(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
色調整装置の構成部材の１つである所定の光源とデジタルカメラの構成部材の１つである撮像系部材との間に上記色調整装置の構成部材の１つである赤外カットフィルタを介在させずに行う撮影と上記所定の光源と上記撮像系部材との間に上記赤外カットフィルタを介在させて行う撮影とを少なくとも行って、複数の画像データを取得し、
上記取得された複数の画像データを、上記赤外カットフィルタのカットオフ開始波長に着目して処理することで、上記撮像系部材の分光感度特性を暫定予測し、
上記暫定予測された分光感度特性と、上記所定の光源の分光感度特性と、上記赤外カットフィルタの分光感度特性とから、上記撮像系部材の分光感度特性データを最終予測する、
ことを特徴とするデジタルカメラの色調整方法。
【請求項２】
上記複数の画像データ及び上記暫定予測された分光感度特性はそれぞれ赤成分に関するデータと緑成分に関するデータを含み、
上記最終予測は、
上記暫定予測された分光感度特性の赤成分に関するデータと上記所定の光源の分光感度特性とから、上記所定の光源と上記撮像系部材との間に上記赤外カットフィルタを介在させていない状態に相当する検算用白レベルの赤成分に関するデータを算出し、
上記暫定予測された分光感度特性の緑成分に関するデータと上記所定の光源の分光感度特性とから、上記所定の光源と上記撮像系部材との間に上記赤外カットフィルタを介在させていない状態に相当する検算用白レベルの緑成分に関するデータを算出し、
上記暫定予測された分光感度特性の赤成分に関するデータと、上記所定の光源の分光感度特性と、上記赤外カットフィルタの分光感度特性とから、上記所定の光源と上記撮像系部材との間に上記赤外カットフィルタを介在させた状態に相当する検算用白レベルの赤成分に関するデータを算出し、
上記暫定予測された分光感度特性の緑成分に関するデータと、上記所定の光源の分光感度特性と、上記赤外カットフィルタの分光感度特性とから、上記所定の光源と上記撮像系部材との間に上記赤外カットフィルタを介在させた状態に相当する検算用白レベルの緑成分に関するデータを算出し、
上記赤外カットフィルタを介在させていない状態で取得された画像データの赤成分と緑成分に関するデータ、上記赤外カットフィルタを介在させた状態で取得された画像データの赤成分と緑成分に関するデータ、上記赤外カットフィルタを介在させていない状態に相当する検算用白レベルの赤成分と緑成分に関するデータ、及び上記赤外カットフィルタを介在させた状態に相当する検算用白レベルの赤成分と緑成分に関するデータから、上記暫定予測された分光感度特性の赤成分に関するデータを補正する補正係数を算出し、
上記補正係数に基づいて上記暫定予測された分光感度特性の赤成分に関するデータを補正する、
ことにより行うことを特徴とする請求項１に記載のデジタルカメラの色調整方法。
【請求項３】
上記暫定予測された分光感度特性の赤成分に関するデータは、波長に対する上記撮像系部材の赤成分に関する相対分光感度レベルの関数データであり、
上記補正係数は、上記関数データに基づく分光波形の波長方向に関する補正係数と感度方向に関する補正係数とを含むことを特徴とする請求項２に記載の色調整方法。
【請求項４】
上記暫定予測された分光感度特性の赤成分に関するデータの補正は、上記感度方向に関する補正係数に基づいて上記分光波形の感度方向の補正を行った後に、上記波長方向に関する補正係数に基づいて上記分光波形の波長方向の補正を行うことを特徴とする請求項３に記載の色調整方法。
【請求項５】
上記暫定予測された分光感度特性の赤成分に関するデータの波長方向の補正の際に、ある波長範囲内で隣接波長における相対分光感度レベルの大小を比較しながら、上記分光波形が滑らかになるように平滑化することを更に行うことを特徴とする請求項４に記載の色調整方法。
【請求項６】
上記暫定予測された分光感度特性の波長方向の補正は、上記赤外カットフィルタを介在させていない状態で取得された画像データの赤成分及び緑成分に関するデータから求めた相対感度係数と、上記感度方向の補正がなされた状態の上記暫定予測された分光感度特性、上記所定の光源の分光感度特性、及び上記赤外カットフィルタを介在させていない状態に相当する検算用白レベルの緑成分に関するデータから求めた相対感度係数との差分が許容範囲内となるまで繰り返し行うことを特徴とする請求項４に記載の色調整方法。
【請求項７】
上記最終予測に先立って、上記暫定予測された分光感度特性の赤成分に関するデータにおける特徴波長が上記赤外カットフィルタのカットオフ終了波長よりも大きいか否かを判定し、この判定の結果、上記暫定予測された分光感度特性の赤成分に関するデータにおける特徴波長が上記赤外カットフィルタのカットオフ終了波長よりも大きい場合に上記補正を行い、上記暫定予測された分光感度特性の赤成分に関するデータにおける特徴波長が上記赤外カットフィルタのカットオフ終了波長よりも小さい場合に上記暫定予測された分光感度特性を最終的な分光感度特性とすることを特徴とする請求項４に記載の色調整方法。
【請求項８】
上記特徴波長は、上記相対分光感度レベルが、上記赤外カットフィルタのカットオフ終了波長における相対分光感度レベルから所定レベル低下する波長であることを特徴とする請求項７に記載の色調整方法。
【請求項９】
所定の光源と、
上記所定の光源を撮影して画像データを取得するデジタルカメラと、
上記所定の光源と上記デジタルカメラとの間に進退自在に構成され、上記所定の光源からの光の赤外光成分を除去する赤外カットフィルタと、
上記所定の光源の分光感度特性と、基準となるデジタルカメラの分光感度特性と、基準となる赤外カットフィルタの分光感度特性とをリファレンスデータとして少なくとも記憶するリファレンスデータ記憶部と、
上記所定の光源と上記デジタルカメラとの間に上記赤外カットフィルタを介在させずに行う撮影と上記所定の光源と上記デジタルカメラとの間に上記赤外カットフィルタを介在させて行う撮影とを少なくとも行って、複数の画像データを取得し、上記取得された複数の画像データを、上記リファレンスデータ記憶部に記憶された上記リファレンスデータを用いて上記赤外カットフィルタのカットオフ開始波長に着目して処理することで、上記デジタルカメラの分光感度特性を暫定的に予測する暫定分光感度予測部と、
上記暫定分光感度予測部において暫定的に予測された上記デジタルカメラの分光感度特性と、上記所定の光源の分光感度特性と、上記赤外カットフィルタの分光感度特性とから、上記デジタルカメラの分光感度特性データを最終予測する最終分光感度予測部と、
を具備することを特徴とする色調整装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、デジタルカメラ等に含まれる撮像系部材の色調整を行う色調整方法及び色調整装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
一般的なデジタルカメラの撮像系部材は、撮像レンズ群と、撮像素子（ＣＣＤ素子）とを有していることが多い。このような撮像系部材においては、撮像レンズ群を介して入射した光がＣＣＤ素子に結像されて画像信号となる。
【０００３】
ここで、ＣＣＤ素子の前面にはカラーフィルタが配されている。このカラーフィルタは分光感度特性上のばらつきが大きく、デジタルカメラによる画像の色再現に大きな影響を与える。この影響をデジタルカメラ内で最小限に抑えるためには、後段の画像処理部における色調整処理における補正値を個々のデジタルカメラ毎に調整する必要がある。
