JP4306261B2 - 撮像装置及び撮像方法 - Google Patents
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Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、撮像装置及び撮像方法に関する。詳しくは、映像信号の逆光状態を適切に判定し、逆光状態に応じた逆光補正処理を行うことのできる撮像装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来のデジタルカメラなどの撮像装置では、撮像するときの露出状態に応じた適切な画像処理を行うための方法や装置が数多く考案されており、そのうち、逆光状態において被写体を適正露光するための方法もいくつか提案されている。
【０００３】
例えば、対象となる画像データのヒストグラムを生成し、このヒストグラムに基づいて対象となる画像データが逆光状態であるか否かを判定して画像処理条件を設定する画像処理方法や装置などが考案されている。（例えば、特許文献１参照。）。
【０００４】
【特許文献１】
特開２０００−１３４４６７号公報（第６−１１頁、図１）
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、撮影する画像によって、被写体がどのような逆光状態であるかは多様であり、画像データのヒストグラムのみから逆光状態を判定しただけでは、被写体がどのような逆光状態となっているかを的確に判断することが困難である。
【０００６】
例えば、逆光状態で撮影する被写体の背景を損なうことなく、この被写体を適正露光となるように処理するというような画像処理を行う場合は、画像データのヒストグラムのみから逆光状態を判定しただけでは適切な逆光補正処理を行うことができないという問題を有している。
【０００７】
従って、映像信号における逆光状態を適切に判定できるようにし、それぞれの逆光状態の応じて映像信号に適した逆光補正を行うことができる撮像装置及び撮像方法を提供することに解決しなければならない課題を有する。
【０００８】
【課題を解決するための手段】
前記課題を解決するため、本発明に係る撮像装置及び撮像方法は次のような構成にすることである。
【０００９】
（１）映像信号の撮像範囲を所定面積のブロックに分割し、該分割した各ブロックごとに前記映像信号の輝度レベルを測定し、該測定した輝度レベルと予め設定されている複数個のパターンとを比較して前記各ブロックを逆光状態である逆光ブロックと逆光状態でない通常ブロックとに区別し、該区別した各ブロックの配置状態を逆光パターンとして検出するマルチ検波手段と、前記マルチ検波手段で検出した逆光パターンを用いて、前記逆光ブロックの平均輝度レベルと前記通常ブロックの平均輝度レベルとの比率を算出し、該算出した比率に基づいて前記映像信号における逆光状態の度合を示す逆光度合データを生成する第１の逆光判別データ生成手段と、前記映像信号の輝度レベルを測定し、該測定した輝度レベルの分布状態を示す輝度分布データを生成し、該生成した輝度分布データに基づいて前記映像信号における逆光状態の傾向を示す逆光傾向データを生成する第２の逆光判別データ生成手段と、前記映像信号に対する露光量情報に基づいて、該映像信号の逆光状態を補正するための補正量の割合を示す補正量データを生成する第３の逆光判別データ生成手段と、前記第１の逆光判別データ生成手段で生成した逆光度合データと前記第２の逆光判別データ生成手段で生成した逆光傾向データと前記第３の逆光判別データ生成手段で生成した補正量データとに基づいて、前記映像信号の逆光状態を判定するための逆光判断データを算出する逆光判断データ算出手段と、前記逆光判断データ算出手段で算出した逆光判断データと、所定の逆光状態基準データとを比較し、前記映像信号の逆光状態を判定する逆光状態判定手段と、前記逆光状態判定手段の判定結果に基づいて、前記映像信号に対する逆光補正処理を制御する逆光補正制御手段と、を備えていることを特徴とする撮像装置。
（２）映像信号の撮像範囲を所定面積のブロックに分割し、該分割した各ブロックごとに前記映像信号の輝度レベルを測定し、該測定した輝度レベルと予め設定されている複数個のパターンとを比較して前記各ブロックを逆光状態である逆光ブロックと逆光状態でない通常ブロックとに区別し、該区別した各ブロックの配置状態を逆光パターンとして検出する工程、
前記逆光パターンとして検出する工程で検出した逆光パターンを用いて、前記逆光ブロックの平均輝度レベルと前記通常ブロックの平均輝度レベルとの比率を算出し、該算出した比率に基づいて前記映像信号における逆光状態の度合を示す逆光度合データを生成する工程、前記映像信号の輝度レベルを測定し、該測定した輝度レベルの分布状態を示す輝度分布データを生成し、該生成した輝度分布データに基づいて前記映像信号における逆光状態の傾向を示す逆光傾向データを生成する工程、前記映像信号に対する露光量情報に基づいて、該映像信号の逆光状態を補正するための補正量の割合を示す補正量データを生成する工程、前記逆行度合データを生成する工程で生成した逆光度合データと前記逆光傾向データを生成する工程で生成した逆光傾向データと前記補正量データを生成する工程で生成した補正量データとに基づいて、前記映像信号の逆光状態を判定するための逆光判断データを算出する工程、前記逆光判断データを算出する工程で算出した逆光判断データと、所定の逆光状態基準データとを比較し、前記映像信号の逆光状態を判定する工程、前記逆光状態を判定する工程での判定結果に基づいて、前記映像信号に対する逆光補正処理を制御する工程、からなる撮像方法。
【００１０】
このような構成の撮像装置において、逆光判断データ算出手段により、第１の逆光判別データ生成手段で生成した逆光度合データと、第２の逆光判別データ生成手段で生成した逆光傾向データと、第３の逆光判別データ生成手段で生成した補正量データとに基づいて、映像信号の逆光状態を判定する逆光判断データを算出する。
【００１１】
そして、逆光状態判定手段で、上記算出した逆光判断データと所定の逆光状態基準データとを比較して映像信号の逆光状態を判定し、この判定結果に基づいて、逆光補正制御手段が映像信号に対する逆光補正処理を制御することによって、撮影する映像信号における逆光状態検出の信頼度が向上し、被写体に対して適切な逆光補正を行うことができる。
【００１２】
【発明の実施の形態】
次に、本発明に係る撮像装置及び撮像方法における実施の形態について図面を参照して説明する。但し、図面は専ら解説のためのものであって、本発明の技術的範囲を限定するものではない。
【００１３】
図１は、本発明の撮像方法を具現化する撮像装置において、逆光状態を判別するための主要部の概略構成を示したブロック図であり、撮像レンズ１０、アイリス（ｉｒｉｓ）２０、アイリス駆動回路２１、撮像素子３０、撮像素子制御回路３１、Ｓ／Ｈ（Ｓａｍｐｌｅ／Ｈｏｌｄ）回路４０、映像信号処理回路５０、検波回路５１、マイコン６０、発光装置７０、発光装置駆動回路７１などを備えている。
【００１４】
撮像レンズ１０は、被写体からの光を取り込んでアイリス２０へ送る。
【００１５】
アイリス２０は、マイコン６０により制御されるアイリス駆動回路２１に従い、撮像レンズ１０を通過してくる光の量を調整して、画像の明るさ（露出）を決める。
【００１６】
撮像素子３０は、マイコン６０により制御される撮像素子制御回路３１に従い、アイリス２０を通過してくる被写体からの光を、撮像素子を構成する各画素によって電気信号に変換し、アナログ映像信号としてＳ／Ｈ回路４０に送出する。
【００１７】
Ｓ／Ｈ回路４０は、撮像素子３０から送られてくるアナログ映像信号を順次サンプリングして映像信号処理回路５０に送出する。
【００１８】
映像信号処理部５０は、検波回路５１を備え、マイコン６０の制御に従い、Ｓ／Ｈ回路４０から送られてくるアナログ映像信号を増幅し、デジタル映像信号に変換し、変換したデジタル映像信号に対して所定の信号処理を施す。また、映像信号の逆光状態を判別する際の判別基準となる各種基準データ（以下、閾値という）が記憶してある。
【００１９】
また、変換されたデジタル映像信号における逆光状態の判別を行うため、映像信号の輝度レベルの分布状態を測定し、その分布状態を示す輝度レベル分布データ（以下、ヒストグラムという）を生成し、このヒストグラムに基づいて逆光状態の傾向を判別するための逆光傾向データを算出する機能を備えている。
【００２０】
更に、ＥＶ値（Ｅｘｐｏｓｕｒｅ Ｖａｌｕｅ値）から逆光状態に対する補正量の割合を示す補正量データを算出する機能を備えている。
【００２１】
映像信号処理部５０の検波回路５１は、変換されたデジタル映像信号における逆光状態の判別を行うため、映像信号に対する有効画枠を所定面積のブロックに分割し、分割した各ブロックの輝度レベルを検波（測定）する機能を備え、被写体が逆光状態であるブロック（被写体が逆光状態であると想定されるブロック）とそれ以外のブロックとの区分し、区分した各ブロックにおける平均輝度レベルを算出して逆光状態の度合を判別するための逆光度合データを生成する機能を備えている。
【００２２】
マイコン６０は、アイリス駆動回路２１、撮像素子制御回路３１、Ｓ／Ｈ回路４０、映像信号処理回路５０、発光装置駆動回路７１など装置各部の制御及び全体の処理や制御を行い、また、映像信号処理回路５０から送られてくる逆光度合データ、逆光傾向データ、補正量データなどに基づいて逆光状態の信頼度（逆光判断データ）を算出し、所定の信頼度（逆光状態基準データ）とを比較して映像信号の逆光状態を判定し、この判定結果に基づいて装置各部の制御を行う。
【００２３】
発光装置７０は、マイコン６０により制御される発光装置駆動回路７１に従い、最適な露光値になるようにシャッター（図示せず）と同時に瞬間的な光を発する。
【００２４】
このような構成の撮像装置において、映像信号の逆光状態を判定して逆光補正処理するまでの過程を次に示す［１］〜［５］の順に従って説明する。
【００２５】
［１］第１の逆光判別データ生成
［２］第２の逆光判別データ生成
［３］第３の逆光判別データ生成
［４］第１〜第３の逆光判別データによる逆光状態の判定
［５］逆光状態の判定に基づく逆光補正制御
【００２６】
まず、上記［１］〜［５］の処理過程の概要を図２に示すフローチャートを参照しながら説明する。
【００２７】
まず、映像信号処理部５０の検波回路５１によって、撮影している映像信号を所定面積のブロックに分割し、各ブロックの輝度レベルを測定（マルチ検波）し、逆光状態のブロックと逆光状態以外のブロックとの割合によって逆光状態の度合を示す逆光度合データを第１の逆光判別データＪ１として生成する（ＳＴ１００）。
