(57)【要約】【課題】選定した候補光源色が画像データを取得したときの光源色であるか否か推定する。【解決手段】候補光源色を取得する候補光源色取得部１１と、前記候補光源色から基準光源色への視覚の色順応を示す色順応モデルのパラメータの導出を誘導するための誘導光源色を保持する誘導光源色保持部１２と、前記候補光源色から前記基準光源色への視覚の色順応を示す色順応モデルのパラメータを、前記誘導光源色に誘導されるように求める誘導パラメータ取得部１５と、誘導パラメータで示される色順応モデルを用いて、前記基準光源色と視覚の色順応を示す関係にある光源色を補正候補光源色として求め、該補正候補光源色を前記候補光源色と置換して、前記候補光源色に含まれる誤差を収束させる誤差収束部１４と、収束により誤差が最小の補正候補光源色を、前記画像データの光源色として推定する光源色推定部１３とを含む光源推定装置１０。【選択図】        図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像データの光源色を推定する光源推定方法において、
画像データの光源色の候補として候補光源色を取得すること、
取得した前記候補光源色から所定の基準光源色への視覚の色順応を示す色順応モデルのパラメータを、既知である誘導光源色から前記基準光源色への視覚の色順応を示す色順応モデルのパラメータに誘導されるように求めること、
求めた誘導パラメータで示されるモデル状態において、前記基準光源色と視覚の色順応の関係にある光源色を補正候補光源色として求め、該補正候補光源色を前記候補光源色と置換して前記候補光源色に含まれる誤差を収束させること、
収束により誤差が最小となる補正候補光源色を、前記画像データの光源色として推定する光源推定方法。
【請求項２】
取得する前記候補光源色は、互いに異なる複数の光源色である請求項１記載の光源推定方法。
【請求項３】
前記誘導光源色は、互いに異なる複数の光源色である請求項１記載の光源推定方法。
【請求項４】
前記色順応モデルのパラメータは、該色順応モデルによる画像データの変換前と変換後とで明るさを保持する拘束条件が設定されたＬａｇｒａｎｇｅの未定乗数法を用いて求められる請求項１記載の光源推定方法。
【請求項５】
光源色と推定した補正候補光源色に含まれる誤差を更に収束させるべく、該補正候補光源色に対応する誘導光源色の近傍に、第２の誘導光源色を設定すること、
光源色と推定した前記補正候補光源色を改めて候補光源色として設定すること、
該候補光源色から前記基準光源色への視覚の色順応を示す色順応モデルのパラメータを、前記第２の誘導光源色から前記基準光源色への視覚の色順応を示す色順応モデルのパラメータに誘導されるように求めること、
改めて求めた誘導パラメータで示されるモデル状態において、前記基準光源色と視覚の色順応の関係にある光源色を補正候補光源色として改めて求め、該補正候補光源色を前記候補光源色と置換して、改めて設定した前記候補光源色に含まれる誤差を収束させること、
その収束により誤差が最小となる補正候補光源色を、前記画像データの光源色として推定する請求項１記載の光源推定方法。
【請求項６】
改めて設定する誘導光源色は、互いに異なる複数の光源色である請求項５記載の光源推定方法。
【請求項７】
画像データの光源色を推定する光源推定方法において、
前記画像データの色味に関する特徴量を数値化した第１の分散値を取得すること、
前記画像データの光源色の候補として候補光源色を取得すること、
取得した候補光源色から所定の基準光源色への視覚の色順応を示す色順応モデルのパラメータを変換パラメータとして求めること、
求めた変換パラメータで示される色順応モデルを用いて、前記画像データを変換した変換画像データの色味に関する特徴量を数値化した第２の分散値を取得すること、
取得した第２の分散値と前記第１の分散値とを比較し、その差が最も少ない第２の分散値を選定し、選定した第２の分散値に対応する候補光源色を前記画像データの光源色として推定する光源推定方法。
【請求項８】
取得する前記候補光源色は、互いに異なる複数の光源色である請求項７記載の光源推定方法。
【請求項９】
取得した前記候補光源色に含まれる誤差を収束すべく、該候補光源色から前記基準光源色への視覚の色順応を示す色順応モデルのパラメータを収束パラメータとして求めること、
求めた収束パラメータで示されるモデル状態において、前記基準光源色と視覚の色順応の関係にある光源色を補正候補光源色として求め、該補正候補光源色を前記候補光源色と置換して前記候補光源色に含まれる誤差を収束させる請求項７記載の光源推定方法。
【請求項１０】
前記色順応モデルの収束パラメータは、該色順応モデルによる画像データの変換前と変換後とで明るさを保持する拘束条件が設定されたＬａｇｒａｎｇｅの未定乗数法を用いて求められる請求項９記載の光源推定方法。
【請求項１１】
取得した前記各候補光源色に含まれる誤差をそれぞれ収束すべく、前記各候補光源色から前記基準光源色への視覚の色順応を示す色順応モデルのパラメータを収束パラメータとしてそれぞれ求めること、
求めた収束パラメータで示されるモデル状態において、前記基準光源色と視覚の色順応の関係にある光源色を補正候補光源色としてそれぞれ求め、該補正候補光源色を前記候補光源色と置換して前記候補光源色に含まれる誤差を収束させること、
誤差が収束した候補光源色の色度座標値を互いに結ぶ関係から、改めて複数の候補光源色を補正候補光源色として取得する請求項８記載の光源推定方法。
【請求項１２】
前記色順応モデルの拘束パラメータは、該色順応モデルによる画像データの変換前と変換後とで明るさを保持する拘束条件が設定されたＬａｇｒａｎｇｅの未定乗数法を用いて求められる請求項１１記載の光源推定方法。
【請求項１３】
画像データの光源色を推定する光源推定装置において、
画像データの光源色の候補として候補光源色を取得する候補光源色取得部と、
取得した前記候補光源色から所定の基準光源色への視覚の色順応を示す色順応モデルのパラメータの導出を誘導すべく、既知である誘導光源色を保持する誘導光源色保持部と、
取得した前記候補光源色から前記基準光源色への視覚の色順応を示す色順応モデルのパラメータを、前記誘導光源色保持部で保持する前記誘導光源色から前記基準光源色への視覚の色順応を示す色順応モデルのパラメータに誘導されるように求める誘導パラメータ取得部と、
求めた誘導パラメータで示されるモデル状態において、前記基準光源色と視覚の色順応の関係にある光源色を補正候補光源色として求め、該補正候補光源色を前記候補光源色と置換して、前記候補光源色に含まれる誤差を収束させる誤差収束部と、
収束により誤差が最小となる補正候補光源色を、前記画像データの光源色として推定する光源色推定部とを含むことを特徴とする光源推定装置。
【請求項１４】
取得する前記候補光源色は、互いに異なる複数の光源色である請求項１３記載の光源推定装置。
【請求項１５】
前記誘導光源色は、互いに異なる複数の光源色である請求項１３記載の光源推定装置。
【請求項１６】
前記色順応モデルのパラメータは、該色順応モデルによる画像データの変換前と変換後とで明るさを保持する拘束条件が設定されたＬａｇｒａｎｇｅの未定乗数法を用いて求められる請求項１３記載の光源推定装置。
【請求項１７】
光源色と推定した前記補正候補光源色に含まれる誤差を更に収束させるべく、該補正候補光源色に対応する誘導光源色の近傍に、第２の誘導光源色を設定する誘導光源色再設定部と、
光源色と推定した前記補正候補光源色を改めて候補光源色として設定した後、前記誘導パラメータ取得部では、該候補光源色から前記基準光源色への視覚の色順応を示す色順応モデルのパラメータを、第２の誘導光源色から前記基準光源色への視覚の色順応を示す色順応モデルのパラメータに誘導されるように求め、
前記誤差収束部では、求めた誘導パラメータで示されるモデル状態において、前記基準光源色と視覚の色順応の関係にある光源色を補正候補光源色として改めて求め、該補正候補光源色を前記候補光源色と置換して、改めて設定した前記候補光源色に含まれる誤差を収束させ、
その収束により誤差が最小となる補正候補光源色を、前記画像データの光源色として推定する第２の光源色推定部とを含むことを特徴とする請求項１４記載の光源推定装置。
【請求項１８】
改めて設定する誘導光源色は、互いに異なる複数の光源色である請求項１７記載の光源推定装置。
【請求項１９】
画像データの光源色を推定する光源推定装置において、
前記画像データの色味に関する特徴量を数値化した第１の分散値を取得する第１の分散値取得部と、
前記画像データの光源色の候補として候補光源色を取得する候補光源色取得部と、
取得した候補光源色から所定の基準光源色への視覚の色順応を示す色順応モデルのパラメータを変換パラメータとして求める変換パラメータ取得部と、
求めた変換パラメータで示される色順応モデルを用いて、前記画像データを変換した変換画像データの色味に関する特徴量を数値化した第２の分散値を取得する第２の分散値取得部と、
取得した第２の分散値と前記第１の分散値とを比較し、その差が最も少ない第２の分散値を選定し、選定した第２の分散値に対応する候補光源色を前記画像データの光源色として推定する光源色推定部とを含む光源推定装置。
【請求項２０】
取得する前記候補光源色は、互いに異なる複数の光源色である請求項１９記載の光源推定装置。
【請求項２１】
更に、取得した前記候補光源色に含まれる誤差を収束すべく、該候補光源色から前記基準光源色への視覚の色順応を示す色順応モデルのパラメータを収束パラメータとして求める収束パラメータ取得部と、