【０００４】
このような色調整装置の例として、特許文献１では、基準輝度レベルの光を照射する光源を用いてカラーチャート若しくはグレースケールを撮影し、この撮影によって得られた画像信号が調整規格内となるように色信号生成の際の利得値を調整するようにしている。
【特許文献１】特開平１１−１６８７６１号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
ここで、デジタルカメラの撮像系部材には、撮像レンズ群と撮像素子との間に撮像レンズ群を介して入射した光の赤外成分を除去する光学ローパスフィルタとしての赤外カットフィルタ（ＩＲカットフィルタ）が設けられていることが多い。このＩＲカットフィルタの分光感度特性もばらつきが大きく、デジタルカメラによる画像の色再現に大きな影響を与えることになるが、上記した特許文献１ではデジタルカメラ内部のＩＲカットフィルタの分光感度特性を考慮した色調整については特に述べられていない。
【０００６】
本発明は、上記の事情に鑑みてなされたもので、デジタルカメラ内のＩＲカットフィルタの分光感度特性の影響を考慮して、より精度良くデジタルカメラの分光感度特性を求めることができる色調整方法及び色調整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】
上記の目的を達成するために、本発明の第１の態様による色調整方法は、色調整装置の構成部材の１つである所定の光源とデジタルカメラの構成部材の１つである撮像系部材との間に上記色調整装置の構成部材の１つである赤外カットフィルタを介在させずに行う撮影と上記所定の光源と上記撮像系部材との間に上記赤外カットフィルタを介在させて行う撮影とを少なくとも行って、複数の画像データを取得し、上記取得された複数の画像データを、上記赤外カットフィルタのカットオフ開始波長に着目して処理することで、上記撮像系部材の分光感度特性を暫定予測し、上記暫定予測された分光感度特性と、上記所定の光源の分光感度特性と、上記赤外カットフィルタの分光感度特性とから、上記撮像系部材の分光感度特性データを最終予測することを特徴とする。
【０００８】
また、上記の目的を達成するために、本発明の第２の態様による色調整装置は、所定の光源と、上記所定の光源を撮影して画像データを取得するデジタルカメラと、上記所定の光源と上記デジタルカメラとの間に進退自在に構成され、上記所定の光源からの光の赤外光成分を除去する赤外カットフィルタと、上記所定の光源の分光感度特性と、基準となるデジタルカメラの分光感度特性と、基準となる赤外カットフィルタの分光感度特性とをリファレンスデータとして少なくとも記憶するリファレンスデータ記憶部と、上記所定の光源と上記デジタルカメラとの間に上記赤外カットフィルタを介在させずに行う撮影と上記所定の光源と上記デジタルカメラとの間に上記赤外カットフィルタを介在させて行う撮影とを少なくとも行って、複数の画像データを取得し、上記取得された複数の画像データを、上記リファレンスデータ記憶部に記憶された上記リファレンスデータを用いて上記赤外カットフィルタのカットオフ開始波長に着目して処理することで、上記デジタルカメラの分光感度特性を暫定的に予測する暫定分光感度予測部と、上記暫定分光感度予測部において暫定的に予測された上記デジタルカメラの分光感度特性と、上記所定の光源の分光感度特性と、上記赤外カットフィルタの分光感度特性とから、上記デジタルカメラの分光感度特性データを最終予測する最終分光感度予測部とを具備することを特徴とする。
【０００９】
この第１及び第２の態様によれば、暫定的に予測した分光感度特性から、デジタルカメラの分光感度特性を最終予測することにより、分光感度特性をより高精度に求めることができる。
【発明の効果】
【００１０】
本発明によれば、デジタルカメラ内のＩＲカットフィルタの分光感度特性の影響を考慮して、より精度良くデジタルカメラの分光感度特性を求めることができる色調整方法及び色調整装置を提供することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１１】
以下、図面を参照して本発明の実施形態を説明する。  
図１は、本発明の一実施形態に係る色調整装置１０の全体の構成図である。  
図１の構成を概略的に言えば、外光が入射しないように遮光する遮光部材１１内に、光源１２を有するビュアー１３と、色調整対象のデジタルカメラ（以下、単にデジタルカメラと称する）１４とが配置され、デジタルカメラ１４によってビュアー１３を撮影することができるようになっている。また、光源１２には、例えばＡ光源が用いられる。このＡ光源の分光感度特性を図２の特性Ｌ２１に示す。なお、光源１２には、短波長側から長波長側へ放射レベルが連続的に単調増加するような光源であれば、Ａ光源以外の光源を用いることもできる。
【００１２】
また、図１においては、ビュアー１３とデジタルカメラ１４との間に、設備ＩＲカットフィルタ１５が挿入又は退避自在に配置されている。ここで、設備ＩＲカットフィルタ１５は取り付け部材１６に取り付けられており、更に、取り付け部材１６はフィルタ移動装置１７に取り付けられている。
【００１３】
図３は、設備ＩＲカットフィルタ１５、取り付け部材１６、及びフィルタ移動装置１７の正面図である。図３に示すように、取り付け部材１６は、フィルタ移動装置１７に対して移動自在に取り付けられており、取り付け部材１６を図示矢印方向にスライドさせるように移動させることによって、設備ＩＲカットフィルタ１５をビュアー１３とデジタルカメラ１４の間に挿入し、ビュアー１３を介して入射する光の特定波長成分（赤外成分）を除去したり、設備ＩＲカットフィルタ１５をビュアー１３とデジタルカメラ１４との間から退避させたりすることができるようになっている。
【００１４】
また、図１において、デジタルカメラ１４及びフィルタ移動装置１７は、それぞれ接続ケーブル１８及び１９を介してパーソナルコンピュータ２０に接続されている。リファレンスデータ記憶部、暫定分光感度予測部、及び最終分光感度予測部としてのパーソナルコンピュータ２０内には、メモリ２１と、ＣＰＵ２２とが設けられている。メモリ２１は、調整用のプログラムを記憶しておくための調整プログラム記憶部２１ａや後述するリファレンスデータを記憶しておくためのリファレンスデータ記憶部２１ｂなどを含むメモリである。ＣＰＵ２２は、メモリ２１に記憶されているデータなどに基づいて、デジタルカメラ１４やフィルタ移動装置１７を所望のタイミングで動作させるように制御して、色調整装置１０による調整を制御する。
【００１５】
図４は、デジタルカメラ１４に用いられている撮像系部材の構成図である。同図に示すように、撮像レンズ群３０を介して入射した光は、光学的なローパスフィルタとしてのＩＲカットフィルタ３１を通過して有害赤外成分が除去された後に、ＣＣＤ部３２に入射される。ここで、取り付け部材１６を介してフィルタ移動装置１７に取り付けられる設備ＩＲカットフィルタ１５は、その赤外カット波長が、デジタルカメラ１４のＩＲカットフィルタ３１のカット波長よりも短波長のものを用いるようにする。
【００１６】
また、ＣＣＤ部３２は、マイクロレンズアレイ３２ａと、カラーフィルタ３２ｂと、ＣＣＤ素子３２ｃとから構成されている。ＣＣＤ部３２のマイクロレンズアレイ３２ａにより画素毎に集光された光は、例えば原色系ベイヤ配列のカラーフィルタ３２ｂを介してＣＣＤ素子３２ｃに結像される。ここで、原色系ベイヤ配列のカラーフィルタとは、Ｒ、Ｇｒ、Ｇｂ、Ｂの４ピクセルを１つの画素配列単位とするカラーフィルタである。
