JP2011512112A - デジタルカメラデバイスのホワイトバランス較正 - Google Patents

Abstract

本開示では、デジタルカメラデバイスのための自動自己較正技術について説明する。一態様では、デジタルカメラデバイスにおいて較正手順を実行するための方法は、デジタルカメラデバイスのカメラセンサが動作しているときに較正手順を開始することと、カメラセンサによってキャプチャされた情報に関連する相関色温度（ＣＣＴ）の１つまたは複数の平均値を含む較正手順のためのデータを累積することと、ＣＣＴの１つまたは複数の平均値に基づいて１つまたは複数のＣＣＴベクトルを計算することと、１つまたは複数のＣＣＴベクトルに基づいてグレー点補正係数を生成することとを備える。

Description

本開示は、デジタルカメラデバイスに関し、より詳しくはデジタルカメラデバイスの較正についての技術に関する。

デジタルカメラは、一般に多種多様なデバイスに組み込まれる。本開示では、デジタルカメラデバイスは、静止画像をキャプチャすることができるデバイスおよびビデオを記録するために画像のシーケンスをキャプチャすることができるデバイスを含む、１つまたは複数のデジタル画像をキャプチャすることができる任意のデバイスを指す。例として、デジタルカメラデバイスは独立型デジタルカメラまたはデジタルビデオカムコーダ、携帯電話、セルラー電話または衛星無線電話などのカメラ付き無線（wireless）通信デバイスハンドセット、カメラ付き携帯情報端末（ＰＤＡ）、いわゆる「ウェブカム」などのカメラを含むコンピュータデバイス、あるいはデジタルイメージング機能またはビデオ機能をもつ任意のデバイスを含み得る。

デジタルカメラデバイスでは、適切なホワイトバランスを達成するために、しばしば較正が必要とされる。ホワイトバランス（カラーバランス、グレーバランスまたはニュートラルバランスと呼ばれることがある）は、中間色が正しく再現されるような、画像または表示における原色（例えば、赤、緑および青）の相対量の調整を指す。ホワイトバランスにより、画像における色の全体的な混合を変更することができる。ホワイトバランスがなければ、キャプチャされた画像の表示は望ましくない色合いを含むことがある。

ホワイトバランスのための多くの較正技術では、光源状態の適切な推定を行うことができるように、カメラセンサ応答についての知識が必要である。この場合、後で較正を実施するために必要な情報を得るために、製造プロセス中にあらゆるカメラセンサを測定する必要があることがある。しかしながら、製造中にあらゆるカメラセンサのカメラセンサ応答を測定する必要があることにより、デジタルカメラデバイスに関連する製造プロセスに著しい時間およびコストが追加される可能性があるので、望ましくない。

本開示では、デジタルカメラデバイスのための自動自己較正技術について説明する。ここで述べる技術は、特定のカメラセンサのカメラセンサ応答についての事前知識を必要とせず、ユーザに対して透過的な（transparent）方法で動作することができる。ユーザがデジタルカメラデバイスを動作させたとき、自己較正のための適切な状態が識別された場合、自動自己較正が開始される。本開示では、自己較正を開始するために使用することができるいくつかのファクタについて説明し、また、効果的な較正を達成するためにデータを累積し（accumulating）、そのようなデータを処理するための技術について説明する。

ここで述べる技術は、シミュレーションにおいて較正のために望ましい結果を示し、デジタルカメラデバイスは、異なるカメラセンサ間のセンサばらつきの量がより多い、より低品質のカメラセンサを使用することが可能になる。この場合、ここで述べる技術はデジタルカメラデバイスを使用するときに、そのようなばらつきを補償し、時間が経つにつれて最終的に適切なホワイトバランスを達成することができる。製造プロセス中にただ１つの（または場合によっては数個の）カメラセンサを測定する必要があることがあり、測定されたセンサ（１つまたは複数）のセンサ応答（１つまたは複数）を他の同様に製造されたカメラセンサのための較正手順において使用することができる。

一態様では、本開示はデジタルカメラデバイスにおいて較正手順を実行するための方法を提供する。本方法は、デジタルカメラデバイスのカメラセンサが動作しているときに較正手順を開始することと、カメラセンサによってキャプチャされた情報に関連する相関色温度（ＣＣＴ）の１つまたは複数の平均値を含む較正手順のためのデータを累積することと、ＣＣＴの１つまたは複数の平均値に基づいて１つまたは複数のＣＣＴベクトルを計算することと、１つまたは複数のＣＣＴベクトルに基づいてグレー点補正係数（gray point correction factors）を生成することと、を備える。

別の態様では、本開示はデジタルカメラデバイスにおける較正手順のためのデータを記憶するメモリと、較正ユニットとを備える装置を提供する。この較正ユニットは、デジタルカメラデバイスのカメラセンサが動作しているときに較正手順を開始し、カメラセンサによってキャプチャされた情報に関連するＣＣＴの１つまたは複数の平均値を含む較正手順のためのデータを累積し、ＣＣＴの１つまたは複数の平均値に基づいて１つまたは複数のＣＣＴベクトルを計算し、１つまたは複数のＣＣＴベクトルに基づいてグレー点補正係数を生成する。

別の態様では、本開示はデジタルカメラデバイスのカメラセンサが動作しているときに較正手順を開始する手段と、カメラセンサによってキャプチャされた情報に関連するＣＣＴの１つまたは複数の平均値を含む較正手順のためのデータを累積する手段と、ＣＣＴの１つまたは複数の平均値に基づいて１つまたは複数のＣＣＴベクトルを計算するための手段と、１つまたは複数のＣＣＴベクトルに基づいてグレー点補正係数を生成する手段とを備えるデバイスを提供する。

別の態様では、本開示は情報をキャプチャするカメラセンサと、キャプチャされた情報に基づいて較正手順のためのデータを記憶するメモリと、較正ユニットとを備えるデジタルカメラデバイスを提供する。この較正ユニットは、カメラセンサが動作しているときに較正手順を開始し、カメラセンサによってキャプチャされた情報に関連するＣＣＴの１つまたは複数の平均値を含む較正手順のためのデータを累積し、ＣＣＴの１つまたは複数の平均値に基づいて１つまたは複数のＣＣＴベクトルを計算し、１つまたは複数のＣＣＴベクトルに基づいてグレー点補正係数を生成する。

本開示で説明するこれらおよび他の技術は、ハードウェア、ソフトウェア、ファームウェア、またはそれらの任意の組合せで実装できる。ソフトウェアで実装される場合、ソフトウェアは汎用マイクロプロセッサ、デジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ）、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）、または他のタイプのプロセッサなどのプロセッサで実行され得る。そのようなソフトウェアは、符号化画像の回転を容易にするために、最初にコンピュータ可読媒体に記憶され、プロセッサでロードおよび実行され得る。コンピュータ可読媒体は、パッケージング材料を含むことがあるコンピュータプログラム製品として販売または配布され得る。

従って、本開示はまた実行時にデジタルカメラデバイスにおいて較正手順をプロセッサに実行させる命令を備えるコンピュータ可読媒体を企図する。特に、この命令はデジタルカメラデバイスのカメラセンサが動作しているときに較正手順を開始することと、カメラセンサによってキャプチャされた情報に関連するＣＣＴの１つまたは複数の平均値を含む較正手順のためのデータを累積することと、ＣＣＴの１つまたは複数の平均値に基づいて１つまたは複数のＣＣＴベクトルを計算することと、１つまたは複数のＣＣＴベクトルに基づいてグレー点補正係数を生成することとをプロセッサに行わせる。

添付の図面および以下の説明に、１つまたは複数の態様の詳細を記載する。他の特徴、目的および利点は、説明および図面ならびに特許請求の範囲から明らかになろう。

本開示のホワイトバランス較正技術を実装することが可能な例示的なデジタルカメラデバイスを示すブロック図。 デジタルカメラデバイスによって実装できる、本開示に合致する例示的なホワイトバランス較正技術を示す流れ図。 （Ｒ／Ｇ，Ｂ／Ｇ）色空間におけるカメラセンサの例示的なグレー点を示すグラフ。 較正手順のためのデータを累積するプロセスを示すグラフ。 較正手順のためのデータを累積するプロセスを示すグラフ。 較正手順のためのデータを累積するプロセスを示すグラフ。 ２つの模擬光測定点と１つの実光測定点とに基づく実光線の構成を示すグラフ。 実光線に対する相関色温度（ＣＣＴ）ベクトルの計算を示す図。 実昼光線に対する高ＣＣＴ平均値、総ＣＣＴ平均値および低ＣＣＴ平均値を示す図。 本開示の技術を実装することが可能な無線通信デバイス４８を示すブロック図。

本開示では、デジタルカメラデバイスのための自動自己較正技術について説明する。ここで述べる技術は、ユーザがデジタルカメラデバイスを動作させたとき、ユーザに対して透過的な方法で実行され得る。本開示によれば、晴または一部晴の状態におけるデジタルカメラデバイスの屋外使用に関連する状態など、自己較正のための適切な状態がデジタルカメラデバイスによって識別された場合、自動自己較正を開始する。本自己較正技術は、デジタルカメラデバイスによって開始された後、相関色温度（ＣＣＴ）の１つまたは複数の平均値、例えば総平均値、高平均値および低平均値を含むデータを累積する。

次に、本自動自己較正手順は１つまたは複数のＣＣＴ平均値に基づいて実光線に対する１つまたは複数のＣＣＴベクトルを計算する。実光線は、少なくとも１つの所定の実色温度測定値と少なくとも２つの所定の模擬色温度測定値とに基づき得る。所定の実色温度測定値（１つまたは複数）および所定の模擬色温度測定値は、事前に計算され、デジタルカメラデバイスに結合されたメモリ中にプログラムされ得る。例えば、所定の色温度測定値は、デジタルカメラデバイスのカメラセンサと同様に製造された基準カメラセンサに関連するカメラセンサ応答測定値を含むことができる。模擬測定は、制御された模擬昼光下で照明チャンバ中において行うことができ、実測定は、正午など特定の時刻に日光下で、場合によっては地上の規定された場所において快晴の状態で行うことができる。ただし、いずれも基準カメラセンサ、すなわち較正されているカメラセンサとは異なるカメラセンサに対して、これらの測定を実施することができる。

デジタルカメラデバイスのカメラセンサと同様に製造された基準カメラセンサに関連するカメラセンサ応答測定値を使用することによって、ここで述べる技術はあらゆる製造されたカメラセンサの応答を測定する必要を回避することができる。代わりに、ここで述べる技術はカメラセンサの製造されたロットのうちの１つまたは複数の例示的な基準カメラセンサの応答を測定し、その製造されたロットからのカメラセンサを含むデバイスのホワイトバランス較正において、その測定値を使用することができる。

