JP3253334B2 - White balance correction device - Google Patents
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Description
【０００１】[0001]
【産業上の利用分野】本発明は、カラービデオプリン
タ、カラービデオカメラ等のカラー画像出力機器に用い
て好適なホワイトバランスの補正装置に関する。BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to a white balance correction device suitable for use in a color image output device such as a color video printer and a color video camera.
【０００２】[0002]
【従来の技術】従来、この種のホワイトバランス補正装
置として、例えば図５に示すものがある。2. Description of the Related Art Conventionally, as this type of white balance correction device, for example, there is one shown in FIG.
【０００３】これは、カラービデオカメラにおいて、撮
影光源を判定する光源判定と、その光源に応じた色信号
の変換とを自動的に行うものである。そして、光源判定
方法として、図５（ａ）に示す、撮影光源の色温度を直
接測定する方法（センサ方式）と、図５（ｂ）に示す、
撮影した画像から光源の色温度を推定する方法（ＴＴＬ
方式）がある。[0003] In a color video camera, light source determination for determining a photographic light source and conversion of a color signal according to the light source are automatically performed. As a light source determination method, a method of directly measuring the color temperature of the imaging light source (sensor method) shown in FIG. 5A and a method shown in FIG.
Method of estimating the color temperature of a light source from a captured image (TTL
Method).
【０００４】両方式とも、撮像レンズ５１を通してＣＣ
Ｄ５２で画像情報を読み取り、その画像情報を信号処理
回路５３にてＲ，Ｇ，Ｂの色信号に変換する。そして、
読み取り色信号を撮影光源の色温度に基づいてホワイト
バランス補正し、その補正色信号をマトリクス５５で色
差に変換している。[0004] In both types, CC through the imaging lens 51
The image information is read in D52, and the image information is converted into R, G, B color signals in the signal processing circuit 53. And
The read color signal is subjected to white balance correction based on the color temperature of the photographing light source, and the corrected color signal is converted into a color difference by the matrix 55.
【０００５】そして、センサ方式では、撮影レンズ５１
とは別に測光センサ５６にて撮影光源の色温度情報を検
知し、色温度演算回路５７で算出された色温度を可変利
得増幅器５４に入力している。一方、ＴＴＬ方式では、
色温度検出回路５８において、色差信号Ｒ−Ｙ，Ｂ−Ｙ
の平均化電圧に基づいて算出された色温度を可変利得増
幅器５４に入力している。そして、両方式とも可変利得
増幅器５４における色信号の変換は、検出した色温度か
ら、光源色が中性灰色（Ｒ＝Ｇ＝Ｂ）になるようにＲ，
Ｂの利得を調整している。In the sensor system, the photographing lens 51 is used.
Separately, the color temperature information of the photographing light source is detected by the photometric sensor 56, and the color temperature calculated by the color temperature calculation circuit 57 is input to the variable gain amplifier 54. On the other hand, in the TTL method,
In the color temperature detection circuit 58, the color difference signals RY, BY
The color temperature calculated based on the averaged voltage is input to the variable gain amplifier 54. In both types, the conversion of the color signal in the variable gain amplifier 54 is performed based on the detected color temperature such that the light source color becomes neutral gray (R = G = B).
The gain of B is adjusted.
【０００６】従って、色温度 Ｋ1の光源のもとで、
Ｒ1， Ｇ1， Ｂ1なる色を持つ物体の標準光源における
色 Ｒ0， Ｇ0， Ｂ0は、Accordingly, under a light source having a color temperature K 1 ,
The colors R 0 , G 0 , and B 0 of the object having the colors R 1 , G 1 , and B 1 in the standard light source are
【０００７】[0007]
【数１】 (Equation 1)
【０００８】の形で表される。なお、ｆｒ（Ｋ1），ｆ
ｂ（Ｋ1）は色温度 Ｋ1において光源色が中性灰色にな
るように決定されている。[0008] In the form of Note that fr (K 1 ), f
b (K 1 ) is determined so that the light source color becomes neutral gray at the color temperature K 1 .
