CN1925629A - 颜色调整方法及颜色调整装置 - Google Patents

Abstract

本发明提供一种考虑了数字照相机内部的IR截止滤光片的分光灵敏度特性的影响，可以高精度地求出数字照相机的分光灵敏度特性的颜色调整方法及颜色调整装置。作为解决手段，不将设备IR截止滤光片(15)介于光源(12)和数字照相机(14)之间而拍摄浏览器(13)，根据其拍摄结果获取图像数据。然后，将设备IR截止滤光片(15)介于光源(12)和数字照相机(14)之间而拍摄浏览器(13)，根据其拍摄结果获取图像数据。根据这些图像数据和基准数据，暂时预测数字照相机的分光灵敏度特性，根据该暂时预测的结果，最终预测数字照相机的分光灵敏度特性。

Description

颜色调整方法及颜色调整装置

技术领域

本发明涉及进行数字照相机等中包含的摄像系统部件的颜色调整的颜色调整方法及颜色调整装置。

背景技术

一般的数字照相机的摄像系统部件具有摄像镜头组和摄像元件(CCD元件)的比较多。在这种摄像系统部件中，通过摄像镜头组入射的光成像于CCD元件上，成为图像信号。

此处，在CCD元件的前面配置有滤色片。该滤色片在分光灵敏度特性上的偏差较大，对数字照相机的图像的颜色再现带来较大影响。为了在数字照相机内把该影响抑制到最小限度，需要对每个数字照相机调整后级的图像处理部的颜色调整处理的校正值。

作为这种颜色调整装置的示例，在专利文献1中，使用照射基准亮度电平的光的光源拍摄色图表或灰度表，调整生成颜色信号时的增益值，以使通过该拍摄得到的图像信号在调整规格内。

专利文献1 日本特开平11-168761号公报

此处，在数字照相机的摄像系统部件上，多数情况是在摄像镜头组和摄像元件之间，设置去除通过摄像镜头组入射的光的红外成分的作为光学低通滤光片的红外截止滤光片(IR截止滤光片)。该IR截止滤光片的分光灵敏度特性的偏差也比较大，对数字照相机的图像的颜色再现带来较大影响，但是在上述专利文献1中，没有特别叙述考虑了数字照相机内部的IR截止滤光片的分光灵敏度特性的颜色调整。

发明内容

本发明就是鉴于上述情况而提出的，其目的在于，提供考虑了数字照相机内部的IR截止滤光片的分光灵敏度特性的影响，可以高精度地求出数字照相机的分光灵敏度特性的颜色调整方法及颜色调整装置。

为了达到上述目的，本发明的第一方式的颜色调整方法，其特征在于，至少进行以下两种摄影，即，一种是不将作为颜色调整装置的构成部件之一的红外截止滤光片介于作为上述颜色调整装置的构成部件之一的规定的光源和作为数字照相机的构成部件之一的摄像系统部件之间而进行的摄影，另一种是将上述红外截止滤光片介于上述规定的光源和上述摄像系统部件之间而进行的摄影，从而获取多个图像数据，根据上述获取的多个图像数据，暂时预测上述摄像系统部件的分光灵敏度特性，根据上述暂时预测的分光灵敏度特性、上述规定的光源的分光灵敏度特性、以及上述红外截止滤光片的分光灵敏度特性，最终预测上述摄像系统部件的分光灵敏度特性数据。

并且，为了达到上述目的，本发明的第二方式的颜色调整装置，其特征在于，具有：规定的光源；拍摄上述规定光源并获取图像数据的数字照相机；红外截止滤光片，其构成为在上述规定光源和上述数字照相机之间自由进退，去除来自上述规定光源的光的红外光成分；基准数据存储部，其至少存储上述规定光源的分光灵敏度特性、成为基准的数字照相机的分光灵敏度特性、以及成为基准的红外截止滤光片的分光灵敏度特性，作为基准数据；暂时分光灵敏度预测部，其根据通过不将上述红外截止滤光片介于上述规定光源和上述数字照相机之间进行的摄影而获取的图像数据、通过将上述红外截止滤光片介于上述规定光源和上述数字照相机之间进行的摄影而获取的图像数据、以及存储在上述基准数据存储部中的上述基准数据，暂时预测上述数字照相机的分光灵敏度特性；最终分光灵敏度预测部，其根据在上述暂时分光灵敏度预测部暂时预测的上述摄像系统部件的分光灵敏度特性、上述规定光源的分光灵敏度特性、以及上述红外截止滤光片的分光灵敏度特性，最终预测上述数字照相机的分光灵敏度特性数据。

根据该第一方式和第二方式，根据暂时预测的分光灵敏度特性，最终预测数字照相机的分光灵敏度特性，由此可以更加高精度地获得分光灵敏度特性。

根据本发明，可以提供能够考虑数字照相机内的IR截止滤光片的分光灵敏度特性的影响，更高精度地求出数字照相机的分光灵敏度特性的颜色调整方法和颜色调整装置。

附图说明

图1是表示本发明的一实施方式的颜色调整装置整体的结构的图。

图2是表示A光源的分光灵敏度特性的图。

图3是设备IR截止滤光片、安装部件以及滤光片移动装置的主视图。

图4是表示数字照相机的普通摄像系统部件的结构的图。

图5是表示本发明的一实施方式的颜色调整方法的处理流程的流程图。

图6是表示图像中的颜色成分的图。

图7是表示基准IR截止滤光片的分光灵敏度特性的图。

图8是表示R基准分光灵敏度特性、G基准分光灵敏度特性、B基准分光灵敏度特性的图。

图9是表示通过R分光暂时预测计算求出的各个特性的图。

图10是表示R分光暂时预测计算的处理流程的流程图的第1图。

图11是表示R分光暂时预测计算的处理流程的流程图的第2图。

图12是表示R分光暂时预测计算的处理流程的流程图的第3图。

图13是表示R分光最终预测计算的处理流程的流程图的第1图。

图14是表示R分光最终预测计算的处理流程的流程图的第2图。

图15是表示通过R分光最终预测计算预测的R分光灵敏度特性的一例的图。

具体实施方式

以下，参照附图说明本发明的实施方式。

图1是本发明的一实施方式的颜色调整装置10的整体的结构图。

简要说明图1的结构，在进行遮光使外部光不能射入的遮光部件11内配置有：具有光源12的浏览器13；和颜色调整对象的数字照相机(以下简单称为数字照相机)14，可以利用数字照相机14拍摄浏览器13。并且，光源12例如使用A光源。该A光源的分光灵敏度特性如图2的特性L21所示。另外，如果是放射电平从短波长侧朝向长波长侧连续单调地增加的光源，则光源12也可以使用A光源以外的光源。

