(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力された被写体の第１色情報信号に利得を乗算して白バランスが調整された第２色情報信号を生成する白バランス調整回路において、
前記第２色情報信号を積分する積分手段、
前記積分手段による積分値を前記利得によって割り算する割り算手段、
前記割り算手段による割り算値に基づいて色評価値を算出する色評価値算出手段手段、および
前記色評価値に応じて前記利得を制御する制御手段を備えることを特徴とする、白バランス調整回路。
【請求項２】
前記制御手段は、複数の色評価値にそれぞれ割り当てられた複数の重み付け係数を有するテーブル、前記評価手段によって生成された色評価値に対応する重み付け係数を前記テーブルから検出する重み付け係数検出手段、および検出された重み付け係数に基づいて前記利得を制御する利得制御手段を含む、請求項１記載の白バランス調整回路。
【請求項３】
前記テーブルの第１所定領域に第１所定数が割り当てられ、前記第１所定領域の周辺に位置する第２所定領域に前記第１所定数よりも小さい第２所定数が割り当てられ、そして前記第１所定領域と前記第２所定領域との間の第３所定領域に前記第１所定数よりも小さくかつ前記第２所定数よりも大きい第３所定数が割り当てられる、請求項２記載の白バランス調整回路。
【請求項４】
前記利得制御手段は、前記検出された重み付け係数を用いて最適利得を算出する最適利得算出手段、前記最適利得および現利得に基づいて前記利得を更新する更新手段を含む、請求項２または３記載の白バランス調整回路。
【請求項５】
前記最適利得算出手段は、前記割り算値に基づいて白バランスのずれ量を算出するずれ量算出手段、および算出された前記ずれ量ならびに初期利得量のそれぞれに前記重み付け係数に対応する重み付けを施して前記最適利得を算出する重み付け手段を含む、請求項４記載の白バランス調整回路。
【請求項６】
前記更新手段は、前記最適利得と前記現利得とを比較する比較手段、および前記比較手段の比較結果に応じて前記最適利得と前記現利得との差が縮まるように前記利得を更新する利得更新手段を含む、請求項４または５記載の白バランス調整回路。
【請求項７】
請求項１ないし６のいずれかに記載の白バランス調整回路を備える、ディジタルカメラ。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【産業上の利用分野】
この発明は、白バランス調整回路に関し、特にたとえばディジタルカメラに適用され、撮影された被写体の色情報信号に基づいて白バランスを調整する、白バランス調整回路に関する。
【０００２】
【従来の技術】
図７および図８を参照して、従来のこの種の白バランス調整回路１では、マトリクス回路４が、Ｒ′信号およびＢ′信号とＧ信号とに基づいて色差信号Ｒ′−ＹおよびＢ′−Ｙを生成し、ＣＰＵ５が、この色差信号Ｒ′−ＹおよびＢ′−Ｙに従ってアンプ２および３の利得αおよびβを制御していた。つまり、ＣＰＵ５は、色差信号Ｒ′−ＹおよびＢ′−Ｙに基づいて被写体の色評価値を算出し、この色評価値が図８に示すＲ−Ｙ軸およびＢ−Ｙ軸の交点に収束するように、アンプ２および３の利得を少しずつ変化させていた。なお、算出された色評価値が図８に斜線で示す範囲（引き込み範囲）から外れている場合、白バランス調整をするのは適当でないため、ＣＰＵ５は、利得αおよびβを“１”に設定していた。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】