求めた収束パラメータで示されるモデル状態において、前記基準光源色と視覚の色順応の関係にある光源色を補正候補光源色として求め、該補正候補光源色を前記候補光源色と置換して前記候補光源色に含まれる誤差を収束させる誤差収束部とを含む請求項１９記載の光源推定装置。
【請求項２２】
前記色順応モデルの拘束パラメータは、該色順応モデルによる画像データの変換前と変換後とで明るさを保持する拘束条件が設定されたＬａｇｒａｎｇｅの未定乗数法を用いて求められる請求項２１記載の光源推定装置。
【請求項２３】
取得した前記候補光源色に含まれる誤差をそれぞれ収束すべく、該候補光源色から前記基準光源色への視覚の色順応を示す色順応モデルのパラメータを収束パラメータとしてそれぞれ求める収束パラメータ取得部と、
求めた収束パラメータで示されるモデル状態において、前記基準光源色と視覚の色順応の関係にある光源色を補正候補光源色としてそれぞれ求め、該各補正候補光源色を前記各候補光源色と置換して前記各候補光源色に含まれる誤差を収束させる誤差収束部と、
誤差が収束した候補光源色の色度座標値を互いに結ぶ関係から、改めて複数の候補光源色を補正候補光源色として取得する補正候補光源色取得部とを含む請求項２０記載の光源推定装置。
【請求項２４】
前記色順応モデルの拘束パラメータは、該色順応モデルによる画像データの変換前と変換後とで明るさを保持する拘束条件が設定されたＬａｇｒａｎｇｅの未定乗数法を用いて求められる請求項２３記載の光源推定装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、デジタルカメラなどで取得した画像データにおいて、撮影時の光源色を推定する方法およびその装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
利用者は、フォトレタッチソフトと称されるコンピュータソフトを用いて、デジタルカメラなどで撮影した画像データを自由に加工することができる。しかしながら、画像データをある光源色下で見ているように加工するには、利用者の色彩感覚や専門的知識に頼らなければならず、これらの技能を身に付けていない利用者は、画像の加工に労力と時間とを要していた。この問題を解決すべく、画像データを所望の光源色下で見ているように変換するカラー画像変換装置が特許文献１に開示されている。
【０００３】
【特許文献１】
特開２００１−２４５１６６号公報
【０００４】
特許文献１に示されたカラー画像変換装置は、画像データから撮影時の光源色と思わしい画素を候補光源色として選定し、該候補光源色と所望の所定光源色とを視覚の色順応を示す色順応モデルを用いて、その色順応モデルに対する評価関数が最小になる前記色順応モデルのパラメータを算出する。その後、カラー画像変換装置は、該パラメータで示される色順応モデルを用いて、前記画像データを所望の光源色下で見ているように変換する。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】
ところで、前記した従来の画像変換装置によれば、画像データから候補光源色を選定することを開示しているのみで、選定した候補光源色が画像データを取得した時の光源色であるか否か推定していない。例えば、選定した候補光源色が撮影時の光源色と異なるとき、画像変換装置は、光源色の真値と異なる候補光源色に基づいて変換処理を行うことから、画像データを所望の光源色下に変換することができない。
従って、本発明の目的は、選定した候補光源色が画像データを取得したときの光源色であるか否か推定する方法を提供することにある。
【０００６】
【課題を解決するための手段】
本発明は、以上の点を解決するために、次の構成を採用する。
画像データの光源色を推定する光源推定方法において、画像データの光源色の候補として候補光源色を取得すること、取得した前記候補光源色から所定の基準光源色への視覚の色順応を示す色順応モデルのパラメータを、既知である誘導光源色から前記基準光源色への視覚の色順応を示す色順応モデルのパラメータに誘導されるように求めること、求めた誘導パラメータで示されるモデル状態において、前記基準光源色と視覚の色順応の関係にある光源色を補正候補光源色として求め、該補正候補光源色を前記候補光源色と置換して前記候補光源色に含まれる誤差を収束させること、収束により誤差が最小となる補正候補光源色を、前記画像データの光源色として推定することができる。
【０００７】
本発明の光源推定方法は、互いに異なる複数の光源色を前記候補光源色として取得することができる。
本発明の光源推定方法は、互いに異なる複数の光源色を前記誘導光源色として取得することができる。
本発明の光源推定方法は、前記色順応モデルのパラメータを、該色順応モデルによる画像データの変換前と変換後とで明るさを保持する拘束条件が設定されたＬａｇｒａｎｇｅの未定乗数法を用いて求めることができる。
【０００８】
本発明の高原推定方法は、光源色と推定した補正候補光源色に含まれる誤差を更に収束させるべく、該補正候補光源色に対応する誘導光源色の近傍に、第２の誘導光源色を設定すること、光源色と推定した前記補正候補光源色を改めて候補光源色として設定すること、該候補光源色から前記基準光源色への視覚の色順応を示す色順応モデルのパラメータを、前記第２の誘導光源色から前記基準光源色への視覚の色順応を示す色順応モデルのパラメータに誘導されるように求めること、改めて求めた誘導パラメータで示されるモデル状態において、前記基準光源色と視覚の色順応の関係にある光源色を補正候補光源色として改めて求め、該補正候補光源色を前記候補光源色と置換して、改めて設定した前記候補光源色に含まれる誤差を収束させること、その収束により誤差が最小となる補正候補光源色を、前記画像データの光源色として推定することができる。
本発明の光源推定方法は、互いに異なる複数の光源色を、改めて設定する誘導光源色とすることができる。
【０００９】
画像データの光源色を推定する光源推定方法において、前記画像データの色味に関する特徴量を数値化した第１の分散値を取得すること、前記画像データの光源色の候補として候補光源色を取得すること、取得した候補光源色から所定の基準光源色への視覚の色順応を示す色順応モデルのパラメータを変換パラメータとして求めること、求めた変換パラメータで示される色順応モデルを用いて、前記画像データを変換した変換画像データの色味に関する特徴量を数値化した第２の分散値を取得すること、取得した第２の分散値と前記第１の分散値とを比較し、その差が最も少ない第２の分散値を選定し、選定した第２の分散値に対応する候補光源色を前記画像データの光源色として推定することができる。
【００１０】
本発明の光源推定方法によれば、取得した前記候補光源色に含まれる誤差を収束すべく、該候補光源色から前記基準光源色への視覚の色順応を示す色順応モデルのパラメータを収束パラメータとして求めること、求めた収束パラメータで示されるモデル状態において、前記基準光源色と視覚の色順応の関係にある光源色を補正候補光源色として求め、該補正候補光源色を前記候補光源色と置換して前記候補光源色に含まれる誤差を収束させることができる。
本発明の光源推定方法は、前記色順応モデルの収束パラメータを、該色順応モデルによる画像データの変換前と変換後とで明るさを保持する拘束条件が設定されたＬａｇｒａｎｇｅの未定乗数法を用いて求めることができる。
【００１１】
本発明の光源推定方法によれば、取得した前記各候補光源色に含まれる誤差をそれぞれ収束すべく、前記各候補光源色から前記基準光源色への視覚の色順応を示す色順応モデルのパラメータを収束パラメータとしてそれぞれ求めること、求めた収束パラメータで示されるモデル状態において、前記基準光源色と視覚の色順応の関係にある光源色を補正候補光源色としてそれぞれ求め、該補正候補光源色を前記候補光源色と置換して前記候補光源色に含まれる誤差を収束させること、誤差が収束した候補光源色の色度座標値を互いに結ぶ関係から、改めて複数の候補光源色を補正候補光源色として取得することができる。
【００１２】
画像データの光源色を推定する本発明の光源推定装置は、画像データの光源色の候補として候補光源色を取得する候補光源色取得部と、取得した前記候補光源色から所定の基準光源色への視覚の色順応を示す色順応モデルのパラメータの導出を誘導すべく、既知である誘導光源色を保持する誘導光源色保持部と、取得した前記候補光源色から前記基準光源色への視覚の色順応を示す色順応モデルのパラメータを、前記誘導光源色保持部で保持する前記誘導光源色から前記基準光源色への視覚の色順応を示す色順応モデルのパラメータに誘導されるように求める誘導パラメータ取得部と、求めた誘導パラメータで示されるモデル状態において、前記基準光源色と視覚の色順応の関係にある光源色を補正候補光源色として求め、該補正候補光源色を前記候補光源色と置換して、前記候補光源色に含まれる誤差を収束させる誤差収束部と、
収束により誤差が最小となる補正候補光源色を前記画像データの光源色として推定する光源色推定部とを含むことができる。
【００１３】
本発明の光源推定装置は、互いに異なる複数の光源色を前記候補光源色として取得することができる。
本発明の光源推定装置は、互いに異なる複数の光源色を前記誘導光源色として取得することができる。
本発明の光源推定装置は、色順応モデルによる画像データの変換前と変換後とで明るさを保持する拘束条件が設定されたＬａｇｒａｎｇｅの未定乗数法を用いて求めることができる。
