JP2001069526A - 白バランス調整回路 - Google Patents
白バランス調整回路Info
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- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
- H04N23/00—Cameras or camera modules comprising electronic image sensors; Control thereof
- H04N23/80—Camera processing pipelines; Components thereof
- H04N23/84—Camera processing pipelines; Components thereof for processing colour signals
- H04N23/88—Camera processing pipelines; Components thereof for processing colour signals for colour balance, e.g. white-balance circuits or colour temperature control
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- Signal Processing (AREA)
- Processing Of Color Television Signals (AREA)
- Image Processing (AREA)
- Color Television Image Signal Generators (AREA)
Abstract
(57)【要約】
【構成】 ＣＰＵ３４は、被写体像のＲ信号，Ｇ信号，
Ｂ信号およびＹ信号をｎ個の分割エリア毎に積算し、原
色成分の積算値Ｒｎ，Ｇｎ，Ｂｎと輝度成分の積算値Ｙ
ｎとを求める。さらに、積算値Ｒｎ，ＧｎおよびＢｎを
色差成分に変換し、この色差成分からＹ成分を除去した
積算値ＲＹｎおよびＢＹｎを求める。一方、テーブル３
４ｂには、無彩色に関連付けられた数値“８”と肌色に
関連付けられた数値“１”とが書き込まれている。ＣＰ
Ｕ３４は、このような積算値Ｒｎ，ＧｎおよびＢｎ、積
算値ＲＹｎおよびＢＹｎ、ならびにテーブル３４ｂに基
づいて、最適利得αおよびβを算出する。被写体像の白
バランスは、この最適利得αおよびβによって調整され
る。 【効果】 被写体に含まれる肌色が別の色に変化するの
を極力防止することができる。
Ｂ信号およびＹ信号をｎ個の分割エリア毎に積算し、原
色成分の積算値Ｒｎ，Ｇｎ，Ｂｎと輝度成分の積算値Ｙ
ｎとを求める。さらに、積算値Ｒｎ，ＧｎおよびＢｎを
色差成分に変換し、この色差成分からＹ成分を除去した
積算値ＲＹｎおよびＢＹｎを求める。一方、テーブル３
４ｂには、無彩色に関連付けられた数値“８”と肌色に
関連付けられた数値“１”とが書き込まれている。ＣＰ
Ｕ３４は、このような積算値Ｒｎ，ＧｎおよびＢｎ、積
算値ＲＹｎおよびＢＹｎ、ならびにテーブル３４ｂに基
づいて、最適利得αおよびβを算出する。被写体像の白
バランスは、この最適利得αおよびβによって調整され
る。 【効果】 被写体に含まれる肌色が別の色に変化するの
を極力防止することができる。
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】この発明は、白バランス調整回路
に関し、特にたとえば、色情報信号に所定の利得を与え
て白バランスを調整する、白バランス調整回路に関す
る。
に関し、特にたとえば、色情報信号に所定の利得を与え
て白バランスを調整する、白バランス調整回路に関す
る。
【０００２】
【従来の技術】図１６に示す色分布図において、斜線で
示すエリア（引き込みエリア）は無彩色に相当し、引き
込みエリアの外は有彩色に相当する。Ｒ−Ｙ軸およびＢ
−Ｙ軸によって形成される平面の第１象限にはＭｇ（マ
ゼンダ）が分布し、第２象限にはＲ（レッド）およびＹ
ｅ（イエロー）が分布し、第３象限にはＧ（グリーン）
が分布し、そして第４象限にはＣｙ（シアン）およびＢ
（ブルー）が分布する。
示すエリア（引き込みエリア）は無彩色に相当し、引き
込みエリアの外は有彩色に相当する。Ｒ−Ｙ軸およびＢ
−Ｙ軸によって形成される平面の第１象限にはＭｇ（マ
ゼンダ）が分布し、第２象限にはＲ（レッド）およびＹ
ｅ（イエロー）が分布し、第３象限にはＧ（グリーン）
が分布し、そして第４象限にはＣｙ（シアン）およびＢ
（ブルー）が分布する。
【０００３】ディジタルカメラに適用される従来の白バ
ランス調整回路では、このような色温度図を用いて、撮
影された被写体像の白バランスを調整していた。つま
り、まず、撮影された被写体像を複数の部分画像に分割
して各部分画像の色評価値を求め、次に、引き込みエリ
アに含まれる色評価値を有効化し、そして、有効化され
た色評価値の平均値がＲ−Ｙ軸およびＢ−Ｙ軸の交点に
収束するように利得を調整していた。
ランス調整回路では、このような色温度図を用いて、撮
影された被写体像の白バランスを調整していた。つま
り、まず、撮影された被写体像を複数の部分画像に分割
して各部分画像の色評価値を求め、次に、引き込みエリ
アに含まれる色評価値を有効化し、そして、有効化され
た色評価値の平均値がＲ−Ｙ軸およびＢ−Ｙ軸の交点に
収束するように利得を調整していた。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】しかし、色評価値は、
撮影時の絞り量やシャッタスピード（露光量）によって
変動する。つまり、露光量が異なればイメージセンサに
照射される光量も異なり、図１６の色分布図によれば、
光量に関連するＹ信号が色評価値に反映されるため、露
光量に応じて色評価値が変動してしまう。このため、従
来のディジタルカメラでは、ある露光量では色評価値が
引き込みエリアに含まれ、白バランス調整が適切に実行
されるが、別の露光量では色評価値が引き込みエリアか
ら外れてしまい、白バランスがうまく調整されないとい
う現象が生じていた。
撮影時の絞り量やシャッタスピード（露光量）によって
変動する。つまり、露光量が異なればイメージセンサに
照射される光量も異なり、図１６の色分布図によれば、
光量に関連するＹ信号が色評価値に反映されるため、露
光量に応じて色評価値が変動してしまう。このため、従
来のディジタルカメラでは、ある露光量では色評価値が
引き込みエリアに含まれ、白バランス調整が適切に実行
されるが、別の露光量では色評価値が引き込みエリアか
ら外れてしまい、白バランスがうまく調整されないとい
う現象が生じていた。
【０００５】また、人の肌を含む被写体を撮影した場
合、人肌の部分の色評価値を無効とすれば、肌色の変化
を極力防止できる。しかし、上述のように色評価値は露
光量によって変動するため、従来技術では、人肌の部分
