(57)【要約】  【目的】  撮影光源に応じたホワイトバランス補正を，精度よく行う。  【構成】  光源識別回路11に識別データ・メモリ21が接続されている。識別データ・，メモリ21には，光源種類のそれぞれについて，識別に用いるべき特徴量の種類を表すデータおよび識別ポイントが格納されている。入力画像データに基づいて，識別データ・メモリ21にしたがって特徴量が算出され，識別ポイントが決定される。決定された識別ポイントにしたがって処理対象の画像データによって表される画像の撮影時の光源種類が判別される。判別された光源種類に対応する色温度が色温度設定回路12において設定され，設定された色温度を持つグレー画素が入力画像中から抽出される。抽出されたグレー画素に基づいて，ホワイトバランス補正係数が決定される。  【選択図】  図１
2006129442.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
一の光源種類における光源下において撮影されて得られた画像に基づいて得られる値と，他の光源種類における光源下において撮影されて得られた画像に基づいて得られる値が区別される値をとる，そのような特徴量の種類を表すデータを，一または複数の光源種類のそれぞれについて格納した識別データ・メモリ，
上記識別データ・メモリに記憶されている一または複数の光源種類のそれぞれについての特徴量種類を表すデータに基づいて算出される特徴量に基づいて，与えられる画像データによって表される画像が，あらかじめ定められた一または複数の光源種類のうちのいずれの光源下において撮影されたものであるか否かを判別する撮影光源判別手段，および
上記画像データに対し，上記撮影光源判別手段によって判別された撮影光源種類に対応するホワイトバランス補正処理を行う画像補正手段，
を備えた画像補正装置。
【請求項２】
上記撮影光源判別手段によって判別された撮影光源種類に対応する色温度範囲の色温度を持つ所定色の画素を，上記画像データによって表される画像を構成する画素の中から抽出する画素抽出手段，
上記画素抽出手段によって抽出された所定色の画素の平均色差を算出する平均色差算出手段を備え，
上記画像補正手段は，
上記平均色差算出手段によって算出された平均色差が所定値となる補正係数を求め，この補正係数により，上記画像データをホワイトバランス補正するものである，
請求項１に記載の画像補正装置。
【請求項３】
上記撮影光源判別手段によって判別された撮影光源種類に対応する色温度範囲の色温度を持つ所定色の画素を，上記画像データによって表される画像を構成する画素の中から抽出する画素抽出手段，
上記画素抽出手段によって抽出された所定色の画素の平均色差を算出する平均色差算出手段を備え，
上記画像補正手段は，
上記平均色差算出手段によって算出された平均色差が所定値となる色差空間上の補正方向を求め，抽出された所定色の画素のそれぞれの色差を，上記補正方向によって規定される色差空間上における直線上に射影して色差ヒストグラムを求め，この色差ヒストグラムにおける，上記色差空間における原点に近い方のｎ％範囲点が上記所定値とされる補正係数を求め，この補正係数により上記画像データをホワイトバランス補正するものである，
請求項１に記載の画像補正装置。
【請求項４】
一の光源種類における光源下において撮影されて得られた画像に基づいて得られる値と，他の光源種類における光源下において撮影されて得られた画像に基づいて得られる値が区別される値をとる，そのような特徴量の種類を表すデータを，一または複数の光源種類のそれぞれについて格納した識別データ・メモリを用いて，上記識別データ・メモリに記憶されている一または複数の光源種類のそれぞれについての特徴量種類を表すデータに基づいて算出される特徴量に基づいて，与えられる画像データによって表される画像が，あらかじめ定められた一または複数の光源種類のうちのいずれの光源下において撮影されたものであるか否かを判別し，
上記画像データに対し，判別された撮影光源種類に対応するホワイトバランス補正処理を行う，画像補正方法。
【請求項５】
一の光源種類における光源下において撮影されて得られた画像に基づいて得られる値と，他の光源種類における光源下において撮影されて得られた画像に基づいて得られる値が区別される値をとる，そのような特徴量の種類を表すデータを，一または複数の光源種類のそれぞれについて格納した識別データ・メモリを備えたコンピュータを制御するプログラムであり，