しかし、このような従来技術では、現フレームのＲ′信号およびＢ′信号に基づいて次フレームの利得が決定されるため、被写体が突然切り換えられたときに、切り換え後の被写体の白バランスをうまく調整できないおそれがあった。つまり、たとえば赤色の光源下での撮影中に光源を突然白色に切り換えると、切り換え後の１フレーム目にアンプ２および３から出力されるＲ′信号およびＢ′信号は、入力されるＲ信号およびＢ信号と大きく異なり、この結果、切り換え後の被写体の色が誤って評価される。すると、被写体の実際の色が図８に示す引き込み範囲から外れているのに白バランス調整が実行されたり、被写体の実際の色が引き込み範囲に入っているのに白バランス調整が中止される事態が発生してしまう。このように、被写体の状況によっては白バランスをうまく調整できなかった。
【０００４】
それゆえに、この発明の主たる目的は、被写体の状況に関係なく白バランスを適切に調整できる、白バランス調整回路を提供することである。
【０００５】
【課題を解決するための手段】
この発明は、入力された被写体の第１色情報信号に利得を乗算して白バランスが調整された第２色情報信号を生成する白バランス調整回路において、第２色情報信号を積分する積分手段、積分手段による積分値を前記利得によって割り算する割り算手段、割り算手段による割り算値に基づいて色評価値を算出する色評価値算出手段手段、および色評価値に応じて前記利得を制御する制御手段を備えることを特徴とする、白バランス調整回路である。
【０００６】
【作用】
入力されたＲ信号およびＢ信号が対応するアンプによってα倍およびβ倍され、各アンプから出力されたＲ′信号およびＢ′信号が、積分回路およびＣＰＵによって積分される。一方、Ｇ信号には利得は与えられず、そのまま積分される。これによって、積分値ＩＲ’，ＩＢ’およびＩＧが得られる。ＣＰＵは、積分値ＩＲ’およびＩＢ’を現利得αおよびβによって割り算し、入力されたＲ信号およびＢ信号の積分値ＩＲおよびＩＢを算出する。ＣＰＵはさらに、このような原色成分の積分値ＩＲ，ＩＧおよびＩＢを色差成分の積分値ＩＲ−ＹおよびＩＢ−Ｙに変換する。変換された積分値ＩＲ−ＹおよびＩＢ−Ｙが、色評価値となる。
【０００７】
ＣＰＵは、算出された色評価値に基づいて最適利得αＴおよび最適利得βＴを算出する。つまり、色評価値に重み付け係数が割り当てられたテーブルから、算出した色評価値に対応する重み付け係数を読み出し、初期利得量および白バランスのずれ量のそれぞれにこの重み付け係数に応じた重み付けを施す。初期利得量はα＝β＝１であり、白バランスのずれ量はＩＧ／ＩＲおよびＩＧ／ＩＢである。算出された最適利得αＴおよび最適利得βＴは現利得αおよびβと比較され、それぞれの差が縮まるように利得αおよびβが更新される。
【０００８】
【発明の効果】
この発明によれば、現利得および第２色情報信号に基づいて被写体の色評価を行うようにしたため、被写体の色が突然変化したときでも、白バランスを適切に調整できる。
【０００９】
この発明の上述の目的，その他の目的，特徴および利点は、図面を参照して行う以下の実施例の詳細な説明から一層明らかとなろう。
【００１０】
【実施例】
図１を参照して、この実施例のディジタルカメラ１０はレンズ１２を含み、このレンズ１２から入射された光像が、補色フィルタ１４を介してＣＣＤイメージャ１６に照射される。補色フィルタ１４は、図２に示すように、それぞれの画素に対応してＹｅ，Ｃｙ，ＧｒまたはＭｇのフィルタ要素を持つ。このため、ＣＣＤイメージャ１６から出力されるそれぞれの画素信号は、Ｙｅ，Ｃｙ，ＧｒおよびＭｇのいずれか１つの補色成分のみを有する。
【００１１】
このような画素信号が、Ａ／Ｄ変換器１８によってディジタル信号つまり画素データに変換され、画素データが信号処理回路２０に入力される。信号処理回路２０は、入力された画素データに色補間およびＲＧＢ変換を施す。つまり、まずいずれか１つの補色成分だけを有する画素データに他の３つの補色成分を補間し、その後数１に従ってマトリクス演算を施す。これによって、各画素のＲデータ，ＧデータおよびＢデータが生成される。