の色評価値だけを無効にすることはできなかった。この
結果、人肌を多く含む被写体を撮影すると、肌の色がた
とえば青白い色に変化していた。
合、人肌の部分の色評価値を無効とすれば、肌色の変化
を極力防止できる。しかし、上述のように色評価値は露
光量によって変動するため、従来技術では、人肌の部分
の色評価値だけを無効にすることはできなかった。この
結果、人肌を多く含む被写体を撮影すると、肌の色がた
とえば青白い色に変化していた。
【０００６】それゆえに、この発明の主たる目的は、肌
色が別の色に変化するのを極力防止することができる、
白バランス調整回路を提供することである。
色が別の色に変化するのを極力防止することができる、
白バランス調整回路を提供することである。
【０００７】
【課題を解決するための手段】この発明は、被写体の色
情報信号に基づいて被写体の所定複数部分の色を評価す
る色評価手段、色情報信号に基づいて第所定複数部分の
明るさを評価する明るさ評価手段、色評価手段による複
数の色評価結果から明るさ評価手段による複数の明るさ
評価結果をそれぞれ除去する除去手段、無彩色に関連付
けられた第１の数値と少なくとも肌色に関連付けられた
かつ第１の数値よりも小さい第２の数値とを有する第１
テーブル、および複数の色評価結果と除去手段による複
数の除去結果と第１テーブルとに基づいて最適利得を算
出する最適利得算出手段、および色情報信号に最適利得
を付与する最適利得付与手段を備える、白バランス調整
回路である。
情報信号に基づいて被写体の所定複数部分の色を評価す
る色評価手段、色情報信号に基づいて第所定複数部分の
明るさを評価する明るさ評価手段、色評価手段による複
数の色評価結果から明るさ評価手段による複数の明るさ
評価結果をそれぞれ除去する除去手段、無彩色に関連付
けられた第１の数値と少なくとも肌色に関連付けられた
かつ第１の数値よりも小さい第２の数値とを有する第１
テーブル、および複数の色評価結果と除去手段による複
数の除去結果と第１テーブルとに基づいて最適利得を算
出する最適利得算出手段、および色情報信号に最適利得
を付与する最適利得付与手段を備える、白バランス調整
回路である。
【０００８】
【作用】色評価手段は、被写体の色情報信号に基づいて
被写体の所定複数部分の色を評価し、明るさ評価手段
は、同じ色情報信号に基づいて同じ所定複数部分の明る
さを評価する。これによって、複数の色評価結果と複数
の明るさ評価結果が得られる。除去手段は、複数の色評
価結果から複数の明るさ評価結果を除去し、複数の除去
結果を求める。一方、第１テーブルは、無彩色に関連付
けられた第１の数値と、少なくとも肌色に関連付けられ
たかつ第１の数値よりも小さい第２の数値とを有する。
最適利得手段は、上記の複数の色評価結果，複数の除去
結果および第１テーブルに基づいて最適利得を算出し、
最適利得算出手段は、算出された最適利得を上記の色情
報信号に付与する。これによって、被写体像の白バラン
スが調整される。
被写体の所定複数部分の色を評価し、明るさ評価手段
は、同じ色情報信号に基づいて同じ所定複数部分の明る
さを評価する。これによって、複数の色評価結果と複数
の明るさ評価結果が得られる。除去手段は、複数の色評
価結果から複数の明るさ評価結果を除去し、複数の除去
結果を求める。一方、第１テーブルは、無彩色に関連付
けられた第１の数値と、少なくとも肌色に関連付けられ
たかつ第１の数値よりも小さい第２の数値とを有する。
最適利得手段は、上記の複数の色評価結果，複数の除去
結果および第１テーブルに基づいて最適利得を算出し、
最適利得算出手段は、算出された最適利得を上記の色情
報信号に付与する。これによって、被写体像の白バラン
スが調整される。
【０００９】この発明のある局面では、第１利得算出手
段，重み付け量算出手段および補正手段が、最適利得算
出手段に含まれる。第１利得算出手段は、複数の色評価
結果に基づいて第１利得を算出し、重み付け量算出手段
は、複数の除去結果と第１テーブルとに基づいて重み付
け量を算出し、そして、補正手段は、重み付け量に従っ
て第１利得を補正する。
段，重み付け量算出手段および補正手段が、最適利得算
出手段に含まれる。第１利得算出手段は、複数の色評価
結果に基づいて第１利得を算出し、重み付け量算出手段
は、複数の除去結果と第１テーブルとに基づいて重み付
け量を算出し、そして、補正手段は、重み付け量に従っ
て第１利得を補正する。
【００１０】この発明のある実施例では、次のようにし
て第１利得が求められる。つまり、検出手段が、無彩色
および肌色に関連する除去結果を検出し、有効化手段
が、検出された除去結果に対応する色評価結果を有効化
し、算出手段が、有効化された色評価結果に基づいて第
１利得を算出する。
て第１利得が求められる。つまり、検出手段が、無彩色
および肌色に関連する除去結果を検出し、有効化手段
が、検出された除去結果に対応する色評価結果を有効化
し、算出手段が、有効化された色評価結果に基づいて第
１利得を算出する。
【００１１】この発明の他の実施例では、重み付け量
は、肌色を含む色が被写体像に占める割合に関連する。
は、肌色を含む色が被写体像に占める割合に関連する。
【００１２】この発明のその他の実施例では、重み付け
量算出手段において次のような演算が行なわれる。つま
り、第１読み出し手段が、複数の除去結果のそれぞれに
関連する数値を第１テーブルから読み出し、総和算出手
段が、読み出された数値の総和を算出する。そして、比
率算出手段が、算出された総和とこの総和が取り得る最
大値との比率を算出する。
量算出手段において次のような演算が行なわれる。つま
り、第１読み出し手段が、複数の除去結果のそれぞれに
関連する数値を第１テーブルから読み出し、総和算出手
段が、読み出された数値の総和を算出する。そして、比
率算出手段が、算出された総和とこの総和が取り得る最
大値との比率を算出する。
【００１３】なお、第１テーブルが持つ第２の数値は、
草木の色（緑色）に関連付けられてもよい。
草木の色（緑色）に関連付けられてもよい。
【００１４】この発明の他の局面では、第２最適利得算
出手段は、第２読み出し手段，掛け算手段および算出手
段を含む。第２読み出し手段は、複数の第１除去結果の
それぞれに関連する数値を第１テーブルから読み出し、
掛け算手段は、読み出された複数の数値を複数の色評価
結果にそれぞれ掛け算する。そして、算出手段は、掛け
算手段によって求められた複数の掛け算結果に基づい
て、最適利得を算出する。
出手段は、第２読み出し手段，掛け算手段および算出手
段を含む。第２読み出し手段は、複数の第１除去結果の
それぞれに関連する数値を第１テーブルから読み出し、
掛け算手段は、読み出された複数の数値を複数の色評価
結果にそれぞれ掛け算する。そして、算出手段は、掛け
算手段によって求められた複数の掛け算結果に基づい
て、最適利得を算出する。
【００１５】この発明のある実施例では、第１テーブル
は、無彩色および肌色以外の色に関連付けられたかつ第
２の数値よりも小さい第３の数値をさらに有する。この
