CN101527860B - 白平衡控制设备及其控制方法和摄像设备 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种白平衡控制设备及其控制方法和摄像设备。获得基于所检测到的脸部区域计算出的第一白平衡校正系数和用于将在第一白平衡校正系数应用于脸部区域之后所获得的色度校正成肤色的第二白平衡校正系数。基于从脸部区域的像素获得的参数值和预定条件，判断脸部区域的检测可靠度。根据第一白平衡校正系数和第二白平衡校正系数计算最终白平衡校正系数，其中，随着检测可靠度降低，应用于第二白平衡校正系数的权重越小。即使在错误地检测脸部区域时，也可以获得高精度的白平衡校正系数。

Description

白平衡控制设备及其控制方法和摄像设备

技术领域

本发明涉及一种白平衡控制设备及其控制方法，并且更具体地涉及一种基于图像的亮度和色差信号对该图像的白平衡进行控制的白平衡控制设备及其控制方法。

本发明还涉及一种使用根据本发明的白平衡控制设备的摄像设备。

背景技术

数字照相机和数字摄像机等使用图像传感器的摄像设备具有调整所拍摄的图像的色调(color tone)的白平衡控制功能。白平衡控制使用白平衡校正值对像素值进行校正，以将白色被摄体拍摄为白色。

白平衡控制包括手动白平衡控制和自动白平衡控制，其中，手动白平衡控制通过拍摄用户想要拍摄为白色的被摄体，来获得白平衡校正值，自动白平衡控制通过从所拍摄的图像自动检测被认为是白色的部分，来获得白平衡校正值。

为了进行自动白平衡控制，预先在各种光源下拍摄白色被摄体，以计算所拍摄的图像的颜色评价值。在预定的颜色空间坐标系中标绘颜色评价值，以确定各光源的白色范围。

图5是示出白色范围的例子的图。C_x-C_y坐标系中的x坐标(C_x)的负方向表示在高色温光源下拍摄白色被摄体时所获得的颜色评价值，并且正方向表示在低色温光源下拍摄白色被摄体时所获得的颜色评价值。y坐标(C_y)表示光源的绿色(G)分量的程度。随着颜色评价值在负方向上变得越大，绿色分量变得越大。也就是说，当光源是荧光灯时，颜色评价值分布在负方向上。

当进行自动白平衡控制时，将图像分成多个块，并且获得各块的颜色评价值。将颜色评价值落在图5所示的白色范围内的块确定为白色。对形成图像的多个块中被确定为白色的块的像素值进行积分。计算使得例如积分值的各颜色分量(R、G和B)相互相等的白平衡校正值。

然而，通过在日光下拍摄所获得的肤色区域的颜色评价值和在钨丝灯下所拍摄的白色被摄体的颜色评价值几乎分布在相同区域。根据传统自动白平衡控制方法，可能将日光下所拍摄的肤色错误地判断为钨丝灯下的白色并对肤色进行白色校正。

近年来，使用脸部检测技术来进行用于适当曝光人脸的自动曝光控制或者进行对人脸聚焦的自动焦点检测控制的摄像设备已经市售。在这种情况下，也提出了在白平衡控制中采用脸部检测技术。日本特开2003-189325号公报意图通过在从白色像素检测对象中排除由脸部检测电路所检测到的脸部区域时进行白平衡控制，来解决将肤色错误地检测为白色的这一问题。

然而，日本特开2003-189325号公报中所公开的白平衡控制方法没有考虑针对错误地检测脸部区域的情况的对策。当将不是人脸的区域错误地检测为脸部区域时，白色区域显著变小，使得所获得的色温信息的精度和白平衡控制的精度下降。

发明内容

为了克服传统缺点而作出了本发明，并且本发明的目的是提供一种即使在错误地检测脸部区域时也能够获得高精度的白平衡校正系数的白平衡控制设备及其控制方法。

根据本发明的一个方面，提供了一种白平衡控制设备，其计算要应用于所拍摄的图像的白平衡校正系数，所述白平衡控制设备包括：脸部检测部件，用于从所述图像检测脸部区域；第一系数计算部件，用于计算针对整个所述图像的第一白平衡校正系数；第二系数计算部件，用于将所述图像分成多个块，并计算用于将如下色度校正成肤色的第二白平衡校正系数：该色度是在将所述第一白平衡校正系数应用于所述多个块中落在所述脸部区域内的块的像素值之后所获得的；确定部件，用于根据从落在所述脸部区域内的块的像素所获得的多个参数值和针对所述参数值中的至少一些预先限定的条件组两者，确定所述第二白平衡校正系数的权重；以及计算部件，用于根据所述第一白平衡校正系数和利用所确定的所述权重加权后的所述第二白平衡校正系数，计算针对所述图像的最终白平衡校正系数，其中，所述确定部件根据所述多个参数值和预先限定的所述条件组，确定所述权重，从而使得随着检测到的所述脸部区域不是人脸的程度增高，降低所述权重。

