(57)【要約】【課題】画像に適したシェーディング補正係数を選択することのできる画像処理装置及び画像処理方法を提供する。【解決手段】画像を複数のブロックに分割し、ブロック毎に画素値の統計値を算出する統計部１１８と、統計値に基づいて、画像に適切なシェーディング推定係数を選択する推定部１２０と、適切なシェーディング推定係数に対応するシェーディング補正係数を画像に適用し、画像のシェーディングを補正する補正部１２６とを備え、推定部１２０は、ブロック特性値を算出するブロック特性部２０１と、ブロック重みを算出するブロック重み部２０２と、ブロック特性値とブロック重みとに基づいてグループ特性値を算出するグループ特性部２０３と、シェーディング推定係数評価値を算出する評価部２０４と、画像に適切なシェーディング推定係数を選択する選択部２０５とを有する。【選択図】図１
2015099962.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像を複数のブロックに分割し、前記ブロック毎に画素値の統計値を算出する統計部と、
前記統計値に基づいて、前記画像に適切なシェーディング推定係数を選択する推定部と、
前記適切なシェーディング推定係数に対応するシェーディング補正係数を前記画像に適用し、前記画像のシェーディングを補正する補正部と
を備える画像処理装置であって、
前記推定部は、      
前記統計値にシェーディング推定係数を適用して前記ブロック毎にブロック特性値を算出するブロック特性部と、
注目ブロックの前記ブロック特性値と近傍ブロックの前記ブロック特性値との類似度に基づいて、前記注目ブロックのブロック重みを算出するブロック重み部と、
前記ブロックを前記画像の中央部からの距離に基づいて複数のグループに分類し、前記ブロック特性値と前記ブロック重みとに基づいて前記グループ毎にグループ特性値を算出するグループ特性部と、
前記グループ特性値に基づいて前記シェーディング推定係数毎にシェーディング推定係数評価値を算出する評価部と、
前記シェーディング推定係数評価値に基づいて前記画像に適切なシェーディング推定係数を選択する選択部と
を有する画像処理装置。
【請求項２】
前記ブロック重み部は、前記ブロック重みを、前記類似度が大きいときは大きく、前記類似度が小さいときは小さくなるように算出する
請求項１記載の画像処理装置。
【請求項３】
前記ブロック重み部は、前記ブロック重みを空間フィルタを用いて算出する
請求項１又は請求項２に記載の画像処理装置。
【請求項４】
前記ブロック重み部は、ＲＧＢ値をＨＳＶ変換し、色相、彩度又は明度の少なくとも１つを用いて前記ブロック重みを算出する
請求項１乃至請求項３のいずれか１項に記載の画像処理装置。
【請求項５】
前記ブロック特性部は、
前記統計値に前記シェーディング推定係数と全画面のＲＧＢバランスを一致させるための係数とを適用して前記ブロック特性値を算出する
請求項１乃至請求項４のいずれか１項に記載の画像処理装置。
【請求項６】
前記ブロック特性値が、Ｒ信号比又はＢ信号比の少なくとも１つである
請求項１乃至請求項５のいずれか１項に記載の画像処理装置。
【請求項７】
前記評価部は、
前記画像の中央部のグループから順番に前記グループ特性値を閾値判定して前記グループから基準グループを選択し、
前記基準グループのグループ特性値と、前記基準グループの外側にあるグループのグループ特性値との差分の絶対値を前記外側にあるグループ毎に算出し、
前記差分の絶対値の総和を前記シェーディング推定係数評価値として算出する
請求項１乃至請求項６のいずれか１項に記載の画像処理装置。
【請求項８】
画像を複数のブロックに分割し、前記ブロック毎に画素値の統計値を算出する統計ステップと、
前記統計値に基づいて、前記画像に適切なシェーディング推定係数を選択する推定ステップと、
前記適切なシェーディング推定係数に対応するシェーディング補正係数を前記画像に適用し、前記画像のシェーディングを補正する補正ステップと
を有する画像処理方法であって、
前記推定ステップは、    
前記統計値にシェーディング推定係数を適用して前記ブロック毎にブロック特性値を算出するステップと、
