【手続補正書】
【提出日】平成30年12月21日(2018.12.21)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
白色が中間色であり残りのＮ個のトレーニングカラーが有色のトレーニングカラーであるＮ＋１個の異なるトレーニングカラー集合で定義されるＮ個の３×３トレーニングカラー行列を用いて、第１色空間Ｒ，Ｇ，Ｂ色チャネル値を有する所定の色に対して、３次元であり色相平面を維持し且つ微分可能な準線形変換を実行するための方法であって、
ｉ）前記所定の色についての第１色空間Ｒ，Ｇ，Ｂ色チャネル値を提供するステップと、
ｉｉ）ステップｉ）において提供された前記所定の色についての前記第１色空間Ｒ，Ｇ，Ｂ色チャネル値について第１色空間色相角を求めるステップと、
ｉｉｉ）前記所定の色についての前記第１色空間Ｒ，Ｇ，Ｂ色チャネル値を前記所定の色についての推定第２色空間Ｘ，Ｙ，Ｚ色チャネル値に変換可能な第１色空間色相角に特有の３×３行列を生成するステップと、
ｉｖ）前記所定の色についての第１色空間色相角に特有の３×３行列に前記所定の色についての前記第１色空間Ｒ，Ｇ，Ｂ色チャネル値を乗ずることによって、前記所定の色についての推定第２色空間Ｘ，Ｙ，Ｚ色チャネル値に変換するステップであって、
前記第１色空間色相角に特有の３×３行列が第１色空間色相角に特有のＮ個のトレーニングカラー行列の加重和であり、
前記第１色空間色相角に特有の３×３行列が、ステップｉ）において提供された前記所定の色についての前記第１色空間Ｒ，Ｇ，Ｂ色チャネル値の前記色相角に関して特有のものである、該ステップと、
ｖ）各トレーニングカラーについて、前記Ｎ個のトレーニングカラー行列のそれぞれについての重みを、前記所定の色の前記第１色空間色相角と、前記トレーニングカラー行列が特有であるトレーニングカラーの第１色空間色相角との最小色相角差の微分関数に依存して設定されるパラメータとして求めるステップと、
ｖｉ）個々のトレーニングカラー行列の前記重みをすべてのトレーニングカラー行列の重みの合計で割ることによって第１色空間色相角に特有の加重和を得るステップと、
ｖｉｉ）第１色空間Ｒ，Ｇ，Ｂ色チャネル値から推定第２色空間Ｘ，Ｙ，Ｚ色チャネル値への変換のグローバル精度のために、既知のトレーニングカラーチャネル値の予め定められたトレーニング集合からの推定第２色空間Ｘ，Ｙ，Ｚ色チャネル値と既知の第２色空間Ｘ，Ｙ，Ｚ色チャネル値との距離の合計を最小化することで、前記微分関数に依存したパラメータの集合を最適化するステップと
を含み、
すべての色チャネル値を前記第１色空間の白の色値で割ることによって、各色チャネルの前記白色の単位値に対して第１色チャネル値のホワイトバランスが取られ、
すべての色チャネル値を前記第２色空間の白の色値で割ることによって、各色チャネルの前記白色の単位値に対して第２色チャネル値のホワイトバランスが取られる、
方法。
【請求項２】
ｉ）第１色空間における三つの独立した線形色チャネル値Ｒ，Ｇ，Ｂを、ｉｉ）第２色空間における三つの独立した推定色チャネル値Ｘ，Ｙ，Ｚに色補正する、３次元であり色相平面を維持し且つ微分可能な準線形変換の方法であって、
ａ）白色が中間色であり残りのＮ個のトレーニングカラーが有色のトレーニングカラーであるＮ＋１個の異なるトレーニングカラー集合で定義される予め定められたトレーニングカラー集合を提供することで、Ｎ個の３×３トレーニングカラー行列を提供するステップであって、
前記トレーニングカラー集合が、第１色空間内のＮ＋１個の既知のＲ，Ｇ，Ｂ色チャネル値と、第２色空間内の対応するＮ＋１個の既知のＸ，Ｙ，Ｚ色チャネル値とを含み、
前記Ｎ個の異なる有色のトレーニングカラーと中間色である白色とのそれぞれが、３×３のトレーニングカラー行列の定義に関与し、
