JP2651960B2 - 光源推定装置および色調整装置 - 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光源推定装置および
色調整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
ンサンプション（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５
６−３６２９１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、光源推定を有効に行なうことのでき
る光源推定装置およびこの光源推定装置を用いた色調整
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、本発明の光源推定装置は、色分離された画像信号か
ら光源推定に適した画像データを得るサンプリング回路
と、サンプリングされた画像データから光源を推定する
光源推定部と、撮像した画像についてＧＷＡが成立して
いるか否かを画像データの分布の総計量から判定するＧ
ＷＡ判定部と、光源推定部からの１次光源推定結果とＧ
ＷＡ判定部からのＧＷＡ判定結果とを受けて総合的に光
源推定を行なう総合判定部と、総合判定部からＧＷＡ判
定不能という２次光源推定結果が出力された場合には内
部に保持する光源推定結果を出力し、ＧＷＡ判定可能の
場合には総合判定部の出力である２次光源推定結果を出
力するとともに内部に保持する光源推定結果を２次光源
推定結果とする光源推定結果保持部とを備えたものであ
る。

【０００８】本発明はまた、このような光源推定装置
を、ビデオカメラや電子スチルカメラ等の電子撮像カメ
ラやこれらを再生するＶＴＲ等の再生装置の色調整装置
に用いたものである。

【０００９】

【作用】本発明は、上記構成によって、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るようになり、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
源推定の誤りの少ない光源推定装置を実現することがで
きる。また、このような光源推定装置をビデオカメラや
ＶＴＲなどの色調整装置に用いることにより、ホワイト
バランスのとれた美しい正しい色調を再現することがで
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。した
がって、ＧＷＡの適用限界を把握するにあたって、サン
プリングされた画像データの分布の特徴からＧＷＡが成
立しているか否かを判定することが本発明の基本であ
り、それが以下の実施例１に述べられている。

【００１５】次に、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１１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。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１１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。そこで、以下の実施例２では、垂直分布を
計算する基本となる軸を黒体輻射曲線に近似させた光源
ラインにとり、実施例３および４では分散が近接する部
分の黒体輻射曲線そのものの方向を求めている。簡易な
方法としては、黒体輻射曲線を予め複数の領域に分割
し、その領域における軸方向を定めるようにすることが
できる。（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。）

【００１６】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。

【００１７】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の仮定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。

【００１８】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。このように、データの分布の特徴を
抽出することにより、ＧＷＡの判定を行なうことができ
る。

【００１９】データ分布の特徴の一つである垂直分散が
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。
以下の各実施例では、このような処理を行なっている。

【００２０】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の仮定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。

【００２１】このように、光源推定をＧＷＡの成立範囲
にとどめる方法によって、推定精度を向上させることが
できるが、これとは別に、画像処理に基づく光源推定で
あっても、光源推定に当たってＧＷＡを必要としない場
合がある。その典型的な例が、図１１における空色分布
領域の切り出しである。空は、自然界には少ない青色で
あり、かつ極めて輝度が高いという特徴がある。そし
て、空が画面に入っているという場合は、光源は屋外で
あると考えて差し支えない。こうした光源についての情
報を持つ特定の色を切り出してＧＷＡの光源推定を補助
することは、光源推定精度をより向上させる上で有効で
ある。このような特定色の切り出しについては以下の実
施例５で述べられており、また、どのような場合にＧＷ
Ａ判定を必要とし、どのような場合に特定色切り出しを
使うかの判定は難しいため、この判定に神経回路網模擬
手段を使った例が実施例６で述べられている。

【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
における光源推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光
源推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光源
を推定する光源推定部、１３はサンプリングされた画像
データを受けて画像データの分布の特徴からＧＷＡの成
立を判定するＧＷＡ判定部、１４は光源推定部１２とＧ
ＷＡ判定部１３からそれぞれ１次光源推定結果Ｓ1 とＧ
ＷＡ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、１５は総合判定部１４からの２次
光源推定結果を保持する光源推定結果保持部である。

