JP4713983B2 - Color adjustment method and color adjustment apparatus - Google Patents
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Description
本発明は、デジタルカメラ等に含まれる撮像系部材の色調整を行う色調整方法及び色調整装置に関する。 The present invention relates to a color adjustment method and a color adjustment apparatus that perform color adjustment of an imaging system member included in a digital camera or the like.
一般的なデジタルカメラの撮像系部材は、撮像レンズ群と、撮像素子(CCD素子)とを有していることが多い。このような撮像系部材においては、撮像レンズ群を介して入射した光がCCD素子に結像されて画像信号となる。 An imaging system member of a general digital camera often has an imaging lens group and an imaging element (CCD element). In such an imaging system member, the light incident through the imaging lens group is imaged on the CCD element and becomes an image signal.
ここで、CCD素子の前面にはカラーフィルタが配されている。このカラーフィルタは分光感度特性上のばらつきが大きく、デジタルカメラによる画像の色再現に大きな影響を与える。この影響をデジタルカメラ内で最小限に抑えるためには、後段の画像処理部における色調整処理における補正値を個々のデジタルカメラ毎に調整する必要がある。 Here, a color filter is arranged in front of the CCD element. This color filter has a large variation in spectral sensitivity characteristics, and has a great influence on color reproduction of an image by a digital camera. In order to minimize this effect in the digital camera, it is necessary to adjust the correction value in the color adjustment processing in the image processing unit in the subsequent stage for each digital camera.
このような色調整装置の例として、特許文献1では、基準輝度レベルの光を照射する光源を用いてカラーチャート若しくはグレースケールを撮影し、この撮影によって得られた画像信号が調整規格内となるように色信号生成の際の利得値を調整するようにしている。
ここで、デジタルカメラの撮像系部材には、撮像レンズ群と撮像素子との間に撮像レンズ群を介して入射した光の赤外成分を除去する光学ローパスフィルタとしての赤外カットフィルタ(IRカットフィルタ)が設けられていることが多い。このIRカットフィルタの分光感度特性もばらつきが大きく、デジタルカメラによる画像の色再現に大きな影響を与えることになるが、上記した特許文献1ではデジタルカメラ内部のIRカットフィルタの分光感度特性を考慮した色調整については特に述べられていない。
Here, the imaging system member of the digital camera includes an infrared cut filter (IR cut) as an optical low-pass filter that removes an infrared component of light incident through the imaging lens group between the imaging lens group and the imaging element. In many cases, a filter is provided. The spectral sensitivity characteristics of the IR cut filter also vary widely, which greatly affects the color reproduction of the image by the digital camera. However, in
本発明は、上記の事情に鑑みてなされたもので、デジタルカメラ内のIRカットフィルタの分光感度特性の影響を考慮して、より精度良くデジタルカメラの分光感度特性を求めることができる色調整方法及び色調整装置を提供することを目的とする。 The present invention has been made in view of the above circumstances, and a color adjustment method capable of obtaining the spectral sensitivity characteristic of a digital camera with higher accuracy in consideration of the influence of the spectral sensitivity characteristic of an IR cut filter in the digital camera. And a color adjusting device.
上記の目的を達成するために、本発明の第1の態様による色調整方法は、色調整装置の構成部材の1つである所定の光源とデジタルカメラの構成部材の1つである撮像系部材との間に上記色調整装置の構成部材の1つである赤外カットフィルタを介在させずに行う撮影と上記所定の光源と上記撮像系部材との間に上記赤外カットフィルタを介在させて行う撮影とを少なくとも行って、複数の画像データを取得し、上記取得された複数の画像データを、上記赤外カットフィルタのカットオフ開始波長に着目して処理することで、上記撮像系部材の分光感度特性を暫定予測し、上記暫定予測された分光感度特性と、上記所定の光源の分光感度特性と、上記赤外カットフィルタの分光感度特性とから、上記撮像系部材の分光感度特性データを最終予測することを特徴とする。 In order to achieve the above object, a color adjustment method according to a first aspect of the present invention includes a predetermined light source that is one of the constituent members of the color adjustment apparatus and an imaging system member that is one of the constituent members of the digital camera. The infrared cut filter is interposed between the predetermined light source and the imaging system member and the photographing performed without interposing the infrared cut filter which is one of the constituent members of the color adjusting device between At least imaging to be performed, a plurality of image data is acquired, and the acquired plurality of image data is processed by paying attention to a cutoff start wavelength of the infrared cut filter, so that the imaging system member Spectral sensitivity characteristics are provisionally predicted. Spectral sensitivity characteristic data of the imaging system member is obtained from the provisionally predicted spectral sensitivity characteristics, the spectral sensitivity characteristics of the predetermined light source, and the spectral sensitivity characteristics of the infrared cut filter. Final plan Characterized in that it.
また、上記の目的を達成するために、本発明の第2の態様による色調整装置は、所定の光源と、上記所定の光源を撮影して画像データを取得するデジタルカメラと、上記所定の光源と上記デジタルカメラとの間に進退自在に構成され、上記所定の光源からの光の赤外光成分を除去する赤外カットフィルタと、上記所定の光源の分光感度特性と、基準となるデジタルカメラの分光感度特性と、基準となる赤外カットフィルタの分光感度特性とをリファレンスデータとして少なくとも記憶するリファレンスデータ記憶部と、上記所定の光源と上記デジタルカメラとの間に上記赤外カットフィルタを介在させずに行う撮影と上記所定の光源と上記デジタルカメラとの間に上記赤外カットフィルタを介在させて行う撮影とを少なくとも行って、複数の画像データを取得し、上記取得された複数の画像データを、上記リファレンスデータ記憶部に記憶された上記リファレンスデータを用いて上記赤外カットフィルタのカットオフ開始波長に着目して処理することで、上記デジタルカメラの分光感度特性を暫定的に予測する暫定分光感度予測部と、上記暫定分光感度予測部において暫定的に予測された上記デジタルカメラの分光感度特性と、上記所定の光源の分光感度特性と、上記赤外カットフィルタの分光感度特性とから、上記デジタルカメラの分光感度特性データを最終予測する最終分光感度予測部とを具備することを特徴とする。 In order to achieve the above object, a color adjustment apparatus according to a second aspect of the present invention includes a predetermined light source, a digital camera that captures the predetermined light source and acquires image data, and the predetermined light source. An infrared cut filter that removes an infrared light component of light from the predetermined light source, spectral sensitivity characteristics of the predetermined light source, and a digital camera that serves as a reference A reference data storage unit that stores at least the spectral sensitivity characteristics of the reference infrared spectral filter and the spectral sensitivity characteristics of a reference infrared cut filter as reference data, and the infrared cut filter interposed between the predetermined light source and the digital camera. let not line intends imaging and upper SL at least performing an imaging intends row by interposing the infrared cut filter between the predetermined light source and the digital camera, a plurality of Acquires image data, a plurality of image data the acquired, that processing is performed focusing on the cutoff start wavelength of the infrared cut filter with the reference data stored in the reference data storage unit, a provisional spectral sensitivity prediction unit which tentatively predicted spectral sensitivity characteristics of the digital camera, the spectral sensitivity characteristic of the tentatively predicted the digital camera in the interim spectral sensitivity prediction unit, the spectral sensitivity characteristic of the predetermined light source And a final spectral sensitivity prediction unit that finally predicts spectral sensitivity characteristic data of the digital camera from the spectral sensitivity characteristics of the infrared cut filter.
この第1及び第2の態様によれば、暫定的に予測した分光感度特性から、デジタルカメラの分光感度特性を最終予測することにより、分光感度特性をより高精度に求めることができる。 According to the first and second aspects, it is possible to obtain the spectral sensitivity characteristic with higher accuracy by finally predicting the spectral sensitivity characteristic of the digital camera from the temporarily estimated spectral sensitivity characteristic.
本発明によれば、デジタルカメラ内のIRカットフィルタの分光感度特性の影響を考慮して、より精度良くデジタルカメラの分光感度特性を求めることができる色調整方法及び色調整装置を提供することができる。 According to the present invention, it is possible to provide a color adjustment method and a color adjustment apparatus capable of obtaining the spectral sensitivity characteristic of a digital camera with higher accuracy in consideration of the influence of the spectral sensitivity characteristic of the IR cut filter in the digital camera. it can.
以下、図面を参照して本発明の実施形態を説明する。
図1は、本発明の一実施形態に係る色調整装置10の全体の構成図である。
図1の構成を概略的に言えば、外光が入射しないように遮光する遮光部材11内に、光源12を有するビュアー13と、色調整対象のデジタルカメラ(以下、単にデジタルカメラと称する)14とが配置され、デジタルカメラ14によってビュアー13を撮影することができるようになっている。また、光源12には、例えばA光源が用いられる。このA光源の分光感度特性を図2の特性L21に示す。なお、光源12には、短波長側から長波長側へ放射レベルが連続的に単調増加するような光源であれば、A光源以外の光源を用いることもできる。
Hereinafter, embodiments of the present invention will be described with reference to the drawings.