【００１７】
図５は、図１に示した如くセットしたデジタルカメラ１４の色調整方法の全体的な処理内容を示すフローチャートである。図５の処理は、図１のパーソナルコンピュータ２０内部の調整プログラム記憶部２１ａに記憶されたプログラムに従ってＣＰＵ２２によって実行されるものである。
【００１８】
図５において、まず、ＣＰＵ２２は、ビュアー１３とデジタルカメラ１４との間から設備ＩＲカットフィルタ１５を退避させた状態で、デジタルカメラ１４によってビュアー１３の撮影を行わせ、光源１２からの光をデジタルカメラ１４に受光させる（ステップＳ１）。そして、ＣＰＵ２２はこのときの撮影によって得られた画像データを取得する（ステップＳ２）。ステップＳ２において取得する画像データは、図６に示すように、撮影により得られた画像の中央部の縦３２ピクセル×横３２ピクセルのＲ、Ｇｒ、Ｇｂ、Ｂの各色成分の平均値を計算し、特にＧｒ、Ｇｂに関しては更に、
Ｇ＝（Ｇｒ＋Ｇｂ）/２                                          （式１）
とする。これにより、Ｒ、Ｇ、Ｂの各色成分の平均値（画像データの白レベル）が計算される。この場合、Ｒ、Ｂ成分はそれぞれ２５６ピクセル、Ｇ成分は５１２ピクセルのデータの平均となる。以後、このようにしてステップＳ２で得られた白レベルのＲ成分、Ｇ成分、及びＢ成分をそれぞれ、White_r、White_g、及びWhite_bと表記する。
【００１９】
次に、ＣＰＵ２２は、ビュアー１３とデジタルカメラ１４との間に設備ＩＲカットフィルタ１５を配置させて、デジタルカメラ１４によってビュアー１３の撮影を行わせ、光源１２からの光を、設備ＩＲカットフィルタ１５を介してデジタルカメラ１４に受光させる（ステップＳ３）。そしてＣＰＵ２２はこのときの撮影によって得られた画像データからステップＳ２と同様にしてＲ、Ｇ、Ｂの各色成分の平均値である画像データの白レベルを取得する（ステップＳ４）。以後、ステップＳ４で得られた白レベルのＲ成分、Ｇ成分、及びＢ成分をそれぞれWhite_ir_r、White_ir_g、及びWhite_ir_bと表記する。
【００２０】
次に、ＣＰＵ２２は、ステップＳ２及びステップＳ４で取得した白レベルとパーソナルコンピュータ２０内部のリファレンスデータ記憶部２１ｂに記憶されているリファレンスデータ（詳細は後述する）とからデジタルカメラ１４の分光感度特性を予測し（ステップＳ５）、図５の一連の処理を終了する。
【００２１】
次に、図５のステップＳ５の分光感度特性の予測演算について説明する。  
まず、リファレンスデータ記憶部２１ｂに記憶されているリファレンスデータについて説明する。このリファレンスデータは、後の演算において用いられる固定値の基準データである。
【００２２】
リファレンスデータの１つは、図２に示す光源１２の分光感度特性である。以後この光源１２の分光感度特性をHGVWR_spct_ref_xと表記する。ここで、ｘは図２の横軸、即ち波長値を示しており、３８０≦ｘ≦７２０の範囲で１［ｎｍ］毎に変化する値である。これ以後のリファレンスデータにおいても、ｘは３８０≦ｘ≦７２０の範囲で１［ｎｍ］毎に変化する波長値を示すものであるとする。
【００２３】
また、リファレンスデータの１つは、所定の基準となるＩＲカットフィルタ（以下、リファレンスＩＲカットフィルタと称する）の分光感度特性である。この特性を図７のＬ４１に示す。この図７に示すようにリファレンスＩＲカットフィルタは、６２０［ｎｍ］付近で分光透過率が低下し初め、６４０［ｎｍ］付近で分光透過率がほぼ０となる。以後６２０［ｎｍ］の波長をカットオフ開始波長、６４０［ｎｍ］の波長をカットオフ終了波長と称する。また、リファレンスＩＲカットフィルタの分光感度特性をIR_spct_ref_xと表記する。なお、リファレンスＩＲカットフィルタは、例えば設備ＩＲカットフィルタ１５を用いても良いし、別のＩＲカットフィルタを用いても良い。
【００２４】
また、リファレンスデータの１つは、ＣＣＤ素子の長波長帯、即ちＲ成分のリファレンス分光感度特性である。この特性を図８のＬ８１に示す。以後このＲリファレンス分光感度特性をR_ccd_ref_xと表記する。
【００２５】
また、リファレンスデータの１つは、ＣＣＤ素子の中間波長帯、即ちＧ成分のリファレンス分光感度特性である。この特性を図８のＬ８２に示す。以後このＧリファレンス分光感度特性をG_ccd_ref_xと表記する。
【００２６】
また、リファレンスデータの１つは、ＣＣＤ素子の短波長帯、即ちＢ成分のリファレンス分光感度特性である。この特性を図８のＬ８３に示す。以後このＢリファレンス分光感度特性をB_ccd_ref_xと表記する。
【００２７】
ここで、図８に示すＲリファレンス分光感度特性Ｌ８１、Ｇリファレンス分光感度特性Ｌ８２、Ｂリファレンス分光感度特性Ｌ８３は、Ｇリファレンス分光感度特性Ｌ８２の最大分光感度が１００となるように正規化した相対分光感度として示している。
【００２８】
また、リファレンスデータの１つは、Ｒリファレンス分光感度特性Ｌ８１とリファレンスＩＲカットフィルタの分光感度特性Ｌ４１との積を可視波長帯（３８０［ｎｍ］〜７２０［ｎｍ］）の範囲で１［ｎｍ］毎に求めた波形である。この特性を図８のＬ８４に示す。また、以後このリファレンスデータをR_IR_ccd_ref_xと表記する。
【００２９】
また、リファレンスデータの１つは、Ｒリファレンス分光感度特性Ｌ８１と光源１２の分光感度特性Ｌ２１との積を可視波長帯（３８０［ｎｍ］〜７２０［ｎｍ］）の範囲で１［ｎｍ］毎に求め、それらの和を算出した積分値である。以後このリファレンスデータをWhite_r_refと表記する。
【００３０】
また、リファレンスデータの１つは、Ｇリファレンス分光感度特性Ｌ８２と光源１２の分光感度特性Ｌ２１の積を可視波長帯（３８０［ｎｍ］〜７２０［ｎｍ］）の範囲で１［ｎｍ］毎に求め、それらの和を算出した積分値である。以後このリファレンスデータをWhite_g_refと表記する。
【００３１】
また、リファレンスデータの１つは、Ｂリファレンス分光感度特性Ｌ８３と光源１２の分光感度特性Ｌ２１の積を可視波長帯（３８０［ｎｍ］〜７２０［ｎｍ］）の範囲で１［ｎｍ］毎に求め、それらの和を算出した積分値である。以後このリファレンスデータをWhite_b_refと表記する。
【００３２】
また、リファレンスデータの１つは、Ｒリファレンス分光感度特性Ｌ８１と光源１２の分光感度特性Ｌ２１とリファレンスＩＲカットフィルタの分光感度特性Ｌ４１との積を可視波長帯（３８０［ｎｍ］〜７２０［ｎｍ］）の範囲で１［ｎｍ］毎に求め、それらの和を算出した積分値である。以後このリファレンスデータをWhite_ir_r_refと表記する。
【００３３】
また、リファレンスデータの１つは、Ｇリファレンス分光感度特性Ｌ８２と光源１２の分光感度特性Ｌ２１とリファレンスＩＲカットフィルタの分光感度特性Ｌ４１との積を可視波長帯（３８０［ｎｍ］〜７２０［ｎｍ］）の範囲で１［ｎｍ］毎に求め、それらの和を算出した積分値である。以後このリファレンスデータをWhite_ir_g_refと表記する。
【００３４】
以下、上記したリファレンスデータを用いてデジタルカメラ１４の分光感度特性を予測する手法について説明する。