各トレーニングカラー行列が有色のトレーニングカラーに特有であり、
各トレーニングカラー行列が白色に特有であり、
白色点の維持とトレーニングカラーの維持という制約を受ける線形最小二乗回帰を実行することでＮ個のトレーニングカラー行列が得られ、
トレーニングカラー行列が特有である有色のトレーニングカラーおよび白色が、前記制約された線形最小二乗回帰で維持され、
トレーニングカラー行列が特有でない残りの有色のトレーニングカラーのそれぞれに対して、前記制約を受ける線形最小二乗回帰を実行することで、前記Ｎ個のトレーニングカラー行列のそれぞれについて、前記第２色空間の推定色チャネル値Ｘ，Ｙ，Ｚと前記第２色空間の既知の色チャネル値Ｘ，Ｙ，Ｚとの間の距離が最小化され、
各トレーニングカラーが、第１色空間で測定された第１色空間トレーニングカラー色相角に特有であり、かつ第２色空間で測定された第２色空間トレーニングカラー色相角に特有である、該ステップと、
ｂ）ｉ）前記所定の色についての第１色空間Ｒ，Ｇ，Ｂ色チャネル値を提供し、ｉｉ）ステップｉ）において提供された前記所定の色についての前記第１色空間Ｒ，Ｇ，Ｂ色チャネル値のために第１色空間色相角を求め、ｉｉｉ）前記所定の色についての前記第１色空間Ｒ，Ｇ，Ｂ色チャネル値を前記所定の色についての推定第２色空間Ｘ，Ｙ，Ｚ色チャネル値に変換可能な、第１色空間色相角に特有の３×３行列を生成し、ｉｖ）前記所定の色についての第１色空間色相角に特有の３×３行列に前記所定の色についての前記第１色空間Ｒ，Ｇ，Ｂ色チャネル値を乗ずることによって、前記所定の色についての前記第１色空間Ｒ，Ｇ，Ｂ色チャネル値を前記所定の色についての推定第２色空間Ｘ，Ｙ，Ｚ色チャネル値に変換することで、３次元であり色相平面を維持し且つ微分可能な準線形変換を、第１色空間Ｒ，Ｇ，Ｂ色チャネル値を持つ所定の色に対して実行するために、前記Ｎ個の３×３トレーニングカラー行列を使用するステップであって、
前記第１色空間色相角に特有の３×３行列が、第１色空間色相角に特有の、Ｎ個のトレーニングカラー行列の加重和であり、
前記第１色空間色相角に特有の３×３行列が、ステップｉにおいて提供された前記所定の色についての前記第１色空間Ｒ，Ｇ，Ｂ色チャネル値の前記色相角に特有であり、
各トレーニングカラーについて、前記Ｎ個のトレーニングカラー行列のそれぞれの重みが、前記所定の色の前記第１色空間色相角と、前記トレーニングカラー行列が特有であるトレーニングカラーの第１色空間色相角との最小色相角差の微分関数に依存して設定されるパラメータとして算出され、
個々のトレーニングカラー行列の前記重みをすべてのトレーニングカラー行列の重みの合計で割ることによって第１色空間色相角に特有の加重和が得られ、
第１色空間Ｒ，Ｇ，Ｂ色チャネル値から第２色空間の推定Ｘ，Ｙ，Ｚ色チャネル値への変換のグローバル精度のために、既知のトレーニングカラーチャネル値の予め定められたトレーニング集合からの推定第２色空間Ｘ，Ｙ，Ｚ色チャネル値と既知の第２色空間Ｘ，Ｙ，Ｚ色チャネル値との距離の合計を最小化することで、前記微分関数に依存したパラメータの集合が最適化される、該ステップと、
ｃ）ｉ）Ｍ個の異なるテスト色チャネル値の集合により定義された、予め定められたテストカラーの集合を提供し、ｉｉ）第１色空間のＭ個の既知のＲ，Ｇ，Ｂ色チャネル値と、第２色空間の対応するＭ個の既知のＸ，Ｙ，Ｚ色チャネル値とを提供し、ｉｉｉ）ステップｂ）の３次元であり色相平面を維持し且つ微分可能な準線形変換を適用することで、前記第１色空間の既知のＲ，Ｇ，Ｂ色チャネル値のそれぞれについて、既知のＲ，Ｇ，Ｂ色チャネル値のための第２色空間の推定Ｘ，Ｙ，Ｚ色チャネル値を生成することで、Ｍ個の異なるテストカラーから成る予め定められた色集合をテストするステップであって、
