(57)【要約】【課題】高輝度引きが生じる場合にも、筋状のパターンノイズを適切に補正すること。【解決手段】信号処理装置１は、撮像用画素および校正用画素を有する撮像素子１３からの信号のうち、校正用画素からの信号に基づいて第１減算値を算出する第１演算手段１５と、校正用画素からの信号に基づいて第２減算値を算出する第２演算手段１５と、第１減算値および第２減算値を所定の比率で足し合わせて第３減算値を算出する第３演算手段１５と、校正用画素からの信号と共通の素子を介して出力される撮像用画素による信号から第３減算値を減算する減算手段１５と、高輝度引き発生時と非発生時とで比率を異ならせるように減算手段１５を制御する制御手段２１と、を備える。【選択図】図１
2015130544.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
撮像用画素および校正用画素を有する撮像素子からの信号のうち、前記校正用画素からの信号に基づいて第１減算値を算出する第１演算手段と、
前記校正用画素からの信号に基づいて第２減算値を算出する第２演算手段と、
前記第１減算値および前記第２減算値を所定の割合で足し合わせて第３減算値を算出する第３演算手段と、
前記校正用画素からの信号と共通の素子を介して出力される前記撮像用画素による信号から前記第３減算値を減算する減算手段と、
高輝度引き発生時と非発生時とで前記割合を異ならせるように前記減算手段を制御する制御手段と、
を備えることを特徴とする信号処理装置。
【請求項２】
請求項１に記載の信号処理装置において、
前記制御手段は、前記高輝度引き発生時において、第２減算値の割合をより高めるように前記減算手段を制御することを特徴とする信号処理装置。
【請求項３】
請求項１または２に記載の信号処理装置において、
前記共通の素子および当該共通の素子以外の素子を介して出力される前記校正用画素からの信号に基づいて、第１の移動平均距離による第１移動平均値、および前記第１の移動平均距離より短い第２の移動平均距離による第２移動平均値をそれぞれ算出する移動平均手段をさらに備え、
前記制御手段は、前記第１移動平均値と前記第２移動平均値との比較結果に基づいて前記高輝度引き発生か否かを判断することを特徴とする信号処理装置。
【請求項４】
請求項３に記載の信号処理装置において、
前記制御手段は、前記第１移動平均値と前記第２移動平均値との差に基づいて前記高輝度引き発生か否かを判断することを特徴とする信号処理装置。
【請求項５】
請求項３に記載の信号処理装置において、
前記制御手段は、前記第１移動平均値と前記第２移動平均値との比に基づいて前記高輝度引き発生か否かを判断することを特徴とする信号処理装置。
【請求項６】
請求項３〜５のいずれか一項に記載の信号処理装置において、
前記第１演算手段は、前記第１移動平均値に基づいて前記第１減算値を算出し、
前記第２演算手段は、前記共通の素子を介して出力される校正用画素からの信号に基づいて前記第２減算値を算出することを特徴とする信号処理装置。
【請求項７】
撮像用画素および校正用画素を有する撮像素子からの信号のうち、前記校正用画素からの信号に基づいて第１減算値を算出する第１演算ステップと、
前記校正用画素からの信号に基づいて第２減算値を算出する第２演算ステップと、
前記第１減算値および前記第２減算値を所定の割合で足し合わせて第３減算値を算出する第３演算ステップと、
前記校正用画素からの信号と共通の素子を介して出力される前記撮像用画素による信号から前記第３減算値を減算する減算ステップと、
高輝度引き発生時と非発生時とで前記割合を異ならせるように前記減算手段を制御する制御ステップと、
をコンピュータに実行させることを特徴とする信号処理プログラム。
【請求項８】
請求項１〜６のいずれか一項に記載の信号処理装置を搭載することを特徴とするデジタルカメラ。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、信号処理装置、信号処理プログラム、およびデジタルカメラに関する。
【背景技術】
【０００２】
