JP2021136555A - 画像処理装置および画像処理方法 - Google Patents
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Abstract
Description
一方、特許文献2で提案される技術は、赤外線量を検出するための構成が不要であるが、ホワイトバランス制御の精度が、SVMによる類似度の精度やニューラルネットワークの判定精度が低いと、適切なホワイトバランス制御が実現できない。
図1は、本発明の第1実施形態に係る撮像装置100(以下、カメラ100という)の機能構成例を示すブロック図である。
カメラ100の光学系101はレンズユニットであり、複数のレンズ、シャッター、および絞りを備えている。光学系101は交換可能であってもなくてもよい。絞りはシャッターを兼ねても良い。なお、光学系101が交換可能な場合、シャッターはカメラ100の本体側に設ける。なお、カメラ100はメカニカルシャッターを有さなくてもよい。
S313でCPU103は、画像データファイルを記録媒体106に記録する。
ブロック分割部201は、一次記憶装置104に記憶されたRAWデータを複数のブロックデータに分割する。1つのブロックデータは、撮影画像を水平方向および垂直方向に複数に分割した複数のブロック領域の1つに対応するデータである。そして、ブロック分割部201は、ブロックデータに含まれる画素データの値を、カラーフィルタの色ごとに積分する。これにより、各ブロックデータについて、R成分、G成分、およびB成分の積分値が得られる。続いて、ブロック分割部201は、ブロックデータごとに、G成分に対するR成分とB成分の割合(R/GおよびB/G)を求め、白判定部および検出マップ作成部に出力する。
白WB補正値算出部203は第1の補正値算出手段である。白WB補正値算出部203は、R/GおよびB/Gが白色領域502内に含まれる白色ブロックのデータについて算出した色成分ごとの積分値Rinteg、Ginteg、およびBintegに基づき、式(1)によってWB補正値(白WB補正値)を算出する。WB補正値は、各色成分に適用するゲイン(係数)である。
白WB補正値のRゲインW_WB_Rgain=Ginteg/Rinteg
白WB補正値のGゲインW_WB_Ggain=Ginteg/Ginteg
白WB補正値のBゲインW_WB_Bgain=Ginteg/Binteg (1)
白WB補正値算出部203は、算出した白WB補正値を、混合WB補正値算出部214と第1信頼度算出部204とに出力する
第1信頼度算出部204は、白WB補正値の信頼度を算出する。図6は、S403における白WB補正値の信頼度算出の詳細を示すフローチャートである。
第1信頼度算出部204は、S401において白ブロックのデータと判定されたブロックデータの数の、全ブロックデータの数に対する割合に基づいて、白WB補正値の信頼度(割合信頼度Tratio)を算出する。この割合は、画像全体に占める白ブロックの割合でもある。
続いて、第1信頼度算出部204は、S402で白WB補正値算出部203が算出した白WB補正値のうち、W_WB_RgainおよびW_WB_Bgainに基づいて、式(2)から、白WB補正値のR/G−B/G空間における座標を求める。
白WB補正値に対応するR/G=1/W_WB_Rgain
白WB補正値に対応するB/G=1/W_WB_Bgain (2)
次に、第1信頼度算出部204は、割合信頼度Tratio(%)と距離信頼度Tdist(%)とに基づいて、式(3)によって白WB補正値の最終的な信頼度Twhite(%)を算出する。
Twhite(%)=Tratio(%)×Tdist(%)/100 (3)
第1信頼度算出部204は、算出した信頼度Twhite(%)を重み算出部213と、CPU103とに出力する。以上が、白WB補正値の信頼度算出処理である。
次に、CPU103は、S403で算出された白WB補正値の信頼度Twhiteが高信頼度であるか低信頼度であるか判定する。ここでは一例として、CPU103は信頼度Twhite(%)が所定の閾値以上であれば高信頼度であると判定する。高信頼度とは、自然光下で無彩色が検出されている可能性が高いことを示す。また、信頼度Twhite(%)が所定の閾値未満であれば低信頼度であると判定する。
