(57)【要約】【課題】コントラストが高いホワイトバランス調整方法を提供することを目的とする。【解決手段】本発明のホワイトバランス調整方法は、ＲＡＷ画像をロードするステップと、ＲＡＷ画像からＢ、Ｇｂ、Ｇｒ、Ｒチャンネルを抽出し、且つ対応するチャンネルの全ての画素のカラースケール値を獲得するステップと、カラースケール値をそれぞれ走査して、画素個数を記録して、各カラースケール値の累計比例を獲得するステップと、各チャンネルの累計比例を所定の最小値及び所定の最大値と比較して、最大値以上の累計比例に対応するカラースケール値の平均値は参考白であり、最小値以下の累計比例に対応するカラースケール値の平均値は参考黒であるステップと、ヒストグラム平坦化処理を採用して、カラースケール値を改めて量化してホワイトバランスを調整したカラースケール値を獲得するステップと、を備える。【選択図】図１
2014087062.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ＲＡＷ画像をロードし、前記ＲＡＷ画像の画素配置方式はＢＧｂ／ＧｒＲ方式であるステップと、
前記ＲＡＷ画像からＢ、Ｇｂ、Ｇｒ、Ｒチャンネルを抽出し、且つ対応するチャンネルの全ての画素のカラースケール値を獲得するステップと、
前記Ｂ、Ｇｂ、Ｇｒ、Ｒチャンネルの全ての画素のカラースケール値をそれぞれ走査して、各カラースケール値に対応する画素個数を記録して、前記Ｂ、Ｇｂ、Ｇｒ、Ｒチャンネルの各カラースケール値の累計比例を獲得するステップと、
Ｂ、Ｇｂ、Ｇｒ、Ｒの各チャンネルの累計比例を所定の最小値及び所定の最大値と比較して、最大値以上の累計比例及び最小値以下の累計比例を獲得するステップであって、最大値以上の累計比例に対応するカラースケール値の平均値は参考白であり、最小値以下の累計比例に対応するカラースケール値の平均値は参考黒であるステップと、
獲得した参考白及び参考黒に基づいて、ヒストグラム平坦化処理方法を採用して、前記Ｂ、Ｇｂ、Ｇｒ、Ｒチャンネルのカラースケール値を改めて量化してホワイトバランスを調整したカラースケール値を獲得するステップと、
を備えることを特徴とするホワイトバランス調整方法。
【請求項２】
前記最小値は全て０．０１であり、前記最大値は全て０．９９であることを特徴とする請求項１に記載のホワイトバランス調整方法。
【請求項３】
前記画素のカラースケール値の範囲は０〜２ｎ−１であり、ｎは画素のビットナンバーであることを特徴とする請求項１又は２に記載のホワイトバランス調整方法。
【請求項４】
ＲＡＷ画像のＲチャンネルにおける最小値と最大値との間の累計比例に対応する原始カラースケール値は、以下の数式によって量化され、ＣはＲチャンネルにおける最小値と最大値との間の累計比例に対応する原始カラースケール値であり、かつ、Ｌは参考黒に対応するカラースケール値であることを特徴とする請求項１〜３のいずれか一項に記載のホワイトバランス調整方法。
【数１】
2014087062.tif 000005
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像処理技術に関するものであり、特にホワイトバランス調整方法に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
物体から反射する色は光源の色によって決まるが、人の脳はこのような色彩変化を検出して補正することができるので、晴天、曇りの日における色変化、室内における電球、蛍光灯等における色変化に適応することができる。しかし、肉眼では白色が自然に見えていても、カメラで撮影すると不自然な色あいに写る。例えば、電球を照明光源とする部屋で写真を撮ると、写真の色は黄色がかった不自然な色あいに写る。
【０００３】
ホワイトバランスは、カメラにおいて、様々な色温度の光源の下、白色を正確に白く映し出すように補正する機能である。このホワイトバランスが取れていないと、肉眼では色合いが自然に見えていても、カメラで撮影すると不自然な色あいに写る。
【０００４】
従来の技術において、色ヒストグラム拡張（Ｃｏｌｏｒ  Ｈｉｓｔｏｇｒａｍ  Ｓｔｒｅｔｃｈｉｎｇ）方法は、画像のホワイトバランスを調整するために用いられ、ホワイトバランスが取れていないＲＧＢの３つのチャンネルのヒストグラムを改めて０〜２５５の範囲に量化する。この方法は、微少の誤差が発生するが、リアルタイムの特性を有する。しかし、ホワイトバランス処理された後の画像のコントラストは低いため、画像の細部まではっきりと表示することはできない。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
