(57)【要約】【課題】複数のＷＢゲインの算出時間を短縮する。【解決手段】一つの画像データに対して複数のＷＢゲインを算出する場合は、まず、当該画像を複数のブロックに分割する（Ｓ１０）。そして、各ブロックごとに代表値を算出し（Ｓ１２）、得られた代表値に基づいて各光源種類の画像全体に対する寄与度を算出する（Ｓ１４）。各ブロックの代表値および各光源種類の寄与度が得られれば、この結果を利用して、ＭＷＢゲインの算出（Ｓ１６，Ｓ１８）、および、ＡＷＢゲインの算出（Ｓ２０，Ｓ２２，Ｓ２４）を行う。二種類のＷＢゲインを算出する際に、ピクセル単位での計算である各ブロックの代表値算出を１回しか行わないため、算出時間を大幅に短縮できる。【選択図】図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
一つの画像データについて少なくとも２種類以上のホワイトバランスゲインを算出するデジタルカメラであって、
第一光源条件に応じたホワイトバランスゲインを第一ゲインとして算出する第一ゲイン算出手段と、
第二光源条件に応じたホワイトバランスゲインを第二ゲインとして算出する第二ゲイン算出手段と、
を備え、
第一ゲイン算出手段および第二ゲイン算出手段の一方は、ホワイトバランスゲインの算出過程において、ピクセル単位での計算で得られる１種類以上のパラメータの値を中間計算結果として算出し、
第一ゲイン算出手段および第二ゲイン算出手段の他方は、前記中間計算結果を利用してホワイトバランスゲインを算出することを特徴とするデジタルカメラ。
【請求項２】
請求項１に記載のデジタルカメラであって、
前記中間計算結果は、各ブロックを構成する複数のピクセルの色値の代表値を含むことを特徴とするデジタルカメラ。
【請求項３】
請求項１または２に記載のデジタルカメラであって、
第一ゲイン算出手段は、ユーザにより指定された光源種類の画像全体に対する寄与度を算出するとともに、当該寄与度に応じたマニュアルホワイトバランスゲインを第一ゲインとして算出することを特徴とするデジタルカメラ。
【請求項４】
請求項１から３のいずれか１項に記載のデジタルカメラであって、
第一光源条件として、ユーザにより光源種類として蛍光灯が指定された場合に、
第一ゲイン算出手段は、
実際の撮影時に光源として用いられた蛍光灯の種類を、画像データに基づいて判定する蛍光灯種類判定手段と、
蛍光灯種類判定手段で判定された蛍光灯種類をユーザにより指定された光源種類としてマニュアルホワイトバランスを第一ゲインとして算出する算出手段と、
を有することを特徴とするデジタルカメラ。
【請求項５】
請求項１から４のいずれか１項に記載のデジタルカメラであって、
第二ゲイン算出手段は、
各ブロックの代表値に基づいて、各光源種類の画像全体に対する寄与度を求める寄与度算出手段と、
算出された寄与度に基づいて、撮影時の光源種類を判定する光源種類判定手段と、
判定された光源種類に応じたオートホワイトバランスゲインを第二ゲインとして算出する算出手段と、
を備えており、
寄与度算出手段は、光源種類の誤判定が生じやすい色範囲内にあるブロックを特定する特定手段を有しており、当該特定手段で特定されたブロックを寄与度算出に利用しないことを特徴とするデジタルカメラ。
【請求項６】
請求項５に記載のデジタルカメラであって、
光源種類の誤判定が生じやすい色範囲は、各光源下での白色物の色範囲のうち、他の光源下における有色物の色と類似する範囲であることを特徴とするデジタルカメラ。
【請求項７】
請求項１から６のいずれか１項に記載のデジタルカメラであって、さらに、
撮像手段で得られた撮像信号をデジタル化したＲＡＷデータをＲＡＷ画像ファイルとして出力するＲＡＷ画像ファイル出力手段を備え、
ＲＡＷ画像ファイル出力手段によりＲＡＷ画像ファイルが出力される場合に、
第一ゲイン算出手段および第二ゲイン算出手段は、それぞれ、前記ＲＡＷデータのホワイトバランスゲインである第一ゲインおよび第二ゲインを算出し、
前記ＲＡＷ画像ファイル出力手段は、算出された第一ゲインおよび第二ゲインをＲＡＷ画像ファイルのヘッダに記録することを特徴とするデジタルカメラ。
【請求項８】
請求項７に記載のデジタルカメラであって、
前記ＲＡＷデータの撮影時に、第一光源条件としてユーザにより撮影時の光源種類が指示された場合には、
第一ゲイン算出手段は、ユーザにより指定された光源種類に応じたマニュアルホワイトバランスゲインを第一ゲインとして算出し、
第二ゲイン算出手段は、前記ＲＡＷデータに基づいて判定された光源種類に応じたオートホワイトバランスゲインを第二ゲインとして算出することを特徴とするデジタルカメラ。
【請求項９】
一つの画像データについて少なくとも２種類以上のホワイトバランスゲインを算出するゲイン算出方法であって、
第一光源条件に応じたホワイトバランスゲインを第一ゲインとして算出する第一ゲイン算出ステップと、
第二光源条件に応じたホワイトバランスゲインを第二ゲインとして算出する第二ゲイン算出ステップと、
を備え、
第一ゲイン算出ステップおよび第二ゲイン算出ステップの一方は、ホワイトバランスゲインの算出過程において、ピクセル単位での計算で得られる１種類以上のパラメータの値を中間計算結果として算出する中間計算結果算出ステップを含み、
第一ゲイン算出ステップおよび第二ゲイン算出ステップの他方は、前記中間計算結果を利用してホワイトバランスゲインを算出することを特徴とするゲイン算出方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、一つの画像データについて少なくとも２種類以上のホワイトバランスゲインを算出するデジタルカメラ、および、ホワイトバランスゲインの算出方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
周知のとおり、ホワイトバランス（ＷＢ）調整処理は、デジタル画像データを構成するピクセルそれぞれの色信号に対するゲインを変更することにより、適切な色調の画像データを得るものである。デジタルカメラは、内部にＷＢ調整機能を有しており、ユーザによる撮影前の設定に応じてＷＢゲインを算出し、撮像で得られた画像データに対してＷＢ調整を行う。このＷＢゲイン算出に関しては、従来から多数の技術が提案されている（例えば、特許文献１，２など）
【０００３】