【００１４】
本発明の光源推定装置は、光源色と推定した前記補正候補光源色に含まれる誤差を更に収束させるべく、該補正候補光源色に対応する誘導光源色の近傍に、第２の誘導光源色を設定する誘導光源色再設定部と、光源色と推定した前記補正候補光源色を改めて候補光源色として設定した後、前記誘導パラメータ取得部では、該候補光源色から前記基準光源色への視覚の色順応を示す色順応モデルのパラメータを、第２の誘導光源色から前記基準光源色への視覚の色順応を示す色順応モデルのパラメータに誘導されるように求め、前記誤差収束部では、求めた誘導パラメータで示されるモデル状態において、前記基準光源色と視覚の色順応の関係にある光源色を補正候補光源色として改めて求め、該補正候補光源色を前記候補光源色と置換して、改めて設定した前記候補光源色に含まれる誤差を収束させ、その収束により誤差が最小となる補正候補光源色を、前記画像データの光源色として推定する第２の光源色推定部とを含むことができる。
本発明の光源推定装置は、互いに異なる複数の光源色を改めて設定する誘導光源色とすることができる。
【００１５】
光源推定装置画像データの光源色を推定する本発明の光源推定装置は、前記画像データの色味に関する特徴量を数値化した第１の分散値を取得する第１の分散値取得部と、前記画像データの光源色の候補として候補光源色を取得する候補光源色取得部と、取得した候補光源色から所定の基準光源色への視覚の色順応を示す色順応モデルのパラメータを変換パラメータとして求める変換パラメータ取得部と、求めた変換パラメータで示される色順応モデルを用いて、前記画像データを変換した変換画像データの色味に関する特徴量を数値化した第２の分散値を取得する第２の分散値取得部と、取得した第２の分散値と前記第１の分散値とを比較し、その差が最も少ない第２の分散値を選定し、選定した第２の分散値に対応する候補光源色を前記画像データの光源色として推定する光源色推定部とを含むことができる。
【００１６】
本発明の光源推定装置は、取得した前記候補光源色に含まれる誤差を収束すべく、該候補光源色から前記基準光源色への視覚の色順応を示す色順応モデルのパラメータを収束パラメータとして求める収束パラメータ取得部と、求めた収束パラメータで示されるモデル状態において、前記基準光源色と視覚の色順応の関係にある光源色を補正候補光源色として求め、該補正候補光源色を前記候補光源色と置換して前記候補光源色に含まれる誤差を収束させる誤差収束部とを含むことができる。
本発明の光源推定装置は、前記色順応モデルの拘束パラメータを、該色順応モデルによる画像データの変換前と変換後とで明るさを保持する拘束条件が設定されたＬａｇｒａｎｇｅの未定乗数法を用いて求めることができる。
【００１７】
本発明の光源推定装置は、取得した前記候補光源色に含まれる誤差をそれぞれ収束すべく、該候補光源色から前記基準光源色への視覚の色順応を示す色順応モデルのパラメータを収束パラメータとしてそれぞれ求める収束パラメータ取得部と、求めた収束パラメータで示されるモデル状態において、前記基準光源色と視覚の色順応の関係にある光源色を補正候補光源色としてそれぞれ求め、該各補正候補光源色を前記各候補光源色と置換して前記各候補光源色に含まれる誤差を収束させる誤差収束部と、誤差が収束した候補光源色の色度座標値を互いに結ぶ関係から、改めて複数の候補光源色を補正候補光源色として取得する補正候補光源色取得部とを含むことができる。
【００１８】
【発明の実施の形態】
以下、本発明を図示の実施の形態について説明する。
〈具体例１〉
図１は、具体例１の光源推定装置１０の構成を示すブロック図である。
光源推定装置１０は、画像データから光源色の候補として複数の候補光源色を取得する候補光源色取得部１１と、後述する色順応モデルのパラメータの導出に用いる複数の誘導光源色を保持する誘導光源色保持部１２と、候補光源色取得部１１で取得した複数の候補光源色を補正した複数の補正候補光源色から、光源色に近いと思われる補正候補光源色を画像データの光源色として選定する光源色推定部１３と、前記補正候補光源色と前記光源色の真値との誤差を収束させるべく、前記候補光源色を色順応モデルのパラメータを用いて補正した補正候補光源色を前記候補光源色と置換し、前記補正候補光源色に含まれる真値との誤差を取得する誤差収束部１４と、前記候補光源色に対し、所定の基準光源色Ｐ＊と視覚の色順応を示す関係にある色順応モデルのパラメータを算出する誘導パラメータ取得部１５とを含む。
【００１９】
候補光源色取得部１１は、前記画像データから光源色と思わしき複数の画素を選定し、選定した各画素の色度座標値を候補光源色Ｐｉ（ｉ＝１，２，３，・・・Ｎ）として取得する。
誘導光源色保持部１２は、前記候補光源色に含まれる光源色の真値との誤差を収束させながら、カラーアピアレンスモデルの視覚の色順応モデルのパラメータを算出するときに、その誤差の収束先を誘導する色度座標値を誘導光源色Ｇｉ（ｉ＝１，２，３，・・・Ｍ）として保持する。
光源色推定部１３は、候補光源色取得部１１で取得した候補光源色Ｐｉ（ｉ＝１，２，３，・・・Ｎ）に含まれる誤差を収束させた補正候補光源色から、最も光源色の真値に近い補正候補光源色を選定し、選定した候補光源色の色度座標値を画像データの光源色として出力する。
誤差収束部１４は、色順応モデルのパラメータを用いて前記候補光源色を補正して補正候補光源色を作成する。この補正候補光源色は、前記候補光源色と、画像データの光源色の真値との誤差が収束するように、前記補正候補光源色で候補光源色が更新され、前記した補正処理と前記した更新処理とを所定の回数繰返すことで作成される。
誘導パラメータ取得部１５は、候補光源色Ｐｉに対し、前記基準光源色Ｐ＊への視覚の色順応を記述する色順応モデルのパラメータを算出する。このパラメータを算出するための要素として前記した誘導光源色Ｇｉが用いられる。
【００２０】
光源推定装置１０の動作を説明する前に、数式および表を用いて本発明の基本的な考えを説明する。
まえおきとして本発明の処理において、画像データの各画素は通常ＲＧＢ表色系で（Ｒ，Ｇ，Ｂ）表現されていることから、（Ｒ，Ｇ，Ｂ）からＸＹＺ表色系のベクトル（Ｘ，Ｙ，Ｚ）へ変換すべく、（式１）に示す行列演算を行う。
【数１】
2005033467.tif 000003
【００２１】
更に、本発明の処理において、前記した各画素の色情報や光源色の色度座標値などの表現は、計算の便宜を図るためにＸＹＺ表色系のベクトル（Ｘ，Ｙ，Ｚ）を用いて表現する。以降、ベクトルを省いて単に（Ｘ，Ｙ，Ｚ）と示す。また、本発明ではＲＧＢ表色系から変換された（Ｘ，Ｙ，Ｚ）のＹの値が所定の値Ｙ（Ｓ）に揃うように、正規化が施された（Ｘ，Ｙ，Ｚ）値を以降用いる。この正規化を次に示す。
例えば、（Ｒ，Ｇ，Ｂ）値に対し、（式１）の変換が行われ、その結果が（Ｘ１，Ｙ１，Ｚ１）で示されるとき、Ｙの値が（式２）に示す式を用いてＹ（Ｓ）に揃える処理が施される。
ｋ＝Ｙ（Ｓ）／Ｙ１
Ｘ２＝ｋ・Ｘ１，Ｙ２＝ｋ・Ｙ２，Ｚ２＝ｋ・Ｚ１  ・・・・（式２）
【００２２】
次に、色順応モデルを（式３）および（式４）を用いて説明する。（式３）は、色順応モデルの一例を行列Ｍで示しており、（式３）のｋＬ，ｋＭおよびｋＳは、該色順応モデルの各パラメータを示している。この色順応モデルＭと、互いに異なる光源色Ａの色度座標値（ＸＡ，ＹＡ，ＺＡ）と、光源色Ｂの色度座標値（ＸＢ，ＹＢ，ＺＢ）とが（式４）に示す関係にあるとき、色順応モデルのｋＬ，ｋＭおよびｋＳに関する連立方程式を解くことにより、色順応モデルのパラメータの値ｋＬ，ｋＭおよびｋＳが得られる。これらのｋＬ，ｋＭおよびｋＳの値を（式３）に代入して得た行列Ｍを、光源色Ａの下での物体の色度座標値に施すと、光源色Ｂの下で前記物体を見ているかの如く、人間の知覚する色度座標値を変換することができる。
【００２３】
【数２】
2005033467.tif 000004
【００２４】
続いて、前記した色順応モデルを用いて光源色を推定する本発明の基本的な考えを示す。
画像データの光源色の真値をＰＷ＝（ＸＷ，ＹＷ，ＺＷ）で示し、既知である基準光源色をＰ＊＝（Ｘ＊，Ｙ＊，Ｚ＊）で示す。これらＰＷおよびＰ＊を用いた（式５）に示す色順応モデルのパラメータＫＬＷ，ＫＭＷ，ＫＳＷを算出し、該パラメータＫＬＷ，ＫＭＷ，ＫＳＷを、（式３）に代入して得る行列Ｍ（ＫＬＷ，ＫＭＷ，ＫＳＷ）を用いて画像データに変換を施す。これにより前記画像データを基準光源色Ｐ＊の光源下で取得したように人の目には見える。すなわち、変換前の画像データをＬとし、変換後の画像データをＬ′としたとき、この関係Ψを（式６）で示すことができる。つまり関係Ψは、変換後の画像データＬ′が、ＰＷの光源色下で撮影された画像データＬをＰ＊の光源色下に変換したように人間の目に映ることを示している。
【００２５】
【数３】
2005033467.tif 000005
Ψ（Ｌ，Ｌ′，ＫＬＷ，ＫＭＷ，ＫＳＷ）＝０  ・・・・（式６）
【００２６】
本発明では、画像データの光源色の真値ＰＷと基準光源色Ｐ＊との間に成り立つ（式５）および（式６）を利用して、前記画像データの光源色の推定を行う。候補光源色Ｐが光源色の真値に近ければ、候補光源色Ｐから基準光源色Ｐ＊への色順応を与えるパラメータＫＬ，ＫＭ，ＫＳは、（式６）の関係を満たす。
また、候補光源色Ｐに含まれる光源色の真値との誤差は、関係Ψを満たす条件下で求めたパラメータＫＬ，ＫＭ，ＫＳによる色順応モデルＭを用いた次の（式７）に示す評価関数のｆの値で表すことができる。