FIG. 1 is an overall configuration diagram of a
Referring to the configuration of FIG. 1 schematically, a
また、図1においては、ビュアー13とデジタルカメラ14との間に、設備IRカットフィルタ15が挿入又は退避自在に配置されている。ここで、設備IRカットフィルタ15は取り付け部材16に取り付けられており、更に、取り付け部材16はフィルタ移動装置17に取り付けられている。
In FIG. 1, an equipment
図3は、設備IRカットフィルタ15、取り付け部材16、及びフィルタ移動装置17の正面図である。図3に示すように、取り付け部材16は、フィルタ移動装置17に対して移動自在に取り付けられており、取り付け部材16を図示矢印方向にスライドさせるように移動させることによって、設備IRカットフィルタ15をビュアー13とデジタルカメラ14の間に挿入し、ビュアー13を介して入射する光の特定波長成分(赤外成分)を除去したり、設備IRカットフィルタ15をビュアー13とデジタルカメラ14との間から退避させたりすることができるようになっている。
FIG. 3 is a front view of the equipment
また、図1において、デジタルカメラ14及びフィルタ移動装置17は、それぞれ接続ケーブル18及び19を介してパーソナルコンピュータ20に接続されている。リファレンスデータ記憶部、暫定分光感度予測部、及び最終分光感度予測部としてのパーソナルコンピュータ20内には、メモリ21と、CPU22とが設けられている。メモリ21は、調整用のプログラムを記憶しておくための調整プログラム記憶部21aや後述するリファレンスデータを記憶しておくためのリファレンスデータ記憶部21bなどを含むメモリである。CPU22は、メモリ21に記憶されているデータなどに基づいて、デジタルカメラ14やフィルタ移動装置17を所望のタイミングで動作させるように制御して、色調整装置10による調整を制御する。
In FIG. 1, the
図4は、デジタルカメラ14に用いられている撮像系部材の構成図である。同図に示すように、撮像レンズ群30を介して入射した光は、光学的なローパスフィルタとしてのIRカットフィルタ31を通過して有害赤外成分が除去された後に、CCD部32に入射される。ここで、取り付け部材16を介してフィルタ移動装置17に取り付けられる設備IRカットフィルタ15は、その赤外カット波長が、デジタルカメラ14のIRカットフィルタ31のカット波長よりも短波長のものを用いるようにする。
FIG. 4 is a configuration diagram of imaging system members used in the
また、CCD部32は、マイクロレンズアレイ32aと、カラーフィルタ32bと、CCD素子32cとから構成されている。CCD部32のマイクロレンズアレイ32aにより画素毎に集光された光は、例えば原色系ベイヤ配列のカラーフィルタ32bを介してCCD素子32cに結像される。ここで、原色系ベイヤ配列のカラーフィルタとは、R、Gr、Gb、Bの4ピクセルを1つの画素配列単位とするカラーフィルタである。
The
図5は、図1に示した如くセットしたデジタルカメラ14の色調整方法の全体的な処理内容を示すフローチャートである。図5の処理は、図1のパーソナルコンピュータ20内部の調整プログラム記憶部21aに記憶されたプログラムに従ってCPU22によって実行されるものである。
FIG. 5 is a flowchart showing the entire processing contents of the color adjustment method of the
図5において、まず、CPU22は、ビュアー13とデジタルカメラ14との間から設備IRカットフィルタ15を退避させた状態で、デジタルカメラ14によってビュアー13の撮影を行わせ、光源12からの光をデジタルカメラ14に受光させる(ステップS1)。そして、CPU22はこのときの撮影によって得られた画像データを取得する(ステップS2)。ステップS2において取得する画像データは、図6に示すように、撮影により得られた画像の中央部の縦32ピクセル×横32ピクセルのR、Gr、Gb、Bの各色成分の平均値を計算し、特にGr、Gbに関しては更に、
G=(Gr+Gb)/2 (式1)
とする。これにより、R、G、Bの各色成分の平均値(画像データの白レベル)が計算される。この場合、R、B成分はそれぞれ256ピクセル、G成分は512ピクセルのデータの平均となる。以後、このようにしてステップS2で得られた白レベルのR成分、G成分、及びB成分をそれぞれ、White_r、White_g、及びWhite_bと表記する。
In FIG. 5, first, the
G = (Gr + Gb) / 2 (Formula 1)
And As a result, the average value (white level of the image data) of the R, G, and B color components is calculated. In this case, the R and B components are the average of 256 pixels, and the G component is the average of 512 pixels. Hereinafter, the white level R component, G component, and B component obtained in step S2 in this way are denoted as White_r, White_g, and White_b, respectively.
次に、CPU22は、ビュアー13とデジタルカメラ14との間に設備IRカットフィルタ15を配置させて、デジタルカメラ14によってビュアー13の撮影を行わせ、光源12からの光を、設備IRカットフィルタ15を介してデジタルカメラ14に受光させる(ステップS3)。そしてCPU22はこのときの撮影によって得られた画像データからステップS2と同様にしてR、G、Bの各色成分の平均値である画像データの白レベルを取得する(ステップS4)。以後、ステップS4で得られた白レベルのR成分、G成分、及びB成分をそれぞれWhite_ir_r、White_ir_g、及びWhite_ir_bと表記する。
Next, the
次に、CPU22は、ステップS2及びステップS4で取得した白レベルとパーソナルコンピュータ20内部のリファレンスデータ記憶部21bに記憶されているリファレンスデータ(詳細は後述する)とからデジタルカメラ14の分光感度特性を予測し(ステップS5)、図5の一連の処理を終了する。
Next, the
次に、図5のステップS5の分光感度特性の予測演算について説明する。
まず、リファレンスデータ記憶部21bに記憶されているリファレンスデータについて説明する。このリファレンスデータは、後の演算において用いられる固定値の基準データである。
Next, the spectral sensitivity characteristic prediction calculation in step S5 in FIG. 5 will be described.
First, reference data stored in the reference
リファレンスデータの1つは、図2に示す光源12の分光感度特性である。以後この光源12の分光感度特性をHGVWR_spct_ref_xと表記する。ここで、xは図2の横軸、即ち波長値を示しており、380≦x≦720の範囲で1[nm]毎に変化する値である。これ以後のリファレンスデータにおいても、xは380≦x≦720の範囲で1[nm]毎に変化する波長値を示すものであるとする。
One of the reference data is the spectral sensitivity characteristic of the
また、リファレンスデータの1つは、所定の基準となるIRカットフィルタ(以下、リファレンスIRカットフィルタと称する)の分光感度特性である。この特性を図7のL41に示す。この図7に示すようにリファレンスIRカットフィルタは、620[nm]付近で分光透過率が低下し初め、640[nm]付近で分光透過率がほぼ0となる。以後620[nm]の波長をカットオフ開始波長、640[nm]の波長をカットオフ終了波長と称する。また、リファレンスIRカットフィルタの分光感度特性をIR_spct_ref_xと表記する。なお、リファレンスIRカットフィルタは、例えば設備IRカットフィルタ15を用いても良いし、別のIRカットフィルタを用いても良い。
One of the reference data is a spectral sensitivity characteristic of an IR cut filter (hereinafter referred to as a reference IR cut filter) serving as a predetermined reference. This characteristic is indicated by L41 in FIG. As shown in FIG. 7, in the reference IR cut filter, the spectral transmittance starts to decrease near 620 [nm], and the spectral transmittance becomes almost zero near 640 [nm]. Hereinafter, the wavelength of 620 [nm] is referred to as a cutoff start wavelength, and the wavelength of 640 [nm] is referred to as a cutoff end wavelength. The spectral sensitivity characteristic of the reference IR cut filter is denoted as IR_spct_ref_x. As the reference IR cut filter, for example, the equipment IR cut
また、リファレンスデータの1つは、CCD素子の長波長帯、即ちR成分のリファレンス分光感度特性である。この特性を図8のL81に示す。以後このRリファレンス分光感度特性をR_ccd_ref_xと表記する。 One of the reference data is a long wavelength band of the CCD element, that is, a reference spectral sensitivity characteristic of the R component. This characteristic is indicated by L81 in FIG. Hereinafter, this R reference spectral sensitivity characteristic is expressed as R_ccd_ref_x.
また、リファレンスデータの1つは、CCD素子の中間波長帯、即ちG成分のリファレンス分光感度特性である。この特性を図8のL82に示す。以後このGリファレンス分光感度特性をG_ccd_ref_xと表記する。 One of the reference data is an intermediate wavelength band of the CCD element, that is, a reference spectral sensitivity characteristic of the G component. This characteristic is indicated by L82 in FIG. Hereinafter, this G reference spectral sensitivity characteristic is expressed as G_ccd_ref_x.
また、リファレンスデータの1つは、CCD素子の短波長帯、即ちB成分のリファレンス分光感度特性である。この特性を図8のL83に示す。以後このBリファレンス分光感度特性をB_ccd_ref_xと表記する。 One of the reference data is a short wavelength band of the CCD element, that is, a reference spectral sensitivity characteristic of the B component. This characteristic is indicated by L83 in FIG. Hereinafter, this B reference spectral sensitivity characteristic is expressed as B_ccd_ref_x.
ここで、図8に示すRリファレンス分光感度特性L81、Gリファレンス分光感度特性L82、Bリファレンス分光感度特性L83は、Gリファレンス分光感度特性L82の最大分光感度が100となるように正規化した相対分光感度として示している。 Here, the R reference spectral sensitivity characteristic L81, the G reference spectral sensitivity characteristic L82, and the B reference spectral sensitivity characteristic L83 shown in FIG. 8 are normalized relative spectra so that the maximum spectral sensitivity of the G reference spectral sensitivity characteristic L82 is 100. Shown as sensitivity.
また、リファレンスデータの1つは、Rリファレンス分光感度特性L81とリファレンスIRカットフィルタの分光感度特性L41との積を可視波長帯(380[nm]〜720[nm])の範囲で1[nm]毎に求めた波形である。この特性を図8のL84に示す。また、以後このリファレンスデータをR_IR_ccd_ref_xと表記する。 One of the reference data is a product of the R reference spectral sensitivity characteristic L81 and the spectral sensitivity characteristic L41 of the reference IR cut filter, which is 1 [nm] in the visible wavelength band (380 [nm] to 720 [nm]). This is a waveform obtained every time. This characteristic is indicated by L84 in FIG. Hereinafter, this reference data is denoted as R_IR_ccd_ref_x.
また、リファレンスデータの1つは、Rリファレンス分光感度特性L81と光源12の分光感度特性L21との積を可視波長帯(380[nm]〜720[nm])の範囲で1[nm]毎に求め、それらの和を算出した積分値である。以後このリファレンスデータをWhite_r_refと表記する。
One of the reference data is the product of the R reference spectral sensitivity characteristic L81 and the spectral sensitivity characteristic L21 of the
また、リファレンスデータの1つは、Gリファレンス分光感度特性L82と光源12の分光感度特性L21の積を可視波長帯(380[nm]〜720[nm])の範囲で1[nm]毎に求め、それらの和を算出した積分値である。以後このリファレンスデータをWhite_g_refと表記する。
One of the reference data is a product of the G reference spectral sensitivity characteristic L82 and the spectral sensitivity characteristic L21 of the
また、リファレンスデータの1つは、Bリファレンス分光感度特性L83と光源12の分光感度特性L21の積を可視波長帯(380[nm]〜720[nm])の範囲で1[nm]毎に求め、それらの和を算出した積分値である。以後このリファレンスデータをWhite_b_refと表記する。
One of the reference data is a product of the B reference spectral sensitivity characteristic L83 and the spectral sensitivity characteristic L21 of the
また、リファレンスデータの1つは、Rリファレンス分光感度特性L81と光源12の分光感度特性L21とリファレンスIRカットフィルタの分光感度特性L41との積を可視波長帯(380[nm]〜720[nm])の範囲で1[nm]毎に求め、それらの和を算出した積分値である。以後このリファレンスデータをWhite_ir_r_refと表記する。
Also, one of the reference data is the product of the R reference spectral sensitivity characteristic L81, the spectral sensitivity characteristic L21 of the
また、リファレンスデータの1つは、Gリファレンス分光感度特性L82と光源12の分光感度特性L21とリファレンスIRカットフィルタの分光感度特性L41との積を可視波長帯(380[nm]〜720[nm])の範囲で1[nm]毎に求め、それらの和を算出した積分値である。以後このリファレンスデータをWhite_ir_g_refと表記する。
One of the reference data is the product of the G reference spectral sensitivity characteristic L82, the spectral sensitivity characteristic L21 of the
以下、上記したリファレンスデータを用いてデジタルカメラ14の分光感度特性を予測する手法について説明する。
Hereinafter, a method for predicting the spectral sensitivity characteristic of the
まず図5のステップS2で取得された白レベルより、RのGに対する相対感度係数kR及びBのGに対する相対感度係数kBをそれぞれ、
kR=(White_r/White_g)/(White_r_ref/White_g_ref)
kB=(White_b/White_g)/(White_b_ref/White_g_ref) (式2)
から求める。
First, based on the white level acquired in step S2 of FIG. 5, a relative sensitivity coefficient kR for G of R and a relative sensitivity coefficient kB for G of B are respectively determined.
kR = (White_r / White_g) / (White_r_ref / White_g_ref)
kB = (White_b / White_g) / (White_b_ref / White_g_ref) (Formula 2)
Ask from.
