JP4698426B2 - 電子カメラ - Google Patents

Description

この発明は、電子カメラに関し、特にたとえば、複数の撮像領域で生成された複数の部分画像を互いに結合して１つの画像を作成する、電子カメラに関する。

従来のこの種の電子カメラの一例が、特許文献１に開示されている。この従来技術によれば、イメージセンサは、右チャネルおよび左チャネルを有する。撮像面の右側領域で生成された画像情報は右チャネルから出力され、撮像面の左側領域で生成された画像情報は左チャネルから出力される。出力された画像情報は、チャネル毎に黒レベル補正処理を施され、チャネル間のゲイン差が解消されるようにゲイン補正処理を施される。特に、ゲイン補正値は、右側領域および左側領域の境界を跨ぐ数画素に注目して決定される。これによって、右側領域および左側領域の境界線を示すノイズが再生画像に現れるのを防止することができる。
特開２００２−２５２８０８号公報［H04N 5/335, 5/16, G06T 1/00,H01L 27/148］

しかし、従来技術では、被写界の垂直方向に現れたエッジが右側領域および左側領域の境界線と重なると、ゲイン補正値が最適値から外れてしまい、上述のノイズが再生画像に現れる可能性がある。

それゆえに、この発明の主たる目的は、境界線を表すノイズの出現をより効果的に防止することができる、電子カメラを提供することである。

請求項１の発明に従う電子カメラ(10)は、複数の部分画像をそれぞれ生成する複数の部分撮像領域(IML, IMR)が形成された撮像面を有する撮像手段(14)、タイミング信号を繰り返し発生する発生手段(18)、複数の撮像領域でそれぞれ生成された複数の部分画像を発生手段によって発生されたタイミング信号に応答して撮像手段から個別に読み出す読み出し手段(16a, 16b)、読み出し手段によって読み出された複数の部分画像の間のゲイン差を抑制する抑制手段(28r, 28g, 28b)、抑制手段によって抑制されたゲイン差を有する複数の部分画像を互いに結合する結合手段(38)、抑制手段によって抑制処理を施される複数の部分画像の間のゲイン差を検出する検出手段(60, 62, 64, S17, S31, S45, S21, S35, S49, S27, S41, S55, S63)、検出手段によって検出されたゲイン差を複数の輝度範囲の各々に関連付けて記憶する記憶手段(S29, S43, S57, S65)、注目輝度範囲に対応するゲイン差の変動量が周辺輝度範囲に対応するゲイン差の変動量を考慮した非突発変動条件を満足するか否かを記憶手段によって記憶された複数のゲイン差の各々について判別する第１判別手段(S85, S89, S101, S105, S117, S121)、および第１判別手段の判別結果が肯定的であるゲイン差に基づいて抑制手段の動作特性を補正する補正手段(S69, S71)を備える。

撮像手段が有する撮像面には、複数の部分画像をそれぞれ生成する複数の部分撮像領域が形成される。タイミング信号は、発生手段によって繰り返し発生される。読み出し手段は、複数の撮像領域でそれぞれ生成された複数の部分画像を、発生手段によって発生されたタイミング信号に応答して撮像手段から個別に読み出す。

読み出し手段によって読み出された複数の部分画像の間のゲイン差は、抑制手段によって抑制される。抑制手段によって抑制されたゲイン差を有する複数の部分画像は、結合手段によって互いに結合される。

検出手段は、抑制手段によって抑制処理を施される複数の部分画像の間のゲイン差を検出する。検出手段によって検出されたゲイン差は、複数の輝度範囲の各々に関連付けて記憶手段に記憶される。

第１判別手段は、注目輝度範囲に対応するゲイン差の変動量が周辺輝度範囲に対応するゲイン差の変動量を考慮した非突発変動条件を満足するか否かを、記憶手段によって記憶された複数のゲイン差の各々について判別する。補正手段は、第１判別手段の判別結果が肯定的であるゲイン差に基づいて抑制手段の動作特性を補正する。

読み出し手段の読み出し動作は、繰り返し発生されるタイミング信号に応答して実行される。読み出し手段によって読み出される複数の部分画像は、撮像面のパン／チルトや被写体の動きに起因して変化する。ゲイン差は、読み出された複数の部分画像から検出され、記憶手段に記憶される。この結果、複数の輝度範囲にそれぞれ対応する複数のゲイン差が記憶手段に蓄積される。抑制手段の動作特性は、こうして記憶手段に蓄積された複数のゲイン差のうち非突発変動条件を満足するゲイン差に基づいて補正される。

撮像手段の動作特性の相違を反映するゲイン差は、被写界の特定の明るさに関係することなく、レベル域全体にわたって現れる。かかるゲイン差は非突発変動条件を満足し、抑制手段の動作特性を補正するために利用される。これに対して、部分撮像領域間での被写界の明るさの相違を反映するゲイン差は、被写界の明るさつまり特定の明るさに関係して現れる。かかるゲイン差は非突発変動条件を満足できず、抑制手段の動作特性の補正処理から排除される。これによって、部分撮像領域の境界線を表すノイズの出現が効果的に防止される。

請求項２の発明に従う電子カメラは、請求項１に従属し、非突発変動条件は、注目輝度範囲に対応するゲイン差の変動量が第１閾値以下であるという第１条件と、注目輝度範囲に対応するゲイン差の変動量が第１閾値を上回り、かつ周辺輝度範囲に対応するゲイン差の変動量が第２閾値を上回るという第２条件とを含む。

請求項３の発明に従う電子カメラは、請求項２に従属し、第１判別手段は第１条件および第２条件のいずれか一方が満足されるとき肯定的と判別する。

したがって、複数の輝度範囲にそれぞれ対応する複数のゲイン差の変動量のいずれもが小さければ、抑制手段の動作特性は、この複数のゲイン差の全てに基づいて補正される。同様に、複数の輝度範囲にそれぞれ対応する複数のゲイン差の変動量のいずれもが大きいときも、抑制手段の動作特性は、この複数のゲイン差の全てに基づいて補正される。

ただし、複数の輝度範囲にそれぞれ対応する複数のゲイン差のいずれか１つの変動量のみが大きければ、抑制手段の動作特性は、このゲイン差を除く１または２以上のゲイン差に基づいて補正される。

請求項４の発明に従う電子カメラは、請求項１ないし３のいずれかに従属し、複数の部分画像は複数色の色情報を有し、抑制手段は複数色にそれぞれ対応する複数の動作特性を有する。複数の部分画像の間のゲイン差は、色毎に抑制される。

請求項５の発明に従う電子カメラは、請求項４に従属し、補正手段は複数の部分画像が有する色毎に補正動作を行う。これによって、境界線の出現を効果的に防止できる。

請求項６の発明に従う電子カメラは、請求項１ないし５のいずれかに従属し、抑制手段によって抑制処理を施される複数の部分画像をそれぞれ形成する複数の小画像を抽出する抽出手段(46)をさらに備え、検出手段は抽出手段によって抽出された複数の小画像に注目する。小画像に注目することで、ゲイン差を容易かつ速やかに検出することができる。