撮像された画像データを記録する記録媒体には、通常、このＷＢ調整と圧縮処理がなされた画像データが圧縮画像ファイルとして記録される。この圧縮画像ファイルは、データ容量が小さく、ユーザにとって取り扱いやすい反面、圧縮処理による画質劣化や、再度の画像補正処理が困難であるといった問題がある。特に、ＷＢ調整は、通常、撮影時にユーザが設定した内容で行われるが、この設定が適切でない場合がある。かかる場合に、圧縮後の画像データに対して、再度、別の設定でＷＢ調整を行おうとすると画質劣化を招く。
【０００４】
そこで、近年では、１回の撮影で異なるＷＢ調整がなされた複数の圧縮画像ファイルを作成するホワイトバランスブラケティング機能を備えたカメラが知られている。
【０００５】
また、撮像信号をデジタル化したＲＡＷデータを記録するデジタルカメラも知られている。ＲＡＷデータは、圧縮処理やＷＢ調整などが施されていない画像データであるため、画質劣化させることなく、再度のＷＢ調整が可能となる。
【０００６】
このＲＡＷデータを出力する際には、当該ＲＡＷデータのＷＢゲインも記録する。ＷＢゲインを記録しておくことで、外部の画像処理装置を用いて、簡易にＷＢ調整を行うことができる。特許文献３には、一つのＲＡＷデータに、撮影時の設定に基づく色ゲイン情報と、各種光源による撮影を想定したマニュアルホワイトバランス用の調整済み色ゲイン情報と、を記録することが開示されている。このように一つのＲＡＷデータに対して複数のＷＢゲインを記録すれば、撮影時のＷＢ設定が誤っていても、適切なＷＢ調整が可能となる。
【０００７】
【特許文献１】特開２００１−１１２０１９号公報
【特許文献２】特開２０００−９２５０９号公報
【特許文献３】特開２００３−３２４７４４号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
しかしながら、ホワイトバランスブラケティングを行う場合には、当然、一つの画像データに対して複数のＷＢゲインを算出する必要がある。特許文献３のように、一つのＲＡＷデータに複数のＷＢゲインを記録する場合でも、複数のＷＢゲインを算出する必要がある。この場合に従来から提案されているＷＢゲインの算出技術に従って、複数のＷＢゲインを算出すると、その算出時間が長くなるという問題があった。
【０００９】
そこで、本発明では、複数のＷＢゲインを短時間で算出でき得るデジタルカメラおよびゲイン算出方法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】
【００１０】
本発明のデジタルカメラは、一つの画像データについて少なくとも２種類以上のホワイトバランスゲインを算出するデジタルカメラであって、第一光源条件に応じたホワイトバランスゲインを第一ゲインとして算出する第一ゲイン算出手段と、第二光源条件に応じたホワイトバランスゲインを第二ゲインとして算出する第二ゲイン算出手段と、を備え、第一ゲイン算出手段および第二ゲイン算出手段の一方は、ホワイトバランスゲインの算出過程において、ピクセル単位での計算で得られる１種類以上のパラメータの値を中間計算結果として算出し、第一ゲイン算出手段および第二ゲイン算出手段の他方は、前記中間計算結果を利用してホワイトバランスゲインを算出することを特徴とする。
【００１１】
好適な態様では、前記中間計算結果は、各ブロックを構成する複数のピクセルの色値の代表値を含む。他の好適な態様では、第一ゲイン算出手段は、ユーザにより指定された光源種類の画像全体に対する寄与度を算出するとともに、当該寄与度に応じたマニュアルホワイトバランスゲインを第一ゲインとして算出する。すなわち、第一ゲイン算出手段は、一般的に「セミオート」と呼ばれるマニュアルホワイトバランスゲインを算出する。
【００１２】
他の好適な態様では、第一光源条件として、ユーザにより光源種類として蛍光灯が指定された場合に、第一ゲイン算出手段は、実際の撮影時に光源として用いられた蛍光灯の種類を、画像データに基づいて判定する蛍光灯種類判定手段と、蛍光灯種類判定手段で判定された蛍光灯種類をユーザにより指定された光源種類としてマニュアルホワイトバランスを第一ゲインとして算出する算出手段と、を有する。
【００１３】
他の好適な態様では、第二ゲイン算出手段は、各ブロックの代表値に基づいて、各光源種類の画像全体に対する寄与度を求める寄与度算出手段と、算出された寄与度に基づいて、撮影時の光源種類を判定する光源種類判定手段と、判定された光源種類に応じたオートホワイトバランスゲインを第二ゲインとして算出する算出手段と、を備えており、寄与度算出手段は、光源種類の誤判定が生じやすい色範囲内にあるブロックを特定する特定手段を有しており、当該特定手段で特定されたブロックを寄与度算出に利用しない。光源種類の誤判定が生じやすい色範囲は、各光源下での白色物の色範囲のうち、他の光源下における有色物の色と類似する範囲であることが望ましい。
【００１４】
他の好適な態様では、撮像手段で得られた撮像信号をデジタル化したＲＡＷデータをＲＡＷ画像ファイルとして出力するＲＡＷ画像ファイル出力手段を備え、ＲＡＷ画像ファイル出力手段によりＲＡＷ画像ファイルが出力される場合に、第一ゲイン算出手段および第二ゲイン算出手段は、それぞれ、前記ＲＡＷデータのホワイトバランスゲインである第一ゲインおよび第二ゲインを算出し、前記ＲＡＷ画像ファイル出力手段は、算出された第一ゲインおよび第二ゲインをＲＡＷ画像ファイルのヘッダに記録する。
【００１５】
この場合、前記ＲＡＷデータの撮影時に、第一光源条件としてユーザにより撮影時の光源種類が指示された場合には、第一ゲイン算出手段は、ユーザにより指定された光源種類に応じたマニュアルホワイトバランスゲインを第一ゲインとして算出し、第二ゲイン算出手段は、前記ＲＡＷデータに基づいて判定された光源種類に応じたオートホワイトバランスゲインを第二ゲインとして算出することが望ましい。
【００１６】
他の本発明であるゲイン算出方法は、一つの画像データについて少なくとも２種類以上のホワイトバランスゲインを算出するゲイン算出方法であって、第一光源条件に応じたホワイトバランスゲインを第一ゲインとして算出する第一ゲイン算出ステップと、第二光源条件に応じたホワイトバランスゲインを第二ゲインとして算出する第二ゲイン算出ステップと、を備え、第一ゲイン算出ステップおよび第二ゲイン算出ステップの一方は、ホワイトバランスゲインの算出過程において、ピクセル単位での計算で得られる１種類以上のパラメータの値を中間計算結果として算出する中間計算結果算出ステップを含み、第一ゲイン算出ステップおよび第二ゲイン算出ステップの他方は、前記中間計算結果を利用してホワイトバランスゲインを算出することを特徴とする