根据本发明的另一方面，提供了一种摄像设备，包括：根据本发明的白平衡控制设备；以及校正部件，用于通过使用最终白平衡校正系数对图像进行校正。

根据本发明的另一方面，提供了一种控制白平衡控制设备的方法，所述白平衡控制设备计算要应用于所拍摄的图像的白平衡校正系数，所述方法包括以下步骤：脸部检测步骤，用于从所述图像检测脸部区域；第一系数计算步骤，用于计算针对整个所述图像的第一白平衡校正系数；第二系数计算步骤，用于将所述图像分成多个块，并计算用于将如下色度校正成肤色的第二白平衡校正系数：该色度是在将所述第一白平衡校正系数应用于所述多个块中落在所述脸部区域内的块的像素值之后所获得的；确定步骤，用于根据从落在所述脸部区域内的块的像素所获得的多个参数值和针对所述参数值中的至少一些预先限定的条件组两者，确定所述第二白平衡校正系数的权重；以及计算步骤，用于根据所述第一白平衡校正系数和利用所确定的所述权重加权后的所述第二白平衡校正系数，计算针对所述图像的最终白平衡校正系数，其中，在所述确定步骤中，根据所述多个参数值和预先限定的所述条件组，确定所述权重，从而使得随着检测到的所述脸部区域不是人脸的程度增高，降低所述权重。

通过以下参考附图对典型实施例的说明，本发明的其它特征将显而易见。

附图说明

图1是示出可应用根据本发明的第一实施例的白平衡控制设备的摄像设备的结构的例子的框图；

图2是示出本发明的第一实施例中的图像处理电路106中关于颜色处理的功能结构的例子的框图；

图3是示出本发明的第一实施例中的图像传感器103的原色滤波器的结构的例子的图；

图4是示出用于生成亮度信号的二维滤波器的系数的例子的图；

图5是示出白色范围的例子的图；

图6是用于说明本发明的第一实施例中的白平衡处理的操作的流程图；

图7是示出本发明的第一实施例中的脸部区域及其内接块的例子的图；

图8是在C_x-C_y坐标平面上示出本发明的第一实施例中的通过对脸部区域的内接块中的像素值进行积分所获得的C_x和C_y值与表示目标肤色的C_x和C_y值之间的关系的例子的图；

图9是示出本发明的第一实施例中用于基于从检测区域获得的参数值来判断脸部区域的可靠度的条件组的例子的表；

图10是示出本发明的第一实施例中的满足的条件的数量和相加比γ之间的关系的例子的图；

图11是用于说明本发明的第二实施例中的白平衡处理的操作的流程图；

图12是示出本发明的第二实施例中用于基于从检测区域获得的参数值来判断脸部区域的可靠度的条件组的例子的表；以及

图13A～13C是示出本发明的第二实施例中与各条件组相对应地准备的满足的条件的数量和相加比γ之间的关系的例子的图。

具体实施方式

现在根据附图详细说明本发明的优选实施例。

第一实施例

图1是示出可应用根据本发明的第一实施例的白平衡控制设备的摄像设备的结构的例子的框图。

在图1中，光学系统101具有变焦透镜和调焦透镜等，并且在系统控制器107的控制下在图像传感器103上形成光学被摄体图像。快门102是具有光圈的机械快门。图像传感器103是CCD图像传感器或CMOS图像传感器等固态图像传感器。图像传感器103包括例如具有拜耳阵列的原色滤波器，并且可以拍摄彩色图像。

A/D转换器104将来自图像传感器103的模拟输出转换成数字数据。定时生成电路105向快门102、图像传感器103、A/D转换器104和D/A转换器110提供时钟信号和控制信号。定时生成电路105由存储控制电路109和系统控制器107控制。

图像处理电路106对来自A/D转换器104或存储控制电路109的拍摄数据进行预定的像素插值处理和颜色转换处理。图像处理电路106向拍摄数据应用预定的计算处理，该计算处理是系统控制器107进行AF(自动调焦)处理、AE(自动曝光)处理、EF(预电子闪光)处理和AWB(自动白平衡)处理所必需的。