（式６）の関係Ψを満たす条件として、色順応モデルを用いた画像データの変換前と変換後とで、明るさを保持する（式８）に示す拘束条件Ｃが考えられる。
【００２７】
【数４】
2005033467.tif 000006
【００２８】
（式８）の（Ｘ，Ｙ，Ｚ）は、画像データの色度座標値であり、シグマは画像データの全ての画素の和を取ることを意味する。第１項のシグマは、画像データの各画素のＸＹＺ表色系でのＹの総和を示し、第２項のシグマは、画像データの画素の色順応モデルＭによる変換後のＸＹＺ表色系でのＹの総和を示している。従って、（式８）の拘束条件Ｃは、色順応モデルの変換前と後とで画像データの明るさが保持されることを示している。
このように、関係Ψに代わる拘束条件Ｃの下で（式７）のｆを最小化するパラメータＫＬ，ＫＭ，ＫＳを求め、そのときの誤差ｆの値、つまり候補光源色Ｐの含む光源色の真値との誤差の値を候補光源色Ｐの評価値として取得する。
【００２９】
前記したパラメータＫＬ，ＫＭ，ＫＳを求めるには、拘束条件下で極値を求める従来から知られたＬａｇｒａｎｇｅの未定乗数法が用いられる。Ｌａｇｒａｎｇｅの未定乗数法を用いて、（式９）に示すＦが最小となるパラメータＫＬ，ＫＭ，ＫＳを算出する。つまり、パラメータＫＬ，ＫＭ，ＫＳは、ＦをＫＬ，ＫＭ，ＫＳ，μのそれぞれについて偏微分して０とおいた次の（式１０）に示す連立方程式を解くことで求められる。
Ｆ＝ｆ−μ・Ｃ  ・・・・（式９）
【数５】
2005033467.tif 000007
【００３０】
このように（式１０）を解いて得たパラメータＫＬ，ＫＭ，ＫＳを（式７）に代入して得たｆの値が小さいほど、候補光源色Ｐの含む誤差は少ない。すなわち、画像データの光源色の真値と近い。このように、（式１０）の解であるパラメータＫＬ，ＫＭ，ＫＳを求め、求めたパラメータＫＬ，ＫＭ，ＫＳの値を（式７）に代入してｆの値を求めることにより、候補光源色に含まれる光源色の真値との誤差を評価することができる。
【００３１】
更に、評価値が０でないとき、求められたパラメータＫＬ，ＫＭ，ＫＳを（式３）に代入して得る行列ＭによるＰ＊からの逆変換つまりは、（式１１）により求められるＰ′＝（Ｘ′，Ｙ′，Ｚ′）でＰを置き換えることにより、候補光源色Ｐの含む誤差が、算出したパラメータＫＬ，ＫＭ，ＫＳで決まる色順応モデルに沿うように補正されることになる。この補正候補光源色Ｐ′を再度候補光源色Ｐとし、前記した手順を繰返すことにより候補光源色Ｐに含まれる誤差が収束し、最終的には、ｆ＝０となるパラメータＫＬ，ＫＭ，ＫＳが（式１０）より求められる状況に収束する。このときの候補光源色Ｐは、初期の候補光源色Ｐ＝（Ｘ，Ｙ，Ｚ）の含む真値との誤差を、カラーアピアレンスの色順応モデルの枠組みの中で可能な限り補正したものとなっている。パラメータの導出と（式１１）での置き換えとを繰返していくことにより、候補光源色Ｐが更新されていく様子を図２で示す。
【数６】
2005033467.tif 000008
【００３２】
本発明は、前記した基本的な考えに加えて、前記候補光源色と光源色の真値との誤差を収束させながら、カラーアピアレンスモデルの視覚の色順応モデルのパラメータを算出する際に、その誤差を収束させるべき指標となる色度座標値を誘導光源色としてＧ（Ｘｇ，Ｙｇ，Ｚｇ）から既知である基準光源色Ｐ＊への色順応を与えるパラメータｋＬｇ，ｋＭｇ，ｋＳｇを先ず求める。つまり、次の（式１２）の関係を満たすようなパラメータｋＬｇ，ｋＭｇ，ｋＳｇを求める。
【数７】
2005033467.tif 000009
【００３３】
前記した評価値ｆを求める（式７）の代わりに、本発明では次の（式１３）を用いて誤差ｆの値を求める。
（式１３）のＷｇは、適切に定められる重み係数である。（式１３）は、（式７）のｆをｆ１とし、該ｆ１に加えてＷｇ｛（ｋＬ−ｋＬｇ）２＋（ｋＭ−ｋＭｇ）２＋（ｋＳ−ｋＳｇ）２｝の項を付加した式である。この（式１３）のｆを用いて（式９）のＦを最小化する、つまりは次に示す（式１４）のＦを最小化するパラメータｋＬ，ｋＭ，ｋＳをＬａｇｒａｎｇｅの未定乗数法を用いて求める。候補光源色Ｐの含む画像データの光源色の真値との誤差は、前記した（式１３）のｆを用いる。（式１３）のｆが０でないとき、前記したと同様に（式１１）のＰ′＝（Ｘ′，Ｙ′，Ｚ′）で候補光源色Ｐの置換えを行う。
【００３４】
【数８】
2005033467.tif 000010
【００３５】
前記した（式７）をＬａｇｒａｎｇｅの未定乗数法を用いて解くことは、拘束条件Ｃを満たす条件内で、候補光源色Ｐから基準光源色Ｐ＊への色順応の誤差ができるだけ小さくなる色順応モデルのパラメータを求めることであり、（式１３）の中に誘導光源色Ｇに対応する項を含めることにより、誘導光源色Ｇから基準光源色Ｐ＊への色順応を与えるパラメータとなるべく近くなるように、前記パラメータが算出の際に方向付けされる。このように方向付けされた色順応モデルのパラメータが誘導パラメータとして求められる。
候補光源色Ｐに対して（式１３）でのパラメータ算出処理および（式１１）での更新処理を繰返すことにより、更新される候補光源色ＰのＸＺ平面上での軌跡は、誘導光源色Ｇの方向に引かれていく。この様子を図３で示す。
図３は、互いに異なる色度座標値を各誘導光源色Ｇ１およびＧ２として、更新されていない初期状態の候補光源色Ｐに対して（式１３）のｆでの誘導パラメータ算出および（式１１）での更新処理を繰返し、前記誘導光源色Ｇ１に誘導された候補光源色Ｐ１および前記誘導光源色Ｇ２に誘導された候補光源色Ｐ２を示している。
【００３６】
このように、前記した処理で候補光源色Ｐをそれぞれの方向に同じ回数更新した結果のＰ１，Ｐ２について、該時点での誘導パラメータｋＬ，ｋＭ，ｋＳに対する（式１３）のｆの第１項のｆ１の値は、誘導光源色が画像データの光源色に近いほど値が小さくなる。図３において、誘導光源色Ｇ１が誘導光源色Ｇ２よりも光源色の真値に近いことから、候補光源色Ｐ１に対するｆ１値の方が候補光源色Ｐ２に対するｆ１の値よりも小さくなる。
前記したように誘導光源色を用いることにより、初期状態の候補光源色Ｐが真値から離れ、誤った色度座標値へ更新されながら補正されることを抑止することができる。または誤った色度座標値へ更新されていくことを数値的に測ることができる。
【００３７】
本発明の光源推定装置１０の動作を図４に示すフローチャートを用いて説明する。
光源推定装置１０の候補光源色取得部１１は、画像データから光源色と思わしき複数の画素を選定し、選定した各画素の色度座標を候補光源色Ｐｉ（ｉ＝１，２，３，・・・Ｎ）として取得する（ステップＳ１０）。
前記した複数の画素の選定は、例えば、図５に示すように前記画像データを構成する各画素をＸＹＺ表色系で示したとき、最も明るい画素を探し、その（Ｘ，Ｚ）値の近傍の色度座標値を離散的に取得する。あるいは、光源色として想定し得る色度座標点を網羅的に包含するＸＺ範囲を予め決めておき、該範囲内に含まれる色度座標値を離散的に取得する方法がある。
【００３８】
候補光源色取得部１１で候補光源色Ｐｉが取得されると、誤差収束部１４は、前記した（式１４）に示すＦを最小化する色順応モデルのパラメータを誘導パラメータとして誘導パラメータ取得部１５から取得すると、該誘導パラメータで示される色順応モデルを用いて候補光源色取得部１１で取得した候補光源色Ｐｉに含まれる誤差を、誘導光源色保持部１２で保持する誘導光源色Ｇｉに引かれるように収束させるべく、誘導パラメータ取得部１５からの誘導パラメータを用いて（式１１）に示す色順応モデルの逆行列で、前記候補光源色Ｐｉを補正した補正候補光源色Ｐ′ｉｊを作成し、該補正候補光源色Ｐ′ｉｊの誤差ｆ１ｉｊを前記した（式１３）を用いて算出する（ステップＳ２０）。
【００３９】
誘導パラメータ取得部１５は、（式１４）に示すＦを最小化する色順応モデルのパラメータを算出するとき、基準光源色Ｐ＊を用いる。この基準光源色Ｐ＊は、例えばＡ光源、Ｄ６５光源、Ｄ５０光源などの既知の光源色から選定される。誘導パラメータ取得部１５は、前記した誘導光源色保持部１２で保持している誘導光源色Ｇｉを用いるが、その選定方法は、例えば光源色と想定し得る色度座標値を網羅的に包含するＸＺ範囲を予め決めておき、その範囲内に含まれる色度座標値を離散的に取得して、取得したこれらの色度座標値を誘導光源色とする方法以外に、既知であるＡ光源色、Ｄ６５光源色およびＤ５０光源色などの光源色の色度座標値を各誘導光源色とする方法などがある。
【００４０】
光源色推定部１３は、誤差収束部１４で作成した誤差ｆ１ｉｊから、最小のｆ１ｉｊを選定し、選定したｆ１ｉｊに対応する補正候補光源色Ｐ′ｉｊを画像データの光源色として出力する（ステップＳ３０）。
【００４１】
この光源色推定部１３の詳細な動作を図６のフローチャートを用いて説明する。
候補光源色取得部１１で取得したそれぞれの候補光源色Ｐｉ（ｉ＝１，２，３・・・Ｎ）に対し、処理を行うためのカウンタｉが初期化される（ステップＳ４０１）。
次に各候補光源色Ｐｉ（ｉ＝１，２，３・・・Ｎ）毎に、誘導光源色保持部１２で保持する誘導光源色Ｇｉ（ｉ＝１，２，３・・・Ｍ）を用いて処理するためのカウンタｊが初期化される（ステップＳ４０２）。つまりは、ある候補光源色に対し誘導光源色保持部１２で保持する各誘導光源色毎に処理を行い、この処理を候補光源色取得部１１で取得する全ての候補光源色に対し行う。
【００４２】
カウンタが初期化された後、カウンタｉで示されるＰｉが推定すべき候補光源色Ｐにセットされる（ステップＳ４０３）。
