JP2506584B2 - 画像判定装置 - Google Patents

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は、ビデオカメラなどにお
ける正しい色調を再現させるための画像判定装置に関す
るものである。

【０００２】

【従来の技術】近年、ビデオカメラの普及にともなっ
て、美しい色を得るために撮影条件に追従する手段がま
すます重要になってきている。そのなかにあって、撮影
時の光源を的確に推定することは、色再現の上から非常
に重要である。

【０００３】従来から撮影光源を推定するための手段と
して、異なるスペクトル特性を持った複数の光感応素子
を用いて推定を行なう手段と、画像処理を通して推定を
行なう手段とが知られている。一般に、光源推定装置
は、デザイン、コストなどの観点から制約のある光感応
素子を用いた手段に代わって、画像信号を処理して光源
を推定する手段へと移行してきている。

【０００４】画像処理に基づいて光源を推定する手法の
根拠は、画面中の被写体の色を混合平均するとその色は
無彩色になるという仮定すなわちグレイ・ワールド・ア
サンプション（以下、ＧＷＡと略す。）にある。この仮
定に基づいて色調整を行なう手法としては、特開昭５６
−３６２９１号公報に記載されたものが知られている。
さらに、この仮定に立脚したいくつかの工夫のひとつ
に、白い部分は高輝度であるという仮定を付加した特開
平２−５０５９２号公報などに記載された手法も考えら
れている。

【０００５】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、上記の
従来のＧＷＡに基づいた手法は、いくつかの工夫はあっ
ても、画面全体の色の単純な加算平均が無彩色になると
いう仮定の下で処理が行なわれていたので、画面上で特
定の色が占める面積が大きい場合には上記仮定が成立し
ないため、しばしば光源推定を間違え、色バランスが崩
れるという問題があった。

【０００６】本発明は、このような従来の問題を解決す
るものであり、画面に特定の色が占める面積が大きい場
合などにおいても、色バランスを正しく調整できるよう
にするための画像判定装置を提供することを目的とす
る。

【０００７】

【課題を解決するための手段】上記目的を達成するため
に、本発明の画像判定装置は、色分離された画像信号を
複数のブロックに分割し、そのブロックの平均データを
サンプリングして画像判定に適した画像データを得るサ
ンプリング手段と、サンプリングされた画像データの分
散を算出する分散計算手段と、算出された分散に基づい
て画像の良否を判定する手段とを備えたものである。

【０００８】本発明の好ましい実施例においては、統計
量を算出する手段は、サンプリングされた画像データの
色度空間における黒体輻射曲線またはこれに近似された
光源ラインに対する垂直分散を算出する手段であり、画
像の良否を判定する手段は、算出された垂直分散を閾値
に対して大きいか小さいかを判断する手段である。

【０００９】

【作用】本発明は、上記構成によって、画像データの統
計処理を正しく行なうことができる。また、本発明をＧ
ＷＡ判定に適用することにより、光源推定の誤りの多く
なるＧＷＡが成立しない場合には光源推定を実行しない
ように制御することができ、その結果として、光源推定
結果の誤り率が減少し、従来より光源推定の誤りを少な
くすることができる。

【００１０】

【実施例】以下、本発明の実施例について図面を参照し
ながら説明するが、まずその前に本発明の原理およびそ
れに基づく考察について述べる。

【００１１】ＧＷＡを可能とするものの本質は、混色は
色の彩度を落とすという現象にある。そして、この現象
について考えを進めれば、十分に多くの色を全て混ぜ合
わせると、色は無彩色すなわちグレイ（白）になる。こ
れに基づいて、ＧＷＡでは以下のような予想の下に処理
が行なわれる。

【００１２】もし、画面に入る被写体が十分多くの色を
含んでいるのであれば、被写体の色の全平均をとると、
それは無彩色になっているはずである。被写体の色が無
彩色であれば、画面の色は光源色をそのまま反映する。
すなわち、画面全体の平均色をみれば、光源を推定でき
る。したがって、画面全体の平均色を無彩色にするよう
に色再現系を調整すれば、光源の演色性を補正すること
ができ、ホワイトバランスの調整が実現される。