次に、以下のように定義されるR分光第1検出データR_ccd_est1_x、G分光第1検出データG_ccd_est1_x、及びB分光第1検出データB_ccd_est1_xを求める。
R_ccd_est1_x=R_ccd_ref_x×kR(380≦x≦720)
G_ccd_est1_x=G_ccd_ref_x×1 (380≦x≦720) (式3)
B_ccd_est1_x=B_ccd_ref_x×kB(380≦x≦720)
次に、(式3)のR_ccd_est1_xを380≦x≦720の範囲で積算した値SR_ccd_est1を、
SR_ccd_est1=R_ccd_est1_380+ R_ccd_est1_381+ … +R_ccd_est1_720 (式4)
から求める。
Next, R spectral first detection data R_ccd_est1_x, G spectral first detection data G_ccd_est1_x, and B spectral first detection data B_ccd_est1_x defined as follows are obtained.
R_ccd_est1_x = R_ccd_ref_x × kR (380 ≦ x ≦ 720)
G_ccd_est1_x = G_ccd_ref_x × 1 (380 ≦ x ≦ 720) (Formula 3)
B_ccd_est1_x = B_ccd_ref_x × kB (380 ≦ x ≦ 720)
Next, a value SR_ccd_est1 obtained by integrating R_ccd_est1_x in (Equation 3) in the range of 380 ≦ x ≦ 720,
SR_ccd_est1 = R_ccd_est1_380 + R_ccd_est1_381 +… + R_ccd_est1_720 (Formula 4)
Ask from.
ここで、R成分の分光感度特性における、デジタルカメラ14内部のIRカットフィルタ31の分光感度特性の影響を補正するようにする。このために、図5のステップS4で取得された白レベルより、設備IRカットフィルタ15を介した場合のRのGに対する相対感度係数kIRRを、
kIRR=(White_ir_r/White_ir_g)/(White_ir_r_ref/White_ir_g_ref) (式5)
から求め、この(式5)の結果を1[nm]毎にリファレンスデータR_IR_ccd_ref_xに乗じることにより、設備IRカットフィルタ15を介した場合のRの相対分光感度特性R_IR_ccd_est_xを予測する。即ち、
R_IR_ccd_est_x=R_IR_ccd_ref_x×kIRR(380≦x≦720) (式6)
の演算を行う。
Here, the influence of the spectral sensitivity characteristic of the IR cut
kIRR = (White_ir_r / White_ir_g) / (White_ir_r_ref / White_ir_g_ref) (Formula 5)
The R relative spectral sensitivity characteristic R_IR_ccd_est_x through the equipment IR cut
R_IR_ccd_est_x = R_IR_ccd_ref_x × kIRR (380 ≦ x ≦ 720) (Formula 6)
Perform the operation.
次に、(式6)の結果から、カットオフ開始波長620[nm]における分光感度に注目し、このカットオフ開始波長620[nm]におけるRの相対分光感度R_ccd_est2_620を、
R_ccd_est2_620=R_IR_ccd_est_620 (式7)
から求める。この結果より、高さ係数kR_hを、
kR_h=R_ccd_est2_620/R_ccd_ref_620 (式8)
から求める。
Next, from the result of (Equation 6), paying attention to the spectral sensitivity at the cutoff start wavelength 620 [nm], the R relative spectral sensitivity R_ccd_est2_620 at the cutoff start wavelength 620 [nm]
R_ccd_est2_620 = R_IR_ccd_est_620 (Formula 7)
Ask from. From this result, the height coefficient kR_h is
kR_h = R_ccd_est2_620 / R_ccd_ref_620 (Formula 8)
Ask from.
次に、R分光第2検出データR_ccd_est2_xを、
R_ccd_est2_x=R_ccd_ref_x(380≦x≦540)
R_ccd_est2_x=R_ccd_ref_x×kR_h(541≦x≦720) (式9)
と定義する。このように定義したR分光第2検出データを図9の特性L85に示す。図9に示すように、R分光第2検出データは、380≦x≦540の範囲では特性L81で示すRリファレンス分光感度特性そのものであり、541≦x≦720の範囲ではRリファレンス分光感度特性を高さ係数kR_h倍したものとなる。
Next, R spectral second detection data R_ccd_est2_x
R_ccd_est2_x = R_ccd_ref_x (380 ≦ x ≦ 540)
R_ccd_est2_x = R_ccd_ref_x × kR_h (541 ≦ x ≦ 720) (Formula 9)
It is defined as The R-spectral second detection data defined as described above is shown as a characteristic L85 in FIG. As shown in FIG. 9, the R spectral second detection data is the R reference spectral sensitivity characteristic itself indicated by the characteristic L81 in the range of 380 ≦ x ≦ 540, and the R reference spectral sensitivity characteristic in the range of 541 ≦ x ≦ 720. The height coefficient is multiplied by kR_h.
次に、上記のようにして定義したR分光第2検出データから、R分光感度特性の621[nm]〜720[nm]の波長帯における特性をより詳細に求める。このために、R分光第2検出データの積算値SR_ccd_est2を、
SR_ccd_est2=R_ccd_est2_380+ R_ccd_est2_381+ … + R_ccd_est2_720 (式10)
から求める。
Next, the R spectral sensitivity characteristic in the wavelength band of 621 [nm] to 720 [nm] is determined in more detail from the R spectral second detection data defined as described above. For this purpose, the integrated value SR_ccd_est2 of the R spectroscopy second detection data is
SR_ccd_est2 = R_ccd_est2_380 + R_ccd_est2_381 +… + R_ccd_est2_720 (Formula 10)
Ask from.
以後は、上記のように求めた値を用いてR成分の分光感度特性を暫定的に予測する。R分光感度の暫定予測演算を図10〜図12のフローチャートに示す。 Thereafter, the spectral sensitivity characteristic of the R component is provisionally predicted using the value obtained as described above. The provisional calculation of R spectral sensitivity is shown in the flowcharts of FIGS.
まず、CPU22は、R分光第2検出データの積算値SR_ccd_est2とR分光第1検出データの積算値SR_ccd_est1との差分dR= SR_ccd_est2-SR_ccd_est1を求める(ステップS21)。ステップS21において差分dRを求めた後、CPU22は、差分dRの正負を判定する(ステップS22)。ステップS22の判定において、dRが正の場合にはステップ23に進み、負の場合にはステップS35に進む。
First, the
ステップS22の判定において、差分dRが正の場合には、R分光移動量算出用積算値diffにR_ccd_est2_xの621[nm]の分光感度R_ccd_est2_621を代入して初期化を行う(ステップS23)。次に、図示しないカウンタのカウント値nに0を代入して初期化を行う(ステップS24)。 If the difference dR is positive in the determination in step S22, initialization is performed by substituting the R_ccd_est2_x 621 [nm] spectral sensitivity R_ccd_est2_621 for the R spectral movement amount calculation integrated value diff (step S23). Next, initialization is performed by substituting 0 for the count value n of a counter (not shown) (step S24).
次に、上記のように初期化されたR分光移動量算出用積算値diffと差分dRとを比較して、diff>dRであるか否かを判定する(ステップS25)。ステップS25の判定において、diff≦dRである場合には、diffにR_ccd_est2_(622+n)の値を加算する(ステップS26)。初回は、n=0なのでR_ccd_est2_622の値を加算する。続いてnを1だけインクリメントして(ステップS27)、ステップS25に戻る。即ち、ステップS25の判定において、diff>dRとなるまで、R_ccd_est2_xの622[nm]以後の値を1[nm]刻みで加えながら、ステップS25〜ステップS27の処理を繰り返す。 Next, the R spectral movement amount calculation integrated value diff initialized as described above is compared with the difference dR to determine whether or not diff> dR is satisfied (step S25). If it is determined in step S25 that diff ≦ dR, the value of R_ccd_est2_ (622 + n) is added to diff (step S26). Since n = 0 at the first time, the value of R_ccd_est2_622 is added. Subsequently, n is incremented by 1 (step S27), and the process returns to step S25. That is, in the determination of step S25, the process from step S25 to step S27 is repeated while adding the value after 622 [nm] of R_ccd_est2_x in increments of 1 [nm] until diff> dR.
ステップS25の判定において、diff>dRである場合には、CPU22は、上記カウンタのカウント値nが20以下であるか否かを判定する(ステップS28)。ステップS28の判定において、nが20以下である場合には、R分光第3検出データR_ccd_est3_xを以下のようにして求める(ステップS29)。
R_ccd_est3_x=R_ccd_est2_(x+n) (621≦x≦700) (式11)
一方、ステップS28の判定において、nが20を越えている場合には、R分光第3検出データR_ccd_est3_xを以下のようにして求める(ステップS30)。
R_ccd_est3_x=R_ccd_est2_(x+n) (621≦x≦700-n)
R_ccd_est3_x=0 (720-n+1≦x≦700) (式12)
ステップS29又はステップS30において、621≦x≦700の範囲内でのR分光第3検出データを求めた後、CPU22は、701≦x≦720の範囲内のR分光第3検出データR_ccd_est3_xの値を0にクリップする(ステップS31)。
If it is determined in step S25 that diff> dR, the
R_ccd_est3_x = R_ccd_est2_ (x + n) (621 ≦ x ≦ 700) (Formula 11)
On the other hand, if n exceeds 20 in the determination of step S28, the R spectral third detection data R_ccd_est3_x is obtained as follows (step S30).