第２色空間の推定Ｘ，Ｙ，Ｚ色チャネル値のそれぞれと、第２色空間の対応する既知のＸ，Ｙ，Ｚ色チャネル値のそれぞれとで差がある場合には、該差は、前記３次元であり色相平面を維持し且つ微分可能な準線形変換の精度の基準であり、
第２色空間の推定Ｘ，Ｙ，Ｚ色チャネル値と前記第２色空間の対応する既知のＸ，Ｙ，Ｚ色チャネル値との間のより小さい差と、前記３次元であり色相平面を維持し且つ微分可能な準線形変換のより高い精度との間に、正の相関がある、該ステップと
を含み、
すべての色チャネル値を前記第１色空間の白の色値で割ることによって、各色チャネルの前記白色の単位値に対して第１色チャネル値のホワイトバランスが取られ、
すべての色チャネル値を前記第２色空間の白の色値で割ることによって、各色チャネルの前記白色の単位値に対して第２色チャネル値のホワイトバランスが取られる、
方法。
【請求項３】
前記第２色空間の推定Ｘ，Ｙ，Ｚ色チャネル値が更なる色空間の推定色チャネル値に変換され、前記第２色空間の前記対応する既知のＸ，Ｙ，Ｚ色チャネル値が前記更なる色空間の既知の色チャネル値に変換され、前記距離が、前記更なる色空間の変換された推定色チャネル値と前記更なる色空間の変換された既知の色チャネル値との間の距離である、
請求項１または２に記載の方法。
【請求項４】
前記距離が、前記変換の前記精度の更なる評価のための色差に変換される、
請求項２または３に記載の方法。
【請求項５】
平均として評価される、より小さな知覚色距離と、中央値と、最大値とが、より正確な変換の証拠である、
請求項２または３に記載の方法。
【請求項６】
前記距離が、推定第２色空間Ｘ，Ｙ，Ｚ色チャネル値と既知の第２色空間Ｘ，Ｙ，Ｚ色チャネル値との間のＮ個のユークリッド距離の合計として測定される、
請求項１または２に記載の方法。
【請求項７】
前記微分関数に依存した３がｐ乗のべき関数である、
請求項１または２に記載の方法。
【請求項８】
前記微分関数に依存したパラメータ集合が、ｎ＋１個の係数を持つｎ次の多項式である、
請求項１または２に記載の方法。
【請求項９】
前記微分関数に依存したパラメータ集合がルックアップテーブルである、
請求項１または２に記載の方法。
【請求項１０】
前記微分関数に依存したパラメータ集合が三角関数である、
請求項１または２に記載の方法。
【請求項１１】
前記微分関数に依存したパラメータ集合が指数関数である、
請求項１または２に記載の方法。
【請求項１２】
前記パラメータ集合が、前記第１色空間色相角特有の３×３行列が特有である、請求項２のステップｂ）のｉ）で提供された前記所定の色についての前記第１色空間Ｒ，Ｇ，Ｂ色チャネル値の色相角の色相角から独立している、
請求項８〜１１のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１３】
前記パラメータ集合が、前記第１色空間色相角特有の３×３行列が特有である、請求項２のステップｂ）のｉ）で提供された前記所定の色についての前記第１色空間Ｒ，Ｇ，Ｂ色チャネル値の色相角の色相角に依存する、
請求項８〜１１のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１４】
色空間がＲ，Ｇ，Ｂ色チャネル値またはＸ，Ｙ，Ｚ色チャネル値のいずれかの三つのベクトルによって張られる３次元ユークリッド空間である
請求項１または２に記載の方法。
【請求項１５】
基本的に本明細書の式２１，２２，２３，２４，２５に記載のように、有彩色の色相角が色度空間において、中間色である白色の色度点から延びる任意でかつ固定の半直線と、中間色である白色から前記有彩色の色度点までの半直線との角度として定義される、
請求項１または２に記載の方法。
【請求項１６】