ＣＣＤやＣＭＯＳなどのイメージセンサにおいて、蓄積電荷を増幅、変換する素子の特性のばらつきによって筋状のパターンノイズが発生することがある。このようなノイズは画質劣化の要因となるため、画質劣化を軽減するためにノイズ補正処理が行われる（特許文献１参照）。このノイズ補正は、補正対象信号のノイズと相関するノイズを含む校正用信号に基づいて、補正対象信号に含まれるノイズ形状を推定し、推定したノイズ形状補正値を用いて補正対象信号を補正するものである。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】国際公開第ＷＯ２００７／１１１２６４号
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、発明者は、補正対象とする画像信号に高輝度引きと呼ばれる現象が発生している場合には、従来技術による筋状のパターンノイズ補正が適さないことを見いだした。高輝度引きとは、撮像素子の一部に強い光が当たった場合に、入射光が強い画素を含む画素列の蓄積電荷を増幅、変換する素子の特性が変化して生じる現象をいう。画像の高輝度部分の周囲に引きずった跡のように現れることから、高輝度引きと呼ばれる。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
本発明による信号処理装置は、撮像用画素および校正用画素を有する撮像素子からの信号のうち、校正用画素からの信号に基づいて第１減算値を算出する第１演算手段と、校正用画素からの信号に基づいて第２減算値を算出する第２演算手段と、第１減算値および第２減算値を所定の割合で足し合わせて第３減算値を算出する第３演算手段と、校正用画素からの信号と共通の素子を介して出力される撮像用画素による信号から第３減算値を減算する減算手段と、高輝度引き発生時と非発生時とで割合を異ならせるように減算手段を制御する制御手段と、を備えることを特徴とする。
本発明によるデジタルカメラは、上記信号処理装置を搭載することを特徴とする。
【発明の効果】
【０００６】
本発明によれば、高輝度引きが生じる場合にも、筋状のパターンノイズを適切に補正できる。
【図面の簡単な説明】
【０００７】
【図１】本発明の一実施の形態による電子カメラの要部構成を説明する図である。
【図２】撮像素子を説明する図である。
【図３】ラインクランプ処理に用いる信号のノイズ波形を説明する図である。
【図４】ラインクランプ処理に用いる信号のノイズ波形を説明する図である。
【図５】ラインクランプ処理後の信号のノイズ波形を例示する図である。
【図６】移動平均クランプ処理後の信号のノイズ波形を例示する図である。
【図７】ノイズ減衰補正クランプ処理後の信号のノイズ波形を例示する図である。
【図８】ノイズ減衰係数と分散との関係を例示する図である。
【図９】高輝度引きを説明する図である。
【図１０】高輝度引きが生じた撮像用画素から読み出された信号のノイズ波形を例示する図である。
【図１１】高輝度引きが生じたＯＢ画素から読み出された信号のノイズ波形を例示する図である。
【図１２】高輝度引き発生時のノイズ減衰補正クランプ処理後の信号のノイズ波形を例示する図である。
【図１３】高輝度引き発生時のラインクランプ寄与率を高めたノイズ減衰補正クランプ処理後の信号のノイズ波形を例示する図である。
【図１４】高輝度引き発生時のラインクランプ寄与率を選択的に高めたノイズ減衰補正クランプ処理後の信号のノイズ波形を例示する図である。
【図１５】クランプ処理の流れを説明するフローチャートである。
【図１６】コンピュータ装置を例示する図である。
【発明を実施するための形態】
【０００８】
以下、図面を参照して本発明を実施するための形態について説明する。図１は、本発明の一実施の形態によるデジタルカメラ１の要部構成を説明する図である。図１において、デジタルカメラ１は、撮像光学系１１と、シャッタ１２と、撮像素子１３と、Ａ／Ｄ変換部１４と、クランプ部１５と、バッファメモリ１６と、画像処理部１７と、液晶モニタ１８と、光学系駆動部１９と、シャッタ駆動部２０と、ＣＰＵ２１と、フラッシュメモリ２２と、カードインターフェース（Ｉ／Ｆ）部２３と、操作部材２４とを備える。
【０００９】