【００１２】
【数１】
0003545249.tif 000002
【００１３】
Ｒデータはアンプ２２でα倍され、Ｂ信号はアンプ２４でβ倍される。つまり、Ｒデータに利得αが与えられ、Ｂデータに利得βが与えられる。一方、Ｂデータには利得は与えられない。アンプ２２および２４からそれぞれ出力されたＲ′データおよびＢ′データならびに信号処理回路２０からのＧデータは、マトリクス回路２６でマトリクス演算を施され、これによって輝度データＹと色差データＲ′−Ｙ  およびＢ′−Ｙとが生成される。
【００１４】
Ｒ′データ，ＧデータおよびＢ′データはまた、積分回路２８に入力される。画面は、図６に示すように水平方向および垂直方向に８分割され、６４個の分割エリアが画面に形成されている。このため、積分回路２８は、Ｒ′データ，ＧデータおよびＢ′データを各色成分毎にかつ分割エリアごとに積分する。これによって、１フレーム期間に６４個のｉＲ’データ，６４個のｉＧデータおよび６４個のｉＢ’データが生成される。
【００１５】
ＣＰＵ３０は、積分回路２８から出力されたｉＲ’データ，ｉＢデータおよびｉＢ’データに基づいて現フレームの被写体の色を評価し、色評価値に基づいてアンプ２２および２４の利得αおよびβを制御する。具体的には、図４および図５に示すフロー図を処理する。
【００１６】
ＣＰＵ３０はまずステップＳ１で利得αおよびβを“１”に設定し、ステップＳ３で変数ｘを所定値Ｘに設定する。次に、ステップＳ５で１フレーム期間が経過したかどうかを判断し、“ＹＥＳ”であれば、ステップＳ７で現フレームのＲ′データ，ＧデータおよびＢ′データの積分値ｉＲ’，ｉＧ  およびｉＢ’を積分回路２８から取り込み、ステップＳ９でこれらの積分値に基づいて色判定を行う。つまり、図６に示す被写体像に着目した場合、斜線で示す１４領域は同一色の青空であるため、ＣＰＵ３０はこの１４領域の積算値を無効にし、残りの５０領域の積算値を有効にする。
【００１７】
ステップＳ１１では、有効な積算値のみを色成分毎に個別に加算し、トータルの積算値ＩＲ’，ＩＧ，ＩＢ’を算出する。これによってＲ′データ，ＧデータおよびＢ′データに関連する積算値は得られるが、Ｒ′データおよびＢ′データには利得αおよびβが与えられており、積算値ＩＲ’およびＩＢ’は現フレームで撮影された被写体像を正確に反映しているわけではない。このため、ＣＰＵ３０は、ステップＳ１３で積算値ＩＲ’を現利得αで割算して積算値ＩＲを求め、ステップＳ１５で積算値ＩＢ’を現利得βで割算して積算値ＩＢを求める。算出された積算値ＩＲおよびＩＢは、信号処理回路２０から出力されたＲ信号およびＢ信号を図６に示す有効エリアについて積算した積算値と等価となり、現フレームで撮影された被写体像を正確に反映することになる。
【００１８】
ＣＰＵ３０はその後、ステップＳ１７で積算値ＩＲ，ＩＢおよびＩＧに基づいて積算値ＩＲ−Ｙ  およびＩＢ−Ｙ  を算出する。この２つの積算値もまた、Ｒデータ，ＧデータおよびＢデータに関連する色差データＲ−ＹおよびＢ−Ｙを図６の有効エリアについて積算した値と等価となる。このようにして得られた積算値ＩＲ−ＹおよびＩＢ−Ｙが、現フレームで撮影された被写体の色評価値となる。
【００１９】
このように、利得αが与えられたＲ′データの積算値ＩＲ’から利得αを取り除き、利得βが付与されたＢ′データの積算値ＩＢ’から利得βを取り除き、これによって得られた積算値ＩＲおよびＩＢと積算値ＩＧとに基づいて色評価値を算出するようにしたため、評価された色と被写体の実際の色との間にずれが生じることはない。つまり、被写体の色を正確に評価することができる。
【００２０】
