JP2012165077A - White balance control apparatus, imaging apparatus using the same, and white balance control method - Google Patents

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PROBLEM TO BE SOLVED: To provide a white balance control apparatus and control method capable of suppressing variation in white balance control value calculated using color information obtained from a subject region.SOLUTION: In the case of dividing an image into plural regions and calculating a white balance control value using the result of integrating the color information obtained from regions overlapping with the subject region, if the size of the subject region is not equal to or greater than a specific threshold, the integration is performed with zero as a weight of the color information. Then the threshold of the size of the subject region is determined to be a size where one or more of the regions are entirely included in the subject region without regard to the position of the subject region.

Description

本発明はホワイトバランス制御装置及び制御方法に関し、特にホワイトバランス制御値の算出に被写体検出の結果を用いるホワイトバランス制御装置及び制御方法に関する。本発明はさらに、本発明のホワイトバランス制御装置を用いた撮像装置に関する。   The present invention relates to a white balance control device and a control method, and more particularly to a white balance control device and a control method that use a result of subject detection for calculating a white balance control value. The present invention further relates to an imaging apparatus using the white balance control apparatus of the present invention.

デジタルカメラやデジタルビデオカメラなどの撮像装置においては、撮像によって得られた画像の色調を調整するホワイトバランス制御の機能を備えている。ホワイトバランス制御は、白い物体が白く撮像されるよう、ホワイトバランス制御値(補正値)により撮像画像の画素値を補正する処理である。   Imaging devices such as digital cameras and digital video cameras have a white balance control function for adjusting the color tone of an image obtained by imaging. White balance control is a process of correcting the pixel value of a captured image with a white balance control value (correction value) so that a white object is imaged white.

ホワイトバランス制御には、マニュアルホワイトバランス制御と、オートホワイトバランス制御がある。マニュアルホワイトバランス制御では、白い紙など、基準としたい白色物体を撮像して得られた画像の画素値からホワイトバランス制御値を求める。また、オートホワイトバランス制御では、通常の撮像で得られた画像から白色と思われる部分を自動検出し、検出された部分の画素値を用いてホワイトバランス制御値を求めるのが一般的である。   White balance control includes manual white balance control and automatic white balance control. In manual white balance control, a white balance control value is obtained from a pixel value of an image obtained by imaging a white object to be used as a reference, such as white paper. In the auto white balance control, it is common to automatically detect a white part from an image obtained by normal imaging and obtain a white balance control value using the pixel value of the detected part.

この、一般的なオートホワイトバランス制御では、白色であると判断できる部分が画像全体に対して小さい場合や、誤って白色と判断した部分が大きい場合には、正しいホワイトバランス制御値が取得できない。正しいホワイトバランス制御値が得られないと、ホワイトバランス制御した画像が色かぶりしてしまう。   In this general auto white balance control, when the portion that can be determined to be white is small relative to the entire image, or when the portion that is erroneously determined to be white is large, a correct white balance control value cannot be acquired. If a correct white balance control value cannot be obtained, an image subjected to white balance control will be colored.

この課題を解決するため、顔検出情報を用いたホワイトバランス制御値の算出方法が提案されている(特許文献1)。例えば、特許文献1には、一般的なオートホワイトバランス制御で得られるホワイトバランス制御値を適用した顔領域の色が、肌色として適正な範囲になるよう、必要に応じてホワイトバランス制御値を補正することが開示されている。   In order to solve this problem, a white balance control value calculation method using face detection information has been proposed (Patent Document 1). For example, in Patent Document 1, the white balance control value is corrected as necessary so that the color of the face area to which the white balance control value obtained by general auto white balance control is applied is in an appropriate range as the skin color. Is disclosed.

特開2009−159496号公報JP 2009-159596 A

特許文献1では、顔領域から得られる色情報が肌色を示すことを前提としてホワイトバランス制御値を補正している。しかしながら、色情報は画像を分割したブロック単位で求められ、ブロックの大きさや形状は顔領域の大きさや位置とは独立して定められている。そのため、顔領域と重複するブロックに肌色画素が支配的に含まれているとは限らない。つまり、ブロックサイズと顔領域の大きさや位置との関係により、顔領域と重複するブロックから正しい肌色の情報が得られない場合もある。例えば、同じシーンで複数の画像を連続して撮像している途中に被写体の向きや位置が変わった場合、同じシーンで撮像した画像であっても、顔領域と重複するブロックから正しい肌色が取得できたりできなかったりする。この場合、特許文献1の手法では、顔検出情報を用いて算出されるホワイトバランス制御値が大きく変動する可能性があり、同じシーンで連続して撮像した画像であっても、色調が一定しない原因となる。   In Patent Document 1, the white balance control value is corrected on the assumption that the color information obtained from the face area indicates skin color. However, the color information is obtained in units of blocks obtained by dividing the image, and the size and shape of the blocks are determined independently of the size and position of the face area. Therefore, the skin color pixel is not always dominantly included in the block overlapping the face area. In other words, depending on the relationship between the block size and the size and position of the face area, correct skin color information may not be obtained from the block overlapping the face area. For example, if the orientation or position of the subject changes while capturing multiple images continuously in the same scene, the correct skin color is obtained from the block that overlaps the face area even if the image is captured in the same scene Can or can not. In this case, in the method of Patent Document 1, there is a possibility that the white balance control value calculated using the face detection information may fluctuate greatly, and the color tone is not constant even for images captured continuously in the same scene. Cause.

本発明はこのような従来技術の課題に鑑みてなされたものであり、被写体領域から得られる色情報を用いて算出するホワイトバランス制御値のばらつきを抑制することが可能なホワイトバランス制御装置および制御方法を提供する。   The present invention has been made in view of such a problem of the prior art, and a white balance control apparatus and control capable of suppressing variations in white balance control values calculated using color information obtained from a subject area. Provide a method.

すなわち、本発明に係るホワイトバランス制御装置は、画像から、特定被写体と思われる領域である被写体領域を検出する被写体検出手段と、画像を複数の領域に分割する分割手段と、複数の領域のうち、被写体領域と重複している領域の各々について、領域の代表色を表す色情報を算出する色情報算出手段と、被写体領域と重複している領域の各々について、重みを決定する重み決定手段と、色情報の各々に、当該色情報を求めた被写体領域と重複している領域について決定された重みを適用して積算する積算手段と、色情報の積算結果と、予め定められた目標色の情報とから、代表色が目標色となるようなホワイトバランス制御値を算出するホワイトバランス制御値算出手段と、を有し、重み決定手段が、被写体検出手段が検出した被写体領域の大きさが、複数の領域のうち全体が被写体領域に含まれる領域が、被写体領域の画像における位置によらず1つ以上存在する大きさの閾値Th未満であれば、重みを0に決定し、閾値Th以上であれば、重みを0より大きな値に決定することを特徴とする。   That is, the white balance control device according to the present invention includes a subject detection unit that detects a subject region that is a region considered to be a specific subject from an image, a dividing unit that divides the image into a plurality of regions, and a plurality of regions. A color information calculation unit that calculates color information representing a representative color of the region for each of the regions that overlap with the subject region, and a weight determination unit that determines a weight for each of the regions that overlap with the subject region. , An integration means for applying the weight determined for the area overlapping the subject area for which the color information was obtained to each color information, an integration result of the color information, and a predetermined target color And a white balance control value calculation means for calculating a white balance control value so that the representative color becomes the target color from the information, and the weight determination means detects the object detected by the subject detection means. If the size of the region is less than a threshold value Th of one or more sizes where the entire region of the plurality of regions is included in the subject region regardless of the position of the subject region in the image, the weight is determined to be 0. If the threshold Th is equal to or greater than the threshold Th, the weight is determined to be a value greater than zero.

このような構成により、本発明によれば、被写体領域から得られる色情報を用いて算出するホワイトバランス制御値のばらつきを抑制することが可能なホワイトバランス制御装置および制御方法を提供することができる。   With such a configuration, according to the present invention, it is possible to provide a white balance control device and a control method capable of suppressing variations in white balance control values calculated using color information obtained from a subject area. .