【発明の効果】
【００１７】
本発明によれば、第一ゲイン算出手段で算出された中間計算結果を用いて、第一ゲインおよび第二ゲインが算出される。したがって、比較的、短時間で、複数のＷＢゲインを算出することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１８】
以下、本発明の第一実施形態について図面を参照して説明する。図１は、本発明の第一実施形態であるデジタルカメラの構成を示すブロック図である。このデジタルカメラは、ホワイトバランス設定として、ユーザが光源種類を指定するマニュアルホワイト設定と、撮像画像に基づいて自動的に光源種類を判定するオートホワイトバランス設定が選択可能となっている。また、撮像された画像は、画像補正処理後に圧縮処理されたＪＰＥＧ等の圧縮画像形式としても出力できるが、撮像デバイスからの出力信号をＡ／Ｄ変換したＲＡＷデータ形式としても出力できるようになっている。このＲＡＷデータ形式で出力する際には、複数種類のホワイトバランスゲインがＲＡＷ画像ファイルに記録される。以下、このデジタルカメラについて詳説する。
【００１９】
撮像レンズ系１２を介して入力された被写界光は、ＣＣＤ等の撮像デバイス１４に焦点を結び、撮像信号が取得される。撮像信号の取得に際しては、駆動部を介して撮像レンズ系１２を構成するレンズ、および、絞りの制御がなされる。撮像デバイス１４は、レリーズボタン（図示せず）の操作を契機として駆動され、撮像信号を出力する。この撮像デバイス１４の撮像タイミングは、タイミングジェネレータ１５で制御される。
【００２０】
撮像デバイス１４から出力された撮像信号は、アナログ信号処理部１６によってアナログ信号処理された後、アンプ１８により増幅される。さらに、増幅後の撮像信号は、Ａ／Ｄ変換部２０でデジタル信号に変換され、ＲＡＷデータとして画像メモリ２２に一時保存される。
【００２１】
圧縮画像ファイルを出力する場合、画像メモリ２２に記憶されたＲＡＷデータは、画像補正処理部２４に送られ、各種画像補正処理が施される。具体的には、ＲＡＷデータは、ＲＧＢ分離部２６により、Ｒ，Ｇ，Ｂそれぞれの画像データに分離される。さらに、ホワイトバランス調整部３０（以下、ホワイトバランスを「ＷＢ」と略す）は、この分離された画像データに、Ｒ，Ｇ，ＢそれぞれのＷＢゲインを乗算し、ＷＢ調整を行う。ＷＢゲインは、ＷＢゲイン算出部４２によって算出される。
【００２２】
ＷＢゲイン算出部４２は、撮像時に、ユーザが指定したＷＢ設定に応じたＷＢゲインを算出する。すなわち、撮像時にユーザは、ＷＢ設定として、オートホワイトバランス設定（以下、「オートホワイトバランス」を「ＡＷＢ」と略す）またはマニュアルホワイトバランス設定（以下、「マニュアルホワイトバランス」を「ＭＷＢ」と略す）を設定できる。ＡＷＢ設定は、カメラ側で光源を自動的に判定し、当該光源に適したＷＢゲインを算出する設定である。したがって、ＡＷＢ設定で撮像された場合、ＷＢゲイン算出部４２は、ＲＡＷデータに基づいて、当該ＲＡＷデータに含まれる光源を自動的に判定し、判定された光源に応じたＷＢゲインを算出する。一方、ＭＷＢ設定は、ユーザが光源を指定する設定である。この場合、ユーザは、被写界の光源が、蛍光灯、昼光、タングステン光のうちいずれであるかを判定し、指定する。ＷＢゲイン算出部４２は、ユーザが指定した光源に応じたＷＢゲインを算出する。このＷＢ設定は、撮像に先立って、操作部３９を介してユーザにより選択される。
【００２３】
また、ＷＢゲイン算出部４２は、場合によっては、ユーザが指定したＷＢ設定以外の設定でもＷＢゲインを算出する。これは、後に詳説するが、ＲＡＷ画像ファイルを算出する際には、ユーザが設定したＷＢ設定に応じたＷＢゲインと、ユーザが設定したＷＢ設定以外の設定に応じたＷＢゲインと、を算出し、ＲＡＷ画像ファイルに記録する。したがって、このＷＢゲイン算出部４２は、第一ゲイン算出手段および第二ゲイン算出手段として機能する。
【００２４】
ＷＢ調整された画像データは、さらに、色補正やガンマ補正等、各種画像補正処理が施された後、画像メモリ３４に一時保存される。圧縮伸張回路３６は、この画像メモリ３４に一時保存された画像データを読み込み、圧縮処理を施す。圧縮処理された画像データは、ＪＰＥＧ等の所定フォーマットに合致した圧縮画像ファイルとして記録媒体３８に記録される。記録媒体３８に記録された圧縮画像ファイルは、必要に応じて、圧縮伸張回路３６により伸張され、ＬＣＤ４０に表示される。
【００２５】
ここで、圧縮画像ファイルは、既に、画像補正処理が施されており、また、一般的なファイル形式であるため、ユーザにとっては取り扱いやすいファイルであると言える。しかしながら、撮像時の設定が誤っていた場合には、不適切な設定で画像補正処理がなされることになる。この場合、ユーザが改めて画像補正処理を行おうとしても、既に、圧縮処理がなされているため、画質劣化が避けられない。したがって、撮像後にユーザが画像補正処理を改めて行う場合には、この圧縮画像ファイルは不向きであると言える。
【００２６】
そこで、本実施形態では、画像補正処理や圧縮処理が施されていない画像データ、すなわち、ＲＡＷデータを含むＲＡＷ画像ファイルも出力可能としている。このＲＡＷ画像ファイルは、Ａ／Ｄ変換された直後、換言すれば、画像補正処理がなされる前のＲＡＷデータのファイルである。ユーザは、このＲＡＷデータを用いて、所望の画像補正処理を行うことができる。
【００２７】
このＲＡＷ画像ファイルのヘッダには、ＷＢゲインが付属情報として記録される。ＷＢゲインは、既述したように、ＷＢ調整で利用されるパラメータであり、ＷＢゲイン算出部４２で算出される。このＷＢゲインは、カメラに搭載されているＣＣＤの個体差等に影響されるため、カメラ外部の画像処理装置を用いても適切な値を得ることは困難である。さらに、カメラ外部の画像処理でＷＢゲインを求めると、カメラ外部での画像処理時間がかかるという問題も生じる。そのため、ＲＡＷ画像ファイルを出力する際には、必ず、このＷＢゲインを付属情報としてヘッダに記録している。なお、付属情報には、このＷＢゲインの他に、オプティカルブラック補正データや階調補正データ等の他の画像補正処理用のパラメータ、カメラを特定するための機種情報、撮影年月日やシャッタ速度等の撮影条件情報も含まれる。