第３の数値は、“０”であってもよい。
は、無彩色および肌色以外の色に関連付けられたかつ第
２の数値よりも小さい第３の数値をさらに有する。この
第３の数値は、“０”であってもよい。
【００１６】
【発明の効果】この発明によれば、複数の色評価結果，
複数の除去結果および第１テーブルに基づいて最適利得
を算出するようにしたため、被写体に含まれる肌色が別
の色に変化するのを極力防止することができるこの発明
の上述の目的，その他の目的，特徴および利点は、図面
を参照して行う以下の実施例の詳細な説明から一層明ら
かとなろう。
複数の除去結果および第１テーブルに基づいて最適利得
を算出するようにしたため、被写体に含まれる肌色が別
の色に変化するのを極力防止することができるこの発明
の上述の目的，その他の目的，特徴および利点は、図面
を参照して行う以下の実施例の詳細な説明から一層明ら
かとなろう。
【００１７】
【実施例】図１を参照して、この実施例のディジタルカ
メラ１０は、光学レンズ１２を含む。この光学レンズ１
２を通して入射された被写体像は、補色フィルタ１４を
介してＣＣＤイメージャ１６に照射される。補色フィル
タ１４は、図２に示すようにＹｅ，Ｃｙ，ＭｇおよびＧ
のフィルタ要素を持ち、１つのフィルタ要素が１つの画
素に対応する。このため、ＣＣＤイメージャ１６から出
力されるそれぞれの画素信号は、Ｙｅ，Ｃｙ，Ｍｇおよ
びＧのいずれか１つの色のみを有する。
メラ１０は、光学レンズ１２を含む。この光学レンズ１
２を通して入射された被写体像は、補色フィルタ１４を
介してＣＣＤイメージャ１６に照射される。補色フィル
タ１４は、図２に示すようにＹｅ，Ｃｙ，ＭｇおよびＧ
のフィルタ要素を持ち、１つのフィルタ要素が１つの画
素に対応する。このため、ＣＣＤイメージャ１６から出
力されるそれぞれの画素信号は、Ｙｅ，Ｃｙ，Ｍｇおよ
びＧのいずれか１つの色のみを有する。
【００１８】このような画素信号が、Ａ／Ｄ変換器１８
によってディジタル信号つまり画素データに変換され、
画素データがメモリコントローラ２２によってＲＡＭ２
０に一時的に格納される。
によってディジタル信号つまり画素データに変換され、
画素データがメモリコントローラ２２によってＲＡＭ２
０に一時的に格納される。
【００１９】モニタ４０に被写体の動画像をリアルタイ
ムで表示するカメラモードでは、メモリコントローラ２
２はＲＡＭ２０へのデータの書き込みとＲＡＭ２０から
のデータの読み出しを並行して実行する。このため、Ａ
／Ｄ変換器１８で生成された画像データは、１フレーム
遅れでＲＡＭ２０から読み出される。信号処理回路２４
は、入力された画素データからＲＧＢデータを生成す
る。画素データは、上述のようにＹｅ，Ｃｙ，Ｍｇまた
はＧの色を有する。このため、信号処理回路２４は、こ
のような補色系の画素データにマトリクス演算を施し
て、各画素がＲ，ＧおよびＢの色をもつ原色系の画素デ
ータを生成する。
ムで表示するカメラモードでは、メモリコントローラ２
２はＲＡＭ２０へのデータの書き込みとＲＡＭ２０から
のデータの読み出しを並行して実行する。このため、Ａ
／Ｄ変換器１８で生成された画像データは、１フレーム
遅れでＲＡＭ２０から読み出される。信号処理回路２４
は、入力された画素データからＲＧＢデータを生成す
る。画素データは、上述のようにＹｅ，Ｃｙ，Ｍｇまた
はＧの色を有する。このため、信号処理回路２４は、こ
のような補色系の画素データにマトリクス演算を施し
て、各画素がＲ，ＧおよびＢの色をもつ原色系の画素デ
ータを生成する。
【００２０】Ｒデータはアンプ２６でα倍され、Ｂデー
タはアンプ２８でβ倍される。つまり、Ｒデータに利得
αが与えられ、Ｂデータに利得βが与えられる。一方、
Ｇデータには利得は与えられない。アンプ２６および２
８からそれぞれ出力されたＲ´データおよびＢ´データ
ならびに信号処理回路２４から出力されたＧデータは、
その後マトリクス演算を施され、これによって輝度デー
タＹと色差データＲ´−ＹおよびＢ´−Ｙとが生成され
る。これらのデータは、その後信号処理回路３６による
所定の処理を経てモニタ４０に出力される。この結果、
スルー画像がモニタ画面に表示される。
タはアンプ２８でβ倍される。つまり、Ｒデータに利得
αが与えられ、Ｂデータに利得βが与えられる。一方、
Ｇデータには利得は与えられない。アンプ２６および２
８からそれぞれ出力されたＲ´データおよびＢ´データ
ならびに信号処理回路２４から出力されたＧデータは、
その後マトリクス演算を施され、これによって輝度デー
タＹと色差データＲ´−ＹおよびＢ´−Ｙとが生成され
る。これらのデータは、その後信号処理回路３６による
所定の処理を経てモニタ４０に出力される。この結果、
スルー画像がモニタ画面に表示される。
【００２１】Ｒ´データ、ＧデータおよびＢ´データは
また、積分回路３２に入力される。画面は図３に示すよ
うに水平方向および垂直方向に１６分割され、２５６個
の分割エリアが画面上に形成される。積分回路３２は、
Ｒ´データ、ＧデータおよびＢ´データをこのような分
割エリア毎にかつ同じ色毎に積算する。このため、１フ
レーム期間に、２５６個の積算値ＩR´，２５６個の積
算値ＩGおよび２５６個の積算値ＩB´が得られる。つま
り、各分割エリアに対応する２５６個の色評価値が得ら
れる。ＣＰＵ３４は、これらの色評価値に基づいてアン
プ２６および２８の利得αおよびβを制御する。この結
果、白バランスが適切に調整されたスルー画像がモニタ
４０に表示される。
また、積分回路３２に入力される。画面は図３に示すよ
うに水平方向および垂直方向に１６分割され、２５６個
の分割エリアが画面上に形成される。積分回路３２は、
Ｒ´データ、ＧデータおよびＢ´データをこのような分
割エリア毎にかつ同じ色毎に積算する。このため、１フ
レーム期間に、２５６個の積算値ＩR´，２５６個の積
算値ＩGおよび２５６個の積算値ＩB´が得られる。つま
り、各分割エリアに対応する２５６個の色評価値が得ら
れる。ＣＰＵ３４は、これらの色評価値に基づいてアン
プ２６および２８の利得αおよびβを制御する。この結
果、白バランスが適切に調整されたスルー画像がモニタ
４０に表示される。
【００２２】オペレータがシャッタボタン４２を操作す
ると、信号処理回路２４が不能化される。また、メモリ
コントローラ２２は、シャッタボタン４２の操作に応答
してＣＣＤイメージャ１６から出力された画素データが
ＲＡＭ２０に書き込まれた時点で、データの書き込み動
作を中止する。但し、読み出し動作は引き続き行う。Ｃ
ＰＵ３４は、ＲＡＭ２０から読み出された画素データを
取り込み、図９および図１０に示すフロー図に従ってア
ンプ２６および２８に最適利得αおよびβを設定する。
つまり、シャッタボタン４２の操作に応答して撮影され
た被写体像（静止画像）の白バランスを、図９および図
１０に示すフロー図に従って調整する。白バランス調整
が完了すると、信号処理回路２４が再度能動化される。
ＲＡＭ２０から読み出された画素データは信号処理回路