【０００９】ここで、ホワイトバランス補正を行わなか
った場合と、上記従来法（センサ方式）によるホワイト
バランス補正を行った場合について、マクベスカラーチ
ェッカーによるライトスキンからブラックまでの２４個
の色票を用いて、Ａ，Ｄ５０，Ｄ６５，Ｄ７５，Ｆ６，
Ｆ８，Ｆ１０の７種類の光源下での標準光源との色差を
ＣＩＥＬＡＢ（国際照明学会が定めたＬ*ａ*ｂ*色空間
をいう）で評価した結果を平均して求めた平均色差を表
１に示す。ＣＩＥＬＡＢの色差は、１で色を並べた場合
に人間の目で若干差がわかる程度、５で明らかに色の差
がわかる程度、１０以上で異なった色に見える程度であ
る。Here, when the white balance correction is not performed and when the white balance correction is performed by the above-described conventional method (sensor method), 24 color patches from light skin to black by the Macbeth color checker are used. A, D50, D65, D75, F6
Table 7 shows the average color difference obtained by averaging the results of evaluating the color difference from the standard light source under the seven types of light sources F8 and F10 by CIELAB (L * a * b * color space defined by the International Institute of Illumination). It is shown in FIG. The color difference of CIELAB is such that when the colors are arranged in 1, the difference is slightly recognized by human eyes, the difference in color is clearly seen in 5, the difference in color is clearly seen in 10 or more.
【００１０】[0010]
【表１】 [Table 1]
【００１１】尚、光源Ａは相関色温度２８５６Ｋ（Ｋは
ケルビン）である白熱電灯、光源Ｄ５０，Ｄ６５，Ｄ７
５は相関色温度がそれぞれ５００３Ｋ，６５０４Ｋ，７
５０４Ｋである昼光、光源Ｆ６，Ｆ８，Ｆ１０は相関色
温度がそれぞれ４１５０Ｋ，５０００Ｋ，５０００Ｋで
ある螢光灯で、ＪＩＳで定めたものであり（ＪＩＳＺ８
７２０）、標準光源としてＤ６５を採用した。The light source A is an incandescent lamp having a correlated color temperature of 2856K (K is Kelvin), and the light sources D50, D65 and D7.
5 has correlated color temperatures of 5003K, 6504K, and 7, respectively.
Daylight at 504K and light sources F6, F8, and F10 are fluorescent lamps having correlated color temperatures of 4150K, 5000K, and 5000K, respectively, which are defined by JIS (JISZ8).
720), D65 was adopted as a standard light source.
【００１２】この表１より、ホワイトバランス補正を行
わなかった場合、特に色温度が非常に低いＡ光源におい
て、平均色差が４０．８３７となり、標準光源に対して
大きな色差が生じていることが分かる。これに対し、上
記従来法によるホワイトバランス補正を行った場合に
は、ホワイトバランス補正を行わなかった場合に比較し
て、全ての光源について標準光源に対する色差が小さく
なっている。From Table 1, it can be seen that when white balance correction is not performed, the average color difference is 40. 837, especially in the A light source having a very low color temperature, and a large color difference occurs with respect to the standard light source. . On the other hand, when the white balance correction according to the conventional method is performed, the color difference of all the light sources with respect to the standard light source is smaller than when the white balance correction is not performed.
【００１３】しかしながら、この従来法では、光源Ａ，
Ｆ６，Ｆ１０における平均色差が、それぞれ７．８，
８．０，４．８となっており、白熱電灯やある種の螢光
灯に対して完全な補正が行えておらず、依然としてホワ
イトバランス補正が不十分であった。However, in this conventional method, the light sources A,
The average color difference in F6 and F10 is 7.8,
8.0 and 4.8, and could not be completely corrected for incandescent lamps or certain types of fluorescent lamps, and white balance correction was still insufficient.
【００１４】[0014]
【発明が解決しようとする課題】従って、上記従来法で
は、白熱電灯やある種の螢光灯などの撮影光源におい
て、ホワイトバランス補正の精度が悪く、色再現が不自
然であった。Therefore, in the above-mentioned conventional method, the accuracy of white balance correction is poor and the color reproduction is unnatural in a photographing light source such as an incandescent lamp or a kind of fluorescent lamp.
【００１５】本発明は、斯かる事情に鑑みてなされたも
のであって、入力画像のホワイトバランスをカラー画像
出力機器にて補正する場合、撮影光源の種類に拘かわら
ず、忠実な色再現が行い得るホワイトバランス補正装置
を提供することにある。The present invention has been made in view of such circumstances, and when the white balance of an input image is corrected by a color image output device, faithful color reproduction is performed regardless of the type of light source. An object of the present invention is to provide a white balance correction device that can be performed.
