JP2007019959A - 撮像装置 - Google Patents
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Abstract
【課題】 固体撮像素子の欠陥画素を撮影時に正確に検出することができる、レンズ交換可能な撮像装置を提供する。
【解決手段】 CPU21又は欠陥画素検出部23は、レンズ1からの種別(型番)を示す情報に基づいて、欠陥画素検出部23において欠陥画素の判定に用いる閾値を「高」、「中」、「低」のいずれかに定める。欠陥画素検出部23は、撮影時に画素毎に順次入力される出力レベルについて、隣接画素間の出力レベル差を取り、出力レベル差が閾値を超えたら、その画素を欠陥画素と判定する。閾値を超えなければ、正常な画素と判定する。
【選択図】 図1
【解決手段】 CPU21又は欠陥画素検出部23は、レンズ1からの種別(型番)を示す情報に基づいて、欠陥画素検出部23において欠陥画素の判定に用いる閾値を「高」、「中」、「低」のいずれかに定める。欠陥画素検出部23は、撮影時に画素毎に順次入力される出力レベルについて、隣接画素間の出力レベル差を取り、出力レベル差が閾値を超えたら、その画素を欠陥画素と判定する。閾値を超えなければ、正常な画素と判定する。
【選択図】 図1
Description
本発明は、CCDやCMOS等の固体撮像素子を用いた撮像装置に関するものである。
撮影時における固体撮像素子の欠陥画素の検出においては、画素の出力値が一定値以上となる画素、又は画素の出力値が一定値以下となる画素、又は周囲の画素との出力差又は出力比が一定値以上である画素を、欠陥画素として判定している。
この場合に判定に用いられる閾値としては、常に一定値を用いたり、あるいは露光時間や撮像感度設定、温度等に応じてあらかじめ設定された値を用いている。
この場合に判定に用いられる閾値としては、常に一定値を用いたり、あるいは露光時間や撮像感度設定、温度等に応じてあらかじめ設定された値を用いている。
また、特定パターンを撮影することでレンズ特性をカメラに学習させ、欠陥画素を検出するという手法も提案されている(特許文献1参照)。
特開平11−205652号公報
従来技術による撮影時の固体撮像素子の欠陥画素検出は、撮像装置のみの特性に着目したものであり、レンズや被写体等の条件は考慮されていない。したがって、従来技術では、使用される可能性のあるすべてのレンズにおいて、問題なく欠陥画素を検出するための閾値を設定する必要がある。
しかし、同じ微小点を撮影対象とした場合、MTF(Modulation Transfer Function)の低いレンズ(解像度の低いレンズ)を通して撮像素子上に結像された像は、MTFの高いレンズ(解像度の高いレンズ)を通して撮像素子上に結像された像に比べて、隣接画素の出力レベル差が小さくなることがある。これは、MTFの低いレンズは解像度が低いため、隣接する画素間において電荷漏れ等が生じ、隣接画素の出力レベルに影響を与えることがあるためである。したがって、MTFの低いレンズは、隣接画素との差分の閾値を厳しい値(比較的小さな値)に設定して、欠陥画素を検出する必要がある。
しかし、同じ微小点を撮影対象とした場合、MTF(Modulation Transfer Function)の低いレンズ(解像度の低いレンズ)を通して撮像素子上に結像された像は、MTFの高いレンズ(解像度の高いレンズ)を通して撮像素子上に結像された像に比べて、隣接画素の出力レベル差が小さくなることがある。これは、MTFの低いレンズは解像度が低いため、隣接する画素間において電荷漏れ等が生じ、隣接画素の出力レベルに影響を与えることがあるためである。したがって、MTFの低いレンズは、隣接画素との差分の閾値を厳しい値(比較的小さな値)に設定して、欠陥画素を検出する必要がある。
一方、MTFの高いレンズは解像度が高いため、前記MTFの低いレンズのように、隣接する画素間において電荷漏れ等は起こりにくい。したがって、隣接画素の出力レベルは、正確な値であると考えられる。したがって、隣接画素間における出力レベル差が大きい場合でも、隣接画素の出力が正確であると考えられる。そのため、MTFの高いレンズは、隣接画素との差分の閾値を緩やかな値(大きい値)にして、欠陥画素の判定を行うことが可能である。
また、前記した特定パターンを撮影することでレンズ特性をカメラボディに学習させ、欠陥画素を検出するという従来技術は、あらかじめ決められた特定パターンを決められた条件下で撮影する必要があり、頻繁にレンズを交換しながら撮影するような状況下において、実際に運用することは難しい。
本発明の目的は、前記した従来技術の課題を解決するために為されたもので、固体撮像素子の欠陥画素を撮影時に正確に検出することが可能な撮像装置を提供することにある。
本発明の目的は、前記した従来技術の課題を解決するために為されたもので、固体撮像素子の欠陥画素を撮影時に正確に検出することが可能な撮像装置を提供することにある。
請求項1記載の撮像装置は、固体撮像素子を用いて撮影を行い、撮像データの画素毎の出力レベル差に基づいて欠陥画素の判定を行うレンズ交換可能な固体撮像素子を用いた撮像装置において、装着されているレンズの種別を識別するレンズ識別手段と、レンズ識別手段が識別したレンズの種別に基づいてレンズの光学特性を求め、求めた光学特性に応じて固体撮像素子の欠陥画素判定に用いる出力レベル差の閾値を定める欠陥画素検出手段とを備えていることを特徴とする。