撮像光学系１１は、シャッタ１２を介して撮像素子１３の撮像面に被写体像を結像させる。図１では、撮像光学系１１を単レンズとして図示しているが、実際は複数のレンズ群で構成される。光学系駆動部１９は、ＣＰＵ２１からの指示に応じて撮像光学系１１を構成するフォーカシングレンズを光軸方向（矢印方向）に進退移動させることにより、焦点調節を行う。
【００１０】
シャッタ１２は、シャッタ駆動部２０によって開閉駆動される。撮像素子１３の露光時間は、ＣＰＵ２１からシャッタ駆動部２０へ指示される。撮像素子１３は、ＣＭＯＳイメージセンサなどによって構成される。撮像素子１３は、結像された被写体像をアナログ画像信号に光電変換する。Ａ／Ｄ変換部１４は、光電変換信号をデジタルデータに変換する。
【００１１】
クランプ部１５は、ＣＰＵ２１からの指示に応じて、入力される画像データに対し、画像の黒に相当する校正用データに基づく基準レベルに揃える（合わせて後述するノイズ成分を除去する）クランプ処理を行う。クランプ後の画像データ（いわゆるＲＡＷデータ）は、バッファメモリ１６に格納される。
【００１２】
バッファメモリ１６は、画像データを一時的に格納するメモリである。画像処理部１７は、ＣＰＵ２１からの指示によって画像データに所定の画像処理（例えば階調変換、色空間変換、色補間、ホワイトバランス処理等）を施す。画像処理部１７はさらに、画像データを格納した所定形式の画像ファイル（例えば静止画ファイル、動画ファイル）を生成する。
【００１３】
液晶モニタ１８は、ＣＰＵ２１からの指示に応じて、画像や操作メニュー画面を表示する。フラッシュメモリ２２は、ＣＰＵ２１が実行するプログラムや、実行処理に必要なデータなどを格納する。フラッシュメモリ２２が格納するプログラムやデータの内容は、ＣＰＵ２１からの指示によって追加、変更が可能に構成されている。ＣＰＵ２１は、制御プログラムを実行してカメラ各部に対する種々の制御を行う。
【００１４】
カードＩ／Ｆ部２３は、ＣＰＵ２１からの指示に応じてメモリカード５０に対する画像ファイルの記録や、メモリカード５０からの画像ファイルの読出しを行う。メモリカード５０は、図示しないカードスロットに着脱自在に取り付けられる記憶媒体である。
【００１５】
操作部材２４は、メニュースイッチおよびシャッターボタンなどを含み、各部材の操作に応じた信号をＣＰＵ２１へ送出する。ＣＰＵ２１、フラッシュメモリ２２、カードＩ／Ｆ２３、バッファメモリ１６、画像処理部１７、および液晶モニタ１８は、それぞれバス２５を介して接続されている。
【００１６】
本実施形態は、上記デジタルカメラ１のクランプ部１５で行うクランプ処理に特徴を有するので、以降の説明はクランプ処理を中心に行う。本実施形態のクランプ処理は、ラインクランプと移動平均クランプとを組み合わせたノイズ減衰補正クランプを行うものである。先ず、それぞれのクランプについて説明する。
【００１７】
＜ラインクランプ＞
図２は、撮像素子１３を説明する図である。撮像素子１３の水平方向をＸとし、撮像素子１３の垂直方向をＹとする。Ｘ方向に並ぶ画素並びを「行」と呼び、Ｙ方向に並ぶ画素並びを「列」と呼ぶ。図２において、撮像素子１３の撮像面には、画素を構成する光電変換素子が２次元状に配列される。領域１３ａは、撮像用画素が設けられた領域である。撮像素子１３の端部に形成される領域１３ｂは、ＯＢ(Optical Black)画素と呼ばれる遮光画素が設けられた領域である。各画素の蓄積電荷は、例えば、「行」ごとに設けられた増幅変換素子１３ｃを介して、画素順次に読み出される。
【００１８】
撮像用画素領域１３ａ内の各画素には、入射された被写体光の強さに応じた電荷が蓄積されるが、入射光に無関係なノイズ成分を構成する電荷も含まれる。ＯＢ画素領域１３ｂ内の各ＯＢ画素では、遮光されているためノイズ成分を構成する電荷のみが蓄積される。
【００１９】
ラインクランプは、ＯＢ画素領域１３ｂに含まれるＯＢ画素からの信号値を「行」ごとに平均し、この平均値ＯＢline(y)を撮像用画素領域１３ａ内の各画素からの読み出し信号data(x,y) から「行」ごとにそれぞれ減算する。上記平均値ＯＢline(y)をＯＢクランプ減算値と呼ぶ。