【００１６】[0016]
【課題を解決するための手段】本発明は、撮影光源の分
光分布を測定する分光測定手段と、該分光測定手段によ
り測定された分光分布値に基づいて、所定色票に対する
標準光源、及び前記撮影光源におけるカラー画像情報値
の対データを複数組算出する算出手段と、複数のユニッ
トからなる入力層と、該入力層の各ユニットと相互に結
合された複数のユニットからなる中間層と、該中間層の
各ユニットと相互に結合された複数のユニットからなる
出力層とからなるニューラルネットと、前記算出手段に
て算出された複数組の前記撮影光源、及び前記標準光源
におけるカラー画像情報値の対データを、それぞれ前記
入力層、及び前記出力層に供給し、バックプロパゲーシ
ョン法により前記ニューラルネットを学習させる学習モ
ードと、前記入力カラー画像情報の出力値を前記入力層
に供給し、前記出力層から入力カラー画像のホワイトバ
ランス補正された補正カラー画像情報値を出力させる補
正モードとを切換設定すると共に、前記補正モードへの
設定に先立ち前記学習モードに設定するモード切換手段
と、を備えているホワイトバランス補正装置である。According to the present invention, there is provided a spectrometer for measuring a spectral distribution of a photographing light source, a standard light source for a predetermined color chart based on the spectral distribution measured by the spectrometer, and Calculating means for calculating a plurality of sets of color image information value pair data in an imaging light source; an input layer including a plurality of units; an intermediate layer including a plurality of units coupled to each unit of the input layer; A neural network consisting of each unit of the intermediate layer and an output layer consisting of a plurality of units mutually connected, a plurality of sets of the photographing light sources calculated by the calculating means, and color image information values in the standard light source. A learning mode for supplying paired data to the input layer and the output layer, respectively, and learning the neural network by a back propagation method; And a correction mode for supplying an output value of color image information to the input layer and outputting a corrected color image information value of the input color image after white balance correction from the output layer, and setting the correction mode. And a mode switching means for setting the learning mode prior to the learning mode.
【００１７】[0017]
【作用】本発明によれば、任意の撮影光源におけるカラ
ー画像情報値を標準光源におけるカラー画像情報値に、
精度よく補正することができる。According to the present invention, a color image information value at an arbitrary photographing light source is converted into a color image information value at a standard light source.
Correction can be made with high accuracy.
【００１８】従って、ホワイトバランスがとられていな
いカラー画像情報が入力されても、撮影光源の種類に拘
かわらず理想のホワイトバランス状態になるように補正
されて出力される。Therefore, even if color image information without white balance is input, the color image information is corrected and output so as to be in an ideal white balance state regardless of the type of photographing light source.
【００１９】[0019]
【実施例】以下、本発明をその実施例を示す図面に基づ
いて説明する。DESCRIPTION OF THE PREFERRED EMBODIMENTS The present invention will be described below with reference to the drawings showing embodiments thereof.
【００２０】図１は、本発明の一実施例を示すホワイト
バランス補正装置の概略ブロック図を示しており、カラ
ースキャナ等で読み取られた一画面分の入力カラー画像
信号は画像メモリ１に一旦記憶され、ＣＰＵ（マイクロ
コンピュータ）２の指令に従い画像メモリ１に記憶され
た入力カラー画像信号が後述するニューラルネット３の
入力層４に供給される。この時、ＣＰＵ２の指令に従
い、モード切換回路５はＳＷ１、及びＳＷ２をともに図
中ｂ側に接続し、ホワイトバランスの補正モードに設定
している。尚、このモード切換回路５はＣＰＵ２の指令
に従い、ＳＷ１、及びＳＷ２をともに図中ａ側、又はｂ
側に接続し、後述する学習モード、及びホワイトバラン
スの補正モードを選択的に切換設定する。FIG. 1 is a schematic block diagram of a white balance correction apparatus according to an embodiment of the present invention. An input color image signal for one screen read by a color scanner or the like is temporarily stored in an image memory 1. Then, an input color image signal stored in the image memory 1 is supplied to an input layer 4 of a neural network 3 described later in accordance with a command from a CPU (microcomputer) 2. At this time, in accordance with a command from the CPU 2, the mode switching circuit 5 connects both the switches SW1 and SW2 to the side b in the figure, and sets the white balance correction mode. The mode switching circuit 5 switches SW1 and SW2 together on the side a or b in FIG.
Side, and selectively switches and sets a learning mode and a white balance correction mode described later.