【００２８】
ＲＡＷ画像ファイル出力制御部４４は、このような付属情報を含むＲＡＷ画像ファイルの出力を制御する。すなわち、ＲＡＷ画像ファイル出力制御部４４は、ＷＢゲイン算出部４２で算出されたＷＢゲイン等の付属情報と、画像メモリ２２から読み出したＲＡＷデータと、を所定のＲＡＷ画像ファイル形式に整えて、記録媒体３８に記録する。
【００２９】
ここで、ＲＡＷ画像ファイルに記録されるＷＢゲインは、原則として撮像時のＷＢ設定に応じたＷＢゲインである。すなわち、撮像時にＡＷＢ設定が設定されていた場合には、ＡＷＢゲインが記録される。また、撮像時にＭＷＢ設定が設定されており、特定の光源がユーザにより指定されていた場合には、当該指定された光源に応じたＷＢゲインが記録される。
【００３０】
しかし、撮影時において、常に、適切なＷＢ設定がなされているとは限らない。特にＭＷＢ設定の場合は、ユーザ自身で光源を判定し、指示する必要がある。この光源の判定には十分な経験を要する。したがって、ＭＷＢ設定においては、光源の指定間違いが生じやすかった。また、光源の指定間違いがない場合でも、指定した光源とは異なる光源やＡＷＢで判定された光源でのＷＢ調整結果を比較したいという要望がある。
【００３１】
そこで、本実施形態では、ＲＡＷ画像ファイルを出力する際には、自動的に、あるいは、ユーザの指定により、撮影時に設定されたＷＢ設定に基づくＷＢゲインの他に、更に、別のＷＢに基づくＷＢゲインを当該ＲＡＷ画像ファイルに記憶している。特に、ＭＷＢ設定で撮像された場合には、当該ＭＷＢ設定で指定された光源に応じたＷＢゲインの他に、更に、ＡＷＢゲインも算出し、ＲＡＷ画像ファイルに記録する。既述したようにＡＷＢゲインは、カメラ側で自動的に光源を判定し、その判定された光源に応じて算出されたＷＢゲインである。したがって、このＡＷＢゲインは、ユーザのスキルに依存することなく、常に、一定の品質を保証できるＷＢゲインであると言える。換言すれば、このＡＷＢゲインが記録されていれば、常に、一定基準以上のＷＢ調整が可能となる。
【００３２】
このように複数のＷＢゲインをＲＡＷ画像ファイルに記録することにより、ＭＷＢ設定が間違っていたとしても、別のＷＢ設定に基づく（換言すれば別の光源に応じた）ＷＢゲインでＷＢ調整ができる。また、ＭＷＢ設定で撮影された場合には、必ず、ＡＷＢ設定に基づくＷＢゲインを記録することで、ＭＷＢ設定時に生じやすい光源指定間違いによる問題を解決でき、ユーザスキルに関わらず、常に、一定基準以上のＷＢ調整が出来る。
【００３３】
ところで、複数のＷＢゲインをＲＡＷ画像ファイルに記録するためには、当然、複数のＷＢゲインを算出する必要がある。単一のＷＢゲインの算出技術は、従来から多数提案されている。これらの技術をそのまま利用して、複数のＷＢゲインを算出した場合、単一のＷＢゲインの算出時間の複数倍の時間がかかることになる。そこで、本実施形態では、複数のＷＢゲインを算出する場合、各ＷＢゲイン算出の処理の一部を共通にすることにより、複数のＷＢ算出時間の短縮を図っている。
【００３４】
図２は、本実施形態における複数ＷＢゲイン算出する場合、特に、ＡＷＢゲインとＭＷＢゲインとを算出する場合の最も基本的な流れを示すフローチャートである。複数のＷＢゲインを算出する場合は、まず、画像全体を複数のブロックに分割する（Ｓ１０）。続いて、各ブロック内の全ピクセルの画素値（ＲＧＢ値）の平均値を当該ブロックの代表値として求める（Ｓ１２）。そして、得られた代表値に基づき、各光源（蛍光灯、昼光、タングステン光）の画像全体に対する寄与度を求める（Ｓ１４）。
【００３５】
寄与度の算出方法は、従来から多数提案されているが、最も基本的なものは、各ブロックの光源を判定し、各光源種類のブロック数で判定する方法である。この場合は、まず、ブロックごとに光源を判定する。光源の判定は、各光源毎に予め用意され、当該光源下での白色物の色範囲を示す白色物色範囲情報と、各ブロックの代表値と、の比較により行われる。
【００３６】
これについて図３を用いて説明する。図３はＴスペースと呼ばれるカラースペース上で、蛍光灯、タングステン光、昼光の白色物色範囲を表現した図である。Ｔスペースは、横軸が赤−青（色温度）、縦軸がマゼンタ−緑のカラースペースの一種である。このＴスペース上の座標値は、特定の色の値を示している。
【００３７】
この図３において、実線の矩形で囲んだ範囲は、各光源下における白色物の色値の範囲である。矩形ａは蛍光灯のもとでの白色物の色範囲、矩形ｂは昼光のもとでの白色物の色範囲、矩形ｃはタングステン光のもとでの白色物の色範囲である。以下では、ある光源下における白色物の色値の範囲を、「白色物色範囲」という。既述のブロックの光源を判定する場合には、各ブロックの代表値を、このＴスペースの座標系に変換する。そして、各ブロックの代表値の座標が、いずれの、光源種類の白色物色範囲内に位置するかを見る。もしブロックの代表値が、いずれかの光源種類の白色物色範囲内に位置すれば、当該ブロックの光源は、その光源種類と判断する。例えば、あるブロックの代表値が、図３におけるＡ点に位置したとする。この場合、当該ブロックの光源は、蛍光灯となる。
【００３８】
ブロック毎の光源が求まれば、続いて、各光源種類ごとに、当該光源種類が光源であると判定されたブロック数をカウントする。すなわち、タングステン光が光源と判定されたブロック数、昼光が光源と判定されたブロック数、蛍光灯が光源と判定されたブロック数をそれぞれカウントする。このカウント結果が、各光源の画像全体に対する寄与度となる。
【００３９】
これについて図４を用いて具体的に説明する。図４は、ある画像を１２×８のブロックに分割した際の、各ブロックの光源判定結果の一例を示す図である。図４において、「Ｆｌ」は光源が蛍光灯と判断されたブロックを、「Ｄｙ」は光源が昼光と判断されたブロックを、「Ｔｎ」は光源がタングステン光と判断されたブロックをそれぞれ示している。この図４の場合、蛍光灯が光源と判定されたブロック数は５個、昼光が光源と判定されたブロック数１４個、タングステン光が光源と判定されたブロック数は７個となる。つまり、各光源種類ごとの寄与度は、蛍光灯：昼光：タングステン光＝５：１４：７の比率になる。
【００４０】
なお、ここで説明した寄与度の算出方法は、最も基本的なものである。したがって、より正確な寄与度を得るために、他の寄与度判定方法を用いてもよい。例えば、光源判定結果の信頼度を求めて、これを重み係数として利用してもよい。
