(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
原画像データの色度値を推定するための、コンピュータに実装される方法であって、
原画像データブロックの複数の色チャネル値を受信する段階と、
ホワイトポイント補正係数で前記複数の色チャネル値を正規化する段階と、
前記正規化された複数の色チャネル値の間の差を定量化することにより、１又は複数の第１の画像の色度重みを決定する段階と、
センサ色度空間内における前記原画像データの位置と、ＣＭＣデータに基づいて決定される複数のセンサ照明色度の軌跡又は領域と、の距離に基づいて、前記第１の画像の第３の色度重みを決定する段階と、
前記原画像データブロックと関連する前記第１の画像の前記第３の色度重みをメモリに記憶する段階と、
前記１又は複数の第１の画像の色度重みに応じて第１のホワイトポイント推定を決定する段階と、
前記第１のホワイトポイント推定をメモリに記憶する段階と
を備え、
前記ホワイトポイント補正係数は、前記第３の色度重みに基づく予備のホワイトポイント推定により、決定される、
方法。
【請求項２】
前記１又は複数の第１の画像の色度重みを決定する段階と、前記第３の色度重みを決定する段階を、別個のアルゴリズムにより実行する、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
複数の色チャネル値の間の前記差を定量化することは、
前記正規化された原画像データブロックから最小の色チャネル値及び最大の色チャネル値を決定することと、
前記最小及び最大の色チャネル値の比を決定すること
を更に含む、請求項１または２に記載の方法。
【請求項４】
複数の色チャネル値の間の前記差を定量化することは、
前記正規化された原画像データブロックから中間の色チャネル値を決定することと、
前記複数の色チャネル値の変動メトリックを前記中間の色チャネル値から決定すること
を更に含む、請求項１から３のいずれか一項に記載の方法。
【請求項５】
前記１又は複数の第１の画像の色度重みを決定する段階は、
前記複数の色チャネル値の間の前記差に応じて、第１の色度重み及び第２の色度重みを決定する段階
を更に含む、請求項１から４のいずれか一項に記載の方法。
【請求項６】
前記第１の色度重み及び前記第２の色度重みを決定する段階は、
前記正規化された原画像データブロックから最小の色チャネル値及び最大の色チャネル値を決定する段階と、
前記最小の色チャネル値及び前記最大の色チャネル値の比に基づいて、前記第１の色度重みを決定する段階と、
前記正規化された原画像データブロックから中間の色チャネル値を決定する段階と、
前記複数の色チャネル値の平均二乗偏差を前記中間の色チャネル値から決定する段階と、
前記平均二乗偏差に基づいて前記第２の色度重みを決定する段階と
を更に含む、請求項５に記載の方法。
【請求項７】
前記原画像データブロックにより表される画像の画素データを収集するのに用いられる画像センサに関連するセンサ特性データから前記ホワイトポイント補正係数を決定する段階を更に備える、請求項１から６のいずれか一項に記載の方法。
【請求項８】
原画像データの色度値を推定するための、コンピュータに実装される方法であって、
原画像データブロックの複数の色チャネル値を受信する段階と、
ホワイトポイント補正係数で前記複数の色チャネル値を正規化する段階と、
前記正規化された複数の色チャネル値の間の差を定量化することにより、１又は複数の第１の画像の色度重みを決定する段階と、
センサ色度空間内における前記原画像データの位置と、ＣＭＣデータに基づいて決定される複数のセンサ照明色度の軌跡又は領域と、の距離に基づいて、前記第１の画像の第３の色度重みを決定する段階と、
前記原画像データブロックと関連する前記第１の画像の前記第３の色度重みをメモリに記憶する段階と、
前記距離に基づいて、１又は複数の第２の画像の色度重みを決定する段階と、
前記１又は複数の第１の画像の色度重みに応じて、かつ、前記１又は複数の第２の画像の色度重みに応じて、第１のホワイトポイント推定を決定する段階と
を備え、
前記ホワイトポイント補正係数は、前記第３の色度重みに基づく予備のホワイトポイント推定により、決定される、
方法。
【請求項９】
前記１又は複数の第２の画像の色度重みを決定する段階は、
前記原画像データブロックにより表される画像の画素データを収集するのに用いられる画像センサに関連するセンサ特性データを受信する段階と、
前記センサ特性データに基づいて前記センサ色度空間内の前記複数のセンサ照明色度の軌跡を決定する段階と、
前記原画像データと、前記複数のセンサ照明色度の軌跡との間で、前記センサ色度空間内の、前記距離を決定する段階と、
前記決定された距離に応じて、前記画像の色度重みを決定する段階と
を更に備える、請求項８に記載の方法。
【請求項１０】
前記原画像データは、それぞれが複数の画素の色チャネル値を表すＲ，Ｇ及びＢの色チャネル値を含む複数の画像データブロックを受信することを更に含み、
前記１又は複数の第１の画像の色度重み、及び、前記１又は複数の第２の画像の色度重みは、前記複数の画像データブロックのそれぞれについて決定され、
前記第１のホワイトポイント推定を決定する段階は、
前記複数の画像データブロックにわたって決定される、予備のホワイトポイント推定に基づいて、前記ホワイトポイント補正係数を決定する段階、又は
前記複数の画像データブロックのそれぞれについて決定される前記１又は複数の第１の画像の色度重みを、対応する前記原画像データブロックについて決定される前記１又は複数の第２の画像の色度重みと組み合わせる段階
のうちの少なくとも１つを更に含み、
前記第１のホワイトポイント推定を決定する段階は、
前記１又は複数の第１の画像の色度重み、又は、それらの前記組み合わせを用いて、前記複数の画像データブロックのそれぞれに関連する前記Ｒ，Ｇ及びＢの色チャネル値を重み付けする段階と、
前記複数の画像データブロックにわたって前記重み付けされたＲ，Ｇ，Ｂの色チャネル値を蓄積する段階と
を更に含む、請求項８又は９に記載の方法。
【請求項１１】
前記１又は複数の第１の画像の色度重みの組み合わせは、
それぞれが、各データブロックに対する前記Ｒ，Ｇ及びＢの色チャネル値の間の差の関数である第１の色度重み及び第２の色度重みと、
前記第３の色度重みと
の積を含み、
前記方法は、
複数の前記原画像データブロックのそれぞれに対する飽和値を決定する段階と、
予め定められた最大飽和閾値より低い飽和値に関連する複数の前記原画像データブロックにのみ基づいて前記第１のホワイトポイント推定を決定する段階と
を更に備える、請求項１０に記載の方法。
【請求項１２】
複数の前記原画像データブロックにより表される画像の画素データを収集するのに用いられる画像センサに関連するセンサ特性データに少なくとも部分的に基づいて、相関色温度（ＣＣＴ）の範囲を決定する段階と、
前記ＣＣＴの範囲内の複数のデータ値を有する前記複数の画像データブロックの探索を通じて複数の無彩色の領域を特定する段階と、
前記特定された複数の無彩色の領域に基づいて第２のホワイトポイント推定を決定する段階と、
前記第１のホワイトポイント推定及び前記第２のホワイトポイント推定の両方に基づいて複数のホワイトバランス調整利得を決定する段階と
を更に備える、請求項１０又は１１に記載の方法。
【請求項１３】
１又は複数のＣＭＣデータに依存するアルゴリズムを用いて前記ＣＣＴの範囲を縮小する段階と、
縮小された前記ＣＣＴの範囲内において、前記探索を実行する段階と、
を更に備える、請求項１２に記載の方法。
【請求項１４】
ＡＷＢモジュールを備えるプロセッサであって、
前記ＡＷＢモジュールは、
原画像データブロックの複数の色チャネル値を受信し、
前記複数の色チャネル値をホワイトポイント補正係数で正規化し、
前記正規化された複数の色チャネル値の間の差を定量化することにより、１又は複数の第１の画像の色度重みを決定し、
センサ色度空間内における原画像データの位置と、ＣＭＣデータに基づいて決定される、複数のセンサ照明色度の軌跡又は領域との距離に基づいて、前記第１の画像の第３の色度重みを決定し、
前記原画像データブロックに関連する前記第１の画像の前記第３の色度重みをメモリに記憶し、前記距離に基づいて１又は複数の第２の画像の色度重みを決定し、前記１又は複数の第１の画像の色度重み、及び、前記１又は複数の第２の画像の色度重みに応じて、第１のホワイトポイント推定を決定する、論理回路を有し、
前記ホワイトポイント補正係数は、前記第３の色度重みに基づく予備のホワイトポイント推定により、決定される、
プロセッサ。
【請求項１５】
前記１又は複数の第１の画像の色度重みを決定することと、前記第３の色度重みを決定することは、別個のアルゴリズムにより実行される、請求項１４に記載のプロセッサ。
【請求項１６】
前記ＡＷＢモジュールは、
前記正規化された原画像データブロックから最小の色チャネル値及び最大の色チャネル値を決定し、かつ、
前記最小の色チャネル値及び前記最大の色チャネル値の比を決定する
ことにより、前記正規化された複数の色チャネル値の間の前記差を定量化する論理回路を更に有する、請求項１４又は１５に記載のプロセッサ。
【請求項１７】
原画像データを生成するカメラモジュールと、
前記原画像データを受信するメモリに結合されるＡＷＢモジュールを有するプロセッサであって、
前記ＡＷＢモジュールが、
収集された前記原画像データから複数の原画像データブロックを生成し、
原画像データブロックの複数の色チャネル値を受信し、
ホワイトポイント補正係数で前記複数の色チャネル値を正規化し、
前記正規化された複数の色チャネル値の間の差を定量化することにより、１又は複数の第１の画像の色度重みを決定し、