【００２０】
上述したラインクランプの意味は、補正対象とする撮像用画素領域１３ａの画素からの信号data(x,y)に含まれるノイズ成分は、同一の「行」におけるＯＢ画素領域１３ｂのＯＢ画素からの信号に含まれるノイズ成分と等価であると推定し、撮像用画素の信号data(x,y)からＯＢクランプ減算値ＯＢline(y)を差し引くことで、黒レベル基準化とノイズ補正の双方を行なうものである。
【００２１】
図２に例示した撮像素子１３の場合、同一の「行」に並ぶ画素は全て同じ増幅変換素子１３ｃを通過するため、増幅変換素子１３ｃの特性が他の「行」との間で一様でない場合には、読み出された画像上では筋状のパターンノイズとなって現れる。
【００２２】
図３および図４は、ラインクランプ処理に用いる信号のノイズ波形を説明する図である。図３(a)は、撮像用画素領域１３ａの画素から読み出された信号 data(x,y)に基づく波形を例示する図である。図３(a)の横軸は撮像素子１３のＹ方向を表し、縦軸はdata(x,y)の同一の「行」における読み出し信号の平均値（すなわちＸ方向の平均値）を表す。なお、縦軸スケールは任意である。一般に、図３(a)の平均値波形には高周波成分と低周波成分、および各撮像用画素のランダムノイズ平均が含まれる。図３(b)は、これらを分解して表した波形である。
【００２３】
図４(a)は、ＯＢ画素領域１３ｂのＯＢ画素から読み出された信号に基づく波形を例示する図である。図４(a)の横軸は撮像素子１３のＹ方向を表し、縦軸は上記ＯＢ画素からの同一の「行」における読み出し信号の平均値（すなわちＯＢクランプ減算値ＯＢline(y)）を表す。図３(a)の場合と同様に、縦軸スケールは任意である。図４(b)は、図３(a)の場合と同様に、高周波成分、低周波成分、およびＯＢ画素のランダムノイズ平均を分解して表した波形である。
【００２４】
図３(b)および図４(b)を比較すると、撮像用画素とＯＢ画素との間では、信号に含まれるノイズの高周波成分および低周波成分は共通するが、ランダムノイズ成分はＯＢ画素に基づくＯＢクランプ減算値ＯＢline(y)の方に大きく含まれることがわかる。高周波成分および低周波成分が共通するのは、同一の「行」において信号が同じ増幅変換素子１３ｃを通過するためである。一方、ランダムノイズ成分がＯＢ画素に基づく信号で大きくなるのは、同一の「行」において平均するＯＢ画素数が撮像用画素数と比べてはるかに小さいため、平均化によるランダムノイズ成分の低減が不十分であることを意味する。
【００２５】
図５は、ラインクランプ処理後の信号のノイズ波形を例示する図である。図５の横軸は撮像素子１３のＹ方向を表し、縦軸は図３(a)から図４(a)のＯＢクランプ減算値ＯＢline(y)を減算後の値を表す。図５によれば、ラインクランプ処理によって高周波ノイズ成分および低周波ノイズ成分に対するノイズ低減は行われるが、ランダムノイズ成分については低減効果が低い。これは、ラインクランプ前の信号に含まれるランダムノイズより大きなランダムノイズを減算するからであり、ラインクランプのみでは、ランダムノイズ成分を除去することが困難であることを示す。このように、「行」間で異なるノイズ成分が残存する場合、Ｘ方向の筋状のノイズが残ることになる。
【００２６】
＜移動平均クランプ＞
移動平均クランプは、平均するＯＢ画素数を増やすために、近接する他の「行」のＯＢ画素を含む広い範囲（例えば２５６行分）でＯＢ画素信号の移動平均を算出し、この平均値をＯＢクランプ減算値ＯＢＲＭ(y)とする。そして、撮像用画素の信号data(x,y)からＯＢクランプ減算値ＯＢＲＭ(y)を差し引く。
【００２７】
移動平均クランプの意味は、補正対象とする撮像用画素領域１３ａの画素からの信号data(x,y)に含まれるノイズ成分は、同一の「行」および近接する他の「行」におけるＯＢ画素領域１３ｂのＯＢ画素からの信号に含まれるノイズ成分と等価であると推定し、撮像用画素の信号data(x,y)からＯＢクランプ減算値ＯＢＲＭ(y)を差し引くことで、黒レベル基準化とノイズ補正の双方を行なうものである。
【００２８】