【００２１】そして、後述するように学習させたニュー
ラルネット３の学習結果に基づいてホワイトバランス補
正された補正画像信号を出力層６から出力し、カラー画
像出力部（図示せず）に供給する。入力カラー画像信号
が複数画面分あるときには、ＣＰＵ２の指令に基づき順
次一画面分の入力カラー画像信号を画像メモリ１に読み
込み、同様にして補正画像信号を出力層６から出力す
る。Then, a corrected image signal that has been subjected to white balance correction based on the learning result of the neural network 3 learned as described later is output from the output layer 6 and supplied to a color image output unit (not shown). When there are input color image signals for a plurality of screens, the input color image signals for one screen are sequentially read into the image memory 1 based on a command from the CPU 2, and the corrected image signal is output from the output layer 6 in the same manner.
【００２２】次に、モード切換回路５により学習モード
に設定した場合には、まず分光測定器７により撮影光源
の可視領域（４００〜７００nm）における分光分布特性
を測定し、その結果をＲＧＢ値算出回路８に供給する。Next, when the mode is set to the learning mode by the mode switching circuit 5, first, the spectral distribution characteristic in the visible region (400 to 700 nm) of the photographing light source is measured by the spectrometer 7, and the result is calculated as RGB values. Supply to circuit 8.
【００２３】ＲＧＢ値算出回路８は、ＲＯＭ９に予め書
き込まれている標準光源（Ｄ６５）の可視領域（４００
〜７００nm）における分光分布データ、マクベスカラー
チェッカーの２４色票についての可視領域（４００〜７
００nm）における分光反射率データ、及び撮像素子の可
視領域（４００〜７００nm）における撮像特性データを
読み出し、これらのデータに基づいて後述するように標
準光源、及び撮影光源における前記２４色票の各色票に
対するＲ，Ｇ，Ｂ値を算出する。そして、ＣＰＵ２の指
令に従い、ＲＧＢ値算出回路８にて算出された撮影光源
における各色票のＲ，Ｇ，Ｂ値を後述するニューラルネ
ット３の入力層４に供給すると共に、標準光源における
各色票のＲ，Ｇ，Ｂ値を出力層６に供給する。The RGB value calculation circuit 8 calculates the visible range (400) of the standard light source (D65) written in the ROM 9 in advance.
ベ 700 nm), the visible region (400 to 7) for the 24 color chart of Macbeth Color Checker.
00 nm) and the imaging characteristic data in the visible region (400 to 700 nm) of the image sensor, and based on these data, as described later, each of the 24 color chips in the standard light source and the imaging light source as described later. R, G, and B values with respect to are calculated. Then, in accordance with a command from the CPU 2, the R, G, and B values of each color chart in the photographing light source calculated by the RGB value calculation circuit 8 are supplied to the input layer 4 of the neural network 3 described later, The R, G, and B values are supplied to the output layer 6.
【００２４】即ち、撮影光源でのＲ，Ｇ，Ｂ値を標準光
源でのＲ，Ｇ，Ｂ値に変換するように、２４組の撮影光
源でのＲ，Ｇ，Ｂ値、及び標準光源でのＲ，Ｇ，Ｂ値を
バックプロパゲーション法により学習させる。That is, the R, G, and B values of the 24 sets of photographing light sources and the standard light source are used so that the R, G, and B values of the photographing light source are converted into the R, G, and B values of the standard light source. R, G and B values are learned by the back propagation method.
【００２５】尚、ＲＯＭ９に記憶されている標準光源
（Ｄ６５）の可視領域における分光分布データと、マク
ベスカラーチェッカーの２４色票についての可視領域に
おける分光反射率データを、それぞれ表２、表３に示
す。The spectral distribution data in the visible region of the standard light source (D65) stored in the ROM 9 and the spectral reflectance data in the visible region of the 24 color chart of the Macbeth color checker are shown in Tables 2 and 3, respectively. Show.
【００２６】[0026]
【表２】 [Table 2]
【００２７】[0027]
【表３】 [Table 3]
【００２８】ここで、表２の分光分布データは、４００
〜７００nmまでの可視領域を１０nm単位で分割し、その
各波長領域における標準光源の分光分布データであり、
ＪＩＳ Ｚ８７２０付表１に定められた値に基づいてい
る。Here, the spectral distribution data in Table 2 is 400
The visible region from to 700 nm is divided in units of 10 nm, and the spectral distribution data of the standard light source in each wavelength region.
Based on the values defined in JIS Z8720 Appendix Table 1.