【００３５】
まず図５のステップＳ２で取得された白レベルより、ＲのＧに対する相対感度係数kR及びＢのＧに対する相対感度係数kBをそれぞれ、
kR=(White_r/White_g)/(White_r_ref/White_g_ref)
kB=(White_b/White_g)/(White_b_ref/White_g_ref)              （式２）
から求める。
【００３６】
次に、以下のように定義されるＲ分光第１検出データR_ccd_est1_x、Ｇ分光第１検出データG_ccd_est1_x、及びＢ分光第１検出データB_ccd_est1_xを求める。  
R_ccd_est1_x＝R_ccd_ref_x×kR（380≦x≦720）
G_ccd_est1_x=G_ccd_ref_x×１ （380≦x≦720）                 （式３）
B_ccd_est1_x＝B_ccd_ref_x×kB（380≦x≦720）
次に、（式３）のR_ccd_est1_xを３８０≦ｘ≦７２０の範囲で積算した値SR_ccd_est1を、
SR_ccd_est1=R_ccd_est1_380+ R_ccd_est1_381+ … +R_ccd_est1_720  （式４）
から求める。
【００３７】
ここで、Ｒ成分の分光感度特性における、デジタルカメラ１４内部のＩＲカットフィルタ３１の分光感度特性の影響を補正するようにする。このために、図５のステップＳ４で取得された白レベルより、設備ＩＲカットフィルタ１５を介した場合のＲのＧに対する相対感度係数kIRRを、
kIRR=(White_ir_r/White_ir_g)/(White_ir_r_ref/White_ir_g_ref)      （式５）
から求め、この（式５）の結果を１［ｎｍ］毎にリファレンスデータR_IR_ccd_ref_xに乗じることにより、設備ＩＲカットフィルタ１５を介した場合のＲの相対分光感度特性R_IR_ccd_est_xを予測する。即ち、
R_IR_ccd_est_x=R_IR_ccd_ref_x×kIRR（380≦x≦720）         （式６）
の演算を行う。
【００３８】
次に、（式６）の結果から、カットオフ開始波長６２０［ｎｍ］における分光感度に注目し、このカットオフ開始波長６２０［ｎｍ］におけるＲの相対分光感度R_ccd_est2_620を、
R_ccd_est2_620=R_IR_ccd_est_620                            （式７）
から求める。この結果より、高さ係数kR_hを、
kR_h=R_ccd_est2_620/R_ccd_ref_620                          （式８）
から求める。
【００３９】
次に、Ｒ分光第２検出データR_ccd_est2_xを、
R_ccd_est2_x＝R_ccd_ref_x（380≦x≦540）
R_ccd_est2_x＝R_ccd_ref_x×kR_h（541≦x≦720）             （式９）
と定義する。このように定義したＲ分光第２検出データを図９の特性Ｌ８５に示す。図９に示すように、Ｒ分光第２検出データは、３８０≦ｘ≦５４０の範囲では特性Ｌ８１で示すＲリファレンス分光感度特性そのものであり、５４１≦ｘ≦７２０の範囲ではＲリファレンス分光感度特性を高さ係数kR_h倍したものとなる。
【００４０】
次に、上記のようにして定義したＲ分光第２検出データから、Ｒ分光感度特性の６２１［ｎｍ］〜７２０［ｎｍ］の波長帯における特性をより詳細に求める。このために、Ｒ分光第２検出データの積算値SR_ccd_est2を、
SR_ccd_est2＝R_ccd_est2_380+ R_ccd_est2_381+ … + R_ccd_est2_720  （式１０）
から求める。
【００４１】
以後は、上記のように求めた値を用いてＲ成分の分光感度特性を暫定的に予測する。Ｒ分光感度の暫定予測演算を図１０〜図１２のフローチャートに示す。
【００４２】
まず、ＣＰＵ２２は、Ｒ分光第２検出データの積算値SR_ccd_est2とＲ分光第１検出データの積算値SR_ccd_est1との差分dR= SR_ccd_est2-SR_ccd_est1を求める（ステップＳ２１）。ステップＳ２１において差分dRを求めた後、ＣＰＵ２２は、差分dRの正負を判定する（ステップＳ２２）。ステップＳ２２の判定において、dRが正の場合にはステップ２３に進み、負の場合にはステップＳ３５に進む。
【００４３】
ステップＳ２２の判定において、差分dRが正の場合には、Ｒ分光移動量算出用積算値diffにR_ccd_est2_xの６２１［ｎｍ］の分光感度R_ccd_est2_621を代入して初期化を行う（ステップＳ２３）。次に、図示しないカウンタのカウント値ｎに０を代入して初期化を行う（ステップＳ２４）。
【００４４】
次に、上記のように初期化されたＲ分光移動量算出用積算値diffと差分dRとを比較して、diff＞dRであるか否かを判定する（ステップＳ２５）。ステップＳ２５の判定において、diff≦dRである場合には、diffにR_ccd_est2_(622+n)の値を加算する（ステップＳ２６）。初回は、ｎ=０なのでR_ccd_est2_622の値を加算する。続いてｎを１だけインクリメントして（ステップＳ２７）、ステップＳ２５に戻る。即ち、ステップＳ２５の判定において、diff＞dRとなるまで、R_ccd_est2_xの６２２［ｎｍ］以後の値を１［ｎｍ］刻みで加えながら、ステップＳ２５〜ステップＳ２７の処理を繰り返す。
【００４５】
ステップＳ２５の判定において、diff＞dRである場合には、ＣＰＵ２２は、上記カウンタのカウント値ｎが２０以下であるか否かを判定する（ステップＳ２８）。ステップＳ２８の判定において、ｎが２０以下である場合には、Ｒ分光第３検出データR_ccd_est3_xを以下のようにして求める（ステップＳ２９）。  
R_ccd_est3_x=R_ccd_est2_(x+n)   （621≦x≦700）                （式１１）
一方、ステップＳ２８の判定において、ｎが２０を越えている場合には、Ｒ分光第３検出データR_ccd_est3_xを以下のようにして求める（ステップＳ３０）。  
R_ccd_est3_x=R_ccd_est2_(x+n)   （621≦x≦700-n）              
R_ccd_est3_x=0                 （720-n+1≦x≦700）            （式１２）
ステップＳ２９又はステップＳ３０において、６２１≦ｘ≦７００の範囲内でのＲ分光第３検出データを求めた後、ＣＰＵ２２は、７０１≦ｘ≦７２０の範囲内のＲ分光第３検出データR_ccd_est3_xの値を０にクリップする（ステップＳ３１）。
【００４６】
次に、カウント値ｎが所定値Max_shift以下であるか否かを判定することにより、カウント値ｎの正当性を確認する（ステップＳ３２）。このMax_shiftは、２０よりも大きな値、例えば３０であるとする。ステップＳ３２の判定において、ｎがMax_shiftを超えているならば、予測される分光特性に誤りがあるとしてあるとして、その旨を出力し、暫定分光予測演算を終了する。
【００４７】
一方、ステップＳ３２の判定において、ｎがMax_shift以下であるならば、Ｒ分光移動量shiftにｎを代入する（ステップＳ３３）。続いて、図９に示す点Ｐ８２のｘ座標a及びｙ座標b、図９に示す点Ｐ８３のｘ座標c及びｙ座標dをそれぞれ、
