JP2009290734A - Image processor and image processing method and program - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、画像処理装置および画像処理方法、並びにプログラムに関し、特に、ホワイトバランスをより正確に調整することができるようにした画像処理装置および画像処理方法、並びにプログラムに関する。 The present invention relates to an image processing apparatus, an image processing method, and a program, and more particularly, to an image processing apparatus, an image processing method, and a program that can adjust white balance more accurately.
従来、ディジタルカメラにより被写体を撮像する際に、太陽光や蛍光灯などの光源(照明光)に応じて被写体の色温度が変化するため、画像の色(白色)を正しく再現するために、光源に応じたホワイトバランスの調整が行われている。ホワイトバランスの調整は、例えば、撮像素子が被写体を撮像して出力する画像データを検波した検波結果に基づいて光源を推定し、その光源に適したホワイトバランス係数に基づいて行われる。 Conventionally, when a subject is imaged with a digital camera, the color temperature of the subject changes in accordance with a light source (illumination light) such as sunlight or a fluorescent lamp. Therefore, in order to reproduce the image color (white) correctly, The white balance is adjusted accordingly. The white balance is adjusted based on, for example, a light source estimated based on a detection result obtained by detecting image data output by the imaging device imaging and outputting a subject, and a white balance coefficient suitable for the light source.
しかしながら、一般的に、画像データからだけでは、光源を正確に推定することは困難であることが知られている。また、ホワイトバランスを調整する作業は煩雑であり、被写体に応じたホワイトバランスの適切な調整には熟練を要する。例えば、緑一色の森や、澄み切った青空、真っ赤な夕焼けなど、白色が非常に少ない被写体では、特に、画像データの検波結果に誤差や誤りが発生しやすく、光源を正確に推定することは困難である。 However, it is generally known that it is difficult to accurately estimate the light source only from the image data. Further, the work of adjusting the white balance is complicated, and skill is required to appropriately adjust the white balance according to the subject. For example, for subjects with very little white, such as a forest with a solid green color, a clear blue sky, and a bright red sunset, errors and errors are likely to occur in the detection results of image data, making it difficult to accurately estimate the light source. It is.
このように、画像データからでは光源を正確に推定することが困難であるため、例えば、画像データ以外のデータを参照することで、光源を推定する確度を向上させることが行われている。 As described above, since it is difficult to accurately estimate the light source from the image data, for example, the accuracy of estimating the light source is improved by referring to data other than the image data.
例えば、特許文献1には、GPS(Global Positioning System)などからの電磁波を利用して地球上での位置情報を検出し、撮像時刻における、その位置における太陽の高度や、日出入時刻との時間差に基づいて光源(例えば、夕焼けなどが含まれるか否か)を推定し、ホワイトバランスを調整する技術が開示されている。 For example, in Patent Document 1, position information on the earth is detected using electromagnetic waves from GPS (Global Positioning System) and the time difference between the altitude of the sun at that position and the daylight entry time at the imaging time. Based on the above, a technique for estimating a light source (for example, whether or not sunset is included) and adjusting white balance is disclosed.
また、特許文献2には、画像をプリントアウトする際の補正処理に、センサが検出した気温および気圧に基づく天気情報、または、ネットワークを介して取得した天気情報に基づいて推定される光源(色温度)を利用する技術が開示されている。 Patent Document 2 discloses a light source (color) estimated based on weather information based on temperature and pressure detected by a sensor or weather information acquired via a network in correction processing when printing an image. Technology using temperature is disclosed.
上述したように、位置情報や、時間情報、天気情報などを用いて光源を推定することが行われているが、まだまだ誤推定も多い。光源を推定する確度をさらに向上させるため、撮影瞬間における撮影位置での撮影条件(特に、太陽光の影響度)を知り、ホワイトバランスをより正確に調整することが求められている。 As described above, the light source is estimated using position information, time information, weather information, and the like, but there are still many erroneous estimations. In order to further improve the accuracy of estimating the light source, it is required to know the shooting condition (particularly the influence of sunlight) at the shooting position at the shooting moment and adjust the white balance more accurately.
本発明は、このような状況に鑑みてなされたものであり、ホワイトバランスをより正確に調整することができるようにするものである。 The present invention has been made in view of such a situation, and makes it possible to adjust the white balance more accurately.
本発明の一側面の画像処理装置は、所定の信号強度で送信装置から送信されている信号を受信する受信手段と、前記受信手段により受信された信号の信号強度を計測する信号強度計測手段と、前記信号強度計測手段により計測される信号強度に基づいて、画像を撮像する撮像手段による撮像時の光源を推定する推定手段と、前記推定手段により推定された光源に応じて、前記撮像手段から出力される画像データのホワイトバランスを調整する調整手段とを備える。 An image processing apparatus according to an aspect of the present invention includes a receiving unit that receives a signal transmitted from a transmitting device at a predetermined signal strength, and a signal strength measuring unit that measures the signal strength of the signal received by the receiving unit. Based on the signal intensity measured by the signal intensity measuring means, the estimating means for estimating the light source at the time of imaging by the imaging means for imaging an image, and the imaging means according to the light source estimated by the estimating means Adjusting means for adjusting the white balance of the output image data.
本発明の一側面の画像処理方法またはプログラムは、所定の信号強度で送信装置から送信されている信号を受信し、前記受信された信号の信号強度を計測し、前記計測される信号強度に基づいて、画像を撮像する撮像手段による撮像時の光源を推定し、前記推定された光源に応じて、前記撮像手段から出力される画像データのホワイトバランスを調整するステップを含む。 An image processing method or program according to an aspect of the present invention receives a signal transmitted from a transmission device at a predetermined signal strength, measures the signal strength of the received signal, and based on the measured signal strength A step of estimating a light source at the time of imaging by an imaging unit that captures an image, and adjusting a white balance of image data output from the imaging unit according to the estimated light source.
本発明の一側面においては、所定の信号強度で送信装置から送信されている信号が受信され、その信号の信号強度が計測される。そして、信号強度に基づいて、画像を撮像する撮像手段による撮像時の光源が推定され、その光源に応じて、撮像手段から出力される画像データのホワイトバランスが調整される。 In one aspect of the present invention, a signal transmitted from a transmission device with a predetermined signal strength is received, and the signal strength of the signal is measured. Then, based on the signal intensity, the light source at the time of imaging by the imaging unit that captures an image is estimated, and the white balance of the image data output from the imaging unit is adjusted according to the light source.
本発明の一側面によれば、ホワイトバランスをより正確に調整することができる。 According to one aspect of the present invention, white balance can be adjusted more accurately.