センサ色度空間内における前記原画像データの位置と、ＣＭＣデータに基づいて決定される、複数のセンサ照明色度の軌跡又は領域との距離に基づいて、前記第１の画像の第３の色度重みを決定する、プロセッサと、
前記原画像データブロックに関連する前記第１の画像の色度重みを記憶する前記メモリと
を備え、
前記ＡＷＢモジュールは、更に、
センサ色度空間内の前記原画像データと、複数のセンサ照明色度の軌跡内で最も近いポイントとの間の距離に基づいて、１又は複数の第２の画像の色度重みを決定し、
前記１又は複数の第１の画像の色度重みに応じて、及び、前記１又は複数の第２の画像の色度重みに応じて、第１のホワイトポイント推定を決定し、
前記ホワイトポイント補正係数は、前記第３の色度重みに基づく予備のホワイトポイント推定により、決定される、
モバイルデバイス。
【請求項１８】
前記１又は複数の第１の画像の色度重みを決定することと、前記第３の色度重みを決定することは、別個のアルゴリズムにより実行される、請求項１７に記載のモバイルデバイス。
【請求項１９】
請求項１から１３のいずれか一項に記載の方法を実行するための論理回路を有するＡＷＢモジュールを備えるプロセッサ。
【請求項２０】
プロセッサに、請求項１から１３のいずれか一項に記載の方法を実行させるためのプログラム。
【請求項２１】
請求項２０に記載のプログラムを格納しているコンピュータ可読記憶媒体。
【発明の詳細な説明】
【背景技術】
【０００１】
優先権の主張
本願は「原画像データの色度測定を用いた自動ホワイトバランス調整」と題される２０１４年４月２９日に出願された米国特許出願第１４／２６４，７７２号の優先権を主張し、全体において参照により組み込まれる。
【０００２】
デジタルカメラは、多くの場合、商用の電子メディアデバイスプラットフォームに含まれるコンポーネントである。デジタルカメラは、現在、ウェアラブルフォームファクタ（例えば、動画キャプチャイヤホン、動画キャプチャヘッドセット、動画キャプチャアイグラス等）で利用可能であり、同様に、スマートフォン、タブレットコンピュータ及びノートブックコンピュータ内等に埋め込まれる。カメラモジュール（例えば、カメラセンサ及び光学素子）により収集された画像データを再現及び／又は表示に好適な値に変換することは、デバイスプラットフォームにより実装されるカメラ制御アルゴリズム（ＣＣＡ）に対して困難な問題を引き起こす。計算による色の恒常性アルゴリズムは、自動ホワイトバランス調整（ＡＷＢ）アルゴリズムとしても知られており、デジタルカメラから所望の色再現を実現するためにＣＣＡの一つの重要な部分である。ＡＷＢの役割は、カメラセンサの色成分の反応に関する照明の色度（又は複数の異なる光源の場合の色度）を推定することである。ＡＷＢは、異なる色成分の明度の調節を通常伴って、ユーザが想定する色再現を可能としており、必要な調節は、画像センサの特性及びキャプチャの時点における周辺の照明条件に大きく依存する。
【０００３】
原画像データの色度の情報は、確実かつ正確にホワイトポイントを推定するのに有利である。グレイエッジアルゴリズムとして知られる一つの技術は、無彩色である可能性が最も高い原画像データ内のエッジから生じる反射を前提としている。従って、無彩色の領域は、シーン内のエッジの周辺から取得される。実行中に、グレイエッジアルゴリズムは、正確なエッジ情報の抽出を利用可能とすべく、高解像度情報を必要とし得るので、グレイエッジアルゴリズムの精度が原画像のダウンサンプリング表現（すなわち、低解像度）により著しく低下され得る。従って、グレイエッジアルゴリズムは、ほとんどのモバイルデバイスプラットフォームのように、厳しい電力制約のもとで限定された処理機能又は操作を有するいくつかのデバイスプラットフォームに十分に適していない可能性がある。また、グレイエッジ技術は、エッジを欠くシーン又は光沢のないエッジ及び表面に対処していない。例えば、ガマットマッピング又は相関による色技術を使用する他の従来の方法は、多くの場合、カメラモジュール特性（ＣＭＣ）情報にかなり依存しており、それらがカメラモジュールの大量生産に関連してＣＭＣ情報エラーの影響を受けやすくなることにつながる。ＣＭＣの集約的方法は、計算コストも高くなり得る。
【０００４】
従って、画像コンテンツを強く仮定することなく、ＣＭＣデータへ最小限依存し、かつ、ハイレベルな画像処理をすることなく原画像データに関する照明色度を正確に推定するための技術は、例えば、ＡＷＢアルゴリズムを改善するのに有利であり、それによりデジタルカメラプラットフォームの性能を強化するだろう。
【図面の簡単な説明】
【０００５】
本明細書で説明される材料は、例示を目的として図示されており、添付の図に限定する目的ではない。図示の簡略化及び明確化のために、図に示される複数の要素は、必ずしも縮尺を合わせて描かれるわけではない。例えば、いくつかの要素の寸法は、明確化のために他の要素と比べて誇張され得る。更に、検討される適切な参照ラベルは、対応する又は類似する要素を示すべく、複数の図の間で繰り返されている。
【０００６】
【図１】複数の画像の色度重みを示すグラフであり、複数の画像の色度重みのそれぞれは、１又は複数の実施形態に従って決定され、ＡＷＢアルゴリズムに入力され得る。
【０００７】
【図２】１又は複数の実施形態に係る原画像データブロックに関連する原画像の画素データの図である。
【０００８】
【図３Ａ】１又は複数の実施形態に係る、１又は複数の色度重みを決定するための方法を示すフロー図である。
【０００９】
【図３Ｂ】１又は複数の実施形態に係る、［Ｒ／Ｇ、Ｂ／Ｇ］センサ色度空間にプロットされる有彩色及び無彩色の原画像データのグラフである。
【００１０】
【図４Ａ】１又は複数の実施形態に係る、１又は複数の色度重みを決定するための方法を示すフロー図である。
【００１１】
【図４Ｂ】１又は複数の実施形態に係る、［Ｒ／Ｇ、Ｂ／Ｇ］センサ色度空間にプロットされるＣＭＣデータのグラフである。
【００１２】
【図４Ｃ】１又は複数の実施形態に係る、正規化の後の例示的なカメラセンサの相対分光感度のグラフである。
【００１３】
【図４Ｄ】１又は複数の実施形態に係る、原画像データの相対分光感度のグラフである。
【００１４】
【図４Ｅ】１又は複数の実施形態に係る、原画像データの相対分光感度のグラフである。
【００１５】
【図５】１又は複数の実施形態に係る、少なくとも１つのホワイトポイント推定ベースの色度重みを決定するためのＡＷＢ方法を示すフロー図である。
【００１６】
【図６】１又は複数の実施形態に係る、画像の色度測定を実行する、及び／又は、画像の色度重みに基づいて少なくとも１つのＡＷＢ方法を実行する論理を含む１又は複数のプロセッサを使用する例示的なシステムの図である。
【００１７】
【図７】１又は複数の実施形態に従って配置される例示的なシステムの図である。
【発明を実施するための形態】
【００１８】
１又は複数の実施形態が同封の複数の図に関して説明される。具体的な構成及び配置が詳細に示され、検討される一方、これが例示的な目的のみで行われると理解されるべきである。当業者は、説明の主旨及び範囲から逸脱することなく他の構成及び配置が可能であることを認識する。本明細書で説明される技術及び／又は配置は、本明細書で詳細に説明される範囲を超えて様々な他のシステム及びアプリケーションにおいて採用されることは当業者に明らかである。
【００１９】
参照は、添付の図面に対して以下の詳細な説明で作成され、添付の図面は、この一部を形成し、かつ、例示的な実施形態を示す。更に、他の実施形態が使用され得、かつ、構造的及び／又は論理的な変更が特許請求される主題の範囲から逸脱することなく作成され得ることが理解されるべきである。従って、以下の詳細な説明は、限定した意味に解釈されるべきではなく、特許請求される主題の範囲は、添付の特許請求の範囲及びそれらの等価物によってのみ規定される。
【００２０】
以下の説明では、多数の詳細が説明されるが、複数の実施形態がこれらの具体的な詳細なしで実施され得ることが当業者に明らかであろう。周知の方法及びデバイスは、より重要な態様を曖昧することを避けるべく、詳細にするよりもむしろブロック図の形式で示される。本明細書を通じて、「実施形態」又は「一実施形態」への参照は、実施形態に関連して説明される特定の特徴、構造、機能又は特性が少なくとも１つの実施形態に含まれることを意味する。従って、本明細書を通じて様々な個所における「実施形態において」又は「一実施形態において」という表現の出現は、必ずしも同一の実施形態を参照しているわけではない。更に、実施形態の文脈で説明される特定の複数の特徴、複数の構造、複数の機能、又は複数の特性は、１又は複数の実施形態に任意の好適な態様で組み合わされ得る。例えば、第１の実施形態は、２つの実施形態に関連する特定の複数の特徴、複数の構造、複数の機能、又は複数の特性が相互に排他的でない範囲で、第２の実施形態と組み合わされ得る。
【００２１】
例示的な実施形態及び添付の特許請求の範囲の説明で用いられるように、単数形「ａ」、「ａｎ」及び「ｔｈｅ」は、文脈が明らかにそうでないことを示していない限り、複数形を同様に含むことが意図される。本明細書で用いられるように、「及び／又は」という用語が、関連して列挙された複数の項目のうち１又は複数の任意の及び全ての可能な組み合わせを指し、かつ、これらを包含することも理解されるべきであろう。
【００２２】
説明及び特許請求の範囲を通じて用いられるように、「少なくとも１つ」又は「１又は複数」という用語に結び付けられる項目の列挙は、列挙された複数の用語の任意の組み合わせを意味することがあり得る。例えば、「Ａ、Ｂ又はＣのうちの少なくとも１つ」という表現は、Ａ、Ｂ、Ｃ；Ａ及びＢ、Ａ及びＣ；Ｂ及びＣ；又はＡ、Ｂ及びＣを意味することがあり得る。
【００２３】