請求項2記載の撮像装置は、請求項1に記載の撮像装置において、欠陥画素検出手段は、あらかじめ光学特性に応じた複数の閾値を格納している記憶手段と、レンズの光学特性に応じて格納している複数の閾値の中から一つの閾値を選択する選択手段とを備えていることを特徴とする。
請求項3記載の撮像装置は、請求項1に記載の撮像装置において、欠陥画素検出手段は、レンズの光学特性に応じて欠陥画素検出に用いる閾値を演算で求める演算手段とを備えていることを特徴とする。
請求項3記載の撮像装置は、請求項1に記載の撮像装置において、欠陥画素検出手段は、レンズの光学特性に応じて欠陥画素検出に用いる閾値を演算で求める演算手段とを備えていることを特徴とする。
請求項4記載の撮像装置は、固体撮像素子を用いて撮影を行い、撮像データの画素毎の出力レベル差が閾値を超えているか否かに基づいて欠陥画素の判定を行うレンズ交換可能な固体撮像素子を用いた撮像装置において、レンズ内に設けられた閾値を格納する記憶手段と、記憶手段と撮像装置の間で、記憶手段に格納されているレンズの閾値をデータ通信する通信手段と、通信手段から得られた閾値を用いて欠陥画素検出を行う欠陥画素検出手段とを備えていることを特徴とする。
請求項5記載の撮像装置は、固体撮像素子を用いて撮影を行い、撮像データの画素毎の出力レベル差が閾値を超えているか否かに基づいて欠陥画素の判定を行うレンズ交換可能な固体撮像素子を用いた撮像装置において、装着されているレンズの種別を特定するレンズ種別特定手段と、レンズ種別特定手段によって特定された種別に基づいて、閾値を求める閾値特定手段と、閾値特定手段によって求められた閾値を用いて欠陥画素検出を行う欠陥画素検出手段とを備えていることを特徴とする。
請求項6記載の撮像装置は、請求項5に記載の撮像装置において、撮像装置は表示手段と入力手段を備え、レンズ種別特定手段は、液晶表示部に表示された複数のレンズ種別の中から一つの種別を特定し、又は入力手段を用いてレンズの種別を特定可能な記号や番号や文字を入力することを特徴とする。
本発明によれば、撮影時に固体撮像素子の欠陥画素を正確に検出することが可能な撮像装置を提供することができる。
以下添付の図面を用いて、本発明の実施形態について説明する。
図1は、本発明の実施形態の概要を示す説明図である。図1において、撮像装置として、レンズ交換可能なデジタルカメラを例にしている。図示するように、1は交換可能なレンズ、2はカメラボディ、11はレンズ識別情報メモリ、22はカメラボディ2側に設けられたメモリである。
図1は、本発明の実施形態の概要を示す説明図である。図1において、撮像装置として、レンズ交換可能なデジタルカメラを例にしている。図示するように、1は交換可能なレンズ、2はカメラボディ、11はレンズ識別情報メモリ、22はカメラボディ2側に設けられたメモリである。
図2は、図1に示すデジタルカメラのブロック図である。図示するように、レンズ側にはレンズ識別情報メモリ11が設けられ、カメラボディ側にはCPU21、メモリ22、欠陥画素検出部23が設けられている。
なお、図1、図2には示していないが、固体撮像素子から出力された画素毎のアナログ出力はA/D変換等の処理を施され、その後、欠陥画素検出部23に入力される。欠陥画素検出部23は、入力された画像データが欠陥画素の画像データであるか否かを判定する。欠陥画素であると判定された場合には、通常の欠陥画素に関する補整が行われる(図示せず)。
なお、図1、図2には示していないが、固体撮像素子から出力された画素毎のアナログ出力はA/D変換等の処理を施され、その後、欠陥画素検出部23に入力される。欠陥画素検出部23は、入力された画像データが欠陥画素の画像データであるか否かを判定する。欠陥画素であると判定された場合には、通常の欠陥画素に関する補整が行われる(図示せず)。
次に、欠陥画素検出部23における欠陥画素の判定について説明する。
図1及び図2において、レンズ1に設けられたレンズ識別情報メモリ11は、レンズ1の種別(例えば、型番A、B、C等)を記憶している。例えば、レンズ1の種別は型番Aであることを記憶している。他のレンズの場合は、例えば、種別が型番B、C、D、……、N等であることを記憶している。
図1及び図2において、レンズ1に設けられたレンズ識別情報メモリ11は、レンズ1の種別(例えば、型番A、B、C等)を記憶している。例えば、レンズ1の種別は型番Aであることを記憶している。他のレンズの場合は、例えば、種別が型番B、C、D、……、N等であることを記憶している。
図3は、カメラボディ2に設けられたメモリ22に格納されている情報を示す図である。図3に示すように、種別Aのレンズ1は、焦点距離50mm、f値1.4のレンズである。このレンズ1は、MTF値が大きいレンズ(解像度が高い)であるため、隣接画素の出力レベルの差分で定義される閾値を「高」(緩やかな値:高い値)に設定する。ここで、「高」とは、図4の(a)に示すように、出力レベルの最高値が「256(階調)」の場合、例えば差が「220」の値を閾値とする。
同様に、MTF値が中くらいのレンズ(解像度が中くらい)の場合、隣接画素の出力レベルの差分で定義される閾値を「中」に設定する。ここで、「中」とは、図4の(b)に示すように、出力レベルの最高値が「256(階調)」の場合、例えば差が「190」の値を閾値とする。
同様に、MTF値が低いレンズ(解像度が低い)の場合、隣接画素の出力レベルの差分で定義される閾値を「低」に設定する。ここで、「低」とは、図4の(c)に示すように、出力レベルの最高値が「256(階調)」の場合、例えば差が「170」の値を閾値とする。