上記識別データ・メモリに記憶されている一または複数の光源種類のそれぞれについての特徴量種類を表すデータに基づいて算出される特徴量に基づいて，与えられる画像データによって表される画像が，あらかじめ定められた一または複数の光源種類のうちのいずれの光源下において撮影されたものであるか否かを判別する撮影光源判別処理，および
上記画像データに対し，判別された撮影光源種類に対応するホワイトバランス補正処理を行う画像補正処理，
をコンピュータに実行させるプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は，画像補正装置および方法，ならびに画像補正プログラム，特に画像データのホワイトバランス補正を行う装置，方法およびプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
特許文献１では，入力画像中に含まれるグレー画素または肌画素を検出し，検出されたグレー画素または肌画素から得られる色情報を用いて，撮影光源の色温度を推定している。推定された色温度に基づくホワイトバランス補正が行われる。
【０００３】
特許文献１の方法では，グレー画素または肌画素を，その画素の色情報のみを用いて検出しているので，誤って撮影時の光源の色温度と異なる色温度に相当する画素を，グレー画素または肌画素として抽出する可能性がある。また，グレー画素または肌画素が検出されることを前提とするので，画像中にグレー画素または肌画素が存在しない場合には，ホワイトバランス補正は行うことは不可能である。
【特許文献１】特開２００２−１５２７７２号公報
【発明の開示】
【０００４】
この発明は，ホワイトバランス補正を，精度よく行うことを目的とする。
【０００５】
この発明はまた，画像データに基づいて，比較的精度よく，その画像データが得られた撮影時の光源種類を特定することを目的とする。
【０００６】
この発明による画像補正装置は，一の光源種類における光源下において撮影されて得られた画像に基づいて得られる値と，他の光源種類における光源下において撮影されて得られた画像に基づいて得られる値が区別される値をとる，そのような特徴量の種類を表すデータを，一または複数の光源種類のそれぞれについて格納した識別データ・メモリ，上記識別データ・メモリに記憶されている一または複数の光源種類のそれぞれについての特徴量種類を表すデータに基づいて算出される特徴量に基づいて，与えられる画像データによって表される画像が，あらかじめ定められた一または複数の光源種類のうちのいずれの光源下において撮影されたものであるか否かを判別する撮影光源判別手段，および上記画像データに対し，上記撮影光源判別手段によって判別された撮影光源種類に対応するホワイトバランス補正処理を行う画像補正手段を備えたことを特徴とする。
【０００７】
この発明による画像補正方法は，一の光源種類における光源下において撮影されて得られた画像に基づいて得られる値と，他の光源種類における光源下において撮影されて得られた画像に基づいて得られる値が区別される値をとる，そのような特徴量の種類を表すデータを，一または複数の光源種類のそれぞれについて格納した識別データ・メモリを用いて，上記識別データ・メモリに記憶されている一または複数の光源種類のそれぞれについての特徴量種類を表すデータに基づいて算出される特徴量に基づいて，与えられる画像データによって表される画像が，あらかじめ定められた一または複数の光源種類のうちのいずれの光源下において撮影されたものであるか否かを判別し，上記画像データに対し，判別された撮影光源種類に対応するホワイトバランス補正処理を行うことを特徴とする。
【０００８】
この発明による画像補正プログラムは，一の光源種類における光源下において撮影されて得られた画像に基づいて得られる値と，他の光源種類における光源下において撮影されて得られた画像に基づいて得られる値が区別される値をとる，そのような特徴量の種類を表すデータを，一または複数の光源種類のそれぞれについて格納した識別データ・メモリを備えたコンピュータを制御するプログラムであり，上記識別データ・メモリに記憶されている一または複数の光源種類のそれぞれについての特徴量種類を表すデータに基づいて算出される特徴量に基づいて，与えられる画像データによって表される画像が，あらかじめ定められた一または複数の光源種類のうちのいずれの光源下において撮影されたものであるか否かを判別する撮影光源判別処理，および上記画像データに対し，判別された撮影光源種類に対応するホワイトバランス補正処理を行う画像補正処理をコンピュータに実行させるものである。