【００１３】ここで、注意を喚起しておきたいことは、
普通はあまり強調されないことではあるが、「十分多く
の色を含んでいる・・・」の表現に暗に示されているよ
うに、ＧＷＡは（一画面に対する）統計的手法であると
いうことである。ＧＷＡが統計的手法であることの本質
は、ＧＷＡの限界に関してよく議論される「赤い光源に
照らされた白い壁と白い光源に照らされた赤い壁を区別
できるか？」という話に集約されている。よく知られて
いるように、統計的手法が適用できるためには、対象が
統計的な議論を許すに足りるだけのものでなければなら
ない。上の設定は、対象が統計的手法が適用できない場
合を取り上げている訳であるから、ＧＷＡによってただ
しく光源が推定できるはずはない。はっきり言えば、上
の設問はＧＷＡ適用限界を越えた議論であって、意味は
ない。

【００１４】ＧＷＡを前提に考える場合には、このよう
に統計的に無意味な条件について論じるのではなく、Ｇ
ＷＡの適用限界を把握することが重要である。そして、
ＧＷＡの実施において、光源推定を適用限界内にとどめ
ておくことが推定精度確保の上で最も重要である。本発
明者らは、以上のように考え、種々のデータ分析に基づ
いて以下に述べる考察を行なった。

【００１５】色度は２次元であるから、データの分布を
記述する分散軸は２つ存在する。数学的にいえば、その
軸はどのようにとっても構わない。しかしながら、ホワ
イトバランスの問題では、色度空間にあって、黒体輻射
によって発せられる光の色が黒体の温度にしたがって描
く黒体輻射曲線が、図５に示すように特別の意味を持つ
ために、方向の等価性は成り立たない。なお、計算の便
宜上、黒体輻射曲線に近似する線として光源ラインが設
定してある。

【００１６】実際、データをみるにつけ、黒体輻射曲線
の接線方向の分散（水平分散）とそれに垂直な方向の分
散（垂直分散）には顕著な違いが見られる。接線方向の
分散は、普通、垂直分散に比べて大きく、また、屋外撮
影において、画面に空が入るかどうかだけで分散の大き
さは大きく変化するといった性質がある。ちなにみ、図
５に示す色度空間において空色の領域を四角で囲んで示
してある。一方、垂直分散にはこのような現象は見られ
ない。したがって、さまざまな被写体に対して、垂直分
散は安定して意味を持つ。（以下、垂直分散を単に分散
と呼ぶことがある。また、垂直分散の軸方向を記述する
パラメータを軸パラメータと呼ぶ。）

【００１７】さて、ＧＷＡは画面に入る被写体の色分布
が統計的に自然な分布（例えば、無彩色を中心とした正
規分布）であり、少なくともどんな被写体であっても色
分布は変わらないことを、「十分多くの色」という表現
の内に暗に仮定している。この仮定は、屋外で遠景を撮
影した場合などにおいては、かなりの精度で成立してい
ると思われるが、色分布を不変とするような仮定が常に
成立していないことは、屋外の遠景に対して彩度の高い
服を着た人のバストショット等を考えれば明らかであ
る。

【００１８】このような彩度の高い服を着た人のバスト
ショット等、ＧＷＡの崩れた被写体では、単純加算で求
められる画面全体の平均の色は服等の色に強く引かれて
しまう。これが、光源の推定を誤る原因となっている。

【００１９】また、一方で、バストショットのような画
像では、ブロック平均データのいくつかの彩度が比較的
高くなり、色相平面でのデータが広く分布する。これ
は、データの分散の増大となって現れる。この現象は、
画面をいくつかのブロックに分割し、そのそれぞれのブ
ロックで平均操作を行なったブロック平均データにおい
て顕著に見られる。

【００２０】垂直分散が大きい場合は、ＧＷＡの仮定が
成立していない場合が多く、垂直分散は誤りに関する指
標として有効である。したがって、垂直分散を用いて次
のような処理を行なうと、光源推定の誤り率を減少させ
ることが可能となる。すなわち、ＧＷＡの適用限界を示
す指標の一つである垂直分散が、ある設定値より大きく
なった場合には、処理対象の画像においてＧＷＡの仮定
が成立していないと予想される。この場合には光源推定
を実行せず、現在の光源推定結果を保持することで、誤
りの発生を抑制する。

【００２１】上に述べた考察に対して、分散が大きくて
も、画面全体の平均の色が無彩色になり、光源が正しく
推定できる場合があるのではないかとの主張もあろう。
しかしながら、このような場合というのは、画面のかな
りの部分を占める色が互いに補色関係にある場合に偶然
生じることであって、ＧＷＡに基づいてのホワイトバラ
ンス処理には本来想定されていないことである。もちろ
ん、このような被写体が数多く存在するのであれば、積
極的に対応する必要があるが、これまでにそのような傾
向は見られない。