此外，图像处理电路106对图像进行脸部检测处理。脸部检测处理可以采用如下众所周知的脸部检测技术：基于使用神经网络来学习的方法；或者，通过使用模式匹配在图像中搜索眼睛、鼻子和嘴等特征部分，并且如果相似度高则将该部分作为脸部的方法。还提出了许多其它方法，包括检测肤色和眼睛形状等图像特征量并统计分析这些图像特征量的方法。总之，组合这些方法以提高脸部检测精度。具体的例子有使用小波变换和图像特征量的组合检测脸部的方法，日本特开2002-251380号公报对该方法进行了说明。

如果需要，经由图像处理电路106和存储控制电路109，将从A/D转换器104输出的拍摄数据写入图像存储器108或图像显示存储器111。

图像存储器108用于存储所拍摄的静止图像和运动图像。根据本实施例的摄像设备1包括容量足够应付高速连拍、全景拍摄和动画拍摄的图像存储器108。图像存储器108还可以用作系统控制器107的工作区。

通过D/A转换器110将写入图像显示存储器111中的显示图像数据显示在显示器112上。

显示器112是例如LCD或有机EL显示器，并且可以根据来自系统控制器107的指令打开/关闭显示。当关闭显示时，可以降低该摄像设备的功率消耗。

用户接口113是包括按钮、开关和操纵杆等的输入装置组，并且允许用户向摄像设备1输入指令。将对用户接口113的操作输入至系统控制器107。

图2是示出图像处理电路106中关于颜色处理的功能结构的例子的框图。图3是示出图像传感器103的原色滤波器的结构的例子的图。图像处理电路106还包括用于执行上述脸部检测处理的处理块，但是在图2中未示出该处理块。

将形成图像传感器103的像素分成如图3所示的块。根据定时生成电路105从图像传感器103读取各块的R、G1、G2和B信号值，通过A/D转换器104将这些信号值转换成数字信号，然后将它们输入至图像处理电路106。

在图像处理电路106中，白平衡处理单元301获得使得可以从白色像素获得白信号的白平衡校正系数和光源的色温。

在下面的说明中，C_x和C_y表示用于判断光源的色温的颜色评价值，并且kWB_R、kWB_G1、kWB_G2和kWB_B表示颜色信号R、G1、G2和B的白平衡校正系数。

计算各块的C_x和C_y。用以计算C_x和C_y值的等式如下。

$C_x=\frac{4*(R-B)}{Y_i}$

$C_y=\frac{4*\{(R+B)-(G1+G2)\}}{Y_i}...\left(1\right)$

其中， $Y_i=\frac{R+G1+G2+B}{4}$

计算白平衡校正系数kWB_R、kWB_G1、kWB_G2和kWB_B的方法如下。如图5所示，在从高到低的色温下拍摄白色，并且标绘各颜色评价值C_x和C_y以设置白轴。由于实际光源的白色轻微变化，因而表示白色的区域具有幅宽。将该区域称为白色范围。此时，标绘图3所示的图像传感器的各块的C_x和C_y。如果各块的C_x和C_y落在白色范围内，则将该块判断为白色。然后，计算落在白色范围内的彩色像素的积分值Sum_R、Sum_G1、Sum_G2和Sum_B，以计算白平衡校正系数kWB_R、kWB_G1、kWB_G2和kWB_B。

kWB_R＝1/Sum_R

kWB_G1＝1/Sum_G1

kWB_G2＝1/Sum_G2

kWB_B＝1/Sum_B    ...(2)

根据计算结果，用作第一系数计算部件的白平衡处理单元301将该白平衡校正系数应用于从A/D转换器104输出的数字信号，以将图像中的白色处理成白信号。这些系数是第一WB校正系数。

将经过白平衡处理的数字数据提供至原色亮度信号创建单元309和插值单元302。插值单元302使用来自单面型图像传感器的像素阵列的R、G1、G2和B(A、B、C和D)位置处的像素，通过插值创建R、G、G1、G2和B平面数据。

矩阵计算单元303对各像素进行颜色转换。

$\left(\begin{array}{c}\mathrm{Rm}\\ \mathrm{Gm}\\ \mathrm{Bm}\end{array}\right)=\left(\begin{array}{cccc}M11& M21& M31& M41\\ M12& M22& M32& M42\\ M13& M23& M33& M43\end{array}\right)\left(\begin{array}{c}A\\ B\\ C\\ D\end{array}\right)...\left(3\right)$

