JP4718113B2 - ホワイトバランス調整方法および画像処理装置 - Google Patents
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Description
[数式1]
R’=Rg×R
G’=Gg×G
B’=Bg×B
ガンマ補正回路106は、ホワイトバランス調整されたR,G,B信号(数式1のR’,G’,B’からなる画像信号)が所望のガンマ特性となるように入出力特性を変更し、Y/C信号生成回路108に出力する。Y/C信号生成回路108は、ガンマ補正されたR,G,B信号から輝度信号Yと色差信号Cr,Cbを生成する。これらの輝度信号Yと色差信号Cr,Cbは、メモリ110に格納される。メモリ110内のY/C信号を読み出して、図1のVRAM20およびビデオエンコーダ60を介して画像表示装置28に出力することにより、画像を表示させることができる。
[数式2]
D1ja={{(R1j−R1a)2 +(B1j−B1a)2 }1/2
ここで、インデックスaは、注目色情報との距離を算出する対象の色情報を指し示し、撮影画面が8×8に分割されている場合には「1」から「64」までの整数である。したがって、インデックスjが指し示す64通りの注目色情報ごとに、インデックスaが指し示す64通りの色情報までの距離D1jaがそれぞれ求められる。合計では64×64通りの距離D1jaが求められる。そして、各注目色情報(R1j,B1j)を含み各注目色情報(R1j,B1j)から所定の半径Nの範囲内に存在する色情報を、ひとつのカタマリとし、カタマリごとに、各カタマリ内の色情報の個数C2jと、各カタマリ内の色情報の平均座標(R2j,B2j)を求める。この平均座標(R2j,B2j)は、数式3に従って計算される。
[数式3]
R2j=Σ(K1ja×R1a)/ΣK1ja
B2j=Σ(K1ja×B1a)/ΣK1ja
ここでK1jaは、距離D1jaが所定の半径N以内の場合には値が「1」、距離D1jaが半径Nを超える場合には値が「0」となる係数である。すなわち、インデックスaで指し示される色情報(R1a,B1a)が注目色情報(R1j,B1j)から半径Nの範囲内にある(「1」)、ない(「0」)の何れかを表わす。Σ記号は、インデックスaを「1」から分割エリア個数(「64」)まで順次切り替えて行う積算を示す。
[数式4]
Dija={{(Rij−Ria)2 +(Bij−Bia)2 }1/2
ここで、インデックスaは、注目色情報との距離を算出する対象の代表色情報を指し示す正整数である。各注目色情報(Rij,Bij)と、各注目色情報(Rij,Bij)から所定の半径Nの範囲内に存在する代表色情報とを、ひとつのカタマリとし、カタマリごとに、各カタマリ内に属する元の色情報の個数Ci+1jと、各カタマリ内の色情報の平均座標(Ri+1j,Bi+1j)を求める。この平均座標(Ri+1j,Bi+1j)は、数式5に従って計算される。
[数式5]
Ri+1j=Σ(Kija×Ria)/ΣKija
Bi+1j=Σ(Kija×Bia)/ΣKija
ここで、Kijaは、インデックスaで指し示される代表色情報(Ria,Bia)が注目色情報(Rij,Bij)から半径Nの範囲内にある(「1」)、ない(「0」)の何れかを表わす。Σ記号は、インデックスaを「1」からカタマリ個数まで順次切り替えて行う積算を示す。
[数式6]
R/Gg=(ΣHCk×(1/Rk))/ΣHCk
B/Gg=(ΣHCk×(1/Bk))/ΣHCk
ここで、インデックスkは、各カタマリを指し示す「1」からmまでの正整数である。(1/Rk,1/Bk)は、各カタマリの代表色情報(Rk,Bk)を、ニュートラル・グレーを示す原点(1,1)にするためのゲイン(「逆算ゲイン」と称する)である。評価値HCkは、個数Ckに応じた逆算ゲイン(1/Rk,1/Bk)に対する重みである。個数Ckは、各カタマリに属する色情報の個数(分割エリアの個数に相当する)である。Σ記号は、インデックスkを「1」からmまで順次切り替えて行う積算を表わす。
[数式7]
Dk={{(1−Rk)2 +(1−Bk)2 }1/2