【００２８】
また、映像信号処理部５０は、撮影している映像信号の輝度レベルを測定し、輝度レベルの分布状態を示すデータ、即ち、ヒストグラムを生成し、このヒストグラムに基づいて逆光状態の傾向を示す逆光傾向データを第２の逆光判別データＪ２として生成する（ＳＴ２００）。
【００２９】
次に、撮影装置におけるＥＶ値から撮影している映像信号（の明るさ）に対する補正量データを生成し、第３の逆光判別データＪ３（補正量データ）とする（ＳＴ３００）。
【００３０】
次に、それぞれ生成した第１の逆光判別データＪ１（逆光度合データ）、第２の逆光判別データＪ２（逆光傾向データ）、第３の逆判別データＪ３（補正量データ）に基づいて、逆光状態の信頼度を算出する（ＳＴ４００）。
【００３１】
次に、算出した逆光信頼度が所定の基準値（閾値）以上であるか否かを判定する（ＳＴ５００）。
【００３２】
そして、所定の閾値以上である場合は逆光状態であると判断し、発光装置駆動回路７１により発光装置７０を発光させるなど、逆光状態を補正するための制御を行う（ＳＴ６００）。
【００３３】
［１］第１の逆光判別データ生成
まず、第１の逆光判別データを生成するまでの概要を図３に示すフローチャートを参照しながら説明する。
【００３４】
撮影している映像信号の有効画枠を所定面積のブロックに分割し、分割した各ブロックの輝度レベルを測定し、逆光状態であるブロック（被写体が逆光状態であると想定されるブロック）の平均輝度レベルを算出する（ＳＴ１１０、ＳＴ１２０）。
【００３５】
続いて、逆光状態のブロック以外の通常ブロックについて、平均輝度レベルを算出する（ＳＴ１３０）。
【００３６】
次に、逆光状態であるブロックの平均輝度レベルと、通常ブロックの平均輝度レベルとの比率、光量割合を算出する（ＳＴ１４０）。
【００３７】
そして、撮影している映像信号の有効画枠全体が均一の明るさ（コントラスト）であるとき、即ち、全てのブロックが均一の輝度レベルであるときの光量割合を１００［％］とした場合、光量割合１００［％］と上記算出した光量割合との差分を算出し、算出した値に基づいて逆光状態の度合を示す逆光度合データを生成し、第１の逆光判別データとする（ＳＴ１５０）。
【００３８】
次に、上述した図３のフローチャートに基づく具体的な処理内容について説明をする。
【００３９】
［１−１］逆光パターンの判定
撮像レンズ１０からアイリス２０、撮像素子３０、Ｓ／Ｈ４０を介して映像信号処理回路５０で処理された映像信号は、検波回路５１において、逆光状態を検出するため、図４（ａ）に示すような、撮影している映像信号における有効画枠を等分割するマルチ検波枠１００によって、所定面積のブロックに分割される。
【００４０】
そして、マルチ検波枠１００で撮影している映像信号を所定面積のブロックに分割し、分割した各ブロックの輝度レベルを検波（測定）し、逆光状態であるか否かの判別が行われる。
【００４１】
例えば、図４（ｂ）に示すように、撮影している映像信号を所定面積のブロックに分割し、分割した各ブロックの輝度レベルを検波（測定）し、予め装置内に予め記憶されているパターン、例えば、図５に示すような各パターンに従って、被写体が逆光状態でないと判別されたブロックを通常ブロック（網掛けなしのブロック）、被写体が逆光状態であるブロック（被写体が逆光状態であると想定されるブロック）を逆光ブロック（網掛けブロック）として区別する。
【００４２】
次に、通常ブロック、逆光ブロックそれぞれの単位面積当たりの輝度レベル、即ち、平均輝度レベルは、次式により算出する。
【００４３】
・平均輝度レベル＜１＞
＝通常ブロックの輝度レベルの合計値／通常ブロックの合計面積
・平均輝度レベル＜２＞
＝逆光ブロックの輝度レベルの合計値／逆光ブロックの合計面積
【００４４】
続いて、通常ブロックの平均輝度レベル＜１＞と逆光ブロックの平均輝度レベル＜２＞の比率（以下、光量割合Ｘという）を次式で求める。
【００４５】
光量割合Ｘ ＝ ｛ 平均輝度レベル＜１＞／平均輝度レベル＜２＞ ｝× １００［％］
【００４６】
そして、予め装置内に設定（記憶）されている複数個のパターンの光量割合に対し、算出した光量割合Ｘが最も小さくなるパターンを判定する。
【００４７】
例えば、図４（ｃ）に示すブロックに区分された映像信号の光量割合Ｘを算出する場合、図６に示すように、まず、通常ブロックの平均輝度レベル＜１＞と逆光ブロックの平均輝度レベル＜２＞を求め、次に、通常ブロックの平均輝度レベル＜１＞と逆光ブロックの平均輝度レベル＜２＞との比率、即ち、光量割合Ｘを算出する。
【００４８】
なお、装置内に記憶されているパターンは、マルチ検波枠１００に基づいて、予め想定される逆光状態のパターンが複数個記憶されており、図示した以外のパターンであってもよく、記憶（設定）できる個数も限定されるものでない。
【００４９】
［１−２］逆光パターンに基づく逆光判別データの生成
続いて、判別した逆光パターンの光量割合Ｘと全てのブロックが均一の輝度レベルであるときの光量割合とを比較し、逆光状態の度合を示す判別データを生成する。
【００５０】
図７（ａ）に示すように、マルチ検波枠１００（有効画枠）全体が均一の明るさ（均一のコントラスト）、つまり、各ブロックが全て均一の輝度レベルである場合の平均輝度レベルは１００［％］、即ち、光量割合は１００［％］である。
【００５１】
各ブロックが全て均一の輝度レベルである場合の光量割合（１００［％］）を光量割合Ｘ０とし、判別した逆光パターンの光量割合Ｘ（図７（ｂ）参照）とを比較する。
【００５２】
具体的には、図７（ｃ）に示すように、［１−１］判別した逆光パターンの光量割合Ｘが、各ブロックが全て均一の輝度レベルである時の光量割合Ｘ０に対して、どの程度光量が不足しているのかを次式で算出する。この算出結果に基づいて、逆光状態の度合（逆光確率）を示す逆光度合データが生成され、この逆光度合データを第１の逆光判別データＪ１とする。
【００５３】
第１の逆光判別データＪ１（逆光度合データ）
Ｊ１ ＝ （ 光量割合Ｘ０ − 光量割合Ｘ ）[％]
【００５４】
［２］第２の逆光判別データ生成
次に、第２の判別データを生成するまでの概要を図８に示すフローチャートを参照しながら説明する。
【００５５】
映像信号処理回路５０では、撮像レンズ１０からアイリス２０、撮像素子３０、Ｓ／Ｈ４０を介して処理された映像信号の輝度レベルを測定し、輝度レベルを所定のステップに分割して設定し、設定したステップの輝度レベルに対して、測定した輝度レベルがどの程度存在しているか累計した輝度レベルの分布データ、いわゆる、ヒストグラムを生成する（ＳＴ２１０）。
【００５６】
次に、撮影している映像信号について輝度レベルの分布状態がどの程度の逆光状態であるのかを判別するため、ヒストグラムを所定の輝度レベルに応じて３つの領域（高輝度領域Ｈ、中輝度領域Ｍ、低輝度領域Ｌ）に分割し、最高の輝度レベル（ステップが最大値である点）から分割した各ステップごとに輝度レベルの度数を検索し、所定の輝度レベルとなる点（ステップ）を高輝度領域Ｈと中輝度領域Ｍとの分界点とする（ＳＴ２２０、ＳＴ２３０）。
【００５７】
もし、分界点を設定できない場合は、検索終了となる（ＳＴ２３０→ＳＴ２７０）。
【００５８】
分界点により高輝度領域Ｈが設定されると、引き続いて、各ステップにおける輝度レベルの度数の検索を続け、所定の輝度レベルとなる点（ステップ）を中輝度領域Ｍと低輝度領域Ｌの分界点とする（ＳＴ２３０→ＳＴ２４０）。
【００５９】
引き続いて、最小の輝度レベル（ステップが最小値である点）まで検索を行い、検索を終了すると、ヒストグラムが高輝度領域Ｈ、中輝度領域Ｍ、低輝度領域Ｌという３つの領域に分割される（ＳＴ２５０）。
【００６０】
もし、中輝度領域Ｍと低輝度領域Ｌの分界点を設定できない場合は、検索終了となる（ＳＴ２５０→ＳＴ２７０）。
【００６１】
次に、ヒストグラムが高輝度領域Ｈ、中輝度領域Ｍ、低輝度領域Ｌの３つの領域に分割されると、各領域の輝度レベルの平均度数を算出する（ＳＴ２６０）。
【００６２】
そして、ヒストグラムと各領域の輝度レベルの平均度数を用いて逆光状態の分布傾向を判別するため判別データを算出し、算出した判別データと各種の基準データと比較し、その比較結果に基づいて、撮影している映像信号における逆光状態の傾向（輝度レベル分布状態）を示す逆光傾向データを生成し、第２の逆光判別データとする（ＳＴ２７０）。
【００６３】
次に、上述した図８のフローチャートに基づく具体的な処理内容について説明をする。
【００６４】
［２−１］ヒストグラムの生成
映像信号処理回路５０は、撮影している映像信号の輝度レベルを測定し、輝度レベルを所定のステップに分割して設定し、設定したステップの輝度レベルに対して、測定した輝度レベルがどの程度存在しているか累計する。
【００６５】
具体例としては、輝度レベルを０〜２５６までのステップに分割して設定し、各ステップの輝度レベルごとに、測定した輝度レベルの画素数がいくつあるかを累計した値（度数）を求めることにより、輝度レベルの分布状態を示す分布データを生成する。
【００６６】
この分布データを図示すると、図９に示すように、横軸方向に各輝度レベル、縦軸方向に各輝度レベルの度数（画素数）で表した、いわゆるヒストグラムとなる。以下、輝度レベルの分布状態を検出するために生成した分布データをヒストグラムという。
【００６７】
そして、このヒストグラムを輝度レベルに基づいて高輝度領域Ｈ、中輝度領域Ｍ、低輝度領域Ｌというように３つの領域に分割した場合、逆光状態の映像信号のヒストグラムは、図９に示すように、低輝度領域Ｌでは、最低輝度レベルから度数が増加し、ある輝度レベルで度数がピークとなり、中輝度領域Ｍ方向に向かって徐々に減少して行く山状の分布となり、中輝度領域Ｍに入ると、中輝度レベルの度数がほとんどない一定の分布となり、高輝度領域Ｈになると、再び度数が徐々に増加し、ある輝度レベルで度数がピークとなり、最低輝度レベル方向に向かって度数が減少する山状の分布となる、という特徴を有する。
【００６８】
即ち、映像信号の輝度レベルが、高輝度領域Ｈと低輝度領域Ｌに相当する輝度レベルに集中して存在し、中輝度領域Ｍに相当する輝度レベルにほとんど存在しないという状態の輝度レベル分布となる。
【００６９】
そこで、映像信号処理回路５０は、撮影している映像信号における輝度レベルを測定し、その輝度レベルの分布状態を示すヒストグラムを生成し、高輝度領域Ｈ、中輝度領域Ｍ、低輝度領域Ｌというように３つの領域に分割する。
【００７０】
ヒストグラムを３つの領域に分割するには、まず、生成したヒストグラムにおいて度数が最大となる輝度レベルの地点を求め、点Ｐとする。
【００７１】