図６は、移動平均クランプ処理後の信号のノイズ波形を例示する図である。図６の横軸は撮像素子１３のＹ方向を表し、縦軸は図３(a)からＯＢクランプ減算値ＯＢＲＭ(y)を減算後の値を表す。図６によれば、移動平均クランプ処理によって低周波ノイズ成分およびランダムノイズ成分に対するノイズ低減は行われるが、高周波ノイズ成分については低減効果が低い。これは、移動平均によってランダムノイズ成分だけでなく高周波ノイズ成分まで平滑化されてしまうからであり、移動平均クランプのみでは、高周波ノイズ成分を除去することが困難であることを示す。このような高周波ノイズ成分が残存する場合、Ｘ方向の横縞として観察される。なお、図５および図６の例では、ランダムノイズ成分の振幅の方が高周波ノイズ成分の振幅よりも大きく、図中に示した分散σは図５の方が大きい。
【００２９】
＜ノイズ減衰補正クランプ＞
ノイズ減衰補正クランプは、上記移動平均クランプとラインクランプの双方を組み合わせて行う。ｙ行についてのＯＢクランプ減算値ＯＢopt(y)は、次式（１）で得られる。
ＯＢopt(y) ＝ (１−Ｋopt)×ＯＢＲＭ(y)＋Ｋopt×ＯＢline(y)  ……（１）
ただし、Ｋoptはノイズ減衰係数、ＯＢＲＭ(y)は上記移動平均クランプで用いたＯＢクランプ減算値、ＯＢline(y)は上記ラインクランプで用いたＯＢクランプ減算値である。
【００３０】
図７は、ノイズ減衰補正クランプ処理後の信号のノイズ波形を例示する図である。図７の横軸は撮像素子１３のＹ方向を表し、縦軸は図３(a)からＯＢクランプ減算値ＯＢopt(y)を減算後の値を表す。図７によれば、低周波ノイズ成分、高周波ノイズ成分ともに低減され、かつランダムノイズ成分による悪影響も抑えられている。図７に示した分散は、図５および図６で示した分散よりも小さい。また、図７において残存する縞は周期性が小さいために目に付きにくいので、図５および図６の場合に比べて、画質的に最も好ましい状態である。
【００３１】
なお、ノイズ減衰係数Ｋoptは、前もって撮影した同じ撮像素子１３のデータに基づいて求めてもよいし、経験的に図７の分散σを最小にする値を選んでもよい。一般に、分散σを最小にするノイズ減衰係数Ｋoptの値は撮像素子１３（増幅変換素子１３ｃを含む）や設定されるＩＳＯ感度ごとに異なるが、通常は図８に例示するように、ノイズ減衰係数Ｋoptの変化に対して分散σの変化は下に凸な関数形を示すため、０から１までの値で一意的に決定できる。図８は、ノイズ減衰係数Ｋoptと分散σとの関係を例示する図である。
【００３２】
本実施形態ではさらに、ノイズ減衰補正クランプにおけるノイズ減衰係数Ｋoptの値を、高輝度引きが生じるおそれがある場合に変化させる。一般に、高輝度引きは、撮像素子１３の一部に強い光が当たった場合に、入射光が強い画素を含む「行」の増幅変換素子１３ｃの特性が変化して生じる。図９は、高輝度引きを説明する図であり、図１で例示した撮像素子１３の中央の正方形部分に高輝度被写体が投影された場合を表す。
【００３３】
図９において、高入力領域ＨＬを含む複数の「行」において増幅変換素子１３ｃの特性が変化するので、これらの増幅変換素子１３を介して出力される高入力領域ＨＬ以外の領域ＨＬｔ内の撮像用画素からの信号も、正側へ偏って（あるいは負側へ偏る場合もある）高輝度引き状態となる。
【００３４】
図１０は、高輝度引きが生じた撮像用画素領域１３ａの画素から読み出された信号data(x,y)に基づく波形を例示する図である。図１０の横軸は撮像素子１３のＹ方向を表し、縦軸はdata(x,y)の同一の「行」における読み出し信号の平均値（すなわちＸ方向の平均値）を表す。図中の高輝度引き発生領域は、高入力領域ＨＬを含む「行」に相当する。なお、縦軸スケールは任意である。
【００３５】
図１１は、高輝度引きが生じたＯＢ画素領域１３ｂのＯＢ画素から読み出された信号に基づく波形を例示する図である。図１１の横軸は撮像素子１３のＹ方向を表し、縦軸は上記ＯＢ画素からの同一の「行」における読み出し信号の平均値（すなわちＯＢline(y)）を表す。図１０の場合と同様に、高輝度引き発生領域は、高入力領域ＨＬを含む「行」に相当する。
【００３６】