基本的に本明細書の式１９，２０に記載のように、前記色相平面の維持が、色相平面上の色のすべての加法結合の前記変換関数での維持を含む、
請求項１または２に記載の方法。
【請求項１７】
有彩色を示すベクトルと中間色である白色を示すベクトルによって張られる半平面として定義される前記第１色空間の色相平面が、前記有彩色の推定第２デバイス色チャネル値を示すベクトルと前記中間色である白色の前記第２デバイス色チャネル値を示すベクトルとによって張られる半平面として定義される、前記第２色空間の対応する色相平面に変換される、
請求項１６に記載の方法。
【請求項１８】
色相平面上の色の加法結合が、それぞれの色のスペクトル反射率関数の加法結合と等しい、
請求項１６に記載の方法。
【請求項１９】
基本的に本明細書の式１５、１６，１７，１８，１９，２０に記載のように、スペクトル反射率関数が、白色のスペクトル反射関数と有彩色のスペクトル反射率関数との線形結合として表される、
請求項１８に記載の方法。
【請求項２０】
色相平面を維持する色補正のために、既知のテストセット第１色空間Ｒ，Ｇ，Ｂ色チャネル値と、対応するテストセット第２色空間Ｘ，Ｙ，Ｚ色チャネル値とを有するテストカラーに対して実行される、加重拘束行列化法であって、
ｉ）Ｎ個のトレーニングカラー行列を提供するステップと、
ｉｉ）ステップｉ）において提供された前記Ｎ個のトレーニングカラー行列についてのＮ個の対応する第１色空間トレーニングカラー色相角を提供するステップと、
ｉｉｉ）パラメータ依存でかつ色相角依存の微分可能な重み関数のためのパラメータを提供するステップと、
ｉｖ）１以上の色についての、ホワイトバランスが取れた第１色空間色値を提供するステップと
ｖ）前記１以上の色について、前記第１色空間色値のための第１色空間カラー色相角を算出するステップと、
Ｖｉ）前記１以上の色について第１色空間カラー色相角を得るステップと、
Ｖｉｉ）前記１以上の色に関連する前記トレーニングカラー行列それぞれについて前記重みを求めるステップと、
Ｖｉｉｉ）前記１以上の色についてＮ個のトレーニングカラー行列重みを得るステップと、
ｉｘ）前記１以上の色について、行列乗算により、所定の色についての色相角に特有の３×３変換行列を前記第１色空間Ｒ，Ｇ，Ｂ色チャネル値に適用することによって、前記トレーニングカラー行列のそれぞれに、対応する正規化された重みを乗ずることで得られる、Ｎ個の重み付けされたトレーニングカラー行列を合算することで、色相角に特有の変換行列を求めるステップと、これにより、
ｘ）前記１以上の色についての、推定されホワイトバランスが取れた第２色空間Ｘ＿ｅｓｔｉｍ，Ｙ＿ｅｓｔｉｍ，Ｚ＿ｅｓｔｉｍ色チャネル値を得るステップと
を含み、
さらに、
ｘｉ）既知のテストセット第２色空間Ｘ，Ｙ，Ｚ色チャネル値を提供するステップと、
ｘｉｉ）前記既知の第２色空間Ｘ，Ｙ，Ｚ色チャネル値と、前記推定第２色空間Ｘ＿ｅｓｔｉｍ，Ｙ＿ｅｓｔｉｍ，Ｚ＿ｅｓｔｉｍ色チャネル値とを、幾何学的距離が一定の知覚的な差である更なる色空間に変換することで、第２色空間の前記第２色空間Ｘ，Ｙ，Ｚ色チャネル値に関連する前記テストセットの各色についての知覚的な色差と、前記第２色空間の推定Ｘ＿ｅｓｔｉｍ，Ｙ＿ｅｓｔｉｍ，Ｚ＿ｅｓｔｉｍ色チャネル値と求めるステップと、これにより、
ｘｉｉｉ）推定されたテストセット色差の集合を得るステップと、
を含み、
すべての色チャネル値を前記第１色空間の白の色値で割ることによって、各色チャネルの前記白色の単位値に対して第１色チャネル値のホワイトバランスが取られ、
すべての色チャネル値を前記第２色空間の白の色値で割ることによって、各色チャネルの前記白色の単位値に対して第２色チャネル値のホワイトバランスが取られる、
方法。
【請求項２１】