「結合され」及び「接続され」という用語は、それらの派生語とともに、複数のコンポーネント間の機能的又は構造的な関係を説明するのに本明細書で用いられ得る。これらの用語は、互いに同義語として意図されないことが理解されるべきである。むしろ、特定の実施形態では、「接続され」は、２又はそれより多い要素が互いに直接物理的、光学的、又は、電気的に接触した状態にあることを示すのに用いられ得る。「結合され」は、２又はそれより多い要素が直接的又は（それらの間に他の介在要素で）間接的のいずれかで物理的、光学的、又は電気的に互いに接触した状態、及び／又は、（例えば、因果関係にあるような）２又はそれより多い要素が互いに協働又はインタラクトした状態にあることを示すのに用いられてよい。
【００２４】
本明細書で提供する詳細な説明のいくつかの部分は、コンピュータメモリ内のデータビット上での動作のアルゴリズム及び象徴的な表現の観点で提示される。そうでないことが具体的に明記されていない限り、以下の考察から明らかなように、説明を通じて、「算出」、「コンピューティング」、「決定」、「推定」、「記憶」、「収集」、「表示」、「受信」、「集約」、「生成」、「更新」等のような用語を利用した考察が、レジスタ及びメモリを含むコンピュータシステムの回路内の物理（電子）量として表されるデータを、当該データを、コンピュータシステムメモリ若しくはレジスタ又は他のそのような情報ストレージ、送信又はディスプレイデバイス内の物理量として同様に表される他のデータに操作し及び変換するコンピュータシステム又は同様の電子コンピューティングデバイスの動作及び処理を指すことが理解される。
【００２５】
以下の説明中に、例えば、システムオンチップ（ＳｏＣ）アーキテクチャのようなアーキテクチャで表され得る複数の実施形態を説明する。本明細書で説明される技術及び／又は配置の実装は、特定のアーキテクチャ及び／又はコンピューティングシステムに制限されず、同様の目的で、任意のアーキテクチャ及び／又はコンピューティングシステムにより実装されてよい。例えば、複数の集積回路（ＩＣ）チップ及び／若しくはパッケージを使用する様々なアーキテクチャ、並びに／又は、様々なコンピューティングデバイス及び／又はセットトップボックス、スマートフォン等のような家庭用電化製品（ＣＥ）デバイスは、本明細書に説明される技術及び／又は配置を実装してよい。更に、以下の説明中に、論理実装、システムコンポーネントのタイプ及び相互関係、論理パーティショニング／インテグレーション選択等のような多数の具体的な詳細を説明し得る一方、特許請求される主題は、そのような具体的な詳細なしで実施され得る。更に、例えば、制御構造及び完全なソフトウェア命令シーケンスのような、いくつかの材料は、本明細書に開示される材料を曖昧にしないために、詳細に示されない可能性がある。
【００２６】
本明細書に開示される材料の一定の部分は、例えば、グラフィックプロセッサ内の論理回路として、ハードウェアに実装される。一定の他の部分は、ハードウェア、ファームウェア、ソフトウェア又はそれらの任意の組み合わせに実装されてよい。本明細書に開示される材料の少なくともいくつかは、機械可読媒体上に記憶される複数の命令としても実装されてよく、これらの命令は、１又は複数のプロセッサ（グラフィックプロセッサ及び／又は中央処理装置）により読み出され、かつ、実行され得る。機械可読媒体は、機械（例えば、コンピューティングデバイス）により読取可能な形式で情報を記憶する又は送信するための任意の媒体及び／又はメカニズムを含んでよい。例えば、機械可読媒体は、リードオンリメモリ（ＲＯＭ）、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、磁気ディスク記憶媒体、光記憶媒体、フラッシュメモリデバイス、電気、光、音又は他の同様な非一時的な、有形の媒体を含んでよい。
【００２７】
１又は複数のシステム、装置、方法、及びコンピュータ可読媒体が、原画像データの色度値を推定するために以下で説明される。特定の実施形態では、画像の色度推定が原画像データに対するホワイトポイント推定を決定するために使用される。更なる実施形態では、ホワイトポイント推定が、ＣＭＣ依存技術のような他のアルゴリズムを通じて、原画像データに対して決定される１又は複数の追加のホワイトポイント推定と組み合わされてよい。実施形態では、カメラを含む電子デバイスがＡＷＢパイプラインの一部としてカメラによりキャプチャされた原画像データの色度を推定する。電子デバイスは、例えば、ＡＷＢパイプラインの一部として、原画像データの色度値推定に少なくとも部分的に基づいてホワイトポイント推定を更に決定してよい。
【００２８】
以下で更に詳細に説明されるように、原画像データの色度測定は、照明色度の確率マップの基準位置に対する原画像データの距離を決定することを伴い得る。原画像データの色度は、次に、この距離に基づいて、例えば、ホワイトマップの中心に対する距離を縮めながらより彩度が低いと見なされた画像データを用いて、決定され得る。そのような実施形態について、色度空間内で、比較的彩度の低い画像データが照明色度のマップの（複数の）高確率領域に位置しており、一方、比較的彩度の高い画像データが、高確率領域からより遠い領域内に入ることが想定され得る。
【００２９】
また、以下でより詳細に説明されるように、原画像データの色度測定の実施形態は、Ｒ、Ｇ及びＢの色チャネルエネルギーレベルを比較することを伴い得る。収束するチャネルエネルギーを有する画像データは、より発散した色チャネルエネルギーを有する画像データよりも彩度がないものとして評価され得る。一定のそのような実施形態では、色度は、カメラモジュール特性（ＣＭＣ）情報及び／又はすでに決定された「予備の」ホワイトポイント推定に依存するホワイトポイント補正係数で正規化されたＲ、Ｇ及びＢチャネル値間の差に基づいて決定される。
【００３０】
また、以下で説明されるように、上記の技術の１又は複数により無彩色であると決定された画像データは、照明の色度を決定するべく有彩色の画像データよりも優先的にＡＷＢ方法により使用されてよい。「照明の色度」は、無彩色面から反射される光を示す異なる色成分（例えば、Ｒ、Ｇ及びＢの色成分）の複数の画素のブロックから決定される色度値である（照明スペクトルを変化させることなく全ての波長を等しく反射するので照明色度を直接的に示す）。この「照明の色度」に基づいて、ＩＳＰ画像再構成に適用されるべきＲ、Ｇ及びＢの利得は、ＡＷＢアルゴリズム／パイプラインにより計算される。照明の色度は、オブジェクトの真の色度（すなわち、オブジェクトの色）から区別される。より具体的には、正確なオブジェクトの色の再現は、（ｉ）照明の色度を正しく推定できるＡＷＢアルゴリズムから、後に続く（ｉｉ）センサＲＧＢからｓＲＧＢへの正確な色変換に従う。実施形態は、手間のかかる画像解像度及び／又は画像コンテンツ要件なしで、また、演算集約的な画像処理（例えば、エッジ検出）なしで、より正確かつ堅牢なホワイトポイント推定を実現し得る。
【００３１】
本明細書で説明される色度測定の実施形態は、どのように入力画像が表されるかとは無関係である。例えば、本明細書で説明される色度測定は、フル画像解像度で適用されてよく、又は、原画像の領域は、固定、等しいサイズ又は様々なサイズのいずれかを有する複数のブロックの「グリッド」に分割されてよい。各ブロックは、異なる色成分（例えば、Ｒ、Ｇ及びＢの色成分）の複数の画素の領域をカバーする。ブロックの領域内における各色成分の平均値が計算される（例えば、ブロックｉに対するＲｉ、Ｇｉ及びＢｉとして平均を表す）。ブロックｉにおける色度値は、次に、［Ｒｉ／Ｇｉ、Ｂｉ／Ｇｉ］に等しい。
【００３２】
本明細書で用いられるように、「原」画像データは、アップストリーム画像信号処理（ＩＳＰ）パイプラインにより事前に処理され得る画像データである。例えば、一実施形態において、原画像データは、線形化され、色合い補正されている。より具体的には、カメラセンサにより出力される生ベイヤーデータ等は、原画像データの色度が本明細書で説明される複数の実施形態のうちの１又は複数に従って計算される前に、（黒レベル補正も含む）線形化及び色合い補正が行われる。
【００３３】
図１は、複数の画像の色度重みを示すグラフであり、複数の画像の色度重みのそれぞれは、複数の実施形態に係る、ＡＷＢアルゴリズムで決定され、かつ、ＡＷＢアルゴリズムに入力され得る。図１の実線の矢印は、本明細書で詳細に説明される例示的な一実施形態を示す。破線の矢印は、例示的な実施形態の文脈に教示される原理に基づいて、良好な結果をもたらすようにも行われ得る１又は複数の代替の実施形態を示す。
【００３４】
「色度重み」は、原画像データの色度測定であり、例えば、より大きい重み値が、より小さい重み値よりも彩度の低い原画像に関連するように、０と１との間をスケーリングする。より彩度の低い原画像データは、より正確に照明色度を反映し、ＡＷＢホワイトバランス調整利得は、本明細書で説明されるアルゴリズムによって十分に無彩色であると見なされた原画像データに基づいて有利に計算され得る。図１に示されるように、複数の画像の色度重み（例えば、ａ（１）ｉ、ａ（２ａ）ｉ、ａ（２ｂ）ｉ）は、複数の異なる色成分の複数の画素を有する生データブロックｉについて決定され得る。複数の色度重みは、原画像データ１０１に対する色度の独立した測定結果に達するように複数の別個の測定アルゴリズムを用いて、独立して（例えば、並列に）決定され得る。複数の画像の色度重みは、複数の重みと一緒に堅牢な原画像データの照明色度測定を表すことができるように、相補的に複数の重みを表現する複数のアルゴリズムに従って有利に決定される。代替的に、複数の色度重みのうちの１又は複数は、例えば、いくつかの制御信号等に応じて、他の重みがない場合に使用されてよい。
【００３５】