【００４１】
各光源の寄与度が求まれば、続いて、ＭＷＢゲイン算出またはＡＷＢゲイン算出を行う。ＭＷＢゲインを算出する場合は、まず、ユーザにより指定された光源の画像全体に対する寄与度を算出する（Ｓ１６）。例えば、ＭＷＢ設定において、蛍光灯を光源として指定された場合には、蛍光灯の画像全体に対する寄与度を求める。この指定光源の寄与度は、改めて算出してもよいし、ステップＳ１４で算出された値を利用してもよい。指定光源の寄与度が求まれば、当該寄与度に応じて調整されたＭＷＢゲインを算出する（Ｓ１８）。寄与度に応じたＭＷＢゲインの算出方法も従来から多数提案されており、これらの技術を用いてＭＷＢゲインを算出してもよい。
【００４２】
一方、ＡＷＢゲインを算出する場合は、各光源の寄与度算出の次に、画像全体の光源を特定する（Ｓ２０）。すなわち、ステップＳ１４では、ブロック単位で光源を判定していたが、ステップＳ２０では、画像全体で光源と認定でき得る光源種類を特定する。この画像全体の光源は、基本的には、ステップＳ１４にて算出された各光源の寄与度が高かった光源種類である。したがって、図４に図示の例では、「昼光」が画像全体の光源種類となる。もちろん、この画像全体の光源特定に際して、従来から多数提案されている光源特定のための各種補正値や算出方法等を利用してもよい。
【００４３】
画像全体の光源が特定されれば、続いて、この特定された光源の画像全体に対する寄与度を求める（Ｓ２２）。これは、ステップＳ１４で求めた寄与度を利用してもよいし、改めて算出してもよい。そして、得られた光源の寄与度に応じて調整されたＡＷＢゲインを得る（Ｓ２４）。
【００４４】
以上が、複数のＷＢゲイン算出の流れである。以上の説明で明らかなように、本実施形態では、ＭＷＢゲイン算出、ＡＷＢゲイン算出において、ブロック分割（Ｓ１０）から各光源の寄与度算出（Ｓ１４）までの処理を共有している。したがって、二種類のＷＢゲインを比較的短時間で算出することができる。
【００４５】
特に、ブロック毎の代表値を算出（Ｓ１２）するためには、全ピクセルの画素値を加算する必要がある。換言すれば、少なくともピクセル数分の計算を行う必要がある。そのため、このブロック毎の代表値算出は、比較的、時間のかかる処理となる。一方、各光源の寄与度が算出（Ｓ１４）された後の処理は、ブロック単位での処理となるため、計算数が少なく、比較的短時間に処理できる。カメラの処理能力や、ブロック分割数にもよるが、各光源の寄与度算出（Ｓ１４）までの処理時間は数百ｍｓｅｃを要するのに対し、以降の処理は約１ｍｓｅｃ程度で処理可能である。このように、本実施形態では、ＷＢゲイン算出において最も時間のかかるブロック毎の代表値算出を１回しか行っていない。この１回の計算で算出された代表値をＡＷＢゲイン算出およびＭＷＢゲイン算出の両方で利用している。これにより、複数のＷＢゲイン算出の算出時間を大幅に短縮できる。そして、これにより一つのＲＡＷ画像ファイルに複数のＷＢゲインを記録する場合も、短時間で処理できる。その結果、撮影時のＷＢ設定が誤っていても、適切なＷＢ調整が可能となる。
【００４６】
なお、ここでは、ＡＷＢゲインとＭＷＢゲインを算出する場合を例として説明しているが、当然、他の組み合わせでもよい。例えば、蛍光灯を指定光源とするＭＷＢゲインと、昼光を指定光源とするＭＷＢゲインを算出する場合に利用してもよい。また、ここでは、二つのＷＢゲインを算出する場合のみを例として説明しているが、当然、より多数のＷＢゲインを算出する場合に利用してもよい。また、ここでは、ＲＡＷ画像ファイルに記録するためのＷＢゲインを算出しているが、当然、他の目的のＷＢゲインを算出してもよい。
【００４７】
次に第二実施形態について説明する。第二実施形態におけるデジタルカメラ全体の構成は、第一実施形態と同様であるため、ここでは説明を省略する。ここでは、特に、第二実施形態における複数ＷＢゲイン算出の流れについて説明する。図５は、第二実施形態における複数ＷＢゲイン算出の流れを示すフローチャートである。この算出方法では、各ブロックの光源判定結果について信頼度および信頼度の補正係数を算出しており、より適切なＷＢゲインが得られるようになっている。
【００４８】
本実施形態においては、まず、画像を複数のブロックに分割し、各ブロックごとに代表値を算出する（Ｓ１０、Ｓ１２）。この処理は、第一実施形態と同様である。また、代表値の算出と並行して、分散係数および飽和係数も算出する（Ｓ３４、Ｓ３６）。分散係数は、一つのブロック内での画素値の分散値に基づいて算出される。分散係数は、分散値が大きくなるほど、小さくなるように算出される。飽和係数は、一つのブロックにおける飽和画素の数に応じて決まる。飽和画素とは、画素値の１以上の成分（例えばＲ、Ｇ、またはＢ）が、その成分の上限値（例えば８ビット表現ならば２５５）に達している画素をいう。ＷＢゲイン算出部は、ブロックの中の飽和画素の数をカウントし、このカウント結果から飽和係数を求める。飽和係数は、飽和画素数が大きくなるほど、それに対応する飽和係数が小さくなるような関数を用いる。こうして得られた分散係数および飽和係数は、後述する信頼度の補正値として用いられる。
【００４９】
代表値の算出が終われば、続いて、代表値に基づいて各ブロックの光源を判定するとともに、当該光源判定の信頼度を算出する（Ｓ３０）。各ブロックの光源の判定は、上述の実施例と同じである。すなわち、各光源種類毎に用意された白色物色範囲情報と、各ブロックの代表値と、を比較する。そして、ブロックの代表値がいずれの光源種類の白色物色範囲内に含まれるかを判断する。
【００５０】
信頼度は、この光源種類の判定結果がどれだけ信頼でき得るかを示すパラメータである。具体的には、各光源下における基準値と、代表値との距離に基づいて求められる。例えば、図３において、点Ａが基準値であった場合、代表値が点Ｂのブロックの信頼度は、距離ＡＢに基づいて求められる。信頼度は、この距離が小さいほど高く、距離が大きいほど信頼度は小さくなる。なお、この信頼度の詳細な算出方法は、周知の種々の技術を利用できるため、ここでは、その説明は省略する。
【００５１】
続いて、この得られた信頼度を更に補正する（Ｓ３２）。信頼度の補正は、ステップＳ３０で得られた信頼度に、ステップＳ３４、Ｓ３６で求めた分散係数および飽和係数を乗算することでなされる。これにより、より正確な信頼度が得られる。
【００５２】
