(57)【要約】      （修正有）【課題】水中の実際の色味を忠実に再現する画像処理回路を提供する。【解決手段】画像処理装置のＣＰＵは、撮像部が水中で撮像した被写体の画像の色分布情報に基づいて被写体が撮像された位置における水深と水質の状態とを判定する判定部として機能する。更に、判定した水深及び水質の状態に応じて、画像のホワイトバランスを補正するためのホワイトバランス補正係数を決定するホワイトバランス補正係数調整部としても機能する。ホワイトバランス調整回路22bは、ホワイトバランス補正係数を用いて、画像に対してホワイトバランス制御を行う。【選択図】図２
2018207283.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
水中にて被写体を撮像する撮像部と、
前記撮像部が撮像した前記被写体の画像の色分布情報に基づいて、該被写体が撮像された位置における水深と、該位置における水質の状態と、を判定する判定部と、
前記判定部が判定した前記水深及び前記水質の状態に応じて、前記画像のホワイトバランスを補正するためのホワイトバランス補正係数を決定するホワイトバランス補正係数調整部と、
前記ホワイトバランス補正係数を用いて、前記画像に対してホワイトバランス調整を行うホワイトバランス調整部と
を備えることを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
請求項１において、
前記水深と前記水質の状態との組み合わせパターンに対応して前記ホワイトバランス補正係数が予め設定されているホワイトバランス補正係数情報、を記憶する第１記憶部、
を更に備え、
前記ホワイトバランス調整部は、前記ホワイトバランス補正係数情報を用いて、前記画像のホワイトバランスを補正する
ことを特徴とする画像処理装置。
【請求項３】
請求項１または請求項２において、
前記判定部が判定した前記水深及び前記水質の状態に応じて、前記画像の明度、彩度及び色相の少なくとも１つを補正する色属性調整部と
を更に備えることを特徴とする画像処理装置。
【請求項４】
請求項３において、
前記水深と前記水質の状態との組み合わせパターンに対応して前記画像の明度、彩度及び色相の少なくとも１つを補正するための色属性係数が予め設定されている色属性係数情報、を記憶する第２記憶部、
を更に備え、
前記色属性調整部は、前記色属性係数情報を用いて、前記色属性係数を調整する
ことを特徴とする画像処理装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像にホワイトバランス調整を行う画像処理装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
デジタルカメラ等の画像処理装置は、撮像した画像に対しホワイトバランス調整処理を行う。ホワイトバランス調整処理とは、様々な色温度の光源の下でも白色が正確に白く映し出されるように、画像のカラーバランスを調整する処理である。具体的には、画像におけるＲ成分、Ｇ成分、Ｂ成分の各信号のレベルが所定の関係を有するようにＲ成分及びＢ成分それぞれにゲインを乗じることによって、画像のホワイトバランスが調整される。
【０００３】
また、水中で被写体を撮像した場合、画像は、水深に応じて青みを帯びたものとなる。これは、Ｇ成分及びＢ成分に比べて長波長であるＲ成分の光を、水分子が吸収するからである。これに対し、水中で撮像した画像におけるホワイトバランス調整の技術として、特許文献１が開示されている。特許文献１では、撮像した被写体の位置における水深に応じて、黒体放射軸とは異なる軸で画像に対しホワイトバランス調整が行われる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特許第５６７７１１３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、水中には植物プランクトンが存在する。植物プランクトンは、Ｂ成分の光を吸収する性質を有するため、植物プランクトンの量が多い程、画像は緑色が強まったものとなる。
【０００６】
すると、上記特許文献１では、水深に応じたホワイトバランス調整により画像の青みが改善されたとしても、当該画像の色味は、依然として水中の植物プランクトンの影響を受けたものとなる。従って、上記特許文献１では、色味を忠実に再現できるとは言い難い。
【０００７】
本発明は、上記に鑑みてなされたものであり、その目的は、水中で撮像された画像に対し、色味を忠実に再現することができるホワイトバランス調整を行うことである。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
第１の発明は、水中にて被写体を撮像する撮像部と、前記撮像部が撮像した前記被写体の画像の色分布情報に基づいて、該被写体が撮像された位置における水深と、該位置における水質の状態と、を判定する判定部と、前記判定部が判定した前記水深及び前記水質の状態に応じて、前記画像のホワイトバランスを補正するためのホワイトバランス補正係数を決定するホワイトバランス補正係数調整部と、前記ホワイトバランス補正係数を用いて、前記画像に対してホワイトバランス制御を行うホワイトバランス制御部とを備えることを特徴とする画像処理装置である。
【０００９】
水質の状態としては、水中における植物プランクトンの含有量が挙げられる。ここでは、水中で撮像された画像には、被写体が撮像された位置における水深と、当該位置における水質の状態とに応じて、ホワイトバランス制御が行われる。これにより、水深のみならず水質の状態による影響が軽減された、実際の色味ができる限り忠実に再現された画像を得ることができる。
【００１０】
第２の発明は、第１の発明において、前記水深と前記水質の状態との組み合わせパターンに対応して前記ホワイトバランス補正係数が予め設定されているホワイトバランス補正係数情報、を記憶する第１記憶部、を更に備え、前記ホワイトバランス制御部は、前記ホワイトバランス補正係数情報を用いて、前記画像のホワイトバランスを補正することを特徴とする画像処理装置である。
【００１１】
これにより、実際の水深と実際の水質の状態とに応じて、ホワイトバランス補正係数は迅速に決定されるため、ホワイトバランス制御の処理は比較的迅速に行われる。また、実際の水深と実際の水質の状態とに応じて、ホワイトバランス補正係数をきめ細かく調整することも可能となる。