図１のデータの依存関係の矢印に従って、色度重みａ（１）ｉは、第１のアルゴリズムを通じて原画像データを処理することにより決定されてよい。図１に更に示されるように、色度重みａ（１）ｉは、次に、ホワイトポイント推定１０５で用いられてよい。色度重みａ（１）ｉは、任意の他の色度重みを含まずに用いられもよく、又は、色度重みａ（２ａ）ｉ及び／又はａ（２ｂ）ｉを含む態様で用いられてもよい。例えば、実線の矢印に従って、３つの色度測定アルゴリズムが原画像データ１０１上で独立して実行されてよく、色度重みａ（１）ｉ、ａ（２ａ）ｉ及びａ（２ｂ）ｉを生成し、それらは、その後、線形的又は非線形的に組み合わされて、ホワイトポイント推定１０５への複数の入力として、派生的な色度重みａ（３）ｉ、ａ（４）ｉを形成する。例示的な複数の色度重みの複数の組み合わせは、２又はそれより多い重みの積、２又はそれより多い重みの平均、２又はそれより多い重みの重み付けされた平均、２又はそれより多い重みの最大、２又はそれより多い重みの最小、２又はそれより多い重みのメジアン、又は、（ａ１ｍ＋…ａｋｍ）１／ｎのような非線形の組み合わせを含むが、これらに限定されない。
【００３６】
図１に示されるように、複数の画像の色度重みのうちの１又は複数（例えば、ａ（１）ｉ、ａ（２ａ）ｉ、ａ（２ｂ）ｉ）は、更に、ＣＭＣ特性データ１０２に部分的に基づいてよい。複数の重みａ（１）ｉ、ａ（２ａ）ｉ、ａ（２ｂ）ｉを生成した複数の色度測定がＡＷＢパイプラインのフロントエンドにある複数の実施形態について、色度重みがＣＭＣデータ内の誤りに対して反応しにくくなるように、限定された態様でＣＭＣデータを得るのに有利である。更なる実施形態において、予備のホワイトポイント推定１０３が画像の色度重みａ（１）ｉ、ａ（２ａ）ｉ、ａ（２ｂ）ｉのうちの１又は複数を決定するための入力として使用される。以下で更に説明されるように、予備のホワイトポイント推定１０３は、色度重みａ（１）ｉ、ａ（２ａ）ｉ、ａ（２ｂ）ｉを決定するために、本明細書の他の箇所で説明されるこれらとは別個の別のアルゴリズムを依然として用いて決定されてよい。従って、本明細書で説明される色度測定の複数の実施形態は、ＡＷＢアルゴリズムの最初の段階であることに限定されない。連続的にステージングした複数の色度測定は、画像シーンコンテンツバリエーションに対して堅牢性を高めるために複数の測定を組み合わせた有利な態様であってよい。図１には示されていないが、第２の測定アルゴリズムを通じて別の色度重み（例えば、ａ（２ａ）ｉ及び／又はａ（２ｂ）ｉ）を決定するいくつかの態様において使用される色度重み（例えば、ａ（１）ｉ）を出力する１つの測定アルゴリズムを用いて、色度重みａ（１）ｉ、ａ（２ａ）ｉ、ａ（２ｂ）ｉのうちの１又は複数は、それら自身が連続的にステージングされてよい。例えば、予備のホワイトポイント推定１０３は、色度重みａ（１）ｉに基づいてよく、その予備のホワイトポイント推定は、次に、色度重みａ（２ａ）ｉ、ａ（２ｂ）ｉを更に決定するべく用いられてよい。従って、本明細書に説明される色度測定の複数の実施形態は、ＡＷＢアルゴリズムの複数の段階にわたって使用されてよい。
【００３７】
図２は、例示的な一実施形態に係る原画像データブロックＤｉに関連する原画像の画素データ２０１の拡大図である。示されるように、Ｎ個の原画像データブロックＤｉは、等しいサイズの幅と高さを有し、均等に分散された複数のブロックＤｉを有する画像グリッド２０２を形成する。画像グリッド２０２は、カメラモジュールの複数の画素Ｐｉについて集められた原画像の画素データ２０１のアレイを表現する、より低解像度である。各データブロックＤｉは、ｍ×ｎ画素の表現を提供する。例えば、データブロックＤｉは、それぞれがｍ×ｎ画素上で平均化される複数の色チャネル値（例えば、Ｒ、Ｇ、Ｂ）を含んでよい。原画像グリッド２０２は、色度測定を実行するのに利用可能なプロセッサ帯域幅に応じて、及び、ｍ×ｎ画素のセットが１つのブロックに固有であるか、又は、複数の異なるブロックに統合されるかに応じて、カメラモジュールのネイティブ解像度に応じて任意の数の原画像データブロックを含んでよい。多数の原画像データブロックは、計算及びノイズの犠牲として、複数の小さな無彩色領域に対する高カメラ解像度及び／又はより優れた感度について改善されてよい。一例として、原画像グリッド２０２は、８０×６０ブロックのアレイ（すなわち、Ｎ＝４８００）を含む。
【００３８】
実施形態において、１又は複数の画像の色度重みは、センサ色度空間における原画像データの位置と複数のセンサ照明色度の軌跡又は領域内及び／又は周囲で最も近いポイントとの間の距離に基づいて決定される。図３Ａは、そのような一つの実施形態に係る、原画像データブロックＤｉに対する１又は複数の色度重みａ（１）ｉを決定するための方法３０１を示すフロー図である。方法３０１は、分析されるべき原画像データブロックＤｉにより表される画像の画素データを収集するのに用いられる画像センサに関連するＣＭＣデータを受信又は当該ＣＭＣデータにアクセスすることで始まる。ＣＭＣデータは、例えば、カメラモジュールのＲＧＢの色成分の分光感度、並びに、異なる相関色温度（ＣＣＴ）領域での色度ポイントに対する照明色度及び一般的な照明スペクトルの情報を有利に含んでよい。動作３０５で、センサ色度空間内の高い可能性のホワイトポイントの軌跡がＣＭＣデータから決定される。代替的に、予め定められた信用レベルに関連する色度空間の領域が動作３０５で決定される。例示的な一実施形態において、複数のホワイトポイントの軌跡は、［Ｒ／Ｇ、Ｂ／Ｇ］センサ空間内の複数の照明色度をマッピングすることにより決定される関連する複数のＣＣＴ値であるとともに平均照明色度である。そのような２次元「ホワイトマップ」は、高い可能性のホワイトポイントマップ３４１内で画定される平均照明色度３４２の軌跡で図３Ｂに示されている（例えば、平均照明色度３４２の軌跡から照明色度の応答偏差に応じて決定される）。
【００３９】
方法３０１は、動作３０６に進み、動作３０６で、原画像データブロックＤｉは、予め定められた飽和値の閾値に基づいて任意にフィルタリングされてよい。例示的な一実施形態において、不飽和の赤、緑及び青の画素の平均値は、原画像データブロックＤｉごとに記憶され、ブロック内の画素の総量に関連するそのブロック内の飽和画素の量も記憶される。真の色度情報が複数の飽和画素に対して失われるので、あまりにも多過ぎる飽和画素を有する原画像データブロックＤｉは、方法３０１から除外される。更に、複数の飽和画素に近い複数の画素は、センサの特性に応じて画素をブルーミングすることにより影響を受ける可能性がある。ゆえに、方法３０１は、予め定められた最大飽和閾値より低い飽和値に関連する複数の原画像データブロックのみに対して後続の動作が進められてよい。
【００４０】
測定された原画像データがより彩度の低いものである可能性は、原画像データとセンサ色度空間内の高い可能性のホワイトポイントの軌跡との間の距離を低下させることで高められる。従って、この距離は、動作３１０で各原画像データブロックＤｉについて定量化され、様々な方法で計算されてよい。図３Ｂは、センサ色度空間にマッピングされた２つの原画像データ値３５１、３５２を更に説明する。本明細書の複数の実施形態に従って、原画像データ値３５１は、原画像データ値３５２（距離ｄ２）よりも平均照明色度３４２の軌跡に近い（距離ｄ１）ので、原画像データ値３５１は原画像データ値３５２より彩度の低いものと見なされる。任意の距離情報が原画像データＤｉに対する色度の測定のための基礎として機能し得る。特定の実施形態において、画像の色度重みａ（１）ｉは、距離に正比例して作成されてよい。例えば、センサ色度空間内の絶対ユークリッド距離は、原画像データブロックｉのＲ／Ｇ、Ｂ／Ｇ値と複数のセンサ照明色度の軌跡内に最も近いポイントとの間で決定されてよい。一つの実装において、軌跡は、平均照明色度（例えば、軌跡３４２）である。代替の実施形態において、生データと高い可能性の閾値により規定されるいくつかのより大きな領域との間の距離が決定されてよい。例えば、距離は、ホワイトマップ空間３４１内の予め定められ値（例えば、１）に固定されることが想定される可能性があり、原画像データがホワイトマップ空間３４１の外部にある場合、ホワイトマップ空間３４１の複数の境界に対する距離が決定される。
【００４１】
実施形態において、１又は複数の画像の色度重みは、正規化された複数の色チャネル値の間の差に基づいて決定される。図４Ａは、１又は複数の実施形態に係る原画像データブロックＤｉに対する１又は複数の色度重みａ（２ａ）ｉ、ａ（２ｂ）ｉを決定するための方法４０１を示すフロー図である。方法４０１は、原画像データブロックＤｉに関連する複数の色チャネル値を受信することで始まる。例示的な実施形態において、複数の色チャネル値は、３つ（例えば、Ｒ、Ｇ、Ｂ）のチャネル値を含む。動作４０５で、原画像データブロックＤｉは、また、色飽和値の閾値に基づいてフィルタリングされる。例示的な一実施形態において、不飽和の赤、緑及び青の画素の平均値が原画像データブロックＤｉごとに記憶され、ブロック内の複数の画素の総量に関連するそのブロック内の飽和画素の量も記憶される。あまりにも多過ぎる飽和画素を有する原画像データブロックＤｉは、方法４０１から除外される。ゆえに、方法４０１は、予め定められた最大飽和閾値より低い飽和値に関連する原画像データブロックのみに対して後続の動作を進めてよい。
【００４２】
動作４１０で、複数の色チャネル値は、ホワイトポイント補正係数で正規化される。図４Ａに示されるように、正規化動作４１０は、ＣＭＣデータ４０２及び／又は予備のホワイトポイント推定４０１に基づいてよい。一実施形態において、ホワイトポイント補正係数は、原画像データブロック（すなわち、ＣＭＣデータ）により表される画像の画素データを収集するのに用いられる画像センサに関連する画像センサ特性データに基づき決定される固定値である。一例として、ホワイトポイント補正係数は、昼光照明に関連するＣＭＣデータに基づいてよい。図４Ｂは、実施形態に係る、［Ｒ／Ｇ、Ｂ／Ｇ］センサ色度空間にプロットされたＣＭＣデータのグラフである。５５００Ｋのような特定の照明ホワイトポイントに関連するＲ／Ｇ及びＢ／Ｇ値がＣＭＣデータから決定されてよい。原画像データブロックＤｉのＲＢＧの色チャネル値に対する利得は、次に、［１／（Ｒ／ｇ）５５００、１、１／（Ｂ／ｇ）５５００］のような、補正係数で正規化されてよい。図４Ｃは、正規化動作４１０の後に例示的なカメラセンサに関連する原画像データに対するＲＧＢの色チャネルの相対分光感度のグラフである。