図１２は、高輝度引き発生時のノイズ減衰補正クランプ処理後の信号のノイズ波形を例示する図である。図１２の横軸は撮像素子１３のＹ方向を表し、縦軸は図１０からＯＢクランプ減算値ＯＢopt(y)を減算後の値を表す。図１２によれば、(１−Ｋopt)の割合で、高輝度引きに起因する信号を移動平均によって平滑化してから減じることになり、高輝度引き発生領域では、撮像用画素からの信号の正側（あるいは負側）への偏りを抑える補正が不十分になる。このような高輝度引き補正の失敗は、高入力領域ＨＬに相当する幅を持った明るい（あるいは暗い）帯となって目立ちやすい。
【００３７】
本実施形態は、高輝度引き発生時には、上式（１）のノイズ減衰係数Ｋoptの値を１に近い値へ変更することによって右辺第２項を支配的にし、ラインクランプが寄与する割合を高める。図１３は、高輝度引き発生時のラインクランプ寄与率を高めたノイズ減衰補正クランプ処理後の信号のノイズ波形を例示する図である。図１３の横軸は撮像素子１３のＹ方向を表し、縦軸は図１０からＯＢクランプ減算値ＯＢopt(y)を減算後の値を表す。図１３によれば、高輝度引き発生領域であっても、撮像用画素からの信号の正側（あるいは負側）への偏りを抑える補正が行える。
【００３８】
しかしながら、一方では、非高輝度引き発生領域において図５に例示した場合と同様に、ランダムノイズ成分を除去することが困難になる。そこで、高入力領域ＨＬを含む「行」に対してのみ、選択的にラインクランプ寄与率を高めるようにノイズ減衰係数Ｋoptの値を変更する。図１４は、このようにノイズ減衰係数Ｋoptの値を制御する場合のノイズ減衰補正クランプ処理後の信号のノイズ波形を例示する図である。図１４の横軸は撮像素子１３のＹ方向を表し、縦軸は図１０からＯＢクランプ減算値ＯＢopt(y)を減算後の値を表す。図１４によれば、高輝度引き発生領域では、撮像用画素からの信号の正側（あるいは負側）への偏りを抑える補正が行え、非高輝度引き発生領域では、低周波ノイズ成分、高周波ノイズ成分ともに低減され、かつランダムノイズ成分による悪影響も抑えられる。
【００３９】
＜クランプ処理の流れ＞
ＣＰＵ２１がクランプ部１５に実行させるクランプ処理の流れについて、図１５に例示するフローチャートを参照して説明する。ＣＰＵ２１は、撮像素子１３によって撮像が行われるごとに、画素信号の読み出し時に図１５による処理を起動させる。
【００４０】
図１５のステップＳ１０において、ＣＰＵ２１は、ｙ行ごとに、ＯＢ領域１３ｂからのＯＢ画素信号の平均値ＯＢline(y)を算出させてステップＳ２０へ進む。クランプ部１５は、算出結果を図示しないメモリに格納しておく。ステップＳ２０において、ＣＰＵ２１は、全ての行について、平均値ＯＢline(y)の算出が終了したか否かを判定する。ＣＰＵ２１は、全ての行について算出終了している場合はステップＳ２０を肯定判定してステップＳ３０へ進む。ＣＰＵ２１は、全ての行について算出終了していない場合には、ステップＳ２０を否定判定してステップＳ４０へ進む。ステップＳ４０において、ＣＰＵ２１は、ｙをインクリメントさせてステップＳ１０へ戻る。ステップＳ１０へ戻る場合は、他の行についても同様の平均値算出処理を行わせる。
【００４１】
ステップＳ３０において、ＣＰＵ２１は、メモリ（不図示）に格納されている平均値ＯＢline(y)に基づいて、次式（２）により高輝度検出用移動平均値ＯＢhlt(y)を算出させてステップＳ５０へ進む。
2015130544.tif 000003
ただし、Ｎhlt は移動平均距離であり、例えば、注目する行(y)から下側へ８（行分）とする。
【００４２】
ステップＳ５０において、ＣＰＵ２１は、メモリ（不図示）に格納されている平均値ＯＢline(y)に基づいて、次式（３）により移動平均クランプ用移動平均値ＯＢＲＭ(y)を算出させてステップＳ６０へ進む。ＯＢＲＭ(y)は、上述した移動平均クランプにおいてＯＢクランプ減算値として用いたものである。
2015130544.tif 000004
ただし、ＮＲＭ は移動平均距離であり、例えば、注目する行(y)から下側へ２５６（行分）とする。
【００４３】