候補光源色Ｐがセットされると、該候補光源色Ｐ、所定の基準光源色Ｐ＊および前記誘導光源色Ｇｉに基づいて誘導パラメータ算出部１５で誘導パラメータを算出し、該パラメータで示される色順応モデルを用いて、前記候補光源色Ｐの誤差が収束した補正候補光源色Ｐ′ｉｊを誤差収束部１４で算出する（ステップＳ４０４）。
補正候補光源色Ｐ′ｉｊが求められた後、該補正候補光源色Ｐ′ｉｊの誤差ｆ１ｉｊが評価値として求められる（ステップＳ４０５）。
【００４３】
誤差ｆ１ｉｊが求められた後、誘導光源色Ｇｉの全てに対して補正候補光源色Ｐ′ｉｊとその誤差ｆ１ｉｊとを取得する処理を終えたか否かチェックするためにカウンタｊと誘導光源色Ｇｉの総数Ｍとが比較判定される（ステップＳ４０６）。
判定により全ての誘導光源色Ｇｉに対する処理を終えていないとき、カウンタｊがインクリメントされて、前記したステップＳ４０３からの処理を繰返す（ステップＳ４０７）。
他方、全ての誘導光源色Ｇｉに対する処理を終えているとき、全ての候補光源色Ｐｉに対する処理を終えたか否かをチェックするためにカウンタｉと候補光源色Ｐｉの総数Ｎとが比較判定される（ステップＳ４０８）。
【００４４】
判定により全ての候補光源色Ｐｉに対する処理を終えていないとき、カウンタｉがインクリメントされて、前記したステップＳ４０２からの処理を繰返す（ステップＳ４０９）。
他方、全ての候補光源色Ｐｉに対する処理を終えているとき、最小のｆ１ｉｊを選定し、選定したｆ１ｉｊに対応する補正候補光源色Ｐ′ｉｊを画像データの光源色として出力する（ステップＳ４１０）。
【００４５】
前記したステップＳ４０４での誤差収束部１４の動作を図７のフローチャートを用いて説明する。図６のフローチャートでは、候補光源色Ｐｉおよび誘導光源色Ｇｉを数の概念を示して説明したが、ここでは説明を簡単にするために、数の概念を省き単に候補光源色Ｐおよび誘導光源色Ｇとして説明する。
誘導光源色Ｇ＝（Ｘｇ，Ｙｇ，Ｚｇ）から基準光源色Ｐ＊への視覚の色順応を示す前記した（式１２）の色順応モデルのパラメータｋＬｇ，ｋＭｇ，ｋＳｇを求める（ステップＳ５０１）。算出したパラメータｋＬｇ，ｋＭｇ，ｋＳｇは、後述するステップＳ５０３の（式１４）でパラメータｋＬ，ｋＭ，ｋＳを算出するときに用いられる。
次にカウンタｉを初期化する。このカウンタｉは、前記した図６のフローチャートに示した候補光源色のカウンタとは異なり、誤差を収束するための処理をカウントするためのカウンタである（ステップＳ５０２）。
【００４６】
カウンタが初期化された後、誘導パラメータ取得部１５で、（式１４）に示すＦを最小化する色順応モデルのパラメータｋＬ，ｋＭ，ｋＳをＬａｇｒａｎｇｅの未定乗数法を用いて算出する（ステップＳ５０３）。
誘導光源色Ｇから基準光源色Ｐ＊へ色順応を与えるパラメータｋＬｇ，ｋＭｇ，ｋＳｇを、（式１４）の項に加えることで、誘導光源色Ｇから基準光源色Ｐ＊へ色順応を与えるパラメータと近くなるパラメータｋＬ，ｋＭ，ｋＳが算出される。
【００４７】
色順応モデルのパラメータｋＬ，ｋＭ，ｋＳが算出されると、該パラメータｋＬ，ｋＭ，ｋＳが（式３）で示される色順応モデルＭを求め、（式１１）に示すように逆行列Ｍ−１を基準光源色Ｐ＊に施して補正候補光源色Ｐ′を作成し、該補正候補光源色Ｐ′で候補光源色Ｐを更新する（ステップＳ５０４）。
【００４８】
補正候補光源色Ｐ′で候補光源色が更新された後、前記カウンタｉが、所定のカウンタ値ＬＯＯＰに到達しているか否か判定される（ステップＳ５０５）。
カウンタｉがカウンタ値ＬＯＯＰに到達していないとき、前記したステップＳ５０３からの処理を繰返す。
他方、カウンタｉがカウンタ値ＬＯＯＰに到達しているとき、現時点での候補光源色Ｐ、つまりは最新の補正候補光源色Ｐ′の色度座標値が誤差ｆ１の収束点として出力される。
誘導光源色Ｇから基準光源色Ｐ＊へ色順応を与えるパラメータと近くなる誘導パラメータｋＬ，ｋＭ，ｋＳを算出し、該誘導パラメータで示される色順応モデルの逆行列を用いて、基準光源色Ｐ＊から逆変換した補正候補光源色Ｐ′を作成し、該補正候補光源色Ｐ′を前記候補光源色Ｐと置換することを繰返すことで前記した誤差ｆ１が収束する。
【００４９】
前記カウンタ値ＬＯＯＰは、誤差ｆ１が十分小さくなるように大きな値が設定されると処理時間を要するが、誤差が収束されて光源色の真値に収束点を近づけることができる。また、あまり大きな値をカウンタ値ＬＯＯＰに設定すると、誤差ｆ１の値が０に近いまま処理が繰返されて、処理時間の無意味な増大を招き得ることから、カウンタ値ＬＯＯＰに適切な値を設定する必要がある。
【００５０】
前記したように具体例１の光源推定装置１０によれば、画像データの光源色の候補としての候補光源色Ｐから所定の基準光源色への視覚の色順応を示す色順応モデルの誘導パラメータを、誘導光源色から前記基準光源色へ視覚の色順応を示す色順応モデルのパラメータにも近くなるように求めるべく、Ｌａｇｒａｎｇｅの未定乗数法を用いて色順応モデルの変換前と変換後とで明るさが保持される拘束条件下で求め、求めた誘導パラメータで示される色順応モデルの逆行列を用いて、前記基準光源から逆変換される補正候補光源色を作成し、該補正候補光源色を前記候補光源色と置換して、置換された候補光源色における誤差ｆを評価値として求めることを所定の回数繰返す。更に、具体例１の光源推定装置１０は、前記した処理を各候補光源色毎に、全ての誘導光源色に対して行った後、評価値が最小の補正候補光源色を光源色として選定することにより、補正候補光源色が真値から離れ、誤った色度座標値へ更新されながら補正されることを数値的に測ることができる。更に、具体例１の光源推定装置によれば、各補正候補光源色の評価値に基づいて光源色を推定することができ、かつ光源色と推定した色度座標値には補正が施されていることから、画像データの光源色を精度良く得ることができる。
【００５１】
〈実施例２〉
次に、具体例２の光源推定装置２０について説明する。
図８は、具体例２の光源推定装置２０のブロック図である。
具体例２の光源推定装置２０は、前記した具体例１の光源推定装置１０の構成に加えて、光源色推定部１３で推定した補正候補光源色Ｐ′ｉｊに対応する誘導光源色Ｇｊに基づいて、第２の誘導光源色ｇｉ（ｉ＝１，２，３，・・・Ｋ）を複数設定する誘導光源色再設定部１６と、設定した複数の第２の誘導光源色ｇｉを用いて、光源色推定部１３で推定した補正候補光源色を前記第２の補正候補光源色毎に改めて収束させた補正候補光源色から、誤差が最小となる補正候補光源色を、前記画像データの光源色として推定する第２の光源色推定部１７とを含む。
【００５２】
候補光源色取得部１１、誘導光源色保持部１２、誤差収束部１４および誘導パラメータ取得部１５は、具体例１と同じであることからその説明を省略する。
光源色推定部１３は、前記した具体例１とほぼ同じであるが、図６のフローチャートのステップＳ４１０での処理が異なる。具体例１の光源推定装置１０では、最小の誤差ｆ１ｉｊに対応する補正候補光源色Ｐ′ｉｊを光源色として出力したが、具体例２では、出力する補正候補光源色Ｐ′ｉｊと該補正候補光源色Ｐ′ｉｊに対応する誘導光源色Ｇｊとを、後述する誘導光源色再設定部１６および第２の光源色推定部１７へ出力する。
【００５３】
誘導光源色再設定部１６は、光源色推定部１３で選定した最小のｆ１ｉｊに対する補正候補光源色Ｐ′ｉｊに対応する誘導光源色Ｇｊを受けると、色度座標値のＸＺ平面上で該Ｇｊの近傍の色度座標値を離散的に取得し、これらを第２の誘導光源色ｇｉ（ｉ＝１，２，３，・・・Ｋ）として設定する。第２の誘導光源色の設定の様子を図９に示す。
【００５４】
第２の光源色推定部１７は、誤差ｆ１が最小の前記補正候補光源色Ｐ′ｉｊ（以降、具体例２においてＰ′と示す）に対し、各第２の誘導光源色ｇｉ（ｉ＝１，２，３，・・・Ｋ）を用いてＰ′に含まれる誤差を誤差収束部１４により収束させた後、（式１３）を用いて求まる誤差ｆ１値を比較して、最小の誤差ｆ１値に対応する補正候補光源色を出力する。
【００５５】
次に具体例２の光源推定装置２０の動作を図１０に示すフローチャートを用いて説明する。
光源推定装置２０の候補光源色取得部１１は、画像データから光源色と思わしき複数の画素を選定し、選定した各画素の色度座標を候補光源色Ｐｉとして取得する（ステップＳ１０１）。
候補光源色取得部１１で候補光源色Ｐｉが取得されると、誘導光源色Ｇｊを用いて、該誘導光源色へ、取得した候補光源色を誘導するように誤差を収束させた補正候補光源色Ｐ′ｉｊを誤差収束部１４で取得する（ステップＳ１０２）。
各補正候補光源色Ｐ′ｉｊに対し求めた誤差ｆ１ｉｊから、最小の誤差ｆ１を選定し、選定したｆ１ｉｊに対応する補正候補光源色Ｐ′ｉｊおよび該補正候補光源色Ｐ′ｉｊに対応する誘導光源色Ｇｊを出力する（ステップＳ１０３）。
【００５６】
光源色推定部１３で選定した補正候補光源色Ｐ′（Ｐ′ｉｊ）に対応する誘導光源色Ｇｊを誘導光源色再設定部１６が受けると、前記Ｇｊの近傍の色度座標値を離散的に取得し、これらを第２の誘導光源色ｇｉ（ｉ＝１，２，３，・・・Ｋ）として設定する（ステップＳ１０４）。
誘導光源色再設定部１６で第２の誘導光源色ｇｉが設定された後、該第２の誘導光源色ｇｉを用いて、光源色推定部１３で推定した補正候補光源色Ｐ′を該第２の誘導光源色へ誘導するよう誤差を収束させた補正候補光源色Ｐ′ｉを誤差収束部１４で取得する（ステップＳ１０５）。
誤差が収束した補正候補光源色Ｐ′ｉの各誤差ｆ１ｉ値から、最小の誤差ｆ１ｉ値を選定し、選定したｆ１ｉに対応する補正候補光源色Ｐ′ｉの色度座標値を画像データの光源色として出力する（ステップＳ１０６）。
【００５７】
