JP3545249B2 - White balance adjustment circuit and digital camera using the same - Google Patents

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  • Color Television Image Signal Generators (AREA)
  • Processing Of Color Television Signals (AREA)

Description

【0001】
【産業上の利用分野】
この発明は、白バランス調整回路に関し、特にたとえばディジタルカメラに適用され、撮影された被写体の色情報信号に基づいて白バランスを調整する、白バランス調整回路に関する。
【0002】
【従来の技術】
図7および図8を参照して、従来のこの種の白バランス調整回路1では、マトリクス回路4が、R′信号およびB′信号とG信号とに基づいて色差信号R′−YおよびB′−Yを生成し、CPU5が、この色差信号R′−YおよびB′−Yに従ってアンプ2および3の利得αおよびβを制御していた。つまり、CPU5は、色差信号R′−YおよびB′−Yに基づいて被写体の色評価値を算出し、この色評価値が図8に示すR−Y軸およびB−Y軸の交点に収束するように、アンプ2および3の利得を少しずつ変化させていた。なお、算出された色評価値が図8に斜線で示す範囲(引き込み範囲)から外れている場合、白バランス調整をするのは適当でないため、CPU5は、利得αおよびβを“1”に設定していた。
【0003】
【発明が解決しようとする課題】
しかし、このような従来技術では、現フレームのR′信号およびB′信号に基づいて次フレームの利得が決定されるため、被写体が突然切り換えられたときに、切り換え後の被写体の白バランスをうまく調整できないおそれがあった。つまり、たとえば赤色の光源下での撮影中に光源を突然白色に切り換えると、切り換え後の1フレーム目にアンプ2および3から出力されるR′信号およびB′信号は、入力されるR信号およびB信号と大きく異なり、この結果、切り換え後の被写体の色が誤って評価される。すると、被写体の実際の色が図8に示す引き込み範囲から外れているのに白バランス調整が実行されたり、被写体の実際の色が引き込み範囲に入っているのに白バランス調整が中止される事態が発生してしまう。このように、被写体の状況によっては白バランスをうまく調整できなかった。
【0004】
それゆえに、この発明の主たる目的は、被写体の状況に関係なく白バランスを適切に調整できる、白バランス調整回路を提供することである。
【0005】
【課題を解決するための手段】
この発明は、入力された被写体の第1色情報信号に利得を乗算して白バランスが調整された第2色情報信号を生成する白バランス調整回路において、第2色情報信号を積分する積分手段、積分手段による積分値を前記利得によって割り算する割り算手段、割り算手段による割り算値に基づいて色評価値を算出する色評価値算出手段手段、および色評価値に応じて前記利得を制御する制御手段を備えることを特徴とする、白バランス調整回路である。
【0006】
【作用】
入力されたR信号およびB信号が対応するアンプによってα倍およびβ倍され、各アンプから出力されたR′信号およびB′信号が、積分回路およびCPUによって積分される。一方、G信号には利得は与えられず、そのまま積分される。これによって、積分値IR’,IB’およびIが得られる。CPUは、積分値IR’およびIB’を現利得αおよびβによって割り算し、入力されたR信号およびB信号の積分値IおよびIを算出する。CPUはさらに、このような原色成分の積分値I,IおよびIを色差成分の積分値IR−YおよびIB−Yに変換する。変換された積分値IR−YおよびIB−Yが、色評価値となる。
【0007】
CPUは、算出された色評価値に基づいて最適利得αおよび最適利得βを算出する。つまり、色評価値に重み付け係数が割り当てられたテーブルから、算出した色評価値に対応する重み付け係数を読み出し、初期利得量および白バランスのずれ量のそれぞれにこの重み付け係数に応じた重み付けを施す。初期利得量はα=β=1であり、白バランスのずれ量はI/IおよびI/Iである。算出された最適利得αおよび最適利得βは現利得αおよびβと比較され、それぞれの差が縮まるように利得αおよびβが更新される。
【0008】
【発明の効果】
この発明によれば、現利得および第2色情報信号に基づいて被写体の色評価を行うようにしたため、被写体の色が突然変化したときでも、白バランスを適切に調整できる。
【0009】
この発明の上述の目的,その他の目的,特徴および利点は、図面を参照して行う以下の実施例の詳細な説明から一層明らかとなろう。
【0010】
【実施例】
図1を参照して、この実施例のディジタルカメラ10はレンズ12を含み、このレンズ12から入射された光像が、補色フィルタ14を介してCCDイメージャ16に照射される。補色フィルタ14は、図2に示すように、それぞれの画素に対応してYe,Cy,GrまたはMgのフィルタ要素を持つ。このため、CCDイメージャ16から出力されるそれぞれの画素信号は、Ye,Cy,GrおよびMgのいずれか1つの補色成分のみを有する。
【0011】