請求項７の発明に従う電子カメラは、請求項６に従属し、抽出手段によって注目される複数の小画像は複数の部分画像の境界の近傍に存在する。複数の小画像を境界の近傍に割り当てることで、検出手段によって検出されるゲイン差の精度が向上する。

請求項８の発明に従う電子カメラは、請求項６または７に従属し、検出手段は、発生手段からタイミング信号が発生する毎に複数の小画像のゲインの差分を算出する差分算出手段(60, 62, 64, S21, S35, S49)、および差分算出手段による複数回の算出処理によってそれぞれ算出された複数の差分の平均値をゲイン差として算出する平均手段(S27, S41, S55)を含む。平均値に注目することによって、被写界の明るさが部分撮像領域間で瞬間的に相違することに起因して非突発変動条件が満足されなくなる事態を回避することができる。

請求項９の発明に従う電子カメラは、請求項８に従属し、差分算出手段は、抽出手段によって抽出された複数の小画像の各々の成分の平均値を算出する第１演算手段(60, 62, 64)、および第１演算手段によって求められた複数の平均値の間の差分を算出する第２演算手段(S21, S35, S49)を含む。

請求項１０の発明に従う電子カメラは、請求項８または９に従属し、検出手段は抽出手段によって抽出された複数の小画像が平坦度条件を満足するか否かを判別する第２判別手段(S17, S31, S45)をさらに含み、差分算出手段は第１判別手段の判別結果が肯定的であるとき算出処理を実行する。平坦度条件を満足するときのゲイン差に注目することで、抑制手段の動作特性を正確に補正することができる。

請求項１１の発明に従う電子カメラは、請求項１ないし１０のいずれかに従属し、複数の部分画像の基準レベルを互いに一致させる調整手段(22a, 22b)をさらに備える。

請求項１２の発明に従う電子カメラは、請求項１１に従属し、調整手段は抑制手段の抑制動作に先立ってレベル調整を行う。

この発明によれば、撮像手段の動作特性の相違を反映するゲイン差は、被写界の特定の明るさに関係することなく、レベル域全体にわたって現れる。かかるゲイン差は非突発変動条件を満足し、抑制手段の動作特性を補正するために利用される。これに対して、部分撮像領域間での被写界の明るさの相違を反映するゲイン差は、被写界の特定の明るさに関係して現れる。かかるゲイン差は非突発変動条件を満足できず、抑制手段の動作特性の補正処理から排除される。これによって、部分撮像領域の境界線を表すノイズの出現が効果的に防止される。

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。

図１を参照して、この実施例のディジタルカメラ（電子カメラ）１０は、光学レンズ１２を含む。被写界の光学像は、光学レンズ１２を介してＣＣＤイメージャ１４の撮像面に照射される。撮像面は、Ｒ（Red），Ｇ（Green）またはＢ（Blue）のフィルタ要素がベイヤ態様で配列された色フィルタ１４ｆによって覆われる。

このため、Ｒの色情報を有する電荷はＲのフィルタ要素によって覆われた受光素子であるＲ画素で生成され、Ｇの色情報を有する電荷はＧのフィルタ要素によって覆われた受光素子であるＧ画素で生成され、そしてＢの色情報を有する電荷はＢのフィルタ要素によって覆われた受光素子であるＢ画素で生成される。

キー入力装置３２によって撮像操作が行われると、ＴＧ（Timing Generator）１８がＣＰＵ３０によって起動される。ＴＧ１８は、水平同期信号Ｈｓｙｎｃおよび垂直同期信号Ｖｓｙｎｃを含む複数のタイミング信号を発生する。ドライバ１６ａおよび１６ｂの各々は、かかるタイミング信号に応答してＣＣＤイメージャ１４を駆動する。これによって、１フレームに相当する電荷つまり生画像信号が、垂直同期信号Ｖｓｙｎｃが発生する毎に、ＣＣＤイメージャ１４から出力される。

図２を参照して、ＣＣＤイメージャ１４の撮像面は、左側撮像領域ＩＭＬおよび右側撮像領域ＩＭＲを有する。左側撮像領域ＩＭＬは、撮像面の中心から垂直方向に伸びる境界線ＢＬの左側に形成され、右側撮像領域ＩＭＲは、同じ境界線ＢＬの右側に形成される。つまり、左側撮像領域ＩＭＬおよび右側撮像領域ＩＭＲは、境界線ＢＬで互いに接する。

左側撮像領域ＩＭＬおよび右側撮像領域ＩＭＲの各々には、図示しない複数の垂直転送レジスタが割り当てられる。また、左側撮像領域ＩＭＬには水平転送レジスタＨＬが割り当てられ、右側撮像領域ＩＭＲには水平転送レジスタＨＲが割り当てられる。さらに、水平転送レジスタＨＬの出力端にはアンプＡＰＬが設けられ、水平転送レジスタＨＲの出力端にはアンプＡＰＲが設けられる。

したがって、左側撮像領域ＩＭＬ上の複数の受光素子で生成された電荷は、図示しない垂直転送レジスタ，水平転送レジスタＨＬおよびアンプＡＰＬを介して、チャネルＣＨ１から出力される。右側撮像領域ＩＭＲ上の複数の受光素子で生成された電荷も同様に、図示しない垂直転送レジスタ，水平転送レジスタＨＲおよびアンプＡＰＲを介して、チャネルＣＨ２から出力される。

つまり、ドライバ１６ａは、ＴＧ１８からのタイミング信号に基づいて左側撮像領域ＩＭＬにラスタ走査を施し、左側１／２フレームの生画像信号をチャネルＣＨ１から出力する。ドライバ１６ｂも同様に、ＴＧ１８からのタイミング信号に基づいて右側撮像領域ＩＭＲにラスタ走査を施し、右側１／２フレームの生画像信号をチャネルＣＨ２から出力する。

ただし、水平転送レジスタＨＲの転送方向は、水平転送レジスタＨＬの転送方向と逆の方向である。このため、ラスタ走査方向もまた、左側撮像領域ＩＭＬおよび右側撮像領域ＩＭＲの間で互いに反転する。

ＣＤＳ／ＡＧＣ／ＡＤ回路２０ａは、チャネルＣＨ１の生画像信号に相関２重サンプリング，自動ゲイン調整およびＡ／Ｄ変換の一連の処理を施す。同様に、ＣＤＳ／ＡＧＣ／ＡＤ回路２０ｂは、チャネルＣＨ２の生画像信号に相関２重サンプリング，自動ゲイン調整およびＡ／Ｄ変換の一連の処理を施す。なお、ＣＤＳ／ＡＧＣ／ＡＤ回路２０ａおよび２０ｂも、ＴＧ１８から出力されたタイミング信号に同期して、上述の処理を行う。

クランプ回路２２ａは、ＣＤＳ／ＡＧＣ／ＡＤ回路２０ａから出力された生画像データの基準レベルを、レベル調整回路２４によって設定された黒レベルに合わせる。クランプ回路２２ｂも同様に、ＣＤＳ／ＡＧＣ／ＡＤ回路２０ｂから出力された生画像データの基準レベルを、レベル調整回路２４によって設定された黒レベルに合わせる。