a=640-shift
b=R_ccd_est2_640
c=620
d=R_ccd_est2_620                                        （式１３）
から求める（ステップＳ３４）。ここで、図９の点Ｐ８２は、カットオフ終了波長６４０［ｎｍ］におけるＲ分光第２検出データを示す点Ｐ８１をＲ分光移動量shiftだけ短波長側に横シフトさせた点である。また、図９の点Ｐ８３はカットオフ開始波長６２０［ｎｍ］におけるＲ分光第２検出データの分光感度を示す点である。
【００４８】
また、ステップＳ２２の判定において、dRが負の場合には、Ｒ分光移動量算出用積算値diffにＲ分光第２検出データR_ccd_est2_xの波長６２１［ｎｍ］における分光感度R_ccd_est2_621に−１を乗じた値を代入して初期化する（ステップＳ３５）。また、カウント値ｎはステップＳ２４と同様に０で初期化する（ステップＳ３６）。
【００４９】
次に、ＣＰＵ２２は、ステップＳ３５の如く初期化されたＲ分光移動量算出用積算値diffと差分dRとを比較して、diff＜dRであるか否かを判定する（ステップＳ３７）。ステップＳ３７の判定において、diff≧dRである場合には、diffからR_ccd_est2_(622+n)の値を減算する（ステップＳ３８）。初回は、ｎ=０なのでR_ccd_est2_622の値を減算する。続いてｎを１だけインクリメントして（ステップＳ３９）、ステップＳ３７に戻る。即ち、ステップＳ３７の判定において、diff＜dRとなるまで、ステップＳ３７〜ステップＳ３９の動作を繰り返す。
【００５０】
ステップＳ３７の判定において、diff＜dRである場合には、ＣＰＵ２２は、ｎが０であるか否かを判定する（ステップＳ４０）。ステップＳ４０の判定において、ｎが０の場合には、６２１≦ｘ≦７００におけるＲ分光第３検出データR_ccd_est3_xを以下のようにして求める（ステップＳ４１）。  
R_ccd_est3_x=R_ccd_est2_x （621≦x≦700）            （式１４）
一方、ステップＳ４０の判定において、ｎが０でない場合には、まずｎに１を加えた後（ステップＳ４２）、６２１≦ｘ≦７００におけるＲ分光第３検出データを以下のようにして求める（ステップＳ４３）。  
R_ccd_est3_x=R_ccd_est2_(x-n) （621≦x≦700）          （式１５）
ステップＳ４１又はステップＳ４３において、６２１≦ｘ≦７００の範囲内でのＲ分光第３検出データを求めた後、ＣＰＵ２２は、７０１≦ｘ≦７２０の範囲内のＲ分光第３検出データR_ccd_est3_xの値を０にクリップする（ステップＳ４４）。
【００５１】
次に、カウント値ｎが所定値Max_shift以下であるか否かを判定することにより、カウント値ｎの正当性を確認する（ステップＳ４５）。ステップＳ４５の判定において、ｎがMax_shiftを超えているならば、分光の予測に誤りがあるとしてあるとして、その旨を出力し、暫定分光予測演算を終了する。
【００５２】
一方、ステップＳ４５の判定において、ｎがMax_shift以下であるならば、Ｒ分光移動量shiftにｎを代入する（ステップＳ４６）。続いて、上記a、b、c、dをそれぞれ、
a=640+shift
b=R_ccd_est2_640
c=620
d=R_ccd_est2_620                                      （式１６）
の式から求める（ステップＳ４７）。この場合の点Ｐ８２は、Ｒ分光第２検出データの波長６４０［ｎｍ］における分光感度を示す点Ｐ８１をＲ分光移動量shiftだけ長波長側に横シフトさせた点になる（図９では図示を省略している）。
【００５３】
ステップＳ３４又はステップＳ４７においてa、b、c、dが得られた後、得られたa、b、c、dを用いて図９に示す点Ｐ８２と点Ｐ８３との間を滑らかに補間して最終的な暫定分光特性であるＲ分光第４検出データR_ccd_est4_xを求める。このために、まず、上記a、b、c、dから
R_ccd_est4_x={(b-d)/(a-c)}×(x-c)+d（621≦x≦a-1）        （式１７）
を計算する（ステップＳ４８）。この区間が図９に示す直線８０１の部分となる。ここで、本一実施形態では、点Ｐ８２と点Ｐ８３との間を直線８０１によって補間しているが、これら点の間を曲線補間するようにしても良い。次に、点Ｐ８２における波長ａから波長７２０［ｎｍ］までのR_ccd_est4_xを以下のようにして求める（ステップＳ４９）。  
R_ccd_est4_x=R_ccd_est3_x                            （式１８）
そして、ステップＳ４６及びステップＳ４７のようにして求められたＲ分光第４検出データに基づいてＲ分光感度特性R_cam_cal_xを以下のように求め（ステップＳ５０）、暫定分光予測演算を終了する。  
R_cam_cal_x=R_ccd_est2_x（380≦x≦620）+R_ccd_est4_x（621≦x≦720）
（式１９）
（式１９）に示すように、Ｒ分光感度特性は、波長３８０［ｎｍ］から６２０［ｎｍ］までの分光感度特性についてはＲ分光第２検出データをそのまま用い、６２１［ｎｍ］から７２０［ｎｍ］までの分光感度特性についてはＲ分光第２検出データから求められたＲ分光第４検出データを用いるようにする。即ち、このＲ分光感度特性は、図９の特性Ｌ８５と直線８０１と特性Ｌ８６との和となる。このようにしてＲ分光感度特性を求めることにより、デジタルカメラ１４内部のＩＲカットフィルタ３１の分光感度特性の影響を考慮したＲ分光感度特性を求めることができる。
【００５４】
また、Ｇ分光感度特性及びＢ分光感度特性についてはデジタルカメラ１４内部のＩＲカットフィルタ３１による影響が少ないので、設備ＩＲカットフィルタ１５を介さずに得られた白レベルから求めた分光第１検出データをそのまま用いる。即ち、
G_cam_cal_x=G_ccd_est1_x（380≦x≦720）          
B_cam_cal_x=B_ccd_est1_x（380≦x≦720）          （式２０）
となる。即ち、Ｇ分光感度特性は図９の特性Ｌ８２となり、Ｂ分光感度特性は図９の特性Ｌ８７となる。
【００５５】
次に、上記のようにして予測したＲ分光感度特性を補正して最終的なＲ分光感度特性を予測する手法について説明する。図１３及び図１４は、Ｒ分光感度特性の最終予測演算のフローチャートである。
【００５６】
まず、ＣＰＵ２２は、上記ａがカットオフ終了波長である６４０［ｎｍ］以上であるか否かを判定する（ステップＳ６１）。ステップＳ６１の判定において、ａが６４０［ｎｍ］以上である場合には、Ｒ分光感度特性の補正を行う。この場合には、図５のステップＳ２及びステップＳ４で取得した白レベルから、白レベルの基準となるＧに対するＲの比を示すＲ感度係数k_R_get及びk_R_ir_getを、
k_R_get=White_r/White_g
k_R_ir_get=White_ir_r/White_ir_g                      （式２１）
に基づいて求める（ステップＳ６２）。
【００５７】
次に、上記のように暫定予測した分光感度特性が正しいか否かを判定するための白レベル検算を行う（ステップＳ６３）。この白レベル検算においては、まず第１のＲ白レベル検算データR_spct_chk1_x及び第１のＧ白レベル検算データG_spct_chk1_xを、