このような画素信号が、A/D変換器18によってディジタル信号つまり画素データに変換され、画素データが信号処理回路20に入力される。信号処理回路20は、入力された画素データに色補間およびRGB変換を施す。つまり、まずいずれか1つの補色成分だけを有する画素データに他の3つの補色成分を補間し、その後数1に従ってマトリクス演算を施す。これによって、各画素のRデータ,GデータおよびBデータが生成される。
【0012】
【数1】

Figure 0003545249
【0013】
Rデータはアンプ22でα倍され、B信号はアンプ24でβ倍される。つまり、Rデータに利得αが与えられ、Bデータに利得βが与えられる。一方、Bデータには利得は与えられない。アンプ22および24からそれぞれ出力されたR′データおよびB′データならびに信号処理回路20からのGデータは、マトリクス回路26でマトリクス演算を施され、これによって輝度データYと色差データR′−Y およびB′−Yとが生成される。
【0014】
R′データ,GデータおよびB′データはまた、積分回路28に入力される。画面は、図6に示すように水平方向および垂直方向に8分割され、64個の分割エリアが画面に形成されている。このため、積分回路28は、R′データ,GデータおよびB′データを各色成分毎にかつ分割エリアごとに積分する。これによって、1フレーム期間に64個のiR’データ,64個のiデータおよび64個のiB’データが生成される。
【0015】
CPU30は、積分回路28から出力されたiR’データ,iデータおよびiB’データに基づいて現フレームの被写体の色を評価し、色評価値に基づいてアンプ22および24の利得αおよびβを制御する。具体的には、図4および図5に示すフロー図を処理する。
【0016】
CPU30はまずステップS1で利得αおよびβを“1”に設定し、ステップS3で変数xを所定値Xに設定する。次に、ステップS5で1フレーム期間が経過したかどうかを判断し、“YES”であれば、ステップS7で現フレームのR′データ,GデータおよびB′データの積分値iR’,iおよびiB’を積分回路28から取り込み、ステップS9でこれらの積分値に基づいて色判定を行う。つまり、図6に示す被写体像に着目した場合、斜線で示す14領域は同一色の青空であるため、CPU30はこの14領域の積算値を無効にし、残りの50領域の積算値を有効にする。
【0017】
ステップS11では、有効な積算値のみを色成分毎に個別に加算し、トータルの積算値IR’,I,IB’を算出する。これによってR′データ,GデータおよびB′データに関連する積算値は得られるが、R′データおよびB′データには利得αおよびβが与えられており、積算値IR’およびIB’は現フレームで撮影された被写体像を正確に反映しているわけではない。このため、CPU30は、ステップS13で積算値IR’を現利得αで割算して積算値Iを求め、ステップS15で積算値IB’を現利得βで割算して積算値Iを求める。算出された積算値IおよびIは、信号処理回路20から出力されたR信号およびB信号を図6に示す有効エリアについて積算した積算値と等価となり、現フレームで撮影された被写体像を正確に反映することになる。
【0018】
CPU30はその後、ステップS17で積算値I,IおよびIに基づいて積算値IR−Y およびIB−Y を算出する。この2つの積算値もまた、Rデータ,GデータおよびBデータに関連する色差データR−YおよびB−Yを図6の有効エリアについて積算した値と等価となる。このようにして得られた積算値IR−YおよびIB−Yが、現フレームで撮影された被写体の色評価値となる。
【0019】
このように、利得αが与えられたR′データの積算値IR’から利得αを取り除き、利得βが付与されたB′データの積算値IB’から利得βを取り除き、これによって得られた積算値IおよびIと積算値Iとに基づいて色評価値を算出するようにしたため、評価された色と被写体の実際の色との間にずれが生じることはない。つまり、被写体の色を正確に評価することができる。
【0020】
テーブル30aには、図3(A)に示すように複数の重み付け係数が格納されており、各重み付け係数は図3(B)に示すそれぞれのグラフ上の複数の領域に割り当てられている。つまり、IR−Y軸が17分割され、それぞれに“0”,“7”または“8”が割り当てられる。IB−Y軸もまた17分割され、それぞれに“0”または“8”が割り当てられる。また、IR−Y軸およびIB−Y軸によって仕切られた4つの象限のそれぞれが64分割され、各領域に“0”,“6”“7”または“8”が割り当てられる。“8”が割り当てられた第1領域がテーブルのほぼ中央に形成され、“0”が割り当てられた第2領域が第1領域の周辺に形成され、そして、“6”および“7”が割り当てられた第3領域が第1領域と第2領域との間に形成される。なお、第1領域および第3領域は白バランス調整を施す引き込み範囲を示す。
【0021】
ステップS19では、ステップS17で算出された色評価値に対応する重み付け係数をこのようなテーブル30aから検出する。そして、ステップS21で、数2に従って重み付け量γを算出し、ステップS23で、数3に従って最適利得αおよびβを算出する。
【0022】
【数2】
Figure 0003545249
【0023】
【数3】
Figure 0003545249
【0024】