以下、本発明を適用した具体的な実施の形態について、図面を参照しながら詳細に説明する。 Hereinafter, specific embodiments to which the present invention is applied will be described in detail with reference to the drawings.
図1は、本発明を適用したディジタルカメラの一実施の形態の構成例を示すブロック図である。 FIG. 1 is a block diagram showing a configuration example of an embodiment of a digital camera to which the present invention is applied.
図1において、ディジタルカメラ11は、撮像部12、アンテナ13、通信処理部14、天候計測部15、画像信号処理部16、記録部17、表示部18、および制御部19から構成される。
1, the
撮像部12は、光学レンズ21および撮像素子22を備えて構成される。光学レンズ21は、複数枚のレンズ群を有しており、図示しない被写体の光を撮像素子22の受光面に結像させる。撮像素子22は、CCD(Charge Coupled Device)や、CMOS(Complementary Metal Oxide Semiconductor)センサなどのイメージセンサを有し、光学レンズ21により結像される画像を光電変換した電気信号、即ち、画素単位の画像データを出力する。
The
アンテナ13は、人工衛星などのように十分に高い場所に位置している通信装置からの電磁波を受信し、通信処理部14に供給する。ここで、十分に高い場所に位置している通信装置としては、GPS衛星や、通信または放送を行う衛星、地上の建造物の高層階に設置されている通信装置などがある。
The
通信処理部14は、後述するように、アンテナ13により受信された通信信号の信号強度、および通信信号を復調して得られる素性情報を制御部19に供給する。
As will be described later, the communication processing unit 14 supplies the
天候計測部15は、温度センサ、湿度センサ、および気圧センサを有しており、ディジタルカメラ11による撮像時の温度、湿度、および気圧を計測し、それらの計測値に基づく天候情報(晴れ、曇り、雨、雪などを示す情報)を、制御部19に供給する。
The
画像信号処理部16には、撮像部12が出力する画像データが供給される。画像信号処理部16は、後述するように、画像データを検波した検波結果を制御部19に供給し、制御部19から、撮像部12から出力される画像データのホワイトバランスを調整する際のパラメータであるホワイトバランス係数が供給される。そして、画像信号処理部16では、そのホワイトバランス係数に基づいたホワイトバランス調整処理や、その他の様々な画像処理が画像データに施される。
Image data output from the
記録部17は、DRAM(Dynamic Random Access Memory)や、フラッシュメモリなどの各種の記録媒体を備えて構成されており、画像信号処理部16において画像処理が施された画像データが供給され、その画像データを記録する。
The recording unit 17 includes various recording media such as a DRAM (Dynamic Random Access Memory) and a flash memory, and is supplied with image data subjected to image processing in the image
表示部18は、液晶パネルなどを備えて構成されており、画像信号処理部16において画像処理が施された画像データが供給され、その画像データに基づいて、画像を表示する。
The
制御部19は、後述するように、通信処理部14から供給される信号強度情報および素性情報や、天候計測部15から供給される天候情報、画像信号処理部16から供給される検波結果などに基づいて、ホワイトバランス係数を決定し画像信号処理部16に供給する。
As will be described later, the
次に、通信処理部14、画像信号処理部16、および制御部19について、詳細に説明する。
Next, the communication processing unit 14, the image
通信処理部14は、信号強度計測部31および復調部32を有する受信処理部33と、変調部34を有する送信処理部35とを備えて構成される。
The communication processing unit 14 includes a reception processing unit 33 having a signal
信号強度計測部31には、アンテナ13が受信した通信信号が供給され、信号強度計測部31は、その通信信号の受信強度(レベル)を計測し、その受信強度を示す信号強度情報を制御部19に供給する。
The signal
復調部32には、アンテナ13が受信した通信信号が供給され、復調部32は、その通信信号を復調し、通信信号の内容に基づいて、送信元となっている通信装置が通信信号を出力する出力強度や、通信装置の位置(方向または距離)などを含む通信装置の素性を示す素性情報を取得する。
A communication signal received by the
変調部34は、ディジタルカメラ11から外部の装置にアンテナ13を介して情報を送信する際に、その情報を変調してアンテナ13に供給する。なお、外部の装置に情報を送信する必要がなければ、変調部34を設ける必要はない。
When transmitting information from the
画像信号処理部16は、検波部41、一般画像処理部42、ホワイトバランス調整部43、および圧縮変換処理部44を備えて構成される。
The image
検波部41には、撮像素子22が出力する画像データが供給される。検波部41は、制御部19により決定されたパラメータに基づいて、画像データから無彩色領域(白色または薄い灰色(18%グレー)であると判断される領域)を検出する。そして、検波部41は、無彩色領域の画素値(輝度)を色成分ごとに積分し、R成分、G成分、およびB成分それぞれの積分値を、検波結果として制御部19に供給する。
Image data output from the
一般画像処理部42は、制御部19の制御に従って、撮像素子22が出力する画像データに対してホワイトバランス補正処理以外の一般的な画像処理を行い、画像処理を施した画像データをホワイトバランス調整部43に供給する。例えば、一般画像処理部42は、γ補正などの各種の補正処理や、ノイズリダクション処理などを行う。
Under the control of the
ホワイトバランス調整部43には、制御部19の係数決定部53からホワイトバランス係数が供給され、ホワイトバランス調整部43は、そのホワイトバランス係数に基づいて、一般画像処理部42から供給される画像データのホワイトバランスを調整する。即ち、ホワイトバランス調整部43は、ホワイトバランス係数に基づいた増幅率で、画像データのR成分、G成分、B成分をそれぞれ増幅することで、被写体の白色が正確な白色で再現されるように補正する。
The white
圧縮変換処理部44は、制御部19の制御に従い、一般画像処理部42およびホワイトバランス調整部43において処理が施された画像データに対して圧縮変換処理を施す。例えば、圧縮変換処理部44は、画像データを、記録部17に記録するための所定のフォーマット(例えば、JPEG(Joint Photographic Experts Group)やMPEG(Moving Picture Experts Group)など)に変換する圧縮処理や、所定のサイズに変換する解像度変換処理などを行う。
The compression
制御部19は、データベース51、時刻記憶部52、係数決定部53、メモリ54、CPU(Central Processing Unit)55を備えて構成される。
The
データベース51は、画像の撮像時の撮像条件(例えば、屋内または屋外や、天候など)と、受信信号の強度の減衰率とが対応付けられているテーブルを格納する。データベース51に格納されるテーブルについては、図2および図3を参照して後述する。 The database 51 stores a table in which imaging conditions (for example, indoors or outdoors, weather, etc.) at the time of imaging an image are associated with an attenuation rate of received signal strength. The table stored in the database 51 will be described later with reference to FIGS.