【００１２】
第３の発明は、第１の発明または第２の発明において、前記判定部が判定した前記水深及び前記水質の状態に応じて、前記画像の明度、彩度及び色相の少なくとも１つを補正する色属性調整部とを更に備えることを特徴とする画像処理装置である。
【００１３】
これにより、実際の水深及び実際の水質の状態に応じて、画像の明度、彩度及び色相の少なくとも１つが適正となるようにチューニングされる。従って、水中の実際の色味をより忠実に再現された画像を得ることができる。
【００１４】
第４の発明は、第３の発明において、前記水深と前記水質の状態との組み合わせパターンに対応して前記画像の明度、彩度及び色相の少なくとも１つを補正するための色属性係数が予め設定されている色属性係数情報、を記憶する第２記憶部、を更に備え、前記色属性調整部は、前記色属性係数情報を用いて、前記色属性係数を調整することを特徴とする画像処理装置である。
【００１５】
これにより、実際の水深と実際の水質の状態とに応じて、色属性係数は迅速に決定されるため、画像の彩度、明度及び彩度の少なくとも１つの調整処理は比較的迅速に行われる。また、実際の水深と実際の水質の状態とに応じて、色属性係数をきめ細かく調整することも可能となる。
【発明の効果】
【００１６】
本発明によれば、水深のみならず水質の状態による影響が軽減された、実際の色味ができる限り忠実に再現された画像を得ることができる。
【図面の簡単な説明】
【００１７】
【図１】図１は、画像処理装置の構成を模式的に示すブロック図である。
【図２】図２は、信号処理回路の構成を模試的に示すブロック図である。
【図３】図３は、重み付けテーブルに設定された重み付け係数の概念図である。
【図４】図４は、色の分布状態を示す図である。
【図５】図５は、（ａ）被写体の外観図と、（ｂ）撮像された被写体が表示される際の画面の一例を示す図である。
【図６】図６は、ホワイトバランス調整時の動作の概念を説明するための図である。
【図７】図７は、基準値テーブルの概念図である。
【図８】図８は、目標値テーブルの概念図である。
【図９】図９は、基準値及び目標値の分布状態を示す図である。
【図１０】図１０は、基準値及び目標値の一部を示す図である。
【図１１】図１１は、領域判別回路の動作の流れを示す図である。
【図１２】図１２は、色相を調整する動作の一部を説明するための図である。
【図１３】図１３は、彩度を調整する動作の一部を説明するための図である。
【図１４】図１４は、明度を調整する動作の一部を説明するための図である。
【図１５】図１５は、ＣＰＵのメインフローを示す図である。
【図１６】図１６は、図１５における色調補正処理の流れを示す図である。
【図１７】図１７は、図１６が実行された際の、ホワイトバランス調整と色相調整との概念を表した図である。
【図１８】図１８は、水中におけるＲ成分、Ｇ成分、Ｂ成分の色度図である。
【図１９】図１９は、水中撮像モードにおけるホワイトバランス調整時の動作の概念を説明するための図である。
【図２０】図２０は、水中撮像モードにおける色調整の動作の流れを示す図である。
【図２１】図２１は、水深−水質テーブルの概念図である。
【図２２】図２２は、パラメータテーブルの概念図である。
【発明を実施するための形態】
【００１８】
以下、本発明の実施形態を図面に基づいて詳細に説明する。なお、以下の実施形態は、本質的に好ましい例示であって、本発明、その適用物、あるいはその用途の範囲を制限することを意図するものではない。
【００１９】
≪実施形態≫
＜概要＞
本実施形態に係る画像処理装置（10）は、地上のみならず水中においても画像を撮像できるタイプのデジタルカメラである。即ち、画像処理装置（10）では、地上で撮像するモードと、水中で撮像するモードとが選択可能となっている。いずれのモードが選択された場合も、画像処理装置（10）は、撮像した画像についてホワイトバランス調整を含む色調整を行い、調整後の画像を、後述するモニタ（30）等に出力する。
【００２０】
ところで、水中で撮像した画像に対し、一般的な画像処理装置がホワイトバランス調整を行った場合、ホワイトバランス調整後の画像の色味と実際の被写体の色味とが乖離していることがある。この要因として、水面から被写体までの距離（即ち水深）、及び、被写体が存在した付近の水質の状態が挙げられる。水深及び水質の程度は、Ｒ成分、Ｇ成分及びＢ成分それぞれの光の吸収率を異ならせるからである。
【００２１】
なお、水質の状態には、水中における植物プランクトンの含有量等が含まれる。
【００２２】
これに対し、本実施形態に係る画像処理装置（10）は、水中で被写体を撮像した場合、撮像された被写体の位置における水深と水質の状態（植物プランクトンの含有量）とを推定し、推定した結果を用いてホワイトバランス調整を含む色調整を行うことで、実際の被写体の色味を再現することができるものである。特に、本実施形態に係る画像処理装置（10）は、ストロボを焚かずに撮像が行われた場合に、当該効果を大いに発揮するものである。
【００２３】
以下では、このような画像処理装置（10）の構成及び基本的な色調整処理について先に述べた上で、本実施形態に係る水中撮像モードでの色調整処理を＜水中撮像モードにおける色調整処理＞にて詳述する。
【００２４】
＜構成＞
図１に示すように、画像処理装置（10）は、撮像部（11）、信号処理回路（22）、メモリ制御回路（24）、ＳＤＲＡＭ（26）、ビデオエンコーダ（28）、モニタ（30）、Ｉ／Ｆ回路（34）、メモリカード（36）及びＣＰＵ（38）を備える。撮像部（11）は、フォーカスレンズ（12）、イメージセンサ（14）、ＴＧ（タイミングジェネレータ）（16）、ＣＤＳ／ＡＧＣ回路（18）、及びＡ／Ｄ変換器（20）を含む。フォーカスレンズ（12）及びイメージセンサ（14）それぞれは、ドライバ（図示せず）によって駆動される。
【００２５】
被写体の光学像は、フォーカスレンズ（12）を介してイメージセンサ（14）の受光面に入射される。受光面では、入射された光学像に対し光電変換が施され、これにより当該光学像に対応するカメラ信号（生画像信号）が生成される。受光面は、原色ベイヤ配列の色フィルタ（図示せず）によって覆われ、カメラ信号を形成する各々の画素信号は、Ｒ（Red），Ｇ（Green），Ｂ（Blue）のいずれか１つの色情報成分のみを有する。
【００２６】