【００２９】また、表３の分光反射率データは、４００
〜７００nmまでの可視領域を１０nm単位で分割し、その
各波長領域におけるマクベスカラーチェッカーの２４色
票について、ＪＩＳ Ｚ８７２２に基づいて分光測色計
（ミノルタ製ＣＭ−１０００）で測定した分光反射率デ
ータ（単位：％）である。The spectral reflectance data in Table 3 is 400
The visible region from to 700 nm is divided in units of 10 nm, and spectral reflectance data measured by a spectrophotometer (CM-1000 manufactured by Minolta) based on JIS Z8722 for the 24 color patches of the Macbeth color checker in each wavelength region. (Unit:%).
【００３０】次に、本発明のホワイトバランス補正装置
の動作について図２、及び図３のフローチャートを参照
して説明する。Next, the operation of the white balance correction device of the present invention will be described with reference to the flowcharts of FIGS.
【００３１】まず、学習モードサブルーチン（図３）に
進む（Ｓ１）。その学習モードサブルーチンにおいて
は、図３に示すように、まず学習モードに設定し、モー
ド切換回路５によりＳＷ１、及びＳＷ２を図１中のａ側
に接続する（Ｓ１０１）。そして、分光測定器７により
撮影光源の４００nm〜７００nmの可視領域における分光
分布特性を１０nm単位で測定する（Ｓ１０２）。次に、
初期設定として色票Ｃi（ｉ＝１〜２４）のｉ値を１に
する（Ｓ１０３）。なお、本実施例では色票Ｃ1をライ
トスキンとした。そして、ステップＳ１０２で測定され
た撮影光源の分光分布データＩ1(λ)がＲＧＢ値算出回
路８に供給されると共に（Ｓ１０４）、ＲＧＢ値算出回
路８はＲＯＭ９から標準光源の分光分布データＩ0(λ)
と、撮像素子の撮像特性データＲ(λ)、Ｇ(λ)、Ｂ(λ)
を読み込む（Ｓ１０５）。さらに、ＲＧＢ値算出回路８
はＲＯＭ９から色票Ｃiの分光反射率データｒi(λ)を読
み込み（Ｓ１０６）、これらのデータに基づいて色票Ｃ
iに対する標準光源、及び撮影光源におけるＲ，Ｇ，Ｂ
値を算出する（Ｓ１０７）。この場合の標準光源におけ
るＲ，Ｇ，Ｂ値の算出式を数２に、撮影光源における
Ｒ，Ｇ，Ｂ値の算出式を数３に示す。尚、λは波長、Ｒ
0，Ｇ0，Ｂ0はそれぞれ色票Ｃiに対する標準光源におけ
るＲ，Ｇ，Ｂ値、Ｒ1，Ｇ1，Ｂ1はそれぞれ色票Ｃiに対
する撮影光源におけるＲ，Ｇ，Ｂ値を表している。First, the process proceeds to a learning mode subroutine (FIG. 3) (S1). In the learning mode subroutine, as shown in FIG. 3, first, the learning mode is set, and the mode switching circuit 5 connects SW1 and SW2 to the a side in FIG. 1 (S101). Then, the spectral distribution characteristic of the imaging light source in the visible region of 400 nm to 700 nm is measured in units of 10 nm by the spectrometer 7 (S102). next,
The i values of color chips C i (i = 1 to 24) to 1 as the initial setting (S103). In the present embodiment has a light skin color chart C 1. Then, the spectral distribution data I 1 (λ) of the photographing light source measured in step S102 is supplied to the RGB value calculating circuit 8 (S104), and the RGB value calculating circuit 8 reads the spectral distribution data I 0 of the standard light source from the ROM 9. (λ)
And imaging characteristic data R (λ), G (λ), B (λ)
Is read (S105). Further, the RGB value calculation circuit 8
Reads the spectral reflectance data r i (λ) of the color chart C i from the ROM 9 (S106), and reads the color chart C
R, G, B in the standard light source for i and the shooting light source
A value is calculated (S107). The equation for calculating the R, G, B values in the standard light source in this case is shown in Equation 2, and the equation for calculating the R, G, B values in the imaging light source is shown in Equation 3. Where λ is the wavelength, R
0, G 0, B 0 represents R at the standard source for color chart C i, respectively, G, B value, R 1, G 1, R in the imaging light source respectively B 1 represents for the color chart C i, G, B values ing.