同様に、MTF値が低いレンズ(解像度が低い)の場合、隣接画素の出力レベルの差分で定義される閾値を「低」に設定する。ここで、「低」とは、図4の(c)に示すように、出力レベルの最高値が「256(階調)」の場合、例えば差が「170」の値を閾値とする。
図2において、CPU21又は欠陥画素検出部23は、レンズ1からの種別(型番)を示す情報に基づいて、欠陥画素検出部23において欠陥画素の判定に用いる閾値を「高」、「中」、「低」のいずれかに定める。この実施形態の場合には、前記したように、「高」に定められる。
欠陥画素検出部23は、画素毎に順次入力される出力レベルに関し、隣接画素の出力レベル差を取り、出力レベル差が前記閾値(220)を超えたら、当該画素を欠陥画素と判定する。超えなければ、正常な画素と判定する。
欠陥画素検出部23は、画素毎に順次入力される出力レベルに関し、隣接画素の出力レベル差を取り、出力レベル差が前記閾値(220)を超えたら、当該画素を欠陥画素と判定する。超えなければ、正常な画素と判定する。
なお、以上に記載した実施形態では、連続して入力される隣接画素(水平方向)について説明したが、本発明はこれに限定されるものではなく、垂直方向の隣接画素ついて出力レベル差を取り、出力レベル差が前記閾値(220)を超えたら当該画素を欠陥画素と判定し、超えなければ正常な画素と判定してもよい。もちろん、水平方向と垂直方向の判定を共に行い、欠陥画素か否かを判定してもよい。
なお、前記した実施形態では、閾値を「高」、「中」、「低」の三種類に設定したが、設定の数は三つに限定されるものではなく、その数は任意である。
また、前記した実施形態では、レンズ1とカメラボディ2の間で、レンズの種別をデータ通信したが、本発明はこれに限定されるものではなく、例えばレンズ1が閾値のデータを格納するメモリを備え、レンズ1とカメラボディ2の間で閾値そのものをデータ通信してもよい。
また、前記した実施形態では、レンズ1とカメラボディ2の間で、レンズの種別をデータ通信したが、本発明はこれに限定されるものではなく、例えばレンズ1が閾値のデータを格納するメモリを備え、レンズ1とカメラボディ2の間で閾値そのものをデータ通信してもよい。
図5は、欠陥画素か否かの閾値を定める他の例を示す図である。図5において、横軸はMTF値を示し、縦軸は閾値を示している。すなわち、図5では、レンズのMTF値に応じて、図2に示す欠陥画素検出部23が欠陥画素であると判定する際の閾値を定める。図5から明らかなように、MTF値が小さいほど閾値が低くなり、MTF値が大きいほど閾値が高くなる。この例は、閾値をカメラボディ1において、演算により求めるものである。
なお、図1及び図2に示す実施形態では、レンズ1とカメラボディ2はデータ通信機能を備えているものとして説明したが、本発明はこれに限定されるものではなく、データ通信機能を持たないレンズやカメラボディでも、使用者がカメラボディにレンズを識別させることにより、前記した動作と同様の動作を実行することができる。例えば、使用者がメニュー画面からレンズを選択したり、レンズID等のレンズ種別を認識できる情報をカメラボディの操作部から入力する処理等を行うことで可能になる。
以上の説明から明らかなように、この実施形態によれば、撮像時に欠陥画素であると判定する閾値を正確に定めることができる。
本発明は、固体撮像素子を用いた撮像装置の分野において、産業上大いに利用することができる。
1…レンズ、2…カメラボディ、11…レンズ識別情報メモリ、22…メモリ、23…欠陥画素検出部
Claims (6)
- 固体撮像素子を用いて撮影を行い、撮像データの画素毎の出力レベル差に基づいて欠陥画素の判定を行うレンズ交換可能な固体撮像素子を用いた撮像装置において、
装着されているレンズの種別を識別するレンズ識別手段と、
前記レンズ識別手段が識別した前記レンズの種別に基づいて前記レンズの光学特性を求め、前記求めた光学特性に応じて前記固体撮像素子の欠陥画素判定に用いる前記出力レベル差の閾値を定める欠陥画素検出手段と
を備えていることを特徴とする撮像装置。 - 請求項1に記載の撮像装置において、
前記欠陥画素検出手段は、あらかじめ光学特性に応じた複数の閾値を格納している記憶手段と、
前記レンズの光学特性に応じて前記格納してる複数の閾値の中から一つの閾値を選択する選択手段と
を備えていることを特徴とする撮像装置。 - 請求項1に記載の撮像装置において、
前記欠陥画素検出手段は、前記レンズの光学特性に応じて欠陥画素検出に用いる前記閾値を演算で求める演算手段と
を備えていることを特徴とする撮像装置。 - 固体撮像素子を用いて撮影を行い、撮像データの画素毎の出力レベル差が閾値を超えているか否かに基づいて欠陥画素の判定を行うレンズ交換可能な固体撮像素子を用いた撮像装置において、
前記レンズ内に設けられた前記閾値を格納する記憶手段と、
前記記憶手段と前記撮像装置の間で、前記記憶手段に格納されている前記レンズの閾値をデータ通信する通信手段と、
前記通信手段から得られた前記閾値を用いて欠陥画素検出を行う欠陥画素検出手段と
を備えていることを特徴とする撮像装置。 - 固体撮像素子を用いて撮影を行い、撮像データの画素毎の出力レベル差が閾値を超えているか否かに基づいて欠陥画素の判定を行うレンズ交換可能な固体撮像素子を用いた撮像装置において、
装着されているレンズの種別を特定するレンズ種別特定手段と、
前記レンズ種別特定手段によって特定された種別に基づいて、前記閾値を求める閾値特定手段と、
前記閾値特定手段によって求められた閾値を用いて欠陥画素検出を行う欠陥画素検出手段と
を備えていることを特徴とする撮像装置。 - 請求項5に記載の撮像装置において、