注目ブロックの前記ブロック特性値と近傍ブロックの前記ブロック特性値との類似度に基づいて、前記注目ブロックのブロック重みを算出するステップと、
前記ブロックを前記画像の中央部からの距離に基づいて複数のグループに分類し、前記ブロック特性値と前記ブロック重みとに基づいて前記グループ毎にグループ特性値を算出するステップと、
前記グループ特性値に基づいて前記シェーディング推定係数毎にシェーディング推定係数評価値を算出するステップと、
前記シェーディング推定係数評価値に基づいて前記画像に適切なシェーディング推定係数を選択するステップと
を有する画像処理方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は画像処理装置及び画像処理方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
撮像装置に赤外カットフィルタを適用したときに、撮像画像に色シェーディングが生じることがある。特許文献１には、そのような色シェーディングを補正する画像処理装置として、撮像画像に複数のシェーディング補正係数をそれぞれ適用し、適切に色シェーディングを補正できたシェーディング補正係数を選択し、当該撮像画像に選択したシェーディング補正係数を適用して、当該撮像画像の色シェーディングを補正し出力する画像処理装置が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１３−１９８０４１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
上記の画像処理装置では、撮像画像を複数のブロックに分割し、ブロック毎の画素値の統計値を求め、この統計値とシェーディング補正係数のブロック毎の係数値とを乗算し、乗算結果の撮像画像内での分散値を求める。この分散値をシェーディング補正係数毎に求め、分散値がいちばん小さいシェーディング補正係数を、適切に色シェーディングを補正できたシェーディング補正係数として選択する。
しかしながら、撮像シーンが複雑であったときに、分散値がいちばん小さいシェーディング補正係数が、必ずしも適切に色シェーディングを補正できるシェーディング補正係数とならないという問題点があった。
【０００５】
本発明は、このような問題点を解決するためになされたものであり、画像に適したシェーディング補正係数を選択することのできる画像処理装置及び画像処理方法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】
【０００６】
本発明に係る画像処理装置は、画像を複数のブロックに分割し、前記ブロック毎に画素値の統計値を算出する統計部と、前記統計値に基づいて、前記画像に適切なシェーディング推定係数を選択する推定部と、前記適切なシェーディング推定係数に対応するシェーディング補正係数を前記画像に適用し、前記画像のシェーディングを補正する補正部とを備え、前記推定部は、前記統計値にシェーディング推定係数を適用して前記ブロック毎にブロック特性値を算出するブロック特性部と、注目ブロックの前記ブロック特性値と近傍ブロックの前記ブロック特性値との類似度に基づいて、前記注目ブロックのブロック重みを算出するブロック重み部と、前記ブロックを前記画像の中央部からの距離に基づいて複数のグループに分類し、前記ブロック特性値と前記ブロック重みとに基づいて前記グループ毎にグループ特性値を算出するグループ特性部と、前記グループ特性値に基づいて前記シェーディング推定係数毎にシェーディング推定係数評価値を算出する評価部と、前記シェーディング推定係数評価値に基づいて前記画像に適切なシェーディング推定係数を選択する選択部とを有するものである。この構成により、近傍ブロックとの変化が小さいブロックの画像特性を重視して画像に適したシェーディング推定係数を選択し、画像に適したシェーディング補正係数を選択することができる。
【０００７】