色差增益计算单元304向经过矩阵计算处理的色差信号或数字信号应用增益。

将Rm、Gm和Bm信号转换成Y、Cr和Cb信号。

$\left(\begin{array}{c}Y\\ \mathrm{Cr}\\ \mathrm{Cb}\end{array}\right)=\left(\begin{array}{ccc}0.3& 0.59& 0.11\\ 0.7& -0.59& -0.11\\ -0.3& -0.59& 0.89\end{array}\right)\left(\begin{array}{c}\mathrm{Rm}\\ \mathrm{Gm}\\ \mathrm{Bm}\end{array}\right)...\left(4\right)$

向Cr和Cb信号应用增益。

Cr′＝G1×Cr

Cb′＝G1×Cb    ...(5)

利用行列式(6)(矩阵(4)的逆)将Y、Cr′和Cb′信号转换成Rg、Gg和Bg信号。

$\left(\begin{array}{c}\mathrm{Rg}\\ \mathrm{Gg}\\ \mathrm{Bg}\end{array}\right)=\begin{array}{c}{\left(\begin{array}{ccc}0.3& 0.59& 0.11\\ 0.7& -0.59& -0.11\\ -0.3& -0.59& 0.89\end{array}\right)}^{-1}\end{array}\left(\begin{array}{c}Y\\ {\mathrm{Cr}}^{\′}\\ {\mathrm{Cb}}^{\′}\end{array}\right)...\left(6\right)$

将经过色差增益计算处理的数字信号Rg、Gg和Bg发送至第一伽马处理单元305。第一伽马处理单元305对该数字信号进行转换。

Rt＝GammaTable[Rg]    ...(7)

Gt＝GammaTable[Gg]    ...(8)

Bt＝GammaTable[Bg]    ...(9)

其中，GammaTable[]意为查找预定的一维查找表。

将经过伽马处理的数字信号Rt、Gt和Bt发送至色相(hue)校正计算单元306。

将Rt、Gt和Bt信号转换成Y、Cr和Cb信号。

$\left(\begin{array}{c}Y\\ \mathrm{Cr}\\ \mathrm{Cb}\end{array}\right)=\left(\begin{array}{ccc}0.3& 0.59& 0.11\\ 0.7& -0.59& -0.11\\ -0.3& -0.59& 0.89\end{array}\right)\left(\begin{array}{c}\mathrm{Rt}\\ \mathrm{Gt}\\ \mathrm{Bt}\end{array}\right)...\left(10\right)$

将Cr和Cb信号校正成Cr′和Cb′信号。

$\left(\begin{array}{c}{\mathrm{Cr}}^{\′}\\ {\mathrm{Cb}}^{\′}\end{array}\right)=\left(\begin{array}{cc}H11& H21\\ H12& H22\end{array}\right)\left(\begin{array}{c}\mathrm{Cr}\\ \mathrm{Cb}\end{array}\right)...\left(11\right)$

其中，H11～H22为系数。

利用行列式(12)(矩阵(10)的逆)将Y、Cr′和Cb′信号转换成Rh、Gh和Bh信号。

$\left(\begin{array}{c}\mathrm{Rh}\\ \mathrm{Gh}\\ \mathrm{Bh}\end{array}\right)=\begin{array}{c}{\left(\begin{array}{ccc}0.3& 0.59& 0.11\\ 0.7& -0.59& -0.11\\ -0.3& -0.59& 0.89\end{array}\right)}^{-1}\end{array}\left(\begin{array}{c}Y\\ {\mathrm{Cr}}^{\′}\\ {\mathrm{Cb}}^{\′}\end{array}\right)...\left(12\right)$

将从色相校正计算单元306输出的Rh、Gh和Bh信号发送至色差信号转换单元307。

色差信号转换单元307生成U和V信号。

$\left(\begin{array}{c}U\\ V\end{array}\right)\begin{array}{}\end{array}=\left(\begin{array}{ccc}-0.169& -0.333& 0.502\\ 0.499& -0.421& -0.078\end{array}\right)\left(\begin{array}{c}\mathrm{Rh}\\ \mathrm{Gh}\\ \mathrm{Bh}\end{array}\right)...\left(13\right)$

原色亮度信号创建单元309根据从白平衡处理单元301所发送的数字信号，生成与原色滤波器相对应的原色亮度信号。

将说明原色亮度信号生成方法。

当采用本实施例中图3所示的原色滤波器时，将R和B像素的所有信号设置为0，并且生成具有图4所示的系数的二维滤波处理的结果，作为亮度信号。

使由原色亮度信号创建单元309所生成的亮度信号经过高频分量增强单元311的边缘增强和第二伽马处理单元312的伽马转换，从而生成Y信号。

将参考图6所示的流程图说明根据第一实施例的摄像设备中的白平衡处理。

当接通电源开关时，开始图6所示的处理。图像处理电路106中的白平衡处理单元301执行该处理。

在步骤S702，白平衡处理单元301判断图像传感器的白平衡模式设置是否是自动白平衡模式(AWB模式)。在AWB模式中，根据场景自动确定WB校正系数。如果白平衡模式设置不是AWB模式，则白平衡处理单元301将处理切换至S710，以计算与WB模式相对应的第一WB校正系数。例如，白平衡处理单元301使用整个图像，根据各块的C_x和C_y值检测白色块。白平衡处理单元301针对白色块使用等式(2)，计算WB校正系数kWB_R、kWB_G1、kWB_G2和kWB_B，作为最终WB校正系数。