時刻記憶部52は、時刻を計時するタイマと、タイマの出力を記憶するメモリとを有しており、CPU55の制御に従って、ディジタルカメラ11において画像が撮像された時刻(年日時)を示す時刻情報を記憶する。
The
係数決定部53には、CPU55により推定された光源を示す情報が供給される。係数決定部53は、その光源に対応するホワイトバランス係数を決定する。例えば、係数決定部53には、所定の光源と、その光源で撮像された画像における無彩色領域のR成分、G成分、B成分を等しくさせるホワイトバランス係数(R成分、G成分、B成分それぞれごとの係数)とが対応付けられて記憶されており、係数決定部53は、CPU55により推定された光源に対応付けられているホワイトバランス係数を、ホワイトバランス調整部43に供給する。
Information indicating the light source estimated by the
メモリ54は、ROM(Read Only Memory)や、RAM(Random Access Memory)、フラッシュメモリ(例えば、EEPROM(Electronically Erasable and Programmable Read Only Memory))などであり、CPU55が実行するプログラム(パラメータを算出するアルゴリズム)や、CPU55の処理に必要なデータを記憶する。
The
CPU55は、メモリ54に記憶されているプログラムを実行して、ディジタルカメラ11の各ブロックを制御する。例えば、CPU55は、撮像部12により撮像された画像を、記録部17に記録させたり、表示部18に表示させる制御を行う。
The
また、CPU55には、画像信号処理部16の検波部41から画像データの検波結果が供給され、通信処理部14の信号強度計測部31から信号強度情報が供給され、通信処理部14の復調部32から通信装置の素性情報が供給され、天候計測部15から天候情報が供給される。そして、CPU55は、これらの情報を用いるとともに、データベース51を参照して、撮像部12が撮像した際の光源を推定し、その光源を示す情報を係数決定部53に供給する。
The
例えば、CPU55は、画像データの検波結果から、従来の方法と同様に、画像データに基づいた光源の推定を行う。また、CPU55は、通信装置の素性情報に含まれる通信信号の出力強度と、信号強度計測部31からの信号強度情報とに基づいて、通信信号の減衰率を算出し、データベース51を参照して、その減衰率での撮像条件を求める。そして、CPU55は、この撮像条件から、推定した光源の信頼度が高いと判定すれば、その光源をホワイトバランスの調整に用いるとする。また、CPU55は、その信頼度が低いと判定すれば、減衰率や、天候情報などを用いて、より信頼度の高い光源を推定する。
For example, the
また、例えば、CPU55は、画像データの無彩色領域の割合に基づいて、その割合が低ければ、推定した光源の信頼度は低いと判定して、他の情報を用いて推定された光源をホワイトバランスの調整に用いるようにする。
Further, for example, based on the ratio of the achromatic region of the image data, the
次に、図2および図3を参照して、データベース51に格納されるテーブルについて説明する。 Next, a table stored in the database 51 will be described with reference to FIGS.
図2は、通信信号の減衰率と、撮像条件としての場所および天候との関係を示したテーブルの例である。 FIG. 2 is an example of a table showing the relationship between the attenuation rate of the communication signal and the location and weather as imaging conditions.
図2に示すように、屋外において、晴れと曇りとの閾値として用いられる減衰率が20%とされ、曇りと雨または雪との閾値として用いられる減衰率が40%とされ、雨または雪と極めて悪天候との閾値として用いられる減衰率が60%とされている。また、屋内においては、建造物により信号強度が減衰するため、天候の条件がないものと、晴れとの閾値として用いられる減衰率が40%とされ、晴れと曇りとの閾値として用いられる減衰率が60%とされ、曇りと雨または雪との閾値として用いられる減衰率が80%とされている。 As shown in FIG. 2, the attenuation rate used as a threshold value between sunny and cloudy is 20% outdoors, and the attenuation rate used as a threshold value between cloudy and rain or snow is 40%. The attenuation rate used as a threshold for extremely bad weather is 60%. Also, indoors, the signal strength is attenuated by the building. Therefore, the attenuation rate used as the threshold value for clear weather and cloudy is 40%, and the attenuation rate used as the threshold value for sunny and cloudy. Is 60%, and the attenuation rate used as a threshold value between cloudy and rainy or snow is 80%.
このように図2のテーブルには、撮像条件を求めるための減衰率の6つの閾値が登録されている。なお、送信元の通信装置の出力強度などの違いにより、各パラメータの境界が変化することがあり、それらの違いに応じて減衰率の閾値を変更してもよい。即ち、閾値は、図2の例に示した値に固定されるものではない。また、便宜上、屋内の例を1種類としているが、建造物の材質(木造、コンクリート、ガラスなど)や、建造物の厚みなどのパラメータに応じてさらに詳細に閾値を計測することにより、データベース51の内容を詳細なものにすることができる。 As described above, in the table of FIG. 2, six threshold values of the attenuation rate for obtaining the imaging condition are registered. Note that the boundary of each parameter may change due to a difference in output intensity of the transmission source communication device, and the threshold value of the attenuation factor may be changed according to the difference. That is, the threshold value is not fixed to the value shown in the example of FIG. Further, for convenience, one type of indoor example is used, but the database 51 is obtained by measuring the threshold value in more detail according to parameters such as the material of the building (wooden, concrete, glass, etc.) and the thickness of the building. The contents of can be detailed.
また、図3を参照して、図2のテーブルについて説明する。 The table in FIG. 2 will be described with reference to FIG.
例えば、撮像場所が屋外である場合、通信信号の減衰に寄与するものには、宇宙でのチリや、大気、天候に応じた地表近くの状態(例えば、雲、雨、雪、霧)などがある。従って、減衰率が0〜20%であれば、ほとんど遮るものがない状態であると考えられ、晴れの状態での減衰とされる。また、減衰率が20〜40%であれば雲による減衰とされ、減衰率が40〜60%であれば通常の雨や雪などによる減衰とされ、減衰率が60〜100%であれば悪天候(大雨や嵐)であって太陽光が届かない状態での減衰とされる。 For example, when the imaging location is outdoors, factors that contribute to the attenuation of communication signals include dust in the universe, near-surface conditions according to the atmosphere and weather (for example, clouds, rain, snow, fog). is there. Therefore, if the attenuation rate is 0 to 20%, it is considered that there is almost no obstruction, and the attenuation is a clear state. If the attenuation rate is 20 to 40%, the attenuation is caused by clouds. If the attenuation rate is 40 to 60%, the attenuation is caused by normal rain or snow. If the attenuation rate is 60 to 100%, the weather is bad. (Deep rain or storm) and attenuation when sunlight does not reach.