【００２２】最後に、分散を用いる処理の想定しうる副
作用とその解決法について述べる。想定しうる副作用と
して、光源推定を誤った状態で立ち上がった場合の回復
性の低下が考えられる。初期推定においては、どういう
条件においても光源を推定する必要がある。したがっ
て、立ち上がり画面がクローズアップなどであった場
合、誤った判断を下し易く、かつ分散による安定化効果
が強く現われると考えられる。このような状況は、統計
的手法の限界の範囲外であるため、回復自体が偶然によ
るところが大きいことを考慮しても、従来法に比べて発
生する可能性が高いと考えられる。しかしながら、この
ような副作用については、立ち上がってから少なくとも
一度、垂直分散が閾値以下になるまで分散によるＧＷＡ
判定を行なわないようにすることにより、回避すること
ができる。

【００２３】以下、上記考察に基づいた本発明の各実施
例について図面を参照しながら説明する。

【００２４】（実施例１）図１は本発明の第１の実施例
における画像判定装置の概略構成を示すブロック図であ
る。図１において、１１は色分離された画像信号から画
像判定に適した画像データを得るためのサンプリング回
路、１２はサンプリングされた画像データを受けて色信
号の光源ラインに対する垂直分散を計算する分散計算
部、１３は分散計算部からの色分散信号を受けて内部に
設定された閾値と比較して、分散が閾値より小さい場合
にはＧＷＡ成立を、その他の場合には不成立を出力する
閾値処理部である。

【００２５】以上のように構成された画像判定装置につ
いて、以下その動作を説明する。まず、ＣＣＤ等の撮像
素子を通じて色分離回路から出力された画像信号が適当
なサンプリング規則に従ってサンプリング回路１１によ
り取り込まれ、分散計算部１２に送られる。分散計算部
１２は、入力された画像データＩＳ（（ＲＧＢ）、
（Ｙ，Ｒ−Ｙ，Ｂ−Ｙ）など）を受けて、場合によって
は、データの評価を行ないながら、色度空間例えば図５
に示すような（Ｒ−Ｙ）／Ｙ，（Ｂ−Ｙ）／Ｙで示され
る色度空間における光源ラインに対する垂直分散である
画像データ分散ＳＧＭを次式から計算する。

【００２６】

【数１】

【００２７】以下、入力された画像データＩＳを（Ｙ，
Ｒ−Ｙ，Ｂ−Ｙ）として，分散計算部１２の動作につい
て、より具体的に説明する。

【００２８】画像データＩＳは、 Ｃ１＝（Ｂ−Ｙ）／Ｙ Ｃ２＝（Ｒ−Ｙ）／Ｙ と変換され、色度信号ＣＳ＝（Ｃ１，Ｃ２）となる。色
度信号ＣＳは、原理の説明で述べた光源ラインに垂直な
方向（Ｖ１，Ｖ２）へ射影され、その大きさ、すなわち
光源ラインからの変位Ｘは、 Ｘ＝Ｃ１・Ｖ１＋Ｃ２・Ｖ２ で与えられる。このように計算される変位Ｘの分布の分
散が、垂直画像データ分散ＳＧＭである。

【００２９】閾値処理部１３は、分散計算部１２からの
画像データ分散ＳＧＭを受けて、内部に蓄えられた閾値
θと比較し、 ＳＧＭ＜θのとき、Ｊ＝ＧＷＡ成立（ＯＫ） その他の場合には、Ｊ＝ＧＷＡ不成立（ＮＯ） （ただし、立ち上がってから、少なくとも一度、ＳＧＭ
＜θとなるまでは、特にＪ＝ＯＫ）として、ＧＷＡ判定
信号Ｊを出力する。

【００３０】このように、上記第１の実施例によれば、
画像データの光源ラインに対する垂直分散に基づいてＧ
ＷＡの成立を判定することができ、より精度の高い光源
推定を行なうことができる。

【００３１】なお、上記した光源ラインに垂直な方向を
与えるベクトル（Ｖ１，Ｖ２）は、おおよそ、 （Ｖ１，Ｖ２）〜（１，１） であればよく、厳密に定める必要はない。また、この軸
パラメータによってＧＷＡの判定精度はいくらか変化す
るが、その影響はデータ分析の結果大きいものではな
い。