次に、この点Ｐに基づいて、最大度数に対して所定の割合となる適当な度数を閾値Ｔ１として設定する。なお、閾値Ｔ１は、低輝度領域Ｌ及び高輝度領域Ｈと、中輝度領域Ｍとを十分に判別できる度数が設定される。
【００７２】
次に、ヒストグラムにおける最高の輝度レベル（又は最低の輝度レベル）から、最低の輝度レベル（又は最高の輝度レベル）方向に向かって各輝度レベル（各ステップ）ごとの度数の検索を開始する。
【００７３】
そして、検索を開始してから最初に度数を検出した輝度レベルの地点を領域開始点Ｓとし、更に、低輝度（又は高輝度）レベル方向に向かって順次各輝度レベルの度数を検索して行き、閾値Ｔ１と同じ度数となる輝度レベルの地点を各領域の分界点とする。
【００７４】
具体例としては、図１０に示すヒストグラムにおいて、度数が最大となる輝度レベルの点Ｐを求め、点Ｐの度数の適当な度数を閾値Ｔ１として設定する。
【００７５】
そして、最高の輝度レベル（ステップ２５６）から最低の輝度レベル（ステップ０）方向に向かって検索する場合、まず、最高の輝度レベル（ステップ２５６）から検索を開始し、最初に度数を検出した輝度レベルの地点を領域開始点Ｓとする。
【００７６】
続いて、最低の輝度レベル方向に向かって各輝度レベルごとの度数を順次検索して行き、一旦、閾値Ｔ１で設定した度数を超え、更に、最大の度数となる輝度レベルである点Ｐを過ぎて度数が減少してゆき、次に閾値Ｔ１の度数と同じになる輝度レベルの地点を高輝度領域Ｈと中輝度領域Ｍとの分界点ＭHとする。
【００７７】
更に、最低の輝度レベル方向に向かって各輝度レベルごとの度数を順次検索して行き、図１１に示すように、再び閾値Ｔ１の度数と同じになる輝度レベルの地点を中輝度領域Ｍと低輝度領域Ｌとの分界点ＭLとし、更に最低の輝度レベル方向に検索を続け、度数が存在している最後の地点（ステップ）を領域終了点Ｅとする。
【００７８】
このようにして各領域の境界を設定することによって、領域開始点Ｓ〜分界点ＭHまでの輝度レベルの範囲を高輝度領域Ｈ、分界点ＭH〜分界点ＭLまでの間の輝度レベルの範囲を中輝度領域Ｍ、分界点ＭL〜検索終了点Ｅまでの輝度レベルの範囲を低輝度領域Ｌとすることで、図１２に示すように、ヒストグラムが３つの領域（高輝度領域Ｈ、中輝度領域Ｍ、低輝度領域Ｌ）に分割される。
【００７９】
［２−２］ヒストグラムに基づく逆光判別データの生成
続いて、３つの領域に分割したヒストグラムに基づいて、逆光判別データを生成するまでの過程について説明する。
【００８０】
上述の［２−１］において、高輝度領域Ｈ、中輝度領域Ｍ、低輝度領域Ｌに３分割して生成したヒストグラムに基づいて、次に示す（１）〜（４）の比較処理を行う。
【００８１】
（１）各領域の輝度レベルの度数と閾値Ｔ２及び閾値Ｔ３の比較
（２）全領域に対する中輝度領域Ｍの割合と閾値Ｔ４の比較
（３）全領域に対する低輝度領域Ｌ以外の領域の割合と閾値Ｔ５の比較
（４）低輝度領域Ｌにおける低輝度固有領域Ｆの平均度数と閾値Ｔ６の比較
【００８２】
なお、上述の閾値Ｔ２〜Ｔ６は、逆光状態を判別するために予め設定してある所定の基準データ（値）である。
【００８３】
まず、（１）各領域の輝度レベルの度数と閾値Ｔ２及び閾値Ｔ３の比較処理について説明する。
【００８４】
まず、上述の［２−１］で生成したヒストグラムをもとにして、各領域ごとに輝度レベルの度数の正規化処理を行う。
【００８５】
輝度レベルの度数の正規化処理とは、各領域における輝度レベルの度数の合計値を算出し、算出したそれぞれの合計値を各領域の輝度レベルの幅（範囲；ステップの数）で除算処理することにより各領域の平均的な輝度レベルを算出し、各領域における輝度レベルの度数分布の特徴を顕在化させて、逆光状態の判別を行うためのものである。
【００８６】
各高輝度領域Ｈの度数の合計値をＳＵＭ＿ｈ、中輝度領域Ｍの度数の合計値をＳＵＭ＿ｍ、低輝度領域Ｌの度数の合計値をＳＵＭ＿ｌとし、高輝度領域Ｈの幅をＷｈ、中輝度領域Ｍの幅をＷｍ、低輝度領域Ｌの幅をＷｌとし、各領域の正規化輝度レベル度数をＨａｖ（高輝度領域Ｈ）、Ｍａｖ（中輝度領域Ｍ）、Ｌａｖ（低輝度領域Ｌ）は次式で求められる。
【００８７】
Ｈａｖ（高輝度領域Ｈ）＝ ＳＵＭ＿ｈ／Ｗｈ
Ｍａｖ（中輝度領域Ｍ）＝ ＳＵＭ＿ｍ／Ｗｍ
Ｌａｖ（低輝度領域Ｌ）＝ ＳＵＭ＿ｌ／Ｗｌ
【００８８】
例えば、ヒストグラムにおいて、各領域がそれぞれ図１３（ａ）に示すように設定されていた場合、上述した式で各領域の輝度レベル度数を正規化した結果を図示すると、図１３（ｂ）に示すように、各領域の輝度レベルの幅を同じ幅とし、各領域ごとに特徴となる輝度レベル（平均値）の度数が一定状態であるグラフ（以下、正規化グラフという）となり、この正規化グラフにより、各領域の特徴を顕在化させることができる。
【００８９】
そして、図１３（ｂ）に示す正規化グラフにおいて、高輝度領域Ｈの正規化輝度レベル度数Ｈａｖ及び低輝度領域Ｌの正規化輝度レベル度数Ｌａｖと閾値Ｔ２、中輝度領域Ｍの正規化輝度レベル度数Ｍａｖと閾値Ｔ３とをそれぞれ比較する。
【００９０】
なお、閾値Ｔ２は、高輝度領域Ｈ及び低輝度領域Ｌにおける逆光状態を判別するための所定の基準度数、閾値Ｔ３は、中輝度領域Ｍにおける逆光状態を判別するための所定の基準度数であり、予め装置内のメモリなどに設定（記憶）されている。
【００９１】
そして、次の条件＜１＞〜＜３＞を全て満たすとき、被写体が逆光状態であると判断し、所定の逆光ポイントを算出する。
【００９２】
条件＜１＞；正規化輝度レベル度数 Ｈａｖ ＞ 閾値Ｔ２
条件＜２＞；正規化輝度レベル度数 Ｌａｖ ＞ 閾値Ｔ２
条件＜３＞；正規化輝度レベル度数 Ｍａｖ ＜ 閾値Ｔ３
【００９３】
即ち、条件＜１＞〜＜３＞において、それぞれ閾値Ｔ２又は閾値Ｔ３との差が大きいほど、被写体が逆光状態である傾向が大きいと判断されることになる。
【００９４】
次に、（２）全領域に対する中輝度領域Ｍの割合と閾値Ｔ４の比較処理について説明する。
【００９５】
まず、上述の［２−１］で生成したヒストグラムにおいて、低輝度領域Ｌ〜高輝度領域Ｈまでの輝度レベルの幅（範囲）全体に対する、中輝度領域Ｍの輝度レベルの幅（範囲）の割合を求める。
【００９６】
例えば、図１４に示すヒストグラムにおいて、各領域がそれぞれ設定され、高輝度領域Ｈの幅（範囲）をＷｈ、中輝度領域Ｍの幅（範囲）をＷｍ、低輝度領域Ｌの幅（範囲）をＷｌとした場合、上記中輝度領域Ｍの輝度レベルの幅（範囲）の割合Ｒｍを次式により算出する。
【００９７】
Ｒｍ＝｛Ｗｍ／（Ｗｈ＋Ｗｍ＋Ｗｌ）｝×１００［％］
【００９８】
次に、上述の式で算出したＲｍと閾値Ｔ４とを比較する。なお、閾値Ｔ４は、全領域に対する中輝度領域Ｍの割合が逆光状態であるか否かを判別するための所定の基準値であり、予め装置内のメモリなどに設定（記憶）されている。
【００９９】
そして、次の条件<４>を満たすとき、被写体が逆光状態であると判断し、所定の逆光ポイントを算出する。
【０１００】
条件<４>；全領域に対する中輝度領域Ｍの割合 Ｒｍ ≧ 閾値Ｔ４
【０１０１】
即ち、条件<４>において、全領域に対する中輝度領域Ｍの割合Ｒｍが閾値Ｔ４以上であり、閾値Ｔ４との差が大きいほど、中輝度領域Ｍの輝度レベルが全体に占める割合が大きいので、被写体が逆光状態である傾向が大きいと判断されることになる。
【０１０２】
次に、（３）輝度レベルの範囲全体に対する低輝度領域Ｌ以外の領域の割合と閾値Ｔ５の比較処理について説明する。
【０１０３】
（２）と同様、上述の［２−１］で生成したヒストグラムにおいて、低輝度領域Ｌ〜高輝度領域Ｈまでの輝度レベルの幅（範囲）全体に対する、低輝度領域Ｌ以外の領域の割合を求める。
【０１０４】
例えば、図１４に示すヒストグラムにおいて、各領域がそれぞれ設定され、輝度レベルの全範囲（全ステップ；０〜２５６）をＷ０、高輝度領域Ｈの幅（範囲）をＷｈ、中輝度領域Ｍの幅（範囲）をＷｍ、低輝度領域Ｌの幅（範囲）をＷｌとした場合、低輝度領域Ｌ以外の領域の割合Ｒｈｍを次式により算出する。
【０１０５】
Ｒｈｍ ＝ ｛（Ｗ０−Ｗｌ）／（Ｗｈ＋Ｗｍ＋Ｗｌ）｝×１００［％］
【０１０６】
なお、低輝度領域Ｌ以外の輝度レベルの幅（範囲）は、主に、高輝度領域Ｈの幅（範囲）と中輝度領域Ｍの幅とを合わせた幅（範囲）と同じであると考えてもよく、上述の式における（Ｗ０−Ｗｌ）を（Ｗｈ＋Ｗｍ）として算出してもよい。
【０１０７】
次に、上述の式で算出したＲｈｍと閾値Ｔ５とを比較する。なお、閾値Ｔ５は、全領域に対する低輝度領域Ｌ以外の領域の割合によって逆光状態であるか否かを判別するための所定の基準値であり、予め装置内のメモリなどに設定（記憶）されている。
【０１０８】
そして、次の条件<５>を満たすときを、被写体が逆光状態であると判断し、所定の逆光ポイントを算出する。
【０１０９】
条件<５>；全領域に対する低輝度領域Ｌ以外の領域の割合 Ｒｈｍ ≧ 閾値Ｔ５
【０１１０】
即ち、条件<５>において、全領域に対する低輝度領域Ｌ以外の領域の割合Ｒｈｍが閾値Ｔ５以上であり、閾値Ｔ５との差が大きいほど、低輝度領域Ｌの輝度レベルが全体に占める割合が小さく、被写体が逆光状態であると判断されることになる。
【０１１１】
次に、（４）低輝度領域Ｌにおける低輝度固有領域Ｆの平均度数と閾値Ｔ６の比較処理について説明する。
【０１１２】
ここでは、上述の［２−１］で生成したヒストグラムにおいて、低輝度領域Ｌにのみに着目し、低輝度領域Ｌにおける所定の輝度レベル以下の領域である低輝度固有領域Ｆに存在している輝度レベルの度数平均を求める。
【０１１３】
例えば、図１５に示すヒストグラムにおいて、各領域がそれぞれ設定され、まず、低輝度領域Ｌにおける低輝度固有領域Ｆの幅（範囲）をＷｌｆ、低輝度固有領域Ｆの度数の合計値をＳＵＭ＿ｆとした場合、低輝度固有領域Ｆの輝度レベルの度数平均Ｆａｖを次式により算出する。
【０１１４】
Ｆａｖ ＝ ＳＵＭ＿ｆ／Ｗｌｆ
【０１１５】
そして、上述の式で算出したＦａｖと閾値Ｔ６とを比較する。なお、閾値Ｔ６は、低輝度領域Ｌに存在する低輝度固有領域Ｆの割合によって、逆光状態によって輝度が低下している以外の領域がどの程度あるのかを判別するための所定の基準値であり、予め装置内のメモリなどに設定（記憶）されている。
【０１１６】
そして、次の条件<６>を満たすときを、被写体が逆光状態であると判断し、所定の逆光ポイントを算出する。
【０１１７】
条件<６>；低輝度固有領域Ｆの平均度数 Ｆａｖ ≧ 閾値Ｔ６
【０１１８】
低輝度固有領域Ｆは、低輝度領域Ｌにおける所定の輝度レベル以下の領域であり、低輝度固有領域Ｆの平均度数Ｆａｖと閾値Ｔ６とを比較することにより、被写体の輝度レベルが、逆光状態となることによって低下しているのか、それとも、もともと輝度レベルが低いのかを判別する。
【０１１９】