ＣＣＴベクトルは、グレー点補正係数を生成するために使用され得る。例えば、ＣＣＴベクトルを計算した後、ＣＣＴベクトルを使用して組み合わせベクトル（combination vector）を計算し、その組み合わせベクトルに基づいてグレー点補正係数を生成することができる。次いで、デジタルカメラデバイスはグレー点補正係数を適用して、デジタルカメラデバイスのグレー点を調整することができる。例えば、グレー点補正係数は赤／緑（Ｒ／Ｇ）×青／緑（Ｂ／Ｇ）色空間において定義された組み合わせベクトルのＲ／ＧおよびＢ／Ｇ成分を含むことができる。

ここで述べる技術は、反復方式（iteration fashion）で実施され得、反復の各々はデジタルカメラデバイスの次の使用中に定義される。このようにして、グレー点補正係数は自己較正技術のいくつかの反復の後、望ましいレベルに収束され得る。さらに、本技術はデバイスに対して使用とともにデバイスの較正を改善させることができる。特に、デジタルカメラデバイスを使用すればするほど、その較正は向上する。上記のように、ここで述べる技術は各デジタルカメラデバイスに関連するカメラセンサ応答についての事前知識を必要としないので、デジタルカメラデバイスを製造するときにセンサ応答測定を実施する必要がない。ここで述べる技術は、シミュレーションにおいて較正のために望ましい結果を示し、デジタルカメラデバイスは異なるカメラセンサ間のセンサばらつきの量がより多い、より低品質のカメラセンサを使用することが可能になる。この場合、ここで述べる技術では、より低いコストのカメラセンサが使用できるので、デジタルカメラデバイスのコスト削減を図ることができる。ここで述べる技術は、デジタルカメラデバイスを使用するときにカメラセンサばらつきを補償し、時間が経つにつれて最終的に適切なホワイトバランスを達成することができる。

図１は、本開示の技術を実装する例示的なデジタルカメラデバイス２を示すブロック図である。例として、デジタルカメラデバイス２は独立型デジタルカメラ、デジタルビデオカムコーダ、セルラー電話または衛星無線電話などのカメラ付き無線通信デバイスハンドセット、カメラ付き携帯情報端末（ＰＤＡ）、ウェブカムなどのデジタルカメラを備えたコンピュータデバイス、あるいはイメージング機能またはビデオ機能をもつ任意の他のデバイスを含み得る。本開示の技術は、カメラ付き無線通信デバイスハンドセット中などのカメラセンサに関連するコストを制限することが望ましいデバイスに、特に適用可能である。この場合、ここで述べる技術により、そのようなデジタルカメラデバイスは異なるカメラセンサ間のセンサばらつきの量がより多い、より低品質のカメラセンサを使用することができ、デバイスを製造するときにあらゆるカメラセンサの応答を測定する必要がなくなる。

図１の例では、デバイス２は情報をキャプチャするカメラセンサ１０を備える。キャプチャされた情報は、１つまたは複数の静止画写真またはビデオシーケンスの画像フレームを定義するために使用され得るカメラセンサ１０の出力を備えることができる。ただし、ここで述べる較正技術はキャプチャされた情報が記録された画像または記録されたビデオとして提示されないビューファインダモード中に動作することができる。キャプチャされた情報は、ユーザの知識なしに較正手順において使用され得る。ここで述べる技術は、カメラセンサ１０が動作しているときはいつでも、例えばカメラセンサ１０によって情報がキャプチャされているときはいつでも、実行され得る。

キャプチャされた情報は、専用バス１３を介してカメラセンサ１０から処理ユニット１２に送信される。処理ユニット１２は、イメージング「フロントエンド」と呼ばれ得、様々な画像処理機能を実行する１つのユニット、または場合によっては複数のユニットのパイプラインを備えることができる。処理ユニット１２によって実行される機能は、スケーリング、ホワイトバランス、クロッピング、デモザイク、信号ノイズ低減、シャープニング、または他のフロントエンド画像データ処理を含むことができる。本明細書で説明する較正手順の後、較正ユニット１４は処理ユニット１２がグレー点補正係数を適用してホワイトバランスを制御するためにデジタルカメラデバイス２によって使用されるグレー点を調整することができるように、処理ユニット１２にグレー点補正係数を与えることができる。

カメラセンサ１０は、例えば行と列に配列された個々の画素センサエレメントの２次元アレイを含むことができる。いくつかの態様では、カメラセンサ１０のエレメントの各々は単一の画素に関連することができる。他の方法として、各画素に関連する２つ以上の画素エレメントが存在してもよく、例えば各画素をカメラセンサ１０の赤（Ｒ）、緑（Ｇ）および青（Ｂ）の画素エレメントのセットによって定義することができる。カメラセンサ１０は、例えば相補型金属酸化膜半導体（ＣＭＯＳ）エレメント、電荷結合デバイス（ＣＣＤ）エレメント、またはデジタルカメラ適用例においてカメラセンサを形成するために使用される他のエレメントなどの固体エレメントのアレイを備えることができる。図１には示されていないが、デジタルカメラデバイス２は所望される場合、１つまたは複数のレンズ、焦点調整のためのレンズアクチュエータ、シャッタ、画像シーンを照明するためのフラッシュデバイス、その他の構成要素（component）など、他の光学的構成要素を含むことができる。本開示で説明する技術は様々な他のアーキテクチャで実装可能であるので、図１に示すアーキテクチャは例にすぎない。

カメラセンサ１０は、例えばユーザによるデジタルカメラデバイス２のカメラモードの起動時に、カメラセンサ１０のエレメントを画像シーンに露光する。カメラセンサ１０は、カメラモードの起動時に、例えば各特定の画素位置におけるキャプチャされた光の強度を表す強度値をキャプチャすることができる。カメラセンサ１０のエレメントの各々は、場合によってはセンサを覆う色フィルタのために１つの色または１つの色帯域にしか反応しないことがある。例えば、カメラセンサ１０はＲ、ＧおよびＢチャネルを定義するための適切なフィルタをもつエレメントのアレイを備えることができる。ただし、カメラセンサ１０は他のタイプの色フィルタを利用することができる。カメラセンサ１０のエレメントの各々は、ただ１つの色についての強度値をキャプチャすることができる。キャプチャされた情報は、カメラセンサ１０のエレメントによってキャプチャされた画素強度および／または明度（color value）を含み得る。所定の画素は、Ｒ、ＧおよびＢ値のセットによって定義され得る。

プロセッサユニット１２は、カメラ１０から生データ（すなわち、キャプチャされた情報）を受信し、そのような生データに対して多種多様な画像処理技術のいずれかを実施することができる。上述のように、処理ユニット１２は様々な処理機能を実行する処理パイプライン、または場合によってはいくつかの異なるユニットを備え得る。キャプチャおよび処理された画像データは、メモリ１６に記憶され、場合によってはディスプレイ１８を介してユーザに表示される。

較正ユニット１４は、処理ユニット１２がホワイトバランス中にキャプチャされた画像データと比較するグレー点にグレー点補正係数を調整するために、本開示の較正技術を実行する。本開示によれば、較正ユニット１４はカメラセンサ１０が動作しているときに較正技術を実行する。言い換えれば、ユーザがカメラセンサ１０を起動すると、較正手順が行われる。較正手順の後に、較正ユニット１４はアプリケーションがデジタルカメラデバイス２のグレー点を調整するように、計算されたグレー点補正係数を処理ユニット１２に送信する。ディスプレイ１８、メモリ１６、較正ユニット１４および処理ユニット１２は、共有データ通信バス１５を介して互いに通信可能に結合される。次いで、処理ユニット１２は調整されたグレー点に基づいて、到来するキャプチャされた情報に対してホワイトバランスを実行する。

メモリ１６は、読取り専用メモリ（ＲＯＭ）、ある形態のランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、電気消去可能なプログラマブル読出し専用メモリ（ＥＥＰＲＯＭ）、フラッシュメモリ、または何らかのタイプのデータストレージドライブまたはユニットなど、任意の形態の揮発性または不揮発性メモリを含み得る。一般に、メモリ１６はデバイス２の異なる構成要素（コンポーネント）間の高速データ転送を保証するために、何らかのタイプのＲＡＭのまたはフラッシュメモリとして実装され得る。

ディスプレイ１８は、例えばカメラセンサ１０によってキャプチャされているシーンに関連する最新の画像をユーザに与えるために、デジタルカメラデバイス２用のビューファインダを備えることができる。キャプチャされた画像またはビデオは、またユーザによる閲覧のためにディスプレイ１８上に提示される。ただし、本開示の技術はデバイス２のユーザに対して透過的な方法で行われることがある、すなわち、ユーザはそのカメラセンサ１０が動作しているときはいつでも較正プロセスが行われていることに気付かないことがある。

デバイス２は、実装形態に応じて多くの他の構成要素をも含むことができる。例えば、デバイス２は画像を圧縮するためのJoint Photographic Experts Group（ＪＰＥＧ）エンコーダなどの１つまたは複数の画像エンコーダ、あるいは、ビデオを圧縮するためのMotion Pictures Expert Group（ＭＰＥＧ）エンコーダ、またはInternational Telecommunication Union（ＩＴＵ）Ｈ．２６３またはＨ．２６４エンコーダなどの１つまたは複数のビデオエンコーダを含むことができる。また、デバイス２が無線通信デバイスハンドセットとして実装される場合、デバイス２は無線送信機、無線受信機、変復調器（モデム）および１つまたは複数のアンテナなどの無線通信のための様々な構成要素を含むことができる。実装形態に応じて、これらまたは他の構成要素をデバイス２中に含めることができる。これらの他の構成要素は、本明細書で説明する較正技術の説明を簡単で容易にするために図１に示されていない。

較正ユニット１４は、ハードウェア、ソフトウェア、ファームウェア、あるいは、ハードウェア、ソフトウェアまたはファームウェアの多種多様な組合せのいずれかとして実装できる。較正ユニット１４は、１つまたは複数のマイクロプロセッサ、デジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ）、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）、あるいは他の等価の個別または集積論理回路、あるいはそれらの組合せによって実現できる。ソフトウェアで実装した場合、較正プロセスの一部として実行される命令は、コンピュータ可読媒体上で記憶され得、較正ユニット１４を認識し、デバイス２に本明細書で説明する技術を実行させるように１つまたは複数のプロセッサで実行され得る。

図２は、デジタルカメラデバイス２によって実装できる、本開示に合致する例示的な技術を示す流れ図である。図２に示すように、処理ユニット１２はグレー点補正係数を適用して、デバイス２におけるグレー点を調整する（２００）。最初に、調整が行われないように、グレー点補正係数を値１に設定する。本開示の較正プロセスは、新しい補正係数を生成する図２のステップ２０１〜２０５を含む。図２に示す本技術の各反復（iteration）を用いて、望ましいホワイトバランスに向かって収束するように補正係数を再生成する。較正を開始しない場合（２０１のＮＯブランチ）、処理ユニット１２は較正プロセスの前の反復で生成されたグレー点補正係数を適用し続ける。