【００２５】以上のように構成された光源推定装置にお
いて、以下その動作を説明する。まず、画像信号は、適
切なサンプリング手法に従ってサンプリング回路１１に
よりサンプリングされ、光源推定部１２とＧＷＡ判定部
１３に入力される。光源推定部１２は、従来のような単
純な平均または画面の中から白と思われる部分を切り出
して平均するなどのアルゴリズムに従って光源を推定
し、１次光源推定結果Ｓ1 を出力する。一方、ＧＷＡ判
定部１３は、入力した画像データの分布の特徴から判断
して、 ＧＷＡ成立のとき、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、Ｊ＝ＯＫ
となるまでは、Ｊ＝ＮＯであっても特にＪ＝ＯＫ）とし
て、ＧＷＡ判定信号Ｊを出力する。総合判定部１４は、
光源推定部１２からの光源推定結果Ｓ1 とＧＷＡ判定部
１３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１５は、総合判定部１４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。

【００２６】このように、上記第１の実施例によれば、
サンプリングされた画像データの分布の特徴からＧＷＡ
の成立を判定することにより、光源推定を誤り易いＧＷ
Ａ不成立時の光源判定が破棄されるため、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。

【００２７】（実施例２）次に、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は色分離された画像信号から光源推定に適
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
光源推定部である。２３は画像データを受けてＧＷＡの
成立を判定するＧＷＡ判定部であり、画像データの色信
号の分散を計算する分散計算部２４と、分散計算部２４
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２５とを備
えている。２６は光源推定部２２とＧＷＡ判定部２３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、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。

【００２８】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２１によ
り取り込まれ、光源推定部２２とＧＷＡ判定部２３の分
散計算部２４とに送られる。光源推定部２２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、ＧＷＡ判定部２３の分散計算部２４
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１１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。

【００２９】

【数１】

【００３０】一方、閾値処理部２５は、分散計算部２４
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２２
からの１次光源推定結果Ｓ1 と閾値処理部２５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。

【００３１】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。

【００３２】（実施例３）次に、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は色分離された画像信号から光源推定に適
した画像データを得るためのサンプリング回路、３２は
画像データを受けて光源を推定する光源推定部である。
３３は画像データを受けてＧＷＡの成立を判定するＧＷ
Ａ判定部であり、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３４と、画像データと軸パラメータ計
算部３４から図１１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３５
と、分散計算部３５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３６とを備えている。３７は光源推定部３２と
ＧＷＡ判定部３３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Ｓ
2 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。

【００３３】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３１により
取り込まれ、光源推定部３２とＧＷＡ判定部３３の軸パ
ラメータ計算部３４および分散計算部３５に送られる。
光源推定部３２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、ＧＷＡ判定部
３３の軸パラメータ計算部３４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３５は、軸パラメータ計算部３４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３６は、分散計
算部３５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３２
からの光源推定結果Ｓ1 と閾値処理部３６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。

【００３４】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３４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、垂直分数の計算の精度が
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。

【００３５】（実施例４）次に、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は色分離された画像信号から光源推定に適
した画像データを得るためのサンプリング回路、４２は
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は平均計算部４２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
る。４４は平均計算部４２からの画像データ平均ＩＳ a
veを受けてＧＷＡの成立を判定するＧＷＡ判定部であ
り、画像データ平均ＩＳ aveから分散軸方向を定める軸
パラメータ計算部４５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４５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４６と、分散計算部４６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４７とを備えている。４８は平均光
源推定部４３とＧＷＡ判定部４４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。

【００３６】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４１によ
り取り込まれ、平均計算部４２に送られる。平均計算部
４２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４３は、平均計算部４２
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、Ｇ
ＷＡ判定部４４の軸パラメータ計算部４５は、平均計算
部４２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
６は、軸パラメータ計算部４５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。

【００３７】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４５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。

【００３８】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３４，４５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。

【００３９】（実施例５） 次に、本発明の第５の実施例について説明する。図５は
本発明の第５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５において、５１は色分離され
た画像信号から光源推定に適した画像データを得るため
のサンプリング回路、５２は画像データを受けて光源を
推定する光源推定部である。５３は画像データを受けて
ＧＷＡの成立を判定するＧＷＡ判定部であり、画像デー
タ受けて色信号の分散を計算する分散計算部５４と、分
散計算部５４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ＧＷ
Ａ成立を、その他の場合には不成立を出力する閾値処理
部５５とを備えている。５６は画像データから光源を直
接推定できるような特定色を切り出すための特定色切り
出し部である。５７は総合判定部であり、光源推定部５
２、ＧＷＡ判定部５３および特定色切り出し部５６から
それぞれ１次光源推定結果Ｓ１、ＧＷＡ判定信号Ｊおよ
び特定色判断信号Ｅを受け、ＧＷＡ判定信号Ｊおよび特
定色判断信号Ｅに基づき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。５６は総合判定部
５７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。