ヒストグラムに基づく逆光判別データを生成するために、上記（１）〜（４）で判別する条件<１>〜<６>についてまとめると、以下に示すようになる。
【０１２０】
条件<１>；正規化輝度レベル度数 Ｈａｖ ＞ 閾値Ｔ２
条件<２>；正規化輝度レベル度数 Ｌａｖ ＞ 閾値Ｔ２
条件<３>；正規化輝度レベル度数 Ｍａｖ ＜ 閾値Ｔ３
条件<４>；全領域に対する中輝度領域Ｍの割合 Ｒｍ ≧ 閾値Ｔ４
条件<５>；全領域に対する低輝度領域Ｌ以外の領域の割合 Ｒｈｍ ≧ 閾値Ｔ５
条件<６>；低輝度固有領域Ｆの平均度数 Ｆａｖ ≧ 閾値Ｔ６
【０１２１】
映像信号処理回路５０では、上記の比較条件＜１＞〜＜６＞を満たしているときは、各比較条件ごとに所定のポイントを算出する。但し、条件＜１＞〜＜３＞は全ての条件を満たした場合のみ所定のポイントを算出する。
【０１２２】
そして、比較条件＜１＞〜＜６＞の比較結果に基づいて算出されたポイントを集計し、集計したポイントを所定の百分率［％］に換算して、撮影している映像信号における輝度レベルの分布状態がどの程度の逆光状態であるかを示す逆光傾向データを生成し、第２の逆光判別データＪ２とする。
【０１２３】
第２の逆光判別データＪ２（逆光傾向データ）
Ｊ２＝｛(条件＜１＞・＜２＞・＜３＞)＋条件＜４＞＋条件＜５＞＋条件＜６＞｝［％］
【０１２４】
［３］第３の逆光判別データ生成
次に、第３の逆光判別データの生成過程について説明する。
【０１２５】
撮影している映像信号の輝度レベル（有効画枠内の明るさ）が、装置周辺の明るさに対してどの程度の明るさ（輝度レベル）であるのかを判別するため、装置の露光量、即ち、ＥＶ値（Ｅｘｐｏｓｕｒｅ Ｖａｌｕｅ値）に基づいて、逆光状態に対する補正量の割合を示す補正量データを生成し、第３の逆光判別データＪ３とする。
【０１２６】
この場合、逆光状態の補正を行うべきＥＶ値の範囲は決まっており、逆光補正が必要となるＥＶ値をＥＶｓ、補正が不要となるＥＶ値をＥＶｅとすると、図１６に示すように、ＥＶ値がＥＶｓ〜ＥＶｅの間が逆光状態の補正を行うべき範囲であり、どの程度補正するかの割合（以下、逆光補正確率という）は、ＥＶｓのときを逆光補正確率０［％］、ＥＶｅのときを逆光補正確率１００［％］とすると、逆光補正確率はＥＶｓからＥＶｅの間を直線的に増加する。
【０１２７】
従って、映像信号処理回路５０では、現在のＥＶ値をＥＶｎとすると、ＥＶｎに基づき、撮影している映像信号における逆光状態に対しての補正量の割合（以下、逆光確率補正量という）を次式によって算出し、算出した値に基づいて映像信号の逆光状態を補正するための補正量の割合を示す補正量データを生成し、第３の逆光判別データＪ３とする。
【０１２８】
第３の逆光判別データＪ３（補正量データ）
Ｊ３ ＝ ｛（ＥＶｎ−ＥＶｓ）／（ＥＶｅ−ＥＶｓ）｝×１００［％］
【０１２９】
映像信号が全体的に明るいときの方が逆光状態になりやすいので、第３の逆光判別データＪ３、即ち、逆光確率補正量により撮影している映像信号の明るさに応じた適正な補正量データを生成することができる。
【０１３０】
［４］第１〜第３の逆光判別データによる逆光状態の判定 続いて、上述の［１］〜［３］において算出した第１〜第３の逆光判別データＪ１〜Ｊ３に基づき、逆光状態の判定を行うまでの過程について説明する。
【０１３１】
上述の［１］〜［３］において生成した第１〜第３の逆光判別データＪ１〜Ｊ３は、次のようになる。
【０１３２】
・第１の逆光判別データＪ１（逆光度合データ）
Ｊ１ ＝ （光量割合Ｘ０ − 光量割合Ｘ）[％]
・第２の逆光判別データＪ２（逆光傾向データ）
Ｊ２ ＝ ｛（条件<１>・<２>・<３>）＋条件<４>＋条件<５>＋条件<６>｝[％]
・第３の逆光判別データＪ３（補正量データ）
Ｊ３ ＝ ｛（ＥＶｎ−ＥＶｓ）／（ＥＶｅ−ＥＶｓ）｝×１００［％］
【０１３３】
そして、マイコン６０では、映像信号処理回路５０で生成された上記第１〜第３の逆光判別データＪ１〜Ｊ３に基づいて、逆光状態を判定するための逆光判断データとなる信頼度Ｒを次式により算出する。
【０１３４】
信頼度Ｒ ＝ ｛（Ｊ１ ＋ Ｊ２）×Ｊ３｝／１００
【０１３５】
そして、マイコン６０は、上述した式によって算出した信頼度Ｒの値と、予め設定してある逆光状態を判断するための基準データ（閾値）信頼度Ｒ０の値とを比較し、信頼度Ｒが信頼度Ｒ０以上の値であるとき（Ｒ≧Ｒ０であるとき）を逆光状態であると判定する。
【０１３６】
逆光状態の信頼度Ｒは、上述した［１−１］で判別した逆光パターンにどの程度適合し、どのような逆光状態の度合、傾向であり、補正量の割合がどの程度であるのかを示しており、撮影している映像信号の逆光状態を総合的に判断することができる。
【０１３７】
［５］逆光状態の判定に基づく逆光補正制御
次に、上述した逆光状態の信頼度Ｒの判定に基づいて、装置の各部を制御して逆光補正する過程について説明する。
【０１３８】
上記［４］で算出した信頼度Ｒが基準となる信頼度Ｒ０以上の値であり、逆光状態であると判定されると、マイコン６０は、信頼度Ｒに基づいて各部を制御し、逆光状態を補正するための処理を行う。
【０１３９】
例えば、マイコン６０が発光装置駆動回路７１を制御し、発光装置７０を発光させたり、アイリス駆動回路２１や撮像素子制御回路３１を制御して露光量を調整したり、シャッタースピードやＡＥ（Ａｕｔｏ Ｅｘｐｏｓｕｒｅ)の制御などを行う。
【０１４０】
【発明の効果】
以上説明したように、撮影している映像信号からマルチ検波による逆光度合の判別データ（第１の逆光判別データ）、ヒストグラムによる逆光傾向の判別データ（第２の逆光判別データ）、ＥＶ値に基づく補正量データ（第３の逆光判別データ）を生成し、これらの３つの逆光判別データに基づいて算出される逆光状態の信頼度（逆光判断データ）によって映像信号の逆光状態を判定し、この判定結果に基づいて逆光補正制御するので、撮影する映像信号における逆光状態が多面的に分析され、逆光状態検出の信頼度が向上し、被写体に対して適切な逆光補正を行うことができるという優れた効果を奏するものである。
【０１４１】
例えば、逆光状態で撮影しなくてはならない場合であっても、上記のような逆光状態の判定に基づいた逆光補正制御を行い、発光装置を発光させることで、背景を損なうことなく、暗く沈んでしまう被写体に対して適正な露光処理を行うことができる。
【０１４２】
また、高輝度領域、中輝度領域、低輝度領域の３分割したヒストグラムによって、最大又は最小輝度レベルまでの余裕度や各輝度領域における輝度レベル分布の広がり方などの情報を得ることができるので、これまで以上に適切な逆光補正ができるようになるというメリットがある。
【図面の簡単な説明】
【図１】 本発明に係る撮像装置において、逆光状態を判別するための主要部の構成を略示的に示したブロック図である。
【図２】 図１に示した撮像装置における逆光状態の判別・制御までの過程を簡略化して示したフローチャートである。
【図３】 図１に示した撮像装置において、逆光状態の度合を示す第１の逆光判別データを算出する過程を示したフローチャートである。
【図４】 図１に示した撮像装置において、逆光パターンを判別する過程を略示的に示した説明図である。
【図５】 図１に示した撮像装置において、逆光パターンを判別するために有しているパターンの一例を示した説明図である。
【図６】 図１に示した撮像装置において、逆光パターンから光量割合を算出する改訂を略示的に示した説明図である。
【図７】 図１に示した撮像装置において、図６で説明した光量割合に基づいて第１の逆光判別データを算出する過程を略示的に示した説明図である。
【図８】 図１に示した撮像装置において、逆光状態の傾向を示す第２の逆光判別データを算出する過程を示したフローチャートである。
【図９】 図１に示した撮像装置において、映像信号の輝度レベルの分布状態を示すヒストグラムの一例を示した説明図である。
【図１０】 図１に示した撮像装置において、図９で示すヒストグラムを輝度レベルに応じて分割する過程を略示的に示した説明図である。
【図１１】 図１に示した撮像装置において、図９で示すヒストグラムを輝度レベルに応じて分割する過程を略示的に示した説明図である。
【図１２】 図１に示した撮像装置において、図９で示すヒストグラムを輝度レベルに応じて分割した状態を略示的に示した説明図である。
【図１３】 図１２で分割されたヒストグラムを正規化したグラフによって逆光状態の傾向を判定する過程を略示的に示した説明図である。
【図１４】 図１２で分割されたヒストグラムによって逆光状態の傾向を判定する過程を略示的に示した説明図である。
【図１５】 図１２で分割されたヒストグラムによって逆光状態の傾向を判定する過程を略示的に示した説明図である。
【図１６】 図１に示した撮像装置において、ＥＶ値に基づく第３の逆光判別データを算出する過程を略示的に示した説明図である。
【符号の説明】
１０；撮像レンズ
２０；アイリス、２１；アイリス駆動回路
３０；撮像素子、３１；撮像素子制御回路
４０；Ｓ／Ｈ回路
５０；映像信号処理回路、５１；検波回路
６０；マイコン
７０；発光装置、７１；発光装置駆動回路
１００；マルチ検波枠。
【発明の属する技術分野】
本発明は、撮像装置及び撮像方法に関する。詳しくは、映像信号の逆光状態を適切に判定し、逆光状態に応じた逆光補正処理を行うことのできる撮像装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来のデジタルカメラなどの撮像装置では、撮像するときの露出状態に応じた適切な画像処理を行うための方法や装置が数多く考案されており、そのうち、逆光状態において被写体を適正露光するための方法もいくつか提案されている。
【０００３】
例えば、対象となる画像データのヒストグラムを生成し、このヒストグラムに基づいて対象となる画像データが逆光状態であるか否かを判定して画像処理条件を設定する画像処理方法や装置などが考案されている。（例えば、特許文献１参照。）。
【０００４】
【特許文献１】
特開２０００−１３４４６７号公報（第６−１１頁、図１）
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、撮影する画像によって、被写体がどのような逆光状態であるかは多様であり、画像データのヒストグラムのみから逆光状態を判定しただけでは、被写体がどのような逆光状態となっているかを的確に判断することが困難である。
【０００６】
例えば、逆光状態で撮影する被写体の背景を損なうことなく、この被写体を適正露光となるように処理するというような画像処理を行う場合は、画像データのヒストグラムのみから逆光状態を判定しただけでは適切な逆光補正処理を行うことができないという問題を有している。
【０００７】