本発明に係る画像処理方法は、画像を複数のブロックに分割し、前記ブロック毎に画素値の統計値を算出する統計ステップと、前記統計値に基づいて、前記画像に適切なシェーディング推定係数を選択する推定ステップと、前記適切なシェーディング推定係数に対応するシェーディング補正係数を前記画像に適用し、前記画像のシェーディングを補正する補正ステップとを有し、前記推定ステップは、前記統計値にシェーディング推定係数を適用して前記ブロック毎にブロック特性値を算出するステップと、注目ブロックの前記ブロック特性値と近傍ブロックの前記ブロック特性値との類似度に基づいて、前記注目ブロックのブロック重みを算出するステップと、前記ブロックを前記画像の中央部からの距離に基づいて複数のグループに分類し、前記ブロック特性値と前記ブロック重みとに基づいて前記グループ毎にグループ特性値を算出するステップと、前記グループ特性値に基づいて前記シェーディング推定係数毎にシェーディング推定係数評価値を算出するステップと、前記シェーディング推定係数評価値に基づいて前記画像に適切なシェーディング推定係数を選択するステップとを有するものである。これにより、近傍ブロックとの変化が小さいブロックの画像特性を重視して画像に適したシェーディング推定係数を選択し、画像に適したシェーディング補正係数を選択することができる。
【発明の効果】
【０００８】
本発明により、画像に適したシェーディング補正係数を選択することのできる画像処理装置及び画像処理方法を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】実施の形態に係る画像処理装置であるデジタルスチルカメラ１００の構成を示すブロック図である。
【図２】実施の形態に係るシェーディング推定部１２４の構成を示すブロック図である。
【図３】実施の形態に係るシェーディング推定部１２４の動作を説明するためのフローチャートである。
【図４】実施の形態に係るグループを説明するための図である。
【図５】実施の形態に係る別のグループを説明するための図である。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
以下、図面を参照して本発明の実施の形態について説明する。
まず、本実施の形態に係る画像処理装置の構成について、画像処理装置であるデジタルスチルカメラ１００を例にして説明する。
【００１１】
図１は、本実施の形態に係る画像処理装置であるデジタルスチルカメラ１００の構成を示すブロック図である。
電子的撮像装置であるデジタルスチルカメラ１００は、レンズ光学系１０２、撮像素子１０４、ＡＦＥ回路１０６、画像信号処理回路１０８、画像表示部１１０、画像記録部１１２、ドライバ１１４、タイミングジェネレータ（ＴＧ）１１６、画像ブロック統計回路１１８、制御部１２０、係数記憶部１２２などを備えている。
【００１２】
レンズ光学系１０２は、レンズ、絞り、シャッターなどを有し、被写体像を撮像素子１０４の撮像面に結像する。撮像素子１０４はＣＣＤやＣＭＯＳなどのイメージセンサであり、撮像素子１０４のレンズ光学系１０２側には赤外カットフィルタ（図示せず）が装着されている。撮像素子１０４は、被写体像を光電変換して画像信号（ＲＧＢ色信号）を取得する。ＡＦＥ回路１０６は、撮像素子１０４が取得し、ＣＤＳ回路（図示せず）が信号処理を施した画像信号をＡ／Ｄ変換してデジタル信号とする。
【００１３】
画像信号処理回路１０８は、ＡＦＥ回路１０６が出力した画像信号に、デモザイキング処理、エッジ強調処理、ホワイトバランス（ＷＢ）補正処理、シェーディング補正処理、ガンマ補正処理などを施す。画像表示部１１０は液晶表示ディスプレイ（ＬＣＤ）などであり、画像信号処理回路１０８で各種処理が施された画像信号を表示する。画像記録部１１２はメモリであり、画像信号処理回路１０８で各種処理が施された画像信号を記録する。
【００１４】
ドライバ１１４は、レンズ光学系１０２のレンズ、絞り、シャッターを駆動する。タイミングジェネレータ１１６は、撮像素子１０４を駆動するためのタイミングを生成する。
画像ブロック統計回路１１８は、ＡＦＥ回路１０６でデジタル信号となった画像信号の撮像画像領域又は撮像画像領域の一部の領域を格子状に分割して複数のブロックとし、ブロック毎にブロック統計値を算出する。画像ブロック統計回路１１８は、ブロック統計値として、各ブロックでのＲＧＢ別の画素積算値やＲＧＢ別の画素平均値などの各ブロックの画像特性を示す値を算出する。画像ブロック統計回路１１８は、統計値以外の各ブロックの画像特性を示す値を算出しても良い。