前記撮像装置は表示手段と入力手段を備え、
前記レンズ種別特定手段は、前記液晶表示部に表示された複数のレンズ種別の中から一つの種別を特定し、又は前記入力手段はレンズの種別を特定可能な記号や番号や文字を入力することを特徴とする撮像装置。
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Cited By (23)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2007143131A (ja) * | 2005-10-26 | 2007-06-07 | Nvidia Corp | 画像信号処理方法および装置 |
US8373718B2 (en) | 2008-12-10 | 2013-02-12 | Nvidia Corporation | Method and system for color enhancement with color volume adjustment and variable shift along luminance axis |
US8456549B2 (en) | 2005-11-09 | 2013-06-04 | Nvidia Corporation | Using a graphics processing unit to correct video and audio data |
US8471852B1 (en) | 2003-05-30 | 2013-06-25 | Nvidia Corporation | Method and system for tessellation of subdivision surfaces |
US8570634B2 (en) | 2007-10-11 | 2013-10-29 | Nvidia Corporation | Image processing of an incoming light field using a spatial light modulator |
US8588542B1 (en) | 2005-12-13 | 2013-11-19 | Nvidia Corporation | Configurable and compact pixel processing apparatus |
US8594441B1 (en) | 2006-09-12 | 2013-11-26 | Nvidia Corporation | Compressing image-based data using luminance |
US8698908B2 (en) | 2008-02-11 | 2014-04-15 | Nvidia Corporation | Efficient method for reducing noise and blur in a composite still image from a rolling shutter camera |
US8698918B2 (en) | 2009-10-27 | 2014-04-15 | Nvidia Corporation | Automatic white balancing for photography |
US8712183B2 (en) | 2009-04-16 | 2014-04-29 | Nvidia Corporation | System and method for performing image correction |
WO2014065056A1 (ja) * | 2012-10-23 | 2014-05-01 | ソニー株式会社 | 撮像装置、および画像処理方法、並びにプログラム |
US8724895B2 (en) | 2007-07-23 | 2014-05-13 | Nvidia Corporation | Techniques for reducing color artifacts in digital images |
US8723969B2 (en) | 2007-03-20 | 2014-05-13 | Nvidia Corporation | Compensating for undesirable camera shakes during video capture |
US8737832B1 (en) | 2006-02-10 | 2014-05-27 | Nvidia Corporation | Flicker band automated detection system and method |
US9177368B2 (en) | 2007-12-17 | 2015-11-03 | Nvidia Corporation | Image distortion correction |
US9307213B2 (en) | 2012-11-05 | 2016-04-05 | Nvidia Corporation | Robust selection and weighting for gray patch automatic white balancing |
US9379156B2 (en) | 2008-04-10 | 2016-06-28 | Nvidia Corporation | Per-channel image intensity correction |
US9418400B2 (en) | 2013-06-18 | 2016-08-16 | Nvidia Corporation | Method and system for rendering simulated depth-of-field visual effect |