并且，在图1中，在浏览器13和数字照相机14之间配置有可以自由插入或退避的设备IR截止滤光片15。此处，设备IR截止滤光片15安装在安装部件16上，另外安装部件16安装在滤光片移动装置17上。

图3是设备IR截止滤光片15、安装部件16和滤光片移动装置17的主视图。如图3所示，安装部件16可以自由移动地安装在滤光片移动装置17上，通过移动安装部件16而使其沿图示箭头方向滑动，可以将设备IR截止滤光片15插入到浏览器13和数字照相机14之间，去除经过浏览器13入射的光的特定波长成分(红外成分)，或使设备IR截止滤光片15从浏览器13和数字照相机14之间退避。

并且，在图1中，数字照相机14和滤光片移动装置17分别通过连接线18和19连接到个人计算机20上。在作为基准数据存储部、暂时分光灵敏度预测部和最终分光灵敏度预测部的个人计算机20内设有存储器21和CPU 22。存储器21是包括用于存储调整用程序的调整程序存储部21a、和后述的用于存储基准数据的基准数据存储部21b等的存储器。CPU22根据存储在存储器21中的数据等，控制数字照相机14和滤光片移动装置17，使其在所期望的定时动作，控制由颜色调整装置10进行的调整。

图4是数字照相机14所使用的摄像系统部件的结构图。如该图所示，经过摄像镜头组30入射的光通过作为光学低通滤光片的IR截止滤光片31去除有害红外成分，然后入射到CCD部32。此处，通过安装部件16安装在滤光片移动装置17上的设备IR截止滤光片15使用其红外截止波长比数字照相机14的IR截止滤光片31的截止波长短的滤光片。

并且，CCD部32由微透镜阵列32a、滤色片32b和CCD元件32c构成。通过CCD部32的微透镜阵列32a会聚于每个像素的光，例如通过原色系拜尔排列(Bayer Pattern)的滤色片32b成像于CCD元件32c。此处，所说原色系拜尔排列的滤色片，指把R、Gr、Gb、B的4像素作为一个像素排列单位的滤色片。

图5是表示按图1所示设定的数字照相机14的颜色调整方法的总体处理内容的流程图。图5的处理由CPU 22按照存储在图1中的个人计算机20内部的调整程序存储部21a中的程序执行。

在图5中，首先CPU 22在使设备IR截止滤光片15从浏览器13和数字照相机14之间退避的状态下，通过数字照相机14进行浏览器13的拍摄，使数字照相机14接收来自光源12的光(步骤S1)。并且，CPU 22获取通过此时拍摄得到的图像数据(步骤S2)。在步骤S2获取的图像数据，如图6所示，计算通过拍摄得到的图像的中央部的纵32像素×横32像素的R、Gr、Gb、B的各颜色成分的平均值，特别是对Gr、Gb进行计算

G＝(Gr+Gb)/2                         式1

由此，计算R、G、B的各颜色成分的平均值(图像数据的白电平)。该情况时，R、B成分分别是256个像素的数据平均，G成分是512个像素的数据平均。以后，把这样在步骤S2得到的白电平的R成分、G成分和B成分分别表述为White_r、White_g和White_b。

然后，CPU 22将设备IR截止滤光片15配置在浏览器13和数字照相机14之间，通过数字照相机14进行浏览器13的拍摄，使数字照相机14通过设备IR截止滤光片15接收来自光源12的光(步骤S3)。并且，CPU22与步骤S2相同，从通过此时的拍摄得到的图像数据获取R、G、B的各颜色成分的平均值即图像数据的白电平(步骤S4)。以后，把在步骤S4得到的白电平的R成分、G成分、B成分分别表述为White_ir_r、White_ir_g和White_ir_b。

然后，CPU 22根据在步骤S2和步骤S4获取的白电平和存储在个人计算机20内部的基准数据存储部21b中的基准数据(具体情况将在后面叙述)，预测数字照相机14的分光灵敏度特性(步骤S5)，结束图5的一系列处理。

下面，说明图5中的步骤S5的分光灵敏度特性的预测计算。

首先，说明存储在基准数据存储部21b中的基准数据。该基准数据是在后面的计算中使用的固定值的基准数据。

基准数据中的一个是图2所示的光源12的分光灵敏度特性。以后，把该光源12的分光灵敏度特性表述为HGVWR_spct_ref_x。此处，x表示图2中的横轴即波长值，是在380≤x≤720的范围内每次变化1[nm]的值。在之后的基准数据中，x也表示在380≤x≤720的范围内每次变化1[nm]的波长值。

并且，基准数据中的一个是成为规定的基准的IR截止滤光片(以下称为基准IR截止滤光片)的分光灵敏度特性。图7中的L41表示其特性。如该图7所示，基准IR截止滤光片的分光透过率在620[nm]附近开始降低，分光透过率在640[nm]附近基本为0。以后，把620[nm]的波长称为截止开始波长，把640[nm]的波长称为截止结束波长。并且，把基准IR截止滤光片的分光灵敏度特性表述为IR_spct_ref_x。另外，基准IR截止滤光片例如可以使用设备IR截止滤光片15，也可以使用其他的IR截止滤光片。

并且，基准数据中的一个是CCD元件的长波段、即R成分的基准分光灵敏度特性。图8中的L81表示其特性。以后，把该R基准分光灵敏度特性表述为R_ccd_ref_x。

并且，基准数据中的一个是CCD元件的中间波段、即G成分的基准分光灵敏度特性。图8中的L82表示其特性。以后，把该G基准分光灵敏度特性表述为G_ccd_ref_x。