R_spct_chk1_x=R_cam_cal_x×HGVWR_spct_ref_x （380≦x≦720）
G_spct_chk1_x=G_cam_cal_x×HGVWR_spct_ref_x （380≦x≦720）  （式２２）
のように、Ｒ分光感度特性及びＧ分光感度特性とにそれぞれ光源１２の分光感度特性を乗じることにより求める。
【００５８】
次に、第１のＲ白レベル検算データ及び第１のＧ白レベル検算データのそれぞれに、リファレンスＩＲカットフィルタの分光感度特性を乗じることにより、第１のＲ（ＩＲ）白レベル検算データR_spct_ir_chk1_x及び第１のＧ（ＩＲ）白レベル検算データG_spct_ir_chk1_xを求める。即ち、
R_spct_ir_chk1_x=R_spct_chk1_x×IR_spct_ref_x （380≦x≦720）
G_spct_ir_chk1_x=G_spct_chk1_x×IR_spct_ref_x （380≦x≦720）  （式２３）
の演算を行う。
【００５９】
次に、（式２２）の結果及び（式２３）の結果を３８０≦ｘ≦７２０の範囲で積算することにより、第１のＲ白レベル検算データWhite_r_chk1、第１のＧ白レベル検算データWhite_g_chk1、第１のＲ（ＩＲ）白レベル検算データWhite_ir_r_chk1、及び第１のＧ（ＩＲ）白レベル検算データWhite_ir_g_chk1を求める。即ち、
White_r_chk1=R_spct_chk1_380+ R_spct_chk1_381+ … + R_spct_chk1_720  
White_g_chk1=G_spct_chk1_380+ G_spct_chk1_381+ … + G_spct_chk1_720  
White_ir_r_chk1=R_spct_ir_chk1_380+ R_spct_ir_chk1_381+ … + R_spct_ir_chk1_720  
White_ir_g_chk1=G_spct_ir_chk1_380+ G_spct_ir_chk1_381+ … + G_spct_ir_chk1_720  
（式２４）
の演算を行う。ここで、第１のＲ白レベル検算データ及び第１のＧ白レベル検算データは設備ＩＲカットフィルタ１５を介していない状態でビュアー１３を撮影した場合に取得される画像データの白レベルのＲ成分及びＧ成分を上記暫定予測した分光感度特性から求めたものであり、第１のＲ（ＩＲ）白レベル検算データ及び第１のＧ（ＩＲ）白レベル検算データは設備ＩＲカットフィルタ１５を介した状態でビュアー１３を撮影した場合に取得される画像データの白レベルを上記暫定予測した分光感度特性から求めたものである。
【００６０】
ステップＳ６３の白レベル検算の後、ＣＰＵ２２は、（式２４）の結果から、予測値に基づくＲ感度係数k_R_chk1及びk_R_ir_chk1を、
k_R_chk1=White_r_chk1/White_g_chk1
k_R_ir_chk1=White_ir_r_chk1/White_ir_g_chk1                    （式２５）
のようにして求める（ステップＳ６４）。
【００６１】
次に、（式２１）のようにして求められた実測値に基づくＲ感度係数と（式２５）のようにして求められた予測値に基づくＲ感度係数との差分dk_R_chk1及びdk_R_ir_chk1を、
dk_R_chk1=|(k_R_get/k_R_chk1)-1|
dk_R_ir_chk1=|(k_R_ir_get/k_R_ir_chk1)-1|                        （式２６）
のようにして求める（ステップＳ６５）。その後、Ｒ分光感度特性の垂直方向（即ち、図９の縦軸である相対分光感度軸の方向）の補正を行うための垂直補正係数k_adj_vtを、
k_adj_vt=k_R_ir_get/k_R_ir_chk1                                （式２７）
のようにして求める（ステップＳ６６）。
【００６２】
このようにして求めた垂直補正係数k_adj_vtから、ＣＰＵ２２は、Ｒ分光感度特性の垂直方向の補正を行い、垂直補正Ｒ分光感度特性データR_cam_adjvt_xを求める（ステップＳ６７）。ただし、この垂直補正は、５４１［ｎｍ］〜ａ［ｎｍ］の範囲内でのみ行う。つまり、この垂直補正によって求められる垂直補正Ｒ分光感度特性データは、
R_cam_adjvt_x=R_cam_cal_x           （380≦x≦540）
R_cam_adjvt_x=R_cam_cal_x×k_adj_vt  （541≦x≦a）
R_cam_adjvt_x=R_cam_cal_x           （a+1≦x≦720）          （式２８）
となる。次に、これら垂直補正Ｒ分光感度特性データを補正Ｒ分光感度特性データR_cam_adj_xとしておく（ステップＳ６８）。なお、この補正Ｒ分光感度特性データは補正が完了した後のＲ分光感度特性データを示すものである。
【００６３】
次に、ＣＰＵ２２は、Ｒ分光感度係数の水平方向（図９の横軸である波長軸の方向）の補正を行う。このために、ＣＰＵ２２は、図示しないカウンタのカウント値ｍを０で初期化する（ステップＳ６９）。次に、ＣＰＵ２２は、カウンタのカウント値ｍが上限値ｍＬｉｍ以下であるか否かを判定する（ステップＳ７０）。このｍＬｉｍは、例えば５であるとするが変更可能な値である。
【００６４】
ステップＳ７０の判定においてカウント値ｍがｍＬｉｍ以下の場合には、ＣＰＵ２２は、２回目の白レベル検算を行う（ステップＳ７１）。ここでの白レベル検算は、上記した（式２２）におけるＲ分光感度特性R_cam_cal_xをR_cam_adj_xに置き換えた、
R_spct_chk2_x=R_cam_adj_x×HGVWR_spct_ref_x （380≦x≦720）  （式２９）
の演算を行い、これによって求められた第２のＲ白レベル検算データに、リファレンスＩＲカットフィルタの分光感度特性を乗じることにより、第２のＲ（ＩＲ）白レベル検算データR_spct_ir_chk2_xを求める。即ち、
R_spct_ir_chk2_x=R_spct_chk2_x×IR_spct_ref_x （380≦x≦720）  （式３０）
の演算を行う。次に、（式２９）の結果及び（式３０）の結果を３８０≦ｘ≦７２０の範囲で積算することにより、第２のＲ白レベル検算データWhite_r_chk2及び第２のＲ（ＩＲ）白レベル検算データWhite_ir_r_chk2を求める。即ち、
White_r_chk2=R_spct_chk2_380+ R_spct_chk2_381+ … + R_spct_chk2_720  
White_ir_r_chk2=R_spct_ir_chk2_380+ R_spct_ir_chk2_381+ … + R_spct_ir_chk2_720  
（式３１）
の演算を行う。この後、（式３１）の結果からＲ感度係数k_R_chk2及びk_R_ir_chk2を、
k_R_chk2=White_r_chk2/White_g_chk1
k_R_ir_chk2=White_ir_r_chk2/White_ir_g_chk1                    （式３２）
のようにして求める。
【００６５】