【００３２】[0032]
【数２】 (Equation 2)
【００３３】[0033]
【数３】 (Equation 3)
【００３４】次に、ｉ値をインクリメントし（Ｓ１０
８）、ｉ値が２４になったかどうか、つまりＲＯＭ９に
記憶されている２４色票全てについて、ステップＳ１０
７においてＲ，Ｇ，Ｂ値の算出を行ったか否かを判断す
る（Ｓ１０９）。そして、２４色票全てについて行って
いない場合にはステップＳ１０６に戻り、２４色票全て
について行った場合には、次のステップＳ１１０に進
む。Next, the i value is incremented (S10
8) Step S10 is performed to determine whether the i value is 24, that is, for all 24 color patches stored in the ROM 9.
It is determined whether the R, G, and B values have been calculated in S7 (S109). If the processing has not been performed on all the 24 color patches, the process returns to step S106. If the processing has been performed on all the 24 color patches, the process proceeds to the next step S110.
【００３５】ステップＳ１１０では、ステップＳ１０７
で算出された色票Ｃ1〜Ｃ24に対する２４組のＲ1，
Ｇ1，Ｂ1値、及びＲ0，Ｇ0，Ｂ0値を、それぞれニュー
ラルネット３の入力層４、及び出力層６に供給し、バッ
クプロパゲーション法によりニューラルネット３を学習
させ、学習が終了した場合にはメインルーチン（図２）
のステップＳ２に進む。In step S110, step S107
24 sets of R 1 for the color charts C 1 to C 24 calculated by
The G 1 and B 1 values and the R 0 , G 0 and B 0 values are supplied to the input layer 4 and the output layer 6 of the neural network 3, respectively, and the neural network 3 is learned by the back propagation method. If finished, the main routine (Fig. 2)
Go to step S2.
【００３６】ステップＳ２では、ホワイトバランスの補
正モードに設定し、モード切換回路５によりＳＷ１、及
びＳＷ２を図１中のｂ側に接続する。そして、画像メモ
リ１に外部から供給されている入力カラー画像信号の一
画面分を読み込み、記憶保持させる（Ｓ３）。次に、画
像メモリ１から一画面分の入力カラー画像信号Ｒ，Ｇ，
Ｂ値を読み出し、そのＲ，Ｇ，Ｂ値をニューラルネット
３の入力層４にそれぞれ入力し（Ｓ４）、ニューラルネ
ット３の出力層６からホワイトバランス補正されたカラ
ー画像信号Ｒ’，Ｇ’，Ｂ’値に変換出力し、カラー画
像出力部に供給する（Ｓ５）。そして、次のステップＳ
６では、次画面の入力カラー画像情報があるか否かを判
断し、ＹＥＳの場合にはステップＳ１に戻り、ＮＯの場
合には全動作終了する。In step S2, a white balance correction mode is set, and the mode switching circuit 5 connects SW1 and SW2 to the b side in FIG. Then, one screen of the input color image signal supplied from the outside is read into the image memory 1 and stored and held (S3). Next, the input color image signals R, G,
The B value is read, and the R, G, and B values are input to the input layer 4 of the neural network 3 (S4), and the white balance-corrected color image signals R ', G', The output is converted to a B 'value and supplied to a color image output unit (S5). Then, the next step S
At 6, it is determined whether or not there is input color image information for the next screen. If YES, the process returns to step S1, and if NO, the entire operation is terminated.
【００３７】また、ニューラルネット３は、ホワイトバ
ランスの補正モード時には図４に示すように、画像メモ
リ１からの入力カラー画像信号Ｒ，Ｇ，Ｂ値がそれぞれ
入力される入力層４と、入力層４の各ニューロンＸ
i（ｉ＝１〜３）からの信号が結合係数Ｗij（ｊ＝１〜
３０）で重み付けを行って入力されるニューロンＹjに
より構成される中間層１０と、中間層１０の各ニューロ
ンＢjからの信号が結合係数Ｖjk（ｋ＝１〜３）で重み
付けを行って入力されるニューロンＺkにより構成され
る出力層６とからなる。そして、これら出力層６の各ニ
ューロンＺk出力は、ホワイトバランス補正された補正
画像信号Ｒ’，Ｇ’，Ｂ’値を表している。尚、学習モ
ード時には、前述したようにＲＧＢ値算出回路８にて算
出された色票Ｃ1〜Ｃ24に対する２４組のＲ1，Ｇ1，Ｂ1
値、及びＲ0，Ｇ0，Ｂ0値が、それぞれニューラルネッ
ト３の入力層４、及び出力層６に供給されている。In the white balance correction mode, the neural network 3 has an input layer 4 to which input color image signals R, G, and B values from the image memory 1 are input, as shown in FIG. 4 each neuron X
i (i = 1 to 3) form a coupling coefficient W ij (j = 1 to
30), the signals from the intermediate layer 10 composed of the neurons Y j input by weighting and the signals from the neurons B j of the intermediate layer 10 are weighted by the coupling coefficients V jk (k = 1 to 3). and an output layer 6 which composed of neuron Z k inputted. The outputs of the neurons Z k of the output layer 6 represent the values of the corrected image signals R ′, G ′, and B ′ that have been subjected to white balance correction. In the learning mode, 24 sets of R 1 , G 1 , B 1 for the color patches C 1 to C 24 calculated by the RGB value calculation circuit 8 as described above.