【００１５】
制御部１２０は、画像ブロック統計回路１１８が算出したブロック統計値に基づいて、画像信号処理回路１０８のホワイトバランス補正処理を制御する。また、制御部１２０は、シェーディング推定部１２４、シェーディング補正部１２６を有している。
【００１６】
シェーディング推定部１２４は、画像ブロック統計回路１１８が算出したブロック統計値と、係数記憶部１２２が記憶するシェーディング推定係数とに基づいてシェーディングを推定し、画像に適したシェーディング推定係数を選択する。シェーディング推定係数は光源毎に、また、Ｒ値、Ｇ値、Ｂ値毎に設定されており、ブロック毎の係数値を有している。シェーディング推定部１２４の構成及び動作については後述する。
【００１７】
シェーディング補正部１２６は、シェーディング推定部１２４が選択したシェーディング推定係数に対応するシェーディング補正係数を係数記憶部１２２から選択し、画像信号処理回路１０８において撮像画像のシェーディングを補正する。シェーディング補正係数は光源毎に、また、Ｒ値、Ｇ値、Ｂ値毎に設定されており、画素毎又は複数の画素毎の係数値を有している。
【００１８】
係数記憶部１２２は、シェーディング推定係数とシェーディング補正係数との組みを太陽光、電球、蛍光灯などの光源別に記憶している。多くの場合に、シェーディング推定係数とシェーディング推定係数とは１対１の組みとなっているが、これに限られるものではない。シェーディング推定係数及びシェーディング補正係数は、パソコンなどの外部装置において算出することができる。
【００１９】
シェーディング推定係数は、各光源下で撮影した白色チャートの画像を用いて算出する。白色チャートには、標準白色反射板などの分光反射率が対象波長域全般に亘って一定でかつ９０％以上の均等拡散反射面を用いることが望ましい。赤外光が多く含まれる電球などの光源に対しては、画像周辺部のＲ信号を強く補正するシェーディング推定係数が算出される。赤外光があまり含まれない蛍光灯などの光源に対しては、画像周辺部のＲ信号を弱く補正するシェーディング推定係数が算出される。画像周辺部のＲ信号を最も弱く補正するシェーディング推定係数を初期設定（デフォルト）のシェーディング推定係数とし、特に、シェーディング推定初期係数という。
なお、本実施の形態に係る画像処理装置は、画像信号処理回路１０８、画像ブロック統計回路１１８、制御部１２０、係数記憶部１２２などを含んで構成されるが、この構成に限られるものではない。
【００２０】
また、制御部１２０が実現する各構成要素は、例えば、コンピュータである制御部１２０が備える演算装置（図示せず）の制御によって、プログラムを実行させることにより実現できる。より具体的には、制御部１２０は、記憶部（図示せず）に格納されたプログラムを主記憶装置（図示せず）にロードし、演算装置の制御によってプログラムを実行して実現する。また、各構成要素は、プログラムによるソフトウェアで実現することに限ることなく、ハードウェア、ファームウェア及びソフトウェアのうちのいずれかの組み合わせなどにより実現しても良い。
【００２１】
上述したプログラムは、様々なタイプの非一時的なコンピュータ可読媒体（non-transitory computer readable medium）を用いて格納され、コンピュータに供給することができる。非一時的なコンピュータ可読媒体は、様々なタイプの実体のある記録媒体（tangible storage medium）を含む。非一時的なコンピュータ可読媒体の例は、磁気記録媒体（例えば、フレキシブルディスク、磁気テープ、ハードディスクドライブ）、光磁気記録媒体（例えば、光磁気ディスク）、ＣＤ−ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＣＤ−Ｒ、ＣＤ−Ｒ／Ｗ、半導体メモリ（例えば、マスクＲＯＭ、ＰＲＯＭ（Programmable ROM）、ＥＰＲＯＭ（Erasable PROM）、フラッシュＲＯＭ、ＲＡＭ（random access memory））を含む。
【００２２】