如果白平衡模式设置是AWB模式，则白平衡处理单元301使用整个图像，根据各块的C_x和C_y值检测白色块。白平衡处理单元301针对白色块使用等式(2)，计算WB校正系数kWB_R、kWB_G1、kWB_G2和kWB_B，作为第一WB校正系数(S703)。图像处理电路106中的脸部检测单元(未示出)判断要显示在电子取景器(EVF)上的显示图像中是否存在假定为脸部的区域(脸部区域)(S704)。与由图像传感器103所拍摄的图像相比，当显示器112用作EVF时所使用的显示图像的像素数量较小。因此，在对显示图像进行脸部检测时，可以降低处理负荷。然而，脸部检测可以不应用于显示图像而应用于像素数量更大的拍摄图像。

如果判断为在显示图像中存在脸部，则图像处理电路106将例如表示脸部区域的框(脸部框)的图像写入图像显示存储器111中。显示器112在显示图像上重叠显示脸部框，以表示已检测到了脸部。如果判断为在显示图像中没有脸部，则存储在S703中计算出的第一WB校正系数作为最终WB校正系数(S711)。

如果在步骤S704判断为在显示图像中存在脸部，则白平衡处理单元301获取被检测为脸部的区域(脸部区域)中的内接块(S705)。脸部区域还可以是被检测为脸部的区域本身、或者是外接于被检测为脸部的区域的特定形状(例如，正方形)的区域。

图7是示出脸部区域与在S705所获取的内接块之间的关系的例子的图。在图7的例子中，脸部区域是外接于被检测为脸部的区域的正方形区域，并且内接块是完全落在该脸部区域内的块。

白平衡处理单元301输出在S705所获取的各内接块的各个像素的信号值BL_R[i]、BL_G1[i]、BL_G2[i]和BL_B[i](i为块编号)。白平衡处理单元301将各块的信号值乘以在S703所计算出的第一WB校正系数kWB_R、kWB_G1、kWB_G2和kWB_B，从而获得信号值BL_WR[i]、BL_WG1[i]、BL_WG2[i]和BL_WB[i](S706)。

BL_WR[i]＝BL_R[i]*kWB_R

BL_WG1[i]＝BL_G1[i]*kWB_G1

BL_WG2[i]＝BL_G2[i]*kWB_G2

BL_WB[i]＝BL_B[i]*kWB_B    ...(14)

其中，i为块编号。

白平衡处理单元301针对所有内接块，通过对利用等式(14)所计算出的信号值BL_WR[i]、BL_WG1[i]、BL_WG2[i]和BL_WB[i]进行积分，计算C_x和C_y值。C_x和C_y值对应于乘以第一WB校正系数的脸部区域中的所有块的C_x和C_y点。

图8是在C_x-C_y坐标平面上示出通过对内接块中的像素值进行积分所获得的C_x和C_y值(色度(chromaticity))与表示目标肤色的C_x和C_y值之间的关系的例子的图。

在图8中，点901表示将在与脸部区域中的所有内接块相对应的区域(检测区域)中所获得的C_x和C_y值乘以第一WB校正系数所计算出的C_x和C_y值。点902表示与肤色的目标色度相对应的C_x和C_y值。

在这种情况下，在步骤S707，用作第二系数计算部件的白平衡处理单元301计算用于将点901的值转换成点902的值的WB校正系数，作为第二WB校正系数。

可以将肤色的目标值设置为使肤色区域903和与检测区域相对应的点901之间的距离最小的点、或者肤色区域903的中心点。还可以将肤色的目标值设置为肤色区域903中的其它位置。

WC_x1和WC_y1是表示利用第一WB校正系数的校正量的C_x和C_y值，并且WC_x2和WC_y2是表示利用第二WB校正系数的校正量的C_x和C_y值。使用在检测区域中获得的参数值和针对参数值中的至少一些预先限定的条件组，判断脸部区域的检测可靠度。根据检测可靠度改变相加比(S708)。然后，将第一和第二WB校正系数相加，从而计算出最终WB校正系数(S709)。