テーブル３０ａには、図３（Ａ）に示すように複数の重み付け係数が格納されており、各重み付け係数は図３（Ｂ）に示すそれぞれのグラフ上の複数の領域に割り当てられている。つまり、ＩＲ−Ｙ軸が１７分割され、それぞれに“０”，“７”または“８”が割り当てられる。ＩＢ−Ｙ軸もまた１７分割され、それぞれに“０”または“８”が割り当てられる。また、ＩＲ−Ｙ軸およびＩＢ−Ｙ軸によって仕切られた４つの象限のそれぞれが６４分割され、各領域に“０”，“６”“７”または“８”が割り当てられる。“８”が割り当てられた第１領域がテーブルのほぼ中央に形成され、“０”が割り当てられた第２領域が第１領域の周辺に形成され、そして、“６”および“７”が割り当てられた第３領域が第１領域と第２領域との間に形成される。なお、第１領域および第３領域は白バランス調整を施す引き込み範囲を示す。
【００２１】
ステップＳ１９では、ステップＳ１７で算出された色評価値に対応する重み付け係数をこのようなテーブル３０ａから検出する。そして、ステップＳ２１で、数２に従って重み付け量γを算出し、ステップＳ２３で、数３に従って最適利得αＴおよびβＴを算出する。
【００２２】
【数２】
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【００２３】
【数３】
0003545249.tif 000004
【００２４】
数２では、検出された重み付け係数ｍが重み付け係数の最大値“８”の何パーセントであるかが求められる。検出された重み付け量ｍが“８”であれば、重み付け量γは“１００”となり、検出される重み付け係数が“０”であれば、重み付け量γは“０”となる。また、検出された重み付け係数が“７”であれば、重み付け量γは“８７．５”となり、検出された重み付け係数ｍが“６”であれば、重み付け量γは“７５”となる。
【００２５】
数３では、被写体のＲ成分とＧ成分との間での白バランスのずれ量（ＩＧ／ＩＲ）と利得αの初期値（＝１）のそれぞれに重み付け量γに応じた重み付けが施される。被写体のＢ成分とＧ成分との間での白バランスのずれ量（ＩＧ／ＩＢ）と利得βの初期値（＝１）のそれぞれにもまた、重み付け量γに応じた重み付けが施される。γ＝１００であれば、最適利得αＴはＩＧ／ＩＲとなり、最適利得βＴはＩＧ／ＩＢとなる。γ＝０であれば、最適利得αＴ＝βＴ＝１となる。また、γ＝８７．５であれば、最適利得αＴは０．８７５×（ＩＧ／ＩＲ）＋０．１２５となり、最適利得βＴは０．８７５×（ＩＧ／ＩＢ）＋０．１２５となる。γ＝６であれば、最適利得αＴは０．７５×（ＩＧ／ＩＲ）＋０．２５となり、最適利得βＴは０．７５×（ＩＧ／ＩＢ）＋０．２５となる。
【００２６】
このように、被写体の色評価値が第１領域内にあれば、γ＝１００となり、Ｒ＝Ｇ＝Ｂとなるように最適利得αＴおよびβＴが求められる。また、被写体の色評価値が第２領域内にあれば、γ＝０となり、最適利得αＴおよびβＴはいずれも初期値（＝１）になる。このため、第２領域では白バランス調整が中止される。一方、被写体の色評価値が第３領域にあれば、初期値（＝１）を考慮して最適利得αＴおよびβＴが補正される。
【００２７】
つまり、被写体の色評価値が第１領域内にあれば、Ｒデータ，ＧデータおよびＢデータが完全に一致する値が最適利得αＴおよびβＴとなるが、被写体の色評価値が第３領域にあれば、Ｒデータ，ＧデータおよびＢデータの間にわずかなずれが生じる値が最適値αＴおよびβＴとなる。これによって、たとえば光源が赤色で被写体が赤みを帯びていれば、生成される画像も赤みを帯びる。また、光源が青色で被写体が青みを帯びていれば、生成される画像も青みを帯びる。
【００２８】