本発明の実施形態に係るホワイトバランス制御装置を用いた撮像装置の機能構成例を示すブロック図。1 is a block diagram illustrating an example of a functional configuration of an imaging apparatus that uses a white balance control apparatus according to an embodiment of the present invention. 図1の被写体検出部の処理を説明するためのフローチャート。The flowchart for demonstrating the process of the to-be-photographed object detection part of FIG. 図1のホワイトバランス制御部の処理を説明するためのフローチャートThe flowchart for demonstrating the process of the white balance control part of FIG. 図3のS4200で行う第1のオートホワイトバランス演算処理の詳細を説明するためのフローチャート。The flowchart for demonstrating the detail of the 1st auto white balance calculation process performed by S4200 of FIG. 図3のS4300で行う第2のオートホワイトバランス演算処理の詳細を説明するためのフローチャート。The flowchart for demonstrating the detail of the 2nd auto white balance calculation process performed by S4300 of FIG. 図5のS4204で決定される加重重みw[i]の例について説明するための図。The figure for demonstrating the example of the weighting weight w [i] determined by S4204 of FIG. 本発明の第2の実施形態における加算重みw[i]の決定方法を説明するための図。The figure for demonstrating the determination method of the addition weight w [i] in the 2nd Embodiment of this invention. 本発明の第3の実施形態における加算重みw[i]の決定方法を説明するための図。The figure for demonstrating the determination method of the addition weight w [i] in the 3rd Embodiment of this invention. 本発明の第4の実施形態における加算重みw[i]の決定方法を説明するための図。The figure for demonstrating the determination method of the addition weight w [i] in the 4th Embodiment of this invention.

以下、添付図面を参照して、本発明の例示的な実施形態を詳細に説明する。
図1は、本発明の実施形態に係るホワイトバランス制御装置を用いた撮像装置100の機能構成例を示すブロック図である。なお、撮像装置が有する、レンズや撮像素子といった撮像に係る構成や、撮像画像の記録に係る構成は、本発明のホワイトバランス制御装置に必須でない。また、ホワイトバランス制御を行う画像のデータ形式は任意であり、例えばRAWデータであってもJPEGデータであっても構わない。
Hereinafter, exemplary embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings.
FIG. 1 is a block diagram illustrating a functional configuration example of an imaging apparatus 100 using a white balance control apparatus according to an embodiment of the present invention. Note that a configuration related to imaging such as a lens and an imaging element and a configuration related to recording of a captured image that the imaging device has are not essential for the white balance control device of the present invention. Further, the data format of the image to be subjected to white balance control is arbitrary, and may be, for example, RAW data or JPEG data.

被写体像は、結像光学系であるレンズ1000により、撮像素子1010の撮像面に結像される。本実施形態において撮像素子1010は、例えば、一般的な原色カラーフィルタを備える単板カラー撮像素子とする。原色カラーフィルタは、各々650nm、550nm、450nm近傍に透過主波長帯を持つ3種類の色フィルタからなり、各々R(赤)、G(緑)、B(青)に対応する色プレーンを撮影する。   The subject image is formed on the imaging surface of the image sensor 1010 by the lens 1000 which is an imaging optical system. In this embodiment, the image sensor 1010 is, for example, a single-plate color image sensor including a general primary color filter. The primary color filter is composed of three types of color filters each having a transmission main wavelength band in the vicinity of 650 nm, 550 nm, and 450 nm, and photographs color planes corresponding to R (red), G (green), and B (blue), respectively. .

単板カラー撮像素子では、各画素が1色のフィルタに対応するよう、3色のフィルタを規則的に配列したカラーフィルタを用いるので、各画素では単一色プレーンの輝度を得ることしかできない。このため、撮像素子1010からは色モザイク画像が出力される。A/D変換部1020では撮像素子から画素毎のアナログ電圧として出力される色モザイク画像を、以降の画像処理に適するデジタルデータへと変換する。被写体検出部1030では、デジタルデータに変換した画像に対して、周知の任意の方法によって特定の被写体検出処理を行い、特定被写体と思われる領域(被写体領域)ごとに位置、大きさ、信頼度などの情報を求める。なお、本実施形態では特定被写体として人間の顔を検出する。   In a single-plate color image sensor, a color filter in which three color filters are regularly arranged so that each pixel corresponds to one color filter is used, so that each pixel can only obtain the brightness of a single color plane. For this reason, a color mosaic image is output from the image sensor 1010. The A / D conversion unit 1020 converts the color mosaic image output as an analog voltage for each pixel from the image sensor into digital data suitable for subsequent image processing. The subject detection unit 1030 performs a specific subject detection process on the image converted into the digital data by any known method, and the position, size, reliability, etc. for each region (subject region) that seems to be a specific subject. Ask for information. In the present embodiment, a human face is detected as the specific subject.

ホワイトバランス制御部1040は、後述する処理により、ホワイトバランス制御値を求め、画像に適用する。具体的には白くあるべき領域のR,G,Bが等色になるようなゲインをホワイトバランス制御値として求め、画像のR,G,B成分に適用する。   The white balance control unit 1040 obtains a white balance control value by a process to be described later, and applies it to the image. Specifically, a gain such that R, G, and B in a region that should be white are the same color is obtained as a white balance control value and applied to the R, G, and B components of the image.

色分離部1050は、色モザイク画像を補間することによって、全ての画素がR、G、Bの情報を有するカラー画像を生成する。生成されたカラー画像は、マトリクス変換部1060およびガンマ変換部1070を経て基本的なカラー画像が生成される。色調整部1080は、例えば、ノイズ低減、彩度強調、色相補正、エッジ強調といった画像の見栄えを改善するための処理を適用する。色調整部1080の出力する画像を原画像と称し、メモリ1120に蓄える。もしくは、圧縮部1090で原画像をJPEG等の方法で圧縮し、記録部1100にてメモリカード等の記録媒体に記録する。   The color separation unit 1050 generates a color image in which all pixels have R, G, and B information by interpolating the color mosaic image. A basic color image is generated from the generated color image through a matrix conversion unit 1060 and a gamma conversion unit 1070. The color adjustment unit 1080 applies processing for improving the appearance of the image, such as noise reduction, saturation enhancement, hue correction, and edge enhancement. An image output from the color adjustment unit 1080 is referred to as an original image and is stored in the memory 1120. Alternatively, the original image is compressed by the compression unit 1090 using a method such as JPEG, and the recording unit 1100 records it on a recording medium such as a memory card.

制御部1110は、撮像装置100全体の処理を制御する。制御部1110は、例えば制御プログラムを記憶するROMと、制御プログラムを実行するCPUと、CPUが制御プログラムの実行時にワークエリアとして用いるRAMを有していてよい。
メモリ1120は、各部における処理で用いる中間データの保存などに用いられる。
A control unit 1110 controls processing of the entire imaging apparatus 100. The control unit 1110 may include, for example, a ROM that stores a control program, a CPU that executes the control program, and a RAM that the CPU uses as a work area when the control program is executed.
The memory 1120 is used for storing intermediate data used for processing in each unit.

操作部1130は、ユーザが撮像装置100に各種指示や設定を行うためのスイッチやボタンなどを有する。また、操作部1130はEVFとして用いたり、各種情報を表示したりするための表示装置を有していてもよい。
レンズ1000を除く各部は、バス1140を通じて互いに通信可能に接続される。
The operation unit 1130 includes switches, buttons, and the like for the user to make various instructions and settings to the imaging apparatus 100. Further, the operation unit 1130 may be used as an EVF or may have a display device for displaying various information.
Each unit except the lens 1000 is connected to be communicable with each other through a bus 1140.

図2に示すフローチャートを参照して、被写体検出部1030の処理(顔検出処理)を説明する。
S3100で被写体検出部1030は、A/D変換部1020が出力する画像から、顔検出に適するような輝度情報を抽出するといった前処理を行う。S3200で被写体検出部1030は、抽出した輝度情報から顔の特徴量を抽出する。S3300で被写体検出部1030は、抽出した顔の特徴量から、1つまたは複数の、顔と思われる領域(顔領域)を検出する。そして、被写体検出部1030は、顔領域ごとに、画像内の位置や大きさ、顔のパーツ(目や鼻など)位置、顔としての信頼度などの顔検出情報を検出結果として取得する。顔検出の方法や、顔検出情報の構成について特に限定はなく、任意の公知技術を用いることができる。
The processing (face detection processing) of the subject detection unit 1030 will be described with reference to the flowchart shown in FIG.
In step S3100, the subject detection unit 1030 performs preprocessing such as extracting luminance information suitable for face detection from the image output by the A / D conversion unit 1020. In step S3200, the subject detection unit 1030 extracts a facial feature amount from the extracted luminance information. In step S <b> 3300, the subject detection unit 1030 detects one or more regions (face regions) that appear to be faces from the extracted facial feature values. Then, the subject detection unit 1030 acquires, as detection results, face detection information such as the position and size in the image, the position of face parts (such as eyes and nose), and the reliability of the face for each face area. There is no particular limitation on the face detection method and the configuration of the face detection information, and any known technique can be used.