数2では、検出された重み付け係数mが重み付け係数の最大値“8”の何パーセントであるかが求められる。検出された重み付け量mが“8”であれば、重み付け量γは“100”となり、検出される重み付け係数が“0”であれば、重み付け量γは“0”となる。また、検出された重み付け係数が“7”であれば、重み付け量γは“87.5”となり、検出された重み付け係数mが“6”であれば、重み付け量γは“75”となる。
【0025】
数3では、被写体のR成分とG成分との間での白バランスのずれ量(I/I)と利得αの初期値(=1)のそれぞれに重み付け量γに応じた重み付けが施される。被写体のB成分とG成分との間での白バランスのずれ量(I/I)と利得βの初期値(=1)のそれぞれにもまた、重み付け量γに応じた重み付けが施される。γ=100であれば、最適利得αはI/Iとなり、最適利得βはI/Iとなる。γ=0であれば、最適利得α=β=1となる。また、γ=87.5であれば、最適利得αは0.875×(I/I)+0.125となり、最適利得βは0.875×(I/I)+0.125となる。γ=6であれば、最適利得αは0.75×(I/I)+0.25となり、最適利得βは0.75×(I/I)+0.25となる。
【0026】
このように、被写体の色評価値が第1領域内にあれば、γ=100となり、R=G=Bとなるように最適利得αおよびβが求められる。また、被写体の色評価値が第2領域内にあれば、γ=0となり、最適利得αおよびβはいずれも初期値(=1)になる。このため、第2領域では白バランス調整が中止される。一方、被写体の色評価値が第3領域にあれば、初期値(=1)を考慮して最適利得αおよびβが補正される。
【0027】
つまり、被写体の色評価値が第1領域内にあれば、Rデータ,GデータおよびBデータが完全に一致する値が最適利得αおよびβとなるが、被写体の色評価値が第3領域にあれば、Rデータ,GデータおよびBデータの間にわずかなずれが生じる値が最適値αおよびβとなる。これによって、たとえば光源が赤色で被写体が赤みを帯びていれば、生成される画像も赤みを帯びる。また、光源が青色で被写体が青みを帯びていれば、生成される画像も青みを帯びる。
【0028】
ステップS25では、CPU30は現利得α=最適利得αであるかどうか判断し、“NO”であればステップS27で最適利得α>現利得αであるかどうか判断する。そして、“YES”であればステップS29で現利得αに所定値Xを加算し、“NO”であればステップS31で現利得αから係数Xを減算する。つまり、利得αと最適利得αとの差が徐々に縮まるように、利得αが更新される。CPU30は、その後ステップS33〜S41で、現利得βを上述と同じ要領で更新する。そして、ステップS5に戻り、次フレームで撮影された被写体像に同じ処理を施す。このようにして、利得αおよびβが数フレーム期間かけて最適利得αおよびβに収束していく。なお、ステップS29,S31,S39および41で、アンプ22および24の利得が実際に変更される。
【0029】
以上のように、R′データ,GデータおよびB′データと現利得αおよびβとに基づいて被写体の色を正確に評価するようにしたため、被写体が突然切り換えられた時でも、切り換え後の被写体に適切に白バランス調整を施すことができる。つまり、たとえば被写体の光源が赤色から白色に突然切り換えられた場合、アンプ22および24から出力されたR′データおよびB′データは信号処理回路20から出力されたRデータおよびBデータと大きく異なるが、この実施例では実質的に、利得αおよびβが付与されていないRデータおよびBデータとGデータとに基づいて色評価が行われる。このため、被写体の実際の色が引き込み範囲内にあるのに引き込み範囲外と判別されたり、被写体の実際の色が引き込み範囲外にあるのに引き込み範囲内と判別されるようなことはなく、適切に白バランス調整をかけることがある。
【0030】
また、被写体の色評価値が引き込み範囲の周辺部分つまり第3領域にあるときは、最適利得αおよびβに初期値(=1)を加味した補正が施されるため、生成される画像に被写体の色に応じた色付けを施すことができる。つまり、被写体が赤みを帯びていれば生成される画像も赤みを帯び、被写体が青みを帯びていれば生成される画像も青みを帯びる。
【0031】
なお、この実施例ではアンプ22および24を設け、それぞれの利得αおよびβを制御するようにしたが、RGB変換のマトリクス演算式に利得αおよびβを付加し、この利得αおよびβを制御するようにしてもよい。つまり、アンプ22および24を省略するとともに、信号処理回路20で数4に従ってマトリクス演算を施し、被写体に応じてマトリクス係数を変更するようにしてもよい。
【0032】
【数4】
Figure 0003545249

【図面の簡単な説明】
【図1】この発明の一実施例を示ブロック図である。
【図2】補色フィルタを示す図解図である。
【図3】(A)は重み付け係数および引込範囲を示す図解図であり、(B)は色評価値の分布を示すグラフである。
【図4】CPUの動作の一部を示すフロー図である。
【図5】CPUの動作の他の一部を示すフロー図である。
【図6】被写体像および画面に形成された分割エリアを示す図解図である。
【図7】従来技術を示すブロック図である。
【図8】図7に示す従来技術の動作の一部を示す図解図である。
【符号の説明】
20…信号処理回路
22,24…アンプ