并且，基准数据中的一个是CCD元件的短波段、即B成分的基准分光灵敏度特性。图8中的L83表示其特性。以后，把该B基准分光灵敏度特性表述为B_ccd_ref_x。

此处，图8所示的R基准分光灵敏度特性L81、G基准分光灵敏度特性L82、B基准分光灵敏度特性L83，作为被规一化为G基准分光灵敏度特性L82的最大分光灵敏度为100的相对分光灵敏度而进行表示。

并且，基准数据中的一个是在可见波段(380[nm]～720[nm])的范围内按每1[nm]求出R基准分光灵敏度特性L81和基准IR截止滤光片的分光灵敏度特性L41之积的波形。图8中的L84表示其特性。并且，以后，把该基准数据表述为R_IR_ccd_ref_x。

并且，基准数据中的一个是在可见波段(380[nm]～720[nm])的范围内按每1[nm]求出R基准分光灵敏度特性L81和光源12的分光灵敏度特性L21之积，并计算它们之和的积分值。以后，把该基准数据表述为White_r_ref。

并且，基准数据中的一个是在可见波段(380[nm]～720[nm])的范围内按每1[nm]求出G基准分光灵敏度特性L82和光源12的分光灵敏度特性L21之积，并计算它们之和的积分值。以后，把该基准数据表述为White_g_ref。

并且，基准数据中的一个是在可见波段(380[nm]～720[nm])的范围内按每1[nm]求出B基准分光灵敏度特性L83和光源12的分光灵敏度特性L21之积，并计算它们之和的积分值。以后，把该基准数据表述为White_b_ref。

并且，基准数据中的一个是在可见波段(380[nm]～720[nm])的范围内按每1[nm]求出R基准分光灵敏度特性L81和光源12的分光灵敏度特性L21和基准IR截止滤光片的分光灵敏度特性L41之积，并计算它们之和的积分值。以后，把该基准数据表述为White_ir_r_ref。

并且，基准数据中的一个是在可见波段(380[nm]～720[nm])的范围内按每1[nm]求出G基准分光灵敏度特性L82和光源12的分光灵敏度特性L21和基准IR截止滤光片的分光灵敏度特性L41之积，并计算它们之和的积分值。以后，把该基准数据表述为White_ir_g_ref。

以下，说明使用上述的基准数据预测数字照相机14的分光灵敏度特性的方法。

首先，根据在图5中的步骤S2获取的白电平，利用式2分别求出R相对于G的相对灵敏度系数kR和B相对于G的相对灵敏度系数kB。

kR＝(White_r/White_g)/(White_r_ref/White_g_ref)

                                                   式2

kB＝(White_b/White_g)/(White_b_ref/White_g_ref)

然后，求出按下述式3定义的R分光第1检测数据R_ccd_est1_x、G分光第1检测数据G_ccd_est1_x、B分光第1检测数据B_ccd_est1_x。

R_ccd_est1_x＝R_ccd_ref_x×kR(380≤x≤720)

G_ccd_est1_x＝G_ccd_ref_x×1 (380≤x≤720)    式3

B_ccd_est1_x＝B_ccd_ref_x×kB(380≤x≤720)

然后，利用式4求出在380≤x≤720的范围内累加了式3的R_ccd_est1_x的值SR_ccd_est1。

SR_ccd_est1＝R_ccd_est1_380+R_ccd_est1_381+…+R_ccd_est1_720

                                              式4

此处，校正R成分的分光灵敏度特性中的、数字照相机14内部的IR截止滤光片31的分光灵敏度特性的影响。为此，根据在图5中的步骤S4获取的白电平，利用式5求出经过设备IR截止滤光片15时的R相对于G的相对灵敏度系数kIRR，

kIRR＝(White_ir_r/White_ir_g)/(White_ir_r_ref/White_ir_g_ref)式5

按照每1[nm]向基准数据R_IR_ccd_ref_x乘以该式5的结果，由此预测经过设备IR截止滤光片15时的R的相对分光灵敏度特性R_IR_ccd_est_x。即，进行式6的计算。

R_IR_ccd_est_x＝R_IR_ccd_ref_x×kIRR(380≤x≤720)    式6

然后，根据式6的结果，对截止开始波长620[nm]的分光灵敏度，利用式7求出该截止开始波长620[nm]的R的相对分光灵敏度R_ccd_est2_620。

R_ccd_est2_620＝R_IR_ccd_est_620       式7

根据该结果，利用式8求出高度系数kR_h。

kR_h＝R_ccd_est2_620/R_ccd_ref_620          式8

然后，利用式9定义R分光第2检测数据R_ccd_est2_x。

R_ccd_est2_x＝R_ccd_ref_x(380≤x≤540)

R_ccd_est2_x＝R_ccd_ref_x×kR_h(541≤x≤720)     式9

图9中的特性L85表示这样定义的R分光第2检测数据。如图9所示，R分光第2检测数据在380≤x≤540的范围内是利用特性L81表示的R基准分光灵敏度特性本身，在541≤x≤720的范围内把R基准分光灵敏度特性设为高度系数kR_h倍。

然后，根据如上所述定义的R分光第2检测数据，更加具体地求出R分光灵敏度特性的621[nm]～720[nm]的波段的特性。为此，利用式10求出R分光第2检测数据的累加值SR_ccd_est2。

SR_ccd_est2＝R_ccd_est2_380+R_ccd_est2_381+…+R_ccd_est2_720

                                      式10

以后，使用如上所述求出的值，暂时预测R成分的分光灵敏度特性。R分光灵敏度的暂时预测计算如图10～图12的流程图所示。

首先，CPU 22求出R分光第2检测数据的累加值SR_ccd_est2与R分光第1检测数据的累加值SR_ccd_est1的差分dR＝SR_ccd_est2-SR_ccd_est1(步骤S21)。在步骤S21求出差分dR后，CPU 22判定差分dR的正负(步骤S22)。在步骤S22的判定中，在dR为正时转入步骤23，为负时转入步骤S35。

在步骤S22的判定中，在差分dR为正时，将R_ccd_est2_x的621[nm]的分光灵敏度R_ccd_est2_621代入R分光移动量计算用累加值diff，进行初始化(步骤S23)。然后，向未图示的计数器的计数值n代入0，进行初始化(步骤S24)。