在第一实施例中，为了抑制将第二WB校正系数应用于检测可靠度低的脸部区域而引起的校正误差，随着脸部区域的可靠度降低，使得第二WB校正系数对最终WB校正系数的权重或影响变得更小。

只要随着检测可靠度越低，第二WB校正系数的权重越小，可以任意设置可靠度与第二WB校正系数的权重之间的实际对应关系。

在步骤S711，白平衡处理单元301存储在S703、S710或S709中计算出的最终WB校正系数，并且在对拍摄图像的白平衡校正处理中使用该WB校正系数，直到下次计算出白平衡校正系数为止。

可以适当地确定计算白平衡校正系数的频率。例如，可以确定为在显示图像(例如，30帧/秒)中每隔3～10帧计算一次白平衡校正系数。

将说明用于根据从检测区域获得的参数值改变第一和第二WB校正系数的相加比的具体方法的例子。

作为从检测区域获得的参数值的例子，第一实施例采用亮度、色相、饱和度、对比度和直方图值。对于这些参数值，例如，预先准备如图9所示的条件组(条件模式)，并且将其预先存储在摄像设备中图像处理电路106可访问的非易失性存储装置中。并非必须为所有参数值准备条件。

对比度Ygry是检测区域中的非彩色像素的平均亮度值(0～255)。直方图中的比(Y_0-50)≥60％意为在检测区域中亮度为0～50的像素与全部像素的比为60％或更高。

图9所示的例子是在参数值满足这些条件时认为被检测为脸部的区域的可靠度低的条件组。相反，还可以使用在参数值满足这些条件时认为被检测为脸部的区域的可靠度高的条件组。

白平衡处理单元301判断从由在S705中获取的内接块构成的检测区域所获得的参数值是否满足这些条件中的一部分。白平衡处理单元301根据满足条件的值的数量，确定第一和第二WB校正系数的相加比(S708)。满足的条件的数量越大意味着脸部区域的可靠度越低，从而降低第二WB校正系数的权重。

在第一实施例中，根据例如图10中所示的预定关系，确定满足的条件的数量和相加比γ(本实施例中为第二WB校正系数的权重)。可以以使得满足的条件的数量与相加比γ相对应的表的形式、或者以使用满足的条件的数量作为自变量的函数的形式，将图10所示的关系存储到白平衡处理单元301中。

在图10中，表示满足的条件的数量和相加比γ之间的关系的直线的斜率在中间改变，但是这仅是例子。该斜率也可以是恒定的，或者还可以通过曲线表示满足的条件的数量和相加比γ之间的关系。

通过使用确定的相加比γ，白平衡处理单元301计算最终WB校正系数(S708)。

C_x(last)＝(1-γ)WC_x1+γWC_x2

C_y(last)＝(1-γ)WC_y1+γWC_y2    ...(15)

说明了根据相加比γ同时改变第一WB校正系数的权重的例子。可选地，可以仅将第二WB校正系数乘以相加比γ。

变形例1

如果检测到多个脸部区域，则在步骤S706，将各脸部区域的检测区域乘以第一WB校正系数。在步骤S707，获得将第一WB校正系数应用于各脸部区域的检测区域之后的C_x和C_y值的平均值。在步骤S707，获得用于将该平均值校正成肤色的目标值的系数，作为第二WB校正系数。在步骤S708，根据满足条件组中的条件的、从各脸部区域的检测区域获得的参数值的平均值的数量，确定相加比γ。

当获得该平均值时，通过权重随着脸部区域变大而变大，来计算加权后的平均值。

如上所述，根据第一实施例，当检测到脸部区域时，根据第一白平衡校正系数和用于将应用了第一白平衡校正系数的颜色校正成肤色的目标值的第二白平衡校正系数，获得最终白平衡校正系数。此时，随着脸部区域的检测可靠度下降，第二白平衡校正系数对最终白平衡校正系数的影响(权重)降低。因而，即使错误地检测脸部区域，也可以抑制错误地检测到的脸部区域中的校正误差。

第二实施例

将说明本发明的第二实施例。

根据第二实施例的白平衡控制设备具有均包括用以确定相加比γ的条件组和相加比γ与脸部区域的可靠度(满足的条件的数量)之间的关系的多个对。白平衡控制设备基于与下面的条件组相对应的、相加比γ和脸部区域可靠度之间的关系来确定相加比γ：该条件组包括数量最多的、从检测区域获得的参数值所满足的条件。