一方、信頼度Twhiteが低信頼度であると判定された場合、CPU103は、被写体に基づくWB補正値を画像処理回路105に算出させる。
なお、S404の判定処理は、画像処理回路105で実施してもよい。また、S404の判定処理を行わず、常にS405以降の処理を実行するようにしてもよい。
簡易現像処理部205は、一次記憶装置104に記憶されたRAWデータに対して簡易的な現像処理を適用する。簡易的な現像処理とは、例えば、解像度を低下させたRAWデータと、白WB補正値算出部203で算出済みの白WB補正値とを用いた現像処理であってよい。簡易現像処理部205は、現像処理を適用して得られた画像データを被写体検出部206と被写体判定部208に出力する。
検出マップ作成部207は、生成した検出マップを被写体判定部208に出力する。被写体判定部208は、検出マップにおいて高い信頼度を有する部分領域に対し、その信頼度の信憑性を判定する。判定は例えば色に基づくものであってよい。以下、色に基づく判定方法について説明する。
S901で被写体判定部208は、簡易現像された画像データから、検出マップにおいて信頼度が高い(例えば閾値(例えば80%)以上の部分領域の画像データを抽出する。
R,G,B各成分の積分値をRintegA、GintegA、およびBintegAとすると、以下の式(4)によって積分値が得られる。
RintegA=RintegA+Rij×(Tcolor/100)
GintegA=GintegA+Gij×(Tcolor/100)
BintegA=BintegA+Bij×(Tcolor/100) (4)
ここで、Rijは、水平方向にi番目、垂直方向にj番目(i,jは1以上の整数)の部分領域におけるR成分の積分値である。GijおよびBijについても同様である。検出マップにおける信頼度が低い部分領域は積分対象でないため、i,jは連続値とは限らない。
S904でCPU103は、この積分値を1つ前の部分領域について得られた積分値と比較することにより、積分値RintegA、GintegA、およびBintegAの全てが更新されているか否かを判定する。CPU103は、判定結果を第2信頼度算出部に出力する。
Ntotal=Ntotal+1 (5)
Nratio=Ntotal/総分割数×100 (6)
ここで、総分割数は、ブロック分割部201が生成するブロック領域の数に等しい。したがって、割合Nratioは、RAWデータが表す画像全体に占める、特定色を有する領域の割合でもある。
被写体WB補正値算出部211(第2の補正値算出手段)は、光源色推定部210が出力する、座標1007に対応する光源の色温度の推定値に基づくWB補正値(被写体WB補正値)を算出する。図10(C)を用いて、被写体WB補正値について説明する。図10(C)において、図10(A)と同じ要素には同じ参照数字が付してある。
被写体WB補正値のRゲインIR_WB_Rgain=1/RGg
被写体WB補正値のGゲインIR_WB_Ggain=1
被写体WB補正値のBゲインIR_WB_Bgain=1/BGg (7)
混合WB補正値算出部214(第3の補正値算出手段)は、白WB補正値と被写体WB補正値とを、重み算出部213で算出される所定の割合で加算して最終的なWB補正値(混合WB補正値)を算出する。
Ratio_WB=Twhite×Tspecific/100 (8)
WB_Rmix=(WB_Rw×(100−Ratio_WB)+WB_Rspecific×Ratio_WB)/100 (9)
図10(D)に示すように、(R/G,B/G)座標1014と(R/G,B/G)座標1015とを結ぶ直線を、重みRatio_WBに応じて分割した座標が、混合WB補正値に対応する(R/G,B/G)座標1016である。このように加重加算を行うことにより、白WB補正値と被写体WB補正値との遷移(すなわち、重みの変化による混合WB補正値の変化)を滑らかにすることができる。
次に、本発明の第2実施形態について説明する。本実施形態はWB制御部における重み算出処理以外は第1実施形態と共通であるため、相違点について重点的に説明する。本実施形態では、特定の撮影シーンであるかどうかの信頼度を、被写体WB補正値の重みに反映させる。以下では、特定の撮影シーンが屋外シーンである場合を一例として説明するが、屋外シーン以外であっても同様に適用可能である。