また、プログラムは、様々なタイプの一時的なコンピュータ可読媒体（transitory computer readable medium）によってコンピュータに供給されても良い。一時的なコンピュータ可読媒体の例は、電気信号、光信号、及び電磁波を含む。一時的なコンピュータ可読媒体は、電線及び光ファイバなどの有線通信路、または無線通信路を介して、プログラムをコンピュータに供給できる。
【００２３】
次に、本実施の形態のシェーディング推定部１２４の構成及び動作について説明する。
図２は、本実施の形態に係るシェーディング推定部１２４の構成を示すブロック図である。シェーディング推定部１２４は、ブロック特性部２０１、ブロック重み部２０２、グループ特性部２０３、評価部２０４、選択部２０５などにより構成されるが、この構成に限られるものではない。
【００２４】
図３は、本実施の形態に係るシェーディング推定部１２４の動作を説明するためのフローチャートである。まず、画像ブロック統計回路１１８がシェーディング補正の対象となる画像から算出したブロック統計値を用いて、ブロック特性部２０１が全てのブロックのＲ値、Ｇ値、Ｂ値の平均値Ｒａｖ、Ｇａｖ、Ｂａｖを算出する（ステップＳ０１０）。
【００２５】
次に、（１）式に示すように、規格化係数Ｒｇ、Ｂｇ、Ｇｇを算出する（ステップＳ０２０）。規格化係数Ｒｇ、Ｂｇ、Ｇｇは、全画面のＲＧＢバランスを一致させるための係数であって、画像を規格化するゲインである。
Ｖａｖ＝ｍａｘ（Ｒａｖ，Ｇａｖ，Ｂａｖ）
Ｒｇ＝Ｖａｖ／Ｒａｖ
Ｇｇ＝Ｖａｖ／Ｇａｖ
Ｂｇ＝Ｖａｖ／Ｂａｖ                      ・・・（１）
【００２６】
次に、（２）式に示すように、全てのブロック統計値Ｒ（ｘ,ｙ）、Ｇ（ｘ,ｙ）、Ｂ（ｘ,ｙ）に対して、シェーディング推定係数Ｃｒ［ｔ］（ｘ,ｙ）、Ｃｇ［ｔ］（ｘ,ｙ）、Ｃｇ［ｔ］（ｘ,ｙ）及び規格化係数Ｒｇ、Ｂｇ、Ｇｇを適用して乗算し、ブロック毎にＲｃ［ｔ］（ｘ,ｙ）、Ｇｃ［ｔ］（ｘ,ｙ）、Ｂｃ［ｔ］（ｘ,ｙ） を算出する（ステップＳ０３０）。
Ｒｃ［ｔ］（ｘ,ｙ）＝Ｒ（ｘ,ｙ）・Ｃｒ［ｔ］（ｘ,ｙ）・Ｒｇ
Ｇｃ［ｔ］（ｘ,ｙ）＝Ｇ（ｘ,ｙ）・Ｃｇ［ｔ］（ｘ,ｙ）・Ｇｇ
Ｂｃ［ｔ］（ｘ,ｙ）＝Ｂ（ｘ,ｙ）・Ｃｂ［ｔ］（ｘ,ｙ）・Ｂｇ    ・・・（２）
【００２７】
ここでは、後述する基準グループを選択するためのグループ毎のＲ信号比を算出するために、シェーディング推定係数として、前述のシェーディング推定初期係数を用いる。
また、規格化係数は撮像画像のＲＧＢ平均値を無彩色とみなし、このＲＧＢ平均値から当該ブロックの色差がどの程度あるかを判定するために適用する。
シェーディング推定係数が画像に適しているほど、Ｒｃ［ｔ］（ｘ,ｙ）、Ｇｃ［ｔ］（ｘ,ｙ）、Ｂｃ［ｔ］（ｘ,ｙ）は等しく１．０に近くなり、Ｒｃ［ｔ］（ｘ,ｙ）、Ｇｃ［ｔ］（ｘ,ｙ）、Ｂｃ［ｔ］（ｘ,ｙ）を画像化すると、画像は灰色一色となる。
【００２８】
次に、（３）式に示すように、ブロック毎にブロック特性値となるＲ信号比Ｒｒ［ｔ］（ｘ,ｙ）を求める（ステップＳ０４０、ステップＳ０５０）。
Ｒｒ［ｔ］（ｘ,ｙ）＝Ｒｃ［ｔ］（ｘ,ｙ）／Ｇｃ［ｔ］（ｘ,ｙ）    ・・・（３）
なお、（３）式の分母は、Ｒｃ［ｔ］（ｘ,ｙ）、Ｇｃ［ｔ］（ｘ,ｙ）、Ｂｃ［ｔ］（ｘ,ｙ）の和であっても良い。また、ブロック毎のＲ信号比に加えて、または、ブロック毎のＲ信号比に代えて、ブロック毎のＢ信号比を算出し、以降の処理に用いても良い。
【００２９】
（３）式では、規格化係数を適用したＲＧＢ画像についてＲ信号比を求めているため、シェーディング推定係数が画像に適しているときほど、有彩色の被写体、例えば、画像全面が赤となるような被写体であってもＲ信号比は１.０に近い値となる。逆に、シェーディング推定係数が画像に適していないときほど、Ｒ信号比は１.０から離れた値となる。
【００３０】