電源が投入されると、ＴＧ（16）、信号処理回路（22）およびビデオエンコーダ（28）それぞれには、ＣＰＵ（38）から処理命令が与えられる。これにより、スルー画像処理が開始される。
【００２７】
ＴＧ（16）は、イメージセンサ（14）の露光及びカメラ信号の読み出しを繰り返し行う。イメージセンサ（14）から読み出された各フレームのカメラ信号は、ＣＤＳ／ＡＧＣ回路（18）においてノイズ除去及びレベル調整が施され、その後Ａ／Ｄ変換器（20）においてディジタル信号に変換される。
【００２８】
信号処理回路（22）は、Ａ／Ｄ変換器（20）から出力された各フレームのカメラデータに対し、色分離処理、色調整処理、ＹＵＶ変換処理等を施して画像データを生成する。この画像データは、輝度成分を表すＹデータ、色差成分を表すＵデータ及びＶデータから成る。信号処理回路（22）によって生成された画像データは、メモリ制御回路（24）に出力され、メモリ制御回路（24）によってＳＤＲＡＭ（26）に格納される。
【００２９】
上記色調整処理では、各フレームのカメラデータに対してホワイトバランスが調整され、次いで、明度、彩度及び色相が補正される。以下では、ホワイトバランス調整にて用いられる調整係数を“ゲインｘ１，ｙ１”と呼称し、明度、彩度及び色差の補正にて用いられる補正係数を、順に“目標Ｌ成分値、目標Ｃ成分値、目標Ｈ成分値”と呼称する。これらの調整係数及び補正係数は、ＣＰＵ（38）によって決定される。
【００３０】
ビデオエンコーダ（28）は、ＳＤＲＡＭ（26）に格納された各フレームの画像データをメモリ制御回路（24）に読み出させると、この画像データをＮＴＳＣフォーマットのコンポジット画像信号にエンコードする。ビデオエンコーダ（28）は、コンポジット画像信号をモニタ（30）に出力する。これにより、モニタ（30）には、被写体のリアルタイム動画像（スルー画像）が表示される。
【００３１】
撮像者がシャッタボタン（40）を全押しすると、画像処理装置（10）では、撮像及び記録処理が実行される。先ず、ＣＰＵ（38）は、ＪＰＥＧコーデック（32）に圧縮命令を出力する。ＪＰＥＧコーデック（32）は、ＳＤＲＡＭ（26）に格納された画像データをメモリ制御回路（24）を介して読み出すと、当該画像データをＪＰＥＧ方式で圧縮する。圧縮れた画像データは、ＳＤＲＡＭ（26）に再び格納される。
【００３２】
Ｉ／Ｆ回路（34）は、ＳＤＲＡＭ（26）に格納された画像データをメモリ制御回路（24）を介して読み出し、読み出した画像データをメモリカード（36）内に記録する。これにより、メモリカード（36）内に画像ファイルが作成される。
【００３３】
なお、メモリカード（36）は、画像処理装置（10）の筐体（図示せず）に対し着脱自在な不揮発性の記録媒体で構成されることができる。
【００３４】
＜信号処理回路の構成＞
ここでは、信号処理回路（22）の構成について詳述する。
【００３５】
信号処理回路（22）は、図２に示すように、色分離回路（22a）、ホワイトバランス制御部に相当するホワイトバランス調整回路（22b）、積算回路（22c）、ＬＣＨ変換回路（22d）、Ｌ補正回路（22e）、Ｃ補正回路（22f）、Ｈ補正回路（22g）、ＹＵＶ変換回路（22h）、領域判別回路（22i）、及び、複数のテーブル（22m,22n,…）を格納するメモリ（22j）（第１記憶部及び第２記憶部に相当）を有する。
【００３６】
−色分離回路−
色分離回路（22a）は、Ａ／Ｄ変換器（20）から出力されたカメラデータに、色分離処理を施す。カメラデータを構成する各々の画素データは、Ｒ成分、Ｇ成分及びＢ成分のいずれか１つのみを有するため、色分離回路（22a）は、各画素が有さない他の２つの色成分を補完する。これにより、各画素がＲ、Ｇ及びＢの全ての色情報を有するＲＧＢ形式の画像データが生成される。
【００３７】
−ホワイトバランス調整回路−
ホワイトバランス調整回路（22b）は、２つのアンプ（221b,222b）を有する。アンプ（221b）にはゲインｘ１が付与され、アンプ（222b）にはゲインｙ１が付与されている。生成された上記画像データのうち、Ｒ成分はアンプ（221b）に入力され、アンプ（221b）にてゲインｘ１により増幅される。生成された上記画像データのうち、Ｂ成分はアンプ（222b）に入力され、アンプ（222b）にてゲインｙ１により増幅される。
【００３８】
ホワイトバランス調整回路（22b）にて増幅されたＲ成分及びＢ成分と、増幅されていない画像データのＧ成分とは、積算回路（22c）及びＬＣＨ変換回路（22d）に入力される。
【００３９】
画面は、水平方向及び垂直方向に例えば１６分割され、この場合には２５６個の分割エリアが画面上に形成される。積算回路（22c）は、Ｒ成分、Ｇ成分及びＢ成分を分割エリア毎に且つ同じ色成分毎に積算する。このため、２５６個の積算値Ｉｒ（ｉ）、２５６個の積算値Ｉｇ（ｉ）及び２５６個の積算値Ｉｂ（ｉ）が、１フレーム期間毎に得られる。ここで、“ｉ”は、１から２５６までの整数である。即ち、２５６個の分割エリアに個別に対応する２５６個の色評価値が、１フレーム期間毎に求められる。
【００４０】
ＣＰＵ（38）は、上記色評価値に基づいて、ホワイトバランス調整に用いるゲインｘ１，ｙ１を調整して、最適なゲインｘｓ，ｙｓを算出する。
【００４１】
具体的には、ＣＰＵ（38）は、上記積算値Ｉｒ（ｉ）を積算値Ｉｒｙ（ｉ）に変換し、積算値Ｉｂ（ｉ）を積算値Ｉｂｙ（ｉ）に変換する。積算値Ｉｒｙ（ｉ）及び積算Ｉｂｙ（ｉ）は、色差成分Ｒ−Ｙ，Ｂ−Ｙを分割エリア毎に積算した値に等しく、各分割エリアの色評価値と言える。
【００４２】
続いて、ＣＰＵ（38）は、図３に係る数値分布を有する重み付けテーブル（38a）及び各分割エリアの積算値Ｉｒｙ（ｉ），Ｉｂｙ（ｉ）に基づいて、各分割エリアの重み付け係数ｋ（ｉ）を求める。重み付けテーブル（38a）は、図示しないメモリに格納されているものであって、図３では、各々の重み付け係数ｋ（ｉ）が“０”または“１”にて格納されている。図３の重み付け係数ｋ（ｉ）は、図４で示す色の分布状態に対応している。
【００４３】
図３の重み付けテーブル（38a）では、横軸であるＢ−Ｙ軸及び縦軸であるＲ−Ｙ軸それぞれが１７等分され、且つ、Ｂ−Ｙ軸及びＲ−Ｙ軸によって区切られた各々の象限が６４分割された例を示している。これにより、図３では２９０個のエリアが形成されており、重み付け係数Ｋ（ｉ）は、エリア毎に“０”または“１”が割り当てられている。図３に係る２９０個のエリアのうち、重み付け係数ｋ（ｉ）＝１が割り当てられた範囲（図３にて実線で囲われた範囲）が、引き込み範囲である。