ステップＳ２５では、ＣＰＵ３０は現利得α＝最適利得αＴであるかどうか判断し、“ＮＯ”であればステップＳ２７で最適利得αＴ＞現利得αであるかどうか判断する。そして、“ＹＥＳ”であればステップＳ２９で現利得αに所定値Ｘを加算し、“ＮＯ”であればステップＳ３１で現利得αから係数Ｘを減算する。つまり、利得αと最適利得αＴとの差が徐々に縮まるように、利得αが更新される。ＣＰＵ３０は、その後ステップＳ３３〜Ｓ４１で、現利得βを上述と同じ要領で更新する。そして、ステップＳ５に戻り、次フレームで撮影された被写体像に同じ処理を施す。このようにして、利得αおよびβが数フレーム期間かけて最適利得αＴおよびβＴに収束していく。なお、ステップＳ２９，Ｓ３１，Ｓ３９および４１で、アンプ２２および２４の利得が実際に変更される。
【００２９】
以上のように、Ｒ′データ，ＧデータおよびＢ′データと現利得αおよびβとに基づいて被写体の色を正確に評価するようにしたため、被写体が突然切り換えられた時でも、切り換え後の被写体に適切に白バランス調整を施すことができる。つまり、たとえば被写体の光源が赤色から白色に突然切り換えられた場合、アンプ２２および２４から出力されたＲ′データおよびＢ′データは信号処理回路２０から出力されたＲデータおよびＢデータと大きく異なるが、この実施例では実質的に、利得αおよびβが付与されていないＲデータおよびＢデータとＧデータとに基づいて色評価が行われる。このため、被写体の実際の色が引き込み範囲内にあるのに引き込み範囲外と判別されたり、被写体の実際の色が引き込み範囲外にあるのに引き込み範囲内と判別されるようなことはなく、適切に白バランス調整をかけることがある。
【００３０】
また、被写体の色評価値が引き込み範囲の周辺部分つまり第３領域にあるときは、最適利得αＴおよびβＴに初期値（＝１）を加味した補正が施されるため、生成される画像に被写体の色に応じた色付けを施すことができる。つまり、被写体が赤みを帯びていれば生成される画像も赤みを帯び、被写体が青みを帯びていれば生成される画像も青みを帯びる。
【００３１】
なお、この実施例ではアンプ２２および２４を設け、それぞれの利得αおよびβを制御するようにしたが、ＲＧＢ変換のマトリクス演算式に利得αおよびβを付加し、この利得αおよびβを制御するようにしてもよい。つまり、アンプ２２および２４を省略するとともに、信号処理回路２０で数４に従ってマトリクス演算を施し、被写体に応じてマトリクス係数を変更するようにしてもよい。
【００３２】
【数４】
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【図面の簡単な説明】
【図１】この発明の一実施例を示ブロック図である。
【図２】補色フィルタを示す図解図である。
【図３】（Ａ）は重み付け係数および引込範囲を示す図解図であり、（Ｂ）は色評価値の分布を示すグラフである。
【図４】ＣＰＵの動作の一部を示すフロー図である。
【図５】ＣＰＵの動作の他の一部を示すフロー図である。
【図６】被写体像および画面に形成された分割エリアを示す図解図である。
【図７】従来技術を示すブロック図である。
【図８】図７に示す従来技術の動作の一部を示す図解図である。
【符号の説明】
２０…信号処理回路
２２，２４…アンプ
２６…マトリクス回路
２８…積分回路
３０…ＣＰＵ
【図１】
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【図２】
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【図３】
0003545249.tif 000008
【図４】
0003545249.tif 000009
【図５】
0003545249.tif 000010
【図６】
0003545249.tif 000011
【図７】
0003545249.tif 000012
【図８】
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