次に、ブロック重み部２０２が、（４）式、（５）式に示すように、空間フィルタｍを用いて注目ブロックとその近傍のブロックのＲ信号比の差Ｒｄ（ｘ，ｙ）を算出し、（６）式に示すように、ブロック毎の重みＷｂ（ｘ，ｙ）を算出する（ステップＳ０６０、ステップＳ０７０）。ＲｄｍａｘはＲ信号比の差Ｒｄ（ｘ，ｙ）の最大値である。撮影した被写体の複雑さ、画像の局所領域の複雑さをブロック重みに反映させて、画像の変化が小さく滑らかなとき、すなわちブロック間の類似度が大きいときにはブロック重みが大きくなるように、画像の変化が大きいとき、すなわちブロック間の類似度が小さいときにはブロック重みが小さくなるように算出する。
【００３１】
【数１】
2015099962.tif 000003
・・・（４）
【数２】
2015099962.tif 000004
・・・（５）
【数３】
2015099962.tif 000005
・・・（６）
【００３２】
なお、ブロック重みＷｂ（ｘ，ｙ）を算出するときに、Ｒ信号比に加えて、または、Ｒ信号比に代えて、Ｂ信号比を用いても良い。
次に、グループ特性部２０３が、グループ特性値となるグループ毎のＲ信号比を算出する（ステップＳ０８０、ステップＳ０９０）。
図４は、本実施の形態に係るグループの例を説明するための図である。
グループ特性部２０３は、画像ブロック統計回路１１８が画像領域を格子状に分割して取得した各ブロックを画像中央部からの距離に基づいて複数のグループに分類する。図４に示す画像４００では、画像中央部から画像周辺部に向けて、この画像の各ブロックをグループ０からグループ５までの６つのグループに分類している。
【００３３】
そして、（７）式に示すように、ブロック重みＷｂ（ｘ，ｙ）を用いて、グループに含まれるブロックのＲ信号比Ｒｒ（ｉ）を加重平均し、グループ毎のＲ信号比ＧｐＲｒ［ｊ］を算出する。注目ブロックと近接ブロックとの類似度に基づくブロック重みＷｂ（ｘ，ｙ）を用いることにより、画像の変化が小さく、滑らかなブロックやそれらのブロックが構成する領域の特性値をより重視してグループ毎の特性値を算出することができる。例えば、緑の葉、赤い花、空、建物などが写っている画像では、緑の葉と赤い花とが隣接しているようなブロックや領域の特性値よりも、空や建物があるブロックや領域の特性値を重視することができる。
【００３４】
【数４】
2015099962.tif 000006
・・・（７）
【００３５】
次に、評価部２０４が、基準グループの選択を行う（ステップＳ１００）。画像中央部のグループより順次、外側のグループに向かって探索し、基準グループとして１つのグループを選択する。例えば、図４に示すグループ０より探索を開始し、シェーディングの影響を受けていないと考えられるグループ３までを探索する。このとき、（８）式に示すように、グループのＲ信号比ＧｐＲｒ［ｊ］の閾値判定を行い、最初に（８）式を満たすグループを基準グループとして選択する。閾値Ｔｈ１、Ｔｈ２は、その間に１．０が含まれるように、例えば、０．９、１．１に設定する。規格化係数を適用した後に基準グループを選択しているので、無彩色の被写体の場合に限らず一様な有彩色の被写体の場合であっても基準グループを選択することができる。
Ｔｈ１＜ＧｐＲｒ［ｊ］＜Ｔｈ２    ・・・（８）
【００３６】
次に、基準グループの有無を判定する（ステップＳ１１０）。
基準グループが有ったとき（ステップＳ１１０のＹｅｓ）は、グループ評価値を算出する（ステップＳ１２０、ステップＳ１３０）。
グループ評価値は、ステップＳ１００で選択した基準グループよりも外側の各グループについて算出する。例えば、基準グループとしてグループ１を選択したときには、外側のグループ２〜グループ５の各グループについてグループ評価値を算出する。（９）式に示すように、基準グループのＲ信号比ＧｐＲｒ［ｊ］と外側のグループのＲ信号比ＧｐＲｒ［ｊ＋ｋ］との差分を求め、あらかじめ用意した外側のグループの重みＷｇ［ｊ＋ｋ］を乗算して各グループ評価値Ｄｇ［ｊ＋ｋ］を算出する。
Ｄｇ［ｊ＋ｋ］＝（ＧｐＲｒ［ｊ］−ＧｐＲｒ［ｊ＋ｋ］）・Ｗｇ［ｊ＋ｋ］            ・・・（９）
【００３７】
グループの重みＷｇは次のようにグループ毎に用意する。画像周辺部のグループの方が、重みＷｇは大きい。これにより、シェーディング推定係数の画像周辺部のシェーディング補正の適否をより精度良く評価できるようになる。
グループ      重みＷｇ
１        ０．２
２        ０．４
３        ０．６