R_ccd_est3_x = R_ccd_est2_ (x + n) (621 ≦ x ≦ 700-n)
R_ccd_est3_x = 0 (720-n + 1 ≦ x ≦ 700) (Formula 12)
In step S29 or step S30, after obtaining the R spectral third detection data within the range of 621 ≦ x ≦ 700, the
次に、カウント値nが所定値Max_shift以下であるか否かを判定することにより、カウント値nの正当性を確認する(ステップS32)。このMax_shiftは、20よりも大きな値、例えば30であるとする。ステップS32の判定において、nがMax_shiftを超えているならば、予測される分光特性に誤りがあるとしてあるとして、その旨を出力し、暫定分光予測演算を終了する。 Next, the validity of the count value n is confirmed by determining whether or not the count value n is less than or equal to the predetermined value Max_shift (step S32). This Max_shift is assumed to be a value larger than 20, for example, 30. If n exceeds Max_shift in the determination in step S32, it is determined that there is an error in the predicted spectral characteristics, and this is output, and the provisional spectral prediction calculation is terminated.
一方、ステップS32の判定において、nがMax_shift以下であるならば、R分光移動量shiftにnを代入する(ステップS33)。続いて、図9に示す点P82のx座標a及びy座標b、図9に示す点P83のx座標c及びy座標dをそれぞれ、
a=640-shift
b=R_ccd_est2_640
c=620
d=R_ccd_est2_620 (式13)
から求める(ステップS34)。ここで、図9の点P82は、カットオフ終了波長640[nm]におけるR分光第2検出データを示す点P81をR分光移動量shiftだけ短波長側に横シフトさせた点である。また、図9の点P83はカットオフ開始波長620[nm]におけるR分光第2検出データの分光感度を示す点である。
On the other hand, if it is determined in step S32 that n is equal to or smaller than Max_shift, n is substituted into the R spectral shift amount shift (step S33). Subsequently, the x-coordinate a and the y-coordinate b of the point P82 shown in FIG. 9 and the x-coordinate c and the y-coordinate d of the point P83 shown in FIG.
a = 640-shift
b = R_ccd_est2_640
c = 620
d = R_ccd_est2_620 (Formula 13)
(Step S34). Here, a point P82 in FIG. 9 is a point obtained by laterally shifting the point P81 indicating the R spectral second detection data at the cutoff end wavelength 640 [nm] to the short wavelength side by the R spectral movement amount shift. A point P83 in FIG. 9 is a point indicating the spectral sensitivity of the R spectral second detection data at the cutoff start wavelength 620 [nm].
また、ステップS22の判定において、dRが負の場合には、R分光移動量算出用積算値diffにR分光第2検出データR_ccd_est2_xの波長621[nm]における分光感度R_ccd_est2_621に−1を乗じた値を代入して初期化する(ステップS35)。また、カウント値nはステップS24と同様に0で初期化する(ステップS36)。 In the determination of step S22, when dR is negative, the value obtained by multiplying the R spectral movement amount calculation integrated value diff by -1 to the spectral sensitivity R_ccd_est2_621 at the wavelength 621 [nm] of the R spectral second detection data R_ccd_est2_x. Is initialized by substituting (step S35). Further, the count value n is initialized to 0 as in step S24 (step S36).
次に、CPU22は、ステップS35の如く初期化されたR分光移動量算出用積算値diffと差分dRとを比較して、diff<dRであるか否かを判定する(ステップS37)。ステップS37の判定において、diff≧dRである場合には、diffからR_ccd_est2_(622+n)の値を減算する(ステップS38)。初回は、n=0なのでR_ccd_est2_622の値を減算する。続いてnを1だけインクリメントして(ステップS39)、ステップS37に戻る。即ち、ステップS37の判定において、diff<dRとなるまで、ステップS37〜ステップS39の動作を繰り返す。
Next, the
ステップS37の判定において、diff<dRである場合には、CPU22は、nが0であるか否かを判定する(ステップS40)。ステップS40の判定において、nが0の場合には、621≦x≦700におけるR分光第3検出データR_ccd_est3_xを以下のようにして求める(ステップS41)。
R_ccd_est3_x=R_ccd_est2_x (621≦x≦700) (式14)
一方、ステップS40の判定において、nが0でない場合には、まずnに1を加えた後(ステップS42)、621≦x≦700におけるR分光第3検出データを以下のようにして求める(ステップS43)。
R_ccd_est3_x=R_ccd_est2_(x-n) (621≦x≦700) (式15)
ステップS41又はステップS43において、621≦x≦700の範囲内でのR分光第3検出データを求めた後、CPU22は、701≦x≦720の範囲内のR分光第3検出データR_ccd_est3_xの値を0にクリップする(ステップS44)。
If it is determined in step S37 that diff <dR, the
R_ccd_est3_x = R_ccd_est2_x (621 ≦ x ≦ 700) (Formula 14)
On the other hand, if n is not 0 in the determination in step S40, first, 1 is added to n (step S42), and then the R spectral third detection data in 621 ≦ x ≦ 700 is obtained as follows (step) S43).
R_ccd_est3_x = R_ccd_est2_ (xn) (621 ≦ x ≦ 700) (Equation 15)
In step S41 or step S43, after obtaining the R spectral third detection data within the range of 621 ≦ x ≦ 700, the
次に、カウント値nが所定値Max_shift以下であるか否かを判定することにより、カウント値nの正当性を確認する(ステップS45)。ステップS45の判定において、nがMax_shiftを超えているならば、分光の予測に誤りがあるとしてあるとして、その旨を出力し、暫定分光予測演算を終了する。 Next, the validity of the count value n is confirmed by determining whether or not the count value n is less than or equal to the predetermined value Max_shift (step S45). If n exceeds Max_shift in the determination in step S45, it is determined that there is an error in spectral prediction, and that is output, and the provisional spectral prediction calculation is terminated.
一方、ステップS45の判定において、nがMax_shift以下であるならば、R分光移動量shiftにnを代入する(ステップS46)。続いて、上記a、b、c、dをそれぞれ、
a=640+shift
b=R_ccd_est2_640
c=620
d=R_ccd_est2_620 (式16)
の式から求める(ステップS47)。この場合の点P82は、R分光第2検出データの波長640[nm]における分光感度を示す点P81をR分光移動量shiftだけ長波長側に横シフトさせた点になる(図9では図示を省略している)。
On the other hand, if it is determined in step S45 that n is equal to or smaller than Max_shift, n is substituted into the R spectral shift amount shift (step S46). Subsequently, the above a, b, c, d are respectively
a = 640 + shift
b = R_ccd_est2_640
c = 620
d = R_ccd_est2_620 (Formula 16)
(Step S47). The point P82 in this case is a point obtained by laterally shifting the point P81 indicating the spectral sensitivity at the wavelength 640 [nm] of the R spectral second detection data to the long wavelength side by the R spectral movement amount shift (illustrated in FIG. 9). Omitted).
ステップS34又はステップS47においてa、b、c、dが得られた後、得られたa、b、c、dを用いて図9に示す点P82と点P83との間を滑らかに補間して最終的な暫定分光特性であるR分光第4検出データR_ccd_est4_xを求める。このために、まず、上記a、b、c、dから
R_ccd_est4_x={(b-d)/(a-c)}×(x-c)+d(621≦x≦a-1) (式17)
を計算する(ステップS48)。この区間が図9に示す直線801の部分となる。ここで、本一実施形態では、点P82と点P83との間を直線801によって補間しているが、これら点の間を曲線補間するようにしても良い。次に、点P82における波長aから波長720[nm]までのR_ccd_est4_xを以下のようにして求める(ステップS49)。
R_ccd_est4_x=R_ccd_est3_x (式18)
そして、ステップS46及びステップS47のようにして求められたR分光第4検出データに基づいてR分光感度特性R_cam_cal_xを以下のように求め(ステップS50)、暫定分光予測演算を終了する。
R_cam_cal_x=R_ccd_est2_x(380≦x≦620)+R_ccd_est4_x(621≦x≦720)
(式19)
(式19)に示すように、R分光感度特性は、波長380[nm]から620[nm]までの分光感度特性についてはR分光第2検出データをそのまま用い、621[nm]から720[nm]までの分光感度特性についてはR分光第2検出データから求められたR分光第4検出データを用いるようにする。即ち、このR分光感度特性は、図9の特性L85と直線801と特性L86との和となる。このようにしてR分光感度特性を求めることにより、デジタルカメラ14内部のIRカットフィルタ31の分光感度特性の影響を考慮したR分光感度特性を求めることができる。
After a, b, c, and d are obtained in step S34 or step S47, smooth interpolation is performed between the points P82 and P83 shown in FIG. 9 using the obtained a, b, c, and d. R spectral fourth detection data R_ccd_est4_x, which is final provisional spectral characteristics, is obtained. To this end, first from the above a, b, c, d
R_ccd_est4_x = {(bd) / (ac)} × (xc) + d (621 ≦ x ≦ a-1) (Expression 17)
Is calculated (step S48). This section becomes a portion of a
R_ccd_est4_x = R_ccd_est3_x (Formula 18)
Then, the R spectral sensitivity characteristic R_cam_cal_x is obtained as follows based on the R spectral fourth detection data obtained in steps S46 and S47 (step S50), and the provisional spectral prediction calculation is terminated.
R_cam_cal_x = R_ccd_est2_x (380 ≦ x ≦ 620) + R_ccd_est4_x (621 ≦ x ≦ 720)
(Formula 19)
As shown in (Equation 19), the R spectral sensitivity characteristic is the R spectral second detection data as it is for the spectral sensitivity characteristic from the wavelength 380 [nm] to 620 [nm], and from 621 [nm] to 720 [nm]. ], The R spectral fourth detection data obtained from the R spectral second detection data is used. That is, the R spectral sensitivity characteristic is the sum of the characteristic L85, the
また、G分光感度特性及びB分光感度特性についてはデジタルカメラ14内部のIRカットフィルタ31による影響が少ないので、設備IRカットフィルタ15を介さずに得られた白レベルから求めた分光第1検出データをそのまま用いる。即ち、
G_cam_cal_x=G_ccd_est1_x(380≦x≦720)
B_cam_cal_x=B_ccd_est1_x(380≦x≦720) (式20)
となる。即ち、G分光感度特性は図9の特性L82となり、B分光感度特性は図9の特性L87となる。
Further, since the G spectral sensitivity characteristic and the B spectral sensitivity characteristic are less influenced by the IR cut
G_cam_cal_x = G_ccd_est1_x (380 ≦ x ≦ 720)
B_cam_cal_x = B_ccd_est1_x (380 ≦ x ≦ 720) (Formula 20)
It becomes. That is, the G spectral sensitivity characteristic is the characteristic L82 in FIG. 9, and the B spectral sensitivity characteristic is the characteristic L87 in FIG.