また、撮像場所が屋内である場合、天候による減衰に加えて、建造物により通信信号が減衰する。ここで、建造物により最低でも40%の減衰があるとし、減衰率が0〜40%であることはなく、40〜60%であれば建造物と晴れによる減衰とされ、減衰率が60〜80%であれば建造物と曇りによる減衰とされる。減衰率が80〜100%であれば建造物と通常の雨や雪などによる減衰の状態、または、地下などの建造物の深い場所であり天候に関わらず太陽光の影響をほとんど受けない状態とされる。 In addition, when the imaging location is indoors, the communication signal is attenuated by the building in addition to attenuation due to weather. Here, it is assumed that there is at least 40% attenuation depending on the building, and the attenuation rate is not 0 to 40%. If it is 40 to 60%, the attenuation is caused by the building and clear weather, and the attenuation rate is 60 to 60%. If it is 80%, it is considered as attenuation due to the building and cloudiness. If the attenuation rate is 80 to 100%, it is a state where the building is attenuated by normal rain or snow, or a state where the building is deep, such as underground, and is hardly affected by sunlight regardless of the weather. Is done.
次に、図4は、図1のディジタルカメラ11におけるホワイトバランス調整処理を説明するフローチャートである。
Next, FIG. 4 is a flowchart for explaining white balance adjustment processing in the
例えば、ディジタルカメラ11に電源が投入され、撮像部12が撮像を開始すると処理が開始され、ステップS11において、撮像部12の撮像素子22は、被写体を撮像した結果得られる画像データの出力を開始する。画像信号処理部16の検波部41および一般画像処理部42は、撮像素子22から出力される画像データを取得し、処理はステップS12に進む。
For example, when the power is turned on to the
ステップS12において、信号強度計測部31は、アンテナ13が受信した通信信号の信号強度を示す信号強度情報をCPU55に供給し、復調部32は、アンテナ13が受信した通信信号から得られる通信装置の素性情報をCPU55に供給する。また、天候計測部15は、温度、湿度、および気圧の計測値に基づく天候情報をCPU55に供給する。CPU55は、それらの情報を取得し、処理はステップS13に進む。
In step S <b> 12, the signal
ステップS13において、CPU55は、ステップS12で信号強度計測部31から供給される信号強度情報と、復調部32から供給される素性情報とに基づいて、受信信号の減衰率を算出する。即ち、上述したように、素性情報には、通信装置が通信信号を出力する出力強度が含まれており、CPU55は、例えば、その出力強度に対する、受信信号の信号強度の割合を減衰率として算出する。
In step S13, the
ステップS13の処理後、処理はステップS14に進み、CPU55は、ステップS13で算出した減衰率に基づいた推定を行う。例えば、CPU55は、データベース51を参照し、ステップS13で算出した減衰率に対応する撮像条件を、撮像部12により画像が撮像された際の条件として推定する。
After the process of step S13, the process proceeds to step S14, and the
ステップS14の処理後、処理はステップS15に進み、CPU55は、撮像素子22により撮像された画像に基づいて光源を推定する推定処理(図5のフローチャートの処理)を行い、処理はステップS16に進む。なお、この推定処理は、従来のディジタルカメラにおいて行われている処理と同様のものである。
After the process of step S14, the process proceeds to step S15, and the
ステップS16においてCPU55は、ステップS14で減衰率に基づいて推定した撮像条件と、ステップS15の推定処理において推定された光源とが一致しているか否かを判定する。
In step S16, the
例えば、ステップS14で減衰率に基づいて推定した撮像条件と、ステップS15の推定処理において推定された光源とが一致したと判定される例としては、撮像条件が屋外かつ晴れまたは曇りであり、光源が太陽光である場合や、撮像条件が屋外かつ極めて悪天候であり、光源が人工照明(蛍光灯/白熱電球)である場合、撮像条件が屋内かつ曇り、雨、または雪であり、光源が人工照明(蛍光灯/白熱電球)である場合などがある。 For example, as an example in which it is determined that the imaging condition estimated based on the attenuation rate in step S14 matches the light source estimated in the estimation process in step S15, the imaging condition is outdoor and sunny or cloudy. Is sunlight, the imaging conditions are outdoors and extremely bad weather, and the light source is artificial lighting (fluorescent / incandescent bulb), the imaging conditions are indoors and cloudy, rainy or snowy, and the light source is artificial There are cases where it is illumination (fluorescent light / incandescent light bulb).
また、ステップS14で減衰率に基づいて推定した撮像条件と、ステップS15の推定処理において推定された光源とが一致していないと判定される例としては、撮像条件が屋外かつ晴れまたは曇りであり、光源が人工照明(蛍光灯/白熱電球)である場合や、撮像条件が屋外かつ極めて悪天候であり、光源が太陽光である場合、撮像条件が屋内かつ曇り、雨、または雪であり、光源が太陽光である場合などがある。なお、ここで、ステップS13で算出した減衰率が40〜80%である場合には、太陽光と人工照明との両方の影響がある可能性があり、ステップS14において撮像条件を確定することができない(グレー損である)ため、撮像条件と光源とが一致していないと判定し、時刻情報や天候情報などを追加した上での処理を行う。 Further, as an example in which it is determined that the imaging condition estimated based on the attenuation rate in step S14 and the light source estimated in the estimation process in step S15 do not match, the imaging condition is outdoor and sunny or cloudy When the light source is artificial lighting (fluorescent lamp / incandescent light bulb), the imaging condition is outdoor and extremely bad weather, and the light source is sunlight, the imaging condition is indoor and cloudy, rainy or snowy. May be sunlight. Here, when the attenuation rate calculated in step S13 is 40 to 80%, there is a possibility that both sunlight and artificial lighting have an influence, and the imaging condition may be determined in step S14. Since it is not possible (it is a gray loss), it is determined that the imaging condition and the light source do not match, and processing is performed after adding time information and weather information.