US9491352B2 (en) | 2013-03-13 | 2016-11-08 | Fujifilm Corporation | Imaging device, signal processing method, and signal processing program |
US9508318B2 (en) | 2012-09-13 | 2016-11-29 | Nvidia Corporation | Dynamic color profile management for electronic devices |
US9756222B2 (en) | 2013-06-26 | 2017-09-05 | Nvidia Corporation | Method and system for performing white balancing operations on captured images |
US9798698B2 (en) | 2012-08-13 | 2017-10-24 | Nvidia Corporation | System and method for multi-color dilu preconditioner |
US9826208B2 (en) | 2013-06-26 | 2017-11-21 | Nvidia Corporation | Method and system for generating weights for use in white balancing an image |
-
2005
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Cited By (31)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US8471852B1 (en) | 2003-05-30 | 2013-06-25 | Nvidia Corporation | Method and system for tessellation of subdivision surfaces |
US8571346B2 (en) | 2005-10-26 | 2013-10-29 | Nvidia Corporation | Methods and devices for defective pixel detection |
JP2007143131A (ja) * | 2005-10-26 | 2007-06-07 | Nvidia Corp | 画像信号処理方法および装置 |
US8456549B2 (en) | 2005-11-09 | 2013-06-04 | Nvidia Corporation | Using a graphics processing unit to correct video and audio data |
US8456547B2 (en) | 2005-11-09 | 2013-06-04 | Nvidia Corporation | Using a graphics processing unit to correct video and audio data |
US8456548B2 (en) | 2005-11-09 | 2013-06-04 | Nvidia Corporation | Using a graphics processing unit to correct video and audio data |
US8588542B1 (en) | 2005-12-13 | 2013-11-19 | Nvidia Corporation | Configurable and compact pixel processing apparatus |
US8768160B2 (en) | 2006-02-10 | 2014-07-01 | Nvidia Corporation | Flicker band automated detection system and method |
US8737832B1 (en) | 2006-02-10 | 2014-05-27 | Nvidia Corporation | Flicker band automated detection system and method |
US8594441B1 (en) | 2006-09-12 | 2013-11-26 | Nvidia Corporation | Compressing image-based data using luminance |
US8723969B2 (en) | 2007-03-20 | 2014-05-13 | Nvidia Corporation | Compensating for undesirable camera shakes during video capture |
US8724895B2 (en) | 2007-07-23 | 2014-05-13 | Nvidia Corporation | Techniques for reducing color artifacts in digital images |
US8570634B2 (en) | 2007-10-11 | 2013-10-29 | Nvidia Corporation | Image processing of an incoming light field using a spatial light modulator |
