Visual Studio C++ OpenMP

現在カメラから得た情報を画像処理し
ある特定の色だけを取り出すプログラムを作成しているのですが
これらの作業を並列化するにあたってつまずいており
少し手助けや助言をお願いします

一応こちらの流れのようにしたいのですが
現在並列処理にOpenMPを使用しており
カメラからの情報取得と左右それぞれのカメラ結果の画像処理まで
並列化ができており、
そこから画像処理したものの色の抽出を行う段階での
並列化がうまくいかず、おそらく順次処理の動きになってしまいます
OpenMPでは並列にさらに並列を重ねることはできないのでしょうか
またできない場合には別の方法があれば教えてください

*実際のプログラムではうまくいかなかった色抽出の並列化や球の距離計測部分は省略しております

#pragma omp parallel
#pragma omp sections
	{
#pragma omp section
		{
			while (1){
//カメラ情報のキャプチャー
				cap1 >> input_img1[j];
				cap2 >> input_img2[j];
				j++;
				if (j == 10){
					j = 0;
				}
			}
		}
#pragma omp section
		{
		int k = 0;
		while (1){
			if (j != k){

				hsv_skin_img1 = Scalar(0, 0, 0);
				cvtColor(input_img1[k], hsv_img1, CV_BGR2HSV);	//HSVに変換
//問題の並列化したい作業
				for (int y = 0; y < 480; y++)
				{
					for (int x = 0; x < 640; x++)
					{
						int a = hsv_img1.step*y + (x * 3);
						if (hsv_img1.data[a] >= 0 && hsv_img1.data[a] <= 15 && hsv_img1.data[a + 1] >= 50 && hsv_img1.data[a + 2] >= 50) //HSVでの検出
						{
							hsv_skin_img1.data[a] = 255; //肌色部分を青に
						}
					}
				}

				//IplImage *gray_img = cvCreateImage(cvGetSize(src_img), IPL_DEPTH_8U, 1);
				gray_img1 = cvCreateImage(cvGetSize(&(IplImage(hsv_skin_img1))), IPL_DEPTH_8U, 1);

				// グレイスケールに変換
				cvCvtColor(&(IplImage(hsv_skin_img1)), gray_img1, CV_BGR2GRAY);
				CvMoments moments;
				cvMoments(gray_img1, &moments, 0);
				double m00 = cvGetSpatialMoment(&moments, 0, 0);
				double m10 = cvGetSpatialMoment(&moments, 1, 0);
				double m01 = cvGetSpatialMoment(&moments, 0, 1);
				int gX = m10 / m00, gY = m01 / m00;

				k = j;
			}
		}
	}
#pragma omp section
		{
			int k = 0;
			while (1){
				if (j != k){

					hsv_skin_img2 = Scalar(0, 0, 0);

					cvtColor(input_img2[k], hsv_img2, CV_BGR2HSV);	//HSVに変換

					// #pragma omp parallel forを使いたいが高速にならないため
//問題の並列化したい作業
					for (int y = 0; y < 480; y++)
					{
						for (int x = 0; x < 640; x++)
						{
							int a = hsv_img2.step*y + (x * 3);
							if (hsv_img2.data[a] >= 0 && hsv_img2.data[a] <= 15 && hsv_img2.data[a + 1] >= 50 && hsv_img2.data[a + 2] >= 50) //HSVでの検出
							{
								hsv_skin_img2.data[a] = 255; //肌色部分を青に
							}
						}
					}

					//IplImage *gray_img = cvCreateImage(cvGetSize(src_img), IPL_DEPTH_8U, 1);
					gray_img2 = cvCreateImage(cvGetSize(&(IplImage(hsv_skin_img2))), IPL_DEPTH_8U, 1);

					// グレイスケールに変換
					cvCvtColor(&(IplImage(hsv_skin_img2)), gray_img2, CV_BGR2GRAY);
					CvMoments moments;
					cvMoments(gray_img2, &moments, 0);
					double m00 = cvGetSpatialMoment(&moments, 0, 0);
					double m10 = cvGetSpatialMoment(&moments, 1, 0);
					double m01 = cvGetSpatialMoment(&moments, 0, 1);
					int gX = m10 / m00, gY = m01 / m00;
					//printf("%d\n", j);

					k = j;
				}
			}
		}
	}
	getchar();
}