クランプ回路２２ａから出力された生画像データは、メモリ制御回路３８によってＳＤＲＡＭ３６に書き込まれる。また、クランプ回路２２ｂから出力された生画像データは、ＬＵＴ（Look Up Table）２８ｒによるＲ成分のゲイン調整，ＬＵＴ２８ｇによるＧ成分のゲイン調整およびＬＵＴ２８ｂによるＢ成分のゲイン調整を経て、メモリ制御回路３８によってＳＤＲＡＭ３６に書き込まれる。

ＳＤＲＡＭ３６は、図３に示すように生画像領域３６ａ，ＹＵＶ画像領域３６ｂおよび圧縮画像領域３６ｃを有する。メモリ制御回路３８は、チャネルＣＨ１の生画像データを生画像領域３６ａの左側に格納し、チャネルＣＨ２の生画像データを生画像領域３６ａの右側に格納する。こうして生画像領域３６ａに格納された生画像データは、撮像された１フレームの被写界像を表す。また、ＬＵＴ２８ｒ，２８ｇおよび２８ｂによるゲイン調整によってチャネルＣＨ１およびＣＨ２の間での生画像データのゲイン差が解消され、境界線の出現が防止される。

なお、クランプ回路２２ａおよび２２ｂの各々から出力される生画像データは１２ビットで表現される。このため、ＬＵＴ２８ｒ，２８ｇおよび２８ｂの各々は、４０９６個の設定値を有する。

後処理回路４０は、このような生画像データをメモリ制御回路３８を通してＳＤＲＡＭ３６から読み出し、読み出された生画像データに色分離，ＹＵＶ変換などの処理を施し、そしてＹＵＶ形式の画像データをメモリ制御回路３８を通してＹＵＶ画像領域３６ｂに書き込む。ＪＰＥＧコーデック４２は、ＹＵＶ画像領域３６ｂに格納された画像データをメモリ制御回路３８を通して読み出し、読み出された画像データにＪＰＥＧ圧縮を施し、そして圧縮画像データをメモリ制御回路３８を通して圧縮画像領域３６ｃに書き込む。このような圧縮動作は、垂直同期信号Ｖｓｙｎｃが発生する毎に実行される。

ＣＰＵ３０は、圧縮画像領域３６ｃに蓄積された圧縮画像データをメモリ制御回路３８を通して読み出し、読み出された圧縮画像データをＩ／Ｆ４４を通して記録媒体４６に記録する。こうして、複数フレームの圧縮画像データを収めた動画像ファイルが記録媒体４６に形成される。

図４を参照して、クランプ回路２２ａに入力されるチャネルＣＨ１の生画像データのＲ成分，Ｇ成分およびＢ成分がそれぞれ入射光量に対して曲線Ｃ１ｒｉｎ，Ｃ１ｇｉｎおよびＣ１ｂｉｎを描く場合、クランプ回路２２ａから出力されるチャネルＣＨ１の生画像データのＲ成分，Ｇ成分およびＢ成分はそれぞれ入射光量に対して曲線Ｃ１ｒｏｕｔ，Ｃ１ｇｏｕｔおよびＣ１ｂｏｕｔを描く。また、クランプ回路２２ｂに入力されるチャネルＣＨ２の生画像データのＲ成分，Ｇ成分およびＢ成分がそれぞれ入射光量に対して曲線Ｃ２ｒｉｎ，Ｃ２ｇｉｎおよびＣ２ｂｉｎを描く場合、クランプ回路２２ｂから出力されるチャネルＣＨ２の生画像データのＲ成分，Ｇ成分およびＢ成分はそれぞれ入射光量に対して曲線Ｃ２ｒｏｕｔ，Ｃ２ｇｏｕｔおよびＣ２ｂｏｕｔを描く。

アンプＡＰＬおよびＡＰＲの増幅特性の相違から、生画像データの黒レベルおよびゲインもまたチャネルＣＨ１およびＣＨ２の間で相違する。このうち黒レベルのずれが、クランプ回路２２ａ，２２ｂおよびレベル調整回路２４によって解消される。なお、図４によれば、複数のレベル域ＬＶ（１）〜ＬＶ（ｍ）が生画像データのダイナミックレンジに割り当てられる。

チャネルＣＨ１およびＣＨ２の間のゲインのずれは、次の要領で解消される。クランプ回路２２ａから出力された生画像データはブロック演算回路２６ａに与えられ、クランプ回路２２ｂから出力された生画像データはブロック演算回路２６ｂに与えられる。

図５を参照して、ブロック演算回路２６ａは、境界線ＢＬに近接するように左側撮像領域ＩＭＬに割り当てられた境界ブロックＢ１Ｌ，Ｂ２Ｌ，…ＢｎＬの各々に属する小画像について、高周波成分の色毎の積算値と画像レベルの色毎の平均値を求める。ブロック演算回路２６ｂは、境界線ＢＬに近接するように右側撮像領域ＩＭＲに割り当てられた境界ブロックＢ１Ｒ，Ｂ２Ｒ，…ＢｎＲの各々に属する小画像について、高周波成分の色毎の積分値と画像レベルの色毎の平均値を求める。

ブロック演算回路２６ａおよび２６ｂの各々は、詳しくは、図６に示すように構成される。クランプ回路２２ａまたは２２ｂから出力された生画像データは、ブロック抽出回路４６に与えられる。ブロック抽出回路４６は、境界ブロックＢ１Ｌ〜ＢｎＬの各々あるいは境界ブロックＢ１Ｒ〜ＢｎＲの各々に属する生画像データを抽出する。

Ｒ差分値算出回路４８は、抽出された生画像データのうち隣り合うＲ画素の差分値であるＲ差分値を算出する。Ｇ差分値算出回路５０は、抽出された生画像データのうち隣り合うＧ画素の差分値であるＧ差分値を算出する。Ｂ差分値算出回路５２は、抽出された生画像データのうち隣り合うＢ画素の差分値であるＢ差分値を算出する。

積算回路５４は算出されたＲ差分値の絶対値を境界ブロック毎に積算し、積算回路５６は算出されたＧ差分値の絶対値を境界ブロック毎に積算し、そして積算回路５８は算出されたＢ差分値の絶対値を境界ブロック毎に積算する。これによって、同じ境界ブロックに対応する積算値Ｒｈ，ＧｈおよびＢｈが、積算回路５４，５６および５８からそれぞれ出力される。

Ｒ平均値算出回路６０は、ブロック抽出回路４６からの生画像データのうちＲ画素のレベルを境界ブロック毎に平均し、Ｇ平均値算出回路６２は、ブロック抽出回路４６からの生画像データのうちＧ画素のレベルを境界ブロック毎に平均し、そしてＢ平均値算出回路６４は、ブロック抽出回路４６からの生画像データのうちＢ画素のレベルを境界ブロック毎に平均する。これによって、同じ境界ブロックに対応する平均値Ｒａｖ，ＧａｖおよびＢａｖが、Ｒ平均値算出回路６０，Ｇ平均値算出回路６２およびＢ平均値算出回路６４からそれぞれ出力される。