【００３２】また、垂直画像データ分散ＳＧＭの計算の
基本が、画像データがＲＧＢ信号であるか、Ｙ，Ｒ−
Ｙ，Ｂ−Ｙ信号であるかなどに依存しないことはいうま
でもない。

【００３３】さらに、上記の計算では、画像データを２
次元の色度空間に落とした上で垂直分散を計算したが、
これは、光源ラインを光源曲面と考え直すなど、若干の
工夫で３次元の画像データを直接用いて計算することも
できる。

【００３４】加えて、３次元の画像データを直接用いる
場合などには、原理で説明した光源推定に大きな影響を
与える空などの特定色の効果を除くようにアルゴリズム
を組むこともできる。この場合には、光源ライン方向の
分散（水平分散）も十分意味を持つことができるように
なるので、ＧＷＡを判定する統計量を垂直分散に特定す
る必要はない。

【００３５】さらに、画像データの分布の特徴を表わす
統計量は、分散だけでなく、平均やＮ次モーメントを用
いることができる。

【００３６】（実施例２）次に、上記画像判定装置を光
源推定装置に用いた本発明の第２の実施例について説明
する。図２は本発明の第２の実施例における光源推定装
置の構成を示すブロック図である。図２において、２１
は画像判定装置であり、色分離された画像信号から画像
判定に適した画像データを得るためのサンプリング回路
２２と、画像データの色信号の分散を計算する分散計算
部２３と、分散計算部２３からの色分散信号を受けて内
部に設定された閾値と比較して、分散が閾値より小さい
場合にはＧＷＡ成立を、その他の場合には不成立を出力
する閾値処理部２４とを備えている。２５はサンプリン
グされた画像データを受けて光源を推定する光源推定部
であり、２６は光源推定部２５と画像判定装置２１とか
らそれぞれ１次光源推定結果Ｓ1 とＧＷＡ判定信号Ｊを
受け、ＧＷＡ判定信号Ｊに基づいて１次光源推定結果Ｓ
1 を処理して２次光源推定結果Ｓ2 を出力する総合判定
部であり、２７は総合判定部２６からの２次光源推定結
果Ｓ2 を保持する光源推定結果保持部である。

【００３７】以上ように構成された光源推定装置につい
て、以下その動作を説明する。まず、ＣＣＤ等の撮像素
子を通じて色分離回路から出力された画像信号が、適当
なサンプリング規則に従ってサンプリング回路２２によ
り取り込まれ、光源推定部２５と分散計算部２３とに送
られる。光源推定部２５は、入力された画像データＩＳ
（（ＲＧＢ）、（Ｙ，Ｒ−Ｙ，Ｂ−Ｙ）など）を受け
て、場合によってはデータの評価を行ないながら、例え
ば画像データ平均ＩＳ aveを計算し、内部に蓄えられた
光源色とＩＳ aveの比較を行ない、最も近い光源を推定
結果として、１次光源推定結果Ｓ1 を出力する。また、
画像判定装置２１の分散計算部２３は、入力された画像
データＩＳ（（ＲＧＢ）、（Ｙ，Ｒ−Ｙ，Ｂ−Ｙ）な
ど）を受けて、場合によってはデータの評価を行いなが
ら、色度空間例えば図５に示すような（Ｒ−Ｙ）／Ｙ，
（Ｂ−Ｙ）／Ｙで示される色度空間における光源ライン
に対する垂直分散である画像データ分散ＳＧＭを実施例
１と同様にして計算する。

【００３８】一方、閾値処理部２４は、分散計算部２３
からの画像データ分散ＳＧＭを受けて、内部に蓄えられ
た閾値θと比較し、 ＳＧＭ＜θのとき、Ｊ＝ＧＷＡ成立（ＯＫ） その他の場合には、Ｊ＝ＧＷＡ不成立（ＮＯ） （ただし、立ち上がってから、少なくとも一度、ＳＧＭ
＜θとなるまでは、特にＪ＝ＯＫ）として、ＧＷＡ判定
信号Ｊを出力する。総合判定部２６は、光源推定部２５
からの１次光源推定結果Ｓ1 と閾値処理部２４からのＧ
ＷＡ判定信号Ｊを受け、 Ｊ＝ＯＫのとき Ｓ2 ＝Ｓ1 Ｊ＝ＮＯのとき Ｓ2 ＝判定不能 として、２次光源推定結果Ｓ2 を出力する。光源推定結
果保持部２７は、総合判定部２６からの２次光源推定結
果Ｓ2 を受け、 Ｓ2 ≠判定不能のとき Ｓ f ＝Ｓ2 Ｓ buf＝Ｓ2 Ｓ2 ＝判定不能のとき Ｓ f ＝Ｓ buf Ｓ buf＝Ｓ buf として、２次光源推定結果をＳ bufに保持するととも
に、最終光源推定結果Ｓ fを出力する。