【００４３】
別の実施形態において、予め定められたＣＣＴで正規化ポイントを固定する代わりに、正規化ポイントは、予備のホワイトポイント推定（例えば、図１の予備推定１０３）を生成するべく、動作４０３で用いられる別個のＡＷＢアルゴリズムに従って決定される。動作４０３は、正規化ポイントを決定するための任意のアルゴリズムを用いる一方、用いられるアルゴリズムの動作原理は、方法４０１の原理とは有利に異なる。各アルゴリズムの長所及び短所は、異なるタイプのシーンに対して有利に相補的である。動作４０３で使用されるアルゴリズムは、次に、正規化動作４１０の依存を通じて色度測定方法４０１の出力に有利にリンク付けされる。一例として、最初のホワイトポイント推定（又は、最初のＣＣＴの範囲推定）動作４０３は、センサ色度空間内の照明全域に基づく情報を用いて実行されてよい。ＣＣＴの範囲及び／又はホワイトポイントの推定は、測定された原画像データがどの照明全域にあるかに基づいてよい。動作４１０で用いられる利得補正係数は、次に、動作４０３で決定される予備のホワイトポイント推定に関連する複数の色チャネル値に基づいて決定されてよい。
【００４４】
正規化に続いて、方法４０１は、動作４１５に進み、動作４１５では、Ｒ、Ｇ及びＢのチャネル値が互いにどのくらい近いかに基づいて、原画像データブロックＤｉの色度が推定される。チャネルカウントが、より密に又はより収束するほど、画像データブロックは、より彩度が低い。特に、チャネルエネルギー発散を評価する前に、色チャネルを正規化するのに使用されるホワイトポイント補正係数に対応する照明スペクトルから遠い照明スペクトルは、複数の無彩色のオブジェクトの色成分の間でより大きな差を誘起する。しかしながら、同一の影響がより多くの有彩色のオブジェクトに生じることが予期され得る。１又は複数の色度重みａ（２ａ）ｉ、ａ（２ｂ）ｉは、正規化された複数の色チャネル値の間の差に応じて決定されてよい。任意の変動メトリックが動作４１５で決定されてよい。例示的な一実施形態において、正規化された原画像データブロックＤｉからの最小の色チャネル値ｍｉｎ（Ｒｉ、Ｇｉ、Ｂｉ）及び最大の色チャネル値ｍａｘ（Ｒｉ、Ｇｉ、Ｂｉ）が動作４１５で決定される。色度重みａ（２ａ）ｉは、次に、最小及び最大の色チャネル値の比に基づいてよい。
【数１】
0006478129.tif 000002
（１）
色度重みａ（２ａ）ｉは、次に、Ｎ個のデータブロック（例えば、ＡＷＢ方法の一部として）に対するホワイトポイントの決定中に、後続の使用のために原画像データブロックＢｉごとにメモリに記憶される。更なる実施形態において、中間の色チャネル値Ｙｉは、正規化された原画像データブロックＤｉについて動作４１５で決定される。絶対差又はｎ番目の電力距離が更に決定されてよい。例示的な一実施形態において、複数の色チャネル値の平均二乗偏差が決定される。
Ｙｉ＝ｍｅａｎ（Ｒｉ，Ｇｉ，Ｂｉ）  （２）
【数２】
0006478129.tif 000003
（３）
ここで、ｋは、最大許容チャネル値及びその結果として、チャネル毎のビット数、ｂに基づく正規化定数である。正規化定数は、以下のように計算される。
【数３】
0006478129.tif 000004
（４）
一例として、ｋは、８ビットデータに対して１４４５０となるように計算される（すなわち、２５５の最大のチャネル値を有する）。これらの例示的な実施形態のそれぞれについて、色度重みａ（２ａ）ｉ、ａ（２ｂ）ｉは、ａ（２ａ）ｉ、ａ（２ｂ）ｉが無彩色の原画像データに対して１に近づき、かつ、比較的より多くの有彩色の原画像データに対して０に近づくことができるような、複数の色チャネル値間の差の逆関数である。
【００４５】
図４Ｄは、実施形態に係る、等しいエネルギー光源と仮定して、略無彩色のオブジェクト表面（例えば、グレイ）の分光反射４６１のグラフである。分光反射４６１は、ＲＧＢチャネルを合計した後に取得され、ＲＧＢチャネルは、例示の目的で正規化されている。青の正規化チャネルエネルギー４５１、緑の正規化チャネルエネルギー４５２及び赤の正規化チャネルエネルギー４５３のそれぞれに対応する複数のデジタル値は、略等しい。そのような原画像データを用いて、式（１）〜（４）を通じて決定された色度重みａ（２ａ）ｉ、ａ（２ｂ）ｉは、１に近づき、原画像データブロックＢｉが比較的彩度の低いものと見なされる。
【００４６】
図４Ｅは、実施形態に係る、等しいエネルギー光源と仮定して、より多くの有彩色のオブジェクト表面（例えば、茶色）の分光反射４６２のグラフである。この原画像データを用いて、赤の正規化チャネルエネルギー４５３は、青及び緑の正規化チャネルエネルギー４５１、４５２よりも著しく高い。式（１）〜（４）通じて決定された色度重みａ（２ａ）ｉ、ａ（２ｂ）ｉは、１から離れて０に向かい、原画像データブロックＢｉは、比較的彩度の高いものとして見なされる。
【００４７】
実施形態において、第１のホワイトポイント推定は、複数の画像の色度重みのうちの１又は複数に応じて決定される。個々の画像の色度重みａ（１）ｉ〜ａ（２ｂ）ｉは、上記で説明されたように決定され、重みは、原画像データブロックＤｉのある重みに達するように組み合わされてよい。例えば、図１に示されるように、色度重みａ（２ａ）ｉ及びａ（２ｂ）ｉは、色度重みａ（３）ｉを得るべく組み合わされてよい。図１を参照して上述したように、複数の色度重みは、任意の線形又は非線形の態様で組み合わされてよい。特定の実施形態において、中間、メジアン、重み付けされた中間等のような複数の統計値が使用されてよい。例示的な一実施形態において、ａ（３）ｉは、ａ（２ａ）ｉとａ（２ｂ）ｉとの積である。更なる実施形態において、色度重みａ（３）ｉは、例えば、色度重みａ（４）ｉを得るべく、ａ（２ａ）ｉ、ａ（２ｂ）ｉ及びａ（１）ｉの積を取ることにより、色度重みａ（１）ｉと組み合わされる。
【００４８】
図５は、実施形態に係る、少なくとも一つのホワイトポイント推定が複数の色度重みａ（１）ｉ〜ａ（２ｂ）ｉのうちの１又は複数に基づいて決定されるＡＷＢ方法５０１を示すフロー図である。方法５０１は、動作５０５で始まり、動作５０５では、画像の色度重みａ（１）ｉ〜ａ（２ｂ）ｉが、例えば、上記で説明した複数の方法（例えば、方法３０１、４０１等）のいずれかを実行することにより、Ｎ個の原画像データブロックＤｉのそれぞれについて決定される。動作５１０で、最初のホワイトポイント推定は、グレイワールド（ＧＷ）アルゴリズム、ワンカウントＧＷアルゴリズム又は修正された最大ＲＧＢアルゴリズム等のような１又は複数のカメラモジュール独立アルゴリズムに基づいて決定される。
【００４９】
ホワイトポイント推定動作５１０は、動作５０５で決定された画像の色度重みａ（１）ｉ〜ａ（２ｂ）ｉのうちの１又は複数に、更に部分的に基づいている。例えば、画像のＲ、Ｇ及びＢ成分の値がセンサ色度空間内の無彩色ポイントを表す一般的なグレイ値に達するように平均化されるＧＷアルゴリズムにおいて、原画像データブロックＤｉに関連するＲｉ、Ｇｉ及びＢｉの色チャネル値は、画像の色度重みで乗算され、複数の色度の重み付けされた値は、次に、複数のデータブロックにわたって蓄積される。
【数４】
0006478129.tif 000005
（５）
式（５）において、ａｉは、色度重みａ（ｉ）１〜ａ（ｉ）４のいずれかであり、例示的な実施形態では、ａ（ｉ）４（例えば、ａ（ｉ）１、ａ（２ａ）ｉ及びａ（２ｂ）ｉの積）である。１より多くのアルゴリズムが動作５１０で使用される特定の実施形態において、様々なアルゴリズムにより決定される複数のホワイトポイントの重み付けされた平均、又は、複数のホワイトポイント候補は、ホワイトポイント推定として出力されてよい。この推定は、次に、ＡＷＢパイプラインの１つの段階の結果としてメモリに記憶されてよい。
【００５０】
一実施形態において、ＡＷＢパイプラインは、動作５１０で終了する。しかしながら、方法５０１により示される例示的な実施形態において、動作５１０で取得される複数のホワイトポイントの候補は、最終のホワイトポイントが存在するＣＣＴの範囲の推定をもたらす。この範囲推定は、ＡＷＢパイプラインの１又は複数の追加の段階に入力される。動作５１０で取得された複数のホワイトポイントの信頼性に応じて、１又は複数のＣＭＣデータ依存のアルゴリズムは、最終のホワイトポイント推定のために縮小されたＣＣＴの範囲を探索することに使用されてよい。動作５１５で、例えば、ＣＣＴは、カメラモジュール特性データ、ｌｕｘレベル推定及び／又はマニュアルＣＣＴの範囲制限に基づいて更に制限される。複数の無彩色の領域の探索は、次に、１又は複数の探索基準／アルゴリズムを用いて動作５２０で実行される。動作５２５で、探索により特定されたホワイトポイントは、方法５０１により出力された最終のホワイトポイント推定に達するべく、フェイス、スキン、シーン情報、ユーザデータ、及び、地理的又は他のデバイス情報のような、より高いレベルの複数の特徴に基づいて改良される。最終のホワイトポイント推定は、次に、メモリに記憶され、任意の従来の態様における利得のバランス調整のために使用されてよい。
【００５１】