図１に戻って、ＣＰＵ３０は、こうして算出された積算値Ｒｈ，Ｇｈ，Ｂｈおよび平均値Ｒａｖ，Ｇａｖ，Ｂａｖをブロック演算回路２６ａおよび２６ｂの各々から取り込み、後述する処理に従ってＲ補正データ，Ｇ補正データおよびＢ補正データを作成する。

クランプ回路２２ａから出力されたチャネルＣＨ１の生画像データのＲ成分，Ｇ成分およびＢ成分が図４に示す曲線Ｃ１ｒｏｕｔ，Ｃ１ｇｏｕｔおよびＣ１ｂｏｕｔを描き、クランプ回路２２ｂから出力されたチャネルＣＨ２の生画像データが図４に示す曲線Ｃ２ｒｏｕｔ，Ｃ２ｇｏｕｔおよびＣ２ｂｏｕｔを描く場合、Ｒ補正データ，Ｇ補正データおよびＢ補正データはそれぞれ図７に示す曲線Ｃｒ，ＣｇおよびＣｂを描く。

曲線Ｃｒ，ＣｂおよびＣｇの各々は、チャネルＣＨ１の生画像データからチャネルＣＨ２の生画像データを減算して得られた差分画像データがチャネルＣＨ２の生画像データに対してどのように変化するかを示す特性曲線に等しい。

ＣＰＵ３０は、Ｒ補正データの値をＬＵＴ２８ｒの初期値に加算し、Ｇ補正データの値をＬＵＴ２８ｇの初期値に加算し、そしてＢ補正データの値をＬＵＴ２８ｂの初期値に加算する。

ＬＵＴ２８ｒの初期値，ＬＵＴ２８ｇの初期値およびＬＵＴ２８ｂの初期値がそれぞれクランプ回路２２ｂの出力に対して図８に示す曲線ＴＳｒ，ＴＳｇおよびＴＳｂを描く場合、Ｒ補正データ，Ｇ補正データ，Ｂ補正データが加算されると、ＬＵＴ２８ｒの設定値，ＬＵＴ２８ｇの設定値およびＬＵＴ２８ｂの設定値はそれぞれ、図８に示す曲線ＴＭｒ，ＴＭｇおよびＴＭｂを描く。この結果、生画像データのゲインは、チャネルＣＨ１およびＣＨ２の間でほぼ一致することとなる。

Ｒ補正データ，Ｇ補正データおよびＢ補正データは、次のようにして作成される。まず、互いに隣接する２つの境界ブロックＢＫＬおよびＢＫＲ（Ｋ：１〜ｎ）の小画像が平坦であるか否かが判別される。注目する２つの境界ブロックの各々で求められた積算値Ｒｈが閾値ＴＨ未満であれば、これらの境界ブロックに属する小画像のＲ成分は平坦であると判別される。注目する２つの境界ブロックの各々で求められた積算値Ｇｈが閾値ＴＨ未満であれば、これらの境界ブロックに属する小画像のＧ成分は平坦であると判別される。注目する２つの境界ブロックの各々で求められた積算値Ｂｈが閾値ＴＨ未満であれば、これらの境界ブロックに属する小画像のＢ成分は平坦であると判別される。

注目する２つの境界ブロックの各々に属する小画像のＲ成分が平坦であれば、対応する２つの平均値Ｒａｖに基づいて差分値ΔＲａｖが算出される。注目する２つの境界ブロックの各々に属する小画像のＧ成分が平坦であれば、対応する２つの平均値Ｇａｖに基づいて差分値ΔＧａｖが算出される。注目する２つの境界ブロックの各々に属する小画像のＢ成分が平坦であれば、対応する２つの平均値Ｂａｖに基づいて差分値ΔＢａｖが算出される。

差分値ΔＲａｖは、境界ブロックＢＫＬの平均値Ｒａｖから境界ブロックＢＫＲの平均値Ｒａｖを引き算することによって求められ、差分値ΔＧａｖは、境界ブロックＢＫＬの平均値Ｇａｖから境界ブロックＢＫＲの平均値Ｇａｖを引き算することによって求められ、差分値ΔＢａｖは、境界ブロックＢＫＬの平均値Ｂａｖから境界ブロックＢＫＲの平均値Ｂａｖを引き算することによって求められる。

こうして求められた差分値ΔＲａｖ，ΔＧａｖおよびΔＢａｖは、図９に示す差分値レジスタ３４ａに登録される。図９によれば、レベル域ＬＶ（１）〜ＬＶ（ｍ）にそれぞれ対応するｍ個のコラムが、差分値ΔＲａｖ，ΔＧａｖおよびΔＢａｖの各々に関連付けられる。つまり、差分値レジスタ３４ａは、ｍ×３個のコラムによって形成される。また、各々のコラムは１００個のサブコラムを有し、差分値ΔＲａｖ，ΔＧａｖまたはΔＢａｖは空き状態のサブコラムに書き込まれる。

境界ブロックＢＫＬおよびＢＫＲに対応する差分値ΔＲａｖは、境界ブロックＢＫＲの平均値Ｒａｖが属するレベル域のＲａｖ用コラムに記述される。境界ブロックＢＫＬおよびＢＫＲに対応する差分値ΔＧａｖは、境界ブロックＢＫＲの平均値Ｇａｖが属するレベル域のＧａｖ用コラムに記述される。境界ブロックＢＫＬおよびＢＫＲに対応する差分値ΔＢａｖは、境界ブロックＢＫＲの平均値Ｂａｖが属するレベル域のＢａｖ用コラムに記述される。

たとえば、境界ブロックＢＫＲの平均値Ｒａｖ，ＧａｖおよびＢａｖがそれぞれレベル域ＬＶ（３），ＬＶ（４）およびＬＶ（１）に属する場合、差分値ΔＲａｖ，ΔＧａｖおよびΔＢａｖはそれぞれ、差分値レジスタ３４ａのレベル域ＬＶ（３），ＬＶ（４）およびＬＶ（１）のコラムに書き込まれる。

或るコラムに蓄積された差分値ΔＲａｖの数が“１００”に達すると、この１００個の差分値ΔＲａｖが平均され、平均値ΔＲＡＶが求められる。或るコラムに蓄積された差分値ΔＧａｖの数が“１００”に達すると、この１００個の差分値ΔＧａｖが平均され、平均値ΔＧＡＶが求められる。或るコラムに蓄積された差分値ΔＢａｖの数が“１００”に達すると、この１００個の差分値ΔＢａｖが平均され、平均値ΔＢＡＶが求められる。