【００４０】以上の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５１によ
り取り込まれ、光源推定部５２とＧＷＡ判定部５３の分
散計算部５４と特定色切り出し部５６に送られる。光源
推定部５２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Ｉ
Ｓ 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、ＧＷＡ判定部５３
の分散計算部５４は、入力した画像データ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、色度空間例えば
図１１に示す（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を計算する。閾値処理部５５は、
分散計算部５４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。

【００４１】一方、特定色切り出し部５６は、サンプリ
ング回路５１からのサンプリングされた画像データを受
けて画面の中の光源を直接推定できる特定色、例えば図
１１に示した空色領域に含まれる画像データの有無を判
定し、特定色Ｃごとに次のような特定色判定信号Ｅ
（Ｃ）を出力する。 特定色Ｃが存在するとき、Ｅ（Ｃ）＝存在 その他の場合、 Ｅ（Ｃ）＝なし

【００４２】そして、総合判定部５７は、光源推定部５
２からの光源推定結果Ｓ1 と閾値処理部５５からのＧＷ
Ａ判定信号Ｊと特定色切り出し部５６からの特定色判定
信号Ｅ（Ｃ）を受け、 Ｅ（Ｃ）＝なしの場合、 Ｊ＝ＯＫのとき Ｓ2 ＝Ｓ1 Ｊ＝ＮＯのとき Ｓ2 ＝判定不能 Ｅ（Ｃ）＝存在の場合、 Ｓ1 と（Ｅ（Ｃ）＝存在）矛盾するとき、 Ｊ＝ＯＫのとき Ｓ2 ＝Ｓ1 Ｊ＝ＮＯのとき Ｓ2 ＝判定不能 Ｓ1 と（Ｅ（Ｃ）＝存在）矛盾しないとき、 Ｊ＝ＯＫのとき Ｓ2 ＝Ｓ1 Ｊ＝ＮＯのとき Ｓ2 ＝Ｓ1 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５８は、総合判定部５７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。

【００４３】このように、上記第５の実施例によれば、
画像データから光源を直接推定できるような特定色切り
出し部５６を設けたので、たとえ総合判定部５７の結果
がＧＷＡ不成立の場合であっても、切り出した空色の特
定色から光源を推定することができる。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。

【００４４】なお、本実施例では、総合判定部５７での
処理をＧＷＡ光源推定優先の処理としているが、特定色
判断優先の処理として構成しても構わない。

【００４５】（実施例６） 次に、本発明の第６の実施例について説明する。図６は
本発明の第６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６において、６１は色分離され
た画像信号から光源推定に適した画像データを得るため
のサンプリング回路、６２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る。６３は
画像データを受けてＧＷＡの成立を判定するＧＷＡ判定
部であり、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６４と、画像データと軸パラメータ計算部６
４から黒体輻射曲線の方向に関する信号とを受けて色信
号の垂直分散を計算する分散計算部６５と、分散計算部
６５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６６
とを備えている。６７は画像データから光源を直接推定
できるような特定色を切り出す特定色切り出し部であ
る。６８は神経回路網模擬手段を用いた総合判定部であ
り、光源推定部６２、ＧＷＡ判定部６３および特定色切
り出し部６７からそれぞれ１次光源推定結果Ｓ１、ＧＷ
Ａ判定信号Ｊおよび特定色判断信号Ｅを受け、ＧＷＡ判
定信号Ｊおよび特定色判断信号Ｅ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。６９は総合判定部６８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。

【００４６】以上の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６１に
より取り込まれ、光源推定部６２、ＧＷＡ判定部６３の
軸パラメータ計算部６４および分散計算部６５ならびに
特定色切り出し部６７に送られる。光源推定部６２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、ＧＷＡ判定部６３の軸パラメー
タ計算部６４は、画像データを受けて画像データ平均Ｉ
Ｓ 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。さらに、ＧＷＡ判定
部６３の分散計算部６５は、軸パラメータ計算部６４か
らの軸パラメータと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、色度空間、例え
ば（Ｒ−Ｙ）／Ｙ，（Ｂ−Ｙ）／Ｙで示される色度空間
におけるそのデータの黒体輻射曲線に対する垂直分散に
相当する画像データ分散ＳＧＭを計算する。閾値処理部
６６は、分散計算部６５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。