26…マトリクス回路
28…積分回路
30…CPU[0001]
[Industrial applications]
The present invention relates to a white balance adjustment circuit, and more particularly to a white balance adjustment circuit that is applied to, for example, a digital camera and adjusts a white balance based on a color information signal of a photographed subject.
[0002]
[Prior art]
Referring to FIGS. 7 and 8, in this type of conventional white balance adjustment circuit 1, matrix circuit 4 performs color difference signals R'-Y and B 'based on R' signal, B 'signal and G signal. -Y is generated, and the CPU 5 controls the gains α and β of the amplifiers 2 and 3 according to the color difference signals R′-Y and B′-Y. That is, the CPU 5 calculates the color evaluation value of the subject based on the color difference signals R'-Y and B'-Y, and the color evaluation value converges to the intersection of the RY axis and the BY axis shown in FIG. Thus, the gains of the amplifiers 2 and 3 are changed little by little. When the calculated color evaluation value is out of the range (retraction range) indicated by oblique lines in FIG. 8, the CPU 5 sets the gains α and β to “1” because it is not appropriate to perform white balance adjustment. Was.
[0003]
[Problems to be solved by the invention]
However, in such a conventional technique, since the gain of the next frame is determined based on the R 'signal and the B' signal of the current frame, when the subject is suddenly switched, the white balance of the switched subject is properly adjusted. There was a possibility that adjustment was not possible. That is, for example, when the light source is suddenly switched to white during shooting under a red light source, the R ′ signal and B ′ signal output from the amplifiers 2 and 3 in the first frame after the switching are changed to the input R signal and This is significantly different from the B signal, and as a result, the color of the subject after switching is incorrectly evaluated. Then, the white balance adjustment is executed while the actual color of the subject is out of the pull-in range shown in FIG. 8, or the white balance adjustment is stopped even though the actual color of the subject is in the pull-in range. Will occur. Thus, the white balance could not be properly adjusted depending on the situation of the subject.