ステップＳ６０において、ＣＰＵ２１は、ｙ行ごとに、高輝度引きが発生するか否かを判定させる。ＣＰＵ２１は、例えばＯＢhlt(y)−ＯＢＲＭ(y)の差分絶対値と所定の判定閾値ＴＨhlt とを比較させ、｜ＯＢhlt(y)−ＯＢＲＭ(y)｜＞ＴＨhlt が成立する場合にステップＳ６０を肯定判定してステップＳ７０へ進む。ＣＰＵ２１は、｜ＯＢhlt(y)−ＯＢＲＭ(y)｜＞ＴＨhlt が成立しない場合には、ステップＳ６０を否定判定してステップＳ８０へ進む。
【００４４】
ステップＳ７０において、ＣＰＵ２１は、高輝度引きが発生していると推定し、係数ＫをＫｈｌｔ に置き換えてステップＳ９０へ進む。Ｋｈｌｔは、例えば１を用いるが、上記差分絶対値の大きさ｜ＯＢhlt(y)−ＯＢＲＭ(y)｜に応じて１に近づける値を得るようにしてもよい。ステップＳ８０において、ＣＰＵ２１は高輝度引きが発生していないと推定し、係数Ｋとして上述したノイズ減衰係数Ｋoptを用いるようにしてステップＳ９０へ進む。
【００４５】
ステップＳ９０において、ＣＰＵ２１は、次式（４）で得られる値をＯＢクランプ減算値ＯＢopt(y)とするノイズ減衰補正クランプを次式（５）により行ってステップＳ１００へ進む。
2015130544.tif 000005
DATA(x,y) ＝ data(x,y) −ＯＢopt(y)            ……（５）
ただし、data(x,y)は撮像画素領域１３ａから読み出される画像データであり、DATA(x,y)はクランプ後の画像データである。
【００４６】
ステップＳ１００において、ＣＰＵ２１は、全ての行について、クランプを終了したか否かを判定する。ＣＰＵ２１は、全ての行について終了している場合はステップＳ１００を肯定判定して図１５による処理を終了する。ＣＰＵ２１は、全ての行について終了していない場合には、ステップＳ１００を否定判定してステップＳ１１０へ進む。ステップＳ１１０において、ＣＰＵ２１は、ｙをインクリメントさせてステップＳ６０へ戻る。ステップＳ６０へ戻る場合は、他の行についても同様の処理を繰り返させる。
【００４７】
以上説明した実施形態によれば、次の作用効果が得られる。
（１）デジタルカメラ１は、撮像用画素(13a)およびＯＢ画素(13b)を有する撮像素子１３からの信号のうち、ＯＢ画素(13b)からの信号に基づいてＯＢＲＭ(y)を算出するクランプ部１５と、ＯＢ画素(13b)からの信号に基づいてＯＢline(y)を算出するクランプ部１５と、ＯＢＲＭ(y)およびＯＢline(y)を所定の係数Ｋにより足し合わせてＯＢopt(y)を算出するクランプ部１５と、ＯＢ画素(13b)からの信号と共通の素子(13c)を介して出力される撮像用画素(13a)による信号からＯＢopt(y)を減算するクランプ部１５と、高輝度引き発生時と非発生時とで係数Ｋを異ならせるようにクランプ部１５を制御するＣＰＵ２１と、を備えるようにしたので、高輝度引きが生じる場合にも、筋状のパターンノイズを適切に補正できる。
【００４８】
（２）上記デジタルカメラ１において、ＣＰＵ２１は、高輝度引き発生時において、ＯＢline(y)の係数Ｋをより１に近づけるようにクランプ部１５を制御するので、高輝度引き発生時において、適切に筋状のパターンノイズを適切に補正できる。
【００４９】
（３）上記デジタルカメラ１において、共通の素子(13c)および当該共通の素子以外の素子を(13c)介して出力されるＯＢ画素(13b)からの信号に基づいて、２５６行分の移動平均距離によるＯＢＲＭ(y)、および２５６行分より短い８行分の移動平均距離によるＯＢhlt(y)をそれぞれ算出するクランプ部１５をさらに備え、ＣＰＵ２１は、ＯＢＲＭ(y)とＯＢhlt(y)との比較結果に基づいて高輝度引き発生か否かを判断するようにしたので、高輝度引きが発生し得るか、し得ないかを適切に推定できる。
【００５０】
（４）上記デジタルカメラ１において、ＣＰＵ２１は、ＯＢＲＭ(y)とＯＢhlt(y)との差に基づいて高輝度引き発生か否かを判断するようにしたので、高輝度引きが発生し得るか、し得ないかを、少ない演算量で適切に推定できる。
【００５１】