【０００９】
識別データ・メモリに記憶される，撮影光源の判別（識別，決定，推定，判定）に用いられる特徴量の種類は，あらかじめ行われる学習処理によって得ることができる。学習処理では，判別すべき光源種類について，判別すべき一の光源種類の光源下で撮影されて得られた複数の画像と，その光源下以外の光源下で撮影されて得られた複数の画像を用意し，そのそれぞれについて所定の特徴量を算出し，ヒストグラムを作成する。判別すべき一の光源種類の光源下で撮影されて得られた複数の画像と，その光源下以外の光源下で撮影されて得られた複数の画像とにおいて，上記所定の特徴量の値が異なれば（ヒストグラムのピークが互いに離れた値をとれば），そのような特徴量（特微量の種類）を，与えられる画像データから取得することによって，一の種類の撮影光源の下で撮影された画像であるか，他の種類の撮影光源の下で撮影されたものであるかを判別することができる。
【００１０】
この発明によると，まず，与えられる画像データによって表される画像が，一または複数の光源種類のうちのいずれの光源下において撮影されたものであるか否かが判別される。撮影光源を判別することによって，判別された撮影光源に対応する色温度が把握できるので，この色温度に基づいて，ホワイトバランス補正を精度よく行うことができる。
【００１１】
一実施態様では，上記撮影光源判別手段によって判別された撮影光源種類に対応する色温度範囲の色温度を持つ所定色の画素（たとえば，グレー画素または肌画素のいずれか）を，上記画像データによって表される画像を構成する画素の中から抽出する画素抽出手段，上記画素抽出手段によって抽出された所定色の画素の平均色差を算出する平均色差算出手段が備えられる。上記平均色差算出手段によって算出された平均色差が所定値となる補正係数が求められ，この補正係数により，上記画像データがホワイトバランス補正される。
【００１２】
たとえば，理想的なグレー画素は，本来，色差が「０」である画素であるから，判別された撮影光源種類に対応する色温度範囲に基づいて抽出されたグレー画素（撮影光源に起因する色によって変色されて画像上に表されたグレー画素）の平均色差を「０」とする補正係数によって，与えられる画像データのホワイトバランス（色バランス）を精度良く補正することができる。肌画素については，平均色差があらかじめ設定される所定値となる，補正係数が算出される。
【００１３】
他の実施態様では，上記撮影光源判別手段によって判別された撮影光源種類に対応する色温度範囲の色温度を持つ所定色の画素を，上記画像データによって表される画像を構成する画素の中から抽出する画素抽出手段，上記画素抽出手段によって抽出された所定色の画素の平均色差を算出する平均色差算出手段を備え，上記画像補正手段は，上記平均色差算出手段によって算出された平均色差が所定値となる色差空間上の補正方向を求め，抽出された所定色の画素のそれぞれの色差を，上記補正方向によって規定される色差空間上における直線上に射影して色差ヒストグラムを求め，この色差ヒストグラムにおける，上記色差空間における原点に近い方のｎ％範囲点が上記所定値とされる補正係数を求め，この補正係数により上記画像データをホワイトバランス補正するものである。
【００１４】
色空間上（色差空間上）における補正方向は，上記平均色差算出手段によって算出された平均色差が所定値となる補正方向であるから，たとえば，グレー画素が本来のグレー色に近づくことになるホワイトバランス補正が実現される。さらに，色差ヒストグラムの上記色差空間における原点に近い方のｎ％範囲点が上記所定値とされる補正係数によって，ホワイトバランス補正が行われるので，このｎ％範囲点を適切に設定することによって，上記補正方向に沿う補正量（ホワイトバランス補正の適用の大きさ，適用程度）を，ユーザ（オペレータ）の好みに合わせたものとすることができる。たとえば，上記ｎ％範囲点を１％範囲点〜１０％範囲点程度（ｎ＝１〜１０）に設定すると，平均色差が所定値とされる補正係数に基づくホワイトバランス補正と比較して，一般に補正効果が弱められる。これにより，ホワイトバランス補正後の画像データによって表される画像に，過補正が施された印象が生じてしまうことが防止される。