グレー点補正係数を適用して、デバイス２におけるグレー点を調整する（２００）。次いで、調整されたグレー点をホワイトバランスのために使用する。ホワイトバランスの一例では、キャプチャされた情報の画素に関連するキャプチャされたＲ、ＧおよびＢ値をグレー点と比較する。画素がグレー点に実質的にまたは十分に対応しないＲ、ＧおよびＢ値を定義した場合、そのような画素を不十分なデータとして廃棄する。このようにして、処理ユニット１２は画素がグレー点に実質的にまたは十分に対応するかどうかに基づいて、画素を受け取るかまたは拒絶するようにホワイトバランスを実行する。ただし、多種多様なホワイトバランスアルゴリズムは、グレー点を較正するために使用される本開示の教示から利益を得ることができる。適切に較正されたグレー点は、グレー点の近くで十分にはバランスしていないデータを受け取るか、またはなくすために、ホワイトバランスに依拠する多種多様なイメージング技術を改善することができる。

例えば、いわゆる「グレーワールド」ホワイトバランスアルゴリズムは、「ニアグレー」画素の探索を含む。この場合、適切に較正されたグレー点は「ニアグレー」画素のこれらの探索が行われるべき場合を定義するために重要である。また、いわゆる補正色（color by correction）ホワイトバランスアルゴリズムの場合、適切に較正されたグレー点は色補正マップの生成を可能にするために重要である。さらに、他のタイプのホワイトバランスアルゴリズムは、色域の境界を予測するためにグレー点に依拠することがある。この場合、適切に較正されたグレー点は、適切な色域境界予測を可能にするために重要である。いわゆるニューラルネットワークタイプのホワイトバランスアルゴリズムでは、グレー点を使用してシナプス間の重み関数をセットアップする。この場合、適切に較正されたグレー点は、重み関数のセットアップを可能にするために重要である。これらおよび多くの他のホワイトバランスアルゴリズムは、本開示の教示から利益を得ることができる。

較正プロセスでは、較正ユニット１４は最初に較正を開始すべきかどうかを判断する（２０１）。較正を開始するとき（２０１のＹＥＳブランチ）、較正ユニット１４はデータをメモリ１６に累積する（２０２）。較正手順のために、この累積されたデータは、相関色温度（ＣＣＴ）の１つまたは複数の平均値を備えることができる。ＣＣＴは、色彩科学においてよく知られているパラメータであり、人間の目によって知覚される、キャプチャされた画素値に関連する光を最も密に一致させる黒体放射体の色温度である。ＣＣＴは絶対単位、例えばケルビン（Ｋ）の単位で与えられる。ＣＣＴ平均値は、ある時間期間にわたってカメラセンサ１０によってキャプチャされたシーンのＣＣＴの１つまたは複数の平均値を指す。

ＣＣＴの１つまたは複数の平均値を累積した後、較正ユニット１４は実光線に対するＣＣＴベクトルを計算する（２０３）。ＣＣＴベクトルは、ＣＣＴ平均値に基づいて計算される。以下でより詳細に説明するように、実光線は事前に計算され、較正ユニット１４が使用するためにメモリ１６に記憶される。実光線は模擬光線の線形補間を表すことができ、少なくとも２つの模擬光測定値と基準カメラセンサに関連する少なくとも１つの実光測定値とに基づいて構成され得る。実光線を生成するために使用される基準カメラセンサは、デジタルカメラデバイスのカメラセンサ１０と同様とすることができる。特に、基準カメラセンサはカメラセンサ１０の構成と同じまたは同様の構成を有することができる。例えば、基準カメラセンサはカメラセンサ１０と同じ製造ロットからのカメラセンサ、またはカメラセンサ１０と同じ製造業者および／または製品番号に一般に関連するカメラセンサとすることができる。このようにして、異なるが同様に構成された基準カメラセンサに関連する実光線を使用して、デバイス２中のカメラセンサ１０からのデータの較正を助けることができる。模擬光線および実光線についてのさらなる詳細について、以下で述べる。

次に、較正ユニット１４は組み合わせベクトルを計算する（２０４）。組み合わせベクトルはＣＣＴベクトルの重み付け和を含み、重み付けはＣＣＴベクトルの信頼性および推定精度に基づいて選択され得る。例えば、以下でより詳細に説明するように、ＣＣＴの平均値は総平均ＣＣＴと高平均ＣＣＴと低平均ＣＣＴとを含むことができる。この場合、総平均ＣＣＴはカメラセンサ１０によって収集されるすべてのＣＣＴサンプルの平均値を含み、高平均ＣＣＴは総平均ＣＣＴよりも大きいＣＣＴサンプルの平均値を含み、低平均ＣＣＴは総平均ＣＣＴよりも小さいＣＣＴサンプルの平均値を含む。組み合わせベクトルは総ＣＣＴベクトルと高ＣＣＴベクトルと低ＣＣＴベクトルとの重み付け和を含むことができ、それぞれの重みは個々の総ＣＣＴベクトルと高ＣＣＴベクトルと低ＣＣＴベクトルとに適用される。その上、場合によっては高ＣＣＴベクトルまたは低ＣＣＴベクトルのいずれかが不良データを含む場合、組み合わせベクトルが総ＣＣＴベクトルに対応するように、重み付けを割り当てることができる。ＣＣＴ平均値およびＣＣＴベクトルのこれらの概念についてのさらなる詳細について、以下で述べる。

次に、較正ユニット１４は組み合わせベクトルに基づいてグレー点補正係数を生成する（２０５）。例えば、以下でより詳細に説明するように、Ｒ／Ｂ×Ｂ／Ｇ色空間中の組み合わせベクトル（Ｖ）は、Ｒ／Ｇ方向のＶｘ成分とＢ／Ｇ方向のＶｙ成分とに分割され得る。グレー点補正係数は、次のように生成され得る。
Ｆｘ＝Ｖｘ／（約５０００ケルビンに対応する模擬Ｒ／Ｇ値）
Ｆｙ＝Ｖｙ／（約５０００ケルビンに対応する模擬Ｂ／Ｇ値）
補正係数が生成されると、処理ユニット１２はグレー点補正係数を適用して、グレー点を調整する（２００）。再び、図２に示す本技術の各反復を用いて、望ましいホワイトバランスに向かって収束するように補正係数を再生成する。

グレー点を調整することによって、ホワイトバランスを改善することができる。一例では、ホワイトバランスは画像シーンの画素を受け取るかまたは拒絶するかを判断するためにグレー点を使用するプロセスである。この場合、キャプチャされた情報の画素に関連するキャプチャされたＲ、ＧおよびＢ値をグレー点と比較する。画素がグレー点に実質的にまたは十分に対応しないＲ、ＧおよびＢ値を定義した場合、そのような画素を不十分なデータとして廃棄する。このようにして、ホワイトバランスは画素がグレー点に実質的にまたは十分に対応するかどうかに基づいて、画素を受け取るか、または拒絶することができる。多種多様なホワイトバランスアルゴリズムは、グレー点を較正するために使用される本開示の教示から利益を得ることができる。適切に較正されたグレー点は、十分にバランスしていないデータを受け取るか、またはなくすためにホワイトバランスに依拠する多種多様なイメージング技術を改善することができる。

別の例では、いわゆる「グレーワールド」ホワイトバランスアルゴリズムは、「ニアグレー」画素の探索を含む。この場合、適切に較正されたグレー点は、「ニアグレー」画素のこれらの探索が行われるべき場合を定義するために重要である。また、いわゆる相関色（color by correlation）ホワイトバランスアルゴリズムの場合、適切に較正されたグレー点は、色相関マップの生成を可能にするために重要である。さらに、他のタイプのホワイトバランスアルゴリズムは、色域の境界を予測するためにグレー点に依拠することがある。この場合、適切に較正されたグレー点は適切な色域境界予測を可能にするために重要である。いわゆるニューラルネットワークタイプのホワイトバランスアルゴリズムでは、グレー点を使用してシナプス間の重み関数をセットアップする。この場合、適切に較正されたグレー点は重み関数のセットアップを可能にするために重要である。これらおよび多くの他のホワイトバランスアルゴリズムは、本開示の教示から利益を得ることができる。

較正を開始すべきかどうかの判断（２０１）は、いくつかのファクタに基づく。一般に、較正ユニット１４は手順が較正のための有用なデータをキャプチャする高い確率を有するとき、較正を開始またはトリガするように設計される。較正ユニット１４は、キャプチャされたデータの標準を定義するために、カメラセンサ１０が好ましくは晴の状態で屋外光（outdoor light）をキャプチャしているときを自動的に認識または判断するように設計される。例えば、較正ユニット１４は測定された輝度をしきい値と比較し、しきい値は屋外の晴（または曇）の状態に関連する輝度レベルを定義する。例えば、しきい値は１０，０００ルクス、あるいは屋外の晴（または曇）の状態に関連する別の輝度レベルとされ得る。画像シーンに関連する輝度レベルは、画像処理ユニット１２によって適用されるＲ、Ｇ、Ｂ利得と画像センサ１０に関連する露光時間とに基づいて定量化される。この場合、輝度レベルが高いために、利得が小さくなり、露光時間が短くなる。デバイス２は、これらのまたは他の測定可能なファクタに基づいて輝度を定量化するように構成され得る。代替または追加として、較正ユニット１４は屋外使用に関連するカメラセンサ１０による木または他の物体の認識など、デジタルカメラデバイス２の屋外使用を識別するために物体認識技術を利用することができる。

一例として、測定された輝度が輝度しきい値よりも大きいとき、較正ユニット１４は較正手順を開始する（２０１のＹＥＳブランチ）。さらに、カメラセンサ１０が自動露光制御（ＡＥＣ）ユニットを含むか、またはそれに関連する場合、較正ユニット１４はカメラセンサ１０のＡＥＣユニットによって定義されるＡＥＣが安定していることを必要とする。例えば、露光の時間的変動が露光について定義されたしきい値内であるとき、ＡＥＣは安定している。この場合、測定された輝度が輝度しきい値よりも大きく、ＡＥＣが安定していると判断されたとき、較正ユニット１４は較正手順を開始する（２０１のＹＥＳブランチ）。さらに、較正ユニット１４はまた処理ユニット１２によって選択および／または適用される照明状態とＲ、ＧおよびＢチャネルの利得とに基づいて屋外判断（outdoor determination）を行う。この場合、測定された輝度が輝度しきい値よりも大きく、ＡＥＣが安定していると判断され、高信頼度屋外判断（high confidence outdoor determination）が較正ユニット１４によって行われたとき、較正ユニット１４は較正手順を開始する（２０１のＹＥＳブランチ）。ここで、高信頼度屋外判断はカメラセンサによってキャプチャされた情報に処理ユニット１２によって適用される照明状態とＲ、ＧおよびＢチャネルの利得とに基づく。この高信頼度屋外判断により、カメラセンサ１０が屋内光源に直接向けられているためにカメラセンサがしきい値を上回る輝度を検出した場合に較正を開始するのを避けることができる。