【００４７】ところで、総合判定部６８の処理手続き
は、ＧＷＡ判断と特定色判断のいずれを優先した方がよ
り優れているかは微妙なところがある。おそらく最も優
れているのは、状況に応じてふたつの優先順位を変える
ようにすることであろうが、これをルールで記述するこ
とは容易ではない。そこで、このような場合に有効なも
のとして、本実施例では総合判定部６８として神経回路
網模擬手段を用いている。

【００４８】総合判定部６８に神経回路網模擬手段を用
いるために、特定色切り出し部６７は、画像データを受
けて画面の中の光源を直接推定できる特定色Ｃの判定信
号Ｅとして面積値Ｓ（Ｃ）を出力するように構成されて
いる。

【００４９】図７は本実施例における総合判定部６８の
構成を示すブロック図である。図７において、７１は神
経回路網模擬手段をもって構成された総合判定処理部で
あり、光源推定部６２、ＧＷＡ判定部６３および特定色
切り出し部６７から、それぞれ１次光源推定結果Ｓ1 、
ＧＷＡ判定信号Ｊおよび特定色の面積を表わす特定色判
定信号Ｅを受けて、光源を総合的に判断する。７２は総
合判定処理部７１からアナログ出力として与えられた総
合光源推定結果を比較処理や閾値処理などを行って、デ
ジタル的な光源推定結果、例えば光源＝蛍光灯、光源＝
判定不能などを出力する光源固定部である。

【００５０】神経回路網模擬手段としては、３層もしく
は４層の多層パーセプトロンを用い、その学習アルゴリ
ズムとしては誤差逆伝播法を用いるとよい。多層パーセ
プトロンと誤差逆伝播法については、文献（ＰＤＰモデ
ル、Ｄ．Ｅ．ラメルハート他２名、甘利俊一監訳、１９
８９年）に詳しいので、ここでは深く言及しない。

【００５１】総合判定部６８の総合判定処理部７１を構
成する神経回路網模擬手段は、図８にその概略を示した
ように、神経回路網模擬８１に、特定色切り出し部６７
からの特定色の面積信号Ｅ、ＧＷＡ判定部６３からのＧ
ＷＡ判定信号Ｊおよび光源推定部６２からの１次光源推
定結果Ｓ1 が入力されると、神経回路網模擬８１が、そ
れぞれの光源についてイエスかノーかを１、０（実際は
０．９、０．１程度の値が用いられる。）で表現したも
のを出力するように構成されている。すなわち、神経回
路網模擬８１に入力された光源推定部６２からの１次光
源推定結果Ｓ1などに対して、その画像を撮影した時の
光源を教師信号として与えて、その推定結果が正しいか
正しくないかを学習させ、正しくない場合にはそれが教
師信号Ｔからどの位の誤差があるかを誤差計算部８２で
計算させて神経回路網模擬８１に教えてやることによ
り、神経回路網模擬８１は、特定色とＧＷＡ判断とのバ
ランスを経験的に身に付け、人間が行なうような多角的
判断ができるようになる。

【００５２】しかしながら、このような神経回路網模擬
手段用いた総合判断処理部７１においては、神経回路網
模擬手段の出力がシグモイド関数を使用しているため
に、各光源についての推定出力がそれぞれ０から１のア
ナログ値で、具体的には、 光源は屋外晴＝０．２ 光源は蛍光灯＝０．７ 光源は白熱灯＝０．４ といったように与えられるので、このままでは、上記実
施例に記載したような２次光源推定結果Ｓ2 としては必
ずしも適切な表現となっていない。そこで、光源固定部
７２において、総合判定処理部７１の出力の整形を行な
う。出力の整形の一例としては、 （１）最大値を持つ出力を見い出す。 ・上記の例では、光源は蛍光灯＝０．７ （２）その値が閾値以上であるかどうかで、信号精度を
判定する。 ・上記の例では、０．７＞（閾値）かどうかを判定す
る。 （３）閾値以上の場合、その光源を推定結果として出力
する。 ・上記例で、（閾値）＝０．５とした場合に「光源は蛍
光灯」が出力される。 （４）その他の場合、「判定不能」を出力する。 という処理を考えることができる。この他に、最大値と
２番目に大きな値との差が一定値以上開いているか否か
の判定を入れるなどしてもよい。