２４によってＲＧＢ変換され、その後、Ｒデータおよび
Ｂデータに最適利得αおよびβが付与される。利得αお
よびβが与えられたＲ´データおよびＢ´データならび
に信号処理回路２４から出力されたＧデータは、その後
信号処理回路３６の処理を経て、メモリカード３８に記
録される。
ると、信号処理回路２４が不能化される。また、メモリ
コントローラ２２は、シャッタボタン４２の操作に応答
してＣＣＤイメージャ１６から出力された画素データが
ＲＡＭ２０に書き込まれた時点で、データの書き込み動
作を中止する。但し、読み出し動作は引き続き行う。Ｃ
ＰＵ３４は、ＲＡＭ２０から読み出された画素データを
取り込み、図９および図１０に示すフロー図に従ってア
ンプ２６および２８に最適利得αおよびβを設定する。
つまり、シャッタボタン４２の操作に応答して撮影され
た被写体像（静止画像）の白バランスを、図９および図
１０に示すフロー図に従って調整する。白バランス調整
が完了すると、信号処理回路２４が再度能動化される。
ＲＡＭ２０から読み出された画素データは信号処理回路
２４によってＲＧＢ変換され、その後、Ｒデータおよび
Ｂデータに最適利得αおよびβが付与される。利得αお
よびβが与えられたＲ´データおよびＢ´データならび
に信号処理回路２４から出力されたＧデータは、その後
信号処理回路３６の処理を経て、メモリカード３８に記
録される。
【００２３】図９を参照して、ＣＰＵ３４はまずステッ
プＳ１で、ＲＡＭ２０から取り込んだ補色系の画素デー
タに数１に従ってＲＧＢ変換を施し、各画素がＲ，Ｇお
よびＢの全ての色を持つ原色系の画素データを生成す
る。
プＳ１で、ＲＡＭ２０から取り込んだ補色系の画素デー
タに数１に従ってＲＧＢ変換を施し、各画素がＲ，Ｇお
よびＢの全ての色を持つ原色系の画素データを生成す
る。
【００２４】
【数１】
【００２５】ＣＰＵ３４は続いてステップＳ３に進み、
ステップＳ１で生成されたＲデータ，ＧデータおよびＢ
データを同じ色どうしでかつ図３に示す分割エリア毎に
積分する。つまり、上述の積分回路３２と同様の処理を
ソフトウェアによって実行する。この結果、２５６個の
積算値Ｒｎ１，２５６個の積算値Ｇｎ１および２５６個
の積算値Ｂｎ１が得られる。つまり、各分割エリアに対
応する２５６個の色評価値が得られる。なお、“ｎ”は
各分割エリアの番号を示し、０〜２５５のいずれかの値
をとる。また、図３は、白壁（無彩色）の前に配置され
た人物（肌色）を撮影したときの画像を示している。
ステップＳ１で生成されたＲデータ，ＧデータおよびＢ
データを同じ色どうしでかつ図３に示す分割エリア毎に
積分する。つまり、上述の積分回路３２と同様の処理を
ソフトウェアによって実行する。この結果、２５６個の
積算値Ｒｎ１，２５６個の積算値Ｇｎ１および２５６個
の積算値Ｂｎ１が得られる。つまり、各分割エリアに対
応する２５６個の色評価値が得られる。なお、“ｎ”は
各分割エリアの番号を示し、０〜２５５のいずれかの値
をとる。また、図３は、白壁（無彩色）の前に配置され
た人物（肌色）を撮影したときの画像を示している。
【００２６】ステップＳ５では数２を演算し、積算値Ｒ
ｎ１，Ｇｎ１およびＢｎ１から輝度成分を除去する。
ｎ１，Ｇｎ１およびＢｎ１から輝度成分を除去する。
【００２７】
【数２】Ｙｎ１＝３×Ｒｎ１＋６×Ｇｎ１＋Ｂｎ Ｒｎ２＝Ｒｎ１／Ｙｎ１×Ｋ Ｇｎ２＝Ｇｎ１／Ｙｎ１×Ｋ Ｂｎ２＝Ｂｎ１／Ｙｎ１×Ｋ ＲＹｎ＝（Ｒｎ１−Ｙｎ１）／Ｙｎ１×Ｋ＝Ｒｎ２−Ｋ ＢＹｎ＝（Ｂｎ１−Ｙｎ１）／Ｙｎ１×Ｋ＝Ｂｎ２−Ｋ ここで、積算値Ｙｎ１は、図３に示す各分割エリアにお
いて輝度データ（Ｙデータ）を積算したものである。ま
た、積算値Ｒｎ２，Ｇｎ２およびＢｎ２は、積分値Ｒｎ
１，Ｇｎ１およびＢｎ１から対応する積算値Ｙｎ１を割
り算し、かつ定数Ｋを掛け算したものである。さらに、
積算値Ｒｎ１−Ｙｎ１およびＢｎ１−Ｙｎ１は、図３に
示す各分割エリアにおいて色差データＲ−ＹおよびＢ−
Ｙを積算したものであり、積算値ＲＹｎおよびＢＹｎ
は、積算値Ｒｎ１−Ｙｎ１およびＢｎ１−Ｙｎ１から対
応する積算値Ｙｎ１を割り算し、かつ定数Ｋを掛け算し
たものである。積算値Ｒｎ２，Ｇｎ２およびＢｎ２なら
びに積算値ＲＹｎおよびＢＹｎもまた、図３に示す各分
割エリアに対応する色評価値である。
いて輝度データ（Ｙデータ）を積算したものである。ま
た、積算値Ｒｎ２，Ｇｎ２およびＢｎ２は、積分値Ｒｎ
１，Ｇｎ１およびＢｎ１から対応する積算値Ｙｎ１を割
り算し、かつ定数Ｋを掛け算したものである。さらに、
積算値Ｒｎ１−Ｙｎ１およびＢｎ１−Ｙｎ１は、図３に
示す各分割エリアにおいて色差データＲ−ＹおよびＢ−
Ｙを積算したものであり、積算値ＲＹｎおよびＢＹｎ
は、積算値Ｒｎ１−Ｙｎ１およびＢｎ１−Ｙｎ１から対
応する積算値Ｙｎ１を割り算し、かつ定数Ｋを掛け算し
たものである。積算値Ｒｎ２，Ｇｎ２およびＢｎ２なら
びに積算値ＲＹｎおよびＢＹｎもまた、図３に示す各分
割エリアに対応する色評価値である。
【００２８】図４および図５に示す色分布図の２つの
軸、つまりＲ−Ｙ軸およびＢ−Ｙ軸には、露光量（明る
さ）に関連するＹ成分が反映される。このため、積算値
Ｒｎ，ＧｎおよびＢｎならびに積算値Ｒｎ１−Ｙｎ１お
よびＢｎ１−Ｙｎ１は、被写体が同じである場合でも、
露光量に応じて変動してしまう。これに対して、積算値
Ｒｎ２，Ｇｎ２およびＢｎ２ならびに積算値ＲＹｎおよ
びＢＹｎは上述の積分値からＹ成分を除去したものであ
るため、被写体が同じである限り、数値が露光量によっ
て変動することはない。
軸、つまりＲ−Ｙ軸およびＢ−Ｙ軸には、露光量（明る
さ）に関連するＹ成分が反映される。このため、積算値
Ｒｎ，ＧｎおよびＢｎならびに積算値Ｒｎ１−Ｙｎ１お
よびＢｎ１−Ｙｎ１は、被写体が同じである場合でも、
露光量に応じて変動してしまう。これに対して、積算値
Ｒｎ２，Ｇｎ２およびＢｎ２ならびに積算値ＲＹｎおよ
びＢＹｎは上述の積分値からＹ成分を除去したものであ
るため、被写体が同じである限り、数値が露光量によっ
て変動することはない。
【００２９】輝度成分が除去された２５６個の積算値Ｒ
Ｙｎおよび２５６個のＢＹｎが求められると、ＣＰＵ３
４はステップＳ７に進み、互いに関連する積算値ＲＹｎ
およびＢＹｎが属するエリアを図４に示す複数のエリア
Ａ〜Ｄの中から検出する。その後、ステップＳ９におい
て、ステップＳ７で検出されたエリアに対応する引き込
み目標値Ｄｎを図６に示す引き込み目標値テーブル３４
ａから読み出す。２５６個の引き込み目標値Ｄｎが読み
出されると、ＣＰＵ３４はステップＳ１１で数３を演算
し、積算値Ｒｎ３，Ｇｎ３およびＢｎ３を算出する。つ
まり、それぞれの引き込み目標値Ｄｎを対応する積算値
Ｒｎ１，Ｇｎ１およびＢｎ１に掛け算し、２５６個の積
算値Ｒｎ３，２５６個の積算値Ｇｎ３および２５６個の
積算値Ｂｎ３を求める。この積算値Ｒｎ３，Ｇｎ３およ
びＢｎ３も、各分割エリアにおける色評価値である。
Ｙｎおよび２５６個のＢＹｎが求められると、ＣＰＵ３