図３は、（Ｒ／Ｇ，Ｂ／Ｇ）色空間におけるカメラセンサの例示的なグレー点を示すグラフである。図３のグラフのｘ軸は、Ｒ、ＧおよびＢ値を有する画素のＲ／Ｇ値である。図３のグラフのｙ軸は、画素のＢ／Ｇ値である。Ｒ／ＧおよびＢ／Ｇ値は色温度単位、すなわちケルビン（Ｋ）度で与えられる。図３にグラフで示すように、本開示では大部分のカメラセンサについて実昼光下の真のグレー点の分布が模擬６５００Ｋ〜模擬５０００Ｋ色温度の間で定義された線に対して概して平行である分布を有すると認識する。模擬色温度点は、模擬光下において例えば照明チャンバ中で定義されたグレー点を指す。残念ながら、模擬照明チャンバは実屋外光を正確に再現せず、屋外光を近似するにすぎない。本開示の技術は、キャプチャされたデータが実際の曇の昼光状態および実際の晴の昼光状態にそれぞれ対応するエリア３８および３９中のデータに高い確率で対応するように、屋外判断を使用する。これにより、グレー点の調整はそのような調整を行うために、これらのエリア中のグレー点の線形性質を利用することと、線３７に沿った模擬グレー点を利用することとが可能になる。

図３に示すデータに基づいて、エリア３８および３９のグレー点に関連する実際の曇の状態または実際の晴の状態を自己較正にとって最良の照明状態とすることができる。様々な屋内照明は、本開示に合致する効果的な自己較正に十分に好適ではない。その上、例えばエリア３６中のグレー点に関連する陰になった状態は遙かに大きい分布エリアを有し、カメラセンサの視野外の他の物体によってより多くの影響を受けることがある。これらの理由により、本開示の自己較正技術はデータが図３のエリア３８または３９中に入りやすいシナリオに向けてデータのキャプチャを制御しようと試みる。

図２を再び参照すると、較正を開始するとき（２０１のＹＥＳブランチ）、較正ユニット１４はデータをメモリ１６に累積する（２０２）。この場合も、この累積されたデータはカメラセンサ１０によってキャプチャされた画像シーンの相関色温度（ＣＣＴ）の１つまたは複数の平均値を含む。平均値は、総平均ＣＣＴと高平均ＣＣＴと低平均ＣＣＴとを含み得る。総平均ＣＣＴはカメラセンサ１０によって収集されたＣＣＴサンプルの平均値を含み、高平均ＣＣＴはカメラセンサ１０によって収集された総平均ＣＣＴよりも大きいＣＣＴサンプルの平均値を含み、低平均ＣＣＴはカメラセンサ１０によって収集された総平均ＣＣＴよりも小さいＣＣＴサンプルの平均値を含む。平均値でカウントされるサンプル数は、追跡もされ得る。

例えば、メモリ１６は「自己較正」として定義されたデータ構造を記憶することができる。自己較正データ構造は、以下を含むことができる。
平均（Ｒ／Ｇ，Ｂ／Ｇ）値およびカウント
低ＣＣＴ平均（Ｒ／Ｇ，Ｂ／Ｇ）値およびカウント
高ＣＣＴ平均（Ｒ／Ｇ，Ｂ／Ｇ）値およびカウント
前のＲ／Ｇ利得、前のＢ／Ｇ利得
これは自己較正データ構造に、１１個の数字（平均値および利得のための８つの浮動小数点およびカウントのための３つの整数）を維持することのみを必要とする。一例として、自己較正データ構造は以下の１１個の数字を含むことができる。
Ｒ／ＧのＣＣＴ点の総平均値を表すOveral_Ave_rg
Ｂ／ＧのＣＣＴ点の総平均値を表すOverall_Ave_bg
Ｒ／ＧおよびＢ／ＧのＣＣＴ点の総平均値に関連する総カウントを表すOverall_Ave_cnt
Ｒ／ＧのＣＣＴ点の低平均値を表すLow_cct_rg_ave
Ｂ／ＧのＣＣＴ点の低平均値を表すLow_cct_bg_ave
Ｒ／ＧおよびＢ／ＧのＣＣＴ点の低平均値に関連する低いカウントを表すLow_cct_cnt
Ｒ／ＧのＣＣＴ点の高平均値を表すHigh_cct_rg_ave
Ｂ／ＧのＣＣＴ点の高平均値を表すHigh_cct_bg_ave
Ｒ／ＧおよびＢ／ＧのＣＣＴ点の低平均値に関連する高いカウントを表すHigh_cct_cnt
Ｒ／Ｇグレー点を補正するために使用される前の補正係数（Ｆｘ）を表すPrevious_rg_gain
Ｂ／Ｇグレー点を補正するために使用される前の補正係数（Ｆｙ）を表すPrevious_bg_gain
新しい（Ｒ／Ｇ，Ｂ／Ｇ）値が自己較正データ構造に追加されたとき、較正ユニット１４は以下の計算を実行することができる。
Overal_Ave_rgおよびOverall_Ave_bgを再計算する
Overall_Ave_cntを増分する
新しい（Ｒ／Ｇ，Ｂ／Ｇ）値について、Ｂ／ＧがLow_cct_bg_ave以下である場合
Low_cct_rg_aveおよびLow_cct_bg_aveを再計算する
Low_cct_cntを増分する
新しい（Ｒ／Ｇ，Ｂ／Ｇ）値について、Ｂ／ＧがHigh_cct_bg_aveよりも大きい場合
High_cct_rg_aveおよびHigh_cct_bg_aveを再計算する
High_cct_cntを増分する
カウントの所定の１つがあらかじめ定義された最大値に達した場合、数のオーバーフローを回避するために平均値の更新が行われないように、較正ユニット１４はカウントの最大値を定義することができる。追加のデータがカウントの最大数を上回るように所望された場合、カウント数をより低い数（次の累積）にリセットすることができる。

較正の前に、すなわち最初に自己較正データ構造は次のように初期化される。
Low_cct_rg_ave=0.0, Low_cct_bg_ave=0.0, Low_cct_cnt=0
High_cct_rg_ave=0.0, High_cct_bg_ave=0.0, High_cct_cnt=0
Overal_Ave_rg=0.0, Overall_ave_bg=0.0, Overall_ave_cnt=0
Previous_rg_gain=1.0, Previous_bg_gain=1.0
これらの値は不揮発性メモリ、例えばメモリ１６または別のメモリ位置に記憶され得る。

図４Ａ〜図４Ｃは、較正手順のためのデータを累積するプロセスを示すグラフである。図４Ａ〜図４Ｃのグラフは、キャプチャされた画像シーンに関連する色温度測定値を持つサンプルを示す。これらのサンプルは、総ＣＣＴ平均値、高ＣＣＴ平均値および低ＣＣＴ平均値などの１つまたは複数のＣＣＴ平均値を定義するために、較正ユニット１４によって累積され得る。

高平均ＣＣＴは、図４Ａ〜図４Ｃ中に示されていないが、低平均ＣＣＴと同様の方法で累積される。自己較正が始まる前、総平均値は低ＣＣＴ平均値と同じである。図４Ａは、サンプルカウントＮにおける例示的な総平均値４１Ａおよび低ＣＣＴ平均値４２Ａを示し、Ｎ個のサンプルが較正手順中に総平均値を定義するために得られたことを意味する。新しいサンプル４３が到着したとき、図４Ｂに示す総平均値４１Ａおよび低ＣＣＴ平均値４２Ａは、図４Ｃに示す総平均値４１Ｃおよび低ＣＣＴ平均値４２Ｃへと変化する。この手順は、低ＣＣＴ平均値４２Ｃを総平均値４１Ｃから離れて右下方向に反復的に押し進める。同様の方法で、この手順はまた（図４Ａ〜図４Ｃに示さない）高ＣＣＴ平均値を総平均値から離れて左上方向に反復的に押し進める。

図２を再び参照すると、ＣＣＴの１つまたは複数の平均値（例えば、総平均ＣＣＴ、高平均ＣＣＴおよび低平均ＣＣＴ）を累積した後、較正ユニット１４は実光線に対するＣＣＴベクトルを計算する（２０３）。実光線は事前に計算され、較正ユニット１４が使用するためにメモリ１６に記憶される。実光線は模擬光線の線形補間を表すことができ、少なくとも２つの模擬光測定値と異なるカメラセンサに関連する少なくとも１つの実光測定値とに基づいて構成され得る。実光線を生成するために使用される異なるカメラセンサは、デジタルカメラデバイスのカメラセンサ１０と同様、例えばカメラセンサ１０と同じ製造ロットからのカメラセンサ、またはカメラセンサ１０と同じ製造業者および／または製品番号に一般に関連するカメラセンサとすることができる。このようにして、同様のカメラセンサに関連する実光線を使用してデバイス２中のカメラセンサ１０からのデータの較正を助けることができる。

図５は、２つの模擬光測定点５２および５３、ならびに１つの実光測定点５５に基づく実光線５９の構成を示すグラフである。図５において、点５１は７５００Ｋにおける模擬光測定値を含み、点５２は６５００Ｋにおける模擬光測定値を含み、点５３は５０００Ｋにおける模擬光測定値を含み得る。模擬光測定５１、５２および５３は、光チャンバ中の基準カメラセンサに対して行われ、光チャンバは５０００Ｋおよび６５００Ｋにおいて光をシミュレートする。基準カメラセンサは、較正されるべきカメラセンサ１０（図１）と同様の構成を有する異なるセンサを備えることができる。例えば、較正されるべきセンサ１０のための実光線５９を構成するために使用される基準カメラセンサは、製造されたセンサの所与のロットに関連する例示的なセンサとすることができる。次いで、カメラセンサ１０などの他のセンサを使用するデバイスは、それらのそれぞれの較正プロセスにおいて、この例示的な基準カメラセンサの実光線５９をデータとして使用することができる。

実光測定点５５は、５０００Ｋ〜６５００Ｋの間の照明下で、例えば晴または曇の状態で基準カメラセンサによる実屋外光測定値に対応する。従って、実光線５９は実昼光線、例えば実昼光下で基準センサのグレー点に対応する線を含むことができる。実光測定点５５は、晴または一部曇の状態の屋外測定値によって定義され得る。所望の実光の測定を達成するために、実光測定点５５に関連する地理的位置を例えば、その年の定義された日付における地球上の特定の緯度および経度として選択または定義することができる。