４        ０．８
５        １．０
【００３８】
次に、（１０）式に示すように、グループ評価値Ｄｇ［ｊ＋ｋ］の絶対値の総和をとり、ステップＳ０３０で適用したシェーディング推定係数の評価値Ｅｄとする（ステップＳ１４０）。
【００３９】
【数５】
2015099962.tif 000007
・・・（１０）
【００４０】
この評価値Ｅｄは画像中心部から周辺部にかけて減衰するＲ信号比の特徴を抽出するもので、シェーディング補正の対象となる画像に対して、ステップＳ０３０で用いたシェーディング推定係数が適しているか否かを判断するときの指標となる。
【００４１】
次に、評価部２０４は、シェーディング補正の対象となる画像について、すべてのシェーディング推定係数の評価値を算出したか判定する（ステップＳ１５０）。すべてのシェーディング推定係数の評価値を算出していないとき（ステップＳ１５０のＮｏ）は、ステップＳ０３０に戻り、評価値を算出していないシェーディング推定係数、すなわち、シェーディング推定初期係数以外のシェーディング推定係数について、ステップＳ０３０からステップＳ１５０までの処理を繰り返す。
【００４２】
なお、シェーディング推定初期係数以外のシェーディング推定係数の評価値を算出するときには、ステップＳ１００の基準グループの選択、及び、ステップＳ１１０の基準グループの有無の判定を行わない。そして、シェーディング推定初期係数の評価値を算出するときに選択した基準グループ、例えば、グループ１を、そのまま、シェーディング推定初期係数以外のシェーディング推定係数の評価値を算出するときの基準グループとして選択する。つまり、シェーディング推定初期係数の評価値を算出するときに選択した基準グループに基づいて、シェーディング推定初期係数以外のシェーディング推定係数の評価値を算出する。
【００４３】
最後に、選択部２０５は、すべてのシェーディング推定係数の評価値を算出した後に（ステップＳ１５０のＹｅｓ）、シェーディング推定初期係数を含むすべてのシェーディング推定係数の中で、評価値Ｅｄが最も小さくなるものを、シェーディング補正の対象となる画像に適したシェーディング推定係数であるとして選択する（ステップＳ１６０）。
【００４４】
また、選択部２０５は、基準グループが無かったとき（ステップＳ１１０のＮｏ）は、シェーディング推定初期係数をシェーディング補正の対象となる画像に適したシェーディング推定係数であるとして選択する（ステップＳ１６０）。
【００４５】
なお、本実施の形態では、評価部２０４が、図４に示すように、シェーディング補正の対象となる画像全体に対して、基準グループ選択処理から評価値算出処理まで（ステップＳ１００〜ステップＳ１５０）を行っているが、シェーディング補正の対象となる画像を複数の領域に分けて、それぞれの領域において、基準グループ選択処理から評価値算出処理までを行って良い。
【００４６】
図５は、本実施の形態に係る別のグループを説明するための図である。
グループ特性部２０３は、シェーディング補正の対象となる画像５００を４つの領域Ｉ〜ＩＶに分け、更に、領域Ｉ〜ＩＶ内の各ブロックを画像中央部からの距離に基づいて複数のグループに分類する。例えば、図５に示す画像５００では、領域Ｉにおいて、各ブロックをグループＩ−１からグループＩ−５までの５つのグループに分類する。そして、評価部２０４が、領域Ｉ〜ＩＶのそれぞれの領域において基準グループ選択処理から評価値算出処理までを行う。これにより、領域Ｉ〜ＩＶ毎に各シェーディング推定係数の評価値を算出し、領域Ｉ〜ＩＶ毎に被写体に適したシェーディング推定係数を選択することができる。
【００４７】
また、本実施の形態においては、デジタルスチルカメラ１００を例にして画像処理装置を説明したが、画像処理装置をパソコンなどの外部装置により構成し、当該装置において画像のシェーディング推定及びシェーディング補正を行うようにしても良い。
また、本実施の形態においては、特許文献１記載のように選択した推定係数をそのまま補正係数として選択して用いても良い。すなわち、本実施の形態に係るシェーディング補正係数には、シェーディング推定係数と異なるものと、シェーディング推定係数と同一のものとがあっても良い。