[0004]
Therefore, a main object of the present invention is to provide a white balance adjustment circuit that can appropriately adjust the white balance regardless of the situation of a subject.
[0005]
[Means for Solving the Problems]
The present invention relates to an integrating means for integrating a second color information signal in a white balance adjustment circuit for generating a second color information signal having an adjusted white balance by multiplying an input first color information signal of a subject by a gain. Dividing means for dividing the integral value by the integrating means by the gain, color evaluation value calculating means for calculating a color evaluation value based on the division value by the dividing means, and control means for controlling the gain according to the color evaluation value. And a white balance adjustment circuit.
[0006]
[Action]
The input R signal and B signal are multiplied by α and β by the corresponding amplifiers, and the R ′ signal and B ′ signal output from each amplifier are integrated by the integration circuit and the CPU. On the other hand, no gain is given to the G signal, and the G signal is integrated as it is. As a result, the integral values IR ' , IB ', and IG are obtained. The CPU, the integrated value I R 'and I B' divided by the current gain α, and beta, calculates an integrated value I R and I B of the input R signal and B signal. CPU further converts such integrated value I R of primary color components, the I G and I B to the integral value I R-Y and I B-Y chrominance components. The converted integral values I RY and IB Y become the color evaluation values.
[0007]
The CPU calculates the optimum gain α T and the optimum gain β T based on the calculated color evaluation value. That is, the weighting coefficient corresponding to the calculated color evaluation value is read from the table in which the weighting coefficient is assigned to the color evaluation value, and the initial gain amount and the shift amount of the white balance are weighted in accordance with the weighting coefficient. Initial gain amount is α = β = 1, the amount of deviation of white balance is I G / I R and I G / I B. The calculated optimal gain α T and optimal gain β T are compared with the current gains α and β, and the gains α and β are updated so that the difference between them is reduced.
[0008]
【The invention's effect】
According to the present invention, since the color of the subject is evaluated based on the current gain and the second color information signal, the white balance can be appropriately adjusted even when the color of the subject suddenly changes.
[0009]
The above and other objects, features and advantages of the present invention will become more apparent from the following detailed description of embodiments with reference to the drawings.
[0010]
【Example】
Referring to FIG. 1, a digital camera 10 of this embodiment includes a lens 12, and a light image incident from the lens 12 is applied to a CCD imager 16 via a complementary color filter 14. As shown in FIG. 2, the complementary color filter 14 has a filter element of Ye, Cy, Gr or Mg corresponding to each pixel. Therefore, each pixel signal output from the CCD imager 16 has only one complementary color component of Ye, Cy, Gr, and Mg.
[0011]
Such a pixel signal is converted into a digital signal, that is, pixel data by the A / D converter 18, and the pixel data is input to the signal processing circuit 20. The signal processing circuit 20 performs color interpolation and RGB conversion on the input pixel data. That is, first, pixel data having only one complementary color component is interpolated with the other three complementary color components, and then a matrix operation is performed in accordance with Equation 1. As a result, R data, G data, and B data of each pixel are generated.
[0012]
(Equation 1)
Figure 0003545249
[0013]
The R data is multiplied by α by the amplifier 22, and the B signal is multiplied by β by the amplifier 24. That is, the gain α is given to the R data, and the gain β is given to the B data. On the other hand, no gain is given to the B data. The R 'data and B' data respectively output from the amplifiers 22 and 24 and the G data from the signal processing circuit 20 are subjected to a matrix operation in a matrix circuit 26, whereby luminance data Y and color difference data R'-Y and B′−Y are generated.
[0014]
The R 'data, G data and B' data are also input to the integration circuit 28. The screen is divided into eight in the horizontal and vertical directions as shown in FIG. 6, and 64 divided areas are formed on the screen. Therefore, the integration circuit 28 integrates the R 'data, the G data, and the B' data for each color component and for each divided area. Thus, 64 i R 'data, 64 i G data and 64 i B' in one frame period data is generated.
[0015]
CPU30 is, i R 'data, i B data and i B' output from the integrating circuit 28 based on the data to evaluate the color of the subject of the current frame, the gain of the amplifier 22 and 24 based on the color evaluation values α and Control β. Specifically, the flowcharts shown in FIGS. 4 and 5 are processed.