従って、映像信号における逆光状態を適切に判定できるようにし、それぞれの逆光状態の応じて映像信号に適した逆光補正を行うことができる撮像装置及び撮像方法を提供することに解決しなければならない課題を有する。
【０００８】
【課題を解決するための手段】
前記課題を解決するため、本発明に係る撮像装置及び撮像方法は次のような構成にすることである。
【０００９】
（１）映像信号の撮像範囲を所定面積のブロックに分割し、該分割した各ブロックごとに前記映像信号の輝度レベルを測定し、該測定した輝度レベルと予め設定されている複数個のパターンとを比較して前記各ブロックを逆光状態である逆光ブロックと逆光状態でない通常ブロックとに区別し、該区別した各ブロックの配置状態を逆光パターンとして検出するマルチ検波手段と、前記マルチ検波手段で検出した逆光パターンを用いて、前記逆光ブロックの平均輝度レベルと前記通常ブロックの平均輝度レベルとの比率を算出し、該算出した比率に基づいて前記映像信号における逆光状態の度合を示す逆光度合データを生成する第１の逆光判別データ生成手段と、前記映像信号の輝度レベルを測定し、該測定した輝度レベルの分布状態を示す輝度分布データを生成し、該生成した輝度分布データに基づいて前記映像信号における逆光状態の傾向を示す逆光傾向データを生成する第２の逆光判別データ生成手段と、前記映像信号に対する露光量情報に基づいて、該映像信号の逆光状態を補正するための補正量の割合を示す補正量データを生成する第３の逆光判別データ生成手段と、前記第１の逆光判別データ生成手段で生成した逆光度合データと前記第２の逆光判別データ生成手段で生成した逆光傾向データと前記第３の逆光判別データ生成手段で生成した補正量データとに基づいて、前記映像信号の逆光状態を判定するための逆光判断データを算出する逆光判断データ算出手段と、前記逆光判断データ算出手段で算出した逆光判断データと、所定の逆光状態基準データとを比較し、前記映像信号の逆光状態を判定する逆光状態判定手段と、前記逆光状態判定手段の判定結果に基づいて、前記映像信号に対する逆光補正処理を制御する逆光補正制御手段と、を備えていることを特徴とする撮像装置。
（２）映像信号の撮像範囲を所定面積のブロックに分割し、該分割した各ブロックごとに前記映像信号の輝度レベルを測定し、該測定した輝度レベルと予め設定されている複数個のパターンとを比較して前記各ブロックを逆光状態である逆光ブロックと逆光状態でない通常ブロックとに区別し、該区別した各ブロックの配置状態を逆光パターンとして検出する工程、
前記逆光パターンとして検出する工程で検出した逆光パターンを用いて、前記逆光ブロックの平均輝度レベルと前記通常ブロックの平均輝度レベルとの比率を算出し、該算出した比率に基づいて前記映像信号における逆光状態の度合を示す逆光度合データを生成する工程、前記映像信号の輝度レベルを測定し、該測定した輝度レベルの分布状態を示す輝度分布データを生成し、該生成した輝度分布データに基づいて前記映像信号における逆光状態の傾向を示す逆光傾向データを生成する工程、前記映像信号に対する露光量情報に基づいて、該映像信号の逆光状態を補正するための補正量の割合を示す補正量データを生成する工程、前記逆行度合データを生成する工程で生成した逆光度合データと前記逆光傾向データを生成する工程で生成した逆光傾向データと前記補正量データを生成する工程で生成した補正量データとに基づいて、前記映像信号の逆光状態を判定するための逆光判断データを算出する工程、前記逆光判断データを算出する工程で算出した逆光判断データと、所定の逆光状態基準データとを比較し、前記映像信号の逆光状態を判定する工程、前記逆光状態を判定する工程での判定結果に基づいて、前記映像信号に対する逆光補正処理を制御する工程、からなる撮像方法。
【００１０】
このような構成の撮像装置において、逆光判断データ算出手段により、第１の逆光判別データ生成手段で生成した逆光度合データと、第２の逆光判別データ生成手段で生成した逆光傾向データと、第３の逆光判別データ生成手段で生成した補正量データとに基づいて、映像信号の逆光状態を判定する逆光判断データを算出する。
【００１１】
そして、逆光状態判定手段で、上記算出した逆光判断データと所定の逆光状態基準データとを比較して映像信号の逆光状態を判定し、この判定結果に基づいて、逆光補正制御手段が映像信号に対する逆光補正処理を制御することによって、撮影する映像信号における逆光状態検出の信頼度が向上し、被写体に対して適切な逆光補正を行うことができる。
【００１２】
【発明の実施の形態】
次に、本発明に係る撮像装置及び撮像方法における実施の形態について図面を参照して説明する。但し、図面は専ら解説のためのものであって、本発明の技術的範囲を限定するものではない。
【００１３】
図１は、本発明の撮像方法を具現化する撮像装置において、逆光状態を判別するための主要部の概略構成を示したブロック図であり、撮像レンズ１０、アイリス（ｉｒｉｓ）２０、アイリス駆動回路２１、撮像素子３０、撮像素子制御回路３１、Ｓ／Ｈ（Ｓａｍｐｌｅ／Ｈｏｌｄ）回路４０、映像信号処理回路５０、検波回路５１、マイコン６０、発光装置７０、発光装置駆動回路７１などを備えている。
【００１４】
撮像レンズ１０は、被写体からの光を取り込んでアイリス２０へ送る。
【００１５】
アイリス２０は、マイコン６０により制御されるアイリス駆動回路２１に従い、撮像レンズ１０を通過してくる光の量を調整して、画像の明るさ（露出）を決める。
【００１６】
撮像素子３０は、マイコン６０により制御される撮像素子制御回路３１に従い、アイリス２０を通過してくる被写体からの光を、撮像素子を構成する各画素によって電気信号に変換し、アナログ映像信号としてＳ／Ｈ回路４０に送出する。
【００１７】
Ｓ／Ｈ回路４０は、撮像素子３０から送られてくるアナログ映像信号を順次サンプリングして映像信号処理回路５０に送出する。
【００１８】
映像信号処理部５０は、検波回路５１を備え、マイコン６０の制御に従い、Ｓ／Ｈ回路４０から送られてくるアナログ映像信号を増幅し、デジタル映像信号に変換し、変換したデジタル映像信号に対して所定の信号処理を施す。また、映像信号の逆光状態を判別する際の判別基準となる各種基準データ（以下、閾値という）が記憶してある。
【００１９】
また、変換されたデジタル映像信号における逆光状態の判別を行うため、映像信号の輝度レベルの分布状態を測定し、その分布状態を示す輝度レベル分布データ（以下、ヒストグラムという）を生成し、このヒストグラムに基づいて逆光状態の傾向を判別するための逆光傾向データを算出する機能を備えている。
【００２０】
更に、ＥＶ値（Ｅｘｐｏｓｕｒｅ Ｖａｌｕｅ値）から逆光状態に対する補正量の割合を示す補正量データを算出する機能を備えている。
【００２１】
映像信号処理部５０の検波回路５１は、変換されたデジタル映像信号における逆光状態の判別を行うため、映像信号に対する有効画枠を所定面積のブロックに分割し、分割した各ブロックの輝度レベルを検波（測定）する機能を備え、被写体が逆光状態であるブロック（被写体が逆光状態であると想定されるブロック）とそれ以外のブロックとの区分し、区分した各ブロックにおける平均輝度レベルを算出して逆光状態の度合を判別するための逆光度合データを生成する機能を備えている。
【００２２】
マイコン６０は、アイリス駆動回路２１、撮像素子制御回路３１、Ｓ／Ｈ回路４０、映像信号処理回路５０、発光装置駆動回路７１など装置各部の制御及び全体の処理や制御を行い、また、映像信号処理回路５０から送られてくる逆光度合データ、逆光傾向データ、補正量データなどに基づいて逆光状態の信頼度（逆光判断データ）を算出し、所定の信頼度（逆光状態基準データ）とを比較して映像信号の逆光状態を判定し、この判定結果に基づいて装置各部の制御を行う。
【００２３】
発光装置７０は、マイコン６０により制御される発光装置駆動回路７１に従い、最適な露光値になるようにシャッター（図示せず）と同時に瞬間的な光を発する。
【００２４】
このような構成の撮像装置において、映像信号の逆光状態を判定して逆光補正処理するまでの過程を次に示す［１］〜［５］の順に従って説明する。
【００２５】
［１］第１の逆光判別データ生成
［２］第２の逆光判別データ生成
［３］第３の逆光判別データ生成
［４］第１〜第３の逆光判別データによる逆光状態の判定
［５］逆光状態の判定に基づく逆光補正制御
【００２６】
まず、上記［１］〜［５］の処理過程の概要を図２に示すフローチャートを参照しながら説明する。
【００２７】
まず、映像信号処理部５０の検波回路５１によって、撮影している映像信号を所定面積のブロックに分割し、各ブロックの輝度レベルを測定（マルチ検波）し、逆光状態のブロックと逆光状態以外のブロックとの割合によって逆光状態の度合を示す逆光度合データを第１の逆光判別データＪ１として生成する（ＳＴ１００）。
【００２８】
また、映像信号処理部５０は、撮影している映像信号の輝度レベルを測定し、輝度レベルの分布状態を示すデータ、即ち、ヒストグラムを生成し、このヒストグラムに基づいて逆光状態の傾向を示す逆光傾向データを第２の逆光判別データＪ２として生成する（ＳＴ２００）。
【００２９】
次に、撮影装置におけるＥＶ値から撮影している映像信号（の明るさ）に対する補正量データを生成し、第３の逆光判別データＪ３（補正量データ）とする（ＳＴ３００）。
【００３０】
次に、それぞれ生成した第１の逆光判別データＪ１（逆光度合データ）、第２の逆光判別データＪ２（逆光傾向データ）、第３の逆判別データＪ３（補正量データ）に基づいて、逆光状態の信頼度を算出する（ＳＴ４００）。
【００３１】
次に、算出した逆光信頼度が所定の基準値（閾値）以上であるか否かを判定する（ＳＴ５００）。
【００３２】
そして、所定の閾値以上である場合は逆光状態であると判断し、発光装置駆動回路７１により発光装置７０を発光させるなど、逆光状態を補正するための制御を行う（ＳＴ６００）。
【００３３】
［１］第１の逆光判別データ生成
まず、第１の逆光判別データを生成するまでの概要を図３に示すフローチャートを参照しながら説明する。
【００３４】
撮影している映像信号の有効画枠を所定面積のブロックに分割し、分割した各ブロックの輝度レベルを測定し、逆光状態であるブロック（被写体が逆光状態であると想定されるブロック）の平均輝度レベルを算出する（ＳＴ１１０、ＳＴ１２０）。
【００３５】
続いて、逆光状態のブロック以外の通常ブロックについて、平均輝度レベルを算出する（ＳＴ１３０）。
【００３６】
次に、逆光状態であるブロックの平均輝度レベルと、通常ブロックの平均輝度レベルとの比率、光量割合を算出する（ＳＴ１４０）。
【００３７】