模擬光線５７は、（例えば、点５２および５３に対応する）２つ以上の模擬光測定値に基づいて定義される。模擬光線５７は、模擬昼光下で基準カメラセンサのグレー点に対応する線を含むことができる。模擬光線５７は、実光測定点５５に線形補間され、それによって実光線５９を定義することができる。このようにして、実光線５９は少なくとも２つの所定の模擬色温度測定値（点５２および５３）によって定義された模擬光線５７に対してほぼ平行であり、実色温度測定値点５９ならびに模擬色温度点５２および５３は較正されているデジタルカメラデバイス２のカメラセンサ１０（図１）と同様に製造された異なる基準カメラセンサの測定値に基づいて（較正手順の前に）あらかじめ決定される。このようにして、実光線５９はカメラセンサ１０と同様の基準カメラセンサに基づいて判断される、カメラセンサ１０の予想されるグレー点の計算を含むことができる。記載の較正手順は、カメラセンサ１０の較正の開始点として、この実光線５９を使用することができる。すなわち、較正プロセスはカメラセンサ１０が実光線１０に関連する応答を有すると仮定し、本明細書で説明する較正プロセスは、実光線１０上で定義されたグレー点に対して実際のグレー点を調整することができる。

図６は、較正ユニット１４が実光線に対するＣＣＴベクトルを計算する（２０３）方法を示す図である。図６において、ベクトルｖ１は総ＣＣＴベクトルであり、ベクトルｖ２は高ＣＣＴベクトルであり、ベクトルｖ３は低ＣＣＴベクトルである。示されるように、ｖ１は実光線５９に対して直角である、総平均値へのベクトルとして定義される。従ってｖ１は、実昼光線５９上の最も近い点から、自己較正データ構造のＲ／ＧおよびＢ／Ｇ総平均値点によって定義される総平均値点へと定義される。高ＣＣＴベクトルｖ３は、実光線５９上の実際の５０００Ｋに対応する点から、自己較正データ構造のＲ／ＧおよびＢ／Ｇ高平均値点によって定義される高ＣＣＴ平均値点へのベクトルである。低ＣＣＴベクトルｖ２は、実光線５９上の実際の６５００Ｋに対応する点から、自己較正データ構造のＲ／ＧおよびＢ／Ｇ低平均値点によって定義される低ＣＣＴ平均値へのベクトルである。

実昼光線５９を定義するために使用される基準カメラセンサと、較正されている現在のカメラセンサ１０との間にセンサばらつきがない場合、総平均ＣＣＴ、高平均ＣＣＴおよび低平均ＣＣＴは、すべて実昼光線５９上にほぼ入るはずであり、白色点調整は不要となる。

図２を再び参照すると、総ＣＣＴベクトルｖ１、高ＣＣＴベクトルｖ３および低ＣＣＴベクトルｖ２を計算した後、較正ユニット１４は組み合わせベクトルを計算する（２０４）。組み合わせベクトルは、ＣＣＴベクトルの重み付け和を含み、重み付けはＣＣＴベクトルの信頼性および推定精度（probable accuracy）に基づいて選択され得る。

例えば、最終の組み合わせベクトルは、
ｖ＝ｗ１＊ｖ１＋ｗ２＊ｖ２＋ｗ３＊ｖ３、ただしｗ１＋ｗ２＋ｗ３＝１．０
のように定義できる。

ｗ１、ｗ２およびｗ３の値は、統計品質に依存することがある。ｗ１、ｗ２およびｗ３のために選択された実際の重み値は、多種多様な実装形態によって異なる。一例では、
ｗ１は０．４であり、
ｗ２は０．３であり、
ｗ３は０．３である。

別の例では、
ｗ１は１．０であり、
ｗ２は０であり、
ｖ２またはｖ３のいずれかが不良データを備える場合、ｗ３は０である。

この場合、対応する（高または低）ＣＣＴ平均値のデータ点が、総平均値によって定義される実昼光線５９の線形補間から実質的にそれたならば、ｖ２またはｖ３は不良データを含むと判断できる。従って、良好な自己較正データは、実光線５９に対して平行な総ＣＣＴ平均値を通過する直線上に、３つのすべてのデータ点（総ＣＣＴ平均値、高ＣＣＴ平均値および低ＣＣＴ平均値）をほぼ有するはずである。低ＣＣＴ平均値または高ＣＣＴ平均値が当該直線からあまりに遠くにそれている（ことが、例えば、高および低平均偏差の定義されたレベルまたはしきい値によって判断された）場合、較正ユニット１４は０の重み係数をその対応するベクトルに割り当てることによって、低ＣＣＴ平均値、高ＣＣＴ平均値、またはその両方に関連するデータを拒絶することができる。この場合も、ｗ１、ｗ２およびｗ３の値は統計品質に依存することがあり、ｗ１、ｗ２およびｗ３のために選択される実際の重み値は多種多様な実装形態によって異なる。

図７は、実昼光線７１に対する高ＣＣＴ平均値、総ＣＣＴ平均値および低ＣＣＴ平均値の図である。この場合も、実昼光線７１は本来は例えば模擬光測定および実際光測定に基づく基準センサのために定義された昼光線に対応する。実昼光線７１に対して平行な線７２は、総ＣＣＴ平均値を通過し、低ＣＣＴ平均値をほぼ通過するが、高ＣＣＴ平均値をほとんど通過しない。この場合、高ＣＣＴ平均値は不良データとしてフラグを立てられ、重み係数ｗ２およびｗ３は、これに基づいて０に設定される。ただし、場合によっては重み係数ｗ２およびｗ３はそれぞれ低ＣＣＴ平均値および高ＣＣＴ平均値に依存することがあり、１つの点が不良データとしてフラグを立てられた場合、これにより他の点に関連する重み係数が必ずしも０になるわけではない。この場合も、ｗ１、ｗ２およびｗ３の値は統計品質に依存することがあり、ｗ１、ｗ２およびｗ３のために選択される実際の重み値は多種多様な実装形態によって異なる。上記の例示的な重み係数は１つの実装形態に固有の例にすぎず、本開示に従って多種多様な他の重み係数を使用することができる。

図２を再び参照すると、較正ユニット１４が組み合わせベクトルを計算した後、較正ユニット１４は組み合わせベクトルに基づいてグレー点補正係数を生成する（２０５）。例えば、Ｒ／Ｂ×Ｂ／Ｇ色空間中の組み合わせベクトル（Ｖ）は、Ｒ／Ｇ方向のＶｘ成分とＢ／Ｇ方向のＶｙ成分とに分割され得る。グレー点補正係数は、次のように生成され得る。
Ｆｘ＝Ｖｘ／（約５０００ケルビンに対応する模擬Ｒ／Ｇ値）
Ｆｙ＝Ｖｙ／（約５０００ケルビンに対応する模擬Ｂ／Ｇ値）
ＦｘはＤ５０照明に対応するＲ／Ｇ方向の補正係数に対応し、ＦｙはＤ５０照明に対応するＢ／Ｇ方向の補正係数に対応する。Ｄ５０照明は、一般に５０００ケルビンのグレー点色温度に対応する。

すべての真のグレー点、例えば７５００Ｋ〜２３００Ｋについて、
較正Ｒ／Ｇ値＝Ｆｘ＊（所与の未較正Ｒ／Ｇ値）および
較正Ｂ／Ｇ値＝Ｆｙ＊（所与の未較正Ｂ／Ｇ値）
である。

従って、較正ユニット１４は生成されたグレー点補正値ＦｘおよびＦｙを処理ユニット１２に転送することができる。次いで、処理ユニット１２は適切なホワイトバランスを達成するために、グレー点補正係数ＦｘおよびＦｙをカメラセンサ１０からの未較正データに適用する。

初期化、すなわち較正プロセスの第１の反復より前の「時刻０」において、
Ｆｘ＝Ｆｘ（時刻０）＝１．０およびＦｙ＝Ｆｘ（時刻０）＝１．０
である。

次いで、較正プロセスの第１の反復、すなわち、「時刻１」の後、補正係数の新しいセットは、上記で概説したように計算され、Ｆｘ（時刻１）およびＦｙ（時刻１）と呼ばれる。この点において適用される補正係数は、
Ｆｘ＝Ｆｘ（時刻１）＊Ｆｘ（時刻０）およびＦｙ＝Ｆｙ（時刻１）＊Ｆｙ（時刻０）
である。

次いで、第２の反復、すなわち「時刻２」の後、補正係数の新しいセットは、上記で概説したように計算され、Ｆｘ（時刻２）およびＦｙ（時刻２）と呼ばれる。この点において適用される補正係数は、
Ｆｘ＝Ｆｘ（時刻２）＊Ｆｘ（時刻１）＊Ｆｘ（時刻０）および
Ｆｙ＝Ｆｙ（時刻２）＊Ｆｙ（時刻１）＊Ｆｙ（時刻０）
である。

従って、ＦｘおよびＦｙの一般的な表現は、
Ｆｘ＝Ｆｘ（現在の反復）＊各Ｆｘ（前の反復）の積および
Ｆｙ＝Ｆｙ（現在の反復）＊各Ｆｙ（前の反復）の積
によって与えられる。

このようにして、反復ごとのＦｘおよびＦｙは前の反復と現在の反復とに関連する累積された積である。従って、現在の反復に関連する現在のグレー点補正係数は、前の反復のグレー点補正係数に基づく積を含む。

必要があれば、ＦｘおよびＦｙに対して制限を設けることができる。例えば、ＦｘおよびＦｙは０．８および１．２という上と下の制限が設けられる。このように較正技術は、予想される環境に遭遇した場合に対して、ＦｘおよびＦｙの不適切な補償を制限することに役立つことができる。反復当たりのグレー点補正係数に対する調整量を反復ごとに制限するように、場合によっては必要があれば総補正係数についてすべての反復のグレー点補償の総量を制限するように、制限を設けることができる。

この場合においても、多種多様なホワイトバランスアルゴリズムは、グレー点を較正するために使用される本開示の教示から利益を得ることができる。適切に較正されたグレー点は、十分にバランスしていないデータを受け取るか、またはなくすためにホワイトバランスに依拠する多種多様なイメージング技術を改善することができる。

説明されるように、ここで述べる技術は反復方式で実施され得、反復の各々はデジタルカメラデバイス２の次の使用中に定義される。このようにして、グレー点補正係数ＦｘおよびＦｙは、自己較正技術のいくつかの反復の後、望ましいレベルに収束され得る。さらに、本技術はデバイス２に対して使用とともにデバイス２の較正を改善させることができ、すなわち、デジタルカメラデバイス２を使用すればするほど、その較正は向上する。上記のように、ここで述べる技術はカメラセンサ１０の応答についての事前知識を必要としないので、デジタルカメラデバイスを製造するときにセンサ応答測定を実施する必要がない。ここで述べる技術は、シミュレーションにおいて較正のために望ましい結果を示し、デジタルカメラデバイスとして異なるカメラセンサ間のセンサばらつきの量がより多い、より低品質のカメラセンサを使用することが可能になる。この場合、ここで述べる技術はデジタルカメラデバイスを使用するときに、そのようなばらつきを補償し、時間が経つにつれて最終的に適切なホワイトバランスを達成することができる。