ステップS16において、CPU55が、撮像条件と光源とが一致していないと判定した場合、処理はステップS17に進む。
If the
ステップS17において、CPU55は、ステップS12で取得した複数の情報に基づいて光源を推定する推定処理(図6のフローチャートの処理)を行う。
In step S17, the
ステップS16の推定処理の処理後、または、ステップS15において、CPU55が撮像条件と光源とが一致したと判定した場合、処理はステップS18に進む。
After the estimation process in step S16, or when the
ステップS18において、係数決定部53は、ホワイトバランス係数を決定する。例えば、ステップS16で撮像条件と光源とが一致したと判定されている場合には、ステップS15の推定処理で推定された光源を示す情報が、CPU55から係数決定部53に供給され、係数決定部53は、その光源に基づいてホワイトバランス係数を決定する。一方、ステップS16で撮像条件と光源とが一致していないと判定されている場合には、ステップS17で行われる推定処理において光源を示す情報が係数決定部53に供給されており、係数決定部53は、その光源に基づいて、ホワイトバランス係数を決定する。係数決定部53は、ホワイトバランス係数をホワイトバランス調整部43に供給し、処理はステップS19に進む。
In step S18, the
ステップS19において、ホワイトバランス調整部43は、ステップS18で係数決定部53から供給されたホワイトバランス係数に基づいて、撮像素子22から出力される画像データのホワイトバランスを調整し、処理は終了する。
In step S19, the white
次に、図5は、図4のステップS15における推定処理を説明するフローチャートである。 Next, FIG. 5 is a flowchart illustrating the estimation process in step S15 of FIG.
ステップS21において、検波部41は、あらかじめ設定されている色のバランスを示すパラメータに従って、無彩色領域である画素を推定し、処理はステップS22に進む。
In step S21, the
ステップS22において、検波部41は、ステップS21で無彩色領域であると推定された画素が、光源の推定に用いるために満たすべき所定の条件である選別条件に合致しているか否かを判定する。
In step S22, the
ステップS22において、選別条件に合致していないと判定された場合、処理はステップS21に戻り、無彩色領域である画素を推定する処理がパラメータを変更して行われ、選別条件に合致したと判定されるまで繰り返される。 If it is determined in step S22 that the selection condition is not met, the process returns to step S21, and a process for estimating a pixel that is an achromatic region is performed by changing the parameters, and it is determined that the selection condition is met. Repeated until
そして、ステップS22において、検波部41が選別条件に合致したと判定した場合、処理はステップS23に進み、検波部41は、選別条件に合致した画素の画素値(輝度)を、色成分ごとに積分する。
If it is determined in step S22 that the
ステップS23の処理後、処理はステップS24に進み、検波部41は、画素の画素値を色成分ごとに積分した積分値を検波結果としてCPU55に供給する。CPU55は、その検波結果に基づいて、例えば、色成分ごとの画素値のバランス(割合)に基づいて光源を推定し、推定処理は終了する。
After the process of step S23, the process proceeds to step S24, and the
次に、図6は、図4のステップS17における推定処理を説明するフローチャートである。 Next, FIG. 6 is a flowchart illustrating the estimation process in step S17 of FIG.
ステップS31において、CPU55は、ステップS11で取得された画像データの全画素数にしめる、図5のステップS21で無彩色領域であると推定された画素の画素数の割合が、40%以上であるか否かを判定する。
In step S31, the
ステップS31において、CPU55が、画像データの全画素数にしめる無彩色領域であると推定された画素の画素数の割合が40%以上であると判定した場合、処理はステップS32に進む。
In step S31, when the
ステップS32において、CPU55は、図4のステップS15の画像に基づく推定処理において推定された光源を、ホワイトバランス係数を決定するのに用いる光源として選択する。そして、CPU55は、その光源を示す情報を係数決定部53に供給し、処理は終了する。即ち、この場合、画像データに含まれる無彩色領域の割合が高く、多くの画素の画素値を用いて光源の推定を行っているため、画像に基づく推定処理における推定結果の信頼度が高く、従って、その推定結果を選択する。
In step S32, the
一方、ステップS31において、CPU55が、画像データの全画素数にしめる無彩色領域であると推定された画素の画素数の割合が40%以上でないと判定した場合、処理はステップS33に進む。
On the other hand, when the
ステップS33において、CPU55は、画像データの全画素数にしめる無彩色領域であると推定された画素の画素数の割合が5%未満であるか否かを判定する。即ち、画像データの全画素数にしめる無彩色領域であると推定された画素の画素数の割合が5%未満である場合には、画像データに含まれる無彩色領域の割合が極端に低く、光源の推定に用いられている画素が少なすぎるため、画像に基づく推定処理における推定結果の信頼度が著しく低く、従って、信号減衰率に基づいて光源を推定する。
In step S <b> 33, the
ステップS33において、CPU55が、画像データの全画素数にしめる無彩色領域であると推定された画素の画素数の割合が5%未満であると判定された場合、処理はステップS34に進み、CPU55は、図4のステップS13で算出された受信信号の減衰率が80%以上であるか否かを判定する。
In step S33, when the
ステップS34において、CPU55が受信信号の減衰率が80%以上であると判定した場合、処理はステップS35に進み、CPU55は、ホワイトバランス係数を決定するのに用いる光源として人工光源を選択する。即ち、この場合、受信信号の減衰率が高いため、太陽光の影響をほとんど受けていないと考えられる。CPU55は、人工光源を示す情報を係数決定部53に供給し、処理は終了する。
In step S34, when the
一方、ステップS34において、CPU55が受信信号の減衰率が80%以上でないと判定した場合、処理はステップS36に進み、CPU55は、受信信号の減衰率が40%未満であるか否かを判定する。
On the other hand, when the
ステップS36において、CPU55が受信信号の減衰率が40%未満であると判定した場合、処理はステップS37に進み、CPU55は、ホワイトバランス係数を決定するのに用いる光源として太陽光を選択する。即ち、この場合、受信信号の減衰率が低いため、屋外である可能性が高いと考えられる。CPU55は、太陽光を示す情報を係数決定部53に供給し、処理は終了する。
In step S36, when the
次に、ステップS33において、CPU55が、画像データの全画素数にしめる無彩色領域であると推定された画素の画素数の割合が5%未満でないと判定した場合、または、ステップS36において、CPU55が、受信信号の減衰率が40%未満でないと判定した場合、処理はステップS38に進む。即ち、この場合、無彩色領域の割合がある程度あり、かつ、受信信号の減衰率も中間的であり、受信信号の減衰率が場所によるものなのか天候によるものかを正確に判断することが難しいため、さらに他の情報が利用される。
Next, when the
ステップS38において、CPU55は、時刻記憶部52に記憶されている時刻情報を参照し、撮像部12により画像が撮像された時刻が夜間であるか否かを判定する。
In step S38, the
ここで、例えば、CPU55が、時刻が夜間であるか否かを正確に判定するために、例えば、データベース51に日出日入情報が格納されるようにするとともに、通信処理部14を介した通信によりGPS衛星などから出力される信号に基づいて位置情報を取得するようにしてもよい。そして、CPU55は、その位置情報と時刻情報に基づいて日出日入情報のデータベースを参照することにより、より正確に、時刻が夜間であるか否かを判定することができる。また、時刻記憶部52は、内蔵するタイマにより時刻情報を取得する他、通信処理部14を介した通信により、例えば、GPS衛星などから出力される情報や、時刻サーバから得られる情報などに基づいて時刻情報を取得してもよい。
Here, for example, in order for the
ステップS38において、CPU55が、時刻が夜間であると判定した場合、処理はステップS39に進み、CPU55は、ホワイトバランス係数を決定するのに用いる光源として人工光源を選択する。即ち、この場合、太陽光が光源である可能性はないものと考えられる。CPU55は、人工光源を示す情報を係数決定部53に供給し、処理は終了する。