然后，比较按上面所述初始化后的R分光移动量计算用累加值diff与差分dR，判定是否为diff＞dR(步骤S25)。在步骤S25的判定中，在diff≤dR时，向diff加上R_ccd_est2(622+n)的值(步骤S26)。由于第一次时n＝0，所以加上R_ccd_est2_622的值。以后对n加1(步骤S27)，返回步骤S25。即，在步骤S25的判定中，对R_ccd_est2_x的622[nm]以后的值每次增加1[nm]，并重复步骤S25～步骤S27的处理，直到diff＞dR。

在步骤S25的判定中，在diff＞dR时，CPU 22判定上述计数器的计数值n是否小于等于20(步骤S28)。在步骤S28的判定中，在n小于等于20时，利用下述式11求出R分光第3检测数据R_ccd_est3_x(步骤S29)。

R_ccd_est3_x＝R_ccd_est2_(x+n)   (621≤x≤700)          式11

另一方面，在步骤S28的判定中，在n超过20时，利用下述式12求出R分光第3检测数据R_ccd_est3_x(步骤S30)。

R_ccd_est3_x＝R_ccd_est2_(x+n)(621≤x≤700-n)

                                                     式12

R_ccd_est3_x＝0               (720-n+1≤x≤700)

在步骤S29或步骤S30中，求出在621≤x≤700的范围内的R分光第3检测数据后，CPU 22将701≤x≤720范围内的R分光第3检测数据R_ccd_est3_x的值限制为0(步骤S31)。

然后，通过判定计数值n是否小于等于规定值Max_shift，确认计数值n的正当性(步骤S32)。该Max_shift是大于20的值，例如是30。在步骤S32的判定中，如果n超过Max_shift，则所预测的分光特性有错误，输出该信息，结束暂时分光预测计算。

另一方面，在步骤S32的判定中，如果n小于等于Max_shift，则将n代入R分光移动量shift(步骤S33)。然后，利用下述式13分别求出图9所示的点P82的x坐标a和y坐标b、及图9所示的点P83的x坐标c和y坐标d(步骤S34)。

a＝640-shift

b＝R_ccd_est2_640

c＝620                                     式13

d＝R_ccd_est2_620

此处，图9中的点P82是使表示截止结束波长640[nm]的R分光第2检测数据的点P81向短波长侧横向移动R分光移动量shift而得到的点。并且，图9中的点P83是表示截止开始波长620[nm]的R分光第2检测数据的分光灵敏度的点。

并且，在步骤S22的判定中，在dR为负时，将向R分光第2检测数据R_ccd_est2_x的波长621[nm]的分光灵敏度R_ccd_est2_621乘以-1的值代入R分光移动量计算用累加值diff，进行初始化(步骤S35)。然后，与步骤S24相同，将计数值n初始化为0(步骤S36)。

然后，CPU 22比较按照步骤S35初始化后的R分光移动量计算用累加值diff与差分dR，判定是否为diff＜dR(步骤S37)。在步骤S37的判定中，在diff≥dR时，从diff减去R_ccd_est2_(622+n)的值(步骤S38)。由于第一次时n＝0，所以减去R_ccd_est2_622的值。以后对n加1(步骤S39)，返回步骤S37。即，在步骤S37的判定中，重复步骤S37～步骤S39的动作，直到diff＜dR。

在步骤S37的判定中，在diff＜dR时，CPU 22判定n是否为0(步骤S40)。在步骤S40的判定中，在n为0时，利用下述式14求出621≤x≤700的R分光第3检测数据R_ccd_est3_x(步骤S41)。

R_ccd_est3_x＝R_ccd_est2_x(621≤x≤700)      式14

另一方面，在步骤S40的判定中，在n不是0时，首先向n加1(步骤S42)，然后利用下述式15求出621≤x≤700的R分光第3检测数据(步骤S43)。

R_ccd_est3_x＝R_ccd_est2_(x-n)(621≤x≤700)     式15

在步骤S41或步骤S43中，求出在621≤x≤700的范围内的R分光第3检测数据后，CPU 22将701≤x≤720范围内的R分光第3检测数据R_ccd_est3_x的值限制为0(步骤S44)。

然后，通过判定计数值n是否小于等于规定值Max_shift，确认计数值n的正当性(步骤S45)。在步骤S45的判定中，如果n超过Max_shift，则认为分光的预测有错误，输出该信息，结束暂时分光预测计算。

另一方面，在步骤S45的判定中，如果n小于等于Max_shift，则将n代入R分光移动量shift(步骤S46)。然后，利用下述式16分别求出上述a、b、c、d(步骤S47)。

a＝640+shift

b＝R_ccd_est2_640                           式16

c＝620

d＝R_ccd_est2_620

此时的点P82是使表示R分光第2检测数据在波长640[nm]中的分光灵敏度的点P81向长波长侧横向移动R分光移动量shift而得到的点(在图9中省略图示)。

在步骤S34或步骤S47得到a、b、c、d后，使用所得到的a、b、c、d，对图9所示的点P82和点P83之间平滑地进行插值而求出最终的暂时分光特性即R分光第4检测数据R_ccd_est4_x。为此，首先利用上述a、b、c、d计算下述式17(步骤S48)。

R_ccd_est4_x＝{(b-d)/(a-c)}×(x-c)+d(621≤x≤a-1)   式17

该区间成为图9所示的直线801的部分。此处，在本一个实施方式中，利用直线801对点P82和点P83之间进行插值，但也可以对这些点之间进行曲线插值。然后，利用下述式18求出点P82的从波长a到波长720[nm]的R_ccd_est4_x(步骤S49)。

    R_ccd_est4_x＝R_ccd_est3_x           式18

然后，根据如步骤S46和步骤S47那样求出的R分光第4检测数据，利用下述式19求出R分光灵敏度特性R_cam_cal_x(步骤S50)，结束暂时分光预测计算。

R_cam_cal_x＝R_ccd_est2_x(380≤x≤620)+R_ccd_est4_x(621≤x≤720)

                                式19

如式19所示，R分光灵敏度特性对于从波长380[nm]到620[nm]的分光灵敏度特性，直接采用R分光第2检测数据，对于从621[nm]到720[nm]的分光灵敏度特性，使用从R分光第2检测数据求出的R分光第4检测数据。即，该R分光灵敏度特性为图9的特性L85和直线801和特性L86之和。这样，通过求出R分光灵敏度特性，可以求出考虑了数字照相机14内部的IR截止滤光片31的分光灵敏度特性的影响的R分光灵敏度特性。