補正後の信頼度が得られれば、次は、各光源の寄与度を算出する（Ｓ１４）。これは、第一実施形態と同様に、各光源種類毎のブロック数に基づいて算出される。ただし、本実施形態では、この寄与度算出に際して、ステップＳ３０、Ｓ３２で得られた信頼度を利用する。具体的には、各光源種類ごとのブロック数に、信頼度を乗算し、これを画像全体に対する寄与度とする。信頼度を考慮して寄与度を算出するため、より正確な寄与度を得ることができる。
【００５３】
例えば、図４に図示の例であれば、蛍光灯５個、昼光１４個、タングステン光７個である。しかし、例えば、光源が「蛍光灯」と判断されたブロックの中には信頼度の低いものもある。かかるブロックを、信頼度の高いブロックと同じ「１個」のブロックとしてカウントしたのでは、正確な光源種類ごとの寄与度は得られない。そこで、本実施形態では、光源種類ごとのブロック数のカウント、換言すれば、寄与度の算出の際に、各ブロックの信頼度も乗算している。例えば、図４におけるブロックａ，ｂの信頼度が１、ブロックｃ，ｄの信頼度が０．５、ブロックｅの信頼度が０．３であったとする。この場合、蛍光灯のブロックの数（寄与度）は、２×１＋２×０．５＋１×０．３＝３．３となる。昼光のブロック、タングステン光のブロックについても、同様に、ブロックと信頼度との積和を寄与度として算出する。
【００５４】
寄与度が得られれば、第一実施形態と同様に、ＭＷＢゲインおよびＡＷＢゲインをそれぞれ算出する（Ｓ１６〜Ｓ２４）。ただし、第一実施形態では、各光源種類ごとのブロック数のみに基づいて、指定光源の寄与度や画像全体の光源などを特定していたが、本実施形態では、ブロック数に信頼度を乗算した値に基づいて寄与度や画像全体の光源などを算出する。また、最終的なＭＷＢゲイン算出（Ｓ１８）、ＡＷＢゲイン算出（Ｓ２４）においても、信頼度を考慮したゲイン値を算出する。具体的には、指定光源と判定されたブロック、または、画像全体の光源と特定されたブロックの代表値と、信頼度と、の加重平均を求め、当該加重平均値に基づいて各ＷＢ係数を算出する。
【００５５】
以上の説明から明らかなように本実施形態でも、一部の処理をＭＷＢ算出およびＡＷＢ算出で共通としているため、複数ＷＢゲインの算出時間を短縮できる。特に、時間のかかるピクセルごとの計算である代表値算出（Ｓ１２）、分散係数算出（Ｓ３４）、飽和係数算出（Ｓ３６）を共通としている。これにより、複数ＷＢゲインの算出時間を大幅に短縮できる。なお、本実施形態における各光源の寄与度算出（Ｓ１４）以降の処理時間は、約１ｍｓｅｃである。
【００５６】
次に、第三実施形態について説明する。第三実施形態も、デジタルカメラ全体の構成は第一実施形態と同様である。したがって、ここでは、第三実施形態における複数ＷＢゲイン算出の流れを中心に説明する。図６は、第三実施形態における複数ＷＢゲイン算出の流れを示すフローチャートである。この実施形態は、ＭＷＢ設定において光源種類として「蛍光灯」が指定された場合に特に有効な実施形態である。ＭＷＢ設定においてユーザにより「蛍光灯」が指定された場合、通常、蛍光灯の色に応じたＷＢゲインが算出される。しかしながら、一般に「蛍光灯」と呼ばれる照明具には様々な種類があり、その種類によって「蛍光灯」から発せられる光の色温度は異なる。
【００５７】
現在、市場で流通している蛍光灯は、白色蛍光灯と、昼白蛍光灯と、昼光蛍光灯と、電球色蛍光灯の四種類がある。白色蛍光灯は、業務用に多用されているもので、家庭では殆ど使用されていない。昼白蛍光灯は、一般の家庭で多用されているもので、昼白（約５５００Ｋ）相当の色温度の光を生じる。昼光蛍光灯も、一般家庭で多用されており、昼光（約６５００Ｋ）相当の色温度の光を生じる。電球色蛍光灯は、タングステン光に近い色温度の光を生じる蛍光灯である。
【００５８】
この四種類の蛍光灯のうち、電球色蛍光灯は、他の蛍光灯と明らかに異なる色を発するのでユーザが蛍光灯色と認識することはない。一方で、残りの三種類、すなわち、白色蛍光灯、昼白蛍光灯、昼光蛍光灯は、比較的、類似した色の光を発するため、ユーザがその違いを認識することは困難である。したがって、撮影時の光源が、白色蛍光灯、昼白蛍光灯、昼光蛍光灯のいずれかであれば、ユーザは、ＭＷＢ設定として、「蛍光灯」を選択することが容易に想像できる。
【００５９】
しかし、実際には、この三種類の蛍光灯の色範囲は大きく相違する。図７は、この三種類の蛍光灯の下での白色物の色範囲を示す図である。図７は、図３と同じくＴスペースと呼ばれるカラースペース上に、各光源下における白色物の色範囲を図示したものである。図７において実線で示された矩形が、それぞれ、白色蛍光灯の白色物色範囲ｄ、昼白蛍光灯の白色物色範囲ｅ、昼光蛍光灯の白色物色範囲ｆである。また、図３で図示した一般的な光源種類の白色物色範囲は、破線の矩形で示している。なお、蛍光灯の白色物色範囲ａは、白色蛍光灯の色範囲と完全に重複している。
【００６０】
図７から明らかなように、三種類の蛍光灯の白色物色範囲は大きく相違する。特に、昼白蛍光灯および昼光蛍光灯の白色物色範囲ｅ，ｆは、一般的な「蛍光灯」の白色物色範囲ａではなく、昼光の白色物色範囲ｂに含まれる。かかる昼白蛍光灯または昼光蛍光灯の下での撮影時に、ＭＷＢ設定として「蛍光灯」を選択すると、適切なＷＢゲインを得ることができず、結果として、適正なＷＢ調整ができない。
【００６１】
そこで、本実施形態では、ＭＷＢ設定の光源として「蛍光灯」が選択された場合には、その蛍光灯の種類を自動的に判別する。以下、図６を用いて、その具体的な処理の流れを説明する。
【００６２】
ＭＷＢ設定で光源種類として「蛍光灯」が指定されて撮影された場合、ＷＢゲイン算出部４２は、ＭＷＢゲインとＡＷＢゲインの双方を算出する。その場合、まず、画像を複数のブロックに分割し（Ｓ１０）、ブロック毎の代表値（Ｓ１２）や各ブロックの信頼度を算出、補正する（Ｓ３０，Ｓ３２）。この流れは、第二実施形態と同じである。なお、この信頼度の算出、補正に用いられる白色物色範囲情報は、図３に図示した情報である。すなわち、蛍光灯、昼光、タングステン光の三種類の光源についてのみの白色物色範囲情報である。
【００６３】
続いて、ＭＷＢゲインを算出するにあたって、ユーザから指定された光源種類を判別する（Ｓ４０）。ユーザの指定した光源種類が「蛍光灯」以外であれば、第二実施形態と同じ流れでＭＷＢゲインを算出する。すなわち、得られた各ブロックの代表値および信頼度に基づいて、指定光源の画像全体に対する寄与度を算出し（Ｓ１６）、指定光源の寄与度に応じたＭＷＢゲインを算出する（Ｓ１８）。