４はステップＳ７に進み、互いに関連する積算値ＲＹｎ
およびＢＹｎが属するエリアを図４に示す複数のエリア
Ａ〜Ｄの中から検出する。その後、ステップＳ９におい
て、ステップＳ７で検出されたエリアに対応する引き込
み目標値Ｄｎを図６に示す引き込み目標値テーブル３４
ａから読み出す。２５６個の引き込み目標値Ｄｎが読み
出されると、ＣＰＵ３４はステップＳ１１で数３を演算
し、積算値Ｒｎ３，Ｇｎ３およびＢｎ３を算出する。つ
まり、それぞれの引き込み目標値Ｄｎを対応する積算値
Ｒｎ１，Ｇｎ１およびＢｎ１に掛け算し、２５６個の積
算値Ｒｎ３，２５６個の積算値Ｇｎ３および２５６個の
積算値Ｂｎ３を求める。この積算値Ｒｎ３，Ｇｎ３およ
びＢｎ３も、各分割エリアにおける色評価値である。
【００３０】
【数３】Ｒｎ３＝Ｒｎ１×Ｄｎ Ｇｎ３＝Ｇｎ１×Ｄｎ Ｂｎ３＝Ｂｎ１×Ｄｎ 図４によれば、各エリアの境界線が色温度曲線を横切る
ようにエリアＡ〜Ｄが形成される。さらに、境界線は、
Ｒ−Ｙ軸およびＢ−Ｙ軸によって形成された平面の第４
象限を横切ることはない。また、図６によれば、エリア
Ａの引き込み目標値は“１”であり、エリアＢの引き込
み目標値は“２”であり、エリアＣの引き込み目標値は
“３”であり、エリアＤの引き込み目標値は“４”であ
る。つまり、エリアＡからエリアＤに向かうほど、数値
が大きくなる。このため、ＲＹｎおよびＢＹｎが示す値
がＲ−Ｙ軸およびＢ−Ｙ軸の交点（たとえば５５００Ｋ
の色温度；基準色温度）に近くなるほど、引き込みの程
度が大きくなる。
ようにエリアＡ〜Ｄが形成される。さらに、境界線は、
Ｒ−Ｙ軸およびＢ−Ｙ軸によって形成された平面の第４
象限を横切ることはない。また、図６によれば、エリア
Ａの引き込み目標値は“１”であり、エリアＢの引き込
み目標値は“２”であり、エリアＣの引き込み目標値は
“３”であり、エリアＤの引き込み目標値は“４”であ
る。つまり、エリアＡからエリアＤに向かうほど、数値
が大きくなる。このため、ＲＹｎおよびＢＹｎが示す値
がＲ−Ｙ軸およびＢ−Ｙ軸の交点（たとえば５５００Ｋ
の色温度；基準色温度）に近くなるほど、引き込みの程
度が大きくなる。
【００３１】ステップＳ１３では、上述の積算値ＲＹｎ
およびＢＹｎが属するエリアを図５に示す複数のエリア
Ｅ〜Ｇの中から検出し、続くステップＳ１５では、検出
されたエリアに対応する重み付け量Ｈｎを図８に示す重
み付け量テーブル３４ｃから読み出す。ここで２５６個
の重み付け量Ｈｎが読み出されると、ＣＰＵ３４はステ
ップＳ１７で数４を演算し、積算値Ｒｎ４，Ｇｎ４およ
びＢｎ４を算出する。数４によれば、それぞれの重み付
け量ＨｎがステップＳ１３で求められた積算値Ｒｎ３，
Ｇｎ３およびＢｎ３と掛け算され、これによって２５６
個の積算値Ｒｎ４，２５６個の積算値Ｇｎ４および２５
６個の積算値Ｂｎ４が求められる。この積算値Ｒｎ４，
Ｇｎ４およびＢｎ４もまた、各分割エリアにおける色評
価値である。
およびＢＹｎが属するエリアを図５に示す複数のエリア
Ｅ〜Ｇの中から検出し、続くステップＳ１５では、検出
されたエリアに対応する重み付け量Ｈｎを図８に示す重
み付け量テーブル３４ｃから読み出す。ここで２５６個
の重み付け量Ｈｎが読み出されると、ＣＰＵ３４はステ
ップＳ１７で数４を演算し、積算値Ｒｎ４，Ｇｎ４およ
びＢｎ４を算出する。数４によれば、それぞれの重み付
け量ＨｎがステップＳ１３で求められた積算値Ｒｎ３，
Ｇｎ３およびＢｎ３と掛け算され、これによって２５６
個の積算値Ｒｎ４，２５６個の積算値Ｇｎ４および２５
６個の積算値Ｂｎ４が求められる。この積算値Ｒｎ４，
Ｇｎ４およびＢｎ４もまた、各分割エリアにおける色評
価値である。
【００３２】
【数４】Ｒｎ４＝Ｒｎ３×Ｈｎ Ｇｎ４＝Ｇｎ３×Ｈｎ Ｂｎ４＝Ｂｎ３×Ｈｎ 図５を参照して、エリアＥおよびＧは有彩色の部分に割
り当てられ、エリアＦは無彩色の部分に割り当てられ
る。エリアＦには、無彩色に近い肌色も含まれる。ま
た、図８から分かるように、エリアＥおよびＧの重み付
け量は“０”であり、エリアＦの重み付け量は“１”で
ある。このため、２５６個の積算値Ｒｎ３，Ｇｎ３およ
びＢｎ３のうち、エリアＦに属する積算値ＲＹｎおよび
ＢＹｎに対応するものだけが、有効化される。なお、こ
のエリアＦが、図１６に示す引き込みエリアに相当す
る。
り当てられ、エリアＦは無彩色の部分に割り当てられ
る。エリアＦには、無彩色に近い肌色も含まれる。ま
た、図８から分かるように、エリアＥおよびＧの重み付
け量は“０”であり、エリアＦの重み付け量は“１”で
ある。このため、２５６個の積算値Ｒｎ３，Ｇｎ３およ
びＢｎ３のうち、エリアＦに属する積算値ＲＹｎおよび
ＢＹｎに対応するものだけが、有効化される。なお、こ
のエリアＦが、図１６に示す引き込みエリアに相当す
る。
【００３３】ステップＳ１９では、数４に従って求めら
れた積算値Ｒｎ４，Ｇｎ４およびＢｎ４を同じ色成分毎
に加算し、図３に示す画面全体にわたる積算値Ｒｓ，Ｇ
ｓおよびＢｓを算出する。その後、ステップＳ２１で数
５を演算し、積算値Ｒｓ，ＧｓおよびＢｓに基づいて第
１利得α１およびβ１を求める。
れた積算値Ｒｎ４，Ｇｎ４およびＢｎ４を同じ色成分毎
に加算し、図３に示す画面全体にわたる積算値Ｒｓ，Ｇ
ｓおよびＢｓを算出する。その後、ステップＳ２１で数
５を演算し、積算値Ｒｓ，ＧｓおよびＢｓに基づいて第
１利得α１およびβ１を求める。
【００３４】
【数５】α１＝Ｇｓ／Ｒｓ β１＝Ｇｓ／Ｂｓ ＣＰＵ３４は続いてステップＳ２３に進み、ステップＳ
９で検出されたエリアに対応する引き込み率Ｅｎを図７
に示す引き込み率テーブル３４ｃから読み出す。そし
て、ステップＳ２５で各分割エリアの引き込み率Ｅｎの
総和Ｅｓを求め、ステップＳ２７で数６に従って重み付
け量Ｆを求める。
９で検出されたエリアに対応する引き込み率Ｅｎを図７
に示す引き込み率テーブル３４ｃから読み出す。そし
て、ステップＳ２５で各分割エリアの引き込み率Ｅｎの
総和Ｅｓを求め、ステップＳ２７で数６に従って重み付
け量Ｆを求める。
【００３５】
【数６】Ｆ＝Ｅｓ／（８×２５６） 図７によれば、引き込み率の最大値は“８”である。こ
のため、数６を演算することによって、最大総和“２０
４８”に対する総和Ｅｓの比率が求められる。この比率
が重み付け量Ｆとなる。また、同じ図７によれば、エリ
アＡおよびＣの引き込み率が“１”であり、エリアＢお
よびＤの引き込み率が“８”である。このため、エリア
ＢおよびＤに含まれる積算値ＲＹｎおよびＢＹｎが多い
ほど、重み付け量Ｆの値が大きくなる。逆に、エリアＡ
およびＣに含まれる積算値ＲＹｎおよびＢＹｎが多いほ
ど、重み付け量Ｆの値が小さくなる。
のため、数６を演算することによって、最大総和“２０
４８”に対する総和Ｅｓの比率が求められる。この比率
が重み付け量Ｆとなる。また、同じ図７によれば、エリ
アＡおよびＣの引き込み率が“１”であり、エリアＢお
よびＤの引き込み率が“８”である。このため、エリア