并且，关于G分光灵敏度特性和B分光灵敏度特性，数字照相机14内部的IR截止滤光片31的影响较小，所以直接使用从不经过设备IR截止滤光片15得到的白电平求出的分光第1检测数据。即，成为

G_cam_cal_x＝G_ccd_est1_x(380≤x≤720)

                                           式20

B_cam_cal_x＝B_ccd_est1_x(380≤x≤720)

即，G分光灵敏度特性为图9的特性L82，B分光灵敏度特性为图9的特性L87。

下面，说明校正按上面所述预测的R分光灵敏度特性并预测最终的R分光灵敏度特性的方法。图13和图14是R分光灵敏度特性的最终预测计算的流程图。

首先，CPU 22判定上述a是否大于等于作为截止结束波长640[nm](步骤S61)。在步骤S61的判定中，在a大于等于640[nm]时，进行R分光灵敏度特性的校正。该情况下，从在图5中的步骤S2和步骤S4获取的白电平，根据下述式21求出表示成为白电平的基准的R相对于G之比的R灵敏度系数k_R_get和k_R_ir_get(步骤S62)。

k_R_get＝White_r/White_g

                                       式21

k_R_ir_get＝White_ir_r/White_ir_g

然后，进行用于判定按上面所述暂时预测的分光灵敏度特性是否正确的白电平验算(步骤S63)。在该白电平验算中，首先如式22所示，分别向R分光灵敏度特性和G分光灵敏度特性乘以光源12的分光灵敏度特性，由此求出第1R白电平验算数据R_spct_chk1_x和第1G白电平验算数据G_spct_chk1_x。

R_spct_chk1_x＝R_cam_cal_x×HGVWR_spct_ref_x(380≤x≤720)

                                                              式22

G_spct_chk1_x＝G_cam_cal_x×HGVWR_spct_ref_x(380≤x≤720)

然后，分别向第1R白电平验算数据和第1G白电平验算数据乘以基准IR截止滤光片的分光灵敏度特性，由此求出第1R(IR)白电平验算数据R_spct_ir_chk1_x和第1G(IR)白电平验算数据G_spct_ir_chk1_x。即，进行式23的计算。

R_spct_ir_chk1_x＝R_spct_chk1_x×IR_spct_ref_x(380≤x≤720)

G_spct_ir_chk1_x＝G_spct_chk1_x×IR_spct_ref_x(380≤x≤720) 式23

然后，通过在380≤x≤720的范围内累加式22的结果和式23的结果，求出第1R白电平验算数据White_r_chk1、第1G白电平验算数据White_g_chk1、第1R(IR)白电平验算数据White_ir_r_chk1、和第1G(IR)白电平验算数据White_ir_g_chk1。即，进行式24的计算。

White_r_chk1＝R_spct_chk1_380+R_spct_chk1_381+…+R_spct_chk1_720

White_g_chk1＝G_spct_chk1_380+G_spct_chk1_381+…+G_spct_chk1_720

White_ir_r_chk1＝R_spct_ir_chk1_380+R_spct_ir_chk1_381+…+R_spct_ir_chk1_720

White_ir_g_chk1＝G_spct_ir_chk1_380+G_spct_ir_chk1_381+…+G_spct_ir_chk1_720

                                            式24

此处，第1的R白电平验算数据和第1G白电平验算数据，是根据上述暂时预测的分光灵敏度特性求出在不经过设备IR截止滤光片15的状态下拍摄浏览器13时获取的图像数据的白电平的R成分和G成分而得到的，第1R(IR)白电平验算数据和第1G(IR)白电平验算数据，是根据上述暂时预测的分光灵敏度特性求出在经过设备IR截止滤光片15的状态下拍摄浏览器13时获取的图像数据的白电平而得到的。

在步骤S63的白电平验算后，CPU 22根据式24的结果，利用下述式25求出基于预测值的R灵敏度系数k_R_chk1和k_R_ir_chk1(步骤S64)。

k_R_chk1＝White_r_chk1/White_g_chk1

                                                     式25

k_R_ir_chk1＝White_ir_r_chk1/White_ir_g_chk1

然后，利用下述式26求出基于按式21求出的实测值的R灵敏度系数、与基于按式25求出的预测值的R灵敏度系数之间的差分dk_R_chk1和dk_R_ir_chk1(步骤S65)。

dk_R_chk1＝|(k_R_get/k_R_chk1)-1|              式26

dk_R_ir_chk1＝|(k_R_ir_get/k_R_ir_chk1)-1|

然后，利用下述式27求出用于进行R分光灵敏度特性的垂直方向(即，图9中的纵轴即相对分光灵敏度轴的方向)的校正的垂直校正系数k_adj_vt(步骤S66)。

k_adj_vt＝k_R_ir_get/k_R_ir_chk1              式27

利用这样求出的垂直校正系数k_adj_vt，CPU 22进行R分光灵敏度特性的垂直方向的校正，求出垂直校正R分光灵敏度特性数据R_cam_adjvt_x(步骤S67)。其中，该垂直校正只在541[nm]～a[nm]的范围内进行。即，通过该垂直校正求出的垂直校正R分光灵敏度特性数据如下。

R_cam_adjvt_x＝R_cam_cal_x          (380≤x≤540)

R_cam_adjvt_x＝R_cam_cal_x×k_adj_vt(541≤x≤a)       式28

R_cam_adjvt_x＝R_cam_cal_x          (a+1≤x≤720)

然后，把这些垂直校正R分光灵敏度特性数据作为校正R分光灵敏度特性数据R_cam_adj_x(步骤S68)。另外，该校正R分光灵敏度特性数据表示校正完成后的R分光灵敏度特性数据。

然后，CPU 22进行R分光灵敏度系数的水平方向(图9中的横轴即波长轴的方向)的校正。为此，CPU 22把未图示的计数器的计数值m初始化为0(步骤S69)。然后，CPU 22判定计数器的计数值m是否小于等于上限值mLim(步骤S70)。该mLim例如是5，但其是可以变更的值。