(ホワイトバランス制御部の全体動作)
図3に示すフローチャートを参照して、ホワイトバランス制御部1040の全体動作を説明する。
S4100において、ホワイトバランス制御部1040は、画像から得られる色情報より第1のオートホワイトバランス制御値を求める。S4200において、ホワイトバランス制御部1040は、被写体検出部1030の顔検出結果に基づいて第2のオートホワイトバランス制御値を求める。S4300において、ホワイトバランス制御部1040は、第2のオートホワイトバランス制御値、もしくは妥当な第2のオートホワイトバランス制御値が得られなかった場合は第1のオートホワイトバランス制御値を、最終的なオートホワイトバランス制御値とする。
(Overall operation of white balance control unit)
The overall operation of the white balance control unit 1040 will be described with reference to the flowchart shown in FIG.
In step S4100, the white balance control unit 1040 obtains a first auto white balance control value from color information obtained from the image. In step S4200, the white balance control unit 1040 obtains a second auto white balance control value based on the face detection result of the subject detection unit 1030. In step S4300, the white balance control unit 1040 obtains the second auto white balance control value or the first auto white balance control value if the appropriate second auto white balance control value is not obtained. Auto white balance control value.

S4400において、ホワイトバランス制御部1040は、操作部1130からのユーザー指示により、複数の選択肢から、画像に反映するホワイトバランス制御値を決定する。この選択肢には、オートホワイトバランス制御値を含むプリセットホワイトバランス制御値や、マニュアルホワイトバランス制御値などが含まれる。このように、反映手段としてのホワイトバランス制御部1040では、ユーザーの選択したホワイトバランス制御値を画像に反映することができる。また、ユーザーがオートホワイトバランス制御値を選択した場合、顔検出情報を用いたホワイトバランス制御値を反映することができる。なお、S4400において画像に反映するホワイトバランス制御値をユーザが逐一決定する必要はなく、例えば予め決定されたホワイトバランス制御値を反映させてもよい。   In step S <b> 4400, the white balance control unit 1040 determines a white balance control value to be reflected in the image from a plurality of options according to a user instruction from the operation unit 1130. This option includes a preset white balance control value including an auto white balance control value, a manual white balance control value, and the like. As described above, the white balance control unit 1040 serving as the reflection unit can reflect the white balance control value selected by the user in the image. Further, when the user selects the auto white balance control value, the white balance control value using the face detection information can be reflected. Note that it is not necessary for the user to determine each white balance control value to be reflected in the image in S4400, and for example, a predetermined white balance control value may be reflected.

(第1のオートホワイトバランス制御値算出処理)
図4に示すフローチャートを用いて、ホワイトバランス制御部1040が図3のS4100で行う第1のオートホワイトバランス制御値の算出処理について説明する。
(First auto white balance control value calculation process)
The first auto white balance control value calculation process performed by the white balance control unit 1040 in S4100 of FIG. 3 will be described using the flowchart shown in FIG.

まず、ホワイトバランス制御部1040は、A/D変換部1020からメモリ1120に記憶された画像を読み出し、複数のブロックに分割する(S4101)。分割数をm(mは2以上の整数)とする。画像を分割する方法に制限はないが、例えば、同サイズの四角形や六角形の領域に分割することができる。   First, the white balance control unit 1040 reads an image stored in the memory 1120 from the A / D conversion unit 1020 and divides it into a plurality of blocks (S4101). The number of divisions is m (m is an integer of 2 or more). Although there is no restriction | limiting in the method of dividing | segmenting an image, For example, it can divide | segment into the square or hexagon area | region of the same size.

S4102〜S4106は、分割した各ブロックに対して行われる。ホワイトバランス制御部1040は、各ブロックに含まれる画素値を色成分ごとに平均して色平均値(R[i]、G[i]、B[i])を算出する(S4102)。さらにホワイトバランス制御部1040は、以下の式(1)を用いてブロックごとに色評価値(Cx[i]、Cy[i])を算出する(S4103)。
Cx[i] =(R[i] − B[i])/ Y[i] × 1024
Cy[i] =(R[i] + B[i] − 2G[i])/ Y[i] × 1024 式(1)
ただし、Y[i] = R[i] + 2G[i] + B[i]、i=1...m
S4102 to S4106 are performed for each divided block. The white balance control unit 1040 calculates a color average value (R [i], G [i], B [i]) by averaging the pixel values included in each block for each color component (S4102). Further, the white balance control unit 1040 calculates a color evaluation value (Cx [i], Cy [i]) for each block using the following equation (1) (S4103).
Cx [i] = (R [i] − B [i]) / Y [i] × 1024
Cy [i] = (R [i] + B [i]-2G [i]) / Y [i] x 1024 formula (1)
Where Y [i] = R [i] + 2G [i] + B [i], i = 1 ... m

次に、ホワイトバランス制御部1040は、S4103で算出したi番目のブロックの色評価値(Cx[i]、Cy[i])が、予め設定した白検出範囲に含まれるかどうかを判断する(S4104)。白検出範囲とは、白色物体を特性(色温度など)の異なる光源下で予め撮影し、算出した色評価値の、Cx-Cy座標系における範囲である。   Next, the white balance control unit 1040 determines whether or not the color evaluation value (Cx [i], Cy [i]) of the i-th block calculated in S4103 is included in a preset white detection range ( S4104). The white detection range is a range in the Cx-Cy coordinate system of a color evaluation value obtained by photographing a white object in advance under light sources having different characteristics (such as color temperature).

算出した色評価値(Cx[i]、Cy[i])が白検出範囲に含まれる場合(S4104でYES)、ホワイトバランス制御部1040はそのブロックが白色であると判断する。そして、ホワイトバランス制御部1040は、白色であると判断したブロックの色平均値(R[i]、G[i]、B[i])を積算する(S4105)。一方、色評価値(Cx[i]、Cy[i])が白検出範囲に含まれない場合、ホワイトバランス制御部1040は、そのブロックの色平均値を積算せずに処理をS4106に進める。このS4104及びS4105における処理(白抽出処理)は、以下の式(2)により表すことができる。
SumR += w[i] * R[i]
SumG += w[i] * G[i]
SumB += w[i] * B[i] 式(2)
ただし、i=1...m
When the calculated color evaluation values (Cx [i], Cy [i]) are included in the white detection range (YES in S4104), the white balance control unit 1040 determines that the block is white. Then, the white balance control unit 1040 accumulates the color average values (R [i], G [i], B [i]) of the blocks determined to be white (S4105). On the other hand, when the color evaluation values (Cx [i], Cy [i]) are not included in the white detection range, the white balance control unit 1040 advances the process to S4106 without integrating the color average values of the block. The processing (white extraction processing) in S4104 and S4105 can be expressed by the following equation (2).
SumR + = w [i] * R [i]
SumG + = w [i] * G [i]
SumB + = w [i] * B [i] Equation (2)
However, i = 1 ... m

式(2)において、色評価値(Cx[i]、Cy[i])が白検出範囲に含まれる場合は加算重みw[i]を1に、含まれない場合には加算重みw[i]を0とする。これにより、色評価値(Cx[i]、Cy[i])が白検出範囲に含まれるブロックの色平均値(R[i]、G[i]、B[i])のみが積算される。S4106でホワイトバランス制御部1040は、すべてのブロックについてS4102〜S4105の処理を行ったかどうかを判断し、未処理のブロックがあれば処理をS4102に戻し、すべてのブロックで処理したならば処理をS4107に進める。S4107でホワイトバランス制御部1040は、得られた色平均値の積分値(SumR、SumG、SumB)から、以下の式(3)式を用いて、第1のオートホワイトバランス制御値(WBCol_R1、WBCol_G1、WBCol_B1)を算出する。
WBCol_R1 = SumY × 1024 / SumR
WBCol_G1 = SumY × 1024 / SumG
WBCol_B1 = SumY × 1024 / SumB 式(3)
ただし、SumY = (SumR + 2 × SumG + SumB)/ 4
In Expression (2), when the color evaluation value (Cx [i], Cy [i]) is included in the white detection range, the addition weight w [i] is 1, and when it is not included, the addition weight w [i ] Is set to 0. As a result, only the color average values (R [i], G [i], B [i]) of blocks whose color evaluation values (Cx [i], Cy [i]) are included in the white detection range are integrated. . In step S4106, the white balance control unit 1040 determines whether the processing in steps S4102 to S4105 has been performed for all blocks. If there is an unprocessed block, the processing returns to step S4102, and if processing has been performed for all blocks, the processing is performed in step S4107. Proceed to In S4107, the white balance control unit 1040 calculates the first auto white balance control values (WBCol_R1, WBCol_G1) using the following equation (3) from the obtained integrated values (SumR, SumG, SumB) of the color average values. , WBCol_B1).
WBCol_R1 = SumY × 1024 / SumR
WBCol_G1 = SumY × 1024 / SumG
WBCol_B1 = SumY × 1024 / SumB formula (3)
However, SumY = (SumR + 2 x SumG + SumB) / 4

(第2のオートホワイトバランス制御値算出処理)
図5に示すフローチャートを用いて、ホワイトバランス制御部1040が図3のS4200で行う第2のオートホワイトバランス制御値の算出処理について説明する。
(Second auto white balance control value calculation process)
The second auto white balance control value calculation process performed by the white balance control unit 1040 in S4200 of FIG. 3 will be described using the flowchart shown in FIG.