【００５３】そしてこのように整形された出力が、総合
判定部６８から２次光源推定結果Ｓ2 として出力される
と、光源推定結果保持部６９は、 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。

【００５４】このように、神経回路網を模擬した総合判
断処理部７１と光源固定部７２とから総合判断部６８を
構成することにより、上記第５の実施例のようなルール
では記述しにくかったＧＷＡの成立判断と特定色からの
判断を微妙に判断できる優れた光源推定装置を実現する
ことができる。このような神経回路網模擬手段は、上記
した実施例１から５における総合判定部にも使用するこ
とができる。

【００５５】なお、光源推定装置に総合判断処理部７１
を組み込む場合には、通常学習機能は必要ないので、学
習済みの神経回路網模擬手段の学習機能にかかる部分を
省略したものを用いれば十分である。

【００５６】以上のように、上記第６の実施例によれ
ば、総合判定部６８に神経回路網模擬手段を用いてＧＷ
Ａ判定結果と特定色切り出し結果のいずれを優先させる
かを状況に応じて判断するようにしたので、微妙な判定
を容易に行なうことができる。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、全体として光源推定の誤りが少くなるととも
に、特定色に基づく光源推定が加味されるため、誤りが
より少なくかつ適用範囲のより広い優れた光源推定装置
を実現することができる。

【００５７】なお、上記各実施例は、画像処理によって
光源推定を行なう部分についてのものであるから、その
他の光源推定手段、例えば、非常に明るい場合は屋外晴
であると推定するなどといった、カメラの絞り情報など
に基づいた光源推定系を付加することを制限するもので
はない。

【００５８】（実施例７）次に、上記した光源推定装置
を用いた本発明の第７の実施例であるビデオカメラのホ
ワイトバランス調整装置について説明する。図９は本発
明の第７の実施例における光源推定装置を用いたビデオ
カメラのホワイトバランス調整装置の構成を示すブロッ
ク図である。図９において、９１はＣＣＤ等の撮像素子
であり、９２は撮像素子９１によって得られた画像信号
を適当な色信号、例えばＲＧＢ信号などに変換する色分
離回路であり、９３，９４はホワイトバランスを調整す
るゲイン調整アンプであり、９５は色信号にγ補正など
カメラプロセス処理を施し、さらに輝度信号Ｙと色差信
号（Ｒ−Ｙ）、（Ｂ−Ｙ）に変換するプロセス／マトリ
ックス回路であり、９６はビデオ信号を作成するエンコ
ーダであり、９７は上記した第１から第６までの実施例
のいずれも適用可能な光源推定装置であり、９８は光源
推定装置９７の出力によりゲイン調整アンプ９３，９４
のゲインを調整するゲイン調整回路である。

【００５９】以上のように構成されたビデオカメラのホ
ワイトバランス調整装置について、以下その動作を説明
する。まず、撮像素子９１は、その表面に結ばれた光学
的映像を電気信号に光電変換し、色分離回路９２に出力
する。色分離回路９２は、撮像素子９１によって光電変
換された映像信号を色分離信号に変換する。色分離回路
９２によって作られた色分離信号は、光源推定装置９７
とホワイトバランス調整用のゲイン調整アンプ９３，９
４を経てプロセス／マトリックス回路９５とに送られ
る。光源推定装置９７では、上記した各手続きにしたが
って色分離回路９２から送られてくる色分離信号をサン
プリングして、光源を推定し、それをゲイン調整回路９
８に送る。ゲイン調整回路９８は、推定された光源にし
たがって、ゲイン調整アンプ９３，９４のゲインを調整
する。こうして、ホワイトバランス調整用のゲイン調整
アンプ９３，９４の利得は、光源による色偏移を打ち消
すようなゲインＡ1 、Ａ2 になり、プロセス／マトリッ
クス回路９５に出力される。プロセス／マトリックス回
路９５は、色分離信号にγ補正などカメラプロセス処理
を施してエンコーダ９６に出力し、エンコーダ９６から
はビデオ信号が出力される。