在步骤S70的判定中，在计数值m小于等于mLim时，CPU 22进行第2次的白电平验算(步骤S71)。此处的白电平验算进行把上述式22中的R分光灵敏度特性R_cam_cal_x替换为R_cam_adj_x的、下述式29的计算，

R_spct_chk2_x＝R_cam_adj_x×HGVWR_spct_ref_x(380≤x≤720)    式29

通过向由此求出的第2R白电平验算数据乘以基准IR截止滤光片的分光灵敏度特性，求出第2R(IR)白电平验算数据R_spct_ir_chk2_x。即，进行下述式30的计算。

R_spct_ir_chk2_x＝R_spct_chk2_x×IR_spct_ref_x(380≤x≤720)  式30

然后，在380≤x≤720的范围内累加式29的结果和式30的结果，由此求出第2R白电平验算数据White_r_chk2和第2R(IR)白电平验算数据White_ir_r_chk2。即，进行下述式31的计算。

White_r_chk2＝R_spct_chk2_380+R_spct_chk2_381+…+R_spct_chk2_720

White_ir_r_chk2＝R_spct_ir_chk2_380+R_spct_ir_chk2_381+…+R_spct_ir_chk2_720

                                             式31

然后，根据式31的结果，利用下述式32求出R灵敏度系数k_R_chk2和k_R_ir_chk2。

k_R_chk2＝White_r_chk2/White_g_chk1             式32

k_R_ir_chk2＝White_ir_r_chk2/White_ir_g_chk1

在进行了步骤S71的白电平验算后，CPU 22利用下述式33求出R灵敏度系数的差分dk_R_chk2和dk_R_ir_chk2(步骤S72)。

dk_R_chk2＝|(k_R_get/k_R_chk2)-1|

dk_R_ir_chk2＝|(k_R_ir_get/k_R_ir_chk2)-1|       式33

然后，CPU 22通过判定R灵敏度系数的差分dk_R_chk2是否小于等于规定值0.01，判定根据实测值求出的R灵敏度系数和根据预测求出的R灵敏度系数之间的误差(精度误差)是否在允许范围内(步骤S73)。另外，该规定值0.01是一例，其是可以变更的值。

在步骤S73的判定中，在差分dk_R_chk2超过0.01时，进行水平方向的校正。为此，CPU 22求出如下所示定义的水平校正系数k_adj_hz(步骤S74)。

k_adj_hz＝k_R_get/k_R_chk2                 式34

然后，CPU 22对计数器的计数值m加1(步骤S75)。然后，CPU 22判定按照式34求出的水平校正系数k_adj_hz是否小于1(步骤S76)。在步骤S76的判定中，在水平校正系数k_adj_hz小于1时，求出使步骤S67的垂直校正R分光灵敏度特性数据R_cam_adjvt_x在a-m≤x≤700的范围内向左方向(短波长方向)移动的特性数据、即水平校正R分光灵敏度特性数据R_cam_adjhz_x(步骤S77)。即，

R_cam_adjhz_x＝R_cam_adjvt_(x+m)(a-m≤x≤700)    式35

另外，对除此以外的范围，不进行水平方向的校正。

然后，进行这样得到的水平校正R分光灵敏度特性数据的平滑化(步骤S78)。该平滑化是比较相邻波长之间的相对分光灵敏度的大小，根据其大小关系对分光波形平滑地进行插值的处理。

在该平滑化中，首先将在步骤S77求出的水平校正R分光灵敏度特性数据R_cam_adjhz(a-m+1)，与前一个波长的分光灵敏度特性数据即R_cam_adjvt(a-m)进行比较，判定是否为R_cam_adjhz_(a-m+1)＞R_cam_adjvt_(a-m)。在R_cam_adjhz_(a-m+1)＞R_cam_adjvt_(a-m)时，把波长a-m+1[nm]的平滑后的分光灵敏度特性数据R_cam_adjsmth_(a-m+1)作为前一个波长a-m[nm]的分光灵敏度特性数据。即，

      R_cam_adjsmth_(a-m+1)＝R_cam_adjvt_(a-m)    式36

另一方面，在R_cam_adjhz_(a-m+1)≤R_cam_adjvt_(a-m)时，把波长a-m+1[nm]的平滑后的分光灵敏度特性数据R_cam_adjsmth_(a-m+1)作为相同波长a-m+1[nm]的水平校正R分光灵敏度特性数据。即，

R_cam_adjsmth_(a-m+1)＝R_cam_adjhz_(a-m+1)      式37

以后，同样在a-m+1≤x≤700的范围内使x每次加1，并判定是否R_cam_adjhz_(x+1)＞R_cam_adjsmth_x，在R_cam_adjhz_(x+1)＞R_cam_adjsmth_x时，把波长x+1[nm]的平滑后的分光灵敏度特性数据R_cam_adjsmth(x+1)作为前一个波长x[nm]的分光灵敏度特性数据。

即，

R_cam_adjsmth_(x+1)＝R_cam_adjsmth_x          式38

另一方面，在R_cam_adjhz_(x+1)≤R_cam_adjsmth_x时，把波长x+1[nm]的平滑后的分光灵敏度特性数据R_cam_adjsmth(x+1)作为相同波长x+1[nm]的水平校正R分光灵敏度特性数据。即，

R_cam_adjsmth_(x+1)＝R_cam_adjhz_(x+1)          式39

另一方面，在步骤S76的判定中，在水平校正系数k_adj_hz大于等于1时，求出使步骤S67的垂直校正R分光灵敏度特性数据R_cam_adjvt_x在a≤x≤700的范围内向右方向(长波长方向)移动的特性数据、即水平校正R分光灵敏度特性数据R_cam_adjhz_x(步骤S79)。即，

R_cam_adjhz_x＝R_cam_adjvt_(x-m)(a≤x≤700)     式40

另外，对除此以外的范围，不进行水平方向的校正。

然后，进行这样得到的水平校正R分光灵敏度特性数据的平滑化(步骤S80)。

在该平滑化中，首先对在步骤S79求出的水平校正R分光灵敏度特性数据，判定是否为R_cam_adjhz_(a+1)＞R_cam_adjvt_(a)，在R_cam_adjhz_(a+1)＞R_cam_adjvt_(a)时，把波长a+1[nm]的平滑后的分光灵敏度特性数据R_cam_adjsmth_(a+1)作为前一个波长a[nm]的分光灵敏度特性数据。即，

