(57)【要約】【課題】少ないバンド数でも高精度な照明分光分布を得られることができ、部品点数が少なく小型かつ高精度な照明情報検出装置を提案する。【解決手段】照明光を検出してｋバンド信号を出力するｋバンド検出部２とｋバンド信号をｎバンド信号に変換する信号変換部１とを備え、信号変換部１は、ｋバンド信号から照明光源の種類を推定し照明特性データを算出する照明特性データ算出部３と、当該照明特性データに応じてｋバンド信号をｎバンド信号に変換するための変換行列を設定する照明スペクトル推定部４を有する。【選択図】図１
2011038847.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
照明光を検出してｋバンド信号を出力するｋバンド検出部と、
前記ｋバンド信号をｋ＜ｎなるｎバンド信号に変換する信号変換部とを備え、
前記信号変換部は、
前記ｋバンド信号から照明光源の種類を推定して照明特性データを算出する照明特性データ算出部と、
前記照明特性データに応じて、前記ｋバンド信号を前記ｎバンド信号に変換する照明スペクトル推定部とを有する、
ことを特徴とする照明情報検出装置。
【請求項２】
前記ｋバンド検出部は、カットオフ波長が段階的に異なるｍ個の光学的ロングパスフィルタを有し、
前記照明光を前記ｍ個の光学的ロングパスフィルタを通してｍチャネル信号を検出し、
前記ｍチャネル信号の差分によって、ｍ＞ｋなるｋバンド信号を得ることを特徴とする、請求項１に記載の照明情報検出装置。
【請求項３】
前記ｍ種類の異なる光学的ロングパスフィルタは、モザイクフィルタとして構成され、
前記モザイクフィルタに近接したマトリックス型検出素子によってｍチャネル検出することを特徴とする、請求項２に記載の照明情報検出装置。
【請求項４】
前記照明特性データ算出部は、前記ｋバンド信号のうち少なくとも１つのバンド信号の強度と少なくとも更にもう１つのバンド信号の強度との比を光源評価値として、前記照明光源の種類を推定することを特徴とする、請求項１から請求項３の何れかに記載の照明情報検出装置。
【請求項５】
前記照明特性データ算出部は、利用されていると推定された前記光源評価値を複数取得した場合に、前記複数の光源評価値によって正規化した光源評価値によって、照明光源の種類の混合比を推定することを特徴とする、請求項４に記載の照明情報検出装置。
【請求項６】
前記ｋバンド信号の検出バンドは、４３６ｎｍ，５４４ｎｍ，６１２ｎｍのうち少なくとも１つを含むように構成されていることを特徴とする、請求項２または請求項３に記載の照明情報検出装置。
【請求項７】
前記ｋバンド検出部と前記信号変換部との間でｋバンド信号を無線伝送することを特徴とする、請求項１から請求項６の何れかに記載の照明情報検出装置。
【請求項８】
前記信号変換部は、デジタルカメラに備えられ、該デジタルカメラの映像処理部により構成されることを特徴とする、請求項１から請求項７の何れかに記載の照明情報検出装置。
【請求項９】
照明光の情報を有するｋバンド信号から照明光源の種類を推定し照明特性データを算出する照明特性データ算出部と、
前記照明特性データに応じて、前記ｋバンド信号をｋ＜ｎなるｎバンド信号に変換する照明スペクトル推定部を備えることを特徴とする信号変換装置。
【請求項１０】
照明光の情報を有するｋバンド信号から照明光源の種類を推定し第１照明特性データを算出する第１照明特性データ算出部と、
前記第１照明特性データに応じて、前記ｋバンド信号をｋ＜ｋ’なるｋ’バンド信号に変換する第１照明スペクトル推定部と、
前記ｋ’バンド信号から前記照明光源の種類を推定し第２照明特性データを算出する第２照明特性データ算出部と、
前記第２照明特性データに応じて、前記ｋ’バンド信号をｋ’＜ｋ”なるｋ”バンド信号に変換する第２照明スペクトル推定部と、
前記ｋ”バンド信号から前記照明光源の種類を推定し第３照明特性データを算出する第３照明特性データ算出部と、
前記第３照明特性データに応じて、前記ｋ”バンド信号をｋ”＜ｎなるｎバンド信号に変換する第３照明スペクトル推定部とを備えることを特徴とする信号変換装置。
【請求項１１】
前記第１照明特性データ算出部は前記照明光源の大分類を推定し、
前記第２照明特性データ算出部は前記照明光源の中分類を推定し、