将参考图11所示的流程图说明在根据第二实施例的摄像设备中在拍摄包括脸部的场景时的白平衡处理。在图11中，与图6的流程图中的相同的附图标记表示与第一实施例中所述的相同的步骤，并且不再重复对其的说明。

在第一实施例中说明了步骤S702～S707的处理。在步骤S1207，白平衡处理单元301将从检测区域获得的参数值与包括在如图12所示的条件组(条件组1～3)中的条件进行比较，其中，将这些条件组预先存储在内部非易失性存储器等中。白平衡处理单元301选择包括数量最多的满足的条件的条件组。在该例子中，准备针对相同参数具有不同范围的条件组。然而，参数的类型和数量还可以根据条件组而改变。

白平衡处理单元301基于相加比γ和脸部区域可靠度(满足的条件的数量)之间的关系，确定相加比γ，其中，同样预先将该关系与在步骤S1207所选择的条件组相对应地存储在内部(S1208)。

图13A～13C是示出与条件组1～3相对应地预先准备的、相加比γ和脸部区域可靠度之间的关系的例子的图。如第一实施例中所述，可以以表或函数的形式存储这些关系。另外，在第二实施例中，相加比γ和脸部区域可靠度之间的关系不局限于图13A～13C所示的这些关系，并且可以任意设置。

如图13A～13C所示，考虑条件组中所包括的条件来改变脸部区域可靠度(满足的条件的数量)和相加比γ之间的关系。因此，可以确定更适当的相加比γ。

例如，在图13B和13C中，与图13B相对应的条件组中所包括的条件很可能具有更低的可靠度。因此，在图13B中，即使满足的条件的数量小，相加比γ也大大减小。

在步骤S709和随后的步骤中，白平衡处理单元301进行与第一实施例中的相同的处理，从而使用例如等式(15)计算出最终WB校正系数C_x(last)和C_y(last)。

变形例

类似于第一实施例的变形例，如果检测到多个脸部区域，则在步骤S706，将各脸部区域的检测区域乘以第一WB校正系数。在步骤S707，获得将第一WB校正系数应用于各脸部区域的检测区域之后的C_x和C_y值的平均值。获得用于将该平均值校正成肤色的目标值的系数，作为第二WB校正系数。在步骤S1208和S709，针对各脸部区域的检测区域确定相加比γ。根据针对各检测区域所确定的相加比γ计算最终的相加比γ：

$\mathrm{\γ}=\frac{\mathrm{\Σ\γ}\left[i\right]}{i}...\left(16\right)$

其中，i是被检测为脸部的区域的编号，并且γ[i]是针对被检测为脸部的第i个区域所计算出的相加比γ的值。

在步骤S709，将相加比γ应用于例如等式(15)以获得最终WB校正系数C_x(last)和C_y(last)。

如上所述，根据第二实施例，从条件组中选择包括数量最多的、从检测到的脸部区域中的像素获得的参数值所满足的条件的条件组。基于与所选择的条件组相对应的关系，确定第一和第二WB校正系数的相加比。因此，可以根据脸部区域中的像素的特性确定更适当的相加比。与第一实施例相比，能够以更高的精度抑制在被错误地检测为脸部区域的区域中的校正误差。

其它实施例

还可以利用系统或设备的计算机(或CPU或MPU)通过软件实现上述实施例。

因此，为了利用计算机实现上述实施例而提供至计算机的计算机程序本身也实现本发明。也就是说，本发明包括用于实现上述实施例的功能的计算机程序本身。

用于实现上述实施例的计算机程序可以采用任何形式，只要计算机可以读取该计算机程序。计算机程序的例子有目标代码、由解释程序执行的程序或向OS提供的脚本数据。然而，计算机程序不限于此。

通过存储介质或有线/无线通信将用于实现上述实施例的计算机程序提供至计算机。用于提供程序的存储介质的例子包括磁性存储介质(例如，软盘、硬盘或磁带)、光学/磁光存储介质(例如，MO、CD或DVD)和非易失性半导体存储器。

作为使用有线/无线通信的计算机程序提供方法，可以使用计算机网络上的服务器。在这种情况下，服务器存储作为实现本发明的计算机程序的数据文件(程序文件)。该程序文件可以采用可执行的格式或源代码的格式。

通过将该程序文件下载至访问该服务器的客户计算机，来提供该程序文件。在这种情况下，还可以将该程序文件分成多个片段文件，并且将这些片段文件分布在不同服务器中。

也就是说，本发明还包括向客户计算机提供用于实现上述实施例的程序文件的服务器设备。

还可以分发存储加密之后的、用于实现上述实施例的计算机程序的存储介质。在这种情况下，将解密密钥信息提供给满足预定条件的用户，从而允许该用户将该计算机程序安装在其计算机中。例如，可以通过提示用户通过因特网从网页进行下载来提供该密钥信息。