【００１５】
算出された補正係数を用いて，画素抽出手段によって抽出された所定色の画素のみを処理対象にしてホワイトバランス補正を行い，補正後の所定色の画素が適切な色に補正されているかどうかを判断して，その結果に応じて，算出された補正係数に基づく画像データ全体に対するホワイトバランス補正の適用度合（適用程度）を，調整するようにしてもよい。
【実施例】
【００１６】
図１は，画像補正装置１の電気的構成を示すブロック図である。図２は，画像補正装置の処理の流れを示すフローチャートである。
【００１７】
画像補正装置１は，光源識別回路11，色温度設定回路12，グレー画素抽出回路13，補正係数算出回路14および画像補正回路15を含む。
【００１８】
記憶装置（図示略）から読出された，またはネットワークを通じて送信された画像データ（画像ファイル）が，画像補正装置１に与えられる。画像補正装置１において，画像データ（画像ファイル）は，光源識別回路11，グレー画素抽出回路13および画像補正回路15にそれぞれ与えられる。
【００１９】
光源識別回路11は，与えられる画像データによって表される画像を解析して，その画像データがどのような光源下において撮影されて得られたものであるか，すなわち，画像データの記録時（画像の撮影時）における光源種類を識別する回路である。光源識別回路11には識別データ・メモリ21が接続されている。光源識別回路11は，識別データ・メモリ21に記憶されている識別データに基づいて，光源種類を識別（判別）する。
【００２０】
図３は，識別データ・メモリ21の内容を示している。識別データ・メモリ21には，識別されるべき光源種類ごとに，識別データ（識別に用いる特徴量種類を表すデータおよび識別ポイント群）が格納されている。この実施例では，識別データ・メモリ21には，「タングステン」，「蛍光灯」および「デーライト」の３つの光源種類のそれぞれについての識別データ（特徴量種類を表すデータおよび識別ポイント群）が格納されている。
【００２１】
識別データ・メモリ21に記憶される識別データは，学習処理によって得られるものである。図４は学習処理の一例を示すものである。
【００２２】
光源種類「タングステン」についての学習処理を説明する。はじめに，タングステン光源下における撮影によって得られた複数の画像データ（以下，タングステン光源サンプル画像という）と，タングステン光源以外の光源下（たとえば，蛍光灯光源下，デーライト光源下など）における撮影によって得られた複数の画像データ（以下，非タングステン光源サンプル画像という）が用意される（図４の左側参照）。
【００２３】
一の特徴量種類，たとえば，Ｒ値平均が選択される。選択された特徴量種類（Ｒ値平均）を，複数のタングステン光源サンプル画像を用いて算出し，その頻度ヒストグラムを作成する。同様にして，選択された特徴量種類（Ｒ値平均）を，複数の非タングステン光源サンプル画像を用いて算出し，その頻度ヒストグラムを作成する（図４の中央参照）。
【００２４】
複数のタングステン光源サンプル画像を用いて作成した頻度ヒストグラム（図４の中央上段）と，複数の非タングステン光源サンプル画像を用いて作成した頻度ヒストグラム（図４の中央下段）とにおいて，特徴量の値に応じた頻度ヒストグラムの偏りがあれば，選択された特徴量種類は，タングステン光源下において撮影されて得られる画像と，非タングステン光源下において撮影されて得られる画像との識別に適した特徴量種類であると言える。頻度ヒストグラムの作成に用いる特徴量種類は，そのような観点から選択される。
【００２５】
作成された２つの頻度ヒストグラムの対応する特徴量の値ごとの頻度値の比の対数値が算出される。算出された対数値をヒストグラムで表したものを，識別器と呼ぶ（図４の右側）。
【００２６】
図４の右側に示す識別器において，縦軸の値（上述の対数値）のそれぞれが「識別ポイント」（図３参照）である。
【００２７】