次に、前記した光源色推定部１７の動作を図１１に示すフローチャートを用いて説明する。
誘導光源色再設定部１６で設定した誘導光源色ｇｉ（ｉ＝１，２，３・・・Ｋ）を用いて処理するためのカウンタｉが初期化される（ステップＳ２０１）。
カウンタが初期化された後、補正候補光源色Ｐ′が推定すべき候補光源色Ｐにセットされる（ステップＳ２０２）。
候補光源色Ｐがセットされると、該候補光源色Ｐ、所定の基準光源色Ｐ＊および第２の誘導光源色ｇｉをパラメータに誤差収束部１４で、前記候補光源色Ｐの誤差が収束した補正候補光源色Ｐ′ｉが算出される（ステップＳ２０３）。
補正候補光源色Ｐ′ｉが求められた後、該Ｐ′ｉの誤差ｆ１ｉが求められる（ステップＳ２０４）。
【００５８】
誤差ｆ１ｉが求められた後、第２の誘導光源色ｇｉの全てに対して補正候補光源色Ｐ′ｉとその誤差ｆ１ｉとを取得する処理を終えたか否かチェックするためにカウンタｉと第２の誘導光源色ｇｉの総数Ｋとが比較判定される（ステップＳ２０５）。
判定により全ての第２の誘導光源色ｇｉに対する処理を終えていないとき、カウンタｉがインクリメントされて、前記したステップＳ２０２からの処理を繰返す（ステップＳ２０６）。
他方、全ての第２の誘導光源色ｇｉに対する処理を終えているとき、最小のｆ１ｉを選定し、選定したｆ１ｉに対応する補正候補光源色Ｐ′ｉを画像データの光源色として出力する（ステップＳ２０７）。
【００５９】
前記したように具体例２の光源推定装置によれば、具体例１の処理で選定した補正候補光源色Ｐ′ｉｊの誘導光源色Ｇｊの近傍に、複数の第２の誘導光源色ｇｉを設定した後、前記補正候補光源色Ｐ′ｉｊに含まれる誤差を、前記第２の誘導光源色ｇｉに引かれるように収束させるべく、Ｌａｇｒａｎｇｅの未定乗数法を用いて色順応モデルの変換前と変換後とで明るさが保持される拘束条件下で前記色順応モデルの誘導パラメータを改めて求め、そのパラメータで示される色順応モデルを用いた逆変換により補正候補光源色Ｐ′ｉを取得し、その補正候補光源色Ｐ′ｉの誤差ｆ１ｉ値を算出する。光源推定装置２０は、算出した誤差ｆ１ｉ値から最小の誤差値ｆ１ｉを選定し、選定したｆ１ｉ値に対応する補正候補光源色Ｐ′ｉを画像データの光源色として出力する。これにより、具体例１の効果に加えて、更に、精度良く光源色を推定することができる。
【００６０】
〈実施例３〉
次に、前記した具体例１および具体例２とは、主要な構成が異なる光源推定装置１００を説明する。前記した具体例１の光源推定装置１０および具体例２の光源推定装置２０では、誘導光源色に誘導されるように候補光源色を補正した補正候補光源色を取得して誤差ｆ値を求め、その誤差ｆ値が最小の補正候補光源色を光源色と推定したが、具体例３の光源推定装置１００では、色順応モデルを用いて候補光源色を変換する前と変換後とでの色味に関する特徴量を比較して、その差が最も少ない候補光源色を画像データの光源色と推定する。
【００６１】
図１２は、具体例３の光源推定装置１００の構成を示すブロック図である。
光源推定装置１００は、画像データの色味に関する特徴量を数値化した第１の分散値を取得する第１の分散値取得部１１０と、画像データから光源色の候補を候補光源色として複数取得する候補光源色取得部１２０と、取得した各候補光源色毎に求められた後述する第２の分散値と前記第１の分散値とを比較し、その差が最も少ない第２の分散値に対応する候補光源色を光源色として選定する光源色推定部１３０と、候補光源色から所定の基準光源色へ前記画像データを変換するための色順応モデルのパラメータを変換パラメータとして算出する変換パラメータ取得部１４０と、取得した変換パラメータで示される色順応モデルを用いて前記画像データが変換された変換画像データの色味に関する特徴量を示す第２の分散値を取得する第２の分散値取得部１５０とを含む。
【００６２】
次に図１３に示すフローチャートに沿って光源推定装置１００の動作を説明する。
前置として、前記した各具体例と同様に、画像データの各画素は、前記したように通常ＲＧＢ表色系で（Ｒ，Ｇ，Ｂ）表現されていることから、（Ｒ，Ｇ，Ｂ）からＸＹＺ表色系の（Ｘ，Ｙ，Ｚ）に変換され、変換された（Ｘ，Ｙ，Ｚ）のＹの値を所定の値Ｙ（Ｓ）に揃えるべく正規化を施す。これにより、ＸＹＺ表色系での明るさＹが拘束され、ＸＹＺ表色系での色味（彩度および色相）を示すＸおよびＺについて処理を行うことができる。
【００６３】
第１の分散値取得部１１０は、画像データの各画素を調べて、第１の分散値を算出する（ステップＳ６０１）。
第１の分散値取得部１１０は、正規化が施された各画素の色味Ｅを（式２０）で示すように求め、これを用いて（式２１）に示す色味の分散値を第１の分散値Ｖ１として求める。（式２１）のＮは画像データの全画素数を示し、Ｅ（＊）は全画素における色味Ｅの平均を示す。求めた第１の分散値Ｖ１は、画像データの色味に関する特徴を数値化したものである。
【００６４】
【数９】
2005033467.tif 000011
【００６５】
光源推定装置１００の候補光源色取得部１２０は、前記した具体例１と同様に、画像データから光源色と思わしき複数の画素を選定し、選定した各画素の色度座標を候補光源色として取得する（ステップＳ６０２）。この様子を図５に示す。
光源色推定部１３０は、前記候補光源色に対し所定の基準光源色と視覚の色順応の関係にある色順応モデルを用いて、前記画像データが変換された変換画像データの色味の分散値を第２の分散値として各候補光源色毎に取得し、前記第１の分散値と、各第２の分散値とを比較してその差が最小となる第２の分散値を算出するために用いた候補光源色を光源色と推定し、その色度座標値を出力する（ステップＳ６０３）。
【００６６】
光源色推定部１３０の動作を図１４に示すフローチャートを用いて詳細に説明する。
光源色推定部１３０は、候補光源色取得部１２０で取得した候補光源色に対し、所定の基準光源色Ｐ＊と視覚の色順応の関係にある色順応モデルのパラメータを変換パラメータ取得部１４０から取得する（ステップＳ７０１）。
この色順応モデルは、具体例１で用いた（式３）の行列Ｍと同じであり、（式３）のｋＬ，ｋＭおよびｋＳは、該色順応モデルの各パラメータである。この色順応モデルＭと、候補光源色の色度座標値（Ｘａ，Ｙａ，Ｚａ）と、所定の基準光源色Ｐ＊の色度座標値（Ｘ＊，Ｙ＊，Ｚ＊）とが（式２２）に示す関係にあるとき、色順応モデルのｋＬ，ｋＭおよびｋＳに関する３元の連立一次方程式を解くことにより、色順応モデルのパラメータの値ｋＬ，ｋＭおよびｋＳが変換パラメータとして算出される。
前記した具体例１では、色順応モデルの行列ＭのパラメータｋＬ，ｋＭおよびｋＳをＬａｇｒａｎｇｅの未定乗数法により求めたが、具体例３では３元の連立一次方程式を解くことにより変換パラメータｋＬ，ｋＭおよびｋＳを求める。
【数１０】
2005033467.tif 000012
【００６７】
求めたｋＬ，ｋＭおよびｋＳの値を（式３）に代入して得た行列Ｍを用いて画像データを変換して変換画像データを作成する。この変換を（式２３）で示す。（式２３）の（Ｘａ，Ｙａ，Ｚａ）は画像データの各画素の色度座標値であり、（Ｘ＊，Ｙ＊，Ｚ＊）は（Ｘａ′，Ｙａ′，Ｚａ′）が色順応モデルＭにより変換された色度座標値である。その後、（式２１）および（式２２）を用いて、前記した第１の分散値を求めたと同様に、変換画像データの色味に関する特徴を数値化した第２の分散値Ｖ２を第２の分散値取得部１５０から取得する（ステップＳ７０２）。
【数１１】
2005033467.tif 000013
【００６８】
光源色推定部１３０は、候補光源色取得部１２０で取得した全ての候補光源色に対し、前記した第２の分散値を取得するまで、ステップＳ７０１およびステップＳ７０２を繰返す（ステップＳ７０３）。
他方、各候補光源色に対する各第２の候補光源色を求め終えると、光源色推定部１３０は、前記した第１の分散値と各第２の分散値との差を求め、その差が最小となる第２の分散値を選定し、該第２の分散値に対応する変換画像データを算出するために用いた候補光源色を、画像データの光源色と推定し、その色度座標値を出力する（ステップＳ７０４）。
【００６９】
前記したように具体例３の光源推定装置によれば、画像データの色味に関する特徴量を数値化した第１の分散値Ｖ１を求め、各候補光源色から所定の基準光源色への視覚の色順応を示す各色順応モデルを用いて画像データを変換した各変換画像データの色味に関する特徴量を数値化した各第２の分散値Ｖ２を求め、前記第１の分散値と前記各第２の分散値との差が最も少ない第２の分散値を選定し、該第２の分散値を算出するために用いた候補光源色を光源色と推定する。これにより、具体例３の光源推定装置によれば、各候補光源色に対応する色順応モデルを用いて画像データを変換する前と変換後とで色味に関する特徴量が保存されるか否かに基づいて、前記候補光源色が光源色か否か推定することができる。
【００７０】
〈具体例４〉
前記した具体例３では、前記候補光源色に対し所定の基準光源色と視覚の色順応の関係にある色順応モデルのパラメータを求めたが、具体例４では、前記候補光源色に含まれる誤差を収束させるように補正した補正候補光源色に対し、基準光源色と視覚の色順応の関係にある色順応モデルのパラメータを算出することが異なる。
この候補光源色が含む誤差の補正は、前記した具体例１に示したと同様な処理であるが、ここでは誘導光源色を用いることなく誤差を収束させる例で説明する。
【００７１】
具体例４の光源推定装置２００のブロック図を図１５に示す。
