値により推定される。軽減手段において次式のようにガンマ補正を用いるので、ここでの補正量はガンマ補正の係数ERおよびγとなる。補正量ERおよびγは、図9aに示す赤にじみ領域においてR成分の値を下げるように作用する値となる。例えば、図9bに示す関係となる。平滑化手段では、推定手段で推定された補正量を平滑化する。補正量ERおよびγは、画像強度やエッジからの画像強度差により画素ごと推定されているため、ムラが生じる場合がある。色にじみは実施例1および実施例2にも示したように、エッジからの距離に依存する傾向にある。そこで、平滑化手段では、エッジから等距離にある画素の補正値の平均を取ることで補正量の平滑化を行う。軽減手段は、平滑化手段で平滑化された補正量を用いてガンマ補正により色にじみを軽減し、記録部340へと色にじみ軽減画像を出力する。本実施例によれば、赤にじみが効果的に軽減され、また自然で違和感のないカラー画像が得られる。本発明は、コンピュータを推定手段、補正手段、軽減手段として機能させるためのプログラムとして構成されてもよい。また、本実施例の画像処理装置は、実施例2の場合に効果が大きい。これは実施例2が計算が単純であるものの誤差が生じやすいためである。以上、本発明の好ましい実施例について説明したが、本発明はこれらの実施例に限定されず、その要旨の範囲内で種々の変形及び変更が可能である。"