【００６４】
一方、ユーザ指定の光源種類が「蛍光灯」であった場合には、白色物色範囲情報を図７に図示したものに変更する（Ｓ４４）。すなわち、蛍光灯、昼光、タングステン光だけでなく、白色蛍光灯、昼白蛍光灯、昼光蛍光灯の白色物色範囲も記録した白色物色範囲情報に変更される。
【００６５】
そして、この新たな白色物色範囲情報に基づいて、「昼光」と判断されたブロックの光源種類および信頼度を改めて算出する（Ｓ４６）。すなわち、この時点では、図３の白色物色範囲に基づいて、光源判定、信頼度算出（Ｓ３０、Ｓ３２）がなされている。したがって、この時点では、昼白蛍光灯、昼光蛍光灯の白色物色範囲ｅ，ｆに含まれるブロックも、単純に「昼光」を判定されている。そこで、「昼光」と判断されたブロックについて、その代表値および図７に図示の白色物色範囲情報に基づいて、改めて光源判定、信頼度算出を行う。
【００６６】
例えば、光源判定、信頼度算出（Ｓ３０、Ｓ３２）において、各ブロックの光源種類が図４の図示例のように判断されていたとする。この場合、ステップＳ４６では、光源が「昼光」と判断された１４個のブロック、すなわち、図８において太線で囲ったブロックについて、改めて光源種類を判断する。図８には、再度の光源種類判断の結果、ブロックｏ，ｐ，ｑが昼白蛍光灯（Ｄ）、ブロックｒ、ｘ、ｙが昼光蛍光灯と判断された場合を示している。ブロックｏ，ｐ，ｑ，ｒ，ｘ，ｙについては、改めて信頼度を算出する。
【００６７】
続いて、改めて得られた光源種類、信頼度に基づいて、各蛍光灯光源の画像全体に対する寄与度を算出する（Ｓ４８）。すなわち、白色蛍光灯（蛍光灯）、昼白蛍光灯、昼光蛍光灯の三種類の光源について、光源種類ごとに、ブロック数と信頼度との積算値を寄与度として算出する。そして、得られた寄与度が最も高い蛍光灯種類を、ユーザが指定した光源種類と判断する。そして、以降は、通常のＭＷＢゲイン算出と同じ流れで処理する。すなわち、特定された蛍光灯光源の画像全体に対する寄与度を算出し（Ｓ１６）、その寄与度に応じたＭＷＢゲインを算出する（Ｓ１８）。
【００６８】
例えば、図８の図示例では、白色蛍光灯のブロック（Ｆｌ）は５個、昼白蛍光灯のブロック（Ｄ）は３個、昼光蛍光灯のブロック（Ｅ）は３個である。簡単のために、全てのブロックの信頼度を１とすれば、図８の図示例では、ブロック数の最も多い白色蛍光灯が寄与度の最も高い白色蛍光灯となる。この場合、この白色蛍光灯がユーザ指定の光源種類と判断し、その寄与度に応じたＭＷＢゲインを算出する。
【００６９】
なお、このＭＷＢゲインの算出処理と並行して、ＡＷＢゲインの算出も行う。すなわち、各ブロックの信頼度が算出されれば、各光源の寄与度を算出し（Ｓ４２）、画像全体の光源を特定する（Ｓ２０）。そして、特定された光源の寄与度に応じたＡＷＢゲインを算出する（Ｓ２２，Ｓ２４）。
【００７０】
以上の説明から明らかなように、本実施形態によれば、蛍光灯の種類に応じたＭＷＢゲインを算出できる。ここで、本実施形態では、ブロックの光源判定、信頼度算出を２回重複して行っている（Ｓ３０，Ｓ４６）。したがって、第一、第二実施形態に比べて、計算時間がかかるようにも思える。しかしながら、このブロックの光源判定、信頼度算出はブロック単位での計算であり、極めて短時間で処理することができる。一方、ブロック毎の代表値算出や分散係数算出、飽和係数算出（Ｓ１２，Ｓ３４，Ｓ３６）といったピクセル単位の計算、換言すれば、時間のかかる計算は、１回しか行っていない。したがって、本実施形態と第二実施形態とを比べても計算時間は殆ど変わらない。換言すれば、本実施形態でも、２種類のＷＢゲインを短時間で算出することができる。
【００７１】
次に、第四実施形態について図９を用いて説明する。図９は、第四実施形態における複数ＷＢゲイン算出の流れを示すフローチャートである。この実施形態は、ＡＷＢゲイン算出における光源自動判定の精度をより向上することができる。
【００７２】
ＡＷＢは、既述したように、カメラ側で自動的に光源を判定し、当該光源に応じたＷＢゲインを算出する。したがって、基本的には、一定基準以上の信頼性のあるＷＢゲインを得ることができる。しかし、被写体の色によっては、この光源自動判定が困難となる場合がある。具体的には、昼光下における緑色物は、蛍光灯下における白色物と類似した色となる。また、昼光下における肌色物は、タングステン光下における白色物と類似した色となる。さらに、蛍光灯下における空色物は、昼光下における白色物と類似した色となる。このように、他の光源下における白色物と類似する有色物が被写体となった場合には、光源判定を誤る場合がある。
【００７３】
これについて図１０を用いて説明する。図１０は、各光源種類の白色物色範囲を示した図である。図１０において、実線で示された矩形は、一般的な光源下における白色物色範囲である。また、破線で示した楕円は、光源誤判定が生じやすい範囲、換言すれば、他の光源下における有色物と類似した色範囲である。すなわち、昼光下における緑色物体と類似した色範囲ｇ、昼光下における肌色物と類似した色範囲ｈ、蛍光灯下における空色物と類似した色範囲ｉである。
【００７４】
図１０から明らかなように、各光源種類の白色物色範囲と、他光源下における有色物の色範囲は、一部が重複している。そのため、撮像画像の中に有色物があった場合、光源判定を誤るおそれがある。例えば、昼光下において緑色物体を撮像した場合を考える。撮像画像を複数のブロックに分けると、当然、当該緑色物体の色を含むブロックが多数生じる。この各ブロックの代表値は、図１０における色範囲ｇ内であるため、各ブロックの光源は蛍光灯と判断される。その結果、蛍光灯ブロックの数が多くなり、本来の撮影時の光源は昼光であるにも関わらず、「蛍光灯」を撮影時光源と誤判定する場合がある。
【００７５】
そこで、本実施形態では、ＡＷＢゲイン算出において、この誤判定が生じやすい範囲ｇ〜ｉに代表値が位置するブロックを除去している。この流れを図９を用いて説明する。
【００７６】
複数のＷＢゲインを算出する場合、第二実施形態と同様に、画像を複数ブロックに分割し（Ｓ１０）、ブロック毎の代表値を算出する（Ｓ１２）。また、得られた代表値に基づいて信頼度を算出、補正する（Ｓ３０，Ｓ３２）。信頼度が算出、補正されれば、続いて、ＭＷＢゲインおよびＡＷＢゲインをそれぞれ算出する。ＭＷＢゲインは、第二実施形態と同様の流れで算出する（Ｓ１６，Ｓ１８）。