US9177368B2 (en) | 2007-12-17 | 2015-11-03 | Nvidia Corporation | Image distortion correction |
US8698908B2 (en) | 2008-02-11 | 2014-04-15 | Nvidia Corporation | Efficient method for reducing noise and blur in a composite still image from a rolling shutter camera |
US9379156B2 (en) | 2008-04-10 | 2016-06-28 | Nvidia Corporation | Per-channel image intensity correction |
US8373718B2 (en) | 2008-12-10 | 2013-02-12 | Nvidia Corporation | Method and system for color enhancement with color volume adjustment and variable shift along luminance axis |
US8749662B2 (en) | 2009-04-16 | 2014-06-10 | Nvidia Corporation | System and method for lens shading image correction |
US8712183B2 (en) | 2009-04-16 | 2014-04-29 | Nvidia Corporation | System and method for performing image correction |
US9414052B2 (en) | 2009-04-16 | 2016-08-09 | Nvidia Corporation | Method of calibrating an image signal processor to overcome lens effects |
US8698918B2 (en) | 2009-10-27 | 2014-04-15 | Nvidia Corporation | Automatic white balancing for photography |
US9798698B2 (en) | 2012-08-13 | 2017-10-24 | Nvidia Corporation | System and method for multi-color dilu preconditioner |
US9508318B2 (en) | 2012-09-13 | 2016-11-29 | Nvidia Corporation | Dynamic color profile management for electronic devices |
US9894302B2 (en) | 2012-10-23 | 2018-02-13 | Sony Semiconductor Solutions Corporation | Imaging apparatus, image processing method, and program |
WO2014065056A1 (ja) * | 2012-10-23 | 2014-05-01 | ソニー株式会社 | 撮像装置、および画像処理方法、並びにプログラム |
US9549157B2 (en) | 2012-10-23 | 2017-01-17 | Sony Semiconductor Solutions Corporation | Imaging apparatus, image processing method, and program |
US9307213B2 (en) | 2012-11-05 | 2016-04-05 | Nvidia Corporation | Robust selection and weighting for gray patch automatic white balancing |
US9491352B2 (en) | 2013-03-13 | 2016-11-08 | Fujifilm Corporation | Imaging device, signal processing method, and signal processing program |
US9418400B2 (en) | 2013-06-18 | 2016-08-16 | Nvidia Corporation | Method and system for rendering simulated depth-of-field visual effect |
US9756222B2 (en) | 2013-06-26 | 2017-09-05 | Nvidia Corporation | Method and system for performing white balancing operations on captured images |
US9826208B2 (en) | 2013-06-26 | 2017-11-21 | Nvidia Corporation | Method and system for generating weights for use in white balancing an image |
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