【００４４】
分割エリア毎の重み付け係数ｋ（ｉ）を求めた後、ＣＰＵ（38）は、下式（１）及び下式（２）それぞれに当該重み付け係数ｋ（ｉ）を用いて、最適ゲインｘｓ，ｙｓを算出する。
【００４５】
【数１】
2018207283.tif 000003
【００４６】
【数２】
2018207283.tif 000004
【００４７】
上述の通り、重み付け係数ｋ（ｉ）は“０”または“１”であるため、上式（１）及び上式（２）により、色評価値が引き込み範囲内にある分割エリアのみが有効となる。そのため、上式（１）及び上式（２）により、有効な分割エリアの積算値Ｉｒ（ｉ）,Ｉｇ（ｉ），Ｉｂ（ｉ）それぞれの総和が得られる。上式（１）からは、積算値Ｉｒ（ｉ）,Ｉｇ（ｉ）それぞれの総和に基づいた最適ゲインｘｓが得られ、上式（２）からは、積算値Ｉｇ（ｉ）,Ｉｂ（ｉ）それぞれの総和に基づいた最適ゲインｙｓが得られる。このようにして得られた最適ゲインｘｓ，ｙｓは、引き込み範囲に含まれる色評価値の平均値がＲ−Ｙ軸及びＢ−Ｙ軸の交点に収束するような値となる。
【００４８】
図５（ａ）に示すように、用紙（42）の上に載置された円筒形状の棒（44）を真上から撮像した場合、モニタ（30）には、図５（ｂ）に示すような状態の被写体像が表示される。なお、図５（ｂ）で示す縦線及び横線は、画面を２５６個の分割エリアに区分するための線であって、実際には表示されない。仮に用紙（42）が薄いオレンジ色で棒（44）が濃い黄色である場合、用紙（42）の色のみを積算した積算値Ｉｒｙ（ｉ），Ｉｂｙ（ｉ）は引き込み範囲に含まれるが、棒（44）の色のみを積算した積算値Ｉｒｙ（ｉ），Ｉｂｙ（ｉ）は引き込み範囲から外れる。この結果、最適ゲインｘｓ，ｙｓは、用紙（42）の色に関する積算値Ｉｒ（ｉ），Ｉｇ（ｉ），Ｉｂ（ｉ）に基づいて決定される。
【００４９】
最適ゲインｘｓ，ｙｓが算出される前の用紙（42）の色に関する積算値Ｉｒｙ（ｉ），Ｉｂｙ（ｉ）が図６に示すエリア１に分布する場合、最適ゲインｘｓ，ｙｓが算出され且つアンプ（221b,222b）に設定された後の用紙（42）の色に関する積算値Ｉｒｙ（ｉ），Ｉｂｙ（ｉ）は、図６に示すエリア２に移動する。つまり、用紙（42）の色に関する積算値Ｉｒｙ（ｉ），Ｉｂｙ（ｉ）は、Ｒ−Ｙ軸及びＢ−Ｙ軸の交点に向かって移動量Ｗ１のみ移動する。
【００５０】
−ＬＣＨ変換回路−
ＬＣＨ変換回路（22d）は、ホワイトバランス調整回路（22b）にて増幅された各画素のＲ成分及びＢ成分と、色分離回路（22a）から出力された各画素のＧ成分とを、明度成分であるＬ成分、彩度成分であるＣ成分、色相成分であるＨ成分に変換する。ＬＣＨ変換回路（22d）は、変換後のＬＣＨデータ（各画素のＬ成分、Ｃ成分及びＨ成分を有するデータ）を出力する。ＬＣＨデータにおけるＬ成分のデータはＬ補正回路（22e）に入力され、Ｃ成分のデータはＣ補正回路（22f）に入力される。Ｈ成分のデータは、Ｈ補正回路（22g）及び領域判別回路（22i）に入力される。
【００５１】
−各補正回路、ＹＵＶ変換回路、及び領域判別回路−
Ｌ補正回路（22e）は、入力されたＬＣＨデータのＬ成分に基づいて、補正Ｌ成分を求める。Ｃ補正回路（22f）は、入力されたＬＣＨデータのＣ成分に基づいて、補正Ｃ成分を求める。Ｈ補正回路（22g）は、入力されたＬＣＨデータのＨ成分に基づいて、補正Ｈ成分を求める。補正Ｌ成分、補正Ｃ成分及び補正Ｈ成分は、ＹＵＶ変換回路（22h）に入力される。
【００５２】
ＹＵＶ変換回路（22h）は、入力された補正Ｌ成分、補正Ｃ成分及び補正Ｈ成分に基づき、ＬＣＨ形式の画像データをＹＵＶ形式の画像データに変換する。これにより、ＹＵＶ変換回路（22h）からは、輝度データであるＹ成分、色差成分であるＵ成分及びＶ成分を有する画像データが出力される。
【００５３】
領域判別回路（22i）は、メモリ（22j）に格納された基準値テーブル（22m）を参照して、Ｈ成分が属する領域を１画素毎に判別する。領域判別回路（22i）は、更に、判別結果に対応する基準値を基準値テーブル（22m）から読み出すとともに、判別結果に対応する目標値を、目標値テーブル（22n）から読み出す。
【００５４】
図７は、上記基準値テーブル（22m）の概念図である。図７に示すように、基準値テーブル（22m）には、色相を示す基準Ｈ成分値、彩度を示す基準Ｃ成分値、及び明度を示す基準Ｌ成分値の１の組合せを１レコードとし、合計して６つのパターンが表されている。図７中の“Ｎ”はレコード番号を表しており、同じレコード番号にて表された基準Ｈ成分値、基準Ｃ成分値及び基準Ｌ成分値は、１つの基準値を定義している。図７に示された６パターンの基準値は、Ｍｇ（マジェンダ）、Ｒ（レッド）、Ｙｅ（イエロー）、Ｇ（グリーン）、Ｃｙ（シアン）及びＢ（ブルー）の６つの代表色それぞれに対応し、図９及び図１０に示すように、ＹＵＶ空間に分布する。なお、図１０には、Ｃｙのみに対応する基準値を示す。
【００５５】
図８は、上記目標値テーブル（22n）の概念図である。図８に示すように、目標値テーブル（22n）には、色相を示す目標Ｈ成分値、彩度を示す目標Ｃ成分値、及び明度を示す目標Ｌ成分値の１の組合せを１レコードとし、合計して６つのパターンが表されている。図８中の“Ｎ”はレコード番号を表しており、同じレコード番号にて表された目標Ｈ成分値、目標Ｃ成分値及び目標Ｌ成分値は、１つの目標値を定義している。図８に示された６パターンの目標値は、Ｍｇ（マジェンダ）、Ｒ（レッド）、Ｙｅ（イエロー）、Ｇ（グリーン）、Ｃｙ（シアン）及びＢ（ブルー）の６つの代表色それぞれに対応し、図９及び図１０に示すように、ＹＵＶ空間に分布する。なお、図１０には、Ｃｙのみに対応する目標値を示している。
【００５６】
なお、基準値テーブル（22m）に設定された基準Ｈ成分値、基準Ｃ成分値、基準Ｌ成分値は、画像処理装置（10）の製造段階で予め設定された値であり、変更できない固定化された値である。目標値テーブル（22n）に設定された目標Ｈ成分値、目標Ｃ成分値、目標Ｌ成分値は、画像処理装置（10）の製造段階ではデフォルト値が設定されているが、その後、ＣＰＵ（38）によって適宜変更される値である。
【００５７】