【００３９】このように、上記第２の実施例によれば、
画像データの光源ラインに対する垂直分散に基づいてＧ
ＷＡの成立を判定することにより、光源推定を誤り易い
ＧＷＡ不成立時の光源判定が破棄されるために、全体と
して誤りの少ない光源推定装置を実現することができ
る。

【００４０】（実施例３）次に、上記画像判定装置の別
の実施例を光源推定装置に用いた本発明の第３の実施例
について説明する。図３は本発明の第３の実施例におけ
る光源推定装置の構成を示すブロック図である。図３に
おいて、３１は画像判定装置であり、色分離された画像
信号から画像判定に適した画像データを得るためのサン
プリング回路３２と、画像データから分散軸方向を定め
る軸パラメータ計算部３３と、画像データと軸パラメー
タ計算部３３から図５の黒体輻射曲線の方向に関する信
号を受けて色信号の垂直分散を計算する分散計算部３４
と、分散計算部３４からの色分散信号を受けて内部に設
定された閾値と比較して、分散が閾値より小さい場合に
はＧＷＡ成立を、その他の場合には不成立を出力する閾
値処理部３５とを備えている。３６は画像データを受け
て光源を推定する光源推定部であり、３７は光源推定部
３６と画像判定装置３１とからそれぞれ１次光源推定結
果Ｓ1 とＧＷＡ判定信号Ｊを受け、ＧＷＡ判定信号Ｊに
基づいて１次光源推定結果Ｓ1 を処理して２次光源推定
結果Ｓ2 を出力する総合判定部であり、３８は総合判定
部３７からの２次光源推定結果Ｓ2 を保持する光源推定
結果保持部である。

【００４１】以上ように構成された光源推定装置につい
て、以下その動作を説明する。まず、ＣＣＤ等の撮像素
子を通じて色分離回路から出力された画像信号が適当な
サンプリング規則に従ってサンプリング回路３２により
取り込まれ、光源推定部３６と画像判定装置３１の軸パ
ラメータ計算部３３および分散計算部３４に送られる。
光源推定部３６は、入力された画像データＩＳ（（ＲＧ
Ｂ）、（Ｙ，Ｒ−Ｙ，Ｂ−Ｙ）など）を受けて、場合に
よってはデータの評価を行ないながら、例えば、画像デ
ータ平均ＩＳ aveを計算し、内部に蓄えられた光源色と
ＩＳ aveの比較を行ない、最も近い光源を推定結果とし
て、光源推定結果Ｓ1 を出力する。また、画像判定装置
３１の軸パラメータ計算部３３は、画像信号を受けて画
像データ平均値ＩＳ aveなどに基づいて黒体輻射曲線に
おける分散軸方向を決め、軸パラメータを出力する。分
散計算部３４は、軸パラメータ計算部３３からの軸パラ
メータと入力された画像データＩＳ（（ＲＧＢ）、
（Ｙ，Ｒ−Ｙ，Ｂ−Ｙ）など）を受けて、場合によって
はデータの評価を行ないながら、そのデータの色度空間
における黒体輻射曲線に対する垂直分散である画像デー
タ分散ＳＧＭを計算する。閾値処理手段３５は、分散計
算部３４からの画像データ分散ＳＧＭを受けて、内部に
蓄えられた閾値θと比較し、 ＳＧＭ＜θのとき、Ｊ＝ＧＷＡ成立（ＯＫ） その他の場合には、Ｊ＝ＧＷＡ不成立（ＮＯ） （ただし、立ち上がってから、少なくとも一度、ＳＧＭ
＜θとなるまでは、特にＪ＝ＯＫ）として、ＧＷＡ判定
信号Ｊを出力する。総合判定部３７は、光源推定部３６
からの光源推定結果Ｓ1 と閾値処理部３５からのＧＷＡ
判定信号Ｊを受け、 Ｊ＝ＯＫのとき Ｓ2 ＝Ｓ１ Ｊ＝ＮＯのとき Ｓ2 ＝判定不能 として、２次光源推定結果Ｓ2 を出力する。光源推定結
果保持部３８は、総合判定部３７からの２次光源推定結
果Ｓ2 を受け、 Ｓ2 ≠判定不能のとき Ｓ f ＝Ｓ2 Ｓ buf＝Ｓ2 Ｓ2 ＝判定不能のとき Ｓ f ＝Ｓ buf Ｓ buf＝Ｓ buf として、２次光源推定結果をＳ bufに保持するととも
に、最終光源推定結果Ｓ fを出力する。