（５）上記デジタルカメラ１において、クランプ部１５は、移動平均値に基づいてＯＢＲＭ(y)を算出し、共通の素子(13c)を介して出力されるＯＢ画素(13b)からの信号に基づいてＯＢline(y)算出するので、上記推定を適切に行うことができる。
【００５２】
（変形例１）
上述した説明では、高輝度検出用の移動平均距離Ｎhlt として８（行分）を例にあげたが、８行に限らず、４行でも１６行でも適宜変更して構わない。
【００５３】
（変形例２）
また、移動平均クランプ用移動平均値ＯＢＲＭ(y)を算出するための移動平均距離ＮＲＭ として２５６（行分）を例にあげたが、２５６行に限らず、１２８行でも５１２行でも適宜変更して構わない。
【００５４】
（変形例３）
上記ステップＳ６０において、算出距離が異なる２つの移動平均値ＯＢhlt(y)およびＯＢＲＭ(y)の差に基づいて高輝度引きの発生の有無を推定する例を説明した。この代わりに、算出距離が異なる２つの移動平均値ＯＢhlt(y)およびＯＢＲＭ(y)の比に基づいて高輝度引きの発生の有無を推定するようにしてもよい。
【００５５】
（変形例４）
また、比較する移動平均の数は、上述した２つに限られない。例えば３つの移動平均値を用いる場合には、高輝度検出用の移動平均距離を８行分とする第１移動平均値と、移動平均距離を６４行分とする第２移動平均値と、移動平均クランプ用である第３の移動平均値ＯＢＲＭ(y)をそれぞれ算出し、これら３つの移動平均値の大小関係、または比に基づいて高輝度引きの発生の有無を推定するようにしてもよい。この場合にも、各移動平均距離を適宜変更してよいことはいうまでもない。
【００５６】
（変形例５）
移動平均を算出する方向は、注目する行(y)から下側のみでなく、注目する行(y)から上側へ設定してもよい。また、注目する行(y)を挟んで上下それぞれの方向を設定してもよい。
【００５７】
（変形例６）
上述した実施形態では、デジタルカメラ１にクランプ処理を行う信号処理装置を搭載する例を説明したが、パーソナルコンピュータを用いて、事後的にＯＢクランプ処理を行う信号処理装置を構成してもよい。この場合、デジタルカメラで取得した画像データとして、撮像画素領域１３ａに含まれる各画素の読み出しデータと、ＯＢ画素領域１３ｂに含まれる各ＯＢ画素の読み出しデータとを、それぞれ保存しておく。
【００５８】
そして、図１６に示すコンピュータ装置２００に図１５に例示したフローチャートの処理を行うプログラムを実行させることにより、画像データに対してＯＢクランプ処理を行い信号処理装置を構成する。プログラムをパーソナルコンピュータ２００に取込んで使用する場合には、パーソナルコンピュータ２００のデータストレージ装置にプログラムをローディングした上で、当該プログラムを実行させることによって信号処理装置として使用する。
【００５９】
パーソナルコンピュータ２００に対するプログラムのローディングは、プログラムを格納したＣＤ−ＲＯＭなどの記憶媒体２０４をパーソナルコンピュータ２００にセットして行ってもよいし、ネットワークなどの通信回線２０１を経由する方法でパーソナルコンピュータ２００へローディングしてもよい。通信回線２０１を経由する場合は、通信回線２０１に接続されたサーバー（コンピュータ）２０２のハードディスク装置２０３などにプログラムを格納しておく。プログラムは、記憶媒体２０４や通信回線２０１を介する提供など、種々の形態のコンピュータプログラム製品として供給することができる。
【００６０】
以上の説明はあくまで一例であり、上記の実施形態の構成に何ら限定されるものではない。
【符号の説明】
【００６１】
１…デジタルカメラ
１３…撮像素子
１４…Ａ／Ｄ変換部
１５…クランプ部
１６…バッファメモリ
１７…画像処理部
２１…ＣＰＵ
２４…操作部材
【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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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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