R_cam_adjsmth_(a+1)＝R_cam_adjvt_(a)      式41

另一方面，在R_cam_adjhz_(a+1)≤R_cam_adjvt_(a)时，把波长a+1[nm]的平滑后的分光灵敏度特性数据R_cam_adjsmth_(a+1)作为相同波长a+1[nm]的水平校正R分光灵敏度特性数据。即，

R_cam_adjsmth_(a+1)＝R_cam_adjhz_(a+1)       式42

以后，同样在a+1≤x≤700的范围内使x每次加1，并判定是否为R_cam_adjhz_(x+1)＞R_cam_adjsmth_x，在R_cam_adjhz_(x+1)＞R_cam_adjsmth_x时，把波长x+1[nm]的平滑后的分光灵敏度特性数据R_cam_adjsmth_(x+1)作为前一个波长x[nm]的分光灵敏度特性数据。即，

R_cam_adjsmth_(x+1)＝R_cam_adjsmth_x        式43

另一方面，在R_cam_adjhz_(x+1)≤R_cam_adjsmth_x时，把波长x+1[nm]的平滑后的分光灵敏度特性数据R_cam_adjsmth_(x+1)作为相同波长x+1[nm]的水平校正R分光灵敏度特性数据。即，

R_cam_adjsmth_(x+1)＝R_cam_adjhz_(x+1)       式44

然后，根据步骤S78或步骤S80的结果，计算最终的校正R分光灵敏度特性数据R_cam_adj_x(步骤S81)。在步骤S76的判定中，在水平校正系数k_adj_hz小于1时，进行步骤S77以后的处理，所以校正R分光灵敏度特性数据R_cam_adj_x利用式45表示如下。

R_cam_adj_x＝R_cam_adjvt_x  (380≤x≤a-m)

R_cam_adj_x＝R_cam_adjsmth_x(a-m+1≤x≤700)     式45

R_cam_adj_x＝R_cam_adjvt_x  (701≤x≤720)

另一方面，在步骤S76的判定中，在水平校正系数k_adj_hz大于等于1时，进行步骤S79以后的处理，所以校正R分光灵敏度特性数据R_cam_adj_x利用式46表示如下。

R_cam_adj_x＝R_cam_adjvt_x  (380≤x≤a)

R_cam_adj_x＝R_cam_adjsmth_x(a+1≤x≤700)      式46

R_cam_adj_x＝R_cam_adjvt_x  (701≤x≤720)

另外，利用图15中的特性L88表示进行了水平方向的校正的状态的校正R分光灵敏度特性数据。

按照以上所述计算校正R分光灵敏度特性数据后，返回步骤S70。以后，重复步骤S70～步骤S81的处理，直到步骤S70中计数器的计数值m超过mLim，或在步骤S73的判定中差分dk_R_chk2小于等于0.01。

在步骤S70的判定中m超过mLim时或在步骤S73的判定中差分dk_R_chk2小于等于0.01时，CPU 22结束校正，通过判定是否差分dk_R_ir_chk2小于等于0.01，判定上述校正是否合理(步骤S82)。在步骤S82的判定中，在差分dk_R_ir_chk2小于等于0.01时，视为此前的校正合理，CPU 22按照式47所示确定最终的R分光灵敏度特性数据R_cam_calfinal_x(步骤S83)，结束R分光灵敏度特性数据的最终预测。

R_cam_calfinal_x＝R_cam_adj_x  (380≤x≤720)       式47

即，该情况下，作为最终的R分光灵敏度特性数据，使用式28、式45、式46的任一个结果。

另一方面，在步骤S82的判定中，在差分dk_R_ir_chk2超过0.01时，视为此前的校正不合理，CPU 22按照式48所示确定最终的R分光灵敏度特性数据R_cam_calfinal_x(步骤S84)，结束R分光灵敏度特性数据的最终预测。

R_cam_calfinal_x＝R_cam_cal_x(380≤x≤720)    式48

即，该情况下，作为最终的R分光灵敏度特性数据，使用式19的结果。另外，在步骤S21的判定中，在a未超过640[nm]时，不进行R分光灵敏度特性数据的校正。该情况时也分支到步骤S84，作为最终的R分光灵敏度特性数据，使用式19的结果。

并且，G分光灵敏度特性数据和B分光灵敏度特性数据，使用式20的结果。

按照上面所述计算RGB各颜色成分的分光灵敏度特性后，可以使用这些分光灵敏度特性进行颜色调整。关于该颜色调整的方法，例如可以使用日本特开2001-320716号公报等公开的公知方法，在此省略说明。

如以上说明的那样，根据本一个实施方式，对IR截止滤光片的截止开始波长即波长620[nm]，暂时预测R分光灵敏度特性，根据其结果，再对IR截止滤光片的截止结束波长即波长640[nm]，进行R分光灵敏度特性的波形的垂直方向和水平方向的校正，所以能够考虑设于数字照相机14的IR截止滤光片31的分光灵敏度特性的影响，更高精度地求出R分光灵敏度特性。

并且，根据基于实测值的R灵敏度系数和基于预测值的R灵敏度系数的差分进行验算，所以能够进一步提高R分光灵敏度特性的预测精度。

以上根据实施方式说明了本发明，但本发明不限于上述实施方式，当然可以在本发明的宗旨范围内进行各种变形和应用。

另外，在上述实施方式中包含各种阶段的发明，根据所公开的多个构成要素的适当组合可以提出各种发明。例如，即使从实施方式所示的所有构成要素中删除几个构成要素，若能够解决在发明内容中叙述的课题，并获得在发明内容所述的效果时，则删除了该构成要素后的结构也可以作为发明提出。

Claims (9)

1.一种数字照相机的颜色调整方法，该方法的特征在于，

至少进行以下两种摄影，即，一种是不将作为颜色调整装置的构成部件之一的红外截止滤光片介于作为上述颜色调整装置的构成部件之一的规定的光源和作为数字照相机的构成部件之一的摄像系统部件之间而进行的摄影，另一种是将上述红外截止滤光片介于上述规定的光源和上述摄像系统部件之间而进行的摄影，从而获取多个图像数据，

