(57)【要約】  【構成】  イメージセンサ１２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た撮像面と、複数の部分撮像領域にそれぞれ対応する複数のチャネルＣＨ１およびＣＨ２とを有する。複数のチャネルＣＨ１およびＣＨ２からそれぞれ出力された複数の部分画像の間のゲイン差は、ＬＵＴ２８ｒ，２８ｇおよび２８ｂによって抑制される。抑制されたゲイン差を有する複数の部分画像は、メモリ制御回路３８によって互いに結合される。ＣＰＵ３０は、抑制処理を施される複数の部分画像が平坦度条件を満足するか否かを判別する。この判別結果が肯定的であれば、ＣＰＵ３０は、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し、検出されたゲイン差に基づいてＬＵＴ２８ｒ，２８ｇおよび２８ｂの動作特性を補正する。  【効果】  画像の境界線の出現を効果的に防止できる。【選択図】  図１
2006217108.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項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と前記複数の部分撮像領域にそれぞれ対応する複数の出力経路とを有する撮像手段、
前記複数の出力経路からそれぞれ出力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、
前記抑制手段によって抑制処理を施される複数の部分画像が平坦度条件を満足するか否かを判別する判別手段、および
前記検出手段によって検出されるゲイン差のうち前記判別手段の判別結果が肯定的であるときに検出されるゲイン差のみ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。
【請求項２】
前記検出手段は画像のダイナミックレンジ上に割り当てられる複数の範囲の各々に対応して前記ゲイン差を検出し、
前記補正手段は、前記複数の範囲にそれぞれ対応する複数のゲイン差に基づいて補正データを作成する作成手段、および前記作成手段によって作成された補正データに基づいて前記抑制手段の動作特性データを更新する更新手段を含む、請求項１記載の電子カメラ。
【請求項３】
前記作成手段は前記複数の範囲にそれぞれ関連する複数のゲイン差の全てが検出されたときに前記補正データを作成する、請求項２記載の電子カメラ。
【請求項４】
前記作成手段は前記複数のゲイン差に補間演算を施して前記補正データを作成する、請求項２または３記載の電子カメラ。
【請求項５】
前記更新手段は前記補正データのデータ値を前記動作特性データのデータ値に加算する、請求項２ないし４のいずれかに記載の電子カメラ。
【請求項６】
前記複数の部分画像は複数色の色情報を有し、
前記抑制手段の動作特性データは前記複数色にそれぞれ対応する複数の動作特性を規定するデータである、請求項１ないし５のいずれかに記載の電子カメラ。
【請求項７】
前記判別手段は前記複数の部分画像が有する色毎に判別動作を行い、
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６記載の電子カメラ。
【請求項８】
前記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、
前記検出手段および前記判別手段の各々は前記抽出手段によって抽出される複数の小画像に注目する、請求項１ないし７のいずれかに記載の電子カメラ。
【請求項９】
前記平坦度条件は前記抽出手段によって抽出された複数の小画像の全てが平坦であるという条件である、請求項１ないし８のいずれかに記載の電子カメラ。
【請求項１０】
前記判別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高周波成分を積算する積算手段を含む、請求項８または９記載の電子カメラ。
【請求項１１】
前記判別手段は前記積算手段によって求められた複数の積算値の各々を閾値と比較する比較手段をさらに含む、請求項１０記載の電子カメラ。
【請求項１２】
前記判別手段は前記積算手段によって求められた複数の積算値の総和を閾値と比較する比較手段をさらに含む、請求項１０記載の電子カメラ。
【請求項１３】
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の各々の成分の平均値を算出する平均値算出手段、および前記平均値算出手段によって求められた複数の平均値の間の差分値を前記ゲイン差として算出する差分値算出手段を含む、請求項８ないし１２のいずれかに記載の電子カメラ。
【請求項１４】
前記抽出手段によって抽出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８ないし１３のいずれかに記載の電子カメラ。
【請求項１５】
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１４のいずれかに記載の電子カメラ。
【請求項１６】
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１５記載の電子カメラ。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
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。
【背景技術】
【０００２】