前記第３照明特性データ算出部は前記照明光源の小分類を推定することを特徴とする請求項１０に記載の信号変換装置。
【請求項１２】
照明光の情報を有するｋｉバンド信号を入力する入力段と、
入力された前記ｋｉバンド信号から照明光源の種類を推定し照明特性データを算出する照明特性データ算出部と、
前記照明特性データに応じて、前記ｋｉバンド信号をｋｉ＜ｋｉ＋１なるｋｉ＋１バンド信号に変換する照明スペクトル推定部と、
前記照明スペクトル推定部の出力段から前記入力段へのフィードバック回路とを備え、
前記ｋｉバンド信号から前記ｋｉ＋１バンド信号への変換を複数回繰り返してｎバンド信号を得ることを特徴とする信号変換装置。
【請求項１３】
照明光の情報を有するｋバンド信号から照明光源の種類を推定し照明特性データを算出する照明特性データ算出ステップと、
前記照明特性データに応じて、前記ｋバンド信号をｋ＜ｎなるｎバンド信号に変換する照明スペクトル推定ステップとを有する照明情報信号変換方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、照明情報検出装置、照明情報信号変換装置および照明情報信号変換方法に関わるものである。
【背景技術】
【０００２】
近年のデジタルカメラの進展に伴い、撮影した画像を色再現性よくモニタ表示したいという要求が高まっている。そのためには、撮影時の被写体を照射する照明光源の特性を利用して色再現性を高めたり（例えば特許文献１を参照）、画像表示に用いるモニタの色特性やモニタ周辺の照明特性を考慮して色補正したりする方法や装置が各種提案されている。
【０００３】
例えば、回折格子と１２８ピクセル程度のセンサを用いて照明光やモニタ色、プリンタ出力パターンの分光分布特性を検出する装置が知られている。この装置では回折格子を利用していることから、高精度に分光分布を計測することができ、輝線スペクトルがあるような照明光源（例えば蛍光灯など）の分光分布特性も検出することができる。しかしながら回折格子はそれ自体が高価であること、および構成する光学系の組立て位置精度も必要であること等の問題も有する。
【０００４】
一方で、光学フィルタを用いて少ないバンド数で分光分布を検出する方法も提案されている（例えば特許文献２を参照）。この光学フィルタを用いる方式は安価で組立て精度もそれほど必要とはされない。しかしながら、この方式では光学フィルタを用いていることからバンド幅が広く、所定範囲のスペクトルが平均化されてしまい、その結果、蛍光灯のような輝線スペクトルを高精度に検出できない等の欠点を有する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開平１１−０８５９５２号公報
【特許文献２】特表２００４−５２７７２９号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
そこで本発明では、光学フィルタを用いた場合のようにバンド数が十分に確保できない場合でも、多バンドセンサと同程度の高精度な分光分布を取得できる装置を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明の上記課題は、照明光を検出してｋバンド信号を出力するｋバンド検出部と、前記ｋバンド信号をｋ＜ｎなるｎバンド信号に変換する信号変換部とを備え、前記信号変換部は、前記ｋバンド信号から照明光源の種類を推定し照明特性データを算出する照明特性データ算出部と、前記照明特性データに応じて、前記ｋバンド信号を前記ｎバンド信号に変換するための変換行列を設定する照明スペクトル推定部とを有する照明情報検出装置によって解決される。すなわち、ｋバンド信号から、どのような光源情報（光源種類、割合等）かを判別し、この光源情報を用いて照明スペルトルを推定するために用いる特性データを算出／選択して用いる。このとき、ｋは４〜１６バンド程度であることが考えられ、ｎは６４〜２５６バンド程度であることが考えられる。
【０００８】
また、前記ｋバンド検出部は、カットオフ波長が段階的に異なるｍ個の光学的ロングパスフィルタを有し、前記照明光を前記ｍ個の光学的ロングパスフィルタを通してｍチャネル信号を検出し、前記ｍチャネル信号の差分によって、ｍ＞ｋなるｋバンド信号を得ることが好ましい。さらに、前記ｍ種類の異なる光学的ロングパスフィルタは、モザイクフィルタとして構成され、前記モザイクフィルタに近接したマトリックス型検出素子によってｍチャネル検出することが好ましい。このように構成することにより、検出器の構成が小型で部品点数も少なくすることができる。