【００６０】なお、必要な場合にはプロセス／マトリッ
クス回路９５から出力された信号は、エンコーダ９６に
よってコンポジットビデオ信号に変換される。また、ゲ
イン調整回路９８は、光源推定装置９７から判定不能の
信号が入力されたときは、ゲイン調整アンプ９３，９４
を変化させないように構成されている。

【００６１】以上のように、上記第７の実施例によれ
ば、上記した各光源推定装置を用いてホワイトバランス
調整装置を構成することにより、従来の手法においては
調整困難であった画面に特定の色が占める面積が大きい
場合においても、正しい色調を再現することのできるホ
ワイトバランス調整装置を実現することができる。

【００６２】なお、本実施例は、ビデオカメラのホワイ
トバランス調整装置について説明したが、この構成は、
電子スチルカメラなど、光電変換を利用した電子撮像カ
メラ一般に応用することができる。

【００６３】（実施例８）次に、本発明の第８の実施例
である上記光源推定装置を用いたＶＴＲの色調整装置に
ついて説明する。図１０は本発明の第８の実施例におけ
るＶＴＲの色調整装置の構成を示すブロック図である。
図１０において、１０１はビデオ信号から輝度信号Ｙと
色差信号（Ｒ−Ｙ）、（Ｂ−Ｙ）に変換するデコーダで
あり、１０２，１０３は色を調整するゲイン調整アンプ
であり、１０４は上記した第１から第６までの実施例の
いずれも適用可能な光源推定装置であり、１０５は光源
推定装置１０４の出力によりゲイン調整アンプ１０２，
１０３のゲインを調整するゲイン調整回路である。

【００６４】以上のように構成された色調整装置につい
て、以下その動作を説明する。まず、デコーダ１０１
は、テープに記録されたビデオ信号をレベルがＳＹ、Ｓ
（Ｒ−Ｙ）、Ｓ（Ｂ−Ｙ）の輝度信号Ｙと色差信号（Ｒ
−Ｙ）、（Ｂ−Ｙ）に変換し、光源推定装置１０４と色
調整用のゲイン調整アンプ１０２，１０３とＴＶ（図示
せず）とに送られる。光源推定装置１０４は、設定され
た手続きにしたがってデコーダ１０１から送られてくる
ＮＴＳＣ信号をサンプリングして、光源を正しく推定
し、それをゲイン調整回路１０５に送る。ゲイン調整回
路１０５は、推定された光源にしたがって、ゲイン調整
アンプ１０２，１０３のゲインを調整する。こうして、
色調整用のゲイン調整アンプ１０２，１０３の利得は、
光源による色偏移を打ち消すようなゲインＡ（Ｒ−
Ｙ）、Ａ（ＢーＹ）に調整され、ＮＴＳＣ信号のレベル
はそれぞれＹ、Ａ（ＲーＹ）・Ｓ（Ｒ−Ｙ）、Ａ（Ｂ−
Ｙ）・Ｓ（Ｂ−Ｙ）となる。ゲイン調整回路１０５は光
源推定装置１０５から判定不能の信号が入力されたとき
は、ゲイン調整アンプ１０２，１０３を変化させないよ
うな信号を出力する。

【００６５】このように、上記第８の実施例によれば、
上記した光源推定装置を用いてＶＴＲの色調整装置を構
成することにより、従来の手法においては調整困難であ
った画面に特定の色が占める面積が大きい場合において
も、正しい色調を再現することのできる色調整装置を実
現することができる。

【００６６】なお、本実施例はＶＴＲの色調整について
説明したが、この構成は、電子スチルカメラの再生装置
など、電気的処理を含む電子撮像カメラ再生装置一般に
応用できる。

【００６７】

【発明の効果】以上のように本発明は、色分離された画
像信号から光源推定に適した画像データを得るサンプリ
ング回路と、サンプリングされた画像データから光源を
推定する光源推定部と、撮像された画像においてＧＷＡ
が成立しているか否かを画像データの分布の特徴から判
定するＧＷＡ判定部と、光源推定部からの１次光源推定
結果とＧＷＡ判定部からのＧＷＡ判定結果とを受けて総
合的に光源推定を行なう総合判定部と、総合判定部から
の２次光源推定結果を受けてそれが判定不能の場合には
内部に保持する光源推定結果を出力し、その他の場合に
は２次光源推定結果を出力するとともに内部に保持する
光源推定結果を２次光源推定結果とする光源推定結果保
持部とを備えているので、画像データの分布の特徴に基
づいてＧＷＡの成立の判定が可能となり、また光源推定
を誤り易いＧＷＡ不成立時の光源判定が破棄されるた
め、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。