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が再生画像に現れるのを防止することができる。
【特許文献１】特開２００２−２５２８０８号公報［H04N 5/335, 5/16, G06T 1/00, H01L 27/148］
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
しかし、従来技術では、ゲイン補正値の決定にあたって、注目する１フレームにおける輝度や色の変化が考慮されない。このため、右側領域および左側領域の境界の周辺にエッジが現れると、ゲイン補正値が最適値からずれてしまい、境界線の出現を効果的に防止できない可能性がある。
【０００４】
それゆえに、この発明の主たる目的は、画像の境界線の出現をより効果的に防止できる、電子カメラを提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
請求項１の発明に従う電子カメラは、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た撮像面と複数の部分撮像領域にそれぞれ対応する複数の出力経路とを有する撮像手段、複数の出力経路からそれぞれ出力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、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、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、抑制手段によって抑制処理を施される複数の部分画像が平坦度条件を満足するか否かを判別する判別手段、および検出手段によって検出されるゲイン差のうち判別手段の判別結果が肯定的であるときに検出されるゲイン差のみに基づいて抑制手段の動作特性を補正する補正手段を備える。
【０００６】
撮像手段は、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た撮像面と、複数の部分撮像領域にそれぞれ対応する複数の出力経路とを有する。複数の出力経路からそれぞれ出力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。
【０００７】
一方、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し、判別手段は、抑制手段によって抑制処理を施される複数の部分画像が平坦度条件を満足するか否かを判別する。補正手段は、検出手段によって検出されるゲイン差のうち判別手段の判別結果が肯定的であるときに検出されるゲイン差のみに基づいて、抑制手段の動作特性を補正する。
【０００８】
抑制手段の動作特性を補正することで、経時的変化に起因する境界線の出現を防止できる。また、平坦度条件が満足されたときに検出されるゲイン差に注目することで、動作特性を正確に補正することができる。
【０００９】
請求項２の発明に従う電子カメラは、請求項１に従属し、検出手段は画像のダイナミックレンジ上に割り当てられる複数の範囲の各々に対応してゲイン差を検出し、補正手段は、複数の範囲にそれぞれ対応する複数のゲイン差に基づいて補正データを作成する作成手段、および作成手段によって作成された補正データに基づいて抑制手段の動作特性データを更新する更新手段を含む。
【００１０】
ダイナミックレンジ上に割り当てられる複数の範囲にそれぞれ対応する複数のゲイン差に基づいて補正データを作成することで、動作特性データの正確な補正が可能となる。
【００１１】
請求項３の発明に従う電子カメラは、請求項２に従属し、作成手段は複数の範囲にそれぞれ関連する複数のゲイン差の全てが検出されたときに補正データを作成する。これによって、補正データの精度が向上する。
【００１２】
請求項４の発明に従う電子カメラは、請求項２または３に従属し、作成手段は複数のゲイン差に補間演算を施して補正データを作成する。
【００１３】
請求項５の発明に従う電子カメラは、請求項２ないし４のいずれかに従属し、更新手段は補正データのデータ値を動作特性データのデータ値に加算する。
【００１４】
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、複数の部分画像は複数色の色情報を有し、抑制手段の動作特性データは複数色にそれぞれ対応する複数の動作特性を規定するデータである。この結果、複数の部分画像の間のゲイン差は色毎に抑制され、境界線の出現を効果的に防止できる。
【００１５】
請求項７の発明に従う電子カメラは、請求項６に従属し、判別手段は複数の部分画像が有する色毎に判別動作を行い、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。
【００１６】
請求項８の発明に従う電子カメラは、請求項１ないし７のいずれかに従属し、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、検出手段および判別手段の各々は抽出手段によって抽出される複数の小画像に注目する。
【００１７】
請求項９の発明に従う電子カメラは、請求項１ないし８のいずれかに従属し、平坦度条件は抽出手段によって抽出された複数の小画像の全てが平坦であるという条件である。この結果、抑制手段の動作特性を補正するとき、ゲイン差は平坦な小画像から検出される。
【００１８】