【００４２】このように、上記第３の実施例によれば、
軸パラメータ計算部３３が色度空間の黒体輻射曲線にお
ける分散軸方向を求めるので、垂直分散の計算の精度が
高くなる。そして、画像データの垂直分散に基づいてＧ
ＷＡの成立を判定することにより、光源推定を誤り易い
ＧＷＡ不成立時の光源判定が破棄されるために、全体と
して、より誤りの少ない光源推定装置を実現することが
できる。

【００４３】（実施例４）次に、上記画像判定装置のさ
らに別の実施例を光源推定装置に用いた本発明の第４の
実施例について説明する。図４は本発明の第４の実施例
における光源推定装置の構成を示すブロック図である。
図４において、４１は画像判定装置であり、色分離され
た画像信号から画像判定に適した画像データを得るため
のサンプリング回路４２と、画像データを受けて画像デ
ータの平均ＩＳ aveを計算する平均計算部４３と、平均
計算部４３からの画像データ平均ＩＳ aveを受けて分散
軸方向を定める軸パラメータ計算部４４と、サンプリン
グされた画像データと軸パラメータ計算部４４とから黒
体輻射曲線の方向に関する信号を受けて色信号の垂直分
散を計算する分散計算部４５と、分散計算部４５からの
色分散信号を受けて内部に設定された閾値と比較して、
分散が閾値より小さい場合にはＧＷＡ成立を、その他の
場合には不成立を出力する閾値処理部４６とを備えてい
る。４７は平均計算部４３の画像データ平均ＩＳ aveを
受けて光源を推定する平均光源推定部であり、４８は平
均光源推定部４７と画像判定装置４１からそれぞれ１次
光源推定結果Ｓ1 とＧＷＡ判定信号Ｊを受け、ＧＷＡ判
定信号Ｊに基づいて１次光源推定結果Ｓ1 を処理して２
次光源推定結果Ｓ2 を出力する総合判定部であり、４９
は総合判定部４８からの２次光源推定結果Ｓ2 を保持す
る光源推定結果保持部である。

【００４４】以上ように構成された光源推定装置につい
て、以下その動作を説明する。まず、ＣＣＤ等の撮像素
子を通じて色分離回路から出力された画像信号が、適当
なサンプリング規則に従ってサンプリング回路４２によ
り取り込まれ、平均計算部４３に送られる。平均計算部
４３は、入力された画像データＩＳ（（ＲＧＢ）、
（Ｙ，Ｒ−Ｙ，Ｂ−Ｙ）など）を受けて、場合によって
はデータの評価を行ないながら、画像データ平均ＩＳ a
veを計算する。平均光源推定部４７は、平均計算部４３
からの画像データ平均ＩＳ aveを受けて、内部に蓄えら
れた光源色とＩＳ aveの比較を行ない、最も近い光源を
推定結果として光源推定結果Ｓ1 を出力する。また、画
像判定装置４１の軸パラメータ計算部４４は、平均計算
部４３からの画像データ平均ＩＳ aveから最も近い黒体
輻射曲線上の点を求め、その点の法線方向を垂直分散軸
とするように、軸パラメータを出力する。分散計算部４
５は、軸パラメータ計算部４４からの軸パラメータと入
力された画像データＩＳ（（ＲＧＢ）、（Ｙ，Ｒ−Ｙ，
Ｂ−Ｙ）など）を受けて、場合によってはデータの評価
を行ないながら、そのデータの色度空間における黒体輻
射曲線の法線に対する垂直分散である画像データ分散Ｓ
ＧＭを計算する。その後の処理は、上記第３の実施例と
同様である。