次に、上記のようにして予測したR分光感度特性を補正して最終的なR分光感度特性を予測する手法について説明する。図13及び図14は、R分光感度特性の最終予測演算のフローチャートである。 Next, a method for predicting the final R spectral sensitivity characteristic by correcting the R spectral sensitivity characteristic predicted as described above will be described. 13 and 14 are flowcharts of the final prediction calculation of the R spectral sensitivity characteristic.
まず、CPU22は、上記aがカットオフ終了波長である640[nm]以上であるか否かを判定する(ステップS61)。ステップS61の判定において、aが640[nm]以上である場合には、R分光感度特性の補正を行う。この場合には、図5のステップS2及びステップS4で取得した白レベルから、白レベルの基準となるGに対するRの比を示すR感度係数k_R_get及びk_R_ir_getを、
k_R_get=White_r/White_g
k_R_ir_get=White_ir_r/White_ir_g (式21)
に基づいて求める(ステップS62)。
First, the
k_R_get = White_r / White_g
k_R_ir_get = White_ir_r / White_ir_g (Formula 21)
(Step S62).
次に、上記のように暫定予測した分光感度特性が正しいか否かを判定するための白レベル検算を行う(ステップS63)。この白レベル検算においては、まず第1のR白レベル検算データR_spct_chk1_x及び第1のG白レベル検算データG_spct_chk1_xを、
R_spct_chk1_x=R_cam_cal_x×HGVWR_spct_ref_x (380≦x≦720)
G_spct_chk1_x=G_cam_cal_x×HGVWR_spct_ref_x (380≦x≦720) (式22)
のように、R分光感度特性及びG分光感度特性とにそれぞれ光源12の分光感度特性を乗じることにより求める。
Next, white level verification is performed to determine whether or not the spectral sensitivity characteristics provisionally predicted as described above are correct (step S63). In this white level verification, first, the first R white level verification data R_spct_chk1_x and the first G white level verification data G_spct_chk1_x are
R_spct_chk1_x = R_cam_cal_x × HGVWR_spct_ref_x (380 ≦ x ≦ 720)
G_spct_chk1_x = G_cam_cal_x × HGVWR_spct_ref_x (380 ≦ x ≦ 720) (Formula 22)
As described above, the R spectral sensitivity characteristic and the G spectral sensitivity characteristic are respectively multiplied by the spectral sensitivity characteristic of the
次に、第1のR白レベル検算データ及び第1のG白レベル検算データのそれぞれに、リファレンスIRカットフィルタの分光感度特性を乗じることにより、第1のR(IR)白レベル検算データR_spct_ir_chk1_x及び第1のG(IR)白レベル検算データG_spct_ir_chk1_xを求める。即ち、
R_spct_ir_chk1_x=R_spct_chk1_x×IR_spct_ref_x (380≦x≦720)
G_spct_ir_chk1_x=G_spct_chk1_x×IR_spct_ref_x (380≦x≦720) (式23)
の演算を行う。
Next, the first R (IR) white level calculation data R_spct_ir_chk1_x and the first R white level calculation data and the first G white level calculation data are multiplied by the spectral sensitivity characteristic of the reference IR cut filter, respectively. First G (IR) white level verification data G_spct_ir_chk1_x is obtained. That is,
R_spct_ir_chk1_x = R_spct_chk1_x × IR_spct_ref_x (380 ≦ x ≦ 720)
G_spct_ir_chk1_x = G_spct_chk1_x × IR_spct_ref_x (380 ≦ x ≦ 720) (Equation 23)
Perform the operation.
次に、(式22)の結果及び(式23)の結果を380≦x≦720の範囲で積算することにより、第1のR白レベル検算データWhite_r_chk1、第1のG白レベル検算データWhite_g_chk1、第1のR(IR)白レベル検算データWhite_ir_r_chk1、及び第1のG(IR)白レベル検算データWhite_ir_g_chk1を求める。即ち、
White_r_chk1=R_spct_chk1_380+ R_spct_chk1_381+ … + R_spct_chk1_720
White_g_chk1=G_spct_chk1_380+ G_spct_chk1_381+ … + G_spct_chk1_720
White_ir_r_chk1=R_spct_ir_chk1_380+ R_spct_ir_chk1_381+ … + R_spct_ir_chk1_720
White_ir_g_chk1=G_spct_ir_chk1_380+ G_spct_ir_chk1_381+ … + G_spct_ir_chk1_720
(式24)
の演算を行う。ここで、第1のR白レベル検算データ及び第1のG白レベル検算データは設備IRカットフィルタ15を介していない状態でビュアー13を撮影した場合に取得される画像データの白レベルのR成分及びG成分を上記暫定予測した分光感度特性から求めたものであり、第1のR(IR)白レベル検算データ及び第1のG(IR)白レベル検算データは設備IRカットフィルタ15を介した状態でビュアー13を撮影した場合に取得される画像データの白レベルを上記暫定予測した分光感度特性から求めたものである。
Next, by integrating the result of (Expression 22) and the result of (Expression 23) in the range of 380 ≦ x ≦ 720, the first R white level calculation data White_r_chk1, the first G white level calculation data White_g_chk1, First R (IR) white level verification data White_ir_r_chk1 and first G (IR) white level verification data White_ir_g_chk1 are obtained. That is,
White_r_chk1 = R_spct_chk1_380 + R_spct_chk1_381 +… + R_spct_chk1_720
White_g_chk1 = G_spct_chk1_380 + G_spct_chk1_381 +… + G_spct_chk1_720
White_ir_r_chk1 = R_spct_ir_chk1_380 + R_spct_ir_chk1_381 +… + R_spct_ir_chk1_720
White_ir_g_chk1 = G_spct_ir_chk1_380 + G_spct_ir_chk1_381 +… + G_spct_ir_chk1_720
(Formula 24)
Perform the operation. Here, the first R white level verification data and the first G white level verification data are the R component of the white level of the image data acquired when the
ステップS63の白レベル検算の後、CPU22は、(式24)の結果から、予測値に基づくR感度係数k_R_chk1及びk_R_ir_chk1を、
k_R_chk1=White_r_chk1/White_g_chk1
k_R_ir_chk1=White_ir_r_chk1/White_ir_g_chk1 (式25)
のようにして求める(ステップS64)。
After the white level verification in step S63, the
k_R_chk1 = White_r_chk1 / White_g_chk1
k_R_ir_chk1 = White_ir_r_chk1 / White_ir_g_chk1 (Formula 25)
(Step S64).
次に、(式21)のようにして求められた実測値に基づくR感度係数と(式25)のようにして求められた予測値に基づくR感度係数との差分dk_R_chk1及びdk_R_ir_chk1を、
dk_R_chk1=|(k_R_get/k_R_chk1)-1|
dk_R_ir_chk1=|(k_R_ir_get/k_R_ir_chk1)-1| (式26)
のようにして求める(ステップS65)。その後、R分光感度特性の垂直方向(即ち、図9の縦軸である相対分光感度軸の方向)の補正を行うための垂直補正係数k_adj_vtを、
k_adj_vt=k_R_ir_get/k_R_ir_chk1 (式27)
のようにして求める(ステップS66)。
Next, the difference dk_R_chk1 and dk_R_ir_chk1 between the R sensitivity coefficient based on the actual measurement value obtained as in (Equation 21) and the R sensitivity coefficient based on the prediction value obtained as in (Equation 25),
dk_R_chk1 = | (k_R_get / k_R_chk1) -1 |
dk_R_ir_chk1 = | (k_R_ir_get / k_R_ir_chk1) -1 | (Formula 26)
(Step S65). Thereafter, a vertical correction coefficient k_adj_vt for correcting in the vertical direction of the R spectral sensitivity characteristic (that is, the direction of the relative spectral sensitivity axis which is the vertical axis in FIG. 9),
k_adj_vt = k_R_ir_get / k_R_ir_chk1 (Formula 27)
(Step S66).
このようにして求めた垂直補正係数k_adj_vtから、CPU22は、R分光感度特性の垂直方向の補正を行い、垂直補正R分光感度特性データR_cam_adjvt_xを求める(ステップS67)。ただし、この垂直補正は、541[nm]〜a[nm]の範囲内でのみ行う。つまり、この垂直補正によって求められる垂直補正R分光感度特性データは、
R_cam_adjvt_x=R_cam_cal_x (380≦x≦540)
R_cam_adjvt_x=R_cam_cal_x×k_adj_vt (541≦x≦a)
R_cam_adjvt_x=R_cam_cal_x (a+1≦x≦720) (式28)
となる。次に、これら垂直補正R分光感度特性データを補正R分光感度特性データR_cam_adj_xとしておく(ステップS68)。なお、この補正R分光感度特性データは補正が完了した後のR分光感度特性データを示すものである。
From the vertical correction coefficient k_adj_vt thus determined, the
R_cam_adjvt_x = R_cam_cal_x (380 ≦ x ≦ 540)
R_cam_adjvt_x = R_cam_cal_x × k_adj_vt (541 ≦ x ≦ a)
R_cam_adjvt_x = R_cam_cal_x (a + 1 ≦ x ≦ 720) (Formula 28)
It becomes. Next, these vertical correction R spectral sensitivity characteristic data are set as corrected R spectral sensitivity characteristic data R_cam_adj_x (step S68). The corrected R spectral sensitivity characteristic data indicates the R spectral sensitivity characteristic data after the correction is completed.