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、判別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高周波成分を積算する積算手段を含む。積算手段によって求められた積算値は、小画像の平坦度を表すこととなる。
【００１９】
請求項１１の発明に従う電子カメラは、請求項１０に従属し、判別手段は積算手段によって求められた複数の積算値の各々を閾値と比較する比較手段をさらに含む。これによって、小画像の平坦度を的確に判別できる。
【００２０】
請求項１２の発明に従う電子カメラは、請求項１０に従属し、判別手段は積算手段によって求められた複数の積算値の総和を閾値と比較する比較手段をさらに含む。これによって、小画像の平坦度を的確に判別できる。
【００２１】
請求項１３の発明に従う電子カメラは、請求項８ないし１２のいずれかに従属し、検出手段は、抽出手段によって抽出された複数の小画像の各々の成分の平均値を算出する平均値算出手段、および平均値算出手段によって求められた複数の平均値の間の差分値をゲイン差として算出する差分値算出手段を含む。
【００２２】
請求項１４の発明に従う電子カメラは、請求項８ないし１３のいずれかに従属し、抽出手段によって抽出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。
【００２３】
請求項１５の発明に従う電子カメラは、請求項１ないし１４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をさらに備える。
【００２４】
請求項１６の発明に従う電子カメラは、請求項１５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。
【発明の効果】
【００２５】
この発明によれば、抑制手段の動作特性を補正することで、経時的変化に起因する境界線の出現を防止できる。また、平坦度条件が満足されたときに検出されるゲイン差に注目することで、動作特性を正確に補正することができる。
【００２６】
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。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２７】
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１６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。
【００２８】
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。
【００２９】
キー入力装置３２によってカメラモードが選択されると、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。
【００３０】
図２を参照して、ＣＣＤイメージャ１６の撮像面は、部分撮像領域ＩＭＬおよびＩＭＲを有する。部分撮像領域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、部分撮像領域ＩＭＲは、同じ境界線ＢＬの右側に形成される。つまり、部分撮像領域ＩＭＬおよびＩＭＲは、境界線ＢＬで互いに接する。
【００３１】
部分撮像領域ＩＭＬおよび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、部分撮像領域ＩＭＬには水平転送レジスタＨＬが割り当てられ、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。
【００３２】
したがって、部分撮像領域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，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。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。
【００３３】
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部分撮像領域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。
【００３４】
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、部分撮像領域ＩＭＬおよびＩＭＲの間で互いに反転する。
【００３５】
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。
【００３６】
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。
【００３７】
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。
【００３８】
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。
【００３９】
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。
【００４０】
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。
【００４１】
ＪＰＥＧ圧縮が完了すると、ＣＰＵ３０は、メモリ制御回路３８を通して圧縮画像領域３６ｃから圧縮画像データを読み出し、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、圧縮画像データを収めた画像ファイルが記録媒体４６に形成される。なお、記録媒体４６は着脱自在であり、図示しないスロットに装着されたときにＩ／Ｆ４４と接続される。