【０００９】
また、前記照明特性データ算出部は、前記ｋバンド信号のうち少なくとも１つのバンド信号の強度と少なくとも更にもう１つのバンド信号の強度との比を光源評価値として、前記照明光源の種類を推定する。さらに、前記照明特性データ算出部は、利用されていると推定された前記光源評価値を複数取得した場合に、前記複数の光源評価値によって正規化した光源評価値によって、照明光源の種類の混合比を推定する。
【００１０】
前記ｋバンド信号の検出バンドは、４３６ｎｍ，５４４ｎｍ，６１２ｎｍのうち少なくとも１つを含むように構成されていることが好ましい。すなわち、蛍光灯の輝線スペクトルに対応する分光分布を含むことが好ましい。
【００１１】
前記ｋバンド検出部と前記信号変換部と間でｋバンド信号を無線伝送することが考えられる。このとき、ｋバンド検出部をリモコンに備える構成、あるいはｋバンド検出部をカメラ付き携帯電話に備える構成などの応用例が考えられる。
【００１２】
また、前記信号変換部は、デジタルカメラに備えられ、該デジタルカメラの映像処理部と兼用されることが好ましい。一般にデジタルカメラは、いわゆる画像エンジン等の映像処理部／画像処理部を備えている。よって、信号変換部を映像処理部と兼用あるいは映像処理部に内蔵することにより、部品点数を減らすと共に、本発明の応用であるオートホワイトバランス等の処理へ迅速に利用できる。
【００１３】
本発明のもう１つの態様として、照明光の情報を有するｋバンド信号から照明光源の種類を推定し照明特性データを算出する照明特性データ算出部と、前記照明特性データに応じて、前記ｋバンド信号をｋ＜ｎなるｎバンド信号に変換する照明スペクトル推定部を備える信号変換装置がある。
【００１４】
また、照明光の情報を有するｋバンド信号から照明光源の種類を推定し第１照明特性データを算出する第１照明特性データ算出部と、前記第１照明特性データに応じて、前記ｋバンド信号をｋ＜ｋ’なるｋ’バンド信号に変換する第１照明スペクトル推定部と、前記ｋ’バンド信号から前記照明光源の種類を推定し第２照明特性データを算出する第２照明特性データ算出部と、前記第２照明特性データに応じて、前記ｋ’バンド信号をｋ’＜ｋ”なるｋ”バンド信号に変換する第２照明スペクトル推定部と、前記ｋ”バンド信号から前記照明光源の種類を推定し第３照明特性データを算出する第３照明特性データ算出部と、前記第３照明特性データに応じて、前記ｋ”バンド信号をｋ”＜ｎなるｎバンド信号に変換する第３照明スペクトル推定部とを備えることも好ましい。特に、前記第１照明特性データ算出部は前記照明光源の大分類を推定し、前記第２照明特性データ算出部は前記照明光源の中分類を推定し、前記第３照明特性データ算出部は前記照明光源の小分類を推定することが望ましい。
【００１５】
また、照明光の情報を有するｋｉバンド信号を入力する入力段と、入力された前記ｋｉバンド信号から照明光源の種類を推定し照明特性データを算出する照明特性データ算出部と、前記照明特性データに応じて、前記ｋｉバンド信号をｋｉ＜ｋｉ＋１なるｋｉ＋１バンド信号に変換する照明スペクトル推定部と、前記照明スペクトル推定部の出力段から前記入力段へのフィードバック回路とを備え、前記ｋｉバンド信号から前記ｋｉ＋１バンド信号への変換を複数回繰り返してｎバンド信号を得ることも可能である。
【発明の効果】
【００１６】
本発明によれば、少ないバンド数でも高精度な照明分光分布を得られることができるため、部品点数が少なく小型かつ高精度な照明情報検出装置を提供できる。
【図面の簡単な説明】
【００１７】
【図１】本発明の実施による照明情報検出装置のブロック図である。
【図２】本発明の実施による照明判定部のブロック図である。
【図３】本発明の実施によるデータ算出部のブロック図である。
【図４】蛍光灯のスペクトルデータの分光分布図である。
【図５】ハロゲンランプのスペクトルデータの分光分布図である。
【図６】ＬＥＤ照明のスペクトルデータの分光分布図である。
【図７】本発明の実施による照明スペクトル推定部のブロック図である。