[0016]
The CPU 30 first sets the gains α and β to “1” in step S1, and sets a variable x to a predetermined value X in step S3. Next, it is determined whether the one frame period has elapsed in step S5, "YES" if, R of the current frame in step S7 'data, G data and B' integrated value i R data ', i G And iB ' are fetched from the integration circuit 28, and a color judgment is made in step S9 based on these integrated values. That is, when focusing on the subject image shown in FIG. 6, since the 14 regions indicated by oblique lines are blue sky of the same color, the CPU 30 invalidates the integrated values of the 14 regions and validates the integrated values of the remaining 50 regions. .
[0017]
In step S11, only the effective integrated values are individually added for each color component to calculate total integrated values IR ' , IG , and IB ' . As a result, integrated values relating to R 'data, G data and B' data are obtained, but gains α and β are given to R 'data and B' data, and integrated values IR ' and IB ' are provided. Does not accurately reflect the subject image captured in the current frame. Therefore, CPU 30 may 'determine the the current gain accumulated value divided by the alpha I R, integrated value I B at step S15' integrated value I R in step S13 the integrated value I by dividing by the current gain β of Find B. Calculated integrated value I R and I B becomes the integrated value equivalent obtained by integrating the effective area indicating the R and B signals output from the signal processing circuit 20 in FIG. 6, the subject image photographed in the current frame It will reflect accurately.
[0018]
CPU30 then calculates the integrated value I R-Y and I B-Y based on the integrated value I R, I B and I G in step S17. These two integrated values are also equivalent to the values obtained by integrating the color difference data RY and BY related to the R data, G data and B data for the effective area in FIG. Thus the integrated value obtained by I R-Y and I B-Y becomes the color evaluation values of an object photographed in the current frame.
[0019]
Thus, removing the gain α from the gain α is given R 'integrated value I R data', removes the gain β from the gain β is given B 'integrated value I B data' obtained by this because it has to calculate the integrated value I R and I B and the integrated value I color evaluation values based on the G, it does not occur misalignment between the actual color of the evaluated color and subject. That is, the color of the subject can be accurately evaluated.
[0020]
As shown in FIG. 3A, a plurality of weighting factors are stored in the table 30a, and each weighting factor is assigned to a plurality of regions on each graph shown in FIG. 3B. That is, the I- R-Y axis is divided into 17, and "0", "7", or "8" is assigned to each. The IB -Y axis is also divided into 17, and "0" or "8" is assigned to each. Further, each of the four quadrants partitioned by I R-Y axis and I B-Y axis is 64 divided, "0" in each area, "6""7" or "8" is assigned. A first area assigned “8” is formed substantially at the center of the table, a second area assigned “0” is formed around the first area, and “6” and “7” are assigned. The third region is formed between the first region and the second region. The first region and the third region indicate a pull-in range in which white balance adjustment is performed.
[0021]
In step S19, a weighting coefficient corresponding to the color evaluation value calculated in step S17 is detected from such a table 30a. Then, in step S21, the weighting amount γ is calculated according to equation 2, and in step S23, the optimum gains α T and β T are calculated according to equation 3.
[0022]
(Equation 2)
Figure 0003545249
[0023]
[Equation 3]
Figure 0003545249
[0024]
In Expression 2, it is determined what percentage of the maximum value “8” of the detected weighting coefficient m is. If the detected weight m is “8”, the weight γ is “100”, and if the detected weight coefficient is “0”, the weight γ is “0”. If the detected weighting coefficient is “7”, the weighting amount γ is “87.5”, and if the detected weighting coefficient m is “6”, the weighting amount γ is “75”.
[0025]
In Equation 3, the white balance shift amount (I G / I R ) between the R component and the G component of the subject and the initial value (= 1) of the gain α are weighted in accordance with the weight amount γ. Is done. Each of the white balance shift amount (I G / I B ) between the B component and the G component of the subject and the initial value (= 1) of the gain β is also weighted in accordance with the weight amount γ. You. If gamma = 100, the optimum gain alpha T is I G / I R, and the optimum gain beta T becomes I G / I B. If γ = 0, the optimal gain α T = β T = 1. Also, if gamma = 87.5, optimum gain alpha T is 0.875 × (I G / I R ) +0.125 , and the optimum gain beta T is 0.875 × (I G / I B ) +0. 125. If gamma = 6, the optimal gain alpha T is 0.75 × (I G / I R ) +0.25 , and the optimum gain beta T becomes 0.75 × (I G / I B ) +0.25.