【００６８】本発明はまた、ＧＷＡ判定部に、分散計算
部および閾値処理部を設けたので、画像データの分布の
特徴を、黒体輻射曲線に近似させた光源ラインに垂直な
方向の分散として抽出することができ、光源推定をより
的確に行なうことができる。

【００６９】本発明はまた、ＧＷＡ判定部に、黒体輻射
曲線そのものに対する垂直分散を計算するための軸を定
める軸パラメータ計算部を設けたので、光源推定をより
的確に行なうことができる。

【００７０】本発明はまた、ＧＷＡ判定部に、画像デー
タから光源を直接推定できるような特定色切り出し部を
設けたので、たとえ総合判定の結果がＧＷＡ不成立の場
合であっても、切り出した特定色を参照することによ
り、光源推定をより的確に行なうことができる。

【００７１】本発明はまた、総合判定部に神経回路網模
擬手段を用いたので、ＧＷＡ判定結果と特定色切り出し
結果等のように、いずれかを優先させるか判断が微妙な
場合に、入力されたデータから容易に判断することがで
き、光源推定をより的確に行なうことができる。

【００７２】本発明はまた、上記光源推定装置をビデオ
カメラやＶＴＲ等の色調整装置に用いたので、従来では
調整困難であった画像の特定の色が占める面積が大きい
場合であっても、正しい色調を再現することができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の第１の実施例における光源推定装置の
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の実施例における光源推定装置の
構成を示すブロック図

【図５】本発明の第５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

【図６】本発明の第６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

【図７】図６における総合判定部の構成を示すブロック
図

【図８】図７における総合判定処理部の構成を示すブロ
ック図

【図９】本発明の第７の実施例におけるビデオカメラの
色調整装置の構成を示すブロック図

【図１０】本発明の第８の実施例におけるＶＴＲの色調
整装置の構成を示すブロック図

【図１１】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 光源推定部 １３ ＧＷＡ判定部 １４ 総合判定部 １５ 光源推定結果保持部 ２１ サンプリング回路 ２２ 光源推定部 ２３ ＧＷＡ判定部 ２４ 分散計算部 ２５ 閾値処理部 ２６ 総合判定部 ２７ 光源推定結果保持部 ３１ サンプリング回路 ３２ 光源推定部 ３３ ＧＷＡ判定部 ３４ 軸パラメータ計算部 ３５ 分散計算部 ３６ 閾値処理部 ３７ 総合判定部 ３８ 光源推定結果保持部 ４１ サンプリング回路 ４２ 平均計算部 ４３ 平均光源推定部 ４４ ＧＷＡ判定部 ４５ 軸パラメータ計算部 ４６ 分散計算部 ４７ 閾値処理部 ４８ 総合判定部 ４９ 光源推定結果保持部 ５１ サンプリング回路 ５２ 光源推定部 ５３ ＧＷＡ判定部 ５４ 分散計算部 ５５ 閾値処理部 ５６ 特定色切り出し部 ５７ 総合判定部 ５８ 光源推定結果保持部 ６１ サンプリング回路 ６２ 光源推定部 ６３ ＧＷＡ判定部 ６４ 軸パラメータ計算部 ６５ 分散計算部 ６６ 閾値処理部 ６７ 特定色切り出し部 ６８ 総合判定部（神経回路網模擬手段） ６９ 光源推定結果保持部 ７１ 総合判定処理部 ７２ 光源固定部 ８１ 神経回路網模擬 ８２ 誤差信号計算部 ９１ 撮像素子 ９２ 色分離回路 ９３，９４ ゲイン調整アンプ ９５ プロセス／マトリクス回路 ９６ エンコーダ ９７ 光源推定装置 ９８ ゲイン調整回路 １０１ デコーダ １０２，１０３ ゲイン調整アンプ １０４ 光源推定装置 １０５ ゲイン調整回路

Claims (10)