【００４２】
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。
【００４３】
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。一方、ゲインのずれは、下記の要領で解消される。
【００４４】
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。
【００４５】
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。
【００４６】
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。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。
【００４７】
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。
【００４８】
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。
【００４９】
図１に戻って、ブロック演算回路２６ａおよび２６ｂの各々は、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ＣＰＵ３０に与える。ＣＰＵ３０は、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を判別する。注目する２つの境界ブロックで求められた積算値Ｒｈ，ＧｈおよびＢｈの全てが閾値ＴＨ未満であれば、これらの境界ブロックの小画像は平坦であると判別される。
【００５０】
ＣＰＵ３０は、平坦画像を有する２つの境界ブロックの各々で求められた平均値Ｒａｖ，ＧａｖおよびＢａｖに基づいて、差分値ΔＲａｖ，ΔＧａｖおよびΔＢａｖを算出する。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、そして差分値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。
【００５１】
差分値ΔＲａｖ，ΔＧａｖ，ΔＢａｖおよび境界ブロックＢＫＬで求められた平均値Ｒａｖ，Ｇａｖ，Ｂａｖは、図７に示す代表値レジスタ３４に書き込まれる。このとき、ＣＰＵ３０は、境界ブロックＢＫＬの平均値Ｒａｖ，ＧａｖまたはＢａｖの各々が属する範囲を、チャネルＣＨ２の生画像データのダイナミックレンジに図４に示す要領で割り当てられた範囲ＬＶ１〜ＬＶ８の中から特定する。ＣＰＵ３０はまた、境界ブロックＢＫＬの平均値Ｒａｖ，Ｇａｖ，Ｂａｖおよび差分値ΔＲａｖ，ΔＧａｖ，ΔＢａｖを、特定された範囲に関連付ける。
【００５２】
たとえば、境界ブロックＢＫＬの平均値Ｒａｖ，ＧａｖおよびＢａｖがそれぞれ範囲ＬＶ５，ＬＶ２およびＬＶ８に属する場合、差分値ΔＲａｖおよび平均値Ｒａｖは代表値レジスタ３４の範囲ＬＶ５に関連付けられ、差分値ΔＧａｖおよび平均値Ｇａｖは代表値レジスタ３４の範囲ＬＶ２に関連付けられ、そして差分値ΔＢａｖおよび平均値Ｂａｖは代表値レジスタ３４の範囲ＬＶ８に関連付けられる。
【００５３】
なお、代表値レジスタ３４に書き込まれた差分値ΔＲａｖ，ΔＧａｖおよびΔＢａｖはそれぞれ、“Ｒ代表値”，“Ｇ代表値”および“Ｂ代表値”と定義される。
【００５４】
代表値レジスタ３４が完成すると、ＣＰＵ３０は、８つのＲ代表値に補間演算を施してＲ補正データを作成し、８つのＧ代表値に補間演算を施してＧ補正データを作成し、そして８つのＢ代表値に補間演算を施して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６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６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８に示す曲線Ｃｒ，ＣｇおよびＣｂを描く。
【００５５】
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。
【００５６】
ＣＰＵ３０は、Ｒ補正データの値をＬＵＴ２８ｒの設定値に加算し、Ｇ補正データの値をＬＵＴ２８ｇの設定値に加算し、そしてＢ補正データの値をＬＵＴ２８ｂの設定値に加算する。
【００５７】
ＬＵＴ２８ｒのデフォルト設定値がクランプ回路２２ｂの出力に対して図９に示す曲線ＴＳｒを描く場合、図８に示す特性を有するＲ補正データが加算されたＬＵＴ２８ｒの設定値は図９に示す曲線ＴＭｒを描く。また、ＬＵＴ２８ｇのデフォルト設定値がクランプ回路２２ｂの出力に対して図９に示す曲線ＴＳｇを描く場合、図８に示す特性を有するＧ補正データが加算されたＬＵＴ２８ｇの設定値は図９に示す曲線ＴＭｇを描く。さらに、ＬＵＴ２８ｂのデフォルト設定値がクランプ回路２２ｂの出力に対して図９に示す曲線ＴＳｂを描く場合、図８に示す特性を有するＢ補正データが加算されたＬＵＴ２８ｂの設定値は図９に示す曲線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。
【００５８】
ＬＵＴ２８ｒ，２８ｇおよび２８ｂの設定値を調整するとき、ＣＰＵ３０は、図１０〜図１１に示すフロー図に従う処理を実行する。なお、このフロー図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。