図６は、複数の実施形態に係る、例示的なシステム６００の例示的な図である。システム６００はこの文脈に限定されないが、システム６００は、モバイルデバイスであってよい。例えば、システム６００は、ラップトップコンピュータ、ウルトララップトップコンピュータ、タブレット、タッチパッド、ポータブルコンピュータ、ハンドヘルドコンピュータ、パームトップコンピュータ、携帯電話、スマートデバイス（例えば、スマートフォン、スマートタブレット又はモバイルテレビ）、モバイルインターネットデバイス（ＭＩＤ）、メッセージングデバイス、データ通信デバイス等に組み込まれてよい。システム６００は、インフラストラクチャデバイスであってもよい。例えば、システム６００は、大型テレビ、セットトップボックス、デスクトップコンピュータ又は他の家庭用又は商用のネットワークデバイスに組み込まれてよい。
【００５２】
システム６００は、図３Ａ、４Ａ及び５の文脈において上記で説明された様々な方法の全て又はサブセットを実装してよい。様々な例示的な実施形態において、プロセッサ６１５は、ＡＷＢを含む動画／画像の強調処理を呼び出し、そうでない場合は、実装する。プロセッサ６１５は、例えば、本明細書の他の箇所で説明されたように、複数のＡＷＢ処理が予測される際に画像の色度測定方法を実行する機能を含む。例えば、一実施形態において、プロセッサ６１５は、１又は複数の原画像の色度重みａ（１）ｉ、ａ（２ａ）ｉ、ａ（２ｂ）ｉ、ａ（３）ｉ又はａ（４）ｉを決定するＡＷＢモジュール６１７を実装し、又は、これを含む。更なる実施形態において、ＡＷＢモジュール６１７は、更に、画像の色度重みａ（１）ｉ、ａ（２ａ）ｉ、ａ（２ｂ）ｉ、ａ（３）ｉ、ａ（４）ｉに少なくとも部分的に基づいてホワイトポイントを決定する。例示的な一実施形態において、プロセッサ６１５は、カメラモジュール６１０により収集された原画像データから、バスを介してプロセッサ６１５及び／又は画像信号プロセッサ６１４に送信される画像の色度重みａ（１）ｉ、ａ（２ａ）ｉ、ａ（２ｂ）ｉ、ａ（３）ｉ、ａ（４）ｉに少なくとも部分的に基づいてホワイトポイントを決定する固定機能及び／又はプログラマブル論理回路を含む。いくつかの実施形態において、１又は複数のコンピュータ可読媒体は、プロセッサ６１５により実行されるときに、プロセッサに本明細書の他の箇所で説明された複数の原画像の色度測定のうちの１又は複数を実行させる複数の命令を記憶してよい。代替の実施形態において、ＩＳＰ６１４は、１又は複数の原画像の色度重みａ（１）ｉ、ａ（２ａ）ｉ、ａ（２ｂ）ｉ、ａ（３）ｉ又はａ（４）ｉを決定するＡＷＢモジュール６１６として構成されるファームウェアを含む。更なる実施形態において、ＡＷＢモジュール６１６は、更に、画像の色度重みａ（１）ｉ、ａ（２ａ）ｉ、ａ（２ｂ）ｉ、ａ（３）ｉ、ａ（４）ｉに少なくとも部分的に基づいてホワイトポイントを決定する。１又は複数のホワイトポイント又は画像の色度重みａ（１）ｉ、ａ（２ａ）ｉ、ａ（２ｂ）ｉ、ａ（３）ｉ、ａ（４）ｉは、次に、メモリ６１２に記憶される。
【００５３】
実施形態において、システム６００は、ヒューマンインタフェースデバイス（ＨＩＤ）６２０に結合されるプラットフォーム６０２を含む。プラットフォーム６０２は、カメラモジュール６１０から原画像データを受信してよく、次に、原画像データは、ＩＳＰ６１４及び／又はプロセッサ６１５により処理され、及び／又は、ＨＩＤ６２０に出力され、及び／又は、無線６１８を介してネットワーク６６０に通信される。１又は複数のナビゲーション機能を含むナビゲーションコントローラ１０５０は、例えば、プラットフォーム６０２及び／又はＨＩＤ６２０とインタラクトするのに用いられてよい。複数の実施形態において、ＨＩＤ６２０は、任意のテレビタイプのモニタ又はディスプレイを含んでよい。ＨＩＤ６２０は、例えば、コンピュータディスプレイスクリーン、タッチスクリーンディスプレイ、ビデオモニタ、テレビのようなデバイス、及び／又は、テレビを含んでよい。
【００５４】
１又は複数のソフトウェアアプリケーション６１６の制御のもとで、プラットフォーム６０２は、ユーザインターフェース６２２をＨＩＤ６２０上に表示してよい。コントローラ６５０の複数のナビゲーション機能の複数の動きは、ディスプレイ上に表示されるポインタ、カーソル、焦点リング又は他の視覚的なインジケータの複数の動きにより、ディスプレイ（例えば、ＨＩＤ６２０）上に再現されてよい。例えば、複数のソフトウェアアプリケーション６１６の制御のもので、ナビゲーションコントローラ６５０上に位置付けられる複数のナビゲーション機能は、例えば、ユーザインターフェース６２２上に表示される仮想のナビゲーション機能にマッピングされてよい。
【００５５】
複数の実施形態において、プラットフォーム６０２は、カメラモジュール６１０、ＩＳＰ６１４、チップセット６０５、プロセッサ６１５、メモリ６１２、ストレージ６１１、アプリケーション６１６及び／又は無線６１８のうちの任意の組み合わせを含んでよい。チップセット６０５は、プロセッサ６１０、メモリ６１２、ストレージ６１１、グラフィックプロセッサ６１５、アプリケーション１０１６又は無線１０１８間の相互通信を提供してよい。
【００５６】
プロセッサ６１５は、１又は複数の複雑命令セットコンピュータ（ＣＩＳＣ）又は縮小命令セットコンピュータ（ＲＩＳＣ）プロセッサ、ｘ８６命令セット互換プロセッサ、マルチコア又は任意の他のマイクロプロセッサ又は中央処理装置（ＣＰＵ）として実装されてよい。複数の実施形態において、プロセッサ６１５は、（複数の）マルチコアプロセッサ、（複数の）マルチコアモバイルプロセッサ等であってよい。
【００５７】
メモリ６１２は、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、ダイナミックランダムアクセスメモリ（ＤＲＡＭ）又はスタティックＲＡＭ（ＳＲＡＭ）のような揮発性メモリデバイスとして実装されてよいが、これらに限定されない。
【００５８】
ストレージ６１１は、磁気ディスクドライブ、光ディスクドライブ、テープドライブ、内部ストレージデバイス、取付型ストレージデバイス、フラッシュメモリ、バッテリーバックアップ型ＳＤＲＡＭ（同期ＤＲＡＭ）及び／又はネットワークアクセス可能なストレージデバイスのような不揮発性ストレージデバイスとして実装されてよいが、これらに限定されない。
【００５９】
プロセッサ６１５は、表示のための静止又は動画媒体データのような複数の画像の処理を実行してよく、又は、一般的なコンピューティング機能を実行してよい。プロセッサ６１５は、例えば、１又は複数のＣＰＵ、ＧＰＵ又はＳｏＣを含んでよい。アナログ又はデジタルインタフェースは、プロセッサ６１５及び表示６２０を通信可能に結合するのに用いられてよい。例えば、インタフェースは、高解像度マルチメディアインタフェース、ディスプレイポート、無線ＨＤＭＩ（登録商標）及び／又は無線ＨＤ準拠の技術のいずれかであってよい。プロセッサ６１５は、グラフィックコアとして単一のチップ（すなわち、ＳｏＣ）上でグラフィックプロセッサと一体化されてよく、又は、グラフィックプロセッサは、チップセット６０５の一部として更に提供されてよい。
【００６０】
無線６１８は、様々な好適な無線通信技術を用いて信号を送信及び受信することが可能な１又は複数の無線を含んでよい。そのような技術は、１又は複数の無線ネットワークにわたる通信を伴ってよい。例示的な無線ネットワークは、無線ローカルエリアネットワーク（ＷＬＡＮ）、無線パーソナルエリアネットワーク（ＷＰＡＮ）、無線メトロポリタンエリアネットワーク（ＷＭＡＮ）、セルラーネットワーク及び、衛星ネットワークを含む（しかし、これらに限定されない）。そのようなネットワークにわたる通信において、無線６１８は、任意のバージョンにおける１又は複数の適用可能な規格に従って動作してよい。
【００６１】
複数の実施形態において、システム６００は、無線システム、有線システム又は両方の組み合わせとして実装されてよい。無線システムとして実装される場合、システム６００は、１又は複数のアンテナ、送信機、受信機、送受信機、増幅器、フィルタ、制御論理等のような、無線共有媒体を介して通信するのに好適なコンポーネント及びインタフェースを含んでよい。無線共有媒体の例は、ＲＦスペクトル等のような無線スペクトルの一部を含んでよい。有線システムとして実装される場合、システム６００は、入出力（Ｉ／Ｏ）アダプタ、対応する有線通信媒体、ネットワークインタフェースカード（ＮＩＣ）、ディスクコントローラ、ビデオコントローラ、オーディオコントローラ等をＩ／Ｏアダプタを接続する物理コネクタのような、有線通信媒体を介して通信するのに好適なコンポーネント及びインタフェースを含んでよい。有線通信媒体の複数の例は、ワイヤ、ケーブル、金属リード線、プリント回路基板（ＰＣＢ）、バックプレーン、スイッチファブリック、半導体材料、ツイストペアワイヤ、同軸ケーブル、光ファイバ等を含んでよい。
【００６２】
本明細書で説明されるそのような複数の測定で予測される複数の画像データの色度測定及び複数のＡＷＢ処理は、様々なハードウェアアーキテクチャ、セル設計又はＩＰコアに実装されてよい。
【００６３】
上記で説明したように、システム６００は、物理的なスタイル又はフォームファクタを変化させた状態で実施されてよい。図７は、システム６００が実施され得る小型フォームファクタデバイス７００の複数の実施形態を示す。複数の実施形態において、例えば、デバイス７００は、複数の無線機能を有するモバイルコンピューティングデバイスとして実装されてよい。モバイルコンピューティングデバイスは、例えば、１又は複数のバッテリーのような、処理システム及びモバイル電源又は電力供給を有する任意のデバイスを指し得る。
【００６４】
モバイルコンピューティングデバイスの複数の例は、パーソナルコンピュータ（ＰＣ）、ラップトップコンピュータ、ウルトララップトップコンピュータ、タブレット、タッチパッド、ポータブルコンピュータ、ハンドヘルドコンピュータ、パームトップコンピュータ、パーソナルデジタルアシスタント（ＰＤＡ）、携帯電話、携帯電話／ＰＤＡの組み合わせ、テレビ、スマートデバイス（例えば、スマートフォン、タブレット又はスマートテレビ）、モバイルインターネットデバイス（ＭＩＤ）、メッセージングデバイス、データ通信デバイス等を含んでよい。