[0026]
As described above, if the color evaluation value of the subject is within the first area, γ = 100, and the optimal gains α T and β T are obtained so that R = G = B. If the color evaluation value of the subject is within the second area, γ = 0, and both of the optimal gains α T and β T become initial values (= 1). Therefore, the white balance adjustment is stopped in the second area. On the other hand, if the color evaluation value of the subject is in the third area, the optimal gains α T and β T are corrected in consideration of the initial value (= 1).
[0027]
That is, if the color evaluation value of the subject is within the first area, the values where the R data, G data, and B data completely match are the optimum gains α T and β T , but the color evaluation value of the subject is the third gain. if the area, R data, the value a slight deviation occurs between the G data and B data the optimum value alpha T and beta T. Thus, for example, if the light source is red and the subject is reddish, the generated image is also reddish. If the light source is blue and the subject is bluish, the generated image is also bluish.
[0028]
In step S25, the CPU 30 determines whether or not the current gain α = optimal gain α T. If “NO”, the CPU 30 determines in step S27 whether or not the optimal gain α T > current gain α. If “YES”, the predetermined value X is added to the current gain α in step S29, and if “NO”, the coefficient X is subtracted from the current gain α in step S31. That is, the gain α is updated so that the difference between the gain α and the optimal gain α T gradually decreases. The CPU 30 thereafter updates the current gain β in the same manner as described above in steps S33 to S41. Then, returning to step S5, the same processing is performed on the subject image captured in the next frame. Thus, the gains α and β converge to the optimal gains α T and β T over several frame periods. In steps S29, S31, S39 and S41, the gains of the amplifiers 22 and 24 are actually changed.
[0029]
As described above, the color of the subject is accurately evaluated based on the R ′ data, G data, and B ′ data and the current gains α and β. Therefore, even when the subject is suddenly switched, The white balance can be adjusted appropriately. That is, for example, when the light source of the subject is suddenly switched from red to white, the R 'data and B' data output from the amplifiers 22 and 24 are significantly different from the R data and B data output from the signal processing circuit 20. In this embodiment, the color evaluation is substantially performed based on the R data, the B data, and the G data to which the gains α and β are not applied. Therefore, it is not determined that the actual color of the subject is outside the pull-in range even though the actual color is within the pull-in range, or that the actual color of the subject is outside the pull-in range even though the actual color of the subject is outside the pull-in range. The white balance may be adjusted appropriately.
[0030]
Further, when the color evaluation value of the subject is in the peripheral part of the pull-in range, that is, in the third area, the correction is performed in consideration of the initial values (= 1) to the optimum gains α T and β T , and thus the generated image is generated. Can be colored according to the color of the subject. In other words, if the subject is reddish, the generated image is also reddish, and if the subject is bluish, the generated image is also bluish.
[0031]
In this embodiment, the amplifiers 22 and 24 are provided to control the gains α and β. However, the gains α and β are added to the matrix calculation formula of RGB conversion to control the gains α and β. You may do so. In other words, the amplifiers 22 and 24 may be omitted, and the signal processing circuit 20 may perform a matrix operation according to Equation 4 and change the matrix coefficient according to the subject.
[0032]
(Equation 4)
Figure 0003545249

[Brief description of the drawings]
FIG. 1 is a block diagram showing one embodiment of the present invention.
FIG. 2 is an illustrative view showing a complementary color filter;
FIG. 3A is an illustrative view showing a weighting coefficient and a pull-in range, and FIG. 3B is a graph showing a distribution of color evaluation values.
FIG. 4 is a flowchart showing a part of the operation of the CPU;
FIG. 5 is a flowchart showing another portion of the operation of the CPU;
FIG. 6 is an illustrative view showing a subject image and a divided area formed on a screen;
FIG. 7 is a block diagram showing a conventional technique.