In step S38, when the
一方、ステップS38において、CPU55が、時刻が夜間でないと判定した場合、処理はステップS40に進み、CPU55は、天候計測部15から供給される天候情報が、太陽光の影響が比較的に大きい晴れまたは曇りを示しているか否かを判定する。
On the other hand, when the
ステップS40において、CPU55が、天候情報が晴れまたは曇りを示していると判定した場合、処理はステップS41に進み、CPU55は、受信信号の減衰率が40%未満であるか否かを判定する。
In step S40, when the
ステップS41において、CPU55が、受信信号の減衰率が40%未満であると判定した場合、処理はステップS42に進み、CPU55は、ホワイトバランス係数を決定するのに用いる光源として太陽光を選択する。CPU55は、太陽光を示す情報を係数決定部53に供給し、処理は終了する。
In step S41, when the
一方、ステップS41において、CPU55が、受信信号の減衰率が40%未満でないと判定した場合、処理はステップS43に進み、CPU55は、ホワイトバランス係数を決定するのに用いる光源として人工光源を選択する。CPU55は、人工光源を示す情報を係数決定部53に供給し、処理は終了する。
On the other hand, if the
一方、ステップS40において、CPU55が、天候情報が晴れまたは曇りを示していないと判定した場合、例えば、天候情報が雨や雪などを示している場合、処理はステップS44に進み、CPU55は、受信信号の減衰率が60%未満であるか否かを判定する。
On the other hand, if the
ステップS44において、CPU55が、受信信号の減衰率が60%未満であると判定した場合、処理はステップS45に進み、CPU55は、ホワイトバランス係数を決定するのに用いる光源として太陽光を選択する。CPU55は、太陽光を示す情報を係数決定部53に供給し、処理は終了する。
In step S44, when the
一方、ステップS44において、CPU55が、受信信号の減衰率が60%未満でないと判定した場合、処理はステップS46に進み、CPU55は、ホワイトバランス係数を決定するのに用いる光源として人工光源を選択する。CPU55は、人工光源を示す情報を係数決定部53に供給し、処理は終了する。
On the other hand, when the
ここで、ステップS35、ステップS39、ステップS43、またはステップS46においては、光源として人工光源が選択されているが、人工光源には、蛍光灯や電球など複数の種類があり、人工光源が選択され、かつ、画像に基づく推定処理(図5のフローチャートの処理)において、光源が太陽光であると推定されている場合には、光源を選択する条件として太陽光以外のものを選択するとして、再度、最も可能性の高い光源を選択した後に、最終的に最も可能性の高い光源を決定してもよい。 Here, in step S35, step S39, step S43, or step S46, an artificial light source is selected as the light source. However, there are a plurality of types of artificial light sources such as fluorescent lights and light bulbs, and the artificial light source is selected. In addition, in the estimation process based on the image (the process of the flowchart of FIG. 5), when the light source is estimated to be sunlight, it is again assumed that a condition other than sunlight is selected as a condition for selecting the light source. After selecting the most likely light source, the most likely light source may eventually be determined.
以上のように、ディジタルカメラ11は、光源の推定に、画像データだけでなく、通信信号の減衰率を用いるので、画像データだけを用いた場合よりも光源を推定する確度を高めることができる。また、光源の推定に、天候情報および時刻情報をさらに用いることによって、光源を推定する確度をさらに高めることができる。このように、光源の推定を従来より細分化して行うことで、従来よりも、ホワイトバランスを正確に調整することができる。
As described above, since the
即ち、例えば、画像データだけを用いて光源を推定する場合には、無彩色領域を推定する処理や、光源の推定に用いるため選別条件を判定する処理などで誤りが生じることがあり、検波結果としての積分値に誤差が累積することがあったため、画像データの検波結果から推定される光源の信頼性が低いことがあった。特に、画像に含まれる無彩色領域が少ない場合、推定される光源の信頼性が低くなる。 That is, for example, when estimating a light source using only image data, an error may occur in the process of estimating the achromatic region or the process of determining the selection condition for use in estimating the light source. In some cases, errors may accumulate in the integrated value, and the reliability of the light source estimated from the detection result of the image data may be low. In particular, when the achromatic region included in the image is small, the reliability of the estimated light source is low.
これに対し、ディジタルカメラ11では、画像データの検波結果から推定される光源の信頼性を、受信信号の減衰率から確認することができ、その信頼性が低い場合に、複数の情報に基づいて光源を推定するので、光源の推定の信頼性を向上させることができる。また、画像に含まれる無彩色領域が少ない場合、画像データから推定される信頼性の低い光源を用いることなく、受信信号の減衰率に基づいて光源を推定することで、その信頼性を向上させることができ、ホワイトバランスを正確に調整することができる。
On the other hand, in the
また、推定した光源を表示部18に表示してユーザに提示することで、ユーザに光源の調整を促すようにしてもよい。
Alternatively, the estimated light source may be displayed on the
なお、本実施の形態においては、画像データに基づいて光源を推定する推定処理を行っているが、例えば、ゲート規模などの制約により、この推定処理を行う機能を制御部19に組み込むことができない場合がある。しかしながら、ディジタルカメラ11では、そのような場合でも、受信信号の減衰率に基づく推定を行うことにより、ある程度の光源の推定を行うことができる。
In this embodiment, an estimation process for estimating a light source based on image data is performed. However, for example, a function for performing this estimation process cannot be incorporated in the
また、通信信号を送信する通信装置が複数ある場合、例えば、複数の衛星からの通信信号を通信処理部14が受信する場合、複数の通信信号の減衰率から撮像条件を求めることができるので、より正確な撮像条件を求めることができ、これにより、ホワイトバランスをより正確に調整することができる。 In addition, when there are a plurality of communication devices that transmit communication signals, for example, when the communication processing unit 14 receives communication signals from a plurality of satellites, the imaging conditions can be obtained from the attenuation rates of the plurality of communication signals. More accurate imaging conditions can be obtained, and thereby white balance can be adjusted more accurately.