Ratio_WB2=Tspecific×Toutdoor/100 (10)
WB_Rmix=(WB_Rw×(100−Ratio_WB2)+WB_Rspecific×Ratio_WB2)/100 (9)’
本発明は、上述の実施形態の1以上の機能を実現するプログラムを、ネットワーク又は記憶媒体を介してシステム又は装置に供給し、そのシステム又は装置のコンピュータにおける1つ以上のプロセッサーがプログラムを読出し実行する処理でも実現可能である。また、1以上の機能を実現する回路(例えば、ASIC)によっても実現可能である。
Claims (12)
- 画像データから白色領域を検出する白検出手段と、
前記白色領域のデータに基づいて第1のホワイトバランス補正値を算出する第1の補正値算出手段と、
機械学習を用いて、前記画像データから予め定められた特定の色を有する被写体を検出する被写体検出手段と、
前記被写体検出手段により検出された被写体の領域の色に基づいて、第2のホワイトバランス補正値を算出する第2の補正値算出手段と、
前記第1のホワイトバランス補正値と、前記第2のホワイトバランス補正値とに基づいて、前記画像データに適用する最終的なホワイトバランス補正値である第3のホワイトバランス補正値を算出する第3の補正値算出手段と、
を有する画像処理装置。 - 前記第1のホワイトバランス補正値の信頼度が高いと判定される場合には前記第1のホワイトバランス補正値を前記画像データに適用する最終的なホワイトバランス補正値とし、
前記第1のホワイトバランス補正値の信頼度が高いと判定されない場合には前記第3のホワイトバランス補正値を前記画像データに適用する最終的なホワイトバランス補正値とする、請求項1に記載の画像処理装置。 - 前記被写体が、緑色または肌色を有する被写体であることを特徴とする請求項1または2に記載の画像処理装置。
- 前記第3の補正値算出手段は、前記第1のホワイトバランス補正値と、前記第2のホワイトバランス補正値とを加重加算して前記第3のホワイトバランス補正値を算出することを特徴とする請求項1から3のいずれか1項に記載の画像処理装置。
- 前記加重加算に用いる重みが、前記第1のホワイトバランス補正値と第2のホワイトバランス補正値との少なくとも一方の信頼度に基づくことを特徴とする請求項4に記載の画像処理装置。
- 前記加重加算に用いる重みが、撮影シーンが特定シーンである信頼度にさらに基づくことを特徴とする請求項5に記載の画像処理装置。
- 前記特定シーンが屋外シーンであることを特徴とする請求項6に記載の画像処理装置。
- 前記第2の補正値算出手段は、前記特定の色と、光源の色温度とに基づいて前記第2のホワイトバランス補正値を算出することを特徴とする請求項1から5のいずれか1項に記載の画像処理装置。
- 前記第2の補正値算出手段は、前記画像データのうち予め定められた範囲に含まれる色を有するデータに基づいて前記光源の色温度を推定することを特徴とする請求項8に記載の画像処理装置。
- 撮像素子と、
前記撮像素子によって得られた画像データからホワイトバランス補正値を算出する請求項1から9のいずれか1項に記載の画像処理装置と、
前記画像処理装置が算出したホワイトバランス補正値を用いて前記画像データに対する現像処理を適用する現像手段と、
を有することを特徴とする撮像装置。 - 画像処理装置が実行する画像処理方法であって、
画像データから白色領域を検出する白検出工程と、
前記白色領域のデータに基づいて第1のホワイトバランス補正値を算出する第1の補正値算出工程と、
機械学習を用いて、前記画像データから予め定められた特定の色を有する被写体を検出する被写体検出工程と、
前記被写体検出工程により検出された被写体の領域の色に基づいて、第2のホワイトバランス補正値を算出する第2の補正値算出工程と、
前記第1のホワイトバランス補正値と、前記第2のホワイトバランス補正値とに基づいて、前記画像データに適用する最終的なホワイトバランス補正値である第3のホワイトバランス補正値を算出する第3の補正値算出工程と、
を有する画像処理方法。 - コンピュータを、請求項1から9のいずれか1項に記載の画像処理装置が有する各手段として機能させるプログラム。
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