【００６５】
モバイルコンピューティングデバイスの複数の例は、リストコンピュータ、フィンガーコンピュータ、リングコンピュータ、アイグラスコンピュータ、ベルトクリップコンピュータ、アームバンドコンピュータ、シューズコンピュータ、クロージングコンピュータ及び他のウェアラブルコンピュータのような、人に着用されるように構成されるコンピュータ及び／又はメディアキャプチャ／送信デバイスも含んでよい。様々な実施形態において、例えば、モバイルコンピューティングデバイスは、ボイス通信及び／又はデータ通信だけでなくコンピュータアプリケーションを実行することが可能なスマートフォンとして実装されてよい。いくつかの実施形態は、例示の目的でスマートフォンとして実装されるモバイルコンピューティングデバイスとともに説明されてきたが、他の実施形態が同様に、他の無線モバイルコンピューティングデバイスを用いて実装されてよいことが理解され得る。複数の実施形態は、この文脈に限定されない。
【００６６】
図７に示されるように、デバイス７００は、筐体７０２、ディスプレイ７０４、入出力（Ｉ／Ｏ）デバイス７０６及びアンテナ７０８を含んでよい。デバイス７００は、ナビゲーション機能７１２も含んでよい。ディスプレイ７０４は、モバイルコンピューティングデバイスに適切な情報を表示するための任意の好適なディスプレイユニットを含んでよい。Ｉ／Ｏデバイス７０６は、モバイルコンピューティングデバイスに情報を入力するための任意の好適なＩ／Ｏデバイスを含んでよい。Ｉ／Ｏデバイス７０６の複数の例では、英数字キーボード、テンキー、タッチパッド、入力キー、ボタン、スイッチ、ロッカースイッチ、マイク、スピーカ、音声認識デバイス及びソフトウェア等を含んでよい。情報は、マイク（不図示）を手段としてデバイス７００に入力されてもよく、又は、音声認識デバイスによりデジタル化されてもよい。複数の実施形態は、この文脈に限定されない。
【００６７】
本明細書で説明される複数の実施形態は、ハードウェア要素、ソフトウェア要素又は両方の組み合わせを用いて実装されてよい。ハードウェア要素又はモジュールの複数の例では、プロセッサ、マイクロプロセッサ、回路、回路要素（例えば、複数のトランジスタ、レジスタ、コンデンサ、インダクタ等）、集積回路、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、プログラマブル論理デバイス（ＰＬＤ）、デジタルシグナルプロセッサ（ＤＳＰ）、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）、論理ゲート、レジスタ、半導体デバイス、チップ、マイクロチップ、チップセット等を含む。ソフトウェア要素又はモジュールの複数の例は、アプリケーション、コンピュータプログラム、アプリケーションプログラム、システムプログラム、機械プログラム、オペレーティングシステムソフトウェアミドルウェア、ファームウェア、ルーティン、サブルーティング、関数、方法、プロシージャ、ソフトウェアインタフェース、アプリケーションプログラミングインタフェース（ＡＰＩ）、命令セット、コンピューティングコード、コンピュータコード、コードセグメント、コンピュータコードセグメント、データワード、値、記号又はそれらの任意の組み合わせを含む。実施形態がハードウェア要素及び／又はソフトウェア要素を用いて実装されるか否かの決定は、所望の計算レート、電力レベル、耐熱性、処理サイクル予算、入力データレート、出力データレート、メモリリソース、データバス速度及び他の設計又は性能制約のような、これらに限定されない、設計の選択について検討される任意の数の因子に従って変更され得る。
【００６８】
少なくとも１つの実施形態の１又は複数の態様は、機械可読記憶媒体に記憶される代表的な命令により実装されてよい。そのような命令は、当該命令を記憶し、そして、機械可読記憶媒体を構成する、機械、メインメモリ及びプロセッサの一部によるそれらの実行中に、メインメモリ内及び／又はプロセッサ内に完全に又は少なくとも部分的に存在してよい。プログラマブル論理回路は、コンピュータ可読媒体を実装するプロセッサにより構成されるレジスタ、ステートマシン等を有してよい。そのような論理回路は、プログラミングとして、ひいては、本明細書に説明された複数の実施形態の範囲内にあるシステムに物理的に変換されていることが理解され得る。プロセッサ内の様々な論理を表す命令は、機械により読み出されるとき、また、機械に、本明細書に説明されるアーキテクチャに準拠する及び／又は本明細書に説明される複数の技術を実行する論理を作らせる。そのような表現は、セル設計又はＩＰコアとして知られ、有形の、機械可読媒体上に記憶されてよく、論理又はプロセッサを実際に作成する製造機械にロードするべく、様々な顧客又は製造施設に供給されてよい。
【００６９】
本明細書で説明された一定の特徴が複数の実施形態に関して説明されてきたが、この説明は、限定的な意味に解釈されるべきことを意図したものではない。ゆえに、本開示に関連する当業者に明らかな他の実装だけでなく、本明細書で説明された実装の様々な修正は、本開示の主旨及び範囲内にあると見なされる。
【００７０】
以下の複数の例は、特定の例示的な複数の実施形態に関する。
【００７１】
１又は複数の第１の実施形態において、原画像データの色度値を推定するためのコンピュータに実装される方法は、原画像データブロックの複数の色チャネル値を受信する段階と、ホワイトポイント補正係数で複数の色チャネル値を正規化する段階とを含む。方法は、正規化された複数の色チャネル値の間の差を定量化することにより、１又は複数の第１の画像の色度重みを決定する段階を更に含む。方法は、原画像データブロックに関連する１又は複数の第１の画像の色度重みをメモリに記憶する段階を更に含む。
【００７２】
１又は複数の第１の実施形態を促進するために、方法は、１又は複数の第１の画像の色度重みに応じて第１のホワイトポイント推定を決定する段階と、メモリに第１のホワイトポイント推定を記憶する段階とを更に含む。
【００７３】
１又は複数の第１の実施形態を促進するために、複数の色チャネル値の間の差を定量化する段階は、正規化された原画像データブロックから最小の色チャネル値及び最大の色チャネル値を決定する段階と、最小及び最大の色チャネル値の比を決定する段階とを更に有する。
【００７４】
１又は複数の第１の実施形態を促進するために、複数の色チャネル値の間の差を定量化する段階は、正規化された原画像データブロックから中間の色チャネル値を決定する段階と、複数の色チャネル値の変動メトリックを中間の色チャネル値から決定する段階とを更に有する。
【００７５】
１又は複数の第１の実施形態を促進するために、１又は複数の第１の画像の色度重みを決定する段階は、複数の色チャネル値の間の差に応じて第１及び第２の色度重みを決定する段階を更に有する。
【００７６】
１又は複数の第１の実施形態を促進するために、第１及び第２の色度重みを決定する段階は、正規化された原画像データブロックから最小の色チャネル値及び最大の色チャネル値を決定する段階を更に有する。方法は、最小及び最大の色チャネル値の比に基づいて第１の色度重みを決定する段階を更に含む。方法は、正規化された原画像データブロックから中間の色チャネル値を決定する段階を更に含む。方法は、複数の色チャネル値の平均二乗偏差を中間の色チャネル値から決定する段階を更に含む。方法は、平均二乗偏差に基づいて第２の色度重みを決定する段階を更に含む。
【００７７】
１又は複数の第１の実施形態を促進するために、方法は、原画像データブロックにより表される画像の画素データを収集するのに用いられる画像センサに関連するセンサ特性データからホワイトポイント補正係数を決定する段階を更に含む。
【００７８】
１又は複数の第１の実施形態を促進するために、方法は、１又は複数の画像の色度重みから独立してホワイトポイントの予備推定を決定する段階と、予備推定に基づいてホワイトポイント補正係数を決定する段階とを更に含む。
【００７９】
１又は複数の第１の実施形態を促進するために、方法は、センサ色度空間内の原画像データの位置と、センサ照明色度の軌跡内に最も近いポイントとの間の距離に基づいて１又は複数の第２の画像の色度重みを決定する段階を更に含む。方法は、１又は複数の第１の色度重みに応じて、かつ、１又は複数第２の色度重みに応じて第１のホワイトポイント推定を決定する段階を更に含む。
【００８０】
すぐ上の実施形態を促進するために、方法は、１又は複数の第２の画像の色度重みを決定する段階を更に含み、原画像データブロックにより表される画像の画素データを収集するのに用いられる画像センサに関連するセンサ特性データを受信する段階を更に有する。方法は、特性データに基づいてセンサ色度空間内の複数のセンサ照明色度の軌跡を決定する段階を更に含む。方法は、原画像データと、複数のセンサ照明色度の軌跡における最も近いポイントとの間の、色度空間内の、距離を決定する段階を更に含む。方法は、決定した距離に応じて画像の色度重みを決定する段階を更に含む。
【００８１】