例えば、通信処理部14が4つの衛星からの通信信号を受信するとき、4つの衛星からの通信信号の減衰率が低ければ、見晴らしのいい屋外で撮像が行われていると推定することができる。また、4つの衛星からの通信信号のうちの、1つの通信信号の減衰率が高ければ、屋外であっても建造物の影(減衰率の高い通信信号を送信した衛星に対しての影)で撮像が行われていると推定することができる。さらに、素性情報から衛星の方角が分かれば、どの方角に建造物があるのかが分かり、例えば、南側に建造物があることが分かれば、日陰になっている確率が高いと推定し、日陰に適したホワイトバランス係数を選択することができる。このように、複数の衛星からの通信信号から撮像条件を求めることで、1つの衛星からの通信信号の場合よりも、信頼度を向上させることができる。 For example, when the communication processing unit 14 receives communication signals from four satellites, if the attenuation rate of the communication signals from the four satellites is low, it can be estimated that imaging is performed outdoors with a good view. . Moreover, if the attenuation rate of one communication signal out of the four satellites is high, the shadow of the building even outdoors (shadow on the satellite that transmitted the communication signal having a high attenuation rate) It can be estimated that the image is being taken. Furthermore, if you know the direction of the satellite from the feature information, you can tell which direction the building is located. For example, if you know that there is a building on the south side, it is estimated that there is a high probability of being shaded, A suitable white balance coefficient can be selected. Thus, by obtaining imaging conditions from communication signals from a plurality of satellites, reliability can be improved as compared to the case of communication signals from one satellite.
また、通信処理部14が通信信号を受信した受信位置を示す受信位置情報を取得する場合、例えば、通信装置の素性情報に含まれている送信位置情報と照合することで、通信信号の伝播距離や、通信装置の正確な方向などを算出することができる。そして、例えば、通信信号の伝播距離や通信装置の方向などと、撮像条件とが対応付けられているテーブルをあらかじめ作成しておくことで、そのテーブルを参照することで、より正確な撮像条件を求めることができ、これにより、ホワイトバランスをより正確に調整することができる。なお、受信位置情報は、ユーザがディジタルカメラ11に入力したり、GPS衛星との通信により取得してもよい。
Further, when the reception position information indicating the reception position where the communication processing unit 14 has received the communication signal is acquired, for example, the propagation distance of the communication signal is checked by checking with the transmission position information included in the feature information of the communication device. It is also possible to calculate the exact direction of the communication device. For example, by creating a table in which the propagation distance of the communication signal, the direction of the communication device, and the like are associated with the imaging conditions in advance, by referring to the table, more accurate imaging conditions can be obtained. As a result, the white balance can be adjusted more accurately. The reception position information may be input by the user to the
また、例えば、朝、昼、夜など時間帯に応じた光源をデータベース51に登録しておくことで、時刻記憶部52から得られる時刻情報に基づいてデータベース51を参照して、光源を推定することができる。例えば、時刻が夜である場合、太陽光が光源である可能性は低いと推定することができる。
Further, for example, by registering a light source corresponding to a time zone such as morning, noon, and night in the database 51, the light source is estimated with reference to the database 51 based on the time information obtained from the
さらに、例えば、時刻情報と太陽の角度を示す情報とを対応付けてデータベース51に登録したり、衛星の位置情報などをデータベース51に登録しておくことでも、それらの情報を参照して、より正確に光源を推定することができ、ひいては、より正確にホワイトバランスを調整することができる。 Furthermore, for example, time information and information indicating the angle of the sun are associated with each other and registered in the database 51, or satellite position information or the like is registered in the database 51. The light source can be estimated accurately, and as a result, the white balance can be adjusted more accurately.
また、データベース51には、図2を参照して説明したように、減衰率と天候とが対応付けられており、例えば、ディジタルカメラ11が天候計測部15を備えていなかったり、通信処理部14を介してネットワーク経由で天候情報を取得することができない場合でも、データベース51を参照することで、天候情報に基づいた光源の推定を行うことができる。即ち、ディジタルカメラ11は、天候計測部15を必ず備えている必要はなく、天候計測部15を設けるというコストを掛けることなく天候情報に基づいた光源の推定を行うことができる。
Further, as described with reference to FIG. 2, the attenuation rate and the weather are associated with each other in the database 51. For example, the
なお、例えば、ディジタルカメラ11では、通信処理部14を介して、ネットワーク経由で取得した天候情報を用いてもよいが、その天候情報は、その地域のその時間帯での天候を示すものであり、ディジタルカメラ11により撮像が行われた時刻および場所とはずれが生じたものである。また、天候計測部15により取得される温度、湿度、気圧などの測定値だけでは、天候を確定するのには困難な場合がある。従って、通信処理部14を介して取得した天候情報や、天候計測部15の計測結果に基づく天候情報だけでなく、データベース51を参照して得られる天候情報を用いることで、撮像時の天候をより正確に求めることができる。
For example, in the
また、ディジタルカメラ11は、データベース51を内蔵しているが、例えば、通信処理部14を介して外部のデータベースを参照してもよい。この場合、データベースに登録する情報の容量の制限がなく、より詳細なデータベースを作成することができる。そして、詳細なデータベースを参照することで、詳細に分類された光源を推定することができ、これにより、ホワイトバランスをより詳細に調整することができる。
The
また、ディジタルカメラ11が内蔵するCPU55により、各種の情報に基づいた演算を行うのではなく、通信処理部14を介して、それらの情報を外部のデータベースサーバに送信し、より処理能力の高いCPUで演算を行うとともに、より大きなデータベースを参照するようにしてもよい。これにより、CPU55の処理能力に伴う制約がなくなり、より複雑な演算を行うことができ、ホワイトバランスをより詳細に調整することができる。
In addition, the
なお、信号強度計測部31が通信信号の信号強度を取得するタイミングは、撮像部12による撮像時に限られるものではない。例えば、信号強度計測部31は、定期的に信号強度を取得しておき、複数の信号強度を平均化した値を用いたり、必要に応じた重み付けをした値を用いるなどができ、これにより、信号強度の信頼性を向上させることができる。
Note that the timing at which the signal
さらに、例えば、通信処理部14において受信することができる通信信号があらかじめ決められており、その通信信号を出力する通信装置の位置および出力強度が固定のものである場合には、それらの情報をあらかじめ記憶しておくことで、復調部32が通信装置の素性情報を取得する必要はない。
Further, for example, when a communication signal that can be received by the communication processing unit 14 is determined in advance, and the position and output intensity of the communication device that outputs the communication signal are fixed, the information is stored. By storing in advance, it is not necessary for the
なお、ディジタルカメラ11では、撮像部12が出力する画像データに対し画像処理を施すことなく記録部17に記録することができ、画像データに付随する情報として、通信信号の信号強度、通信装置の素性情報、天候情報、および時刻情報などを、記録部17に記録させることができる。これにより、例えば、パーソナルコンピュータを利用して、ユーザが画像処理を行うとき、それらの情報を参照することで、より最適な画像処理を行うことができる。