ＢおよびＤに含まれる積算値ＲＹｎおよびＢＹｎが多い
ほど、重み付け量Ｆの値が大きくなる。逆に、エリアＡ
およびＣに含まれる積算値ＲＹｎおよびＢＹｎが多いほ
ど、重み付け量Ｆの値が小さくなる。
【００３６】３０００Ｋの光源（たとえば白熱灯）の下
で被写体を撮影すると、無彩色に近い肌色の部分の積算
値ＲＹｎおよびＢＹｎは、エリアＡに含まれる。また、
５０００Ｋの光源（たとえば太陽光や蛍光灯）の下で被
写体を撮影すると、同じ肌色の部分の積算値ＲＹｎおよ
びＢＹｎは、エリアＣに含まれる。さらに、エリアＡ〜
Ｄが図４に示すように形成されているため、３０００Ｋ
および５０００Ｋの光源下で草木（緑色）を撮影した場
合、この草木の部分の積算値ＲＹｎおよびＢＹｎもエリ
アＡおよびＣにそれぞれ含まれる。したがって、数６に
よって求められた比率は、肌色および草木の色（緑色）
が被写体像に占める割合に関連する。
で被写体を撮影すると、無彩色に近い肌色の部分の積算
値ＲＹｎおよびＢＹｎは、エリアＡに含まれる。また、
５０００Ｋの光源（たとえば太陽光や蛍光灯）の下で被
写体を撮影すると、同じ肌色の部分の積算値ＲＹｎおよ
びＢＹｎは、エリアＣに含まれる。さらに、エリアＡ〜
Ｄが図４に示すように形成されているため、３０００Ｋ
および５０００Ｋの光源下で草木（緑色）を撮影した場
合、この草木の部分の積算値ＲＹｎおよびＢＹｎもエリ
アＡおよびＣにそれぞれ含まれる。したがって、数６に
よって求められた比率は、肌色および草木の色（緑色）
が被写体像に占める割合に関連する。
【００３７】ＣＰＵ３４はその後、ステップＳ２９で数
７を演算し、重み付け量Ｆに基づいて第２利得α２およ
びβ２（最適利得αおよびβ）を算出する。数７によれ
ば、第１利得α１およびβ１に重み付け量Ｆが掛け算さ
れ、初期値（基準値）“１”に“１−Ｆ”が掛け算され
る。これによって、第２利得α２およびβ２はそれぞ
れ、第１利得α１およびβ１と初期値“１”および
“１”との間の値をとる。
７を演算し、重み付け量Ｆに基づいて第２利得α２およ
びβ２（最適利得αおよびβ）を算出する。数７によれ
ば、第１利得α１およびβ１に重み付け量Ｆが掛け算さ
れ、初期値（基準値）“１”に“１−Ｆ”が掛け算され
る。これによって、第２利得α２およびβ２はそれぞ
れ、第１利得α１およびβ１と初期値“１”および
“１”との間の値をとる。
【００３８】
【数７】α２＝（１−Ｆ）×１＋Ｆ×α１ β２＝（１−Ｆ）×１＋Ｆ×β１ このようにして第２利得α２およびβ２が算出される
と、ＣＰＵ３４は、ステップＳ３１でこの第２利得α２
およびβ２を最適利得αおよびβとしてアンプ２６およ
び２８に設定し、その後、処理を終了する。
と、ＣＰＵ３４は、ステップＳ３１でこの第２利得α２
およびβ２を最適利得αおよびβとしてアンプ２６およ
び２８に設定し、その後、処理を終了する。
【００３９】この実施例によれば、まず、積算値Ｒｎ
１，Ｇｎ１およびＢｎ１と積算値Ｙｎとに基づいて、Ｙ
成分が除去された積算値ＲＹｎおよびＢＹｎが求められ
る。続いて、積算値ＲＹｎおよびＢＹｎが属するエリア
が図４に示す色分布図から検出され、検出されたエリア
に対応する引き込み目標値Ｄｎ（１〜４のいずれかの値
をとる）と積算値Ｒｎ１，Ｇｎ１およびＢｎ１とから積
算値Ｒｎ３，Ｇｎ３およびＢｎ３が求められる。これに
よって、積算値ＲＹｎおよびＢＹｎがＲ−Ｙ軸およびＢ
−Ｙ軸の交点に近いほど、対応する積算値Ｒｎ３，Ｇｎ
３およびＢｎ３の値が大きくなる。
１，Ｇｎ１およびＢｎ１と積算値Ｙｎとに基づいて、Ｙ
成分が除去された積算値ＲＹｎおよびＢＹｎが求められ
る。続いて、積算値ＲＹｎおよびＢＹｎが属するエリア
が図４に示す色分布図から検出され、検出されたエリア
に対応する引き込み目標値Ｄｎ（１〜４のいずれかの値
をとる）と積算値Ｒｎ１，Ｇｎ１およびＢｎ１とから積
算値Ｒｎ３，Ｇｎ３およびＢｎ３が求められる。これに
よって、積算値ＲＹｎおよびＢＹｎがＲ−Ｙ軸およびＢ
−Ｙ軸の交点に近いほど、対応する積算値Ｒｎ３，Ｇｎ
３およびＢｎ３の値が大きくなる。
【００４０】また、積算値ＲＹｎおよびＢＹｎが属する
エリアが図５に示す色分布図から検出され、検出された
エリアに対応する重み付け量Ｈｎ（０または１の値をと
る）と積算値Ｒｎ３，Ｇｎ３およびＢｎ３とに基づいて
積算値Ｒｎ４，Ｇｎ４およびＢｎ４が求められる。これ
によって、エリアＦに属する積算値ＲＹｎおよびＢＹｎ
に対応した積算値Ｒｎ３，Ｇｎ３およびＢｎ３だけが、
有効となる。そして、積算値Ｒｎ４，Ｇｎ４およびＢｎ
４のトータルの積算値Ｒｓ，ＧｓおよびＢｓが得られ、
この積算値Ｒｓ，ＧｓおよびＢｓから第１利得α１およ
びβ１が算出される。
エリアが図５に示す色分布図から検出され、検出された
エリアに対応する重み付け量Ｈｎ（０または１の値をと
る）と積算値Ｒｎ３，Ｇｎ３およびＢｎ３とに基づいて
積算値Ｒｎ４，Ｇｎ４およびＢｎ４が求められる。これ
によって、エリアＦに属する積算値ＲＹｎおよびＢＹｎ
に対応した積算値Ｒｎ３，Ｇｎ３およびＢｎ３だけが、
有効となる。そして、積算値Ｒｎ４，Ｇｎ４およびＢｎ
４のトータルの積算値Ｒｓ，ＧｓおよびＢｓが得られ、
この積算値Ｒｓ，ＧｓおよびＢｓから第１利得α１およ
びβ１が算出される。
【００４１】一方、図４に示す色分布図から検出された
エリアに対応する引き込み率Ｅｎ（１または８の値をと
る）に基づいて重み付け量Ｆが求められ、この重み付け
量Ｆと第１利得α１およびβ１とから第２利得α２およ
びβ２が算出される。３０００Ｋおよび５０００Ｋのい
ずれの光源下で人物像を撮影したときも、肌の部分の積
算値ＲＹｎおよびＢＹｎに対応する引き込み率Ｅｎは、
“１”となる。このため、被写体像が肌色を多く含むほ
ど、重み付け量Ｆが小さくなり、この結果、第２利得α
２およびβ２は、“１”に近い値をとる。
エリアに対応する引き込み率Ｅｎ（１または８の値をと
る）に基づいて重み付け量Ｆが求められ、この重み付け
量Ｆと第１利得α１およびβ１とから第２利得α２およ
びβ２が算出される。３０００Ｋおよび５０００Ｋのい
ずれの光源下で人物像を撮影したときも、肌の部分の積
算値ＲＹｎおよびＢＹｎに対応する引き込み率Ｅｎは、
“１”となる。このため、被写体像が肌色を多く含むほ
ど、重み付け量Ｆが小さくなり、この結果、第２利得α
２およびβ２は、“１”に近い値をとる。
【００４２】このような第２利得α２およびβ２が最適
利得αおよびβとしてアンプ２６および２８に設定さ
れ、これによって被写体像の白バランスが調整されるた
め、被写体に含まれる肌色が別の色に変化するのを極力
防止することができる。
利得αおよびβとしてアンプ２６および２８に設定さ
れ、これによって被写体像の白バランスが調整されるた
め、被写体に含まれる肌色が別の色に変化するのを極力
防止することができる。
【００４３】図１１を参照して、他の実施例のディジタ
ルカメラ１０は、ＣＰＵ３４が図１４および図１５に示
すフロー図を処理する以外、図１実施例と同様であるた
め、重複した説明はできるだけ省略する。なお、ＣＰＵ