すぐ上の実施形態を促進するために、原画像データを受信する段階は、複数の画像データブロックを受信する段階を更に有し、各画像データブロックが複数の画素の色チャネル値を表すＲ，Ｇ及びＢの色チャネル値を含む。１又は複数の第１の画像の色度重み、及び、１又は複数の第２の画像の色度重みは、複数の画像データブロックのそれぞれについて決定される。第１のホワイトポイント推定を決定する段階は、複数の画像データブロックにわたって決定されたホワイトポイントの予備推定に基づいてホワイトポイント補正係数を決定する段階、又は、複数の画像データブロックのそれぞれについて決定された１又は複数の第１の画像の色度重みを、対応する原画像データブロックについて決定された１又は複数の第２の画像の色度重みと組み合わせる段階の少なくとも１つを更に有する。第１のホワイトポイント推定を決定する段階は、１又は複数の第１の画像の色度重み又はそれらの組み合わせを用いて複数の画像データブロックのそれぞれに関連するＲ，Ｇ及びＢの色チャネル値を重み付けする段階と、複数のデータブロックにわたって重み付けされたＲ，Ｇ，Ｂの色チャネル値を蓄積する段階とを更に有する。
【００８２】
すぐ上の実施形態を促進するために、１又は複数の第１の画像の色度重みの組み合わせは、それぞれがデータブロックごとのＲ，Ｇ及びＢの色チャネル値の間の差の関数である第１及び第２の色度重みと、原画像データと複数のセンサ照明色度の軌跡における最も近いポイントとの間の、色度空間内の、距離に基づく第３の色度の重みとの積を有する。方法は、複数の原画像データブロックのそれぞれに対する飽和値を決定する段階と、予め定められた最大飽和閾値より低い飽和値に関連する複数の原画像データブロックのみに基づいて第１のホワイトポイント推定を決定する段階とを更に有する。
【００８３】
すぐ上の実施形態を促進するために、方法は、複数の原画像データブロックにより表される画像の画素データを収集するのに用いられる画像センサに関連するセンサ特性データに少なくとも部分的に基づいて相関色温度（ＣＣＴ）の範囲を決定する段階を更に含む。方法は、ＣＣＴの範囲内の複数のデータ値を有する複数の原画像データブロックの探索を通じて複数の無彩色の領域を特定する段階を更に含む。方法は、特定された複数の無彩色の領域に基づいて第２のホワイトポイント推定を決定する段階を更に含む。方法は、第１のホワイトポイント推定及び第２のホワイトポイント推定の両方に基づいて複数のホワイトバランス調整利得を決定する段階を更に含む。
【００８４】
１又は複数の第２の実施形態において、プロセッサは、ＡＷＢモジュールを含む。ＡＷＢモジュールは、原画像データブロックの色チャネル値を受信する論理回路を有する。モジュールは、ホワイトポイント補正係数で色チャネル値を正規化する論理回路を有する。モジュールは、正規化された複数の色チャネル値の間の差を定量化することにより１又は複数の第１の画像の色度重みを決定する論理回路を有する。モジュールは、原画像データブロックに関連する１又は複数の第１の画像の色度重みをメモリに記憶する論理回路を有する。
【００８５】
１又は複数の第２の実施形態を促進するために、ＡＷＢモジュールは、正規化された原画像データブロックから最小の色チャネル値及び最大の色チャネル値を決定し、最小及び最大の色チャネル値の比を決定することにより正規化された複数の色チャネル値の間の差を定量化する論理回路を更に含む。
【００８６】
１又は複数の第２の実施形態を促進するために、ＡＷＢモジュールは、センサ色度空間内の原画像データと、複数のセンサ照明色度の軌跡内の最も近いポイントとの間の距離に基づいて１又は複数の第２の画像の色度重みを決定する論理回路を更に有する。ＡＷＢモジュールは、１又は複数の第１の色度重みに応じて、かつ、１又は複数の第２の色度重みに応じて、第１のホワイトポイント推定を決定する論理回路を更に有する。
【００８７】
１又は複数の第３の実施形態において、モバイルデバイスは、原画像データを生成するカメラモジュールを含む。デバイスは、ＡＷＢモジュールを含むプロセッサを更に含む。ＡＷＢモジュールは、原画像データを受信するカメラモジュールに結合される。ＡＷＢモジュールは、収集される原画像から複数の原画像データブロックを生成する。ＡＷＢモジュールは、原画像データブロックの複数の色チャネル値を受信する。ＡＷＢモジュールは、ホワイトポイント補正係数で複数の色チャネル値を正規化する。ＡＷＢモジュールは、正規化された複数の色チャネル値の間の差を定量化することにより、１又は複数の第１の画像の色度重みを決定する。モバイルデバイスは、原画像データブロックに関連する１又は複数の第１の画像の色度重みを記憶するメモリを更に含む。
【００８８】
１又は複数の第３の実施形態を促進するために、ＡＷＢモジュールは、更に、センサ色度空間内の原画像データと、複数のセンサ照明色度の軌跡内に最も近いポイントとの間の距離に基づいて、１又は複数の第２の画像の色度重みを決定する。ＡＷＢモジュールは、更に、１又は複数の第１の色度重みに応じて、かつ、１又は複数の第２の色度重みに応じて第１のホワイトポイント推定を決定する。
【００８９】
１又は複数の第４の実施形態において、１又は複数のコンピュータ可読記憶媒体は、そこに記憶される複数の命令を有し、複数の命令は、プロセッサにより実行されるときに、プロセッサに、原画像データブロックの複数の色チャネル値を受信する段階と、ホワイトポイント補正係数で複数の色チャネル値を正規化する段階と、正規化された複数の色チャネル値の間の差を定量化することにより１又は複数の第１の画像の色度重みを決定する段階と、原画像データブロックに関連する１又は複数の第１の画像の色度重みをメモリに記憶する段階を備える方法を実行させる。
【００９０】
１又は複数の第４の実施形態を促進するためするために、媒体は、そこに記憶される複数の命令を更に含み、複数の命令は、プロセッサにより実行されるときに、プロセッサに、センサ色度空間内の原画像データと、複数のセンサ照明色度の軌跡内で最も近いポイントとの間の距離に基づいて１又は複数の第２の画像の色度重みを決定する段階と、１又は複数の第１の色度重みに応じて、かつ、１又は複数の第２の色度重みに応じて第１のホワイトポイント推定を決定する段階とを更に備える方法を更に実行させる。
【００９１】
１又は複数の第５の実施形態において、ＡＷＢモジュールは、方法に記載のいずれか一つを実行する論理回路を備える。
【００９２】
１又は複数の第６の実施形態において、１又は複数のコンピュータ可読記憶媒体は、そこに記憶される複数の命令を有し、複数の命令は、プロセッサにより実行されるときに、プロセッサに、１又は複数の第４実施形態のいずれか一つに記載の方法を実行させる。
【００９３】
１又は複数の第７の実施形態において、プロセッサは、ＡＷＢモジュールを含む。ＡＷＢモジュールは、原画像データブロックの複数の色チャネル値を受信する受信手段を含む。ＡＷＢモジュールは、受信手段に結合され、ホワイトポイント補正係数で複数の色チャネル値を正規化する正規化手段を含む。ＡＷＢモジュールは、正規化手段に結合され、正規化された複数の色チャネル値の間の差を定量化することにより１又は複数の第１の画像の色度重みを決定するべく、色チャネル比較手段を含む。ＡＷＢモジュールは、比較手段に結合され、原画像データブロックに関連する１又は複数の第１の画像の色度重みを記憶する記憶手段を含む。
【００９４】
１又は複数の第７の実施形態を促進するために、色チャネル比較手段は、正規化された原画像データブロックから最小の色チャネル値及び最大の色チャネル値を決定する最小／最大識別手段を更に有する。色チャネル比較手段は、最小／最大識別手段に結合され、最小及び最大の色チャネル値の比を決定する割当手段を更に有する。
【００９５】
１又は複数の第７の実施形態を促進するために、ＡＷＢモジュールは、センサ色度空間内の原画像データと、複数のセンサ照明色度の軌跡内で最も近いポイントとの間の距離に基づいて１又は複数の第２の画像の色度重みを決定する色度差決定手段と、色度差決定手段及び色チャネル比較手段に結合され、１又は複数の第１の色度重みに応じて、かつ、１又は複数の第２の色度重みに応じて第１のホワイトポイント推定を決定するホワイトポイント推定手段とを更に有する。
【００９６】
複数の実施形態が説明されたような例示的な実施形態に限定されないが、添付の特許請求の範囲から逸脱しない範囲で修正及び変更を実行できることが認識されるべきだろう。例えば、上述された複数の実施形態は、複数の特徴の特定の組み合わせを含んでよい。しかしながら、上述された複数の実施形態は、これに関して限定されず、複数の実施形態において、上述された複数の実施形態は、そのような特徴のサブセットのみを扱うことそのような特徴の異なる順序を扱うこと、そのような特徴の異なる組み合わせを扱うこと、及び／又は、明示的に列挙されたこれらの特徴よりも追加の特徴を扱うことを含んでよい。従って、範囲は、そのような特許請求の範囲が権利を与えられる等価物の全ての範囲とともに、添付の特許請求の範囲を参照して決定されるべきである。
【図１】
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【図２】
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【図３Ａ】
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【図３Ｂ】
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【図４Ａ】
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【図４Ｂ】
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【図４Ｃ】
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【図４Ｄ】
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【図４Ｅ】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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