前記第２色空間の前記推定Ｘ，Ｙ，Ｚ色チャネル値が、更なる色空間の推定色チャネル値に変換され、前記第２色空間の前記対応する既知のＸ，Ｙ，Ｚ色チャネル値が、前記更なる色空間の既知の色チャネル値に変換され、前記距離が、前記更なる色空間の変換された推定色チャネル値と前記更なる色空間の変換された既知の色チャネル値との間の距離である、
請求項２０に記載の方法。
【請求項２２】
色空間がＲ，Ｇ，Ｂ色チャネル値またはＸ，Ｙ，Ｚ色チャネル値のいずれかの三つのベクトルによって張られる３次元ユークリッド空間である
請求項２０に記載の方法。
【請求項２３】
基本的に本明細書の式２１，２２，２３，２４，２５に記載のように、有彩色の色相角が色度空間において、中間色である白色の色度点から延びる任意でかつ固定の半直線と、中間色である白色から前記有彩色の色度点までの半直線との角度として定義される、
請求項２０に記載の方法。
【請求項２４】
基本的に本明細書の式１９，２０に記載のように、前記色相平面の維持が、色相平面上の色のすべての加法結合の前記変換関数での維持を含む、
請求項２０に記載の方法。
【請求項２５】
有彩色を示すベクトルと中間色である白色を示すベクトルによって張られる半平面として定義される前記第１色空間の色相平面が、前記有彩色の推定第２デバイス色チャネル値を示すベクトルと前記中間色である白色の前記第２デバイス色チャネル値を示すベクトルとによって張られる半平面として定義される、前記第２色空間の対応する色相平面に変換される、
請求項２４に記載の方法。
【請求項２６】
色相平面上の色の加法結合が、それぞれの色のスペクトル反射率関数の加法結合と等しい、
請求項２４に記載の方法。
【請求項２７】
基本的に本明細書の式１５、１６，１７，１８，１９，２０に記載のように、スペクトル反射率関数が、白色のスペクトル反射関数と有彩色のスペクトル反射率関数との線形結合として表される、
請求項２６に記載の方法。
【請求項２８】
第１色空間Ｒ，Ｇ，Ｂ色チャネル値で定義される画像データを提供および処理するデジタルカメラモジュールであって、
ｉ）少なくとも一つのプロセッサと、
ｉｉ）コンピュータ実行可能なプログラムコードを備える少なくとも一つのメモリモジュールと
を備え、
前記少なくとも一つのプロセッサと、前記コンピュータ実行可能なプログラムコードを備える少なくとも一つのメモリモジュールとが、ｉ）第１色空間における三つの独立した線形色チャネル値Ｒ，Ｇ，Ｂを、ｉｉ）第２色空間における三つの独立した推定色チャネル値Ｘ，Ｙ，Ｚに色補正する、３次元であり色相平面を維持し且つ微分可能な準線形変換の方法を実行し、
前記３次元であり色相平面を維持し且つ微分可能な準線形変換を実行するための方法が、白色が中間色であり残りのＮ個のトレーニングカラーが有色のトレーニングカラーであるＮ＋１個の異なるトレーニングカラー集合で定義されるＮ個の３×３トレーニングカラー行列を用いて、第１色空間Ｒ，Ｇ，Ｂ色チャネル値を有する所定の色に対して実行される、
デジタルカメラモジュール。
【請求項２９】
前記コンピュータ実行可能なプログラムコードが、既知の第１色空間Ｒ，Ｇ，Ｂ色チャネル値を有するテストカラーに対して、色相平面を維持する色補正の加重拘束行列化色補正方法を実行し、
前記方法が、
ｉ）Ｎ個のトレーニングカラー行列を提供するステップと、
ｉｉ）ステップｉ）において提供された前記Ｎ個のトレーニングカラー行列についてのＮ個の対応する第１色空間トレーニングカラー色相角を提供するステップと、
ｉｉｉ）パラメータ依存でかつ色相角依存の微分可能な重み関数のためのパラメータを提供するステップと、
ｉｖ）１以上の色についての、ホワイトバランスが取れた第１色空間色値を提供するステップと
ｖ）前記１以上の色について、前記第１色空間色値のための第１色空間カラー色相角を算出するステップと、