光源識別回路11では，与えられる画像データについて，識別データ・メモリ21に記憶されている特徴量種類についての特徴量を算出し，算出された特徴量に対応する識別ポイントを取得する。たとえば，タングステン光源下における撮影画像であるかどうかの判断においては，特徴量種類「Ｒ値平均」を画像データに基づいて算出し，算出したＲ値平均に対応する識別ポイントを決定する。決定された識別ポイントが，正の識別ポイントであれば，その入力画像は，タングステン光源下で撮影されたものである可能性が高く，その絶対値が大きいほどその可能性が高いと言える。逆に，負の識別ポイントであれば，その入力画像は，タングステン光源下で撮影されたものではない可能性が高く，その絶対値が大きいほどその可能性が高いと言える。
【００２８】
同様にして，光源種類「蛍光灯」および「デーライト」についても，識別データ・メモリ21が参照されて，識別ポイントが算出される。一般的には，３つの光源種類「タングステン」，「蛍光灯」または「デーライト」のすべて，またはいずれか２つが混じった光源下において被写体が撮像されることはないので，いずれか１つの光源種類についての識別ポイントが正の値をとると，他の２つの光源種類の識別ポイントは負の値になる。いずれか２つ，またはすべての識別ポイントが正の値をとった場合には，その絶対値が大きいものが，撮影光源種類として決定される（ステップ30）。
【００２９】
すべての光源種類についての識別ポイントが負の値をとった場合には，撮影光源種類が不明であるとして，補正処理は終了する（ステップ31でNO）。
【００３０】
光源種類の識別に用いられる特徴量種類は，各光源種類のそれぞれについて複数であってもよい。この場合には，複数の特徴量種類のそれぞれから得られる識別ポイントの平均値が，その光源種類についての識別ポイントとされる。
【００３１】
なお，この実施例では，判別される光源種類は「タングステン」，「蛍光灯」または「デーライト」の３つであるが，３つの光源種類以外の他の光源種類についても，識別するようにしてもよい。この場合には，その光源種類についての識別データが，識別データ・メモリ21にあらかじめ格納される。
【００３２】
「タングステン」，「蛍光灯」または「デーライト」のいずれかの光源種類であることが識別されると（ステップ31でYES ），その光源種類に応じた色温度範囲が，色温度設定回路12において設定される。光源種類に対応する色温度範囲は，あらかじめ設定されたものが用いられる。
【００３３】
たとえば，光源種類がタングステン光源であることが識別された場合には，色温度範囲は２，５００Ｋ〜３，５００Ｋに設定される（ステップ32，35）。蛍光灯光源であることが識別された場合には，色温度範囲は３，５００Ｋ〜４，５００Ｋに設定される（ステップ33，36）。デーライト光源であることが識別された場合には，色温度範囲は５，０００Ｋ〜６，０００Ｋに設定される（ステップ34，37）。
【００３４】
光源種類（色温度範囲）が決定されるので，処理対象の画像全体に，決定された光源種類（色温度範囲）に応じたホワイトバランス補正を施すことも可能である。画像補正装置１では，ホワイトバランス補正の精度をさらに高めるために，さらに次の処理が行われる。
【００３５】
識別された光源種類に対応する色温度範囲が，グレー画素抽出回路13に与えられる。グレー画素抽出回路13は，色温度設定回路12から与えられた色温度範囲の色温度を持つグレー画素を，画像データによって表される画像を構成する画素の中から抽出する（ステップ38）。たとえば，色温度設定回路12から与えられた色温度範囲における，グレーについて黒体軌跡（グレー黒体軌跡については，特開２００２−１５２７７２号公報参照）の近傍範囲の色度値（ｒ，ｂ）を持つ画素が抽出される。
【００３６】
グレー画素抽出回路13ではさらに，抽出されたグレー画素が，所定割合以上であるからどうか（たとえば，抽出されたグレー画素数を，入力画像の画素数によって除算した値が所定値以上であるかどうか）が判断される（ステップ39）。これは，上述の撮影光源識別処理によって識別された光源種類が適切なものでない可能性がある場合に，補正処理を行われないようにするためである。抽出された画素が所定割合よりも小さい場合には，上述の撮影光源識別処理によって識別された光源種類が適切なものでないとされ，画像補正装置１は画像補正処理を行わず，そのまま処理を終了する（ステップ39でNO）。これにより，画像データの過補正，誤補正を防止することができる。
【００３７】
抽出されたグレー画素数が，所定割合以上である場合（ステップ39でYES ），抽出されたグレー画素の情報（たとえば，ＲＧＢ値）が，補正係数算出回路14に与えられる。
【００３８】