【００４５】このように、上記第４の実施例によれば、
軸パラメータ計算部４４が、画像データ平均ＩＳ aveか
ら最も近い黒体輻射曲線上の点を求め、その点の法線方
向を垂直分散軸として軸パラメータを出力するので、よ
り正確な垂直分散データを得ることができる。そして画
像データの垂直分散に基づいてＧＷＡの成立を判定する
ことにより、光源推定を誤り易いＧＷＡ不成立時の光源
判定が破棄されるために、全体として、より誤りの少な
い光源推定装置を実現することができる。

【００４６】なお、上記第３および第４の実施例におい
て、軸パラメータ計算部３３，４４の処理は、かなり計
算負荷の大きいものなので、精度は落ちるが、色度空間
を適当な領域に分割し、各領域ごと軸パラメータを割り
振っておき、画像データ平均がどの領域に入ったかを算
出することにより軸パラメータを定めるという簡便な手
段を採ることができる。

【００４７】

【発明の効果】以上のように本発明は、色分離された画
像信号をサンプリングして画像判定に適した画像データ
を得るサンプリング手段と、サンプリングされた画像デ
ータからの分布の特徴を表わす統計量を算出する手段
と、算出された統計量に基づいて画像の良否を判定する
手段とを備えているので、画像データの統計処理を正し
く行なうことができる。

【００４８】本発明はまた、統計量を算出する手段とし
て分散計算手段を設けるとともに、画像の良否を判定す
る手段として閾値処理手段を設けることにより、撮影画
像においてＧＷＡが成立しているか否かを判断すること
ができ、色バランスを正しく調整することができる。

【００４９】本発明はまた、分散計算手段において、黒
体輻射曲線に近似させた光源ラインに対する垂直分散を
計算させることにより、ＧＷＡ判定をより的確に行なう
ことができる。

【００５０】本発明はまた、分散計算手段において、黒
体輻射曲線そのものに対する垂直分散を計算させること
により、ＧＷＡ判定をより的確に行なうことができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の第１の実施例における画像判定装置の
構成を示すブロック図

【図２】本発明の第２の実施例における画像判定装置を
用いた光源推定装置の構成を示すブロック図

【図３】本発明の第３の実施例における別の画像判定装
置を用いた光源推定装置の構成を示すブロック図

【図４】本発明の第４の実施例におけるさらに別の画像
判定装置を用いた光源推定装置の構成を示すブロック図

【図５】色度空間における黒体輻射曲線と光源ラインを
示す概念図

【符号の説明】

１１ サンプリング回路 １２ 分散計算部 １３ 閾値処理部 ２１ 画像判定装置 ２２ サンプリング回路 ２３ 分散計算部 ２４ 閾値処理部 ２５ 光源推定部 ２６ 総合判定部 ２７ 光源推定結果保持部 ３１ 画像判定装置 ３２ サンプリング回路 ３３ 軸パラメータ計算部 ３４ 分散計算部 ３５ 閾値処理部 ３６ 光源推定部 ３７ 総合判定部 ３８ 光源推定結果保持部 ４１ 画像判定装置 ４２ サンプリング回路 ４３ 平均計算部 ４４ 軸パラメータ計算部 ４５ 分散計算部 ４６ 閾値処理部 ４７ 平均光源推定部 ４８ 総合判定部 ４９ 光源推定結果保持部

Claims (5)

(57)【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 色分離された画像信号を複数のブロック
   に分割し、そのブロックの平均データをサンプリングし
   て画像判定に適した画像データを得るサンプリング手段
   と、サンプリングされた画像データの分散を算出する分
   散計算手段と、算出された分散に基づいて画像の良否を
   判定する手段とを備えた画像判定装置。
2. 【請求項２】 画像の良否を判定する手段が、算出され
   た分散の閾値に対する良否の判定を行なう閾値処理手段
   である請求項１記載の画像判定装置。
3. 【請求項３】 画像データの分散が、画像データの色度
   空間における分散である請求項２記載の画像判定装置。
4. 【請求項４】 色度空間における分散が、黒体輻射曲線
   に近似させた光源ラインに対する垂直分散である請求項
   ３記載の画像判定装置。
5. 【請求項５】 色度空間における分散が、黒体輻射曲線
   に対する垂直分散である請求項３記載の画像判定装置。