The values and the R 0 , G 0 , and B 0 values are supplied to the input layer 4 and the output layer 6 of the neural network 3, respectively.
【００３８】また、上記実施例では中間層１０のニュー
ロンの個数を３０個としているが、これはホワイトバラ
ンス補正の精度を考慮して設定したものであり、ホワイ
トバランス補正の精度が不十分でなければこの数に特定
される必要はない。Although the number of neurons in the intermediate layer 10 is set to 30 in the above embodiment, this is set in consideration of the accuracy of white balance correction, and the accuracy of white balance correction must be insufficient. There is no need to be specific to the number of tobacco.
【００３９】一方、中間層１０の各結合係数Ｗij及びＶ
jkは、前述するように学習モードにおいて予め学習さ
せ、設定された値となっている。On the other hand, each coupling coefficient W ij and V
jk has been set in advance in the learning mode as described above.
【００４０】次に、本発明によりホワイトバランス補正
を行った場合において、マクベスカラーチェッカーによ
るライトスキンからブラックまでの２４個の色票を用い
て、Ａ，Ｄ５０，Ｄ６５，Ｄ７５，Ｆ６，Ｆ８，Ｆ１０
の７種類の光源下での標準光源との色差をＣＩＥＬＡＢ
で評価した結果を平均して求めた平均色差を表４に示
す。Next, when white balance correction is performed according to the present invention, A, D50, D65, D75, F6, F8, and F10 are calculated using 24 color patches from light skin to black by the Macbeth color checker.
Color difference with standard light source under 7 types of light sources
Table 4 shows the average color difference obtained by averaging the results evaluated in.
【００４１】[0041]
【表４】 [Table 4]
【００４２】この表４より、本発明によるホワイトバラ
ンス補正を行った場合には、前記従来法による補正では
ホワイトバランス補正が不十分であった光源Ａ，Ｆ６，
Ｆ１０においても、平均色差がそれぞれ２．２，２．
０，１．７となっており、ホワイトバランス補正が精度
よく行なわれていることが分かる。As can be seen from Table 4, when the white balance correction according to the present invention was performed, the light sources A, F6, and the light sources A, F6, which had insufficient white balance correction by the above-described conventional method.
Also in F10, the average color difference is 2.2, 2.2.
0 and 1.7, indicating that the white balance correction has been performed with high accuracy.
【００４３】尚、上記実施例では、カラー画像情報とし
てＲ，Ｇ，Ｂ値を用いた場合について説明したが、その
他のカラー画像情報、例えばＣＩＥが定めたＬ*，ａ*，
ｂ*値を用いても構わない。In the above embodiment, the case where the R, G, and B values are used as the color image information has been described. However, other color image information, for example, L * , a * ,
The b * value may be used.
【００４４】また、前記色票Ｃ1〜Ｃ24に対する標準光
源におけるＲ，Ｇ，Ｂ値を、ＲＯＭ９に予め書き込まれ
ている標準光源の可視領域における分光分布データに基
づいて、ＲＧＢ値算出回路８にて算出する場合について
説明したが、該分光分布データの代わりに、ＲＯＭ９に
前記色票Ｃ1〜Ｃ24に対する標準光源におけるＲ，Ｇ，
Ｂ値を予め書き込ませておいても構わない。The R, G, and B values of the standard light source for the color chips C 1 to C 24 are calculated based on the spectral distribution data in the visible region of the standard light source written in the ROM 9 in advance. Has been described, but instead of the spectral distribution data, R, G, and R in the standard light source for the color patches C 1 to C 24 are stored in the ROM 9.
The B value may be written in advance.