まず、分割手段としてのホワイトバランス制御部1040は、A/D変換部1020からメモリ1120に記憶された画像を読み出し、複数のブロックに分割する(S4201)。分割数をn(nは2以上の整数)とする。   First, the white balance control unit 1040 as a dividing unit reads an image stored in the memory 1120 from the A / D conversion unit 1020 and divides the image into a plurality of blocks (S4201). The number of divisions is n (n is an integer of 2 or more).

この分割処理は、ホワイトバランス制御部1040の処理負荷を軽減する観点からは、S4101における分割と同じ方法(同じブロックの形状および大きさ。すなわちn=m)で行うことが望ましい。ただし、処理能力やメモリに十分な余裕がある場合には、撮像条件や顔検出結果などの条件に応じてS4101とS4201での分割数と分割形状の少なくとも一方が異なってもよい。   From the viewpoint of reducing the processing load on the white balance control unit 1040, this division processing is desirably performed in the same manner as the division in S4101 (the same block shape and size, that is, n = m). However, when there is a sufficient margin in processing capacity and memory, at least one of the number of divisions and the division shape in S4101 and S4201 may be different according to conditions such as imaging conditions and face detection results.

S4202〜S4206は、分割した各ブロックに対して行われる。色情報算出手段としてのホワイトバランス制御部1040は、ブロックの少なくとも一部が、被写体検出部1030で検出された顔領域と重複するか判別し(S4202)、重複するブロックについて、ブロックの代表色を表す色情報を算出する。本実施形態において、ホワイトバランス制御部1040は、ブロックに含まれる画素値を色成分ごとに平均した色平均値(R[i]、G[i]、B[i])を色情報として算出する(S4203)。ただし、顔領域内の肌色部分について色平均値を精度よく算出するためには、ブロック全体が顔領域内に含まれていることが望ましい。   S4202 to S4206 are performed for each divided block. The white balance control unit 1040 as the color information calculation unit determines whether at least a part of the block overlaps the face area detected by the subject detection unit 1030 (S4202), and sets the representative color of the block for the overlapping block. The color information to be expressed is calculated. In the present embodiment, the white balance control unit 1040 calculates a color average value (R [i], G [i], B [i]) obtained by averaging pixel values included in a block for each color component as color information. (S4203). However, in order to accurately calculate the color average value for the skin color portion in the face area, it is desirable that the entire block is included in the face area.

重み決定手段としてのホワイトバランス制御部1040は、ブロック内の画素から得られる情報や被写体検出部1030から得られる情報(顔検出結果)を基に、処理中のブロックに対する加算重みw[i]を算出する(S4204)。そして、積算手段としてのホワイトバランス制御部1040は、上述した式(2)式を用い、ブロックの色平均値(R[i]、G[i]、B[i])にブロックの加算重みw[i]を適用して積算(加重加算)する(S4205)。   The white balance control unit 1040 serving as a weight determination unit calculates an addition weight w [i] for the block being processed based on information obtained from the pixels in the block and information obtained from the subject detection unit 1030 (face detection result). Calculate (S4204). Then, the white balance control unit 1040 as the integrating means uses the above-described equation (2), and adds the block weights w to the block color average values (R [i], G [i], B [i]). [i] is applied and integrated (weighted addition) (S4205).

一方、処理中のブロックが顔領域と全く重複しない場合(S4202,No)、ホワイトバランス制御部1040は、ブロックの色平均値を積算せずに処理をS4206に進める。これは、顔領域と重複しないブロックに対するブロックの加算重みw[i]を0とすることに相当する。   On the other hand, if the block being processed does not overlap the face region at all (S4202, No), the white balance control unit 1040 advances the process to S4206 without integrating the block color average values. This corresponds to setting the block addition weight w [i] to 0 for blocks that do not overlap the face area.

S4206でホワイトバランス制御部1040は、S4201で分割したすべてのブロックについてS4202〜S4205の処理を行ったかどうかを判断する。そして、ホワイトバランス制御部1040は、未処理のブロックがあれば処理をS4202に戻し、すべてのブロックで処理したならば処理をS4207に進める。S4207でホワイトバランス制御値算出手段としてのホワイトバランス制御部1040は、以下の式(4)式を用いて、第2のオートホワイトバランス制御値(WBCol_R2、WBCol_G2、WBCol_B2)を算出する。
WBCol_R2 = SumY × SkinR × 1024 / SumR
WBCol_G2 = SumY × SkinG × 1024 / SumG
WBCol_B2 = SumY × SkinB × 1024 / SumB 式(4)
ただし、SumY = (SumR + 2 × SumG + SumB)/ 4、
SumR、SumG、SumBは得られた色平均値の加重加算値(積算結果)、SkinR、SkinG、SkinBは目標とする肌色のカラーバランス制御値である。第2のオートホワイトバランス制御値は、顔領域と重複するブロックの代表色が肌色の目標色となるようなホワイトバランス制御値である。
In step S4206, the white balance control unit 1040 determines whether the processing in steps S4202 to S4205 has been performed for all blocks divided in step S4201. The white balance control unit 1040 returns the process to S4202 if there is an unprocessed block, and advances the process to S4207 if the process has been performed for all blocks. In step S4207, the white balance control unit 1040 as the white balance control value calculation unit calculates the second auto white balance control values (WBCol_R2, WBCol_G2, and WBCol_B2) using the following equation (4).
WBCol_R2 = SumY × SkinR × 1024 / SumR
WBCol_G2 = SumY × SkinG × 1024 / SumG
WBCol_B2 = SumY × SkinB × 1024 / SumB formula (4)
However, SumY = (SumR + 2 x SumG + SumB) / 4
SumR, SumG, and SumB are weighted addition values (integration results) of the obtained color average values, and SkinR, SkinG, and SkinB are target skin color color balance control values. The second auto white balance control value is a white balance control value such that the representative color of the block overlapping the face area becomes the target color of the skin color.

本実施形態で、ホワイトバランス制御部1040は、図3のS4300において、通常は第2のオートホワイトバランス制御値を最終的なオートホワイトバランス制御値とする。しかし、被写体検出部1030において顔領域が検出できなかった場合など、S4205で求める色平均値の加重加算値がオートホワイトバランス制御値を求めるための値として妥当な値でない場合がある。このような場合、ホワイトバランス制御部1040は、S4300において第1のオートホワイトバランス制御値を最終的なオートホワイトバランス制御値とする。   In this embodiment, the white balance control unit 1040 normally sets the second auto white balance control value as the final auto white balance control value in S4300 of FIG. However, in some cases, such as when a face area cannot be detected by the subject detection unit 1030, the weighted addition value of the color average value obtained in S4205 may not be an appropriate value as a value for obtaining the auto white balance control value. In such a case, the white balance control unit 1040 sets the first auto white balance control value as the final auto white balance control value in S4300.

(加重重みの算出処理)
次に、図6を用いて、図5のS4204における加重重みw[i]の処理の例について説明する。ここでは、被写体検出部1030から得られる検出結果のうち、顔領域の大きさ情報を基に加算重みを算出する方法を説明する。
(Weighted weight calculation process)
Next, an example of processing of the weighted weight w [i] in S4204 of FIG. 5 will be described using FIG. Here, a method of calculating the addition weight based on the size information of the face area among the detection results obtained from the subject detection unit 1030 will be described.