図８は、本開示の技術を実装することが可能な無線通信デバイス１４８を示す例示的なブロック図である。上述のようにカメラセンサは、いわゆるカメラ付き携帯電話またはビデオ電話を形成するように、モバイル無線電話などの無線通信デバイス内に設けられる。本開示のこの態様では、図８に示すように無線通信デバイス１４８はデジタルカメラデバイス２（図１）の様々な構成要素、ならびに無線通信およびユーザインターフェース機能をサポートするための様々な構成要素を含むことができる。例えば、無線通信デバイス１４８はプロセッサ１５０、オーディオ／ビデオエンコーダ／デコーダ（コーデック）１５２、メモリ１５３、モデム１５４、送受信（ＴＸ／ＲＸ）ユニット１５６、無線周波数（ＲＦ）アンテナ１５８、ユーザ入力デバイス１５９、ディスプレイドライバ／出力デバイス１６０、オーディオドライバ／出力デバイス１６２、カメラセンサ１４０および処理ユニット１５１を含むことができる。プロセッサ１５０を使用して、本明細書で説明する較正技術を実行することができる。

カメラセンサ１４０は、情報をキャプチャし、キャプチャされた情報を処理ユニット１５１に送信する。処理ユニット１５１は、グレー点補正係数ＦｘおよびＦｙの適用を含む様々な画像処理機能を実行することができる。プロセッサ１５０は、補正係数ＦｘおよびＦｙを生成するために、本明細書で説明する較正技術を実行する。この意味で、プロセッサ１５０は図１のデジタルカメラデバイス２の較正ユニット１４によって実行される技術を実行することができる。

ただし、プロセッサ１５０はさらに、無線通信デバイス１４８に関連するディスプレイおよびスピーカを介して画像、ビデオおよび関連する音声をユーザに提示するために、ディスプレイドライバおよび関連するディスプレイ出力１６０およびオーディオドライバおよび関連するオーディオ出力１６２をも制御することができる。ディスプレイ出力１６０上の画像の提示は、本明細書で説明する較正技術によって改善され得る。メモリ１５７は、様々な動作をサポートするためにプロセッサ１５０によって実行するための命令を記憶することができる。図８には示されていないが、メモリ１５７（または別のメモリ）は、そのような構成要素によって処理されるか、または生成されるデータを記憶するために、処理ユニット１５１または他の構成要素に結合される。ユーザ入力デバイス１５９は、ユーザが無線通信デバイス１４８の動作を制御するためのキー、ボタン、タッチスクリーン媒体などの様々な入力媒体のいずれかを含むことができる。

画像（images）およびオーディオおよびイメージ（imagery）またはビデオは、記憶および送信のためにオーディオ／ビデオコーデック１５２によって符号化され得る。図８の例では、オーディオ／ビデオコーデックは、カメラセンサ１４０によってキャプチャされるビデオに加えて、様々なオーディオおよびビデオアプリケーションを処理するために、より大きい無線通信デバイス１４８内に存在し得る。オーディオビデオコーデックは、ＭＰＥＧ−２、ＭＰＥＧ−４、ＩＴＵ Ｈ．２６３、ＩＴＵ Ｈ．２６４、ＪＰＥＧなどの様々な符号化技術またはフォーマットのいずれかに従って画像またはビデオを符号化することができる。

さらに、いくつかの態様では無線通信デバイス１４８は無線通信によって、そのようなオーディオ、画像またはビデオを符号化し、他のデバイスに送信し、ならびに他のデバイスからオーディオ、画像またはビデオを受信し、それを符号化することができる。例えば、モデム１５４およびＴＸ−ＲＸユニット１５６を使用して、符号化されたオーディオおよび画像またはビデオ情報を他の無線通信デバイスに１５８を介して送信することができる。モデム１５４は、ＴＸ−ＲＸユニット１５６とアンテナ１５８とによって提供されるエアインターフェースを介した送信のために符号化情報を変調することができる。さらに、ＴＸ−ＲＸユニット１５６およびモデム１５４は、アンテナ１５８を介して受信された、符号化されたオーディオ、イメージ、またはビデオを含む信号を処理することができる。ＴＸ−ＲＸユニット１５６は、アンテナ１５８を介した無線送信および受信をサポートするために、好適なミキサ、フィルタおよび増幅器回路をさらに含み得る。

本開示で説明する較正技術は、カメラセンサに関連するコストを制限することが望ましい無線通信デバイス１４８のようなデバイスにとって大いに望ましい。この場合、ここで述べる技術により、デバイス４８のような無線通信デバイスは異なるカメラセンサ間のセンサばらつきの量がより多い、より低品質のカメラセンサを用いて製造され得、デバイスの製造時にあらゆるカメラセンサの応答を測定する必要がなくなる。とはいえ、同じ技術はカメラセンサ応答測定が製造時に実行される高品質デバイスを含む、多種多様な他のデジタルカメラデバイスにも適用可能である。

本明細書に説明される技術は、ハードウェア、ソフトウェア、ファームウェア、または任意のその組合せにおいて実施できる。ユニット、モジュールまたは構成要素として説明したいずれかは、集積論理装置中で一緒に実装でき、または個別であるが相互運用可能な論理装置として別々に実装できる。場合によっては、様々な機能は集積回路チップまたはチップセットなどの集積回路デバイスとして実装できる。ソフトウェアで実装した場合、これらの技術は、実行されると上記で説明した技術の１つまたは複数を実行する命令を備えるコンピュータ可読媒体によって少なくとも部分的に実現され得る。コンピュータ可読媒体は、パッケージング材料を含むことがある、コンピュータプログラム製品の一部をなすことができる。コンピュータ可読媒体は、同期ダイナミックランダムアクセスメモリ（ＳＤＲＡＭ）などのランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、読取り専用メモリ（ＲＯＭ）、不揮発性ランダムアクセスメモリ（ＮＶＲＡＭ）、電気消去可能プログラマブル読出し専用メモリ（ＥＥＰＲＯＭ）、フラッシュメモリ、磁気または光学データ記憶媒体などを含み得る。本技術は、追加または代替として命令またはデータ構造を搬送または伝達し、コンピュータによってアクセス、読込みおよび／または実行できるコンピュータ可読通信媒体によって、少なくとも部分的に実現され得る。

命令は、１つまたは複数のデジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ）など１つまたは複数のプロセッサ、汎用マイクロプロセッサ、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、フィールドプログラマブルロジックアレイ（ＦＰＧＡ）、または他の等価な集積または個別論理回路によって実行され得る。従って、本明細書で使用する「プロセッサ」という用語は、前述の構造、または本明細書に記載の技術の実装に好適な他の構造のいずれかを指す。さらに、いくつかの態様では、本明細書で説明する機能を専用のソフトウェアモジュール、ハードウェアモジュール、またはそれらの組合せ内に設けることができる。

ハードウェアで、またはハードウェアとソフトウェアとの組合せで実装された場合、ここで述べる技術は、図１に示す較正ユニット１４、または場合によっては図１に示す構成要素の組合せを備えることができる装置、デバイスまたは集積回路中で実施され得る。集積回路は、例えばここで述べる技術の１つまたは複数を実行するように構成され得る。これらおよび他の例は、以下の特許請求の範囲内にある。

Claims (65)