ステップＳ７１における白レベル検算を行った後、ＣＰＵ２２はＲ感度係数の差分dk_R_chk2及びdk_R_ir_chk2を、
dk_R_chk2=|(k_R_get/k_R_chk2)-1|
dk_R_ir_chk2=|(k_R_ir_get/k_R_ir_chk2)-1|                        （式３３）
のようにして求める（ステップＳ７２）。次に、ＣＰＵ２２は、Ｒ感度係数の差分dk_R_chk2が所定値０．０１以下であるか否かを判定することにより、実測値に基づいて求めたＲ感度係数と予測に基づいて求めたＲ感度係数との誤差（精度誤差）が許容範囲内であるか否かを判定する（ステップＳ７３）。なお、この所定値０．０１は一例であって変更可能な値である。
【００６６】
ステップＳ７３の判定において、差分dk_R_chk2が０．０１を超えている場合には、水平方向の補正を行う。このために、ＣＰＵ２２は以下に定義される水平補正係数k_adj_hzを求める（ステップＳ７４）。  
k_adj_hz=k_R_get/k_R_chk2                                    （式３４）
次に、ＣＰＵ２２は、カウンタのカウント値ｍを１だけインクリメントする（ステップＳ７５）。その後、ＣＰＵ２２は、（式３４）のようにして求めた水平補正係数k_adj_hzが１より小さいか否かを判定する（ステップＳ７６）。ステップＳ７６の判定において、水平補正係数k_adj_hzが１より小さい場合には、ステップＳ６７の垂直補正Ｒ分光感度特性データR_cam_adjvt_xを、ａ−ｍ≦ｘ≦７００の範囲内で左方向（短波長方向）にシフトさせた特性データである水平補正Ｒ分光感度特性データR_cam_adjhz_xを求める（ステップＳ７７）。即ち、
R_cam_adjhz_x=R_cam_adjvt_(x+m) （a-m≦x≦700）              （式３５）
とする。なお、これ以外の範囲ついては水平方向の補正は行わない。
【００６７】
次に、このようにして得られた水平補正Ｒ分光感度特性データの平滑化を行う（ステップＳ７８）。この平滑化は、隣接波長間における相対分光感度の大小を比較し、この大小関係に基づいて分光波形を滑らかに補間する処理である。
【００６８】
この平滑化においては、まず、ステップＳ７７において求められた水平補正Ｒ分光感度特性データR_cam_adjhz_(a-m+1)を、１つ前の波長における分光感度特性データであるR_cam_adjvt_(a-m)と比較し、R_cam_adjhz_(a-m+1)＞R_cam_adjvt_(a-m)であるか否かを判定する。R_cam_adjhz_(a-m+1)＞R_cam_adjvt_(a-m)である場合には、波長ａ−ｍ＋１［ｎｍ］における平滑化後の分光感度特性データR_cam_adjsmth_(a-m+1)を、１つ前の波長ａ−ｍ［ｎｍ］における分光感度特性データとする。即ち、
R_cam_adjsmth_(a-m+1)=R_cam_adjvt_(a-m)                    （式３６）
とする。一方、R_cam_adjhz_(a-m+1)≦R_cam_adjvt_(a-m)である場合には、波長ａ−ｍ＋１［ｎｍ］における平滑化後の分光感度特性データR_cam_adjsmth_(a-m+1)を、同じ波長ａ−ｍ＋１［ｎｍ］における水平補正Ｒ分光感度特性データとする。即ち、
R_cam_adjsmth_(a-m+1)=R_cam_adjhz_(a-m+1)                  （式３７）
とする。
【００６９】
以後は、同様にａ−ｍ＋１≦ｘ≦７００の範囲においてｘを１ずつ増やしながらR_cam_adjhz_(x+1)＞R_cam_adjsmth_xであるか否かを判定し、R_cam_adjhz_(x+1)＞R_cam_adjsmth_xである場合には波長ｘ＋１［ｎｍ］における平滑化後の分光感度特性データR_cam_adjsmth_(x+1)を、１つ前の波長ｘ［ｎｍ］における分光感度特性データとする。即ち、
R_cam_adjsmth_(x+1)=R_cam_adjsmth_x                      （式３８）
とする。一方、R_cam_adjhz_(x+1)≦R_cam_adjsmth_xである場合には、波長ｘ＋１［ｎｍ］における平滑化後の分光感度特性データR_cam_adjsmth_(x+1)を、同じ波長ｘ＋１［ｎｍ］における水平補正Ｒ分光感度特性データとする。即ち、
R_cam_adjsmth_(x+1)=R_cam_adjhz_(x+1)                    （式３９）
とする。
【００７０】
一方、ステップＳ７６の判定において、水平補正係数k_adj_hzが１以上の場合には、ステップＳ６７の垂直補正Ｒ分光感度特性データR_cam_adjvt_xを、ａ≦ｘ≦７００の範囲内で右方向（長波長方向）にシフトさせた特性データである水平補正Ｒ分光感度特性データR_cam_adjhz_xを求める（ステップＳ７９）。即ち、
R_cam_adjhz_x=R_cam_adjvt_(x-m) （a≦x≦700）        （式４０）
とする。なお、これ以外の範囲ついては水平方向の補正は行わない。
【００７１】
次に、このようにして得られた水平補正Ｒ分光感度特性データの平滑化を行う（ステップＳ８０）。  
この平滑化においては、まず、ステップＳ７９において求められた水平補正Ｒ分光感度特性データにおいて、R_cam_adjhz_(a+1)＞R_cam_adjvt_(a)であるか否かを判定し、R_cam_adjhz_(a+1)＞R_cam_adjvt_(a)である場合には、波長ａ＋１［ｎｍ］における平滑化後の分光感度特性データR_cam_adjsmth_(a+1)を、１つ前の波長ａ［ｎｍ］における分光感度特性データとする。即ち、
R_cam_adjsmth_(a+1)=R_cam_adjvt_(a)                    （式４１）
とする。一方、R_cam_adjhz_(a+1)≦R_cam_adjvt_(a)である場合には、波長ａ＋１［ｎｍ］における平滑化後の分光感度特性データR_cam_adjsmth_(a+1)を、同じ波長ａ＋１［ｎｍ］における水平補正Ｒ分光感度特性データとする。即ち、
R_cam_adjsmth_(a+1)=R_cam_adjhz_(a+1)                  （式４２）
とする。
【００７２】
以後は、同様にａ＋１≦ｘ≦７００の範囲においてｘを１ずつ増やしながらR_cam_adjhz_(x+1)＞R_cam_adjsmth_xであるか否かを判定し、R_cam_adjhz_(x+1)＞R_cam_adjsmth_xである場合には波長ｘ＋１［ｎｍ］における平滑化後の分光感度特性データR_cam_adjsmth_(x+1)を、１つ前の波長ｘ［ｎｍ］における分光感度特性データとする。即ち、
R_cam_adjsmth_(x+1)=R_cam_adjsmth_x                    （式４３）
とする。一方、R_cam_adjhz_(x+1)≦R_cam_adjsmth_xである場合には、波長ｘ＋１［ｎｍ］における平滑化後の分光感度特性データR_cam_adjsmth_(x+1)を、同じ波長ｘ＋１［ｎｍ］における水平補正Ｒ分光感度特性データとする。即ち、
R_cam_adjsmth_(x+1)=R_cam_adjhz_(x+1)                  （式４４）