ブロックの大きさが顔領域より小さい場合であっても、顔の位置によっては、顔領域に全体が含まれるブロックが存在しない場合がある。一方、ブロックの大きさには処理の高速化や色評価値の信頼性などの観点から下限がある。そのため、図6(a)で示すように顔領域が小さい場合には特に、顔領域に全体が含まれるブロックが存在しない確率が高くなる。   Even when the size of the block is smaller than the face area, depending on the position of the face, there may be no block that is entirely included in the face area. On the other hand, the block size has a lower limit from the viewpoint of speeding up the processing and reliability of the color evaluation value. For this reason, as shown in FIG. 6A, there is a high probability that there is no block including the entire face area, particularly when the face area is small.

顔領域が検出できていても、顔領域に全体が含まれるブロックが存在しない場合、顔領域に一部が重複するブロックの色情報に基づいて算出される第2のオートホワイトバランス制御値は安定しない。そのため、同じシーンを連続して撮像した画像間での色調が一定しないことが生じうる。   Even if the face area can be detected, if the entire face area does not contain a block, the second auto white balance control value calculated based on the color information of the block partially overlapping the face area is stable. do not do. Therefore, the color tone between images obtained by continuously capturing the same scene may not be constant.

そのため、本実施形態では、S4201における画像の分割数及び分割形状と、顔領域の大きさとの関係に応じて、各ブロックの加算重みを決定することを特徴とする。より具体的には、顔領域の大きさが、顔領域の位置によらず、顔領域に全体が含まれるブロックが1つ以上存在する大きさを有するか否かにより、加算重みを決定する。顔領域の位置によらず、顔領域に全体が含まれるブロックが1つ以上存在するという条件を満たす顔領域の大きさは、画像の分割数と分割形状、顔領域の検出形状に応じて判定することができる。   Therefore, the present embodiment is characterized in that the addition weight of each block is determined in accordance with the relationship between the number of divisions and the shape of the image in S4201 and the size of the face area. More specifically, the addition weight is determined depending on whether or not the size of the face area has such a size that one or more blocks that are entirely included in the face area exist, regardless of the position of the face area. Regardless of the position of the face area, the size of the face area that satisfies the condition that there is at least one block that is entirely included in the face area is determined according to the number of image divisions, the shape of the image, and the detected shape of the face area. can do.

例えば、ブロックの分割形状、顔領域の検出形状とも正方形の場合、顔領域の大きさが、縦横2×2ブロック分以上であれば、顔領域が画像中どの位置にあっても顔領域に全体が含まれるブロックが1つ以上存在するという条件を満たす。   For example, if the block division shape and the face area detection shape are both square, and the size of the face area is equal to or larger than 2 x 2 blocks in the vertical and horizontal directions, the entire face area is located at any position in the image. The condition that there is at least one block including is satisfied.

本実施形態では、図6(b)で示すように、被写体検出部1030から得られる顔領域の大きさが、顔領域の位置によらず、全体が含まれるブロックが1つ以上存在する大きさTh未満の場合、顔領域と重複するブロックも加算重みw[i]を0とする。従って、SumR、SumG、SumBはすべて0となり、第2のオートホワイトバランス制御値は算出されず、S4300では第1のオートホワイトバランス制御値が最終的なオートホワイトバランス制御値となる。   In the present embodiment, as shown in FIG. 6B, the size of the face area obtained from the subject detection unit 1030 is such that there is one or more blocks including the entire face area regardless of the position of the face area. If it is less than Th, the addition weight w [i] is also set to 0 for blocks overlapping the face area. Accordingly, SumR, SumG, and SumB are all 0, and the second auto white balance control value is not calculated. In S4300, the first auto white balance control value becomes the final auto white balance control value.

一方、顔領域の大きさがTh以上の場合には、顔領域との重複を有するブロックの加算重みw[i]を0より大とする。なお、顔領域の大きさがTh以上の場合、一律に加算重みw[i]を1としてもよい。しかし、その場合、顔領域の大きさがTh付近で変動すると最終的なオートホワイトバランス制御値が第2のオートホワイトバランス制御値と第1のオートホワイトバランス制御値との間で頻繁に切り替わることが起こりうる。これは、オートホワイトバランス制御を適用した場合のショット間で色調がばらつく要因となる。そのため本実施形態では、加算重みw[i]の値を、顔領域の大きさがThから大きくなるにつれて段階的もしくは徐々に最大値Wmax(ここでは1)に近づくように決定する。   On the other hand, when the size of the face area is equal to or larger than Th, the addition weight w [i] of the block having an overlap with the face area is set to be larger than zero. Note that when the size of the face area is equal to or greater than Th, the addition weight w [i] may be uniformly set to 1. However, in that case, if the size of the face region fluctuates in the vicinity of Th, the final auto white balance control value frequently switches between the second auto white balance control value and the first auto white balance control value. Can happen. This becomes a factor that the color tone varies between shots when auto white balance control is applied. Therefore, in this embodiment, the value of the addition weight w [i] is determined so as to approach the maximum value Wmax (here, 1) stepwise or gradually as the size of the face region increases from Th.

顔領域の大きさがThとなってから加算重みw[i]が最大値に達するまでの変化率(図6(b)における加算重みの増加部分の傾き)は、小さすぎると顔検出結果を十分利用できなくなり、大きすぎると上述の変動の問題が大きくなる。そのため、適切な値を例えば実験などにより求めて設定する。なお、図6(b)のように1次直線的に増加させてもよいし、Th付近での増加率は低く、その後は増加率を高くする2次曲線的に増加させてもよい。   If the rate of change until the addition weight w [i] reaches the maximum value after the face area size becomes Th (the slope of the increased portion of the addition weight in FIG. 6B) is too small, the face detection result is obtained. If it cannot be used sufficiently and is too large, the above-mentioned problem of fluctuation becomes large. Therefore, an appropriate value is obtained and set by, for example, experiments. In addition, as shown in FIG. 6B, it may be increased linearly, or the rate of increase in the vicinity of Th may be low, and thereafter it may be increased in a quadratic curve that increases the rate of increase.

(変形例)
図6(a)では説明及び理解を容易にするため、顔領域の傾きもしくは回転がない場合を例示した。しかし、図6(c)に示すように、顔領域が傾きもしくは回転している場合、Thの値は変化する(図6(a)のようなブロック分割を行う場合、傾きがない場合よりもThが大きくなる)。そのため、顔領域の大きさ閾値Thを、顔領域の傾きもしくは回転の量を考慮して求めることで、第2のオートホワイトバランス制御値をさらに安定させることが可能である。
(Modification)
FIG. 6A illustrates a case where there is no tilt or rotation of the face area for easy explanation and understanding. However, as shown in FIG. 6C, when the face region is tilted or rotated, the value of Th changes (when performing block division as shown in FIG. 6A, compared to when there is no tilt). Th increases). Therefore, the second auto white balance control value can be further stabilized by obtaining the face area size threshold Th in consideration of the tilt or rotation amount of the face area.

以上説明したように、本実施形態では、顔領域に全体が含まれるブロックが存在することが確実でない場合、顔領域と重複しているブロックに対しても加算重みを0とする。そのため、顔領域に全体が含まれるブロックが存在することが確実でない場合には、画像全体の情報に基づく第1のオートホワイトバランスが最終的なオートホワイトバランス制御値となる。   As described above, in this embodiment, when it is not certain that there is a block that is entirely included in the face area, the addition weight is set to 0 even for blocks that overlap the face area. Therefore, when it is not certain that the entire face area includes a block, the first auto white balance based on the information of the entire image is the final auto white balance control value.

そして、顔領域に全体が含まれるブロックが存在することが確実な場合には、顔領域と重複するブロックの色平均値に基づく第2のオートホワイトバランス制御値を算出し、最終的なオートホワイトバランス制御値とする。これにより、顔領域と重複するブロックの色情報に基づいて算出されるオートホワイトバランス制御値のバラツキが小さくなり、同じシーンを連続して撮像した画像間の色調の変化を抑制することが可能になる。   Then, if it is certain that the entire face area includes a block, the second auto white balance control value based on the color average value of the blocks overlapping the face area is calculated, and the final auto white Use the balance control value. As a result, the variation in the auto white balance control value calculated based on the color information of the block overlapping the face area is reduced, and it is possible to suppress a change in color tone between images obtained by continuously capturing the same scene. Become.