次に、CPU22は、R分光感度係数の水平方向(図9の横軸である波長軸の方向)の補正を行う。このために、CPU22は、図示しないカウンタのカウント値mを0で初期化する(ステップS69)。次に、CPU22は、カウンタのカウント値mが上限値mLim以下であるか否かを判定する(ステップS70)。このmLimは、例えば5であるとするが変更可能な値である。
Next, the
ステップS70の判定においてカウント値mがmLim以下の場合には、CPU22は、2回目の白レベル検算を行う(ステップS71)。ここでの白レベル検算は、上記した(式22)におけるR分光感度特性R_cam_cal_xをR_cam_adj_xに置き換えた、
R_spct_chk2_x=R_cam_adj_x×HGVWR_spct_ref_x (380≦x≦720) (式29)
の演算を行い、これによって求められた第2のR白レベル検算データに、リファレンスIRカットフィルタの分光感度特性を乗じることにより、第2のR(IR)白レベル検算データR_spct_ir_chk2_xを求める。即ち、
R_spct_ir_chk2_x=R_spct_chk2_x×IR_spct_ref_x (380≦x≦720) (式30)
の演算を行う。次に、(式29)の結果及び(式30)の結果を380≦x≦720の範囲で積算することにより、第2のR白レベル検算データWhite_r_chk2及び第2のR(IR)白レベル検算データWhite_ir_r_chk2を求める。即ち、
White_r_chk2=R_spct_chk2_380+ R_spct_chk2_381+ … + R_spct_chk2_720
White_ir_r_chk2=R_spct_ir_chk2_380+ R_spct_ir_chk2_381+ … + R_spct_ir_chk2_720
(式31)
の演算を行う。この後、(式31)の結果からR感度係数k_R_chk2及びk_R_ir_chk2を、
k_R_chk2=White_r_chk2/White_g_chk1
k_R_ir_chk2=White_ir_r_chk2/White_ir_g_chk1 (式32)
のようにして求める。
When the count value m is not more than mLim in the determination in step S70, the
R_spct_chk2_x = R_cam_adj_x × HGVWR_spct_ref_x (380 ≦ x ≦ 720) (Equation 29)
The second R white level check data R_spct_ir_chk2_x is obtained by multiplying the second R white level check data obtained thereby by the spectral sensitivity characteristic of the reference IR cut filter. That is,
R_spct_ir_chk2_x = R_spct_chk2_x × IR_spct_ref_x (380 ≦ x ≦ 720) (Equation 30)
Perform the operation. Next, by integrating the result of (Expression 29) and the result of (Expression 30) in the range of 380 ≦ x ≦ 720, the second R white level verification data White_r_chk2 and the second R (IR) white level verification are performed. Data White_ir_r_chk2 is obtained. That is,
White_r_chk2 = R_spct_chk2_380 + R_spct_chk2_381 +… + R_spct_chk2_720
White_ir_r_chk2 = R_spct_ir_chk2_380 + R_spct_ir_chk2_381 +… + R_spct_ir_chk2_720
(Formula 31)
Perform the operation. After this, R sensitivity coefficients k_R_chk2 and k_R_ir_chk2 are calculated from the result of (Equation 31).
k_R_chk2 = White_r_chk2 / White_g_chk1
k_R_ir_chk2 = White_ir_r_chk2 / White_ir_g_chk1 (Formula 32)
It asks like this.
ステップS71における白レベル検算を行った後、CPU22はR感度係数の差分dk_R_chk2及びdk_R_ir_chk2を、
dk_R_chk2=|(k_R_get/k_R_chk2)-1|
dk_R_ir_chk2=|(k_R_ir_get/k_R_ir_chk2)-1| (式33)
のようにして求める(ステップS72)。次に、CPU22は、R感度係数の差分dk_R_chk2が所定値0.01以下であるか否かを判定することにより、実測値に基づいて求めたR感度係数と予測に基づいて求めたR感度係数との誤差(精度誤差)が許容範囲内であるか否かを判定する(ステップS73)。なお、この所定値0.01は一例であって変更可能な値である。
After performing the white level verification in step S71, the
dk_R_chk2 = | (k_R_get / k_R_chk2) -1 |
dk_R_ir_chk2 = | (k_R_ir_get / k_R_ir_chk2) -1 | (Formula 33)
(Step S72). Next, the
ステップS73の判定において、差分dk_R_chk2が0.01を超えている場合には、水平方向の補正を行う。このために、CPU22は以下に定義される水平補正係数k_adj_hzを求める(ステップS74)。
k_adj_hz=k_R_get/k_R_chk2 (式34)
次に、CPU22は、カウンタのカウント値mを1だけインクリメントする(ステップS75)。その後、CPU22は、(式34)のようにして求めた水平補正係数k_adj_hzが1より小さいか否かを判定する(ステップS76)。ステップS76の判定において、水平補正係数k_adj_hzが1より小さい場合には、ステップS67の垂直補正R分光感度特性データR_cam_adjvt_xを、a−m≦x≦700の範囲内で左方向(短波長方向)にシフトさせた特性データである水平補正R分光感度特性データR_cam_adjhz_xを求める(ステップS77)。即ち、
R_cam_adjhz_x=R_cam_adjvt_(x+m) (a-m≦x≦700) (式35)
とする。なお、これ以外の範囲ついては水平方向の補正は行わない。
If the difference dk_R_chk2 exceeds 0.01 in the determination in step S73, horizontal correction is performed. For this purpose, the
k_adj_hz = k_R_get / k_R_chk2 (Formula 34)
Next, the
R_cam_adjhz_x = R_cam_adjvt_ (x + m) (am ≦ x ≦ 700) (Formula 35)
And Note that horizontal correction is not performed for other ranges.
次に、このようにして得られた水平補正R分光感度特性データの平滑化を行う(ステップS78)。この平滑化は、隣接波長間における相対分光感度の大小を比較し、この大小関係に基づいて分光波形を滑らかに補間する処理である。 Next, the horizontal correction R spectral sensitivity characteristic data obtained in this way is smoothed (step S78). This smoothing is a process of comparing the relative spectral sensitivities between adjacent wavelengths and smoothly interpolating the spectral waveform based on this magnitude relationship.
この平滑化においては、まず、ステップS77において求められた水平補正R分光感度特性データR_cam_adjhz_(a-m+1)を、1つ前の波長における分光感度特性データであるR_cam_adjvt_(a-m)と比較し、R_cam_adjhz_(a-m+1)>R_cam_adjvt_(a-m)であるか否かを判定する。R_cam_adjhz_(a-m+1)>R_cam_adjvt_(a-m)である場合には、波長a−m+1[nm]における平滑化後の分光感度特性データR_cam_adjsmth_(a-m+1)を、1つ前の波長a−m[nm]における分光感度特性データとする。即ち、
R_cam_adjsmth_(a-m+1)=R_cam_adjvt_(a-m) (式36)
とする。一方、R_cam_adjhz_(a-m+1)≦R_cam_adjvt_(a-m)である場合には、波長a−m+1[nm]における平滑化後の分光感度特性データR_cam_adjsmth_(a-m+1)を、同じ波長a−m+1[nm]における水平補正R分光感度特性データとする。即ち、
R_cam_adjsmth_(a-m+1)=R_cam_adjhz_(a-m+1) (式37)
とする。
In this smoothing, first, the horizontal correction R spectral sensitivity characteristic data R_cam_adjhz_ (a−m + 1) obtained in step S77 is compared with R_cam_adjvt_ (am) which is spectral sensitivity characteristic data at the previous wavelength. , R_cam_adjhz_ (a−m + 1)> R_cam_adjvt_ (am) is determined. When R_cam_adjhz_ (a−m + 1)> R_cam_adjvt_ (am), the spectral sensitivity characteristic data R_cam_adjsmth_ (a−m + 1) after smoothing at the wavelength a−m + 1 [nm] is converted to the previous wavelength. The spectral sensitivity characteristic data at a-m [nm]. That is,
R_cam_adjsmth_ (a-m + 1) = R_cam_adjvt_ (am) (Formula 36)
And On the other hand, when R_cam_adjhz_ (a−m + 1) ≦ R_cam_adjvt_ (am), the spectral sensitivity characteristic data R_cam_adjsmth_ (a−m + 1) after smoothing at the wavelength a−m + 1 [nm] is changed to the same wavelength a. The horizontal correction R spectral sensitivity characteristic data at −m + 1 [nm]. That is,
R_cam_adjsmth_ (a-m + 1) = R_cam_adjhz_ (a-m + 1) (Formula 37)
And
以後は、同様にa−m+1≦x≦700の範囲においてxを1ずつ増やしながらR_cam_adjhz_(x+1)>R_cam_adjsmth_xであるか否かを判定し、R_cam_adjhz_(x+1)>R_cam_adjsmth_xである場合には波長x+1[nm]における平滑化後の分光感度特性データR_cam_adjsmth_(x+1)を、1つ前の波長x[nm]における分光感度特性データとする。即ち、
R_cam_adjsmth_(x+1)=R_cam_adjsmth_x (式38)
とする。一方、R_cam_adjhz_(x+1)≦R_cam_adjsmth_xである場合には、波長x+1[nm]における平滑化後の分光感度特性データR_cam_adjsmth_(x+1)を、同じ波長x+1[nm]における水平補正R分光感度特性データとする。即ち、
R_cam_adjsmth_(x+1)=R_cam_adjhz_(x+1) (式39)
とする。
Thereafter, it is similarly determined whether or not R_cam_adjhz_ (x + 1)> R_cam_adjsmth_x while increasing x by 1 in the range of a−m + 1 ≦ x ≦ 700. If R_cam_adjhz_ (x + 1)> R_cam_adjsmth_x Uses the spectral sensitivity characteristic data R_cam_adjsmth_ (x + 1) after smoothing at the wavelength x + 1 [nm] as spectral sensitivity characteristic data at the previous wavelength x [nm]. That is,
R_cam_adjsmth_ (x + 1) = R_cam_adjsmth_x (Formula 38)
And On the other hand, when R_cam_adjhz_ (x + 1) ≦ R_cam_adjsmth_x, the spectral sensitivity characteristic data R_cam_adjsmth_ (x + 1) after smoothing at the wavelength x + 1 [nm] is converted into the horizontal correction R spectral sensitivity at the same wavelength x + 1 [nm]. Characteristic data. That is,
R_cam_adjsmth_ (x + 1) = R_cam_adjhz_ (x + 1) (Formula 39)
And
一方、ステップS76の判定において、水平補正係数k_adj_hzが1以上の場合には、ステップS67の垂直補正R分光感度特性データR_cam_adjvt_xを、a≦x≦700の範囲内で右方向(長波長方向)にシフトさせた特性データである水平補正R分光感度特性データR_cam_adjhz_xを求める(ステップS79)。即ち、
R_cam_adjhz_x=R_cam_adjvt_(x-m) (a≦x≦700) (式40)
とする。なお、これ以外の範囲ついては水平方向の補正は行わない。
On the other hand, if it is determined in step S76 that the horizontal correction coefficient k_adj_hz is 1 or more, the vertical correction R spectral sensitivity characteristic data R_cam_adjvt_x in step S67 is set to the right (long wavelength direction) within the range of a ≦ x ≦ 700. Horizontal corrected R spectral sensitivity characteristic data R_cam_adjhz_x, which is the shifted characteristic data, is obtained (step S79). That is,
R_cam_adjhz_x = R_cam_adjvt_ (xm) (a ≦ x ≦ 700) (Formula 40)
And Note that horizontal correction is not performed for other ranges.