【図８】ｋバンド信号とｎバンド信号のスペクトルデータを示す図である。
【図９】本発明の実施によるｋバンド検出部のブロック図である。
【図１０】本発明の実施によるｋバンド検出部の構成例を示す概略図である。
【図１１】本発明の実施によるｋバンド検出部のフィルタの組み合わせを示す図である。
【図１２】本発明の実施によるｋバンド検出の分光分布特性を示す図である。
【図１３】蛍光灯のスペクトル分布とｋバンド検出の分光分布特性を示す図である。
【図１４】ハロゲンランプのスペクトル分布とｋバンド検出の分光分布特性を示す図である。
【図１５】ＬＥＤ照明のスペクトル分布とｋバンド検出の分光分布特性を示す図である。
【図１６】本発明の第２実施例を示すブロック図である。
【図１７】照明光源スペクトルデータベースの構造を示す図である。
【図１８】本発明の第３実施例を示すブロック図である。
【図１９】本発明をデジタルカメラに応用した実施例を示す概略図である。
【図２０】本発明をオートホワイトバランスに応用した実施例を示す概略図である。
【図２１】本発明をカメラのリモコンに応用した実施例を示す概略図である。
【図２２】本発明をカメラ付き携帯電話に応用した実施例を示す概略図である。
【発明を実施するための形態】
【００１８】
以下、図面を参照しながら本発明を詳細に説明する。
【実施例１】
【００１９】
図１は、本発明の実施による照明情報検出装置のブロック図である。図１の照明情報検出装置は、照明光を検出してｋバンド信号を出力するｋバンド検出部２と、入力されるｋバンドの信号からｎバンドの信号（ｋ＜ｎ）を出力する信号変換部１とを備え、さらに信号変換部１は照明特性データを算出する照明特性データ算出部３と照明特性データに応じてｎバンドの信号を演算する照明スペクトル推定部４を有する。照明特性データ算出部３はｋバンド検出部２から取得するｋバンド信号を用いて照明特性データを算出し、照明スペクトル推定部４は照明特性データを用いて照明スペクトルの推定（ｋバンドの信号からｎバンドの信号への変換）を行う。
【００２０】
さらに、照明特性データ算出部３は照明判定部５とデータ算出部６とを備える。照明判定部５はｋバンド信号から照明光源の種類および割合を判定し、データ算出部６は判定された照明情報データから照明特性データを算出する。以下、図２および図３を参照して、照明判定部５およびデータ算出部６をより詳細に説明する。
【００２１】
図２に示されるように照明判定部５は、特定光源成分検出部７と照明混合比判定部８とを備えている。特定光源成分検出部７は、ｋバンド検出部２から取得するｋバンド信号を用いて光源評価値を算出する。ここで、光源評価値としては、後述するＥ１，Ｅ２，Ｅ３等を用いることができ、この光源評価値によって照明光源の種類を特定することができる。照明混合比判定部は８、特定光源成分検出部７によって得られた光源評価値により、特定された照明光源の混合比を判定する。したがって、照明判定部５からの出力である照明情報データは、照明光源の種類および割合が含まれている。
【００２２】
図３に示されるデータ算出部６は、対象データ読み出し部９と照明光源スペクトルデータベース１０と主成分分析部１１とを備える。照明光源スペクトルデータベース１０には、図４から図６に示されるような、様々な光源のスペクトルデータが記憶されている。また、照明光源スペクトルデータベース１０は自然光データベース１２と人工光データベース１３を分けて備えることも可能である。対象データ読み出し部９は、照明情報データ（照明光源とその割合）に応じて、照明光源スペクトルデータベース１０から該当するスペクトルデータを読み出して、これらのスペクトルデータを主成分分析部１１に送る。主成分分析部１１では送られたスペクトルデータの全てを用いて主成分分析を行い、この結果を照明特性データとして照明スペクトル推定部４へ送る。
【００２３】
次に、図７のブロック図を用いて、照明スペクトル推定部４のより詳細な説明をする。
【００２４】
図７に示される照明スペクトル推定部４は、推定マトリクス演算部１４と推定演算部１５とを備える。推定マトリクス演算部１４では、データ算出部６より得られた照明特性データからスペクトル推定マトリクスＴ（ｎ×ｋ行列）を算出し、推定演算部１５ではスペクトル推定マトリクスＴを利用して、ｋバンドの信号からｎバンドの信号への変換を行う。
【００２５】