The
また、上述のフローチャートを参照して説明した各処理は、必ずしもフローチャートとして記載された順序に沿って時系列に処理する必要はなく、並列的あるいは個別に実行される処理(例えば、並列処理あるいはオブジェクトによる処理)も含むものである。また、プログラムは、1のCPUにより処理されるものであってもよいし、複数のCPUによって分散処理されるものであってもよい。また、プログラムは、必要に応じて通信処理部14を介してしてダウンロードし、メモリ54にインストールすることができる。
In addition, the processes described with reference to the flowcharts described above do not necessarily have to be processed in time series in the order described in the flowcharts, but are performed in parallel or individually (for example, parallel processes or objects). Processing). The program may be processed by one CPU, or may be processed in a distributed manner by a plurality of CPUs. In addition, the program can be downloaded via the communication processing unit 14 and installed in the
なお、本発明の実施の形態は、上述した実施の形態に限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲において種々の変更が可能である。 The embodiment of the present invention is not limited to the above-described embodiment, and various modifications can be made without departing from the gist of the present invention.
11 ディジタルカメラ, 12 撮像部, 13 アンテナ, 14 通信処理部, 15 天候計測部, 16 画像信号処理部, 17 記録部, 18 表示部, 19 制御部, 21 光学レンズ, 22 撮像素子, 31 信号強度計測部, 32 復調部, 33 受信処理部, 34 変調部, 35 送信処理部, 41 検波部, 42 一般画像処理部, 43 ホワイトバランス調整部, 44 圧縮変換処理部, 51 データベース, 52 時刻記憶部, 53 係数決定部, 54 メモリ, 55 CPU
DESCRIPTION OF
Claims (8)
前記受信手段により受信された信号の信号強度を計測する信号強度計測手段と、
前記信号強度計測手段により計測される信号強度に基づいて、画像を撮像する撮像手段による撮像時の光源を推定する推定手段と、
前記推定手段により推定された光源に応じて、前記撮像手段から出力される画像データのホワイトバランスを調整する調整手段と
を備える画像処理装置。 Receiving means for receiving a signal transmitted from the transmitting device at a predetermined signal strength;
Signal strength measuring means for measuring the signal strength of the signal received by the receiving means;
Based on the signal intensity measured by the signal intensity measuring means, an estimating means for estimating a light source at the time of imaging by an imaging means for imaging an image;
An image processing apparatus comprising: an adjustment unit that adjusts a white balance of image data output from the imaging unit according to the light source estimated by the estimation unit.
前記撮像手段による撮像時の撮像条件と、前記減衰率とが関連付けられて登録されているデータベースと
をさらに備える請求項1に記載の画像処理装置。 Calculating means for calculating an attenuation rate of the signal intensity measured by the signal intensity measuring means with respect to a predetermined signal intensity at which the communication device transmits a signal;
The image processing apparatus according to claim 1, further comprising: a database in which imaging conditions during imaging by the imaging unit and the attenuation rate are associated and registered.
前記推定手段は、前記検波手段による検波結果をさらに用いて、前記光源を推定する
請求項1に記載の画像処理装置。 A detector for detecting image data output from the imaging unit;
The image processing apparatus according to claim 1, wherein the estimation unit estimates the light source by further using a detection result obtained by the detection unit.
請求項3に記載の画像処理装置。 The image processing apparatus according to claim 3, wherein the estimation unit determines whether or not to use a detection result by the detection unit according to a ratio of an achromatic region when the detection unit detects image data.
前記推定手段は、前記天候情報取得手段により取得される天候情報をさらに用いて、前記光源を推定する
請求項1に記載の画像処理装置。 Weather information acquisition means for acquiring weather information at the time of imaging by the imaging means,
The image processing apparatus according to claim 1, wherein the estimation unit estimates the light source by further using weather information acquired by the weather information acquisition unit.
前記推定手段は、前記時刻情報取得手段により取得される時刻情報をさらに用いて、前記光源を推定する
請求項1に記載の画像処理装置。 Further comprising time information acquisition means for acquiring time information at the time of imaging by the imaging means,
The image processing apparatus according to claim 1, wherein the estimation unit estimates the light source by further using time information acquired by the time information acquisition unit.
前記受信された信号の信号強度を計測し、
前記計測される信号強度に基づいて、画像を撮像する撮像手段による撮像時の光源を推定し、
前記推定された光源に応じて、前記撮像手段から出力される画像データのホワイトバランスを調整する
ステップを含む画像処理方法。 Receive a signal transmitted from the transmitter with a predetermined signal strength,
Measuring the signal strength of the received signal;
Based on the measured signal intensity, estimate the light source at the time of imaging by the imaging means for imaging an image,
An image processing method including a step of adjusting a white balance of image data output from the imaging unit according to the estimated light source.
前記受信された信号の信号強度を計測し、
前記計測される信号強度に基づいて、画像を撮像する撮像手段による撮像時の光源を推定し、
前記推定された光源に応じて、前記撮像手段から出力される画像データのホワイトバランスを調整する
ステップを含む画像処理をコンピュータに実行させるプログラム。 Receive a signal transmitted from the transmitter with a predetermined signal strength,
Measuring the signal strength of the received signal;
Based on the measured signal intensity, estimate the light source at the time of imaging by the imaging means for imaging an image,
A program that causes a computer to execute image processing including a step of adjusting white balance of image data output from the imaging unit in accordance with the estimated light source.
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Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A300 | Application deemed to be withdrawn because no request for examination was validly filed |
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