そして、撮影している映像信号の有効画枠全体が均一の明るさ（コントラスト）であるとき、即ち、全てのブロックが均一の輝度レベルであるときの光量割合を１００［％］とした場合、光量割合１００［％］と上記算出した光量割合との差分を算出し、算出した値に基づいて逆光状態の度合を示す逆光度合データを生成し、第１の逆光判別データとする（ＳＴ１５０）。
【００３８】
次に、上述した図３のフローチャートに基づく具体的な処理内容について説明をする。
【００３９】
［１−１］逆光パターンの判定
撮像レンズ１０からアイリス２０、撮像素子３０、Ｓ／Ｈ４０を介して映像信号処理回路５０で処理された映像信号は、検波回路５１において、逆光状態を検出するため、図４（ａ）に示すような、撮影している映像信号における有効画枠を等分割するマルチ検波枠１００によって、所定面積のブロックに分割される。
【００４０】
そして、マルチ検波枠１００で撮影している映像信号を所定面積のブロックに分割し、分割した各ブロックの輝度レベルを検波（測定）し、逆光状態であるか否かの判別が行われる。
【００４１】
例えば、図４（ｂ）に示すように、撮影している映像信号を所定面積のブロックに分割し、分割した各ブロックの輝度レベルを検波（測定）し、予め装置内に予め記憶されているパターン、例えば、図５に示すような各パターンに従って、被写体が逆光状態でないと判別されたブロックを通常ブロック（網掛けなしのブロック）、被写体が逆光状態であるブロック（被写体が逆光状態であると想定されるブロック）を逆光ブロック（網掛けブロック）として区別する。
【００４２】
次に、通常ブロック、逆光ブロックそれぞれの単位面積当たりの輝度レベル、即ち、平均輝度レベルは、次式により算出する。
【００４３】
・平均輝度レベル＜１＞
＝通常ブロックの輝度レベルの合計値／通常ブロックの合計面積
・平均輝度レベル＜２＞
＝逆光ブロックの輝度レベルの合計値／逆光ブロックの合計面積
【００４４】
続いて、通常ブロックの平均輝度レベル＜１＞と逆光ブロックの平均輝度レベル＜２＞の比率（以下、光量割合Ｘという）を次式で求める。
【００４５】
光量割合Ｘ ＝ ｛ 平均輝度レベル＜１＞／平均輝度レベル＜２＞ ｝× １００［％］
【００４６】
そして、予め装置内に設定（記憶）されている複数個のパターンの光量割合に対し、算出した光量割合Ｘが最も小さくなるパターンを判定する。
【００４７】
例えば、図４（ｃ）に示すブロックに区分された映像信号の光量割合Ｘを算出する場合、図６に示すように、まず、通常ブロックの平均輝度レベル＜１＞と逆光ブロックの平均輝度レベル＜２＞を求め、次に、通常ブロックの平均輝度レベル＜１＞と逆光ブロックの平均輝度レベル＜２＞との比率、即ち、光量割合Ｘを算出する。
【００４８】
なお、装置内に記憶されているパターンは、マルチ検波枠１００に基づいて、予め想定される逆光状態のパターンが複数個記憶されており、図示した以外のパターンであってもよく、記憶（設定）できる個数も限定されるものでない。
【００４９】
［１−２］逆光パターンに基づく逆光判別データの生成
続いて、判別した逆光パターンの光量割合Ｘと全てのブロックが均一の輝度レベルであるときの光量割合とを比較し、逆光状態の度合を示す判別データを生成する。
【００５０】
図７（ａ）に示すように、マルチ検波枠１００（有効画枠）全体が均一の明るさ（均一のコントラスト）、つまり、各ブロックが全て均一の輝度レベルである場合の平均輝度レベルは１００［％］、即ち、光量割合は１００［％］である。
【００５１】
各ブロックが全て均一の輝度レベルである場合の光量割合（１００［％］）を光量割合Ｘ０とし、判別した逆光パターンの光量割合Ｘ（図７（ｂ）参照）とを比較する。
【００５２】
具体的には、図７（ｃ）に示すように、［１−１］判別した逆光パターンの光量割合Ｘが、各ブロックが全て均一の輝度レベルである時の光量割合Ｘ０に対して、どの程度光量が不足しているのかを次式で算出する。この算出結果に基づいて、逆光状態の度合（逆光確率）を示す逆光度合データが生成され、この逆光度合データを第１の逆光判別データＪ１とする。
【００５３】
第１の逆光判別データＪ１（逆光度合データ）
Ｊ１ ＝ （ 光量割合Ｘ０ − 光量割合Ｘ ）[％]
【００５４】
［２］第２の逆光判別データ生成
次に、第２の判別データを生成するまでの概要を図８に示すフローチャートを参照しながら説明する。
【００５５】
映像信号処理回路５０では、撮像レンズ１０からアイリス２０、撮像素子３０、Ｓ／Ｈ４０を介して処理された映像信号の輝度レベルを測定し、輝度レベルを所定のステップに分割して設定し、設定したステップの輝度レベルに対して、測定した輝度レベルがどの程度存在しているか累計した輝度レベルの分布データ、いわゆる、ヒストグラムを生成する（ＳＴ２１０）。
【００５６】
次に、撮影している映像信号について輝度レベルの分布状態がどの程度の逆光状態であるのかを判別するため、ヒストグラムを所定の輝度レベルに応じて３つの領域（高輝度領域Ｈ、中輝度領域Ｍ、低輝度領域Ｌ）に分割し、最高の輝度レベル（ステップが最大値である点）から分割した各ステップごとに輝度レベルの度数を検索し、所定の輝度レベルとなる点（ステップ）を高輝度領域Ｈと中輝度領域Ｍとの分界点とする（ＳＴ２２０、ＳＴ２３０）。
【００５７】
もし、分界点を設定できない場合は、検索終了となる（ＳＴ２３０→ＳＴ２７０）。
【００５８】
分界点により高輝度領域Ｈが設定されると、引き続いて、各ステップにおける輝度レベルの度数の検索を続け、所定の輝度レベルとなる点（ステップ）を中輝度領域Ｍと低輝度領域Ｌの分界点とする（ＳＴ２３０→ＳＴ２４０）。
【００５９】
引き続いて、最小の輝度レベル（ステップが最小値である点）まで検索を行い、検索を終了すると、ヒストグラムが高輝度領域Ｈ、中輝度領域Ｍ、低輝度領域Ｌという３つの領域に分割される（ＳＴ２５０）。
【００６０】
もし、中輝度領域Ｍと低輝度領域Ｌの分界点を設定できない場合は、検索終了となる（ＳＴ２５０→ＳＴ２７０）。
【００６１】
次に、ヒストグラムが高輝度領域Ｈ、中輝度領域Ｍ、低輝度領域Ｌの３つの領域に分割されると、各領域の輝度レベルの平均度数を算出する（ＳＴ２６０）。
【００６２】
そして、ヒストグラムと各領域の輝度レベルの平均度数を用いて逆光状態の分布傾向を判別するため判別データを算出し、算出した判別データと各種の基準データと比較し、その比較結果に基づいて、撮影している映像信号における逆光状態の傾向（輝度レベル分布状態）を示す逆光傾向データを生成し、第２の逆光判別データとする（ＳＴ２７０）。
【００６３】
次に、上述した図８のフローチャートに基づく具体的な処理内容について説明をする。
【００６４】
［２−１］ヒストグラムの生成
映像信号処理回路５０は、撮影している映像信号の輝度レベルを測定し、輝度レベルを所定のステップに分割して設定し、設定したステップの輝度レベルに対して、測定した輝度レベルがどの程度存在しているか累計する。
【００６５】
具体例としては、輝度レベルを０〜２５６までのステップに分割して設定し、各ステップの輝度レベルごとに、測定した輝度レベルの画素数がいくつあるかを累計した値（度数）を求めることにより、輝度レベルの分布状態を示す分布データを生成する。
【００６６】
この分布データを図示すると、図９に示すように、横軸方向に各輝度レベル、縦軸方向に各輝度レベルの度数（画素数）で表した、いわゆるヒストグラムとなる。以下、輝度レベルの分布状態を検出するために生成した分布データをヒストグラムという。
【００６７】
そして、このヒストグラムを輝度レベルに基づいて高輝度領域Ｈ、中輝度領域Ｍ、低輝度領域Ｌというように３つの領域に分割した場合、逆光状態の映像信号のヒストグラムは、図９に示すように、低輝度領域Ｌでは、最低輝度レベルから度数が増加し、ある輝度レベルで度数がピークとなり、中輝度領域Ｍ方向に向かって徐々に減少して行く山状の分布となり、中輝度領域Ｍに入ると、中輝度レベルの度数がほとんどない一定の分布となり、高輝度領域Ｈになると、再び度数が徐々に増加し、ある輝度レベルで度数がピークとなり、最低輝度レベル方向に向かって度数が減少する山状の分布となる、という特徴を有する。
【００６８】
即ち、映像信号の輝度レベルが、高輝度領域Ｈと低輝度領域Ｌに相当する輝度レベルに集中して存在し、中輝度領域Ｍに相当する輝度レベルにほとんど存在しないという状態の輝度レベル分布となる。
【００６９】
そこで、映像信号処理回路５０は、撮影している映像信号における輝度レベルを測定し、その輝度レベルの分布状態を示すヒストグラムを生成し、高輝度領域Ｈ、中輝度領域Ｍ、低輝度領域Ｌというように３つの領域に分割する。
【００７０】
ヒストグラムを３つの領域に分割するには、まず、生成したヒストグラムにおいて度数が最大となる輝度レベルの地点を求め、点Ｐとする。
【００７１】
次に、この点Ｐに基づいて、最大度数に対して所定の割合となる適当な度数を閾値Ｔ１として設定する。なお、閾値Ｔ１は、低輝度領域Ｌ及び高輝度領域Ｈと、中輝度領域Ｍとを十分に判別できる度数が設定される。
【００７２】
次に、ヒストグラムにおける最高の輝度レベル（又は最低の輝度レベル）から、最低の輝度レベル（又は最高の輝度レベル）方向に向かって各輝度レベル（各ステップ）ごとの度数の検索を開始する。
【００７３】
そして、検索を開始してから最初に度数を検出した輝度レベルの地点を領域開始点Ｓとし、更に、低輝度（又は高輝度）レベル方向に向かって順次各輝度レベルの度数を検索して行き、閾値Ｔ１と同じ度数となる輝度レベルの地点を各領域の分界点とする。
【００７４】
具体例としては、図１０に示すヒストグラムにおいて、度数が最大となる輝度レベルの点Ｐを求め、点Ｐの度数の適当な度数を閾値Ｔ１として設定する。
【００７５】
そして、最高の輝度レベル（ステップ２５６）から最低の輝度レベル（ステップ０）方向に向かって検索する場合、まず、最高の輝度レベル（ステップ２５６）から検索を開始し、最初に度数を検出した輝度レベルの地点を領域開始点Ｓとする。
【００７６】
続いて、最低の輝度レベル方向に向かって各輝度レベルごとの度数を順次検索して行き、一旦、閾値Ｔ１で設定した度数を超え、更に、最大の度数となる輝度レベルである点Ｐを過ぎて度数が減少してゆき、次に閾値Ｔ１の度数と同じになる輝度レベルの地点を高輝度領域Ｈと中輝度領域Ｍとの分界点ＭHとする。
【００７７】
更に、最低の輝度レベル方向に向かって各輝度レベルごとの度数を順次検索して行き、図１１に示すように、再び閾値Ｔ１の度数と同じになる輝度レベルの地点を中輝度領域Ｍと低輝度領域Ｌとの分界点ＭLとし、更に最低の輝度レベル方向に検索を続け、度数が存在している最後の地点（ステップ）を領域終了点Ｅとする。
【００７８】