上記構成によれば、照明光源の種類に応じて変換行列を設定するので、従来よりも精度良くｋバンド信号からｋ＜ｎなるｎバンド信号へ変換することができる。例えば、図８に示されるように輝線を含むようなスペクトルであっても、少ないバンド数の検出信号から高精度にスペクトルの推定することが出来る。特に、混合比の大きさに応じて照明特性データを生成するので、寄与の大きさを反映した推定が可能である。また、寄与が少ない光源の情報も利用することから、寄与が少ない光源の特性も無視されることなく、計算に反映される。なお、ここではスペクトルデータベースから読み出すデータを混合比の割合により変えるようにしたが、各光源の主成分をあらかじめ計算しておき、混合比に応じた重みを乗算するようにして照明特性データを求めてもよいのは言うまでもない。
【００２６】
次に、本発明の実施によるｋバンド信号の取得部分の構成（ｋバンド検出部２）および取得方法に関する説明をする。
【００２７】
図９は、本発明の実施に係るｋバンド検出部のブロック図である。同図に示されるように、本実施例のｋバンド検出部２は、光学系１６とフィルタ１７とセンサ部１８とＡ／Ｄコンバータ１９と信号補正部２０と差分演算部２１と信号記憶部２２とを備え、照明光を検出しｋバンド信号を出力する。
【００２８】
上記のｋバンド検出部２は、例えば図１０に示されるような構成をとることが出来る。図１０に示される構成例では、光学系１６としての積分球２３と、フィルタ１７としての１６色モザイクフィルタ２４と、センサ部１８としてのマトリックス型検出素子２５とを備える。さらに、信号補正部２０、差分演算部２１および信号記憶部２２は基板部２６に備えることもでき、基板部の外に別個に備える構成も可能である。
【００２９】
上記のｋバンド検出部２は、光学系１６によって検出した照明光を、フィルタ１７によってｍ分割分光し（図１０の例ではｍ＝１６）、センサ部１８によってｍチャネル検出をする。このとき、フィルタの分光特性は、図１１に示されるように、カットオン波長が段階的に異なる光学的ロングパスフィルタを組み合わせて用いる。センサ部１８によって検出されたｍチャネル信号は、Ａ／Ｄコンバータ１９によってデジタル信号に変換され、信号補正部２０によってダーク（暗電流）補正、リニア補正、および各センサ間でのばらつき等を補正する。その後、差分演算部２１によって、ｍチャネルの分光特性ｆ１〜ｆ１６から以下のように差分演算する。
【００３０】
ｇ１＝ｆ２−ｆ１、
ｇ２＝ｆ３−ｆ２、
・
・
ｇｍ−１＝ｆｍ−ｆｍ−１．
【００３１】
このように差分演算した結果、ｍ−１チャネル信号（Ｖi：ｉ＝１,…,ｍ−１）は図１２のようなバンドパスフィルタの組と同様の分光分布特性ｇ１〜ｇ１５を有する信号となっている。なお、このｋバンド検出部２では、センサの数ｍと出力される信号数ｋが必ずしも一致しない。本構成では、ｋ＜ｍであり、特にｋ＝ｍ−１となっている。
【００３２】
上記のように構成することにより、精度よく製造することが困難であるバンドパスフィルタを用いることなく、色素フィルタ（色ガラスとも云う）等の製造が容易であるロングパスフィルタを用いてｋバンド検出が行える。
【００３３】
次に、上記のように検出したｋバンド信号から、照明光源およびその混合比の判定する方法を説明する。すなわち、先述した照明判定部５の機能の詳細について説明する。
【００３４】
照明判定部５は、後段の照明スペクトルデータベース１０に格納されているスペクトルデータを選択するためのものである。一方、照明スペクトルデータベース１０に格納されているスペクトルデータは、図４から図６のように種類毎に特徴的なスペクトルを有する。特定光源成分検出部７は、この照明光源の特徴となるスペクトルに着目して照明光源の判別を行う。ここでは、代表的な照明光源として、蛍光灯、ハロゲンランプおよびＬＥＤ照明に関して説明を行う。
【００３５】
図４は代表的な蛍光灯のスペクトル分布を示している。同図から読み取れるように、蛍光灯は輝線スペクトルが存在し、強度の強い波長が何本かあるのが特徴である。３波長型および高演色型のいずれにおいても、４４０ｎｍ、５４４ｎｍ、６２０ｎｍ付近に共通して輝線スペクトルが存在する。そこで、ｋバンド検出部２からの検出信号において、この３つのスペクトルが他のスペクトルに対する割合を判別すれば蛍光灯であるか否かを判断することができる。例えば図１３に示すように、ｋバンド検出部２から得られるバンドパスでそれぞれの中心波長が