1. デジタルカメラデバイスにおいて較正手順を実行するための方法であって、
   前記デジタルカメラデバイスのカメラセンサが動作しているときに前記較正手順を開始することと、
   前記カメラセンサによってキャプチャされた情報に関連する相関色温度（ＣＣＴ）の１つまたは複数の平均値を含む前記較正手順のためのデータを累積することと、
   ＣＣＴの前記１つまたは複数の平均値に基づいて１つまたは複数のＣＣＴベクトルを計算することと、
   前記１つまたは複数のＣＣＴベクトルに基づいてグレー点補正係数を生成することと、
   を備える方法。
2. 前記デジタルカメラデバイスにおけるグレー点を調整するために前記グレー点補正係数を適用することをさらに備える請求項１に記載の方法。
3. 画像シーンに関連する測定された輝度が輝度しきい値よりも大きいときに前記較正手順を開始することをさらに備える請求項１に記載の方法。
4. 自動露光制御（ＡＥＣ）が安定していると判断されたときに前記較正手順を開始することをさらに備える請求項３に記載の方法。
5. 前記カメラセンサによってキャプチャされた情報に適用される照明状態と赤（Ｒ）、緑（Ｇ）および青（Ｂ）チャネルの利得とに基づく高信頼度屋外判断に応答して前記較正手順を開始することをさらに備える請求項４に記載の方法。
6. ＣＣＴの前記１つまたは複数の平均値に基づいて前記１つまたは複数のＣＣＴベクトルを計算することは、ＣＣＴの前記１つまたは複数の平均値に基づいて実光線に対する前記１つまたは複数のＣＣＴベクトルを計算することを備え、前記実光線は少なくとも１つの所定の実色温度測定値と少なくとも２つの所定の模擬色温度測定値とに基づく請求項１に記載の方法。
7. 前記実光線は、前記少なくとも２つの所定の模擬色温度測定値によって定義される模擬光線に対してほぼ平行であり、前記少なくとも１つの所定の実色温度測定値は、前記デジタルカメラデバイスの前記カメラセンサと同様の構造を有する基準カメラセンサに関連する請求項６に記載の方法。
8. 前記１つまたは複数のＣＣＴベクトルに基づいて組み合わせベクトルを計算することと、
   前記組み合わせベクトルに基づいて前記グレー点補正係数を生成することと、
   をさらに備える請求項６に記載の方法。
9. 前記較正手順のためのデータを累積することは、
   総平均ＣＣＴ、高平均ＣＣＴおよび低平均ＣＣＴを累積することを備え、前記総平均ＣＣＴは前記カメラセンサによって収集されるすべてのＣＣＴサンプルの平均値を含み、前記高平均ＣＣＴは前記総平均ＣＣＴよりも大きい前記ＣＣＴサンプルの平均値を含み、前記低平均ＣＣＴは前記総平均ＣＣＴよりも小さい前記ＣＣＴサンプルの平均値を含む請求項８に記載の方法。
10. 前記総平均ＣＣＴ、前記高平均ＣＣＴおよび前記低平均ＣＣＴに基づいて前記実光線に対する総ＣＣＴベクトル、高ＣＣＴベクトルおよび低ＣＣＴベクトルを計算することと、
    前記総ＣＣＴベクトル、前記高ＣＣＴベクトルおよび前記低ＣＣＴベクトルに基づいて前記組み合わせベクトルを計算することと、
    をさらに備える請求項９に記載の方法。
11. 前記総平均ＣＣＴ、前記高平均ＣＣＴおよび前記低平均ＣＣＴに基づいて前記実光線に対する総ＣＣＴベクトル、高ＣＣＴベクトルおよび低ＣＣＴベクトルを計算することと、
    前記高ＣＣＴベクトルまたは前記低ＣＣＴベクトルが不良データを備えるかどうかを判断することと、
    前記高ＣＣＴベクトルまたは前記低ＣＣＴベクトルが不良データを含む場合に前記総ＣＣＴベクトルに基づいて前記組み合わせベクトルを計算することと、
    前記高ＣＣＴベクトルおよび前記低ＣＣＴベクトルが不良データを含まない場合に前記総ＣＣＴベクトル、前記高ＣＣＴベクトルおよび前記低ＣＣＴベクトルに基づいて前記組み合わせベクトルを計算することと、
    をさらに備える請求項９に記載の方法。
12. 前記少なくとも２つの所定の模擬色温度測定値は、約５０００ケルビンおよび約６５００ケルビンでの模擬色温度測定値を含む請求項６に記載の方法。
13. 前記組み合わせベクトルは赤／緑（Ｒ／Ｇ）×青／緑（Ｂ／Ｇ）色空間に存在し、前記組み合わせベクトルに基づいてグレー点補正係数を生成することは、
    前記組み合わせベクトル（Ｖ）をＲ／Ｇ方向のＶｘ成分とＢ／Ｇ方向のＶｙ成分とに分割することと、
    前記グレー点補正係数を
    Ｆｘ＝Ｖｘ／（約５０００ケルビンに対応する模擬Ｒ／Ｇ値）
    Ｆｙ＝Ｖｙ／（約５０００ケルビンに対応する模擬Ｂ／Ｇ値）
    として生成することと、
    を備える請求項８に記載の方法。
14. 前記グレー点補正係数を適用することをさらに備え、前記グレー点補正係数を適用することは、
    補償Ｒ／Ｇ値をＦｘ＊（所与のＲ／Ｇ値）として計算することと、
    補償Ｂ／Ｇ値をＦｙ＊（所与のＢ／Ｇ値）として計算することと、
    を備える請求項１３に記載の方法。
15. 前記グレー点補正係数を反復的に生成することをさらに備え、現在の反復に関連する前記グレー点補正係数は、前の反復の前記グレー点補正係数に基づく積を含む請求項１に記載の方法。
16. デジタルカメラデバイスにおける較正手順のためのデータを記憶するメモリと、
    前記デジタルカメラデバイスのカメラセンサが動作しているときに前記較正手順を開始し、
    前記カメラセンサによってキャプチャされた情報に関連する相関色温度（ＣＣＴ）の１つまたは複数の平均値を含む前記較正手順のための前記データを累積し、
    ＣＣＴの前記１つまたは複数の平均値に基づいて１つまたは複数のＣＣＴベクトルを計算し、
    前記１つまたは複数のＣＣＴベクトルに基づいてグレー点補正係数を生成する
    較正ユニットと、
    を備える装置。
17. 前記デジタルカメラデバイスの１つまたは複数の集積回路を備える請求項１６に記載の装置。
18. 前記デジタルカメラデバイスにおけるグレー点を調整するために前記グレー点補正係数を適用する処理ユニットをさらに備える請求項１６に記載の装置。
19. 前記較正ユニットは、画像シーンに関連する測定された輝度が輝度しきい値よりも大きいときに前記較正手順を開始する請求項１６に記載の装置。
20. 前記較正ユニットは、自動露光制御（ＡＥＣ）が安定していると判断されたときに前記較正手順を開始する請求項１９に記載の装置。
21. 前記較正ユニットは、前記カメラセンサによってキャプチャされた前記情報に処理ユニットによって適用される照明状態と赤（Ｒ）、緑（Ｇ）および青（Ｂ）チャネルの利得とに基づく高信頼度屋外判断に応答して前記較正手順を開始する請求項２０に記載の装置。
22. 前記較正ユニットは、ＣＣＴの前記１つまたは複数の平均値に基づいて、少なくとも１つの所定の実色温度測定値と少なくとも２つの所定の模擬色温度測定値とに基づく実光線に対する前記１つまたは複数のＣＣＴベクトルを計算する請求項１６に記載の装置。
23. 前記実光線は、前記少なくとも２つの所定の模擬色温度測定値によって定義される模擬光線に対してほぼ平行であり、前記少なくとも１つの所定の実色温度測定値は、前記デジタルカメラデバイスの前記カメラセンサと同様の構造を有する基準カメラセンサに関連する請求項２２に記載の装置。
24. 前記較正ユニットは、
    前記１つまたは複数のＣＣＴベクトルに基づいて組み合わせベクトルを計算し、
    前記組み合わせベクトルに基づいて前記グレー点補正係数を生成する
    請求項２２に記載の装置。
25. 前記較正ユニットは、
    総平均ＣＣＴ、高平均ＣＣＴおよび低平均ＣＣＴを累積し、前記総平均ＣＣＴは前記カメラセンサによって収集されるすべてのＣＣＴサンプルの平均値を含み、前記高平均ＣＣＴは前記総平均ＣＣＴよりも大きい前記ＣＣＴサンプルの平均値を含み、前記低平均ＣＣＴは前記総平均ＣＣＴよりも小さい前記ＣＣＴサンプルの平均値を含む請求項２４に記載の装置。
26. 前記較正ユニットは、
    前記総平均ＣＣＴ、前記高平均ＣＣＴおよび前記低平均ＣＣＴに基づいて前記実光線に対する総ＣＣＴベクトル、高ＣＣＴベクトルおよび低ＣＣＴベクトルを計算し、
    前記総ＣＣＴベクトル、前記高ＣＣＴベクトルおよび前記低ＣＣＴベクトルに基づいて前記組み合わせベクトルを計算する請求項２５に記載の装置。
27. 前記較正ユニットは、
    前記総平均ＣＣＴ、前記高平均ＣＣＴおよび前記低平均ＣＣＴに基づいて前記実光線に対する総ＣＣＴベクトル、高ＣＣＴベクトルおよび低ＣＣＴベクトルを計算し、
    前記高ＣＣＴベクトルまたは前記低ＣＣＴベクトルが不良データを備えるかどうかを判断し、
    前記高ＣＣＴベクトルまたは前記低ＣＣＴベクトルが不良データを含む場合に前記総ＣＣＴベクトルに基づいて前記組み合わせベクトルを計算し、
    前記高ＣＣＴベクトルおよび前記低ＣＣＴベクトルが不良データを含まない場合に前記総ＣＣＴベクトル、前記高ＣＣＴベクトルおよび前記低ＣＣＴベクトルに基づいて前記組み合わせベクトルを計算する請求項２５に記載の装置。
28. 前記少なくとも２つの所定の模擬色温度測定値は、約５０００ケルビンおよび約６５００ケルビンでの模擬色温度測定値を含む請求項２２に記載の装置。
29. 前記組み合わせベクトルは赤／緑（Ｒ／Ｇ）×青／緑（Ｂ／Ｇ）色空間に存在し、前記較正ユニットは、
    前記組み合わせベクトル（Ｖ）を、Ｒ／Ｇ方向のＶｘ成分と、Ｂ／Ｇ方向のＶｙ成分とに分割し、
    前記グレー点補正係数を
    Ｆｘ＝Ｖｘ／（約５０００ケルビンに対応する模擬Ｒ／Ｇ値）
    Ｆｙ＝Ｖｙ／（約５０００ケルビンに対応する模擬Ｂ／Ｇ値）
    として生成する請求項２４に記載の装置。
30. 前記補正係数を適用する処理ユニットであって、
    補償Ｒ／Ｇ値をＦｘ＊（所与のＲ／Ｇ値）として計算し、
    補償Ｂ／Ｇ値をＦｙ＊（所与のＢ／Ｇ値）として計算する
    処理ユニットをさらに備える請求項２９に記載の装置。
31. 前記較正ユニットは、
    前記グレー点補正係数を反復的に生成し、現在の反復に関連する前記グレー点補正係数は前の反復の前記グレー点補正係数に基づく積を備える請求項１６に記載の装置。
32. 実行時にデジタルカメラデバイスにおける較正手順をプロセッサに実行させる命令を備えるコンピュータ可読媒体であって、前記命令は、
    前記デジタルカメラデバイスのカメラセンサが動作しているときに前記較正手順を開始することと、
    前記カメラセンサによってキャプチャされた情報に関連する相関色温度（ＣＣＴ）の１つまたは複数の平均値を備える、前記較正手順のためのデータを累積することと、
    ＣＣＴの前記１つまたは複数の平均値に基づいて１つまたは複数のＣＣＴベクトルを計算することと、
    前記１つまたは複数のＣＣＴベクトルに基づいてグレー点補正係数を生成することと
    を前記プロセッサに行わせるコンピュータ可読媒体。
33. 前記命令は、前記デジタルカメラデバイスにおけるグレー点を調整するために前記グレー点補正係数を適用することを前記プロセッサに行わせる請求項３２に記載のコンピュータ可読媒体。