【００７７】
一方、ＡＷＢゲインを算出する場合は、まず、誤判定しやすいブロックを特定し、除去する（Ｓ５０）。すなわち、算出された各ブロックの代表値と、図１０に図示した白色物色範囲情報と比較する。そして、代表値の値が、誤判定が生じやすい範囲ｇ〜ｉの範囲内にあるブロックを特定する。特定されたブロックは、他光源下における有色物である可能性もある。したがって、これら特定されたブロックは、除去ブロックとして以下の処理で使用しないようにフラグをつけておく。
【００７８】
例えば、各ブロックの光源種類が図１１のように判定された場合において、ブロックｏ，ｐ，ｔ，ｕ，ｖの代表値が範囲ｉ内に、ブロックｑ，ｒ，ｓの代表値が範囲ｈ内にある場合、これら、ブロックｏ〜ｖには、除去ブロックとしてフラグを付しておく。
【００７９】
続いて、各光源の寄与度を算出する（Ｓ４２）。この寄与度算出にあたっては、除去ブロックとして特定されたブロックは用いない。すなわち、除去ブロック以外のブロックで、各光源種類ごとに、代表値と信頼度との積算値を求める。そして、この積算値が最も高かった光源を、画像全体の光源として特定する（Ｓ２０）。画像全体の光源が特定できれば、当該光源に応じたＡＢＷゲインを算出して終了となる（Ｓ２２，Ｓ２４）。
【００８０】
例えば、簡単のために全てのブロックの信頼度が１とすると、図１１に図示の例では、昼光の寄与度は、ブロックｏ，ｐ，ｔ，ｕ，ｖを除いた昼光ブロックの数であるため、寄与度９となる。タングステン光の寄与度はブロックｑ，ｒ，ｓを除くため、寄与度４となる。蛍光灯の寄与度は、除去されるブロックがないため、そのままのブロック数である５が蛍光灯の寄与度となる。この場合は、昼光の寄与度が最も高いので当該蛍光灯に応じたＡＢＷゲインを算出する。
【００８１】
以上の説明から明らかなように、ＡＷＢゲイン算出において、誤判定が生じやすい色範囲は無視されている。したがって、光源の誤判定が生じにくく、より正確なＡＷＢゲインが得られる。また、本実施形態でも、ピクセル単位の計算、換言すれば、時間のかかる計算は、１回しか行われていない。その結果、二種類のＷＢゲイン算出の時間を大幅に短縮することができる。
【００８２】
以上、説明したように、本発明の実施形態のいずれを用いても、複数のＷＢゲイン算出時間を大幅に短縮できる。なお、第一から第四実施形態は、いずれも、ＭＷＢゲインとＡＷＢゲインを算出しているが、当然、ＭＷＢゲインを複数算出する場合に本発明を適用してもよい。例えば、指定光源「蛍光灯」のＭＷＢゲインと、指定光源「昼光」のＭＷＢゲインを算出する場合にも本発明を適用できる。また、上述の実施形態はいずれも二つのＷＢゲインを算出しているが、当然、より多数のＷＢゲインを算出する場合にも本発明を適用できる。例えば、ＡＷＢゲインと、指定光源「蛍光灯」のＭＷＢゲインと、指定光源「昼光」のＭＷＢゲインとの三つのＷＢゲインを算出する場合にも本発明を適用できる。また、説明した各ＷＢゲインの算出方法は、あくまで一例であり、ピクセル単位の計算処理を複数のＷＢゲイン算出過程で共通とするのであれば、その他の部分は、適宜、変更してもよい。
【００８３】
なお、補足として、本願は、ユーザから指定された光源種類に応じたホワイトバランスゲインを算出するカメラであって、ユーザから指定された光源種類が蛍光灯であるか否かを判断する判断手段と、指定された光源種類が蛍光灯であった場合に、実際の撮影時に光源として用いられた蛍光灯の種類を、画像データに基づいて判定する蛍光灯種類判定手段と、蛍光灯種類判定手段で判定された蛍光灯種類をユーザにより指定された光源種類としてマニュアルホワイトバランスゲインを算出する算出手段と、を有することを特徴とするカメラも開示した。
【００８４】
また、撮像手段で得られた撮像信号をデジタル化したＲＡＷデータをＲＡＷ画像ファイルとして出力するカメラであって、撮像手段で得られた撮像信号をデジタル化したＲＡＷデータをＲＡＷ画像ファイルとして出力するＲＡＷ画像ファイル出力手段と、ホワイトバランス調整に使用されるホワイトバランスゲインを算出するゲイン算出手段と、ホワイトバランス設定としてユーザから光源種類が指定されているか否かを判断する判断手段と、を備え、判断手段により、ユーザから光源種類が指定されていると判断された場合に、前記ゲイン算出手段は、ユーザから指定された光源種類に応じたマニュアルホワイトバランスゲインと、ＲＡＷデータに基づいて特定された撮像時の光源種類に応じたオートホワイトバランスゲインと、を算出し、前記ＲＡＷ画像ファイル出力手段は、算出されたマニュアルホワイトバランスゲインと、オートホワイトバランスゲインと、をＲＡＷ画像ファイルのヘッダに記録して出力することを特徴とするカメラも開示した。
【図面の簡単な説明】
【００８５】
【図１】本発明の第一実施形態であるデジタルカメラの構成を示すブロック図である。
【図２】第一実施形態における複数のＷＢゲイン算出の流れを示すフローチャートである。
【図３】白色物色範囲情報の一例を示す図である。
【図４】ブロック毎の光源判定結果の一例を示す図である。
【図５】第二実施形態における複数のＷＢゲイン算出の流れを示すフローチャートである。
【図６】第三実施形態における複数のＷＢゲイン算出の流れを示すフローチャートである。
【図７】第三実施形態において用いられる白色物色範囲情報の一例を示す図である。
【図８】第三実施形態におけるブロック毎の光源判定結果の一例を示す図である。
【図９】第四実施形態における複数のＷＢゲイン算出の流れを示すフローチャートである。
【図１０】第四実施形態において用いられる白色物色範囲情報の一例と、光源誤判定しやすい色範囲を示す図である。
【図１１】第四実施形態におけるブロック毎の光源判定結果の一例を示す図である。
【符号の説明】
【００８６】
１２  撮像レンズ系、１４  撮像デバイス、２０  Ａ／Ｄ変換部、２２，３４  画像メモリ、２４  画像補正処理部、２６  ＲＧＢ分離部、３０  ホワイトバランス調整部、３６  圧縮伸張回路、３８  記録媒体、３９  操作部、４２  ＷＢゲイン算出部、４４  ＲＡＷ画像ファイル出力制御部。
【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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