本発明の目的は、前記課題を解決し、コントラストが高いホワイトバランス調整方法を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明に係るホワイトバランス調整方法は、ＲＡＷ画像をロードし、前記ＲＡＷ画像の画素配置方式はＢＧｂ／ＧｒＲ方式であるステップと、前記ＲＡＷ画像からＢ、Ｇｂ、Ｇｒ、Ｒチャンネルを抽出し、且つ対応するチャンネルの全ての画素のカラースケール値を獲得するステップと、前記Ｂ、Ｇｂ、Ｇｒ、Ｒチャンネルの全ての画素のカラースケール値をそれぞれ走査して、各カラースケール値に対応する画素個数を記録して、前記Ｂ、Ｇｂ、Ｇｒ、Ｒチャンネルの各カラースケール値の累計比例を獲得するステップと、Ｂ、Ｇｂ、Ｇｒ、Ｒの各チャンネルの累計比例を所定の最小値及び所定の最大値と比較して、最大値以上の累計比例及び最小値以下の累計比例を獲得するステップであって、最大値以上の累計比例に対応するカラースケール値の平均値は参考白であり、最小値以下の累計比例に対応するカラースケール値の平均値は参考黒であるステップと、獲得した参考白及び参考黒に基づいて、ヒストグラム平坦化（Hｉｓｔｏｇｒａｍ  ｅｑｕａｌｉｚａｔｉｏｎ）処理を採用して、前記Ｂ、Ｇｂ、Ｇｒ、Ｒチャンネルのカラースケール値を改めて量化してホワイトバランスを調整したカラースケール値を獲得するステップと、を備える。
【発明の効果】
【０００７】
従来の技術と比べると、本発明のホワイトバランス調整方法は、確率計算によって参考白及び参考黒を獲得し、また、ヒストグラム平坦化処理は高いコントラストの機能を有するため、ホワイトバランスを調整した画像のコントラストは高くなり、容易に画像の細部まではっきりと表示することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】本発明の実施形態に係るホワイトバランス調整方法のフローチャートである。
【図２】ＲＡＷ画像の画素配置の概略図である。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
図１に示したように、本発明の実施形態に係るホワイトバランス調整方法は、以下のステップを備える。
【００１０】
ステップＳ１：ＲＡＷ画像（該ＲＡＷ画像は、イメージセンサによって光信号をデジタル信号に変換してなる画像データのことである）をロードする。ＲＡＷ画像の画素配置方式はＢＧｂ／ＧｒＲ方式である。
【００１１】
ステップＳ２：ＲＡＷ画像から、Ｂ、Ｇｂ、Ｇｒ、Ｒチャンネルを抽出し、且つ対応するチャンネルの全ての画素のカラースケール値を獲得する。
【００１２】
ステップＳ３：Ｂ、Ｇｂ、Ｇｒ、Ｒチャンネル中の全ての画素のカラースケール値をそれぞれ走査して、各カラースケール値に対応する画素個数を記録して、Ｂ、Ｇｂ、Ｇｒ、Ｒチャンネルの各カラースケール値の累計比例を獲得する。
【００１３】
ステップＳ４：Ｂ、Ｇｂ、Ｇｒ、Ｒの各チャンネルの累計比例を所定の最小値及び所定の最大値と比較して、最大値以上の累計比例及び最小値以下の累計比例を獲得し、最大値以上の累計比例に対応するカラースケール値の平均値は参考白であり、最小値以下の累計比例に対応するカラースケール値の平均値は参考黒である。
【００１４】
ステップＳ５：獲得した参考白及び参考黒に基づいて、ヒストグラム平坦化（Hｉｓｔｏｇｒａｍ  ｅｑｕａｌｉｚａｔｉｏｎ）処理を採用して、Ｂ、Ｇｂ、Ｇｒ、Ｒチャンネルのカラースケール値を改めて量化して、ホワイトバランスを調整したカラースケール値を獲得する。
【００１５】
図２を参照すると、ステップＳ１におけるＲＡＷ画像は複数の画素（ｐｉｘｅｌ）からなり、イメージセンサの表面を覆うカラーフィルタによって、図２に示すベイヤーパターン（Ｂａｙｅｒ  Ｐａｔｔｅｒｎ）を得ることができる。奇数行の画素配置がＢＧＢＧＢＧである場合、偶数行の画素配置はＧＲＧＲＧＲであり、又は奇数行の画素配置がＧＲＧＲＧＲである場合、偶数行の画素配置はＢＧＢＧＢＧである。ここで、ＧｂはＢＧＢＧの中のＧを代表し、ＧｒはＧＲＧＲの中のＧを代表する。
【００１６】
前記ステップＳ２において、複数の画素をそれぞれ走査して、Ｂチャンネルの全ての画素のカラースケール値、Ｇｂチャンネルの全ての画素のカラースケール値、Ｇｒチャンネルの全ての画素のカラースケール値及びＲチャンネルの全ての画素のカラースケール値を獲得する。
【００１７】