このようにして各領域の境界を設定することによって、領域開始点Ｓ〜分界点ＭHまでの輝度レベルの範囲を高輝度領域Ｈ、分界点ＭH〜分界点ＭLまでの間の輝度レベルの範囲を中輝度領域Ｍ、分界点ＭL〜検索終了点Ｅまでの輝度レベルの範囲を低輝度領域Ｌとすることで、図１２に示すように、ヒストグラムが３つの領域（高輝度領域Ｈ、中輝度領域Ｍ、低輝度領域Ｌ）に分割される。
【００７９】
［２−２］ヒストグラムに基づく逆光判別データの生成
続いて、３つの領域に分割したヒストグラムに基づいて、逆光判別データを生成するまでの過程について説明する。
【００８０】
上述の［２−１］において、高輝度領域Ｈ、中輝度領域Ｍ、低輝度領域Ｌに３分割して生成したヒストグラムに基づいて、次に示す（１）〜（４）の比較処理を行う。
【００８１】
（１）各領域の輝度レベルの度数と閾値Ｔ２及び閾値Ｔ３の比較
（２）全領域に対する中輝度領域Ｍの割合と閾値Ｔ４の比較
（３）全領域に対する低輝度領域Ｌ以外の領域の割合と閾値Ｔ５の比較
（４）低輝度領域Ｌにおける低輝度固有領域Ｆの平均度数と閾値Ｔ６の比較
【００８２】
なお、上述の閾値Ｔ２〜Ｔ６は、逆光状態を判別するために予め設定してある所定の基準データ（値）である。
【００８３】
まず、（１）各領域の輝度レベルの度数と閾値Ｔ２及び閾値Ｔ３の比較処理について説明する。
【００８４】
まず、上述の［２−１］で生成したヒストグラムをもとにして、各領域ごとに輝度レベルの度数の正規化処理を行う。
【００８５】
輝度レベルの度数の正規化処理とは、各領域における輝度レベルの度数の合計値を算出し、算出したそれぞれの合計値を各領域の輝度レベルの幅（範囲；ステップの数）で除算処理することにより各領域の平均的な輝度レベルを算出し、各領域における輝度レベルの度数分布の特徴を顕在化させて、逆光状態の判別を行うためのものである。
【００８６】
各高輝度領域Ｈの度数の合計値をＳＵＭ＿ｈ、中輝度領域Ｍの度数の合計値をＳＵＭ＿ｍ、低輝度領域Ｌの度数の合計値をＳＵＭ＿ｌとし、高輝度領域Ｈの幅をＷｈ、中輝度領域Ｍの幅をＷｍ、低輝度領域Ｌの幅をＷｌとし、各領域の正規化輝度レベル度数をＨａｖ（高輝度領域Ｈ）、Ｍａｖ（中輝度領域Ｍ）、Ｌａｖ（低輝度領域Ｌ）は次式で求められる。
【００８７】
Ｈａｖ（高輝度領域Ｈ）＝ ＳＵＭ＿ｈ／Ｗｈ
Ｍａｖ（中輝度領域Ｍ）＝ ＳＵＭ＿ｍ／Ｗｍ
Ｌａｖ（低輝度領域Ｌ）＝ ＳＵＭ＿ｌ／Ｗｌ
【００８８】
例えば、ヒストグラムにおいて、各領域がそれぞれ図１３（ａ）に示すように設定されていた場合、上述した式で各領域の輝度レベル度数を正規化した結果を図示すると、図１３（ｂ）に示すように、各領域の輝度レベルの幅を同じ幅とし、各領域ごとに特徴となる輝度レベル（平均値）の度数が一定状態であるグラフ（以下、正規化グラフという）となり、この正規化グラフにより、各領域の特徴を顕在化させることができる。
【００８９】
そして、図１３（ｂ）に示す正規化グラフにおいて、高輝度領域Ｈの正規化輝度レベル度数Ｈａｖ及び低輝度領域Ｌの正規化輝度レベル度数Ｌａｖと閾値Ｔ２、中輝度領域Ｍの正規化輝度レベル度数Ｍａｖと閾値Ｔ３とをそれぞれ比較する。
【００９０】
なお、閾値Ｔ２は、高輝度領域Ｈ及び低輝度領域Ｌにおける逆光状態を判別するための所定の基準度数、閾値Ｔ３は、中輝度領域Ｍにおける逆光状態を判別するための所定の基準度数であり、予め装置内のメモリなどに設定（記憶）されている。
【００９１】
そして、次の条件＜１＞〜＜３＞を全て満たすとき、被写体が逆光状態であると判断し、所定の逆光ポイントを算出する。
【００９２】
条件＜１＞；正規化輝度レベル度数 Ｈａｖ ＞ 閾値Ｔ２
条件＜２＞；正規化輝度レベル度数 Ｌａｖ ＞ 閾値Ｔ２
条件＜３＞；正規化輝度レベル度数 Ｍａｖ ＜ 閾値Ｔ３
【００９３】
即ち、条件＜１＞〜＜３＞において、それぞれ閾値Ｔ２又は閾値Ｔ３との差が大きいほど、被写体が逆光状態である傾向が大きいと判断されることになる。
【００９４】
次に、（２）全領域に対する中輝度領域Ｍの割合と閾値Ｔ４の比較処理について説明する。
【００９５】
まず、上述の［２−１］で生成したヒストグラムにおいて、低輝度領域Ｌ〜高輝度領域Ｈまでの輝度レベルの幅（範囲）全体に対する、中輝度領域Ｍの輝度レベルの幅（範囲）の割合を求める。
【００９６】
例えば、図１４に示すヒストグラムにおいて、各領域がそれぞれ設定され、高輝度領域Ｈの幅（範囲）をＷｈ、中輝度領域Ｍの幅（範囲）をＷｍ、低輝度領域Ｌの幅（範囲）をＷｌとした場合、上記中輝度領域Ｍの輝度レベルの幅（範囲）の割合Ｒｍを次式により算出する。
【００９７】
Ｒｍ＝｛Ｗｍ／（Ｗｈ＋Ｗｍ＋Ｗｌ）｝×１００［％］
【００９８】
次に、上述の式で算出したＲｍと閾値Ｔ４とを比較する。なお、閾値Ｔ４は、全領域に対する中輝度領域Ｍの割合が逆光状態であるか否かを判別するための所定の基準値であり、予め装置内のメモリなどに設定（記憶）されている。
【００９９】
そして、次の条件<４>を満たすとき、被写体が逆光状態であると判断し、所定の逆光ポイントを算出する。
【０１００】
条件<４>；全領域に対する中輝度領域Ｍの割合 Ｒｍ ≧ 閾値Ｔ４
【０１０１】
即ち、条件<４>において、全領域に対する中輝度領域Ｍの割合Ｒｍが閾値Ｔ４以上であり、閾値Ｔ４との差が大きいほど、中輝度領域Ｍの輝度レベルが全体に占める割合が大きいので、被写体が逆光状態である傾向が大きいと判断されることになる。
【０１０２】
次に、（３）輝度レベルの範囲全体に対する低輝度領域Ｌ以外の領域の割合と閾値Ｔ５の比較処理について説明する。
【０１０３】
（２）と同様、上述の［２−１］で生成したヒストグラムにおいて、低輝度領域Ｌ〜高輝度領域Ｈまでの輝度レベルの幅（範囲）全体に対する、低輝度領域Ｌ以外の領域の割合を求める。
【０１０４】
例えば、図１４に示すヒストグラムにおいて、各領域がそれぞれ設定され、輝度レベルの全範囲（全ステップ；０〜２５６）をＷ０、高輝度領域Ｈの幅（範囲）をＷｈ、中輝度領域Ｍの幅（範囲）をＷｍ、低輝度領域Ｌの幅（範囲）をＷｌとした場合、低輝度領域Ｌ以外の領域の割合Ｒｈｍを次式により算出する。
【０１０５】
Ｒｈｍ ＝ ｛（Ｗ０−Ｗｌ）／（Ｗｈ＋Ｗｍ＋Ｗｌ）｝×１００［％］
【０１０６】
なお、低輝度領域Ｌ以外の輝度レベルの幅（範囲）は、主に、高輝度領域Ｈの幅（範囲）と中輝度領域Ｍの幅とを合わせた幅（範囲）と同じであると考えてもよく、上述の式における（Ｗ０−Ｗｌ）を（Ｗｈ＋Ｗｍ）として算出してもよい。
【０１０７】
次に、上述の式で算出したＲｈｍと閾値Ｔ５とを比較する。なお、閾値Ｔ５は、全領域に対する低輝度領域Ｌ以外の領域の割合によって逆光状態であるか否かを判別するための所定の基準値であり、予め装置内のメモリなどに設定（記憶）されている。
【０１０８】
そして、次の条件<５>を満たすときを、被写体が逆光状態であると判断し、所定の逆光ポイントを算出する。
【０１０９】
条件<５>；全領域に対する低輝度領域Ｌ以外の領域の割合 Ｒｈｍ ≧ 閾値Ｔ５
【０１１０】
即ち、条件<５>において、全領域に対する低輝度領域Ｌ以外の領域の割合Ｒｈｍが閾値Ｔ５以上であり、閾値Ｔ５との差が大きいほど、低輝度領域Ｌの輝度レベルが全体に占める割合が小さく、被写体が逆光状態であると判断されることになる。
【０１１１】
次に、（４）低輝度領域Ｌにおける低輝度固有領域Ｆの平均度数と閾値Ｔ６の比較処理について説明する。
【０１１２】
ここでは、上述の［２−１］で生成したヒストグラムにおいて、低輝度領域Ｌにのみに着目し、低輝度領域Ｌにおける所定の輝度レベル以下の領域である低輝度固有領域Ｆに存在している輝度レベルの度数平均を求める。
【０１１３】
例えば、図１５に示すヒストグラムにおいて、各領域がそれぞれ設定され、まず、低輝度領域Ｌにおける低輝度固有領域Ｆの幅（範囲）をＷｌｆ、低輝度固有領域Ｆの度数の合計値をＳＵＭ＿ｆとした場合、低輝度固有領域Ｆの輝度レベルの度数平均Ｆａｖを次式により算出する。
【０１１４】
Ｆａｖ ＝ ＳＵＭ＿ｆ／Ｗｌｆ
【０１１５】
そして、上述の式で算出したＦａｖと閾値Ｔ６とを比較する。なお、閾値Ｔ６は、低輝度領域Ｌに存在する低輝度固有領域Ｆの割合によって、逆光状態によって輝度が低下している以外の領域がどの程度あるのかを判別するための所定の基準値であり、予め装置内のメモリなどに設定（記憶）されている。
【０１１６】
そして、次の条件<６>を満たすときを、被写体が逆光状態であると判断し、所定の逆光ポイントを算出する。
【０１１７】
条件<６>；低輝度固有領域Ｆの平均度数 Ｆａｖ ≧ 閾値Ｔ６
【０１１８】
低輝度固有領域Ｆは、低輝度領域Ｌにおける所定の輝度レベル以下の領域であり、低輝度固有領域Ｆの平均度数Ｆａｖと閾値Ｔ６とを比較することにより、被写体の輝度レベルが、逆光状態となることによって低下しているのか、それとも、もともと輝度レベルが低いのかを判別する。
【０１１９】
ヒストグラムに基づく逆光判別データを生成するために、上記（１）〜（４）で判別する条件<１>〜<６>についてまとめると、以下に示すようになる。
【０１２０】
条件<１>；正規化輝度レベル度数 Ｈａｖ ＞ 閾値Ｔ２
条件<２>；正規化輝度レベル度数 Ｌａｖ ＞ 閾値Ｔ２
条件<３>；正規化輝度レベル度数 Ｍａｖ ＜ 閾値Ｔ３
条件<４>；全領域に対する中輝度領域Ｍの割合 Ｒｍ ≧ 閾値Ｔ４
条件<５>；全領域に対する低輝度領域Ｌ以外の領域の割合 Ｒｈｍ ≧ 閾値Ｔ５
条件<６>；低輝度固有領域Ｆの平均度数 Ｆａｖ ≧ 閾値Ｔ６
【０１２１】
映像信号処理回路５０では、上記の比較条件＜１＞〜＜６＞を満たしているときは、各比較条件ごとに所定のポイントを算出する。但し、条件＜１＞〜＜３＞は全ての条件を満たした場合のみ所定のポイントを算出する。
【０１２２】
そして、比較条件＜１＞〜＜６＞の比較結果に基づいて算出されたポイントを集計し、集計したポイントを所定の百分率［％］に換算して、撮影している映像信号における輝度レベルの分布状態がどの程度の逆光状態であるかを示す逆光傾向データを生成し、第２の逆光判別データＪ２とする。
【０１２３】
第２の逆光判別データＪ２（逆光傾向データ）
Ｊ２＝｛(条件＜１＞・＜２＞・＜３＞)＋条件＜４＞＋条件＜５＞＋条件＜６＞｝［％］
【０１２４】
［３］第３の逆光判別データ生成
次に、第３の逆光判別データの生成過程について説明する。
【０１２５】
撮影している映像信号の輝度レベル（有効画枠内の明るさ）が、装置周辺の明るさに対してどの程度の明るさ（輝度レベル）であるのかを判別するため、装置の露光量、即ち、ＥＶ値（Ｅｘｐｏｓｕｒｅ Ｖａｌｕｅ値）に基づいて、逆光状態に対する補正量の割合を示す補正量データを生成し、第３の逆光判別データＪ３とする。
【０１２６】