FIG. 8 is an illustrative view showing one portion of an operation of the conventional technique shown in FIG. 7;
[Explanation of symbols]
20 signal processing circuits 22, 24 amplifier 26 matrix circuit 28 integration circuit 30 CPU

Claims (7)

入力された被写体の第1色情報信号に利得を乗算して白バランスが調整された第2色情報信号を生成する白バランス調整回路において、
前記第2色情報信号を積分する積分手段、
前記積分手段による積分値を前記利得によって割り算する割り算手段、
前記割り算手段による割り算値に基づいて色評価値を算出する色評価値算出手段手段、および
前記色評価値に応じて前記利得を制御する制御手段を備えることを特徴とする、白バランス調整回路。
In a white balance adjustment circuit for generating a second color information signal in which a white balance is adjusted by multiplying an input first color information signal of a subject by a gain,
Integrating means for integrating the second color information signal;
Division means for dividing the integral value by the integration means by the gain;
A white balance adjusting circuit, comprising: a color evaluation value calculation unit that calculates a color evaluation value based on a division value by the division unit; and a control unit that controls the gain according to the color evaluation value.
前記制御手段は、複数の色評価値にそれぞれ割り当てられた複数の重み付け係数を有するテーブル、前記評価手段によって生成された色評価値に対応する重み付け係数を前記テーブルから検出する重み付け係数検出手段、および検出された重み付け係数に基づいて前記利得を制御する利得制御手段を含む、請求項1記載の白バランス調整回路。The control means, a table having a plurality of weighting coefficients respectively assigned to a plurality of color evaluation values, a weighting coefficient detection means for detecting a weighting coefficient corresponding to the color evaluation value generated by the evaluation means from the table, and 2. The white balance adjustment circuit according to claim 1, further comprising gain control means for controlling the gain based on the detected weighting coefficient. 前記テーブルの第1所定領域に第1所定数が割り当てられ、前記第1所定領域の周辺に位置する第2所定領域に前記第1所定数よりも小さい第2所定数が割り当てられ、そして前記第1所定領域と前記第2所定領域との間の第3所定領域に前記第1所定数よりも小さくかつ前記第2所定数よりも大きい第3所定数が割り当てられる、請求項2記載の白バランス調整回路。A first predetermined number is allocated to a first predetermined area of the table, a second predetermined number smaller than the first predetermined number is allocated to a second predetermined area located around the first predetermined area, and The white balance according to claim 2, wherein a third predetermined number smaller than the first predetermined number and larger than the second predetermined number is assigned to a third predetermined area between the first predetermined area and the second predetermined area. Adjustment circuit. 前記利得制御手段は、前記検出された重み付け係数を用いて最適利得を算出する最適利得算出手段、前記最適利得および現利得に基づいて前記利得を更新する更新手段を含む、請求項2または3記載の白バランス調整回路。4. The gain control unit according to claim 2, wherein the gain control unit includes an optimum gain calculation unit that calculates an optimum gain using the detected weighting coefficient, and an update unit that updates the gain based on the optimum gain and the current gain. White balance adjustment circuit. 前記最適利得算出手段は、前記割り算値に基づいて白バランスのずれ量を算出するずれ量算出手段、および算出された前記ずれ量ならびに初期利得量のそれぞれに前記重み付け係数に対応する重み付けを施して前記最適利得を算出する重み付け手段を含む、請求項4記載の白バランス調整回路。The optimum gain calculating means calculates a shift amount of the white balance based on the division value, and weights each of the calculated shift amount and the initial gain amount corresponding to the weighting coefficient. 5. The white balance adjustment circuit according to claim 4, further comprising a weighting means for calculating said optimum gain. 前記更新手段は、前記最適利得と前記現利得とを比較する比較手段、および前記比較手段の比較結果に応じて前記最適利得と前記現利得との差が縮まるように前記利得を更新する利得更新手段を含む、請求項4または5記載の白バランス調整回路。A comparing unit that compares the optimal gain and the current gain; and a gain updating unit that updates the gain so as to reduce a difference between the optimal gain and the current gain according to a comparison result of the comparing unit. The white balance adjustment circuit according to claim 4 or 5, further comprising means. 請求項1ないし6のいずれかに記載の白バランス調整回路を備える、ディジタルカメラ。A digital camera comprising the white balance adjustment circuit according to claim 1.
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