３４は、シャッタボタン４２の操作に応答してＲＡＭ２
０から画素データを取り込み、図１４および図１５に示
すフロー図に従ってアンプ２６および２８に最適利得α
およびβを設定する。
ルカメラ１０は、ＣＰＵ３４が図１４および図１５に示
すフロー図を処理する以外、図１実施例と同様であるた
め、重複した説明はできるだけ省略する。なお、ＣＰＵ
３４は、シャッタボタン４２の操作に応答してＲＡＭ２
０から画素データを取り込み、図１４および図１５に示
すフロー図に従ってアンプ２６および２８に最適利得α
およびβを設定する。
【００４４】ＣＰＵ３４は、まずステップＳ４１〜Ｓ４
５で上述のステップＳ１〜Ｓ５と同じ処理を行ない、２
５６個の積算値Ｒｎ２，Ｇｎ２およびＢｎ２ならびに積
算値ＲＹｎおよびＢＹｎを求める。続いてステップＳ４
７で、図１２に示す色分布図を参照して、積算値ＲＹｎ
およびＢＹｎの属するエリアを検出する。これによって
２５６個のエリアが検出されると、ＣＰＵ３４はステッ
プＳ４９に進み、各検出エリアに対応する重み付け量Ｊ
ｎを図１３に示す重み付け量テーブル３４ｄから読み出
す。そして、ステップＳ４９で数８を演算し、積算値Ｒ
ｎ１，Ｇｎ１およびＢｎ１と対応する重み付け量Ｊｎと
に基づいて積算値Ｒｎ３，Ｇｎ３およびＢｎ３を求め
る。
５で上述のステップＳ１〜Ｓ５と同じ処理を行ない、２
５６個の積算値Ｒｎ２，Ｇｎ２およびＢｎ２ならびに積
算値ＲＹｎおよびＢＹｎを求める。続いてステップＳ４
７で、図１２に示す色分布図を参照して、積算値ＲＹｎ
およびＢＹｎの属するエリアを検出する。これによって
２５６個のエリアが検出されると、ＣＰＵ３４はステッ
プＳ４９に進み、各検出エリアに対応する重み付け量Ｊ
ｎを図１３に示す重み付け量テーブル３４ｄから読み出
す。そして、ステップＳ４９で数８を演算し、積算値Ｒ
ｎ１，Ｇｎ１およびＢｎ１と対応する重み付け量Ｊｎと
に基づいて積算値Ｒｎ３，Ｇｎ３およびＢｎ３を求め
る。
【００４５】
【数８】Ｒｎ３＝Ｒｎ１×Ｊｎ Ｇｎ３＝Ｇｎ１×Ｊｎ Ｂｎ３＝Ｂｎ１×Ｊｎ 図１２によれば、有彩色に相当する部分にエリアＫおよ
びＬが割り当てられ、無彩色および肌色に相当する部分
にエリアＧ〜Ｊが割り当てられる。エリアＧ〜Ｊの境界
線は、色温度曲線に交差するように第２象限に引かれ
る。また、図１３によれば、エリアＫおよびＬの重み付
け量が“０”であり、エリアＧおよびＩの重み付け量が
“１”であり、エリアＨおよびＪの重み付け量が“８”
である。このため、積算値ＲＹｎおよびＢＹｎがエリア
ＫおよびＬに属する場合、その積算値ＲＹｎおよびＢＹ
ｎに対応する積算値Ｒｎ１，Ｇｎ１およびＢｎ１は無効
とされる。また、積算値ＲＹｎおよびＢＹｎがエリアＧ
またはＩに属するときは、対応する積算値Ｒｎ１，Ｇｎ
１およびＢｎ１に“１”が掛け算され、積算値ＲＹｎお
よびＢＹｎがエリアＨまたはＪに属するときは、対応す
る積算値Ｒｎ１，Ｇｎ１およびＢｎ１に“８”が掛け算
される。
びＬが割り当てられ、無彩色および肌色に相当する部分
にエリアＧ〜Ｊが割り当てられる。エリアＧ〜Ｊの境界
線は、色温度曲線に交差するように第２象限に引かれ
る。また、図１３によれば、エリアＫおよびＬの重み付
け量が“０”であり、エリアＧおよびＩの重み付け量が
“１”であり、エリアＨおよびＪの重み付け量が“８”
である。このため、積算値ＲＹｎおよびＢＹｎがエリア
ＫおよびＬに属する場合、その積算値ＲＹｎおよびＢＹ
ｎに対応する積算値Ｒｎ１，Ｇｎ１およびＢｎ１は無効
とされる。また、積算値ＲＹｎおよびＢＹｎがエリアＧ
またはＩに属するときは、対応する積算値Ｒｎ１，Ｇｎ
１およびＢｎ１に“１”が掛け算され、積算値ＲＹｎお
よびＢＹｎがエリアＨまたはＪに属するときは、対応す
る積算値Ｒｎ１，Ｇｎ１およびＢｎ１に“８”が掛け算
される。
【００４６】図１実施例と同様に、３０００Ｋの光源
（たとえば白熱灯）の下で被写体を撮影すると、肌色の
部分の積算値ＲＹｎおよびＢＹｎはエリアＧに含まれ、
５０００Ｋの光源（たとえば太陽光や蛍光灯）の下で被
写体を撮影すると、同じ肌色の部分の積算値ＲＹｎおよ
びＢＹｎは、エリアＩに含まれる。したがって、いずれ
の色温度の光源下で撮影を行なったときでも、肌色の部
分に対応する重み付け量は、“１”となる。
（たとえば白熱灯）の下で被写体を撮影すると、肌色の
部分の積算値ＲＹｎおよびＢＹｎはエリアＧに含まれ、
５０００Ｋの光源（たとえば太陽光や蛍光灯）の下で被
写体を撮影すると、同じ肌色の部分の積算値ＲＹｎおよ
びＢＹｎは、エリアＩに含まれる。したがって、いずれ
の色温度の光源下で撮影を行なったときでも、肌色の部
分に対応する重み付け量は、“１”となる。
【００４７】ＣＰＵ３４は続いて、ステップＳ５３で積
算値Ｒｎ３，Ｇｎ３およびＢｎ３を同じ色成分毎に画面
全体にわたって積算し、積算値Ｒｓ，ＧｓおよびＢｓを
求める。つまり、２５６個の積算値Ｒｎ３，２５６個の
積算値Ｇｎ３および２５６個の積算値Ｂｎ３を個別に加
算し、トータルの積算値Ｒｓ，ＧｓおよびＢｓを算出す
る。
算値Ｒｎ３，Ｇｎ３およびＢｎ３を同じ色成分毎に画面
全体にわたって積算し、積算値Ｒｓ，ＧｓおよびＢｓを
求める。つまり、２５６個の積算値Ｒｎ３，２５６個の
積算値Ｇｎ３および２５６個の積算値Ｂｎ３を個別に加
算し、トータルの積算値Ｒｓ，ＧｓおよびＢｓを算出す
る。
【００４８】ステップＳ５５では、このようにして求め
た積算値Ｒｓ，ＧｓおよびＢｓの値を判別する。そし
て、積算値Ｒｓ，ＧｓおよびＢｓのいずれか１つでも
“０”であれば、ＣＰＵ３４はステップＳ５９に進み、
利得αおよびβを初期化する。数８によれば、互いに関
連する積算値Ｒｎ１，Ｇｎ１およびＢｎ１には同じ重み
付け量Ｊｎが掛け算されるため、ステップＳ５５では積
算値Ｒｓ，ＧｓおよびＢｓのいずれか１つについて
“０”であるかどうかの判別を行なってもよい。いずれ
にしても、２５６個の積算値ＲＹｎおよびＢＹｎが全て
エリアＫまたはＬに含まれる場合に、ステップＳ５５で
ＹＥＳと判断され、利得αおよびβが初期化される。
た積算値Ｒｓ，ＧｓおよびＢｓの値を判別する。そし
て、積算値Ｒｓ，ＧｓおよびＢｓのいずれか１つでも
“０”であれば、ＣＰＵ３４はステップＳ５９に進み、
利得αおよびβを初期化する。数８によれば、互いに関
連する積算値Ｒｎ１，Ｇｎ１およびＢｎ１には同じ重み
付け量Ｊｎが掛け算されるため、ステップＳ５５では積
算値Ｒｓ，ＧｓおよびＢｓのいずれか１つについて
“０”であるかどうかの判別を行なってもよい。いずれ
にしても、２５６個の積算値ＲＹｎおよびＢＹｎが全て
エリアＫまたはＬに含まれる場合に、ステップＳ５５で
ＹＥＳと判断され、利得αおよびβが初期化される。
【００４９】これに対して、ステップＳ５５でＮＯと判
断されると、ＣＰＵ３４はステップＳ５７に進み、数９
に従って利得αおよびβを算出する。
断されると、ＣＰＵ３４はステップＳ５７に進み、数９
に従って利得αおよびβを算出する。
【００５０】