ここで、インデックスkは、カタマリを指し示すものであり、「1」からカタマリ個数までの正整数である。
[数式8]
Dk0={{(Rk−R0)2 +(Bk−B0)2 }1/2
ここで、インデックスkは、注目CORNを指し示す正整数である。なお、近傍CORNの中心(R0,B0)は、選別された近傍CORNの代表色情報を示す(R/G,B/G)座標である。注目CORNの中心(Rk,Bk)は、注目CORNの代表色情報を示す(R/G,B/G)座標である。
[数式9]
物体色らしさの評価値HM=彩度評価値H1×明度評価値H2×画面評価値H3
この物体らしさの評価値HMに基づいて各注目CORNが物体色を示すものか否かが判定され(S218)、物体らしさの評価値HMが所定の閾値を超える場合には、その注目CORNがホワイトバランス補正値の計算要因から排除される(S220)。
[数式10]
光源色らしさの評価値HL=1−物体色らしさの評価値HM
この光源色らしさの評価値HLに基づいて、光源色らしいカタマリのみがゲイン値(ホワイトバランス補正値)の計算要因とされる(S222)。
[数式11]
R/Gg=(ΣHLCk×(1/Rk))/ΣHLCk
B/Gg=(ΣHLCk×(1/Bk))/ΣHLCk
ここで、インデックスkは、各光源色を示すカタマリを指し示す「1」からmまでの正整数である。(1/Rk,1/Bk)は、各カタマリの代表色情報(Rk,Bk)を、ニュートラル・グレーを示す原点(1,1)にするための逆算ゲインである。評価値HLCkは、各カタマリの光源色らしさの評価値HLおよび個数Ckに応じた逆算ゲイン(1/Rk,1/Bk)に対する重みである。個数Ckは、各カタマリに属する色情報の個数(分割エリアの個数に相当する)である。Σ記号は、インデックスkを「1」からmまで順次切り替えて行う積算を表わす。
Claims (2)
- カラー撮像素子から得られる各色別の画像信号に基づいてホワイトバランス補正値を算出し、前記算出したホワイトバランス補正値に基づいて前記画像信号のホワイトバランスを調整するホワイトバランス調整方法において、
1画面を複数のエリアに分割してなる複数の分割エリアの色情報を各分割エリア内の各色別の画像信号に基づいて求める第1ステップと、
各分割エリアの色情報に順次注目し、注目した分割エリアの色情報と該色情報に相互に近似する他の分割エリアの色情報とからなるグループを順次形成して、形成された各グループをそれぞれ代表する代表色情報を求める第2ステップと、
各グループの代表色情報に順次注目し、注目したグループの代表色情報と該代表色情報に相互に近似する他のグループの代表色情報とからなる新たなグループを順次形成して、新たに形成された各グループをそれぞれ代表する代表色情報を求める第3ステップと、
該第3ステップを代表色情報の値が収束するまで繰り返し、最後に形成されたグループの代表色情報に基づいて前記ホワイトバランス補正値を算出する第4ステップと、
を含むことを特徴とするホワイトバランス調整方法。 - 各色別の画像信号に基づいてホワイトバランス補正値を算出し、前記算出したホワイトバランス補正値に基づいて前記画像信号のホワイトバランスを調整する画像処理装置であって、
1画面を複数のエリアに分割してなる複数の分割エリアの色情報を各分割エリア内の各色別の画像信号に基づいて求める手段と、
各分割エリアの色情報に順次注目し、注目した分割エリアの色情報と該色情報に相互に近似する他の分割エリアの色情報とからなるグループを順次形成して、形成された各グループをそれぞれ代表する代表色情報を求める手段と、
各グループの代表色情報に順次注目し、注目したグループの代表色情報と該代表色情報に相互に近似する他のグループの代表色情報とからなる新たなグループを順次形成して、新たに形成された各グループをそれぞれ代表する代表色情報を求め、この新たなグループの形成を代表色情報が収束するまで繰り返す手段と、
最後に形成されたグループの代表色情報に基づいて前記ホワイトバランス補正値を算出する手段と、
を備えたことを特徴とする画像処理装置。
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