こうして求められた平均値ΔＲＡＶ，ΔＧＡＶおよびΔＢＡＶは、図１０に示す仮代表値レジスタ３４ｂに書き込まれる。仮代表値レジスタ３４ｂにおいても、差分値レジスタ３４ａと同様に、レベル域ＬＶ（１）〜ＬＶ（ｍ）にそれぞれ対応するｍ個のコラムが、差分値ΔＲａｖ，ΔＧａｖおよびΔＢａｖの各々に関連付けられる。平均値ΔＲＡＶは、算出元の差分値ΔＲａｖが蓄積されたコラムに対応するコラムに記述される。平均値ΔＧＡＶも、算出元の差分値ΔＧａｖが蓄積されたコラムに対応するコラムに記述される。平均値ΔＢＡＶもまた、算出元の差分値ΔＢａｖが蓄積されたコラムに対応するコラムに記述される。

各々のコラムに蓄積された差分値ΔＲａｖ，ΔＧａｖまたはΔＢａｖの数が“１００”に満たないときでも、完了命令が発行されたときは、未算出の平均値ΔＲＡＶ，ΔＧＡＶおよび／またはΔＢＡＶが算出され、仮代表値レジスタ３４ｃの空き状態のコラムに記述される。これによって、仮代表値レジスタ３４ｂが完成する。

仮代表値レジスタ３４ｂに登録された平均値ΔＲＡＶ，ΔＧＡＶおよびΔＢＡＶはその後、図１０に示す正規代表値レジスタ３４ｃに登録される。正規代表値レジスタ３４ｃにおいても、仮代表値レジスタ３４ｂと同様、レベル域ＬＶ（１）〜ＬＶ（ｍ）にそれぞれ対応するｍ個のコラムが、差分値ΔＲａｖ，ΔＧａｖおよびΔＢａｖの各々に関連付けられる。仮代表値レジスタ３４ｂから読み出された平均値ΔＲＡＶ，ΔＧＡＶおよびΔＢＡＶは、読み出し元のコラムに対応するコラムに記述される。

ただし、正規代表値レジスタ３４ｃへの登録にあたっては、周辺レベル域に対応する平均値の変動量を考慮した非突発変動条件が課せられる。つまり、非突発変動条件を満足する平均値ΔＲＡＶ，ΔＧＡＶおよび／またはΔＢＡＶのみが、正規代表値レジスタ３４ｃに登録される。正規代表値レジスタ３４ｃには当初、デフォルトの平均値ΔＲＡＶ，ΔＧＡＶおよびΔＢＡＶが記述されており、このデフォルト値は非突発変動条件を満足する平均値ΔＲＡＶ，ΔＧＡＶまたはΔＢＡＶによって更新される。

非突発変動条件は、注目レベル域に対応する平均値ΔＲＡＶ，ΔＧＡＶまたはΔＢＡＶのデフォルト値からの変動量が±５％の範囲内（つまり−５％以上でかつ＋５％以下）であるという第１条件を含む。非突発変動条件はまた、注目レベル域に対応する平均値ΔＲＡＶ，ΔＧＡＶまたはΔＢＡＶのデフォルト値からの変動量が±５％の範囲外（つまり−５％を下回るか、または＋５％を上回る）で、かつ周辺レベル域に対応する平均値ΔＲＡＶ，ΔＧＡＶまたはΔＢＡＶのデフォルト値からの変動量が±３％の範囲外（つまり−３％を下回るか、または＋３％を上回る）であるという第２条件を含む。なお、周辺レベル域は、注目レベル域の前後の４つのレベル域に相当する。

複数のレベル域でそれぞれ算出された複数の平均値が図１１（Ａ）示す要領で変化する場合、デフォルト値からの変動量は、いずれの平均値においても±５％の範囲内である。この場合、全ての平均値について第１条件が満足され、全ての平均値が正規代表値レジスタ３４ｃに登録される。

複数のレベル域でそれぞれ算出された複数の平均値が図１１（Ｂ）示す要領で変化する場合、デフォルト値からの変動量が±５％の範囲から外れる平均値が１つだけ存在する。さらに、この注目平均値の前後に存在する４つの平均値のいずれについても、デフォルト値からの変動量が±３％の範囲から外れる。この場合、注目平均値は第２条件を満足し、他の平均値は第１条件を満足する。この結果、全ての平均値が正規代表値レジスタ３４ｃに登録される。

複数のレベル域でそれぞれ算出された平均値が図１２に示す要領で変化する場合、デフォルト値からの変動量が±５％の範囲から外れる平均値が１つだけ存在する。さらに、この平均値の前後に存在する４つの平均値のいずれについても、デフォルト値からの変動量が±３％の範囲に属する。この場合、注目平均値は第１条件および第２条件のいずれも満足せず、他の平均値は第１条件を満足する。この結果、注目平均値を除く平均値のみが、正規代表値レジスタ３４ｃに登録される。

チャネルＣＨ１およびＣＨ２の間の動作特性の相違に起因するゲイン差は、被写界の特定の明るさに関係することなく、レベル域全体にわたって現れる。これに対して、左側撮像領域ＩＭＬで捉えられる被写界の明るさと右側撮像領域ＩＭＲで捉えられる被写界の明るさとの相違に起因するゲイン差は、被写界の明るさつまり特定の明るさに関係して現れる。

この結果、平均値ΔＲＡＶ，ΔＧＡＶまたはΔＢＡＶが、左側撮像領域ＩＭＬおよび右側撮像領域ＩＭＲの間での被写界の明るさの相違ではなく、チャネルＣＨ１およびＣＨ２の動作特性の相違を反映する場合、平均値ΔＲＡＶ，ΔＧＡＶまたはΔＢＡＶは、図１１（Ａ）または図１１（Ｂ）に示すように変化する。これによって、第１条件または第２条件が満足される。

これに対して、平均値ΔＲＡＶ，ΔＧＡＶまたはΔＢＡＶが、チャネルＣＨ１およびＣＨ２の動作特性の相違ではなく、左側撮像領域ＩＭＬおよび右側撮像領域ＩＭＲの間での被写界の明るさの相違を反映する場合、平均値ΔＲＡＶ，ΔＧＡＶまたはΔＢＡＶは、図１２に示すように変化する。これによって、第１条件および第２条件のいずれも満足されない。

なお、平均値ΔＲＡＶ，ΔＧＡＶまたはΔＢＡＶは、図１３に示すように境界線ＢＬを跨ぐ一部分で明るさが大きく変化する被写界を捉えたとき、図１２に示す要領で変化する。

ＬＵＴ２８ｒの更新に利用されるＲ補正データは、正規代表値レジスタ３４ａに登録されたｍ個の差分値ΔＲＡＶに対する補間演算によって作成される。ＬＵＴ２８ｇの更新に利用されるＧ補正データは、正規代表値レジスタ３４ａに登録されたｍ個の差分値ΔＧＡＶに対する補間演算によって作成される。ＬＵＴ２８ｂの更新に利用されるＢ補正データは、正規代表値レジスタ３４ａに登録されたｍ個の差分値ΔＢＡＶに対する補間演算によって作成される。

ＣＰＵ３０は、図１４〜図２１に示すテーブル更新タスクを含む複数のタスクを実行する。なお、これらのタスクに対応する制御プログラムは、フラッシュメモリ４８に記憶される。