【００４５】[0045]
【発明の効果】以上述べた通り本発明によれば、種々の
光源のもとで撮影されたとしても、ホワイトバランス補
正されていない入力カラー画像情報が、理想のホワイト
バランス状態になるように補正されて出力される。As described above, according to the present invention, even if the image is taken under various light sources, the input color image information that has not been subjected to white balance correction is corrected so as to be in an ideal white balance state. Is output.
【００４６】従って、白熱電灯やある種の螢光灯などの
撮影光源下においても忠実な色再現が行われ、常に良好
なカラー画像を得ることができる。Accordingly, faithful color reproduction is performed even under a photographing light source such as an incandescent lamp or a kind of fluorescent lamp, and a good color image can always be obtained.
【図１】本発明のホワイトバランス補正装置の概略ブロ
ック図である。FIG. 1 is a schematic block diagram of a white balance correction device according to the present invention.
【図２】本発明のホワイトバランス補正装置の動作を説
明するためのメインルーチンのフローチャートである。FIG. 2 is a flowchart of a main routine for explaining the operation of the white balance correction device of the present invention.
【図３】本発明のホワイトバランス補正装置の動作を説
明するためのサブルーチンのフローチャートである。FIG. 3 is a flowchart of a subroutine for explaining the operation of the white balance correction device of the present invention.
【図４】図１実施例に適用したニューラルネットの、補
正モード時における構成図である。FIG. 4 is a configuration diagram of a neural network applied to the embodiment of FIG. 1 in a correction mode.
【図５】従来のカラービデオカメラにおける、ホワイト
バランス補正装置の概略ブロック図である。FIG. 5 is a schematic block diagram of a white balance correction device in a conventional color video camera.
１ 画像メモリ ２ ＣＰＵ ３ ニューラルネット ４ 入力層 ５ モード切換回路 ６ 出力層 ７ 分光測定器 ８ ＲＧＢ値算出回路 ９ ＲＯＭ １０ 中間層 ５１ 撮影レンズ ５２ ＣＣＤ ５３ 信号処理回路 ５４ 可変利得増幅器 ５６ 測光レンズ DESCRIPTION OF SYMBOLS 1 Image memory 2 CPU 3 Neural net 4 Input layer 5 Mode switching circuit 6 Output layer 7 Spectrometer 8 RGB value calculation circuit 9 ROM 10 Intermediate layer 51 Shooting lens 52 CCD 53 Signal processing circuit 54 Variable gain amplifier 56 Photometric lens
Claims (1)
情報に基づいて、カラー画像を出力するカラー画像出力
機器において、 撮影光源の分光分布を測定する分光測定手段と、 該分光測定手段により測定された分光分布値に基づい
て、所定色票に対する標準光源、及び前記撮影光源にお
けるカラー画像情報値の対データを複数組算出する算出
手段と、 複数のユニットからなる入力層と、該入力層の各ユニッ
トと相互に結合された複数のユニットからなる中間層
と、該中間層の各ユニットと相互に結合された複数のユ
ニットからなる出力層とからなるニューラルネットと、 前記算出手段にて算出された複数組の前記撮影光源、及
び前記標準光源におけるカラー画像情報値の対データ
を、それぞれ前記入力層、及び前記出力層に供給し、バ
ックプロパゲーション法により前記ニューラルネットを
学習させる学習モードと、前記入力カラー画像情報の出
力値を前記入力層に供給し、前記出力層から入力カラー
画像のホワイトバランス補正された補正カラー画像情報
値を出力させる補正モードとを切換設定すると共に、前
記補正モードへの設定に先立ち前記学習モードに設定す
るモード切換手段と、 を備えていることを特徴とするホワイトバランス補正装
置。1. A color image output device for outputting a color image based on input color image information obtained by photographing a subject, comprising: a spectrometer for measuring a spectral distribution of a photographing light source; Calculating means for calculating a plurality of sets of color image information value pair data in the standard light source and the photographing light source based on the measured spectral distribution values, and an input layer including a plurality of units; A neural network consisting of an intermediate layer composed of a plurality of units mutually coupled to each unit of the above, and an output layer composed of a plurality of units mutually coupled to each unit of the intermediate layer; The plurality of sets of the imaging light source, and the pair data of the color image information value in the standard light source, respectively, to the input layer and the output layer, A learning mode for learning the neural network by a propagation method, supplying an output value of the input color image information to the input layer, and outputting a corrected color image information value of the input color image after white balance correction from the output layer. And a mode switching unit configured to switch between a correction mode to be set and a learning mode prior to setting to the correction mode.
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|---|---|---|---|
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Applications Claiming Priority (1)
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