(57)【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 色分離された画像信号から光源推定に適
   した画像データを得るサンプリング回路と、サンプリン
   グされた画像データから光源を推定する光源推定部と、
   撮像した画像についてＧＷＡが成立しているか否かを画
   像データの分布の総計量から判定するＧＷＡ判定部と、
   光源推定部からの１次光源推定結果とＧＷＡ判定部から
   のＧＷＡ判定結果とを受けて総合的に光源推定を行なう
   総合判定部と、総合判定部からＧＷＡ判定不能という２
   次光源推定結果が出力された場合には内部に保持する光
   源推定結果を出力し、ＧＷＡ判定可能の場合には総合判
   定部の出力である２次光源推定結果を出力するとともに
   内部に保持する光源推定結果を２次光源推定結果とする
   光源推定結果保持部とを備えた光源推定装置。
2. 【請求項２】 ＧＷＡ判定部が、画像データの色度空間
   における光源ラインに対する垂直分散を計算する分散計
   算部と、分散計算部から出力された分散が設定値より小
   さい場合にＧＷＡ成立とし、その他の場合にはＧＷＡ不
   成立とする閾値処理部とを備えた請求項１記載の光源推
   定装置。
3. 【請求項３】 ＧＷＡ判定部が、画像データの色度空間
   における黒体輻射曲線に対する垂直分散を計算するため
   の軸の方向を定める軸パラメータ計算部を備えた請求項
   １記載の光源推定装置。
4. 【請求項４】 色分離された画像信号から光源推定に適
   した画像データを得るサンプリング回路と、サンプリン
   グされた画像データから画像データ平均値を計算する平
   均計算部と、平均計算部から出力された画像データ平均
   に基づいて光源を推定する平均光源推定部と、平均計算
   部から出力された画像データ平均か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を計算する
   ための軸の方向を定める軸パラメータ計算部と、画像デ
   ータと軸パラメータ計算部から出力された軸パラメータ
   とを用いて色空間での分散を計算する分散計算部と、分
   散計算部から出力された分散が設定値より小さい場合に
   ＧＷＡ成立とし、その他の場合にはＧＷＡ不成立とする
   閾値処理部と、光源推定部からの１次光源推定結果と閾
   値処理部からのＧＷＡ判定結果とを受けて総合的に光源
   推定を行なう総合判定部と、総合判定部からの２次光源
   推定結果を受けてそれが判定不能の場合には内部に保持
   する光源推定結果を出力し、その他の場合には２次光源
   推定結果を出力するとともに内部に保持する光源推定結
   果を２次光源推定結果とする光源推定結果保持部とを備
   えた光源推定装置。
5. 【請求項５】 軸パラメータ計算部の代わりに、画像デ
   ータの色度空間を黒体輻射曲線に沿った複数の領域に分
   割し、各領域ごとに軸パラメータを割り振り、画像デー
   タ平均がどの領域に入ったかにより軸パラメータを定め
   る手段を備えた請求項３または４記載の光源推定装置。
6. 【請求項６】 画像データから光源を直接推定できるよ
   うな特定色を切り出す特定色切り出し部を設け、総合判
   定部は、光源推定部からの１次光源推定結果とＧＷＡ判
   定部からのＧＷＡ判定結果と特定色切り出し部からの特
   定色判定結果とを受けて総合的に光源推定を行ない、光
   源推定結果保持部は、総合判定の結果、ＧＷＡ判定が不
   能であり、且つ特定色判定結果が特定色なしかまたは特
   定色が存在してもこの特定色が１次光源推定結果と矛盾
   する場合には内部に保持する光源推定結果を出力する一
   方、ＧＷＡ判定が不能であっても、特定色判定の結果特
   定色が存在し且つこの特定色が１次光源推定結果と矛盾
   しない場合には総合判定部の出力である２次光源推定結
   果を出力するとともに内部に保持する光源推定結果を２
   次光源推定結果とすることを特徴とする請求項１から５
   までのいずれかに記載の光源推定装置。
7. 【請求項７】 特定色切り出し部は、少なくとも空の色
   または人工光源色のいずれか１つを切り出すことができ
   る請求項６記載の光源推定装置。
8. 【請求項８】 総合判断部は、神経回路網模擬手段によ
   って構成されている請求項１から７までのいずれかに記
   載の光源推定装置。
9. 【請求項９】 請求項１から８までのいずれかに記載の
   光源推定装置を用いた電子撮像カメラの色調整装置。
10. 【請求項１０】 請求項１から８までのいずれかに記載
    の光源推定装置を用いた電子撮像カメラ再生装置の色調
    整装置。