さらに、顔領域に全体が含まれるブロックが存在することが確実となる顔領域の大きさ閾値Thから顔領域が大きくなるに従って段階的もしくは徐々に加算重みw[i]を最大値に近づけることで、顔領域の大きさが閾値Th付近で変化した際の問題を緩和できる。   Furthermore, the addition weight w [i] is gradually or gradually brought closer to the maximum value as the face area increases from the face area size threshold Th that ensures that the entire face area includes a block that is entirely included. The problem when the size of the face region changes near the threshold Th can be alleviated.

(第2の実施形態)
次に、本発明の第2の実施形態について説明する。本実施形態は、第2のオートホワイトバランス制御値算出処理における、顔領域と重複したブロックの色評価値の加算重みw[i]の決定方法以外第1の実施形態と同様である。そのため、加算重みw[i]の決定方法についてのみ説明する。
(Second Embodiment)
Next, a second embodiment of the present invention will be described. This embodiment is the same as the first embodiment except for the method of determining the addition weight w [i] of the color evaluation value of the block overlapping the face area in the second auto white balance control value calculation process. Therefore, only the method for determining the addition weight w [i] will be described.

第1の実施形態においては、顔領域の大きさが閾値Th以上である場合に、顔領域と重複を有するブロックの色評価値(色平均値)に対する加算重みを一律の値に設定していた。しかし、顔領域から肌の色だけを精度よく抽出しようとした場合、顔領域内に全体が含まれるブロックが多数存在することが望ましい。しかし、図7(a)に示すように顔領域が小さい場合には、顔領域と重複したブロックの総数(9個)に対して顔領域に全体が含まれるブロックの数(1個)が少なくなる。この場合、9個のブロックに対して一律の加算重みで色平均値を加重加算すると、顔領域内に全体が含まれるブロックから得られる最も良好な色平均値が加重加算値に占める割合が小さくなる。   In the first embodiment, when the size of the face area is equal to or greater than the threshold Th, the addition weight for the color evaluation value (color average value) of the block having an overlap with the face area is set to a uniform value. . However, when it is attempted to accurately extract only the skin color from the face area, it is desirable that there are many blocks that are entirely included in the face area. However, when the face area is small as shown in FIG. 7A, the total number of blocks overlapping the face area (9) is smaller than the total number of blocks (1) included in the face area. Become. In this case, when the color average value is weighted and added to the nine blocks with a uniform addition weight, the ratio of the best color average value obtained from the block including the entire face area to the weighted addition value is small. Become.

そのため、本実施形態では、顔領域と重複するブロックに対する加算重みw[i]の値を、顔領域と重複する割合が小さいほど小さくすることで、肌色画素があまり含まれていないと考えられるブロックの色平均値の重みを小さくする。例えば、顔領域と9割重複しているブロックであれば、顔領域内に全体が含まれるブロックの加算重みの9割の値に削減したり、顔領域と1割未満が重複するブロックの加算重みの9倍に増加したりする。図7(b)には、図7(a)の状況において、顔領域内に全体が含まれるブロックの加算重みを10とした場合の加算重みの相対的な大きさの例を示している。   For this reason, in this embodiment, the value of the addition weight w [i] for the block that overlaps the face area is decreased as the ratio of the overlap with the face area decreases, so that the block that is considered not to contain much skin color pixels. Reduce the weight of the average color value. For example, if the block overlaps 90% with the face area, it can be reduced to 90% of the addition weight of the entire block included in the face area, or addition of blocks with less than 10% overlap with the face area Or increase to 9 times the weight. FIG. 7B shows an example of the relative size of the addition weight when the addition weight of the block whose whole face area is 10 is 10 in the situation of FIG. 7A.

例えば、第1の実施形態において図6(b)のような顔領域の大きさと加算重みの関係に従って求めた、基準となる加算重みに対して係数を乗じることによって上述のような加算重みを決定することができる。   For example, the addition weight as described above is determined by multiplying the reference addition weight obtained in accordance with the relationship between the size of the face area and the addition weight as shown in FIG. 6B in the first embodiment by a coefficient. can do.

本実施形態によれば、顔領域内に全体が含まれるブロックの数が少ない場合であっても、顔領域内に全体が含まれるブロックの色平均値が十分に反映された加重加算結果が得られる。そのため、第1の実施形態による効果に加え、第2のオートホワイトバランス制御値の精度をさらに向上させることが可能となる。   According to the present embodiment, even when the number of blocks that are entirely included in the face area is small, a weighted addition result that sufficiently reflects the color average value of the blocks that are entirely included in the face area is obtained. It is done. Therefore, in addition to the effects of the first embodiment, it is possible to further improve the accuracy of the second auto white balance control value.

(第3の実施形態)
次に、本発明の第3の実施形態について説明する。本実施形態も、第2の実施形態と同様、顔領域と重複したブロックの色評価値の加算重みw[i]の決定方法以外第1の実施形態と同様である。そのため、加算重みw[i]の決定方法についてのみ説明する。
(Third embodiment)
Next, a third embodiment of the present invention will be described. Similar to the second embodiment, this embodiment is also the same as the first embodiment except for the method of determining the addition weight w [i] of the color evaluation value of the block overlapping the face area. Therefore, only the method for determining the addition weight w [i] will be described.

本実施形態は、被写体検出部1030における顔検出処理結果として得られる顔パーツ(目や鼻など)の情報に基づいて、顔領域と重複するブロックに対する加算重みw[i]を補正することを特徴とする。   The present embodiment is characterized in that an addition weight w [i] for a block overlapping with a face area is corrected based on information on face parts (such as eyes and nose) obtained as a result of face detection processing in the subject detection unit 1030. And

より純粋な肌の色を取得できた場合、より高精度な第2のオートホワイトバランス制御値が得られる。そこで、本実施形態では、ブロックの代表色として取得することが望ましい色が多く含まれる可能性の高い位置のブロックの色平均値に対する加算重みを、その他の部分に該当するブロックの色平均値に対する加算重みよりも大きくする。特定被写体が人間の顔であれば、例えば頬や額など、顔の中でもより平坦な部分に該当するブロックの色平均値に対する加算重みを、その他の部分に該当するブロックの色平均値に対する加算重みよりも大きくする。   When a purer skin color can be obtained, a second auto white balance control value with higher accuracy can be obtained. Therefore, in the present embodiment, the addition weight for the color average value of a block at a position where there is a high possibility that many colors desirable to be acquired as the representative color of the block are included in the color average value of the block corresponding to the other part. Make it larger than the addition weight. If the specific subject is a human face, for example, the addition weight for the color average value of the block corresponding to the flatter part of the face, such as the cheek or forehead, and the addition weight for the color average value of the block corresponding to the other part Larger than.

頬や額の位置は、顔検出処理結果として与えられてもよいし、顔検出処理で通常検出される目や鼻の位置から推定してもよい。そして、顔領域に全体が含まれるブロックのうち、頬や額と重複するブロックの加算重みw[i]を、その他の部位と重複するブロックの加算重みw[i]よりも大きくする。例えば、頬や額と重複するブロックの加算重みw[i]は、その他の顔検出領域と重複するブロックの加算重みw[i]の2倍とする(図8(a)及び(b)参照)。   The position of the cheek or forehead may be given as a result of the face detection process, or may be estimated from the position of the eyes or nose normally detected in the face detection process. Then, among the blocks whose whole face area is included, the addition weight w [i] of the block overlapping with the cheek or forehead is made larger than the addition weight w [i] of the block overlapping with the other part. For example, the addition weight w [i] of the block overlapping the cheek or forehead is twice the addition weight w [i] of the block overlapping the other face detection area (see FIGS. 8A and 8B). ).

例えば、第1の実施形態において図6(b)のような顔領域の大きさと加算重みの関係に従って求めた、基準となる加算重みに対して係数を乗じることによって上述のような加算重みを決定することができる。   For example, the addition weight as described above is determined by multiplying the reference addition weight obtained in accordance with the relationship between the size of the face area and the addition weight as shown in FIG. 6B in the first embodiment by a coefficient. can do.

本実施形態によっても、色平均値の積分値に占める、より純粋な肌の色から得られる色平均値の割合が高くなるので、第2の実施形態と同様、第2のオートホワイトバランス制御値の精度をさらに向上させることが可能となる。   Also according to the present embodiment, since the ratio of the color average value obtained from the purer skin color in the integrated value of the color average value is increased, the second auto white balance control value is the same as in the second embodiment. It is possible to further improve the accuracy.