Ｖｉ）前記１以上の色について第１色空間カラー色相角を得るステップと、
Ｖｉｉ）前記１以上の色に関連する前記トレーニングカラー行列それぞれについて前記重みを求めるステップと、
Ｖｉｉｉ）前記１以上の色についてＮ個のトレーニングカラー行列重みを得るステップと、
ｉｘ）前記１以上の色について、行列乗算により、所定の色についての色相角に特有の３×３変換行列を前記第１色空間Ｒ，Ｇ，Ｂ色チャネル値に適用することによって、前記トレーニングカラー行列のそれぞれに、対応する正規化された重みを乗ずることで得られる、Ｎ個の重み付けされたトレーニングカラー行列を合算することで、色相角に特有の変換行列を求めるステップと、これにより、
ｘ）前記１以上の色についての、推定されホワイトバランスが取れた第２色空間Ｘ＿ｅｓｔｉｍ，Ｙ＿ｅｓｔｉｍ，Ｚ＿ｅｓｔｉｍ色チャネル値を得るステップと
を含む、
請求項２８に記載のデジタルカメラモジュール。
【請求項３０】
前記コンピュータ実行可能なプログラムコードがさらに、既知のテストセット第１色空間Ｒ，Ｇ，Ｂ色チャネル値を有するテストカラーに対して、色相平面を維持する色補正の加重拘束行列化色補正方法を実行し、
前記方法が、
ｉ）Ｎ個のトレーニングカラー行列を提供するステップと、
ｉｉ）ステップｉ）において提供された前記Ｎ個のトレーニングカラー行列についてのＮ個の対応する第１色空間トレーニングカラー色相角を提供するステップと、
ｉｉｉ）パラメータ依存でかつ色相角依存の微分可能な重み関数のためのパラメータを提供するステップと、
ｉｖ）１以上の色についての、ホワイトバランスが取れたテストセット第１色空間色値を提供するステップと
ｖ）前記テストセット第１色空間色値について前記色相角を算出するステップと、
Ｖｉ）前記テストセットについてテストセット第１色空間カラー色相角を得るステップと、
Ｖｉｉ）前記テストセットカラーに関連する前記トレーニングカラー行列それぞれについて前記重みを求めるステップと、
Ｖｉｉｉ）前記テストセットの色のそれぞれについてＮ個のトレーニングカラー行列重みを得るステップと、
ｉｘ）前記テストセットの色のそれぞれについて、行列乗算により、前記テストセットの所定の色についての色相角に特有の３×３変換行列を前記第１色空間Ｒ，Ｇ，Ｂ色チャネル値に適用することによって、前記トレーニングカラー行列のそれぞれに、対応する正規化された重みを乗ずることで得られる、Ｎ個の重み付けされたトレーニングカラー行列を合算することで、色相角に特有の変換行列を求めるステップと、
ｘ）前記テストセットの色のそれぞれについての、推定されホワイトバランスが取れた第２色空間Ｘ＿ｅｓｔｉｍ，Ｙ＿ｅｓｔｉｍ，Ｚ＿ｅｓｔｉｍ色チャネル値を得るステップと
を含み、
前記方法がさらに、
ｘｉ）既知のテストセット第２色空間Ｘ，Ｙ，Ｚ色チャネル値を提供するステップと、
ｘｉｉ）前記既知の第２色空間Ｘ，Ｙ，Ｚ色チャネル値と、前記推定第２色空間Ｘ＿ｅｓｔｉｍ，Ｙ＿ｅｓｔｉｍ，Ｚ＿ｅｓｔｉｍ色チャネル値とを、幾何学的距離が一定の知覚的な差である更なる色空間に変換することで、第２色空間の前記第２色空間Ｘ，Ｙ，Ｚ色チャネル値に関連する前記テストセットの各色についての知覚的な色差と、前記第２色空間の推定Ｘ＿ｅｓｔｉｍ，Ｙ＿ｅｓｔｉｍ，Ｚ＿ｅｓｔｉｍ色チャネル値と求めるステップと、これにより、
ｘｉｖ）推定されたテストセット色差の集合を得るステップと、
を含む、
請求項２８に記載のデジタルカメラモジュール。
【請求項３１】
前記コンピュータ実行可能なプログラムコードが、基本的には請求項１〜２７のいずれか一項で定義されるように、既知のテストセット第１色空間Ｒ，Ｇ，Ｂ色チャネル値を有するテストカラーに対して、色相平面を維持する色補正の加重拘束行列化色補正方法を実行する、
請求項２８に記載のデジタルカメラモジュール。