ｇ２ ：４３６ｎｍ，
ｇ１０：５４４ｎｍ，
ｇ１１：６１２ｎｍ
とすれば、蛍光灯ではこの３つの信号値が他の値よりも極端に大きい。このため、照明光源として蛍光灯を用いた場合には
Ｅ１＝(Ｖ２＋Ｖ１０＋Ｖ１１)／(V1+V3+V4+V5+V6+V7+V8+V9+V12+V13+V14+V15)
の値が大きくなる。よって、Ｅ１を用いて、照明光源が蛍光灯であるか否かを判断することができる。
【００３６】
また、図５に示すように、ハロゲンランプの場合には低波長に比較して、長波長成分が大きいという特徴を有する。このため、照明光源としてハロゲンランプを用いた場合は、図１４に示されるように、長波長よりの検出信号Ｖ１５，Ｖ１４，Ｖ１３は相対的に高くなる。よって、例えば
Ｅ２＝(Ｖ１３＋Ｖ１４＋Ｖ１５)／（Ｖ１＋Ｖ２＋Ｖ３)
の値が大きくなり、この値を用いて照明光源がハロゲンランプであるか否かを判断することができる。
【００３７】
さらに、ＬＥＤ照明の場合には、図６に示すように特定の波長成分だけが他よりも大きくなるという特徴を有する。このため、照明光源としてＬＥＤ照明を用いた場合は、図１５に示されるように、ある特定の検出信号が相対的に高くなる。よって、例えば、
Ｅ３＝ｍａｘ{Ｖｉ}／ｍａｘ{Ｖｊ}
の値が大きくなり、この値を用いて、照明光源がＬＥＤ照明であるか否かを判断することができる。
【００３８】
照明混合比判定部８では、これらのＥ１，Ｅ２，Ｅ３をもとにそれぞれの光源の混合比を判定する。Ｅ１，Ｅ２，Ｅ３の大きさは、蛍光灯、ハロゲンおよびＬＥＤの強度をあらわし、
α１＝c1Ｅ１／（c1Ｅ１＋c2Ｅ２＋c3Ｅ３），
α２＝c2Ｅ２／（c1Ｅ１＋c2Ｅ２＋c3Ｅ３），
α３＝c3Ｅ３／（c1Ｅ１＋c2Ｅ２＋c3Ｅ３）
として計算すると、α１＋α２＋α３＝１である。よって、これらα１，α２，α３を各光源の混合比とする。なお、c1 c2 c3はＥ１、Ｅ２、Ｅ３のスケールを合わせるための係数である。
【００３９】
上記構成によれば、小型かつ部品点数の少ない照明光検出装置が構成できる。また、照明光源の種類およびその割合に応じた補間を行うので、少ないバンド数での検出でも多バンド検出と同程度の高精度な分光分布を取得することができる。
【実施例２】
【００４０】
図１６は、本発明の第２実施例を示すブロック図である。同図に示されるように、本実施例の信号変換部１は、第１信号変換部２７と第２信号変換部２８と第３信号変換部２９とを備え、これらの第１信号変換部２７、第２信号変換部２８および第３信号変換部２９は、実施例１における信号変換部１と実質的に同等の構成を有する。第１信号変換部２７は、ｋバンド検出部からｋバンド信号を受信してｋ’バンド信号に変換し、第２信号変換部２８は、第１信号変換部からｋ’バンド信号を受信してｋ”バンド信号に変換し、第３信号変換部２９は、第２信号変換部からｋ”バンド信号を受信してｎバンド信号に変換する。ここで、ｋ＜ｋ’＜ｋ”＜ｎとなり、より高精度の情報に順次変換される。
【００４１】
第１信号変換部２７、第２信号変換部２８および第３信号変換部２９は、実施例１における信号変換部１と実質的に同等の構成を有するが、内部の照明光源スペクトルデータベースが異なる。本実施例では、照明光源スペクトルデータベース１０を、図１７に示されるように大分類、中分類、および小分類に構造化し、それぞれを第１信号変換部２７、第２信号変換部２８および第３信号変換部２９に備える。そして、第１信号変換部２７では、自然光と人工照明などの大分類を判定し、第２信号変換部２８では、太陽光、晴天光、曇天光など、あるいは蛍光灯、ハロゲンランプ、ＬＥＤ照明などの中分類を判定し、第３信号変換部２９では、蛍光灯の種類などの小分類を判定する。
【００４２】
照明光源の判定を大分類レベル（自然光または人工照明）のみにしてしまうと、精度向上の効果を大きく期待することはできない。一方、小分類レベル（光源の細分類）の判定には大きく誤判定してしまうという危険性がある。本実施例では多段階で照明スペクトルの推定を行うことにより、誤判定の危険性を避けながらも高精度は判定を行うことができる。
【実施例３】
【００４３】