とする。
【００７３】
次に、ステップＳ７８又はステップＳ８０の結果から、最終的な補正Ｒ分光感度特性データR_cam_adj_xを算出する（ステップＳ８１）。ステップＳ７６の判定において水平補正係数k_adj_hzが１より小さい場合には、ステップＳ７７以後の処理が行われるので、補正Ｒ分光感度特性データR_cam_adj_xは、
R_cam_adj_x=R_cam_adjvt_x   （380≦x≦a-m）
R_cam_adj_x=R_cam_adjsmth_x （a-m+1≦x≦700）      
R_cam_adj_x=R_cam_adjvt_x   （701≦x≦720）            （式４５）
となる。一方、ステップＳ７６の判定において水平補正係数k_adj_hzが１以上の場合には、ステップＳ７９以後の処理が行われるので、補正Ｒ分光感度特性データR_cam_adj_xは、
R_cam_adj_x=R_cam_adjvt_x   （380≦x≦a）
R_cam_adj_x=R_cam_adjsmth_x （a+1≦x≦700）      
R_cam_adj_x=R_cam_adjvt_x   （701≦x≦720）            （式４６）
となる。なお、水平方向の補正が行われた状態の補正Ｒ分光感度特性データを図１５の特性Ｌ８８で示す。
【００７４】
以上のようにして補正Ｒ分光感度特性データを算出した後、ステップＳ７０に戻る。以後は、ステップＳ７０においてカウンタのカウント値ｍがｍＬｉｍを超えるか、ステップＳ７３の判定において差分dk_R_chk2が０．０１以下となるまで、ステップＳ７０〜ステップＳ８１の処理が繰り返される。
【００７５】
ステップＳ７０の判定においてｍがｍＬｉｍを超えた場合又はステップＳ７３の判定において差分dk_R_chk2が０．０１以下となった場合には、ＣＰＵ２２は、補正を終了して、差分dk_R_ir_chk2が０．０１以下であるか否かを判定するか否かを判定することにより、上記した補正が適正であったか否かを判定する（ステップＳ８２）。ステップＳ８２の判定において、差分dk_R_ir_chk2が０．０１以下である場合には、これまでの補正が適正であるとして、ＣＰＵ２２は最終的なＲ分光感度特性データR_cam_calfinal_xを以下のように決定し（ステップＳ８３）、Ｒ分光感度特性データの最終予測を終了する。  
R_cam_calfinal_x=R_cam_adj_x （380≦x≦720）              （式４７）
即ち、この場合は、最終的なＲ分光感度特性データとして（式２８）、（式４５）、（式４６）の何れかの結果が用いられることになる。
【００７６】
一方、ステップＳ８２の判定において、差分dk_R_ir_chk2が０．０１を越えている場合には、これまでの補正が不適正であるとして、ＣＰＵ２２は最終的なＲ分光感度特性データR_cam_calfinal_xを以下のように決定し（ステップＳ８４）、Ｒ分光感度特性データの最終予測を終了する。  
R_cam_calfinal_x=R_cam_cal_x （380≦x≦720）            （式４８）
即ち、この場合は、最終的なＲ分光感度特性データとして（式１９）の結果が用いられることになる。なお、ステップＳ２１の判定において、ａが６４０［ｎｍ］を超えていない場合には、Ｒ分光感度特性データの補正を行わない。この場合もステップＳ８４に分岐して最終的なＲ分光感度特性データとして（式１９）の結果が用いられることになる。
【００７７】
また、Ｇ分光感度特性データ及びＢ分光感度特性データは（式２０）の結果を用いる。
【００７８】
以上のようにしてＲＧＢ各色成分の分光感度特性を算出した後、これら分光感度特性を用いて色調整を行うことができる。この色調整の手法については、例えば特開２００１−３２０７１６号公報などに開示されている周知の手法を用いればよいので、ここでは説明を省略する。
【００７９】
以上説明したように、本一実施形態によれば、ＩＲカットフィルタのカットオフ開始波長である波長６２０［ｎｍ］に着目してＲ分光感度特性を暫定的に予測し、この結果から、更にＩＲカットフィルタのカットオフ終了波長である波長６４０［ｎｍ］に着目してＲ分光感度特性の波形の垂直方向及び水平方向の補正を行うので、デジタルカメラ１４に設けられたＩＲカットフィルタ３１の分光感度特性の影響を考慮してより精度良くＲ分光感度特性を求めることができる。
【００８０】
また、実測値に基づくＲ感度係数と予測値に基づくＲ感度係数との差分から検算を行うようにしているので、Ｒ分光感度特性の予測精度を更に向上させることができる。
【００８１】
以上実施形態に基づいて本発明を説明したが、本発明は上記した実施形態に限定されるものではなく、本発明の要旨の範囲内で種々の変形や応用が可能なことは勿論である。
【００８２】
さらに、上記した実施形態には種々の段階の発明が含まれており、開示される複数の構成要件の適当な組合せにより種々の発明が抽出され得る。例えば、実施形態に示される全構成要件からいくつかの構成要件が削除されても、発明が解決しようとする課題の欄で述べた課題が解決でき、発明の効果の欄で述べられている効果が得られる場合には、この構成要件が削除された構成も発明として抽出され得る。
【図面の簡単な説明】
【００８３】
【図１】本発明の一実施形態に係る色調整装置全体の構成を示す図である。
【図２】Ａ光源の分光感度特性を示す図である。
【図３】設備ＩＲカットフィルタ、取り付け部材、及びフィルタ移動装置の正面図である。
【図４】デジタルカメラの一般的な撮像系部材の構成を示す図である。
【図５】本発明の一実施形態に係る色調整方法の処理の流れについて示すフローチャートである。
【図６】画像中の色成分を示す図である。
【図７】リファレンスＩＲカットフィルタの分光感度特性を示す図である。
【図８】Ｒリファレンス分光感度特性、Ｇリファレンス分光感度特性、Ｂリファレンス分光感度特性について示す図である。
【図９】Ｒ分光暫定予測演算によって求められる各特性について示す図である。
【図１０】Ｒ分光暫定予測演算の処理の流れについて示すフローチャートの第１図である。
【図１１】Ｒ分光暫定予測演算の処理の流れについて示すフローチャートの第２図である。
【図１２】Ｒ分光暫定予測演算の処理の流れについて示すフローチャートの第３図である。
【図１３】Ｒ分光最終予測演算の処理の流れについて示すフローチャートの第１図である。
【図１４】Ｒ分光最終予測演算の処理の流れについて示すフローチャートの第２図である。
【図１５】Ｒ分光最終予測演算によって予測されるＲ分光感度特性の一例について示す図である。
【符号の説明】
【００８４】
１０…色調整装置、１１…遮光部材、１２…光源、１３…ビュアー、１４…デジタルカメラ、１５…設備ＩＲカットフィルタ、１６…取り付け部材、１７…フィルタ移動装置、１８，１９…接続ケーブル、２０…パーソナルコンピュータ、２１…メモリ、２１ａ…調整プログラム記憶部、２１ｂ…リファレンスデータ記憶部、２２…ＣＰＵ、３０…撮像レンズ群、３１…ＩＲカットフィルタ、３２…ＣＣＤ部、３２ａ…マイクロレンズアレイ、３２ｂ…カラーフィルタ、３２ｃ…ＣＣＤ素子
【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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