まずステップＳ１で正規代表値レジスタ３４ｃを初期化し、ステップＳ３で差分値レジスタ３４ａおよび仮代表値レジスタ３４ｂをクリアする。そして、ステップＳ５で変数Ｋを“０”に設定する。ステップＳ１の処理によって、デフォルトの差分値ΔＲＡＶ，ΔＧＡＶおよびΔＢＡＶが正規代表値レジスタ３４ｃに登録される。また、ステップＳ３の処理によって、“０”が差分値レジスタ３４ａおよび仮代表値レジスタ３４ｂに登録される。

ステップＳ７では垂直同期信号Ｖｓｙｎｃが発生したか否かを判断し、ＹＥＳであればステップＳ９で変数Ｋをインクリメントする。ステップＳ１１では変数Ｋが所定値ｎを上回ったかどうかを判別し、ＮＯであればステップＳ１３に進む一方、ＹＥＳであれば図１８に示すステップＳ５９に進む。

ステップＳ１３では境界ブロックＢＫＬの積算値Ｒｈ，Ｇｈ，Ｂｈおよび平均値Ｒａｖ，Ｇａｖ，Ｂａｖをブロック演算回路２６ａから取り込み、ステップＳ１５では境界ブロックＢＫＲの積算値Ｒｈ，Ｇｈ，Ｂｈおよび平均値Ｒａｖ，Ｇａｖ，Ｂａｖをブロック演算回路２６ｂから取り込む。ステップＳ１５の処理が完了すると、ステップＳ１７に進む。

ステップＳ１７では、取り込まれた２つの積算値Ｒｈが平坦度条件を満足するか否かを判別する。具体的には、取り込まれた２つの積分値Ｒｈのいずれもが閾値ＴＨ未満であるか否かを判別する。この平坦度条件が満たされなければ、境界ブロックＢＫＬに属するＲ成分によって再現される小画像および境界ブロックＢＫＲに属するＲ成分によって再現される小画像の少なくとも一方が平坦画像ではないとみなし、ステップＳ３１に進む。一方、この条件が満たされると、境界ブロックＢＫＬおよびＢＫＲの各々に属するＲ成分によって再現される小画像はいずれも平坦画像であるとみなし、ステップＳ１９に進む。

ステップＳ１９では、レベル域Ｌ（１）〜Ｌ（ｍ）の中から、境界ブロックＢＫＲの平均値Ｒａｖが属するレベル域を検出する。ステップＳ２１では、境界ブロックＢＫＬの平均値Ｒａｖから境界ブロックＢＫＲの平均値Ｒａｖを引き算して、差分値ΔＲａｖを求める。ステップＳ２３では、求められた差分値ΔＲａｖを図７に示す差分値レジスタ３４ａに登録する。差分値ΔＲａｖは、ステップＳ１９で検出されたレベル域に対応するコラムに記述される。なお、差分値レジスタ３４ａを形成する各々のコラムは、１００個のサブコラムを有する。

ステップＳ２５では注目するコラムに登録された差分値ΔＲａｖの数が“１００”に達したか否かを判別し、ＮＯであればそのままステップＳ３１に進む一方、ＹＥＳであればステップＳ２７およびＳ２９の処理を経てステップＳ３１に進む。ステップＳ２７では、注目するコラムに登録された１００個の差分値ΔＲａｖを平均し、平均値ΔＲＡＶを求める。ステップＳ２９では、求められた平均値ΔＲＡＶを仮代表値レジスタ３４ｂに登録する。平均値ΔＲＡＶは、ステップＳ１９で検出されたレベル域に対応するコラムに記述される。

図１６に示すステップＳ３１〜Ｓ４３の処理は、Ｒ成分の代わりにＧ成分に注目する点を除き、ステップＳ１７〜Ｓ２９の処理と同様である。図１７に示すステップＳ４５〜Ｓ５７の処理も、Ｒ成分の代わりにＢ成分に注目する点を除き、ステップＳ１７〜Ｓ２９の処理と同様である。したがって、重複した説明は省略する。なお、ステップＳ４５の処理は、ステップＳ３９でＮＯと判断されたとき、またはステップＳ４３の処理が完了したときに実行される。

ステップＳ５３でＮＯと判断されるか、またはステップＳ５７の処理が完了すると、完了命令が別タスクから発行されたか否かをステップＳ５９で判別し、仮代表値レジスタ３４ｂが完成したか否かをステップＳ６１で判別する。ステップＳ５９でＹＥＳであれば、ステップＳ６３およびＳ６５の処理を経てステップＳ６７に進む。ステップＳ６１でＹＥＳであれば、そのままステップＳ６７に進む。ステップＳ５９およびＳ６１のいずれもＮＯであれば、図１４に示すステップＳ５に戻る。

ステップＳ６３では、差分値レジスタ３４ａを形成するコラムのうち登録された差分値の数が“１００”に満たないコラムに注目し、差分値ΔＲａｖ，ΔＧａｖまたはΔＢａｖをコラム毎に平均する。これによって、注目するコラムの数に相当する平均値ΔＲＡＶ，ΔＧＡＶおよび／またはΔＢＡＶが求められる。

ステップＳ６５では、求められた平均値ΔＲＡＶ，ΔＧＡＶおよび／またはΔＢＡＶを仮代表値レジスタ３４ｂに登録する。平均値ΔＲＡＶ，ΔＧＡＶおよび／またはΔＢＡＶを記述するコラムは、算出元の差分値ΔＲａｖ，ΔＧａｖおよび／またはΔＢａｖが記述されたコラムに対応する。これによって、仮代表値レジスタ３４ｂが完成する。

ステップＳ６７では、仮代表値３４ｂに登録された平均値ΔＲＡＶ，ΔＧＡＶおよびΔＢＡＶを正規代表値レジスタ３４ｃに登録するべく、正規登録処理を実行する。ステップＳ６９では、正規に登録された差分値ΔＲＡＶの補間演算によってＲ補正データを作成し、正規に登録された差分値ΔＧＡＶの補間演算によってＧ補正データを作成し、そして正規に登録された差分値ΔＢＡＶの補間演算によってＢ補正データを作成する。

ステップＳ７１では、作成されたＲ補正データをＬＵＴ２８ｒの初期値に加算し、作成されたＧ補正データをＬＵＴ２８ｇの初期値に加算し、そして作成されたＢ補正データをＬＵＴ２８ｂの初期値に加算する。こうしてＬＵＴ２８ｒ，２８ｇおよび２８ｂの更新が完了すると、図１４に示すステップＳ３に戻る。

ステップＳ６７の正規登録処理は、図１９〜図２１に示すサブルーチンに従って実行される。まずステップＳ８１で変数Ｍを“１”に設定し、ステップＳ８３でレベル域Ｌ（Ｍ）の平均値ΔＲＡＶを仮代表値レジスタ３４ｂ上で指定する。ステップＳ８５は、指定された平均値ΔＲＡＶがデフォルト値±５％の範囲内（つまり−５％以上でかつ＋５％以下）であるか否かを判別する。ここでＹＥＳであれば、非突発変動条件を形成する第１条件が満足されたとみなして、ステップＳ９１に進む。ＮＯであれば、非突発変動条件を形成する第２条件に注目するべく、ステップＳ８７に進む。