【数９】α＝Ｇｓ／Ｒｓ β＝Ｇｓ／Ｂｓ このようにして利得αおよびβ（最適利得）が求められ
ると、ＣＰＵ３４はステップＳ６１でこの最適利得αお
よびβをアンプ２６および２８に設定する。そして、処
理を終了する。
ると、ＣＰＵ３４はステップＳ６１でこの最適利得αお
よびβをアンプ２６および２８に設定する。そして、処
理を終了する。
【００５１】この実施例によれば、図１２に示す色分布
図および図１３に示す重み付け量テーブル３４ｄによっ
て重み付け量Ｊｎが決定され、決定された重み付け量Ｊ
ｎが対応する積算値Ｒｎ１，Ｇｎ１およびＢｎ１に掛け
算される。ここで、重み付け量テーブルは“０”，
“１”および“８”の値を有するため、有彩色部分を無
効化する処理、ならびに肌色部分の重み付けを他の無彩
色部分よりも小さくする処理が、ステップＳ５１で一括
して完了する。このような処理を経て算出された最適利
得αおよびβがアンプ２６および２８に設定され、これ
によって被写体像の白バランスが調整されるため、被写
体に含まれる肌色が別の色に変化するのを極力防止する
ことができる。
図および図１３に示す重み付け量テーブル３４ｄによっ
て重み付け量Ｊｎが決定され、決定された重み付け量Ｊ
ｎが対応する積算値Ｒｎ１，Ｇｎ１およびＢｎ１に掛け
算される。ここで、重み付け量テーブルは“０”，
“１”および“８”の値を有するため、有彩色部分を無
効化する処理、ならびに肌色部分の重み付けを他の無彩
色部分よりも小さくする処理が、ステップＳ５１で一括
して完了する。このような処理を経て算出された最適利
得αおよびβがアンプ２６および２８に設定され、これ
によって被写体像の白バランスが調整されるため、被写
体に含まれる肌色が別の色に変化するのを極力防止する
ことができる。
【図１】この発明の一実施例を示すブロック図である。
【図２】色フィルタを示す図解図である。
【図３】被写体像の一例および画面に形成された分割エ
リアを示す図解図である。
リアを示す図解図である。
【図４】図１実施例の動作の一部を示す図解図である。
【図５】図１実施例の動作の他の一部を示す図解図であ
る。
る。
【図６】引き込み目標値テーブルを示す図解図である。
【図７】重み付け量テーブルを示す図解図である。
【図８】引き込み率テーブルを示す図解図である。
【図９】図１実施例の動作の一部を示すフロー図であ
る。
る。
【図１０】図１実施例の動作の他の一部を示すフロー図
である。
である。
【図１１】この発明の他の実施例を示すブロック図であ
る。
る。
【図１２】図１１実施例の動作の一部を示す図解図であ
る。
る。
【図１３】重み付け量テーブルを示す図解図である。
【図１４】図１１実施例の動作の一部を示すフロー図で
ある。
ある。
【図１５】図１１実施例の動作の他の一部を示すフロー
図である。
図である。
【図１６】従来技術の動作の一部を示す図解図である。
１０…ディジタルカメラ ２０…ＲＡＭ ２４…信号処理回路 ２６，２８…アンプ ３２…積分回路 ３４…ＣＰＵ ３０…マトリクス回路
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き Ｆターム(参考） 5B057 BA02 BA19 CA12 CA16 CB01 CB08 CB12 CE17 DB02 DB06 5C065 AA01 AA03 BB02 CC02 CC03 CC08 DD02 EE05 EE07 FF03 GG15 GG24 5C066 AA01 BA13 CA05 EA05 EA15 EB03 GA01 GA02 GA05 GA33 KA12 KD06 KE04 KE05 KM02 KM12 KM13
Claims (9)
- 【請求項１】被写体の色情報信号に基づいて前記被写体
の所定複数部分の色を評価する色評価手段、 前記色情報信号に基づいて前記所定複数部分の明るさを
評価する明るさ評価手段、 前記色評価手段による複数の色評価結果から前記明るさ
評価手段による複数の明るさ評価結果をそれぞれ除去す
る除去手段、 無彩色に関連付けられた第１の数値と少なくとも肌色に
関連付けられたかつ前記第１の数値よりも小さい第２の
数値とを有する第１テーブル、および前記複数の色評価
結果と前記除去手段による複数の除去結果と前記第１テ
ーブルとに基づいて最適利得を算出する最適利得算出手
段、および前記色情報信号に前記最適利得を付与する最
適利得付与手段を備える、白バランス調整回路。 - 【請求項２】前記最適利得算出手段は、前記複数の色評
価結果に基づいて第１利得を算出する第１利得算出手
段、前記複数の除去結果と前記第１テーブルとに基づい
て重み付け量を算出する重み付け量算出手段、および前
記重み付け量に従って前記第１利得を補正する補正手段
を含む、請求項１記載の白バランス調整回路。 - 【請求項３】前記第１利得算出手段は、前記無彩色およ
び前記肌色に関連する除去結果を検出する検出手段、前
記検出手段によって検出された除去結果に対応する色評
価結果を有効化する有効化手段、および前記有効化手段
によって有効化された色評価結果に基づいて前記第１利
得を算出する算出手段を含む、請求項２記載の白バラン
ス調整回路。 - 【請求項４】前記重み付け量は、前記肌色を含む色が前
記被写体像に占める割合に関連する、請求項２または３
記載の白バランス調整回路。 - 【請求項５】前記重み付け量算出手段は、前記複数の除
去結果のそれぞれに関連する数値を前記第１テーブルか
ら読み出す第１読み出し手段、前記第１読み出し手段に
よって読み出された数値の総和を算出する総和算出手
段、および前記総和算出手段によって算出された総和と
前記総和が取り得る最大値との比率を算出する比率算出
手段を含む、請求項２または３記載の白バランス調整回
路。 - 【請求項６】前記第２の数値は草木の色にも関連付けら
れる、請求項４または５記載の白バランス調整回路。 - 【請求項７】前記最適利得算出手段は、前記複数の第１
除去結果のそれぞれに関連する数値を前記第１テーブル
から読み出す第２読み出し手段、前記第２読み出し手段
によって読み出された複数の数値を前記複数の色評価結
果にそれぞれ掛け算する掛け算手段、および前記掛け算
手段による複数の掛け算結果に基づいて前記最適利得を
算出する算出手段を含む、請求項１記載の白バランス調
整回路。 - 【請求項８】前記第１テーブルは、前記無彩色および前
記肌色以外の色に関連付けられたかつ前記第２の数値よ
りも小さい第３の数値をさらに有する、請求項７記載の
白バランス調整回路。 - 【請求項９】前記第３の数値は“０”である、請求項８
記載の白バランス調整回路。
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2000
- 2000-08-30 US US09/650,637 patent/US6795115B1/en not_active Expired - Fee Related
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