図１８は、本発明の第３実施例を示すブロック図である。本実施例は、第２実施例を変形したものと考えることができる。先述したように第２実施例の第１信号変換部２７、第２信号変換部２８および第３信号変換部２９は、実施例１における信号変換部１と実質的に同等の構成を有する。そこで、本実施例では、信号変換部１の出力段から入力段へのフィードバック回路を備えることによって、第２実施例における第１信号変換部２７、第２信号変換部２８および第３信号変換部２９を共有化する。
【００４４】
図１８に示される信号変換部１は内部に不図示のカウンタを備え、カウンタビットを付加したｋバンド信号（これをｋｉバンド信号と表記する）をインクリメントしながら、信号変換を反復する。このとき、信号変換部１の内部における照明光源の推定は、ｋｉバンド信号のカウンタビットに応じて大分類、中分類、小分類などのように分類精度を変化させることができる。本実施例によれば、部品点数を増やすことなく、誤判定の危険性を避けながらも高精度な判定を行うことができる。
【実施例４】
【００４５】
図１９は、本発明をデジタルカメラに適用した実施例を示す概略図であり、代表的なデジタル一眼レフカメラの構成に、ｋバンド検出部２を追加した構成となっている。ここで、ｋバンド検出部２としては、実施例１にて説明したｋバンド検出部２を用いることができ、取り付け位置は、照明光を検出するのに適切な位置に取り付けることが可能である。
【００４６】
その他、代表的なデジタル一眼レフカメラの構成として、カメラレンズ３０とクイックリターンミラー３１と撮像素子３２とファインダー部３３と映像処理部３４と画像記憶部３５と操作設定ボタン３６と液晶ディスプレイ３７とが図示されている。カメラレンズ３０から入射した光線は、クイックリターンミラー３１によってファインダー部３３へ反射され、あるいは撮像時にはクイックリターンミラー３１を光路から外して、撮像素子３２に結像する。撮像素子３２によって撮像された画像信号は映像処理部３４によって処理され、画像記憶部３５に保存および液晶ディスプレイ３６に表示される。また、操作設定ボタン３７によって、映像処理部３４による処理を設定することができる。
【００４７】
本発明の実施例４では、上記のように取り付けたｋバンド検出部２からのｋバンド信号を、映像処理部３４によって処理して、ｎバンド信号に変換する。すなわち、実施例１（あるいは実施例２、３）における信号変換部１と、映像処理部３５とを兼用する構成とする。このように構成することにより、部品点数の増加を最小限に抑えることができる。また、取得したｎバンド信号が映像処理部３５によって得られるので、ホワイトバランス等の処理にすぐに利用することができる。
【００４８】
更に、算出したｎバンド信号を撮影した画像データと関連付けて画像記憶部３５に保存することにより、パーソナルコンピュータ等の外部処理装置での画像処理にｎバンド信号を活用することが可能である。
【実施例５】
【００４９】
図２０は、本発明をオートホワイトバランスへ応用した実施例を示すブロック図である。同図に示された実施例５は、信号変換部１とｋバンド検出部２とオートホワイトバランス部３８を備え、さらにオートホワイトバランス部３８はゲイン設定部３９とマトリクス選択部４０とゲイン補正部４１とマトリクス記憶部４２とマトリクス補正部４３と色変換部４４を備える。
【００５０】
本実施例では、信号変換部１で得られた照明情報データ（光源種類／割合）をオートホワイトバランス部に送信し、ゲイン設定およびマトリクス選択に利用する。ゲイン設定部３９では、照明情報データにしたがってＲＧＢゲインを設定し、ゲイン補正部４１にてＲＧＢ画像データのゲイン補正を行う。マトリクス選択部４０は、照明情報データに含まれる光源種類にしたがって、マトリクス記憶部４２に記憶されている複数の色変換マトリクスの中から色変換マトリクスを選択し、これらをマトリックス補正部に送る。マトリックス補正部は、選択された色変換マトリクスを光源種類の割合にしたがって再計算して補正マトリクスを得る。そして色変換部４４では、この補正マトリクスによってＲＧＢ画像データの色変換を行う。
【００５１】
本発明の実施例５によれば、照明情報データに応じてオートホワイトバランスの係数を設定することにより、複数の光源で被写体が照射されている場合にも好ましい色で再現することができる。
【実施例６】
【００５２】