この場合、逆光状態の補正を行うべきＥＶ値の範囲は決まっており、逆光補正が必要となるＥＶ値をＥＶｓ、補正が不要となるＥＶ値をＥＶｅとすると、図１６に示すように、ＥＶ値がＥＶｓ〜ＥＶｅの間が逆光状態の補正を行うべき範囲であり、どの程度補正するかの割合（以下、逆光補正確率という）は、ＥＶｓのときを逆光補正確率０［％］、ＥＶｅのときを逆光補正確率１００［％］とすると、逆光補正確率はＥＶｓからＥＶｅの間を直線的に増加する。
【０１２７】
従って、映像信号処理回路５０では、現在のＥＶ値をＥＶｎとすると、ＥＶｎに基づき、撮影している映像信号における逆光状態に対しての補正量の割合（以下、逆光確率補正量という）を次式によって算出し、算出した値に基づいて映像信号の逆光状態を補正するための補正量の割合を示す補正量データを生成し、第３の逆光判別データＪ３とする。
【０１２８】
第３の逆光判別データＪ３（補正量データ）
Ｊ３ ＝ ｛（ＥＶｎ−ＥＶｓ）／（ＥＶｅ−ＥＶｓ）｝×１００［％］
【０１２９】
映像信号が全体的に明るいときの方が逆光状態になりやすいので、第３の逆光判別データＪ３、即ち、逆光確率補正量により撮影している映像信号の明るさに応じた適正な補正量データを生成することができる。
【０１３０】
［４］第１〜第３の逆光判別データによる逆光状態の判定 続いて、上述の［１］〜［３］において算出した第１〜第３の逆光判別データＪ１〜Ｊ３に基づき、逆光状態の判定を行うまでの過程について説明する。
【０１３１】
上述の［１］〜［３］において生成した第１〜第３の逆光判別データＪ１〜Ｊ３は、次のようになる。
【０１３２】
・第１の逆光判別データＪ１（逆光度合データ）
Ｊ１ ＝ （光量割合Ｘ０ − 光量割合Ｘ）[％]
・第２の逆光判別データＪ２（逆光傾向データ）
Ｊ２ ＝ ｛（条件<１>・<２>・<３>）＋条件<４>＋条件<５>＋条件<６>｝[％]
・第３の逆光判別データＪ３（補正量データ）
Ｊ３ ＝ ｛（ＥＶｎ−ＥＶｓ）／（ＥＶｅ−ＥＶｓ）｝×１００［％］
【０１３３】
そして、マイコン６０では、映像信号処理回路５０で生成された上記第１〜第３の逆光判別データＪ１〜Ｊ３に基づいて、逆光状態を判定するための逆光判断データとなる信頼度Ｒを次式により算出する。
【０１３４】
信頼度Ｒ ＝ ｛（Ｊ１ ＋ Ｊ２）×Ｊ３｝／１００
【０１３５】
そして、マイコン６０は、上述した式によって算出した信頼度Ｒの値と、予め設定してある逆光状態を判断するための基準データ（閾値）信頼度Ｒ０の値とを比較し、信頼度Ｒが信頼度Ｒ０以上の値であるとき（Ｒ≧Ｒ０であるとき）を逆光状態であると判定する。
【０１３６】
逆光状態の信頼度Ｒは、上述した［１−１］で判別した逆光パターンにどの程度適合し、どのような逆光状態の度合、傾向であり、補正量の割合がどの程度であるのかを示しており、撮影している映像信号の逆光状態を総合的に判断することができる。
【０１３７】
［５］逆光状態の判定に基づく逆光補正制御
次に、上述した逆光状態の信頼度Ｒの判定に基づいて、装置の各部を制御して逆光補正する過程について説明する。
【０１３８】
上記［４］で算出した信頼度Ｒが基準となる信頼度Ｒ０以上の値であり、逆光状態であると判定されると、マイコン６０は、信頼度Ｒに基づいて各部を制御し、逆光状態を補正するための処理を行う。
【０１３９】
例えば、マイコン６０が発光装置駆動回路７１を制御し、発光装置７０を発光させたり、アイリス駆動回路２１や撮像素子制御回路３１を制御して露光量を調整したり、シャッタースピードやＡＥ（Ａｕｔｏ Ｅｘｐｏｓｕｒｅ)の制御などを行う。
【０１４０】
【発明の効果】
以上説明したように、撮影している映像信号からマルチ検波による逆光度合の判別データ（第１の逆光判別データ）、ヒストグラムによる逆光傾向の判別データ（第２の逆光判別データ）、ＥＶ値に基づく補正量データ（第３の逆光判別データ）を生成し、これらの３つの逆光判別データに基づいて算出される逆光状態の信頼度（逆光判断データ）によって映像信号の逆光状態を判定し、この判定結果に基づいて逆光補正制御するので、撮影する映像信号における逆光状態が多面的に分析され、逆光状態検出の信頼度が向上し、被写体に対して適切な逆光補正を行うことができるという優れた効果を奏するものである。
【０１４１】
例えば、逆光状態で撮影しなくてはならない場合であっても、上記のような逆光状態の判定に基づいた逆光補正制御を行い、発光装置を発光させることで、背景を損なうことなく、暗く沈んでしまう被写体に対して適正な露光処理を行うことができる。
【０１４２】
また、高輝度領域、中輝度領域、低輝度領域の３分割したヒストグラムによって、最大又は最小輝度レベルまでの余裕度や各輝度領域における輝度レベル分布の広がり方などの情報を得ることができるので、これまで以上に適切な逆光補正ができるようになるというメリットがある。
【図面の簡単な説明】
【図１】 本発明に係る撮像装置において、逆光状態を判別するための主要部の構成を略示的に示したブロック図である。
【図２】 図１に示した撮像装置における逆光状態の判別・制御までの過程を簡略化して示したフローチャートである。
【図３】 図１に示した撮像装置において、逆光状態の度合を示す第１の逆光判別データを算出する過程を示したフローチャートである。
【図４】 図１に示した撮像装置において、逆光パターンを判別する過程を略示的に示した説明図である。
【図５】 図１に示した撮像装置において、逆光パターンを判別するために有しているパターンの一例を示した説明図である。
【図６】 図１に示した撮像装置において、逆光パターンから光量割合を算出する改訂を略示的に示した説明図である。
【図７】 図１に示した撮像装置において、図６で説明した光量割合に基づいて第１の逆光判別データを算出する過程を略示的に示した説明図である。
【図８】 図１に示した撮像装置において、逆光状態の傾向を示す第２の逆光判別データを算出する過程を示したフローチャートである。
【図９】 図１に示した撮像装置において、映像信号の輝度レベルの分布状態を示すヒストグラムの一例を示した説明図である。
【図１０】 図１に示した撮像装置において、図９で示すヒストグラムを輝度レベルに応じて分割する過程を略示的に示した説明図である。
【図１１】 図１に示した撮像装置において、図９で示すヒストグラムを輝度レベルに応じて分割する過程を略示的に示した説明図である。
【図１２】 図１に示した撮像装置において、図９で示すヒストグラムを輝度レベルに応じて分割した状態を略示的に示した説明図である。
【図１３】 図１２で分割されたヒストグラムを正規化したグラフによって逆光状態の傾向を判定する過程を略示的に示した説明図である。
【図１４】 図１２で分割されたヒストグラムによって逆光状態の傾向を判定する過程を略示的に示した説明図である。
【図１５】 図１２で分割されたヒストグラムによって逆光状態の傾向を判定する過程を略示的に示した説明図である。
【図１６】 図１に示した撮像装置において、ＥＶ値に基づく第３の逆光判別データを算出する過程を略示的に示した説明図である。
【符号の説明】
１０；撮像レンズ
２０；アイリス、２１；アイリス駆動回路
３０；撮像素子、３１；撮像素子制御回路
４０；Ｓ／Ｈ回路
５０；映像信号処理回路、５１；検波回路
６０；マイコン
７０；発光装置、７１；発光装置駆動回路
１００；マルチ検波枠。
Claims (2)
- 映像信号の撮像範囲を所定面積のブロックに分割し、該分割した各ブロックごとに前記映像信号の輝度レベルを測定し、該測定した輝度レベルと予め設定されている複数個のパターンとを比較して前記各ブロックを逆光状態である逆光ブロックと逆光状態でない通常ブロックとに区別し、該区別した各ブロックの配置状態を逆光パターンとして検出するマルチ検波手段と、
前記マルチ検波手段で検出した逆光パターンを用いて、前記逆光ブロックの平均輝度レベルと前記通常ブロックの平均輝度レベルとの比率を算出し、該算出した比率に基づいて前記映像信号における逆光状態の度合を示す逆光度合データを生成する第１の逆光判別データ生成手段と、
前記映像信号の輝度レベルを測定し、該測定した輝度レベルの分布状態を示す輝度分布データを生成し、該生成した輝度分布データに基づいて前記映像信号における逆光状態の傾向を示す逆光傾向データを生成する第２の逆光判別データ生成手段と、
前記映像信号に対する露光量情報に基づいて、該映像信号の逆光状態を補正するための補正量の割合を示す補正量データを生成する第３の逆光判別データ生成手段と、
前記第１の逆光判別データ生成手段で生成した逆光度合データと前記第２の逆光判別データ生成手段で生成した逆光傾向データと前記第３の逆光判別データ生成手段で生成した補正量データとに基づいて、前記映像信号の逆光状態を判定するための逆光判断データを算出する逆光判断データ算出手段と、
前記逆光判断データ算出手段で算出した逆光判断データと、所定の逆光状態基準データとを比較し、前記映像信号の逆光状態を判定する逆光状態判定手段と、前記逆光状態判定手段の判定結果に基づいて、前記映像信号に対する逆光補正処理を制御する逆光補正制御手段と、
を備えていることを特徴とする撮像装置。 - 映像信号の撮像範囲を所定面積のブロックに分割し、該分割した各ブロックごとに前記映像信号の輝度レベルを測定し、該測定した輝度レベルと予め設定されている複数個のパターンとを比較して前記各ブロックを逆光状態である逆光ブロックと逆光状態でない通常ブロックとに区別し、該区別した各ブロックの配置状態を逆光パターンとして検出する工程、
前記逆光パターンとして検出する工程で検出した逆光パターンを用いて、前記逆光ブロックの平均輝度レベルと前記通常ブロックの平均輝度レベルとの比率を算出し、該算出した比率に基づいて前記映像信号における逆光状態の度合を示す逆光度合データを生成する工程、
前記映像信号の輝度レベルを測定し、該測定した輝度レベルの分布状態を示す輝度分布データを生成し、該生成した輝度分布データに基づいて前記映像信号における逆光状態の傾向を示す逆光傾向データを生成する工程、
前記映像信号に対する露光量情報に基づいて、該映像信号の逆光状態を補正するための補正量の割合を示す補正量データを生成する工程、
前記逆行度合データを生成する工程で生成した逆光度合データと前記逆光傾向データを生成する工程で生成した逆光傾向データと前記補正量データを生成する工程で生成した補正量データとに基づいて、前記映像信号の逆光状態を判定するための逆光判断データを算出する工程、
前記逆光判断データを算出する工程で算出した逆光判断データと、所定の逆光状態基準データとを比較し、前記映像信号の逆光状態を判定する工程、前記逆光状態を判定する工程での判定結果に基づいて、前記映像信号に対する逆光補正処理を制御する工程、
からなる撮像方法。
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