領域判別回路（22i）は、ＬＣＨ変換回路（22d）から出力されたＨ補正成分値と、上記２つのテーブル（22m,22n）とを用いて、図１１に従って処理を実行する。
【００５８】
先ず、領域判別回路（22i）は、変数であるレコード番号Ｎを“１”に設定し（ステップＳｔ１）、レコード番号Ｎ“１”に対応する基準Ｈ成分値を基準値テーブル（22m）から読み出す（ステップＳｔ２）。領域判別回路（22i）は、読み出した基準Ｈ成分値を、注目画素のＨ成分値（以下、現画素Ｈ成分値）と比較する（ステップＳｔ３）。
【００５９】
基準Ｈ成分値が現画素Ｈ成分値よりも大きい場合（ステップＳｔ３のＹＥＳ）、領域判別回路（22i）は、レコード番号Ｎが“１”か否かを判別する（ステップＳｔ６）。レコード番号Ｎが“１”でない場合（ステップＳｔ６のＮＯ）、ステップＳｔ７〜Ｓｔ１０の処理が行われる。基準Ｈ成分値が現画素Ｈ成分値と等しいか、または小さい場合（ステップＳｔ３のＮＯ）、領域判別回路（22i）は、レコード番号Ｎをインクリメントし（ステップＳｔ４）、インクリメント後のレコード番号Ｎが“６”よりも大きいか否かを判別する（ステップＳｔ５）。インクリメント後のレコード番号Ｎが“６”と同等または小さい場合（ステップＳｔ５のＮＯ）、ステップＳｔ２移行の処理が繰り返される。インクリメント後のレコード番号Ｎが“６”よりも大きい場合（ステップＳｔ５のＹＥＳ）、または、ステップＳｔ６においてレコード番号Ｎが“１”である場合（ステップＳｔ６のＹＥＳ）、ステップＳｔ１１〜ステップＳｔ１４の処理が行われる。
【００６０】
ステップＳｔ７では、領域判別回路（22i）は、現時点のレコード番号Ｎに対応する基準Ｈ成分値、基準Ｃ成分値及び基準Ｌ成分値を、“Ｈｒα”“Ｃｒα”“Ｌｒα”として基準値テーブル（22m）から選択する。ステップＳｔ８では、領域判別回路（22i）は、現時点のレコード番号Ｎに対応する目標Ｈ成分値、目標Ｃ成分値及び目標Ｌ成分値を、“Ｈｔα”“Ｃｔα”“Ｌｔα”として目標値テーブル（22n）から選択する。
【００６１】
ステップＳｔ９では、領域判別回路（22i）は、現時点のレコード番号Ｎの前の番号（即ち“Ｎ−１”）に対応する基準Ｈ成分値、基準Ｃ成分値及び基準Ｌ成分値を、“Ｈｒβ”“Ｃｒβ”“Ｌｒβ”として基準値テーブル（22m）から選択する。ステップＳｔ１０では、領域判別回路（22i）は、現時点のレコード番号Ｎの前の番号（即ち“Ｎ−１”）に対応する目標Ｈ成分値、目標Ｃ成分値及び目標Ｌ成分値を、“Ｈｔβ”“Ｃｔβ”“Ｌｔβ”として目標値テーブル（22n）から選択する。
【００６２】
一方、ステップＳｔ１１では、領域判別回路（22i）は、レコード番号Ｎが“１”に対応する基準Ｈ成分値“Ｈｒ１”、基準Ｃ成分値“Ｃｒ１”及び基準Ｌ成分値“Ｌｒ１”を、“Ｈｒα”“Ｃｒα”“Ｌｒα”として基準値テーブル（22m）から選択する。ステップＳｔ１２では、領域判別回路（22i）は、レコード番号Ｎが“１”に対応する目標Ｈ成分値“Ｈｔ１”、目標Ｃ成分値“Ｃｔ１”及び目標Ｌ成分値“Ｌｔ１”を、“Ｈｔα”“Ｃｔα”“Ｌｔα”として目標値テーブル（22n）から選択する。
【００６３】
ステップＳｔ１３では、領域判別回路（22i）は、レコード番号Ｎが“６”に対応する基準Ｈ成分値“Ｈｒ６”、基準Ｃ成分値“Ｃｒ６”及び基準Ｌ成分値“Ｌｒ６”を、“Ｈｒβ”“Ｃｒβ”“Ｌｒβ”として基準値テーブル（22m）から選択する。ステップＳｔ１４では、領域判別回路（22i）は、レコード番号Ｎが“６”に対応する目標Ｈ成分値“Ｈｔ６”、目標Ｃ成分値“Ｃｔ６”及び目標Ｌ成分値“Ｌｔ６”を、“Ｈｔβ”“Ｃｔβ”“Ｌｔβ”として目標値テーブル（22n）から選択する。
【００６４】
このようにして、注目画素のＨ成分値を挟む２つの基準Ｈ成分値をそれぞれ有する２つの基準値と、この２つの基準値に対応する２つの目標値とが検出される。
【００６５】
基準Ｈ成分値Ｈｒα，Ｈｒβ及び目標Ｈ成分値Ｈｔα，Ｈｔβは、Ｈ補正回路（22g）に入力される。基準Ｃ成分値Ｃｒα，Ｃｒβ及び目標Ｃ成分値Ｃｔα，Ｃｔβは、Ｃ補正回路（22f）に入力される。基準Ｌ成分値Ｌｒα，Ｌｒβ及び目標Ｌ成分値Ｌｔα，Ｌｔβは、Ｌ補正回路（22e）に入力される。
【００６６】
Ｈ補正回路（22g）は、ＬＣＨ変換回路（22d）から入力された現画素Ｈ成分値Ｈｉｎと、上記基準Ｈ成分値Ｈｒα，Ｈｒβ及び目標Ｈ成分値Ｈｔα，Ｈｔβとを、下式（３）〜（５）に代入することにより、現画素Ｈ成分値Ｈｉｎを補正Ｈ成分値Ｈｏｕｔに変換する。補正Ｈ成分値Ｈｏｕｔは、図１２に破線で示す大きさを有する。
【００６７】
【数３】
2018207283.tif 000005
【００６８】
【数４】
2018207283.tif 000006
【００６９】
【数５】
2018207283.tif 000007
【００７０】
Ｈ補正回路（22g）はまた、角度データθ１，θ２を、Ｃ補正回路（22f）及びＬ補正回路（22e）に出力するとともに、角度データθ３（＝｜Ｈｔβ−Ｈｏｕｔ｜）及び角度データθ４（＝｜Ｈｔα−Ｈｏｕｔ｜）をＬ補正回路（22e）に出力する。
【００７１】
Ｃ補正回路（22f）は、ＬＣＨ変換回路（22d）から入力された現画素Ｃ成分値Ｃｉｎと、上記基準Ｃ成分値Ｃｒα，Ｃｒβ及び目標Ｃ成分値Ｃｔα，Ｃｔβとを、下式（６）に代入することにより、現画素Ｃ成分値Ｃｉｎを補正Ｃ成分値Ｃｏｕｔに変換する。補正Ｃ成分値Ｈｏｕｔは、図１３に破線で示す大きさを有する。
【００７２】
【数６】
2018207283.tif 000008
【００７３】
Ｃ補正回路（22f）は、更に、下式（７）（８）に基づいて、ＣＨ系の座標（０，０），（Ｃｉｎ，Ｈｉｎ）を結ぶ直線と座標（Ｃｒα，Ｈｒα），（Ｃｒβ，Ｈｒβ）を結ぶ直線との交点座標におけるＣ成分値Ｃｒγ、ならびＣＨ系の座標（０，０），（Ｃｏｕｔ，Ｈｏｕｔ）を結ぶ直線と座標（Ｃｔα，Ｈｔα），（Ｃｔβ，Ｈｔβ）を結ぶ直線との交点座標におけるＣ成分値Ｃｔγを算出する。Ｃ補正回路（22f）は、算出したＣ成分値Ｃｒγ，Ｃｔγを、上述した現画素Ｃ成分値Ｃｉｎ及び補正Ｃ成分値Ｃｏｕｔとともに、Ｌ補正回路（22e）に出力する。
【００７４】
【数７】
2018207283.tif 000009
【００７５】
【数８】
2018207283.tif 000010
【００７６】
Ｌ補正回路（22e）は、ＬＣＨ変換回路（22d）から入力された現画素Ｌ成分値Ｌｉｎを下式（９）〜（１５）に従って補正Ｌ成分値Ｌｏｕｔに変換する。補正Ｌ成分値Ｌｏｕｔは、図１４に示される。