ステップＳ８７では、レベル域Ｌ（Ｍ−２），Ｌ（Ｍ−１），Ｌ（Ｍ＋１）およびＬ（Ｍ＋２）の各々の平均値ΔＲＡＶを仮代表値レジスタ３４ｂ上で指定する。ステップＳ８９では、指定された４つの平均値ΔＲＡＶの少なくとも１つがデフォルト値±３％の範囲外（つまり−３％を下回るか、または＋３％を上回る）であるか否かを判別する。ここでＹＥＳであれば、第２条件が満足されたとみなして、ステップＳ９１を経てステップＳ９３に進む。ＮＯであれば、第２条件が満足されないとみなして、そのままステップＳ９３に進む。

ステップＳ９１では、仮代表値レジスタ３４ｂ上のレベル域Ｌ（Ｍ）のコラムに記述された平均値ΔＲＡＶを正規代表値レジスタ３４ｃ上のレベル域Ｌ（Ｍ）のコラムに記述する。ステップＳ９３では、変数Ｍをインクリメントする。ステップＳ９５では変数Ｍが閾値ｍを上回るか否かを判別し、ＮＯであればステップＳ８３に戻る一方、ＹＥＳであればステップＳ９７に進む。

したがって、レベル域Ｌ（Ｍ）の平均値ΔＲＡＶは、自分自身の変動量が±５％の範囲内であるとき、あるいは自分自身の変動量が±５％の範囲外でかつ周辺レベル域の平均値ΔＲＡＶの変動量が±３％の範囲外であるときに、正規代表値レジスタ３４ｃに登録される。

つまり、注目レベル域の明るさの変動量が小さいとき、または注目レベル域および周辺レベル域の明るさの変動量がともに大きいときは、非突発変動条件が満足されたものとみなし、正規代表値レジスタ３４ｃへの登録処理が実行される。これに対して、注目レベル域の明るさの変動量は大きいものの、周辺レベル域の明るさの変動量は小さいときは、非突発変動条件が満足されないとみなし、正規代表値レジスタ３４ｃへの登録処理が中断される。

図２０に示すステップＳ９７〜Ｓ１１１の処理は、Ｒ成分の代わりにＧ成分に注目する点を除き、ステップＳ８１〜Ｓ９５の処理と同様である。図２１に示すステップＳ１１３〜Ｓ１２７の処理も、Ｒ成分の代わりにＢ成分に注目する点を除き、ステップＳ８１〜Ｓ９５の処理と同様である。したがって、重複した説明は省略する。なお、ステップＳ１１３の処理は、ステップＳ１１１でＹＥＳと判断されたときに実行される。また、ステップＳ１２７でＹＥＳであれば、上階層のルーチンに復帰する。

以上の説明から分かるように、ＣＣＤイメージャ１４の撮像面には、左側画像および右側画像をそれぞれ生成する左側撮像領域ＩＭＬおよび右側撮像領域ＩＭＲが形成される。タイミング信号は、ＴＧ１８によって繰り返し発生される。ドライバ１６ａおよび１６ｂは、左側撮像領域ＩＭＬおよび右側撮像領域ＩＭＲでそれぞれ生成された左側画像および右側画像を、ＴＧ１８から発生されたタイミング信号に応答してＣＣＤイメージャ１４から個別に読み出す。左側画像はチャネルＣＨ１から読み出され、右側画像はチャネルＣＨ２から読み出される。

読み出された左側画像および右側画像の間のゲイン差は、ＬＵＴ２８ｒ（２８ｇ，２８ｂ）によって抑制される。抑制されたゲイン差を有する左側画像および右側画像は、メモリ制御回路３８によってＳＤＲＡＭ３６上で互いに結合される。

ＣＰＵ３０は、ＬＵＴ２８ｒ（２８ｇ，２８ｂ）によって抑制処理を施される左側画像および右側画像の間のゲイン差を示す平均値ΔＲＡＶ（ΔＧＡＶ，ΔＢＡＶ）を検出する(S27, S41, S55, S63)。検出された平均値ΔＲＡＶ（ΔＧＡＶ，ΔＢＡＶ）は、複数のレベル域Ｌ（１）〜Ｌ（ｍ）の各々に関連付けて仮代表値レジスタ３４ｂに記憶される(S29, S43, S57, S65)。

ＣＰＵ３０はまた、注目するレベル域に対応する平均値ΔＲＡＶ（ΔＧＡＶ，ΔＢＡＶ）の変動量が周辺のレベル域に対応する平均値ΔＲＡＶ（ΔＧＡＶ，ΔＢＡＶ）の変動量を考慮した非突発変動条件を満足するか否かを、仮代表値レジスタ３４ｂに記憶された複数の平均値ΔＲＡＶ（ΔＧＡＶ，ΔＢＡＶ）について判別する(S85, S89, S101, S105, S117, S121)。ＣＰＵ３０はさらに、判別結果が肯定的である平均値ΔＲＡＶ（ΔＧＡＶ，ΔＢＡＶ）に基づいて、ＬＵＴ２８ｒ（２８ｇ，２８ｂ）の動作特性を補正する。

ドライバ１６ａおよび１６ｂは、繰り返し発生されるタイミング信号に応答して読み出し動作を実行される。読み出される左側画像および右側画像は、撮像面のパン／チルトや被写体の動きに起因して変化する。ゲイン差を示す平均値ΔＲＡＶ（ΔＧＡＶ，ΔＢＡＶ）は、読み出された左側画像および右側画像から検出され、仮代表値レジスタ３４ｂに記憶される。この結果、複数のレベル域にそれぞれ対応する複数の平均値ΔＲＡＶ（ΔＧＡＶ，ΔＢＡＶ）が仮代表値レジスタ３４ｂに蓄積される。ＬＵＴ２８ｒ（２８ｇ，２８ｂ）の動作特性は、こうして仮代表値レジスタ３４ｂに蓄積された複数の平均値ΔＲＡＶ（ΔＧＡＶ，ΔＢＡＶ）のうち非突発変動条件を満足する平均値ΔＲＡＶ（ΔＧＡＶ，ΔＢＡＶ）に基づいて補正される。

チャネルＣＨ１およびＣＨ２の間の動作特性の相違に起因するゲイン差は、被写界の特定の明るさに関係することなく、レベル域全体にわたって現れる。これに対して、左側撮像領域ＩＭＬで捉えられる被写界の明るさと右側撮像領域ＩＭＲで捉えられる被写界の明るさとの相違に起因するゲイン差は、被写界の特定の明るさに関係して現れる。