次に、このようにして得られた水平補正R分光感度特性データの平滑化を行う(ステップS80)。
この平滑化においては、まず、ステップS79において求められた水平補正R分光感度特性データにおいて、R_cam_adjhz_(a+1)>R_cam_adjvt_(a)であるか否かを判定し、R_cam_adjhz_(a+1)>R_cam_adjvt_(a)である場合には、波長a+1[nm]における平滑化後の分光感度特性データR_cam_adjsmth_(a+1)を、1つ前の波長a[nm]における分光感度特性データとする。即ち、
R_cam_adjsmth_(a+1)=R_cam_adjvt_(a) (式41)
とする。一方、R_cam_adjhz_(a+1)≦R_cam_adjvt_(a)である場合には、波長a+1[nm]における平滑化後の分光感度特性データR_cam_adjsmth_(a+1)を、同じ波長a+1[nm]における水平補正R分光感度特性データとする。即ち、
R_cam_adjsmth_(a+1)=R_cam_adjhz_(a+1) (式42)
とする。
Next, the horizontal correction R spectral sensitivity characteristic data obtained in this way is smoothed (step S80).
In this smoothing, first, it is determined whether or not R_cam_adjhz_ (a + 1)> R_cam_adjvt_ (a) in the horizontal correction R spectral sensitivity characteristic data obtained in step S79, and R_cam_adjhz_ (a + 1)> In the case of R_cam_adjvt_ (a), the spectral sensitivity characteristic data R_cam_adjsmth_ (a + 1) after smoothing at the wavelength a + 1 [nm] is set as the spectral sensitivity characteristic data at the previous wavelength a [nm]. That is,
R_cam_adjsmth_ (a + 1) = R_cam_adjvt_ (a) (Formula 41)
And On the other hand, when R_cam_adjhz_ (a + 1) ≦ R_cam_adjvt_ (a), the spectral sensitivity characteristic data R_cam_adjsmth_ (a + 1) after smoothing at the wavelength a + 1 [nm] is horizontally corrected at the same wavelength a + 1 [nm]. R spectral sensitivity characteristic data. That is,
R_cam_adjsmth_ (a + 1) = R_cam_adjhz_ (a + 1) (Formula 42)
And
以後は、同様にa+1≦x≦700の範囲においてxを1ずつ増やしながらR_cam_adjhz_(x+1)>R_cam_adjsmth_xであるか否かを判定し、R_cam_adjhz_(x+1)>R_cam_adjsmth_xである場合には波長x+1[nm]における平滑化後の分光感度特性データR_cam_adjsmth_(x+1)を、1つ前の波長x[nm]における分光感度特性データとする。即ち、
R_cam_adjsmth_(x+1)=R_cam_adjsmth_x (式43)
とする。一方、R_cam_adjhz_(x+1)≦R_cam_adjsmth_xである場合には、波長x+1[nm]における平滑化後の分光感度特性データR_cam_adjsmth_(x+1)を、同じ波長x+1[nm]における水平補正R分光感度特性データとする。即ち、
R_cam_adjsmth_(x+1)=R_cam_adjhz_(x+1) (式44)
とする。
Thereafter, it is similarly determined whether or not R_cam_adjhz_ (x + 1)> R_cam_adjsmth_x while increasing x by 1 in the range of a + 1 ≦ x ≦ 700. If R_cam_adjhz_ (x + 1)> R_cam_adjsmth_x, the wavelength is determined. The spectral sensitivity characteristic data R_cam_adjsmth_ (x + 1) after smoothing at x + 1 [nm] is taken as spectral sensitivity characteristic data at the previous wavelength x [nm]. That is,
R_cam_adjsmth_ (x + 1) = R_cam_adjsmth_x (Formula 43)
And On the other hand, when R_cam_adjhz_ (x + 1) ≦ R_cam_adjsmth_x, the spectral sensitivity characteristic data R_cam_adjsmth_ (x + 1) after smoothing at the wavelength x + 1 [nm] is converted into the horizontal correction R spectral sensitivity at the same wavelength x + 1 [nm]. Characteristic data. That is,
R_cam_adjsmth_ (x + 1) = R_cam_adjhz_ (x + 1) (Formula 44)
And
次に、ステップS78又はステップS80の結果から、最終的な補正R分光感度特性データR_cam_adj_xを算出する(ステップS81)。ステップS76の判定において水平補正係数k_adj_hzが1より小さい場合には、ステップS77以後の処理が行われるので、補正R分光感度特性データR_cam_adj_xは、
R_cam_adj_x=R_cam_adjvt_x (380≦x≦a-m)
R_cam_adj_x=R_cam_adjsmth_x (a-m+1≦x≦700)
R_cam_adj_x=R_cam_adjvt_x (701≦x≦720) (式45)
となる。一方、ステップS76の判定において水平補正係数k_adj_hzが1以上の場合には、ステップS79以後の処理が行われるので、補正R分光感度特性データR_cam_adj_xは、
R_cam_adj_x=R_cam_adjvt_x (380≦x≦a)
R_cam_adj_x=R_cam_adjsmth_x (a+1≦x≦700)
R_cam_adj_x=R_cam_adjvt_x (701≦x≦720) (式46)
となる。なお、水平方向の補正が行われた状態の補正R分光感度特性データを図15の特性L88で示す。
Next, final corrected R spectral sensitivity characteristic data R_cam_adj_x is calculated from the result of step S78 or step S80 (step S81). If the horizontal correction coefficient k_adj_hz is smaller than 1 in the determination in step S76, the processing after step S77 is performed, so that the corrected R spectral sensitivity characteristic data R_cam_adj_x is
R_cam_adj_x = R_cam_adjvt_x (380 ≦ x ≦ am)
R_cam_adj_x = R_cam_adjsmth_x (a-m + 1 ≦ x ≦ 700)
R_cam_adj_x = R_cam_adjvt_x (701 ≦ x ≦ 720) (Formula 45)
It becomes. On the other hand, when the horizontal correction coefficient k_adj_hz is 1 or more in the determination in step S76, the processing after step S79 is performed, so that the corrected R spectral sensitivity characteristic data R_cam_adj_x is:
R_cam_adj_x = R_cam_adjvt_x (380 ≦ x ≦ a)
R_cam_adj_x = R_cam_adjsmth_x (a + 1 ≦ x ≦ 700)
R_cam_adj_x = R_cam_adjvt_x (701 ≦ x ≦ 720) (Formula 46)
It becomes. Note that the corrected R spectral sensitivity characteristic data in a state in which the correction in the horizontal direction is performed is indicated by a characteristic L88 in FIG.
以上のようにして補正R分光感度特性データを算出した後、ステップS70に戻る。以後は、ステップS70においてカウンタのカウント値mがmLimを超えるか、ステップS73の判定において差分dk_R_chk2が0.01以下となるまで、ステップS70〜ステップS81の処理が繰り返される。 After calculating the corrected R spectral sensitivity characteristic data as described above, the process returns to step S70. Thereafter, the processing of step S70 to step S81 is repeated until the count value m of the counter exceeds mLim in step S70 or until the difference dk_R_chk2 becomes 0.01 or less in the determination of step S73.
ステップS70の判定においてmがmLimを超えた場合又はステップS73の判定において差分dk_R_chk2が0.01以下となった場合には、CPU22は、補正を終了して、差分dk_R_ir_chk2が0.01以下であるか否かを判定するか否かを判定することにより、上記した補正が適正であったか否かを判定する(ステップS82)。ステップS82の判定において、差分dk_R_ir_chk2が0.01以下である場合には、これまでの補正が適正であるとして、CPU22は最終的なR分光感度特性データR_cam_calfinal_xを以下のように決定し(ステップS83)、R分光感度特性データの最終予測を終了する。
R_cam_calfinal_x=R_cam_adj_x (380≦x≦720) (式47)
即ち、この場合は、最終的なR分光感度特性データとして(式28)、(式45)、(式46)の何れかの結果が用いられることになる。
When m exceeds mLim in the determination in step S70 or when the difference dk_R_chk2 is 0.01 or less in the determination in step S73, the
R_cam_calfinal_x = R_cam_adj_x (380 ≦ x ≦ 720) (Formula 47)
That is, in this case, one of the results of (Expression 28), (Expression 45), and (Expression 46) is used as the final R spectral sensitivity characteristic data.
一方、ステップS82の判定において、差分dk_R_ir_chk2が0.01を越えている場合には、これまでの補正が不適正であるとして、CPU22は最終的なR分光感度特性データR_cam_calfinal_xを以下のように決定し(ステップS84)、R分光感度特性データの最終予測を終了する。
R_cam_calfinal_x=R_cam_cal_x (380≦x≦720) (式48)
即ち、この場合は、最終的なR分光感度特性データとして(式19)の結果が用いられることになる。なお、ステップS21の判定において、aが640[nm]を超えていない場合には、R分光感度特性データの補正を行わない。この場合もステップS84に分岐して最終的なR分光感度特性データとして(式19)の結果が用いられることになる。
On the other hand, if the difference dk_R_ir_chk2 exceeds 0.01 in the determination of step S82, the
R_cam_calfinal_x = R_cam_cal_x (380 ≦ x ≦ 720) (Formula 48)
That is, in this case, the result of (Equation 19) is used as final R spectral sensitivity characteristic data. If it is determined in step S21 that a does not exceed 640 [nm], the R spectral sensitivity characteristic data is not corrected. Also in this case, the process branches to step S84, and the result of (Equation 19) is used as the final R spectral sensitivity characteristic data.
また、G分光感度特性データ及びB分光感度特性データは(式20)の結果を用いる。 The G spectral sensitivity characteristic data and the B spectral sensitivity characteristic data use the result of (Equation 20).
以上のようにしてRGB各色成分の分光感度特性を算出した後、これら分光感度特性を用いて色調整を行うことができる。この色調整の手法については、例えば特開2001−320716号公報などに開示されている周知の手法を用いればよいので、ここでは説明を省略する。 After calculating the spectral sensitivity characteristics of the RGB color components as described above, color adjustment can be performed using these spectral sensitivity characteristics. As the color adjustment method, a known method disclosed in, for example, Japanese Patent Application Laid-Open No. 2001-320716 may be used, and the description thereof is omitted here.