(第4の実施形態)
次に、本発明の第4の実施形態について説明する。本実施形態も、第2、第3の実施形態と同様、顔領域と重複したブロックの色評価値の加算重みw[i]の決定方法以外第1の実施形態と同様である。そのため、加算重みw[i]の決定方法についてのみ説明する。本実施形態は第2または第3の実施形態と組み合わせることができる。
(Fourth embodiment)
Next, a fourth embodiment of the present invention will be described. Similar to the second and third embodiments, this embodiment is also the same as the first embodiment except for the method of determining the addition weight w [i] of the color evaluation value of the block overlapping the face area. Therefore, only the method for determining the addition weight w [i] will be described. This embodiment can be combined with the second or third embodiment.

本実施形態は、被写体検出部1030において複数の顔領域が検出された場合の、顔領域と重複したブロックの色評価値の加算重みw[i]の決定方法に関する。例えば、公園や街中で撮像する場合のように、意図した被写体(主要被写体)以外の人物が撮像されて複数の顔領域が検出される場合がある。複数の顔領域が検出された場合、個々の顔領域から得られる情報を活用することで、より高精度な第2のオートホワイトバランス制御値を得ることが可能となると思われる。しかしながら、一般には主要被写体のホワイトバランスが適切であることが望まれることを考慮し、複数の顔領域からの色平均値の積分値における主要被写体の色平均値の占める割合を高くすることが望ましい。   The present embodiment relates to a method of determining the addition weight w [i] of the color evaluation value of a block overlapping with the face area when a plurality of face areas are detected by the subject detection unit 1030. For example, a person other than the intended subject (main subject) may be imaged and a plurality of face regions may be detected, as in the case of imaging in a park or city. When a plurality of face areas are detected, it is considered that the second auto white balance control value with higher accuracy can be obtained by utilizing information obtained from each face area. However, considering that it is generally desired that the white balance of the main subject is appropriate, it is desirable to increase the proportion of the color average value of the main subject in the integrated value of the color average values from a plurality of face regions. .

このような観点から、本実施形態では、顔領域と重複するブロックのうち、主要被写体の顔領域と重複するブロックに対する加算重みw[i]を、主要被写体以外の人物の顔領域と重複するブロックに対する加算重みw[i]よりも大きくする。例えば、主要被写体の顔領域と重複するブロックに対する加算重みw[i]を、主要被写体以外の人物の顔領域と重複するブロックに対する加算重みw[i]の3倍とする(図9(a)及び(b)参照)。この方法を用いることで、色平均値の積分値に占める、主要被写体から得られる色平均値の割合が高くなる。   From this point of view, in the present embodiment, among the blocks overlapping with the face area, the addition weight w [i] for the block overlapping with the face area of the main subject is the block overlapping with the face area of the person other than the main subject. Is larger than the addition weight w [i]. For example, the addition weight w [i] for the block overlapping the face area of the main subject is set to three times the addition weight w [i] for the block overlapping the face area of a person other than the main subject (FIG. 9A). And (b)). By using this method, the ratio of the color average value obtained from the main subject to the integrated value of the color average value increases.

例えば、第1の実施形態において図6(b)のような顔領域の大きさと加算重みの関係に従って求めた、基準となる加算重みに対して係数を乗じることによって上述のような加算重みを決定することができる。   For example, the addition weight as described above is determined by multiplying the reference addition weight obtained in accordance with the relationship between the size of the face area and the addition weight as shown in FIG. 6B in the first embodiment by a coefficient. can do.

なお、被写体検出部1030において検出された複数の顔領域のうち、どの顔領域を主要被写体として選択するかは、任意の方法によることができる。例えば、最も大きな顔領域、最も画像の中央に近い顔領域、顔検出の信頼度が最も高い顔領域などの条件で主要被写体を決定してもよい。また、合焦度合(デフォーカス量)、笑顔度、目線の位置などの情報を用いて主要被写体を決定してもよい。これら条件を複数組み合わせて用いてもよい。あるいは、ユーザーに主被写体とする顔を選択させるようにしてもよい。   It should be noted that which face region is selected as the main subject among the plurality of face regions detected by the subject detection unit 1030 can be determined by an arbitrary method. For example, the main subject may be determined under conditions such as the largest face area, the face area closest to the center of the image, and the face area with the highest face detection reliability. Alternatively, the main subject may be determined using information such as the degree of focus (defocus amount), the degree of smile, and the position of the line of sight. A combination of these conditions may be used. Alternatively, the user may select the face as the main subject.

なお、本実施形態においては、少なくとも主要被写体とする顔領域の大きさが、第1の実施形態で説明した閾値Th以上でなければ、第2のオートホワイトバランス制御値の算出が行われない(加算重みが全ブロックで0となるため)。しかし、主要被写体とする顔領域の大きさがTh以上であれば、他の顔領域の大きさは閾値Th未満であってもよい。これは、上述した加算重みの決定により、主要被写体でない人物の顔領域から得られる色平均値が色平均値の積分値に占める割合が小さいためである。   In the present embodiment, the second auto white balance control value is not calculated unless at least the size of the face area as the main subject is greater than or equal to the threshold Th described in the first embodiment ( (Because the addition weight is 0 in all blocks). However, as long as the size of the face area as the main subject is equal to or greater than Th, the size of the other face areas may be less than the threshold Th. This is because the ratio of the color average value obtained from the face area of the person who is not the main subject to the integrated value of the color average value is small due to the determination of the addition weight described above.

本実施形態を第2又は第3の実施形態と組み合わせる場合、図9(b)のように求めた主要被写体の加算重みに対し、第2又は第3の実施形態で説明した補正を適用すればよい。   When this embodiment is combined with the second or third embodiment, the correction described in the second or third embodiment is applied to the addition weight of the main subject obtained as shown in FIG. 9B. Good.

本実施形態によれば、顔領域が複数検出されている場合、個々の顔領域から得られる情報を有効に活用することで第2のオートホワイトバランス制御値の精度向上が期待される。さらに、主要被写体の色調が適切となるような第2のオートホワイトバランス制御値を得ることができる。
また、第2又は第3の実施形態と組み合わせることで、これら実施形態の効果も合わせて実現できる。
According to the present embodiment, when a plurality of face areas are detected, it is expected that the accuracy of the second auto white balance control value is improved by effectively using information obtained from each face area. Furthermore, it is possible to obtain a second auto white balance control value that makes the color tone of the main subject appropriate.
Further, by combining with the second or third embodiment, the effects of these embodiments can also be realized.

(その他の実施形態)
上述の実施形態では、第1のホワイトバランス制御値と、第2のオートホワイトバランス制御値の両方を算出し、第2のオートホワイトバランス制御値が算出できない場合や信頼度が低い場合にのみ第1のホワイトバランス制御値を用いる構成を説明した。しかし、本発明の課題は顔領域から得られる色情報を用いて算出する第2のオートホワイトバランス制御値のばらつき、特に同一シーンで得られる第2のオートホワイトバランス制御値のばらつきを抑制することである。そのため、第1のホワイトバランス制御値の算出は本発明において必須ではない。
(Other embodiments)
In the above-described embodiment, both the first white balance control value and the second auto white balance control value are calculated, and only when the second auto white balance control value cannot be calculated or the reliability is low. A configuration using one white balance control value has been described. However, an object of the present invention is to suppress variations in the second auto white balance control value calculated using color information obtained from the face area, particularly variations in the second auto white balance control value obtained in the same scene. It is. Therefore, the calculation of the first white balance control value is not essential in the present invention.

さらに、上述の実施形態では、第2のオートホワイトバランス制御値の算出に人物の顔領域から得られる色情報を用いる場合を説明した。しかし、本発明は、予め目標となる色がわかっている任意の特定被写体の領域から得られる色情報を用いた第2のオートホワイトバランス制御値の算出に対して適用可能である。   Furthermore, in the above-described embodiment, a case has been described in which color information obtained from a human face area is used for calculating the second auto white balance control value. However, the present invention can be applied to the calculation of the second auto white balance control value using color information obtained from an area of an arbitrary specific subject whose target color is known in advance.