したがって、チャネルＣＨ１およびＣＨ２の間の動作特性の相違を反映する平均値ΔＲＡＶ（ΔＧＡＶ，ΔＢＡＶ）は、非突発変動条件を満足する。ＬＵＴ２８ｒ（２８ｇ，２８ｂ）の動作特性は、このような平均値ΔＲＡＶ（ΔＧＡＶ，ΔＢＡＶ）に基づいて補正される。

これに対して、左側撮像領域ＩＭＬおよび右側撮像領域ＩＭＲの間での被写界の明るさの相違を反映する平均値ΔＲＡＶ（ΔＧＡＶ，ΔＢＡＶ）は、非突発変動条件を満足できない。かかるゲイン差は、ＬＵＴ２８ｒ（２８ｇ，２８ｂ）の動作特性の補正処理から排除される。

これによって、左側撮像領域ＩＭＬおよび右側撮像領域ＩＭＲの間に存在する境界線ＢＬを表すノイズが再生画像に現れる現象が効果的に防止される。

なお、この実施例では、ＬＵＴ２８ｒ，２８ｇおよび２８ｂによるゲイン調整処理に先立ってクランプ処理を行うようにしているが、クランプ処理をゲイン調整処理の後に実行するようにしてもよい。また、この実施例では、撮像面に形成される部分撮像領域の数は２つであるが、部分撮像領域の数は３以上であってもよい。

この発明の一実施例の構成を示すブロック図である。 図１実施例に適用されるイメージセンサの構成の一例を示す図解図である。 図１実施例に適用されるＳＤＲＡＭのマッピング状態の一例を示す図解図である。 図１実施例に適用されるクランプ回路の動作の一部を示すグラフである。 図１実施例の動作の一部を示す図解図である。 図１実施例に適用されるブロック演算回路の構成の一例を示すブロック図である。 図１実施例に適用される差分値レジスタの構成の一例を示す図解図である。 図１実施例に適用される仮代表値レジスタおよび正規代表値レジスタの構成の一例を示す図解図である。 図１実施例の動作の一部を示すグラフである。 図１実施例の動作の他の一部を示すグラフである。 （Ａ）は正規代表値レジスタの更新動作の一例を示す図解図であり、（Ｂ）は正規代表値レジスタの更新動作の他の一例を示す図解図である。 正規代表値レジスタの更新動作の他の一例を示す図解図である。 図１実施例の動作の一部を示す図解図である。 図１実施例に適用されるＣＰＵの動作の一部を示すフロー図である。 図１実施例に適用されるＣＰＵの動作の他の一部を示すフロー図である。 図１実施例に適用されるＣＰＵの動作のその他の一部を示すフロー図である。 図１実施例に適用されるＣＰＵの動作のさらにその他の一部を示すフロー図である。 図１実施例に適用されるＣＰＵの動作の他の一部を示すフロー図である。 図１実施例に適用されるＣＰＵの動作のその他の一部を示すフロー図である。 図１実施例に適用されるＣＰＵの動作のさらにその他の一部を示すフロー図である。 図１実施例に適用されるＣＰＵの動作の他の一部を示すフロー図である。

符号の説明

１０ …ディジタルカメラ
１４ …イメージセンサ
２２ａ，２２ｂ …クランプ回路
２６ａ，２６ｂ …ブロック演算回路
２８ｒ，２８ｇ，２８ｂ …ＬＵＴ
３０ …ＣＰＵ
３４ａ …差分値レジスタ
３４ｂ …仮代表値レジスタ
３４ｃ …正規代表値レジスタ

Claims (12)

1. 複数の部分画像をそれぞれ生成する複数の部分撮像領域が形成された撮像面を有する撮像手段、
   タイミング信号を繰り返し発生する発生手段、
   前記複数の撮像領域でそれぞれ生成された複数の部分画像を前記発生手段によって発生されたタイミング信号に応答して前記撮像手段から個別に読み出す読み出し手段、
   前記読み出し手段によって読み出された複数の部分画像の間のゲイン差を抑制する抑制手段、
   前記抑制手段によって抑制されたゲイン差を有する複数の部分画像を互いに結合する結合手段、
   前記抑制手段によって抑制処理を施される複数の部分画像の間のゲイン差を検出する検出手段、
   前記検出手段によって検出されたゲイン差を複数の輝度範囲の各々に関連付けて記憶する記憶手段、
   注目輝度範囲に対応するゲイン差の変動量が周辺輝度範囲に対応するゲイン差の変動量を考慮した非突発変動条件を満足するか否かを前記記憶手段によって記憶された複数のゲイン差の各々について判別する第１判別手段、および
   前記第１判別手段の判別結果が肯定的であるゲイン差に基づいて前記抑制手段の動作特性を補正する補正手段を備える、電子カメラ。
2. 前記非突発変動条件は、前記注目輝度範囲に対応するゲイン差の変動量が第１閾値以下であるという第１条件と、前記注目輝度範囲に対応するゲイン差の変動量が前記第１閾値を上回り、かつ前記周辺輝度範囲に対応するゲイン差の変動量が第２閾値を上回るという第２条件とを含む、請求項１記載の電子カメラ。
3. 前記第１判別手段は前記第１条件および前記第２条件のいずれか一方が満足されるとき肯定的と判別する、請求項２記載の電子カメラ。
4. 前記複数の部分画像は複数色の色情報を有し、
   前記抑制手段は前記複数色にそれぞれ対応する複数の動作特性を有する、請求項１ないし３のいずれかに記載の電子カメラ。
5. 前記補正手段は前記複数の部分画像が有する色毎に補正動作を行う、請求項４記載の電子カメラ。
6. 前記抑制手段によって抑制処理を施される複数の部分画像をそれぞれ形成する複数の小画像を抽出する抽出手段をさらに備え、
   前記検出手段は前記抽出手段によって抽出された複数の小画像に注目する、請求項１ないし５のいずれかに記載の電子カメラ。
7. 前記抽出手段によって注目される複数の小画像は前記複数の部分画像の境界の近傍に存在する、請求項６記載の電子カメラ。
8. 前記検出手段は、前記発生手段からタイミング信号が発生する毎に前記複数の小画像のゲインの差分を算出する差分算出手段、および前記差分算出手段による複数回の算出処理によってそれぞれ算出された複数の差分の平均値を前記ゲイン差として算出する平均手段を含む、請求項６または７記載の電子カメラ。
9. 前記差分算出手段は、前記抽出手段によって抽出された複数の小画像の各々の成分の平均値を算出する第１演算手段、および前記第１演算手段によって求められた複数の平均値の間の差分を算出する第２演算手段を含む、請求項８記載の電子カメラ。
10. 前記検出手段は前記抽出手段によって抽出された複数の小画像が平坦度条件を満足するか否かを判別する第２判別手段をさらに含み、
    前記差分算出手段は前記第１判別手段の判別結果が肯定的であるとき算出処理を実行する、請求項８または９記載の電子カメラ。
11. 前記複数の部分画像の基準レベルを互いに一致させる調整手段をさらに備える、請求項１ないし１０のいずれかに記載の電子カメラ。
12. 前記調整手段は前記抑制手段の抑制動作に先立ってレベル調整を行う、請求項１１記載の電子カメラ。

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