以上説明したように、本一実施形態によれば、IRカットフィルタのカットオフ開始波長である波長620[nm]に着目してR分光感度特性を暫定的に予測し、この結果から、更にIRカットフィルタのカットオフ終了波長である波長640[nm]に着目してR分光感度特性の波形の垂直方向及び水平方向の補正を行うので、デジタルカメラ14に設けられたIRカットフィルタ31の分光感度特性の影響を考慮してより精度良くR分光感度特性を求めることができる。
As described above, according to the present embodiment, the R spectral sensitivity characteristic is tentatively predicted by paying attention to the wavelength 620 [nm] which is the cutoff start wavelength of the IR cut filter. Focusing on the wavelength 640 [nm], which is the cutoff end wavelength of the cut filter, corrects the waveform of the R spectral sensitivity characteristic in the vertical and horizontal directions, so the spectral sensitivity of the IR cut
また、実測値に基づくR感度係数と予測値に基づくR感度係数との差分から検算を行うようにしているので、R分光感度特性の予測精度を更に向上させることができる。 Further, since the calculation is performed from the difference between the R sensitivity coefficient based on the actual measurement value and the R sensitivity coefficient based on the predicted value, the prediction accuracy of the R spectral sensitivity characteristic can be further improved.
以上実施形態に基づいて本発明を説明したが、本発明は上記した実施形態に限定されるものではなく、本発明の要旨の範囲内で種々の変形や応用が可能なことは勿論である。 Although the present invention has been described based on the above embodiments, the present invention is not limited to the above-described embodiments, and various modifications and applications are naturally possible within the scope of the gist of the present invention.
さらに、上記した実施形態には種々の段階の発明が含まれており、開示される複数の構成要件の適当な組合せにより種々の発明が抽出され得る。例えば、実施形態に示される全構成要件からいくつかの構成要件が削除されても、発明が解決しようとする課題の欄で述べた課題が解決でき、発明の効果の欄で述べられている効果が得られる場合には、この構成要件が削除された構成も発明として抽出され得る。 Further, the above-described embodiments include various stages of the invention, and various inventions can be extracted by appropriately combining a plurality of disclosed constituent elements. For example, even if some constituent requirements are deleted from all the constituent requirements shown in the embodiment, the problem described in the column of the problem to be solved by the invention can be solved, and the effect described in the column of the effect of the invention Can be extracted as an invention.
10…色調整装置、11…遮光部材、12…光源、13…ビュアー、14…デジタルカメラ、15…設備IRカットフィルタ、16…取り付け部材、17…フィルタ移動装置、18,19…接続ケーブル、20…パーソナルコンピュータ、21…メモリ、21a…調整プログラム記憶部、21b…リファレンスデータ記憶部、22…CPU、30…撮像レンズ群、31…IRカットフィルタ、32…CCD部、32a…マイクロレンズアレイ、32b…カラーフィルタ、32c…CCD素子
DESCRIPTION OF
Claims (9)
上記取得された複数の画像データを、上記赤外カットフィルタのカットオフ開始波長に着目して処理することで、上記撮像系部材の分光感度特性を暫定予測し、
上記暫定予測された分光感度特性と、上記所定の光源の分光感度特性と、上記赤外カットフィルタの分光感度特性とから、上記撮像系部材の分光感度特性データを最終予測する、
ことを特徴とするデジタルカメラの色調整方法。 An infrared cut filter that is one of the components of the color adjustment device is interposed between a predetermined light source that is one of the components of the color adjustment device and an imaging system member that is one of the components of the digital camera. Performing at least photographing performed without performing the photographing performed with the infrared cut filter interposed between the predetermined light source and the imaging system member, and acquiring a plurality of image data,
By processing the acquired plurality of image data by paying attention to the cutoff start wavelength of the infrared cut filter, the spectral sensitivity characteristic of the imaging system member is provisionally predicted,
Final prediction of spectral sensitivity characteristic data of the imaging system member from the provisionally predicted spectral sensitivity characteristic, the spectral sensitivity characteristic of the predetermined light source, and the spectral sensitivity characteristic of the infrared cut filter,
A color adjustment method for a digital camera.
上記最終予測は、
上記暫定予測された分光感度特性の赤成分に関するデータと上記所定の光源の分光感度特性とから、上記所定の光源と上記撮像系部材との間に上記赤外カットフィルタを介在させていない状態に相当する検算用白レベルの赤成分に関するデータを算出し、
上記暫定予測された分光感度特性の緑成分に関するデータと上記所定の光源の分光感度特性とから、上記所定の光源と上記撮像系部材との間に上記赤外カットフィルタを介在させていない状態に相当する検算用白レベルの緑成分に関するデータを算出し、
上記暫定予測された分光感度特性の赤成分に関するデータと、上記所定の光源の分光感度特性と、上記赤外カットフィルタの分光感度特性とから、上記所定の光源と上記撮像系部材との間に上記赤外カットフィルタを介在させた状態に相当する検算用白レベルの赤成分に関するデータを算出し、
上記暫定予測された分光感度特性の緑成分に関するデータと、上記所定の光源の分光感度特性と、上記赤外カットフィルタの分光感度特性とから、上記所定の光源と上記撮像系部材との間に上記赤外カットフィルタを介在させた状態に相当する検算用白レベルの緑成分に関するデータを算出し、
上記赤外カットフィルタを介在させていない状態で取得された画像データの赤成分と緑成分に関するデータ、上記赤外カットフィルタを介在させた状態で取得された画像データの赤成分と緑成分に関するデータ、上記赤外カットフィルタを介在させていない状態に相当する検算用白レベルの赤成分と緑成分に関するデータ、及び上記赤外カットフィルタを介在させた状態に相当する検算用白レベルの赤成分と緑成分に関するデータから、上記暫定予測された分光感度特性の赤成分に関するデータを補正する補正係数を算出し、
上記補正係数に基づいて上記暫定予測された分光感度特性の赤成分に関するデータを補正する、
ことにより行うことを特徴とする請求項1に記載のデジタルカメラの色調整方法。 The plurality of image data and the provisionally predicted spectral sensitivity characteristic include data relating to a red component and data relating to a green component, respectively.
The final forecast is
Based on the data regarding the red component of the provisionally predicted spectral sensitivity characteristic and the spectral sensitivity characteristic of the predetermined light source, the infrared cut filter is not interposed between the predetermined light source and the imaging system member. Calculate the data for the red component of the corresponding white level for verification,
Based on the data on the green component of the provisionally predicted spectral sensitivity characteristic and the spectral sensitivity characteristic of the predetermined light source, the infrared cut filter is not interposed between the predetermined light source and the imaging system member. Calculate the data for the green component of the corresponding white level for verification,
From the data regarding the red component of the provisionally predicted spectral sensitivity characteristic, the spectral sensitivity characteristic of the predetermined light source, and the spectral sensitivity characteristic of the infrared cut filter, between the predetermined light source and the imaging system member. Calculate data on the red component of the white level for verification corresponding to the state where the infrared cut filter is interposed,
From the data on the green component of the provisionally predicted spectral sensitivity characteristic, the spectral sensitivity characteristic of the predetermined light source, and the spectral sensitivity characteristic of the infrared cut filter, between the predetermined light source and the imaging system member. Calculate data on the green component of the white level for verification corresponding to the state where the infrared cut filter is interposed,
Data on red and green components of image data acquired without the infrared cut filter, data on red and green components of image data acquired with the infrared cut filter interposed , Data regarding the red component and green component of the check white level corresponding to a state where the infrared cut filter is not interposed, and the red component of the check white level corresponding to a state where the infrared cut filter is interposed From the data relating to the green component, a correction coefficient for correcting the data relating to the red component of the tentatively predicted spectral sensitivity characteristic is calculated,
Correcting the data regarding the red component of the provisionally predicted spectral sensitivity characteristic based on the correction coefficient;
The color adjustment method for a digital camera according to claim 1, wherein the color adjustment method is performed.
上記補正係数は、上記関数データに基づく分光波形の波長方向に関する補正係数と感度方向に関する補正係数とを含むことを特徴とする請求項2に記載の色調整方法。 The data regarding the red component of the provisionally predicted spectral sensitivity characteristic is function data of the relative spectral sensitivity level regarding the red component of the imaging system member with respect to the wavelength,
The color adjustment method according to claim 2, wherein the correction coefficient includes a correction coefficient related to a wavelength direction of a spectral waveform and a correction coefficient related to a sensitivity direction based on the function data.
上記所定の光源を撮影して画像データを取得するデジタルカメラと、
上記所定の光源と上記デジタルカメラとの間に進退自在に構成され、上記所定の光源からの光の赤外光成分を除去する赤外カットフィルタと、
上記所定の光源の分光感度特性と、基準となるデジタルカメラの分光感度特性と、基準となる赤外カットフィルタの分光感度特性とをリファレンスデータとして少なくとも記憶するリファレンスデータ記憶部と、
上記所定の光源と上記デジタルカメラとの間に上記赤外カットフィルタを介在させずに行う撮影と上記所定の光源と上記デジタルカメラとの間に上記赤外カットフィルタを介在させて行う撮影とを少なくとも行って、複数の画像データを取得し、上記取得された複数の画像データを、上記リファレンスデータ記憶部に記憶された上記リファレンスデータを用いて上記赤外カットフィルタのカットオフ開始波長に着目して処理することで、上記デジタルカメラの分光感度特性を暫定的に予測する暫定分光感度予測部と、
上記暫定分光感度予測部において暫定的に予測された上記デジタルカメラの分光感度特性と、上記所定の光源の分光感度特性と、上記赤外カットフィルタの分光感度特性とから、上記デジタルカメラの分光感度特性データを最終予測する最終分光感度予測部と、
を具備することを特徴とする色調整装置。 A predetermined light source;
A digital camera that captures the predetermined light source and acquires image data;
An infrared cut filter configured to freely move back and forth between the predetermined light source and the digital camera, and removing an infrared light component of light from the predetermined light source;
A reference data storage unit that stores at least the spectral sensitivity characteristics of the predetermined light source, the spectral sensitivity characteristics of the reference digital camera, and the spectral sensitivity characteristics of the reference infrared cut filter as reference data;
It intends row by interposing the infrared cut filter between the infrared cut filter intends line without interposing the imaging and the upper Symbol predetermined light source and the digital camera between the predetermined light source and the digital camera At least photographing is performed to acquire a plurality of image data, and the acquired plurality of image data are cut off using the reference data stored in the reference data storage unit, and the cutoff start wavelength of the infrared cut filter. The provisional spectral sensitivity prediction unit that tentatively predicts the spectral sensitivity characteristics of the digital camera by processing focusing on
From the spectral sensitivity characteristics of the digital camera , the spectral sensitivity characteristics of the predetermined light source, and the spectral sensitivity characteristics of the infrared cut filter that are provisionally predicted by the temporary spectral sensitivity prediction unit, the spectral sensitivity of the digital camera is calculated. A final spectral sensitivity prediction unit for final prediction of characteristic data;
A color adjusting apparatus comprising:
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