Ｂ、Ｇｂ、Ｇｒ、Ｒチャンネルにおいて、先ず、どのチャンネルの全ての画素のカラースケール値を獲得するかは特に限定されず、例えば、Ｂ、Ｇｂ、Ｇｒ、Ｒチャンネルの順序或いはＲ、Ｇｂ、Ｇｒ、Ｂチャンネルの順序或いは他の順序であっても良い。
【００１８】
各画素を８ｂｉｔｓで表示した場合、カラースケール値の範囲は０〜２５５であり、各画素を１０ｂｉｔｓで表示した場合、カラースケール値の範囲は０〜１０２３である。つまり、画素のカラースケール値の範囲は０〜２ｎ−１であり、ｎは画素のビットナンバーである。
【００１９】
前記ステップＳ３において、累計比例は以下の数式１によって算出される。従って、カラースケール値が２５５又は１０２３である場合、累計比例は１であり、且つ各累計比例は、各カラースケール値に対応する。
【００２０】
【数１】
2014087062.tif 000003
【００２１】
例えば、ＲＡＷ画像の総画素個数が９７６×１２９６であり、Ｒチャンネルにおけるカラースケール値が１である画素個数は１００００であり、カラースケール値が２である画素個数は５０００であり、カラースケール値が３である画素個数は１００００である場合、カラースケール値が３である時の累計比例は（１００００＋５０００＋１００００）／（９７６×１２９６）＝０．０１９８であり、累計比例０．０１９８はカラースケール値３に対応する。上述の説明は、画素個数をわかりやすく説明するために例を挙げただけであって、必ずしも正確ではない。
【００２２】
このように類推して、同様の方法によって、Ｂ、Ｇｂ、Ｇｒチャンネルのカラースケール値の累計比例を獲得する。
【００２３】
Ｂ、Ｇｂ、Ｇｒ、Ｒチャンネルのカラースケール値の累計比例の獲得に対して、どのチャンネルから獲得しても良い（つまり、順序は関係ない）。
【００２４】
ステップＳ４において、Ｂ、Ｇｂ、Ｇｒ、Ｒチャンネルの各自の最小値及び最大値は使用者によって決められ、異なるチャンネルの最大値及び最小値はそれぞれ同じであるか又は異なることができる。
【００２５】
本実施形態において、各チャンネルの所定の最小値は全て０．０１であり、所定の最大値は全て０．９９である。
【００２６】
前記ステップＳ４において、Ｒチャンネルの全ての累計比例を最大値及び最小値と比較して、最小値以下の全ての累計比例及び最大値以上の全ての累計比例を獲得することができ、最大値以上の累計比例に対応する全てのグループ内のカラースケール値の平均値は参考白であり、最小値以下の累計比例に対応する全てのグループ内のカラースケール値の平均値は参考黒である。
【００２７】
このように類推して、Ｂ、Ｇｂ、Ｇｒチャンネルに対して、Ｒチャンネルと同じ方法を採用して、各自の累計比例を利用して、対応するチャンネルの参考白及び参考黒を獲得する。
【００２８】
ステップＳ５において、獲得したＲチャンネルの参考黒及び参考白に基づいて、ヒストグラム平坦化処理を採用して、Ｒチャンネルにおける最小値と最大値との間の累計比例に対応する原始カラースケール値を改めて量化して、ホワイトバランスを調整したＲチャンネルのカラースケール値を獲得する。
【００２９】
参考白を調整後のカラースケール値の最大値２ｎ−１（一般的には２５５又は１０２３である）と定義し、参考黒を調整後のカラースケール値の最小値０と定義する。なお、ｎは画素のビット数である。ＲＡＷ画像のＲチャンネルにおける最小値と最大値との間の累計比例に対応する原始カラースケール値を以下の数式２を採用して改めて量化する。ここで、ＣはＲチャンネルにおける最小値と最大値との間の累計比例に対応する原始カラースケール値であり、Ｌは参考黒に対応するカラースケール値である。
【００３０】
【数２】
2014087062.tif 000004
【００３１】
Ｒチャンネルと同様の方法を採用して、Ｂ、Ｇｂ、Ｇｒチャンネルの対応する参考黒及び参考白によって、対応するチャンネルのホワイトバランスを調整した対応する色ヒストグラムストレッチングを獲得する。
【００３２】
本実施形態に係るホワイトバランス調整方法は、確率計算によって参考白及び参考黒を獲得し、また、ヒストグラム平坦化処理は高いコントラストの機能を有するため、ホワイトバランスを調整した画像のコントラストは高くなり、容易に画像の細部まではっきりと表示することができる。
【００３３】
以上、本発明を実施形態に基づいて具体的に説明したが、本発明は、上述の実施形態に限定されるものではなく、その要旨を逸脱しない範囲において、種々変更可能であることは勿論であって、本発明の技術的範囲は、以下の特許請求の範囲から決まる。
【図１】
2014087062.tif 000006
【図２】
2014087062.tif 000007