補正係数算出回路14は，抽出されたグレー画素の平均色差を算出する（ステップ40）。なお，平均がとられる各画素ごとの色差（Ｃｂ，Ｃｒ）は，次式によって算出される。
【００３９】
Ｃｒ＝Ｒ−Ｙ
Ｃｂ＝Ｂ−Ｙ          ・・・式１
【００４０】
式１において，Ｒは，各画素のＲＧＢ値のＲ成分，Ｂは，各画素のＲＧＢ値のＢ成分である。Ｙは輝度値であり，たとえば次式によって算出される。
【００４１】
Ｙ＝（19Ｒ＋38Ｇ＋７Ｂ）／64      ・・・式２
【００４２】
グレー画素は，理想的なグレー色であったとすれば，その色差は，本来「０」である。しかしながら，本来，色差が「０」であるべきであるグレー画素は，撮影時の光源に起因する色を帯び，色差が「０」でないものになることがある。たとえば，タングステン光源下で，グレー色の物体が撮影されると，そのグレー色の物体は，画像上，オレンジ色を帯びたものとなる。そこで，補正係数算出回路14はさらに，算出された平均色差（Ｃｂ，Ｃｒ）が「０」となるホワイトバランス補正係数（ＲＧＢ値のそれぞれに対するホワイトバランス補正係数）を算出する（ステップ41）。すなわち，上記式１および式２から明らかなように，Ｃr＝０，Ｃｂ＝０となるＲＧＢの比は，Ｒ：Ｇ：Ｂ＝１：１：１である。入力画像中のグレー画素の平均ＲＧＢ値の比が１：１：１となる補正係数が算出される。
【００４３】
算出された補正係数が，画像補正回路15に与えられる。画像補正回路15では，入力画像を構成する画素のそれぞれに補正係数が乗算されることにより，グレー画素の平均色差が０である補正後の画像データ，すなわちホワイトバランス補正された補正後の画像データが生成される（ステップ42）。
【００４４】
グレー画素の抽出に代えて，他の色を持つ画素，たとえば肌画素を抽出するようにしてもよい。肌画素の抽出処理においては，肌について黒体軌跡の近傍範囲の色度値（ｒ，ｂ）を持つ画素が抽出される。また，上記平均色差を０とする補正係数の算出に代えて，平均色差が肌についての標準的な値をとるものとなる補正係数が算出される。
【００４５】
ホワイトバランス補正に用いられる補正係数は，グレー画素の平均色差を「０」とする観点から求める手法以外の手法によって算出してもよい。たとえば，抽出したグレー画素（または肌画素）のそれぞれの色温度を求め，その平均値が設定された標準的な色温度となる補正係数を求めてもよい。抽出されたグレー画素（または肌画素）の平均ＲＧＢ値が所定値（たとえば，グレー画素の場合，（ＲＧＢ）＝（１７８，１７８，１７８））となる補正係数を求めるようにしてもよい。抽出したグレー画素の彩度を低下させる補正係数を求めてもよい。
【００４６】
上述した実施例において，平均色差（Ｃｂ，Ｃｒ）が「０」となるホワイトバランス補正係数（ＲＧＢ値のそれぞれに対するホワイトバランス補正係数）を算出しているが，平均色差（Ｃｂ，Ｃｒ）が「０」となるホワイトバランス補正係数を用いると，平均色差（または平均色差に近い色差）を持つ画素については，光源（たとえば，タングステン光源）に起因する色が取除かれた色で表される（たとえば，タングステン光源下で撮影されたことによってオレンジ色で表されたグレー色の物体が，グレー色で表された画像に補正される）。しかしながら，平均色差が「０」となるホワイトバランス補正係数は，過補正の印象を与えるものとなることがある（たとえば，タングステン光源下で撮影されたことにより全体的にオレンジ色がかった画像が，全体的に青色がかった画像に補正されてしまうことがある）。
【００４７】
図５は，画像処理装置１の他の態様の処理を示すフローチャートであり，上述した過補正が発生しない（少なくとも過補正である印象を持つ補正後の画像の生成を防止する）ホワイトバランス補正係数の算出を可能とする処理を，画像処理装置１に実行させるものである。図２に示すフローチャートとは，色温度に対応するグレー画素の抽出処理（ステップ38）の後の処理が異なる。図５に示すフローチャートにおいて，図２に示すフローチャートと同一の処理には同一の符号を付し，重複した詳細な説明を避ける。また，以下の図５に示すフローチャートの説明において，適宜，図６〜図８に示す色差空間を参照する。
【００４８】
識別された光源種類に対応する色温度範囲の色温度を持つグレー画素が抽出された後（ステップ38），抽出されたグレー画素の平均色差が算出される（ステップ40）。
【００４９】