光源推定装置２００は、画像データの色味に関する特徴量を数値化した第１の分散値を取得する第１の分散値取得部１１０と、画像データから光源色の候補を候補光源色として複数取得する候補光源色取得部１２０と、前記候補光源色に含まれる光源色の真値との誤差を収束させて、誤差が収束した候補光源色を補正候補光源色として求める誤差収束部１６０と、収束させるべき候補光源色に対し、所定の基準光源色Ｐ＊と視覚の色順応を示す関係にある色順応モデルのパラメータを算出する収束パラメータ取得部１７０と、前記補正候補光源色から所定の基準光源色へ前記画像データを変換するための色順応モデルのパラメータを取得する変換パラメータ取得部１４０と、該変換パラメータ取得部１４０で取得した変換パラメータで示される色順応モデルを用いて前記画像データが変換された変換画像データの色味に関する特徴量を示す第２の分散値を取得する第２の分散値取得部１５０と、前記第２の分散値と前記第１の分散値とを比較し、その差が最も少ない第２の分散値を選定し、該第２の分散値に対応する候補光源色を光源色として選定する光源色推定部１８０とを含む。
【００７２】
光源推定装置２００の動作は、図１３のフローチャートを用いて説明した具体例３の光源推定装置１００の動作と、光源色推定部１８０ならびに該光源色推定部１８０に係る動作を除いて同じである。
光源推定装置２００は、画像データの色味に関する特徴量を数値化した第１の分散値Ｖ１を第１の分散値取得部１１０で求め、前記画像データから光源色と思わしき候補光源色を候補光源色取得部１２０で取得する。具体例４では、取得した候補光源色に対し、該候補光源色に含まれる誤差を収束するための収束パラメータを収束パラメータ取得部１７０で取得し、取得した収束パラメータで示される色順応モデルを用いて、前記基準光源色と視覚の色順応を示す関係にある光源色を補正候補光源色として求め、該補正候補光源色を前記候補光源色と置換することを繰返して前記候補光源色に含まれる誤差を誤差収束部１６０で収束させ、誤差が収束した候補光源色を補正候補光源色として取得する。求めた補正候補光源色から前記基準光源色への視覚の色順応を示す色順応モデルのパラメータを変換パラメータとして変換パラメータ取得部１４０で求め、該パラメータで示される色順応モデルを用いて前記画像データを変換した変換画像データから第２の分散値Ｖ２を第２の分散値取得部１５０で取得し、該第２の分散値と前記第１の分散値Ｖ１との差が最も少ない第２の分散値を選定し、選定した第２の分散値を求めるのに用いた補正候補光源色の色度座標値を光源色として光源色推定部１８０で推定する。
【００７３】
前記した具体例３の光源色推定部１３０と異なる具体例４の光源色推定部１８０の動作を図１６のフローチャートに沿って説明する。
【００７４】
光源色推定部１８０は、候補光源色取得部１２０で取得した候補光源色に含まれる誤差が収束した補正候補光源色を誤差収束部１６０から取得する（ステップＳ８０１）。
光源色推定部１８０は、誤差収束部１６０で補正した補正候補光源色（Ｘａ，Ｙａ，Ｚａ）に対し、所定の基準光源色Ｐ＊と視覚の色順応の関係にある色順応モデルＭのパラメータｋＬ，ｋＭおよびｋＳを求めるべく、前記した（式２３）に示す３元の連立一次方程式を解き、その解を変換パラメータとして、変換パラメータ取得部１４０から取得する（ステップＳ８０２）。
【００７５】
取得したパラメータｋＬ，ｋＭおよびｋＳの値を（式３）に代入して得た色順応モデルＭを用いて画像データを変換し、変換画像データを生成する。その後、前記した第１の分散値を求めたと同様に、変換画像データの色味に関する特徴を数値化した第２の分散値Ｖ２を第２の分散値取得部１５０から取得する（ステップＳ７０３）。
【００７６】
光源色推定部１８０は、前記したように候補光源色を補正した補正候補光源色に対し、基準光源色との視覚の色順応の関係を満たす色順応モデルのパラメータを算出し、該パラメータに基づく色順応モデルで前記画像データを変換した変換画像データの色味に関する特徴を数値化した第２の分散値を取得する処理（ステップＳ８０１、ステップＳ８０２およびステップＳ８０３）を、全ての候補光源色に対し行うべく、繰返す（ステップＳ８０４）。
他方、各候補光源色に対してその誤差を補正した補正候補光源色に対する各第２の分散値を求め終えると、光源色推定部１８０は、前記した第１の分散値と各第２の分散値との差を求め、その差が最小となる第２の分散値を選定し、該第２の分散値を算出するために用いた補正候補光源色を光源色と推定し、その色度座標値を出力する（ステップＳ８０５）。
【００７７】
前記した具体例３の光源色推定部１３０では、選定した候補光源色の色度座標値を出力したが、具体例４の光源色推定部１８０では、誤差が補正された補正候補光源色の色度座標値が出力される。
次に、この補正候補光源色を作成する誤差収束部１６０を収束パラメータ取得部と共に図１７に示すフローチャートに沿って説明する。更に、誤差収束部１６０が処理する候補光源色の色度座標値を（Ｘａ，Ｙａ，Ｚａ）で示し、誤差が収束した候補光源色を補正候補光源色Ｐ′とし、該補正候補光源色Ｐ′の色度座標値を（Ｘａ′，Ｙａ′，Ｚａ′）で示し、所定の基準光源色Ｐ＊の色度座標を（Ｘ＊，Ｙ＊，Ｚ＊）で示す式を用いて説明する。
【００７８】
誤差を収束させるための色度座標値（ＸＷ，ＹＷ，ＺＷ）に候補光源色の色度座標値（Ｘａ，Ｙａ，Ｚａ）をセット（ステップＳ９０１）。
次に、色度座標値（Ｘａ，Ｙａ，Ｚａ）から所定の基準光源色Ｐ＊（Ｘ＊，Ｙ＊，Ｚ＊）への視覚の色順応を示す色順応モデルＭの収束パラメータｋＬ，ｋＭおよびｋＳを、Ｌａｇｒａｎｇｅの未定乗数法を用いて（式２４）の誤差ｆ値が最小になるように（式２５）の拘束条件Ｃの下で求める。この拘束条件Ｃは、変換の前と後とで明るさを保持することを意味する。
【００７９】
【数１２】
2005033467.tif 000014
【００８０】
拘束条件Ｃの下で誤差ｆを最小にするような色順応モデルのパラメータｋＬ，ｋＭおよびｋＳを求めるには、新たなパラメータμを用いた（式９）のＦを最小化するようなｋＬ，ｋＭ，ｋＳおよびμを求める。Ｆを最小化するようなｋＬ，ｋＭ，ｋＳおよびμを求めるには、それぞれについて偏微分して０とする（式１０）を解けばよい。（式１０）は、ｋＬ，ｋＭ，ｋＳおよびμについての一次方程式であり、それを行列形式で整理すると（式２６）となる。
（式２６）の係数行列ａ１１〜ａ４４および定数列ベクトルｂ１〜ｂ４は、（Ｘ＊，Ｙ＊，Ｚ＊）、（ＸＷ，ＹＷ，ＺＷ）および画像データの各画素の色度座標値から、次の（式２７）および（式２８）により求められた定数である。
【００８１】
【数１３】
2005033467.tif 000015
ａ１１＝２（Ｂ１２＋Ｃ１２）
ａ１２＝２（Ｂ１・Ｂ２＋Ｃ１Ｃ・２）
ａ１３＝２（Ｂ１・Ｂ３＋Ｃ１Ｃ・３）
ａ１４＝Ｒ２
ｂ１＝−２（Ｂ１・Ｂ４＋Ｃ１Ｃ・４）
ａ２１＝２（Ｂ１・Ｂ２＋Ｃ１Ｃ・２）
ａ２２＝２（Ｂ２２＋Ｃ２２）
ａ２３＝２（Ｂ２・Ｂ３＋Ｃ２Ｃ・３）
ａ２４＝Ｒ３
ｂ２＝−２（Ｂ２・Ｂ４＋Ｃ２Ｃ・４）
ａ３１＝２（Ｂ１・Ｂ３＋Ｃ１Ｃ・３）
ａ３２＝２（Ｂ２・Ｂ３＋Ｃ２Ｃ・３）
ａ３３＝２（Ｂ３２＋Ｃ３２＋Ｄ１２）
ａ３４＝０
ｂ３＝−２（Ｂ３・Ｂ４＋Ｃ３・Ｃ４＋Ｄ１＋Ｄ２）
ａ４１＝Ｒ２
ａ４２＝Ｒ３
ａ４３＝０
ａ４４＝０
ｂ４＝Ｒ１            ・・・・（式２７）
【００８２】
【数１４】
2005033467.tif 000016
【００８３】
係数行列ａ１１〜ａ４４および定数列ベクトルｂ１〜ｂ４を求め、求めた値を（式２６）に代入すること、パラメータｋＬ，ｋＭ，ｋＳが求まる（ステップＳ９０２）。
このように、変換の前後で明るさを保持する拘束条件Ｃのもとで色順応モデルのパラメータを求めることにより、誤差を含む候補光源色に対しても、色順応モデルのパラメータを適切に導出することができる。
【００８４】
色順応モデルのパラメータｋＬ，ｋＭ，ｋＳが求まった後、（式２９）に示すように該パラメータを（式３）に代入して得た色順応モデルＭの逆変換を基準光源色Ｐ＊に対して施し、補正候補光源色Ｐ′の色度座標値（Ｘ′Ｗ，Ｙ′Ｗ，Ｚ′Ｗ）を得る。その後、得た補正色度座標値（Ｘ′Ｗ，Ｙ′Ｗ，Ｚ′Ｗ）が現在の色度座標値（ＸＷ，ＹＷ，ＺＷ）と置換される（ステップＳ９０３）。
前記した処理（ステップＳ９０２およびステップＳ９０３）を終了条件に達するまで繰返す（ステップＳ９０４）。終了条件としては、前記した処理を繰返す回数が、所定の回数を超えることや、補正色度座標値（Ｘ′Ｗ，Ｙ′Ｗ，Ｚ′Ｗ）および現在の色度座標値（ＸＷ，ＹＷ，ＺＷ）の距離の値が所定の閾値より小さくなることなどが挙げられる。
【数１５】
2005033467.tif 000017
【００８５】
前記したように具体例４の光源推定装置によれば、画像データから第１の分散値を取得し、前記画像データから光源色と思わしき候補光源色を複数取得する。その後、該候補光源色に含まれる誤差を収束させるべく、所定の基準光源色と視覚の色順応の関係にある色順応モデルのパラメータを算出し、該パラメータを用いた色順応モデルの逆変換を前記基準光源色に施して得た補正候補光源色から前記基準光源色への視覚の色順応を示す色順応モデルのパラメータを変換パラメータとして算出し、該変換パラメータで示される色順応モデルにより画像データが変換された変換画像データの色味に関する特徴量を数値化した第２の分散値Ｖ２を求める。その後、第２の分散値Ｖ２と第１の分散値Ｖ１との差が最も少ない第２の分散値を選定し、選定した第２の分散値を算出するために用いた補正候補光源色の色度座標値を光源色の色度座標値として出力する。これにより、前記した具体例３の効果に加えて、候補光源色に補正を加えることにより、精度良く光源色を推定することができる。