根据上述获取的多个图像数据，暂时预测上述摄像系统部件的分光灵敏度特性，

根据上述暂时预测的分光灵敏度特性、上述规定的光源的分光灵敏度特性、以及上述红外截止滤光片的分光灵敏度特性，最终预测上述摄像系统部件的分光灵敏度特性数据。

2.根据权利要求1所述的数字照相机的颜色调整方法，其特征在于，上述多个图像数据和上述暂时预测的分光灵敏度特性分别包括与红成分相关的数据和与绿成分相关的数据，

上述最终预测是通过以下步骤进行的：

根据上述暂时预测的分光灵敏度特性的与红成分相关的数据和上述规定的光源的分光灵敏度特性，计算相当于不将上述红外截止滤光片介于上述规定的光源和上述摄像系统部件之间的状态的验算用白电平的与红成分相关的数据，

根据上述暂时预测的分光灵敏度特性的与绿成分相关的数据和上述规定的光源的分光灵敏度特性，计算相当于不将上述红外截止滤光片介于上述规定的光源和上述摄像系统部件之间的状态的验算用白电平的与绿成分相关的数据，

根据上述暂时预测的分光灵敏度特性的与红成分相关的数据、上述规定的光源的分光灵敏度特性、以及上述红外截止滤光片的分光灵敏度特性，计算相当于将上述红外截止滤光片介于上述规定的光源和上述摄像系统部件之间的状态的验算用白电平的与红成分相关的数据，

根据上述暂时预测的分光灵敏度特性的与绿成分相关的数据、上述规定的光源的分光灵敏度特性、以及上述红外截止滤光片的分光灵敏度特性，计算相当于将上述红外截止滤光片介于上述规定的光源和上述摄像系统部件之间的状态的验算用白电平的与绿成分相关的数据，

根据在不将上述红外截止滤光片介于其中的状态下获取的图像数据的与红成分和绿成分相关的数据、在将上述红外截止滤光片介于其中的状态下获取的图像数据的与红成分和绿成分相关的数据、相当于不将上述红外截止滤光片介于其中的状态的验算用白电平的与红成分和绿成分相关的数据、以及相当于将上述红外截止滤光片介于其中的状态的验算用白电平的与红成分和绿成分相关的数据，计算对上述暂时预测的分光灵敏度特性的与红成分相关的数据进行校正的校正系数，

根据上述校正系数，对上述暂时预测的分光灵敏度特性的与红成分相关的数据进行校正。

3.根据权利要求2所述的数字照相机的颜色调整方法，其特征在于，上述暂时预测的分光灵敏度特性的与红成分相关的数据是相对于波长的上述摄像系统部件的与红成分相关的相对分光灵敏度电平的函数数据，

上述校正系数包括基于上述函数数据的分光波形的与波长方向相关的校正系数、和与灵敏度方向相关的校正系数。

4.根据权利要求3所述的数字照相机的颜色调整方法，其特征在于，上述暂时预测的分光灵敏度特性的与红成分相关的数据的校正是根据上述与灵敏度方向相关的校正系数进行了上述分光波形的灵敏度方向的校正后，根据上述与波长方向相关的校正系数进行上述分光波形的波长方向的校正。

5.根据权利要求4所述的数字照相机的颜色调整方法，其特征在于，进行上述暂时预测的分光灵敏度特性的与红成分相关的数据的波长方向的校正时，在某波长范围内比较相邻波长的相对分光灵敏度电平的大小的同时还进行平滑化使上述分光波形变平滑。

6.根据权利要求4所述的数字照相机的颜色调整方法，其特征在于，反复进行上述暂时预测的分光灵敏度特性的波长方向的校正，直到下述两种相对灵敏度系数之间的差分处于允许范围内，其中，一种相对灵敏度系数是根据在不将上述红外截止滤光片介于其中的状态下获取的图像数据的与红成分和绿成分相关的数据而求出的，另一种相对灵敏度系数是根据进行了上述灵敏度方向的校正的状态下的上述暂时预测的分光灵敏度特性、上述规定的光源的分光灵敏度特性、以及相当于不将上述红外截止滤光片介于其中的状态的验算用白电平的与绿成分相关的数据而求出的。

7.根据权利要求4所述的数字照相机的颜色调整方法，其特征在于，在上述最终预测之前，判定上述暂时预测的分光灵敏度特性的与红成分相关的数据中的特征波长是否大于上述红外截止滤光片的截止结束波长，该判定的结果是，上述暂时预测的分光灵敏度特性的与红成分相关的数据中的特征波长大于上述红外截止滤光片的截止结束波长时，进行上述校正，在上述暂时预测的分光灵敏度特性的与红成分相关的数据中的特征波长小于上述红外截止滤光片的截止结束波长时，把上述暂时预测的分光灵敏度特性作为最终的分光灵敏度特性。

8.根据权利要求7所述的数字照相机的颜色调整方法，其特征在于，上述特征波长是上述相对分光灵敏度电平从上述红外截止滤光片的截止结束波长中的相对分光灵敏度电平降低规定电平的波长。

9.一种数字照相机的颜色调整装置，该装置的特征在于，具有：

规定的光源；

拍摄上述规定的光源并获取图像数据的数字照相机；

红外截止滤光片，其构成为在上述规定的光源和上述数字照相机之间自由进退，去除来自上述规定的光源的光的红外光成分；

基准数据存储部，其至少存储上述规定的光源的分光灵敏度特性、成为基准的数字照相机的分光灵敏度特性、以及成为基准的红外截止滤光片的分光灵敏度特性，作为基准数据；

暂时分光灵敏度预测部，其根据通过不将上述红外截止滤光片介于上述规定的光源和上述数字照相机之间进行的摄影获取的图像数据、通过将上述红外截止滤光片介于上述规定的光源和上述数字照相机之间进行的摄影获取的图像数据、以及存储在上述基准数据存储部中的上述基准数据，暂时预测上述数字照相机的分光灵敏度特性；以及

最终分光灵敏度预测部，其根据在上述暂时分光灵敏度预测部暂时预测的上述摄像系统部件的分光灵敏度特性、上述规定的光源的分光灵敏度特性、以及上述红外截止滤光片的分光灵敏度特性，最终预测上述数字照相机的分光灵敏度特性数据。

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