【００７７】
【数９】
2018207283.tif 000011
【００７８】
【数１０】
2018207283.tif 000012
【００７９】
【数１１】
2018207283.tif 000013
【００８０】
【数１２】
2018207283.tif 000014
【００８１】
【数１３】
2018207283.tif 000015
【００８２】
【数１４】
2018207283.tif 000016
【００８３】
【数１５】
2018207283.tif 000017
【００８４】
図１４に示すＬｍａｘ，Ｌｍｉｎそれぞれは、再現できるＬ（明度）の最大値及び最小値である。現画素（入力画素値）は、ＬＣＨ系の座標（Ｌｍａｘ，０，０），（Ｌｍｉｎ，０，０），（Ｌｒγ，Ｃｒγ，Ｈｉｎ）によって形成される面（ＹＵＶ空間を色相Ｈｉｎで切り出した面）上に存在する。一方、補正画素値は、ＬＣＨ系の座標（Ｌｍａｘ，０，０），（Ｌｍｉｎ，０，０），（Ｌｔγ，Ｃｔγ，Ｈｏｕｔ）によって形成される面（ＹＵＶ空間を色相Ｈｏｕｔで切り出した面）上に存在する。
【００８５】
上述したようにして求められた補正Ｈ成分値Ｈｏｕｔ、補正Ｃ成分値Ｃｏｕｔ、補正Ｌ成分値Ｌｏｕｔによって、補正画素値が規定される。なお、現画素値は、ＬＣＨ変換回路（22d）から出力された現画素Ｈ成分値Ｈｉｎ、現画素Ｃ成分値Ｃｉｎ及び現画素Ｌ成分値Ｌｉｎによって規定される。
【００８６】
＜ＣＰＵによる色調補正処理＞
次に、基本的な色調補正処理について、図１５及び図１６を用いて説明する。
【００８７】
図１５に示すように、先ず、ＣＰＵ（38）は、基準ゲインｘγ，ｙγを、ゲインｘ１，ｙ１とする（ステップＳｔ３１）。このとき、ホワイトバランス調整回路（22b）の各アンプ（221b,222b）には、ゲインｘ１，ｘ１、即ち基準ゲインｘγ，ｙγが設定される。なお、基準ゲインｘγ，ｙγとは、約５１００Ｋの色温度（基準温度）を有する被写体を撮像した際にホワイトバランスが適切に調整されるゲインであって、製造段階で決定される、いわばデフォルト値である。
【００８８】
次いで、ＣＰＵ（38）は、スルー画像処理を開始するために、ＴＧ（16）、信号処理回路（22）及びビデオエンコーダ（28）にスルー画像処理命令を出力する（ステップＳｔ３２）。そして、ＣＰＵ（38）は、画像処理装置（10）のシャッタボタン（40）が押下されるまでの間（ステップＳｔ３４のＮＯ）、色調補正を行い（ステップＳｔ３３）、シャッタボタン（40）が押下された場合（ステップＳｔ３４のＹＥＳ）、撮像／記録処理を行う（ステップＳｔ３５）。これによって、シャッタボタン（40）の操作に応答して撮像された被写体像の圧縮画像データが、ファイル形式でメモリカード（36）に記録される。
【００８９】
上記色調補正は、図１６に従って実行される。先ず、ＣＰＵ（38）は、垂直同期信号の発生の有無を判別する（ステップＳｔ４１）。垂直同期信号が発生している場合（ステップＳｔ４１のＹＥＳ）、ＣＰＵ（38）は、積算回路（22c）が算出したＲ成分、Ｇ成分、Ｂ成分の積算値Ｉｒ（ｉ），Ｉｇ（ｉ），Ｉｂ（ｉ）を取り込む（ステップＳｔ４２）。次いで、ＣＰＵ（38）は、上記積算値Ｉｒ（ｉ），Ｉｇ（ｉ），Ｉｂ（ｉ）を用いて最適ゲインｘｓ，ｙｓを算出し（ステップＳｔ４３）、算出した最適ゲインｘｓ，ｙｓをゲインｘ２，ｙ２として保持する（ステップＳｔ４４）。ＣＰＵ（38）は、ゲインｘ２とゲインｘ１との差Δｘと、ゲインｙ２とゲインｙ１との差Δｙとを算出する（ステップＳｔ４５）。
【００９０】
算出されたゲイン差Δｘ，Δｙは、被写体像のホワイトバランスの変化量であり、図６及び図１７において白抜きの丸で示す、エリア１からエリア２までの移動量Ｗ１に相当する。ＣＰＵ（38）は、このようなゲイン差Δｘ，Δｙに基づいて、目標値テーブル（22n）における目標Ｈ成分値、目標Ｃ成分値及び目標L成分値を、Ｈ成分（色相）、Ｃ成分（彩度）、Ｌ成分（明度）の順に変更する（ステップＳｔ４６）。変更された目標Ｈ成分値、目標Ｃ成分値及び目標Ｌ成分値は、図１７において白抜きの四角で示す位置に移動量Ｔ１だけ移動する。
【００９１】
即ち、図１７に示すように、ホワイトバランスにおけるエリア１からエリア２への移動方向と、各目標成分値の移動方向とは、逆となっている。そして、各目標成分値の移動量Ｔ１は、ホワイトバランスにおける移動量Ｗ１を相殺する量である（｜Ｗ１｜＝｜Ｔ１｜）。
【００９２】
ステップＳｔ４６の処理完了後、ＣＰＵ（38）は、ステップＳｔ４４で算出した最適ゲインｘ２，ｙ２をゲインｘ１，ｘ１として保持し（ステップＳｔ４７）、図１５のステップＳｔ３４以降の処理を行う。
【００９３】
＜水中撮像モードにおける色調整処理＞
本実施形態に係る画像処理装置（10）は、上述の通り、水中撮像モードの設定が可能となっている。水中撮像モードが設定された状態でストロボを焚かずに撮像部（11）が水中で被写体を撮像した場合、当該画像には、以下に説明するような実際の被写体の色味をより忠実に再現する処理が施される。
【００９４】
以下では、説明の便宜上、Ｌ補正回路（22e）、Ｃ補正回路（22f）、Ｈ補正回路（22g）及び領域判別回路（22i）を、まとめて色属性調整回路（22p）と呼称する。
【００９５】
図１８は、水中で撮像した画像のＲ成分、Ｂ成分及びＧ成分がどのようにずれるかを説明するための色度図である。図１８では、基準となるＲ成分、Ｂ成分及びＧ成分の各色の分布を実線で表している。
【００９６】
図１８に示すように、水中で撮像した画像の色の分布は、水中での撮像場所（被写体の位置）における水深と、水質（具体的には、水中における植物プランクトンの含有量）との影響を受けて変化する。
【００９７】
具体的には、水深を一定とした場合、色の分布は、植物プランクトンの量が多い程、図１８の縦軸の上方向に全体的に遷移し、逆に植物プランクトンの量が少ない程、縦軸の下方向に全体的に遷移する。植物プランクトンの量を一定とした場合、色の分布は、水深が浅い程、図１８の横軸の右方向に全体的に遷移し、逆に水深が深い程、横軸の左方向に全体的に遷移する。すると、植物プランクトンの量が比較的多い場合は水深が深い程、緑色が強まり（図１８の一点鎖線）、プランクトンの量が比較的少ない場合は水深が深い程、青みが強まる（図１８の破線）。これは、地上から水中に入射した光のうち、Ｒ成分は水に吸収され易く、Ｂ成分は植物プランクトンに吸収され易いからである。