【００５９】
まずステップＳ１で代表値レジスタ３４をクリアし、ステップＳ３で変数Ｋを“０”に設定する。ステップＳ５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Ｓ７で変数Ｋをインクリメントする。ステップＳ９では、変数Ｋが所定値ｎを上回ったかどうかを判別する。ここでＮＯであればステップＳ１１に進み、ＹＥＳであればステップＳ１７に進む。
【００６０】
ステップＳ１１では境界ブロックＢＫＬの積算値Ｒｈ，ＧｈおよびＢｈをブロック演算回路２６ａから取り込み、ステップＳ１３では境界ブロックＢＫＲの積算値Ｒｈ，ＧｈおよびＢｈをブロック演算回路２６ｂから取り込む。ステップＳ１５では、取り込まれた積算値Ｒｈ，ＧｈおよびＢｈが平坦度条件を満足するか否かを判別する。具体的には、取り込まれた積分値Ｒｈ，ＧｈおよびＢｈのいずれもが閾値未満であるか否かを判別する。
【００６１】
この平坦度条件が満たされなければ、境界ブロックＢＫＬに属する小画像および境界ブロックＢＫＲに属する小画像の少なくとも１つが平坦画像ではないとみなし、ステップＳ７に戻る。一方、この条件が満たされると、境界ブロックＢＫＬおよびＢＫＲの各々に属する小画像はいずれも平坦画像であるとみなし、ステップＳ２３に進む。
【００６２】
ステップＳ２３では境界ブロックＢＫＬの平均値Ｒａｖ，ＧａｖおよびＢａｖをブロック演算回路２６ａから取り込み、ステップＳ２５では境界ブロックＢＫＲの平均値Ｒａｖ，ＧａｖおよびＢａｖをブロック演算回路２６ｂから取り込む。ステップＳ２７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を減算して差分値ΔＲａｖを算出し、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を減算して差分値ΔＧａｖを算出し、そして境界ブロックＢＫＬの平均値Ｂａｖから境界ブロックＢＫＲの平均値Ｂａｖを減算して差分値ΔＢａｖを算出する。
【００６３】
ステップＳ２９では境界ブロックＢＫＲの平均値Ｒａｖが書き込み条件を満足するか否かを判別し、ステップＳ３３では境界ブロックＢＫＲの平均値Ｇａｖが書き込み条件を満足するか否かを判別し、そしてステップＳ３７では境界ブロックＢＫＲの平均値Ｂａｖが書き込み条件を満足するか否かを判別する。
【００６４】
ステップＳ２９，Ｓ３３およびＳ３７の各々の判別処理は、ステップＳ２３で取り込まれた平均値つまり注目平均値と、注目平均値が属する範囲つまり注目範囲と、注目範囲について代表値レジスタ３４にすでに設定されている平均値つまり設定平均値とを必要とする。ステップＳ２９，Ｓ３３またはＳ３７で要求される条件は、注目平均値が設定平均値よりも注目範囲の中央値に近似するという条件である。たとえば、範囲ＬＶ２が“６”〜“１０”の値を有し、注目平均値が“８”であり、設定平均値が“９”であれば、注目平均値の方が範囲ＬＶ２の中央値“７．５”に近い。このとき、条件は満足される。
【００６５】
ステップＳ２９でＹＥＳであればステップＳ３１に進み、ステップＳ３３でＹＥＳであればステップＳ３５に進み、そしてステップＳ３７でＹＥＳであればステップＳ３９に進む。
【００６６】
ステップＳ３１では、境界ブロックＢＫＲの平均値Ｒａｖが属する範囲を検出し、差分値ΔＲａｖおよび境界ブロックＢＫＲの平均値Ｒａｖを検出された範囲に関連付けて代表値レジスタ３４に書き込む。
【００６７】
ステップＳ３５では、境界ブロックＢＫＲの平均値Ｇａｖが属する範囲を検出し、差分値ΔＧａｖおよび境界ブロックＢＫＲの平均値Ｇａｖを検出された範囲に関連付けて代表値レジスタ３４に書き込む。
【００６８】
ステップＳ３９では、境界ブロックＢＫＲの平均値Ｂａｖが属する範囲を検出し、差分値ΔＧａｖおよび境界ブロックＢＫＲの平均値Ｂａｖを検出された範囲に関連付けて代表値レジスタ３４に書き込む。
【００６９】
図１０に戻って、ステップＳ９でＹＥＳであれば、代表値レジスタ３４が完成したか否かをステップＳ１７で判別する。代表値レジスタ３４は、全ての欄に数値が書き込まれたときに完成する。ここでＮＯと判断されるとステップＳ５に戻り、ＹＥＳと判断されるとステップＳ１９に進む。ステップＳ１９では、代表値レジスタ３４に設定された８つのＲ代表値に補間演算を施してＲ補正データを作成し、代表値レジスタ３４に設定された８つのＧ代表値に補間演算を施してＧ補正データを作成し、そして代表値レジスタ３４に設定された８つのＢ代表値に補間演算を施してＢ補正データを作成する。
【００７０】
ステップＳ２１では、作成されたＲ補正データを用いてＬＵＴ２８ｒの設定値を補正し、作成されたＧ補正データを用いてＬＵＴ２８ｇの設定値を補正し、そして作成されたＢ補正データを用いてＬＵＴ２８ｂの設定値を補正する。具体的には、Ｒ補正データのデータ値をＬＵＴ２８ｒのデフォルト設定値に加算し、Ｇ補正データのデータ値をＬＵＴ２８ｇのデフォルト設定値に加算し、そしてＢ補正データのデータ値をＬＵＴ２８ｂのデフォルト設定値に加算する。ステップＳ２１の処理が完了すると、ステップＳ１に戻る。
【００７１】
以上の説明から分かるように、イメージセンサ１２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およびＩＭＲが形成された撮像面と、複数の部分撮像領域ＩＭＬおよびＩＭＲにそれぞれ対応する複数のチャネルＣＨ１およびＣＨ２とを有する。複数のチャネルＣＨ１およびＣＨ２からそれぞれ出力された複数の部分画像の間のゲイン差は、ＬＵＴ２８ｒ，２８ｇおよび２８ｂによって抑制される。抑制されたゲイン差を有する複数の部分画像は、メモリ制御回路３８によって互いに結合される。