34. 前記命令は、画像シーンに関連する測定された輝度が輝度しきい値よりも大きいときに前記較正手順を開始することを前記プロセッサに行わせる請求項３２に記載のコンピュータ可読媒体。
35. 前記命令は、自動露光制御（ＡＥＣ）が安定していると判断されたときに前記較正手順を開始することを前記プロセッサに行わせる請求項３４に記載のコンピュータ可読媒体。
36. 前記命令は、前記カメラセンサによってキャプチャされた前記情報に適用される照明状態と、赤（Ｒ）、緑（Ｇ）および青（Ｂ）チャネルの利得とに基づく高信頼度屋外判断に応答して前記較正手順を開始させることを前記プロセッサに行わせる請求項３５に記載のコンピュータ可読媒体。
37. 前記命令は、ＣＣＴの前記１つまたは複数の平均値に基づいて、少なくとも１つの所定の実色温度測定値と少なくとも２つの所定の模擬色温度測定値とに基づく実光線に対する１つまたは複数のＣＣＴベクトルを計算することを前記プロセッサに行わせる請求項３５に記載のコンピュータ可読媒体。
38. 前記実光線は、前記少なくとも２つの所定の模擬色温度測定値によって定義される模擬光線に対してほぼ平行であり、前記少なくとも１つの所定の実色温度測定値は、前記デジタルカメラデバイスの前記カメラセンサと同様の構造を有する基準カメラセンサに関連する請求項３７に記載のコンピュータ可読媒体。
39. 前記命令は、
    前記１つまたは複数のＣＣＴベクトルに基づいて組み合わせベクトルを計算することと、
    前記組み合わせベクトルに基づいて前記グレー点補正係数を生成することと、
    を前記プロセッサに行わせる請求項３７に記載のコンピュータ可読媒体。
40. 前記命令は、
    総平均ＣＣＴ、高平均ＣＣＴおよび低平均ＣＣＴを累積することを前記プロセッサに行わせ、前記総平均ＣＣＴは前記カメラセンサによって収集されるすべてのＣＣＴサンプルの平均値を含み、前記高平均ＣＣＴは前記総平均ＣＣＴよりも大きい前記ＣＣＴサンプルの平均値を含み、前記低平均ＣＣＴは前記総平均ＣＣＴよりも小さい前記ＣＣＴサンプルの平均値を含む請求項３９に記載のコンピュータ可読媒体。
41. 前記命令は、
    前記総平均ＣＣＴ、前記高平均ＣＣＴおよび前記低平均ＣＣＴに基づいて前記実光線に対する総ＣＣＴベクトル、高ＣＣＴベクトルおよび低ＣＣＴベクトルを計算することと、
    前記総ＣＣＴベクトル、前記高ＣＣＴベクトルおよび前記低ＣＣＴベクトルに基づいて前記組み合わせベクトルを計算することと、
    を前記プロセッサに行わせる請求項４０に記載のコンピュータ可読媒体。
42. 前記命令は、
    前記総平均ＣＣＴ、前記高平均ＣＣＴおよび前記低平均ＣＣＴに基づいて前記実光線に対する総ＣＣＴベクトル、高ＣＣＴベクトルおよび低ＣＣＴベクトルを計算することと、
    前記高ＣＣＴベクトルまたは前記低ＣＣＴベクトルが不良データを含むかどうかを判断することと、
    前記高ＣＣＴベクトルまたは前記低ＣＣＴベクトルが不良データを含む場合に前記総ＣＣＴベクトルに基づいて前記組み合わせベクトルを計算することと、
    前記高ＣＣＴベクトルおよび前記低ＣＣＴベクトルが不良データを含まない場合に前記総ＣＣＴベクトル、前記高ＣＣＴベクトルおよび前記低ＣＣＴベクトルに基づいて前記組み合わせベクトルを計算することと、
    を前記プロセッサに行わせる請求項４０に記載のコンピュータ可読媒体。
43. 前記少なくとも２つの所定の模擬色温度測定値は、約５０００ケルビンおよび約６５００ケルビンでの模擬色温度測定値を含む請求項３７に記載のコンピュータ可読媒体。
44. 前記組み合わせベクトルは赤／緑（Ｒ／Ｇ）×青／緑（Ｂ／Ｇ）色空間に存在し、前記命令は、
    前記組み合わせベクトル（Ｖ）をＲ／Ｇ方向のＶｘ成分とＢ／Ｇ方向のＶｙ成分とに分割することと、
    前記グレー点補正係数を
    Ｆｘ＝Ｖｘ／（約５０００ケルビンに対応する模擬Ｒ／Ｇ値）
    Ｆｙ＝Ｖｙ／（約５０００ケルビンに対応する模擬Ｂ／Ｇ値）
    として生成することと、
    を前記プロセッサに行わせる請求項３９に記載のコンピュータ可読媒体。
45. 前記命令は、
    補償Ｒ／Ｇ値をＦｘ＊（所与のＲ／Ｇ値）として計算することと、
    補償Ｂ／Ｇ値をＦｙ＊（所与のＢ／Ｇ値）として計算することと、
    を前記プロセッサに行わせる請求項４４に記載のコンピュータ可読媒体。
46. 前記命令は、
    前記グレー点補正係数を反復的に生成することを前記プロセッサに行わせ、現在の反復に関連する前記グレー点補正係数は前の反復の前記グレー点補正係数に基づく積を含む請求項３２に記載のコンピュータ可読媒体。
47. デジタルカメラデバイスのカメラセンサが動作しているときに較正手順を開始する手段と、
    前記カメラセンサによってキャプチャされた情報に関連する相関色温度（ＣＣＴ）の１つまたは複数の平均値を含む前記較正手順のためのデータを累積する手段と、
    ＣＣＴの前記１つまたは複数の平均値に基づいて１つまたは複数のＣＣＴベクトルを計算する手段と、
    前記１つまたは複数のＣＣＴベクトルと組み合わせベクトルとに基づいてグレー点補正係数を生成する手段と、
    を備えるデバイス。
48. 前記デジタルカメラデバイスにおけるグレー点を調整するために前記グレー点補正係数を適用する手段をさらに備える請求項４７に記載のデバイス。
49. 開始する手段は、画像シーンに関連する測定された輝度が輝度しきい値よりも大きいときに前記較正手順を開始する請求項４７に記載のデバイス。
50. 開始する手段は、自動露光制御（ＡＥＣ）が安定していると判断されたときに前記較正手順を開始する請求項４９に記載のデバイス。
51. 開始する手段は、前記カメラセンサによってキャプチャされた前記情報に適用される照明状態と赤（Ｒ）、緑（Ｇ）および青（Ｂ）チャネルの利得とに基づく高信頼度屋外判断に応答して前記較正手順を開始する請求項５０に記載のデバイス。
52. 計算する手段は、ＣＣＴの前記１つまたは複数の平均値に基づいて、少なくとも１つの所定の実色温度測定値と少なくとも２つの所定の模擬色温度測定値とに基づく実光線に対する前記１つまたは複数のＣＣＴベクトルを計算する請求項４７に記載のデバイス。
53. 前記実光線は、前記少なくとも２つの所定の模擬色温度測定値によって定義される模擬光線に対してほぼ平行であり、前記少なくとも１つの所定の実色温度測定値は前記デジタルカメラデバイスの前記カメラセンサと同様の構造を有する基準カメラセンサに関連する請求項５２に記載のデバイス。
54. 前記１つまたは複数のＣＣＴベクトルに基づいて組み合わせベクトルを計算する手段をさらに備え、
    生成する手段は、前記組み合わせベクトルに基づいて前記グレー点補正係数を生成する請求項５２に記載のデバイス。
55. 前記較正手順のためのデータを累積する手段は、
    総平均ＣＣＴ、高平均ＣＣＴおよび低平均ＣＣＴを累積するための手段を備え、前記総平均ＣＣＴは前記カメラセンサによって収集されるすべてのＣＣＴサンプルの平均値を含み、前記高平均ＣＣＴは前記総平均ＣＣＴよりも大きい前記ＣＣＴサンプルの平均値を含み、前記低平均ＣＣＴは前記総平均ＣＣＴよりも小さい前記ＣＣＴサンプルの平均値を含む請求項５４に記載のデバイス。
56. １つまたは複数のＣＣＴベクトルを計算する手段は、前記総平均ＣＣＴ、前記高平均ＣＣＴおよび前記低平均ＣＣＴに基づいて前記実光線に対する総ＣＣＴベクトル、高ＣＣＴベクトルおよび低ＣＣＴベクトルを計算するための手段を含み、
    前記組み合わせベクトルを計算する手段は、前記総ＣＣＴベクトル、前記高ＣＣＴベクトルおよび前記低ＣＣＴベクトルに基づいて前記組み合わせベクトルを計算する、請求項５５に記載のデバイス。
57. １つまたは複数のＣＣＴベクトルを計算する手段は、前記総平均ＣＣＴ、前記高平均ＣＣＴおよび前記低平均ＣＣＴに基づいて前記実光線に対する総ＣＣＴベクトル、高ＣＣＴベクトルおよび低ＣＣＴベクトルを計算するための手段を備え、
    前記デバイスは、前記高ＣＣＴベクトルまたは前記低ＣＣＴベクトルが不良データを備えるかどうかを判断する手段をさらに備え、
    前記組み合わせベクトルを計算する手段は、前記高ＣＣＴベクトルまたは前記低ＣＣＴベクトルが不良データを含む場合に前記総ＣＣＴベクトルに基づいて前記組み合わせベクトルを計算し、
    前記組み合わせベクトルを計算するための手段は、前記高ＣＣＴベクトルおよび前記低ＣＣＴベクトルが不良データを含まない場合に前記総ＣＣＴベクトル、前記高ＣＣＴベクトルおよび前記低ＣＣＴベクトルに基づいて前記組み合わせベクトルを計算する、請求項５５に記載のデバイス。
58. 前記少なくとも２つの所定の模擬色温度測定値は、約５０００ケルビンおよび約６５００ケルビンでの模擬色温度測定値を含む請求項５２に記載のデバイス。
59. 前記組み合わせベクトルは赤／緑（Ｒ／Ｇ）×青／緑（Ｂ／Ｇ）色空間に存在し、生成するための手段は、
    前記組み合わせベクトル（Ｖ）をＲ／Ｇ方向のＶｘ成分とＢ／Ｇ方向のＶｙ成分とに分割し、
    前記グレー点補正係数を
    Ｆｘ＝Ｖｘ／（約５０００ケルビンに対応する模擬Ｒ／Ｇ値）
    Ｆｙ＝Ｖｙ／（約５０００ケルビンに対応する模擬Ｂ／Ｇ値）
    として生成する請求項５４に記載のデバイス。
60. 前記グレー点補正係数を適用する手段をさらに備え、適用するための手段は、
    補償Ｒ／Ｇ値をＦｘ＊（所与のＲ／Ｇ値）として計算するための手段と、
    補償Ｂ／Ｇ値をＦｙ＊（所与のＢ／Ｇ値）として計算するための手段と、
    を備える請求項５９に記載のデバイス。
61. 前記グレー点補正係数を生成する手段は、
    前記グレー点補正係数を反復的に生成し、現在の反復に関連する前記グレー点補正係数は前の反復の前記グレー点補正係数に基づく積を含む請求項４７に記載のデバイス。
62. 情報をキャプチャするカメラセンサと、
    キャプチャされた前記情報に基づいて較正手順のためのデータを記憶するメモリと、
    前記カメラセンサが動作しているときに前記較正手順を開始し、
    前記カメラセンサによってキャプチャされた前記情報に関連する相関色温度（ＣＣＴ）の１つまたは複数の平均値を含む前記較正手順のための前記データを累積し、
    ＣＣＴの前記１つまたは複数の平均値に基づいて１つまたは複数のＣＣＴベクトルを計算し、
    前記１つまたは複数のＣＣＴベクトルに基づいてグレー点補正係数を生成する
    較正ユニットと、
    を備えるデジタルカメラデバイス。
63. 前記較正ユニットは、ＣＣＴの前記１つまたは複数の平均値に基づいて、少なくとも１つの所定の実色温度測定値と少なくとも２つの所定の模擬色温度測定値とに基づく実光線に対する前記１つまたは複数のＣＣＴベクトルを計算する請求項６２に記載のデジタルカメラデバイス。
64. 前記デジタルカメラデバイスにおけるグレー点を調整するために前記グレー点補正係数を適用する処理ユニットをさらに備える請求項６２に記載のデジタルカメラデバイス。
65. カメラ付き無線通信デバイスハンドセットを備える請求項６２に記載のデジタルカメラデバイス。

Images