【００９８】
そこで、本実施形態に係る画像処理装置（10）のＣＰＵ（38）は、水中撮像モードが選択された状態で撮像が行われた場合、先ずは判定部として機能して、被写体の位置における水深と、その位置における水質の状態とを判定する。次いで、ＣＰＵ（38）は、ホワイトバランス補正係数調整部として機能して、判定した水深及び水質の状態に応じて、画像のホワイトバランス調整に利用する上記ゲインｘ１，ｙ１を補正するためのホワイトバランス補正係数を決定する。これと並行して、ＣＰＵ（38）は、判定した水深及び水質の状態に応じて、Ｈ成分（色相）、Ｃ成分（彩度）、Ｌ成分（明度）の各補正に利用する色属性係数（具体的には、上述した目標Ｈ成分値、目標Ｃ成分値及び目標Ｌ成分値それぞれを個々に補正するための補正パラメータ）を決定する。
【００９９】
図１９には、水中で撮像した際に、ホワイトバランス調整をどのように行うかの概念を説明する図を表している。水中で撮像された画像は、水深及び水質の状態の影響によってＧ成分やＢ成分が強まるため、図６及び図１７のエリア１ではなく、Ｕ軸及びＶ軸で定義された座標平面上の第３象限に位置するエリア３や、第４象限のエリア４等に、ホワイトバランス調整前の画像が位置する場合がある。一例として、画像は、植物プランクトンの量が多い場合はエリア３に位置し、植物プランクトンの量が少ない場合はエリア４に位置する。更に、一例として、エリア３やエリア４のいずれにおいても、画像の位置は、水深が浅ければＶ軸とＵ軸との交点に近づくが、水深が深ければ当該交点から遠のく。
【０１００】
ホワイトバランス調整前の画像がどのエリアに存在するとしても、本実施形態のＣＰＵ（38）は、ホワイトバランス補正係数を決定することによってゲインｘ１，ｙ１をよりきめ細かく調整し、信号処理回路（22）は、当該ゲインｘ１，ｙ１を用いてホワイトバランス調整を行うことで、画像をＵ軸とＶ軸との交点であるエリア２に移動させる。更に、本実施形態のＣＰＵ（38）は、ホワイトバランス補正係数の決定に伴い色属性係数も適宜決定し、色属性調整回路（22p）は、決定された色属性係数を用いて、例えば画像の赤みを若干強める等の、更なる色調のきめ細やかな調整処理を行う。
【０１０１】
これらの処理により、図１９に示すように、ホワイトバランス調整によって画像がエリア３またはエリア４からエリア２へと移動することに伴い、Ｍｇ（マジェンダ）、Ｒ（レッド）、Ｙｅ（イエロー）、Ｇ（グリーン）、Ｃｙ（シアン）及びＢ（ブルー）の各色の目標成分値は、ホワイトバランス調整の移動方向とは逆方向に移動する。具体的に、ホワイトバランス調整による移動がエリア３からエリア２に移動する際、各色の目標成分値の移動方向は、エリア２からエリア３へと向かう方向であって、その移動量は、ホワイトバランスにおける移動量Ｗ１’を相殺する量Ｔ１’となっている。ホワイトバランス調整による移動がエリア４からエリア２に移動する際、各色の目標成分値の移動方向は、エリア２からエリア４へと向かう方向であって、その移動量は、ホワイトバランスにおける移動量Ｗ１”を相殺する量Ｔ１”となっている。
【０１０２】
上記処理により、本実施形態では、水中でストロボを焚かずに撮像した画像に対し、ストロボを焚いて撮像した際のような、実際の色味を再現することができる。
【０１０３】
以下、図２０〜図２２を用いて、上記制御の動作の流れについて詳述する。
【０１０４】
先ず、水中撮像モードが設定され（Ｓｔ６１のＹＥＳ）、且つ、ストロボを焚かずに撮像されたとする（Ｓｔ６２のＹＥＳ）。ＣＰＵ（38）は、上述した積算回路（22c）から入力されるＲ成分の積算値Ｉｒ（ｉ），Ｇ成分のＩｇ（ｉ），Ｂ成分の積算値Ｉｂ（ｉ）を用いて、比率係数“Ｒ／Ｇ”“Ｂ／Ｇ”を求める（ステップＳｔ６３）。ＣＰＵ（38）は、求めた比率係数“Ｒ／Ｇ”“Ｂ／Ｇ”を、図２１に係る水深−水質テーブル（22q）に当てはめて、水中における被写体の位置での水深と水質の状態（水中における植物プランクトンの含有量）とを、当該テーブル（22q）内の値から算出する（ステップＳｔ６４）。即ち、ＣＰＵ（38）は、撮像部（11）が撮像した被写体の画像の色分布情報に基づいて、該被写体が撮像された位置における水深と、該位置における水質の状態とを判定する。
【０１０５】
ここで、図２１は、メモリ（22j）が記憶する水深−水質テーブル（22q）の概念図である。水深−水質テーブル（22q）は、縦に水深を採り、横に水質の状態として水中における植物プランクトンの含有量を採り、水深と水質の状態との組み合わせパターンそれぞれに対応する比率係数“Ｒ／Ｇ”“Ｂ／Ｇ”が、マトリクス状に表されている。“Ｒ／Ｇ”は、画像のＲ成分とＧ成分との比率を表し、“Ｂ／Ｇ”は、Ｂ成分とＧ成分との比率を表す。比率係数“Ｒ／Ｇ”“Ｂ／Ｇ”は、水深と水質の状態との各組み合わせパターンを条件として、理論及び実験等によって予め定義されたものである。ＣＰＵ（38）は、求めた比率係数“Ｒ／Ｇ”“Ｂ／Ｇ”を図２１の水深−水質テーブル（22q）に当てはめることにより、容易に水深と水質の状態とを表すデータを算出することができる。
【０１０６】
次いで、ＣＰＵ（38）は、算出した水深と水質の状態とを表すデータを、図２２のパラメータテーブル（22r）に当てはめて、ホワイトバランス調整回路（22b）及び色属性調整回路（22q）を構成する各種回路（22e,22f,22g,22i）に設定するべき各種パラメータを選出する（ステップＳｔ６５）。
【０１０７】
ここで、図２２は、メモリ（22j）が記憶するパラメータテーブル（22r）の概念図である。パラメータテーブル（22r）には、水深と水質の状態（水中における植物プランクトンの含有量）との組み合わせパターン毎に、各ゲインｘ１，ｙ１を補正するためのホワイトバランス補正係数、目標Ｈ成分値の補正パラメータ、目標Ｃ成分値の補正パラメータ、目標Ｌ成分値の補正パラメータが、予め設定されている。つまり、このパラメータテーブル（22r）は、水中で撮像された画像に水深及び水質による色の影響がどの程度及ぼされていても、忠実な色見を再現するためのきめ細かいホワイトバランス係数及び色属性係数を、事前準備したものと言える。例えば、パラメータテーブル（22r）内の各種パラメータは、水深が深い程、補正値が大きくなるように設定されていたり、植物プランクトンの量が多い程補正値が大きくなるように設定されていたりすることができる。