【００７２】
一方、ＣＰＵ３０は、抑制処理を施される複数の部分画像が平坦度条件を満足するか否かを判別する(S15)。この判別結果が肯定的であれば、ＣＰＵ３０は、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し(S25)、検出されたゲイン差に基づいてＬＵＴ２８ｒ，２８ｇおよび２８ｂの動作特性を補正する。
【００７３】
ＬＵＴ２８ｒ，２８ｇおよび２８ｂの動作特性を補正することで、経時的変化に起因する境界線の出現を防止できる。また、平坦度条件が満足されたときに検出されるゲイン差に注目することで、動作特性を正確に補正することができる。つまり、画像の境界線の出現を効果的に防止できる。
【００７４】
また、ＬＵＴ２８ｒ，２８ｇおよび２８ｂをそれぞれ補正するためのＲ補正データ，Ｇ補正データおよびＢ補正データは、生画像データのダイナミックレンジ上に割り当てられる複数の範囲ＬＶ１〜ＬＶ８にそれぞれ対応する複数のゲイン差に基づいて作成される。これによって、ＬＵＴ２８ｒ，２８ｇおよび２８ｂの正確な補正が可能となる。
【００７５】
なお、この実施例では、平坦度条件として、互いに隣接する２つの境界ブロックで求められた積算値Ｒｈ，ＧｈおよびＢｈの各々が閾値未満であることを要求している。しかし、これに代えて、互いに隣接する２つの境界ブロックで求められた積算値の色毎の総和（Ｒｈ＋Ｒｈ，Ｇｈ＋Ｇｈ，Ｂｈ＋Ｂｈ）の各々が閾値未満であることを平坦度条件として要求するようにしてもよい。
【００７６】
また、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、クランプ処理がゲイン調整処理の後に実行するようにしてもよい。
【００７７】
さらに、この実施例では、図１１に示すステップＳ２３以降の処理は、積分値Ｒｈ，ＧｈおよびＢｈの全てが閾値を下回らない限り、実行されない。しかし、ステップＳ２３以降の処理は、色毎に実行するようにしてもよい。この場合、図１０〜図１１に示すステップＳ１５〜Ｓ３９に代えて、図１２〜図１３に示す処理が実行される。
【００７８】
図１２を参照して、ステップＳ４１では積算値Ｒｈが閾値を下回るか否かを判別する。ここでＹＥＳであれば、ステップＳ４３で境界ブロックＢＫＬの平均値Ｒａｖをブロック演算回路２６ａから取り込み、ステップＳ４５で境界ブロックＢＫＲの平均値Ｒａｖをブロック演算回路２６ｂから取り込む。ステップＳ４７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を減算して差分値ΔＲａｖを算出する。
【００７９】
ステップＳ４９では、平均値Ｒａｖが書き込み条件を満足するか否かを判別する。この条件も、ステップＳ４３で取り込まれた注目平均値Ｒａｖと、注目平均値Ｒａｖが属する注目範囲と、注目範囲について代表値レジスタ３４にすでに設定されている設定平均値Ｒａｖとを必要とする。書き込み条件は、注目平均値Ｒａｖが設定平均値Ｒａｖよりも注目範囲の中央値に近似するという条件である。
【００８０】
ステップＳ４９でＹＥＳであれば、ステップＳ５１に進む。ステップＳ５１では、境界ブロックＢＫＲの平均値Ｒａｖが属する範囲を検出し、差分値ΔＲａｖおよび境界ブロックＢＫＲの平均値Ｒａｖを検出された範囲に関連付けて代表値レジスタ３４に書き込む。
【００８１】
なお、ステップＳ５３〜Ｓ６３の処理およびステップＳ６５〜Ｓ７５の処理の各々は、注目する色が異なる点を除き、ステップＳ４１〜Ｓ５１の処理と同じであるため、重複した説明を省略する。
【００８２】
このような処理を実行することによって、代表値レジスタ３４の完成に要する時間を短縮できる。
【図面の簡単な説明】
【００８３】
【図１】この発明の一実施例の構成を示すブロック図である。
【図２】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３】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４】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５】図１実施例の動作の一部を示す図解図である。
【図６】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７】図１実施例に適用される代表値レジスタの構成の一例を示す図解図である。
【図８】図１実施例の動作の一部を示すグラフである。
【図９】図１実施例の動作の他の一部を示すグラフである。
【図１０】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１１】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１２】この発明の他の実施例の動作の一部を示すフロー図である。
【図１３】この発明の他の実施例の動作の他の一部を示すフロー図である。
【符号の説明】
【００８４】
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
３４  …代表値レジスタ
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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