用于实现上述实施例的计算机程序还可以使用运行在计算机上的OS的功能。

还可以通过安装在计算机中的扩展板等固件部分构成用于实现上述实施例的计算机程序，或者由该扩展板等的CPU执行该计算机程序。

尽管参考典型实施例说明了本发明，但是应该理解，本发明不局限于所公开的典型实施例。所附权利要求书的范围符合最宽的解释，以包含所有这类修改、等同结构和功能。

Claims (6)

1.一种白平衡控制设备，其计算要应用于所拍摄的图像的白平衡校正系数，所述白平衡控制设备包括：

脸部检测部件，用于从所述图像检测脸部区域；

第一系数计算部件，用于计算针对整个所述图像的第一白平衡校正系数；

第二系数计算部件，用于将所述图像分成多个块，并计算用于将如下色度校正成肤色的第二白平衡校正系数：该色度是在将所述第一白平衡校正系数应用于所述多个块中落在所述脸部区域内的块的像素值之后所获得的；

确定部件，用于根据从落在所述脸部区域内的块的像素所获得的多个参数值和针对所述多个参数值中的至少一些参数值预先限定的条件组，确定所述第二白平衡校正系数的权重；以及

计算部件，用于根据所述第一白平衡校正系数和利用所确定的所述权重加权后的所述第二白平衡校正系数，计算针对所述图像的最终白平衡校正系数，

其中，所述确定部件根据所述多个参数值和预先限定的所述条件组，确定所述权重，从而使得随着检测到的所述脸部区域不是人脸的程度增高，降低所述权重。

2.根据权利要求1所述的白平衡控制设备，其特征在于，当所述脸部检测部件检测到多个脸部区域时，

所述第一系数计算部件计算所述第一白平衡校正系数，

所述第二系数计算部件计算用于将如下色度的平均值校正成肤色的第二白平衡校正系数：该色度是在将所述第一白平衡校正系数应用于所述多个脸部区域中的每个脸部区域的像素值之后所获得的，

所述确定部件根据从落在所述多个脸部区域中的每个脸部区域内的块的像素所获得的参数值的平均值和所述条件组，确定与所述第二白平衡校正系数相乘的所述权重，以及

所述计算部件根据所述第一白平衡校正系数和利用所述权重加权后的所述第二白平衡校正系数，计算所述最终白平衡校正系数。

3.根据权利要求1所述的白平衡控制设备，其特征在于，当存在各自包括所述条件组和所述脸部区域的检测可靠度与所述权重之间的关系的多个对时，

所述确定部件基于与包括数量最多的、所述多个参数值所满足的条件的条件组相对应的所述检测可靠度与所述权重之间的关系，确定所述权重。

4.根据权利要求2所述的白平衡控制设备，其特征在于，当存在各自包括所述条件组和所述脸部区域的检测可靠度与所述权重之间的关系的多个对时，

所述确定部件将基于与包括数量最多的、所述多个参数值所满足的条件的条件组相对应的所述检测可靠度与所述权重之间的关系而获得的权重的平均值确定为所述权重。

5.一种摄像设备，包括：

根据权利要求1到4中任一项所述的白平衡控制设备；以及

校正部件，用于通过使用最终白平衡校正系数对图像进行校正。

6.一种控制白平衡控制设备的方法，所述白平衡控制设备计算要应用于所拍摄的图像的白平衡校正系数，所述方法包括以下步骤：

脸部检测步骤，用于从所述图像检测脸部区域；

第一系数计算步骤，用于计算针对整个所述图像的第一白平衡校正系数；

第二系数计算步骤，用于将所述图像分成多个块，并计算用于将如下色度校正成肤色的第二白平衡校正系数：该色度是在将所述第一白平衡校正系数应用于所述多个块中落在所述脸部区域内的块的像素值之后所获得的；

确定步骤，用于根据从落在所述脸部区域内的块的像素所获得的多个参数值和针对所述多个参数值中的至少一些参数值预先限定的条件组，确定所述第二白平衡校正系数的权重；以及

计算步骤，用于根据所述第一白平衡校正系数和利用所确定的所述权重加权后的所述第二白平衡校正系数，计算针对所述图像的最终白平衡校正系数，

其中，在所述确定步骤中，根据所述多个参数值和预先限定的所述条件组，确定所述权重，从而使得随着检测到的所述脸部区域不是人脸的程度增高，降低所述权重。

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