また、本発明は、以下の処理を実行することによっても実現される。即ち、上述した実施形態の機能を実現するソフトウェア(プログラム)を、ネットワーク又は各種記憶媒体を介してシステム或いは装置に供給し、そのシステム或いは装置のコンピュータ(またはCPUやMPU等)がプログラムを読み出して実行する処理である。
以上、本発明の好ましい実施形態について説明したが、本発明はこれらの実施形態に限定されず、その要旨の範囲内で種々の変形及び変更が可能である。
The present invention can also be realized by executing the following processing. That is, software (program) that realizes the functions of the above-described embodiments is supplied to a system or apparatus via a network or various storage media, and a computer (or CPU, MPU, or the like) of the system or apparatus reads the program. It is a process to be executed.
As mentioned above, although preferable embodiment of this invention was described, this invention is not limited to these embodiment, A various deformation | transformation and change are possible within the range of the summary.

Claims (10)

画像から、特定被写体と思われる領域である被写体領域を検出する被写体検出手段と、
前記画像を複数の領域に分割する分割手段と、
前記複数の領域のうち、前記被写体領域と重複している領域の各々について、領域の代表色を表す色情報を算出する色情報算出手段と、
前記被写体領域と重複している領域の各々について、重みを決定する重み決定手段と、
前記色情報の各々に、当該色情報を求めた前記被写体領域と重複している領域について決定された前記重みを適用して積算する積算手段と、
前記色情報の積算結果と、予め定められた目標色の情報とから、前記代表色が前記目標色となるようなホワイトバランス制御値を算出するホワイトバランス制御値算出手段と、を有し、
前記重み決定手段が、前記被写体検出手段が検出した被写体領域の大きさが、前記複数の領域のうち全体が該被写体領域に含まれる領域が、前記被写体領域の前記画像における位置によらず1つ以上存在する大きさの閾値Th未満であれば、前記重みを0に決定し、前記閾値Th以上であれば、前記重みを0より大きな値に決定することを特徴とするホワイトバランス制御装置。
Subject detection means for detecting a subject region that is a region considered to be a specific subject from an image;
Dividing means for dividing the image into a plurality of regions;
Color information calculating means for calculating color information representing a representative color of each of the plurality of areas overlapping with the subject area;
A weight determining means for determining a weight for each of the regions overlapping with the subject region;
Integrating means for applying the weights determined for areas overlapping with the subject area for which the color information is obtained to each of the color information,
White balance control value calculation means for calculating a white balance control value such that the representative color becomes the target color from the integration result of the color information and information on a predetermined target color;
The weight determination means has one subject area detected by the subject detection means, and one of the plurality of areas is entirely included in the subject area regardless of the position of the subject area in the image. The white balance control apparatus, wherein the weight is determined to be 0 if the threshold value Th is less than the threshold value Th, and the weight is determined to be greater than 0 if the threshold value Th is greater than or equal to the threshold value Th.
前記重み決定手段が、前記被写体領域が前記閾値Thに等しい大きさから大きくなるに従って段階的または徐々に前記重みが最大値に近づくように前記重みを決定することを特徴とする請求項1記載のホワイトバランス制御装置。   2. The weight determination unit according to claim 1, wherein the weight determination unit determines the weight so that the weight approaches a maximum value stepwise or gradually as the subject area increases from a size equal to the threshold Th. White balance control device. 前記色情報算出手段が、前記領域に含まれる画素値を色成分ごとに平均した色平均値を前記色情報として算出することを特徴とする請求項1又は請求項2に記載のホワイトバランス制御装置。   3. The white balance control device according to claim 1, wherein the color information calculation unit calculates, as the color information, a color average value obtained by averaging pixel values included in the region for each color component. 4. . 前記重み決定手段が、前記重みを0に決定しない場合、前記被写体領域と重複している割合が小さい領域ほど前記重みが小さくなるように前記重みを決定することを特徴とする請求項1乃至請求項3のいずれか1項に記載のホワイトバランス制御装置。   The weight determination unit determines the weight so that the weight becomes smaller in a region where the ratio of overlapping with the subject region is smaller when the weight is not determined to be 0. Item 4. The white balance control device according to any one of Items 3 to 3. 前記重み決定手段が、前記重みを0に決定しない場合、前記被写体領域と重複している領域のうち、前記代表色として取得することが望ましい色が多く含まれる可能性の高い領域に対する重みが、他の領域に対する重みによりも大きくなるように前記重みを決定することを特徴とする請求項1乃至請求項3のいずれか1項に記載のホワイトバランス制御装置。   If the weight determination means does not determine the weight to 0, the weight for an area that is likely to include many colors that are desirably acquired as the representative color among the areas that overlap the subject area, The white balance control apparatus according to any one of claims 1 to 3, wherein the weight is determined so as to be larger than a weight for another region. 複数の前記被写体領域が検出され、かつ前記重みを0に決定しない場合、前記重み決定手段は、前記被写体領域と重複する領域のうち、前記複数の前記被写体領域のうち主要被写体として選択された被写体領域と重複する領域に対する重みが、他の被写体領域と重複する領域に対する重みより大きくなるように前記重みを決定することを特徴とする請求項1乃至請求項5のいずれか1項に記載のホワイトバランス制御装置。   When a plurality of the subject areas are detected and the weight is not determined to be 0, the weight determining means selects a subject selected as a main subject among the plurality of subject areas from among the areas overlapping with the subject area 6. The white according to claim 1, wherein the weight is determined so that a weight for a region overlapping with the region is larger than a weight for a region overlapping with another subject region. Balance control device. 前記重み決定手段が前記重みを0に決定した場合、前記ホワイトバランス制御値算出手段が、前記複数の領域のうち白色であると判断される領域の色情報からホワイトバランス制御値を算出することを特徴とする請求項1乃至請求項6のいずれか1項に記載のホワイトバランス制御装置。   When the weight determining unit determines the weight to be 0, the white balance control value calculating unit calculates a white balance control value from color information of a region determined to be white among the plurality of regions. The white balance control device according to claim 1, wherein the white balance control device is a white balance control device. 前記画像を撮像する撮像手段と、
請求項1乃至請求項7のいずれか1項に記載のホワイトバランス制御装置と、
前記ホワイトバランス制御値を前記画像に反映する反映手段と、を有することを特徴とする撮像装置。
Imaging means for capturing the image;
A white balance control device according to any one of claims 1 to 7,
Reflecting means for reflecting the white balance control value in the image.
被写体検出手段が、画像から、特定被写体と思われる領域である被写体領域を検出する被写体検出工程と、
分割手段が、前記画像を複数の領域に分割する分割工程と、
色情報算出手段が、前記複数の領域のうち、前記被写体領域と重複している領域の各々について、領域の代表色を表す色情報を算出する色情報算出工程と、
重み決定手段が、前記被写体領域と重複している領域の各々について、重みを決定する重み決定工程と、
積算手段が、前記色情報の各々に、当該色情報を求めた前記被写体領域と重複している領域について決定された前記重みを適用して積算する積算工程と、
ホワイトバランス制御値算出手段が、前記色情報の積算結果と、予め定められた目標色の情報とから、前記代表色が前記目標色となるようなホワイトバランス制御値を算出するホワイトバランス制御値算出工程と、を有し、
前記重み決定工程では、前記被写体検出手段が検出した被写体領域の大きさが、前記複数の領域のうち全体が該被写体領域に含まれる領域が、前記被写体領域の前記画像における位置によらず1つ以上存在する大きさの閾値Th未満であれば、前記重みを0に決定し、前記閾値Th以上であれば、前記重みを0より大きな値に決定することを特徴とするホワイトバランス制御方法。
A subject detection step in which subject detection means detects a subject region that is a region considered to be a specific subject from the image;
A dividing step of dividing the image into a plurality of regions;
A color information calculating step in which color information calculating means calculates color information representing a representative color of each of the plurality of areas overlapping with the subject area;
A weight determining step for determining a weight for each of the regions overlapping with the subject region;
An integrating step in which the integrating means applies the weights determined for the areas overlapping the subject area for which the color information was obtained to each of the color information,
White balance control value calculation means for calculating a white balance control value for calculating the white balance control value such that the representative color becomes the target color from the integration result of the color information and information on a predetermined target color And having a process
In the weight determination step, the size of the subject region detected by the subject detection unit is one region in which the entirety of the plurality of regions is included in the subject region regardless of the position of the subject region in the image. The white balance control method, wherein the weight is determined to be 0 if it is less than the threshold value Th of the existing size, and the weight is determined to be a value greater than 0 if it is equal to or greater than the threshold Th.
コンピュータを、請求項1乃至請求項7のいずれか1項に記載のホワイトバランス制御装置の各手段として機能させるためのプログラム。   The program for functioning a computer as each means of the white balance control apparatus of any one of Claim 1 thru | or 7.
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