【０１０８】
なお、上記２つのテーブル（22q,22r）は共に、ホワイトバランス補正係数情報、及び、色属性係数情報に該当する。
【０１０９】
次いで、ＣＰＵ（38）は、ステップＳｔ６５で選出した各種パラメータを、色属性調整回路（22q）及びホワイトバランス調整回路（22b）に設定する（ステップＳｔ６６）。具体的には、ゲインｘ１，ｙ１を補正するためのホワイトバランス補正係数は、ホワイトバランス調整回路（22b）に設定される。色属性係数は、色属性調整回路（22p）に設定される。
【０１１０】
ステップＳｔ６６にて各種パラメータが設定された色属性調整回路（22q）及びホワイトバランス調整回路（22b）は、当該パラメータに基づき、対象の画像に対して色調整を行う（ステップＳｔ６７）。具体的には、ホワイトバランス調整回路（22b）は、２つのテーブル（22q、22r）から得られたホワイトバランス補正係数とゲインｘ１，ｙ１とを用いて、画像に対してホワイトバランス調整を行う。色属性調整回路（22p）は、２つのテーブル（22q、22r）から得られた色属性係数、目標Ｈ成分値、目標Ｃ成分値及び目標Ｌ成分値を用いて、画像の明度、彩度及び色相を補正する。
【０１１１】
＜効果＞
本実施形態では、水中で撮像された画像の色分布情報から、被写体が撮像された位置における水深と水質の状態とが判定されると、判定結果を用いて画像のホワイトバランスを補正するためのホワイトバランス補正係数が決定され、当該係数を用いて画像に対してホワイトバランス調整が行われる。これにより、水深のみならず水質の状態による影響が軽減された、実際の色味ができる限り忠実に再現された画像を得ることができる。
【０１１２】
また、本実施形態では、水深と水質の状態との組み合わせパターンに対応してホワイトバランス補正係数が予め設定されている。そのため、実際の水深と実際の水質の状態とに応じて、ホワイトバランス補正係数は迅速に決定され、ホワイトバランス制御の処理は比較的迅速に行われる。また、実際の水深と実際の水質の状態とに応じて、ホワイトバランス補正係数をきめ細かく調整することも可能となる。
【０１１３】
また、本実施形態では、判定された水深及び水質の状態に応じて、画像の明度、彩度及び色相が適正となるようにチューニングされる。従って、水中の実際の色味をより忠実に再現された画像を得ることができる。
【０１１４】
また、本実施形態では、水深と水質の状態との組み合わせパターンに対応して画像の明度、彩度及び色相を補正するための色属性係数が予め設定されている。そのため、実際の水深と実際の水質の状態とに応じて、色属性係数は迅速に決定され、画像の彩度、明度及び彩度の調整処理は比較的迅速に行われる。また、実際の水深と実際の水質の状態とに応じて、色属性係数をきめ細かく調整することも可能となる。
【０１１５】
≪その他の実施形態≫
上記実施形態では、ゲインｘ１，ｙ１を補正するためのホワイトバランス補正係数が、水深及び水質の状態に応じて決定されると説明したが、水深及び水質の状態に応じてゲインｘ１，ｙ１自体がホワイトバランス補正係数として決定されてもよい。
【０１１６】
上記実施形態では、水深及び水質の状態に応じて、目標Ｈ成分値の補正パラメータ、目標Ｃ成分値の補正パラメータ、目標Ｌ成分値の補正パラメータが、色属性係数として決定されると説明したが、水深及び水質の状態に応じて目標Ｈ成分値自体、目標Ｃ成分値自体、目標Ｌ成分値自体が色属性係数として決定されてもよい。
【０１１７】
上記実施形態では、ホワイトバランス補正係数情報及び色属性係数情報が、図２１及び図２２に係るテーブル（22q,22r）で表される場合を例示したが、図２１及び図２２のテーブルで表されるものに限定されない。例えば、ホワイトバランス補正係数情報及び色属性係数情報は、式を用いてその都度演算により求められてもよい。
【０１１８】
上記実施形態では、水深及び水質の状態に応じて、画像の明度、彩度及び色相全てが補正される場合を例示したが、画像の明度、彩度及び色相の少なくとも１つが補正されてもよい。
【０１１９】
上記実施形態の図２０では、水中においてストロボを焚かずに撮像する場合を例示した。しかし、ストロボを焚かずに撮像する場合に限定されない。水中にてストロボを焚いて撮像した場合にも、図２０のステップＳｔ６３〜Ｓｔ６７は適用可能である。
【０１２０】
上記実施形態の図２０において、水中撮像モードの設定は手動でされてもよいし、水中か否かを判定するためのセンサを用いて自動で設定されてもよい。センサによる自動設定の場合、当該センサは画像処理装置（10）に搭載され、ＣＰＵ（38）は、当該センサの検出結果が水中であるとの結果であれば自動で水中撮像モードに設定する（図２０のステップＳｔ６１）。
【産業上の利用可能性】
【０１２１】
本発明は、水中で撮像した画像の色見を忠実に再現する画像処理装置として有用である。
【符号の説明】
【０１２２】
10  画像処理装置
11  撮像部
38  ＣＰＵ（判定部、ホワイトバランス補正係数調整部）
22b  ホワイトバランス調整回路（ホワイトバランス制御部）
22j  メモリ（第１記憶部、第２記憶部）
22p  色属性調整回路（色属性調整部）
【図１】
2018207283.tif 000018
【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】
2018207283.tif 000025
【図９】
2018207283.tif 000026
【図１０】
2018207283.tif 000027
【図１１】
2018207283.tif 000028
【図１２】
2018207283.tif 000029
【図１３】
2018207283.tif 000030
【図１４】
2018207283.tif 000031
【図１５】
2018207283.tif 000032
【図１６】
2018207283.tif 000033
【図１７】
2018207283.tif 000034
【図１８】
2018207283.tif 000035
【図１９】
2018207283.tif 000036
【図２０】
2018207283.tif 000037
【図２１】
2018207283.tif 000038
【図２２】
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