【００４８】
また、本実施の形態においては、評価部２０４がシェーディング推定係数の評価値をグループ評価値の絶対値の総和により求めたが、シェーディング推定係数の評価値をグループ評価値の分散などにより求めても良い。すなわち、本実施の形態に係るシェーディング推定係数の評価値をグループ評価値の何らかの統計値により求めても良い。
また、本実施の形態においては、評価部２０４が各グループ評価値を、基準グループのＲ信号比と外側のグループのＲ信号比との差分を求め、これに外側のグループの重みを乗算して求めたが、各グループ評価値を、基準グループのＲ信号比と外側のグループのＲ信号比との差分として求めても良い。すなわち、外側のグループの重みを乗算することを省略しても良い。
【００４９】
また、本実施の形態においては、ＲＧＢ色空間を用いてシェーディング推定係数を評価したが、ＨＳＶなどの他の色空間を用いてシェーディング推定係数を評価しても良い。具体的には、ブロック間の類似度であるブロック重みを算出するときに、ＲＧＢ値をＨＳＶ変換して、ブロック間の彩度や輝度の変化に応じてブロック重みを算出しても良い。
【００５０】
以上、説明したように、本実施の形態に係る画像処理装置は、画像を複数のブロックに分割し、ブロック毎に画素値の統計値を算出する統計部と、統計値に基づいて、画像に適切なシェーディング推定係数を選択する推定部と、適切なシェーディング推定係数に対応するシェーディング補正係数を画像に適用し、画像のシェーディングを補正する補正部と  を備え、推定部は、統計値にシェーディング推定係数を適用してブロック毎にブロック特性値を算出するブロック特性部と、注目ブロックのブロック特性値と近傍ブロックのブロック特性値との類似度に基づいて、注目ブロックのブロック重みを算出するブロック重み部と、ブロックを画像の中央部からの距離に基づいて複数のグループに分類し、ブロック特性値とブロック重みとに基づいてグループ毎にグループ特性値を算出するグループ特性部と、グループ特性値に基づいてシェーディング推定係数毎にシェーディング推定係数評価値を算出する評価部と、シェーディング推定係数評価値に基づいて画像に適切なシェーディング推定係数を選択する選択部とを有するものである。この構成により、画像に適したシェーディング補正係数を選択することができる。
【００５１】
また、本実施の形態に係る画像処理装置は、ブロック重み部が、ブロック重みを、類似度が大きいときは大きく、類似度が小さいときは小さくなるように算出するものである。
また、本実施の形態に係る画像処理装置は、ブロック重み部が、ブロック重みを空間フィルタを用いて算出するものである。
また、本実施の形態に係る画像処理装置は、ブロック重み部が、ＲＧＢ値をＨＳＶ変換し、色相、彩度又は明度の少なくとも１つを用いてブロック重みを算出するものである。
また、本実施の形態に係る画像処理装置は、ブロック特性部が、統計値にシェーディング推定係数と全画面のＲＧＢバランスを一致させるための係数とを適用してブロック特性値を算出するものである。
【００５２】
また、本実施の形態に係る画像処理装置は、ブロック特性値が、Ｒ信号比又はＢ信号比の少なくとも１つであるものである。
また、本実施の形態に係る画像処理装置は、評価部が、画像の中央部のグループから順番にグループ特性値を閾値判定してグループから基準グループを選択し、基準グループのグループ特性値と、基準グループの外側にあるグループのグループ特性値との差分の絶対値を外側にあるグループ毎に算出し、差分の絶対値の総和をシェーディング推定係数評価値として算出するものである。
【符号の説明】
【００５３】
１０８    画像信号処理回路
１１８    画像ブロック統計回路
１２２    係数記憶部
１２４    シェーディング推定部
１２６    シェーディング補正部
２０１    ブロック特性部
２０２    ブロック重み部
２０３    グループ特性部
２０４    評価部
２０５    選択部
【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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