色差空間（ＣｒＣｂ空間）において，算出された平均色差が「０」（Ｃｒ＝０，Ｃｂ＝０）となる方向が，補正方向として決定される（ステップ51，図６）。図６において，小さい×印が，グレー画素の抽出処理によって抽出された画素ごとの色差（Ｃｒ，Ｃｂ）のそれぞれ（補正前のグレー画素の色差分布）を示す。大きい（太い）×印が平均色差を示す。すなわち，まず，色差空間を用いて，補正方向を決定する処理が行われる。
【００５０】
補正方向が決定された後，補正量（補正の大きさ（程度））の決定処理が行われる。補正量の決定処理では，決定された補正方向を基準として，この補正方向に沿って（平均色差と色差空間における原点を結ぶ直線上に），各グレー画素の色差を射影することによってヒストグラム（以下，色差ヒストグラムと呼ぶ）が作成される。そして，この色差ヒストグラムにおいて，色差空間の原点に近い方の１％範囲点（１％点）（色差ヒストグラムの全体を100％としたときに，その１％の範囲を占める点）と，原点との距離が補正量として決定される（ステップ52，図７）。
【００５１】
上述のようにして決定された補正方向および補正量（すなわち，補正ベクトル）にしたがって，ホワイトバランス補正係数（ＲＧＢ値のそれぞれに対するホワイトバランス補正係数）が算出される。すなわち，上記１％点の色差から得られるＲＧＢ値の比が１：１：１となる補正係数が算出される。算出された補正係数が用いられて画像データが補正される（ステップ42，図８）（図８は，グレー画素のみの補正後の色差分布を示す）。平均色差が「０」となるホワイバランス補正係数に比べて補正量が少なくなるので，画像データの過補正を防止することができ，補正後の画像が補正前の画像と全く異なる印象のものとなってしまうことが防止される。
【００５２】
なお，算出されたホワイトバランス補正係数を用いて，抽出されたグレー画素についてホワイトバランス補正を一旦実行し，補正後のグレー画素の色度（ｒ，ｂ）の平均値と，グレー黒体軌跡との距離（色度空間上における距離）に応じて，算出されたホワイトバランス補正係数を用いた補正処理の適用程度を調整してもよい。たとえば，図９に示す色度平均値とグレー黒体軌跡との距離Ｓと，補正確信度（０から１の範囲）との関係に基づいて，距離Ｓが所定距離Ｓ1以下であれば，すなわち，算出されたホワイトバランス補正係数を用いてホワイトバランス補正を実行することによって，色温度に基づいて抽出されたグレー画素が，本来のグレー色を表すもの（それに近いもの）に補正される場合には，算出されたホワイトバランス補正係数をそのまま用い（適用程度は１００％），距離Ｓが所定距離Ｓ2以上であれば，すなわち，算出されたホワイトバランス補正係数を用いてホワイトバランス補正を実行することによって，色温度に基づいて抽出されたグレー画素が，本来のグレー色を表すもの（それに近いもの）に補正されない場合には，ホワイトバランス補正は実行されない（適用程度は０％）。距離Ｓが所定距離Ｓ1から所定距離Ｓ2の間であれば，距離Ｓが大きいほど，ホワイトバランス補正の適用程度が弱められる。算出されたホワイトバランス補正係数がたとえ不適切であったとしても，そのことにより補正後の画像に現れる悪影響を少なくすることができる。
【図面の簡単な説明】
【００５３】
【図１】画像補正装置の電気的構成を示すブロック図である。
【図２】画像補正装置の処理の流れを示すフローチャートである。
【図３】識別データ・メモリの内容を示す。
【図４】識別データ・メモリに格納される識別ポイントの算出過程（学習処理）の流れを示す。
【図５】画像補正装置の他の処理の流れを示すフローチャートである。
【図６】色差空間上におけるグレー画素の分布と補正方向の決定の様子を示す。
【図７】色差空間上における色差ヒストグラムの作成の様子と補正量の決定の様子を示す。
【図８】色差空間における補正後のグレー画素の分布の様子を示す。
【図９】色度平均値およびグレー黒体軌跡の距離と補正確信度との関係を示す。
【符号の説明】
【００５４】
１  画像補正装置
11  光源識別回路
12  色温度設定回路
13  グレー画素抽出回路
14  補正係数算出回路
15  画像補正回路
21  識別データ・メモリ
【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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