【００８６】
〈具体例５〉
具体例５の光源推定装置３００は、画像データから候補光源色を少なくとも２つ以上取得し、該候補光源色に含まれる誤差をＬａｇｒａｎｇｅの未定乗数法を用いてそれぞれ収束させた色度座標値をＸＺ平面図で互いに結ぶ線上から、補正候補光源色を一括的に複数取得する。
【００８７】
この光源推定装置３００の構成を図１８のブロック図で示す。
光源推定装置３００は、画像データの色味に関する特徴量を数値化した第１の分散値Ｖ１を取得する第１の分散値取得部１１０と、画像データから光源色の候補と思わしき候補光源色を少なくとも２つ以上取得する候補光源色取得部１２０と、取得した候補光源色に含まれる画像データの光源色の真値との誤差を収束させた補正候補光源色を求める誤差収束部１６０と、収束させるべき候補光源色に対し、所定の基準光源色Ｐ＊と視覚の色順応を示す関係にある色順応モデルのパラメータを算出する収束パラメータ取得部１７０と、誤差収束部１６０で得た補正候補光源色の色度座標値をＸＺ平面図上で互いに結ぶ線上から、改めて複数の候補光源色を複数の補正候補光源色として一括的に取得する補正候補光源色取得部１９０と、前記補正候補光源色から所定の基準光源色へ前記画像データを変換するための色順応モデルのパラメータを算出する変換パラメータ取得部１４０と、取得した変換パラメータで示される色順応モデルを用いて前記画像データを変換した変換画像データの色味に関する特徴量を数値化した第２の分散値を取得する第２の分散値取得部１５０と、前記第２の分散値と前記第１の分散値とを比較し、その差が最も少ない第２の分散値を選定し、該第２の分散値に対応する補正候補光源色を画像データの光源色として推定する光源色推定部１８０とを含む。
【００８８】
次に具体例５の光源推定装置３００の動作を、具体例４の光源推定装置２００で用いた図１３のフローチャートを用いて説明する。
具体例５の光源推定装置３００の動作は、具体例４の光源推定装置２００の動作に、補正候補光源色取得部１９０の動作が加わる。
第１の分散値取得部１１０で、画像データの色味に関する特徴量を数値化した第１の分散値Ｖ１を取得する（ステップＳ６０１）。
画像データから互いに色度座標値が異なる１対の候補光源色を候補光源色取得部１２０で取得すると、収束パラメータ取得部１７０で求めた色順応モデルの収束パラメータで示される色順応モデルを用いて、誤差収束部１６０で前記候補光源色に含まれる誤差をそれぞれ収束させた１対の補正候補光源色を取得する。更に取得した補正候補光源色の色度座標値をＸＺ平面図で互いに結ぶ関係線上から複数の色度座標値を補正候補光源色として一括的に補正候補光源色取得部１９０で取得する（ステップＳ６０２）。
【００８９】
取得したそれぞれの補正候補光源色に対し、基準光源色と視覚の色順応の関係にある色順応モデルのパラメータを変換パラメータとして変換パラメータ取得部で求め、該変換パラメータで示される色順応モデルを用いて前記画像データを変換した変換画像データの色味に関する特徴量を数値化した第２の分散値Ｖ２を第２の分散値取得部で求める。その後、光源色推定部は、第２の分散値Ｖ２と第１の分散値Ｖ１との差が最も少ない第２の分散値を選定し、選定した第２の分散値を算出するために用いた補正候補光源色の色度座標値を光源色の色度座標値として出力する（ステップＳ６０３）。
【００９０】
次に、具体例５の特徴である補正候補光源色の取得について説明する。
具体例４でも述べたように、候補光源色の色度座標値（Ｘａ，Ｙａ，Ｚａ）で（ＸＷ，ＹＷ，ＺＷ）を初期化し、Ｌａｇｒａｎｇｅの未定乗数法を用いて収束パラメータを収束パラメータ取得部１７０で取得する。誤差収束部１６０では、求めた収束パラメータで示される色順応モデルを用いて候補光源色に含まれる誤差を補正した補正候補光源色の色度座標値（Ｘ′Ｗ，Ｙ′Ｗ，Ｚ′Ｗ）を取得し、該補正候補光源色の色度座標値（Ｘ′Ｗ，Ｙ′Ｗ，Ｚ′Ｗ）を現在の色度座標値（ＸＷ，ＹＷ，ＺＷ）に置き換える。この処理を所定の回数繰返すことにより、図１９に示すように、当初Ｐの位置にあった候補光源色の色度座標値が、次第にＱの位置へ遷移する。
【００９１】
前記したＬａｇｒａｎｇｅの未定乗数法における拘束条件Ｃは種々考えられるが、（式８）に示す拘束条件でＬａｇｒａｎｇｅの未定乗数法を用いて候補光源色に含まれる誤差を収束させたとき、図２０に示すよう線状に収束する。つまり、ＸＺ平面図上の様々な位置の色度座標値から補正を開始し、その収束点を前記ＸＺ平面図上に示すと図に示すように直線Ｌ上に収束する。この直線Ｌの傾きおよびＺ軸の切片は、画像データの内容と、基準光源色Ｐ＊の色度座標（Ｘ＊，Ｙ＊，Ｚ＊）で決まる。
【００９２】
本具体例５の補正候補光源色取得部１９０は、前記した直線Ｌ上で収束することを利用して、ＸＺ平面上に互いに色度座標値が異なる候補光源色に対し、誤差収束部１６０および収束パラメータ取得部１７０により前記各候補光源色に含まれる誤差を収束させた収束点を互いに結ぶ直線Ｌを収束線として求める。これを図２１に示す。その後、収束線上から複数の色度座標値を補正候補光源色として取得する。
【００９３】
候補光源色取得部１２０で取得する互いに異なる色度座標値の一方を第１の候補光源色とし、他方を第２の候補光源色として、これらの候補光源色に基づいて補正候補光源色を取得する補正候補光源色取得部１９０の動作を図２２に示すフローチャートに沿って説明する。
前記第１の候補光源色に対し、誤差収束部１６０および収束パラメータ取得部１７０で補正処理を行い第１の補正候補光源色Ｑ１を求める（ステップＳ１００１）。
次に、前記第２の候補光源色に対し、誤差収束部１６０および収束パラメータ取得部１７０で補正処理を行い第２の補正候補光源色Ｑ２を求める（ステップＳ１００２）。
前記第１の補正候補光源色Ｑ１および前記第２の補正候補光源色Ｑ２を互いに結ぶ収束線Ｌを求め、該収束線Ｌ上から複数の補正候補光源色を選定する（ステップＳ１００３）。
【００９４】
前記したように具体例５の光源推定装置３００によれば、第１の補正候補光源色の色度座標値Ｑ１と、第２の補正候補光源色の色度座標値Ｑ２とをＸＺ平面図上で結ぶ収束線Ｌを求めた後、該線上から複数の補正候補光源色を選定することにより、前記した具体例４の光源推定装置２００の効果に加えて、補正候補光源色を効率的に取得することができる。
【００９５】
【発明の効果】
本発明に係る光源色推定方法によれば、画像データより選定した候補光源色に対し、色順応モデルを用いて前記候補光源色が含む光源色の真値との誤差を求めることにより、求めた誤差に基づいて前記候補光源色を評価することができる。他方、視覚の色順応を示す色順応モデルを用いた変換前と変換後とでその差を比較し、差が最も小さい候補光源色の色度座標値を光源色とすることにより、前記候補光源色が光源色であるか否かを推定することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】具体例１の光源推定装置のブロック図である。
【図２】候補光源色に含まれる誤差が収束する色度座標図である。
【図３】候補光源色に含まれる誤差が誘導光源色に誘導されて収束する色度座標図である。
【図４】具体例１の光源推定装置の動作を示すフローチャートである。
【図５】候補光源色の選定を示す色度座標図である。
【図６】具体例１の光源色推定部の動作を示すフローチャートである。
【図７】具体例１の誤差収束部の動作を示すフローチャートである。
【図８】具体例２の光源推定装置のブロック図である。
【図９】第２の誘導光源色の設定を示す色度座標図である。
【図１０】具体例２の光源推定装置の動作を示すフローチャートである。
【図１１】第２の光源色推定部の動作を示すフローチャートである。
【図１２】具体例３の光源推定装置のブロック図である。
【図１３】具体例３の光源推定装置の動作を示すフローチャートである。
【図１４】具体例３の光源色推定部の動作を示すフローチャートである。
【図１５】具体例４の光源推定装置のブロック図である。
【図１６】具体例４の光源色推定部の動作を示すフローチャートである。
【図１７】誤差の収束を示すフローチャートである。
【図１８】具体例５の光源推定装置のブロック図である。
【図１９】色度座標値の遷移を示す色度座標図である。
【図２０】色度座標値の収束範囲を示す色度座標図である。
【図２１】色度座標値の遷移及び収束線を示す図である。
【図２２】具体例５の補正候補光源色取得部の動作を示すフローチャートである。
【符号の説明】
１０  光源推定装置
１１  候補光源色取得部
１２  誘導光源色保持部
１３  光源色推定部
１４  誤差収束部
１５  誘導パラメータ取得部
【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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【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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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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