本発明の実施例６ではカメラのリモコン４５に取り付ける照明検出センサをｋバンド検出部２とする。カメラをリモコンで操作する場合に、リモコンに照明検出センサを取り付ける構成は、被写体に近い位置で照明検出を行えるので好ましい。図２１に示されるように、本実施例では、このときの照明検出センサをｋバンド検出部２として、カメラ本体（またはＰＣでもよい）に備えたリモコン受信器４６へｋバンド信号を伝送する。これにより、データ量を少なく（すなわち高速に）伝送でき、かつ消費電力も少なくできる。また、リモコン内に信号処理部も不要なことからコストも抑えることができる。
【実施例７】
【００５３】
図２２に示される実施例７は、カメラ付き携帯電話４７に本発明を応用したものである。携帯電話等のモバイル機器は小型かつ消費電力も少なくしなければいかないという制約がある。そこでオートホワイトバランス等の処理をネットワーク上のサーバ４８で実行する構成が考案されている。このとき、カメラ付き携帯電話４７にはｋバンド検出器のみを備え、ｋバンド信号を画像（あるいは映像）と共に送信し、サーバ４８上の信号変換部によってｎバンド信号に変換する構成が考えられる。このことにより、送信データ量を少なくすることができ、すなわち消費電力も少なくできるので、携帯電話等のモバイル機器の用途に好適である。
【符号の説明】
【００５４】
１      信号変換部
２      ｋバンド検出部
３      照明特性データ算出部
４      照明スペクトル推定部
５      照明判定部
６      データ算出部
７      特定光源成分検出部
８      照明混合比判定部
９      対象データ読み出し部
１０    照明光源スペクトルデータベース
１１    主成分分析部
１２    自然光データベース
１３    人工光データベース
１４    推定マトリクス演算部
１５    推定演算部
１６    光学系
１７    フィルタ
１８    センサ部
１９    Ａ／Ｄコンバータ
２０    信号補正部
２１    差分演算部
２２    信号記憶部
２３    積分球
２４    １６色モザイクフィルタ
２５    マトリックス型検出素子
２６    基板部
２７    第１信号変換部
２８    第２信号変換部
２９    第３信号変換部
３０    カメラレンズ
３１    クイックリターンミラー
３２    撮像素子
３３    ファインダー部
３４    映像処理部
３５    画像記憶部
３６    操作設定ボタン
３７    液晶ディスプレイ
３８    オートホワイトバランス部
３９    ゲイン設定部
４０    マトリクス選択部
４１    ゲイン補正部
４２    マトリクス記憶部
４３    マトリクス補正部
４４    色変換部
４５    リモコン
４６    リモコン受信器
４７    カメラ付き携帯電話
４８    サーバ
【図１】
2011038847.tif 000003
【図２】
2011038847.tif 000004
【図３】
2011038847.tif 000005
【図４】
2011038847.tif 000006
【図５】
2011038847.tif 000007
【図６】
2011038847.tif 000008
【図７】
2011038847.tif 000009
【図８】
2011038847.tif 000010
【図９】
2011038847.tif 000011
【図１０】
2011038847.tif 000012
【図１１】
2011038847.tif 000013
【図１２】
2011038847.tif 000014
【図１３】
2011038847.tif 000015
【図１４】
2011038847.tif 000016
【図１５】
2011038847.tif 000017
【図１６】
2011038847.tif 000018
【図１７】
2011038847.tif 000019
【図１８】
2011038847.tif 000020
【図１９】
2011038847.tif 000021
【図２０】
2011038847.tif 000022
【図２１】
2011038847.tif 000023
【図２２】
2011038847.tif 000024